Analisis Korelasi Kanonik Pada Karakteristik Konsumen dan atribut Sepeda Montor di Kota Surakarta

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Industri sepeda motor nasional merupakan industri yang masih terus mengalami pertumbuhan. Berdasarkan data dari AISI (Asosiasi Industri Sepedamotor Indonesia) tingkat produksi sepeda motor cenderung mengalami peningkatan tiap tahun sejak tahun 1996 – 2010, pada tahun 2008 produksi sepeda motor di Indonesia mencapai 6.264.265 unit, dengan jumlah penjualan domestik sebanyak 6.215.831 unit dan ekspor sebanyak 64.968 unit. Angka tersebut merupakan jumlah tertinggi dibanding tahun-tahun sebelumnya. Sedangkan produksi sepeda motor nasional pada tahun 2010 diperkirakan akan mencapai 6.3 juta unit (Asosiasi Industri Sepedamotor Indonesia, 2010).

Berdasarkan Indonesian Commercial Newsletter (2009) pertumbuhan produksi sepeda motor tersebut didorong oleh kebutuhan masyarakat akan alat transportasi yang murah dan fleksibel. Kebutuhan masyarakat tersebut akan terus ada mengingat belum adanya sistem transportasi masal yang terintegrasi. Masih berkaitan dengan fakta di atas, kondisi ekonomi global yang mengalami resesi diperkirakan juga akan membuat tingkat persaingan pada industri sepeda motor nasional semakin tinggi. Pasar yang tertekan akan memaksa para produsen untuk menggunakan berbagai macam strategi dalam memenangkan persaingan. Beberapa strategi yang ditempuh antara lain adalah dengan peluncuran model baru, penyesuaian harga, pembiayaan, pemasangan iklan dan promosi hingga pembangunan jaringan komunitas.

pertimbangan yang sesuai dengan kebutuhan dan gaya hidupnya saat memutuskan menggunakan suatu barang. Hal itulah yang harus diperhatikan para produsen sepeda motor dalam menyusun strategi pemasaran, sehingga dapat memenangkan persaingan pasar sepeda motor.

Persaingan pasar sepeda motor di Surakarta patut diperhatikan para produsen. Hal ini mengingat Surakarta merupakan salah satu kota besar di Jawa Tengah. Selain itu menurut Badan Pusat Statistik Surakarta (2010) kepadatan penduduk di kota Surakarta paling tinggi di Jawa Tengah. Kepadatan penduduk yang tinggi membawa konsekuensi terkait penyediaan sarana transportasi berupa sepeda motor.

Beragamnya jenis sepeda motor menjadikan konsumen akan lebih selektif dalam memilih sepeda motor dengan memperhatikan atribut-atribut dari tiap sepeda motor, yang sesuai dengan kebutuhan. Oleh karena itu perlu diketahui karakteristik konsumen (variabel independen) mana yang paling mempengaruhi pemilihan sepeda motor. Menurut Honda (2009) karakteristik konsumen meliputi usia (X1), jenis kelamin (X2), pendidikan (X3), pekerjaan (X4), pengeluaran (X5), kebiasaan pergi jauh/ touring (X6), ketertarikan produk baru (X7), kebiasaan kredit (X8). Selain itu juga perlu diketahui atribut sepeda motor (variabel dependen) mana yang paling diperhitungkan konsumen. Masih menurut Honda (2009) atribut sepeda motor meliputi keiritan bensin (Y1), desain model (Y2), tipe model (Y3), kecepatan (Y4), daya tahan mesin (Y5), harga (Y6), harga jual kembali (Y7), dan ketersediaan bengkel (Y8).

Untuk mengetahui keeratan hubungan antara karakteristik konsumen dengan atribut sepeda motor di kota Surakarta tersebut digunakan analisis korelasi kanonik.

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan uraian dalam latar belakang masalah, dapat dirumuskan tiga masalah.

2. Variabel atribut sepeda motor apakah yang paling mendasari pemilihan sepeda motor?

3. Bagaimana keeratan hubungan antara karakteristik konsumen dengan atribut sepeda motor?

1.3 Tujuan Penelitian Berikut adalah tujuan dari penelitian ini.

1. Menentukan variabel karakteristik konsumen yang paling berpengaruh dalam pemilihan sepeda motor dengan analisis korelasi kanonik

2. Menentukan variabel atribut sepeda motor yang paling mendasari pemilihan sepeda motor dengan analisis korelasi kanonik

3. Mengetahui keeratan hubungan antara karakteristik konsumen dengan atribut sepeda motor dengan analisis korelasi kanonik

1.4 Manfaat Penelitian

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Tinjauan Pustaka

Dalam penelitian ini, terdapat beberapa pengertian yang mendasari, yaitu pengertian mengenai perilaku kosumen, validitas dan reliabilitas, variansi-kovariansi dan korelasi, nilai eigen dan vektor eigen serta analisis korelasi kanonik.

2.1.1 Perilaku Konsumen dalam Pemasaran

Mempelajari tentang perilaku konsumen merupakan hal yang sangat penting dalam dunia pemasaran, karena tujuan kegiatan pemasaran adalah untuk mempengaruhi konsumen supaya bersedia membeli barang dan jasa perusahaan pada saat mereka membutuhkannya. Sebelum kegiatan pemasaran dilakukan, manajer pemasaran harus memahami perilaku konsumen.

Model perilaku konsumen yang dikemukakan Kotler (2000) menerangkan bahwa keputusan konsumen dalam pembelian selain dipengaruhi oleh karakteristik konsumen, dapat dipengaruhi oleh rangsangan perusahaan yang mencakup produk, harga, tempat dan promosi. Variabel-variabel di atas saling mempengaruhi proses keputusan pembelian sehingga menghasilkan keputusan pembelian yang didasarkan pada pilihan produk, pilihan merek, pilihan penyalur, waktu pembelian, jumlah pembelian.

