ANALISIS PERILAKU DAN EKSPEKTASI PENGGUNA BUS BATIK SOLO TRANS (BST) BERDASARKAN PERSEPSI TERHADAP PELAYANAN JASA

commit to user

i

ANALISIS PERILAKU DAN EKSPEKTASI PENGGUNA BUS BATIK SOLO TRANS (BST)

BERDASARKAN PERSEPSI TERHADAP PELAYANAN JASA

Skripsi

Sebagai Persyaratan Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik

PINRIH PUTRI RAHSA JATI I1309021

JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2012

commit to user

commit to user

I-1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1.Latar Belakang

Perusahaan harus dapat memberikan pelayanan kepada pelanggan agar tercipta kepuasan konsumen dan persepsi yang baik terhadap perusahaan. Dengan adanya kepuasan konsumen maka konsumen tidak hanya akan membeli kembali barang atau jasa perusahaan, tetapi mereka diharapkan dapat melaksanakan word- of-mouth communication (rekomendasi dari mulut ke mulut) kepada konsumen lain mengenai pelayanan yang pernah diterima.

Kepuasan konsumen dapat tercipta jika produk atau jasa perusahaan sesuai dengan harapan konsumen. Konsumen yang merasa puas akan memberi keuntungan tersendiri bagi perusahaan, karena akan memberitahukannya kepada pihak lain tentang pengalaman yang menyenangkan mengenai produk maupun pelayanan yang pernah diterima. Pengalaman dan penilaian seseorang inilah yang melandasi terbentuknya persepsi seseorang terhadap suatu produk atau jasa. Hasil dari pengalaman yang berbeda-beda akan membentuk suatu pandangan yang berbeda sehingga menciptakan perilaku pembelian yang berbeda pula.

Setiap bentuk fisik, visual atau komunikasi verbal dapat mempengaruhi pandangan dan persepsi seseorang. Perilaku seseorang kemudian dipengaruhi oleh persepsi ini. Para pemasar harus menyadari bahwa manusia terbuka terhadap sejumlah stimuli yang sangat banyak. Karena itu pemasar harus merancang sesuatu untuk menarik perhatian konsumen. Hal ini berlaku pula pada industri jasa pelayanan transportasi.

Di Surakarta kondisi dan pelayanan angkutan umum dalam kota saat ini dinilai buruk. Penyebabnya kinerja bus perkotaan yang terus menurun. Hal ini ditandai dengan load factor bus perkotaan yang berada pada kisaran cukup rendah yaitu sebesar 27,22% (Dinas Perhubungan Surakarta, 2007). Load factor merupakan prosentase banyaknya penumpang yang diangkut sekali perjalanan.

Hal ini berarti bahwa jumlah penumpang bus perkotaan rendah. Rendahnya jumlah penumpang disebabkan oleh berbagai hal, di antaranya adalah menurunnya kualitas pelayanan angkutan umum dan fasilitas angkutan umum

commit to user

I-2

yang belum memadai. Hal ini menyebabkan masyarakat enggan menggunakan angkutan umum sebagai alat transportasi sehari-hari.

Pemerintah Kota Surakarta kemudian mengoperasikan Bus Rapid Transit (BRT) sebagai alternatif baru angkutan umum dalam kota yang lebih baik. Bus Rapid Transit (BRT) merupakan sebuah sistem transportasi publik yang inovatif, berkapasitas tinggi, dan harga terjangkau yang dapat meningkatkan mobilitas masyarakat. Sistem ini menggunakan bus pada jalur khusus untuk mengantarkan penumpang ke tujuan secara cepat dan efisien. Sistem BRT dapat disesuaikan dengan kebutuhan masyarakat. Program BRT dengan nama Batik Solo Trans (BST) mempunyai tujuan antara lain yaitu memperbaiki sistem angkutan umum;

meningkatkan jumlah perjalanan penumpang dengan sistem transportasi yang aman, nyaman, dan handal; menciptakan sistem transportasi dengan pelayanan yang terjadwal dengan baik.

Pengoperasian bus diserahkan kepada Perum DAMRI dan mulai beroperasi pada bulan September 2010 dengan 15 armada bus. BST menggunakan rute perjalanan jalur A yaitu jalur lama yang dulunya dilewati Bus Kota DAMRI.

Jalur ini merupakan koridor pertama BST memiliki 35 halte permanen dan 16 halte portabel. Deskripsi BST yaitu bus ukuran sedang berwarna dasar biru dengan corak batik sido mukti khas Kota Surakarta. Kapasitas bus 22 orang duduk (termasuk pengemudi) dan 21 orang berdiri. Batik Solo Trans beroperasi mulai pukul 05.00 – 18.00 WIB. Tarif untuk masyarakat umum Rp. 3.000,00 dan untuk pelajar Rp. 1.500,00. Pembayaran dapat dilakukan secara manual atau dengan uang kontan maupun dengan smart card. Bus ini hanya berhenti di halte-halte khusus yang telah disediakan.

Batik Solo Trans diharapkan menjadi alat transportasi yang digemari masyarakat karena keefisienan, keamanan, dan kenyamanannya. Beroperasinya BST diharapkan mampu meningkatkan keminatan masyarakat untuk menggunakan angkutan umum. Namun dari waktu ke waktu jumlah penumpang BST tidak mengalami kenaikan yang signifikan. Hal ini terlihat pada grafik di bawah ini.

commit to user

I-3

Gambar 1.1. Grafik Fluktuasi Jumlah Penumpang BST

Selain itu juga terlihat dari load factor BST yang saat ini hanya berkisar 70% yaitu 15 orang dalam setiap perjalanan, sedangkan load factor yang diharapkan ialah 200%. Hal ini berarti bahwa BST harus mengangkut 21 orang penumpang duduk dan 21 orang penumpang berdiri setiap kali beroperasi.

Dengan kata lain BST harus meningkatkan jumlah penumpangnya (Joglosemar, 2011).

Usaha-usaha telah dilakukan oleh pengelola BST untuk meningkatkan jumlah penumpang. Diantaranya dengan membangun sejumlah halte tambahan.

Hal ini untuk memenuhi harapan konsumen yang tidak suka berjalan jauh untuk mencapai halte BST.

Namun penambahan jumlah halte ini pun tidak menunjukkan perubahan yang signifikan terhadap kenaikan jumlah penumpang. Oleh karena itu dibutuhkan suatu studi untuk mengetahui perilaku konsumen berdasarkan persepsi mengenai pengoperasian dan pelayanan yang telah diberikan BST. Hal ini perlu dilakukan agar BST dapat melakukan perbaikan pada aspek-aspek tertentu jika memang diperlukan.

1.2. Perumusan Masalah

Dari uraian di atas terlihat perlunya studi mengenai perilaku konsumen BST agar dapat diketahui aspek-aspek mana yang sudah dianggap baik maupun yang perlu diperbaiki. Oleh karena itu perumusan masalah dalam penelitian ini

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000

Sep-10 Okt 2010 Nov-10 Des 2010 Jan-11 Feb-11 Maret -11 Apr-11 Mei-11 Jun-11 Juli 2011 Agt 2011 Sep-11 Okt 2011 Nov-11

Jumlah Penumpang

Periode

Fluktuasi Jumlah Penumpang BST

commit to user

I-4

adalah bagaimana perilaku pengguna BST berdasarkan persepsi terhadap pelayanan.

1.3. Tujuan Penelitian

Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah menganalisis perilaku pengguna BST berdasarkan persepsi terhadap pelayanan yang diberikan.

1.4. Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini adalah :

1. Mengetahui perilaku pengguna BST berdasarkan persepsi terhadap pelayanan yang diberikan.

2. Dapat digunakan sebagai dasar untuk perbaikan-perbaikan dalam sistem pelayanan maupun pengoperasian BST.

3. Dapat digunakan sebagai dasar untuk menentukan strategi pemasaran yang tepat bagi BST maupun pengambilan kebijakan bagi pengelola BST.

1.5. Batasan Masalah

Penelitian ini hanya mengkaji persepsi konsumen terhadap pelayanan yang diberikan BST sebagai dasar analisis perilaku dan tidak merancang atau menentukan strategi pemasaran.

1.6. Asumsi Penelitian

Tidak ada perbaikan maupun pengembangan terhadap sistem BST selama penelitian berlangsung.

1.7. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan dibuat agar dapat memudahkan pembahasan penyelesaian masalah dalam penelitian ini. Penjelasan mengenai sistematika penulisan, sebagai berikut :

BAB I : PENDAHULUAN

Bab ini menguraikan latar belakang penelitian, perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan masalah, dan sistematika penulisan yang digunakan dalam penelitian ini.

