PENERAPAN METODE BAYES DALAM PREDIKSI SEGEMENTASI PASAR PENJUALAN SMARTPHONE

## Ahmad Zaki
Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika STMIK Dharma Wacana Metro Jalan Kenanga No.3, Mulyojati 16C, Metro Barat, Kota Metro , Lampung
Princez4k1@gmail.com

## Abstrak
Smartphone merupakan salah satu perangkat telekomunikasi yang memiliki banyak sekali manfaat yang besar dalam  kehidupan  sehari  hari.  Hampir  di  setiap  daerah  terdapat  toko  yang  menjual  smartphone,  setiap  toko mencoba  melakukan  inovasi  yang  lebih  baik  terhadap  produk  yang  dijual  dengan  menyesuaikan  terhadap aspek geografis bisnis serta demografis agar produk yang ditawarkan bisa bertahan dan bersaing dengan toko lain yang sejenis. Sistem Pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk mengambil keputusan seperti keputusan yang diambil oleh seseorang atau beberapa orang pakar. Menurut Marimin (1992), Sistem Pakar  adalah  sistem  perangkat  lunak  komputer  yang  menggunakan  ilmu,  fakta  dan  teknik  berpikir  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang biasanya  hanya dapat  diselesaikan  oleh tenaga  ahli  dalam  bidang  yang  bersangkutan.  Adapun  tujuan  yang  akan  dicapai  adalah  untuk  membuat aplikasi sistem pakar yang berguna sebagai alat bantu untuk mendapatkan informasi dalam segementasi pasar penjualan  smartphone.  Hasil  dalam  penelitian  ini  adalah  sistem  pakar  untuk  menentukan  segmentasi  pasar penjualan smartphone di suatu daerah berdasarkan aspek geografi bisnis dan demografi dengan metode bayes yang memberikan nilai probabilitas pada produk smartphone.
Keyword: Smartphone, Sistem Pakar, Metode Bayes
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Smartphone  merupakan  perangkat  elektronik yang  di  sudah  menjadi  kebutuhan  yang  fital  bagi kehidupan manusia.Di Indonesia pengguna smartphone  aktif  diperkirakan  berjulah  sekitar 250.100.000 orang, berkembang pesat hanya dalam kurun    waktu  tiga  tahun  (sumber:  veba.com). Adapun    dilansir  oleh  analisis  kawakan  Horace H.Dediu melalui blognya, asymco.com mengatakan bahwa  Indonesia menempati posisi ke 5 besar delam  pengguna aktif 47 juta, atau sekitas 14%  dari    seluruh  toal  pengguna  ponsel  (sumber: detik.com).  smartphone  dapat  digunakan  untuk mengakses  internet  dengan  berbagai  pilihan  web browser  yang  tersedia  juga  memiliki    software aplikasi yang dapat diunduh dengan mudah.
Pada saat inilah diperlukan strategi pemasaran yang tepat diantaranya untuk menentukan segmentasi pasar dalam penjualan
smartphone.Menurut  J.  Paul  Peter  dan  Jerry.  C olson  dalam  bukunya  Consumer  Behavior  (  2000: 135  )  Segmentasi  pasar  sebagai  proses  memilah suatu  pasar  menjadi  group-group  yang  berisikan konsumen  sejenis  dan  memilih  group  dan  individu yang  paling  tepat  untuk  dilayani  perusahaan. Tujuan  dari  segmentasi  pasar  adalah  mendesain produk-produk  yang  lebih  responsif  terhadap kebutuhan  pasar,  membantu  pemasar  mendeteksi siapa  saja  yang  akan  memakai  pasar  produknya, menemukan  peluang,  menguasai  posisi  superior yang  kompetitif  dan  dapat  menentukan  strategi komunikasi yang efektif dan efisien.
Sistem  pakar  (expert  system)  adalah  sistem yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia ke  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu  dengan meniru  kerja  dari  para  ahli.  Dengan  sistem  pakar ini,  orang  awampun  dapat  menyelesaikan  masalah yang  cukup  rumit  yang  sebenarnya  hanya  dapat diselesaikan  dengan  bantuan  para  ahli.  Didalam aplikasi  tersebut  diperlukan  adanya  metode  yang dapat  melakukan  prediksi  segementasi  pasar smartphone dan mengambil keputusan dari pengetahuan awal yang diperlukan.
2. LANDASAN TEORI
2.1. Kecerdasaran Buatan
Kecerdasan buatan berasal dari bahasa Inggris “Artificial  Intelligence”  atau  disingkat  AI,  yaitu
Intelligence  adalah  kata  sifat  yang  berarti  cerdas, sedangkan  Artificial  artinya  buatan.  Kecerdasan buatan yang dimaksud adalah di sini merujuk pada mesin  yang  mampu berpikir,  menimbang tindakan yang  akan  diambil,  dan  mampu  mengambil keputusan  seperti  yang  dilakukan  oleh  manusia. Berikut  adalah  beberapa  defenisi  kecerdasan buatan yang telah didefenisikan oleh beberapa ahli. T.Sutojo, Edy Mulyono, V.Suhartono (2011).

