Analisis Faktor Pengaruh Strategi Marketing Mix Dalam Keputusan Nasabah Menggunakan Jasa Asuransi Di Pt. Asuransi Ekspor Indonesia (Persero)

BAB 2 LANDASAN TEORI

  2.1 Gambaran Umum PT. Asuransi Ekspor Indonesia (Persero)

  PT. Asuransi Ekspor Indonesia (Persero) atau sering disebut “Asuransi ASEI” merupakan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang seluruh sahamnya dimiliki oleh Pemerintah Republik Indonesia. Didirikan pada tanggal 30 Nopember 1985 atas prakarsa Departemen Perdagangan dan Departemen Keuangan Republik Indonesia sebagai realisasi komitmen Pemerintah untuk mendukung dan mengembangkan ekspor non migas nasional.

  PT. Asuransi Ekspor Indonesia (Persero) didirikan berdasarkan Peraturan Pemerintah (PP) No. 1/1982 tentang “Pelaksanaan Ekspor, Impor dan Lalu Lintas Devisa.Melalui PP tersebut, Pemerintah Republik Indonesia memberikan fasilitas pembiayaan ekspor, jaminan kredit ekspor, dan asuransi ekspor dengan syarat-syarat lunak. Fasilitas pembiayaan ekspor berupa kredit Likuiditas dari Bank Indonesia disalurkan melalui bank – bank pelaksana, sedangkan fasilitas Jaminan Kredit Ekspor dan Asuransi Ekspor dilaksanakan oleh PT. Asuransi Kredit Indonesia (Persero), yang selanjutnya melalui Keputusan Menteri Keuangan (KMK) No. 12/KMK/011/1986 dialihkan kepada Asuransi ASEI.

  Sebagai Badan Usahan Milik Negara (BUMN) yang dikelompokkan dalam rumpun asuransi umum berdasarkan Undang – Undang No. 2 Tahun 1992 tentang usaha perasuransian, pada tahun 2002 Asuransi ASEI masuk kepasar Asuransi Umum. Dengan beroperasi unit bisnis tersebut, maka dapat dikatakan bahwa produk – produk yang dimiliki oleh Asuransi ASEI adalah yang paling lengkap dibandingkan dengan sesama asuransi umum lainnya. Tidak ada satu perusahaan asuransi umum yang memiliki 4 (empat) produk utama sekaligus yakni, Asuransi Ekspor, Penjaminan Kredit, Surety Bound dan Asuransi Umum. Untuk memberikan jaminan bahwa segenap pekerjaan dilakukan dengan benar dan memenuhi standar mutu yang tinggi yang ditetapkan perusahaan kepada para stakeholder.

  Berbagai penghargaan diperoleh oleh Asuransi ASEI dalam perjalanannya melayani nasabah selama 28 tahun. Pada tahun 2009 Asuransi ASEI didaulat untuk menjadi salah satu dari tujuh Founding Member dari AMAN Union, suatu asosiasi ECA (Export Crdeit Agency), perusahaan asuransi dan reasuransi yang beroperasi diwilayah Jazirah Arab dan negara anggota Konferensi Islam (OKI). Untuk melengkapi jaringan kerja yang telah dimiliki, Asuransi ASEI menjadi anggota dari federation of Afro-Asian Insurers and

  

Reinsurers (F.A.I.R) yaitu asosiasi perusahaan asuransi dan reasuransi se-Asia dan

Afrika. Dengan keanggotaan dalam tiga asosiasi internasional tersebut, secara praktis tidak

  ada satu negarapun didunia ini yang tidak dapat dijangkau oleh Asuransi ASEI. Kemanapun tujuan ekspor, dimanapun lokasi mitra bisnis para usahawan Indonesia, akan dapat dilindungi oleh Asuransi ASEI.

2.2 Pengertian Asuransi dan Produk Asuransi ASEI

  Menurut undang – undang tentang usaha perasuransian No. 2/1992, dalam Darmawi (2000 : 4) mengemukakan bahwa:

  “Asuransi atau Pertanggungan adalah perjanjian antara dua pihak atau lebih yang pihak Penanggung mengikatkan diri kepada Tertanggung dengan menerima premi asuransi untuk memberikan penggantian kepada Tertanggung karena kerugian, kerusakan atau kehilangan keuntungan yang diharapkan, atau tanggung jawab hukum kepada pihak ketiga yang mungkin akan diderita Tertanggung, yang timbul akibat suatu peristiwa yang tidak pasti, atau untuk memberikan suatu pembayaran yang didasarkan atas meninggal atau hidupnya seseorang yang dipertanggungkan.

2.2.1 Produk – Produk Asuransi ASEI

  Adapun produk – produk yang ditawarkan Asuransi ASEI adalah sebagai berikut: 1.

  Asuransi Ekspor a.

  Asuransi kredit Ekspor/ Export Credit Insurance (ECI)

  Memberikan perlindungan kepada eksportir terhadap kemungkinan kerugian akibat tidak diterimanya pelunasan pembayaran dari Importir atau bank penerbit

  L/C .

  b.

  Asuransi Pembiayaan Tagihan Ekspor/Export Bill Insurance (EBI) Memberikan perlindungan kepada Bank yang telah mengambil alih (negosiasi) tagihan ekspor debitur terhadap wanprestasi dari pembeli (importir) diluar negeri yang disebabkan oleh risiko komersial dan risiko politik.

  c.

  Asuransi Kredit Perdagangan Domestik/ Domestic Credit Insurance (DCI) Memberikan ganti rugi kepada Tertanggung (Penjual) terhadap kemungkinan risiko kerugian akibat tidak diterimanya pelunasan pembayaran dari pembelli domestik.

  d.

