58 mewawancarai pihak-pihak yang ada di Giant. Selanjutnya dilakukan pretest
terhadap pertanyaan-pertanyaan yang telah dibuat dalam kuisioner. Pretest ini dilakukan terhadap 20 orang responden. Hasil pretest ini dijadikan dasar dalam
perbaikan kuesioner sehingga dapat dibuat kuesioner dengan jumlah pertanyaan terbatas tetapi dapat menjawab tujuan dari penelitian.
4.5. Metode Pengolahan Data
Metode analisis data yang digunakan yaitu analisis deskriptif kualitatif descriptive analysis dan analisis kuantitatif dengan metode regresi ganda
multiple regression. Pengolahan data menggunakan microsoft excel 2007 dan SPSS 17,0.
Analisis deskriptif dilakukan untuk menjelaskan gambaran umum Giant sebagai anak cabang dari PT. Hero Supermarket Tbk, karakteristik konsumen
beras kemasan manufacture brand di Giant Botani Square, proses keputuan pembelian beras kemasan manufacture brand oleh konsumen, dan persepsi
konsumen terhadap beras kemasan manufacture brand. Selain itu analisis ini juga digunakan untuk menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah
pembelian beras kemasan manufacture brand di Giant Botani Square. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah pembelian beras
kemasan manufacture brand di Giant Botani Square dijelaskan secara kuantitatif yaitu dengan menggunakan metode regresi ganda multiple regression. Faktor-
faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen selalu membawa motivasi, persepsi, dan pilihan pribadi masing-masing. Engel et al, 1994 menyatakan
proses keputusan dibentuk oleh tiga faktor yaitu pengaruh lingkungan, perbedaan individu, dan pengaruh psikologis. Sedangkan Kotler 2000 membagi faktor-
faktor tersebut ke dalam kategori budaya, sosial, pribadi, dan psikologis. Faktor pribadi atau karakteristik pribadi individu merupakan sala satu faktor yang
mempengaruhi keputusan konsumen. Karakteristik tersebut meliputi usia, pekerjaan, pendidikan, pendapatan, status perkawinan, pekerjaan, dan lain-lain.
Dalam Sumarwan 2003 perbedaan karakteristik menggambarkan ciri unik dari masing-masing individu. Perbedaan karakteristik ini akan mempengaruhi respon
individu terhadap lingkungannya secara konsisten. Kotler 2000 juga menyatakan
59 bahwa salah satu faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen adalah
persepsi. Merujuk pada hal-hal tersebut maka variabel bebas independent yang
diduga mempengaruhi faktor-faktor pembelian beras kemasan manufacture brand di Giant Botani Square adalah variabel karakteristik konsumen dan variabel
persepsi. Adapun variabel karakteristik konsumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah usia, jenis kelamin, agama, suku bangsa, warga negara,
keturunan, jumlah anggota keluarga, tempat tinggal, pendidikan, status pernikahan, pekerjaan, dan pendapatan. Variabel Sedangkan untuk variabel
persepsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah kebersihan, warna, keseragaman bulir, kepulenan, aroma, daya tahan, harga, jenisvarietas beras,
berat bersih netto, informasi sertifikasi organik, tanggal produksi dan kadaluarsa, informasi kandunga nutrisi, informasi produsen, informasi sertifikasi
halal, dan logo. 1.
Kebersihan Beras yang bersih berarti beras yang tidak memiliki kotoran seperti sisa gabah
dan batu-batu kecil. Beras yang baik adalah beras yang tidak memiliki sisa gabah dan batu-batu kecil.
2. Warna
Warna beras merupakan salah satu indikator penting bagi konsumen dalam membeli beras. warna beras yang semakin putih menunjukkan bahwa beras
tersebut semakin baik. 3.
Keseragaman Bulir Beras yang baik adalah beras yang memiliki bulir yang relatif seragam dan
tidak patah-patah. 4.
Kepulenan Kepulenan beras setelah dimasak tergantung dari jenis beras. Namun
seringkali konsumen mengganggap jenis beras sama saja. Semakin pulen beras setelah dimasak menandakan bahwa tingkat kepulenan beras tersebut
semakin baik.
60 5.
Aroma Aroma beras menunjukkan ada atau tidaknya bau beras sebelum dan sesudah
dimasak. Semakin harum beras tersebut maka aromanya semakin baik. 6.
Daya tahan Daya tahan beras dilihat dari lamanya beras dapat digunakan setelah dimasak
dan lamanya beras dapat disimpan sampai tidak rusak berbau dan berkutu. Semakin tahan suatu beras maka tingkat daya tahannya semakin baik.
7. Harga
Harga termasuk dalam penilaian persepsi yakni bagaimana konsumen melihat harga dari beras kemasan manufacture brand di Giant apakah murah atau
mahal. 8.
