BAB4 HASIL dan PEMBAHASAN
4.1
Profil Perusahaan
4.1.1
Sejarah Singkat PT.Mulia Intipelangi-Mal Taman Anggrek Mulia Group didirikan pada tahun 1965 oleh keluarga Joko S. Tjandra.
awalnya
perusahaan ini bergerak dalam bidang perdagangan
dan industri.
Pada Seiring
dengan berjalannya waktu dan tuntutan pasar, Mulia Group melebarkan sayap usahanya dengan bergerak dalam bidang properti pada tahun 1982. Sektor bisnis yang dilakukan oleh Mulia Group terbagi menjadi tiga kelompok unit bisnis, yaitu : o
Mulia Industri
o
Mulia Building
o
Hotel,Kondominium,Restaurant
Salah satu sektor yang dijalani oleh Mulia Group adalah Mulia Glass, industri produksi kaca untuk gedung-gedung, otomotif. Selain itu Mulia Ceramics memproduksi keramik dengan tingkat kualitas tinggi yang dipasarkan baik di dalam negeri maupun luar negeri, seluruh kompleks industri Mulia Group ini terletak di Cikarang,Jawa Barat. Sektor Mulia Building dimulai dengan berdirinya Atrium Mulia pada tahun 1983 di Jln.HR Rasuna Said, Kuningan, Jakarta.
Hingga saat ini Mulia sudah memiliki
15
kompleks termasuk kondominium yang telah dibangun oleh Mulia Group. Selain gedung perkantoran, Mulia juga membangun pusat perbelanjaan di daerah Jakarta Barat, Mal Taman Anggrek yang berhubungan langsung dengan 8 tower Kondominium Taman Anggrek. Mulia properti juga mendirikan sebuah hotel, Hotel Mul.ia yang berlokasi di Jakarta Selatan.
2
4.1.2
Sejarah Singkat Mal Taman Anggrek Seiring dengan tuntutan pasar, Mulia Group pun tanggap untuk memenuhi ·
kebutuhan pasar dengan mendirikan sebuah pusat perbelanjaan yang aman, nyaman, lengkap dan memiliki akses langsung dengan kondominium. Pacta tanggal 28 Agustus 1996 Mulia Group resmi membuka pusat perbelanjaan yang dinamakan Mal Taman Anggrek. Mal Taman Anggrek merupakan salah satu mal terlengkap yang ada di Jakarta Barat khususnya dan Jakarta pacta umumnya. Letaknya strategis diapit oleh beberapa perumahan dan beberapa universitas terkemuka. Mal Taman Anggrek berdiri diatas lahan seluas 100.000 meter persegi, 7 lantai dan berdiri
8 tower
kondominium. Mal Taman Anggrek
dibangun
oleh
PT.Mulia
Intipelangi dan didesain oleh Altoon & Porter dengan konsep desain yang megah dan modern. Mal Taman Anggrek memiliki lebih dari 530 toke dengan tingkat pengujung mal sebanyak 340.000 orang per minggu. 4.1.3 Visi dan Misi Mulia Group Visi Menjadi perusahaan manajemen property terbaik yang menyajikan pelayanan sesuai kebutuhan individu pelanggan Misi Peduli dan memberi kepuasan kepada pelanggan Prinsip Dasar Mulia Group memiliki
prinsip dasar perusahaan yang menjadi dasar untuk
mencapai kesuksesan, dimana nilai-nilai tersebut tetap dipercaya dan diterapkan dalam bentuk sikap dan perbuatan. Prinsip Dasar tersebut antara lain: 1) Kesan Pertama 2) Standar Kualitas Tertinggi 3)
Sikap Positif
4)
Kepemimpinan dan Tim Kerja
5)
Melindungi & Rasa Memiliki
6)
Integritas
Mulia Way
•
Be Respectful (Hormat) yaitu Courteous (Sopan Santun), Helpful (Ingin Membantu), Sincere (Tulus)
•
Be Proud(Bangga) yaitu Passionate (Bersemangat), Proactive (Proaktii)
Perbaikan Layanan 1)
Dengarkan
2)
Sampaikan Penyesalan
3)
Selesaikan Masalah
4)
Tindak Lanjut
Mulia memiliki motto: Pelanggan adalah alasan utama kita bekerja
4.1.4
Struktur Organisasi Mulia Group memiliki Board of Director yang mengepalai semua anak perusahaan
yang berada di bawah naungan Mulia Group. PT Mulia Intipelangi (Mall Taman Anggrek) sendiri dikepalai oleh General Manager yang membawahi departemen-departemen, yang masing-masing departemen dikepalai oleh seorang Kepala Departemen (Dept Head). Jajaran Direksi (Board Of Director) Mulia Group antara lain: Chairman : Bpk. Eka Tjandranegara Vice Chairman/Executive CEO : Bp. Joko S. Tjandra Chief Executive Officer : Bp. Toni Surjanto Advisor Tax/Dir. Corporate Compliance: Bp. Tjahja Sathiadi Advisor- General Affairs : Bp. Andrian Tjahja
Chief Operating Officer : Ibu Suryati Benniardi Chief Financial Officer : Bp. Harianto Muljohardjo Dir. General Affairs : Bp. Viady Sutojo Dir. International & Business Development : Bp. Felix Ali Chandra 4.1.5
Struktur OrganisasiDepartemen Advertising & Promotions {A&P)
PT.MULIA INTIPELANGIM· AL TAMAN ANGGREK ORGANIZATION CHART BUDGET 2008 ADVERTISING & PROMOTION DEPARTMENT (20)
Rw
·"
A&P MANAGER 111
-----j
I
Ex tu!lve Secretary
t.