  Asuransi Pembiayaan Tagihan Domestik/ Domestic Credit Insurance Financing (DIF) Memberikan perlindungan kepada Bank yang telah mengambil alih tagihan domestik debitur.

2. Asuransi Kredit dan Penjaminan Kredit a.

  Asuransi atas pinjaman tunai (Cash Loan), yaitu Asuransi Kredit Modal kerja (KMK) yang meliputi, Asuransi KMK Revolving, Asuransi KMK Aplofend, Asuransi KMK Transaksional.

  b.

  Asuransi Kredit Mikro Pola Executing (kepada BPR dan Koperasi) dan pola channeling (langsung kepada end user).

  c.

  Asuransi kredit Investasi d.

  Asuransi Kredit Pemilikan Rumah e. Asuransi kredit Ketahanan Pangan dan Energi (KKP-E) f. Penjaminan atas pinjaman tidak tunai (Non Cash Loan) terdiri dari : 1.

  Jaminan Pembuka L/C Impor yaitu : jaminan yang diberikan oleh asuransi ASEI kepada Bank Pembuka L/C Impor untuk kepentingan applicant dalam hal terjadi kegagalan pembayaran L/C Impor (payment devault).

  2. Jaminan Pembukaan SKBDN yaitu : jaminan yang diberikan oleh Asuransi ASEI kepad Bank Pembuka SKBDN (Surat Kredit Berdokumen Dalam Negeri) untuk kepentingan applicant dalam hal terjadi kegagalan pembayaran SKBDN (payment default).

  .

  3. Jaminan Bank Garansi (Counter Guarantee) yaitu: jaminan yang diberikan Asuransi ASEI kepada Bank Penerbit Bank Garansi untuk kepentingan nasabah (debitur) apabila nasabah mengalami wanprestasi.

3. Suretyship

  Suretyship adalah suatu perikatan segitiga dimana Asuransi ASEI (Surety Company) menjamin principal (kontraktor/ vendor/ supplier/ konsultan/ perusahaan jasa) akan melaksanakan kewajiban atas suatu prestasi atau kepentingan kepada obligee (bouwherr/beneficiary) sesuai kontrak atau perjanjian antara principal dan obligee dan atau ketentuan yang berlaku. Adapun jenis jaminan yang ditawarkan kepada nasabah surety adalah: a.

  Jaminan Penawaran (bid/tender bond) b.

  Jaminan Pelaksanaan (performance bond) c. Jaminan Uang Muka (advance payment bond) d.

  Jaminan Pemeliharaan (maintenance bond) e. Jaminan Ulang Bank Garansi f. Jaminan bea dan Cukai (custom bond) g.

  Jaminan Pembayaran (payment bond) 4. Asuransi Umum a.

   Asuransi Harta Benda (property insurance)

  Adalah asuransi yang memberikan ganti rugi kepada Tertanggung atas kerusakan atau kerugian harta benda yang dipertanggungkan yang disebabkan oleh kebakaran, sambaran petir, ledakan, kejatuhan pesawat terbang, serta asap yang berasal dari kebakaran harta yang dipertanggungkan.

  b.

   Asuransi Rekayasa (engineering insurance)

  Adalah salah satu bentuk asuransi yang memberikan pertanggungan atas risiko kehilangan atau kerusakan terhadap objek yang dipertanggungkan (biasanya terkait dengan konstruksi, material, peralatan atau mesin-mesin) selama masa konstruksi atau pemasangan mesin terhadap setiap risiko kehilangan atau kerusakan yang tidak terduga, bersifat tiba – tiba dan merupakan suatu kecelakaan.

  c.

  Asuransi Pengangkutan Barang (marine cargo insurance) Adalah asuransi yang menjamin kerusakan atau kerugian barang yang diangkut dari satu tempat ke tempat lain baik dengan alat angkut darat (truk, kereta, trailer) , lauut (kapal), atau udara (pesawat udara) terhadap risiko – risiko yang terjadi selama pengangkutan barang.

  d.

  Asuransi Rangka Kapal (marine hull insurance) Adalah asuransi yang memberikan jaminan atas kerusakan atau kerugian terhadap kapal, mesin dan perlengkapannyadari bahaya laut dan risiko pelayaran.

  e.

  Asuransi Penerbangan (aviation insurance) Adalah asuransi yang menjamin keruskan atau kerugian terhadap rangka pesawat, suku cadang pesawat, risiko perang dan pembajakan, tanggung jawab hukum kepada pihak ketiga, tanggung jawab kepada penumpang pesawat.

  f.

  Asuransi Minyak dan Gas Bumi (oil and gas insurance) Adalah asuransi yang menjamin kerusakan atau kerugian pada peralatan eksplorasi dan produksi minyak lainnya baik didarat maupun dilaut.

2.3 Pemasaran dan Strategi Marketing Mix

2.3.1 Pengertian Pemasaran

  Istilah pemasaran dalam bahasa Inggris dikenal dengan namamarketing. Dalam berbagai jenis perusahaan apakah perusahaan jasa, perusahaan dagang, maupun industri, kegiatan pemasaran merupakan kegiatan yang sangat penting dan berperan dalam mensukseskan tujuan perusahaan. Divisi marketing sangat berperan dalam menciptakan penjualan, dan melalui penjualan pula akan tercipta keuntungan perusahaan. Tujuan utama marketing perusahaan tidak terlepas dari usaha untuk mengetahui apa yang dibutuhkan dan diinginkan oleh konsumen, selanjutnya memproduksi atau menghasilkan produk atau jasa yang dibutuhkan tersebut.