BAB II : TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini menguraikan teori-teori yang dipakai untuk mendukung penelitian, sehingga perhitungan dan analisis dilakukan secara

commit to user

I-5

teoritis. Tinjauan pustaka diambil dari berbagai sumber yang berkaitan langsung dengan permasalahan yang dibahas dalam penelitian.

BAB III : METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini berisi tahapan yang dilalui dalam penyelesaian masalah secara umum yang berupa gambaran terstruktur dalam bentuk flowchart sesuai dengan permasalahan yang ada mulai dari studi pendahuluan, pengumpulan data sampai dengan pengolahan data dan analisis.

BAB IV : PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Bab ini berisi data-data dan informasi yang diperlukan untuk menganalisis permasalahan, kemudian dilakukan pengolahan data secara bertahap berdasarkan metodologi yang telah ditentukan.

BAB V : ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL

Bab ini memuat uraian analisis dan intepretasi hasil pengolahan data yang telah dilakukan.

BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini menguraikan target pencapaian dari tujuan penelitian dan kesimpulan yang diperoleh dari pembahasan masalah. Bab ini juga menguraikan saran dan masukan bagi kelanjutan penelitian.

commit to user

II-1

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Sistem Transportasi

Sistem transportasi merupakan kesatuan atas elemen-elemen prasarana fisik, sarana angkutan, sistem operasi, dan sistem manajemen yang saling berinteraksi dalam mencapai terciptanya perpindahan objek fisik (manusia dan barang) dari suatu tempat asal ke tempat tujuan (Manheim, 1979).

Objek fisik yaitu manusia dan barang dan sarana angkutan merupakan komponen utama terciptanya sistem transportasi. Sedangkan sistem manajemen dan sistem operasi merupakan komponen pendukung.

Dalam memilih jasa transportasi konsumen memiliki berbagai rangkaian proses, di antaranya adalah evaluasi terhadap setiap alternatif pada atribut-atribut pelayanan moda transportasi yang bersangkutan. Atribut pelayanan transportasi mempengaruhi keputusan pengguna jasa angkutan (seperti: kapan, kemana, untuk apa, dengan moda apa, dengan rute mana) melakukan perjalanan.

2.2. Persepsi

Schiffman dan Kanuk (2000) mendefinisikan persepsi sebagai cara orang memandang dunia. Dari pernyataan tersebut dapat dilihat bahwa persepsi seseorang akan berbeda dari yang lain. Persepsi ini dipengaruhi oleh faktor internal maupun eksternal seseorang.

Persepsi dapat juga didefinisikan sebagai suatu proses menyeleksi, mengorganisasikan, dan menginterpretasi stimulus ke dalam gambaran dunia yang berarti dan menyeluruh. Stimulus merupakan setiap input yang dapat ditangkap oleh indra, seperti produk, kemasan, iklan, harga, dan lain-lain (Simamora, 2007).

Pada waktu seseorang ingin membeli suatu produk baru, sebetulnya ia merespon persepsinya tentang produk tersebut dan bukan produk itu sendiri.

Sangat penting bagi para pemasar dan produsen untuk memahami persepsi konsumen (Prasetijo dan Ihalauw, 2005).

Persepsi dapat juga diartikan sebagai pandangan terhadap pelayanan yang telah diterima oleh konsumen. Persepsi konsumen tentang pelayanan dapat

commit to user

II-2

berbeda dari kenyataannya karena konsumen tidak mengetahui semua fakta yang ada, atau telah salah menginterpretasikan fakta tersebut.

Stimulus adalah setiap bentuk fisik, visual atau komunikasi verbal yang dapat mempengaruhi tanggapan individu. Seseorang merasakan bentuk, warna, aroma dan rasa dari stimuli. Perilaku seseorang kemudian dipengaruhi oleh persepsi-persepsi ini. Persepsi setiap orang terhadap suatu objek akan berbeda- beda karena persepsi bersifat subjektif. Persepsi yang dibentuk oleh seseorang dipengaruhi oleh pikiran dan lingkungan sekitarnya.

2.3. Perilaku Konsumen

Perilaku diartikan sebagai aktivitas manusia berupa tindakan-tindakan memberi reaksi terhadap rangsangan (stimulus) yang diterimanya, yang dapat berasal dari luar (lingkungan) atau dari dalam diri manusia itu sendiri.

Menurut Engel et.al (1994) perilaku konsumen merupakan tindakan individu yang secara langsung terlibat dalam usaha memperoleh dan menggunakan barang dan jasa termasuk proses pengambilan keputusan yang menentukan tindakan tersebut.

Menurut Prasetijo dan Ihalauw (2005) ada sejumlah alasan mendasar mengapa perilaku konsumen dipelajari, yaitu :

• Konsumen dan perilakunya (terutama perilaku membeli) merupakan wujud kekuatan tawar yang merupakan salah satu kekuatan kompetitif yang menentukan intensitas persaingan dan profitabilitas perusahaan.

• Analisis konsumen adalah landasan manajemen pemasaran dalam merancang bauran pemasaran, segmentasi pasar dan positioning, melakukan analisis lingkungan perusahaan, dan mengembangkan produk baru maupun inovasi produk lama.

Pengetahuan mengenai perilaku konsumen ini kemudian digunakan untuk memenuhi kebutuhan dan menciptakan pendekatan yang baik untuk berkomunikasi dan mempengaruhi konsumen. Dengan mendapatkan pemahaman konsumen yang menyeluruh dan mendalam, akan membantu memastikan bahwa produk yang tepat dipasarkan pada konsumen yang tepat dengan cara yang tepat.

commit to user

II-3

2.3.1 Perilaku Pemilihan Individu dalam Transportasi

Perilaku konsumen secara umum menekankan pada proses keputusan membeli produk barang atau jasa, sedangkan dalam pemilihan perjalanan penekanan terletak pada proses memilih. Pelaku perjalanan biasanya dihadapkan pada beberapa alternatif. Bentuk yang paling menonjol adalah moda angkutan apa yang akan digunakan dalam melakukan perjalanan.

Berdasarkan alasan yang mendasari pemilihan moda transportasi pelaku perjalanan dibedakan menjadi dua yaitu captive user dan choice user. Captive user merupakan konsumen yang tidak memiliki pilihan lain sebagai pertimbangan. Sedangkan choice user merupakan konsumen yang masih memiliki beberapa pilihan untuk dijadikan pertimbangan.

Perilaku perjalanan membedakan antara elemen-elemen yang bersifat eksternal (seperti atribut dari perjalanan alternatif, batasan situasional) dengan yang bersifat internal (seperti persepsi, sikap, preferensi).

2.3.2 Hubungan antara Persepsi dan Perilaku Konsumen

Persepsi menginterpretasi stimulus yang berupa produk, kemasan, iklan, maupun harga ke dalam gambaran yang menyeluruh. Sedangkan perilaku merupakan sebuah tindakan nyata atau respon yang diberikan konsumen terhadap stimulus tersebut. Dengan kata lain perilaku konsumen merupakan sebuah tindak lanjut dari persepsi konsumen tersebut.

2.4. Pemasaran

Pemasaran merupakan suatu alat yang digunakan perusahaan untuk mencapai konsumennya. Pemasaran menjadi penghubung antara pembuat produk yang memberi penawaran dengan pasar/konsumen.

Menurut Kottler dan Keller (2007) pemasaran adalah suatu proses sosial dan manajerial yang di dalamnya individu dan kelompok mendapatkan apa yang mereka butuhkan dan inginkan dengan menciptakan, menawarkan, dan mempertukarkan produk yang bernilai kepada pihak lain.

Dalam menjalankan suatu aktivitas bisnis harus efektif menjalankan konsep pemasaran agar tujuan dapat tercapai dengan baik. Kunci untuk mencapai tujuan tersebut adalah perusahaan harus lebih efektif dibandingkan para pesaing dalam menciptakan, menyerahkan dan mengomunikasikan nilai kepada pasar

commit to user

II-4

sasaran yang terpilih. Konsep pemasaran ini bersandar pada empat pilar, yaitu : pasar sasaran, kebutuhan pelanggan, pemasaran terpadu dan profitabilitas.

Mowen dan Minor (2002) mengatakan bahwa segmen diidentifikasi dengan mengelompokkan konsumen berdasarkan kebutuhan dan keinginan yang hampir sama. Untuk itu diperlukan variabel-variabel yang dapat membedakan antara satu segmen dengan segmen yang lain.

