APLIKASI BIPLOT UNTUK IDENTIFIKASI PRODUK SABUN MANDI BERDASARKAN KARAKTERISTIK DEMOGRAFI DAN PERSEPSI KONSUMEN
RIZKA RAMDHAN ABDURRAHMAN
DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011
ABSTRAK RIZKA RAMDHAN ABDURRAHMAN. Aplikasi Biplot Untuk Identifikasi Produk Sabun Mandi Berdasarkan Karakteristik Demografi dan Persepsi Konsumen. Dibimbing oleh AHMAD ANSORI MATTJIK dan LA ODE ABDUL RAHMAN. Persaingan dalam pemasaran sabun mandi cukup ketat. Perusahan melakukan berbagai upaya agar mampu bersaing dalam mempertahankan pelanggannya. Salah satu upaya untuk merumuskan strategi pemasaran yang efektif adalah dengan memahami persepsi konsumen dan mengenali segmen pasar konsumen. Oleh karena itu penelitian ini dirancang untuk mengetahui segmentasi produk sabun berdasarkan demografi dan mengetahui persepsi responden. Melalui data sekunder dengan analisis biplot akan dihasilkan identifikasi produk yang disajikan ke dalam ruang berdimensi dua yang mampu merangkum sebanyak mungkin informasi. Visualisasi dengan analisis biplot diperoleh informasi mengenai persepsi responden terhadap produk pada berbagai kelompok usia dan status sosial ekonomi. Beberapa produk yang memiliki karakteristik demografi yang sama yaitu untuk produk 510, 347, 605, 358 dan 250 cenderung tidak disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC. Sedangkan produk-produk 467, 109, 127, dan 100 relatif lebih disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC tertentu dan dideskripsikan secara positif pada berbagai atribut. Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga, efisien/bermanfaat, berkesan bersih atau sehat, melembabkan kulit, wangi yang natural dan disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-39 tahun dan kelas sosial ekonomi A. Produk 109 memiliki segmentasi demografi yang sama dengan produk 467 tetapi 109 dideskripsikan sebagai produk yang memiliki ciri wangi yang segar dan berkesan berkualitas tinggi. produk 127 dipersepsikan sama dengan produk 109 dan disukai oleh responden dengan kelas sosial ekonomi B dan kelompok usia 40-45 tahun. Kata kunci : Persepsi konsumen, Segmentasi produk, Analisis Biplot.
APLIKASI BIPLOT UNTUK IDENTIFIKASI PRODUK SABUN MANDI BERDASARKAN KARAKTERISTIK DEMOGRAFI DAN PERSEPSI KONSUMEN
RIZKA RAMDHAN ABDURRAHMAN
Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika Pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor
DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011
Judul Skripsi Nama NRP
: Aplikasi Biplot Untuk Identifikasi Produk Sabun Mandi Berdasarkan Karakteristik Demografi dan Persepsi Konsumen. : Rizka Ramdhan Abdurrahman : G14060566
Menyetujui :
Pembimbing I,
Pembimbing II,
Prof. Dr. Ir. Ahmad Ansori Mattjik, M.Sc NIP. 194606261970081002
La Ode Abdul Rahman, S.Si, M.Si
Mengetahui : Ketua Departemen Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Hari Wijayanto, M.Si NIP. 19650421 199002 1 001
Tanggal Lulus :
RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Kota Kudus, Jawa Tengah, pada tanggal 22 April 1988 dari pasangan Bapak Edi Subagyo dan Ibu Ina Laili. Pendidikan Penulis berawal dari Sekolah Dasar Negeri 1 Adiwerna, Kab. Tegal pada tahun 1994 dan Sekolah Dasar Negeri 1 Kalikangkung Pangkah, Kab. Tegal pada tahun 1997, dan melanjutkan pendidikannya ke SMP Negeri 1 Adiwerna, Kab. Tegal tetapi pada tahun yang sama penulis pindah sekolah ke SMP Negeri 2 Kudus hingga lulus tahun 2003. Pada tahun 2003 penulis diterima di SMA Negeri 1 Kudus, dan lulus pada tahun 2006. Pada tahun yang sama penulis diterima sebagai mahasiswa di Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB. Penulis yang merupakan angkatan kedua program mayor-minor dan memilih Departemen Statistika sebagai pilihan pertama untuk program studi mayor, dan Ilmu Konsumen (Departemen Ilmu Keluarga dan Konsumen) sebagai minor. Selain itu, penulis mengambil mata kuliah Pengantar Manajemen sebagai supporting course. Selama mengikuti perkuliahan, penulis aktif dalam organisasi kemahasiswaan Dewan Perwakilan Mahasiswa FMIPA IPB (DPM G) sebagai staf komisi eksternal pada tahun 2007, Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) KM sebagai staf di Kementrian Kebijakan Kampus pada tahun 2008, Organisasi Mahasiswa Daerah Keluarga Kudus Bogor (Omda KKB) sebagai ketua umum pada tahun 2009. Selain aktif dalam kepengurusan organisasi, penulis juga aktif dalam kegiatan berbagai kepanitiaan yang diselenggarakan oleh Himpunan Keprofesian GSB, yaitu Statistika Ria 2007 dan 2008, Lomba Jajak Pendapat Statistika (LJPS) pada tahun 2007 dan 2009, dll. Pada bulan Februari-April 2010 penulis berkesempatan melakukan praktek lapang di International Flavors & Fragrances PT Essence Indonesia, Jakarta Timur.
