4. HASIL DAN PEMBAHASAN

(1)

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Data yang diperoleh dalam penelitian ini merupakan data primer yang diperoleh dengan menyebarkan kuesioner kepada responden sebagai sampel yang membeli kecap Surabaya. Nasir (1999) mengemukakan sampel adalah bagian dari populasi. Peneliti dalam konteks penelitian ini menggunakan non probability sampling dengan metode purposive sampling yang merupakan pemilihan sekelompok subyek yang memiliki ciri-ciri terdiri dari:

Konsumen ibu rumah tangga yang membeli kecap ABC, Bango dan Indofood di Surabaya.

Menurut Hadi (1986) dalam purposive sampling subyek dipilih berdasarkan ciri-ciri atau sifat-sifat yang dipandang mempunyai hubungan dengan tujuan penelitian. Dalam penelitian ini pengambilan sampel yang berasal dari populasi tak terhingga, adalah sebesar 100 orang (Dibulatkan). Sebelum melakukan analisa dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas untuk menguji apakah semua pertanyaan yang diajukan terhadap responden telah mampu mengukur aspek yang sama dan memberikan hasil pengukuran yang konsistensi internal (internal consistency).

4.1 Pengujian Validitas dan Reliabilitas

Pengujian validitas dan reliabilitas digunakan untuk mengetahui apakah pertanyaan yang digunakan pada kuesioner telah mampu mengukur aspek yang sama dan memberikan hasil pengukuran yang konsisten jika pertanyaan tersebut diajukan kembali dalam waktu yang berbeda. Pengujian validitas dan reliabilitas dilakukan dengan bantuan software SPSS versi 11.0 for Windows.

Uji validitas dan reliabilitas dilakukan terhadap ketidakpuasan konsumen terhadap produk kecap yang dibeli Indikator yang digunakan untuk ketidakpuasan dalam penelitian ini adalah :

1. Product, berupa desain kemasan, info pada label, komposisi, aroma kecap manis, rasa kecap dan kekentalan.

2. Price, berupa harga yang terjangkau dan bersaing 3. Place, berupa mudah didapat

38

(2)

4. Promotion, berupa program iklan di TV menarik, diskon, demo masak, adanya hot line service, penanganan keluhan

Serta kebutuhan mencari variasi (Variety Seeking Behaviour) dengan Indikator yang digunakan dalam penelitian ini adalah, konsumen yang memiliki kecenderungan untuk berpindah-pindah merek Exploratory Acquisition of Product (EAP) dengan didasarkan pada:

1) Lebih suka merek yang belum pernah saya coba

2) Merasa tertantang jika memesan merek yang belum familiar

3) Meskipun menyukai merek tertentu, saya sering mencoba merek yang baru bagi saya

4) Tidak khawatir dalam mencoba merek baru / berbeda

5) Jika merek makanan tersedia dalam sejumlah variasi rasa, saya pasti mencobanya

6) Menikmati peluang membeli merek yang tidak familiar demi mendapatkan variasi dalam suatu pembelian

Langkah-langkah untuk menguji validitas adalah sebagai berikut : 1. Menentukan hipotesis

H0 : Pertanyaan tidak dapat mengukur aspek yang sama H1 : Pertanyaan mengukur aspek yang sama

2. Menentukan nilai r tabel

Dari tabel r (pada lampiran), untuk df = jumlah responden – 2, atau dalam penelitian ini df = 100 – 2 =98. Tingkat signifikansi 5 %. Sehingga didapat nilai rtabel sebesar 0,1292.

Uji yang dilakukan adalah uji satu arah, karena hipotesis menunjukkan arah tertentu, yaitu positif.

3. Mencari r hasil atau r hitung. Pada lampiran 2 nilai rhitung dapat dilihat pada kolom Corrected Item Correlation.

4. Mengambil keputusan

Dasar pengambilan keputusan :

Jika rhitung positif, serta rhitung > rtabel, maka variabel dikatakan valid.

Jika rhitung tidak positif, serta rhitung < rtabel, maka variabel dikatakan tidak valid.

(3)

Sedangkan langkah-langkah untuk menguji reliabilitas adalah sebagai berikut:

1. Menentukan hipotesis

H0 : Hasil pengukuran tidak konsisten H1 : Hasil pengukuran konsisten

2. Menentukan nilai r tabel. Nilai r tabel untuk uji reliabilitas sama dengan nilai r tabel untuk uji validitas, yaitu sebesar 0,1292

3. Mencari nilai r hasil. Pada lampiran 2, nilai r hasil untuk uji reliabilitas adalah angka Alpha.

4. Mengambil keputusan

Dasar pengambilan keputusan :

Jika r Alpha positif dan r Alpha > r tabel, maka variabel dikatakan reliabel.

Jika r Alpha positif dan r Alpha < r tabel, maka variabel dikatakan tidak reliabel.

