4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian mengenai perilaku konsumen terhadap Gepuk dan Ikan Balita Karuhun dan implikasinya terhadap strategi pemasaran dilakukan di PT Intrafood Citarasa Nusantara. Penelitian ini dilakukan di dua lokasi, lokasi pertama yaitu di kantor PT Intrafood yang berada di Jalan Semplak No 172 Bogor dan juga bersebelahan dengan pabrik tempat pembuatan gepuk dan ikan balita, lokasi kedua di tempat penjualan Gepuk dan Ikan Balita Karuhun (Resto Karuhun) yang terletak di Jalan Sukasari No 12 A Bogor. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan PT Intrafood sebagai pionir dalam industri makanan tradisional gepuk dan ikan balita yang secara resmi berbentuk perseroan sejak tahun 2002. Alasan lain adalah karena meskipun keberadaannya tergolong sudah cukup lama (terhitung sejak tahun 1998), namun masih banyak masyarakat yang belum mengetahuinya. Penelitian dilaksanakan dari bulan Mei hingga bulan Desember 2004.
4.2. Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini memerlukan dua jenis data yaitu data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh melalui wawancara langsung dengan responden dalam hal ini adalah konsumen dari Gepuk dan Ikan Balita Karuhun dengan menggunakan kuisioner. Kuisioner ini berisi data demografi, keputusan dalam pembelian, faktor-faktor yang mempengaruhi pembelian Gepuk dan Ikan Balita Karuhun, serta sikap konsumen terhadap atribut Gepuk dan Ikan Balita Karuhun. Selain itu data primer lainnya didapat melalui wawancara dengan manager pemasaran PT Intrafood.
Data sekunder diperoleh dengan membaca literatur-literatur yang berkaitan dengan topik penelitian yaitu antara lain dari perpustakaan dan internet. Data sekunder mengenai gambaran umum perusahaan maupun gambaran umum produk, jumlah penjualan, data-data penunjang lainnya diperoleh dari PT Intrafood Citarasa Nusantara.
4.3. Metode Pengambilan Sampel
Metode pemilihan sampel yang dilakukan dalam penelitian ini adalah metode judgement sampling, metode ini dilakukan dengan merumuskan terlebih dahulu kriteria- kriteria yang akan digunakan sebagai acuan dalam penarikan responden. Kriteria tersebut adalah responden pernah membeli dan mengkonsumsi Gepuk maupun Ikan Balita Karuhun dan melakukan pembelian produk Karuhun minimal satu kali dalam sebulan. Hal ini dimaksudkan dengan harapan agar jawaban yang diberikan oleh para responden ini dapat lebih akurat dibandingkan dengan konsumen yang melakukan pembeliannya sesekali/tidak tentu. Sedangkan untuk penarikan sampel, dalam penelitian ini digunakan metode accidental sampling/convenience sampling dimana responden merupakan konsumen yang sedang berada di resto. Metode ini digunakan karena kerangka sampling konsumen tidak diketahui secara pasti.
Pengambilan sampel dilakukan kurang lebih selama dua bulan mulai dari awal Oktober hingga November 2004. Sebelum melakukan wawancara, penulis terlebih dahulu memperkenalkan diri dan kemudian menanyakan kesediaan konsumen tersebut untuk menjadi responden. Dalam satu kali pengambilan sampel yang dilakukan pada hari kerja yaitu antara hari Senin sampai Jumat, jumlah responden yang bersedia diwawancarai sebanyak dua orang. Untuk pengambilan sampel yang dilakukan pada hari libur (Sabtu dan Minggu), jumlah responden yang diwawancarai bisa mencapai lima hingga enam orang, namun seringkali dalam sehari penulis tidak mendapatkan
responden. Waktu pengambilan sampel lebih banyak dilakukan antara pukul 11 hingga pukul 15, karena umumnya pengunjung relatif lebih ramai pada interval waktu tersebut. Berdasarkan interval waktu maupun hambatan yang ditemui dalam pengambilan sampel itulah maka didapatkan sebanyak 55 responden yang memenuhi kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
4.4. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah wawancara dengan menggunakan kuisioner kepada konsumen yang sedang membeli Gepuk dan Ikan Balita Karuhun. Kuisioner penelitian ini terbagi menjadi tiga bagian. Bagian pertama berisi data demografi/identitas dari responden, bagian kedua memuat pertanyaan-pertanyaan yang berhubungan dengan model perilaku konsumen Engel, Blackwell dan Miniard (1994). Bagian ketiga berisi pertanyaan mengenai penilaian terhadap atribut Gepuk dan Ikan Balita Karuhun dan tingkat kepuasan terhadap atribut- atribut tersebut.
