75
x. Ciri-ciri
Tabel 4.31 Ciri-ciri
Frequency Percent Valid
Percent Cumulative
Percent Valid Tidak Setuju
4 3.3
3.3 3.3
Ragu-ragu 39
32.5 32.5
35.8 Setuju
64 53.3
53.3 89.2
Sangat Setuju 13
10.8 10.8
100.0 Total
120 100.0
100.0 Sumber : Data primer Diolah
Pada tabel 4.31 Menunjukkan distribusi responden tentang faktor- faktor yang mempengaruhi konsumen dalam menggunakan ponsel GSM
Tipe QWERTY berdasarkan ciri-ciri. Terlihat 4 responden 3.3 menyatakan tidak setuju. 39 responden 32.5 menyatakan ragu-ragu. 64
responden 53.3 menyatakan setuju. 13 responden 10.8 menyatakan sangat setuju. Dapat disimpulkan bahwa ciri-ciri khusus mempengaruhi
keputusan menggunakan ponsel GSM Tipe QWERTY.
4. Analisis Faktor
Dalam Ghozali 2005:253 disebutkan tujuan utama dari analisis faktor adalah untuk meringkas summarize informasi yang ada dalam
variabel asli awal menjadi satu set dimensi baru atau variate faktor. Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 24
variabel, dari 24 variabel ini akan direduksi menjadi beberapa faktor melalui analisis faktor dengan tahapan sebagai berikut:
a. Menentukan variabel yang akan dianalisis
Hal pertama yang harus dilakukan dalam analisis faktor adalah menilai variabel mana saja yang layak untuk dimasukan kedalam
76
analisis selanjutnya. Analisis faktor menghendaki bahwa matrik data harus memiliki korelasi yang cukup agar dapat dilakukan analisis
faktor, untuk itu dilakukan pengujian sebagai berikut: 1
Barlett’s test of Sphericity yang dipakai untuk menguji bahwa variabel-variabel dalam sampel berkorelasi.
2 Uji Kaiser-Meyer-Olkin KMO untuk mengetahui kecukupan sampel atau pengukuran kelayakan sampel. Analisis faktor
dianggap layak jika nilai KMO 0,5. 3 Uji Measure of Sampling Adequency MSA yang digunakan untuk
mengukur derajat korelasi antar variabel dengan kriteria MSA 0,5 Adapun hasil dari pengujian
Barlett’s test of Sphericity dan Kaiser- Meyer-Olkin KMO dengan bantuan software SPSS 17
terlihat pada tabel 4.32 dibawah ini
Tabel 4.32 KMO and Bartletts Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.819 Bartletts Test of
Sphericity Approx. Chi-Square
1253.697 Df
276 Sig.
.000 Sumber : Data Primer Diolah
Tabel 4.32 diatas menunjukkan nilai yang diperoleh dari uji Barlett’s
test of Sphericity adalah sebesar 1253.697 dengan signifikansi 0,000, hal ini berarti bahwa antar variabel terjadi korelasi signifikan 0,05. Hasil
uji Kaiser-Meyer-Olkin KMO diperoleh nilai 0,819, dimana angka
77
tersebut sudah sudah diatas 0,5. Dengan demikian variabel- ariabel dalam penelitian ini dapat diproses lebih lanjut.
Langkah berikutnya adalah pengujian Measure of Sampling Adequency MSA, dimana setiap variabel dianalisis untuk mengetahui
variabel mana yang dapat diproses lebih lanjut dan msana yang harus dikeluarkan. Untuk dapat diproses lebih lanjut setiap variabel harus
memiliki nilai MSA 0,5. Nilai MSA tersebut terdapat dalam tabel Anti- Image Matrice pada bagian Anti-Image Correlation yaitu angka korelasi
yang bertanda a dengan arah diagonal dari kiri atas ke kanan bawah. lihat lampiran. Adapaun hasil uji MSA untuk variabel penelitian ini
terlihat pada tabel 4.33
Tabel 4.33 Nilai MSA Variabel Penelitian
Q Indikator
Nilai MSA
Keterangan 1
Budaya 0.896
Valid 2
Sub Budaya Agama, Ras, Kebangsaan 0.843
Valid 3
Kelas Sosial 0.814
Valid 4
Kelompok Referensi 0.760
Valid 5
Pengaruh Keluarga 0.857
Valid 6
Peran sosial 0.838
Valid 7
Status Sosial 0.793
Valid 8
Usia 0.780
Valid 9
Pekerjaan 0.750
Valid 10
Keadaan Ekonomi 0.755
Valid 11
Gaya Hidup 0.875
Valid 12
Kepribadian diri 0.815
Valid 13
Konsep Diri 0.585
Valid 14
Motivasi 0.794
Valid 15
Persepsi 0.869
Valid 16
Pembelajaran 0.749
Valid
78
17 Keyakinan
0.848 Valid
18 Sikap
0.811 Valid
19 Merek
0.669 Valid
20 Fitur
0.756 Valid
21 Desain
0.711 Valid
22 Kualitas
0.907 Valid
23 Penampilan
0.822 Valid
24 Ciri-ciri
0.773 Valid
Sumber : Data Primer Diolah Dari tabel 4.33 diatas diketahui bahwa variabel- variabel dalam
penelitian ini memiliki nilai MSA 0.5 sehingga variabel dapat dianalisis secara keseluruhan lebih lanjut.
