ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KONSUMEN DI KOTA JAKARTA DALAM MEMILIH SEPEDA MOTOR

SKRIPSI

ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KONSUMEN DI KOTA JAKARTA DALAM MEMILIH SEPEDA MOTOR

Diajukan untuk memenuhi persyaratan guna memperoleh gelar Sarjana Teknik

oleh : SUSILO INDIARTO 0160312-047

PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2009

LEMBAR PERNYATAAN

Saya yang bertanda tangan dibawah ini : Nama

: Susilo Indiarto

NIM

: 0160312-047

Program Studi

: Teknik Industri

Fakultas

: Teknologi Industri

Menyatakan dengan sesungguhnya bahwa tugas akhir ini adalah hasil karya saya sendiri kecuali pada bagian yang telah disebutkan sumbernya.

Jakarta, Februari 2009

( Susilo Indiarto )

LEMBAR PENGESAHAN

Judul : ” ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

KONSUMEN DI KOTA JAKARTA DALAM MEMILIH SEPEDA MOTOR” Nama

: Susilo Indiarto

NIM

: 0160312-047

Program Studi

: Teknik Industri

Fakultas

: Teknologi Industri

Universitas

: Mercu Buana

Tugas akhir ini telah diperiksa dan disetujui oleh :

Jakarta, Februari 2009 Pembimbing

(Ir. Herry Agung Prabowo M.Sc)

Koordinator TA

(Ir. M. Kholil, MT)

ABSTRAK

Bersosialisasi adalah salah satu kebutuhan utama manusia. Untuk bersosialisasi manusia terkadang harus bertatap muka secara langsung, oleh karena itu dibutuhkan alat transportasi. Saat ini alat transporatsi yang banyak digunakan adalah sepeda motor. Untuk itu perlu diketahui faktor – faktor apa saja yang mempengaruhi konsumen khususnya di kota Jakarta untuk membeli sepeda motor. Untuk mengetahui faktor – faktor apa saja yang mempengaruhi prefensi konsumen terhadap sepeda motor dilakukan penyebaran kuisioner. Kuisioner disusun berdasarkan 4 dimensi mutu, yaitu bentuk, keandalan, kegunaan dan pemeliharaan. Dari 4 dimensi mutu tersebut diperoleh 18 variabel. 18 variabel tersebut dilakukan uji validitas dan reliabilitas terhadap hasil kuisioner. Dan dilakukan analisis faktor untuk mereduksi faktor – faktor tersebut menjadi beberapa faktor. Setelah itu dilakukan analisis kluster guna mengetahui karakteristik konsumen. Setelah dilakukan analisis faktor diperoleh 4 faktor utama yang masing – masing terdiri dari variabel – variabel yang mempengaruhi prefensi konsumen untuk membeli sepeda motor. Dan setelah melakukan analisis kluster, diperoleh 4 segmen karakteristik konsumen.

Kata kunci: validitas, reliabilitas, analisis faktor, analisis kluster

i

ABSTRACT

Socializing is one of the important needs for human. To socialize people sometimes need to meet each other, because of that people need transportation. Nowadays, the most transportation in used is motorcycle. Therefore, it is necessary to know what factors influence people to buy motorcycles. Besides, it is important to know characteristic of customers. Questioner is spread out to know what factors influence the consuming preference to buy motorcycles. Questioner was made of 4 quality dimensions, those are, shape, reliability, usefulness, and maintainability. From those 4 dimensions, came up 18 variables. The result of the questioner then was examined with the validity and reliability tests. Those 18 variables were reduced to only several by using factor analysis. Afterwards, the customer characteristic was classified by using the cluster analysis method. Factor analysis reduced 18 variables to 4 variables main factors, which each factors consists of variables that influences consuming preference to buy motorcycle. As the result of the cluster analysis, 4 segments of characteristic customer were created.

Keywords : validity, reliability, factor analysis, cluster analysis

ii

KATA PENGANTAR

Syukur Alhamdulillah saya panjatkan kepada Allah SWT., karena atas rahmat dan hidayah-Nya, saya dapat menyelesaikan skripsi ini dengan judul "Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Konsumen di Kota Jakarta Dalam Memilih Sepeda Motor". Penulisan skripsi ini dilakukan dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk mencapai gelar Sarjana Teknik Program Studi Teknik Industri Universitas Mercu Buana. Saya menyadari bahwa, tanpa bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak, dari masa perkuliahan sampai pada penyusunan skripsi ini, sangatlah sulit bagi saya untuk menyelesaikan skripsi ini. Oleh karena itu, saya mengucapkan terima kasih kepada: 1. Ir. Herry Agung Prabowo M.Sc selaku dosen pembimbing yang telah menyediakan waktu, tenaga, pikiran dan dengan sabar mengarahkan saya dalam penyusunan skripsi ini. 2. Ir. Muhammad Kholil MT selaku Ketua Program Studi Teknik Industri. 3. Bapak/ibu dosen dan segenap staf pengajar di FT Universitas Mercu Buana, yang telah memberikan ilmu dan arahan selama masa studi.. 4. Ibu, Alm Papa, Kakak dan Istri yang selalu mendukung dan mendoakan. Akhir kata, semoga tulisan ini dapat terus menjadikan sebuah inspirasi untuk karya-karya berikutnya dan saya berharap Allah SWT., membalas segala kebaikan semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian tugas akhir ini.

Jakarta, Februari 2009

Penulis

iii

DAFTAR ISI

Abstrak

i

Kata Pengantar

iii

Daftar Isi

iv

Daftar Tabel

vii

Daftar Gambar

viii

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1.

Latar Belakang Masalah

1

1.2.

Perumusan Masalah

2

1.3.

Tujuan Penelitian

3

1.4.

Pembatasan Masalah

3

1.5.

Sistematika Pembahasan

4

BAB 2 LANDASAN TEORI 1.1.

1.2.

Pemasaran

6

1.1.1. Perilaku Konsumen

6

1.1.2. Pengambilan Keputusan Konsumen

7

1.1.3. Riset Pemasaran

12

1.1.4. Dimensi Mutu

17

Instrumen Pengumpulan Data

19

1.2.1. Kuisioner dan penggolongannya

19

1.2.2. Penentuan Jumlah Sampel

21

iv

1.3.

Statistika Penelitian

22

1.3.1. Uji Validitas

22

1.3.2. Uji Reliabilitas

24

1.3.3. Analisis Faktor

26

1.3.4. Analisis Kluster

31

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1.

Persiapan Penelitian

34

3.2.

Studi Pustaka

35

3.3.

Pengumpulan Data

36

3.4.

Pengolahan Data dan Analisis Data

37

3.5.

Kesimpulan Dan Saran

38

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 1.1.

1.2.

Pengumpulan Data

41

1.1.1. Penelitian pendahuluan

42

1.1.2. Perancangan kuisioner

42

1.1.3. Sampel penelitian

42

Pengolahan dan Analisis Data

44

1.2.1. Demografi Responden

45

1.2.2. Uji validitas dan reliabilitas

47

1.2.3. Analisis faktor

51

1.2.4. Analisis kluster

59

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1.

Kesimpulan

63

v

5.2.

Saran

64

Daftar Pustaka Lampiran

vi

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1. Jenis Kelamin Responden

45

Tabel 4.2. Usia Responden

45

Tabel 4.3. Pendidikan Responden

46

Tabel 4.4. Pekerjaan Responden

46

Tabel 4.5. Penghasilan Responden

46

Tabel 4.6. Hasil Tes Validitas dan Reliabilitas 18 Variabel

48

Tabel 4.7. Hasil Tes Validitas dan Reliabilitas 15 Variabel

50

Tabel 4.8. KMO dan Barlett’s Test

52

Tabel 4.9. Rotated Component Matrix

54

Tabel 4.10 Component Transformation Matrix

55

Tabel 4.11 Kelompok Karakteristik Konsumen

60

vii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 : Proses Pengambilan Keputusan Konsumen

9

Gambar 3.1 : Skema Metodologi Penelitian

40

viii

BAB I PENDAHULUAN

I.1. Latar Belakang Masalah Pada masa sekarang ini manusia dituntut untuk berhubungan antara satu dengan yang lain, dalam hal berhubungan ini terkadang dibutuhkan tatap muka secara langsung. Maka sangat dibutuhkan sebuat alat transportasi guna memenuhi tuntutan tersebut. Dimasa sekarang ini banyak ditemukan alat transportasi, transportasi umum dan transportasi pribadi. Baik dari yang tradisional maupun yang sudah menggunakan motor bakar. Alat transportasi yang menggunakan motor bakar adalah salah satu alat transportasi yang dapat memperpendek hubungan jarak. Dengan semakin meningkatnya harga Bahan Bakar Motor ( BBM ) di Indonesia, maka makin banyak orang yang memikirkan aspek bahan bakar tersebut dalam melakukan transportasi. Sepeda motor adalah alat transportasi yang sangat menguntungkan dijaman sekarang ini, karena selain dari iritnya bahan bakar yang dibutuhkan juga alat transportasi ini sangat mudah untuk dikendarai. Keunggulan inilah yang membuat sepeda motor berkembang dengan pesat. Dewasa ini sepeda motor tidak hanya dimiliki oleh golongan masyarakat menengah keatas, kini hampir seluruh lapisan masyarakat menggunakan sepeda motor sebagai alat transportasi.

1

I.2. Perumusan masalah Peluang pasar ini ditangkap oleh para produsen sepeda motor seperti Honda, Yamaha, Suzuki, dan lain-lain. Mereka berlomba-lomba memasarkan produk mereka masing-masing. Tingkat persaingan yang timbul menjadi semakin ketat karena semakin lama semakin banyak tipetipe sepeda motor baru dipasaran beserta dengan peningkatan teknologinya. Agar dapat memenangkan persaingan, tiap produsen sepeda motor perlu mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi konsumen untuk memilih merek sepeda motor, serta bagaimana pandangan konsumen terhadap produk mereka. Untuk memperoleh hasil tersebut diperlukan beberapa faktor petunjuk yang perlu diketahui terlebih dahulu. Faktor-faktor tersebut adalah : 1.

Kita perlu mengetahui faktor-faktor pendorong yang mempengaruhi konsumen dalam memilih suatu jenis sepeda motor.

2.

Perlu juga mengetahui tingkat kesamaan tipe-tipe sepeda motor. Setelah kedua faktor di atas diketahui, diharapkan dapat diketahui

juga karakteristik tiap jenis menurut persepsi konsumennya selama ini. Tujuan dari diketahuinya karakteristik tiap merek adalah agar tiap produsen sepeda motor dapat mengetahui preferensi konsumen serta persepsi mereka terhadap produknya. Dengan demikian diharapkan produsen dapat melakukan perbaikan terhadap segala sesuatu yang kurang, sesuai dengan keinginan konsumen.

2

I.3. Tujuan Penulis membuat karya ilmiah ini memiliki tujuan dalam penulisan karya ilmiah ini. Adapun tujuan tersebut adalah : a. Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih tipe sepeda motor. b. Mengelompokan konsumen sepeda motor Honda berdasarkan kesamaan karakteristik sepeda motornya.

I.4. Pembatasan Masalah Guna memudahkan pembahasan masalah dan penelitian yang akan dilakukan maka dibuatlah pembatasan masalah sebagai berikut : 1. Produk yang ingin diteliti adalah sepeda motor merek Honda. 2. Tipe produk yang dijadikan perbandingan adalah Revo, Supra X 125R, City Sport 1, dan Vario. 3. Wilayah penelitian di dealer-dealer resmi honda Jakarta. 4. Penelitian dilakukan pada bulan Desember 2008 - Januari 2009. 5. Obyek

penelitian

pada

konsumen

sepeda

motor,

konsumen

dikelompokan berdasarkan jenis kelamin, usia, dan pendapatan. Konsumen sepeda motor yaitu pengguna sepeda motor merek Honda. 6. Hal yang ingin diteliti adalah : a.

faktor-faktor karakteristik produk yang mempengaruhi konsumen dalam memilih produk, dengan menggunakan Metode Analisis Faktor.

3

b. Pengelompokan karakteristik konsumen dengan memakai Metode Analisis Kluster, dengan menggunakan program SPSS 15.

V. Sistematika Pembahasan Sistematika penulisan tugas akhir ini pada masing-masing bab dan sub bab saling berkaitan. Adapun sistematika penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut : BAB I PENDAHULUAN Dalam bab ini diuraikan tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, dan sistematika penulisan. BAB II LANDASAN TEORI Semua teori yang diperlukan sebagai pedoman dan pendukung penelitian tugas akhir ini akan diuraikan dalam bab ini. BAB III METODOLOGI PENELITIAN Bab

ini

berisikan

tentang

tahapan-tahapan

berpikir

dan

pelaksanaan analisa secara sistematis yang dilakukan penulis untuk menjabarkan permasalahan dan penjabarannya. BAB IV PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA Pada bab ini akan diuraikan mengenai data-data yang diperlukan dalam penelitian berupa kuisioner, dan pengolahan data dilakukan terhadap hasil kuisioner dalam rupa berbagai uji kelayakan. Semua

4

data yang telah diolah akan dianalisa dan dibahas untuk mencari solusi dari masalah yang dihadapi. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Dalam bab ini akan diuraikan tentang kesimpulan dan saran yang diambil dari hasil analisa pada bab sebelumnya.

5

BAB II LANDASAN TEORI

II.1 Pemasaran II.1.1 Perilaku Konsumen Menurut Engel et al (1995), perilaku konsumen adalah tindakan yang

langsung

terlibat

untuk

mendapatkan,

mengkonsumsi,

dan

menghabiskan produk dan jasa, termasuk proses keputusan yang mendahului dan mengikuti tindakan ini. Sementara itu, Loudon dan Bita konsumen

sebagai

suatu

proses

lebih menekankan perilaku

pengambilan

keputusan.

Mereka

mengatakan bahwa perilaku konsumen adalah proses pengambilan keputusan yang menyaratkan aktivitas individu untuk mengevaluasi, memperoleh, menggunakan, atau mengatur barang dan jasa. Kottler dan Amstrong mengartikan perilaku konsumen sebagai perilaku pembelian konsumen akhir, baik individu maupun rumah tangga, yang membeli produk atau konsumsi personal. Menurut Henry Assael, perilaku konsumen adalah pembuatan keputusan konsumen yang terdiri atas proses merasakan dan mengevaluasi informasi merek produk, mempertimbangkan bagaimana alternatif merek dapat memenuhi kebutuhan konsumen, dan pada akhirnya memutuskan merek apa yang akan dibeli.

6

Dari definisi-definisi tersebut diatas, penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Perilaku konsumen menyoroti perilaku individu dan rumah tangga. 2. Perilaku konsumen menyangkut suatu proses keputusan sebelum pembelian

serta

tindakan

dalam

memperolah,

memakai,

mengkonsumsi, dan menghabiskan produk. 3. Mengetahui perilaku konsumen meliputi perilaku yang dapat diamati seperti jumlah yang dibelanjakan, kapan, dengan siapa, oleh siapa, dan bagaimana barang yang sudah dibeli dikonsumsi.

