• Tidak ada hasil yang ditemukan

Sumarwan (2004) mendefinisikan sikap sebagai ungkapan perasaan seorang konsumen tentang suatu objek apakah disukai atau tidak, dan sikap juga bisa menggambarkan kepercayaan konsumen terhadap berbagai atribut dan manfaat dari objek tersebut. Sikap merupakan faktor penting yang akan mempengaruhi keputusan konsumen. Schiffman dan Kanuk (1994) yang diacu dalam Sumarwan (2004) mengemukakan bahwa sikap terdiri atas tiga komponen, yaitu kognitif, afektif, dan konatif. Kognitif adalah pengetahuan dan persepsi konsumen yang diperoleh melalui pengalaman dengan suatu objek sikap dan informasi dari berbagai sumber. Pengetahuan dan persepsi ini berbentuk kepercayaan bahwa produk memiliki sejumlah atribut. Kognitif seringkali disebut sebagai pengetahuan dan kepercayaan konsumen. Afektif menggambarkan emosi dan perasaan konsumen yang menunjukkan penilaian secara langsung dan umum terhadap suatu produk, apakah produk itu disukai atau tidak disukai. Konatif merupakan tindakan seseorang atau kecenderungan perilaku terhadap suatu objek yang berkaitan dengan tindakan atau perilaku yang akan dilakukan oleh konsumen.

Karakteristik contoh dan karakteristik keluarga merupakan salah satu faktor yang baik secara langsung maupun tidak langsung dapat mempengaruhi pola konsumsi contoh terhadap produk pakaian batik. Karakteristik contoh secara spesifik dalam penelitian ini adalah jenis kelamin, usia, asal daerah dan uang saku. Karakteristik keluarga yang secara tidak langsung mempengaruhi pola konsumsi contoh terhadap pembelian pakaian batik antara lain besar keluarga, pendapan keluarga, pekerjaan orang tua, dan suku.

Karakteristik contoh dan karakteristik keluarga diasumsikan sebagai input dalam pembentukan persepsi terhadap pakaian batik. Persepsi dapat menggambarkan salah satu komponen sikap, yaitu komponen kognitif. Menurut Kotler (2000), persepsi didefinisikan sebagai proses yang digunakan oleh seorang individu untuk memilih, mengorganisasi, dan menginterpretasi masukan-masukan informasi guna menciptakan gambaran dunia yang memiliki arti. Menurut Kotler dan Keller (2008), Terdapat tiga proses persepsi yang mempengaruhi perbedaan persepsi atas objek yang sama, yaitu:

• Distorsi selektif : kecenderungan menafsirkan informasi sehingga sesuai dengan pra-konsepsi individu.

• Ingatan selektif : kecenderungan individu untuk mengingat informasi yang mendukung pandangan dan keyakinan pribadi.

Terbentuknya persepsi contoh akan pakaian batik merupakan proses untuk menentukan tingkat suka atau tidak suka (preferensi) contoh. Selanjutnya, Setiadi (2008) menyatakan bahwa komponen kognitif mempengaruhi komponen afektif. Afektif menggambarkan perasaan dan emosi seseorang terhadap suatu produk. Perasaan dan emosi tersebut merupakan evaluasi menyeluruh terhadap produk. Afektif mengungkapkan penilaian konsumen terhadap suatu produk, apakah disukai atau tidak disukai.

Preferensi menggambarkan tingkat kesukaan konsumen terhadap kombinasi atribut sebuah produk. Menurut Kardes (2002), preferensi didefinisikan sebagai penetapan evaluasi kepada objek yang beragam (dua objek atau lebih). Kemudian, preferensi konsumen terhadap pakaian batik berpengaruh terhadap ada atau tidaknya niat beli konsumen terhadap pakaian batik. Sumarwan (2004) menyatakan bahwa minat beli (intention to buy) dapat menggambarkan komponen konatif yang lebih menekankan kepada kecenderungan seseorang untuk melakukan tindakan tertentu yang berkaitan dengan objek sikap. Minat beli didefinisikan sebagai keinginan konsumen untuk membeli produk tertentu, serta jumlah unit produk yang dibutuhkan pada periode tertentu. Menurut Engel, Blackwell, dan Miniard (1995a), terdapat dua kategori niat pembelian konsumen, yaitu: (1) produk dan merek, dan (2) kelas produk. Kotler (2000), menyatakan bahwa dalam melaksanakan niat pembelian, konsumen dapat membuat lima sub-keputusan pembelian, yaitu: (1) keputusan merek, (2) keputusan pemasok, (3) keputusan kuantitas, (4) keputusan waktu, dan (5) keputusan metode pembayaran.