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  (expert  system)  adalah  sistem yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia ke  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat menyelelasikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru  kerja  dari  para  ahli.  Dengan  sistem  pakar ini,  orang  awampun  dapat  menyelesaikan  masalah yang  cukup  rumit  yang  sebenarnya  hanya  dapat diselesaikan  dengan  bantuan  para  ahli.  Bagi  para ahli,  sistem  pakar  ini  juga  akan  membantu
aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman.
Ada  beberapa  definisi  tentang  sistem  pakar,  antara lain :
1. Menurut  Durkin  Sistem  pakar  adalah  suatu program  komputer  yang  dirancang  untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan seorang pakar.
2. Menurut  Ignizio  :  Sistem  pakar  adalah  suatu model  dan  prosedur  yang  berkaitan,  dalam suatu  domain  tertentu,  yang  mana  tingkat keahliannya dapat dibandingkan dengan keahlian seorang pakar
3. Menurut  Giarratano  dan  Riley  :  Sistem  pakar adalah  suatu  sistem  komputer  yang  bisa menyamai  atau  meniru  kemampuan  seorang pakar.

## 2.3. Smartphone
Smartphone  merupakan  perangkat  pintar dengan  kemampuan  dan  fungsi  menyerupai komputer.  Smartphone  memiliki  sistem  operasi yang  memungkinkannya  menjalankan  berbagai aplikasi,  seperti  mengirim  dan  menerima  email, mengedit  dokumen,  dll.  Sistem  operasi  yang  bisa ditemukan  di  ponsel  pintar  untuk  saat  ini  adalah Symbian  OS,  iOS,  RIM  BlackBerry,  Windows Mobile, Linux, Palm, WebOS dan Android.
Di Indonesia, smartphone memilik segmentasi sendiri  berdasarkan  level  harga  dan  spesifikasinya, yaitu:
1. Smartphone kelas atas (High-End) Smartphone  kelas  atas  memiliki  spesifikasi prosesor,  memori,  GPU,  ukuran  layar,  jenis layar, dan kamera yang sangat tinggi dengan fitur-fitur  unggulan  yang  menonjol  dan lengkap dalam pengoperasiannya. Selain itu, desainnya  juga  premium  dan  lebih  terkesan bergensi.  Dengan  semua  kelebihan  tersebut,
ponsel  pintar  kelas  atas  dihargai  cukup mahal  mulai  dari  4  juta  hingga  10  juta rupiah.  Beberapa  vendor  perangkat  pintar yang  bermain  di  level  ini  di  antaranya: Apple  dengan  produk  andalannya  iPhone, Samsung  dengan  jajaran  seri  ponsel  cerdas Galaxy S dan Galaxy Note, HTC dengan seri HTC  One,  LG  dengan  seri  Optimus  G  dan L9,  Nokia  dengan  seri  Lumia  9XX,  dan Blackberry dengan seri Qxx.
2. Smartphone kelas menengah (Middle-End)
Smartphone  kelas  menengah  membidik pengguna  yang  menginginkan  ponsel  pintar dengan  harga  dan  spesifikasi  yang  lebih rendah. Pasar ponsel cerdas kelas menengah cukup besar, khususnya di Indonesia. Merk- merk  smartphone  kelas  menengah  yang populer  di  Indonesia  di  antaranya  Samsung, Acer,  LG,  Nokia,  Polytron,  Lenovo,  Asus, Xiaomi, Oppo, dan Blackberry.
3. Smartphone kelas bawah (Low-End) Smartphone  kelas  bawah  juga  banyak peminatnya di Indonesia, yang bisa didapatkan  dengan  harga  sangat  murah mulai  dari  400  ribu  rupiah  hingga  1  juta  an rupiah.  Pilihannya  pun  banyak  dengan spesifikasi  cukup  baik.  Smartphone  kelas bawah  sesuai  untuk  pengguna  pemula  yang belum  terbiasa  dengan  ponsel  pintar  dan ingin mencoba belajar dulu.
Pasar untuk ponsel pintar sangat luas. Hampir semua pengguna ponsel  menggunakan smartphone, mulai  dari  para  pengguna  profesional  hingga sosialita  -  dari  yang  muda  hingga  yang  tua  -  dari yang  kaya  hingga  golongan  ekonomi  menengah  ke bawah. Hal ini  karena ponsel cerdas  memampukan pengguna  untuk  membawa,  membuat,  mengedit dan  membagi  data  kemanapun,  dimanapun  dan kapanpun.  Selain  itu,  kehadiran  smartphone  sangat mendukung gaya  hidup online (online life  style) di
era  internet  ini.  Pilihan  smartphone  yang  tersedia juga sangat banyak.

