ANALISIS SIKAP KONSUMEN TERHADAP PENGARUH ATRIBUT
SISTEM OPERASI PADA
SMARTPHONE
Nani Agustina1), Endang Retnoningsih2) 1)
Komputerisasi Akuntansi, AMIK BSI Jakarta Jln. R.S. Fatmawati No. 24 Pondok Labu Jakarta Selatan
email:nani.nna@bsi.ac.id 2)
Manajemen Informatika, AMIK BSI Tangerang Komplek BSD Sektor XIV-C1Jl.Letnan Sutopo
email:endang.ern@bsi.ac.id
ABSTRACT
The research examines the analysis of consumers’ attitude to the effect of attributes operating system of smartphone in buying it. The attributes are Performance, display, features, and services. The objects of the research are the students of AMIK BSI Jakarta, especially semester 2, 4, and 6, who use the smartphone. The writer uses random sampling technique to the 200 (twenty hundreds) students but only 170 (one hundred seventy) respondents data can be processed. The testing model of the research uses AMOS of 21 version with modification by removing invalid Laten and Indicator variable. The result shows that services variable of smartphone affect the consumers’ attitude in buying the product.
Keywords: consumers’ attitude, attributes effect, smartphone operation system.
PENDAHULUAN
Smartphone telah menjadi barang yang tidak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari. Persaingan yang semangkin ketat sehingga perusahaan harus tanggap dengan segala kemungkinan yang terjadi pada bisnisya, maka strategi pemasaran yang baik sangatlah penting dalam menunjang kelangsungan usaha dan pencapaian tujuan perusahaan. Membuat produk yang bermutu dan digemari oleh konsumen merupakan tantangan bagi perusahaan.
Kotler dan Amstrong (2008) mengemukakan, pengertian pemasaran sebagai berikut: “pemasaran adalah suatu proses sosial dan manajerial dimana individu-individu dan kelompok-kelompok mendapatkan apa yang mereka butuhkan dan inginkan melalui penciptaan, penawaran, dan pertukaran produk-produk yang bernilai”.
Perusahaan harus memiliki informasi yang akurat mengenai perkembangan lingkungan karena lingkungan pemasaran cepat sekali berubah. Dengan adanya perubahan lingkungan tersebut maka kebutuhan tentang informasi yang tepat waktu akan semakin besar. “Mobilitas serta meningkatnya kebutuhan masyarakat dalam berkomunikasi dimana saja dan kapan saja sebagai faktor pendorong munculnya teknologi bebasis seluler” (Mahe, 2007).
Untuk mempermudah dalam mendapat-kan informasi maka dibutuhkan suatu media komunikasi.
Smartphone kini merupakan media komunikasi yang memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk berkomunikasi karena canggih dan bisa dibawa kemana-mana. Seiring dengan perkembangan waktu, media komunikasi smartphone telah mengalami
perubahan yang pesat. Smartphone tidak hanya digunakan sebagai alat komunikasi dan hiburan, tetapi sebagai media untuk mendapatkan informasi yang tidak terbatas melalui internet.
Atribut yang terdapat pada produk smartphone
akan mempengaruhi sikap konsumen dalam mengambil keputusan membeli, atribut produk merupakan unsur-unsur produk yang dipandang penting oleh konsumen dan dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan.
Atribut produk meliputi merek, kemasan, jaminan (garansi), pelayanan, dan sebagainya. Sedangkan atribut-atribut pada sistem operasi
Smartphone meliputi Fitur, Tampilan, Kinerja dan layanan.
Pada dasarnya, tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor apa saja yang mendorong konsumen untuk memilih smartphone.
Dalam menentukan pilihan terhadap smartphone
yang akan digunakan konsumen, dapat dipengaruhi oleh sifat dan kebiasaan konsumen yang menyangkut gaya hidupnya, yang akan membentuk perilaku konsumen itu sendiri. Perilaku konsumen ini dipengaruhi oleh berbagai faktor, baik faktor eksternal maupun faktor internal. Salah satu faktor internal yang sangat berpengaruh terhadap pengambilan keputusan pembelianadalah sikap.
