ANALISIS REGRESI LOGISTIK UNTUK MENGETAHUI FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FREKUENSI KEDATANGAN PELANGGAN DI PUSAT PERBELANJAAN X

Transkripsi

1 ANALISIS REGRESI LOGISTIK UNTUK MENGETAHUI FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FREKUENSI KEDATANGAN PELANGGAN DI PUSAT PERBELANJAAN X Erna Hayati Fakultas Ekonomi Universitas Islam Lamongan ABSTRAKSI Kepuasan pelanggan adalah salah satu kunci keberhasilan suatu usaha. Demikian juga pada pusat perbelanjaan, kepuasan pelanggan adalah satu hal yang selalu diutamakan. Ada berbagai faktor yang mempengaruhi frekuensi kedatangan pelanggan di suatu pusat pebelanjaan, beberapa diantaranya adalah kenyamanan area berbelanja, kelengkapan fasilitas dan harga produk. Untuk mengukur frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan, maka digunakan skala sering () dan jarang (0). Untuk mengetahui apakah ada pengaruh variabel kenyamanan area berbelanja, kelengkapan fasilitas dan harga produk terhadap frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X, dimana variabel frekuensi kedatangan pelanggan berupa data kategori yang terdiri dari 2 kategori (biner), maka metode statistika yang digunakan adalah analisis regresi logistik biner. Setelah dilakukan analisis regresi logistik biner, diperoleh kesimpulan bahwa hanya variabel kenyamanan area berbelanja dan kelengkapan fasilitas yang berpengaruh signifikan terhadap frekuensi kedatangan pelanggan, sedangkan harga produk tidak berpengaruh signifikan. Sehingga model logit yang diperoleh adalah sebagai berikut: g ˆ( x) = -28,068 +,475 * Nyaman + 2,652 *Fasilitas Kata kunci : biner, regresi logistik biner, model logit PENDAHULUAN. Latar Belakang Pelanggan merupakan salah satu factor penentu kesuksesan suatu pusat perbelanjaan. Persepsi pelanggan terhadap pusat perbelanjaan yang mereka datangi menentukan seberapa besar frekuensi kedatangan mereka di pusat perbelanjaan tersebut. Oleh karena itu pelanggan harus dibuat senyaman mungkin ketika melakukan aktifitas belanja di pusat perbelanjaan tersebut, agar persepsi pelanggan terhadap pusat perbelanjaan tersebut baik, sehingga frekuensi kedatangan mereka ke pusat perbelanjaan tersebut semakin meningkat. Dengan demikian pihak pusat perbelanjaan tersebut harus mampu memahami apa saja yang menjadi keinginan pelanggan sehingga membuat mereka merasa nyaman melakukan aktifitas belanja di pusat perbelanjaan tersebut dan akhirnya nanti membuat pelanggan selalu ingin kembali berbelanja di pusat perbelanjaan tersebut. Salah satu cara untuk mengetahui apa yang diinginkan dan diharapkan oleh pelanggan adalah dengan mengetahui faktorfaktor yang mempengaruhi frekuensi kedatangan pelanggan di suatu pusat perbelanjaan..2.3 Permasalahan Pelanggan merupakan factor penentu keberhasilan dari pusat perbelanjaan. Oleh karena itu pihak pengelola pusat perbelanjaan harus mampu megetahui apa yang menjadi keinginan dari pelanggan sehingga membuat pelanggan selalu ingin kembali mengunjungi pusat perbelanjaan tersebut. Permasalahan yang diangkat dalam penetitian ini adalah faktorfaktor yang mempengaruhi frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X..4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang secara signifikan mempengaruhi frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X..5 Manfa at Penelitian Dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada pusat perbelanjaan X mengenai faktor-faktor mempengaruhi frekuensi kedatangan pelanggan sehingga bisa dijadikan bahan referensi untuk pihak pengelola pusat perbelanjaan X untuk lebih meningkatkan kembali pelayanannya terhadap pelanggan..6 Batasan Penelitian

