ANALISIS JALUR FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJUALAN PRODUK ROTI BERBASIS KOMPUTER Ricky Kristian Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia
Tri Djoko Wahjono Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia
Margaretha Ohyver Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia
ABSTRAK Sekarang ini perusahaan roti telah banyak menyajikan berbagai variasi olahan roti yang beragam dengan variasi rasa yang dapat dipilih. Bahan baku, media promosi, dan harga merupakan komponen dari unsur-unsur unsur yang penting dalam proses penjualan roti untuk masyarakat. Analisis yang digunakan adalah analisis jalur (path analysis). Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh langsung dan tidak langsung antara bahan baku, promosi, dan harga terhadap penjualan produk roti. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengaruh bahan baku, promosi, dan harga tidak terlalu mempengaruhi penjualan produk roti. Jika variabel bahan baku dan promosi mengalami kenaikan dapat menyebabkan kenaikan harga penjualan roti yang akan berdampak pada penurunan penjualan roti. Kata kunci : analisis jalur, korelasi, regresi, riset pemasaran.
1. Pendahuluan Secara umum, roti yang dijual dapat berupa roti tawar, roti sandwich (hamburger dan hot dog), hearth breads, roti manis, Danish dan croissant, dan roti kismis.(Henry & Kettlewen, 1996). Roti jenis hamburger telah tersebar luas di dunia, sebagai contoh McDonald’s. Bentuk hearth breads dapat dicirikan dengan lapisan yang garing dan bentuk yang sangat bervariasi dari oval sampai tabung horizontal, contohnya French baguettes. Roti manis dapat dilihat dari karakteristiknya yang tinggi lemak dan gula, serta mengandung susu murni dan telur, contohnya donut, cinnamon rolls, kue kopi, Danish, kue puff, dan French brioche. Roti Danish dan croissant terdapat sedikit perbedaan, yaitu besarnya kadar pemanis yang dipakai dan karakteristik berbentuk bulan sabit dari croissant. Roti kismis populer karena kombinasi unik antara roti dan buah, dan biasanya dipanggang dan disajikan sebagai sarapan. Sekarang ini perusahaan roti telah banyak menyajikan berbagai variasi olahan roti yang beragam dengan variasi rasa yang dapat dipilih. Ada tiga tingkatan level bagi seorang konsumen dalam membuat keputusan penjualan, yaitu jika baru pertama kali membeli produk, sudah pernah mencoba produk, atau mencari tahu info mengenai produk sebelum membeli. Bahan baku dan media promosi merupakan komponen dari unsur-unsur unsur yang penting dalam proses pemasaran produk ke masyarakat. Trend masyarakat perkotaan dimana sekarang semua serba mudah dijangkau menyebabkan pusat perbelanjaan digunakan sebagai alternatif strategi pemasaran selain brosur untuk memasarkan produksi. Sekarang ini penggunaan media komunikasi untuk menguatkan brand image produk sudah banyak sekali
digunakan, mulai dari media cetak seperti brosur, koran, pamflet, baliho dan majalah sampai media elektronik seperti social networking, pemasangan iklan di televisi dan radio. Teknik pemasaran dengan menggunakan endorser seperti public figure juga sudah mulai banyak digunakan. Keberadaan artis sebagai juru komunikasi sekaligus bintang iklan diyakini dapat mengangkat awareness dan mendongkrak penjualan. Performa, citra, dan kepopuleran selebriti dapat menarik perhatian target audience untuk menyaksikan iklan yang dapat mempengaruhi persepsi audience untuk membuat keputusan dalam membeli barang/produk yang ditawarkan. Dari berbagai sudut pandang, harga adalah satu-satunya elemen yang paling tidak umum dari bauran pemasaran karena berkaitan dengan pendapatan. Dalam hal produk, konsumen biasanya memiliki produk nyata untuk diuji. Dalam hal promosi, konsumen dapat melihat iklan-iklan di majalah dam surat kabar dan informasi dari tenaga penjual untuk dilihat, didengar, dan dievaluasi. Namun demikian, variabel harga adalah elemen yang sangat penting dalam proses pertukaran, dimana pandangan konseptual tentang harga lebih dari sekedar jumlah uang atau beban keuangan bagi konsumen. Agar pertukaran pemasaran dapat terjadi, besarnya harga yang masih mau dibayar oleh konsumen harus lebih besar atau sama dengan tingkat harga di mana pemasar ingin menjualnya. Model analisis jalur digunakan untuk meneliti hubungan antara bahan baku serta promosi terhadap harga dan dampaknya pada penjualan produk roti. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh langsung dan tidak langsung antara variabel bahan baku, promosi, dan harga yang
mempengaruhi penjualan produk roti. Metode Analisis Komponen Utama digunakan untuk mempelajari proses keputusan pembelian dan faktor-faktor yang mempengaruhi konsumen dalam pembelian roti unyil Venus (Chandra, 2002). Metode regresi dan SPSS digunakan untuk meneliti faktor-faktor yang mempengaruhi minat beli prepaid StarOne di area Jakarta Pusat (Dewa,2009). Metode analisis deskriptif, metode analisis linear berganda, pengujian signifikan simultan, pengujian signifikan parsial, dan pengujian koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui faktor yang paling dominan dalam mempengaruhi minat pembelian ulang pada Supermarket Madinah Syariah Plaza Millennium Medan. (Yuzwar,2009).Metode analisis regresi berganda digunakan untuk meneliti pengaruh kualitas produk, harga dan iklan menggunakan analisis regresi berganda (Novandri SN, 2010).