II.1.2 Pengambilan Keputusan Konsumen Berbicara mengenai pengambilan keputusan konsumen, maka tidak bisa dilepas kaitannya dengan tingkat keterlibatan konsumen. Untuk memahami pengambilan keputusan konsumen, terlebih dahulu harus dipahami sifat-sifat keterlibatan konsumen dengan produk. Mowen (1995) mengemukakan bahwa tingkat keterlibatan konsumen dalam suatu pembelian dipengaruhi oleh kepentingan personal yang dirasakan yang ditimbulkan oleh stimulus. Dengan perkataan lain, apakah seseorang merasa terlibat atau tidak terhadap suatu produk ditentukan oleh apakah dia merasa penting atau tidak dalam pengambilan keputusan pembelian produk. Pengambilan

keputusan

oleh

konsumen

untuk

melakukan

pembelian suatu produk diawali oleh adanya kesadaran atas pemenuhan kebutuhan dan keinginan disebut need arousal, ( Assael ). Kebanyakan

7

penulis menyatakan tahap ini sebagai tahap menyadari adanya masalah. Selanjutnya jika sudah disadari adanya kebutuhan dan keinginan, maka konsumen akan mencari informasi mengenai keberadaan produk yang diinginkannya. Proses pencarian informasi ini akan dilakukan dengan mengumpulkan semua informasi yang berhubungan dengan produk yang diinginkan. Dari berbagai informasi yang diperoleh konsumen melakukan seleksi atas alternatif-alternatif yang tersedia. Proses seleksi inilah yang disebut tahap evaluasi informasi. Dengan menggunakan berbagai criteria yang ada dalam benak konsumen, salah satu merek produk akan dipilih untuk dibeli. Dengan dibelinya merek produk tertentu, proses evaluasi belum berakhir karena konsumen akan melakukan evaluasi pasca pembelian (post purchasing evaluation). Proses evaluasi ini akan menentukan apakah konsumen merasa puas atau tidak atas keputusan pembeliannya. Seandainya konsumen merasa puas, maka kemungkinan untuk melakukan pembelian kembali pada masa depan akan terjadi, sementara itu jika konsumen tidak merasa puas atas keputusan pembeliannya, dia akan mencari kembali berbagai informasi produk yang dibutuhkannya. Proses ini akan terus berulang sampai konsumen terpuaskan atas keputusan pembelian produknya ( Sutisna, Perilaku Konsumen & Komunikasi Pemasaran, 2001, hal 16 ).

8

Gambar 2.1 Proses Pengambilan Keputusan Konsumen (Sutisna, 2001) Pengenalan masalah/kebutuhan dan keinginan

Pencarian berbagai informasi

Evaluasi berbagai alternatif Merek produk

Umpan Balik

Pilihan atas merek Produk untuk dibeli

Evaluasi pasca pembelian

Proses dimulai saat pembeli menyadari adanya masalah atau kebutuhan. Pembeli merasakan adanya perbedaan antara yang nyata dan yang diinginkan. Kebutuhan ini disebabkan karena adanya rangsangan internal maupun eksternal. Dari pengalaman sebelumnya orang telah belajar bagaimana mengatasi dorongan ini dan dimotivasi ke arah produk yang diketahuinya akan memuaskan dorongan ini. Pencarian informasi terdiri dari dua jenis menurut tingkatannya. Yang pertama adalah perhatian yang meningkat, yang ditandai dengan

9

pencarian informasi yang sedang-sedang saja. Kedua, pencarian informasi secara aktif yang dilakukan dengan mencari informasi dari segala sumber. Konsumen memproses informasi tentang pilihan merek untuk membuat keputusan terakhir. Pertama, kita melihat bahwa konsumen mempunyai kebutuhan. Konsumen akan mencari manfaat tertentu dan selanjutnya akan melihat kepada atribut produk. Proses terjadinya evaluasi adalah sebagai berikut : 1. Pertama, diasumsikan bahwa konsumen melihat produk sebagai sekumpulan atribut. Sebagai contoh, sekaleng susu instant merupakan sekumpulan atribut yang terdiri dari rasa, kandungan gizi, harga, ukuran, dan reputasi. Konsumen yang berbeda memiliki persepsi yang berbeda tentang atribut apa yang relevan. 2. Kedua, tingkat kepentingan atribut berbeda-beda sesuai dengan kebutuhan dan keinginan masing-masing. Konsumen memiliki penekanan yang berbeda-beda dalam menilai atribut apa yang paling

penting.

Konsumen

yang

daya

belinya

terbatas,

kemungkinan besar akan memperhatikan atribut harga sebagai yang utama. 3. Ketiga, konsumen mengembangkan sejumlah kepercayaan tentang letak produk pada setiap atribut. Sejumlah kepercayaan mengenai merek tertentu disebut ‘brand image’. Misalnya, sejumlah kepercayaan mengenai susu Dancow Instant adalah rasa enak, harga terjangkau, dan mutu terjamin.

10

4. Keempat, tingkat kepuasan konsumen terhadap produk akan beragam sesuai dengan perbedaan atribut. Misalnya, seseorang menginignkan gambar telivisi yang besar. Dengan demikian kepuasan tertinggi akan diperoleh dari telivisi paling besar dan kepuasan terendah dari telivisi paling kecil. Dengan kata lain, semakin besar ukuran telivisi, kepuasan juga semakin besar. 5. Kelima, konsumen akan sampai pada sikap terhadap merek yang berbeda melalui prosedur evaluasi. Pada tahap evaluasi, konsumen menyuruh merek-merek dalam himpunan pilihan serta membentuk niat pembelian. Biasanya ia akan memilih merek yang disukai. Tetapi ada pula faktor yang mempengaruhi seperti sikap orang lain dan faktor-faktor keadaan yang tidak terduga. Sesudah pembelian terhadap suatu produk, konsumen akan mengalami beberapa tingkat kepuasan atau ketidakpuasan. Kepuasan sesudah pembelian, konsumen mendasarkan harapannya kepada informasi yang mereka terima tentang produk. Jika kenyataan yang mereka dapat ternyata berbeda dengan yang diharapkan maka mereka tidak puas. Bila produk tersebut memenuhi harapan, mereka akan merasa puas. Tindakan sesudah pembelian, jika konsumen merasa puas ia akan memperlihatkan kemungkinan untuk membeli lagi produk tersebut. Sedangkan yang tidak puas akan melakukan hal yang sebaliknya, bahkan menceritakan ketidakpuasannya kepada orang lain di sekitarnya, yang membuat konsumen lain tidak menyukai produk tersebut. Secara umum, konsumen yang merasa tidak puas akan mengambil tindakan. Misalnya

11

dengan mengembalikan barang yang dibeli. Pemasar dapat menggunakan berbagai cara untuk mengurangi ketidakpuasan konsumen ini. Komunikasi purna beli adalah cara yang sangat tepat untuk mempertahankan pelanggan. Misalnya dengan sistem saran, mengirimkan sepucuk surat atau menelepon orang yang telah membeli produknya.

II.1.3 Riset Pemasaran Dalam melaksanakan analisis, perencanaan, pelaksanaan, dan pengendalian pemasaran, manejemen pemasaran membutuhkan informasi setiap saat. Menurut Stanton, William. J ( Fundamental Marketing ), ada beberapa faktor yang menyebabkan pentingnya informasi bagi suatu perusahaan dewasa ini, yaitu : 1. Tekanan persaingan. Agar kompetitif, sebuah perusahaan harus mengembangkan dan memasarkan produk baru lebih cepat daripada pesaingnya. 2. Pasar yang bertumbuh. Kegiatan pemasaran semakin kompleks dan luas konteksnya karena semakin banyak perusahaan beroperasi pada pasar domestic maupun luar negeri. 3. Harga sebuah kesalahan. Meluncurkan produk baru membutuhkan biaya

tinggi,

selain

mempertaruhkan

reputasi

perusahaan.

Kegagalan produk baru dapat menimbulkan bencana bagi perusahaan. 4. Harapan konsumen yang meningkat. Kebutuhan dan keinginan konsumen berubah dan semakin spesifik. Kekurangan informasi

12

mengenai konsumen dapat menyebabkan kegagalan penerapan rencana pemasaran. Untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka membuat keputusan yang tepat, sebuah perusahaan dapat mengembangkan sistem informasi pemasaran. Terdiri dari orang, peralatan dan prosedur untuk mengumpulkan, menyortir, menganalisis, mengevaluasi dan mendistribusikan informasi yang akurat, terkini, dan dibutuhkan oleh para pengambil keputusan pemasaran. ( Kotler, hal 109 ). Riset pemasaran adalah fungsi yang menghubungkan konsumen, pelanggan dan publik dengan pemasaran melalui informasi, yaitu informasi yang digunakan untuk mengidentifikasikan dan menetapkan peluang dan masalah pemasaran, menumbuhkan, memuluskan dan mengevaluasi tindakantindakan pemasaran. Riset pemasaran menentukan informasi yang dibutuhkan untuk

menunjukan

isu-isu

pemasaran,

merancang

metode

untuk

mengumpulkan informasi, mengelola dan melaksanakan proses pengumpulan data, menganalisa hasil-hasil beserta implikasinya. ( Bilso Simamora, hal 26 ). Berdasarkan pengertian diatas dapat dikatakan bahwa riset pemasaran tidak semata-mata tentang pengumpulan data. Ini karena riset pemasaran juga bertanggung jawab menyediakan informasi ( bukan data ) yang berguna bagi para pengambil keputusan pemasaran. Karena berusaha menemukan kebenaran tentang suatu objek, maka proses riset harus benar. Dengan kata lain, hasil yang benar hanya bisa diperoleh dari proses yang benar.

13

Menurut Bilson Simamora ( hal 27 ), riset pemasaran terdiri dari empat tahap, yaitu : 1. mendefinisikan masalah dan menetapkan sasaran penelitian. Setelah menetapkan masalah penelitian, peneliti selanjutnya perlu menetapkan sasaran penelitian. Pada umumnya ada tiga jenis sasaran riset pemasaran, yaitu : a. Mengumpulkan informasi awal ( preliminary objective ) yang diperlukan untuk mendefinisikan masalah dan mengajukan hipotesis. Riset yang sasarannya demikian disebut exploratory research. b. Mendeskripsikan

sesuatu,

seperti

bagaimana

sikap

responden terhadap merek tertentu, atau bagaimana potensi pasar untuk produk tertentu. Riset yang memiliki sasaran demikian disebut descriptive research. c. Menguji hipotesis mengenai hubungan sebab akibat. Contohnya adalah hubungan antara tingkat kepuasan konsumen dan rencana pembelian kembali. Riset yang demikian disebut causal research. 2. Mengembangkan rencana riset. Tahap ini sering disebut sebagai proposal penelitian. Rencana riset harus menyatakan apa yang dibutuhkan, bagaimana cara mengumpulkan data, metode kontak apa yang dilakukan, apa alat yang digunakan untuk mengumpulkan data, serta bagaimana rencana pengambilan sampel.

14

a. Menentukan data yang dibutuhkan. Agar peneliti dapat memenuhi sasaran penelitian, dibutuhkan sejumlah data yang disebut juga variable penelitian. b. Rencana

pengumpulan

data.

Ditinjau

dari

sudut

ketersediaan data, ada dua jenis, yaitu data sekunder dan data primer. Data sekunder adalah data yang sudah tersedia, di mana periset tinggal mencari di mana mendapatkannya. Sumber data tersebut bisa internal maupun eksternal. Data primer adalah data yang belum tersedia dan harus diperoleh dari sumber aslinya. Data ini disebut juga data segar. c. Rencana pengambilan data sekunder. Walaupun sudah tersedia, para peneliti harus hati-hati, sebab data sekunder yang diambil haruslah : •

Relevan, yaitu sesuai dengan kebutuhan.

•

Akurat, yaitu pengumpulan dan pelaporannya dapat dipertanggungjawabkan atau sesuai dengan kaidahkaidah riset.

•

‘Up-to-date’, artinya data masih menggambarkan keadaan saat ini.

•

‘impartial’’, artinya data sekunder dikumpulkan dan dilaporkan secara objectif.

d. Rencana pengumpulan data primer. Karena data primer belum tersedia dan harus dikumpulkan oleh peneliti dari sumber aslinya, maka kualitas data sangat tergantung pada

15

rencana pengambilan data primer yang dilakukan peneliti. Rencana tersebut menyangkut pendekatan riset, metode kontak, rencana pengambilan sampel, dan instrumen riset. Pendekatan riset berkenaan dengan bagaimana cara pengumpulan data primer, apakah melalui pengamatan (observational research ), melakukan komunikasi atau tanya jawab dengan responden ( survey research ), ataukah melalui eksperimen ( experimental research ). Metode kontak. Untuk melakukan pengumpulan data, kontak dapat dilakukan melalui pos, telepon, atau secara langsung ( personal ). Rencana pengambilan sampel. Peneliti biasanya menarik kesimpulan dari kelompok konsumen besar dengan mempelajari satu sample kecil dari jumlah populasi konsumen secara keseluruhan. Instrumen riset. Ada dua instrumen atau alat yang bisa digunakan

dalam

pengumpulan

data

primer,

yaitu

instrumen mekanis dan kuisoner. Instrumen mekanis adalah alat perekam yang dapat merekam dan menyimpan hasil wawancara, umumnya dilakukan secara lisan. Sedangkan kuisoner adalah daftar pertanyaan yang sekaligus berisikan jawaban responden setelah kuisoner diisi, digunakan untuk wawancara tertulis.

16

3. Mengimplementasikan rencana riset. Setelah rencana riset pemasaran selesai, tahap selanjutnya adalah mengumpulkan data. Setelah terkumpul, kemudian data diolah, misalnya dengan menggunakan tabulasi dan alat-alat statistik lainnya. 4. Menginterpretasikan dan membuat laporan hasil penelitian. Informasi yang terkandung dalam hasil olahan dan analisis data harus diinterpretasikan oleh peneliti. Setelah diperoleh, informasiinformasi tersebut dituliskan dalam laporan yang bisa dibaca siapa saja.

II.1.4 Dimensi Mutu Kita biasanya menguraikan suatu produk berupa barang atau jasa dengan menggunakan pernyataan beberapa dimensi atau karakteristiknya. Kita bisa mengartikan kebutuhan konsumen sebagai karakteristik atau atribut barang atau jasa yang mewakili dimensi yang oleh konsumen dipergunakan sebagai dasar pendapat mereka mengenai jenis barang atau jasa. Untuk itu digunakan istilah dimensi mutu (quality dimensions) untuk menguraikan dimensi yang penting ini. Selain itu istilah dimensi mutu sama dengan istilah kebutuhan pelanggan. ( J Supranto, 1997 ). Maksud

menentukan

kebutuhan

pelanggan

adalah

untuk

membentuk suatu daftar semua dimensi mutu yang penting dalam menguraikan barang atau jasa. Sungguh sangat penting untuk mengetahui

17

dimensi mutu, sehingga kita akan mengetahui bagaimana pelanggan mendefinisikan mutu barang atau jasa. Hanya dengan memahami dimensi mutu, dapat dikembangkan ukuran untuk menilai dimensi mutu ini. Meskipun mungkin ada beberapa dimensi mutu standar yang menggeneralisasikan banyak jenis produk barang dan jasa, beberapa dimensi hanya akan berlaku pada jenis produk tertentu. Dimensi mutu berlaku untuk berbagai jenis organisasi penghasil jasa, meliputi keberadaan (availibilty), ketanggapan (responsiveness), menyenangkan (convenience), dan tepat waktu (time liness). ( Kennedy and Young, 1989 ). Dimensi mutu ini seakan-akan berlaku bagi banyak jenis industri, seperti bank, hotel dan rumah sakit. Akan tetapi daftar dimensi mutu ini tidak komprehensif untuk setiap jenis industri. Untuk rumah sakit mungkin meliputi dimensi mutu tambahan seperti mutu makanan yang disajikan dan mutu perawatan (quality of care). Begitu juga halnya, industri lainnya mungkin mempunyai dimensi mutu yang secara unik mendefinisikan barang dan jasanya. ( J Supranto, 1997 ). Pengembangan dimensi mutu melibatkan orang yang memberikan barang atau jasa. Mereka dalam posisi yang bagus untuk mengetahui maksud dan fungsi produk. Orang-orang ini bisa bervariasi dari individual dalam suatu kelompok, memberitahukan suatu persoalan khusus kepada para individu yang bekerja secara bebas untuk mengartikan lebih baik kebutuhan pelanggan mereka. Salah satu cara untuk menyusun suatu daftar dimensi mutu ialah dengan mempelajari barang atau jasa. Studi ini harus

18

melibatkan orang dalam proses bisnis. Orang ini dalam posisi yang bagus untuk memahami pemenuhan harapan pelanggan. ( J Supranto, 1997 ). Menurut Murine (1988), dimensi mutu yang digunakan untuk pengukuran mutu produk adalah bentuk (shape), merupakan wujud atau penampilan dari suatu produk, keandalan (reliability), merupakan kekuatan atau kemampuan dari produk, kegunaan (useability), merupakan fungsi dari produk, dan pemeliharaan (maintainability), merupakan usaha yang diperlukan untuk memperbaiki kerusakan pada produk.

