Metode Penentuan Sampel Data dan Instrumentasi

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di wilayah Kota Bogor. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja purposive dengan pertimbangan Kota Bogor merupakan kota berpenduduk padat di provinsi Jawa Barat dengan tingkat pendapatan per kapita yang terus meningkat dari tahun ke tahun. Sehingga memungkinkan adanya potensi pemasaran daging kelinci yang cukup baik. Selain itu letak Kota Bogor sangat strategis, yaitu di tengah-tengah Kabupaten Bogor dan merupakan pusat pemerintahan dan perekonomian, dimana terdapat pasar induk yang menjual berbagai komoditas termasuk kelinci. Pengumpulan data di lapang dilaksanakan selama kurang lebih satu bulan, yaitu dimulai pada awal bulan Mei 2011.

4.2 Metode Penentuan Sampel

Sampel dalam penelitian ini adalah konsumen yang sudah pernah mengonsumsi daging kelinci dan berusia di atas 18 tahun serta berdomisili di Kota Bogor. Adapun teknik pemilihan responden yang digunakan adalah metode convenience sampling yaitu responden dipilih berdasarkan kemudahan ditemui dan kesediaan responden untuk mengisi kuisioner. Secara keseluruhan responden diambil dari enam kecamatan yang terdapat di Kota Bogor yaitu kecamatan Bogor Barat, Bogor Timur, Bogor Tengah, Bogor Selatan, Bogor Utara, dan Tanah Sareal. Dengan pertimbangan waktu dan biaya, maka jumlah sampel yang diambil adalah sebanyak 50 responden. Responden akan diambil dari setiap kecamatan yang ada di Kota Bogor melalui pendekatan sample fraction yang dihitung berdasarkan jumlah penduduk dimasing-masing kecamatan terhadap jumlah seluruh penduduk Kota Bogor. Menurut Nazir 2005, penentuan sampel dalam setiap kecamatan menggunakan metode alokasi sampel berimbang melalui pendekatan sample fraction dihitung dengan rumus: n1 = dimana: n1= jumlah sampel dalam tiap kecamatan N1= jumlah populasi dalam tiap kecamatan N = jumlah populasi penduduk Kota Bogor n = besarnya ukuran sampel 50 orang Berdasarkan perhitungan diperoleh sebaran responden dalam setiap kecamatan yang terlihat pada Tabel 6. Tabel 6. Jumlah Responden pada Setiap Kecamatan di Kota Bogor Kecamatan Jumlah Penduduk N sample frame N1N Jumlah penduduk X sample frame Jumlah responden per kecamatan n1 Bogor Selatan 180.745 0.190445132 9.522256619 10 Bogor Timur 94.572 0.099647443 4.982372143 5 Bogor Utara 170.32 0.179460649 8.973032434 9 Bogor Tengah 102.203 0.10768798 5.384398978 5 Bogor Barat 210.45 0.221744325 11.08721627 11 Tanah sareal 190.776 0.201014471 10.05072355 10 Total 949.066 50 50

4.3 Data dan Instrumentasi

Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder, baik kualitatif maupun kuantitatif. Data primer diperoleh dari konsumen melalui wawancara langsung dan melalui pengisian kuesioner sebagai panduan, sedangkan data sekunder diperoleh dari dinas-dinas dan instansi terkait , seperti Badan Pusat Statistik Kota Bogor dan Kabupaten Bogor, Dinas Perdagangan dan Perindustrian serta referensi kepustakaan lainnya. Sementara itu instrumentasi yang digunakan berupa kuesioner. Kuesioner ini terbagi menjadi tiga bagian, yaitu: bagian pertama untuk mengetahui karakteristik responden, bagian kedua untuk mengetahui pengetahuan responden mengenai gizi, dan bagian ketiga untuk mengetahui persepsi konsumen terhadap daging kelinci. Adapun pengumpulan data primer menggunakan kuesioner terbagi menjadi beberapa jenis pertanyaan, yaitu: 1 Pertanyaan tertutup close ended question, adalah pertanyaan dengan jawaban yang telah ditentukan terlebih dahulu sehingga responden hanya dapat memilih jawaban yang telah disediakan dalam pertanyaan tersebut. 2 Pertanyaan terbuka open ended question, merupakan pertanyaan dengan jawaban yang bersifat bebas sehingga responden dapat mengisi pertanyaan yang diajukan sesuai dengan pendapat pribadinya. 3 Pertanyaan kombinasi, yaitu pertanyaan dengan jawaban yang telah ditentukan serta diikuti dengan adanya jawaban yang tidak ditentukan terlebih dahulu, sehingga responden bebas untuk memberikan jawaban. 4.4 Metode Pengolahan Data Analisis data konsumen dilakukan secara kuantitatif dan kualitatif. Data yang diperoleh dianalisis secara deskriptif yang disajikan dalam bentuk tabel, tulisan, diagram, atau grafik. Selanjutnya untuk mengetahui dan menganalisis karakteristik responden, dalam penelitian digunakan metode analisis regresi logistik yang dikaitkan dengan persepsi responden terhadap konsumsi daging kelinci.