2. Methodology Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang diperoleh dari kuisioner online. Data ini nantinya akan diolah terlebih dahulu menjadi data interval. Proses penskalaan data ordinal menjadi data interval menggunakan metode Succesive Interval. Ruang lingkup penelitian ini adalah penelitian dilakukan di wilayah Jakarta, tidak ada efek interaksi, data berskala interval, analisis dilakukan menggunakan analisis jalur (path analysis), tidak spesifik membahas roti dari perusahaan tertentu, roti yang dibahas termasuk dalam kategori roti manis, tidak membahas mengenai cinnamon rolls, danish, donut, dan croissant, roti yang dibahas adalah roti yang menggunakan mesin modern untuk proses produksinya.
2.1
JENIS, SUMBER DAN VARIABEL PENELITIAN Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan kuisioner online
dengan jumlah responden 100 orang. Data kuisioner yang digunakan adalah data ordinal (Sangat tidak setuju, tidak setuju, netral, setuju, sangat setuju). Sebelum dapat digunakan dalam perhitungan, data hasil kuisioner diubah dengan metode Successive Interval dengan bantuan program Microsoft Excel 2007. Data hasil olahan ini nantinya merupakan data interval yang digunakan dalam perhitungan program. Oleh karena analisis jalur mengisyaratkan skala pengukuran mininmal interval, maka peneliti harus menaikkan tingkat pengukuran ordinal menjadi interval. Salah satu metode konversi data yang digunakan untuk menaikkan tingkat pengukuran ordinal ke interval adalah Metode Successive Interval (MSI). Langkah-langkah metode Successive Interval (MSI) dapat dijelaskan sebagai berikut: •
Contoh Tabel 1 untuk pertanyaan item 1 (satu) variabel X dapat dijelaskan sebagai berikut: Table 1 Penskalaan Ordinal ke Interval
Penjelasan: a. Nomor item pertanyaan yang akan di MSI adalah item1 variabel X.
b. Kategori skor jawaban responden dalam skala Ordinal (Likert) berkisar nilainya antara 1-5. c. Masing-masing skor jawaban dalam skala ordinal dihitung frekuensinya seperti berikut: Frekuensi skor jawaban 1 = 3 Frekuensi skor jawaban 2 = 3 Frekuensi skor jawaban 3 = 29 Frekuensi skor jawaban 4 = 43 Frekuensi skor jawaban 5 = 22 d. Menghitung proporsi untuk setiap frekuensi skor. P1 =
= 0.030
P4 =
= 0.043
P2 =
= 0.030
P5 =
= 0.022
P3 =
= 0.029
e. Menjumlahkan proporsi secara berurutan untuk setiap respon, sehingga diperoleh nilai proporsi kumulatif. Pk1 = 0.030
Pk4 = 0.780
Pk2 = 0.060
Pk5 = 1.000
Pk3 = 0.350 f. Menentukan nilai Z untuk setiap kategori dengan asumsi bahwa proporsi kumulatif dianggap mengikuti distribusi normmal baku. Nilai Z diperoleh dari Tabel Distribusi Normal Baku seperti pada Tabel 2 berikut:
g. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut ke dalam fungsi densitas normal baku sebagai berikut: f(z) =
√
exp (- z2)
sehingga diperoleh: f(-1.881) = f(-1.555) = f(-0.385) = f(0.772) =
exp (- (-1.881)2) = 0.068041951
√
exp (- (-1.555)2) = 0.119122965
√
exp (- (-0.385)2) = 0.370399004
√
exp (- (0.772)2) = 0.296093584
√
h. Menghitung SV (Scale Value) dengan rumus:
SV =
SV1 =
SV2 =
.
