Survival Analysis for Telecomunication Prepaid Number Customer
ANALISIS DAYA TAHAN PENGGUNA NOMOR KARTU
PRABAYAR TELEKOMUNIKASI
CORRY BUTU HASTUTI
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
PERNYATAAN MENGENAI TESIS
DAN SUMBER INFORMASI
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Analisis Daya Tahan Pengguna
Nomor Kartu Prabayar Telekomunikasi adalah karya saya dengan arahan dari
komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada
perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya
yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam
teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini.
Bogor, Desember 2012
Corry Butu Hastuti
NIM G152100121
ABSTRACT
CORRY BUTU HASTUTI. Survival Analysis for Telecomunication Prepaid
Number Customer. Supervised by ANIK DJURAIDAH and I MADE
SUMERTAJAYA.
Telecomunication prepaid customer has increased significanly compared to
postpaid customers. The growth in prepaid is driven by a end-to-end simple
ecosystem that is built by telecommunication operator, for example started pack
can be bought anywhere anytime, retail outlet for voucher can be found
everywhere. That simplicity has been creating another effect to customer in which
they can easily switch sim card after the balance run out.That behavior driven by
regulation in buying prepaid SIM that not optimum in which customer data can
not be validated. The impact of rotational prepaid customer gives a high cost to
telecommunication provider and the availability of number becomes limited. For
customers, the impact of rotational SIM has made them vulnerable from
spamming. Those impact can be minimized if regulator and telecommunication
operator knows the factors that drives customer changing their SIM cards.This
study is to define the factors which has driven customers in buying new SIM
cards, by survival model of prepaid customers and to define the probability loyal
customer based on significant characteristics. Data in this study is based on survey
to 300 prepaid customers in DKI Jakarta. Survival Analysis is a statistical
technique to define the pattern of survivals based on failure times and survival
times. Data of survival times is measured from the time customer bought the SIM
card until event in which customer stop using it. In his study, characteristic that
are both significantly effect to drives rotational customer is age, voucher price and
income. Based on the value of its hazard ratio, age 16 until 18 years, income 1.5
until 3 million voucher price under 10 thousand rupies category is an indicator
that gives customer the greatest influence in determining the level of one’s impact
of rotational prepaid customer.
Keywords : survival analysis, prepaid customer, Cox regression model
RINGKASAN
CORRY BUTU HASTUTI. Analisis Daya Tahan Pengguna Nomor Kartu
Prabayar Telekomunikasi. Dibimbing oleh ANIK DJURAIDAH, dan I MADE
SUMERTAJAYA.
Pelanggan jasa telekomunikasi terdiri dari pelanggan jasa pascabayar dan
prabayar. Jumlah pelanggan prabayar meningkat lebih cepat dari pelanggan
pascabayar. Peningkatan ini didukung oleh banyaknya fasilitas dan kemudahan
yang ditawarkan penyelenggara telekomunikasi misalnya dapat diperoleh dengan
mudah. Kemudahan tersebut menimbulkan efek yang sangat luar biasa terhadap
beberapa pelanggan. Mereka mengganti nomor kartu perdana setelah isi pulsanya
habis. Dampak dari mudahnya pelanggan mengganti nomor prabayarnya
diantaranya adalah sering terjadi penipuan, pesan spam, pornografi maupun
konten yang tidak diinginkan masuk ke ponsel. Dampak tersebut dapat
diminimumkan dengan kebijakan yang mempertimbangkan faktor-faktor yang
mempengaruhi pelanggan mengganti nomor prabayarnya.
Dalam bidang statistika terdapat beberapa metode yang dapat digunakan
untuk membedakan kategori pengguna nomor prabayar seperti analisis
diskriminan, regresi logistik dan regresi pohon. Metode tersebut hanya mampu
mengelompokkan dan membedakan pelanggan ke dalam kategori pelanggan
sering mengganti nomor prabayarnya dan yang tidak atau jarang mengganti
nomor prabayarnya. Metode tersebut dapat digunakan jika data pengamatan
merupakan data lengkap atau data yang tidak mengandung pengamatan tersensor.
Metode statistik yang dapat digunakan untuk menangani permasalahan data yang
bersifat tersensor adalah analisis daya tahan.
Analisis daya tahan (survival analysis) merupakan teknik statistik untuk
melihat pola daya tahan yaitu berhubungan waktu kegagalan (failure times) dan
waktu daya tahan (survival times). Data durasi daya tahan pengguna nomor
prabayar diukur dari awal pengaktifan nomor prabayar sampai terjadi event, yaitu
ketika pengguna berhenti menggunakan nomor prabayar. Pada penelitian ini
dengan waktu awal adalah tahun 2000. Pada tahun tersebut dikeluarkan peraturan
yang menghapuskan sistem monopoli pada penyelenggaraan telekomunikasi.
Waktu akhir penelitian ini adalah waktu dilakukannya penelitian (Mei 2012).
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan
faktor-faktor yang
mempengaruhi daya tahan penggunaan nomor kartu prabayar dan menentukan
peluang daya tahan berdasarkan karakteristik yang berpengaruh nyata. Data yang
digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang diperoleh melalui
survei dengan penyebaran kuesioner kepada pengguna nomor prabayar di
wilayah DKI Jakarta yaitu Jakarta Timur, Jakarta Utara, Jakarta Pusat, Jakarta
Selatan dan Jakarta Barat. Lokasi tersebut dipilih dengan asumsi bahwa pada
wilayah tersebut segmentasi pengguna nomor kartu prabayar dapat terwakili.
Banyaknya contoh pada penelitian ini ditentukan sebanyak 300 responden dengan
pertimbangan keterbatasan waktu dan biaya. Besarnya alokasi responden untuk
masing-masing wilayah di DKI Jakarta ditentukan secara proporsional
berdasarkan jumlah penduduk usia 15 tahun ke atas yang bekerja dan tidak
bekerja.
Berdasarkan hasil analisis regresi hazard proporsional dengan
menggunakan metode langka maju (forward selection) diperoleh tiga peubah
yang berpengaruh pada taraf nyata 0.05 yaitu umur, penghasilan dan harga pulsa
isi ulang. Pada peubah umur terlihat bahwa resiko gagal menggunakan nomor
prabayar yang paling kecil adalah pengguna yang berumur 25-35 tahun yaitu
sebesar 1.677 kali dari pada pengguna yang berumur lebih dari 35 tahun. Resiko
gagal paling besar terjadi pada pengguna yang berumur 16-18 tahun yaitu sebesar
2.659 kali dibanding dengan pengguna berumur 35 tahun.
Pada peubah harga pulsa isi ulang terlihat bahwa resiko gagal paling besar
terjadi pada pengguna yang sering membeli pulsa dengan harga kurang dari 10
ribu rupiah yaitu sebesar 2.49 kali dibanding pelanggan yang sering membeli
pulsa dengan harga lebih dari 50 ribu rupiah. Sedangkan resiko kegagalan paling
kecil dialami oleh pengguna yang sering membeli pulsa dari harga 10 ribu sampai
50 ribu rupiah. Peubah penghasilan menunjukkan bahwa kegagalan paling tinggi
terjadi pada pengguna yang berpenghasilan 1.5 juta sampai 3 juta rupiah perbulan
yaitu 4.256 kali dibandingkan pengguna yang berpenghasilan lebih dari 4.5 juta
rupiah perbulan. Pengguna yang berpenghasilang 3-4.5 juta perbulan memilikih
resiko gagal paling kecil jika dibandingkan dengan pengguna yang berumur lebih
dari 4.5 juta.
Sebagai illustrasi untuk pelanggan dengan karakteristik berumur 19-24
tahun, sering membeli pulsa harga kurang dari 10 ribu rupiah, penghasilan
perbulan 1.5-3 Juta rupiah. Perhitungan peluang daya tahan untuk waktu 12 bulan
menunjukkan pelanggan tersebut mempunyai daya tahan sebesar 0.84.
Kata kunci: nomor prabayar telekomunikasi, analisis daya tahan, model regresi
Cox,
© Hak Cipta milik IPB, tahun 2013
Hak Cipta dilindungi Undang-undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan
atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan,
penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau
tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan
yang wajar bagi IPB.
Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh Karya tulis
dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
ANALISIS DAYA TAHAN PENGGUNA NOMOR KARTU
PRABAYAR TELEKOMUNIKASI
CORRY BUTU HASTUTI
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Sains pada
Program Studi Statistika Terapan
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis: Dr. Ir. Indahwati M.Si.
Judul Tesis
: Analisis Daya Tahan Pengguna Nomor Kartu Prabayar
Telekomunikasi
Nama
: Corry Butu Hastuti
NRP
: G152100121
Program Studi
: Statistika Terapan
Disetujui
Komisi Pembimbing
Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si
Anggota
Dr. Ir. Anik Djuraidah, MS
Ketua
Diketahui,
Ketua Program Studi Statistika Terapan
Dekan Sekolah Pascasarjana
Dr. Ir. Anik Djuraidah, MS
Dr. Ir. Dahrul Syah, M.Sc.Agr
Tanggal Ujian: 4 Desember 2012
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala rahmat
dan karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini dapat diselesaikan. Judul tesis ini
adalah “Analisis Daya Tahan Pengguna Nomor Kartu Prabayar Telekomunikasi”.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Ibu Dr. Ir. Anik Djuraidah, MS
selaku pembimbing I dan Bapak Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si selaku
pembimbing II atas bimbingan, arahan, dan kritik, serta saran dan waktunya
selama penelitian. Disamping itu penulis juga mengucapkan terima kasih kepada
ibu Dr. Ir. Indahwati M.Si selaku penguji luar komisi pada ujian tesis, serta
seluruh staf Program Studi Statistika.
Ungkapan terima kasih pula disampaikan kepada suami dan ketiga anakku,
serta seluruh keluarga atas doa, dukungan dan kasih sayangnya. Terima kasih pula
kepada teman-teman Statistika dan Statistika Terapan atas bantuan dan
kebersamaannya. Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat.
Bogor, Desember 2012
Corry B. Hastuti
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Makale, Tana Toraja pada tanggal 14 Juni 1972 dari
pasangan Bapak Cornelius dan Ibu Dorkas Nari. Penulis merupakan putri sulung
dari empat bersaudara
Penulis menyelesaikan pendidikan SLTA di SMA Negeri 1 Makale, Tana
Toraja pada tahun 1989 dan lulus program S1 pada Jurusan Teknik Elektro
Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin dan lulus pada tahun 1994. Dari Tahun
1995 sampai Tahun 2000 bekerja di salah satu operator telekomunikasi di
Indonesia. Dari Tahun 2001 sampai sekarang bekerja pada Direktorat
Telekomunikasi, Kementerian Komunikasi dan Informatika. Tahun 2010 penulis
diterima di Program Studi Statistika Terapan pada Sekolah Pascasarjana Institut
Pertanian Bogor.
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL……………………………………………………...……
DAFTAR GAMBAR…………………………………………………….....
DAFTARLAMPIRAN………………………………………………………
PENDAHULUAN…………………………………………………………
Latar Belakang ……………………………………………………...
Tujuan Penelitian …………………………………………………...
xi
xiii
xv
1
1
3
TINJAUAN PUSTAKA ……………………………………………………
Perilaku Konsumen………………………………………………….
Penomoran Telekomunikasi………………………………………...
Analisis Daya Tahan………………………………………………...
Regresi Hazard Proporsional …….......…………………………….
5
5
7
9
11
METODOLOGI…………………………………………………………….
Metode Pengumpulan Data………………………………………...
Metode Analisis……………………………………………………..
15
15
16
HASIL DAN PEMBAHASAN ………..……….………..……….………….
Karakteristik Sosiodemografi Responden…………………………..
Perilaku Pengguna Kartu Prabayar Telekomunikasi………………..
Analisis Model Regresi Hazard Proporsional ...……………….........
Pemeriksaan Asumsi………………………………………………...
Kebaikan Model…………………………………………………….
Penerapan Model……………………………………………………
Implikasi…………………………………………………………….
19
19
20
24
26
27
27
28
SIMPULAN ………………..………..……….………..……….………….… 29
Simpulan ………..……….………..……….………..……….…….…..….. 29
DAFTAR PUSTAKA ………..……….………..……….………..………….
LAMPIRAN ………..……….………..……….………..……….………..…
31
33
xxi
DAFTAR TABEL
Halaman
1
Pengeluaran rata-rata perkapita sebulan menurut jenis makanan dan
bukan makanan......................................................................................
2
6
Pengeluaran rata-rata perkapita sebulan untuk sektor pos dan
telekomunikasi......................................................................................
7
3
Proporsi jumlah responden pada masing-masing wilayah.....................
15
4
Peubah penjelas yang digunakan...........................................................
16
5
Jumlah responden yang mengalami event, sensor dan rata-rata waktu
penggunaan...........................................................................................
6
Hasil analisis regresi hazard proporsional dengan metode langkah
maju.......................................................................................................
7
8
21
Korelasi
antara
sisaan
Schoenfeld
dan
waktu
25
tingkat
kegagalan...............................................................................................
26
Peluang daya tahan menurut karakteristik.............................................
28
xxii
xxiii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
1
Perkembangan pelanggan jaringan tetap lokal .......................................... 8
2
Perkembangan pelanggan jaringan selular................................................. 8
3
Jenis sensor titik......................................................................................... 9
4
Karakteristik responden............................................................................ 20
5
Distribusi umur responden menurut operator............................................. 22
6
Distribusi harga pulsa yang dibayar responden menurut operator............ 23
7
Distribusi harga pulsa yang dibayar responden menurut pekerjaan........... 23
8
Distribusi alasan pengguna memilih nomor kartu prabayar menurut
operator...................................................................................................... 24
xxiv
xxv
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1 Pertumbuhan pelanggan prabayar dan pascabayar telekomunikasi..........