Menurut Bilson Simamora (2003) “Sikap merupakan perpaduan motivasi, perasaan emosional, persepsi, dan proses kognitif terhadap suatu objek”. Oleh karena itu, perusahaan dituntut untuk lebih mengetahui dan memahami sikap konsumen tersebut. Untuk itu, perusahaan harus lebih mengkaji lebih lanjut mengenai atribut-atribut produk smartphone
yang akan menjadi dasar sikap konsumen dalam memilih dan membeli smartphone, sehingga perusahaan dapat menciptakan smartphone seperti yang diinginkan konsumen.
Selain dapat mempengaruhi konsumen dalam proses pengambilan keputusan, sikap juga mempunyai arti yang penting dalam pembuatan keputusan pemasaran dan memiliki kecenderungan yang kuat untuk selalu dijadikan faktor pendukung dalam memprediksi perilaku konsumen sehingga dapat dijadikan sarana bagi perusahaan dalam meramalkan permintaan dan mempermudah perusahaan dalam merancang program dan strategi pemasarannya dimasa yang akan datang.
Mengingat semakin banyaknya pesaing dari smartphone menjadi suatu hal yang menarik untuk dikaji tentang sikap konsumen yang memutuskan untuk menggunakan smartphone. “Structural Equation Modeling (SEM) atau Model Persamaan Struktural merupakan gabu-ngan dari dua metode statistik yang terpisah yaitu analisis faktor (factor analysis) yang dikembangkan di bidang psikologi/psikometri dan model persamaan simultan (Simultaneous Equation Modeling) yang dikembangkan di bidang ekonometrika” (Ghozali 2008). Pendekatan Maximum Likelihood ini memungkinkan para peneliti menguji hipotesis bahwa ada sejumlah faktor yang dapat menggambarkan interkorelasi antar variabel. Dengan konsep meminimumkan fungsi maximum likelihood maka didapatkan likelihood ratio chi-square test untuk menguji hipotesis bahwa model yang dihipotesiskan cocok atau sesuai dengan data.
Isi sebuah model SEM adalah variabel laten dan variabel manifest. Jika ada sebuah variabel laten, maka akan ada dua atau lebih variabel manifest. Variabel laten adalah variabel yang tidak dapat diukur secara langsung, sedangkan variabel manifest adalah variabel yang digunakan untuk menjelaskan atau mengukur sebuah variabel laten. Variabel laten disebut juga unobserved variabel, konstruk atau konstruk laten. Sedangkan variabel manifest disebut pula dengan istilah observed variabel, measeured
variabel atau indikator. Variabel Laten Eksogen dan Endogen. Variabel laten mempunyai fungsi sebagai variabel eksogen atau endogen. Variabel eksogen adalah variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen, sedangkan variabel endogen adalah variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel independen.
Pada sebuah model SEM, khususnya pada pengukuran indicator atau sebuah variabel laten, akan terdapat variabel error yang ditampilkan dalam sebuah lingkaran. Menurut Santoso (2007, 10), terdapat dua jenis error yang ada pada model SEM, yaitu :1)Measurement error, setiap indikator selalu ada kesalahan dalam pengukuran. 2)Struktural Error,
error pada structural model sering disebut dengan residual error atau disturbance terms, yang merefleksikan varians yang tidak dapat dijelaskan
dalam variabel endogen (dependen) yang disebabkab semua faktor yang tidak dapat diukur. Oleh karena itu semua variabel endogen harus disertai sebuah variabel error.
Tahapan membuat SEM menurut Santoso (2007,13), ada beberapa tahapan pokok yang akan dilalui untuk menggunakan SEM dalam sebuah kegiatan penelitian, yaitu: 1. Membuat model SEM
(Model Spesification), pada tahapan ini sebuah model (dengan berdasarkan teori tertentu) dibuat, baik dalam bentuk equation (persamaan matematik) maupun dalam bentuk diagram (Measurement model). Menyiapkan desain penelitian dan pengumpulan data. Setelah model dibuat sebelum model diuji, akan dilakukan pengujian asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam SEM, perlakuan terhadap missing data dan pengumpulan data.
