Pengujian Atribut

IV METODE PENELITIAN

4.4. Pengujian Atribut

Dalam penetuan jumlah responden, jumlah 30 orang sudah mewakili untuk mendekati kurva normal (Umar, 2000). Sebelum melakukan penyebaran kuesioner, peneliti melakukan pengujian atribut-atribut beras atau pre-tes kepada

32 30 responden awal yang hanya digunakan untuk uji validitas dan reliabilitas. Hal ini bertujuan agar kuesioner yang akan disebar kepada responden memiliki nilai valid dan reliable yang baik. Atribut-atribut yang diuji ke 30 responden awal kemudian akan diolah dengan uji validitas dan uji reliabilitas. Jika nilai validitas dan reliabilitasnya tinggi, maka kuesioner tersebut layak untuk dijadikan sebagai alat pengambilan sampel. Terdapat dua syarat penting yang belaku pada sebuah angket, yaitu keharusan sebuah angket untuk valid dan reliable (Santoso, 2006).

4.4.1. Uji Validitas

Uji validitas adalah suatu uji untuk mengukur ketepatan atau kecermatan suatu instrument dalam mengukur apa yang ingin diukur. Pada penelitian ini, uji validitas menggunakan program SPSS (Statistical Package for Social Science)

versi 15. Uji validitas pada penelitian ini menggunakan teknik korelasi Bivariate Pearson karena teknik ini cocok digunakan pada skala yang menggunakan item

pertanyaan yang jumlahnya banyak, sehingga efek over estimasi yang dihasilkan tidak terlalu besar. Korelasi Bivariate Pearson mengorelasikan masing-masing skor item dengan skor total. Skor total merupakan penjumlahan dari keseluruhan item. Item-item pertanyaan yang berkorelasi signifikan dengan skor total menunjukkan item-item tersebut mampu memberikan dukungan dalam mengungkap apa yang ingin diungkap. Kriteria pengujiannya adalah jika r hitung lebih besar dari r Tabel (uji dua sisi dengan signifikansi 0,05), maka instrumen pertanyaan dinyatakan valid. Jika r hitung ≤ r Tabel, maka pertanyaan dinyatakan tidak valid.

33 Tabel 3. Atribut-Atribut untuk Uji Validitas

No Atribut-atribut ^{Apakah menjadi pertimbangan}

Ya Tidak 1 Kepulenan 2 Harga 3 Desain Kemasan 4 Khasiat/manfaat 5 Keamanan dikonsumsi 6 Komposisi gizi yang dikandung 7 Daya tahan produk

8 Iklan

9 Varietas yang dikenal 10 Segel produk 11 Promosi penjualan

4.4.2. Uji Reliabilitas

Setelah melakukan uji validitas atribut-atribut beras, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji reliabilitas. Reabilitas adalah suatu angka-angka indeks yang menunjukan konsistensi suatu alat pengukur didalam mengukur suatu gejala yang sama (Umar, 2005). Setiap alat ukur harus memilki kemampuan untuk memberikan hasil yang konsisten. Pada penelitian ini, uji reliabilitas menggunakan program SPSS (Statistical Package for Social Science) versi 15.

Teknik pengukuran reliabilitas yang digunakan untuk kuesioner ini adalah

Cronbach’s alpha (α) dengan pengujian dilakukan pada taraf signifikansi 0,05

yang artinya instrumen dapat dikatakan reliabel bilai nilai alpha lebih besar dari nilai r kritis product moment (dengan N=30 orang). Metode ini sangat cocok untuk digunakan pada skor yang memiliki skala (misal 1-4, 1-5) atau skor rentang (misal 0-20, 0-50). Rumus Cronbach’s alpha (α) adalah sebagai berikut (Arikunto, 2002) :