Jenis pertanyaan yang dibuat dalam kuisioner ini adalah pertanyaan berstruktur yang berisikan pertanyaan tertutup, terbuka, dan semi tertutup. Pertanyaan tertutup merupakan pertanyaan yang alternatif jawabannya telah disediakan sehingga responden hanya memilih salah satu alternatif jawaban yang menurutnya paling sesuai. Pertanyaan terbuka adalah pertanyaan dimana responden dapat memberikan jawaban diluar alternatif jawaban yang diberikan. Pertanyaan semi tertutup adalah pertanyaan- pertanyaan yang memberi alternatif jawaban kepada responden untuk memilih salah satu jawaban tersedia ataupun menjawab lebih dari satu jawaban sesuai dengan pertanyaan yang diajukan.
4.5. Metode Pengolahan dan Analisis Data
Data yang diperoleh selanjutnya diolah dengan menggunakan program Excel, software SPSS for windows 11.0 dan SPSS Answer Tree V 2.0.1. Karakteristik, proses keputusan pembelian dan analisis bauran pemasaran dianalisis menggunakan analisis deskriptif. Faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian dianalisis menggunakan metode CHAID sedangkan untuk menilai sikap/persepsi konsumen terhadap atribut ideal produk digunakan alat analisis Model Multiatribut Angka Ideal.
4.5.1. Metode CHAID
Analisis CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection) merupakan alat analisis statistik yang banyak digunakan dalam riset pemasaran khususnya analisis segmen pasar. Metode ini merupakan suatu metode eksploratif yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dengan sejumlah variabel penduga/independen. Metode ini memiliki kemampuan memilah peubah-peubah yang pengaruhnya signifikan terhadap peubah respon/variabel dependen dari sekian banyak peubah yang dimasukkan ke dalam analisis. Pada prinsipnya cara kerja metode CHAID adalah dengan cara memisahkan data menjadi kelompok-kelompok melalui tahap-tahap tertentu. CHAID akan menghasilkan pohon non-biner/dendogram pemisah yang disajikan dalam bentuk yang mudah untuk diinterpetasikan yang memudahkan para pemasar untuk melihat peluang pasar, karena metode ini mengurangi kebutuhan untuk memahami tabel statistik yang kompleks2).
Metode CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection) adalah salah satu tipe dari metode AID (Automatic Interaction Detection) yang digunakan untuk menganalisis keterkaitan struktural antar peubah dalam segugus data. Data tersebut
2)
biasanya meliputi satu atau beberapa peubah respon dan peubah-peubah penjelas yang pada umumnya kategorik.
Dalam menganalisis gugus data, metode CHAID memisahkan gugus data tersebut ke dalam beberapa kelompok secara bertahap. Tahap pertama diawali dengan pemisahan data yaitu dengan membagi data menjadi anak gugus berdasarkan salah satu peubah penjelas yang paling signifikan terhadap peubah respon. Kemudian masing- masing anak gugus yang terbagi diperiksa kembali secara terpisah dan dibagi lagi berdasarkan peubah lainnya dan seterusnya dengan kriteria statistik uji Chi-kuadrat pada setiap pemisahnya, hingga pada akhirnya diperoleh kelompok-kelompok pengamatan yang mempunyai ciri respon dan peubah penjelas tertentu yang berkaitan. Tahapan- tahapan dalam metode CHAID adalah sebagai berikut (Kass dalam Alamudi et. Al. 1998) :
1. Untuk masing-masing peubah penjelas, dibuat tabulasi silang antara kategori- kategori peubah penjelas dengan kategori-kategori peubah respon.