b. Estimasi Communality
Communalities adalah proporsi dari varian suatu item peubah asal yang bisa dijelaskan oleh faktor utamanya. Nilai Communalities
menjelaskan seberapa besar keragaman atau variasi itempeubah asal yang dapat diterangkan oleh faktor yang terbentuk. Nilai communalities ini
diperoleh dengan menjumlahkan nilai eigen value pada faktor yang ada. Adapun nilai communalities yang diperoleh dalam penelitian ini dapat
terlihat pada tabel 4.34
Tabel 4.34 Communities
Q Indikator
Initial Extraction
22 Kualitas
1.000 0.804
24 Ciri-ciri
1.000 0.774
23 Penampilan
1.000 0.772
20 Fitur
1.000 0.770
9 Pekerjaan
1.000 0.748
11 Gaya Hidup
1.000 0.737
4 Kelompok Referensi
1.000 0.722
15 Persepsi
1.000 0.719
79
17 Keyakinan
1.000 0.713
3 Kelas sosial
1.000 0.711
1 Budaya
1.000 0.683
21 Desain
1.000 0.671
16 Pembelajaran
1.000 0.659
19 Merek
1.000 0.650
13 Konsep Diri
1.000 0.634
6 Peran sosial
1.000 0.627
5 Pengaruh Keluarga
1.000 0.614
14 Motivasi
1.000 0.609
2 Sub budaya Agama, Ras, Kebangsaa
1.000 0.607
7 Status Sosial
1.000 0.596
18 Sikap
1.000 0.594
8 Usia
1.000 0.591
12 Kepribadian diri
1.000 0.563
10 Keadaan Ekonomi
1.000 0.562
Sumber : Data Primer Diolah Dari tabel 4.34 diatas dapat dilihat bahwa variabel ke-1 memiliki nilai
0.683, ini berarti sekitar 68.3 varians dari variabel ke-1 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-2 memiliki nilai 0. 607, ini berarti
sekitar 60.7 varians dari variabel ke-2 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-3 memiliki nilai 0. 711, ini berarti sekitar 71.1
varians dari variabel ke-3 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-4 memiliki nilai 0. .722, ini berarti sekitar 72.2 varians dari
variabel ke-4 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Untuk variabel ke-5 memiliki nilai 0. 614, ini berarti sekitar 61.4
varians dari variabel ke-5 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-6 memiliki nilai 0.614, ini berarti sekitar 61.4 varians dari
variabel ke-6 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-7 memiliki nilai 0.596, ini berarti sekitar 59.6 varians dari variabel ke-7
bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-8 memiliki nilai 0.