2.1.2 Validitas dan Reliabilitas 1. Validitas

Menurut Azwar (1997), validitas menunjukkan sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Suatu kuesioner atau instrumen pengukur dapat dikatakan memiliki validitas yang tinggi bila alat tersebut menjalankan fungsi ukurnya atau memberikan hasil ukur yang sesuai dengan tujuan pengukuran tersebut. Uji validitas untuk data yang diperoleh dengan menggunakan kuesioner dapat dilakukan dengan menghitung korelasi produk momen (Pearson correlation), yaitu korelasi antara skor setiap butir pertanyaan dengan skor total. Rumus yang digunakan untuk itu adalah











_









 



 

  

n

j j n

j

i ij

j n

j

i ij

i

t t

t t r

1 2 2

1 1

 

 

(2.1)

dengan _ij adalah skor responden ke-j pada pertanyaan ke-i, iadalah rata-rata

skor pertanyaan ke-i, tjadalah total skor seluruh pertanyaan untuk responden ke-j, t adalah rata-rata total skor, n adalah jumlah responden dan riadalah korelasi antara butir pertanyaan ke-i dengan total skor.

Pengujian validitas dilakukan dengan membandingkan angka korelasi yang diperoleh dengan angka kritis tabel korelasi nilai r. Angka kritis diperoleh dari tabel korelasi nilai r dengan taraf signifikansi 5% dan derajat bebas n-2. Bila angka korelasi yang diperoleh lebih besar daripada angka kritis tabel korelasi nilai r maka data dikatakan valid (Singarimbun & Effendi,1989).

2. Reliabilitas

dipercaya hanya bila dalam beberapa kali pelaksanaan pengukuran terhadap kelompok subjek yang sama diperoleh hasil yang relatif sama, selama aspek yang diukur dalam diri responden memang belum berubah. Dalam hal ini, relatif sama berarti adanya toleransi terhadap perbedaan-perbedaan yang kecil diantara hasil beberapa kali pengukuran. Bila perbedaan itu sangat besar dari waktu ke waktu maka hasil pengukuran tidak dapat dipercaya dan dikatakan sebagai tidak reliabel.

Masih berdasarkan Azwar (1997) bila skor pada responden pertama diberi lambang  dan skor pada responden kedua diberi lambang , maka koefisien reliabilitas dinyatakan dengan simbol '



r , dengan 0r_ 1. Koefisien reliabilitas dikatakan sempurna bila r_'= 1, dan sebaliknya, kuesioner tidak reliabel bila '



r = 0. Uji reliabilitas dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya dengan metode pendekatan konsistensi internal yang menggunakan rumus Rulon, rumus Flanagan, atau dengan koefisien

Cronbach

 . Rumus Rulon dan rumus Flanagan digunakan untuk data diskrit, sedangkan untuk data diskrit maupun data interval, '



r dapat dinyatakan dengan nilai _Cronbach yang dirumuskan

   

 

   

 

 







2 1

2

1

1 _T

p

i i

Cronbach

S S

p p

 (2.2)

dengan p adalah banyaknya pertanyaan, Si2adalah variansi skor butir pertanyaan ke-idan ST2adalah variansi skor total.

Menurut Ghozali (2002) suatu variabel dikatakan reliabel bila nilai koefisien reliabilitas yang diperoleh lebih dari atau sama dengan 0.6.

2.1.3 Variansi-Kovariansi dan Korelasi

yang berbeda. Untuk menunjukkan harga variabel ke-i yang diamati pada item ke-Variansi sampel ke-i didefinisikan sebagai





2 kovariansi sampel sihdidefinisikan sebagai







Statistik deskriptif di atas dapat dituliskan dalam bentuk matriks sebagai

mean sampel

2.1.4 Nilai Eigen dan Vektor Eigen

Bila Madalah sebuah matriks n x n, maka sebuah vektor tak nol x pada Rn

disebut vektor eigen (eigenvector) dari M bila Mx adalah kelipatan skalar dari x. Lebih jelasnya dapat dituliskan

Mx = λx

untuk skalar sembarang λ. Skalar λ disebut nilai eigen (eigenvalue) dari M dan x disebut sebagai vektor dari M yang terkait dengan λ (Anton & Rorres, 2004).

2.1.5 Analisis Korelasi Kanonik

Analisis korelasi kanonik adalah metode statistik multivariat yang dapat digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara kelompok variabel independen dan kelompok variabel dependen. Analisis ini berfokus pada korelasi antara kombinasi linear dari kelompok variabel dependen dengan kombinasi linear dari kelompok variabel independen. Ide utama dari analisis ini adalah mencari pasangan dari kombinasi linear tersebut yang memiliki korelasi terbesar. Pasangan dari kombinasi linear ini merupakan fungsi kanonik dan korelasinya disebut korelasi kanonik (Hair et al., 1998).

Hal-hal yang harus diperhatikan dalam melakukan analisis korelasi kanonik sebagai berikut.

1. Asumsi Dasar Analisis Korelasi Kanonik

Analisis korelasi kanonik mensyaratkan beberapa asumsi yang harus dipenuhi, antara lain permasalahan ukuran sampel, multikolinearitas dan normal multivariat. Di antara asumsi tersebut, yang paling penting adalah normal multivariat. Pengujian normal multivariat analog dengan asumsi normal univariat untuk semua variabel (Sherry & Henson, 2005).

Kolmogorov Smirnov lebih dari alpha. Dalam hal ini alpha yang digunakan sebesar 0.05.

Asumsi tidak adanya multikolinearitas dapat diketahui dengan cara menganalisis matriks korelasi sederhana antar variabel independen dan korelasi sederhana antar variabel dependennya. Bila nilai korelasi cukup besar, yaitu di atas 0.8 maka dimungkinkan terjadi multikolinearitas, tetapi bila ada yang melampaui 0.95 dapat dikatakan terjadi multikolinearitas serius (Glantz & Slinker, 1990).

2. Koefisien Kanonik dan Fungsi Kanonik

Misalkan terdapat kelompok variabel dependen Y1, Y2, …, Yk yang dinotasikan dengan vektor variabel acak Y, dan kelompok variabel independen X1, X2, …, Xk yang dinotasikan dengan vektor variabel acak X, maka karakteristik dari vektor variabel acak X dan Y tersebut menurut Johnson & Wichern (1988) adalah

.