Berdasarkan langkah-langkah dalam melakukan pengujian validitas dan reliabilitas, semua atribut dan faktor pada data persepsi pelanggan terhadap Konsumen pengguna Kecap di Surabaya diuji validitas dan reliabilitasnya (lihat Lampiran 3). Berikut hasil uji validitas untuk variabel ketidakpuasan dan variabel kebutuhan mencari variasi:

Tabel 4.1 Hasil uji validitas dan reliabilitas terhadap konsumen pengguna kecap di surabaya

VARIABEL ITEM PERTANYAAN

R HITUNG

R TABEL KESIMPULAN VALIDITAS

ALPHA CRONBACH

KESIMPULAN RELIABILITAS

Produk 1 0.5181 Valid

Produk 6 0.5311

0,1292

Valid

0.8190 Reliabel

Harga 1 0.4805 Valid

Harga 2 0.4805 0,1292 Valid 0.6444 Reliabel

Promosi 1 0.9524 Valid

Ketidakpuasan Konsumen

Promosi 5 0.9386

0,1292

Valid

0.9484 Reliabel

Variasi 1 0.2735 Valid

Kebutuhan Mencari

Variasi

Variasi 6 0.2698

0,1292

Valid

0.6053 Reliabel

(4)

Pada tabel uji validitas di atas, variabel ketidakpuasan untuk atribut produksi, harga, dan promosi memiliki rhitung > rtabel dan variabel kebutuhan mencari variasi juga memiliki rhitung > rtabel, sehingga atribut tersebut dapat dikatakan valid. Sedangkan untuk uji reliabilitas, variabel ketidakpuasan dan kebutuhan mencari variasi, memiliki nilai Alpha Cronbach > 0,1292, sehingga variabel ketidakpuasan dan kebutuhan mencari variasi dapat dikatakan reliabel.

Maka dapat dilakukan analisa lebih lanjut pada data persepsi pelanggan terhadap Konsumen pengguna Kecap di Surabaya.

4.2 Deskripsi Pengumpulan Data

Berdasarkan penyebaran kuesioner yang telah dilakukan, sejumlah 156 responden yang mengisi kuesioner dalam penelitian ini, diketahui dari hasil screening berdasarkan pertanyaan pada point S1, responden yang memilih jawaban nomor 1 (atau tidak mengkonsumsi kecap manis merek ABC, Bango dan IndoFood) serta status pernikahan kategori lain-lain sebesar 56 orang sehingga responden yang melanjutkan untuk mengisi kuesioner adalah sebesar 100 orang.

Berdasarkan data primer sejumlah 100 orang responden yang dapat dikemukakan data distribusi frekuensinya yang layak diteliti.

4.2.1 Demografi Responden

Berdasarkan kuesioner yang telah diisi oleh responden, diketahui keberadaan demografi dari responden, dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 4.2 Demografi responden berdasar status pernikahan

Status Frekuensi Percent

Menikah 86 86%

Janda 14 14%

Total 100 100%

Sumber : data primer

Dari tabel 4.2. dapat dikemukakan kondisi distribusi frekuensi responden dalam penelitian ini dari status perkawinannya adalah responden yang kesemuanya wanita ini, yang memiliki status menikah adalah sebesar 86%, dari keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

(5)

Tabel 4.3 Demografi responden berdasar usia

Tingkat Usia Jumlah responden Persentase (%)

20 – 25 tahun 11 11

26 – 30 tahun 13 13

31 – 35 tahun 29 29

36 – 40 tahun 14 14

41 – 45 tahun 33 33

Total 100 100

Dari tabel 4.3. dapat dikemukakan kondisi distribusi frekuensi responden dalam penelitian ini dari usianya adalah diketahui responden berusia 41 – 45 tahun yaitu sebesar 33%, diikuti oleh responden berusia 31 – 35 tahun adalah sebesar 29%, untuk responden yang berusia 36 – 40 tahun adalah sebesar 14%, yang terkecil adalah responden yang berusia 20 – 25 tahun yaitu sebesar 11% dari keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

Tabel 4.4 Demografi responden berdasar tingkat pendidikan terakhir Tingkat

Pendidikan Terakhir

Jumlah responden Persentase (%)

SMP 1 1 SMU 42 42 Diploma 36 36

Sarjana 21 21

Total 100 100

Dari tabel 4.4. dapat dikemukakan kondisi distribusi frekuensi responden dalam penelitian ini dari tingkat pendidikannya adalah diketahui responden yang berpendidikan SMU mendominasi yaitu sebesar 42%, diikuti oleh responden berpendidikan Diploma adalah sebesar 36%, untuk responden yang berpendidikan sarjana adalah sebesar 21%, yang terkecil adalah responden yang berpendidikan SMP adalah sama yaitu sebesar 1% dari keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

(6)

Tabel 4.5 Demografi responden berdasarkan pekerjaan Pekerjaan Jumlah responden Persentase (%)

Tidak bekerja 20 20

Pegawai Negeri 18 18

Pegawai Swasta 21 21

Wiraswasta 40 40 Lainnya 1 1

Total 100 100

Dari tabel 4.5. dapat dikemukakan kondisi distribusi frekuensi responden dalam penelitian ini dari pekerjaannya, diketahui jenis pekerjaan responden yang terbesar adalah wiraswasta 40%, diikuti oleh responden yang berprofesi pegawai swasta sebesar 21%, tidak bekerja sebesar 20%, sebagai pegawai negeri sebesar 18% dan lainnya sebesar 1% dari keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

Tabel 4.6 Demografi responden berdasar pengeluaran per bulan Pengeluaran Jumlah responden Persentase (%)

< Rp. 1.000.000 19 19

Rp. 1.000.001 – Rp. 2.000.000 31 31

Rp. 2.000.001 – Rp. 3.000.000 41 41

Rp. 3.000.001 – Rp. 4.000.000 7 7

Rp. 4.000.001 – Rp. 5.000.000 2 2

Total 100 100

Dari tabel 4.6. dapat dikemukakan kondisi distribusi frekuensi responden dalam penelitian ini dari pengeluaran per bulan, diketahui klasifkasi pengeluaran per bulan responden yang terbesar berpengeluaran per bulan sebesar Rp.2.000.001 – Rp.3.000.000 adalah 41%, diikuti oleh responden yang berpenghasilan sebesar Rp. 1.000.001 – Rp. 2.000.000 sebesar 31% sedangkan prosentase yang berpenghasilan paling kecil yaitu sebesar 2% adalah responden yang berpendapatan Rp.4.000.001 – Rp.5.000.000 dari keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

