Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means dan Analisis RFM di Ova Gaming E-Sports Arena Kediri

Selama sepuluh tahun berdiri, Ova Gaming E-sports Arena belum menerapkan strategi retensi pelanggan. Persaingan bisnis di daerah ini dapat dibilang cukup ketat, karena dalam radius 500 m terdapat dua kompetitor bisnis di bidang yang sama. Dengan semakin banyaknya e-sports arena di Kediri, Ova tentu harus melakukan perancangan strategi retensi pelanggan di samping meningkatkan kualitas layanan. Penelitian ini melaku-kan segmentasi pelanggan Ova Gaming E-Sport Arena mengguna-kan model RFM dan algoritma K-Means. Algoritma K-Means dipilih karena memiliki hasil clustering yang lebih baik diban-dingkan metode lainnya. Jumlah segmen optimum didapatkan dengan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Coefficient. Dilakukan perhitungan Customer Live Value (CLV) dengan meng-gunakan bobot RFM perhitungan AHP untuk mengetahui urutan prioritas strategi retensi berdasarkan rata-rata CLV segmen terbesar. Setiap segmen pelanggan yang terbentuk selanjutnya dilakukan analisis karakteristik RFM, demografi, dan perilaku sebagai landasan penyusunan strategi retensi pelanggan. Melalui segmentasi pelanggan, diharapkan dapat menjadi upaya dalam meningkatkan pertumbuhan jangka panjang dan profitabilitas perusahaan dengan mengetahui menerapkan strategi retensi pelanggan yang tepat. Hasil penentuan jumlah segmen optimal menggunakan metode Elbow dan Silhouette Coefficient sebesar empat. Berdasarkan hasil tersebut, dalam penelitian ini digu-nakan segmen pelanggan sebesar empat. Berdasarkan analisis karakteristik, masing-masing segmen diurutkan sesuai hasil perhitungan CLV menggunakan pembobotan AHP diberi label superstar, everyday, occasional, dan dormant. Hasil analisis demo-grafi menggunakan atribut usia dan pekerjaan menghasilkan pelanggan usia muda dan berstatus pelajar sebagai target pasar utama perusahaan. Hasil analisis perilaku menunjukkan bahwa hari jumat dan sabtu sebagai waktu ramai. Berdasarkan ketiga hasil analisis yang telah dilakukan, strategi retensi pelanggan menghasilkan antara lain penawaran program loyalitas, pemberian reward, publisitas pemberlakuan protokol kesehatan, dan pemberian informasi layanan dan produk baru

Sistem Peramalan Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (ARIMAX) Untuk Harga Minyak Sawit Indonesia

Minyak kelapa sawit memiliki kontribusi yang signifikanterhadap pertumbuhan ekonomi, pengurangan angka kemiskinan, hingga perbaikan terhadap ekonomi terbuka. Pada kegiatan ekspor, nilai minyak kelapa sawit dapat mencapai ratusan triliun rupiah.. Namun, resolusi yang dikeluarkan oleh Uni Eropa sangat mempengaruhi pergerakan ekspor minyak kelapa sawit Indonesia. Kebijakan yang bernama Renewable Energy Directive II atau RED II sangat membatasi jumlah ekspor minyak kelapa sawit Indonesia ke negara – negara anggota Uni Eropa dengan anggapan bahwa minyak kelapa sawit merupakan penyebab gundulnya hutan. Kebijakan tersebut berpotensi untuk mengurangi jumlah permintaan ekspor minyak kelapa sawit terutama bagi negara – negara Uni Eropa. Hal ini tentu mampu mempengaruhi harga minyak kelapa sawit Indonesia di pasar global. Harga minyak kelapa sawit merupakan salah satu unsur penting dalam hal pendapatan bagi negara. Oleh karena itu, diperlukan adanya upaya dalam mengatasi hal tersebut. Salah satu upayanya adalah meramalkan harga minyak sawit Indonesia dalam beberapa periode ke depan.Peramalan yang dilakukan terhadap minyak kelapa sawit Indonesia dapat menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variable atau ARIMAX. Metode ini dipilih karena paling sesuai digunakan pada kondisi di mana harus melibatkan berbagai macam variabel input yang bersifat independen untuk meramalkan suatu variabel yang dependen terhadap variabel input tersebut. Hal ini sejalan dengan harga minyak kelapa sawit Indonesia yang dipengaruhi oleh berbagai macam faktor, seperti luas lahan produksi, volume produksi, volume ekspor, kondisi cuaca, hingga nilai kurs yang berlaku pada saat itu. Pada implementasinya, metode ARIMAX akan dibandingakan dengan metode ARIMA untuk melihat performa yang dihasilkan. Hal itu dilakukan untuk melihat apakah peramalan dengan menggunakan variabel eksogen memiliki hasil yang lebih baik dari peramalan tanpa menggunakan variabel eksogen. Hasilnya, metode ARIMAX menunjukkan hasil yang lebih baik dengan nilai MAPE pelatihan dan pengujian sebesar 5,06% dan 6,35%. Hasil tersebut menunjukkan kategori model peramalan yang sangat akurat

