TUGAS Riset Pemasaran Resume catatan
TUGAS
Riset Pemasaran
(Resume catatan)
Arga Gautama
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN
FAKULTAS PERTANIAN
UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT
BANJARBARU
2014
Tanggal 17/11-2014
Statistik Parametrik dan Non Parametrik
Statistik Parametrik merupakan ilmu statistik yang mempertimbangkan jenis sebaran atau
distribusi data, yaitu apakah data menyebar secara normal atau tidak. Dengan kata lain, data yang
akan dianalisis menggunakan statistik parametrik harus memenuhi asumsi normalitas. Pada
umumnya, jika data tidak menyebar normal, maka data seharusnya dikerjakan dengan metode
statistik non-parametrik, atau setidak-tidaknya dilakukan transformasi terlebih dahulu agar data
mengikuti sebaran normal, sehingga bisa dikerjakan dengan statistik parametrik.
Contoh metode statistik parametrik :
a. Uji-z (1 atau 2 sampel)
b. Uji-t (1 atau 2 sampel)
c. Korelasi pearson,
d. Perancangan percobaan (one or two-way anova parametrik), dll.
Ciri-ciri statistik parametrik :
- Data dengan skala interval dan rasio
- Data menyebar/berdistribusi normal
Keunggulan dan kelemahan statistik parametrik :
Keunggulan :
1.
Syarat syarat parameter dari suatu populasi yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan
dianggap memenuhi syarat, pengukuran terhadap data dilakukan dengan kuat.
2.
Observasi bebas satu sama lain dan ditarik dari populasi yang berdistribusi normal serta
memiliki varian yang homogen.
Kelemahan :
1.
Populasi harus memiliki varian yang sama.
2.
Variabel-variabel yang diteliti harus dapat diukur setidaknya dalam skala interval.
3.
Dalam analisis varian ditambahkan persyaratan rata-rata dari populasi harus normal dan
bervarian sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek-efek yang ditimbulkan.
Statistik Non-Parametrik adalah test yang modelnya tidak menetapkan syarat-syaratnya
yang mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk sampel penelitiannya.
Oleh karena itu observasi-observasi independent dan variabel yang diteliti pada dasarnya
memiliki kontinuitas. Uji metode non parametrik atau bebas sebaran adalah prosedur pengujian
hipotesa yang tidak mengasumsikan pengetahuan apapun mengenai sebaran populasi yang
mendasarinya kecuali selama itu kontinu.
Pendeknya: Statistik Non-Parametrik adalah
yaitu statistik bebas sebaran (tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi, baik
normal atau tidak). Selain itu, statistik non-parametrik biasanya menggunakan skala pengukuran
sosial, yakni nominal dan ordinal yang umumnya tidak berdistribusi normal.
Contoh metode statistik non-parametrik:
a. Uji tanda (sign test)
b. Rank sum test (wilcoxon)
c. Rank correlation test (spearman)
d. Fisher probability exact test.
e. Chi-square test, dll
Ciri-ciri statistik non-parametrik :
- Data tidak berdistribusi normal
- Umumnya data berskala nominal dan ordinal
- Umumnya dilakukan pada penelitian sosial
- Umumnya jumlah sampel kecil
Keunggulan dan kelemahan statistik non-parametrik :
Keunggulan :
1.
Tidak membutuhkan asumsi normalitas.
2.
Secara umum metode statistik non-parametrik lebih mudah dikerjakan dan lebih mudah
dimengerti jika dibandingkan dengan statistik parametrik karena ststistika nonparametrik tidak membutuhkan perhitungan matematik yang rumit seperti halnya
statistik parametrik.
3.
Statistik non-parametrik dapat digantikan data numerik (nominal) dengan jenjang
(ordinal).
4.
Kadang-kadang pada statistik non-parametrik tidak dibutuhkan urutan atau jenjang secara
formal karena sering dijumpai hasil pengamatan yang dinyatakan dalam data kualitatif.
5.
Pengujian hipotesis pada statistik non-parametrik dilakukan secara langsung pada
pengamatan yang nyata.
6.
Walaupun pada statistik non-parametrik tidak terikat pada distribusi normal populasi,
tetapi dapat digunakan pada populasi berdistribusi normal.
Kelemahan :
1.
Statistik non-parametrik terkadang mengabaikan beberapa informasi tertentu.
2.
Hasil pengujian hipotesis dengan statistik non-parametrik tidak setajam statistik
parametrik.
