PENGARUH BENTUK PRODUK, IKLAN DAN HARGA TERHADAP TINGKAT PEMAKAIAN PRODUK SABUN LIFEBOY DIKALANGAN
MAHASISWA D3 STATISTIKA FMIPA USU
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh gelar Ahli Madya
DINDA FARADINA 062407156
PROGRAM STUDI DIII STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : PENGARUH BENTUK PRODUK, IKLAN DAN HARGA TERHADAP TINGKAT PEMAKAIAN PRODUK SABUN LIFEBOY DIKALANGAN MAHASISWA D3 STATISTIKA FMIPA USU
Kategori : TUGAS AKHIR
Diketahui / Desetujui Oleh :
PERNYATAAN
PENGARUH BENTUK PRODUK, IKLAN DAN HARGA TERHADAP TINGKAT PEMAKAIAN DIKALANGAN MAHASISWA D3 STATISTIKA
FMIPA USU
TUGAS AKHIR
Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri,kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 6 Juni 2010
PENGHARGAAN
Puji dan syukur Penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah melimpahkan rahmat dan karunia-Nya kepada Penulis sehingga dapat menyelesaikan tugas akhir ini.
Ucapan terimakasih Penulis sampaikan kepada bapak Drs.Open Darnius, M.Sc, yang telah membimbing dan memberikan kepercayaan kepada Penulis sehingga tugas akhir ini dapat diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.Ucapan terimakasih juga ditujukan kepada ketua dan sekretaris departemen matematika, Dr.Saib Suwilo ,M.Sc dan Drs.Henry Rani Sitepu ,M.Si ,dekan dan pembantu dekan ,semua dosen dan pegawai departemen matematika di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Universitas Sumatera Utara serta tak lupa pula Penulis ucapkan terimakasih kepada ayah,ibu, keluarga tercinta dan teman - teman yang telah memberikan bantuan,dorongan dan dukungan sehingga tugas akhir ini dapat diselesaikan.Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.
Bab 5 Kesimpulan dan Saran 41 5.1.Kesimpulan 41 5.2.Saran 42
Daftar Pustaka
Lampiran
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 4.1 Tampilan membuka program SPSS 35
Gambar 4.2 Tampilan Jendela Data View Dalam SPSS 36
Gambar 4.3 Tampilan Jendela Variable View Dalam SPSS 37
Gambar 4.4 Tampilan Jendela Pengisian Variabel View Dalam SPSS 38
Gambar 4.5 Tampilan Jendela Pengisian Data View Dalam SPSS 39
Gambar 4.6 Tampilan Jendela Pemilihan Linear Regresion 39
ABSTRAK
Tugas akhir ini membahas tentang pengaruh yang diberikan oleh harga barang, bentuk produk dan media iklan terhadap pemakaian produk yang diteliti dikalangan mahasiswa FMIPA USU terutama D3 Statistika. Judul ini diangkat karena pada saat sekarang ini banyak kita lihat dalam satu produk memiliki variasi bentuk dengan harga yang bervariasi pula. Apalagi media untuk mempromosikanny juga makin banyak, contohnya dari media cetak dapat dipromosikan melalui surat kabar, majalah, poster dan lain sebagainya. Sedangkan dengan media elektronik bsa melalui radio, apalagi televisi yang sudah mencapai kepelosok negeri. Dengan menggunakan Regresi Linier Berganda dan cara pengambilan sampel yang sesuai penulis mencoba melihat seberapa besar pengaruh yang diberikan.
ABSTRAK
Tugas akhir ini membahas tentang pengaruh yang diberikan oleh harga barang, bentuk produk dan media iklan terhadap pemakaian produk yang diteliti dikalangan mahasiswa FMIPA USU terutama D3 Statistika. Judul ini diangkat karena pada saat sekarang ini banyak kita lihat dalam satu produk memiliki variasi bentuk dengan harga yang bervariasi pula. Apalagi media untuk mempromosikanny juga makin banyak, contohnya dari media cetak dapat dipromosikan melalui surat kabar, majalah, poster dan lain sebagainya. Sedangkan dengan media elektronik bsa melalui radio, apalagi televisi yang sudah mencapai kepelosok negeri. Dengan menggunakan Regresi Linier Berganda dan cara pengambilan sampel yang sesuai penulis mencoba melihat seberapa besar pengaruh yang diberikan.
