Marketing Research for Beginner: Panduan Praktis Riset Pemasaran Bagi Pemula (Penerbit Andi, 2006; ISBN: 979-763-528-7)

MARKETING RESEARCH FOR BEGINNER Prima Ariestonandri Anggapan riset pemasaran itu sulit dan butuh biaya besar, sehingga hanya perusahaan besar saja yang dapat menjalankannya, tidaklah sepenuhnya benar. Banyak jenis dan metode riset pemasaran dapat dilakukan mudah dengan bujet yang minim oleh perusahaan kecil dan menengah, tidak terkecuali pula dapat dilakukan sendiri oleh para praktisi pemasaran. Buku ini ditulis berdasarkan pengalaman penulis dalam menjalankan riset pemasaran dan memberikan pelatihan di beberapa perusahaan UKM, lokal, dan nasional. Buku ini dijelaskan dari perspektif praktis, how to, bagaimana memulai sebuah riset, hingga bagaimana menganalisa dan mengimplementasikan hasil riset. Penjelasan how to ini akan mudah dipahami dengan adanya contoh praktis setiap babnya. Dan juga bab studi kasus khusus yang dibedah dari awal hingga akhir, seperti riset marketing plan, customer satisfaction & loyalty survey, dan brand equity research. Selain penjelasan praktis dan sistematis akan diberikan pula tips di beberapa tahapan riset yang tidak muncul dalam buku-buku teori referensi. Sehingga pembaca dengan beragam latar belakang dari satu bab ke bab lain secara bertahap, akan memiliki pengayaan untuk dapat menjalankan sebuah riset pemasaran. Riset yang baik tidaklah berarti mahal. Penentu baik tidaknya sebuah riset pemasaran adalah pijakan metodologi yang kuat sehingga dapat membantu pengambilan keputusan yang tepat. Dan buku ini menuntun tahap demi tahap bagaimana menjalankan riset yang baik.” Yanti B. Sugarda – CEO Polling Center & Founder Visi Anak Bangsa “Simple, sistematis, dan mudah diikuti oleh praktisi dan periset pemula.” Suryadi Sulthan - GM Business Digest SWA “Kebanyakan perusahaan yang telah merasakan manfaat riset pemasaran akan berusaha untuk dapat melaksanakan sendiri. Namun kendala yang biasa dihadapi adalah keterbatasan pengetahuan dan keahlian dalam meriset. Buku ini dapat menjadi solusi dalam membantu keterbatasan tersebut. Kasus-kasus yang dikupas memberikan pengalaman praktis bagi pelaksana riset pasar.” Sahat Panggabean – Head of Research Departmentr PT. Indocement Tunggal Prakasa, Tbk. “Tips praktis mengenai tahapan riset dalam buku ini cukup applicable dan mudah dipahami oleh para praktisi dengan berbagai latar belakang.” Amanda Tjokroprayogo – Senior Manager CRM Department PT. AJ Manulife Indonesia “Ini adalah gabungan teori dan pengalaman penulis. Tahapan-tahapan penyelenggaraan riset pemasaran dipaparkan secara gamblang dan dapat diikuti tanpa perlu mengerutkan dahi.” Baso Amir – Communication & Publication Manager PT. Limas Centric, Tbk.

PRIMA ARIESTONANDRI. Senior Researcher di sebuah perusahaan riset dan konsultan bisnis. Telah menangani riset dan pelatihan di beberapa perusahaan nasional, seperti: Telkom, Telkomsel, Indosat, USAID, Swiss Contact, L’Oreal Indonesia, Manulife Indonesia, Indocement, Astra International, Limas Stockhomindo, dan Philips Indonesia.

didedikasikan untuk ibunda tercinta, almarhumah Hj. Naning P. Padmaamijaya

KATA PENGANTAR

Riset pemasaran sebagai alat bantu pengambilan keputusan dan memecahkan masalah pemasaran, sangat diperlukan untuk meminimalisasi terjadi kesalahan strategi bisnis. Namun penggunaan riset dan analisa data pemasaran masih sedikit dijadikan alat bantu analisa bagi pihak manajemen perusahaan. Seringkali kebijakan pemasaran yang diambil tanpa pertimbangan matang, try and error, yang tentunya lebih besar memakan biaya dan resiko kerugian dibandingkan melakukan riset di lapangan. Sekurang-kurangnya pemahaman dalam fungsi, manfaat, dan implementasi riset harus dimiliki oleh praktisi pemasaran dalam pengambilan langkah-langkah strategis. Lebih lanjut kemampuan mendesain dan menganalisa data riset akan memperkaya informasi sekaligus mampu menjalankan riset secara mandiri. Dalam kurikulum akademis sendiri, khususnya program pasca sarjana studi pemasaran, riset pemasaran merupakan mata kuliah inti yang ditujukan untuk menajamkan kemampuan analytical skills. Namun masih sedikit buku teks Indonesia yang menjadi referensi praktis bagi periset pemula. Umumnya banyak buku lebih mengedepankan teori-teori namun sedikit menjelaskan tahapan mudah bagaimana menjalankan sebuah riset. Hal ini yang mempersulit menerjemahkan teori aplikatif seperti halnya ilmu pemasaran dengan penerapannya di lapangan. Buku ini ditulis berdasarkan pengalaman penulis dalam menjalankan riset pemasaran dan memberikan pelatihan di beberapa perusahaan. Image bahwa melakukan riset pemasaran perlu biaya besar sehingga hanya perusahaan besar saja yang melakukannya, tidaklah sepenuhnya benar. Beberapa riset pemasaran sebenarnya dapat dilakukan mudah oleh seorang praktisi pemasaran, tidak terkecuali pula bagi perusahaan kecil dan menengah. Dalam buku ini dijelaskan dari perspektif praktisi pemula, how to, bagaimana memulai sebuah riset, bagaimana menjalankan dan mendesain riset, hingga bagaimana menganalisa dan mengimplementasikan hasil riset. Penjelasan how to ini akan lebih mudah dipahami kembali dengan adanya studi kasus yang dibedah dari awal hingga akhir pula. Selain penjelasan praktis dan sistematis akan diberikan pula tips di beberapa tahapan riset yang tidak muncul dalam buku-buku teori referensi. Bab-bab dalam buku ini merupakan modul marketing research course, yang memiliki tujuan pengayaan masing-masing modulnya. Sehingga

pembaca dengan beragam latar

belakang dari satu bab ke bab lain secara bertahap, akan memiliki tujuan pengayaan bersama untuk menjalankan sebuah riset pemasaran.

Marketing Research for Beginner

i

Penulisan buku ini merupakan hasil interaksi yang intens antara penulis dengan rekan-rekan dan kolega dari berbagai perusahaan, baik dalam menjalankan proyek riset/survey, pelatihan, maupun dalam mendiskusikan tema-tema terkait. Menjadi kepantasan, penulis mengucapkan terima kasih atas “pembelajaran dan pengayaan bersama” tersebut. Kepada rekan-rekan kerja di Sigma Research: Nurjannah Andi Lemmung, Abdullah Koro, Hari Sakti W, Pak Sony Sunaryo, dan staf riset. Kemudian Suryadi Sulthan dan Aris Nandy (Business Digest SWA); Hermawan Setiawan, Pak Wahyu Sulistiadi, dan rekan staf admin P3M UI; Ibu Titin Siswantiningsih (Matematika UI). Yang saya hormati Bapak/Ibu rekan-rekan dan kolega: Ibnu Hadyanto (SM Telkom Divre VII); Rahmat Slamet (Kadiv. Litbang JP Insurance); Ambarukmi dan Yudi (Telkom Divisi Long Distance); Amanda, Christien, dan Pratas (CRM Departement PT. Asuransi Jiwa Manulife); Sahat Panggabean dan Tri Hardjono (Market Research Division PT. Indocement, Tbk.); CS Division PT. Astra International; Dino Leonandri (Holiday Inn Bandung); Hasan Basri (Air Asia Indonesia); Marisa AB (Bank Mandiri); Maulana T. Hadi dan M. Hidir (Citibank); Aisyah AM (Bank BNI); Abdulloh (Mandom Indonesia); Putu & Wisnu (Garuda Food); Ahmad Hussein & Salman (Biro Riset Makassar); Resa Suhardiman (International Islamic University Malaysia); Yaya Suhendra (Universitas Gunadarma); Kiatwansyah, Intan, mahasiswa, dan staf akademik GICI Business School Jakarta. Terakhir, dukungan keluarga sungguh telah memberikan “warna” tersendiri sepanjang kehidupan penulis dan menjadi keniscayaan mensyukurinya kehadirat Illahi Rabbi. Kepada isteriku yang selalu mendampingi menghadapi masa-masa sulit. Lalu keluarga di Bekasi: Papa, Bu Mien, Aa, mbak Novi, Eneng, Mas Hasan, dan keluarga di Ciledug. Serta para keponakan kecilku, Zenitha Shafira, Ahmad Zidane Fathurrahman, dan Nada Kamila.


ii

DAFTAR ISI

Kata Pengantar Daftar Isi Bab 1

PENDAHULUAN

Bab 2

MEMULAI SEBUAH RISET

Bab 3

DESAIN RISET

Bab 4

RISET KUALITATIF

Bab 5

KONSEPSI ACUAN DESAIN RISET

Bab 6

DESAIN KUESIONER

Bab 7

TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL

Bab 8

PENGUMPULAN DATA

Bab 9

TABULASI DATA

Bab 10

ANALISA DATA

Bab 11

ANALISA STATISTIK INFERENSIAL

Bab 12

ANALISA MULTIVARIAT

Bab 13

MENYUSUN LAPORAN AKHIR

Bab 14

STUDI KASUS 1: “RISET MARKETING PLAN”

Bab 15

STUDI KASUS 2: “BRAND EQUITY RESEARCH”

Bab 16

STUDI KASUS 3: “CUSTOMER SATISFACTION & LOYALTY SURVEY”

Daftar Pustaka


iii

Bab 1 PENDAHULUAN Konsep inti pemasaran sesungguhnya menekankan pada identifikasi kebutuhan konsumen, yang selanjutnya dibuat dan dikembangkan produk/jasa layanan yang mempertemukan kebutuhan konsumen tersebut dengan target perusahaan secara tepat. Proses identifikasi kebutuhan konsumen ini tentunya akan terus berlangsung karena pasar dan konsumen terus berkembang. Bagaimana kebutuhan konsumen ini diperoleh secara tepat? Diperlukan perangkat alat analisa yang ilmiah yang dapat dipertanggungjawabkan baik secara tahapan, metodologi, perolehan data, dan hasilnya secara ilmiah pula. Salah satu bidang ilmu terapan yang mengkombinasikan ilmu pemasaran dengan metodologi penelitian ini adalah riset pemasaran. Riset pemasaran bukan monopoli para pelaku pasar saja, saat ini kebutuhan riset pemasaran pun merambah hingga organisasi non profit seperti partai politik. Seperti saat Pemilu 2004 yang lalu, beberapa partai politik merengkuh kemenangan melalui informasi karakteristik “pasar” calon pemilih saat menentukan tema dan pendekatan kampanye. Bahkan prediksi cepat dari salah satu lembaga survey dengan metode Quick Count-nya, mampu memprediksi perolehan suara secara akurat. Pembahasan riset pemasaran dibedakan dalam dua tujuan, yakni penelitian teoritis atau akademis (theoritical research) dan penelitian terapan (applied research). Penelitian teoritis yang umumnya dilakukan oleh akademisi lebih berfokus pada pembuktian, evaluasi, atau pengembangan dari teori-teori pemasaran. Sedangkan penelitian terapan berfokus pada proses pengambilan keputusan dalam pemasaran. Penelitian teoritis cenderung lebih ketat dalam sistematika pelaporan risetnya. Sedangkan penelitian terapan, baik dilakukan oleh praktisi maupun akademisi, cenderung lebih praktis. Namun keduanya dapat memiliki kompleksitas masalah dari yang paling sederhana hingga yang cukup rumit. Buku ini dibahas berdasar pendekatan penelitian terapan, yang lebih bertujuan pada pengambilan keputusan pemasaran secara praktis. Definisi Riset Pemasaran Istilah riset pemasaran (marketing research) seringkali dirancukan dengan riset pasar (market research). Ada perbedaan tersendiri di antara kedua istilah ini. Riset pasar berfokus pada pasar yang telah ditentukan dengan produk barang atau jasa yang spesifik. Sedangkan riset pemasaran diartikan secara meluas, tidak terpaku pada penelitian aspek dari pasar atau produk saja. Dengan kata lain riset pasar merupakan


1

bagian dari riset pemasaran. Berikut definisi riset pemasaran dari institusi, pakar, dan praktisi di bidang pemasaran: American Marketing Association (AMA), mendefinisikan riset pemasaran sebagai



fungsi yang menghubungkan konsumen, pelanggan, dan masyarakat umum dengan pemasar melalui informasi. Informasi ini digunakan untuk mengidentifikasikan dan menentukan peluang dan masalah pemasaran; merumuskan, menyempurnakan, dan mengevaluasi tindakan pemasaran; memantau kinerja pemasaran; dan menyempurnakan pemahaman mengenai pemasaran sebagai sebuah proses serta pemahaman atas cara-cara yang dapat membuat aktifitas pemasaran lebih efektif (Crask, et. al.,1995). Definisi Maholtra, et. al. (1996) -yang menjadi acuan banyak referensi buku riset



pemasaran- adalah identifikasi, pengumpulan, analisa, dan penyebarluasan informasi secara sistematis dan obyektif dengan tujuan untuk membantu manajemen dalam pengambilan keputusan berkaitan dengan identifikasi dan pemecahan masalah atau peluang dalam bidang pemasaran (Rangkuti, 1999). Philip Kotler (2000), salah satu Guru pemasaran dunia, mendefinisikan sebagai



perancangan, pengumpulan, analisa, dan pelaporan yang sistematis dari data atau temuan yang relevan dengan situasi pemasaran tertentu yang dihadapi oleh perusahaan. Praktisi



riset,

Robby

Susatyo

(Managing

Director

Synovate

Indonesia)

mendefinisikan riset pemasaran sebagai suatu identifikasi yang obyektif dan sistematis, dilanjutkan dengan pengumpulan, analisa, dan perangkaian informasi yang bertujuan untuk memperbaiki pengambilan keputusan yang berkaitan solusi masalah dan penemuan peluang dalam proses pemasaran (P3M UI, 2003). Perkembangan riset pemasaran sendiri dari tahun 1915 tidak bisa lepas dari perkembangan ilmu-ilmu lain seperti ilmu pemasaran itu sendiri, perilaku konsumen (psikologi), ilmu sosial, statistik, hingga teknologi aplikasi komputer. Berikut perkembangan riset pemasaran menurut Wong Toon Quee (1999) yang terbagi lima fase penting. 

.... – 1915

Fase Pra Perkembangan 

Survey sudah mulai dilakukan namun tanpa pendekatan atau landasan metodologi ilmiah

 

1915 – 1940

Perusahaan riset belum muncul

Fase Perkembangan Awal Riset Pasar 

Dikenal dengan riset pasar (market research)



Perusahaan riset pasar mulai berdiri


2



1941 – 1950



Survey dilakukan masih terfokus pada riset konsumen



Buku riset pasar pertama dipublikasikan tahun 1921

Fase Peningkatan Fungsi dari Riset Pasar 

Sudah dikenal sebagai riset pemasaran (marketing research)



Makin bertambah institusi/organisasi bisnis yang mempelajari riset pemasaran



Cakupan riset sudah memasuki bagian fungsional pemasaran (4P: Product, Price, Promotion, & Place)





1950 – 1980

1980 - ....

Fase Perkembangan Metodologi Riset 

Desain kuesioner sudah mulai tersusun sistematis



Prosedur sampling lebih terukur dan efisien



Berkembang desain riset eksperimental



Pengumpulan data dilandasi metodologi ilmiah



Berkembang konsep dan teknik riset kualitatif

Fase Perkembangan Aplikasi Komputer & Statistik 

Berkembang

analisa

data

riset

menggunakan

statistik

lanjutan, seperti cluster analysis, multiple regression, dan factor analysis 

Berkembang riset gaya hidup (life style) dan psikografis



Berkembang model pengukuran kepuasan pelanggan (customer satisfaction)

Pada perusahaan modern saat ini, sumber informasi pasar dari data internal, riset pasar reguler, hingga hasil intelejensi pasar, telah terintegrasikan dalam sistem informasi pemasaran perusahaan (Marketing Management Information System = MMIS). MMIS merupakan pemasok informasi pasar berbasis teknologi informasi (IT) yang berkesinambungan, terstruktur, dan cenderung baku. Sementara riset pemasaran yang dilakukan temporer umumnya bersifat ad hoc (sementara) namun berkemampuan mengeksplorasi masalah dan identifikasi peluang pasar secara lebih aktual. Baik berbasis MMIS maupun berdasar riset pemasaran, para pengambil keputusan pemasaran akan dilengkapi “peta dan amunisi” yang lengkap saat memasuki pasar dan menghadapi para kompetitor.


3

Pendekatan Intuisi atau Riset? Abdullah, pengusaha pemula, mengamati strategi pemasaran dari sebuah lembaga pendidikan yang banyak miliki siswa, membuat paket pelatihan bervariasi dengan biaya yang murah. Kemudian ia menanyakan hasil pengamatannya kepada beberapa teman dekatnya. Teman pertama mengatakan, “banyak orang tahu bahwa produk yang dibuat banyak dan murah sudah pasti akan laku”. Sedangkan teman kedua memberikan saran mengutip tulisan di buku pemasaran dan apa yang diajarkan dosennya, bahwa harga murah akan mempengaruhi peningkatan penjualan. Kemudian Abdullah membacakan hasil penelitian bahwa harga murah dapat juga mempengaruhi penurunan penjualan. Teman ketiga membantahnya, ”Penelitian itu diragukan, sudah sangat jelas dalam bisnis itu harga murah akan meningkatkan penjualan!”. Terakhir teman keempat berpendapat, perlu pengamatan lebih mendalam, apakah banyaknya siswa dari lembaga pendidikan itu dikarenakan biayanya yang murah atau karena ada faktor lain. Filosof ilmu Charles Pierce menyebutkan empat cara untuk mengetahui dan menjelaskan gejala-gejala alam dan sosial. Dalam kategori Pierce, dikutip dari Rakmat (2004), contoh jawaban teman pertama dari masalah di atas adalah metode keteguhan (method of tenacity); orang berpegang teguh pada suatu pendapat karena pendapat itu sudah diyakininya sejak lama. Tambahan pula pendapat ini diperkuat dengan pernyataan orang lain di sekitarnya. Jawaban teman kedua disebut metode otoritas (method of authority); kebenaran pernyataan dibuktikan dengan menunjuk pada pernyataan orang yang dianggap asli. Jawaban ketiga disebut metode intuisi (method of intuition); pendapat kita dibuktikan dengan menegaskan bahwa keyakinan kita sudah jelas benarnya, sudah self-evident, dan tidak perlu pembuktian. Yang keempat barulah disebut metode ilmiah (scientific method). Dalam pengambilan keputusan pada kasus-kasus pemasaran, para pemimpin perusahaan lebih banyak menggunakan dua pendekatan, yakni berdasarkan intuisi dan analisa data (ilmiah). Banyak perusahaan yang mengandalkan berdasarkan keputusan (intuisi) Manajer, Boss, atau Sang Pemilik langsung, menuding riset pasar hanya membuang bujet sia-sia. Sebaliknya tidak sedikit perusahaan yang meminimalisasikan kebijakan strategisnya berdasar intuisi perorangan, yakni lebih menggunakan hasil riset atau analisa data pasar. Dikotomi yang terjadi ini disebabkan oleh budaya perusahaan yang dibentuk sejak awal dan kompetensi dari pimpinan perusahaan. Umumnya perusahaan keluarga lebih banyak mengambil keputusan melalui intuisi. Sedangkan perusahaan terbuka banyak berorientasi keputusannya berdasar riset pasar atau analisa data.


4

Pasar beberapa kota besar di Indonesia sebenarnya mudah dan relatif murah dibaca dengan menggunakan data sindikasi perusahaan riset atau data BPS. Namun tidak sedikit perusahaan yang apriori terhadap riset pasar, bahwasanya bukanlah sesuatu yang penting. Dari perusahaan yang tergolong besar di Indonesia, hanya sekitar 20% yang melakukan dengan aktifitas riset pemasaran secara formal dan sistematis. Secara total bujet pemasaran sendiri, alokasi riset kira-kira hanya sekitar 1-2% dari total bujet pemasaran. Angka ini relatif lebih rendah dibandingkan negara-negara lain yang rata-rata mencapai 5% total bujet pemasaran (Irawan, 2000). Padahal pengambilan keputusan bisnis melalui intuisi secara kalkulasi keuangan lebih beresiko dibandingkan mengadakan riset pasar terlebih dahulu.

Intuisi ?!# Data Riset ??!

Pendekatan intuisi menekankan pada kemampuan dan pengalaman subyektif seseorang, sehingga mempengaruhi daya instingtifnya. Menurut seorang praktisi intuisi terkenal di AS, Laura Day, intuisi berproses secara non linier, yang berbeda dengan metodologi riset yang linier dan sistematis. Disinilah sisi kelebihan dan kelemahannya. Kelebihannya adalah pada kecepatan analisa dan penafsiran informasi bukan menyimpulkan informasi secara deduktif. Sedangkan sisi kelemahannya adalah sulitnya meyakinkan kepada orang lain, baik sesama tim maupun share holder, argumentasi analisa intuisi tersebut. Para pemasar -bahkan tidak sedikit yang telah menjadi ownermemiliki intuisi bisnis yang kuat banyak tidak berlatar belakang pendidikan tinggi. Namun mereka telah merasakan asam-garam bisnis yang mereka geluti dan sukses menetapkan keputusan pemasarannya. Intuisi bisnis Sosrodjojo menciptakan teh manis botolan era 70-an, membuat raja minuman dunia, Coca Cola, pun saat ini iri. Apabila Akio Morita tidak mengembangkan intuisinya, bahwa saat berjalan atau berolahraga lari orang membutuhkan musik, tidaklah akan membesarkan perusahaan kampiun Sony Corp. melalui walkman-nya. Marketing Research for Beginner

5

Setidaknya empat syarat intuisi bisnis melahirkan keputusan pasar yang tepat. Intuisi bisnis itu tersebut menjadi inovasi radikal yang dapat meroketkan produk baru sekaligus merebut pasar, sekaligus menciptakan tatanan bisnis baru. Pertama, intuisi tersebut lahir dari sebuah visi yang jelas. Visi bukan sebuah impian atau harapan yang berlebihan (wishfull thinking), tapi keyakinan terhadap masa depan yang berpijak pada saat ini. Pemasar yang memiliki visi bisnis yang jelas, akan mudah melahirkan intuisi yang tepat meski berada dalam ketidakpastian pasar. Kedua, intuisi tersebut dapat diaplikasikan dalam tahapan operasional. Intuisi besar tanpa tahapan pencapaiannya sudah dipastikan kegagalannya sejak awal.

