Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 11 No. 1 Juli 2022 P - ISSN
: 2503-4413
E - ISSN
: 2654-5837, Hal 3 31 – 341

## ANALISIS PANGSA PASAR PRODUSEN TELEPON SELULER “APLIKASI MATRIKS MARKOV”
(STUDI KASUS MAHASISWA IAIN PALOPO)
Arsyad L Email : arsyad@iainpalopo.ac.id IAIN Palopo Megasari Email : megasari@iainpalopo.ac.id IAIN Palopo . Article Info Abstract Article History : Received  16  July - 2022 Accepted  25 July - 2022 Available Online 31 July - 2022 Cell  phones  are  one  of  the  most  important  communication  tools  in  the current  era  of  globalization.  The  rapid  development  of  information  and communication technology (ICT) is marked by the emergence of various brands of cellular phones that are produced in line with the high demand for  cellular  phones.  This  condition  creates  competition  among  cellular phone manufacturers to attract consumers and to maintain market share of their products. This study aims to analyze the current market share of smartphone manufacturers and predict smartphone brands in  the future among  IAIN  Palopo  students.  This  type  of  research  is  descriptive quantitative. Primary data was obtained from distributing questionnaires to  240  students  from  the  2017-2020  class.  Data  analysis  using  Markov chain  method. The results of  this study indicate: 1). The current  market share of IAIN Palopo Student Smartphone brands are: Oppo 37.5%, Vivo 29.2%,  Samsung  14.2%,  Xiaomi  10%,  Iphone  2.5%,  and  other  brands 6.7%.  2).  Predictions  of  the  smartphone  brand  market  share  for  IAIN Palopo students in the future (equilibrium conditions) are: Oppo 38.7%,
Vivo  30.6%,  Samsung  12.3%,  Xiaomi  7.2%,  Iphone  3.7%,  and  other brands 7.4%. Keyword : Market Share, Manufacturers,
Mobile Phone

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  perekonomian  di  suatu negara tidak terlepas dari perkembangan Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  di  negara  tersebut. Kemajuan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIK)  yang  berkembang  pesat  memberikan dampak  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi (Röller & Waverman, 2001). Peran positif dari TIK terhadap  kegiatan  perekonomian  dikarenakan teknologi  informasi  dan  komunikasi  cenderung lebih  efisien  untuk  mendukung  produksi  dan distribusi barang dan jasa (Wardhana dkk, 2020)
Salah  satu  alat  telekomunikasi  yang banyak digunakan  oleh masyarakat Indonesia saat ini  adalah    telepon  seluler.    Dewasa  ini,    telepon seluler  telah  menjadi    kebutuhan  yang  sangat penting  bagi  hampir  semua  lapisan  masyarakat. Berdasarkan data statistik telekomunikasi Indonesia  tahun  2019  dalam  lima  tahun  terakhir, penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) oleh rumah tangga di Indonesia menunjukkan
perkembangan yang pesat.
Persentase  penduduk  yang  menggunakan  telepon selular terus mengalami peningkatan, hingga pada tahun  2019  mencapai  63,53  %.  Sementara  itu, Kemenkominfo menyatakan bahwa 89% penduduk  Indonesia  saat  ini  menggunakan Smartphone .  Permintaan  konsumen  terhadap telepon  seluler    yang  semakin  melonjak, menyebabkan  banyaknya  produk  telepon  seluler baru dengan berbagai merek.
Berdasarkan  data  IDC  (Internetindo  Data Center)  ada  5  merk  hp  yang  menguasai  pangsa pasar  global  saat  ini,  yakni  Samsung,  Xiaomi, Apple,  Oppo,  dan  Vivo  sebagaimana  yang  dapat dilihat  pada  gambar  1.1  Kelima  produsen  merk tersebut  juga  saling  bersaing  untuk  menguasai pasar yang ada di Indonesia.

## Sumber: IDC 2021
Gambar 1 Pangsa pasar  5 produsen Smartphone teratas dunia
Di kalangan mahasiswa Indonesia, kebutuhan  akan smartphone sudah  tidak  dapat dihindari lagi. Smartphone menjadi penunjang bagi mahasiswa dalam menjalankan aktifitas perkuliahan sehari-hari. Kondisi ini semakin terasa pada masa pandemic covid -19 seperti sekarang ini, dimana  hampir  semua  kegiatan  perkuliahan  dan pelayanan  akademik  dilakukan  secara online . Kondisi  ini  mengakibatkan  tingginya  permintaan terhadap smartphone .  Hal  ini  tentunya  akan menciptakan  persaingan  yang  ketat  di  kalangan produsen dalam menarik minat konsumen.
Adanya  persaingan  yang  ketat  di  antara produsen  telepon  seluler  untuk  menarik  minat konsumen maupun untuk mempertahankan pangsa pasar  produknya,  mendorong    perusahaan  untuk terus  memantau secara periodik posisi produknya terhadap produk pesaing-pesaingnya guna menganalisa pangsa pasar produknya dan mengetahui  perubahan  pangsa  pasar  yang  terjadi. Salah  satu  analisis  yang  dapat  digunakan    untuk memprediksi  pangsa  pasar  perusahaan  adalah dengan  metode  analisis    rantai  markov  yakni dengan melihat perpindahan merek yang dilakukan konsumen pada saat ini (Siahaan, 2017).