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pada saat ini persaingan dalam dunia bisnis begitu ketat, bersaing untuk menciptakan produk yang benar – benar dibutuhkan konsumen. Apalagi konsumen pada saat ini semakin selektif dalam memilih produk yang akan digunakannya. Perusahaan memperkenalkan produknya dengan menggunakan media atau perusahaan yang menjual ruang dan waktu untuk iklan, seperti media cetak: surat kabar, majalah; media elektronik: televisi, radio; dan media luar ruang: papan reklame, poster, spanduk dan lain – lain. Dalam hal ini bisa dibilang iklan memegang peranan penting dalam pemasaran, karena iklan berhubungan langsung dalam memperkenalkan produk kepada konsumen. Para pembuat iklan dituntut untuk lebih kreatif lagi, jangan sampai pesan yang ingin disampaikan tidak didapatkan konsumen. Pemberian kesan – kesan yang baik dan dapat diingat para konsumen sehingga muncul keinginan konsumen untuk menggunakan produk.
yang ditargetkan adalah yang berpenghasilan menengah kebawah, harga yang ditawarkan relatif murah dan terjangkau.
Berdasarkan uraian diatas, maka penulis tertarik untuk menganalisa apakah benar pengaruh bentuk produk, iklan dan harga dapat mempengaruhi keinginan konsumen dalam menggunakan produk tersebut, salah satu contoh produk sabun lifeboy. Dalam promosinya, sabun lifeboy memberi pesan kesehatan dan moral. Dengan menggunakan bintang – bintang yang dikenal dan dapat dipercaya masyarakat. Sabun lifeboy memiliki dua pilihan cair dan padat, harga yang ditawarkan pun bervariasi. Maka dari itu, penulis memilih judul: “ Pengaruh Bentuk Produk, Iklan dan Harga Terhadap Tingkat Pemakaian Produk Sabun Lifeboy Dikalangan Mahasiswa FMIPA USU “
1.2.Identifikasi Masalah
Dalam promosinya, sabun lifeboy menggunakan bintang – bintang yang dikenal dan dipercaya masyarakat dengan pesan – pesan yang berguna dan menjadi panutan. Serta bentuk sabun dalam bentuk cair dan batangan. Strategi seperti ini digunakan untuk menarik konsumen menggunakan produk.
1.3.Batasan Masalah
Agar peneliti tidak menyimpang dari tujuan yang diinginkan, maka penulis membuat batasan masalah. Adapun batasan masalahnya, yaitu:
a. Hal yang diamati sebagai faktor yang mempengaruhi tingkat pemakaian produk sabun lifeboy hanyalah bentuk produk, iklan, dan harga dan hanya dikalangan mahasiswa FMIPA USU D3 Statistika yang selalu memakai sabun lifeboy.
b. Tingkat pemakaian yang diuji adalah dalam satuan bulan
1.4.Manfaat dan Tujuan
Manfaat dari tulisan ini adalah sebagai bahan evaluasi dalam meneliti dan mengetahui pengaruh bentuk produk, iklan, dan harga terhadap tingkat pemakaian produk sabun lifeboy dikalangan mahasiswa FMIPA USU, dan bagi penulis penelitian ini merupakan wujud dari pada penerapan ilmu yang telah didapat selama dalam perkuliahan, khususnya dalam bidang statistik dengan menggunakan analisis regresi atas variabel dummy ( dummy variable ).
Tujuan dari tulisan adalah:
a. Untuk mengetahui gambaran bagaimana sebenarnya bentuk produk baik dalam bentuk batangan maupun cair, iklan media elektronik maupun media cetak, dan harga terhadap tingkat pemakaian produk sabun lifeboy dikalangan mahasiswa FMIPA USU.
1.5.Lokasi dan waktu penelitian
Penelitian atau pengumpulan data mengenai pengaruh bentuk produk, iklan, dan harga terhadap tingkat pemakaian produk sabun lifeboy diperoleh dari mahasiswa dengan membagikan kuisioner pada awal bulan Mei tahun 2009.
1.6.Metodologi Penelitian 1.6.1.Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dapat dibedakan berdasarkan sumbernya, yaitu:
1. Data primer yaitu data yang langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan atau yang menggunakan data tersebut. Data yang diperoleh seperti hasil wawancara atau hasil pengisian kuisioner yang biasa dilakukan peneliti. Dalam metode pengumpulan data primer, peneliti melakukan sendiri dilapangan maupuun dilaboratorium. Pelaksananya dapat berupa survey atau percobaan ( eksperimen ).
2. Data sekunder yaitu data yang tidak secara langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan dengan data tersebut. Data sekunder pada umumnya digunakanoleh peneliti untuk memberikan gambaran tambahan, gambaran pelengkap atau diproses lebih lanjut. Data sekunder didapat dari hasil penelitian dari beberapa sumber seperti BPS, mass media, lembaga pemerintah atau swasta dan sebagainya.
