Peningkatan Kinerja Sistem Peramal Cerdas Perilaku Konsumen Menggunakan Teknik Regresi Kuadratik

(1)

Lampiran-1

Best Customer and Biggest Customer Index (Product Category 17 : Telephone)

Best Customer Biggest Customer Best Customer Biggest Customer Best Customer Biggest Customer Best Customer Biggest Customer Age

I. Under 25 0 98 7.4 137 10.4 41 3.1 39 3

II. 25 t o 34 1 123 20.5 134 22.4 91 15.2 41 6.9

III. 35 t o 44 2 119 24.7 151 31.3 112 23.2 93 19.3

IV. 45 t o 54 3 127 25.8 86 17.5 115 23.5 215 43.9

V. 55 t o 64 4 93 14 66 10 114 17.1 117 17.6

VI. 65 t o 74 5 55 5.3 58 5.6 101 9.7 48 4.6

VII. 75 and older 6 22 2.2 28 2.8 83 8.2 51 5.1

Household Income

I. Under $20,000 0 42 10.5 88 21.9 69 17.3 20 4.9

II. $20,000 t o $39,999 1 74 17.3 106 25 91 21.5 59 13.8

III. $40,000 t o $49,999 2 93 9.1 108 10.5 104 10.1 100 9.7

IV. $50,000 t o $59,999 3 124 19.2 122 19 111 17.2 77 12

V. $60,000 t o $79,999 4 144 8 65 3.6 117 6.5 94 5.2

VI. $80,000 t o $99,999 5 163 13 118 9.3 123 9.8 192 15.3

VII. $100,000 and above 6 178 22.9 83 10.7 137 17.7 285 36.6

Type of Household

I. M arried couples 0 122 62.7 103 52.8 118 60.5 149 76.5

II. M arried couples, no children 1 95 21 70 15.5 108 23.7 89 19.5

III. M arried couples, w it h children 2 144 36.3 113 28.5 124 31.1 220 55.4

IV. M arried couples, Oldest child under 6 3 128 6.2 135 6.5 111 5.3 32 1.5

V. M arried couples , Oldest child 6 t o 17 4 134 17.7 109 14.4 122 16.1 226 29.9 VI. M arried couples , Oldest child 18 or older 5 175 12.5 107 7.7 136 9.7 359 25.6 VII. M arried couples , Single parent w it h child under 18 6 97 5.8 126 7.4 99 5.9 32 1.9

VIII. Single person 7 57 16.6 62 18.1 68 19.8 45 12.9

Race

I. Asian 0 124 4.2 298 10.1 93 3.2 32 1.1

II. Black 1 84 9.9 105 12.4 116 13.8 110 13.1

III. Hispanic 2 103 10.9 301 31.8 99 10.4 106 11.2

IV. Non-Hispanic w hit e and ot her 3 102 79.4 72 56 98 76 103 80.1

Region

I. Nort heast 0 87 16.6 96 18.2 108 20.4 164 31.1

II. M idw est 1 100 22.8 80 18.2 93 21.3 51 11.6

III. Sout h 2 100 36 94 33.7 107 38.5 95 34.1

IV. West 3 111 24.6 135 30 89 19.8 105 23.3

Education

I. Less t han high school 0 53 7.6 183 26.4 92 13.3 98 14.2

II. High school graduat e 1 85 22.6 83 22.1 99 26.3 59 15.7

III. Some college 2 101 22 86 18.7 91 19.8 103 22.3

IV. Associat e’s degree 3 129 11.8 85 7.8 103 9.4 108 9.9

V. College degree 4 129 35.9 90 25 112 31.3 137 38.2

VI. Bachelor’s degree 5 130 23.1 78 13.8 108 19.3 106 18.9

VII. M ast er’s, professional, doct oral degree 6 127 12.8 111 11.2 118 12 195 19.8

Where :

Data source : U.S. Bureau of Labour Statistics (BLS) Consumer Price Index (CPI)

Type 1 : Cellular Phone Service

Type 1 Type 2 Type 3 Type 4

Demographics Index

(2)

Lampiran - 2

NORMALISASI DATA PRODUK TELEPON UNTUK 6 DEMOGRAFI (CATEGORY ID = 17 / TELEPHONE PRODUCT) / (DATA TYPE = (1 ) AGE)

No Data id Product id

1 9843 267 1 1 371.32 814.07 5.19 0.4621106 98 359 20 0.2840708 7.4 80.1 1.1 0.1637975 2 9880 268 1 1 25.38 814.07 5.19 0.1199684 137 359 20 0.3761062 10.4 80.1 1.1 0.1941772 3 9917 269 1 1 245.25 814.07 5.19 0.3374246 41 359 20 0.1495575 3.1 80.1 1.1 0.1202532 4 9954 270 1 1 10.68 814.07 5.19 0.1054297 39 359 20 0.1448378 3 80.1 1.1 0.1192405 5 9844 267 1 2 464.67 814.07 5.19 0.5544358 123 359 20 0.3430678 20.5 80.1 1.1 0.2964557 6 9881 268 1 2 24.82 814.07 5.19 0.1194145 134 359 20 0.3690265 22.4 80.1 1.1 0.3156962 7 9918 269 1 2 536.85 814.07 5.19 0.6258234 91 359 20 0.2675516 15.2 80.1 1.1 0.2427848 8 9955 270 1 2 11.3 814.07 5.19 0.1060429 41 359 20 0.1495575 6.9 80.1 1.1 0.1587342 9 9845 267 1 3 451.23 814.07 5.19 0.5411433 119 359 20 0.3336283 24.7 80.1 1.1 0.3389873 10 9882 268 1 3 28.03 814.07 5.19 0.1225893 151 359 20 0.4091445 31.3 80.1 1.1 0.4058228 11 9919 269 1 3 664.51 814.07 5.19 0.7520819 112 359 20 0.3171091 23.2 80.1 1.1 0.3237975 12 9956 270 1 3 25.66 814.07 5.19 0.1202453 93 359 20 0.2722714 19.3 80.1 1.1 0.2843038 13 9846 267 1 4 479.39 814.07 5.19 0.5689942 127 359 20 0.3525074 25.8 80.1 1.1 0.3501266 14 9883 268 1 4 15.89 814.07 5.19 0.1105825 86 359 20 0.2557522 17.5 80.1 1.1 0.2660759 15 9920 269 1 4 681.74 814.07 5.19 0.7691227 115 359 20 0.3241888 23.5 80.1 1.1 0.3268354 16 9957 270 1 4 59.12 814.07 5.19 0.1533379 215 359 20 0.560177 43.9 80.1 1.1 0.5334177 17 9847 267 1 5 353.38 814.07 5.19 0.4443675 93 359 20 0.2722714 14 80.1 1.1 0.2306329 18 9884 268 1 5 12.28 814.07 5.19 0.1070122 66 359 20 0.2085546 10 80.1 1.1 0.1901266 19 9921 269 1 5 673.33 814.07 5.19 0.7608051 114 359 20 0.3218289 17.1 80.1 1.1 0.2620253 20 9958 270 1 5 32.23 814.07 5.19 0.1267432 117 359 20 0.3289086 17.6 80.1 1.1 0.2670886 21 9848 267 1 6 207.65 814.07 5.19 0.3002374 55 359 20 0.1825959 5.3 80.1 1.1 0.1425316 22 9885 268 1 6 10.73 814.07 5.19 0.1054792 58 359 20 0.1896755 5.6 80.1 1.1 0.1455696 23 9922 269 1 6 596.4 814.07 5.19 0.6847196 101 359 20 0.2911504 9.7 80.1 1.1 0.1870886 24 9959 270 1 6 13.2 814.07 5.19 0.1079221 48 359 20 0.1660767 4.6 80.1 1.1 0.135443 25 9849 267 1 7 82.91 814.07 5.19 0.1768668 22 359 20 0.1047198 2.2 80.1 1.1 0.1111392 26 9886 268 1 7 5.19 814.07 5.19 0.1 28 359 20 0.1188791 2.8 80.1 1.1 0.1172152 27 9923 269 1 7 489.82 814.07 5.19 0.5793097 83 359 20 0.2486726 8.2 80.1 1.1 0.1718987 28 9960 270 1 7 14.12 814.07 5.19 0.108832 51 359 20 0.1731563 5.1 80.1 1.1 0.1405063

Where :

• Product id is sub product of the product category i.e. 267 is cellular phone service, 268 is phone card,

269 is residential telephone service and pay phones and 270 is telephones, answering machines, and accessories.

• Data type is demographic variation such as

1=age, 2=income, 3=household type, 4=race, 5=region and 6=education.

• Data type id is variation of each demographics such as the age demographic variations are

1=Under age 25, 2=Age 25-34, 3=Age 35-44, 4=Age 45-54, 5= Age 55-64, 6=Age 65-74 and 7=Age 75 and older.

(3)

Lampiran - 2

NORMALISASI DATA PRODUK TELEPON UNTUK 6 DEMOGRAFI

(CATEGORY ID = 17 / TELEPHONE PRODUCT) / (DATA TYPE = (2) INCOME)