  Menurut Philip Kotler (1978:7) Manajemen Pemasaran adalah: Kegiatan menganalisa, merencana, mengimplementasi, dan mengawasi segala kegiatan (program), guna mencapai tingkat pemasaran sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Kegiatan utamanya terletak pada merancang penawaran yang dilakukan perusahaan agar dapat memenuhi keinginan dan kebutuhan pasar dengan menggunakan politik harga, cara-cara berkomunikasi, dan cara distribusi, menyajikan informasi, memotivasi dan melayani pasar.

  Menurut William j. Shultz (1961:160): Merencanakan, pengarahan dan pengawasan seluruh kegiatan pemasaran perusahaan ataupun bagian dari perusahaan.

  Menurut William J. Stanton Pemasaran adalah suatu sistem keseluruhan dari kegiatan bisnis yang ditujukan untuk merencanakan, menentukan harga, mempromosikan dan mendistribusikan barang dan jasa yang dapat memuaskan kebutuhan, baik kepada pembeli yang ada maupun pembeli potensial.

  Menurut Kotler dan Amstrong Pemasaran (2012 : 29) adalah: proses yang dilakukan oleh setiap perusahaan untuk menciptakan nilai bagi pelanggan dan membangun hubungan yang kuat dengan pelanggan itu sendiri dan mendapatkan nilai dari pelanggan sebagai balasannya.

  Dari beberapa definisi para ahli tentang pemasaran diatas, maka dapat disimpulkan bahwa yang dimaksud dengan pemasaran adalah sebuah rangkaian bisnis yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan dan kepuasan pelanggan.Kunci utama untuk mencapai sasaran tersebut adalah dengan mengenali kebutuhan, dan keinginan dari pasar sasaran, serta merencanakan strategi campuran pemasaran atau biasa disebut dengan marketing mix yang lebih efektif dan efisien.

2.3.2 Strategi Marketing Mix atau Campuran Pemasaran

  

Marketing mix atau campuran pemasaran merupakan seperangkat alat yang dapat digunakan

  pemasar untuk membentuk karakteristik jasa yang ditawarkan kepada pelanggan.Alat-alat tersebut dapat digunakan untuk menyusun strategi jangka panjang dan merancang program taktik jangka pendek. Keputusan mengenai setiap unsur campuran pemasaran ini saling berkaitan satu sama lain. Kendati demikian, tingkat kepentingan yang ditekankan kepada masing-masing unsur antar jasa cenderung bervariasi (Tjiptono, 2005 : 31). Campuran Pemasaran meliputi: 1.

  Products, produk merupakan bentuk penawaran organisasi jasa yang ditujukan mencapai tujuan organisasi melalui pemuasan kebutuhan dan keinginan pelanggan.

  Dalam konteks ini produk dapat berupa apa saja (baik yang berwujud fisik maupun tidak) yang dapat ditawarkan kepada pelangan potensial untk memenuhi kebutuhan dan keinginan tertentu.

  2. Pricing, harga berkenaan dengan kebijaksanaan strategis dan aktis, seperti tingkat harga, struktur diskon, syarat pembayaran, dan tingkat diskriminasi harga diantara berbagai kelompok pelanggan.

  3. Promotion, promosi meliputi berbagai metode untuk mengkomunikasikan manfaat jasa kepada pelanggan potensial dan aktual. Metodel-metode ini terdiri dari periklanan, promosi penjualan, direct marketing, personal selling, dan public relations .

  4. Place, lokasikeputusan distribusi menyangkut kemudahan akses terhadap jasa bagi para pelanggan potensial. Keputusan ini meliputi lokasi fisik (misalnya mengenai keputusan dimana sebuah hotel akan didirikan). Selain itu, keputusan mengenai penggunaan perantara untuk meningkatkan aksesibilitas jasa bagi para pelanggan.

  5. People, bagi sebagian besar jasa, orang merupakan unsur vital dalam campuran pemasaran. Bila produksi dapat dipisahkan dengan konsumsi, sebagaimana dijumpai dalam kebanyakan kasus pemasaran barang manufaktur, pihak manajemen biasanya dapat mengurangi pengaruh langsung sumber daya manusia terhadap output akhir yang diterima pelanggan.

6. Process, proses produksi atau operasi merupakan faktor penting bagi konsumen high

  , konsumen tidak mengetahui bagaimana proses yang terjadi yang

  contacts service

  penting jasa yang ia terima harus memuaskan. Proses ini terjadi berkat dukungan karyawan dan tim manajemen yang mengatur semua proses agar berjalan dengan lancar.

  7. Physical Evidence, karakteristik intangible (berwujud) pada jasa menyebabkan pelanggan potensial tidak bisa menilai suatu jasa sebelum mengonsumsinya. Ini menyebabkan resiko yang dipersepsikan konsumen dalam keputusan pembelian semakin besar. Konsumen akan melihat keadaan nyata dari benda benda yang menghasilkan jasa tersebut, misalnya kartu nama, alat tulis menulis, penampilan, logo surat dan amplopnya, brosur, pakaian seragam dan sebgainya.

  8. Brand Image, citra merk merupakan representasi dari keselurahan persepsi terhadap sebuah merk yang dibentuk dari informasi dan pengalaman masa lalu terhadap merk itu. Citra terhadap merk berhubungan dengan sikap yang berupa keyakinan dan preferensi terhadap suatu merk. Konsumen yang memiliki citra positif terhadap suatu merk akan lebih memungkinkan untuk melakukan pembelian.

2.4 Populasi dan Sampel

2.4.1 Populasi

  Menurut Sugiyono (2011 : 61) Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah nasabah pada Asuransi ASEI cabang Medan.

