## Jaringan Syaraf Tiruan : Aplikasi Pemilihan Merek

## Yohanes Suhari
Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank email : ysuhari@gmail.com

## Abstrak
Aplikasi  jaringan  syaraf  tiruan  sudah  banyak  dilakukan  dalam  berbagai  bidang.  Salah  satu  aplikasi adalah pada bidang pemasaran. Pemilihan merek merupakan persoalan penting dalam pemasaran. Sebelum melakukan  pemilihan  merek  konsumen  lebih  dahulu  melalui  tahap  pembentukan  seperangkat pertimbangan.  Salah  satu  model  yang  paling  dikenal  selama  ini  adalah multinomial  logit. Model multinomial  logit  ini  berasumsi  bahwa  konsumen  mempertimbangkan  semua  merek  secara  bersamaan. Asumsi dalam model multinomial logit ini menjadi kurang realistis. Pada tulisan ini mengulas model lain yang lebih  realistik,  yakni  pemilihan  merek  dilakukan  melalui  dua  tahap dengan  struktur  jaringan  syara tiruan.  Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  secara  lebih  baik pada persoalan pemilihan merek secara bertahap.
Kata kunci : seperangkat pertimbangan, pilihan merek, jaringan syaraf tiruan.

## PENDAHULUAN
Jaringan  saraf  tiruan adalah  jaringan dari sekelompok  unit  pemroses  kecil  yang dimodelkan  berdasarkan  jaringan  syaraf manusia. Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan sistem  adaptif  yang  dapat  merubah  strukturnya untuk  memecahkan  masalah  berdasarkan informasi  eksternal  maupun  internal  yang mengalir  melalui  jaringan  tersebut.  Secara sederhana, jaringan  syaraf tiruan adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier . Jaringan syaraf  tiruan  dapat digunakan  untuk memodelkan  hubungan  yang  kompleks  antara input  dan  output  untuk  menemukan  pola-pola pada data.
Usaha pertama yang  dilakukan  untuk meniru  intelegensi  manusia, yaitu  dengan  cara studi tentang teori  dasar  mekanisme  proses terjadinya  intelegensi. Berdasarkan  teori  dasar ini  disusun  model  untuk  disimulasikan  pada komputer,  dan  dalam  perkembangannya  yang lebih  lanjut  dikenal  berbagai  sistem  kecerdasan buatan yang salah satunya adalah jaringan saraf tiruan.  Sejumlah  literatur  menganggap  bahwa konsep  jaringan  saraf  tiruan  bermula  pada makalah  Waffen  McCulloch  dan  Walter  Pitts pada  tahun  1943.  Dalam  makalah  tersebut
mereka mencoba untuk memformulasikan model matematis sel-sel otak.
Salah  satu  topik  penting  dalam  riset pemasaran  adalah  pemodelan  pemilihan  merek. Beberapa  model  telah  diajukan  untuk memprediksikan  perilaku  konsumen  khususnya tentang  pemilihan  merek.  Model  yang  paling dikenal  selama  ini  adalah  model  multinomial logit  (Franses  &  Paap,  2001;  McFadden,1973). Model  multinomial  logit  ini  berasumsi  bahwa konsumen  mempertimbangkan  semua  merek secara  bersamaan. Asumsi  dalam  model multinomial  logit  ini  menjadi  kurang  realistis. Konsumen  dalam  melakukan  pemilihan  merek melalui  tahap  penyisihan /  pengurangan merek untuk  dipertimbangkan  lebih  lanjut. Hal  ini berarti  bahwa  konsumen  sebelum  memutuskan merek  yang  dipilih,  sebelumnya  telah melakukan  pensortiran  terhadap  merek  yang ada, sehingga pemilihan merek dilakukan secara bertahap. Model multinomial logik tidak mampu menyelesaikan  persoalan  dimana  konsumen didalam  memutuskan  merek  yang  dipilih dilakukan secara bertahap.
Metoda kecerdasan komputasional seperti jaringan syaraf telah diusulkan sebagai alternatif model  klasik  yakni  model  multinomial  logit
(Hruschka, 1993; West et.al., 1997). Kontribusi dari jaringan syaraf tiruan pada pemilihan merek yang  menggunakan  proses  dua  tahap,  yakni pertama  konsumen  memilih yang  disebut seperangkat  pertimbangan  (yaitu  bagian  dari merek  yang  dapat  digunakan  yang  paling penting untuk tetap dipegang), dan kedua adalah konsumen  memilih  merek  dari  yang  masuk dalam  kriteria  seperangkat  pertimbangan (Vroomen, Franses & van Nierop, 2004).
Pemilihan  merek  oleh  konsumen  melui beberapa tahap akan lebih realistik dibandingkan dengan  pemilihan  merek  hanya  melalui  satu tahap dengan mempertimbangkan semua merek yang ada pada saat yang serempak. Pada artikel ini, akan disajikan model untuk memilih merek melalui  dua  tahap  dengan  struktur  jaringan syaraf  tiruan. Tahap pertama adalah pembentukan perangkat pertimbangan dan tahap kedua adalah menetukan pilihan akhir dari tahap pertama.

