Sekilas Metode Riset Bisnis : Penerapannya pada Pemasaran
Latar Belakang
Cakupan Riset Pemasaran
Definisi Riset Pemasaran
Klasifikasi Riset Pemasaran
- Riset Identifikasi Masalah
- Riset Pemecahan Masalah
Kapan Riset Pemasaran Diperlukan ?
Peran Riset Pemasaran
Proses Riset Pemasaran
Pengujian teori dengan mengukur variabel penelitian dengan angka-angka dan menganalisis data menggunakan prosedur statistik. penelitian dengan pendekatan deduktif yang bertujuan untuk menguji hipotesis merupakan contoh jenis penelitian yang menggunakan paradigma kuantitatif. a) Pengertian Penelitian Kuantitatif Kasiram mengartikan penelitian kuantitatif sebagai suatu proses penemuan pengetahuan yang menggunakan data berupa angka-angka sebagai alat untuk menganalisis informasi tentang apa yang ingin diketahui. Penelitian tindakan v. Penelitian pengembangan vi. f) Metode penelitian kuantitatif Metode yang digunakan dalam penelitian kuantitatif, khususnya dalam penelitian kuantitatif analitik adalah metode deduktif.
Merumuskan Masalah
Oleh karena itu, peneliti pasar menjadi orang penting dalam pengambilan keputusan dari proses riset pasar, sehingga manajer juga harus terlibat dalam proses riset pasar.
Membangun Pendekatan Penyelesaian Masalah
Merumuskan Desain Riset
Merancang Metode Pengumpulan Data
Analisis dan Interpretasi Data
Menyusun Laporan Riset
Penyedia Jasa Riset Pemasaran
- Klasifikasi Penyedia Jasa Riset Pemasaran
- Memilih Penyedia Jasa Riset Pemasaran
- Peluang Karir Di Dunia Riset Pemasaran
Oleh karena itu, metode riset pemasaran diharapkan dapat memberikan informasi yang benar dan obyektif. Perusahaan jasa penelitian menggunakan prosedur yang baku dan terstandar dalam kegiatan riset pemasaran untuk kepentingan berbagai klien.
Bagaimana Mendesain Kuesioner dan Survei Online
- Bagian Inti Kuesioner
- Macam-Macam Kuesioner
- Kesalahan dan Perbaikan Kuesioner
- Etika Susunan Pertanyaan Kuesioner
- Pendahuluan
- Macam-Macam Skala Pengukuran
- Skala Nominal
- Skala Ordinal
- Skala Interval
- Skala Rasi (Ratio Scale)
- Metode Pengukuran Sikap
Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang terhadap fenomena sosial. Hasil data yang diperoleh dari skala perbedaan semantik bersifat interval karena jaraknya sama.
Menguji Validitas dan Reliabilitas Instrumen
Validitas
- Validitas Isi
- Validitas Prediksi/Eksternal
- Validitas Konstruk
Reliabilitas
- Reliabilitas Eksternal
- Reliabilitas Internal
Indikator yang stabil harus menghasilkan hasil pengukuran yang sama meskipun dilakukan pada waktu pengukuran yang berbeda. Salah satu kelemahan penghitungan koefisien reliabilitas dengan teknik split-half adalah (1) jumlah soal harus genap, dan (2) dapat dilakukan dengan cara yang berbeda sehingga menghasilkan nilai yang berbeda.
Menentukan Metode Sampling dan Jumlah Sampel
- Dasar-Dasar Sampling
- Proses Sampling
- Metode Sampling
- Sampling Probabilistic
- Simple Random Sample
- Systematic Random Sample
- Statified Random Sample
- Multi-Stage Sample
- Cluster Sampling
- Sampling Non Probabilistik
- Accidental Sampling
- Quota Sampling
- Sampling Error
- Non Sampling Error
- Ukuran Sampel
Populasi terbatas adalah populasi yang diketahui jumlah pasti unsurnya, sedangkan populasi tak terbatas adalah populasi yang jumlah pastinya tidak diketahui. Jika prosedur pengambilan sampel dilakukan dengan benar dan tidak terdapat permasalahan yang besar maka dapat dikatakan bahwa responden tersebut mewakili populasi, namun terdapat beberapa permasalahan yang mungkin timbul pada saat melakukan teknik pengambilan sampel. Dengan demikian, simple random sampling dapat didefinisikan sebagai suatu metode pengambilan sampel di mana sampel dipilih secara acak sedemikian rupa sehingga peluang setiap elemen terpilih sebagai sampel adalah sama.
Jika daftar dapat diurutkan secara acak, pengambilan sampel acak sistematik sama dengan pengambilan sampel acak sederhana. Kemudian gunakan metode simple random sampling atau sistematik random sampling untuk memilih unsur-unsur yang akan dijadikan sampel pada setiap strata.
Mengolah Data dengan Statistik Deskriptif
Penyajian Data
- Distribusi Frekuensi
- Statistic Explore
- Crosstab
Analisis deskriptif sering kali diabaikan penggunaannya dalam penelitian sosial karena beberapa fungsi analisis lainnya secara otomatis menyertakan analisis deskriptif. Hal ini sangat penting karena dengan analisis deskriptif kita dapat dengan cepat mengoreksi data yang telah dimasukkan. Dalam menyusun laporan berdasarkan hasil data di bidang analisis data kualitatif, perlu dipastikan keabsahan data seperti validitas dan reliabilitas hasil penelitian. satu.
Biasanya peneliti menggunakan alat perekam yang dapat digunakan untuk membandingkan hasil yang diperoleh dengan kritik yang dikumpulkan. Pengumpulan data dalam hal ini berlangsung dalam bentuk data mentah hasil penelitian, seperti: hasil wawancara, dokumentasi, catatan lapangan, dan lain-lain.
Menguji Hubungan antar Variabel : Korelasi dan Asosiasi
Korelasi Bivariat
Korelasi Rank Spearman
Koefisien Kontingensi c dan Koefisien Cramer
Untuk menjawab pertanyaan tersebut perlu dilakukan pengukuran hubungan yang dikenal dengan pengukuran hubungan antara dua fenomena atau peristiwa. Pengukuran asosiasi mengacu pada sekelompok teknik dalam statistik bivariat yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel. Jika nilai absolut koefisien ini mendekati 1 maka hubungan kedua variabel menjadi semakin kuat, sedangkan jika nilai absolut koefisien mendekati nol maka hubungannya menjadi semakin lemah.
Karena sifat uji goodness-of-fit maka sifat hubungan dua variabel adalah simetris, yaitu terjadi antara dua variabel atau lebih yang bersama-sama. Jika nilai absolut koefisien ini mendekati 1 maka hubungan kedua variabel menjadi lebih kuat, sedangkan hubungan kedua variabel menjadi lemah jika nilai absolut koefisien mendekati nol.
Melakukan Uji Beda antar Sampel : Uji Beda Mean (T-Test)
Aplikasi T-Test
- Uji T Satu Sampel (One Sampel T-Test)
- Uji T Sampel Saling Bebas (Independent Sampel T-Test)
- Uji T Sampel Berpasangan (Paired Sampel T-Test)
Uji beda t digunakan untuk mengetahui apakah dua sampel yang tidak berhubungan mempunyai nilai mean yang berbeda. Dapat disimpulkan bahwa uji beda uji t membandingkan rerata dua kelompok yang tidak berhubungan. Analisis dengan menggunakan metode ini bertujuan untuk membandingkan dua mean dari dua kelompok yang tidak berhubungan.
Tujuannya adalah untuk membandingkan rata-rata dua kelompok sampel yang tidak berhubungan. Apakah kedua sampel mempunyai mean yang sama atau berbeda nyata?
Melakukan Uji Asumsi Klasik
- Uji Normalitas
- Uji Heteroskedastisitas
- Uji Multikolinieritas
- Uji Autokorelasi
- Uji Linearitas
- Pengujian Hipotesis Regresi Linier Sederhana
- Pengujian Hipotesis Regresi Sederhana
- Regresi Linier Berganda
- Analisis Regresi Logistik Biner
- Regresi Losgistik Ordinal
Hipotesis harus dapat diuji, baik dengan alasan dan kemampuan memberikan alasan atau dengan menggunakan alat statistik. Semakin spesifik atau spesifik suatu hipotesis dirumuskan, maka semakin kecil kemungkinan terjadinya kesalahpahaman dan semakin kecil pula kemungkinan untuk memasukkan hal-hal yang tidak relevan ke dalam hipotesis. f) Hipotesis harus mampu menjelaskan fakta. Pentingnya hipotesis dikemukakan oleh Furchan yang menyatakan bahwa setidaknya ada dua alasan yang memerlukan penyusunan hipotesis: a) Hipotesis yang mempunyai landasan yang kuat menunjukkan bahwa peneliti mempunyai pengetahuan yang cukup untuk melakukan penelitian di bidang tersebut.
Berkenaan dengan hal tersebut, Furchan mengungkapkan kegunaan hipotesis penelitian, yaitu: . a) Hipotesis memberikan penjelasan sementara terhadap fenomena dan memudahkan perluasan pengetahuan dalam suatu bidang. Analisis regresi berganda merupakan analisis statistik yang menghubungkan dua atau lebih variabel bebas dengan variabel terikat Y.