33
2 Perhitungan proporsi responden.................................. ............................
35
3 Peubah-peubah penjelas yang digunakan beserta peubah boneka yang
dibentuk......................................................................................................
37
4 Nilai dugaan koefisien regresi hazard proporsional...................................
39
5 Perhitungan manual peluang daya tahan.... ..............................................
40
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Industri telekomunikasi di Indonesia terus berkembang seiring dengan
kebijakan pemerintah yang terus mendorong investasi di bidang telekomunikasi.
Indikator dari perkembangan industri telekomunikasi adalah banyaknya operator
telekomunikasi dan jumlah pelanggan yang semakin bertambah. Pelanggan jasa
telekomunikasi terdiri dari pelanggan jasa pascabayar dan pelanggan jasa
telekomunikasi prabayar. Prabayar adalah sistem pembayaran di awal periode
pemakaian melalui pembelian nomor perdana dan pulsa isi ulang, sedangkan
pascabayar adalah sistem pembayaran di akhir periode pemakaian melalui lembar
penagihan
atas
pemakaian
pada
periode
sebelumnya.
Pelanggan
jasa
telekomunikasi dapat menggunakan layanan telekomunikasi yang disediakan oleh
operator jasa telekomuniaksi apabila pelanggan telah memberikan identitasnya
secara benar kepada penyelenggara jasa telekomunikasi dan mendapatkan nomor
pelanggan.
Dalam UU 36 tentang telekomunikasi dijelaskan bahwa nomor
pelanggan merupakan sumber daya yang terbatas sehingga pemerintah perlu
mengatur penggunaanya secara adil.
Pelanggan pascabayar memperoleh nomor pelanggan setelah melakukan
registrasi melalui kontrak dengan penyelenggara jasa telekomunikasi. Pelanggan
prabayar
mendapat nomor pelanggan prabayar
dengan cara membeli kartu
perdana pada kios pulsa tanpa melalui kontrak dengan penyelenggara. Untuk
mencegah penyalahgunaan jasa telekomunikasi prabayar maka pemerintah
mengatur proses registrasi kartu prabayar melalui Peraturan Menteri Komunikasi
dan Informatika No 23/M.KOMINFO/10/2005 bertanggal 28 Oktober 2005
tentang Registrasi Terhadap Pelanggan Jasa Telekomunikasi. Peraturan tersebut
pada Pasal 4 ayat (5) mengatur bahwa Penyelenggara jasa telekomunikasi
mengaktifkan nomor pelanggan jasa telekomunikasi prabayar setelah identitas
pelanggan jasa telekomunikasi prabayar diterima dengan benar dan lengkap.
Penyelenggara telekomunikasi juga wajib menonaktifkan pelanggan
yang
terbukti atau diketahui menggunakan data dalam bentuk identitas palsu atau milik
orang lain tanpa seizin orang yang bersangkutan.
2
Jumlah pelanggan prabayar meningkat lebih cepat dari pelanggan
pascabayar, dimana data pertumbuhan pelanggan prabayar dan pasca bayar
menurut operator dapat dilihat pada Lampiran 1. Peningkatan ini didukung oleh
banyaknya
fasilitas
dan
kemudahan
yang
ditawarkan
penyelenggara
telekomunikasi. Penyelenggara terus berupaya menguasai pasar dan menjaga
kestabilan jumlah pelanggan dengan berbagai stategi diantaranya menurunkan
tarif serta menjual nomor kartu prabayar dengan harga yang lebih murah.
Penjualan nomor kartu perdana prabayar yang murah menimbulkan efek
yang sangat luar biasa terhadap beberapa pelanggan. Mereka mengganti nomor
kartu perdana setelah isi pulsanya habis. Perilaku tersebut
didukung oleh
kebijakan registrasi kartu prabayar belum optimal dimana belum adanya cara yang
tepat untuk melakukan validasi terhadap kebenaran data registrasi pelanggan.
Kondisi ini berbeda dengan negara lain seperti Jepang yang telah menggunakan
nomor
telepon
selular
sebagai
alat
identifikasi
seseorang
dan
China
memberlakukan pembelian kartu perdana yang ketat yaitu setiap pembeli
diwajibkan menyerahkan identitas aslinya.
Dampak
seringnya
pelanggan
mengganti
nomor
dirasakan
oleh
penyelenggara dan masyarakat. Dampak bagi penyelenggara adalah besarnya
biaya yang dikeluarkan untuk pengadaan kartu prabayar dan semakin terbatasnya
alokasi nomor prabayar sedangkan bagi masyarakat adalah sering terjadi
penipuan, pesan spam, pornografi maupun konten yang tidak diinginkan masuk
ke ponsel. Dampak tersebut dapat diminimumkan dengan kebijakan yang
mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi pelanggan mengganti
nomor prabayarnya.
Metode yang dapat digunakan untuk membedakan kategori pengguna
nomor prabayar diantaranya adalah analisis diskriminan, regresi logistik dan
regresi pohon. Metode tersebut hanya mampu mengelompokkan dan membedakan
pelanggan ke dalam kategori pelanggan sering mengganti nomor prabayarnya dan
yang tidak atau jarang mengganti nomor prabayarnya. Metode tersebut dapat
digunakan jika data pengamatan merupakan data lengkap atau data yang tidak
mengandung pengamatan tersensor. Metode statistik yang dapat digunakan untuk
menangani permasalahan data yang bersifat tersensor adalah analisis daya tahan.
3
Analisis daya tahan (survival analysis) merupakan teknik statistik untuk
melihat pola daya tahan yaitu berhubungan waktu kegagalan (failure times) dan
waktu daya tahan (survival times). Data durasi daya tahan pengguna nomor
prabayar diukur dari awal pengaktifan nomor prabayar sampai terjadi event, yaitu
ketika pengguna berhenti menggunakan nomor prabayar. Pada penelitian ini
dengan waktu awal adalah tahun 2000. Pada tahun tersebut dikeluarkan peraturan
yang menghapuskan sistem monopoli pada penyelenggaraan telekomunikasi.
Waktu akhir penelitian ini adalah waktu dilakukannya penelitian Mei 2012. Pada
analisis daya tahan terdapat peubah penjelas yang merupakan faktor-faktor yang
diduga melatarbelakangi pengguna nomor kartu prabayar mengganti nomor
prabayarnya.
Penelitian mengenai daya tahan pengguna kartu prabayar sudah banyak
dilakukan. Penelitian kartu GSM prabayar terhadap persaingan merk kartu
prabayar mengenai perang tarif pelanggan dilakukan oleh Mulyanto (2008).
Siregar pada tahun 2007 melakukan penelitian tentang kepuasan dan loyalitas
pengguna kartu prabayar as di kota bogor. Penelitian tentang metode hazard
proporsional dan metode hazard nonproporsional dalam menentukan loyalitas
pengguna kartu selular GSM prabayar yang dilakukan oleh Sari (2009).
Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah:
1.
Menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi daya tahan penggunaan
nomor kartu prabayar
2.
Menentukan
peluang
berpengaruh nyata
daya
tahan
berdasarkan
karakteristik
yang
TINJAUAN PUSTAKA
Perilaku konsumen
Perilaku konsumen adalah semua kegiatan, tindakan serta proses psikologis
yang mendorong tindakan tersebut pada saat sebelum membeli, ketika membeli,
menggunakan, menghabiskan produk dan jasa setelah melakukan hal-hal diatas
atau kegiatan mengevaluasi (Sumarwan 2011). Memahami perilaku konsumen
akan mempermudah pemasar dan pengambil kebijakan dalam melakukan
segmentasi pelanggan. Segmentasi sangat penting untuk mendapatkan kelompok
konsumen
berdasarkan kesamaan
kebutuhan barang dan jasa. Kelompok
konsumen atau segmen dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan operator
dan regulator dalam merumuskan peraturan atau pengembangan kebijakan untuk
melindungi kepentingan konsumen. Salah satu dasar untuk melakukan segmentasi
adalah karakteristik sosiodemografi yang terdiri dari usia, suku bangsa,
pendapatan, jenis kelamin, status pernikahan, pekerjaan, lokasi geografis dan jenis
rumah tangga.
Usia pelanggan adalah salah fakfor yang mempengaruhi seorang dalam
menggunakan suatu merek. Perbedaan usia mengakibatkan perbedaan selera dan
kesukaan terhadap merek. Seiring dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan
akan telekomunikasi saat ini maka pengguna nomor prabayar telekomunikasi
tidak lagi hanya untuk usia dewasa tetapi juga digunakan oleh anak-anak usia
sekolah. Pendidikan dan pekerjaan adalah dua karakteristik konsumen yang saling
berhubungan. Pendidikan akan menentukan jenis pekerjaan yang dilakukan oleh
seseorang konsumen. Tingkat pendidikan seseorang akan mempengaruhi nilainilai yang dianut, cara berpikir, dan persepsi seseorang terhadap suatu masalah.
Konsumen yang memiliki pendidikan yang lebih baik sangat responsif terhadap
informasi. Selain itu, pendidikan juga mempengaruhi konsumen dalam pilihan
produk maupun merek. Pendidikan pengguna yang berbeda akan menyebabkan
selera konsumen juga berbeda (Sumarwan 2011).
Pendapatan merupakan salah satu peubah yang dapat digunakan untuk
menentukan karakteristik ekonomi konsumen. Pendekatan yang dapat digunakan
untuk mengukur pendapatan seorang konsumen adalah pengeluaran konsumen
6
satu bulan untuk semua kebutuhan rumah tangga. Jumlah kebutuhan rumah
tangga tersebut dianggap sebagai jumlah pendapatan rumah tangga. Pengeluaran
rata-rata perkapita sebulan menurut jenis barang makanan dan bukan makanan
hasil Susenas 2009 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1
Pengeluaran rata-rata perkapita sebulan menurut jenis makanan dan
bukan makanan
Jenis Pengeluaran
a.
Desa
(Rp)
Kota dan
Desa (Rp)
Pengeluaran Makanan
Jumlah makanan
b.
Kota
(Rp)
250 874
186 743
218 169
• Perumahan dan fasilitas
rumah tangga
122 189
51 326
85 556
• Barang dan jasa
110 249
42 502
75 227
• Pakaian alas kaki dan
tutup kepala
17.579
11.290
14 328
• Barang barang yang
tahan lama
31 824
19 218
25 307
• Pajak dan asuransi
9 643
2 741
6 075
• Keperluan pesta dan
upacara
6 736
5 025
5 852
Jumlah bukan makanan
298 220
132 102
212 345
549 094
318 845
430 514
Pengeluanan bukan
Makanan
Total
Perkembangan industri telekomunikasi khususnya selular telah mendorong
perilaku masyarakat untuk menempatkan kebutuhan telekomunikasi sebagai salah
satu kebutuhan yang penting. Hampir setiap kalangan masyarakat telah
menggunakan telepon selular untuk membantu dalam berkomunikasi dan
mendapatkan berita. Persentase pengeluaran untuk sektor pos dan telekomunikasi
dari total pengeluaran secara rinci dapat dilihat pada Tabel 2. Persentase jumlah
total merujuk pada Tabel 1 untuk jenis pengeluaran barang dan jasa.
7
Tabel 2
Pengeluaran rata-rata
telekomunikasi
Jenis Pengeluaran
Telepon rumah
Pulsa HP,
perkapita
Kota
(Rp)
sebulan
Desa
(Rp)
sektor
Kota dan
Desa
(Rp)
1 920
pos
dan
Persentase
Jumlah Total
(%)
0.93
3 717
241
13 627
4 565
8 943
4.33
306
317
218
0.11
33
16
24
0.01
461
18
232
0.11
Kartu telepon/telepon
umum/wartel
Benda-benda pos (wesel,
materai, perangko dan
lainnya) post stuff (stamp dan
lain-lain)
Lainnya (warnet, internet)
Sumber : BPS 2009
Kelas sosial adalah bentuk lain dari pengelompokan masyarakat ke dalam
kelas atau kelompok yang berbeda. Perbedaan kelas sosial mempengaruhi jenis
produk, jasa dan merek yang dikonsumsi oleh konsumen juga mempengaruhi
pemilihan toko, tempat pendidikan dan tempat berlibur dari seorang konsumen.
Pada penelitian ini karakteristik sosiodemografi yang diduga mempengaruhi
pelanggan untuk menggunakan atau mengganti nomor prabayarnya adalah usia,
pendapatan, jenis kelamin, pekerjaan.
Penomoran Telekomunikasi
Pada Penjelasan UU 36 tentang Telekomunikasi pasa 23 ayat (2) dijelaskan
bahwa penomoran dalam telekomunikasi merupakan sumber daya yang terbatas
oleh karena itu sistem penomoran diatur oleh Menteri secara adil. Pemerintah
mengatur blok penomoran dalam telekomunikasi sedangkan operator membagi
blok tersebut berdasarkan area.
Prabayar adalah sistem pembayaran di awal
periode pemakaian melalui pembelian nomor perdana dan pulsa isi ulang
(voucher), sedangkan pasca bayar adalah sistem pembayaran di akhir periode
pemakaian melalui lembar penagihan atas pemakaian pada periode sebelumnya
penyelenggara jaringan dan jasa telekomunikasi. Jumlah Pengguna Kartu
Prabayar terus mengalami peningkatan yang disediakan oleh
penyelenggara
8
jaringan bergerak selular dan jaringan tetap lokal. Data perkembangan pelanggan
prabayar dan pascabayar penyelenggara jaringan tetap lokal dan jaringan selular
secara berturut-turut dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar 2.
