Penentuan harga tepat pada produk menjadi salah satu cara untuk memperoleh profit yang lebih banyak bagi perusahaan. Namun hal tersebut merupakan hal yang kompleks dan sulit karena pemberian harga yang terlalu tinggi akan menyebabkan produk tidak laku terjual, sebaliknya, apabila pemberian harga terlalu rendah maka perusahaan kehilangan kesempatan untuk mendapatkan lebih banyak profit. Pemberian harga harus sesuai dengan nilai/value yang dirasakan konsumen, yaitu nilai intangible. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi nilai intangible guna penentuan harga produk. Dengan adanya prediksi ini maka perusahaan dapat dengan tepat menentukan harga produknya berdasarkan nilai intangible pada produk. Pada penelitian ini digunakan produk dengan harga tepat sebagai objek penelitian yaitu sebanyak 162 produk. Penyeleksian produk harga tepat dilakukan dengan menggunakan survei popularitas dan data penjualan produk. Pada penelitian ini, produk yang digunakan sebagai objek penelitian meliputi produk convenience, shopping, specialty dan unsought. Sebanyak 152 produk digunakan untuk membangun model matematis dan 10 produk untuk memvalidasi model. Model matematis prediksi nilai intangible produk memiliki tiga variabel yaitu biaya produksi, brand dan jenis produk. Data nilai intangible dan biaya produksi didapatkan dari data keuangan perusahaan, data brand didapatkan dari nilai top brand index (TBI) sedangkan data jenis produk diperoleh dengan mengevaluasi klasifikasi produk tersebut. Model dibangun dengan menggunakan dua metode yaitu multiple linear regression dan model Kano. Model matematis terbaik untuk menghitung nilai intangible diperoleh dari model yang dibangun menggunakan model Kano dengan nilai R^2 sebesar 85,11% dan kemampuan prediksi 93,65%. Model matematis ini dapat digunakan untuk memprediksi harga produk dengan jenis produk convenience, shopping, specialty dan unsought.

Determining a right price on a product becomes a way to obtain more profits for a company but it�s complex and difficult. When the price is too high, the product will not be approved by market, on the contrary, if the price is too low then company will lose an opportunity to earn more profits. Pricing should be in accordance with consumer value which also known as intangible value. The study aims to build predictive model to determine price by considering intangible value of products. Given this prediction, company can accurately determine the product�s price based on its intangible value. In this study, 162 products that have a successful price were selected as the objects of study. The selection of products was done by using popularity survey and sales data. The objects of this study include convenience, shopping, specialty and unsought products. A total of 152 products are used to construct mathematical models and the other are used to validate the models. The mathematical model has three variables of intangible factor which are production cost, brand and product category. Intangible value and production cost are calculated from financial data, brand data is collected from top brand index (TBI) value, and product category is obtained by evaluating the classification of the product itself. Models were constructed using multiple linear regression and Kano model. The best mathematical model to calculate intangible value is Kano model with R^2 85,11% and prediction capability 93,65%. This mathematical model can be used to predict a right price for convenience, shopping, specialty and unsought products.

Kata Kunci : Nilai Intangible, Penentuan Harga Produk, Model Kano, Multiple Linear Regression