## JSTI

## Jurnal Sistem Teknik Industri
*Corresponding author at: Universitas Singaperbangsa Karawang, 41361, Indonesia
E-mail address: rianita.puspasari@ft.unsika.ac.id https://doi.org/10.32734/jsti.v23i2.6115 Attribution-NonCommercial 4.0 International. Some rights reserved Copyright © 2021 Published by Talenta Publisher, ISSN: 1411-5247 e-ISSN: 2527-9408 Journal Homepage: http://talenta.usu.ac.id/jsti
Analisis Strategi Bersaing Merek Mie Instan
Menggunakan Teknik Markov Chain Dan Game Theory (Studi Kasus Mie I Vs Mie S)
Muhamad Ridwan 1 , Rianita Puspa Sari 2 , Agustian Suseno 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang
Abstract. The Markov chain hypothesis is the hypothesis discussed in stochastic interactions, and  has  several  applications.  This  strategy  is  always  coordinated  with  future  situations whose  whereabouts  cannot  be  known  with  certainty,  so  the  community  tries  to  carry  out exercises  with  future  directions  full  of  vulnerabilities.  Hypotheses  are  numerical  ways  of dealing with competitive planning situations and the struggles between different  interests. This  hypothesis  is  designed  to  examine  the  dynamic  cycle  of  various  serious  states  and includes  at  least  two  interests.  In  this  situation,  the  information  obtained  from  the  voting results  is  then  assessed  for  its  legitimacy  and  quality  by  using  the  SPSS  program.  The consequence of counting with Markov chain's S Noodle items reduces the share of the entire industry by 5.8%, while the fun noodle items expands a portion of the entire industry by 41%, the side effect of the game hypothesis being specific. namely X1 with probability 0.5, X2 with probability  0.5  and  X3  with  probability  3.16.  Meanwhile,  to  limit  misfortune,  Indomie consolidates three systems, namely Y1 with likelihood  - 0.1, Y2 with likelihood 0.5 and Y3 with likelihood 1.

## Keyword: Operational Research, Markov Chain, Game Theory
Abstrak. Hipotesis rantai Markov adalah hipotesis yang dibahas dalam interaksi stokastik, dan  memiliki  beberapa  aplikasi.  Strategi  ini  selalu  dikoordinasikan  dengan  situasi  masa depan  yang  keberadaannya  tidak  dapat  diketahui  dengan  pasti,  sehingga  masyarakat berusaha untuk melakukan latihan dengan arah masa depan yang penuh dengan kerentanan. Hipotesis  adalah  cara  numerik  untuk  menghadapi  situasi  perencanaan  kompetitif  dan pergulatan antara kepentingan yang berbeda. Hipotesis ini dirancang untuk menguji siklus dinamis berbagai keadaan serius dan mencakup setidaknya dua kepentingan. Dalam situasi ini, informasi yang diperoleh dari hasil pemungutan suara kemudian dinilai legitimasi dan kualitasnya  tidak  tergoyahkan  dengan  menggunakan  program  SPSS.  Konsekuensi penghitungan dengan item Mie S rantai markov mengurangi pangsa seluruh industri sebesar 5,8%, sedangkan item mie menyenangkan memperluas sebagian dari keseluruhan industri sebesar  41%,  efek  samping  hipotesis  permainan  menjadi  spesifik.  yaitu  X1  dengan probabilitas 0, 5, X2 dengan probabilitas 0,5 dan X3 dengan probabilitas 3,16. Sedangkan untuk  membatasi  kemalangan,  Indomie  mengkonsolidasikan  tiga  sistem  yaitu  Y1  dengan likelihood - 0.1, Y2 dengan likelihood 0.5 dan Y3 dengan likelihood 1.