2. Dari setiap tabulasi yang diperoleh, disusun sub tabel berukuran 2xd yang mungkin, d adalah banyaknya kategori peubah respon. Kemudian cari nilai λ2
hitung pada semua sub tabel tersebut. Dari seluruh λ2hitung yang diperoleh, cari λ2 hitungterkecil. Jika λ2hitung terkecil < λ2 α (α ditetapkan, db = d – 1 ), maka kedua
kategori peubah penjelas tersebut digabung menjadi satu kategori.
3. Jika terdapat kategori gabungan yang terdiri dari tiga atau lebih kategori asal, maka harus dibagi secara biner terhadap kategori gabungan tersebut. Dari pembagian ini dicari λ2hitung terbesar. Jika λ2hitung terbesar > λ2 α, maka
pembagian biner berlaku. Kembali ke tahap dua.
4. Setelah diperoleh penggabungan optimal untuk setiap peubah penjelas, hitung nilai-p masing-masing tabel yang terbentuk (tabel yang mengalami pengurangan
kategori yaitu c kategori peubah penjelas menjadi r kategori, nilai-pnya dikalikan dengan pengganda Bonferoni sesuai dengan tipe peubahnya). Cari nilai-p yang terkecil. Jika nilai-p terkecil < α yang ditetapkan, maka λ2 pada nilai-p tersebut adalah peubah penjelas yang pengaruhnya paling signifikan terhadap peubah respon.
5. Setelah pada tahap 4 diperoleh peubah penjelas yang pengaruhnya paling signifikan, maka peubah tersebut muncul yang pertama pada dendogram menurut kategori.
6. Kembali ke tahap 1 sampai 5 terhadap peubah penjelas lainnya setelah dipisah ke setiap kategori peubah penjelas yang telah muncul sebelumnya.
Tabel yang mengalami pengurangan kategori yaitu c kategori peubah penjelas menjadi r kategori, nilai-pnya dikalikan dengan pengganda Bonferroni sesuai dengan tipe peubahnya (Kass dalam Soemartojo, 1980) :
1. Peubah Monotonik (untuk peubah yang berkategori ordinal)
Bmonotonik = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − − 1 1 r c
2. Peubah Nominal (untuk peubah yang berkategori nominal)
Bnominal =
( )
i r i∑
− = − 1 0 1((
))
! 1 ! 1 − − r i r c3. Peubah Flot. Peubah ini perluasan dari skala ordinal dimana letak kategori mengambang diragukan, sehingga cara menghitung koefisien Bonferroni adalah mengeluarkan sementara kategori mengambang dan menggabungkannya kembali. Untuk prosedur diatas diperoleh koefisien Bonferroni sebagai berikut :
Bfloat = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − − 2 2 r c + r ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − − 1 2 r c
Statistik uji yang digunakan adalah λ2 dengan rumus : λ2 =
∑
= r i1∑
= c j 1 ⎥⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − Eij Eij Oij )2 ( Dimana : r = total baris c = total kolom i = indeks baris j = indeks kolomOij = nilai sel baris ke-i kolom ke-j
Eij = nilai harapan sel baris ke-i kolom ke-j
Keunggulan metode CHAID ini adalah hasil analisisnya menghasilkan suatu dendogram pemisahan. Dari dendogram ini dapat diperoleh tiga tipe informasi, yaitu (Alamudi, 1998) :
1. Pengelompokkan pengamatan; pengamatan dikelompokkan kedalam kelompok- kelompok yang relatif homogen dalam kaitannya dengan nilai-nilai peubah penjelas dan peubah respon.
2. Asosiasi antar peubah; yaitu kecenderungan nilai peubah penjelas tertentu berpadanan dengan nilai peubah penjelas yang lain.
3. Interaksi antar peubah penjelas; yaitu peranan silang dua penjelas dalam pemisahan pengamatan menurut peubah respon.
Kelemahan metode CHAID adalah bila data yang dianalisis berukuran kecil. Hasil analisis dengan jumlah sampel yang terbatas menghasilkan dendogram yang kurang berkembang sehingga menyebabkan jumlah variabel atau faktor-faktor yang berpengaruh juga terbatas. Metode CHAID digunakan bila peubah responnya berskala nominal atau ordinal dengan kriteria statistik uji chi-kuadrat pada setiap pemisahannya.
