Sumber : [30 Januari 2012]

Transkripsi

1 41 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Produk PT Mobile-8 Telecom menandatangani perjanjian kerjasama dalam penggunaan merek dagang dan logo bersama PT Smart Telecom. Merek dagang dan logo bersama yang akan digunakan adalah Smartfren, sebagai mana dikatakan sekretaris PT Mobile-8 Telecom.Tbk dalam penjelasan tertulis perseroan yang dipublikasikan PT Bursa Efek Indonesia (BEI) di Jakarta pada 3 Maret Tujuan utama dari merger tersebut adalah efisiensi biaya, sehingga dapat menggabungkan aktivitas bersama seperti galeri, media iklan, dan promosi, adapun produk mobile broadband yang ditawarkan adalah sebagai berikut : 1. True Unlimited : layanan internet tanpa batas kuota dengan pilihan masa berlangganan harian, mingguan, maupun bulanan. Tabel 5. Paket Internet Smartfren Connex Prabayar True Unlimited Sumber : [30 Januari 2012] 2. Volume Based : Paket layanan data yang ekonomis, fleksibel dan berbagai pilihan masa berlangganan dari harian, mingguan dan bulanan. Sesuai untuk yang membutuhkan layanan kecepatan akses data super cepat, untuk paket ini tarif yang diberlakukan tergantung dengan kapasitas kuota yang ditawarkan.

2 42 Tabel 6. Paket Internet Smartfren Connex Prabayar Volume Based Sumber : [30 Januari 2012] 3. Postpaid Unlimited : layanan premium yang menggabungkan fleksibilitas dan teknologi tinggi di Indonesia bagi pelanggan pascabayar dengan biaya bulanan yang sangat terjangkau. Tabel 7. Paket Internet Smartfren Connex Pascabayar Postpaid Unlimited Sumber : [30 Januari 2012]

3 43 Tabel 8. Tarif Dasar Layanan Data Sumber : [30 Januari 2012] Untuk kategori modem, Smartfren mempunyai 2 produk yang menjadi unggulan yaitu modem CDMA Ev-Do Rev.B fase 2 yang bisa mencapai kecepatan hingga 14,7 Mbps dan modem CDMA Ev-DO Rev.A yaitu Super Dongle AC682 dan CE682. Seri Evdo Rev.A inilah yang diperkenalkan juga dalam iklan I Hate Slow, tipe harga modem berkisar ribu rupiah maka, modem tipe ini ditawarkan dengan kisaran harga Rp ,- dan menggunakan pendekatan psikologi dengan mencantumkan harga Rp ,- ditambah dengan bonus gratis internetan selama 30 hari pertama setelah pembelian Gambaran Umum Iklan Iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow merupakan iklan televisi yang diluncurkan pada pertengahan tahun 2011 dan masih ada hingga Maret 2012 walaupun dengan durasi yang dipersingkat. Pada iklan versi I Hate Slow ini Smartfren sekaligus menekankan pada perkenalan modem Evdo Rev.A dengan seri CE682 dan AC682. Iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow berdurasi 90 detik dengan mengusung tema yang akrab dengan kehidupan keseharian dan dikemas secara menarik. Iklan ini mengambil pengalaman dari rasa luapan emosional orang yang sedang mengakses internet namun koneksinya lamban, sehingga cenderung ingin marah dikarenakan terhambatnya aktivitas sehari-hari mereka yang lekat dengan internet lihat Gambar 9. Kemudian Smartfren hadir menjadi solusi bagi permasalahan yang ada lihat Gambar 10. Ketika Smartfren hadir maka kehidupan terasa lebih menyenangkan dan semua orang kembali ceria dalam menjalani keseharian.

4 44 Gambar 9.Smartfren versi I Hate Slow menggambarkan kekecewaan pada koneksi internet( [11 Januari 2012] Gambar 10. Smartfren muncul sebagai solusi internet yang anti lelet ( [11 Januari 2012] Adapun strategi pemasaran yang berusaha diusung pihak mobile broadband Smartfren melalui pembuatan iklan televisi versi I Hate Slow adalah sebagai berikut: 1. Segmentasi Dalam kasus iklan mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow pemilihan segmentasinya adalah masyarakat yang mempunyai kebiasaan menggunakan jaringan internet. 2. Targetting Target yang dituju adalah pengguna internet yang mengalami permasalaha lambannya koneksi internet. 3. Positioning Dari iklan I Hate Slow diharapkan mampu meletakkan posisi mobile broadband Smartfren sebagai solusi berinternet yang handal.

5 Karakteristik Responden Informasi karakteristik responden diperoleh dari mahasiswa S1 Institut Pertanian Bogor yang memenuhi kriteria yaitu pernah menyaksikan iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow tanpa harus membeli atau memilikinya. Berdasarkan hasil survey dapat dilihat pada Gambar 11 bahwa mahasiswa yang menonton iklan mobile broadband Smartfren versi I hate Slow sebanyak 73 persen adalah perempuan dan sisanya sebanyak 27 persen berjenis kelamin laki-laki. Hal ini karena mayoritas mahasiswa strata satu di IPB adalah perempuan. Jenis kelamin 27% 73% Laki laki Perempuan Gambar 11. Karakteristik jenis kelamin responden (Data Primer, 2012) Pada kuesioner penelitian ini, karakteristik pengeluaran responden mahasiswa dalam satu bulan terbagi menjadi lima kelas yaitu <Rp ; Rp Rp ; Rp Rp ; Rp Rp dan >Rp dapat dilihat pada Gambar 12. Mahasiswa yang memiliki pengeluaran Rp Rp (70 persen) merupakan kelas pengeluaran yang paling banyak dimiliki oleh mahasiswa S1 Institut Pertanian Bogor. Sedangkan mahasiswa yang memiliki pengeluaran lebih dari Rp memiliki persentase paling kecil yaitu sebesar 1 persen. Pengeluaran 4% 1% 17% 8% < Rp Rp Rp Rp Rp % Rp Rp > Rp Gambar 12. Karakteristik pengeluaran responden (Data Primer, 2012) Karakteristik responden dalam hal intensitas mengakses jaringan internet terbagi menjadi empat kelas seperti terlihat pada Gambar 13. Hasil

6 46 survey menyatakan sebanyak 84 persen mahasiswa mengakses jaringan internet setiap hari. Sedangkan mahasiswa yang mengakses jaringan internet seminggu sekali mendapat persentase terkecil yaitu sebanyak 2 persen. Hal ini menunjukkan bahwa internet telah menjadi kebutuhan yang penting dalam kehidupan mahasiswa atau dapat dikatakan sudah menjadi kebutuhan sehari-hari mahasiswa S1 Institut Pertanian Bogor (IPB) Intensitas akses internet 2% 4% Setiap hari 10% Seminggu 3 kali Seminggu sekali 84% Lainnya Gambar 13. Karakteristik intensitas mengakses internet (Data Primer, 2012) Hasil studi pada mahasiswa menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa mengakses internet dirumah atau di tempat kos, yaitu sebanyak 89 persen diikuti dengan sebanyak 6 persen mahasiswa mengakses internet di kampus dapat dilihat pada Gambar 14. Hal ini mengindikasikan bahwa mahasiswa lebih memilih mengakses internet melalui jaringan internet yang mereka miliki dirumah maupun di kosan daripada memanfaatkan fasilitas layanan internet yang disediakan oleh kampus. 6% 4% 1% Tempat akses internet 89% di rumah/kosan Di kampus Di warnet Lainnya Gambar 14. Tempat mengakses jaringan internet (Data Primer, 2012) Hasil dari Gambar 15 menyatakan bahwa responden mengakses internet dengan menggunakan modem merupakan persentase terbesar dari keseluruhan pilihan jaringan internet, yaitu sebesar 79 persen. Hal ini terkait penggunaan modem yang dianggap lebih praktis oleh mahasiswa untuk digunakan kapan saja dan dimana saja sesuai kebutuhan.