. .
= -2.268.
.
.
. .
.
= -1.703.
SV3 =
SV4 =
SV5 =
.
. .
= -0.866.
.
.
. .
= 0.173.
.
.
. .
= -0.467.
.
i. Mengubah SV (Scale Value) terkecil (nilai negatif yang terbesar) menjadi sama dengan satu (1). SV terkecil = -2.268 = 1 didapat dari (-2.268+3.268 = 1 ) = Y1 j. Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus: Y = SV + |SV min| Y2 = (-1.703 + 3.268 =1.565)
Y4 = (0.173 + 3.268 =3.441)
Y3 = (-0.866 + 3.268 =2.402)
Y5 = (-0.467 + 3.268 =2.801)
2.2
TEKNIK PENGOLAHAN DATA Untuk mengetahui pengaruh secara langsung maupun tidak langsung,
maka digunakan analisis regresi, analisis korelasi dan F-Hitung. Rumus analisis korelasi sebagai berikut:
R
X
r X
X X
Y
(1) . Y
Rumus analisis regresi linear sebagai berikut: Ŷ
(2)
b=
.
.
(3)
.
(4)
a= Rumus analisis regresi berganda sebagai berikut: Ŷ
(5)
Rumus F-Hitung sebagai berikut:
F=
(6)
2.3 HASIL DAN PEMBAHASAN 2.3.1 Hasil analisis korelasi Analisis korelasi digunakan untuk mencari hubungan antara variabel antara variabel bahan baku (X1), promosi (X2), harga (Y) dan penjualan roti (Z) karena jika diantara variabel tidak mempunyai korelasi (tidak mempunyai hubungan) maka dapat dipastikan variabel tersebut tidak mungkin mempunyai pengaruh. Rumus (1) digunakan untuk menghitung nilai korelasi antar variabel. Hasil perhitungan program ditampilkan dalam tabel 3 berikut: Tabel 3 Hasil Analisis Korelasi No.
Pengaruh Antar Variabel
Nilai
Hasil
1
Bahan Baku terhadap Harga
0.22348828066064
Rendah
2
Promosi terhadap Harga
0.473975166098626
Cukup Kuat
3
Bahan Baku terhadap Promosi
0.285861540139332
Rendah
4
Bahan Baku terhadap Penjualan
0.201350617105678
Rendah
5
Promosi terhadap Penjualan
0.0367314483264511
Sangat Rendah
6
Harga terhadap Penjualan
-0.12507558973464
Sangat Rendah
Dari hasil yang diperoleh, diketahui bahwa: a.
Nilai r = 0.223 yang berarti hubungan antara variabel X1 (bahan baku) terhadap variabel Y (harga) adalah 0.223. Hal ini menunjukkan hubungan yang rendah antara variabel X1 dan Y. Dengan menggunakan rumus (1) koefisien determinasi (KP) X1 dan Y dapat dijelaskan sebagai berikut : KP = r2 x 100 % = (0.223)2 x 100 % = 4.9729 % Artinya, sumbangan 4.9729 % variabel Y dijelaskan oleh variabel X1. Sisanya sebesar 95.0271% ditentukan oleh faktor lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini.
b.
Nilai r = 0.4740 yang berarti hubungan antara variabel X2 (promosi) terhadap variabel Y (harga) adalah 0. 4740. Hal ini menunjukkan hubungan yang cukup kuat antara variabel X1 dan Y. Dengan menggunakan rumus (1) koefisien determinasi (KP) X2 dan Y dapat dijelaskan sebagai berikut : KP = r2 x 100 % = (0. 4740)2 x 100 % = 22.4676 % Artinya, sumbangan 22.4676 % variabel Y dijelaskan oleh variabel X2. Sisanya sebesar 77.5324% ditentukan oleh faktor lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini.
c.