I
I
AdminlstratlvAsst )I)
I I
Ass!stantA&PM.!nager Vo""
ill
M AL
f\)
"TAIMX AN l'•·o;ot,
I I
I
Craatlvo ExecuUV! (1)
I
PR & CcmmunlcatiGn Executive
I
A&PCoordlnalor Adverl!slngAccount Nulllm&dla
I
R earch & Development Coordinator Improvement)
Coordinator
(1)
( Development &
I
(1)
(1)
J CO-ordinator (1)
(1)
I
I
I
Ros&arch & DeWIIopm!rit Asslslant {Fiuldwolk& Dala CtlllecUon ) (1)
Research& Development Assistant ( Rmareh Analyst) (1)
Promo & Special Events Assistants (3)
I
I
AA
&ACsosimsta"n"t "' ""
I
(1)
I
Multimedia Daslgnor (2)
I II ' " " ' '" ' i I Co n tra ct B
'
1
I Aclverllslng &
ProducHon Assistant
asis )
i2J
(1)
DEPARThtENTHEAD
Gambar 4.1Struktur Organisasi Dept. A&P
HRMANAGER
GENERAI.MANAGER
Sumber: Data Internal Mal Taman Anggrek
4.2
Profil Responden Profil responden ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik-karaktelistik dari
konsumen yang terpilih menjadi responden. Penggolongan terhadap konsumen didasarkan pada jenis kelamin,tempat tinggal,umur dan lain-lain. Dari penggolongan ini akan diperoleh suatu kesimpulan mengenai keadaan responden. Secara spesifik, responden yang terpilih dalam penelitian ini adalah pengunjung Mal Taman Anggrek yang melintas dan berada di daerah CUstomer Service lantai 1dan sekitamya, dan membawa barang belanjaan (jenis dan harga tidak menjadi tolak ukur). Hal ini dilakukan guna memperkuat sampel bahwa pengunjung yang datang ke Mal Taman Anggrek adalah pengunjung yang loyal dan sering berkunjung ke Mal Taman Anggrek. Selanjutnya penggolongan tersebut akan disajikan dalam masing-masing tabel berikut ini: 4.2.1 Berdasarkan Jenis Kelamin Dari 100 orang responden yang telah mengisi kuesioner,terdapat 55 responden atau sebesar 55% adalah pria,dan sebanyak 45 orang atau sebesar 45% adalah wanita. Dengan demikian,mayoritas pengunjung Mall Taman Anggrek adalah pria. lenls Kelamln
mpria
pita
55%
Gambar 4.2 Profil Responden Berdasarkan Jenis Kelamin 5umber :Hasil pengolahan data,2010
so 4.2.2
Berdasarkan Usia
Dari 100 responden yang mengisl kuesioner, usia 13-19 tahun sebanyak 43 orang atau 43%. Responden berusia 20-24 tahun sebanyak 21 orang atau 21%. Responden berusia 25-34 tahun sebanyak 11orang atau 11%. Responden berusia 35-44 tahun sebanyak 13 orang atau 13%. Responden berusia 45-55 tahun sebanyak 7 orang atau 7%. Dan responden berusia >55 tahun sebanyak 5 orang atau sebesar 5%. Usia
1!113-19th
D25•34th D35•44th
20-24th 21%
11>55th
Gambar 4.3 Profil Responden Berdasarkan Usia Sumber : Hasilpengolahan data,2010
4.2.3
Berdasarkan Tempat Tinggal
Berdasarkan tempat tinggal, sebanyak 22 orang atau sebesar 22% berdomisili di Jakarta Selatan. Sebanyak 30 orang atau sebesar 30% berdomisili di Jakarta Barat. Sebanyak 18 orang atau sebesar 18% berdomisili di Jakarta Timur. Sebanyak 13 orang atau sebesar 13% berdomisili di Jakarta Pusat. Sebanyak 15 orang atau sebesar 15% berdomisili di Jakarta Utara. Dan Sebanyak 2 orang atau sebesar 2% berdomisili di Tangerang.
