Model Multinomial Logit Untuk Menentukan Harga
Optimal Paket Blackberry Internet Service (BIS)
Telkomsel dan Indosat (Studi Kasus : Mahasiswa
Fakultas Teknik UNS Pengguna Blackberry)
Skripsi
DIANDRA PARAMITA TIMUR
I0308038
JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2013
v
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Sang Maha Pencipta, Allah SWT, yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-Nya kepada makhlukNya. Sholawat dan salam tersampaikan kepada Nabi Muhammad SAW, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi sebagai syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana Teknik di Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.
Skripsi ini dapat terselesaikan berkat bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak. Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya atas bimbingan, bantuan, dan dukungan yang tak ternilai terhadap pihak-pihak sebagai berikut :
1. Allah SWT atas limpahan rahmat dan karunia-Nya.
2. Kedua orangtuaku tercinta dan kedua kakakku tersayang yang selalu mendoakan dan memberi dukungan dalam pembuatan laporan ini.
3. Ibu Azizah Aisyati, ST.,MT. selaku pembimbing I yang telah memberikan bimbingan dan pengarahannya kepada peneliti selama pelaksanaan penelitian dan penyusunan skripsi ini.
4. Bapak Dr. Cucuk Nur Rosyidi, ST., MT. selaku Ketua Jurusan Teknik Industri UNS dan pembimbing II yang telah memberikan bimbingan dan pengarahan kepada peneliti selama pelaksanaan penelitian dan penyusunan skripsi ini. 5. Bapak Wakhid Akhmad Jauhari, ST, MT dan Bapak Dr. Eko Pujianto, Ssi,
MT selaku penguji yang telah memberikan kritik dan saran untuk penelitian ini.
6. Teman-teman TI 2008 khususnya ani, nisa, nia, galin, rina, ellen, intan, nandi, yoga, cent, mira, reza, putri, dll. Terima kasih atas bantuan dan pertemanannya selama di TI.
7. Teman-teman seangkatan dan seperjuangan TI UNS 2008 pada umumnya atas dukungan, keakraban, serta kekompakannya selama ini.
8. Terima kasih untuk asisten LSP 2008 ani, raga, nuski, anggun, nydhia, wulan atas kerja sama, dukungan, dan bantuan selama ini. Terima kasih juga untuk adek-adek angkatan asisten LSP 2009 dan 2010 yang sudah membantu selama ini.
vi
9. Achmad Hayyunuski buat semua dukungan, semangat, bantuan dan doa selama ini.
10. Semua pihak yang tidak dapat kami sebutkan satu persatu, terima kasih atas segala bantuan dan pertolongan yang telah diberikan.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini jauh dari sempurna dan banyak memiliki kekurangan. Oleh karena itu penulis mengharapkan kritik, masukan dan saran yang membangun untuk penyempurnaan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi pembaca sekalian.
Surakarta, Januari 2013
Penulis
vii
ABSTRAK
Diandra Paramita Timur, NIM : I 0308038. MODEL MULTINOMIAL
LOGIT UNTUK MENENTUKAN HARGA OPTIMAL PAKET
BLACKBERRY INTERNET SERVICE (BIS) TELKOMSEL DAN INDOSAT
(STUDI KASUS : MAHASISWA FAKULTAS TEKNIK UNS PENGGUNA BLACKBERRY). Skripsi. Surakarta: Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Januari 2013.
Blackberry adalah perangkat seluler yang memiliki kemampuan layanan push e-mail, telepon, sms, penjelajahan internet, messenger (Blackberry
Messenger) dan berbagai kemampuan nirkabel lainnya. Hal ini menyebabkan
banyak masyarakat di berbagai negara yang tertarik dan menggunakannya termasuk di negara Indonesia. Dengan layanan dasar yang dimiliki oleh Blackberry seperti Blackberry Internet Services (BIS) maka provider-provider besar seperti Telkomsel dan Indosat berlomba untuk menguasai pasar Blackberry dalam memperebutkan konsumen. Tujuan penelitian ini adalah menentukan harga optimal untuk paket Lifestyle, Business dan Full Services Telkomsel dan paket Gaul, Mail, dan Irit Indosat pada Blackberry Internet Services untuk memaksimalkan ekspektasi pendapatan keduanya dan untuk mengetahui harga optimal dan ekspetasi pendapatan untuk tiap paket yang mempunyai fasilitas sama dimana tidak terjadi persaingan harga antara Telkomsel dan Indosat.
Model Multinomial Logit digunakan dalam menentukan harga optimal yang ditawarkan untuk masing-masing layanan dari provider serta harga yang terbentuk dimana tidak terjadi persaingan antara dua provider pada setiap layanan yang mempunyai fasilitas yang sama. Pengolahan data meliputi pengujian multikolinieritas data, penentuan estimasi parameter model multinomial logit, penentuan evaluasi model multinomial logit (uji kebaikan model, uji signifikansi variabel independen secara bersama, dan uji signifikansi variabel independen secara individual), penentuan validasi model multinomial logit, penentuan harga optimal masing-masing provider, dan penentuan harga optimal ketika tidak ada persaingan keduanya.
Hasil penelitiannya yaitu pada Telkomsel, harga paket Lifestyle sebesar Rp 70.000, harga paket Business sebesar Rp 88.479, harga paket Full Services sebesar 91.524, dan ekspektasi pendapatan sebesar Rp 88.054. Sedangkan untuk Indosat, harga paket Gaul sebesar Rp 53.766, harga paket Mail sebesar Rp 49.930, harga paket Irit sebesar 90.000, dan ekspektasi pendapatan sebesar Rp 77.675. Pada situasi dimana tidak terjadi persaingan harga, didapatkan harga optimal untuk paket Lifestyle dan Gaul sebesar Rp 70.000, paket Business dan Mail sebesar Rp 84.529, dan paket Full Services dan Irit sebesar Rp 98.801 dengan ekspektasi pendapatan sebesar Rp 110.000 untuk kedua provider.
Kata kunci : multinomial logit, Blackberry Internet Service, harga optimal
xiv + 71 halaman; 21 tabel; 15 gambar; 2 lampiran Daftar pustaka : 21 (1989-2012)
viii
ABSTRACT
Diandra Paramita Timur, NIM : I 0308038. MULTINOMIAL LOGIT MODEL TO DETERMINE THE OPTIMAL PRICE OF BLACKBERRY
INTERNET SERVICE (BIS) FOR TELKOMSEL AND INDOSAT (CASE
STUDY : STUDENTS OF ENGINEERING FACULTY UNS). Thesis. Surakarta: Industrial Engineering Department, Faculty of Engineering, Sebelas Maret University, January 2013.
Blackberry is a mobile device which has many capabilities such as push e-mail service, phone, sms, internet browsing, messenger (Blackberry Messenger) and a variety of other wireless capabilities. Blackberry has basic service called Blackberry Internet Services (BIS). Many people including in Indonesia interested to in using this device. The big providers such as Telkomsel and Indosat compete for dominating of the Blackberry market to get more consumers. The purpose of this study is to determine the optimal price for the services of Lifestyle, Business and Full Services of Telkomsel and the services of Gaul, Mail, and Irit of Indosat on Blackberry Internet Services to maximize the expected revenues for them and to find the optimal price and expected revenue where is no competition between Telkomsel and Indosat.
Multinomial Logit Model is used to determine the optimal price that must be offered for each of the services from providers and price when there is no competition between two providers on any services that have the same facilities. Data processing includes test of multinomial logit assumption (multicolinearity test), determination of the multinomial logit model parameter, multinomial logit model evaluation (goodness of fit test, overall model test, and significance test), determination of multinomial logit model validity, determination of the optimal price for each providers, and determination of optimal price for both Telkomsel and Indosat.
The optimal price of Lifestyle, Business, and Full Services of Telkomsel are Rp 70,000, Rp 88.479, and 91.524 respectively with expected revenue Rp 88.054. While for Indosat, the price of Gaul, Mail, and Irit of Indosat are Rp 53.766, Rp 49.930, and Rp 90.000 respectively with expected revenue Rp 77.675. At the situation where there is no competition, the optimal price for BIS Lifestyle and Gaul, BIS Business and Mail, and BIS Full Services and Irit are Rp 70.000, Rp 84.529, and Rp 98.801 with expected revenue is Rp 56,214 for both Telkomsel and Indosat.
