ANALISIS FAKTOR KETERTARIKAN IBU TERHADAP SUSU FORMULA UNTUK BALITA
(Studi Kasus: di Kecamatan Kauluh Selatan, Labuhan Batu Utara)
SKRIPSI
MISNAWATI 090803006
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISIS FAKTOR KETERTARIKAN IBU TERHADAP SUSU FORMULA UNTUK BALITA
(Studi Kasus: di Kecamatan Kauluh Selatan, Labuhan Batu Utara)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar sarjana sains
MISNAWATI 090803006
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul :Analisis Faktor Ketertarikan Ibu Terhadap Susu Formula Untuk balita (Studi Kasus: di Kecamatan Kualuh Selatan , Labuhan Batu Utara)
Kategori : Skripsi
Nama : MISNAWATI
Nomor Induk Mahasiswa : 090803006
Program Studi : Sarjana (S1) Matematika Departemen : Matematika
Fakultas : Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Sumatera Utara
Disetujui di
Medan, November 2013
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Drs. Henry Rani Sitepu, M.si Drs. Suwarno Ariswoyo, M.si
NIP. 1953030319831002 NIP. 196209011988031002
Diketahui/Disetujui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,
PERNYATAAN
ANALISIS FAKTOR KETERTARIKAN IBU TERHADAP SUSU FORMULA UNTUK BALITA
(Studi Kasus: di Kecamatan Kualuh Selatan, Labuhan Batu Utara)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 25 november 2013
PENGHARGAAN
Alhamdulillah dan puji syukur kepada Allah yang telah melimpahkan rahmatnya kepada saya sehingga akhirnya saya dapat menyelesaikan skripsi saya yang berjudul: Analisis Faktor Ketertarikan Ibu Terhadap Susu Formula untuk Balita. (Studi Kasus: di Kecamatan Kualuh Selatan, Labuhan Batu Utara) sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana sain
Pada kesempatan ini penulis mengucapkan ribuan terimakasih dan penghargaan
1. Kepada Bapak Drs. Suwarno Ariswoyo, M.si dan Bapak Drs. Henry Rani Sitepu, Msi selaku pembimbing yang telah sabar membimbing dan memberikan panduan, masukan serta arahan dalam menyelesaikan skripsi ini.
2. Ucapan terima kasih dan penghargaan ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika, Bapak Prof. Dr. Tulus, Vor.Dipl.Math., M.Si dan Ibu Dra. Mardiningsih, M.Si
3. Ucapan terima kasih serta penghargaan juga ditujukan kepada Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.kom dan Dra. Ibu Normalina Napitupulu, M.sc selaku dosen penguji saya pada skripsi ini.
4. Ucapan terima kasih kepada Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengatahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Matematika FMIPA USU, serta semua pegawai di FMIPA USU. 5. Ucapan terima kasih kepada seluruh rekan di IMM SE USU (Kiki, Nuris, Hendy, Juita, bg Zaki, M akbar, Dhani, Ghuruh, bg Anwar, Jubaidah, dan yang lainnya yang tak bias disebutkan namanya ) yang telah member banyak pelajaran berharga yang tak pernah di dapatkan dimanapun
6. Ucapan terimakasih kepada seluruh pengurus Panti Asuhan Putri Siti Khadijah (Ibu Hj zaimah, Ibu Ratna sembiring, pak nazar (alm), pak manap,Ibu luffiani, dan Ibu husnna selaku ibu asrama)mereka inilah orang – orang yang sangat luar biasa sabar menghadapi kami semua. Senantiasa memberikan kehangatan dan kelembutan serta motivasi bahwa kami yang miskin juga bisa punya cita-cita menjadi sarjana. serta sahabat saya Fitriani Nst, Melan, Rida wati , Asnah Dewi Santi, Aslamiyah Pohan, Maria Ulfa dan seluruh teman yang ada di Panti Asuhan Putri siti khodijah Rantauprapat
8. Ucapan terimakasih buat bang Rohmat Effendi Sipahutar, dan M. Wahyudhi sirait. Yang tak pernah bosan memberi bantuan, Semoga allah membalas kebaikan kalian dengan berlipat ganda.
9. Ucapan terimaksih kepada sahabat masa kecilku terkhusus buat Zulkifli Hrp, Amd, yang selalu memberi motivasi dan semangat buat saya hingga saat ini, serta seluruh sahabat sekaligus keluarga saya di BM (Kak Lia, kak Titin, Kak Sinta, Siti Sahara, Ssi, Yelly Arviani, S.Kom, Kak Muslimah, dek Diana, dek Riski,) yang senantiasa memberi kehangatan dalam menyelesaikan skripsi ini.
Ucapan Terimakasih Terkhusus:
Buat Ayahanda (alm) yang telah menjadikan saya sebagai anaknya, serta Ibunda tercinta (Nursiti Purba) yang telah melahirkan dan membesarkan saya seorang diri yang senantiasa mendoakan yang terbaik untuk anaknya. Juga kepada ke tiga saudara saya tercinta Kak Dewi, Kak Ronni, Bang Untung, dan ponakan saya tercinta Sundara Silaen, Indrawan Silaen, Darma Silaen, Juwita Silaen, Iqbal Maulana Sabila, Mhd Akbar Silaen, Putra Silaen, Rafli Sipahutar, Nur Halimah Sipahutar.
Semoga Allah selalu melimpahkan rahmat dan kasih sayangnya buat semua orang yang telah berpartisipasi dalam menyelesaikan tugas akhir ini.
Medan, 8 November 2013 Penulis,
8. Ucapan terimakasih buat bang Rohmat Effendi Sipahutar, dan M. Wahyudhi sirait. Yang tak pernah bosan memberi bantuan, Semoga allah membalas kebaikan kalian dengan berlipat ganda.
9. Ucapan terimaksih kepada sahabat masa kecilku terkhusus buat Zulkifli Hrp, Amd, yang selalu memberi motivasi dan semangat buat saya hingga saat ini, serta seluruh sahabat sekaligus keluarga saya di BM (Kak Lia, kak Titin, Kak Sinta, Siti Sahara, Ssi, Yelly Arviani, S.Kom, Kak Muslimah, dek Diana, dek Riski,) yang senantiasa memberi kehangatan dalam menyelesaikan skripsi ini.
Ucapan Terimakasih Terkhusus:
Buat Ayahanda (alm) yang telah menjadikan saya sebagai anaknya, serta Ibunda tercinta (Nursiti Purba) yang telah melahirkan dan membesarkan saya seorang diri yang senantiasa mendoakan yang terbaik untuk anaknya. Juga kepada ke tiga saudara saya tercinta Kak Dewi, Kak Ronni, Bang Untung, dan ponakan saya tercinta Sundara Silaen, Indrawan Silaen, Darma Silaen, Juwita Silaen, Iqbal Maulana Sabila, Mhd Akbar Silaen, Putra Silaen, Rafli Sipahutar, Nur Halimah Sipahutar.
Semoga Allah selalu melimpahkan rahmat dan kasih sayangnya buat semua orang yang telah berpartisipasi dalam menyelesaikan tugas akhir ini.
Medan, 8 November 2013 Penulis,
ANALISIS FAKTOR KETERTARIKAN IBU TERHADAP SUSU FORMULA UNTUK BALITA
(Studi kasus: di Kecamatan Kualuh Selatan, Labuhan Batu Utara)
ABSTRAK
Analisis faktor merupakan suatu teknik statistika multivariat yang digunakan untuk mereduksi/meringkas data, dari variabel yang banyak diubah menjadi sedikit variabel. Teknik umum dalam analisis faktor adalah metode principal component analysis, yaitu metode yang digunakan untuk memperkirakan korelasi antara faktor yang akan dibentuk terhadap variabel. Analisis dilakukan untuk mengetahui apakah variabel – variabel tersebut dapat direduksi menjadi satu atau lebih faktor dengan memperhatikan nilai varian data asli. Penelitian ini terdiri dari 9 variabel yaitu jenis merek susu, harga, promosi / iklan , nilai gizi,manfaat, rasa, kemasan, kandungan, dan saran dokter. Berdasarkan hasil penelitian dengan jumlah sampel 50 orang terdapat 2 faktor yang dapat dibentuk yaitu Faktor pertama manfaat dan kandungan (35,793%.), Faktor kedua merek dan nilai gizi (51,491%) . Dalam faktor – faktor tersebut telah ditentukan variabel – variabel yang telah dibakukan berdasarkan loading factor yaitu faktor pertama terdiri Harga, manfaat, kandungan, dan saran dokter; faktor kedua terdiri merek susu , promosi / iklan, nilai gizi, rasa, dan kemasan.
Kata kunci : Analisis factor, Principal Component Analysis, loading factor
Analyzing the factors of mother’s interested behaviour to formulated milk for toddlers
(Case Study : In Kualuh Selatan sub-district, North Labuhan Batu)
Abstract
Analyzing the factors is a multivariate statistical technique which is use to reduce the data from many variables into fewer variables. Usual techniques in analyzing factors method, this method is using to estimate the correlation between factors that will be formed into variable. This research consist of 9 variables, such as milk brand, price, promotion/advertising, nutritional value, beneficial, flavor, packaging, contents and doctor’s advice. The results show, with the samples of 50 (fifty) people there are 2 factors can be formed. First factor are beneficial and contents (35,793%), the second are name or brand and nutritional value (51,491%). Inside that factors can be determined variables that have been standardized based on loading factor. The first factors consist of price, beneficial, contents and doctor’s advice ; the seconds consist of name or brand, promotion/advertising, nutritional value, flavor, and packaging.