Σ

Cov(X)

Σ

Cov(Y)

μ

E(X)

Σ Σ

Y) Cov(X,

μ

E(Y) t

XX YY X

YX XY Y

  

  

Misalkan At =



a₁,a₂,...,a_k



dan Bt =



b₁,b₂,...,b_k



maka kombinasi linear dari kedua kelompok variabel tersebut dapat dituliskan sebagai

W= AtXa₁X₁a₂X₂ ....a_kX_k

V= BtYb₁Y₁b₂Y₂ ....b_kY_k.

Vektor koefisien A dan B dapat diperoleh dengan cara mencari 2

2 2 2

1  ... k

    yang merupakan nilai eigen dari matriks _YY1_YX_XX1_XY yang berpadanan dengan vektor eigen f₁,f₂,...,f_k. Di samping itu,

2 2

2 2

1  ... k

1

Korelasi kanonik diperoleh dengan menghitung





Didefinisikan pasangan pertama dari variabel kanonik adalah kombinasi linear W1 dan V1 yang memiliki variansi satu dan korelasinya terbesar. Pasangan kedua dari variabel kanonik adalah kombinasi linear W2 dan V2 yang memiliki variansi satu dan korelasi terbesar kedua serta tidak berkorelasi dengan variabel kanonik yang pertama. Sedangkan pasangan ke-k dari variabel kanonik adalah kombinasi linear Wk dan Vk yang memiliki variansi satu dan korelasinya terbesar ke-k serta tidak berkorelasi dengan variabel kanonik 1, 2, …, k-1. Dengan demikian dapat dituliskan

Fungsi kanonik pertama :

Fungsi kanonik kedua :



W,V



Cov



W ,V



0,maksimum Corr



W ,V



.

V= BtY dengan A dan B adalah vektor koefisien kanonik yang didapatkan dari persamaan (2.3).

3. Uji Signifikansi Korelasi Kanonik

Ada dua hipotesis yang diujikan dalam analisis korelasi kanonik yaitu uji hipotesis untuk mengetahui apakah secara keseluruhan korelasi kanonik signifikan dan uji hipotesis untuk mengetahui apakah ada sebagian korelasi kanonik yang signifikan (Rencher, 2002).

(a). Uji korelasi kanonik secara bersama

Berdasarkan Rencher (2002), pengujian korelasi kanonik secara bersama dilakukan dengan uji statistik Wilk melalui pendekatan distribusi F . Hipotesisnya adalah

Kriteria keputusan yaitu hipotesis nol ditolak pada taraf signifikansi bila



Selain itu dapat pula dilihat dari nilai signifikansi F, dimana hipotesis nol ditolak bila nilai signifikansi F kurang dari alpha. Alpha yang digunakan dalam pengujian ini adalah 0.05.

(b). Uji individu

Statistik uji F =

Kriteria keputusan yaitu hipotesis nol ditolak pada taraf signifikansi bila



Selain itu dapat pula dilihat dari nilai signifikansi F, dimana hipotesis nol ditolak bila nilai signifikansi F kurang dari alpha. Alpha yang digunakan dalam pengujian ini adalah 0.05.

4. Interpretasi Fungsi Kanonik

Menurut Hair et al. (1998), interpretasi yang dapat dilakukan dalam analisis korelasi kanonik yaitu terhadap koefisien kanonik (bobot kanonik/weight canonic), muatan/loadings canonic dan muatan silang/cross loadings canonic.

(a) Bobot kanonik merupakan koefisien kanonik yang telah dibakukan, dapat diinterpretasikan sebagai besarnya kontribusi variabel asal terhadap variat kanonik. Semakin besar nilai koefisien ini menyatakan semakin besar kontribusi variabel yang bersangkutan terhadap variat kanonik. Bila tanda dari bobot suatu variabel berlawanan dengan variat kanoniknya maka menunjukkan hubungan yang terbalik dengan variabel lainnya. Bobot kanonik memiliki sifat tidak stabil karena pengaruh multikolinearitas, maka dalam mengoptimalkan hasil perhitungan korelasi kanonik, lebih tepat menggunakan muatan kanonik dan muatan silang kanonik untuk menginterpretasi hasil dari analisis korelasi kanonik.

yang bersangkutan dengan variabel asal. Masih berdasarkan Hair et al.

(1998) muatan kanonik variabel dependen diperoleh dengan rumus R_YV R_YYB (2.4)

RYY merupakan korelasi sederhana antar kelompok variabel Y dan B

merupakan vektor koefisien kanonik variat V. Sedangkan muatan kanonik variabel independen diperoleh dengan rumus

R_XW R_XXA (2.5) RXX merupakan korelasi sederhana antar kelompok variabel X dan A

merupakan matriks koefisien kanonik variat W.

(c) Muatan silang kanonik dapat dihitung dari perkalian dari nilai korelasi kanonik dengan muatan kanonik. Perhitungan ini mencakup korelasi tiap variabel dependen dengan variat kanonik independen dan juga sebaliknya. Semakin besar nilai muatan silang kanonik mencerminkan semakin dekat hubungan fungsi kanonik yang bersangkutan dengan variabel lawan. Masih berdasarkan Hair et al. (1998) muatan silang kanonik variabel dependen diperoleh dengan rumus

k YV

YW R 

R  .

RYW merupakan muatan kanonik variabel dependen dan k adalah nilai

korelasi kanonik fungsi kanonik ke-k. Sedangkan muatan silang kanonik variabel independen diperoleh dengan rumus

k XW

XV R 

R 

RXW merupakan muatan kanonik variabel independen dan k adalah nilai

korelasi kanonik fungsi kanonik ke-k.

5. Redundansi

Redundansi merupakan sebuah indeks yang menghitung proporsi keragaman yang dapat dijelaskan oleh variabel kanonik yang dipilih baik dari variabel kanonik dependen maupun variabel kanonik independen.