29 9850 267 2 1 160.32 814.07 5.19 0.253427 42 359 20 0.1519174 10.5 80.1 1.1 0.1951899 30 9887 268 2 1 16.28 814.07 5.19 0.1109683 88 359 20 0.260472 21.9 80.1 1.1 0.3106329 31 9924 269 2 1 411.43 814.07 5.19 0.5017802 69 359 20 0.2156342 17.3 80.1 1.1 0.2640506 32 9961 270 2 1 5.38 814.07 5.19 0.1001879 20 359 20 0.1 4.9 80.1 1.1 0.138481 33 9851 267 2 2 278.6 814.07 5.19 0.3704085 74 359 20 0.2274336 17.3 80.1 1.1 0.2640506 34 9888 268 2 2 19.71 814.07 5.19 0.1143606 106 359 20 0.3029499 25 80.1 1.1 0.3420253 35 9925 269 2 2 541.84 814.07 5.19 0.6307586 91 359 20 0.2675516 21.5 80.1 1.1 0.3065823 36 9962 270 2 2 16.08 814.07 5.19 0.1107704 59 359 20 0.1920354 13.8 80.1 1.1 0.2286076 37 9852 267 2 3 350.25 814.07 5.19 0.4412719 93 359 20 0.2722714 9.1 80.1 1.1 0.1810127 38 9889 268 2 3 19.95 814.07 5.19 0.114598 108 359 20 0.3076696 10.5 80.1 1.1 0.1951899 39 9926 269 2 3 613.05 814.07 5.19 0.7011868 104 359 20 0.2982301 10.1 80.1 1.1 0.1911392 40 9963 270 2 3 27.34 814.07 5.19 0.1219068 100 359 20 0.2887906 9.7 80.1 1.1 0.1870886 41 9853 267 2 4 468.69 814.07 5.19 0.5584116 124 359 20 0.3454277 19.2 80.1 1.1 0.2832911 42 9890 268 2 4 22.65 814.07 5.19 0.1172683 122 359 20 0.340708 19 80.1 1.1 0.2812658 43 9927 269 2 4 654.9 814.07 5.19 0.7425774 111 359 20 0.3147493 17.2 80.1 1.1 0.263038 44 9964 270 2 4 21.16 814.07 5.19 0.1157947 77 359 20 0.2345133 12 80.1 1.1 0.2103797 45 9854 267 2 5 545.87 814.07 5.19 0.6347443 144 359 20 0.3926254 8 80.1 1.1 0.1698734 46 9891 268 2 5 12.04 814.07 5.19 0.1067748 65 359 20 0.2061947 3.6 80.1 1.1 0.1253165 47 9928 269 2 5 693.55 814.07 5.19 0.7808031 117 359 20 0.3289086 6.5 80.1 1.1 0.1546835 48 9965 270 2 5 25.84 814.07 5.19 0.1204233 94 359 20 0.2746313 5.2 80.1 1.1 0.141519 49 9855 267 2 6 616.27 814.07 5.19 0.7043715 163 359 20 0.4374631 13 80.1 1.1 0.2205063 50 9892 268 2 6 21.76 814.07 5.19 0.1163881 118 359 20 0.3312684 9.3 80.1 1.1 0.183038 51 9929 269 2 6 729.83 814.07 5.19 0.8166848 123 359 20 0.3430678 9.8 80.1 1.1 0.1881013 52 9966 270 2 6 52.65 814.07 5.19 0.146939 192 359 20 0.5058997 15.3 80.1 1.1 0.2437975 53 9856 267 2 7 675.13 814.07 5.19 0.7625853 178 359 20 0.4728614 22.9 80.1 1.1 0.3207595 54 9893 268 2 7 15.37 814.07 5.19 0.1100682 83 359 20 0.2486726 10.7 80.1 1.1 0.1972152 55 9930 269 2 7 814.07 814.07 5.19 0.9 137 359 20 0.3761062 17.7 80.1 1.1 0.2681013 56 9967 270 2 7 78.2 814.07 5.19 0.1722085 285 359 20 0.7253687 36.6 80.1 1.1 0.4594937

Where :

(4)

Lampiran - 2

(CATEGORY ID = 17 / TELEPHONE PRODUCT) / (DATA TYPE = (3) TYPE OF HOUSE HOLD)

57 9857 267 3 1 461.63 814.07 5.19 0.551429137 122 359 20 0.340707965 62.7 80.1 1.1 0.7237975 58 9894 268 3 1 19.01 814.07 5.19 0.113668282 103 359 20 0.295870206 52.8 80.1 1.1 0.6235443 59 9931 269 3 1 697.22 814.07 5.19 0.784432796 118 359 20 0.331268437 60.5 80.1 1.1 0.701519 60 9968 270 3 1 40.85 814.07 5.19 0.135268519 149 359 20 0.404424779 76.5 80.1 1.1 0.8635443 61 9858 267 3 2 361.27 814.07 5.19 0.452170903 95 359 20 0.27699115 21 80.1 1.1 0.301519 62 9895 268 3 2 13.03 814.07 5.19 0.107753931 70 359 20 0.2179941 15.5 80.1 1.1 0.2458228 63 9932 269 3 2 637.39 814.07 5.19 0.725259618 108 359 20 0.307669617 23.7 80.1 1.1 0.3288608 64 9969 270 3 2 24.38 814.07 5.19 0.118979329 89 359 20 0.262831858 19.5 80.1 1.1 0.2863291 65 9859 267 3 3 546.01 814.07 5.19 0.634882801 144 359 20 0.392625369 36.3 80.1 1.1 0.4564557 66 9896 268 3 3 20.98 814.07 5.19 0.115616655 113 359 20 0.319469027 28.5 80.1 1.1 0.3774684 67 9933 269 3 3 732.44 814.07 5.19 0.819266146 124 359 20 0.345427729 31.1 80.1 1.1 0.4037975 68 9970 270 3 3 60.45 814.07 5.19 0.154653348 220 359 20 0.571976401 55.4 80.1 1.1 0.6498734 69 9860 267 3 4 484.38 814.07 5.19 0.573929384 128 359 20 0.354867257 6.2 80.1 1.1 0.1516456 70 9897 268 3 4 24.91 814.07 5.19 0.119503511 135 359 20 0.371386431 6.5 80.1 1.1 0.1546835 71 9934 269 3 4 655.64 814.07 5.19 0.743309267 111 359 20 0.314749263 5.3 80.1 1.1 0.1425316 72 9971 270 3 4 8.72 814.07 5.19 0.103491247 32 359 20 0.128318584 1.5 80.1 1.1 0.1040506 73 9861 267 3 5 506.46 814.07 5.19 0.595766986 134 359 20 0.369026549 17.7 80.1 1.1 0.2681013 74 9898 268 3 5 20.14 814.07 5.19 0.114785877 109 359 20 0.310029499 14.4 80.1 1.1 0.2346835 75 9935 269 3 5 721.23 814.07 5.19 0.808179211 122 359 20 0.340707965 16.1 80.1 1.1 0.2518987 76 9972 270 3 5 62.09 814.07 5.19 0.156275344 226 359 20 0.586135693 29.9 80.1 1.1 0.3916456 77 9862 267 3 6 660.88 814.07 5.19 0.748491742 175 359 20 0.465781711 12.5 80.1 1.1 0.215443 78 9899 268 3 6 19.89 814.07 5.19 0.114538621 107 359 20 0.305309735 7.7 80.1 1.1 0.1668354 79 9936 269 3 6 805.04 814.07 5.19 0.891069133 136 359 20 0.373746313 9.7 80.1 1.1 0.1870886 80 9973 270 3 6 98.56 814.07 5.19 0.192344971 359 359 20 0.9 25.6 80.1 1.1 0.3481013 81 9863 267 3 7 367.57 814.07 5.19 0.458401741 97 359 20 0.281710914 5.8 80.1 1.1 0.1475949 82 9900 268 3 7 23.24 814.07 5.19 0.117851845 126 359 20 0.350147493 7.4 80.1 1.1 0.1637975 83 9937 269 3 7 587.72 814.07 5.19 0.676134903 99 359 20 0.286430678 5.9 80.1 1.1 0.1486076 84 9974 270 3 7 8.79 814.07 5.19 0.103560479 32 359 20 0.128318584 1.9 80.1 1.1 0.1081013 85 9864 267 3 8 217.16 814.07 5.19 0.309642963 57 359 20 0.187315634 16.6 80.1 1.1 0.256962 86 9901 268 3 8 11.56 814.07 5.19 0.106300069 62 359 20 0.199115044 18.1 80.1 1.1 0.2721519 87 9938 269 3 8 405.04 814.07 5.19 0.49546039 68 359 20 0.213274336 19.8 80.1 1.1 0.2893671 88 9975 270 3 8 12.23 814.07 5.19 0.106962714 45 359 20 0.15899705 12.9 80.1 1.1 0.2194937

Where :

(5)

Lampiran - 2

(CATEGORY ID = 17 / TELEPHONE PRODUCT) / (DATA TYPE = (4) RACE)

89 9865 267 4 1 468.23 814.07 5.19 0.5579567 124 359 20 0.3454277 4.2 80.1 1.1 0.1313924 90 9902 268 4 1 55.18 814.07 5.19 0.1494412 298 359 20 0.7560472 10.1 80.1 1.1 0.1911392 91 9939 269 4 1 552.53 814.07 5.19 0.6413312 93 359 20 0.2722714 3.2 80.1 1.1 0.1212658 92 9976 270 4 1 8.74 814.07 5.19 0.103511 32 359 20 0.1283186 1.1 80.1 1.1 0.1 93 9866 267 4 2 316.03 814.07 5.19 0.4074276 84 359 20 0.2510324 9.9 80.1 1.1 0.1891139 94 9903 268 4 2 19.43 814.07 5.19 0.1140837 105 359 20 0.30059 12.4 80.1 1.1 0.2144304 95 9940 269 4 2 688.72 814.07 5.19 0.7760261 116 359 20 0.3265487 13.8 80.1 1.1 0.2286076 96 9977 270 4 2 30.32 814.07 5.19 0.1248541 110 359 20 0.3123894 13.1 80.1 1.1 0.221519 97 9867 267 4 3 389.44 814.07 5.19 0.4800316 103 359 20 0.2958702 10.9 80.1 1.1 0.1992405 98 9904 268 4 3 55.71 814.07 5.19 0.1499654 301 359 20 0.7631268 31.8 80.1 1.1 0.4108861 99 9941 269 4 3 584.51 814.07 5.19 0.6729601 99 359 20 0.2864307 10.4 80.1 1.1 0.1941772 100 9978 270 4 3 29.16 814.07 5.19 0.1237069 106 359 20 0.3029499 11.2 80.1 1.1 0.2022785 101 9868 267 4 4 386.43 814.07 5.19 0.4770547 102 359 20 0.2935103 79.4 80.1 1.1 0.8929114 102 9905 268 4 4 13.32 814.07 5.19 0.1080407 72 359 20 0.2227139 56 80.1 1.1 0.6559494 103 9942 269 4 4 578.55 814.07 5.19 0.6670656 98 359 20 0.2840708 76 80.1 1.1 0.858481 104 9979 270 4 4 28.27 814.07 5.19 0.1228266 103 359 20 0.2958702 80.1 80.1 1.1 0.9

Where :

(6)

Lampiran - 2

(CATEGORY ID = 17 / TELEPHONE PRODUCT) / (DATA TYPE = (5) REGION)