II.2 Instrumen Pengumpulan Data Ada beberapa metode atau instrumen dalam pengumpulan data. Menurut Suharsimi (1997), secara garis besar metode pengumpulan data digolongkan menjadi beberapa kategori, yaitu tes, kuisoner atau angket, interviu atau wawancara, dan observasi. Karena penulis menggunakan instrumen kuisoner, maka pada sub bab ini akan dibahas mengenai instrumen kuisoner.

II.2.1 Kuisoner dan penggolongannya Kuisoner adalah sejumlah pertanyaan tertulis yang digunakan untuk memperoleh informasi dari responden dalam arti laporan tentang pribadinya, atau hal-hal yang ia ketahui. Menurut Suharsimi (1997), kuisoner dapat dibeda-bedakan atas beberapa jenis, tergantung sudut pandang :

19

1. Dipandang dari cara menjawab, maka : a. Kuisoner terbuka, yang memberi kesempatan kepada responden untuk menjawab dengan kalimatnya sendiri. b. Kuisoner tertutup, yang sudah disediakan jawabannya sehingga responden hanya memilih. 2. Dipandang dari jawaban yang diberikan ada : a. Kuisoner langsung, yaitu responden menjawab tentang dirinya. b. Kuisoner tidak langsung, yaitu jika responden menjawab tentang orang lain. 3. Dipandang dari bentuknya maka ada : a. Kuisoner pilihan ganda, yang dimaksud adalah sama dengan kuisoner tertutup. b. Kuisoner isian, dimana cara menjawab adalah dengan mengisi pertanyaan dengan bebas. c. Kuisoner Check List, responden mengisi dengan cara membubuhi tanda ( √ ) pada kolom yang sesuai. d. Rating scale, yaitu sebuah pertanyaan yang diikuti oleh kolom-kolom

yang

menunjukan

tingkatan-tingkatan

misalnya mulai dari sangat setuju sampai ke sangat tidak setuju. Menurut Spector (1987), skala Likert, yang juga disebut summated-ratings scale, merupakan teknik pengukuran sikap yang paling luas digunakan dalam riset pemasaran. Skala ini memungkinkan responden

20

untuk mengekspresikan intensitas perasaan mereka. Pertanyaan yang diberikan adalah pertanyaan tertutup. Pilihan dibuat berjenjang mulai dari intensitas paling rendah sampai paling tinggi. Pilihan jawaban bisa tiga, lima, tujuh, dan sembilan, yang pasti harus ganjil. Semakin banyak pilihan jawaban, maka jawaban responden semakin terwakili. Namun, kesulitannya adalah kata-kata yang mewakili pilihan terbatas jumlahnya. Dibawah ini ada contoh jawaban lima skala yang masih bisa diwakili bahasa secara baik : sangat tidak setuju, tidak setuju, ragu-ragu, setuju, sangat setuju.

II.2.2 Penentuan Jumlah Sampel Untuk melakukan pengambilan data harus dilakukan penyebaran kuisoner,

penyebaran

kuisoner

ini

tidak

dapat

dilakukan

tanpa

memperhitungkan jumlah kuisoner yang dibutuhkan atau jumlah sampel. Dalam menentukan jumlah sampel yang dibutuhkan untuk penyebaran kuisoner digunakan rumus interval taksiran ( Sugiono, Statistika Untuk Penelitian ), yaitu : 2

⎛ za / 2 ⎞ n = p.q⎜ ⎟ …………………………………………… ⎝ b ⎠ Dimana : n

= Jumlah sample minimal

p

= Proposi jumlah sampel benar

q

= Proporsi jumlah sampel salah ( 1 – p )

z

a = Nilai distribusi nominal baku 2

21

(1)

b

= Galat maksimal proporsi penentuan populasi penelitian

II.3 Statistika Penelitian Dalam suatu penelitian selalu mempunyai kesalahan atau penyimpangan dan besarnya penyimpangan yang masih bisa diterima, tergantung pada jenis penelitian yang dilakukan. Alat yang digunakan untuk mengumpulkan data harus dipilih secara tepat agar tidak terjadi kesalahan dalam penelitian. Kesalahan yang biasanya terjadi disebabkan karena ketidaktepatan jenis alat pengumpul yang digunakan dan ketidaksesuaian skala pengukuran dengan karakteristik data yang dikumpulkan.

II.3.1 Uji Validitas

Validitas menunjukan sejauh mana suatu alat ukur dapat mengukur sesuai dengan apa yang ingin diukur. Ketepatan pengujian suatu hipotesa tentang hubungan variable penelitian sangat tergantung pada kualitas data yang dipakai dalam pengujian tersebut. Data penelitian yang didalam proses pengumpulan seringkali menuntut pembiayaan, waktu dan tenaga yang besar. Menurut American Pshichological association (1985), terdapat tiga tipe validitas, yaitu : 1. Validitas isi Validitas isi menggunakan pembuktian secara logika yang mengukur sejauh mana isi alat ukur telah mewakili semua aspek kerangka konseptual yang diinginkan. Penelitian validitas isi suatu

22

alat ukur membutuhkan logika, keterampilan dan ketelitian. Pada metode ini lebih dikenal istilah validitas rupa, yaitu indeks minimum validitas isi, yang menunjukan bahwa item yang seharusnya mengukur suatu konsep, harus benar-benar terlihat sebagaimana konsep tersebut ( Sekaran, 1992 ). 2. Criterion-Relation Validity Criterion-Relation Validity berkaitan dengan relasi suatu alat ukur dengan variabel kriteria tertentu. Variabel kriteria adalah suatu variabel yang menjadi standar untuk membandingkan hasil pengukuran. Ada dua tipe Criterion-Relation Validity, yaitu : a. Concurrent validity, yang menunjukan hubungan antara hasil pengukuran dengan keadaan yang sebenarnya. b. Predictive validity, yang menunjukan kemampuan alat ukur yang menggambarkan suatu hubungan antara hasil pengukuran suatu alat ukur dengan keadaaan yang akan datang. 3. Validitas konstruk Konstruk adalah suatu konsep yang dapat dijabarkan oleh peneliti, berdasarkan suatu konsep teoritik, tetapi tidak dapat diukur secara langsung dan sangat sulit untuk menghindarkan dari kesalahan pengukuran (measurement error ). Validitas konstruk adalah metode pengujian validitas yang digunakan untuk melihat hubungan antara hasil pengukuran suatu alat ukur dengan konsep teoritik

yang

melatarbelakanginya.

23

Jadi

validitas

konstruk

merupakan proses yang berlanjut sejalan dengan perkembangan pengetahuan tentang konsep atau dimensi sifat yang diukur. Menurut Kaplan dan Saccuzi (1993) validitas konstruk ditetapkan melalui suatu deretan dimensi tentang konsep yang akan diukur, yang didefinisikan oleh peneliti. Menurut Cohen (1998), peningkatan validitas konstruk dapat dipandang sebagai konsep yang menyatukan semua bukti adanya validitas untuk semua tipe validitas konstruk. Untuk perhitungan uji validitas digunakan teknik korelasi product moment, dengan rumus: r=

([N ∑ X

N (∑ XY ) − (∑ X .∑ Y ) 2

][

2

])

1 2 2

− (∑ X ) N ∑ Y − (∑ Y ) 2

…………………..(2)

Setelah itu dicari nilai kritik derajat kebebasan, dengan rumus :

df = N − 2 ……………………………………………………………(3) dimana : r = angka korelasi N = jumlah responden X = data atau nilai untuk setiap item Y = data atau jumlah dari seluruh item df = derajat kebebasan

II.3.2 Uji Reliabilitas

Analisis

Reliabilitas

digunakan

untuk

mengukur

tingkat

kepercayaan dari suatu alat pengukuran. Pengukuran yang memiliki nilai

24

reliabilitas yang tinggi merupakan pengukuran yang mampu memberikan hasil ukur yang terpercaya (reliable). Dengan kata lain analisis reliabilitas digunakan untuk mengukur kestabilan dan konsistensi alat ukur dalam mengukur suatu konsep atau fenomena yang sama. Bila suatu alat ukur digunakan dua kali untuk mengukur fenomena yang sama maka hasilnya relatif konsisten, maka alat ukur tersebut dapat dikatakan handal. 1. Reliabilitas Eksternal Secara garis besar reliabilitas eksternal adalah reliabilitas yang membandingkan hasil dua kelompok data. Ada dua jenis cara untuk menguji reliabilitas eksternal, yaitu : a. Teknik parallel Pada teknik parallel peneliti perlu menyiapkan dua buah perangkat kuisoner, kemudian keduanya dicobakan pada sekelompok responden yang sama. Hasil dari kedua percobaan tersebut dikorelasikan dengan product moment. Karena menggunakan dua instrument dan pengisian kuisoner dilakukan dua kali, maka teknik ini disebut double test double trial. b. Teknik ulang Dalam teknik ini kuisoner yang dicobakan hanya satu, namun percobaan dilakukan dua kali. Dengan kata lain, sekelompok responden diminta untuk mengisi kuisoner dua kali, kedua kelompok data yaitu hasil percobaan pertama dan kedua dikorelasikan.

25

2. Reliabilitas Internal Reliabilitas internal diperoleh dengan menganalisis dua kelompok data, baik dari perangkat kuisoner yang berbeda maupun yang sama maka relibilitas internal diperoleh dengan menganalisis data yang berasal dari satu kali pengujian kuisoner. Mengukur konsistensi (sering juga disebut, keterpercayaan, keterandalan atau kestabilan) suatu fenomena sosial seperti sikap, opini dan persepsi merupakan sesuatu yang sulit dicapai karena manusia sebagai subyek pengukuran psikologis merupakan sumber error yang potensial. Oleh

karena

itu

dalam

pengukuran

suatu

gejala

sosial,

selalu

dipertimbangkan unsur kesalahan pengukuran. Sehingga hasil pengukuran sosial merupakan suatu kombinasi antara hasil pengukuran yang sebenarnya ditambah dengan kesalahan pengukuran. Metode yang digunakan dalam perhitungan reliabilitas ini adalah metode Alpha Cronbach’s (metode alpa). Koefisien dari metode ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut :

α=

(k .r ) ………………………………………………..(4) {1 + (k − 1).r}

dimana : k = jumlah variable manifest yang membentuk variabel laten r = rata-rata korelasi antar variabel manifes

II.3.3 Analisis Faktor

Menurut Supranto (1997), analisis faktor merupakan istilah umum yang dipergunakan untuk menunjukan sejumlah teknik statistik yang dapat

26

dipergunakan dalam pengembangan kuisoner. Dalam melakukan analisa data terhadap hasil penelitian, sering kali peneliti menemui kesulitan dalam mendeskripsikan hubungan-hubungan yang yang terjadi pada data yang jumlahnya besar, yang kelak akan digunakan untuk mengidentifikasikan suatu permasalahan. Pada umumnya , analisis faktor dipergunakan kalau kita mempunyai banyak sekali variable dalam kelompok data dan bermaksud untuk mengurangi jumlah variable agar bisa diatur dengan mudah (manageable). Menurut Malhotra (1996), analisis factor mampu menerangkan karakteristik tersamar yang dimiliki oleh setiap varibel ataupun satuan unit observasi yang jumlahnya sangat besar. Karakteristik tersamar tersebut dapat berupa besarnya pengaruh setiap unit observasi atau variabel dalam suatu dimensi yang baru disebut faktor. Faktor-faktor dibentuk dengan cara mereduksi keseluruhan kompleksitas dari data dengan memanfaatkan tingkat hubungan antar variabel, dimana hasilnya akan ditemukan faktor-faktor yang jumlahnya lebih kecil dari sekumpulan variabel atau unit observasi yang diteliti. Kemampuan metode ini untuk mereduksi jumlah variabel yang akan dianalisa, didasarkan pada analisa sejumlah variabel yang saling berkorelasi, dimana varibel-variabel awal tersebut ditransformasikan secara linier pada variabel lainnya sehingga jumlah variabel baru menjadi lebih sedikit, tanpa menghilangkan sifat-sifat yang terdapat pada variabel awal. Menurut Sharma (1996), secara ringkas dapat dikatakan, bahwa analisi faktor mengidentifikasi banyaknya faktor atau dimensi yang mendasari dan memperhitungkan hubungan antar butir, merupakan analisis

27

multivariate. Karena analisis faktor memungkinkan anda untuk menentukan butir-butir untuk mengukur hal-hal yang sama (similar things), maka sering dipergunakan sebagai alat untuk mengurangi data (data reduction) sehingga tidak berlebihan. Analisis factor bersifat menyederhanakan data dan memudahkan untuk pengambilan kesimpulan yang jelas, tidak meragukan. Menurut Santoso dan Tjiptono (2001), secara garis besar, tahapan analisis faktor adalah sebagai berikut : 1. Memilih variabel yang layak dimasukan dalam analisis faktor. Oleh karena analisis factor berupaya mengelompokan sejumlah variabel, maka seharusnya ada korelasi yang cukup kuat diantara variabel, sehingga akan terjadi pengelompokan. Jika sebuah variabel atau lebih berkorelasi lemah dengan variabel lainnya, maka variabel tersebut akan dikeluarkan dari analisis factor. Alat seperti MSA atau Barlett’s Test dapat digunakan untuk langkah ini. Masalah yang dapat diketemukan pada analisis faktor adalah komunalita tidak dapat diketahui sampai faktor-faktor kesamaan telah diperoleh. Salah satu prosedur menentukan komunalita adalah dengan memasukan estimasi atau penaksiran harga komunalita pada diagonal utama matriks korelasi, kemudian tafsiran harga komunalita ini diproses, yang nantinya akan menyebabkan terjadinya perubahan pada bobot factor untuk menentukan factor kesamaan. Menurut Dillon, dalam bukunya Multivariate Analysis, Methods and Aplication, bahwa cara paling sederhana untuk menentukan harga

komunalita variabel ke-1 adalah dengan menafsirkannya melalui harga

28

korelasi terbesar dari variabel Xi terhadap p-1 variabel lainnya. Dengan demikian, harga korelasi terbesar sebagai harga komunalita, kemudian disisipkan sebagai unsur diagonal utama matriks korelasi pada komputerisasi berikutnya. 2. Setelah sejumlah variabel terpilih, maka dilakukan ekstrasi variabel tersebut sehingga menjadi satu atau beberapa faktor. Menurut Simamora (2002), ada beberapa metode untuk menetukan faktor-faktor, metode-metode tersebut adalah : a. Principal Component Analysis Metode ini menggunakan model komponen utama dimana variabelvariabel diasumsikan kombinasi linier faktor-faktor. b. Principal Axis Factoring / Common Factor Analysis Metode ini menggunakan kuadrat multiple korelasi sebagai perkiraan awal komunalita. 3. Faktor yang terbentuk, pada banyak kasus, kurang menggambarkan perbedaan diantara faktor-faktor yang ada. Hal tersebut akan mengganggu analisis, karena justru sebuah faktor harus berbeda secara nyata dengan faktor yang lain. Untuk itu, jika isi faktor masih diragukan, dapat dilakukan proses rotasi untuk memperjelas apakah faktor yang terbentuk sudah secara signifikan berbeda dengan faktor lain. Rotasi faktor ini tidak lain adalah penyederhanaan baris dan kolom dari matriks faktor. Dalam penyederhanaan baris dibuat sebanyak mungkin nilai unsur-unsur pada setiap baris mendekati nol dan dalam penyederhanaan kolom dibuat sebanyak mungkin nilai unsur-unsur pada

29

setiap kolom mendekati nol. Kedua penyederhanaan ini akan memberikan struktur sederhana yang sama. Beberapa metode rotasi faktor : a. Varimax Metode ini mencoba untuk meminimasi jumlah variabel yang mempunyai nilai loading tinggi pada suatu faktor. b. Quartimax Metode ini dilakukan dengan menyederhanakan interpretasi dari variabel-varibel yang ada, dengan cara meminimasikan jumlah factor yang dibutuhkan untuk menjelaskan suatu variabel. c. Equamax Metode ini merupakan kombinasi kedua metode diatas, yaitu dengan menyederhanakan faktor-faktor dan juga menyederhanakan variabelvariabel. Berikut ini adalah beberapa istilah yang berhubungan dengan analisis faktor dijelaskan sebagai berikut : 1. Matriks korelasi ( correlation matrix ) adalah matriks berbentuk segitiga yang menunjukan hubungan atau korelasi antar variabel. 2. Komunalita ( communality ) adalah besar nilai varians dari suatu variabel yang mempengaruhi nilai dari varians faktor. 3. Nilai eigen ( eigen value ) adalah nilai total varians yang diberikan oleh masing-masing faktor. 4. Matriks faktor ( factor matrix ) adalah matriks yang berisi faktor loading untuk setiap variabel terhadap faktor yang ada.