## 2. KAJIAN PUSTAKA
DAN

## PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Kajian  Penelitian Terdahulu Yang Relevan
Beberapa penelitian sebelumnya yang telah mengkaji  tentang  metode  rantai  markov  dalam analisis pangsa pasar adalah sebagai berikut:
1. Masuku  (2018)  dalam  penelitian  berjudul
“ Analisis Rantai Markov Untuk Memprediksi Perpindahan Konsumen Maskapai  Penerbangan  Rute  Manado- Jakarta ”,  meneliti    besarnya  peluang perpindahan konsumen
maskapai penerbangan  rute  Manado-Jakarta,  dan memprediksi
peluang perpindahan
maskapai  Batik  Air,  Garuda,  Citilink,  dan Lion  pada  periode  berikutnya  terhadap keempat Maskapai Penerbangan tersebut.
2. Az-zahra,  dkk  (2019)  mengkaji  analisis pangsa  pasar  dari  beberapa  merk  susu fermentasi sebagaimana dalam penelitiannya  yang  berjudul  “ Analisis Pangsa  Pasar  Beberapa  Merek  Produk Minuman Susu Fermentasi dalam Kemasan dengan Metode Rantai Markov di Lingkungan Kampus Universitas Udayana ”. 3. Susdarwono  (2021)  meneliti  bagaimana penentuan  pangsa  pasar  pada  pedagang Cilok  dalam  penelitian  “ Rantai  Markov dalam  Penentuan  Market  Share  dan Equilibrium:  Studi  Kasus  Pedagang  Cilok di  Alun-Alun  Kabupaten  Pemalang ”. Penerapan  rantai  markov  dalam  penelitian ini dikhususkan untuk melakukan perhitungan  terhadap market  share dan equilibrium pedagang cilok yang berjualan di sekitar alun alun Kabupaten Pemalang 4. Aliyuwaningsih  (2018)    dalam  “ Analisis Perpidahan  Penggunaan  Merek  Simcard dengan  Pendekatan  Rantai  Markov ”. Dalam penelitian-penelitan tersebut dibahas  penerapan  analisis  rantai  Markov dalam  memprediksi  pangsa  pasar  kartu GSM berdasarkan pola perpindahan. Tujuan  penelitian  tersebut  adalah  untuk mengetahui  bagaimana  perpindahan  yang dilakukan  oleh  pengguna  simcard  dan prediksi    pangsa  pasar  ketika  mencapai kondisi  keseimbangan  pasar  untuk  setiap perpindahan yang dilakukan oleh pengguna simcard GSM.
5. Sedangkan  untuk  handphone  dapat  dilihat pada  penelitian    Diana  Novianti  (2015) berjudul Aplikasi  Rantai  Markov  Dalam Memprediksi Pangsa Pasar (Market Share) Pengguna Handphone (Studi Kasus: Pengguna  Handphone  Pada  Kalangan Mahasiswa  Program  Studi  Statistika FMIPA  UNMUL  Tahun  2014). Pada penelitian  tersebut  merek  hp  yang  diteliti pangsa pasarnya adalah blackberry, Nokia, Samsung, Sony dan LG.

## Kajian Teori Pangsa Pasar (Market Share)
Menurut  Kotler  dan  Keller  (2009)  pangsa  pasar ( Market Share ) adalah bagian pasar yang dikuasai oleh suatu perusahaan,  atau persentase penjualan suatu  perusahaan  terhadap  total  penjualan  para pesaing  terbesarnya  pada  waktu  dan  tempat tertentu.  Sedangkan  menurut  Assauri  (2015) Pangsa    pasar  merupakan  besarnya  bagian  atau luasnya total pasar yang dapat dikuasai oleh suatu
perusahaan  yang  biasanya  dinyatakan  dengan persentase.  Pangsa  pasar  juga  dapat  diartikan pangsa  pasar  atau  biasa  disebut  pasar  sasaran adalah  sekelompok  orang  atau  organisasi  yang menjadi  sasaran  dari  bauran  pemasaran,    yang dirancang,  diimplementasikan  dan dipertahankan untuk  memenuhi  kebutuhan  kelompok  tersebut, sehingga  menghasilkan  pertukaran  yang  saling memuaskan (Baroes, 2015).
Pengukuran  pangsa  pasar  sangat  penting  bagi sejumlah  keputusan  manajemen.  Manajemen puncak  harus  menyadari  ukuran  dan  tingkat pertumbuhan  dari  berbagai  pasar  dalam  rangka memilih strategi perusahaan. Dengan menggunakan  perhitungan  pangsa  pasar,  maka dapat  diketahui  kedudukan  produk  dalam  suatu pasar dan seberapa besar pasar yang  diwakili  oleh perusahaan    dibandingkan    dengan    jumlah seluruh  pesaing  dalam  pasar  produk  yang  sama, sehingga  perusahaan  dapat menentukan  langkah- langkah kebijaksanaan pemasaran yang tepat.
Perpindahan Merek (Brand Switching) Perpindahan  Merek  ( Brand  switching) adalah perilaku  perpindahan  merek  yang  dilakukan konsumen  atau  diartikan  juga  sebagai  kerentanan konsumen  untuk  berpindah  ke  merek  lain (Keaveney, 1995). Perpindahan merek merupakan suatu  kegiatan  pembelian  yang  dikarakteristikkan dengan  pola    pembelian    yang  melakukan perubahan  atau  penggantian  dari  satu  merek  ke merek lainnya (Peter dan Olson: 2002).
Perpindahan  Merek  adalah  saat  di  mana  seorang pelanggan  atau  sekelompok  pelanggan  berpindah kesetiaan  dari  satu  merek  sebuah  produk  tertentu ke merek produk lainnya (Kotler dan Keller 2009), sedangkan    dalam  Kotler  dan  Keller  (2007), disebutkan  bahwa  perpindahan  merek    adalah gambaran dari beralihnya pengkonsumsian konsumen atas suatu produk ke produk lainnya. Kotler  dan  Keller  (2009)  mengemukakan  ada beberapa  faktor  yang  menyebabkan  beralihnya konsumen  dari  satu  produk  ke  produk  lainnya,  di antaranya:
a. Beralihnya  daya  beli  konsumen,  sebagai contoh keinginan untuk mencoba merek baru.
b. Gempuran  produk  pesaing,  misalnya    diskon atau harga yang lebih murah dari produk lain.
Perilaku perpindahan merek juga dapat dipengaruhi oleh beragam faktor, seperti ketidakpuasan,  perilaku,  harga,  dan  persaingan (Swastha, 2002)