23

 

Gambar 3 Kerangka pemikiran analisis model sikap: hubungan persepsi, afektif, dan preferensi terhadap minat beli pakaian batik

  Faktor Internal Karakteristik Contoh 1. Jenis Kelamin 2. Usia 3. Uang saku 4. Asal daerah Faktor Eksternal Karakteristik Keluarga 1. Besar keluarga 2. Pendapatan keluarga 3. Pekerjaan orang tua 4. Suku Persepsi 1. Harga 2. Motif 3. Model 4. Jenis kain Afektif Preferensi Minat Beli

Penelitian ini merupakan penelitian payung dengan penelitian utama mengenai “Pakaian Batik” bersama-sama dengan dua penelitian lainnya yang berjudul “Kepribadian, Konsep Diri, dan Gaya Hidup Terhadap Pembelian Batik” disusun oleh Karnila Sari, dan penelitian yang berjudul “Pengaruh Pengetahuan dan Ekuitas Merek Terhadap Perilaku Pembelian Pakaian Batik” disusun oleh Ruri Setianti.

Disain, Lokasi, dan Waktu

Penelitian ini menggunakan disain cross sectional study karena data

dikumpulkan pada satu waktu dan tidak berkelanjutan (Umar 2005), serta menggunakan metode survei. Penelitian survei merupakan jenis penelitian yang dilakukan dengan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpul data utama. Lokasi penelitian ini dilakukan di Institut Pertanian Bogor (IPB) yang bertempat di kampus IPB Dramaga. Adapun pemilihan lokasi penelitian dilakukan secara

purposive sampling (sengaja) dengan pertimbangan bahwa Institut Pertanian Bogor merupakan salah satu perguruan tinggi terbesar di Indonesia, serta keterjangkauan lokasi. Pengambilan data dilakukan dilakukan selama 4 minggu mulai pada minggu ke-4 bulan Mei hingga minggu ke-3 bulan Juni 2011.

Teknik Pengambilan Contoh dan Jumlah Contoh

Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa mayor minor program sarjana IPB tahun ajaran 2010/2011 yang berjumlah 9 871 orang. Contoh dalam penelitian ini adalah mahasiswa mayor minor IPB semester 4 sampai semester 10 yang tercatat masih aktif dari seluruh departemen yang tersebar di seluruh fakultas. Adapun fakultas yang terdapat pada IPB terdiri dari Faperta, FKH, FPIK, Fapet, Fahutan, Fateta, FMIPA, FEM, dan FEMA. Metode pemilihan contoh yang

digunakan adalah convenience sampling yang dilakukan dengan cara memilih

contoh yang ditemui lalu diperoleh mahasiswa yang bersedia untuk diwawancara secara tatap muka.

Penentuan jumlah sampel yang diambil menggunakan rumus slovin berikut (Umar 2005):

26   

Keterangan:

= Jumlah contoh yang diambil = Jumlah populasi

= Taraf nyata 0.053

Berdasarkan perhitungan jumlah contoh yang didapat, maka jumlah contoh yang diambil dalam penelitian ini adalah sebanyak 350 orang, dengan pembagian jenis kelamin secara proporsional dari jumlah populasi, dimana penentuan jumlah contoh tiap subpopulasi menggunakan rumus:

Keterangan:

Ni = Total subpopulasi N = Total populasi n = Besarnya contoh

ni = Besar contoh untuk tiap subpopulasi

Tabel 1 Jumlah contoh berdasarkan departemen

No Fakultas Contoh Jumlah Mahasiswa Laki-laki (Ni) % ni Jumlah Mahasiswa Perempuan (Ni) % ni 1 Pertanian Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan

121 3 4 132 2 4

Agronomi dan Holtikultura 228 6 9 325 6 12

Proteksi Tanaman 96 2 3 149 3 7

Arsitektur Lanskap 85 2 3 138 2 4

2 Kedokteran Hewan

Kedokteran Hewan 214 5 7 302 5 10

3 Perikanan dan Ilmu Kelautan

Budidaya Perairan 110 3 4 123 2 4

Manajemen Sumberdaya Perairan

Tabel 1 Lanjutan No Fakultas Contoh Jumlah Mahasiswa Laki-laki (Ni) % ni Jumlah Mahasiswa Perempuan (Ni) % ni

Teknologi Hasil Perairan 80 2 3 161 3 7

Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan

100 3 4 63 1 2

Ilmu dan Teknologi Kelautan

137 3 3 78 1 2

4 Peternakan Ilmu Produksi dan Teknologi Peternakan

159 4 6 208 4 8

Ilmu Nutrisi dan Teknologi Pakan 113 3 4 224 4 8 5 Kehutanan Manajemen Hutan 167 4 6 183 3 7 Hasil Hutan 131 3 4 108 2 4 Konservasi Sumberdaya Hutan 149 4 6 185 3 7 Silvikultur 81 2 3 113 2 4 6 Teknologi Pertanian Teknik Pertanian 222 6 9 133 2 4

Ilmu dan Teknologi Pangan 135 3 4 221 4 8 Teknologi Industri

Pertanian

164 4 6 200 3 7

Teknik Sipil dan Lingkungan

70 2 3 49 1 2

7 Matematika dan IPA

Statistik 87 2 3 133 2 4

Geofisika dan Meteorologi 88 2 3 88 2 4

Biologi 93 2 3 238 4 8 Kimia 102 3 4 176 3 7 Matematika 107 3 4 128 2 4 Ilmu Komputer 187 5 7 125 2 4 Fisika 92 2 3 63 1 2 Biokimia 91 2 3 126 2 4

28    Tabel 1 Lanjutan No Fakultas Contoh Jumlah Mahasiswa Laki-laki (Ni) % ni Jumlah Mahasiswa Perempuan (Ni) % ni 8 Ekonomi dan Manajemen

Ilmu Ekonomi 82 2 3 235 4 8

Manajemen 98 2 3 217 4 8

Agribisnis 114 3 4 246 4 8

Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan

78 2 3 206 4 8

9 Ekologi Manusia

Gizi Masyarakat 83 2 3 233 4 8

Ilmu Keluarga dan Konsumen 17 0 0 164 3 7 Komunikasi dan Pengembangan Masyarakat 72 2 3 251 4 8 Total (N) 4031 100 143 5840 100 207

Jenis dan Cara Pengumpulan Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder. Pengumpulan data primer dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang sebelumnya telah diuji coba terlebih dahulu dengan

menggunakan uji reliabilitas (Uji Cronbach Alpha). Data primer yang dikumpulkan

mencakup karakteristik contoh (jenis kelamin, usia, asal daerah, dan uang saku), karakteristik keluarga (besar keluarga, pendapatan keluarga, pekerjaan orangtua, dan suku), afektif, persepsi, preferensi, dan minat beli. Data sekunder diperoleh dari Direktorat Administrasi dan Pendidikan mengenai data jumlah mahasiswa IPB pada tahun ajaran 2010/2011. Data sekunder digunakan sebagai acuan dalam penelitian sehingga permasalahan yang diteliti dapat dipahami secara mendalam. Sebaran jenis, bahan, dan cara pengumpulan data dijelaskan pada Tabel 2.

Tabel 2 Jenis, bahan, dan cara pengumpulan data

No Data Jenis Data Cara

Pengumpulan

1 Karakteristik contoh (jenis

kelamin, usia, asal daerah, dan uang saku)

Primer Wawancara

2 Karakteristik keluarga (besar keluarga, pendapatan keluarga, pekerjaan orangtua, dan suku)

Primer Wawancara

3 Persepsi terhadap pakaian batik Primer Wawancara

4 Afektif terhadap pakaian batik Primer Wawancara

5 Preferensi terhadap atribut pakaian batik

Primer Wawancara

6 Minat beli pakaian batik Primer Wawancara

7 Jumlah mahasiswa IPB tahun ajaran 2010/2011

Sekunder Wawancara

Kuesioner yang digunakan untuk pengambilan data primer disusun sedemikian rupa agar dapat memenuhi sumber informasi bagi peneliti serta agar tidak menyulitkan contoh. Dalam penelitian ini, terdapat dua jenis variabel, yaitu variabel bebas (independen) dan variabel terikat (dependen). Variabel independen dalam penelitian ini adalah persepsi, afektif, dan preferensi mahasiswa terhadap pakaian batik, sedangkan yang menjadi variabel dependen adalah minat beli pakaian batik. Adapun variabel control yaitu karakteristik contoh, variabel independen, dan variabel dependen dapat dilihat pada Tabel 3.

