SEGMENTASI DAN ANALISIS CITRA PRODUK OBAT
BATUK
MUHAMMAD KHOIRUL FITRIANTO
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Segmentasi dan Analisis Citra Produk Obat Batuk adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
ABSTRAK
MUHAMMAD KHOIRUL FITRIANTO. Segmentasi dan Analisis Citra Produk Obat Batuk. Dibimbing oleh I MADE SUMERTAJAYA dan FARIT MOCHAMAD AFENDI.
Konsumen memiliki latar belakang yang berbeda-beda dalam mengkonsumsi suatu produk dari berbagai macam merek yang beredar di pasar. Salah satu strategi pemasaran yang dapat dilakukan adalah segmentasi pasar. Selain segmentasi pasar, penelitian ini pun menelaah citra produk obat batuk. Citra produk digunakan untuk melihat persepsi konsumen mengenai gambaran terhadap produk. Salah satu pendekatan statistik untuk melakukan hal tersebut adalah dengan menggunakan analisis korespondensi. Hasil analisis yang diterapkan pada riset pemasaran ini memperlihatkan adanya kesamaan segmen antara merek B dan merek C. Kesamaan segmen tersebut menunjukkan adanya persaingan yang sangat kuat antar kedua merek tersebut dalam merebut minat konsumen di pasar. Selain itu, hasil analisis citra produk juga memperlihatkan adanya kesamaan citra produk antara merek B dan merek E.
Kata kunci: analisis korespondensi, citra produk, segmentasi pasar
ABSTRACT
MUHAMMAD KHOIRUL FITRIANTO. Segmentation and Product Image Analysis of Cough Medicine. Supervised by I MADE SUMERTAJAYA and FARIT MOCHAMAD AFENDI.
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika
pada
Departemen Statistika
SEGMENTASI DAN ANALISIS CITRA PRODUK OBAT
BATUK
MUHAMMAD KHOIRUL FITRIANTO
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Judul Skripsi : Segmentasi dan Analisis Citra Produk Obat Batuk Nama : Muhammad Khoirul Fitrianto
NIM : G14090027
Disetujui oleh
Dr Ir I Made Sumertajaya, MS Pembimbing I
Dr Farit Mochamad Afendi, MSi Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Hari Wijayanto, MSi Ketua Departemen
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya serta shalawat dan salam tidak lupa disampaikan kepada junjungan Nabi Muhammad SAW sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Karya ilmiah ini berjudul Segmentasi dan Analisis Citra Produk Obat Batuk.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Bapak Dr Ir I Made Sumertajaya, MS dan Dr Farit Mochamad Afendi, MSi selaku dosen pembimbing atas bimbingan, saran, dan ilmu yang telah diberikan kepada penulis, serta Bapak Arif Purnomo, MSi, Kak Suci dan Kak Arum yang telah memberikan data dan informasi yang dibutuhkan penulis. Ucapan terima kasih juga disampaikan kepada kedua orang tua dan keluarga atas do’a dan dukungannya, serta seluruh keluarga besar Statistika IPB khususnya kepada Statistika 46 yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan karya ilmiah ini. Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan.
DAFTAR ISI
DAFTAR GAMBAR x
DAFTAR LAMPIRAN x
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Tujuan 1
METODOLOGI 2
Metode Pengumpulan Data 2
Metode Analisis 2
HASIL DAN PEMBAHASAN 6
Gambaran Umum Karakteristik Responden 6
Segmentasi Pasar Produk Obat Batuk 7
Analisis Citra Produk Obat Batuk 9
SIMPULAN 11
SARAN 12
DAFTAR PUSTAKA 12
LAMPIRAN 13
DAFTAR GAMBAR
1 Tahapan penarikan contoh acak bertahap 2
2 Sebaran responden berdasarkan merek obat batuk yang dikonsumsi 6 3 Plot posisi tiap merek dengan peubah-peubah demografi 8 4 Plot posisi tiap merek dengan alasan memilih dan dampak obat batuk 10
DAFTAR LAMPIRAN
1 Peubah-peubah berskala kategori yang diamati 13
2 Tabel kontingensi antara merek obat batuk dengan peubah-peubah pada
kasus segmentasi pasar 14
3 Tabel kontingensi antara merek obat batuk dengan peubah-peubah pada
kasus citra produk 14
4 Hasil penguraian nilai singular antara merek obat batuk dengan
peubah-peubah pada kasus segmentasi pasar 15
5 Hasil penguraian nilai singular antara merek obat batuk dengan
peubah-peubah pada kasus citra produk 15
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Konsumen memiliki latar belakang yang berbeda-beda dalam mengkonsumsi suatu produk dari berbagai macam merek yang beredar di pasar. Pembelian suatu produk oleh konsumen yang sesuai dengan target perusahaan merupakan impian bagi setiap perusahaan. Hal tersebut merupakan masalah umum yang harus diatasi oleh para pelaku bisnis. Salah satu strategi pemasaran yang dapat dilakukan adalah segmentasi pasar.