Proporsi keragaman Y yang diterangkan oleh variat kanonik V diperoleh dari perhitungan rata-rata muatan kanonik yang dikuadratkan, muatan kanonik diperoleh dari persamaan (2.4), atau dapat dituliskan dengan rumus

dengan k adalah jumlah variabel dalam kelompok variabel dependen.

Proporsi keragaman Y yang diterangkan oleh variat kanonik W diperoleh melalui perkalian kuadrat korelasi kanonik dengan rata-rata muatan kanonik yang dikuadratkan, atau dapat dituliskan dengan rumus

Y

Proporsi keragaman X yang diterangkan oleh variat kanonik W diperoleh dari perhitungan rata-rata muatan kanonik yang dikuadratkan, muatan kanonik diperoleh dari persamaan (2.5), atau dapat dituliskan dengan rumus

dengan k adalah jumlah variabel dalam kelompok variabel independen. Proporsi keragaman X yang diterangkan oleh variat kanonik V diperoleh melalui perkalian kuadrat korelasi kanonik dengan rata-rata muatan kanonik yang dikuadratkan, atau dapat dituliskan dengan rumus

X

variabel dependen dijelaskan oleh himpunan variabel independen, dan juga sebaliknya (Hair et al., 1998).

Selain itu dijelaskan oleh Keramati (2007) bahwa suatu variat kanonik dikatakan cukup baik dan signifikan dalam menerangkan variansi dalam suatu penelitian, bila nilai proporsi keragaman kumulatifnya lebih dari 25%. Hal ini mengingat kemungkinan adanya variabel-variabel lain yang juga berkontribusi dalam perhitungan namun belum disertakan dalam penelitian.

2.2 Kerangka Pemikiran

Berdasarkan tinjauan pustaka, dapat disusun suatu kerangka pemikiran 1. Dilakukan presampling dengan mengedarkan kuesioner 30 buah, data

yang diperoleh diuji reliabilitas dan validitasnya untuk mengetahui keakuratan kuesioner yang akan digunakan.

2. Kuesioner yang sudah reliabel dan valid diedarkan ke seluruh responden. 3. Data yang sudah diperoleh dikenai uji validitas dan reliabilitas.

4. Data dikenai uji asumsi yaitu normal multivariat dan multikolinearitas. 5. Dilakukan analisis korelasi kanonik terhadap data tersebut sehingga

diperoleh fungsi kanonik dan besarnya korelasi kanonik.

6. Korelasi kanonik yang didapatkan diuji statistik untuk mengetahui signifikansinya.

7. Berdasarkan fungsi kanonik yang signifikan, dicari nilai redundansinya untuk mengetahui proporsi keragaman yang diterangkan oleh variabel asal maupun variabel lawan.

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer yang diperoleh dengan mengedarkan kuesioner kepada konsumen/pemilik sepeda motor di kota Surakarta. Sampel yang digunakan sebanyak 150 responden dari 5 kecamatan yang berada di kota Surakarta, yaitu kecamatan Banjarsari, kecamatan Jebres, kecamatan Pasar Kliwon, kecamatan Serengan, dan kecamatan Laweyan. Jumlah responden tiap kecamatan sebanyak 30 orang. Pemilihan responden untuk mengisi kuesioner tiap kecamatan dipilih secara random. Kuesioner yang digunakan terdapat dalam Lampiran 1 dan untuk hasil pengisian kuesioner dapat dilihat dalam Lampiran 2.

Penelitian dimulai dengan melakukan presampling untuk mengukur validitas dan reliabilitas kuesioner. Sampel yang digunakan sebanyak 30 responden. Uji validitas dari masing-masing pertanyaan dapat dicari dengan menggunakan persamaan (2.1) dan hasil perhitungannya dapat dilihat pada Lampiran 3. Dalam Tabel 3.1 terlihat bahwa semua pertanyaan valid karena memiliki koefisien korelasi Pearson lebih besar dari nilai angka kritis tabel korelasi-r untuk derajat bebas 28 dan taraf signifikansi 5% yaitu 0.3739.

Tabel 3.1 Koefisien korelasi Pearson dari sebelas pertanyaan presampling

Variabel Koefisien korelasi pearson

Kebiasaan touring 0.495

Ketertarikan produk baru 0.657

Kebiasaan kredit 0.554

Keiritan bensin 0.560

Desain model 0.782

Tipe model 0.742

Kecepatan 0.700

Daya tahan mesin 0.760

Harga 0.742

Harga jual kembali 0.541

Langkah berikutnya dilakukan uji reliabilitas dengan menggunakan persamaan (2.2) dan diperoleh nilai koefisien _Cronbach= 0.7446 lebih dari 0.6 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel yang dibentuk sudah reliabel dan dapat dikatakan bahwa kuesioner yang dibagikan dapat memberikan data yang konsisten. Setelah kuesioner dinyatakan valid dan reliabel, maka penelitian dapat dilakukan dengan menggunakan kuesioner tersebut untuk mendapatkan data keseluruhan yang akan dianalisis.

Selanjutnya dilakukan penelitian untuk seluruh responden pada bulan Juli – Agustus 2010. Masing-masing responden menjawab pertanyaan dalam kuesioner yang sudah valid dan reliabel. Pertanyaan-pertanyaan yang diberikan mewakili variabel-variabel yang diteliti. Variabel yang diteliti terdiri kelompok variabel independen (karakteristik konsumen) dan kelompok variabel dependen (atribut sepeda motor). Rincian masing-masing kelompok variabel dapat dilihat dalam Tabel 3.2 dan Tabel 3.3.

Tabel 3.2 Keterangan dan skor variabel independen (karakteristik konsumen)

Variabel Keterangan Skor

Usia (X1) Usia dari responden 1 : < 20 tahun 2 : 20- 29 tahun 3 : 30- 39 tahun 4 : 40- 49 tahun 5 : > 50 tahun Jenis kelamin

(X2)

Jenis kelamin responden

1 : Laki-laki 2 : Perempuan Pendidikan

(X3)

Tingkat pendidikan terakhir responden

1 : Tidak tamat SD 2 : SD

3 : SMP 4 : SMA

5 : Perguruan Tinggi Pekerjaan

(X4)

Jenis pekerjaan yang dimiliki responden

1 : Pensiunan 2 : Wiraswasta 3 : Karyawan swasta 4 : Pegawai negeri 5 : Pelajar

Pengeluaran (X5)

Jumlah rata-rata pengeluaran untuk kebutuhan sehari-hari tiap bulan.