20
18
Jumlah Pelanggan (juta)
16
14
12
10
8
6
4
2
0
pra
pasca
pra
Flexi
pasca
pra
Starone
2006
2007
2008
pasca
Bakrie
2009
2010
Sumber : Kemkominfo 2010
Telkomsel Indosat XL-Axiata Mobile 8 Natrindo
2006
2007
2008
2009
2010
Sumber : Kemkominfo 2010
Gambar 2 Perkembangan pelanggan jaringan selular
Smart
pasca
pra
pasca
pra
pasca
pra
pasca
pra
pasca
pra
pasca
pra
pasca
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
pra
jumlah pelanggan (juta)
Gambar 1 Perkembangan pelanggan jaringan tetap lokal
Hutchison
9
Analisis Daya Tahan
Analisis daya tahan (survival analysis) adalah teknik statistika
untuk
menganalisis data daya tahan. Data daya tahan adalah data durasi waktu yang
dicapai suatu objek dari waktu awal (waktu pemberian perlakuan) sampai
terjadinya suatu peristiwa (Kleinbaum dan Klein 2005). Peristiwa tersebut dapat
berupa perkembangan penyakit, respon terhadap pengobatan atau kematian (Lee
dan Wang 2003).
Waktu awal adalah titik waktu awal mulai pengamatan yang satuannya
dapat berupa tahun, bulan, minggu atau hari. Waktu gagal yaitu waktu pada saat
terjadinya kejadian akhir seperti kematian, kegagalan dan lain-lain. Durasi daya
tahan tidak semua dapat diamati secara lengkap. Individu yang tidak mengalamai
kegagalan pada periode pengamatan maka pengamatan dikatakan tersensor,
sedangkan apabila pada periode pengamatan individu mengalami kegagalan,
berarti pengamatan tersebut merupakan pengamatan lengkap. Pengamatan
lengkap yaitu waktu ketahanan hidupnya diketahui pada periode tersebut. Ada
beberapa jenis sensor yang disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3 Jenis sensor titik
a.
Sensor kanan
i) Sensor kanan jenis 2, yaitu tersensor karena mengalami kejadian lebih dari
akhir masa pengamatan (A).
ii) Sensor kanan jenis 1, yaitu tersensor karena tidak dapat mengikuti sampai
akhir pengamatan akibat kejadian lain diluar yang menjadi perhatian (B).
10
b.
Sensor kiri, yaitu waktu awal diluar periode pengamatan dan kejadian pada
periode pengamatan (C ).
c.
Sensor kiri dan kanan sekaligus, yaitu waktu awal dan waktu kejadian diluar
masa masa pengamatan (D).
d.
Sensor kiri secara lengkap, yaitu waktu awal dan waktu kejadian terjadi
sebelum pengamatan (E).
e.
Sensor kanan lengkap, yaitu waktu awal terjadi setelah masa pengamatan (F).
Fungsi daya tahan dari T adalah fungsi yang menyatakan peluang suatu
individu mampu bertahan hingga atau lebih waktu t (mengalami kejadian sesudah
waktu t) dengan lambang S(t) yang didefinisikan sebagai berikut :
S(t) = P(T ≥ t)
= 1 – P(T ≤ t)
= 1 – F(t)
Misalkan T adalah peubah acak positif dan kontinu mengenai waktu daya
tahan dan t adalah waktu amatan yang merupakan jangka waktu terjadinya
pengguna nomor prabayar berhenti menggunakan nomor prabayarnya, f(t) adalah
fungsi kepekatan peluang dari T dan F(t) adalah fungsi kepekatan peluang
kumulatif dari T yaitu peluang pengguna nomor kartu prabayar berhenti
menggunakan nomor prabayarnya pada waktu t ditulis sebagai berikut:
F(t) = P (T < t) =
Fungsi kepekatan peluang (probability density function) didefinisikan
sebagai limit dari peluang pengguna nomor kartu prabayar berhenti menggunakan
nomor prabayarnya pada selang t sampai ∆ t. Fungsi tersebut diformulasikan
sebagai berikut:
Fungsi hazard adalah limit dari peluang seseorang akan mengalami gagal
bertahan menggunakan nomor prabayar dalam selang waktu yang pendek (t,
),
dengan syarat telah bertahan dalam menggunakan nomor kartu prabayar selama t
yaitu (Collet 1994) :
11
Regresi Hazard Proporsional
Analisis regresi hazard proporsional merupakan suatu metode statistika
yang digunakan untuk melihat pengaruh peubah penjelas terhadap durasi waktu
daya tahannya (peubah respon). Metode hazard proporsional memiliki hazard
yang bersifat proporsional antara satu individu dan individu lainnya. Secara
umum tingkat hazard untuk suatu individu ke-i adalah sebagai berikut:
dengan
t
= waktu hingga kejadian tertentu terjadi
X
= peubah penjelas
(t) = fungsi Hazard dasar
= vektor koefisien regresi
Pemeriksaan Asumsi Hazard Proporsional
Regresi hazard proporsional memiliki asumsi yang cukup kuat. Asumsi
metode ini yaitu memiliki hazard yang bersifat proporsional antara satu individu
dan individu lainnya. Salah satu pendekatan untuk pemeriksaan asumsi adalah
dengan uji statistik. Pendekatan ini memberikan uji statistik tunggal untuk setiap
variabel yang diduga dengan menentukan korelasi antara sisaan Schoenfeld dan
waktu tingkat kegagalan. Hipotesis uji H 0 :ρ =0, H 1: ρ≠0.
Statistik uji
dengan:
rs = sisaan Schoenfeld
τ = waktu kegagalan.
Tolak Ho jika
asumsi proporsional hazard tidak terpenuhi.
. Tolak H 0 dengan kesimpulan
12
Pendugaan Parameter
Pendugaan parameter
, j= 1,2,….p dapat dilakukan melalui fungsi
kemungkinan parsial yang didasarkan pada peluang bersyarat (Cox dan Oakes
1984). Misalkan
adalah waktu kejadian ke k, dengan
D adalah banyaknya waktu kejadian yang berbeda.
individu dengan waktu kejadian
dan R
dan
adalah peubah ke-j dari
adalah himpunan individu yang
memiliki resiko pada waktu
. Peluang individu ke-i dengan peubah X
mengalami kejadian pada waktu
adalah :
Fungsi Kemungkinan untuk semua kejadian adalah:
Misalkan logaritma natural dari
dinotasikan dengan
parameter β dilakukan dengan memaksimumkan
turunan pertama
terhadap
. Pendugaan
yang diperoleh dari
= 0, untuk j = 1,2,…..p (Klein dan
Moeschberger 2003)
Pengujian Kontribusi Peubah
Pengujian parameter dilakukan untuk memeriksa peranan peubah penjelas
dalam model. Pengujian parameter model (β) secara simultan dilakukan
menggunakan statistik uji-G yaitu uji rasio kemungkinan yang digunakan untuk
menguji peranan peubah penjelas dalam model secara bersama. Hipotesis ujinya
adalah :
Ho: β 1 = β 2 =….= β p = 0 vs H 1 : minimal ada satu β j ≠ 0 dengan j = 1,2,….p.
13
Rumus untuk statistik uji G adalah
kemungkinan tanpa peubah penjelas dan
dengan
adalah fungsi
adalah fungsi kemungkinan dengan p
kovariat. Statistik uji G menyebar khi-kuadrat dengan derajat bebas p. Apabila
nilai G lebih besar dari nilai tabel khi-kuadrat pada α = 5% mengindikasikan
bahwa terdapat minimal satu peubah penjelas yang pengaruhnya signifikan
terdapat lama daya tahan pengguna.
Pengujian parameter yang berpengaruh terhadap model secara parsial
digunakan Uji Wald. Pengujian hipotesis Ho:
dengan statistik uji
=0 vs H 1 :
dan SE(
≠0 dengan i= 1,2...p.
) adalah galat baku penduga
parameter. Jika W i > Khi-Kuadrat dengan derajat bebas 1 maka Ho ditolak α =
5% .
Uji Kesesuaian Model
Pengujian kesesuaian model bertujuan untuk mengetahui apakah model
regresi hazard proporsional sesuai digunakan pada kasus penelitian ini.
Kesesuaian model (kebaikan suai) ini dapat ditunjukkan oleh nilai R-kuadrat
yang menjelaskan seberapa besar proporsi keragamansi dalam peubah tak bebas
dapat dijelaskan oleh peubah bebas secara bersama-sama (Royston 2006).
dengan m adalah jumlah yang mengalami event, L0 adalah Log kemungkinan
parsial pada saat model tanpa peubah, L p adalah Log kemungkinan parsial pada
model fit dengan p peubah.
Interpretasi Koefisien
Interpretasi koefisien pada regresi hazard proporsional dilakukan dengan
melihat rasio tingkat hazard. Rasio tingkat hazard juga dapat digunakan untuk
mengetahui adanya peningkatan atau penurunan resiko yang dialami oleh suatu
individu yang sedang mengalami kondisi tertentu:
14
Pendugaan Fungsi Ketahanan
Pendugaan fungsi ketahanan dalam regresi Cox menggunakan penduga
Breslow. Fungsi daya tahan pengguna nomor kartu prabayar t dengan peubah
penjelas X adalah
dengan
sedangkan
jumlah kegagalan pada
individu yang masih bertahan hingga
dan
adalah himpunan individu-
METODOLOGI PENELITIAN
Metode Pengumpulan Data
Populasi untuk penelitian ini adalah pengguna nomor prabayar di wilayah
DKI Jakarta yaitu Jakarta Timur, Jakarta Utara, Jakarta Pusat, Jakarta Selatan dan
Jakarta Barat. Lokasi tersebut dipilih dengan asumsi bahwa pada wilayah tersebut
segmentasi pengguna nomor kartu prabayar dapat terwakili.
Secara teori, menentukan banyaknya contoh dalam penelitian perlu
memperhatikan ragam, ukuran jumlah populasi, ketelitian yang diinginkan, biaya
dan waktu. Banyaknya contoh pada penelitian ini ditentukan sebanyak 300
responden dengan pertimbangan keterbatasan waktu dan biaya. Asumsi waktu
penelitian selama 2 (dua) minggu dengan target 20-25 orang responden perhari.
Besarnya alokasi responden untuk masing-masing wilayah di DKI Jakarta
ditentukan secara proporsional berdasarkan jumlah penduduk usia 15 tahun ke
atas yang bekerja dan tidak bekerja yang dapat dilihat pada Lampiran 2. Data
yang digunakan adalah data jumlah penduduk usia 15 tahun ke atas yang bekerja
dan tidak bekerja di wilayah DKI Jakarta tahun 2012 (sumber BPS DKI). Hasil
proporsi jumlah responden pada masing-masing wilayah dapat dilihat pada Tabel
3.
Tabel 3 Proporsi jumlah responden pada masing-masing wilayah
Jumlah Reponden
Bekerja
Wilayah
Jakarta
formal
L
P
Pengangguran
Bukan angkatan kerja
inFormal
L
P
L
P
SMP
SMA
Mahasiswa
Ibu RT
L
P
L
P
P
Kep. Seribu
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
JakSel
18
11
4
1
2
2
3
3
3
3
8
Jaktim
20
12
13
3
2
2
3
3
3
3
8
Jakpus
7
5
6
2
2
2
3
3
3
3
7
Jakbar
21
13
10
2
3
2
3
3
3
3
7
Jakut
14
9
8
2
3
2
3
3
3
3
7
16
Pemilihan
responden
menggunakan
quota
sampling
karena
sulit
mendapatkan data yang lengkap tentang pengguna nomor kartu prabayar di DKI.
Penyebaran kuesioner dilakukan pada tempat berkumpulnya massa yaitu pusat
perbelanjaan, stasiun atau terminal dengan asumsi bahwa pada tempat tersebut
segmentasi pengguna nomor prabayar terwakili. Peubah-peubah penjelas yang
digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 4. Penjelasan peubah yang
digunakan dapat dilihat pada Lampiran 3.
Tabel 4 Peubah penjelas yang digunakan
Peubah
Keterangan
Peubah
Keterangan
X1
Operator
X8
Menggunakan internet
X2
Jenis Kelamin
X9
Mengetahui Kepmen
X3
Umur
X10
Data Ragistrasi Valid
X4
Pekerjaan
X11
Mengetahui Sanksi
X5
Alasan memilih kartu
X12
Pendidikan
X6
Pembelian pulsa
X13
Penghasilan
X7
Harga pulsa isi ulang
Metode Analisis
Tahapan-tahapan analisis data yang dilakukan pada penelitian ini adalah:
1.
Analisis deskriptif untuk menggambarkan informasi mengenai berbagai pola
sebaran data berdasarkan peubah yang diamati.
2.
Pembentukan model regresi hazard proporsional. Bentuk umum regresi
hazard proporsional adalah:
3.
Pemilihan model terbaik dengan menggunakan Forward selection:
a. Misalnya ada sebanyak p peubah penjelas X 1 , X 2 , …, X p . Hitung
–
, dengan
adalah logaritma
natural kemungkinan parsial untuk model peubah penjelas X (i) ,
adalah model tanpa peubah penjelas. Peubah penjelas yang pertama kali
masuk ke dalam model adalah peubah penjelas yang paling berpengaruh
17
signifikan yaitu nilai
paling besar, misal peubah tersebut adalah X 1 .
