Analisis Persaingan E-Commerce Menggunakan Metode Game Theory Dan Markov Chain Dalam Penentuan Strategi Pemasaran Optimal

Rahmadani, Devy and Rakhmawati, Fibri (2024) Analisis Persaingan E-Commerce Menggunakan Metode Game Theory Dan Markov Chain Dalam Penentuan Strategi Pemasaran Optimal. KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika, 9 (2). pp. 261-277. ISSN e-ISSN: 2686-0341 p-ISSN: 2338-0896

Text rini,+revisi+Devy+Rahmadani.pdf Download (487kB)

Abstract

Dalam dunia teknologiyang terus berkembang, penjualan barang melalui media sosial (e-commerce) sudah banyak dilakukan oleh banyak orang.Platforme-commercetelah menjadi bagian penting dalam perdagangan global.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persaingan antara Shopee dan TikTokShop menggunakan metode Game Theory dan Markov Chainguna menemukan strategi pemasaran yang optimal. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner yang disebarkan kepada 82 respondendi Kota Medan, Sumatera Utara.Analisis data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan uji validitas dan uji reliabilitasserta melihat nilai maksimum dan minimum dari data yang didapat. Hasil penelitian menunjukkanbahwa probabilitas pergeseran aplikasi Shopee meningkat selama empat minggu sebesar 0,78 (78%)dimana strategi optimalnya adalah voucher. Sebaliknya, TikTokShop hanya mengalami peningkatan sebesar 0,22 (22%)dimana strategi optimalberupapromo.Penelitian ini menyimpulkan bahwa strategi pemasaran berbasis voucher dan promo dapat meningkatkan daya saing kedua platform, dengan implikasi signifikan bagi pengembangan strategi pemasaran berbasis data dalam e-commerce.

Jenis Item:	Artikel
Uncontrolled Keywords:	E-commerce, Shopee, TikTokShop,Teori Permainan, Rantai Markov, Strategi marketing yang optimal
Subjects:	300 Social sciences > 380 Commerce, communications, transport
Divisions:	Artikel (Jurnal, Koran, Majalah)
Pengguna yang mendeposit:	Ms Novita Sari
Date Deposited:	28 Jul 2026 03:49
Last Modified:	28 Jul 2026 03:49
URI:	http://repository.uinsu.ac.id/id/eprint/26668

Actions (login required)

View Item