III. METODE PENELITIAN
3.2. Metode Penelitian
3.2.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di PT Bank X Kantor Cabang Unit Bogor, yang berlokasi di Bogor. Kegiatan penelitian ini dilakukan pada bulan Januari sampai dengan Mei 2009. Penelitian dilakukan secara sengaja (purposive) pada Bank X Cabang Bogor karena kemudahan akses lokasi serta efisiensi waktu dan biaya.
3.2.2. Jenis dan Sumber Data
Data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh melalui penelitian langsung di lapangan, wawancara dengan pihak-pihak perusahaan yang berkaitan dengan masalah promosi dan penyebaran kuesioner yang diisi oleh orang-orang yang terkait secara langsung dan benar- benar mengetahui permasalahan yang berhubungan dengan pelaksanaan kegiatan promosi Kredit Pemilikan Rumah (KPR) di Bank X Cabang Bogor. Data sekunder diperoleh dari data internal yang dimiliki perusahaan, studi literatur di perpustakaan, internet, skripsi terdahulu dan beberapa literatur lain yang berkaitan dengan penelitian.
3.2.3. Metode Pengambilan Sampel
Pemilihan responden pada penelitian ini dilakukan dengan judgment sampling. Peneliti menggunakan expert judgement untuk memilih sampel yang mewakili atau tipikal dari populasi. Responden diambil dengan mempertimbangkan faktor pemahaman responden mengenai strategi promosi dan juga besarnya peranan para responden yang dipilih dalam perumusan dan pelaksanaan strategi promosi PT. Bank X Cabang Bogor.
Responden dalam analisis AHP diambil dari pihak internal perusahaan. Jumlah responden terdiri dari tiga orang yaitu Branch Manager Cabang Bogor, Consumer Finance Manager wilayah kota Bogor, dan Business Development Officer. Dalam metode AHP tidak memiliki perumusan tertentu untuk mengambil jumlah sampel yang
e
N N
2 1
tepat, hanya terdapat batas minimum yaitu dua orang responden. Responden dipilih dengan pertimbangan bahwa mereka benar-benar menguasai, mempengaruhi pengambilan kebijakan dan benar-benar mengetahui informasi yang dibutuhkan. Mereka cukup kompeten dalam mewakili keseluruhan populasi. Namun, responden ini tidak berarti mewakili suatu elemen atau unsur tertentu pada hirarki, karena kedua hal ini merupakan variabel bebas.
Pengambilan sampel untuk analisis perceived quality digunakan judgement sampling, dalam uji ini populasi yang diambil adalah pihak developer yaitu karyawan marketing developer yang berpengaruh terhadap pemberian aplikasi calon debitur dan mengarahkan calon debitur dalam menggunakan kredit bank. Hal ini dikarenakan konsumen (calon debitur) memiliki interaksi yang kuat dengan para karyawan bagian pemasaran developer didalam memilih KPR bank yang akan digunakan. Interaksi inilah yang selanjutnya akan diberdayakan oleh Bank X untuk memaksimalkan penjualan produk KPR. Selain dari itu faktor lainnya adalah marketing developer dapat mengarahkan kepada konsumen mengenai pemilihan bank yang digunakan untuk proses KPR. Pada penelitian ini jumlah responden yang digunakan menggunakan rumus Slovin. Adapun rumus Slovin adalah sebagai berikut :
n = Keterangan :
N = Jumlah populasi
e = Tingkat kesalahan pengambilan sampel digunakan 10 % Jumlah populasi dari karyawan divisi pemasaran developer Kota Bogor sebesar 45 orang, jika dilakukan perhitungan dengan metode Slovin diperoleh jumlah responden sebanyak 31,03 sehingga digenapkan menjadi 32 orang responden. Jumlah 32 responden mewakili 6 developer (pengembang) yang telah menjalin kerjasama yang baik dengan Bank X untuk wilayah Kota Bogor. Pengambilan
contoh dari setiap developer dilakukan berdasarkan proporsi jumlah marketing didalam masing-masing developer.