Jika p(0) (X 1 ) < p e , dengan p e
kriteria signifikan yang dipilih dan
, maka proses dilanjutkan ke langkah b.
b. Hitung
dengan
–
adalah
logaritma natural kemungkinan parsial untuk model dengan peubah
bebas X i dan X 1.
adalah model dengan peubah penjelas X 1.
Peubah penjelas kedua yang masuk kedalam model adalah peubah
penjelas dengan nilai G(1)(i) paling besar, misalnya X 2 . Jika, dengan
, maka proses dilanjutkan pada langkah
ke 3.
c. Langkah ke 3 dimulai dengan model peubah penjelas X 1 dan X 2 . Hitung
G(2)(i) dan seterusnya. Proses dihentikan hingga tidak ada lagi peubah
yang berpengaruh signifikan masuk ke dalam model.
4.
Pengujian parameter model (β) secara simultan dilakukan menggunakan
statistik uji-G dengan hipotesis Ho: β 1 = β 2 =….= β p = 0 dan H 1 : minimal
ada satu β j ≠ 0 dengan j = 1,2,….p. Statistik uji G adalah
dengan
adalah fungsi kemungkinan tanpa peubah penjelas dan
adalah
fungsi kemungkinan dengan p kovariat. Tolak Ho jika nilai G lebih besar
dari nilai tabel khi-kuadrat
Pengujian secara parsial menggunakan uji Wald dengan hipotesis Ho:
=0
≠0 dengan i= 1,2...p, statistik uji
dan SE(
adalah galat baku penduga parameter. Tolak Ho jika
> Khi-Kuadrat
vs H 1 :
)
dengan derajat bebas 1 (Collet 2003).
5.
Melakukan pengujian asumsi dengan menggunakan kebaikan suai
(Kleinbaun dan Klein 2005). Pendekatan ini memberikan uji statistik
tunggal untuk setiap peubah yang diduga
dengan menentukan korelasi
antara sisaan Schoenfeld dan waktu tingkat kegagalan. Hipotesis yang diuji
adalah
H 0 : ρ=0, H 1: ρ≠0 Statistik uji
dengan
rs adalah sisaan Schoenfeld sedangkan τ adalah waktu kegagalan.
.
18
Tolak Ho jika
. Terima H 0 dengan kesimpulan
asumsi proporsional hazard terpenuhi.
6.
Melakukan uji kesesuaian model untuk melihat kesesuaian model yang
digunakan
dalam
penelitian
ini.
Pengujian
membandingkan nilai statistik uji dengan nilai χ
2
nilai χ
2
tabel
tabel .
dilakukan
dengan
Jika nilai statistik uji <
maka disimpulkan bahwa model regresi hazard proporsional
sudah sesuai dan dapat digunakan dalam penelitian ini.
7.
Penentuan nilai hazard rasio dari setiap peubah yang berpengaruh
8.
Menghitung peluang daya tahan pengguna nomor kartu prabayar dengan
menggunakan penduga Breslow
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data lapangan dilakukan pada tanggal 19-20 Mei 2012dan
tanggal 26-27 Mei 2012 serentak di empat wilayah DKI. Responden secara
keseluruhan ditargetkan sebanyak 300 orang. Beberapa kendala yang ditemukan
selama pelaksanaan survey antara lain:
1.
Responden tidak mengingat waktu awal menggunakan nomor kartu
prabayar yang digunakan sekarang
2.
Responden tidak mengingat waktu awal menggunakan nomor kartu
prabayar yang pernah digunakan namun sekarang tidak diaktifkan lagi.
3.
Responden tidak mengingat waktu akhir menggunakan nomor prabayar
yang pernah digunakan namun sekarang tidak diaktifkan lagi
4.
Responden tidak mengingat
lagi nomor prabayar telekomunikasi yang
pernah dipakai dan sekarang tidak digunakan lagi.
Kendala-kendala
tersebut
menyebabkan
jumlah
responden
yang
direncanakan tidak tercapai. Untuk meningkatkan perolehan responden dilakukan
pengumpulan data tahap ke-2. Pengumpulan data tahap ke-2 dilakukan dari
tanggal 4-19 Juni 2012. Usaha lain yang dilakukan adalah dengan menghubungi
kembali beberapa responden yang datanya belum lengkap. Jumlah responden
setelah melalui berbagai tahap pengumpulan data diperoleh sebanyak 236
responden atau 78.67% dari jumlah responden yang direncanakan.
Karakteristik Sosiodemografi Responden
Karakteristik sosiodemografi yang digunakan sebagai peubah penjelas
dalam penelitian ini adalah jenis kelamin, umur, pekerjaan, penghasilan dan
pendidikan.
Berdasarkan Gambar 4(a) terlihat bahwa jumlah responden
perempuan banyak yaitu sebanyak 128 (52.5%) dari jumlah reponden perempuan
yaitu sebanyak 108 responden (47.5%).
Gambar 4(c) menunjukkan bahwa responden yang paling banyak adalah
kategori 25-35 tahun sebanyak 69 responden (29%). Selanjutnya berturut-turut
responden yang berumur lebih dari 35 tahun sebanyak 68 responden (28,8%),
kategori 19-24 tahun sebanyak 21% responden dan kategori dengan responden
20
paling sedikit adalah yang berumur kurang dari 16 tahun sebanyak 24 responden
(10%).
Berdasarkan Gambar 4(d) terlihat bahwa responden dari sektor formal
mendominasi sebanyak 145 respon yaitu 61%. Kategori bukan angkatan kerja
sebanyak 80 responden yaitu 34% dan responden dari sektor informal sebanyak
11 responden yaitu 5%.
Berdasarkan Gambar 4(e), responden paling banyak adalah kategori SMA
sebesar 103 responden
yaitu 43,64% kemudian kategori S1/S2 sebanyak 67
responden yaitu 28.38%. Selanjutnya adalah kategori diploma sebanyak 38
responden atau 16%
dan responden yang paling sedikit adalah yang
45,8
(c) Umur
(b) Penghasilan
52,5
50
50
33,9
40
30
13,6
20
10
0
Formal
Informal
(d) Pekerjaan
Bukan angkatan
kerja
jumlah responden (%)
jumlah responden (%)
60
14,4 15,3
35
29,2428,81
30
21,19
25
20
15 10,1710,59
10
5
0
> 4.5
(a) Jenis Kelamin
36,4
3 - 4.5 Jt
P
33,9
1.5 - 3 Jt
L
40
35
30
25
20
15
10
5
0
Jumlah responden (%)
54,2
< 1.5 Jt
56
54
52
50
48
46
44
42
40
Jumlah responden (%)
jumlah responden (%)
berpendidikan SMP sebanyak 28 yaitu 11.86%.
43,6
40
28,4
30
20
16,1
11,9
10
0
SMP
SMA
D3
S1/S2
(e) Pendidikan
Gambar 4 Karakteristik responden
Perilaku Pengguna Kartu Prabayar Telekomunikasi
Jumlah nomor prabayar hasil survei sebanyak 391 dari 236 responden. Hal
ini disebabkan beberapa responden telah menggunakan nomor prabayar lebih dari
21
satu. Sebanyak 391 nomor prabayar tersebut terdiri dari 180 nomor yang sudah
tidak aktif, dan 211 nomor masih aktif. Data nomor prabayar yang sudah tidak
aktif tersebut dilakukan perhitungan rata-rata lama waktu penggunaan yang
disajikan pada Tabel 5. Berdasarkan Tabel 5 terlihat bahwa nomor prabayar
Natrindo dengan merek dagang Axis paling pendek lama waktu penggunaannya.
Bakri Telkom dengan merek dagang Esia, XL dan Smart-Telco secara berturutturut merupakan nomor prabayar yang paling pendek waktu penggunaannya
setelah Natrindo.
Tabel 5 Jumlah responden yang mengalami event, sensor dan rata-rata waktu
penggunaan
Operator
Telkomsel
Indosat
XL
Natrindo
Hutchinson
Smart-Telco
Telkom Flexi
Bakri Telcom
Total
Jumlah nomor
prabayar yang
tidak aktif
44
51
40
10
7
6
17
5
180
Jumlah Nomor
Prabayar Masih
aktif
59
40
39
22
7
15
28
1
211
Rata-rata waktu
penggunaan
nomor yang tidak
aktif (bulan)
26.80
22.61
18.27
12.30
21.57
19.00
23.06
15.25
Berdasarkan Gambar 5, pengguna Telkomsel paling banyak berumur lebih
dari 35 tahun, pengguna nomor prabayar Indosat
berumur 19-24 tahun,
sedangkan pengguna nomor prabayar XL paling banyak berumur 25-35 tahun.
Pengguna ketiga operator yang baru yaitu Natrindo, Hutchinson dan Smart-Telco
paling banyak berumur 16-18 tahun, sedangkan pengguna FWA paling banyak
berumur 25-35 tahun.
Data tersebut menunjukkan bahwa sebagian besar
pengguna pengguna nomor parabayar dari Natrindo dengan merek 3, Hutchinson
dengan merek Axis dan Smart-Telco dengan merek Smart adalah mereka yang
masih dibangku SMP atau SMA. Hal ini disebabkan ketiga operator tersebut
menawarkan paket yang tepat untuk pengguna yang berumur 16-18 tahun, seperti
bebas biaya sms, dan tarif ke operator lain yang lebih murah. Pengguna nomor
prabayar dari ketiga operator yang lama yaitu Telkomsel, Indosat dan XL lebih
22
banyak berumur lebih dari 18 tahun. Nomor prabayar dari FWA paling banyak
digunakan oleh pelanggan yang berumur 25-35 tahun.
60
jumlah responden (%)
50,0
48,5
50
39,8
40
33,0
38,5
37,5
35,2
31,0
31,0
27,5
24,2
30
19,5
19,4
20
23,1
21,2
18,2
20,0
18,2
16,4
15,415,4
12,5
10
9,29,2
7,7
5,5
6,8
36,4
9,1
7,7
9,1
3,0
1,0
0,0
0,0
0
Telkomsel
Indosat
35 thn
Gambar 5 Distribusi umur responden menurut operator
Gambaran perilaku pengguna membeli pulsa dapat dilihat pada Gambar 6.
Dari Gambar 6 terlihat bahwa pengguna nomor prabayar Telkomsel paling sering
membeli pulsa dengan harga lebih dari 25 ribu rupiah, sedangkan pengguna
nomor prabayar
Indosat membeli pulsa sering membeli pulsa dengan harga
kurang dari 10 ribu rupiah. Pengguna XL paling sering membeli pulsa dengan
harga lebih dari 25 ribu rupiah dan kurang dari10 ribu rupiah. Pengguna nomor
prabayar dari 3 operator yang baru yaitu Natrindo, Hutchinson dan Smart-Telco
sering membeli pulsa dengan harga kurang dari
10 ribu rupaih. Faktor ini
memperkuat hasil sebelumnya bahwa pengguna kartu prabayar dari 3 oprator
baru adalah pengguna yang masih berumur 16-18 tahun.
jumlah responden (%)
23
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
87,5
60,6
60,0
53,8
43,7
38,8 40,7
37,9
34,0
31,9
27,5
27,2
18,4
34,5
30,8
27,3
15,4
12,5
12,1
5,5
0,0
Telkomsel
Indosat
< 10 ribu
XL
Natrindo Hutchinson Smart-Telco
10-25 ribu
FWA
>25 ribu
Gambar 6 Distribusi harga pulsa yang dibayar responden menurut operator
Berdasarkan Gambar 7 terlihat bahwa sebagian besar pengguna yang
bekerja di sektor formal sering membeli pulsa dengan harga lebih dari dua puluh
lima ribu rupiah, sedangkan pelajar dan ibu RT sering membeli pulsa dengan
harga kurang dari 10 ribu rupiah. Hal ini juga berkaitan dengan hasil sebelumya
bahwa pelajar yang berumur 16-18 tahun sering membeli pulsa dengan harga
kurang dari 10 ribu rupiah. Pengguna yang bekerja di sektor informal paling
sering membeli pulsa dengan harga lebih dari 25 ribu rupiah.
56,25
jumlah responden (%)
60
45,58
50
40
37,61
37,50
28,19
30
20
54,36
17,45
16,81
6,25
10
0
Formal
Informal
< 10 ribu
10-25 ribu
Pelajar/Ibu RT
>25 ribu
Gambar 7 Distribusi harga pulsa yang dibayar responden menurut pekerjaan
24
Alasan pengguna nomor prabayar menggunakan memilih nomor prabayar
dapat dilihat Gambar
8. Dari gambar tersebut terlihat bahwa alasan tarif
merupakan alasan yang paling utama dari semua operator. Hal ini sesuai dengan
kenyataan
bahwa
para
operator
berupaya
menurunkan
tarif
untuk
mempertahankan dan meningkatkan jumlah pelanggannya.
jumlah responden (%)
60
54,55
49,45
50
46,15
37,50
40
30
54,55
50,57
29,13
20
10
0
Telkomsel
Pengaruh teman
Indosat
XL
Pengaruh iklan
Natrindo Hutchinson Smart-Telco
Tarif
kualitas sinyal
FWA
Pemakaian bersama
Gambar 8 Distribusi alasan pengguna memilih nomor kartu prabayar menurut
operator
Analisis Model Regresi Hazard Proporsional
Analisis regresi hazard proporsional dilakukan dengan memasukkan semua
peubah penjelas ke dalam model. Pengujian parameter secara simultan dengan
uji G didapatkan nilai statistik uji khi-kuadrat sebesar 117.5933 dengan nilai p
PRABAYAR TELEKOMUNIKASI
CORRY BUTU HASTUTI
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
PERNYATAAN MENGENAI TESIS
DAN SUMBER INFORMASI
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Analisis Daya Tahan Pengguna
Nomor Kartu Prabayar Telekomunikasi adalah karya saya dengan arahan dari
komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada
perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya
yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam
teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir tesis ini.