2.4.2 Sampel

  Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi (Sugiyono, 2011 : 11). Pada penelitian ini, peneliti mengambil sampel di wilayah Asuransi ASEI cabang Medan Jl. Mayjend Sutoyo Siswomihardjo No. 101A Medan. Teknik pengambilan sampel dilakukan dengan metode penyebaran kuisioner pada nasabah Asuransi ASEI dengan menggunakan rumus Slovin (Umar, 2003 : 120) , yaitu :

  N n = ²

• +

  1 Ne

  Keterangan: n = Jumlah Sampel N = Ukuran Populasi E = Kesalahan yang ditolerir = 95 % (0,5)

  Pemilihan sample dilakukan dengan metode simple random sampling. Menurut Sugiyono (2011 : 64) metode simple random sampling adalah pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu.

  2.5 Variabel penelitian

  Variabel ialah sesuatu yang nilainya berubah-ubah menurut waktu atau berbeda menurut elemen / tempat (Supranto; 2004). Umumnya nilai karakteristik merupakan variabel, diberi simbol huruf X. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Produk , Harga, Promosi, Lokasi, Sumber Daya Manusia, Proses, Bukti Fisik, Citra Merk.

  2.6 Jenis Sumber Data

  Data merupakan komponen utama dalam statistika. Data adalah bahan baku yang jika diolah melalui berbagai analisis dapat melahirkan informasi, dimana dengan informasi tersebut dapat diambil suatu keputusan. Jenis dan sumber data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

  1. Data primer, yaitu data yang diperoleh secara langsung dari pengamatan di PT.

  Asuransi Ekspor Indonesia (Persero) cabang Medan. Kuisioner diberikan pada responden yang merupakan nasabah PT. Asuransi Ekspor Indonesia (Persero).

  2. Data Sekunder, yaitu data yang diperoleh melalui studi dokumentasi, baik dari buku, jurnal majalah dan situs internet yang mendukung penelitian ini.

2.7 Skala Pengukuran

  Skala merupakan suatu prosedur pemberian angka atau simbol lain kepada sejumlah ciri suatu objek agar dapat menyatakan karakteristik angka pada ciri tersebut. Skala pengukuran oleh S.S Steven (1976) dibagi atas 4 bagian:

  a. Skala Nominal

  Skala nominal adalah skala pengukuran yang paling sederhana yang dilambangkan dengan kata-kata, huruf, simbol, atau bilangan.Skala ini digunakan untuk mengklasifikasikan objek- objek atau kejadian-kejadian kedalam kelompok (kategori) yang terpisah untuk menunjukkan kesamaan atau perbedaan ciri-ciri tertentu dari objek yang diamati.Pada skala nominal hasil pengukurannya bisa dibedakan tetapi tidak bisa diurutkan mana yang yang lebih tinggi, mana yang lebih rendah dan mana yang lebih dikesampingkan.Skala nominal merupakan skala yang paling rendah atau jenis pengukurannya terbatas. Contoh: Jenis kelamin 1 = pria; 2 = wanita

  b. Skala Ordinal (Rangking)

  Skala Ordinal adalah skala pengukuran yang selain mempunyai ciri untuk membedakan juga mempunyai ciri untuk mengurutkan pada rentangan tertentu.Dengan menggunakan skala ordinal objek-objek juga dapat digolongkan dalam kategori tertentu.Angka atau huruf yang diberikan mengandung tingkatan, sehingga dari kelompok yang terbentuk dapat dibuat peringkat yang menyatakan hubungan lebih dari atau kurang dari menurut aturan penataan tertentu. Contoh: seorang ABRI dapat dikelompokkan menurut pangkatnya: Mayor, Kapten, letnan. Hubungan antara kelas-kelas terdapat urutan tertentu, pangkat mayor lebih tinggi dari pangkat kapten dan pangkat kapten lebih tinggi dari pangkat letnan.(Mayor > Kapten>Letnan).

  c. Skala Interval

  Skala interval adalah skala pengukuran yang mengelompokkan objek-objek ke dalam kelas- kelas yang mempunyai urutan dan perbedaan dalam jarak yang sama. Misalnya, suhu tertinggi pada bulan Maret dikota A, Kota B, dan Kota C, berturut-turut adalah 20, 23, 16 derajat celcius. Kita dapat membedakan dan mengurutkan besarnya suhu di kota tersebut, sebab 1 derajat celcius menyatakan satu unit pengukuran yang tetap.

  d. Skala Rasio (Nisbah)

  Skala rasio adalah skala yang mempunyai 4 ciri, yaitu membedakan, mengurutkan, jarak yang sama, dan mempunyai titik nol tulen (titik nol yang berarti) sehingga dapat menghitung rasio atau perbandingan antar nilai. Semua ciri skala interval menjadi ciri skala rasio, perbedaan antar nilai-nilai diketahui dan bernilai tetap, kategori-kategori nilai juga bersifat lepas.Hanya saja skala rasio mempunyai titik nol yang berarti dan rasio (perbandingan) antar dua nilai juga berarti. Misalnya: Pak Anto mempunyai uang nol rupiah, artinya Pak Anto tidak mempunyai uang.

2.8 Skala untuk Instrumen (Model Skala Sikap)

  Bentuk-bentuk skala sikap yang sering digunakan dalam penelitian ada 5 macam, yaitu: a.