7 47 10% Fasilitas jaringan akses 8% 3% 79% Modem LAN WIFI Lainnya Gambar 15. Jaringan yang digunakan (Data Primer, 2012) Hasil survey menunjukan bahwa mayoritas mahasiswa mengakses internet sendiri dengan persentase 95 persen, sedangkan persentase terkecil sebesar 1 persen untuk mahasiswa yang mengakses internet bersama pacar dapat dilihat pada Gambar 16. Hal ini dapat mengindikasikan internet kini telah menjadi kebutuhan pribadi atau personal. bahwa 4% 1% Rekan Mengakses Internet 95% Sendiri Teman Pacar Gambar 16. Rekan ketika mengakses internet (Data Primer, 2012) Gambar 17 menunjukkan bahwa karakteristik responden yang menonton televisi perhari sebesar 70 persen kemudian 4-5 jam sebesar 23 persen, dan lebih dari 6 jam sebesar 7 persen. Hal ini karena aktivitas mahasiswa dalam bidang akademis, jadwal praktikum mahasiswa IPB, serta kegiatan organissi yang tergolong padat membuat mahasiswa lebih sering berada diluar tempat tinggalnya sehingga waktu menonton televisinya hanya 1-3 jam per hari. Menyaksikan televisi / hari 7% 23% 70% 1-3 jam 4-5 jam > 6 jam Gambar 17. Lama menonton televisi (Data Primer, 2012)

8 48 Hasil survey melalui kuisioner mendapati 38 dari 100 responden adalah pengguna Smartfren. Tabel 9 menyatakan bahwa frekuensi mahasiswa menonton iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow sebelum dan sesudah membeli lebih banyak berada pada kelas 1 kali per hari dengan persentase sebesar 39,47 persen. Tabel 9. Frekuensi menonton iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow sebelum dan sesudah melakukan pembelian Frekuensi menonton Sebelum membeli (%) Setelah membeli (%) iklan I Hate Slow 1 kali/hari 39,47 39,47 2 kali/hari 7,89 21,05 3kali/hari 21,05 13,16 Lainnya (tidak tentu, 31,58 26,32 jarang, tidak ingat, dll) TOTAL Sumber : Data Primer, 2012 Hasil survey kapada mahasiswa menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa yang mengisi kuisioner adalah pengguna mobile broadband Smartfren dengan perolehan persentasi sebesar 47 persen dapat dilihat pada Gambar 18. Hal ini dikarenakan semua responden yang mengisi kuesioner adalah mahasiswa yang sudah pernah menyaksikan iklan Smartfren versi I Hate Slow sehingga diindikasikan bahwa mahasiswa yang memiliki mobile broadband Smartfren cenderung sudah pernah menyaksikan iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow. 6% Mobile broadband 47% 22% 12% 7% 6% TelkomselFlash AHA IM2 Three Smartfren Lainnya Gambar 18. Merek mobile broadband yang dimiliki (Data Primer, 2012)

9 49 Tindak lanjut dari data sebelumnya tentang pengguna broadband, Gambar 19 mendeskripsikan bahwa mayoritas mahasiswa pengguna mobile broadband menggunakan paket internet dalam jangka waktu 1 bulan (96 persen), sedangkan hanya 4 persen mahasiswa yang menggunakan paket internet dengan jangka waktu harian. Hal ini disesuaikan dengan jumlah pengeluaran dan kebutuhan mahasiswa akan internet, dalam hal ini tentu saja paket bulanan lebih ekonomis dibanding paket harian yang diakumulasikan selama satu bulan dengan asumsi setiap hari mahasiswa membutuhkan akses internet. 4% Paket internet Harian 96% Bulanan Gambar 19. Paket layanan internet (Data Primer, 2012) Hasil survey kepada mahasiswa menyatakan bahwa 84 persen mahasiswa lebih memilih program hiburan saat menonton televisi dapat dilihat pada Gambar 20. Sedangkan mahasiswa yang menonton berita sebanyak 9 persen, acara olahraga sebesar 6 persen, dan pada posisi terakhir sebesar 1 persen menunjukkan mahasiswa yang memilih menonton program anak-anak. Hal ini dapat dijadikan pertimbangan bagi produsen mobile broadband Smartfren untuk menayangkan iklannya di televisi pada acara hiburan karena mahasiswa lebih sering menyaksikan acara hiburan dibandingkan program televisi lainnya. Program Anak-anak Olahraga 1% 6% Acara tv Hiburan 84% Berita 9% Gambar 20. Program yang sering disaksikan mahasiswa (Data Primer, 2012)

10 50 Hasil survey pada mahasiswa S1 Institut Pertanian Bogor menunjukkan bahwa stasiun televisi yang paling sering disaksikan mahasiswa adalah Trans TV dengan persentase sebesar 29 persen dan stasiun televisi yang paling sedikit disaksikan adalah TCL (salah satu saluran televisi kabel). Hal ini juga dapat dijadikan bahan pertimbangan bagi produsen mobile broadband Smartfren untuk lebih sering menayangkan iklan televisi mobile broadband Smartfren pada stasiun televisi Trans TV yang paling sering disaksikan mahasiwa. Stasiun televisi 29% 27% 13% 14% 2% 6% 6% 2% 1% Gambar 21. Stasiun televisi yang sering disaksikan mahasiswa (Data Primer, 2012) Demikian karakteristik mahasiswa yang berhasil diperoleh dari survey dengan kuisioner yang telah diolah menjadi diagram agar mudah dimengerti. Ulasan diatas diperoleh dari 100 yang pernah menyaksikan iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow yang datanya telah lolos dalam pengujian validitas responden Hasil Analisis Partial Least Square (PLS) Metode analisis yang digunakan adalah untuk mengetahui bentuk dan besar pengaruh variabel eksogen murni yaitu Pesan Iklan (F) terhadap variabel laten dependen (endogen) yaitu Pengenalan Merek (B), Kepercayaan Konsumen (C), Sikap Konsumen (A), Niat Beli (I) dan Pembelian Nyata (P). Namun variabel Pengenalan Merek (B), Kepercayaan Konsumen (C), Sikap Konsumen (A), Niat Beli (I) juga berperan sebagai variabel eksogen karena selain dipengaruhi oleh variabel laten lain, variabel tersebut juga memberikan pengaruh terhadap variabel laten lain. Partial Least Square (PLS) yang diolah dengan software SmartPLS 2.0 M3 dengan menggunakan 100 data responden yang telah valid untuk memenuhi aturan