Bogor, Desember 2012
Corry Butu Hastuti
NIM G152100121
ABSTRACT
CORRY BUTU HASTUTI. Survival Analysis for Telecomunication Prepaid
Number Customer. Supervised by ANIK DJURAIDAH and I MADE
SUMERTAJAYA.
Telecomunication prepaid customer has increased significanly compared to
postpaid customers. The growth in prepaid is driven by a end-to-end simple
ecosystem that is built by telecommunication operator, for example started pack
can be bought anywhere anytime, retail outlet for voucher can be found
everywhere. That simplicity has been creating another effect to customer in which
they can easily switch sim card after the balance run out.That behavior driven by
regulation in buying prepaid SIM that not optimum in which customer data can
not be validated. The impact of rotational prepaid customer gives a high cost to
telecommunication provider and the availability of number becomes limited. For
customers, the impact of rotational SIM has made them vulnerable from
spamming. Those impact can be minimized if regulator and telecommunication
operator knows the factors that drives customer changing their SIM cards.This
study is to define the factors which has driven customers in buying new SIM
cards, by survival model of prepaid customers and to define the probability loyal
customer based on significant characteristics. Data in this study is based on survey
to 300 prepaid customers in DKI Jakarta. Survival Analysis is a statistical
technique to define the pattern of survivals based on failure times and survival
times. Data of survival times is measured from the time customer bought the SIM
card until event in which customer stop using it. In his study, characteristic that
are both significantly effect to drives rotational customer is age, voucher price and
income. Based on the value of its hazard ratio, age 16 until 18 years, income 1.5
until 3 million voucher price under 10 thousand rupies category is an indicator
that gives customer the greatest influence in determining the level of one’s impact
of rotational prepaid customer.
Keywords : survival analysis, prepaid customer, Cox regression model
RINGKASAN
CORRY BUTU HASTUTI. Analisis Daya Tahan Pengguna Nomor Kartu
Prabayar Telekomunikasi. Dibimbing oleh ANIK DJURAIDAH, dan I MADE
SUMERTAJAYA.
Pelanggan jasa telekomunikasi terdiri dari pelanggan jasa pascabayar dan
prabayar. Jumlah pelanggan prabayar meningkat lebih cepat dari pelanggan
pascabayar. Peningkatan ini didukung oleh banyaknya fasilitas dan kemudahan
yang ditawarkan penyelenggara telekomunikasi misalnya dapat diperoleh dengan
mudah. Kemudahan tersebut menimbulkan efek yang sangat luar biasa terhadap
beberapa pelanggan. Mereka mengganti nomor kartu perdana setelah isi pulsanya
habis. Dampak dari mudahnya pelanggan mengganti nomor prabayarnya
diantaranya adalah sering terjadi penipuan, pesan spam, pornografi maupun
konten yang tidak diinginkan masuk ke ponsel. Dampak tersebut dapat
diminimumkan dengan kebijakan yang mempertimbangkan faktor-faktor yang
mempengaruhi pelanggan mengganti nomor prabayarnya.
Dalam bidang statistika terdapat beberapa metode yang dapat digunakan
untuk membedakan kategori pengguna nomor prabayar seperti analisis
diskriminan, regresi logistik dan regresi pohon. Metode tersebut hanya mampu
mengelompokkan dan membedakan pelanggan ke dalam kategori pelanggan
sering mengganti nomor prabayarnya dan yang tidak atau jarang mengganti
nomor prabayarnya. Metode tersebut dapat digunakan jika data pengamatan
merupakan data lengkap atau data yang tidak mengandung pengamatan tersensor.
Metode statistik yang dapat digunakan untuk menangani permasalahan data yang
bersifat tersensor adalah analisis daya tahan.
Analisis daya tahan (survival analysis) merupakan teknik statistik untuk
melihat pola daya tahan yaitu berhubungan waktu kegagalan (failure times) dan
waktu daya tahan (survival times). Data durasi daya tahan pengguna nomor
prabayar diukur dari awal pengaktifan nomor prabayar sampai terjadi event, yaitu
ketika pengguna berhenti menggunakan nomor prabayar. Pada penelitian ini
dengan waktu awal adalah tahun 2000. Pada tahun tersebut dikeluarkan peraturan
yang menghapuskan sistem monopoli pada penyelenggaraan telekomunikasi.
Waktu akhir penelitian ini adalah waktu dilakukannya penelitian (Mei 2012).
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan
faktor-faktor yang
mempengaruhi daya tahan penggunaan nomor kartu prabayar dan menentukan
peluang daya tahan berdasarkan karakteristik yang berpengaruh nyata. Data yang
digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang diperoleh melalui
survei dengan penyebaran kuesioner kepada pengguna nomor prabayar di
wilayah DKI Jakarta yaitu Jakarta Timur, Jakarta Utara, Jakarta Pusat, Jakarta
Selatan dan Jakarta Barat. Lokasi tersebut dipilih dengan asumsi bahwa pada
wilayah tersebut segmentasi pengguna nomor kartu prabayar dapat terwakili.
Banyaknya contoh pada penelitian ini ditentukan sebanyak 300 responden dengan
pertimbangan keterbatasan waktu dan biaya. Besarnya alokasi responden untuk
masing-masing wilayah di DKI Jakarta ditentukan secara proporsional
berdasarkan jumlah penduduk usia 15 tahun ke atas yang bekerja dan tidak
bekerja.
Berdasarkan hasil analisis regresi hazard proporsional dengan
menggunakan metode langka maju (forward selection) diperoleh tiga peubah
yang berpengaruh pada taraf nyata 0.05 yaitu umur, penghasilan dan harga pulsa
isi ulang. Pada peubah umur terlihat bahwa resiko gagal menggunakan nomor
prabayar yang paling kecil adalah pengguna yang berumur 25-35 tahun yaitu
sebesar 1.677 kali dari pada pengguna yang berumur lebih dari 35 tahun. Resiko
gagal paling besar terjadi pada pengguna yang berumur 16-18 tahun yaitu sebesar
2.659 kali dibanding dengan pengguna berumur 35 tahun.
Pada peubah harga pulsa isi ulang terlihat bahwa resiko gagal paling besar
terjadi pada pengguna yang sering membeli pulsa dengan harga kurang dari 10
ribu rupiah yaitu sebesar 2.49 kali dibanding pelanggan yang sering membeli
pulsa dengan harga lebih dari 50 ribu rupiah. Sedangkan resiko kegagalan paling
kecil dialami oleh pengguna yang sering membeli pulsa dari harga 10 ribu sampai
50 ribu rupiah. Peubah penghasilan menunjukkan bahwa kegagalan paling tinggi
terjadi pada pengguna yang berpenghasilan 1.5 juta sampai 3 juta rupiah perbulan
yaitu 4.256 kali dibandingkan pengguna yang berpenghasilan lebih dari 4.5 juta
rupiah perbulan. Pengguna yang berpenghasilang 3-4.5 juta perbulan memilikih
resiko gagal paling kecil jika dibandingkan dengan pengguna yang berumur lebih
dari 4.5 juta.
Sebagai illustrasi untuk pelanggan dengan karakteristik berumur 19-24
tahun, sering membeli pulsa harga kurang dari 10 ribu rupiah, penghasilan
perbulan 1.5-3 Juta rupiah. Perhitungan peluang daya tahan untuk waktu 12 bulan
menunjukkan pelanggan tersebut mempunyai daya tahan sebesar 0.84.
Kata kunci: nomor prabayar telekomunikasi, analisis daya tahan, model regresi
Cox,
© Hak Cipta milik IPB, tahun 2013
Hak Cipta dilindungi Undang-undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan
atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan,
penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau
tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan
yang wajar bagi IPB.
Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh Karya tulis
dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
ANALISIS DAYA TAHAN PENGGUNA NOMOR KARTU
PRABAYAR TELEKOMUNIKASI
CORRY BUTU HASTUTI
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Sains pada
Program Studi Statistika Terapan
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis: Dr. Ir. Indahwati M.Si.
Judul Tesis
: Analisis Daya Tahan Pengguna Nomor Kartu Prabayar
Telekomunikasi
Nama
: Corry Butu Hastuti
NRP
: G152100121
Program Studi
: Statistika Terapan
Disetujui
Komisi Pembimbing
Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si
Anggota
Dr. Ir. Anik Djuraidah, MS
Ketua
Diketahui,
Ketua Program Studi Statistika Terapan
Dekan Sekolah Pascasarjana
Dr. Ir. Anik Djuraidah, MS
Dr. Ir. Dahrul Syah, M.Sc.Agr
Tanggal Ujian: 4 Desember 2012
Tanggal Lulus:
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala rahmat
dan karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini dapat diselesaikan. Judul tesis ini
adalah “Analisis Daya Tahan Pengguna Nomor Kartu Prabayar Telekomunikasi”.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Ibu Dr. Ir. Anik Djuraidah, MS
selaku pembimbing I dan Bapak Dr. Ir. I Made Sumertajaya, M.Si selaku
pembimbing II atas bimbingan, arahan, dan kritik, serta saran dan waktunya
selama penelitian. Disamping itu penulis juga mengucapkan terima kasih kepada
ibu Dr. Ir. Indahwati M.Si selaku penguji luar komisi pada ujian tesis, serta
seluruh staf Program Studi Statistika.
Ungkapan terima kasih pula disampaikan kepada suami dan ketiga anakku,
serta seluruh keluarga atas doa, dukungan dan kasih sayangnya. Terima kasih pula
kepada teman-teman Statistika dan Statistika Terapan atas bantuan dan
kebersamaannya. Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat.
Bogor, Desember 2012
Corry B. Hastuti
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Makale, Tana Toraja pada tanggal 14 Juni 1972 dari
pasangan Bapak Cornelius dan Ibu Dorkas Nari. Penulis merupakan putri sulung
dari empat bersaudara
Penulis menyelesaikan pendidikan SLTA di SMA Negeri 1 Makale, Tana
Toraja pada tahun 1989 dan lulus program S1 pada Jurusan Teknik Elektro
Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin dan lulus pada tahun 1994. Dari Tahun
1995 sampai Tahun 2000 bekerja di salah satu operator telekomunikasi di
Indonesia. Dari Tahun 2001 sampai sekarang bekerja pada Direktorat
Telekomunikasi, Kementerian Komunikasi dan Informatika. Tahun 2010 penulis
diterima di Program Studi Statistika Terapan pada Sekolah Pascasarjana Institut
Pertanian Bogor.
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL……………………………………………………...……
DAFTAR GAMBAR…………………………………………………….....
DAFTARLAMPIRAN………………………………………………………
PENDAHULUAN…………………………………………………………
Latar Belakang ……………………………………………………...
Tujuan Penelitian …………………………………………………...
xi
xiii
xv
1
1
3
TINJAUAN PUSTAKA ……………………………………………………
Perilaku Konsumen………………………………………………….
Penomoran Telekomunikasi………………………………………...
Analisis Daya Tahan………………………………………………...
Regresi Hazard Proporsional …….......…………………………….
5
5
7
9
11
METODOLOGI…………………………………………………………….
Metode Pengumpulan Data………………………………………...
Metode Analisis……………………………………………………..
15
15
16
HASIL DAN PEMBAHASAN ………..……….………..……….………….
Karakteristik Sosiodemografi Responden…………………………..
Perilaku Pengguna Kartu Prabayar Telekomunikasi………………..
Analisis Model Regresi Hazard Proporsional ...……………….........
Pemeriksaan Asumsi………………………………………………...
Kebaikan Model…………………………………………………….
Penerapan Model……………………………………………………
Implikasi…………………………………………………………….
19
19
20
24
26
27
27
28
SIMPULAN ………………..………..……….………..……….………….… 29
Simpulan ………..……….………..……….………..……….…….…..….. 29
DAFTAR PUSTAKA ………..……….………..……….………..………….
LAMPIRAN ………..……….………..……….………..……….………..…
31
33
xxi
DAFTAR TABEL
Halaman
1
Pengeluaran rata-rata perkapita sebulan menurut jenis makanan dan
bukan makanan......................................................................................
2
6
Pengeluaran rata-rata perkapita sebulan untuk sektor pos dan
telekomunikasi......................................................................................
7
3
Proporsi jumlah responden pada masing-masing wilayah.....................
15
4
Peubah penjelas yang digunakan...........................................................
16
5
Jumlah responden yang mengalami event, sensor dan rata-rata waktu
penggunaan...........................................................................................
6
Hasil analisis regresi hazard proporsional dengan metode langkah
maju.......................................................................................................
7
8
21
Korelasi
antara
sisaan
Schoenfeld
dan
waktu
25
tingkat
kegagalan...............................................................................................
26
Peluang daya tahan menurut karakteristik.............................................
28
xxii
xxiii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
1
Perkembangan pelanggan jaringan tetap lokal .......................................... 8
2
Perkembangan pelanggan jaringan selular................................................. 8
3
Jenis sensor titik......................................................................................... 9
4
Karakteristik responden............................................................................ 20
5
Distribusi umur responden menurut operator............................................. 22
6
Distribusi harga pulsa yang dibayar responden menurut operator............ 23
7
Distribusi harga pulsa yang dibayar responden menurut pekerjaan........... 23
8
Distribusi alasan pengguna memilih nomor kartu prabayar menurut
operator...................................................................................................... 24
xxiv
xxv
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1 Pertumbuhan pelanggan prabayar dan pascabayar telekomunikasi..........
