## MEMAHAMI NIAT PEMBELIAN KONSUMEN RITEL KECIL INFORMAL: PENDEKATAN DATA MINING DENGAN DECISION TREE
Yoga Religia 1 , Muhamad Ridwan 2 , Imam Prayogo Pujiono 3
1,2 Manajemen, UPN Veteran Yogyakarta
3 Pendidikan Bahasa Arab, UIN K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan
1 yoga.religia@upnyk.ac.id, 2 muhamad.ridwan@upnyk.ac.id,
3 imam.prayogopujiono@uingusdur.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengenai  analisis  niat  pembelian  konsumen  dalam  bisnis  ritel  kecil  informal  di  negara berkembang.  Penggunaan  metode  Decision  Tree  dalam  data  mining  menjadi  fokus  penelitian  untuk memprediksi  niat  pembelian  berdasarkan  Data  Subsistence  Retail  Consumer.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa model Decision Tree memiliki akurasi di atas 90 persen, yang menandakan hasil yang signifikan dan baik dalam menganalisis niat pembelian konsumen. Item kualitas produk toko sesuai dengan  harga  yang  dibayarkan  pada  niat  yang  dirasakan  menjadi  prediktor  paling  kuat  dalam mempengaruhi niat pembelian. Implikasi teoritis dari penelitian ini memberikan panduan bagi strategi pemasaran  dan  bisnis  untuk  lebih  memahami  faktor-faktor  yang  memengaruhi  perilaku  pembelian konsumen secara efektif. Implikasi praktisnya adalah perusahaan dapat menggunakan model ini sebagai alat handal dalam merancang strategi pemasaran yang lebih efektif untuk meningkatkan niat pembelian konsumen dan mencapai kepuasan konsumen yang lebih tinggi.
Kata Kunci :  bisnis ritel kecil informal, data mining, decision tree, niat pembelian.

## ABSTRACT
This research concerns the analysis of consumer purchase intentions in informal small retail businesses in developing countries. The use of the Decision Tree method in data mining is the focus of research to predict  purchase  intentions  based  on  Retail  Consumer  Subsistence  Data.  The  results  show  that  the Decision Tree model has an accuracy above 90 percent, which indicates a significant and good result in analyzing consumer purchase intentions. Items of store product quality according to the price paid on perceived intention are the most powerful predictors in influencing purchase intentions. The theoretical implications of this research provide guidance for marketing and business strategy to better understand the  factors  that  influence  consumer  buying  behavior  effectively.  The  practical  implication  is  that companies  can  use  this  model  as  a  powerful  tool  in  designing  more  effective  marketing  strategies  to increase consumer purchase intentions and achieve higher consumer satisfaction.
Keywords : informal small retail business, data mining, decision tree, purchase intention.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini tidak dapat  dipungkiri  bahwa ritel kecil  informal  yang  digerakkan  oleh  UMKM telah memegang peran penting dalam pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  (Religia, 2023).  Namun,  ritel  kecil  informal  ini  sedang menghadapi  tantangan  dalam  beroperasi  di lingkungan bisnis yang kompleks dan kompetitif  (Cant  &  Wiid,  2013;  Malgas  & Zondi,  2020).  Hal  ini  menjadikan  pemahaman tentang  niat  konsumen  untuk  melakukan pembelian  produl  retail  menjadi  penting  untuk dilakukan (Nyagadza et al., 2023; Prakash et al., 2019).
Data mining menyediakan teknik yang kuat untuk  menemukan  informasi  yang  bermakna dan berguna dari sejumlah besar data, sehingga sangat  berguna  untuk  diaplikasikan  padadunia nyata  (Religia  &  Amali,  2021;  Religia  et  al., 2021).  Suatu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  niat  pembelian  konsumen melalui  teknik  data  mining  adalah  dengan menggunakan  model  klasifikasi  (Nugroho  & Religia,  2021).  Saat  ini  situs  Mendeley  Data telah  menyediakan  berbagai  data  untuk dimanfaatkan  dalam  penelitian,  salahsatunya adalah Data Subsistence Retail Consumer (Zulu &  Nkunal,  2022),  sehingga  dapat  digunakan untuk  klasifikasi  niat  pembelian  konsumen retail.
