Lanjutan Tabel 5. Proses Pembelian
11. Dimana Anda membeli handphone Blackberry tersebut?
Dealer resmi dari perusahaan
Blackberry tersebut
12. Pertimbangan apa yang Anda gunakan dalam memilih tempat pembelian tersebut?
Kualitas terjamin 13. Bagaimana cara Anda memutuskan membeli
handphone Blackberry?
Terencana sudah direncanakan
sejak dari rumah
14. Bagaimana situasi Anda ketika membeli handphone
Blackberry? Menyediakan
waktu khusus hanya untuk
membeli handphone
Blackberry
15. Apakah Anda merasa puas terhadap handphone
Blackberry yang Anda beli? Ya
16. Jika handphone Blackberry yang Anda inginkan tidak tersedia, apa yang akan Anda
lakukan? Akan mencari ke
tempat penjualan yang lain
Sumber : Data olahan 2012
4.5. Analisis Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian handphone
Blackberry
Analisis faktor merupakan salah satu bentuk analisis multivariat yang dapat menganalisis tentang saling ketergantungan dari beberapa variabel
secara simultan. Tujuan dari analisis faktor adalah menyederhanakan dari bentuk hubungan antara beberapa variabel yang diteliti menjadi faktor-
faktor yang lebih kecil tetapi tetap mencerminkan variabel awalnya. Analisis faktor tergolong metode interdependence dimana semua variabel berstatus
sama. Pada penelitian ini jumlah variabel yang akan dianalisis sebanyak 10
atribut. Variabel yang akan dianalisis antara lain status sebagai mahasiswa, pengaruh dari teman, pengaruh keluarga, pengaruh penjual, penghasilan
orang tua, kemudahan mendapatkan produk, pengetahui mengenai atribut
produk, gaya hidup, pengaruh iklan, pengalaman menggunakan handphone lain.
Analisis faktor layak untuk dilakukan atau tidak dapat diketahui dengan menggunakan uji statistik Kaiser-Meyer-Olkin KMO measure of
adequancy dan
Bartlett’s Test of Spericity. Apabila indeks KMO tinggi berkisar antara 0,5 sampai 1,0 analisis faktor layak dilakukan. Sebaliknya,
jika nilai KMO di bawah 0,5 analisis faktor tidak layak dilakukan Simamora, 2005. Hasil dari uji KMO-MSA yang didapatkan dalam
penelitian ini adalah sebesar 0,764 dan Bartlett’s Test dengan angka chi-
squared sebesar 265,760 dengan signifikansi 0,000 Lampiran 5.
Berdasarkan hasil yang didapatkan, maka dapat diambil kesimpulan bahwa analisis faktor layak dilakukan dan antarvariabel terdapat korelasi.
Tabel 6 menunjukkan ringkasan nilai MSA yang dimiliki setiap variabel yang diteliti. Dari hasil yang diperoleh dapat dilihat bahwa nilai
MSA yang dimiliki oleh masing-masing variabel dalam penelitian ini lebih besar dari 0,5 sehingga semua variabel dapat digunakan dalam analisis
faktor. Jika variabel memiliki nilai MSA lebih kecil dari 0,5 maka variabel yang memiliki nilai paling kecil harus dikeluarkan terlebih dahulu kemudian
dilakukan pengolahan ulang tanpa memasukkan variabel tersebut hingga tidak terdapat variabel dengan nilai MSA kurang dari 0,5. Hasil perhitungan
MSA ditunjukan pada Tabel anti-image matrices Lampiran 6 pada output anti-image correlation.
Langkah selanjutnya dalam analisis faktor adalah melakukan ekstraksi terhadap variabel-variabel yang ada sehingga terbentuk satu atau lebih faktor
yang lebih sedikit dari variabel yang ada. Metode yang digunakan dalam proses ekstraksi adalah principal component analysis PCA dimana dalam
proses ini akan menghasilkan nilai communalities. Angka-angka dalam matriks PCA menyatakan korelasi parsial antarvariabel, yaitu korelasi yang
tidak dipengaruhi oleh variabel lain. Pada Tabel communalities Lampiran 7, nilai extraction yang terbentuk menunjukan besarnya persentase varian
suatu variabel yang dapat dijelaskan dari faktor yang terbentuk dan dapat menunjukkan seberapa pengaruh variabel tersebut terhadap keputusan
pembelian konsumen. Variabel pengaruh keluarga misalnya, nilai extraction yang terbentuk adalah 0,759 artinya 75,9 varian dari variabel tersebut
dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk dan merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap keputusan pembelian. Variabel yang memiliki
nilai communalities terbesar kedua adalah gaya hidup, 72,2 varian dari variabel dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Tabel 7 menunjukan
nilai communalities setiap variabel yang telah diurutkan dari nilai yang terbesar hingga nilai terkecil.