Penerapan Weighted Word Embedding pada Pengklasifikasian Teks Berbasis Recurrent Neural Network untuk Layanan Pengaduan Perusahaan Transportasi

Twitter menjadi salah satu media sosial yang paling sering dan paling populer digunakan oleh perusahaan sebagai penyedia layanan pelanggan perusahaan. Adanya ribuan cuitan yang dapat masuk dalam setiap hari, tentu akan merepotkan operator layanan untuk mengkategorikan jenis berbagai cuitan tersebut, lebih-lebih jika proses pemilahan kategori cuitan harus dilakukan secara manual. Dalam Tugas Akhir ini, kategoriasi cuitan secara otomatis dibangun dan diimplementasi¬kan menggunakan model klasifikasi berbasis recurrent neural network (RNN) yang dikombinasikan dengan model weighted word embedding (WWE). RNN merupakan salah satu jenis jaringan syaraf tiruan yang populer dan banyak digunakan dalam persoalan klasifikasi, sedangkan WWE merupakan metode yang memungkinkan untuk meng-hubungkan kata-kata yang serupa dengan mengukur jarak semantik antara vektor yang disematkan pada kata tersebut dan memberikan bobot yang berbeda pada setiap kata pada suatu kelas tertentu. Implementasi model penggabungan RNN dan WWE diuji coba menggunakan data pengaduan di perusahaan transportasi untuk data cuitan pada tahun 2015-2016. Hasil uji coba menunjukkan bahwa implementasi WWE baik yang menggunakan model FastText (Weighted FastText) maupun model Word2Vec (Weighted Word2Vec) memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan hasil kinerja yang menggabungkan RNN dan model word embedding biasa. Dengan menggunakan metode evaluasi berbasis 10-fold cross validation, model gabungan RNN-Weighted FastText dan RNN-Weighted Word2Vec berturut-turut memberikan hasil akurasi sebesar 88,2% dan 87,5%. Di lain pihak, dengan menggunakan metode evaluasi yang sama, model gabungan RNN-FastText dan RNN-Word2Vec memberikan hasil akurasi yang sama sebesar 83,4%

Pembuatan Aplikasi Prediksi Harga Saham Berbasis Web Menggunakan Metode Holt's: Studi Kasus Di PT Bank Central Asia Tbk

Salah satu indeks harga saham yang banyak diminati investor di Indonesia adalah indeks saham LQ45. Pada indeks saham LQ45 terdiri atas 45 perusahaan besar dan dapat dijadikan prospek bisnis yang bagus bagi para investor. Salah satunya adalah PT Bank Central Asia Tbk.Data deret waktu yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis harga penutupan saham periode harian PT Bank Central Asia Tbk selama 4 tahun antara tahun 2013 hingga 2016. Pergerakan harga penutupan saham tersebut cenderung mengalami peningkatan dan diindikasikan bahwa pola datanya memiliki sifat kecenderungan (trend) meningkat. Sehingga pada eksperimen ini menggunakan metode deret waktu double exponential smoothing (DES) Holt’s, karena metode pemulusan ini dapat mengatasi data deret waktu yang memiliki pola trend.Oleh karena itu, perlu dibuat sebuah aplikasi prediksi pergerakan harga saham berbasis web yang nantinya dapat digunakan oleh investor dan pelaku pasar modal sebagai pertimbangan dalam melakukan investasi dengan mudah.Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil nilai MAPE terkecil yaitu 0.823% dari model terbaik yang dibangun berdasarkan eksperimen. Model terbaik dihasilkan dari pembagian data training 70%, data validasi 20% dan data testing 10%