1 : < Rp.

3.500.000,-Lanjutan Tabel 3.2

(dengan jarak > 50 km)

1 : Sangat jarang (tiap > 4 bulan) 2 : Jarang (tiap 1-4 bulan) 3 : Sering (tiap minggu) 4 : Sangat sering (tiap hari) Ketertarikan

1 : Sangat tidak tertarik 2 : Tidak tertarik 3 : Tertarik 4 : Sangat tertarik Kebiasaan

kredit (X8)

Kecenderungan konsumen membayar secara kredit dalam membeli barang

1 : Sangat sering 2 : Sering 3 : Jarang 4 : Sangat jarang

Tabel 3.3 Keterangan dan skor variabel dependen (atribut sepeda motor)

Variabel Keterangan Skor

Keiritan bensin (Y1)

Jumlah bahan bakar bensin yang dibutuhkan oleh sepeda motor

1 : Sangat boros 2 : Boros 3 : Irit 4 : Sangat irit Desain model

(Y2)

Tampilan fisik dari sepeda motor

1 : Sangat jelek 2 : Jelek 3 : Bagus 4 : Sangat bagus Tipe model

(Y3)

Kemudahan teknologi sepeda motor (matic/ non matic)

1 : Sangat sulit 2 : Sulit 3 : Mudah 4 : Sangat mudah Kecepatan

(Y4)

Kemampuan sepeda motor menempuh jarak dalam waktu yang tertentu

1 : Sangat lambat 2 : Lambat 3 : Cepat 4 : Sangat cepat Daya tahan

mesin (Y5)

Kemampuan mesin tetap berfungsi dengan baik saat digunakan dalam waktu yang lama

1 : Sangat buruk 2 : Buruk 3 : Baik 4 : Sangat baik Harga beli

(Y6)

Harga sepeda motor saat dibeli

Lanjutan Tabel 3.3 Harga jual

kembali (Y7)

Harga sepeda motor saat dijual kembali setelah digunakan

1 : Sangat murah 2 : Murah 3 : Mahal 4 : Sangat mahal Ketersediaan

bengkel (Y8)

Keberadaan bengkel resmi sepeda motor di sekitar tempat tinggal konsumen

1 : Sangat jarang 2 : Jarang 3 : Banyak 4 : Sangat banyak

3.2 Metode Analisis Data

Tahap analisis data yaitu mengolah data yang telah diperoleh, karena perhitungan secara manual cukup rumit dan memakan waktu lama, maka perhitungan dilakukan dengan bantuan software SPSS 11.0.

Penelitian ini berupa studi kasus tentang analisis korelasi kanonik yang diaplikasikan dengan langkah-langkah sebagai berikut.

1. Melakukan uji validitas dan reliabilitas untuk semua data. 2. Melakukan uji asumsi normalitas dan multikolinearitas data. 3. Melakukan analisis korelasi kanonik dengan langkah-langkah

(a) menentukan fungsi kanonik dan besarnya korelasi kanonik,

(b) melakukan uji signifikansi terhadap korelasi kanonik, baik uji secara bersama-sama maupun individu,

(c) menentukan nilai redundansi dari beberapa fungsi kanonik yang signifikan.

4. Menginterpretasi fungsi kanonik dengan tiga cara yaitu

(a) menentukan bobot kanonik (weight kanonik) untuk mengetahui urutan kontribusi relatif dari tiap kelompok variabel,

(b) menentukan muatan kanonik (loadingkanonik) untuk mengetahui variabel yang memiliki hubungan paling erat dalam tiap kelompok variabel,

BAB IV

PEMBAHASAN

4.1 Uji Validitas dan Reliabilitas

Data keseluruhan yang diperoleh dari pengisian kuesioner diuji validitas dan reliabilitasnya. Uji validitas dari masing-masing pertanyaan dapat dicari dengan menggunakan persamaan (2.1) dan hasil perhitungannya dapat dilihat pada Lampiran 3. Dalam Tabel 4.1 terlihat bahwa semua pertanyaan valid karena memiliki koefisien korelasi Pearson lebih besar dari nilai angka kritis tabel korelasi-r untuk derajat bebas 148 dan taraf signifikansi 5% yaitu 0.1614.

Selanjutnya dilakukan uji reliabilitas dengan menggunakan persamaan (2.2) dan diperoleh nilai koefisien _Cronbach= 0.7446 lebih dari 0.6 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel yang dibentuk sudah reliabel dan dapat dikatakan bahwa kuesioner yang dibagikan dapat memberikan data yang konsisten.

Tabel 4.1 Koefisien korelasi Pearson dari sebelas pertanyaan data keseluruhan

Variabel Koefisien

korelasi pearson

Signifikansi

Kebiasaan touring 0.395 0.000

Ketertarikan produk baru 0.474 0.000

Kebiasaan kredit 0.418 0.000

Keiritan bensin 0.455 0.000

Desain model 0.627 0.000

Tipe model 0.688 0.000

Kecepatan 0.679 0.000

Daya tahan mesin 0.654 0.000

Harga 0.327 0.000

Harga jual kembali 0.534 0.000

Ketersediaan bengkel 0.611 0.000

4.2 Pemeriksaan Asumsi

1. Pengujian Normalitas Multivariat

Pengujian normalitas dilakukan dengan uji Kolmogorov Smirnov untuk masing-masing variabel dependen maupun independen yang bertipe metrik. Berdasarkan perhitungan, semua variabel tersebut berdistribusi normal karena nilai signifikansi lebih dari 0.05, hasil perhitungan dapat dilihat pada output SPSS 11.0 yang terdapat dalam Lampiran 4.

2. Pengujian Multikolinearitas

Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan melihat matriks korelasi sederhana antar variabel independen dan korelasi sederhana antar variabel dependennya. Berdasarkan hasil perhitungan yang tampak pada Tabel 4.2 dan 4.3, tidak ada korelasi yang bernilai lebih dari 0.8 maka dapat disimpulkan tidak terdapat multikolinearitas.