Ketiga, intuisi didukung

oleh keyakinan (tim) pelaksananya. Intuisi besar selalu akan diawali dengan keraguan dan ketidakpastian pencapaiannya. Keyakinan yang kuat dari pelaksananya dapat menjadi kekuatan abstrak yang melebihi kekuatan atas modal dan aset. Keempat, konsistensi jangka panjang untuk mewujudkan intuisi tersebut. Sementara itu pendekatan riset pasar bertumpu pada informasi atau fakta pasar yang dikumpulkan. David Ogilvy dalam bukunya, Ogilvy on Advertising, mengungkapkan ada sepuluh hal yang dapat diperoleh riset untuk memberikan analisa strategis, yakni: 1. Riset terkadang dapat memperoleh ide produk baru dari konsumen potensial. Tetapi persepsi konsumen tersebut sangat dipengaruhi oleh pengalaman sebelumnya, sehingga berlebihan mengharapkan muncul ide yang revolusioner. 2. Riset dapat meneliti reaksi konsumen terhadap produk baru saat masih dalam tahapan konseptual. Jika diperlukan, sejumlah konsep yang berbeda dapat diujicobakan untuk mendapatkan konsep yang berpeluang paling sukses. 3. Riset dapat menentukan formula, cita rasa, wangi, warna, atau atribut produk lainnya yang memiliki daya tarik atau alternatif yang paling disukai konsumen. 4. Riset dapat menemukan sejumlah desain paket yang disukai untuk terjual dan profil konsumen yang menggunakannya. 5. Riset dapat mengestimasi potensial penjualan dari produk baru berikut belanja iklan yang dibutuhkan untuk meraih profit maksimum. Dalam beberapa kondisi, riset dapat memprediksi pengaruh harga terhadap penjualan produk dan indikasi harga yang perlu dikenai pada sebuah produk. 6. Saat produk siap di pasaran, riset dapat menentukan bagaimana konsumen menilai perbandingannya dengan produk lain yang baru dibeli. 7. Riset dapat membantu memutuskan positioning yang optimal untuk sebuah produk. 8. Riset dapat menentukan faktor-faktor apa yang penting dalam pengambilan keputusan pembelian, kosa kata apa yang cocok digunakan untuk membicarakan


6

tentang produk tersebut. Lalu koran atau majalah apa yang dibaca, stasiun radio apa yang didengar, dan program televisi apa yang ditonton. 9. Riset dapat menentukan komunikasi iklan apa yang diharapkan. 10. Riset dapat menentukan sebuah argumentasi. Kadang satu-satunya cara memecahkan perbedaan pendapat atau keputusan dapat digunakan hasil riset independen sebagai penengah. Berlandaskan metodologi ilmiah, semakin tinggi reliabilitas dan validitas dari sebuah riset, semakin dipercaya hasil analisa yang diperoleh. Sebaliknya riset pasar yang salah dalam metodologi dan analisis, akan menghasilkan riset yang rendah reliabilitas dan validitasnya. Analisa hasil riset yang salah dipastikan akan menyebabkan pengambilan keputusan yang salah dan berujung pada kerugian strategis. Berikut perbandingan riset yang baik dan yang buruk:

RISET YANG BAIK      

Berorientasi (awal) pada masalah Berorientasi (hasil) pada tindakan Efisien dalam biaya Menggunakan metode riset yang tepat Sampel yang cukup Reliabel

RISET YANG BURUK    

Sangat membingungkan dan tidak terarah Tidak membantu dalam pengambilan keputusan Biaya yang besar dan tidak efisien Menghasilkan hasil riset yang salah

Sebagai resume akhir, kedua pendekatan baik intuisi maupun analisa data (riset) tidaklah perlu dikontradiksikan, mana yang lebih baik dan mana yang tidak. Karena keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan yang bisa saling disinergikan. Namun yang perlu digarisbawahi, pendekatan intuisi bukan berarti mengambil keputusan dengan coba-coba, try & error, tanpa pertimbangan intuitif yang matang. Dan pendekatan riset pasar bukan sekedar menghasilkan angka-angka, probabilitas, estimasi, atau model yang “memukau” tanpa dilandasi dengan metode riset yang teruji validitas dan reliabilitasnya. Klasifikasi Riset Pemasaran Berdasarkan tujuannya, riset pemasaran dapat diklasifikasikan dalam tiga kelompok, meski dimungkinkan adanya kombinasi. Ketiga jenis riset itu adalah: 1. Problem Solving Research, yakni riset yang diadakan untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah-masalah pemasaran. Riset ini memang berorientasi pada masa lalu, berupa masalah pemasaran yang pernah terjadi. Namun dengan Marketing Research for Beginner

7

mengidentifikasi masalah yang telah terjadi dan mendapatkan solusinya merupakan investasi untuk tidak mengulanginya di masa yang akan datang. 2. Controlling Research, yakni riset yang diadakan untuk pengawasan atau mengendalikan proses bisnis dan pemasaran yang sedang berjalan. Dengan melakukan riset ini secara reguler, proses bisnis dan pemasaran akan tetap terjaga kinerjanya. Bahkan seperti dalam riset pengendalian mutu (quality control) dapat dilakukan perbaikan berkelanjutan sehingga jangka panjang diperoleh zero deffect. 3. Planning research, yakni riset yang diadakan untuk mendapatkan informasi sebagai panduan merencanakan kegiatan pemasaran. Sebuah perencanaan bisnis atau pemasaran yang baik tentunya perlu didasari informasi yang tepat dan terukur. Sehingga target akan dicapai optimal berdasarkan tahapan perencanaan yang matang. Sumber data dari riset, baik jenis problem solving, controlling maupun planning research tersebut diperoleh dari data primer dan data sekunder. Sumber data primer berasal langsung dari obyek riset, melalui survey di lapangan, eksperimen, atau observasi (pengamatan). Data primer ini dapat diperoleh atau dilakukan sendiri oleh perusahaan bersangkutan atau dari perusahaan jasa riset pasar. Sedangkan sumber data sekunder berasal secara tidak langsung dari obyek riset dalam bentuk yang telah dikumpulkan dan diolah untuk publik oleh institusi riset. Kelebihan data primer dibandingkan data sekunder adalah pada cakupan informasi yang digali lebih spesifik, fokus, aktual, dan cukup mendalam. Namun tentunya data primer memerlukan waktu cukup lama dan biaya yang tidak sedikit. Berbeda dengan data sekunder yang dapat diperoleh relatif cukup murah dan cepat dari hasil survey omnibus perusahaan riset, BPS (Biro Pusat Statistik), annual report, atau melalui gudang informasi dunia, yakni akses internet. Dalam prakteknya, ada empat faktor utama yang mempengaruhi keputusan manajemen untuk menjalankan sebuah riset pemasaran, yakni: 1. Relevansi, keterkaitan riset dengan kebutuhan informasi pemecahan masalah atau peluang pasar dalam proses pengambilan keputusan pemasaran. 2. Ketepatan waktu, umumnya riset dilakukan pada saat perusahaan membutuhkan informasi yang terkait. Meski tidak sedikit perusahaan yang secara reguler memanfaatkan hasil riset pasar, seperti data rating iklan atau tracking brand. 3. Ketersediaan data, riset diperlukan saat informasi/data internal perusahaan kurang memadai untuk keputusan strategis pemasaran. 4. Biaya & manfaat, keputusan terakhir dari perusahan dalam mengadakan riset ialah alokasi biaya dengan manfaat yang diperoleh seefesien mungkin. Marketing Research for Beginner

8

Apabila keempat faktor sudah dapat dipenuhi internal perusahaan, riset pemasaran bukanlah suatu prestise yang perlu diada-adakan. Perusahaan Jasa Layanan Riset Apabila perusahaan tidak memiliki sumber daya untuk memperoleh data pasar yang diperlukan dengan melakukan riset mandiri, dapat dilakukan alih daya (outsourching)

kepada

perusahaan

yang

menyediakan

jasa

riset

pemasaran.

Perusahaan lokal penyedia jasa riset dan pemasok data pasar di Indonesia pun cukup memiliki kompetensi dan tidak kalah dengan perusahaan riset multinasional. Baik yang menyediakan full service maupun limited service. Pemasok layanan riset penuh (full service supplier) menawarkan semua item-item riset pemasaran, mulai dari identifikasi masalah, mendesain riset dan kuesioner, pengumpulan data, interpretasi data, analisa data, hingga presentasi dan konsultasi hasil riset. Sedangkan pemasok layanan riset terbatas (limited service supplier) menawarkan salah satu atau sebagian item jasa riset pemasaran.

RESEARCH SERVICE FULL SERVICE SUPPLIER

LIMITED SERVICE SUPPLIER

Syndicated Service

Field Survey Service

Standardize Service

Coding & Data Entry

Customized Service

Research Design

Branded Service

Data Analysis

Pemasok layanan riset penuh dikelompokkan lebih lanjut dalam syndicated service, standardized service, branded service, dan customized (ad hoc) service. Untuk syndicated service, informasi dikumpulkan untuk banyak perusahaan dalam suatu industri sejenis secara periodik. Data syndicated service disebut juga data omnibus. Kelebihan data sindikasi atau omnibus ini, suatu produk/jasa dari berbagai merek dapat dibuat ranking, tracking, sekaligus benchmarking suatu kategori industri. Namun data sindikasi ini sangat terbatas dalam mengeksplorasi variabel suatu kasus pemasaran. Salah satu perusahaan syndicated service yang sering dijadikan acuan rating khusus media/iklan ialah Nielsen Media Research. Sedangkan standardized & Marketing Research for Beginner

9

branded service, diberikan jenis layanan riset yang standar atau spesialis layanan dari sebuah perusahaan riset. Seperti Frontier yang dikenal untuk jasa riset customer satisfaction (ICSA) atau MARS untuk jasa riset brand equity (IBBA). Khusus riset yang disesuaikan dengan kebutuhan klien, perusahaan riset menyediakan customized service yang dieksplorasi kasus perusahaan terkait secara aktual. Sementara itu pemasok layanan riset terbatas terbagi dalam salah satu atau kombinasi dari aspek-aspek tahapan riset. Seperti khusus research design disediakan layanan mendesain riset yang sesuai dengan masalah atau identifikasi pemasaran, termasuk panduannya seperti kuesioner untuk field survey. Atau khusus field survey, berupa layanan pengumpulan data melalui wawancara tatap muka, observasi, telesurvey, atau mail survey. Coding dan data entry services disediakan untuk memberikan bantuan pengecekan hasil kuesioner yang dilanjutkan memasukan data tersebut sekaligus kodifikasi pada software yang telah ditentukan. Sedangkan untuk data analysis service, disediakan layanan analisa data kuantitatif hasil survey yang telah dilakukan sebelumnya.


10

Bab 2 MEMULAI SEBUAH RISET Riset pemasaran merupakan sebuah penelitian ilmiah yang sudah pasti harus dipertanggungjawabkan secara ilmiah pula. Keilmiahan sebuah riset dapat dilihat dari sistematika dan landasan metodologi dalam alur pengerjaannya. Meninggalkan tahapan metodologi sama halnya menganalisa dalam kerangka pijakan yang lemah dan sudah pasti merencanakan sebuah hasil kesimpulan yang bias. Lebih jauh, mengadopsi konsep-konsep pemasaran modern akan membantu mempermudah membedah suatu kasus pemasaran. Pemahaman terhadap konsep pemasaran dan metodologi riset yang matang menjadi tulang punggung dalam menyelesaikan kasus-kasus yang rumit atau kompleks.

FINAL REPORT

RESEARCH OBJECTIVE ?!

DATA ANALYSIS COLLECTING DATA RESEARCH DESIGN

Secara praktis ada lima langkah utama dalam riset pemasaran, yakni pertama adalah merumuskan tujuan riset itu sendiri dari masalah atau peluang pemasaran. Langkah awal ini akan membantu pijakan selanjutnya dalam penentuan desain riset yang tepat. Dalam mendesain riset juga ditentukan metode dan teknik pengambilan datanya. Apakah menggunakan jenis riset kuantitatif, kualitatif, atau desk research. Setelah desain ditentukan selanjutnya dilakukan pengumpulan data, baik data primer di lapangan maupun data sekunder. Data atau informasi yang diperoleh tersebut kemudian dilakukan proses analisa yang nantinya dibuat kesimpulan berupa laporan akhir hasil riset.


11

Kelima tahapan utama tersebut bukan suatu tahapan terpisah yang dikerjakan tanpa terkait tahapan satu dengan yang lainnya. Saat merumuskan tujuan riset, juga terkait desain riset yang akan digunakan, sekaligus pengumpulan data dan metode analisis data. Singkatnya, rencana riset memperhatikan seluruh tahapan namun dalam pelaksanaannya dilakukan bertahap. Rencana riset ini, baik riset bisnis maupun akademis disebut juga proposal riset atau usulan penelitian dalam bidang akademis. Perencanaan riset pemasaran untuk kasus yang sederhana sebenarnya tidaklah terlalu sulit. Bahkan beberapa kasus pemasaran memiliki acuan standar riset (standardized research), seperti riset kepuasan pelanggan atau riset ekuitas merek. Sementara untuk riset spesifik (customized research) atau juga penelitian akademis (tesis/disertasi) cenderung lebih kompleks dan memerlukan perhatian mendetil pada setiap tahapannya. Secara mendetil tahapan riset pemasaran dapat dijelaskan pada diagaram alur berikut:

PERUMUSAN TUJUAN RISET Research Objective Preparing

HIPOTESIS DAN KONSEP TEORITIS

PENENTUAN JENIS & METODE RISET

STUDI LITERATUR

RISET KUALITATIF

RISET KUANTITATIF Research Design

Pendataan Informasi & Sumber Informasi

Penentuan Narasumber/ Kelompok Rujukan

Penentuan Responden (Teknik Sampling)

Desain TOR/Acuan Riset

Desain Kuesioner

PENGUMPULAN DATA

Data Collecting

ANALISA DATA

Data Analysis

LAPORAN AKHIR Final Report

INTERPRETASI KASUS PEMASARAN


12

Merumuskan Tujuan Riset Masalah dan peluang dalam pemasaran adalah seperti koin mata uang, kedua sisinya akan selalu muncul bersamaan tergantung sisi mana yang diamati. Masalah yang dialami oleh seseorang atau perusahaan di satu sisi, akan menjadi peluang bagi orang lain atau perusahaan tertentu di sisi lain. Contoh sederhana, seorang yang menderita sakit merupakan peluang bagi orang yang bisa menyembuhkan. Bahkan seorang yang meninggal saat ini menjadi peluang bisnis bagi perusahaan yang bergerak di bidang layanan pengurusan jenasah, penguburan, hingga prosesi doa bagi keluarga yang ditinggalkannya. Masalah atau peluang pasar baik internal maupun eksternal tergantung bagaimana periset melihatnya. Riset pemasaran dalam hal ini selain bertujuan mengeksplorasi dan mengidentifikasi masalah sekaligus juga memberikan solusi, sehingga dapat memandang masalah tersebut menjadi peluang di masa yang akan datang. Sebuah riset yang “powerfull”, dimulai dengan mengeksplorasi masalah pemasaran atau perkiraan peluang pasar ke dalam rumusan tujuan riset. Merumuskan tujuan riset ini bukanlah sekedar membuat sebuah pernyataan ansich. Rumusan ini haruslah merupakan hasil eksplorasi awal, meski tidak mesti mendetil, dapat berupa gejala, indikasi, atau hal-hal yang diperkirakan akan terjadi. Setelah masalah yang menjadi obyek riset dieksplorasi, selanjutnya perlu dilakukan pembatasan agar lebih terfokus. Pada beberapa kasus dimungkinkan dilakukan riset pendahuluan yakni exploratory research untuk mengumpulkan data dan mengidentifikasi masalah yang terjadi secara mendetil. Seperti melalui riset kualitatif (focus group discussion (FGD), in depth interview, atau experience interview), atau paling sederhana dengan studi literatur (desk research). Melalui tahapan eksplorasi, pembatasan, dan pengumpulan data ini akan menghasilkan rumusan tujuan riset yang memiliki landasan kuat untuk tahapan riset selanjutnya.

Menurut Kerlinger (2004), eksplorasi masalah yang baik dinyatakan dalam bentuk pertanyaan atau pernyataan yang menanyakan. Dan masalah tersebut dapat mengungkapkan suatu hubungan dua variabel atau lebih. Terkait dengan valid atau tidaknya sebuah riset, akan terlihat dari alur hubungan antara marketing problem, research objective, hingga action standard. Seperti contoh kasus berikut:


13

MARKETING PROBLEM Segmen pelanggan yang mana, yang akan menjadi target pasar pada tahun yang akan datang?

RESEARCH OBJECTIVE

ACTION STANDARD



Kebutuhan spesifik dari setiap segmen yang menjadi target pasar



Kategori dan segmen dari konsumen yang memiliki minat & daya beli yang tinggi.

Jika segmen memiliki potensi kinerja penjualan per tahunnya lebih 10.000 unit maka segmen tersebut menjadi target pasar yang perhatian utama

Untuk mengeksplorasi masalah pemasaran yang menjadi obyek riset, ada lima teknik eksplorasi yang dapat membantu, yakni: 1. Brainstorming, diskusi intensif baik dalam kelompok kecil (2-4 orang) maupun yang lebih besar. Dengan dipandu seorang moderator, tema pembicaraan akan lebih terfokus sehingga masalah dapat tergali mendalam. Sudut pandang yang berbeda di antara peserta diskusi akan memperkaya perspektif suatu masalah. 2. Case Study, studi kasus terhadap permasalahan sejenis dari perusahaan yang berbeda. Studi kasus dapat diperoleh dari hasil penelitian akademis atau bisnis, baik dalam berbagai media, jurnal, dan literatur. Analogi terhadap kasus terkait akan membantu menemukan masalah bahkan solusi yang sama pula. 3. Experience Interview, mengeksplorasi masalah bisnis yang dihadapi dengan mengundang orang yang ahli (konsultan) dibidangnya untuk diwawancarai. Kompetensi dan pengalaman para ahli ini akan membantu mengidentifikasi masalah dan terkadang dapat memberikan alternatif solusi. 4. Fishbone Technique, metode tulang/sirip ikan yang diperkenalkan oleh Prof. Ishikawa untuk memetakan masalah berdasar akibat dan akar penyebabnya. Berawal dari kepala ikan yang menyatakan akibat utama, lalu diruntun faktor penyebab utama dan turunannya pada tulang ikan besar, sedang, dan kecil. Seperti gambar berikut:

SEBAB A1

SEBAB A2 SEBAB UTAMA A

AKIBAT SEBAB C1 SEBAB UTAMA C

SEBAB UTAMA B

SEBAB C2

AKAR SEBAB AKAR SEBAB C2-2 C2-1


14

5. Why-why question, yakni menggali akar penyebab masalah dengan mempertanyakan secara berulang dan terfokus, mengapa? Lalu mengapa? Hal yang cukup penting diperhatikan periset setelah melakukan eksplorasi masalah adalah pembatasan masalah. Sebuah riset, baik besar maupun kecil, tentunya terbatasi oleh ketersediaan cakupan kajian riset, bujet, waktu, personel, atau sumber daya lainnya. Bagi praktisi yang melakukan riset internal, sejak awal akan terbatasi wilayah wewenang dan tanggung jawab departemennya. Kecuali terdapat kesepakatan antar depertemen, misalkan antara bagian pemasaran dengan produksi dan sebagainya. Begitu pula periset dari kalangan akademis, terbatas pada fokus bidang yang dipelajari. Dan keputusan terakhir dan cukup menentukan bagi praktisi untuk mengadakan riset pemasaran secara internal atau alih daya adalah bujet. Bujet riset yang terbatas perlu dioptimalkan secara efisien agar tidak mengorbankan tujuan utama riset. Menyusun Proposal Riset Pengadaan sebuah riset pemasaran, baik dilakukan secara internal perusahaan maupun eksternal oleh perusahaan riset atau penelitian akademis perlu diawali dengan penyusunan proposal riset. Proposal riset akan membantu periset dalam membuat prosedur, tahapan, dan perencanaan riset yang matang dan menjadi acuan kerja bagi pihak lain yang terkait. Singkat padat atau panjang terinci dari sebuah proposal riset memang tidaklah baku, tergantung kebutuhan informasi yang akan dipresentasikan. Sekalipun demikian, ada beberapa aspek proposal yang perlu dipersiapkan dalam penyusunan proposal riset antara lain: 1. Latar Belakang, berisikan deskripsi awal tentang kasus pemasaran yang menjadi obyek riset. Deskripsi kasus pemasaran tersebut dapat masalah yang diajukan berupa gejala, indikasi, atau hal-hal yang diperkirakan akan terjadi. 2. Tujuan Riset, merupakan rumusan tujuan riset hasil dari eksplorasi awal dan pembatasan kasus pemasaran yang baiknya dijelaskan per item. 3. Studi Pendekatan, berisikan pendekatan literatur atau konsep-konsep pemasaran yang berkaitan dengan kasus pemasaran dan tujuan riset di atas. Pendekatan studi ini akan membantu periset dalam menentukan metodologi riset yang tepat. 4. Sumber Data dan Metodologi Riset, berisikan sumber data yang akan dieksplorasi dan jenis dan metode riset akan dipergunakan. 5. Analisa Riset yang Diharapkan, berisikan informasi yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan pemasaran berdasar tujuan semula.


15

6. Jadwal Riset, berisikan jadwal kerja riset yang direncanakan sesuai kemampuan sumber daya yang dimiliki. 7. Estimasi Bujet Riset, berisikan estimasi bujet pengadaan riset, dapat secara rinci atau nominal total bujetnya saja. Selain aspek-aspek yang diperlukan dalam penyusunan proposal, terdapat halhal terkait yang membantu memperdalam bahasan setiap aspeknya, yakni: 1. Bahasan tentang latar belakang dan tujuan riset dapat diperoleh dari hasil pengamatan atau diskusi intensif dengan perusahaan pengguna jasa riset (disebut klien atau user). Untuk merumuskan tujuan riset, periset harus siap berulang kali memperbaiki proposal hingga diterima pihak klien. Adakalanya pihak klien telah mempersiapkan TOR dari riset pemasaran yang akan diadakan. Apabila periset dan klien belum dapat mengidentifikasi kasus pemasaran yang terjadi, dapat diajukan exploratory research dengan metode FGD, wawancara dengan para ahli, atau studi literatur mendalam. 2. Bahasan sumber data dan metodologi riset dapat mengacu pada tahapan riset pemasaran yang dibahas pada bab-bab buku ini lebih lanjut. 3. Tim pelaksana riset yang digunakan dalam sebuah riset pemasaran (kuantitatif) skala besar perlu didukung staf khusus. Namun untuk riset berskala kecil beberapa fungsi kerja staf dapat dilakukan seorang staf saja. Berikut fungsi staf kerja yang umumnya diperlukan beserta deskripsi kerjanya: 

Interviewers, ujung tombak riset yang bertugas mewawancarai langsung responden. Sedangkan staf riset yang bertugas hanya mengamati atau tidak berhadapan langsung dengan responden disebut sebagai observer. Baik interviewer maupun observer dapat merupakan pekerja lepas atau alih daya, namun dengan memperhatikan kompetensi dan kejujuran.



Supervisor, staf riset yang bertugas mengkoordinasi kerja para interviewer atau observer, termasuk briefing awal dan quality control hasil survey. Pengecekan internal harus dilakukan untuk meminimalisasi kesalahan survey.



Data

Entry

Officer,

staf

riset

yang

bertugas

mengkodifikasi

dan

memasukkan data hasil survey, sekaligus melakukan pengecekan atau quality control tahap kedua setelah Supervisor; 

Data Analyst, staf riset yang bertugas menganalisa data hasil survey berupa hasil tabulasi data dan analisa statistik lainnya;


16



Project Manager, penanggung jawab keseluruhan riset, dari menyusun rencana kerja riset, mendesain riset, mengkoordinasikan seluruh staf riset, hingga mempresentasi laporan akhir riset. Data Entry Officer

Project Manager

Field Supervisor Interviewer

4. Bagi institusi riset baru dalam mengajukan proposal riset dapat di-endorser dengan menuliskan staf ahli atau konsultan ahli yang memiliki track record cukup bagus. Selain akan membantu dalam merancang riset yang tepat, sang endorser ini akan membangun kredibilitas di mata calon klien. 5. Alokasi jadwal riset yang perlu diperhatikan dalam menyusun proposal yang mengacu pada tahapan riset standar kuantitatif yakni: 

Preparing concept & research design, persiapan pematangan konsep dan rumusan tujuan riset, dilanjutkan dengan mendesain riset dan kuesioner jika diperlukan. Diperkirakan membutuhkan waktu sekitar 1-2 minggu.



Interviewer briefing, penerangan bagi para interviewers atau observer untuk melakukan survey di lapangan. Untuk beberapa kasus, klien perlu ikut serta untuk mem-brief tentang produk dan informasi teknis terkait, agar tidak salah persepsi saat mewawancarai responden. Waktu yang diperlukan tidak lebih dari satu hari apabila telah disepakati jadwal pertemuan sebelumnya.



Data collecting, tahap pengumpulan data berupa wawancara atau observasi ini membutuhkan waktu cukup lama. Estimasi waktu tergantung pada cakupan wilayah survey, metode sampling yang digunakan, dan tingkat kesulitan memperoleh responden. Hal tersebut dapat dibantu menambah staf interviewer/observer atau menggunakan database calon responden yang sudah ada.


17



Data coding & entry, waktu memasukan data hasil survey diperlukan sekitar minimal 25-30 kuesioner lengkap per orang dalam satu hari dan untuk mempercepat pekerjaan dapat dikerjakan lebih dari satu orang;



Data Analysis, waktu analisa data untuk riset yang tidak terlalu kompleks dapat diselesaikan kurang dari seminggu bahkan dapat sekaligus menyusun laporan akhir riset.