2 Obyek penelitian yang digunakan adalah pelanggan yang datang di pusat perbelanjaan X. TINJAUAN PUSTAKA 2. Pengantar umum model Regresi Logistik. Regresi Logistik adalah suatu analisis regresi yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara variabel respon (outcome atau dependent) dengan sekumpulan variabel prediktor (explanatory atau independent), dimana variabel respon bersifat biner atau dikotomus. Variabel dikotomus adalah variabel yang hanya mempunyai dua kemungkinan nilai, misalnya sukses dan gagal. Sedangkan variabel prediktor sering disebut juga dengan covariate. Untuk memudahkan, maka variabel respon diberi notasi Y dan variabel prediktor dinotasikan dengan X. Apabila Y menghasilkan dua kategori, misalnya jika berhasil dan 0 jika gagal, maka variabel Y tersebut mengikuti distribusi Bernoulli, dengan fungsi probabilitasnya adalah : f(yi) = p i yi ( p i ) -yi, y i = 0,...(2.) jika y i = 0 maka f(y i ) = - p i dan jika y i = maka f(y i ) = p i Distribusi dari variabel respon ini merupakan pembeda antara regresi logistik dengan regresi linier. Pada regresi linier variabel responnya diasumsikan berdistribusi normal sedangkan untuk variabel respon pada regresi logistik bersifat dikotomus. Dan fungsi Logistik tersebut adalah sebagai berikut : f(x) = e X...(2.2) dimana nilai x berkisar antara - sampai +. Jika x = -, maka lim f ( x) 0 x Jika x = +, maka lim f ( x) x Dengan melihat kemungkinan nilai f(x) yang berkisar antara 0 dan ini, menunjukkan bahwa regresi logistik sebenarnya menggambarkan probabilitas terjadinya suatu kejadian. Kurva fungsi logistik dapat dilihat pada gambar 2. /2-0 x Gambar 2. Gambar fungsi Logistik Kurva tersebut bentuknya mirip dengan huruf S. Nilai x dalam hal ini bisa dianggap sebagai kombinasi dari berbagai penyebab timbulnya suatu kejadian, dimana efek x dapat minimal dengan rendahnya nilai x sampai batas tertentu, dan kemudian pengaruhnya akan meningkat dengan cepat dan probabilitasnya akan tetap tinggi mendekati. Untuk mempermudah notasi maka digunakan nilai π(x) = E(Y X) untuk menyatakan rata-rata bersyarat dari Y jika diberikan nilai x. Bentuk model regresi logistik adalah : exp ( o x) ( x) exp ( x)...(2.3) Untuk mempermudah menaksir parameter regresinya, maka π(x) pada persamaan (2.3) ditransformasi dengan menggunakan transformasi logit. Uraian tentang transformasi logit adalah sebagai berikut : exp ( o x) ( x) exp ( o x) ( x) exp ( o x) = exp ( o x) ( x) ( x) exp( o x) = exp ( o x) (x) exp ( o x) ( x) exp( o = ) x o

3 (x) = ( x) exp( o x) ( x) = exp( o x) ( x) ( x) ln ( x) = ln exp ( ) g (x) = o x...(2.4) g(x) disebut dengan bentuk logit. Pada model regresi linier adalah Y = π(x) + e, yang memiliki dua diasumsikan bahwa pengamatan pada macam nilai error yaitu : variabel respon dinyatakan sebagai Y = E(Y X) + e, dimana e adalah error yang mengikuti distribusi normal dengan mean sama dengan nol dan varians konstan. Untuk y = maka e = - π(x), dengan peluang π(x) Untuk y = 0 maka e = - π(x), dengan peluang - π(x) Sedangkan pada regresi logistik, pola Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel distribusi bersyarat variabel responnya 2. Tabel 2. Nilai Error untuk respon Biner Y Error P(e(x)) = y π (x) π (x) 0 π (x) π (x), Sehingga distribusi errornya mempunyai mean sama dengan nol dan varians ( x) ( ( x), yang mengikuti distribusi binomial. Model regresi logistik pada persamaan (2.3) adalah model univariate karena banyaknya variabel prediktor hanya satu. Pada regresi logistik ini dapat juga exp ( o x kxk ) ( x) exp( x x ) dimana k adalah banyaknya variabel prediktor. Apabila model pada persamaan (2.5) ditransformasikan dengan transformasi logit, o k k o x disusun suatu model yang terdiri dari banyak variabel prediktor dengan skala pengukuran data yang berbeda. Model dengan banyak variabel prediktor ini disebut dengan model regresi logistik multiple. Model regresi logistik multiple dengan k variabel prediktor adalah :...(2.5) maka dengan cara transformasi logit pada model univariate, dan didapatkan bentuk logit : g(x) = β 0 + β x β k x k...(2.6) 2.2 Estimasi Parameter Dalam regresi linier, metode yang sering digunakan untuk menaksir parameter yang belum diketahui adalah dengan metode Least Square. Dengan metode ini dapat ditentukan nilai β 0 dan β yang meminimumkan jumlah kuadrat deviasi (error) nilai observasi Y dari nilai dugaannya. Tetapi cara least square ini tidak dapat diterapkan pada model dengan variabel respon yang dikotomus. Nilai taksiran parameternya akan berbeda dengan nilai taksiran yang didapat dari regresi linier. Penaksiran parameter pada regresi logistik mengunakan cara lain, yaitu Maximum Likelihood. Metode ini merupakan dasar pendekatan dalam menaksir parameter pada model regresi logistik. Pada dasarnya metode maximum likelihood memberikan nilai taksiran parameter dengan memaksimalkan fungsi likelihood. Jika Y dikodekan 0 dan, maka π(x) pada persamaan (2.3) menyatakan probabilitas bersyarat untuk Y sama dengan jika diberikan nilai x. Hal ini dapat dinyatakan sebagai P(Y= x). Demikian juga untuk -π(x) menyatakan probabilitas bersyarat untuk Y sama dengan nol jika diberikan nilai x, yaitu P(Y=0 x). Sehingga untuk pasangan (x i,y i ) dimana y =