Decision  Tree merupakan  salah  satu algoritma  yang  paling  kuat  dalam  data  mining (Topîrceanu  &  Grosseck,  2017).  Decision  tree bertujuan  untuk  membuat  model  yang  dapat memprediksi nilai dari variabel target berdasarkan beberapa variabel input (Matzavela &  Alepis,  2021).  Dalam  data  mining,  pohon keputusan  juga  dapat  dijelaskan  sebagai kombinasi  teknik  matematika  dan  komputasi yang membantu mendeskripsikan, mengkategorikan,  dan  menggeneralisasi  suatu kumpulan data tertentu  (Singh  Kushwah et  al., 2022).  Menurut  Esmeli  et  al.  (2021,  2022), Decision Tree memberikan hasil terbaik dalam menentukan  keputusan  pembelian  konsumen. Namun penelitian yang memanfaatkan Decision
Tree untuk  mengidentifikasi  penyebab  niat pembelian  konsumen  masih  sangat  jarang ditemukan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Topal (2019) menemukan bahwa bahwa mengestimasi perilaku  konsumen  online  merupakan  tugas yang sulit karena banyak variabel yang berbeda, dengan perbedaan antara konsumen online dan konvensional. Mendapatkan data besar menjadi sulit  karena  pembatasan  informasi  pribadi  dan memerlukan  waktu  analisis  yang  lama. Penggunaan decission tree dapat mempermudah estimasi perilaku konsumen online berdasarkan banyak  variabel  yang  berbeda,  terutama  ketika telah  tersedia  data  besar  yang  siap  untuk dianalisis.
Penelitian lain yang dilakukan oleh Vaca et al. (2020) menyebutkan bahwa dalam menghadapi  biaya  tinggi  dan  kompleksitas untuk penerapan teknik kecerdasan buatan yang disesuaikan,  penggunaan  model  sederhana seperti pohon keputusan bisa menjadi alternatif yang ekonomis untuk analisis dan prediksi pasar bagi  perusahaan  kecil.  Penggunaan  Decision Tree ini memungkinkan perusahaan-perusahaan kecil  untuk  memanfaatkan  kecerdasan  buatan tanpa  harus  mengatasi  biaya  yang  tinggi  dari teknik yang lebih canggih.
Berdasarkan pembahasan sebelumnya diketahui bahwa mengidentifikasi niat pembelian  konsumen  pada  bisnis  ritel  kecil informal  sangatlah  penting.  Selain  itu,  saat  ini masih jarang ditemui penelitian yang memanfaatkan  metode  data  mining  dengan algoritma Dicision Tree
untuk mengklasifikasikan  niat  pembelian  konsumen. Penelitian  ini  mencoba  mengidentifikasi  niat pembelian  konsumen  retail  menggunakan algoritma Dicision  Tree berdasarkan Data Subsistence Retail Consumer.

## 2. METODE

## 2.1. Data yang digunakan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan Data  Subsistence  Retail  Consumer yang  diambil  dari  situs  Mendeley  Data  yang
diakses  pada  17  Juli  2023  (Zulu  &  Nkunal, 2022).
Tabel 1. Variabel dan item data Penelitian Variabel Item Kode Empati Toko memahami kebutuhan spesifik pelanggan E1 Toko berusaha untuk mengakomodasi kebutuhan pelanggan E2 Toko memberikan layanan pribadi kepada pelanggan E3 Toko memberikan pelayanan yang sangat efisien E4 Kenyamanan  Tata letak yang mempermudah menemukan kebutuhan pelanggan C1 Tata letak yang mempermudah pelanggan bergerak C2 Selalu menyediakan barang dagangan yang dibutuhkan C3 Sensitifitas Harga Pelanggan akan terus membeli, meski harga naik PS1 Pelanggan bersedia membayar lebih tinggi untuk lokasi toko yang lebih dekat PS2 Pelanggan bersedia tetap membeli dengan tidak berpindah ke toko lain PS3 Lingkungan Fisik Toko memiliki tampilan yang menarik PE1 Toko menyediakan lingkungan belanja yang bersih PE2 Toko memiliki lorong yang lebar dan terbuka PE3 Toko memiliki tanda lorong yang baik PE4 Toko menyediakan lingkungan belanja yang menyenangkan PE5 Lingkungan toko terasa aman dan terjamin PE6 Kualitas Produk yang dirasakan Kualitas keseluruhan produk yang bagus PPQ1 Kualitas departemen produksi yang bagus PPQ2 Kualitas departemen daging yang bagus PPQ3 Kualitas