Ada beberapa klasifikasi variabel segmentasi untuk pasar konsumen, di antaranya adalah karakteristik seseorang. Karakteristik seseorang yang berguna untuk segmentasi pasar dapat dibagi dalam empat kategori yaitu demografi, perilaku konsumsi, profil psikografi, dan karakteristik kepribadian.

Karakteristik demografi terdiri dari usia, jenis kelamin, pendapatan, pendidikan dan sebagainya. Informasi demografi merupakan jenis informasi terpenting untuk tujuan segmentasi terutama karena data demografi merupakan data yang paling cepat tersedia mengenai konsumen individu. Informasi ini digunakan untuk membuat pilihan mengenai jenis media yang akan digunakan serta keputusan penetapan harga dan distribusi.

Pendekatan komplementer dalam menggunakan variabel demografi untuk mensegmen pasar adalah memilah konsumen menjadi kelompok yang homogen berdasarkan berbagai aspek dari perilaku pembelian mereka.

2.5. Data

Data yang diperlukan dalam setiap melakukan penelitian dapat dikumpulkan dengan beberapa cara dan sumber yang berbeda. Pengumpulan data dapat dilakukan dengan:

2.5.1 Observasi

Observasi adalah cara mengumpulkan data dengan cara melakukan pencatatan secara cermat dan teliti. Secara umum observasi dapat dilaksanakan dengan dua cara yaitu observasi dengan pengamat ikut menjadi pasrtisipan dan yang observasi tanpa partisipasi.

2.5.2 Wawancara

Wawancara merupakan sebuah metode pengumpulan data dengan cara bertanya langsung (berkomunikasi langsung) dengan responden. Dalam wawancara terdapat proses interaksi antara pewawancara dengan responden.

commit to user

II-5

Pewawancara merupakan orang yang memegang kunci keberhasilan wawancara.

Wawancara memerlukan keterampilan tertentu dalam mengajukan pertanyaan dan menangkap jawaban responden.

2.5.3 Kuesioner

Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawabnya. Analisa data kuantitatif didasarkan pada hasil kuesioner tersebut. Sekaran (2000) mengemukakan beberapa prinsip dalam penulisan kuesioner, yaitu: prinsip penulisan, pengukuran dan penampilan fisik.

1. Prinsip Penulisan Kuesioner a. Isi dan tujuan pertanyaan

Isi pertanyaan merupakan bentuk pengukuran variabel yang diteliti. Maka dalam membuat pertanyaan harus teliti. Setiap pertanyaan menggunakan skala pengukuran dan jumlah itemnya mencukupi untuk mengukur variabel yang diteliti.

b. Bahasa yang digunakan

Bahasa yang digunakan dalam penulisan kuesioner harus disesuaikan dengan kemampuan berbahasa responden.

c. Tipe dan bentuk pertanyaan

Tipe pertanyaan dalam kuesioner dapat terbuka atau tertutup dan bentuknya dapat menggunakan kalimat positif atau negatif. Menurut Aaker (1995) berdasarkan jenis pertanyaannya, kuesioner dibedakan menjadi empat macam, yaitu:

1. Pertanyaan tertutup

Pertanyaan tertutup adalah pertanyaan yang telah disertai pilihan jawabannya. Responden tinggal memilih salah satu jawaban yang tersedia, dan tidak diberi kesempatan memberikan jawaban lain.

2. Pertanyaan terbuka

Pertanyaan terbuka adalah pertanyaan yang membutuhkan jawaban bebas dari responden.

commit to user

II-6

3. Pertanyaan kombinasi tertutup dan terbuka

Pertanyaan kombinasi tertutup dan terbuka adalah pertanyaan yang telah disediakan jawabannya tetapi kemudian diberi pertanyaan terbuka.

4. Pertanyaan semi terbuka

Pertanyaan semi terbuka adalah pertanyaan yang disediakan pilihan jawabannya tetapi kemudian masih ada kemungkinan bagi responden untuk memberikan tambahan jawaban.

d. Pertanyaan tidak mendua

Setiap pertanyaan dalam kuesioner jangan mendua sehingga menyulitkan responden untuk memberikan jawaban. Contoh: bagaimana pendapat anda tentang kualitas dan harga barang tersebut?

e. Tidak menanyakan yang sudah lupa

Setiap pertanyaan dalam kuesioner, sebaiknya juga tidak menanyakan hal- hal yang sekiranya responden sudah lupa.

f. Pertanyaan tidak menggiring

Pertanyaan dalam kuesioner sebaiknya tidak menggiring ke jawaban yang baik saja atau ke yang jelek saja.

g. Panjang pertanyaan

Pertanyaan dalam kuesioner sebaiknya tidak terlalu panjang, sehingga akan membuat jenuh responden dalam mengisi.

h. Urutan pertanyaan

Urutan pertanyaan dalam kuesioner, dimulai dari yang umum menuju ke hal yang spesifik, atau dari yang mudah menuju ke hal yang sulit, atau diacak.

2. Prinsip Pengukuran

Kuesioner yang diberikan kepada responden merupakan instrumen penelitian yang digunakan untuk mengukur variabel yang akan diteliti. Oleh karena itu instrumen kuesioner tersebut harus dapat digunakan untuk mendapatkan data yang valid dan reliabel tentang variabel yang diukur. Maka kuesioner perlu diuji validitas dan reliabilitasnya.

3. Penampilan Fisik Kuesioner

Penampilan fisik kuesioner sebagai alat pengumpul data akan mempengaruhi respon atau keseriusan responden dalam mengisi kuesioner.

commit to user

II-7 2.6. Skala pengukuran

Tujuan teknik skala ini untuk mengetahui ciri-ciri atau karakteristik sesuatu hal berdasarkan suatu ukuran tertentu, sehingga kita dapat membedakan, menggolongkan, bahkan mengurutkannya.

Beberapa jenis skala pengukuran telah dikembangkan untuk mengukur besaran sikap orang diantaranya adalah sebagai berikut :

a. Skala Likert

Skala ini dibuat untuk mengukur tingkat persetujuan responden dengan menggunakan pernyataan.

Contoh : Tersedianya tempat parkir yang memadai.

Sangat Setuju – Setuju - Kurang Setuju - Tidak Setuju - Sangat Tidak Setuju b. Skala Semantik Diferensial

Skala ini berusaha mengukur arti objek atau konsep bagi seorang responden. Responden diminta untuk menilai suatu objek atau konsep pada skala yang mempunyai dua ajektif berlawanan. Sebagai contoh untuk mengukur sikap pengusaha terhadap kredit usaha kecil, dapat disusun skala perbedaan semantik sebagai berikut :

Kredit Usaha Kecil

Buruk : 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 – 9 – 10 Baik

Tidak menguntungkan : 1 – 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 – 9 – 10 Menguntungkan 2.7. Pengambilan Sampel

Ada 2 macam metode pengambilan sampel (Suliyanto, 2006) yaitu pengambilan sampel secara acak (probability sampling) dan pengambilan sampel secara tidak acak (nonprobability sampling).

2.7.1. Pengambilan Sampel Secara Acak

Pengambilan sampel secara acak (probability sampling) adalah metode sampling yang setiap anggota populasinya memiliki peluang yang spesifik dan bukan nol untuk terpilih sebagai sampel. Peluang setiap anggota populasi tersebut dapat sama, dapat juga tidak. Pengambilan sampel secara acak, terdiri dari:

1. Pengambilan sampel acak sederhana (simple random sampling), adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana setiap anggota populasi memiliki probabilitas terpilih yang sama.

commit to user

II-8

2. Pengambilan sampel acak sistematis (systematic sampling), adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana titik mula pengambilan sampel dipilih secara random dan kemudian setiap nomor dengan interval tertentu dari daftar populasi dipilih sebagai sampel.

3. Pengambilan sampel acak terstratifikasi (stratified sampling), adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana terlebih dahulu dilakukan pembagian anggota populasi ke dalam kelompok-kelompok kemudian sampel diambil dari setiap kelompok tersebut secara acak. Stratifikasi atau pembagian ini dapat dilakukan berdasarkan ciri/karakteristik tertentu dari populasi yang sesuai dengan tujuan penelitian.

4. Pengambilan sampel kelompok (cluster sampling), adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana sampling unitnya bukan individual melainkan kelompok individual (cluster) berdasar ciri/karakteristik tertentu. Selanjutnya dari cluster-cluster yang ada, dipilih satu cluster secara acak, kemudian diambil sampel secara acak dari cluster terpilih ini. Hal ini dimungkinkan karena masing-masing cluster dianggap homogen sehingga tidak diperlukan dilakukan pengambilan sampel pada semua cluster.

