• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penentuan daerah penelitian dilakukan secara purposive atau secara

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "BAB III METODE PENELITIAN. Metode penentuan daerah penelitian dilakukan secara purposive atau secara"

Copied!
34
0
0

Teks penuh

(1)

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Metode Penentuan Daerah Penelitian

Metode penentuan daerah penelitian dilakukan secara purposive atau secara sengaja yaitu di Kota Medan yang merupakan daerah dengan jumlah penduduk terbanyak di Provinsi Sumatera Utara, dapat dilihat pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1. Daftar Jumlah Penduduk Pada Kota Yang Ada di Provinsi Sumatera Utara No Nama Kota Luas Wilayah (km2) Jumlah Penduduk (Jiwa) Kepadatan Penduduk (Jiwa/km2) 1 Sibolga 41,31 86.519 2.094 2 Tanjung Balai 107,83 167.012 1.549 3 Pematang Siantar 55,66 247.411 4.445 4 Tebing Tinggi 31,00 156.815 5.059 5 Medan 265,00 2.210.624 8.342 6 Binjai 59,19 264.687 4.472 7 Padang Sidempuan 114,66 209.796 1.830 8 Gunungsitoli 280,78 135.995 484

Sumber : BPS Kota Medan dalam angka, 2016.

Melihat hal tersebut, peneliti memilih Kota Medan sebagai daerah penelitian dan di sebabkan juga karena tidak adanya data mengenai jumlah pengguna biosolar di Provinsi Sumatera Utara yang menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan bermesin diesel.

3.2. Metode Penentuan Sampel

Metode penentuan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Cluster Sampling dengan pengelompokan berdasarkan perwilayah Kota Medan terbagi atas 5 kelompok wilayah yaitu Medan bagian barat, timur, utara, selatan dan pusat kota Medan. Dari masing masing wilayah dipilih 1 SPBU dgn rata-rata

(2)

22

penjualan terbanyak setiap hari, yaitu:

1. Medan Bagian Utara : 11.201.101 Jl KL. Yos Sudarso 2. Medan Bagian Selatan : 14.201.1121 Jl Ringroad, Tanjung Sari 3. Medan Bagian Barat : 14.201.105 Jl Pinang Baris

4. Medan Bagian Timur : 14.202.126 Jl. Sisingamangaraja, Teladan B 5. Pusat Kota Medan : 11.201.103 Jl. Bridjen Katamso

Selanjutnya di setiap SPBU diambil 12 sampel pengguna biosolar. Dengan demikian total besar sampel dalam penelitian ini adalah sebanyak 60 sampel konsumen biosolar.

3.3. Metode Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan dalam penelitian adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh secara langsung melalui wawancara langsung dengan konsumen melalui beberapa SBPU yang tersedia di Kota Medan yang menyediakan varian bahan bakar kendaraan bermesin diesel yaitu Biosolar, Dexlite dan Pertamina DEX yang dijadikan sampel dengan menggunakan pedoman daftar pertanyaan (kuesioner) yang dipersiapkan sebelumnya. Data primer diperoleh dari. Sedangkan data sekunder merupakan data pelengkap yang diperoleh dari instansi atau lembaga terkait serta literatur yang berhubungan dengan penelitian.

3.4. Metode Analisis Data

Untuk membahas identifikasi masalah 1 (satu), dianalisis dengan analisis deskriptif. Menurut Nazir (1998), tujuannya adalah untuk membuat deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat, mengenai fakta-fakta

(3)

serta hubungan dari fenomena yang diteliti. Analisis deskriptif digunakan untuk mengkaji bagaimana perkembangan volume distribusi konsumsi biosolar di Kota Medan.

Untuk membahas identifikasi masalah 2 (dua), dianalisis dengan menggunakan metode analisis regresi logistik biner. Data yang telah dikumpulkan melalui kuesioner, akan ditabulasikan kemudian dianalisis. Data tersebut akan diuji dengan metode regresi logistik. Menurut Gujarati (2012), model logistik adalah prosedur permodelan yang diterapkan untuk memodelkan variabel respon (Y) yang bersifat kategori berdasarkan satu atau lebih variabel prekdiktor (X), baik itu yang bersifat kategori maupun kontiniu.

Adapun rumus dari metode logit ini adalah:

ln = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4 X4 + β5 X5 + β6 X6

Dimana :

Pi = Peluang konsumen menggunakan biosolar (Y=1) 1-Pi = Peluang konsumen tidak menggunakan biosolar (Y=0) Y = Keputusan konsumen

𝑥𝑥1 = Umur (tahun)

𝑥𝑥2 = Tingkat pendidikan (tahun) 𝑥𝑥3 = Pendapatan (Rp/bln)

𝑥𝑥4 = Jumlah pengeluaran (Rp/bln) 𝑥𝑥5 = Pengalaman membeli (tahun)

𝑥𝑥6 = Jenis kendaraan (k. pribadi, a. barang, a. penumpang) 𝛽𝛽0, 𝛽𝛽1, 𝛽𝛽2, 𝛽𝛽3, 𝛽𝛽4, 𝛽𝛽5, 𝛽𝛽6 adalah Parameter.

(4)

24

𝑎𝑎,1 Kriteria Uji

a. Uji Hosmer and Lemeshow

H0 : (1-B) = 0, B (distribusi frekuensi estimasi/observasi) = 1. Artinya tidak ada perbedaan antara distribusi observasi dengan distribusi frekuensi estimasi, sehingga model dinyatakan layak digunakan.

H1 : ada perbedaan antara distribusi observasi dengan distribusi frekuensi estimasi.

Sig. > 0,05 ; tolak H1, terima H0 Sig. ≤ 0,05 ; terima H1, tolak H0

b. Uji seluruh model (uji G)

H0 : 𝛽𝛽1 = 𝛽𝛽2 = 𝛽𝛽3 = 𝛽𝛽4 = 𝛽𝛽5 = 𝛽𝛽6 = 0, dimana tidak ada satupun variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel terikat.

H1 : 𝛽𝛽1 = 𝛽𝛽2 = 𝛽𝛽3 = 𝛽𝛽4 = 𝛽𝛽5 = 𝛽𝛽6 ≠ 0, sekurang -kurangnya terdapat satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel terikat.

Sig. > 0,05 ; tolak H1, terima H0 Sig. ≤ 0,05 ; terima H1, tolak H0

c. Uji Wald

Uji ini untuk menguji signafikansi setiap variabel bebas.

H0 : βj = 0 untuk suatu j tertentu; j = 1, 2, 3, 4, 5, 6..p maka tidak ada pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat.

H1 : βj ≠ 0 maka ada pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat.

