40 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 es krim
magnum. Serta Metode analisis Multiatribut Fishbein digunakan untuk menganalisis sikap konsumen terhadap atribut dua produk es krim yaitu Magnum
dan Campina Bazooka.
4.5.1 Metode Analisis Deskriptif
Metode deskriptif merupakan metode analisis dalam meneliti status kelompok manusia, suatu objek, suatu set kondisi, suatu sistem pemikiran maupun
suatu kelas peristiwa pada masa sekarang. Tujuannya adalah untuk memberikan deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat mengenai
fakta-fakta, sifat, serta hubungan antar fenomena yang diselidiki Nazir 1999. Analisis deskriptif merupakan salah satu alat yang digunakan oleh peneliti
untuk mendapatkan gambaran tentang identitas responden yang diperoleh dari kuisioner seperti usia, pekerjaan, pendidikan, kehalalan, dan latar belakang
responden secara keseluruhan. Hasil data kuisioner mengenai karakteristik responden dikelompokkan berdasarkan jawaban yang sama dan disajikan dalam
bentuk tabulasi desktiptif. Analisis ini dipilih karena mampu memberikan gambaran mengenai karakteristik konsumen serta persepsi konsumen terhadap
produk magnum setelah isu lemak babi.
4.5.2 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. Regresi logistik merupakan suatu model dimana respon variabel terikat Y bersifat memihak kepada 1 dari 2 atau lebih pilihan yang ada.
Model logit juga menggambarkan bagaimana peluang atau kemungkinan terpilihnya salah satu dari sejumlah pilihan yang tersedia. Variabel terikat Y
dibuat dalam bentuk dummy 0,1,2,3,....
41 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, P adalah nilai peluang dari
variabel tak bebas yang nilainya biner yaitu 0 dan1, nilai P diperoleh dari: Y= Prob
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, konsumen dihadapkan pada pilihan persepsi baik terhadap produk magnum setelah adanya isu lemak babi atau persepsi buruk
terhadap produk es krim magnum setelah adanya isu lemak babi. Keputusan ini dianggap sebagai variabel dependent tak bebas yang diduga dipengaruhi oleh
sejumlah variabel Independent bebas Kotler 2001 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 perbedaan individu dan pengaruh lingkungan
yang meliputi usia, pekerjaan, pendidikan, pengeluaran, tingkat pengetahuan label dan makanan halal, dan pengetahuan terhadap produk magnum. Alasan
menggunakan variabel tersebut adalah faktor-faktor tersebut diperkirakan mempengaruhi tingkat persepsi konsumen terhadap produk es krim Magnum
setelah adanya isu lemak babi.
42 Reposisi yang digunakan sebagai dasar pemilihan faktor-faktor yang
mempengaruhi tingkat persepsi konsumen akan dijelaskan sebagai berikut :
1 Usia
Usia merupakan salah satu faktor yang diduga dapat memberikan pengaruh yang berbeda terhadap persepsi dan sikap konsumen terhadap
produk magnum. Usia sebagai karakteristik demografi konsumen yang memiliki pengaruh terhadap cara berperilaku, bertindak, dan berpikir
konsumen Sumarwan 2011. Diasumsikan bahwa semakin bertambah usia maka semakin banyak pengetahuan dan pengalaman yang dimiliki seseorang
dan juga akan mempengaruhi sikap dan persepsi konsumen terhadap produk magnum setelah adanya isu lemak babi.
a 16-18 tahun 0 b 19-24 tahun 1
c 25-35 tahun 2 d 36-50 tahun 3
e 51-65 tahun 4
2 Tingkat Pendidikan
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
3 Pekerjaan
Pekerjaan konsumen 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.
