Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Konsumen Dalam Keputusan Pembelian Produk Add-on Indihome Pada Pt. Telkom Witel Bandung 2021 - Syifa Milenia Murniati; Ati Mustikasari (eProceedings of Applied Science, 2021)
ABSTRAK Selama masa pandemic Covid-19 Telkom Indonesia mencatat adanya kenaikan usage hingga 120% dengan peningkatan trafik 60%. Adapun kenaikan tertinggi terjadi dari akses video streaming dan sosial media yang naik 2x lipat. Dengan kenaikan usage tersebut indihome akan terus meningkatkan layanan dan kualitas produknya. Saat ini indihome perlu meningkatkan penjualan produk tambahnnya (add-on), maka perusahaan perlu mengetahui apa saja yang menjadi faktor yang mempengaruhi konsumennya dalam keputusan pembelian produk add-on. Jenis penelitian ini adalah kuantitatif dengan pengambilan sampel penyebaran kuesioner sebanyak 100 responden. Metode analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis faktor Principal Component Analysis (PCA). Berdasarkan hasil penelitian dan hasil ekstraksi faktor menghasilkan 5 variabel/komponen baru dengan factor loading tertinggi yang diberi nama kemantapan dalam sebuah produk, fitur, pengaturan tempat, periklanan dan keterjangkauan. Faktor yang paling dominan adalah faktor fitur dengan loading factor 81,2% sedangkan faktor yang paling kecil adalah faktor desain dengan loading factor 51%. Kata Kunci : Marketing mix dan Keputusan Pembelian ABSTACT During the Covid-19 pandemic, Telkom Indonesia recorded an increase in usage of up to 120% with an increase in traffic of 60%. The highest increase occurred from access to video streaming and social media which increased 2x. With the increase in usage, Indihome will continue to improve its service and product quality. Currently indihome needs to increase sales of its added products (add-ons), so companies need to know what are the factors that influence consumers in purchasing decisions for add-on products. This type of research is quantitative with a sample of 100 respondents distributing questionnaires. The data analysis method in this study uses Principal Component Analysis (PCA) factor analysis. ISSN : 2442-5826 e-Proceeding of Applied Science : Vol.7, No.5 Oktober 2021 | Page 991 Based on the results of the research and the results of factor extraction, 5 new variables/components with the highest factor loading are named, namely stability in a product, features, place settings, advertising and affordability. The most dominant factor is the feature factor with a loading factor of 81.2% while the smallest factor is the design factor with a loading factor of 51%. Keywords: Marketing mix and Purchase Decision