1.6.2.Metode Pengolahan Data 1. Penentuan variabel
Menentukan variabel pada kelompok data seperti:
a.Variabel bebas atau independent variable yaitu sebagai Xi
b.Variabel dummy atau dummy variable yaitu sebagai Di
c.Variabel tak bebas atau dependent variable yaitu sebagai Yi
2. Menentukan atau mencari persamaan regresi variabel dummy dengan persamaan:
3. Mengasumsikan E( ui ) = 0, dari regresi atas variabel dummy
Dengan mengasumsikan E( ui ) = 0, kita dapat memperoleh regresi sebagai
berikut:
Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk cair dan iklan media elektronik
Rata –rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk batangan dan iklan media elektronik
Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk batangan dan iklan media cetak
4. Uji kelinieran regresi
Pengujian ini dilakukan untuk menguji kelinieran koefisien – koefisien regresi yang didapat danseberapa besar kontribusinya.
Perumusan hipotesa:
H0 = Tidak ada kelinieran harga dari bentuk produk baik bentuk sabun
lifeboy biasa/batangan maupun sabun lifeboy cair terhadap tingkat pemakaian sabun lifeboy dikalangan mahasiswa FMIPA USU.
H1 = ada kelinieran harga dari bentuk produk baik bentuk sabun lifeboy
biasa/batangan maupun sabun lifeboy cair terhadap tingkat pemakaian sabun lifeboy dikalangan mahasiswa FMIPA USU.
Dengan uji F, yaitu:
Tolak H0 jika Fhit > Ftabel
Terima H0 jika Fhit < Ftabel
5. Pengujian koefisien regresi atas variabel dummy
Setelah mendapat kelinieran regresi di atas, maka kita perlu mengetahui apakah intercept diferensial α1dan α2 secara individual terkait ( signifikan
Perumusan hipotesa: H0= β1 = 0
H1= β1≠ 0
Dengan : Tolak H0 jika thit > ttabel
Terima H0 jika thit < ttabel
Dimana :
1.7.Sistematika Penulisan
Seluruh penulisan dari Tugas Akhir inidisusun dari beberapa babyang setiap bab tersebut berisikan sub bab, disusun guna memudahkan pembacauntuk mengerti dan memahami isi penulisan ini. Adapun sistematika penulisannya sebagai berikut:
BAB 1 : PENDAHULUAN
BAB 2 : TINJAUAN TEORITIS
Bab ini menjelaskan tentang teori – teori yang menyangkut pengertian dan penyelesaian permasalahan atau landasan penulisan bab – bab berikutnya.
BAB 3 : ANALISA DAN EVALUASI
Bab ini menguraikan pembahasan mengenai pengolahan dan analisa yang terdapat pada landasan teori.
BAB 4 : IMPLEMENTASI SISTEM
Bab ini menerangkan pemakaian sistem yang telah dirancang dan melakukan pengujian program.
BAB 5 : KESIMPULAN
Bab ini menerangkan kesimpulan dan saran yang merupakan jawaban atas permasalahan serta saran berupa pernyataan atau jalan keluar mengatasi permasalahan yang timbul.
BAB 2
TINJAUAN TEORITIS
2.1.Data
Data adalah suatu bahan mentah yang jka diolah dengan baik melalui berbagai analisis dapat melahirkan berbagai informasi.
2.1.1.Menurut sifatnya
Menurut sifatnya, data dibagi atas dua bagian yaitu: a. Data kualitatif
Data kualitatif adalah data yang dikategorikan menurut lukisan kualitas objek yang dipelajari.
b. Data kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang memiliki harga yang berubah – ubah atau bersifat variabel.
2.1.2.Menurut sumbernya
Menurut sumbernya data dibagi menjadi: a. Data Intern
b. Data Ekstern
Data ekstern adalah data yang diperoleh atau bersumber dari luar instansi/ instansi yang lain.
Data ekstern dapat dibagi menjadi: 1. Data primer
Data primer adalah data yang langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan atau yang menggunaklan data tersebut. Data yang diperoleh seperti hasil wawancara atau pengisian kuisioner yang biasa dilakukan peneliti. Dalam metode pengumpulan data primer, peneliti/observer melakukan sendiri penelitian/observasi di lapangan maupun di laboratorium. Pelaksanaannya dapat berupa survey atau percobaan ( eksperimen ).
2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang tidak secara langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan dengan data tersebut. Data sekunder pada umumnya digunakan oleh peneliti untuk memberikan gambaran tambahan, gambaran pelengkap atau diproses lebih lanjut. Data sekunder didapat dari hasil penelitian lembaga/instansi seperti BPS, Mass Media, Lembaga Pemerintahan atau swasta dan sebagainya.
2.1.3.Menurut jenisnya
Menurut jenisnya, data terdiri dari dua bagian, yaitu: a. Data Kontinu
Data kontinu merupakan data yang diperoleh dari hasil pengukuran b. Data Diskrit
Data diskrit merupakan data yang diperoleh dari hasil perhitungan.
2.2.Metode Pengambilan Sampel
Berdasarkan informasi yang diperoleh dari sampel, dimungkinkan untuk melakukan eksplorasi lebih lanjut tentang karakteristik dari populasi yang menjadi tujuan observasi.