Final report & presentation, penyiapan laporan akhir dan presentasi yang menarik dapat diselesaikan dalam waktu satu minggu.

6. Alokasi bujet riset yang perlu diperhatikan dalam menyusun proposal yakni: 

Research design, biaya mendesain konstruksi desain riset yang tepat dan sekaligus mendesain kuesioner.



Administration

cost,

biaya

administrasi

riset

seperti:

penggandaan

kuesioner dan biaya kurir pengiriman bila survey di daerah. 

Interviewers fee, biaya bagi intreviewer yang dapat dihitung per wawancara (kuesioner) atau upah harian/bulanan.



Gift for respondent, hadiah yang diberikan kepada responden atas kesediaan waktunya diwawancarai.



Operational cost, biaya operasional yang diperlukan dalam pengumpulan data dan survey di lapangan.



Officers fee, biaya staf pelaksana riset yakni: project manager, data analyst, supervisor, dan data entry officer.



Final report & presentation, biaya penyusunan laporan akhir dan presentasi.


18

Contoh Proposal Riset Berikut ini contoh sebuah contoh proposal ringkas riset pemasaran dari sebuah perbankan, sebut saja Bank Trust. Latar Belakang 

Bank Trust berkeinginan menilai mutu kinerja layanan cabang-cabang sekaligus melakukan pemeringkatan. Cabang mana saja yang memiliki kinerja di atas standar layanan, sesuai standar layanan, dan di bawah standar layanan.



Bank Trust berkeinginan mengevaluasi standar layanan staf frontliner yakni customer service, teller, dan satpam. Seperti halnya penilaian cabang, staf frontliner mana saja yang memiliki kinerja di atas standar layanan, sesuai standar layanan, dan di bawah standar layanan.

Tujuan Riset 1. Mengevaluasi kinerja mutu layanan (service quality) bank Trust. Dalam hal ini berbagai aspek seperti: banking hall dan pelayanan teller atau front liner officer Bank Trust dapat diketahui. 2. Melakukan scoring, ranking, & tracking service performance. Dengan melakukan riset secara berkala akan didapatkan track kinerja pelayanan bank Trust, sehingga dapat diketahui aspek-aspek yang telah mengalami peningkatan, dan hal-hal yang perlu mendapatkan perbaikan. 3. Merekam customer experience, sehingga apa yang dialami oleh nasabah dan calon nasabah Bank Trust dapat diketahui secara objektif. Studi Pendekatan Berdasarkan tujuan riset Bank Trust, metode riset yang tepat digunakan ialah metode mystery shopper (MS). Untuk menyusun skenario dan parameter dengan validitas konstruk (construct validity) riset yang tepat, digunakan pendekatan studi yang bersesuaian. 1. Service Quality (SERVQUAL) Dimensions Parameter mutu layanan bagi perusahaan jasa (termasuk perbankan) telah dilakukan penelitan oleh Parasuraman, Zeithaml, dan L. Berry (1990) dalam lima dimensi pengukuran yang dikenal dengan SERVQUAL Dimensions (Service Quality). Kelima dimensi itu ialah: aspek tangibles, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy.


19

No. D I M E N S I

DEFINISI OPERASIONAL

1.

Tangible

Aspek-aspek yang berhubungan dengan fasilitas (tampak) fisik, perlengkapan, personel serta materi komunikasi.

2.

Reliability

Aspek-aspek yang berhubungan dengan kemampuan mewujudkan layanan yang telah dijanjikan secara tepat.

3.

Responsiveness

Aspek-aspek yang berhubungan dengan kecepattanggapan dalam memberikan layanan yang dibutuhkan.

4.

Assurance

Aspek-aspek yang berhubungan dengan jaminan atas layanan yang diberikan sesuai dengan kompetensi standar dan harapan dari konsumen.

5.

Emphaty

Aspek-aspek yang berhubungan dengan kemampuan memahami komunikasi perasaan (emosional, empati) konsumen.

2. 10 Steps Effectiveness Mystery Shopper Menurut Peter Gurney (Service Intelligent, 2001), MS yang efektif untuk perbaikan mutu layanan perlu melalui sepuluh tahapan, yakni: 1. review service/sales standard

6. conduct a baseline study

2. design the evaluation tools

7. share result

3. determine scenario

8. set goals

4. specify reporting needs

9. train

5. hire or train shoppers

10. repeat the study.

Metodologi Mystery Shopper (MS) merupakan salah satu metode dalam riset pemasaran yang sering digunakan untuk mengukur kualitas layanan, yakni dengan mengirimkan sejumlah periset yang berperan sebagai mystery shopper. Dalam program MS bank Trust ini, periset bertindak layaknya nasabah bank dengan membuka rekening (tabungan), bertransaksi, komplain, sampai akhirnya menutup rekening, yang dituangkan dalam skenario observasi. Parameter 1. Standard Parameter Parameter standar atau mendasar yang harus dimiliki oleh para frontliner yakni Customer Service, Teller, dan Satpam serta tampilan fisik ruangan. Marketing Research for Beginner

20

2. Advanced Parameter Parameter lebih lanjut yang apabila dimiliki oleh Customer Service, Teller, dan Satpam akan bernilai lebih (plus). Jadwal Riset No.

SCHEDULE

TIME

1.

Preparing Concept

1 week

2.

Questionnaire design

1 week

3.

Briefing for Field Survey

2 days

4.

Interview face to face

5.

Data Entry & Cleaning Data

3 days

6.

Analyze Data

1 week

7.

Reporting & Presentation

1 week

3 weeks

Total

8 weeks

Bujet Riset No.

ALOKASI BUJET

UNIT

HARGA/UNIT

1.

Research Design

1

1,000,000

1,000,000

2.

Interviewer Fee

60

45,000

2,700,000

3.

Data Entry & Data Coding

60

1,000

60,000

4.

Administration Cost

60

2,000

120,000

5.

Communication Cost

1 area

750,000

750,000

6.

Operational Cost

1 area

500,000

500,000

7.

Officers Fee(PO, Analyst, Spv)

1 bln

4,500,000

4,500,000

8.

Final Report

500,000

500,000

1 Total


TOTAL (Rp.)

10,130,000

21

Bab 3

DESAIN RISET Seusai merumuskan tujuan riset, dilakukan penentuan desain riset yang sesuai. Berdasarkan dari eksplorasi dan tujuan riset, desain riset pemasaran terbagi tiga jenis desain menurut Parasuraman, Aaker, W. Emory dan D. Cooper, serta Maholtra. Yakni exploratory research design, descriptive research design, dan cause effect research design. Pada exploratory research atau desain riset penjajakan, umumnya masalah yang akan dipecahkan belum terdefinisi secara pasti. Melalui desain riset inilah diharapkan kasus pemasaran yang (akan) dihadapi tersebut dapat didefinisikan atau dijelaskan lebih spesifik. Seperti dalam hal periset menghadapi kasus seperti ketidak puasan pelanggan dan penurunan penjualan, namun faktor-faktor yang mempengaruhi belum diketahui pasti. Beberapa buku riset pemasaran mengelompokkan riset exploratory ini dalam kelompok riset kualitatif karena proses penjajakannya banyak menggunakan metode dan teknik kualitatif. Seperti experience interview, in depth interview, atau focus group group discussion (FGD). Metode dan teknik riset kualitatif ini akan dijelaskan khusus pada bab tersendiri. Di luar metode kualitatif, untuk mengeksplorasi masalah atau tujuan riset dapat pula menggunakan studi literatur (desk research). Studi literatur ini cukup murah dan termudah dibandingkan desain riset lain, karena menggunakan data sekunder.

RESEARCH DESIGN

DESK RESEARCH

EXPLORATORY RESARCH

CONCLUSIVE RESARCH

Descriptive Research

Cause-Effect Research

Cross Sectional Research Design

Single Cross Sectional


Longitudinal Research Design

Multiple Cross Sectional

22

Untuk desain descriptive dan cause effect dapat dikelompokkan dalam conclusive research design, karena memberikan konklusi (kesimpulan) pada akhir penelitiannya.

Dan

keduanya

diidentikkan

dengan

riset

kuantitatif,

karena

menggunakan metode dan analisa survey. Descriptive research bertujuan memahami gambaran atau deskripsi kasus pemasaran secara mendetil, yang dapat mengacu pada jenis pertanyaan 5W+1H. Seperti why (mengapa kasus itu terjadi), how (bagaimana kasus itu diketahui), what (hal apa yang ingin diketahui), who (siapa yang berhubungan dengan kasus tersebut), when (pada saat kapan kasus itu berkemungkinan terjadi), dan where (dimana kasus itu terjadi). Contoh kasus pemasaran yang mengarah pada riset deskriptif seperti riset mengetahui karakteristik kelompok pembeli potensial dan yang tidak. Atau pada kasus untuk mengetahui efektifitas iklan sebuah produk yang mempengaruhi konsumen untuk membeli. Berdasar sampel dan waktu pengujian, desain riset deskriptif dibagi menjadi dua kelompok desain, yakni longitudinal design dan cross sectional design. Dalam longitudinal research design, riset dilakukan pada sampel tetap yang diukur berulang kali sepanjang waktu. Sedangkan cross sectional research design dikumpulkan informasi dari sampel tertentu saja dan tidak dilakukan berulang kali. Apabila dikumpulkan informasi dari satu sampel dilakukan hanya satu kali (waktu) saja, dikelompokkan dalam single cross-sectional. Dan apabila dikumpulkan dari sampelsampel yang berbeda pada waktu yang berbeda pula, dikelompokkan dalam multiple cross-sectional.

KRITERIA EVALUASI

CROSS-SECTIONAL

LONGITUDINAL

Kurang

Bagus

Tidak terlalu besar

Besar

Cukup

Kuat

Representasi sampel

Kuat

Lemah

Respon terhadap bias

Kuat

Cukup

Identifikasi perubahan Jumlah data Akurasi

Untuk jenis cause effect research design atau riset sebab akibat, bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan sebab akibat dari variabel-variabel kasus pemasaran. Dalam beberapa buku teks, ada yang menamakan riset sebab akibat ini sebagai riset eksperimental. Karena untuk mengidentifikasi suatu variabel itu menjadi penyebab atau akibat variabel lain dilakukan suatu ekperimen. Dalam riset ini variabel terbagi dua, yakni variabel pengaruh (independent variable) dan variabel terpengaruh (dependent variable). Misalnya pada riset efektifitas iklan, apakah sebuah iklan yang ditayangkan mempengaruhi preferensi konsumen dalam pembelian atau tidak.


23

Sumber Potensial Kesalahan dan Bias Dalam mendesain sebuah riset, periset perlu memperhatikan sumber potensial kesalahan (error) yang mendorong terjadinya bias. Bias is the devil of analysis, bias menyebabkan kesalahan analisa dan melencengkan dari fakta sesungguhnya. Desain riset yang baik harus dapat menekan atau mengendalikan berbagai kesalahan dan faktor-faktor pendorong bias. Secara total keseluruhan, kesalahan (total error) bersumber dari random sampling error dan non-sampling error. Random sampling error merupakan kesalahan yang disebabkan sampel (responden) yang terpilih tidak mereprensentasikan populasi akibat aspek pengacakan (random) kurang diperhatikan. Sedangkan non-sampling error terjadi disebabkan oleh selain faktor sampling, seperti: kesalahan periset, interviewer, responden, atau ketidakadaan respon. TOTAL ERROR RANDOM SAMPLING ERROR

NON SAMPLING ERROR

Researcher Error

Interviewer Error

Respondent Error Error

Non Response Error

    

    

 Inability Error  Unwillingness

 Failure to Contact  Incomplete

Surrogate Info Population Spec Sampling Frame Measurement Data Analysis

Questioning Error Recording Error Cheating Error Interference Error Respondent Select

Error

Response

a. Researcher error, kesalahan yang dilakukan periset meliputi:  Surrogate information error, yakni kesalahan periset dalam mengumpulkan

informasi sehingga terjadi bias antara yang dibutuhkan dengan yang dicari. Contoh kasus dalam brand association research, informasi yang dibutuhkan ialah asosiasi (pertautan informasi dalam benak) konsumen terhadap merek Indomie, tetapi yang dicari persepsi konsumen terhadap Indomie.  Population specification error, yakni kesalahan periset dalam menentukan

populasi yang aktual dan relevan dengan kasus pemasaran yang diteliti. Contoh kasus dalam riset preferensi konsumen restoran cepat saji Mc Donald, apakah yang menjadi populasinya, orang tua atau anak-anak.  Sampling frame error, yakni kesalahan periset dalam menentukan kerangka

sampling yang tepat. Contoh kasus dengan obyet riset ibu rumah tangga perkotaan, apakah populasi didefinisikan sebagai isteri yang berada di rumah dan tidak bekerja, bekerja paruh waktu, atau bekerja penuh. Dan bila dispesifikasikan lagi, bagaimana dengan seorang isteri yang bekerja penuh dan memiliki kantor di rumah (SOHO, small office & home office) atau single parent (mother). Marketing Research for Beginner

24

 Measurement error, yakni kesalahan periset dalam menentukan pengukuran

informasi. Contoh kasus brand association research pengukurannya berupa jawaban dikotomik (Ya/Tidak) dan bukan dengan skala likert (sangat tidak setuju/tidak setuju/biasa/setuju/sangat setuju).  Data analysis error, yakni kesalahan periset dalam menganalisa data,

seperti menentukan uji statistika yang salah menghasilkan interpretasi pada data hasil yang salah pula. b. Interviewers error, kesalahan yang dilakukan pewawancara meliputi:  Questioning error, kesalahan pewawancara dalam mengajukan pertanyaan

yang menyebabkan terjadinya salah persepsi atau tidak maksimal jawaban tergali dari responden.  Recording error, kesalahan pewawancara dalam faktor pendengaran, inter-

pretasi, dan pencatatan jawaban yang diberikan responden.  Cheating error, kesalahan pewawancara karena tidak jujur atau merekayasa

jawaban yang diberikan responden.  Interference error, kesalahan pewawancara karena mempengaruhi jawaban

responden seperti me-leading atau memberikan jawaban pribadi.  Respondent selection error, kesalahan pewawancara dalam menentukan

dan menyeleksi responden yang akan diwawancarai di lapangan (field survey). c. Respondent error, kesalahan yang dilakukan responden meliputi:  Inability error, kesalahan yang disebabkan ketidakmampuan atau ketidak-

tahuan responden menjawab pertanyaan.  Unwillingness error, kesalahan yang disebabkan responden tidak bersedia

memberikan jawaban atau informasi akurat yang diperlukan riset. Adakalanya responden menjawab secara normatif atau tidak jujur untuk menutupi jawaban yang sesungguhnya karena menyangkut harga diri, prestise, bosan, atau untuk menyenangkan pewawancara saja. d. Non response error, kesalahan yang terjadi karena ketiadaan respon dari responden meliputi: 

Failure to contact, responden tidak memberikan respon berupa penolakan atau tidak berada di tempat saat akan diwawancarai;



Incomplete

response,

responden

tidak

memberikan

respon

penuh,

berhalangan, atau terganggu sewaktu diwawancarai sehingga informasi yang diperoleh tidak lengkap.


25

Pengendalian Kesalahan Kesalahan riset, baik random sampling error mau pun non sampling error, dimungkinkan untuk dapat dikendalikan oleh periset. Yakni dengan meminimalisasi faktor-faktor yang mempengaruhi timbulnya sumber kesalahan. Beberapa saran pengendalian kesalahan sebagai berikut: 1. Random sampling error sebagai satu-satunya kesalahan yang dapat dikalkulasi persentase kesalahannya ini dapat dikurangi dengan menambah jumlah sampel responden. Kalkulasi persentase sampling error akan dibahas pada bab Teknik Pengambilan Sampel. Namun periset perlu berhati-hati sebab penambahan jumlah sampel akan berimbas pada peningkatan bujet riset dan juga non sampling error. 2. Surrogate information error sebagai salah satu kesalahan periset, dapat dihindari dari awal saat mendesain riset dan kuesioner. Para periset perlu berinteraksi atau berdiskusi intens dengan pihak klien/user agar desain riset dan kuesioner sesuai dengan tujuan riset dan kebutuhan klien. 3. Population specification error dan sampling frame error dapat dihindari dengan mendefinisikan secara detil populasi dan kerangka sampel berdasar referensi atau acuan desain riset. 4. Measurement error dan data analysis error sangat terkait dengan kompetensi periset atau data analyst. Namun bagi periset pemula dapat meminimalisasikannya dengan mengacu contoh desain riset kuesioner dan analisa data yang sudah baku. 5. Interviewers error dapat dihindari periset semenjak rekruitmen, perlunya diseleksi interviewer yang memiliki kejujuran, kemampuan dasar, dan etika mewawancarai. Lalu briefing untuk menjelaskan teknik wawancara, isi kuesioner dan istilah yang terkait didalamnya, serta prosedur kerja. Apabila memungkinkan dapat dilakukan training terlebih dahulu bagi interviewer pemula. Dan peran seorang supervisor dalam tim riset bertugas mengontrol interviewers dan mengecek hasil kerjanya. Di pihak klien diberikan hak pula untuk melakukan pengecekan dan apabila terdapat ketidakjujuran dapat dilakukan recall, menolak hasil survey interviewer tersebut. 6. Respondent error, failure to contact, dan incomplete response dapat dihindari dengan menyiapkan database profil responden sehingga dapat diseleksi responden yang tepat. Responden pun perlu dihubungi terlebih dahulu untuk konfirmasi kesediaan waktu dan tempat mewawancarainya. Selain itu responden berhak atas gift, berupa hadiah atas kesediaannya diwawancarai.


26

Bab 4

RISET KUALITATIF Tarik ulur menentukan penggunaan riset kualitatif atau kuantitatif umumnya selalu terjadi dalam riset-riset ilmu sosial. Bahkan tak terbendung pula dalam kajian metodologi penelitian, lahir menjadi dua aliran orientasi metode riset, kualitatif dan kuantitatif. Sama seperti halnya saat kita berbicara tentang cara pengambilan keputusan antara menggunakan intuisi atau riset. Keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan yang tidak perlu dikontradiksikan. Yang perlu diperhatikan oleh periset adalah menggunakan metode yang sesuai dengan tujuan dan karakteristik riset. Pemilihan metode yang tepat akan lebih menjamin hasil riset dapat lebih diandalkan. Perbedaan kedua metode ini dapat dibedakan berdasarkan tujuan riset, jenis dan karakteristik riset lainnya seperti: jenis pertanyaan yang diajukan, waktu pengerjaan, jenis analisa, hingga penarikan kesimpulan hasil riset.

PARAMETER

METODE KUALITATIF

METODE KUANTITATIF

Tujuan Riset

Diagnosa masalah, penyaringan alternatif, dan penemuan konsep atau ide baru

Pengujian fakta pasar, estimasi, keterkaitan/korelasi, prediksi

Jenis Riset

Umumnya Exploratory Research

Descriptive & Experimetal Research Design

Jenis Pertanyaan

Pertanyaan terbuka, cenderung kurang terstruktur, dan penggalian mendalam dengan teknik probing

Pertanyaan terstruktur (kuesioner).

Waktu Pengerjaan Riset

Membutuhkan waktu lebih pendek

Membutuhkan waktu lebih panjang

Keterwakilan Populasi

Jumlah sampel kecil dan terbatas sehingga kurang mewakili populasi

Jumlah sampel besar dan cukup baik mewakili populasi

Jenis Analisa

Subyektif, semiotik

analisa

Analisa statistik, deskriptif, prediksi sebab akibat dan korelasi

Kemampuan Periset

Kemampuan komunikasi, pengamat an, dan keterampilan interpretasi

Metodologi ilmiah, prosedur statistik, dan korelasional

Penarikan Kesimpulan

Sangat terbatas, hanya untuk pengertian & wawasan pendahuluan

Cukup baik untuk penarikan kesimpulan fakta & estimasi keterkaitan

interpretatif,

Beberapa teknik metode riset kualitatif yang sering digunakan dalam riset pemasaran berdasarkan jumlah responden dan media wawancara, seperti diagram berikut ini:


27

RISET KUALITATIF

JUMLAH RESPONDEN

MEDIA INTERAKSI

6 - 12 Persons: Focus Group Discussion

Face to Face Interactive

Dyads (2) / Tryads (3): Mini Groups Discuss

Telephone Conference

One on Ones: In Depth / Experience Interview, Projective Technique

Video Conference

1. Focus Group Discussion (FGD), kelompok yang terdiri dari enam hingga dua belas orang yang dipandu seorang moderator, bertujuan membahas sikap, persepsi, dan pendapat masing-masing peserta secara terfokus. Untuk kelompok lebih kecil, dapat digunakan mini group discussion. 2. In Depth Interview, wawancara terarah yang dilakukan periset terhadap seorang responden secara mendalam. 3. Experience Interview, wawancara terarah yang dilakukan periset terhadap seorang ahli atau yang berpengalaman tentang kasus pemasaran yang dihadapi secara mendalam. 4. Projective Technique, teknik riset penjajakan dengan meminta responden untuk memproyeksikan perasaan, keyakinan, atau motivasi dirinya terhadap seorang, suatu obyek, atau situasi tertentu. 

Association Technique (with Word or Picture), meminta responden mengungkapkan apa yang terlintas di benak setelah mendengar atau melihat stimulus melalui kata-kata atau pilihan gambar.



Completion Technique, meminta responden untuk memberikan suatu pernyataan tambahan atau akhiran dari pernyataan situasi yang belum lengkap.



Role-Playing, meminta responden untuk bermain peran sebagai seseorang yang bereaksi atas suatu stimulus yang diberikan.



Personalization, meminta responden untuk menciptakan suatu kepribadian dalam bentuk benda mati.



Psychodrawing, meminta responden abstraksi ide berupa warna, bentuk, atau simbol pada sebuah obyek.


28

Focus Group Discussion (FGD) Teknik FGD merupakan jenis riset kualitatif yang cukup populer dalam riset pemasaran. Tujuan penggunaan FGD sendiri tidak jauh berbeda dengan tujuan riset kualitatif secara keseluruhan. Namun dibanding teknik riset kualitatif yang lain, FGD memiliki kelebihan dalam mengeksplorasi suatu kelompok responden. MANFAAT FGD   

  



KETERBATASAN FGD

Riset dapat diadakan secara cepat Biaya riset relatif cukup murah Saat responden tidak dipaksa untuk menjawab pertanyaan, mereka akan memberikan pikiran dan jawaban serius Responden mudah angkat bicara karena tidak ada perbedaan di antara mereka Suasana kelompok akan membantu menstimulus responden untuk bicara Terjadi efek simultan, saat responden berpendapat maka yang lain akan ikut berkomentar Sinergi diciptakan oleh kelompok

Diskusi dapat didominasi pembicaraannya oleh segelintir orang  Sedikit informasi hanya dapat diperoleh dari setiap responden  Terdapat ketidakmerataan cakupan dari setiap topik pembicaraan  Sudut pandang anggota minoritas kelompok dapat terabaikan atau tidak berpengaruh 

Peran penting yang perlu diperhatikan oleh periset dalam pelaksanaan focus group discussion adalah: 1. Memahami tujuan dan garis besar dari riset yang akan dilakukan. 2. Mendesain panduan moderator dan alur diskusi disesuaikan dengan tujuan riset. 3. Menyeleksi responden berdasarkan kriteria riset sebagai peserta FGD. Umumnya diperlukan 2-4 grup per kategori responden suatu riset pemasaran. Jumlah grup dapat bertambah sesuai heterogenitas dari kategori responden yang diamati. 4. Memenej tim bantu pelaksana, antara lain bagian: akomodasi, perlengkapan logistik, konsumsi, dan dokumentasi. 5. Bersama tim menyiapkan fasilitas yang dibutuhkan, yakni: 

Khusus FGD: ruang pertemuan khusus (tenang dan lapang), konsumsi, penjemputan/pengantaran jika diperlukan, name tag, dan VCR.



In Depth Interview dan tambahan FGD: tape recoder dan gift.