Nilai r = 0.2859 yang berarti hubungan antara variabel X1 (bahan baku) terhadap variabel X2 (promosi) adalah 0. 2859. Hal ini menunjukkan hubungan yang rendah antara variabel X1 dan X2. Dengan menggunakan rumus (1) koefisien determinasi (KP) X1 dan X2 dapat dijelaskan sebagai berikut : KP = r2 x 100 % = (0. 2859)2 x 100 % = 8.1739 % Artinya, sumbangan 8.1739 % variabel X2 dijelaskan oleh variabel X1. Sisanya sebesar 91.8261 % ditentukan oleh faktor lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini.
d.
Nilai r = 0.2014 yang berarti hubungan antara variabel X1 (bahan baku) terhadap variabel Z (penjualan) adalah 0. 2014. Hal ini menunjukkan hubungan
yang rendah antara variabel X1 dan Z. Dengan menggunakan rumus (1) koefisien determinasi (KP) X2 dan Y dapat dijelaskan sebagai berikut : KP = r2 x 100 % = (0. 2014)2 x 100 % = 4.0562 % Artinya, sumbangan 4.0562 % variabel Z dijelaskan oleh variabel X1. Sisanya sebesar 95.9438% ditentukan oleh faktor lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini. e.
Nilai r = 0.0367 yang berarti hubungan antara variabel X2 (promosi) terhadap variabel Z (penjualan) adalah 0. 0367. Hal ini menunjukkan hubungan yang sangat rendah antara variabel X1 dan Y. Dengan menggunakan rumus (1) koefisien determinasi (KP) X2 dan Z dapat dijelaskan sebagai berikut : KP = r2 x 100 % = (0. 0367)2 x 100 % = 0.1347 % Artinya, sumbangan 0.1347 % variabel Y dijelaskan oleh variabel X2. Sisanya sebesar 99.8653 % ditentukan oleh faktor lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini.
f.
Nilai r = -0.125 yang berarti hubungan antara variabel Y (harga) terhadap variabel Z(penjualan) adalah -0.125. Hal ini menunjukkan hubungan yang sangat rendah antara variabel Y dan Z. Dengan menggunakan rumus (1) koefisien determinasi (KP) X2 dan Y dapat dijelaskan sebagai berikut : KP = r2 x 100 % = (-0.125)2 x 100 % = 1.5625 % Artinya, sumbangan 1.5625 % variabel Z dijelaskan oleh variabel Y. Sisanya sebesar 98.4375% ditentukan oleh faktor lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini.
2.3.2 Hasil Analisis Regresi Dengan menggunakan rumus Analisis Regresi Linear (2) dan rumus Analisis Linear Berganda (5) maka nilai hasil perhitungan ditampilkan dalam tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4 Hasil Analisis Regresi No. 1 2 3 4 5
6
7
Pengaruh Antar Variabel Bahan Baku terhadap Harga Promosi terhadap Harga Bahan Baku terhadap Penjualan Promosi terhadap Penjualan Bahan baku dan promosi secara simultan terhadap harga Bahan baku, dan promosi secara simultan terhadap penjualan Harga terhadap Penjualan
Persamaan Ŷ = a + b1 X1 Ŷ = a + b2 X2 = a + b1 X1 = a + b2 X2 Ŷ = a + b1 X1 – b2 X2
Hasil Y = ( 2.70445972034886 ) + ( 0.0118510612539331 ) x Y = ( 2.70428462275158 ) + ( 0.54872732179911 ) x Z = ( 3.66400214965456 ) + ( 0.0185277185023863 ) x Z = ( 3.66382705205728 ) + ( 0.0847240403879915 ) x y = 7.2384667974389+ (0.0460182115944431 ) x1 + (1.64662516786373) x2
= a + b1 X1 + b2 X2
Z = 8.19800922674459+ (0.137139821737111 ) x1 + (2.26796987477326) x2
= a + b2 Y
Z = ( 4.20225142919548 ) + ( 0.214289654130956 ) x
Koefisien variabel X1 terhadap Y Dengan menggunakan rumus (2) persamaan model regresi sederhana memberikan gambaran bahwa setiap ada kenaikan nilai X, akan terjadi pengurangan sebesar 0.0118510612539331 X. Koefisien variabel X2 terhadap Y Dengan menggunakan rumus (2) persamaan model regresi sederhana memberikan gambaran bahwa setiap ada kenaikan nilai X, akan terjadi penambahan sebesar 0.54872732179911 X. Koefisien variabel X1 Z Dengan menggunakan rumus (2) persamaan model regresi sederhana memberikan gambaran bahwa setiap ada kenaikan nilai X, akan terjadi pengurangan sebesar -0.0185277185023863 X.
