• Tidak ada hasil yang ditemukan

Identifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Untuk Melanjutkan Studi (Studi Kasus Melodia Musik).

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Identifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Untuk Melanjutkan Studi (Studi Kasus Melodia Musik)."

Copied!
58
0
0

Teks penuh

(1)

iv

ABSTRAK

Melodia Musik merupakan sekolah musik cukup ternama di Bandung yang didirikan pada tahun 1972 oleh Ratna Tjipto Rahardjo. Yang membuat sekolah musik ini berbeda dari sekolah musik lainnya adalah adanya ujian berstandar Royal (salah satu standar musik internasional yang berasal dari London). Mulai awal berdiri hingga beberapa tahun setelahnya, Melodia Musik semakin berkembang dengan banyaknya jumlah murid yang mendaftar. Hingga saat ini belum ada sekolah musik di Bandung yang menggunakan standar ujian yang setingkat sehingga dapat dikatakan belum ada pesaing yang sepadan. Setelah berjalan beberapa tahun, tepatnya pada tahun 2008, sekolah musik ini mulai mengalami penurunan kuantitas jumlah murid khususnya pada kelas piano sekitar 20-30%. Penurunan ini tampak pada jumlah siswa yang lulus pada grade sebelumnya tidak semuanya melanjutkan studi di Melodia dan terdapat sejumlah siswa yang keluar di tengah jalan. Oleh sebab itulah dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi keputusan seseorang untuk melanjutkan studi di Melodia.

Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada 57 responden (sejumlah populasi murid kelas piano). Variabel pernyataan dalam kuesioner dibuat berdasarkan pengembangan dari variabel Bauran Pemasaran (Price, Place, Promotion, People, Product, Process, Physical Evidence)Untuk mengolah data digunakan metode Analisis Faktor dan Analisis Regresi Linier. Untuk uji regresi linier ini terdapat variabel x (independen) yang didapat dari pengembangan Bauran Pemasaran dan variabel y (dependen) yaitu keputusan seseorang untuk melanjutkan studi di Melodia. Dalam penelitian ini dilakukan beberapa percobaan. Serangkaian percobaan yang dilakukan berdasarkan tingkat responden (semua responden mulai dari grade 1 hingga 8 dan hanya grade 4 dan 5) dirangkum dalam satu kolom dan dipilih yang terbaik berdasarkan hasil Rsquare.

Dari hasil analisis faktor didapatkan 6 factor score hasil pengelompokkan variabel-variabel berdasarkan nilai eigenvalues > 1. Setelah itu, ke-6 factor score tersebut diregresikan terhadap variabel y. Hasil dari proses regresi ialah sebuah persamaan yang menunjukkan korelasi antara factor score dengan variabel y (keputusan seseorang untuk melanjutkan studi).

(2)

iv

DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN ... ii

LEMBAR PERNYATAAN HASIL KARYA PRIBADI ... iii

ABSTRAK ... iv

KATA PENGANTAR ... v

DAFTAR ISI ... vii

DAFTAR TABEL ... x

DAFTAR GAMBAR ... xi

DAFTAR LAMPIRAN ... xii BAB 1 PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang Penelitian ... 1-1 1.2Identifikasi Masalah ... 1-2 1.3Pembatasan Masalah ... 1-2 1.4Perumusan Masalah ... 1-2 1.5Tujuan Penelitian ... 1-3 1.6Sistematika Penulisan ... 1-3

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

2.1Strategi dan Bauran Pemasaran 7P ... 2-1 2.2Populasi dan Sampel ... 2-1 2.3Jumlah Sampel ... 2-1 2.3.1 Probability Sampling ... 2-2

2.3.2 Non Probability Sampling ... 2-3

(3)

iv

2.8Segmentasi Pasar ... 2-8 2.8.1Segmentasi Demografis ... 2-10 2.8.2Segmentasi Psikografis ... 2-11 2.8.3Segmentasi Geografis ... 2-12 2.9Targeting ... 2-12

2.10 Positioning ... 2-14

2.11 Teknik Pengumpulan Data ... 2-15 2.12 Pengujian Validitas dan Reliabilitas Instrumen ... 2-16 2.12.1 Pengujian Validitas Instrumen ... 2-18 2.12.2 Pengujian Reliabilitas Instrumen ... 2-18

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN... 3-1 3.1Flowchart ... 3-1 3.2Keterangan Flowchart ... 3-3

BAB 4 PENGUMPULAN DATA ... 4-1 4.1Pengumpulan Data ... 4-1 4.1.1Sejarah Perusahaan... 4-1 4.1.2Struktur Organisasi ... 4-2 4.1.3Job Desription ... 4-2

4.1.4Penentuan Variabel Penelitian ... 4-4 4.1.5Penyusunan Kuesioner ... 4-4

(4)

iv

5.4.1 KMO and Bartett’s test ... 5-12 5.4.2 Anti Image Matrices ... 5-12

5.2.3 Total Variance Explained ... 5-13 5.2.4 Rotated Component Matrix ... 5-14

5.5Analisis Regresi Linier ... 5-18 5.6Analisis Factor Score ... 5-20 5.6.1 Analisis faktor 10 ... 5-21 5.6.2 Analisis faktor 11 ... 5-21 5.6.3 Analisis faktor 15 ... 5-22 5.6.4 Analisis faktor 3 ... 5-22 5.6.5 Analisis faktor 13 ... 5-22 5.6.6 Analisis faktor 14 ... 5-23 5.6.7 Analisis faktor 22 ... 5-23 5.6.8 Analisis faktor 24 ... 5-23 5.6.9 Analisis faktor 26 ... 5-23

(5)

iv

DAFTAR TABEL

Tabel Judul Halaman

4.1 Variabel 7P 4 - 4

4.2 Tabel tingkat persepsi 4 - 6

4.3 Tabel Tingkat Kepentingan 4 - 7

5.1 Tabel Uji Valid Tingkat Persepsi 5 - 2

5.2 Tabel Uji Valid Tingkat Kepentingan 5 - 3

5.5 Jenis Kelamin Konsumen Melodia 5 - 6

5.6 Tingkat Pendidikan Konsumen Melodia 5 - 6

5.7 Cara mengetahui Melodia 5 - 7

5.8 Grade konsumen Melodia 5 - 7

5.9 Jenis Kelamin Konsumen Melodia 5 - 8

5.10 Rangkuman Percobaan 5 - 9

5.11 KMO and Bartlett’s test 5 - 10

5.12 Total Variance Explained 5 - 11

5.13 Rotated Component Matrix 5 - 12

5.14 Correlations 5 - 16

5.15 Variabels entered or removed 5 - 17

5.16 Model Summary 5 - 18

5.17 Analysis of Variance 5 - 18

(6)

iv

DAFTAR GAMBAR

Tabel Judul Halaman

3.1 Flowchart 3 - 1

3.2 Gambar skema Pengolahan Data dan Analisis 3 - 5

4.1 Struktur Organisasi 4 - 2

5.1 Pie chart untuk jenis kelamin 5 - 8

5.2 Pie chart untuk tingkat pendidikan 5 - 8

5.3 Pie chart untuk cara mengetahui Melodia 5 - 9 5.4 Pie chart untuk tingkat pendidikan (grade) 5 - 9

5.5 Pie chart untuk waktu lama kursus 5 - 10

(7)

iv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran Judul Halaman

1 Kuesioner Penelitian L1 – 1

2 Rekap Kueioner L2 – 1

3 Data Responden L3 – 1

4 Analisis Faktor L4 – 1

5 Analisis Regresi L5 – 1

(8)