33
2 Perhitungan proporsi responden.................................. ............................
35
3 Peubah-peubah penjelas yang digunakan beserta peubah boneka yang
dibentuk......................................................................................................
37
4 Nilai dugaan koefisien regresi hazard proporsional...................................
39
5 Perhitungan manual peluang daya tahan.... ..............................................
40
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Industri telekomunikasi di Indonesia terus berkembang seiring dengan
kebijakan pemerintah yang terus mendorong investasi di bidang telekomunikasi.
Indikator dari perkembangan industri telekomunikasi adalah banyaknya operator
telekomunikasi dan jumlah pelanggan yang semakin bertambah. Pelanggan jasa
telekomunikasi terdiri dari pelanggan jasa pascabayar dan pelanggan jasa
telekomunikasi prabayar. Prabayar adalah sistem pembayaran di awal periode
pemakaian melalui pembelian nomor perdana dan pulsa isi ulang, sedangkan
pascabayar adalah sistem pembayaran di akhir periode pemakaian melalui lembar
penagihan
atas
pemakaian
pada
periode
sebelumnya.
Pelanggan
jasa
telekomunikasi dapat menggunakan layanan telekomunikasi yang disediakan oleh
operator jasa telekomuniaksi apabila pelanggan telah memberikan identitasnya
secara benar kepada penyelenggara jasa telekomunikasi dan mendapatkan nomor
pelanggan.
Dalam UU 36 tentang telekomunikasi dijelaskan bahwa nomor
pelanggan merupakan sumber daya yang terbatas sehingga pemerintah perlu
mengatur penggunaanya secara adil.
Pelanggan pascabayar memperoleh nomor pelanggan setelah melakukan
registrasi melalui kontrak dengan penyelenggara jasa telekomunikasi. Pelanggan
prabayar
mendapat nomor pelanggan prabayar
dengan cara membeli kartu
perdana pada kios pulsa tanpa melalui kontrak dengan penyelenggara. Untuk
mencegah penyalahgunaan jasa telekomunikasi prabayar maka pemerintah
mengatur proses registrasi kartu prabayar melalui Peraturan Menteri Komunikasi
dan Informatika No 23/M.KOMINFO/10/2005 bertanggal 28 Oktober 2005
tentang Registrasi Terhadap Pelanggan Jasa Telekomunikasi. Peraturan tersebut
pada Pasal 4 ayat (5) mengatur bahwa Penyelenggara jasa telekomunikasi
mengaktifkan nomor pelanggan jasa telekomunikasi prabayar setelah identitas
pelanggan jasa telekomunikasi prabayar diterima dengan benar dan lengkap.
Penyelenggara telekomunikasi juga wajib menonaktifkan pelanggan
yang
terbukti atau diketahui menggunakan data dalam bentuk identitas palsu atau milik
orang lain tanpa seizin orang yang bersangkutan.
2
Jumlah pelanggan prabayar meningkat lebih cepat dari pelanggan
pascabayar, dimana data pertumbuhan pelanggan prabayar dan pasca bayar
menurut operator dapat dilihat pada Lampiran 1. Peningkatan ini didukung oleh
banyaknya
fasilitas
dan
kemudahan
yang
ditawarkan
penyelenggara
telekomunikasi. Penyelenggara terus berupaya menguasai pasar dan menjaga
kestabilan jumlah pelanggan dengan berbagai stategi diantaranya menurunkan
tarif serta menjual nomor kartu prabayar dengan harga yang lebih murah.
Penjualan nomor kartu perdana prabayar yang murah menimbulkan efek
yang sangat luar biasa terhadap beberapa pelanggan. Mereka mengganti nomor
kartu perdana setelah isi pulsanya habis. Perilaku tersebut
didukung oleh
kebijakan registrasi kartu prabayar belum optimal dimana belum adanya cara yang
tepat untuk melakukan validasi terhadap kebenaran data registrasi pelanggan.
Kondisi ini berbeda dengan negara lain seperti Jepang yang telah menggunakan
nomor
telepon
selular
sebagai
alat
identifikasi
seseorang
dan
China
memberlakukan pembelian kartu perdana yang ketat yaitu setiap pembeli
diwajibkan menyerahkan identitas aslinya.
Dampak
seringnya
pelanggan
mengganti
nomor
dirasakan
oleh
penyelenggara dan masyarakat. Dampak bagi penyelenggara adalah besarnya
biaya yang dikeluarkan untuk pengadaan kartu prabayar dan semakin terbatasnya
alokasi nomor prabayar sedangkan bagi masyarakat adalah sering terjadi
penipuan, pesan spam, pornografi maupun konten yang tidak diinginkan masuk
ke ponsel. Dampak tersebut dapat diminimumkan dengan kebijakan yang
mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi pelanggan mengganti
nomor prabayarnya.
Metode yang dapat digunakan untuk membedakan kategori pengguna
nomor prabayar diantaranya adalah analisis diskriminan, regresi logistik dan
regresi pohon. Metode tersebut hanya mampu mengelompokkan dan membedakan
pelanggan ke dalam kategori pelanggan sering mengganti nomor prabayarnya dan
yang tidak atau jarang mengganti nomor prabayarnya. Metode tersebut dapat
digunakan jika data pengamatan merupakan data lengkap atau data yang tidak
mengandung pengamatan tersensor. Metode statistik yang dapat digunakan untuk
menangani permasalahan data yang bersifat tersensor adalah analisis daya tahan.
3
Analisis daya tahan (survival analysis) merupakan teknik statistik untuk
melihat pola daya tahan yaitu berhubungan waktu kegagalan (failure times) dan
waktu daya tahan (survival times). Data durasi daya tahan pengguna nomor
prabayar diukur dari awal pengaktifan nomor prabayar sampai terjadi event, yaitu
ketika pengguna berhenti menggunakan nomor prabayar. Pada penelitian ini
dengan waktu awal adalah tahun 2000. Pada tahun tersebut dikeluarkan peraturan
yang menghapuskan sistem monopoli pada penyelenggaraan telekomunikasi.
Waktu akhir penelitian ini adalah waktu dilakukannya penelitian Mei 2012. Pada
analisis daya tahan terdapat peubah penjelas yang merupakan faktor-faktor yang
diduga melatarbelakangi pengguna nomor kartu prabayar mengganti nomor
prabayarnya.
Penelitian mengenai daya tahan pengguna kartu prabayar sudah banyak
dilakukan. Penelitian kartu GSM prabayar terhadap persaingan merk kartu
prabayar mengenai perang tarif pelanggan dilakukan oleh Mulyanto (2008).
Siregar pada tahun 2007 melakukan penelitian tentang kepuasan dan loyalitas
pengguna kartu prabayar as di kota bogor. Penelitian tentang metode hazard
proporsional dan metode hazard nonproporsional dalam menentukan loyalitas
pengguna kartu selular GSM prabayar yang dilakukan oleh Sari (2009).
Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah:
1.
Menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi daya tahan penggunaan
nomor kartu prabayar
2.
Menentukan
peluang
berpengaruh nyata
daya
tahan
berdasarkan
karakteristik
yang
TINJAUAN PUSTAKA
Perilaku konsumen
Perilaku konsumen adalah semua kegiatan, tindakan serta proses psikologis
yang mendorong tindakan tersebut pada saat sebelum membeli, ketika membeli,
menggunakan, menghabiskan produk dan jasa setelah melakukan hal-hal diatas
atau kegiatan mengevaluasi (Sumarwan 2011). Memahami perilaku konsumen
akan mempermudah pemasar dan pengambil kebijakan dalam melakukan
segmentasi pelanggan. Segmentasi sangat penting untuk mendapatkan kelompok
konsumen
berdasarkan kesamaan
kebutuhan barang dan jasa. Kelompok
konsumen atau segmen dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan operator
dan regulator dalam merumuskan peraturan atau pengembangan kebijakan untuk
melindungi kepentingan konsumen. Salah satu dasar untuk melakukan segmentasi
adalah karakteristik sosiodemografi yang terdiri dari usia, suku bangsa,
pendapatan, jenis kelamin, status pernikahan, pekerjaan, lokasi geografis dan jenis
rumah tangga.
Usia pelanggan adalah salah fakfor yang mempengaruhi seorang dalam
menggunakan suatu merek. Perbedaan usia mengakibatkan perbedaan selera dan
kesukaan terhadap merek. Seiring dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan
akan telekomunikasi saat ini maka pengguna nomor prabayar telekomunikasi
tidak lagi hanya untuk usia dewasa tetapi juga digunakan oleh anak-anak usia
sekolah. Pendidikan dan pekerjaan adalah dua karakteristik konsumen yang saling
berhubungan. Pendidikan akan menentukan jenis pekerjaan yang dilakukan oleh
seseorang konsumen. Tingkat pendidikan seseorang akan mempengaruhi nilainilai yang dianut, cara berpikir, dan persepsi seseorang terhadap suatu masalah.
Konsumen yang memiliki pendidikan yang lebih baik sangat responsif terhadap
informasi. Selain itu, pendidikan juga mempengaruhi konsumen dalam pilihan
produk maupun merek. Pendidikan pengguna yang berbeda akan menyebabkan
selera konsumen juga berbeda (Sumarwan 2011).
Pendapatan merupakan salah satu peubah yang dapat digunakan untuk
menentukan karakteristik ekonomi konsumen. Pendekatan yang dapat digunakan
untuk mengukur pendapatan seorang konsumen adalah pengeluaran konsumen
6
satu bulan untuk semua kebutuhan rumah tangga. Jumlah kebutuhan rumah
tangga tersebut dianggap sebagai jumlah pendapatan rumah tangga. Pengeluaran
rata-rata perkapita sebulan menurut jenis barang makanan dan bukan makanan
hasil Susenas 2009 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1
Pengeluaran rata-rata perkapita sebulan menurut jenis makanan dan
bukan makanan
Jenis Pengeluaran
a.
Desa
(Rp)
Kota dan
Desa (Rp)
Pengeluaran Makanan
Jumlah makanan
b.
Kota
(Rp)
250 874
186 743
218 169
• Perumahan dan fasilitas
rumah tangga
122 189
51 326
85 556
• Barang dan jasa
110 249
42 502
75 227
• Pakaian alas kaki dan
tutup kepala
17.579
11.290
14 328
• Barang barang yang
tahan lama
31 824
19 218
25 307
• Pajak dan asuransi
9 643
2 741
6 075
• Keperluan pesta dan
upacara
6 736
5 025
5 852
Jumlah bukan makanan
298 220
132 102
212 345
549 094
318 845
430 514
Pengeluanan bukan
Makanan
Total
Perkembangan industri telekomunikasi khususnya selular telah mendorong
perilaku masyarakat untuk menempatkan kebutuhan telekomunikasi sebagai salah
satu kebutuhan yang penting. Hampir setiap kalangan masyarakat telah
menggunakan telepon selular untuk membantu dalam berkomunikasi dan
mendapatkan berita. Persentase pengeluaran untuk sektor pos dan telekomunikasi
dari total pengeluaran secara rinci dapat dilihat pada Tabel 2. Persentase jumlah
total merujuk pada Tabel 1 untuk jenis pengeluaran barang dan jasa.
7
Tabel 2
Pengeluaran rata-rata
telekomunikasi
Jenis Pengeluaran
Telepon rumah
Pulsa HP,
perkapita
Kota
(Rp)
sebulan
Desa
(Rp)
sektor
Kota dan
Desa
(Rp)
1 920
pos
dan
Persentase
Jumlah Total
(%)
0.93
3 717
241
13 627
4 565
8 943
4.33
306
317
218
0.11
33
16
24
0.01
461
18
232
0.11
Kartu telepon/telepon
umum/wartel
Benda-benda pos (wesel,
materai, perangko dan
lainnya) post stuff (stamp dan
lain-lain)
Lainnya (warnet, internet)
Sumber : BPS 2009
Kelas sosial adalah bentuk lain dari pengelompokan masyarakat ke dalam
kelas atau kelompok yang berbeda. Perbedaan kelas sosial mempengaruhi jenis
produk, jasa dan merek yang dikonsumsi oleh konsumen juga mempengaruhi
pemilihan toko, tempat pendidikan dan tempat berlibur dari seorang konsumen.
Pada penelitian ini karakteristik sosiodemografi yang diduga mempengaruhi
pelanggan untuk menggunakan atau mengganti nomor prabayarnya adalah usia,
pendapatan, jenis kelamin, pekerjaan.
Penomoran Telekomunikasi
Pada Penjelasan UU 36 tentang Telekomunikasi pasa 23 ayat (2) dijelaskan
bahwa penomoran dalam telekomunikasi merupakan sumber daya yang terbatas
oleh karena itu sistem penomoran diatur oleh Menteri secara adil. Pemerintah
mengatur blok penomoran dalam telekomunikasi sedangkan operator membagi
blok tersebut berdasarkan area.
Prabayar adalah sistem pembayaran di awal
periode pemakaian melalui pembelian nomor perdana dan pulsa isi ulang
(voucher), sedangkan pasca bayar adalah sistem pembayaran di akhir periode
pemakaian melalui lembar penagihan atas pemakaian pada periode sebelumnya
penyelenggara jaringan dan jasa telekomunikasi. Jumlah Pengguna Kartu
Prabayar terus mengalami peningkatan yang disediakan oleh
penyelenggara
8
jaringan bergerak selular dan jaringan tetap lokal. Data perkembangan pelanggan
prabayar dan pascabayar penyelenggara jaringan tetap lokal dan jaringan selular
secara berturut-turut dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar 2.