Key words : multinomial logit, Blackberry Internet Service, optimal price
xiv + 71 pages; 21 tables; 15 drawings; 2 attachments Bibliography : 21 (1989-2012)
ix
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL i
LEMBAR PENGESAHAN ii
SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS KARYA ILMIAH iii
SURAT PERNYATAAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH iv
KATA PENGANTAR v
ABSTRAK vii
ABSTRACT viii
DAFTAR ISI ix
DAFTAR TABEL xii
DAFTAR GAMBAR xiii
BAB I PENDAHULUAN I-1
1.1 Latar Belakang I-1
1.2 Perumusan Masalah I-4
1.3 Tujuan Penelitian I-4
1.4 Manfaat Penelitian I-5
1.5 Batasan Masalah I-5
1.6 Asumsi I-5
1.7 Sistematika Penulisan I-5
BAB II LANDASAN TEORI II-1
2.1 Blackberry II-1
2.2 Metode Sampling II-2
2.3 Uji Multikolinearitas II-7
2.4 Qualitative Choice Model II-8
2.5 Regresi Logistik II-9
2.6 Regresi Logistik Multinomial II-10
2.7 Uji Kebaikan Model II-11
2.8 Uji Signifikasi Variabel Independen Secara Bersama II-12
(Overall Model Fit)
2.9 Uji Signifikasi Variabel Independen Secara Individu II-13
(Significance Test)
x
2.10 Penentuan Validasi Model Multinomial Logit II-14
2.11 Penelitian Terdahulu II-15
2.11.1 Correa (2008) II-15
2.11.2 Arini (2011) II-16
BAB III METODOLOGI PENELITIAN III-1
3.1 Tahap Identifikasi Masalah III-2
3.2 Tahap Pengumpulan dan Pengolahan Data III-3
3.2.1 Pengumpulan Data III-3
3.2.2 Pengolahan Data III-4
3.3 Tahap Analisis III-15
3.4 Tahap Kesimpulan dan Saran III-15
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA IV-1
4.1 Pengumpulan Data IV-1
4.1.1 Perancangan dan Penyebaran Kuesioner IV-2
4.1.2 Perekapan Data IV-3
4.2 Pengolahan Data IV-6
4.2.1 Uji Multikolinearitas Data IV-7 4.2.2 Penentuan Estimasi Parameter Model Multinomial IV-7
Logit
4.2.3 Penentuan Evaluasi Model Multinomial Logit IV-9 4.2.4 Penentuan Validasi Model Multinomial Logit IV-16 4.2.5 Penentuan Harga Optimal Masing-Masing Provider IV-18 4.2.6 Penentuan Harga Optimal dimana Tidak Terjadi IV-19
Persaingan
BAB V ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL V-1
5.1 Analisis Hasil Klasifikasi Data Responden Telkomsel dan V-1
Indosat
5.2 Analisis Hasil Parameter Model Multinomial Logit V-3 5.3 Analisis Hasil Evaluasi Model Multinomial Logit V-4 5.4 Analisis Hasil Validasi Model Multinomial Logit V-8 5.5 Analisis Hasil Optimisasi Harga Masing-Masing Provider V-9 5.6 Analisis Hasil Optimisasi Harga Masing- Masing V-10
xi
Provider dan Harga Dimana Tidak Terjadi Persaingan Antara Keduanya
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN VI-1
6.1 Kesimpulan VI-1
6.2 Saran VI-1
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
Lampiran 1 : Kuesioner Paket BIS Bulanan Telkomsel L-1 Lampiran 2 : Kuesioner Paket BIS Bulanan Indosat L-3
xii
DAFTAR TABEL
Hal
Tabel 2.1 Tabel Klasifikasi II-14
Tabel 3.1 Tabel Klasifikasi Provider Telkomsel III-10 Tabel 3.2 Tabel Klasifikasi Provider Indosat III-11 Tabel 4.1 Contoh Kuesioner untuk Pengguna Telkomsel IV-2 Tabel 4.2 Contoh Kuesioner untuk Pengguna Indosat IV-3 Tabel 4.3 Hasil Pengisian Kuesioner 1 Responden Pengguna IV-4
Telkomsel
Tabel 4.4 Hasil Pengisian Kuesioner 1 Responden Pengguna Indosat IV-5 Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinieritas Data Telkomsel IV-7 Tabel 4.6 Hasil Uji Multikolinieritas Data Indosat IV-7 Tabel 4.7 Harga Optimal Hasil Output Excel Solver Telkomsel IV-18 Tabel 4.8 Harga Optimal Hasil Output Excel Solver Indosat IV-19 Tabel 4.9 Harga Optimal Hasil Output Excel Solver dimana IV-20
Tidak Terjadi Persaingan
Tabel 5.1 Tabel Probabilitas Pilihan Responden Telkomsel V-1 Tabel 5.2 Tabel Probabilitas Pilihan Responden Indosat V-3 Tabel 5.3 Tabel Hasil Uji Kebaikan Model (Goodness of fit) V-5 Tabel 5.4 Tabel Hasil Uji Signifikansi Variabel Independen V-6
Secara Bersama (Overall Model Fit)
Tabel 5.5 Tabel Hasil Uji Likelihood Ratio V-6
Tabel 5.6 Tabel Hasil Uji Wald V-7
Tabel 5.7 Tabel Hasil Validasi Model Multinomial Logit V-8 Tabel 5.8 Tabel Perhitungan Revenue Aktual dan Usulan Responden V-9
Telkomsel
Tabel 5.9 Tabel Perhitungan Revenue Aktual dan Usulan Responden V-10 Indosat
Tabel 5.10 Tabel Harga Optimal Untuk Tiap Provider dan keduanya V-10
xiii
DAFTAR GAMBAR
Hal
Gambar 2.1 Kurva Fungsi Logistik II-10
Gambar 3.1 Metodologi Penelitian III-1
Gambar 4.1 Jumlah Data Pengguna Telkomsel IV-5 Gambar 4.2 Jumlah Data Pengguna Indosat IV-6 Gambar 4.3 Estimasi Parameter Telkomsel Hasil dari SPSS 17.0 IV-8 Gambar 4.4 Estimasi Parameter Indosat Hasil dari SPSS 17.0 IV-9 Gambar 4.5 Tabel Pseudo R2 Telkomsel IV-10
Gambar 4.6 Tabel Pseudo R2 Indosat IV-10
Gambar 4.7 Gambar Uji Overall Model Fit Telkomsel IV-11 Gambar 4.8 Gambar Uji Overall Model Fit Indosat IV-11 Gambar 4.9 Gambar Uji Likelihood Ratio Telkomsel IV-12 Gambar 4.10 Gambar Uji Likelihood Ratio Indosat IV-13
Gambar 4.11 Gambar Uji Wald Telkomsel IV-14
Gambar 4.12 Gambar Uji Wald Indosat IV-15
Gambar 4.13 Gambar Hasil Validasi Model untuk Telkomsel Hasil IV-16 SPSS 17.0
Gambar 4.14 Gambar Hasil Validasi Model untuk Indosat Hasil IV-17 SPSS 17.0
I-1
BAB I
PENDAHULUAN
Pada bab ini membahas mengenai latar belakang, perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan masalah, asumsi, dan sistematika penulisan.
1.1 Latar Belakang
Salah satu bidang yang berkembang pesat di Indonesia adalah di bidang teknologi komunikasi. Sebagai salah satu negara berkembang, Indonesia selalu beradaptasi dengan kemajuan teknologi dari waktu ke waktu (ICT Clinic Gorontalo, 2012). Beberapa provider di Indonesia berlomba-lomba menciptakan inovasi baru seperti perang harga untuk menarik hati konsumen di Indonesia (ICT Clinic Gorontalo, 2012). Jumlah pelanggan provider telepon seluler di Indonesia pada tahun 2012 mencapai 255 juta dengan pangsa terbesar dikuasai Telkomsel disusul Indosat dan XL Axiata. Berdasarkan data Asosiasi Telekomunikasi Seluler Indonesia (ATSI) 2012, Telkomsel mendominasi pasar dengan jumlah pelanggan sekitar 109,88 juta (43,1%), sedangkan PT Indosat 52,1 juta (20,43%) dan XL Axiata 46,4 juta nomor (18,2%) (Bank BJB, 2012). Selain itu, perkembangan yang pesat pada industri komunikasi juga didorong oleh pekembangan yang pesat dari pasar telepon seluler. Salah satu perangkat seluler yang sedang berkembang sekarang yaitu Blackberry.