51
Domisili DomisOI
Jakarta Utara 15%
Domislll
EIJakarta Selatan •Jakarta Barat DJakarlallmur DJakarta Pusat Jakarta Barat
•Jakarta utara IITangerang
30%
Gambar 4.4 Profil Responden berdasarkan Tempat linggal Sumber : Hasil pengolahan data,2010
4.3
Ujl valldltas dan Rellabllltas Untuk mengujl suatu pemyalaan valid alau tidak valid yaltU dengan
membandingkan anlara nilai r hitung dengan r label. Suatu pemyataan dinyatakan valid jika r hitung lebih besar dari r label (r hitung> r label) sedangkan pemyataan yang tidak valid apabila nilai r hitung lebih kedl dari r label (r hitung< r label). Berdasarkan laraf signifikan 5%,jumlah sampel(n)= 100,df=98,t=1,66,maka diperoleh r label= 0,17. Berikut ini adalah hasil perhitungan uji vallditas dan reliabilitas untuk variabel customer faktor dan retail faktor yang memlllkl lndlkator anlara lain sos/al aspect
(konsumen dapat bersosialisasi dengan keluarga/teman), time (dapat menghabiskan waktu luang dengan mellhat-lihat barang), lnvolvement(tlngkat keterllbatan/ketertalikan konsumen dengan barang yang akan dibelinya) dan finandal m: ulll!S" (memiliki sumber keuangan yang tidak terbalas menimbulkan perasaan bebas dan senang dalam membelinya). Dan faktor retailer mencakup 4 faktor yaitu selection (mencakup keunikan dan keragaman item-item yang ditawarkan), prires (kesenangan konsumen jika menemukan item-item barang yang murah/berdiskon), store environment (mencakup dekorasi,
51 pengelolaan dan keseluruhan layout taka) dan sales people (keberadaan tenaga
52
penjualan dalam memberikan pelayanan kepada konsumen) dengan menggunakan SPSS 16.00, dimana jumlah pernyataan yang ada untuk masing-masing variabel adalah 10 butir. Tabel 4.1 Uji Reliabilitas Customer Faktor
Reliability Statistics
Cronbach"s Alpha Cronbach's
Based on
N of
Alpha
Standardized Items
Items
.818
.818
10
Sumber : Hasil pengolahan data, 2010
Didapat hasil Cronbach Alpha untuk Customerfaktor adalah sebesar 0.818 > dari 0.6 sebagai syarat minimum untuk mengetahui apakah data tersebut layak untuk diujikan lebih lanjut. Lalu setelah dilakukan uji reliabilitas, maka langkah selanjutnya adalah mengolah data untuk mengetahui validasi dari item pernyataan yang diujikan. Berikut adalah tabel mengenai uji validitas customerfaktor.
11
Tabel 4.2 Uji Validitas CustomerFaktor Item-Total Statistics
Corrected Item-
Squared
Cronbach's
Scale Mean if
Scale Variance Total Correlation
Multiple
Alpha if Item
Item Deleted
if Item Deleted
Correlation
Deleted
VAR00001
29.4955
28.259
.414
.543
.811
VAR00002
29.3599
26.907
.571
.675
.794
VAR00003
29.5793
26.591
.566
.682
.795
VAR00004
29.2230
27.355
.551
.628
.797
VAR00005
29.5037
28.829
.382
.513
.814
VAR00006
29.2355
26.505
.607
.738
.790
VAR00007
29.4599
27.017
.523
.677
.799
VAR00008
29.4742
27.086
.522
.671
.799
VAR00009
29.4132
28.510
.364
.684
.817
VAR00010
29.4487
27.592
.502
.674
.802
Sumber : Hasil pengolahan data,2010 Berdasarkan hasil pengolahan yang dilakukan, bahwa seluruh pernyataan yang ada di dalam variabel
customer adalah valid. Data menunjukan keseluruhan variabel
memiliki nilai r hitung yang melebihi angka r tabel yaitu r tabel sebesar 0.17. Berikut adalah tabel mengenai uji validitas customerfaktor :
Tabel 4.3 Keterangan Uji Validitas Customer Faktor Customer Faktor
Corrected Item-Total
R Tabel
Keterangan
Correlation VarX I
0.414
0.17
Valid
VarX2
0.571
0.17
Valid
VarX3
0.566
0.17
Valid
VarX4
0.551
0.17
Valid
VarX5
0.382
0.17
Valid
VarX6
0.607
0.17
Valid
VarX7
0.523
0.17
Valid
VarX8
0.522
0.17
Valid
VarX9
0.364
0.17
Valid
VarX 10
0.502
0.17
Valid
Sumber : Hasil pengolahan data, 2010
Tabel 4.4 Uji Reliabilitas retailfaktor
Reliability Statistics Cronbach's Alpha
Based on Cronbach's
Standardized
Alpha
llems
.911
N of Items
.912
10
