Analisis Rantai Markov Dalam Model Prediksi Perpindahan Konsumen Televisi Berbayar di Kota Medan
Drs. Darma Manalu, M. Si
Abstrak Perkembangan bisnis televisi berbayar di Indonesia tidak bisa dikatakan tanpa halangan yang berarti, ha ini ditunjukkan dengan jatuh bangun perusahaanperusahaan televisi berbayar selama era 1999 hingga 2015. Situasi menunjukkan bahwa pasar televisi berbayar di Indonesia sangatlah kompetitif. Bahkan mengingat saat ini penetrasi televisi berbayar di Indonesia masih sekitar 8-9 persen dari total rumah tangga dengan kepemilikan televisi), menyebabkan timbulnya dugaan bahwa pasar televisi berbayar adalah ceruk/sempit hingga sulit untuk masuknya pesaing baru dalam pasar. Nilai-nilai probabilitas yang dihasilkan dalam analisis rantai Markov walaupun tidak secara langsung memberikan rekomendasi sebuah keputusan akan tetapi akan sangat membantu memberikan informasi penting mengenai situasi keputusan yang dapat membantu pengambil keputusan. Nilai-nilai probabilitas misalnya akan memberikan informasi kepada manejer pemasaran untuk melakukan tindakan-tindakan perbaikan dengan melakukan perbandingan tingkat intensitas yang didapat dalam beberapa periode waktu dengan siklus hidup produknya (product life cycle) Prediksi atau ramalan perubahan posisi pangsa pasar operator televisi berlangganan dikalangan rumah tangga yang diakibatkan oleh perpindahan peyelenggara dengan Analisis Rantai Markov menyebabkan operator televisi berlangganan Indovision di prediksi masih akan mendominasi pangsa pasar dengan share sekitar 48 persen, sedangkan penyelenggara dan jenis lainnya akan menglamai kenaikan yakni Orange TV, penurunan yakni Big TV, dan stagnan yakni TransVision, K-Vision dan operator lainnya. Kata kunci: Analisis Rantai Markov, Penyelengara Telvisi Berbayar PENDAHULUAN Media televisi merupakan salah satu media informasi dan sarana komunikasi umum yang tidak dapat dipisahkan dari kehidupan masyarakat Indonesia. Hingga saat ini televisi merupakan media informasi yang relatif masih eksis dan tetap bertahan dibandingkan dengan media lain sejenis seperti radio, surat kabar/koran, dan majalah dan tabloid.
Pada awalnya pemirsa televisi Indonesia disuguhkan layanan dari penyelenggaraan siaran atau stasiun televisi di indonesia yang sifatnya gratis atau FTA (free to air) dimana secara teknis ditayangkan melalu saluran UHF semenjak awal 1990an. Akan tetapi dalam perkembangannya siaran-siaran yang diselenggarakan oleh penyelenggara (provider) FTA dirasa masih belum mempu memenuhi
kebutuhan akan informasi dan hiburan masyarakat khususnya di perkotaan. Hal ini disebabkan oleh karena siaran-siaran penyelenggara televisi FTA umumnya cenderung semakin monoton akibat sarat akan tuntutan iklan dan rating, acara kurang variatif bersifat follow the trend, kualitas acara maupun gambar yang disajikan tidak mampu memenuhi keinginan pemirsa, dan lemah segmentasi yang dilakukan oleh penyelenggara televisi FTA. Peluang inilah yang dimanfaatkan oleh perusahaan-perusahaan media dengan menawarkan alternatif bagi pemirsa
televisi yakni menggunakan layanan jasa televisi berbayar (pay televisi) atau berlangganan dengan parabola atau kabel. Acara yang ditawarakan relatif bervariasi bervariasi, terbaru, dan umumnya bebas tayangan iklan yang membosankan. Karakter lain yang menonjol adalah munculnya karakter khas dari masing-masing stasiun televisi dengan pasar yang semakin tersegmen. Situasi ini pada gilirannya ternyata sesuai dengan kebutuhan akan siaran yang lebih inovati yang diinginkan konsumen.
