Model Campuran Linear Tersarang dengan Pengamatan Berulang untuk Analisis Penjualan Produk Telekomunikasi

Abstract

Model campuran linear tersarang merupakan model yang menggabungkan antara faktor tetap dan faktor acak. Pengamatan yang dilakukan beberapa waktu dengan objek yang diamati sama disebut sebagai pengamatan berulang. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor determinan dari penjualan kuota data internet yang dipengaruhi oleh faktor SA (Sales Area), MC (Mutual Check), PC (Product Category), dan waktu menggunakan model campuran linear tersarang dengan pengamatan berulang. Faktor SA, PC, dan waktu sebagai faktor tetap sedangkan faktor MC yang tersarang pada SA sebagai faktor acak. Hasil analisis menunjukkan bahwa pengaruh interaksi antara ketiga faktor tetap yaitu antara SA, PC, dan waktu berpengaruh nyata terhadap volume penjualan kuota data internet. Selanjutnya, model campuran linear tersarang juga menunjukkan hasil bahwa keragaman faktor acak MC yang tersarang pada SA nyata terhadap volume penjualan kuota data internet. Selain itu, keragaman interaksi antara MC dengan PC dan keragaman interaksi antara MC dengan waktu juga berpengaruh nyata terhadap volume penjualan kuota data internet.

Nested linear mixed model is a model that combines fixed factors and random factors. Observations made several times with the same observed object are referred to as repeated measurement. This research was conducted to determine the determinant factors of internet data quota sales which are influenced by SA (Sales Area), MC (Mutual Check), PC (Product Category), and time factors using a nested linear mixed model with repeated measurement. SA, PC, and time factors as fixed factors while the MC factor nested in SA as a random factor. The results of the analysis show that the interaction effect between the three fixed factors, namely SA, PC, and time has a significant effect on the sales volume of internet data quota. Furthermore, the nested linear mixed model also shows the results that the variance of the random factor MC nested in SA is significant to the sales volume of internet data quotas. Moreover, the variance of interactions between MC and PC, and the variance of interactions between MC and time also have a significant effect on the sales volume of internet data quotas.