11 51 PLS. Pemilihan PLS sebagai alat analisis karena dapat mengetahui hubungan sebab akibat dan dapat mengukur suatu hubungan yang tidak dapat diukur secara langsung. Selain itu seperti dinyatakan oleh Wold (1985) dalam Ghozali (2008) Partial Least Square (PLS) merupakan metode analisis yang powerfull oleh karena tidak didasarkan dengan banyak asumsi. Berikut ini adalah gambar Consumer Decision Model (CDM) ketika telah diolah dengan menggunakan SmartPLS, mencakup indikator-indikator yang mereflektifkan variabel laten Gambar 22. CDM dalam SmartPLS (Data Diolah, 2012) 4.5. Pengujian Model Setelah model dibentuk, dimasukan, serta diolah datanya menggunakan SmartPLS, dilakukan uji kelayakan model. Pengujian kelayakan model secara umum dilakukan dengan mengevaluasi outer model dan inner model Model Pengukuran (Outer Model) Dalam bukunya Ghozali (2008) mengatakan bahwa outer model atau sering disebut juga (outer relation atau measurement model) adalah model yang mendefinisikan bagaimana setiap blok indikator berhubungan dengan variabel latennya. Evaluasi measurement model dengan indikator reflektif dilakukan dengan melihat nilai korelasi antara indikator dengan skor konstruknya. Chin (1998) dalam Ghozali (2008) mengatakan bahwa koefisien atau factor loading dari indikator pada model mempunyai batasan 0,7. Sehingga dalam penelitian kali ini, indikator yang mempunyai nilai factor loading kurang dari 0,7 akan didrop.

12 52 Terlihat pada Gambar 22. ada indikator yang harus didrop karena memiliki nilai factor loading dibawah 0,7 adapun indikatorindikatoryang harus didrop tersebut dapat dilihat pada Tabel 10. Tabel 10. Indikator-indikator yang harus didrop KONSTRUK INDIKATOR NILAI Pesan iklan (F) F1 Gaya hidup modern 0,505 F2A Kesan 0,689 F2B Kesan 0,561 F3 Merek 0,634 F4 Ketertarikan 0,532 F5 Niat Beli 0,597 Merek (B) B1 Gaya hidup modern 0,475 B2A Kesan 0,685 B2B Kesan 0,588 B4 Ketertarikan 0,466 B5 Niat beli 0,580 Kepercayaan konsumen (C) C1 Gaya hidup modern 0,610 C2A Kesan 0,647 C3 Merek 0,584 C4 Ketertarikan 0,660 C5 Niat beli 0,607 Sikap Konsumen (A) A1 Gaya hidup modern 0,467 A2A Kesan 0,665 A5 Niat beli 0,664 Niat beli (I) I1 Gaya hidup modern 0,690 I4 Ketertarikan 0,698 Sumber : Data Olah (2012) Aktivitas pendropan dilakukan bertahap dari variabel laten paling kiri hingga variabel laten paling kanan sesuai dengan alur pada Consumer Decision Model (CDM) yakni mulai dari eksogen murni Pesan Iklan (F), lalu berlanjut kepada Pengenalan Merek (B), Kepercayaan Konsumen (C) atau Sikap Konsumen (A), setelah semua indikator pada variabel tersebut sudah >0,7 maka proses pendropan dilanjutkan pada indikator yang dimiliki variabel laten Niat Beli (I) dan terakhir pada variabel laten yang merupakan endogen murni yaitu Pembelian Nyata (P) sehingga akan diperoleh alur yang menentukan sejauh mana efektivitas iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow. Namun ketika tahapan proses pendropan berjalan didapati tidak semua dari indikator tersebut diatas dihilangkan. Dari dua puluh satu indikator yang tertera di atas hanya lima belas yang sungguh didrop.

13 53 Indiktor yang tidak jadi didrop adalah indikator F3, F4, B4, C3, C4, dan I5. Hal tersebut terjadi karena seperti telah dijelaskan sebelumnya bahwa proses pendropan dilakukan bertahap sesuai tahapan CDM. Ketika ada satu indikator yang didrop maka akan berpengaruh kepada nilai loading factor indikator lainnya. Itulah yang terjadi kepada lima indikator tersebut, ketika dilakukan drop-ing mulai dari F terkecil ternyata membuat indikator-indikator tersebut meningkat nilai loading factor terus hingga > 0,7 sehingga membuatnya tidak jadi didrop. Tabel 11 memperlihatkan indikator-indikator yang didrop sesungguhnya. Tabel 11. Indikator-indikator yang didrop sesungguhnya KONSTRUK INDIKATOR NILAI Pesan iklan (F) F1 Gaya hidup modern 0,505 F2A Kesan 0,689 F2B Kesan 0,561 F5 Niat Beli 0,597 Merek (B) B1 Gaya hidup modern 0,475 B2A Kesan 0,685 B2B Kesan 0,588 B5 Niat beli 0,580 Kepercayaan konsumen (C) C1 Gaya hidup modern 0,610 C2A Kesan 0,647 C2B Kesan 0,717 C5 Niat beli 0,607 Sikap Konsumen (A) A1 Gaya hidup modern 0,467 A2A Kesan 0,665 A5 Niat beli 0,664 Niat beli (I) I1 Gaya hidup modern 0,690 Sumber : Data Olah (2012) Perhatikan indikator-indikator pada Tabel 10 dan Tabel 11 selain F3, F4, B4, C3, C4, dan I5 yang tidak jadi didrop terdapat juga satu indikator yang semula termasuk golongan >0,7 menjadi terdrop, indikator tersebut adalah C2B. Hal tersebut terjadi karena keika droping dilakukan bertahap membuat nilai loading factor C2B terus mengalami penurunan hingga <0,7. Lebih jelasnya perhatikan Gambar 23 yang memuat indikator yang bertahan hingga akhir proses pendropan.