LAMPIRAN 1

(9)

KUESIONER PENELITIAN

Dalam rangka penyusunan Tugas Akhir pada jurusan Teknik Industri di Universitas Kristen Maranatha Bandung, Sdr/i dimohon kesediaannya untuk mengisi kuesioner penelitian ini sebagai masukan untuk kepentingan penelitian. Saya ucapkan terima kasih atas bantuan, kerjasama, dan kesediaan Sdr/i yang mau meluangkan waktu untuk mengisi kuesioner ini.

Hormat Saya,

(10)

Bagian I

Petunjuk pengisian :

Isilah pertanyaan-pertanyaan yang ada di bawah ini sesuai dengan jawaban anda.

1. Apakah jenis kelamin anda ? a. Pria

b. Wanita

2. Tingkat pendidikan anda saat ini adalah : a. SD

b. SMP c. SMA

d. Lainnya __________

3. Dari mana anda mengetahui Melodia ? a. Informasi dari teman atau kerabat b. Flyer atau selebaran

c. Koran d. Majalah

e. Lainnya __________

4. Grade berapakah anda saat ini ? a. <3

b. 4 c. 5 d. >5

5. Sudah berapa lama anda kursus piano di Melodia? a. <2 tahun

(11)

Untuk waktu kedepan,apakah anda masih bersedia untuk melanjutkan studi di Melodia ?

a. Pasti melanjutkan

(12)

LAMPIRAN 2

(13)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

1 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

2 2 3 3 3 2 3 3 2 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2 3 3 4 3 2

3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 2 2 3 3 3 1 1 1

4 3 4 3 2 2 4 4 1 2 1 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 2 3 4 4 4 1

5 3 2 1 1 1 2 3 3 3 2 3 2 3 3 4 4 3 3 2 3 3 2 3 4 3 2 3

6 3 3 3 2 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 4 3

7 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2

8 3 3 4 3 3 3 2 3 3 2 3 4 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3

9 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 4

10 3 3 3 3 2 3 2 3 3 2 3 4 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2

11 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3

12 3 3 3 3 2 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3

13 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3

14 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3

15 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3

16 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3

17 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 2

18 4 4 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3

19 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2

20 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3

21 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 4 4 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 2

22 4 4 3 3 4 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 3 3 2 2 2

23 4 4 3 4 4 4 3 3 4 3 4 4 3 4 3 3 4 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3

24 4 3 4 3 3 3 3 4 3 2 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 4 3 3 3 3 3

25 3 4 3 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 4 3 3 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 3

26 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4

27 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 4 3

28 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 3 4 4

(14)

29 3 3 3 4 4 3 4 3 4 3 4 3 3 4 3 3 3 4 4 4 3 4 3 4 3 3 4

30 3 3 4 3 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4 4 3

31 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

32 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

33 3 4 3 3 3 4 3 3 3 2 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

34 3 4 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

35 3 4 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

36 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

37 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 3

38 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

39 3 4 3 3 3 4 3 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3

40 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

41 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

42 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

43 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

44 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

45 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

46 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

47 3 3 3 3 3 3 2 3 2 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

48 2 3 3 2 3 3 2 3 3 3 2 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

49 3 3 3 4 4 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 3 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 4

50 3 3 3 3 4 4 4 4 3 3 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4 3 3 4 3 3 3

51 3 4 3 3 3 4 3 4 3 4 3 4 3 3 3 4 3 3 4 3 4 3 4 3 3 4 3

52 4 4 4 3 3 3 4 3 4 4 4 3 3 3 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 4 3 3

53 3 4 4 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4

54 4 3 4 3 4 4 4 4 3 4 3 4 4 3 4 3 3 4 2 4 4 3 4 3 3 3 2

55 4 4 4 4 2 2 2 4 4 4 4 3 3 3 4 3 4 3 3 4 3 4 3 3 3 4 4

56 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 4 4 3 3 3 4 4 3 3 3 3

(15)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

1 3 3 4 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3

2 3 3 3 3 4 3 3 2 3 2 1 3 3 4 3 3 3 2 3 3 2 3 2 3 1 3 1

3 3 3 2 2 3 3 3 2 3 2 2 3 2 1 1 3 3 3 2 1 2 3 3 2 1 1 1

4 3 3 4 1 2 3 2 1 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 1 1 4 2 3 2 4 1

5 3 2 2 3 3 4 3 2 1 3 4 3 2 4 3 1 3 3 3 3 2 3 4 3 2 3 3

6 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

7 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3

8 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 3 4 3 4 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 2 3 3

9 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3

10 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3

11 3 3 3 3 3 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3

4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3

13 4 3 3 3 2 3 2 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3

14 3 3 3 2 3 3 3 3 3 2 3 4 4 4 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3

15 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3

16 3 3 3 3 3 3 2 3 4 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3

17 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3

18 3 3 3 3 3 3 3 4 4 2 3 4 4 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3

19 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

20 3 3 3 2 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3

21 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3

22 4 4 3 3 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4

23 4 3 3 4 3 3 2 3 4 3 2 3 4 3 3 3 2 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4

24 4 4 4 4 3 3 3 4 3 2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4

25 4 4 4 4 3 2 2 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 2 3 4 4 4 4 4

26 3 4 4 4 4 4 3 4 4 4 3 3 3 4 4 3 3 4 3 3 4 3 4 4 4 3 4

27 3 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4 3 4 3 3 4 4 3 4 4 3 4 4 4 3

28 3 3 4 4 3 2 2 3 4 3 3 3 2 2 3 3 3 2 3 2 3 2 2 3 2 2 3

(16)

29 3 3 3 4 4 4 3 4 3 4 3 4 3 3 3 4 4 3 4 3 4 3 3 3 4 3 3

30 3 3 3 3 4 4 4 3 3 4 4 3 4 3 4 3 4 4 3 3 3 4 4 3 4 3 4

31 3 3 3 4 3 3 4 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 4 3

32 3 3 3 3 3 3 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3

33 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3

34 4 4 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3

35 3 3 3 4 3 3 4 3 3 3 3 4 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

36 3 3 3 3 3 2 3 2 3 2 3 2 2 3 3 4 4 4 2 3 3 3 3 3 3 3 3

37 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4

38 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 2 3 3 3 2 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