(7)

4.2.2 Brand Awareness dan Usage

Berdasarkan kuesioner yang telah diisi oleh responden, diketahui tanggapan dari responden mengenai kondisi Brand Awareness dan Usage, dapat dilihat pada tabel berikut :

Tabel 4.7 Brand awareness responden berdasar top of mind Merek Kecap Jumlah responden Persentase (%)

ABC 62 62 Bango 12 12 Indofood 10 10

Piring Lombok 9 9

Cap Sate 7 7

Total 100 100

Sumber : Data primer

Dari tabel 4.7. dapat dikemukakan kondisi Top of Mind distribusi frekuensi responden dalam penelitian ini, diketahui kecap ABC menduduki peringkat TOM terbesar yaitu 62% diikuti oleh kecap Bango dengan nilai TOM sebesar 12% dan terkecil nilai TOM adalah kecap Cap Sate yaitu sebesar 7% dari keseluruhan sampel yang diambil (100 orang)

Tabel 4.8 Brand awareness responden berdasar konsumsi kecap 1 bulan terakhir Merek Kecap Jumlah responden Persentase (%)

ABC 65 65 Bango 22 22 Indofood 13 13

Total 100 100

Dari tabel 4.8. dapat dikemukakan kondisi konsumsi kecap 1 bulan terakhit distribusi frekuensi responden dalam penelitian ini, diketahui kecap ABC menduduki peringkat nilai brand awarennes terbesar yaitu 65% diikuti oleh kecap

(8)

Bango dengan nilai sebesar 22 % dan terkecil nilai brand awarennes adalah kecap IndoFood yaitu sebesar 13% dari keseluruhan sampel yang diambil (100 orang)

Tabel 4.9 Brand awareness responden berdasar merek kecap paling sering dikonsumsi

Merek Kecap Jumlah responden Persentase (%)

ABC 51 51

Bango 23 23 Indofood 26 26

Total 100 100

Dari tabel 4.9. dapat dikemukakan kondisi kecap paling sering di konsumsi distribusi frekuensi responden dalam penelitian ini, diketahui kecap ABC menduduki peringkat terbesar yaitu 51% diikuti oleh kecap IndoFood dengan nilai sebesar 26% dan terkecil nilai adalah kecap Bango yaitu sebesar 23%

dari keseluruhan sampel yang diambil (100 orang)

Tabel 4.10 Usage responden berdasar sumber informasi merek kecap Sumber Informasi Jumlah responden Persentase (%)

TV Komersial 54 54

Koran / Majalah / Tabloid 12 12

Promosi di

mini/super/hypermarket 24 24

Saudara, tetangga, teman 10 10

Total 100 100

Dari tabel 4.10. dapat dikemukakan keberadaan sumber informasi responden tentang merek kecap yang dikonsumsi berasal dari peringkat terbesar yaitu 54% responden mengetahui dari iklan TV, diikuti oleh 24% responden mengetahui dari promosi di market dan terkecil nilai adalah sebesar 10%

responden tahun kecap yang dikonsumsi dari rekan saudara berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

(9)

Tabel 4.11 Usage responden berdasar kebiasaan beli kecap Tempat Jumlah responden Persentase (%)

Minimarket 41 41 Supermarket 23 23 Hypermarket 25 25

Grosir 11 11

Total 100 100

Dari tabel 4.11. dapat dikemukakan keberadaan kebiasaan responden membeli kecap yang dikonsumsi berasal dari minimarket yang terbesar yaitu 41%

responden, diikuti oleh 25% kebiasaan responden membeli kecap di Hypermarket dan terkecil nilai adalah sebesar 11% kebiasaan responden membeli kecap yang dikonsumsi di grosir berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

Tabel 4.12 Usage responden berdasar ukuran kemasan Ukuran Kemasan Jumlah responden Persentase (%)

125 – 135 ml 26 26

275 – 300 ml 22 22

600 – 625 ml 18 18

Reffil 200 – 225 ml 19 19

Reffil 600 – 620 ml 15 15

Total 100 100

Dari tabel 4.12. dapat dikemukakan kebiasaan responden membeli kecap berdasarkan ukuran kemasan yang terbesar yaitu 26% membeli ukuran 125-135 ml, diikuti oleh 22% kebiasaan responden membeli kecap ukuran 275 – 300 ml dan terkecil nilai adalah sebesar 15% kebiasaan responden membeli kecap ukuran reffil 600 – 620 ml, berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

(10)

Tabel 4.13 Usage responden berdasar rutinitas penggunaan Penggunaan Jumlah responden Persentase (%)

Ya 70 70

Tidak 30 30

Total 100 100

Dari tabel 4.13. dapat dikemukakan keberadaan kebiasaan responden secara rutin menggunakan kecap yang dikonsumsi dengan jawaban Ya, yang terbesar yaitu 70% responden, diikuti oleh 30% secara rutin menggunakan kecap yang dikonsumsi dengan jawaban Tidak berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

4.2.3 Ketidakpuasan Konsumen

Tabel 4.14 Ketidakpuasan responden berdasarkan desain kemasan Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Sangat Tidak Puas 7 7

Kurang Puas 42 42

Cukup Puas 15 15

Puas 27 27

Sangat Puas 9 9

Total 100 100

Dari tabel 4.14 bisa dilihat sebagian besar responden kurang puas terhadap desain kemasan produk kecap dengan persentase mencapai 42% dengan tingkat frekwensi 42 responden. 27 responden merasa puas dengan desain kemasan dan persentase sebesar 27%. Dan hanya 7 orang responden yang merasa sangat tidak puas dengan desain kemasan.

