Metode Analisis Data - METODE PENELITIAN - Pilihan Jenis Telur yang Dikonsumsi Rumah Tangga Pas

BAB IV. METODE PENELITIAN

4.4 Metode Analisis Data

Dalam penelitian ini terdapat tiga metode analisis data yang digunakan, yaitu analisis deskriptif, analisis regresi logistik dan uji t berpasangan. Penjelasan dari masing-masing metode tersebut adalah:

4.4.1 Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif merupakan metode analisis yang bertujuan untuk

membuat deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, faktual, dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta hubungan antar fenomena yang

diselidiki (Nazir, 1983). Dalam penelitian ini analisis deskriptif digunakan untuk mengetahui karakteristik konsumen, proses pengambilan keputusan konsumen dalam membeli telur, pola konsumsinya dan pendapat konsumen mengenai kasus flu burung di Indonesia. Selanjutnya digunakan tabel-tabel frekuensi tabulasi dan diagram untuk menjabarkan hasil analisis deskriptif yang diperoleh.

4.4.2 Analisis Multiatribut Fishbein

Model Fishbein digunakan untuk memperoleh konsistensi antara sikap dan perilaku konsumen. Berdasarkan model ini, sikap terhadap objek tertentu didasarkan pada perangkat kepercayaan yang diringkas mengenai atribut objek yang bersangkutan yang diberi bobot oleh evaluasi terhadap atribut produk. Dalam penelitian ini, analisis dengan menggunakan model multiatribut Fishbein ini tidak hanya dilakukan untuk mengetahui sikap konsumen terhadap telur bermerek, namun juga digunakan untuk mengetahui sikap konsumen tehadap telur curah.

Tujuan dilakukannya analisis atribut untuk telur bermerek dan telur ayam curah adalah untuk mengetahui sikap konsumen telur bermerek apabila dibandingkan dengan telur curah. Dalam hal ini dari segi atribut produk, telur bermerek merupakan alat pembanding bagi telur curah. Secara simbolis, formulasi model Fishbein menurut Engel et al. (1994) dapat dirumuskan sebagai berikut :

Ao = biei n i . 1

∑

= Keterangan :

Ao : Sikap terhadap objek

b_i : Tingkat kepercayaan bahwa objek memiliki atibut ke-i

ei : Evaluasi kepentingan terhadap atribut ke-i yang dimiliki objek sikap n : Jumlah atribut yang menonjol

Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan atribut objek sikap. Atribut yang digunakan dalam analisis ini berjumlah sembilan atribut yang terdiri dari warna, ukuran, kebersihan, kandungan gizi, harga, kemudahan memperoleh, tanggal kadaluarsa, izin Depkes RI dan kemasan. Penentuan kesembilan atribut ini didasarkan pada hasil diskusi dengan pihak manajemen PT Hero Supermarket Padjajaran Bogor Departemen Fresh and Frozen serta berdasarkan pengetahuan peneliti yang didapat dari artikel-artikel dan buku-buku yang terkait dengan penelitian.

Langkah kedua adalah melakukan pengukuran terhadap komponen kepercayaan (bi) dan komponen evaluasi (ei). Komponen bi menggambarkan seberapa kuat konsumen percaya bahwa suatu produk memiliki atribut yang diberikan. Kekuatan kepercayaan diukur dengan skala evaluasi 5 angka dari atribut yang dipercaya terdapat dalam produk sampai yang tidak dipercaya terdapat pada produk tersebut. Sebagai contoh, apabila ingin diketahui kepercayaan konsumen terhadap atribut kandungan gizi dalam telur bermerek, maka konsumen diminta menilai kepercayaan mereka terhadap atribut kandungan gizi telur ayam bermerek tersebut.

Kandungan gizi sangat rendah Kandungan gizi sangat tinggi 1 2 3 4 5

Konsumen akan menganggap atribut produk memiliki tingkat kepentingan yang berbeda. Menurut Sumarwan (2003), evaluasi atribut mengukur seberapa senang konsumen terhadap atribut dari suatu produk. Adapun komponen ei yaitu menggambarkan evaluasi (tingkat kepentingan) konsumen terhadap atribut telur ayam secara menyeluruh.

Evaluasi (tingkat kepentingan) ini secara khas dilakukan pada skala evaluasi 5 angka, dimana hal tersebut menunjukkan nilai sangat penting, penting, biasa, tidak penting dan sangat tidak penting. Atribut yang digunakan untuk komponen bi harus sama dengan atribut yang digunakan untuk menghitung komponen ei. Sebagai contoh apabila ingin diketahui sikap responden terhadap atribut kandungan gizi yang terdapat pada telur bermerek, maka konsumen diminta menilai seberapa penting atribut kandungan gizi tersebut bagi konsumen. Kandungan gizi tidak penting Kandungan gizi sangat penting 1 2 3 4 5