Sumber : Hasil pengolahan data, 2010 Didapat hasil Cronbach Alpha untuk retailfaktor adalah sebesar 0.911 > dari 0.6 sebagai syarat minimum untuk mengetahui apakah data tersebut layak untuk diujikan lebih lanjut. Lalu setelah dilakukan uji reliabilitas, maka langkah selanjutnya adalah mengolah data untuk mengetahui validasi dari item pernyataan yang diujikan. Berikut adalah tabel
Tabel 4.5 Uji Validitas Retai!Faktor Item-Total Statistics Corrected Item-
Squared
Cronbach's
Scale Mean if
Scale Variance Total Correlation
Multiple
Alpha if Item
Item Deleted
if Item Deleted
Correlation
Deleted
VAR00001
26.4150
38.436
.808
.761
.894
VAR00002
26.3169
38.131
.782
.699
.895
VAR00003
26.3949
39.502
.749
.670
.898
VAR00004
26.4861
39.994
.746
.619
.899
VAR00005
26.3708
38.900
.744
.595
.898
VAR00006
26.3220
38.741
.747
.681
.898
VAR00007
26.3098
39.785
.766
.656
.897
VAR00008
26.4537
38.930
.757
.661
.897
VAR00009
26.2761
43.495
.438
.505
.915
VAR00010
26.3889
44.119
.280
.454
.927
Sumber : Hasll pengolahan data, 2010 Berdasarkan hasil pengolahan yang dilakukan, bahwa seluruh pernyataan yang ada di dalam variabel customer adalah valid. Data menunjukan keseluruhan variabel memiliki nilai r hitung yang melebihi angka r tabel yaitu r tabel sebesar 0.17. Berikut adalah tabel mengenai uji validitas retail faktor : Tabel 4.6 Keterangan Uji Validitas Retai!Faktor R Tabel
Keterangan
VarY 1
Corrected Item-Total Correlation 0.808
0.17
Valid
VarY2
0.782
0.17
Valid
VarY3
0.749
0.17
Valid
VarY 4
0.746
0.17
Valid
VarY 5
0.744
0.17
Valid
VarY6
0.747
0.17
Valid
VarY7
0.766
0.17
Valid
VarY8
0.757
0.17
Valid
VarY9
0.438
0.17
Valid
VarY 10
0.280
0.17
Valid
Retail Faktor
Sumber : Hasil pengolahan data, 2010
4.4
Analisis Faktor Penelitian ini fokus pada analisis faktor konsumen dalam pemilihan mal yang
ditinjau dari atribut customerfaktor dan retailfaktor. Dalam analisis faktor, tidak terdapat variabel bebas dan tergantung karena analisis faktor tidak mengklasifikasikan variabel ke dalam kategori variabel bebas tergantung melainkan mencari hubungan interdependensi antar variabel agar dapat mengidentifikasikan dimensi-dimensi atau faktor-faktor yang menyusunnya. Dari· beberapa atribut tersebut didapatkan beberapa indikator yang dituangkan dalam
butir pernyataan sebanyak 10 butir tiap variabelnya. Selanjutnya
Customer faktor akan dinyatakan (X) dan Retail faktor (Y). Berikut adalah hasil dari pengolahan data dari customer faktor dan retail faktor yang meliputi uji reliabilitas, validitas, analisis faktor dan korelasi antar variabel yang membentuk customerfaktor dan
retailfaktor. Tabel 4.7 Customerfaktor
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Oikin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square df Sig.
.828
637.455 45 .000
Sumber: Hasil pengolahan data, 2010
Fandy (2001), mengatakan bahwa untuk mengolah data mengunakan analisis faktor, data yang diolah wajib melebihi nilai ambang batas minimum KMO ( Kaiser-MayerOlkin) sebesar 0,6, jika hasil pengolahan melebihi batas minimum, maka data tersebut layak untuk diolah lebih lanjut. Dari pengolahan data kuesioner, maka hasil yang didapat menunjukkan bahwa nilai dari Kaiser-Meyer-Oikin Measure of Sampling Adequacy untuk
customer
faktor
sebesar 0.828
> 0,6 , melebihi dari angka batas
minimum untuk
pengolahan lebih lanjut analisis faktor. Jadi data tersebut layak untuk dilanjutkan untuk
Tabel 4.8
Tabel Anti Image Matrices Customer Faktor
Anti-image Matrices Jengkap i=asilita Produk Hiburan ses Ke
ebutuha Sumber elepa aktu Lua end terba ara diM ehari-ha euanoa Jenuh osialisa
.520 -.053
-.053
-.075
-.048
-.010
-.054
-.112
-.009
.370
-.059
-.061
-.049 -.014
.120
Fasilitas Hibu
-.117
.016
.055
.047
-.136
Akses Ke Mal
-.075
-.059
.278
-.050
-.080
-.003
-.008
-.160
-.040
Waktu Luang
-.048 -.049
-.061 -.014
-.050
.426
.006
-.116
-.002
.032
.027
.068 -.093
-.080
.014 .307