43 a Pegawai Pegawai negeri, swasta, maupun wiraswasta
b Non pegawai tidak memiliki pekerjaan dan buruh kasar
4 Tingkat Pengeluaran
Tingkat pendapatan dikategorikan menjadi: bawah 0, menengah 1 1, menengah 2 2, atas 3 3, Persepsi konsumen salah satunya dipengaruhi
oleh tingkat pendapatan yang terkait dengan daya beli konsumen. Adapun interval untuk setiap kategori pendapatan, adalah:
a dibawah 0 1.000.000 b menengah 1 1.000.001-2.500.000
c menengah 2 2.500.001-5.000.000 d atas 3 5.000.001
5 Tingkat Pengetahuan Label dan Makanan Halal
Variabel ini terdiri beberapa pertanyaan yang diperkirakan cukup menggambarkan pengetahuan konsumen terhadap label dan makanan halal
Sulit bagi seseorang untuk peduli dengan label dan makanan halal jika tidak mengetahui yang dilarang dan diperbolehkan. Sehingga apakah tingkat
pengetahuan tentang label dan makanan halal akan signifikan dengan persepsi konsumen terhadap es krim Magnum setelah adanya isu lemak babi. Tingkat
pengetahuan label dan makanan halal ini dikategorikan menjadi : Rendah 1, sedang 2, dan Tinggi 3
6 Tingkat Pengetahuan terhadap Produk Magnum
Variabel ini terdiri beberapa pertanyaan yang diperkirakan cukup menggambarkan pengetahuan konsumen terhadap produk es krim Magnum.
Pengetahuan konsumen merupakan salah satu indikator pengukuran persepsi konsumen. Semakin banyak konsumen memiliki pengetahuan mengenai
produk magnum, maka cenderung akan memiliki persepsi dan sikap yang positif terhadap produk magnum setelah adanya isu lemak babi. Oleh karena
itu sebelum melihat persepsi perlu diketahui tingkat pengetahuan responden. Konsumen yang mengetahui mengenai produk Magnum dan memahami
kebenaran isu lemak babi yakni bahwa produk Magnum tidak mengandung lemak babi akan bersikap positif terhadap produk Magnum setelah adanya isu
44 lemak babi. Variabel tingkat pengetahuan terhadap produk Magnum
dikategorikan menjadi : Rendah 1, sedang 2, Tinggi 3
7 Tingkat persepsi responden terhadap produk magnum setelah adanya isu
lemak babi.
Tingkat persepsi merupakan salah satu indikator pengukuran sikap responden. Semakin baik persepsi konsumen terhadap produk maka
konsumen akan memiliki sikap yang positif terhadap produk tersebut. Variabel tingkat persepsi terhadap produk es krim magnum setelah adanya isu
lemak babi dikategorikan menjadi persepsi buruk 1 dan persepsi baik 2.
Dengan demikian model regresi logistik yang didapatkan pada penelitian
ini adalah:
Setelah ditransformasikan kedalam logit menjadi:
=β0 + β1usia + β2Tingkat Pendidikan+ β3pekerjaan+ β4 Tingkat pengeluaran +
β5 Tingkat pengetahuan label dan makana halal + β6 tingkat pengetahuan es krim magnum.
Dimana: β0
= intercept X1
= Usia X2
= Tingkat Pendidikan X3
= Pekerjaan X4
= Tingkat Pengeluaran X5
= Tingkat Pengetahuan Label dan Makanan Halal X6
= Tingkat Pengetahuan terhadap es krim Magnum β1-β7 = Koefisien Variabel Bebas atau parameter yang akan diestimasi
logits gX= ln
[
45 Sedangkan untuk model logit persepsi terhadap produk magnum setelah
adanya isu lemak babi adalah sebagai berikut :
Setelah ditransformasikan kedalam logit gx, model berubah menjadi :
= β0 + β1usia + β2Tingkat Pendidikan+ β3pekerjaan+ β4 Tingkat
pengeluaran + β5 Tingkat pengetahuan label dan makana halal + β6 tingkat
pengetahuan es krim magnum + β7 tingkat persepsi terhadap produk magnum.
Dimana: β0
= intercept X1
= Usia X2
= Tingkat Pendidikan X3
= Pekerjaan X4
= Tingkat Pengeluaran X5
= Tingkat Pengetahuan Label dan Makanan Halal X6
= Tingkat Pengetahuan terhadap es krim Magnum X7 = Tingkat Persepsi Konsumen terhadap produk es Magnum setelah
adanya isu lemak babi β1-β7
= Koefisien variabel bebas atau parameter yang akan diestimasi logits
Dari tujuh variabel diatas, data kategori untuk ketujuh variabel tersebut termasuk data nominal dan ordinal yaitu usia, jenis kelamin, pekerjaan, tingkat
pendidikan, tingkat pengeluaran, tingkat pengetahuan label dan makanan halal, tingkat pengetahuan terhadap produk es krim magnum, dan tingkat persepsi
terhadap produk es krim magnum setelah adanya isu lemak babi.