3.2.4. Metode Pengolahan dan Analisis Data
Metode yang digunakan didalam pengolahan dan analisis data dengan metode Skala Semantic Differential dan AHP. Skala semantic differential digunakan untuk menganalisis persepsi developer terhadap produk KPR Bank X Cabang Bogor. Sedangkan untuk kerangka kerja AHP, penelitian diawali dengan pembuatan hirarki yang disusun berdasarkan studi literatur, data dokumenter perusahaan, observasi, Focus Group Discussion (FGD), dan dengan konfirmasi dari pihak perusahaan. Saaty (1993) menjelaskan langkah-langkah dalam pengolahan pengujian AHP adalah sebagai berikut :
1. Mendefinisikan persoalan dan merinci pemecahan yang diinginkan.
Hal pertama yang harus dilakukan yaitu mengidentifikasi persoalan dengan melakukan analisa atau pemahaman yang mendalam terhadap persoalan yang dihadapi dan ingin dipecahkan. Setelah itu dapat dilakukan pengidentifikasian dan pemilihan elemen-elemen yang akan masuk komponen sistem, seperti focus, forces, actors, objective dan scenario dalam struktur AHP nantinya. Komponen-komponen dapat di identifikasi berdasarkan kemampuan pada analisa untuk menemukan unsur-unsur yang dapat dilibatkan dalam suatu sistem.
2. Membuat struktur hirarki dari sudut pandang manajerial secara menyeluruh.
Struktur hirarki di susun berdasarkan jenis keputusan yang akan diambil berdasarkan sudut pandang dari tingkat puncak sampai tingkat dimana dimungkinkan campur tangan untuk memecahkan persoalan tersebut. Hirarki yang terbentuk dalam metode AHP sendiri dapat berupa hirarki lengkap dan hirarki tidak lengkap.
Dalam struktur hirarki lengkap, semua elemen pada satu elemen pada satu tingkat memiliki hubungan dengan semua elemen yang ada pada tingkat berikutnya, jika berbeda maka hirarki tersebut dalam disebut hirarki tidak lengkap.
3. Menyusun matriks banding berpasangan.
Matriks ini berfungsi untuk mengetahui kontribusi dan pengaruh setiap elemen yang relevan atas setiap kriteria yang berpengaruh berada setingkat diatasnya. Pada matriks ini, pasangan-pasangan elemen dibandingkan berkenaan suatu kriteria di tingkat yang lebih tinggi. Dalam membandingkan dua elemen, biasanya memberi suatu pertimbangan yang menunjukkan dominasi sebagai bilangan bulat.
Fokus
Faktor
Aktor
Tujuan
Alternatif
Gambar 3. Struktur Hirarki Lengkap
4. Membandingkan semua pertimbangan yang diperlukan untuk mengembangkan perangkat matriks dilangkah 3
Setelah matriks pembanding berpasangan antar elemen dibuat, dilakukan pembandingan berpasangan antar setiap elemen pada kolom ke-i dengan setiap elemen pada baris ke-j. Pembandingan berpasangan antar elemen tersebut dilakukan dengan pertanyaan
”seberapa kuat elemen baris ke-i di dominasi atau dipengaruhi, dipenuhi, diuntungkan oleh fokus di puncak hirarki, dibandingkan dengan kolom ke-j?”. Apabila elemen-elemen yang dipertimbangkan merupakan sebuah peluang atau waktu, maka
F F F F F K K K K K K21 K11 K11 K12 K13 K14 Kn1
pertanyaannya adalah ”seberapa lebih mungkin suatu elemen
baris ke-i dibandingkan dengan elemen di puncak hirarki?”. Untuk mengisi matriks banding berpasangan. Digunakan skala banding yang tertera pada Tabel 3, angka-angka tersebut menggambarkan relatif pentingnya suatu elemen dibandingkan elemen lainnya. Pengisian matriks hanya dilakukan untuk bagian di atas garis diagonal dari kiri ke kanan bawah.
Tabel 3. Nilai skala banding berpasangan
Tingkat Kepentingan
Definisi 1 Sama pentingnya dibanding yang lain 3 Moderat pentingnya dibanding yang lain 5 Kuat pentingnya dibanding yang lain 7 Sangat kuat pentingnya dibanding yang lain 9 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain 2, 4, 6, 8 Nilai diantara dua penilaian berdekatan
Reciprocal Jika Unsur i memiliki salah satu angka
di atas ketika dibandingkan unsur j, maka j memiliki nilai kebalikanya ketika dibandingkan dengan unsur i.
5. Memasukan nilai-nilai kebalikannya beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama. Angka 1 sampai 9 digunakan bila Fi lebih mendominasi atau mempengaruhi sifat fokus puncak hirarki (x) dibandingkan dengan Fj, namun bila Fi kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi sifat X dibandingkan Fj, maka digunakan angka kebalikannya. Matriks di bawah garis diagonal utama diisi dengan nilai-nilai kebalikannya.