14 54 Gambar 23. CDM dalam SmartPLS setelah ada Indikator yang didrop (Data Diolah, 2012) Setelah seluruh indikator memiliki loading factor > 0,7 maka dapat diketahui kekuatan indikator dalam merefleksikan interelasi yang terbesar dalam menggambarkan konstruk, seperti terangkum pada tabel berikut ini: Tabel 12. Nilai tertinggi interrelasi indikator dengan laten LATEN Nilai interelasi reflektif tertinggi Pesan iklan (F) F3 Merek 0,816 Merek (B) B3 Merek 0,852 Kepercayaan konsumen (C) C3 Merek 0,825 Sikap konsumen (A) A3 Merek 0,849 Niat beli (I) I3 Merek 0,823 Pembelian nyata P2B Kesan 0,877 Sumber : Data Olah (2012) Secara umum sebagian besar, masing-masing laten direflektifkan paling tinggi melalu merek dalam hal ini karena maskot Smartfren yang bernama kwik, menurut responden mudah untuk diingat dan dikenali dikemudian hari Model Struktural (Inner Model) Inner model atau yang disebut inner relation atau structural model oleh Ghozali (2008) dikatakan sebagai model yang menggambarkan hubungan antara variabel laten berdasarkan pada substantive theory. Penelitian ini akan mengevaluasi inner model dari sisi variansi, koefisien dan signifikasi jalur. 1. Variansi Terlihat pada Gambar 23 bahwa hasil empiris dari pengujian model menunjukkan bahwa pesan iklan (F) dapat menjelaskan

15 55 variansi pengenalan merek (B) sebesar 56,9% dan sisanya sebesar 43.1 % dijelaskan oleh variabel lain. Variansi kepercayaan konsumen (C) dapat dijelaskan oleh pesan iklan (F) dan pengenalan merek (B) sebesar 49,3% dan sisanya dijelaskan sebesar 50,7% dijelaskan oleh variabel lain. Sedangkan untuk variansi sikap konsumen (A) dapat dijelaskan oleh variabel pesan iklan (F) dan variabel pengenalan merek (B) sebesar 35,1% dan sisanya sebesar 64,9% dijelaskan oleh variabel lain. Variansi niat beli konsumen (I) dapat dijelaskan oleh variabel pesan iklan (F), pengenalan merek (B), kepercayaan konsumen (C), dan sikap konsumen (A) sebesar 28,4% dan sisanya sebesar 71.6% dijelaskan oleh variabel lain. Variabel pesan iklan (F), pengenalan merek (B), kepercayaan konsumen (C), sikap konsumen (A), dan niat beli (I) dapat menjelaskan variansi pembelian nyata (P) sebesar 20,6% oleh dan sisanya sebesar 79,4% dijelaskan oleh variabel lain. 2. Estimasi Koefisien Jalur Penilaian terhadap kriteria estimasi koefisien jalur, hasil bootstrapping terdapat pada Tabel 13, yang berisi informasi tentang koefisien untuk tiap jalur dan nilai T-Statistiknya dari output pengolahan data dengan software SmartPLS. Tabel 13 memperlihatkan pesan iklan (F) memiliki pengaruh positif langsung terhadap pengenalan merek (B) dengan nilai koefisien jalur sebesar 0,754 dan signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Selain itu pesan iklan (F) juga memiliki pengaruh positif langsung terhadap kepercayaan konsumen (C) dan sikap konsumen (A). dengan nilai koefisien masing-masing 0,272 dan 0,277 keduanya signifikan pada p 0,05 (T statistic > T tabel 1,96). Pesan Iklan (F) juga mempunyai pengaruh positif tidak langsung terhadap kepercayaan konsumen (C) dan sikap konsumen (A) masing-masing sebesar 0,358 dan 0,268. Pengenalan merek (B) memiliki pengaruh positif langsung

16 56 terhadap kepercayaan konsumen (C) dengan nilai koefisien 0,475 signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Tabel 13. Path Coefficients Consumer Decision Model Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics ( O/STERR ) A ->I 0, , , , ,631,561 B ->A 0, , , , ,614,357 B ->C 0, , , , ,436,758 C ->I 0, , , , , F ->A 0, , , , ,374,996 F ->B 0, , , , ,234,134 F ->C 0, , , , ,187,166 I ->P 0, , , , ,292,040 Sumber: Data Olah (2012) Pengenalan merek (B) memiliki pengaruh positif langsung terhadap sikap konsumen (A) dengan nilai koefisien 0,355 dan signifikan pada p 0,05 (T statistic > T tabel 1,96). Kepercayaan konsumen (C) memiliki pengaruh positif langsung terhadap niat beli (I) dengan nilai koefisien 0,090 namun tidak signifikan, sehingga jalur ini dapat dikatakan tidak efektif. Sikap konsumen (A) mempunyai pengaruh positif langsung terhadap niat beli (I) dengan nilai koefisien 0,464 serta signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Niat beli (I) memiliki pengaruh positif langsung terhadap pembelian nyata (P) dengan nilai koefisien sebesar 0,454 serta signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93) Hasil Analisis Consumer Decision Model (CDM) Hasil bootrapping seperti pada Gambar 24 menunjukkan bahwa iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow efektif dalam mengkomunikasikan pesan iklannya yang dikemas dalam iklan versi I Hate Slow sehingga dapat berujung kepada pemebelian nyata. dalam hal ini jalur yang signifikan adalah yang memenuhi syarat batas lebih besar dari T tabel 5% yaitu 1,96.

17 57 Gambar 24. CDM dalam SmartPLS setelah bootsrapping (Data Diolah, 2012) Seperti terlihat pada gambar di atas, terdapat tiga jalur yang efektif untuk menghantarkan pesan iklan (F) hingga berujung kepada pembelian nyata (P). Untuk lebih jelasnya hasil bootsrapping tersebut disederhanakan seperti berikut : C F B I P Tidak Gambar 25. Evaluasi jalur Berpengaruh Consumer Decision Model mobile broadband Smartfren (Data Diolah, 2012) Perhatikan gambar tersebut terlihat bahwa pesan iklan (F) membuat seluruh alur baik yang menuju pengenalan merek (B), sikap konsumen (A) maupun kepercayaan konsumen (C) menjadi signifikan. Namun, tidak seluruh jalur tersebut berujung kepada pembelian nyata. Setelah sampai pada tahap kepercayaan konsumen (C) jalur sudah tidak signifikan karena kepercayaan konsumen (C) tidak dapat menyalurkan kepada tahap selanjutnya yaitu niat beli (I) sehingga tidak berujung kepada pembelian nyata (P). A Berpengaruh Tidak Berpengaruh Variabel yang bertindak sebagai variabel antara adalah sikap konsumen (A) dan pengenalan merek (B) karena kedua variabel ini dapat mempengaruhi pesan iklan (F) kepada niat beli (I). Sedangkan,