105 9869 267 5 1 331.07 814.07 5.19 0.4223024 87 359 20 0.2581121 16.6 80.1 1.1 0.256962 106 9906 268 5 1 17.73 814.07 5.19 0.1124023 96 359 20 0.279351 18.2 80.1 1.1 0.2731646 107 9943 269 5 1 637.95 814.07 5.19 0.7258135 108 359 20 0.3076696 20.4 80.1 1.1 0.295443 108 9980 270 5 1 45.05 814.07 5.19 0.1394224 164 359 20 0.439823 31.1 80.1 1.1 0.4037975 109 9870 267 5 2 378.26 814.07 5.19 0.4689744 100 359 20 0.2887906 22.8 80.1 1.1 0.3197468 110 9907 268 5 2 14.74 814.07 5.19 0.1094452 80 359 20 0.2415929 18.2 80.1 1.1 0.2731646 111 9944 269 5 2 551.69 814.07 5.19 0.6405004 93 359 20 0.2722714 21.3 80.1 1.1 0.304557 112 9981 270 5 2 13.93 814.07 5.19 0.1086441 51 359 20 0.1731563 11.6 80.1 1.1 0.2063291 113 9871 267 5 3 378.5 814.07 5.19 0.4692117 100 359 20 0.2887906 36 80.1 1.1 0.4534177 114 9908 268 5 3 17.37 814.07 5.19 0.1120463 94 359 20 0.2746313 33.7 80.1 1.1 0.4301266 115 9945 269 5 3 634.77 814.07 5.19 0.7226684 107 359 20 0.3053097 38.5 80.1 1.1 0.4787342 116 9982 270 5 3 26.02 814.07 5.19 0.1206013 95 359 20 0.2769912 34.1 80.1 1.1 0.4341772 117 9872 267 5 4 418.63 814.07 5.19 0.5089012 111 359 20 0.3147493 24.6 80.1 1.1 0.3379747 118 9909 268 5 4 24.9 814.07 5.19 0.1194936 135 359 20 0.3713864 30 80.1 1.1 0.3926582 119 9946 269 5 4 526.52 814.07 5.19 0.6156068 89 359 20 0.2628319 19.8 80.1 1.1 0.2893671 120 9983 270 5 4 28.71 814.07 5.19 0.1232618 105 359 20 0.30059 23.3 80.1 1.1 0.3248101

Where :

(7)

Lampiran - 2

(CATEGORY ID = 17 / TELEPHONE PRODUCT) / (DATA TYPE = (6 ) EDUCATION)

121 9873 267 6 1 199.12 814.07 5.19 0.291801 53 359 20 0.1778761 7.6 80.1 1.1 0.1658228 122 9910 268 6 1 33.79 814.07 5.19 0.128286 183 359 20 0.4846608 26.4 80.1 1.1 0.3562025 123 9947 269 6 1 543.67 814.07 5.19 0.6325685 92 359 20 0.2699115 13.3 80.1 1.1 0.2235443 124 9984 270 6 1 26.9 814.07 5.19 0.1214717 98 359 20 0.2840708 14.2 80.1 1.1 0.2326582 125 9874 267 6 2 321.31 814.07 5.19 0.4126496 85 359 20 0.2533923 22.6 80.1 1.1 0.3177215 126 9911 268 6 2 15.35 814.07 5.19 0.1100485 83 359 20 0.2486726 22.1 80.1 1.1 0.3126582 127 9948 269 6 2 583.5 814.07 5.19 0.6719612 99 359 20 0.2864307 26.3 80.1 1.1 0.3551899 128 9985 270 6 2 16.15 814.07 5.19 0.1108397 59 359 20 0.1920354 15.7 80.1 1.1 0.2478481 129 9875 267 6 3 382.41 814.07 5.19 0.4730788 101 359 20 0.2911504 22 80.1 1.1 0.3116456 130 9912 268 6 3 15.86 814.07 5.19 0.1105529 86 359 20 0.2557522 18.7 80.1 1.1 0.2782278 131 9949 269 6 3 537.84 814.07 5.19 0.6268025 91 359 20 0.2675516 19.8 80.1 1.1 0.2893671 132 9986 270 6 3 28.16 814.07 5.19 0.1227178 103 359 20 0.2958702 22.3 80.1 1.1 0.3146835 133 9876 267 6 4 486.51 814.07 5.19 0.576036 129 359 20 0.3572271 11.8 80.1 1.1 0.2083544 134 9913 268 6 4 15.72 814.07 5.19 0.1104144 85 359 20 0.2533923 7.8 80.1 1.1 0.1678481 135 9950 269 6 4 607.78 814.07 5.19 0.6959747 103 359 20 0.2958702 9.4 80.1 1.1 0.1840506 136 9987 270 6 4 29.61 814.07 5.19 0.1241519 108 359 20 0.3076696 9.9 80.1 1.1 0.1891139 137 9877 267 6 5 487.18 814.07 5.19 0.5766986 129 359 20 0.3572271 35.9 80.1 1.1 0.4524051 138 9914 268 6 5 16.6 814.07 5.19 0.1112847 90 359 20 0.2651917 25 80.1 1.1 0.3420253 139 9951 269 6 5 663.35 814.07 5.19 0.7509346 112 359 20 0.3171091 31.3 80.1 1.1 0.4058228 140 9988 270 6 5 37.6 814.07 5.19 0.1320542 137 359 20 0.3761062 38.2 80.1 1.1 0.4756962 141 9878 267 6 6 491.78 814.07 5.19 0.5812481 130 359 20 0.359587 23.1 80.1 1.1 0.3227848 142 9915 268 6 6 14.37 814.07 5.19 0.1090792 78 359 20 0.2368732 13.8 80.1 1.1 0.2286076 143 9952 269 6 6 641.83 814.07 5.19 0.7296509 108 359 20 0.3076696 19.3 80.1 1.1 0.2843038 144 9989 270 6 6 29.16 814.07 5.19 0.1237069 106 359 20 0.3029499 18.9 80.1 1.1 0.2802532 145 9879 267 6 7 479.1 814.07 5.19 0.5687073 127 359 20 0.3525074 12.8 80.1 1.1 0.218481 146 9916 268 6 7 20.52 814.07 5.19 0.1151617 111 359 20 0.3147493 11.2 80.1 1.1 0.2022785 147 9953 269 6 7 701.16 814.07 5.19 0.7883295 118 359 20 0.3312684 12 80.1 1.1 0.2103797 148 9990 270 6 7 53.66 814.07 5.19 0.1479379 195 359 20 0.5129794 19.8 80.1 1.1 0.2893671

Where :

(8)

Lampiran-3

DATA

HASIL

PERAMALAN

DENGAN

METODE

REGRESI

KUADRATIK

UNTUK

JENIS

DEMOGRAFI

(1)

:

UMUR

(

AGE

₎

No Data id

Product id

Data type

Data type id

Norm average spending

(Yo)

Norm best customer

(X₁)

Norm biggest customer

(X2)

Category id

Ypredict quadratic

(Y1)

1 9843 267 1 1 0.46211057 0.2840708 0.16379747 17 0.4542 2 9880 268 1 1 0.11996835 0.37610619 0.19417722 17 0.1922 3 9917 269 1 1 0.33742459 0.14955752 0.12025316 17 0.2138 4 9954 270 1 1 0.10542973 0.14483776 0.11924051 17 0.1903 5 9844 267 1 2 0.55443576 0.34306785 0.2964557 17 0.4276 6 9881 268 1 2 0.1194145 0.36902655 0.3156962 17 0.4019 7 9918 269 1 2 0.62582336 0.26755162 0.24278481 17 0.4093 8 9955 270 1 2 0.10604292 0.14955752 0.15873418 17 0.0951 9 9845 267 1 3 0.54114331 0.33362832 0.33898734 17 0.4613 10 9882 268 1 3 0.12258926 0.40914454 0.40582278 17 0.4567 11 9919 269 1 3 0.75208189 0.31710914 0.32379747 17 0.4484 12 9956 270 1 3 0.12024528 0.27227139 0.2843038 17 0.3894 13 9846 267 1 4 0.56899416 0.35250737 0.35012658 17 0.4647 14 9883 268 1 4 0.11058253 0.25575221 0.26607595 17 0.3622 15 9920 269 1 4 0.76912274 0.32418879 0.32683544 17 0.4533 16 9957 270 1 4 0.15333795 0.56017699 0.53341772 17 0.1079 17 9847 267 1 5 0.44436752 0.27227139 0.23063291 17 0.4243 18 9884 268 1 5 0.10701216 0.20855457 0.19012658 17 0.3161 19 9921 269 1 5 0.76080506 0.32182891 0.26202532 17 0.4294 20 9958 270 1 5 0.12674315 0.32890855 0.26708861 17 0.4248 21 9848 267 1 6 0.30023737 0.18259587 0.14253165 17 0.3142 22 9885 268 1 6 0.10547918 0.18967552 0.14556962 17 0.3358 23 9922 269 1 6 0.68471961 0.29115044 0.18708861 17 0.444 24 9959 270 1 6 0.10792207 0.1660767 0.13544304 17 0.2566 25 9849 267 1 7 0.17686678 0.10471976 0.11113924 17 ‐0.0528

26 9886 268 1 7 0.1 0.11887906 0.11721519 17 0.0296

27 9923 269 1 7 0.57930966 0.24867257 0.17189873 17 0.4434 28 9960 270 1 7 0.10883197 0.17315634 0.14050633 17 0.2773

Where :

· Product id is sub product of the product category i.e. 267 is cellular phone service, 268 is phone card,

269 is residential telephone service and pay phones and 270 is telephones, answering machines, and accessories. · Data type is demographic variation such as

· Data type id is variation of each demographics such as the age demographic variations are

1=Under age 25, 2=Age 25-34, 3=Age 35-44, 4=Age 45-54, 5= Age 55-64, 6=Age 65-74 and 7=Age 75 and older. · Category id is product category (17 = Telephone)

(9)

Lampiran-3

DATA

HASIL

PERAMALAN

DENGAN

METODE

REGRESI

KUADRATIK

UNTUK JENIS DEMOGRAFI (2) : PENGHASILAN (INCOME)

No Data id

Product id

Data type

Data type id

(Yo)

(X₁)

Norm biggest customer

(X₂)

Category id

Y est quadratic

1 9850 267 2 1 0.253426961 0.151917404 0.195189873 17 0.1446 2 9887 268 2 1 0.110968252 0.260471976 0.310632911 17 0.313 3 9924 269 2 1 0.501780239 0.215634218 0.264050633 17 0.277 4 9961 270 2 1 0.100187914 0.1 0.138481013 17 ‐0.0391 5 9851 267 2 2 0.370408466 0.227433628 0.264050633 17 0.3059 6 9888 268 2 2 0.114360597 0.302949853 0.342025316 17 0.3374 7 9925 269 2 2 0.63075858 0.267551622 0.306582278 17 0.3371 8 9962 270 2 2 0.110770448 0.192035398 0.228607595 17 0.2452 9 9852 267 2 3 0.441271882 0.272271386 0.181012658 17 0.3842 10 9889 268 2 3 0.114597963 0.307669617 0.195189873 17 0.4462 11 9926 269 2 3 0.701186826 0.298230088 0.191139241 17 0.4305 12 9963 270 2 3 0.121906834 0.28879056 0.187088608 17 0.4139 13 9853 267 2 4 0.558411631 0.345427729 0.283291139 17 0.5068 14 9890 268 2 4 0.117268322 0.340707965 0.281265823 17 0.5021 15 9927 269 2 4 0.742577391 0.314749263 0.263037975 17 0.4767 16 9964 270 2 4 0.115794679 0.234513274 0.210379747 17 0.3424 17 9854 267 2 5 0.634744338 0.392625369 0.169873418 17 0.4572 18 9891 268 2 5 0.1067748 0.20619469 0.125316456 17 0.1849 19 9928 269 2 5 0.780803086 0.328908555 0.154683544 17 0.3976 20 9965 270 2 5 0.120423301 0.274631268 0.141518987 17 0.319 21 9855 267 2 6 0.704371477 0.437463127 0.220506329 17 0.5503 22 9892 268 2 6 0.116388092 0.331268437 0.183037975 17 0.4532 23 9929 269 2 6 0.816684799 0.343067847 0.188101266 17 0.4703 24 9966 270 2 6 0.146938977 0.505899705 0.243797468 17 0.5594 25 9856 267 2 7 0.762585303 0.472861357 0.320759494 17 0.575 26 9893 268 2 7 0.110068243 0.248672566 0.19721519 17 0.3624 27 9930 269 2 7 0.9 0.376106195 0.268101266 17 0.5487 28 9967 270 2 7 0.172208486 0.725368732 0.459493671 17 0.1756

