Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini membahas tentang faktor-faktor yang mempengaruhi konsumendalam memilih kereta api sebagai alat transportasi yang di gunakan. Latarbelakang dari penelitian ini adalah adanya kecenderungan penurunan jumlahkonsumen yang diakibatkan ketidakpuasan atas pelayanan yang diberikan olehPT.KA Commuter Jabodetabek. Pengolahan data pada menggunakan metodeCHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector) dan menghasilkan modelpohon klasifikasi yang dapat dijadikan informasi dalam menyusun strategipemasaran pada PT. KA Commuter Jabodetabek

---

AbstractThis study discusses the factors that affect consumers in choosing train as a meansof transportation that is in use. The background of this research is decreasing thenumbers of consumer because of dissatisfaction on the services provided byPT.KA Commuter Jabodetabek. By using CHAID (Chi-squared AutomaticInteraction Detector) method, the result of this study is the classification treemodels that can be used as information for PT. KA Commuter Jabodetabek toconcider market strategy."

"[ABSTRAKDana pihak ketiga (DPK), yaitu dana yang dihimpun bank yang berasal darimasyarakat, perlu dikelola secara efektif dan efisien dengan mempersiapkanstrategi penempatan dana. Salah satu strategi dalam penempatan dana tersebutadalah menyalurkan kembali kepada masyarakat dalam bentuk pinjaman untukDPK yang diprediksi akan mengendap dalam jangka waktu yang cukup lama danmenyimpan DPK dalam bentuk kas, cadangan, atau investasi jangka pendek untukDPK yang diprediksi tidak akan mengendap dalam jangka waktu yang cukuplama menurut definisi bank. Penelitian ini menggunakan data mining untukmemprediksi porsi DPK yang mengendap dari masing-masing nasabahberdasarkan profil demografi dan transaksinya. Penelitian dibatasi pada produk tabungan, dan data yang digunakan untuk proses data mining adalah data profil nasabah dan data transaksi produk tabungan. Metodologi penelitian ini menggunakan pendekatan CRISP DM. Dan metodedata mining yang digunakan adalah teknik decision tree untuk prediksi, analisaklaster untuk proses diskritisasi label kelas yang akan digunakan dalam klasifikasidan menggunakan analisa RFM (Recency, Frequency, Monetary) untukmenyederhanakan nilai pada atribut-atribut yang terkait dengan transaksitabungan. Metode klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 dan analisa klastermenggunakan algoritma k-means dan menggunakan WEKA sebagai data miningtools. Hasil dari penelitian ini adalah model untuk memprediksi porsi danamengendap dari nasabah. Dari hasil evaluasi menggunakan perhitungan sensitivity, spesitivity, dan accuracy menunjukan model yang berhasil dibangun memiliki keakuratan yang cukup baik dalam memprediksi porsi dana mengendap.

---

ABSTRACTThird-party funds (TPF), which is funds raised from the public, need to bemanaged effectively and efficiently by preparing a strategic placements. One ofthe strategies is by distributing loan from TPF that are expected to settle for a longperiod of time and store in the form of cash, reserves, or short-term investmentsfor TPF that are predicted will not settle within long period based on definitionfrom the bank. In this study data mining is used to predict portion of TPF thatwill settle for certain period of each customer based on the demographic profileand transaction history. The scope of this study is only for saving account product,and this study uses the customer profile data and transaction data of savingsproducts for data mining process. The research methodology in this study using the CRISP DM approach. Decision tree classification technique is used for prediction, cluster analysis method is usedfor discretization process of class labels to be used in the classification and useRFM analysis (Recency, Frequency, Monetary) to simplify the value of theattributes associated with the transaction of saving account. C4.5 algorithm isused for classification and cluster analysis using k-means algorithm and WEKA isused as data mining tools. The results of this study is the model that can predictportion of TPF that will settle for a certain period. The model evaluation bysensitivity, spesitivity, and accuracy calculation shows that the model hassuccessfully built a good accuracy in predicting of TPF that are expected to settlefor a long period of time. , Third-party funds (TPF), which is funds raised from the public, need to bemanaged effectively and efficiently by preparing a strategic placements. One ofthe strategies is by distributing loan from TPF that are expected to settle for a longperiod of time and store in the form of cash, reserves, or short-term investmentsfor TPF that are predicted will not settle within long period based on definitionfrom the bank. In this study data mining is used to predict portion of TPF thatwill settle for certain period of each customer based on the demographic profileand transaction history. The scope of this study is only for saving account product,and this study uses the customer profile data and transaction data of savingsproducts for data mining process. The research methodology in this study using the CRISP DM approach. Decision tree classification technique is used for prediction, cluster analysis method is usedfor discretization process of class labels to be used in the classification and useRFM analysis (Recency, Frequency, Monetary) to simplify the value of theattributes associated with the transaction of saving account. C4.5 algorithm isused for classification and cluster analysis using k-means algorithm and WEKA isused as data mining tools. The results of this study is the model that can predictportion of TPF that will settle for a certain period. The model evaluation bysensitivity, spesitivity, and accuracy calculation shows that the model hassuccessfully built a good accuracy in predicting of TPF that are expected to settlefor a long period of time. ]"

