23 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian ini dimulai dari pemikiran tentang peremajaan es krim Wall s Magnum, merubah konsep menjadi blow me away dengan pengalaman yang kompleks dan berkelas sehingga konsumen akan pindah ke kualitas yang lebih tinggi dari Wall s Magnum standar. Hal ini dilakukan karena produk Magnum pada Product Life Cycle-nya tengah menghadapi masa penurunan. Lalu berlanjut dengan melakukan komunikasi pemasaran dengan melakukan promosi salah satunya melalui social media. Dari hal tersebut akan dilihat efektivitas social media es krim Wall s Magnum terhadap proses keputusan pembelian yang dianalisis menggunakan Consumer Decision Model dan Analisis Model Struktural (SEM). Dalam melihat dan menilai sesuatu, laki-laki dan perempuan memiliki sudut pandang yang berbeda. Informasi tentang Wall s Magnum di sosial media yang ditayangkan mengacu pada konsumen, konsumen sendiri terdiri dari dua gender, yaitu laki-laki dan perempuan yang seharusnya akan berbeda dalam mengambil keputusan apa varian es krim Wall s Magnum yang mereka pilih, lalu dianalisis menggunakan analisis diskriminan. Konsumen yang masuk dalam penelitian ini adalah mahasiswa Strata-1 Institut Pertanian Bogor, yang akan dilihat dalam pengambilan keputusan pembelian antara laki-laki dan perempuan. Keputusan pembelian konsumen yang didasarkan pada niat beli terlebih dahulu dipengaruhi oleh perbedaan individu, lingkungan, dan proses psikologis. Selanjutnya, hasil yang didapatkan dalam penelitian ini dapat menjadi bahan rekomendasi untuk membuat kebijakan pemasaran oleh produsen es krim Wall s Magnum. Untuk lebih jelasnya, kerangka pemikiran operasionalnya dapat dilihat pada Gambar 4.
24 Peremajaan Produk Wall s Magnum Komunikasi Pemasaran Promosi melalui social media Efektivitas social media es krim Wall s Magnum Consumer Decision Model (CDM) Faktor-faktor keputusan pembelian varian es krim Wall s Magnum pada pengguna social media berdasarkan gender Analisis Model Struktural (SEM) Analisis Diskriminan 3.2. Lokasi dan Waktu Penelitian Rekomendasi Kebijakan Pemasaran Gambar 4. Kerangka pemikiran penelitian Penelitian ini dilakukan di kampus Institut Pertanian Bogor (IPB) yang berlokasi di Darmaga, Bogor. Pemilihan lokasi penelitian dilakukan secara sengaja (purposive). Data yang digunakan dari penelitian terdahulu yang berjudul Analisis Efektivitas Social Media dan Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Es Krim Wall s Magnum Berdasarkan Karakteristik Pengeluaran (Studi Kasus Mahasiswa Program Strata 1 IPB) dimana respondennya adalah mahasiswa Strata-1 IPB yang dilakukan pada bulan Febuari sampai dengan Maret 2011.
25 3.3. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari peneliti sebelumnya, yaitu oleh Syifa Ratna Pujasari yang berjudul Analisis Efektivitas Social Media Dan Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Es Krim Wall s Magnum Berdasarkan Karakteristik Pengeluaran (Studi Kasus Mahasiswa Program Strata 1 IPB). 3.4. Metode Analisis Data Analisis data yang digunakan digunakan dalam penelitian ini adalah Consumer Decision Model (CDM), SEM, dan Analisis Diskriminan. 1. Consumer Decision Model (CDM) Consumer Decision Model (CDM) adalah suatu model dengan 6 variabel yang saling berhubungan, yaitu: Pesan Iklan (F, finding information), Pengenalan Merek (B, brand recognition), Kepercayaan Konsumen (C, confidence), sikap Konsumen (A, attitude), Niat Beli (I, intention) dan Pembelian nyata (P, purchase). Untuk mengetahui efektivitas iklan dengan menggunakan CDM digunakan analisis bentuk hubungan dan analisis keeretan hubungan. Pengaruh langsung suatu variable independent terhadap variable dependent ditelusuri dengan analisis regresi. C F B I P A Gambar 5. Consumer Decision Model (Durianto, 2003) Analisis regrasi yang digunakan memperhatikan prinsip parsimony, yaitu semakin sederhana suatu model semakin bagus model tersebut dan