4 kontribusi pada fungsi likelihoodnya adalah π(x i ) dan untuk y i =0 kontribusi pada fungsi likelihoodnya adalah -π(x i ), dimana π(x i ) menyatakan nilai π(x) yang dihitung pada x i. kontribusi pada fungsi likelihood untuk (x i,y i ) adalah : yi yi ζ(x i ) = ( x i ) [ ( x )]...(2.7) Misalkan ada variabel respon sebanyak N yang berdistribusi Bernoulli dan saling independent. Kemudian ada juga x i = (x i0, x i,..., x ik ) yang menyatakan nilai ke-i k exp( jxij ) j0 ( xi ) k exp( x ) j0 i j ij untuk sejumlah k variabel prediktor dan i =, 2,..., I, dimana x i0 = maka model regresi logistiknya adalah :...(2.8) 2.3 Pengujian Estimasi Parameter Setelah menaksir parameter maka langkah selanjutnya yang dilakukan terhadap model adalah menguji signifikansi dari variabel yang ada dalam model. Untuk itu digunakan uji dan hipotesis statistik untuk menentukan apakah variabel prediktor dalam model signifikan atau berpengaruh secara nyata terhadap variabel respon. Pengujian signifikansi parameter dilakukan sebagai berikut :. Uji parsial W i = i SE ) ( i Statistik uji Wald ini mengikuti distribusi normal, sehingga untuk memperoleh keputusan pengujian dibandingkan dengan distribusi normal (Z). Kriteria penolakan (tolak H o ) jika nilai W lebih besar dari Z Uji serentak Uji serentak disebut juga dengan uji Model Chi-Square yaitu digunakan untuk menguji parameter : G = -2 Ln Dimana : I n yi ˆ i ˆ i i n n n n no n 2 ( y ) n o = ( y); n i y i dan n = n o + n i i Statistik uji G ini mengikuti distribusi Chi-Square (χ 2 ) dengan derajat bebas v (banyaknya parameter dalam model), karena itu untuk memperoleh keputusan pengujian nilai G ini dibandingkan dengan nilai χ 2 α, v. I i Dalam uji parsial ini, pengujian dilakukan dengan menguji setiap β i secara individual. Hasil pengujian secara individual akan menunjukkan apakah suatu variabel prediktor layak untuk masuk dalam model atau tidak. Hipotesis : H o : β i = 0 i =, 2, 3,..., k H : β i 0 Statistik uji yang digunakan adalah Uji Wald, yaitu :...(2.9) hasil dugaan secara bersama-sama atau dengan kata lain untuk memeriksa keberartian koefisien β secara keseluruhan atau serentak. Dan hipotesa pengujiannya adalah : H o : β o = β =... = β k H : Paling sedikit ada satu β k yang tidak sama dengan nol. Adapun statistik uji yang dilakukan adalah statistik uji G atau Likelihood Ratio Test, yaitu...(2.0) kriteria penolakan (tolak H o ) jika nilai G lebih besar dari χ 2 α, v. 2.4 Interpretasi Koefisien Parameter Interpretasi koefisien parameter dari suatu model adalah inferensi dan pengambilan kesimpulan berdasarkan pada