(11)

Tabel 4.15 Ketidakpuasan responden berdasarkan informasi label Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Kurang Puas 28 28

Cukup Puas 1 1

Puas 37 37

Sangat Puas 25 25

Total 100 100

sumber : Data primer

Dari tabel 4.15 bisa dilihat 37 % responden merasa puas dengan atribut produk berdasarkan informasi label, 28 % responden yang merasa kurang puas.

Responden yang merasa sangat tidak puas hanya mencapai 9% saja, sedangkan 1

% responden merasa cukup puas terhadap informasi label.

tabel 4.16 Ketidakpuasan responden berdasarkan komposisi Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Kurang Puas 43 43

Cukup Puas 15 15

Puas 28 28

Sangat Puas 9 9

Total 100 100

Dari tabel 4.16 dapat dikemukakan sebagian besar responden kurang puas terhadap atribut produk berdasarkan komposisi dengan persentase mencapai 43%.

Dan responden yang merasa puas mencapai 28%, di sisi lain 9% responden mengatakan sangat puas dan hanya ada 5% saja yang merasa sangat tidak puas.

Sedangkan responden yang menjawab cukup puas ada 15%.

(12)

Tabel 4.17 Ketidakpuasan responden berdasarkan aroma kecap manis Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Kurang Puas 40 40

Cukup Puas 2 2

Puas 23 23

Sangat Puas 16 16

Total 100 100

Dari tabel 4.17 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa kurang puas terhadap atribut produk berdasarkan aroma kecap manis. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa puas dengan persentase sebesar 23%. Sedangkan responden yang merasa sangat tidak puas mencapai 19%, akan tetapi responden yang merasa sangat puas juga cukup besar mencapai 16% dan hanya 2 % responden menjawab cukup puas.

Tabel 4.18 Ketidakpuasan responden berdasarkan rasa kecap Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Kurang Puas 19 19

Cukup Puas 14 14

Puas 33 33

Sangat Puas 25 25

Total 100 100

sumber : Data Primer

Dari tabel 4.18 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa puas terhadap atribut produk berdasarkan rasa kecap dengan persentase mencapai 33%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa sangat puas dengan persentase sebesar 25%, hal ini merupakan suatu hal yang perlu dikaji oleh produsen kecap. Sedangkan responden yang merasa kurang puas mencapai 19%, akan tetapi responden yang merasa sangat tidak puas juga mencapai 9% dan 14 % responden menjawab cukup puas.

(13)

Tabel 4.19 Ketidakpuasan responden berdasarkan kekentalan Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Kurang Puas 45 45

Cukup Puas 3 3

Puas 35 35

Sangat Puas 2 2

Total 100 100

Dari tabel 4.19 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa kurang puas terhadap atribut produk berdasarkan rasa kecap dengan persentase mencapai 45%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa puas dengan persentase sebesar 35%. Sedangkan responden yang merasa sangat tidak puas mencapai 15%, responden yang merasa sangat puas juga mencapai 2% dan hanya 3% responden menjawab cukup puas.

Tabel 4.20 Ketidakpuasan responden berdasarkan harga terjangkau Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Sangat Tidak Puas - -

Kurang Puas 10 10

Cukup Puas 23 23

Puas 50 50

Sangat Puas 17 17

Total 100 100

Dari tabel 4.20 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa puas terhadap atribut produk berdasarkan harga yang terjangkau dengan persentase mencapai 50%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa cukup puas dengan persentase sebesar 23%. Sedangkan responden yang merasa sangat puas mencapai 17%, responden yang merasa kurang puas juga mencapai 10%.

(14)

Tabel 4.21 Ketidakpuasan responden berdasarkan harga bersaing Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Sangat Tidak Puas - -

Kurang Puas 15 15

Cukup Puas 19 19

Puas 41 41

Sangat Puas 25 25

Total 100 100

Sumber : Data Primer

Dari tabel 4.21 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa puas terhadap atribut produk berdasarkan harga yang bersaing dengan persentase mencapai 41%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa sangat puas dengan persentase sebesar 25%. Sedangkan responden yang merasa cukup puas mencapai 19%, dan hanya 15% responden menjawab kurang puas.

Tabel 4.22 Ketidakpuasan responden berdasarkan kemudahan mendapatkan produk

Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Kurang Puas 20 20

Cukup Puas 14 14

Puas 36 36

Sangat Puas 21 21

Total 100 100

Dari tabel 4.22 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa puas terhadap atribut produk berdasarkan kemudahan mendapatkan dengan persentase mencapai 36%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa sangat puas dengan persentase sebesar 21%. Sedangkan responden yang merasa kurang puas mencapai 20%, responden yang merasa cukup puas mencapai 14% dan 9% responden menjawab sangat tidak puas.

(15)

Tabel 4.23 Ketidakpuasan responden berdasar atribut produk berdasarkan iklan TV menarik

Kurang Puas 19 19

Cukup Puas 14 14

Puas 33 33

Sangat Puas 25 25

Total 100 100

Dari tabel 4.23 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa puas terhadap atribut produk berdasarkan iklan TV yang menarik dengan persentase mencapai 33%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa sangat puas dengan persentase sebesar 25%. Sedangkan responden yang merasa kurang puas mencapai 19%, responden yang merasa sangat tidak puas mencapai 9% dan 14% responden menjawab cukup puas.