toko roti yang bagus PPQ4 Kepercayaan Konsumen Toko selalu memenuhi harapan pelanggan CT1 Pelanggan dapat mengandalkan toko untuk memenuhi kebutuhan CT2 Toko dapat diandalkan CT3 Toko selalu bisa dipercaya CT4 Toko secara konsisten menyediakan produk dan layanan berkualitas CT5 Penawaran toko  sepadan dengan uang yang pelanggan keluarkan CT6 Toko membantu pelanggan menghemat waktu CT7 Nilai yang dirasakan Kualitas produk toko sesuai dengan harga yang dibayarkan PV1 Produk toko memiliki harga terjangkau  PV2 Harga produk memungkinkan pelanggan berhemat PV3 Niat Pembelian Pelanggan berniat untuk membeli PI1 Pelanggan ingin mengulangi pengalaman pembelian PI2 Pelanggan akan melakukan pembelian PI3 Pelanggan merekomendasikan pembelian PI4
Data  Subsistence  Retail  Consumer mulai dipublikasikan sejak 7 Februari 2022, sehingga masih  sangat  baru  untuk  digunakan  dalam penelitian.  Data  tersebut  terdiri  dari  281 instance dimana terdapat  8 variabel  dengan 34 item  didalamnya.  Berdasarkan  281 instance yang ada, tidak terdapat satupun missing value pada  data  tersebut. Data  Subsistence  Retail Consumer merupakan dataset yang mengidentifikasi kenyamanan, sensitivitas harga, kualitas produk yang dirasakan, kepercayaan  pelanggan,  dan  nilai yang dirasakan  sebagai  faktor  yang  merangsang perilaku  pembelian.  Tujuan  dari  data  tersebut adalah  untuk  memodelkan  perilaku  pembelian konsumen  subsisten  dalam  lingkungan  ritel  di negara  berkembang.  Seluruh  item  merupakan data  desimal  dengan  skala  likert  1  sampai dengan 5. Dimana 5 menandakan sangat setuju, sedangkan  1  menandakan  sangat  tidak  setuju. Kelas  label  yang  akan  digunakan  dari  data tersebut  adalah  niat  pembelian  konsumen. Label tersebut diperoleh dari nilai rata-rata dari 4  item  yaitu  berniat  untuk  membeli,  ingin mengulangi  pengalaman  pembelian,  akan melakukan  pembelian,  dan  merekomendasikan pembelian. Lihat pada Tabel 1.

## 2.2. Model Penelitian
Pembuatan model penelitian diawali dengan  pemanggilan  data Subsistence  Retail Consumer. Selanjutnya dilakukan proses validasi  dengan  cross  validation.  Penggunaan Cross  Validation  dipilih  karena  mampu memberikan  hasil  klasifikasi  yang  lebih  baik daripada metode validasi lainnya (Horvat et al., 2020).  Setelah  proses  validasi  selanjutnya dilakukan apply model menggunakan algoritma Decision Tree. Tahap terakhir dilakukan dengan mengukur performa dari model yang terbentuk untuk  evaluasi  model.  Pembuatan  model  akan dilakukan dilakukan menggunakan tools RapidMiner  5.3.  Pembuatan  model  Decision Tree menggunakan RapidMiner karena platform ini  menyediakan  antarmuka  yang  mudah digunakan,  alat  pemodelan  lengkap,  integrasi dengan  alat  lain,  kemampuan  visualisasi,  serta
kinerja  dan  skalabilitas  yang  baik  (László  & Ghous, 2020).
Penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi dengan  algoritma Decission  Tree. Selain memberikan performa yang baik (Topîrceanu & Grosseck,  2017),  penelitian  ini  menggunakan Decision  Tree karena  merupakan  metode klasifikasi  yang  simpel  dan  mudah  dipahami oleh  pengguna  dalam  penerapannya  dalam situasi  nyata  (Syed  Nor  et  al.,  2019) .  Decision Tree adalah  salah  satu  metode  dalam  data mining  dan  machine  learning  yang  digunakan untuk  pengambilan  keputusan  berdasarkan serangkaian  aturan  atau  keputusan  berjenjang. Algoritma  ini  menggambarkan  suatu  pohon dengan daun sebagai hasil atau kelas dan cabang sebagai  pengambilan  keputusan  berdasarkan fitur atau atribut data (Quinlan, 1986). Decision Tree bekerja  dengan  membagi  dataset  menjadi subset  yang  lebih  kecil  berdasarkan  aturan- aturan  yang  dibuat  untuk  mendapatkan  hasil prediksi atau klasifikasi yang akurat.