DAFTAR ISI
Daftar lampiran xiii
BAB 1 PENDAHULUAN
1.5 Kontribusi Penelitian 6
1.6 Metodologi Penelitian
6 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Landasan Teori Ekonomi 8
2.1.1 Pemasaran 8
2.1.2 Produk 9
2.1.3 Perencanaan Produk 9
2.1.4 Preferensi Konsumen 11
2.1.5 Nilai Guna (Utilitas) 11
2.2 variabel 12
2.3 Data 13
2.3.1 Data Menurut Sifatnya
3.3.2 Data Menurut Sumbernya 13
2.4 Skala Pengukuran Data 15
2.4.1 Skala Untuk Instrumen (Model Skala Sikap) 16
a. Skala Likert 16
b. Skala Guttman 17
c. Skala Diferensial Semantik 17 d. Skala Rating ( Rating Scale) 17
e. Skala Thurstone 17
2.5 Uji Validitas 18
2.6 Uji Reliabilitas 19
2.7 Analisis Faktor 20
2.7.1 Model Analisis Faktor 20
2.7.3 Pelaksanaan Analisis Faktor 24 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Ruang lingkup 29
3.2 Penentuan Lokasi Penelitian 29
3.3 Jenis dan Sumber Data 29
3.4 Populasi, Sampel, dan Tekhnik Pengambilan Sampel 30
3.4.1 Populasi 30
3.4.2 Sampel 31
3.4.3 Teknik Penarikan Sampel 31
3.5 Teknik Pengumpulan Data 31
3.6 Variabel yang di Gunakan 32
3.6.1 Penjabaran Tiap Variabel 33
BAB 4 PEMBAHASAN
4.1 Sumber Data 39
4.2 Pengolahan Data 39
4.2.1 variabel penelitian 39
4.2.2 Input Data Mentah 40
4.3 Penskalaan Data Ordinal Menjadi Data Interval 43
4.4 Uji Validitas 46
4.5 Uji Reliabilitas 48
4.6 Analisis Data 49
4.6.1 Membentuk Matrik Korelasi 50
4.6.2 Pengukuran MSA 52
4.6.3 Ekstraksi Faktor 52
4.6.4 Menentukan Banyaknya Faktor 56
4.6.5 Melakukan Rotasi Faktor 57
4.6.6 Menentukan Ketetapan Model 61 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan 63
5.2 Saran 64
ANALISIS FAKTOR KETERTARIKAN IBU TERHADAP SUSU FORMULA UNTUK BALITA
(Studi kasus: di Kecamatan Kualuh Selatan, Labuhan Batu Utara)
ABSTRAK
Analisis faktor merupakan suatu teknik statistika multivariat yang digunakan untuk mereduksi/meringkas data, dari variabel yang banyak diubah menjadi sedikit variabel. Teknik umum dalam analisis faktor adalah metode principal component analysis, yaitu metode yang digunakan untuk memperkirakan korelasi antara faktor yang akan dibentuk terhadap variabel. Analisis dilakukan untuk mengetahui apakah variabel – variabel tersebut dapat direduksi menjadi satu atau lebih faktor dengan memperhatikan nilai varian data asli. Penelitian ini terdiri dari 9 variabel yaitu jenis merek susu, harga, promosi / iklan , nilai gizi,manfaat, rasa, kemasan, kandungan, dan saran dokter. Berdasarkan hasil penelitian dengan jumlah sampel 50 orang terdapat 2 faktor yang dapat dibentuk yaitu Faktor pertama manfaat dan kandungan (35,793%.), Faktor kedua merek dan nilai gizi (51,491%) . Dalam faktor – faktor tersebut telah ditentukan variabel – variabel yang telah dibakukan berdasarkan loading factor yaitu faktor pertama terdiri Harga, manfaat, kandungan, dan saran dokter; faktor kedua terdiri merek susu , promosi / iklan, nilai gizi, rasa, dan kemasan.
Kata kunci : Analisis factor, Principal Component Analysis, loading factor
Analyzing the factors of mother’s interested behaviour to formulated milk for toddlers
(Case Study : In Kualuh Selatan sub-district, North Labuhan Batu)
Abstract
Analyzing the factors is a multivariate statistical technique which is use to reduce the data from many variables into fewer variables. Usual techniques in analyzing factors method, this method is using to estimate the correlation between factors that will be formed into variable. This research consist of 9 variables, such as milk brand, price, promotion/advertising, nutritional value, beneficial, flavor, packaging, contents and doctor’s advice. The results show, with the samples of 50 (fifty) people there are 2 factors can be formed. First factor are beneficial and contents (35,793%), the second are name or brand and nutritional value (51,491%). Inside that factors can be determined variables that have been standardized based on loading factor. The first factors consist of price, beneficial, contents and doctor’s advice ; the seconds consist of name or brand, promotion/advertising, nutritional value, flavor, and packaging.
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Analisis faktor merupakan salah satu tehnik analisis multivariat yang digunakan untuk mengetahui preferensi konsumen terhadap suatu produk baik berupa barang maupun jasa. Tehnik analisis faktor bagitu penting karena ada banyak faktor yang mempengaruhi penilaian konsumen dalam menentukan suatu produk. Analisis ini tepat dan baik untuk menentukan strategi pemasaran, bahkan tataran yang lebih tinggi bisa dipakai untuk segmentasi pasar berdasarkan preferensi konsumen terhadap atribut produk yang dipilihnya. Oleh karena itu, tehnik ini sangat bermanfaat dalam pemasaran unuk mengetahui preferensi konsumen terhadap suatu produk yang diluncurkan di pasar.
Saat ini dunia perdagangan berada dalam suatu iklim persaingan yang semakin ketat dan kompetitif. Sehingga semua produk dituntut untuk senantiasa melakukan perbaikan, penyempurnaan dan terobosan. Pelaku bisnis baik kecil maupun besar harus terus berupaya agar produk yang mereka hasilkan dan tawarkan selalu diinginkan, diterima dan dibeli oleh konsumen dalam jumlah besar
berkualitas terbaik, serta karekteristik lain yang bisa memaksimumkan kepuasannya.
Perkembangan industri susu formula yang terus meningkat menyebabkan produk susu formula banyak beredar dipasar, baik dari segi merek, jenis harga, jenis rasa, dan variasi lain yang terkandung dalam produk tersebut. Perusahaan yang bergerak dibidang produksi, baik produksi barang maupun jasa berusaha untuk mencari keuntungan optimal. Kenyataan tersebut membuat sebagian konsumen menjadi bingung dan kesulitan menemukan susu formula yang sesuai. Disamping itu konsumen harus mengeluarkan uang dan waktu untuk menemukan produk yang tepat untuk di konsumsi sehingga diperlukan kombinasi produk untuk mengoptimalkan keuntungan dengan cara memproduksi satu jenis produk dengan ukuran atau kemasan tertentu dengan tujuan khusus agar dapat mencapai pangsa pasar yang lebih luas (umar, 2000)
Susu formula terbaik adalah susu yang sesuai dengan kondisi anak dan tidak menimbulkan gangguan. Bukan karena yang disukai, termahal, terkenal atau yang mengandung berbagai macam kandungan kecerdasan . Menurut WHO ( World Health Organization ), Susu Formula adalah susu yang sesuai dan bisa diterima sistem tubuh bayi. Susu formula yang baik tidak menimbulkan gangguan saluran cerna seperti diare, muntah atau kesulitan buang air besar. Gangguan lainnya seperti batuk, sesak, dan gangguan kulit.
Manfaat yang bisa diambil dari pengguna analisis faktor ini adalah produsen dapat mencari solusi kompromi yang optimal dalam merancang atau mengembangkan suatu produk. Konsumen memiliki preferensi tertentu terhadap suatu prosuk. Seperti diketahui bahwa, produk tidak saja terdiri komponen – komponen fisik penyusunnya, namun lebih merupakan kumpulan dari berbagai atribut yang sering menjadi faktor penentu bagi konsumen dalam memilih produk. Atribut dapat meliputi haraga, manfaat, rasa, dan jenis.
konsumen dalam upaya pemenuhan kepuasaannya, dengan tetap memperhatikan pertimbangan keuntungan yang akan diperolehnya. Sehingga dalam merancang suatu produk susu formula, produsen seakan-akan mencari susu yang merupakan titik temu antara keterikatan dengan kepentinganya dalam memproduksi susu formula.
Dengan melihat keadaan diatas, penulis memilih judul : ANALISIS FAKTOR KETERTARIKAN IBU TERHADAP SUSU FORMULA UNTUK BALITA. (Studi Kasus: di Kecamatan Kualuh Selatan, Labuhan Batu Utara) 1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas, maka permasalahan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor – faktor apa saja yang mempengaruhi ketertarikan Ibu terhadap susu formula untuk Balita dengan menggunakan metode analisis faktor, sehingga perusahaan atau pelaku bisnis dapat meracang susu formula yang sesuai dengan harapan konsumen.