30

5. Faktor loading adalah nilai korelasi antar variabel asli dengan faktor. 6. Keiser-Meyer-Olkin ( KMO ) measure of sampling adequacy adalah sebuah indeks untuk menguji kelayakan dari analisa faktor yang dilakukan.

II.3.4 Analisis Kluster

Menurut Santoso dan Tjiptono (2001), analisis kluster pada prinsipnya digunakan untuk mereduksi data, yaitu proses untuk meringkas sejumlah variabel menjadi lebih sedikit dan menamakannya sebagai kluster. Saat ini analisis kluster telah banyak dipakai untuk berbagai disiplin ilmu, seperti ilmu psikologi yang mengelompokan individu-individu ke dalam tipe-tipe kepribadiaannya, ilmu analisa regional yang mengelompokan penduduk berdasarkan demografi dan tingkat penghasilannya, peneliti pemasaran mengelompokan pelanggan ke dalam segmen yang didasarkan pada perilaku konsumen dan pemakai produk. Analisis kluster dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu Hierarchical Cluster, yang digunakan untuk jumlah sample atau data yang sedikit, dan Kmeans Cluster, digunakan untuk jumlah sample atau data yang lebih banyak ( diatas 200 sample). Teknik hierachical clustering ini memiliki beberapa metode untuk menghitung jarak antar kluster. Perbedaan antar metode ini terletak pada cara perhitungan jaraknya, jadi hasil akhirnya tetap sama. Berikut ini beberapa metode yang sering kali dipakai, yaitu :

31

1. Centroid method Jarak antar kluster di dapat dari menghitung jarak squared Euclidian antar centroid pada kluster. 2. Nearest-neighbor or single-linkage method Menggunakan aturan jarak minimum antara seluruh pasangan yang mungkin pada kedua kluster. 3. Furthes-neighbor or complete-linkage method Merupakan kebalikan dari single linkage, dimana jarak yang didefinisikan pada metode ini adalh jarak terjauh atau maksimum antara seluruh pasangan yang mungkin pada kedua kluster. 4. Average-linkage method Merupakan variasi dari kedua metode sebelumnya, metode ini mengikuti pendekatan yang sama. Dalam metode ini, jarak antar kluster didefinisikan sebagai jarak rata-rata antara seluruh pasangan dalam kedua kluster. 5. ward’s method Tidak menghitung jarak antara kluster dalam membentuk kluster, melainkan dengan memaksimumkan homogenitas dalam kluster-kluster. Dalam penelitian ini metode yang dipilih adalah teknik hierarchical clustering dengan metode average linkage. Proses analisis kluster dimulai dengan melakukan p pengukuran pada n obyek. Matriks data n x p tadi kemudian ditransformasikan ke dalam matriks ketidaksamaan antar pasangan atau jarak antar pasangan. Setelah itu kemudian dipilih algoritma pengelompokan yang menentukan aturan

32

bagaimana mengelompokan obyek ke dalam sub group dengan berdasarkan ketidaksamaan antar obyek. Seperti telah dikemukakan diatas, tujuan dari kebanyakan aplikasi pengelompokan ini adalah untuk mendapatkan obyek yang memperlihatkan variasi kluster yang relatif kecil jika dibandingkan dengan variasi antar kluster. Tahap-tahap

yang

harus

ditempuh

dalam

melakukan

pengelompokan tipe adalah sebagai berikut : 1. Dari data mentah tentang penilaian subyek pada obyek terhadap setiap variabel pengamatan dibentuk menjadi matriks rata-rata penilaian obyek. 2. menyusun matriks kedekatan antar obyek. Kedekatan antar obyek diukur dengan jarak Euclidian. 3. memilih teknik pengelompokan data 4. menampilkan profil-profil kelompok.

33

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Metodologi penelitian merupakan tahap-tahap penelitian yang harus ditetapkan terlebih dahulu sebelum melakukan pemecahan masalah yang sedang dibahas, sehingga penelitian dapat dilakukan dengan terarah dan memudahkan dalam menganalisa permasalahan yang ada.

III.1 Persiapan Penelitian Persiapan penelitian merupakan dimaksudkan untuk mengetahui sifat-sifat atau kebiasan konsumen dengan melakukan pengamatan langsung dan wawancara dengan pihak terkait, dalam hal ini adalah pengguna sepeda motor Honda. Pada persiapan penelitian hal-hal yang dilakukan antara lain, mencari latar belakang masalah, merumuskan masalah dan menetapkan variabel penelitian.

III.2 Studi Pustaka Dalam penelitian ini dilakukan studi pustaka untuk mengetahui informasi mengenai perilaku konsumen serta mencari metode apa saja yang diperlukan dalam pengolahan data agar diperoleh hasil penelitian yang dapat dipercaya ( valid ). Studi pustaka dilakukan dengan membaca berbagai referensi seperti buku perpustakaan maupun buku bacaan lain yang dapat menunjang penelitian.

34

III.3 Pengumpulan data Pengumpulan data dilakukan dengan cara kuisioner yang disebarkan kepada pengguna dan penjual sepeda motor Honda. Faktor-faktor yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada dimensi mutu, Murine (1998), adalah sebagai berikut :

1) Bentuk ( shape ) 2) Keandalan ( reliability ) 3) Kegunaan ( useability ) 4) Pemeliharaan (maintainability ) Dimensi mutu di atas dapat djabarkan kembali menjadi karakteristik-karakteristik yang lebih spesifik, agar dapat dijadikan variabel penelitian. Namun penjabaran tersebut membutuhkan sebuah studi pendahuluan untuk mencari tahu karakteristik apa yang paling layak diangkat sebagai variabel penelitian. Untuk mendapatkan variabel-variabel yang menjadi pertimbangan konsumen, penulis melakukan wawancara terbuka dengan lima konsumen Honda di Jakarta ditambah dengan pengalaman pribadi penulis. Berikut adalah variabel-variabel yang terbentuk: A. Bentuk ( shape ) i. Model, yaitu bentuk fisik atau penampilan luar dari produk tersebut. ii. Ukuran, yaitu besar kecilnya produk. iii. Warna, yaitu cover original produk.

35

B. Keandalan ( reliability ) i. Harga dari sepeda motor ii. Nilai jual kembali, yaitu nilai tukar yang diberikan setelah produk tersebut dipakai. iii. Akselerasi, yaitu kemampuan mencapai kecepatan tinggi dibanding dengan waktu. iv. Suara Engine, yaitu kehalusan suara saat sepeda motor beroperasi. v. Daya tahan endurance, yaitu ketahanan dengan pemakaian lama. vi. Kenyamanan mengendara, yaitu pengaruh posisi saat berkendara terhadap kelelahan tubuh. C. Kegunaan ( useability ). i. Driveability, yaitu kemudahan saat mengendarai sepeda motor. ii. Kemampuan

membawa

benda

lain,

contoh

barang

belanjaan, anak-anak, dll. iii. Kemampuan dimedan jalan yang rusak atau didaerah off road. iv. Touringability, yaitu kegunaan untuk dipakai dalam jarak tempuh jauh. v. City Bike, yaitu kegunaan untuk dikendarai di daerah perkotaan. vi. Utility Box yang tersedia pada sepeda motor.

36

D. Pemeliharaan ( maintainability ) i. Reparasi, yaitu kemudahan dalam menemukan tempat servis atau reparasi produk. ii. Suku cadang, yaitu kemudahan untuk menemukan tempat penjualan suku cadang produk. iii. Aksesori,

yaitu

kemudahan

mencari

tempat

untuk

memodifikasi atau menambah pernak-pernik produk. Sedangkan tipe produk yang akan diteliti berjumlah 4 tipe, yaitu : a. City Sport 1 b. Revo c. Supra X 125R d. Vario Tipe-tipe produk diatas diperoleh dari hasil wawancara dengan penjual sepeda motor Honda, yang menginformasikan bahwa tipe-tipe diatas merupakan tipe-tipe produk dari sepeda motor Honda yang paling diminati oleh konsumen. Sedangkan penentuan sampel penelitian digunakan dengan teknik Sampling Aksidental. Menurut Sugiyono (2002), sampling aksidental adalah teknik pengambilan sampel secara berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila kebetulan orang yang ditemui itu cocok sebagai sumber data.

37

III.4 Pengolahan Data dan Analisis data. Data yang diperoleh diolah dan dianalisis sebagai berikut : 1. Uji Validitas Validitas berkaitan dengan apakah suatu variabel mengukur apa yang seharusnya diukur, yang bertujuan untuk menilai apakah suatu pengukuran benar-benar berhubungan dengan konsep yang diukur (Bollen 1989). Validitas menilai apakah suatu alat ukur berkaitan dengan variabel-variabel yang ada dengan cara yang konsisten dengan teori yang mendasarinya. 2. Uji Reliabilitas Kuisoner sebagai alat ukur dalam penelitian ini perlu diuji keandalannya untuk mendapatkan petunjuk mengenai mutu penelitian. Keandalan alat ukur ini menunjukan ketepatan, kemantapan alat ukur. Koefisien alat ukur ini mencerminkan konsistensi jawaban responden yang berarti mengambarkan konsistensi atau keandalan alat ukur tersebut (Bollen 1989). Dimana digunakan koefisien Alpha Cronbach, berkisar antara 0 hingga 1. Nilai Alpha Cronbach yang didapat kemudian dibanding dengan nilai r product moment dalam tabel. 3. Analisis Faktor Untuk

mereduksi

variabel-variabel

menjadi

faktor-faktor

yang

mempengaruhi konsumen dalam pemilihan produk maka digunakan metode Analisis Faktor. Metode Analisis Faktor merupakan suatu teknik untuk mengurangi atau menyederhanakan sejumlah variabel dengan cara

38

mengelompokan variabel-variabel tersebut untuk dibentuk menjadi sejumlah faktor yang saling tidak bergantungan, dimana jumlah faktor yang terbentuk lebih sedikit dibandingkan dengan jumlah variabel sebelumnya (Sharma 1996). 4. Analisis Kluster Untuk mendapatkan kelompok tipe yang ada, digunakan metode Analisis Kluster. Dengan mengetahui kelompok tipe yang ada maka dapat diketahui tingkat kesamaan yang terjadi antara tipe-tipe tersebut. Adapun tipe-tipe tersebut dikelompokan berdasarkan sejauh mana tipe-tipe tersebut memiliki kesamaan persepsi di mata masyarakat. Metode Analisis Kluster merupakan teknik untuk mendapatkan suatu peta segmentasi produk. Anggota dalam suatu kluster atau segmen akan memiliki homogenitas yang tinggi atau sifat yang lebih mirip satu dengan yang lainnya dibandingkan dengan anggota dari kluster lain.

III.5 Kesimpulan dan Saran Penarikan kesimpulan dilakukan setelah analisis terhadap hasil penelitian. Kesimpulan merupakan jawaban dari tujuan penelitian yang ingin dicapai. Selain itu diajukan saran kepada produsen sepeda motor yang diamati.

39

Gambar 3.1 Skema Metodologi Penelitian

40

BAB IV PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

IV.1 PENGUMPULAN DATA Pengumpulan data dibagi menjadi empat bagian, yaitu: a. Penelitian pendahuluan b. Perancangan kuesioner c. Menentukan sampel penelitian d. Penyebaran penelitian

IV.1.1 Penelitian Pendahuluan

Tahap ini bertujuan untuk menentukan tipe-tipe sepeda motor yang paling laku di Jakarta. Data yang penulis dapat dari Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia 2008, Honda masih menguasai pangsa pasar Indonesia 46,3% dan Jakarta sebesar 47,13% berdasrakan koran Otomotif edisi Agustus 2008. Karena mayoritas konsumen Kota Jakarta memilih Honda, maka penulis akan membatasi penelitian ini pada merk Honda. Selanjutnya untuk mendapatkan data mengenai tipe sepeda motor Honda yang paling laku, penulis melakukan wawancara dengan bagian penjualan distributor utama sepeda motor Honda di Jakarta. Berikut adalah 4 tipe motor Honda yang paling laku di Jakarta periode Juli – September 2008:

41

a. Honda Revo b. Honda Supra X 125 c. Honda Vario d. Honda City Sport 1

IV.1.2 Perancangan kuesioner

Setelah mengetahui tipe-tipe sepeda motor yang akan diteliti, penulis melanjutkan penelitian dengan merancang kuesioner penelitian. Kuesioner penelitian terdiri dari pertanyaan mengenai penilaian responden terhadap tiap-tiap variabel yang diteliti. Untuk mendapatkan variabel-variabel yang menjadi pertimbangan konsumen, penulis melakukan wawancara terbuka dengan lima konsumen Honda di Jakarta ditambah dengan pengalaman pribadi penulis dan berdasarkan pada bab terdahulu (Bab III, hal 2 - 4). Dari penurunan dimensi mutu diperoleh 18 variabel yaitu : model, ukuran, warna, harga, nilai jual kembali, akselerasi, suara engine, daya tahan, kenyamanan mengendara,

driveability,

kemampuan

membawa

benda,

off

road,

touringability, city bike, utility box, reparasi, suku cadang, dan aksesoris. Kuisioner penelitian dapat dilihat pada lampiran A.

IV.1.3 Sampel Penelitian

Ada beberapa langkah penting yang harus dilakukan sebelum memulai pengumpulan data, yaitu:

42

a. Pendefinisian target populasi Populasi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah seluruh pengguna Sepeda motor Honda Revo, Supra X 125, Vario, maupun CS1 yang beraktivitas di Jakarta. Adapun alasan pemilihan target populasi ini adalah pemakai dan penjual karena paling mengetahui karakteristik tiap tipe yang diteliti dan juga mengetahui variabel penelitian yang paling dijadikan pertimbangan utama oleh konsumen selama ini. b. Memilih teknik sampling yang akan dipakai Teknik sampling yang akan dipakai adalah teknik sampling aksidental (Sugiono, 2002). Adapun alasan pemilihan teknik ini adalah karena keterbatasan waktu dan jumlah target populasi total tidak tersedia. c. Menetapkan jumlah sample yang akan diambil Penulis telah melakukan kuisoner pertama dengan menyebarkan 30 kuisoner. Setelah diperiksa proposi jumlah sample yang benar adalah sebanyak 29 buah dan yang salah 1 buah. Berdasarkan pada bab terdahulu ( Bab II, hal 19 ), maka penetapan jumlah sample mengunakan rumus (1). ⎛ za / 2 ⎞ n = p.q⎜ ⎟ ⎝ b ⎠

2

Diketahui : α = 0.01 ( 1 % ), maka zα/2 = 2.575 ( Tabel z ) p = 0.967 q = 0.033 b = 0.05

43

maka diperoleh : ⎛ 2,575 ⎞ n = 0,967 x0,033 x⎜ ⎟ ⎝ 0,05 ⎠

2

n = 85 Berdasarkan hitungan tersebut penulis menetapkan jumlah sample adalah 120 responden dengan pembagian 30 responden untuk setiap tipenya. d. Tempat Penyebaran kuesioner Tempat penyebaran kuesioner terdiri dari beberapa tempat yaitu: • Dealer Sepeda Motor Honda Jakarta

Wahana Makmur Sejati (40 kuesioner) dan Jakarta Honda Center (40 kuesioner). • Pusat Perbelanjaan

ITC Cempaka Mas ( 20 kuesioner ) dan Pulo Gadung Trade Center ( 20 kuisoner ).