## Analisis Rantai Markov
Rantai Markov ( Markov Chain)
Rantai  Markov  merupakan  suatu  metode  yang mempelajari  sifat–sifat  suatu  variabel  pada  masa sekarang  yang  didasarkan  pada  sifat  -sifat  masa
lalu  dalam  usaha  menaksir  sifat-sifat  variable tersebut  di  masa  yang  akan  datang  (Allo,  2013). Analisis ini bukan suatu teknik optimasi melainkan suatu teknik deskriptif, dalam analisis markov yang dihasilkan merupakan suatu informasi probabilistik yang dapat digunakan untuk membantu pembuatan keputusan. Analisis ini lebih umum dikenal dengan proses Stokastik (Stochastic process), merupakan  suatu  bentuk  khusus  dari model probabilistik (Sitindaon, 2010).
Rantai  Markov  mempunyai  sifat  khusus  yaitu probabilitas  mengenai  bagaimana  proses  akan berubah di masa mendatang tergantung sepenuhnya hanya pada kondisi proses saat ini dan lepas dari kejadian di masa lampau. Banyak proses yang  memenuhi  gambaran  ini  sehingga  Rantai Markov  menyediakan  model  probabilitas  yang cukup penting (Hiller dan Liberman, 2005).
Proses  Markov  merupakan  suatu  proses  stokastik } , 2 , 1 , 0 , {   t X t .  Artinya  nilai  yang  mungkin dari X t terhingga  atau  terhitung.  Sehingga  apabila X t = i , maka proses dikatakan berada pada state - i . Jika    proses  berada  pada state - i maka  akan berpindah  ke state - j. Peluang  perpindahan  state dari state - i ke state - j disebut peluang P ij , di  mana P ij tidak tergantung pada t (Ross, 2007).
Secara  matematis  peluang  perpindahan  dapat dituliskan sebagai:
ij t t t t t t P i X j X P i X i X i X i X j X P      
  
    } { } , , , , {
1 0 0 1 1 1 1 1 
(1)
Proses stokastik untuk semua state i 0 , i 1 , . . ., i t-1 , i, j, dan semua t   0 , inilah yang dinamakan Rantai markov stasioner ( Stasioner Markov Chain ).
Berdasarkan Persamaan (1) diperoleh bahwa pada suatu  rantai  Markov,  peluang  kejadian  yang  akan datang 𝑋 𝑡+1 , hanya  tergantung pada kejadian saat ini 𝑋 𝑡 .  Sifat  ini  yang    disebut  sebagai  sifat Markovian.  Sifat  Markovian  menyatakan  bahwa peluang dari “keadaan” yang akan datang, dengan syarat  ”keadaan”  masa  lampau,  dan  state  saat  ini adalah independent terhadap kejadian di waktu lalu dan hanya tergantung pada keadaan saat ini.
Matriks Peluang Transisi Salah  satu  karakteristik  utama  rantai  Markov adalah  pada peluang-peluang  transisinya.  Peluang transisi tersebut menggambarkan peluang perpindahan  dari  suatu  keadaan  ke  keadaan lainnya.  Dengan  kata  lain,  ia  menggambarkan peluang  proses  berada  di  satu  keadaan  bila diketahui  keadaan  proses  pada  satu  waktu sebelumnya (Ross, 2007). Secara  matematis,  peluang  transisi  tersebut  dapat ditulis sebagai,
0 , , 0 }, { 1 1 ,       j i n i X j X P t t t t
(2)
Probabilitas bersyarat dari Persamaan (2) dikatakan  sebagai  peluang  perpindahan  atau probabilitas  transisi.  Dimana i dan j masing- masing menyatakan keadaan proses saat t dan t +1.
Apabila diketahui suatu rantai Markov } , 1 , 0 {    t X t dengan  ruang state {0,1, … , 𝑠} , maka peluang transisi atau perpindahan dari state-i ke state-j ( P ij )  adalah    peluang  sistem  itu  dalam state-i pada  suatu state-j pada  pengamatan sebelumnya.  Matriks P = [ P ij ]  disebut  matriks peluang  transisi  dari  rantai  Markov  (Howard  dan Rorres, 2005).
Ruang State dari  rantai  Markov  umumnya dinyatakan  dengan  bilangan  bulat  tak  negatif {0,1,2,…}.  Peluang X t+1 ada  di state-j apabila diketahui X t ada  di state-i disebut  dengan probabilitas  transisi  1  langkah,  dilambangkan dengan 1 ,  t t P . Probabilitas transisi 1 langkah yang tidak  bergantung  pada  variabel waktu n disebutengan  probabilitas  transisi  1  langkah stasioner dan dinotasikan dengan P ij .
Untuk  setiap s maka  probabilitas transisi P ij dapat  dituliskan  dalam  bentuk matriks transisi P sebagai berikut:
      