(5)

𝑎𝑎,1

Wj > χ2 atau Sig. < 0,05; terima H1, tolak H0

d. Efek Marginal

Efek marginal dapat melihat rata-rata perubahan dengan cara menghitung suatu variabel bebas yang mempengaruhi sementara variabel lain dianggap konstan. Untuk model logit, tingkat perubahan probabilitas dari keterjadian sebuah peristiwa adalah sebagai berikut :

Efek Marjinal = βi. Pi. (1 - Pi)

Dimana :

P = probabilitas konsumen menggunakan biosolar β = koefisien dari variabel independen

3.5. Defenisi Dan Batasan Operasional

Untuk menghindari kesalahpahaman dan kekeliruan atas pengertian dalam penelitian ini, maka diberikan beberapa defenisi dan batasan operasional.

3.5.1. Defenisi

1. Solar adalah bahan bakar minyak yang berasal dari fosil yang berada dalam bumi yang sudah ada ribuan tahun dan diolah menjadi bahan bakar mesin kendaraan ataupun kegiatan transportasi.

2. Biosolar ialah bahan bakar campuran untuk kendaraan bermesin diesel yang terdiri dari minyak hayati non fosil sebesar 15% yang telah dibentuk menjadi fatty acid methyl ester (FAME) dan 85% solar murni bersubsidi.

3. Sampel adalah responden yang menggunakan/tidak menggunakan biosolar. 4. Keputusan Konsumen yang dimaksud adalah suatu pilihan konsumen dalam

(6)

26

membeli biosolar. Keputusan pembelian ini merupakan tahap dimana konsumen benar-benar membeli produk ataupun tidak yang dihitung dengan metode regresi logistik biner.

5. Umur adalah usia masyarakat sampel dari mulai lahir hingga pada saat penelitian dilaksanakan dinyatakan dalam tahun.

6. Tingkat pendidikan masyarakat sampel adalah jumlah tahun pendidikan formal yang pernah ditempuh oleh sampel, yang dinyatakan dalam satuan tahun.

7. Pendapatan adalah jumlah penghasilan t o t a l dari seluruh anggota keluarga yang diperoleh dari hasil kinerja seseorang dalam menjalankan tugas dan tanggung jawab oleh sebuah perusahaan atau tempat seorang bekerja yang menghasilkan upah atau gaji dari hasil bekerja yang dinyatakan dalam satuan rupiah/bulan.

8. Jumlah pengeluaran adalah jumlah uang atau biaya yang dikeluarkan oleh sampel dalam memenuhi kebutuhan hidup yang dinyatakan dalam satuan rupiah/bulan.

9. Pengalaman membeli adalah lamanya seorang konsumen dalam menggunakan atau mengkonsumsi biosolar dan menjadi pembelajaran yang didapat secara tidak langsung dari kegiatan sehari-hari yang dinyatakan dalam satuan tahun. 10. Jenis kendaraan adalah perbedaan ukuran dan bentuk dari kendaraan yang

digunakan konsumen dalam menggunakan biosolar yang dinyatakan dalam kategori kendaraan pribadi, angkutan barang dan angkutan penumpang yang menggunakan biosolar.

(7)

3.5.2. Batasan Operasional

1. Sampel penelitian adalah masyarakat konsumen biosolar di Kota Medan. 2. Waktu penelitian adalah tahun 2017.

3. Untuk penelitian ini, dibahas tentang faktor-faktor keputusan konsumen di Kota Medan mengenai penggunaan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan bermesin diesel.

(8)

BAB IV

DESKRIPSI DAERAH PENELITIAN DAN KARAKTERISTIK SAMPEL

4.1. Deskripsi Daerah Penelitian 4.1.1. Geografis

Penelitian dilakukan di Kota Medan yang merupakan ibukota dari Provinsi Sumatera Utara. Secara geografis kota Medan terletak pada 3° 30' – 3° 43' Lintang Utara dan 98° 35' - 98° 44' Bujur Timur. Kota Medan berada pada ketinggian 2,5 - 37,5 meter di atas permukaan laut. Secara administratif, batas wilayah Kota Medan berbatasan langsung dengan Kabupaten Deliserdang di sebelah utara, selatan, barat dan timur.

Kota Medan merupakan pusat pemerintahan Daerah Tingkat I Sumatera Utara dengan luas daerah sekitar 265,10 km2, yang secara administrasi dibagi atas 21 kecamatan yang mencakup 151 kelurahan. Sebagian besar wilayah Kota Medan merupakan dataran rendah yang merupakan tempat pertemuan dua sungai penting yaitu Sungai Babura dan Sungai Deli.

Kota Medan mempunyai iklim tropis dengan suhu minimum menurut Stasiun Sampali berkisar 23,30C- 24,40C dan suhu maksimum berkisar antara 30,90C- 33,60C. Hari hujan di Kota Medan menurut Stasiun Sampali rata- rata perbulan 19 hari dengan rata- rata curah hujan per bulannya 171,2 mm.

Selain itu, dari 160 SPBU yang tersedia di Provinsi Sumatera Utara, Kota Medan merupakan kota yang memiliki SPBU sebagai tempat distribusi terbanyak dalam menyediakan biosolar yaitu sebanyak 88 unit.

(9)

4.1.2. Perkembangan Biosolar di Medan

Pertama kali Biosolar diperkenalkan PT. Pertamina ke pasar pada periode Juni 2010, dalam masa perkenalan ini pihak PT. Pertamina melakukan sosialisasi kepada pemilik SPBU seputar kelebihan dari Biosolar dan alasan kenapa Biosolar ditunjuk mengantikan Solar, dengan harapan agar pihak SPBU dapat memberikan informasi kepada pihak konsumen tentang kelebihan dari Biosolar. Untuk penyaluran Biosolar pihak pemilik SPBU tidak perlu merubah atau membeli mesin baru , karena mesin masih dapat dipergunakan untuk menyalurkan biosolar karena sifatnya yang sama dengan Solar.

UPMS atau sering disebut dengan Marketing Operasional Region - 1 (MOR-1) Sumbagut adalah suatu Kantor Cabang yang di buka oleh PT. Pertamina sebagai kantor pemasaran bisnis frenchise di Sumatera bagian utara sebagai wadah bagi konsumen yang ingin berbisnis SPBU maupun wadah bagi konsumen dalam melakukan pelaporan masalah maupun perolehan informasi sekitar tentang pemasaran bahan bakar biosolar dan lainnya oleh pihak Pertamina yang beroperasi di Provinsi Sumatera Utara dalam menggunakan produk yang dikeluarkan oleh pihak Pertamina.

Harga yang dipatokkan untuk produk Biosolar sama halnya dengan harga Solar yang dijual di SPBU sebelumnya karena Biosolar memang dipersiapkan untuk menganti peran Solar di lapangan, yang nantinya secara perlahan akan ditarik dari pasaran dikarenakan persediaan Solar yang terbatas.

Pada awal pemasarannya tahun 2006, banyak konsumen yang bertanya-tanya tentang produk tanggapan konsumen terhadap biosolar saat pertama kali

(10)

30

dipasarkan beraneka ragam ada yang langsung memakainya ada yang masih ragu-ragu karena produk Biosolar ini belum pernah dicoba, namun setelah dijelaskan oleh pihak SPBU mengenai semakin terbatasnya persediaan Solar maka konsumen beralih ke Biosolar (Sinurat, 2014).