1.3 Tinjauan Pustaka
Dalam pemecahan, permasalahan, penulis melakukan tinjauan pustaka yaitu dengan menggunakan metode analisis faktor.
1.3.1 Analisis factor
Analisis faktor adalah suatu metode untuk menganalisis sejumlah observasi yang dipandang dari segi interkorelasinya. Metode ini pada dasarnya digunakan untuk menetapkan apakah variasi – variasi yang tampak dalam observasi yang besar, yang didasarkan pada sejumlah kategori dasar yang jumlahnya lebih sedikit dari yang diamati atau di observasi (fruchter 1954)
ilmiah, karena dapat mengurangi kelipatgandaan tes dan pengukuran hingga menjadi jauh lebih sederhana. Suatu faktor merupakan kontrak yang dianggap melandasi tes, skala, butir bahkan hampir semua jenis ukuran.
Secara matematis, analisis faktor agak mirip dengan regresi linier berganda, yaitu bahwa setiap variabel dinyatakan sebagai suatu kombinasi linear dari faktor yang mendasari (underlying factors). Jumlah varian yang disumbangkan oleh suatu variabel dengan variabel lainnya yang tercakup dalam analisis disebut communality. Koveriansi antar variabel yang diuraikan, dinyatakan dalam suatu faktor bersama (common factors) yang sedikit jumlahnya ditambah dengan faktor yang unik untuk setiap variabel. Dimana faktor-faktor ini tidak terlihat jelas (not overtly observed)
Jika variabel – variabel dibakukan(standardized), maka model faktor dapat ditulis sebagai berikut:
1 I1 1 I2 2 13 3 ... IJ J ... Im m I I X =B F +B F +B F + +B F + +B F +V µ
Dengan: 1
X = Variabel ke i yang di bakukan (rata-ratanya nol, standar deviasinya satu) IJ
B = Koefisien regresi parsial yang dibakukan untuk variabel i pada common faktor ke j
J
F = Common faktor ke j koefisien regresi yang dibakukan untuk variabel ke i pada faktor unik ke i (unique factor)
I
µ =faktor unik variabel ke i m = Banyaknya common factor
Faktor yang unik tidak berkorelasi dengan sesama faktor yang unik dan juga tidak berkorelasi dengan common factor. Common factor sendiri dapat dinyatakan sebagai kombinasi linear dari variabel – variabel yang terobservasi, yaitu:
1 I1 1 I2 2 13 3 ... IK K
Dengan:
1
F = Estimasi faktor ke i
I
W =Bobot atau koefisien nilai faktor ke i
k= jumlah variable
Variasi observasi yang muncul tentu saja disebabkan adanya konsep variansi. Inilah asumsi pertama dalam analisis faktor. Fruchter (1954) mengemukakan beberapa jenis varians yaitu: common varians, specific varians, dan error varians. dimana common varians merupakan suatu varians yang reliabel berkorelasi dengan variabel lain. Specifik varians merupakan suatu varians yang dihasilkan dari kesalahan sampling, pengukuran dan kondisi tes yang besar dibawah standar, kondisi psikologis dan perubahan tertentu pada diri individu dan pengaruh lain yang menimbulkan reliabelitas. Varians ini
diasumsikan tidak berkorelasi dengan varians yang reliabel.
1.4 Tujuan Penelitian
Mengetahui dasar ketertarikan dalam memilih produk susu formula untuk Balita yang paling disukai oleh Ibu atau konsumen.
1.5 Kontribusi Penelitian
1. Dengan mengadakan penelitian ini, penulis berharap dapat menambah referensi bagi pembaca dalam menentukan faktor-faktor yang
mempengaruhi ketertarikan seorang Ibu terhadap Susu Formula untuk Balita
1.6 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini tahapan – tahapan yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan dan mempelajari buku-buku yang berkenaan dengan penelitian
2. Menentukan atribut atau faktor penting yang akan diteliti lebih lanjut. 3. Pengumpulan data dengan menyebarkan kuesioner kepada responden 4. Uji Validitas (kesahihan)
Validitas mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsinya. Suatu kuesioner dikatakan valid (sah) jika pertanyaan pada suatu angket mampu mengungkapkan sesuatu yang diukur oleh kuesioner tersebut (Azwar, 2003). 5. Uji Reliabilitas (keandalan)
Menurut Azwar (2003), reliabilitas merupakan alat ukur yang menunjukkan sejauh mana hasil usaha pengukuran dapat dipercaya. 6. Menganalisis data dengan tehnik analisi faktor dengan bantua sofhwer
SPSS
Dalam analisis faktor dilakukan dengan beberapa tahapan. a. Merumuskan masalah
b. Membuat matrik korelasi c. Penentuan jumlah faktor d. Rotasi faktor
e. Intrepetasi faktor
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Landasan Teori Ekonomi 2.1.1 Pemasaran
Menurut Stanton (Khotijah, 2004) “ pemasaran adalah suatu sistem keseluruhan dari kegiatan bisnis yang ditujukan untuk merencanakan, menentukan harga, mempromosikan, mendistribusi barang dan jasa yang memuaskan kebutuhan baik pada pembeli yang ada maupun pembeli potensial.”
Menurut Maynar dan Becman (Alma, 2004) “Pemasaran berarti segala kegiatan bisnis yang meliputi penyaluran barang dan jasa dari sektor produksi fisik ke sektor promosi.” Berdasarkan definisi diatas dapat diartikan bahwa pemasaran adalah keseluruhan proses dalam memberikan nilai pada konsumen yang meliputi penciptaan, penetuan harga, promosi dan distribus promosi.
Menurut Kotler (2009) pemasaran adalah suatu fungsi organisasi dan seperangkat proses untuk menciptakan, mengkomunikaskan dan menyerahkan nilai kepada pelanggan dan mengelola hbungan pelanggan dengan cara yang menguntungkan organisasi dan para pemilik usahanya.
2.1.2 Produk
Pada dasarnya Produk biasa dikatakan sebagai unsur program pemasaran yang paling penting, karena produk menentukan lingkup bisnis suatu perusahaan, setiap aspek perusahaan (termasuk keputusan harga, komunikasi, pemasaran dan distribusi) harus sesuai dengan kebijakan produk. Pelanggan dan pesaing juga ditentukan oleh produk yang ditawarkan perusahaan-perusahaan, kebutuhan dan tuntutan adanya riset dan pengembangan tergantung pada teknologi produk dan visi manajemen perusahaan.
2.1.3 Perencanaan Produk
Setiap proses pengembangan produk diawali dengan fase perencanaan, yang berkaitan dengan kegiatan-kegiatan pengembangan teknologi dan penelitian tingkat lanjut. Output fase perencanaan ini adalah pernyataan misi proyek yang nantinya akan digunakan sebagai input yang dibutuhkan untuk memulai tahapan pengembangan konsep dan merupakan suatu petunjuk untuk tim pengembang.
Untuk mengembangkan suatu rencana produk dan pernyataan misi proyek, ada lima tahapan proses berikut :
1. Mengidentifikasi peluang
Langkah ini dapat dibayangkan sebagai terowongan peluang karena membawa bersama-sama input berupa ide-ide untuk produk baru yang dikumpulkan secara pasif, atau bisa juga dikumpulkan melalui proses identifikasi kebutuhan pelanggan yang mencatat kelemahan produk yang sudah ada, kecenderungan gaya hidup, studi para pesaing, dan status teknologi.
2. Mengevaluasi dan memprioritaskan proyek
Langkah ini dalam proses perencanaan produk adalah memilih proyek yang paling menjanjikan untuk diikuti. Empat perspektif dasar yang beguna dalam kategori produk yang sudah ada adalah strategi bersaing, segmentasi pasar, mengikuti perkembangan teknologi, dan platform
3. Mengalokasikan sumber daya dan rencana waktu
Penentuan waktu dan alokasi daya ditentukan untuk proyek-proyek yang lebih menjanjikan, terlalu banyak akan menimbulkan persaingan untuk beberapa sumber daya.
4. Melengkapi perencanaan pendahuluan proyek
Setelah proyek disetujui, maka dibentuk sebuah tim-tim yaitu ahli teknik, pemasaran, manufaktur dan fungsi pelayanan untuk menghasilkan suatu pernyataan visi dan pernyataan misi produk yang isinya memformulasikan suatu definisi yang lebih detail.
5. Merefleksikan kembali hasil dan survei
Pada tahap ini dilakukan reality check terhadap pernyataan misi yang merupakan pegangan untuk tim pengembangan
2.1.4 Preferensi Konsumen
Preferensi adalah motif atau hal yang mempengaruhi konsumen dalam membeli suatu produk. Apabila produsen berhasil mengetahui dan mengendalikan motif ini, maka produsen tersebut mudah menggenggam pasar, sebaliknya apabila produsen gagal dalam mengendalikan motif ini, maka produk produsen tersebut memiliki ancaman gagal yang besar. Pengetahuan terhadap preferensi ini dibutuhkan untuk pengembangan produk dan merk. Dengan kata lain preferensi adalah suatu sikap yang lebih menyukai sesuatu benda daripada benda lain.