Model Indentification, Setelah selesai membuat model dan disain yang ingin dibuat sudah ditentukan, pada model dilakukan uji identifikasi, apakah dapat dianalisis lebih lanjut. Perhitungan degree of freedom
menjadi bagian penting. Menguji model (Model Testing dan Model Estimation). Setelah model dibuat dan dapat diidentifikasi, tahapan dilanjutkan dengan menguji Measurement model untuk mengukur keeratan hubungan indikator dengan konstruk-nya dan apabila pengujian ini sudah valid maka akan dilanjutkan dengan structural model untuk memperoleh sejumlah korelasi yang menunjukkan hubungan antar konstruk.
AMOS (Analysis of Moment Structure) merupakan salah satu program atau software yang digunakan untuk mengestimasi model pada model persamaan struktural (SEM) (Ghozali:2008, 29).
AMOS mengimplementasikan pendekatan yang umum untuk analisa data pada model persamaan struktural yang menjelaskan analisa struktur kovarians, atau causal modeling. Saat ini software AMOS merupakan software yang dapat diandalkan dalam menyelesaikan permasalahan sosial karena kemampuannya dalam mengukur variabel yang bersifat laten atau tidak dapat diukur secara langsung tetapi dapat diukur melalui indikatornya.
Degree of Freedom dan Identifikasi Model. Dalam model SEM, hal ini penting perlu diketahui sebelum sebuah pengujian model dilakukan, yakni
model identification. Identifikasi berkaitan dengan apakah tersedia cukup informasi untuk mengidentifikasi adanya sebuah solusi dari permasalahan structural. Dasar Penilaian Suatu Model. Setelah model dibuat dan diketahui df bernilai positif, proses selanjutnya adalah mengumpulkan data dari sample dan kemudian memasukkan pada program AMOS. Setelah itu dilakukan proses penilaian (assessment) dan pengujian (estimation). Penilaian dimaksudkan untuk mengetahui sejauh mana „fit’ dengan model yang sudah dibuat, apakah model telah valid dan data sample yang diambil dapat menunjukkan kekuatan model dalam menjelaskan suatu fenomena. Uji Measurement Model. Sebuah
model SEM dapat terdiri dari Measurement model dan structural model. Dan tujuan utama analisa SEM
adalah menguji apakah model tersebut fit dengan data yang ada. Menurut Santoso (2007), pengujian model
SEM dapat dibagi menjadi dua bagian, yaitu menguji validitas measurement model dan menguji validitas
structural model. Measurement model adalah bagian dari model SEM yang terdiri dari sebuah variabel laten (konstruk) dan beberapa model manifest (indicator) yang menjelaskan variabel laten tersebut. Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui seberapa tepat variabel-variabel manifest dapat menjelaskan variabel laten.
Jika sebuah measurent model tidak dapat dikatakan fit, maka proses pengujian seharusnya tidak dilanjutkan dengan pengujian structural model. Untuk itu harus mengikuti langkah-langkah, seperti meninjau kembali model, data sample mungkin harus ditambah, pertanyan (Questioner) atau bentuk pengukuran lainnya.
Berdasarkan penelitian terkait penulis merancang suatu model penelitian sebagai berikut:
Gambar1. Model Penelitian Sumber : Atminingsih (2012)
Atribut-atribut pada kategori produk
Smartphone meliputi: 1. Fitur. Dengan berbagai Fitur Produk yang ditawarkan oleh produsen, konsumen pun akan semakin terpuaskan dengan produk‐produk yang sesuai dengan kebutuhannya. 2. Tampilan. Segala sesuatu yang ditunjukkan produk. Tampilan tersebut berguna untuk memberi-kan daya tarik bagi produk. 3. Layanan. Layanan setiap kegiatan atau manfaat yang ditawarkan suatu pihak kepada pihak lain yang pada dasarnya tidak berwujud dan tidak mengakibatkan kepemilikan apapun. 4. Kinerja. Karakteristik operasi dari produk inti yang dibeli. 5. Sikap Konsumen. Sikap konsumen merupakan tindakan-tindakan individu yang melibatkan pembelian penggunaan barang dan jasa termasuk proses pengambilan keputusan didalam menilai, mendapatkan, dan mempergunakan barang dan jasa ekonomis.
