ABSTRAK
RIZKA RAMDHAN ABDURRAHMAN. Aplikasi Biplot Untuk Identifikasi Produk Sabun Mandi Berdasarkan Karakteristik Demografi dan Persepsi Konsumen. Dibimbing oleh AHMAD ANSORI MATTJIK dan LA ODE ABDUL RAHMAN.
Persaingan dalam pemasaran sabun mandi cukup ketat. Perusahan melakukan berbagai upaya agar mampu bersaing dalam mempertahankan pelanggannya. Salah satu upaya untuk merumuskan strategi pemasaran yang efektif adalah dengan memahami persepsi konsumen dan mengenali segmen pasar konsumen. Oleh karena itu penelitian ini dirancang untuk mengetahui segmentasi produk sabun berdasarkan demografi dan mengetahui persepsi responden. Melalui data sekunder dengan analisis biplot akan dihasilkan identifikasi produk yang disajikan ke dalam ruang berdimensi dua yang mampu merangkum sebanyak mungkin informasi.
Visualisasi dengan analisis biplot diperoleh informasi mengenai persepsi responden terhadap produk pada berbagai kelompok usia dan status sosial ekonomi. Beberapa produk yang memiliki karakteristik demografi yang sama yaitu untuk produk 510, 347, 605, 358 dan 250 cenderung tidak disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC. Sedangkan produk-produk 467, 109, 127, dan 100 relatif lebih disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC tertentu dan dideskripsikan secara positif pada berbagai atribut. Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga, efisien/bermanfaat, berkesan bersih atau sehat, melembabkan kulit, wangi yang natural dan disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-39 tahun dan kelas sosial ekonomi A. Produk 109 memiliki segmentasi demografi yang sama dengan produk 467 tetapi 109 dideskripsikan sebagai produk yang memiliki ciri wangi yang segar dan berkesan berkualitas tinggi. produk 127 dipersepsikan sama dengan produk 109 dan disukai oleh responden dengan kelas sosial ekonomi B dan kelompok usia 40-45 tahun.
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Dewasa ini banyak sekali jenis dan merek produk sabun mandi yang beredar di pasar. Hal tersebut memungkinkan persaingan dalam pemasaran sabun mandi cukup ketat. Perusahan melakukan berbagai upaya agar mampu bersaing dalam mempertahankan pelanggannya. Salah satu cara adalah dengan mengenali segmentasi pasar konsumen. Melalui segmentasi pasar, perusahaan dapat mengembangkan produk dan memusatkan perhatian pada kelompok pembeli tertentu yang mempunyai minat terbesar sehingga berhasil dalam strategi pemasaran di pasar kompetitif.
Segmentasi demografi membagi pasar menjadi kelompok berdasarkan peubah seperti usia, pendapatan, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, dan ras. Faktor demografi adalah dasar yang paling umum yang digunakan untuk menetapkan segmentasi kelompok pelanggan. Salah satu alasannya adalah bahwa tingkat variasi kebutuhan, keinginan, dan penggunaan konsumen sering berhubungan erat dengan peubah demografi (Kotler & Armstrong 2008).
Setiap produk memiliki karakteristik atau atribut-atribut tertentu. Dalam penelitian ini produk yang digunakan adalah sabun mandi padat dengan berbagai macam atributnya. Dari beberapa atribut yang ada pada produk sabun mandi padat maka dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana atribut-atribut tersebut dapat menggambarkan produk.
Hasil analisis dari penelitian ini dapat digunakan oleh perusahaan sebagai acuan untuk mengkreasikan kembali produk yang lebih disukai oleh konsumen atau menciptakan inovasi baru pada jenis produk yang sesuai dengan keinginan konsumen. Produk dengan peubah-peubahnya disajikan ke dalam ruang berdimensi dua yang mampu merangkum sebanyak mungkin informasi.
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis biplot. Biplot merupakan suatu analisis yang dapat digunakan baik untuk melakukan positioning maupun
perceptual mapping dari sekumpulan objek (produk, jasa atau perusahaan). Dengan analisis biplot, diharapkan dapat memetakaan dan mendeskripsikan produk berdasarkan pada peubah dalam dimensi dua.
Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk :
1. Mengetahui segmentasi produk berdasarkan demografi, yaitu deskripsi responden terhadap produk pada berbagai kelompok usia dan kelas sosial ekonomi. 2. Mengetahui persepsi responden terhadap
produk berdasarkan atribut.
TINJAUAN PUSTAKA
Persepsi
Persepsi merupakan proses dimana orang memilih, mengatur, dan menerjemahkan informasi untuk membentuk gambaran dunia yang berarti (Kotler & Armstrong 2008). Persepsi merupakan pandangan individu terhadap suatu objek sehingga individu tersebut memberi reaksi atau respon yang berhubungan dengan penerimaan atau penilaian. Persepsi berhubungan dengan pendapat dan penilaian yang berakibat terhadap motivasi, kemauan, tanggapan, perasaan, dan fantasi terhadap stimulus (Kotler 1997 dalam Sari 2008).
Central Location Test (CLT)
Central Location Test (CLT) merupakan suatu teknik penelitian yang melibatkan responden, dimana responden diundang ke suatu tempat yang ditentukan untuk mengevaluasi produk-produk yang diujikan (Anonim 2009).
Sequential Monadic
Sequential Monadic merupakan metode evaluasi produk dimana setiap responden mengevaluasi semua produk yang diujikan secara bergantian (Gao 2005).
Analisis Biplot
Biplot adalah teknik statistika deskriptif yang dapat disajikan secara visual guna menyajikan secara simultan n objek pengamatan dan p peubah dalam ruang bidang dimensi dua, sehingga ciri-ciri peubah dan objek pengamatan serta posisi relatif antar objek pengamatan dengan peubah dapat dianalisis (Jollife 2002). Analisis biplot didasarkan pada penguraian nilai singular (SVD). Misalkan suatu matriks data X berukuran nxp yang berisi n pengamatan dan p
peubah yang dikoreksi terhadap nilai rata-ratanya dan berpangkat r, dapat dituliskan menjadi:
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Dewasa ini banyak sekali jenis dan merek produk sabun mandi yang beredar di pasar. Hal tersebut memungkinkan persaingan dalam pemasaran sabun mandi cukup ketat. Perusahan melakukan berbagai upaya agar mampu bersaing dalam mempertahankan pelanggannya. Salah satu cara adalah dengan mengenali segmentasi pasar konsumen. Melalui segmentasi pasar, perusahaan dapat mengembangkan produk dan memusatkan perhatian pada kelompok pembeli tertentu yang mempunyai minat terbesar sehingga berhasil dalam strategi pemasaran di pasar kompetitif.
Segmentasi demografi membagi pasar menjadi kelompok berdasarkan peubah seperti usia, pendapatan, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, dan ras. Faktor demografi adalah dasar yang paling umum yang digunakan untuk menetapkan segmentasi kelompok pelanggan. Salah satu alasannya adalah bahwa tingkat variasi kebutuhan, keinginan, dan penggunaan konsumen sering berhubungan erat dengan peubah demografi (Kotler & Armstrong 2008).
Setiap produk memiliki karakteristik atau atribut-atribut tertentu. Dalam penelitian ini produk yang digunakan adalah sabun mandi padat dengan berbagai macam atributnya. Dari beberapa atribut yang ada pada produk sabun mandi padat maka dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana atribut-atribut tersebut dapat menggambarkan produk.
Hasil analisis dari penelitian ini dapat digunakan oleh perusahaan sebagai acuan untuk mengkreasikan kembali produk yang lebih disukai oleh konsumen atau menciptakan inovasi baru pada jenis produk yang sesuai dengan keinginan konsumen. Produk dengan peubah-peubahnya disajikan ke dalam ruang berdimensi dua yang mampu merangkum sebanyak mungkin informasi.
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis biplot. Biplot merupakan suatu analisis yang dapat digunakan baik untuk melakukan positioning maupun
perceptual mapping dari sekumpulan objek (produk, jasa atau perusahaan). Dengan analisis biplot, diharapkan dapat memetakaan dan mendeskripsikan produk berdasarkan pada peubah dalam dimensi dua.
Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk :
1. Mengetahui segmentasi produk berdasarkan demografi, yaitu deskripsi responden terhadap produk pada berbagai kelompok usia dan kelas sosial ekonomi. 2. Mengetahui persepsi responden terhadap
produk berdasarkan atribut.
TINJAUAN PUSTAKA
Persepsi
Persepsi merupakan proses dimana orang memilih, mengatur, dan menerjemahkan informasi untuk membentuk gambaran dunia yang berarti (Kotler & Armstrong 2008). Persepsi merupakan pandangan individu terhadap suatu objek sehingga individu tersebut memberi reaksi atau respon yang berhubungan dengan penerimaan atau penilaian. Persepsi berhubungan dengan pendapat dan penilaian yang berakibat terhadap motivasi, kemauan, tanggapan, perasaan, dan fantasi terhadap stimulus (Kotler 1997 dalam Sari 2008).
Central Location Test (CLT)
Central Location Test (CLT) merupakan suatu teknik penelitian yang melibatkan responden, dimana responden diundang ke suatu tempat yang ditentukan untuk mengevaluasi produk-produk yang diujikan (Anonim 2009).