 

Tabel 3 Variabel, definisi, jenis data, dan kategori data penelitian

Variabel Definisi Jenis

data

Kategori Karakteristik Contoh

Jenis kelamin Perbedaan contoh

yang dibedakan antara laki-laki dan perempuan

Nominal Laki-laki Perempuan

Usia Umur yang dimiliki

contoh dan dinyatakan dalam tahun

30   

Tabel 3 Lanjutan

Variabel Definisi Jenis

data

Kategori

Asal daerah Unsur geografis yang

menandakan daerah kelahiran ataupun tempat contoh tinggal sebelum berkuliah di IPB

Nominal [1] Jakarta

[2] Bogor dan Depok [3] Jawa barat (selain

Bogor dan Depok) dan Banten [4] Jawa Tengah, Yogyakarta, dan Jawa Timur [5] Sumatera [6] Kalimantan dan Sulawesi [7] Bali, Nusa Tenggara, Maluku, dan Papua

Asal daerah Unsur geografis yang

menandakan daerah kelahiran ataupun tempat contoh tinggal sebelum berkuliah di IPB

Nominal [1] Jakarta

[2] Bogor dan Depok [3] Jawa barat (selain

Bogor dan Depok) dan Banten [4] Jawa Tengah, Yogyakarta, dan Jawa Timur [5] Sumatera [6] Kalimantan dan Sulawesi [7] Bali, Nusa Tenggara, Maluku, dan Papua

Karakteristik Keluarga Contoh

Besar keluarga Jumlah anggota

keluarga

Rasio [1] Keluarga Kecil

(≤4 org) [2] Keluarga Sedang (5-6 org) [3] Keluarga Besar (≥7 org) Pendapatan Ayah/Ibu

Jumlah uang yang diterima oleh orangtua sebagai insentif atau pemasukan lain dalam setiap bulannya Rasio Rupiah Pekerjaan Ayah/Ibu Kegiatan yang menjadi sumber penghasilan keluarga Nominal [1] Tentara/Polisi [2] PNS [3] Wiraswasta/ Pengusaha [4] Perusahaan/Swasta [5] Dosen/Guru [6] Tidak Bekerja/IRT [7] Lainnya.………

Tabel 3 Lanjutan

Variabel Definisi Jenis

data Kategori

Suku Suku bangsa contoh Nominal [1] Jawa

[2] Sunda [3] Melayu [4] Betawi [5] Minang [6] Batak [7] Lainnya.……

Variabel Bebas (Independen)

Persepsi Evaluasi mahasiswa

terkait dengan pandangan contoh terhadap stimuli berupa atribut pakaian batik yang kemudian digambarkan dengan kata-kata sifat

Ordinal Skala likert dengan 6 penilaian, yaitu: SS = Sangat Setuju S = Setuju CS = Cukup Setuju KS = Kurang Setuju TS = Tidak Setuju STS = Sangat Tidak Setuju Afektif Perasaan nasionalisme seseorang dan kaitannya dengan perilaku terhadap pakaian batik

Ordinal Skala likert dengan 6 penilaian, yaitu: SS = Sangat Setuju S = Setuju CS = Cukup Setuju KS = Kurang Setuju TS = Tidak Setuju STS = Sangat Tidak Setuju

Preferensi Tingkat kesukaan

mahasiswa terhadap kombinasi atribut pakaian batik (model, motif, harga, jenis kain)

Ordinal Skala rating, dengan memberi skor nilai dari rentang 1 sampai 10. 1 untuk nilai paling rendah, 10 untuk nilai paling tinggi.

Variabel Terikat (Dependen)

Minat beli Keinginan contoh

untuk membeli pakaian batik

Ordinal Skala likert dengan 6 penilaian, yaitu: SS = Sangat Setuju S = Setuju CS = Cukup Setuju KS = Kurang Setuju TS = Tidak Setuju STS = Sangat Tidak Setuju

Pengolahan dan Analisis Data

Data yang diperoleh, diolah dan dianalisis dengan menggunakan program

32   

Pengolahan data meliputi coding, scoring, entrying, cleaning dan analyzing.