3.
Hasil statistik non-parametrik tidak dapat diekstrapolasikan ke populasi studi seperti pada
statistik parametrik. Hal ini dikarenakan statistik non-parametrik mendekati eksperimen
dengan sampel kecil dan umumnya membandingkan dua kelompok tertentu.
Uji independensi (kontigensi)
Uji ini digunakan untuk menguji apakah ada atau tidaknya hubungan antara 2 kategori
dari suatu populasi dengan kategori populasi lain.
Skala nominal adalah merupakan skala yang bersifat kategorikal atau klasifikasi, skala tersebut
berfungsi untuk membedakan tetapi tidak merupakan hubungan kuantitatif dan tingkatan.
Sedangkan skala ordinal adalah merupakan skala yang bersifat kategorikal atau klasifikasi, skala
ordinal ini berfungsi membedakan dan berfungsi untuk menunjukkan adanya suatu urutan atau
tingkatan.
Berikut ini merupakan langkah pengujian independensi:
Hipotesis :
Ho: Tidak ada hubungan antara dua variabel yang diamati
H1: Ada hubungan antara dua variabel yang diamati
Rumus yang digunakan X2=∑[(F0-Fe)2 / Fe]
Tanggal 24/11-2014
Uji non parametrik : analisis data bertingkat (uji tanda, wilcoxon, krusial)
Skala data
Data Nominal
Dibedakan dalam kategori tanpa memperhatikan urutan.
Satu pengukuran hanya menghasilkan satu-satunya kategori.
Setiap kategori dianggap sama (tanpa tingkatan).
Data paling ‘rendah’ dalam level pengukuran data.
Tak bisa dioperasikan secara matematis.
Contoh:
Jenis kelamin
Data alamat
Jenis sabun
Tanggal/Tempat lahir
Suku
Agama
Data Ordinal
Dibedakan dalam kategori berdasarkan urutan.
Memiliki tingkatan data.
Lebih ‘tinggi’ dibanding data nominal dalam level pengukuran data.
Tak bisa dioperasikan secara matematis.
Contoh:
Ranking kelas I, II, III
Tingkat senioritas pegawai
Ranking juara I, II, III
Status sosial (kaya, sedang, miskin)
Tingkat kepangkatan ü Tingkat pengetahuan
Data Interval
Urutan bertingkat dan dapat dikuantifikasi (diberi nilai)
Memiliki interval tertentu
Lebih ‘tinggi’ dibanding data ordinal dalam level pengukuran data
Dapat dianalisis dengan uji statistik parametrik.
Data Rasio
Data bersifat angka dalam arti yang sesungguhnya
Memiliki angka nol absolut
Memiliki kedudukan paling ‘tinggi’ dalam level pengukuran data
Dapat dioperasikan secara matematis.
Contoh
Angka produksi
Harga saham
Tinggi badan
Jumlah warga desa
Tanggal 15-12-2014
Fungsi Riset pemasaran dalam mengembangkan produk, mengetahui preferensi produk,
tentang desain produk yang diterima konsumejn dan membuat inovasi atau perbaikan terhadap
produk.
membuat laporan riset pemasaran tentang produk pisang selimut yang meliputi pembahasan
tentang apa yang ingin dicapai, responden (siapa, dimana, kapan dll).
profil responden
1. Intro = penelitian, responden, waktu dst
2. Profil Responden= Jelaskan satu persatu
3. Uji validitas dan reabilitas
Analisis Minat beli : dipisah per prodi, uang saku dan lainnya
a. peringkat atribut
b. nilai atribut c. nilai indeks dan minat beli
5. Analisis statistik non parametrik Chi Square dll
6. Analisis Strategi Pemasaran : STP, marketing mix
Rangkuman lainnya
Menginput dan mengolah data dengan menggunakan spss.
SPSS adalah sebuah program aplikasi yang memiliki kemampuan analisis statistik cukup
tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu
deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah untuk dipahami cara
pengoperasiannya. Beberapa aktivitas dapat dilakukan dengan mudah dengan menggunakan
pointing dan clicking mouse.
SPSS banyak digunakan dalam berbagai riset pemasaran, pengendalian dan perbaikan
mutu (quality improvement), serta riset-riset sains. SPSS pertama kali muncul dengan versi PC
(bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+ (versi DOS). Tetapi, dengan
mulai populernya system operasi windows. SPSS mulai mengeluarkan versi windows (mulai dari
versi 6.0 sampai versi terbaru sekarang).