26 dengan pertimbangan efisiensi dan kemudahan pemahaman model tersebut dari sisi pengguna. Dengan pertimbangan tersebut maka digunakan analisis regresi linier sederhana. Model populasi yang digunakan adalah: = + +...(1) dalam hal ini: = variabel dependen = variabel independent = model intersep = parameter regresi = error term Pada persamaan tersebut akan dianalisis persamaan regresi sederhana antara variabel pesan iklan (F) dengan pengenalan merek (B), pesan iklan (F) dengan kepercayaan konsumen (C), pesan iklan (F) dengan sikap konsumen (A), dengan variabel pesan (F) menjadi variabel independen dan variabel B, C, A menjadi variabel dependen. Persamaan berikutnya, persamaan regresi antara variabel pengenalan merek (B) dengan kepercayaan konsumen (C), pengenalan merek (B) dengan sikap konsumen (A). pada kedua persamaan tersebut, variabel B sebagai variabel independen dan variabel C dan A sebagai variabel dependen. Persamaan regresi berikutnya akan dianalisis persamaan regresi sederhana antara variabel niat beli (I) dengan kepercayaan konsumen (C), dan niat beli (I) dengan sikap konsumen (A), dengan variabel I menjadi variabel dependen dan variabel C dan A menjadi variabel independen. Terakhir, persamaan regresi sederhana antara variabel niat beli (I) dengan variabel pembelian nyata (P). pada persamaan tersebut, variabel I sebagai variabel independen dan variabel P sebagai variabel dependen. 2. Structural Equation Modeling (SEM) Menurut Bollen (1989) Model persamaan struktural (Structural Equation Modelling) adalah generasi kedua teknik analisis multivariat yang memungkinkan peneliti menguji hubungan antara variabel yang kompleks baik recursive maupun non-recursive untuk memperoleh
27 gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model. SEM dapat menguji model struktural dan model pengukuran secara bersama-sama. Metode SEM digunakan untuk menganalisis hubungan sebab akibat (kausal) yang rumit, dimana di dalamnya terdapat variabel laten dan variabel indikator. SEM menggambarkan keterkaitan hubungan linear secara simultan variabel-variabel pengamatan, yang sekaligus melibatkan variabel laten yang tidak dapat diukur secara langsung (Bollen,1989). Langkah pertama yang dilakukan dalam menafsirkan model adalah mengevaluasi model yang dibangun. Evaluasi suatu model penting dilakukan untuk mengetahui baik atau tidaknya suatu model. Dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik tunggal untuk menguji hipotesis mengenai model, sehingga digunakan beberapa fit index untuk menguji kebenaran-kebenaran model (Hair, et al, 1998). Langkah-langkah Structural Equation Modelling (SEM) yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : a. Pengembangan model berbasis konsep dan teori Pada tahap ini dilakukan telaah teori yang mendalam sebagai variabel moderating. Pada tahap ini juga ditentukan variabel laten dan variabel indikator berdasarkan teori. b. Mengkonstruksi diagram path Pada tahap ini variabel laten dan indikator dibentuk dalam diagram path agar lebih memahami bentuk hubungan antar variabel. c. Konversi diagram path ke model struktural Pada tahap ini model struktural dan model pengukuran digambarkan lebih jelas. d. Memilih matriks input Pada tahap ini matriks input dipilih dan dimasukkan ke dalam perhitungan.
28 e. Solusi standar model dan evaluasi goodness of fit index Pada tahap ini matriks input diolah dan dinilai goodness of fit index dari model standar. Menurut Ghozali dan Fuad (2005), suatu indeks yang menunjukkan bahwa suatu model adalah fit tidak memberikan jaminan bahwa model memang benar-benar fit. Sebaliknya, suatu indeks fit yang menyimpulkan bahwa model buruk tidak memberikan jaminan bahwa model tersebut benar-benar buruk. Dalam SEM, peneliti tidak boleh hanya bergantung pada suatu indeks atau beberapa indeks fit, tetapi sebaiknya mempertimbangkan seluruh indeks fit. Ukuran yang dapat digunakan sebagai patokan kesesuaian model dalam SEM adalah sebagai berikut : 1. Nilai Chi-Square dan Probabilitas (P) Ukuran ini pada dasarnya merupakan pengujian seberapa dekat matriks hasil dugaan dengan matriks data asal dengan menggunakan uji chi-square. Semakin kecil nilai ukuran maka model yang digunakan semakin baik. Untuk memperoleh chisquare relative dan chi-square biasanya dibandingkan dengan nilai derajat bebas. Model yang baik membutuhkan nilai chi-square yang lebih kecil daripada derajat bebasnya. Nilai p berkisar antara 0 sampai 1 dan model persamaan struktural akan semakin baik jika nilai p mendekati 1. 2. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) RMSEA mengukur penyimpangan nilai parameter pada suatu model dengan matriks kovarians populasinya (Browne dan Cudeck dalam Ghozali dan Fuad, 2005) atau dapat dikatakan RMSEA mengukur kedekatan suatu model terhadap populasi. Suatu model dikatakan baik jika RMSEA kurang dari 0,05, cukup apabila kurang dari 0,1 dan buruk apabila lebih dari 0,1.