Sumber: Media Partner Asia
Gambar 1. Perkembangan Jumlah Pelanggan Televisi Berbayar di Indonesia
Perkembangan bisnis televisi berbayar di Indonesia tidak bisa dikatakan tanpa halangan yang berarti, jatuh bangun perusahaan-perusahaan televisi berbayar selama 1999 hingga 2015 menunjukkan bahwa pasar televisi berbayar di Indonesia sangatlah kompetitif. Bahkan mengingat saat ini penetrasi televisi berbayar di Indonesia masih sekitar 8-9 persen dari total rumah tangga dengan kepemilikan televisi (Media Partner Asia 2013), menyebabkan timbulnya
dugaan bahwa pasar televisi berbayar adalah ceruk/sempit hingga sulit untuk masuknya pesaing baru dalam pasar. Tingkat penetrasi pasar televisis berbayar Indonesia yang baru mencapai 8-9 persen juga dapat dilihat sebagai peluang besar dalam bisnis televisis berbayar. Bandingkan dengan beberapa negara-negara Asia lainnya seperti Korea Selatan dengan tingkat penetrasi mencapai 100 persen, India sebesar 81
persen, Singapura 68 persen, Malaysia 53 persen, dan Thailand 28 persen maka dapat dikatakan tingkat penetrasi pasar Indonesia masih relatif rendah. Pada tahun 2013 terdapat 3.118.000 rumah tangga pelanggan televisi berbayar dari sekitar 35 juta rumah tangga pemilik televisi di Indonesia. Sedangkan pada tahun 2014 diestimasikan rumah tangga pelanggan televisi berbayar menjadi 4.076.000 rumah tangga atau 12 persen dari jumlah rumah tangga pemilik televisi. Untuk meningkatan penetrasi pasar atau meningkatkan jumlah rumah tangga pelanggan televisi berbayar maka tiaptiap penyelenggara telah memainkan strategi pemasaran yang umumnya untuk menarik pelanggan baru serta yang terpenting mempertahankan pelanggan agar tidak terjadi perpidahan merek (brand switching). Adapun beberapa strategi yang ditawarkan misalnya gratis biaya sewa dekoder dan pemasangan, produk-produk pay per view, kemudahan adminstrasi, perluasan daerah jangkauan siaran, dan promosi menarik lainnya. Hingga tahun 2015 perusahaanperusahaan televisi berbayar yang masih bertahan dan eksis dalam dunia penyiaran di Indonesia adalah 14 penyelenggara, akan tetapi perusahaaperusahaan yang memiliki share yang signifikan ada setidaknya 6 penyelenggara yang kesemuanya bernaung dibawah perusahaanperusahaan besar baik di bidang media maupun lainnya. BIG TV dan FirstMedia misalnya yang saat ini dikelola oleh PT Indonesia Media Televisi dan PT First Media Tbk adalah bagian dari Lippo Grup. Orange TV yang dikelola oleh PT Mega Media Indonesia adalah bagian dari Sinar Mas Grup.
Adapun daftar 6 penyelenggara televisi berbayar terbesar hingga tahun 2015 adalah: Pengelola BIG TV FirstMedia OrangeTV Indovision TransVision (TelkomVision) K-Vision
PT Indonesia Media PT First Media Tbk PT Mega Media Indonesia PT MNC Skyvision Tbk PT. Indonusa Telemedia Kompas Gramedia Group
Mengingat ketatnya persaingan dan masih besarnya peluang bagi perusahaan-perusahaan televisi berbayar saat ini, tiap perusahaan harus berupaya untuk mempertahankan pelanggan yang telah berlangganan produk televisi berbayar atau menghindari perpindahan merek para pelanggannya. Perpindahan merek sendiri atau dikenal juga dengan istilah brand jumping menjadi penting, karena menunjukkan langsung sebuah kondisi dimana ditemukan kenyataan bahwa seorang konsumen telah meninggalkan sebuah merek produk yang telah rutin digunakannya dan menggunakan merek produk lain yang sejenis. Jika kecenderungan konsumen untuk melakukan perpindahan merek dapat dimodelkan dan diukur maka akan sangat berguna bagi strategi pemasaran perusahaan. Perusahaan juga akan dapat melakukan prediksi pangsa pasar di masa depan dan memposisikan pangsa pasar produk mereka dibandingkan dengan merek pesaingnya (Chaarlas & Rajkumar, 2012).