  Skala Likert Skala likert digunakan untuk mengatur sikap, pendapatan dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang kejadian atau gejala sosial. Pada skala likert variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi subvariabel. Kemudian subvariabel dijabarkan lagi menjadi indikator-indikator yang terukur ini yang mana menjadi titik tolak untuk membuat item instrumen yang berupa pertanyaan yang perlu dijawab responden. Setiap jawaban dilengkapi dengan kata-kata, misalnya: Sangat Setuju (SS) = 5 Setuju (S) = 4 Ragu-ragu/tidak tahu = 3 Tidak Setuju = 2 Sangat Tidak Setuju = 1 b.

  Skala Gutman Skala Gutman mengukur suatu dimensi saja dari suatu variabel multidimensi. Skala Gutman adalah skala yang digunakan untuk jawaban yang bersifat jelas (tegas) dan konsisten.

  Contoh: yakin - tidak yakin, benar – salah, setuju – tidak setuju, dan sebagainya.

  c.

  Skala Diferensial Semantik Skala diferensial semantik atau skala perbedaan semantik berisikan serangkaian bipolar (dua kutub).Responden diminta untuk menilai suatu objek atau konsep pada suatu skala yang mempunyai 2 ajektif yang bertentangan. Misalnya: panas – dingin, populer – tidak populer, bagus-buruk, dan sebagainya.

  d.

  Rating Scale

  

Ratingscale yaitu data mentah yang didapat berupa angka kemudian ditafsirkan dalam

pengertian kualitatif.

  Misalnya: ketat – longgar, lemah – kuat, positif - negatif e.

  Skala Thurstone Skala thurstone meminta responden untuk memilih jawaban yang ia setujui dari beberapa pertanyaan yang menyajikan pandangan-pandangan berbeda-beda. Pada umumnya asosiasi antara 1 sampai 9 tetapi nilainya tidak diketahui olehresponden.

2.9 Metode Pengumpulan Data

  Pengumpulan data penelitian dimaksudkan sebagai pencatatan peristiwa atau karakteristik dari sebagian peristiwa atau seluruh elemen proposal penelitian. Pengumpulan data penelitian dapat dilakukan berdasarkan cara-cara tertentu. Adapun metode pengumpulan data yang digunakan secara umum adalah: a. Metode dokumentasi metode dokumentasi adalah mencari data mengenai hal-hal atau variabel yang berupa catatan, transkip, buku, surat kabar, majalah, prasasti, notulen rapat, agenda dan sebagainya. Metode dokumentasi dalam penelitian ini digunakan untuk mengumpulkan data tentang nasabah di Asuransi ASEI

  b. Metode angket (kuisioner) Kuisioner adalah pertanyaan tertulis yang digunakan untuk memperoleh informasi dari responden dalam arti laporan tentang pribadinya atau hal-hal yang ia ketahui. Metode ini digunakan untuk mencari atau dan mengenal faktor stratgei campuran pemasaran yang mempengaruhi keputusan nasabah menggunakan jasa asuransi di Asuransi ASEI. Untuk mengetahui distribusi frekuensi masing-masing variabel yang pengumpulan datanya menggunakan angket (kuisioner), setiap indikator dari data yang dikumpulkan terlebih dahulu diklasifikasikan dan diberi skor atau nilai yaitu: Skor 5 jika jawaban responden sangat setuju Skor 4 jika jawaban responden setuju Skor 3 jika jawaban responden ragu-ragu/ tidak tahu Skor 2 jika jawaban responden tidak setuju Skor 1 jika jawaban responden sangat tidak setuju

3 Wawancara

  Wawancara merupakan teknik pengumpulan data dalam metode survei yang menggunakan pertanyaan secara lisan kepada subjek penelitian.Teknik wawancara dilakukan jika peneliti memerlukan komunikasi atau hubungan dengan responden.

2.10 Uji Dalam Pengolahan Data

2.10.1 Uji Validitas

  Validitas menunjukkan sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Suatu test atau instrumen pengukur dapat dikatakan mempunyai validitas yang tinggi apabila alat ukur tersebut menjalankan fungsi ukurnya, atau memberikan hasil ukur yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuran tersebut. Metode yang yang digunakan untuk menguji validitas adalah dengan korelasi product moment yang rumusnya sebagai berikut :

  (∑ )−(∑ .∑ )

  = _{2 2 2 2}

  }{ }

�{ ∑ −(∑ ) ∑ −(∑ )

  Keterangan : = koefisien korelasi

   X = skor variabel Y = skor total n = jumlah sampel

  Untuk menentukan valid tidaknya variabel adalah dengan cara mengkonsultasikan hasil perhitungan koefisien korelasi dengan tabel nilai koefisien (r) pada taraf kepercayaan 95 %. Apabila

  → valid ≥

  Apabila < (Ade Fatma, 2007) → tidak valid

2.10.2 Uji Reliabilitas

  Reliabilitas menunjukkan sejauh mana hasil pengukuran dapat dipercaya. Pengukuran yang memiliki reliabilitas tinggi disebut sebagai pengukuran yang reliabilitas. Metode yang digunakan untuk menguji reliabilitas adalah metode Alpha Cronbach. Variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Alpha Cronbach > 0,60 (Ade Fatma, 2007). Nilai Alpha

  Cronbach diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut :

  2

  ∑

  1 = � − �

  2

  − 1� � Keterangan : = nilai (koefisien) Alpha Cronbach = banyaknya variabel penelitian

  2

  = jumlah varians variabel penelitian ∑

  2

  = varians total

2.11 Analisis Faktor

2.11.1 Pengertian Analisis Faktor Analisis faktor adalah sebuah analisis yang mensyaratkan adanya keterkaitan antar variabel.

