Metode Analisis Data

METODE PENELITIAN

4.4 Metode Analisis Data

Data mengenai preferensi konsumen dalam mengkonsumsi susu cair akan diolah dengan menggunakan dua alat analisis, yaitu analisis Multiatribut Fishbein, dan analisis konjoin. Analisis Multiatribut Fisbein digunakan untuk mengukur sikap konsumen terhadap masing-masing produk susu, sedangkan untuk mengetahui preferensi konsumen digunakan analisis konjoin.

Multiatribut Fishbein menurut Engel dan Blackwell (1994) memberikan hasil

yang merupakan suatu gambaran preferensi konsumen yang berupa sikap, persepsi, dan penilaian positif atau negatif dari suatu produk. Penilaian dengan analisis fishbein ini diambil dari perhitungan nilai rataan masing-masing atribut untuk seluruh responden, lalu diformulaiskan ke dalam metode fishbein dan hasilnya berupa nilai fishbein untuk produk susu cair dan susu bubuk yang ditampilkan dalam bentuk tabel.

Alasan pemilihan model Multiatribut Fishbein adalah karena model ini mampu memberikan informasi tentang persepsi konsumen terhadap produk yang sudah ada, lebih sederhana dalam penggunaan data maupun proses analisisnya.

Model sikap Multiatribut Fihbein memeriksa hubungan antara pengetahuan produk yang dimiliki konsumen dan sikap terhadap produk berkenaan dengan ciri atau atribut produk tersebut untuk membentuk sikap yang menyeluruh terhadap produk. Sikap didefinisikan sebagai evaluasi menyeluruh. Intensitas, dukungan dan kepercayaan adalah sifat penting dari sikap. Secara matematis rumus model

Multiatribut Fishbein dapat dituliskan sebagai berikut :

Dimana :

Ao : Sikap keseluruhan konsumen terhadap objek (susu cair/susu bubuk) bi : Kekuatan dan kepercayaan bahwa susu cair/susu bubuk memiliki ciri-i ei : Evaluasi konsumen terhadap atribut-i

n : Jumlah atribut yang dimiliki susu cair i : Atribut atau ciri

Model ini mengemukakan bahwa sikap terhadap objek tertentu misalnya merek didasarkan pada perangkat kepercayaan, yang diringkas mengenai atribut objek yang bersangkutan yang diberi bobot evaluasi terhadap atribut ini. Kekuatan kepercayaan (bi) memberikan gambaran kekuatan kepercayaan konsumen bahwa produk susu cair memiliki atribut-atribut yang diajukan dalam kuisioner. Dalam penelitian ini akan dinilai kepercayaan konsumen terhadap masing-masing atribut yang terdiri dari harga, kehalalan, pilihan rasa, kemasan, merek, tambahan nilai gizi, ketersediaan, izin Depkes, tambahan bahan pengawet, informasi kadaluarsa.

Kekuatan kepercayaan akan diukur dengan skala 5 angka pada kemungkinan yang disadari yang berjajar dari “sangat penting” hingga “sangat

∑

= = n i i ie b Ao 1

tidak penting”. Komponen (ei) menggambarkan evaluasi atribut yang diukur secara khas pada sebuah skala evaluasi yang sama yaitu 5-angka, berikut contoh pengukuran (bi) konsumen terhadap atribut “merek terkenal”, penilaian anda ? Sangat Penting : : : : : : Sangat tidak penting

5 4 3 2 1

Untuk mengestimasi penilai sikap terhadap susu cair digunakan indeks ∑ bi ei dengan mengalikan setiap skor kepercayaan dengan skor evaluasi yang sesuai, misalnya skor kepercayaan untuk atribut “merek terkenal adalah 5 dengan evaluasi 4, maka skor sikap akan didapatkan 20 untuk atribut ini. Penilaian sikap konsumen terhadap susu cair dapat dibandingkan dengan total skor maksimum dari komponen evaluasi yang ada, yaitu dengan mengalikan skor kepercayaan (bi) yang ideal dengan skor evaluasi (ei) yang sudah ada. Adapun atribut-atribut yang akan dinilai oleh konsumen melalui analisis fishbein dapat dilihat pada Tabel 5.

Tabel 5. Atribut Produk Susu yang Dinilai Penting Oleh Konsumen Atribut

Susu Cair Susu Bubuk

Harga Harga

Kehalalan Kehalalan

Pilihan Rasa Pilihan Rasa

Kemasan Kemasan

Merek Merek

Tambahan Nilai Gizi Tambahan Nilai Gizi

Ketersediaan Ketersediaan

Izin DepKes Izin DepKes

Tambahan Bahan Pengawet Tambahan Bahan Pengawet

Informasi Kadaluarsa Informasi Kadaluarsa

Penentuan atribut diatas dilakukan dengan terlebih dahulu menggali informasi dari pihak konsumen dan staf pemasaran dari salah satu perusahaan

pengolahan susu melalui wawancara dan diskusi mendalam, serta berbagai literatur penelitian terdahulu yang terkait dengan penelitian ini.