Kata Kunci: Operational Research, Markov Chain, Game Theory
Received 09 April 2021 | Revised 28 June 2021 | Accepted 04 July 2021

## 1. Pendahuluan
Dalam  kehidupan,  banyak  fenomena  dapat  dianggap  sebagai  eksperimen  yang  melibatkan serangkaian  pengamatan  terus  menerus  daripada  pengamatan  tunggal.  Umumnya,  setiap pengamatan  dalam  percobaan  tergantung  pada  pengamatan  masa  lalu,  dan  hasilnya  dapat ditentukan oleh hukum probabilitas. Bentuk penelitian eksperimental ini disebut proses stokastik.
Rantai markov dibuat oleh master Rusia A.A. Markov pada tahun 1896. Rantai Markov adalah teknik yang meninjau properti variabel di masa kini, yang bergantung pada properti masa lalu dengan tujuan akhir untuk menilai kualitas faktor-faktor ini di kemudian hari [1].
Salah satu teknik untuk memprediksi pangsa pasar dimasa depan adalah dengan menggunakan analisis rantai Markov. Analisis Markov adalah metode menganalisis perilaku beberapa variabel saat ini. [2].
Rantai Markov Sebagai instrumen dalam penelitian aktivitas untuk dinamika administrasi, rantai Markov  umumnya  digunakan  untuk  memeriksa  pertukaran  merek  dalam  periklanan,  estimasi akun,  administrasi  persewaan  kendaraan,  pengaturan  kesepakatan,  masalah  stok,  dukungan mesin, jalur, perubahan biaya pertukaran keuangan, organisasi klinik medis, dan lain-lain [3].
Dalam  rantai  Markov,  rangkaian  siklus  kejadian  menyiratkan  bahwa  kemungkinan  terbatas kejadian di masa depan bergantung pada perkembangan terkini [4].
Hipotesis  permainan adalah  teknik  pembelajaran  yang  digunakan  untuk menganalisis  interaksi antara  berbagai  pemain  dan  orang-orang  yang  menunjukkan  sistem  yang  tenang.  Kepentingan yang  berperan  dalam  permainan  disebut  pemain.  Hipotesis  permainan  pertama kali  ditemukan pada  tahun  1944  oleh  sekelompok  ahli  matematika.  Hipotesis  ini  dikemukakan  oleh  John  von Neumann  dan  Oscar  Morgenstein,  yang  berisi:  “Sebuah  permainan  terdiri  dari  serangkaian keputusan  yang  membagi  dua  orang  ke  dalam  kelompok  atau  menghadapi  program  untuk memperluas kemenangan mereka atau Membatasi keberhasilan lawan. Pedoman mendefinisikan kemungkinan aktivitas masing-masing pemain Berbagai data yang diperoleh setiap pemain dalam permainan dan jumlah menang dan kalah dalam situasi yang berbeda [5].
Hipotesis permainan adalah perhitungan yang dapat menyelidiki prosedur antara bagian-bagian utama dalam keadaan serius untuk mencapai kondisi keseimbangan nash. Keseimbangan Nash adalah kondisi terbaik dengan sistem yang digunakan oleh setiap pemain [6].
Maka dari itu tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui perhitungan pada metode Game Theory dan Marcov Chain, mengetahui hasil optimum dari strategi pemasaran produk Mie S dan Mie  I,  mengetahui  beberapa  persen  pergeseran  pangsa  pasar  Mie  S  dan  Mie  I,  dan  untuk mengetahui  jenis  Mie  Instan  apa  yang  diramalkan  mengalami  permintaan  produk  yang meningkat.

## 2. Metode Penelitian
Diagram  alir  metodologi  penelitian  berisi  tentang  alur  dari  pengerjaan  penelitian  ini  yang dilakukan. Diagram alir metodilogi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Mulai Survey Pendahuluan Identifikasi Masalah Study Literatur Uji Validitas Apakah Data Valid ? Kesimpulan Selesai Ya Tidak Penyebaran Koisioner Penyusunan Koisioner Rekapitulasi Data Analisis Data dan Pembahasan
Eksplorasi ini bersifat kuantitatif karena menggunakan informasi sebagai angka dan pengujian ini menggunakan pengukuran sebagai alat untuk mengevaluasi data yang perlu Anda ketahui [7].