Penggunaan matriks transisi dalam analisis rantai Markov untuk pemodelan perpindahan merek oleh konsumen, serta selanjutnya memprediksi kondisi pangsa pasar suatu produk terhadap pesaingnya telah banyak digunakan dalam analisis pemasaran. Penggunaan matriks transisi Markov dalam prediksi kondisi pangsa pasar di masa depan dipelopori oleh oleh Styan dan Smith dalam sebuah penelitian yang dirilis 1964. Penelitian mereka menunjukkan potensi pengembangan analisis rantai Morkov dalam penelitian pemasaran dan telah banyak dikembangkan seperti Datong (2011), Djan dan Ruvendi (2006), Awogbemi dkk (2012), Hatidja dkk (2013), Oseni (2013) dan banyak penelitian lainnya. Nilai-nilai probabilitas yang dihasilkan dalam analisis rantai Markov walaupun tidak secara langsung memberikan rekomendasi sebuah keputusan akan tetapi akan sangat membantu memberikan informasi penting mengenai situasi keputusan yang dapat membantu pengambil keputusan. Nilainilai probabilitas misalnya akan memberikan informasi kepada manejer pemasaran untuk melakukan tindakantindakan perbaikan dengan melakukan perbandingan tingkat intensitas yang didapat dalam beberapa periode waktu dengan siklus hidup produknya (product life cycle) LANDASAN TEORITIS Analisis Rantai Markov Analisis rantai Markov seara garis besar adalah sebuah teknik untuk memprediksi perubahan atau pergerakan variabel-variabel diwaktu yang akan datang berdasarkan pergerakan variabel diwaktu sekarang. Analisis Markov diterapkan terutama pada sistem yang menampilkan pergerakan probabilitas
dari satu keadaan ke keadaan lainnya sepanjang waktu sehingga Analisis Markov merupakan suatu bentuk khusus dari model probabilistik yanglebih umum yang dikenal sebagai proses stokastik (stochastic process). Proses stokastik X={X(t), tT} menunjukkan sebuah barsian peubah acak, yaitu untuk setiap tT kita mempunyai X(t). sedangkan t sendiri sering di intrepretasikan sebagai variabel waktu dikarenakan proses stokasstik sering kali dihubungankan dengan suatu selang waktu. Nilai peubah X(t) disebut sebagai dengan state/peristiwa pada saat t. Himpunan T disebut ruang parameter atau ruang indeks dari proses stokastik X dan himpunan nilai X(t) yang dinamakan ruang state dari X. (Papoulis,1992), (Hasdianti, 2006) Jika pada waktu proses t proses stokastik {Xt,t=0,1,……} berada pada state i, maka kejadian ini ditulis sebagai Xt=i. Proses stokastik memiliki sifat khusus yaitu untuk semua io,….it-1,I,j dan semua t≥0 berlaku: 𝑃 𝑋𝑡+1 𝑋0 = 𝑖0 , … , 𝑋𝑡−1 = 𝑖𝑡−1 , 𝑋𝑡 = 𝑖 = 𝑃 𝑋𝑡=1 = 𝑗|𝑋𝑡=1 (1) Sebuah rantai Markov dapat dibentuk menjadi sebuah matriks transisi rantai Markov dimana rantai Markov {Xt,t=0,1,……} dengan ruang state {0,1,…..M} yang berarti peluang sistem itu dalam state i pada suatu state j dilambangkan dengan Tij dan disebut peluang transisi dari state i ke state j. Matriks T=[pij] disebut matriks transisi rantai Markov (Horward dan Rorres,2004) 𝑝00 𝑝10 T= ⋮ 𝑝𝑀𝑜
𝑝01 𝑝11 ⋮ 𝑝𝑀1
… … ⋮ …
𝑝0𝑀 𝑝1𝑀 ⋮ 𝑝𝑀𝑀
(2)
(𝑚) (𝑛−𝑚)
