112
Dalam pengisian kuisioner, responden mengisi karakteristik umum responden,
proses keputusan
pembelian dan
variabel-variabel yang
dipertimbangkan oleh responden. Variabel-variabel yang dirumuskan merupakan hasil dari diskusi pihak manajemen perusahaan dan peneliti sebelum
dilakasanakan penelitian. Berikut disajikan 21 variabel yang digunakan dalam penelitian.
XI Iklan
X2 Promosi
X3 Bentuk Penyajian
X4 Keluarga
X5 Teman
X6 Perhatian Pramusaji
X7 Harga
X8 Kemudahan Pembayaran
X9 Penataan Ruang Dekorasi
X10 Alunan Musik
X11 Keramahan dan Kesopanan Pramusaji
X12 Rasa Ramen
X13 Aroma Ramen
X14 Pendingin Ruangan
X15 Kemudahan Menjangkau Lokasi
X16 Keamanan Pangan
X17 Areal Parkir yang Luas
X18 Ukuran Porsi
X19 Keragaman Menu Ramen
X20 Kecepatan Penyajian
X21 Kebersihan Ruangan
4.3. Metode Pengolahan Data
Data dan informasi yang telah terkumpul baik dari tingkat individu dan organisasi kemudian diolah secara deskriptif dan kuantitatif. Pengolahan tersebut
bertujuan untuk mengetahui karakteristik konsumen, proses pembelian konsumen serta faktor-faktor yang dipertimbangkan konsumen restoran Daiji Raamen.
4.3.1. Analisis Faktor Komponen Utama
Tujuan utama Analisis Faktor adalah untuk menjelaskan, jika mungkin, hubungan kovarians antara variabel- variabel yang tidak teramati dalam jumlah
tertentu yang disebut Faktor. Variabel-variabel dapat dikelompokkan dengan korelasinya. Semua variabel dalam grup tertentu sangat berkorelasi antara mereka
113
sendiri, tetapi memiliki korelasi yang relatif kecil dengan variabel dalam kelompok yang berbeda Johnson dan Wichern 2007.
Salah satu teknik yang sering digunakan dalam analisis multivariat adalah Analisis Faktor. Analisis Faktor dimulai dengan pengujian variabel-variabel yang
biasa dilakukan proses factoring, melakukan ekstraksi variabel, rotasi jika diperlukan dan diakhiri dengan penamaan faktor atau komponen Simamora
2005. Analisis Faktor digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang menjadi pertimbangan utama konsumen Daiji Raamen. Dalam Analisis Faktor, tidak
dipilih salah satu variabel, tetapi mencari variabel baru yang dinamakan faktor
atau komponen utama untuk mewakili seluruh variabel.
Secara matematis, Analisis Faktor menyerupai analisis regresi berganda dalam hal adanya kombinasi linier yang diperhatikan setiap variabel pada faktor-
faktor yang mendasarinya. Perbedaannya adalah bila dalam regresi berganda terdapat variabel bebas dan tak bebas, namun pada Analisis Faktor tidak terdapat
variabel tersebut sehingga tidak ada model kausalitas untuk Analisis Faktor Santoso, 2006.
Ekstraksi faktor bertujuan untuk menghasilkan sejumlah faktor dari data yang ada. Dalam penelitian, tujuan dari ekstraksi adalah untuk menghasilkan
variabel latent. Oleh karena itu, hanya faktor-faktor yang memiliki latent root eigenvalue minimum satu yang akan dipertahankan. Ini dapat berarti bahwa
sebuah faktor dapat dianggap sebagai faktor, bila paling sedikit dapat menjelaskan variansi suatu variabel atau setiap variabel menyumbangkan nilai satu pada total
eigenvalue. Maka hanya faktor dengan eigenvalue 1 yang dianggap signifikan. Ada dua metode dasar Analisis Faktor, yaitu Principal Component
Analysis dan Metode Maksimum Likelihood Johnson and Wichern 2007. Dalam Analisis Faktor, total varians terdiri dari tiga elemen. Pertama, common variance,
yaitu varians suatu variabel yang juga dimiliki variabel-variabel lain variance in a variable that is shared with all other variables. Kedua, specific variance, yaitu
varians yang dimiliki hanya oleh sebuah variabel. Ketiga, error, yaitu varians yang disebabkan oleh kesalahan pengukuran, kesalahan alat ukur ataupun
kesalahan pemilihan sampel.
114
Pada penelitian kali ini yang digunakan adalah Principal Component atau Komponen Utama. Analisis Komponen Utama menggunakan total varians dalam
analisisnya. Metode ini menghasilkan faktor yang memiliki spesific variance dan error variance yang paling kecil. Analisis Komponen Utama bertujuan untuk
mengetahui jumlah faktor minimal yang dapat diekstrak Simamora 2005. Pengolahan data menggunakan Analisis Faktor metode ekstraksi Komponen
Utama dengan SPSS 17.0 dan Microsoft Office Excel 2007.