-.155
.018
Kebutuhan se
.016
-.008
-.002
.014 -.196
.001
-.054
.055
.032
.049
.302
.052
Melepas Jenu
-.112
.047
-.160 -.040
.307 -.119
-.010
Sumber Keua
-.045 -.007
.049 -.007 -.119
-.002
-.003
-.196 -.045
.028
-.117
.006 -.116
.424
.120 -.010
.027
.028
-.155
-.010
.339
Sosialisasi
-.009
-.136
.068
-.093
-.002
.018
.001
.052 -.079
-.079 -.147
-.147
.329
-.121
-.196 -.185
-.103
-.105
-.136
-.267
-.021
-.154
-.035
.300 -.348
-.026
Fasilitas Hibu
.872 -.121
.047
-.196
-.232
-.011
-.028
-.103
.832' -.144
-.144
Waktu Luang
-.185 -.154
.133 -.131
-.390
Akses Ke Mal
.165 -.553
.904
.013
-.320
.090
.072
-.249
Trend terbaru
-.105
-.035
-.232
.013
.817'
.040
-.006 -.542
-.004
-.348
-.011
-.320
.040
.799
-.145
.136 -.023
.073
.300
-.482
.058
Kebutuhan se
-.026
.047
-.028
-.006
-.542
-.145
-.030
-.136
.165
-.553
.090
.136
-.023
.832 -.390
-.390
Sumber Keua
.774'
.161
.005 -.250
Melepas Jenu
-.267
.133
-.131
.072
.073
-.482
-.030
-.441
-.021
-.390
.226
-.249
-.004
.058
.005
.161 -.250
.797'
Sosialisasi
-.441
Anti-image CO' Kelengkapan
Trend terbaru Acara di Mal
Anti-image Co Kelengkapan
Acaradi Mal
.851'
aMeasures of Sampling Adequacy(MSA)
Sumber: Hasil pengolahan data, 2010
Dari hasil yang didapat dari Anti-image Matrices, (MSA) Measure of Sampling Adequacy yang dilambangkan (a), persyaratan dasar untuk melakukan penggabungan adalah besarnya korelasi antar variabel independen setidak-tidaknya 0,5 karena prinsip analisis faktor adalah
adanya
korelasi antar variabel. Variabel-variabel yang
masuk
kedalam suatu faktor harus memiliki loading factor diatas 0,5 sedangkan di bawah 0,5 akan
dibuang atau
tidak
dimasukan kedalam faktor. Jadi
hasil
pengolahan data
menunjukan 10 variabel pernyataan yang terdapat dalam customer factor mampu di gabungkan menjadi faktor baru yang mewakili faktor tersebut, hal ini dapat dilihat dari scree plot (eigenvalue) dan total variance explained dibawah ini.
.226
.818
Gambar 4.5 Scree Plot Customer faktor
Scree Plot
6
5
4
2
0 2
3
4
5
6
7
•
9
10
Component Number
Sumber : Hasil pengolahan data, 2010
Dari grafik Scree Plot, pernyataan
customer faktor
dapat diekstrak menjadi 2
faktor baru. Hal ini dapat dilihat dari 2 titik yang melebihi nilai Eigen yang batas minimumnya 1. Jadi 10 butir variabel yang ditanyakan mampu digabungkan (diekstrak) menjadi 2 variabel baru sesuai ketentuan yang berlaku.
Tabel 4.9
Total Variance Explained Customer Faktor
Total Variance Explained
Initial Eiaenvalues Componen
Total
xtraction Sums of Sauared Loadina Rotation Sums of Sauared Loadinas
o of Varianc Cumulative%
Total
o
ofVarianc
umulative%
Total
o of Varianc :::umulative%
1
5.193
51.932
51.932
5.193
51.932
51.932
3.640
36.403
36.403
2
1.906
19.061
70.993
1.906
19.061
70.993
3.459
34.589
70.993
3
.648
6.479
77.471
4
.487
4.867
82.339
5
.479
4.789
87.128
6
.375
3.750
90.878
7
.341
3.407
94.285
8
.253
2.529
96.814
9
.180
1.804
98.618
10
.138
1.382
100.000
Extractron Method: Pnncrpal Component Analysrs.
Sumber: Hasil pengolahan data, 2010 Dari tabel Total Variance Explained, setelah dilakukan analisis faktor, customer faktor dapat diekstrak menjadi 2 faktor baru. Hasil tersebut dapat dilihat dari component 2 dengan nilai persentase kumulatif terbentuk
mampu
sebesar 70.993%. Jadi dari 2 faktor baru yang
menginformasikan, menjelaskan
dan
mewakili
10 variabel
yang
diekstrak, yaitu sebesar 70.993%. Tabel 4.10 Rotated Component Matriks Customer Faktor
Rotated Component Matrix a
Come anent 2
1 Kelengkapan Produk Fasilitas Hiburan
.282
.671
Akses Ke Mal
.823
.201
Waktu Luang Trend terbaru Acara di
.291
.836
Mal
.794
.230
Kebutuhan sehari hari
.095
.811
Sumber Keuangan
.856
.153
Melepas Jenuh
.210
.851
Sosialisasi
.154
.851
.813
.206
.836
.210
Extractron Method: Pnncrpal Component Analysrs. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 3 iterations.