       
ss s s s s P P P P P P P P P s P s          1 0 1 11 10 0 01 00 1 0 1 0
P  =  [Pij]  disebut  sebagai  matriks  probabilitas transisi  stasioner.  Apabila  jumlah state -nya berhingga,  maka  matriks  probabilitas  transisinya berbentuk persegi dan disebut  matriks probabilitas transisi dari rantai Markov yang homogen. Karena Pij adalah peluang bersyarat maka elemen-elemen matriks probabilitas transisi memenuhi:
1. 0  ij P , untuk
 , 2 , 1 , 0 ,  j i
2. 1 0     j ij P , untuk  , 2 , 1 , 0  i
Persamaan Chapman-Kolmogorov Peluang  perpindahan  (probabilitas  transisi)  n- langkah  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan Chapman-Kolmogorov (Ross, 2007). Misalkan Pij menyatakan  peluang  transisi  n-langkah  suatu proses di keadaan- i akan berada di keadaan- j .. 0 , ; 0 ), (       j i n i X j X P P m m n n ij
Persamaan Chapman-Kolmogorov adalah  alat untuk menghitung peluang transisi n- langkah:
𝑃 𝑖𝑗 𝑛 = ∑ 𝑃 𝑖𝑘 𝑃 𝑘𝑗 𝑛−1 ∞ 𝑘=0
(3)
Persamaan  (3)  merupakan  perkalian  dari  dua matriks.  Jika P n menandakan  matriks 𝑃 𝑖𝑗 𝑛 peluang transisi n -langkah,  maka  Persamaan  (3)  dapat dituliskan dalam bentuk :
𝑃 (𝑛) = 𝑃 (𝑛−1) . 𝑃 (4)
Kondisi Ekuilibrium ( Steady State )
Menurut  Mulyono  (2007)  setelah  berjalannya beberapa  periode,  proses  markov  akan  menuju keadaan  keseimbangan  ( Equlibrium) .  Kondisi ekuilibrium  adalah  kondisi  pada  suatu  periode tertentu  di  mana  matriks  probabilitas  transisi mencapai kondisi tetap ( steady state ). Pada kondisi ini  semua state tidak  lagi  mengalami  perubahan. Kondisi  tersebut  dapat  tercapai  apabila  tidak  ada state yang  melakukan  tindakan  yang  dapat mengubah  matriks  probabilitas  transisi.  Apabila matriks probabilitas transisi berubah karena adanya beberapa perubahan dari pihak perusahaan maupun faktor  lain,  maka  harus  menggunakan  matriks probabilitas  transisi  baru  dan  menghitung  matriks pangsa pasar ekulibrium baru (Siswanto, 2007). Untuk  jangka  waktu  yang  lama ) (   n ,  nilai peluang  transisi  keadaan steady  state akan konvergen  ke  sebuah  matriks 𝜋 ,  yang  dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut : lim 𝑛→∞ 𝑃 𝑗 𝑛 = 𝜋 𝑗
(5)
Persamaan  (5)  dapat  diartikan  sebagai  peluang memperoleh rantai Markov berada pada keadaan- j adalah 𝜋 𝑗 independent  terhadap  keadaan  awal proses yaitu saat 0.
Vektor Keadaan ( State Vector ) Vektor  keadaan  ( state  vector )  untuk  sebuah pengamatan  pada  suatu  rantai  Markov  yang mempunyai k keadaan merupakan vektor baris v di mana  komponen  ke- i ,  yakni v i merupakan probabilitas bahwa sistem berada pada keadaan ke- i pada saat itu (Howard dan Rorres, 2005).
Vektor  keadaan  ( vector state) untuk  suatu pengamatan pada rantai Markov dengan v(t) state berbentuk vektor baris v . Secara matematiks vector baris v dapat dituliskan sebagai:
v = [𝑣 1 , 𝑣 2 , … , 𝑣 𝑗 ] Jika P merupakan  matriks  transisi  rantai  Markov dan v ( t ) adalah  vektor  keadaan  pada  pengamatan ke- t , maka:
v P t   ) 1 ( v ( t ) (6)

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif deskriptif.  Penelitian  dilakukan  untuk  mengetahui pangsa  pasar  produsen  telepon  seluler  pada mahasiswa IAIN Palopo saat ini dan pada kondisi ekuilibrium . Penelitian  ini  dilaksanakan  pada
bulan  September-November  di  IAIN  palopo Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah seluruh mahasiswa IAIN Palopo yang aktif dalam perkuliahan pada tahun 2021. Sampel yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah mahasiswa  IAIN  Palopo  Angkatan  2017,  2018, 2019  dan  2020  .  Jumlah  sampel  dalam  penelitian ini  sebanyak  240  mahasiswa  yang  tersebar  di  4 fakultas  (FTIK, FUAD, FASYA dan FEBI).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Karakteristik responden Tujuan  penelitian  ini  adalah  melihat bagaimana pangsa pasar Smartphone yang ada di  Indonesia  dengan  jumlah  sampel  sebanyak 240 mahasiswa aktif yang ada di Institut Agama Islam Negeri Palopo. Mahasiswa yang mengisi kuisioner  terdiri  atas    30  responden  dari Fakultas  Syariah  (FASYA),    85  responden
berasal  dari  fakultas  Tarbiyah  dan  Ilmu Keguruan  (FTIK),  95  responden  dari  Fakultas ekonomi  dan  Bisnis  Islam  (FEBI);  dan  30 responden  Fakultas    Ushuluddin  Adab  dan Dakwah (FUAD). Responden dari 4 fakultas ini terdiri  atas  49  orang  laki-laki  dan  191  orang Perempuan. Data mengenai deskripsi responden dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1 Deskripsi responden berdasarkan fakultas dan jenis kelamin
Fakultas Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan  Jumlah FASYA 8 22 30 FTIK 12 73 85 FEBI 18 77 95 FUAD 11 19 30 Jumlah 49 191 240 Jumlah pengguna Smartphone berdasarkan merek Dari hasil kuesioner yang telah terkumpul, diperoleh data bahwa merek-merek
Smartphone yang  digunakan  oleh  mahasiswa IAIN  Palopo  adalah  seperti  pada  Tabel  2  dan Tabel 3.
Tabel 2 Data Jumlah pengguna Merek Smartphone Periode sebelumnya No Merek Handphone Responden  Proporsi 1 Iphone 3 1.25% 2 Samsung 83 34.58% 3 Xiaomi 19 7.92% 4 Oppo 64 26.67% 5 Vivo 41 17.08% 6 Lainnya 30 12.50% Jumlah 240 100% Tabel 3 Data Jumlah pengguna Merek Smartphone Saat ini No Merek Handphone Responden  Proporsi 1 Iphone 6 2.50% 2 samsung 34 14.17% 3 Xiaomi 24 10.00% 4 Oppo 90 37.50% 5 Vivo 70 29.17% 6 Lainnya 16 6.67% Jumlah 240 100%
Tabel  4.3    memberikan  informasi mengenai    merek  yang  paling  diminati  pada periode sebelumnya adalah Samsung (34,58%), lalu disusul oleh Oppo (26,67%). Urutan ketiga diduduki  oleh  dan  Vivo  (17,08%).  Urutan berikutnya berturut-turut merek lainnya (12,50%) , Xiaomi (7,92) dan Iphone (1,25%).
Berdasarkan  Tabel  4.4,  dapat  diketahui pangsa  pasar  awal  masing-masing  merek Smartphone dalam  persentase,  dimana  merek
yang  paling  digemari  saat  ini  adalah  Oppo (37,50%)  kemudian  Vivo  (29,17%)  dan Samsung (14,17%). Urutan berikutnya Xiaomi (10,00%),  Iphone  (2,5%)  dan  merek  lainnya dipilih oleh 16 responden atau 6,67%.
Tampilan diagram untuk melihat perbandingan  persentase  pengguna  merek smartphone dari periode sebelumnya dan saat ini disajikan  pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Persentase jumlah pengguna merek smartphone sebelumnya (a) dan saat ini (b)
Analisis Data Analisis
pangsa pasar merek smartphone dalam penelitian ini menggunakan analisis  rantai  markov.  Untuk  memprediksi pangsa  pasar  ( market  share )  masing-masing merek Smartphone menggunakan analisis rantai Markov,  maka  terlebih  dahulu  harus  diketahui matriks probabilitas transisi dan matriks market share dari merek smartphone.