Penelitian ini dilakukan di Universitas Singaperbangsa Karawang. Dengan jumlah responden 50 Mahasiswa  Jurusan  Teknik  Industri.  Penarikan  sampel  dilakukan  dengan  menyebar  sebuah Kuisioner agar jumlah data cepat untuk didapat [8].
Tipe data yang digunakan dalam penelitian ini adalah tipe data primitif. Data asli adalah sumber data penelitian yang langsung diperoleh melalui kuesioner survei [9].
Metode pengumpulan data melalui investigasi menggunakan program penelitian. Voting adalah metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  mengajukan  banyak  pertanyaan  atau ungkapan atau pertanyaan kepada orang yang diwawancarai untuk mendapatkan jawaban. Untuk menyelesaikan pemeriksaan dengan teknik seperti ini harus lugas mendapatkan informasi penting karena strategi ini membutuhkan kontak antara spesialis dan responden [10].

## 2.1. Game Theory
Game Theory atau dalam bahasa Indonesia, hipotesis permainan sudah cukup lama dikenal dalam tatanan ilmu pengetahuan. Para pelopor hipotesis permainan, antara lain [11], [12]. Meski begitu, individu  yang  dianggap  berjasa  dengan  menganjurkan  hipotesis  permainan  adalah  seorang matematikawan  bernama  John  von  Neumann.  Pada  tahun  1928,  Neumann  mendistribusikan hipotesis  utama  dari  situasi  kalah-kalah  dua  orang,  yang  hanya  merupakan  hipotesis  dalam aritmatika murni. Hipotesis ini baru mendapat reaksi cerdas yang luas setelah Neumann bekerja sama dengan analis pasar bernama Oskar Morgenstern pada pertengahan 1940-an yang akhirnya membuat buku fantastis berjudul Theory of Games and Economic Behavior pada 1944 [13].
Hipotesis  permainan  adalah  survei  tentang  bagaimana  pemain  harus  memainkan  permainan dengan  bijak.  Setiap  pemain  membutuhkan  permainan  untuk  mengakhiri  dengan  hasil  yang produktif.  Dia  memiliki  sedikit  otoritas  atas  hasil  yang  dipengaruhi  oleh  metodologi  yang dipilihnya.  Kualitas  pelayanan  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  kepuasan  pelanggan. Peningkatan  kualitas  pelayanan  berbanding  lurus  dengan  peningkatan  kepuasan  pelanggan terhadap produk [14]. Namun demikian, hasilnya tidak ditentukan oleh keputusan prosedur saja tetapi  juga  bergantung  pada  keputusan  metodologi  dari  pemain  yang  berbeda,  dan  di  sinilah perselisihan dan partisipasi terjadi. Perselisihan terjadi karena banyak pemain sebagian besar akan mendapatkan  nilai  hasil  yang  berbeda.  Ada  kebebasan  untuk  bekerja  sama  karena  beberapa pemain dapat mengatur prosedur mereka untuk meningkatkan hasil bagi mereka [15].

## 2.2. Markov Chain
Rantai Markov adalah strategi numerik yang biasanya digunakan untuk menampilkan (medelling) berbagai  kerangka  kerja  dan  ukuran  bisnis.  Cara  ini  bisa  dimanfaatkan  untuk  meramalkan perubahan  sebelumnya.  Cara  ini  juga  bisa  digunakan  untuk  meneliti  peristiwa-peristiwa  masa
depan  secara  numerik.  Model  rantai  markov  dibuat  oleh  seorang  master  Rusia  bernama  A.A. Markov pada tahun 1906 [16].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan data primer yang dikumpulkan dari hasil kuisioner yang disebarkan kepada  mahasiswa  jurusan  Teknik  Industri  angkatan  2017  di  Universitas  Singaperbangsa Karawang.  Metode  yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data  menggunakan  prosedur  studi melalui survei. Polling adalah metode pengumpulan data yang diselesaikan dengan memberikan banyak pertanyaan atau artikulasi atau pertanyaan yang disusun kepada responden untuk dijawab. Untuk menyelesaikan pemeriksaan dengan teknik seperti ini harus lugas mendapatkan informasi penting karena strategi ini membutuhkan kontak antara spesialis dan responden.