Jenisvarietas beras Informasi tentang informasi jenis atau varietas beras dalam penelitian akan
dipersepsikan oleh konsumen dari persepsi sangat tidak penting hingga sangat penting untuk ada di kemasan beras.
9. Berat bersih netto
Informasi tentang berat bersih netto dilihat dari persepsi konsumen, apakah konsumen mempersepsikan informasi berat bersih netto sangat tidak penting
atau sangat penting untuk ada di kemasan beras. 10.
Informasi organik Informasi organik pada kemasan beras dalam penelitian ini akan dinilai dari
persepsi konsumen, apakah konsumen mempersepsikan informasi organik sangat tidak penting atau sangat penting untuk ada di kemasan beras.
11. Informasi tanggal produksi dan kadaluarsa
Informasi tanggal produksi dan kadaluarsa pada kemasan beras dalam penelitian ini akan dinilai dari persepsi konsumen, apakah konsumen
mempersepsikan informasi ini sangat tidak penting atau sangat penting untuk ada di kemasan beras.
12. Informasi kandungan nutrisi
Informasi kandungan nutrisi pada kemasan beras dalam penelitian ini akan dinilai dari persepsi konsumen, apakah konsumen mempersepsikan informasi
ini sangat tidak penting atau sangat penting untuk ada di kemasan beras.
61 13.
Informasi produsen Informasi produsen pada kemasan beras dalam penelitian ini akan dinilai dari
persepsi konsumen, apakah konsumen mempersepsikan informasi produsen sangat tidak penting atau sangat penting untuk ada di kemasan beras.
14. Informasi sertifikasi halal
Informasi sertifikasi halal seringkali menjadi atribut yang penting untuk ada di kemasan suatu produk. Informasi sertifikasi halal dalam penelitian ini akan
dinilai dari persepsi konsumen, apakah konsumen mempersepsikan informasi produsen sangat tidak penting atau sangat penting untuk ada di kemasan beras.
15. Logo
Logo merupakan ikon atau gambar yang memberikan identitas terhadap suatu produk. Dalam penelitian ini penilaian logo beras akan dilihat dari persepsi
konsumen terhadap logo tersebut, apakah konsumen mempersepsikan logo beras kemasan sangat tidak menarik atau sangat menarik.
Pada penelitian ini akan digunakan dua model regresi untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah pembelian beras kemasan manufacture
brand di Giant Botani Square. Model regresi yang pertama adalah faktor-faktor
yang mempengaruhi jumlah pembelian beras kemasan manufacture brand diduga dari variabel-variabel pada persepsi konsumen, dan model yang kedua adalah
faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah pembelian beras kemasan manufacture brand
diduga dari variabel-variabel pada karakteristik konsumen. Pada model pertama, faktor-faktor yang diduga mempengaruhi jumlah
pembelian beras secara sistematis dapat ditulis: Ŷ = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ … + b
15
X
15
+ e Dimana:
Ŷ = Jumlah pembelian beras kg X
1
= kebersihan
X
2
= warna X
3
= keseragaman bulir X
4
= kepulenan X
5
= aroma
62 X
6
= daya tahan X
7
= harga
X
8
= jenisvarietas beras X
9
= berat bersih netto X
10
= informasi sertifikasi organik X
11
= tanggal produksi dan kadaluarsa X
12
= informasi kandungan nutrisi X
13
= informasi produsen X
14
= informasi sertifikasi halal X
15
= logo a
= konstanta
b = nilai koefisien variabel bebas ke i
e =
error term
Sedangkan pada model kedua, faktor-faktor yang diduga mempengaruhi jumlah pembelian beras secara sistematis dapat ditulis:
Ŷ = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ … + b
12
X
12
+ e Dimana:
Ŷ = Jumlah pembelian beras kg X
1
= usia
X
2
= jenis kelamin X
3
= agama X
4
= suku bangsa X
5
= keturunan X
6
= jumlah anggota keluarga X
7
= tempat tinggal X
8
= pendidikan X
9
= pekerjaan X
10
= pendapatan a
= konstanta
b = nilai koefisien variabel bebas ke i
e =
error term
63 Hasil dari analisis kuantitatif ini juga akan dijelaskan secara deskriptif
untuk melihat serta menguraikan masing-masing variabel dalam mempengaruhi jumlah pembelian beras kemasan manufacture brand di Giant Botani Square.
4.5.1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan suatu metode dalam meneliti status kelompok manusia, suatu objek, suatu set kondisi, suatu sistem pemikiran,
ataupun suatu kelas peristiwa pada masa sekarang. Tujuannya adalah untuk membuat deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat,
mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta hubungan antar fenomena yang diselidiki Nazir, 2003.