Maka dari itu sekarang semua Solar yang ada di pasaran akan berganti dengan Biosolar sebagai bentuk implementasi dari kebijakan pemerintah yaitu Peraturan Presiden No. 5 Tahun 2006 tentang perluasan pemasaran Biosolar di SPBU yang mewajibkan semua SPBU di Kota Medan yang berjumlah 88 unit wajib mendistribusikan Biosolar sebagai pengganti Solar di lapangan.

4.1.3 Penduduk

Komposisi Penduduk Berdasarkan Kelompok Umur dan Jenis Kelamin Tabel 4.1. Komposisi Penduduk Berdasarkan Kelompok Umur dan Jenis Kelamin

Sumber : BPS, Medan dalam Angka 2016 Kelompok

Umur (Tahun)

Laki- Laki Perempuan Jumlah

(Jiwa) Jiwa % Jiwa % 0-4 101.988 51,52 95.778 48.48 197.553 5-9 101.465 51,61 94.953 48,39 196.222 10-14 103.651 51,17 98.904 48,83 202.555 15-19 117.631 49,32 120.873 50,68 238.504 20-24 111.668 46,92 126.338 53,08 238.006 25-29 99.908 47,82 109.029 52,18 208.937 30-34 87.795 49,53 89.473 50,47 177.268 35-39 72.206 49,66 73.186 50,34 145.392 40-44 62.618 50,86 60.490 49,14 123.108 45-49 47.771 51,52 44.961 48,48 92.732 50-54 32.519 50,97 31.285 49,03 63.804 55-59 25.591 49,94 25.652 50,06 51.243 60-64 20.563 49,81 20.716 50,19 41.279 65-69 27.075 45,44 32.507 54,56 59.582 70-74 10.765 44,53 13.714 45,08 24.479 75+ 7.498 40,21 12.364 44,32 19.862 Jumlah 1.091.937 49,70 1.118.687 50,30 2.036.185

(11)

Jumlah penduduk di Kota Medan adalah 2.210.624 jiwa dengan rincian laki-laki 1.091.937 (49,70 %) dan perempuan 1.118.687 (50,30%) menunjukkan bahwa di Kota Medan jumlah penduduk perempuan lebih banyak dibandingkan dengan jumlah penduduk laki-laki.

Tabel 4.1. menunjukkan jumlah penduduk yang paling tinggi adalah kelompok umur 15 - 19 tahun sebanyak 238.504 jiwa (11,71%) dan jumlah penduduk yang paling rendah adalah kelompok umur 60 - 64 tahun sebanyak 41.279 jiwa (2,03%).

Komposisi Penduduk Berdasarkan Jenis Pekerjaan

Komposisi penduduk Kota Medan dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4.2. Jumlah Penduduk Kota Medan menurut Jenis Pekerjaan

No Jenis Pekerjaan Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1 Pegawai Negeri 18.670 4,88 2 Pegawai Swasta 14.570 3,81 3 TNI/ POLRI 3.562 0,93 4 Tenaga Pengajar 43.551 11,38 5 Tenaga Kesehatan 2.399 0,63 6 Lain – lain 300.000 78,37

Sumber : BPS, Medan dalam Angka 2016

Tabel 4.2. menunjukkan penduduk Kota Medan yang memiliki pekerjaan dengan jumlah terbesar adalah sebagai tenaga pengajar yaitu sebesar 43.551 jiwa (11,38%), pegawai negeri sebesar 18.670 jiwa (4,88%), dan pegawai swasta sebesar 14.570 jiwa (3,81%). Dan lain-lainnya sebesar 300.000 (78,37%) yang tidak diketahui apa yang menjadi pekerjaannya.

Sedangkan penduduk Kota Medan yang memiliki pekerjaan dengan jumlah terendah adalah sebagai Tenaga Kerja bagian Kesehatan yaitu sebesar 2.399 jiwa (0,63%). Hal tersebut menyatakan sedikitnya peminat masyarakat di Kota Medan

(12)

32

yang bekerja di bagian kesehatan.

Komposisi Penduduk Berdasarkan Tingkat Pendidikan

Komposisi penduduk Kota Medan berdasrka tingkat pendidikan terdiri dart tamat SD, SLTP, SLTA dan Perguruan Tinggi. Untuk mrngetahui lebih jelas dapat dilihat pada tabel berikut :

Tabel 4.3. Jumlah Penduduk Kota Medan Menurut Tingkat Pendidikan No Tingkat Pendidikan Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1 SD 412.893 21,51

2 SLTP 626.617 32,65

3 SLTA 6705.97 39,94

4 Perguruan Tinggi 209.246 10,90

Jumlah 1.919.353 100

Sumber : BPS, Medan dalam Angka 2016

Tabel 4.3. menunjukkan tingkat pendidikan Kota Medan berada pada tingkat pendidikan Sekolah Lanjutan Tingkat Atas (SLTA) sebesar 670.597 orang (39,94%), Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama (SLTP) sebesar 626.617 orang (32,65%), Sekolah Dasar berjumlah 412.893 orang (21,51%) dan Perguruan Tinggi sebanyak 209.246 orang (10,90%).

Jumlah penduduk Kota Medan menurut tingkat pendidikan paling terbanyak adalah pada tingkat pendidikan Sekolah Lanjutan Tingkat Atas (SLTA) sebesar 670.597 orang (39,94). Dan jumlah penduduk Kota Medan menurut tingkat pendidikan yang paling rendah adalah pada tingkat pendidikan Perguruan Tinggi sebesar 209.246 orang (10,90). Hasil tersebut menunjukkan masih minimumnya tingkat pendidikan sarjana di Kota Medan.

(13)

4.1.4. Keadaan SPBU

a. Komposisi SPBU Menurut lama berusaha dan jenis Badan Usaha

Pada data yang terdapat dilapangan komposisi SPBU terdiri dari beberapa klasifikasi menurut lama berusaha dan jenis badan usaha. Untuk melihat lebih jelas jumlah SPBU di Kota Medan dapat dilihat pada tabel 1.

Tabel 4.4. Komposisi SPBU Kota Medan menurut jenis badan usaha.

No Jenis Badan Usaha Jumlah SPBU (Unit) 1 Swasta 82 2 Koperasi PT. Pertamina 6 Jumlah 88

Sumber: PT. Pertamina Persero, 2017

Tabel 4.4. menunjukkan usaha SPBU di Kota Medan berjumlah 88 SPBU yang didominan oleh SPBU yang status kepemilikannya di usahakan oleh swasta dalam hal ini bukan merupakan milik dari koperasi karyawan PT. Pertamina.