18 58 variabel kepercayaan konsumen (C) bukan merupakan variabel antara karena variabel tersebut tidak mampu mengantarkan hingga ke niat beli (I) sehingga gagal mencapai pembelian nyata (P). Sehingga dapat dikatakan bahwa informasi pada iklan televisi Smartfren versi I Hate Slow mampu mengkomunikasikan informasinya secara efektif hingga berujung ke pembelian nyata melalui jalur informasi dari iklan di televisi (F) mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow kepada konsumen atau pemirsa televisi, yang dapat menimbulkan sikap positif konsumen terhadap produk yang ditawarkan (A), sehingga memunculkan niat beli (I) dan berujung kepada pembelian nyata(p) mobile broadband Smartfren. Selain itu jalur yang efektif adalah melalui jalur informasi dari iklan di televisi (F) mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow sehingga dapat memperkenalkan merek Smartfren (B) kepada konsumen atau pemirsa tersebut yang memacu timbulnya sikap konsumen (A), sehingga memunculkan niat beli (I) dan berujung kepada pembelian nyata (P) mobile broadband Smartfren Hasil Consumer Decision Model dengan Impulse Buying Setelah mengetahui efektivitas iklan televisi mobile broadband Smartfren serta berhasil mengetahui jalur yang signifikan dalam mengahantarkan pesan iklan dalam bentuk informasi iklan dari media televisi menuju pembelian nyata baik secara langsung maupun melalui pembentukkan niat beli terlebih dahulu. Ingin diketahui apakah ada impulse buying yang bekerja selain evaluasi Consumer Decision Model (CDM) yang memetakan pikiran konsumen sehingga iklan efektif hingga pembelian nyata. Gambar 26 adalah modifikasi Consumer Decision Model (CDM) untuk menguji keberadaan impulse buying. Model dimodifikasi dengan menambahkan garis regresi dari variabel pesan iklan (F) langsung menuju variabel niat beli (I) yang akan diteruskan kepada variabel pembelian nyata (P). Modifikasi tersebut dilakukan untuk mengetahui adakah impulse buying yang mempengaruhi pesan iklan dalam hal ini iklan televisi versi I Hate Slow langsung kepada niat beli mobile broadband Smartfren yang diharapkan berlanjut kepada pembelian nyata.

19 59 Gambar 26. Consumer Decision Model dengan Impulse Buying F-I-P (Data Diolah, 2012) 1. Evaluasi outer model CDM dengan impulse buying (F-I-P) Seperti pada proses-proses pengolahan dengan menggunakan SmartPLS sebelumnya, dilakukan evaluasi outer model dengan menghapus loading factor yang bernilai < 0,7 sehingga tersisa beberapa indikator saja yang mampu mereflektifkan masing-masing laten dalam model tersebut, terlihat pada Gambar 27. Gambar 27. Hasil Consumer Decision Model dengan Impulse Buying F- I-P setelah didrop (Data Diolah, 2012) Setelah seluruh indikator memiliki nilai factor loading >0,7 maka didapat informasi tentang indikator yang paling mereflektifkan dari masing-masing laten, dapat dilihat dalam Tabel 14.

20 60 Tabel 14. Nilai tertinggi interrelasi indikator dengan laten CDM dengan Impulse Buying (F-I-P) LATEN Nilai interelasi reflektif tertinggi Pesan iklan (F) F3 Merek 0,813 Merek (B) B3 Merek 0,851 Kepercayaan konsumen (C) C3 Merek 0,825 Sikap konsumen (A) A3 Merek 0,849 Niat beli (I) I3 Merek 0,824 Pembelian nyata (P) P2B Kesan 0,877 Sumber: Data Olah (2012) Dapat diketahui dari Tabel 14 bahwa sebagian besar tahapan dari Consumer Decision Model (CDM) dipengaruhi oleh merek Smartfren yang dapat dikatakan baru dalam industri mobile broadband. Hal ini mengindikasikan bahwa dalam industri tersebut konsumen menantikan adanya produk baru yang dapat memberikan layanan internet yang lebih handal dibandingkan produk sejenisnya yang terlebih dahulu memasuki industri. 2. Evaluasi inner model CDM dengan impulse buying (F-I-P) Setelah melakukan evaluasi outer model maka dilakukan evaluasi inner model untuk mengetahui hubungan antar variabel laten baik berupa variansi maupun koefisien serta jalur yang signifikan. Dari Gambar 27, terlihat nilai variansi sebagai hubungan antar variabel laten. Hasil empiris dari pengujian model menunjukkan bahwa pesan iklan (F) dapat menjelaskan variansi pengenalan merek (B) sebesar 57,1% dan sisanya sebesar 42,9% dijelaskan oleh variabel lain. Variansi kepercayaan konsumen (C) dapat dijelaskan oleh pesan iklan (F) dan pengenalan merek (B) sebesar 49,3% dan sisanya dijelaskan sebesar 50,7% dijelaskan oleh variabel lain. Sedangkan untuk variansi sikap konsumen (A) dapat dijelaskan oleh variabel pesan iklan (F) dan variabel pengenalan merek (B) sebesar 35,1% dan sisanya sebesar 64,9% dijelaskan oleh variabel lain. Variansi niat beli konsumen (I) dapat dijelaskan oleh variabel pesan iklan (F), pengenalan merek (B), kepercayaan konsumen (C), dan sikap konsumen (A) sebesar 28,4% dan sisanya sebesar 71.6% dijelaskan oleh variabel lain. Variabel pesan iklan (F), pengenalan merek (B), kepercayaan konsumen (C), sikap konsumen (A), dan niat

21 61 beli (I) dapat menjelaskan variansi pembelian nyata (P) sebesar 20,6% oleh dan sisanya sebesar 79,4% dijelaskan oleh variabel lain. Tabel 15 memperlihatkan hasil secara statistik yang diperoleh dengan pengolahan menggunakan SmartPLS untuk melakukan evaluasi inner model berupa koefisien dan signifikasi jalur yang efektif. Tabel 15. Path Coefficients CDM dengan Impulse Buying (F-I-P) Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics ( O/STERR ) A -> I B -> A B -> C C -> I F -> A F -> B F -> C F -> I I -> P Sumber : Data Olah (2012) Pada Tabel 15 terlihat bahwa pesan iklan (F) memiliki pengaruh positif langsung terhadap pengenalan merek (B) memiliki nilai koefisien jalur sebesar 0,756 dan signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Selain itu pesan iklan (F) juga memiliki pengaruh positif langsung terhadap kepercayaan konsumen (C) dan sikap konsumen (A). dengan nilai koefisien masing-masing 0,269 dan 0,275 dengan nilai signifikan keduanya pada p 0,05 (T statistic > T tabel 1,96). Pesan Iklan (F) juga mempunyai pengaruh positif tidak langsung terhadap kepercayaan konsumen (C) dan sikap konsumen (A) masing-masing sebesar 0,360 dan 0,269. Pengenalan merek (B) memiliki pengaruh positif langsung terhadap kepercayaan konsumen (C) dengan nilai koefisien 0,476 dan signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Pengenalan merek (B) memiliki pengaruh positif langsung terhadap sikap konsumen (A) dengan nilai koefisien 0,356 dan signifikan pada p 0,05 (T statistic > T tabel 1,96). Kepercayaan konsumen (C) memiliki pengaruh positif langsung terhadap niat beli (I) dengan nilai koefisien 0,077 namun tidak signifikan karena T statistic < T tabel 1,96 atau dapat dikatakan tidak