Nilai peluang setiap state akan mengalami perubahan jika sebuah matrik transisi mengalami proses transisi. Hiller dan Liberman (2008) mendefenisikan kondisi ini sebagai n(𝑛) step 𝑇𝑖𝑗 adalah peluang bersyarat sustu sistem matriks transisi (T) setelah proses: (𝑛)
𝑇𝑖𝑗
= 𝑃 𝑋𝑡+𝑛=𝑗 𝑋𝑡 = 1
(3)
(𝑛)
Oleh karena 𝑇𝑖𝑗 adalah peluang bersyarat, nilai peluang harus bernilai tak negatif dan oleh karena prosesnya harus membuat perubahan ke state yang lain maka peluang tersebut harus memenuhi harus memenuhi sifat: (𝑛) - 𝑇𝑖𝑗 > 0 untuk semua i dan j; n=1,2,…., (𝑛) 𝑀 𝑗 =0 𝑇𝑖𝑗 = 1 untuk semua i dan j; n=1,2,…., Adapun matriks peluang untuk transisi (1) n-step ketika n=1, maka 𝑇𝑖𝑗 =pij
T(n)
𝑝00 (𝑛) 𝑝 (𝑛) = 10 ⋮ 𝑝𝑀𝑜 (𝑛)
𝑝01 (𝑛) 𝑝11 (𝑛) ⋮ 𝑝𝑀1 (𝑛)
… … ⋮ …
𝑝0𝑀 (𝑛) 𝑝1𝑀 (𝑛) ⋮ 𝑝𝑀𝑀 (𝑛) (4)
Untuk menghitung peluang transisi transisi dalam n-step digunakan persamaan Chapman dan-Kolgomorov dengan: (𝑛)
(𝑚) (𝑛−𝑚 )
𝑇𝑖𝑗 = 𝑀 (5) 𝑘=0 𝑇𝑖𝑘 𝑇𝑘𝑗 untuk semua i,j = 0,1,…..M: m=1,2….,n-1; n=m+1, m+2,…… Persamaan (5) sekaligus menunjukkan bahwa proses perubahan dari state ke i ke state j sebanyak n-step akan berada dalam beberapa state k setelah tepat m (kurang dari n) state. Oleh karena itu
𝑇𝑖𝑘 𝑇𝑘𝑗 adalah peluang bersyarat dengan titik mulai state i, proses menuju ke state k setelah m step dan kemudian ke state j setelah n-m step. Dengan demikian penjumlahan peluang bersyarat terhadap semua k yang mungkin menghasilkan 𝑇𝑖𝑘𝑛 . Hiller dan Liberman, 2008) Suatu state atau keadaan pada rantai Markov yang ditulis dalam bentuk vektor dinamakan state vektor atau vektor keadaan.(Horward dan Rorres, 2004). Vektor state untuk sebuah pengamatan pada suatu rantai Markov dengan X(t) state adalah vektor baris x. dapat dituliskan 𝑥 = 𝑥1 𝑥2 , … . 𝑥𝑖 dimana masing-masing notasi menunjukkan peluang sebuah sistem matriks transisis berada pada state ke i. Jika T merupakan matriks transisi rantai Markov dan 𝑥 𝑛 adalah vektor state pada pengamatan ke-n maka 𝑥 𝑛 = 𝑇 𝑛 𝑥 0
Perpindahan Merek (Brand Switching) Merek adalah sebuah nama istilah, tanda, simbol,rancangan atau kombinasi dari semua ini yang dimaksudkan untuk mengenali produk atau jasa dari seseorang atau kelompok penjual dan untuk membedakannya dari produk pesaing atau dapat juga dikatakan sesuatu yang terkait dengan janji, penerimaan, kepercayaan dan pengharapan dari penjual untuk secara konsisten memberikan feature manfaat dan jasa tertentu kepada pembeli (Kotler, 2005). Setiap konsumen melakukan pembelian mempunyai harapan tertentu terhadap produk yang ia gunakan dan kepuasan merupakan hasil yang diharapkan. Kepuasan konsumen bergantung pada
anggapan kinerja produk dalam menyerahkan nilai relatif terhadap harapan pembeli. Bila kinerja atau prestasi sesuai bahkan melebihi harapan, pembeli merasa puas. Sehingga ketidakpuasan konsumen timbul apabila hasil tidak memenuhi harapan konsumen (Daryanto, 2011) Ketidakpuasan konsumen merupakan salah satu faktor penyebab terjadinya perpindahan merek karena pelanggan yang tidak puas akan mencari informasi pilihan produk lain, dan mungkin akan berhenti