## MODEL KLASIK PEMILIHAN MEREK
Persoalan klasik didalam pemasaran yang disebut  persoalan  pemilihan  merek  adalah mencoba  memodelkan  perilaku  pembelian oleh konsumen. Pada saat pembelian ke i konsumen dihadapkan pada pilihan J merek (1 , 2 , ... , J) yang akan dibeli. Pemilihan akhir Y i (yang harus merupakan salah satu dari 1 , 2 , ... , J  merek) tergantung  pada  tiga  macam  varibel.  Variabel pertama  tergantung  pada  konsumen  atau  ketika pembelian,  tetapi  tidak  pada  merek,  sebagai contoh  adalah  pendapatan.  Variabel  pertama dilambangkan  dengan  X,  sehingga  pendapatan konsumen  untuk  kejadian  pembelian  ke  i dilambangkan  X i .  Variabel  yang  kedua bergantung hanya pada merek, tidak pada waktu pembelian  dan  konsumen.  Variabel  kedua dilambangkan dengan Z, sehingga untuk merek ke  j  dilambangkan  Z j .  Variabel  yang  ketiga bergantung  pada  waktu  pembelian  dan  merek. Variabel  ketiga  dilambangkan  dengan  W, sehingga  harga  produk  untuk  merek  j  yang konsumen bayar pada pembelian i ditulis W ij .
Pada  model pertama multinomial  logit P[Y i =  j  |  X i ],  adalah  probabilitas  pada  waktu pembelian  ke  i  konsumen  memilih  merek  j adalah sebagai berikut :
) exp( 1 ) exp( ] | [ 1 1         J j i j j i j j i i X X X j Y P     ) exp( 1 1 ] | [ 1 1        J j i j j i i X X J Y P   j = 1,2,...,J
Berapapun  nilai  parameter  j dan  j dan berapapun  nilai  X i ,  jumlah  probabilitas  semua merek  adalah  satu. Variabel  yang  menentukan pemilihan merek pada model ini hanya variabel X, sedangkan variabel W dan Z diluar model. Model  kedua  dari  model  multinomial logit,  yang  aslinya  diusulkan oleh  McFadden (1973).    Pada  model  kedua  ini,  probabilitas merek j dipilih adalah sebagai berikut :
) exp( ) exp( ] ,..., | [ 1 1       J j ij j j ij j j iJ i i W W W W j Y P    
j = 1,2,...,J
Catatan  bahwa  jumlah  probabilitas  pemilihan merek  pada  model  kedua  adalah  satu. Pada model  kedua  ini  hanya  variabel W  yang mempengaruhi  pemilihan  merek  sedangkan variabel X dan Z diluar model. Variabel  tidak memiliki  indek,  hal  ini  berarti  sensitivitas perubahan  harga  diduga  sama  untuk  semua merek.
Model ketiga dari model multinomial logit adalah  ketiga  variabel  (yaitu  X,  W,  dan  Z) berperan  semua. Probabilitas  memilih  merek  j dari model ketiga adalah sebagai berikut :
) exp( ) exp( ] ,..., , ,..., , | [ 1 1 1           J j j ij i j j j ij j i j j J iJ i i i Z W X Z W X Z Z W W X j Y P        

## JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  MODEL PEMILIHAN MEREK
Model  pemilihan  merek  selain  dapat dimodelkan dengan multinomial logit juga dapat dimodelkan dengan jaringan syaraf tiruan. Pada model  jaringan  syaraf  tiruan  model  dua  tahap dapat  lebih  bermanfaat  didalam  memodelkan pemilihan merek  dari  pada  model  satu  tahap
dalam  multinomial  logit.  Persoalan  pemilihan merek  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  telah diusulkan  beberapa  penulis (Hruschka,  1993; Dasgupta et al., 1994; West et al., 1997; Hu et al., 1999; Hruschka et al., 2002; Vroomen et al., 2004).

## 1. Seperangkat Pertimbangan
Seperangkat  pertimbangan  merupakan bagian  dari  merek  yang  dievaluasi  oleh konsumen ketika membuat keputusan. Konsumen  memiliki  keterbatasan  dalam kemampuan memproses informasi dan keterbatasan  membandingkan  dengan  bagian dari  merek  yang  disebut  dengan  istilah seperangkat  pertimbangan. Konsep  seperangkat pertimbangan  berguna  untuk  memahami  proses pemilihan  merek.  Pada  teori  seperangkat pertimbangan  yang  pertama  mengasumsikan bahwa himpunan semesta memuat semua merek yang dapat digunakan. Himpunan dapat memuat merek-merek  yang  tidak  relevan.  Selanjutnya konsumen  memilih  merek  dari  himpunan semesta yang mendekati tujuan saat ini dan yang konsumen ketahui. Pemilihan ini mengarah pada himpunan kesadaran. Langkah berikutnya adalah pengurangan  merek  dari  merek  yang  dapat digunakan, dan merek yang dapat digunakan ini disebut  seperangkat pertimbangan. Seperangkat pertimbangan ini hanya terdiri dari merek-merek yang  sebelumnya  telah  dievaluasi  untuk kemudian dilakukan pemilihan akhir.
Seperangkat  pertimbangan  diasumsikan untuk  dibuat  pada  setiap  keputusan  dan seperangkat  keputusan  bisa  berbeda  untuk kejadian  yang  berbeda. Berkaitan  dengan seperangkat pertimbangan yang sifatnya dinamis terdapat keputusan yang lebih statis yang disebut dengan  himpunan  pemilihan  (Shocker  et  al., 1991). Himpunan  pertimbangan  terdiri  dari merek  yang  telah  dipertimbangkan  sebelumnya untuk pemilihan akhir.