Sebelum memberikan interpretasi terhadap hasil penilaian konsumen tersebut, terlebih dahulu menentukan rentang skala penilaian. Tentukan juga skor minimum dan skor maksimum penilaian yang mungkin diberikan oleh konsumen (Simamora, 2004).

Rumus rentang skala :

Rentang skala =

b n m −

Dimana :

m : Angka tertinggi dalam pengukuran n : Angka terendah dalam pengukuran

b : Banyaknya kelas interpretasi yang akan dibentuk

Maka besarnya range untuk kategori sikap (Ao) yang merupakan perkalian antara tingkat kepentingan dan tingkat pelaksanaannya adalah:

[(5*5)-(1*1)] = 4,8 5

Sehingga pembagian kelas berdasarkan nilai sikap (Ao) adalah:

a. 1-5,8 sangat negatif b. 5,9-10,6 negatif c. 10,7-15,4 netral d. 15,5-20,2 positif e. 20,3-25 sangat positif

Untuk nilai sikap secara keseluruhan atau nilai sikap total (Ao total) diperoleh dari

[(25*10)-(1*10)] = 48 5

Sehingga diperoleh pembagian kelas sikap total (Ao) total:

a. 10-58 sangat negatif b. 59-107 negatif c. 108-156 netral d. 157-205 positif e. 206-254 sangat positif

Analisis fishbein akan memberikan hasil mengenai sikap konsumen susu bubuk terhadap susu bubuk dan susu cair, dan sikap konsumen susu cair terhadap susu cair dan susu bubuk. Namun analisis fishbein tidak dapat memberikan informasi yang spesifik mengenai preferensi konsumen terhadap suatu produk terkait dengan atribut yang dimilikinya, karena fishbein tidak menganalisis atribut produk dengan masing-masing level (kondisi) yang ada pada atribut tersebut. Sehingga dibutuhkan alat analisis lain yang mampu memberikan informasi yang spesifik mengenai preferensi konsumen dalam mengkonsumsi susu cair, dalam penelitian ini akan digunakan alat analisis konjoin untuk menganalisis preferensi konsumen susu cair.

Konjoin sudah relatif lama dikenal dan diaplikasikan dalam berbagai riset sejak

tahun 1971. Suatu studi menunjukkan bahwa alat analisis ini diaplikasikan tidak kurang dari 400 riset perusahaan-perusahaan di dunia setiap tahunnya selama dekade 1980-an. Alat analisis ini banyak diterima karena luasnya ruang lingkup

aplikasi, khususnya untuk menyeleksi fitur atau atribut dalam pengembangan produk dan jasa (Malhotra) dalam Firdaus (2008).

Diperlukannya analisis konjoin antara lain didorong oleh fenomena bahwa konsumen biasanya menganggap bahwa semua atribut penting. Dalam memilih mobil, konsumen menginginkan akselerasi yang tinggi, hemat BBM, bentuk yang futuristik, lega namun dengan harga yang terjangkau. Tentu tidak semua atribut tersebut bisa dipenuhi oleh konsumen secara bersama-sama. Lebih lanjut masalah muncul karena seringkali atribut produk bertentangan satu dengan yang lain. Sebagai contoh, untuk mobil yang lega akan sulit untuk parkir di pusat kota. Selain itu sumberdaya perusahaan memang terbatas untuk memuaskan seluruh atribut yang diinginkan konsumen. Untuk itu konsumen harus diminta untuk membuat “trade-of judgements” dan menentukan atribut mana yang akan dipilih.

Beberapa karakteristik masalah yang dapat dibantu dengan analisis konjoin adalah :

1. Terdapat beberapa alternatif produk. Setiap produk dicirikan oleh beberapa atribut, dan setiap atribut memiliki dua atau lebih tingkatan (level).

2. Arah preferensi konsumen terhadap atribut dapat diidentifikasi. 3. Belum tersedia atribut yang paling ideal.

Keunggulan analisis konjoin terlihat dari validitasnya. Sejak mulai dikenalkan pada tahun 1971, teknik ini sudah diaplikasikan lebih dari 5000 kali selama 7 tahun pertama. Saat ini secara rutin teknik ini diaplikasikan pada berbagai kasus oleh lembaga-lembaga pemasaran. Selain itu reliabilitas teknik ini

tinggi, ditunjukkan oleh berbagai studi yang mempelajari keunggulan alat analisis ini.

Analisis konjoin biasanya dilakukan dengan dua teknik. Pertama dengan cara konsumen menentukan trade-off antara satu atribut dengan atribut yang lainnya (pairwise comparison). Kedua konsumen menentukan peringkat untuk penilaian atribut secara bersama-sama (full-profile). Untuk kedua pendekatan tersebut diasumsikan bahwa konsumen dapat menentukan utilitas untuk setiap atribut produk, kemudian menjumlahkannya untuk mendapatkan utilitas keseluruhan dari atribut produk. Informasi ini digunakan untuk menghitung profil setiap konsumen, sehingga dapat diperoleh gambaran profil keseluruhan atau gambaran profil setiap segmen konsumen tertentu.

Firdaus (2008) terdapat tiga tahapan utama didalam analisis konjoin, yaitu: