Penerapan Metode Rantai Markov Waktu Diskrit dalam Estimasi Perpindahan Penggunaan Merek Smartphone di Balikpapan
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Institut Teknologi Kalimantan
Author
Asyrofi, Anang
Subject
HA Statistics
Datestamp
2022-07-19 03:59:48
Abstract :
Persaingan yang semakin kuat di dunia industri saat ini mendorong semua perusahaan untuk dapat bersaing dengan mengutamakan produk yang ditawarkannya, salah satunya adalah smartphone. Indonesia merupakan salah satu negara dengan pangsa pasar smartphone terbesar di Asia, dengan jumlah pengguna aktif smartphone di Indonesia yang mencapai 177 juta orang pada tahun 2021 menurut data yang dirilis lembaga riset Statista pada bulan Maret 2022. Dengan kondisi tersebut, banyak perusahaan smartphone yang selalu mengikuti arah perkembangan media teknologi komunikasi yang canggih dan menawarkan berbagai fasilitas yang lengkap dan menarik untuk mendorong masyarakat membeli produk tersebut. Salah satu metode yang dapat dipakai untuk memodelkan kondisi tidak pasti tersebut adalah rantai Markov waktu diskrit yang dapat diimplementasikan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan dan memprediksi kejadian di masa mendatang. Karena itulah tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui pola perpindahan penggunaan smartphone yang dilakukan oleh konsumen dan memprediksi perpindahan pangsa pasar smartphone untuk periode yang akan datang. Hasil penelitian diperoleh bahwa kondisi steady state atau keseimbangan dicapai pada periode ke-10 atau pada tahun 2032 dengan persentase steady state setiap mereknya yaitu Samsung = 22,11%, Oppo = 20,79%, Xiaomi = 17,01%, Vivo = 11,66%, Realme = 11,45%, Apple = 10,14%, dan merek-merek lainnya = 6,99%. Kenaikan pangsa pasar diprediksi akan terjadi pada merek Oppo, Realme, dan Vivo, sedangkan penurunan pangsa pasar akan terjadi pada merek Apple, Samsung, Xiaomi, dan merek lainnya.
Persaingan yang semakin kuat di dunia industri saat ini mendorong semua perusahaan untuk dapat bersaing dengan mengutamakan produk yang ditawarkannya, salah satunya adalah smartphone. Indonesia merupakan salah satu negara dengan pangsa pasar smartphone terbesar di Asia, dengan jumlah pengguna aktif smartphone di Indonesia yang mencapai 177 juta orang pada tahun 2021 menurut data yang dirilis lembaga riset Statista pada bulan Maret 2022. Dengan kondisi tersebut, banyak perusahaan smartphone yang selalu mengikuti arah perkembangan media teknologi komunikasi yang canggih dan menawarkan berbagai fasilitas yang lengkap dan menarik untuk mendorong masyarakat membeli produk tersebut. Salah satu metode yang dapat dipakai untuk memodelkan kondisi tidak pasti tersebut adalah rantai Markov waktu diskrit yang dapat diimplementasikan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan dan memprediksi kejadian di masa mendatang. Karena itulah tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui pola perpindahan penggunaan smartphone yang dilakukan oleh konsumen dan memprediksi perpindahan pangsa pasar smartphone untuk periode yang akan datang. Hasil penelitian diperoleh bahwa kondisi steady state atau keseimbangan dicapai pada periode ke-10 atau pada tahun 2032 dengan persentase steady state setiap mereknya yaitu Samsung = 22,11%, Oppo = 20,79%, Xiaomi = 17,01%, Vivo = 11,66%, Realme = 11,45%, Apple = 10,14%, dan merek-merek lainnya = 6,99%. Kenaikan pangsa pasar diprediksi akan terjadi pada merek Oppo, Realme, dan Vivo, sedangkan penurunan pangsa pasar akan terjadi pada merek Apple, Samsung, Xiaomi, dan merek lainnya.
File :
02181003_cover.pdf
02181003_statement_of_authenticity.pdf
02181003_notations.pdf
02181003_chapter_1.pdf
02181003_chapter_2.pdf
02181003_chapter_3.pdf
02181003_chapter_4.pdf
02181003_conclusions.pdf
02181003_bibliography.pdf
02181003_enclosure.pdf
02181003_paper.pdf
02181003_presentation.pdf
02181003_publishing_agreement.pdf
02181003_form020.pdf
02181003_approval_sheet.pdf
02181003_preface.pdf
02181003_abstract_id.pdf
02181003_abstract_en.pdf
02181003_table_of_content.pdf
02181003_illustrations.pdf
02181003_tables.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