6. Dimungkinkan periset merangkap menjadi moderator memandu jalannya FGD, selanjutnya menginterpretasikan dan menganalisa dalam sebuah laporan akhir. FGD lebih jauh dapat dikembangkan dan dioptimalisasikan bagi riset-riset penting pemasaran. Edward F. Fern dalam bukunya, Advanced Focus Group Research (2001), menuliskan FGD dapat difungsikan dalam tiga tugas utama, yakni: exploratory, clinical, dan experiential. Tugas exploratory focus group adalah menciptakan, mengumpulkan, mengidentifikasi,

menemukan, menjelaskan, dan mendapatkan

gagasan, perasaan, dan perilaku. Marketing Research for Beginner

29

[Moderator] Coba lihat kemasan produk juice ini! Apa yang terlintas dalam pikiran Bapak/Ibu?

Kok lubang pembuka tdk ada? Saya suka minum di-tenggak

Logonya bagus, kenapa tidak dibuat besar

Tulisannya numpuk penuh kata-kata. Saya ngga suka!

Bentuknya tidak menarik. Saya tidak tertarik untuk membelinya! JELEK !!

Saya suka, gampang dijinjing.

Tugas experiental focus group dapat memberikan kesempatan para pengambil keputusan untuk mengamati “perilaku alami” dari peserta FGD yang ditetapkan sebagai

“wakil”

populasi.

Perilakunya

ini

dimanifestasikan

melalui:

berbagi

pengalaman hidup, berbagi preferensi, maksud dan tujuan, serta perilaku. Sedangkan tugas clinical focus group secara lebih luas digunakan untuk melihat akibat atau dampak penerapan suatu kebijakan pemasaran. Pendekatan ini dikenal juga sebagai group depth interview atau group dynamic. Detil dari tugas-tugas FGD dijelaskan dalam tabel berikut.

FGD UNTUK PENELITIAN TERAPAN (APPLIED RESEARCH) Exploratory  Menciptakan ide/konsep   



baru Mengumpulkan gagasangagasan unik Mengidentifikasi kebutuhan, harapan, & masalah Menemukan: penggunaan baru untuk produk yang sudah ada dan produk baru untuk penggunaan yang sudah ada Menjelaskan: hasil survey yang masih menimbulkan tanda tanya


Clinical  Menyikapkan motif  Mengungkapkan resistensi

terhadap bujukan  Mengungkakan: prasangka,

penilaian, kecenderungan  Menganalisa kegemaran

terhadap perilaku yang berbeda

Experiental  Berbagi pengalaman  Memperoleh dalam berbagi

dalam: sikap, preferensi, perhatian, & perilaku  Memahami: bahasa, pengetahuan, & pengalaman  Mengevaluasi: program & strategi, iklan, hasil survey, konsep produk/layanan, kebiasaan konsumsi media

30

FGD UNTUK PENELITIAN TEORITIS/AKADEMIS (THEORITICAL RESEARCH) Exploratory

Clinical

Experiental

 Menghasilkan konstruk

 Menjelaskan: keyakinan,

 Triangulasi dari riset

teoritis  Mengembangkan: model, hipotesis, teori

perasaan, & perilaku  Mengungkapkan alasanalasan preferensi

 Memperkuat model,

kuantitatif hipotesis, teori

Ada tiga kesalahan yang seringkali terjadi dalam pelaksanaan riset kualitatif khususnya FGD dan in depth interview, yaitu kesalahan: metodologi, prosedural, dan analisa. Kemudian menggeneralisasi informasi baru yang diperoleh dari responden sebagai suatu kesimpulan riset. Sedangkan contoh kesalahan prosedural yang kerap terjadi ialah periset tidak mendefinisikasi tujuan secara jelas. Lalu pemilihan responden yang tidak tepat sehingga tidak diperoleh informasi yang diharapkan dan cenderung bias. Termasuk pula ketidakmampuan moderator dalam mengarahkan FGD serta fasilitas FGD yang kurang diperhatikan sehingga mengganggu kenyaman responden. Kepiawaian seorang moderator nampak pada kemampuan mengkondisikan grup diskusi sesuai dengan tujuan riset. Membangun suasana yang nyaman sehingga dapat memancing responden untuk berpendapat secara bebas. Untuk kesalahan analisa yang sudah pasti membawa kegagalan sebuah riset kualitatif antara lain subyektifitas moderator yang dipengaruhi pengetahuan atau pengalamannya. Meski moderator mengetahui jawaban secara teoritis, namun tidak boleh mempengaruhi alur pertanyaan dalam diskusi dan analisa. Ini prinsip. Moderator harus berposisi sebagai orang “awam” (atau berpura-pura “awam”) yang dikarenakan ketidaktahuannya, melemparkan pertanyaan melalui jalannya FGD. Pertanyaan yang tidak/kurang terjawab baik oleh seorang responden dapat ditanyakan kepada responden lainnya secara satu per satu berurutan atau bersilangan posisi duduk responden. Kesalahan lainnya adalah hasil interaksi dalam FGD itu dikuantifikasikan, seperti dalam angka indeks, prosentase perilaku konsumen, proporsi atas sikap, atau stastistik deskriptif lainnya. Teknik Bertanya Keterampilan kedua setelah kemampuan membangun dinamika kelompok, yang perlu dimiliki periset sebagai moderator dalam FGD atau sebagai interviewer dalam in depth interview adalah kemampuan bertanya. Karena apapun jawaban yang disampaikan responden, terlepas benar atau tidak, merupakan tujuan dari riset kualitatif. Beberapa teknik bertanya yang sering digunakan antara lain: teknik probing, teknik why-why questions, atau teknik what-if. Teknik probing dilakukan untuk mendapatkan jawaban yang lebih detil dari responden. Periset bertanya tentang suatu Marketing Research for Beginner

31

hal kepada responden, setiap jawaban yang keluar difokuskan untuk ditanyakan beruntun hingga detil jawaban tergali. Berikut contoh periset (T) bertanya kepada responden (J) mengenai kebiasaannya mengkonsumsi mie instan dengan teknik probing: T J T J T J T J T J

: : : : : : : : : :

Berapa bungkus Anda mengkonsumsi mie instan per minggunya? 3-4 bungkus Apakah dari merek mie instan yang berbeda? Jenis rasa berbeda? Tidak, sama. Mieku rasa Ayam Pedas Apakah Anda menyukai rasa pedasnya? Ya Apakah cukup takaran bumbunya? Ya, kadang-kadang Apakah Anda menambahkan bumbu lain? Tidak

Bertanya dengan teknik why-why questions, periset menggali beruntun alasan dibalik jawaban atau pendapat responden, seperti “mengapa A?” lalu “mengapa tidak B?”. Sedangkan teknik what-if berguna untuk meminta pendapat responden tentang suatu pengandaian kondisi tertentu. “Seandainya (Jika) Anda merasa tidak pelayanan teller pada Bank TRUST apa yang akan Anda lakukan?”. Selain teknik-teknik tersebut, periset perlu juga mengetahui pertanyaan dasar dan makna beberapa kata tanya dalam bahasa Indonesia, seperti berikut ini: 1. Pertanyaan Ingatan 

“Dimana Anda biasa membeli mie instan?”



“Anda lebih sering bertransaksi di ATM atau di bank TRUST?”

2. Pertanyaan Pengamatan 

“Selama Anda membeli mie instan, apakah pernah mendapatkan isi mie instan (mie, bumbu, minyak) yang kurang lengkap?”



“Apakah Anda selalu mendapatkan bukti/struk setiap bertransaksi di ATM bank TRUST?”

3. Pertanyaan Analistik (sebab-akibat) 

“Mengapa Anda mengkonsumsi mie instan dengan nasi? Apakah porsi mi instan kurang bagi Anda?”



“Bagaimana

program

senyum

staf

bank

TRUST

terhadap

kepuasan

pelanggan?” 4. Pertanyaan Hipotetik (Memancing Praduga) 

“Apabila Anda mendapatkan mie instan tidak lengkap bumbunya, apakah tetap akan Anda konsumsi?”



“Apabila transaksi bank TRUST belum dapat dilakukan secara online, …?”

5. Pertanyaan Proyektif (Mengungkap ke Depan) 

“Apabila mie instan ditambah kacang garing, apakah Anda menyukainya”


32



“Apabila Anda mendapat hadiah dari bank TRUST, hadiah apa yang diinginkan?”

6. Pertanyaan Perbandingan 

“Mana yang lebih Anda sukai Mie Enaak atau MieKu?”



“Anda lebih menyukai hadiah dari bank itu berupa mobil mewah atau uang tunai?”

Kata-kata “apa”, “siapa”,”kapan”, dan “kapan”

adalah kata tanya untuk

mengungkapkan fakta. Sehingga periset menggunakannya apabila ingin responden mengungkapkan apa yang sesungguhnya terjadi atau dilakukan responden. Sedangkan “bagaimana” juga dapat digunakan dalam pengungkapan yang sama, serta proses analisa dan untuk menyimpulkan. Sementara kata “mengapa” lebih digunakan untuk meminta pendapat responden pada tahap analisa dan penyimpulan. Salah satu jawaban yang menggambarkan tanggapan responden yang meragukan ialah jawaban tidak tahu. Seringkali ditemui dalam wawancara di lapangan, hal ini perlu diwaspadai oleh pewawancara. Sebaiknya pewawancara tidak lekas-lekas meninggalkan pertanyaan itu dan pindah ke pertanyaan lain. Jawaban “tidak tahu” perlu mendapat perhatian, sebab jawaban itu dapat mengandung beragam arti yakni: 1. Responden tidak begitu mengerti pertanyaan pewawancara. Untuk menghindari jawaban “tidak mengerti”, maka dia menjawab “tidak tahu”. 2. Responden sebenarnya sedang berpikir, tetapi karena merasa kurang nyaman kalau membiarkan pewawancara menunggu lama, maka ia memberikan jawaban “tidak tahu”. 3. Sering pula dikarenakan responden tidak ingin diketahui jawaban sesungguhnya karena bersifat pribadi, maka ia pun mengatakan “tidak tahu”. Dapat juga terjadi karena ia ragu-ragu atau takut mengutarakan pendapatnya. 4. Responden memang benar-benar tidak tahu dan itulah jawaban sebenarnya. Untuk menghadapi jenis “tidak tahu” selain nomor empat di atas, pewawancara perlu mengamati responden dengan cermat, mimik atau raut mukanya. Benarkah responden tidak tahu, atau ada hal lain dibalik jawabannya. Pewawancara dapat menunggu sejenak (teknik silent probe) membiarkan responden berpikir kembali. Atau pewawancara dapat mengulangi pertanyaan yang diberikan dengan menjelaskan katakata yang tidak dimengerti tersebut. Kesemua petunjuk praktis di atas hanyalah dalam tips dalam bertanya, selebihnya merupakan pengalaman periset mencoba. Karena teknik bertanya merupakan keterampilan bukan sebuah ilmu, sehingga akan menguasainya bila sering mencoba.


33

Penyusunan Hasil Riset Tahapan sistematis yang perlu dilakukan dalam penyusunan hasil riset FGD atau in depth interview adalah: 1. Dimulai dengan mentranskripsikan hasil wawancara dari alat perekam, tape recorder atau VCR. Transkrip mudah ditulis dengan aturan tanya (“T:”) dan jawab (“J:”). Hasil lengkap transkrip merupakan data mentah yang tetap perlu dilampirkan jika diminta oleh pihak klien. 2. Kemudian dilakukan kategorisasi data, pengelompokkan tanggapan, pernyataan, dan argumen dari responden berdasarkan tema dari pertanyaan yang diajukan atau TOR dalam desain riset. 3. Pemilahan selanjutnya dilakukan untuk membuang “sampah” informasi yang tidak atau kurang berguna. Selain tidak memiliki urgensitas berdasar tujuan riset, “sampah” ini juga akan mengganggu proses analisa. Ingat GIGO = Garbage In – Garbage Out. 4. Seusai pengelompokkan dan pemilahan, barulah dibuat resume dari masingmasing kategori yang telah dibuat. Resume ini untuk mempermudah membaca hasil riset dan proses analisa nantinya. 5. Pengujian validitas dan reliabilitas dilakukan dengan memperbandingkan hasil resume antar grup yang diamati. 6. Apabila lima tahapan di atas telah sistematis dilakukan, maka tahapan akhir yakni analisa sudah pasti akan mudah dilakukan. Hasil analisa dan rangkumannya ini kemudian disusun dalam laporan akhir riset. Catatan penting dalam penyusunan hasil riset dan laporan akhir, yakni periset harus tetap fokus pada tujuan riset dan tidak terperangkap pada subyektifitas dan kebingungan di tengah lautan data yang dimiliki. Dan hal yang tidak boleh terlupakan dan menjadi kekuatan FGD yaitu komentar atau pernyataan spontan responden yang sebelumnya tidak pernah dibayangkan periset. Ungkapan-ungkapan orisinal demikian bisa jadi representasi dari keadaan “populasi” yang sesungguhnya. Dalam laporan akhir riset, ungkapan-ungkapan ini perlu dikutip agar klien sebagai user atau pembaca dapat memperoleh cuplikan ilustrasi dari hasil diskusi. Mengingat FGD sering digunakan sebagai riset eksplorataris maka verifikasi lebih lanjut sikap dan pendapat responden FGD tersebut dapat dilanjutkan dengan survey kuantitatif.


34

Contoh Desain Riset FGD “Psikografis Pasar Telepon Seluler/CDMA” DISCUSSION GUIDE - FGD A. INTRODUCTION  Pendahuluan dan perkenalan.  Maksud dan tujuan peserta FGD diundang.  Penjelasan penggunaan alat rekam (handycam & Cassette recorder).  Hal-hal yang perlu diperhatikan peserta FGD: memberikan komentar untuk semua permasalahan yang dilontarkan tanpa ragu-ragu berdasarkan pengalaman atau pendapat pribadi, tanpa tekanan apapun serta tidak ada jawaban benar atau salah. Semua komentar yang diberikan merupakan masukan berharga dalam kegiatan FGD ini. B. AWARENESS 1. Brand Awareness 2. Product Awareness (Knowledge Product) 3. Ad Awareness 4. Service Awareness C. USAGE & HABIT 1. Usage (Telepon Seluler)  Alasan penggunaan (PROBE)?  Intensitas penggunaanya (waktu dan lokasi)?  Bujet yang diperlukan? Per bulan atau per sekali penggunaan?  Alokasi bujet 2. Habitual User  (Melanjutkan point C.1), untuk keperluan: pribadi? keluarga? pekerjaan? bisnis? (PROBE)?  Alokasi waktu penggunaan?  Banyak orang yang menggunakannya?  Siapa penanggung jawab pembayaran? Individu/bersama? Jika bersamasama, rumah atau kantor, prosentase pembagian?  Cara pembayaran?  Pernahkah mendapatkan denda? D. SATISFACTION & CUSTOMER LOYALTY 1. Satisfaction Atributes  Kejernihan suara;  Ketersediaan jaringan;  Keragaman fitur layanan;  Harga pulsa;  Layanan customer service;  Layanan gangguan;  Cara pembayaran;  Discount;  Prestise;  Atribut lainnya …… (PROBE) 2. Unsatisfaction  Keluhan? (PROBE)  Mekanisme menyampaikan keluhan? (PROBE)  Fasilitas komplain? 3. Loyalty Atributes  Atribut mana yang dianggap paling penting? (PROBE)  Loyalty factors? (PROBE) E. SWITCHING BEHAVIORS 1. Competitor Brand/Product 2. Competitor Atributes


35

Kejernihan suara; Ketersediaan perangkat; Keragaman fitur layanan; Harga pulsa; Layanan customer service; Layanan gangguan; Mekanisme pembayaran; Address book; Discount; Prestise; Atribut lainnya …… (PROBE) 3. Switching Behaviors           

F. NEED & EXPECTATIONS 1. Kebutuhan? (PROBE); 2. Harapan? (PROBE); G. FIXED TELEPHONE: PERCEPTION & PERSONIFICATION 1. Persepsi (PROBE); 2. Personifikasi produk (PROBE); H. END OF SESSION  Ucapan terima kasih.  Pembagian gift.


36

Bab 5

KONSEPSI ACUAN DESAIN RISET Bangunan riset yang kokoh didirikan dari fondasi dan kerangka yang kuat, dan sebaliknya, bangunan riset yang rapuh didirikan dari fondasi dan kerangka yang lemah. Fondasi riset pemasaran adalah landasan konseptual pemasaran itu sendiri. Dan kerangka riset adalah desain riset berdasar kasus pemasaran yang dihadapi. Fondasi dan kerangka saling memperkuat dan menjadi kesatuan yang tak terpisahkan. Dengan kata lain, desain riset pemasaran yang bagus mengacu pada konsepsi pemasaran yang tepat. Beragam buku pemasaran saat ini memunculkan sudut pandang yang beragam pula untuk memahami konsepsi pemasaran sebagai acuan riset. Salah satu konsepsi pemasaran modern yang dijelaskan secara komprehensif, sistematis, sederhana, dan banyak menjadi acuan strategis para pemasar ialah konsep Sustainable Market-ing Enterprise (SME) yang dikembangkan oleh para marketing guru yakni Phillip Kotler, Hermawan Kartajaya, et al. Hermawan Kartajaya et. al dalam buku “Re-thinnking Marketing: The Sustainable Market-ing Enterprise in Asia”, meringkas komponen-komponen yang mempengaruhi proses pemasaran dari berbagai teori pemasaran (Ohmae, Kottler, Mintzberg, Keegan, etc.), dalam “Rocket Diagram” SME model. Pemaparan SME model akan berfokus pada bagian STV Triangle sebagai kerangka acuan mendesain riset pemasaran. Model STV Triangle merupakan sub model “market-ing” yang membahas nine core elements of architecture, sebuah desain utama arsitektur perusahaan. Nine core elements of architecture ini dikelompokkan dalam tiga wilayah: Strategy, Tactic, dan Value (STV). Strategy pada wilayah mind share terdiri dari: segmentation, targeting, dan positioning. Lalu Tactic di wilayah market share terdiri dari: differentiation, marketing mix, dan selling. Dan terakhir value pada value share terdiri dari: brand, service, dan process. Eksplorasi model STV Triangle dicoba penulis sebagai kerangka acuan menemukan rumusan tujuan mendesain riset pemasaran pada pembahasan bab ini.


37

Digram STV (©Philip Kotler & Hermawan Kertajaya-2000)

Masalah Segmentation Bagi para praktisi pemasaran, segmentasi merupakan konsep yang tak asing dalam memulai sebuah strategi awal pemasaran. Bagaimana pasar diasumsikan, dibagibagi berdasar kelas SES (Status Ekonomi Sosial), geografis atau wilayah pemasaran, demografis, hingga psikografis. Namun segmentasi tersebut umumnya dilakukan secara a priori dan mereka kebanyakan mengambil keputusan tanpa (atau kurang) bersandarkan atas data pasar. Beberapa pertanyaan yang dapat menguji a priori segmentation tersebut: 

Apakah segmen itu cukup besar? Dan seberapa besar (market size)?



Apakah ada daya belinya? Seberapa besar (Rp.) daya belinya?



Apakah dapat dibedakan dengan segmen lainnya (distinguishable) ?



Apakah sudah ada pesaing lain yang menguasai itu? Dan seberapa besar penguasaannya (market share)?



Apakah pasar ini dapat dijangkau? Dan pihak perusahaan memiliki sumber daya yang memadai?



Bagaimana profil dari konsumen yang dikelompokkan loyal dan tidak?


38

Contoh Hasil Segmentasi Konsumen Sebuah Kota di AS

Apabila pertanyaan di atas tersebut belum cukup terjawab, maka praktisi memerlukan riset terlebih dahulu untuk meminimalisasi resiko kegagalan atau lebih menggali gambaran konsumen yang akan digarap. Riset segmentasi dapat pula dilakukan untuk mengevaluasi pasar yang sudah berjalan (post hoc segmentation). Apabila kondisi penjualan dirasakan stagnan, tak berkembang, atau ada kecenderungan penolakan dari target pasar. Terjadi perubahan pasar, trend, atau masuknya kompetitor baru, yang perlu dilakukan adalah kebijakan segmentasi ulang. Riset segmentasi merupakan jenis riset deskriptif jenis cross sectional, berupa survey konsumen atau pelanggan dengan metode kuantitatif. Dapat dilakukan satu kali (single cross sectional) atau berulang (multiple cross sectional) namun dengan waktu yang disesuaikan perkembangan trend pasar. Beberapa analisa statistik seperti CHAID, factor analysis, cluster analysis, atau discriminant analysis dapat membantu menentukan segmentasi yang sesuai. Masalah Targeting Kelanjutan dari strategi segmentasi dilakukan targeting, yakni menetapkan segmen-segmen potensial yang disesuaikan kemampuan sumber daya yang dimiliki secara efektif. Kesalahan melakukan segmentasi sudah pasti berimbas pada kesalahan


39

menentukan targeting. Dikutip dari buku STP Rhenald Kasali (2001), setidaknya ada tujuh pertanyaan yang perlu diindentifikasikan dalam kasus targeting, yaitu : Apakah pasar sasaran telah berubah dalam beberapa waktu terakhir ini? Apakah



akan tetap membidik sasaran yang sama, atau menentukan sasarn baru? Apakah konsumen yang sesungguhnya telah sesuai dengan yang direncanakan atau



disasarkan? Apabila tidak, mengapa berbeda? Apa



landasannya

memilih

target

atau segmen

alasannya tersebut?

Mengapa bukan segmen yang lain? Apakah yang membedakan segmen ini



dengan segmen yang lain? Proses apa yang digunakan untuk menemukan segmen ini? Dapatkah dibuktikan bahwa segmen ini cukup potensial dan menguntungkan?



Berapa lama dibutuhkan waktu untuk menggerakkan segmen sasaran ini untuk memberi respons? Apakah lingkungan ekonomi tidak berubah ketika anda merasa yakin itulah saatnya memetik hasil? Apa yang perusahaan lakukan apabila segmen sasaran itu tidak memberi respons?



Mengapa mereka tidak merespons? Apakah ada sasaran pasar lain yang lebih menguntungkan?



Pertanyaan-pertanyaan tersebut di atas ditujukan untuk menguji strategi sebuah perusahaan dalam menetapkan targeting yang tepat. Riset targeting dapat dilakukan sekaligus dengan riset segmentasi, jenis riset deskriptif dengan metode kuantitatif atau survey. Masalah Positioning Elemen ketiga strategi pemasaran adalah positioning, yaitu cara menempatkan produk di benak konsumen agar dipersepsikan berbeda dan relatif unggul dibanding produk kompetitor. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam kasus pemasaran yang terkait dengan masalah positioning adalah: 

Konsumen tidak bisa membedakan atribut-atribut produk yang dimiliki perusahaan dibandingkan kompetitor.



Ada kecenderungan produk kalah bersaing dengan kompetitor karena dianggap terlalu spesifik (over positioning) pada segmen konsumen yang digarap.



Konsumen confused terhadap strategi komunikasi yang telah dilakukan.



Kredibilitas produk (perusahaan) belum dipercaya atau diyakini oleh pelanggan.


40



Seberapa kuat positioning pemimpin pasar produk sejenis telah menancap kuat di benak konsumen, sehingga dapat menjadi pertimbangan dalam strategi komunikasi pemasaran.



Seberapa kuat dan lemah positioning produk perusahaan mempengaruhi konsumen sebagai evaluasi kinerja produk.

Untuk mengeksplorasi positioning dilakukan melalui exploratory research dengan metode kualitatif seperti focus group discussion (FGD). Melalui FGD akan diperoleh positioning, dari aspek-aspek produk seperti: fitur, manfaat, kegunaan, tipe pengguna, perbandingan dengan produk sejenis, disosiasi produk, harga, hingga gabungan aspek atribut (hybrid). Apabila telah diperoleh atribut-atribut positioning selanjutnya dapat dilakukan descriptive research metode kuantitatif survey sehingga akan diperoleh peta persepsi konsumen (perseptual mapping) dikaitkan pula dengan kinerja produk. Analisa statistik yang digunakan seperti correpsondence analysis, multi dimensional scalling (MDS) analysis, biplot analysis, atau important perfomance analysis (IPA). Contoh Positioning Produk Asuransi Menggunakan Correspondence Analysis


41

Masalah Differentiation Prasyarat strategi positioning ialah memahami differentiation yang dimiliki suatu produk/jasa layanan. Differentiation bukan keunikan produk yang “asal beda” namun keunikan yang memiliki keunggulan bersaing (competitive advantage) dibandingkan produk kompetitor sejenis. Promosi yang landasi keunggulan bersaing ini memiliki kekuatan untuk mengakuisisi konsumen. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam kasus pemasaran yang terkait dengan masalah differentiation adalah: 

Anggapan sebagai barang komoditas, yakni konsumen tidak lagi membedakan satu produk dengan produk lain sejenis. Seperti produk air minum dalam kemasan yang secara generik dikenal dengan “Aqua” meski dengan merek yang berbeda.