## 3.1. Pengumpulan Data Kuisioner
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan Google Formulir yang disebar ke mahasiswa Universitas  Singaperbangsa  Karawang  dengan  periode  2  minggu  didapatkan  responden berjumlah 50 responden dari berbagai prodi, berikut adalah hasil pengumpulan data kuisioner:
Tabel 1. Data Kuisioner Responden Nama Apakah yang ada dibenak anda ketika mendengar kata "Merk Mie Instan" Jika anda disuruh milih anda akan milih Jika anda milih indomie apakah dimasa yang akan datang anda akan Jika anda milih mie sedap apakah dimasa yang akan datang anda akan milih indomie Mengapa anda milih produk indomie Mengapa anda milih mie sedap Muhamad Ridwan Mie S Mie S Ya Tidak Varian Rasa Harga Tyas Mie S Mie I Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa Ato Sugiharto Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa Naura Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Anisa Mie S Mie I Ya Tidak Harga Varian Rasa Yusuf Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa Dede Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Novia Mie S Mie I Ya Tidak Brand Ukuran Porsi Giri Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Harga Ica Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Harga Tini Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa
Jayanti Utami Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Haudi Mie S Mie I Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa Max Well Piyo Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Harga Lingga Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Farhan Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Dewanti Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Varian Rasa Yusril Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Idris Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Sanoto Mie S Mie I Ya Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Aulia Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Riki Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Aldi Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Harga Suhendar Mie I Mie I Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa Nabilla Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Rayhan Mie I Mie I Ya Tidak Varian Rasa Ukuran Porsi Farid Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Ukuran Porsi M. Indrajati Mie I Mie I Ya Tidak Varian Rasa Ukuran Porsi Salsa Mie S Mie S Tidak Ya Brand Ukuran Porsi Amelia Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Irfan Dadi Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Harga Meri Kristiana Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Shine Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa Despon Mie S Mie S Ya Tidak Varian Rasa Harga Yuwansari Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Dian Putri Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Harga Deldel Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa Irna Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa Axel Flower Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Brand
Ayu Fitriah Sari Mie S Mie S Tidak Ya Varian Rasa Ukuran Porsi Yusuf Supryanto Mie I Mie I Tidak Tidak Varian Rasa Varian Rasa Dandi Mie I Mie I Ya Ya Varian Rasa Brand Stefani Mie S Mie S Ya Ya Varian Rasa Varian Rasa Said Mie S Mie I Tidak Ya Varian Rasa Harga Saad Mie S Mie I Tidak Tidak Harga Brand Gita Mie S Mie I Ya Tidak Harga Varian Rasa Indah Mie I Mie I Ya Tidak Varian Rasa Varian Rasa Hasyim Mie I Mie I Ya Ya Varian Rasa Brand Yusuf Mie I Mie I Ya Tidak Varian Rasa Varian Rasa

## 3.2. Pengujian Data Kuisioner
Sebelum masuk kedalam perhitungan dengan metode markov chain dan game theory , data hasil kuisioner diuji validitas dan reabilitas dengan menggunakan software SPSS.