## 2. Pembentukan Seperangkat Pertimbangan
Konsumen  dapat  menyusun  seperangkat pertimbangan  dengan  berbagai  cara. Sebagai contoh, pembentukan seperangkat pertimbangan dapat berdasarkan pada ingatan atau berdasarkan rangsangan. Selanjutnya diasumsikan konsumen membuat  seperangkat  pertimbangan  yang
diperluas  kedalam  model  dua  tahap  yang berbeda. Misalnya,  seperangkat  pertimbangan dapat  diasumsikan  konstan  atau  bervariasi  dari dari waktu pembelian ke pembelian berikutnya. Manrai  dan  Andrews  (1998)  mendiskusikan kemungkinan  ini  dan  memberikan  penilaian secara ekstensif tentang kinerja model dua tahap dibandingkan dengan model satu tahap. Mereka menyimpulkan bahwa model yang menggabungkan  pembentukan  seperangkat pertimbangan cenderung memberikan peramalan yang  lebih  baik  dari  pada  model  multinomial logic.
Ketika  dua  tahap  dalam  proses pengambilan  keputusan  diambil,  konsumen mengambil  sikap  terhadap  merek  untuk menentukan  apakah  merek  tertentu  akan dipertimbangkan atau bahkan dibeli. Pembentukan  sikap  yang  demikian  tergantung pada dua karakteristik. Pertama, karakter khusus dari  konsumen  seperti faktor demografi  dan faktor  sosial. Faktor  demografi  contohnya adalah  jenis  kelamin,  usia,  tinggi  badan,  berat badan. Faktor sosial contohnya adalah kelompok acuan  (teman  kerja,  teman  bermain,  dll), keluarga,  peran  dan  status. Kedua  adalah karakteristik  yang  melekat  pada  merek  seperti harga, kualitas, image, iklan.
Pembentukan  seperangkat  pertimbangan sebagai  hasil  dari  pembentukan  sikap  secara sistematis diilustrasikan pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar
1:
Pembentukan seperangkat pertimbangan  untuk  dua  merek  berdasarkan karakteristik  kunsumen  tertentu  (x i )  dan  merek tertentu (y pj ).
Karakteristik merek y pj Karakteristik konsumen x i Konstanta Seperangkat pertimbangan SP j
Karakteristik khusus pemilihan
Z q
Seperangkat pertimbangan SP j Konstanta Pemilihan akhir PA j
Kita menyatakan dengan SP j , node 1 / 0, bahwa merek  j,  j  =  1,  2,  ...  ,  J  termasuk  dalam seperangkat  pertimbangan  konsumen  (1)  atau tidak  tidak  termasuk  seperangkat  pertimbangan konsumen (0). Untuk setiap j merek, terdapat p =  1,  2,  ...  ,  P  karakteristik  yang  mungkin  y p,j , yang  dapat  membantu  untuk  menentukan  nilai SP j . Juga untuk setiap merek j terdapat i = 1, 2 , ... ; I karakteristik khusus  konsumen x i ,  yang mempengaruhi pembentukan seperangkat pertimbangan. Diasumsikan bahwa karakteristik y p,j ,  seperti  harga  dan  promosi,  hanya berpengaruh terhadap  merek j, sementara variabel xi dapat mempengaruhi setiap merek.

## 3. Penentuan Pilihan Akhir
Langkah  kedua  setelah  seperangkat pertimbangan  adalah  pemilihan  akhir,  seperti yang digambarkan pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar  2: Penentuan  pilihan  final  antara  dua merek,  berdasarkan  pertimbangan  menetapkan dan informasi tambahan
Pilihan  akhir  untuk  merek  j,  j  =  1,  2  ,  ...  ,  J dilambangkan sebagai variabel biner 1 / 0 PA J , yang  ditentukan  berdasarkan  hasil  dari  tahap pembentukan seperangkat  pertimbangan  (SP j ) dan oleh karakteristik pilihan khusus, z q q = 1, 2 ,  ...  ,  Q. Pada  ilustrasi  di  atas  (Gambar  2), diasumsikan bahsa Q sama dengan 3. SP j dan z q berpengaruh pada PA J .
Seluruh  pengambilan  keputusan  oleh konsumen  dilakukan  melalui  dua  tahap  seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 1 dan Gambar 2. Struktur  proses  sama  dengan  yang  dalam jaringan  syaraf  tiruan disebut feed  forward . Jaringan  terdiri  dari  tiga  lapis.  Lapis  pertama (yang  merupakan  input)  yaitu  karakteristik
konsumen dan karakteristik merek. Lapis kedua (yang tersembunyi) adalah seperangkat pertimbangan.  Lapis  ketiga  (yang  merupakan output)  adalah  pilihan  merek. Jaringan  tidak sepenuhnya  terhubung  (yaitu,  beberapa  efek dibatasi ke nol). Selain itu, pada lapisan output dimungkingkan menggunakan informasi tambahan.