5. Pengambilan sampel secara bertahap (double sampling), adalah suatu teknik pengambilan sampel yang dilakukan secara bertahap. Tahap pertama dilakukan untuk mendapatkan informasi awal. Tahap selanjutnya dilakukan wawancara ulang dengan tambahan untuk mendapatkan informasi yang lebih detail.

2.7.2. Pengambilan Sampel Secara Tidak Acak

Pengambilan sampel secara tidak acak (non probability sampling) adalah metode sampling yang setiap anggota populasinya tidak memiliki peluang yang sama untuk dipilih sebagai sampel, bahkan probabilitas anggota populasi tertentu untuk terpilih tidak diketahui. Pengambilan sampel secara tidak acak terdiri dari:

1. Accidental Sampling (Convenience Sampling), adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana sampel yang diambil merupakan sampel yang paling mudah diperoleh atau dijumpai.

2. Purposive Sampling (Judgmental Sampling), adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana pemilihan sampel dilakukan dengan memilih orang-orang

commit to user

II-9

yang terseleksi oleh peneliti berdasarkan ciri-ciri khusus yang dimiliki sampel tersebut yang dipandang mempunyai sangkut paut yang erat dengan ciri-ciri atau sifat-sifat populasi yang sudah diketahui sebelumnya.

3. Quota Sampling, adalah suatu teknik pengambilan sampel dimana sampel diambil dari suatu sub populasi yang mempunyai karakteristik-karakteristik tertentu dalam batasan jumlah atau kuota tertentu yang diinginkan.

4. Snowball Sampling, adalah suatu teknik pengambilan sampel yang sangat sesuai digunakan untuk mengetahui populasi dengan ciri-ciri khusus yang sulit dijangkau. Pemilihan pertama dilakukan secara acak, kemudian setiap responden yang ditemui diminta untuk memberikan informasi mengenai rekan-rekan lain yang mempunyai kesamaan karakteristik yang dibutuhkan.

2.8. Penentuan Ukuran Sampel

Penetapan ukuran sampel minimum didasarkan pada rumus Slovin dalam Umar (2002) sebagai berikut :

. 2

1 Ne n N

= +

………..………(2.1) Keterangan :

n = Jumlah sampel N = Jumlah populasi

e =persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampelyang masih dapat ditolerir, misalnya 10 %

Pemakaian rumus ini mengandung asumsi bahwa populasi berdistribusi normal. Untuk informasi lebih jauh tentang pemakaian rumus tersebut Paguso et.al. dalam Umar (2002) memperlihatkan batas kesalahan yang dapat digunakan pada ukuran populasi. Tabel yang dimaksud ditampilkan dalam tabel 2.1.

commit to user

II-10

Tabel 2.1. Ukuran Sampel untuk Batas-batas Kesalahan dan Jumlah Populasi yang Ditetapkan

Populasi Batas- batas Kesalahan

±1 % ±2 % ± 3% ± 4% ± 5% ± 10%

500 222 83

1500 638 441 316 94

2500 1250 769 500 345 96

3000 1364 811 517 353 97

4000 1538 870 541 364 98

5000 1667 909 556 370 98

6000 1765 938 566 375 98

7000 1842 959 574 378 99

8000 1905 976 580 381 99

9000 1957 989 584 383 99

10000 5000 2000 1000 588 385 99 50000 8333 2381 1087 617 387 100 Sumber : Umar, 2002

2.9. Cara Pengujian Data

Penelitian merupakan sebuah proses yang dilakukan secara sistematis dan terencana untuk memecahkan dan mencari setiap jawaban terhadap sebuah permasalahan tertentu. Beberapa pengujian yang dilakukan sebelum melakukan pengolahan data dalam melakukan sebuah penelitian meliputi:

2.9.1. Pengertian Uji validitas

Validitas berasal dari kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu instrumen ukur dalam melakukan fungsi ukurnya (Azwar, 1997). Validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur itu dapat mengukur apa yang ingin diukur. Suatu tes atau alat ukur dapat dikatakan mempunyai validitas yang tinggi apabila alat tersebut menjalankan fungsi alat ukurnya, atau memberikan hasil ukur, yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuran tersebut. Tes yang menghasilkan data yang tidak relevan dengan tujuan pengukuran dikatakan sebagai tes yang memiliki validitas rendah.

Validitas alat pengumpul data dapat digolongkan dalam beberapa jenis, yaitu:

commit to user

II-11 A. Validitas Isi (Content)

Validitas isi suatu instrumen ukur ditentukan oleh sejauh mana isi instrumen ukur tersebut mewakili semua aspek yang dianggap sebagai aspek kerangka konsep. Dalam penelitian, seringkali peneliti hanya mengukur suatu konsep berdasar satu aspek saja.

B. Validitas Kriteria (Criterion-Related)

Validitas kriteria terdiri dari validitas konkuren (concurrent) dan prediktif (predictive). Validitas konkuren adalah validitas yang diperoleh dengan cara mengkorelasikan instrumen ukur baru dengan tolok ukur lain yang sudah teruji kevaliditasannya. Sedangkan validitas prediktif adalah validitas instrumen ukur yang dibuat oleh peneliti untuk memprediksikan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang.

C. Validitas Rupa

Validitas rupa adalah jenis validitas yang berbeda dengan validitas lainnya karena validitas rupa tidak menunjukkan apakah instrumen ukur mengukur apa yang ingin diukur, tetapi hanya menunjukkan bahwa dari segi ‘rupa’, suatu instrumen ukur tampaknya dapat mengukur apa yang ingin diukur.

D. Validitas Konstruk (Construct)

Konstruk adalah kerangka dari suatu konsep. Dengan mengetahui kerangka konsepnya, seorang peneliti dapat menyusun tolok ukur operasional konsep tersebut.

Langkah-langkah pengujian validitas konstruk meliputi (Umar, 2002):

1. Mendefinisikan secara operasional konsep yang akan diukur

2. Melakukan uji coba skala pengukuran tersebut pada responden yang berjumlah minimal 30 orang. Dengan jumlah minimal 30 orang ini maka distribusi nilai akan lebih mendekati kurva normal.

3. Mempersiapkan tabel tabulasi jawaban.

4. Menghitung korelasi antara masing-masing pernyataan dengan skor total menggunakan rumus teknik korelasi product moment.

Adapun rumus yang digunakan untuk menentukan korelasi adalah:

( ) ( ) ( )

[

^{N XN2}

( )

^XYX2

] [

^{NX Y2Y}

^{( )}

^Y2

]

r

Σ

− Σ

⋅ Σ

− Σ

Σ

⋅ Σ

−

= Σ ... (2. 2)

commit to user

II-12 Dimana :

r = koefisien korelasi item dengan total pertanyaan N = jumlah responden

X = skor pertanyaan Y = skor total sampel

Nilai r yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan nilai r pada tabel r product moment yang dapat dilihat pada lampiran. Pernyataan-pernyataan tersebut dapat dianggap valid bila memiliki konsistensi internal, yaitu mengukur aspek yang sama. Apabila dalam perhitungan ditemukan pernyataan yang tidak valid, kemungkinan pernyataan tersebut kurang baik susunan katanya atau kalimatnya, karena kalimat yang kurang baik dapat menimbulkan penafsiran yang berbeda.

2.9.2. Pengertian Uji reliabilitas

Reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu instrumen ukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan (Singarimbun, 1989). Bila suatu instrumen ukur dipakai dua kali – untuk mengukur konsep yang sama dan hasil pengukuran yang diperoleh relatif konsisten, maka instrumen ukur tersebut reliabel. Reliabilitas diartikan sebagai tingkat kepercayaan hasil suatu pengukuran (Azwar, 1997).

Secara teoritis besarnya koefisien korelasi/reliabilitas berkisar antara 0.00–

1.00. Namun pada kenyataannya, koefisien 0.00 dan 1.00 tidak pernah tercapai dalam pengukuran karena konsistensi (maupun ketidakkonsistensian) yang sempurna tidak dapat terjadi dalam pengukuran aspek-aspek psikologis dan sosial yang menggunakan manusia sebagai subjeknya, dimana dalam diri manusia terdapat berbagai sumber eror yang sangat mempengaruhi kecermatan hasil pengukuran.

Reliabilitas dapat dilakukan dengan menghitung koefisien Cronbach’s Alpha. Rumus untuk menghitung koefisien Cronbach’s Alpha adalah dengan persamaan :







 Σ

− −

=

vt vi n

n 1

1 α

. . . .(2.3) Di mana:

n = jumlah variabel/atribut

commit to user

II-13

vi = varians variabel/atribut vt = varians nilai total 2.9.3. Pengertian Uji Outlier

Outlier adalah nilai ekstrim yang diperoleh untuk suatu variabel pada case tertentu. Pengertian ekstrim bukan merupakan ekstrim absolut tetapi ekstrim relatif terhadap sebagian besar nilai-nilai lainnya untuk variabel yang sama.