Secara garis besar, metode penarikan sampel dapat dipilah menjadi dua, yaitu pemilihan sampel dari populasi secara acak ( random atau probability
sampling ) dan pemilihan sampel dari populasi secara tidak acak ( non random
atau non probability sampling ).
2.2.1.Probability Sampling ( metode acak )
Yang termasuk dalam metode probability sampling antara lain: a. Acak Sederhana ( simple random sampling )
Sampel yang diambil secara acak, yaitu setiap anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih menjadi anggota sampel. Cara umum yang dipakai adalah dengan menggunakan tabel random atau juga dengan cara pengundian.
b. Acak Sistematis ( systematic random sampling )
Metode pengambilan sampel acak sistematis adalah metode untuk mengambil sampel secara sistematis dengan interval (jarak) tertentu dari suatu kerangka sampel yang telah diurutkan.
c. Acak Terstratifikasi ( stratified random sampling )
Metode pengambilan sampel acak terstratifikasi ( stratified random sampling ) adalah metode pemilihan sampel dengan cara membagi populasi kedalam kelompok – kelompok yang homogen yang disebut strata, dan kemudian sampel diambil secara acak dari setiap strata tersebut. d. Sampel Berkelompok ( cluster sampling )
2.2.2.Non Probability Sampling ( metode tak acak )
Metode tak acak ( non probability sampling ) bisa dibilang kebalikan dari metode acak ( random sampling ). Metode ini tidak memberikan peluang yang sama pada tiap anggota populasi. Metode ini dikembangkan untuk menjawab kesulitan yang ditimbulkan dalam menerapkan metode acak.
Metode ini terbagi menjadi beberapa bagian, antara lain: a. Sampling Kemudahan ( convenience sampling )
Pada pengambilan sampel dengan cara ini, sampel diambil berdasarkan pada ketersediaan elemen dan kemudahan untuk mendapatkannya. Dengan kata lain sampel diambil/terpilih karena sampel tersebut ada pada tempat dan waktu yang tepat.
b. Sampling Pertimbangan ( judgment sampling )
Dengan teknik ini, sampel diambil berdasarkan pada kriteria – kriteria yang telah dirumuskan terlebih dahulu oleh peneliti.
c. Quota Sampling
d. Snowball Sampling
Teknik sampling ini tepat digunakan bila populasinya sangat spesifik. Cara pengambilan sampel dengan teknik ini dilakukan secara berantai, mulai dari ukuran sampel yang kecil, makin lama semakin besar.
2.3.Analisa Regresi
Metode analisi yang telah dibicarakan hingga sekarang adalah analisi terhadap data mengenai sebuah karakteristik atau atribut ( data kualitatif ) dan mengenai sebuah variabel, diskrit ataupun kontinu ( data kuantotatif ). Tetapi sebagai mana disadari, banyak persoalan yang meliputi lebih dari sebuah variabel.
Bila kita mempumyai data yang terdiri atas dua atau lebih variabel, perlu dipelajari bagaimana variabel – variabel itu berhubungan. Hubungan yang didapat pada umumnya dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik yang menyatakan hubungan fungsional antara variabel – variabel. Studi yang menyangkut masalah ini yang dikenal dengan analisis regresi.
2.3.1.Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana adalah regresi yang melibatkan hubungan antara satu variabel tak bebas dengan satu variabel bebas. Variabel tak bebas adalah variabel yang nilainya selalu bergantung dengan nilai variabel lain, sedangkan variabel bebas adalah variabel yang nilainya tidak bergantung pada variabel lain.
persamaan matematis yang mendefenisikan hubungan antara dua variabel. Persamaan regresi digunakan untuk membuat taksiran mengenai variabel tak bebas yabg disebut dengan persamaan regresi estimasi.
Bentuk umum persamaan regresi linier sederhana yang menunjukkan hubungan antara dua variabel, yaitu variabel X sebagai variabel bebas dan variabel Y sebagai variabel tak bebas. Adalah:
Dimana:
Yi adalah variable tak bebas ke-i
Xi adalah variable bebas ke-i
β0 adalah intercept ( konstanta ) yang merupakan titik potong kurva terhadap
sumbu Y
β1 adalah kemiringan ( slope ) kurva linier
εi adalah kesalahan ( error ) pada pengamatan ke-i
2.3.2.Regresi Linier Ganda
Regresi linier berganda adalah analisis regresi yang melibatkan hubungan dari dua atau lebih variable bebas. Secara umum, data hasil pengamatan Y bisa terjadi karena akibat variable – variable bebas X1, X2,…….., Xk. hubungan lebih dari dua
variable bila dinyatakan dalam bentuk persamaan adalah:
Dimana:
Yi adalah variable tak bebas ke-i
β0 adalah intercept ( konstanta ) yang merupakan titik potong kurva terhadap
sumbu Y
β1 adalah kemiringan ( slope ) kurva linier
εi adalah kesalahan ( error ) pada
Dengan b1, b2, b3 adlah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil
pengamatan.