4.5.2.1 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. Nilai odds ratio menunjukkan peluang Y=1 dan Y=0 yang dipengaruhi oleh
gX= ln
[
46 variabel tak bebas tertentu. Nilai ini diperoleh dari perhitungan eksponensial dari
koefisien estimasi atau exp β. Odds ratio Ψi = [Pxi 1-Pxi] atau exp β Hosmer dan Lameslow 1989 yang diacu dalam Julaeha 2010.
4.5.2.2 Model Kemungkinan Maksimum Maximum Likelihood Estimate
Pendugaan parameter logit dilakukan dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Metode ini pada model logisik sama dengan metode
yang digunakan pada pendugaan regresi biasa. Metode ini lebih umum digunakan dibandingkan metode lainnya seperti metode kuadrat terkecil karena metode ini
dapat digunakan untuk data berukuran besar dan kompleks. Rasio Odds digunakan untuk mempermudah interprestasi koefisien. Rasio
odds adalah ukuran yang memperkirakan berapa besar kecenderungan peubah- peubah penjelas X terhadap peubah respon Y. Jika suatu peubah penjelas
memilki tanda koefisien positif maka nilai odds rationya 1, sebaliknya jika tanda koefisiennya negatif maka nilai odds rationya 1 Hosmer dan Lameshow,1989
yang diacu dalam Julaeha 2010. Interpretasi koefisien dari nilai odds ratio untuk peubah penjelas yang berskala nominal, X=1 memiliki kecenderungan untuk Y=1
sebesar Ψ kali dibandingkan dengan peubah X=0. Sedangkan jika peubah penjelasnya berskala kontinu, untuk Ψ lebih besar atau sama dengan satu, maka
semakin besar nilai peubah X akan diikuti pula dengan semakin besarnya kecenderungan untuk Y=1.
4.5.2.3 Pengujian Parameter
Pengujian terhadap parameter-parameter model regresi logistik dilakukan untuk memeriksa pengaruh dari peubah penjelas di dalam model. Ada beberapa
cara yang dapat dilakukan yaitu menggunakan statistik uji-G dan wald test. Statistik uju-G adalah ratio kemungkinan maksimum yang digunakan untuk
menguji peranan peubah penjelas di dalam model secara bersama-sama Hosmer dan Lameshow 1989 yang diacu dalam Julaeha 2010. Nilai ini didapat dengan
cara membandingkan nilai G hitung dengan nilai Chi-square. G hitung = 2 { nilai log likelihood
– [n1 Ln n1 + n0 Ln n0 – n Ln n]} Dimana :
G = nilai ratio likelihood logaritma tanpa variabel tak bebas
47 n1
= jumlah sampel yang termasuk dalam kategori PY=1 n0
= jumlah sampel yang termasuk dalam kategori PY=0 n
= jumlah total sampel dengan hipotesis :
Ho = βo = β2 = β3=…..= βp= 0
H1 = Minimal ada satu nilai βi ≠ 0, dimana i=1,2,3,…,p
Statstik G akan mengikuti sebaran X2 dengan derajat bebas P, kaidah keputusan yang diambil adalah, jika G=X2 pa maka hipotesis nol ditolak. Selain
pengujian parameter secara bersama- sama, ada juga pengujian parameter βi secara
parsial individu dilakukan dengan uji Wald dengan cara merasionalkan kesalahan βj dengan keslahan bakunya standard error. Hipotesa yang akan
diuji adalah :
Ho = variabel ke I tidak berpengaruh terhadap persepsi responden terhadap produk Magnum setelah adanya isu Lemak babi βi=0
Ho = variabel ke i berpengaruh terhadap persepsi terhadap produk Magnum setelah adanya isu lemak babi Βi≠0
Model statistik uji Wald :
Dimana : βi
= penduga βi SEβi
= penduga galat baku βi Nilai kepercayaan yang digunakan pada analisis logit, untuk model
persepsi terhadap produk magnum setelah adanya isu lemak babi menggunakan nilai kepercayaan 85 persen atau α=0,15. Pemilihan ini didasarkan pada tingkat
kepercayaan yang lebih tinggi atau α yang lebih rendah, variabel yang signifikan
sangat sedikit. Selain itu, untuk penelitian sosial ekonomi, seperti penelitian ini derajat kesalahan sebesar 15 persen masih dapat diterima, dengan pertimbangan
banyak variabel lain diluar penelitian ini yang tidak bisa dikendalikan sehingga menimbulkan kesalahan-kesalahan pada hasil penelitian.
Wi =βi SEβi
48
4.5.3 Multiatribut Fishbein