22 62 efektif. Sikap konsumen (A) mempunyai pengaruh positif langsung terhadap niat beli (I) dengan nilai koefisien 0,459 serta signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Niat beli (I) memiliki pengaruh positif langsung terhadap pembelian nyata (P) dengan nilai koefisien sebesar 0,454 serta signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Jalur-jalur signifikan sejauh ini sama dengan evaluasi pada consumer decision model sebelum modifikasi, adapun jalur hasil modifikasi antara pesan iklan (F) dengan niat beli (I) memiliki koefisien 0,027 namun tidak signifikan T statistic > T tabel 1,96 sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terdapat impulse buying. Dapat dilihat pada Gambar 28. Gambar 28. Hasil bootsrapping Consumer Decision Model dengan Impulse Buying F-I-P (Data Diolah, 2012) Terlihat dari gambar di atas bahwa Impulse buying tidak efektif Untuk lebih jelasnya perhatikan Gambar 29 yang merupakan penyederhanaan dari gambar sebelumnya. P F B C I A Tidak Berpengaruh Berpengaruh Tidak Berpengaruh Gambar 29. Evaluasi jalur Consumer Decision Model dengan Impulse Buying F-I-P (Data Diolah, 2012)

23 63 Perhatikan gambar tersebut, terlihat bahwa jalur impulse buying dari pesan iklan (F) menuju niat beli (I) tidak signifikan sehingga tidak mampu mengahantarkan sampai kepada pembelian nyata (P). Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi impulse buying melalui niat beli (I) setelah menyaksikan iklan televisi mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow. Gambar 30 menunjukan Consumer Decision Model (CDM) yang telah dimodifikasi untuk menguji adanya keberadaan impulse buying secara langsung dari pesan iklan (F) menuju pembelian nyata (P), tanpa mengalami beberapa evaluasi yang mendalam. Berikut ini adalah gambar dari consumer decision model yang telah dimodifikasi: Gambar 30. Consumer Decision Model dengan Impulse Buying F-P (Data Diolah, 2012) Model dimodifikasi dengan menambahkan garis regresi dari variabel pesan iklan (F) langsung menuju variabel pembelian nyata (P). Modifikasi tersebut dilakukan untuk mengetahui keberadaan impulse buying yang mempengaruhi pesan iklan dalam hal ini iklan televisi versi I Hate Slow langsung tanpa melalui tahapan consumer decision model bahkan tanpa niat beli sekalipun. 3. Evaluasi outer model CDM dengan impulse buying (F-P) Evaluasi outer model dilakukan dengan menghapus loading factor yang bernilai < 0,7 sehingga tersisa beberapa indikator saja yang betulbetul mampu mereflektifkan masing-masing laten dalam model yang telah dimodifikasi tersebut, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 31.

24 64 Gambar 31. Hasil Consumer Decision Model dengan Impulse Buying F- P setelah didrop (Data Diolah, 2012) Setelah seluruh indikator memiliki nilai factor loading > 0,7 maka dapat diketahui indikator yang paling mereflektifkan dari masingmasing laten, sebagai berikut: Tabel 16. Nilai tertinggi interrelasi indikator dengan laten CDM dengan Impulse Buying (F-P) LATEN Nilai interelasi reflektif tertinggi Pesan iklan (F) F3 Merek 0,882 Merek (B) B3 Merek 0,876 Kepercayaan konsumen (C) C3 Merek 0,885 Sikap konsumen (A) A2B Kesan 0,812 Niat beli (I) I3 Merek 0,818 Pembelian nyata (P) P2B Kesan 0,875 Sumber: Data Olah (2012) Tabel 16 menyatakan bahwa secara umum tahapan dari consumer decision model dipengaruhi oleh merek Smartfren dan kesan iklan yang mudah dimengerti. Hal ini mengindikasikan iklan versi I Hate Slow tersebut mampu mengemas pesan sehingga mudah dimengerti konsumen dan membantu dalam memperkenalkan merek Smartfren yang tergolong baru. Hal tersebut mendorong konsumen untuk ingin mencoba mobile broadband Smartfren yang tergolong baru karena seperti dalam iklannya yang sederhana, Smartfren ingin menjadi solusi dari masalah lambannya akses internet. 4. Evaluasi inner model CDM dengan impulse buying (F- P) Setelah melakukan evaluasi outer model maka dilakukan evaluasi inner model untuk mengetahui hubungan antar variabel laten baik berupa jalur signifikan, koefisien maupun variansi yang ditimbulkan.

25 65 Dari Gambar 31, terlihat nilai variansi sebagai hubungan antar variabel laten. Hasil empiris dari pengujian model menunjukkan bahwa pesan iklan (F) dapat menjelaskan variansi pengenalan merek (B) sebesar 42,7% dan sisanya sebesar 57,3% dijelaskan oleh variabel lain. Variansi kepercayaan konsumen (C) dapat dijelaskan oleh pesan iklan (F) dan pengenalan merek (B) sebesar 45,8% dan sisanya sebesar 54,2% dijelaskan oleh variabel lain. Sedangkan untuk variansi sikap konsumen (A) dapat dijelaskan oleh variabel pesan iklan (F) dan variabel pengenalan merek (B) sebesar 40,8% dan sisanya sebesar 59,2% dijelaskan oleh variabel lain. Variansi niat beli konsumen (I) dapat dijelaskan oleh variabel pesan iklan (F), pengenalan merek (B), kepercayaan konsumen (C), dan sikap konsumen (A) sebesar 31% dan sisanya sebesar 69% dijelaskan oleh variabel lain. Variabel pesan iklan (F), pengenalan merek (B), kepercayaan konsumen (C), sikap konsumen (A), dan niat beli (I) dapat menjelaskan variansi pembelian nyata (P) sebesar 28,3% oleh dan sisanya sebesar 71,7% dijelaskan oleh variabel lain. Tabel 17 memperlihatkan hasil secara statistik yang diperoleh dengan pengolahan menggunakan SmartPLS untuk melakukan evaluasi inner model berupa koefisien dan signifikasi jalur yang efektif. Tabel 17. Path Coefficients CDM dengan Impulse Buying (F- P) Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) Standard Error (STERR) T Statistics ( O/STERR ) A -> I B -> A B -> C C -> I F -> A F -> B F -> C F -> P I -> P Sumber : Data Olah (2012) terlihat bahwa pesan iklan (F) memiliki pengaruh positif langsung terhadap pengenalan merek (B) memiliki nilai koefisien jalur sebesar