## 4. Persamaan Matematis
Pada  bagian  ini, model  dalam  bentuk grafis seperti yang disajika pada Gambar 1 dan 2 akan dibawa  ke  dalam bentuk persamaan matematis.  Setiap  merek  J  di  lapisan tersembunyi akan diwakili oleh sebuah node SP j yang  memberikan  probabilitas  bahwa  merek yang  bersangkutan  akan  dipertimbangkan. Probabilitas ini adalah sebagai berikut :
        I i P p pj pj i ij j j J j y x f SP 1 1 0 ) 1 ( ,..., 2 , 1 ) (   
Jumlah  tertimbang  untuk  setiap  merek  J, dari variabel  konsumen-tertentu (x i )  dan  variabel merek-tertentu (y pj ).  Bobot masing-masing dilambangkan dengan  ij dan  pj . Selanjutnya ditambahkan konstanta  0j . Jumlah  tertimbang diberi  skala  interval  [0,1]  menggunakan  fungsi logistik f(v) = (1 + exp(-v)) -1 .
Tahap  kedua yaitu  pemilihan  merek seperti yang digambarkan pada Gambar 2, dapat ditafsirkan  sebagai  masalah  klasifikasi  dimana kelas  saling  eksklusif.  Sekarang  diinginkan bahwa  node  pada  lapisan  output  memberikan pilihan  probabilitas  untuk  merek  J,  dan karenanya bahwa output dari node harus terletak pada interval  [0,1]  dan jumlah  probabilitas dipilih dari semua merek harus satu. Probabilitas pilihan akhir (PA J ) dihitung dengan menggunakan rumus
) 2 ( ,..., 2 , 1 ) exp( ) exp( 1 J j net net PA J l l j j    
dimana  net j menunjukkan  jumlah  tertimbang dari  input  ke  node  j.  Persamaan  ini  adalah generalisasi dari fungsi aktivasi sigmoid logistik.
Input  pada  node  j dalam  (2)  ditentukan
berdasarkan jumlah  tertimbang  output  dari lapisan  pertimbangan  (SP j )  dan  informasi tambahan (z q ), yaitu,
        I k Q q q qj k kj j j J j z SP net 1 1 0 ) 3 ( ,..., 2 , 1   
dimana  bobot masing-masing dilambangkan dengan  k,j dan  q,j . Konstanta  0,j ditambahkan pada persamaan (3). Perhatikan bahwa informasi tambahan pada z q dapat  mencakup  informasi yang sudah  digunakan ketika  sedang menghitung probabilitas pertimbangan. Bahkan, ada  konsekuensi  yang  merugikan  yang diharapkan  dari  termasuk  variabel  yang  sama untuk  kedua  set  penentuan  pertimbangan  dan pilihan  akhir,  lihat  juga  Andrews  dan  Manrai (1998).
Kombinasi  persamaan  (1),  (2),  dan (3) menghasilkan model dua-tahap yang menggambarkan pemilihan  merek. Model pertama menghitung probabilitas masing-masing merek  untuk  dipertimbangkan  didasarkan  pada karakteristik konsumen dan merek. Selanjutnya, berdasarkan  probabilitas  ini  dan  informasi tambahan, pemilihan  akhir  terhadap  merek dilakukan. Model terdiri dari J 2 + J  (I + P +  Q +2) parameter. Misalnya, jika J = 4, I = 2, P = 3 dan  Q  =  1,  model  memiliki  48  parameter. Jumlah parameter adalah kuadrat dalam J, yaitu, dalam  jumlah  merek. Semakin  banyak  merek membawa  konsekuensi  semakin  banyak parameternya.