SPSS dapat membaca berbagai jenis data atau memasukkan data secara langsung ke
dalam SPSS Data Editor. Bagaimanapun struktur dari file data mentahnya, maka data dalam Data
Editor SPSS harus dibentuk dalam bentuk baris (cases) dan kolom (variables). Case berisi
informasi untuk satu unit analisis, sedangkan variable adalah informasi yang dikumpulkan dari
masing-masing kasus.
Uji validitas dan reabilitas
Uji Validitas Item atau butir dapat dilakukan dengan menggunakan software SPSS. Untuk proses
ini, akan digunakan Uji Korelasi Pearson Product Moment. Dalam uji ini, setiap item akan diuji
relasinya dengan skor total variabel yang dimaksud. Dalam hal ini masing-masing item yang ada
di dalam variabel X dan Y akan diuji relasinya dengan skor total variabel tersebut.
Agar penelitian ini lebih teliti, sebuah item sebaiknya memiliki korelasi (r) dengan skor total
masing-masing variabel ≥ 0,25. Item yang punya r hitung < 0,25 akan disingkirkan akibat
mereka tidak melakukan pengukuran secara sama dengan yang dimaksud oleh skor total skala
dan lebih jauh lagi, tidak memiliki kontribusi dengan pengukuran seseorang jika bukan malah
mengacaukan.
Cara melakukan Uji Validitas dengan SPSS:
1. Buat skor total masing-masing variable.
2. Klik Analyze > Correlate > Bivariate
3. Masukkan seluruh item variable x ke Variables
4. Masukkan total skor variable x ke Variables
5. Ceklis Pearson ; Two Tailed ; Flag
6. Klik OK
7. Lihat kolom terakhir. Nilai >= 0,25.
8. Lakukan hal serupa untuk Variabel Y.
Dalam penelitian, reliabilitas adalah sejauh mana pengukuran dari suatu tes tetap
konsisten setelah dilakukan berulang-ulang terhadap subjek dan dalam kondisi yang sama.
Penelitian dianggap dapat diandalkan bila memberikan hasil yang konsisten untuk pengukuran
yang sama. Tidak bisa diandalkan bila pengukuran yang berulang itu memberikan hasil yang
berbeda-beda.
Analisis Strategi Pemasaran
Strategi pemasaran adalah serangkaian tujuan dan sasaran, kebijakan serta aturan yang
memberi arah kepada usaha-usaha pemasaran dari waktu ke waktu pada masing-masing
tingkatan serta lokasinya. Strategi pemasaran modern secara umum terdiri dari tiga tahap yaitu:
segmentasi pasar (segmenting), penetapan pasar sasaran (targeting), dan penetapan posisi pasar
(positioning) (Kotler, 2001). Setelah mengetahui segmen pasar, target pasar, dan posisi pasar
maka dapat disusun strategi bauran pemasaran (marketing mix) yang terdiri dari strategi produk,
harga, penyaluran/ distribusi dan promosi (Assauri, 1999).
A. Segmentasi Pasar (Segmenting)
Secara umum, terdapat tiga falsafah dasar sebagai pedoman bagi perusahaan untuk mendekati
pasar, yakni pemasaran masal dimana keputusan untuk memproduksi dan mendistribusi produk
secara masal, pemasaran berbagai produk yang menyajikan pilihan produk berbeda untuk
segmen berbeda, dan pemasaran terarah yang mengembangkan produk untuk pasar yang
spesifik.
1. Pemasaran masal, di mana para penjual memproduksi secara masal, mendistribusikan secara
masal, dan mempromosikan secara masal satu produk kepada semua pembeli. Pemikirannya,
bahwa biaya produksi dan harga menjadi murah dan dapat menciptakan pasar potensial paling
besar.
2. Pemasaran berbagai produk, di mana penjual memproduksi dua macam produk atau lebih
yang mempunyai sifat, gaya, mutu, ukuran dan sebagainya yang berbeda. Pemikirannya, bahwa
konsumen memiliki selera berbeda yang berubah setiap waktu, dan selalu mencari variasi serta
perubahan.
3. Pemasaran terarah, di sini penjual mengenali berbagai segmen pasar, memilih satu atau
beberapa di antaranya, dan mengembangkan produk serta bauran pemasaran yang disesuaikan
dengan karakteristik masing-masing konsumen.