4.4.1 Metode Analisis Deskriptif

Metode deskriptif merupakan metode analisis yang dirancang untuk mendeskripsikan, menggambarkan, dan melukiskan secara sistematis, faktual, dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat, serta hubungan antar fenomena yang diselidiki Nazir 1988. Teknik ini dilakukan melalui beberapa tahap, yaitu: tahap pertama adalah pemberian kuesioner kepada responden, mentabulasikan semua jawaban responden berdasarkan kuesioner, dan melakukan analisis berdasarkan hasil yang diperoleh dari pentabulasian. Metode ini akan memberikan keluaran berupa data karakteristik responden.

4.4.2 Metode Regresi Logistik

Analisis regresi logistik merupakan bagian dari analisis regresi. Regresi logistik adalah persamaan matematik yang menggambarkan hubungan antara variabel tak bebas dengan sejumlah variabel bebas. Pada model regresi logistik variabel bebasnya bersifat biner atau dikotomi yakni memiliki nilai yang diskontinyu 1 dan 0. Menurut Harmini 2011 model analisis regresi logistik digunakan untuk pemodelan masalah, yang melibatkan satu variabel respon, berupa kategorik, dipengaruhi oleh satu atau lebih dari satu variabel independent, yang mencapai pengukuran metrik atau gabungan metrik dan nonmetrik. Tidak dibutuhkan asumsi normalitas atas variabel bebas yang digunakan dalam model. Banyaknya kategori variabel respon bisa hanya dua kategori saja binary logistic regression, namun bisa pula lebih dari dua kategori multinomial logistic regression. Pada penelitian ini yang digunakan adalah binary logistic regression karena variabel respon hanya terdiri dari dua kategori kemungkinan, yaitu persepsi baik 1 dan persepsi buruk 0. Nilai variabel tak bebas dari model logistik antara 0 dan 1, bentuk fungsi dari model logistik adalah: Ln [P1-P] = α + βx + µ P adalah nilai peluang dari variabel tak bebas yang nilainya biner yaitu 0 dan 1, nilai P diperoleh dari: Y= Prob Y=1 = µ Sebaran peluang yang digunakan dalam digunakan dalam fungsi logit adalah sebaran logistik, sehingga nilai harapan bersyarat Y jika diketahui X adalah: E Y │X = π X = dengan g X= Ln [ πX 1-πX] Dalam penelitian ini, yang menjadi variabel respon adalah persepsi konsumen terhadap daging kelinci yang dibagi menjadi dua kategori yaitu, konsumen mengonsumsi daging kelinci 1 dan konsumen tidak ingin mengonsumsi daging kelinci 0. Kotler 2000 membagi faktor-faktor yang mempengaruhi persepsi konsumen ke dalam kategori budaya, sosial, pribadi, dan psikologis. Faktor pribadi atau karakteristik pribadi individu merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen. Variabel untuk karakteristik konsumen yang digunakan adalah variabel demografis tersebut meliputi usia, pekerjaan, pendidikan, pendapatan, jenis kelamin, dan lain-lain. Alasannya adalah variabel demografis lebih mudah diukur dibandingkan dengan variabel lainnya Kotler 2006. Adapun variabel independent yang digunakan dalam penelitian ini meliputi karakteristik konsumen yang terdiri dari: 1 Usia sebagai karakteristik demografi konsumen yang memiliki pengaruh terhadap cara berperilaku, bertindak, dan berpikir konsumen. Variabel usia dikategorikan menjadi: a 17-23 tahun 0 b 24-30 tahun 1 c 31-40 tahun 2 d 41-50 tahun 3 e 51-65 tahun 4 2 Jenis kelamin merupakan salah satu variabel yang menentukan persepsi konsumen terhadap suatu produk. Perbedaan jenis kelamin akan mempengaruhi konsumen dalam menentukan produk yang dikonsumsinya. Jenis kelamin dibedakan menjadi dua kategori yaitu, laki-laki 0 dan perempuan 1. 3 Tingkat pendidikan, dikategorikan menjadi: rendah 0, sedang 1, dan tinggi 2. Tingkat pendidikan akan terkait dengan banyaknya informasi dan pada akhirnya menentukan keputusan seseorang dalam melakukan pembelian dan mempengaruhi persepsi konsumen. a Rendah Tamat SD dan SMP b Sedang Tamat SMASederajat c Tinggi Tamat Diploma sampai dengan Pasca Sarjana 4 Pekerjaan responden yang dikategorikan menjadi dua kategori berdasarkan profesi atau pekerjaan sehari-hari, yaitu: pegawai 1 dan nonpegawai 0. Tingkat pendidikan akan mempengaruhi jenis pekerjaan seseorang. Hal ini dikarenakan untuk mendapatkan suatu pekerjaan, tingkat pendidikan menjadi salah satu ukuran pertimbangan. Adapun jenis pekerjaan akan mempengaruhi tingkat pendapatan seseorang dan kemudian mempengaruhi pola konsumsi dan proses keputusan seseorang. a Pegawai Pegawai negeri, swasta, maupun wiraswasta b Non pegawai tidak memiliki pekerjaan dan buruh kasar 5 Tingkat pengeluaran, dikategorikan menjadi: bawah 0, menengah 1 1, menengah 2 2, menengah 3 3, menengah 4 4, atas 5. Tingkat pengeluaran identik dengan tingkat pendapatan. Persepsi konsumen salah satunya dipengaruhi oleh tingkat pendapatan yang terkait dengan daya beli konsumen. Adapun interval untuk setiap kategori pendapatan, adalah: a bawah 540000 b menengah 1 540.000-1.080.000 c menengah 2 1.080.001-1.620.000 d menengah 3 1.620.001-2.700.000 e menengah 4 2.700.000-5.400.000 f atas 5.400.000 6 Persepsi dikategorikan menjadi persepsi baik 1 dan persepsi buruk 0 yang dibagi sebaran rataan. Dengan demikian model regresi logistik yang didapatkan pada penelitian ini adalah: P i = .… Setelah ditransformasikan kedalam logit menjadi: Logit P i = Ln [P i 1- P i ] = = β β usia β jenis kelamin β tingkat pendidikan β pekerjaan β tingkat pengeluaran Dimana: β0 = intercept X1 = Usia X2 = Jenis kelamin X3 = Tingkat pendidikan X4 = Pekerjaan X5 = Tingkat pengeluaran