Setelah dilakukan analisis sistem berjalan, diambil kesimpulan untuk dibuatkan pengukuran yang berkaitan dengan faktor-faktor apa saja yang mengidentifikasikan atribut-atribut dalam produk
smartphone sebagai acuan untuk mendapatkan pengukuran nantinya. Sampel adalah bagian dari dari suatu populasi yang dipilih secara cermat agar mewakili populasi itu.
Data yang digunakan untuk mengukur tanggapan responden bersifat data kualitatif. Data yang digunakan berupa data primer yang diperoleh penulis melalui pembagian kuisioner terhadap para mahasiswa yang ada disekitar kampus AMIK BSI Jakarta. Pada skala di atas digunakan skala 5, artinya tiap pertanyaan memungkinkan 5 pilihan, dengan rincian sebagai berikut :
Tabel 1. Skala Penilaian
Sangat Tidak Setuju 1 Tidak Setuju 2 Netral 3 Setuju 4 Sangat Setuju 5
Sumber : Sugiyono (2009)
Hipotesis dalam penelitian ini adalah:
Ho1 : Tidak terdapat perbedaan sikap yang signifikan antara atribut Fitur terhadap sikap konsumen. Ha1 : Terdapat perbedaan sikap yang signifikan
antara atribut Fitur terhadap sikap konsumen Ho2 : Tidak terdapat perbedaan sikap yang signifikan
antara atribut tampilan terhadap sikap konsumen
Ha2 : Terdapat perbedaan sikap yang signifikan antara atribut tampilan terhadap sikap konsumen
Ho3 : Tidak terdapat perbedaan sikap yang signifikan antara atribut kinerja terhadap sikap konsumen Ha3 : Terdapat perbedaan sikap yang signifikan antara atribut kinerja terhadap sikap konsumen Ho4 : Tidak Terdapat perbedaan sikap yang signifikan antara atribut layanan terhadap sikap konsumen
Ha4 : Terdapat perbedaan sikap yang signifikan antara atribut layanan terhadap sikap konsumen
PEMBAHASAN
Populasi yang dilakukan pada objek penelitian ini adalah Mahasiswa yang sudah menggunakan produk smartphone, pengambilan sample secara random sampling pada AMIK BSI Jakarta. Menurut Sugiyono (2009) “Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”.
Tabel 2. Populasi dan Sample Penelitian
No Sumber Data Jumlah Sample
1 Semester 2 70
2 Semester 4 70
3 Semester 6 60
Total 200
Pada penelitian penulis membagi-kan sebanyak 200 kuesioner. Datanya yang kembali ke peneliti sebanyak 183, sejumlah 13 kuesioner data tidak dapat diolah karena pengisian data yang kurang, kuestioner data kurang sesuai dengan jawabannya dan kuesioner yang penulis sebarkan tidak kembali ke peneliti maka dalam penelitian ini hanya menggunakan data 170 responden.