## Menyusun Tabel Perpindahan Merek
Dari hasil pada Tabel 4.3 dan Tabel 4.4 diperoleh informasi mengenai jumlah pengguna masing-masing  merek smartphone sebelum berpindah merek dan setelah berpindah merek. Dari  kedua  tabel  tersebut  dapat  dilihat  adanya perubahan  atau  perpindahan  merek.  Dapat dilihat  pada  Tabel  4.6  perbandingan  jumlah pengguna smartphone saat ini dan sebelumnya.
Tabel 4.6 Jumlah perolehan dan kehilangan merk Smartphone No Merek Smartphone Pengguna Sebelumnya Perolehan Kehilangan Pengguna Saat ini 1 Iphone 3 5 2 6 2 Samsung 83 16 65 34 3 Xiaomi 19 15 10 24 4 Oppo 64 53 27 90 5 Vivo 41 48 19 70 6 Lainnya 30 14 28 16 Jumlah 240 151 151 240
Pada Tabel 4.6 dapat dilihat pada kolom pengguna  sebelumnya,  pengguna Iphone sebanyak 3 responden diperoleh dari Tabel 4.3, untuk  kolom  pengguna  saat  ini,  pengguna Iphone  sebanyak  6  responden  diperoleh  dari Tabel  4.4  dan  untuk  kolom  perolehan  dan kehilangan diperoleh dari kuesioner yang telah diolah.  Dapat  dilihat    bahwa  merek  Iphone kehilangan  2  responden  dan  mendapatkan  5
tambahan  dari  merk  lain  sehingga  jumlah pengguna saat ini berjumlah 6 responden.
Berdasarkan Tabel 4.6 diperoleh bahwa Oppo  merupakan  merek  yang  paling  digemari saat  ini.  Merek  Oppo  digunakan  oleh  90 responden  dari  240  responden,  dimana sebelumnya hanya sebanyak 64 responden yang menggunakan. Hal ini disebabkan merek Oppo memperoleh tambahan 53 responden dari merek
lain  dan  kehilangan  27  responden  yang berpindah ke merek lain.
Urutan kedua merek S martphone yang paling diminati di adalah Vivo yang digunakan oleh  sebanyak  70  dari  240  responden,  ini diebabkan  Vivo  mendapatkan    tambahan  48 responden  dari  merek  lain  dan  berpindah  ke merk lain sebanyak 19 reponden
Untuk  merek  Samsung    kehilangan  65 responden  dan  memperoleh  15  responden  dari merek  lain,  sehingga  penggunanya  saat  ini sebanyak  34  responden  dari  yang  awalnya  83 responden.  Adapun  pengguna  merek    Xiaomi saat ini adalah  24 responden dari yang awalnya 19  responden.  Hal  ini  karena  merk  xiaomi mendapat penambahan dari merek lain sebayak
15  reponden  dan  yang  berpindah  merek sebanyak 10 responden.
Merek smartphone lainnya
memperoleh  penambahan  dari  merek  lain sebesar 14 responden dan kehilangan sebanyak 28  responden,  sehingga  jumlah  pengguna  saat ini menjadi 16 responden dari yang awalnya 30 responden.  Sedangkan  merk  Iphone  dari  3 reponden kehilangan 2 responden dan memperoleh  tambahan  dari  merek  lain sebanyak  5  reponden,  sehingga  pengguna  saat ini berjumlah 6 responden.
Secara  lebih  rinci,  pola  perpindahan dari setu merek ke merek lainnya  untuk setiap merek  smartphone    diperlihatkan  dalam  Tabel 4.7.
Tabel 4.7 Pola Perpindahan Merek Handphone dari merk ke Merek Iphone Samsung Xiaomi Oppo Vivo Lainnya Responden sebelumnya Iphone 1 1 0 1 0 0 3 Samsung 1 18 8 28 24 4 83 Xiaomi 1 0 9 4 3 2 19 Oppo 2 9 1 37 12 3 64 Vivo 1 3 1 9 22 5 41 Lainnya 0 3 5 11 9 2 30 pengguna saat ini 6 34 24 90 70 16 240
Berdasarkan Tabel 4.7 menunjukkan bahwa smartphone dengan  merek  Oppo  memperoleh tambahan  pengguna  paling  banyak  dari  merek lain yaitu sebanyak 53 responden yang berasal dari  Iphone    sebanyak  1  responden,  dari Samsung  sebanyak 28 responden, dari Xiaomi sebanyak  4  responden,  dari  Vivo  sebanyak  9 responden dan dari merek lainnya sebanyak 11 responden.
Sedangkan Samrtphone dengan  merek Samsung  kehilangan  pengguna  atau  berpindah ke merek lain paling banyak yaitu sebanyak 65 responden.  Diantaranya  berpindah  ke  Iphone sebanyak  1  responden,  ke  Xiaomi  sebanyak  8 responden, ke Oppo sebanyak 28 responden, ke Vivo  sebanyak  24  responden  dan  ke  merek lainnya sebanyak 4 responden.
Dari  tabel  4.7  dapat  dilihat  pula  jumlah penggunan  yang  loyal  terhadapt  merek smartphone yang  digunakan,  yakni    Iphone sebanyak 1 responden, Samsung 18 responden, Xiaomi 9 responden, Oppo 37 responden, Vivo 9 repsonden.