Blackberry adalah perangkat selular yang memiliki kemampuan layanan push
e-mail, telepon, sms, penjelajahan internet, messenger (Blackberry
Messenger/BBM), dan berbagai kemampuan nirkabel lainnya. Blackberry
diperkenalkan pada tahun 1999 oleh perusahaan Kanada, Research In Motion (RIM). Penggunaan gadget canggih ini begitu fenomenal sehingga menjadi suatu kebutuhan. Jika Blackberry telah diaktifkan, Blackberry dapat lebih unggul dari
handphone biasa dalam kegiatan browsing (Forum Satelit, 2012).
BlackBerry pertama kali diperkenalkan di Indonesia pada pertengahan Desember 2004 (Wikipedia, 2012). Saat ini di Indonesia tren Blackberry sudah meluas di kalangan masyarakat. Terbukti dengan pernyataan Co-Chief Executive
Officer RIM yang mengatakan bahwa pertumbuhan Blackberry di Indonesia
merupakan yang paling signifikan di Asia Tenggara bahkan pasar yang tumbuh
I-2
paling pesat di dunia. Pertumbuhan pelanggan di Indonesia naik 10 kali lipat dalam waktu 24 bulan. Pangsa pasarnya sendiri di Indonesia mencapai 38% (VIVA News, 2011). Karena alasan ini, provider yang ada di Indonesia berlomba mendapatkan pangsa pasar untuk memenuhi permintaan konsumen dalam penggunaan layanan software Blackberry khususnya layanan yang disebut
Blackberry Internet Service (BIS). Telkomsel mempunyai keunggulan pada market share BlackBerry yang mencapai 52-53% dari total pangsa pasar dan
jumlah pelanggan BlackBerry Telkomsel 4,4 juta pelanggan dari total 110 juta pelanggan Telkomsel. Di sisi lain, untuk tahun 2012, pengguna BlackBerry Indosat mencapai 1,5 juta pengguna atau sekitar 24% dari total pangsa pasar Indosat sendiri (Okezone, 2012). Hal ini yang membuat Indosat memiliki posisi yang kokoh di pasar layanan BlackBerry di Indonesia, yang merupakan pasar layanan BlackBerry kedua terbesar di Indonesia (Indosat, 2012).
Blackberry mempunyai 4 layanan dasar adalah Blackberry Internet Service (BIS), Blackberry Enterprise Service (BES), Blackberry Professional Software (BPS), dan Blackberry Mobile Data System (MDS). Provider besar yang menguasai pangsa pasar Blackberry di Indonesia menawarkan layanan BIS dan BES. Blackberry Internet Service (BIS) adalah layanan yang disediakan untuk pengguna Blackberry agar bisa melakukan browsing internet, pesan email, dan pesan instan dengan Blackberry (Wikipedia, 2012). Sedangkan Blackberry
Enterprise Service (BES) adalah layanan BlackBerry yang terintegrasi pada
sistem email yang terorganisasi melalui paket perangkat lunak. BES ditujukan bagi pelanggan korporasi dengan cakupan usaha yang besar. Keuntungan yang diperoleh adalah memperluas komunikasi nirkabel dan data perusahaan kepada pengguna aktif dengan cara yang aman (Wikipedia, 2012).
Untuk masyarakat pengguna Blackberry yang ada di Indonesia, BIS merupakan layanan yang umum digunakan dalam pengoperasiannya. Oleh karena itu, layanan yang diamati dalam penelitian ini yaitu layanan Blackberry Internet
Service (BIS) per bulan untuk Telkomsel dan Indosat dimana Telkomsel
mempunyai 3 jenis paket yaitu paket Lifestyle, Mail atau Business, dan Full
Services sedangkan Indosat mempunyai 3 jenis paket juga seperti paket Gaul, Mail, dan Irit. Masing-masing paket provider ini mempunyai fasilitas yang sama
I-3
sehingga keduanya dapat dibandingkan. Untuk paket Lifesyle dari Telkomsel dapat dibandingkan dengan paket Gaul dari Indosat, paket Business dari Telkomsel dibandingkan dengan paket Mail dari Indosat, dan untuk paket Full
Services dari telkomsel dapat dibandingkan dengan paket Irit dari indosat. Ketiga
jenis paket ini dipilih untuk dibandingkan karena ketiga paket ini merupakan paket permanen dan bukan merupakan paket promo yang mempunyai batas waktu tertentu. Masing-masing provider berlomba untuk merebut hati pelanggan agar menggunakan layanan dari provider tersebut. Salah satu cara yang digunakan
provider untuk menarik konsumen yaitu memberikan penawaran harga layanan
dan fasilitas yang diberikan dengan harga yang terjangkau.
Kebutuhan manusia merupakan sesuatu yang perlu digali oleh pemasar supaya konsumen dapat dilayani dengan lebih baik. Dalam konteks pemasaran, konsumen memilih produk atau tujuan berdasarkan kriteria yang obyektif seperti ukuran, harga, berat, dan sebagainya. Konsumen mempercayai harga sebagai indikator kualitas (Prasetijo dan Ihalauw, 2005). Telkomsel dan Indosat berlomba menawarkan paket-paket promo layanan BIS dengan harga yang murah dan fasilitas yang sudah lengkap. Dari persaingan tersebut, harga merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi konsumen dalam memilih provider yang akan digunakan untuk mengoperasikan Blackberry. Sedangkan segmen pasar yang sensitif terhadap harga salah satunya merupakan segmen pasar dari mahasiswa. Segmen pasar merupakan suatu patokan keberhasilan yang amat penting dalam penetapan harga yang dilakukan oleh suatu perusahaan sehingga hal ini juga harus diperhatikan (Winardi, 1992).
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menentukan harga adalah dengan model multinomial logit. Model multinomial logit merupakan model logistik yang variabel terikatnya bukan merupakan pilihan yang dikotomi (ya atau tidak) melainkan pilihan berganda (Nachrowi dkk.,2002). Model multinomial
logit merupakan pengembangan dari model binary logit dan digunakan untuk
mendeskipsikan bagaimana seorang individu memilih diantara 3 atau lebih pilihan diskrit (Garrow, 2010). Dalam penelitian Correa (2008) dinyatakan bahwa
multinomial approach (multinomial logit) adalah metode yang paling baik untuk
I-4
optimisasi harga. Output yang dihasilkan bukan prediksi tetapi sebuah probabilitas.
Pada penelitian ini, model multinomial logit digunakan untuk menentukan harga optimal yang ditawarkan untuk masing-masing layanan dari provider serta harga gabungan antara dua provider untuk setiap layanan yang mempunyai fasilitas yang sama. Model multinomial logit mempunyai variabel terikat berupa keputusan pilihan konsumen dalam memilih produk sedangkan variabel bebasnya berupa harga yang ditentukan sehingga dapat mempengaruhi konsumen dalam memilih. Karena itu, dengan model multinomial logit dapat diketahui probabilitas konsumen dalam memilih salah satu dari alternatif yang ditawarkan. Probabilitas ini kemudian digunakan untuk menentukan harga optimal untuk memaksimumkan ekspektasi pendapatan Telkomsel dan Indosat dan menentukan harga yang terbentuk dimana tidak terjadi persaingan antara Telkomsel dan Indosat.
1.2 Perumusan Masalah
Masalah yang diangkat untuk penelitian ini adalah
1. Bagaimana menentukan harga optimal Paket Lifestyle, Mail, dan Full
Services Telkomsel dan harga Paket Gaul, Mail, dan Irit Indosat pada layanan
BIS untuk memaksimumkan ekspektasi pendapatan perusahaan dengan menggunakan model multinomial logit.
2. Bagaimana menentukan harga dan ekspetasi pendapatan yang menggambarkan kondisi dimana tidak terjadi persaingan antara keduanya yang dapat menguntungkan kedua belah pihak.
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah:
1. Menentukan harga optimal untuk Paket Lifestyle, Mail, dan Full Services Telkomsel dan harga Paket Gaul, Mail, dan Irit Indosat pada layanan BIS untuk memaksimumkan ekspektasi pendapatan perusahaan dengan menggunakan model Multinomial logit.
I-5
2. Menentukan harga dan ekspektasi pendapatan antara Telkomsel dan Indosat yang menggambarkan kondisi dimana tidak terjadi persaingan antara keduanya yang dapat menguntungkan kedua belah pihak.