34 Keterangan :

= reliabilitas instrumen k = banyaknya butir pertanyaan

= varians total

= jumlah varians total

Atribut-atribut yang telah disampaikan kepada responden dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan uji validitas dan reliabilitas. Pengujian atribut dilakukan terhadap 30 orang responden awal yang hanya digunakan untuk uji validitas dan reliabilitas serta sesuai dengan syarat-syarat yang ada dalam ruang lingkup penelitian. Atribut dinyatakan valid jika nilai r hitung lebih besar dari r Tabel. Hasil pengujian tingkat validitas menunjukan bahwa r hitung atribut dalam pertanyaan tersebut memiliki nilai korelasi antara 0,430 sampai dengan 0,836 dan tidak ada yang lebih kecil dari r Tabel 0,361. Hal ini menunjukan bahwa atribut-atribut beras dinyatakan valid. Setelah atribut-atribut dinyatakan valid, maka dilakukan uji reliabilitas. Metode yang digunakan untuk menguji reliabilitas dalam penelitian ini adalah teknik Cronbach’s Alpha yaitu teknik mencari reliabilitas melalui software SPSS 15. Berdasarkan hasil pengujian dengan teknik tersebut menunjukan bahwa nilai alpha sebesar 0,885 untuk 30 orang responden. Nilai alpha tersebut lebih dari 0,60 hal ini menunjukkan bahwa atribut-atribut beras tersebut adalah reliabel.

Setelah dilakukan uji terhadap 30 responden awal didapatkan bahwa semua atribut yang di uji ternyata valid. Atribut- atribut yang valid terdiri dari: rasa, harga, desain kemasan, khasiat atau manfaat, keamanan dikonsumsi, komposisi yang dikandung, daya tahan produk, iklan, varietas, segel produk, dan promosi penjualan Hasil pengujian validitas dan reliabilitas dapat dilihat pada Lampiran 2 dan 3.

35 4.6. Metode Analisis Data

Analisis data menggunakan tiga macam alat analisis. Pertama, alat analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif dimana alat ini digunakan untuk menganalisis karakteristik. Kedua, analisis Fishbein, perceptual maping, biplot yaitu alat analisis yang digunakan untuk menganalisis sikap atau penilaian konsumen akan produk beras organik. Ketiga, analisis sensitivitas harga digunakan untuk mengetahui rentang harga yang diterima konsumen beras organik SAE.

4.6.1. Analisis deskriptif

Analisis deskriptif merupakan alat untuk menganalisis data latar belakang konsumen sebagai responden dari kuesioner yang bersifat umum. Persentase terbesar merupakan faktor dominan dari masing-masing variabel yang diteliti.

Data dan informasi dari kuisioner diolah dan disajikan ke dalam bentuk tabulasi. Tabulasi digunakan untuk mendapatkan gambaran tentang identitas dan latar belakang konsumen secara keseluruhan berdasarkan informasi yang diperoleh dari kuesioner. Hasil dari analisis ini akan disajikan dalam Tabel dan grafik serta garis besar pengolahan data secara deskriptif dilakukan melalui program Excel.

Rata-rata sampel (mean) dirumuskan sebagai berikut (Engel at all, 1994):

X =

∑

= n i

xi

1 n

Dimana : x : rata-rata (mean) n : banyaknya sampel xi : nilai sampel

4.6.2. Analisis Sikap Multiatribut Fishbein

Model sikap Fishbein adalah salah satu model multiartibut yang sangat terkenal. Model sikap multiartibut menggambarkan ancangan yang berharga untuk memeriksa hubungan antara pengetahuan konsumen akan suatu produk dan sikap terhadap produk tersebut berkaitan dengan ciri atau atribut pokok. Model Fishbein digunakan untuk mengetahui sikap konsumen terhadap suatu atribut produk

36 tertentu berdasarkan pada perangkat kepercayaan dan diberi bobot oleh evaluasi terhadap atribut produk yang ideal dan aktual dengan menggunakan model Fishbein ini (Engel et al, 1995).

Misalnya diketahui bahwa suatu produk dengan atribut tertentu ternyata tidak memenuhi atribut ideal yang diharapkan konsumen, maka pemasar perlu mengembangkan produk tersebut dengan atribut yang sesuai dengan bentuk ideal yang diharapkan konsumen. Secara simbolis model sikap Fishbein diformulasikan dalam bentuk : A0 =

∑

= n i i i

e

b

1 Dimana :

A0 =sikap terhadap objek

bi = kekuatan kepercayaan bahwa objek memiliki atribut i ei =evaluasi mengenai atribut i

n = jumlah atribut yang menonjol

Komponen ei menggambarkan evaluasi konsumen terhadap atribut secara menyeluruh. Evaluasi biasanya diukur secara khas pada skala evaluasi 5 yang berjajar dari sangat penting, penting, ragu-ragu, tidak penting dan sangat tidak penting. Sebagai contoh :

Kemudahan dalam memperoleh beras yang dikonsusmsi Sangat penting ___:___:___:___:___:___ Sangat tidak penting

+2 +1 0 -1 -2

Komponen bi menggambarkan seberapa kuat konsumen percaya bahwa suatu produk memiliki atribut yang diberikan. Atribut yang digunakan untuk komponen bi harus sama dengan atribut yang digunakan untuk menghitung komponen ei Kepercayaan biasanya juga diukur dengan skala 5 dari kemungkinan yang disadari berjajar dari sangat baik hingga sangat buruk.