## KESIMPULAN
Sebelum  memutuskan  memilih  merek, seperangkat  pertimbangan  diperlukan  oleh konsumen.  Konsep  seperangkat  pertimbangan telah  banyak  diperlajari  didalam  studi marketing.  Alat  klasik  yang  telah  digunakan untuk  meramalkan  pemilihan  merek  oleh konsumen berdasarkan seperangkat pertimbangan  terhadap  pemilihan  merek  adalah menggunakan  multinomial  logit  model. Model ini  kurang  realistis  karena  diasumsikan  bahwa pemilihan produk dilaksanakan serentak. Dalam prakteknya  pemilihan  produk  dilakukan  secara bertahap  (pensortiran).  Pada  penelitian  ini diusulkan  model  baru  yang  lebih  realistik dimana  pemilihan  merek  dilakukan  secara
bertahap. Model  yang  diajukan  adalah  model yang meniru struktur jaringan syaraf tiruan. Pada model jaringan syaraf tiruan yang ditulis disini, pemilihan merek dialakukan melalui dua tahap. Tahap  pertama  adalah mensorting  merek  yang ditransformasikan  ke  dalam pembentukan seperangkat  pertimbangan. Pada  tahap  kedua, dari  seperangkat  pertimbangan  yang  telah terbentuk  pada  tahap  pertama,  probabilitas ditentukan  pada  masing-masing  merek  yang akan menghasilkan pemilihan merek.

## DAFTAR PUSTAKA
Dasgupta,  C.G.,  Dispensa,  G.S.,  Ghose,  S., 1994, Comparing the predictive performance of  a  neural  network  model with  some  traditional  market  response models. International Journal of Forecasting, 10, 235-244. Franses,  P.H.  &  Paap,  R., 2001, Quantitative Models in Marketing Research . Cambridge,  UK:  Cambridge  University Press.
Hruschka,  H., 1993, Determining  market response  functions  by  neural  network modeling:  a  comparison  to  econometric techniques. European Journal of Operational Research, 66 , 27-35.
Hruschka, H., Fettes, W., Probst, M. & Mies, C., 2002, A  flexible  brand  choice  model based  on  neural  net  methodology.  A comparison  to  the  linear  utility multinomial logit  model and  its  latent class  extension. OR  Spectrum,  24, 127- 143.
Hu, M.Y.,  Shanker,  M.,  Hung,  M.S.,  1999, Estimation  of  posterior  probabilities  of consumer  situational  choices  with  neural network  classifiers. International Journal of Research in Marketing, 16, 307-317.
Hu,  M.Y.  &  Tsoukalas,  C., 2003, Explaining consumer choice through neural networks:
Manrai, A. K. and R. L. Andrews, 1998, Two- stage  discrete  choice  models  for  scanner panel data: An assessment of process and assumptions,
European  Journal  of Operational Research, 111, 193-215.
The  stacked  generalization  approach. European Journal  of  Operational Research , 146 ,
650-660.
McFadden, D., 1973, Conditional logit analysis of  qualitative  choice  behavior. In  P.
Zarembka (Ed.), Frontiers in Econometrics (105-142).  New  York: Academic Press.
Potharst, P., Rijthoven, M. & Wesel, M., 2005, Modeling  Brand  Choice  using  Boosted and  Stacked  Neural  Network.  Economic Institute Report EI 2005-05
Shocker, A. D., M. Ben-Akiva, B. Boccara, and P.  Nedungadi, 1991,  Consideration  set in°uences  on  consumer  decision-making and  choice:  issues, models  and suggestions,  Marketing  Letters,  2,  181- 197.
Vroomen,  B.,  Franses,  P.H.  &  van  Nierop,  E., 2004, Modeling  consideration  sets  and brand  choice  using  artificial  neural networks. European Journal of Operational Research, 154 , 206-217.
West,  P.M.,  Brockett,  P.L.  &  Golden,  L.L., 1997, A  comparative  analysis  of  neural networks  and  statistical  methods  for predicting  consumer  choice. Marketing Science, 16 (4), 370-3