39 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3

40 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 3 4 3 4 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 4 3 3

41 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

42 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3

43 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

44 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

45 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

46 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3

47 4 4 4 3 3 4 4 4 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

48 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 2 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3

49 3 3 4 3 4 3 3 4 4 3 4 3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 4 4 4 3 4 3

50 3 3 3 4 4 3 4 3 3 4 4 3 3 3 4 3 4 3 4 3 3 3 4 4 3 4 3

51 4 4 4 3 3 4 4 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4 4 3 3 4 3 4 4 3 3 4

52 3 3 4 4 4 3 3 3 4 3 4 4 4 3 4 3 3 4 3 4 4 3 4 3 3 4 4

53 4 4 4 4 3 3 3 4 3 4 3 3 4 3 4 3 3 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4

54 3 3 2 2 3 3 2 3 4 4 4 3 2 3 4 4 4 4 4 3 2 3 3 3 3 2 2

55 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4

56 4 4 4 4 3 3 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

(17)

LAMPIRAN 3

(18)

pria wanita SD SMP SMA lainnya informasi teman flyer koran majalah lainnya

1 1 1 1

2 1 1 1

3 1 1 1

4 1 1 1

5 1 1 1

6 1 1 1

7 1 1 1

8 1 1 1

9 1 1 1

10 1 1 1

11 1 1 1

12 1 1 1

13 1 1 1

14 1 1 1

15 1 1 1

16 1 1 1

17 1 1 1

18 1 1 1

19 1 1 1

20 1 1 1

21 1 1 1

22 1 1 1

23 1 1 1

24 1 1 1

25 1 1 1

26 1 1 1

27 1 1 1

(19)

29 1 1 1

30 1 1 1

31 1 1 1

32 1 1 1

33 1 1 1

34 1 1 1

35 1 1 1

36 1 1 1

37 1 1 1

38 1 1 1

39 1 1 1

40 1 1 1

41 1 1 1

42 1 1 1

43 1 1 1

44 1 1 1

45 1 1 1

46 1 1 1

47 1 1 1

48 1 1 1

49 1 1 1

50 1 1 1

51 1 1 1

52 1 1 1

53 1 1 1

54 1 1 1

55 1 1 1

56 1 1 1

57 1 1 1

(20)

<3 4 5 >5 < 2tahun 2-4 tahun 4-6 tahun >6 tahun

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

(21)

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

(22)

LAMPIRAN 4

(23)
(24)
(25)
(26)
(27)

Total Variance Explained

10.335 41.339 41.339 10.335 41.339 41.339

2.677 10.710 52.049 2.677 10.710 52.049

2.144 8.574 60.623 2.144 8.574 60.623

1.826 7.304 67.927 1.826 7.304 67.927

1.483 5.934 73.861 1.483 5.934 73.861

1.291 5.165 79.025 1.291 5.165 79.025

1.034 4.135 83.161 1.034 4.135 83.161

.890 3.561 86.721

.733 2.930 89.652

.649 2.597 92.249

.468 1.871 94.120

.424 1.697 95.817

.275 1.101 96.917

.258 1.031 97.948

.203 .810 98.758

.122 .490 99.248

.088 .351 99.599

.048 .193 99.792

.027 .107 99.899

.014 .056 99.955

.010 .038 99.993

.002 .007 100.000

2.523E-16 1.009E-15 100.000 2.113E-16 8.452E-16 100.000 -3.94E-16 -1.575E-15 100.000 Component

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

(28)

Total Variance Explained

8.400 39.999 39.999 8.400 39.999 39.999

2.636 12.555 52.554 2.636 12.555 52.554

2.002 9.531 62.085 2.002 9.531 62.085

1.688 8.038 70.123 1.688 8.038 70.123

1.200 5.717 75.839 1.200 5.717 75.839

1.094 5.210 81.049 1.094 5.210 81.049

.883 4.207 85.256 .883 4.207 85.256

.688 3.274 88.530

.558 2.658 91.188

.470 2.239 93.427

.379 1.806 95.232

.350 1.666 96.898

.208 .989 97.887

.192 .913 98.801

.120 .570 99.370

.069 .331 99.701

.025 .119 99.820

.019 .091 99.911

.013 .063 99.974

.003 .015 99.989

.002 .011 100.000

Component

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

(29)

Total Variance Explained

8.167 32.667 32.667 8.167 32.667 32.667

2.539 10.157 42.824 2.539 10.157 42.824

1.887 7.547 50.371 1.887 7.547 50.371

1.532 6.128 56.499 1.532 6.128 56.499

1.432 5.727 62.227 1.432 5.727 62.227

1.299 5.194 67.421 1.299 5.194 67.421

1.125 4.500 71.921 1.125 4.500 71.921

.927 3.709 75.630

.843 3.372 79.002

.714 2.857 81.859

.685 2.741 84.600

.660 2.640 87.240

.614 2.456 89.696

.450 1.799 91.495

.421 1.685 93.180

.317 1.267 94.447

.297 1.186 95.633

.252 1.008 96.641

.212 .847 97.489

.160 .641 98.129

.143 .571 98.701

.128 .511 99.211

.092 .367 99.579

.055 .221 99.800

.050 .200 100.000

Component

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

(30)

Total Variance Explained

7.117 33.888 33.888 7.117 33.888 33.888

2.007 9.555 43.443 2.007 9.555 43.443

1.836 8.742 52.185 1.836 8.742 52.185

1.463 6.966 59.151 1.463 6.966 59.151

1.306 6.220 65.371 1.306 6.220 65.371

1.120 5.331 70.702 1.120 5.331 70.702

.987 4.699 75.401 .987 4.699 75.401

.856 4.075 79.477

.683 3.251 82.728

.681 3.244 85.972

.570 2.712 88.684

.429 2.041 90.724

.357 1.698 92.423

.328 1.560 93.982

.306 1.456 95.438

.265 1.261 96.699

.212 1.008 97.707

.174 .830 98.537

.133 .635 99.172

.110 .522 99.694

.064 .306 100.000

Component

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

(31)

Total Variance Explained

8.167 32.667 32.667 8.167 32.667 32.667 3.913 15.651 15.651

2.539 10.157 42.824 2.539 10.157 42.824 3.226 12.905 28.556

1.887 7.547 50.371 1.887 7.547 50.371 2.837 11.347 39.903

1.532 6.128 56.499 1.532 6.128 56.499 2.361 9.442 49.346

1.432 5.727 62.227 1.432 5.727 62.227 2.009 8.035 57.380

1.299 5.194 67.421 1.299 5.194 67.421 1.833 7.333 64.713

1.125 4.500 71.921 1.125 4.500 71.921 1.802 7.208 71.921

.927 3.709 75.630

.843 3.372 79.002

.714 2.857 81.859

.685 2.741 84.600

.660 2.640 87.240

.614 2.456 89.696

.450 1.799 91.495

.421 1.685 93.180

.317 1.267 94.447

.297 1.186 95.633

.252 1.008 96.641

.212 .847 97.489

.160 .641 98.129

.143 .571 98.701

.128 .511 99.211

.092 .367 99.579

.055 .221 99.800

.050 .200 100.000

Component

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

(32)