80
591, ini berarti sekitar 59.1 varians dari variabel ke-8 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
Untuk variabel ke-9 memiliki nilai 0. 748, ini berarti sekitar 74.8 varians dari variabel ke-9 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
Variabel ke-10 memiliki nilai 0. 562, ini berarti sekitar 56.2 varians dari variabel ke-10 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-11
memiliki nilai 0. 737, ini berarti sekitar 73.7 varians dari variabel ke-11 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-12 memiliki nilai
0. 563, ini berarti sekitar 56.3 varians dari variabel ke-12 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
Untuk variabel ke-13 memiliki nilai 0. 634, ini berarti sekitar 63.4 varians dari variabel ke-13 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
Variabel ke-14 memiliki nilai 0. 609, ini berarti sekitar 60.9 varians dari variabel ke-14 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-15
memiliki nilai 0. 719, ini berarti sekitar 71.9 varians dari variabel ke-15 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-16 memiliki nilai
0. 659, ini berarti sekitar 65.9 varians dari variabel ke-16 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
Untuk variabel ke-17 memiliki nilai 0. 713, ini berarti sekitar 71.3 varians dari variabel ke-17 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
Variabel ke-18 memiliki nilai 0. 594, ini berarti sekitar 59.4 varians dari variabel ke-18 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-19
memiliki nilai 0. 650, ini berarti sekitar 65 varians dari variabel ke-19
81
bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-20 memiliki nilai 0. 770, ini berarti sekitar 77 varians dari variabel ke-20 bisa dijelaskan
oleh faktor yang terbentuk. Untuk variabel ke-21 memiliki nilai 0. 671, ini berarti sekitar 67.1
varians dari variabel ke-21 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-22 memiliki nilai 0.804, ini berarti sekitar 80.4 varians dari
variabel ke-22 bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-23 memiliki nilai 0. 772, ini berarti sekitar 77.2 varians dari variabel ke-23
bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel ke-24 memiliki nilai 0. 774, ini berarti sekitar 77.4 varians dari variabel ke-24 bisa dijelaskan
oleh faktor yang terbentuk. Melakukan Faktoring dan Rotasi Setelah semua variabel memenuhi syarat
untuk dianalisis, tahap selanjutnya adalah melakukan proses inti dari analisis faktor, yaitu melakukan ekstraksi terhadap sekumpulan variabel
yang ada, sehingga terbentuk satu atau beberapa faktor. Rotasi faktor dilakukan untuk mempermudah interpretasi dalam
menentukan variabel-variabel mana saja yang tercantum dalam suatu faktor. Dalam penelitian ini digunakan rotasi varimax yang termasuk
dalam metode rotasi Orthogonal yaitu memutar sumbu 90°. 1
Penentuan Jumlah Faktor Dalam penelitian ini penulis menentukan jumlah faktor dengan
menggunakan nilai eigen value dengan kriteria nilai eigen value 1. Imam Ghozali, 2005:257. Susunan eigen value selalu diurutkan dari yang
82
terbesar sampai terkecil. Untuk mengetahui jumlah faktor yang terbentuk dari hasil ekstraksi dapat dilihat pada tabel total variance explained.
Pada tabel 4.35 diketahui bahwa dari 24 variabel yang dimasukkan untuk analisis faktor, hanya terdapat 7 faktor yang terbentuk karena dari
komponen 1 sampai dengan komponen 7 menunjukkan eigen value 1 maka proses faktoring hanya sampai pada 7 faktor, jika diteruskan sampai
faktor berikutnya eigen values sudah kurang dari 1 yaitu sebesar 0,910. Jadi diketahui bahwa 7 faktor adalah jumlah yang paling optimal.
Tabel 4.35 Total Variance Explained
Comp onent
Initial Eigenvalues Extraction Sums of
Squared Loadings Rotation Sums of
Squared Loadings Total
of Varianc
e Cumulat
ive Total
of Varian
ce Cumula
tive Total
of Varian
ce Cumul
ative 1
7.415 30.897
30.897 7.415 30.897
30.897 3.924 16.350 16.350
2 2.115
8.814 39.711
2.115 8.814
39.711 2.819 11.744 28.095
3 1.546
6.443 46.153
1.546 6.443
46.153 2.134 8.891
36.986 4
1.399 5.831
51.984 1.399
5.831 51.984 2.077
8.655 45.641
5 1.320
5.501 57.485
1.320 5.501
57.485 1.949 8.122
53.763 6
1.215 5.064
62.549 1.215
5.064 62.549 1.933
8.056 61.819
7 1.119
4.661 67.211
1.119 4.661
67.211 1.294 5.392
67.211 8
.861 3.589
70.800 9
.843 3.515
74.314 10
.776 3.232
77.547 11
.701 2.919
80.466 12
.653 2.721
83.187 13
.543 2.262
85.450 14
.490 2.041
87.491 15
.483 2.012
89.502 16
.450 1.873
91.375 17
.380 1.584
92.959 18
.356 1.482
94.442 19
.316 1.316
95.757 20
.267 1.113
96.870
83
21 .245
1.022 97.892
22 .213
.889 98.781
23 .164
.682 99.463
24 .129
.537 100.000
Sumber : Data Primer Diolah 2
Interpretasi Faktor Setelah
terbentuk faktor,
tahap selanjutnya
adalah menginterpretasikan faktor-faktor yang terbentuk dengan melihat tabel
component matrix yang menunjukkan distribusi ke-24 variabel tersebut pada 7 faktor yang terbentuk. Sedangkan angka-angka pada tabel tersebut
adalah faktor loading, yang menunjukkan besarnya korelasi antara suatu variabel dengan faktor-faktor yang terbentuk.