## Menyusun Matriks Probabilitas Transisi.
Probabilitas  transisi  adalah  perubahan dari  satu  keadaan    ke  keadaan  yang  lain  pada periode  (waktu)  berikutnya  dan  merupakan suatu  proses  random  yang  dinyatakan  dalam probabilitas.  Dengan  kata  lain  probabilitas transisi  adalah  nilai  peluang  perpindahan  yang dilakukan oleh pelanggan atau konsumen yang berusaha  untuk  beralih  dari  suatu  produk keproduk yang lain. Hal ini dapat terjadi karena adanya ketidakpuasan konsumen atau pelanggan  terhadap  fasilitas-fasilitas  atau layanan yang diberikan oleh merk tersebut.
Dari  tabel  pola  perpindahan  merek Smartphone pada  Tabel  4.7  dihitung  matriks probabilitas transisi untuk memprediksi perpindahan  pengguna Smartphone .  Pada penelitian  ini  6 state yang  digunakan,  masing- masing  state  merupakan  merek Smartphone dengan  merek  Iphone,  Samsung,  Oppo,  Vivo, Xiaomi  dan  lainnya.  Matriks  probabilitas transisi  diperoleh  dengan  menghitung  jumlah perpindahan merek dibagi dengan total jumlah pengguna  merk  tersebut  sebelumnya.  Berikut adalah nilai probabilitas transisi yang ditampilkan pada Tabel 4.8.

## Tabel 4.8 Probabilitas Transisi
dari merk ke Merek Iphone Samsung Xiaomi Oppo Vivo Lainnya Iphone 0.333 0.333 0.000 0.333 0.000 0.000 Samsung 0.012 0.217 0.096 0.337 0.289 0.048 Xiaomi 0.053 0.000 0.474 0.211 0.158 0.105 Oppo 0.031 0.141 0.016 0.578 0.188 0.047 Vivo 0.024 0.073 0.024 0.220 0.537 0.122 Lainnya 0.000 0.100 0.167 0.367 0.300 0.067 Market share 0.025 0.142 0.100 0.375 0.292 0.067
Sehingga diperoleh matriks porobabilitasnya adalah sebagai berikut:
Matriks Probabilitas transisi 𝑃 = [ 0,333 0,333 0,000 0,012 0,217 0,096 0,053 0,000 0,474 0,333 0,000 0,000 0,337 0,289 0,048 0,211 0,158 0,105 0,031 0,141 0,016 0,024 0,073 0.024 0,000 0,100 0,167 0,578 0,188 0,047 0,220 0,537 0,122 0,367 0,300 0,067] Dari tabel 4.8 diperoleh pula matriks
market share periode pertama berupa matriks baris sebagai berikut:
𝑣 1 = [0,025 0,142 0,100    0,375 0,292 0,067] .
Dari matriks probabilitas transisi inilah yang  nantinya  akan  dapat  diperkirakan  pangsa pasar  diperiode-periode  selanjutnya  bahkan sampai  menuju  kondisi steady  state atau ekuilibrium.
a. Menghitung Kemungkinan Pangsa
Pasar  (Market  Share)  di  Waktu  yang Akan Datang.
Prediksi  pangsa  pasar  ( market  share ) pada periode yang akan datang didapat dengan mengalikan  matriks market  share dengan matriks  probabilitas  transisinya,  dimana P adalah  konstan.  Sehingga  hasil  perhitungan dapat dilihat sebagai berikut:
𝑣 2 = [0,025 0,142 0,100    0,375 0,292 0,067] . [ 0,333 0,333 0,000 0,012 0,217 0,096 0,053 0,000 0,474 0,333 0,000 0,000 0,337 0,289 0,048 0,211 0,158 0,105 0,031 0,141 0,016 0,024 0,073 0.024 0,000 0,100 0,167 0,578 0,188 0,047 0,220 0,537 0,122 0,367 0,300 0,067] = [0,034 0,119 0,085    0,382 0,304 0,075] 𝑣 3 = [0,034 0,119 0,085    0,382 0,304 0,075] . [ 0,333 0,333 0,000 0,012 0,217 0,096 0,053 0,000 0,474 0,333 0,000 0,000 0,337 0,289 0,048 0,211 0,158 0,105 0,031 0,141 0,016 0,024 0,073 0.024 0,000 0,100 0,167 0,578 0,188 0,047 0,220 0,537 0,122 0,367 0,300 0,067] = [0,037 0,121 0,078    0,385 0,305 0,075] 𝑣 4 = [0,037 0,121 0,078    0,385 0,305 0,075] . [ 0,333 0,333 0,000 0,012 0,217 0,096 0,053 0,000 0,474 0,333 0,000 0,000 0,337 0,289 0,048 0,211 0,158 0,105 0,031 0,141 0,016 0,024 0,073 0.024 0,000 0,100 0,167 0,578 0,188 0,047 0,220 0,537 0,122 0,367 0,300 0,067]
= [0,037 0,122 0,074    0,386 0,306 0,074] 𝑣 5 = [0,037 0,122 0,074    0,386 0,306 0,074] . [ 0,333 0,333 0,000 0,012 0,217 0,096 0,053 0,000 0,474 0,333 0,000 0,000 0,337 0,289 0,048 0,211 0,158 0,105 0,031 0,141 0,016 0,024 0,073 0.024 0,000 0,100 0,167 0,578 0,188 0,047 0,220 0,537 0,122 0,367 0,300 0,067] = [0,037 0,123 0,073    0,387 0,306 0,074] 𝑣 6 = [0,037 0,123 0,073    0,387 0,306 0,074] . [ 0,333 0,333 0,000 0,012 0,217 0,096 0,053 0,000 0,474 0,333 0,000 0,000 0,337 0,289 0,048 0,211 0,158 0,105 0,031 0,141 0,016 0,024 0,073 0.024 0,000 0,100 0,167 0,578 0,188 0,047 0,220 0,537 0,122 0,367 0,300 0,067] = [0,037 0,123 0,072    0,387 0,306 0,074] 𝑣 7 = [0,037 0,123 0,072    0,387 0,306 0,074] . [ 0,333 0,333 0,000 0,012 0,217 0,096 0,053 0,000 0,474 0,333 0,000 0,000 0,337 0,289 0,048 0,211 0,158 0,105 0,031 0,141 0,016 0,024 0,073 0.024 0,000 0,100 0,167 0,578 0,188 0,047 0,220 0,537 0,122 0,367 0,300 0,067] = [0,037 0,123 0,072    0,387 0,306 0,074] .  Dari  hasil  perhitungan  di  atas  diperoleh prediksi  nilai  probabilitas  market  share penggunaan Smartphone di kalangan mahasiswa  IAIN  Palopo  tahun  mendatang dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel
2013  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.9  dan  pada Gambar 4.2. Tabel 4.9 Prediksi Market Share Handphone 7 Periode Mendatang Periode Merek Iphone Samsung Xiaomi Oppo Vivo Lainnya 1 2.5% 14.2% 10.0% 37.5% 29.2% 6.7% 2 3.4% 12.0% 8.5% 38.2% 30.4% 7.5% 3 3.7% 12.1% 7.8% 38.5% 30.5% 7.5% 4 3.7% 12.2% 7.4% 38.6% 30.6% 7.4% 5 3.7% 12.3% 7.3% 38.7% 30.6% 7.4% 6 3.7% 12.3% 7.2% 38.7% 30.6% 7.4% 7 3.7% 12.3% 7.2% 38.7% 30.6% 7.4%