Rotated Component Matrixa

.210 .183 .086 .858 -.049 .168 -.034

.240 .222 .161 .845 .116 -.032 .097

.218 .592 .137 .343 .401 -.099 -.187

.567 .069 .013 .223 .594 -.015 -.032

.087 -.034 .137 -.155 .743 .070 .483

.045 -.023 .113 .156 -.039 .253 .792

.296 .121 .073 -.077 .167 -.108 .691

.616 .049 .007 .429 .319 -.050 .207

-.023 .158 .708 .135 .103 -.052 .248

.260 .274 .755 -.159 -.207 -.001 -.095

.065 .675 .237 .227 -.202 -.190 .219

.151 .799 -.010 .205 .012 .174 .114

-.009 .616 .268 .050 .076 .238 .022

.277 .473 .658 .055 .020 .140 -.142

.023 -.043 .611 .219 .270 .171 .217

.193 .051 .231 .270 .182 .673 .128

.223 .112 .493 .203 .291 .361 -.036

.712 .034 .135 -.015 -.035 .194 -.012

.803 .083 -.146 .057 .181 -.075 .275

.023 .421 -.035 -.149 -.074 .720 .091

.542 .030 .428 .176 .183 .297 .189

.217 .414 .223 .177 .592 .372 -.118

.705 .256 .311 .229 .057 .165 .058

.271 .695 .167 -.051 .276 .370 -.143

.803 .219 .216 .239 .050 .035 .022

VAR00001

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

(33)

Total Variance Explained

7.117 33.888 33.888 7.117 33.888 33.888 3.758 17.895 17.895

2.007 9.555 43.443 2.007 9.555 43.443 2.349 11.184 29.079

1.836 8.742 52.185 1.836 8.742 52.185 2.216 10.553 39.632

1.463 6.966 59.151 1.463 6.966 59.151 2.195 10.454 50.086

1.306 6.220 65.371 1.306 6.220 65.371 1.867 8.891 58.977

1.120 5.331 70.702 1.120 5.331 70.702 1.803 8.586 67.562

.987 4.699 75.401 .987 4.699 75.401 1.646 7.839 75.401

.856 4.075 79.477

.683 3.251 82.728

.681 3.244 85.972

.570 2.712 88.684

.429 2.041 90.724

.357 1.698 92.423

.328 1.560 93.982

.306 1.456 95.438

.265 1.261 96.699

.212 1.008 97.707

.174 .830 98.537

.133 .635 99.172

.110 .522 99.694

.064 .306 100.000

Component

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

(34)

Rotated Component Matrixa

.204 .107 .888 .132 -.028 .038 .105

.237 .233 .853 .159 .121 .070 -.090

.172 .736 .412 -.072 -.028 .209 .096

.524 .586 .124 .166 .129 -.109 -.127

.087 .426 -.279 .432 .605 -.122 -.159

.074 -.241 .219 .183 .782 .002 .196

.284 .101 -.032 -.057 .732 .147 .011

.635 .255 .340 .234 .195 -.135 -.184

-.069 .170 .200 .211 .360 .672 -.036

.234 .033 -.050 .120 -.099 .843 .143

.063 .074 .095 .731 .133 .319 -.141

.226 .044 .179 .733 .028 -.054 .382

.177 .330 .178 .451 .075 .303 .238

.702 .017 .026 .026 .047 .116 .167

.806 .174 .031 -.026 .271 -.167 -.026

.003 .101 -.012 .099 .102 .048 .892

.550 .109 .138 .459 .180 .300 .100

.210 .682 .134 .438 -.022 .063 .295

.711 .167 .237 .269 .019 .271 .132

.250 .601 .053 .073 -.039 .255 .566

.811 .171 .243 .126 .003 .227 .013

VAR00001

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

(35)

Component Matrixa

.701 -.241 -.221 .005 -.423 -.075 .256

.745 -.230 -.052 -.396 -.249 .163 .202

.765 -.467 .067 -.349 .088 .098 -.098

.709 -.465 -.030 .007 .059 -.212 -.291

.535 .516 .196 -.252 .032 -.132 -.448

.371 .684 .386 -.113 -.028 -.330 .026

.355 .571 .359 -.256 .095 .165 .175

.709 -.286 .235 -.260 .082 -.056 .305

.567 .321 -.243 -.348 -.026 -.457 .085

.385 .359 -.495 .052 .621 .050 -.019

.387 .391 -.486 -.236 .021 .570 .034

.624 .363 -.206 .152 -.486 .270 -.105

.617 -.059 -.385 .245 .045 -.355 .210

.575 .009 .127 .433 .350 .026 .413

.387 -.178 .800 -.162 .109 .203 .051

.224 .374 .386 .672 -.275 .036 .059

.708 .399 -.107 .057 -.088 -.068 .055

.870 -.177 -.069 .080 -.146 -.035 -.184

.814 -.024 .050 .146 .229 .230 -.061

.737 -.200 .010 .476 .071 .109 -.221

.910 -.160 .135 .122 .092 -.044 -.167

VAR00001

Extraction Method: Principal Component Analysis. 7 components extracted.

(36)

Total Variance Explained

8.400 39.999 39.999 8.400 39.999 39.999

2.636 12.555 52.554 2.636 12.555 52.554

2.002 9.531 62.085 2.002 9.531 62.085

1.688 8.038 70.123 1.688 8.038 70.123

1.200 5.717 75.839 1.200 5.717 75.839

1.094 5.210 81.049 1.094 5.210 81.049

.883 4.207 85.256 .883 4.207 85.256

.688 3.274 88.530

.558 2.658 91.188

.470 2.239 93.427

.379 1.806 95.232

.350 1.666 96.898

.208 .989 97.887

.192 .913 98.801

.120 .570 99.370

.069 .331 99.701

.025 .119 99.820

.019 .091 99.911

.013 .063 99.974

.003 .015 99.989

.002 .011 100.000

Component

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

(37)

