Kumpulan Skripsi & Artikel Jurnal Ilmiah

2009

Penelitian segmentasi, targeting, dan positioning Radio Sangkakala serta mencari harapan pendengarnya

Filed under: Uncategorized — Tags: , , , , , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : LIM;, ISTIANTO

Penelitian terhadap para konsumen adalah salah satu cara untuk melakukan pengenalan kepada para konsumen. Seperti halnya Radio Sangkakala sebagai perusahaan jasa di bidang telekomunikasi membandingkan segmen dari para pendengaranya secara aktual dengan segmen primer yang telah ditetapkan juga membuat segmentasi baru berdasarkan faktor-faktor layanan yang ada di radio tersebut. Kemudian mencari harapan dari para pendengarnya dan membuktikan ketepatan positioning adalah cara-cara pengenalan terhadap konsumen yang dilakukan dengan penelitian. Penelitian ini dilakukan dengan menyebarkan kuesioner yang dilakukan secara semi wawancara kepada orang-orang yang diketahui sebagai pendengar Radio Sangkakala. Data yang didapat diolah untuk menganalisa profil dan harapan dari para pendengamya dengan menganalisa frekuensi masing-masing variabel profil dan harapan dan tabulasi silang beberapa variabel juga dicari hubungan dan ketergantungan antar variabel. Membuat segmentasi dengan analisa kluster dan mencari profil serta harapan masing-masing kluster dengan tabulasi silang. Mencari positioning Radio Sangkakala secara nyata dengan analisa faktor. Dari hasil pengolahan didapat bahwa segmen primer yang ditetapkan oleh pihak Radio Sangkakala hanya sesuai dari segi usia tetapi dari segi kelas sosial tidak sesuai. Kluster yang dijadikan sasaran adalah kluster satu dengan memperhatikan faktor layanan yang paling berpengaruh yaitu perbaikan pada penangkapan gelombang radio, telepon, sarana promosi, dan penerimaan gelombang Radio Sangkakala. Positioning Radio Sangkakala secara nyata adalah sebagai radio pendidikan dan hiburan yang sesuai untuk pendengar dewasa dan lanjut usia.

Keyword : segmentation, targeting, positioning, cluster analysis, cross-tabulation, factor analysis

Pengelompokan kelas industri farmasi yang go public di Bursa Efek Jakarta berbasis pada kinerja keuangan dengan pendekatan cluster analysis

Filed under: Uncategorized — Tags: , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : SANTOSA;, HENY

Hasil penelitian tampak bahwa perusahaan-perusahaan yang memiliki profitabilitas baik adalah perusahaan-perusahaan yang memiliki likuiditas dan solvabilitas yang baik. Berdasarkan nilai centroid klaster semua indikator, menunjukkan bahwa klaster 1 yang terdiri dari 8 perusahaan memiliki profitabilitas, likuiditas dan solvabilitas yang baik, tapi cenderung memiliki turnover yang rendah. Perusahaan yang memiliki profitabilitas buruk, ternyata memiliki likuiditas dan solvabilitas yang buruk. Dari 5 analisis klaster yang dilakukan, 3 kali SCPI (PT. Schering-Plough Indonesia) menjadi satu klaster tersendiri, karena adanya perbedaan ciri yang sangat ekstrim perusahaan tersebut di banding perusahaan-perusahaan lainnya. Hasil pengelompokan industri farmasi dengan menggunakan cluster analysis jika dihubungkan dengan harga saham pada industri farmasi tersebut, memberikan tendensi atau kecenderungan bahwa perusahaan yang memiliki kinerja keuangan yang baik akan memiliki harga saham yang tinggi. Kondisi ini mencerminkan bahwa semakin sehat perusahaan yang tercermin dari nilai likuiditas, solvabilitas dan profitabilitas.

Keyword : financial statement, cluster analysis

Sumber : http://repository.petra.ac.id/1494/

Penentuan strategi untuk peningkatan jumlah pelanggan pusat pendidikan berkelanjutan Universitas Kristen Petra

Author : HENDRAWAN;, MULYA

Pusat Pendidikan Berkelanjutan (PPB) adalah sebuah unit yang telah berdiri sekitar 13 tahun di Universitas Kristen Petra (UKP) yang menawarkan jasa pendidikan lanjutan dan telah memiliki cukup banyak pelanggan. Namun demikian, peningkatan jumlah pelanggan selama tiga tahun terakhir tidak terlalu signifikan. Hal ini diperkuat dengan rendahnya jumlah program yang terealisasi tiap tahunnya. Oleh karena itu, diperlukan strategi?strategi untuk meningkatkan jumlah pelanggan. Strategi?strategi ini didapatkan dengan memperhatikan kondisi pasar, kepuasan pelanggan, kondisi pesaing, serta kondisi intern PPB, dan menggunakan metode analisa Servqual, analisa Cluster dan analisa QFD untuk pengolahan dan analisanya.

Keyword : CEC, strategies determination, market condition, customer satisfaction, sompetitors condition, CECs internal condition, servqual analysis, cluster analysis, qfd analysis

Sumber : http://repository.petra.ac.id/4010/

Perancangan dan pembuatan aplikasi reengineering relational database menggunakan teknik data mining

Filed under: Uncategorized — Tags: , , , , , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : VERANY, ALICIA

Aplikasi reengineering terdahulu masih belum menggunakan teknik data mining dalam prosesnya, sehingga proses reengineering masih belum bersifat otomatis dan sangat tergantung kepada pengetahuan user tentang database system. Selain itu, prosesnya memakan waktu yang lama. Pada Tugas Akhir ini dibuat suatu aplikasi yang dapat me-reengineer relational database secara otomatis dengan teknik data mining, sehingga dihasilkan relational database yang tidak mengandung data redundancy serta datanya konsisten. Aplikasi ini dibuat menggunakan Borland Delphi 7.0. Sumber data aplikasi adalah Microsoft Access dan Microsoft Excel. Proses reengineering meliputi pembacaan physical database ke dalam logical data model (reverse engineering), normalisasi 1NF, clustering, pencarian functional dependency, normalisasi 2NF, 3NF, dan BCNF berdasarkan data yang ada, kemudian mengembalikan logical data model tersebut ke physical database (forward engineering). Hasil reengineering akan disimpan dalam Microsoft Access. Proses pencarian functional dependency dilakukan dengan menggunakan teknik data mining Multi-dimensional Association Rules dan Cluster Analysis. Dari hasil pengujian disimpulkan bahwa aplikasi ini dapat me-reengineer relational database secara otomatis dan dapat menghasilkan desain relational database yang tidak lagi mengandung data redundancy dan datanya konsisten.

Keyword : reengineering relational database, data mining, multi-dimensional, association rules, cluster analysis, normalization

Sumber : http://repository.petra.ac.id/4847/

Create a free website or blog at WordPress.com.