## 2.4. Teorema Bayes
Metode  Bayes  ini  merupakan  metode  yang baik  didalam  mesin  pembelanjaran  berdasarkan data  training,  dengan  menggunakan  probabilitas bersyarat sebagai dasarnya. Menurut Sri Hartati dan Sari  Iswanti  (2008,  hal.108)  menyatakan  bahwa “Probabilitas  Bayesian  adalah  salah  satu  untuk mengatasi  ketidakpastian  dengan  menggunakan Formula  Bayes”.  Metode  Bayes  adalah  pendekatan secara  statistik  untuk  menghitung  Tradeoffs diantara  keputusan  yang  berbeda  -  beda,  dengan menggunakan probabilitas dan costs yang menyertai suatu pengambilan keputusan.
Probabilitas  Bayes  merupakan  salah  satu  cara untuk  mengatasi  ketidakpastian  data  dengan  cara menggunakan  formula  bayes  yang  dinyatakan dengan:
Bentuk teorema bayes untuk evidence tunggal dan hipotesis tunggal H adalah :
(   ) (   )    ( ) ( )
Dimana :
p(H|E)  :  probabilitas  hipotesis  H  terjadi  jika evidence E terjadi
p(E|H)  :  probabilitas  munculnya  evidence  E,  jika hipotesis H terjadi
p(H)  :  probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang evidednce apapun
p(E)  :  probabilitas  evidence  E  tanpa  memandang apapun.
Bentuk teorema bayes untuk evidence tunggal E dan hipotesis ganda H1, H2,…,Hn adalah :
(    ) (    )    (  ) ∑ (    )    (  )
p(Hi|E)  :  probabilitas  hipotesis  Hi  terjadi  jika evidence E terjadi p(E|Hi)  :  probabilitas  munculnya  evidence  E,  jika hipotesis Hi terjadi p(Hi)  :  probabilitas  hipotesis  Hi  tanpa  memandang evidednce apapun n : Jumlah Hipotesis yang terjadi
Untuk  evidence  ganda  E1,  E2,  …..,  Em  dan hipotesis ganda H1, H2,….Hn adalah:
(               ) (               )    (  )
∑ (               )    (  )
3. PEMBAHASAN DAN HASIL
3.1. Pembahasan
Pada  bagian  ini  diberikan  contoh  proses akuisisi  dan  representasi  pengetahuan  suatu perangkat,  dalam  hal  ini  akan  diambil  contoh prediksi  penjualan  smartphone  di  kota  metro lampung dengan faktor- faktor sebagai berikut:
1. Mayoritas  kelas  sosial  di  kota  metro  masih menegah ke bawah
2. UMK  kota  metro  tahun  2018  adalah  Rp 2.075.000
3. Penduduk  kota  metro  terdiri  dari  laki-laki dan perempuan
4. Jumlah penduduk kota metro 152.428 jiwa ( kota kecil )
Penyelesaaian :
1. Identifikasi jenis jenis Smartphone
Adapun  untuk  menentukan  segementasi pasar  Smartphone  perlu  diketahuia  bahwa ada  3  pengelompokan  berdasarkan  level harga  dan  spesifikasi  antara  lain  sebagai berikut :
Tabel 3.1 Jenis Smartphone
No. Kode Smartphone Nama Smartphone 1 S01 Smartphone Low-End (Kelas Bawah) 2 S02 Smartphone Midle-End (Kelas Menengah) 3 S03 Smartphone High-End (Kelas Atas) 2. Identifikasi Faktor Segmentasi Pasar Smartphone Berdasarkan  3  jenis  smartphone  tersebut maka diperoleh 20 faktor penentu berdasarkan  geografi    bisnis  dan  demografi. Adapun  kode  faktor  dari  jenis  smartphone antara lain :
Tabel 3.2  Pengkodean Faktor
No. Kd. Faktor Nama Faktor 1 F01 Kelas menengah lapisan keatas ( upper midle class) 2 F02 Kelas menengah lapisan kebawah ( lower midle class) 3 F03 Usia < 17 tahun 4 F04 Usia 17-25 tahun 5 F05 Usia 25-45 tahun 6 F06 Usia > 45 tahun 7 F07 UMR/UMK/UMP < 1.500.000 8 F08 UMR/UMK/UMP 1.600.000 - 2.900.000 9 F09 UMR/UMK/UMP > 3.000.000 10 F10 Laki-laki 11 F11 Perempuan 12 F12 Pekerjaan ( PNS ) 13 F13 Pekerjaan ( Karyawan swasta ) 14 F14 Pekerjaan (wirausaha) 15 F15 Pekerjaan (mahasiswa ) 16 F16 Pekerjaan (pelajar ) 17 F17 Kota kecil (100.000 jiwa) 18 F18 Kota Sedang (500.000 jiwa) 19 F19 Kota Besar (500.000-1.000.000 jiwa)
20 F20 Kota Metropolitan (> 1.000.000 jiwa)
3. Buat Hipotesis Awal
Hipotesis  H1  adalah  Smartphone  Low-End (Kelas Bawah)
Hipotesis H2 adalah Smartphone Midle-End (Kelas Menengah)
Hipotesis  H3  adalah  Smartphone  High-End (Kelas Atas)
4. Lakukan masing-masing perhitungan tingkat keprcayaan  prediksi  segementasi  pasar menggunakan Teorema Bayes.
a. Pertama  kita  buat  tabel  hasil  survei penjualan  smartphone    berdasarkan  riwayat data  penjualan  di  Toko  Pasadena  Cellular Bandar Lampung.
Tabel 3.3 Survey Penjualan Smartphone
5. Hitung  probabilitas  setiap  hipotesis  tanpa memandang gejala (evidence) apapun, maka probabilitas adalah:
6. Hitung  Probabilitas  setiap  gejala  (evidence E) untuk setiap hipotesis. Sehingga diperoleh probabilitas setiap gejala, yaitu :
Tabel 3.4 Probabilitas gejala untuk setiap
hipotesis
7. Hitung  probablitas  untuk  setiap  Hipotesis berdasarkan evidence E02 E08 E10 E11 E17 dengan persamaan :
a. Untuk probabilitas hipotesis (H1)
berdasarkan evidence E02 E08 E10 E11 E17 adalah : P = (H1| E02 E08 E10 E11 E17) b. Untuk probabilitas hipotesis (H2) berdasarkan evidence E02 E08 E10 E11 E17 adalah : P = (H2| E02 E08 E10 E11 E17) c. Untuk probabilitas hipotesis (H3) berdasarkan evidence E02 E08 E10 E11 E17 adalah : P = (H3| E02 E08 E10 E11 E17)
4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Setelah    melakukan  berbagai  tahapan bayes    pada  studi  kasus  segementasi  pasar smartphone  di  kota  metro  lampung,  tampak  bahwa setelah Evidence E02, E08, E10, E11, E17 teramati, tingkat  kepercayaan  pada  hipotesis  H2  lebih  besar dari  pada    hipotesis  H1  dan  H3  dengan  nilai keprcayaan 0,6381118