Hal tersebut terjadi karena pembagian saham oleh PT. Pertamina sebagian besar di dimiliki oleh perusahaan asing, sehingga untuk mengurangi biaya operasional pihak Pertamina melakukan sistem pemasaran pada setiap SPBU adalah sistem perorangan, atau milik pribadi/franchise.

b. Komposisi SPBU menurut jumlah Biosolar yang terjual

Tabel 4.5. Komposisi SPBU di Kota Medan menurut tingkat penjualan Biosolar

No Jumlah Biosolar yang terjual (Liter) Jumlah SPBU (Unit) 1 12.000-13.000 12 2 14.000-16.000 76 Jumlah 88

(14)

34

Tabel 4.5. menunjukkan SPBU yang menjual Biosolar paling sedikit berkisar antara 12.000 – 13.000 liter sebanyak 12 unit sedangkan SPBU yang menjual Biosolar 14.000 – 16.000 liter sebanyak 76 unit.

Gambar 4.1. Peta Lokasi SPBU yang menyediakan Biosolar di Kota Medan

Gambar 4.1. menunjukkan bahwa terdapat beberapa SPBU yang tersebar di Kota Medan yang menyediakan Biosolar pada setiap unitnya. Terdapat 21 SPBU yang menyediakan Biosolar dan Dexlite, Biosolar dan Pertamina Dex maupun Biosolar, Dexlite dan Pertamina Dex.

4.1.5. Sarana dan Prasarana

Sarana dan prasarana sangat mempengaruhi perkembangan dan kemajuan masyarakat. Semakin baik sarana dan prasarana akan mempercepat laju pembangunan. Sarana dan prasaran di Kota Medan saat ini sangat baik, hal ini dapat kita lihat dari kesehatan, trasnsportasi dan pasar yang sudah cukup

SPBU Medan S l t SPBU Medan B t SPBU Medan Ut SPBU Medan Ti SPBU Pusat K t

(15)

memadai. Sarana transportasi di Kota Medan sangat lengkap baik di dalam kota, ke luar kota maupun ke luar negeri. Transportasi yang tersedia yaitu darat (Bus, Angkutan Kota, Kereta Api), laut (Kapal) serta udara (pesawat). Untuk transportasi di dalam kota, sebagian besar memanfaatkan jasa angkutan kota (angkot) dengan trayek yang bermacam- macam. Untuk transportasi laut, pelabuhan yang terkenal di Kota Medan adalah Pelabuhan Belawan. Untuk transportasi udara, di Kota Medan terdapat Bandara Polonia Medan dan Bandara Internasional Kuala Namu Medan.

Untuk mengetahui lebih jelas sarana dan prasarana di Kota Medan dapat dilihat pada Tabel 4.6.

Tabel 4.6. Sarana dan Prasarana Kota Medan

No Sarana dan Prasarana Satuan Jumlah

1 Sekolah

a. SD Unit 797

b. SLTP Unit 335

c. SLTA Unit 322

d. Perguruan Tinggi Unit 28

2 Kesehatan

a. Puskesmas Unit 39

b. Pustu Unit 41

c. BPU Unit 375

d. Rumah Bersalin Unit 270

e. Rumah Sakit 68 3 Transportasi a. Jalan Baik Km 1.869,60 b. Jalan Sedang Km 446,15 c. Jalan Rusak Km 128,37 4 Pasar

a. Pasar Tradisional Unit 56

b. Pasar Swalayan Unit 30

Sumber : BPS, Medan dalam Angka 2016

Tabel 4.6. menunjukkan sarana pendidikan di kota Medan sangat lengkap mulai dari yang terendah hingga tertinggi sehingga status skolah pun beragam mulai

(16)

36

dari negeri, swasta, maupun sekolah luar negeri yang tersebar di setiap sudut dan pelosok kota Medan.

Sarana kesehatan sangat diperlukan oleh penduduk kota besar seperti Kota Medan yang berpenduduk besar. Sarana Kesehatan yang ada yaitu BPU 375 unit, rumah bersalin 270 unit, rumah sakit 68 unit dan puskesmas 39 unit yang tersebar di seluruh kecamatan Kota Medan.

Sarana tempat ibadah di Kota Medan sangat memadai. Tempat- tempat ibadah berdiri megah di setiap sudut kota sesuai dengan agama yang dianut masing- masing masyarakat. Adapun tempat ibadah yang ada di Kota Medan adalah Mesjid rumah ibadah untuk agama Islam, Gereja sebagai rumah ibadah agama kristen, Wihara sebagai rumah ibadah agama Budha dan Kuil sebagai rumah ibadah agama Hindu.

Pasar- pasar atau pusat perbelanjaan di kota Medan juga sangat banyak dan sangat cukup memadai. Pasar- pasar yang ada di kota Medan dapat digolongkan menjadi pasar tradisional dan pasar swalayan. Pasar tradisional identik dengan bangunan- bangunan yang biasa saja, atau tidak terlalu megah. Sedangkan pasar swalayan identik dengan bangunan- bangunan yang besar dan megah.

4.2. Karakteristik Sampel Penelitian

Sampel dalam penelitian ini adalah konsumen pengguna kendaraan berbahan bakar solar yang membeli biosolar maupun tidak membeli biosolar di SPBU tempat penelitian. Karakteristik sampel yang dimaksud adalah umur, tingkat pendidikan, pendapatan, jumlah pengeluaran, pengalaman membeli, dan jenis kendaraan.

(17)

4.2.1. Umur

Orang mengubah barang dan jasa yang mereka beli semasa hidupnya. Umur berhubungan dengan selera akan makanan, pakaian, perabot dan rekreasi. Membeli juga dibentuk oleh tahap daur hidup keluarga, tahap-tahap yang mungkin dilalui oleh keluarga sesuai dengan kedewasaannya. Tingkat pembelian konsumen sangat dipengaruhi oleh usianya. Keadaan umur sampel di daerah penelitian dapat dilihat pada tabel di berikut.

Tabel 4.7. Komposisi Sampel Berdasarkan Kelompok Umur

No Kelompok Umur (Tahun) Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1 25-35 26 43,33

2 36-46 23 38,33

3 47-57 11 18,34

Jumlah 60 100

Sumber : Data diolah dari Lampiran 1

Tabel 4.7. menunjukkan jumlah sampel yang paling tinggi adalah sampel kelompok umur 25-45 tahun sebanyak 26 orang (43,33%), dan yang paling rendah adalah sampel kelompok umur 47-57 tahun sebanyak 11 orang (18,34%).

Hal tersebut menunjukkan penduduk Kota Medan paling dominan sebagai konsumen pengguna biosolar adalah di kisaran umur 25-35 tahun dimana umur tersebut adalah umur penduduk yang termasuk sudah rata-rata bisa dibilang sudah memiliki dapat mengendarai kendaraan yang menggunakan biosolar serta sudah memiliki pekerjaan dan pendapatan.