20
18
Jumlah Pelanggan (juta)
16
14
12
10
8
6
4
2
0
pra
pasca
pra
Flexi
pasca
pra
Starone
2006
2007
2008
pasca
Bakrie
2009
2010
Sumber : Kemkominfo 2010
Telkomsel Indosat XL-Axiata Mobile 8 Natrindo
2006
2007
2008
2009
2010
Sumber : Kemkominfo 2010
Gambar 2 Perkembangan pelanggan jaringan selular
Smart
pasca
pra
pasca
pra
pasca
pra
pasca
pra
pasca
pra
pasca
pra
pasca
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
pra
jumlah pelanggan (juta)
Gambar 1 Perkembangan pelanggan jaringan tetap lokal
Hutchison
9
Analisis Daya Tahan
Analisis daya tahan (survival analysis) adalah teknik statistika
untuk
menganalisis data daya tahan. Data daya tahan adalah data durasi waktu yang
dicapai suatu objek dari waktu awal (waktu pemberian perlakuan) sampai
terjadinya suatu peristiwa (Kleinbaum dan Klein 2005). Peristiwa tersebut dapat
berupa perkembangan penyakit, respon terhadap pengobatan atau kematian (Lee
dan Wang 2003).
Waktu awal adalah titik waktu awal mulai pengamatan yang satuannya
dapat berupa tahun, bulan, minggu atau hari. Waktu gagal yaitu waktu pada saat
terjadinya kejadian akhir seperti kematian, kegagalan dan lain-lain. Durasi daya
tahan tidak semua dapat diamati secara lengkap. Individu yang tidak mengalamai
kegagalan pada periode pengamatan maka pengamatan dikatakan tersensor,
sedangkan apabila pada periode pengamatan individu mengalami kegagalan,
berarti pengamatan tersebut merupakan pengamatan lengkap. Pengamatan
lengkap yaitu waktu ketahanan hidupnya diketahui pada periode tersebut. Ada
beberapa jenis sensor yang disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3 Jenis sensor titik
a.
Sensor kanan
i) Sensor kanan jenis 2, yaitu tersensor karena mengalami kejadian lebih dari
akhir masa pengamatan (A).
ii) Sensor kanan jenis 1, yaitu tersensor karena tidak dapat mengikuti sampai
akhir pengamatan akibat kejadian lain diluar yang menjadi perhatian (B).
10
b.
Sensor kiri, yaitu waktu awal diluar periode pengamatan dan kejadian pada
periode pengamatan (C ).
c.
Sensor kiri dan kanan sekaligus, yaitu waktu awal dan waktu kejadian diluar
masa masa pengamatan (D).
d.
Sensor kiri secara lengkap, yaitu waktu awal dan waktu kejadian terjadi
sebelum pengamatan (E).
e.
Sensor kanan lengkap, yaitu waktu awal terjadi setelah masa pengamatan (F).
Fungsi daya tahan dari T adalah fungsi yang menyatakan peluang suatu
individu mampu bertahan hingga atau lebih waktu t (mengalami kejadian sesudah
waktu t) dengan lambang S(t) yang didefinisikan sebagai berikut :
S(t) = P(T ≥ t)
= 1 – P(T ≤ t)
= 1 – F(t)
Misalkan T adalah peubah acak positif dan kontinu mengenai waktu daya
tahan dan t adalah waktu amatan yang merupakan jangka waktu terjadinya
pengguna nomor prabayar berhenti menggunakan nomor prabayarnya, f(t) adalah
fungsi kepekatan peluang dari T dan F(t) adalah fungsi kepekatan peluang
kumulatif dari T yaitu peluang pengguna nomor kartu prabayar berhenti
menggunakan nomor prabayarnya pada waktu t ditulis sebagai berikut:
F(t) = P (T < t) =
Fungsi kepekatan peluang (probability density function) didefinisikan
sebagai limit dari peluang pengguna nomor kartu prabayar berhenti menggunakan
nomor prabayarnya pada selang t sampai ∆ t. Fungsi tersebut diformulasikan
sebagai berikut:
Fungsi hazard adalah limit dari peluang seseorang akan mengalami gagal
bertahan menggunakan nomor prabayar dalam selang waktu yang pendek (t,
),
dengan syarat telah bertahan dalam menggunakan nomor kartu prabayar selama t
yaitu (Collet 1994) :
11
Regresi Hazard Proporsional
Analisis regresi hazard proporsional merupakan suatu metode statistika
yang digunakan untuk melihat pengaruh peubah penjelas terhadap durasi waktu
daya tahannya (peubah respon). Metode hazard proporsional memiliki hazard
yang bersifat proporsional antara satu individu dan individu lainnya. Secara
umum tingkat hazard untuk suatu individu ke-i adalah sebagai berikut:
dengan
t
= waktu hingga kejadian tertentu terjadi
X
= peubah penjelas
(t) = fungsi Hazard dasar
= vektor koefisien regresi
Pemeriksaan Asumsi Hazard Proporsional
Regresi hazard proporsional memiliki asumsi yang cukup kuat. Asumsi
metode ini yaitu memiliki hazard yang bersifat proporsional antara satu individu
dan individu lainnya. Salah satu pendekatan untuk pemeriksaan asumsi adalah
dengan uji statistik. Pendekatan ini memberikan uji statistik tunggal untuk setiap
variabel yang diduga dengan menentukan korelasi antara sisaan Schoenfeld dan
waktu tingkat kegagalan. Hipotesis uji H 0 :ρ =0, H 1: ρ≠0.
Statistik uji
dengan:
rs = sisaan Schoenfeld
τ = waktu kegagalan.
Tolak Ho jika
asumsi proporsional hazard tidak terpenuhi.
. Tolak H 0 dengan kesimpulan
12
Pendugaan Parameter
Pendugaan parameter
, j= 1,2,….p dapat dilakukan melalui fungsi
kemungkinan parsial yang didasarkan pada peluang bersyarat (Cox dan Oakes
1984). Misalkan
adalah waktu kejadian ke k, dengan
D adalah banyaknya waktu kejadian yang berbeda.
individu dengan waktu kejadian
dan R
dan
adalah peubah ke-j dari
adalah himpunan individu yang
memiliki resiko pada waktu
. Peluang individu ke-i dengan peubah X
mengalami kejadian pada waktu
adalah :
Fungsi Kemungkinan untuk semua kejadian adalah:
Misalkan logaritma natural dari
dinotasikan dengan
parameter β dilakukan dengan memaksimumkan
turunan pertama
terhadap
. Pendugaan
yang diperoleh dari
= 0, untuk j = 1,2,…..p (Klein dan
Moeschberger 2003)
Pengujian Kontribusi Peubah
Pengujian parameter dilakukan untuk memeriksa peranan peubah penjelas
dalam model. Pengujian parameter model (β) secara simultan dilakukan
menggunakan statistik uji-G yaitu uji rasio kemungkinan yang digunakan untuk
menguji peranan peubah penjelas dalam model secara bersama. Hipotesis ujinya
adalah :
Ho: β 1 = β 2 =….= β p = 0 vs H 1 : minimal ada satu β j ≠ 0 dengan j = 1,2,….p.
13
Rumus untuk statistik uji G adalah
kemungkinan tanpa peubah penjelas dan
dengan
adalah fungsi
adalah fungsi kemungkinan dengan p
kovariat. Statistik uji G menyebar khi-kuadrat dengan derajat bebas p. Apabila
nilai G lebih besar dari nilai tabel khi-kuadrat pada α = 5% mengindikasikan
bahwa terdapat minimal satu peubah penjelas yang pengaruhnya signifikan
terdapat lama daya tahan pengguna.
Pengujian parameter yang berpengaruh terhadap model secara parsial
digunakan Uji Wald. Pengujian hipotesis Ho:
dengan statistik uji
=0 vs H 1 :
dan SE(
≠0 dengan i= 1,2...p.
) adalah galat baku penduga
parameter. Jika W i > Khi-Kuadrat dengan derajat bebas 1 maka Ho ditolak α =
5% .
Uji Kesesuaian Model
Pengujian kesesuaian model bertujuan untuk mengetahui apakah model
regresi hazard proporsional sesuai digunakan pada kasus penelitian ini.
Kesesuaian model (kebaikan suai) ini dapat ditunjukkan oleh nilai R-kuadrat
yang menjelaskan seberapa besar proporsi keragamansi dalam peubah tak bebas
dapat dijelaskan oleh peubah bebas secara bersama-sama (Royston 2006).
dengan m adalah jumlah yang mengalami event, L0 adalah Log kemungkinan
parsial pada saat model tanpa peubah, L p adalah Log kemungkinan parsial pada
model fit dengan p peubah.
Interpretasi Koefisien
Interpretasi koefisien pada regresi hazard proporsional dilakukan dengan
melihat rasio tingkat hazard. Rasio tingkat hazard juga dapat digunakan untuk
mengetahui adanya peningkatan atau penurunan resiko yang dialami oleh suatu
individu yang sedang mengalami kondisi tertentu:
14
Pendugaan Fungsi Ketahanan
Pendugaan fungsi ketahanan dalam regresi Cox menggunakan penduga
Breslow. Fungsi daya tahan pengguna nomor kartu prabayar t dengan peubah
penjelas X adalah
dengan
sedangkan
jumlah kegagalan pada
individu yang masih bertahan hingga
dan
adalah himpunan individu-
METODOLOGI PENELITIAN
Metode Pengumpulan Data
Populasi untuk penelitian ini adalah pengguna nomor prabayar di wilayah
DKI Jakarta yaitu Jakarta Timur, Jakarta Utara, Jakarta Pusat, Jakarta Selatan dan
Jakarta Barat. Lokasi tersebut dipilih dengan asumsi bahwa pada wilayah tersebut
segmentasi pengguna nomor kartu prabayar dapat terwakili.
Secara teori, menentukan banyaknya contoh dalam penelitian perlu
memperhatikan ragam, ukuran jumlah populasi, ketelitian yang diinginkan, biaya
dan waktu. Banyaknya contoh pada penelitian ini ditentukan sebanyak 300
responden dengan pertimbangan keterbatasan waktu dan biaya. Asumsi waktu
penelitian selama 2 (dua) minggu dengan target 20-25 orang responden perhari.
Besarnya alokasi responden untuk masing-masing wilayah di DKI Jakarta
ditentukan secara proporsional berdasarkan jumlah penduduk usia 15 tahun ke
atas yang bekerja dan tidak bekerja yang dapat dilihat pada Lampiran 2. Data
yang digunakan adalah data jumlah penduduk usia 15 tahun ke atas yang bekerja
dan tidak bekerja di wilayah DKI Jakarta tahun 2012 (sumber BPS DKI). Hasil
proporsi jumlah responden pada masing-masing wilayah dapat dilihat pada Tabel
3.
Tabel 3 Proporsi jumlah responden pada masing-masing wilayah
Jumlah Reponden
Bekerja
Wilayah
Jakarta
formal
L
P
Pengangguran
Bukan angkatan kerja
inFormal
L
P
L
P
SMP
SMA
Mahasiswa
Ibu RT
L
P
L
P
P
Kep. Seribu
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
JakSel
18
11
4
1
2
2
3
3
3
3
8
Jaktim
20
12
13
3
2
2
3
3
3
3
8
Jakpus
7
5
6
2
2
2
3
3
3
3
7
Jakbar
21
13
10
2
3
2
3
3
3
3
7
Jakut
14
9
8
2
3
2
3
3
3
3
7
16
Pemilihan
responden
menggunakan
quota
sampling
karena
sulit
mendapatkan data yang lengkap tentang pengguna nomor kartu prabayar di DKI.
Penyebaran kuesioner dilakukan pada tempat berkumpulnya massa yaitu pusat
perbelanjaan, stasiun atau terminal dengan asumsi bahwa pada tempat tersebut
segmentasi pengguna nomor prabayar terwakili. Peubah-peubah penjelas yang
digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 4. Penjelasan peubah yang
digunakan dapat dilihat pada Lampiran 3.
Tabel 4 Peubah penjelas yang digunakan
Peubah
Keterangan
Peubah
Keterangan
X1
Operator
X8
Menggunakan internet
X2
Jenis Kelamin
X9
Mengetahui Kepmen
X3
Umur
X10
Data Ragistrasi Valid
X4
Pekerjaan
X11
Mengetahui Sanksi
X5
Alasan memilih kartu
X12
Pendidikan
X6
Pembelian pulsa
X13
Penghasilan
X7
Harga pulsa isi ulang
Metode Analisis
Tahapan-tahapan analisis data yang dilakukan pada penelitian ini adalah:
1.
Analisis deskriptif untuk menggambarkan informasi mengenai berbagai pola
sebaran data berdasarkan peubah yang diamati.
2.
Pembentukan model regresi hazard proporsional. Bentuk umum regresi
hazard proporsional adalah:
3.
Pemilihan model terbaik dengan menggunakan Forward selection:
a. Misalnya ada sebanyak p peubah penjelas X 1 , X 2 , …, X p . Hitung
–
, dengan
adalah logaritma
natural kemungkinan parsial untuk model peubah penjelas X (i) ,
adalah model tanpa peubah penjelas. Peubah penjelas yang pertama kali
masuk ke dalam model adalah peubah penjelas yang paling berpengaruh
17
signifikan yaitu nilai
paling besar, misal peubah tersebut adalah X 1 .