## Tabel 2. Hasil Uji Validasi Sofware SPSS
Correlations Mie_Instan   Perpindahan  Mie_I Mie_S Mie_Instan Person Correlation 1 .662" .408" -418 Sig (2-tailed) .000 .003 .003 N 50 50 50 49 Perpindahan   Person Correlation .622" 1 .473" -615 Sig (2-tailed) .000 .001 .000 N 50 50 50 49 Mie_I Person Correlation .408'' .473" 1 -356 Sig (2-tailed) .003 .001 .012 N 50 50 50 49 Mie_S Person Correlation -418 -615 -356 1 Sig (2-tailed) .003 .000 .012 N 49 49 49 49
** Correlations is significant at the 0.01 level (2-tailed) *   Correlations is significant at the 0.05 level (2-tailed)

## 3.3. Hasil Perhitungan Metode Markov Chain
Berdasarkan hasil output di atas diketahui r hitung untuk variable 1,2,3 dan 4 memiliki nilai lebih besar dari r tabel yaitu 0,3. Maka data tersebut bias dikatakan sudah valid dan dilakukan untuk perhitungan selanjutnya.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Metode Markov Chain
Case Processing Summary N % Cases Valid 49 .98.0 Excluded 1 2.0 Total 50 100.0 Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .096 4
Bisa  dilihat  dengan  baik  bahwa  kuantitas  produk  Mie  I  yang  mendasari  industri  secara keseluruhan,  Mie  I  lebih merata  dengan  level  68% dibandingkan  dengan  Mie  S    dengan  level 32%. Tabel penawaran yang mendasari Mi Instan dicatat pada tabel di bawah ini :
Tabel 4. Pangsa Pasar Awal Mie Instan
No Nama Merk Mie Instan Jumlah Responden (orang)  Persentase 1 Mie I 34 68.00% 2 Mie S 16 32.00% Jumlah 50 100.00%
Setelah  diketahui  pangsa  pasar  awal  Mie  Instan,  peneliti  mencari  kemungkinan  responden melakukan perpindahan merek Mie Instan pada minggu selanjutnya. Dapat diketahui bahwa 31 orang yang berpindah ke merek Mie I. sedangkan pada Mie I juga terjadi perpindahan konsumen sebanyak 19 orang yang pada minggu selanjutnya pindah merek ke Mie S. Berikut adalah tabel perbindahan responden pada minggu selanjutnya.
Tabel 5. Tabel Perpindahan Responden
Dari Merek Nama Merek Mie Ke Merek Responden Mie S Mie I Mie S 19 31 34 Mie I 19 11 16 Responden Saat Ini 38 42
Tabel  perpindahan  responden  pada  minggu  selanjutnya  dapat  dibuat  probabilitas  transisi responden  melakukan  perubahan  merek  Mie  Instan  pada  minggu  –  minggu  selanjutnya.
Berikutnya  adalah  tabel  probabilitas  transisi  yaitu  untuk  mengetahui  sebuah  perpindahan  dari merek satu ke merek yang lainya:
Tabel 6. Probabilitas Transisi Dari Merek Nama Mini Market Ke Merek Mie I Mie S Mie I 0.50 0.74 Mie S 0.50 0.26
Dari hasil penelitian dapat diketahui bahwa peramalan perpindahan pangsa pasar Mie Instan unuk merek  Mie  I  akan  mengalami  penurunan  sebesar  50%  dan  untuk  merek  Mie  S  mengalami penaikan  pangsa pasar  yaitu  sebesar  73,81%  Dapat  dilihat  tabel  peramalan  pangsa  pasar  yaitu untuk mengetahui total penjualan berikut adalah hasilnya :
Tabel 7. Peramalan Pangsa Pasar Mie Instan
No Mie Instan Pangsa   Pangsa   Peramalan 1 Mie I 55.88%  50.00% Turun 2 Mie S 32.35%  73.81% Naik

## 3.4. Perhitungan Metode Game Theory
Data  dikumpulkan  dengan  melakukan  penyebaran  kuisioner  terhadap  50  orang  mahasiswa Universitas Singaperbangsa Karawang. Kuisioner ini berisi pengaruh-pengaruh konsumen dalam pengambilan keputusan untuk membeli Mie Instan merek Mie I dan Mie S, hasil rekapitulasi data kuisioner adalah sebagai berikut :
Tabel 8. Hasil Rekapitulasi Kuisioner Mie I Varian Rasa Harga Ukuran Porsi Brand Mie S Varian Rasa 16 9 20 5 45 45 45 45 Harga 16 9 20 5 3 3 3 3 Ukuran Porsi 16 9 20 5 0 0 0 0 Brand 16 9 20 5 2 2 2 2
Penyusunan  matriks Pay  Off dilakukan  dengan  cara  banyaknya  orang  yang  memiliki  variabel produk  Mie  I  dilakukan  dengan  banyaknya  orang  yang  memilih  variabel  produk  Mie  S,  dan seperti itu seterusnya.