Keuntungan dari Decision Tree adalah kemampuannya dalam memberikan interpretasi yang  mudah  dimengerti  serta  kemampuan mengatasi masalah klasifikasi dan regresi (Yap et al., 2011).
Penelitian ini menerapkan cross validation dengan  menggunakan  teknik  pengambilan sampel  stratified  sampling  dan  k=10,  di  mana proses  pelatihan  dan  pengujian  data  dilakukan sebanyak 10 kali untuk membagi seluruh data ke dalam  subkelompok  yang  berbeda.  Metode stratified sampling digunakan untuk memastikan investigasi pada subkelompok yang berbeda dalam data yang digunakan (Religia & Amali,  2021).  Hasil  dari  proses  ini  akan digunakan dalam pembuatan apply model untuk evaluasi model.
Evaluasi  model  pada  data  mining  adalah tahap  kritis  untuk  memverifikasi  bahwa pemodelan  data  yang  digunakan  memberikan performa  yang  optimal  (Religia,  2021). Penelitian  ini  akan  mengevaluasi  model  yang digunakan  berdasarkan  akurasi,  presisi  dan recall untuk kemudian dianalisa struktur pohon
yang  dihasilkan  dari  model  yang  digunakan. Perhitungan  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall akan dilakukan menggunakan binary confusion matrix.  Dalam  binary  confusion  matrix, pengamatan yang secara benar diklasifikasikan ke  dalam  kelas  positif  disebut  true  positives (TP), sementara pengamatan yang diklasifikasikan  dengan  benar  ke  dalam  kelas negatif  disebut  true  negatives  (TN).  Jika instances dari kelas positif salah diklasifikasikan  sebagai  negatif,  disebut  false negatives  (FN),  dan  jika  instances  dari  kelas negatif  salah  diklasifikasikan  sebagai  positif, disebut  false  positives  (FP).  Dari  nilai  TP,  FP, TN, dan FN, dapat dihitung indikator performa klasifikasi  seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall (sensitivitas)  dengan  menggunakan  persamaan yang  telah  ditentukan  (Ruuska  et  al.,  2018). Secara  sederhada  model  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Model Penelitian
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Pengujian
Terdapat beberapa keluaran berupa performa  model  penelitian  dan  diagram  pohon keputusan  untuk  identifikasi  faktor  yang mempengaruhi  niat  pembelian  konsumen  pada produk  retail  setelah  dilakukan  pengujian menggunakan  Tools  RapidMiner  5.3.  Hasil pengujian  performa  model  penelitian  dapat dilihat  pada  Tabel  2.  Berdasarkan  Tabel  2 menunjukkan bahwa dari model penelitian yang dibangun  diperoleh  akurasi  sebesar  90,01 persen, presisi sebesar 92,80 persen, dan recall
sebesar  91,37  persen.  Hasil    akurasi  90,01 persen  menunjukkan  bahwa  model  Decision tree  yang  digunakan  telah  memiliki  tingkat keakuratan  yang  tinggi  dalam  melakukan klasifikasi  data.  Presisi  sebesar  92,80  persen pada model Decision Tree berarti bahwa 92,80 persen  dari  prediksi  positif  yang  dibuat  oleh model  tersebut  adalah  benar  atau  tepat, sedangkan  7,20  persen  merupakan  prediksi positif yang salah atau salah klasifikasi..
Tabel 2. Performa Model Penelitian Performa Persentase (%) Akurasi 90,01 Presisi 92,80 Recall 91,37
Dengan  demikian,  semakin  tinggi  persentase presisi, semakin akurat model dalam mengklasifikasikan  data  positif.  Recall  sebesar 91,37 persen pada model Decision Tree berarti bahwa dari seluruh instances yang benar positif (TP) atau anggota kelas positif, model berhasil
mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  sebanyak 91,37  persen  dari  instances  tersebut  dengan benar.  Dengan  kata  lain,  sekitar  91,37  persen dari  total  anggota  kelas  positif  berhasil diidentifikasi dengan tepat oleh model
Selain diperoleh performa model
penelitian, berdasarkan pengujian menggunakan  RapidMiner  5.3  juga  diperoleh diagram  pohon  keputusan.  Diagram  pohon keputusan  ini  merupakan  visualisasi  yang menunjukkan urutan langkah-langkah pengambilan keputusan berdasarkan aturan dan kondisi item penelitian yang digunakan. Pohon dimulai  dari  akar  sebagai  titik  awal,  kemudian melalui  cabang-cabang  yang  menggambarkan pemilihan nilai atau kondisi item, dan berakhir pada  daun  yang  merepresentasikan  hasil klasifikasi  niat  pembelian.  Diagram  ini membantu  memahami  cara  model  Decision Tree bekerja dan interpretasi hasil klasifikasinya. Diagram  pohon keputusan yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 2.