シンパク ヘンドウ ノ PUCK カイセキ : フセイミャク スイテイ ト ヨゴ ヨソク ニ ムケタ セイリガクテキ ケントウ

熊本大

Studi Literatur Human Activity Recognition (HAR) Menggunakan Sensor Inersia

Human activity recognition (HAR) is one of the topics that is being widely researched because of its diverse implementation in various fields such as health, construction, and UI / UX. As MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) evolves, HAR data acquisition can be done more easily and efficiently using inertial sensors. Inertial sensor data processing for HAR requires a series of processes and a variety of techniques. This literature study aims to summarize the various approaches that have been used in existing research in building the HAR model. Published articles are collected from ScienceDirect, IEEE Xplore, and MDPI over the past five years (2017-2021). From the 38 studies identified, information extracted are the overview of the areas of HAR implementation, data acquisition, public datasets, pre-process methods, feature extraction approaches, feature selection methods, classification models, training scenarios, model performance, and research challenges in this topic. The analysis showed that there is still room to improve the performance of the HAR model. Therefore, future research on the topic of HAR using inertial sensors can focus on extracting and selecting more optimal features, considering the robustness level of the model, increasing the complexity of classified activities, and balancing accuracy with computation time.  Pengenalan aktivitas manusia atau Human Activity Recognition (HAR) merupakan salah satu topik yang sedang banyak diteliti karena implementasinya yang beragam dalam berbagai bidang seperti kesehatan, konstruksi, dan UI/UX. Seiring dengan berkembangnya MEMS (Micro Electro Mechanical Systems), akuisisi data HAR dapat dilakukan dengan lebih mudah dan efisien menggunakan sensor inersia. Pengolahan data sensor inersia untuk HAR membutuhkan serangkaian proses dan beragam teknik. Studi literatur ini bertujuan untuk merangkum berbagai pendekatan yang telah digunakan pada penelitian-penelitian yang sudah ada dalam membangun model HAR. Publikasi yang ditelaah diperoleh dari ScienceDirect, IEEE Xplore, dan MDPI dalam kurun waktu lima tahun terakhir (2017-2021). Dari 38 penelitian yang berhasil diidentifikasi, serangkaian informasi yang dikumpulkan adalah gambaran mengenai bidang implementasi HAR, akuisisi data, dataset publik, metode pra-proses, pendekatan ekstraksi fitur, metode pemilihan fitur, model klasifikasi, skenario pelatihan, performa model, dan tantangan penelitian dalam topik ini. Analisis yang dilakukan menunjukkan bahwa masih terdapat ruang untuk meningkatkan performa model HAR. Oleh sebab itu, penelitian mendatang mengenai topik HAR menggunakan sensor inersia dapat difokuskan pada ekstraksi serta pemilihan fitur yang lebih optimal, mempertimbangkan tingkat robustness model, meningkatkan kompleksitas aktivitas yang diklasifikasi, dan menyeimbangkan antara akurasi dengan komputasi

Penerapan Weighted Word Embedding pada Pengklasifikasian Teks Berbasis Recurrent Neural Network untuk Layanan Pengaduan Perusahaan Transportasi

Twitter menjadi salah satu media sosial yang paling sering dan paling populer digunakan oleh Perusahaan sebagai penyedia layanan pelanggan Perusahaan. Adanya ribuan cuitan yang dapat masuk dalam setiap hari, tentu akan merepotkan operator layanan untuk mengkategorikan jenis berbagai cuitan tersebut, lebih-lebih jika proses pemilahan kategori cuitan harus dilakukan secara manual. Dalam Tugas Akhir ini, kategoriasi cuitan secara otomatis dibangun dan diimplementasi¬kan menggunakan model klasifikasi berbasis recurrent neural network (RNN) yang dikombinasikan dengan model weighted word embedding (WWE). RNN merupakan salah satu jenis jaringan syaraf tiruan yang populer dan banyak digunakan dalam persoalan klasifikasi, sedangkan WWE merupakan metode yang memungkinkan untuk meng-hubungkan kata-kata yang serupa dengan mengukur jarak semantik antara vektor yang disematkan pada kata tersebut dan memberikan bobot yang berbeda pada setiap kata pada suatu kelas tertentu. Implementasi model penggabungan RNN dan WWE diuji coba menggunakan data pengaduan di Perusahaan transportasi untuk data cuitan pada tahun 2015-2016. Hasil uji coba menunjukkan bahwa implementasi WWE baik yang menggunakan model FastText (Weighted FastText) maupun model Word2Vec (Weighted Word2Vec) memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan hasil kinerja yang menggabungkan RNN dan model word embedding biasa. Dengan menggunakan metode evaluasi berbasis 10-fold cross validation, model gabungan RNN-Weighted FastText dan RNN-Weighted Word2Vec berturut-turut memberikan hasil akurasi sebesar 88,2% dan 87,5%. Di lain pihak, dengan menggunakan metode evaluasi yang sama, model gabungan RNN-FastText dan RNN-Word2Vec memberikan hasil akurasi yang sama sebesar 83,4%