2.1.5 Nilai Guna (Utilitas)
a. Nilai Guna Marginal
Nilai guna marginal adalah pertambahan atau pengurangan kepuasan akibat adanya pertambahan atau pengurangan penggunaan satu unit barang tertentu.
b. Total Nilai Guna
Total nilai guna yaitu keseluruhan kepuasan yang diperoleh dari mengkonsumsi sejumlah barang-barang tertentu. (Ramma Lessandro. 2008)
Jika konsumen membeli barang karena mengharap memperoleh nilai gunanya, tentu saja secara rasional konsumen berharap memperoleh nilai guna optimal. Secara rasional nilai guna akan meningkat jika jumlah komoditas yang dikonsumsi meningkat. Ada dua cara mengukur nilai guna yaitu secara kardinal yaitu dengan pendekatan yang absolut dan secara ordinal yaitu dengan pendekatan nilai relatif, order atau rangking.
Dalam pendekatan kardinal bahwa nilai guna yang diperoleh konsumen dapat dinyatakan secara kuantitaif dan dapat diukur secara pasti. Untuk setiap unit yang dikonsumsi akan dapat dihitung nilai gunanya.
2.2 variabel
Variabel di dalam penelitian merupakan suatu atribut dari sekelompok objek yang diteliti, mempunyai variasi antara satu dan lainnya dalam kelompok tersebut, misalnya: tinggi badan dan berat badan yang merupakan atribut dari seseorang yang dalam hal ini adalah objek penelitiannya (Riduwan, 2002).
Variabel mempunyai bermacam-macam bentuk menurut hubungan antara satu variabel dan variabel lainnya, yaitu:
a. Variabel independen, yaitu: variabel yang menjadi sebab terjadinya atau terpengaruhnya variabel dependen.
independen.
c. Variabel moderator, yaitu: variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel dependen dan independen.
d. Variabel intervening, yaitu: variabel moderator, tetapi nilainya tidak dapat diukur, seperti : kecewa, gembira, sakit hati.
e. Variabel kontrol, yaitu: variabel yang dikendalikan peneliti.
f. Variabel dummy, yaitu: variabel yang isinya berupa kode-kode yang berfungsi untuk membedakan data yang berada pada variabel-variabel tertentu pada kelompok-kelompoknya.
2.3 Data
Data adalah suatu bahan mentah yang jika diolah dengan baik melalui berbagai analisis dapat melahirkan berbagai informasi, dimana dengan informasi tersebut kita dapat mengambil keputusan.
2.3.1 Data Menurut Sifatnya
Menurut sifatnya data dibagi atas 2 bagian, yaitu: a. Data Kuantitatif
Data kuantitatif adalah serangkaian observasi atau pengukuran yang dapat dinyatakan dalam angka-angka. Contoh: Data hasil pengukuran kemampuan Matematika siswa yang berwujud skor hasil tes kemampuan. Data itu akan berupa angka seperti : 70, 35, 75, 80 dan sebagainya.
b. Data Kualitatif
3.3.2 Data Menurut Sumbernya
Menurut sumbernya data dibagi atas 2 bagian, yaitu: a. Data Intern
Data intern adalah data yang dibutuhkan seorang pemimpin perusahaan guna dipakai sebagai landasan pengambilan keputusan yang diperoleh dari catatan-catatan intern perusahaan itu sendiri.
Misalnya:
- Catatan-catatan akuntansi - Catatan-catatan produksi
- Catatan-catatan inventaris, dan lain-lain
b. Data Ekstern
Data ekstern adalah data yang hanya diperoleh dari sumber-sumber dari luar perusahaan atau instansi. Data ekstern dibagi atas 2 bagian, yaitu: 1. Data Primer
Data primer adalah data yang langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan atau yang memakai data tersebut. Data yang diperoleh, seperti hasil wawancara atau hasil penelitian kuisioner. Dalam metode pengumpulan data primer, peneliti atau observer melakukan sendiri observasi di lapangan maupun di laboratorium. Pelaksanaannya dapat berupa survei atau percobaan (eksperimen).
2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang diterbitkan oleh organisasi yang bukan merupakan pengolahannya atau data yang tidak secara langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan dengan data tersebut. Data sekunder pada umumnya disajikan dalam bentuk tabel-tabel atau diagram-diagram.
Misalnya:
- Data indeks prestasi mahasiswa dari suatu universitas. 2.4 Skala Pengukuran Data
Skala merupakan suatu prosedur pemberian angka atau simbol lain kepada sejumlah cirri dari suatu objek agar dapat menyatakan karakteristik angka pada ciri tersebut. Skala pengukuran oleh S.S Steven (1976) dibagi atas 4 bagian:
a. Skala nominal (klasifikasi)
Skala nominal adalah pengukuran berupa bilangan atau lambang-lambang lain untuk mengelompokkan objek atau benda-benda lain, dimana bilangan atau angka yang diberikan suatu kategori tidak menggambarkan kedudukan kategori tersebut terhadap kategori lainnya tetapi hanya sekedar kode maupun label.
Misalnya :
jenis kelamin anda 1 = pria 2 = wanita
b. Skala ordinal
Skala ini mengurutkan data dari tingkat yang paling rendah ke tingkat yang paling tinggi atau sebaliknya, dengan interval yang tidak harus sama. Misalnya: Seorang anggota ABRI dapat dikelompokkan menurut pangkatnya: mayor, kapten, letnan. Dimana hubungan antar kelas-kelas terdapat urutan tertentu (mayor > kapten > letnan).
c. Skala interval
Skala interval adalah skala pengukuran yang mengelompokkan objek-objek ke dalam kelas-kelas yang mempunyai hubungan urutan dan perbedaan dalam jarak (interval) atau dengan yang lain.
Misalnya:
Selanjutnya diberi bobot masing-masing 4, 3, 2, 1 dan 0 sehingga interval A dan C sama dengan antara C dan E atau interval A dan B sama dengan interval D dan E.
d. Skala rasio
Skala rasio adalah skala pengukuran yang mengelompokkan objek-objek ke dalam kelas-kelas yang mempunyai hubungan urutan berbeda dalam jarak antara objek yang satu dengan yang lain serta titik nolnya berarti (tidak sembarang). Misalnya:
panjang, luas, isi, berat, tinggi dan sebagainya.
2.4.1 Skala Untuk Instrumen (Model Skala Sikap)
Bentuk-bentuk model skala sikap yang sering digunakan dalam penelitian ada 5 macam yaitu:
a. Skala Likert
Skala Likert digunakan untuk mengatur sikap, pendapatan, dan persepsi seseorang atau sekelompok tentang kejadian atau gejala sosial. Dengan menggunakan skala likert, maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi subvariabel. Kemudian subvariabel dijabarkan lagi menjadi indikator-indikator, indikator-indikator yang terukur ini dijadikan titik tolak untuk membuat item instrumen yang berupa pertanyaan-pertanyaan atau pernyataan yang perlu dijawab responden. Setiap jawaban diungkapkan dengan kata-kata.
Misalnya:
SS (Sangat Setuju) = 5 S ( Setuju) = 4
N (Netral) = 3
TS (Tidak Setuju) = 2
b. Skala Guttman
Skala Guttman mengukur suatu dimensi saja dari suatu variabel multidimensi. Skala Guttman adalah skala yang digunakan untuk jawaban yang bersifat jelas (tegas) dan konsisten.
c. Skala Diferensial Semantik
Skala Diferensial Semantik atau skala perbedaan semantik berisikan serangkaian bipolar (dua kutub). Responden diminta untuk menilai suatu objek atau konsep pada suatu skala yang mempunyai 2 ajektif yang bertentangan .
Misalnya:
Panas-dingin, popular-tidak popular, bagus-buruk, dan sebagainya.
d. Skala Rating ( Rating Scale)
Rating scale yaitu data mentah yang dapat berupa angka kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif.
Misalnya: Ketat-longgar, lemah-kuat, positif-negatif. Responden tidak akan menjawab salah satu dari jawaban kuantitatif yang telah disediakan.
e. Skala Thurstone Skala Thurstone
2.5 Uji Validitas
Suatu skala pengukuran disebut valid bila ia melakukan apa yang seharusnya dan mengukur apa yang seharusnya diukur (Situmorang, 2007). Secara konseptual, ada 3 macam validitas yaitu:
a. Validitas isi (Content Validity)
Validitas isi memastikan bahwa ukuran telah cukup memasukkan sejumlah item yang representatif dalam menyusun sebuah konsep. Validitas isi merupakan sebuah fungsi yang menunjukkan seberapa baik dimensi dan elemen sebuah konsep digambarkan.
b. Validitas Eksternal (External Validity)
Pada validitas eksternal instrumen diuji dengan cara membandingkan antara kriteria yang ada pada instrumen dengan fakta-fakta empiris yang terjadi dilapangan. Bila telah terdapat kesamaan antara kriteria dalam instrumen dengan fakta dilapangan, maka dapat dinyatakan instrumen tersebut mempunyai validitas eksternal yang tinggi. Instrumen penelitian yang mempunyai validitas eksternal yang tinggi mengakibatkan hasil penelitian yang tinggi pula. Penelitian mempunyai validitas eksternal yang tinggi bila hasil penelitian dapat digeneralisasikan atau diterapkan pada sampel lain dalam populasi yang diteliti. Untuk meningkatkan validitas eksternal penelitian, selain meningkatkan validitas eksternal instrumen, maka dapat dilakukan dengan memperbesar jumlah sampel. Validitas eksternal diperoleh dengan cara mengkorelasikan alat pengukur baru dengan tolok ukur eksternal, yang berupa alat ukur yang sudah valid.
c. Validitas konstruk (Construct Validity)
2.6 Uji Reliabilitas
Reliabilitas menunjukan konsistensi dan stabilitas dari suatu skor (skala
pengukuran) (Situmorang, 2007). Dalam Reliabilitas mencakup dua hal utama yaitu:
a. Stabilitas ukuran
Menunjukan sebuah ukuran untuk tetap stabil dan tidak rentan terhadap perubahan situasi apa pun. Terdapat dua jenis uji stabilitas, yaitu: 1. Test retest reliability
Yaitu koefisien reliabilitas yang diperoleh dari pengulangan pengukuran konsep yang sama dalam dua kali kesempatan.