KATA PENGANTAR Segala puji dan syukur dipanjatkan kepada Allah SWT atas limpahan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini. Sholawat serta salam semoga selalu tercurah kepada pemimpin umat nabi Muhammad SAW, beserta keluarga, sahabat, dan umatnya. Karya ilmiah ini berjudul “Aplikasi Biplot Untuk Identifikasi Produk Sabun Mandi Berdasarkan Karakteristik Demografi dan Persepsi Konsumen”. Terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah turut peran serta dalam penyusunan karya ilmiah ini, terutama kepada : 1. Bapak Prof. Dr. Ir. Ahmad Ansori Mattjik, M.Sc sebagai pembimbing pertama dan Bapak La Ode Abdul Rahman, M.Si sebagai pembimbing kedua atas bimbingan serta sarannya selama penyusunan karya ilmiah ini. 2. Kedua orang tua Bapak Edi Subagyo dan Ibu Ina Laili atas doa, pengorbanan dan kerelaan untuk melepaskan anaknya mencari ilmu di Bogor. 3. Ibu Aris Suwastini Ariyanti, S.Si selaku peneliti di IFF P.T. Essence Indonesia atas izinnya penggunaan data survey panel bar soap. 4. Seluruh dosen, staf tata usaha beserta pegawai di Departemen Statistika FMIPA IPB. 5. Teman-teman statistika 43 serta adik-adik kelas angkatan 44, 45 dan 46. 6. Teman-teman sesama mahasiswa Kudus Bogor (Devi, Fiqy, Rauf, Aeni dll.) dan BEM KM 2009 atas kebersamaannya selama ini. 7. Saudara yang ada di Kudus, Tegal, Depok, Jakarta (Mbah jum, Pakde Chandiq, adikku Firdha, Bude Umi, Bude Wid, Om Zam, Om Nasir, Om Afas, dll.) yang telah memberikan dukungan kepada penulis untuk menyelesaikan karya ilmiah ini. Semoga semua bantuan yang diberikan kepada penulis mendapatkan balasan dari Allah SWT, dan semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan.
Bogor, Januari 2011
Penulis
DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL ......................................................................................................................... viii DAFTAR GAMBAR .................................................................................................................... viii DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................................................. viii PENDAHULUAN Latar Belakang .................................................................................................................... 1 Tujuan ................................................................................................................................. 1 TINJAUAN PUSTAKA Persepsi .............................................................................................................................. 1 Central Location Test (CLT) .............................................................................................. 1 Sequential Monadic ............................................................................................................ 1 Analisis Biplot .................................................................................................................... 1 METODOLOGI Sumber Data ....................................................................................................................... 2 Metode ................................................................................................................................ 3 HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Responden .......................................................................................................... 3 Analisis Biplot dengan Peubah Atribut .............................................................................. 3 Analisis Biplot dengan Peubah Demografi ........................................................................ 4 KESIMPULAN ................................................................................................................................ 5 DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................................................... 6 LAMPIRAN ...................................................................................................................................... 7
DAFTAR TABEL Halaman 1 Karakteristik responden ................................................................................................................. 3 2 Deskripsi produk berdasarkan atribut-atributnya ........................................................................... 4 3 Segmentasi produk berdasarkan demografi ................................................................................... 5
DAFTAR GAMBAR Halaman 1 Biplot antara kode produk dengan peubah atribut ......................................................................... 3 2 Biplot antara kode produk dengan peubah SEC ............................................................................. 4 3 Biplot antara kode produk dengan berbagai peubah kelompok umur ........................................... 5
DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1 Kriteria sosial ekonomi responden …......................................................................................... 7 2 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah atribut dengan kode produk ......................... 9 3 Keragaman pada tiap-tiap peubah atribut ................................................................................... 9 4 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah SEC dengan kode produk.............................. 10 5 Keragaman antar peubah demografi …………………………………………………………... 10 6 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah usia dengan kode produk .............................. 11
1
PENDAHULUAN Latar Belakang Dewasa ini banyak sekali jenis dan merek produk sabun mandi yang beredar di pasar. Hal tersebut memungkinkan persaingan dalam pemasaran sabun mandi cukup ketat. Perusahan melakukan berbagai upaya agar mampu bersaing dalam mempertahankan pelanggannya. Salah satu cara adalah dengan mengenali segmentasi pasar konsumen. Melalui segmentasi pasar, perusahaan dapat mengembangkan produk dan memusatkan perhatian pada kelompok pembeli tertentu yang mempunyai minat terbesar sehingga berhasil dalam strategi pemasaran di pasar kompetitif. Segmentasi demografi membagi pasar menjadi kelompok berdasarkan peubah seperti usia, pendapatan, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, dan ras. Faktor demografi adalah dasar yang paling umum yang digunakan untuk menetapkan segmentasi kelompok pelanggan. Salah satu alasannya adalah bahwa tingkat variasi kebutuhan, keinginan, dan penggunaan konsumen sering berhubungan erat dengan peubah demografi (Kotler & Armstrong 2008). Setiap produk memiliki karakteristik atau atribut-atribut tertentu. Dalam penelitian ini produk yang digunakan adalah sabun mandi padat dengan berbagai macam atributnya. Dari beberapa atribut yang ada pada produk sabun mandi padat maka dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana atribut-atribut tersebut dapat menggambarkan produk. Hasil analisis dari penelitian ini dapat digunakan oleh perusahaan sebagai acuan untuk mengkreasikan kembali produk yang lebih disukai oleh konsumen atau menciptakan inovasi baru pada jenis produk yang sesuai dengan keinginan konsumen. Produk dengan peubah-peubahnya disajikan ke dalam ruang berdimensi dua yang mampu merangkum sebanyak mungkin informasi. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis biplot. Biplot merupakan suatu analisis yang dapat digunakan baik untuk melakukan positioning maupun perceptual mapping dari sekumpulan objek (produk, jasa atau perusahaan). Dengan analisis biplot, diharapkan dapat memetakaan dan mendeskripsikan produk berdasarkan pada peubah dalam dimensi dua.
1.
2.
Tujuan Penelitian ini bertujuan untuk : Mengetahui segmentasi produk berdasarkan demografi, yaitu deskripsi responden terhadap produk pada berbagai kelompok usia dan kelas sosial ekonomi. Mengetahui persepsi responden terhadap produk berdasarkan atribut. TINJAUAN PUSTAKA
Persepsi Persepsi merupakan proses dimana orang memilih, mengatur, dan menerjemahkan informasi untuk membentuk gambaran dunia yang berarti (Kotler & Armstrong 2008). Persepsi merupakan pandangan individu terhadap suatu objek sehingga individu tersebut memberi reaksi atau respon yang berhubungan dengan penerimaan atau penilaian. Persepsi berhubungan dengan pendapat dan penilaian yang berakibat terhadap motivasi, kemauan, tanggapan, perasaan, dan fantasi terhadap stimulus (Kotler 1997 dalam Sari 2008). Central Location Test (CLT) Central Location Test (CLT) merupakan suatu teknik penelitian yang melibatkan responden, dimana responden diundang ke suatu tempat yang ditentukan untuk mengevaluasi produk-produk yang diujikan (Anonim 2009). Sequential Monadic Sequential Monadic merupakan metode evaluasi produk dimana setiap responden mengevaluasi semua produk yang diujikan secara bergantian (Gao 2005). Analisis Biplot Biplot adalah teknik statistika deskriptif yang dapat disajikan secara visual guna menyajikan secara simultan n objek pengamatan dan p peubah dalam ruang bidang dimensi dua, sehingga ciri-ciri peubah dan objek pengamatan serta posisi relatif antar objek pengamatan dengan peubah dapat dianalisis (Jollife 2002). Analisis biplot didasarkan pada penguraian nilai singular (SVD). Misalkan suatu matriks data X berukuran nxp yang berisi n pengamatan dan p peubah yang dikoreksi terhadap nilai rataratanya dan berpangkat r, dapat dituliskan menjadi: X = ULA’
2
Matriks U dan A masing-masing berukuran (nxr) dan (pxr) sehingga U’U = A’A = Ir. Sedangkan L adalah matriks diagonal berukuran (rxr) dengan unsur-unsur diagonalnya adalah akar-akar kuadrat dari akar ciri X’X dan XX’ sehingga 1
...