## Gambar 4.2 Grafik Prediksi pangsa pasar 7 periode mendatang

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  market share  menunjukkan  prediksi  nilai  probabilitas market  share 7  periode  mendatang.  Kondisi equilibrium yakni kondisi dimana semua state tidak  mengalami  perubahan  lagi  (stabil) dicapai pada periode ke-6 pergantian Smartphone .
Pada  posisi  pertama  Oppo  menjadi merek  yang  paling  digemari  dengan market share pada  periode  pertama  sebesar  37,5% kemudian  mengalami  peningkatan  hingga 38,7%  pada  kondisi  equilibrium.  Hal  ini disebabkan  Oppo  memiliki  harga  yang terjangkau  dan  kualitas  yang  bersaing  dengan merk-merk  terkenal  yang  lainnya.  Beberapa alasan  responden  memilih  merk  Oppo  adalah daya baterai yang tahan lama sehingga sangat mendukung dalam proses perkuliahan khususnya  untuk  perkuliahan  yang  dilakukan secara daring melalui video conference (google meet,  zoom,  dll).  Selain  itu,  Oppo  memiliki kapasitas  penyimpanan  yang  cukup  besar untuk  menyimpan  video  dan  materi-materi yang perkuliahan.
Vivo  menempati  urutan  kedua  dalam pangsa pasar merk handphone, juga mengalami  peningkatan  market  share  yakni pada periode pertama sebesar 29,2 % menjadi 30,6  %  pada  kondisi  equilibrium.  Beberapa alasan responden melilih Vivo adalah kualitas yang  bagus,  kamera  yang    jernih,  tampilan yang  menarik  serta up  to  date .  Kapasitas penyimpanan  yang  besar  dan    harga terjangkau,  menjadi  alasan  mengapa  sebagian mahasiswa memilih merek ini.
Sementara itu , Samsung yang menempati  urutan  ketiga  dalam  pangsa  pasar yang  awalnya  14,2%  mengalami  penurunan
sebesar  1,9%  menjadi    12,3  %  pada  kondisi equilibrium.  Alasan  banyaknya  responden yang  beralih  ke  merk  lainnya  adalah  karena adanya  merek  lain  dengan  harga  terjangkau dan  kualitas  yang  bersaing  dengan  merek Samsung.
Xiaomi  merupakan  salah  satu  merek yang  juga  mengalami  penurunan,  di  mana market  share pada  tahun  periode  pertama sebesar 10,00% dan turun menjadi 7,2 % pada kondisi equilibrium.
Market  share Iphone  juga  mengalami peningkatan  meskipun pangsa pasarnya lebih kecil  dibandingkan  merek-merek  yang  lain yakni  dari yang awalnya sebesar 2,5% menjadi 3,7%  pada  kondisi  equilibrium.    Secara kualitas  merek  ini  lebih  unggul  dibandingkan dengan  merk  lainnya,  namun  faktor  harga menjadi  pertimbangan  mengapa  merek  ini tidak banyak dipilih.
Merek smartphone lainnya  di  luar Samsung,  Oppo,  Vivo  ,  Xiaomi  dan  Iphone juga mengalami peningkatan dari 6,7% di awal menjadi      7,4%.  Sebagian  responden  tidak begitu  memperhatikan  merek/brand  terkenal, yang  penting  harga  terjangkau    dan  mampu mendukung perkuliahan.
Dari  penelitian  ini  dapat  dilihat terjadinya  perpindahan merek satu periode ke periode  berikutnya yang  mempengaruhi pangsa  pasar.    Hal  ini  sejalan  dengan  yang dikemukakan    Kotler  dan  Keller  bahwa penyebab beralihnya konsumen ke lain produk, antara lain:
a. Beralihnya  daya  beli  konsumen,  seperti adanya  keinginan  untuk  mencoba  merek baru.
b. Gempuran  produk  pesaing,  seperti  adanya diskon atau harga yang lebih murah.
0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 1 2 3 4 5 6 7 Prediksi Pangsa Pasar Merek Iphone
Merek Samsung
Merek Xiaomi
Merek Oppo Merek Vivo Merek Lainnya
Hasil  survei  yang  dilakukan  pada mahasiswa IAIN Palopo  menunjukkan factor- faktor    yang  menjadi  pertimbangan  dalam memilih  merek Smartphone adalah  harga,
Kapasitas  penyimpanan  (memori),  kualitas gambar  (kamera  dan  video),  daya  tahan baterai, model/desain dan merek.
5. KESIMPULAN
1. Pangsa Pasar merk Smartphone Mahasiswa IAIN  Palopo  saat  ini  adalah  sebagai berikut:  Oppo  37,5%,  Vivo  29,2%,