2. Reliabilitas bentuk paralel (parallel form realibity)
Terjadi ketika respon dari dua pengukuran yang sebanding dalam menyusun konstruk yang sama memiliki kolerasi yang tinggi.
b. Konsistensi Internal Ukuran
2.7 Teori Matematika 2.7.1 Analisis Faktor
Analisis faktor adalah salah satu metode statistik multivariat yang mencoba menerangkan hubungan antar sejumlah variabel-variabel yang saling independen antara satu dengan yang lain sehingga bisa dibuat satu atau lebih kumpulan peubah yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Analisis faktor juga digunakan untuk mengetahui faktor-faktor dominan dalam menjelaskan suatu masalah. Analisis faktor agak berbeda dengan analisis regresi, yaitu lebih memfokuskan analisisnya kepada teknik interdependensi (Supranto, 2004).
Analisis faktor digunakan untuk hal-hal penting berikut :
A. Untuk mengidentifikasi dimensi atau faktor yang dapat menjelaskan korelasi di antara sekelompok variabel.
B. Untuk mengidentifikasi sebuah variabel baru yang lebih sedikit dan tidak saling berkorelasi untuk menggantikan sekelompok variabel asli atau awal yang berkorelasi; untuk kemudian dianalisis lebih lanjut dengan analisis multivariate lainnya (seperti :analisis regresi dan analisis diskriminan). C. Untuk mengidentifikasi sekelompok variabel relevan dari sekelompok
variable yang lebih besar yang akan digunakan untuk analisis multivariat lanjutannya.
2.7.2 Model Analisis Faktor
Secara matematis, analisis faktor agak mirip dengan analisis regresi, yaitu dalam hal bentuk fungsi linier. Jumlah varians yang dikontribusi dari sebuah variabel dengan seluruh variabel lainnya lebih dikelompokkan sebagai komunalitas (communality). Kovarians di antara variabel dijelaskan terbatas dalam sejumlah kecil faktor umum (common factor) ditambah sebuah faktor unik (unique factor) untuk setiap variabel. Faktor-faktor tersebut tidak secara eksplisit diamati. Jika variabel distandardisasi, model analisis faktor dapat diekspresikan sebagai :
Dengan :
1
X = Variabel ke i yang di bakukan (rata-ratanya nol, standar deviasinya satu) IJ
B = Koefisien regresi parsial yang dibakukan untuk variabel i pada common faktor ke
J
F =Common faktor ke j koefisien regresi yang dibakukan untuk variabel ke i pada faktor unik ke i (unique factor)
I
µ =faktor unik variabel ke i m= Banyaknya common factor
Faktor yang unik tidak berkorelasi dengan sesama faktor yang unik dan juga tidak berkorelasi dengan common factor. Common factor sendiri dapat dinyatakan sebagai kombinasi linear dari variabel – variabel yang terobservasi, yaitu:
W =Bobot atau koefisien nilai faktor ke i
k= jumlah variable
diperhitungkan sebagai varians tertinggi dari data, faktor kedua sebagai varians tertinggi berikutnya, dan seterusnya.
2.7.3 Statistik Yang Berkaitan Dengan Analisis Faktor
Statistik penting yang berkaitan dengan analisis faktor adalah :
a Bartlett’s test of sphericity, adalah uji statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis yang menyatakan bahwa variabel-variabel tersebut tidak berkorelasi dalam populasinya. Dengan kata lain, matrik korelasi populasi adalah sebuah matrik identitas (identity matrix), setiap variabel berkorelasi sempurna dengan variabel itu sendiri (r = 1), tetapi tidak berkorelasi dengan variabel lainnya (r = 0).
b Correlation Matrix, adalah matrik segitiga (triangle matrix) yang lebih rendah yang menunjukkan korelasi sederhana r, antara seluruh kemungkinan pasangan variabel yang dilibatkan dalam analisis. Seluruh elemen diagonal = 1, biasanya dibaikan. Dalam hal ini bentuk matrik korelasi misalnya untuk jumlah variabel n= 3
Tabel 2.1 Matrik Korelasi Untuk Jumlah Variabel n = 3
�� �� ��
��
�� ���
Tabel 2.2 Matrik Korelasi Untuk Jumlah Variabel n = 4
�� �� �� ��
��
�� ���
�� ��� ���
�� ��� ��� ���
c Communality, adalah jumlah varians yang dikontribusi dari sebuah variabel dengan seluruh variabel lainnya yang dipertimbangkan. Ini juga merupakan proporsi dari varians yang diterangkan oleh common factor.
d Eigenvalue, merepresentasikan total varians yang dijelaskan oleh setiap faktor.
e Factor Loadings, adalah korelasi sederhana antara variabel dengan factor.
f Factor Loading Plot, adalah sebuah plot dari variabel asli menggunakan
factor loading sebagai koordinat.
g Factor Matrix, mengandung factor loadings dari seluruh variabel dalam seluruh faktor yang dikembangkan.
h Factor Scores, adalah skor komposit yang diestimasi untuk setiap responden pada faktor yang diderivasi.
i Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Measure of Sampling Adequacy (MSA), adalah indeks yang digunakan untuk menguji kesesuaian analisis faktor. Nilai yang tinggi (antara 0,50 sampai 1,00) mengindikasikan analisis faktor yang sesuai. Nilai di bawah 0,50 menunjukkan bahwa analisis faktor tidak sesuai untuk diaplikasikan.
k Residuals, adalah selisih antara korelasi observasi, seperti yang diberikan dalam matrik korelasi input, dengan korelasi yang direproduksi, seperti yang diestimasi dari matrik faktor.
l Scree Plot, adalah sebuah plot dari eigenvalue dan banyaknya faktor yang dapat dikembangkan.
2.7.4 Pelaksanaan Analisis Faktor
A. Merumuskan masalah dan identifikasi variabel.
Merumuskan masalah akan melibatkan banyak kegiatan. Pertama, tujuan dari analisis faktor harus diidentifikasi. Variabel yang dilibatkan dalam analisis faktor harus dispesifikasi berdasar kepada penelitian terdahulu, teori dan keinginan peneliti. Ukuran variabel yang sesuai adalah interval atau rasio. Menentukan banyaknya sampel, sedikitnya empat kali atau lima kali dari banyaknya variabel. Proses analisis berbasis pada matrik korelasi antar variabel. Agar analisis faktor sesuai, variabelvariabel tersebut harus berkorelasi. Dalam praktek, persoalan yang sering timbul adalah jika korelasi antar variabel itu kecil, maka analisis faktor tidak sesuai untuk diaplikasi. Harapannya, selain antar variabel itu berkorelasi, juga berkorelasi tinggi dengan sebuah faktor yang sama atau faktor-faktor lain.
B. Statistik untuk menguji kesesuaian model adalah Bartlett’s test of sphericity
C. Statistik lain yang sangat berguna adalah KMO
untuk mengukur tingkat kecukupan sampel. Indeks tersebut membandingkan ukuran antara korelasi sederhana dengan korelasi parsial. Nilai KMO yang rendah mengindikasi bahwa korelasi antar pasangan variabel tidak dapat dijelaskan oleh variabel lain dan analisis faktor bisa menjadi tidak tepat. Nilai KMO harus > 0,5 untuk menunjukkan bahwa analisis faktor sesuai untuk diaplikasikan
D. Menentukan jumlah factor
Adalah hal yang tidak mungkin menghitung faktor sebanyak jumlah variabel. Dalam rangka meringkas informasi yang dikandung dalam variabel asli, sejumlah faktor yang lebih sedikit akan diekstraksi. Beberapa jenis prosedur untuk menentukan banyaknya faktor yang harus diekstraksi antara lain: pendekatan berdasar eigenvalue, scree plot,
percentage of variance accounted for, split-and-half dan significance test.