Riset Pemasaran
(Resume catatan)
Arga Gautama
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INDUSTRI PERTANIAN
FAKULTAS PERTANIAN
UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT
BANJARBARU
2014
Tanggal 17/11-2014
Statistik Parametrik dan Non Parametrik
Statistik Parametrik merupakan ilmu statistik yang mempertimbangkan jenis sebaran atau
distribusi data, yaitu apakah data menyebar secara normal atau tidak. Dengan kata lain, data yang
akan dianalisis menggunakan statistik parametrik harus memenuhi asumsi normalitas. Pada
umumnya, jika data tidak menyebar normal, maka data seharusnya dikerjakan dengan metode
statistik non-parametrik, atau setidak-tidaknya dilakukan transformasi terlebih dahulu agar data
mengikuti sebaran normal, sehingga bisa dikerjakan dengan statistik parametrik.
Contoh metode statistik parametrik :
a. Uji-z (1 atau 2 sampel)
b. Uji-t (1 atau 2 sampel)
c. Korelasi pearson,
d. Perancangan percobaan (one or two-way anova parametrik), dll.
Ciri-ciri statistik parametrik :
- Data dengan skala interval dan rasio
- Data menyebar/berdistribusi normal
Keunggulan dan kelemahan statistik parametrik :
Keunggulan :
1.
Syarat syarat parameter dari suatu populasi yang menjadi sampel biasanya tidak diuji dan
dianggap memenuhi syarat, pengukuran terhadap data dilakukan dengan kuat.
2.
Observasi bebas satu sama lain dan ditarik dari populasi yang berdistribusi normal serta
memiliki varian yang homogen.
Kelemahan :
1.
Populasi harus memiliki varian yang sama.
2.
Variabel-variabel yang diteliti harus dapat diukur setidaknya dalam skala interval.
3.
Dalam analisis varian ditambahkan persyaratan rata-rata dari populasi harus normal dan
bervarian sama, dan harus merupakan kombinasi linear dari efek-efek yang ditimbulkan.
Statistik Non-Parametrik adalah test yang modelnya tidak menetapkan syarat-syaratnya
yang mengenai parameter-parameter populasi yang merupakan induk sampel penelitiannya.
Oleh karena itu observasi-observasi independent dan variabel yang diteliti pada dasarnya
memiliki kontinuitas. Uji metode non parametrik atau bebas sebaran adalah prosedur pengujian
hipotesa yang tidak mengasumsikan pengetahuan apapun mengenai sebaran populasi yang
mendasarinya kecuali selama itu kontinu.
Pendeknya: Statistik Non-Parametrik adalah
yaitu statistik bebas sebaran (tidak mensyaratkan bentuk sebaran parameter populasi, baik
normal atau tidak). Selain itu, statistik non-parametrik biasanya menggunakan skala pengukuran
sosial, yakni nominal dan ordinal yang umumnya tidak berdistribusi normal.
Contoh metode statistik non-parametrik:
a. Uji tanda (sign test)
b. Rank sum test (wilcoxon)
c. Rank correlation test (spearman)
d. Fisher probability exact test.
e. Chi-square test, dll
Ciri-ciri statistik non-parametrik :
- Data tidak berdistribusi normal
- Umumnya data berskala nominal dan ordinal
- Umumnya dilakukan pada penelitian sosial
- Umumnya jumlah sampel kecil
Keunggulan dan kelemahan statistik non-parametrik :
Keunggulan :
1.
Tidak membutuhkan asumsi normalitas.
2.
Secara umum metode statistik non-parametrik lebih mudah dikerjakan dan lebih mudah
dimengerti jika dibandingkan dengan statistik parametrik karena ststistika nonparametrik tidak membutuhkan perhitungan matematik yang rumit seperti halnya
statistik parametrik.
3.
Statistik non-parametrik dapat digantikan data numerik (nominal) dengan jenjang
(ordinal).
4.
Kadang-kadang pada statistik non-parametrik tidak dibutuhkan urutan atau jenjang secara
formal karena sering dijumpai hasil pengamatan yang dinyatakan dalam data kualitatif.
5.
Pengujian hipotesis pada statistik non-parametrik dilakukan secara langsung pada
pengamatan yang nyata.
6.
Walaupun pada statistik non-parametrik tidak terikat pada distribusi normal populasi,
tetapi dapat digunakan pada populasi berdistribusi normal.
Kelemahan :
1.
Statistik non-parametrik terkadang mengabaikan beberapa informasi tertentu.
2.