26 66 0,654 dan signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Selain itu pesan iklan (F) juga memiliki pengaruh positif langsung terhadap kepercayaan konsumen (C) dan sikap konsumen (A). dengan nilai koefisien masing-masing 0,307 dan 0,255 dengan nilai signifikan keduanya pada p 0,05 (T statistic > T tabel I,96). Pesan Iklan (F) juga mempunyai pengaruh positif tidak langsung terhadap kepercayaan konsumen (C) dan sikap konsumen (A) masing-masing sebesar 0,284 dan 0,289. Pengenalan merek (B) memiliki pengaruh positif langsung terhadap kepercayaan konsumen (C) dengan nilai koefisien 0,435 dan signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Pengenalan merek (B) memiliki pengaruh positif langsung terhadap sikap konsumen (A) dengan nilai koefisien 0,442 dan signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Kepercayaan konsumen (C) memiliki pengaruh positif langsung terhadap niat beli (I) dengan nilai koefisien 0,063 namun tidak signifikan karena T statistic < T tabel 1,96 atau dapat dikatakan tidak efektif. Sikap konsumen (A) mempunyai pengaruh positif langsung terhadap niat beli (I) dengan nilai koefisien 0,511 serta signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Niat beli (I) memiliki pengaruh positif langsung terhadap pembelian nyata (P) dengan nilai koefisien sebesar 0,380 serta signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93). Hubungan langsung hasil modifikasi antara pesan iklan (F) dengan pembelian nyata (P) memiliki koefisien 0,282 signifikan pada p 0,001 (T statistic > T tabel 2,93), sehingga dapat dikatakan bahwa terdapat impulse buying. Lebih jelasnya perhatikan Gambar 32. Gambar 32. Hasil bootsrapping Consumer Decision Model dengan Impulse Buying F-P (Data Diolah, 2012)

27 67 Dari hasil pendropan juga terlihat perbedaan indikator-indikator yang mereflektifkan masing-masing variabel laten dengan hasil pengolahan model sebelumnya. Pada model kali ini terdapat beberapa indikator yang sebelumnya tidak muncul antara lain, kesan internet cepat dengan sinyal yang kuat (F2A, B2A, A2A), namun indikator yang mereflektifkan paling tinggi di tiap variabel laten masih sama dengan sebelumnya yaitu merek mobile broadband Smartfren itu sendiri, direflektifkan dengan maskot Kwik yang mudah diingat. Dari Gambar 32 juga terlihat adanya impuls buying dari variabel pesan iklan (F) langsung menuju variabel pembelian nyata (P) untuk lebih jelasnya perhatikan gambar yang telah disederhanakan berikut ini: P F B C I Gambar 33. Evaluasi jalur Consumer Decision Model dengan Impulse Buying F-P (Data Diolah, 2012) Gambar yang telah disederhanakan tersebut memperlihatkan bahwa impulse buying secara efektif menghantarkan konsumen secara langsung untuk melakukan pembelian nyata (P) mobile broadband Smartfren setelah menyaksikan pesan iklan (F) dalam bentuk iklan televisi versi I Hate Slow. Hal tersebut Tidak Berpengaruh Berpengaruh Tidak Berpengaruh terjadi walaupun tanpa evaluasi yang mendalam seperti tahapan Consumer Decision Model (CDM). A Setelah mengetahui hasil pengolahan Consumer Decision Model (CDM) yang telah dimodifikasi dapat disimpulkan bahwa impulse buying terjadi pada kelompok yang berani mencoba hal baru, dalam hal ini mencoba membeli mobile broadband Smartfren dengan merek yang baru diharapkan dapat menjadi solusi berinternetan serta menawarkan

28 68 performa nyata yaitu internet menjadi solusi berinternetan dengan cepat dan sinyal yang kuat sebagaimana terkesan dalam iklan. Hal ini menyebabkan kelompok orang tersebut berani melakukan pembelian nyata terhadap mobile broadband Smartfren meskipun awalnya tidak mempunyai niat beli, hal ini mengindikasikan bahwa kebutuhan internet yang tinggi membuat konsumen mencari solusi internet yang cepat dengan menggunakan merek baru karena merek terdahulu dirasa tidak memberikan kepuasan bagi konsumen. Hal ini juga didukung oleh iklan yang direspon baik oleh konsumen dibarengi dengan penawaran harga mobile broadband Smartfren maupun modem Smartfren yang jauh lebih murah dari pada para pesaingnya, yang memacu konsumen berani melakukan pembelian tanpa tahap evaluasi yang mendalam terlebih dahulu Analisis Diskriminan Metode ini digunakan untuk menemukan fungsi diskriminan mahasiswa yang membeli dengan yang tidak membeli sehingga dapat diketahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi keputusan pembelian nyata mobile broadband Smartfren, dengan mencari koefisien dan bobot faktor pada masing-masing kelas. Dalam penelitian kali ini analisis diskriminan menggunakan faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian baik menurut persepsi responden yang membeli maupun yang tidak membeli mobile broadband Smartfren meliputi pengaruh lingkungan (L), perbedaan individu (I), dan proses psikologi (P) yang dituangkan kedalam delapan belas pertanyaan. Uji diskriminan dilakukan dengan mengolah data menggunakan software MINITAB 14. Data yang digunakan adalah sebanyak 100 responden yang merupakan mahasiswa yang pernah menyaksikan iklan mobile broadband Smartfren versi I Hate Slow baik yang melakukan pembelian maupun yang tidak melakukan pembelian. Data tersebut kemudian diubah dahulu kedalam bentuk data interval. Langkah awalnya yakni memeriksa penempatan klasifikasi responden untuk mengetahui apakah responden sudah berada di kelas atau karakteristik yang tepat atau tidak dengan menggunakan variabel-

29 69 variabel prediktor yang telah divalidasi sebelumnya. Penempatan klasifikasi 100 responden dapat dilihat pada Tabel 18. Tabel 18. Penempatan klasifikasi 100 responden Discriminant Analysis: BELI/TIDAK versus L1, L2,... Linear Method for Response: BELI/TIDAK Predictors: L1, L2, L3, L4, L5, I1, I2, I3, I4, I5, I6, I7, I8, I9, I10, P1, P2, P3 Group 0 1 Count Sumber : Data Olah (2012) Tabel 18 menunjukkan hasil pengolahan data dengan menggunakan analisis diskriminan. Bagian pertama menginformasikan bahwa metode yang digunakannya adalah metode linier dengan variabel yang digunakan adalah membeli atau tidak membeli. Variabel prediktor yang digunakan sebanyak delapan belas yang terdiri dari: Status Kemahasiswaan (LI), Saran dari Teman (L2), Kebiasaan Keluarga (L3), Lokasi Tempat Tinggal (L4), Wiraniaga / SPG (L5), Pengeluaran Perbulan (I1), Variasi Speed (I2), Harga Paket (I3), Kuota Akses(I4), Jaringan Akses (I5), Pengetahuan Atribut Produk (I6), Pengetahuan Tempat Pembelian (I7), Kepercayaan Merek (I8), Kepribadian (I9), Gaya Hidup (I10), Iklan (P1), Media Informasi Televisi (P2), dan Pengalaman Menggunakan Layanan Internet Sebelumnya (P3). Pada tabel tersebut diperlihatkan bahwa dari 100 data responden yang diinput dinyatakan sebanyak 38 responden adalah pembeli sedangkan 62 responden tidak membeli mobile broadband Smartfren. Tabel 19. Penempatan misklasifikasi dengan 100 responden Summary of classification True Group Put into Group Total N N correct Proportion N = 100 N Correct = 70 Proportion Correct = Sumber: Data Olah (2012)