Pada tabel 4.36 yaitu tabel component matrix awal, hasil faktor belum bisa diinterpretasikan karena variabel-variabel yang ada hanya mengumpul
pada satu atau beberapa faktor saja belum menyeluruh. Untuk itu perlu dilakukan rotasi faktor.
Rotasi faktor ini dimaksudkan untuk mendapatkan tampilan data yang jelas dari nilai loading untuk masing-masing variabel terhadap faktor-
faktor yang ada. Interpretasi ini didasarkan pada nilai loading yang terbesar dari masing-masing variabel terhadap faktor-faktor yang ada, jadi
suatu variabel akan masuk ke dalam faktor yang memiliki nilai loading terbesar, setelah dilakukan perbandingan besar korelasi terhadap setiap
baris. Tabel 4.37 yaitu tabel rotated component matrix menunjukkan hasil dari rotasi faktor.
84
Tabel 4.36 Component Matrix
a
Component 1
2 3
4 5
6 7
Budaya
.637 .036 -.136 -.046
-.461 -.022 -.203 Sub buday Agama, Ras,
Kebangsaan
.543 .296
.043 .311
-.339 -.009 .105
Kelas Sosial .538
-.010 -.015
.625
.091 -.051 -.139
Kelompok Referensi .497
.265 -.164
.578
.161 -.135
.006 Pengaruh Keluarga
.558
-.232 -.031 -.240 -.384
.204 .024
Peran sosial
.620
-.359 .139 -.233
.154 .127
.034 Status Sosial
.490
-.068 .194 .249
-.472 .120
.120 Usia
.390 .236
.598
.037 -.090
.125 .027
Pekerjaan
.461
-.235 .242 .244
.016 .581
.160 Keadaan Ekonomi
.482
-.085 .184 -.108
.350 -.078
.386 Gaya Hidup
.604
.246 -.445 -.180 -.095
.004 .270
Kepribadian diri .149
.628 -.069 .057
.363 .029
-.078 Konsep Diri
.564
.072 -.389 -.080 .165
.309 -.174
Motivasi
.632
.056 -.387 .138
.122 -.025
.151 Persepsi
.338 .102
.016 -.053
-.235 -.586
.438
Pembelajaran
.675
-.127 -.050 -.172 .247
-.115 .286
Keyakinan
.651 .116 -.375 -.306
-.166 .104
-.056 Sikap
.333 .384
.416 -.177
.128 .150
.303 Merek
.288
.652
.002 -.167
.074 .320
-.077 Fitur
.614
.288 .333
-.165 .004
-.289 -.298 Desain
.701
-.384 .016 .109
.099 -.087 -.049
Kualitas
.712 -.452 .069
-.019 .167
-.130 -.209 Penampilan
.777 -.312 .031
-.022 .215
-.037 -.151 Ciri-ciri
.614 .212
.234 -.206
-.015 -.254 -.437
Exrtaction Method : Principal Component Analysis a.