5 koefisien parameter. Koefisien menggambarkan slope atau perubahan pada variabel respon perunit untuk setiap perubahan variabel prediktor. Interpretasi koefisien parameter ini menyangkut dua hal, yaitu :. Perkiraan mengenai hubungan fungsional antara variabel respon dengan variabel prediktor. 2. Menentukan pengaruh dari setiap unit perubahan variabel prediktor terhadap variabel respon. - Variabel Prediktor yang dikotomus. Variabel prediktor x dikategorikan kedalam dua kategori yang dinyatakan dengan kode 0 dan. dalam hal ini kategori pertama dibandingkan terhadap kategori kedua berdasarkan nilai Odds ratio (ψ) yang menyatakan kategori pertama berpengaruh ψ kali dari kategori kedua terhadap variabel respon. Karena itu ada dua nilai π(x) dan dua nilai - π(x). Nilai-nilai ini dapat dinyatakan pada tabel 2.2 berikut ini. Tabel 2.2 Nilai-nilai dalam model regresi logistik dengan variabel predikor yang dikotomus. Y = Y = 0 Odds ratio didefinisikan sebagai : Ψ = = = ()/ () (0)/ (0) () (0) (0) () 0 X = X = 0 o e ) o e () e ( o o e ( 0) e (0)...(2.)...(2.2) 0 e...(2.3) e = e...(2.4) Log odds ratio adalah : Ln ψ = ln () / () (0) / (0)...(2.5) = ln [π(x)/-π(x)] ln [π(x)/-π(x)] = g()-g(0)...(2.6) yang disebut perbedaan logit. Sehingga Odds ratio untuk model regresi logistik adalah : Dengan log odds rationya adalah : Ψ = e ln (ψ) = ln (e β ) = β o o e METODOLOGI PENELITIAN 3. Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang diperoleh dari hasil survey pelanggan di pusat perbelanjaan X. Jumlah responden yang digunakan sebanyak 50 orang responden. 3.2 Identifikasi Variabel Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:. Variabel Respon (Y) adalah frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X dengan kategori: = sering 0 = jarang 2. Variabel-variabel yang diduga mempengaruhi frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X yaitu: a) Kenyamanan area berbelanja (X) b) Kelengkapan fasilitas (X2) c) Harga produk (X3) 3.3 Langkah-langkah Penelitian

6 Langkah-langkah penelitian dapat dilihat dari diagram alir berikut ini Mulai Studi Literatur Merumuskan Masalah Tujuan Penelitian Mengidentifikasi Variabel Mencari Referensi Desain Kuesioner Survei Pendahuluan Perbaikan Kuesioner Validitas Reliabilitas Tidak Ya Survei Analisis Data Faktor yang berpengaruh dengan regresi Logistik Biner Interpretasi Gambar 3. Diagram Alir Penelitian Kesimpulan ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN Selesai 4. Uji Validitas dan Reliabilitas 4.. Uji Validitas