Where :

(10)

Lampiran-3

DATA

HASIL

PERAMALAN

DENGAN

METODE

REGRESI

KUADRATIK

UNTUK JENIS DEMOGRAFI (3) : TIPE KELUARGA (TYPE OF HOUSE HOLD)

1 9857 267 3 1 0.55142914 0.34070796 0.72379747 17 0.4288 2 9894 268 3 1 0.11366828 0.29587021 0.6235443 17 0.4645 3 9931 269 3 1 0.7844328 0.33126844 0.70151899 17 0.4406 4 9968 270 3 1 0.13526852 0.40442478 0.8635443 17 0.2917 5 9858 267 3 2 0.4521709 0.27699115 0.30151899 17 0.4136 6 9895 268 3 2 0.10775393 0.2179941 0.24582278 17 0.312 7 9932 269 3 2 0.72525962 0.30766962 0.32886076 17 0.4482 8 9969 270 3 2 0.11897933 0.26283186 0.28632911 17 0.3929 9 9859 267 3 3 0.6348828 0.39262537 0.4564557 17 0.4639 10 9896 268 3 3 0.11561666 0.31946903 0.37746835 17 0.4581 11 9933 269 3 3 0.81926615 0.34542773 0.40379747 17 0.4692 12 9970 270 3 3 0.15465335 0.5719764 0.64987342 17 0.1519 13 9860 267 3 4 0.57392938 0.35486726 0.15164557 17 0.5133 14 9897 268 3 4 0.11950351 0.37138643 0.15468354 17 0.5366 15 9934 269 3 4 0.74330927 0.31474926 0.14253165 17 0.4496 16 9971 270 3 4 0.10349125 0.12831858 0.10405063 17 0.0192 17 9861 267 3 5 0.59576699 0.36902655 0.26810127 17 0.5083 18 9898 268 3 5 0.11478588 0.3100295 0.23468354 17 0.4462 19 9935 269 3 5 0.80817921 0.34070796 0.25189873 17 0.4827 20 9972 270 3 5 0.15627534 0.58613569 0.39164557 17 0.4467 21 9862 267 3 6 0.74849174 0.46578171 0.21544304 17 0.6091 22 9899 268 3 6 0.11453862 0.30530973 0.16683544 17 0.4351 23 9936 269 3 6 0.89106913 0.37374631 0.18708861 17 0.5322

24 9973 270 3 6 0.19234497 0.9 0.34810127 17 0.1444

25 9863 267 3 7 0.45840174 0.28171091 0.14759494 17 0.3916 26 9900 268 3 7 0.11785184 0.35014749 0.16379747 17 0.5046 27 9937 269 3 7 0.6761349 0.28643068 0.14860759 17 0.4003 28 9974 270 3 7 0.10356048 0.12831858 0.10810127 17 0.0229 29 9864 267 3 8 0.30964296 0.18731563 0.25696203 17 0.2655 30 9901 268 3 8 0.10630007 0.19911504 0.2721519 17 0.2943 31 9938 269 3 8 0.49546039 0.21327434 0.28936709 17 0.3253 32 9975 270 3 8 0.10696271 0.15899705 0.21949367 17 0.1864

Where :

(11)

Lampiran-3

DATA

HASIL

PERAMALAN

DENGAN

METODE

REGRESI

KUADRATIK

UNTUK JENIS DEMOGRAFI (4) : RAS (RACE)

No Data id

Product id

Data type

Data type id

(Yo)

(X₁)

Norm biggest customer

(X₂)

Category id

1 9865 267 4 1 0.557956681 0.345427729 0.131392405 17 0.5462 2 9902 268 4 1 0.149441203 0.756047198 0.191139241 17 0.1712 3 9939 269 4 1 0.641331223 0.272271386 0.121265823 17 0.4591

4 9976 270 4 1 0.103511028 0.128318584 0.1 17 0.1537

5 9866 267 4 2 0.407427554 0.251032448 0.189113924 17 0.35 6 9903 268 4 2 0.114083671 0.300589971 0.21443038 17 0.4122 7 9940 269 4 2 0.77602611 0.326548673 0.228607595 17 0.4369 8 9977 270 4 2 0.124854119 0.312389381 0.221518987 17 0.4235 9 9867 267 4 3 0.480031649 0.295870206 0.199240506 17 0.4183 10 9904 268 4 3 0.149965384 0.763126844 0.410886076 17 0.1247 11 9941 269 4 3 0.672960142 0.286430678 0.194177215 17 0.408 12 9978 270 4 3 0.123706854 0.302949853 0.202278481 17 0.4262 13 9868 267 4 4 0.477054693 0.293510324 0.892911392 17 0.4247 14 9905 268 4 4 0.108040748 0.222713864 0.655949367 17 0.1119 15 9942 269 4 4 0.667065572 0.284070796 0.858481013 17 0.3727 16 9979 270 4 4 0.122826624 0.295870206 0.9 17 0.4368

Where :

(12)

Lampiran-3

DATA

HASIL

PERAMALAN

DENGAN

METODE

REGRESI

KUADRATIK

UNTUK JENIS DEMOGRAFI (5) : DAERAH TEMPAT TINGGAL (REGION)

No Data id

Product id

Data type

Data type id

(Yo)

(X₁)

(X2)

Category id

1 9869 267 5 1 0.42230244 0.25811209 0.256962 17 0.4841 2 9906 268 5 1 0.11240233 0.27935103 0.2731646 17 0.5029 3 9943 269 5 1 0.72581347 0.30766962 0.295443 17 0.497 4 9980 270 5 1 0.13942241 0.43982301 0.4037975 17 0.0748 5 9870 267 5 2 0.46897438 0.28879056 0.3197468 17 0.3445 6 9907 268 5 2 0.10944516 0.24159292 0.2731646 17 0.2745 7 9944 269 5 2 0.64050045 0.27227139 0.304557 17 0.3204 8 9981 270 5 2 0.10864405 0.17315634 0.2063291 17 0.0931 9 9871 267 5 3 0.46921175 0.28879056 0.4534177 17 0.3931 10 9908 268 5 3 0.11204629 0.27463127 0.4301266 17 0.2492 11 9945 269 5 3 0.72266838 0.30530973 0.4787342 17 0.5701 12 9982 270 5 3 0.12060133 0.27699115 0.4341772 17 0.2726 13 9872 267 5 4 0.5089012 0.31474926 0.3379747 17 0.3793 14 9909 268 5 4 0.11949362 0.37138643 0.3926582 17 0.358 15 9946 269 5 4 0.61560676 0.26283186 0.2893671 17 0.3329 16 9983 270 5 4 0.12326179 0.30058997 0.3248101 17 0.3728

Where :

(13)

Lampiran-3

DATA

HASIL

PERAMALAN

DENGAN

METODE

REGRESI

KUADRATIK

UNTUK JENIS DEMOGRAFI (6) : LATAR BELAKANG PENDIDIKAN (EDUCATION)

No Data id

Product id

Data type

Data type id

(Yo)

(X₁)

(X2)

Category id

1 9873 267 6 1 0.291801009 0.177876106 0.16582278 17 0.0165 2 9910 268 6 1 0.128286025 0.484660767 0.35620253 17 0.1781 3 9947 269 6 1 0.63256849 0.269911504 0.2235443 17 0.3572 4 9984 270 6 1 0.121471665 0.284070796 0.23265823 17 0.3874 5 9874 267 6 2 0.41264959 0.25339233 0.31772152 17 0.3419 6 9911 268 6 2 0.110048462 0.248672566 0.31265823 17 0.3296 7 9948 269 6 2 0.67196123 0.286430678 0.35518987 17 0.408 8 9985 270 6 2 0.11083968 0.192035398 0.2478481 17 0.1217 9 9875 267 6 3 0.473078825 0.291150442 0.31164557 17 0.4021 10 9912 268 6 3 0.110552863 0.255752212 0.27822785 17 0.3322 11 9949 269 6 3 0.626802492 0.267551622 0.28936709 17 0.36 12 9986 270 6 3 0.122717832 0.295870206 0.31468354 17 0.4081 13 9876 267 6 4 0.576036 0.357227139 0.20835443 17 0.4877 14 9913 268 6 4 0.1104144 0.25339233 0.1678481 17 0.3154 15 9950 269 6 4 0.695974681 0.295870206 0.18405063 17 0.4214 16 9987 270 6 4 0.124151914 0.307669617 0.18911392 17 0.4419 17 9877 267 6 5 0.576698645 0.357227139 0.45240506 17 0.4295 18 9914 268 6 5 0.111284739 0.26519174 0.34202532 17 0.3745 19 9951 269 6 5 0.750934626 0.317109145 0.40582278 17 0.4414 20 9988 270 6 5 0.132054198 0.376106195 0.4756962 17 0.4054 21 9878 267 6 6 0.581248146 0.359587021 0.32278481 17 0.4321 22 9915 268 6 6 0.109079221 0.236873156 0.22860759 17 0.2688 23 9952 269 6 6 0.729650875 0.307669617 0.2843038 17 0.4198 24 9989 270 6 6 0.123706854 0.302949853 0.28025316 17 0.4146 25 9879 267 6 7 0.568707348 0.352507375 0.21848101 17 0.4786 26 9916 268 6 7 0.115161705 0.314749263 0.20227848 17 0.4481 27 9953 269 6 7 0.788329542 0.331268437 0.21037975 17 0.4657 28 9990 270 6 7 0.147937889 0.512979351 0.28936709 17 0.1663

Where :

(14)

