iii
ABSTRAK
Seiring dengan kemajuan teknologi saat ini dan semakin meningkatnya persaingan bisnis khususnya di bidang penjualan produk-produk kebutuhan konsumen, maka diperlukan suatu cara efektif untuk meningkatkan omset penjualan. Untuk mendukung kegiatan tersebut tentu sangat diperlukan improvisasi khususnya di bidang strategi pemasaran. Salah satu cara untuk meningkatkan strategi pemasaran tersebut adalah dengan merancang sebuah sistem yang dapat meramal perilaku konsumen dalam membeli barang-barang yang benar-benar dibutuhkan oleh konsumen tersebut sesuai dengan demografinya. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode regresi kuadratik (quadratic regression methode) sebagai pemroses awal pada Sistem Peramal Cerdas Perilaku Konsumen dengan menggunakan enam jenis demografinya, seperti: usia (age), penghasilan (income), tipe keluarga (type of household), ras (race), wilayah tempat tinggal (region), dan latar belakang pendidikan (educational background) agar dapat memperoleh hasil peramalan yang lebih akurat dibandingan dengan penelitian-penelitian sebelumnya sehingga dapat meningkatkan kinerja sistem yang digunakan peramalan tersebut. Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini menggunakan indeks pelanggan terbaik (best customer index) dan indeks pelanggan terbesar (biggest customer index) sebagai masukan (input) dan indeks pembelanjaan rata-rata (average spending index) sebagai referensi keluaran sistem yang bersumber dari data survei pasar U.S. Bureau of Labour Statistics (BLS). Untuk mengukur tingkat ketepatan peramalan dengan metode yang digunakan pada penelitian ini, peneliti menggunakan parameter MSE (Mean of Square Error) dan R2 (R
Square). Dengan menggunakan metode regresi
kuadratik sebagai metode peramalan pada sistem yang dikembangkan pada penelitian ini diperoleh hasil MSE = 0,04784 dan R2 = 0,28878. Hasil pengukuran ini
menunjukkan hasil peramalan yang lebih baik dari penelitian-penelitian sebelumnya.
Kata kunci: Metode regresi kuadratik, MSE (Mean of Square Error), R2 (Rsquare),
demografi, perilaku konsumen
iv
ABSTRACT
Along with advances in the technology and increasing business competition today, especially in the field of sales of consumer products requiring an effective way
to increase sales results. To support this activity is required the improvisation in the
marketing strategy. One of the ways to improve the marketing strategy is to design a system that can predict consumer behavior in purchasing goods are really needed by the customer in accordance with demographic. In this study, researcher using quadratic regression method in the first stage of The Consumer Behavior Intelligent Predictor System. The Consumer Behavior Intelligent Predictor System using six demographics such as age, income, type of household, race, region of residence, and educational background in order to obtain more accurate predicting results. In this research, the system developed using two input variables are best customer index and biggest customer index. The average spending index was applied as a output reference that derived from survey data market U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS). To measure the level of accuracy on the predicting methods used, researcher using two parameters are MSE (Mean of Square Error) and R2 (R
square). By using the
quadratic regression method as a method of system developed showed MSE = 0.04784 and R2 = 0.28878. The measurement results show that better predicting of previous studies.
Keywords: Quadratic regression method, MSE (Mean of Square Error), R2
(Rsquare), demographics, consumer behavior