Sumber : Hasil pengolahan data, 2010
Berdasarkan hasil tabel
Rotated Component
Matrix, dari 10 variabel yang
diujikan, terbentuk 2 faktor baru yang diwakili oleh (1), antara lain' fasilitas hiburan (0.823), waktu
luang (0.794), acara di mal (0.856), melepas jenuh (0.813), dan
sosialisasi (0.836) yang selanjutnya akan disebut dimensi faktor psikologis. Lalu faktor (2), meliputi kelengkapan produk (0.671), akses ke mal (0.836), trend terbaru (0.811), kebutuhan sehari-hari (0.851), dan sumber keuangan (0.851) yang selanjutnya akan disebut dimensi faktor kebutuhan ekonomi dan gaya hidup.
Tabel 4.11 Communalities Customerfaktor
Communalities
Initial
Extraction
Kelengkapan Produk
1.000
.530
Fasilitas Hiburan Akses Ke Mal Waktu
1.000
.717
Luang Trend terbaru Acara di Mal
1.000
.784
Kebutuhan sehari-hari Sumber Keuangan
1.000
.683
Melepas Jenuh Sosialisasi
1.000
.667
1.000
.756
1.000
.768
1.000
.748
1.000
.704
1.000
.743
Extraction Method: Pnncipal Component Analysis. Sumber : Hasil pengolahan data, 2010
Hasil pengolahan data customer faktor, berdasarkan tabel menunjukkan, akses ke mal menjadi faktor yang paling utama dan dominan terhadap pembentukan faktor baru kebutuhan ekonomi dan gaya hidup sebesar (78.4%), diikuti oleh kebutuhan seharihari sebesar (76.8%) dan ditempat ketiga acara di mal untuk pembentukan faktor baru psikologis sebesar (75.6%). Setelah dilakukan pengujian terhadap variabel pertama, yaitu customer faktor, selanjutnya dilakukan pengolahan data terhadap variabel yang kedua, yaitu retail faktor.
Tabel 4.12 Retail faktor
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Oikin Measure of Samplinf Adequacy.
.890
Bartlett's Test of
Approx. Chi-Square 675.186
Sphericity
df Sig.
45 .000
Sumber: Hasil pengolahan data, 2010
Fandy (2001). mengatakan bahwa untuk mengolah data mengunakan analisis faktor, data yang diolah wajib melebihi nilai ambang batas minimum KMO ( Kaiser-MayerOlkin) sebesar 0,6, jika hasil pengolahan melebihi batas minimum, maka data tersebut layak untuk diolah lebih lanjut. Dari pengolahan data kuesioner, maka hasil yang didapat menunjukan bahwa nilai dari Kaiser-Meyer-Oikin Measure of Sampling Adequacy retail faktor sebesar 0.890 > 0,6 , melebihi dari angka batas minimum untuk pengolahan lebih lanjut analisis faktor. Jadi data tersebut layak untuk dilanjutkan untuk diolah dengan analisis faktor. Berikut adalah label anti image matrices retail faktor:
Tabel4.13 Anti Image matrices Retail Faktor
Anti-image Matrices Ragam Anti-image Cov Ragam Pr
Produk
Suhu
Fasilitas eramaha Responsi uasan Diskon Haroa aQam Tok mpat par kasi tok stat Stat
.239
-.036
-.132
-.067
-.037
-.061
.001
-.021
-.026
.060
Suhu Suasana
-.036
.301
-.054
-.084
-.075
-.054
.330
.074
.005
-.044 -.048
.063
-.132
.009 -.063
-.116
Fasilitas Di
.017 -.031"
.015
-.068
Harga Ragam
-.067
.017
-.031
-.012
-.091
-.086
-.012
.004
-.008
To Tempat pa
-.037
.009
-.063
.381 -.012
.405
-.050
-.097
-.015
-.083
.028
Lokasi toke
-.061
-.116
.074
-.091
-.050
.319
.040
.001
-.084
.005
-.086
-.097
.040
.344
-.080 -.095
-.003 -.074
-.018
Keramaha Responsif
-.021 -.026
-.044
-.048
-.012
.015
-.095 -.074
.339 -.002
.495
.044 -.324
.060
-.075
-.068
.004 -.008
-.080 -.003
-.002
.063
-.015 -.083 .028
-.018
.032
.044
-.324
.546
-.221
-.120
-.222
.051
.026
-.372
.003 -.262
-.074 -.138
-.077
Suhu
.902' -.133 -.469 -.133 .907' -.171
.164
.166 -.184
Suasana
-.469
-.173
.227 -.260
.016 -.238
-.143 -.033
.036 .009
-.160 -.017
-.260
-.042
-.186
.059
.122
-.243
-.008
-.044
-.180
.075 .102
Anti-image Con Ragam Pr
.887' -.087
-.087
Fasilitas Di
-.221
-.171 .051
Harga Ragam
-.120
.026
-.173
-.030
-.222
-.372
.227
-.260
.945' -.138
-.138
To Tempat pa Lokasi toke
-.262
-.260
-.033
-.042
.122 -.243
.907' -.279
-.279
-.138
.016 -.143
-.238
Keramaha
.003 -.074
Responsif
-.077
.164
.009
-.186
-.008
-.180
-.005
.166
-.184
-.017
.059
-.044
.075
.102
.036 -.160
.943
8
-.030
.885'
.943'
a.Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Sumber: Hasil pengolahan data, 2010
Dari hasil yang didapat dari Anti-image Matrices, (MSA) Measure of Sampling Adequacy yang dilambangkan (a), persyaratan dasar untuk melakukan penggabungan adalah besarnya korelasi antar variabel independen setidak-tidaknya 0,5 karena prinsip analisis faktor adalah adanya korelasi antar variabel. Variabel-variabel yang masuk kedalam suatu faktor harus memiliki loading factor diatas 0,5 sedangkan di bawah 0,5 akan dibuang menunjukan
.032
atau tidak dimasukan 10 variabel
pernyataan
kedalam faktor. yang
terdapat
Jadi hasil pengolahan data dalam
retail
faktor
mampu
digabungkan menjadi faktor baru yang mewakili faktor tersebut, hal ini dapat dilihat dari scree plot (eigenvalue) dan total variance explained dibawah ini.