7 Uji validitas ini hanya dilakukan pada variabel-variabel yang dianggap mempengaruhi frekuensi kedatangan Tabel 4. Nilai total koreksi korelasi Variabel Kenyamanan Area Berbelanja Kelengkapan Fasilitas Harga pelanggan di pusat perbelanjaan X. Dengan demikian hasil uji validitas tersaji dalam Tabel 4.. Total koreksi korelasi 0,466 0,559 0,300 Hipotesis yang digunakan untuk masingmasing pertanyaan adalah : H o : Pertanyaan tidak mengukur aspek yang sama H : pertanyaan mengukur aspek yang sama Jika dibandingkan maka angka-angka total koreksi korelasi yang diperoleh dengan angka kritik pada tabel korelasi r (produk moment) dengan α = 0,05 dan n = 50 dengan derajat bebas sebesar 50 2 = 48, diperoleh angka kritik sebesar 0,284. Karena total koreksi korelasi yang diperoleh dari masingmasing pertanyaan yang terdapat dalam Tabel 4. berada diatas nilai kritik dengan taraf 5% maka semua pertanyaan tersebut mengukur aspek yang sama dan dapat digunakan untuk mencari pola hubungan selanjutnya Uji Reliabilitas Untuk menguji apakah pertanyaanpertanyaan tersebut konsisten, maka dilakukan pengujian reliabilitas. Dengan hipotesis sebagai berikut : H o : Hasil pengukuran tidak konsisten H : Hasil pengukuran konsisten Berdasarkan output pada reliabiliti analisis pada Lampiran maka diperoleh nilai alpha sebesar 0,627. Ternyata nilai alpha yang diperoleh berada diatas nilai kritik (0,6), sehingga dapat dikatakan skala pengukur yang disusun adalah reliabel dan hasil pengukuran masing-masing pertanyaan konsisten. 4.2 Faktor-faktor yang Berpengaruh Terhadap Frekuensi Kedatangan Pelanggan di Pusat Perbelanjaan X. Untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X, maka dilakukan analisis regresi logistik baik secara univariate maupun multiple. Analisis regresi logistik univariate (individu) digunakan untuk mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel prediktor terhadap frekuensi kedatangan secara individu. Caranya adalah dengan membuat regresi logistik untuk masingmasing variabel prediktor terhadap frekuensi kedatangan. Hasil dari analisis regresi logistik univariate terhadap frekuensi kedatangan pelanggan adalah sebagai berikut : a. Pengaruh Kenyamanan Area Berbelanja terhadap Frekuensi Kedatangan Pelanggan Untuk mengetahui apakah variabel kenyamanan area berbelanja berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan, maka dilakukan uji parsial dengan hipotesis : H o : β = 0, artinya kenyamanan area berbelanja tidak berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan H : β 0, artinya kenyamanan area berbelanja berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan Hasil dari analisis regresi logistik antara variabel kenyamanan area berbelanja itu sendiri dengan frekuensi kedatangan pelanggan dapat dilihat pada Tabel 4.2. Tabel 4.2 Hasil regresi logistik antara variabel kenyamanan area berbelanja itu sendiri dengan frekuensi kedatangan pelanggan

8 Variabel B S.E Wald df Sig. Kenyamanan,3 0,309 2,983 0,000 Constant -7,023,938 3,33 0,000 Dari Tabel 4.2 didapatkan nilai uji Wald sebesar 2,983 yang lebih besar dari = 3,84 sehingga tolak H o, yang berarti bahwa faktor kenyamanan area berbelanja itu sendiri memiliki pengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X. b. Pengaruh Kelengkapan Fasilitas terhadap Frekuensi Kedatangan Pelanggan Untuk mengetahui apakah variabel kelengkapan fasilitas berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan atau tidak, maka dilakukan uji parsial dengan hipotesa : H o : β = 0, artinya variabel kelengkapan fasilitas tidak berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan H : β 0, artinya variabel kelengkapan fasilitas berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan Hasil dari analisis regresi logistik antara variabel kelengkapan fasilitas dengan frekuensi kedatangan pelanggan dapat dilihat pada Tabel 4.3 Tabel 4.3 Hasil regresi logistik antara variabel kelengkapan fasilitas dengan frekuensi kedatangan pelanggan Variabel B S.E Wald df Sig. Fasilitas 2,008 0,56 2,807 0,000 Constant -3,874 3,855 2,954 0,000 Dari Tabel 4.3 didapatkan nilai uji Wald sebesar 2,807 yang lebih besar dari = 3,84 sehingga tolak H o, yang berarti bahwa variabel kelengkapan fasilitas memiliki pengaruh yang besar terhadap frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X. c. Pengaruh Harga Produk terhadap Frekuensi Kedatangan Pelanggan Untuk mengetahui apakah variabel harga produk berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan atau tidak, maka dilakukan uji parsial dengan hipotesa : H o : β = 0, artinya variabel variabel harga produk tidak berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan H : β 0, artinya variabel harga produk berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan Hasil dari analisis regresi logistik antara variabel harga produk dengan frekuensi kedatangan pelanggan dapat dilihat pada Tabel 4.4 Tabel 4.4 Hasil regresi logistik antara variabel harga produk dengan frekuensi kedatangan pelanggan Variabel B S.E Wald df Sig. Harga 0,63 0,237 7,2 0,008 Constant -4,835,809 7,39 0,008 Dari Tabel 4.4 didapatkan nilai uji Wald sebesar 7,2 yang lebih besar dari = 3,84 sehingga tolak H o, yang berarti bahwa variabel harga produk memiliki pengaruh yang besar terhadap frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X. Setelah dilakukan analisis regresi logistik secara univariate terhadap semua variabel prediktor, maka langkah selanjutnya adalah melakukan analisis regresi logistik secara multiple dengan memasukkan semua variabel prediktor. Analisis regresi logistik multiple (bersama) digunakan untuk menentukan variabel prediktor yang berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan secara bersama-sama. Caranya adalah dengan membuat regresi logistik yang memasukkan semua variabel prediktor terhadap frekuensi kedatangan pelanggan. Metode yang digunakan untuk menyeleksi model dalam penelitian ini adalah metode Forward yaitu memasukkan satu persatu variabel prediktor yang berpengaruh