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  dijelaskan bahwa  daun  yang  bernilai  1  bermakna konsumen berniat untuk melakukan pembelian,  sedangkan  daun  yang  bernilai  0 bermakna konsumen tidak berniat  melakukan pembelian. Setiap cabang dari setiap node item bernilai  1  sampai  dengan  5  karena  data  yang digunakan  merupakan  data  desimal  dengan skala  likert  1  sampai  dengan  5.  Nilai  1 mewakili sangat tidak setuju, sedangkan nilai 5  mewakili  sangat  setuju.  Berdasarkan  hasil tersebut diketahui bahwa terdapat 9 kombinasi item  yang  menjadikan  konsumen  berniat melakukan pembelian. Apabila diurutkan dari kombinasi  terpendek  akan  diperoleh  9 kombinasi sebagai berikut:
1. PV1 (>1,5) -> PV2 (≤3,5) -> E4 (>4,5)
2. PV1 (>1,5) -> PV2 (>3,5) -> PE2 (>1,5) - > PE6 (>2,5) -> PS3 (>3,5)
3. PV1 (>1,5) -> PV2 (>3,5) -> PE2 (>1,5) - > PE6 (≤2,5) -> PE3 (≤3,0)
4. PV1 (>1,5) -> PV2 (>3,5) -> PE2 (>1,5) - > PE6 (>2,5) -> PS3 (≤3,5) ->  CT1 (≤4,5)
5. PV1 (>1,5) -> PV2 (≤3,5) -> E4 (≤4,5) ->
E4 (>2,5) -> PE2 (≤4,5) -> PV3 (>1,5) ->
PS1 (>3,5)
6. PV1 (>1,5) -> PV2 (≤3,5) -> E4 (≤4,5) ->
E4 (>2,5) -> PE2 (≤4,5) -> PV3 (>1,5) ->
PS1 (≤3,5) -> PE1 (≤1,5)
7. PV1 (>1,5) -> PV2 (≤3,5) -> E4 (≤4,5) ->
E4 (>2,5) -> PE2 (≤4,5) -> PV3 (>1,5) ->
PS1 (≤3,5) -> PE1 (>1,5) -> PE1 (>4,5)
8. PV1 (>1,5) -> PV2 (≤3,5) -> E4 (≤4,5) ->
E4 (>2,5) -> PE2 (≤4,5) -> PV3 (>1,5) -> PS1 (≤3,5) -> PE1 (>1,5) -> PE1 (≤4,5) -
> PS3 (>2,5) -> PS2 (≤2,5)
9. PV1 (>1,5) -> PV2 (≤3,5) -> E4 (≤4,5) -> E4 (>2,5) -> PE2 (≤4,5) -> PV3 (>1,5) -> PS1 (≤3,5) -> PE1 (>1,5) -> PE1 (≤4,5) - > PS3 (>2,5) -> PS2 (>2,5) -> E1 (≤2,5)

## 3.2. Diskusi
Berdasarkan  model  penelitian  yang terbentuk,  diperoleh  akurasi  yang  lebih  besar dari 90 persen. Hasil ini menandakan temuan ini sudah signifikan karena memiliki error rate
yang  kurang  dari  10  persen.  Secara  umum, tingkat  akurasi  dari model klasifikasi  yang di atas 90 persen dianggap sangat baik dan dapat diterima  secara  luas  dalam  banyak  aplikasi (Charbuty & Abdulazeez, 2021).