Lampiran-4

DATA HASIL MSE DAN R2

UNTUK KATEGORI PRODUK (17) TELEPON AGE (1) DATA

Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 1 0.4621 0.2840708 0.163797 0.21353641 0.3479 0.01304164 0.4542 6.241E‐05 0.4697 5.776E‐05 0.236 0.05112121 2 0.12 0.37610619 0.194177 0.0144 0.4123 0.08543929 0.1922 0.00521284 0.278 0.024964 0.364 0.059536 3 0.3374 0.14955752 0.120253 0.11383876 0.2537 0.00700569 0.2138 0.01527696 0.2092 0.01643524 0.0937 0.05938969 4 0.1054 0.14483776 0.119241 0.01110916 0.2504 0.021025 0.1903 0.00720801 0.1869 0.00664225 0.035 0.00495616 5 0.5544 0.34306785 0.296456 0.30735936 0.375 0.03218436 0.4276 0.01607824 0.3864 0.028224 0.326 0.05216656 6 0.1194 0.36902655 0.315696 0.01425636 0.3918 0.07420176 0.4019 0.07980625 0.3525 0.05433561 0.356 0.05597956 7 0.6258 0.26755162 0.242785 0.39162564 0.3258 0.09 0.4093 0.04687225 0.3926 0.05438224 0.168 0.20958084 8 0.106 0.14955752 0.158734 0.011236 0.2489 0.02042041 0.0951 0.00011881 0.1135 5.625E‐05 0.0903 0.00024649 9 0.5411 0.33362832 0.338987 0.29278921 0.3626 0.03186225 0.4613 0.00636804 0.4899 0.00262144 0.316 0.05067001 10 0.1226 0.40914454 0.405823 0.01503076 0.4102 0.08271376 0.4567 0.11162281 0.4776 0.126025 0.396 0.07474756 11 0.7521 0.31710914 0.323797 0.56565441 0.3523 0.15984004 0.4484 0.09223369 0.4775 0.07540516 0.292 0.21169201 12 0.1202 0.27227139 0.284304 0.01444804 0.324 0.04153444 0.3894 0.07246864 0.4226 0.09144576 0.187 0.00446224 13 0.569 0.35250737 0.350127 0.323761 0.3752 0.03755844 0.4647 0.01087849 0.4805 0.00783225 0.338 0.053361 14 0.1106 0.25575221 0.266076 0.01223236 0.3141 0.04141225 0.3622 0.06330256 0.3903 0.07823209 0.114 0.00001156 15 0.7691 0.32418879 0.326835 0.59151481 0.3572 0.16966161 0.4533 0.09972964 0.4754 0.08625969 0.302 0.21818241 16 0.1533 0.56017699 0.533418 0.02350089 0.5061 0.12446784 0.1079 0.00206116 0.0943 0.003481 0.573 0.17614809 17 0.4444 0.27227139 0.230633 0.19749136 0.3308 0.01290496 0.4243 0.00040401 0.3963 0.00231361 0.185 0.06728836 18 0.107 0.20855457 0.190127 0.011449 0.2887 0.03301489 0.3161 0.04372281 0.3085 0.04060225 0.0844 0.00051076 19 0.7608 0.32182891 0.262025 0.57881664 0.3636 0.15776784 0.4294 0.10982596 0.3863 0.14025025 0.297 0.21511044 20 0.1267 0.32890855 0.267089 0.01605289 0.3682 0.05832225 0.4248 0.08886361 0.3797 0.064009 0.307 0.03250809 21 0.3002 0.18259587 0.142532 0.09012004 0.2754 0.00061504 0.3142 0.000196 0.303 7.84E‐06 0.0914 0.04359744 22 0.1055 0.18967552 0.14557 0.01113025 0.2803 0.03055504 0.3358 0.05303809 0.3233 0.04743684 0.0909 0.00021316 23 0.6847 0.29115044 0.187089 0.46881409 0.3502 0.11189025 0.444 0.05793649 0.4331 0.06330256 0.245 0.19333609 24 0.1079 0.1660767 0.135443 0.01164241 0.2641 0.02439844 0.2566 0.02211169 0.2491 0.01993744 0.0927 0.00023104 25 0.1769 0.10471976 0.111139 0.03129361 0.2217 0.00200704 ‐0.0528 0.05276209 ‐0.0377 0.04605316 0.0921 0.00719104 26 0.1 0.11887906 0.117215 0.01 0.2314 0.01726596 0.0296 0.00495616 0.0385 0.00378225 0.0935 4.225E‐05 27 0.5793 0.24867257 0.171899 0.33558849 0.3207 0.06687396 0.4434 0.01846881 0.4258 0.02356225 0.0868 0.24255625 28 0.1088 0.17315634 0.140506 0.01183744 0.2687 0.02556801 0.2773 0.02839225 0.2682 0.02540836 0.0918 0.000289

So,

n = 28 Code Formula Linear Quadratic Purequadratic

ΣY = 9.1707 SSE ∑ (Y‐Ypred)2 1.57355246 1.10997877 1.13306555 2.08512531 (ΣY)2 = 84.1017385 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.056198302 0.039642099 0.040466627 0.074468761 ΣY2 = 4.69052939 R2 1‐(SSE/SST) 0.067190521 0.341999238 0.341999238 ‐0.23607233 SST = (n‐1)*(((n*ΣY2)‐(ΣY)2)/(n*(n‐1))) = 1.686895873

where SSE is the sum of sequared errors, SST is the total sum of squares, MSE is Mean Squared Errors and R2 is coefficient of determination

FUZZY LOGIC

Linear Quadratic Purequadratic

Measuring parameter Regression

Fuzzy Logic REGRESSION

No.

Average Spending

(Y)

Best Customer

(X1)

Biggest Customer

(X2)

(15)

Lampiran-4

DATA HASIL MSE DAN R2_UNTUK_KATEGORI_PRODUK₍₁₇₎_TELEPON INCOME (2) DATA

Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 1 0.253426961 0.151917 0.1951899 0.064225224 0.2736 0.00040695 0.1446 0.011843307 0.149 0.01090499 0.0899 0.02674107 2 0.110968252 0.260472 0.3106329 0.012313953 0.2956 0.03408888 0.313 0.040816827 0.344 0.0543038 0.145 0.00115816 3 0.501780239 0.215634 0.2640506 0.251783409 0.2859 0.04660428 0.277 0.050526156 0.2947 0.04288223 0.0817 0.17646741 4 0.100187914 0.1 0.138481 0.010037618 0.2638 0.02676891 ‐0.0391 0.019401123 ‐0.0385 0.01923434 0.0922 6.3807E‐05 5 0.370408466 0.227434 0.2640506 0.137202432 0.2947 0.00573177 0.3059 0.004161342 0.3165 0.00290612 0.0809 0.08381515 6 0.114360597 0.30295 0.3420253 0.013078346 0.3112 0.03874575 0.3374 0.049746575 0.3704 0.06555618 0.278 0.02677785 7 0.63075858 0.267552 0.3065823 0.397856386 0.3029 0.10749125 0.3371 0.086235361 0.3591 0.07379838 0.174 0.2086284 8 0.110770448 0.192035 0.2286076 0.012270092 0.2864 0.03084574 0.2452 0.018071304 0.25 0.01938487 0.0841 0.00071131 9 0.441271882 0.272271 0.1810127 0.194720874 0.3702 0.00505121 0.3842 0.0032572 0.3672 0.00548664 0.195 0.06064984 10 0.114597963 0.30767 0.1951899 0.013132693 0.3893 0.07546121 0.4462 0.109959911 0.4299 0.09941537 0.273 0.02509121 11 0.701186826 0.29823 0.1911392 0.491662965 0.3843 0.10041726 0.4305 0.073271358 0.414 0.08247627 0.257 0.19730194 12 0.121906834 0.288791 0.1870886 0.014861276 0.3794 0.06630273 0.4139 0.085260009 0.3973 0.0758414 0.239 0.01371081 13 0.558411631 0.345428 0.2832911 0.31182355 0.3726 0.03452596 0.5068 0.00266376 0.482 0.00583874 0.329 0.0526297 14 0.117268322 0.340708 0.2812658 0.013751859 0.3701 0.06392386 0.5021 0.148095421 0.4778 0.12998309 0.323 0.04232552 15 0.742577391 0.314749 0.263038 0.551421182 0.3601 0.14628895 0.4767 0.070690787 0.4533 0.08368141 0.286 0.20846291 16 0.115794679 0.234513 0.2103797 0.013408408 0.3272 0.04469221 0.3424 0.051349971 0.3244 0.04351618 0.0822 0.0011286 17 0.634744338 0.392625 0.1698734 0.402900374 0.4653 0.02871138 0.4572 0.031521992 0.5014 0.01778071 0.38 0.06489468 18 0.1067748 0.206195 0.1253165 0.011400858 0.3494 0.05886699 0.1849 0.006103547 0.1794 0.00527442 0.0946 0.00014823 19 0.780803086 0.328909 0.1546835 0.609653459 0.4256 0.12616923 0.3976 0.146844605 0.4174 0.1320618 0.314 0.21790512 20 0.120423301 0.274631 0.141519 0.014501772 0.392 0.0737539 0.319 0.039432705 0.3242 0.04152494 0.219 0.00971737 21 0.704371477 0.437463 0.2205063 0.496139177 0.4729 0.05357904 0.5503 0.02373802 0.5689 0.01835252 0.424 0.07860816 22 0.116388092 0.331268 0.183038 0.013546188 0.413 0.08797862 0.4532 0.113442261 0.4506 0.1116976 0.311 0.03787379 23 0.816684799 0.343068 0.1881013 0.66697406 0.4192 0.15799417 0.4703 0.119982429 0.4687 0.12109342 0.326 0.24077157 24 0.146938977 0.5059 0.2437975 0.021591063 0.5119 0.13319655 0.5594 0.170124095 0.5997 0.20499254 0.509 0.13108818 25 0.762585303 0.472861 0.3207595 0.581536345 0.4482 0.09883812 0.575 0.035188246 0.5471 0.04643392 0.461 0.0909537 26 0.110068243 0.248673 0.1972152 0.012115018 0.3444 0.05491137 0.3624 0.063671316 0.3415 0.05356066 0.0835 0.00070587 27 0.9 0.376106 0.2681013 0.81 0.4031 0.24690961 0.5487 0.12341169 0.521 0.143641 0.364 0.287296 28 0.172208486 0.725369 0.4594937 0.029655763 0.5654 0.15459957 0.1756 1.15024E‐05 0.1667 3.0343E‐05 0.805 0.4004251 So,

n = 28

ΣY = 10.47767 Code Formula Linear Quadratic Purequadratic

(ΣY)2 = 109.7815 SSE ∑ (Y‐Ypred)2 2.10286 1.69882282 1.711653883 2.68605146 ΣY2 = 6.173564 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.0751 0.06067224 0.061130496 0.09593041 SST = (n‐1)*(((n*ΣY2)‐(ΣY)2)/(n*(n‐1))) = 2.2527956 _R2 ₁‐_(SSE/SST) _0.06656 _0.2459046 _0.240208978

where SSE is the sum of sequared errors, SST is the total sum of squares, MSE is Mean Squared Errors and R2 is coefficient of determination

Fuzzy Logic No.