Component Matrixa

.692 -.285 -.123 .154 .525 .002 .202

.725 -.274 -.001 .468 .195 .046 -.116

.740 -.481 .066 .321 -.186 -.037 -.149

.688 -.466 .000 -.022 -.086 -.279 .029

.507 .491 .272 .240 -.131 -.323 -.188

.361 .652 .432 .178 -.009 -.031 .368

.337 .529 .393 .312 -.038 .277 .073

.700 -.305 .207 .246 -.193 -.005 .100

.551 .318 -.174 .368 -.047 -.461 .227

.444 .425 -.557 -.125 -.403 .151 .110

.547 -.059 -.241 .295 .198 .545 .319

.733 -.141 .094 -.112 .327 .216 .031

.758 .160 -.124 -.214 -.219 .335 .077

.807 .106 -.293 -.183 -.339 -.098 -.099

.418 .408 -.457 .238 .048 .239 -.486

.609 .349 -.061 -.055 .445 -.143 -.438

.612 -.042 -.317 -.205 .076 -.400 .244

.585 .032 .111 -.455 -.215 .039 .137

.351 -.210 .752 .114 -.326 .153 -.163

.217 .332 .485 -.565 .402 -.037 -.043

.697 .389 -.006 .017 .168 -.063 .103

.860 -.174 -.019 -.034 .086 -.109 -.043

.838 -.016 .043 -.188 -.173 .103 -.203

.763 -.191 .027 -.457 .075 .165 .007

.901 -.165 .171 -.130 -.090 -.094 -.012 VAR00001

Extraction Method: Principal Component Analysis.

(38)

Total Variance Explained

10.335 41.339 41.339 10.335 41.339 41.339 5.894 23.577 23.577

2.677 10.710 52.049 2.677 10.710 52.049 3.586 14.342 37.920

2.144 8.574 60.623 2.144 8.574 60.623 2.828 11.313 49.233

1.826 7.304 67.927 1.826 7.304 67.927 2.271 9.086 58.319

1.483 5.934 73.861 1.483 5.934 73.861 2.117 8.468 66.787

1.291 5.165 79.025 1.291 5.165 79.025 2.056 8.226 75.013

1.034 4.135 83.161 1.034 4.135 83.161 2.037 8.148 83.161

.890 3.561 86.721

.733 2.930 89.652

.649 2.597 92.249

.468 1.871 94.120

.424 1.697 95.817

.275 1.101 96.917

.258 1.031 97.948

.203 .810 98.758

.122 .490 99.248

.088 .351 99.599

.048 .193 99.792

.027 .107 99.899

.014 .056 99.955

.010 .038 99.993

.002 .007 100.000

2.523E-16 1.009E-15 100.000 2.113E-16 8.452E-16 100.000 -3.94E-16 -1.575E-15 100.000 Component

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

(39)

Rotated Component Matrixa

.501 -.041 -.021 .237 .650 .406 .140

.728 -.055 .139 -.064 .430 .136 .337

.927 .133 .014 -.150 .158 .045 .133

.778 .197 -.123 .089 .055 .326 -.049

.296 .102 .666 .087 -.270 .203 .350

-.025 .116 .911 .184 .086 .136 -.076

.056 .095 .783 .057 .184 -.207 .149

.776 .181 .224 -.057 .193 .060 -.071

.258 .138 .483 -.187 .033 .668 .189

-.114 .830 .147 -.228 .100 .234 .245

.219 .257 .151 -.123 .850 .013 .106

.479 .210 .069 .437 .485 .066 .151

.301 .752 .202 .156 .294 -.003 .142

.442 .736 .081 .036 -.034 .299 .284

.003 .321 .125 -.151 .186 .006 .852

.201 .081 .188 .475 .078 .267 .725

.302 .357 -.051 .178 .103 .693 .023

.309 .599 .109 .371 .001 .075 -.141

.662 .000 .366 .139 -.157 -.505 -.176

-.085 .042 .244 .896 -.069 -.019 .007

.208 .308 .456 .276 .238 .351 .280

.672 .300 .067 .253 .223 .298 .207

.588 .561 .126 .266 .074 .003 .262

.486 .522 -.103 .515 .267 .062 .036

.751 .404 .168 .314 .100 .185 .063

VAR00001

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

(40)

Total Variance Explained

10.335 41.339 41.339 10.335 41.339 41.339

2.677 10.710 52.049 2.677 10.710 52.049

2.144 8.574 60.623 2.144 8.574 60.623

1.826 7.304 67.927 1.826 7.304 67.927

1.483 5.934 73.861 1.483 5.934 73.861

1.291 5.165 79.025 1.291 5.165 79.025

1.034 4.135 83.161 1.034 4.135 83.161

.890 3.561 86.721

.733 2.930 89.652

.649 2.597 92.249

.468 1.871 94.120

.424 1.697 95.817

.275 1.101 96.917

.258 1.031 97.948

.203 .810 98.758

.122 .490 99.248

.088 .351 99.599

.048 .193 99.792

.027 .107 99.899

.014 .056 99.955

.010 .038 99.993

.002 .007 100.000

6.087E-16 2.435E-15 100.000 -2.71E-17 -1.083E-16 100.000 -1.98E-16 -7.917E-16 100.000 Component

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

(41)

Component Matrixa

.692 -.285 -.123 .154 .525 .002 .202

.725 -.274 -.001 .468 .195 .046 -.116

.740 -.481 .066 .321 -.186 -.037 -.149

.688 -.466 .000 -.022 -.086 -.279 .029

.507 .491 .272 .240 -.131 -.323 -.188

.361 .652 .432 .178 -.009 -.031 .368

.337 .529 .393 .312 -.038 .277 .073

.700 -.305 .207 .246 -.193 -.005 .100

.551 .318 -.174 .368 -.047 -.461 .227

.444 .425 -.557 -.125 -.403 .151 .110

.418 .408 -.457 .238 .048 .239 -.486

.609 .349 -.061 -.055 .445 -.143 -.438

.612 -.042 -.317 -.205 .076 -.400 .244

.585 .032 .111 -.455 -.215 .039 .137

.351 -.210 .752 .114 -.326 .153 -.163

.217 .332 .485 -.565 .402 -.037 -.043

.697 .389 -.006 .017 .168 -.063 .103

.860 -.174 -.019 -.034 .086 -.109 -.043

.838 -.016 .043 -.188 -.173 .103 -.203

.763 -.191 .027 -.457 .075 .165 .007

.901 -.165 .171 -.130 -.090 -.094 -.012

.547 -.059 -.241 .295 .198 .545 .319

.733 -.141 .094 -.112 .327 .216 .031

.758 .160 -.124 -.214 -.219 .335 .077

.807 .106 -.293 -.183 -.339 -.098 -.099 VAR00001

Extraction Method: Principal Component Analysis.