Hasil pengujian hipotesis dengan statistik non-parametrik tidak setajam statistik
parametrik.
3.
Hasil statistik non-parametrik tidak dapat diekstrapolasikan ke populasi studi seperti pada
statistik parametrik. Hal ini dikarenakan statistik non-parametrik mendekati eksperimen
dengan sampel kecil dan umumnya membandingkan dua kelompok tertentu.
Uji independensi (kontigensi)
Uji ini digunakan untuk menguji apakah ada atau tidaknya hubungan antara 2 kategori
dari suatu populasi dengan kategori populasi lain.
Skala nominal adalah merupakan skala yang bersifat kategorikal atau klasifikasi, skala tersebut
berfungsi untuk membedakan tetapi tidak merupakan hubungan kuantitatif dan tingkatan.
Sedangkan skala ordinal adalah merupakan skala yang bersifat kategorikal atau klasifikasi, skala
ordinal ini berfungsi membedakan dan berfungsi untuk menunjukkan adanya suatu urutan atau
tingkatan.
Berikut ini merupakan langkah pengujian independensi:
Hipotesis :
Ho: Tidak ada hubungan antara dua variabel yang diamati
H1: Ada hubungan antara dua variabel yang diamati
Rumus yang digunakan X2=∑[(F0-Fe)2 / Fe]
Tanggal 24/11-2014
Uji non parametrik : analisis data bertingkat (uji tanda, wilcoxon, krusial)
Skala data
Data Nominal
Dibedakan dalam kategori tanpa memperhatikan urutan.
Satu pengukuran hanya menghasilkan satu-satunya kategori.
Setiap kategori dianggap sama (tanpa tingkatan).
Data paling ‘rendah’ dalam level pengukuran data.
Tak bisa dioperasikan secara matematis.
Contoh:
Jenis kelamin
Data alamat
Jenis sabun
Tanggal/Tempat lahir
Suku
Agama
Data Ordinal
Dibedakan dalam kategori berdasarkan urutan.
Memiliki tingkatan data.
Lebih ‘tinggi’ dibanding data nominal dalam level pengukuran data.
Tak bisa dioperasikan secara matematis.
Contoh:
Ranking kelas I, II, III
Tingkat senioritas pegawai
Ranking juara I, II, III
Status sosial (kaya, sedang, miskin)
Tingkat kepangkatan ü Tingkat pengetahuan
Data Interval
Urutan bertingkat dan dapat dikuantifikasi (diberi nilai)
Memiliki interval tertentu
Lebih ‘tinggi’ dibanding data ordinal dalam level pengukuran data
Dapat dianalisis dengan uji statistik parametrik.
Data Rasio
Data bersifat angka dalam arti yang sesungguhnya
Memiliki angka nol absolut
Memiliki kedudukan paling ‘tinggi’ dalam level pengukuran data
Dapat dioperasikan secara matematis.
Contoh
Angka produksi
Harga saham
Tinggi badan
Jumlah warga desa
Tanggal 15-12-2014
Fungsi Riset pemasaran dalam mengembangkan produk, mengetahui preferensi produk,
tentang desain produk yang diterima konsumejn dan membuat inovasi atau perbaikan terhadap
produk.
membuat laporan riset pemasaran tentang produk pisang selimut yang meliputi pembahasan
tentang apa yang ingin dicapai, responden (siapa, dimana, kapan dll).
profil responden
1. Intro = penelitian, responden, waktu dst
2. Profil Responden= Jelaskan satu persatu
3. Uji validitas dan reabilitas
Analisis Minat beli : dipisah per prodi, uang saku dan lainnya
a. peringkat atribut
b. nilai atribut c. nilai indeks dan minat beli
5. Analisis statistik non parametrik Chi Square dll
6. Analisis Strategi Pemasaran : STP, marketing mix
Rangkuman lainnya
Menginput dan mengolah data dengan menggunakan spss.
SPSS adalah sebuah program aplikasi yang memiliki kemampuan analisis statistik cukup
tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu
deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah untuk dipahami cara
pengoperasiannya. Beberapa aktivitas dapat dilakukan dengan mudah dengan menggunakan
pointing dan clicking mouse.
SPSS banyak digunakan dalam berbagai riset pemasaran, pengendalian dan perbaikan
mutu (quality improvement), serta riset-riset sains. SPSS pertama kali muncul dengan versi PC
(bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama SPSS/PC+ (versi DOS). Tetapi, dengan
mulai populernya system operasi windows. SPSS mulai mengeluarkan versi windows (mulai dari
versi 6.0 sampai versi terbaru sekarang).