Analisis data dilakukan secara statistik dan deskriptif melalui uji deskriptif,

Crosstab, uji beda Independent sample t-test, uji korelasi Pearson dan

Spearman, uji analisis Conjoint, serta uji regresi linear berganda.

Analisis deskriptif. Penelitian ini berkenaan dengan bagaimana data dapat digambarkan atau disimpulkan, baik secara numerik (misalnya menghitung rata-rata dan deviasi standar) atau secara grafis (dalam bentuk tabel) untuk mendapatkan gambaran dari data tersebut, sehingga data lebih mudah dibaca dan bermakna. Santoso (2000) diacu dalam Sari (2010) menyatakan bahwa analisis deskriptif bertujuan untuk memberikan gambaran tentang suatu data, seperti berapa rata-rata, standar deviasi, dan sebagainya. Pada penelitian ini, analisis data secara deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran terkait dengan karakteristik contoh (jenis kelamin, usia, asal daerah, dan uang saku), karakteristik keluarga (besar keluarga, pendapatan keluarga, pekerjaan orangtua, dan suku), serta gambaran terkait dengan variabel penelitian (afektif, persepsi, preferensi, dan minat beli). Rumus yang digunakan untuk mendapatkan nilai rata-rata dan deviasi standar pada penelitian, yaitu:

Rata-rata:

∑ Deviasi standar:

Tabulasi silang. Variabel persepsi, afektif, serta minat beli tidak hanya dianalisis secara deskriptif, tetapi juga dilakukan tabulasi silang sehingga makna dari variabel penelitian tersebut dapat diuraikan dan dilihat sebarannya. Persepsi

diukur dengan menggunakan 11 item pernyataan, dan indeks persepsi pun

didapatkan dari total skor persepsi dengan cara menjumlahkan 11 item

pernyataan tersebut. Variabel afektif diukur dengan menggunakan 9 item

pernyataan. Indeks variabel afektif didapatkan dari total skor afektif dengan

menjumlahkan 9 item pernyataan tersebut. Sedangkan varabel minat beli diukur

dengan menggunakan 10 item pernyataan. Indeks variabel minat beli didapat

pernyataan. Skala yang digunakan adalah skala Likert yang terdiri dari enam peringkat, yaitu sangat setuju diberi bobot enam, setuju diberi bobot lima, cukup setuju diberi bobot empat, kurang setuju diberi bobot tiga, tidak setuju diberi bobot dua, dan sangat tidak setuju diberi bobot satu.

Tingkat persepsi, afektif, dan minat beli contoh ditentukan berdasarkan pengkategorian masing-masing variabel tersebut. Pengkategorian variabel dibuat secara konsisten, yang terdiri dari dua buah kategori dan didapatkan dengan membagi skala pengukuran menjadi dua dan mengalikannya dengan jumlah pernyataan. Hasil kali dari total bobot skala yang terdiri dari sangat setuju dan setuju dengan jumlah pernyataan termasuk ke dalam kategori menyetujui, sedangkan hasil kali dari total bobot skala yang terdiri dari cukup setuju, kurang setuju, tidak setuju, dan sangat tidak setuju dengan jumlah pernyataan termasuk ke dalam kategori kurang menyetujui. Kemudian hasil tersebut dilakukan pengkonversian ke dalam persentase. Adanya perbedaan jumlah pernyataan antar variabel membuat skor pengelompokkan kategori pun menjadi berbeda pula. Adapun pengelompokkan kategori masing-masing variabel adalah sebagai berikut: (1) persepsi, hasil perolehan skor persepsi dibagi ke dalam dua kategori, yaitu kurang setuju (16,67-66,67) dan setuju (68,18-100,00); (2) afektif, hasil perolehan skor afektif dibagi ke dalam dua kategori yaitu negatif (16,67-66,67) dan positif (68,52-100,00), (3) minat beli, hasil perolehan skor minat beli dibagi ke dalam dua kategori yaitu kurang setuju (16,67-6,67) dan setuju (68,33-100,00). Sedangkan pengkategorian untuk variabel preferensi yang diukur dengan skala rating (memberi skor nilai dari rentang 1 sampai 10. 1 untuk nilai paling rendah, 10 untuk nilai paling tinggi) dilakukan dengan membagi total maksimum skor preferensi menjadi dua, yaitu rentang 1 sampai 5 masuk ke dalam kategori pertama, dan rentang 6 sampai 10 masuk ke dalam kategori ke dua. Pengkonversian ke dalam presentase juga dilakukan dalam variabel penelitian ini. Sehingga pengkategorian untuk variabel preferensi adalah kurang suka (10,00-50,00) dan suka (60,00-100,00).