6. Melaksanakan langkah 3, 4 dan 5 untuk semua tingkat dan gugusan dalam hirarki tersebut. Pembandingan dilanjutkan untuk semua elemen pada setiap tingkat keputusan yang terdapat pada hirarki. Matriks perbandingan dalam AHP dibedakan menjadi dua yaitu : Matriks Pendapatan Individu (MPI) dan Matriks Pendapatan Gabungan (MPG).
a. Matriks Pendapat Individu (MPI)
MPI adalah matriks hasil pembandingan yang dilakukan oleh individu. MPI memiliki elemen yang disimbolkan dengan aij,
yaitu elemen matriks pada baris kolom ke-i dan kolom ke-j. MPI dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Matriks Pendapat Individu
X A1 A2 A3 ... An
A1 a11 a12 a13 ... a1n
A2 a21 a22 a23 ... a2n
... ... ... ... ... ...
An an1 an2 an3 ... ann
b. Matriks Pendapatan Gabungan (MPG)
MPG adalah susunan matriks baru yang elemen (gij) berasal
dari rata-rata geometrik pendapatan-pendapatan individu yang rasio inkonsistennya lebih kecil atau sama dengan 10 % dan setiap elemen pada baris dan kolom yang sama dari MPI yang satu dengan MPI yang lain tidak terjadi konflik. Tabel 5. Matriks Pendapatan Gabungan
X G1 G2 G3 ... Gn G1 g11 g12 g13 ... g1n G2 g21 g22 g23 ... g2n G3 g31 g32 g33 ... g3n ... ... ... ... ... ... Gn gn1 gn2 gn3 ... gnn
Rumus rataan geometrik adalah sebagai berikut :
gij =
ij(k) ... ... (1)dengan : n = jumlah responden (pakar) αij(k) = sel penilaian setiap pakar
7. Menggunakan komposisi secara hirarki untuk membobotkan vektor-vektor prioritas itu dengan bobot kriteria-kriteria dan menjumlahkan semua nilai prioritas terbobot yang bersangkutan dengan nilai prioritas dari tingkat bawah berikutnya dan seterusnya. Vektor prioritas dapat dihitung dengan rumus :
VP (Vektor Prioritas) =
ij VE ... (2) dimana : VE (Vektor Eigen) = n ij
... (3) dengan : αij = elemen MPB pada baris ke-i dan kolom ke-j n = jumlah elemen yang diperbandingkan 8. Mengevaluasi inkonsistensi untuk seluruh hirarki.Langkah yang dilakukan yaitu dengan mengalikan setiap indeks konsistensi dengan prioritas kriteria bersangkutan dan menjumlahkan hasil kalinya. Hasil ini dibagi dengan pernyataan sejenis yang menggunakan indeks inkonsistensi acak, yang sesuai dengan dimensi masing-masing matriks. Dengan cara yang sama setiap indeks konsistensi acak juga dibobot berdasarkan prioritas kriteria yang bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan. Rasio konsistensi hirarki harus 10 % atau kurang. Hal ini bertujuan untuk mempertahankan mutu informasi yang diperoleh. Fewidarto (1996) menjelaskan bahwa jika tingkat inkonsistensi sebesar 10 % ke bawah tidak tercapai maka digunakan batas yang lebih besar atau bahkan rataan CR penilaian pakar. Maka dapat disimpulkan bahwa diterima atau ditolaknya konsistensi suatu matriks sebenarnya tidak ada yang baku.
Rumus untuk perhitungan uji konsistensi adalah sebagai berikut : CI (Indeks konsistensi) CI = 1 max n n
... (4)dengan : CI = Indeks Konsistensi λmax = eigen value maksimum
n = jumlah elemen yang diperbandingkan dimana :
λmax = n
VB
VB (Nilai Eigen) = VP VA ... (6) VA (Vektor Antara) = VP ij
... (7) Lebih lanjut ingin diketahui apakah CI dengan besaran cukup baik atau tidak, maka perlu diketahui rasio konsistensinya dengan rumus yaitu : CR (Rasio Konsistensi) CR = RI CI ... (8)RI adalah indeks acak yang dikeluarkan oleh OAK RIDGE LABORATORY, dari matrik berorde 1 sampai 15 dengan menggunakan sample berukuran 100 (Fewidarto, 1996). Nilai indeks acak dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Random Indeks (Indeks Acak)
N 1 2 3 4 5 6 7
RI 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32
N 8 9 10 11 12 13 14
RI 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57
Sumber : Fewidarto (1996)
Struktur hirarki seperti faktor, aktor dan tujuan strategi promosi serta penentuan alternatif strategi promosi yang telah disusun dijadikan sebagai dasar dalam pembuatan kuesioner AHP yang disebarkan kepada responden. Kuesioner disebarkan untuk mengetahui pembobotan setiap elemen pada seluruh tingkat hirarki. Validitas kuesioner untuk pemilihan strategi promosi dilihat melalui konsistensi setiap matriks baik itu matriks individu maupun gabungan serta konfirmasi yang dilakukan dengan pakar.