## 4.2. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  diatas,  peneliti menyarankan  untuk  segementasi  pasar  penjualan smartphone  dikota  metro  adalah  Smartphone Midle-End  (Kelas  Menengah)  dengan  harga  yang masih terjangkau namun memiliki spesifikasi tinggi

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Sutojo,  T.  dan  Edy  Mulyanto,  Vincent  Suhartono 2010. KECERDASAN BUATAN . Yogyakarta
: ANDI Yogyakarta.
Kotler  &  Keller.  2009. Manajemen  Pemasaran ,
Edisi  Milenium,  Jilid  I.  Jakarta.  PT.
Erlangga.
Malhotra, N. K. 2005. Riset Pemasaran,
Pendekatan  Terapan .  Edisi  keempat. Jilid 2. PT. Indeks Kelompok Gramedia. Jakarta
Kasali,  R.  (2007). Membidik  Pasar  Indonesia: Segementasi, Targeting, Positioning . Jakarta: Gramedia Pusaka Utama.
Julianda,  Ikko  dan  Eka  Komalasari.  2017. Faktor Yang  Memperngaruhi  Konsumen  Dalam Pembelian Produk Smartphone Samsung . Riau : Universitas Islam Riau. Upoyo, Gangsar. 2018. Faktor Yang Memperngaruhi Konsumen Membeli Smartphone Oppo . Yogyakarta :
Universitas Sanata Dharma.
Nuriyanti,  Widya.  2017. Segementasi  Pasar Berdasarkan  Demografi  Dalam  Memilih Sepeda  motor  Matic  Di  Wilayah  Depok. Jakarta  Timur  :  Universitas  Indraprasta PGRI.