Melakukan Analisis Faktor
Penentuan Kelayakan Variabel
Asumsi Analisis Faktor
Langkah-Langkah Analisis Faktor
Tujuan utama analisis faktor adalah untuk menjelaskan struktur hubungan antara banyak variabel yang berupa faktor atau variabel laten atau variabel terkonstruksi. Dalam analisis faktor eksploratif, penelitian akan dilakukan terhadap beberapa indikator atau variabel manifes, yang nantinya akan menjadi faktor penentu variabel laten. Kegunaan analisis faktor adalah untuk mempersempit variasi faktor dalam suatu variabel dan menemukan sekelompok indikator yang jelas.
Langkah pertama dalam menggunakan analisis faktor adalah menentukan variabel mana yang dianggap layak untuk dimasukkan dalam analisis dengan memasukkan seluruh variabel yang ada kemudian melakukan sejumlah pengujian terhadap variabel tersebut. Sama halnya dengan analisis regresi atau analisis lainnya, analisis faktor juga harus memenuhi asumsi yaitu.
Melakukan Analisis Diskriminan
- Fungsi Diskriminan
- Asusmsi dan Analisis Diskriminan
- Proses Analisis Diskriminan
- Kesimpulan
Untuk menjawab permasalahan tersebut diperlukan suatu kajian melalui penelitian dan hal tersebut dapat dilakukan dengan bantuan analisis diskriminan. Asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis diskriminan adalah: Æ Normalitas multivariat, atau variabel independen harus berdistribusi normal. Menurut Malhotra, analisis diskriminan terdiri dari lima tahap, yaitu: (1) perumusan masalah, (2) estimasi koefisien fungsi diskriminan, (3) interpretasi hasil, (4) pengujian signifikansi, (5 ) validasi fungsi diskriminan.
Jika analisis diskriminan digunakan sebagai alat analisis dalam penelitian formal (tesis dan disertasi), tahap pertama yang dimaksud meliputi bab 1 (pendahuluan), bab II (kerangka teori), dan bab III (metodologi penelitian). Jika beberapa fungsi diuji sekaligus, seperti yang dilakukan dalam analisis diskriminan, statistik Wilks' l adalah skor l univariat untuk setiap fungsi.
Melakukan Analisis Model/Persamaan Simultan: Analisis Structure
Menggambarkan Variabel
Langkah-langkah Permodelan SEM
- Mendefinisikan Konstruk-Konstruk
- Membuat Model Pengukuran
- Konversi Diagram Jalur ke Persamaan Struktural dan Model Pengukuran
- Memilih Matriks Input dan Estimasi Model
- Menilai Identifikasi Model Struktural
Variabel yang tidak dapat diukur secara langsung disebut variabel laten atau variabel tidak teramati, sedangkan indikator sebagai variabel yang dapat diukur disebut variabel manifes atau variabel teramati. Variabel laten endogen merupakan variabel laten dependen atau independen yang dilambangkan dengan 'eta' (ƞ) dan ditargetkan dengan satu tanda panah (→) atau hubungan regresi. Variabel laten eksogen adalah variabel laten bebas yang disimbolkan dengan “ksi” dan menjadi sasaran dengan 2 anak panah (↔) atau hubungan korelasi.
Model struktural meliputi hubungan antara variabel laten eksogen dengan variabel laten endogen dan sifat hubungannya linier dengan simbol Y, sedangkan variabel laten eksogen terhadap variabel laten eksogen yang linier diberi simbol β. Selain itu, variabel laten eksogen juga dapat dikorelasikan satu sama lain dan parameter yang menghubungkan korelasi tersebut ditulis dengan simbol ϴ.
Pengukuran Importance Performance Analysis (IPA)
Metode Importance Performance Analysis atau disingkat IPA pertama kali diperkenalkan oleh Martilla dan James (1977) dengan tujuan untuk mengukur hubungan antara persepsi konsumen dan prioritas peningkatan kualitas produk/jasa yang dikenal dengan analisis kuadran (Brandt, 2000 dan Latu & Everett, 2000). Dengan menggunakan metode Importance Performance Analysis, perusahaan dapat mengetahui tingkat kepuasan pelanggan, serta hal-hal apa saja yang perlu ditingkatkan dan dipertahankan mengenai pelayanan yang diberikan, sehingga menjadi dasar untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Mengukur tingkat kepuasan nasabah terhadap kinerja bank dan tingkat minat nasabah terhadap variabel kepuasan nasabah.
Untuk menggambarkannya pada diagram lingkaran, tingkat kinerja dilambangkan dengan huruf x, sedangkan tingkat minat pelanggan dilambangkan dengan y.