4.2.2. Tingkat Pendidikan

Pendidikan seseorang sangat mempengaruhi pilihannya. Apabila pendidikan responden tinggi maka akan lebih memilih barang yang berkualitas baik, tingkat

(18)

38

pendidikan dapat dilihat dari pendidikan terakhir responden. Tingkat pendidikan masyarakat sampel dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Tabel 4.8. Komposisi Sampel Berdasarkan Tingkat Pendidikan

No Tingkat Pendidikan Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1 SD 0 0 2 SMP 7 11,67 3 SMA 12 20 4 Diploma 11 18,33 5 S-1 25 41,67 6 S-2 5 8,33 Jumlah 60 100

Sumber : Data diolah dari lampiran 1

Tabel 4.8. menunjukkan jumlah tingkat pendidikan sampel yang paling tinggi adalah S-1 sebanyak 25 orang (41,67%) dan yang paling rendah adalah SMP sebanyak 7 orang (11,67%).

Pendidikan responden sangat erat hubungannya dengan pengetahuan terhadap suatu produk baik dari segi kualitas maupun manfaatnya. Sehingga sangat penting pendidikan di tingkatkan dalam kehidupan sosial maupun ekonomi masyarakat kota Medan.

4.2.3. Pendapatan

Pendapatan masyarakat mencerminkan daya beli masyarakat. Tinggi atau rendahnya pendapatan masyarakat akan mempengaruhi kualitas maupun kuantitas permintaan akan suatu produk. Pendapatan yang lebih rendah berarti bahwa secara total hanya ada uang yang sedikit untuk dibelanjakan sehingga masyarakat akan membelanjakan lebih sedikit uang untuk beberapa produk dan mungkin pula terhadap biosolar. Pendapatan masyarakat sampel dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

(19)

Tabel 4.9. Komposisi Sampel Berdasarkan Pendapatan

No Pendapatan (Rp) Jumlah (Jiwa) Persentase (%) 1 2.000.000 ≤ X < 4.000.000 16 26,67 2 4.000.000 ≤ X < 6.000.000 14 23,33 3 6.000.000 ≤ X < 8.000.000 18 30

4 > 8.000.000 12 20

Jumlah 60 100

Sumber : Data diolah dari lampiran 1

Tabel 4.9. menunjukkan jumlah pendapatan yang paling tinggi adalah Rp. 6.000.000 - Rp 8.000.000 sebanyak 18 orang (30%) dan paling rendah adalah

> Rp. 8.000.000 sebanyak 12 orang (33,33%).

Pendapatan penduduk di Kota Medan banyak diperoleh dari pekerjaan utama maupun pekerjaan sampingan. Dan termasuk kota yang penduduknya memiliki pendapatan yang relatif besar dibandingkan daerah lain yang ada di provinsi Sumatera Utara.

4.2.4. Jumlah Pengeluaran

Pengeluaran konsumsi rumah tangga adalah nilai belanja yang dilakukan oleh rumah tangga untuk membeli berbagai jenis kebutuhanya. Tinggi atau rendahnya pendapatan masyarakat akan mempengaruhi pengeluaran konsumsi mereka (Sukirno, 1994). Pengeluaran masyarakat sampel dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

Tabel 4.10. Komposisi Sampel Berdasarkan Jumlah Pengeluaran

No Pengeluaran (Rp) Jumlah (Jiwa) Persentase (%) 1 1.000.000 ≤ X < 3.000.000 18 30 2 3.000.001 ≤ X < 5.000.000 33 55

3 > 5.000.000 9 15

Jumlah 60 100

Sumber : Data diolah dari Lampiran 1

(20)

40

Rp. 3.000.000 - Rp 5.000.000 sebanyak 33 orang (55%) dan paling rendah adalah > Rp. 5.000.000 sebanyak 9 orang (15%).

4.2.5. Pengalaman Membeli Biosolar

Hubungan lama menggunakan Biosolar (pengalaman) responden dengan sikapnya terhadap solar sebagai energi alternatif adalah salah satu karakteristik sosial ekonomi yang perlu diperhatikan dalam penentuan sikap responden terhadap solar sebagai energi alternatif. Solar sudah dipasarkan di Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) pada awal Juli 2006 di Kota Medan. Lama menggunakan solar (pengalaman) responden dapat dilihat pada Tabel di bawah ini.

Tabel 4.11. Komposisi Sampel Berdasarkan Lamanya Menggunakan Solar No Lama Menggunakan Biosolar (Tahun) Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1 1 0 0 2 2 4 6,67 3 3 5 8,33 4 4 13 21,67 5 5 12 20 6 6 25 41,67 Total 60 100

Sumber : Data diolah dari Lampiran 1

Tabel 4.11. menunjukkan jumlah sampel yang paling banyak adalah sampel yang menggunakan solar selama 6 tahun yaitu sebanyak 25 orang (41,67%) dan yang paling sedikit yaitu sampel yang menggunakan solar selama 2 tahun sebanyak 4 orang (6,67%).

Hal tersebut menunjukkan bahwa penduduk di Kota Medan memiliki pengalaman yang lama dalam membeli Biosolar yaitu rata-rata 6 tahun bahkan lebih mulai dari diberlakukannya penyediaan Biosolar tahun 2006 pada seluruh SPBU yang tersedia di Kota Medan.

(21)

4.2.6. Jenis Kendaraan

Jenis kendaraan merupakan perbedaan bentuk, ukuran, dan fungsi dari suatu kendaraan yang digunakan oleh sampel pada setiap harinya dalam beraktivitas maupun bekerja yang menggunakan solar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan tersebut. Jenis kendaraan sampel dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

Tabel 4.12. Komposisi Sampel Berdasarkan Jenis Kendaraan yang digunakan

No Jenis Kendaraan (Rp) Jumlah (Jiwa) Persentase (%)

1 Angkutan Barang 6 10

2 Angkutan Penumpang 16 26,67

3 Kendaraan Pribadi 38 63,33

Jumlah 60 100

Sumber : Data diolah dari Lampiran 1

Tabel 4.12. menunjukkan jenis kendaraan yang paling banyak menggunakan Biosolar adalah kendaraan pribadi sebanyak 38 orang (63,33%) dan yang paling sedikit menggunakan Biosolar adalah jenis kendaraan angkutan barang sebanyak 6 orang (10%).

Hal tersebut menunjukkan bahwa penduduk di Kota Medan yang memiliki kendaraan yang paling banyak menggukan Biosolar adalah kendaraan pribadi karena jumlah kendaraan terbanyak yang beredar di Kota Medan adalah kendaraan pribadi dibandingkan angkutan barang maupun angkutan penumpang.

(22)

BAB V

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1. Perkembangan Volume Distribusi Konsumsi Biosolar di Kota Medan Perkembangan penjualan ataupun pemasaran biosolar oleh pihak PT. Pertamina melalui setiap SPBU yang tersedia di kota Medan dapat dilihat pada Gambar 5.1.

Gambar 5.1. Volume Distribusi Konsumsi Biosolar di Kota Medan

Sumber: PT Pertamina Persero, 2017.

Gambar 5.1. memperlihatkan grafik volume distribusi konsumsi Biosolar di kota Medan yang disalurkan oleh PT. Pertamina mengalami fluktuasi jumlah yang disalurkan setiap bulannya, hanya pada bulan tertentu saja terjadi peningkatan penjualan yang terlihat tinggi maupun rendah.