1.4 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah:
1. Dapat memberi masukan kepada provider yang bersangkutan untuk menentukan harga yang ditawarkan untuk masing-masing paket layanan BIS 2. Perusahaan dapat memaksimalkan pendapatan berdasarkan harga paket
layanan BIS yang ditawarkan.
1.5 Batasan Masalah
Batasan masalah dari penelitian ini adalah:
1. Provider yang dipilih yaitu Telkomsel dan Indosat.
2. Jenis paket Telkomsel yang diamati hanya paket Lifestyle, paket Business, dan paket Full Services untuk jangka waktu per bulan.
3. Jenis paket Indosat yang diamati hanya paket Gaul, paket Mail, dan paket Irit untuk jangka waktu per bulan.
4. Responden penelitian ini adalah Mahasiswa Universitas Sebelas Maret pemakai Blackberry Program S1 Fakultas Teknik.
1.6 Asumsi
Asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Harga untuk tiap paket BIS baik Telkomsel maupun Indosat tidak berubah selama penelitian dilakukan.
2. Biaya produksi layanan tidak dipertimbangkan dalam penelitian ini.
1.7 Sistematika Penulisan
Dalam penulisan laporan tugas akhir ini diberikan uraian yang diberikan pada setiap bab yang berurutan untuk mempermudah pembahasannya. Dari pokok-pokok permasalahan dapat dibagi menjadi enam bab seperti dijelaskan di bawah ini.
I-6 BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisi mengenai alasan atau latar belakang perlunya diadakan penelitian disertai pula dengan perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, batasan masalah, asumsi, dan sistematika penulisan dari penelitian.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini berisi mengenai dasar-dasar teori dan hasil-hasil penelitian sebelumnya yang menunjang pembahasan masalah yaitu mengenai metode pengambilan data, sampling, model multinomial logit, dan penelitian terdahulu.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini berisi mengenai kerangka pemikiran dari penelitian yang memuat tahap-tahap penelitian mulai dari tahap identifikasi permasalahan awal, tahap pengumpulan dan pengolahan data, analisis dan interpretasi hasil serta penarikan kesimpulan.
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
Bab ini berisi mengenai data penelitian diperlukan dalam menganalisis permasalahan yang ada. Data berkenaan dengan hasil kuesioner yang disebarkan kepada pemakai Blackberry. Pada bab ini dijelaskan pula cara pengolahan data-data tersebut.
BAB V ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL
Bab ini berisi interpretasi dari hasil pengolahan data, baik data primer maupun data sekunder serta membandingkan terhadap tujuan penelitian yang telah ditetapkan.
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi mengenai kesimpulan dari hasil pengolahan data penelitian dan saran untuk penelitian mengenai optimisasi harga dengan model multinomial logit.
II-1
BAB II
LANDASAN TEORI
Pada bab ini akan menjelaskan mengenai toeri-teori yang mengacu pada pembuatan tugas akhir dan sebagai landasan untuk melakukan penelitian.
2.1 Blackberry
Blackberry adalah perangkat selular yang memiliki kemampuan layanan push
e-mail, telepon, sms, penjelajahan internet, messenger (Blackberry
Messenger/BBM), dan berbagai kemampuan nirkabel lainnya. Blackberry
diperkenalkan pada tahun 1999 oleh perusahaan Kanada, Research In Motion (RIM). Penggunaan gadget canggih ini begitu fenomenal sehingga menjadi suatu kebutuhan. Pada prinsipnya fungsi dasar Blackberry sama dengan handphone lainnya yaitu untuk telepon dan sms. Perbedaannya pada Operating System Blackberry yang menggunakan Operating System (OS) berbasis Java buatan RIM (vendor Blackberry). Jika Blackberry telah diaktifkan dengan layanan Blackberry
provider tertentu, Blackberry dapat lebih unggul dari handphone biasa dalam
kegiatan browsing (Forum Satelit, 2012).
Blackberry Internet Service (BIS) adalah layanan yang disediakan untuk pengguna Blackberry agar bisa melakukan browsing internet, pesan email, dan pesan instan dengan Blackberry (Wikipedia, 2012).Blackberry mempunyai 4 layanan dasar yang ditawarkan yaitu Blackberry Internet Service (BIS), Blackberry Enterprise Service (BES), Blackberry Professional Software (BPS), dan Blackberry Mobile Data System (MDS).
BIS pada provider besar seperti Telkomsel dan indosat menyediakan beberapa paket yang dapat dipilih oleh para pengguna Blackberry dengan menggunakan salah satu dari dua provider terbesar ini.
1. Telkomsel
Paket BIS yang ditawarkan oleh Telkomsel adalah: a. Full Services
Untuk paket BIS ini, fasilitas yang ditawarkan adalah chatting (Blackberry Messenger,yahoo messenger), social networking (facebook, twitter), browsing, dan push-email.
II-2 b. Lifestyle
Untuk paket BIS ini, fasilitas yang ditawarkan adalah chatting (Blackberry Messenger,yahoo messenger) dan social networking (facebook, twitter).
c. Business
Untuk paket BIS ini, fasilitas yang ditawarkan adalah chatting (Blackberry Messenger,yahoo messenger) dan unlimited push-email.
2. Indosat
Paket BIS yang ditawarkan oleh Indosat adalah: a. Gaul
Untuk paket BIS ini, fasilitas yang ditawarkan adalah chatting (Blackberry Messenger,yahoo messenger) dan social networking (facebook, twitter).
b. Mail
Untuk paket BIS ini, fasilitas yang ditawarkan adalah chatting (Blackberry Messenger,yahoo messenger) dan unlimited push-email.
c. Irit
Untuk paket BIS ini, fasilitas yang ditawarkan adalah chatting (Blackberry Messenger,yahoo messenger), social networking (facebook, twitter), browsing, dan push-email.
2.2 Metode Sampling
Sampel adalah suatu himpunan bagian dari unit populasi (Kuncoro, 2003). Sedangkan sampling yaitu proses memilih sejumlah elemen dari populasi yang yang mencukupi untuk mempelajari populasi dan memahami karakteristik elemen populasi.
1. Alasan Utama Penggunaan Sampel
Alasan utama penggunaan sampel adalah kendala sumber daya yang terbatas jumlahnya, ketepatan dalam memperoleh data yang akurat, dan pengukuran destruktif (Kuncoro,2003).
2. Karakteristik Sampel yang Baik
Karakteristik sampel yang baik antara lain memungkinkan peneliti untuk mengambil keputusan yang berhubungan dengan besaran sampel untuk memperoleh jawaban yang dikehendaki, sampel mengidentifikasi probabilitas dari setiap unit analisis untuk menjadi sampel, sampel memungkinkan peneliti
II-3
menghitung akurasi dan pengaruh dalam pemilihan sampel daripada harus melakukan sensus, dan sampel memungkinkan peneliti menghitung derajat kepercayaan yang diterapkan dalam estimasi populasi yang disusun dari sampel statistika.
3. Proses Pemilihan Sampel
Proses pemilihan sampel merupakan suatu rangkaian kegiatan yang berurutan. Tahapan dalam pemilihan sampel antara lain penentuan populasi, penentuan unit pemilihan sampel, penentuan kerangka pemilihan sampel, penentuan desain sampel dan penentuan jumlah sampel, serta pemilihan sampel. 4. Jumlah Sampel
Secara umum jumlah sampel minimal yang dapat diterima untuk suatu studi tergantung dari jenis studi yang dilakukan. Beberapa pedoman yang dianjurkan menurut Gay dan Diehl (dalam Kuncoro, 2003) adalah:
a. Untuk studi deskriptif, sampel 10% dari populasi dianggap merupakan jumlah amat minimal. Untuk populasi yang lebih kecil, setidaknya 20% mungkin diperlukan.
b. Untuk studi korelasional dibutuhkan minimal 30 sampel untuk menguji ada tidaknya hubungan.
c. Untuk studi kausal-komparatif minimal 30 subjek per grup umumnya dianjurkan.
d. Untuk studi eksperimen minimal 15 subjek per grup umumnya dianjurkan. 5. Metode Pengambilan Sampel
Secara umum sampel terdiri dari dua macam yaitu dengan cara probabilitas dan non probabilitas.
a. Sampel Probabilitas
Sampel probabilitas dipilih berdasarkan prosedur seleksi dan memiliki peluang yang sama untuk dipilih. Ada 5 jenis untuk sampel probabilitas yaitu sampel random sederhana, sampel sistematis, sampel stratifikasi, sampel kluster, dan sampel multi tahap.