Best Customer

(X1)

Biggest Customer

(X2)

Y2

REGRESSION

FUZZY LOGIC

(16)

TYPE HH (3) DATA

Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 1 0.551429137 0.340708 0.723797 0.304074093 0.3697 0.03302548 0.4288 0.015037905 0.3472 0.04170954 0.444 0.01154102 2 0.113668282 0.29587 0.623544 0.012920478 0.3665 0.06392388 0.4645 0.123082894 0.3557 0.05857935 0.282 0.02833557 3 0.784432796 0.331268 0.701519 0.615334811 0.369 0.17258441 0.4406 0.118220992 0.352 0.18699812 0.404 0.14472911 4 0.135268519 0.404425 0.863544 0.018297572 0.3743 0.05713605 0.2917 0.024470808 0.2891 0.02366412 0.5 0.13302905 5 0.452170903 0.276991 0.301519 0.204458525 0.3749 0.00597079 0.4136 0.001487715 0.4096 0.00181228 0.205 0.06109346 6 0.107753931 0.217994 0.245823 0.01161091 0.368 0.06772802 0.312 0.041716457 0.3163 0.04349146 0.0815 0.00068927 7 0.725259618 0.30767 0.328861 0.526001514 0.3785 0.12024223 0.4482 0.076762032 0.4478 0.07698384 0.28 0.19825613 8 0.118979329 0.262832 0.286329 0.014156081 0.3733 0.064679 0.3929 0.075032534 0.3895 0.07318143 0.151 0.00102532 9 0.634882801 0.392625 0.456456 0.403076171 0.3867 0.0615947 0.4639 0.029235118 0.5072 0.0163029 0.38 0.06496524 10 0.115616655 0.319469 0.377468 0.013367211 0.3785 0.06910765 0.4581 0.117294842 0.4576 0.11695261 0.318 0.04095902 11 0.819266146 0.345428 0.403797 0.671197018 0.3815 0.1916392 0.4692 0.122546306 0.4803 0.11489805 0.33 0.23938136 12 0.154653348 0.571976 0.649873 0.023917658 0.4067 0.06352751 0.1519 7.58092E‐06 0.4484 0.0862871 0.591 0.1903984 13 0.573929384 0.354867 0.151646 0.329394938 0.3917 0.03320755 0.5133 0.003675922 0.4769 0.0094147 0.341 0.0542561 14 0.119503511 0.371386 0.154684 0.014281089 0.394 0.07534832 0.5366 0.173969481 0.4912 0.13815828 0.359 0.05735857 15 0.743309267 0.314749 0.142532 0.552508667 0.386 0.12766991 0.4496 0.086265134 0.4347 0.09523968 0.303 0.19387225 16 0.103491247 0.128319 0.104051 0.010710438 0.3596 0.06559169 0.0192 0.007105014 0.1084 2.4096E‐05 0.094 9.0084E‐05 17 0.595766986 0.369027 0.268101 0.354938302 0.3897 0.0424636 0.5083 0.007650474 0.5065 0.00796859 0.356 0.05748821 18 0.114785877 0.310029 0.234684 0.013175798 0.3821 0.07145684 0.4462 0.109835321 0.4466 0.11010061 0.278 0.02663885 19 0.808179211 0.340708 0.251899 0.653153637 0.3861 0.17815086 0.4827 0.105936717 0.4807 0.10724263 0.323 0.23539887 20 0.156275344 0.586136 0.391646 0.024421983 0.4178 0.06839515 0.4467 0.084346481 0.5276 0.137882 0.605 0.20135382 21 0.748491742 0.465782 0.215443 0.560239887 0.406 0.11730059 0.6091 0.019430058 0.5481 0.04015685 0.455 0.0861374 22 0.114538621 0.30531 0.166835 0.013119096 0.3838 0.07250169 0.4351 0.102759598 0.4297 0.09932669 0.278 0.02671962 23 0.891069133 0.373746 0.187089 0.794004199 0.3933 0.24777411 0.5322 0.128787054 0.4999 0.15301329 0.361 0.28097329 24 0.192344971 0.9 0.348101 0.036996588 0.4661 0.07494182 0.1444 0.00229872 0.0564 0.01848104 0.91 0.51502874 25 0.458401741 0.281711 0.147595 0.210132156 0.3809 0.00600652 0.3916 0.004462473 0.3957 0.00393151 0.237 0.04901873 26 0.117851845 0.350147 0.163797 0.013889057 0.3906 0.07439156 0.5046 0.149574136 0.4756 0.12798374 0.335 0.04715332 27 0.676134903 0.286431 0.148608 0.457158406 0.3816 0.08675081 0.4003 0.076084893 0.4021 0.07509513 0.248 0.18329949 28 0.103560479 0.128319 0.108101 0.010724773 0.3594 0.06545386 0.0229 0.006506113 0.1097 3.7694E‐05 0.094 9.1403E‐05 29 0.309642963 0.187316 0.256962 0.095878765 0.363 0.00284697 0.2655 0.001948601 0.2618 0.00228895 0.0847 0.05059934 30 0.106300069 0.199115 0.272152 0.011299705 0.3643 0.06656396 0.2943 0.035343974 0.2849 0.03189794 0.0833 0.000529 31 0.49546039 0.213274 0.289367 0.245480998 0.3658 0.01681182 0.3253 0.028954558 0.3109 0.03406254 0.0822 0.17078415 32 0.106962714 0.158997 0.219494 0.011441022 0.3601 0.06407849 0.1864 0.006310282 0.2014 0.0089184 0.0887 0.00033353 So,

n = 32

(ΣY)2 = 150.0474 SSE ∑ (Y‐Ypred)2 2.19622 1.60383987 1.729321749 2.9727995 ΣY2 = 7.231362 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.06863 0.05012 0.054041305 0.09289998 SST = (n‐1)*(((n*ΣY

2

)‐(ΣY)2)/(n*(n‐1))) = _2.5423817 _R2 ₁‐_(SS

E/SST) 0.13615 0.3691585 0.319802464

where SSE is the sum of sequared errors, SST is the total sum of squares, MSE is Mean Squared Errors and R 2

is coefficient of determination

FUZZY LOGIC

No. Average Spending (Y)

Best Customer

(X1)

Biggest Customer

(X2)

(17)

RACE (4) DATA

Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 1 0.557956681 0.345428 0.131392 0.311315658 0.3617 0.03851668 0.5462 0.00013822 0.546 0.00014296 0.341 0.0470702 2 0.149441203 0.756047 0.191139 0.022332673 0.2367 0.0076141 0.1712 0.000473445 0.2246 0.00564884 0.916 0.58761239 3 0.641331223 0.272271 0.121266 0.411305738 0.384 0.06621936 0.4591 0.033208219 0.4535 0.03528057 0.217 0.18005699 4 0.103511028 0.128319 0.1 0.010714533 0.4278 0.10516334 0.1537 0.002518933 0.1414 0.00143557 0.094 9.046E‐05 5 0.407427554 0.251032 0.189114 0.165997212 0.3877 0.00038918 0.35 0.003297924 0.3489 0.00342547 0.0911 0.10006312 6 0.114083671 0.30059 0.21443 0.013015084 0.3719 0.06646926 0.4122 0.088873345 0.4108 0.08804058 0.26 0.02129157 7 0.77602611 0.326549 0.228608 0.602216524 0.3636 0.1700953 0.4369 0.115006519 0.4349 0.11636702 0.304 0.22280865 8 0.124854119 0.312389 0.221519 0.015588551 0.3681 0.05916856 0.4235 0.089189362 0.4219 0.08823626 0.282 0.02469483 9 0.480031649 0.29587 0.199241 0.230430384 0.3739 0.01126393 0.4183 0.003810796 0.4166 0.00402357 0.251 0.0524555 10 0.149965384 0.763127 0.410886 0.022489616 0.2261 0.00579648 0.1247 0.00063834 0.0737 0.00581641 0.912 0.58069676 11 0.672960142 0.286431 0.194177 0.452875353 0.377 0.08759241 0.408 0.070203877 0.4063 0.07110763 0.232 0.19444585 12 0.123706854 0.30295 0.202278 0.015303386 0.3717 0.0615006 0.4262 0.091502103 0.4245 0.09047652 0.264 0.01968217 13 0.477054693 0.29351 0.892911 0.22758118 0.3481 0.01662931 0.4247 0.002741014 0.419 0.00337035 0.5 0.00052649 14 0.108040748 0.222714 0.655949 0.011672803 0.3784 0.07309413 0.1119 1.48938E‐05 0.1504 0.00179431 0.101 4.9572E‐05 15 0.667065572 0.284071 0.858481 0.444976478 0.3523 0.09907737 0.3727 0.08665109 0.3752 0.08518551 0.5 0.02791091 16 0.122826624 0.29587 0.9 0.01508638 0.3472 0.05034341 0.4368 0.098579281 0.4289 0.09368091 0.5 0.14225976 So,

n = 16

(ΣY)2 = 32.22019 SSE ∑ (Y‐Ypred)2 0.91893 0.68684736 0.694032491 2.2017152

ΣY2 = 2.972902 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.05743 0.04292796 0.043377031 0.1376072

SST = (n‐1)*(((n*ΣY 2

)‐(ΣY)2)/(n*(n‐1))) = _0.9591396 _R2 ₁‐_(SS

E/SST) 0.04192 0.28389217 0.276400946

FUZZY LOGIC

Best Customer

(X1)

Biggest Customer

(X2)

(18)