Mengacu pada penelitian yang dilakukan Sobariah (2004) maka pemberian nilai untuk peubah respon/variabel dependen yaitu frekuensi pembelian dalam sebulan dalam hubungannya dengan faktor-faktor yang mempengaruhi frekuensi pembelian, dengan rentang nilai 1-3 dengan nilai :
1 = jarang membeli (kurang dari 2 kali dalam sebulan) 2 = sering membeli (2 kali dalam sebulan)
3 = selalu membeli (3-4 kali dalam sebulan)
Peubah penjelas/variabel independen (kelima belas faktor yang diduga mempengaruhi frekuensi pembelian) yaitu :
1. Pendapatan 9. Kemudahan Memperoleh
2. Rasa 10. Iklan TV/Radio
3. Porsi 11. Promosi selain Iklan TV/Radio 4. Harga 12. Jumlah Anggota Keluarga 5. Kemasan 13. Kejelasan Tanggal Kadaluarsa 6. Kecepatan Pelayanan 14. Izin Departemen Kesehatan 7. Lokasi 15. Kehalalan
8. Pengaruh Orang Lain
Kategori dari peubah penjelas adalah Sangat Tidak Mempengaruhi (STM), Tidak Mempengaruhi (TM), Agak Mempengaruhi (AM), Mempengaruhi (M), Sangat Mempengaruhi (SM). Pembagian dari kategori peubah penjelas ini juga dilakukan dengan mengacu pada metode penelitian yang dilakukan Sobariah (2004).
4.5.2. Analisis Chi-Square Test Independensi
Analisis Chi-Square Test Independensi termasuk statistik non parametrik karena data yang digunakan adalah data nominal (kategorik). Selain itu, analisis ini digunakan
untuk menguji kebebasan antar dua peubah kategori yang disusun dalam tabel kontingensi (Walpole, 1990). Kesimpulan untuk menolak Ho dapat diambil jika nilai statistik uji lebih besar dibandingkan dengan tabel (1-α) % dengan Ho-nya adalah peubah saling bebas. Statistik ujinya adalah :
λ 2 =
∑
= k i 1 i i i e e o )2 ( − Dimana :оi = frekuensi harapan bagi sel ke-i
ei = frekuensi teramati bagi sel ke-i
Analisis Chi-Square hanya membahas apakah ada hubungan antara dua variabel tertentu atau tidak (untuk uji independensi), dan tidak membahas mengenai pengelompokkan pengamatan pada kelompok yang relatif homogen, asosiasi antar peubah, serta interaksi antar peubah seperti yang dilakukan analisis CHAID.
4.5.3. Model Sikap Multiatribut
Model sikap multiatribut bermanfaat untuk mengetahui hubungan antara pengetahuan yang dimiliki oleh konsumen mengenai suatu produk dan sikap konsumen terhadap produk sesuai dengan ciri atau atribut yang dimiliki oleh produk yang bersangkutan. Analisis ini juga merupakan sumber yang kaya informasi yang berguna bagi perencanaan pasar dan bagi pengembangan produk baru (Engel et al, 1994). Salah satu dari model sikap multiatribut ini adalah model angka ideal.
Model angka ideal memberikan informasi mengenai “merek ideal” dan informasi mengenai bagaimana merek yang sudah ada di pandang oleh konsumen. Dalam model angka ideal, konsumen diminta untuk menunjukkan dimana mereka dipercayakan suatu merek dan ditempatkan pada skala yang menggambarkan berbagai derajat atau tingkat atribut yang menonjol. Konsumen juga akan menunjukkan dimana
merek yang ideal akan termasuk pada skala atribut. Menurut model ini, semakin dekat penilaian aktual suatu merek dengan penilaian ideal maka sikap tersebut semakin mendukung.