x1 = Varian Rasa
Mie I
x2 = Harga Mie I
x3 = Ukuran Porsi
Mie I
x4 = Brand Indomie
y1 = Varian Rasa Sedap
Mie
y2 = Harga Sedap Mie
y3 = Ukuran Sedap Mie
y4 = Brand Sedap Mie
Setelah mengetahui hasil rekapitulasi kuisioner berikutnya ada tabel matriks Pay Off dan didapat hasil seperti berikut:
Tabel 9. Matriks Pay Off Mie I Vs Mie II Mie I Y1 Y2 Y3 Y4 Minimum Mie S X1 29 36 25 40 25 X2 -13 -6 -17 -2 -17 X3 16 9 20 5 5 X4 -14 -7 -18 -3 -18 Maksimum 29 36 25 40
Nilai positif pada Tabel 8 merupakan kemeangan bagi Mie S tetapi menjadi kekalahan bagi Mie I, sedangkan nilai negatif merupakan kemenangan bagi Mie I dan kekalahan bagi Mie II. Dari Tabel  dapat  dilihat  bahwa  milai  minimum  dari  maksimum  kolom  (minimaks)  =  25  dan  nilai maksimum dari minimum baris (maksimin) = 25. Dari Tabel 2 dapat dibentuk model program linier Mie S menghadapi Mie I sebagai berikut:
Min Z = X 1 + X 2 + X 3 + X 4
St 1 ≤ 29 X 1 + -13 X 2 + 16
X 3 + -14 X 4
1 ≤ 36 X 1 + -6 X 2 + 9 X 3 + -7 X 4
1 ≤ 25 X 1 + -17 X 2 +20 X 3 + -18 X 4
Selanjutnya model program linier Mie I menghadapi Mie S adalah sebagai berikut :
Min Z = Y 1 + Y 2 + Y 3 +Y 4
St 1 ≤ 29 Y 1 + 36 Y 2 + 25
Y 3 + 40 Y 4
1 ≤ -13 Y 1 + -6 Y 2 + -17 Y 3 + -2 Y 4 1 ≤ 16 Y 1 + 9 Y 2 + 20 Y 3 + 5 Y 4
1 ≤ -14 Y 1 + -7 Y 2 + -18 Y 3 + -3 Y 4
Dalam sudut pandang B, B memiliki tujuan yaitu mendapatkan Pay Off minimum, kolom kecil akan mampu mengeliminasi kolom yang besar. Maka berdasarkan sudut pandang B yang akan di eliminasi adalah kolom X 4 . Dalam sudut pandang A, A memiliki tujuan yaitu mendapatkan Pay Off maksimum. Selanjutnya disini kita biasa melihat ada tabel eliminasi Pay Off dengan Dominant Strategy dan didapat hasil seperti berikut:
Tabel 10. Eliminasi Pay Off dengan Domination Strategy Mie I Y1 Y2 Y3 Y4 Minimum Mie S X1 29 36 25 40 25 X2 -13 -6 -17 -2 -17 X3 16 9 20 5 5 X4 -14 -7 -18 -3 -18 Maksimum 29 36 25 40
Setelah dieliminasi maka diperoleh matriks baru yang terdiri dari X1 (Varian Rasa  Mie I), X2 (Harga Mie S), X3 (Ukuran Porsi Mie S), Y1 (Varian Rasa Mie S), Y3 (Ukuran Porsi Mie I), Y4
(Brand Mie Sedap). Kemudian dicari probabilitas dari setiap matriks. {
29     25      40 −13  − 17   − 2 16       20      5 . }
Maka probabilitas tiap variabel adalah :
X1 =  P33 – P32 / (P22 + P32) – (P32 + P23)
= 5 – 20 / (-17+5) – (20-2)
= -15 / -30 = 0,5
X2 = P33 – P32 / (P12 + P33) – (P32 + P13)
= 5 – 20 / (25+5) – (20+40)
= -15 /-30  = 0,5
X3 = P22 – P12 / (P11 + P22) – (P12 + P21)
