66
variabel bebas pada model ke-9 X
3
, X
7
, X
9
mempunyai dampak positif pada hasil akhir.
5.2.2. Kartu Debet
Pada kartu debet akan dilakukan uji multicolinaerity, karena sebelum melakukan estimasi persamaan sebaiknya terlebih dahulu dilakukan uji apakah
antar variabel bebas mengandung multicolinaerity Gujarati, 1997. Pada Lampiran 3 dapat dilihat bahwa antar variabel bebas tidak
mengandung multicolinaerity. Hal ini dicirikan oleh tidak terdapat korelasi antar variabel yang lebih dari 0,8. Sebagai salah satu contoh, korelasi antar variabel
bebas X
1
jenis kelamin dan X
2
umur yaitu 0,309 lebih kecil dari 0,8 sehingga dapat dikatakan tidak ada multicolinaerity.
Pada model awal regresi logistik didapatkan bahwa nilai LR Statistic 11 df sebesar 41,244 dengan nilai probabilitas LR Statistic adalah sebesar 2,19
dapat disimpulkan semua variabel mempunyai dampak positif pada nilai akhir, dan persamaan dapat memasukkan semua variabel bebas. Meskipun uji G
menunjukkan bahwa model persamaan baik, namun setelah dilakukan uji Wald, ternyata koefisien variabel X
3
, X
4
, X
6
, X
7
, X
8
, X
9
, X
10
, X
11
tidak signifikan secara statistik pada taraf nyata
α = 10 persen Tabel 5.4.
67
Tabel 5.4. Alternatif Estimasi Regresi Logistik Kartu Debet
Proba bilitas
Model Ke-1
Ke-2 Ke-3
Ke-4 Ke-5
Ke-6 Ke-7
Ke-8
X1 0,038 0,033
0,033 0,032
0,037 0,041
0,039 0,070
X2 0,002 0,002
0,002 0,001
0,001 0,001
0,000 0,000
X3 0,154 0,159
0,155 0,137
0,141 0,134
0,154 X4 0,688
X5 0,096 0,105
0,066 0,052
0,031 0,037
0,020 0,008
X6 0,552 0,605
X7 0,459 0,453
0,468 0,451
0,393 X8 0,510
0,502 0,555
X9 0,296 0,295 0,319 0,250 0,221 0,171
X10 0,141 0,138 0,099 0,081 0,072
0,078 0,076
0,067 X11 0,462 0,461 0,475 0,461
Keterangan: Nyata pada taraf α = 10 persen
Tabel 5.5. Hasil Akhir Regresi Logistik Kartu Debet
Variabel Koefisien
Probabilitas Rasio Odds
C -0,251 0,757
X1 Jenis kelamin -0,930
0,070 2,535
X2 Umur -1,419
0,000 4,133
X5 Pendapatan 0,550
0,007 1,733
X10 Motivasi 0,214
0,067 1,239
LR Statistic 4 df = 35,121 Probability LR Stat = 4,390
McFadden r-squared = 0,265 Log likelihood = -48,799
G = 2 {-48,799– [91ln 91
+ 29ln 29 –120ln 120] } = 35,12 Keterangan: Nyata pada taraf
α = 10
Variabel jenis kelamin memiliki koefisien negatif 0,930 yang berarti jika masyarakat berjenis kelamin perempuan meningkat sebesar satu unit maka tingkat
penggunaan kartu debet akan naik sebesar 0,930 unit. Rasio odds sebesar 2,535 menunjukkan bahwa masyarakat yang berjenis kelamin perempuan akan
mempunyai kecenderungan peluang 2,535 kali untuk menggunakan kartu debet dibandingkan masyarakat yang berjenis kelamin laki-laki. Artinya semakin besar
jumlah penduduk yang berjenis kelamin perempuan maka tingkat penggunaan kartu debet akan semakin tinggi. Hal yang sama juga terjadi di Belgia, jenis
kelamin juga mempengaruhi penggunaan kartu debet secara signifikan.