Analisis deskriptif dilakukan dengan cara menggambarkan secara rinci data yang diperoleh dengan membuat tabulasi hasil jawaban responden dan
kemudian dipresentasikan. Data yang dianalisis dengan menggunakan tabulasi deskriptif adalah karakteristik konsumen pembeli beras kemasan manufacture
brand di Giant, persepsi konsumen mengenai beras kemasan manufacture brand
di Giant, proses keputusan pembelian beras kemasan manufacture brand di Giant, yang terdiri dari pengenalan kebutuhan, pencarian informasi, evaluasi alternatif,
pembelian dan pasca pembelian, serta menginterpretasikan hasil analisis logit yang digunakan untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan
pembelian beras kemasan manufacture brand di Giant.
4.5.2. Metode Regresi Berganda
Menurut Lind, Marchal dan Wathen 2008, analisis regresi berganda merupakan salah satu cara untuk menjelaskan hubungan antara variabel terikat
dengan beberapa variabel bebas. Untuk mengetahui baik atau tidaknya model yang digunakan dapat dilihat dari koefisien determinasi berganda R
2
. Koefisien determinasi didefinisikan sebagai persen variasi dalam variabel terikat yang dapat
dijelaskan dan disebabkan oleh sekelompok variabel bebas. Nilai R
2
berkisar antara 0 – 1. Apabila sebuah model memiliki nilai koefisien determinasi yang
mendekati 1 maka model tersebut merupakan model yang baik karena menunjukkan hubungan yang kuat antara variabel terikat dengan variabel bebas.
64 Adapun rumus untuk menghitung koefisien determinasi berganda adalah sebagai
berikut:
Keterangan: R
2
= koefisien determinasi berganda SSR
= jumlah kuadrat regresi SStotal = jumlah kuadrat total
4.5.2.1 Uji F Uji Global
Pengujian ini dilakukan untuk melihat kemampuan variabel-variabel bebas secara keseluruhan dalam menjelaskan perilaku variabel terikat Y. Pengujian
yang dilakukan disebut sebagai uji global. Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan F
hitung
dan F
tabel
dengan hipotesis sebagai berikut:
H : b
1
= b
2
= b
3
= 0 semua faktor X
j
tidak mempengaruhi Y H
1
: Tidak semua b
j
adalah 0 minimal ada satu X
j
yang mempengaruhi Y
Nilai F
hitung
dapat diperoleh dengan rumus berikut:
Keterangan: SSR
= jumlah kuadrat regresi SSE
= jumlah kesalahan kuadrat n
= jumlah pengamatan k
= jumlah variabel bebas dengan aturan keputusan:
Jika F
hitung
F
tabel
Æ Tolak H
65
4.5.2.2. Uji t Uji Individual
Pengujian ini dilakukan untuk melihat signifikansi pengaruh variabel bebas secara individu terhadap variabel tak bebas dengan menganggap variabel
bebas lain konstan. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan t
hitung
dengan t
tabel
. Hipotesis dari pengujian ini adalah:
H : b
i
= 0 Variabel X
i
tidak mempengaruhi variabel Y H
1
: b
i
≠ 0 Variabel X
i
mempengaruhi variabel Y
Rumus untuk memperoleh nilai t:
keterangan: b
i
= koefisien variabel ke i 0 = parameter ke-i yang dihipotesiskan b
i
= 0 S
bi
= standar deviasi dari distribusi koefisien variabel ke i dengan aturan keputusan:
Jika t
hitung
t
tabel
Æ tolak H
4.5.2.3. Evaluasi Asumsi-asumsi Regresi Linear berganda
Menurut Lind, Marchal dan Wathen 2008, untuk mengetahui validitas dari pengujian statistik global dan individual yang kita lakukan dapat diketahui
dari beberapa asumsi regresi linier berganda. Uji asumsi ini penting dilakukan karena apabila asumsi yang dipakai salah atau dilanggar, maka hasil analisis
mungkin akan bias atau menyesatkan. Asumsi-asumsi yang diperlukan untuk melakukan regresi linier berganda adalah sebagai berikut:
1. Terdapat hubungan yang linier
Hubungan antara variabel-variabel bebas dan variabel terikat bersifat linier. Hubungan ini dapat dievaluasi dengan diagram pencar dan titik-titik residu.
Grafik diagram pencar membantu peneliti membayangkan hubungan dan memberikan informasi awal tentang arah positif atau negatif, linieritas dan
66 kekuatan hubungannya. Titik-titik residu dapat membantu peneliti mengevaluasi
linieritas dari persamaan regresi berganda. Apabila titik-titiknya terpencar dan tidak ada pola yang jelas maka asumsi linieritas telah terpenuhi. Namun apabila
terdapat pola untuk titik-titik pada diagram pencar maka ada kemungkinan persamaan yang digunakan tidak bersifat linieritas.