Sequential Monadic
Sequential Monadic merupakan metode evaluasi produk dimana setiap responden mengevaluasi semua produk yang diujikan secara bergantian (Gao 2005).
Analisis Biplot
Biplot adalah teknik statistika deskriptif yang dapat disajikan secara visual guna menyajikan secara simultan n objek pengamatan dan p peubah dalam ruang bidang dimensi dua, sehingga ciri-ciri peubah dan objek pengamatan serta posisi relatif antar objek pengamatan dengan peubah dapat dianalisis (Jollife 2002). Analisis biplot didasarkan pada penguraian nilai singular (SVD). Misalkan suatu matriks data X berukuran nxp yang berisi n pengamatan dan p
peubah yang dikoreksi terhadap nilai rata-ratanya dan berpangkat r, dapat dituliskan menjadi:
2
Matriks U dan A masing-masing berukuran (nxr) dan (pxr) sehingga U’U = A’A = Ir. Sedangkan L adalah matriks diagonal berukuran (rxr) dengan unsur-unsur diagonalnya adalah akar-akar kuadrat dari akar ciri X’X dan XX’ sehingga
Kolom matriks A adalah vektor ciri yang berpadanan dengan akar ciri λ dari matriks X’X dan XX’. Sedangkan lajur-lajur U dapat dihitung melalui:
A = [a1,a2, … ,ar]
Secara matematis SVD dapat ditulis
nXp = nUr rLr rAp
Setelah didapatkan penguraian nilai singular dengan menggunakan persamaan X = ULA’ di atas, matriks X dapat difaktorkan dalam bentuk :
X = ULαL1-αA’ = GH’
Misalkan G = ULα serta H’ = L1-αA’ yang masing-masing berukuran nxr dan pxr. Menurut Jollife (2002) unsur ke-(i,j) matriks X dapat dituliskan sebagai berikut:
Xij = gi’hj
untuk i = 1,2,3,...,n dan j= 1,2,3,...,p, dengan gi’ dan hj’ masing-masing merupakan baris-baris matriks G dan H. Faktorisasi matriks ini tidak khas, pemilihan bentuk faktorisasi tergantung pada penguraian nilai singular. Seperti yang telah diketahui matriks L merupakan matriks diagonal yang diagonal utamanya adalah akar kuadrat dari akar ciri. Lα adalah matriks yang unsur matriks diagonal ke-r adalah λr, dan L1-α adalah matriks diagonal dimana unsur diagonal ke-r adalah λr1-α. Jika G = ULα dan H’ = L1-αA’ maka X = GH’ = ULαL1-αA’.
Besarnya keragaman yang diterangkan oleh biplot didefinisikan sebagai:
dengan λ1 merupakan akar ciri terbesar pertama, λ2 merupakan akar ciri terbesar kedua dan λk adalah akar ciri terbesar ke-k. Ada beberapa informasi yang bisa diambil dari biplot yaitu (Sumertajaya, Bambang S dan Heriyanto, 1997) :
1. Kedekatan antar objek
Dua objek dengan karakteristik yang sama akan digambarkan sebagai dua titik yang posisinya berdekatan. Begitu pula sebaliknya.
2. Keragaman peubah
Peubah dengan keragaman kecil digambarkan sebagai vektor yang pendek. Demikian pula sebaliknya.
3. Hubungan antar peubah
Jika sudut dua peubah < 900 maka korelasi bersifat positif. Jika sudutnya > 900 maka korelasi bersifat negatif. Semakin kecil sudutnya, semakin kuat korelasinya.
4. Nilai peubah pada suatu objek
Karakteristik suatu objek bisa disimpulkan dari posisi relatifnya yang paling dekat dengan suatu peubah. Objek yang memiliki nilai tinggi pada suatu karakteristik, akan digambarkan searah dengan vektor peubah yang bersangkutan, demikian pula sebaliknya.
METODOLOGI
Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil survei yang dilakukan oleh IFF PT-Essence Indonesia Divisi Sensory and Consumer Insights. Produk yang digunakan dalam penelitian ini adalah sabun mandi padat.
Metode yang digunakan dalam pengumpulan data ini adalah CLT (Central Location Test), yaitu responden diundang untuk datang ke IFF PT Essence Indonesia di Divisi Sensory and Consumer Insights pada bulan April 2010. Responden berasal dari 5 wilayah Jakarta yang direkrut di rumahnya, bersedia dan memenuhi syarat untuk diundang di lokasi CLT untuk mencoba produk. Responden yang terlibat dalam penelitian ini sebanyak 72 responden. Metode penarikan contoh yang digunakan adalah quota sampling. Kriteria responden adalah wanita yang berusia 20-45 tahun, pengguna dan penentu merek dalam membeli sabun mandi, pendidikan terakhir SMU, dan memiliki kelas sosial ekonomi A, B, atau C.
Pada survei tersebut responden diminta untuk mengevaluasi 9 macam sabun mandi padat. Masing–masing sabun mandi padat r 2 1 0 0 0 0 0 0 L r r a a
a, 1 ,..., 1 1 U 2 2 1 1 i i a 1 Ui r
...
2 1 k )( 1 2
Matriks U dan A masing-masing berukuran (nxr) dan (pxr) sehingga U’U = A’A = Ir. Sedangkan L adalah matriks diagonal berukuran (rxr) dengan unsur-unsur diagonalnya adalah akar-akar kuadrat dari akar ciri X’X dan XX’ sehingga
Kolom matriks A adalah vektor ciri yang berpadanan dengan akar ciri λ dari matriks X’X dan XX’. Sedangkan lajur-lajur U dapat dihitung melalui:
A = [a1,a2, … ,ar]
Secara matematis SVD dapat ditulis
nXp = nUr rLr rAp
Setelah didapatkan penguraian nilai singular dengan menggunakan persamaan X = ULA’ di atas, matriks X dapat difaktorkan dalam bentuk :
X = ULαL1-αA’ = GH’
Misalkan G = ULα serta H’ = L1-αA’ yang masing-masing berukuran nxr dan pxr. Menurut Jollife (2002) unsur ke-(i,j) matriks X dapat dituliskan sebagai berikut:
Xij = gi’hj
untuk i = 1,2,3,...,n dan j= 1,2,3,...,p, dengan gi’ dan hj’ masing-masing merupakan baris-baris matriks G dan H. Faktorisasi matriks ini tidak khas, pemilihan bentuk faktorisasi tergantung pada penguraian nilai singular. Seperti yang telah diketahui matriks L merupakan matriks diagonal yang diagonal utamanya adalah akar kuadrat dari akar ciri. Lα adalah matriks yang unsur matriks diagonal ke-r adalah λr, dan L1-α adalah matriks diagonal dimana unsur diagonal ke-r adalah λr1-α. Jika G = ULα dan H’ = L1-αA’ maka X = GH’ = ULαL1-αA’.
Besarnya keragaman yang diterangkan oleh biplot didefinisikan sebagai:
dengan λ1 merupakan akar ciri terbesar pertama, λ2 merupakan akar ciri terbesar kedua dan λk adalah akar ciri terbesar ke-k. Ada beberapa informasi yang bisa diambil dari biplot yaitu (Sumertajaya, Bambang S dan Heriyanto, 1997) :
1. Kedekatan antar objek
Dua objek dengan karakteristik yang sama akan digambarkan sebagai dua titik yang posisinya berdekatan. Begitu pula sebaliknya.
2. Keragaman peubah
Peubah dengan keragaman kecil digambarkan sebagai vektor yang pendek. Demikian pula sebaliknya.
3. Hubungan antar peubah
Jika sudut dua peubah < 900 maka korelasi bersifat positif. Jika sudutnya > 900 maka korelasi bersifat negatif. Semakin kecil sudutnya, semakin kuat korelasinya.
4. Nilai peubah pada suatu objek
Karakteristik suatu objek bisa disimpulkan dari posisi relatifnya yang paling dekat dengan suatu peubah. Objek yang memiliki nilai tinggi pada suatu karakteristik, akan digambarkan searah dengan vektor peubah yang bersangkutan, demikian pula sebaliknya.
METODOLOGI
Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil survei yang dilakukan oleh IFF PT-Essence Indonesia Divisi Sensory and Consumer Insights. Produk yang digunakan dalam penelitian ini adalah sabun mandi padat.
Metode yang digunakan dalam pengumpulan data ini adalah CLT (Central Location Test), yaitu responden diundang untuk datang ke IFF PT Essence Indonesia di Divisi Sensory and Consumer Insights pada bulan April 2010. Responden berasal dari 5 wilayah Jakarta yang direkrut di rumahnya, bersedia dan memenuhi syarat untuk diundang di lokasi CLT untuk mencoba produk. Responden yang terlibat dalam penelitian ini sebanyak 72 responden. Metode penarikan contoh yang digunakan adalah quota sampling. Kriteria responden adalah wanita yang berusia 20-45 tahun, pengguna dan penentu merek dalam membeli sabun mandi, pendidikan terakhir SMU, dan memiliki kelas sosial ekonomi A, B, atau C.
Pada survei tersebut responden diminta untuk mengevaluasi 9 macam sabun mandi padat. Masing–masing sabun mandi padat r 2 1 0 0 0 0 0 0 L r r a a
a, 1 ,..., 1 1 U 2 2 1 1 i i a 1 Ui r
...