Outlier dapat dikelompokkan menjadi 4 tipe, yaitu:

1. Outlier tipe 1, outlier yang terjadi karena kesalahan prosedur seperti kesalahan memasukkan data/coding. Outlier tipe 1 sedapat mungkin harus dihilangkan.

2. Outlier tipe 2, adalah outlier yang terjadi karena kejadian yang luar biasa, yaitu secara kebetulan terpilih nilai ekstrim. Outlier tipe 2 dapat dikeluarkan dari sampel jika tidak diinginkan ada nilai ekstrim, tentunya dengan pertimbangan yang logis.

3. Outlier tipe 3, outlier yang terjadi karena kejadian yang luar biasa dimana nilai ekstrim tersebut tidak dapat dijelaskan secara nalar atau mestinya nilai akstrim tersebut tidak pernah mucul (bukan bagian populasi). Outlier tipe 3 harus segera dikeluarkan dari sampel karena tidak logis.

4. Outlier tipe 4, outlier dimana nilainya sendiri tidak ekstrim tetapi kombinasinya dengan nilai variabel-variabel lain menjadi aneh atau tidak lumrah (outlier multivariat). Jika kombinasi ini dipandang tidak wajar atau tidak logis, maka outlier tersebut harus dikeluarkan dari sampel, tetapi jika dianggap sebagai bagian dari populasi , maka outlier tersebut sebaiknya tetap diikutkan dalam sampel (Hair et al, 1998).

Setelah mendapatkan deskritif dari data penelitian, langkah selanjutnya adalah melakukan standarisasi data (z score), yang dirumuskan, sebagai berikut:

σ X

z= x− . . . (2.4)

N

x x

x

X x + + + + ^N

− = _{1 2 3} ....

. . . (2.5)

( )

1

2 1

−

=

∑

− N

x

σ x . . . (2.6)

commit to user

II-14 Keterangan:

z = nilai z score data X = nilai rata-rata σ = standar deviasi x = nilai data N = jumlah data

Jika sebuah data outlier maka nilai z yng didapat lebih besar dari angka +2,5 dan lebih kecil dari angka -2,5.

2.10. Analisis Multivariat

Analisis multivariat pada dasarnya adalah analisis yang digunakan untuk lebih dari dua variabel dan prosesnya dilakukan secara simultan (bersama-sama) (Santoso, 2002). Teknik analisis multivariat secara umum dapat dibagi menjadi dua kelompok besar (Hair et al, 1998), yaitu :

- Dependence Methods, yaitu:

Teknik multivariat yang di dalamnya terdapat variabel atau set variabel yang diidentifikasikan sebagai variabel tergantung (dependent variabel) dan variabel lainnya sebagai variabel bebas (independent Variabel). Metode ini meliputi multiple regression analysis, multiple discriminant analysis, logistic regression, multivariat analysis of variance.

- Independence methods, yaitu :

Teknik multivariat dengan semua variabel yang saling berhubungan satu dengan yang lain, dianalisis secara simultan sehingga tidak ada variabel yang didefinisikan bebas atau tergantung. Metode ini meliputi factor analysis, cluster analysis, dan multi dimensional scaling (MDS).

2.11. Analisis Faktor

Menurut Ghozali (2011) tujuan utama analisis faktor adalah mendefinisikan struktur suatu data matrik dan menganalisis struktur saling hubungan (korelasi) antar sejumlah besar variabel dengan cara mendefinisikan satu set kesamaan variabel atau dimensi dan sering disebut dengan faktor.

Analisis faktor menghendaki bahwa matrik data harus memiliki korelasi yang cukup agar dapat dilakukan analisis faktor. Jika berdasarkan data visual

commit to user

II-15

tidak ada nilai korelasi yang di atas 0,30, maka analisis faktor tidak dapat dilakukan.

Cara lain menentukan dapat tidaknya dilakukan analisis faktor adalah melihat matrik korelasi secara keseluruhan. Untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel digunakan uji Bartlett test of sphericity. Jika hasilnya signifikan berarti matrik korelasi memiliki korelasi signifikan dengan jumlah variabel. Uji lain yang digunakan untuk melihat interkorelasi antar variabel dan dapat tidaknya analisis faktor dilakukan adalah measure of sampling adequacy (MSA). Nilai MSA bervariasi dari 0 sampai 1, jika nilai MSA < 0.5 maka analisis faktor tidak dapat dilakukan.

Langkah-langkah analisis faktor dibagi dalam enam tahap yaitu, penentuan tujuan analisis, penentuan tipe dan desain analisis, pengujian asumsi, pemilihan metode ekstraksi dan penentuan jumlah faktor, pemilihan metode rotasi dan interpretasi matrik faktor, validasi analisis, serta penggunaan analisis faktor sebagai data mentah analisis multivariat lainnya.

Hasil analisis faktor seringkali ditindaklanjuti pada analisis multivariat lainnya seperti regresi dan diskriminan. Yang akan digunakan pada analisis lanjutan adalah faktor hasil ekstraksi, yang bukan hanya jumlahnya lebih sedikit dari variabel awal tetapi sekaligus dapat berfungsi sebagai variabel baru pada analisis lanjutan tersebut. Oleh karena itu sebelumnya faktor harus diberi nilai terlebih dahulu.

2.12. Analisis Cluster

Analisis cluster adalah suatu prosedur multivariat untuk mengelompokkan individu-individu ke dalam cluster-cluster berdasarkan karakteristik tertentu (Kasali, 2001).

Berdasarkan kriteria tertentu analisis cluster mengklasifikasikan objek (dapat berupa responden, produk, atau entiti) sehingga setiap objek yang berada dalam satu grup bersifat saling memiliki kemiripan (homogen/similar) sedangkan objek-objek antar grup akan bersifat heterogen. Analisis cluster berusaha meminimumkan variansi di dalam satu cluster (within cluster) dan memaximalkan variansi di antara cluster yang satu dengan yang lain (between cluster). Pada

commit to user

II-16

analisis cluster tidak ada variabel yang didefinisikan bebas atau tergantung, semua variabel diperhitungkan secara simultan.

Langkah-langkah analisis cluster dapat dibagi dalam enam tahap, yaitu : 1. Penentuan tujuan analisis

Tujuan analisis cluster ada tiga, yaitu taxonomy description yang merupakan analisis cluster dilakukan dengan tujuan eksplorasi (exploratory purpose), yaitu untuk mengklasifikasikan objek-objek kedalam beberapa grup.

Data simplification adalah analisis cluster yang dilakukan untuk menyederhanakan data, yaitu dengan mereduksi jumlah observasi bagi keperluan analisis selanjutnya. Relationship identification yaitu analisis cluster yang dilakukan untuk mengidentifikasi hubungan kemiripan (similarity) dan perbedaan (differences).

2. Penyusunan desain riset analisis

Desain riset analisis cluster meliputi pendeteksian outlier, pengukuran kemiripan objek dan penstandarisasian data. Dalam pendeteksian outlier, outlier dapat merubah struktur asli dan menghasilkan cluster yang tidak representatif terhadap struktur populasi yang sesungguhnya, oleh karena itu pendeteksian terhadap outlier sangat diperlukan. Outlier dapat dideteksi dengan menggunakan grafik, dimana dari grafik tersebut dapat diketahui adanya objek- objek yang mempunyai profil yang berbeda, yang ditunjukkan dengan nilai yang sangat ekstrim pada satu atau beberapa variabel.

Pada analisis cluster, konsep kemiripan sangat mendasar. Kemiripan interobjek merupakan pengukuran kesesuaian atau kemiripan antara objek yang akan dikelompokkan. Kemiripan interobjek dapat dilihat dari tiga ukuran, yaitu korelasi dan jarak untuk data metrik, serta asosiasi untuk data nonmetrik.

Untuk mengetahui kemiripan dapat dilihat dari koefisien korelasi antara pasangan objek. Korelasi yang tinggi mengindikasikan kemiripan, dan sebaliknya korelasi yang rendah mengindikasikan perbedaan. Tetapi, pengukuran korelasi ini sangat jarang digunakan karena penekanan aplikasi analisis cluster adalah pada jarak objek bukan pola nilainya.