"ABSTRACTGenerasi Z adalah generasi orang yang lahir pada selang waktu tahun 1995 sampai dengan tahun 2010 dimana internet sudah ada saat mereka dilahirkan. Mereka mempunyai ciri karakter yang berbeda dari generasi sebelumnya seperti egois, tidak menghargai proses, tidak peduli pada sesama dan kurang bisa berkomunikasi secara verbal. Kemungkinan ciri karakter itu dipengaruhi oleh faktor keluarga seperti pola asuh orang tua, pekerjaan orang tua, apakah dia tinggal bersama orang tuanya atau tidak dan sebagainya. Perubahan ciri karakter dari generasi Z diduga akan membuat cara pengajaran, materi pengajaran, pekerjaan yang diinginkan dan pandangan sosial mereka terhadap korupsi, nepotisme dan persetujuan terhadap LGBT juga berbeda dari generasi-generasi sebelumnya. Untuk melihat faktor keluarga mana yang paling mempengaruhi karakter generasi Z dan melihat ada tidaknya hubungan antara generasi Z dengan faktor-faktor yang diteliti metode analisis data yang digunakan adalah twostep cluster, pohon keputusan, dan tabel kontingensi. Pertama, twostep cluster digunakan untuk mengelompokkan responden ke dalam cluster yang homogen. Hasil yang didapat adalah dua cluster. Kedua, pohon keputusan digunakan untuk melihat faktor orang tua yang paling memengaruhi kdua cluster yang dihasilkan.  Hasil yang didapat adalah faktor yang paling memengaruhi ciri karakter generasi Z adalah pola asuh orang tua. Ketiga, tabel kontingensi digunakan untuk melihat ada tidaknya hubungan antara cluster yang dihasilkan dengan faktor-faktor yang diteliti. Hasil yang didapat adalah terdapat hubungan antara cluster yang dihasilkan dengan pekerjaan yang diinginkan dan materi pengajaran yang disukai. Pekerjaan yang mereka paling inginkan adalah pekerjaan lainnya, seperti ilmuwan, pegawai negeri, wiraswasta, dan sebagainya, materi pengajaran yang paling mereka inginkan ada ilmu terapan, cara pengajaran yang paling mereka inginkan adalah tutorial. Mayoritas mereka tidak setuju dengan adanya korupsi, nepotisme, dan LGBT.

---

ABSTRACTGeneration Z is the generation of people born between 1995 and 2010 where the internet has been existed when they were born. They have different character from the previous generation such as egoistic, does not value process, does not care for others and cannot communicate verbally. Character may be influenced by family factors such as parenting style, parents` job, whether they live with their parents or not, etc. Changes in the character of generation Z are expected to make their desired teaching methods, teaching materials, job and their views on corruption, nepotism and agreement with LGBT different from the previous generations. To see which family factor influence character of generation Z the most and to see whether there is a relationship between generation Z and the factors studied the data analysis methods used are twostep clusters, decision trees, and contingency tables. First, twostep cluster is used to group respondents into homogeneous groups. The results obtained are two clusters. Second, the decision tree is used to look at the most influential parents of the two clusters produced. The results obtained are the factors that influence character of generation Z the most is parenting. Third, contingency tables are used to see whether there is a relationship between clusters produced with the factors studied. The results obtained are related to the cluster produced with the desired work and the teaching material. The jobs they want the most are other jobs, such as scientists, civil servants, entrepreneurs, etc. The teaching material they want the most is applied science, teaching methods what they want most is a tutorial. The majority of them disagree with the existence of corruption, nepotism and LGBT."