Produsen

Aqua

selanjutnya

melakukan

differentiation

dengan

memunculkan minuman mineral berasa buah-buah dengan kemasan yang trendy. 

Produk-produk yang ditawarkan di pasar berkutat pada kompetisi harga. Konsumen hanya dapat membedakan berdasarkan murah/mahalnya sebuah produk.



Eksplorasi keunggulan bersaing secara komparatif terhadap para kompetitor dan upaya memfokuskan pada kompentensi inti perusahaan. Sederhananya, ”what the company can do the best”, hal apa yang paling baik dilakukan perusahaan. Untuk

mengeksplorasi

differentiation

dapat

dilakukan

terlebih

dahulu

exploratory research dengan metode kualitatif seperti FGD. Melalui FGD akan diperoleh competitive advantage factors, dari aspek content (what to offer), aspek context (how to offer), dan aspek infrastucture (enable to offer). Apabila telah diperoleh competitive advantage dapat dilakukan descriptive research melalui survey konsumen sehingga akan diperoleh proporsi competitive advantage dikaitkan pula dengan kinerja produk. Analisa statistik yang digunakan seperti semantic differential analysis atau teknik perceptual mapping. Masalah Marketing Mix (4P: Product, Place, Price, Promotion) Taktik perusahaan kedua yang dapat digunakan dan dikendalikan untuk merespon keinginan pasar adalah menetapkan marketing mix atau bauran pemasaran. Bauran pemasaran yang dikenal selama ini adalah pendapat Jerome Mc Carthy, yakni 4P: Product, Place, Price, & Promotion. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam kasus pemasaran yang terkait dengan masalah bauran pemasaran tersebut: 

Keinginan untuk memahami produk yang diminati oleh konsumen namun sesuai dengan kapabilitas perusahaan, saat mengembangkan sebuah produk baru atau mengevaluasi produk yang sudah ada di pasaran.


42



Informasi kebijakan harga pasar, berapa tarif discount, tarif kenaikan, serta harga optimum dan reasonable sesuai karakteristik konsumen.



Penentuan lokasi yang strategis dan taktik penetrasi pasar berdasar: aksesibilitas, tingkat kompetisi, daya beli dan daya serap konsumen, serta potensi pasar jangka panjang.



Evaluasi efektifitas promosi yang telah atau akan dilakukan, baik isi maupun media penyampaiannya. Untuk melakukan riset bauran pemasaran, dapat dilakukan riset per item atau

secara keseluruhan. Biasanya untuk riset secara keseluruhan dilakukan dalam upaya benchmarking terhadap pemimpin pasar, sehingga disebut sebagai benchmarking research. Riset promosi, dapat dilakukan secara experimental research untuk mengukur efektifitasnya (pre-post marketing). Exploratory research untuk penjajakan konsep yang disukai atau diminati calon konsumen dalam riset produk. Sementara untuk riset lokasi atau harga lebih tepat dilakukan quantitative research. Riset lokasi dengan metode observasi, sedangkan riset harga dengan survey. Salah satu teknik analisa dalam riset harga, yakni conjoint analysis atau PSM (Price Sensitivity Meter) analysis akan diperoleh kisaran harga yang reasonable menurut konsumen. Masalah Selling Sebagai dimensi terakhir taktik pemasaran, selling atau penjualan dianggap sebagai hasil akhir ramuan konsep-konsep pemasaran. Segala macam konsep pemasaran bermuara dan dibuktikan melalui hasil penjualan. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam kasus pemasaran yang terkait dengan masalah penjualan adalah: 

Bagaimana perilaku dan kebiasaan konsumen dalam pembelian, yakni berupa akses media promosi, intesitas pembelian, hingga tingkat repetisi pembelian konsumen.



Apakah ada perbedaan mekanisme penjualan melalui distribution channel yang telah dijalankan, lalu seberapa efektif dan bagaimana meningkatkan penjualan.



Mengukur efektifitas item-item marketing mix terhadap penjualan.



Menganalisa apakah ada keterkaitan kenaikan/penurunan penjualan dengan faktor-faktor makro.



Meramal (forecast) dan mengestimasi pertumbuhan penjualan di masa datang.

Riset yang terkait dengan masalah penjualan umumnya terintegrasi dengan riset bauran pemasaran. Khusus analisa faktor makro dan peramalan dapat dilakukan dengan desk research. Analisa faktor makro melalui studi literatur dengan analisa SWOT terhadap perkembangan politik, ekonomi, sosial dan teknologi (PEST studies).


43

Sementara analisa peramalan dapat menggunakan metode forecasting menggunakan data-data terkait. Masalah Brand Wilayah ketiga pemasaran ialah wilayah nilai (value). Dan nilai yang paling penting ialah yang dipersepsikan (perceived value) konsumen, bukan nilai sebenarnya. “Reality is not reality. In marketing, perceptian is reality”. Komponen yang paling utama dari wilayah ini ialah brand atau merek. Warren Keegan mengatakan, produk itu sesuatu yang dibuat perusahaan sedangkan merek itu sesuatu yang dibeli konsumen. Sementara itu menurut Aaker, terdapat lima elemen untuk memahami ekuitas sebuah merek, yakni: 

Brand awareness, seberapa kuat tingkat merek dikenal konsumen.



Brand associations, bagaimana merek tersebut diasosiasikan oleh konsumen.



Perceived quality, bagaimana kualitas produk/jasa layanan dipersepsikan oleh konsumen, mana yang sesuai harapan dan mana yang tidak.



Brand loyalty, seberapa loyal konsumen menggunakan merek yang ditawarkan.



Other aspects, aspek-aspek merek berharga lainnya seperti: hak paten, akses terhadap pasar (brand extension), teknologi, dan lain-lain.

Brand equity research merupakan riset kuantitatif standar untuk memperoleh informasi empat komponen di atas, selain other aspects. Analisa datanya pun relatif mudah, lebih jauh dapat lihat studi kasus di akhir buku ini. Masalah Service Dimensi kedua value adalah komponen service atau layanan. Konsumen saat ini memandang layanan yang berkualitas merupakan suatu keharusan untuk melakukan pembelian berulang. Hasil survey Parasuraman, et.al. yang banyak menjadi acuan praktisi pemasaran adalah lima parameter SERVQUAL (service quality) yakni aspek: reliability, tangibles, assurance, responsiveness, dan emphaty. Kelima parameter ini nantinya

menjadi

acuan

dalam

pengukuran

kepuasan

pelanggan

(customer

satisfaction). Riset kepuasan pelanggan merupakan salah satu riset yang sering disurvey banyak perusahaan. Apabila ingin mengeksplorasi atribut kepuasan dan ketidakpuasan pelanggan dapat menggunakan riset kualitatif (FGD atau in depth interview). Sedangkan apabila ingin melihat efektifitas layanan para frontliner atau customer service dapat menggunakan mystery shopper. Lebih jauh survey kuantitatif dapat membuat tracking dan indeks kepuasan dan ketidakpuasan pelanggan untuk program service improvement. Beberapa metode dan desain risetnya relatif sudah memiliki standar baku. Marketing Research for Beginner

44

Masalah Process Dimensi ketiga value adalah proses. Nilai tercipta bila setiap orang dalam perusahaan, baik langsung atau tidak, terlibat dalam proses pemuasan konsumen. Suatu perusahaan yang menganggap dirinya kumpulan fungsi yang bekerja terpisah, sulit mendapatkan nilai dari proses karena setiap fungsi tidak peduli terhadap fungsi lainnya. Beragam riset yang dapat dilakukan yang terkait dengan masalah ini, namun dapat mengacu pada audit manajemen mutu. Dapat dilakukan seperti riset quality assurance (QA) menggunakan statistical process control (SPC) yang dikombinasikan balanced scorecard atau sistem analisa manajemen lainnya. Ringkasan Desain Riset Untuk mempermudah pemahaman menentukan desain riset yang tepat berdasar pendekatan konsep STV di atas, berikut ringkasan desain riset dan analisa statistika yang bersesuaian:


45

Ringkasan Desain Riset KASUS PEMASARAN (KONSEP STV)

DESAIN RISET

ANALISA DATA (RISET KUANTITATIF)

Segmentasi dan Targeting

 Desk Research: Content Analysis data BPS,

 “Target Market”: CHAID,

Departemen/BUMN terkait, Asosiasi.  Kualitatif: In Depth Interview kepada market leader atau market challenger  Kuantitatif: Field survey terhadap target market secara acak.

THAID  “Customer”: Cluster, Discriminant Analysis  “Atribut”: Factor Analysis

Positioning

 Kualitatif: FGD terhadap target market

 Data kategorik: Corres-

 Kuantitatif: Field survey terhadap target

market (konsumen internal maupun kompetitor) Differentiation

 Kualitatif: Mystery Shooping, FGD  Kuantitatif: Field survey terhadap target

market (konsumen internal maupun kompetitor)

pondence Analysis  Data metrik: MDS Analysis  Teknik Semantic

Differentiation  Perceptual Mapping:

Correspondence/MDS  Bagan IPA (Important

Perfomance Analysis) Marketing Mix (Product)

 Kualitatif: Blind Test, FGD, atau In Depth

 Conjoint Analysis

Interview  Kuantitatif: Field survey terhadap target market, Central Location Test (CLT)

Marketing Mix (Price)

 “Range of Acceptable  Kuantitatif: Field survey terhadap target

market

Price”: Price Sensiti-vity Meter (PSM)  Conjoint Analysis

Marketing Mix (Promotion)

 Desk Research: Media Omnibus Research

 Pre-post Design:

Report  Kualitatif: FGD, In Depth Interview, Projective Technique  Kuantitatif: Field survey terhadap target market

Parametric  “Promosi vs Penjual-an”: Regresi

Marketing Mix (Place)

 Desk Research: Data Planologi Tata Kota

 Retail Gravity Theory

 Kualitatif: FGD

 Index of Retail Saturation

 Kuantitatif: Field Observation

Selling

 Desk Research: Forecast database  Kualitatif: FGD Internal  Kuantitatif: Field survey

Brand

 Desk Research: Omnibus Research (Best

Brand Index)  Kualitatif: FGD & In Depth Interview  Kuantitatif: Field Survey Service

 Forecasting Methods

(Times series, Trend Line, Regression)  Awareness: Top of Mind

(TOM) Questions  Associations: Cochran Q

Test  Perceived Quality:

 Desk Research: Omnibus Research (CS Index)

 Indeks

 Kualitatif: FGD Internal & Eksternal, Mystery

 SEM (Lisrel)

Shooping, In Depth Interview  Kuantitatif: Field Survey Pelanggan Process

 Kualitatif: FGD Internal & Eksternal

 SEM (Lisrel)

 Kuantitatif: Field Survey Internal (Audit) &

 SPC (Statistical Process

Eksternal


Control)

46

Contoh-1: Desain Riset New Product Development “Mie Lezat” Dalam riset new product development, yakni pengembangan sebuah produk baru di pasar, periset perlu mendesain lima tahapan plus uji kelayakan bisnis, yakni: 1. Tahap penggalian ide atau konsep sebuah produk untuk memperoleh consumer insight berupa atribut, fitur, manfaat, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi motif pembelian, dapat dilakukan dengan metode FGD (focus group discussion). 2. Tahap pengujian konsep produk melalui deskripsi tertulis, tergambar, atau sampel prototipe produk, untuk mengetahui reaksi, persepsi, prospek, kelebihan atau kekurangan dan segmen (calon) konsumen. Prosedur riset dilakukan melalui metode FGD, attitude measurement, atau usage test. 3. Tahap pengujian nama produk atau merek, menggunakan prosedur riset seperti: meaning test, pronounciation test, memory test, atau brand extension test. Uji ini dilakukan untuk memperoleh sebuah merek yang cocok dengan konsep produk hasil uji sebelumnya. 4. Tahap pengujian kemasan, untuk melihat kesesuaiannya dengan konsep dan merek yang telah diuji sebelumnya, sekaligus memperoleh tanggapan dan dan persepsi konsumen. Atribut kemasan yang diuji antara lain: warna, materil, logo, bentuk, berat, ukuran, setting layout, dan format tulisan. Teknik pengujian berupa tes asosiasi untuk bentuk, warna, dan logo/simbol. Lalu recognition test dan tes penggunaan berupa kemudahan dan kecocokan konsumen terhadap kemasan. 5. Tahap uji penggunaan, untuk mengetahui awareness produk setelah diluncurkan di

pasar.

Melalui

blind

test,

konsumen

diminta

mencoba

produk

dan

dikomparasikan saat merek tersebut diberi tahu dan saat tidak diberi tahu; 6. Terakhir tahap pengujian kelayakan bisnis, untuk memperkirakan daya serap, tingkat penjulan dan laba yang diperoleh. Dilakukan tes pasar dengan beragam treatment untuk pasar terkontrol dan pasar standar, seperti: agen/pengecer diberi voucher atau insentif, letak produk ditentukan, penjualan dimonitor, atau pengamatan kompetitor. Contoh-2: Desain Riset Kasus Periklanan Sebuah perusahaan fast-moving consumer goods ingin melakukan evaluasi atas efektifitas iklan yang digarap oleh agensi periklanan. Efektifitas sebuah iklan didasari stimulus pesan iklan terhadap respon audiens terhadap peningkatan penjualan. Media iklan yang diriset ialah media above the line (TV, Radio) dan below the line (majalah, tabloid, dan surat kabar). Mengukur efektifitas sebuah iklan cocok menggunakan jenis experimental design, dengan desain pengujian pre-post testing. Pre testing untuk Marketing Research for Beginner

47

pengujian konsep sebuah iklan, dari awal draft kasar hingga konsep final. Post testing untuk pengujian iklan yang sudah dipasang atau ditayangkan media untuk mengukur keefektifitasan sebuah iklan. 1. Pre-testing iklan, beberapa metode riset yang dilakukan: 

Meranking konsep iklan, responden diminta untuk meranking konsep iklan dari beberapa segi seperti gambar, jingle, dialog artis, moto, atau tema. Perankingan dapat menggunakan analytical hierarchi process (AHP).



Mengukur reaksi langsung dan komentar konsumen dengan meminta responden menyaksikan konsep iklan TV, Radio, atau media cetak. Reaksi yang nampak dari responden dan komentar yang sampaikan dapat menjadi pola yang dapat dianalisa positif/negatifnya konsep iklan yang disajikan tersebut.

2. Post-testing iklan a. Mengukur perhatian (ad awareness) dengan indikator:  Persentase yang pernah melihat iklan dimaksud  Persentase yang membaca nama produk yang diiklankan  Persentase yang membaca sebagian besar pesan iklan

b. Mengukur dampak terhadap penjualan dengan studi dilakukan secara periodik yakni meneliti :  Persepsi terhadap iklan dan produknya, dapat dilakukan melalui FGD atau

survey konsumen.  Jumlah penjualan, dapat menggunakan analisa data internal dengan

metode forecasting.  Pengaruh iklan terhadap penjualan, dapat mengkombinasikan analisa

regresi (metode forecasting) dengan analisa korelasi dari data internal penjualan dan bujet promosi. 3. Riset media iklan Iklan harus dipasang pada media yang tepat (media placement), namun tentunya perlu mengetahui media yang tepat dengan target konsumen dan sesuai dengan produk yang dijual. Umumnya biro iklan memiliki data sekuder untuk menganalisa media yang tepat dan sesuai berdasar informasi seperti: tiras, jumlah pembaca, dan profil pembaca (untuk media cetak); jumlah pemirsa, rating program TV, dan profil pemirsa (untuk media TV); jumlah dan profil pendengar (untuk media radio).


48

Bab 6

DESAIN KUESIONER Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, kuesioner adalah alat penelitian survey yang berisi daftar pertanyaan tertulis, bertujuan untuk mendapat tanggapan dari orang atau kelompok yang terpilih sebagai sampel (KBBI, 1990). Fungsi kuesioner sendiri dalam riset pemasaran ialah sebagai instrumen untuk memperoleh informasi yang relevan dengan tujuan riset serta memiliki tingkat keandalan (reliability) dan kesahihan (validity) yang tinggi. Mengingat terbatasnya masalah yang dapat ditanyakan dalam kuesioner, maka senantiasa perlu diingat agar pertanyaan-pertanyaan memang langsung berkaitan dengan tujuan dan hipotesa penelitian. Dalam riset kuantitatif, hasil kuesioner tersebut akan terjelma dalam angka-angka, tabel, analisa statistika, dan uraian serta kesimpulan hasil riset. Isi pertanyaan dalam kuesioner lengkap, umumnya terbagi dalam empat kelompok pertanyaan yakni tentang fakta, pendapat atau sikap, informasi, dan persepsi diri. a. Pertanyaan

tentang

fakta,

berkaitan

dengan

data

pribadi

responden.

Umpamanya pertanyaan usia, pendidikan, pekerjaan, pengeluaran rumah tangga, atau status sosial responden. b. Pertanyaan tentang pendapat atau sikap responden, menyangkut pendapat dan sikap subyektif responden terhadap sesuatu yang berkaitan dengan tujuan riset. Seperti pertanyaan terhadap kepuasan atas layanan teller atau customer service pada riset layanan jasa perbankan. c. Pertanyaan tentang informasi, berkaitan tentang apa yang diketahui responden dan sejauh mana hal tersebut diketahuinya. Seperti pertanyaan tentang brand awareness:

apakah

responden

mengenal

suatu

merek,

sejak

kapan

mengenalnya, apakah saat ini menggunakan merek tersebut, dsb. d. Pertanyaan tentang persepsi diri, responden menilai perilakunya sendiri dalam hubungan dengan yang lain. Umpamanya persepsi tingkat kepentingan dan harapan responden (importance perfomance analysis) sebagai konsumen terhadap suatu produk mie instan.


49

Tahapan Mendesain Kuesioner Selain isi yang dituju, pertanyaan dalam kuesioner harus mampu menghasilkan data yang diperlukan dan harus dapat ditafsirkan serta dijawab dengan benar oleh responden. Sebelum menyusun kuesioner, ada baiknya mempelajari kuesioner yang sudah ada dan terkait dengan riset yang yang akan dilakukan. Beberapa jenis riset pemasaran bahkan telah memiliki kuesioner baku, baik yang dipublikasikan maupun tidak. Namun sebelum menjadi acuan, contoh kuesioner tersebut perlu diuji validitas isi dan relevansinya dengan tujuan riset. Validitas isi pertanyaan dari kuesioner tersebut sesuai dengan konsep (tujuan) riset, baik definisi teoritis atau literatur, atau hasil pendefinisian periset maupun langsung dari responden yang bersangkutan. Dengan pengujian isi tersebut, kuesioner contoh yang menjadi acuan riset telah lolos uji validitas, selanjutnya diuji reliabilitasnya. Setelah kedua pengujian tersebut, barulah kuesioner menjadi final draft. Namun untuk menyusun kuesioner tanpa sumber acuan yang cukup, setidaknya periset memperhatikan lima tahapan berikut: 1. Membuat konstruksi variabel atau “kata kunci” pertanyaan. 2. Menyusun kalimat tanya. 3. Mendesain sistematika alur pertanyaan dan tampilan (setting lay out). 4. Melakukan pre-test. 5. Final draft. Konstruksi Variabel Pengujian suatu masalah dalam analisa statistika, baik pemasaran maupun dalam kasus penelitian lainnya, harus dideskripsikan dalam bentuk variabel. Selain itu pula konsep variabel akan membantu mempermudah penyusunan kuesioner lebih valid. Salah satu teknik untuk mengkonstruksikan variabel dari masalah pemasaran yang menjadi tujuan riset ialah dengan perceptual mapping atau pemetaan persepsi (konsep). Pemetaan konsep ini dapat melanjutkan hasil rumusan tujuan riset sebelumnya, dengan mengidentifikasi “kata kunci” untuk memudahkan pemetaan. Kata kunci yang mengelompok dan memiliki perbedaan dalam karakteristik responden dapat dinamakan variabel. Kalau variabel-variabel sudah jelas, maka pertanyaan pun menjadi jelas. Sebaliknya, jika variabel-variabelnya masih kabur di pikiran periset, pertanyaan-pertanyaan juga akan kabur dan mungkin sekali akan memasukkan pertanyaan yang tidak relevan. Selain pengujian validitas isi, kuesioner dapat pula diuji melalui validitas konstruk. Konstruk atau construct dalam bahasa Inggris diartikan sebagai kerangka dari suatu konsep. Dalam metodologi ilmiah, pengujian penelitian dibangun dari konsep Marketing Research for Beginner

50

yang diterjemahkan dalam tujuan atau operasionalisasi riset. Apabila menyusun rumusan tujuan riset sudah tepat (bab 2), maka rumusan tersebut menjadi konstruk yang sudah didefinisikan secara operasional. Misalnya kasus riset segmentasi, berdasarkan definisi teoritis berarti mengidentifikasi segmen-segmen yang terbentuk pada pasar sesuai kriteria produk atau jasa. Segmen tersebut dioperasionalkan dari aspek-aspek geografis, demografis, hingga psikografis. Melalui perceptual mapping diperoleh gambaran kerangka operasional lebih mendetil dan dapat digarisbawahi menjadi “kata kunci” yang membantu dalam penyusunan kuesioner. Seperti contoh pada gambar di bawah ini, kasus segmentasi produk Mie Sedap dipetakan berdasarkan teori dalam faktor pendapatan (income), demografi, umur, status, hingga gaya hidup. Masing-masing faktor tersebut diturunkan lebih lanjut untuk mendapat faktor yang mendeskripsikan tujuan riset lebih komprehensif. Kata kunci “pengeluaran” dapat menjadi variabel, karena karakteristik responden memiliki perbedaan dalam pengeluaran per bulannya, yakni dapat dikelompokkan dalam kelas A (>Rp. 2 juta/bulan), kelas B (Rp. 1-2 juta/bulan), atau kelas C (Rp. 0,5 - 1 juta). Namun apabila responden yang disurvey berstatus menikah (semua), maka faktor status tidak dimasukkan sebagai variabel. Semakin komprehensif pendeskripsian variabel operasional semakin valid konstruk kuesioner yang dibuat.

Jenis Pertanyaan Setelah pemetaan, variabel tersebut disusun menjadi kalimat tanya yang tepat. Dapat berupa jenis pertanyaan terbuka (open-ended questions), pertanyaan tertutup (closed-ended questions), atau jenis pertanyaan campuran. Pertanyaan jenis terbuka lebih banyak digunakan untuk metode riset kualitatif, sedangkan untuk pertanyaan jenis tertutup dan mendetil disarankan untuk metode riset kuantitatif. 1. Pertanyaan terbuka, kemungkinan jawaban tidak ditentukan terlebih dahulu dan responden bebas memberikan jawaban. Seperti pertanyaan tentang pendapat pribadi, ekplorasi pertanyaan (probing), atau pertanyaan klarifikasi.


51

Q1. Seberapa sering Anda mengkonsumsi mie instan? Per bulan/minggu? Apakah mie instan yang dikonsumsi berbeda merek? Merek Mie Sedap?

Q2. Alasan utama Anda memilih Mie Sedap? 2. Pertanyaan tertutup, kemungkinan jawaban ditentukan terlebih dahulu dan responden bebas memberikan jawaban yang telah diperikan. Jawaban berbentuk pilihan berganda (dua/lebih) dengan satu atau lebih jawaban, serta jawaban yang berskala. Pilihan jawaban disarankan dipilih secara seksama atau menggunakan hasil riset penelitian sebelumnya, atau dapat pula melakukan riset pendahuluan agar dalam analisa kuantitatif dapat mengestimasi data riset mendetil. a. Pertanyaan dikotomik atau pertanyaan dengan dua jawaban terpilih, contoh:

Q3. Apakah Anda mengetahui promosi berhadiah Mie Sedap? (1). YA

(2). TIDAK

b. Pertanyaan pilihan berganda (multiple choices) dengan satu jawaban, contoh:

Q4. Jumlah konsumsi mie instan (merek apa saja) Anda sekeluarga ratarata dalam sebulan? a. < 6 bungkus b. 6 – 12 bungkus c. 12 – 24 bungkus d. > 24 bungkus c. Pertanyaan pilihan berganda (multiple choices) dengan jawaban lebih dari satu, contoh:

Q5. Apa yang menjadi “teman” dan “campuran” Anda makan mie instan (merek apa saja)? (Jawaban dapat lebih dari satu)

 Tidak ada

 Ikan atau Daging

 Nasi

 Sayuran

 Telur

 Kerupuk

 Saos / Kecap

 Penyedap / Bumbu Tambahan


52

d. Pertanyaan berskala (scaling questions), biasanya jenis pertanyaan tentang sikap, perilaku, setuju/tidak setuju, atau pertanyaan berurut (ranking).