2 1 k )( 1 2
3
diberi label untuk memudahkan dan menghindari subyektivitas. Label produk yang diuji adalah 358, 347, 467, 250, 510, 109, 605, 100, 127. Metode evaluasi produk yang digunakan adalah sequential monadic. Produk yang disajikan dirotasikan, untuk memperkecil bias dan menghindari subyektivitas.
Dalam survei ini responden diminta untuk memberikan penilaian terhadap atribut-atribut yang bisa atau tidak bisa menggambarkan sabun mandi padat dari skala 1 yaitu sangat tidak setuju hingga skala 5 yaitu sangat setuju. Atribut yang dinilai adalah :
P1 Wanginya segar. P2 Wanginya Natural. P3 Wanginya menyenangkan. P4 Efisien/bermanfaat. P5 Lembut/Halus.
P6 Berkesan seperti produk berkualitas tinggi. P7 Berkesan bersih dan sehat dikulit.
P8 Cocok untuk seluruh keluarga. P9 Melembabkan/merawat kulit.
Peubah demografi yang menjadi fokus dalam penelitian ini adalah usia (U1 20-24 tahun, U2 25-29 tahun, U3 30-34 tahun, U4 35-39 tahun, dan U5 40-45 tahun) dan kelas sosial ekonomi (SEC A (A), SEC B (B), dan SEC C (C)). Pada setiap produk juga dilakukan penilaian terhadap tingkat kesukaan yaitu dari skala 1 sampai 7, dari sangat tidak suka hingga sangat suka.
Metode
Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan analisis statistika deskripsi untuk menggambarkan secara umum karakteristik demografi responden. 2. Melakukan analisis biplot untuk
menyajikan segugus objek sabun mandi terhadap beberapa peubah demografi dan peubah atribut.
3. Melakukan interpretasi analisis statistika deskripsi dan biplot.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Responden
Tabel 1 memberikan rincian karkteristik responden berdasarkan jenis kelamin dan SEC (Social Economic Class). Berdasarkan usia, responden dengan usia 35-39 tahun yaitu sebesar 28%, usia 25-29 tahun sebesar 23%, usia 30-34 tahun sebesar 22%, usia 40-45 tahun sebesar 17%, dan usia 20-24 tahun sebesar 10%. Kelas sosial ekonomi ditentukan berdasarkan beberapa kriteria, yaitu dari kepemilikan barang, bentuk/konstruksi rumah dan pengeluaran rutin rumah tangga perbulan (Lampiran 1). Pada Tabel 1 menunjukan bahwa berdasarkan sosial ekonomi responden didapatkan bahwa responden terbesar berasal dari kelas sosial ekonomi B sebesar 43%, kemudian kelas sosial ekonomi C sebesar 40% dan kelas sosial ekonomi jenis A sebesar 17%.
Tabel 1 Karakteristik responden Karakteristik Kategori Jumlah %
Usia 20-24 7 10
25-29 17 23
30-34 16 22
35-39 20 28
40-45 12 17
Total 72 100
Kelas Sosial A 12 17
Ekonomi B 31 43
C 29 40
Total 72 100
Analisis Biplot dengan Peubah Atribut Analisis biplot yang dilakukan terhadap kode produk terhadap atribut-atributnya memberikan informasi sebesar 98.4% dari total keragaman data dengan sumbu utama pertama 97.2% dan sumbu kedua sebesar 1.2%. Hal ini menunjukan bahwa interpretasi biplot yang dihasilkan mampu menerangkan dengan baik hubungan antar kode produk dengan atribut-atributnya.
diberi label untuk memudahkan dan menghindari subyektivitas. Label produk yang diuji adalah 358, 347, 467, 250, 510, 109, 605, 100, 127. Metode evaluasi produk yang digunakan adalah sequential monadic. Produk yang disajikan dirotasikan, untuk memperkecil bias dan menghindari subyektivitas.
Dalam survei ini responden diminta untuk memberikan penilaian terhadap atribut-atribut yang bisa atau tidak bisa menggambarkan sabun mandi padat dari skala 1 yaitu sangat tidak setuju hingga skala 5 yaitu sangat setuju. Atribut yang dinilai adalah :
P1 Wanginya segar. P2 Wanginya Natural. P3 Wanginya menyenangkan. P4 Efisien/bermanfaat. P5 Lembut/Halus.
P6 Berkesan seperti produk berkualitas tinggi. P7 Berkesan bersih dan sehat dikulit.
P8 Cocok untuk seluruh keluarga. P9 Melembabkan/merawat kulit.
Peubah demografi yang menjadi fokus dalam penelitian ini adalah usia (U1 20-24 tahun, U2 25-29 tahun, U3 30-34 tahun, U4 35-39 tahun, dan U5 40-45 tahun) dan kelas sosial ekonomi (SEC A (A), SEC B (B), dan SEC C (C)). Pada setiap produk juga dilakukan penilaian terhadap tingkat kesukaan yaitu dari skala 1 sampai 7, dari sangat tidak suka hingga sangat suka.
Metode
Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan analisis statistika deskripsi untuk menggambarkan secara umum karakteristik demografi responden. 2. Melakukan analisis biplot untuk
menyajikan segugus objek sabun mandi terhadap beberapa peubah demografi dan peubah atribut.
3. Melakukan interpretasi analisis statistika deskripsi dan biplot.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Responden
Tabel 1 memberikan rincian karkteristik responden berdasarkan jenis kelamin dan SEC (Social Economic Class). Berdasarkan usia, responden dengan usia 35-39 tahun yaitu sebesar 28%, usia 25-29 tahun sebesar 23%, usia 30-34 tahun sebesar 22%, usia 40-45 tahun sebesar 17%, dan usia 20-24 tahun sebesar 10%. Kelas sosial ekonomi ditentukan berdasarkan beberapa kriteria, yaitu dari kepemilikan barang, bentuk/konstruksi rumah dan pengeluaran rutin rumah tangga perbulan (Lampiran 1). Pada Tabel 1 menunjukan bahwa berdasarkan sosial ekonomi responden didapatkan bahwa responden terbesar berasal dari kelas sosial ekonomi B sebesar 43%, kemudian kelas sosial ekonomi C sebesar 40% dan kelas sosial ekonomi jenis A sebesar 17%.
Tabel 1 Karakteristik responden Karakteristik Kategori Jumlah %
Usia 20-24 7 10
25-29 17 23
30-34 16 22
35-39 20 28
40-45 12 17
Total 72 100
Kelas Sosial A 12 17
Ekonomi B 31 43
C 29 40
Total 72 100
Analisis Biplot dengan Peubah Atribut Analisis biplot yang dilakukan terhadap kode produk terhadap atribut-atributnya memberikan informasi sebesar 98.4% dari total keragaman data dengan sumbu utama pertama 97.2% dan sumbu kedua sebesar 1.2%. Hal ini menunjukan bahwa interpretasi biplot yang dihasilkan mampu menerangkan dengan baik hubungan antar kode produk dengan atribut-atributnya.
4
100 109 127 250 347 358 467 510 605 A B C- 0. 8 - 0. 7 - 0. 6 - 0. 5 - 0. 4 - 0. 3 - 0. 2 - 0. 1 0. 0 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6
Di mensi on 1 ( 86. 3%)
- 1 0 1 2
100 109 127 250 347 358 467 510 605 A B C
- 0. 8 - 0. 7 - 0. 6 - 0. 5 - 0. 4 - 0. 3 - 0. 2 - 0. 1 0. 0 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6
Di mensi on 1 ( 86. 3%)
- 1 0 1 2
Dari gambar biplot terlihat bahwa panjang vektor atribut wanginya segar (P1), wanginya natural (P2), wanginya menyenangkan (P3), lembut/halus (P5), dan cocok untuk seluruh keluarga (P8) yang relatif sama panjang menunjukan bahwa tingkat keragaman yang dimiliki kelima peubah tersebut relatif sama besar dan cenderung lebih panjang dibandingkan empat peubah lainnya. Hal ini menunjukan bahwa tingkat keragaman peubah-peubah ini relatif lebih tinggi dibandingkan empat peubah lainnya. Hal ini juga mengindikasikan tingkat peranan atribut-atribut wanginya segar (P1), wanginya natural (P2), wanginya menyenangkan (P3), lembut/halus (P5), dan cocok untuk seluruh keluarga (P8) lebih besar dalam memberikan informasi dibandingkan dengan peubah lainnya. Vektor atribut effisien/bermanfaat (P4) yang merupakan vektor dengan panjang paling kecil diantara vektor lainnya. Deskripsi ini juga diperkuat oleh nilai-nilai simpangan baku masing-masing atribut seperti ditunjukan pada Lampiran 3.
Interpretasi dari gambaran posisi produk 358, 605, dan 510 berlawanan dengan posisi produk 100, 127 dan 109. Produk 100 dipersepsikan oleh responden setuju sebagai produk yang lembut/halus (P5). Produk 109 dan 127 memiliki kesamaan ciri yaitu diposisikan sebagai produk dengan wangi segar (P1) dan berkesan seperti berkualitas tinggi (P6).
Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga (P8), efisien/bermanfaat (P4), berkesan bersih atau sehat (P7), melembabkan kulit (P9) dan wangi yang natural (P2). Produk 250 dan 347 dinterpretasikan berlawanan dengan produk 467. Dari hasil biplot diatas dengan peubah atribut, deskripsi untuk masing-masing produk dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Deskripsi produk berdasarkan atribut-atributnya
Produk Deskripsi Atribut
605, 358, & 510
Responden cenderung tidak setuju mendeskripsikan sebagai produk yang berkesan seperti berkualitas tinggi (P6), dengan wangi yang segar (P1), dan berkesan lembut/halus (P5), wangi yang menyenangkan (P3).
109, 127, dan 100
Produk dengan wangi segar (P1), dan berkesan seperti berkualitas tinggi (P6), produk yang lembut/halus (P5).
467
Cocok untuk seluruh keluarga (P8), Produk yang dipersepsikan sebagai efisien/bermanfaat (P4), berkesan bersih atau sehat (P7), melembabkan kulit (P9), dan wangi yang natural (P2).
250 & 347
Berdasarkan persepsi responden cenderung tidak setuju
mendeskripsikan sebagai produk berkesan bersih atau sehat (P7), melembabkan kulit (P9), wangi yang natural (P2),
efisein/bermanfaat(P4), dan cocok untuk seluruh keluarga (P8).
Analisis Biplot dengan Peubah Demografi Analisis biplot tingkat kesukaan terhadap produk pada berbagai kelompok usia, pada Gambar 2 menghasilkan total keragaman yang dapat diterangkan sebesar 96.49%, yaitu 86.33% dari dimensi satu dan 10.16% dari dimensi dua. Nilai ini sudah cukup baik dalam menjelaskan keragaman data.
100 109
127 250
347
358
467
510
605
U1
U2
U3 U4
U5
- 1 0 1 2
Di mensi on 1 ( 69. 5%)
- 2 - 1 0 1 2
Analisis biplot tingkat kesukaan terhadap produk pada berbagai kelas sosial ekonomi diperlihatkan pada Gambar 3. Total keragaman yang mampu dijelaskan oleh biplot
tersebut sebesar 89.52%. Dimensi pertama menjelaskan keragaman data sebesar 69.53% sedangkan dimensi kedua sebesar 19.99%.
Dari gambar biplot, terlihat bahwa peubah usia 40-45 tahun (U5) memiliki vektor garis terpanjang diantara peubah lainnya, berarti peubah tersebut memiliki keragaman yang paling besar diantara peubah lainnya. Hal ini dapat dilihat bahwa peubah tersebut memiliki simpangan baku terbesar yaitu sebesar 0.857. Selain peubah usia 40-45 tahun (U5), peubah yang juga mempunyai keragaman besar adalah peubah usia 20-24 tahun (U1) dan SEC A (A). Peubah usia 35-39 tahun (U4) digambarkan sebagai garis yang pendek, yang menunjukan keragaman kecil (Lampiran 5).
Berdasarkan biplot pada Gambar 2 dengan Gambar 3 diperoleh informasi bahwa produk-produk 347, 510, 605, 358, dan 250 cenderung tidak disukai oleh responden pada semua kelompok usia dan kelas sosial ekonomi.
Produk-produk 467, 100, dan 109 merupakan produk-produk yang disukai oleh kelompok usia 25-29 tahun (U2), 30-34 tahun (U3) , dan 35-39 tahun (U4) serta SEC A (A). Sedangkan produk 127 merupakan produk yang disukai oleh kelompok usia 40-45 tahun (U5) dengan SEC B (B).
Tabel 3 Segmentasi produk berdasarkan demografi.
Produk Segmentasi Demografi
127
Disukai oleh responden dengan SEC B (B) dan pada kelompok usia 40-45 tahun (U5).
467, 109, dan 100.
Disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-29 tahun (U2), 30-34 tahun (U3), 35-39 tahun (U4), dan SEC A (A).
510, 347, 605, 358, dan 250.
Relatif paling tidak disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan golongan SEC.
KESIMPULAN
5
100 109
127 250
347
358
467
510
605
U1
U2
U3 U4
U5
- 1 0 1 2
Di mensi on 1 ( 69. 5%)
- 2 - 1 0 1 2
Analisis biplot tingkat kesukaan terhadap produk pada berbagai kelas sosial ekonomi diperlihatkan pada Gambar 3. Total keragaman yang mampu dijelaskan oleh biplot
tersebut sebesar 89.52%. Dimensi pertama menjelaskan keragaman data sebesar 69.53% sedangkan dimensi kedua sebesar 19.99%.
Dari gambar biplot, terlihat bahwa peubah usia 40-45 tahun (U5) memiliki vektor garis terpanjang diantara peubah lainnya, berarti peubah tersebut memiliki keragaman yang paling besar diantara peubah lainnya. Hal ini dapat dilihat bahwa peubah tersebut memiliki simpangan baku terbesar yaitu sebesar 0.857. Selain peubah usia 40-45 tahun (U5), peubah yang juga mempunyai keragaman besar adalah peubah usia 20-24 tahun (U1) dan SEC A (A). Peubah usia 35-39 tahun (U4) digambarkan sebagai garis yang pendek, yang menunjukan keragaman kecil (Lampiran 5).
Berdasarkan biplot pada Gambar 2 dengan Gambar 3 diperoleh informasi bahwa produk-produk 347, 510, 605, 358, dan 250 cenderung tidak disukai oleh responden pada semua kelompok usia dan kelas sosial ekonomi.
Produk-produk 467, 100, dan 109 merupakan produk-produk yang disukai oleh kelompok usia 25-29 tahun (U2), 30-34 tahun (U3) , dan 35-39 tahun (U4) serta SEC A (A). Sedangkan produk 127 merupakan produk yang disukai oleh kelompok usia 40-45 tahun (U5) dengan SEC B (B).
Tabel 3 Segmentasi produk berdasarkan demografi.
Produk Segmentasi Demografi
127
Disukai oleh responden dengan SEC B (B) dan pada kelompok usia 40-45 tahun (U5).
467, 109, dan 100.
Disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-29 tahun (U2), 30-34 tahun (U3), 35-39 tahun (U4), dan SEC A (A).
510, 347, 605, 358, dan 250.
Relatif paling tidak disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan golongan SEC.
KESIMPULAN
produk 467, 109, 127, dan 100 relatif lebih disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC tertentu dan dideskripsikan secara positif pada berbagai atribut.
Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga, efisien/bermanfaat, berkesan bersih atau sehat, melembabkan kulit, wangi yang natural dan disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-39 tahun dan kelas sosial ekonomi A. Produk 109 memiliki segmentasi demografi yang sama dengan produk 467 tetapi 109 dideskripsikan sebagai produk yang memiliki ciri wangi yang segar dan berkesan berkualitas tinggi. produk 127 dipersepsikan sama dengan produk 109 dan disukai oleh responden dengan kelas sosial ekonomi B dan kelompok usia 40-45 tahun.
DAFTAR PUSTAKA
Anonim. 2009. Succesfully Planning Central Location Test. [terhubung berkala]. http//www.pmrpublications.com/pdf/wp_ 0706_succesfully_planning_central_loca tion_test_April_2009.pdf. [3 Feb 2011]. Gao Baosheng. 2005. Product Testing :
Handle With Care. [terhubung berkala]. http//www.ipsos.com.cn/upload/Book_I MG_35_549708504801096.pdf. [3 Feb 2011].
Greenacre MJ. 1984. Theory and Application of Correspondence Analysis. New York: Academic Press Inc.
Johnson R, Wichern D. 2007. Applied
Multivariate Statistical Analysis Edition. New Jersey : Pearson Education. Jollife, I T. 2002. Principal Component
Analysis. Second edition. New York : Springer – Verlag.
Kotler, P & Armstrong, G. 2008. Prinsip-Prinsip Pemasaran. Jakarta : Erlangga. Sari, Baina. 2008. Deskripsi Parfum
Berdasarkan Tingkat Kesukaan dan Persepsi Responden. Skripsi. Departemen Statistika FMIPA IPB, Bogor.
Sumertajaya, I. M, Sumantri, B & Heriyanto. 1997. Aplikasi Analisis Biplot & Procrustes untuk Mengidentifikasi Karakteristik Daya Hasil Beberapa Galur Padi [Forum Statistika dan Komputasi Vol. 2 No. 2.
APLIKASI BIPLOT UNTUK IDENTIFIKASI PRODUK SABUN
MANDI BERDASARKAN KARAKTERISTIK DEMOGRAFI
DAN PERSEPSI KONSUMEN
RIZKA RAMDHAN ABDURRAHMAN
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
produk 467, 109, 127, dan 100 relatif lebih disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC tertentu dan dideskripsikan secara positif pada berbagai atribut.
Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga, efisien/bermanfaat, berkesan bersih atau sehat, melembabkan kulit, wangi yang natural dan disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-39 tahun dan kelas sosial ekonomi A. Produk 109 memiliki segmentasi demografi yang sama dengan produk 467 tetapi 109 dideskripsikan sebagai produk yang memiliki ciri wangi yang segar dan berkesan berkualitas tinggi. produk 127 dipersepsikan sama dengan produk 109 dan disukai oleh responden dengan kelas sosial ekonomi B dan kelompok usia 40-45 tahun.