1. Penentuan Berbasis Eigenvalue.
Pada pendekatan ini, hanya faktor dengan eigenvalue lebih besar daripada 1,00 yang akan dipertahankan. Eigenvalue merepresentasi total varians yang berkaitan dengan faktor. Faktor dengan nilai eigenvalue lebih kecil daripada 1,00, tidak lebih baik dari sebuah variabel tunggal, karena untuk keperluan standardisasi setiap variabel memiliki varians = 1,0
2. Penentuan Berdasarkan Scree Plot.Scree plot adalah plot nilai egienvalue
terhadap banyaknya faktor dalam ekstraksinya. Bentuk plot yang dihasilkan, digunakan untuk menentukan banyaknya faktor. Biasanya, plot akan berbeda antara slope tegak faktor, dengan eigenvalue yang besar dan makin mengecil pada sisa faktor yang tidak perlu diekstraksi. Pengecilan
Gambar 2.1 Scree Plot
3. Penentuan Berbasis Percentage of Variance.
Dalam pendekatan ini, banyaknya faktor yang diesktraksi ditentukan sampai persentase kumulatif varians mencapai tingkat yang memuaskan peneliti. Tingkat % kumulatif yang memuaskan tersebut tergantung kepada persoalannya. Bagaimanapun, sangat direkomendasikan bahwa faktor-faktor yang diekstraksi sampai mencapai % kumultaif varians paling sedikit = 60,00%.
4. Penentuan Berdasarkan Split and Half.
Sampel dibagi menjadi dua, dan analisis faktor diaplikasikan kepada masing - masing bagian. Hanya faktor yang memiliki factor loadings
tinggi antar dua bagian itu yang akan dipertahankan.
5. Penentuan Berbasis Significance Test.
Pendekatan ini adalah mempertahankan faktor yang memiliki separate eigenvalue signfikan. Dengan sampel besar (> 200), banyak faktor yang cenderung signifikan, walaupun dari pandangan praktis, banyak dari factor tersebut yang memiliki proporsi varians yang kecil terhadap total varians.
E. Rotasi Faktor.
mudah menginterepretasikan faktor. Dalam merotasi faktor, diharapkan setiap faktor memiliki loading factor atau koefisien non zero, atau signifikan hanya untuk beberapa variabel. Atau, diharapkan setiap variabel memiliki factor loadings signifikan hanya dengan sedikit faktor, atau jika mungkin hanya dengan sebuah faktor. Rotasi tidak berpengaruh terhadap komunalitas dan persentase total varians yang dijelaskan. Namun demikan, rotasi berpengaruh terhadap persentase varians dari setiap faktor.
F. Interpretasi Faktor.
Interpretasi difasilitasi melalui identifikasi variabel yang memiliki
loadings besar pada faktor yang sama. Faktor tersebut kemudian dapat diinterpretasi dalam batas variabel yang memiliki loadings tinggi dalam faktor tersebut. Cara lain yang bisa digunakan adalah melalui plot variabel
dengan factorloadings sebagai kordinat. Variabel yang berada pada akhir sebuah sumbu adalah variabel yang memiliki loadings tinggi hanya pada faktor yang bersangkutan, sehingga bisa digunakan untuk menginterpretasi faktor. Variabel yang berada didekat titik origin memiliki loadings yang rendah terhadap kedua faktor. Variabel yang yang tidak berada di dekat sumbu manapun mengindikasi bahwa variable tersebut berkorelasi dengan kedua faktor. Jika sebuah faktor tidak bisa secara jelas didefinisikan dalam batas variabel awalnya, maka disebut sebagai faktor umum saja (tidak perlu diberi label khusus).
G. Mengukur Ketepatan Model (Model Fit).
BAB 3
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Ruang lingkup
Keputusan membeli adalah perilaku yang rumit. Perilaku ini dapat dipengaruhi oleh berbagai macam faktor. Bagi para pemasar tentu ini menjadi tantangan utama untuk mengendalikan semua faktor yang mampu mempengaruhi perilaku ketertarikan konsumen dalam membeli suatu produk.
3.2 Penentuan Lokasi Penelitian
Penelitian ini mengambil lokasi di Kabupaten Labuhan Batu Utara tepatnya di Kecamatan Kualuh Selatan. Pemilihan lokasi penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja, yaitu di Kecamatan Kualuh Selatan Kab Labuhan Batu Utara. Lokasi penelitian ditentukan berdasarkan tingkat produktivitas usaha yang menjual produk susu formula. Dari tahun ketahun perkembangan toko yang menyediakan susu formula berkembang pesat. Sehingga para Ibu tidak lagi kesulitan untuk membeli susu formula untuk balitanya.
3.3 Jenis dan Sumber Data
Tekhnik pengumpulan data dilakukan yaitu :
2. Wawancara, yaitu dengan pengamatan langsung terhadap obyek yang akan diteliti dalam hal ini adalah Ibu yang memiliki balita di Kecamtan Kualuh Selatan Kab Labuhan Batu Utara.
3. Mengumpulkan data berupa teori-teori yang di peroleh dari literatur yang berhubungan dengan permasalahan yang ada dalam penulisan ini
3.4 Populasi, Sampel, dan Tekhnik Pengambilan Sampel
3.4.1 Populasi
Populasi adalah sekelompok orang, kejadian, atau benda yang merupakan kumpulan lengkap dari elemen-elemen sejenis akan tetapi dapat dibedakan berdasarkan karakteristiknya, yang dijadikan obyek penelitian (Supranto, 2004).
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh penduduk Kecamatan Kualuh Selatan kabupaten Labuhan Batu Utara yang berjenis kelamin wanita. Data total jumlah penduduk kecamatan Kualuh Selatan pada tahun 2010 yang diperoleh dari sensus penduduk oleh badan pusat statistik adalah 56.568 jiwa dengan jumlah laki-laki 28.507 jiwa dan wanita 28.061 jiwa. Jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 50 responden wanita yang memiliki balita yang mengkonsumsi Susu Formula.
3.4.2 Sampel
Sampel adalah bagian dari populasi yang diambil untuk diteliti atau observasi, sehingga dengan melakukan pengamatan diperoleh keuntungan yaitu: menghemat biaya (reduced cost), waktu dan tenaga. Data segera dapat dikumpulkan, diolah, dan diselidiki, sehingga hasilnya dapat cepat digunakan.
sedikit empat atau lima kali banyaknya variabel. Didalam penilitian ini n =50 dan variabel sebanyak 9 buah,
sehingga sampel yang diambil mencukupi, sebab 5 x 9 = 45. Maka penilitian dapat dilakukan karena sampel yang dibutuhkan sudah mencukupi.
3.4.3 Teknik Penarikan Sampel
Teknik sampel (penarikan sampel) yang digunakan oleh peneliti dalam penelitian ini adalah sampel bertujuan (Purposive Sample). Sampel bertujuan dilakukan dengan cara mengambil subjek bukan didasarkan atas strata, random atau daerah tetapi didasarkan tujuan tertentu.
Cara pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah dengan teknik sampling kemudahan (Convenience Sampling), sampel yang diambil berdasarkan ketersediaan elemen dan kemudahan untuk mendapatkannya.
3.5 Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini teknik penelitian data yang digunakan peneliti adalah dengan data primer. Data primer adalah data yang diperoleh dari sumber lapangan. Data yang bersumber dari responden dengan wawancara dan menggunakan angket kuisioner dalam bentuk pernyataan disertai dengan pilihan jawaban.
(Riduwan,2005).
Adapun alternatif jawaban yang disediakan terdiri alternatif jawaban berupa pernyataan yang diklasifikasikan dalam bentuk sangat setuju, setuju, cukup setuju, tidak setuju, dan sangat tidak setuju seperti tabel berikut ini.
Tabel 3.1 Bobot Penelitian Berdasarkan Skala Likert
3.5 Variabel yang di Gunakan
Variabel yang digunakan peneliti dalam penelitian ini adalah :
X1 = Merek X2 = Nilai gizi X3 = Promosi / Iklan X4 = Harga X5 = Manfaat X6 = Rasa X7 = Kemasan X8 = Kandungan X9 = saran dokter
3.5.1 Penjabaran Tiap Variabel
1. X1 = Merek
Bobot Penilaian
1 Sangat tidak setuju 2 Tidak setuju
3 Cukup setuju
4 Setuju
Secara konvensional, merek dapat berupa nama, kata, frasa desain, gambar, atau kombinasi dua atau lebih. Tujuan merek yang digunakan pada barang yang diperdagangkan oleh seseorang atau beberapa orang secara bersama-sama atau badan hukum yaitu untuk membedakan dengan barang-barang sejenis lainnya.
Contohnya:
Susu formula SGM
Susu formula Nutrilon
Susu formula Pregestimil
Susu formula Bebelac
Dan lain-lain
2. X2 = Nilai gizi
Tabel 3.2 Nilai Gizi Pada Susu Formula
3. X3 = Promosi / Iklan
Promosi adalah upaya untuk memberitahukan atau menawarkan produk atau jasa pada konsumen dengan tujuan menarik calo mengkonsumsinya. Dengan adanya promosi mengharapkan kenaikan angka Televisi dan Radio. Bahkan di setiap mini market atau toko yang menjual susu formula selalu memberikan penawaran yang bervariasi.
4. X4 = Harga
Tabel 3.3 daftar harga susu formula
5. X5 = Manfaat
Sebagaimana diketahui, manfaat dari susu formula adalah sebagai pengganti air susu ibu (ASI). Karena itu kandungan pada susu formula semaksimal mungkin dibuat agar menyerupai kandungan ASI. Kandungan yang harus ada pada susu formula misalnya adalah karbohidrat, protein, lemak, vitamin, dan mineral. Selain itu ada pula kandungan susu formula yang sifatnya tambahan.