= -17 – 2 / (25-2) – (-11+40)
= -19-6/ 12 = 3,16
Y1 = P33 – P23 / (P22 + P32) – (P32 + P23)
= 5 – 2/ (-17+5) – (20-2)
= 3 / -30 = - 0,1
Y3 = P33 – P31 / (P21 + P33) – (P31 + P23) = 5 – 16 / (-13+5) – (16-2)
= -11 /-22 = 0,5
Y4
= P32 – P31 / (P21 + P32) – (P32 + P22)
= 20 – 16 / (-13+20) – (20-17)
= 4 / 4 = 1
Value of game  = (P31 + P22 + P33) + (P32 + P22 + P12)+ (P33 + P22 + P13)  - (P11 + P22 + P33) + (P12 + P23 + P32)+ (P13 + P22 + P33)
= (16-17+40)+(20-2+25)+(5-17+40)- (29- 17 + 5) + (25-2+20)+(40-17+5)
= 39-17
= 22
Strategi untuk Mie II = (X1,X2,X3) ={(0,5), (0,5) , (3,16)}
Strategi untuk Mie I = (Y1,Y3,Y4) = {(-0,1), (0,5) , (1)}
Maka  untuk  meningkatkan  keuntungan,  Mie  S  memilih  tiga  paduan  strategi  yaitu  X1  dengan probabilitas 0,5, X2 dengan probabilitas 0,5 dan X3 yaitu 3,16. Sedangkan untuk meminimalkan kerugian,  Mie  S  memadukan  tiga  strategi  yaitu  Y1  dengan  probabilitas  -0,1,  Y2  dengan probabilitas 0,5 dan Y3 dengan probabilitas 1.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diketahui  bahwa  peramalan  perpindahan  pangsa  pasar  Mie Instan  untuk  merek  Mie  S  akan  mengalami  penurunan  sebesar  50  %  dan  untuk  merek  Mie  I mengalami penaikan pangsa pasar yaitu sebesar 73,81%. Maka untuk meningkatkan keuntungan, Mie S memilih tiga paduan strategi yaitu X1 dengan probabilitas 0,5, X2 dengan probabilitas 0,5 dan X3 yaitu 3,16. Sedangkan untuk meminimalkan kerugian,  Mie S memadukan tiga strategi yaitu Y1 dengan probabilitas -0,1, Y2 dengan probabilitas 0,5 dan Y3 dengan probabilitas 1.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  disampaikan  kepada  Mahasiswa  yang  sudah  berkenan  mengisi  kuisioner penelitian ini.

## R EFERENCES
[1] M. A. Anthara, “Analisis Perilaku Konsumen Mie Instan Dengan Menggunakan Analisis  Markov,” Ina.  J.  Ind.  Qual.  Eng. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  37–43,  2019,  doi: 10.34010/iqe.v7i1.1728.
[2] F. N. Masuku, Y. A. R. Langi, C. Mongi, and R. Markov, “Analisis Rantai Markov Untuk  Memprediksi  Perpindahan  Konsumen  Maskapai  Penerbangan  Rute Manado-Jakarta  Analysis  of  Markov  Chain  To  Predict  Consumer  Movement  of Airline Route Manado-Jakarta,” J. Artic. , vol. 9, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[3] S. Vantika and U. S. Pasaribu, “Markov chain for estimating human mitochondrial DNA mutation pattern,” AIP Conf. Proc. , vol. 1692, no. 2012, pp. 336–342, 2015, doi: 10.1063/1.4936438.
