Browsing by Author "HUSNUL CHOTIMAH"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    ANALISIS KORESPONDENSI DENGAN SUPPLEMENTARY COLUMN UNTUK PEMETAAN MEREK TELEPON SELULER BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA
    (2015-07-25) HUSNUL CHOTIMAH; Tidak ada Data Dosen; Tidak ada Data Dosen
    Lonjakan penggunaan telepon seluler yang semakin meningkat di kalangan masyarakat mengakibatkan persaingan di antara perusahaan-perusahaan telepon seluler. Hal ini memicu timbulnya persepsi konsumen terhadap merek telepon seluler. Persaingan di antara perusahaan-perusahaan telepon seluler berdasarkan persepsi konsumen dapat dilihat melalui peta persepsi. Salah satu analisis yang dapat digunakan untuk menentukan peta persepsi adalah analisis korespondensi. Pada skripsi ini dilakukan pemetaan merek telepon seluler Apple, Samsung, Sony, LG, dan Nokia terhadap fitur yang terdapat pada telepon seluler, kepopuleran merek, harga yang terjangkau dan faktor eksternal (iklan, rekomendasi orang lain, dan jaminan servis), dengan kategori pada faktor eksternal dipetakan sebagai supplementary column. Data yang digunakan merupakan data primer mengenai persepsi mahasiswa terhadap merek telepon seluler di lingkungan Program Studi S-1 Matematika FMIPA Unpad angkatan 2012 sampai 2014. Berdasarkan analisis data, Sony dan LG saling bersaing pada faktor harga yang cukup terjangkau, Apple dan Samsung cenderung dipilih berdasarkan faktor fitur dan kepopuleran merek dan Nokia dipilih berdasarkan faktor eksternal. Selain itu kecenderungan responden memilih Sony dan LG juga ditentukan berdasarkan faktor eksternal yaitu iklan. Sedangkan kecenderungan responden memilih Apple dan Samsung juga ditentukan berdasarkan faktor eksternal yaitu rekomendasi orang lain.
  • No Thumbnail Available
    Item
    PERAMALAN EKSPOR DI INDONESIA MENGGUNAKAN MONOTONE COMPOSITE QUANTILE REGRESSION NEURAL NETWORK
    (2022-02-24) HUSNUL CHOTIMAH; Yudhie Andriyana; Jadi Suprijadi
    Indonesia merupakan negara berkembang yang melakukan industrialisasi. Industrialisasi mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan memiliki hubungan sangat erat dengan perdagangan luar negeri. Kenaikan/penurunan ekspor akan menaikkan/menurunkan pendapatan di suatu wilayah, sehingga penting untuk mengetahui perilaku ekspor sebagai strategi akselerasi pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh peramalan ekspor di Indonesia. Variabel respon yang digunakan adalah nilai ekspor sedangkan variabel prediktor meliputi nilai tukar (kurs), IHK, dan pengaruh trend waktu. Pola hubungan variabel respon dan prediktor bersifat nonlinier, mengandung pencilan, berdistribusi asimetris, sehingga sulit melakukan prespesifikasi model. Kompleksitas karakteristik data dapat diatasi menggunakan metode Monotone Composite Quantile Regression Neural Network (MCQRNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa MCQRNN merupakan metode yang bersifat robust dan fleksibel untuk meramalkan nilai ekspor mendatang. Performa peramalan nilai ekspor dengan MCQRNN memiliki ketepatan taksiran dan ramalan model yang tinggi atau masuk dalam kategori peramalan sangat baik (<10%). Hal ini ditunjukkan dari nilai MAPE yang cukup kecil yaitu sebesar 6.8784%.