6 Component Extracted Sumber : Data primer Diolah
85
Tabel 4.37 Rotated Component Matrix
a
Component 1
2 3
4 5
6 7
Budaya .134
.460 .131
.504 .407
-.096 .087
Sub budaya Agama, Ras, Kebangsaan
-.025 .237
.442 .479
.171 .225
.213 Kelas Sosial
.275 .021
.753
.215 .128
-.026 -.059 Kelompok Referensi
.111 .180
.806
.029 .078
.099 .105
Pengaruh Keluarga .344
.387 -.175
.547
.123 -.019
.019 Peran sosial
.723 .178 -.087
.192 .110
.120 -.046
Status Sosial .139
.067 .212
.707 .070
.097 .115
Usia .139
-.157 .090 .365
.294 .565
.001 Pekerjaan
.441 .029
.185 .501
-.254 .305
-.332 Keadaan Ekonomi
.583 .056
.076 -.057
-.070 .363
.272 Gaya Hidup
.162 .751
.144 .103
.002 .144
.307 Kepribadian diri
-.161 .243
.340 -.366
.173 .440
-.071 Konsep Diri
.305 .640
.208 .007
.085 .058
-.277 Motivasi
.346 .527
.427 .043
-.032 .025
.162 Persepsi
.104 .093
.092 .135
.124 .051
.809
Pembelajaran
.647 .325
.104 .003
.031 .194
.293 Keyakinan
.235 .750
.004 .194
.231 .033
.056 Sikap
.137 .051 -.026
.082 .080
.735 .133
Merek -.182
.438 .092
-.035 .218
.578 -.183
Fitur .251
.105 .143
.086 .742
.309 .149
Desain
.694 .136
.270 .235
.168 -.104
.052 Kualitas
.784 .104
.169 .158
.320 -.150 -.022
Penampilan
.757 .221
.223 .138
.282 -.007 -.044
Ciri-ciri .266
.176 .107
.079 .789
.176 .041
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 9 iterations.
Sumber : Data Primer Diolah Component matrix hasil proses rotasi roated component matrix yang
ditunjukkan pada tabel 4.36 memperlihatkan distribusi variabel yang lebih jelas dan nyata. Kemudian diperoleh beberapa variabel yang mendominasi
masing-masing faktor, yaitu sebagai berikut :
86
a. Faktor pertama, terdiri dari Peran Sosial Q6 dengan nilai faktor
loading 0.723. Keadaan Ekonomi Q10 dengan nilai faktor loading 0.583. Pembelajaran Q16 dengan nilai faktor loading 0.647. Desain
Q21 dengan nilai faktor loading 0.694. kualitas Q22 dengan nilai faktor loading 0.784. Penampilan Q23 dengan nilai faktor loading
0.757. b.
Faktor kedua, terdiri dari Gaya Hidup Q11 dengan nilai faktor loading 0.751. Konsep diri Q13 dengan nilai faktor loading 0. 640.
Motivasi Q14 dengan nilai faktor loading 0.527. Keyakinan Q17 dengan nilai faktor loading 0.750.
c. Faktor Ketiga, terdiri dari Kelas sosial Q3 dengan nilai faktor loading
0.753. Kelompok Referensi Q4 dengan nilai faktor loading 0.806. d.
Faktor Keempat, terdiri dari Wilayah Geografi Q1 dengan nilai faktor loading 0.504. Sub budaya Agama, ras, kebangsaan Q2 dengan nilai
faktor loading 0.479. Pengaruh Keluarga Q5 dengan nilai faktor loading 0.547. Status SosialQ7 dengan nilai faktor loading 0.707.
Pekerjaan Q9 dengan nilai faktor loading 0.501. e.
Faktor Kelima, Terdiri dari Fitur 20 dengan nilai faktor loading 0.911. Ciri-ciri Q24 dengan nilai faktor loading 0.742.
f. Faktor Keenam, terdiri dari Usia Q8 dengan nilai faktor loading
0.565. kepribadian diri Q12 dengan nilai faktor loading 0.440. Sikap Q18 dengan nilai faktor loading 0.735. Merek Q19 dengan nilai
faktor loading 0.578.
87
g. Faktor ketujuh, terdiri dari Persepsi Q15 dengan nilai faktor loading
0.809. Secara lengkap pembagian variabel-variabel berdasarkan faktor yang
terbentuk dapat dilihat pada tabel 4.38. variabel diurut berdasarkan nilai faktor loading dari yang terbesar.
Untuk pemberian nama pada masing-masing faktor baru yang terbentuk bersifat subyektif, kadang-kadang variabel yang memiliki nilai
faktor loading tertinggi digunakan untuk memberi nama faktor. Ghozali,2005: 258.