Q6. Tingkat kepentingan Anda terhadap atribut produk Mie Sedap? Pilihan Jawaban: (1) = Tidak Penting, (2) = Biasa, atau (3) = Penting ….. Cita rasa kedaerahan ….. Harga murah ….. Bungkus yang menarik ….. Berhadiah

Q7. Tingkat kepuasan Anda terhadap atribut produk Mie Sedap? Pilihan Jawaban: (1) = Sangat Tidak Puas, (2) = Tidak Puas, (3) = Biasa, (4) = Puas, atau (5) = Sangat Puas ….. Cita rasa ….. Harga ….. Tampilan bungkus ….. Hadiah langsung 3. Pertanyaan kombinasi terbuka-tertutup, jawaban sudah ditentukan tetapi masih ada kemungkinan tambahan jawaban atau dilanjutkan dengan pertanyaan terbuka.

Q8. Merek mie instan yang paling sering Anda konsumsi? a. Indomie b. Super Mie c. Sarimi d. Mie Sedap e. Salami f. Lainnya (sebutkan) …………………………………………….

Q9. Apakah Anda pernah menkonsumsi Mie Sedap? (1). PERNAH

(2). TIDAK PERNAH

Jika PERNAH (1), jenis Mie Sedap cita rasa apa (saja)? ………………………………………………………..………………………….. Hal-hal yang Harus Dihindari dalam Menyusun Pertanyaan 1. Hindari menggunakan istilah asing, jargon, slang, atau yang terkesan modern namun tidak dimengerti responden. Gunakan kalimat atau kata-kata dengan bahasa Indonesia baku yang sederhana, mudah dimengerti, dan berlaku untuk semua responden. Marketing Research for Beginner

53

Q10.

Mie Sedap pas dengan taste Anda? (1). YA

(2). TIDAK

Sebaiknya: Apakah cita rasa Mie Sedap sesuai dengan selera Anda? 2. Hindari pertanyaan dengan makna ganda atau kontradiktif (barreled question).

Q11.

Mana yang lebih Anda sukai, Mie Sedap rasa ayam bawang atau soto ? Pertanyaan membingungkan responden, apabila ia tidak menyukai Mie Sedap atau menyukai kedua cita rasa tersebut. Sebaiknya: Jika Anda pernah mengkonsumsi Mie Sedap, cita rasa apa yang Anda sukai? (Jawaban dapat lebih dari satu)

 Tidak ada  Rasa Ayam Bawang  Rasa Soto  Lainnya (sebutkan) ………… 3. Hindari pertanyaan mengarahkan (leading question).

Q12.

Selain Mie Sedap, apakah ada merek yang lebih baik? (1). YA, Sebutkan ……………….

(2). TIDAK

Sebaiknya: Sebutkan merek mie instan yang paling baik menurut Anda? Lalu, merek selain itu? [Buat tiga ranking mie instan terbaik] 4. Hindari pertanyaan yang mengandung sugesti.

Q13.

Apabila saat di rumah dan merasa lapar namun tidak tersedia cukup makanan, apakah Anda memasak mie instan atau jajan di luar rumah? Sebaiknya: Apa yang Anda lakukan di rumah, saat merasa lapar namun tidak tersedia cukup makanan?


54

5. Hindari pertanyaan mempermalukan, menurunkan prestise atau harga diri responden.

Q14.

Apakah Anda sehari-hari mengkonsumsi mie instan? (1). YA

(2). TIDAK

Sebaiknya: Seberapa sering Anda mengkonsumsi mie instan? …. (per bulan / minggu / hari) Ukuran Skala Data Sebelum membahas lebih jauh desain kuesioner, perlu dibahas dahulu ukuran skala data. Secara umum ukuran skala dibuat dengan tujuan agar periset dapat menempatkan ciri-ciri atau karakteristik obyek riset berdasarkan suatu ukuran atau tertentu, sehingga dapat dibedakan, digolongkan, dan diurutkan (Mallo, 1985). Nantinya penggunaan ukuran skala pada jawaban pertanyaan kuesioner jenis tertutup ini akan membantu menentukan statistik uji yang tepat dalam proses analisa data. Ciriciri atau karakteriktik dari nilai variabel ini dapat dibedakan menjadi empat tingkatan skala, yang dikembangkan pertama kali oleh S.S. Steven, yakni skala nominal, ordinal, interval, dan rasio. a. Nominal adalah tingkatan pertama dan skala paling sederhana, yakni nilai-nilai variabel hanya sekedar dibedakan antar kategori nilainya. Dasar perbedaannya adalah agar tidak tumpang tindih dalam penggolongan kategori nilai dalam satu variabel. Misalnya: jenis kelamin (1-pria, 2-wanita), kategori pekerjaan (1-PNS, 2pegawai swasta, 3-wiraswasta, 4-profesional (dokter, pengacara), 5-ibu rumah tangga, 6-lainnya). Dalam skala nominal ini tidak diasumsikan tingkatan antar kategori, seperti variabel jenis kelamin: wanita (2) tidak dikatakan lebih tinggi dari pria (1), ataupun sebaliknya. b. Ordinal adalah tingkatan kedua setelah nominal, diasumsikan bahwa kategori suatu variabel selain dibedakan antar kategorinya, juga dilakukan pengurutan atau tingkatan dari kategori tersebut. Misalnya strata pekerjaan (1-staf, 2-supervisor, 3manager, 4-direktur). Namun peringkat yang diberikan belum menunjukkan “jarak” apakah supervisor (2) dua kali lebih tinggi dari staf (1). Atau menjawab, apakah antara staf (1) dengan supervisor (2) dan antara supervisor (2) dengan manager (3) berjarak sama. c. Interval adalah tingkatan lanjutan dari dua skala sebelumnya, diasumsikan bahwa nilai suatu variabel selain dibedakan, dan mempunyai tingkatan, juga diasumsikan mempunyai jarak yang pasti antar kategorinya. Misalnya variabel usia (tahun), yang dapat dibedakan umur Agus (30 tahun) dan Eeng (35 tahun), bahwasanya Eeng lebih Marketing Research for Beginner

55

tua dibandingkan Agus dengan jarak usia 5 tahun. Namun keduanya tidak dapat dilakukan perbandingan rasio, karena nilai usianya berawal dari titik nol yang tidak sama (mutlak). Saat ini perbandingan usia Agus dan Eeng, 30/35 = 6/7. Tapi setahun yang akan datang, perbandingannya berubah (30+1)/(35+1) = 31/36, yang jelas berbeda. d. Rasio adalah tingkatan skala terakhir, diasumsikan bahwa nilai suatu variabel selain dibedakan, dan mempunyai tingkatan, serta mempunyai jarak suatu nilai dengan nilai yang lain, juga diasumsikan bahwa setiap nilai variabel diukur dari suatu keadaan atau titik yang sama (nol mutlak). Seperti: gaji karyawan, jumlah penjualan, penghasilan, laba, dsb. Terdapat beberapa istilah yang sering digunakan untuk mengelompokkan empat skala data tersebut dalam dua istilah kelompok. Istilah kategorik (skala nominal dan ordinal) dengan non kategorik (skala interval dan rasio). Lalu istilah non metrik (skala nominal dan ordinal) dengan metrik (skala interval dan rasio). Dan istilah data kualitatif (skala nominal dan ordinal) dengan data kuantitatif (skala interval dan rasio). Untuk lebih memahami perbedaan empat skala ukuran di atas, berikut ilustrasi contoh kasus yang dikutip dan diperbarui dari contoh kasus Mallo (1985). Dua orang pegawai, sebut saja Abdullah dan Solechan, memiliki gaji per bulannya masing-masing Rp. 1,8 juta dan Rp. 3,6 juta. Dari informasi tersebut dicoba disimpulkan dengan empat pernyataan sebagai berikut: A. Gaji Abdullah berbeda dengan gaji Solechan. B. Gaji Solechan per bulannya lebih besar daripada Abdullah. C. Gaji Solechan per bulannya lebih besar Rp. 1,8 juta dibandingkan gaji Abdullah. D. Gaji Solechan per bulannya dua kali lebih besar daripada Abdullah. Sepintas, dari keempat pernyataan A, B, C, dan D di atas mana yang benar? Apabila disimak teliti, keempat pernyataan tersebut semuanya benar! Yang membedakan keempat pernyataan tersebut adalah tingkatan perhatian yang mendasari masing-masing pernyataan tersebut. Seperti halnya skala nominal, pernyataan A hanya memperhatikan perbedaan gaji kedua orang tersebut. Pernyataan B selain memperhatikan adanya perbedaan, juga membuat tingkatan dari gaji kedua orang tersebut, seperti halnya skala ordinal. Sedangkan pernyataan C, seperti halnya skala interval, selain memperhatikan adanya perbedaan dan tingkatan, juga jarak dari gaji kedua orang itu. Pernyataan D adalah seperti halnya skala rasio, memperhatikan perbandingan rasio gaji kedua orang tersebut. Dari ilustrasi tersebut, tentunya dapat dikatakan bahwa untuk variabel-variabel tertentu, skala nilai variabelnya dapat diubah-ubah. Misalnya, suatu variabel yang nilai nya berskala rasio, dapat dibuat berskala, interval, atau ordinal, ataupun nominal. Marketing Research for Beginner

56

Karena sifat skala rasio mencakup pula sifat skala interval; lalu sifat skala interval mencakup pula sikap skala ordinal; dan sifat skala ordinal mencakup pula sikap skala nominal. Dalam tabel berikut diringkas sifat keempat skala pengukuran variabel. SIFAT & ASUMSI

NOMINAL

ORDINAL

INTERVAL

RASIO

Membedakan ( = , ≠ )

Ya

Ya

Ya

Ya

Urutan ( > , < )

-

Ya

Ya

Ya

Jarak ( + , - )

-

-

Ya

Ya

Nol Mutlak ( x , : )

-

-

-

Ya

Desain Kuesioner Kuesioner yang diperuntukkan memperoleh data di lapangan (field survey), baik angket yang diisi sendiri oleh responden maupun kuesioner panduan bagi pewawancara (interviewer), perlu memperhatikan desain tata letak, tampilan, dan sistematika alur pertanyaan. Khusus metode riset kualitatif seperti dibahas pada bab sebelum ini, tidak memerlukan kuesioner lengkap dan mendetil, tapi cukup panduan bagi moderator (dalam FGD) atau observer. Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam mendesain kuesioner antara lain: 1. Ukuran kertas standar (kuarto/A4/folio), tidak terlalu besar atau terlalu kecil akan mempermudah pengisian kuesioner oleh responden atau pewawancara di lapangan. 2. Jenis font/huruf disesuaikan, termasuk pula angka, alfabetis, atau kotak pengisian jawaban, berukuran tidak terlalu besar atau terlalu kecil dengan spasi tidak rapat. 3. Kotak data responden atau pewawancara untuk pengecekan oleh supervisor diletakkan di muka halaman depan. 4. Sistematika alur pertanyaan dimulai dengan data (fakta) responden, dilanjutkan dengan pertanyaan berkaitan informasi, lalu barulah pendapat atau sikap dan persepsi responden. Pertanyaan diupayakan beralur dari aspek umum ke aspek yang lebih spesifik, sesuai dengan alur berpikir kebanyakan orang. Dan pertanyaan sensitif agar tidak mengganggu pertanyaan lainnya, ditempatkan di urutan akhir. 5. Apabila rekruitmen responden terseleksi, seperti syarat konsumen produk tertentu atau khusus SES kelas AB, dapat dilakukan filtering pada pertanyaan awal. Contoh: [Riset Customer Satisfaction, syarat responden pernah mengkonsumsi produk Mie Sedap minimal 3 bulan terakhir].

Q1. Apakah Anda mengkonsumsi Mie Sedap dalam tiga bulan terakhir? (1). YA (2). TIDAK (STOP WAWANCARA, UCAPKAN TERIMA KASIH)


57

6. Apabila terdapat pertanyaan selektif dapat dilakukan skipping, yakni meloncat langsung ke pertanyaan non selektif. Contoh: [Riset Perilaku Konsumen Mie Instan, syarat responden pernah mengkonsumsi produk mie instan (merek apa saja) minimal 3 bulan terakhir].

Q1.

Apakah Anda mengkonsumsi Mie Sedap dalam tiga bulan terakhir? (1). YA (2). TIDAK (Skip Q.4)

Q2.

Pertanyaan Selektif (Syarat Q.1: mengkonsumsi Mie Sedap)

Q3.

Pertanyaan Selektif (Syarat Q.1: mengkonsumsi Mie Sedap)

Q4.

Pertanyaan Non Selektif

Mengukur Sikap Pelanggan Banyak kuesioner dalam riset pemasaran didesain untuk mengukur attitude atau sikap pelanggan. Sikap merupakan evaluasi sesuatu secara umum dari seseorang. Sikap pelanggan menjadi faktor penting dikarenakan: 

Sikap tidak berubah dalam waktu panjang;



Sikap membantu menjelaskan bagaimana kesiapan seseorang untuk melakukan sesuatu;



Sikap menghasilkan konsistensi dalam perilaku keseharian; dan



Sikap berkaitan dengan preferensi atau alasan pengambilan keputusan.

Sikap dapat diukur menggunakan beberapa prosedur berikut: 

Self Reporting, sebuah teknik umum yang digunkan mengukur sikap dengan cara responden ditanyakan langsung tentang sikap mereka terhadap sesuatu hal yang menjadi tujuan riset.



Observation of behavior, diasumsikan perilaku sesorang merupakan hasil dari sikap seseorang tersebut. Sehingga sikap diobservasi dari perilaku keseharian yang nampak dari responden.



Indirect technique, teknik tidak langsung dengan menggunakan sebuah stimulus seperti menggunakan uji asosiasi kata (word association tests).



Performance of objective tasks, diasumsikan bahwa perfomansi atau kinerja tergantung dari sikapnya.



Multiple measures, sebuah gabungan atau kombinasi dari teknik eksplorasi sikap agar temuan lebih valid, khususnya berguna saat teknik self-reporting digunakan.


58

Ada sejumlah jenis skala penghitungan sikap yang dapat digunakan, antara lain: 

Skala Likert. Pernyataan-pernyataan dalam kuesioner dijawab responden berdasar tingkat kesetujuan/ketidaksetujuannya, dapat berskala 5 (sangat tidak setuju- tidak setuju–antara setuju dan tidak–setuju-sangat setuju), berskala 7 atau 10.



Teknik Q-Sort. Responden diminta mengurutkan pernyataan-pertanyaan yang diajukan dari yang dianggap sangat penting atau sangat sesuai hingga pernyataan yang sangat tidak penting atau sangat tidak sesuai. Dengan menggunakan metode thurstones case V akan diperoleh rating masing-masing pernyataan berdasar distribusi normal.



Skala Semantic Differential. Pernyataan-pernyataan dalam kuesioner disusun dua lajur yang bermakna beda (kontradiktif) atau bermakna positif dan negatif. Di antara lajur tersebut disusun skala nilai 7 atau 10 untuk dipilih responden yang sesuai dengan sikapnya. Untuk meminimalisasi bias jawaban responden, satu lajur pernyataan diacak makna positif dan negatif. Sehingga responden tidak menjawab nilai yang “sama” untuk satu lajurnya. Seperti contoh berikut: Q1. Berikan nilai dari pernyataan yang sesuai dengan Minimarket A ? a.

Staf pelayan yang ramah

1

2

3

4

5

6

7

Staf pelayan yang tidak ramah

b.

Harga cukup mahal

1

2

3

4

5

6

7

Harga cukup murah

c.

Peralatan dan kebutuhan rumah tangga kurang tersedia

1

2

3

4

5

6

7

Peralatan dan kebutuhan rumah tangga tersedia

d.

Lokasi strategis

1

2

3

4

5

6

7

Lokasi kurang strategis

e.

Keluraga/tetangga belanja di sini

1

2

3

4

5

6

7

Keluraga/tetangga tidak belanja di sini

f.

Penempatan rak barang cukup baik

1

2

3

4

5

6

7

Penempatan rak barang kurang baik

Semantic Differential dapat digunakan pula untuk melakukan komparasi dengan kompetitor, menilai keunggulan kompetitif atau differentation. Analisa menggunakan output bagan rata-rata penilaian responden (skor: 1-7) yang dibuat dengan fasilitas “chart” MS Excel:


59

COMPETITIVE ADVANTAGE MINIMARKET A & B

Staf pelayan yang ramah

1.72

Staf pelayan yang kurang ramah

3.06

Harga cukup mahal

4.61

Peralatan dan kebutuhan rumah tangga kurang tersedia

4.61

Lokasi strategis

4.17

Keluarga/tetangga belanja di sini

3.61

Peralatan dan kebutuhan rumah tangga cukup tersedia

6.39

6.14

Lokasi kurang strategis

Keluarga/tetangga tidak belanja di sini

5.61

1.39

Penempatan rak barang cukup baik

Penempatan rak barang kurang baik

2.17

Minimarket A



Harga cukup murah

5.39

Minimarket B

Skala Stapel, serupa dengan skala semantic differential namun tidak dibuat dua lajur pernyataan bermakna potitif/negatif atau kontradiksi, hanya skornya saja dibuat positif/negatif . Contoh: a.

-5

-4

-3

-2

-1

Staf pelayan ramah

+1

+2

+3

+4

+5

b.

-5

-4

-3

-2

-1

Harga cukup murah

+1

+2

+3

+4

+5

c.

-5

-4

-3

-2

-1

Kelengkapan peralatan dan kebutuhan rumah tangga

+1

+2

+3

+4

+5

Pre-Test Kuesioner Pretest diadakan untuk menyempurnakan kuesioner, dari sisi isi, desain, validitas, dan keandalan. Ada dua pre test yang perlu dilakukan, tes pertama terhadap isi, desain, dan tampilan, sedangkan tes kedua terhadap keandalan pertanyaan (validity & reliability test). Keduanya dapat dilakukan dengan berdiskusi sesama angggota tim riset atau uji coba wawancara dengan 10 – 30 responden. Untuk aspek isi, desain, dan tampilan, tes setidaknya dapat menjawab beberapa pertanyaan berikut: 1. Apakah pertanyaan atau jawaban tertentu pada kuesioner dapat dihilangkan karena mungkin tidak relevan dengan tujuan riset atau untuk responden yang diteliti. 2. Apakah pertanyaan atau jawaban tertentu pada kuesioner dapat ditambahkan karena adakalanya terlupa pertanyaan atau jawaban yang terkait dengan tujuan riset atau untuk responden yang diteliti.


60

3. Apakah tiap pertanyaan pada kuesioner dapat dimengerti dengan baik bagi pewawancara atau responden sendiri yang diteliti. 4. Apakah alur pertanyaan sudah tepat atau perlu mengubah urutan pertanyaan sehingga pewawancara atau responden di lapangan dapat memahami tiap-tiap pertanyaan yang diajukan. 5. Apakah pertanyaan yang sensitif dapat diperlunak dengan mengubah bahasa. 6. Apakah waktu wawancara dapat dipersingkat, selain membantu mempercepat jadwal riset juga tidak memberatkan responden. 7. Apakah proses pencatatan hasil jawaban oleh pewawancara atau responden langsung dapat mudah ditabulasi secara mudah. Selanjutnya pengujian terhadap keandalan pertanyaan kuesioner (validity & reliability test) secara statistik dilakukan hanya pada pertanyaan tertutup. Seperti diungkapkan sebelumnya, validitas menunjukkan sejauh mana kuesioner mengukur apa yang ingin diukur. Sedangkan reliabilitas atau keandalan menunjukkan sejauh mana suatu hasil pengukuran melalui kuesioner relatif konsisten dalam pengulangan pengukuran yang berbeda. Seperti ilustrasi berikut ini:

Tidak Andal dan Tidak Valid

Andal tapi Tidak Valid

Andal dan Valid

Langkah pengujian validitas sebuah pertanyaan inti pada kuesioner berjenis closed ended (tertutup), sebagai berikut: 1. Mendefinisikan konsep yang diukur secara operasional. Apabila pada saat memrumuskan tujuan dan mengkonstruksi variabel telah sistematis mendefinisikan operasional konsep, berarti kuesioner telah lulus uji. 2. Melakukan uji kuesioner kepada 10-30 orang responden khususnya pertanyaan inti berjenis closed-ended (tertutup). Hasil pre test tersebut untuk setiap pertanyaan diuji statistik dengan metode korelasi, yakni pearson atau product moment dengan rumus:


61

n. x. y    x.  y 

r

n.  x

2



 ( x) 2 . n.  y  ( y ) 2



r : nilai korelasi (uji diperbandingan dengan tabel kritik nilai r); n : jumlah responden; x : skor nilai jawaban responden per pertanyaan; y : total skor nilai jawaban seluruh pertanyaan untuk seorang responden; Contoh kasus dikutip dari Jamaluddin Ancok (Singarimbun, 1989) NOMER PERTANYAAN (=X) 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

TOTAL SCORE (=Y)

A

5

4

5

4

5

4

4

5

4

5

45

B

4

5

4

5

4

5

5

4

5

4

45

C

3

4

4

3

4

2

4

5

4

4

37

D

5

5

4

3

4

5

4

3

4

1

38

E

3

3

4

4

3

4

4

4

4

1

34

F

2

1

2

1

2

2

2

2

1

5

20

G

2

3

2

3

2

2

3

3

1

5

26

H

1

1

1

2

1

2

2

1

2

5

18

I

4

4

4

5

5

5

4

4

4

1

40

J

5

2

2

2

2

3

2

2

2

5

27

RESPONDEN

*Jenis Scaling Questions, Nilai Jawaban X: 1(Sangat Tidak Bagus), 2(Tidak Bagus), 3(Biasa), 4(Bagus), dan 5(Sangat Bagus).

3. Hasil output analisa menggunakan SPSS 11.5 : No. Pertanyaan

Pearson Correlation

Sign.

N

1

0.724

0.018

10

2

0.918

0.000

10

3

0.942

0.000

10

4

0.847

0.002

10

5

0.936

0.000

10

6

0.776

0.008

10

7

0.921

0.000

10

8

0.859

0.001

10

9

0.895

0.000

10

10

-0.421

0.226

10

Terlihat pada pertanyaan ke-10 nilai signifikansinya (Sign.) sebesar 0.226 lebih besar dibandingkan  standar yakni 0.05, berarti validitasnya tidak signifikan.


62

Disarankan pertanyaan ke-10 tidak dimasukkan ke dalam kuesioner karena tidak valid untuk mengukur sesuai (konsep) tujuan riset. Sementara untuk pengujian reliabilitas, ada beberapa tes yang sering dipergunakan antara lain: 1. Test-Retest Pengujian dilakukan dengan meminta responden mengisi ulang jawaban pertanyaan seperti pada uji validitas namun dengan selang waktu sekitar 15-30 hari. Selanjutnya dilakukan pengujian sama dengan metode pengujian validitas, yakni korelasi pearson dari variabel x (skor total tes pertama) dan y (skor total tes kedua). 2. Cronbach Alpha Dihitung dengan menggunakan rumus:  

k .r , 1  (k  1).r

dengan r adalah rata-rata korelasi antar item dan k jumlah item. Apabila nilai cronbach alpha () mendekati satu berarti pengukuran kuesioner tersebut dapat diandalkan (reliable). 3. Spearman-Brown Uji khusus reliabilitas data dikotomik, berbentuk Ya (1) dan Tidak (0). Diusahakan pertanyaan berjumlah genap agar dapat dibagi dua. Dihitung dengan rumus:

rtot 

2.rtt , dimana 1  rtot

rtt : angka korelasi belahan pertama dan belahan kedua; rtot : angka reliabilitas keseluruhan item; 4. Kuder-Richdson (KR-21) Sama seperti spearman-brown, uji ini khusus reliabilitas data dikotomik, berbentuk Ya (1) dan Tidak (0), namun berbeda rumusannya. Cara pengukuran validitas dan reliabilitas yang dikemukakan di atas baru sebagian teknik yang dipakai dalam penyusunan kuesioner untuk survey. Masih ada teknik-teknik lain yang tidak seluruhnya ditampilkan. Program statistik seperti SPSS pun menyediakan beragam pengujian tersebut di atas sehingga mempermudah analisa tanpa kesulitan menghitung (secara manual) berdasar rumusan yang tepat. Untuk contoh kasus Jamaluddin ancok di atas, melalui uji cronbach alpha dengan menggunakan sembilan pertanyaan yang dianggap valid, diperoleh alpha sebesar 0.9618. Artinya, karena nilai alpha mendekati satu maka kesembilan pertanyaan tadi sangat andal sebagai instrumen riset. Lebih lanjut, setelah Marketing Research for Beginner

63

melalui tahapan akhir pengujian validitas dan reliabilitas, barulah kuesioner siap dilepas ke lapangan sebagai instrumen survey yang andal.