Berdasarkan contoh di atas, tanda silang (X) pada kolom nilai 5 menunjukkan bahwa bagi konsumen kandungan gizi merupakan atribut yang sangat penting. Tanda (X) pada kolom nilai 3 menunjukkan bahwa konsumen menganggap kandungan gizi yang terdapat pada telur bermerek yang mereka beli biasa saja, sehingga perlu peningkatan kualitas kandungan gizi telur bermerek yang dijual oleh Hero Supermarket Padjajaran Bogor. Langkah selanjutnya adalah menjumlahkan keseluruhan respon untuk bi dan ei. Setiap skor kepercayaan (bi) harus lebih dahulu dikalikan dengan skor evaluasi (ei) yang sesuai. Kemudian seluruh hasil perkalian harus dijumlahkan sehingga dari hasil tabulasi dapat diketahui sikap konsumen terhadap produk dengan membandingkannya dengan skala interval dengan rumus sebagai berikut (Simamora, 2002) :

Skala Interval = (m-n)/b dimana:

m = Skor tertinggi yang mungkin terjadi n = Skor terendah yang mungkin terjadi b = Jumlah skala penilaian yang terbentuk

Skala interval tersebut akan mengklasifikasikan lima kategori kepentingan konsumen, yaitu sangat baik, baik, biasa, buruk, sangat buruk. Setelah diketahui tingkat kepentingan dan tingkat pelaksanaan, maka selanjutnya diperoleh nilai sikap (Ao) yang merupakan perkalian tingkat kepentingan dengan tingkat pelaksanaan.

4.4.3 Uji t Berpasangan

Uji t berpasangan bertujuan untuk menguji dua sampel yang berpasangan, apakah mempunyai rata-rata yang secara nyata berbeda ataukah tidak. Sampel berpasangan adalah sebuah sampel dengan subyek yang sama tetapi mengalami dua perlakuan atau pengukuran yang berbeda. Dalam penelitian ini uji t berpasangan (dependent) digunakan untuk menganalisis ada tidaknya perbedaaan antara pola konsumsi (frekuensi dan jumlah pembelian) konsumen telur ayam bermerek dan telur ayam curah sebelum dan setelah kasus flu burung. Hipotesis dari uji t berpasangan ini adalah :

Untuk pola konsumsi telur ayam bermerek dilihat dari frekuensi dan jumlah pembelian sebelum dan sesudah kasus flu burung.

H0 : μD = 0 (Tidak ada perbedaan antara pola konsumsi telur bermerek dilihat dari frekuensi pembelian sebelum dan setelah kasus flu burung)

H1 : μD≠ 0 (Terdapat perbedaan antara pola konsumsi telur bermerek dilihat dari frekuensi pembelian sebelum dan setelah kasus flu burung)

H0 : μD = 0 (Tidak ada perbedaan antara pola konsumsi telur bermerek dilihat dari jumlah pembelian sebelum dan setelah kasus flu burung)

H1 : μD ≠ 0 (Terdapat perbedaan antara pola konsumsi telur bermerek dilihat dari jumlah pembelian sebelum dan setelah kasus flu burung)

Untuk pola konsumsi telur ayam curah dilihat dari frekuensi dan jumlah pembelian sebelum dan sesudah kasus flu burung.

H0 : μ_D= 0 (Tidak ada perbedaan antara pola konsumsi telur curah dilihat dari frekuensi pembelian sebelum dan setelah kasus flu burung)

H1 : μD ≠ 0 (Terdapat perbedaan antara pola konsumsi telur curah dilihat dari frekuensi pembelian sebelum dan setelah kasus flu burung)

H0 : μD = 0 (Tidak ada perbedaan antara pola konsumsi telur curah dilihat dari jumlah pembelian sebelum dan setelah kasus flu burung)

H1 : μD ≠ 0 (Terdapat perbedaan antara pola konsumsi telur curah dilihat dari jumlah pembelian sebelum dan setelah kasus flu burung)

Rumus dari uji t berpasangan adalah : n S d t d = 1 ) ( 1 2 − − =

∑

= n d d S n i i d n d d n i i

∑

= = 1 dimana : t = Nilai t hitung

d = Rata-rata selisih pola konsumsi telur bermerek dan telur curah sebelum dan setelah kasus flu burung (dilihat dari frekuensi dan jumlah pembelian)

di = Selisih pola konsumsi telur bermerek dan telur curah sebelum dan setelah kasus flu burung responden ke-i (dilihat dari frekuensi dan jumlah pembelian)

Sd = Simpangan baku selisih pola konsumsi telur bermerek dan telur curah sebelum dan setelah kasus flu burung (dilihat dari frekuensi dan jumlah

pembelian) n = Jumlah sampel

Nilai t hitung yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan nilai t tabel. Jika nilai t hitung lebih besar dari t tabel (t hitung > t tabel) atau P value lebih kecil dari α (P < 5,00 %), maka tolak hipotesis nol (H0) dan sebaliknya. Jika nilai

t hitung lebih kecil dari t tabel (t hitung < t tabel) atau P value lebih besar dari α (P > 5,00 %), maka terima hipotesis nol (H0).

Untuk memudahkan pengolahan data, maka digunakan program komputer statistik. Program komputer statistik yang dimaksud adalah SPSS (Statistical Product and Solution Services) versi 13.