68
Perempuan akan memiliki kecenderungan lebih besar dalam penggunaan kartu debet, sebab secara psikologis perempuan akan lebih sering berbelanja dan
kebutuhan hidupnya juga lebih banyak bila dibandingkan dengan laki-laki. Sehingga kartu debet lebih banyak digunakan oleh masyarakat yang berjenis
kelamin perempuan Ellen et. al., 2005 Untuk
variabel umur koefisiennya negatif 1,419 yang artinya jika
masyarakat yang berusia lebih muda meningkat sebesar satu unit, maka tingkat penggunaan kartu debet akan naik sebesar 1,419 unit. Rasio odds sebesar 4,133
artinya bahwa masyarakat yang usia lebih muda akan mempunyai kecenderungan peluang 4,133 kali untuk menggunakan kartu debet dibandingkan masyarakat
yang usianya lebih tua. Berarti semakin tua usia masyarakat tersebut, maka akan semakin rendah pula tingkat penggunaan kartu debet. Umur juga memiliki
pengaruh yang negatif di Belgia, orang yang berumur lebih tua akan cenderung lebih sedikit memiliki dan menggunakan kartu debet. Secara psikologis dapat
dianalisis bahwa masyarakat yang berumur lebih muda akan memiliki kemauan dan kemampuan yang lebih dalam mengikuti trend, sehingga sesuai dengan hasil
survei bahwa yang berusia lebih muda akan memiliki kecenderungan lebih besar untuk menggunakan kartu debet dibanding yang berumur lebih tua Ellen et. al.,
2005. Pada
variabel pendapatan koefisien bertanda positif 0,550 yang berarti
jika pendapatan meningkat satu unit maka penggunaan kartu kredit juga akan
meningkat sebesar 1,440 unit. Rasio odds sebesar 1,733 menunjukkan bahwa masyarakat yang berpendapatan lebih tinggi akan mempunyai kecenderungan
69
peluang 4,221 kali untuk menggunakan kartu debet dibandingkan masyarakat yang berpendapatan lebih rendah. Artinya semakin tinggi tingkat pendapatan
masyarakat tesebut, maka semakin besar pula kemungkinan tingkat penggunaan kartu debet. Berdasarkan jurnal Ellen et. al. 2005, pendapatan merupakan
variabel yang terbukti mempengaruhi jumlah penggunaan kartu debet dengan hubungan yang positif, hal ini terjadi di Belgia. Menurut Engel et. al. 1994,
masyarakat mempunyai tahap-tahap tertentu sebelum pengambilan keputusan untuk menggunakan suatu produk, salah satunya adalah pengenalan kebutuhan.
Semakin tinggi tingkat pendapatan sesorang maka tingkat kebutuhannya juga akan meningkat, disamping jenis kebutuhan yang juga semakin beragam. Sehingga
dapat disimpulkan bahwa secara psikologis masyarakat yang punya pendapatan yang lebih besar akan memiliki kecenderungan yang lebih besar untuk
menggunakan kartu debet sebagai alat pembayarannya. Untuk variabel motivasi koefisiennya positif 0,214 yang artinya jika
motivasi masyarakat meningkat sebesar satu unit, maka tingkat penggunaan kartu kredit akan naik sebesar 0,214 unit. Rasio odds sebesar 1,239 artinya bahwa
masyarakat yang memperoleh motivasi akan mempunyai kecenderungan peluang 1,239 kali untuk menggunakan kartu debet dibandingkan masyarakat yang tidak
memperoleh motivasi. Berarti semakin tinggi tingkat motivasi masyarakat tersebut, maka akan semakin besar pula tingkat penggunaan kartu kredit. Menurut
Listfield dan Montes-Negret 1994 sistem pembayaran yang efektif ialah dinilai dari kecepatan pembayaran, kepastian pembayaran, keamanan, kenyamanan,
resiko dan biaya transaksi. Di Indonesia terbukti juga bahwa hal-hal di atas juga
70
menjadi pertimbangan masyarakat dalam menggunakan kartu debet sebagai alat pembayarannya. Di US juga terjadi hal yang sama masyarakat juga menjadikan
kecepatan pembayaran, kepastian pembayaran, keamanan, kenyamanan, resiko dan biaya transaksi sebagai bahan pertimbangan sebelum mengambil keputusan
untuk menggunakan alat pembayaran baru kartu debet tersebut Scheft, 2005. Pada model ke-8 didapatkan nilai LR statistic 4 df sebesar 35,121
dengan nilai probabilitas LR stat sebesar 4,390 artinya secara keseluruhan semua variabel bebas pada model ke-9 X
1
, X
2
, X
5
, X
10
mempunyai dampak positif pada hasil akhir.
5.2.3. Kartu ATM
Kategori