Samsung  14,2%,  Xiaomi  10%,  Iphone 2,5%, dan Merk lainnya 6,7%
2. Prediksi  pangsa  pasar  merk Smartphone pada  mahasiswa  IAIN  Palopo  pada  masa yang  akan  datang  (kondisi  Equilibrium) adalah:  Oppo  38,7%,  Vivo  30,6%,
Samsung  12,3%,  Xiaomi  7,2%,  Iphone 3,7%,  dan Merk lainnya 7,4%.
6. REFERENCE
Aliyuwaningsih,  N.,  Sumarjaya,  I.,  &  Srinadi,  I. (2018).  Analisis  Perpidahan  Penggunaan Merek Simcard dengan Pendekatan Rantai Markov. E-Jurnal  Matematika,  7 (1),  56- 63. doi:10.24843/MTK.2018.v07.i01.p185 Allo, D.G., Hatdidja, D., & Paendong, M. (2013).
Analisis Rantai Markov untuk Mengetahui Peluang Perpindahan Merek Kartu Seluler
Pra  Bayar  GSM  (Studi  Kasus  Mahasiswa Fakultas  Pertanian  Unsrat  Manado). Jurnal MIPA, 2 (1). doi:10.35799/jm.2.1.2013.745
Assauri,  S.  (2015). Manajemen  Pemasaran.
Jakarta: Rajawali Press.
Az-Zahra,  K;  Wiranatha,  A.  A.  P.  A.  Suryawan;
WRASIATI, L. P. (2019). Analisis Pangsa Pasar  Beberapa  Merek  Produk  Minuman Susu  Fermentasi  dalam  Kemasan  dengan Metode  Rantai  Markov  di  Lingkungan Kampus  Universitas  Udayana. Jurnal
Rekayasa  dan  Manajemen  Agroindustri,
7 (4),
561-570. doi:10.24843/JRMA.2019.v07.i04.p08
BPS.  (2020). Statistik  Telekomunikasi  Indonesia
2019. Jakarta-indonesia:  Badan  Pusat
Statistik. Retrieved from https://www.bps.go.id/publication/downlo ad.html?nrbvfeve=YmU5OTk3MjViN2Fl ZWU2MmQ4NGM2NjYw&xzmn=aHR0
cHM6Ly93d3cuYnBzLmdvLmlkL3B1Y mxpY2F0aW9uLzIwMjAvMTIvMDIvY mU5OTk3MjViN2FlZWU2MmQ4NGM 2NjYwL3N0YXRpc3Rpay10ZWxla29td W5pa2FzaS1pbmRvbmVzaWEtMjAxOS
5odG1s&twoadfn
Hiller,  &  Liberman.  (2005). Introduction  to Operatations Research (8th ed.). Yogyakarta: Andi. Howard,  A.,  &  Rorres,  C.  (2005). Aljabar Linear Elementer Versi Aplikasi (8th ed., Vol. 2). Jakarta: Erlangga.
Keaveney,  S.  M.  (1995).  Customer  Switching Behaviour  In  Service  Industries:  An Exploratory  Study,  Journal  Marketing. Journal  of  Marketing,  59 (2),  71-82.
doi:10.2307/1252074
Masuku, F. N., Langi, Y. A., & Mongi, C. (2018).
Analisis Rantai Markov untuk Memprediksi Perpindahan Konsumen
Maskapai  Penerbangan  Rute  Manado-
Jakarta. Jurnal Ilmiah Sains (JIS) FMIPA UNSRAT, 18 (2), 75-79. doi:10.35799/jis.18.2.2018.20495
Novianti, D. (2015, May). Aplikasi Rantai Markov
Dalam Memprediksi Pangsa Pasar (Market
Share)  Pengguna  Handphone  (Studi Kasus: Pengguna Handphone Pada Kalangan  Mahasiswa  Program  Studi Statistika  FMIPA  UNMUL  Tahun  2014). Jurnal EKSPONENSIAL, 6 . Peter  &  Olson.  (2002). Consumer  Behavior (6th ed.). New York: McGraw-Hill.
Roller, L.H., & Waverman, L. (2001). Telecomunications infrastructure and economic  development:  A  simultaneous approach. American  Economic  Review,
91 (4), 909-923. doi:10.1257/aer.91.4.909 Ross,  S.  M.  (2007). Introduction  to  Probability Models 9th Edition. San Diego: Hartcourt Academic Press.
Siahaan, A. P. (2017). Marketing Strategy through Markov  Optimization  to  Predict  Sales  on Specific  Periods. International  Journal For Innovative Research In Multidisciplinary  Field,  3 (8),  184-190.
doi:10.31227/osf.io/z4gsh Siswanto.  (2007). Operations  Research  Jilid  2.
Jakarta: Erlanga.
Susdarwono, E. T. (2021). Penentuan Market Share dan  Equilibrium:  Studi  Kasus  Pedagang Cilok di Alun-Alun Kabupaten Pemalang. Jurnal  Pendidikan  Matematika  (Kudus),
4 (1), 1-18. doi:10.21043/jmtk.v4i1.10160 Swastha.  (2002). Manajemen  Pemasaran. (2 ed.).
Jakarta: Liberty.
Wardhana,  A.,Kharisma,  B.,  &  Lisdiyanti  T.
(2020).  Teknologi  Informasi  Komunikasi dan Pertumbuhan Ekonomi Wilayah Barat dan  Timur  Indonesia  Periode  2014-2018.
E-Journal Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana, 9 (11), 1103-1116. doi:10.24843/EEB.2020.v09.i11