2
r
Kolom matriks A adalah vektor ciri yang berpadanan dengan akar ciri λ dari matriks X’X dan XX’. Sedangkan lajur-lajur U dapat dihitung melalui:
1
Ui
ai i
A = [a1,a2, … ,ar] Secara matematis SVD dapat ditulis nX p
= nUr rLr rAp
1
U
a1 , 1
1
L
0 0
1
a2 ,..., 2
0 2
0
1
ar r
0 0
dengan λ1 merupakan akar ciri terbesar pertama, λ2 merupakan akar ciri terbesar kedua dan λk adalah akar ciri terbesar ke-k. Ada beberapa informasi yang bisa diambil dari biplot yaitu (Sumertajaya, Bambang S dan Heriyanto, 1997) : 1. Kedekatan antar objek Dua objek dengan karakteristik yang sama akan digambarkan sebagai dua titik yang posisinya berdekatan. Begitu pula sebaliknya. 2. Keragaman peubah Peubah dengan keragaman kecil digambarkan sebagai vektor yang pendek. Demikian pula sebaliknya. 3. Hubungan antar peubah Jika sudut dua peubah < 900 maka korelasi bersifat positif. Jika sudutnya > 90 0 maka korelasi bersifat negatif. Semakin kecil sudutnya, semakin kuat korelasinya. 4. Nilai peubah pada suatu objek Karakteristik suatu objek bisa disimpulkan dari posisi relatifnya yang paling dekat dengan suatu peubah. Objek yang memiliki nilai tinggi pada suatu karakteristik, akan digambarkan searah dengan vektor peubah yang bersangkutan, demikian pula sebaliknya.
r
METODOLOGI Setelah didapatkan penguraian nilai singular dengan menggunakan persamaan X = ULA’ di atas, matriks X dapat difaktorkan dalam bentuk : X = ULαL1-αA’ = GH’ Misalkan G = ULα serta H’ = L1-αA’ yang masing-masing berukuran nxr dan pxr. Menurut Jollife (2002) unsur ke-(i,j) matriks X dapat dituliskan sebagai berikut: Xij = gi’hj untuk i = 1,2,3,...,n dan j= 1,2,3,...,p, dengan gi’ dan hj’ masing-masing merupakan barisbaris matriks G dan H. Faktorisasi matriks ini tidak khas, pemilihan bentuk faktorisasi tergantung pada penguraian nilai singular. Seperti yang telah diketahui matriks L merupakan matriks diagonal yang diagonal utamanya adalah akar kuadrat dari akar ciri. Lα adalah matriks yang unsur matriks diagonal ke-r adalah λr, dan L1-α adalah matriks diagonal dimana unsur diagonal ke-r adalah λr1-α. Jika G = ULα dan H’ = L1-αA’ maka X = GH’ = ULαL1-αA’. Besarnya keragaman yang diterangkan oleh biplot didefinisikan sebagai: ( 1 2) 2 k
Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil survei yang dilakukan oleh IFF PT-Essence Indonesia Divisi Sensory and Consumer Insights. Produk yang digunakan dalam penelitian ini adalah sabun mandi padat. Metode yang digunakan dalam pengumpulan data ini adalah CLT (Central Location Test), yaitu responden diundang untuk datang ke IFF PT Essence Indonesia di Divisi Sensory and Consumer Insights pada bulan April 2010. Responden berasal dari 5 wilayah Jakarta yang direkrut di rumahnya, bersedia dan memenuhi syarat untuk diundang di lokasi CLT untuk mencoba produk. Responden yang terlibat dalam penelitian ini sebanyak 72 responden. Metode penarikan contoh yang digunakan adalah quota sampling. Kriteria responden adalah wanita yang berusia 20-45 tahun, pengguna dan penentu merek dalam membeli sabun mandi, pendidikan terakhir SMU, dan memiliki kelas sosial ekonomi A, B, atau C. Pada survei tersebut responden diminta untuk mengevaluasi 9 macam sabun mandi padat. Masing–masing sabun mandi padat
3
diberi label untuk memudahkan dan menghindari subyektivitas. Label produk yang diuji adalah 358, 347, 467, 250, 510, 109, 605, 100, 127. Metode evaluasi produk yang digunakan adalah sequential monadic. Produk yang disajikan dirotasikan, untuk memperkecil bias dan menghindari subyektivitas. Dalam survei ini responden diminta untuk memberikan penilaian terhadap atribut-atribut yang bisa atau tidak bisa menggambarkan sabun mandi padat dari skala 1 yaitu sangat tidak setuju hingga skala 5 yaitu sangat setuju. Atribut yang dinilai adalah : P1 Wanginya segar. P2 Wanginya Natural. P3 Wanginya menyenangkan. P4 Efisien/bermanfaat. P5 Lembut/Halus. P6 Berkesan seperti produk berkualitas tinggi. P7 Berkesan bersih dan sehat dikulit. P8 Cocok untuk seluruh keluarga. P9 Melembabkan/merawat kulit. Peubah demografi yang menjadi fokus dalam penelitian ini adalah usia (U1 20-24 tahun, U2 25-29 tahun, U3 30-34 tahun, U4 35-39 tahun, dan U5 40-45 tahun) dan kelas sosial ekonomi (SEC A (A), SEC B (B), dan SEC C (C)). Pada setiap produk juga dilakukan penilaian terhadap tingkat kesukaan yaitu dari skala 1 sampai 7, dari sangat tidak suka hingga sangat suka. Metode Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Melakukan analisis statistika deskripsi untuk menggambarkan secara umum karakteristik demografi responden. 2. Melakukan analisis biplot untuk menyajikan segugus objek sabun mandi terhadap beberapa peubah demografi dan peubah atribut. 3. Melakukan interpretasi analisis statistika deskripsi dan biplot.
HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Responden Tabel 1 memberikan rincian karkteristik responden berdasarkan jenis kelamin dan SEC (Social Economic Class). Berdasarkan usia, responden dengan usia 35-39 tahun yaitu sebesar 28%, usia 25-29 tahun sebesar 23%, usia 30-34 tahun sebesar 22%, usia 40-45 tahun sebesar 17%, dan usia 20-24 tahun sebesar 10%. Kelas sosial ekonomi ditentukan berdasarkan beberapa kriteria, yaitu dari kepemilikan barang, bentuk/konstruksi rumah dan pengeluaran rutin rumah tangga perbulan (Lampiran 1). Pada Tabel 1 menunjukan bahwa berdasarkan sosial ekonomi responden didapatkan bahwa responden terbesar berasal dari kelas sosial ekonomi B sebesar 43%, kemudian kelas sosial ekonomi C sebesar 40% dan kelas sosial ekonomi jenis A sebesar 17%. Tabel 1 Karakteristik responden Karakteristik Kategori Jumlah Usia 20-24 7 25-29 17 30-34 16 35-39 20 40-45 12 Total 72 Kelas Sosial A 12 Ekonomi B 31 C 29 Total 72
% 10 23 22 28 17 100 17 43 40 100
Analisis Biplot dengan Peubah Atribut Analisis biplot yang dilakukan terhadap kode produk terhadap atribut-atributnya memberikan informasi sebesar 98.4% dari total keragaman data dengan sumbu utama pertama 97.2% dan sumbu kedua sebesar 1.2%. Hal ini menunjukan bahwa interpretasi biplot yang dihasilkan mampu menerangkan dengan baik hubungan antar kode produk dengan atribut-atributnya.
Gambar 1 Biplot antara kode produk dengan peubah atribut.
4
Dari gambar biplot terlihat bahwa panjang vektor atribut wanginya segar (P1), wanginya natural (P2), wanginya menyenangkan (P3), lembut/halus (P5), dan cocok untuk seluruh keluarga (P8) yang relatif sama panjang menunjukan bahwa tingkat keragaman yang dimiliki kelima peubah tersebut relatif sama besar dan cenderung lebih panjang dibandingkan empat peubah lainnya. Hal ini menunjukan bahwa tingkat keragaman peubah-peubah ini relatif lebih tinggi dibandingkan empat peubah lainnya. Hal ini juga mengindikasikan tingkat peranan atributatribut wanginya segar (P1), wanginya natural (P2), wanginya menyenangkan (P3), lembut/halus (P5), dan cocok untuk seluruh keluarga (P8) lebih besar dalam memberikan informasi dibandingkan dengan peubah lainnya. Vektor atribut effisien/bermanfaat (P4) yang merupakan vektor dengan panjang paling kecil diantara vektor lainnya. Deskripsi ini juga diperkuat oleh nilai-nilai simpangan baku masing-masing atribut seperti ditunjukan pada Lampiran 3. Interpretasi dari gambaran posisi produk 358, 605, dan 510 berlawanan dengan posisi produk 100, 127 dan 109. Produk 100 dipersepsikan oleh responden setuju sebagai produk yang lembut/halus (P5). Produk 109 dan 127 memiliki kesamaan ciri yaitu diposisikan sebagai produk dengan wangi segar (P1) dan berkesan seperti berkualitas tinggi (P6). Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga (P8), efisien/bermanfaat (P4), berkesan bersih atau sehat (P7), melembabkan kulit (P9) dan wangi yang natural (P2). Produk 250 dan 347 dinterpretasikan berlawanan dengan produk 467. Dari hasil biplot diatas dengan peubah atribut, deskripsi untuk masing-masing produk dapat dilihat pada Tabel 2.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -- 0. 0. 0. -- 0. - 0. - 0. - 0. - 0. - 0. - 0. - 0. - 0. - 0. - 0. - 0. - 0.