Pengukuran jarak berdasar kemiripan yang mewakili kemiripan sebagai kedekatan observasi dengan yang lain. Pengukuran jarak sesungguhnya adalah

commit to user

II-17

pengukuran terhadap perbedaan, dimana semakin besar nilainya menunjukkan semakin kurang kemiripannya. Jarak dikonversikan sebagai pengukuran kemiripan dengan menggunakan hubungan kebalikan. Pengukuran asosiasi berdasar kemiripan digunakan untuk membandingkan objek yang termasuk data nonmetrik (nominal dan ordinal). Pengukuran ini dapat menilai tingkat kepercayaan atau kesesuaian antara pasangan responden.

Sebelum proses penstandarisasian data dimulai, perlu ditentukan lebih dahulu apakah data perlu distandarisasikan atau tidak. Pertimbangan antara lain kebanyakan pengukuran jarak sangat peka terhadap perbedaan skala atau besarnya variabel. Variabel dengan standar deviasi yang besar mempunyai pengaruh yang lebih terhadap nilai akhir kemiripan dan bila dilihat melalui grafik, tidak akan terlihat adanya perbedaan pada dimensi sehubungan dengan letaknya. Proses standarisasi dapat terbagi menjadi dua, yaitu standarisasi variabel dan standarisasi observasi/objek. Standarisasi variabel adalah perubahan dari setiap variabel menjadi skor standar (Z score) dengan mengurangi mean dan membaginya dengan standar deviasi setiap variabel.

Standarisasi observasi dilakukan terhadap responden atau objek. Standarisasi ini sangat diperlukan, jika clustering dilakukan dengan tujuan mengidentifikasi kepentingan relatif suatu variabel terhadap variabel lainnya.

Dalam proses clustering, teknik yang dapat dilakukan untuk pengukuran jarak, antara lain:

a. Interval

1. Euclidian Distance

D(X,Y) =

∑ (

^Xi−Yi

)

² . . . . . . (2.7) 2. Squared Euclidian Distance

D(X,Y) =

( ∑

^{Xi −Yi}

)

². . . .. . . (2.8) b. Frekuensi

1. Chi Square

D(X,Y) =

( ( ) )

( ) ( ( ) )

( )

^_







 −

− +

∑

∑

i i i i

i i

Y E

Y E Y X

E X E

X ^{2 2}

. . . . .. . . (2.9)

commit to user

II-18 c. Biner

1. Squared Euclidian Distance

D(X,Y) = b + c . . . .. . . (2.10) 2. Euclidian Distance

D(X,Y) = b +c. . . . . . .(2.11) 3. Pengujian asumsi

Analisis cluster tidak termasuk teknis statistik inferensia, dimana parameter analisis ini adalah seberapa besar sampel dapat mewakili populasi.

Analisis cluster mempunyai sifat matematik dan bukan dasar statistik. Syarat kenormalan, linieritas dan homogenitas tidak begitu penting karena memberikan pengaruh yang kecil sehingga tidak perlu diuji. Adapun hal-hal yang perlu diuji adalah kerepresentatifan sampel dan multikolinieritas. Dalam kerepresentatifan sampel, sampel dikumpulkan dan cluster diperoleh dengan harapan dapat mewakili struktur populasi. Baik atau tidaknya analisis cluster sangat tergantung pada seberapa representatif sampel, sehingga sampel harus diuji kerepresentatifannya terlebih dahulu. Sementara itu, dalam multikolonieritasan, variabel-variabel yang bersifat multikolinier secara implisit mempunyai bobot lebih besar. Multikolinieritasan bertindak sebagai proses pembobotan yang berpengaruh pada analisis, sehingga variabel-variabel yang digunakan terlebih dahulu harus diuji tingkat multikolinieritasannya.

4. Pembentukan cluster (partisi) dan penilaian overall fit

Proses partisi (partitioning) dan penilaian overall fit dimulai setelah variabel-variabel yang digunakan dipilih dan matriks korelasi dibentuk. Sebelum proses dimulai, harus dilakukan pemilihan algoritma pembentukan cluster yang akan digunakan, dan penentuan berapa jumlah cluster yang akan dibentuk.

Algoritma pembentukan cluster terdiri dari prosedur hirarki (hierarchical procedures) dan prosedur non hirarki (nonhierarchical procedures).

Teknik hirarki adalah teknik clustering yang membentuk konstruksi hirarki atau berdasarkan tingkatan tertentu seperti struktur pohon. Jadi proses pengelompokkan dilakukan secara bertingkat atau bertahap. Teknik hirarki terbagi menjadi dua, yaitu metode agglomeratif (agglomerative methods) dan metode divisive (divisive methods).

commit to user

II-19

Metode agglomeratif dimulai dengan pernyataan bahwa setiap objek membentuk clusternya masing-masing. Dua objek dengan jarak terdekat bergabung, selanjutnya objek ketiga akan bergabung dengan cluster yang ada atau bersama objek yang lain membentuk cluster yang lain membentuk cluster baru.

Hal ini dilakukan dengan tetap memperhitungkan jarak kedekatan antar objek.

Proses akan terus berlanjut hingga akhirnya terbentuk satu cluster yang terdiri dari keseluruhan objek. Sementara itu, metode divisif berlawanan dengan metode agglomeratif. Metode dimulai dengan satu cluster besar yang mencakup semua observasi (objek), kemudian objek yang memiliki ketidakmiripan besar dipisahkan sehingga membentuk cluster yang lebih kecil, dan seterusnya untuk objek-objek yang tidak mirip lainnya. Proses pemisahan terus berlanjut hingga setiap obsevasi adalah cluster bagi dirinya sendiri.

Sementara itu, prosedur nonhirarki tidak melibatkan proses pembentukan kontruksi struktur pohon. Dimulai dengan memilih sejumlah nilai cluster awal sesuai dengan jumlah yang diinginkan kemudian objek digabungkan ke dalam cluster-cluster tersebut. Metode nonhirarki yang digunakan adalah K-Means Clustering.

5. Interpretasi hasil

Pada tahap ini yang perlu diperhatikan adalah karakteristik apa yang membedakan masing-masing cluster kemudian sesuai dengan tujuan, pemberian nama dilakukan berdasar apa yang dapat diberikan oleh objek pembentuk kepada masing-masing cluster tersebut. Tentunya terlebih dahulu perlu ditentukan spesifikasi/kriteria yang mendasari cluster-cluster yang telah terbentuk.

Disamping itu, interpretasi dari hasil clustering dapat dilakukan terhadap grafik dendogram maupun analisis nilai koefisien agglomeratif. Jarak antar pengelompokkan sebenarnya merupakan interpretasi dari beberapa nilai kedekatan dalam menggabungkan objek dalam cluster.

Interpretasi cluster menghasilkan lebih dari hanya suatu deskripsi.

Interpretasi cluster memberikan penilaian kesesuaian cluster yang terbentuk berdasar teori prioritas atau pengalaman praktek. Dalam konfirmatori, analisis cluster memberikan pengertian secara langsung terhadap penilaian kesesuaian.

commit to user

II-20

Cluster juga memberikan langkah-langkah untuk membuat suatu penilaian dari segi signifikansi prakteknya.

6. Profiling cluster

Tahap profiling meliputi penggambaran karakteristik dari setiap cluster untuk menjelaskan bahwa masing-masing cluster berbeda berdasar dimensi- dimensi tertentu. Analisis profil memfokuskan pada karakteristik cluster setelah proses identifikasi. Lebih lanjut, adanya penegasan bahwa karakteristik berbeda secara signifikan terhadap cluster dan dapat memprediksi anggota-anggota cluster secara lebih spesifik.

2.13. Penelitian Terdahulu

Dalam penelitian ini menggunakan beberapa acuan yang didapat dari penelitian sebelumnya. Pertama, penelitian yang dilakukan oleh Puspita pada tahun 2007 yang berjudul “Analisis Persepsi Penumpang terhadap Tingkat Pelayanan Bus Way”. Penelitian tersebut bertujuan memahami penilaian penumpang terhadap mutu pelayanan bus way, menemukan faktor permasalahan yang mempengaruhinya sehingga dapat dirumuskan langkah perbaikan dan peningkatan mutu pelayanannya. Analisis yang dilakukan menggunakan metode analisis faktor.

Kedua, penelitian yang dilakukan Indah Novada Maulida pada tahun 2010 yang berjudul “Analisis Konsumsi dan Perilaku Konsumen Dalam Pembelian Gas Elpiji di Surakarta”. Penelitian tersebut menggunakan model faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku pembelian konsumen yang dikembangkan dengan model tingkat konsumsi konsumen. Metode pengolahan data yang digunakan sama dengan penelitian ini yaitu analisis cluster dalam menentukan karakteristik konsumen, namun berbeda dalam pengambilan studi kasus.

commit to user

III-1

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Metodologi Penelitian

Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar. 3.1.

