Analisis Faktor-faktor Marketing Mix

C. Analisis Faktor-faktor Marketing Mix

Analisis faktor dapat mengidentifikasikan struktur dari hubungan antar variabel atau responden dengan menguji korelasi antar variabel ataupun antar responden (Simamora, 2005:106). Data yang digunakan dalam analisis faktor berasal dari pendapat responden mengenai atribut-atribut produk susu formula balita. Analisis faktor digunakan untuk melihat seberapa besar sumbangan (kontribusi) variabel-variabel yang terangkum dalam 4 faktor bauran pemasaran (marketing mix) yang dipertimbangkan dalam mengambil keputusan pembelian Analisis faktor dapat mengidentifikasikan struktur dari hubungan antar variabel atau responden dengan menguji korelasi antar variabel ataupun antar responden (Simamora, 2005:106). Data yang digunakan dalam analisis faktor berasal dari pendapat responden mengenai atribut-atribut produk susu formula balita. Analisis faktor digunakan untuk melihat seberapa besar sumbangan (kontribusi) variabel-variabel yang terangkum dalam 4 faktor bauran pemasaran (marketing mix) yang dipertimbangkan dalam mengambil keputusan pembelian

Berdasarkan hal tersebut maka perlu dianalisis faktor-faktor yang dipertimbangkan konsumen dalam membeli susu formula balita pada pasar swalayan di Kota Yogyakarta. Faktor bauran pemasaran yang diteliti adalah produk, harga, promosi dan tempat. Faktor produk yang diteliti adalah merek susu

formula balita (X 1 ), rasa susu formula balita (X 2 ), jenis kemasan (X 3 ), gambar kemasan (X 4 ), warna kemasan (X 5 ), kandungan gizi (X 6 ), dan volume kemasan (X 7 ). Faktor harga yang diteliti terdiri dari harga (X 8 ). Faktor promosi yang diteliti terdiri dari variabel promosi pemberian bonus isi (X 9 ), promosi pemberian hadiah (X 10 ), iklan susu formula balita di televisi (X 11 ) dan iklan susu formula balita di media cetak (X 12 ). Faktor tempat yang diteliti terdiri dari variabel ketersediaan susu formula balita di pasar swalayan (X 13 ), penataan (display) susu formula balita di pasar swalayan (X 14 ) dan kenyamanan pasar swalayan (X 15 ). Kelimabelas variabel tersebut dianalisis menggunakan analisis faktor dengan bantuan program komputer SPSS (Statistical Product and Service Solution) 17.

Kesimpulan tentang layak tidaknya analisis faktor dilakukan baru sah secara statistik dengan menggunakan uji Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Measure of Sampling Adequacy dan Bartlett Test of Sphericity. Analisis faktor dapat dilakukan dengan persyaratan pokok yang harus dipenuhi yaitu nilai indeks KMO tinggi, yaitu berkisar antara 0,5 sampai 1. Besarnya nilai KMO dapat dilihat pada Tabel 5. 10. Tabel 5. 10. KMO (Kaiser Meyer Olkin) Measures of Sampling Adequacy and

Bartlett's Test of Sphericity KMO and Bartlett's Test

Hasil Penelitian Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Bartlett's Test of Sphericity 288,939 Approx. Chi-Square

Df 105,000 Sig.

Sumber : Analisis Data Primer Berdasarkan hasil analisis dengan SPSS 17, diperoleh angka KMO Measure of Sampling Adequacy sebesar 0,630 dengan signifikansi sebesar 0,000. Angka 0,630 berada di atas 0,5 dan signifikansi 0,00 lebih kecil dari 0,05, maka variabel dan data dapat terus dianalisis lebih lanjut. Menurut Simamora (2005: 123), apabila nilai KMO tinggi (berkisar antara 0,5 – 1), maka analisis faktor layak dilakukan. Ketentuan tersebut berdasarkan pada kriteria (1) jika probabilitas (sig) kurang dari 0,05, maka variabel dapat dianalisis lebih lanjut, (2) jika probabilitas (sig) lebih dari 0,05, maka variabel tidak dapat dianalisis lebih lanjut.

Besarnya angka MSA ialah antara 0 - 1, jika digunakan dalam menentukan penggabungan variabel ketentuannya sebagai berikut :

1. Jika MSA = 1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan.

2. Jika MSA ≥ 0,5, maka variabel tersebut masih dapat diprediksi dan dapat dianalisis lebih lanjut.

3. Jika MSA < 0,5, maka variabel tersebut tidak dapat diprediksi dan tidak dapat dianalisis lebih lanjut sehingga variabel tersebut harus dikeluarkan.