Tabel 4.24 Ketidakpuasan responden berdasar atribut produk berdasarkan diskon Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Kurang Puas 19 19

Cukup Puas 14 14

Puas 33 33

Sangat Puas 25 25

Total 100 100

Dari tabel 4.24 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa puas terhadap atribut produk berdasarkan diskon dengan persentase mencapai 33%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa sangat puas dengan persentase sebesar 25%. Sedangkan responden yang merasa kurang puas mencapai 19%, responden yang merasa sangat tidak puas mencapai 9% dan 14%

(16)

responden menjawab cukup puas. Dan bila diperhatikan, distribusi frekwensi dari atribut produk berdasarkan diskon ini sama persis dengan atribut produk berdasarkan iklan TV yang menarik (Lihat Tabel 4.23 dan 4.24).

Tabel 4.25 Ketidakpuasan responden berdasar atribut produk berdasarkan demo masak

Kurang Puas 19 19

Cukup Puas 14 14

Puas 37 37

Sangat Puas 21 21

Total 100 100

Dari tabel 4.25 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa puas terhadap atribut produk berdasarkan demo masak dengan persentase mencapai 37%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa sangat puas dengan persentase sebesar 21%. Sedangkan responden yang merasa sangat kurang puas mencapai 19%, responden yang merasa sangat tidak puas mencapai 9% dan 14% responden menjawab cukup puas.

Tabel 4.26 Ketidakpuasan responden berdasar atribut produk berdasarkan adanya hotline service

Kurang Puas 50 50

Cukup Puas 9 9

Puas 21 21

Sangat Puas 14 14

Total 100 100

(17)

Dari tabel 4.26 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa kurang puas terhadap atribut produk berdasarkan adanya hotline service dengan persentase mencapai 50%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa puas dengan persentase sebesar 21%. Sedangkan responden yang merasa sangat puas mencapai 14%, responden yang merasa sangat tidak puas mencapai 6% dan 9% responden menjawab cukup puas.

Tabel 4.27 Ketidakpuasan responden berdasar atribut produk berdasarkan penanganan keluhan

Kurang Puas 20 20

Cukup Puas 12 12

Puas 36 36

Sangat Puas 24 24

Total 100 100

Dari tabel 4.27 dapat diketahui bahwa sebagian besar responden merasa puas terhadap atribut produk berdasarkan penanganan keluhan dengan persentase mencapai 36%. Persentase tertinggi kedua adalah responden yang merasa sangat puas dengan persentase sebesar 24%. Sedangkan responden yang merasa kurang puas mencapai 20%, responden yang merasa sangat tidak puas mencapai 8% dan 12% responden menjawab cukup puas.

(18)

4.2.4 Kebutuhan Mencari Variasi/Variety Seeking Behaviour

Tabel 4.28 Kebutuhan Mencari Variasi Responden Berdasar

“Saya lebih suka merek yang belum pernah saya coba” (EAP 1)

Sangat Tidak Setuju - -

Tidak Setuju 6 6

Antara Setuju dan Tidak 2 2

Setuju 70 70

Sangat Setuju 22 22

Total 100 100

Dari tabel 4.28 dapat dikemukakan tanggapan responden berdasarkan EAP I yang terbesar yaitu 70% menjawab setuju, diikuti oleh 22% menjawab sangat setuju dan terkecil nilai adalah sebesar 2% menjawab antara setuju dan tidak, berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

”Saya merasa tertantang jika memesan menu yang belum familiar”

(EAP II)

Tidak Setuju 10 10

Setuju 77 77

Sangat Setuju 12 12

Total 100 100

Dari tabel 4.29 dapat dikemukakan tanggapan responden berdasarkan EAP II yang terbesar yaitu 77% menjawab Setuju, diikuti oleh 12% menjawab Sangat

(19)

setuju dan terkecil nilai adalah sebesar 1% antara setuju dan tidak, berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

”Meskipun saya menyukai merek tertentu, saya sering mencoba merek yang baru bagi saya” (EAP III)

Tidak Setuju 9 9

Setuju 73 73

Sangat Setuju 16 16

Total 100 100

Dari tabel 4.30 dapat dikemukakan tanggapan responden berdasarkan EAP III yang terbesar yaitu 73% menjawab setuju, diikuti oleh 16% menjawab sangat setuju, dan terkecil nilai adalah sebesar 2% menjawab antara setuju dan tidak, berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

”Saya tidak khawatir dalam mencoba produk baru / berbeda” (EAP IV) Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Tidak Setuju 8 8

Antara Setuju dan Tidak - -

Setuju 70 70

Sangat Setuju 22 22

Total 100 100

Dari tabel 4.31 dapat dikemukakan tanggapan responden berdasarkan EAP IV yang terbesar yaitu 70% menjawab setuju, diikuti oleh 22% menjawab sangat setuju, dan terkecil nilai adalah sebesar 8% menjawab tidak setuju, berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

(20)

”Jika produk makanan tersedia dalam sejumlah variasi rasa, saya pasti mencobanya” (EAP V)

Sangat Tidak Setuju 1 1

Tidak Setuju 12 12

Setuju 65 65

Sangat Setuju 22 22

Total 100 100

Dari tabel 4.32 dapat dikemukakan tanggapan responden berdasarkan EAP V yang terbesar yaitu 65% menjawab setuju, diikuti oleh 22% menjawab Sangat setuju, dan terkecil nilai adalah sebesar 1% menjawab sangat tidak setuju, berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

”Saya menikmati peluang membeli merek yang tidak familiar demi mendapatkan variasi dalam suatu pembelian” (EAP VI)