6 6 5 5 4 4 347 3 3 347 2 2 1 1 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 -1 -1
Tabel 2 Produk
605, 358, & 510
Deskripsi produk berdasarkan atribut-atributnya Deskripsi Atribut Responden cenderung tidak setuju mendeskripsikan sebagai produk yang berkesan seperti berkualitas tinggi (P6), dengan wangi yang segar (P1), dan berkesan lembut/halus (P5), wangi yang menyenangkan (P3).
109, 127, dan 100
Produk dengan wangi segar (P1), dan berkesan seperti berkualitas tinggi (P6), produk yang lembut/halus (P5).
467
Cocok untuk seluruh keluarga (P8), Produk yang dipersepsikan sebagai efisien/bermanfaat (P4), berkesan bersih atau sehat (P7), melembabkan kulit (P9), dan wangi yang natural (P2).
250 & 347
Berdasarkan persepsi responden cenderung tidak setuju mendeskripsikan sebagai produk berkesan bersih atau sehat (P7), melembabkan kulit (P9), wangi yang natural (P2), efisein/bermanfaat(P4), dan cocok untuk seluruh keluarga (P8).
Analisis Biplot dengan Peubah Demografi Analisis biplot tingkat kesukaan terhadap produk pada berbagai kelompok usia, pada Gambar 2 menghasilkan total keragaman yang dapat diterangkan sebesar 96.49%, yaitu 86.33% dari dimensi satu dan 10.16% dari dimensi dua. Nilai ini sudah cukup baik dalam menjelaskan keragaman data.
C C 605358 605 358 A A 467 467 100 109 100 109 250 250 127 127
510 510 B B 0 0
1 1 Di mensi on 1 ( 86. 3% ) Di mensi on 1 ( 86. 3% )
Gambar 2 Biplot antara kode produk dengan peubah SEC.
2 2
5
Analisis biplot tingkat kesukaan terhadap produk pada berbagai kelas sosial ekonomi diperlihatkan pada Gambar 3. Total keragaman yang mampu dijelaskan oleh biplot
tersebut sebesar 89.52%. Dimensi pertama menjelaskan keragaman data sebesar 69.53% sedangkan dimensi kedua sebesar 19.99%.
2
U1
1 605 250 347
U4
0
510
467 109 U2
100 U3 127 U5 358
-1 -2
-1
0
1
2
Di mensi on 1 ( 69. 5%)
Gambar 3 Biplot antara kode produk dengan berbagai peubah kelompok usia. Dari gambar biplot, terlihat bahwa peubah Tabel 3 Segmentasi produk berdasarkan usia 40-45 tahun (U5) memiliki vektor garis demografi. terpanjang diantara peubah lainnya, berarti Produk Segmentasi Demografi peubah tersebut memiliki keragaman yang Disukai oleh responden dengan paling besar diantara peubah lainnya. Hal ini 127 SEC B (B) dan pada kelompok dapat dilihat bahwa peubah tersebut memiliki usia 40-45 tahun (U5). simpangan baku terbesar yaitu sebesar 0.857. Selain peubah usia 40-45 tahun (U5), peubah Disukai oleh responden dengan yang juga mempunyai keragaman besar 467, 109, kelompok usia 25-29 tahun adalah peubah usia 20-24 tahun (U1) dan SEC dan 100. (U2), 30-34 tahun (U3), 35-39 A (A). Peubah usia 35-39 tahun (U4) tahun (U4), dan SEC A (A). digambarkan sebagai garis yang pendek, yang menunjukan keragaman kecil (Lampiran 5). Relatif paling tidak disukai oleh 510, 347, Berdasarkan biplot pada Gambar 2 dengan responden pada berbagai 605, 358, Gambar 3 diperoleh informasi bahwa produkkelompok usia dan golongan dan 250. produk 347, 510, 605, 358, dan 250 cenderung SEC. tidak disukai oleh responden pada semua kelompok usia dan kelas sosial ekonomi. KESIMPULAN Produk-produk 467, 100, dan 109 merupakan produk-produk yang disukai oleh Hasil analisis biplot menunjukan bahwa kelompok usia 25-29 tahun (U2), 30-34 tahun ada beberapa produk yang memiliki (U3) , dan 35-39 tahun (U4) serta SEC A (A). karakteristik demografi yang sama yaitu untuk Sedangkan produk 127 merupakan produk produk 510, 347, 605, 358 dan 250 cenderung yang disukai oleh kelompok usia 40-45 tahun tidak disukai oleh responden pada berbagai (U5) dengan SEC B (B). kelompok usia dan SEC. Sedangkan produk