Uji beda Independent sample t-test. Uji beda dilakukan untuk menganalisis komparatif dua data untuk perbandingan antara laki-laki dan

perempuan. uji beda independent sample t-test ini digunakan karena data berupa

data numerik. Variabel yang diuji yaitu usia, jenis kelamin, uang saku, asal daerah, pekerjaan orangtua, pendapatan keluarga, besar keluarga, suku, persepsi, afektif, preferensi, dan minat beli.

34   

Uji korelasi Pearson dan Spearman. Uji korelasi digunakan untuk mengetahui apakah di antara dua buah variabel terdapat hubungan, dan jika ada hubungan, bagaimana arah hubungan dan seberapa besar hubungan tersebut.

Uji korelasi Spearman digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua buah

variabel dengan data yang bertipe nominal. Adapun hubungan yang dianalisis adalah jenis kelamin, asal daerah, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu dan suku dengan variabel penelitian (persepsi, afektif, preferensi, dan minat beli). Uji

korelasi Pearson digunakan untuk jenis data rasio. Adapun uji ini digunakan

untuk menganalisis: (1) hubungan antara usia, uang saku, besar keluarga, dan pendapatan keluarga dengan variabel penelitian (persepsi, afektif, preferensi, dan minat beli); (2) hubungan antara variabel independen (persepsi, afektif, dan preferensi) dengan variabel dependen (minat beli). Bentuk umum dari persamaan korelasi adalah sebagai berikut:

∑ ∑ Dimana: r = Koefisien korelasi X = Variabel bebas Y = Variabel terikat

Analisis Conjoint. Analisis Conjoint merupakan jenis analisis yang digunakan peneliti untuk mendapatkan nilai kepentingan atribut dari pakaian batik, serta mendapatkan hasil kombinasi atribut pakaian batik yang disukai oleh contoh. Analisis ini merupakan metode yang memusatkan perhatian pada pengukuran pendapat psikologis, serta selera konsumen. Analisis ini digunakan untuk mengukur nilai kegunaan dan nilai penting relatif dari tiap atribut. Nilai kegunaan menunjukkan preferensi konsumen terhadap taraf dari suatu atribut yang cenderung disukai oleh konsumen. Nilai penting relatif menunjukkan indikasi urutan atribut yang dapat mempengaruhi keinginan konsumen untuk membeli pakaian batik.

Kotler (2005), diacu dalam Damayanty (2009), menyatakan bahwa

analisis Conjoint merupakan sebuah uji statistik dimana preferensi terhadap

tawaran-tawaran yang berbeda telah diurutkan, disusun ulang (decompose)

kepentingan relatif setiap atribut. Contoh diberikan berbagai tawaran hipotesis yang dibentuk dengan menggabungkan berbagai tingkat atribut, kemudian diminta memberi peringkat berbagai tawaran tersebut.

Pada analisis Conjoint, contoh diminta untuk memilih atribut yang disukai

dengan mengorbankan atribut lain pada saat yang bersamaan. Sehingga contoh akan membuat urutan kombinasi dari atribut pakaian batik, mulai dari yang

disukai sampai yang paling tidak disukai. Model analisis Conjoint ditunjukkan

oleh utilitas total dari setiap alternatif pilihan. Utilitas total yang diperoleh dihasilkan dari perhitungan nilai utilitas penting atribut dan taraf dikalikan dengan

dummy dari atribut dan taraf. Berikut ini merupakan model dari analisis Conjoint:

Dimana:

