n =
2
1 Ne
N +
3.1 di mana:
n : jumlah contoh yang akan diambil N : jumlah populasi
e : kesalahan yang dapat ditolerir Contoh yang ideal mempunyai sifat antara lain: menghasilkan informasi yang
dapat dipercaya, sederhana, dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin Simamora, 2002
, dengan rumus Slovin e = 10 maka diperoleh jumlah contoh untuk responden ibu rumah tangga adalah:
n = 52
, 958
1 852
. 95
+ = 99,89 = 100 orang
Jumlah contoh yang diambil sebanyak 100 responden pembulatan ke atas. Sedangkan responden yang merupakan perajin tahu sebanyak 30 orang.
3.1.4. Metode Pengolahan Data
Pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan program SPSS 13 untuk mengolah faktor- faktor yang mempengaruhi proses
keputusan konsumen.
3.2. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini analisis deskriptif dan regresi logistik. Analisis deskriptif digunakan untuk menjelaskan
karakteristik konsumen dan proses keputusan konsumen, serta keputusan perajin. Keputusan konsumen dalam memutuskan pembelian tahu berbahan baku
kedelai transgenik merupakan kasus dengan peubah penjelas berupa kategori dan
numerik. Secara umum apabila peubah respon dalam analisis regresi berupa peubah kategorik, maka analisis yang digunakan adalah analisis regresi logistik.
Selain itu keputusan konsumen pada kasus ini merupakan model respons dikotomis yang bernilai 1 dan 0, yaitu nilai 1 untuk konsumen yang tetap
mengkonsumsi tahu apabila menggunakan bahan baku kedelai transgenik dan 0 untuk konsumen yang berhenti mengkonsumsi tahu walaupun berbahan baku
transgenik. Model respons dikotomis dapat dianalisis dengan analisis regresi logistik yang mengkaji hubungan pengaruh variabel bebas X terhadap variabel
tak bebas Y melalui model persamaan matematis tertentu Hosmer dan
Lemeshow, 1989 .
Variabel tak bebas dalam penelitian ini yaitu tetap mengkonsumsi tahu apabila menggunakan bahan baku kedelai transgenik 1 dan berhenti
mengkonsumsi tahu walaupun berbahan baku transgenik 0. Variabel bebas yang diduga berpengaruh adalah Umur, Pendidikan, Pekerjaan, Pendapatan, Jumlah
anggota keluarga, Motivasi, dan Manfaat. Model matematisnya :
Y = g x = b + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ …….+ b
p
X
p
3.2 Nilai variabel tak bebasnya adalah :
Y = 1, bila konsumen tetap mengkonsumsi tahu Y = 0, bila konsumen berhenti mengkonsumsi tahu
Sebaran peluang yang digunakan adalah sebaran logistik, dengan model : EY ¦ X = ? X = e
gx
1 + e
gx
3.3 Model regresi logistiknya :
Y = gX = ln
−
X X
π π
1 3.4
= b +b
1
A+b
2
B+b
3
C+b
4
D+b
5
E+b
6
F+b
7
G+b
8
H+b
9
I + e Dimana :
A = Umur tahun
B =
C =
D = Pengaruh; 1 = Satu arah, 2 = Dua arah
E = Fokus Pembelian; 1 = Harga, 2 = Rasa, 3 = Kandungan Gizi
F = Manfaat; 1 = Lauk, 2 = Makanan selingan
G = Jumlah anggota keluarga
b = Intersep
b
1,....,
b
9
= Koefisien Variabel ke A,...,I e
= Error Definisi Variabel:
Umur adalah umur saat responden mengisi kuesioner dan wawancara, dengan
pembulatan kebawah
Pendidikan
adalah pendidikan terakhir responden saat mengisi kuesioner
Pendapatan adalah jumlah pendapatan keluarga dalam satu bulan saat pengisian
kuesioner dan wawancara
Pengaruh terdiri dari dua kategori yaitu satu arah dan dua arah. Satu arah dalam
penelitian ini adalah informasi yang didapat oleh responden merupakan Tingkat Pendidikan; 1 = SD, 2 = SLTP, 3 = SMU, 4 = Diploma, 5 =
Sarjana, 6 = Pasca Sarjana
Pendapatan; 1 = kurang dari 1.000.000 rupiah, 2 = 1.000.000- 1.999.999 rupiah, 3 = 2.000.000-2.999.999 rupiah, 4 = 3.000.000-
3.999.999 rupiah, 5 = lebih dari 4.000.000 rupiah
informasi yang satu arah. Dengan kata lain hanya bisa diterima oleh responden, yaitu media elektronik dan media cetak. Sedangkan dua arah
yaitu informasi yang didapat oleh responden ketika bisa mengutarakan keingintahuannya kepada yang memberi informasi. Yang termasuk
dalam dua arah yaitu keluarga, teman, orang asing.
Fokus pembelian adalah alasan utama responden dalam memilih lauk
Manfaat adalah yang bisa diperoleh responden dari produk tahu
Jumlah anggota keluarga
adalah banyaknya anggota keluarga yang tinggal dalam satu rumah
Nilai odds ratio Di dalam kajian hubungan antar peubah kategorik dikenal adanya ukuran
keeratan hubungan antar peubah kategori. Salah satu keuntungan penggunaan analisis regresi logistik adalah bahwa ukuran ini seringkali merupakan fungsi dari
penduga parameter yang didapatkan. Salah satu ukuran yang dapat diperoleh melalui analisis regresi logistik adalah rasio odd. Dalam metode regresi logistik,
ukuran yang digunakan untuk melihat hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas adalah nilai odds ratio ? yang didapat dari perhitungan
eksponensial dari koefisien estimasi b
i
atau exp b
i
. Odds ratio menunjukkan perbandingan peluang Y = 1 konsumen tetap mengkonsumsi tahu apabila
berbahan baku transgenik dengan Y = 0 konsumen berhenti mengkonsumsi tahu walaupun berbahan baku transgenik dengan dipengaruhi oleh variabel tak bebas
tertentu Hosmer dan Lemeshow, 1989
.
Odds ratio ? =
−
X X
π π
1 atau
− Xi
P Xi
P 1
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah : •
Umur : semakin bertambah umur maka keinginan membeli tahu seseorang lebih besar daripada tidak membeli.
• Tingkat pendidikan : semakin tinggi tingkat pendidikan seseorang, maka
keinginan untuk tidak me mbeli lebih tinggi daripada membeli. •
Pendapatan : semakin tinggi tingkat pendapatan sebuah keluarga, maka semakin cenderung untuk tidak membeli daripada membeli
• Pengaruh : keputusan membeli dipengaruhi oleh keinginan seseorang itu
sendiri ataupun orang disekitarnya untuk semakin tidak membeli •
Fokus pembelian : terdiri dari harga, rasa, dan kandungan gizi. Alasan Kandungan gizi sebagai prioritas dalam pembelian suatu produk makanan,
maka semakin tidak membeli. Harga dan rasa sebagai prioritas dalam pembelian suatu produk makanan, maka semakin membeli.
• Manfaat : memilih tahu sebagai lauk sumber protein daripada makanan
selingan, maka semakin tidak membeli •
Jumlah anggota keluarga : semakin banyak jumlah anggota keluarga, maka semakin membeli.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