Segmentasi pasar merupakan strategi pemasaran yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan menggambarkan karakteristik pembeli ke dalam segmen-segmen pasar agar sesuai dengan target dari perencanaan pemasaran perusahaan (Tynan dan Drayton 1987). Menurut Goyat (2011), kelompok-kelompok kecil dari hasil segmentasi tersebut merupakan kelompok yang relatif homogen.
Pembedaan konsumen dalam pasar diperlukan untuk melakukan segmentasi pasar. Pembedaan tersebut melibatkan suatu peubah dan objek yang diamati. Misalnya, suatu merek lebih disukai oleh kelompok usia tertentu, sedangkan merek lain disukai oleh kelompok usia yang lain, dan sebagainya. Kelompok usia ini lah yang disebut sebagai peubah yaitu, yang membagi pasar produk tertentu menjadi pasar-pasar yang lebih kecil, sedangkan merek disebut sebagai objek yang diamati. Beberapa peubah yang biasa digunakan dalam segmentasi adalah peubah geografi, demografi, psikologi, psikografi, dan perilaku (Tynan dan Dryton 1987).
Selain segmentasi pasar, penelitian ini pun menelaah citra produk obat batuk. Citra produk digunakan untuk melihat persepsi konsumen mengenai gambaran terhadap produk yang terdapat dalam merek. Menurut Chen (2001) dalam Sugiharti (2012), semakin baik dan berkualitas suatu produk, maka semakin tinggi kepuasan yang akan diterima oleh konsumen. Kualitas yang melekat pada produk merupakan nilai yang akan menjadikan produk memiliki citra yang baik.
Salah satu pendekatan statistik untuk melakukan segmentasi pasar dan analisis citra produk adalah dengan menggunakan analisis korespondensi. Analisis ini sangat membantu pada kasus data dengan peubah kategorik dan memudahkan peneliti untuk melakukan interpretasi terhadap hasil analisis dengan melihat peta korespondensi. Studi kasus pada penelitian ini akan diterapkan pada produk obat batuk.
Tujuan
Tujuan penelitian ini yaitu:
1. Mendapatkan gambaran umum tentang karakteristik konsumen pada tiap merek obat batuk.
2
METODOLOGI
Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder hasil survei pada tahun 2010 dari salah satu perusahaan riset pemasaran di Jakarta. Metode penarikan contoh yang digunakan yaitu penarikan contoh acak bertahap yang dapat dilihat pada Gambar 1 dan penarikan contoh berkuota. Jakarta, Bandung, Tasikmalaya, Surabaya, Probolinggo, Jember, Semarang, Yogyakarta, Medan, Palembang, Makassar, dan Banjarmasin merupakan kota yang terpilih untuk dijadikan kerangka penarikan contoh. Penentuan kota-kota tersebut tidak semata-mata berdasarkan subyektifitas peneliti melainkan berdasarkan kajian berbagai literatur dan penelitian-penelitian sebelumnya.
Gambar 1 Tahapan penarikan contoh acak bertahap
Penarikan contoh berkuota digunakan untuk menentukan jumlah sampel yang terpilih. Penentuan jumlah sampel dikuotakan berdasarkan tipe daerah yaitu, kota dan kabupaten. Banyaknya merek obat batuk yang dijadikan penelitian ini ada 5 yaitu A, B, C, D, dan E. Data tersebut berukuran 427. Peubah-peubah berskala kategori yang diamati yaitu, usia, tingkat ekonomi (berdasarkan pengeluaran keluarga per bulan), tingkat pendidikan, status pernikahan, jenis pekerjaan, alasan memilih merek obat batuk, dan dampak obat batuk setelah diminum yang dapat dilihat pada Lampiran 1.
Metode Analisis
Penelitian ini akan dilakukan melalui beberapa tahapan analisis yaitu:
1. Melakukan analisis statistika deskriptif untuk mendapatkan gambaran umum tentang karakteristik konsumen pada tiap merek obat batuk.
3 mengenai data yang dimiliki dan sama sekali tidak menarik inferensia atau kesimpulan apapun tentang gugus data induknya yang lebih besar (Walpole 1992).
2. Melakukan analisis korespondensi untuk melihat kedekatan antara merek dengan peubah-peubah berskala kategori yang diamati berdasarkan peta korespondensi.