Koefisien variabel X2 terhadap Z Dengan menggunakan rumus (2) persamaan model regresi sederhana memberikan gambaran bahwa setiap ada kenaikan nilai X, akan terjadi penambahan sebesar 0.0847240403879915 X. Koefisien variabel X1 X2 terhadap Y Dengan menggunakan rumus (5) persamaan model regresi sederhana memberikan gambaran bahwa setiap ada kenaikan nilai X1, akan terjadi penambahan sebesar 0.0460182115944431 X1 dan setiap kenaikan nilai X2 maka akan terjadi pengurangan sebesar (-1.64662516786373) X2. Koefisien variabel X1 X2 terhadap Z Dengan menggunakan rumus (5) persamaan model regresi sederhana memberikan gambaran bahwa setiap ada kenaikan nilai X1, akan terjadi penambahan sebesar 0.137139821737111 X1 dan setiap kenaikan nilai X2 maka akan terjadi penambahan sebesar 2.26796987477326 X2. Koefisien variabel Y terhadap Z Dengan menggunakan rumus (5) persamaan model regresi sederhana memberikan gambaran bahwa setiap ada kenaikan nilai X, akan terjadi pengurangan sebesar -0.214289654130956 X.
2.3.3 Hasil Analisis F-Hitung Untuk menguji pengaruh secara keseluruhan antara variabel bebas (bahan baku, promosi, dan harga) terhadap penjualan roti, maka digunakan fungsi F-Hitung seperti dalam rumus (6). F tabel pada derajat bebas numerator 2 dan derajat bebas denominator 96 dengan nilai signifikansi (α) 0.05 % adalah 2.712. Karena F-Hitung (0.339001539439417) lebih kecil
daripada F—tabel (2.712), maka keputusan statistiknya adalah tidak terdapat cukup bukti sampel untuk menolak H0 dan menolak H1. Artinya variabel bahan baku, promosi, dan harga tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penjualan produk roti.
3. Kesimpulan Bagi konsumen, pengaruh langsung bahan baku terhadap penjualan rendah, promosi terhadap penjualan sangat rendah, harga terhadap penjualan sangat rendah. Dengan demikian dapat menarik kesimpulan bahwa bagi konsumen variabel yang diteliti tidak terlalu mempengaruhi penjualan produk roti. Nilai F-Hitung (0.339001539439417) yang kecil artinya variabel bahan baku, promosi, dan harga tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penjualan produk roti. Jika variabel bahan baku dan promosi mengalami kenaikan dapat menyebabkan kenaikan harga penjualan roti yang akan berdampak pada penurunan penjualan roti.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Aldiansyah, D. W. (2010). E-Thesis S1 BINUS UNIVERSITY. Dipetik 08 16, 2011,
dari
http://library.binus.ac.id/:
http://library.binus.ac.id/Collections/ethesis_detail.aspx?ethesisid=2010-200387-MN [2] Auda, R. Z. (2008). E-Thesis S1. Dipetik 08 16, 2011, dari http://www.usu.ac.id: http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/14533/1/09E01592.pdf [3] Chandra, Kiky. (2002). E-Thesis. Dipetik 08 20, 2011, dari http://ipb.ac.id: http://repository.ipb.ac.id/bitstream/handle/123456789/17540/A02kch_abstr act.pdf?sequence=1 [4] Dewa, Ndaru Kusuma. (2009). E-Thesis S2. Dipetik 08 20, 2011, dari http://undip.ac.id: http://eprints.undip.ac.id/18361/1/NDARU_KUSUMA_DEWA.pdf [5] Fatinah. (2009). E-Thesis. Dipetik 08 20, 2011, dari http://uii.ac.id: http://communication.uii.ac.id/images/skripsi/Fatinah%3B%20Pengaruh%2 0Promosi%20dan%20Kualitas%20Produk%20Harian%20Umum%20Suara %20Merdeka%20Terhadap%20Minat.pdf [6] Fauzietti. (2008). E-Thesis S2. Dipetik 08 20, 2011, dari http://unand.ac.id: http://repository.unand.ac.id/5519/1/IMG.pdf [7] Fauzin, Amrin. (2010, 08 18). E-Thesis. Dipetik 08 20, 2011, dari http://usu.ac.id: http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/19603
[8] HARRIS, B. /. (2011). Consumer Behaviour Ed. Dalam B. /. HARRIS. USA: South-Western Cengage Learning. [9] Khoiriyah,
Dewi.