membeli produk atau mempengaruhi orang lain untuk tidak membeli (Kotler, 2007). Menurut Peter dan Olson (2010), perpindahan merek adalah pola pembelian yang dikarakteristikkan dengan perubahan atau pergantian dari satu merek ke merek lain. Konsumen yang mengaktifkan tahap kognitifnya adalah konsumen yang paling rentan terhadap perpindahan merek karena adanya rangsangan pemasaran. Sedangkan menurut Feiberg et al. dalam Arianto (2013), perpindahan merek di sini diasumsikan bahwa pelanggan tersebut menghentikan hubungan mereka dengan produsen lama untuk mencoba produk yang ditawarkan pesaing. Sedangkan menurut Srinivasan dalam Astuti (2010), perilaku berpindah merek merupakan suatu fenomena yang kompleks yang di pengaruhi oleh faktor-faktor behavioral, persaingan dan waktu, dimana perilaku perpindahan merek adalah perilaku pembelian suatu produk dengan merek yang berbeda dari merek favorit yang biasa dibeli oleh konsumen. Dimensi pada perpindahan merek menurut Shellyana dalam Dharmmesta (2003:99) meliputi. Keinginan berpindah, keinginan berpindah ke
penyedia produk lainnya yang lebih bisa mengatasi masalah. Ketidakbersediaan menggunakan produk ulang yaitu, ketidak inginan lagi membeli produk yang ditawarkan oleh pemasar karena ketidaksesuaian harapan konsumen. Keinginan untuk mempercepat penghentian hubungan yaitu, konsumen mencoba mempercepat menghentikan produk yang dipakainya. Perpindahan merek adalah beralihnya konsumen yang telah secara rutin menggunakan suatu merek produk ke penggunaan atau pembelian merek produk lain yang biasanya sejenis. Menurut Umeshanand (2008) beberapa faktor penting yang menyebabkan terjadinya perpindahan merek adalah: - Ketidakkonsistenan penempatan posisi merek suatu produk (brand positioning). - Rendahnya tindakan riset dan pengembangan yang dilakukan perusahaan bagi pengembangan produknya. - Pelanggan merasa tidak nyaman akan produk akibat turunnya kualitas produk. - Ketidakmampuan perusahaan mengembagkan variasi jenis produk. - Keunikan dan variasi di merek produk pesaing - Peningkatan harga produk - Tidak tercitanya konsumen yang loyal terhadap merek produk tersebut. METODE PENELITIAN Data dan Teknik Pengumpulan Sampel Data yang digunakan adalah data primer dengan target populasi adalah rumah tangga yang menggunakan jasa televisi berlangganan di Kompleks Setia Budi Medan selama periode penelitian yang dilakukan Januari hingga Februari 2015. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah
Non- Probability Sampling, yaitu setiap unsur dalam populasi tidak memiliki kesempatan atau peluang yang sama untuk dipilih sebagai responden (sampel), bahkan probabilitas anggota populasi tertentu untuk terpilih tidak diketahui. Jenis Non Probabilitas Sampling yang digunakan adalah Convenience Sampling, yang merupakan metoda pemilihan sampel berdasarkan faktor kemudahan yang ditentukan sendiri oleh peneliti. Responden yang dipilih dalam penelitian ini adalah rumah tangga yang berlangganan televsi berbayar. Tahapan Analisis Rantai Markov Tahapan-tahapan analisis Markov yang dilakukan pada penelitian ini mengacu pada penelitian Djan dan Ruvendi, 2006 sebagai berikut: 1. Membuat tabel jumlah pelanggan televisi berbayar pada masingmasing penyelenggara/operator pada saat penelitian. Adapun produk televisi berlangganan yang dihitung dalam penelitian adalah Big TV, Orange TV, Indovison, Trans Vision, dan K-Vision (lainnya). 