Analisis korespondensi merupakan teknik yang memperlihatkan baris dan kolom matriks data (terutama tabel kontingensi dua arah) sebagai titik dalam ruang vektor berdimensi rendah (Greenacre 1984).
Tahapan dalam melakukan analisis korespondensi yaitu: a. Membuat matriks frekuensi relatif atau matriks korespondensi.
Menurut Rencher (2002), matriks frekuensi relatif dibentuk dari data pada tabel kontingensi. Misal matriks P merupakan matriks vektor jumlah kolom atau massa kolom.
b. Melakukan uji chi-square.
Uji chi-square pertama kali diperkenalkan oleh Karl Pearson pada tahun 1900 yang merupakan bentuk kuadrat dari sebaran normal baku. Uji ini pada umumnya digunakan untuk menguji ada atau tidaknya hubungan antara dua variabel, homogenitas antar sub kelompok serta Goodness of Fit (Daniel 1990).
4
dengan di2= (ri-c)'Dc-1(ri-c) atau di2= (cj-r)'Dr-1(�-� dengan � adalah profil baris ke-i, � adalah profil kolom ke-i, c adalah vektor jumlah kolom, dan r adalah vektor jumlah baris. Menurut Sartono et al. (2003), besaran di2 merepresentasikan jarak kuadrat antara profil baris ke-i dan rata-rata profil baris atau profil kolom ke-i dan rata-rata profil kolom. Jarak ini disebut jarak khi kuadrat (chi-squared distance). c. Melakukan penguraian nilai singular umum atau GSVD (Generalized
Singular Value Decomposition).
Penguraian nilai singular dilakukan untuk mereduksi dimensi data berdasarkan keragaman data (nilai eigen/inersia) terbesar dengan mempertahankan informasi optimum. Penguraian nilai singular merupakan salah satu konsep aljabar matriks dan konsep eigen decomposition yang terdiri dari nilai eigen λ dan vektor eigen (Mattjik dan Sumertajaya 2011).
Pada analisis korespondensi, matriks P-rc' merupakan matriks tak simetrik dan matriks ini yang akan digunakan untuk proses SVD seluruh kolom dari U dan V ortonormal. U dan V merupakan matriks sub ortogonal karena U'U= V'V=I dan hal tersebut tidak berlaku untuk UU' dan VV'. Nilai λ1, λ2, …,λk pada Λ merupakan nilai singular dari Z yang telah diurutkan dari yang terbesar.
Selanjutnya adalah melakukan dekomposisi dari P-rc'.
5 keseluruhan, dekomposisi dari P-rc' sering disebut sebagai penguraian nilai singular umum (Rencher 2002). Menurut Mattjik dan Sumertajaya (2011), penguraian nilai singular umum atau GSVD (Generalized Singular Value Decomposition) digunakan untuk menentukan anak ruang Euclid dan memproyeksikan semua profil baris ke dalam anak ruang Euclid.
d. Membuat peta korespondensi.
Peta korespondensi dibuat dengan menghitung matriks X dan Y. X adalah matriks koordinat utama profil baris dan Y adalah matriks koordinat utama profil kolom.
X= Dr-1AΛ, Y= Dc-1BΛ
Semua informasi dalam seluruh ruang dapat direpresentasikan dengan menggunakan perhitungan total inersia. Total inersia adalah ukuran keragaman dalam perhitungan data dan didefinisikan sebagai jumlah kuadrat jarak berbobot dari titik (baris/kolom) terhadap sentroidnya (Johnson dan Wichern 2007).
e. Membuat peta korespondensi dengan peubah tambahan (supplementary variable).
Analisis yang melibatkan lebih dari satu peubah kategori masih dapat dilakukan dengan analisis korespondensi sederhana (dalam satu peta korespondensi). Analisis tersebut relatif lebih mudah dilakukan jika dibandingkan dengan analisis korespondensi berganda karena tabel kontingensi yang diperoleh tidak sebanyak jika menggunakan analisis korespondensi berganda.
Greenacre (1984) menjelaskan bahwa penambahan peubah baru dilakukan dengan menggunakan formula transisi dari baris ke kolom atau sebaliknya. Formula transisi dari baris (X) ke kolom (Y) adalah
T=1λCX dengan T adalah matriks koordinat utama profil kolom
peubah tambahan, λ adalah nilai singular, C adalah matriks profil kolom peubah tambahan, dan X adalah matriks koordinat utama profil baris. Sedangkan formula transisi dari kolom (Y) ke baris (X) adalah
S=1λRY dengan S adalah matriks koordinat utama profil baris peubah
tambahan, λ adalah nilai singular, R adalah matriks profil baris peubah tambahan, dan Y adalah matriks koordinat utama profil kolom. Peubah tambahan (supplementary variable) pada analisis korespondensi tidak berperan terhadap proses penguraian nilai singular umum dan pembentukan nilai kontribusi mutlak. Peubah tambahan hanya berperan pada pembentukan plot nya saja.