REGION (5) DATA

Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 1 0.422302443 0.258112 0.256962 0.178339353 0.3316 0.00822693 0.4841 0.003818938 0.4858 0.00403194 0.126 0.08779514 2 0.112402334 0.279351 0.273165 0.012634285 0.3307 0.04765387 0.5029 0.152488427 0.5054 0.15444717 0.208 0.00913891 3 0.72581347 0.30767 0.295443 0.526805194 0.3297 0.15690588 0.497 0.052355604 0.5005 0.05076616 0.273 0.20504004 4 0.139422411 0.439823 0.403797 0.019438609 0.3259 0.03477389 0.0748 0.004176056 0.0777 0.00380966 0.421 0.07928594 5 0.468974384 0.288791 0.319747 0.219936973 0.34 0.01663439 0.3445 0.015493872 0.3431 0.01584436 0.241 0.05197232 6 0.109445159 0.241593 0.273165 0.011978243 0.3394 0.05287923 0.2745 0.027243101 0.2743 0.02717712 0.0809 0.00081483 7 0.640500445 0.272271 0.304557 0.41024082 0.34 0.09030052 0.3204 0.102464295 0.3195 0.10304129 0.191 0.20205065 8 0.108644051 0.173156 0.206329 0.01180353 0.3387 0.05292574 0.0931 0.000241618 0.0912 0.00030429 0.0866 0.00048594 9 0.46921175 0.288791 0.453418 0.220159666 0.3728 0.00929523 0.3931 0.005792998 0.3939 0.00567186 0.235 0.05485514 10 0.112046286 0.274631 0.430127 0.01255437 0.3703 0.06669498 0.2492 0.018811141 0.2517 0.01950316 0.203 0.00827258 11 0.722668381 0.30531 0.478734 0.522249589 0.3752 0.12073428 0.5701 0.023277111 0.5682 0.02386048 0.269 0.205815 12 0.120601325 0.276991 0.434177 0.01454468 0.3708 0.06259938 0.2726 0.023103597 0.2749 0.02380808 0.209 0.00781433 13 0.508901197 0.314749 0.337975 0.258980428 0.3385 0.02903657 0.3793 0.01679647 0.3773 0.01731887 0.294 0.04618252 14 0.119493621 0.371386 0.392658 0.014278725 0.3389 0.04813916 0.358 0.056885293 0.3517 0.0539198 0.359 0.05736331 15 0.615606765 0.262832 0.289367 0.378971689 0.3385 0.07678816 0.3329 0.079923115 0.3327 0.08003624 0.151 0.21585945 16 0.123261794 0.30059 0.32481 0.01519347 0.3385 0.04632749 0.3728 0.062269316 0.3715 0.06162221 0.267 0.02066067 So,

n = 16

(ΣY)2 = 30.46263 SSE ∑ (Y‐Ypred)2 0.91992 0.64514095 0.645162684 1.25340676

ΣY2 = 2.82811 MSE _∑(Y‐Ypred)2 /n 0.05749 0.04032131 0.040322668 0.07833792 SST = (n‐1)*(((n*ΣY

2

)‐(ΣY)2)/(n*(n‐1))) = _0.9241955 _R2 ₁‐_(SS

E/SST) 0.00463 0.30194318 0.301919671

FUZZY LOGIC Linear Quadratic Purequadratic

Best Customer

(X1)

Biggest Customer

(X2)

(19)

EDUCATION (6) DATA

Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 Ypred (Y‐Ypred)2 1 0.291801009 0.177876 0.165823 0.085147829 0.3185 0.00071284 0.0165 0.075790645 0.0359 0.06548533 0.0877 0.04165722 2 0.128286025 0.484661 0.356203 0.016457304 0.4035 0.07574273 0.1781 0.002481432 0.2276 0.00986327 0.474 0.11951815 3 0.63256849 0.269912 0.223544 0.400142894 0.3441 0.08321407 0.3572 0.075827805 0.3697 0.06909984 0.178 0.20663251 4 0.121471665 0.284071 0.232658 0.014755365 0.3481 0.0513604 0.3874 0.07071788 0.4001 0.07763375 0.221 0.00990589 5 0.41264959 0.253392 0.317722 0.170279684 0.3546 0.00336975 0.3419 0.005005504 0.3249 0.00769999 0.107 0.09342167 6 0.110048462 0.248673 0.312658 0.012110664 0.353 0.05902545 0.3296 0.048202878 0.3123 0.04090568 0.0847 0.00064254 7 0.67196123 0.286431 0.35519 0.451531895 0.3662 0.09348993 0.408 0.069675531 0.3943 0.07709576 0.25 0.17805128 8 0.11083968 0.192035 0.247848 0.012285435 0.333 0.04935521 0.1217 0.000117947 0.1096 1.5368E‐06 0.0841 0.00071501 9 0.473078825 0.29115 0.311646 0.223803575 0.3608 0.01260653 0.4021 0.005037994 0.41 0.00397894 0.244 0.05247711 10 0.110552863 0.255752 0.278228 0.012221936 0.3494 0.05704795 0.3322 0.049127453 0.335 0.05037652 0.115 1.9777E‐05 11 0.626802492 0.267552 0.289367 0.392881364 0.3532 0.07485832 0.36 0.07118357 0.364 0.06906515 0.171 0.20775591 12 0.122717832 0.29587 0.314684 0.015059666 0.3621 0.05730382 0.4081 0.081442982 0.4175 0.08689653 0.255 0.01749857 13 0.576036 0.357227 0.208354 0.331817474 0.3582 0.04745252 0.4877 0.007803249 0.4656 0.01219611 0.343 0.05430578 14 0.1104144 0.253392 0.167848 0.01219134 0.3329 0.04949984 0.3154 0.042019096 0.3209 0.04430419 0.11 1.7173E‐07 15 0.695974681 0.29587 0.184051 0.484380757 0.3432 0.12444998 0.4214 0.075391255 0.4158 0.07849785 0.255 0.19445867 16 0.124151914 0.30767 0.189114 0.015413698 0.3462 0.04930535 0.4419 0.100963846 0.4335 0.09569624 0.274 0.02245445 17 0.576698645 0.357227 0.452405 0.332581327 0.3936 0.03352511 0.4295 0.021667441 0.4261 0.02267995 0.343 0.05461506 18 0.111284739 0.265192 0.342025 0.012384293 0.3604 0.06205841 0.3745 0.069282273 0.3515 0.05770337 0.175 0.00405963 19 0.750934626 0.317109 0.405823 0.563902812 0.3793 0.13811229 0.4414 0.095811684 0.4246 0.10649429 0.3 0.20334204 20 0.132054198 0.376106 0.475696 0.017438311 0.4005 0.07206315 0.4054 0.074717927 0.4094 0.07692069 0.364 0.05379885 21 0.581248146 0.359587 0.322785 0.337849407 0.3752 0.04245584 0.4321 0.022245169 0.4628 0.01402996 0.346 0.05534169 22 0.109079221 0.236873 0.228608 0.011898276 0.3386 0.05267979 0.2688 0.025510727 0.2793 0.02897511 0.0808 0.00079971 23 0.729650875 0.30767 0.284304 0.5323904 0.36 0.13664177 0.4198 0.096007565 0.4373 0.08546903 0.273 0.20853002 24 0.123706854 0.30295 0.280253 0.015303386 0.3585 0.05512782 0.4146 0.084618822 0.4312 0.09455203 0.264 0.01968217 25 0.568707348 0.352507 0.218481 0.323428048 0.3588 0.04406109 0.4786 0.008119334 0.4665 0.01044634 0.338 0.05322588 26 0.115161705 0.314749 0.202278 0.013262218 0.3494 0.05486758 0.4481 0.110847908 0.4435 0.10780604 0.286 0.02918572 27 0.788329542 0.331268 0.21038 0.621463467 0.3537 0.18890284 0.4657 0.104089821 0.4585 0.10878753 0.311 0.22784349 28 0.147937889 0.512979 0.289367 0.021885619 0.3991 0.06308241 0.1663 0.000337167 0.1265 0.00045958 0.519 0.13768709 So,

n = 28

(ΣY)2 = 101.0859 SSE ∑ (Y‐Ypred)2 1.83237 1.49404491 1.503120614 2.24762608

ΣY2 = 5.454268 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.06544 0.05335875 0.053682879 0.08027236

SST = (n‐1)*(((n*ΣY 2

)‐(ΣY)2)/(n*(n‐1))) = _1.8440573 _R2 ₁‐_(SS

E/SST) 0.00634 0.18980561 0.184884013

FUZZY LOGIC

Best Customer

(X1)

Biggest Customer

(X2)

(20)

Mean Squared Errors (MSE) and Coefficient determination (R2) for demographic types

AGE (1) INCOME (2)

Measuring parameter Measuring parameter

Code Formula Linear Quadratic Purequadratic Code Formula Linear Quadratic Purequadratic

SSE ∑ (Y‐Ypred)2 1.57355246 1.10997877 1.13306555 2.08512531 SSE ∑ (Y‐Ypred)2 2.102855 1.6988228 1.711653883 2.68605146 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.056198302 0.039642099 0.040466627 0.074468761 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.075102 0.0606722 0.061130496 0.09593041 R2 1‐(SSE/SST) 0.067190521 0.341999238 0.328313283 ‐ R2 1‐(SSE/SST) 0.066557 0.2459046 0.240208978 ‐

TYPE HH (3) RACE (4)

SSE ∑ (Y‐Ypred)2 2.196224441 1.603839873 1.729321749 2.972799502 SSE ∑ (Y‐Ypred)2 0.918933 0.6868474 0.694032491 2.2017152 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.068632014 0.050119996 0.054041305 0.092899984 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.057433 0.042928 0.043377031 0.1376072

R2 1‐(SSE/SST) 0.136154706 0.369158497 0.319802464 ‐ R2 1‐(SSE/SST) 0.041919 0.2838922 0.276400946 ‐

REGION (5) EDUCATION (6)

SSE ∑ (Y‐Ypred)2 0.919915685 0.645140953 0.645162684 1.25340676 SSE ∑ (Y‐Ypred)2 1.832373 1.4940449 1.503120614 2.24762608 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.05749473 0.04032131 0.040322668 0.078337923 MSE ∑ (Y‐Ypred)2 /n 0.065442 0.0533587 0.053682879 0.08027236

R2 1‐(SSE/SST) 0.004630832 0.301943185 0.301919671 ‐ R2 1‐(SSE/SST) 0.006336 0.1898056 0.184884013 ‐

MSE and R2 Comparison for all types of demographic

MSE R2 MSE R2 MSE R2 MSE

1 Age 0.056198302 0.067190521 0.039642099 0.341999238 0.040466627 0.328313283 0.074468761 2 Income 0.075101982 0.066557359 0.060672244 0.245904595 0.061130496 0.240208978 0.095930409 3 Type HH 0.068632014 0.136154706 0.050119996 0.369158497 0.054041305 0.319802464 0.092899984 4 Race 0.057433337 0.041919008 0.04292796 0.28389217 0.043377031 0.276400946 0.1376072 5 Region 0.05749473 0.004630832 0.04032131 0.301943185 0.040322668 0.301919671 0.078337923 6 Education 0.065441886 0.006336309 0.053358747 0.189805609 0.053682879 0.184884013 0.08027236

0.063383709 0.053798123 0.047840393 0.288783882 0.048836834 0.275254893 0.093252773

Regression Regression

Fuzzy Logic

Fuzzy Logic Fuzzy Logic

Regression

Fuzzy Logic Regression

Regression Regression

Fuzzy Logic

Average

Regression

(21)

1

LAMPIRAN-5

SKRIP PADA PENGGUNAAN PROGRAM MATLAB UNTUK MENENTUKAN

NILAI KOEFISIEN DAN PENENTUAN HASIL PERAMALAN UNTUK

ENAM JENIS DEMOGRAFI DENGAN MENGGUNAKAN

METODE REGRESI KUADRATIK

1. Untuk jenis demografi umur (

age

) :