Tidak Setuju 10 10

Setuju 74 74

Sangat Setuju 16 16

Total 100 100

Dari tabel 4.33 dapat dikemukakan tanggapan responden berdasarkan EAP VI yang terbesar yaitu 74% menjawab setuju, diikuti oleh 16% menjawab Sangat setuju, dan terkecil nilai adalah sebesar 10% menjawab tidak setuju, berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

(21)

4.2.5 Keputusan Perpindahan Merek/Brand Switching

Tabel 4.34 Tanggapan responden berdasar brand switching Pernyataan Jumlah responden Persentase (%)

Tidak 37 37

Ya 63 63

Total 100 100

Dari tabel 4.34 dapat dikemukakan tanggapan responden berdasarkan brand switching yang terbesar yaitu 63% menjawab Ya, diikuti oleh 37%

menjawab tidak berpindah merek, berdasarkan keseluruhan sampel yang diambil (100 orang).

4.3 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Perpindahan Merek Berdasarkan Ketidakpuasan Konsumen dan Kebutuhan Mencari Variasi

Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi perpindahan merek berdasarkan Ketidakpuasan dan Kebutuhan Mencari Variasi konsumen maka digunakan analisa regresi logistik biner, dimana variabel dependent (y) terdiri dari dua kategori, yaitu bernilai nol untuk pelanggan yang tidak berpindah merek (y = 0) dan bernilai satu untuk pelanggan yang berpindah merek (y=1). Analisa regresi logistik biner dilakukan sebanyak dua kali, yaitu pada faktor-faktor yang mempengaruhi Perpindahan Merek berdasarkan Ketidakpuasan dan Kebutuhan Mencari Variasi terhadap produk kecap dengan menggunakan metode Maximum Likelihood.

Dalam menentukan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap perpindahan merek maka hipotesa yang dilakukan adalah bahwa diduga faktor Ketidakpuasan dan Kebutuhan Mencari Variasi mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap perpindahan merek, dimana kedua faktor tersebut merupakan variabel independent/bebas dari regresi logistik.

Kedua faktor tersebut mengukur Ketidakpuasan dan Kebutuhan Mencari Variasi sehingga variabel tersebut disusun dari beberapa atribut pertanyaan.

(22)

Untuk mengukur atribut pada setiap variabel digunakan skala likert sehingga nilai variabel merupakan skor total dari persepsi pelanggan terhadap penilaian dari atribut-atribut yang menyusun variabelnya. Dari skor tersebut dibuat interval tertentu dengan mengkategorikan tiap interval dalam bentuk skala/kode.

Sedangkan untuk variabel responnya adalah penilaian Perpindahan Merek secara menyeluruh dengan mengkategorikan konsumen yang tidak berpindah merek (y = 0) serta konsumen yang berpindah merek (y = 1).

4.3.1 Menilai Kelayakan Model Regresi

Menguji kelayakan model regresi, dengan hipotesis :

H0 = Tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati.

Hi = Ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati.

Chi-Square df Significance

Goodness-of-fit test 11,5176 8 0,1741

Sumber : Lampiran 6

Dasar pengambilan Keputusan :

Perhatikan nilai goodness of fit test yang diukur dengan nilai Chi-Square pada bagian bawah uji Hosmer and Lemeshow :

- Jika probabilitas > 0,05 H0 diterima - Jika probabilitas < 0,05 H0 ditolak

Keputusan :

Karena angka probabilitas adalah 0,1741 lebih besar dari 0,05, maka H0 diterima.

Hal ini berarti model regresi layak dipakai untuk analisis selanjutnya, karena tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati.

Chi-Square df Significance Model 17,705 2 0,0001 Block 17,705 2 0,0001 Step 17,705 2 0,0001 Sumber : Lampiran 6

(23)

Pengujian dengan model penuh dengan dua variabel bebas dibanding dengan model berdasarkan data statistik dapat dipercaya. Hal ini dibuktikan dengan nilai Chi Square (2, N=100) = 17,705 yang signifikan dengan p<0,05. Hal ini memberikan suatu indikasi yang baik bahwa sejumlah variabel penjelas yang diteliti mampu membedakan keberadaan konsumen yang melakukan perpindahan merek ataupun tidak melakukan perpindahan merek secara meyakinkan.

4.3.2 Uji Kesesuaian Model Regresi Logistik secara Parsial

Pengujian model secara parsial digunakan untuk mengetahui variabel mana yang dapat dipergunakan untuk pembentukan model regresi logistik secara serentak. Pada pembentukan model regresi logistik secara parsial, hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :

H0 : Variabel independent tidak signifikan terhadap model H1 : Variabel independent signifikan terhadap model

Setelah dilakukan pengujian terhadap model maka akan diketahui apakah variabel independen yang diuji signifikan terhadap model atau tidak. Kriteria penolakan H0 adalah apabila nilai Chi-Square hasil perhitungan lebih besar dari nilai Chi-Square tabel (χ2hitung >χ2tabel) atau bila nilai P (taraf signifikan) lebih besar dari α (0,05).

Untuk memperjelasnya akan dikemukakan tabel hasil penelitian sebagai berikut :

Tabel 4.35 Statistik uji untuk model regresi logistik secara parsial

Variabel B S.E Wald df Sig. Exp (B)

Ketidakpuasan 0,3587 0,2868 1,5645 1 0,2110 1,4315 Variasi 2,2364 0,6324 12,5041 1 0,0004 9,3592 Canstant -9.5232 2,7761 11,7676 1 0,0006 Sumber : Lampiran 6

Dari tabel 4.35 didapatkan bahwa untuk variabel ketidakpuasan mempunyai nilai P-value (pada kolom Sig.) > 0,05 sehingga variabel tersebut tidak dapat dianalisa lebih lanjut pada analisa regresi logistik secara serentak.