9 (signifikan) terhadap frekuensi kedatangan pelanggan. Langkah-langkah pembentukan model dengan menggunakan metode Forward adalah sebagai berikut: Step Pada tahapan pertama ini, variabel predictor yang masuk terlebih dahulu adalah variabel kelengkapan fasilitas. Hal ini bisa dilihat dari nilai score kelengkapan fasilitas yang paling besar dibandingkan dua variabel yang lain yaitu sebesar 27,438. Ketika di uji secara parsial, nilai Wald dari variabel kelengkapan fasilitas sebesar 2,807, dimana nilai ini lebih besar daripada nilai = 3,84, sehingga tolak H 0 yang artinya bahwa variabel kelengkapan fasilitas berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan. kenyamanan area berbelanja, karena nilai score dari variabel kenyamanan area berbelanja sebesar 8,79 lebih besar daripada nilai score dari variabel harga produk yang hanya sebesar 2,507. Jika di uji secara parsial, maka variabel kenyamanan area berbelanja ini memiliki nilai Wald sebesar 5,37, dimana nilai ini lebih besar daripada nilai = 3,84, sehingga tolak H 0 yang artinya bahwa variabel kenyamanan area berbelanja berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan. Untuk variabel harga produk tidak dimasukkan di dalam model, karena nilai score yang kecil dan tidak signifikan berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan. Dan model terakhir yang didapatkan setelah variabel yang tidak berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan Step 2 pelanggan tidak diikutkan dalam model Pada tahapan kedua, variabel yang adalah sebagai berikut: masuk berikutnya adalah variabel Tabel 4.5 Model akhir regresi logistik multiple terhadap frekuensi kedatangan pelanggan Variabel B S.E Wald df Sig. Nyaman Fasilitas Constant,475 2,652-28,068 0,636 0,944 9,88 5,37 7,897 8,070 0,020 0,005 0,005 Dari tabel 4.5 sehingga didapatkan model logit dari model terakhir ini adalah sebagai berikut : g ˆ( x) = -28,068 +,475 * Nyaman + 2,652 *Fasilitas Dari model akhir ini didapatkan bahwa variabel yang berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X adalah variabel kenyamanan area berbelanja dan kelengkapan fasilitas. 4.3 Uji Kesesuaian Model Uji kesesuaian model dilakukan untuk menguji apakah model sudah sesuai, dalam artian tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model. Hasil uji kesesuaian model pada data faktor-faktor yang mempengaruhi frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X adalah sebagai berikut. Hipotesis : H 0 : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model) H : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model) Taraf signifikan: α = 0,05 Daerah kritis: Tolak H 0 jika P_value < α Statistik uji : Tabel 4.6 Hasil uji kesesuaian model Chi-Kuadrat df Sig. Hosmer and Lemeshow Test, ,978 Tabel 4.6 menunjukkan bahwa dengan derajat bebas sebesar 7, didapatkan nilai chikuadrat untuk uji kesesuaian model sebesar,607. Dengan P-value sebesar 0,978 dapat diambil keputusan gagal tolak H 0 karena 0,978 > α (0,05) sehingga dapat ditarik