Berdasarkan 9 kombinasi yang menentukan niat pembelian, kombinasi terpanjang  memerlukan  kombinasi  12  item yang mempengaruhi niat pembelian. sedangkan kombinasi terpendek hanya memerlukan 3 kombinasi untuk mempengaruhi  niat  pembelian  konsumen. Kombinasi terpanjang adalah konsumen akan tetap berniat membeli ketika konsumen merasa tidak  setuju  jika  kualitas  produk  toko  sesuai dengan  harga  yang  dibayarkan,  cukup  setuju jika  produk  toko  memiliki  harga  terjangkau, cukup setuju jika toko memberikan pelayanan yang sangat efisien, cukup setuju jika mereka bersedia  membayar  lebih  tinggi  untuk  lokasi toko yang lebih dekat, tidak setuju jika harga produk  memungkinkan  mereka  berhemat, cukup setuju jika mereka akan terus membeli meski harga produk naik, tidak setuju jika toko memiliki tampilan yang menarik, cukup setuju jika  mereka  bersedia  tetap  membeli  dengan tidak berpindah ke toko lain, cukup setuju jika mereka  mau  membayar  lebih  tinggi  untuk lokasi toko yang lebih dekat, dan tidak setuju jika  toko  memahami  kebutuhan  spesifik mereka. Kombinasi terpendek adalah konsumen  akan  tetap  berniat  membeli  ketika konsumen  merasa  tidak  setuju  jika  kualitas produk  toko  sesuai  dengan  harga  yang dibayarkan,  cukup  setuju  jika  produk  toko memiliki  harga  terjangkau,  dan  sangat  setuju jika  toko  memberikan  pelayanan  yang  sangat efisien.
Berdasarkan  Decision  Tree  diketahui bahwa  item  PV1  berada  pada  node  akar,  hal tersebut  menjadikan  PV1  menjadi  item  yang paling mempengaruhi niat pembelian konsumen.  Konsumen  selalu  memiliki  niat pembelian ketika paling  tidak mereka merasa tidak  setuju  jika  kualitas  produk  toko  sesuai
dengan  harga  yang  dibayarkan,  sedangkan ketika  konsumen  merasa  sangat  tidak  setuju jika kualitas produk toko sesuai dengan harga yang dibayarkan akan membuat mereka tidak berniat membeli. Hasil tersebut menunjukkan bahwa  nilai  yang  dirasakan  merupakan prediktor paling kuat dalam mempengarui niat pembelian karena PV1 merupakan bagian dari nilai yang dirasakan. Hasil ini juga mendukung temuan  Zulu  and  Nkuna  (2022)  yang menyebutkan  bahwa  nilai  yang  dirasakan memiliki pengaruh positif signifikan terhadap niat  pembelian  dan  merupakan  prediktor paling  kuat  dalam  mempengaruhi  niat pembelian konsumen.
Penelitian  ini  secara  teoritis  berimplikasi pada  terbentuknya  model  dengan  akurasi  di atas  90  persen  dan  memiliki  nilai  prediktif yang  baik  untuk  menganalisis  niat  pembelian konsumen. Selain itu, nilai yang dirasakan oleh konsumen,  terutama  item  PV1,  memiliki pengaruh  paling  kuat  dalam  mempengaruhi niat pembelian, hal ini sejalan dengan temuan penelitian sebelumnya Zulu and Nkuna (2022). Implikasi  teoritis  ini  memberikan  panduan berharga  bagi  strategi  pemasaran  dan  bisnis untuk  lebih  memahami  faktor-faktor  yang memengaruhi  perilaku  pembelian  konsumen secara efektif.
Implikasi praktis dari penelitian ini adalah perusahaan dapat menggunakan model penelitian  sebagai  alat  yang  handal  untuk menganalisis  dan  memahami  niat  pembelian konsumen.  Perusahaan  yang  berfokus  pada item  PV1  atau  nilai  yang  dirasakan  akan membantu  perusahaan  dalam  merancang strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif  untuk meningkatkan niat konsumen untuk melakukan  pembelian.  Dengan  memahami faktor-faktor  yang  paling  berpengaruh  dalam mempengaruhi  niat  pembelian,  perusahaan dapat  mengarahkan  sumber  daya  dan  upaya pemasaran  secara  lebih  tepat  untuk  mencapai kesuksesan  dalam  bisnis  dan  mencapai kepuasan konsumen yang lebih tinggi.
Perlu  diakui  bahwa  terdapat  beberapa keterbatasan  yang  harus  diperhatikan  untuk memahami  hasil  dan  interpretasi  temuan penelitian ini. Penelitian ini masih menggunakan data sekunder, hal ini menjadikan  jumlah  variabel  yang  dapat dianalisis masihlah terbata.  Penting juga untuk menyadari  bahwa  model  Decision  Tree cenderung  sensitif  terhadap  perubahan  data, sehingga  stabilitas  model  dapat  menjadi perhatian dalam penggunaannya untuk analisis niat pembelian konsumen.