Dari hasil tersebut dapat dikatakan bahwa variabel yang mempengaruhi

(24)

perpindahan merek adalah faktor kebutuhan mencari variasi karena variabel tersebut memiliki nilai P-value < 0,05. Jika dihubungkan dengan hipotesis di atas maka disimpulkan bahwa hanya variabel kebutuhan mencari variasi yang memiliki pengaruh signifikan terhadap model. Selain itu diperkirakan bahwa variabel ketidakpuasan telah terwakili oleh variabel kebutuhan mencari variasi.

Berdasarkan data pengujian yang dilakukan diketahui bahwa hasil perhitungan kemampuan memprediksi model ini lumayan bagus. Hal ini dapat diketahui dari tingkat sukses total (overall percentage) sebesar 72,0 atau 72%, dengan 45,95% atau 46% konsumen yang tidak berpindah merek dan 87,30% atau 87% responden yang berpindah merek.

4.3.3 Uji Kesesuaian Model Regresi Logistik secara Serentak

Uji ini dipergunakan untuk mengetahui pengaruh dari variabel independent yang dihasilkan oleh model regresi logistik secara parsial pada regresi logistik secara serentak terhadap variabel dependent. Pada pembentukan model regresi logistik secara serentak dipergunakan metode Backward Wald untuk menyeleksi modelnya sehingga didapatkan model terbaik. Model dikatakan sebagai model terbaik jika semua variabel independentnya signifikan terhadap variabel dependent. Melalui bantuan software SPSS versi 9.0 for Windows didapatkan hasil pengolahan data secara lengkap untuk pengujian statistik pada lampiran 6.

Variabel yang digunakan untuk analisa regresi logistik secara serentak adalah variabel kebutuhan mencari variasi, karena yang memiliki pengaruh

Classification Table for PINDAH The Cut Value is .50

Predicted

Tidak Ya Percent Correct T Ù Y

Observed ÚØØØØØØØÚØØØØØØØÚ Tidak T Ù 17 Ù 20 Ù 45.95%

ÚØØØØØØØÚØØØØØØØÚ Ya Y Ù 8 Ù 55 Ù 87.30%

ÚØØØØØØØÚØØØØØØØÚ Overall 72.00%

(25)

signifikan terhadap model adalah variabel tersebut. Hasil pengujian model regresi logistik secara serentak dapat dilihat pada Tabel 4.36 berikut :

Tabel 4.36 Statistik uji untuk model regresi logistik secara serentak

Variabel B S.E Wald df Sig. Exp (B)

Variasi 2,1863 0,6258 12,2049 1 0,0005 8,9023 Canstant -8,1231 2,4791 10,7366 1 0,0011

Dari Tabel 4.36 didapatkan bahwa untuk variabel kebutuhan mencari variasi mempunyai nilai P-value (pada kolom Sig.) < 0,05 sehingga variabel kebutuhan mencari variasi berpengaruh terhadap perpindahan merek.

Menguji Koefisien Regresi

Uji t untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel independen.

Hipotesis :

H0 = koefisien regresi tidak signifikan Hi = koefisien regresi signifikan

Pengambilan keputusan (berdasarkan probabilitas) : - Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima - Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak Keputusan :

Pada kolom Sig/significance, dengan uji t yang terlihat pada bagian akhir output, terlihat bahwa konstanta dan variabel kebutuhan mencari variasi adalah signifikan secara statistik. Pada konstanta yang 0,0011 dan variabel kebutuhan mencari variasi yang 0,0005, di mana keduanya di bawah 0,05.

Dari tabel 4.36 di atas dapat diperoleh model sebagai berikut : P

=

e

^–8.1231

. e

^2.1863

.

1 - p

Dari model di atas dapat diinterpretasikan bahwa nilai koefisien kebutuhan mencari variasi

e

^2.1863menjelaskan jika variabel kebutuhan mencari variasi naik satu satuan maka akan meningkatkan tingkat perpindahan merek sebesar

e

^2.1863 dengan asumsi variabel lain konstan.

(26)

4.3.4 Model regresi logistik

Berikut model logistik secara serentak untuk variabel ketidakpuasan dan kebutuhan mencari variasi dengan atribut (indikator) masing-masing agar dapat diketahui atribut yang dominan mempengaruhi variabel ketidakpuasan dan kebutuhan mencari variasi :

Tabel 4.37 Statistik uji untuk model regresi logistik perpindahan merek terhadap Ketidakpuasan Konsumen