IV.2 PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA Pengolahan dan analisis data dari hasil kuesioner penelitian terbagi menjadi empat bagian, yaitu: 1. Demografi responden, untuk mengetahui demografi responden. 2. Pengujian validitas dan reliabilitas, untuk mengetahui apakah data valid dan reliabel untuk dilakukan pengolahan selanjutnya

44

3. Pengolahan data hasil kuesioner untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi preferensi konsumen, dengan menggunakan metode analisis faktor. 4. Pengolahan data hasil kuesioner untuk mendapatkan kelompok karakteristik penilaian responden terhadap sepeda motornya, menggunakan metode analisis kluster.

IV.2.1 Demografi Responden

Penyebaran kuesioner dilakukan pada dealer resmi sepeda motor Honda, pusat perbelanjaan, universitas, dan perkantoran di daerah Jakarta. Berdasarkan jawaban kuesioner mengenai identitas responden, penulis mendapatkan data sebagai berikut: Tabel 4.1 Jenis kelamin responden L/P 

Total 

Presentase 

L 

92 

76,67% 

P 

28 

23,33% 

Jenis kelamin responden didominasi oleh laki-laki yaitu sebesar 76,67 % dari total responden, sementara perempuan hanya 23,33 % dari total responden.

45

Tabel 4.2 Usia Responden Usia 

Total 

Presentase 

< 20 

9 

7,50% 

20 ‐ 29 

88 

73,33% 

30 ‐ 39 

19 

15,83% 

40 ‐ 49 

3 

2,50% 

> 49 

1 

0,83% 

Usia responden mayoritas adalah usia 20-29 tahun yaitu sebesar 73,33% dari total responden. Kemudian diikuti usia 30-39 tahun (15,83%), usia kurang dari 20 tahun (7,5%), 40-49 tahun (2,5%), dan usia di atas 40 tahun (0,83%). Tabel 4.3 Pendidikan Responden Pendidikan 

Total 

Presentase 

SMP 

1 

0,83% 

SMA 

23 

19,17% 

D3 

24 

20,00% 

S1 

69 

57,50% 

S2 

3 

2,50% 

Pendidikan responden mayoritas adalah lulusan Strata 1 (57,50%). Kemudian diikuti oleh Diploma 3 (20%), Sekolah Menengah Atas (19,17%), Strata 2 (2,5%), dan Sekolah Menengah Pertama (0,83%)

46

Tabel 4.4 Pekerjaan Responden Pekerjaan 

Total 

Presentase 

PEGAWAI SWASTA 

88 

73,33% 

PELAJAR/MAHASISWA 

16 

13,33% 

WIRASWASTA 

8 

6,67% 

BUMN / PNS 

8 

6,67% 

Pekerjaan responden umumnya adalah pegawai swasta (73,33%). Kemudian diikuti oleh Pelajar / Mahasiswa (13,33%), dan wiraswasta serta pegawai BUMN / Pegawai Negeri Sipil pada tingkat presentase yang sama (6,67%). Tabel 4.5 Penghasilan Responden Pendapatan 

Total 

Presentase 

< 1 Juta 

14 

11,67% 

1 JUTA ‐ 2 JUTA 

11 

9,17% 

2 JUTA ‐ 3 JUTA 

44 

36,67% 

3 JUTA ‐ 4 JUTA 

41 

34,17% 

> 4 JUTA 

10 

8,33% 

Penghasilan yang responden berkisar antara 2 juta – 3 juta sebesar 36,67% dari total responden. Kemudian diikuti oleh responden dengan penghasilan 3 juta – 4 juta (34,17%), kurang dari 1 juta (11,67%), 1 juta – 2 juta (9,17%), lebih besar dari 4 juta (8,33%).

47

IV.2.2 Uji validitas dan reliabilitas

Pengujian diawali dengan menentukan degree of freedom (df), yaitu : df = N – 2 = 120 – 2 = 118. Selanjutnya df digunakan untuk menentukan angka kritik pada tabel korelasi nilai r dengan tingkat signifikansi 5%. Dari tabel r didapatkan nilai 0,179. Selanjutnya melakukan pengujian validitas dan reliabilitas dengan menggunakan SPSS 15.0. Berikut datanya:

48

Tabel 4.6 Hasil tes validitas dan reliabilitas 18 variabel Reliability Statistics Cronbach's Alpha ,720

N of Items 18

Item-Total Statistics Scale Mean if Item

Scale Variance if

Corrected Item-

Cronbach's Alpha

Deleted

Item Deleted

Total Correlation

if Item Deleted

MODEL

59,2083

26,049

,401

,699

UKURAN

59,9583

27,385

,192

,718

WARNA

59,2500

27,634

,185

,723

HARGA

59,9250

30,658

-,291

,749

NILAI_JUAL

58,9833

26,605

,354

,704

AKSELERASI

59,4917

27,412

,110

,731

SUARA

59,2500

24,895

,432

,694

DAYA_TAHAN

59,6000

25,939

,424

,698

KENYAMANAN

59,4833

26,067

,450

,697

DRIVEABILITY

59,2250

26,680

,235

,715

BAWA_BARANG

59,8917

26,282

,329

,706

UTILITY_BOX

59,3000

24,430

,480

,688

JALAN_RUSAK

60,4833

24,252

,525

,683

JALAN_JAUH

59,7083

25,402

,399

,698

DALAM_KOTA

59,3917

28,946

-,012

,732

BENGKEL_RESMI

59,4583

25,830

,422

,697

SUKU_CADANG

59,4167

24,867

,501

,688

AKSESORIS

59,6833

27,479

,195

,717

Pada bagian Item-total statistic pada kolom Corrected Item-Total Correlation, nilai-nilai tersebut menunjukkan nilai korelasi butir-butir pertanyaan terhadap skor totalnya. Nilai hitung tersebut dibandingkan dengan

49

r tabel (0,179). Pengambilan kesimpulannya jika nilai hitung > dari nilai rtabel maka butir tersebut dinyatakan valid. Perlu diperhatikan karena data adalah 1 arah (ke arah positif) maka nilai hitung yang bernilai negatif otomatis tidak valid. Dari data di atas, dapat disimpulkan bahwa variabel harga, variabel akselerasi dan variabel kemampuan perjalanan jarak dekat (dalam kota) tidak valid. Sehingga tidak akan dilanjutkan untuk pengolahan selanjutnya. Setelah ketiga variabel di atas dihilangkan, pengujian validitas dan reliabilitas diulangi kembali. Berikut hasilnya:

50

Tabel 4.7 Hasil tes validitas dan reliabilitas 15 variabel Reliability Statistics Cronbach's Alpha ,784

N of Items 15

Item-Total Statistics Scale Mean if

Scale Variance if Item

Corrected Item-

Cronbach's Alpha

Item Deleted

Deleted

Total Correlation

if Item Deleted

MODEL

48,8917

25,324

,361

,759

UKURAN

49,6417

26,484

,186

,774

WARNA

48,9333

26,954

,189

,781

NILAI_JUAL

48,6667

25,569

,362

,759

SUARA

48,9333

23,609

,475

,748

DAYA_TAHAN

49,2833

24,927

,429

,753

KENYAMANAN

49,1667

24,896

,484

,750

DRIVEABILITY

48,9083

25,176

,302

,765

BAWA_BARANG

49,5750

25,255

,335

,761

UTILITY_BOX

48,9833

23,260

,508

,744

JALAN_RUSAK

50,1667

23,048

,560

,739

JALAN_JAUH

49,3917

24,375

,407

,755

BENGKEL_RESMI

49,1417

24,896

,416

,754

SUKU_CADANG

49,1000

23,939

,496

,746

AKSESORIS

49,3667

26,604

,185

,773

Setelah dibandingkan kembali dengan nilai r tabel, dapat disimpulkan bahwa seluruh data di atas valid dan dapat dilanjutkan ke pengolahan selanjutnya. Selanjutnya uji reliabilitas. Kuesioner dikatakan reliabel jika nilai alpha dari masing-masing variabel (Cronbach's Alpha if Item Deleted) lebih

51

besar dari 0,6. Berdasarkan data di atas, maka keseluruhan variabel dianggap reliabel. Hal ini bisa diartikan hasil pengukuran relatif konsisten bila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih.

IV.2.3 Analisis Faktor

Pengolahan dan analisis data berikutnya dilakukan dengan metode analisis faktor. Analisis ini dilakukan untuk mendapatkan kelompok faktor faktor karakteristik yang yang mempengaruhi konsumen dalam membeli produk. Berikut adalah langkah – langkah proses analisis faktor : 1. Penyusunan data mentah Data ini diperoleh dari jawaban reponden yang diubah ke dalam bentuk angka dengan menggunakan skala Likert. Data mentah ini dapat dilihat dilampiran B. 2. Pembentukan matriks korelasi Agar penggunaan analisa faktor ini dapat diterima, maka variabel-variabel tersebut harus mempunyai hubungan sedikitnya dengan satu variabel lainnya. Hal ini diindikasikan dengan indeks KMO (Keyser-Meyer-Olkin) Measure of Karekteristik ukuran Kaiser adalah: • > 0,9

sangat memuaskan

• 0,8 < KMO < 0,9

memuaskan

• 0,7 < KMO < 0,8

menengah

52

Sampling Adequacy.

• 0,6 < KMO < 0,7

cukup

• 0,5 < KMO < 0,6

tidak memuaskan

• < 0,5

tidak dapat diterima

Hasil dari perhitungan menggunakan SPSS 15, dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4.8 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

,715 417,415

Df

105

Sig.

,000

Dari tabel 4.8 di atas, dapat dilihat bahwa indeks KMO Measure of Sampling Adequacy (MSA) sebesar 0,715. Hal ini menunjukkan bahwa korelasi antar variabel pada kelas menengah, sehingga perhitungan analisis faktor bisa diteruskan. Pada tabel matriks korelasi (terdapat pada lampiran C), terlihat sejumlah angka yang membentuk diagonal, yang bertanda ‘a’, menandakan besaran MSA sebuah variabel. Seperti variabel model mempunyai MSA sebesar 0,626. Kemudian variabel ukuran mempunyai MSA sebesar 0,558, dan seterusnya sampai variabel aksesoris sebesar 0,501. Dari nilai MSA tersebut terlihat bahwa nilai MSA > 0,5 maka menunjukkan bahwa seluruh variabel dianggap dapat diproses lebih

53

lanjut dengan perhitungan analisis faktor. Perhatikan signifikansi angka Barlett’s Test (0,000) yang juga menunjukkan kumpulan variabel memang signifikan untuk diproses. 3. Ekstraksi faktor awal dan rotasi faktor Selanjutnya dilakukan ekstraksi faktor menggunakan metode principal component analysis. Hasil perhitungan ini dapat dilihat pada lampiran, dimana terdapat eigen values yang menunjukkan total varians pada variabel, presentase total varians, dan presentase kumulatif varians. Penentuan jumlah faktor didasarkan pada batasan nilai eigen. Banyaknya komponen pada nilai eigen sebesar 1 atau lebih adalah jumlah faktor yang terbentuk. Sehingga pada penelitian ini, faktor yang terbentuk adalah 4 faktor (terdapat pada lampiran C). Untuk melihat variabel-variabel yang menjadi anggota dari masing-masing faktor, dilakukan rotasi faktor dengan metode varimax. Hal ini dilakukan untuk mempermudah identifikasi dan intepretasi dari masing-masing faktor, juga untuk meminimasikan sejumlah variabel yang memiliki faktor loading yang tinggi. Berikut adalah hasil rotasi faktor:

54

Tabel 4.9 Rotated Component Matrix Component 1

2

3

4

MODEL

,363

-,142

,379

,505

UKURAN

,013

-,109

,382

,511

WARNA

-,051

,032

-,071

,771

NILAI_JUAL

,677

-,151

,286

-,037

SUARA

,731

,144

,100

-,012

DAYA_TAHAN

,337

,334

-,037

,493

KENYAMANAN

,690

,264

-,133

,182

DRIVEABILITY

,378

,541

-,060

-,352

BAWA_BARANG

,003

,782

-,023

,072

UTILITY_BOX

,557

,374

,122

,088

JALAN_RUSAK

,384

,514

,177

,225

JALAN_JAUH

,099

,793

,094

-,079

BENGKEL_RESMI

,171

,121

,667

,217

SUKU_CADANG

,221

,397

,577

-,005

-,040

-,062

,831

-,068

AKSESORIS

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations.

Dari tabel 4.9 di atas dapat dilihat bahwa: Faktor 1 terdiri dari variabel nilai jual, kualitas suara, kenyamanan, dan kegunaan utility box. Faktor 2 terdiri dari variabel driveability, kemampuan bawa barang, kemampuan di jalan rusak, dan kemampuan dalam perjalanan jauh. Faktor 3 terdiri dari variabel kemudahan mendapatkan bengkel resmi, kemudahan mendapatkan suku cadang, dan kemudahan mendapatkan aksesoris. Faktor 4 terdiri dari variabel model, ukuran dan warna.

55

Tabel 4.10 Component Transformation Matrix Component

1

2

3

4

1

,685

,583

,367

,238

2

-,005

-,594

,623

,509

3

,146

-,059

-,657

,737

4

-,714

,551

,214

,376

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

Dari tabel di atas bahwa diagonal faktor 1, 2, dan 3 berada di atas angka 0,5 (0,685, -0,594, -0,657), sehingga dapat dikatakan bahwa ketiga faktor tersebut memiliki korelasi yang baik. Sedangkan faktor 4 berada < 0,5 yang menandakan bahwa korelasinya rendah, ini menunjukkan bahwa terdapat komponen lain pada masing-masing faktor yang mempunyai korelasi cukup tinggi.

Setelah faktor-faktor terbentuk, perlu diberikan nama untuk masing-masing faktor yang bisa mewakili variabel-variabel yang menjadi anggotanya. Berikut hasilnya: Faktor 1 : Keandalan (Reliability) Faktor 2 : Kemampuan (Capability) Faktor 3 : Pemeliharaan ( Maintainability) Faktor 4 : Design Sepeda motor Interpretasi faktor-faktor

Berikut akan diuraikan faktor-faktor yang berhasil direduksi dari 15 variabel yang mempengaruhi preferensi konsumen dalam memilih sepeda motor Honda.

56

Faktor 1 : Keandalan (Reliability)

Faktor keandalan ini merupakan faktor yang paling kuat pengaruhnya terhadap konsumen di Jakarta dalam memilih sepeda motor. Faktor ini memiliki presentase variansi terbesar di antara faktor-faktor lainnya yaitu sebesar 25,28%, sehingga dapat dikatakan faktor yang paling dominan dalam mempengaruhi preferensi konsumen. Faktor ini dibentuk oleh variabel-variabel: nilai jual kembali yang tinggi (loading 0,677), kualitas suara mesin yang halus (loading 0,731), kenyamanan dalam berkendara (loading 0,697), dan kegunaan utility box (loading 0,557). Nilai jual kembali yang tinggi membuat konsumen merasa

untung dalam memilih sepeda motor. Hal ini mungkin disebabkan konsumen sepeda motor di Jakarta sering ganti sepeda motor ke sepeda motor keluaran terbaru. Sehingga ketika sepeda motor lamanya dijual, harga jualnya tidak terlalu rendah, dan konsumen masih dapat menggunakan uang hasil penjualannya untuk membeli sepeda motor baru. Suara mesin yang halus juga menjadi bahan pertimbangan

utama, karena mesin dengan suara yang keras akan sangat mengganggu pengguna jalan yang lain terutama saat dikendarai malam hari.