2. Membuat tabel perpindahan merek yaitu data perubahan atau peralihan dari suatu penyelenggara/operator ke operator lainnya. 3. Membuat matrik peluang transisi (T) 4. Memprediksi pangsa pasar menggunakan rumus 𝑥 𝑛 = 𝑇 𝑛 𝑥 0 dimana diasumsikan matriks transisi T bersifat stabil/konstan. HASIL DAN PEMBAHASAN Operator Televisi Berbayar Yang Digunakan Dari hasil pengumpulan data sampel diperoleh jenis penyelenggara televisi berbayar yang digunakan oleh rumah tangga pada kompleks Setia Budi Medan adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Jenis Televisi Berbayar No Penyelenggara/ Jumlah Operator Responden 1 Big TV (A) 29 2 OrangeTV (B) 14 3 Indovision (C) 56 4 TransVision 12 (TelkomVision) (D) 5 K-Vision DLL 8 (E) 119 Sumber: Data Penelitian
Dari data yang dikumpulkan dapat dilihat bahwa indovision adalah operator televisi berbayar dengan share terbesar yakni sebesar 47 persen diikuti oleh Big TV dengan pangsa pasar sebesar 24 persen, Orange TV dengan 11,7 persen¸ selanjutnya masing-masing adalah TransVision dan K-Vision dengan share 10 dan 7 persen. Perpindahan Penyelenggara Televisi Berbayar Selera konsumen selalu berubah dalam menggunakan suatu produk, hal ini juga terjadi dalam perpindahan konsumen televisi berbayar dari satu operator atau penyelenggara ke penyelenggara lainnya. Untuk melihat pergeseran selera atau perpindahan konsumen dari satu operator ke operator lainnya dalam studi kasus penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 2. Perpindahan Operator Televisi Berbayar No 1 2 3 4 5
A B C D E
A
Perpindahan B C D
E
A
B
0 3 6 3 2
2 0 3 2 0
1 1 1 1 0
0 2 6 3 2
3 0 3 2 0
6 3 0 1 1
Sumber: Data Penelitian
2 2 4 0 1
Keluar C D
6 3 0 1 1
3 2 4 0 1
E
2 1 1 1 0
18
Tabel 3. Kondisi Awal dan Akhir Pangsa Pasar Televisi Berbayar No A B C D E Awal 1 A 18 2 6 2 1 29 2 B 3 5 3 2 1 14 3 C 6 3 42 4 1 56 4 D 3 2 1 5 1 12 5 E 2 0 1 1 4 8 Akhir 32 12 53 14 8 119
3
T=
Dari tabel perpindahan merek tersebut dapat disusun sebuah matriks transisi (T) sebagai berikut:
14 56
3 2
12 8
2
29
5 3
14 56
2 0
12 8
6/29 3 14 42 56 1 12 1 8
2 2 4 5 1
1
29
1
14 56
1
12 8
1 4
29 14 56 12 8
Selanjutnya jika tabel matriks transisi diselesaikan maka didapatkan matriks transisi perpindahan operator televisi berbayar sebagai berikut:
Sumber: Data Penelitian
Dari data perpindahan merek pada studi kasus dalam penelitian dapat dilihat bahwa operator Big TV merupakan operator yang mendapat tambahan pelanggan terbesar dari perpindahan merek, selanjutnya TransVision, sedangkan operator lainnya kehilangan pelanggan dari perpindahan merek pelanggan yang terjadi.