>> [agedata,headertext]=xlsread('DATA.xlsx','AGE1') >> D1=[agedata(:,13) agedata(:,17)]

D1 =

0.2841 0.1638 0.3761 0.1942 0.1496 0.1203 0.1448 0.1192 0.3431 0.2965 0.3690 0.3157 0.2676 0.2428 0.1496 0.1587 0.3336 0.3390 0.4091 0.4058 0.3171 0.3238 0.2723 0.2843 0.3525 0.3501 0.2558 0.2661 0.3242 0.3268 0.5602 0.5334 0.2723 0.2306 0.2086 0.1901 0.3218 0.2620 0.3289 0.2671 0.1826 0.1425 0.1897 0.1456 0.2912 0.1871 0.1661 0.1354 0.1047 0.1111 0.1189 0.1172 0.2487 0.1719 0.1732 0.1405

>> y=[agedata(:,9)]

y =

(22)

2

0.6258 0.1060 0.5411 0.1226 0.7521 0.1202 0.5690 0.1106 0.7691 0.1533 0.4444 0.1070 0.7608 0.1267 0.3002 0.1055 0.6847 0.1079 0.1769 0.1000 0.5793 0.1088

>> X1=x2fx(D1,'quadratic')

X1 =

(23)

3

>> Bheta=regress(y,X1)

Bheta =

-0.4850 11.1391 -6.0605 21.4419 -27.3597 -0.8287

>> Pred1=X1*Bheta

Pred1 =

(24)

4

2. Untuk jenis demografi penghasilan (

income

) :

>> [incomedata,headertext]=xlsread('DATA.xlsx','INCOME2') >> D1=[incomedata(:,13) incomedata(:,17)]

D1 =

0.1519 0.1952 0.2605 0.3106 0.2156 0.2641 0.1000 0.1385 0.2274 0.2641 0.3029 0.3420 0.2676 0.3066 0.1920 0.2286 0.2723 0.1810 0.3077 0.1952 0.2982 0.1911 0.2888 0.1871 0.3454 0.2833 0.3407 0.2813 0.3147 0.2630 0.2345 0.2104 0.3926 0.1699 0.2062 0.1253 0.3289 0.1547 0.2746 0.1415 0.4375 0.2205 0.3313 0.1830 0.3431 0.1881 0.5059 0.2438 0.4729 0.3208 0.2487 0.1972 0.3761 0.2681 0.7254 0.4595

>> y=[incomedata(:,9)]

y =

(25)

5

0.1068 0.7808 0.1204 0.7044 0.1164 0.8167 0.1469 0.7626 0.1101 0.9000 0.1722

X1 =

1.0000 0.1519 0.1952 0.0297 0.0231 0.0381 1.0000 0.2605 0.3106 0.0809 0.0678 0.0965 1.0000 0.2156 0.2641 0.0569 0.0465 0.0697 1.0000 0.1000 0.1385 0.0138 0.0100 0.0192 1.0000 0.2274 0.2641 0.0601 0.0517 0.0697 1.0000 0.3029 0.3420 0.1036 0.0918 0.1170 1.0000 0.2676 0.3066 0.0820 0.0716 0.0940 1.0000 0.1920 0.2286 0.0439 0.0369 0.0523 1.0000 0.2723 0.1810 0.0493 0.0741 0.0328 1.0000 0.3077 0.1952 0.0601 0.0947 0.0381 1.0000 0.2982 0.1911 0.0570 0.0889 0.0365 1.0000 0.2888 0.1871 0.0540 0.0834 0.0350 1.0000 0.3454 0.2833 0.0979 0.1193 0.0803 1.0000 0.3407 0.2813 0.0958 0.1161 0.0791 1.0000 0.3147 0.2630 0.0828 0.0991 0.0692 1.0000 0.2345 0.2104 0.0493 0.0550 0.0443 1.0000 0.3926 0.1699 0.0667 0.1542 0.0289 1.0000 0.2062 0.1253 0.0258 0.0425 0.0157 1.0000 0.3289 0.1547 0.0509 0.1082 0.0239 1.0000 0.2746 0.1415 0.0389 0.0754 0.0200 1.0000 0.4375 0.2205 0.0965 0.1914 0.0486 1.0000 0.3313 0.1830 0.0606 0.1097 0.0335 1.0000 0.3431 0.1881 0.0645 0.1177 0.0354 1.0000 0.5059 0.2438 0.1233 0.2559 0.0594 1.0000 0.4729 0.3208 0.1517 0.2236 0.1029 1.0000 0.2487 0.1972 0.0490 0.0618 0.0389 1.0000 0.3761 0.2681 0.1008 0.1415 0.0719 1.0000 0.7254 0.4595 0.3333 0.5262 0.2111

Bheta =

(26)

6

>> Pred1=X1*Bheta

Pred1 =

0.1446 0.3130 0.2770 -0.0391 0.3059 0.3374 0.3371 0.2452 0.3842 0.4462 0.4305 0.4139 0.5068 0.5021 0.4767 0.3424 0.4572 0.1849 0.3976 0.3190 0.5503 0.4532 0.4703 0.5594 0.5750 0.3624 0.5487 0.1756

3. Untuk jenis demografi tipe keluarga (

household type

) :

>> [hhtypedata,headertext]=xlsread('DATA.xlsx','HHTYPE3') >> D1=[hhtypedata(:,13) hhtypedata(:,17)]

D1 =

(27)

7

0.3100 0.2347 0.3407 0.2519 0.5861 0.3916 0.4658 0.2154 0.3053 0.1668 0.3737 0.1871 0.9000 0.3481 0.2817 0.1476 0.3501 0.1638 0.2864 0.1486 0.1283 0.1081 0.1873 0.2570 0.1991 0.2722 0.2133 0.2894 0.1590 0.2195

>> y=[hhtypedata(:,9)]

y =

(28)

8

X1 =

1.0000 0.3407 0.7238 0.2466 0.1161 0.5239 1.0000 0.2959 0.6235 0.1845 0.0875 0.3888 1.0000 0.3313 0.7015 0.2324 0.1097 0.4921 1.0000 0.4044 0.8635 0.3492 0.1636 0.7457 1.0000 0.2770 0.3015 0.0835 0.0767 0.0909 1.0000 0.2180 0.2458 0.0536 0.0475 0.0604 1.0000 0.3077 0.3289 0.1012 0.0947 0.1081 1.0000 0.2628 0.2863 0.0753 0.0691 0.0820 1.0000 0.3926 0.4565 0.1792 0.1542 0.2084 1.0000 0.3195 0.3775 0.1206 0.1021 0.1425 1.0000 0.3454 0.4038 0.1395 0.1193 0.1631 1.0000 0.5720 0.6499 0.3717 0.3272 0.4223 1.0000 0.3549 0.1516 0.0538 0.1259 0.0230 1.0000 0.3714 0.1547 0.0574 0.1379 0.0239 1.0000 0.3147 0.1425 0.0449 0.0991 0.0203 1.0000 0.1283 0.1041 0.0134 0.0165 0.0108 1.0000 0.3690 0.2681 0.0989 0.1362 0.0719 1.0000 0.3100 0.2347 0.0728 0.0961 0.0551 1.0000 0.3407 0.2519 0.0858 0.1161 0.0635 1.0000 0.5861 0.3916 0.2296 0.3436 0.1534 1.0000 0.4658 0.2154 0.1003 0.2170 0.0464 1.0000 0.3053 0.1668 0.0509 0.0932 0.0278 1.0000 0.3737 0.1871 0.0699 0.1397 0.0350 1.0000 0.9000 0.3481 0.3133 0.8100 0.1212 1.0000 0.2817 0.1476 0.0416 0.0794 0.0218 1.0000 0.3501 0.1638 0.0574 0.1226 0.0268 1.0000 0.2864 0.1486 0.0426 0.0820 0.0221 1.0000 0.1283 0.1081 0.0139 0.0165 0.0117 1.0000 0.1873 0.2570 0.0481 0.0351 0.0660 1.0000 0.1991 0.2722 0.0542 0.0396 0.0741 1.0000 0.2133 0.2894 0.0617 0.0455 0.0837 1.0000 0.1590 0.2195 0.0349 0.0253 0.0482

Bheta =

-0.5199 3.7616 1.4851 -4.5737 -2.2225 -0.0421

>> Pred1=X1*Bheta

Pred1 =

(29)

9

0.4482 0.3929 0.4639 0.4581 0.4692 0.1519 0.5133 0.5366 0.4496 0.0192 0.5083 0.4462 0.4827 0.4467 0.6091 0.4351 0.5322 0.1444 0.3916 0.5046 0.4003 0.0229 0.2655 0.2943 0.3253 0.1864

4. Untuk jenis demografi ras (

race

) :

>> [racedata,headertext]=xlsread('DATA.xlsx','RACE4') >> D1=[racedata(:,13) racedata(:,17)]

D1 =

0.3454 0.1314 0.7560 0.1911 0.2723 0.1213 0.1283 0.1000 0.2510 0.1891 0.3006 0.2144 0.3265 0.2286 0.3124 0.2215 0.2959 0.1992 0.7631 0.4109 0.2864 0.1942 0.3029 0.2023 0.2935 0.8929 0.2227 0.6559 0.2841 0.8585 0.2959 0.9000

>> y=[racedata(:,9)]

y =

(30)

10

0.6413 0.1035 0.4074 0.1141 0.7760 0.1249 0.4800 0.1500 0.6730 0.1237 0.4771 0.1080 0.6671 0.1228

X1 =

1.0000 0.3454 0.1314 0.0454 0.1193 0.0173 1.0000 0.7560 0.1911 0.1445 0.5716 0.0365 1.0000 0.2723 0.1213 0.0330 0.0741 0.0147 1.0000 0.1283 0.1000 0.0128 0.0165 0.0100 1.0000 0.2510 0.1891 0.0475 0.0630 0.0358 1.0000 0.3006 0.2144 0.0645 0.0904 0.0460 1.0000 0.3265 0.2286 0.0747 0.1066 0.0523 1.0000 0.3124 0.2215 0.0692 0.0976 0.0491 1.0000 0.2959 0.1992 0.0589 0.0875 0.0397 1.0000 0.7631 0.4109 0.3136 0.5824 0.1688 1.0000 0.2864 0.1942 0.0556 0.0820 0.0377 1.0000 0.3029 0.2023 0.0613 0.0918 0.0409 1.0000 0.2935 0.8929 0.2621 0.0861 0.7973 1.0000 0.2227 0.6559 0.1461 0.0496 0.4303 1.0000 0.2841 0.8585 0.2439 0.0807 0.7370 1.0000 0.2959 0.9000 0.2663 0.0875 0.8100

Bheta =

-0.1380 3.9940 -1.7327 1.0704 -4.5169 1.3122

>> Pred1=X1*Bheta

Pred1 =