  Pada prinsipnya analisis faktor menyederhanakan hubungan yang beragam dan kompleks pada variabel yang diamati dengan menyatukan faktor atau dimensi yang saling berhubungan atau mempunyai korelasi pada suatu struktur data yang baru yang mempunyai set faktor lebih kecil. Data-data yang dimasukkan pada umumnya data metrik dan terdiri dari variabel- variabel dengan jumlah yang besar. Analisis faktor dapat digunakan di dalam situasi sebagai berikut: 1.

  Mengenali atau mengindentifikasi dimensi yang mendasari (underlying dimensions) atau faktor, yang menjelaskan korelasi antara suatu set variabel.

2. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel baru yang tidak berkorelasi

  (independent) yang lebih sedikit jumlahnya untuk menggantikan suatu set variabel asli yang saling di dalam analisis multivariate selanjutnya, misalnya analisis regresi berganda dan analisis diskriminan.

  3. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel yang penting dari suatu set variabel yang lebih banyak jumlahnya untuk dipergunakan didalam analisis multivariat selanjutnya.

2.11.2 Model Analisis Faktor

  Secara matematis, analisis faktor hampir sama dengan analisis regresi, yaitu dalam hal bentuk fungsi linear. Jumlah varians yang dikontribusi dari sebuah variabel dengan seluruh variabel lainnya lebih dikelompokkan sebagai komunalitas. Kovarians diantara variabel dijelaskan terbatas dalam sejumlah kecil komponen ditambah sebuah faktor unik untuk setiap variabel. Faktor-faktor tersebut tidak secara eksplisit diamati.Jika variabel distandarisasi, maka model analisis faktor dapat ditulis sebagai berikut: _{i 1 1 i 2 2 i 3 3 ij j im m} + = + + + + + + Xi B F B F B F ... B F ... B F

  V Dimana : X = Variabel ke i yang di bakukan _i

  B = Koesfisien regresi yang dibakukan untuk variabel i pada komponen faktor j _ij F _j = Komponen faktor ke j V = Koefisien regresi yang dibakukan untuk variabel ke-i pada faktor yang unik ke-i _i

  µ = Faktor unik variabel ke-i _i m = Banyaknya komponen faktor Faktor yang unik tidak berkorelasi dengan sesama faktor yang unik dan juga tidak berkorelasi dengan komponen faktor.Komponen faktor sendiri bisa dinyatakan sebagai kombinasi linier dari variabel-variabel yang terlihat/terobservasi hasil penelitian lapangan.

  = + + +

  1

  2

  3

  ⋯ +

  1

  2

  3

  dimana : = Perkiraan faktor ke i (didasarkan pada nilai variabel X dengan koefisiennya Wi ).

  = Koefisien nilai faktor ke i.

   k = banyaknya variabel

2.11.3 Statistik yang Berkaitan Dengan Analisis Faktor

  Statistik yang berkaitan dengan analisis faktor adalah :

a. Barlett’s test of sphericity

  

Barlett’s test of sphericity adalah uji statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis yang

  menyatakan bahwa variabel-variabel tersebut tidak berkorelasi dalam populasinya. Dengan kata lain, matriks korelasi populasi adalah sebuah matriks identitas, dimana setiap variabel berkorelasi dengan variabel itu sendiri (r = 1), tetapi tidak berkorelasi dengan variabel lainnya (r = 0). Statistik uji bartlett adalah sebagai berikut :

  (2

• 5)

  2

  = − �( − 1) − � ln| |

  6 dengan derajat kebebasan (degree of freedom) df = ( − 1)/2

  Keterangan : = jumlah observasi = jumlah variabel

  | = determinan matriks korelasi

  |

  b. Correlation matrix (Matriks Korelasi)

  Matriks korelasi adalah matriks yang menunjukkan korelasi sederhana (r) antara seluruh kemungkinan pasangan variabel yang dilibatkan dalam analisis. Nilai atau angka pada diagonal utama semuanya sama yaitu 1. Jadi kalau ada 3 atau 4 variabel, bentuk matriks korelasi menjadi :

  1

  12

  13

  1 n = 3

  21

  23

  → � �

  1

  31

  32

  1

  12

  13

  14

  1

  21

  23

  24

  n = 4 →� �

  1

  34

  31

  32

  1

  41

  42

  43

  c. Communality (Komunalitas)

  Komunalitas adalah jumlah varian yang dikontribusi dari sebuah variabel dengan seluruh variabel lainnya dalam analisis.Ini juga merupakan proporsi dari varians yang diterangkan oleh komponen faktor.

  2

  

2

  2

• 1

  

2

• = ℎ ⋯ +

dimana : h = communality variabel ke-i ; i = 1,2,3,...,m.

  i

  = nilai factor loading

  d. Eigenvalue (Nilai Eigen)

  Nilai eigen merupakan jumlah varians yang dijelaskan oleh setiap faktor-faktor yang mempunyai nilai eigenvalue > 1, maka faktor tersebut akan dimasukkan ke dalam model.

  Definisi: Jika A adalah sebuah matriks n x n, maka sebuah vector tak nol x pada disebut vektor eigen (eigenvector) dari A jika Ax adalah sebuah kelipatan skalar dari x; jelasnya,

  Ax =

  λx Untuk skalar sebarang

  , skalar disebut nilai eigen (eigenvalue) dari A, dan x disebut sebagai vektor eigen dari A yang terkait dengan . (Anton Howard, 2000).

  e. Factor loadings (Faktor Muatan) Faktor muatan adalah korelasi sederhana antara variabel dengan faktor.

  f. Factor loading plot (Plot Faktor Muatan)

  Plot faktor muatan adalah suatu plot dari variabel asli dengan menggunakan factor loading sebagai koordinat.

  g. Factor matrix (Faktor Matriks)

  Matriks faktor mengandung factor loading dari seluruh variabel dalam seluruh faktor yang dikembangkan.

  h. Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) measure of sampling adequency

  Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) merupakan suatu indeks yang digunakan untuk menguji ketepatan analisis faktor. Nilai yang tinggi (antara 0,5 – 1,0) mengidentifikasi analisis faktor tepat. Apabila dibawah 0,5 menunjukkan bahwa analisis faktor tidak tepat untuk diaplikasikan.