4.4.4 Analisis Regresi Logistik

Regresi logistik merupakan persamaan matematik yang menggambarkan hubungan antar variabel tidak bebas (terikat) dengan sejumlah variabel bebas. Pada model regresi logistik, variabel terikatnya bersifat biner atau dikotomi yakni memiliki nilai yang diskontinu 0 atau 1. Dalam penelitian ini analisis regresi logistik digunakan untuk meneliti faktor-faktor yang mempengaruhi seorang konsumen membeli telur ayam bermerek dan telur ayam curah. Faktor-faktor yang dianggap mempengaruhi keputusan membeli telur bermerek dan telur curah adalah usia, pendidikan, pendapatan, jumlah anggota keluarga, jumlah balita dalam keluarga, tuntutan kesehatan dan ketersediaan telur. Dengan demikian yang termasuk ke dalam variabel terikat adalah keputusan pembelian telur ayam bermerek atau telur ayam curah. Sedangkan yang termasuk ke dalam variabel bebasnya adalah usia, pendidikan, pendapatan, jumlah anggota keluarga, jumlah balita dalam keluarga, tuntutan kesehatan dan ketersediaan produk.

Model Matematis :

Nilai variabel terikat bersifat dikotomi : Y = g(X) = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn

Y = 1, jika konsumen membeli telur ayam bermerek Y = 0, jika konsumen membeli telur ayam curah

Model regresi logistiknya :

dimana :

b0 = Intersep

b₁ – b₈ = Koefisien variabel bebas (X) X1 = Tingkat pendapatan (Rp/ bulan) X2 = Usia (tahun)

X3 = Jumlah anggota keluarga (orang) X4 = Jumlah balita dalam keluarga (orang) X5 = Tuntutan kesehatan

1 : Menderita penyakit tertentu/dianjurkan dokter 0 : Tidak menderita penyakit tertentu/dianjurkan dokter X6 = Ketersediaan produk

1 : Selalu tersedia 0 : Pernah tidak tersedia

PdDiploma = Variabel Dummy Pendidikan Diploma

D1 = 1 : Diploma D0 = 0 : lainnya ) ( ) ( 1 ) ( ) | ( harapan Nilai _g _X X g e e X X Y + = =π ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − = ) ( 1 ) ( ln ) ( X X X g π π = b₀ + b₁X₁ + b₂X₂ + b₃X₃ + b₄X₄ + b₅X₅ + b₆X₆ + b₇Pd_Diploma + b₅Pd_Sarjana + b₆Pd_{Pasca Sarjana}

PdSarjana = Variabel Dummy Pendidikan Sarjana

D1 = 1 : Sarjana D0 = 0 : lainnya

PdPasca Sarjana = Variabel Dummy Pendidikan Pasca Sarjana

D1 = 1 : Pasca Sarjana D0 = 0 : lainnya

Nilai Odds Ratio

Menurut Agung (2001), nilai odds ratio digunakan untuk melihat hubungan antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X) yang didapatkan dari perhitungan ekponensial koefisien estimasi atau exp (bi). Dalam penelitian ini nilai odds ratio merupakan nilai yang menunjukkan perbandingan peluang Y=1 (jika konsumen memilih telur ayam bermerek) dengan Y=0 (jika konsumen memilih telur ayam biasa) dengan dipengaruhi oleh variabel bebas. Rumus dari

odds ratio adalah :

⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − = Ψ ) ( 1 ) ( ) ( i i X p X p ratio Odds atau ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − ( ) 1 ) ( Xi P Xi P

atau exp (bi)

dimana :

Ψ = Odds ratio

Xi = Variabel bebas

P = Peluang variabel terikat (Y) terhadap variabel bebas (X)

Uji Rasio Likelihood

Uji ini fungsinya untuk melihat pengaruh seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara bersama-sama dengan membandingkan G hitung dengan

Chi Square pada tabel, dimana derajat bebasnya sebesar jumlah variabel bebasnya (Hosmer and Lemeshow, 1989).

G hitung = 2

{

nilai log likelihood -

[

n₁ ln(n₁) + n₀ ln(n₀) - n ln(n)

] }

dimana :

G hitung = Nilai rasio likelihood

log likelihood = Nilai likelihood model tanpa variabel bebas

n₁ = Jumlah sampel yang termasuk dalam kategori P (Y=1) n₀ = Jumlah sampel yang termasuk dalam kategori P (Y=0) n = Total jumlah sampel

Uji Wald

Uji Wald digunakan untuk mengetahui variabel-variabel bebas (X) yang mempengaruhi variabel terikat (Y) secara sendiri-sendiri. Uji ini sebanding dengan uji t pada regresi linier. Rumus umum untuk menguji hipotesis ini adalah:

H0 : bi = 0 (variabel bebas tidak mempengaruhi variabel terikat) H1 : bi ≠ 0 (variabel bebas mempengaruhi variabel terikat) Rumus dari Uji Wald adalah :

) ( _i i i b SE b W = dimana :

Wi = Nilai Wald hitung pada variabel bebas ke-i

Dalam dokumen Pilihan Jenis Telur yang Dikonsumsi Rumah Tangga Pasca Kasus Flu Burung (Kasus di Hero Supermarket Padjajaran Bogor). (Halaman 64-75)