Kemudahan dalam memproleh beras organik : Sangat baik ___:___:___:___:___:___ Sangat buruk +2 +1 0 -1 -2

37 Respon rata-rata lalu dikalkulasikan untuk bi dan ei. Dalam menafsirkan hasil perlu diingat bahwa skala bi dan ei berkisar dari skor maksimum +2 sampai minimum -2. Untuk mengestimasi sikap konsumen terhadap produk dengan menggunakan indeks

∑

biei , setiap skor kepercayaan (bi) harus terlebih dahulu dikalikan dengan skor evaluasi (ei) yang sesuai. Kemudian seluruh hasil perkalian harus dijumlahkan untuk mengetahui sikap konsumen terhadap produk tersebut. Pengolahan data dilakukan dengan alat bantu komputer menggunakan program Microsoft Excel.

Selanjutnya skor sikap yang diperoleh melalui Model Sikap Multiatribut Fishbein perlu diinterpretasikan agar dapat memberikan arti. Selain membandingkan skor sikap antara satu produk dengan produk yang lain, perlu diinterpretasikan pula arti skor dari masing-masing produk. Interpretasi skor tersebut akan menggunakan skala interval dengan rumus sebagai berikut:

Skala Interval : m – n b keterangan :

m = skor tertinggi yang mungkin terjadi n = skor terendah yang mungkin terjadi

b = jumlah skala penilaian yang ingin dibentuk

Skala interval tersebut dalam penelitian ini akan diklasifikasikan menjadi lima kategori sikap konsumen terhadap produk. Kategori tersebut yaitu sangat positif, positif, netral, negatif, sangat negatif. Dengan demikian dapat diperoleh kesimpulan mengenai sikap dan preferensi konsumen terhadap produk (Engel at

all, 1994).

4.6.3 Perceptual Mapping

Teknik perceptual mapping digunakan untuk mengetahui persepsi konsumen terhadap beras organik dibandingkan dengan beras non organik. Langkah yang digunakan dalam analisis ini adalah grafik Sarang Laba-Laba. Pada grafik ini dapat dilihat nilai rata-rata dari setiap atribut yang melekat pada masing-masing merek. Grafik sarang laba-laba merupakan nilai rata-rata dalam bentuk grafik dua dimensi.

38 4.6.4 Model Biplot

Biplot merupakan teknik statistik deskriptif dimensi ganda yang dapat disajikan secara visual dengan menyajikan secara simultan segugus obyek pengamatan dan peubah dalam suatu grafik pada bidang datar sehingga ciri-ciri peubah dapat dianalisis. Jadi dengan biplot dapat ditunjukkan hubungan antara peubah, kemiripan relatif antar obyek pengamatan, serta posisi relatif antar obyek pengamatan, serta posisi relatif antara obyek pengamatan dengan peubah (Jollief, 1986).

Matriks Biplot dikembangkan atas dasar Singular Value Decomposition (SVD) dengan mendefinisikan suatu matriks x sebagai matriks dari n pengamatan pada suatu p peubah yang dihasilkan dari pengurangan data asal oleh nilai tengah. Apabila nXp adalah matriks dua berpangkat r dengan n objek dan peubah, maka matriks tersebut dapat diuraikan menjadi :

X = ULA’... (1)

Matriks U dan A masing-masing berukuran n x r dan p x r dengan kolom ortogonal. Unsur-unsur diagonal matriks L disebut nilai singular matriks X. Kolom-kolom matriks A disebut vektor singular basis, merupakan landasan ortonomorrmal kolom-kolom matriks X dalam ruang berdimensi (p). Kolom matriks U disebut vektor singular kolom, merupakan landasan ortonomorrmal kolom-kolom matriks X dalam ruang berdimensi n. R adalah pangkat, setiap elemen matriks X menurut kaidah pengurangan nilai singular (Singular Value

Decomposition, SVD) persamaan (1) dapat diuraikan menjadi :

X = UL^αL^1-α ... (2)

Untuk 0 < α < 1. misal UL ^α = G dan L ^1-α A’ = H’, maka persamaan (2) dapat dinyatakan sebagai berikut :

X = GH’... (3)

39 Dengan demikian, setiap elemen ke (i.j) unsur matriks X dapat dinyatakan sebagai X ij =gi’hj ...(4) i = 1,2,...,n.

j = 1,2,..., p.