2.3.3.uji Regresi Linier Ganda
Uji regresi linier ganda perlu dilakukan karena untuk mengetahui apakah sekelompok variable bebas secara bersamaan mempunyai pengaruh terhadap variable tak bebas. Pada dasarnya pengujian hipotesa tentang parameter koefisien regresi secara keseluruhan atau penguji persamaan regresi menggunakan statistic F yang dirumuskan sebagai berikut :
Dengan :
F = statistic F yang menyebar mengikuti distribusi F dengan derajat bebas V1 = k dan V2 = n – k – 1
JKreg = Jumlah Kuadrat Regresi = b1∑x1iyi + b2∑x2iyi + …. + bk∑xkiyi
dengan derajat kebebasan (dk) = k
JKres = Jumlah kuadrat residu (sisa) = ∑(Y 1 – Ŷ1)2 dengan derjat kebebasan
Langkah – langkah yang dibutuhkan untuk pengujian hipotesa ini adalah sebagai berikut:
1. H0: β0= β1= … = βk = 0
H1 : minimal satu parameter koefisien regresi yang ≠ 0
2. Pilih taraf nyata α yang diinginkan
3. Hitung statistik Fhit dengan menggunakan salah satu dari formula di atas
4. Keputusan : tolak H0 jika Fhit > Ftabel : k : n – k – 1
Terima H0 jika Fhit < Ftabel : k : n – k – 1
Dimana b0, b1,….., bkmerupakan penduga bagi parameter β0, β1, … βk
2.4.Analisa Korelasi
Analisa korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar/kuat hubungan antara variabel – variabel itu terjadi. Dengan kata lain, perlu ditentukan derajat hubungan antara variabel – variabel.
Berdasarkan regresi linier ganda Ŷ = b 0 + b1X1 + b2X2 + … + bkXk maka
nilai R dapat ditentukan terlebih dahulu mencari nilai R2 (koefisien determinasi) yang digunakan untuk mengukur proporsi keragaman total dalam variabel total dalam variabel tak bebas Y yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel – variabel penjelas yang ada dalam model persamaan regresi secara bersama.
Nilai R2 dapat ditentukan dengan rumus :
Dengan:
JKreg = jumlah kuadrat regresi
2.5.Model Regresi Logistik 2.5.1.Pengertian Regresi Logistik
Analisa regresi logistik adalah analisis yang digunakan untuk melihat hubungan antara variabel tak bebas berupa variabel respon yang bersifat kategori (kualitatif) dan variabel – variabel bebas berubah variabel kualitatif (nominal atau ordinal) maupun variabel kuantitatif (interval atau rasio).
Variabel bebas dalam regresi logistik adalah variabel yang bertipe kualitatif maupun kuantitatif. Untuk variabel bebas bertipe kualitatif digunakan dalam variabel dummy, sedangkan untuk ariabel tak bebas dalam model regresi logistik berbentuk dikotomus (biner atau dua kategori) maupun polykotomus (banyak kategori).
Dengan rumus : P(Y = 1| X = xi) π(xi)
Maka P(Y = 0| X = xi) = 1- л(xi). dari hal tersebut, ekspektasi dari yi adalah
E(yi)P(Y = yi| X = xi)
= 1л(xi) + 0(1- л(xi)
= л(xi)
Untuk model logistik :
Dengan logit, g(xi) = β0 + β1xi, maka untuk model regresi logistik dengan variabel
Dan logitnya adalah : g(Xi) = β0+ β1X1+ …..+βpXpi
Sehingga:
Variabel bebas (X) dalam regresi logistik yang bertipe kualitatif maka digunakan variabel dummy ( dummy variable ).
Dengan rumus : Y = α0+ α1Di+ βXi
Dimana :
Y = varisbel tak bebas (dependent variabel) bersifat kuantitatif xi = variabel bebas (independent variable) bersifat kuantitatif
D1 = variabel dummy (Dummy variable) bersifat kualitatif
Dengan mengasumsikan bahwa unsur gangguan (disturbance) memenuhi asumsi yang biasa dari model regresi linier klasik:
Dengan:
E( Yi| D1= 0 ) = α
Dan
BAB 3
ANALISA DAN EVALUASI
3.1 Data yang diperoleh
Data yang digunakan merupakan data pengaruh harga, bentuk produk, dan iklan dengan tingkat pemakaian produk sabun lifeboy dikalangan mahasiswa FMIPA USU khususnya D3 statistika.