3. Interpretasi hasil dari peta korespondensi.
6
4. Membentuk segmentasi dan citra produk obat batuk.
Segmentasi dan citra produk dibentuk dengan menggunakan garis kontur luar yang menghubungkan antar merek obat batuk terluar pada peta korespondensi. Dengan melakukan proyeksi ortogonal dari titik pusat terhadap garis kontur luar maka dapat dilihat daerah segmentasi dan citra produk tiap merek obat batuk.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini meliputi, gambaran umum karakteristik konsumen, segmentasi pasar produk obat batuk yang dilihat dari analisis hubungan pilihan merek dengan peubah-peubah demografi, serta analisis citra produk obat batuk yang dilihat dari analisis hubungan pilihan merek dengan alasan memilih dan dampak obat batuk setelah diminum.
Gambaran Umum Karakteristik Responden
Diagram pada Gambar 2 memberikan penyebaran responden yang terkumpul pada tiap merek obat batuk yang dikonsumsi sekaligus menggambarkan pangsa pasar dari kelima merek obat batuk secara deskriptif. Pada Gambar 2 terlihat bahwa merek D merupakan merek yang lebih banyak diminati oleh responden sebanyak 189 (44.3%), sedangkan merek C merupakan merek yang paling kurang diminati oleh responden yakni hanya sebanyak 39 responden yang memilihnya (9.1%).
Gambar 2 Sebaran responden berdasarkan merek obat batuk yang dikonsumsi Selain itu, analisis tabulasi silang juga dilakukan untuk melihat penyebaran merek obat batuk yang dikonsumsi berdasarkan karakteristik demografi responden (usia responden, tingkat ekonomi, tingkat pendidikan terakhir, status pernikahan, dan jenis pekerjaan) yang dapat dilihat pada Lampiran 2. Sebaran merek obat batuk yang dikonsumsi berdasarkan usia responden memperlihatkan bahwa jumlah responden lebih banyak yang berusia antara 26 – 35 tahun sebanyak 175 (40.98%) dan untuk usia lebih dari 35 tahun sebanyak 142 (33.26%), sedangkan sisanya, yaitu 110 responden (25.76%) adalah usia kurang dari 26 tahun. Analisis tersebut memperlihatkan adanya satu merek yang lebih banyak diminati oleh responden hampir pada setiap kategori usia responden, yaitu merek D.
Secara deskriptif, hasil analisis tabulasi silang antara merek obat batuk yang dikonsumsi dengan tingkat ekonomi responden memperlihatkan bahwa jumlah responden lebih banyak dengan tingkat ekonomi ke-2 sebanyak 203 (47.54%).
0% 25% 50%
Merek A Merek B Merek C Merek D Merek E
14,30% 19,20% 9,10%
44,30%
7 Minat responden yang lebih banyak terhadap merek D (pada tiap tingkat ekonomi) masih terlihat pada analisis tersebut.
Berdasarkan tingkat pendidikan terakhir responden, analisis tabulasi silang memperlihatkan bahwa jumlah responden lebih banyak dengan tingkat pendidikan SMP dan SMA sebanyak 128 (29.98%) dan 127 (29.74%). Jika dilihat dari sisi jenis pekerjaan responden, hasil analisis memperlihatkan bahwa jumlah responden lebih banyak dengan pekerjaan sebagai ibu rumah tangga sebanyak 153 (35.83%).
Pada Lampiran 2, hasil analisis memperlihatkan bahwa penyebaran merek obat batuk dari sisi status pernikahan responden lebih banyak dikonsumsi oleh responden dengan status telah menikah sebanyak 268 (62.76%), sedangkan sisanya, yaitu responden dengan status belum menikah dan status janda/duda masing-masing sebanyak 93 (21.78%) dan 66 (15.46%).
Analisis tabulasi silang juga dilakukan untuk melihat penyebaran merek obat batuk yang dikonsumsi berdasarkan alasan responden memilih merek obat batuk dan dampak obat batuk setelah diminum yang dapat dilihat pada Lampiran 3. Sebaran merek obat batuk yang dikonsumsi berdasarkan alasan responden memilih merek tersebut memperlihatkan bahwa jumlah responden lebih banyak yang memilih merek dengan alasan lebih ampuh menyembuhkan dan reaksinya cepat (kategori 5 dan 10) sebanyak 55 (12.88%) dan 57 (13.35%). Hasil analisis tabulasi silang memperlihatkan adanya satu merek yang lebih banyak diminati hampir pada setiap alasan merek yang dipilih responden, yaitu merek D. Responden yang memilih merek obat batuk dengan alasan tidak ada efek samping (kategori 4) lebih banyak memilih merek B.