Tabel 6. Ringkasan nilai MSA
No Variabel
Nilai MSA 1
Status sebagai mahasiswa 0.797
2 Pengaruh keluarga
0.574 3
Pengaruhsaran teman 0.798
4 Pengaruh penjualwiraniaga
0.817 5
Penghasilan orang tua 0.733
6 Kemudahan mendapatkan produk
0.880 7
Pengetahuan mengenai atribut produk 0.666
8 Gaya hidup
0.711 9
Pengaruh iklanpromosi 0.871
10 Pengalaman menggunakan handphone lain
0.749 Sumber: Data olahan 2012
Tabel 7. Nilai communalities
No
Variabel Communalities
1
Pengaruh keluarga 0.759
2
Gaya hidup 0.722
3
Pengetahuan mengenai atribut produk 0.721
4
Penghasilan orang tua 0.717
5
Status sebagai mahasiswa 0.608
6
Pengaruh penjualwiraniaga 0.608
7
Pengaruhsaran teman 0.541
8
Kemudahan mendapatkan produk 0.510
9
Pengalaman menggunakan handphone lain 0.504
10
Pengaruh iklanpromosi 0.496
Sumber: Data olahan 2012 Tabel Total Variance Explained digunakan untuk mengetahui berapa
banyak faktor yang terbentuk Lampiran 8. Faktor yang terbentuk harus memiliki nilai eigenvalues
≥ 1. Nilai eigenvalues menunjukan kepentingan
relatif masing-masing faktor dalam menghitung ragam seluruh peubah yang di analisis. Berdasarkan output total variance dapat diketahui bahwa jumlah
faktor yang terbentuk ada tiga faktor, yaitu faktor pertama yang mempunyai eigenvalue
= 3,552, faktor kedua dengan nilai eigenvalue = 1,454 dan faktor ketiga dengan nilai eigenvalue = 1,180. Faktor-faktor yang terbentuk ini
memiliki nilai total percentage of variance sebesar 61,852 yang berarti 61,852 dari seluruh variabel dapat dijelaskan oleh tiga faktor yang
terbentuk. Tabel Component Matrix
digunakan untuk mendistribusikan peubah- peubah yang telah diekstrak ke dalam factor loading Lampiran 9. Tabel
Rotated Component Matrix yang menunjukan distribusi 10 variabel yang
memiliki factor loaded ≥ 0,4 telah diekstrak ke dalam faktor yang telah
terbentuk Lampiran 10. Peubah yang memiliki factor loaded ≤ 0,4
dianggap memiliki kontribusi lemah terhadap faktor yang terbentuk, sehingga harus direduksi dari faktor yang dibentuknya. Tabel Rotated
Component Matrix dengan 3 faktor, terlihat bahwa nilai factor loading
terbesar setiap variabel sudah mencapai ≥ 0,4 dan dikatakan memiliki
korelasi yang cukup kuat dengan faktor yang membentuknya. menunjukkan bahwa peubah yang telah secara tepat ditunjukkan oleh faktor terbentuk
Lampiran 11. Component Plot in Rotated Space menampilkan gambar letak keseluruhan 10 variabel pada faktor terbentuk Lampiran 12.
Penamaan terhadap faktor-faktor yang terbentuk dalam analisis faktor dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu nama faktor yang mewakili nama-
nama variabel yang membentuk faktor tersebut dan nama faktor berdasarkan variabel yang memiliki nilai factor loading tertinggi. Pada penelitian ini,
pemberian nama faktor-faktor yang terbentuk akan menggunakan pendekatan berdasarkan variabel-variabel yang memiliki nilai factor loading
tertinggi. Tabel 8 menunjukkan nama-nama faktor yang terbentuk, nilai eigenvalue,
persentase varian, variabel penciri, dan nilai factor loading masing-masing variabel.
Tabel 8. Pembagian variabel-variabel ke dalam faktor-faktor
Faktor Eigenvalue
Varian
Variabel Factor
Loading
Pengaruh Lingkungan
dan gaya hidup
3.552 35.519
Gaya Hidup Status
Pengaruh Teman
Pengaruh Penjual Iklan
0.778 0.765
0.720 0.658
0.545
Perbedaan Individu 1.454
14.515 Keluarga
Penghasilan Kemudahan
memperoleh produk
0.868 0.797
0.487
Proses Pembelajaran
konsumen 1.180
11.798
Pengetahuan terhadap atribut
Pengalaman menggunakan
handphone
lain 0.843
0.613
Sumber: Data olahan 2012 Faktor pertama yang terbentuk dinamakan faktor pengaruh
lingkungan dan gaya hidup dimana variabel penciri yang memiliki factor loading
tertinggi adalah gaya hidup. Variabel lainnya yang memiliki nilai factor loading
cukup tinggi adalah status dan yang selanjutnya adalah pengaruh teman. Tuntutan gaya hidup memberi pengaruh yang kuat
terhadap keputusan konsumen dalam pembelian handphone Blackberry karena saat ini smartphone telah mengalami pergeseran bagi lingkup
pemasarannya. Smartphone bukan lagi menjadi sebuah barang eksklusif, tetapi telah menjadi trend atau lifestyle bagi kalangan tertentu. Dapat
dikatakan gaya hidup secara tidak langsung memberikan dorongan kepada seseorang untuk menggunakan handphone Blackberry.
Faktor kedua yang terbentuk terdiri dari variabel penciri seperti pengaruh keluarga, penghasilan orang tua, dan kemudahan memperoleh
produk. Pengaruh keluarga memiliki factor loading tertinggi mempengaruhi individu untuk melakukan pembelian karena pada umumnya seseorang akan
meminta pendapat dari keluarga untuk memutuskan membeli suatu produk. Faktor ini dinamakan faktor perbedaan individu.
Faktor ketiga dinamakan sebagai faktor pembelajaran konsumen. Faktor ini terdiri dari variabel penciri pengetahuan mengenai atribut produk,
dan pengalaman menggunakan produk handphone lain. Konsumen akan mencari tambahan informasi mengenai produk yang akan dibeli melalui
media seperti internet, majalah dan saran dari teman maupun dari keluarga mengenai atribut produk. Pengetahuan mengenai atribut produk tersebut
nantinya akan dijadikan sebagai pertimbangan dalam proses pengambilan keputusan pembelian handphone Blackberry.
4.6. Analisis Sikap Konsumen Terhadap Atribut handphone Blackberry