4.4.2.1 Evaluasi Model Dugaan

Menurut Harmini 2011, perlu dilakukan uji signifikansi model regresi logistic dugaan dan uji signifikansi masing-masing variabel independent untuk memeriksa apakah model secara statistik signifikan, serta variabel independent apa saja yang berpengaruh signifikan terhadapa variabel dependent. 1 Uji Signifikansi Model Regresi Logistik Dugaan Untuk menyimpulkan apakah model signifikan, dilakukan melaui uji hipotesa statistic, yang dinyatakan sebagai, H : β 1 = β 2 =…= β j =…= β k =0 model dugaan tidak signifikan H 1 : Minimal ada satu β j 0 model dugaan signifikan Untuk menguji hipotesa tersebut, digunakan statistic uji likehood ratio berikut ini, H H Dimana, Ln adalah logaritma dengan basis bilangan natural e. Statistik G menyebar mengikuti sebaran Chi-square X 2 dengan derajat bebas=df=k. Pada output computer tersaji pula nilai P, dimana P=Peluang X 2 df=dk G. Apabila P α atau GX 2 df=k α maka disimpulkan tolak H pada taraf nyata α. 2 Uji Signifikansi Masing-masing Variabel Independent Xj Apabila dari uji sebelumnya, disimpulkan bahwa model dugaan signifikan, maka perlu ditelusuri lebih lanjut variabel independent mana yang pengaruhnya signifikan terhadap variabel dependent. Untuk itu, dilakukan melalui uji hipotesa statistik berikut ini, H : β j =0 variabel Xj tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel respon H 1 : β j 0 variabel Xj berpengaruh signifikan terhadap variabel respon Statistik uji Wald di bawah ini, digunakan untuk menguji hipotesa tersebut. W j =[ ] Dimana, bj = Koefisien model dugaan untuk variabel independent X j SECoef b j = Simpangan baku koefisien X j Statistik W j menyebar mengikuti sebaran normal baku Z. Jika P α atau | | Z α2 maka disimpulkan tolak H pada tarafnyata α.