Adapun jumlah volume distribusi konsumsi biosolar terbanyak di kota Medan terjadi pada bulan September 18.975.000 liter dikarenakan menjelang pada musim akhir tahun banyak kendaraan pribadi maupun perusahaan melakukan ekspedisi baik itu kendaraan angkutan pengiriman barang maupun kendaraan angkutan penumpang yang menggunakan Biosolar. Namun pada waktu penelitian dilakukan yang menjadi sampel kebanyakan yang dijumpai adalah kendaraan pribadi

(23)

dikarenakan jumlah kendaraan yang paling banyak di Kota Medan adalah kendaraan pribadi dan dikarenakan adanya peraturan tata Kota Medan yang tidak memperbolehkan kendaraan angkutan barang maupun angkutan penumpang memasuki daerah Kota kecuali adanya surat izin dari pemerintah Kota Medan.

Adapun jumlah volume distribusi konsumsi biosolar terendah di kota Medan terjadi pada bulan Maret 2016 yaitu sebanyak 14.120.000 liter. dikarenakan pada musim memasuki awal tahun tidak banyak kendaraan pribadi maupun perusahaan yang melakukan ekspedisi yang baik itu kendaraan angkutan pengiriman barang maupun kendaraan angkutan penumpang yang melakukan perjalanan padat yang menggunakan Biosolar.

Namun setelah diberlakukannya penetapan kuota pada bulan Juni 2011 terhadap Biosolar maka setiap SPBU hanya diperbolehkan memesan tidak lebih dari 18.000 liter per hari per SPBU hal ini menurut hasil wawancara terhadap pihak pemilik SPBU dikarenakan pihak PT. Pertamina menggolongkan Biosolar dalam golongan BBM bersubsidi, sehingga jumlah penyalurannya harus diawasi dan dibatasi yaitu tidak boleh lebih dari 18.000 liter per hari hal ini diberlakukan kepada semua SPBU yang menyalurkan Biosolar agar tidak terjadinya kesenjangan (Permadi, 2012).

5.2. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen dalam Menggunakan Biosolar di Kota Medan

5.2.1. Distribusi Keputusan Konsumen dalam Menggunakan Biosolar di Kota Medan

Distribusi keputusan konsumen dalam menggunakan biosolar di kota Medan dapat dilihat dari Tabel 5.1.

(24)

44

Tabel 5.1. Distribusi Keputusan Konsumen dalam Menggunakan Biosolar Keputusan Keputusan untuk Menggunakan Biosolar

Total (orang) Persentase (%)

Ya 41 68,33

Tidak 19 31,67

Total 60 100

Sumber: Data diolah dari Lampiran 1

Tabel 5.1. memperlihatkan jumlah persentase keputusan konsumen di daerah penelitian dalam memilih bahan bakar solar, yaitu sebanyak 41 sampel atau sebesar 68,33%, konsumen di Kota Medan memilih biosolar sebagai bahan bakar kendaraannya. Sedangkan sisanya yaitu sebanyak 19 sampel atau sebesar 31,67%, konsumen di kota Medan memilih untuk tidak menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraannya adapun jenis bahan bakar yang digunakan adalah Dexlite dan Pertamina Dex. Adapun kuesioner yang disebarkan adalah sebanyak 60 kuesioner.

5.2.2. Faktor-Faktor Yang mempengaruhi Konsumen dalam Menggunakan

.Biosolar di Kota Medan

Faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen dalam menggunakan biosolar dengan menggunakan regresi model logistik biner. Analisis ini bertujuan untuk melihat peluang variabel bebas yaitu Umur, Tingkat Pendidikan, Pendapatan, Jumlah Pengeluaran, Pengalaman Membeli, dan Jenis Kendaraan apakah memiliki pengaruh atau tidak terhadap variabel terikat yaitu keputusan konsumen dalam menggunakan biosolar (1) dan keputusan konsumen untuk tidak menggunakan biosolar (0). Melalui uji yang dianalisis dengan software SPSS 17.0 maka didapatkan hasil pada Tabel 5.2.

(25)

Tabel 5.2. Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Konsumen dalam Menggunakan Biosolar di Kota Medan

Variabel B Exp (B) Signifikansi

Constant -12,686 0,000 0,226 Umur 0,449 1,567 0,078 Tingkat Pendidikan 0,244 1,276 0,733 Pendapatan 0,000 1,000 0,042 Jumlah Pengeluaran 0,000 1,000 0,546 Pengalaman Membeli 2,520 12,426 0,046 Jenis Kendaraan 2,944 18,998 0,198

Sumber: Data diolah dari Lampiran 2

Negelkerke R-square = 0,922 G = 64,264 (sig = 0,000) Chi-square = 1,154 (sig = 0,997)

Persamaan Logit :

Adapun rumus dari metode logit ini adalah:

ln = -12,686 + 0,449X1 + 0,244X2 + 0,000X3 + 0,000X4 + 2,520X5 + 2,944X6

Dimana :

Pi = Peluang konsumen menggunakan biosolar (Y=1) 1-Pi = Peluang konsumen tidak menggunakan biosolar (Y=0) Y = Keputusan konsumen

𝑥𝑥1 = Umur (tahun)

𝑥𝑥2 = Tingkat pendidikan (tahun) 𝑥𝑥3 = Pendapatan (Rp/bln)

𝑥𝑥4 = Jumlah pengeluaran (Rp/bln) 𝑥𝑥5 = Pengalaman membeli (tahun)

(26)

46

a. Uji Hosmer and Lemeshow

Sebelum melakukan pengujian hipotesis terlebih dahulu diuji kelayakan dari model regresi logistik biner yang digunakan. Analisis ini didasarkan pada uji Hosmer Lemeshow Test. Hasil uji Hosmer Lemeshow Test dapat ditunjukkan pada Tabel berikut:

Tabel 5.3. Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig.

1 1.154 8 0.997

Sumber: Data diolah dari Lampiran 2

Dari hasil perhitungan pada Tabel 5.3. dapat dilihat bahwa nilai Chi-square yang diperoleh adalah sebesar 1,154 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,997. Tingkat signifikansi yang diperoleh > 0,05, sehingga tolak H1, terima H0 Dengan demikian dapat ditarik kesimpulan bahwa tidak terdapat perbedaan antara distribusi observasi dengan distribusi frekuensi estimasi. Sehingga dapat disimpulkan model logit sesuai untuk digunakan.

b. Uji Seluruh Variabel (uji G)

Hasil uji seluruh variabel dapat ditunjukkan pada Tabel berikut: Tabel 5.4. Uji Seluruh Variabel (uji G)

Step 1 Chi-square df Sig.