Sedangkan jika dilihat dari sisi dampak obat batuk setelah diminum, penyebaran merek obat batuk memperlihatkan bahwa jumlah responden lebih banyak dengan responden yang merasa tenggorokannya sudah tidak sakit lagi (kategori 7) sebanyak 75 (17.56%). Hasil analisis tabulasi silang memperlihatkan adanya satu merek yang lebih banyak diminati hampir pada setiap dampak obat batuk setelah diminum yang dirasakan oleh responden, yaitu merek D. Responden yang merasa dirinya mulai mengantuk akibat dampak obat batuk setelah diminum (kategori 1) relatif lebih banyak memilih merek E, sedangkan untuk kategori 8 (gatal di tenggorokan berkurang) lebih banyak memilih merek B.
Segmentasi Pasar Produk Obat Batuk
Segmentasi pasar pada penelitian ini dikelompokkan berdasarkan lima kategori. Kategori-kategori tersebut merupakan peubah-peubah demografi yaitu, usia, tingkat ekonomi, tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, dan status pernikahan.
8
diberikan oleh tingkat ekonomi ke-2 sebesar 50.91% yang dapat dilihat pada Lampiran 7.
Hasil proyeksi ortogonal pada Gambar 3 membentuk 4 kuadran dimana merek B dan merek C berada dalam satu kuadran, sedangkan merek obat batuk selainnya berada dalam kuadran yang terpisah.
Segmentasi Merek Obat Batuk A
Visualisasi pada Gambar 3 memperlihatkan bahwa segmen yang terbentuk pada merek obat batuk A dapat dilihat dari empat sisi demografi yaitu, tingkat pendidikan terakhir, jenis pekerjaan, usia, dan tingkat ekonomi. Perilaku data pada merek obat batuk A belum mampu memperlihatkan adanya asosiasi dengan status responden. Dari sisi tingkat ekonomi, merek obat batuk A lebih dekat dengan responden yang berasal dari golongan menengah ke atas (minimal tingkat ekonomi ke-3), sedangkan dari sisi jenis pekerjaan lebih dekat dengan responden yang bekerja sebagai PNS dan Pelajar/Mahasiswa. Selain itu, dari sisi tingkat pendidikan terakhir responden, merek obat batuk A lebih banyak dikonsumsi oleh responden dengan tingkat pendidikan terakhirnya minimal Diploma. Sedangkan dari sisi usia, merek obat batuk A lebih dekat dengan responden yang berusia lebih dari 35 tahun.
Gambar 3 Plot posisi tiap merek dengan peubah-peubah demografi Segmentasi Merek Obat Batuk B
Hasil analisis korespondensi memperlihatkan bahwa merek obat batuk B lebih dekat dengan responden yang berasal dari golongan menengah ke bawah (tingkat ekonomi ke-1). Dari sisi tingkat pendidikan terakhir responden, merek
9 obat batuk B lebih dekat dengan responden yang memiliki tingkat pendidikan terakhir SD dan SMP, sedangkan dari sisi jenis pekerjaan lebih dekat dengan responden yang bekerja sebagai Ibu Rumah Tangga dan Lainnya. Selain itu, dari sisi status pernikahan responden, merek obat batuk B lebih banyak dikonsumsi oleh responden yang berstatus Duda/Janda.
Segmentasi Merek Obat Batuk C
Garis kontur yang terbentuk pada Gambar 3 menunjukkan bahwa merek obat batuk B dan merek obat batuk C berada dalam satu kuadran (segmen). Namun, jika dilihat berdasarkan jarak pada peta korespondensi merek obat batuk C memiliki kedekatan atribut yang cukup baik dibandingkan dengan merek obat batuk B untuk atribut SD, SMP, dan Ibu Rumah Tangga. Merek obat batuk C unggul pada persaingan dalam merebut minat konsumen dari merek obat batuk B hanya dalam hal segmentasi berdasarkan tingkat pendidikan terakhir responden dan jenis pekerjaan sebagai Ibu Rumah Tangga.