-.005 .6998
-.624
-.624 .5738
Gambar 4.6 Scree Plot
RetaiiFaktor
Scree Plot
3
2
-e-
8
9-----E>
0 l
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Component Number
Sumber: Hasil pengolahan data, 2010
Dari grafik Scree Plot untuk variabel
retail faktor, butir pernyataan pada retail
faktor dapat diekstrak menjadi 2 faktor baru. Hal ini dapat dilihat dari 2 titik yang melebihi nilai Eigen yang batas minimumnya 1. Jadi 10 butir variabel yang ditanyakan mampu digabungkan (diekstrak) menjadi 2 variabel baru sesuai ketentuan yang berlaku.
Tabel 4.14 Total Variance Explained Retai!Faktor
Total Variance Explained traction Sums of Squared Loadin otation Sums of Squared Loadin
Initial Eiaenvalues Compone
Total
of Varianc umulative
0
1
5.840
58.400
58.400
2
1.449
14.489
72.888
3
.528
5.277
78.165
4
.490
4.899
83.064
5
.401
4.012
87.077
6
.360
3.596
90.672
7
.318
3.178
93.850
8
.267
2.666
96.516
9
.183
1.834
98.350
10
.165
1.650
100.000
Total
of Varianc umulative
0
of Varianc umulative 0
Total
5.840
58.400
58.400
5.519
55.191
55.191
1.449
14.489
72.888
1.770
17.698
72.888
Extraction Method: Principal Component AnalySIS.
Sumber: Hasil pengolahan data,2010 Dari tabel Total Variance Explained, setelah dilakukan analisis faktor, retail faktor dapat diekstrak menjadi 2 faktor baru. Hasil tersebut dapat dilihat dari component 2 dengan nilai persentase kumulatif terbentuk
mampu
sebesar 72.888 %. Jadi dari 2 faktor baru yang
menginformasikan, menjelaskan dan mewakili
10 variabel
yang
diekstrak, yaitu sebesar 72.888 %. Tabel 4.15 Rotated Component Matriks Retail Faktor
Rotated Component Matrix a
Comr:onent
1 Ragam Produk Suhu Suasana Fasilitas Diskon Harga
Ragam Toke Tempat parkir Lokasi taka Keramahan staf Responsif Staf
Extraction Method: Pnnc1pal Component AnalySIS. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 3 iterations.
Sumber: Hasil pengolahan data, 2010
.888 .845 .792 .820 .771 .827 .805 .857 .223 .060
2 .085 .124 .192 .111 .248 .090
.203 .047 .875 .905
Dari hasil tabel Rotated Component Matrix, dari 10 variabel yang diujikan, terbentuk 2 faktor baru yang diwakili oleh (1), antara lain ragam produk (0.88), suhu udara (0.845), suasana mal (0.792), fasilitas diskon (0.82), harga (0.771), ragam toko
(0.827), tempat parkir (0.805), dan lokasi toko (0.857) yang selanjutnya akan disebut dimensi faktor
non human. Lalu faktor (2), meliputi keramahan staf (0.875) dan responsif
staf (0.905) yang selanjutnya akan disebut dimensi faktor Tabel 4.16
human.
Communalities Retai!Faktor
Communalities
Initial
Exlraction
Ragam Produk
1.000
.796
Suhu Suasana Fasilitas Diskon Harga
1.000
.730
Ragam Toko
1.000
.664
Tempat parkir Lokasi toko Keramahan staf
1.000
.685
Responsif Staf
1.000
.656
1.000
.692
1.000
.690
1.000
.737
1.000
.815
1.000
.823
Extraction Method: Pnnc1pal Component Analysis. Sumber: Hasil pengolahan data, 2010
Hasil dari
Communalities terhadap retail faktor menunjukan, staf yang responsif
menjadi faktor yang paling utama dan dominan terhadap pembentukan faktor baru human sebesar (82.3%), diikuti oleh keramahan staf sebesar (81.5%) dan ditempat ketiga untuk pembentukan faktor baru non human ragam produk sebesar (79.6%). 4.5
Korelasi Selanjutnya setelah dilakukan analisis faktor, penelitian ini diolah juga analisis
korelasi, untuk mencari tahu apakah ada hubungan yang signifikan antara faktor dan
customer
retail faktor, apakah kedua faktor tersebut saling mempengaruhi satu sama
lain dalam pembentukan persepsi konsumen dalam pemilihan mal.