6
29
𝑇=
0.621
0.069
0.207
0.069
0.034
0.214
0.357
0.214
0.143
0.071
0.107
0.054
0.750
0.071
0.018
0.250
0.167
0.083
0.417
0.083
0.250
0.000
0.125
0.125
0.500
Dengan vektor: 𝑥 = 0.244 0. 118 0.471 0.101 0.067
Adapun seluruh pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan piranti lunak PTC Windchill Quality Solutions 10.2.dan dengan menggunakan piranti lunak tersebut kondisi matriks transisi Markov dan vektor state dapat ditunjukkan seperti pada gambar berikut.
Diolah dengan PTC Windchill Quality Solutions v 10.2
Gambar 2. Diagram Rantai Markov Perpindahan Operator Televisi Berbayar
Hasil Prediksi Pangsa Pasar Perpindahan Operator Televisi Berbayar Dari hasil prediksi dengan menggunakan model rantai Markov ternyata secara keseluruhan menunjukkan bahwa prediksi pangsa IndoVision pada kondisi state akan relatif stabil dan cenderung meningkat menjadi sekitar 49 persen. Jal ini dapat dipahami mengingat saat ini Indovision adalah penyelenggara yang beroperasi paling lamadibandingkan dengan operator lainnya. Indovision saat ini telah beroperasi sekitar 20 tahun dengan pangsa pasar saat ini lebih dari 40 peren di seluruh Indonesia. Temuan lain adalah prediksi akan turunya secara signifikan pelanggan televisi berbayar Big TV yang diprediksi akan memiliki share pada kondisi state sebesar 13,6 persen atau rata-rata 15,2 persen. Prediksi ini cukup mengejutkan mengingat Big TV pada tahun 2014 mendapatkan predikat layanan televisi berbayar terbaik di indonesia ini (polling versi forumsatelit), yang disusun berdasarkan kategori jumlah saluran dan harga berlangganan yang ditawarkan. Akan tetapi dari data yang diperoleh dalam survey lapangan memang banyak pelanggan mengeluhkan kualitas gambar dan masalh pencabutan siaran-siaran langsung olahraga terutama sepak bola di Big TV cukup mengecewakan pelanggan. Tabel 4. Hasil Prediksi Pangsa Pasar Setelah Perpindahan Merek Layanan Televisi Berbayar.
Sumber: Data Penelitian
Selanjutnya adalah prediksi pangsa pasar Orange TV yang menujukkan peningkatan yang sangat signifikan menjadi sebesar 20 hingga 21 persen. Hal ini dapat dilihat sebagai keberhasilan Orange TV dengan menawarkan pelanggan dengan layanan Ku Band dan C Band. Apa sih itu Ku Band dan C Band. Ku Band adalah sistem langganan dengan menggunakan parabola kecil ukuran diameter sekitar 60 cm sehingga cocok digunakan di perkotaan yang ruangannya terbatas, sedangkan C Band menggunakan parabola besar cocok digunakan untuk daerah yang relatif di luar kota. Orange TV saat ini terkenal di kalangan para peminat televisi berlangganan karena perusahaan ini telah memiliki kontrak dengan penyedia konten BPL (British Premier League) dan ditwarkan dalam bentuk paket kepada para pengguna dengan harga yanmulai menarik pelanggan baru terutama kalangan mudan dan penggemar olah raga. Untuk kedua operator lainnya yakni Trans Vision dan K-Vision serta operaot lainnya prediksi pangsa pasar menunjukkan relatif stabil setelah analisis perpindahan merek dengan menggunakan rantai Markov dalam penelitian ini.