DAFTAR PUSTAKA
Anonim. 2009. Succesfully Planning Central Location Test. [terhubung berkala]. http//www.pmrpublications.com/pdf/wp_ 0706_succesfully_planning_central_loca tion_test_April_2009.pdf. [3 Feb 2011]. Gao Baosheng. 2005. Product Testing :
Handle With Care. [terhubung berkala]. http//www.ipsos.com.cn/upload/Book_I MG_35_549708504801096.pdf. [3 Feb 2011].
Greenacre MJ. 1984. Theory and Application of Correspondence Analysis. New York: Academic Press Inc.
Johnson R, Wichern D. 2007. Applied
Multivariate Statistical Analysis Edition. New Jersey : Pearson Education. Jollife, I T. 2002. Principal Component
Analysis. Second edition. New York : Springer – Verlag.
Kotler, P & Armstrong, G. 2008. Prinsip-Prinsip Pemasaran. Jakarta : Erlangga. Sari, Baina. 2008. Deskripsi Parfum
Berdasarkan Tingkat Kesukaan dan Persepsi Responden. Skripsi. Departemen Statistika FMIPA IPB, Bogor.
Sumertajaya, I. M, Sumantri, B & Heriyanto. 1997. Aplikasi Analisis Biplot & Procrustes untuk Mengidentifikasi Karakteristik Daya Hasil Beberapa Galur Padi [Forum Statistika dan Komputasi Vol. 2 No. 2.
APLIKASI BIPLOT UNTUK IDENTIFIKASI PRODUK SABUN
MANDI BERDASARKAN KARAKTERISTIK DEMOGRAFI
DAN PERSEPSI KONSUMEN
RIZKA RAMDHAN ABDURRAHMAN
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
ABSTRAK
RIZKA RAMDHAN ABDURRAHMAN. Aplikasi Biplot Untuk Identifikasi Produk Sabun Mandi Berdasarkan Karakteristik Demografi dan Persepsi Konsumen. Dibimbing oleh AHMAD ANSORI MATTJIK dan LA ODE ABDUL RAHMAN.
Persaingan dalam pemasaran sabun mandi cukup ketat. Perusahan melakukan berbagai upaya agar mampu bersaing dalam mempertahankan pelanggannya. Salah satu upaya untuk merumuskan strategi pemasaran yang efektif adalah dengan memahami persepsi konsumen dan mengenali segmen pasar konsumen. Oleh karena itu penelitian ini dirancang untuk mengetahui segmentasi produk sabun berdasarkan demografi dan mengetahui persepsi responden. Melalui data sekunder dengan analisis biplot akan dihasilkan identifikasi produk yang disajikan ke dalam ruang berdimensi dua yang mampu merangkum sebanyak mungkin informasi.
Visualisasi dengan analisis biplot diperoleh informasi mengenai persepsi responden terhadap produk pada berbagai kelompok usia dan status sosial ekonomi. Beberapa produk yang memiliki karakteristik demografi yang sama yaitu untuk produk 510, 347, 605, 358 dan 250 cenderung tidak disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC. Sedangkan produk-produk 467, 109, 127, dan 100 relatif lebih disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC tertentu dan dideskripsikan secara positif pada berbagai atribut. Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga, efisien/bermanfaat, berkesan bersih atau sehat, melembabkan kulit, wangi yang natural dan disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-39 tahun dan kelas sosial ekonomi A. Produk 109 memiliki segmentasi demografi yang sama dengan produk 467 tetapi 109 dideskripsikan sebagai produk yang memiliki ciri wangi yang segar dan berkesan berkualitas tinggi. produk 127 dipersepsikan sama dengan produk 109 dan disukai oleh responden dengan kelas sosial ekonomi B dan kelompok usia 40-45 tahun.
APLIKASI BIPLOT UNTUK IDENTIFIKASI PRODUK SABUN
MANDI BERDASARKAN KARAKTERISTIK DEMOGRAFI
DAN PERSEPSI KONSUMEN
RIZKA RAMDHAN ABDURRAHMAN
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika
Pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Judul Skripsi : Aplikasi Biplot Untuk Identifikasi Produk Sabun Mandi
Berdasarkan Karakteristik Demografi dan Persepsi Konsumen.
Nama
: Rizka Ramdhan Abdurrahman
NRP
: G14060566
Menyetujui :
Pembimbing I,
Pembimbing II,
Prof. Dr. Ir. Ahmad Ansori Mattjik, M.Sc
La Ode Abdul Rahman, S.Si, M.Si
NIP. 194606261970081002
Mengetahui :
Ketua Departemen Statistika
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Hari Wijayanto, M.Si
NIP. 19650421 199002 1 001
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Kota Kudus, Jawa Tengah, pada tanggal 22 April 1988 dari pasangan Bapak Edi Subagyo dan Ibu Ina Laili. Pendidikan Penulis berawal dari Sekolah Dasar Negeri 1 Adiwerna, Kab. Tegal pada tahun 1994 dan Sekolah Dasar Negeri 1 Kalikangkung Pangkah, Kab. Tegal pada tahun 1997, dan melanjutkan pendidikannya ke SMP Negeri 1 Adiwerna, Kab. Tegal tetapi pada tahun yang sama penulis pindah sekolah ke SMP Negeri 2 Kudus hingga lulus tahun 2003. Pada tahun 2003 penulis diterima di SMA Negeri 1 Kudus, dan lulus pada tahun 2006. Pada tahun yang sama penulis diterima sebagai mahasiswa di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB. Penulis yang merupakan angkatan kedua program mayor-minor dan memilih Departemen Statistika sebagai pilihan pertama untuk program studi mayor, dan Ilmu Konsumen (Departemen Ilmu Keluarga dan Konsumen) sebagai minor. Selain itu, penulis mengambil mata kuliah Pengantar Manajemen sebagai supporting course.
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur dipanjatkan kepada Allah SWT atas limpahan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini. Sholawat serta salam semoga selalu tercurah kepada pemimpin umat nabi Muhammad SAW, beserta keluarga, sahabat, dan umatnya. Karya ilmiah ini berjudul “Aplikasi Biplot Untuk Identifikasi Produk Sabun Mandi Berdasarkan Karakteristik Demografi dan Persepsi Konsumen”.
Terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah turut peran serta dalam penyusunan karya ilmiah ini, terutama kepada :
1. Bapak Prof. Dr. Ir. Ahmad Ansori Mattjik, M.Sc sebagai pembimbing pertama dan Bapak La Ode Abdul Rahman, M.Si sebagai pembimbing kedua atas bimbingan serta sarannya selama penyusunan karya ilmiah ini.
2. Kedua orang tua Bapak Edi Subagyo dan Ibu Ina Laili atas doa, pengorbanan dan kerelaan untuk melepaskan anaknya mencari ilmu di Bogor.
3. Ibu Aris Suwastini Ariyanti, S.Si selaku peneliti di IFF P.T. Essence Indonesia atas izinnya penggunaan data survey panel bar soap.
4. Seluruh dosen, staf tata usaha beserta pegawai di Departemen Statistika FMIPA IPB. 5. Teman-teman statistika 43 serta adik-adik kelas angkatan 44, 45 dan 46.
6. Teman-teman sesama mahasiswa Kudus Bogor (Devi, Fiqy, Rauf, Aeni dll.) dan BEM KM 2009 atas kebersamaannya selama ini.
7. Saudara yang ada di Kudus, Tegal, Depok, Jakarta (Mbah jum, Pakde Chandiq, adikku Firdha, Bude Umi, Bude Wid, Om Zam, Om Nasir, Om Afas, dll.) yang telah memberikan dukungan kepada penulis untuk menyelesaikan karya ilmiah ini.
Semoga semua bantuan yang diberikan kepada penulis mendapatkan balasan dari Allah SWT, dan semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan.
Bogor, Januari 2011
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL ... viii
DAFTAR GAMBAR ... viii
DAFTAR LAMPIRAN ... viii
PENDAHULUAN Latar Belakang ... 1
Tujuan ... 1
TINJAUAN PUSTAKA Persepsi ... 1
Central Location Test (CLT) ... 1
Sequential Monadic ... 1
Analisis Biplot ... 1
METODOLOGI Sumber Data ... 2
Metode ... 3
HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Responden ... 3
Analisis Biplot dengan Peubah Atribut ... 3
Analisis Biplot dengan Peubah Demografi ... 4
KESIMPULAN ... 5
DAFTAR PUSTAKA ... 6
DAFTAR TABEL
Halaman
1 Karakteristik responden ... 3
2 Deskripsi produk berdasarkan atribut-atributnya ... 4
3 Segmentasi produk berdasarkan demografi ... 5
DAFTAR GAMBAR Halaman 1 Biplot antara kode produk dengan peubah atribut ... 3
2 Biplot antara kode produk dengan peubah SEC ... 4
3 Biplot antara kode produk dengan berbagai peubah kelompok umur ... 5
DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1 Kriteria sosial ekonomi responden …... 7
2 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah atribut dengan kode produk ... 9
3 Keragaman pada tiap-tiap peubah atribut ... 9
4 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah SEC dengan kode produk... 10
5 Keragaman antar peubah demografi ………... 10
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Dewasa ini banyak sekali jenis dan merek produk sabun mandi yang beredar di pasar. Hal tersebut memungkinkan persaingan dalam pemasaran sabun mandi cukup ketat. Perusahan melakukan berbagai upaya agar mampu bersaing dalam mempertahankan pelanggannya. Salah satu cara adalah dengan mengenali segmentasi pasar konsumen. Melalui segmentasi pasar, perusahaan dapat mengembangkan produk dan memusatkan perhatian pada kelompok pembeli tertentu yang mempunyai minat terbesar sehingga berhasil dalam strategi pemasaran di pasar kompetitif.