Besarnya Measures of Sampling Adequacy (MSA) dapat dilihat pada tabel anti images correlation matrices pada SPSS. Besarnya MSA masing-masing variabel dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5. 11. Tabel 5. 11. Hasil Perhitungan Analisis Faktor

No.

Variabel – variabel

MSA

1. Merek susu formula balita 0,406

2. 0,626 Rasa susu formula balita

4. Jenis kemasan susu formula balita 0,626

5. Gambar kemasan susu formula balita 0,645

7. Warna kemasan susu formula balita 0,501

8. Kandungan gizi susu formula balita 0,551

10. Volume kemasan susu formula balita 0,513

11. Harga susu formula balita 0,784

Promosi pemberian bonus isi

14. Promosi pemberian hadiah 0,745

Iklan susu formula balita di TV Iklan susu formula balita di media cetak Kenyamanan pasar swalayan Penataan (display) susu formula balita di pasar swalayan Kenyamanan pasar swalayan

Sumber : Analisis Data Primer Berdasarkan Tabel 5. 11. di atas, maka variabel-variabel yang mempunyai MSA lebih dari 0,5 adalah variabel rasa, jenis kemasan, gambar kemasan, warna, kandungan gizi, volume kemasan, harga, promosi pemberian hadiah, iklan susu formula balita di TV, iklan susu formula balita di media cetak, kenyamanan pasar swalayan, penataan (display) susu formula balita di pasar swalayan, dan kenyamanan pasar swalayan. Variabel merek dan promosi bonus isi memiliki MSA kurang dari 0,5 sehingga tidak bisa dilakukan analisis lebih lanjut. Variabel promosi pemberian bonus isi memiliki MSA kurang dari 0,5 karena dari 21 macam merek susu formula balita, yang menawarkan promosi pemberian bonus isi hanya satu merek, yaitu merek Dancow dengan bonus isi 100 gram. Variabel merek memiliki MSA kurang dari 0,5 karena kesalahan peneliti yang mensejajarkan variabel merek dengan keempatbelas variabel lain. Keempatbelas variabel yang lain sebenarnya merupakan ikon merek, yang menurut Moser (2006: 124) dianggap mewakili nilai, pesan dan kepribadian suatu merek.

Setelah menemukan variabel-variabel yang dapat dianalisis, maka dilanjutkan dengan communalities. Communalities untuk tiap variabel dapat dilihat pada Tabel 5. 12 berikut : Tabel 5. 12. Communalities

Initial Extraction Rasa susu formula balita

Variabel

0,555 Jenis kemasan susu formula balita

1,000 0,620 Gambar kemasan susu formula balita

1,000 0,663 Warna kemasan susu formula balita

0,603 Kandungan gizi susu formula balita

1,000 0,572 Volume kemasan susu formula balita

Harga susu formula balita 1,000 0,491 1,000

0,657 Promosi pemberian hadiah

1,000 0,531 Iklan susu formula balita di TV

1,000 0,608 Iklan susu formula balita di media cetak

Kenyamanan pasar swalayan Penataan (display) susu formula balita di pasar swalayan Kenyamanan pasar swalayan

Sumber : Analisis Data Primer Menurut Simamora (2005: 125) communalities menyatakan varian setiap variabel yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Dari nilai communalities dapat diketahui hubungan antara variabel dengan faktor-faktor yang nantinya terbentuk. Communalities untuk variabel rasa susu formula balita nilainya 0,664 yang artinya sekitar 66,4 % variabel dari varian rasa susu formula balita dapat dijelaskan oleh faktor yang akan terbentuk. Sedangkan untuk variabel jenis kemasan nilainya 0,555 artinya sekitar 55,5 % variabel dari varian jenis kemasan dapat dijelaskan oleh faktor yang akan terbentuk, begitu juga untuk variabel-variabel yang lain. Semakin kecil communalities sebuah variabel, berarti semakin lemah hubungannya dengan faktor yang terkait, dan semakin besar communalities sebuah variabel, maka semakin kuat hubungannya dengan faktor yang terbentuk.