PENUTUP Prediksi atau ramalan perubahan posisi pangsa pasar operator televisi berlangganan dikalangan rumah tangga yang diakibatkan oleh perpindahan peyelenggara menyebabkan operator televisi berlangganan Indovision di prediksi masih akan mendominasi pangsa pasar dengan share sekitar 48 persen, sedangkan penyelenggara dan jenis lainnya akan menglamai kenaikan yakni Orange TV, penurunan yakni Big TV, dan stagnan yakni TransVision, K-Vision dan operator lainnya. Kondisi ini dapat dijelaskan dengan melihat besaran probabilitas state untuk konsumen yang tidak akan melakukan perpindahan atau konsumen dengan loyalitas merek yakni sebesar 0,67 jauh lebih besar dengan yang dimiliki.oleh operator lainnya. Besar harapan penelitian ini mampu menambah khasanah dan inspiratif bagi penelitian lanjutan khususnya dalam analisis pangsa pasar dan segmentasi pasar.
DAFTAR PUSTAKA Awogbemi, Clement Adeyeye, Oloda, Festus Smart and Osama, Caleb. 2012. Kehinde Modeling Brand Switching in Consumers’ Products Journal of Economics and Sustainable Development www.iiste.org ISSN 2222-1700 (Paper) ISSN 2222-2855 (Online) Vol.3, No.12, 2012 Chaarlas, I.J and Rajkumar, R. 2012, “Brand Switching – A conceptual Analysis”, THAVANIJRMM, Vol.1(2) pp 1-5. Datong, G. Monday, 2011. A Markov Chain Model Analysis of GSM Network Service Providers Marketing Mix International Journal of Engineering & Technology IJET-IJENS Vol: 11 No: 04 113804-7676 IJET-IJENS August 2011 Djan, I. dan Ruvendi, R. 2006. Prediksi Perpindahan Penggunaan Merek Handphone di Kalangan Mahasiswa (Studi Kasus Pada Mahasiswa STIE Binaniaga). Jurnal Ilmiah Binaniaga 2(1). Hasdianti, R. 2006. MA-4173 Kapita Selekta Matematika Terapan I (Teori Antrian). Penerbit ITB, Bandung. Hatidja, Djoni. Abdullah, Sri H. dan Salaki Deiby T. 2013 Pergeseran Pangsa Pasar Kartu Seluler Pra Bayar Gsm Menggunakan Analisis Rantai Markov (Studi Kasus: Mahasiswa Fmipa Unsrat Manado) PROSIDING Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika tanggal 9 November 2013 di Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY ISBN:978–979– 16353 – 9 – 4 Howard, A., and Rorres, C. 2004. Aljabar Linear Elementer versi Aplikasi. Edisi ke-8, jilid 2. Terjemahan Izham Harmein dan Julian Gresdando. Erlangga, Jakarta.
Kotler, Philip, 2006, Manajemen Pemasaran, Edisi Milenium, Jilid 1, Terjemahan : Benjamin Molan, Jakarta, Prenhallindo. OSENI, B. Azeez and Femi J. 2013. On The Use Of Markov Analysis In Marketing of Telecommunication Product In Nigeria. Ayoola International Journal of Mathematics and Statistics StudiesVol.1 No. 1, March 2013, pp. 63-68 Published by European Centre for Research, Training and Development, UK (www.ea-journals.org) Papoulis, Athanasius, 1992. Probabilitas, Variabel Random, dan Proses Stokastik, edisi ke-2, Gadjah Mada university Press, Yogyakarta, 1992. Umeshanand, G. 2008. Study on Brand Switching in Consumer Products, MBA Thesis, Department of Management and Technology Chhattisgarh Vivekananda Technical University India