Gambar 3.1 Metodologi Penelitian

commit to user

III-2

Langkah-langkah penyelesaian masalah pada Gambar 3.1, diuraikan sebagai berikut :

3.2. Identifikasi Masalah

Tahap ini diawali dengan studi pustaka, studi lapangan, perumusan masalah, penentuan tujuan penelitian dan menentukan manfaat penelitian, serta pembatasan masalah. Langkah-langkah yang ada pada tahap identifikasi masalah tersebut dijelaskan pada subbab-subbab berikut ini.

3.2.1. Studi Pustaka

Studi literatur dilakukan untuk mendukung proses identifikasi penelitian mengenai perilaku konsumen. Pencarian informasi ini dilakukan melalui internet, dan perpustakaan sehingga diperoleh referensi yang dapat digunakan untuk mendukung pembahasan mengenai penelitian ini.

3.2.2. Studi Lapangan

Studi lapangan dilakukan sebagai observasi awal untuk mengetahui lebih jelas permasalahan yang diangkat dalam penelitian. Observasi awal dilakukan dengan mewawancarai petugas yang berwenang di Perum DAMRI sebagai pengelola BST. Selain itu diperoleh juga data sekunder dari Perum DAMRI berupa data jumlah penumpang tiap bulan. Data yang diperoleh ini kemudian digunakan sebagai pendukung dalam menganalisa perilaku konsumen BST.

3.2.3. Perumusan Masalah

Sebagaimana telah diuraikan pada bab I terdapat pokok permasalahan yang dirumuskan sebagai tahapan dalam menganalisa permasalahan dan menerapkan teori-teori yang berkaitan dengan pokok bahasan sebagai landasan untuk tahapan penyelesaiannya. Perumusan masalah juga dilakukan agar dapat fokus dalam membahas permasalahan yang dihadapi. Adapun permasalahan yang akan dibahas lebih lanjut adalah faktor-faktor apa yang mempengaruhi persepsi konsumen BST terhadap pelayanan yang diberikan dan bagaimana perilaku pengguna jasa BST berdasarkan persepsi terhadap pelayanan.

3.2.4. Penetapan Tujuan dan Manfaat Penelitian

Tujuan penelitian ditetapkan agar penelitian yang dilakukan dapat menjawab dan menyelesaikan rumusan masalah yang dihadapi. Adapun tujuan

commit to user

III-3

penelitian yang ditetapkan dari hasil perumusan masalah adalah menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi persepsi konsumen terhadap pelayanan BST dan manganalisis perilaku pengguna BST berdasarkan persepsi konsumen.

Manfaat yang diperoleh dari penelitian ini adalah dapat mengetahui perilaku pengguna BST berdasarkan persepsi terhadap pelayanan yang diberikan.

Selain itu juga dapat digunakan sebagai dasar dalam menetukan strategi pemasaran yang tepat bagi BST maupun pengambilan kebijakan untuk peningkatan mutu pelayanan. Dalam jangka panjang diharapkan dapat meningkatkan jumlah pengguna BST.

3.2.5. Pembatasan Masalah

Penelitian ini hanya mengkaji persepsi konsumen terhadap pelayanan sebagai dasar analisis perilaku. Dalam penelitian ini tidak merancang atau menentukan strategi pemasaran. Pembatasan masalah dilakukan agar ruang lingkup penelitian tidak meluas dan menyimpang dari pokok permasalahan yang ada.

3.3. Pengumpulan dan Pengolahan Data

Tahap ini membahas proses pengumpulan data yaitu identifikasi variabel penelitian, pengumpulan data-data untuk pemilihan atribut, dan pengumpulan data perilaku pengguna BST. Selain itu juga menjelaskan proses pengujian dan pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian ini. Langkah-langkah yang ada pada tahap identifikasi masalah tersebut dijelaskan pada subbab-subbab berikut ini.

3.3.1. Identifikasi Variabel

Pengumpulan data terdiri dari dua langkah yaitu identifikasi dan penetapan variabel serta penyusunan dan penyebaran kuesioner. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini disusun berdasarkan atribut-atribut dari penelitian terdahulu yaitu penelitian yang dilakukan Puspita pada tahun 2007. Dalam penelitian tersebut terdapat empat kategori atribut yang mempengaruhi persepsi konsumen terhadap pelayanan yang diberikan, yaitu fasilitas parkir, fasilitas penyeberangan dan jalan akses masuk-keluar halte, fasilitas halte dan loket pembelian karcis/tiket, dan fasilitas armada bus. Karena dalam sistem BST di Surakarta tidak terdapat fasilitas-fasilitas khusus seperti fasilitas parkir, dan fasilitas penyeberangan jalan

commit to user

III-4

dan akses jalan keluar-masuk halte, maka dua kategori atribut tersebut tidak digunakan dalam penelitian terhadap BST.

3.3.2. Pemilihan Atribut

Berdasarkan identifikasi atribut sebelumnya terdapat beberapa atribut yang kemungkinan tidak sesuai dengan kondisi BST. Oleh karena itu dibutuhkan kuesioner untuk memilih atribut-atribut yang sesuai dengan kondisi BST. Desain kuesioner ini berisikan jawaban ya atau tidak saja. Responden diminta untuk memilih atribut mana saja yang sesuai dengan kondisi BST. Metode yang digunakan accidental sampling yang dilakukan terhadap pengguna BST. Untuk memudahkan pelaksanaan sampling dilakukan kepada tiga puluh orang pengguna BST. Kuesioner ini terdapat pada lampiran II.

Pemilihan atribut dilakukan dengan uji Cochran. Langkah-langkah uji cochran sebagai berikut:

1. Menetapkan asumsi-asumsi, yaitu data analisis terdiri atas reaksi yang dinyatakan dengan “1” untuk jawaban “ya” dan “0” untuk jawaban “tidak”.

2. Menentukan hipotesis-hipotesis

H0 : Semua perlakuan yang diuji mempunyai proporsi jawaban ya yang sama.

H1 : Tidak semua perlakuan mempunyai proporsi jawaban “ya” yang sama.

3. Menentukan Taraf Nyata (α)

4. Menghitung dengan rumus statistik uji

Hasil dari penyebaran kuesioner tahap pertama kemudian diuji kevalidan dan kereabilitasannya. Hal ini dilakukan agar pertanyaan-pertanyaan yang digunakan untuk mengumpulkan data selanjutnya merupakan pertanyaan yang telah teruji kevalidan dan kerealibilitasannya. Uji validitas dilakukan dengan bantuan software excel sedangkan uji realibilitas dilakukan dengan bantuan software SPSS. Langkah-langkah pengujian yang dilakukan sebagai berikut.

commit to user

III-5

1. Uji validitas dilakukan dengan melakukan korelasi antar skor butir pertanyaan dengan total skor variabel. Uji signifikansi dilakukan dengan membandingkan nilai r hitung dengan r tabel untuk degree of freedom (df)=n-2, dalam hal ini n adalah jumlah sampel. Langkah-langkah pengujian validasi meliputi :

a. Menentukan konsep yang akan diukur.

b. Mempersiapkan tabel tabulasi jawaban (tabel r product moment).

c. Menghitung korelasi antara masing-masing pertanyaan dengan skor total. Nilai r hitung didapat dengan rumus

dengan

N = jumlah sampel

X = total dari tiap variabel sebanyak 30 sampel (penjumlahan ke bawah)

Y = total keseluruhan nilai variabel dalam 30 sampel (total X)

Nilai r hitung yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan nilai r product moment.

d. Mengambil kesimpulan.

2. Kuesioner dikatakan reliabel jika r hasil lebih besar dari r tabel (r hasil >

r tabel). Semakin besar nilai alpha Cronbach, maka semakin tinggi tingkat reliabilitas penelitian yang dilakukan. Langkah-langkah pengujian reliabilitas meliputi :

a. Mempersiapkan tabel tabulasi jawaban (tabel r product moment) b. Menghitung koefisien alpha Cronbach, nilai r yang diperoleh

dibandingkan dengan nilai r pada tabel r product moment.

c. Mengambil kesimpulan.