Model 64.264 6 .000

Sumber: Data diolah dari Lampiran 2

Pada hasil perhitungan yang ditampilkan pada Tabel 5.4. dapat dilihat bahwa nilai G yang diperoleh adalah sebesar 64,264 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Tingkat signifikansi yang diperoleh 0,000 < 0,05. Berdasarkan kriteria pengambilan keputusan yang telah dibuat maka terima H1 dan tolak H0. Sehingga

(27)

dapat disimpulkan bahwa sekurang-kurangnya terdapat satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel terikat.

c. Uji Wald

Pada hasil perhitungan yang ditampilkan pada Tabel 5.4., dapat dilihat nilai Wald dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat.

Nilai Wald antara variabel umur terhadap keputusan yaitu sebesar 0,449 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,078. Dari tingkat signifikansi yang diperoleh yakni 0,078 > 0,05, dapat disimpulkan bahwa variabel umur tidak berpengaruh terhadap keputusan konsumen.

Nilai Wald antara variabel tingkat pendidikan terhadap keputusan yaitu sebesar 0,244 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,733. Dari tingkat signifikansi yang diperoleh yakni 0,733 > 0,05, dapat disimpulkan bahwa variabel tingkat pendidikan tidak berpengaruh terhadap keputusan konsumen.

Nilai Wald antara variabel pendapatan terhadap keputusan yaitu sebesar 0,000 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,042. Dari tingkat signifikansi yang diperoleh yakni 0,042 < 0,05, dapat disimpulkan bahwa variabel pendapatan berpengaruh terhadap keputusan konsumen.

Nilai Wald antara variabel jumlah pengeluaran terhadap keputusan yaitu sebesar 0,0000 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,546. Dari tingkat signifikansi yang diperoleh yakni 0,546 > 0,05, dapat disimpulkan bahwa variabel jumlah pengeluaran tidak berpengaruh terhadap keputusan konsumen.

(28)

48

2,520 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,046. Dari tingkat signifikansi diperoleh yakni 0,046 < 0,05, dapat disimpulkan bahwa variabel pengalaman membeli berpengaruh terhadap keputusan konsumen.

Nilai Wald antara variabel jenis kendaraan terhadap keputusan yaitu sebesar 2,944 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,198. Dari tingkat signifikansi yang diperoleh yakni 0,198 > 0,05, dapat disimpulkan bahwa variabel jenis kendaraan tidak berpengaruh terhadap keputusan konsumen.

Dari hasil uji regresi logistik kita bisa menarik kesimpulan bahwa variabel tingkat pendapatan dan pengalaman membeli ditingkat konsumen mempengaruhi keputusan konsumen dalam menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan.

Adapun variabel umur tidak berpengaruh nyata terhadap pengambilan keputusan konsumen untuk menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan. Perbedaan umur konsumen akan mengakibatkan perbedaan selera dan kesukaan terhadap suatu merek produk. Namun dari sisi pemasaran, semua penduduk yang ada diwilayah pemasaran, berapapun umurnya tetap merupakan konsumen. (Ildrakasih, 2013).

Tabel 5.5. Persentase konsumen menurut Umur yang menggunakan Biosolar

Sumber : Data diperoleh dari kuesioner.

Tabel 5.5. menunjukkan rentang persentase konsumen menurut umur konsumen No Umur (tahun) Biosolar % Dexlite/Pertamina

Dex % Persentase (%) 1 25-35 17 65,38 9 34,62 100 2 36-46 14 60,87 9 38,13 100 3 47-57 10 90,91 1 9,09 100 Total 41 68,33 19 31,67 100

(29)

lebih banyak memakai biosolar dibandingkan produk solar lainnya. Berapapun umur konsumen lebih memilih menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraannya. dan dari hasil wawancara yang dilakukan pada saat penelitian, alasan dari keputusan konsumen memilih biosolar adalah bagian dukungan dalam program pemerintah yang menggunakan bahan bakar nabati (BBN) bagi kendaraannya dan penggunaan produk ramah lingkungan bukan disebabkan karena selera ataupun kesukaan.

Adapun variabel tingkat pendidikan tidak berpengaruh nyata terhadap keputusan konsumen untuk menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan. Hal ini disebabkan karena dalam pendidikan formal yang diperoleh konsumen tidak mempelajari tentang bagaimana memilih bahan bakar kendaraan yang baik bagi pengguna kendaraan berbahan bakar solar melainkan diperoleh dari pendidikan non-formal seperti media cetak maupun media elektronik. Hal ini tidak sesuai dengan teori yang diutarakan oleh Muhibbin (2002) yaitu bahwa tingkat pendidikan individu merupakan salah satu aspek yang terlibat dalam suatu pengambilan keputusan.

Adapun variabel jumlah pengeluaran tidak berpengaruh nyata terhadap keputusan konsumen untuk menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan. Hal itu dikarenakan pada saat penelitian, konsumen tidak mengetahui jumlah pengeluaran yang dikeluarkan untuk menggunakan biosolar setiap bulannya, melainkan hanya mengetahui jumlah pengeluaran total dalam memenuhi kebutuhan hidup setiap bulannya. Sehingga berbeda dengan hipotesis yang telah ditentukan sebelumnya.

(30)

50

Adapun variabel jenis kendaraan tidak berpengaruh nyata terhadap keputusan konsumen untuk menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan.

Tabel 5.6. Persentase Jumlah Jenis Kendaraan yang menggunakan Biosolar

Sumber : Data diperoleh dari kuesioner.

Tabel 5.6. menunjukkan rentang persentase jenis kendaraan yang digunakan oleh konsumen lebih banyak memakai biosolar dibandingkan produk solar lainnya. Apapun jenis kendaraannya baik angkutan barang, angkutan penumpang, maupun kendaraan pribadi yang dimiliki pribadi ataupun milik perusahaan kebanyakan lebih memilih memakai Biosolar dibandingkan produk lainnya seperti Dexlite maupun Pertamina Dex. Sehingga jenis kendaraan tidak mempengaruhi keputusan konsumen dalam menggunakan biosolar.

d. Efek Marginal

Adapun nilai marginal efek dari variabel pendapatan adalah sebesar 0,001 artinya setiap peningkatan satu rupiah/bulan, maka akan meningkatkan probabilitas pengambilan keputusan konsumen untuk menggunakan biosolar sebagai bahan

Jenis Kendaraan (Unit) Biosolar % Dexlite/Pertamina Dex % Kendaraan Pribadi Sendiri 15 60 Sendiri 13 81,25 Kantor 10 40 Kantor 3 18,75 Total 25 (61%) 100 16 (39%) 100 Angkutan Penumpang Sendiri 2 20 Sendiri 1 33,33 Kantor 8 80 Kantor 2 66,67 Total 10 (77%) 100 3 (23%) 100 Angkutan Barang Sendiri 2 33,33 Sendiri 0 0 Kantor 4 66,67 Kantor 0 0 Total 6 (100%) 100 0 (0%) 0

(31)

bakar kendaraan yang digunakan sebesar 0,09%. Hasil analisis ini juga sesuai dengan teori yang disampaikan Sahidu (1998) bahwa pendapatan konsumen merupakan sumber motivasi bagi konsumen dan merupakan faktor kuat yang mendorong timbulnya kemauan, kemampuan serta terwujudnya kinerja partisipasi konsumen. Semakin tinggi pendapatan, maka semakin tinggi tingkat daya beli konsumen terhadap suatu produk barang atau jasa.