[4] A. Shamshad, M. A. Bawadi, W. M. A. Wan Hussin, T. A. Majid, and S. A. M. Sanusi, “First and second order Markov chain models for synthetic generation of wind  speed  time  series,” Energy ,  vol.  30,  no.  5,  pp.  693–708,  2005,  doi: 10.1016/j.energy.2004.05.026.
[5] D.  Setyawam  and  S.  R.  Wicaksono,  “Penerapan  Metode  Modified  Distribution Dalam  Sistem  Pendistribusian  Barang  Pada  PT.  Miswak  Utama,” Pros.  Semin. Nas. Sist. Teknol. Infromasi , pp. 71–76, 2007.
[6] B. Wang, Y. Wu, and K. J. R. Liu, “Game theory for cognitive radio networks: An overview,” Comput.  Networks ,  vol.  54,  no.  14,  pp.  2537–2561,  2010,  doi: 10.1016/j.comnet.2010.04.004.
[7] B. A. B. Iii, “11520066_Bab_3,” J. Artic. , vol. 42, no. 5, pp. 38–50, 2013, [Online]. Available: https://www.scribd.com/document/373947618/11520066-Bab-3.
[8] K.  Fidesia  and  P.  L.  Sihombing,  “Produk  Mie  Instan  Dengan  Menggunakan Rantai,” J. Int. , vol. 23, no. 1, pp. 1–15, 2021.
[9] R.  S.  Jusuf,  “Analisis  Pengaruh  Tqm,  Sistem  Pengukuran  Kinerja  Dan  Reward Terhadap Kinerja Manajerial,” J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 1, no. 3, pp. 634–644, 2013, doi: 10.35794/emba.v1i3.1870.
[10]  K. Abidin and M. Roni, “Pengaruh Brand Image Dan Kualitas Produk Terhadap Keputusan  Pembelian  Motor  Matic  Honda  Beat  (  Studi  Kasus  Pada  Konsumen
Pengguna  Motor  Matic  Honda  Beat  Mahasiswa  Universitas  Bina  Darma Palembang ).,” vol. 1, no. 3, pp. 367–374, 2017.
[11]  M. McCLOSKEY, “Discussion Paper,” Ann. N. Y. Acad. Sci. , vol. 534, no. 1, pp. 917–919, 1988, doi: 10.1111/j.1749-6632.1988.tb30180.x.
[12]  S. Behnezhad, S. Dehghani, M. Derakhshan, M. T. HajiAghayi, and S. Seddighin, “Faster and simpler algorithm for optimal strategies of blotto game,” 31st AAAI Conf. Artif. Intell. AAAI 2017 , no. 1921, pp. 369–375, 2017.
[13]  E. W. Piotrowski and J. Sładkowski, “An Invitation to Quantum Game Theory,” Int.  J.  Theor.  Phys. ,  vol.  42,  no.  5,  pp.  1089–1099,  2003,  doi: 10.1023/A:1025443111388.
[14]  A.  Saputra  and  S.  Sofiyanurriyanti,  “Analisis  Kepuasan  Pelanggan  terhadap Kualitas  Pelayanan  Jasa  Ekspedisi  dengan  Metode  Servqual  dan  Data Envelopment Analysis (DEA) di Kota Meulaboh,” J. Sist. Tek. Ind. , vol. 23, no. 1, pp. 82–96, 2021, doi: 10.32734/jsti.v23i1.4773.
[15]  J. R. Situmorang, “Penggunaan Game Theory Dalam Ilmu Sosial,” J. Adm. Bisnis Unpar , vol. 11, no. 2, pp. 160–172, 2015, doi: 10.26593/jab.v11i2.1715.
[16]  O.  Ekberg,  S.  Hamdy,  V.  Woisard,  A.  W.  Hannig,  and  P.  Ortega,  “Social  and Psychological  Burden  of  Dysphagia :  Its  Impact  on  Diagnosis  and  Treatment Social  and  Psychological  Burden  of  Dysphagia :  Its  Impact  on  Diagnosis  and Treatment,” vol. 4, no. May 2015, pp. 139–146, 2002, doi: 10.1007/s00455-001- 0113-5.