6
produk 467, 109, 127, dan 100 relatif lebih disukai oleh responden pada berbagai kelompok usia dan SEC tertentu dan dideskripsikan secara positif pada berbagai atribut. Produk 467 diposisikan sebagai produk yang cocok untuk seluruh keluarga, efisien/bermanfaat, berkesan bersih atau sehat, melembabkan kulit, wangi yang natural dan disukai oleh responden dengan kelompok usia 25-39 tahun dan kelas sosial ekonomi A. Produk 109 memiliki segmentasi demografi yang sama dengan produk 467 tetapi 109 dideskripsikan sebagai produk yang memiliki ciri wangi yang segar dan berkesan berkualitas tinggi. produk 127 dipersepsikan sama dengan produk 109 dan disukai oleh responden dengan kelas sosial ekonomi B dan kelompok usia 40-45 tahun. DAFTAR PUSTAKA Anonim. 2009. Succesfully Planning Central Location Test. [terhubung berkala]. http//www.pmrpublications.com/pdf/wp_ 0706_succesfully_planning_central_loca tion_test_April_2009.pdf. [3 Feb 2011]. Gao Baosheng. 2005. Product Testing : Handle With Care. [terhubung berkala]. http//www.ipsos.com.cn/upload/Book_I MG_35_549708504801096.pdf. [3 Feb 2011]. Greenacre MJ. 1984. Theory and Application of Correspondence Analysis. New York: Academic Press Inc. Johnson R, Wichern D. 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis Edition. New Jersey : Pearson Education. Jollife, I T. 2002. Principal Component Analysis. Second edition. New York : Springer – Verlag. Kotler, P & Armstrong, G. 2008. PrinsipPrinsip Pemasaran. Jakarta : Erlangga. Sari, Baina. 2008. Deskripsi Parfum Berdasarkan Tingkat Kesukaan dan Persepsi Responden. Skripsi. Departemen Statistika FMIPA IPB, Bogor. Sumertajaya, I. M, Sumantri, B & Heriyanto. 1997. Aplikasi Analisis Biplot & Procrustes untuk Mengidentifikasi Karakteristik Daya Hasil Beberapa Galur Padi [Forum Statistika dan Komputasi Vol. 2 No. 2.
Oktober 1997]. Bogor : Jurusan Statistika, Institut Pertanian Bogor.
LAMPIRAN
7
Lampiran 1 Kriteria Sosial Ekonomi Responden 1.1 Klasifikasi 1 Bentuk dan Konstruksi rumah Tabel tingkat Sosial Ekonomi berdasarkan kondisi fisik rumah Faktor SES A SES B Ukuran Besar Agak Besar Bahan Terbuat dari bahan Terbuat dari bahan bermutu tinggi bermutu tinggi sampai (tembok, kayu sedang berkualitas) Perawatan Selalu terawat baik Terawat Standard
Rumah standard real estate, rumah khas daerah, rumah model dulu yang bagus Jika ada, selalu terawat baik
Halaman
Rumah standard BTN atau yang setara
Jika ada, bisa terawat atau kurang terawat
SES C Sedang Terbuat dari bahan bermutu sederhana
Masih perlu perbaikan Rumah standard perumnas atau yang setara Rumah Petak Jika ada biasanya kurang terawat/kurang diperhatikan
1.2 Klasifikasi 2 Pengeluaran Perbulan Total semua pengeluaran termasuk makan, minum, rokok, pakaian, transportasi, air, telepon, pulsa HP, biaya sekolah dan sebagainya,te tapi tidak termasuk pembelian barang-barang mewah seperti kulkas, mobil dan sebagainya juga tidak termasuk cicilan motor, mobil, rumah juga arisan. SEC A B C
PPENGELUARAN > Rp 2.500.000 Rp 1.751.000 - Rp 2.500.000 Rp 901.000 - Rp 1.750.000
1.3 Klasifikasi 3 Kepemilikan Barang VCD / DVD Lemari Es/ Kulkas Deep Freezer/ Freezer