Segmentasi demografi membagi pasar menjadi kelompok berdasarkan peubah seperti usia, pendapatan, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, dan ras. Faktor demografi adalah dasar yang paling umum yang digunakan untuk menetapkan segmentasi kelompok pelanggan. Salah satu alasannya adalah bahwa tingkat variasi kebutuhan, keinginan, dan penggunaan konsumen sering berhubungan erat dengan peubah demografi (Kotler & Armstrong 2008).
Setiap produk memiliki karakteristik atau atribut-atribut tertentu. Dalam penelitian ini produk yang digunakan adalah sabun mandi padat dengan berbagai macam atributnya. Dari beberapa atribut yang ada pada produk sabun mandi padat maka dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana atribut-atribut tersebut dapat menggambarkan produk.
Hasil analisis dari penelitian ini dapat digunakan oleh perusahaan sebagai acuan untuk mengkreasikan kembali produk yang lebih disukai oleh konsumen atau menciptakan inovasi baru pada jenis produk yang sesuai dengan keinginan konsumen. Produk dengan peubah-peubahnya disajikan ke dalam ruang berdimensi dua yang mampu merangkum sebanyak mungkin informasi.
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis biplot. Biplot merupakan suatu analisis yang dapat digunakan baik untuk melakukan positioning maupun
perceptual mapping dari sekumpulan objek (produk, jasa atau perusahaan). Dengan analisis biplot, diharapkan dapat memetakaan dan mendeskripsikan produk berdasarkan pada peubah dalam dimensi dua.
Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk :
1. Mengetahui segmentasi produk berdasarkan demografi, yaitu deskripsi responden terhadap produk pada berbagai kelompok usia dan kelas sosial ekonomi. 2. Mengetahui persepsi responden terhadap
produk berdasarkan atribut.
TINJAUAN PUSTAKA
Persepsi
Persepsi merupakan proses dimana orang memilih, mengatur, dan menerjemahkan informasi untuk membentuk gambaran dunia yang berarti (Kotler & Armstrong 2008). Persepsi merupakan pandangan individu terhadap suatu objek sehingga individu tersebut memberi reaksi atau respon yang berhubungan dengan penerimaan atau penilaian. Persepsi berhubungan dengan pendapat dan penilaian yang berakibat terhadap motivasi, kemauan, tanggapan, perasaan, dan fantasi terhadap stimulus (Kotler 1997 dalam Sari 2008).
Central Location Test (CLT)
Central Location Test (CLT) merupakan suatu teknik penelitian yang melibatkan responden, dimana responden diundang ke suatu tempat yang ditentukan untuk mengevaluasi produk-produk yang diujikan (Anonim 2009).
Sequential Monadic
Sequential Monadic merupakan metode evaluasi produk dimana setiap responden mengevaluasi semua produk yang diujikan secara bergantian (Gao 2005).
Analisis Biplot
Biplot adalah teknik statistika deskriptif yang dapat disajikan secara visual guna menyajikan secara simultan n objek pengamatan dan p peubah dalam ruang bidang dimensi dua, sehingga ciri-ciri peubah dan objek pengamatan serta posisi relatif antar objek pengamatan dengan peubah dapat dianalisis (Jollife 2002). Analisis biplot didasarkan pada penguraian nilai singular (SVD). Misalkan suatu matriks data X berukuran nxp yang berisi n pengamatan dan p
peubah yang dikoreksi terhadap nilai rata-ratanya dan berpangkat r, dapat dituliskan menjadi:
Matriks U dan A masing-masing berukuran (nxr) dan (pxr) sehingga U’U = A’A = Ir. Sedangkan L adalah matriks diagonal berukuran (rxr) dengan unsur-unsur diagonalnya adalah akar-akar kuadrat dari akar ciri X’X dan XX’ sehingga
Kolom matriks A adalah vektor ciri yang berpadanan dengan akar ciri λ dari matriks X’X dan XX’. Sedangkan lajur-lajur U dapat dihitung melalui:
A = [a1,a2, … ,ar]
Secara matematis SVD dapat ditulis
nXp = nUr rLr rAp
Setelah didapatkan penguraian nilai singular dengan menggunakan persamaan X = ULA’ di atas, matriks X dapat difaktorkan dalam bentuk :
X = ULαL1-αA’ = GH’
Misalkan G = ULα serta H’ = L1-αA’ yang masing-masing berukuran nxr dan pxr. Menurut Jollife (2002) unsur ke-(i,j) matriks X dapat dituliskan sebagai berikut:
Xij = gi’hj
untuk i = 1,2,3,...,n dan j= 1,2,3,...,p, dengan gi’ dan hj’ masing-masing merupakan baris-baris matriks G dan H. Faktorisasi matriks ini tidak khas, pemilihan bentuk faktorisasi tergantung pada penguraian nilai singular. Seperti yang telah diketahui matriks L merupakan matriks diagonal yang diagonal utamanya adalah akar kuadrat dari akar ciri. Lα adalah matriks yang unsur matriks diagonal ke-r adalah λr, dan L1-α adalah matriks diagonal dimana unsur diagonal ke-r adalah λr1-α. Jika G = ULα dan H’ = L1-αA’ maka X = GH’ = ULαL1-αA’.
Besarnya keragaman yang diterangkan oleh biplot didefinisikan sebagai:
dengan λ1 merupakan akar ciri terbesar pertama, λ2 merupakan akar ciri terbesar kedua dan λk adalah akar ciri terbesar ke-k. Ada beberapa informasi yang bisa diambil dari biplot yaitu (Sumertajaya, Bambang S dan Heriyanto, 1997) :
1. Kedekatan antar objek
Dua objek dengan karakteristik yang sama akan digambarkan sebagai dua titik yang posisinya berdekatan. Begitu pula sebaliknya.
2. Keragaman peubah
Peubah dengan keragaman kecil digambarkan sebagai vektor yang pendek. Demikian pula sebaliknya.
3. Hubungan antar peubah
Jika sudut dua peubah < 900 maka korelasi bersifat positif. Jika sudutnya > 900 maka korelasi bersifat negatif. Semakin kecil sudutnya, semakin kuat korelasinya.
4. Nilai peubah pada suatu objek
Karakteristik suatu objek bisa disimpulkan dari posisi relatifnya yang paling dekat dengan suatu peubah. Objek yang memiliki nilai tinggi pada suatu karakteristik, akan digambarkan searah dengan vektor peubah yang bersangkutan, demikian pula sebaliknya.
METODOLOGI
Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil survei yang dilakukan oleh IFF PT-Essence Indonesia Divisi Sensory and Consumer Insights. Produk yang digunakan dalam penelitian ini adalah sabun mandi padat.
Metode yang digunakan dalam pengumpulan data ini adalah CLT (Central Location Test), yaitu responden diundang untuk datang ke IFF PT Essence Indonesia di Divisi Sensory and Consumer Insights pada bulan April 2010. Responden berasal dari 5 wilayah Jakarta yang direkrut di rumahnya, bersedia dan memenuhi syarat untuk diundang di lokasi CLT untuk mencoba produk. Responden yang terlibat dalam penelitian ini sebanyak 72 responden. Metode penarikan contoh yang digunakan adalah quota sampling. Kriteria responden adalah wanita yang berusia 20-45 tahun, pengguna dan penentu merek dalam membeli sabun mandi, pendidikan terakhir SMU, dan memiliki kelas sosial ekonomi A, B, atau C.
Pada survei tersebut responden diminta untuk mengevaluasi 9 macam sabun mandi padat. Masing–masing sabun mandi padat r 2 1 0 0 0 0 0 0 L r r a a
a, 1 ,..., 1 1 U 2 2 1 1 i i a 1 Ui r
...
2 1 k )( 1 2
3
diberi label untuk memudahkan dan menghindari subyektivitas. Label produk yang diuji adalah 358, 347, 467, 250, 510, 109, 605, 100, 127. Metode evaluasi produk yang digunakan adalah sequential monadic. Produk yang disajikan dirotasikan, untuk memperkecil bias dan menghindari subyektivitas.
Dalam survei ini responden diminta untuk memberikan penilaian terhadap atribut-atribut yang bisa atau tidak bisa menggambarkan sabun mandi padat dari skala 1 yaitu sangat tidak setuju hingga skala 5 yaitu sangat setuju. Atribut yang dinilai adalah :
P1 Wanginya segar. P2 Wanginya Natural. P3 Wanginya menyenangkan. P4 Efisien/bermanfaat. P5 Lembut/Halus.
P6 Berkesan seperti produk berkualitas tinggi. P7 Berkesan bersih dan sehat dikulit.
P8 Cocok untuk seluruh keluarga. P9 Melembabkan/merawat kulit.