4.4.2.2 Nilai Odds Ratio

Ukuran yang sering digunakan untuk melihat hubungan antara peubah bebas dan peubah tidak bebas dalam model logistic adalah nilai odds ratio Ψ. Adapun nilai odds ratio untuk predictor Xj adalah sebagai berikut: 1 Untuk Xj dalam bentuk variabel dummy Odds ratio untuk Xj = = = Artinya, peluang sukses kategori Xj=1 besarnya kali lipat dibandingkan Xj=0, cateris paribus. 2 Untuk Xj dalam bentuk matriks Odds ratio untuk Xj = = = Artinya, bila Xj bertambah satu satuan Xj,maka peluang suksesnya kali lipat dibandingkan sebelumnya, cateris paribus. Nilai odds ratio berkisar antara nol hingga tak hingga. Adapun nilai odds ratio dapat dikategorikan menjadi tiga kategori, yaitu: a Bila bj bertanda positif, maka odds ratio akan bernilai lebih dari satu, yang artinya Xj berpengaruh positif terhadap variabel respon sukses. b Bila bj bertanda negatif, maka odds ratio akan bernilai antara satu dan nol, yang artinya Xj berpengaruh negatif terhadap variabel respon sukses. c Bila bj bernilai nol, maka odds ratio akan bernilai satu, yang artinya Xj tidak berpengaruh terhadap variabel respon sukses.

4.4.3 Skala Likert

Skala Likert yang juga dinamakan skala summated-rating, adalah salah satu teknik pengukuran yang paling sering digunakan dalam riset konsumen maupun pemasaran. Teknik ini sangat bermanfaat karena memungkinkan responden untuk mengekspresikan intensitas mereka. Responden diminta untuk memberikan respon mereka terhadap suatu isu atau objek kemudian responden diminta untuk mengindikasikan tingkat kesetujuan atau ketidaksetujuan mereka terhadap masing-masing pernyataan.m dan berbagai kadar kesetujuan akan diberikan nilai. Pada penelitian ini skala digunakan pada rentang nilai satu hingga lima, di mana satu untuk pernyataan yang paling negatif atau sangat tidak setuju dan lima untuk pernyataan yang paling posutuf atau sangat setuju Churchill 2001. Setelah didapatkan data dari setiap pernyataan konsumen terhadap suatu isu atau objek tersebut, maka langkah berikutnya adalah menghitung skor akhir dari setiap item pernyataan. Skor akhir ini didapatkan dengan cara menghitung total skor dari setiap pernyataan dan dibagi dengan jumlah responden. Untuk interpretasi maka skor ini dikelompok menjadi beberapa rentang nilai. Rentang atau interval tersebut dihitung dengan cara: nilai tertinggi, yaitu 5 dikurangi nilai terendah, yaitu 1 lalu dibagi dengan banyaknya kelompok interval yang diinginkan. Pada penelitian ini kelompok interval dibagi menjadi lima kelompok, sehingga cara menghitungnya adalah: 5-15 = 0,8 Durianto et al 2003. Rentang skala tersebut digunakan untuk menginterpretasikan persepsi konsumen berdasarkan masing-masing pernyataan. Adapun rentang skala tersebut adalah sebagai berikut: 0,8 – 1,6 = Sangat tidak baik 1,7 – 2,5 = Tidak baik 2,6 – 3,4 = Netral sedang biasa saja 3,5 – 4,2 = Baik 4,3 – 5,0 = Sangat baik. Sedangkan untuk mengkategorikan nilai persepsi akhir yang merupakan gabungan dari skor setiap pernyataan, maka digunakan pendekatan seperti diatas, yaitu Total skor tertinggi – total skor terendah 2 karena persepsi pada penelitian ini dibagi menjadi dua kelompok yaitu, persepsi baik dan persepsi buruk.

4.5 Definisi Operasional