Pressure Cooker/ Panci Presto Microwave Oven Mesin Cuci
Vacum Cleaner
Telephone
Pembersih Kaca/ Furniture Hi-fi Music Centre Rice Cooker Magic Com
AC Kitchen Sink Radio/ Tape Recorder Handycam
PC/ Komputer Kamera Digital/ Biasa Mesin Fax/ Mesin Penjawab Telpon Home Entertainment Centre/ Home Theatre Mobil Motor TV Berwarna TV Hitam Putih Handphone
8
Punya 11 atau lebih fasilitas/barang (tidak termasuk TV Hitam Putih/ Berwarna) dan harus punya mobil dan mesin cuci A Punya 9-10 fasilitas/barang (tidak termasuk TV Hitam Putih/ Berwarna), harus punya telepon atau HP dan mesin cuci B Punya 7-9 fasilitas/barang (tidak termasuk TV Hitam Putih/ Berwarna), harus punya telepon atau HP dan VCD C
Klasifikasi Final KLASIFIKASI 1 A A A A B B B B A A A A A B B B B B C C C C C C C C C
KLASIFIKASI 2 A A B B B B A A A B C C C B C C C A C C C A A A B B B
KLASIFIKASI 3 A B A B B A B A C C A B C C B C A C C A B C A B C A B
KLASIFIKASI FINAL A B B B B B B B C C C C C C C C C C C C C C C C C C C
9
Lampiran 2 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah atribut dengan kode produk Singular values and variance accounted for Singular Values 2.5567 0.2836 0.2234 0.1754 0.1123 0.0867 0.0656 0.0513 0.0000
Percent 97.20 1.20 0.74 0.46 0.19 0.11 0.06 0.04 0.00
Cum %
97.20 98.40 99.14 99.60 99.78 99.90 99.96 100.00 100.00
OBS / VARS ratio: 1.596275 Scale: Biplot Factor Type Symmetric Biplot coordinates DIM1 DIM2 OBS OBS OBS OBS OBS OBS OBS OBS OBS VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR VAR
100 109 127 250 347 358 467 510 605 p1 p2 p3 p4 p5 p6 p7 p8 p9
0.3872 0.5589 0.3131 -0.2019 -1.0241 -0.1029 0.7340 -0.5938 -0.0705 0.5449 0.5653 0.6419 0.4550 0.5647 0.5144 0.4711 0.5479 0.4643
Lampiran 3 Keragaman pada tiap-tiap peubah atribut Peubah P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9
Simpangan Baku 0.313 0.324 0.366 0.260 0.325 0.296 0.270 0.315 0.265
-0.1329 -0.2716 -0.1579 -0.0733 -0.0385 0.1657 0.3375 0.0386 0.1323 -0.2532 0.1139 -0.0107 0.1567 -0.1889 -0.2523 0.1583 0.1986 0.1341
1
10
Lampiran 4 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah SEC dengan kode produk Singular values and variance accounted for Singular Values
Percent
2.6063 0.8941 0.5258
86.33 10.16 3.51
Cum % 86.33 96.49 100.00
OBS / VARS ratio: 0.843751 Scale: Biplot Factor Type Symmetric Biplot coordinates DIM1 DIM2 OBS OBS OBS OBS OBS OBS OBS OBS OBS VAR VAR VAR
100 109 127 250 347 358 467 510 605 A B C
Lampiran 5 keragaman antar peubah demografi Peubah U1 U2 U3 U4 U5 A B C
Simpangan Baku 0.833 0.474 0.672 0.289 0.857 0.702 0.548 0.437
0.4445 0.6370 0.3637 0.0401 -0.9900 -0.0855 0.5319 -0.7495 -0.1922 1.2052 0.8460 0.6619
-0.0140 -0.0127 -0.2978 -0.1624 0.3135 0.3425 0.1064 -0.6446 0.3691 0.2497 -0.7554 0.5110
1
11
Lampiran 6 Nilai singular dan koordinat biplot untuk peubah usia dengan kode produk
Singular values and variance accounted for Singular Values
Percent
3.4889 1.8707 1.1275 0.6365 0.3981
69.53 19.99 7.26 2.31 0.91
Cum % 69.53 89.52 96.78 99.09 100.00
OBS / VARS ratio: 0.887581 Scale: Biplot Factor Type Symmetric Biplot coordinates DIM1 DIM2 OBS OBS OBS OBS OBS OBS OBS OBS OBS VAR VAR VAR VAR VAR
100 109 127 250 347 358 467 510 605 U1 U2 U3 U4 U5
0.4414 0.6770 0.2961 -0.1123 -1.2785 -0.0100 0.7386 -0.7451 -0.0072 0.9764 0.6387 0.8701 0.3213 1.1257
-0.1284 0.1755 -0.4967 0.4313 0.1472 -0.9497 0.3286 -0.0990 0.5911 1.0719 0.0969 -0.3496 0.1416 -0.7550
1