Pembuatan Aplikasi Prediksi Harga Saham Berbasis Web Menggunakan Metode Holt's: Studi Kasus di PT Bank Central Asia Tbk

Salah satu indeks harga saham yang banyak diminati investor di Indonesia adalah indeks saham LQ45. Pada indeks saham LQ45 terdiri atas 45 Perusahaan besar dan dapat dijadikan prospek bisnis yang bagus bagi para investor. Salah satunya adalah PT Bank Central Asia Tbk.Data deret waktu yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis harga penutupan saham periode harian PT Bank Central Asia Tbk selama 4 tahun antara tahun 2013 hingga 2016. Pergerakan harga penutupan saham tersebut cenderung mengalami peningkatan dan diindikasikan bahwa pola datanya memiliki sifat kecenderungan (trend) meningkat. Sehingga pada eksperimen ini menggunakan metode deret waktu double exponential smoothing (DES) Holt's, karena metode pemulusan ini dapat mengatasi data deret waktu yang memiliki pola trend.Oleh karena itu, perlu dibuat sebuah aplikasi prediksi pergerakan harga saham berbasis web yang nantinya dapat digunakan oleh investor dan pelaku pasar modal sebagai pertimbangan dalam melakukan investasi dengan mudah.Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil nilai MAPE terkecil yaitu 0.823% dari model terbaik yang dibangun berdasarkan eksperimen. Model terbaik dihasilkan dari pembagian data training 70%, data validasi 20% dan data testing 10%

Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means dan Analisis RFM di Ova Gaming E-Sports Arena Kediri

Selama sepuluh tahun berdiri, Ova Gaming E-sports Arena belum menerapkan strategi retensi pelanggan. Persaingan bisnis di daerah ini dapat dibilang cukup ketat, karena dalam radius 500 m terdapat dua kompetitor bisnis di bidang yang sama. Dengan semakin banyaknya e-sports arena di Kediri, Ova tentu harus melakukan perancangan strategi retensi pelanggan di samping meningkatkan kualitas layanan. Penelitian ini melaku-kan segmentasi pelanggan Ova Gaming E-Sport Arena mengguna-kan model RFM dan algoritma K-Means. Algoritma K-Means dipilih karena memiliki hasil clustering yang lebih baik diban-dingkan metode lainnya. Jumlah segmen optimum didapatkan dengan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Coefficient. Dilakukan perhitungan Customer Live Value (CLV) dengan meng-gunakan bobot RFM perhitungan AHP untuk mengetahui urutan prioritas strategi retensi berdasarkan rata-rata CLV segmen terbesar. Setiap segmen pelanggan yang terbentuk selanjutnya dilakukan analisis karakteristik RFM, demografi, dan perilaku sebagai landasan penyusunan strategi retensi pelanggan. Melalui segmentasi pelanggan, diharapkan dapat menjadi upaya dalam meningkatkan pertumbuhan jangka panjang dan profitabilitas Perusahaan dengan mengetahui menerapkan strategi retensi pelanggan yang tepat. Hasil penentuan jumlah segmen optimal menggunakan metode Elbow dan Silhouette Coefficient sebesar empat. Berdasarkan hasil tersebut, dalam penelitian ini digu-nakan segmen pelanggan sebesar empat. Berdasarkan analisis karakteristik, masing-masing segmen diurutkan sesuai hasil perhitungan CLV menggunakan pembobotan AHP diberi label superstar, everyday, occasional, dan dormant. Hasil analisis demo-grafi menggunakan atribut usia dan pekerjaan menghasilkan pelanggan usia muda dan berstatus pelajar sebagai target pasar utama Perusahaan. Hasil analisis perilaku menunjukkan bahwa hari jumat dan sabtu sebagai waktu ramai. Berdasarkan ketiga hasil analisis yang telah dilakukan, strategi retensi pelanggan menghasilkan antara lain penawaran program loyalitas, pemberian reward, publisitas pemberlakuan protokol kesehatan, dan pemberian informasi layanan dan produk baru