  2

  ∑ ∑

  =1 =1

  , = = 1,2, … , ; = 1,2, … ,

  2

  2

• =1 =1 =1 =1

  ∑ ∑ ∑ ∑

  Keterangan : = koefisien korelasi sederhana antara variabel ke-i dan ke-k

  = koefisien korelasi parsial antara variabel ke-i dan ke-k

  Measure of Sampling Adequacy (MSA) yaitu suatu indeks perbandingan antara

  koefisien korelasi parsial untuk setiap variabel.MSA digunakan untuk mengukur kecukupan sampel.

i. Percentage of variance (Persentase Varians) Persentase varians adalah persentase total varians yang disumbangkan oleh setiap faktor. j. Residuals

  

Residuals adalah selisih antara korelasi yang terobservasi berdasarkan input correlation

matrix dan korelasi hasil reproduksi yang diestimasi dari matriks faktor. k. Scree plot Scree plot adalah sebuah plot dari eigenvalue untuk menentukan banyaknya faktor.

2.12 Langkah-Langkah Analisis Faktor

  Langkah-langkah dalam analisis faktor adalah sebagai berikut :

  1. Merumuskan masalah

  2. Membentuk matriks korelasi

  3. Menentukan metode analisis faktor

  4. Menentukan banyaknya faktor

  5. Melakukan rotasi terhadap faktor

  6. Membuat intrepretasi hasil rotasi terhadap faktor

  7. Menentukan ketepatan model (model fit)

  1. Merumuskan Masalah

  Merumuskan masalah meliputi beberapa kegiatan. Pertama, tujuan analisis faktor harus diidentifikasi. Variabel yang akan digunakan dalam analisis faktor harus dispesifikasi berdasarkan penelitian sebelumnya, teori dan pertimbangan subjektif dari peneliti. Pengukuran variabel berdasarkan skala interval dan rasio. Besarnya sampel harus tepat, sebagai petunjuk umum besarnya sampel paling sedikit empat atau lima kali banyaknya variabel.

  2. Membentuk Matriks Korelasi

  Proses analisis didasarkan pada suatu matriks korelasi antar variabel. Agar analisis faktor menjadi tepat, variabel-variabel yang dikumpulkan harus berkorelasi.Dilakukan perhitungan matriks korelasi . Matriks korelasi digunakan sebagai input analisis faktor.

  ∑

  ×

Tabel 2.1 Korelasi Antar Variabel ...

  1

  1

  1 ...

  1

  ⋮ ⋮ ⋮

  1

  ⋯

  3. Menghitung nilai karakteristik (eigenvalue)

  Perhitungan nilai karakteristik (eigenvalue), dimana perhitungan ini berdasarkan persamaan karakteristik : ⁡( − ) = 0 dengan :

  = matriks korelasi = eigenvalue = matriks identitas

  Eigenvalue adalah jumlah varian yang dijelaskan oleh setiap faktor. (Anton Howard,

  2000)

  4. Menghitung vektor karakteristik (eigenvector)

  Penentuan vektor karakteristik (eigenvector) yang bersesuaian dengan nilai karakteristik (eigenvalue), yaitu dengan persamaan :

  Ax =

  dengan :

   x = eigenvector, (Anton Howard, 2000)

  5. Menentukan Banyaknya Faktor

  Ada beberapa prosedur yang dapat dipergunakan dalam menentukan banyaknya faktor yaitu, penentuan secara A priori, penentuan berdasarkan pada eigenvalue, penentuan berdasarkan

  

Scree plot , penentuan berdasarkan persentase varians, penentuan berdasarkan Split-Half

Reliability , dan penentuan berdasarkan uji signifikan.

  a. Penentuan Secara A Priori

  Kadang-kadang karena adanya dasar teori atau pengalaman sebelumnya, peneliti sudah dapat menentukan banyaknya faktor yang akan diekstraksi. Hampir sebagaian besar program komputer memungkinkan peneliti untuk menentukan banyaknya faktor yang diinginkan dengan pendekatan ini.

  b. Penentuan Berdasarkan Eigenvalue

  Pada pendekatan ini, hanya faktor dengan eigenvalue lebih besar dari satu yang dipertahankan. Eigenvalue merepresentasikan besarnya sumbangan dari faktor terhadap varians seluruh variabel aslinya. Hanya faktor dengan varians lebih besar dari satu yang dimasukkan dalam model. Faktor dengan varians lebih kecil dari satu tidak lebih dari variabel asli, sebab variabel yang dibakukan (distandarisasi) yang berarti rata-ratanya nol dan variansinya satu.

  c. Penentuan Berdasarkan Scree Plot

Scree Plot merupakan plot dari nilai eigenvalue terhadap banyaknya faktor dalam

ekstraksinya. Bentuk plot yang dihasilkan digunakan untuk menentukan banyaknya faktor.

  Biasanya plot akan berbeda antara slope tegak faktor, dengan eigenvalue yang besar dan makin kecil pada sisa faktor yang tidak perlu diekstraksi.

  d. Penentuan Berdasarkan Persentase Varians

  Dalam pendekatan ini, banyaknya faktor yang diekstraksi ditentukan berdasarkan persentasi kumulatif varians mencapai tingkat yang memuaskan peneliti. Tingkat persentase kumulatif yang memuaskan peneliti tergantung kepada permasalahannya.Sebagai petunjuk umum bahwa ekstraksi faktor dihentikan kalau kumulatif persentase varians sudah mencapai paling sedikit 60% atau 75% dari seluruh varians variabel asli.

  e. Penentuan Split-Half Reliability Sampel dibagi menjadi dua, dan analisis faktor diaplikasikan kepada masing-masing bagian.