"ABSTRAKManajemen churn adalah masalah abadi dalam pemasaran produk layanan selular di Indonesia. Telkomsel sebagai operator selular dengan jumlah pelanggan terbesar dan memiliki pangsa pasar hampir dari setengah pasar layanan selular di Indonesia dipilih untuk penelitian ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan wawasan dalam mendapatkan pola pelanggan telkomsel yang berpotensi untuk pindah layanan selular dengan melihat faktor ? faktor yang mempengaruhi dalam memutuskan untuk churn atau no churn dengan metode data mining, dan menggunakan algoritma C5.0. hasil yang didapatkan pada penelitian ini berupa model pohon keputusan yang berisikan prediksi pelanggan Telkomsel yang berpotensi untuk churn atau non churn.

---

ABSTRACTChurn management is an eternal problem in product marketing of cellular services in Indonesia. Telkomsel as a service provider with the largest number of customers and has nearly half a market share of the mobile service market in Indonesia is chosen as topic for this study. The purpose of this study is to provide insight in getting patterns of Telkomsel customers that have the churn potential to the other service providers through observation the factors that influence customers decision to churn or no churn by using data mining methods and the C5.0 algorithm. The obtained result in this study is a decision tree model that contains a prediction of potential Telkomsel customers to churn or non churn."

"[ABSTRAK Karya ilmiah ini membahas perhitungan kelayakan dalam menjalani suatu proyek, pemilihan proyek serta pengaruh perubahan nilai komponen-komponen dalam perhitungan kelayakan dari sepuluh proyek yang dimiliki oleh PT Infomedia Nusantara pada bulan Maret 2014.Sebagai pedoman untuk PT Infomedia Nusantara dalam menjalankan usahanya pada tahun-tahun mendatang, sehingga perusahaan dapat memaksimalkan nilai perusahaan. Metode yang digunakan untuk perhitungan kelayakan proyek dan pemilihan proyek adalah dengan menggunakan discounted cash flow yang menghasilkan perhitungan NPV, IRR, PI serta PP. Sedangkanmetode yang digunakan untuk perubahan nilai komponen- komponen dalam perhitungan kelayakan menggunakan scenario analisis. Dan penggunaan optimasi portofolio untuk melihat proyek-proyek yang optimum. Hasil perhitungan penelitian ini menyimpulkan bahwa hany aterdapat tujuh projek yang sesuai dengan klasifikasi perusahaan.Sedangkan untuk perubahan nilai komponen, sebaiknya perusahaan memperhatikan komponen biaya sumber daya manusia.

---

ABSTRACT This thesis explores the feasibility in carrying a project, the selection of projects and the effects of changes in the components of the calculation for the feasibility from ten projects are owned by PT Infomedia Nusantara on March 2014, as a guideline for PT Infomedia Nusantara business in the coming years, so that the company can maximize its value. The method use for the calculation of project feasibility and project selection is to use a discounted cash flow calculation that generates NPV, IRR, PI and PP.The calculation for feasibility uses scenario analysis. Portfolio Optimization uses for analyzing the optimum projects. The results of this study conclude that there are only seven projects in accordance with the classification of the company. While the change in the feasibility studies component, companies should pay attention to human resource cost components.;This thesis explores the feasibility in carrying a project, the selection of projects and the effects of changes in the components of the calculation for the feasibility from ten projects are owned by PT Infomedia Nusantara on March 2014, as a guideline for PT Infomedia Nusantara business in the coming years, so that the company can maximize its value. The method use for the calculation of project feasibility and project selection is to use a discounted cash flow calculation that generates NPV, IRR, PI and PP.The calculation for feasibility uses scenario analysis. Portfolio Optimization uses for analyzing the optimum projects. The results of this study conclude that there are only seven projects in accordance with the classification of the company. While the change in the feasibility studies component, companies should pay attention to human resource cost components., This thesis explores the feasibility in carrying a project, the selection of projects and the effects of changes in the components of the calculation for the feasibility from ten projects are owned by PT Infomedia Nusantara on March 2014, as a guideline for PT Infomedia Nusantara business in the coming years, so that the company can maximize its value. The method use for the calculation of project feasibility and project selection is to use a discounted cash flow calculation that generates NPV, IRR, PI and PP.The calculation for feasibility uses scenario analysis. Portfolio Optimization uses for analyzing the optimum projects. The results of this study conclude that there are only seven projects in accordance with the classification of the company. While the change in the feasibility studies component, companies should pay attention to human resource cost components.]"