Gi dan hj adalah baris G dan H yang memiliki unsur r. Matriks U digunakan sebagai titik koordinat pengamatan. Matriks LA’ adalah koordinat vektor peubah.

4.6.5. Analisis Sensitivitas Harga

Analisis sensitivitas harga merupakan analisis yang digunakan untuk mendapatkan rentang hargayang relevan bagi konsumen. Hasil akhir analisis ini disajikan dalam bentuk grafik yang menunjukkan kelima tingkat harga yang terdiri atas tingkat tertinggi bagi produk atau Marginal Cheap Price Point (MCP), tingkat harga terendah bagi produk atau Marginal Cheap Price Point (MCP), tingkat harga optimum bagi produk atau Optimum Pricing Point (OPP), tingkat harga yang wajar bagi produk atau Indifferent Pricing Point (IPP), dan rentang harga yang wajar bagi konsumen Range of Acceptible Price (RAP) (Simamora, 2001).

Analisis sensitivitas harga diperkenalkan pertama kali oleh Van Westerdorp pada awal tahun 1970-an. Asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah konsumen selalu mengkaitkan antara harga dengan kualitas dari produk. Analisis ini digunakan untuk melihat harga dari sisi konsumen. Konsumen melakukan penilaian terhadap harga berdasarkan kategori harga yang sangat murah, harga murah, harga mahal dan harga sangat mahal (Blamires, 1998 dalam Taufiqurrahman, 2003).

Menurut Hiam dan Shewe (1994), dalam menentukan harga optimum perusahaan perlu mempertimbangkan seluruh biaya yang telah dikeluarkan untuk memproduksi dan memasarkan produk, permintaan konsumen, dan posisi persaingan dalam industri. Berdasarkan harga-harga pokok produksi ditambah profit, perusahaan dapat melakukan analisis sensitivitas harga. Dua hal yang dapat dideteksi menggunakan pendekatan ini adalah elastisitas harga dan ekspektasi harga konsumen.

40 Pada penelitian digunakan riset harga yang diharapkan konsumen, dimana limit harga dan kisaran harga yang dapat diterima konsumen. Dalam hal ini konsumen menilai batas harga sangat murah, murah, mahal, sangat mahal yang dikaitkan dengan kualitas dari produk tersebut.

Riset ekspektasi harga merupakan suatu teknik penetapan harga suatu produk tanpa membandingkan dengan harga produk pesaing. Hasilnya diolah dan disajikan dalam bentuk grafik yang terdiri atas lima titik harga yang diharapkan konsumen dan kisaran harga yang normal menurut konsumen. Lima titik harga tersebut adalah ”

1. Indifferent Pricing Point (IPP)

Titik perpotongan distribusi kumulatif harga murah-mahal yaitu jumlah konsumen yang menganggap harga murah sama dengan jumlah konsumen yang menganggap harga mahal. Pada tingkat harga jumlah konsumen maksimum yang peduli terhadap harga.

2. Optimum Pricing Point (OPP)

Titik perpotongan distribusi kumulatif harga sangat murah-sangat mahal yaitu jumlah konsumen yang menganggap harga sangat murah sama dengan jumlah konsumen yang menganggap harga sangat mahal. Pada tingkat harga ini jumlah konsumen menganggap harga sangat mahal atau sangat murah, dengan kata lain harga tersebut optimum bagi produk. 3. Range of Acceptible Price (RAP)

Kisaran harga yang terbentuk dari dua titik yaitu antara perpotongan distribusi kumulatif harga sangat mahal dan harga tidak mahal dan dari perpotongan antara distribusi kumulatif sangat murah dan tidak murah. Kisaran harga inilah yang dianggap sebagai kisaran harga yang dapat diterima oleh konsumen.

4. Marginal Cheap Price Point (MCP)

Kisaran harga yang menunjukkan tingkat harga terendah bagi produk. Kisaran harga ini terbentuk dari dua titik yaitu antara perpotongan distribusi kumulatif harga sangat murah dan tidak murah. Kisaran harga inilah konsumen mulai meragukan kualitas suatu produk.