Untuk melihat data yang diperoleh terdapat pada lampiran tabel 3.1.1
3.2 Penentuan dan Pengkodean untuk Nama Variabel
a. tingkat/ jumlah pemakaian sabun lifeboy ( Yi ) sebagai variabel tak bebas atau
dependent variable.
b. Harga ( Xi ) sebagai variabel bebas atau independent variable.
c. bentuk kemasan ( D1 ) sebagai variabel dummy dengan:
biasa/ batangan = 1 cair = 0
d.iklan ( D2 ) sebagai variabel dummy dengan:
media cetak = 1 media elektronik = 0
3.3 Menentukan atau Mencari Persamaan Regresi Dummy 3.3.1 Persamaan regresi dummy
Dengan persamaan : Ŷ = α0+ α1D1+ α2D2+ βXi
Ŷ = α0+ α1bentuk produk + α2iklan + βharga
Untuk melihat nilai – nilai dalam pencarian persamaan regresi dummy, terdapat lampiran tabel 3.3.1.
Dengan keterangan sebagai berikut : Yi = tingkat/jumlah pemakaian
Xi = harga
D1 = bentuk produk
D2 = iklan
n = banyak data
Dari data di atas didapat :
∑Yi = nα0+ α1∑D1+ α2∑D2+ β∑Xi
∑YiDi = α0∑D1+ α1∑D12+ α2∑D1D2+ β∑D1Xi
∑YiD2 = α0∑D2+ α1∑D1D2+ α2∑D22+ β∑D2Xi
∑YiXi = α0∑Xi+ α0∑D1Xi+ α0∑D2Xi+ β∑X12
Dapat disubstitusi nilai – nilai yang bersesuaian, sehingga diperoleh persamaan : 56 = 36α0+ 30 α1 + 5α2 + 142,550β
50 = 30α0+ 30α1+ 3α2+ 68050β
8 = 5α0+ 3α1 + 5α2 + 30,400β
187,150=142,550α0+ 68050α1+ 30,400α2+ 1,084,252,500β
Setelah persamaan di atas diselesaikan, maka didapat koefisien : α0 = 2.2045033
α1 = -0.326252826
α2 = 0.21634885
β = -0.000102815
dengan demikian persamaan regresi atas variable dummy Ŷ = α0+ α1D1+ α2D2+ βXi
3.3.2 Pengasumsian E(ui) = 0, dari Regresi
Dengan mengasumsikan E(ui) = 0, kita dapat memperoleh regresi sebagai
berikut :
Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk cair dan iklan media elektronik
E(Yi | D1 = 0, D2 = 0, Xi) = α0+ βXi
Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk biasa dan iklan media elektronik
E(Yi | D1 = 1, D2 = 0, Xi) = (α0+ α1) + βXi
Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk cair dan iklan media cetak
E(Yi | D1 = 0, D2 = 1, Xi) = (α0+ α2) + βXi
Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk biasa dan iklan media cetak
E(Yi | D1 = 1, D2 = 1, Xi) = (α0+α1+ α2) + βXi
Untuk melihat hasil data pengasumsian regresi atas variable dummy, terdapat pada lampiran table 3.3.2 dan terdapat rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy terhadap harga dari bentuk produk dan iklan
1. Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk cair dan iklan media elektronik adalah 6.47
2. Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk biasa dan iklan media elektronik adalah 5.29
4. Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk biasa dan iklan media cetak adalah 6.07
3.4 Pengujian Kelinieran Regresi atas Variable Dummy
Sebelum regresi yang diperoleh digunakan untuk membuat kesimpulan, terlebih dahulu perlu diperiksa kelinieran dan keberartiannya. Pemeriksaan ini ditempuh melalui pengujian hipotesis.
Menguji keberartian regresi atas variable dummy ini dimaksudkan untuk meyakinkan apakah regresi ( berbentuk linier ) yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya untuk membuat kesimpulan mengenai hubungan peubah.
Untuk itu dua jumlah kuadrat – kuadrat JK untuk regresi atau ditulis dengan JK(Reg) dan untuk sisaan dengan JK(Res), yang secara umum menggunakan rumus :
JKreg= α1∑yid1+ α2∑yid2+ β∑yixi
JKres = ∑(Yi – Ŷi)2 atau JK(S) = ∑yi2 - JKreg
Dari table 3.5.1 diperoleh nilai – nilai sebagai berikut : n = 36 ∑Yi2 = 8.8896
∑yid1 = 3.3328 α1 = -0.326252826
∑yid2 = 0.2224 α2 = 0.21634885
Dapat kita substitusikan nilai – nilai yang berkesesuaian, sehingga diperoleh : JKreg = α1∑yid1+ α2∑yid2+ β∑yixi
=( -0.326252826)( 3.3328 ) + (0.21634885)( 0.2224) + (-0.000102815)( -34,594.4452 )
= 2.519059396
JKres = ∑(Yi – Ŷi)2 atau JK(S) = ∑yi2 - JKreg
= 8.8896 – 2.519059396 = 6.370540604
Jadi Fhitung dapat dicari dengan :
= 4.217847223 = 4.218
Dari tabel distribusi F duga dk pembilang = 3, dk penyebut = 34 dan α = 5% (0.05) didapat Ftab = 2.85. karena Fhit (4.218) < Ftab (2.88) maka H0 diterima.