SPSS dapat membaca berbagai jenis data atau memasukkan data secara langsung ke
dalam SPSS Data Editor. Bagaimanapun struktur dari file data mentahnya, maka data dalam Data
Editor SPSS harus dibentuk dalam bentuk baris (cases) dan kolom (variables). Case berisi
informasi untuk satu unit analisis, sedangkan variable adalah informasi yang dikumpulkan dari
masing-masing kasus.
Uji validitas dan reabilitas
Uji Validitas Item atau butir dapat dilakukan dengan menggunakan software SPSS. Untuk proses
ini, akan digunakan Uji Korelasi Pearson Product Moment. Dalam uji ini, setiap item akan diuji
relasinya dengan skor total variabel yang dimaksud. Dalam hal ini masing-masing item yang ada
di dalam variabel X dan Y akan diuji relasinya dengan skor total variabel tersebut.
Agar penelitian ini lebih teliti, sebuah item sebaiknya memiliki korelasi (r) dengan skor total
masing-masing variabel ≥ 0,25. Item yang punya r hitung < 0,25 akan disingkirkan akibat
mereka tidak melakukan pengukuran secara sama dengan yang dimaksud oleh skor total skala
dan lebih jauh lagi, tidak memiliki kontribusi dengan pengukuran seseorang jika bukan malah
mengacaukan.
Cara melakukan Uji Validitas dengan SPSS:
1. Buat skor total masing-masing variable.
2. Klik Analyze > Correlate > Bivariate
3. Masukkan seluruh item variable x ke Variables
4. Masukkan total skor variable x ke Variables
5. Ceklis Pearson ; Two Tailed ; Flag
6. Klik OK
7. Lihat kolom terakhir. Nilai >= 0,25.
8. Lakukan hal serupa untuk Variabel Y.
Dalam penelitian, reliabilitas adalah sejauh mana pengukuran dari suatu tes tetap
konsisten setelah dilakukan berulang-ulang terhadap subjek dan dalam kondisi yang sama.
Penelitian dianggap dapat diandalkan bila memberikan hasil yang konsisten untuk pengukuran
yang sama. Tidak bisa diandalkan bila pengukuran yang berulang itu memberikan hasil yang
berbeda-beda.
Analisis Strategi Pemasaran
Strategi pemasaran adalah serangkaian tujuan dan sasaran, kebijakan serta aturan yang
memberi arah kepada usaha-usaha pemasaran dari waktu ke waktu pada masing-masing
tingkatan serta lokasinya. Strategi pemasaran modern secara umum terdiri dari tiga tahap yaitu:
segmentasi pasar (segmenting), penetapan pasar sasaran (targeting), dan penetapan posisi pasar
(positioning) (Kotler, 2001). Setelah mengetahui segmen pasar, target pasar, dan posisi pasar
maka dapat disusun strategi bauran pemasaran (marketing mix) yang terdiri dari strategi produk,
harga, penyaluran/ distribusi dan promosi (Assauri, 1999).
A. Segmentasi Pasar (Segmenting)
Secara umum, terdapat tiga falsafah dasar sebagai pedoman bagi perusahaan untuk mendekati
pasar, yakni pemasaran masal dimana keputusan untuk memproduksi dan mendistribusi produk
secara masal, pemasaran berbagai produk yang menyajikan pilihan produk berbeda untuk
segmen berbeda, dan pemasaran terarah yang mengembangkan produk untuk pasar yang
spesifik.
1. Pemasaran masal, di mana para penjual memproduksi secara masal, mendistribusikan secara
masal, dan mempromosikan secara masal satu produk kepada semua pembeli. Pemikirannya,
bahwa biaya produksi dan harga menjadi murah dan dapat menciptakan pasar potensial paling
besar.
2. Pemasaran berbagai produk, di mana penjual memproduksi dua macam produk atau lebih
yang mempunyai sifat, gaya, mutu, ukuran dan sebagainya yang berbeda. Pemikirannya, bahwa
konsumen memiliki selera berbeda yang berubah setiap waktu, dan selalu mencari variasi serta
perubahan.
3. Pemasaran terarah, di sini penjual mengenali berbagai segmen pasar, memilih satu atau
beberapa di antaranya, dan mengembangkan produk serta bauran pemasaran yang disesuaikan
dengan karakteristik masing-masing konsumen.