64

Bab 7

TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL Dalam riset metode kuantitatif, metodologi pengujian dilakukan dengan pendekatan statistika. Ilmu statistika bukan saja membahas penganalisaan data, namun juga berkaitan dengan pengumpulan data, perangkumannya, hingga intepretasi data. Data diperoleh dari sampel yang diharapkan dapat mendeskripsikan sebuah populasi. Populasi adalah himpunan “unit” (misalkan orang, obyek, atau kejadian) yang menjadi bahan perhatian studi. Sedangkan bagian kecil dari populasi tersebut dinamakan sampel. Jumlah sampel diambil untuk dibuat inferensi (kesimpulan) karakteristik dari populasi melalui metode statistika. Seperti contoh berikut: 

Dalam polling pendapat, sebagian kecil orang diwawancarai dan pendapat mereka digunakan untuk melihat sikap masyarakat secara keseluruhan.



Hasil produk suatu pabrik dapat ditolak atau diterima berdasarkan pemeriksaan acak beberapa produk saja yang diambil dari hasil produksi suatu pabrik.



Rata-rata penghasilan petani Indonesia diketahui berdasarkan penghitungan dari komunitas petani dari beberapa daerah. Umumnya riset pemasaran untuk survey di lapangan mengambil sampel yang

terbatas, karena mempertimbangan ekonomis, waktu, dan kemudahan lainnya. Kecuali sensus yang dilakukan BPS (Biro Pusat Statitik) secara periodik, dilakukan survey (populasi) penduduk Indonesia. Dalam pengambilan sampel harus didasarkan teknik sampling yang tepat agar kesimpulan representatif untuk menggambarkan karakteristik populasi. Apabila biaya, waktu, dan SDM sudah dibatasi sejak semula, periset harus mendapatkan suatu metode pengambilan sampel yang dapat menghasilkan presisi yang tertinggi. Perlu disadari bahwa tingkat presisi yang tinggi tidak mungkin dicapai dengan biaya, waktu, dan SDM yang terbatas. Yang mungkin dapat dicapai ialah tingkat presisi tertentu dengan biaya, waktu, dan SDM yang terbatas. Dalam aplikasinya, populasi sering didefinisikan dalam sampling frame atau kerangka awal riset yang membatasi jumlah populasi itu sendiri. Misalkan, periset ingin meneliti preferensi konsumen untuk membeli produk lampu pijar Philips. Populasi “konsumen produk Philips” didefinisikan pada wilayah (geografis) mana, perkotaan atau pedesaan, pembeli pertama kali atau yang kesekian kalinya, dan seterusnya. Menurut jumlahnya, populasi terbagi dua yakni: populasi terbatas (berhingga) yang dapat diperkirakan jumlahnya dan populasi tak terbatas (tak berhingga) yang tidak diperoleh data estimasinya. Populasi terbagi dua pula menurut keragamannya, yakni


65

populasi homogen yang mememiliki karakteristik sifat yang sama; dan populasi heterogen yang mememiliki karakteristik sifat yang beragam. Beberapa pedoman sederhana untuk menentukkan ukuran minimal sampel berikut contoh kasusnya: 1. Pada kasus yang sulit memprediksi atau memang tidak diketahui jumlah populasi, maka ukuran sampel dapat diambil dengan pendekatan sederhana yakni: n >

1

2

, dimana (1-)% adalah asumsi interval kepercayaan (IK) sampel

terhadap populasi; Contoh kasus : Jika kita ingin mengetahui pasar sebuah produk yang akan diluncurkan dengan populasi (calon) konsumen yang sulit diprediksi, berapa jumlah sampel ( = n) yang harus ditetapkan? 

Jika menetapkan IK sebesar 99% atau  = 0,01 maka n > 10.000



Jika menetapkan IK sebesar 95% atau  = 0,05 maka n > 400



Jika menetapkan IK sebesar 90% atau  = 0,10 maka n > 100

2. Pada kasus yang diketahui proporsi atau perbandingan dari populasi dan kelompok sampel yang akan diriset, digunakan pendekatan rumus: 2

z  n > p . q .   / 2  , dimana:  e  n p q z/2 e

: jumlah sampel : perkiraan proporsi populasi (jika tidak diketahui, maka diambil p = 0,5) : (1 - p) : nilai standar (distribusi normal) untuk IK yang ditetapkan : error sampling (estimasi yang dapat diterima)

Contoh kasus: Berdasar data BPS, populasi penduduk DKI Jakarta tahun 2000 sebesar 9 juta orang dan sekitar 500.000 merupakan kelas SES A+. Berapa sampel yang diperlukan untuk mendapat informasi dari kelas premium tersebut dengan IK 95% dan error sampling yang ditolerir sebesar 5 %? p

= 500.000/9.000.000 = 0,055

q

= 1 – 0,055 = 0,945

z/2 = 1,96 (pada taraf signifikansi  = 0,05) e

= 0,05 2

maka :

 1,96  n > (0,055).(0,945).   berarti n > 80  0,05 

disimpulkan sampel diambil minimal 80 orang. Marketing Research for Beginner

66

3. Pendekatan rumus (2), namun tanpa diketahui nilai proporsi atau perbandingan dari populasi yang tak berhingga, digunakan pendekatan nilai: p = q = 0,5 atau dapat menggunakan tabel sebagai berikut:

Level of Confidence (IK)

Margin Error

90.00%

95.00%

99.00%

99.90%

+ 1%

6766

9604

16590

19741

+ 2%

1692

2401

4184

4936

+ 3%

752

1068

1844

2194

+ 4%

423

601

1037

1234

+ 5%

271

385

664

790

+ 7.5%

121

171

296

351

+ 10%

68

97

166

198

+ 15%

31

43

74

88

+ 20%

17

25

42

50

+ 50%

3

4

7

10

Dalam literatur sampling technique masih banyak lagi pendekatan rumus untuk mengestimasi sampel dari populasi sesuai karakteristik dan nilai uji satistiknya, namun ketiga pendekatan ini yang relatif mudah dan sering dipergunakan dalam riset pemasaran. Teknik Pengambilan Sampel Teknik pengambilan sampel dibagi dalam dua kelompok berdasar pendekatan probalitas atau tidak, yakni: probabality random sampling dan non probabality random sampling. Untuk probabality random sampling, setiap unit dari populasi memiliki peluang sama untuk diambil sebagai sampel, sehingga karakteristik populasi dapat direpresentasikan sampel cukup kuat. Sedang non probabality random sampling peluang unit populasi tidak dapat ditentukan, namun dapat meminimalisai tingkat kesulitan dan biaya pengambilan sampel.

Probability Random

Non Probability Random

Sampling Technique

Sampling Technique

Simple Random Sampling

Convenience Sampling

Systematic Random Sampling

Purposive Sampling

Stratified Random Sampling

Quota Sampling

Cluster Random Sampling

Snowball Sampling

Multistage Random Sampling Marketing Research for Beginner

Booster Sampling

67

Teknik pengambilan sampel dengan pendekatan probabality random sampling terdapat lima pilihan yakni: 1. Simple Random Sampling Metode paling sederhana dalam pengambilan sampel, yakni unit populasi yang diambil secara acak menjadi sampel seperti pengundian atau pengocokan dalam arisan. Pengacakan modern dapat menggunakan tabel random atau dengan bantuan komputer. Hal yang diperhatikan adalah karakteristik populasinya adalah homogen. 2. Systematic Random Sampling Sama halnya dengan simple random sampling, namun dalam pengambilannya dari populasi yang homogen menggunakan metode sistematik (pengurutan acak). Bagi data populasi cukup besar dan memiliki penomeran seperti database customer akan lebih mudah menggunakannya dibandingkan simple random sampling. 3. Stratified Random Sampling Metode pengambilan sampel untuk populasi heterogen yang terbagi menjadi beberapa kelompok (stratum). Langkah awal adalah mengelompokkan populasi dari frame stratum yang cenderung homogen, lalu dari data populasi diukur proporsi dari stratum-stratum tersebut. Dari jumlah sampel yang telah ditetapkan, diambillah sampel secara acak dari stratum dengan ukuran proporsi yang sama dengan populasi awal. 4. Cluster Random Sampling Metode pengambilan sampel untuk populasi heterogen yang terbagi dalam banyak cluster (kelompok, wilayah, atau pembagian lainnya). Langkah awal adalah menentukan cluster-cluster populasi, lalu dari cluster populasi diiambil secara simple random sample. Barulah setelah cluster populasi terpilih, diambil sampel secara acak pula. 5. Two Stage Cluster Random Sampling Metode cluster random sampling yang diambil dua tahap cluster. Contoh dalam pengambilan sampel di wilayah DKI Jakarta, tahap awal berupa cluster kecamatan yang diacak. Tahap kedua dari cluster kecamatan yang diambil, diambil acak kelurahan sebagai cluster kedua, dan seterusnya sampai mendapat frame yang tepat dan mudah. Sementara untuk teknik pengambilan sampel dengan pendekatan probabality random sampling juga terdapat lima pilihan teknik pengambilan, yakni: 1. Convenience Sampling Pengambilan sampel paling mudah karena diserahkan jumlah dan kriteria terhadap subyektifitas (dan kemudahan) periset dalam pengambilannya, sehingga disebut


68

pula accidental sampling. Disarankan penggunaannya hanya untuk riset kualitatif, atau untuk tes produk baru. 2. Judgment/Purposive Sampling Hampir

sama dengan

convenience sampling,

namun periset menggunakan

persyaratan lebih ketat dalam menentukan jumlah, kriteria, dan kemudahan pengambilan sampel. 3. Quota Sampling Purposive sampling pada jenis populasi heterogen atau terkelompokkan, sehingga setiap kelompok (stratum/cluster) ditentukan kuota jumlah sampelnya. 4. Snowball Sampling Pengambilan sampel yang sulit diperoleh, disiasati dengan cara mencari satu sampel terlebih dahulu sesuai kriteria yang ditetapkan. Lalu dari sampel pertama dicari informasi untuk mendapat sampel kedua yang memiliki kesamaan dan seterusnya, seperti “bola salju” yang menggelinding. 5. Booster Sampling Mencari sampel yang sulit dengan cara mengamati lingkungan atau komunitas yang sesuai kriteria sampel, lalu diambil satu per satu sampelnya. Satu teknik yang cukup sering digunakan dalam riset pemasaran ialah multi stage random sampling. Suatu metode kombinasi bertahap dari beberapa metode pengambilan sampel untuk menyiasati kesulitan dan biaya survey di lapangan. Yang sering dipergunakan dalam riset pemasaran, yakni tahapan awal menggunakan quota sampling untuk menjatahkan sampel per kota besar, lalu dilanjutkan cluster sampling pada tingkatan daerah di bawahnya. Pengacakan atau randomisasi terakhir dilakukan pada tingkatan lebih kecil yakni RT/RW, menggunakan simple atau stratified random sampling. Contoh Metodologi Survey IBBA Indonesian Best Brand Award (IBBA), suatu penghargaan yang diberikan kepada perusahaan yang memiliki ekuitas dan value merek produk yang kuat, menggunakan teknik sampling baku dalam surveynya. Penghargaan tahunan yang diadakan oleh MARS dan Majalah SWA ini mengambil total sampel 3.044 responden berusia 15-55 tahun yang berada di lima kota besar: Jakarta, Surabaya, Bandung, Medan dan Semarang. pengambilan sample dilakukan dengan probabilistic sampling, sehingga margins of error (MOE) bisa ditentukan. Dengan asumsi populasinya infinite (secara statistik, jika populasi melewati jumlah tertentu bisa dianggap infinite atau tak terhingga), secara total setiap sampel memiliki MOE 1,79 %, dengan tingkat kepercayaan 95%. Sementara Marketing Research for Beginner

69

itu apabila Analisanya diturunkan menurut kota MOE di setiap kota yang diteliti seperti yang ditunjukan oleh table berikut. Kota

Jumlah Responden (Usia 15-55 Tahun)

MOE (%)

Jakarta

605

3.98

Surabaya

599

4.00

Bandung

622

3.93

Medan

614

3.96

Semarang

604

3.99

3.044

1.79

Total

Pengambilan sampling dalam penelitian ini menggunakan metode multistage random sampling, yakni random sampling secara bertahap dengan tahapan sebagai berikut : Kota Terpilih  Kecamatan  Kelurahan  Rukun Warga ( RW)  Rukun Tetangga (RT)  Unit Tempat Kediaman (UTK)  Responden. Upaya pengacakan sederhana (simple randomize) dimulai dari wilayah kecamatan hingga RT. Dari setiap RT yang terpilih, kemudian diambil sebanyak 50 UTK dengan tehnik systematic random sampling. Tahap pemilihan responden, yang merupakan tahapan

terakhir

proses

sampling,

dilakukan

dengan

cara

mapping.

Yakni

mengidentifikasi seluruh anggota keluarga yang berusia 15-55 tahun, kemudian dipilih satu secara random. Riset ini dilakukan dengan menggunakan kaidah kuantitatif – wawancara dilakukan dengan tatap muka dengan menggunakan daftar pertanyaan berstruktur. Dalam analisanya, agar hasil riset mempresentasikan populasi sebenarnya, dilakukan pembobotan (weighting) yang didasarkan pada rasio antara jumlah sampel yang diambil dengan jumlah populasi sebenarnya dari masing masing kota. Jumlah Responden (Usia 15-55 thn)

Jumlah Populasi (Usia 15-55 thn)

Nilai Pembobot (Ribu)

Jakarta

605

5.644 ribu

9,36

Surabaya

599

1.698 ribu

2,84

Bandung

622

1.398 ribu

2,25

Medan

614

1.056 ribu

1,72

Semarang

604

846 ribu

1,40

Kota

Nilai pembobot masing masing kota adalah: nilai pembobot ini dapat diartikan: seorang responden di Jakarta merepresentasikan 9.360 orang berusia 15-55 tahun. Seorang responden di Semarang merepresentasikan 1.400 orang dan seterusnya (Asto & Budi, Majalah SWA 14/XVIII).


70

Bab 8

PENGUMPULAN DATA Tahapan

riset

pemasaran

setelah

periset

mendesain

kuesioner

ialah

mengumpulkan data atau informasi yang dibutuhkan dari responden. Untuk metode riset kualitatif telah dibahas sebelumnya pada bab 4, pengumpulan informasi dapat menggunakan FGD, in depth interview, projective technique, atau desk research. Dalam bab ini akan dibahas pengumpulan data untuk metode riset kuantitatif. Untuk metode riset kuantitatif, pengumpulan data umumnya perusahaan riset dilakukan melalui wawancara tatap muka. Periset dapat pula mengumpulkan data menggunakan pilihan media interaksi lain seperti telepon, surat, atau internet. Wawancara tatap muka atau melalui alternatif media memiliki kelebihan dan kekurangan yang dapat disesuaikan dengan kemampuan dan keterbatasan periset itu sendiri.

PARAMATER PENILAIAN

WAWANCARA

SURAT

TELEPON

Sedang, cenderung cepat

Lambat, tak terkontrol

Cepat

Terbatas

Luas

Luas

Bagus

Sedang cenderung buruk

Cukup bagus

Cukup cakap

Tergantung format kuesioner

Sedang

Ukuran kuesioner

Panjang

Sedang

Sedikit mungkin

Kemungkinan tidak direspon

Rendah

Tinggi

Sedang

Kemungkinan kesalahpahaman

Rendah

Tinggi

Sedang

Supervisi untuk Inteviewers

Sedang

Tidak perlu

Sedang

Ketidakjelasan responden

Rendah

Tinggi

Sedang

Cukup Besar

Tergantung insentif/hadiah

Sedang

Kecepatan pengumpulan data Cakupan wilayah Kerjasama responden Keahlian dalam bertanya

Biaya

Wawancara tatap muka banyak dipilih untuk mengumpulkan data, dikarenakan pengontrolan yang kuat dari periset untuk meminimalisasi non sampling error. Dan dapat memaksimalkan pertanyaan yang akan digali melalui kuesioner. Namun terkendala dengan bujet riset, khususnya untuk jumlah responden yang besar dengan cakupan wilayah yang luas. Sedangkan survey dengan sedikit pertanyaan akan lebih efektif melalui telepon (telesurvey) yang dapat mengakses wilayah cukup luas. Dalam metode telesurvey ini yang menjadi catatan penting adalah keringkasan pertanyaan yang diajukan dan terbatas pada responden yang memiliki akses telepon. Perusahaan dapat pula mengumpulkan data dari konsumen melalui angket atau surat seusai


71

pembelian atau penggunaan jasa layanan. Angket tersebut dapat diberikan langsung, disisipkan pada kemasan produk, atau bekerja sama dengan media cetak dibagikan pada pembacanya. Beberapa sumber mengungkapkan, tingkat pengembalian riset melalui surat yang cukup bagus berkisar 5-10 % dari total jumlah surat yang disebar. Semakin besar insentif atau hadiah yang dijanjikan bagi responden, semakin besar pula tingkat pengembalian angket atau surat survey. Untuk pengumpulan data melalui internet memiliki kesamaan seperti halnya melalui surat, namun terbatasi pada responden pengakses internet yang masih minim pemakainya di Indonesia. Prosedur Wawancara Periset sebagai penanggung jawab survey di lapangan yang merekrut pewawancara atau mengalihdayakan (outsourching) kepada tim yang berpengalaman perlu memberikan taklimat sebelum wawancara dilakukan. Taklimat merupakan petunjuk teknis dan arahan mengumpulkan data melalui wawancara dengan responden. Taklimat ini berisikan: 1. Penjelasan tujuan riset, tugas pewawancara, dan menekankan pentingnya peranan pewawancara. 2. Penjelasan tiap nomer pertanyaan dalam kuesioner, baik redaksional penulisan maupun maksud yang terkandung dalam pertanyaan tersebut. Pemahaman atas item-item pertanyaan itu diharapkan pewawancara dapat mengumpulkan informasi dari responden dengan tepat dan jelas. 3. Penjelasan cara mencatat jawaban responden termasuk teknis pengisiannya. Jika diperoleh jawaban yang belum jelas dapat digunakan teknik probing. 4. Penjelasan mengenai pedoman mewawancarai, etika, persiapan, dan prosedur reward & punishment. Reward terkait dengan honor atau bonus yang diperoleh pewawancara atas keberhasilan mengumpulkan data dengan baik. Dan punishment terkait sanksi atas ketidakjujuran dalam mewawancarai. 5. Orientasi tentang masalah yang mungkin terjadi di lapangan dan bagaimana tips atau trik mengatasinya. Jika diperlukan dapat dilakukan latihan t-group, berupa latihan mewawancarai di antara anggota tim pewawancara. Dan untuk mendapatkan data yang valid serta meminimalisasi terjadinya non sampling error, sebelum wawancara dimulai pewawancara harus mampu menciptakan hubungan baik dengan responden. Atau menurut Koentjaraningrat harus dibuat rapport, yakni situasi psikologis yang menunjukkan responden bersedia bekerja sama dan menjawab pertanyaan sesuai dengan pikirannya dan keadaan sebenarnya. Kesan pertama dari penampilan, apa yang diucapkan, dan dilakukan pewawancara sangat Marketing Research for Beginner

72

penting merangsang sikap kerja sama responden. Berdasarkan pengalaman Michigan Survey Research Center, responden lebih ingat akan pewawancara dan cara mewawancarainya dibandingkan dengan isi wawancara. Beberapa pedoman untuk mencapai hubungan yang menyenangkan dari responden antara lain: 

Berpakaian sederhana, rapi, tanpa perhiasan berlebihan, dan tanda pengenal atau surat tugas;



Bersikap sopan, rendah hati, dan bersikap hormat kepada responden;



Memilih waktu yang tepat saat berkunjung dan menepati kesepakatan pertemuan apabila ada perjanjian waktu berkunjung;



Wawancara

sebaiknya

dimulai

dengan

memperkenalkan

diri

sekaligus

mengutarakan maksud dan tujuan pewawancara berkunjung. Dapat diselingi dengan obrolan kecil, tentunya sesuai adat kebiasaan responden; 

Mewawancarai responden sesuai dengan taklimat (briefing) teknis riset sebelumnya namun tidak terkesan kaku;



Akhiri wawancara dengan ucapan terima kasih sembari memberikan hadiah (gift) atau insentif bagi responden yang telah disediakan. Jangan lupa untuk mengecek kembali pertanyaan yang belum terisi dan kartu kontrol.

Etika Pewawacara 1. Jujur dan cermat dalam pencatatan atau pengisian kuesioner; 2. Netral dan tidak memihak atas respon atau jawaban responden, meski berbeda pendapat dengan pewawancara; 3. Tidak mengarahkan (leading) dan memberikan sugesti atas jawaban responden; 4. Menghormati hak-hak privacy responden untuk diwawancarai atau menjawab pertanyaan.

Dengan

tidak

merendahkan,

menyinggung

perasaan,

atau

menghina responden, hingga menimbulkan ketegangan; 5. Melaporkan hasil wawancara sesuai prosedur dan taklimat koordinator survey. Tips Mewawancarai 1. Buat kepastian waktu wawancara apabila responden sulit ditemui langsung atau belum melengkapi keseluruhan jawaban yang diberikan; 2. Usahakan pada saat mewawancarai hanya responden yang hadir, tidak teman atau keluarga yang menemani. Agar dalam menjawab pertanyaan tidak dipengaruhi (bias) orang lain; 3. Reaksi atau jawaban pertama (spontan) terhadap suatu pertanyaan itulah pendapat responden yang sesungguhnya. Adakalnya responden berubah


73

pendapat setelah pindah ke pertanyaan lain, jawaban atas pertanyaan semula jangan segera dihapus. 4. Pada jawaban “Ya” atau “Tidak”, sering responden menambahkan keterangan “Ya, kalau …” atau “Ya, tetapi …”, dalam hal ini tulislah lengkap, meskipun ini untuk jawaban tertutup. 5. Tulislah dengan lengkap semua komentar responden. Kata-kata yang diucapkan untuk melukiskan perasaannya adalah sangat penting. 6. Jawaban responden harus dimengerti maksudnya sebelum dicatat. Kalau belum jelas tanyakan lagi. Jawaban harus khusus, jangan terlalu umum atau pun mempunyai dua arti. Seperti “Saya suka karena bagus”, “Saya tidak suka”, atau “karena menarik”. 7. Usahakanlah sambil menulis tetap berbicara. Berikanlah pertanyaan yang mengajak dia berpikir. Membiarkan responden menanti terlalu lama dapat menimbulkan kebosanan. 8. Selesai wawancara, periksa kembali kuesioner yang telah diisi dengan teliti, untuk menjaga agar tidak ada nomer-nomer yang tidak terisi. Metode Observasi Pengumpulan data riset kuantitatif dapat pula dilakukan melalui observasi atau pengamatan. Seperti survey untuk store check, distribution channel

(lokasi

gerai/ritel), atau kepuasan pelanggan dan mutu layanan dengan mystery shopper. Namun observasi tersebut harus dibekali lembar pengisian semacam kuesioner sehingga diperoleh data yang dapat dikuantitatifkan. Seperti dalam riset store check dapat dianalisa tingkat penetrasi sebuah di pasar dengan mengamati (mengecek) penjualan produk tersebut di berbagai toko. Atau riset saluran distribusi untuk menentukan kelayakan bisnis lokasi gerai (outlet) yang tepat juga melalui pengamatan di lapangan. Baik daya serap pasar, yakni jumlah pengunjung pada hari atau jam tertentu. Maupun analisa tingkat kompetisi dengan pesaing dari produk atau jasa layanan sejenis. Namun ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam metode observasi sehingga dapat dikategorikan dalam pengumpulan data riset kuantitatif ialah: 

Dibuat skenario atau prosedur pelaksanaan yang seragam dalam setiap survey di lapangan;



Dibuat prosedur pelaporan atau pengisian data hasil survey;



Jumlah lokasi pengamatan merupakan sampel sehingga perlu diperhatikan (teknik) pengambilan sampling-nya;



Hasil pengamatan berupa data terkodifikasi sehingga dapat membantu analisa secara statistik, seperti korelasi, trend, atau tracking.