Peubah demografi yang menjadi fokus dalam penelitian ini adalah usia (U1 20-24 tahun, U2 25-29 tahun, U3 30-34 tahun, U4 35-39 tahun, dan U5 40-45 tahun) dan kelas sosial ekonomi (SEC A (A), SEC B (B), dan SEC C (C)). Pada setiap produk juga dilakukan penilaian terhadap tingkat kesukaan yaitu dari skala 1 sampai 7, dari sangat tidak suka hingga sangat suka.
Metode
Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan analisis statistika deskripsi untuk menggambarkan secara umum karakteristik demografi responden. 2. Melakukan analisis biplot untuk
menyajikan segugus objek sabun mandi terhadap beberapa peubah demografi dan peubah atribut.
3. Melakukan interpretasi analisis statistika deskripsi dan biplot.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Responden
Tabel 1 memberikan rincian karkteristik responden berdasarkan jenis kelamin dan SEC (Social Economic Class). Berdasarkan usia, responden dengan usia 35-39 tahun yaitu sebesar 28%, usia 25-29 tahun sebesar 23%, usia 30-34 tahun sebesar 22%, usia 40-45 tahun sebesar 17%, dan usia 20-24 tahun sebesar 10%. Kelas sosial ekonomi ditentukan berdasarkan beberapa kriteria, yaitu dari kepemilikan barang, bentuk/konstruksi rumah dan pengeluaran rutin rumah tangga perbulan (Lampiran 1). Pada Tabel 1 menunjukan bahwa berdasarkan sosial ekonomi responden didapatkan bahwa responden terbesar berasal dari kelas sosial ekonomi B sebesar 43%, kemudian kelas sosial ekonomi C sebesar 40% dan kelas sosial ekonomi jenis A sebesar 17%.
Tabel 1 Karakteristik responden Karakteristik Kategori Jumlah %
Usia 20-24 7 10
25-29 17 23
30-34 16 22
35-39 20 28
40-45 12 17
Total 72 100
Kelas Sosial A 12 17
Ekonomi B 31 43
C 29 40
Total 72 100
Analisis Biplot dengan Peubah Atribut Analisis biplot yang dilakukan terhadap kode produk terhadap atribut-atributnya memberikan informasi sebesar 98.4% dari total keragaman data dengan sumbu utama pertama 97.2% dan sumbu kedua sebesar 1.2%. Hal ini menunjukan bahwa interpretasi biplot yang dihasilkan mampu menerangkan dengan baik hubungan antar kode produk dengan atribut-atributnya.
100 109 127 250 347 358 467 510 605 A B C
- 0. 8 - 0. 7 - 0. 6 - 0. 5 - 0. 4 - 0. 3 - 0. 2 - 0. 1 0. 0 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6
Di mensi on 1 ( 86. 3%)
- 1 0 1 2
100 109 127 250 347 358 467 510 605 A B C
- 0. 8 - 0. 7 - 0. 6 - 0. 5 - 0. 4 - 0. 3 - 0. 2 - 0. 1 0. 0 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6
Di mensi on 1 ( 86. 3%)
- 1 0 1 2
Dari gambar biplot terlihat bahwa panjang vektor atribut wanginya segar (P1), wanginya natural (P2), wanginya menyenangkan (P3), lembut/halus (P5), dan cocok untuk seluruh keluarga (P8) yang relatif sama panjang menunjukan bahwa tingkat keragaman yang dimiliki kelima peubah tersebut relatif sama besar dan cenderung lebih panjang dibandingkan empat peubah lainnya. Hal ini menunjukan bahwa tingkat keragaman peubah-peubah ini relatif lebih tinggi dibandingkan empat peubah lainnya. Hal ini juga mengindikasikan tingkat peranan atribut-atribut wanginya segar (P1), wanginya natural (P2), wanginya menyenangkan (P3), lembut/halus (P5), dan cocok untuk seluruh keluarga (P8) lebih besar dalam memberikan informasi dibandingkan dengan peubah lainnya. Vektor atribut effisien/bermanfaat (P4) yang merupakan vektor dengan panjang paling kecil diantara vektor lainnya. Deskripsi ini juga diperkuat oleh nilai-nilai simpangan baku masing-masing atribut seperti ditunjukan pada Lampiran 3.
Interpretasi dari gambaran posisi produk 358, 605, dan 510 berlawanan dengan posisi produk 100, 127 dan 109. Produk 100 dipersepsikan oleh responden setuju sebagai produk yang lembut/halus (P5). Produk 109 dan 127 memiliki kesamaan ciri yaitu diposisikan sebagai produk dengan wangi segar (P1) dan berkesan seperti berkualitas tinggi (P6).
Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga (P8), efisien/bermanfaat (P4), berkesan bersih atau sehat (P7), melembabkan kulit (P9) dan wangi yang natural (P2). Produk 250 dan 347 dinterpretasikan berlawanan dengan produk 467. Dari hasil biplot diatas dengan peubah atribut, deskripsi untuk masing-masing produk dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Deskripsi produk berdasarkan atribut-atributnya
Produk Deskripsi Atribut
605, 358, & 510
Responden cenderung tidak setuju mendeskripsikan sebagai produk yang berkesan seperti berkualitas tinggi (P6), dengan wangi yang segar (P1), dan berkesan lembut/halus (P5), wangi yang menyenangkan (P3).
109, 127, dan 100
Produk dengan wangi segar (P1), dan berkesan seperti berkualitas tinggi (P6), produk yang lembut/halus (P5).
467
Cocok untuk seluruh keluarga (P8), Produk yang dipersepsikan sebagai efisien/bermanfaat (P4), berkesan bersih atau sehat (P7), melembabkan kulit (P9), dan wangi yang natural (P2).
250 & 347
Berdasarkan persepsi responden cenderung tidak setuju
mendeskripsikan sebagai produk berkesan bersih atau sehat (P7), melembabkan kulit (P9), wangi yang natural (P2),
efisein/bermanfaat(P4), dan cocok untuk seluruh keluarga (P8).
Analisis Biplot dengan Peubah Demografi Analisis biplot tingkat kesukaan terhadap produk pada berbagai kelompok usia, pada Gambar 2 menghasilkan total keragaman yang dapat diterangkan sebesar 96.49%, yaitu 86.33% dari dimensi satu dan 10.16% dari dimensi dua. Nilai ini sudah cukup baik dalam menjelaskan keragaman data.
5
100 109
127 250
347
358
467
510
605
U1
U2
U3 U4
U5
- 1 0 1 2
Di mensi on 1 ( 69. 5%)
- 2 - 1 0 1 2
Analisis biplot tingkat kesukaan terhadap produk pada berbagai kelas sosial ekonomi diperlihatkan pada Gambar 3. Total keragaman yang mampu dijelaskan oleh biplot
tersebut sebesar 89.52%. Dimensi pertama menjelaskan keragaman data sebesar 69.53% sedangkan dimensi kedua sebesar 19.99%.
Dari gambar biplot, terlihat bahwa peubah usia 40-45 tahun (U5) memiliki vektor garis terpanjang diantara peubah lainnya, berarti peubah tersebut memiliki keragaman yang paling besar diantara peubah lainnya. Hal ini dapat dilihat bahwa peubah tersebut memiliki simpangan baku terbesar yaitu sebesar 0.857. Selain peubah usia 40-45 tahun (U5), peubah yang juga mempunyai keragaman besar adalah peubah usia 20-24 tahun (U1) dan SEC A (A). Peubah usia 35-39 tahun (U4) digambarkan sebagai garis yang pendek, yang menunjukan keragaman kecil (Lampiran 5).
Berdasarkan biplot pada Gambar 2 dengan Gambar 3 diperoleh informasi bahwa produk-produk 347, 510, 605, 358, dan 250 cenderung tidak disukai oleh responden pada semua kelompok usia dan kelas sosial ekonomi.
Produk-produk 467, 100, dan 109 merupakan produk-produk yang disukai oleh kelompok usia 25-29 tahun (U2), 30-34 tahun (U3) , dan 35-39 tahun (U4) serta SEC A (A). Sedangkan produk 127 merupakan produk yang disukai oleh kelompok usia 40-45 tahun (U5) dengan SEC B (B).
Tabel 3 Segmentasi produk berdasarkan demografi.
Produk Segmentasi Demografi
127
Disukai oleh responden dengan SEC B (B) dan pada kelompok usia 40-45 tahun (U5).
467, 109, dan 100.
Disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-29 tahun (U2), 30-34 tahun (U3), 35-39 tahun (U4), dan SEC A (A).
510, 347, 605, 358, dan 250.
Relatif paling tidak disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan golongan SEC.
KESIMPULAN
produk 467, 109, 127, dan 100 relatif lebih disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC tertentu dan dideskripsikan secara positif pada berbagai atribut.
Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga, efisien/bermanfaat, berkesan bersih atau sehat, melembabkan kulit, wangi yang natural dan disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-39 tahun dan kelas sosial ekonomi A. Produk 109 memiliki segmentasi demografi yang sama dengan produk 467 tetapi 109 dideskripsikan sebagai produk yang memiliki ciri wangi yang segar dan berkesan berkualitas tinggi. produk 127 dipersepsikan sama dengan produk 109 dan disukai oleh responden dengan kelas sosial ekonomi B dan kelompok usia 40-45 tahun.
