METODE POHON REGRESI DAN PROSEDUR REGRESI BERTATAR UNTUK SEGMENTASI DATA

Abstract

Metode regresi berstruktur pohon merupakan suatu suatu metode alternatif untuk segmentasi yang semakin luas penggunaannya. Dalam prosesnya, segmentasi dilakukan melalui proses penyeleksian peubah dan pemilahan terhadap data berdasarkan peubah terpilih. Sementara dalam regresi bertatar, walaupun proses penyeleksian peubah juga dilakukan secara bertahap, namun tidak dilakukan pemilahan terhadap data, sehinggga tidak dapat diperoleh informasi yang berarti untuk melakukan segmentasi data dengan analisis ini. Namun demikian, analisis ini memililki suatu kelebihan; yaitu setiap tahap dari proses penyeleksian peubah dilengkapi dengan suatu persamaan regresi, dimana hal ini penting artinya untuk mengetahui sejauh mana keterkaitan struktural antara peubah-peubah penjelas terhadap peubah respon. Dalam tulisan ini, kelebihan yang dimiliki oleh metode pohon regresi dan analisis regresi bertatar akhirnya dapat digabungkan dalam suatu teknik segmentasi dengan menggunakan prosedur regresi bertatar, dimana metode ini akan memilah data berdasarkan peubah yang muncul pada tahap pertama proses penyeleksian peubah, sehingga metode ini bisa dimanfaatkan untuk segmentasi data sekaligus menemukan hubungan antar peubah.

Penerapan metode baru ini untuk melakukan segmentasi terhadap 1002 nasabah bank berdasarkan frekuensi transaksi memberikan hasil yang cukup memuaskan, dimana keakuratan yang dihasilkan pada taraf nyata =0.05 lebih baik dari segmentasi yang dilakukan dengan metode pohon regresi dengan Nmin =50. Hal ini merupakan suatu indikasi bahwa metode ini perlu dipertimbangkan sebagai metode alternatif untuk kasus segmentasi.