1) Sampel Random Sederhana (Simple Random Sampling)
Pemilihan sampel random sederhana adalah desain pemilihan sampel yang paling sederhana dan mudah. Prinsip pemilihan sampel dalam desain ini
II-4
adalah setiap elemen dalam populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dipilih.
2) Sampel Sistematis (Systematic Sampling)
Sampel ini hampir sama dengan pemilihan random sederhana. Perbedaannya yaitu pada cara pemilihan elemen untuk menjadi sampel. Seluruh elemen yang ada pada unit pemilihan sampel diberi nomor urut mulai dari nomor 1.
3) Sampel Stratifikasi (Stratified Sampling)
Perbedaan dengan kedua desain sebelumnya adalah langkah pertama sebelum pemilihan sampel harus dilakukan pengelompokan populasi dengan kriteria tertentu ke dalam beberapa strata.
4) Sampel Klaster (Cluster Sampling)
Alasan yang mendorong digunakannya sampel kluster adalah adanya kebutuhan efisiensi ekonomis yang tidak bisa diperoleh peneliti jika menggunakan random sederhana dan tidak tersedianya kerangka sampel untuk elemen tertentu.
5) Sampel Daerah Multitahap (Multistage Area Sampling)
Multistage area sampling adalah prosedur pengambilan sampel yang
melibatkan penggunaan kombinasi teknik sampel probabilitas yang telah dibahas pada bagian terdahulu.
b. Sampel Non Probabilitas
Sampel non probabilitas dipilih secara arbitrer oleh peneliti. Probabilitas masing-masing anggota populasi tidak diketahui. Para peneliti menggunakan sampel ini karena tidak ada upaya untuk melakukan generalisasi berdasarkan sampel.
1) Convenience Sampling
Convenience sampling adalah prosedur untuk mendapatkan unit sampel
menurut keinginan peneliti. Peneliti menggunakan metode ini untuk memperoleh daftar pertanyaan dalam jumlah yang besar dan lengkap secara cepat dan hemat.
II-5 2) Judgement Sampling
Metode sampling ini adalah salah satu jenis dari purposive sampling selain
quota sampling dimana peneliti memilih sampel berdasarkan penilaian
terhadap beberapa karakteristik anggota sampel yang disesuaikan dengan maksud penelitian.
3) Quota Sampling
Metode ini digunakan untuk memastikan bahwa berbagai subgrup dalam populasi telah terwakili dengan berbagai karakteristik sampel sampai batas tertentu yang dikehendaki peneliti. Peneliti menentukan target kuota yang dikehendaki.
4) Snowball Sampling
Metode sampling ini merupakan prosedur pengambilan sampel dimana responden pertama dipilih dengan metode probabilitas dan kemudian responden selanjutnya diperoleh dari informasi yang diberikan oleh responden yang pertama.
6. Ukuran Sampel yang Diperlukan
Untuk menentukan ukuran sampel dari suatu populasi terdapat bermacam cara, baik untuk ukuran populasi yang diketahui maupun yang tidak diketahui (atau terlalu besar) (Umar, 2003). Cara penentuan ukuran sampel dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Rumus Slovin
Untuk menentukan berapa minimal sampel yang dibutuhkan jika ukuran populasi diketahui dapat menggunakan rumus Slovin seperti berikut:
(2.1) dimana,
n = Ukuran Sampel N = Ukuran Populasi
e = Kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang
dapat ditolerir
b. Cara Interval Taksiran
Jika ukuran populasi tidak diketahui atau sangat besar maka tidak bisa menggunakan rumus Slovin. Beberapa rumus dapat dipakai misalnya untuk
II-6
menaksir parameter µ dan parameter P. Seperti halnya dengan ukuran populasi yang terbatas, pada ukuran populasi yang tidak terbataspun besarnya sampel dapat disesuaikan dengan alat analisis seperti Chi-Square yang menuntut jumlah observasi tertentu.
1). Menaksir parameter rata-rata µ
Model interval taksiran untuk parameter µ adalah
(2.2) Atau
(2.3) dimana dianggap error (e) dari hasil taksirannya. Jika error ini dikuadratkan akan didapatkan sebagai berikut:
(2.4)
Dengan perhitungan matematik sederhana, jumlah sampel n dapat ditentukan menjadi:
(2.5) Karena standar deviasi populasi sering tidak diketahui maka jalan keluarnya ada tiga cara yaitu diambil dari riset terdahulu jika ada, diambil dari prasurvei terhadap beberapa data saja yang dianggap cukup mewakili, dan standar deviasi dapat didekati dengan range (R) yaitu selisih data terbesar-terkecil sehingga dapat dicari dengan rumus .
2). Menaksir parameter proporsi P
Model interval taksiran untuk parameter P adalah sebagai berikut:
(2.6) Atau (2.7) dimana p = x/n q = 1-p
commit to user
II-7
e =
Jumlah sampel yang diperlukan adalah
(2.8) Jika p dan q tidak diketahui maka dapat diketahui dengan 0,25 sebagai perkalian antara 0,5 x 0,5.
2.3 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen) (Ghazali, 2005). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah sebagai berikut: a. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat
tinggi tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
b. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya di atas 0,9), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikolonieritas. Multikolinieritas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen.
c. Multikolinieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan lawannya
variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap
variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independennya lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF=1/tolerance). Nilai
II-8
cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas
adalah nilai tolerance VIF 10. Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolinieritas yang masih dapat ditolerir. Sebagai misal nilai tolerance = 0,10 sama dengan tingkat kolinieritas 0,95. Walaupun multikolinieritas dapat dideteksi dengan nilai Tolerance dan VIF, tetapi masih tetap tidak mengetahui variabel-variabel independen mana sajakah yang saling berkorelasi.
2.4 Qualitative Choice Model
Qualitative choice (pilihan kualitatif) merupakan suatu situasi dimana
pembuat keputusan atau seorang konsumen yang menghadapi diantara pilihan-pilihan yang berbeda dan konsumen harus memilih salah satu dari pilihan-pilihan yang diberikan (Correa,2008). Sifat dari pilihan yang akan dibuat tergantung pada masalah yang dihadapi oleh pembuat keputusan atau konsumen. Pembatasan untuk pilihan yang akan dibuat yaitu antara lain:
a. Jumlah alternatif yang terbatas
b. Alternatif bersifat mutually exclusive. Artinya bahwa pembuat keputusan atau konsumen hanya dapat memilih salah satu alternatif diantara alternatif yang ada.
c. Jumlah dari pilihan-pilihan atau alternatif lengkap.
Konsumen ingin memaksimalkan utilitas. Mereka memilih produk yang mereka percaya memiliki keseluruhan utilitas yang tertinggi. Pilihan yang dipilih tergantung pada karakteristik dari pilihan individu, yang mana dipengaruhi oleh kebiasaan, iklan pengalaman, tekanan dari orang lain, kendala lingkungan, opini, dan lain-lain. Terkait dengan tiap-tiap pilihan yang mempunyai kemungkinan untuk dipilih, dan pilihan itu dapat dispesifikasi sebagai fungsi parametrik dengan bentuk berikut:
(2.9)
dimana,
Xin = vektor dari karakteristik alternatif i yang diamati oleh pembuat keputusan n,
Jn = jumlah semua alternatif,
Sn = karakteristik yang diamati dari pembuat keputusan n seperti pendapatan, umur, dll dan adalah vektor dari parameter.
II-9
Multinomial logit dapat diimplementasikan di dalam Qualitative Choice Model. Multinomial logit adalah model pilihan jenis logit di mana jumlah pilihan
lebih dari dua.
QCM digunakan dalam beberapa situasi. Dari pilihan rute untuk bekerja, untuk membeli produk sesuai spesifikasi konsumen, pilihan yang dihadapi oleh pembuat keputusan biasanya dibuat untuk memenuhi batasan yang disebutkan di atas.
2.5 Regresi Logistik
Model regresi logistik adalah model regresi yang peubah terikat atau responnya mensyaratkan berupa peubah kategorik sedangkan menurut Hosmer dan Lemeshow (2000), Metode regresi logistik adalah suatu metode analisis statistika yang mendeskripsikan hubungan antara peubah respon yang memiliki dua kategori atau lebih dengan satu atau lebih peubah penjelas berskala kategori atau interval. Yang dimaksud dengan peubah kategorik yaitu peubah yang berupa data nominal dan ordinal. Pendekatan model persamaan regresi logistik digunakan karena dapat menjelaskan hubungan antara X dan x) yang bersifat tidak linear,
ketidaknormalan sebaran dari Y, keragaman respon yang tidak konstan dan tidak dapat dijelaskan oleh model regresi linear biasa (Agresti, 1990).