DAFTAR PUSTAKA
Anonim. 2009. Succesfully Planning Central Location Test. [terhubung berkala]. http//www.pmrpublications.com/pdf/wp_ 0706_succesfully_planning_central_loca tion_test_April_2009.pdf. [3 Feb 2011]. Gao Baosheng. 2005. Product Testing :
Handle With Care. [terhubung berkala]. http//www.ipsos.com.cn/upload/Book_I MG_35_549708504801096.pdf. [3 Feb 2011].
Greenacre MJ. 1984. Theory and Application of Correspondence Analysis. New York: Academic Press Inc.
Johnson R, Wichern D. 2007. Applied
Multivariate Statistical Analysis Edition. New Jersey : Pearson Education. Jollife, I T. 2002. Principal Component
Analysis. Second edition. New York : Springer – Verlag.
Kotler, P & Armstrong, G. 2008. Prinsip-Prinsip Pemasaran. Jakarta : Erlangga. Sari, Baina. 2008. Deskripsi Parfum
Berdasarkan Tingkat Kesukaan dan Persepsi Responden. Skripsi. Departemen Statistika FMIPA IPB, Bogor.
Sumertajaya, I. M, Sumantri, B & Heriyanto. 1997. Aplikasi Analisis Biplot & Procrustes untuk Mengidentifikasi Karakteristik Daya Hasil Beberapa Galur Padi [Forum Statistika dan Komputasi Vol. 2 No. 2.
Lampiran 1 Kriteria Sosial Ekonomi Responden
1.1 Klasifikasi 1 Bentuk dan Konstruksi rumah
Tabel tingkat Sosial Ekonomi berdasarkan kondisi fisik rumah
Faktor SES A SES B SES C
Ukuran Besar Agak Besar Sedang
Bahan Terbuat dari bahan bermutu tinggi (tembok, kayu berkualitas)
Terbuat dari bahan bermutu tinggi sampai sedang
Terbuat dari bahan bermutu sederhana
Perawatan Selalu terawat baik Terawat Masih perlu perbaikan Standard Rumah standard real
estate, rumah khas daerah, rumah model dulu yang bagus
Rumah standard BTN atau yang setara
Rumah standard perumnas atau yang setara Rumah Petak
Halaman Jika ada, selalu terawat baik
Jika ada, bisa terawat atau kurang terawat
Jika ada biasanya kurang
terawat/kurang diperhatikan
1.2 Klasifikasi 2 Pengeluaran Perbulan
Total semua pengeluaran termasuk makan, minum, rokok, pakaian, transportasi, air, telepon, pulsa HP, biaya sekolah dan sebagainya,te tapi tidak termasuk pembelian barang-barang mewah seperti kulkas, mobil dan sebagainya juga tidak termasuk cicilan motor, mobil, rumah juga arisan.
SEC PPENGELUARAN
A > Rp 2.500.000
B Rp 1.751.000 - Rp 2.500.000
C Rp 901.000 - Rp 1.750.000
1.3 Klasifikasi 3 Kepemilikan Barang
VCD / DVD Pressure Cooker/ Panci
Presto
PC/ Komputer
Lemari Es/ Kulkas Microwave Oven Kamera Digital/ Biasa
Deep Freezer/ Freezer Mesin Cuci Mesin Fax/ Mesin Penjawab
Telpon
Vacum Cleaner Telephone Home Entertainment Centre/
Home Theatre Pembersih Kaca/
Furniture
AC Mobil
Hi-fi Music Centre Kitchen Sink Motor
Rice Cooker Radio/ Tape Recorder TV Berwarna
Magic Com Handycam TV Hitam Putih
8
Punya 11 atau lebih fasilitas/barang (tidak termasuk TV Hitam Putih/ Berwarna) dan harus punya mobil dan mesin cuci A
Punya 9-10 fasilitas/barang (tidak termasuk TV Hitam Putih/ Berwarna), harus punya telepon atau HP dan mesin cuci B
Punya 7-9 fasilitas/barang (tidak termasuk TV Hitam Putih/ Berwarna), harus punya telepon atau HP dan VCD C
Klasifikasi Final
KLASIFIKASI 1 KLASIFIKASI 2 KLASIFIKASI 3 KLASIFIKASI FINAL
A A A A
A A B B
A B A B
A B B B
B B B B
B B A B
B A B B
B A A B
A A C C
A B C C
A C A C
A C B C
A C C C
B B C C
B C B C
B C C C
B C A C
B A C C
C C C C
C C A C
C C B C
C A C C
C A A C
C A B C
C B C C
C B A C
Lampiran 2 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah atribut dengan kode produk
Singular values and variance accounted for
Singular Values Percent Cum %
2.5567 97.20 97.20 0.2836 1.20 98.40 0.2234 0.74 99.14 0.1754 0.46 99.60 0.1123 0.19 99.78 0.0867 0.11 99.90 0.0656 0.06 99.96 0.0513 0.04 100.00 0.0000 0.00 100.00
OBS / VARS ratio: 1.596275 Scale: 1
Biplot Factor Type Symmetric
Biplot coordinates DIM1 DIM2
OBS 100 0.3872 -0.1329 OBS 109 0.5589 -0.2716 OBS 127 0.3131 -0.1579 OBS 250 -0.2019 -0.0733 OBS 347 -1.0241 -0.0385 OBS 358 -0.1029 0.1657 OBS 467 0.7340 0.3375 OBS 510 -0.5938 0.0386 OBS 605 -0.0705 0.1323 VAR p1 0.5449 -0.2532 VAR p2 0.5653 0.1139 VAR p3 0.6419 -0.0107 VAR p4 0.4550 0.1567 VAR p5 0.5647 -0.1889 VAR p6 0.5144 -0.2523 VAR p7 0.4711 0.1583 VAR p8 0.5479 0.1986 VAR p9 0.4643 0.1341
Lampiran 3 Keragaman pada tiap-tiap peubah atribut
Peubah Simpangan Baku
P1 0.313
P2 0.324
P3 0.366
P4 0.260
P5 0.325
P6 0.296
P7 0.270
P8 0.315
10
Lampiran 4 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah SEC dengan kode produk
Singular values and variance accounted for
Singular Values Percent Cum %
2.6063 86.33 86.33 0.8941 10.16 96.49 0.5258 3.51 100.00
OBS / VARS ratio: 0.843751 Scale: 1
Biplot Factor Type Symmetric
Biplot coordinates DIM1 DIM2
OBS 100 0.4445 -0.0140 OBS 109 0.6370 -0.0127 OBS 127 0.3637 -0.2978 OBS 250 0.0401 -0.1624 OBS 347 -0.9900 0.3135 OBS 358 -0.0855 0.3425 OBS 467 0.5319 0.1064 OBS 510 -0.7495 -0.6446 OBS 605 -0.1922 0.3691 VAR A 1.2052 0.2497 VAR B 0.8460 -0.7554 VAR C 0.6619 0.5110
Lampiran 5 keragaman antar peubah demografi
Peubah Simpangan Baku
U1 0.833
U2 0.474
U3 0.672
U4 0.289
U5 0.857
A 0.702
B 0.548
C 0.437
Lampiran 6 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah usia dengan kode produk
Singular values and variance accounted for
Singular Values Percent Cum %
3.4889 69.53 69.53 1.8707 19.99 89.52 1.1275 7.26 96.78 0.6365 2.31 99.09 0.3981 0.91 100.00
OBS / VARS ratio: 0.887581 Scale: 1
Biplot Factor Type Symmetric
Biplot coordinates DIM1 DIM2
Lampiran 1 Kriteria Sosial Ekonomi Responden
[image:35.595.97.493.145.344.2]1.1 Klasifikasi 1 Bentuk dan Konstruksi rumah
Tabel tingkat Sosial Ekonomi berdasarkan kondisi fisik rumah
Faktor SES A SES B SES C
Ukuran Besar Agak Besar Sedang
Bahan Terbuat dari bahan bermutu tinggi (tembok, kayu berkualitas)
Terbuat dari bahan bermutu tinggi sampai sedang
Terbuat dari bahan bermutu sederhana
Perawatan Selalu terawat baik Terawat Masih perlu perbaikan Standard Rumah standard real
estate, rumah khas daerah, rumah model dulu yang bagus
Rumah standard BTN atau yang setara
Rumah standard perumnas atau yang setara Rumah Petak
Halaman Jika ada, selalu terawat baik
Jika ada, bisa terawat atau kurang terawat
Jika ada biasanya kurang
terawat/kurang diperhatikan
1.2 Klasifikasi 2 Pengeluaran Perbulan
Total semua pengeluaran termasuk makan, minum, rokok, pakaian, transportasi, air, telepon, pulsa HP, biaya sekolah dan sebagainya,te tapi tidak termasuk pembelian barang-barang mewah seperti kulkas, mobil dan sebagainya juga tidak termasuk cicilan motor, mobil, rumah juga arisan.
SEC PPENGELUARAN
A > Rp 2.500.000
B Rp 1.751.000 - Rp 2.500.000
C Rp 901.000 - Rp 1.750.000
1.3 Klasifikasi 3 Kepemilikan Barang
VCD / DVD Pressure Cooker/ Panci
Presto
PC/ Komputer
Lemari Es/ Kulkas Microwave Oven Kamera Digital/ Biasa
Deep Freezer/ Freezer