U(x) = Utilitas total

βij = Nilai kegunaan dari atribut ke-I taraf ke-j

Xij = Variabel dummy atribut ke-I taraf ke-j (bernilai satu bila taraf yang

berkaitan muncul dan 0 bila tidak muncul)

k = Taraf ke-j dari atribut ke-i

m = Jumlah atribut

Nilai dummy berada pada kisaran 0 untuk kombinasi atribut alternatif yang tidak dipilih sampai 1 untuk kombinasi atribut alternatif yang dipilih. Jumlah variabel dummy dari suatu atribut adalah n-1, dimana n merupakan banyaknya taraf dalam suatu atribut. Untuk dapat mengetahui nilai kegunaan dari taraf-taraf tiap atribut dan tingkat kepentingan dari atribut-atribut yang mempengaruhi contoh maka menggunakan persamaan berikut ini :

∑ Dimana :

NPRi = Nilai penting relatif atribut ke-i

UTi = Nilai kegunaan tertinggi taraf atribut ke-i

URi = Nilai kegunaan terendah taraf atribut ke-i

K = Banyaknya atribut

Setelah melakukan survei terhadap 20 orang contoh, dapat diketahui empat macam atribut yang dipentingkan mahasiswa dalam melihat pakaian batik, yaitu: harga, motif, model, dan jenis kain. Masing-masing atribut terdiri dari

36   

beberapa taraf yang dapat dilihat pada Tabel 4. Seluruh atribut pada produk pakaian batik yang akan diteliti seluruhnya terdiri dari dua taraf, dengan demikian secara teoritis jumlah stimuli yang didapatkan adalah 2 x 2 x 2 x 2 = 16 stimuli. Hal ini berarti setiap contoh harus memberi pendapat terhadap 16 stimuli. Banyaknya stimuli akan membuat contoh mengalami kesulitan dalam memberikan pendapat, oleh karena itu dilakukan pereduksian jumlah stimuli yang bertujuan untuk mengurangi jumlah kombinasi agar dapat menghindari kombinasi yang bertolak belakang.

Sistematika pereduksian dilakukan peneliti dengan kembali melakukan survei kepada 20 orang yang berbeda dari contoh sebelumnya, dimana contoh diminta untuk memilih 10 dari 16 kombinasi atribut pakaian batik yang paling disukai. Setelah dilakukan pereduksian stimuli, maka didapatkan 10 kombinasi atribut produk pakaian batik yang akan dinilai contoh sesuai dengan preferensinya. Stimuli tersebut disusun dalam kelompok stimuli yang terdiri dari kombinasi taraf-taraf atribut pakaian batik. Setiap contoh akan menilai kombinasi produk yang ada dengan angka 1 sampai dengan 10, dimana 1 untuk nilai kombinasi atribut yang paling rendah, dan 10 untuk nilai kombinasi yang paling tinggi.

Tabel 4 Atribut pakaian batik dan tarafnya

Atribut Taraf

Harga < Rp 100.000

> Rp 100.000

Model Jas/blazer/dress/kemeja/atasan

(formal)

Kaos/jaket/daster (santai)

Motif Garis-garis (geometris)

Binatang, tumbuh-tumbuhan, dan makhluk hidup lainnya (nongeometris)

Jenis Kain Katun

Sutera

Uji regresi linear berganda. Uji regresi digunakan untuk menguji hubungan pengaruh antara variabel independen dan variabel dependen. Menurut Nugroho (2005), model regresi linear berganda dapat disebut sebagai model yang baik jika model tersebut sudah memenuhi asumsi normalitas data dan terbebas dari asumsi-asumsi klasik statistik. Oleh karena itu sebelum dilakukan pengujian regresi, dilakukan terlebih dahulu uji multikolineritas (untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel

independen lain dalam satu model), autokorelasi (untuk mengetahui ada tidaknya

korelasi antara variabel pengganggu), dan heteroskesdastisitas (melihat variance

residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan lain). Pertama, uji regresi linear berganda digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap persepsi pakaian batik. Model regresinya didefinisikan dengan persamaan berikut:

Dimana :

Y = Persepsi pakaian batik

X1 = Usia (tahun)

X2 = Jenis kelamin (1=perempuan, 0=laki-laki)

X3 = Uang saku (rupiah)

X4 = Suku (1=luar pulau jawa, 0=pulau jawa)

X5 = Afektif (skor)

Kedua, analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap afektif pakaian batik. Model regresinya didefinisikan dengan persamaan berikut:

Dimana :

Y = Persepsi pakaian batik

Dokumen terkait