Jika p(0) (X 1 ) < p e , dengan p e
kriteria signifikan yang dipilih dan
, maka proses dilanjutkan ke langkah b.
b. Hitung
dengan
–
adalah
logaritma natural kemungkinan parsial untuk model dengan peubah
bebas X i dan X 1.
adalah model dengan peubah penjelas X 1.
Peubah penjelas kedua yang masuk kedalam model adalah peubah
penjelas dengan nilai G(1)(i) paling besar, misalnya X 2 . Jika, dengan
, maka proses dilanjutkan pada langkah
ke 3.
c. Langkah ke 3 dimulai dengan model peubah penjelas X 1 dan X 2 . Hitung
G(2)(i) dan seterusnya. Proses dihentikan hingga tidak ada lagi peubah
yang berpengaruh signifikan masuk ke dalam model.
4.
Pengujian parameter model (β) secara simultan dilakukan menggunakan
statistik uji-G dengan hipotesis Ho: β 1 = β 2 =….= β p = 0 dan H 1 : minimal
ada satu β j ≠ 0 dengan j = 1,2,….p. Statistik uji G adalah
dengan
adalah fungsi kemungkinan tanpa peubah penjelas dan
adalah
fungsi kemungkinan dengan p kovariat. Tolak Ho jika nilai G lebih besar
dari nilai tabel khi-kuadrat
Pengujian secara parsial menggunakan uji Wald dengan hipotesis Ho:
=0
≠0 dengan i= 1,2...p, statistik uji
dan SE(
adalah galat baku penduga parameter. Tolak Ho jika
> Khi-Kuadrat
vs H 1 :
)
dengan derajat bebas 1 (Collet 2003).
5.
Melakukan pengujian asumsi dengan menggunakan kebaikan suai
(Kleinbaun dan Klein 2005). Pendekatan ini memberikan uji statistik
tunggal untuk setiap peubah yang diduga
dengan menentukan korelasi
antara sisaan Schoenfeld dan waktu tingkat kegagalan. Hipotesis yang diuji
adalah
H 0 : ρ=0, H 1: ρ≠0 Statistik uji
dengan
rs adalah sisaan Schoenfeld sedangkan τ adalah waktu kegagalan.
.
18
Tolak Ho jika
. Terima H 0 dengan kesimpulan
asumsi proporsional hazard terpenuhi.
6.
Melakukan uji kesesuaian model untuk melihat kesesuaian model yang
digunakan
dalam
penelitian
ini.
Pengujian
membandingkan nilai statistik uji dengan nilai χ
2
nilai χ
2
tabel
tabel .
dilakukan
dengan
Jika nilai statistik uji <
maka disimpulkan bahwa model regresi hazard proporsional
sudah sesuai dan dapat digunakan dalam penelitian ini.
7.
Penentuan nilai hazard rasio dari setiap peubah yang berpengaruh
8.
Menghitung peluang daya tahan pengguna nomor kartu prabayar dengan
menggunakan penduga Breslow
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data lapangan dilakukan pada tanggal 19-20 Mei 2012dan
tanggal 26-27 Mei 2012 serentak di empat wilayah DKI. Responden secara
keseluruhan ditargetkan sebanyak 300 orang. Beberapa kendala yang ditemukan
selama pelaksanaan survey antara lain:
1.
Responden tidak mengingat waktu awal menggunakan nomor kartu
prabayar yang digunakan sekarang
2.
Responden tidak mengingat waktu awal menggunakan nomor kartu
prabayar yang pernah digunakan namun sekarang tidak diaktifkan lagi.
3.
Responden tidak mengingat waktu akhir menggunakan nomor prabayar
yang pernah digunakan namun sekarang tidak diaktifkan lagi
4.
Responden tidak mengingat
lagi nomor prabayar telekomunikasi yang
pernah dipakai dan sekarang tidak digunakan lagi.
Kendala-kendala
tersebut
menyebabkan
jumlah
responden
yang
direncanakan tidak tercapai. Untuk meningkatkan perolehan responden dilakukan
pengumpulan data tahap ke-2. Pengumpulan data tahap ke-2 dilakukan dari
tanggal 4-19 Juni 2012. Usaha lain yang dilakukan adalah dengan menghubungi
kembali beberapa responden yang datanya belum lengkap. Jumlah responden
setelah melalui berbagai tahap pengumpulan data diperoleh sebanyak 236
responden atau 78.67% dari jumlah responden yang direncanakan.
Karakteristik Sosiodemografi Responden
Karakteristik sosiodemografi yang digunakan sebagai peubah penjelas
dalam penelitian ini adalah jenis kelamin, umur, pekerjaan, penghasilan dan
pendidikan.
Berdasarkan Gambar 4(a) terlihat bahwa jumlah responden
perempuan banyak yaitu sebanyak 128 (52.5%) dari jumlah reponden perempuan
yaitu sebanyak 108 responden (47.5%).
Gambar 4(c) menunjukkan bahwa responden yang paling banyak adalah
kategori 25-35 tahun sebanyak 69 responden (29%). Selanjutnya berturut-turut
responden yang berumur lebih dari 35 tahun sebanyak 68 responden (28,8%),
kategori 19-24 tahun sebanyak 21% responden dan kategori dengan responden
20
paling sedikit adalah yang berumur kurang dari 16 tahun sebanyak 24 responden
(10%).
Berdasarkan Gambar 4(d) terlihat bahwa responden dari sektor formal
mendominasi sebanyak 145 respon yaitu 61%. Kategori bukan angkatan kerja
sebanyak 80 responden yaitu 34% dan responden dari sektor informal sebanyak
11 responden yaitu 5%.
Berdasarkan Gambar 4(e), responden paling banyak adalah kategori SMA
sebesar 103 responden
yaitu 43,64% kemudian kategori S1/S2 sebanyak 67
responden yaitu 28.38%. Selanjutnya adalah kategori diploma sebanyak 38
responden atau 16%
dan responden yang paling sedikit adalah yang
45,8
(c) Umur
(b) Penghasilan
52,5
50
50
33,9
40
30
13,6
20
10
0
Formal
Informal
(d) Pekerjaan
Bukan angkatan
kerja
jumlah responden (%)
jumlah responden (%)
60
14,4 15,3
35
29,2428,81
30
21,19
25
20
15 10,1710,59
10
5
0
> 4.5
(a) Jenis Kelamin
36,4
3 - 4.5 Jt
P
33,9
1.5 - 3 Jt
L
40
35
30
25
20
15
10
5
0
Jumlah responden (%)
54,2
< 1.5 Jt
56
54
52
50
48
46
44
42
40
Jumlah responden (%)
jumlah responden (%)
berpendidikan SMP sebanyak 28 yaitu 11.86%.
43,6
40
28,4
30
20
16,1
11,9
10
0
SMP
SMA
D3
S1/S2
(e) Pendidikan
Gambar 4 Karakteristik responden
Perilaku Pengguna Kartu Prabayar Telekomunikasi
Jumlah nomor prabayar hasil survei sebanyak 391 dari 236 responden. Hal
ini disebabkan beberapa responden telah menggunakan nomor prabayar lebih dari
21
satu. Sebanyak 391 nomor prabayar tersebut terdiri dari 180 nomor yang sudah
tidak aktif, dan 211 nomor masih aktif. Data nomor prabayar yang sudah tidak
aktif tersebut dilakukan perhitungan rata-rata lama waktu penggunaan yang
disajikan pada Tabel 5. Berdasarkan Tabel 5 terlihat bahwa nomor prabayar
Natrindo dengan merek dagang Axis paling pendek lama waktu penggunaannya.
Bakri Telkom dengan merek dagang Esia, XL dan Smart-Telco secara berturutturut merupakan nomor prabayar yang paling pendek waktu penggunaannya
setelah Natrindo.
Tabel 5 Jumlah responden yang mengalami event, sensor dan rata-rata waktu
penggunaan
Operator
Telkomsel
Indosat
XL
Natrindo
Hutchinson
Smart-Telco
Telkom Flexi
Bakri Telcom
Total
Jumlah nomor
prabayar yang
tidak aktif
44
51
40
10
7
6
17
5
180
Jumlah Nomor
Prabayar Masih
aktif
59
40
39
22
7
15
28
1
211
Rata-rata waktu
penggunaan
nomor yang tidak
aktif (bulan)
26.80
22.61
18.27
12.30
21.57
19.00
23.06
15.25
Berdasarkan Gambar 5, pengguna Telkomsel paling banyak berumur lebih
dari 35 tahun, pengguna nomor prabayar Indosat
berumur 19-24 tahun,
sedangkan pengguna nomor prabayar XL paling banyak berumur 25-35 tahun.
Pengguna ketiga operator yang baru yaitu Natrindo, Hutchinson dan Smart-Telco
paling banyak berumur 16-18 tahun, sedangkan pengguna FWA paling banyak
berumur 25-35 tahun.
Data tersebut menunjukkan bahwa sebagian besar
pengguna pengguna nomor parabayar dari Natrindo dengan merek 3, Hutchinson
dengan merek Axis dan Smart-Telco dengan merek Smart adalah mereka yang
masih dibangku SMP atau SMA. Hal ini disebabkan ketiga operator tersebut
menawarkan paket yang tepat untuk pengguna yang berumur 16-18 tahun, seperti
bebas biaya sms, dan tarif ke operator lain yang lebih murah. Pengguna nomor
prabayar dari ketiga operator yang lama yaitu Telkomsel, Indosat dan XL lebih
22
banyak berumur lebih dari 18 tahun. Nomor prabayar dari FWA paling banyak
digunakan oleh pelanggan yang berumur 25-35 tahun.
60
jumlah responden (%)
50,0
48,5
50
39,8
40
33,0
38,5
37,5
35,2
31,0
31,0
27,5
24,2
30
19,5
19,4
20
23,1
21,2
18,2
20,0
18,2
16,4
15,415,4
12,5
10
9,29,2
7,7
5,5
6,8
36,4
9,1
7,7
9,1
3,0
1,0
0,0
0,0
0
Telkomsel
Indosat
35 thn
Gambar 5 Distribusi umur responden menurut operator
Gambaran perilaku pengguna membeli pulsa dapat dilihat pada Gambar 6.
Dari Gambar 6 terlihat bahwa pengguna nomor prabayar Telkomsel paling sering
membeli pulsa dengan harga lebih dari 25 ribu rupiah, sedangkan pengguna
nomor prabayar
Indosat membeli pulsa sering membeli pulsa dengan harga
kurang dari 10 ribu rupiah. Pengguna XL paling sering membeli pulsa dengan
harga lebih dari 25 ribu rupiah dan kurang dari10 ribu rupiah. Pengguna nomor
prabayar dari 3 operator yang baru yaitu Natrindo, Hutchinson dan Smart-Telco
sering membeli pulsa dengan harga kurang dari
10 ribu rupaih. Faktor ini
memperkuat hasil sebelumnya bahwa pengguna kartu prabayar dari 3 oprator
baru adalah pengguna yang masih berumur 16-18 tahun.
jumlah responden (%)
23
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
87,5
60,6
60,0
53,8
43,7
38,8 40,7
37,9
34,0
31,9
27,5
27,2
18,4
34,5
30,8
27,3
15,4
12,5
12,1
5,5
0,0
Telkomsel
Indosat
< 10 ribu
XL
Natrindo Hutchinson Smart-Telco
10-25 ribu
FWA
>25 ribu
Gambar 6 Distribusi harga pulsa yang dibayar responden menurut operator
Berdasarkan Gambar 7 terlihat bahwa sebagian besar pengguna yang
bekerja di sektor formal sering membeli pulsa dengan harga lebih dari dua puluh
lima ribu rupiah, sedangkan pelajar dan ibu RT sering membeli pulsa dengan
harga kurang dari 10 ribu rupiah. Hal ini juga berkaitan dengan hasil sebelumya
bahwa pelajar yang berumur 16-18 tahun sering membeli pulsa dengan harga
kurang dari 10 ribu rupiah. Pengguna yang bekerja di sektor informal paling
sering membeli pulsa dengan harga lebih dari 25 ribu rupiah.
56,25
jumlah responden (%)
60
45,58
50
40
37,61
37,50
28,19
30
20
54,36
17,45
16,81
6,25
10
0
Formal
Informal
< 10 ribu
10-25 ribu
Pelajar/Ibu RT
>25 ribu
Gambar 7 Distribusi harga pulsa yang dibayar responden menurut pekerjaan
24
Alasan pengguna nomor prabayar menggunakan memilih nomor prabayar
dapat dilihat Gambar
8. Dari gambar tersebut terlihat bahwa alasan tarif
merupakan alasan yang paling utama dari semua operator. Hal ini sesuai dengan
kenyataan
bahwa
para
operator
berupaya
menurunkan
tarif
untuk
mempertahankan dan meningkatkan jumlah pelanggannya.
jumlah responden (%)
60
54,55
49,45
50
46,15
37,50
40
30
54,55
50,57
29,13
20
10
0
Telkomsel
Pengaruh teman
Indosat
XL
Pengaruh iklan
Natrindo Hutchinson Smart-Telco
Tarif
kualitas sinyal
FWA
Pemakaian bersama
Gambar 8 Distribusi alasan pengguna memilih nomor kartu prabayar menurut
operator
Analisis Model Regresi Hazard Proporsional
Analisis regresi hazard proporsional dilakukan dengan memasukkan semua
peubah penjelas ke dalam model. Pengujian parameter secara simultan dengan
uji G didapatkan nilai statistik uji khi-kuadrat sebesar 117.5933 dengan nilai p