3.6 Pengujian Koefisien Regresi atas Variabel Dummy
Setelah menguji kelinieran di atas, maka kita telah perlu mengetahui apakah intercept diferensial α1 dan α2, secara individual terkait ( signifikan ) secara
statistic.
Dengan pengujian koefisien regresi atas variable dummy perumusan hipotesa yang dipakai adalah:
H0= β1 = 0
H1= β1≠ 0
Dengan tolak H0 jika thit > t tab
Terima H0 jika thit < ttab
Dimana:
Dari perhitungan sebelumnya, maka diperoleh harga – harga koefisien: JKreg = 2.519059396
∑Yi2 = 8.8896
Dari analisis diperoleh:
Dari hasil perhitungan diperoleh thit = 3.6667 dan ttab = 2.03.0 jadi thit > ttab H0
BAB 4
IMPLEMENTASI SISTEM
4.1.Pengertian
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelasaikan desain sistem yang ada dalam desain sistem yang disetujui, menginstal dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki.
Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis kedalam programming. Dalm pengolahan data pada karya tulis ini penulis menggunakan perangkat lunak (software) sebagai implementasi sistem yaitu SPSS 15.0 for windows dalam masalah memperoleh hasil perhitungan.
4.2.Statistik dan Komputer
Dalam pengolahan data, komputer mempunyai tiga keunggulan utama dibandingkan manusia yaitu : kecepatan, ketepatan, dan keandalan yang membuat komputer sangat dibutuhkan dalam pengolahan data statistik. Komputer juga memiliki daya tahan kerja yang tinggi.
4.3.SPSS dan komputer statistik
Saat ini banyak beredar berbagai paket program komputer statistik. Dari berbagai software khusus statistik yang beredar sekarang, SPSS adalah yang paling populer dan paling banyak digunakan.
SPSS sebagai software statistk, pertama kali dibuat tahun 1968 oleh tiga mahasiswa Stanfort University yang dioperasikan pada komputer mainframe. Pada tahun 1984, SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (dapat dipakai untuk komputer dekstop) dengan nama SPSS/ PC+ dan sejalan dengan mulai populernya sistem operasi windows, SPS pada tahun 1992 juga mengeluarkan versi windows.
Hal ini membuat SPSS yang ditujukan bagi pengolahan data statistik untuk ilmu sosial (SPSS saat itu adalah singkatan dari Statistical Package for the Social Sciens), sekarang diperluas untuk malayani berbagai jenis user seperti untuk proses produksi, riset ilmu – ilmu sains dan lainnya. Sehingga sekarang SPSS singkatan dari Statistical Product and Service Solution.
4.4.Mengoperasikan SPSS
1. Tahapan penyiapan data
Mencakup pemasukan (in put) data dan menyimpan data. 2. Tahapan proses analisa data
3. Tahapan analisis hasil
Adapun langkah – langkah pengolaha data dengan menggunakan program SPSS adalah:
1. Aktifkan program SPSS pada windows dengan pereintah : Start – program dan pilih SPSS for windows
Gambar 4.1 Membuka Program SPSS
2. Memasukkan data Langkah – langkah : 2.1buka lembar kerja baru
Gambar 4.2 Tampilan jendela data view dalam SPSS
2.2Mendefenisikan variabel dan property yang diperlukan.
Langkah berikutnya adalah membuat nama untuk setiap variabel baru, jenis data label dan sebagainya.
Untuk itu klik tab sheet Variabel view dapat juga diambil dari menu View lalu sub menu Variabel atau langsung tekan CTRL+T. tampak dilayar
2.3Pengisian
Pengisian variable tingkat pemakaian (Y), harga (X), bentuk produk (D1) dan iklan (D2). Tempatkan pointer pada baris dan kolom yang
akan diisikan, klik ganda lalu lakukan pengisian pada variable view dalam SPSS.
Name : Ketik nama variable pada kolom name, Y pada baris pertama dilanjutkan X, D1 dan D2.
Type : memilih type data yang diinginkan, numeric. Width : untuk keseragaman ketik 8.
Decimals : karena data tidak ada bentuk decimal, maka ketik 0. Label : ketik nama masing – masing variable.
Values : untuk mengisi penjelasan nama (label) pada variable. Untuk tingkat pemakaian dan harga ketik none. Pada bentuk kemasan ketik 0 untuk bentuk cair dan 1 untuk bentuk biasa. Pada iklan ketik 0 media elektronik dan 1 untuk media cetak.
Missing : untuk penjelasan data yang rusak/hilang. Pilih none. Coloums : untuk menentukan lebar coloum. Ketik 8.