4.5.3.1. Model Angka Ideal
Model angka ideal memberikan informasi berkenaan dengan “merek ideal” dan juga informasi berkenaan dengan bagaimana merek yang sudah ada dipandang oleh konsumen (Engel, 1994). Model ini dapat digambarkan secara simbolis sebagai berikut :
Ab = Σ Wi│Ii – Xi│
Dimana :
Ab = sikap terhadap merek B
Wi = pentingnya atribut I
Ii = performansi ideal pada atribut I
Xi = kepercayaan mengenai performansi aktual merek tersebut pada atribut I N = jumlah atribut yang menonjol
Pada model angka ideal, konsumen diminta menunjukkan dimana mereka percaya suatu merek ditempatkan pada skala yang menggambarkan berbagai derajat atau tingkat atribut yang menonjol. Pengkodean unipolar digunakan untuk mengukur respon terhadap skala model angka ideal, dengan skala 1 sampai dengan 5. Sebagai contoh, misalkan ingin diketahui penilaian konsumen terhadap atribut kemasan produk Gepuk dan Ikan Balita Karuhun. Pada awalnya konsumen diminta untuk menunjukkan kemasan produk Gepuk dan Ikan Balita Karuhun yang ideal menurut mereka, tanda silang menunjukkan bahwa atribut kemasan Gepuk dan Ikan Balita Karuhun yang ideal adalah yang sangat menarik. Sementara itu konsumen menilai kemasan Gepuk dan Ikan
Balita Karuhun cukup menarik. Hal ini ditunjukkan oleh huruf “O” pada kolom angka 4.
Kemasan sangat tidak menarik Kemasan sangat menarik 1 2 3 4 5
Dimana :
1 = sangat tidak menarik 2 = tidak menarik 3 = agak menarik 4 = menarik 5 = sangat menarik
Kemudian konsumen diminta untuk menilai seberapa penting atribut kemasan tadi. Tanda silang pada kolom 4 menunjukkan bahwa responden/konsumen menganggap kemasan dalam Gepuk dan Ikan Balita Karuhun adalah penting.
Sama sekali tidak penting Sangat penting
1 2 3 4 5 Dimana :
1 = Sama sekali tidak penting 2 = Tidak penting
3 = Agak penting 4 = Penting 5 = Sangat penting
Selisih antara skor atribut ideal dengan atribut pada merek tertentu menggambarkan kesenjangan antara produk ideal dengan gambaran produk ideal yang diinginkan konsumen. Maka, sebenarnya skor terbaik (Ab) yang dapat diterima oleh
suatu produk adalah nol, atau yang paling mendekati nol, yang akan menunjukkan bahwa merek tersebut cocok sempurna dengan konfigurasi atribut yang ideal.
O X
4.5.4. Analisis Bauran Pemasaran
Bauran pemasaran didefinisikan sebagai seperangkat alat pemasaran yang digunakan perusahaan untuk terus menerus mencapai tujuan pemasarannya di pasar sasaran. Keputusan bauran pemasaran harus diambil untuk mempengaruhi saluran perdagangam dan juga konsumen akhir. Empat P menggambarkan pandangan penjual tentang alat-alat pemasaran yang dapat digunakan untuk mempengaruhi pembeli. Dari sudut pandang pembeli, masing-masing alat pemasaran harus dirancang untuk memberikan suatu manfaat bagi pelanggan. Umumnya bauran pemasaran mencakup empat P yaitu Produk, Harga, Tempat, dan Promosi. Perusahaan dapat mengubah harga, banyaknya tenaga pemasaran, dan pengeluaran periklanan dalam jangka pendek. Tetapi perusahaan dapat mengembangkan produk-produk baru dan memodifikasi saluran distribusinya hanya dalam jangka panjang (Kotler,1997).
Analisis bauran pemasaran digunakan untuk memperoleh bauran pemasaran yang disarankan untuk diterapkan pada perusahaan tempat penelitian. Adapun hasil yang diperoleh merupakan hasil analisis yang dilakukan sebelumnya dan disajikan dalam bentuk tabulasi sederhana. Analisis bauran pemasaran ini dapat memberikan pengetahuan mengenai harapan konsumen terhadap suatu produk yang pada akhirnya bertujuan untuk memuaskan keinginan dan kebutuhan dari konsumen sasaran.
Suatu produk dapat ditampilkan dalam berbagai penampakan dan tingkat kualitas. Tingkat pelayanan dapat disesuaikan. Kemasan dapat dibuat berbagai ukuran, warna, atau bahan. Berbagai macam media digunakan; koran, majalah, radio. Sistem pemasaran langsung maupun tidak langsung dapat ditetapkan. Berbagai tingkat harga dapat ditetapkan, diskon harga dapat diberikan (Mc Carthy, 1991). Semua kegiatan tersebut diatas digunakan untuk dapat memenuhi tujuan diatas.