Segmentasi Merek Obat Batuk D
Hasil analisis korespondensi memperlihatkan bahwa segmen yang terbentuk pada merek obat batuk D hanya dapat dilihat dari tiga sisi demografi saja. Dari sisi tingkat ekonomi responden, merek obat batuk D lebih dekat dengan responden yang berasal dari golongan menengah (tingkat ekonomi ke-2). Sedangkan dari sisi usia responden, merek obat batuk D lebih dekat dengan responden yang berusia antara 26 hingga 35 tahun. Selain itu, dari sisi status pernikahan responden, merek obat batuk D lebih banyak dikonsumsi oleh responden yang berstatus Menikah. Segmentasi Merek Obat Batuk E
Visualisasi pada Gambar 3 memperlihatkan bahwa merek obat batuk E lebih dekat dengan responden yang berusia dibawah 26 tahun, sedangkan dari sisi jenis pekerjaan lebih dekat dengan responden yang bekerja sebagai Pegawai Swasta dan Wiraswasta. Selain itu, dari sisi status pernikahan responden, merek obat batuk E lebih banyak dikonsumsi oleh responden dengan status Belum Menikah. Dari sisi tingkat pendidikan terakhir, merek obat batuk E lebih dekat dengan responden yang memiliki tingkat pendidikan terakhir SMA. Perilaku data pada merek obat batuk E belum mampu memperlihatkan adanya asosiasi dengan tingkat ekonomi responden.
Analisis Citra Produk Obat Batuk
Analisis citra produk pada penelitian ini dikelompokkan berdasarkan dua kategori yaitu, dilihat berdasarkan alasan memilih merek obat batuk dan dampak obat batuk setelah diminum.
10
kontribusi kolom terbesar pembentuk sumbu utama pertama diberikan Lebih ampuh menyembuhkan (AM 5) sebesar 47.06%. Sedangkan pembentuk sumbu utama kedua diberikan oleh Sakitnya hanya sakit ringan (AM 2) sebesar 35.52% yang dapat dilihat pada Lampiran 9.
Hasil proyeksi ortogonal pada Gambar 4 membentuk 4 kuadran dimana merek B dan merek E berada dalam satu kuadran, sedangkan merek obat batuk selainnya berada dalam kuadran yang terpisah.
Analisis Citra Produk Obat Batuk Merek A
Output yang dihasilkan pada Gambar 4 menunjukkan adanya kecenderungan konsumen memilih merek obat batuk A karena alasan Sakitnya hanya sakit ringan (AM 2) dan Berkesan aman (AM 3). Citra produk obat batuk merek A masih dapat tergambarkan dari sisi dampak obat batuk setelah diminum. Konsumen merasa bahwa dampak obat batuk merek A setelah diminum mampu Mengurangi frekuensi batuk (DO 4) dan Menurunkan demam (DO 6).
Gambar 4 Plot posisi tiap merek dengan alasan memilih dan dampak obat batuk Analisis Citra Produk Obat Batuk Merek B
Hasil analisis korespondensi memperlihatkan bahwa merek obat batuk B memiliki citra Mudah diperoleh (AM 1), Tidak ada efek samping (AM 4), Praktis cara minumnya (AM 6), Harganya terjangkau (AM 7), dan Tidak membuat jantung berdebar (AM 9). Sedangkan dari sisi dampak obat batuk setelah diminum, citra produk obat batuk merek B yang tergambar adalah Menyebabkan
7
11 kantuk (DO 1), Mudah untuk menelan (DO 5), Mengurangi gatal di tenggorokan (DO 8), dan Mengurangi dahak (DO 9).
Analisis Citra Produk Obat Batuk Merek C
Visualisasi pada Gambar 4 memperlihatkan bahwa citra produk obat batuk merek C yang tergambar adalah Tidak menyebabkan kantuk (AM 8), Suara kembali normal (DO 2), dan Dahak mudah dikeluarkan (DO 3).
Analisis Citra Produk Obat Batuk Merek D
Output yang dihasilkan pada Gambar 4 menunjukkan adanya kecenderungan konsumen memilih merek obat batuk D karena alasan Lebih ampuh menyembuhkan (AM 5) dan Reaksinya cepat (AM 10). Citra produk obat batuk merek A masih dapat tergambarkan dari sisi dampak obat batuk setelah diminum. Konsumen merasa bahwa dampak obat batuk merek D setelah diminum membuat Tenggorokan tidak sakit (DO 7).
Analisis Citra Produk Obat Batuk Merek E
Garis kontur yang terbentuk pada Gambar 4 menunjukkan bahwa merek obat batuk B dan merek obat batuk E berada dalam satu kuadran (segmen). Namun, jika dilihat berdasarkan jarak pada peta korespondensi merek obat batuk E memiliki kedekatan atribut yang cukup baik dibandingkan dengan merek obat batuk B untuk atribut Praktis cara minumnya (AM 6), Harganya terjangkau (AM 7), Tidak membuat jantung berdebar (AM 9), Menyebabkan kantuk (DO 1), Mudah untuk menelan (DO 5), dan Mengurangi dahak (DO 9).
.