Tabel 3. Data Responden
Klasifikasi
Responden Jumlah Presentase Jenis Kelamin Laki-Laki 73 43% Perempuan 97 57% Total 170 100% Umur < 17 Tahun 81 48% 17 - 35 Tahun 89 52% Total 170 100%
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Pengujian model dilakukan dengan menggunakan AMOS Versi 21. Berdasarkan hasil
Estimasi dan Regression Weight, maka dilakukan modifikasi dengan menghapus variabel laten dan variabel indikator yang bukan merupakan konstruktor yang valid bagi model struktural yang diajukan dengan ketentuan: 1. Jika nilai estimate pada loading factor (λ) dari suatu variabel indikator < 0.5 maka
indikator tersebut hendaknya di drop (dihapus). 2. Selanjutnya melihat signifikansi (Sig), nilai yang dipersyaratkan adalah <0.05. Jika nilai Sig>0.05 maka dapat dikatakan bahwa indikator tersebut bukan merupakan konstruktor yang valid bagi suatu variebel laten dan sebaiknya hal ini di drop (dihapus). Modifikasi tersebut dilakukan tujuan untuk mendapatkan nilai dari Probalility>0.05 sehingga model dinyatakan fit (sesuai). 3. Pada tabel Assesment of Nomality yang disajikan pada Tabel Assesment of Nomality, dapat dilihat bahwa nilai yang berada pada kolom c.r. semuanya berada dalam kisaran nilai yang direkomendasikan yaitu antara -2.58 sampai 2.58. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa data terdistribusi secara normal, berarti data memenuhi syarat utuk dilakukan analisis selanjutnya
.
Pada uji outlier, semua data tidak ada yang memenuhi syarat untuk di outlier, karena tidak ada data yang memiliki p1 dan p2>0.05 sehingga semua data telah lulus outlier. 1. Analisis Faktor Konfirmatori (Confirmatory Faktor Analysis). Uji
CFA dilakukan untuk setiap indikator yang membentuk sebuah konstruk. Karena model penelitian ini terdiri dari enam konstruk, maka akan dilakukan dilakukan pengujian terhadap enam konstruk yang ada. Dasar penggujian adalah dengan melihat Chi-square, probabilitas, dan factor loading
dari sebuah indikator
Pengujian terhadap Fitur menghasilkan tabel
output estimasi sebagai berikut:
Gambar 2. Uji Validitas Indikator Fitur Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Dari hasil pengujian diatas, terdapat 5 indikator dan terdapat 1 indikator yang tidak signifikan maka harus
dioutlier, dan dari hasil outlier terlihat bahwa semua indikator signifikan (p<0.05) dan memiliki factor loading diatas 0.5, sehingga semua indikator dapat menjelaskan konstruk dengan baik.
Pengujian terhadap layanan menghasilkan tabel
output estimasi sebagai berikut:
Gambar 3. Uji Validitas Indikator Layanan Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Dan dari hasil outlier terlihat bahwa semua indikator signifikan (p<0.05) dan memiliki factor loading diatas 0.5, sehingga semua indikator dapat menjelaskan konstruk dengan baik.
Pengujian terhadap tampilan meng-hasilkan tabel output estimasi sebagai berikut:
Gambar 4. Uji Validitas Indikator Tampilan Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Dan dari hasil outlier terlihat bahwa semua indikator signifikan (p<0.05) dan memiliki factor loading
diatas 0.5, sehingga semua indikator dapat menjelaskan konstruk dengan baik. Pengujian terhadap Kinerja menghasilkan tabel output estimasi sebagai berikut:
Gambar 5. Uji Validitas Indikator Kinerja Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Dari hasil pengujian diatas, terdapat 6 indikator dan terdapat 2 indikator yang tidak signifikan maka harus dioutlier. Dan dari hasil outlier
terlihat bahwa semua indikator signifikan (p<0.05) dan memiliki factor loading diatas 0.5, sehingga semua indikator dapat menjelaskan konstruk dengan baik.
Uji Validitas Indikator Sikap Konsumen. Pengujian terhadap Fitur menghasilkan tabel output
estimasi sebagai berikut:
Gambar 6. Uji Validitas Indikator Sikap Konsumen
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Dan dari hasil outlier terlihat bahwa semua indikator signifikan (p<0.05) dan memiliki factor loading diatas 0.5, sehingga semua indikator dapat menjelaskan konstruk dengan baik.