29 3. Root Mean Square Residuals (RMR) Ukuran ini menunjukkaan niiai sisaan dari kovarian suatu model yang dibangun. Suatu model dikatakan baik jika nilai sisanya lebih kecil dari 0,1. Nilai sisaan yang semakin kecil dan mendekati 0, maka model dikatakan semakin baik. 4. Goodness of Fit Index (GFI) GFI merupakan suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar model mampu menerangkan keragaman data. Nilai GFI harus berkisar 0-1 Batas minimal 0,9 merupakan patokan model dapat dikatakan baik. Model yang nilainya lebih besar dari 0,9 berarti model semakin baik. 5. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) Ukuran ini merupakan modifikasi dari GFI dengan mengakomodasi derajat bebas model lain yang dibandingkan. AGFI sebesar 1 menunjukkan bahwa model memiliki perfect fit. Model yang dikatakan fit adalah model yang memiliki AGFI 0,9. f. Interpretasi model Langkah terakhir adalah menginterpretasi model solusi standar, yaitu melihat besarnya kontribusi variabel indikator terhadap variabel laten dan besarnya pengaruh variabel laten. 3. Analisis Diskriminan Analisis diskriminan adalah sebuah teknik untuk menganalisis data ketika kriterion atau variabel dependen bersifat katagoris dan prediktor atau variabel independen bersifat interval atau rasio (Malhotra, 2005). Penelitian ini menggunakan metode analisis diskriminan metode linier, dimana variabel independen dimasukkan ke dalam model berdasarkan kemampuan variabel independen tersebut dalam melakukan diskriminan antar grup. Metode ini cocok digunakan jika banyak variabel independen yang dilibatkan dan peneliti ingin menyederhanakan model dengan memilih variabel independen terbaik untuk dimasukkan kedalam model (Malhotra, 2005).
30 Model analisis diskriminan dengan kombinasi analisis linear adalah sebagai berikut (Hair et.al., 1998) : Zk = a + W1X1k + W2X2k +...+ WnXnk... (5) Keterangan: Zk : Skor Diskriminan a : Intersep X : Variabel Independen W : Bobot Diskriminan Skala Pengukuran Teknik skala pengukuran adalah teknik yang digunakan untuk mengukur variabel yang akan diteliti sedangkan tujuan teknik skala pengukuran adalah untuk mengklasifikasikan variabel yang akan diukur agar tidak terjadi kesalahan dalam menetukan analisis data dan langkah penelitian selanjutnya. Teknik skala pengukuran ada empat yaitu: (1) skala nominal; (2) skala ordinal; (3) skala interval; (4) skala rasio (Rangkuti, 1997). skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala likert (ordinal) dan skala interval. Skala likert yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1, 2, 3, 4, dan 5, yang menunjukkan tingkat kepentingan dari variabel masingmasing yang diuji. Skala likert adalah ukuran gabungan yang didasarkan pada struktur intensitas pertanyaan-pertanyaan. Skala interval adalah tingkatan, juga diasumsikan mempunyai jarak yang pasti antara satu kategori dan kategori lain dalam satu variabel. Dengan demikian, skala likert sebenernya bukan skala, melainkan suatu cara yang lebih sistematis untuk memberi skor pada indeks. Menurut Joreskog (2002), variabel ordinal tidak memiliki keaslian suatu unit pengukuran. Mean, variasi, dan kovarian dari variabel ordinal tidak memiliki arti. Variabel ordinal bukanlah suatu variabel yang kontinyu dan tidak seharusnya dipkai dalam penelitian. Oleh karena itu, variabel ordinal perlu dikonversi menjadi variabel interval sehingga dapat diketahui jaraknya (Hays dalam Waryanto, 2006).
31 4. Penerapan Manajerial Metode Analisis Data Penggunaan Consumer Decision Model (CDM) untuk mengetahui alur-alur yang dapat dilalui oleh konsumen mulai dari pesan iklan hingga melakukan pembelian nyata. Analisis Consumer Decision Model ini didukung dengan menggunakan alat analisis Structural Equation Modeling (SEM) yang diperlukan untuk memperhitungkan alur yang efektif dalam mencapai pembelian nyata. Setelah mendapatkan alur yang efektif maka perlu dianalisis lebih lanjut dengan menggunakan alat analisis diskriminan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian varian es krim Wall s Magnum pada pengguna social media berdasarkan gender.