SIMPULAN
Secara deskriptif, pangsa pasar dari kelima merek obat batuk pada penelitian ini masing-masing sebesar 14.30% untuk merek A, 19.20% untuk merek B, 9.10% untuk merek C, 44.30% untuk merek D, dan 13.10% untuk merek E. Total keragaman kedua sumbu utama yang terbentuk pada kasus segmentasi dan citra produk masing-masing sebesar 98.91% dan 87.54%.
Berdasarkan hasil analisis korespondensi, merek B dan merek C memperlihatkan bahwa kedua merek tersebut relatif tidak berbeda pada setiap kasus segmentasi berdasarkan peubah-peubah demografi, sehingga menimbulkan adanya persaingan yang kuat antar kedua merek tersebut dalam merebut minat konsumen. Sedangkan pada merek A, merek D, dan merek E, hasil analisis memperlihatkan bahwa ketiga merek obat batuk tersebut memiliki segmen yang berbeda dari merek obat batuk lainnya pada setiap kasus segmentasi berdasarkan peubah-peubah demografi.
Hasil analisis citra produk memperlihatkan adanya kesamaan citra produk antara merek B dan merek E baik pada analisis berdasarkan alasan memilih maupun dampak obat batuk setelah diminum. Kesamaan citra produk antara merek B dan merek E menunjukkan adanya persaingan yang sangat kuat antar kedua merek tersebut dalam merebut minat konsumen di pasar.
7 7
12
SARAN
Pada penelitian ini, penulis menggunakan analisis korespondensi dengan peubah tambahan (supplementary variable). Saran yang dapat diberikan pada penelitian selanjutnya adalah dengan mencoba menggunakan analisis korespondensi berganda. Selain itu, pada penelitian ini penulis hanya menggunakan lima karakteristik demografi konsumen saja yaitu, usia, tingkat ekonomi, tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, dan status pernikahan. Saran berikutnya adalah dengan menambah karakteristik demografi responden yang berpengaruh terhadap penggunaan merek obat batuk, misalnya jenis kelamin, daerah asal, dan sebagainya.
DAFTAR PUSTAKA
Daniel WW. 1990. Applied Nonparametric Statistics. Boston (US): PWS-KENT Publishing Company.
Goyat S. 2011. The Basis of Market Segmentation: A Critical Review of Literature. European Journal of Business and Management [Internet]. [diacu 2013 Mei 21]; 3:45-54. Tersedia dari: http://www.iiste.org/Journals/index- php/EJBM.
Greenacre MJ. 1984. Theory and Applications of Correspondence Analysis. London (UK): Academic Press Inc.
Hoffman DL, Franke GR. 1986. Correspondence Analysis: Graphical Representation of Categorical Data in Marketing Research. JMR [Internet]. [diacu 2013 Mei 22]; 23:213-227. Tersedia dari: http://www.jstor.org/sta- ble/3151480.
Johnson RA, Wichern DW. 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis sixth edition. New Jersey (US): Pearson Prentice Hall.
Mattjik AA, Sumertajaya IM. 2011. Sidik Peubah Ganda Dengan Menggunakan SAS. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Rencher AC. 2002. Methods of Multivariate Analysis Second Edition. Canada (US): John Willey and Sons Inc.
Sartono B, Affendi FM, Syafitri UD, Sumertajaya IM, Angraeni Y. 2003. Modul Teori Analisis Peubah Ganda. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Sugiharti. 2012. Membangun Citra Merek Yang Positif Dalam Rangka Menciptakan Kepuasan dan Kesetiaan Pelanggan. JBMA [Internet]. [diacu 2013 Juni 18]; 1:54-64. Tersedia dari: http://www.amaypk.ac.id/downloads/
13 Lampiran 1 Peubah-peubah berskala kategori yang diamati
No Peubah Kategori
1 Usia 1. kurang dari 26 tahun
2. antara 26 sampai 35 tahun 3. lebih dari 35 tahun
2 Tingkat ekonomi, berdasarkan pengeluaran keluarga per bulan
1. Rp 600.001,- s.d. Rp 900.000,- 2. Rp 900.001,- s.d. Rp 1.750.000,- 3. Rp 1.750.001,- s.d. Rp 2.500.000,- 4. lebih dari Rp 2.500.000,-
5 Status pernikahan 1. Belum menikah
14
Lampiran 2 Tabel kontingensi antara merek obat batuk dengan peubah-peubah pada kasus segmentasi pasar