Jika data hasil pengamatan memiliki p peubah bebas yaitu x1 , x2 ,..., xp dengan peubah respon Y, dengan Y mempunyai dua kemungkinan nilai 0 dan 1, Y = 1 menyatakan bahwa respon memiliki kriteria yang ditentukan dan sebaliknya Y = 0 tidak memiliki kriteria, maka peubah respon Y mengikuti sebaran Bernoulli dengan parameter i) sehingga fungsi sebaran peluang adalah sebagai berikut :
y (2.10)
Model umum regresi logistik dengan p peubah penjelas yaitu:
(2.11)
dengan melakukan transformasi logit diperoleh:
ln (2.12)
dengan
II-10
(2.13) Merupakan penduga logit yang berperan sebagai fungsi linear dari peubah penjelas. Karena fungsi penghubung yang digunakan adalah fungsi penghubung logit maka sebaran peluang yang digunakan disebut sebaran logistik (McCullagh dan Nelder, 1989).
Gambar 2.1 Kurva Fungsi Logistik
2.6 Regresi Logistik Multinomial
Regresi logistik multinomial merupakan perluasan dari regresi logistik dengan respon biner yang dapat menangani variabel repon dengan kategori lebih dari dua. Nachrowi (2005) menjelaskan, untuk model regresi dengan variabel respon berskala nominal empat kategori digunakan kategori variabel hasil Y yang dikode 0, 1, 2, dan 3.
Dalam model regresi logistik dikotomi, variabel terikat dinyatakan dalam fungsi logit untuk Y =1 dibanding dengan fungsi logit untuk Y = 0. Kategori Y=0 disebut sebagi kategori pembanding (reference group). Dalam model logistik dengan empat kategori, dihasilkan tiga fungsi logit yaitu:
1. Fungsi logit untuk Y=1 relatif terhadap fungsi logit untuk Y=0 2. Fungsi logit untuk Y=2 relatif terhadap fungsi logit untuk Y=0 3. Fungsi logit untuk Y=3 relatif terhadap fungsi logit untuk Y=0
Secara umum, untuk menganalisis model dengan p variabel bebas maka tiga fungsi logitnya dapat dinotasikan sebagai berikut:
II-11
ln (2.14)
ln (2.15)
ln (2.16)
Berdasarkan ketiga fungsi logit tersebut maka didapatkan probabilitas respon untuk model regresi logistik dengan empat kategori yaitu sebagai berikut:
(2.17) (2.18) (2.19) (2.20) Sebagai perbandingan, dalam model logit dikotomi, pengestimasian parameter dilakukan pada bentuk rasio antara Pr (Y=1|x) dan Pr (Y=0|x). Lebih spesifik lagi, yang diestimasi adalah:
(2.21) Model ini dapat diestimasi melalui teknik maximum likelihood. Dalam model regeresi logistik dengan empat kategori, analogi juga digunakan sebagai berikut:
(2.22) (2.23) (2.24) Kemudian dengan menggunakan metode taksiran maximum likelihood, parameter-parameter dalam model tersebut dapat diestimasi.
2.7 Uji Kebaikan Model
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari
goodness of fit. Untuk uji kebaikan model dapat digunakan koefisien determinasi
(Pseudo R2) untuk menilai kebaikan model. Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai R2
II-12
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel-variabel dependen.
Satu hal yang perlu dicatat bahwa koefisien determinasi hanyalah salah satu dan bukan satu-satunya kriteria memilih model yang baik. Alasannya bila suatu estimasi regresi menghasilkan koefisien determinasi yang tinggi tetapi tidak konsisten dengan teori ekonomika yang dipilih oleh peneliti atau tidak lolos dari uji asumsi klasik maka model tersebut bukanlah model penaksir yang baik dan seharusnya tidak dipilih menjadi model empirik (Ghozali, 2005).
Uji kebaikan model dilakukan dengan menghitung nilai Pseudo R2 yang terdiri dari Cox and Snell, Nagelkerke, dan McFadden.
Rumus Pseudo R2 Cox and Snell
(2.25) Rumus Pseudo R2 Nagelkerke
(2.26)
Rumus Pseudo R2 McFadden
(2.27)
dimana LLnull adalah likelihood model hanya dengan konstanta LLk adalah model yang diestimasi dan n adalah jumlah observasi.
2.8 Uji Signifikansi Variabel Independen Secara Bersama (Overall Model
Fit)
Uji overall model fit dilakukan dengan uji G atau uji likelihood ratio, yaitu dengan menghitung perbedaan nilai -2 log likelihood (-2LL) antara model yang hanya terdiri dari konstanta dengan model yang terdiri dari konstanta dan variabel independen.
(2.28) dimana,
L0 = nilai log likelihood model regresi logistik tanpa variabel prediktor
II-13
L1 = nilai log likelihood model regresi logistik dengan variabel prediktor Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0 k = 0
H1: k
Uji likelihood ratio menggunakan distribusi chi square ( ). H0 akan ditolak
jika nilai G > Z atau G2 > 2 . Hal ini mengindikasikan bahwa paling sedikit ada satu k yang tidak sama dengan 0. Jika nilai 2 hitung lebih besar dari 2 tabel maka bisa disimpulkan bahwa variabel independen secara bersama mempengaruhi variabel dependen. Sebaliknya jika 2 hitung lebih kecil dari 2 tabel maka bisa disimpulkan bahwa variabel independen secara bersama tidak mempengaruhi variabel dependen.
2.9 Uji Signifikansi Variabel Independen Secara Individual (Significance
Test)
Uji signifikansi variabel independen dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara individu mempengaruhi variabel dependennya. Uji signifikansi variabel independen dilakukan dengan dua cara yaitu Uji Likelihood
Ratio dan Uji Wald.
Uji Likelihood Ratio dilakukan dengan menghitung perbedaan -2 log
likelihood (-2LL) antara model yang diestimasi (final model) dengan model tanpa
variabel yang diamati (reduce model) dengan derajat bebas sebanyak variabel independen yang tidak dimasukkan dalam model. Uji likelihood ratio ini mengikuti distribusi chi square. Prinsipnya sama dengan uji signifikasi variabel independen secara bersama dalam pembacaan dan perbandingan antara 2 tabel dan 2 hitung, hanya disini pengujian untuk variabel indenpenden secara individu bukan secara bersama.
Sedangkan Uji Wald digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependennya. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0 k = 0
H1: k
Untuk nilai statistik Wald dapat dicari dengan rumus sebagai berikut
II-14
(2.29)
Dengan adalah taksiran standar error parameter dan adalah nilai koefisien estimasi pada model. H0 ditolak jika W > Z atau W2 2 dengan
derajat bebas sebesar df dimana df=1.
Nilai Statistika Wald ini mengikuti distribusi chi square. Jika nilai statistik Wald lebih besar dari pada nilai 2 tabel maka dapat dismpulkan variabel independen berpengaruh pada variabel dependen. Sebaliknya jika nilai statistik Wald lebih kecil daripada nilai 2 tabel maka dapat disipulkan variabel independen tidak berpengaruh pada variabel dependen.
2.10 Penentuan Validasi Model Multinomial logit
Penentuan validasi model multinomial logit merupakan prosedur klasifikasi yang dilakukan untuk melihat peluang kesalahan klasifikasi oleh suatu fungsi. Ukuran yang dipakai adalah Apparent Error Rate (APER). Nilai APER menyatakan nilai proporsi sampel yang salah yang diklasifikasikan oleh fungsi klasifikasi (Johnson dan Wichern, 1992). Penentuan kesalahan pengklasifikasian dapat diketahui melalui tabel klasifikasi sebagai berikut:
Tabel 2.1 Tabel Klasifikasi
Actual Membership Predicted Membership p1 p2 p1 n11 n12 p2 n21 n22 dimana,
n11 = Jumlah yi dari p1 yang tepat diklasifikasikan sebagai p1 n12 = Jumlah yi dari p1 yang salah diklasifikasikan sebagai p2 n21 = Jumlah yi dari p2 yang salah diklasifikasikan sebagai p1 n22 = Jumlah yi dari p2 yang tepat diklasifikasikan sebagai p2
(2.30)
II-15 2.11 Penelitian Terdahulu
Penelitian yang terkait dengan optimisasi harga telah dilakukan antara lain oleh Correa (2008) dan Arini (2011).