(2009).
E-Thesis.
Dipetik
08
20,
2011,
dari
http://unnes.ac.id: http://lib.unnes.ac.id/2225/ (2009). Dalam P. K. Kotler, Manajemen Pemasaran Jilid 1. PT. Indeks, Kelompok Gramedia. [10] Kotler, P., & Armstrong, G. (2008). Prinsip-prinsip Pemasaran. Jakarta: Erlangga. [11] Kotler, P., & Keller, K. L. (2008). Marketing Management. Pearson. [12] Kristina. (2008). E-Thesis. Dipetik 08 20, 2011, dari http://atmajaya.ac.id: http://lib.atmajaya.ac.id/default.aspx?tabID=61&src=k&id=161055 [13] Lahenda, P. F. (2010). E-Thesis S1. Dipetik 08 16, 2011, dari http://www.upnjatim.ac.id: http://eprints.upnjatim.ac.id/188/1/File_1.pdf [14] Larman, Craig. (2002). Applying UML and Patterns. Prentice Hall. [15] Novandri SN, M. (2010). E-Thesis. Dipetik 08 20, 2011, dari http://undip.ac.id: http://eprints.undip.ac.id/22549/1/MADE_NOVANDRI_SN.PDF (2000). Dalam J. O. Peter, Consumer Behaviour = perilaku konsumen dan strategi pemasaran Jilid 2. Jakarta: Erlangga.
[16] Pujadi, Bambang. (2010). E-Thesis S2. Dipetik 08 20, 2011, dari http://undip.ac.id: http://eprints.undip.ac.id/24061/1/BAMBANG_PUJADI.pdf [17] Putri, Anadra Disyah. (2011). E-Thesis. Dipetik 08 20, 2011, dari http://unand.ac.id: http://repository.unand.ac.id/14472/
[18] Ratri, L.
E.
(2007).
E-Thesis
S1. Dipetik 08
16, 2011,
dari
http://www.undip.ac.id/: http://eprints.undip.ac.id/10439/1/Lutiary_(M2A000044).pdf (2008). Dalam Riduwan, & E. A. Kuncoro, Cara Menggunakan dan Memanai Analisis Jalur (Path Analysis). Bandung: Alfabeta.
(2011). Dalam H. Sarjono, & W. Julianita, SPSS vs Lisrel. Jakarta: Salemba Empat. [19] Sarwono, Jonatham. (2007). Analisis Jalur untuk Riset Bisnis dengan SPSS. Yogyakarta: Andi Offset. (2007). Dalam L. G. Schiffman, & L. L. Kanuk, Consumer Behaviour (9th Ed). New Jersey: Pearson International . [20] Schiffman, L. G., & Kanuk, L. L. (2010). Consumer Behaviour. New Jersey: Pearson Prentice Hall. [21] Schmuller, Joseph. (1999). Teach Yourself UML. Sams Publishing. [22] Sibagariang, S. C. (2010). E-Thesis S1 BINUS UNIVERSITY. Dipetik 08 16, 2011,
dari
http://library.binus.ac.id:
http://library.binus.ac.id/Collections/ethesis_detail.aspx?ethesisid=2010-200377-MN (2003). Dalam Sudjana, Teknik Analisis Regresi dan Korelasi Bagi Para Peneliti. Bandung: TARSITO. [23] Sugianti, A. N. (2008). E-Thesis S1 BINUS UNIVERSITY. Dipetik 08 16, 2011,
dari
http://library.binus.ac.id:
http://library.binus.ac.id/Collections/ethesis_detail.aspx?ethesisid=2008-100190-MN
[24] Susanti,
Susanti.
(2009).
E-Thesis.
Dipetik
08
20,
2011,
dari
http://unand.ac.id: http://repository.unand.ac.id/6165/ [25] Tambun, Ingrid R. M. R. (2010). E-Thesis. Dipetik 08 20, 2011, dari http://usu.ac.id: http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/20226 (1995). Dalam R. E. Walpole, Pengantar Statistika. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. [26] Wiryadinata, & Gondo P, Y. D. (2006). E-Thesis. Dipetik 08 20, 2011, dari http://petra.ac.id: http://dewey.petra.ac.id/dgt_res_detail.php?knokat=6119 [27] Zurahmad, Sandy. (2011, 02 12). E-Thesis. Dipetik 08 20, 2011, dari http://usu.ac..id: http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/20226