30 70 Pada Tabel 19 Terdapat perbedaan pada klasifikasi responden dari yang semula ditetapkan, bahwa hanya 45 responden yang idealnya memenuhi klasifikasi sebagai responden yang membeli dan 25 responden yang tidak membeli mobile broadband Smartfren. Perbedaan hasil tersebut disebut dengan istilah misklasifikasi. Misklasifikasi adalah suatu keadaan ketika seorang responden menyatakan masuk klasifikasi membeli namun setelah dianalisis nilai maksimumnya cenderung berada di kelompok klasifikasi tidak membeli, begitu pula sebaliknya. Ketidakcocokan klasifikasi ini terjadi karena variabel-variabel prediktor yang kurang signifikan dalam menjelaskan secara pasti kelas klasifikasi yang dimaksudkan, sehingga terjadi overlap pada sebaran normal mahasiswa. Pada kasus seperti ini perlu dilakukan penghapusan pada data responden yang mengalami misklasifikasi tersebut. Penghapusan tersebut dilakukan untuk mencapai nilai proportion correct mencapai 100%, sehingga mendapatkan persamaan fungsi yang paling tepat. Data 30 responden yang mengalami misklasifikasi dapat dilihat pada Lampiran 4. Penghapusan responden yang mengalami misklasifikasi dilakukan dari nomor urut paling bawah, karena baris pada MINITAB selalu berubah naik saat dilakukan penghapusan baris. Setelah data yang masuk misklasifikasi dihapus, jumlah data yang tersisa sebesar 70 data. Data tersebut kembali di run, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 20. Tabel 20. Penempatan misklasifikasi dengan 70 responden Summary of classification True Group Put into Group Total N N correct Proportion N = 70 N Correct = 69 Proportion Correct = Sumber : Data Olah (2012) terlihat bahwa masih terdapat perbedaan antara jumlah responden dengan jumlah N correct atau dapat dikatakan masih terdapat misklasifikasi sebanyak satu orang responden. Nomor urut responden yang mengalami misklasifikasi tersebut dapat dilihat dalam lampiran 4. Setelah melakukan penghapusan kembali terhadap responden tersebut, maka data kembali di

31 71 run dan akhirnya tidak lagi ditemukan misklasifikasi, lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 21. Tabel 21. Klasifikasi responden sudah tepat Summary of classification True Group Put into Group Total N N correct Proportion N = 69 N Correct = 69 Proportion Correct = Sumber : Data Olah (2012) Dari Tabel 21 terlihat bahwa dengan jumlah total responden sebanyak 69 responden diperoleh nilai proportion correct sebesar 100%, terdiri atas 44 responden yang masuk klasifikasi tidak membeli dan 25 masuk ke klasifikasi membeli broadband Smartfren. Diperoleh persamaan rumus diskriminan yang tepat untuk mengklasifikasikan antara kelompok yang membeli dan yang tidak membeli mobile broadband Smartfren, seperti terlihat pada Tabel 22. Tabel 22. Nilai Linear Discriminant Function dengan 18 faktor Linear Discriminant Function for Groups 0 1 Constant L L L L L I I I I I I I I I I P P P Sumber : Data Olah (2012) Tabel 22 memperlihatkan nilai koefisien dan bobot dari masingmasing variabel prediktor yang menyusun fungsi diskriminan yang dapat dijabarkan sebagai berikut:

32 72 1. Dk 0 = ,864 L1 + 0,678 L2 + 1,907 L3 + 1,004 L4 + 1,967 L5+ 1,701 I1 + 0,237 I2 0,739 I3 + 3,563 I4 0,571 I5 + 2,390 I6 + 1,581 I7 + 1,604 I8 3,517 I9 + 3,932 I10 + 3,291 P1 + 1,895 P2 0,207 P3.....(5) 2. Dk 1 = -40, ,689 L1 + 6,477 L L L L I I I I I I I I I I P P P (6) Keterangan: Dk 0 = Kelompok tidak membeli I4 = Kuota akses Dk 1 = Kelompok membeli I5 = Jaringan akses L1 = Status kemahasiswaan I6 = Pengetahuan atribut produk L2 = Saran dari teman I7 = Pengetahuan tempat pembelian L3 = Kebiasaan keluarga I8 = Kepercayaan merek L4 = Lokasi tempat tinggal I9 = Kepribadian L5 = Wiraniaga / SPG I10 = Gaya hidup I1 = Pengeluaran perbulan P1 = Iklan I2 = Variasi speed P2 = Media informasi televisi I3 = Harga paket P3 = Pengalaman Menggunakan Layanan Internet Sebelumnya Fungsi diskriminan tersebut di atas digunakan untuk mengklasifikasikan antara orang yang membeli atau tidak membeli mobile broadband Smartfren, proses klasifikasi dilakukan dengan memasukkan jawaban mereka seputar 18 faktor yang mempengaruhi proses keputusan pembelian tersebut ke dalam dua fungsi tersebut. Selanjutnya proses penempatan dilakukan berdasarkan perbandingan nilai maksimum antara dua fungsi tersebut, dalam hal ini orang tersebut akan dikategorikan dalam kelompok yang memberikan hasil nilai maksimum berdasarkan jawaban yang telah dimasukkan dalam fungsi diskriminan tersebut. Setelah mendapatkan fungsi diskriminan di atas tanpa responden lagi yang mengalami misklasifikasi dilakukan analisis diskriminan kembali dengan metode stepwise menggunakan SPSS 16. Untuk memperoleh faktorfaktor yang paling mempengaruhi keputusan pembelian mobile broadband Smartfren sehingga dengan adanya faktor-faktor tersebut saja sudah dirasa cukup untuk dapat mengklasifikasikan responden dengan tepat dalam

33 73 kelompok yang membeli dan tidak membeli mobile broadband Smartfren. Hasil stepwise terlihat pada Tabel 23. Tabel 23. Hasil analisis diskriminan dengan Stepwise Sumber : Data Olah (2012) Data yang diolah pada analisis stepwise adalah data 69 responden yang tidak mengalami misklasifikasi pada analisis diskriminan sebelumnya dengan MINITAB 14. Tabel 23 memperlihatkan bahwa terjadi reduksi faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian. Hasil stepwise mengungkapkan dengan menggunakan sebelas dari delapan belas faktor sudah Classification Function Coefficients BELITIDAK 0 1 L L L L I I I I P P P (Constant) Fisher's linear discriminant functions dirasa cukup untuk dapat mengklasifikasikan antara orang yang membeli dengan yang tidak membeli mobile broadband Smartfren. Setelah mendapatkan faktor-faktor tersebut maka langkah selanjutnya adalah kembali melakukan analisis diskriminan dengan software MINITAB 14, hal ini dillakukan untuk membuktikan ketepatan hasil tentang penentuan kesebelas faktor antara software SPSS dengan software MINITAB. Hasil analisis diskriminan dengan MINITAB 14 kembali memperlihatkan bahwa dengan hanya menggunakan sebelas faktor yang diperoleh dari hasil stepwise terlihat sudah tidak ada misklasifikasi, hal ini membuktikan bahwa sebelas faktor tersebut saja sudah dapat