Implementasi Multiple Linear Regression (MLR) dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk Memprediksi Perilaku Pelanggan pada Generasi Z (Studi Kasus: PT Yotta Berkah Mulia)

PT Yotta Berkah Mulia merupakan salah satu UMKM sektor makanan dan minuman yang senantiasa melakukan ekspansi hingga kini mencapai 53 cabang gerai. Akan tetapi, karena kurangnya pemahaman terhadap pola permintaan dan kebutuhan pelanggan, akibatnya beberapa gerai mengalami penurunan tingkat penjualan dan hampir 50% pelanggan masih belum menunjukkan loyalitas. Penelitian ini bertujuan untuk memahami sekaligus memprediksi perilaku pelanggan khususnya pada generasi Z yang menjadi konsumen utama dari perusahaan Yotta. Melalui penerapan metode MLR (Multiple Linear Regression) dan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System), penelitian ini mempertimbangkan konsep TPB (Theory of Planned Behavior) disertai dengan variabel Lifestyle, Product Value, dan Brand Love. Berdasarkan 3 skenario pemodelan yang ditetapkan yakni model MLR, model ANFIS, dan model kombinasi, diperoleh hasil evaluasi metode yang paling optimal yaitu model prediksi MLR dengan nilai koefisien korelasi sebesar 0.8 dan koefisien determinasi sebesar 0.7, serta nilai error MSE sebesar 1.7, RMSE sebesar 1.3, dan MAPE sebesar 9.5. Hasil ini menunjukkan bahwa metode MLR memiliki tingkat akurasi yang lebih baik pada studi kasus yang melibatkan banyak variabel dan jumlah fungsi keanggotaan dibandingkan dengan metode ANFIS.