(42)

L5-1

Universitas Kristen Maranatha

LAMPIRAN 5

(43)

L5-2

Universitas Kristen Maranatha • Percobaan 1

Model Summaryb

.526a .276 -.013 .60517

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), VAR00027, VAR00005,

VAR00014, VAR00010, VAR00018, VAR00007, VAR00002, VAR00019, VAR00013, VAR00011, VAR00020, VAR00017, VAR00021, VAR00023, VAR00025, VAR00001

a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

ANOVAb

5.596 16 .350 .955 .519a

14.649 40 .366

20.246 56

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), VAR00027, VAR00005, VAR00014, VAR00010, VAR00018, VAR00007, VAR00002, VAR00019, VAR00013, VAR00011, VAR00020, VAR00017, VAR00021, VAR00023, VAR00025, VAR00001

a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

Coefficientsa

4.331 1.169 3.705 .001 1.969 6.694

.075 .399 .052 .189 .851 -.731 .882

-.393 .371 -.280 -1.060 .296 -1.144 .357 -.346 .246 -.268 -1.407 .167 -.843 .151

.069 .171 .066 .402 .690 -.276 .414

.126 .131 .163 .956 .345 -.140 .391

-.073 .188 -.075 -.387 .701 -.453 .308

.057 .176 .057 .326 .746 -.299 .413

-.016 .169 -.016 -.095 .925 -.359 .326

.100 .212 .084 .473 .639 -.329 .530

-.180 .177 -.177 -1.020 .314 -.537 .177 -.243 .150 -.285 -1.618 .114 -.546 .061

.158 .169 .166 .936 .355 -.184 .500

.256 .240 .234 1.065 .293 -.230 .742

.187 .261 .164 .717 .478 -.341 .715

.439 .235 .466 1.871 .069 -.035 .913

-.452 .246 -.506 -1.839 .073 -.949 .045 (Constant)

B Std. Error Unstandardized

Coefficients

Beta Standardized

Coefficients

t Sig. Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval for B

(44)

L5-3

Universitas Kristen Maranatha

Model Summaryb

.175a .031 -.005 .61220

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Predictors: (Constant), VAR00014, VAR00013 a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

ANOVAb

.639 2 .319 .852 .432a

20.238 54 .375

20.877 56

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), VAR00014, VAR00013 a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

Coefficientsa

3.427 .531 6.451 .000 2.362 4.491

-.177 .149 -.174 -1.185 .241 -.477 .122

-.001 .155 -.001 -.009 .993 -.312 .309

(Constant) VAR00013 VAR00014 Model

1

B Std. Error Unstandardized

Coefficients

Beta Standardized

Coefficients

t Sig. Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval for B

(45)

L5-4

Universitas Kristen Maranatha

Model Summaryb

.169a .029 -.007 .61284

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), VAR00002, VAR00001

a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

ANOVAb

.596 2 .298 .794 .457a

20.281 54 .376

20.877 56

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), VAR00002, VAR00001 a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

Coefficientsa

3.599 .664 5.421 .000 2.268 4.930

-.320 .333 -.216 -.962 .340 -.987 .347

.091 .320 .064 .284 .777 -.551 .733

(Constant) VAR00001 VAR00002 Model

1

B Std. Error Unstandardized

Coefficients

Beta Standardized

Coefficients

t Sig. Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval for B

(46)

L5-5

Universitas Kristen Maranatha • Percobaan 3

Std. Error of the Estimate

R Square

Change F Change df1 df2 Sig. F Change Change Statistics

15.718 50 .314

20.877 56

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), REGR factor score 6 for analysis 1 , REGR factor score 5 for analysis 1 , REGR factor score 4 for analysis 1 , REGR factor score 3 for analysis 1 , REGR factor score 2 for analysis 1 , REGR factor score 1 for analysis 1

a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

Coefficientsa

2.860 .074 38.507 .000

-.033 .075 -.055 -.446 .658

-.162 .075 -.265 -2.161 .036

.055 .075 .090 .730 .469

.213 .075 .348 2.837 .007

-.020 .075 -.034 -.273 .786

-.127 .075 -.208 -1.698 .096

(Constant) REGR factor score 1 for analysis 1 REGR factor score 2 for analysis 1 REGR factor score 3 for analysis 1 REGR factor score 4 for analysis 1 REGR factor score 5 for analysis 1 REGR factor score 6 for analysis 1 Model

1

B Std. Error

Unstandardized

(47)

L5-6

Universitas Kristen Maranatha

Model Summary

Std. Error of the Estimate

R Square

Change F Change df1 df2 Sig. F Change Change Statistics

Predictors: (Constant), REGR factor score 4 for analysis 1 a.

Predictors: (Constant), REGR factor score 4 for analysis 1 , REGR factor score 2 for analysis 1 b.

Coefficientsa

2.860 .076 37.381 .000

.213 .077 .348 2.754 .008

2.860 .074 38.617 .000

.213 .075 .348 2.845 .006

-.162 .075 -.265 -2.167 .035

(Constant) REGR factor score 4 for analysis 1 (Constant) REGR factor score 4 for analysis 1 REGR factor score 2 for analysis 1 Model

1 2

B Std. Error

Unstandardized

Dependent Variable: VAR00028 a.

Std. Error of the Estimate

R Square

(48)

L5-7

Universitas Kristen Maranatha

ANOVAe

5.159 6 .860 2.735 .022a

15.718 50 .314

20.877 56

5.136 5 1.027 3.328 .011b

15.742 51 .309

20.877 56

5.073 4 1.268 4.173 .005c

15.804 52 .304

20.877 56

4.905 3 1.635 5.426 .002d

15.972 53 .301

20.877 56

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), REGR factor score 6 for analysis 1 , REGR factor score 5 for analysis 1 , REGR factor score 4 for analysis 1 , REGR factor score 3 for analysis 1 , REGR factor score 2 for analysis 1 , REGR factor score 1 for analysis 1

a.

Predictors: (Constant), REGR factor score 6 for analysis 1 , REGR factor score 4 for analysis 1 , REGR factor score 3 for analysis 1 , REGR factor score 2 for analysis 1 , REGR factor score 1 for analysis 1

b.

Predictors: (Constant), REGR factor score 6 for analysis 1 , REGR factor score 4 for analysis 1 , REGR factor score 3 for analysis 1 , REGR factor score 2 for analysis 1

c.

Predictors: (Constant), REGR factor score 6 for analysis 1 , REGR factor score 4 for analysis 1 , REGR factor score 2 for analysis 1

d.

Dependent Variable: VAR00028 e.

Std. Error of the Estimate

R Square

Change F Change df1 df2 Sig. F Change Change Statistics

Predictors: (Constant), REGR factor score 4 for analysis 1 a.

(49)

L5-8

Universitas Kristen Maranatha

ANOVAc

2.530 1 2.530 7.586 .008a

18.347 55 .334

20.877 56

3.999 2 1.999 6.396 .003b

16.879 54 .313

20.877 56

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), REGR factor score 4 for analysis 1 a.

Predictors: (Constant), REGR factor score 4 for analysis 1 , REGR factor score 2 for analysis 1

b.

Dependent Variable: VAR00028 c.