57

Kenyamanan dalam berkendara berhubungan dengan

ergonomis dari sepeda motor. Jika bentuk sepeda motor kurang ergonomis, maka pengendara akan cepat lelah. Kegunaan Utility Box menjadi salah satu faktor dominan

karena

fungsinya

untuk

membawa

barang-barang

keperluan

pengendara seperti jas hujan, helm, dll. Faktor 2 : Kemampuan (Capability)

Faktor kemampuan memiliki presentase variasi terbesar ke dua, yaitu 13,61 %. Hal ini juga berarti faktor kedua terpenting yang jadi pertimbangan konsumen Jakarta dalam memilih sepeda motor. Faktor ini dibentuk oleh variabel-variabel: driveability (loading 0,541), kemampuan membawa barang (loading 0,782), kemampuan di jalan rusak (loading 0,514), dan kemampuan dalam perjalanan jauh (loading 0,793). Kemudahan

dalam

mengendarai

sepeda

motor

(driveability) menjadi penting karena konsumen Jakarta memiliki

beragam karakteristik. Ada yang senang dengan sepeda motor dengan kopling manual, namun ada juga yang senang dengan sepeda motor jenis matic. Kemampuan membawa barang, kemampuan di jalan rusak, dan kemampuan dalam perjalanan jauh berhubungan

dengan kebutuhan konsumen dalam menggunakan sepeda motor.

58

Faktor 3 : Pemeliharaan (Maintainability)

Faktor pemeliharaan memiliki presentase variasi terbesar ke tiga, yaitu 8,90 %. Faktor ini dibentuk oleh variabel-variabel: kemudahan

mendapatkan

bengkel

resmi

(loading:

0,667),

kemudahan mendapatkan suku cadang (loading: 0,577), dan kemudahan mendapatkan aksesoris (loading: 0,831). Konsumen cenderung memilih sepeda motor yang bengkel resminya mudah ditemukan serta suku cadang dan aksesoris tersedia dan mudah di dapat. Hal ini akan berimbas pada murahnya biaya pemeliharaan sepeda motor. Sebaliknya sepeda motor yang biaya pemeliharaannya mahal cenderung dihindari. Faktor 4 : Design sepeda motor

Faktor design memiliki presentase variasi sebesar 7,84 %. Faktor ini dibentuk oleh variabel-variabel: model yang menarik (loading: 0,505), ukuran yang proporsional (loading: 0,511), dan warna yang menarik (loading: 0,701). Faktor design berhubungan dengan prestise konsumen. Berhubungan dengan bagaimana konsumen yang bersangkutan merasa dihargai atau lebih bernilai ketika mengendarai sepeda motor.

59

IV.2.4 Analisis Kluster

Pengolahan data berikutnya dilakukan dengan metode analisis kluster. Analisis ini dilakukan untuk mendapatkan kelompok tipe – tipe sepeda motor berdasarkan kesamaan karakteristik yang dimilikinya. Berikut adalah langkah – langkah proses analisis faktor : 1. Menyusun matriks data mentah yang didapat dari jawaban kuisoner. ( Lampiran B ). 2. Kemudian dilakukan proses pengelompokan menggunakan SPSS 15.0 dan hasil dari pengolahan dimasukan kedalam table, maka diperoleh table berikut :

60

Tabel 4.11 Kelompok karakteristik konsumen Average Linkage (Between Groups) 1

2

3

4

Mean

Mean

Mean

Mean

MODEL

3,81

4,20

5,00

3,00

UKURAN

3,07

3,80

3,00

1,00

WARNA

3,77

3,80

5,00

5,00

NILAI_JUAL

4,06

3,80

5,00

4,00

SUARA

3,83

2,80

4,00

4,00

DAYA_TAHAN

3,43

3,00

5,00

5,00

KENYAMANAN

3,58

2,80

5,00

4,00

DRIVEABILITY

3,87

2,20

5,00

5,00

BAWA_BARANG

3,19

2,20

5,00

2,00

UTILITY_BOX

3,78

2,60

4,00

5,00

JALAN_RUSAK

2,59

1,60

4,00

2,00

JALAN_JAUH

3,38

2,20

5,00

2,00

BENGKEL_RESMI

3,58

3,80

4,00

3,00

SUKU_CADANG

3,62

3,80

5,00

2,00

AKSESORIS

3,33

4,20

4,00

2,00

Karakteristik 1

Karakteristik ini mengutamakan nilai jual kembali yang tinggi sebagai variabel utama pembentuk preferensi dalam memilih sepeda motor. Selanjutnya diikuti oleh variabel kemudahan dalam berkendara, kualitas suara mesin, model yang menarik, dan kegunaan dari utility box. Konsumen dalam karakteristik 1 ini mencapai lebih dari 90 % dari total sampel. Sepeda motor yang digunakan pada konsumen dengan karakteristik ini adalah Revo (24,17%), Vario (24,17%), CS1 (20,83%), dan

61

Supra X 125 (30%). Hal ini berarti bahwa berdasarkan hasil penelitian, seluruh konsumen yang menggunakan Supra X 125 adalah konsumen dengan segmen karakteristik 1. Karakteristik 2

Karakteristik ini mengutamakan model yang bagus dan kemudahan mendapatkan aksesoris sebagai variabel utama sebagai pembentuk preferensi dalam memilih sepeda motor. Kemudian diikuti dengan ukuran sepeda motor yang ideal, warna yang menarik, nilai jual yang tinggi, kemudahan menemukan bengkel resmi, dan ketersediaan suku cadang. Konsumen dalam karakteristik ini mencapai 4,17 % dari total sampel. Sepeda motor yang digunakan oleh seluruh konsumen dalam karakteristik ini adalah City Sport 1. Karakteristik 3

Karakteristik ini mengutamakan model yang bagus, warna yang menarik, nilai jual yang tinggi, daya tahan yang baik, kenyamanan, kemudahan dalam berkendara, kemampuan membawa barang, kemampuan dalam perjalanan jauh, dan ketersediaan suku cadang sebagai variabel utama sebagai pembentuk preferensi dalam memilih sepeda motor. Konsumen dalam karakteristik ini hanya 0,83 % dari total sampel. Sepeda motor yang digunakan oleh konsumen dalam karakteristik ini adalah Revo. Namun kelemahan karakteristik ini adalah tidak terlalu mementingkan ukuran.

62

Karakteristik 4

Karakteristik ini mengutamakan warna yang menarik, daya tahan yang baik, kemudahan dalam berkendara, dan kegunaan utility box. Konsumen dalam karakteristik ini hanya 0,83 % dari total sampel. Sepeda motor yang digunakan oleh konsumen dalam karakteristik ini adalah Vario.

63

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

Dalam bab ini akan diuraikan tentang kesimpulan dan saran yang diambil dari hasil analisa pada bab sebelumnya.

5.1 Kesimpulan

1. Faktor-faktor yang menimbulkan minat beli sepeda motor bagi konsumen di Jakarta adalah: a) Faktor Keandalan (reliability) terdiri dari variabel nilai jual kembali, kualitas suara, kenyamanan, dan kegunaan utility box. b) Faktor Kemampuan (capability) terdiri dari variabel kemudahan dalam berkendara, kemampuan membawa barang, kemampuan di jalan rusak, dan kemampuan dalam perjalanan jauh. c) Faktor Pemeliharaan (maintainability) terdiri dari variabel kemudahan mendapatkan bengkel resmi, kemudahan mendapatkan suku cadang, dan kemudahan mendapatkan aksesoris. d) Faktor Design terdiri dari variabel model, ukuran dan warna. 2. Faktor paling dominan yang menimbulkan kecenderungan minat beli konsumen sepeda motor di Jakarta adalah faktor keandalan. 3. Mayoritas konsumen sepeda motor di Jakarta adalah konsumen dalam karakteristik 1 yang mencapai lebih dari 90 % dari total sampel. Karakteristik ini mengutamakan nilai jual kembali yang tinggi sebagai variabel utama

64

pembentuk preferensi dalam memilih sepeda motor. Selanjutnya diikuti oleh variabel kemudahan dalam berkendara, kualitas suara mesin, model yang menarik, dan kegunaan dari utility box. 4. Sepeda motor yang digunakan pada konsumen dengan karakteristik 1 adalah Revo (24,17%), Vario (24,17%), CS1 (20,83%), dan Supra X 125 (30%). Hal ini berarti bahwa berdasarkan hasil penelitian, seluruh konsumen yang menggunakan Supra X 125 adalah konsumen dengan segmen karakteristik

5.2 Saran-saran

1. Agen Tunggal Pemegang Merk (ATPM) Sepeda motor Honda sebaiknya menjaga keandalan dari sepeda motor yang dipasarkan di jakarta, karena umumnya konsumen di Jakarta menganggap bahwa faktor ini merupakan faktor penting dalam pemilihan sepeda motor. 2. Selanjutnya faktor kemampuan juga harus dapat memfasilitasi konsumen yang memiliki aktivitas dan kebutuhan akan sepeda motor yang beragam. 3. Bagi peneliti selanjutnya, hasil penelitian ini masih dapat dikembangkan ke kota-kota lainnya, sehingga dapat dibuat korelasi kebutuhan konsumen antar kota dan outputnya adalah diproduksinya sepeda motor yang mampu memenuhi kebutuhan konsumen.

65

DAFTAR PUSTAKA

Achyar, SE., Adrian (2004), Analisa Statistik dengan Software SPSS untuk Bisnis dan Manajemen, Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi UI.

Kotler, Philip, Dasar-dasar pemasaran jilid 1, Penerbit Prenhallindo. Jakarta, 2001

Nugroho, Adi, Perilaku Konsumen, Penerbit Studia Press, Jakarta, 2002.

Simamora, Bilson, Panduan Riset Perilaku Konsumen, Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta 2002.

Supranto, Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Untuk Menaikkan Pangsa Pasar. Penerbit Rineka Cipta, 2002.

Sutisna, Perilaku Konsumen & Komunikasi Pemasaran, Penerbit PT Remaja Rosdakara, Bandung 2003.

http://en.wikipedia.org/

LAMPIRAN A KUISIONER

Kepada responden Yth. Saya adalah mahasiswa Mercu Buana yang sedang melakukan penelitian. Dalam hal ini saya ingin mengetahui faktor-faktor apa yang mempengaruhi konsumen untuk memilih dan membeli sepeda motor HONDA. Mohon bantuan dan kerjasamanya agar penelitian ini dapat berjalan dengan baik dan bisa bermanfaat. Terima kasih. Pilihlah salah satu dari kelima nomor yang tersedia sesuai dengan tingkat penilaian anda terhadap kepentingan variable karakteristik produk dibawah ini. Jenis/tipe sepeda motor Honda anda

5. Nilai jual kembali dari tipe ini setelah pemakaian paling lama 2 tahun?

……………......................................…

(Tinggi maksudnya mencapai setengah dari

Bagaimana penilaian anda terhadap :

harga beli)

1. Model atau bentuk dari sepeda motor Honda

a. Sangat tidak tinggi

ini?

b. Tidak tinggi

a. Sangat tidak menarik

c. Cukup tinggi

b. Tidak menarik

d. Tinggi

c. Cukup menarik

e. Sangat tinggi

d. Menarik e. Sangat menarik 2. Ukuran dari tipe ini?

6. Kemampuan akselerasi motor Honda ini? (Akselerasi: Penambahan kecepatan setiap satuan waktu / saat motor di-gas)

a. Sangat tidak ideal

a. Sangat tidak bagus

b. Tidak ideal

b. Tidak bagus

c. Cukup ideal

c. Cukup bagus

d. Ideal

d. Bagus

e. Sangat ideal

e. Sangat bagus

3. Warna ( Cover body dan Striping/sticker

7. Kualitas suara mesin dari sepeda motor ini?

original ) dari tipe ini?

a. Sangat tidak bagus

a. Sangat tidak menarik

b. Tidak bagus

b. Tidak menarik

c. Cukup bagus

c. Cukup menarik

d. Bagus

d. Menarik

e. Sangat bagus

e. Sangat menarik 4. Harga sepeda motor Honda ini?

8. Daya tahan sepeda motor Honda ini untuk pemakaian kurang dari 3 tahun?

a. Sangat tidak tinggi

a. Sangat tidak kuat

b. Tidak tinggi

b. Tidak kuat

c. Cukup tinggi

c. Cukup kuat

d. Tinggi

d. Kuat

e. Sangat tinggi

e. Sangat kuat

9. Kenyamaan saat mengendarai sepeda motor

14. Kenyamanan untuk dikendarai saat

Honda ini?

perjalanan jauh (> 50km)?

a. Sangat tidak nyaman

a. Sangat tidak nyaman

b. Tidak nyaman

b. Tidak nyaman

c. Cukup nyaman

c. Cukup nyaman

d. Nyaman

d. Nyaman

e. Sangat nyaman

e. Sangat nyaman

10. Kemudahan untuk mengendarai sepeda

15. Kenyamanan untuk dikendarai dalam kota?

motor ini?

a. Sangat tidak nyaman

a. Sangat tidak mudah

b. Tidak nyaman

b. Tidak mudah

c. Cukup nyaman

c. Cukup mudah

d. Nyaman

d. Mudah

e. Sangat nyaman

e. Sangat mudah 11. Kemudahan untuk membawa barang?

16. Kemudahan menemukan bengkel resmi? a. Sangat tidak mudah

a. Sangat tidak mudah

b. Tidak mudah

b. Tidak mudah

c. Cukup mudah

c. Cukup mudah

d. Mudah

d. Mudah

e. Sangat mudah

e. Sangat mudah 12. Kegunaan dari Utility box (bagasi / kotak

17. Kemudahan menemukan suku cadang pengganti?

serbaguna) pada sepeda motor Honda ini?

a. Sangat tidak mudah

a. Sangat tidak berguna

b. Tidak mudah

b. Tidak berguna

c. Cukup mudah

c. Cukup berguna

d. Mudah

d. Berguna

e. Sangat mudah

e. Sangat berguna 13. Kenyamanan untuk dikendarai saat

18. Kemudahan menemukan aksesoris tipe ini? Maksudnya modifikasi velg, cover body, ban,

kondisi jalan tidak rata / rusak ?

dll.

a. Sangat tidak nyaman

a. Sangat tidak mudah

b. Tidak nyaman

b. Tidak mudah

c. Cukup nyaman

c. Cukup mudah

d. Nyaman

d. Mudah

e. Sangat nyaman

e. Sangat mudah

Terima kasih anda telah menjawab pertanyaan – pertanyaan diatas. Dan untuk data demografi responden, anda dimohon mengisi pertanyaan – pertanyaan dibawah ini atau dengan memberi tanda silang (X) untuk pilihan jawaban yang sesuai dengan keadaan diri anda. 1. Jenis kelamin anda?

o o

Pria Wanita 2. Berapakah usia anda?

o o o o o

Kurang dari 20 tahun 20 tahun s/d 29 tahun 30 tahun s/d 39 tahun 40 tahun s/d 49 tahun Lebih dari 49 tahun 3. Apakah pendidikan terakhir anda?

o o o o o o

Lulus SD Lulus SMP Lulus SMA Lulus Diploma Lulus Strata 1 Lulus Strata 2 atau diatasnya 4. Apakah pekerjaan anda sekarang?

o o o o o o o

Pelajar / mahasiswa Pegawai swasta Pegawai negeri / BUMN Ibu rumah tangga Wiraswasta Pensiun Belum bekerja 5. Berapakah pendapatan per bulan?

o o o o o

Kurang dari Rp.1.000.000,Rp.1.000.000,- sampai Rp.2.000.000,Rp.2.000.000,- sampai Rp.3.000.000,Rp.3.000.000,- sampai Rp.4.000.000,Lebih dari Rp.4.000.000,-