Membuat Estimasi/Peramalan Dengan Analisis Time Series
Metode Analisis Time Series
Untuk melakukan suatu prediksi diperlukan informasi atau data yang relatif lebih banyak dan diamati dalam jangka waktu tertentu karena hasil suatu prediksi akan ditentukan oleh kualitas data dan waktu diperolehnya data tersebut. Semakin banyak data yang dikumpulkan dalam jangka waktu yang lebih lama. Semakin besar kemungkinan munculnya hasil peramalan yang lebih baik. Sebaliknya jika data yang diperoleh sedikit dan dikumpulkan dalam waktu singkat maka hasil prediksinya akan buruk. Untuk melihat tren atau prediksi sebaiknya digunakan jangka waktu minimal 15 tahun agar tren yang diperoleh lebih baik. Yt = Nilai tren pada periode tertentu. Nilai Yt jika X= 0 atau nilai Yt dalam jangka waktu tertentu.
Tren kuadrat adalah tren yang nilai variabel terikatnya naik atau turun, bukan dalam garis lurus, melainkan dalam kurva.
Sumber, Pengolahan Dan Penyajian Data
Data Berdasarkan Sumbernya
Data Berdasarkan Bentuk dan Sifatnya
Pengolahan Data
Penyajian Data
Deskripsi dan Ukuran Data
Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh peneliti langsung dari sumber data primer. Data nominal atau sering disebut data kategorikal merupakan data yang diperoleh melalui pengelompokan objek berdasarkan kategori tertentu. Kelebihan sifat data interval dibandingkan data ordinal adalah mempunyai sifat jarak yang sama (equal interval) atau mempunyai jarak yang sama antar data yang diurutkan.
Data rasio adalah data yang mengumpulkan seluruh karakteristik data nominal, data ordinal, dan data interval. Modus adalah data yang paling banyak ditemukan dalam suatu distribusi pada suatu kelompok data.
Analisis Data
Jenis Analisis Kuantitatif
Penutup
Secara umum teknik analisis data dibagi menjadi dua bagian, yaitu analisis kuantitatif dan kualitatif. Ada banyak teknik analisis statistik yang dapat digunakan untuk analisis korelasi ini, baik statistik parametrik maupun non parametrik. Analisis komparatif merupakan suatu teknik analisis statistik yang bertujuan untuk membandingkan kondisi dua kelompok atau lebih.
Banyak teknik analisis yang digunakan, penggunaan teknik analisis tersebut tergantung pada jenis skala data dan jumlah kelompoknya. Berbagai persyaratan yang harus dipenuhi untuk setiap jenis teknik analisis dapat dilihat pada Tabel 16.
Studi Kausal-Komparatif
Studi Kausal Komparatif
- Model dan Prosedur
- Prosedur Kontrol
- Analisis Data dan Interpretasi
Model perbandingan kausal dasar melibatkan pemilihan dua kelompok yang berbeda berdasarkan variabel independen dan membandingkannya berdasarkan beberapa variabel dependen. Menentukan definisi dan memilih kelompok pembanding merupakan bagian yang sangat penting dalam proses perbandingan sebab akibat. Seperti halnya dalam suatu eksperimen, tujuannya adalah untuk memperoleh kelompok-kelompok yang semirip mungkin pada semua variabel yang relevan kecuali variabel bebas.
Untuk variabel kontrol, teknik ini memiliki keunggulan lain yaitu memungkinkan peneliti melihat apakah variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara berbeda terhadap variabel kontrol pada tingkat yang berbeda. Yang perlu ditegaskan dalam menafsirkan hasil penelitian kausal-komparatif adalah bahwa kausalitas yang diperoleh bisa jadi merupakan kebalikan dari hipotesis penelitian (dugaan penyebab sebenarnya adalah akibat, dan sebaliknya), atau mungkin ada faktor ketiga. , yang bisa menjadi penyebab "sebenarnya" dari dugaan sebab (variabel bebas) dan akibat (variabel terikat).
Uji Kausalitas Granger
Tujuan penelitian ini adalah untuk menyelidiki kemungkinan hubungan sebab akibat berdasarkan pengamatan terhadap akibat yang ada, dan untuk mencari fakta yang mungkin menjadi penyebabnya melalui data tertentu. Dengan kata lain, studi eksperimental adalah satu-satunya metode penelitian yang benar-benar menguji hipotesis mengenai hubungan sebab-akibat. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, agar hubungan sebab akibat antara variabel independen dan variabel dependen dapat dibuktikan dengan jelas, maka semua variabel lain yang mungkin mencemari atau mengacaukan hubungan tersebut harus dikontrol dengan ketat.
Kontrol dan manipulasi dilakukan untuk membuktikan hubungan sebab-akibat dalam situasi buatan. Kami memiliki desain eksperimen laboratorium, disebut juga eksperimen laboratorium. Jika kita merumuskan hubungan sebab-akibat antara dua variabel X dan Y, maka ada kemungkinan suatu faktor, misalnya A, juga mempengaruhi variabel terikat Y.
