Metode CHAID Metode Pengolahan dan Analisis Data

4.5. Metode Pengolahan dan Analisis Data

Data yang diperoleh selanjutnya diolah dengan menggunakan program Excel, software SPSS for windows 11.0 dan SPSS Answer Tree V 2.0.1. Karakteristik, proses keputusan pembelian dan analisis bauran pemasaran dianalisis menggunakan analisis deskriptif. Faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian dianalisis menggunakan metode CHAID sedangkan untuk menilai sikappersepsi konsumen terhadap atribut ideal produk digunakan alat analisis Model Multiatribut Angka Ideal.

4.5.1. Metode CHAID

Analisis CHAID Chi-square Automatic Interaction Detection merupakan alat analisis statistik yang banyak digunakan dalam riset pemasaran khususnya analisis segmen pasar. Metode ini merupakan suatu metode eksploratif yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dengan sejumlah variabel pendugaindependen. Metode ini memiliki kemampuan memilah peubah-peubah yang pengaruhnya signifikan terhadap peubah responvariabel dependen dari sekian banyak peubah yang dimasukkan ke dalam analisis. Pada prinsipnya cara kerja metode CHAID adalah dengan cara memisahkan data menjadi kelompok-kelompok melalui tahap-tahap tertentu. CHAID akan menghasilkan pohon non-binerdendogram pemisah yang disajikan dalam bentuk yang mudah untuk diinterpetasikan yang memudahkan para pemasar untuk melihat peluang pasar, karena metode ini mengurangi kebutuhan untuk memahami tabel statistik yang kompleks 2 . Metode CHAID Chi-square Automatic Interaction Detection adalah salah satu tipe dari metode AID Automatic Interaction Detection yang digunakan untuk menganalisis keterkaitan struktural antar peubah dalam segugus data. Data tersebut 2 www.statsoft.comtextbookstchaid biasanya meliputi satu atau beberapa peubah respon dan peubah-peubah penjelas yang pada umumnya kategorik. Dalam menganalisis gugus data, metode CHAID memisahkan gugus data tersebut ke dalam beberapa kelompok secara bertahap. Tahap pertama diawali dengan pemisahan data yaitu dengan membagi data menjadi anak gugus berdasarkan salah satu peubah penjelas yang paling signifikan terhadap peubah respon. Kemudian masing- masing anak gugus yang terbagi diperiksa kembali secara terpisah dan dibagi lagi berdasarkan peubah lainnya dan seterusnya dengan kriteria statistik uji Chi-kuadrat pada setiap pemisahnya, hingga pada akhirnya diperoleh kelompok-kelompok pengamatan yang mempunyai ciri respon dan peubah penjelas tertentu yang berkaitan. Tahapan- tahapan dalam metode CHAID adalah sebagai berikut Kass dalam Alamudi et. Al. 1998 : 1. Untuk masing-masing peubah penjelas, dibuat tabulasi silang antara kategori- kategori peubah penjelas dengan kategori-kategori peubah respon. 2. Dari setiap tabulasi yang diperoleh, disusun sub tabel berukuran 2xd yang mungkin, d adalah banyaknya kategori peubah respon. Kemudian cari nilai λ 2 hitung pada semua sub tabel tersebut. Dari seluruh λ 2 hitung yang diperoleh, cari λ 2 hitung terkecil. Jika λ 2 hitung terkecil λ 2 α α ditetapkan, db = d – 1 , maka kedua kategori peubah penjelas tersebut digabung menjadi satu kategori. 3. Jika terdapat kategori gabungan yang terdiri dari tiga atau lebih kategori asal, maka harus dibagi secara biner terhadap kategori gabungan tersebut. Dari pembagian ini dicari λ 2 hitung terbesar. Jika λ 2 hitung terbesar λ 2 α, maka pembagian biner berlaku. Kembali ke tahap dua. 4. Setelah diperoleh penggabungan optimal untuk setiap peubah penjelas, hitung nilai-p masing-masing tabel yang terbentuk tabel yang mengalami pengurangan kategori yaitu c kategori peubah penjelas menjadi r kategori, nilai-pnya dikalikan dengan pengganda Bonferoni sesuai dengan tipe peubahnya. Cari nilai-p yang terkecil. Jika nilai-p terkecil α yang ditetapkan, maka λ 2 pada nilai-p tersebut adalah peubah penjelas yang pengaruhnya paling signifikan terhadap peubah respon. 