  Hanya faktor yang memiliki faktor loading tinggi antar dua bagian itu yang akan dipertahankan.

  f. Penentuan Berdasarkan Uji Signifikan

  Dimungkinkan untuk menentukan signifikansi statistik untuk eigenvalue yang terpisah dan mempertahankan faktor-faktor yang berdasarkan uji statistik eigenvaluenya signifikan pada α

  = 5% atau α = 1%. Penentuan banyaknya faktor dengan cara ini memiliki kelemahan, khususnya pada ukuran sampel yang besar misalnya diatas 200 responden, banyak faktor yang menunjukkan uji signifikan, walaupun dari pandangan praktis banyak faktor yang mempunyai sumbangan terhadap seluruh varians hanya kecil.

6. Menghitung matriks faktor loading

  Matriks loading factor ( Λ) diperoleh dengan mengalikan matriks eigenvector ( ) dengan akar dari matriks eigenvalue (

  ). Atau dalam persamaan matematis ditulis = × √

7. Melakukan Rotasi Faktor

  Sebuah output penting dari analisis faktor adalah matriks faktor atau disebut juga sebagai matriks faktor pola. Matriks faktor mengandung koefisien yang digunakan untuk mengekspresikan variabel yang dibakukan (distandarisasi) dinyatakan dalam faktor. Koefisien-koefisien tersebut atau faktor loadings merupakan korelasi antara faktor dengan variabelnya. Sebuah koefisien dengan nilai absolut yang besar mengindikasikan bahwa faktor dan variabel berkorelasi kuat. Koefisien tersebut bisa digunakan untuk menginterpretasi faktor.

  Walaupun matriks faktor awal atau unrotated factormatrix mengindikasikan hubungan antara faktor dengan variabel individu tertentu, akan tetapi masih sulit.diambil kesimpulannya tentang banyaknya faktor yang bisa diekstraksi, hal ini disebabkan karena faktor berkorelasi dengan banyaknya variabel atau sebaliknya variabel tertentu masih banyak berkorelasi dengan banyak faktor.

  Dalam merotasi faktor, diharapkan setiap faktor memiliki loading faktor atau koefisien yang tidak nol, atau signifikan hanya untuk beberapa variabel. Atau, diharapkan setiap variabel memiliki faktor loadings signifikan hanya dengan sedikit faktor, atau kalau mungkin dengan sebuah faktor. Rotasi tidak berpengaruh terhadap komunalitas dan persentase total varians yang dijelaskan. Namun demikian, rotasi berpengaruh terhadap persentase varians dari setiap faktor. Beberapa metode rotasi yang bisa digunakan adalah

  orthogonal rotation , varimax rotation, dan oblique rotation.

  Orthogonal rotation adalah kalau sumbu dipertahankan tegak lurus sesamanya

  (bersudut 90 derajat). Yang paling banyak digunakan adalah varimax rotation, yaitu rotasi ortogonal dengan meminimumkan banyaknya variabel yang memiliki loadings tinggi pada sebuah faktor, sehingga lebih mudah menginterpretasi faktor. Rotasi ortogonal menghasilkan faktor-faktor yang tidak berkorelasi. Oblique rotation adalah jika sumbu-sumbu tidak dipertahankan harus tegak lurus sesamanya (bersudut 90 derajat) dan faktor-faktor berkorelasi. Kadang-kadang, mentoleransi korelasi antar faktor-faktor bisa menyederhanakan matriks pola faktor. Oblique rotation harus dipergunakan kalau faktor dalam populasi berkorelasi sangat kuat.

  8. Interpretasi Faktor

  Interpretasi dipermudah dengan mengidentifikasi variabel yang loadingnya besar pada faktor yang sama. Faktor tersebut kemudian dapat diinterpretasikan menurut variabel-variabel yang memiliki loading tinggi dengan faktor tersebut. Cara lain yang bisa digunakan adalah melalui pivot variabel dengan faktor loading sebagai koordinat. Variabel yang berada pada akhir sebuah sumbu adalah variabel yang memiliki loading tinggi hanya pada faktor yang bersangkutan, sehingga bisa digunakan untuk mengiterpretasi faktor. Variabel yang berada di dekat titik origin memiliki loading yang rendah terhadap kedua faktor. Variabel yang tidak berada di dekat sumbu mengindikasi bahwa variabel tersebut berkorelasi dengan kedua faktor. Jika sebuah faktor tidak bisa secara jelas didefinisikan dalam batas variabel awalnya, maka disebut faktor umum.

  9. Menentukan Ketepatan Model (model fit) Langkah terakhir dalam analisis faktor adalah menetukan ketepatan model (model fit).

  Asumsi dasar yang digunakan dalam analisis faktor adalah korelasi terobservasi dapat menjadi atribut dari faktor atau komponen. Untuk itu, korelasi terobservasi dapat direproduksi melalui estimasi korelasi antara variabel terhadap faktor. Selisih antara korelasi dari data observasi dengan korelasi reproduksi dapat digunakan dengan mengukur ketepatan model. Selisih tersebut disebut sebagai residuals. Jika banyak residual yang besar (residual > 0,05), berarti model faktor yang dihasilkan tidak tepat sehingga model perlu dipertimbangkan kembali.