Setelah diketahui nilai communalities, selanjutnya dapat dilihat pada nilai eigenvalue . Kriteria suatu faktor dipertimbangkan oleh konsumen terhadap keputusan dalam membeli susu formula balita pada pasar swalayan di Kota Yogyakarta, dapat diketahui dengan melihat nilai eigenvalue dari suatu faktor. Eigenvalue untuk faktor yang dipertimbangkan konsumen terhadap keputusan pembelian susu formula balia harus lebih dari 1. Angka eigenvalue menunjukkan kepentingan relatif masing-masing faktor yang terbentuk dalam menghitung varian dari variabel-variabel penelitian yang dianalisis. Besarnya eigenvalue untuk masing-masing faktor yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 5. 13. Tabel 5. 13. Angka Eigenvalue dan Proporsi Varian dari Tiap Faktor

Faktor

Eigenvalue

Proporsi Varian

59,58% Sumber : Analisis Data Primer

Tabel 5. 13. menunjukkan bahwa dari hasil penelitian terdapat 5 faktor yang memiliki nilai eigenvalue lebih dari 1. Dengan demikian pada penelitian ini terbentuk lima faktor yang menjadi pertimbangan konsumen dalam membeli susu formula balita di pasar swalayan di Kota Yogyakarta. Faktor 1 mampu menjelaskan 20,79% varian ke-15 variabel penelitian, faktor 2 mampu menjelaskan 11,42% varian ke-15 variabel penelitian, faktor 3 mampu menjelaskan 9,88% varian ke-15 variabel penelitian, faktor 4 mampu menjelaskan 9,34%varian ke-15 variabel penelitian, dan faktor 5 mampu menjelaskan 8,15% varian ke-15 variabel penelitian. Jadi, total varian yang mampu dijelaskan keenam faktor tersebut adalah 59,58 %. Hal ini berarti bahwa penelitian ini mampu menjelaskan faktor yang menjadi pertimbangan konsumen dalam membeli susu formula balita di pasar swalayan di Kota Yogyakarta sebesar 59,58

%, sedangkan sisanya 40,42% merupakan faktor lain yang tidak tercakup dalam hasil analisis faktor. Faktor lain tersebut misalnya karakteristik konsumen itu sendiri, lingkungan sosial, budaya, ekonomi, politik dan faktor-faktor lain. Lima faktor yang dihasilkan tersebut merupakan kumpulan dari variabel- variabel yang merupakan unsur pembentuk faktor tersebut. Penamaan masing- masing faktor yang dipertimbangkan oleh konsumen susu formula balita di pasar swalayan di Kota Yogyakarta didasarkan pada variabel-variabel yang menyusun faktor tersebut.

Setelah diketahui lima faktor yang sesuai untuk menyederhanakan ke-15 variabel penelitian yang diteliti, maka dari analisis data dengan menggunakan SPSS 17 diperoleh tabel rotated component matrix. Tabel ini menunjukkan distribusi ke-15 variabel pada lima faktor yang terbentuk. Angka-angka yang terdapat pada tabel rotated component matrix adalah factor loading yang menunjukkan besarnya korelasi antara suatu variabel dengan masing-masing Setelah diketahui lima faktor yang sesuai untuk menyederhanakan ke-15 variabel penelitian yang diteliti, maka dari analisis data dengan menggunakan SPSS 17 diperoleh tabel rotated component matrix. Tabel ini menunjukkan distribusi ke-15 variabel pada lima faktor yang terbentuk. Angka-angka yang terdapat pada tabel rotated component matrix adalah factor loading yang menunjukkan besarnya korelasi antara suatu variabel dengan masing-masing

Tabel 5. 14. menampilkan nilai factor loading tiap variabel yang sudah dirotasikan dengan metode varimax yang merupakan salah satu metode rotasi orthogonal.

Tabel 5. 14. Nilai Factor Loading untuk Tiap-tiap Variabel

Variabel yang Terlibat pada Factor Eigen- Faktor Nama Faktor

% of

variance

Faktor Inti

Loading value

1. Iklan

Gambar Kemasan

Warna Kemasan

Iklan di Media Cetak

Jenis Kemasan

Iklan di TV

Penataan Produk

Kenyamanan Pasar

Promosi Pemberian Hadiah

Kandungan gizi

0,519 Sumber : Analisis Data Primer Dari hasil analisis faktor terlihat bahwa 15 variabel yang diteliti dapat

Rasa susu formula balita

disederhanakan menjadi 12 variabel yang tercakup dalam 5 faktor marketing mix. Faktor dengan total varian tertinggi merupakan faktor yang paling dominan. Berdasarkan besarnya total varian, maka lima faktor yang dipertimbangkan konsumen dalam keputusan pembelian susu formula balita dari yang paling dominan adalah faktor iklan (total varian 20,79%), faktor tempat (total varian

11,42%), faktor promosi (total varian 9,88%), faktor kandungan gizi (total varian 9,34%), dan faktor produk (total varian 8,15%). Variabel volume kemasan dari faktor produk tidak dimasukkan ke dalam faktor yang dipertimbangkan oleh konsumen karena memiliki factor loading kurang dari 0,5 (0,408).