2.11.1 Correa (2008)
Penelitian terdahulu yang terkait dengan pelaksanaan penelitian ini yaitu penelitian yang dilakukan oleh Correa (2008).
Pada penelitian yang dilakukan oleh Correa (2008) dijelaskan bagaimana model Multinomial logit bisa diimplementasikan di dalam situasi ‘Qualitative
Choice’ untuk menghasilkan output berupa penetapan harga optimal. Analisis ini
berdasarkan pada kasus dimana penjual ingin menentukan kombinasi harga terbaik dari dua produk yang ditawarkan berdasarkan satu tipe konsumen.
Hasil dari penelitian Correa dilihat dari metodologi penelitiannya yaitu
Multinomial logit Model merupakan pendekatan yang paling baik dibanding
kedua alternatif pendekatan lainnya karena hasilnya paling mendekati nilai optimum teoritis dan akurasinya semakin baik dengan bertambahnya jumlah observasi. Output dari model adalah nilai utilitas yang dapat digunakan untuk menentukan harga optimum.
Sehingga optimasi harga dapat dimodelkan sebagai berikut:
a. Fungsi tujuan: Memaksimum ekspektasi pendapatan (Expected Revenue)
Max Expected Revenue = Price1* PL1 + Price2* PL2
(2.31) b. Fungsi pembatas: probabilitas konsumen memilih produk i (Purchase
Likelihood) ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 1 ( 1 U U U U e e e e PL + + = (2.32) ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 2 ( 2 U U U U e e e e PL + + = (2.33) upper ower price p pl £ £ (2.34)
dimana U(i) adalah estimasi utilitas produk i yang dimodelkan pada bagian sebelumnya. plower dan pupper merupakan batas atas dan batasbawah harga dari tiap produk.
II-16 2.11.2 Arini (2011)
Penelitian ini juga mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Arini (2011). Penelitian Arini (2011) dilakukan dengan mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Correa (2008) juga.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Arini (2011) sama seperti penelitian Correa (2008) yaitu optimisasi harga dengan memakai model multinomial logit sebagai pendekatannya. Fungsi tujuan yang diambil sama seperti Correa (2008) yaitu untuk memaksimumkan pendapatan. Fungsi pembatasnya merupakan probabilitas konsumen memilih produk i.
Produk yang diambil dalam penelitian Arini (2011) adalah flashdisk yang mempunyai kapasitas berbeda yaitu 4GB dan 8GB. Dengan model multinomial
logit akan dihasilkan output berupa harga optimal untuk tiap produk guna
memaksimumkan pendapatan perusahaan dari produk tersebut.
III-1
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Pada bab ini dibahas mengenai tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian. Tahapan-tahapan ini digambarkan dengan flowchart seperti di bawah ini :
III-2
Metodologi penelitian yang tersaji dalam flowchart diatas kemudian akan diuraikan dan dijelaskan lebih lanjut dalam sub bab berikut.
3.1 Identifikasi Masalah
Tahapan yang ada pada identifikasi masalah adalah sebagai berikut : 1. Studi Pustaka
Tahap ini merupakan studi pendahuluan untuk menggali informasi terkait dengan penelitian yg dilakukan. Tujuan dari studi pustaka untuk menggambarkan teori dan konsep yang akan digunakan dalam menyelesaikan permasalahan yang diteliti dan untuk mendapatkan dasar referensi yang kuat. Studi pustaka dilakukan dengan mengumpulkan semua informasi yang berkaitan dengan penelitian yang akan dilakukan berupa referensi yg berhubungan model multinomial logit berupa buku, informasi dari internet, dan penelitian terkini dalam mengenai model
multinomial logit.
2. Studi Lapangan
Studi lapangan dilakukan untuk mendapatkan informasi dan keterangan yang berhubungan langsung dengan produk yang dipakai dalam penelitian. Produk yang dipilih yaitu harga BIS per bulan. Provider paket yang diamati yaitu Telkomsel dan Indosat. Untuk paket dari Telkomsel yaitu paket Lifestyle, paket
Business, dan paket Full Services. Sedangkan dari Indosat yang diambil adalah
paket Gaul, paket Mail, dan paket Irit. Masing-masing paket provider ini mempunyai fasilitas yang sama sehingga keduanya dapat dibandingkan. Pada penelitian ini akan ditentukan kombinasi harga untuk masing-masing paket
provider guna memaksimalkan pendapatan masing-masing provider.
3. Perumusan Masalah
Setelah mengidentifikasi masalah yang terjadi, kemudian dilakukan perumusan masalah yang akan diselesaikan sehingga mendapatkan hasil yang baik. Perumusan masalah yang dilakukan yaitu bagaimana menentukan harga untuk harga Paket Lifestyle, Mail, dan Full Services Telkomsel dan harga Paket Gaul, Mail, dan Irit Indosat pada layanan BIS untuk memaksimumkan ekspetasi pendapatan keduanya dengan menggunakan model multinomial logit.
III-3 4. Tujuan dan Manfaat Penelitian
Setelah diketahui masalah apa yang akan diselesaikan, kemudian menentukan tujuan dan manfaat yang akan dicapai selanjutnya. Tujuan yang ingin dicapai yaitu untuk menentukan harga Paket Lifestyle, Mail, dan Full Services Telkomsel dan harga Paket Gaul, Mail, dan Irit Indosat pada layanan BIS untuk memaksimumkan ekspetasi pendapatan keduanya dengan menggunakan model
Multinomial logit.
Sedangkan manfaat yang diambil dari penelitian ini adalah diharapkan dapat memberi masukan kepada provider yang bersangkutan untuk menentukan harga yang ditawarkan untuk masing-masing paket layanan BIS serta perusahaan dapat memaksimalkan pendapatan berdasarkan harga paket layanan BIS yang ditawarkan.
3.2 Tahap Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dan pengolahan data yang digunakan untuk penelitian ini.
3.2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner yang disebarkan kepada Mahasiswa Fakultas Teknik program S1 Universitas Sebelas Maret Surakarta. Pengumpulan data dengan kuesioner memerlukan perancangan kuesioner.
1. Perancangan dan Penyebaran Kuesioner
Perancangan kuesioner ini dilakukan untuk mengetahui data apa saja yang dibutuhkan. Data yang diperlukan dalam pembentukan model multinomial logit untuk penentuan harga yaitu kombinasi data pilihan pembelian pada harga yang berbeda-beda. Rancangan kuesioner dibuat berdasarkan multinomial stated-choice
survey (Cook&Wissman, 2007) karena pada tipe kuesioner ini responden dapat
memilih salah satu pilihan dari beberapa alternatif yang diberikan.
Kuesioner dibagi menjadi dua yaitu kuesioner bagi pengguna provider Telkomsel dan kuesioner bagi pengguna Indosat. Untuk setiap kuesioner terdapat empat pilihan. Pada Telkomsel, terdapat kombinasi harga untuk paket Lifestyle, paket Business, dan paket Full Services. Pada Indosat, terdapat kombinasi harga untuk paket Gaul, paket Mail, dan paket Irit. Untuk setiap provider terdapat
III-4
pilihan Tidak Membeli jika konsumen merasa harga yang ditawarkan tidak cocok. Data pilihan tersebut kemudian dipilih konsumen dari tiap provider sesuai dengan keinginannya apakah akan memilih untuk membeli salah satu dari paket atau tidak membeli. Dari pilihan konsumen tersebut dapat diketahui kemungkinan konsumen untuk membeli pada harga tertentu.
Sampel dalam penelitian ini adalah mahasiswa Fakultas Teknik program S1 UNS yang merupakan pemakai Blackberry. Untuk pencarian sampling digunakan teknik purposive sampling (sampling bertujuan) karena sampling dilakukan langsung kepada responden yang mempunyai Blackberry pemakai provider Telkomsel atau Indosat. Karena jenis sampling merupakan non probability sampling jadi jumlah sampel yang dibutuhkan tidak dapat diketahui secara pasti dan yang menentukan jumlah sampel sudah cukup atau belum hanya dari keinginan seorang peneliti. Oleh karena itu, untuk mendapatkan jumlah responden yang akan menjadi sampel secara pasti dan diketahui jumlah populasinya dapat menggunakan rumus Slovin pada persamaan (2.1) dengan kelonggaran (e) sebesar 10%. Responden yang dipilih sebagai sampel berjumlah 50 mahasiswa pemakai Blackberry dengan provider Telkomsel dan 50 mahasiswa pemakai Blackberry dengan provider Indosat.