Tabel 4.2 Korelasi sederhana antar variabel independen

Var X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

X1 1.000 -0.172 -0.146 -0.434 0.319 -0.040 -0.026 -0.079 X2 -0.172 1.000 0.026 0.037 -0.138 -0.079 0.096 0.128 X3 -0.146 0.026 1.000 0.210 0.128 0.088 0.060 0.050 X4 -0.434 0.037 0.210 1.000 -0.185 0.021 0.049 -0.004 X5 0.319 -0.139 0.128 -0.185 1.000 0.293 0.208 -0.201 X6 -0.040 -0.079 0.088 0.021 0.293 1.000 0.231 0.015 X7 -0.026 0.096 0.060 0.049 0.208 0.231 1.000 0.063 X8 -0.079 0.128 0.050 -0.004 -0.201 0.015 0.063 1.000

Tabel 4.3 Korelasi sederhana antar variabel dependen

Var Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8

4.3 Hasil Analisis Korelasi Kanonik

Dengan terpenuhinya semua persyaratan untuk uji korelasi kanonik, maka analisis data dapat dilanjutkan. Pengolahan data dalam analisis korelasi kanonik menggunakan program SPSS ver 11.0. Hasil perhitungan secara lengkap dapat dilihat pada Lampiran 5. Untuk kepentingan memperoleh hasil penelitian hanya diambil bagian-bagian yang penting. Adapun bagian-bagian tersebut dapat dilihat di bawah ini.

1. Fungsi Kanonik

Banyaknya fungsi kanonik yang terbentuk mengikuti jumlah minimal variabel dalam setiap kelompok variabel. Dalam kasus ini, kelompok variabel dependen terdiri dari 8 variabel sedangkan kelompok variabel independen juga terdiri dari 8 variabel, maka akan terbentuk 8 fungsi kanonik. Penentuan jumlah fungsi kanonik yang dapat digunakan dalam tahap interpretasi didasarkan pada uji signifikansi statistik dan indeks redundansi tiap variat kanonik.

2. Uji Signifikansi Statistik

(a). Pengujian secara bersama-sama

Tabel 4.4 Hasil uji signifikansi multivariat bersama

Uji Statistik Nilai Pendekatan F-statistik Signifikansi F Pillai

Hotelling Wilk Roy

1.05126 1.53678 0.28427 0.41517

2.66646 3.17562 2.96751

0.000 0.000 0.000

dapat dianalisis lebih lanjut. Hasil pengujian secara bersama-sama dalam Tabel 4.4 tersebut berdasarkan output SPSS 11.0pada Lampiran 5.

(b). Pengujian secara individu

Tabel 4.5 Hasil uji signifikansi individu Fungsi Pengujian dilakukan dengan membandingkan antara nilai signifikansi F dan taraf signifikansi . Dari Tabel 4.5 terlihat bahwa nilai signifikansi F fungsi pertama dan kedua kurang dari 0.05 sehingga signifikan secara individu. Sedangkan fungsi ketiga sampai fungsi kedelapan nilai signifikansi lebih dari 0.05 maka fungsi-fungsi tersebut tidak signifikan secara individu. Dengan demikian hanya fungsi pertama dan fungsi kedua yang dapat dianalisis lebih lanjut karena signifikan secara individu dan bersama-sama. Sedangkan fungsi ketiga sampai fungsi kedelapan secara individu tidak dapat dianalisis lebih lanjut. Hasil pengujian secara individu dalam Tabel 4.5 tersebut berdasarkan output

SPSS 11.0pada Lampiran 5.

3. Analisis Redundansi

kanonik kuadrat dengan korelasi kanonik kuadrat (_k2) . Berikut perhitungan indeks redundansi untuk dua fungsi kanonik yang ditampilkan dalam Tabel 4.6 dan 4.7.

Tabel 4.6 dan 4.7 menunjukkan hasil perhitungan rata-rata muatan kanonik kuadrat dan indeks redundansi untuk variabel dependen dan independen dari fungsi pertama dan fungsi kedua. Rata-rata muatan kanonik kuadrat digunakan untuk mengetahui proporsi variansi bersama dalam masing-masing variat kanonik, sedangkan indeks redundansi untuk mengetahui proporsi variansi yang dijelaskan varit kanonik lawan. Penyajian secara kumulatif dapat dilihat dalam Tabel 4.8 dan 4.9.

Tabel 4.6 Perhitungan indeks redundansi untuk fungsi kanonik pertama Variat/

1.30389 0.162986 0.41517 0.067667 Variabel

Tabel 4.7 Perhitungan indeks redundansi untuk fungsi kanonik kedua

1.477489 0.184686 0.30753 0.056797 Variabel

1.031912 0.128989 0.30753 0.039668

Dari Tabel 4.8 dapat disimpulkan bahwa pada fungsi pertama, variansi dalam variabel independen dapat dijelaskan sebesar 16.3 % oleh variat kanonik independen, dan dapat dijelaskan sebesar 6.8 % oleh variat kanonik dependennya. Untuk fungsi kedua variansi dalam variabel dependen dapat dijelaskan sebesar 18.5 % oleh variat kanonik independen, dan dapat dijelaskan sebesar 5.7 % oleh variat kanonik dependennya.

dijelaskan sebesar 12.9 % oleh variat kanonik dependen, dan dapat dijelaskan sebesar 4 % oleh variat kanonik independennya.

Tabel 4.8 Analisis redundansi dari variabel independen untuk dua fungsi kanonik

Variansi yang dijelaskan variat kanoniknya sendiri

(variansi bersama)

Variansi yang dijelaskan variat

kanonik lawan Tabel 4.9 Analisis redundansi dari variabel dependen untuk dua fungsi kanonik

Variansi yang dijelaskan Variat kanoniknya sendiri

(variansi bersama)

Variansi yang dijelaskan variat

kanonik lawan

4.4 Interpretasi Fungsi Kanonik (a). Bobot kanonik

Tabel 4.10 Bobot kanonik variabel independen dan dependen Bobot Kanonik Variabel

Fungsi kanonik 1 Fungsi kanonik 2 Variabel independen

kebiasaan kredit merupakan variabel yang paling mempengaruhi konsumen dalam memilih sepeda motor.