3.3.3. Pengumpulan Data Perilaku Pengguna BST

Atribut yang didapat dari hasil pengumpulan data tahap I digunakan sebagai dasar untuk menyusun kuesioner tahap kedua. Kuesioner ini disebarkan kepada pengguna BST untuk mengetahui perilaku pengguna BST berdasarkan persepsi yang diterimanya. Dalam kuesioner ini terdapat dua bagian yaitu :

1. Bagian I : Informasi karakteristik sosial ekonomi responden.

}]

) ( }{

) ( [{

) )(

(

2 2

2

2 X N Y Y

X N

Y X XY rxy N

Σ

− Σ Σ

− Σ

Σ Σ

−

= Σ

commit to user

III-6

Dalam penelitian ini responden akan dikelompokan berdasarkan faktor demografi dan psikografi dan juga frekuensi dan tujuan penggunaan BST . profil demografi terdiri dari usia,jenis kelamin, pendidikan, pekerjaan, dan penghasilan setiap bulan.

a. Pengelompokan usia

b. Pengelompokan jenis kelamin terdiri dari laki-laki dan perempuan.

c. Pengelompokan pendidikan terdiri dari Sekolah Dasar (SD), Sekolah Menengah Pertama (SMP), Sekolah Menengah Atas (SMA), dan Perguruan Tinggi (PERTI).

d. Pengelompokan pekerjaan terdiri dari Pelajar/Mahasiswa, Karyawan/Pegawai Negri Sipil (PNS), Ibu Rumah Tangga, Wiraswasta, dan Pekerja Tidak Tetap.

e. Pengelompokan banyaknya penghasilan setiap bulan menurut Kasali (2001), sebagai berikut:

- Rp. 300.000,00 s.d. Rp. 700.000,00 - Rp. 700.000,00 s.d. Rp. 1.000.000,00 - Rp. 1.000.000,00 s.d. Rp. 2.000.000,00 - Lebih dari Rp. 2.000.000,00

f. Profil psikografi terdiri atas rutinitas membaca surat kabar, acara televisi favorit, dan kendaraan yang dimiliki.

2. Bagian II: Informasi untuk mengetahui penilaian responden atas pelayanan yang diperoleh.

Kuesioner tersebut disampaikan pada lampiran V. Pilihan jawaban yang digunakan pada kuesioner tahap II telah disediakan dan ditentukan sehingga tidak diperoleh jawaban lain. Skala yang digunakan adalah skala likert dari 1 sampai 5.

Responden dalam penelitian ini adalah orang-orang yang menggunakan BST sebagai alat transportasi sehari-hari. Jumlah responden diperoleh dari rata-rata jumlah penumpang tiap bulan yang diperoleh dari data Perum DAMRI. Untuk penentuan ukuran sampel dilakukan dengan menggunakan rumus Slovin dalam (Umar, 2002). Sedangkan metode yang digunakan untuk pengambilan sampel adalah accidental sampling. Responden yang terpilih karena keberadaan pada

commit to user

III-7

waktu dan tempat saat riset sedang dilakukan. Rekapitulasi kuesioner disampaikan pada lampiran VI.

3.3.4. Tahapan Pengujian Data

Pengolahan data diawali dengan melakukan pengujian terhadap data yang telah diperoleh. Data yang diuji merupakan rekapitulasi dari kuesioner tahap II bagian II yaitu data mengenai penilaian responden atas pelayanan yang telah diperoleh. Uji yang dilakukan adalah uji validitas, reliabilitas, dan uji outliers. Uji validitas dilakukan dengan bantuan software excel sedangkan uji realibilitas dilakukan dengan bantuan software SPSS. Langkah-langkah pengujian yang dilakukan sebagai berikut.

1. Uji validitas dilakukan dengan melakukan korelasi antar skor butir pertanyaan dengan total skor variabel. Uji signifikansi dilakukan dengan membandingkan nilai r hitung dengan r tabel untuk degree of freedom (df)=n-2, dalam hal ini n adalah jumlah sampel. Langkah-langkah pengujian validasi meliputi :

a. Menentukan konsep yang akan diukur.

b. Mempersiapkan tabel tabulasi jawaban (tabel r product moment).

c. Menghitung korelasi antara masing-masing pertanyaan dengan skor total. Nilai r hitung didapat dengan rumus

dengan

N = jumlah sampel

X = total dari tiap variabel sebanyak 100 sampel (penjumlahan ke bawah)

Y = total keseluruhan nilai variabel dalam 100 sampel (total X)

Nilai r hitung yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan nilai r product moment.

d. Mengambil kesimpulan.

2. Kuesioner dikatakan reliabel jika r hasil lebih besar dari r tabel (r hasil >

r tabel). Semakin besar nilai alpha Cronbach, maka semakin tinggi tingkat reliabilitas penelitian yang dilakukan. Langkah-langkah pengujian reliabilitas meliputi :

}]

) ( }{

) ( [{

) )(

(

2 2

2

2 X N Y Y

X N

Y X XY rxy N

Σ

− Σ Σ

− Σ

Σ Σ

−

= Σ

commit to user

III-8

a. Mempersiapkan tabel tabulasi jawaban (tabel r product moment) b. Menghitung koefisien alpha Cronbach, nilai r yang diperoleh

dibandingkan dengan nilai r pada tabel r product moment.

c. Mengambil kesimpulan.

3. Uji Outliers dilakukan dengan tujuan untuk melihat ada atau tidaknya data pengganggu sebelum melakukan analisis cluster. Langkah-langkah menguji outliers adalah sebagai berikut:

a. Standarisasi data b. Pendeteksian outlier

Apabila sebuah data dikatakan outlier, maka nilai z yang diperoleh lebih besar dari angka +2,5 atau lebih kecil dari – 2,5.

Hasil dari pengujian data disampaikan pada lampiran VI.

3.3.5. Tahapan Pengolahan Data

Setelah pengujian data selesai dilakukan, tahap selanjutnya adalah melakukan pengelompokan variabel menggunakan analisis faktor. Analisis faktor dilakukan untuk mengekstrak variabel-variabel penelitian yang biasanya berjumlah sangat benyak menjadi beberapa variabel baru (faktor) untuk memudahkan pengolahan data selanjutnya dengan tetap mempertahankan informasi awal yang terkandung di dalamnya (Ghozali, 2011). Langkah-langkah dalam analisis faktor adalah sebagai berikut :

1. Menentukan variabel yang akan dianalisis.

2. Menguji variabel dengan menggunakan metode Bartlett test of sphericity.

3. Melakukan factoring yaitu menurunkan satu atau lebih faktor dari variabel- variabel yang ada.

4. Melakukan proses rotasi terhadap faktor yang telah terbentuk.

5. Menginterpretasi faktor yang terbentuk, khususnya memberi nama yang dapat mewakili variabel-variabel anggota faktor tersebut.

Tahapan selanjutnya adalah analisis cluster untuk mengetahui kelompok pengguna jasa yang akan terbentuk. Hasil pengumpulan data terhadap seratus orang responden kemudian direkapitulasi dan dijadikan pedoman dalam pengolahan data analisis cluster. Langkah-langkah analisis cluster secara manual sebagai berikut:

commit to user

III-9 1. Penetapan tujuan

Analisis cluster dilakukan dengan tujuan eksplorasi (eksploratory purpose) yaitu untuk mengklasifikasi semua responden dalam sampel yang berjumlah seratus orang dalam beberapa grup. Cluster-cluster yang terbentuk merupakan gambaran kelompok-kelompok yang terdapat dalam populasi pengguna jasa BST.

2. Desain riset (pengukuran kemiripan objek dan penstandarisasi data)

Standarisasi data dilakukan dengan mengubah satuan variabel dalam bentuk z-score apabila terdapat perbedaan satuan yang mencolok antar dua atau lebih variabel. Dalam penelitian ini pengukuran kemiripan objek diukur dengan jarak euclidean distance.

3. Pembentukan cluster

Pembentukan cluster dilakukan dengan metode non hierarchical cluster.

4. Interpretasi cluster

Interpretasi cluster menekankan pada karakteristik apa yang membedakan masing-masing cluster, kemudian dilakukan pemberian nama berdasarkan objek pembentuk masing-masing cluster tersebut.

5. Profiling cluster

Pada cluster yang telah terbentuk dilakukan profiling untuk menjelaskan karakteristik setiap cluster berdasar profil tertentu. Pengolahan data analisis cluster pada penelitian ini dilakukan dengan bantuan software SPSS for windows 16 dengan metode K-Means Cluster.

3.4. Analisis dan Interpretasi Hasil

Bab analisis dan interpretasi membahas hasil pengolahan data sesuai data yang didapat dari responden kemudian menginterpretasikan hasil analisis yang ada.

3.5. Kesimpulan dan Saran

Tahap ini merupakan tahap akhir di mana dari pengolahan data maupun analisis yang telah dilakukan kemudian ditarik kesimpulan dengan memperhatikan tujuan awal dilakukannya penelitian ini. Selain itu diberikan saran yang dipergunakan untuk rekomendasi perbaikan selanjutnya.