10 kesimpulan bahwa model sesuai. Hal itu berarti tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model. 4.4 Ketepatan Klasifikasi Model Dari hasil regresi multiple terdapat tabel klasifikasi untuk frekuensi kedatangan Observed pelanggan. Tabel ini menggambarkan seberapa tepat model yang diperoleh dapat memprediksi variabel respon (frekuensi kedatangan pelanggan) dan dapat pula dilihat pada Tabel 4.7. Tabel 4.7 Tabel klasifikasi untuk frekuensi kedatangan pelanggan Prediksi Percent Jarang Sering correct Jarang ,6% Sering 2 2 9,3% Overall 92,0% Dari Tabel 4.7 terlihat bahwa, dari 27 responden yang jarang datang ke pusat perbelanjaan X, ada 25 responden diprediksi dengan benar oleh model. Dan dari 23 responden yang sering datang ke pusat perbelanjaan X, ada sebanyak 2 responden yang diprediksi dengan benar oleh model. Untuk kolom yang lain adalah kesalahan klasifikasi, sehingga secara keseluruhan ada sebesar 46 dari 50 responden dapat diprediksi dengan tepat oleh model yaitu sebesar 92%. Tabel 4. 8 Odds ratio untuk model akhir 4.5 Interpretasi Koefisien Parameter Setelah didapatkan model terbaik maka langkah selanjutnya adalah melakukan interpretasi dari koefisien parameter. Untuk model regresi logistik dengan variabel prediktor yang berskala kategori, maka odds e rasionya dinyatakan dengan. Nilai odds ratio untuk masing-masing variabel prediktor pada model akhir dapat dilihat pada Tabel 4.8. Variabel B Exp(B) Nyaman,475 4,369 Fasilitas 2,652 4,86 Interpretasi dari odds ratio untuk masing masing variabel prediktor adalah : a. Variabel kenyamanan area berbelanja Jika factor kelengkapan fasilitas adalah konstan, maka odds frekuensi pelanggan yang sering datang ke pusat perbelanjaan X akan naik sebesar 4,369 kali dari frekuensi pelanggan yang jarang datang untuk setiap kenaikan terhadap persepsi kenyamanan area berbelanja. b. Variabel Kelengkapan Fasilitas Jika factor kenyamanan area berbelanja dianggap konstan, maka odds frekuensi pelanggan yang datang ke pusat perbelanjaan X akan naik 4,86 kali dari pelanggan yang jarang datang untuk setiap kenaikan persepsi kelengkapan fasilitas. KESIMPULAN DAN SARAN 5. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan diperoleh kesimpulan sebagai berikut :. Dari hasil analisis regresi logistik secara univariate didapatkan bahwa faktor yang berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan di pusat perbelanjaan X adalah variabel kenyamanan area berbelanja, kelengkapan fasilitas dan harga produk. Namun dengan menggunakan analisis regresi logistik serentak diperoleh model akhir yang hanya ada dua variabel yang berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan yaitu variabel variabel kenyamanan area berbelanja dan kelengkapan fasilitas. 2. Bentuk logit dari model akhir adalah : g ˆ( x) = -28,068 +,475 * Nyaman + 2,652 *Fasilitas

11 5.2 Saran Sesuai dengan hasil analisa mengenai faktor-faktor yang berpengaruh terhadap frekuensi kedatangan pelanggan maka saran yang dapat disampaikan kepada pusat perbelanjaan X adalah agar lebih meningkatkan lagi kenyamanan area berbelanja dan kelengkapan fasilitas, serta lebih memperhitungkan kembali harga produk-produk yang dijual agar lebih terjangkau oleh pelanggan. Agresti, Alan. (990), Categorical Data Analysis, John Wiley and Sons, Inc, New York. Lenny, S. (2000), Pengaruh Waktu Temupuh dan Luasan Terhadap Frekuensi Kunjungan Orang ke Pusat Perbelanjaan, Universitas Kristen Petra, Surabaya. Singgih,S. dan F.Tjiptono.(200), Riset Pemasaran Konsep dan Aplikasi dengan SPSS, Elex Media Komputindo, Jakarta. DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN Lampiran A. Uji Validitas dan Reliabilitas Lampiran A. UJi Validitas Item-Total Statistics Kenyamanan Area Berbelanja Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Kelengkapan Fasilitas Harga Produk Lampiran A.2 Uji Reliabilitas Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items Lampiran B Regresi Logistik Univariate Lampiran B. Regresi Logistik Pengaruh Kenyamanan Area Berbelanja terhadap Frekuensi Kedatangan Pelanggan Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step a Nyaman Constant a. Variable(s) entered on step : Nyaman.