2. Perekapan Data
Perekapan data dilakukan untuk mengetahui pilihan responden pada tiap kombinasi harga paket BIS pada pengguna provider Telkomsel dan Indosat. Responden diminta untuk memilih antara paket yang ditawarkan Telkomsel dengan harga tertentu atau tidak membeli jika responden adalah pengguna Telkomsel dan paket yang ditawarkan Indosat dengan harga tertentu atau tidak membeli jika responden adalah pengguna Indosat. Dari hasil pengumpulan data dengan kuesioner berupa pilihan konsumen pada harga tertentu tersebut, dapat diketahui kemungkinan konsumen untuk membeli pada harga tertentu.
3.2.2 Pengolahan Data
Pengolahan data yang dilakukan meliputi pengujian multikolinearitas data, model multinomial logit, dan penentuan harga optimal yang ditawarkan provider.
III-5 1. Pengujian Multikolinieritas Data
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Uji multikolinearitas dilakukan dengan menghitung nilai tolerance dan VIF. Jika nilai VIF kurang dari 10 atau nilai tolerance mendekati 1, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independennya.
2. Penentuan Estimasi Parameter Model Multinomial logit
Estimasi parameter dilakukan untuk mengetahui metode dan konsep yang digunakan untuk mendapatkan parameter dari model pilihan. Untuk mengestimasi atau pendugaan parameter, metode yang sering digunakan adalah metode
maximum likelihood, yaitu dengan mencari koefisien regresi sehingga probabilitas
kejadian variabel dependen bisa semaksimum mungkin. Nilai estimasi parameter dapat dilihat pada tabel Parameter Estimates output SPSS pada kolom B. Berikut ini merupakan spesifikasi model multinomial logit yang akan dibuat untuk masing-masing provider. a. Telkomsel ) 3 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 1 ( 1 ) ( Utel Utel Utel Utel Utel e e e e e tel PL + + + = (3.1) ) 3 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 2 ( 2 ) ( Utel Utel Utel Utel Utel e e e e e tel PL + + + = (3.2) ) 3 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 3 ( 3 )
( Utel Utel Utel Utel
Utel e e e e e tel PL + + + = (3.3) ) 3 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 0 ( 0 )
( Utel Utel Utel Utel
Utel e e e e e tel PL + + + = (3.4) dimana, 1 3 13 2 12 1 11 1 1 ( ) ) (tel = tel + T + T + T +
U tel tel tel (3.5)
2 3 23 2 22 1 21 2 2 ( ) ) (tel = tel + T + T + T +
U tel tel tel (3.6)
3 3 33 2 32 1 31 3 3 ( ) ) (tel = tel + T + T + T +
U tel tel tel (3.7)
0 ) (tel 0=
U (3.8)
dimana,
PL(tel)1 = kemungkinan responden memilih paket Lifestyle
III-6
PL(tel)2 = kemungkinan responden memilih paket Business
PL(tel)3 = kemungkinan responden memilih paket Full Services
PL(tel)0 = kemungkinan responden memilih tidak membeli
T1= harga paket Lifestyle (Rp)
T2= harga paket Business (Rp)
T3= harga paket Full Services (Rp)
U(tel)1 = Estimasi utilitas paket Lifestyle
U(tel)2 = Estimasi utilitas paket Business
U(tel)3 = Estimasi utilitas paket Full Services
U(tel)0 = Estimasi utilitas pilihan tidak membeli
1 =Parameter yang diestimasi oleh model pada provider Telkomsel untuk paket Lifestyle (Intercept)
2 =Parameter yang diestimasi oleh model pada provider Telkomsel untuk paket Business (Intercept)
3 =Parameter yang diestimasi oleh model pada provider Telkomsel untuk
paket Full Services (Intercept)
1 11T
tel
= Bobot kepentingan atribut harga paket Lifestyle untuk pilihan paket Lifestyle
2 12T
tel =
Bobot kepentingan atribut harga paket Business untuk pilihan paket Lifestyle
3 13T
tel =
Bobot kepentingan atribut harga paket Full Services untuk pilihan paket Lifestyle
1 21T
tel =
Bobot kepentingan atribut harga paket Lifestyle untuk pilihan paket Business
2 22T
tel =
Bobot kepentingan atribut harga paket Business untuk pilihan paket Business
3 23T
tel =
Bobot kepentingan atribut harga paket Full Services untuk pilihan paket Business
1 31T
tel =
Bobot kepentingan atribut harga paket Lifestyle untuk pilihan paket Full Services
III-7
2 32T
tel =
Bobot kepentingan atribut harga paket Business untuk pilihan paket Full Services
3 33T
tel =
Bobot kepentingan atribut harga paket Full Services untuk pilihan paket Full Services b. Indosat ) 3 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 1 ( 1 )
( Uind Uind Uind Uind
Uind e e e e e ind PL + + + = (3.9) ) 3 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 2 ( 2 )
( Uind Uind Uind Uind
Uind e e e e e ind PL + + + = (3.10) ) 3 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 3 ( 3 )
( Uind Uind Uind Uind
Uind e e e e e ind PL + + + = (3.11) ) 3 ( ) 2 ( ) 1 ( ) 0 ( ) 0 ( 0 ) ( Uind Uind Uind Uind Uind e e e e e ind PL + + + = (3.12) Dimana, 1 3 13 2 12 1 11 1 1 ( ) ) (ind = ind + I + I + I +
U ind ind ind
(3.13) 2 3 23 2 22 1 21 2 2 ( ) ) (ind = ind + I + I + I +
U ind ind ind
(3.14) 3 3 33 2 32 1 31 3 3 ( ) ) (ind = ind + I + I + I +
U ind ind ind (3.15)
0 ) (ind 0= U (3.16) dimana,
PL(ind)1 = kemungkinan responden memilih paket Gaul
PL(ind)2 = kemungkinan responden memilih paket Mail
PL(ind)3 = kemungkinan responden memilih paket Irit
PL(ind)0 = kemungkinan responden memilih tidak membeli
I1= harga paket Gaul (Rp)
I2= harga paket Mail (Rp)
I3= harga paket Irit (Rp)
l)1 =Parameter yang diestimasi oleh model pada provider Indosat untuk paket Gaul (Intercept)
)2 =Parameter yang diestimasi oleh model pada provider Indosat untuk paket Mail (Intercept)
III-8
)3 =Parameter yang diestimasi oleh model pada provider Indosat untuk paket
Irit (Intercept)
1 11 I
ind
= Bobot kepentingan atribut harga paket Gaul untuk pilihan paket Gaul
2 12 I
ind = Bobot kepentingan atribut harga paket Mail untuk pilihan paket Gaul
3 13 I
ind =
Bobot kepentingan atribut harga paket Irit untuk pilihan paket Gaul
1 21 I
ind =
Bobot kepentingan atribut harga paket Gaul untuk pilihan paket Mail
2 22 I
ind =
Bobot kepentingan atribut harga paket Mail untuk pilihan paket Mail
3 23 I
ind =
Bobot kepentingan atribut harga paket Irit untuk pilihan paket Mail
1 31 I
ind =
Bobot kepentingan atribut harga paket Gaul untuk pilihan paket Irit
2 32 I
ind =
Bobot kepentingan atribut harga paket Mail untuk pilihan paket Irit
3 33 I
ind =
Bobot kepentingan atribut harga paket Irit untuk pilihan paket Irit
dan merupakan parameter yang diestimasi pada model. Nilai dan dapat dicari menggunakan software SPSS 17.0.
3. Penentuan Evaluasi Model Multinomial logit
Evaluasi ini dilakukan untuk mengetahui apakah hasil model Multinomial
logit ini sudah baik atau belum. Terdapat beberapa uji untuk mengevaluasi model
antara lain :
a. Uji Kebaikan Model (Goodness of fit)
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit. Pada penelitian ini digunakan koefisien determinasi (Pseudo R2) untuk menilai kebaikan model. Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai R2 mendekati 0 berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel-variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel-variabel dependen.
Uji kebaikan model dilakukan dengan menghitung nilai Pseudo R2 yang terdiri dari Cox and Snell pada persamaan (2.25), Nagelkerke pada