Std. Error of the Estimate

R Square

(50)

L5-9

Universitas Kristen Maranatha • Percobaan 4

Model Summaryb

.290a .084 .050 .59513

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), VAR00011, VAR00010

a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

ANOVAb

1.751 2 .876 2.472 .094a

19.126 54 .354

20.877 56

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), VAR00011, VAR00010 a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

Coefficientsa

3.800 .431 8.814 .000 2.936 4.665

-.089 .111 -.113 -.799 .428 -.312 .134 -.222 .139 -.226 -1.591 .117 -.501 .058 (Constant)

VAR00010 VAR00011 Model

1

B Std. Error Unstandardized

Coefficients

Beta Standardized

Coefficients

t Sig. Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval for B

Dependent Variable: VAR00028 a.

Model Summaryb

.225a .051 .016 .60577

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), VAR00007, VAR00005

a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

ANOVAb

1.061 2 .531 1.446 .244a

19.816 54 .367

20.877 56

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), VAR00007, VAR00005 a.

(51)

L5-10

Universitas Kristen Maranatha

Coefficientsa

2.307 .594 3.885 .000 1.117 3.498

.315 .189 .240 1.669 .101 -.063 .693

-.143 .151 -.136 -.947 .348 -.445 .160

(Constant) VAR00005 VAR00007 Model

1

B Std. Error Unstandardized

Coefficients

Beta Standardized

Coefficients

t Sig. Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval for B

Dependent Variable: VAR00028 a.

Model Summaryb

.270a .073 .020 .60434

Model 1

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Predictors: (Constant), VAR00019, VAR00017, VAR00018

a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

ANOVAb

1.520 3 .507 1.387 .257a

19.357 53 .365

20.877 56

Squares df Mean Square F Sig.

Predictors: (Constant), VAR00019, VAR00017, VAR00018 a.

Dependent Variable: VAR00028 b.

Coefficientsa

3.143 .584 5.382 .000 1.972 4.314

-.204 .184 -.167 -1.110 .272 -.572 .164 .259 .157 .251 1.650 .105 -.056 .574 -.149 .129 -.173 -1.160 .251 -.408 .109 (Constant)

B Std. Error Unstandardized

Coefficients

Beta Standardized

Coefficients

t Sig. Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval for B

(52)

L5-11

Universitas Kristen Maranatha • Percobaan 6

Std. Error of the Estimate

R Square

Change F Change df1 df2 Sig. F Change Change Statistics

Predictors: (Constant), VAR00027, VAR00017, VAR00022, VAR00006, VAR00012, VAR00019, VAR00020, VAR00021, VAR00010, VAR00007, VAR00011, VAR00005, VAR00002, VAR00013, VAR00025, VAR00023, VAR00014, VAR00004, VAR00026, VAR00018, VAR00001, VAR00003

a.

Std. Error of the Estimate

R Square

Change F Change df1 df2 Sig. F Change Change Statistics

Predictors: (Constant), REGR factor score 4 for analysis 1 a.

Predictors: (Constant), REGR factor score 4 for analysis 1 , REGR factor score 2 for analysis 1 b.

(53)

1-1

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Musik dewasa ini telah menjadi pilihan yang cukup diminati oleh

banyak orang. Orang-orang beranggapan bahwa musik telah memiliki porsi

tersendiri dan mulai dianggap sebagai kebutuhan mereka. Tidak hanya untuk

didengarkan, tetapi banyak orang saat ini yang ingin memiliki keterampilan

dalam bermusik. Hal inilah yang melatarbelakangi munculnya begitu banyak

tempat kursus alat musik baik secara formal seperti sekolah musik,

perkuliahan jurusan musik dan informal seperti tempat les musik, seminar

mengenai keterampilan bermusik, guru privat musik dan lain sebagainya.

Oleh karena itu persaingan dalam industri sekolah musik pun saat ini tidak

dapat dihindari.

Para sekolah musik berlomba-lomba untuk mencari konsumen yang

berminat untuk mengambil kursus musik di tempat mereka. Saat ini dapat

dilihat begitu banyak iklan-iklan dan selebaran yang beredar dari berbagai

sekolah musik untuk mengiklankan tempat kursus mereka. Salah satu

sekolah musik yang turut bersaing adalah “Melodia Music” yang berlokasi

di Jalan Kyai Luhur no. 5. Saat ini, nama Melodia sebagai salah satu sekolah

musik di kota Bandung cukup diminati oleh orang yang ingin belajar musik

terutama musik klasik karena didukung dengan ujian Royal (salah satu

license dari Amerika yang berstandar sertifikasi cukup tinggi). Hal inilah yang menarik cukup banyak minat konsumen untuk belajar di sekolah musik

tersebut. Walaupun demikian, saat ini Melodia sedang mengalami

penurunan jumlah khususnya kelas piano di tahun 2007-2008 sekitar ±

(54)

Bab 1 Pendahuluan

Universitas Kristen Maranatha

1-2

1.2 Identifikasi Masalah

Faktor-faktor yang dapat menjadi penyebab berkurangnya jumlah siswa

adalah :

1 Banyaknya sekolah musik yang menjadi pesaing “Melodia Musik”

2 Kurang gencarnya pemasaran yang dilakukan oleh Melodia

3 Kurangnya informasi mengenai kualitas jasa yang ditawarkan Melodia

1.3 Pembatasan Masalah

Mengingat keterbatasan waktu yang ada dalam pengerjaan tugas akhir

ini, maka masalah akan dibahas terbatas hanya pada beberapa masalah saja.

Beberapa hal yang menjadi pembatas adalah :

• Pengamatan diperuntukkan bagi siswa yang mengikuti kelas piano saja

dan yang masih mengikuti program pendidikan kelas piano mulai dari

grade 1 hingga 8.

• Persaingan dengan sekolah musik lain tidak akan dibahas

1.4 Perumusan Masalah

Adapun yang menjadi perumusan masalah adalah sebagai berikut :

1. Apa yang menjadi kekurangan dan kelebihan melodia di mata

konsumen?

2. Faktor – faktor apakah yang dapat membuat seseorang untuk tetap

bertahan untuk belajar musik di Melodia?

3. Usaha – usaha apa saja yang dapat dilakukan Melodia untuk

mempertahankan jumlah siswa khususnya kelas piano?

1.5 Tujuan Penelitian

Yang menjadi tujuan penelitian adalah sebagai berikut :

1. Dapat mengetahui kelebihan dan kekurangan dari Melodia Musik dan

dapat memperbaikinya

2. Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen

(55)

Bab 1 Pendahuluan

Universitas Kristen Maranatha

1-3

3. Untuk mengetahui usaha-usaha apa yang dapat dilakukan Melodia guna

mempertahankan jumlah siswa kelas piano

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan adalah sebagai berikut :

• Bab 1 PENDAHULUAN

Berisi tentang latar belakang permasalahan, identifikasi masalah,

pembatasan masalah dan perumusan masalah.

• BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Berisi tentang teori permasalahan mengenai strategi pemasaran yang

akan dibahas berdasarkan Bauran Pemasaran dan berisi tentang teori

mulai dari permasalahan sampai dengan metodologi yang digunakan.

• BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

Pada bab ini akan dibahas teknik langkah-langkah dari penelitian yang

akan dilakukan pada penelitian ini.

• BAB 4 PENGUMPULAN DATA

Bab ini berisi tentang data-data mengenai persepsi konsumen

• BAB 5 PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

Berisi pengolahan data dengan menggunakan faktor analisis serta

analisis regresi yang digunakan untuk mencari faktor yang memiliki

pengaruh dengan keputusan konsumen untuk melanjutkan studi di

Melodia

• BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi jawaban atas perumusan masalah dan saran untuk

(56)

6-1

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

1. Yang menjadi kekurangan dan kelebihan Melodia :

Dari hasil kuesioner, dapat dilihat bahwa semua responden sudah

memiliki persepsi yang baik akan performansi Melodia. Hal ini terbukti

dari banyaknya konsumen yang berpendapat setuju terhadap pernyataan

yang diajukan dalam kuesioner sehingga keseluruhan variabel tersebtu

secara tidak langsung dapat menjadi kelebihan di mata konsumen

Melodia. Sedangkan kekurangannya tidak terlihat pada penelitian ini.

2. Faktor-faktor yang mempengaruhi seseorang untuk tetap bertahan untuk

melanjutkan studi di Melodia adalah :

• Konsumen pernah mengetahui Melodia dari iklan di Media

• Terdapat diskon jika konsumen mengambil paket-paket tertentu.

• Pengajar mengajar pada waktu yang telah ditetapkan. Hasil

kuesioner dari variabel ini pun sudah cukup baik.

3. Usaha-usaha yang dapat dilakukan Melodia untuk mempertahankan

jumlah siswa kelas piano adalah :

Pada hasil akhir kuesioner, dapat dilihat bahwa para variabel dirasa

sudah cukup baik dan cukup penting oleh para responden. Oleh karena

itu untuk waktu ke depan diharapkan agar Melodia dapat terus

(57)

Bab 6 Kesimpulan dan Saran

Universitas Kristen Maranatha

6-2

6.2 Saran

Adapun cara-cara yang dapat dicoba untuk diterapkan guna meningkatkan

jumlah murid kelas piano di Melodia adalah sebagai berikut :

1. Dalam penelitian ini, masih banyak kekurangan. Salah satunya dalam uji

t pada proses regresi linier. Faktor yang mempengaruhi dari 6 factor

score hanya 1 yaitu factor score 4 (yang terdiri dari 3 variabel). Secara

teori, seharusnya ke-6 factor score tersebut berpengaruh secara

signifikan terhadap keputusan konsumen untuk melanjutkan studi. Hal

ini dapat terjadi akibat kekeliruan dalam mengisi kuesioner. Kekeliruan

mungkin dapat disebabkan karena pada waktu penyebaran kuesioner

hanya dititipkan pada guru-guru yang bersangkutan atau tidak

mendapatkan pengawasan secara langsung sehingga banyak terjadi

kekeliruan persepsi yang tidak dapat dicegah. Oleh sebab itu untuk

penelitian ke depan, mungkin proses pengisian kuesioner dapat dihadiri

oleh peneliti.

2. Penelitian sampel yang dilakukan mengambil sampel jenuh. Namun

pada kenyataannya tidak semua siswa telah mengisi kuesioner. Ada yang

berhalangan karena sedang cuti atau sedang berada di luar kota.

3. Penelitian seharusnya dilakukan secara spesifik pada tiap grade. Hal ini

dimaksudkan untuk menghindari bias pada hasil dari regresi linier yang

mungkin menyebabkan variabel pada analisis regresi tidak signifikan

4. Pada penelitian ini terdapat kelemahan tentang pengisian kuesioner bagi

siswa tingkat akhir (grade 8). Pada tingkat ini murid dapat dipastikan

tidak akan melanjutkan studi di Melodia karena tidak ada kelas lanjutan

ketika lulus grade 8 ini.

5. Dari hasil kuesioner tidak ditemukan adanya kekurangan Melodia. Oleh

karena itu penurunan jumlah murid kelas piano Melodia mungkin

disebabkan oleh variabel-variabel lain yang tidak dibahas dalam

(58)

DAFTAR PUSTAKA

1. Kasali, Rhenald.; “Membidik Pasar Indonesia, PT. Gramedia Pustaka

Utama, Jakarta, 2005.

2. Kotler, Philip.; “Manajemen Pemasaran”, Prenhalindo, Jakarta, 2002.

3. Kotler, Philip.; “Manajemen Pemasaran, Jilid 1, Edisi Millenium, PT.

Prenhallindo, Jakarta, 2000.

4. Narimawati, Umi.; ”Teknik-Teknik Analisis Multivariat untuk Riset

Ekonomi”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2008.

5. Rangkuti, Freddy; “Analisis SWOT Teknik Membedah Kasus Bisnis”,

PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 1997.

6. Santoso, Singgih.; “Menggunakan SPSS untuk Statistik Multivariat”,

PT. Elex Media Komputindo Kelompok Gramedia, Jakarta, 2006.

7. Sugiyono.; “Metode Penelitian Administrasi”, Edisi 14, Alfabeta,

Gambar

Tabel tingkat persepsi

Referensi

Dokumen terkait

Untuk itu, saya mohon agar adik-adik dapat berkenan untuk meluangkan waktu mengisi kuesioner ini dengan sejujurnya, kuesioner ini tidak akan mempengaruhi penilaian hasil

Peran seorang guru dalam melaksanakan komunikasi efektif dalam pembelajaran sangat diperlukan, terutama dalam hal: (a) Menghormati, mendengar dan belajar dari

Hal ini disebabkan karena lingkaran yang dihitamkan pada tangan orang coba akan menyerap panas yang ditimbulkan oleh alat Hardy-Wolff tersebut sehingga orang coba akan

Selain dari beberapa karya di atas, Fazlur Rahman pernah menulis artikel yang berjudul “Iqbal in Modern Muslim Thoght” Rahman mencoba melakukan survei terhadap

Dengan mempertimbangkan pilihan-pilihan adaptasi yang dikembangkan PDAM dan pemangku kepentingan, IUWASH juga merekomendasikan untuk mempertimbangkan aksi-aksi adaptasi

jarannya kepada guru keterampilan agar dapat membelajarkan kepada siswa yang lebih efektif dan ino- vatif. Pembelajaran berbasis kom- petensi diharapkan mampu

Chapter 4 , Taking Control of Reactivity, Inputs, and Outputs , covers advanced Shiny features, such as showing and hiding elements of the UI, reactive UIs, using client data in

Pada tabel 6 rerata ketulian berdasarkan tingkat pendidikan dapat dijelaskan bahwa tingkat pendidikan SD kadar ketulian yang dialami karyawan bagian produksi paling