<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="2686">
 <titleInfo>
  <title>Hierarchical Clustering Untuk Analisis Dan Prediksi Data Pelanggan Telepon FBIP Di PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Melinda Kirana Dewi 1108079</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Bandung</placeTerm>
   <publisher>ITHB</publisher>
   <dateIssued>2012</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd"></form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>ABSTRAK&#13;
Telepon adalah sebuah alat komunikasi yang berperan penting dalam hal komunikasi dan interaksi. Beberapa segmen pengguna telepon rumah masih terkendala oleh tagihan telepon yang tiba-tiba besar akibat frekuensi penggunaan telepon yang tidak disadari oleh pengguna.&#13;
FBIP (Fixed Bussiness Improvement Program)  adalah suatu program dari penyedia jasa telekomunikasi, dalam hal ini adalah PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk yang merupakan salah satu cara untuk mensolusikan keberatan pelanggan atas abodemen, sehingga diganti dengan quota. &#13;
Pada kesempatan ini penulis mengadakan penelitian dan membuat suatu sistem klastering pelanggan telepon untuk analisis dan prediksi pelanggan telepon berdasarkan jenis panggilan yang berpengaruh, yaitu: panggilan lokal, panggilan SLJJ, panggilan STB Lokal, dan panggilan STB SLJJ. Dalam hal ini penulis mengambil sampling data dari Telkom. Untuk mengklasterisasi data tersebut, penulis akan menggunakan algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering sehingga dapat menghasilkan klaster-klaster pelanggan telepon. Aplikasi yang dihasilkan belum mampu memprediksi pelanggan telepon yang berpotensi untuk ditargetkan menjadi pelanggan FBIP, namun aplikasi ini lebih baik digunakan untuk tujuan segmentasi pelanggan telepon yang mempunyai karakteristik pemakaian telepon yang sejenis.&#13;
Kata kunci: Agglomerative Hierarchical Clustering, FBIP, Algoritma Clustering&#13;
</note>
 <classification></classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Perpustakaan ITHB Senayan Open Source Library Management System</physicalLocation>
  <shelfLocator>TA/IF 237</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">TA/IF 237</numerationAndChronology>
    <sublocation>My Library</sublocation>
    <shelfLocator>TA/IF 237</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:image>TA_IF_237.jpg.jpg</slims:image>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>2686</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2012-10-24 11:50:28</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2012-10-24 11:54:12</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>