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.