4.3.1.1. Interpretasi Output
Analisis deskriptif memberikan gambaran tentang data yang dimiliki. Dalam mendeskripsikan data, dapat digunakan berbagai cara. Pada Analisis
Faktor, gambaran diberikan melalui rata-rata dan standar deviasi setiap variabel. Data hasil penelitian Analisis Faktor terhadap 21 variabel yang
dipertimbangkan konsumen restoran Daiji Raamen diuji kelayakannya dengan menggunakan alat pengujian berdasarkan korelasi antar variabel yaitu dengan
Kaiser-Meyer Olkin - Measure of Sampling Adequacy KMO-MSA dan Tes Bartlett. Nilai uji KMO yang nilainya berkisar antara 0 sampai 1 ini
mempertanyakan kelayakan appropriateness Analisis Faktor. Apabila nilai indeks tinggi berkisar antara 0,5 sampai 1, Analisis Faktor layak dilakukan.
Sebaliknya, bila nilai KMO di bawah 0,5 Analisis Faktor tidak layak dilakukan. Tes Bartlett merupakan tes statistik untuk menguji apakah betul variabel-
variabel yang dilibatkan berkorelasi, sehingga variabel memadai untuk menganalisis faktor-faktor yang dipertimbangkan konsumen Daiji Raamen.
Hipotesis nol H adalah variabel-variabel asal belum memadai untuk
menganalisis faktor-faktor yang dipertimbangkan konsumen Daiji Raamen. Sedangkan Hipotesis satu H
1
adalah variabel-variabel asal sudah memadai untuk menganalisis faktor-faktor yang dipertimbangkan konsumen Daiji Raamen. Nilai
Tes Bartlett didekati dengan dengan nilai Chi-Square, kriterianya dengan melihat probabilitas signifikansi:
a. Angka sig 0.05 berarti variabel-variabel asal kurang signifikan untuk menganalisis faktor-faktor yang dipertimbangkan konsumen Daiji
Raamen pada taraf nyata 5 persen H diterima.
115
b. Angka sig 0.05 berarti variabel-variabel cukup signifikan untuk menganalisis faktor-faktor yang dipertimbangkan konsumen Daiji
Raamen pada taraf nyata 5 persen H ditolak.
Selanjutnya dilakukan proses ekstraksi variabel sehingga dihasilkan beberapa variabel atau disebut Komponen Utama. Jumlah optimal Komponen
Utama yang terbentuk ditentukan berdasarkan Eigenvalue dengan nilai lebih besar dari 1. Selain dengan perhitungan yang disajikan oleh Tabel Total Variance
Explained, jumlah Komponen Utama yang optimal juga ditampilkan oleh grafik Scree Plot pada lampiran hasil olahan Analisis Faktor.
Eigenvalue menunjukkan kepentingan relatif masing-masing faktor dalam menghitung keragaman seluruh variabel yang dianalisis. Pengelompokan sebuah
variabel ke dalam Komponen Utama ditentukan oleh Loading Factor dari masing- masing variabel yang tersaji pada Tabel Component Matrix pada lampiran hasil
olahan Analisis Faktor. Loading Factor yang didapat biasanya tidak terlalu bagus untuk
diinterpretasikan. Hal ini dikarenakan Komponen Utama yang terbentuk, pada banyak kasus kurang berbeda nyata, sehingga dapat mengganggu analisis. Untuk
mempermudah interpretasi, dilakukan rotasi terhadap Matrix Loading. Sehingga perbedaan antara Komponen Utama yang terbentuk lebih jelas. Rotasi dilakukan
dengan memutar kedua faktor yang belum dirotasi. Rotasi dapat dilakukan dengan dua cara. Pertama, rotasi dilakukan dengan mempertahankan sudut kedua faktor
sebesar 90 , cara ini disebut rotasi ortogonal. Tujuannya selain untuk
mempertajam perbedaan Factor Loading setiap variabel untuk kedua faktor, juga untuk mempertahankan keadaan di mana di antara faktor-faktor yang diekstrak
tidak terdapat korelasi. Kedua, rotasi tanpa memperhatikan sudut kedua faktor setelah rotasi. Rotasi demikian disebut rotasi Oblique. Quartimax, Varimax, dan
Equimax adalah metode rotasi ortogonal yang umum dikenal Simamora 2005. Yanng paling banyak dipakai adalah Varimax, dan pada penelitian kali ini metode
Varimax-lah yang dipakai. Metode ini dipilih selain karena sering digunakan, juga karena sering terbukti lebih baik dalam menunjukkan perbedaan antar faktor.
Rotasi ini dilakukan dengan merotasi faktor awal hasil ekstraksi sehingga diperoleh hasil rotasi dimana dalam satu kolom, nilai yang ada sebanyak mungkin
116
mendekati nol. Hasil dari proses rotasi tersebut akan disajikan dalam Tabel Rotated Component Matrix.
Alat analisis ini dipilih dengan pertimbangan bahwa kelebihan Analisis Faktor adalah dapat menjelaskan hubungan antar variabel-variabel yang diduga
dipertimbangkan konsumen restoran Daiji Raamen. Dengan demikian pihak manajemen dapat mendapatkan tambahan informasi mengenai faktor-faktor yang
dipertimbangkan konsumen, sehingga pihak manajemen akan dapat menyusun strategi yang berdasar informasi konsumen.
117
V GAMBARAN UMUM LOKASI PENELITIAN
5.1. Sejarah dan Perkembangan Perusahaan