Variable B S.E. Wald df Sig R P1 .8333 4 .9339 .0000 P1(1) 24.4763 1406.4728 .0003 1 .9861 .0000 P1(2) 21.8982 563.0278 .0015 1 .9690 .0000 P1(3) -63.1101 435.4963 .0210 1 .8848 .0000 P1(4) -61.8474 435.4978 .0202 1 .8871 .0000 P2 .0023 4 1.0000 .0000 P2(1) -119.035 47453087 .0000 1 1.0000 .0000 P2(2) -33.4999 2066.8969 .0003 1 .9871 .0000 P2(3) 1.3644 2777.3718 .0000 1 1.0000 .0000 P2(4) -56.9459 1948.0512 .0009 1 .9767 .0000 P3 .0130 2 .9935 .0000 P3(1) -52.3361 1442.0403 .0013 1 .9710 .0000 P3(2) -54.8693 482.8355 .0129 1 .9095 .0000 P4 .0399 4 .9998 .0000 P4(1) 90.6688 497.9797 .0332 1 .8555 .0000 P4(2) 40.8285 326.7758 .0156 1 .9006 .0000 P4(3) 3.2259 1231.8582 .0000 1 .9979 .0000 P4(4) 51.7963 353.4924 .0215 1 .8835 .0000 P5 .0106 2 .9947 .0000 P5(2) 7.2288 2215.0001 .0000 1 .9974 .0000 P5(3) -84.9823 852.2737 .0099 1 .9206 .0000 P6 .0199 4 1.0000 .0000 P6(1) 61.8806 970.1987 .0041 1 .9491 .0000 P6(2) 61.7690 970.1940 .0041 1 .9492 .0000 P6(3) 49.8503 1197.7312 .0017 1 .9668 .0000 P6(4) 61.4064 970.1935 .0040 1 .9495 .0000 H1 .5739 3 .9024 .0000 H1(1) 7.2008 328.2067 .0005 1 .9825 .0000 H1(2) 9.1495 77.8083 .0138 1 .9064 .0000 H1(3) -1.2336 1.6494 .5594 1 .4545 .0000 H2 .3579 3 .9488 .0000 H2(1) -60.2150 314.1695 .0367 1 .8480 .0000 H2(2) -9.8672 77.8120 .0161 1 .8991 .0000 H2(3) .8785 1.5466 .3227 1 .5700 .0000 D .2002 4 .9953 .0000 D(1) 25.3987 47453086 .0000 1 1.0000 .0000 D(2) 13.9568 878.7533 .0003 1 .9873 .0000 D(3) -1.1563 2.8279 .1672 1 .6826 .0000 D(4) -.5337 2.6076 .0419 1 .8378 .0000 PM3 .0007 1 .9794 .0000 PM3(2) -44.2788 1718.0186 .0007 1 .9794 .0000 PM4 .0371 4 .9998 .0000 PM4(1) 6.0162 1115.7377 .0000 1 .9957 .0000 PM4(2) -41.6660 272.6152 .0234 1 .8785 .0000 PM4(3) -11.9511 210.5814 .0032 1 .9547 .0000 PM4(4) -10.7740 253.3953 .0018 1 .9661 .0000 PM5 .0205 4 .9999 .0000 PM5(1) 17.8498 2379.9909 .0001 1 .9940 .0000 PM5(2) 15.6531 1213.7304 .0002 1 .9897 .0000 PM5(3) 78.2489 1993.2466 .0015 1 .9687 .0000 PM5(4) 16.2344 1928.3334 .0001 1 .9933 .0000 Constant 12.9293 878.7486 .0002 1 .9883

(27)

Dari tabel 4.37 diketahui bahwa tidak ada indikator dari ketidakpuasan yang mempengaruhi perpindahan merek. Hal ini diketahui dari nilai signifikansi masing-masing indikator lebih dari α = 0,05. Berikut hasil logistik untuk perpindahan merek terhadap kebutuhan mencari variasi :

Tabel 4.38 Statistik uji untuk model regresi logistik perpindahan merek terhadap Kebutuhan Mencari Variasi

Dari tabel 4.38 dapat diketahui bahwa indikator yang mempengaruhi timbulnya variasi responden dalam berpindah merek adalah variasi ke 2 dan ke 5 yaitu adanya perasaan tertantang jika memesan merek yang belum familiar dan mencoba merek makanan yang tersedia dalam sejumlah variasi rasa. Hal ini dibuktikan dengan nilai signifikansi untuk variasi yang ke 2 yaitu sebesar 0.0234 lebih besar dari α = 0.05, dan untuk variasi yang ke 5 ditunjukkan pada salah satu kategori variasi dengan nilai signifikansi 0.0488 lebih besar dari α = 0.05.

Variable B S.E. Wald df Sig R Exp(B) E1 1.2505 3 .7409 .0000

E1(1) -.7253 1.2675 .3274 1 .5672 .0000 .4842 E1(2) -1.6452 1.5689 1.0997 1 .2943 .0000 .1930 E1(3) -.4001 .6714 .3552 1 .5512 .0000 .6702 E2 9.4959 3 .0234 .1629

E2(1) -.7484 1.0891 .4722 1 .4920 .0000 .4731 E2(2) 7.4754 36.6669 .0416 1 .8385 .0000 1764.0634 E2(3) 1.5187 .7683 3.9079 1 .0481 .1203 4.5664 E3 2.0192 3 .5684 .0000

E3(1) -.4364 1.2534 .1212 1 .7277 .0000 .6464 E3(2) -2.1261 1.6762 1.6089 1 .2046 .0000 .1193 E3(3) -.8810 .8462 1.0840 1 .2978 .0000 .4143 E4 2.3685 2 .3060 .0000

E4(1) -1.5281 1.3362 1.3079 1 .2528 .0000 .2169 E4(2) .3284 .6636 .2449 1 .6207 .0000 1.3887 E5 5.0673 3 .1669 .0000

E5(1) -5.8059 36.7039 .0250 1 .8743 .0000 .0030 E5(2) -1.9100 .9694 3.8821 1 .0488 -.1195 .1481 E5(3) -.1047 .6681 .0246 1 .8755 .0000 .9006 E6 2.3494 2 .3089 .0000

E6(1) -1.8377 1.1998 2.3458 1 .1256 -.0512 .1592 E6(2) -.8292 .8426 .9683 1 .3251 .0000 .4364 Constant 1.6130 1.1712 1.8966 1 .1685