## 4. PENUTUP 4.1. Kesimpulan
Penelitian ini menghasilkan model dengan tingkat  akurasi  sangat  baik  sehingga  cocok digunakan untuk menganalisis niat pembelian konsumen.  Dalam  penelitian  ini,  terdapat  9 kombinasi  yang  menentukan  niat  pembelian, di mana kombinasi terpanjang memerlukan 12 item  yang  mempengaruhi  niat  pembelian, sedangkan kombinasi terpendek hanya memerlukan 3 item. Hasil analisis menunjukkan  bahwa  konsumen  akan  tetap berniat  membeli  ketika  mereka  merasa  tidak setuju  terhadap  kualitas  produk  toko  sesuai dengan  harga  yang  dibayarkan,  cukup  setuju dengan  harga  terjangkau,  serta  mendapatkan pelayanan  yang  sangat  efisien.  Berdasarkan Decision  Tree,  item  PV1  berada  pada  node akar  dan  menjadi  atribut  yang  paling mempengaruhi  niat  pembelian  konsumen. Konsumen  cenderung  selalu  memiliki  niat pembelian ketika paling  tidak mereka merasa tidak  setuju  terhadap  kualitas  produk  toko yang  sesuai  dengan  harga  yang  dibayarkan, sementara jika konsumen merasa sangat tidak setuju  dengan  kualitas  produk  dan  harganya, mereka  cenderung  tidak  berniat  membeli. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai yang  dirasakan  oleh  konsumen  memiliki pengaruh  paling  kuat  dalam  mempengaruhi niat pembelian.

## 4.2. Saran
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat dapat  melibatkan  penggunaan  data  primer untuk memperluas jumlah variabel yang dapat dianalisis  secara  lebih  komprehensif  terkait analisis  niat  pembelian  konsumen.  Selain  itu, penelitian selanjutnya dapat melakukan analisis  komparatif  dengan  menggunakan berbagai  model  klasifikasi  selain  Decision Tree, untuk mengevaluasi dan membandingkan stabilitas serta kinerja model dalam memprediksi niat pembelian konsumen dengan berbagai variasi data.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Cant,  M.  C.,  &  Wiid,  J.  A.  (2013).  Establishing  the challenges  affecting  South  African  SMEs. International Business & Economics Research Journal ,
12 (6), 707–716.
https://doi.org/10.19030/iber.v12i6.7869
Charbuty,  B.,  & Abdulazeez, A.  (2021).  Classification based on decision tree algorithm for machine learning. Journal  of  Applied  Science  and Technology  Trends , 2 (01),  20  -  28. https://doi.org/10.38094/jastt20165
Esmeli, R., Bader-El-Den, M., & Abdullahi, H. (2021). Towards early purchase intention prediction in online  session  based  retailing  systems.
Electronic Markets , 31 (3), 697-715. https://doi.org/10.1007/s12525-020-00448-x
Esmeli, R., Bader-El-Den, M., & Abdullahi, H. (2022). An  analyses  of  the  effect  of using  contextual and  loyalty  features  on  early  purchase prediction of shoppers in e-commerce domain. Journal  of  Business  Research , 147 ,  420-434. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jbusres .2022.04.012
Horvat, T., Havaš, L., & Srpak, D. (2020). The Impact of  Selecting  a Validation  Method  in  Machine Learning  on  Predicting  Basketball  Game Outcomes. Symmetry , 12 (3).
László, K., & Ghous, H. (2020). Efficiency comparison of Python and RapidMiner. Multidiszciplináris Tudományok , 10 (3), 212-220.
Malgas, M., & Zondi, W. B. (2020). Challenges facing small  business  retailers  in  selected  South African  townships. The  Southern  African Journal  of  Entrepreneurship  and  Small Business Management , 12 (1), 1-9.
https://doi.org/10520/ejc-sajesbm_v_i_a202
Matzavela,  V.,  &  Alepis,  E.  (2021).  Decision  tree learning  through  a  Predictive  Model  for Student Academic  Performance  in  Intelligent M-Learning  environments. Computers  and Education:  Artificial  Intelligence , 2 ,  100035. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.caeai.2 021.100035
Nugroho, A.,  &  Religia,  Y.  (2021). Analisis  optimasi algoritma klasifikasi Naive
Bayes menggunakan Genetic Algorithm dan Bagging. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (3), 504 - 510.