Dengan tidak memperhatikan fungsi ketiga sampai dengan kedelapan, berdasarkan koefisien kanonik yang telah dibakukan dalam Tabel 4.10 dapat disimpulkan pada fungsi kanonik pertama urutan kontribusi variabel-variabel dependen terhadap variabel kanonik adalah Y6,Y4,Y3,Y8,Y5,Y1,Y2,Y7. Hal ini berarti dari kelompok variabel atribut sepeda motor, variabel harga beli sepeda motor merupakan variabel yang paling diperhitungkan konsumen dalam memilih sepeda motor. Selanjutnya konsumen memperhitungkan kecepatan, tipe model, ketersediaan bengkel, daya tahan mesin, keiritan bensin, desain model dan terakhir harga jual kembali. Sedangkan pada fungsi kedua, urutan kontribusi variabel-variabel dependen terhadap variabel kanonik adalah Y8,Y6,Y2,Y3,Y4,Y7,Y5,Y1. Sedangkan pada fungsi kedua, urutan kontribusi variabel-variabel dependen terhadap variabel kanonik adalah Y8,Y6,Y2,Y3,Y4,Y7,Y5,Y1. Hal ini berarti dari kelompok variabel atribut sepeda motor, variabel keberadaan bengkel merupakan variabel yang paling diperhitungkan konsumen dalam memilih sepeda motor. Tanda minus pada bobot kanonik menunjukkan bahwa hubungan variabel tersebut berlawanan arah dalam variat kanonik yang dibentuk.

(b). Muatan Kanonik

dalam variat dependen kecuali variabel usia dan jumlah pengeluaran. Sedangkan pada fungsi kedua terlihat variabel-variabel yang hubungannya paling erat dengan variat kanonik independen yaitu X8, X5, dan X6.

Berdasarkan fungsi pertama dapat disimpulkan dari keseluruhan variabel karakteristik konsumen, maka karakter konsumen yang paling berpengaruh dalam memilih suatu sepeda motor adalah karakter jenis kelamin, kemudian diikuti gaya hidup kebiasaan pergi jauh, ketertarikan dengan produk baru, kebiasaaan kredit, usia, pendidikan, pekerjaan dan terakhir tingkat pengeluaran konsumen. Sedangkan berdasarkan fungsi kedua dapat disimpulkan dari keseluruhan variabel karakteristik konsumen, maka karakter konsumen yang paling berpengaruh dalam memilih suatu sepeda motor adalah karakter kebiasaan kredit, kemudian diikuti tingkat pengeluaran, kebiasaan pergi jauh, jenis kelamin, ketertarikan produk baru, usia, pekerjaan dan terakhir tingkat pendidikan.

Tabel 4.11 Muatan kanonik variabel independen dan dependen Muatan kanonik

Variabel

Masih berdasarkan Tabel 4.11 terlihat bahwa dari kelompok variabel dependen (atribut sepeda motor), variabel Y4 (kecepatan) adalah variabel yang memiliki muatan tertinggi pada fungsi pertama. Selanjutnya disimpulkan variabel-variabel yang hubungannya paling erat dengan variat kanonik dependen yaitu Y4, Y3, Y6, Y8, Y5, dan Y2. Tabel 4.11 juga memperlihatkan bahwa pada fungsi pertama seluruh variabel dependen bertanda minus, hal ini menunjukkan bahwa seluruh variabel mempunyai pengaruh yang searah dalam variat dependen. Sedangkan pada fungsi kedua terlihat variabel-variabel yang hubungannya paling erat dengan variat kanonik dependen yaitu Y6 dan Y8.

Berdasarkan fungsi pertama dapat disimpulkan dari keseluruhan variabel atribut sepeda motor, maka atribut sepeda motor yang paling dipertimbangkan konsumen saat membeli adalah atribut kecepatan suatu sepeda motor, kemudian diikuti variabel tipe model, harga beli, ketersediaan bengkel, daya tahan mesin, desain model, harga jual kembali dan keiritan bensin. Sedangkan berdasarkan fungsi kedua dapat disimpulkan dari keseluruhan variabel atribut sepeda motor, atribut sepeda motor yang paling dipertimbangkan konsumen saat membeli adalah atribut harga beli, kemudian didikuti ketersediaan bengkel, tipe model, daya tahan mesin, desain model, kecepatan, keiritan bensin dan harga jual kembali.

(c) Muatan Silang Kanonik

Tabel 4.12 Muatan silang kanonik variabel independen dan dependen Muatan silang kanonik

Variabel

Fungsi kanonik 1 Fungsi kanonik 2 Variabel independen

Masih berdasarkan Tabel 4.12 terlihat bahwa untuk kelompok variabel dependen (atribut sepeda motor) pada fungsi kanonik pertama, variabel-variabel yang hubungannya erat dengan kelompok variabel-variabel independen (karakteristik konsumen) yaitu Y4, Y3, Y6, Y8, Y5, dan Y2. Urutan keeratan ini sama dengan yang terjadi pada interpretasi muatan kanonik. Sedangkan pada fungsi kedua terlihat variabel-variabel yang hubungannya erat dengan variabel kanonik independen Y6 dan Y8.

Keeratan hubungan antar dua kelompok variabel dapat dilihat dari nilai koefisien muatan silang kanonik, dari Tabel 4.12 terlihat bahwa selain variabel Y4 (atribut kecepatan sepeda motor), semua nilai koefisien variabel dependen maupun independen dari kedua fungsi kurang dari 0.45, sehingga dapat dikatakan keeratan hubungan antar dua kelompok variabel cukup rendah.

peringkat nilai jenis kelamin, pendidikan, pekerjaan, kebiasaan touring, ketertarikan produk baru dan kebiasaan kredit adalah rendah maka peringkat nilai keiritan bensin, desain model, tipe model, kecepatan, daya tahan mesin, harga beli, harga jual dan ketersediaan bengkel juga rendah. Sedangkan bila tingkat usia dan pengeluaran semakin tinggi maka peringkat nilai keiritan bensin, desain model, tipe model, kecepatan, daya tahan mesin, harga beli, harga jual dan ketersediaan bengkel justru menjadi rendah .