12 Lampiran B.2 Regresi Logistik Pengaruh Kelengkapan Fasilitas terhadap Frekuensi Kedatangan Pelanggan Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step a Fasilitas Constant a. Variable(s) entered on step : Fasilitas. Lampiran B.3 Regresi Logistik Pengaruh Harga Produk terhadap Frekuensi Kedatangan Pelanggan Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step a Harga Constant a. Variable(s) entered on step : Harga. Lampiran C Regresi Logistik Multiple dengan Metode Forward Case Processing Summary Unweighted Cases a N Percent Selected Cases Included in Analysis Missing Cases 0.0 Total Unselected Cases 0.0 Total a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases. Original Value Dependent Variable Encoding Internal Value Jarang 0 Sering Block 0: Beginning Block Classification Table a,b Predicted Observed Frekuensi Kedatangan Percentage

13 Jarang Sering Correct Step 0 Frekuensi Kedatangan Jarang Sering Overall Percentage 54.0 a. Constant is included in the model. b. The cut value is.500 Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 0 Constant Variables not in the Equation Score df Sig. Step 0 Variables Nyaman Fasilitas Harga Overall Statistics Block : Method = Forward Stepwise (Wald) Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step Step Block Model Step 2 Step Block Model Step -2 Log likelihood Model Summary Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square a b.6.86 a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than.00. b. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than.00. Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig.

14 Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test Frekuensi Kedatangan = Jarang Frekuensi Kedatangan = Sering Observed Expected Observed Expected Total Step Step Observed Classification Table a Predicted Frekuensi Kedatangan Jarang Sering Percentage Correct Step Frekuensi Kedatangan Jarang Sering Overall Percentage 88.0 Step 2 Frekuensi Kedatangan Jarang Sering Overall Percentage 92.0 a. The cut value is.500 Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B)

15 Lower Upper Step a Fasilitas Constant Step 2 b Nyaman Fasilitas Constant a. Variable(s) entered on step : Fasilitas. b. Variable(s) entered on step 2: Nyaman. Variables not in the Equation Score df Sig. Step Variables Nyaman Harga Overall Statistics Step 2 Variables Harga Overall Statistics Case Selected Status a Observed Casewise List Temporary Variable Frekuensi Predicted Kedatangan Predicted Group Resid ZResid S S.000 S S J.008 J S J.000 J S S.908 S S S.753 S S S.993 S S J.002 J S J.000 J S S.694 S S J.035 J S S.998 S S J.00 J S S.977 S S J.008 J S S.88 S S J.002 J S S.694 S S S.88 S S S.999 S S J.38 J S J.342 J S J.38 J

16 23 S J.000 J S J.00 J S J.003 J S J**.88 S S S.960 S S S.88 S S S.999 S S J.342 J S J.4 J S J.003 J S S.628 S S J.000 J S S.99 S S J**.628 S S J.002 J S J.000 J S S**.342 J S J.38 J S J.008 J S S**.06 J S S.998 S S J.342 J S S.999 S S J.000 J S S.908 S S S.999 S S S.977 S S J.000 J a. S = Selected, U = Unselected cases, and ** = Misclassified cases. Lampiran D. Kuesioner Pertanyaan : Seberapa sering Bapak/Ibu/Saudara mengunjungi pusat perbelanjaan X dalam seminggu?. > 2 kali (sering) 2. kali (jarang) Pertanyaan 2: Berikan skor untuk setiap atribut berikut yang menunjukkan tingkat persepsi Bapak/Ibu/ Saudara terhadap pusat perbelanjaan X! Atribut Kenyamanan area berbelanja Kelengkapan fasilitas Harga Produk Lampiran E. Data Sangat Tidak Nyaman Sangat Tidak Lengkap Sangat Tidak Terjangkau Skor Sangat Nyaman Sangat Lengkap Sangat Terjangkau

17 N0. Responden Nyaman Fasilitas Harga Frekuensi Kedatangan

18