Responden Tipe Motor Var 1 Var 2 Var 3 Var 4 Var 5 Var 6 Var 7 Var 8 Var 9 Var 10 Var 11 Var 12 Var 13 Var 14 Var 15 Var 16 Var 17 Var 18 1 CS1 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 2 CS1 3 4 3 3 3 4 4 4 3 3 3 2 2 2 3 3 3 2 3 CS1 5 3 4 3 4 5 5 3 4 3 3 5 3 4 3 5 4 3 4 CS1 4 3 4 3 4 5 3 3 3 3 1 3 2 2 2 3 3 4 5 CS1 4 3 5 3 4 5 4 3 3 3 3 3 1 3 3 4 3 3 6 CS1 4 3 4 3 4 4 3 3 3 4 2 4 2 3 2 3 3 3 7 CS1 5 4 4 3 4 5 4 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 4 8 CS1 3 4 5 3 4 4 5 3 3 2 3 4 2 2 3 4 3 3 9 CS1 4 3 4 3 4 5 3 4 4 3 3 2 3 2 4 3 3 3 10 CS1 4 4 4 3 5 4 2 3 3 4 2 3 2 4 3 3 3 2 11 CS1 4 3 4 3 5 4 3 4 3 3 3 4 2 2 3 3 4 4 12 CS1 5 3 4 4 4 4 3 4 3 3 3 4 2 4 3 5 3 4 13 CS1 4 4 3 3 4 5 2 3 3 2 3 2 1 2 4 4 3 5 14 CS1 4 4 4 3 4 4 3 4 3 3 2 3 2 2 3 3 2 3 15 CS1 5 3 4 3 4 5 5 3 4 3 3 5 3 4 3 5 4 3 16 CS1 4 3 4 3 4 5 3 3 3 3 1 3 2 2 4 3 3 4 17 CS1 4 3 5 3 4 4 4 3 3 4 3 3 1 3 3 4 3 3 18 CS1 5 3 4 3 4 5 5 3 4 3 3 5 3 4 3 5 4 3 19 CS1 4 3 4 3 4 4 3 3 3 3 1 3 2 2 4 3 3 4 20 CS1 4 3 5 4 4 5 4 3 3 3 3 3 1 3 3 4 3 3 21 CS1 5 3 5 3 4 5 4 3 4 3 2 3 1 3 3 3 4 3 22 CS1 4 4 5 4 4 5 2 3 3 2 1 2 2 2 3 3 4 2 23 CS1 4 4 5 3 3 5 3 3 3 2 2 5 2 2 3 4 5 4 24 CS1 4 3 5 3 4 5 4 3 3 3 3 3 3 2 4 4 3 4 25 CS1 5 4 4 3 5 4 2 4 3 4 4 3 2 3 3 4 3 3 26 CS1 5 3 3 3 4 5 5 3 2 3 2 2 2 3 3 4 4 5 27 CS1 5 3 4 4 4 4 3 4 3 3 3 4 2 4 3 5 3 4 28 CS1 4 4 3 3 4 5 2 3 3 2 3 2 1 2 4 4 3 5 29 CS1 4 4 4 3 4 4 3 4 3 3 2 3 2 2 3 3 2 3 30 CS1 4 3 5 3 5 5 5 3 4 4 3 4 3 5 4 4 3 3 1 REVO 4 3 4 2 4 3 4 4 4 5 4 5 4 5 5 4 5 4 2 REVO 5 4 4 3 4 4 4 4 5 4 3 5 4 3 4 5 5 4 3 REVO 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 REVO 5 3 5 3 5 5 4 5 5 5 5 4 4 5 4 4 5 4 5 REVO 4 4 3 2 5 4 5 4 4 5 2 4 3 3 4 4 5 5 6 REVO 4 3 4 2 5 3 4 4 4 5 4 5 3 5 5 3 5 4 7 REVO 4 4 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4 3 4 3 4 3 4 8 REVO 4 3 4 2 5 4 5 4 4 4 3 5 3 3 3 5 3 4 9 REVO 5 3 3 3 5 3 5 3 4 4 3 5 3 3 3 3 4 4 10 REVO 4 3 3 3 4 4 5 3 4 5 3 4 4 4 4 4 3 4 11 REVO 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 3 5 3 4 4 3 12 REVO 5 3 5 3 3 4 4 4 5 4 3 4 2 3 4 4 4 3 13 REVO 4 4 4 2 4 3 4 4 4 3 4 5 3 3 5 3 3 2 14 REVO 4 3 3 2 5 3 5 3 4 4 3 4 3 3 4 4 3 3 15 REVO 3 3 4 3 4 4 4 4 3 5 3 3 3 4 3 3 4 3 16 REVO 4 3 5 3 4 3 3 5 4 4 3 3 4 3 3 5 4 5 17 REVO 5 3 4 2 4 3 3 4 5 3 3 4 5 4 3 4 4 3

L/P L L L L L L L L L P L L L L L L L L L L L L L L L L P L L L L L L L L P L L L P P L L P L P P

Usia 30 ‐ 39 30 ‐ 39 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 < 20 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 < 20 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 < 20 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 < 20 20 ‐ 29 < 20 30 ‐ 39 40 ‐ 49 20 ‐ 29 20 ‐ 29 30 ‐ 39 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 30 ‐ 39 20 ‐ 29 20 ‐ 29 30 ‐ 39 < 20 < 20

Pendidikan D3 S1 S1 S1 S1 D3 SMA S1 SMA S1 SMA S1 SMA S1 SMA S1 S1 D3 D3 S1 D3 SMA SMA D3 S1 S1 S1 SMA SMA SMA SMA S2 SMA D3 S1 D3 SMA SMA S1 S1 S1 S1 S1 D3 S1 SMA SMA

Pekerjaan PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA WIRASWASTA BUMN / PNS PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA WIRASWASTA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA BUMN / PNS PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA BUMN / PNS PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PELAJAR/MAHASISWA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA WIRASWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA BUMN / PNS PELAJAR/MAHASISWA PELAJAR/MAHASISWA

Pendapatan 3 JUTA ‐ 4 JUTA > 4 JUTA > 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA < 1 Juta 3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA > 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA < 1 Juta 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA < 1 Juta < 1 Juta 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA < 1 Juta 2 JUTA ‐ 3 JUTA < 1 Juta 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA > 4 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA < 1 Juta < 1 Juta < 1 Juta 1 JUTA ‐ 2 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA < 1 Juta < 1 Juta

18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 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 28 29 30 1 2 3 4 5 6 7

REVO REVO REVO REVO REVO REVO REVO REVO REVO REVO REVO REVO REVO Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 Supra X 125 VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO

4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 5 3 4 4 3 4 4 4 3 3 3 4 3 4 5 3 4 4 3 4 4 3 4 4 4 3 3 3 4 3 4 5 4 3 3 4 4 3 3 3

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

4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 3 3 3 3 5 5 5 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3 4 3 3 3 5 5 5 4 3 4 3 3 4 4 4 3 5 3 4 4 4 4 5

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

4 5 5 4 4 5 3 4 4 5 5 4 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 3 5 4 4 3 3 4 4 4 4

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

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

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

4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 4 3 4 3 4 3 3 5 4 4 3

3 4 5 4 4 4 3 5 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 5 4 4 5 3 5 4 3 5 4 3 3 4 4 4 4 3 5 4 4 5 5 5 3 3 5 4 4 5

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

5 4 3 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 3 4 5 5 3 3 4 3 4 4 5 4 3 3 4 3 5 3 4 5 5 3 3 4 3 4 4 5 3 5 3 3 4 3 3 3

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

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

4 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3

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

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

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

P L L L P L L L L L L L P L L L L L L L L L L P L L L L L L L P L L L L L P L L L L L L L P L L P P

20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 30 ‐ 39 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 40 ‐ 49 > 49 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 30 ‐ 39 20 ‐ 29 30 ‐ 39 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 < 20 30 ‐ 39 30 ‐ 39 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 40 ‐ 49 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 30 ‐ 39 20 ‐ 29 20 ‐ 29 < 20 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29

S1 S1 S1 S1 SMA S1 S1 SMA D3 S2 S1 S1 S1 D3 SMP S1 D3 S1 S1 D3 S2 D3 SMA S1 D3 SMA S1 S1 S1 S1 S1 SMA S1 S1 S1 D3 D3 D3 S1 S1 S1 S1 S1 SMA S1 S1 SMA S1 S1 D3

PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA BUMN / PNS WIRASWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA BUMN / PNS PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA WIRASWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA WIRASWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA

2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA > 4 JUTA > 4 JUTA > 4 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA > 4 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA > 4 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA < 1 Juta 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA < 1 Juta 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA < 1 Juta 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA

8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO VARIO

4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 5 3 3 3 4 4 3

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

4 3 3 3 3 4 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 4

4 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4

5 5 4 4 5 3 3 3 4 3 3 4 3 3 4 3 4 5 3 4 3 3 4

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

5 4 4 3 4 4 3 5 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 4 3 3 3

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

4 5 4 4 4 3 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4 3 4 3 4 3

4 4 5 4 4 5 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4 3 4 4 4 4 5 4

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

3 3 4 4 3 3 3 4 3 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4

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

3 3 4 3 3 4 3 3 3 4 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 4 4

4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4 4 3 4 4

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

3 4 4 3 3 4 3 3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 5 3 3 4 3 4

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

P P L L P L P L P L L P L L P L P P L P L L P

20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 30 ‐ 39 30 ‐ 39 30 ‐ 39 20 ‐ 29 30 ‐ 39 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 20 ‐ 29 30 ‐ 39 20 ‐ 29 20 ‐ 29 30 ‐ 39 30 ‐ 39 20 ‐ 29

D3 D3 S1 S1 S1 S1 S1 D3 S1 S1 S1 D3 S1 S1 S1 S1 S1 D3 S1 S1 S1 S1 S1

PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA BUMN / PNS PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA BUMN / PNS WIRASWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA WIRASWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA PEGAWAI SWASTA

3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA > 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA

Count of Responden Tipe Motor CS1

CS1 Total REVO

REVO Total Supra X 125

Supra X 125 Total VARIO

Usia 20 ‐ 29 < 20 30 ‐ 39 20 ‐ 29 30 ‐ 39 < 20 40 ‐ 49 20 ‐ 29 30 ‐ 39 40 ‐ 49 > 49 < 20 20 ‐ 29 30 ‐ 39 < 20

VARIO Total Grand Total

Count of Responden Tipe Motor CS1

Pendidikan S1 SMA

Total 23 5 2 30 22 5 2 1 30 22 4 2 1 1 30 21 8 1 30 120

Total 14 10

15

28 21

10 5 2

0 L

P

L

CS1

R

25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

CS1

30 ‐ 39

VARIO Total Grand Total

20

20 ‐ 29

L P

25

30 ‐ 39

Supra X 125 Total VARIO

L P

30

< 20

REVO Total Supra X 125

L P

Total 28 2 30 21 9 30 27 3 30 16 14 30 120

20 ‐ 29

CS1 Total REVO

L/P L P

Jumlah Responden

Count of Responden Tipe Motor CS1

R

P 24 23 22

CS1 Total REVO

REVO Total Supra X 125

Supra X 125 Total VARIO

Pekerjaan PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA WIRASWASTA BUMN / PNS / PEGAWAI SWASTA PELAJAR/MAHASISWA BUMN / PNS WIRASWASTA PEGAWAI SWASTA WIRASWASTA PELAJAR/MAHASISWA PEGAWAI SWASTA BUMN / PNS WIRASWASTA PELAJAR/MAHASISWA

VARIO Total Grand Total

Count of Responden Tipe Motor CS1

Pendapatan 2 JUTA ‐ 3 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA < 1 Juta

Total 18 8 2 2 30 19 5 4 2 30 26 2 2 30 25 2 2 1 30 120

Total 12 9 6

CS1

RE

30 25 20 15 10 5 0 PEGAWAI SWASTA

Count of Responden Tipe Motor CS1

S1 SMA

BUMN / PNS

VARIO Total Grand Total

S1 SMA D3

WIRASWASTA

S1 D3 SMA

PELAJAR/MAHASISWA

S1 D3 SMA SMP S2

22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

PEGAWAI SWASTA

Supra X 125 Total VARIO

S1 SMA D3 S2

6 30 16 8 4 2 30 17 8 3 1 1 30 22 6 2 30 120

Jumlah Responden

REVO Total Supra X 125

D3

Jumlah Responden den

CS1 CS1 Total REVO

CS1

P 16 15 14

VARIO Total Grand Total

11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

CS1

3 JUTA ‐ 4 JUTA

1 JUTA ‐ 2 JUTA

0 2 JUTA ‐ 3 JUTA

3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA < 1 Juta > 4 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA

12

> 4 JUTA

3 JUTA ‐ 4 JUTA 2 JUTA ‐ 3 JUTA > 4 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA < 1 Juta

14 13

< 1 Juta

Supra X 125 Total VARIO

2 JUTA ‐ 3 JUTA 1 JUTA ‐ 2 JUTA 3 JUTA ‐ 4 JUTA < 1 Juta 3 JUTA ‐ 3 JUTA > 4 JUTA

3 30 11 7 5 5 1 1 30 11 9 5 3 2 30 15 12 1 1 1 30 120

3 JUTA ‐ 4 JUTA

REVO Total Supra X 125

> 4 JUTA

2 JUTA ‐ 3 JUTA

CS1 CS1 Total REVO

REV

Gender

27 16

14

L

P

9 3 P

L

REVO

P

Supra X 125

VARIO

REVO

Pendidikan

Supra X 125

VARIO

< 20

30 ‐ 39

20 ‐ 29

< 20

> 49

40 ‐ 49

30 ‐ 39

20 ‐ 29

40 ‐ 49

< 20

30  39

Usia

REVO

Penghasilan

Supra X 125 Supra X 125

VARIO

PELAJAR/MAHASISWA

S1

WIRASWASTA

D3 SMA SMP S2

BUMN / PNS

PEGAWAI SWASTA

PELAJAR/MAHASISWA

EVO

WIRASWASTA

S1

PEGAWAI SWASTA

S2

WIRASWASTA

BUMN / PNS

PELAJAR/MAHASISWA

A D3 D3 SMA

VARIO

Pekerjaan

Total; 1

VO Supra X 125 VARIO 1 JUTA ‐ 2 JUTA

> 4 JUTA

< 1 Juta

2 JUTA ‐ 3 JUTA

3 JUTA ‐ 4 JUTA

< 1 Juta

1 JUTA ‐ 2 JUTA

> 4 JUTA

2 JUTA ‐ 3 JUTA

3 JUTA ‐ 4 JUTA

> 4 JUTA

3 JUTA ‐ 3 JUTA

< 1 Juta

Responden Tipe Motor Var 1 Var 2 Var 3 Var 4 Var 5 Var 6 Var 7 Var 8 Var 9 Var 10 Var 11 Var 12 Var 13 Var 14 Var 15 Var 16 Var 17 Var 18 Total 1 CS1 4 3 4 3 4 3 4 3 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 64 2 CS1 3 4 3 3 3 4 4 4 3 3 3 2 2 2 3 3 3 2 54 3 CS1 5 3 4 3 4 5 5 3 4 3 3 5 3 4 3 5 4 3 69 4 CS1 4 3 4 3 4 5 3 3 3 3 1 3 2 2 2 3 3 4 55 5 CS1 4 3 5 3 4 5 4 3 3 3 3 3 1 3 3 4 3 3 60 6 CS1 4 3 4 3 4 4 3 3 3 4 2 4 2 3 2 3 3 3 57 7 CS1 5 4 4 3 4 5 4 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 4 61 8 CS1 3 4 5 3 4 4 5 3 3 2 3 4 2 2 3 4 3 3 60 9 CS1 4 3 4 3 4 5 3 4 4 3 3 2 3 2 4 3 3 3 60 10 CS1 4 4 4 3 5 4 2 3 3 4 2 3 2 4 3 3 3 2 58 11 CS1 4 3 4 3 5 4 3 4 3 3 3 4 2 2 3 3 4 4 61 12 CS1 5 3 4 4 4 4 3 4 3 3 3 4 2 4 3 5 3 4 65 13 CS1 4 4 3 3 4 5 2 3 3 2 3 2 1 2 4 4 3 5 57 14 CS1 4 4 4 3 4 4 3 4 3 3 2 3 2 2 3 3 2 3 56 15 CS1 5 3 4 3 4 5 5 3 4 3 3 5 3 4 3 5 4 3 69 16 CS1 4 3 4 3 4 5 3 3 3 3 1 3 2 2 4 3 3 4 57 17 CS1 4 3 5 3 4 4 4 3 3 4 3 3 1 3 3 4 3 3 60 18 CS1 5 3 4 3 4 5 5 3 4 3 3 5 3 4 3 5 4 3 69 19 CS1 4 3 4 3 4 4 3 3 3 3 1 3 2 2 4 3 3 4 56 20 CS1 4 3 5 4 4 5 4 3 3 3 3 3 1 3 3 4 3 3 61 21 CS1 5 3 5 3 4 5 4 3 4 3 2 3 1 3 3 3 4 3 61 22 CS1 4 4 5 4 4 5 2 3 3 2 1 2 2 2 3 3 4 2 55 23 CS1 4 4 5 3 3 5 3 3 3 2 2 5 2 2 3 4 5 4 62 24 CS1 4 3 5 3 4 5 4 3 3 3 3 3 3 2 4 4 3 4 63 25 CS1 5 4 4 3 5 4 2 4 3 4 4 3 2 3 3 4 3 3 63 26 CS1 5 3 3 3 4 5 5 3 2 3 2 2 2 3 3 4 4 5 61 27 CS1 5 3 4 4 4 4 3 4 3 3 3 4 2 4 3 5 3 4 65 28 CS1 4 4 3 3 4 5 2 3 3 2 3 2 1 2 4 4 3 5 57 29 CS1 4 4 4 3 4 4 3 4 3 3 2 3 2 2 3 3 2 3 56 30 CS1 4 3 5 3 5 5 5 3 4 4 3 4 3 5 4 4 3 3 70 Average CS1 4,23 3,37 4,17 3,13 4,07 4,53 3,50 3,27 3,20 3,03 2,57 3,27 2,03 2,77 3,20 3,73 3,23 3,43 60,73