Tabel 4.17 Correlations
Correlations
DIMENSI
Pearson
X_a
Correlation
DIMENSI
DIMENSI
DIMENSI
DIMENSI
X a
X b
Ya
y b
1
DIMENSI
Pearson
X_b
Correlation Sig. (2-tailed}
..
.288
"
.440
1.000
.004
.000
100
100
100
100
.000
1
.135
Sig. (2-tailed) N
.000
1.000
..
.493
.180
.000
100
100
100
100
.288
-
.135
1
.000
Sig. (2-tailed)
.004
.180
N
100
100
N DIMENSI
Pearson
Y_a
Correlation
DIMENSI
Pearson
Y_b
Correlation
..
.440
..
.493
1.000 100
100
.000
1
Sig. (2-tailed)
.000
.000
1.000
N
100
100
100
100
**.Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Sumber: Hasil pengolahan data, 2010 Tabel 4.18 Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi Interval Koefisien
Tingkat Hubungan
0,00- 0,199
Sangat rendah
0,20-0,399
Rendah Sedang
0,40-0,599
Kuat
0,60- 0,799
Sangat kuat
0,80- 1,000 Sumber: Sugiyono,2007
Analisis korelasi dari hasil output SPSS adalah sebagai berikut: •
Besarnya· korelasi antara dimensi Xa dan Yb adalah 0.440 dan signifikan pada alpha 5% karena nilai probability pengujian korelasi 0.004 < 0.05 0.440 = Tingkat korelasi sedang
•
Besarnya korelasi antara dimensi Xb dan Yb adalah 0.493 dan signifikan pada alpha 5% karena nilai probability pengujian korelasi 0.000 < 0.05 0.493 = Tingkat korelasi sedang
•
Besarnya korelasi antara dimensi Ya dan Xa adalah 0.288 dan signifikan pada alpha 5% karena nilai probability pengujian korelasi 0.004 < 0.05 0.288 = Tingkat korelasi rendah
•
Besarnya korelasi antara dimensi Ya dan Xb adalah 0.135 dan tidak signifikan pada alpha 5% karena nilai probability pengujian korelasi 0.180 > 0.05 0.135
4.6
= tingkat
korelasi sangat rendah
Implikasi Hasil Penelitian Setelah dilakukan
analisa terhadap
customer faktor dan retail faktor dalam
pembentukan persepsi konsumen dalam pemilihan mal,
terdapat 2 variabel baru
yang terbentuk dari masing-masing faktor. Dalam faktor
customer; terbentuk dua
faktor baru antara lain, (1) faktor psikologis yang meliputi fasilitas hiburan (0.823), waktu luang (0.794), acara di mal (0.856), melepas jenuh (0.813), dan sosialisasi (0.836) meliputi
dan (2) faktor kebutuhan ekonomi dan gaya hidup yang
kelengkapan produk (0.671), akses ke mal (0.836), trend terbaru
(0.811), kebutuhan sehari-hari (0.851), dan sumber keuangan (0.851). indikator yang paling dominan dalam pembentukan·
Dan
customerfaktor adalah akses
ke mal (78.4%), kebutuhan sehari-hari (76.8%), dan acara di mal (75.6%)
Lalu untuk retail faktar, terbentuk dua faktar baru antara lain, (1) non human yang meliputi ragam praduk (0.88), suhu udara (0.845), suasana mal (0.792), fasilitas diskan (0.82), harga (0.771), ragam taka (0.827), tempat parkir (0.805), dan lakasi taka (0.857) dan (2) human yang meliputi keramahan staf (0.875) dan respansif staf (0.905). Dan indikatar yang paling daminan dalam pembentukan retail faktar adalah staf yang respansif (82.3%), keramahan staf (81.5%), dan ragam praduk (79.6%). Karelasi antara Xa (faktar psikalagis) dan Xb (human) menunjukan besarnya karelasi antara dimensi Xb dan Yb adalah 0.440 dan signifikan pada tingkatan sedang. Sementara karelasi Xb (kebutuhan ekanami dan gaya hidup) dan Yb (human) menunjukan besarnya karelasi antara dimensi Xb dan Yb adalah 0.493 dan signifikan sedang. Hal ini menunjukan bahwa faktar psikalagis dan faktar human dan faktar kebutuhan ekanami dan gaya hidup dengan human saling berkarelasi dalam mempengaruhi persepsi kansumen dalam pemilihan mal.