Tabel 4.38 Pembagian Indikator yang Terbentuk
Indikator Faktor yang
Eigen Loading Terbentuk
Value Faktor
Variance Kumulatif Peran Sosial Q6
Faktor Sosial 7.415
0.723 30.897
30.897 Keadaan Ekonomi Q10
0.583 Pembelajaran Q16
0.647 Desain Q21
0.694 kualitas Q22
0.784 Penampilan Q23
0.757 Gaya Hidup Q11
Faktor Motivasi 2.115
0.751 8.814
39.711 Konsep diri Q13
0.64 Motivasi Q14
0.527 Keyakinan Q17
0.75 Kelas sosial Q3
Faktor Acuan 1.546
0.753 6.443
46.153 Kelompok Referensi Q4
0.806 Budaya Q1
Faktor Budaya 1.399
0.504 5.831
51.984 Sub Budaya Agama, ras,
kebangsaan Q2 0.479
Pengaruh Keluarga Q5 0.547
Status SosialQ7 0.707
Pekerjaan Q9 0.501
Fitur 20 Pelayanan
1.320 0.742
5.501 57.485
Ciri-ciri Q24 0.789
Usia Q8 Faktor Individu
1.215 0.565
5.064 62.549
88
kepribadian diri Q12 0.44
Sikap Q18 0.742
Merek Q19 0.789
Persepsi Q15 Faktor Psikologis 1.119
0.809 4.661
67.211 Sumber : Data Primer Diolah
5. Interpretasi
Dalam penelitian ini ditemukan 7 faktor yang mempengaruhi konsumen menggunakan ponsel GSM Tipe QWERTY di kecamatan
kebayoran lama Jakarta Selatan. Faktor tersebut adalah a Faktor Sosial, b Faktor Motivasi, c Faktor Acuan, dFaktor Budaya, e faktor
Pelayanan, f Faktor Individu, g Faktor Psikologis. Sedangkan dalam penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Sandy
firmanzah 2009 dengan judul penelitian “ Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi keputusan pembelian produk fleksi PT. Telkom Study
kasus pada masyarakat Jakarta Selatan, DKI Jakarta. Terdapat 8 faktor yang berpengaruh terhadap keputusan pembelian yaitu faktor acuan, faktor
kualitas, faktor sub budaya, faktor layanan, faktor motivasi pembelajaran, faktor imbalan, faktor memori atau ingatan, pelayanan, dan garansi.
Dari kedua panalitian ini terdapat kesamaan dan juga perbedaan. Kesamaan faktor yang mempengaruhi penggunaan ponsel GSM Tipe
QWERTY yaitu Faktor Acuan, Faktor Budaya, Faktor Pelayanan, Faktor Motivasi. Perbedaannya lebih dikarenakan ada beberapa variabel
penelitian yang berbeda. Penelitian yang dilakukan pada ponsel GSM Tipe QWERTY memiliki
persamaan teori dengan kotler dan keller 2007 mendapatkan bahwa
89
faktor budaya, sosial, psikologi, dan individu berpengaruh langsung terhadap perilaku konsumen dalam menentukan keputusan pembelian.
Berdasarkan hasil analisis data dimana faktor faktor yang mempengaruhi penggunaan didominasi dimana faktor sosial masyarakat jika dilihat dari
karakteristik responden didominasi oleh pegawai swasta hal ini dapat dimengerti karena mereka lebih memiliki kondisi keuangan dan gaya
hidup yang sesuai untuk melakukan pembelian.
90
BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
A. Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan dari data tentang penilaian responden terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan menggunakan ponsel GSM
Tipe QWERTY maka dapat ditarik kesimpulan. Melalui analisis faktor dapat diperoleh tujuh faktor yang berpengaruh paling
dominan terhadap keputusan menggunakan ponsel GSM Tipe QWERTY, faktor faktor tersebut adalah :
1. Faktor Sosial, terdiri dari Peran, Keadaan Ekonomi, Pembelajaran, Desain,
kualitas, Penampilan. 2.
Faktor Motivasi, terdiri dari Gaya Hidup, Konsep diri, Motivasi, Keyakinan. 3.
Faktor Acuan, terdiri dari Kelas Sosial, Kelompok Referensi. 4.
Faktor Budaya, terdiri dari Budaya, Sub budaya Agama, Ras, Kebangsaan, Pengaruh Keluarga, Status Sosial, Pekerjaan.
5. Faktor Pelayanan, Terdiri dari Fitur, Ciri-ciri.
6. Faktor Individu, terdiri dari Usia, kepribadian diri, Sikap, Merek.
7. Faktor Psikologis, terdiri dari Persepsi.
Faktor yang paling dominan dalam mempengaruhi keputusan menggunakan ponsel GSM Tipe QWERTY adalah faktor Sosial dan motivasi