2. Homokedastisitas Variasi pada residu sama untuk nilai besar dan
kecil Asumsi dalam uji ini adalah variasi di sekitar persamaan regresi bernilai
sama untuk semua nilai variabel-variabel bebas. Asumsi ini menyatakan bahwa kesalahan peramalan harus bersifat konstan di seluruh observasi. Untuk menguji
homokedastisitas, residu-residu digambarkan untuk nilai-nilai yang dicocokkan. Grafik yang digunakan sama dengan grafik yang digunakan untuk mengevaluasi
asumsi linieritas yaitu dengan menggunakan grafik diagram pencar.
3. Residu mengikuti pola distribusi probabilitas normal
Untuk memastikan bahwa kesimpulan yang kita ambil dalam uji global dan uji individual valild, maka kita perlu untuk mengevaluasi distribusi residunya.
Asumsi dalam uji ini adalah residu akan mengikuti distribusi probabilitas normal. Grafik probabilitas normal biasanya digunakan untuk mengevaluasi asumsi residu
yang terdistribusi normal. Residu terdistribusi normal apabila titik-titiknya cukup dekat dengan garis lurus yang ada dalam grafik.
4. Variabel-variabel bebasnya tidak boleh berkorelasi Multikolinieritas
Mulkolinieritas muncul ketika variabel-variabel bebasnya berkorelasi. Variabel-variabel bebas yang berkorelasi membuat kita sulit mengambil
keputusan mengenai masing-masing koefisien regresi dan dampak masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Adanya multikolinieritas dalam
persamaan regresi mungkin menghasilkan sesuatu yang tidak terduga serta menghasilkan hasil yang salah dalam pengujian hipotesis untuk masing-masing
variabel bebas. Hal ini disebabkan oleh ketidakstabilan dalam kesalahan standar estimasi.
67 Salah satu cara untuk mengurangi dampak multikolinieritas adalah dengan
memilih variabel bebas yang akan digunakan dalam persamaan secara hati-hati. Uji yang digunakan untuk melihat multikolinieritas adalah dengan menggunakan
faktor inflasi variansi atau VIF variance inflation factor dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan: = koefisien determinasi
Variabel bebas yang dipilih dalam uji ini digunakan sebagai variabel terikat dan variabel bebas lainnya dianggap sebagai variabel bebas. Apabila nilai
VIF 10, maka hal ini mengindikasikan adanya multikolinieritas dan variabel bebas tersebut sebaiknya tidak digunakan dalam persamaan regresi.
5. Residunya bersifat saling bebas
Asumsi kelima dalam evaluasi asumsi regresi linier berganda adalah bahwa residu-residu yang saling berurutan seharusnya bersifat saling bebas. Ini
berarti tidak berpola, tidak berkorelasi tinggi dan tidak banyak deretan residu positif atau residu negatif terus-menerus yang cukup panjang. Apabila residu yang
berurutan saling berkorelasi maka disebut autokorelasi. Autokorelasi biasanya terjadi ketika data dikumpulkan selama suatu periode tertentu karena suatu
kejasian dalam suatu periode waktu tertentu biasanya mempengaruhi kejadian di periode selanjutnya. Untuk menguji asumsi ini digunakan statistic Durbin-watson.
Nilai statistic Durbin-Watson dapat dihitung dengan rumus:
68 Keterangan:
d = nilai statistik Durbin-Watson
e
t
= nilai residu untuk setiap pengamatan
Nilai dari statistik Durbin-Watson dapat berkisar dari 0 – 4. Apabila nilai statistik d = 2,00 berarti tidak terdapat autokorelasi diantara residunya. Pada saat
niali d mendekati 0, hal ini menunjukkan adanya autokorelasi positif. Autokorelasi negatif sangat jarang ditemukan. Apabila terjadi autokorelasi
negatif, biasanya residu yang dihasilkan besar, tetapi tandanya berlawan. Hipotesis dari uji ini adalah:
H : Tidak ada korelasi antarresidu
ρ = 0 H
1
: Terdapat korelasi positif antarresidu ρ 0
Aturan keputusan untuk uji Durbin-Watson Nilai
d d
l
Æ tolak H Nilai
d d
l
Æ terima H Nilai
d di antara d
l
dan d
u
Æ hasil inkonklusif
Keterangan: ρ
= koefisien korelasi dalam populasi d
l
= batas bawah nilai d dilihat dari table nilai kritis statistik d d
u
= batas atas nilai d dilihat dari table nilai kritis statistik d
4.6. Definisi Operasional