6. X6 = Rasa
Pada susu formula terdapat beberapa rasa yang menambah keikmatan bagi balita contohnya ada rasa vanila, madu, cokelat, dan lain-lain
7. X7 = Kemasan
kemasan / packaging pada susu formula di indonesia hanya ada dua jenis yaitu kotak dan kaleng yang lapisan kemasan susu formula terbuat dari bisphenol A (BPA).
No Nama Susu Berat (gr) Harga
1 Bendera 123 vanila 1200 103.500
2 Bebelac 1 Complete 400 84.840
3 Dancow 1+ Pbio1 Pin Probiotik 800 78.650 4 Dancow Batita Madu & Vanila 900 75.500 5 Chilkid Regular Vanila & madu 800 113.000
6 SGM Soya 3 400 000 43.000
7 SGM 3 Madu 1000 000 62.000
8. X8 = Kandungan
Sebagaimana diketahui, fungsi susu formula adalah sebagai pengganti air susu ibu (ASI). Karena itu kandungan pada susu formula semaksimal mungkin dibuat agar menyerupai kandungan ASI. Kandungan yang harus ada pada susu formula misalnya adalah karbohidrat, protein, lemak, vitamin, dan mineral. Selain itu ada pula kandungan susu formula yang sifatnya tambahan. Kadang-kadang, kandungan susu formula tambahan ini disebutkan tanpa penjelasan yang cukup mengenai fungsi kandungan tersebut. Nah, berikut ini kandungan tambahan yang sering kita jumpai dan mungkin perlu kita pahami.
1. AA (arachidonic acid) atau disebut juga AHA atau ARA. Ini merupakan unsur yang berperan penting dalam pembentukan jaringan otak sehingga sangat kondusif bagi perkembangan otak bayi. Kandungan susu formula
ini juga terdapat pada ASI dan sering disebut sebagai zat yang membantu kecerdasan bayi. Selain membantu kecerdasan, AA / AHA / ARA juga dapat merangsang perkembangan syaraf mata yang berguna untuk indera penglihatan bayi.
2. DHA (docosahexaenoic acid). Hampir sama seperti AA / AHA / ARA, maka DHA juga berfungsi membantu perkembangan otak dan indera penglihatan. Badan dunia World Health Organization (WHO) dan Food and Agriculture Organization (FAO) merekomendasikan kandungan susu formula AA dan DHA terutama untuk bayi yang lahir prematur.
3. LA (linoleic acid). LA adalah asam lemak yang sangat berguna untuk perkembangan otak dan mental bayi. Fungsi LA sejalan dengan kandungan susu formula sebelumnya yaitu AA dan DHA.
4. FOS (fructo oligo sakarida) dan GOS (galakto oligo sakarida). Fungsi FOS dan GOS adalah untuk meningkatkan kekebalan tubuh,
bayi semakin baik dan sehat. Menurut sebuah riset kadar FOS dan GOS dengan perbandingan 1 : 9 dapat menjaga kesehatan pencernaan bayi. 5. Beta karotene dan Lactoferin. Beta karotene dan laktoferin merupakan
kandungan susu formula yang berfungsi sebagai anti oksidan serta untuk meningkatkan daya tahan dan kekebalan tubuh.
6. Kolin. Ini merupakan bagian dari vitamin B. Fungsi kolin adalah untuk mencegah membran sel agar tidak mudah bocor atau rapuh, sehingga proses peremajaan sel berjalan baik. Otak membutuhkan kolin untuk meremajakan atau memperbarui sel-selnya.
7. Prebiotik. Prebiotik merupakan unsur penting dalam susu formula. Fungsi prebiotik adalah menyempurnakan sistem pencernaan bayi serta agar bayi terhindar dari sembelit.
8. Omega 3 dan Omega 6. Asam lemak omega 3 dan omega 6 merupakan jenis lemak tak jenuh ganda yang tidak dapat dihasilkan tubuh kita. Menurut sejumlah ahli, kandungan susu formula omega 3 dan omega 6 mempunyai fungsi yang saling berhubungan. Omega 3 dan omega 6 berguna untuk memelihara kesehatan rambut, kulit, kuku, hormon, dan mencegah kerusakan sel. Asupan omega 3 dan omega 6 harus seimbang. Akhirnya, di pasaran beredar banyak sekali merk susu formula. Dan kandungan susu formula-nya pun sangat mungkin berbeda-beda antara merk yang
satu dengan merk lainnya. Perbed
terutama dari segi harga. Meskipun pada dasarnya susu formula memiliki kandungan yang hampir setara.
9..X9 = saran dokter
BAB 4 PEMBAHASAN
4.1 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yaitu data yang bersumber pada hasil wawancara terstruktur terhadap responden dengan menggunakan kuesioner. Kuesioner yang digunakan merupakan kuesioner tertutup (kuesioner berstruktur), yaitu kuesioner dalam bentuk pernyataan yang telah disertai dengan pilihan jawaban dalam bentuk skala.
Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala likert. Skala likert yaitu skala yang memiliki jarak (interval), skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau kelompok tentang suatu kejadian atau gejala sosial (Riduwan, 2005)
Pada penelitian ini skala telah dimodifikasi dalam bentuk pilihan ganda dimana setiap pernyataan diberi range skor antara 1 sampai dengan 5, masing-masing adalah :
1 = Sangat tidak setuju 2 = Tidak setuju 3 = Cukup Setuju 4 = Setuju 5 = Sangat setuju
4.2 Pengolahan Data 4.2.1 variabel penelitian
�1 = Merek Susu �2 = Nilai Gizi �7 = Kemasan
�3 = Promosi / Iklan �4= Harga �8 = Kandungan
4.2.2 Input Data Mentah
Penentuan matriks input data mentah yang terdiri 50 sampel observasi (responden) dan 10 variabel awal penelitian.
24 4 5 2 4 5 4 3 4 4
25 4 4 2 2 4 2 4 5 4
26 4 4 2 2 4 2 3 5 4
27 4 4 4 2 4 2 2 5 5
28 4 4 4 4 4 4 2 4 4
29 4 4 5 4 4 4 4 4 5
30 2 5 2 5 5 5 3 5 4
31 4 4 3 4 5 4 4 5 4
32 2 2 2 4 4 4 5 5 4
33 4 5 5 5 5 4 4 5 5
34 4 4 2 2 3 4 3 4 4
35 2 2 3 3 3 5 3 5 4
36 1 4 2 4 2 2 4 2 2
37 4 5 2 3 5 3 3 5 4
38 3 5 3 3 4 3 2 5 5
39 4 4 2 4 5 4 4 4 3
40 4 4 2 4 2 4 4 4 4
41 4 4 3 3 5 4 4 5 4
42 5 4 5 4 5 4 5 4 4
43 5 3 5 5 5 5 5 5 4
44 5 5 4 5 4 4 5 5 5
45 5 5 5 4 4 5 4 5 4
46 4 4 2 4 4 4 2 4 3
47 4 5 5 5 4 5 5 5 4
48 4 3 5 2 5 4 2 5 5
49 3 3 4 3 4 2 2 4 4
50 5 4 5 5 5 5 5 4 5
Tabel 4.2 Tabel Deskripsi Ketertarikan Ibu Terhadap Susu Formula
1 = sangat tidak setuju 12 1= sangat tidak setuju
16
1 = sangat tidak setuju 17
4.3 Penskalaan Data Ordinal Menjadi Data Interval
Sebelum melaksanakan proses analisis faktor, maka data mentah yang masih berskala ordinal akan diubah kedalam bentuk skala interval. Teknik penskalaan yang digunakan yaitu teknik Methods Successive Interval (MSI) dengan bantuan Microsoft Office Excel 2007. Berikut ini adalah perhitungan penskalaan dengan teknik Methods Successive Interval (MSI)
Tabel 4.3 Penskalaan Variabel 1
Langkah-langkah perhitungan :
a. Nomor item pertanyaan yang akan di MSI adalah item 2 variabel X
b. Kategori skor jawaban responden dalam Skala Ordinal (Likert) berkisar nilainya antara 1 – 5.
c. Menghitung frekuensi masing-masing skor jawaban dalam skala ordinal. d. Menghitung proporsi dan proporsi kumulatif untuk setiap frekuensi skor
e. Menentukan nilai Z untuk setiap kategori, dengan asumsi bahwa proporsi kumulatif dianggap mengikuti distribusi normal baku. Nilai Z diperoleh dari Tabel Distribusi Normal Baku.
f. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut ke dalam fungsi densitas normal baku sebagai berikut :
Untuk nilai densitas yang lain dapat dilakukan dengan cara yang sama. g. Menghitung SV (Scale Value) dengan rumus :
1
Menentukan Scale Value min sehingga SVterkecil + SVmin =1 Scale Value terkecil = -2,421
min
SV = 3,421
h. Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus : Y =SV + SVmin
Y1 = (1+2,421 -2,421 = 1,000) Y2 = (-1,589+ 3,421 = 1,832) Y3 = (-0,9304 + 3,421 = 2,490) Y4 = (0,027 + 3,421 = 3,394)
Y5 = (1,295 +3,421 =4,716)
Dengan melakukan cara yang sama,maka akan diperoleh hasil penskalaan interval dari ke-10 variabel sebagai berikut :
Tabel 4.4 Hasil Penskalaan Variabel
No �� �� �� �� �� �� �� �� ��
1 1,000 1,000 1,000
0 0
0 1,000 0 0
2 1,832 1,970 2,498 1,000 1,000 1,000 2,183
1 1,000
3 2,490 2,538 3,320 1,840 1,788 1,742 2,920 0 1,750
4.4 Uji Validitas
Uji validitas yang dilakukan pada penelitian ini adalah uji validitas eksternal, yaitu dengan membandingkan nilai r hitung dengan nilai r tabel ( r product moment). Nilai r hitung didapatkan dengan mengolah data hasil pengisian kuisioner menggunakan program SPSS for Windows 20.0 Cara perhitungan validitas dengan SPSS for Windows 20.0 adalah sebagai berikut:
a. Masukkan data kedalam lembar kerja SPSS b. Klik analyze, pilih scale dan reliability analysis
c. Setelah muncul kotak dialog reliability analysis, pindahkan data (X1 sampai �9) ke dalam item statistik.
d. Klik kotak dialog statistic pilih scale if item deleted e. Klik continue dan OK
f. Hasil uji validitas ditunjukkan pada output kolom Corrected item total correlation.
Tabel 4.5 Case Processing Summary
N %
Cases
Valid 50 100.0 Excludeda 0 .0 Total 50 100.0
Pada tabel 4.5 terlihat uji coba dengan menggunakan 50 responden, dan semua responden tidak ada yang exclude atau dikeluarkan dari analisis.
Tabel 4.6 Uji validitas dengan program SPSS for Windows 20.0 :
Variabel r hitung r tabel Kesimpulan
X1 0,469 0,279 Valid
X2 0,336 0,279 Valid
Dari tabel 4.6 terlihat bahwa seluruh variabel dinyatakan valid karena nilai r-hitung > r
tabel, r-hitung > 0,279.
4.5 Uji Reliabilitas
Pengujian reliabilitas dapat dilakukan dengan teknik cronbach alpha. Perhitungan ini menetapkan batas minimum �= 0,60 yaitu apabila hasil uji reliabilitas dengan teknik cronbach alpha lebih besar dari 0,60 maka variabel – variabel yang ada dikatakan reliabel.
Langkah-langkah perhitungan reliabilitas dengan program SPSS for Windows 20.0 adalah sebagai berikut :
a. Masukkan data kedalam lembar kerja SPSS b. Klik analyze, pilih scale dan reliability analysis
c. Setelah muncul kotak dialog reliability analysis, pindahkan data (X1 sampai X10) ke dalam item statistik.
d. Klik kotak dialog statistic pilih scale if item delete. e. Klik continue dan OK
f. Pada output kolom Cronbach’s Alpha if item Deleted adalah hasil uji reliabilitas
X4 0,327 0,279 Valid
X5 0,355 0,279 Valid
X6 0,607 0,279 Valid
X7 0,510 0,279 Valid
X8 0,416 0,279 Valid
X9 0,561 0,279 Valid
Tabel 4.7 Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items
Pada tabel 4.7 terlihat besarnya nilai Cronbach’s Alpha yaitu 0,768 dengan jumlah pernyataan 9 butir, artinya data tersebut reliabel dilihat dari nilai
Cronbach’s Alpha
Tabel 4.8 Uji Reliabilitas dengan program SPSS for Windows 20.0 Variabel Cronbach`s Alpha
Hitung
Kesimpulan
X1 0,744 Reliabel
X2 0,763 Reliabel
X3 0,743 Reliabel
X4 0,765 Reliabel
X5 0,761 Reliabel
X6 0,722 Reliabel
X7 0,737 Reliabel
X8 0,752 Reliabel
X9 0,729 Reliabel
Dari tabel 4.8 terlihat bahwa semua variabel tersebut sudah r.
4.6 Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan adalah teknik analisis faktor dengan pendekatan komponen utama. Langkah-langkah analisis faktor dengan SPSS for Windows 20.0 dilakukan dengan cara sebagai berikut:
a. Masukkan data pada data editor b. Klik analyze
c. Klik Dimention Reduction, pilih factor
d. Masukkan variabel-variabel yang akan dianalisis faktor (X1 sampai X9) ke kolom variables
e. Pada menu descriptive, klik initial solution, coefficients, significance levels,determinant, KMO adn Barlett’s test of sphericity, reproduced, dan
anti image, lalu klik continu.
g. Pada menu rotation, klik varimax, rotated solution, loading plots,lalu klik
continue
h. Pada menu score, klik display factor score coefficient matrix, lalu klik
continue
i. Pada menu options, pilih missing value, klik exclude cases listwise, lalu klik continue,lalu klik OK
4.6.1 Membentuk Matrik Korelasi
Matriks korelasi merupakan matrik yang memuat koefisien-koefisien dari semua pasangan variabel dalam penelitian. Matriks ini digunakan untuk mendapatkan nilai kedekatan hubungan antar variabel, nilai kedekatan ini dapat digunakan untuk melakukan beberapa pengujian untuk melihat kesesuaian dengan nilai korelasi yang diperoleh dari analisis faktor. Dengan bantuan program SPSS
maka diperoleh korelasi antara variabel sebagai berikut:
Dari tabel 4.9 memperlihatkan korelasi yang cukup kuat antara variabel X1 dengan X2 sehingga diharapkan nantinya bahwa variabel-variabel ini akan berkorelasi dengan faktor yang sama.
Prinsip utama analisis faktor adalah kolerasi, maka asumsi-asumsi yang terkait dengan kolerasi akan digunakan, yakni:
Tabel 4.9 matriks korelasi
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
x1 1,000 0,223 0,368 0,229 0,187 0,265 0,403 0,218 0,345
x2 0,223 1,000 0,107 0,137 0,181 0,242 0,197 0,275 0,297
x3 0,368 0,107 1,000 0,244 0,210 0,451 0,202 0,221 0,454
x4 0,229 0,137 0,244 1,000 0,043 0,487 0,440 -0,024 0,025
x5 0,187 0,181 0,210 0,043 1,000 0,307 0,169 0,329 0,325
x6 0,265 0,242 0,451 0,487 0,307 1,000 0,463 0,264 0,341
x7 0,403 0,197 0,202 0,440 0,169 0,463 1,000 0,195 0,340
x8 0,218 0,275 0,221 -0,024 0,329 0,264 0,195 1,000 0,536
• Besar korelasi atau korelasi antar variabel independen harus cukup kuat, misalkan di atas 0,5.
• Besar korelasi parsial, korelasi antara dua variabel dengan mengganggap tetap variabel yang lain, justru harus lebih kecil. Pada SPSS data dari 9 variabel yang berasal dari 50 orang responden kemudian di analisa pada
anti image correlation.
Pengujian seluruh matriks korelasi (korelasi antar-variabel), yang diukur dengan besaran bartlett test of sphericity dan measure sampling adequacy(msa) berkisar antara 0 dan 1 dengan kriteria (Santoso, 2005) :
MSA = 1, variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.
MSA > 0,5, variabel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.
MSA < 0,5, variabel tidak bisa diprediksi dan tidak bisa di analisis lebih lanjut.
Dalam tahap lain, hal yang perlu dilakukan agar analisis faktor dapat dilaksanakan yaitu dengan melihat nilai uji Barlett’s test of sphericity dan uji
Kaiser Meyer Olkin (KMO)Measure of Sampling Adequacy.
Hasil output SPSS seperti tabel di atas menunjukkan angka KMO dan
Barlett’s test adalah 0,739 lebih besar dari 0,5 dengan signifikansi 0,000 lebih kecil dari 0,05 maka variabel dan sampel sudah layak untuk dianalisis lebih lanjut. Hipotesis untuk uji diatas adalah :
H0 = sampel belum memadai untuk dianalisis lebih lanjut
H1 = sampel sudah memadai untuk dianalisis lebih lanjut Tabel 4.10 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,739 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 102,296
Df 36
Kriteria dengan melihat probabilitas (tingkat signifikansi) :
Angka Sig. > 0,05, maka H0 diterima Angka Sig. < 0,05, maka H0 ditolak
4.6.2 Pengukuran MSA
Hasil pengolahan berikutnya adalah Measure of Sampling Adequacy (MSA) yang menyatakan kecukupan sampel. Pengukuran MSA dapat dilakukan dengan menggunakan SPSS 20.0 ditandai dengan pangkat yang terletak pada diagonal utama matriks anti image correlation.
Tabel 4.11 Nilai Measure of Sampling Adequacy (MSA)
No. Variabel Nilai MSA
1. X1 = Merek susu 0,792
2. X2 = Harga susu 0,821
3. X3 = Promosi/iklan 0,684
4. X4 = Nilai gizi 0,653
5. X5 = Manfaat 0,845
6. X6 = Rasa 0,757
7. X7 = Kemasan 0,721
8. X8 = Kandungan susu 0,760
9. X9 = Saran dokter 0,718