Konsumen berjenis kelamin perempuan, konsumen berpendidikan rendah, konsumen dengan pekerjaan pensiunan dan wiraswasta, konsumen yang jarang melakukan perjalanan jauh, tidak tertarik dengan produk baru dan sering melakukan kredit cenderung tidak memperhatikan atribut sepeda motor meliputi keiritan bensin, desain model, tipe model, kecepatan, daya tahan mesin, harga beli, harga jual dan ketersediaan bengkel saat membelinya. Konsumen berjenis kelamin laki-laki, konsumen berpendidikan tinggi, konsumen dengan pekerjaan karyawan swasta, pegawai negeri, dan pelajar, konsumen yang sering melakukan perjalanan jauh, mudah tertarik dengan produk baru, dan jarang melakukan kredit cenderung sangat memperhatikan atribut sepeda motor yang meliputi keiritan bensin, desain model, tipe model, kecepatan, daya tahan mesin, harga beli, harga jual dan ketersediaan bengkel saat membelinya. Konsumen yang memiliki tingkat usia tinggi dan memiliki rata-rata pengeluaran tinggi juga cenderung tidak memperhatikan atribut sepeda motor yang meliputi keiritan bensin, desain model, tipe model, kecepatan, daya tahan mesin, harga beli, harga jual dan ketersediaan bengkel saat membelinya.

BAB V PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat ditarik berdasarkan hasil dari pembahasan sebagai berikut.

1. Berdasarkan fungsi kanonik pertama, variabel karakteristik konsumen yang paling berpengaruh dalam memilih sepeda motor adalah jenis kelamin seorang konsumen. Sedangkan berdasarkan fungsi kanonik kedua, variabel karakteristik konsumen yang paling berpengaruh dalam memilih sepeda motor adalah kebiasaan kredit seseorang dalam membeli suatu barang.

2. Berdasarkan fungsi kanonik pertama, variabel atribut sepeda motor yang paling mendasari konsumen dalam memilih sepeda motor adalah atribut kecepatan suatu sepeda motor. Sedangkan berdasarkan fungsi kanonik kedua, variabel atribut sepeda motor yang paling mendasari konsumen dalam memilih sepeda motor adalah harga beli dari suatu sepeda motor.

3. Berdasarkan fungsi kanonik pertama, variabel-variabel karakteristik konsumen yang hubungannya paling erat dengan variabel atribut sepeda motor adalah karakter jenis kelamin, kebiasaan pergi jauh, dan ketertarikan dengan produk baru dengan nilai muatan silang kanonik kurang dari 0.45, sehingga dapat dikatakan hubungan kedua kelompok variabel cukup rendah. Sedangkan variabel-variabel atribut sepeda motor yang hubungannya paling erat dengan variabel karakteristik konsumen adalah kecepatan suatu sepeda motor, model, harga beli, ketersediaan bengkel, daya tahan mesin, dan desain model dengan nilai muatan silang kanonik juga kurang dari 0.45, kecuali variabel kecepatan suatu sepeda motor bernilai 0.495.

5.2 Saran

DAFTAR PUSTAKA

Anton, H. & Rorres, C. (2004). Aljabar Linear Elementer Versi Aplikasi. Ed.Kedelapan. Erlangga, Jakarta.

Asosiasi Industri Sepedamotor Indonesia. (2010). Statistic of Motorcycle

Production, Wholesales Domestic and Exports.

http://www.aisi.or.id/statistic.

Azwar, S. (1997). Reliabilitas dan Validitas. Ed.3 Pustaka Pelajar Offset, Yogyakarta.

Badan Pusat Statistik Surakarta. (2010). Gambaran Umum Penduduk Surakarta. BPS, Surakarta.

Ghozali, I. (2002). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS. Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.

Glantz, S.A. & Slinker, B.K. (1990). Primer of Applied Regression and Analysis of Variance. Mc-Graw Hill, Inc, Singapore.

Hair, J. F., Anderson R. E, Tatham R. L, Black, W. C. (1998). Multivariate Data Analysis. Fifth Edition. Prentice-Hall International, Inc , New Jersey. Honda. (2009). Kuesioner Konsumen Honda. PT. Astra Honda Motor, Jakarta. Indonesian Commercial Newsletter (2009). Laporan Market Intelligence

Perkembangan Industri Sepeda Motor di Indonesia. PT Data Consult,

http://www.datacon.co.id/index1ind.html.

Johnson, R. A. & Wichern, D. W. (1988) Applied Multivariate Statistical Analysis Second Edition. Prentice-Hall International, Inc , New Jersey. Kasali, R. (1998). Membidik Pasar Indonesia: Segmentasi, Targeting,

Positioning. Gramedia, Jakarta.

Keramati, A. (2007). Assessing the Effects of Information Technology on Firm Performance Using Canonical Correlation Analysis: A Survey in Iran Car

Part Suppliers Sector. World Academy of Science, Engineering and

Technology 35 2007, pp:11-18.

Rencher, A.C. (2002). Methods of Multivariate Analysis. John Wiley & Sons, Inc, New York.

Sherry, A. & Henson, R.K. (2005). Conducting and Interpreting Canonical Correlation Analysis in Personality Research: A User-Friendly Primer.

Journal Of Personality Assessment 84(1), Lawrence Erlbaum Associates, Inc. pp:37–48.

Singarimbun, M. dan Effendi, S. (1989). Metode Penelitian Survei. Ed. Revisi. LP3ES, Jakarta.

LAMPIRAN

Lampiran 1 Kuesioner Konsumen Sepeda Motor Lampiran 2 Hasil Pengisian Kuesioner

Lampiran 3 Uji Validitas dan Reliabilitas Kuesioner Lampiran 4 Uji Normalitas