5. Setelah pada tahap 4 diperoleh peubah penjelas yang pengaruhnya paling signifikan, maka peubah tersebut muncul yang pertama pada dendogram menurut kategori. 6. Kembali ke tahap 1 sampai 5 terhadap peubah penjelas lainnya setelah dipisah ke setiap kategori peubah penjelas yang telah muncul sebelumnya. Tabel yang mengalami pengurangan kategori yaitu c kategori peubah penjelas menjadi r kategori, nilai-pnya dikalikan dengan pengganda Bonferroni sesuai dengan tipe peubahnya Kass dalam Soemartojo, 1980 : 1. Peubah Monotonik untuk peubah yang berkategori ordinal B monotonik = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − − 1 1 r c 2. Peubah Nominal untuk peubah yang berkategori nominal B nominal = i r i ∑ − = − 1 1 1 1 − − r i r c 3. Peubah Flot. Peubah ini perluasan dari skala ordinal dimana letak kategori mengambang diragukan, sehingga cara menghitung koefisien Bonferroni adalah mengeluarkan sementara kategori mengambang dan menggabungkannya kembali. Untuk prosedur diatas diperoleh koefisien Bonferroni sebagai berikut : B float = ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − − 2 2 r c + r ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − − 1 2 r c Statistik uji yang digunakan adalah λ 2 dengan rumus : λ 2 = ∑ = r i 1 ∑ = c j 1 ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎣ ⎡ − Eij Eij Oij 2 Dimana : r = total baris c = total kolom i = indeks baris j = indeks kolom Oij = nilai sel baris ke-i kolom ke-j Eij = nilai harapan sel baris ke-i kolom ke-j Keunggulan metode CHAID ini adalah hasil analisisnya menghasilkan suatu dendogram pemisahan. Dari dendogram ini dapat diperoleh tiga tipe informasi, yaitu Alamudi, 1998 : 1. Pengelompokkan pengamatan; pengamatan dikelompokkan kedalam kelompok- kelompok yang relatif homogen dalam kaitannya dengan nilai-nilai peubah penjelas dan peubah respon. 2. Asosiasi antar peubah; yaitu kecenderungan nilai peubah penjelas tertentu berpadanan dengan nilai peubah penjelas yang lain. 3. Interaksi antar peubah penjelas; yaitu peranan silang dua penjelas dalam pemisahan pengamatan menurut peubah respon. Kelemahan metode CHAID adalah bila data yang dianalisis berukuran kecil. Hasil analisis dengan jumlah sampel yang terbatas menghasilkan dendogram yang kurang berkembang sehingga menyebabkan jumlah variabel atau faktor-faktor yang berpengaruh juga terbatas. Metode CHAID digunakan bila peubah responnya berskala nominal atau ordinal dengan kriteria statistik uji chi-kuadrat pada setiap pemisahannya. Mengacu pada penelitian yang dilakukan Sobariah 2004 maka pemberian nilai untuk peubah responvariabel dependen yaitu frekuensi pembelian dalam sebulan dalam hubungannya dengan faktor-faktor yang mempengaruhi frekuensi pembelian, dengan rentang nilai 1-3 dengan nilai : 1 = jarang membeli kurang dari 2 kali dalam sebulan 2 = sering membeli 2 kali dalam sebulan 3 = selalu membeli 3-4 kali dalam sebulan Peubah penjelasvariabel independen kelima belas faktor yang diduga mempengaruhi frekuensi pembelian yaitu : 1. Pendapatan 9. Kemudahan Memperoleh 2. Rasa 10. Iklan TVRadio 3. Porsi 11. Promosi selain Iklan TVRadio 4. Harga 12. Jumlah Anggota Keluarga 5. Kemasan 13. Kejelasan Tanggal Kadaluarsa 6. Kecepatan Pelayanan 14. Izin Departemen Kesehatan 7. Lokasi 15. Kehalalan 8. Pengaruh Orang Lain Kategori dari peubah penjelas adalah Sangat Tidak Mempengaruhi STM, Tidak Mempengaruhi TM, Agak Mempengaruhi AM, Mempengaruhi M, Sangat Mempengaruhi SM. Pembagian dari kategori peubah penjelas ini juga dilakukan dengan mengacu pada metode penelitian yang dilakukan Sobariah 2004.

4.5.2. Analisis Chi-Square Test Independensi