https://doi.org/10.29207/resti.v5i3.3067
Nyagadza,  B.,  Mazuruse,  G.,  Simango,  K.,  Chikazhe, L.,  Tsokota,  T.,  &  Macheka,  L.  (2023). Examining  the  influence  of  social  media eWOM  on  consumers’  purchase  intentions  of commercialised  indigenous  fruits  (IFs) products  in  FMCGs  retailers. Sustainable Technology  and  Entrepreneurship , 2 (3), 100040.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.stae.20
23.100040
Prakash, G., Choudhary, S., Kumar, A., Garza-Reyes, J. A., Khan, S. A. R., & Panda, T. K. (2019). Do altruistic  and  egoistic  values  influence consumers’  attitudes  and  purchase  intentions towards  eco-friendly  packaged  products?  An empirical  investigation. Journal  of  Retailing and  Consumer  Services , 50 ,  163-169. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jretcon ser.2019.05.011
Quinlan,  J.  R.  (1986).  Induction  of  decision  trees.
Machine Learning , 1 (1), 81-106.
https://doi.org/10.1007/BF00116251
Religia, Y. (2021). Evaluasi model data mining. In Data mining dan aplikasinya (pp. 193-210). Widina Bhakti Persada Bandung.
Religia,  Y.  (2023).  Theory  of  reasoned  action  dalam mempengaruhi  niat  adopsi  tiktok  dikalangan UMKM. Journal  of  Economic,  Business  and
Engineering , 4 (2), 199-205.
https://doi.org/10.32500/jebe.v4i2.4334
Religia,  Y.,  &  Amali.  (2021).  Perbandingan  optimasi feature  selection  pada  Naïve  Bayes  untuk klasifikasi  kepuasan  airline  passenger. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi) , 5 (3), 527 - 533.
https://doi.org/10.29207/resti.v5i3.3086
Religia, Y.,  Nugroho, A.,  &  Hadikristanto, W.  (2021). Analisis perbandingan algoritma optimasi pada Random  Forest  untuk  klasifikasi  data  bank marketing. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem Dan  Teknologi  Informasi) , 5 (1),  187  -  192. https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2813
Ruuska,  S.,  Hämäläinen, W.,  Kajava,  S.,  Mughal,  M., Matilainen,  P.,  &  Mononen,  J.  (2018). Evaluation of the confusion matrix method in the  validation  of  an  automated  system  for measuring  feeding  behaviour  of  cattle.
Behavioural Processes , 148 , 56-62. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.beproc .2018.01.004
Singh  Kushwah,  J.,  Kumar,  A.,  Patel,  S.,  Soni,  R., Gawande, A., & Gupta, S. (2022). Comparative study of regressor and classifier with decision tree  using  modern  tools. Materials  Today: Proceedings , 56 , 3571-3576. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.11.635
Syed  Nor,  S.  H.,  Ismail,  S.,  &  Yap,  B.  W.  (2019).
Personal bankruptcy prediction using decision tree model. Journal of Economics, Finance and Administrative  Science , 24 (47),  157-170. https://doi.org/10.1108/JEFAS-08-2018-0076
Topal,  I.  (2019).  Estimation  of  Online  Purchasing Intention  Using  Decision  Tree. Journal  of Management Economics Research , 17 (4), 269-
280. https://doi.org/10.11611/yead.542249
Topîrceanu, A.,  &  Grosseck,  G.  (2017).  Decision  tree learning used  for  the  classification  of  student archetypes  in  online  courses. Procedia
Computer Science , 112 , 51-60. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.
2017.08.021
Vaca, C., RiofrÍo, D., Pérez, N., & BenÍtez, D. (2020, 7-
8  Aug.  2020).  Buy  &  Sell  Trends  Analysis
Using Decision Trees. 2020 IEEE Colombian Conference on Applications of Computational Intelligence (IEEE ColCACI 2020),
Yap,  B.  W.,  Ong,  S.  H.,  &  Husain,  N.  H.  M.  (2011). Using  data  mining  to  improve  assessment  of credit  worthiness  via  credit  scoring  models. Expert  Systems  with  Applications , 38 (10),
13274-13283.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.eswa.2
011.04.147 Zulu,  M.,  &  Nkunal,  A.  (2022). Subsistence  Retail Consumer Data Version 1). https://doi.org/10.17632/5z37z85jck.1 Zulu, V. M., & Nkuna, A. M. (2022). Data modelling of subsistence retail consumer purchase behavior in  South  Africa. Data  in  Brief , 42 ,  108094. https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108094