Gambar 4.4 Tampilan pengisian variable view
klik data view untuk memasukkan data yang telah didapat sesuai dengan variabelnya.
3.Pengolahan Data
Setaelah data selesai dimasukkan, dari menu utama SPSS pilih Analyze,kemudian pilih Regression lalu pilih sub menu Linier.
Gambr 4.6 Tampilan pemilihan Linier Regresi
Pindahkan variable tingkat pemakaian pada variable terikat (dependent), variable harga, bentuk produk dan iklan pada variable bebas (independent).
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Penelitian ini dilakukan untuk melihat upaya memperkenalkan produk kepada konsumen dimana dengan memikat hati konsumen melalui pemberian kesan – kesan baik yang mampu diingat dan dirasakan oleh konsumen melalui promosi baik dalam bentuk produk, iklan dan harga.
Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Adanya pengaruh harga, bentuk produk dan harga terhadap tingkat pemakaian produk sabun lifeboy di kalangan mahasiswa FMIPA usu khususnya mahasiswa D3 Statistika, karena Fhit > Ftab = 4.218 < 2.88 atau
H0 ditolak dengan resiko kekeliruan 5%.
2. Signifikannya variable harga dari bentuk produk dan iklan terhadap tingkat pemakaian sabun lifeboy dikalangan Mahasiswa FMIPA USU khususnya mahasiswa D3 Statistika karena thit > ttab. Maka tolak H0.
3. Dari pengasumsian E(µi) diatas diperoleh rata – rata tingkat pemakaian
sabun lifeboy terhadap harga dari bentuk produk dan iklan
2.Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk biasa dan iklan media elektronik adalah 5.29
3.Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk cair dan iklan media cetak adalah 7.24
4.Rata – rata tingkat pemakaian sabun lifeboy dari bentuk biasa dan iklan media cetak adalah 6.07
5.2 Saran
Beberapa saran yang dapat dimasukkan penulis
1. Dalam mempromosikan suatu produk, hendaklah memberikan kesan – kesan yang lebih dapat diingat dan dirasakan oleh konsumen.
2. Pembuatan iklan dalam media cetak lebih ditingkatkan, lebih kreatif, hanya dalam satu halaman dapat memberikan gambaran keseluruhan. 3. Perusahaan menjaga kualitas produk guna tidak ada penyesalan dari
DAFTAR PUSTAKA
Agung I Gustingurah 2003, Analisis Hubungan Kausal Berdasarkan Data Kategorik, Jakarta, Grapindo Persada.
Gurajati Damodar, Zain Sumarno, 1978, Ekonometrika Dasar, Bandung, Erlangga.
Sudjana, 1992, Metode Statistika, Edisi Keenam, Bandung, Tarsito.
Tabel 3.1 Data yang akan diolah
Tabel 3.3.2 Data Hasil Pengasumsian Regresi atas Variabel
Dummy
α0+βXi (α0+α1)+βXi (α0+α2)+βXi (α0+α1+α2)+βXi
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.97316955 1.64691672 2.18951840 1.86326557
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.99887330 1.67262047 2.21522215 1.88896932
1.96802880 1.64177597 2.18437765 1.85812482
2.05028080 1.72402797 2.26662965 1.94037682
0.97072330 0.64447047 1.18707215 0.86081932
1.97831030 1.65205747 2.19465915 1.86840632
1.99887330 1.67262047 2.21522215 1.88896932
0.91931580 0.59306297 1.13566465 0.80941182
0.97072330 0.64447047 1.18707215 0.86081932
1.99887330 1.67262047 2.21522215 1.88896932
2.02971780 1.70346497 2.24606665 1.91981382
2.02971780 1.70346497 2.24606665 1.91981382
0.97072330 0.64447047 1.18707215 0.86081932
0.86790830 0.54165547 1.08425715 0.75800432
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.96802880 1.64177597 2.18437765 1.85812482
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.96802880 1.64177597 2.18437765 1.85812482
1.96802880 1.64177597 2.18437765 1.85812482
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
2.05028080 1.72402797 2.26662965 1.94037682
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.95774730 1.63149447 2.17409615 1.84784332
1.95774730 1.63149447 2.17409615 1.84784332
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
1.89605830 1.56980547 2.11240715 1.78615432
1.94746580 1.62121297 2.16381465 1.83756182
0.86790830 0.54165547 1.08425715 0.75800432
2.02971780 1.70346497 2.24606665 1.91981382
Variables Entered/Removed(b)
a All requested variables entered. b Dependent Variable: tingkt_pmakaian
Model Summary(b)
a Predictors: (Constant), iklan, harga, bentuk_produk b Dependent Variable: tingkt_pmakaian
ANOVA(b)
a Predictors: (Constant), iklan, harga, bentuk_produk b Dependent Variable: tingkt_pmakaian
Coefficients(a)