Pengolahan data primer diawali dengan pemeriksaan terlebih dahulu terhadap tingkat kekonsitenan pembobotan yang diberikan responden. Pengolahan ini dilakukan dengan menggunakan Expert Choice. Setelah itu bobot per individu digabungkan dalam suatu matriks gabungan. Kemudian matriks gabungan ini akan diukur kembali pembobotannya melalui perhitungan AHP dengan
menggunakan Microsoft Excel 2003 sehingga dihasilkan pengolahan data horizontal dan pengolahan data vertikal. Hasil pengolahan data horizontal memperlihatkan keterkaitan dan tingkat pengaruh antara satu faktor dengan elemen lain dalam satu tingkat hirarki dengan elemen lain tingkat hirarki dibawahnya, sedangkan hasil pengolahan vertikal menjadi dasar pemilihan strategi promosi.
Pengolahan selanjutnya untuk mengetahui persepsi developer terhadap produk KPR Bank X Cabang Bogor yaitu metode Skala Semantic Differential, adapun tahap pengolahan pengujian Skala Semantic Differential adalah sebagai berikut :
1. Pengujian Validitas
Dalam penelitian ini, teknik korelasi product moment digunakan pada pengujian elemen perceived quality. Rumus dari teknik ini adalah sebagai berikut :
r
xy =
y
x
xy 2 2 ... (1) Keterangan :r
xy= Korelasi antara variabel x dengan yx = ( xi– x )
y = ( yi - y )
Kemudian
r
xy dibandingkan dengan rtabel dengan taraf kesalahantertentu. Jika rhitung > rtabel, maka Ho di tolak dan terima H1.
2. Pengujian Reliabilitas
Pengujian elemen perceived quality yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan Alfa Cronbach. Adapun rumus yang digunakan adalah sebagai berikut :
r
i = s
s
t i k k 2 2 1 ) 1 ( ... ... (2) Keterangan :∑ si2
= mean kuadrat kesalahan St2 = varians total
Rumus untuk varians total dan varians item adalah :
St2 =
n i nx
x
t 2 2 2
... (3) Si2 = n nJk
Jk
i s 2 Keterangan :Jki = Jumlah kuadrat seluruh skor item
Jks = Jumlah kuadrat subyek
3. Skala Likert
Setelah data diperoleh, data digolongkan kedalam kategori berdasarkan nilai yang diperoleh dengan cara mengalikan besarnya bobot pada kategori tertentu yang telah ditetapkan dengan jumlah responden yang masuk kedalam kategori yang sama. Dari data yang diperoleh, dicari nilai rataanya dan simpangan baku untuk mengetahui ukuran pemusatan dan ukuran keragaman tanggapan responden dengan menggunakan rumus (Durianto, dkk, 2001) berikut : Rataan ( X ) = n
f
x
i i
. ... (4) Simpangan baku (S) =
1 2 2
nfixi
fixi
Keterangan : xi = nilai pengukuran ke – ifi = frekuensi kelas ke – i
n = banyaknya pengamatan
Hasil dari rataan dan simpangan baku tersebut dipetakan ke rentan skala dengan mempertimbangkan informasi interval berikut :
Interval : nilai tertinggi – nilai terendah banyaknya kelas
: 5
1 5
Setelah besarnya skala diketahui, kemudian dibuat rentan skala agar dapat diketahui dimana letak rataan penilaian responden terhadap setiap unsur diferensiasinya dan sejauh mana variasinya. Rentan skala tersebut adalah :
1.00 - 1.80 : Tidak puas 1.80 – 2.60 : Kurang puas 2.60 – 3.40 : Netral 3.40 – 4.20 : Puas
4.20 – 5.00 : Sangat Puas