Adapun nilai marginal efek dari variabel pengalaman membeli adalah 2,520 artinya setiap peningkatan satu tahun pengalaman, maka akan meningkatkan probabilitas pengambilan keputusan konsumen untuk menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraannya sebesar 71,6%. Hasil penelitian sesuai dengan hipotesis yang menyatakan bahwa ada pengaruh yang nyata pengalaman membeli konsumen terhadap keputusan konsumen untuk menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan. Berdasarkan hasil wawancara di lapangan, konsumen yang selalu menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraannya enggan mengganti dengan produk solar lainnya dikarenakan harganya yang terjangkau sebab biosolar adalah pemberian subsidi oleh pemerintah. Dan pemakaian biosolar dapat mengurahi pencemaran lingkungan yang menyebabkan polusi udara, dengan itu secara tidak langsung ikut mendukung program pemerintah yaitu penggunaan bahan bakar nabati (BBN). Hal ini sesuai dengan pendapat Gilaraso (1989) bahwa pengalaman membeli juga memegang peranan penting dalam mengambil keputusan jangka panjang dan jangka pendek dalam suatu industri.

Adapun faktor umur, tingkat pendidikan, jumlah pengeluaran, dan jenis kendaraan tidak berpengaruh dalam mempengaruhi keputusan konsumen untuk

(32)

52

menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan. Faktor tersebut menjadi tidak berpengaruh disebabkan karena tidak adanya perbedaan yang signifikan dari konsumen yang menjadi sampel penelitian, sehingga tidak sesuai dengan hipotesis variabel yang menyatakan bahwa umur, tingkat pendidikan, jumlah pengeluaran dan jenis kendaraan mempengaruhi keputusan konsumen dalam menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan.

(33)

BAB VI

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian maka dapat ditarik kesimpulan antara lain:

1. Pada grafik volume distribusi konsumsi Biosolar yang disalurkan oleh PT. Pertamina terjadi fluktuasi jumlah yang disalurkan dan adapun jumlah permintaan terbanyak terjadi pada bulan September 18.975.000 liter dikarenakan menjelang pada musim akhir tahun banyak perusahaan melakukan ekspedisi menggunakan kendaraan angkutan pengiriman barang maupun kendaraan angkutan penumpang yang menggunakan Biosolar.

2. Dari hasil uji regresi logistik, variabel tingkat pendapatan dan pengalaman membeli ditingkat konsumen mempengaruhi keputusan konsumen dalam menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang dimiliki. Adapun faktor umur, tingkat pendidikan, jumlah pengeluaran, dan jenis kendaraan tidak berpengaruh dalam mempengaruhi keputusan konsumen untuk menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan.

6.2 Saran

1. Kepada Masyarakat/Konsumen Energi/Biodiesel

Diharapkan kepada responden untuk memperhatikan inovasi atau teknologi baru yang disediakan oleh pemerintah seperti biosolar yang merupakan campuran dari tanaman yaitu tanaman kelapa sawit sebagai bahan bakar kendaraan yang ramah lingkungan agar memiliki wawasan yang lebih luas.

(34)

54

2. Kepada Pemerintah

Sebaiknya pemerintah lebih berperan aktif serta mendukung dalam pengembangan inovasi yang mengedepankan ekonomi dan teknologi yang berbasis ramah lingkungan untuk sumber energi alternatif seperti biosolar.

Pemerintah hendaknya rutin memberikan pengetahuan dengan melakukan sosialisasi tentang penggunaan bahan bakar nabati seperti biosolar kepada masyarakat tentang penggunaan energi alternatif dan inovasi-inovasi baru melalui bidang terkait seperti Pertamina sebagai BUMN yang dikelola oleh pemerintah sehingga bisa membuat pengetahuan masyarakat semakin meningkat dan kehidupannya bisa lebih sejahtera, serta mengurangi pemakaian bahan bakar minyak bumi.

Serta pemerintah harus tepat dalam mengambil kebijakan yang tepat dalam mengambil suatu keputusan, serta melihat apa yang akan muncul akibat dari suatu kebijakan tersebut, seperti setiap dalam menentukan persentase campuran kandungan biosolar.

3. Kepada Peneliti Selanjutnya

Diharapkan kepada peneliti selanjutnya untuk mengadakan penelitian lanjutan mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen dalam menggunakan biosolar sebagai bahan bakar kendaraan yang digunakan dengan isu atau masalah yang berbeda, karena dilihat dari hasil Negelkerke R-square yaitu 0,922 yang artinya variabel yang telah ditentukan sudah mewakili sebesar 92,2%. Sehingga untuk memilih variabel lain hanya memiliki peluang yang baik dalam penggunaan hanya 7,8%.

Gambar

Tabel 4.5. menunjukkan SPBU yang menjual Biosolar paling sedikit berkisar antara  12.000  –  13.000 liter sebanyak 12  unit sedangkan SPBU yang menjual Biosolar  14.000 – 16.000 liter sebanyak 76 unit
Gambar 5.1. Volume Distribusi Konsumsi Biosolar di Kota Medan

Referensi

Dokumen terkait

Wawancara dilakukan untuk menggali data tentang implementasi pendidikan etika pada Pendidikan Etika Pada TK Az Zahra dan TK Pembina di Kecamatan Murung Pudak

Penulis pertama-tama mengucapkan puji Tuhan atas rahmat dan bimbingan-Nya selama menyusun skripsi yang berjudul “UPAYA PENINGKATAN HASIL BELAJAR DENGAN

Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan metode KLT-densitometri yang valid untuk penetapan kadar kolkisin dalam infus daun Gloriosa superba Linn.. berdasarkan

Satuan untuk intensitas penerangan adalah lux(lx), dengan simbol huruf E [2]. Dalam rancangan sistem penerangan untuk bangunan iradiator ini digunakan sistem

Pada perhitungan tingkat partisipasi ini, akan dianalisis kekuatan atau pengaruh dari karakteristik individu (yaitu ; umur, jumlah anggota keluarga, lama masa bermukim,

Populasi dalam penelitian ini terdiri dari 2 (dua) kelompok yaitu: 1) Petani padi sawah yang berada pada desa-desa dengan.. dengan kinerja penyuluh yang tinggi, 2) Petani padi

Metode analisis data yang digunakan untuk mengetahui strategi yang tepat dalam pengembangan Garam Prisma Desa Sedayulawas yaitu menggunakan analisis SWOT.. Analisis

Perlindungan yang diberikan oleh pemerintah dengan tujuan untuk mencegah sebelum terjadinya pelanggaran. Hal ini terdapat dalam peraturan perundang-undangan dengan maksud