Setelah dilakukan analisa konfirmantori langkah selanjutnya adalah melakukan estimasi model dengan full struktural yang hanya memasukkan indikator yang telah diuji dengan konfirmantori. Berikut ini tampilannya:
Gambar 7. Model Persamaan Struktural setelah CFA
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Tabel 4. Pengujian Structural model Awal
Alat Uji Hasil Pengujian
Nilai
Cut-off Keterangan
P ,000 0.05 Tidak baik
Chi-Square 552,649 290.57 Tidak baik CMIN/df 160 < 2.0 Marginal
GFI 0,75 > 0.9 Tidak baik AGFI 0,671 > 0.9 Tidak baik RMSEA 0,121 < 0.08 Marginal
TLI 0,747 > 0.9 Tidak baik NFI 0,729 > 0.9 Tidak baik CFI 0,787 > 0.9 Tidak baik PNFI 0,641 > 0.6 Marginal PGFI 0,571 > 0.6 Tidak baik
Gambar 8. Model Hasil Penelitian Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Setelah model dimodifikasi, didapat df=19, nilai p=0.052 sudah signifikan, dan nilai chi-square = 42,41. Dengan demikian didapatkan model fit secara keseluruhan
Gambar 9. Model Akhir Penelitian Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Dari model akhir yang peneliti dapat disimpulkan, semua hipotesa yang berkaitan dengan variabel TM, KN dan FK ditolak, karena tidak lolos pada pengujian dengan pengujian signifikan:
H : Layanan berpengaruh positif terhadap Sikap Konsumen
KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian-pengujian yang dilakukan terhadap hipotesis, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Tampilan dari sistem operasi dari smartphone tidak berpengaruh secara langsung dalam menentukan sikap konsumen karena tampilan sistem operasi menentukan kemudahan dalam penggunaan. 2. Kinerja tidak berpengaruh langsung dalam sikap konsumen memilih smartphone
karena kinerja bisa ditambah dengan memori ekternal. 3. Fitur tidak berpengaruh langsung terhadap sikap konsumen karena untuk penambahan fitur bisa didownload secara pribadi. 4. Layanan yang diberikan smartphone mudah dalam mendownload
aplikasi terbaru dan kemudahan dalam mengupgrade
sistem operasi menjadi alasan sikap konsumen dalam melakukan pemilihan pada smartphone.
DAFTAR PUSTAKA
Atmininingsih, 2012, Analisis Pengaruh Atribut Produk Sistem Operasi Smartphone kini Terhadap Sikap Konsumen Dalam Kategori Produk Smartphone, Universitas Gunadarma, Depok
Cynthia Yulita Wardayanti, 2006, Jurnal Analisis Pengaruh pioneer-Status sebuah merek Terhadap Sikap Konsumen dalam Kateori Produk Vitacimin C 500mg, Universitas Kristen Petra, Surabaya
Ghozali, Imam. 2008. Konsep & Aplikasi dengan program AMOS 16.0. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Kadir, Abdul. 2003. Pengenalan System Informasi. Yogjakarta: Penerbit Andi.
Kotler, Philip, dan Gary, Amstrong. 2008. Dasar-Dasar Pemasaran jilid I, Edisi 12. Erlangga, Jakarta.
Mahe (2007). Pengaruh Penempatan (positioning) Produk terhadap Citra Produk (Studi pada pengguna kartu HP Simpatai di Kota Blitar). [on-line] http://one.indoskripsi.com/judul- skripsi/manajemen/pengaruh-penempatan-positioning-produk-terhadap-citra-produk
Santoso, Singgih. 2007. Structural Equation Modeling. Konsep dan Aplikasi dengan AMOS. Membuat dan menganalisis Model SEM Menggunakan Program AMOS. Jakarta: Penerbit PT. Elex Media Komputindo Kelompok Gramedia
Simamora, B., 2003. Membongkar Kotak Hitam Konsumen, Gramedia Pustaka Utama: Jakarta.
Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif. Bandung: Penerbit Alfabet
Wijaya, Tony. 2009. Analisis Structural Equation Model Menggunakan AMOS. Penerbit: Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