Merek
Usia Tingkat Ekonomi Status Pernikahan < 26 26 – 35 > 35 1 2 3 4 Belum
PNS Swasta Wiraswasta Pelajar/Mahasiswa Ibu RT Lainnya
Merek A 10 10 9 8 19 5
15
Merek Dampak Obat Batuk Setelah Diminum
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Lampiran 4 Hasil penguraian nilai singular antara merek obat batuk dengan peubah-peubah pada kasus segmentasi pasar
Lampiran 5 Hasil penguraian nilai singular antara merek obat batuk dengan peubah-peubah pada kasus citra produk
Lampiran 6 Nilai kontribusi baris merek obat batuk (kasus segmentasi pasar)
16
Lampiran 7 Nilai kontribusi kolom peubah-peubah segmentasi pasar
Kategori Peubah-Peubah Segmentasi Pasar Nilai Kontribusi Mutlak Dimensi 1 Dimensi 2
< 26 0.0000 0.0000
26 – 35 0.0000 0.0000
> 35 0.0000 0.0000
TE 1 0.4290 0.1944
TE 2 0.0055 0.5091
TE 3 0.0005 0.0980
TE 4 0.5651 0.1985
SD 0.0000 0.0000
SMP 0.0000 0.0000
SMA 0.0000 0.0000
Diploma 0.0000 0.0000
Lainnya (S1, S2, S3) 0.0000 0.0000
PNS 0.0000 0.0000
Swasta 0.0000 0.0000
Wiraswasta 0.0000 0.0000
Pelajar/Mahasiswa 0.0000 0.0000
Ibu RT 0.0000 0.0000
Lainnya 0.0000 0.0000
Belum Menikah 0.0000 0.0000
Menikah 0.0000 0.0000
Duda/Janda 0.0000 0.0000
Lampiran 8 Nilai kontribusi baris merek obat batuk (kasus citra produk)
17 Lampiran 9 Nilai kontribusi kolom peubah-peubah citra produk
Kategori Peubah-Peubah Citra Produk Nilai Kontribusi Mutlak Dimensi 1 Dimensi 2
Alasan 1 0.0809 0.2795
Alasan 2 0.0243 0.3552
Alasan 3 0.0160 0.1068
Alasan 4 0.2648 0.0232
Alasan 5 0.4706 0.0186
Alasan 6 0.0034 0.0192
Alasan 7 0.0034 0.0000
Alasan 8 0.0000 0.1222
Alasan 9 0.0036 0.0713
Alasan 10 0.1329 0.0041
Dampak 1 0.0000 0.0000
Dampak 2 0.0000 0.0000
Dampak 3 0.0000 0.0000
Dampak 4 0.0000 0.0000
Dampak 5 0.0000 0.0000
Dampak 6 0.0000 0.0000
Dampak 7 0.0000 0.0000
Dampak 8 0.0000 0.0000
18
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Makassar, Sulawesi Selatan pada tanggal 16 April 1991 dari ayah yang bernama Taufik Solihin dan ibu bernama Siti Asiyah Chumaidy. Penulis merupakan anak kedua dari tiga bersaudara.
Penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SDN Bintara VI pada tahun 2003. Kemudian penulis melanjutkan pendidikan di SLTP Negeri 139 Jakarta dan tamat pada tahun 2006. Penulis melanjutkan pendidikannya di SMU Negeri 12 Jakarta dan lulus pada tahun 2009. Setelah tamat SMU, penulis diterima sebagai mahasiswa di Departemen Statistika Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI).
Selama kuliah, penulis aktif sebagai anggota UKM MAX!! IPB pada tahun 2009/2010, wakil sekretaris umum Bidang Pengembangan Profesi HMI Komisariat FMIPA IPB pada tahun 2010/2011, ketua Bidang Perguruan Tinggi, Kemahasiswaan, dan Kepemudaan HMI Komisariat FMIPA IPB pada bulan Oktober-November 2011, staf Departemen HRD Himpro GSB pada tahun 2010/2011, ketua umum Himpro GSB pada tahun 2011/2012. Saat ini, penulis juga aktif sebagai anggota Ikatan Himpunan Mahasiswa Statistika Indonesia.
Selain aktif dalam organisasi, penulis juga aktif dalam kepanitiaan selama kuliah. Diantaranya, sebagai staf Divisi Konsumsi Pekan Olahraga Statistika pada bulan November-Desember 2010, staf Divisi Konsumsi Statistika Ria ke-6 pada tahun 2010/2011, ketua Divisi Acara Statistika Ria ke-7 pada tahun 2011/2012, serta ketua Divisi Pendaftaran JAPAS Dies Natalies FMIPA IPB ke-30 pada bulan Mei-September 2012.
Selain aktif dalam organisasi dan kepanitiaan, penulis juga pernah menjadi enumerator dan data editor pada program Survey Jamkesda Dinas Kesehatan Kota Bogor pada bulan November-Desember 2011, serta koordinator survey pada program Survey Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) dan Kadar Gizi Dinas Kesehatan Kota Bogor pada bulan November 2012.