1 REVO 4 2 REVO 5 3 REVO 4 4 REVO 5 5 REVO 4 6 REVO 4 7 REVO 4 8 REVO 4 9 REVO 5 10 REVO 4 11 REVO 4 12 REVO 5 13 REVO 4 14 REVO 4 15 REVO 3 16 REVO 4 17 REVO 5 18 REVO 4 19 REVO 4 20 REVO 4 21 REVO 4 22 REVO 3 23 REVO 4 24 REVO 4 25 REVO 4 26 REVO 4 27 REVO 4 28 REVO 5 29 REVO 3 30 REVO 4 Average Revo 4,10 1 Supra X 125 4

3 4 3 3 4 3 4 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 4 3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3,30 3

4 4 4 5 3 4 4 4 3 3 4 5 4 3 4 5 4 4 3 3 4 3 3 4 4 4 4 3 3 3 3,73 3

2 3 3 3 2 2 3 2 3 3 4 3 2 2 3 3 2 3 3 3 3 3 2 4 2 3 2 3 3 2 2,70 4

4 4 4 5 5 5 4 5 5 4 4 3 4 5 4 4 4 4 5 5 4 4 5 3 4 4 5 5 4 5 4,33 5

3 4 4 5 4 3 3 4 3 4 4 4 3 3 4 3 3 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 3 3 3 3,53 4

4 4 4 4 5 4 4 5 5 5 4 4 4 5 4 3 3 4 5 4 3 4 5 5 4 4 5 5 4 5 4,27 3

4 4 4 5 4 4 3 4 3 3 4 4 4 3 4 5 4 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 3 3 4 3,70 3

4 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 3 4 5 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4,03 3

5 4 4 5 5 5 4 4 4 5 5 4 3 4 5 4 3 3 4 5 4 4 4 3 5 4 4 4 4 4 4,17 4

4 3 4 5 2 4 4 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 4 3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3,37 4

5 5 4 4 4 5 4 5 5 4 4 4 5 4 3 3 4 5 4 3 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 4,33 5

4 4 4 4 3 3 3 3 3 4 3 2 3 3 3 4 5 3 3 3 5 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3,37 3

5 3 4 5 3 5 4 3 3 4 5 3 3 3 4 3 4 4 3 5 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3,60 3

5 4 4 4 4 5 3 3 3 4 3 4 5 4 3 3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 4 3,57 4

4 5 3 4 4 3 4 5 3 4 4 4 3 4 3 5 4 4 3 4 4 5 4 3 3 4 5 3 5 4 3,90 4

5 5 4 5 5 5 3 3 4 3 4 4 3 3 4 4 4 3 3 3 4 5 4 3 4 4 3 4 5 4 3,90 4

4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 3 3 2 3 3 5 3 3 3 4 4 4 3 3 3 4 4 4 4 3 3,63 3

73 74 69 80 70 72 66 68 66 68 71 67 64 63 63 68 66 67 64 67 69 64 66 66 64 66 69 66 64 66 67,53 66

2 Supra X 125 3 3 Supra X 125 4 4 Supra X 125 4 5 Supra X 125 4 6 Supra X 125 3 7 Supra X 125 3 8 Supra X 125 3 9 Supra X 125 4 10 Supra X 125 3 11 Supra X 125 4 12 Supra X 125 5 13 Supra X 125 3 14 Supra X 125 4 15 Supra X 125 4 16 Supra X 125 3 17 Supra X 125 4 18 Supra X 125 4 19 Supra X 125 3 20 Supra X 125 4 21 Supra X 125 4 22 Supra X 125 4 23 Supra X 125 3 24 Supra X 125 3 25 Supra X 125 3 26 Supra X 125 4 27 Supra X 125 3 28 Supra X 125 4 29 Supra X 125 5 30 Supra X 125 4 3,67 Average Supra X125 1 VARIO 3 2 VARIO 3

3 4 2 3 2 4 2 3 3 3 5 2 3 4 2 3 3 3 4 2 3 2 4 2 3 3 3 5 3 3,03 1 2

5 5 5 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3 4 3 3 3 5 5 5 4 3 4 3 3 4 4 4 3 3,77 5 3

4 3 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 4 3 3 3 3 4 3 3 3,27 3 3

4 5 4 4 4 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4 4 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 3 5 4 4,13 4 3

4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 4 4 3 3,53 3 3

3 4 5 5 4 4 3 4 4 3 5 3 4 4 3 4 3 3 4 5 5 4 4 3 4 4 3 5 4 3,87 4 2

3 4 5 4 3 4 3 4 4 4 4 3 4 4 3 4 3 3 4 5 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3,73 5 2

3 4 4 4 3 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 4 3 4 3 3,33 4 3

3 3 4 4 4 4 3 5 4 4 5 3 5 4 3 5 4 3 3 4 4 4 4 3 5 4 4 5 5 3,97 5 3

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

3 4 5 5 3 3 4 3 4 4 5 4 3 3 4 3 5 3 4 5 5 3 3 4 3 4 4 5 3 3,87 5 3

3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 2 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 2 2,70 2 3

3 4 3 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 3 3 4 3 5 3 4 3 3 4 5 4 3 4 3,70 2 3

4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 3,90 3 4

4 4 4 3 4 3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 4 4 4 4 4 3 4 3 3 4 3 3 4 4 3,57 3 2

4 5 5 4 4 4 4 4 4 3 5 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 3 5 4 4,13 2 2

4 4 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3,27 2 3

63 71 71 69 63 62 57 63 65 62 77 57 63 63 57 62 66 64 70 73 68 63 61 56 63 66 63 76 63 64,77 58 51

3 VARIO 4 VARIO 5 VARIO 6 VARIO 7 VARIO 8 VARIO 9 VARIO 10 VARIO 11 VARIO 12 VARIO 13 VARIO 14 VARIO 15 VARIO 16 VARIO 17 VARIO 18 VARIO 19 VARIO 20 VARIO 21 VARIO 22 VARIO 23 VARIO 24 VARIO 25 VARIO 26 VARIO 27 VARIO 28 VARIO 29 VARIO 30 VARIO Average Vario

4 4 3 3 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 5 3 3 3 4 4 3 3,33

2 3 2 2 3 2 2 3 3 2 3 2 3 4 3 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2,63

4 4 4 4 5 4 3 3 3 3 4 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 4 3,50

3 3 3 3 3 4 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 3,37

3 4 4 4 4 5 5 4 4 5 3 3 3 4 3 3 4 3 3 4 3 4 5 3 4 3 3 4 3,70

3 3 2 2 3 3 2 3 3 2 2 1 2 3 2 2 2 3 3 3 4 3 3 2 2 3 3 3 2,60

3 3 3 4 5 5 4 4 3 4 4 3 5 4 3 3 4 3 3 3 3 4 4 3 4 3 3 3 3,53

4 3 2 3 3 4 3 3 4 3 2 3 3 3 4 2 3 3 4 3 2 3 3 2 3 3 4 3 3,07

3 5 4 4 3 4 5 4 4 4 3 3 4 4 3 3 4 3 4 3 4 4 4 3 4 3 4 3 3,67

3 5 4 4 5 4 4 5 4 4 5 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4 3 4 4 4 4 5 4 4,10

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

3 4 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 4 3 4 4 3 3 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 3,50

3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 2 2 3 2 2 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 2,13

4 3 3 3 4 3 3 4 3 3 4 3 3 3 4 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 4 4 3,27

4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 3 4 4 4 5 4 4 4 3 4 4 3,93

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

2 3 3 3 3 3 4 4 3 3 4 3 3 3 4 3 3 4 3 4 3 3 5 3 3 4 3 4 3,23

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

58 63 56 58 64 63 61 64 61 58 59 54 60 60 60 53 56 59 63 62 56 60 64 53 56 59 63 62 59,13

Anti‐image Matrices MODEL Anti-image Covariance

MODEL

WARNA

NILAI_JUAL

SUARA

AKSESORIS

,616

-,218

-,023

-,041

,001

-,158

-,132

,067

,106

-,113

,071

-,062

-,120

,106

UKURAN

-,218

,758

-,064

-,065

,000

-,003

,056

,022

-,127

,111

-,068

,138

-,037

-,116

,017

WARNA

-,023

-,064

,806

,076

-,017

-,165

-,069

,201

,071

,042

-,061

-,055

-,058

-,034

,076

NILAI_JUAL

-,041

-,065

,076

,764

-,124

-,074

-,094

-,011

,122

-,033

-,015

-,010

-,006

-,070

-,062

,001

,000

-,017

-,124

,660

-,013

-,106

-,127

,041

-,122

-,022

,016

-,136

-,017

,050

DAYA_TAHAN

-,158

-,003

-,165

-,074

-,013

,713

,020

-,124

-,080

,032

-,115

,025

-,008

-,072

,118

KENYAMANAN

-,132

,056

-,069

-,094

-,106

,020

,606

-,109

-,095

-,082

-,169

,066

,054

,019

,067

DRIVEABILITY

,067

,022

,201

-,011

-,127

-,124

-,109

,608

-,023

,044

-,006

-,198

,063

-,030

-,014

SUARA

BAWA_BARANG UTILITY_BOX JALAN_RUSAK

-,140

,106

-,127

,071

,122

,041

-,080

-,095

-,023

,648

-,113

-,048

-,213

-,028

,032

,007

-,113

,111

,042

-,033

-,122

,032

-,082

,044

-,113

,578

-,106

,019

-,066

-,188

,134 -,145

,071

-,068

-,061

-,015

-,022

-,115

-,169

-,006

-,048

-,106

,607

-,105

,009

,004

JALAN_JAUH

-,062

,138

-,055

-,010

,016

,025

,066

-,198

-,213

,019

-,105

,566

-,070

-,127

,082

BENGKEL_RESMI

-,120

-,037

-,058

-,006

-,136

-,008

,054

,063

-,028

-,066

,009

-,070

,669

-,044

-,193 -,207

SUKU_CADANG

,106

-,116

-,034

-,070

-,017

-,072

,019

-,030

,032

-,188

,004

-,127

-,044

,622

-,140

,017

,076

-,062

,050

,118

,067

-,014

,007

,134

-,145

,082

-,193

-,207

,652

,626(a)

-,320

-,032

-,060

,002

-,238

-,216

,110

,168

-,190

,116

-,105

-,187

,172

-,220

UKURAN

-,320

,558(a)

-,081

-,085

,000

-,005

,083

,033

-,181

,168

-,100

,211

-,052

-,168

,024

WARNA

-,032

-,081

,507(a)

,097

-,023

-,218

-,099

,288

,098

,062

-,088

-,082

-,078

-,049

,105

NILAI_JUAL

-,060

-,085

,097

,819(a)

-,174

-,101

-,137

-,017

,173

-,049

-,022

-,015

-,009

-,101

-,088

,002

,000

-,023

-,174

,830(a)

-,018

-,167

-,200

,063

-,197

-,035

,026

-,204

-,026

,076

DAYA_TAHAN

-,238

-,005

-,218

-,101

-,018

,743(a)

,031

-,188

-,117

,051

-,174

,040

-,012

-,109

,173

KENYAMANAN

-,216

,083

-,099

-,137

-,167

,031

,770(a)

-,179

-,151

-,138

-,279

,112

,085

,030

,107

DRIVEABILITY

,110

,033

,288

-,017

-,200

-,188

-,179

,700(a)

-,036

,075

-,010

-,337

,098

-,050

-,022 ,011

AKSESORIS Anti-image Correlation

UKURAN

DAYA_TAHA KENYAMANA DRIVEABILIT BAWA_BARA JALAN_RUSA BENGKEL_R SUKU_CADA N N Y NG UTILITY_BOX K JALAN_JAUH ESMI NG

MODEL

SUARA

BAWA_BARANG UTILITY_BOX JALAN_RUSAK

,168

-,181

,098

,173

,063

-,117

-,151

-,036

,694(a)

-,185

-,077

-,352

-,043

,050

-,190

,168

,062

-,049

-,197

,051

-,138

,075

-,185

,752(a)

-,179

,033

-,105

-,314

,218

,116

-,100

-,088

-,022

-,035

-,174

-,279

-,010

-,077

-,179

,809(a)

-,179

,013

,007

-,230

JALAN_JAUH

-,105

,211

-,082

-,015

,026

,040

,112

-,337

-,352

,033

-,179

,685(a)

-,113

-,214

,134

BENGKEL_RESMI

-,187

-,052

-,078

-,009

-,204

-,012

,085

,098

-,043

-,105

,013

-,113

,772(a)

-,068

-,292

SUKU_CADANG

,172 -,220

-,168 ,024

-,049 ,105

-,101 -,088

-,026 ,076

-,109 ,173

,030 ,107

-,050 -,022

,050 ,011

-,314 ,218

,007 -,230

-,214 ,134

-,068 -,292

,723(a) -,325

-,325 ,501(a)

AKSESORIS a Measures of Sampling Adequacy(MSA)

Total Variance Explained

Component

Total

Initial Eigenvalues % of Cumulative Variance %

Extraction Sums of Squared Loadings % of Cumulative Total Variance %

Rotation Sums of Squared Loadings % of Cumulative Total Variance %

1

3.792

25.280

25.280

3.792

25.280

25.280

2.407

16.044

16.044

2

2.042

13.613

38.894

2.042

13.613

38.894

2.371

15.806

31.851

3

1.335

8.900

47.793

1.335

8.900

47.793

1.932

12.883

44.734

4

1.176

7.839

55.632

1.176

7.839

55.632

1.635

10.899

55.632

5

,928

6.186

61.818

6

,845

5.633

67.451

7

,776

5.174

72.625

8

,738

4.922

77.547

9

,649

4.328

81.875

10

,599

3.995

85.870

11

,566

3.771

89.641

12

,483

3.218

92.859

13

,426

2.843

95.702

14

,375 ,269

2.501 1.797

98.203 100.000

15

Extraction Method: Principal Component Analysis