74

Mystery Shopper (MS) merupakan salah satu metode observasi dalam riset pemasaran yang sering digunakan untuk mengukur kualitas layanan, yakni dengan mengirimkan sejumlah periset yang berperan sebagai mystery shopper. Dalam metode MS, setiap periset bertindak layaknya konsumen yang melakukan transaksi atau kegiatan pengamatan lainnya yang dituangkan dalam skenario observasi. Menurut Peter Gurney (Service Intelligent, 2001), MS yang efektif untuk perbaikan mutu layanan (service quality) perlu melalui sepuluh tahapan 10 Steps Effectiveness Mystery Shopper, yakni: 1. Review service & sales standard, ulasan atas gambaran layanan standar yang telah diberikan perusahaan (klien) terhadap pelanggan selama ini. Ulasan ini nantinya akan dianalisa apakah sudah dikerjakan sesuai SOP, lalu apakah mengacu dengan keinginan pelanggan atau perlu menggunakan benchmark standard. 2. Design the evaluation tools, mendesain perangkat analisa terhadap standar layanan tersebut. Apakah secara minimal telah dilakukan oleh para frontliner layanan perusahaan. 3. Determine scenario, menentukan skenario yang ingin dilakukan melalui survey mystery shopper. Skenario ini disesuaikan dengan perangkat evaluasi yang telah didesain sebelumnya. 4. Specify reporting needs, skenario yang telah disusun akan dilanjutkan dengan pelaporan hasil survey secara spesifik dan dimungkinkan untuk dikuantitatifkan untuk dibuat scoring, ranking, dan tracking. 5. Hire/Train Shoppers, setelah skenario dan sistem pelaporan telah dibuat, kemudian dilanjutkan dengan rekruitmen para shopper yang bertindak seperti layaknya pelanggan. Para shopper akan disesuaikan dengan karakter pelanggan, baik penampilan, aksen, maupun akseptabilitas secara khusus. 6. Conduct a baseline study, pelaksanaan MS sebagai landasan studi penilaian atas mutu layanan yang telah diberikan. Namun pada MS ini para frontliner layanan perusahaan (klien) tidak diberitahukan sebelumnya agar landasan penilaian awal lebih natural. 7. Share result, hasil penilaian dan analisa MS dikonsultasikan bersama dengan para front liner layanan untuk memperbaiki mutu layanan yang kurang dan mempertahankan yang telah baik atau sesuai standar. 8. Set goals, menyiapkan tujuan perbaikan mutu layanan yang berkelanjutan. 9. Train, melatih para frontliner layanan oleh internal perusahaan.


75

10. Repeat the study, mengulang MS kembali dengan memberitahukan sebelumnya untuk mengevaluasi dan penilaian atas hasil pelatihan yang telah dilakukan para frontliner. Contoh Manajemen Survey Survey lapangan, misalkan dalam sebuah riset pemasaran untuk mengevaluasi kepuasan pelanggan di 7 kota tentunya membutuhkan tim survey yang terkoordinasi. Prosedur yang perlu dilakukan seorang project manager setelah desain riset dan kuesioner telah disepakati adalah 1. Menyiapkan perlengkapan administrasi dan staf lapangan. Administrasi terkait material survey seperti: copy kuesioner, gift untuk responden, surat keterangan survey atau kartu pengenal bagi interviewer, database pelanggan (responden), dan administrasi lainnya. Sementara untuk tenaga lapangan yang dibutuhkan adalah supervisor dan interviewer yang jumlahnya disesuaikan dengan target responden dan target waktu. Apabila belum tersedia tenaga lapangan, perlu dilakukan rekruitmen dengan seleksi sebelumnya. Perhitungan awal untuk mengestimasi waktu survey dengan jumlah tenaga lapangan yang dibutuhkan seperti tabel berikut: Target Responden

Waktu

Wawancara/Hari (Maksimum)**

Jatabek

150

20 hari

Medan

75

Surabaya

Kota Survey

Jumlah Staf Min. Spv.

Intv.

8 wawancara

1

8

12 hari

7 wawancara

1

7

75

12 hari

7 wawancara

1

7

Balikpapan

50

10 hari

5 wawancara

1

5

Makassar

50

10 hari

5 wawancara

1

5

400

20 hari*

5 wawancara

5

5

Total

*waktu pengerjaan survey serentak **asumsi wawancara: 1 responden/hari setiap interviewer

2. Untuk meminimalisasi ketidakpemahaman isi dan teknik penyampaian dalam mewawancarai responden, interviewers dibekali brief langsung oleh Tim Inti yang waktunya sebelum target wawancara ditetapkan. Saat brief, diberikan pula perlengkapan administrasi, database responden, dan administrasi lainnya. Bagi interviewer pemula perlu dilakukan try out terlebih dahulu untuk memastikan kemampuannya. 3. Meski telah dilakukan brief, prosedur pengawasan perlu dilakukan untuk menghindari kesalahan survey dan kecurangan interviewer. Ujung tombak pengawasan berada di tangan Supervisor. Empat hal yang perlu diperhatikan dalam pengawasan tersebut, yakni:


76



Pengawasan jadwal. Supervisor menetapkan jadwal kerja Interviewer agar disepakati target survey bersama. Jadwal kerja perlu memperhatikan waktu untuk membuat janji (appointment) dengan responden dan fleksibilitas interviewernya sendiri. Target dan realisasi interviewer untuk memperoleh data responden dicatat dalam control sheet sebagai progress report harian. Laporan perkembangan ini juga dibutuhkan oleh project manager dan pihak klien untuk memantau perkembangan survey terkini.



Pengawasan prosedur pengambilan data. Supervisor dapat melakukan pengecekannya dengan witness, menyaksikan langsung atau ikut serta saat interviewer mewawancara, apakah sudah benar atau belum. Lalu secara acak sekitar 10 % responden dihubungi kembali, apakah sudah diwawancarai secara lengkap atau tidak.



Pengawasan isi atau hasil kuesioner. Apabila terdapat kekosongan atau kesalahan pengisian item-item kuesioner, Supervisor berhak meminta interviewer melakukan wawancara ulang. Namun apabila terjadi banyak kesalahan dapat dilakukan penolakan (reject) hasil wawancara.



Secara cross check, Project Manager atau bahkan klien sendiri dapat mengecek kebenaran wawancara yang telah dilakukan juga dengan menghubungi 5-10% dari responden di setiap wilayah survey. Apabila terdapat data fiktif yang dilakukan oleh seorang interviewer akan dilakukan recall, penolakan keseluruhan pekerjaan interviewer tersebut. Misalkan, dari 10 wawancara diketahui satu wawancara fiktif, kesepuluh hasil wawancara itu ditolak meski sembilan wawancara belum teridentifikasi fiktif atau tidak.

4. Setelah manajemen survey telah dilakukan dengan pengawasan ketat, hasil survey dapat memasuki tahapan riset selanjutnya. Yakni proses tabulasi data dan analisa data hasil survey keseluruhan.


77

Bab 9

TABULASI DATA Sebelum melakukan analisa data, dilakukan terlebih dahulu tahapan pra analisa data berupa penyuntingan, verifikasi, dan tabulasi data. Pasca pengumpulan data di lapangan merupakan proses memasuki tahapan pra analisa. Tabulasi data biasanya memang tidak dimasukkan dalam prosedur analisa data riset, karena belum mengungkapkan hubungan data hasil riset. Namun sedikitnya tabulasi data ini dapat menyajikan pra analisa berupa ukuran deskriptif masing-masing variabel pengamatan. Tahapan awal pra analisa, data hasil survey yang telah dicek oleh supervisor lapangan di-entry pada program komputer. Dahulu sebelum program komputer berkembang, data hasil survey dikumpulkan dan dianalisa secara manual. Tentunya ini akan merepotkan untuk survey yang melibatkan banyak responden. Proses entry atau pengetikan/pemasukan data secara sederhana dapat menggunakan program MS Excel atau langsung pada program aplikasi statistik seperti SPSS, Minitab, STATA, atau Lisrel. Namun khusus program aplikasi statistik tersebut, data harus dikodifikasi (data coding) secara numerik terlebih dahulu agar dapat dianalisa. Gambar berikut menampilkan tahapan yang perlu dilakukan proses pra analisa:

PRE-ANALYSIS PROCESS DATA COLLECTING

Evaluasi Kelayakan Isi

DATA CODING

DATA ENTRY INCOMPLETE

DATA EDITING & CHECKING

REJECT

COMPLETE DATA TABULATION

DATA ANALYSIS


78

Hal penting yang perlu diperhatikan, yakni terjadinya kesalahan saat pengetikan atau mengkodifikasi jawaban yang berdampak pada kesalahan fatal pada analisa data. Seperti dalam skala likert: “1 - 5” = “sangat tidak puas – sangat puas”, jangan terbalik mengkodifikasikan “sangat tidak puas” = “5”. Beberapa perusahaan riset pemasaran atau lembaga survey umumnya menggunakan program khusus data entry, coding, dan tabulation dalam satu kesatuan. Sehingga mempermudah proses pra analisa sekaligus meminimalisasi terjadinya kesalahan pengetikan dan memasukkan data. Program khusus tersebut seperti Quantum, QPS, atau CS-Pro dapat di-setting tampilan layarnya nampak seperti kuesioner asli. Apabila program tersebut sudah disetting sebelumnya, peng-entry-an data dapat dilakukan terpisah oleh siapapun meski bukan periset semula. Pengontrolan data setelah supervisor lapangan adalah Data Entry Officers, yakni penyuntingan dan pengecekan apabila terdapat satu dua jawaban kuesioner yang tidak terisi, tidak lengkap, atau tidak terbaca. Apabila hal itu terjadi, dapat dilakukan konfirmasi secepatnya kepada interviewer bersangkutan melalui supervisor lapangan. Namun pengontrolan ini hanya ditoleransikan bagi kesalahan kecil tanpa perlu konfirmasi ulang terhadap responden yang terkait. Sementara untuk kesalahan besar dapat dilakukan penolakan (“reject”) atas kuesioner yang telah dikumpulkan. Adakalanya terjadi satu-dua jawaban kuesioner kosong tidak terisi dan periset sendiri kesulitan untuk mengkonfirmasi ulang responden, interviewer, atau supervisor bersangkutan. Kebijakan penolakan dapat ditoleransi apabila kurang dari 5 % dari seluruh sampel responden. Kekosongan atau kehilangan nilai data ini dapat disiasati pada program SPSS dengan replace missing value (RMV). Dengan RMV, data yang hilang tadi akan diganti dengan pendekatan statistik, seperti pendekatan rata-rata, median, interpolasi linier, atau interpolasi trend. Barulah, setelah penyuntingan dan pengecekkan data dilakukan sesuai ambang toleransi kesalahan dan acuan jumlah sampel bersih. Data mentah yang telah disunting dan dicek disebut raw data yang adakalanya klien atau pihak pengguna memintanya sebagai bukti lapangan dan lampiran laporan akhir riset. Ringkasan Ukuran Statistik Dalam tahapan tabulasi dapat diperoleh ringkasan ukuran statistik deskriptif sebagai pra analisa. Meski beberapa buku riset berbeda pendapat, apakah bagian dari tabulasi data ataukah sudah masuk analisa data. Dalam ringkasan statistik deskriptif, data dijelaskan karakteristiknya secara kuantitatif yang ringkas. Pra analisis ini akan membantu periset menyajikan ribuan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami dan lebih cepat dimengerti. Seperti informasi kecenderungan pemusatan data, Marketing Research for Beginner

79

bagaimana penyebarannya, lalu kemiringan dan kelancipan. Selain itu juga untuk informasi jumlah data yang missing atau kosong tak terisi, dan data pencilan (outlier) yang menyebabkan data bias. Beberapa statistical software dapat memberikan ukuranukuran tersebut seusai data selesai ditabulasi. Ringkasan statistik deskriptif ini dijelaskannya dalam empat ringkasan ukuran statistik yakni: A. Ukuran Pemusatan (Central Tendency) Ukuran ini memberikan informasi kecenderungan data mengelompok atau memusat. Terdapat tiga ukuran utama pemusatan yang tepat disesuaikan skala ukuran data, yakni: 

Mean atau sering disebut dengan rata-rata. Ukuran mean tepat digunakan bagi data berskala interval (arithmetic mean) dan data berskala rasio (geometric mean). Namun kurang tepat sebagai ukuran pemusatan apabila terdapat pencilan (outlier). Secara matematis, arithmetic mean (rata-rata hitung) adalah: n

X  

x i 1

i

n

Median dari suatu himpunan data kuantitatif adalah angka tengah (bila n ganjil) atau rata-rata dua angka tengah (bila n genap) yang telah terurut dari nilai terendah hingga yang terbesar. Median cocok untuk data berskala ordinal, yang dapat ditampilkan dengan tabel frekuensi (prosentase per kategori).



Modus merupakan nilai yang paling sering muncul, atau yang frekuensinya paling tinggi. Dengan kata lain, modus menunjukkan di mana data cenderung berkonsentrasi. Ukuran ini tepat bagi data berskala nominal, sama seperti median, dapat disajikan pula dalam tabel frekuensi (prosentase per kategori).

B. Ukuran Penyebaran (Dispertion) Ukuran ini memberikan informasi kecenderungan data menyebar. Terdapat tiga ukuran utama pemusatan yang tepat disesuaikan skala ukuran data, yakni: 

Range ialah selisih antara nilai terbesar dengan nilai terkecil dari suatu himpunan data. Range adalah ukuran penyimpangan yang mudah dipahami, cepat dan mudah menghitungnya, tetapi kurang teliti. Semakin besar nilai range, maka semakin tinggi penyimpangan data dari nilai rata-ratanya. Kelemahan ukuran range ini adalah tidak adanya informasi mengenai distribusi data-data lain yang berada di antara nilai terbesar dan terkecil tersebut. Artinya, range bisa sama namun sebaran datanya dapat berbeda. Ukuran range dapat digunakan untuk semua ukuran skala.


80



Interquartile Range yang dilambangkan dengan dq merupakan penyebaran bagian tengah dari data, yaitu: dq = qA – qB dimana qA ialah kuartil atas dan qB ialah kuartil bawah. Karena yang digunakan ialah bagian tengah dari data, maka dq tidak dipengaruhi oleh data pencilan. Untuk data berskala kategorik, dq cocok membantu memberikan informasi deviasi.



Deviasi standard yang dilambangkan dengan S merupakan ukuran penyimpangan yang diperoleh dari deviasi tiap data dengan nilai rata-ratanya. Semakin kecil nilai standar deviasi, maka semakin kecil penyimpangannya dan nilai data mengelompok seputar nilai rata-ratanya. Nilai kuadrat standar deviasi, S2, disebut juga variansi dan hanya cocok untuk data berskala rasio atau interval. n

S2 

 ( X i  X )2 i 1

n 1

n

dan S 

(X i 1

i

 X )2

n 1

C. Ukuran Kemiringan (Skewness) dan Kelancipan (Kurtosis) Untuk statistik lebih lanjut, sering diperlukan asumsi penyebaran data –khususnya data metrik- itu berdistribusi normal atau tidak. Distribusi normal merupakan penyebaran data yang simetris berbentuk lonceng atau genta. Jika populasi berdistribusi normal, maka histogram sampel umumnya mempunyai frekuensi besar pada kelas interval yang berada di tengah, sedangkan kelas yang di tepi kanan dan kiri mem-punyai frekuensi kecil. Contoh Himpunan Data Berdistribusi Normal


81

Skewness

Mean < Median

Mean > Median

Mean = Median

Kurtosis

Replace Missing Value SPSS 11.5 Seperti yang telah dibahas di atas, saat melakukan data entry atau tabulasi, periset menghadapi suatu nilai data yang hilang atau missing. Untuk beberapa analisa statistika dapat bermasalah, sehingga perlu trik pengisian data yang hilang. Pada program SPSS dengan replace missing value (RMV), data yang hilang tadi akan diganti dengan pendekatan statistik, yakni: 

Series Mean, mengisi nilai missing dengan rata-rata dari keseluruhan deret (variabel/kolom).



Mean Nearby Points, mengisi nilai missing dengan rata-rata pada sekeliling nilai yang valid.



Median Nearby Points, mengisi nilai missing dengan median pada sekeliling nilai yang valid.



Linier Interpolation, mengisi nilai missing dengan interpolasi linier.



Linier Trend at Point, mengisi nilai missing dengan trend linier pada setiap titik.

Tahapan menggunakan prosedur RMV dilakukan sebagai berikut: 1. Menentukan variabel (kolom) yang terdapat missing value, dapat dibaca dari output prosedur statistik deskriptif pada SPSS. Seperti contoh di bawah ini, nampak variable “Revenue” terdapat 12 nilai data missing dan 1488 nilai valid. Statistics Revenue N Valid Missing Marketing Research for Beginner

1488 12 82

2. Klik menu Transform, pilih Replace Missing Value sehingga keluar tampilan berikut:

3. Beri nama variabel (kolom) pada name, apabila ingin membuat variabel baru bagi variabel yang memiliki data missing. Secara default SPSS langsung memberikan nama baru, yakni “nama_1”. Apabila tidak ingin membuat variabel baru, gunakan nama variabel yang lama. Jangan lupa klik Change. 4. Pilihlah variabel akan dilakukan prosedur RMV. 5. Pilihlah metode pada Method. Khusus yang memilih metode …of nearby, pilih rentang berapa jarak keliling data valid yang dipilih, pada Span of Nearby Points. 6. Klik OK jika akan melakukan prosedur RMV atau Cancel jika akan dibatalkan.


83

Bab 10 ANALISA DATA Seperti telah dibahas pada bab sebelumnya, pasca tabulasi data dilanjutkan pra analisa berupa tampilan ringkasan ukuran statistik deskriptif. Lebih lanjut, tahapan analisa data masih menggunakan statistik deskriptif dapat menyajikan informasi data dalam bentuk tabel dan visualisasi bagan, diagram, atau grafik. Selain menyajikan data mentah menjadi lebih informatif, juga mempermudah proses analisa data. Analisa data menggunakan tabel deskriptif dan visualisasi diagram ini akan sangat membantu bagi praktisi yang awam dengan pengujian statistik. Karena cukup mudah mengolahnya tanpa perlu mengernyitkan dahi dengan rumus-rumus statistik. Atau menggunakan statistical software yang membutuhkan waktu untuk mempelajarinya. Dan tidak perlu khawatir, karena lembaga riset profesional pun menggunakan tabel-tabel deskriptif sederhana dan visualisasi diagram untuk mendeskripsikan hasil-hasil risetnya. Hasil riset kuantitatif yang terkait dengan fakta, informasi, pendapat, dan persepsi responden (ingat bahasan pada bab mendesain kuesioner) umumnya dapat disajikan dalam bentuk tabel. Tabel tersebut berisikan kolom kategori dari suatu variabel beserta kolom jumlah dan frekuensi. Adakalanya ditambahkan kolom frekuensi kumulatif. Untuk variabel berisi data metrik dapat juga dibuatkan tabel, namun data tersebut dikategorisasikan atau dibuat kelas-kelasnya terlebih dahulu. Jenis tabel sendiri tidak terlalu banyak, yakni tabel satu arah dan tabel tabulasi silang (cross tabulation) dua arah atau lebih. Di bawah ini contoh-contoh tabel beserta analisanya: Tabel Satu Arah (Penghasilan Responden) Penghasilan Rata-Rata/Bulan

n

Frekuensi

Kumulatif

Kurang dari Rp. 1.000.000

10

5.0%

5.0%

Rp. 1.000.001 – Rp. 1.500.000

30

15.0%

20.0%

Rp. 1.500.001 – Rp. 2.000.000

50

25.0%

45.0%

Rp. 2.000.001 – Rp. 5.000.000

75

37.5%

82.5%

Rp. 5.000.001 – Rp. 10.000.000

25

12.5%

95.0%

Di atas Rp. 10.000.001

10

5.0%

100.0%

200

100%

Total

Apabila sampel diambil secara random, secara sekilas pembaca pun akan mudah menganalisa dan dapat menyimpulkan tabel satua arah di atas: 

Status ekonomi sosial (SES) mayoritas “populasi” yang diamati berada pada kelas menengah atas, 75% berpenghasilan lebih dari Rp. 1,5 juta/bulan.


84



Apabila target pasar adalah kelas berpenghasilan di atas Rp. 5 juta, maka potential consumer adalah sebanyak 17.5% dikalikan jumlah N populasi. Tabulasi Silang 2 Arah Baris (Brand Switching) Obat Nyamuk Bakar Saat Ini

Obat Nyamuk Bajar Sebelumnya

Kodok

Bajaj

Elang

Bangau

Lainnya

Total

Cap Kodok

65%

15%

7.5%

12.5%

-

100%

Cap Bajaj

20%

45 %

-

20%

5%

100%

Cap Elang

30%

7.5%

15%

45%

2.5%

100%

Cap Bangau

25%

5%

-

70%

-

100%

Lainnya

35%

10%

2.5%

50%

2.5%

100%

Dalam kasus brand switching, tabulasi silang dapat membantu menganalisa proporsi perpindahan merek. Seperti hasil tabulasi di atas, nampak obat nyamuk cap Bangau memiliki konsumen yang loyal (70%) dibanding merek lain, hanya 30% yang melakukan perpindahan merek. Sementara cap Elang memiliki konsumen yang berloyalitas rendah (15%). Tabulasi Silang (Cross Tabulation) Jenis Kelamin

Laki-Laki

Perempuan

Usia

Variasi Rasa Instant Coffee

Total

Black Coffee

Capuccino

Chocolate

< 15 thn

1

9

25

35

15-18 thn

3

16

8

27

18–25 thn

8

21

9

38

< 15 thn

2

14

13

29

15-18 thn

7

12

24

43

18–25 thn

7

17

4

28

28

89

83

200

Total

Dalam kasus segmentasi konsumen, tabulasi silang dapat membantu menganalisa proporsi profil demografis konsumennya. Seperti hasil tabulasi di atas, nampak peminum kopi instan rasa chocolate paling banyak disukai oleh laki-laki berusia < 15 tahun dan perempuan berusia 15-18 tahun. Apabila ingin mengetahui apakah ada pengaruh jenis kelamin dan atau usia dengan variasi rasa kopi yang disukai, dapat menggunakan statistik inferensial seperti: correlation test atau two ways ANOVA. Visualisasi Diagram Pemasaran Data mentah itu ibarat mutiara, maka data-data tersebut perlu diasah menjadi lebih berbobot. Selain tabel, informasi juga dapat ditampilkan lebih menarik dengan bentuk atau visualisasi diagram (bagan/grafik). Namun menampilkan data dalam


85

bentuk diagram, baik melalui program MS Excel, Visio, atau program lainnya, perlu memperhatikan karakteristik dari data tersebut. Di sebuah artikel, Rhenald Kasali mengomentari sering terjadinya tampilan diagram (chart) tidak menunjukkan ada hubungan dengan data yang dipresentasikan. Misalnya, data hasil riset menunjukkan pertumbuhan jumlah pemakai internet di Indonesia, namun teknik visual yang dibuat berbentuk pie chart. Alhasil, visualnya jadi tidak “berbunyi”, bahkan bisa membingungkan (detik.com, 2000). Di bawah ini, beberapa visualisasi diagram pemasaran yang sering dibuat untuk analisa data dan laporan riset pemasaran menggunakan fasilitas CHART pada MS Excel. 1. Pie Chart Pie Chart atau diagram kue yang berbentuk lingkaran ini, diperuntukkan untuk visualisasi data proporsi atau prosentase dari beberapa kategori. Cocok dipakai jika datanya menunjukkan hubungan (relation) antara suatu kategori dengan kategori lain secara keseluruhan. Hindari menggunakan pie chart apabila terlalu banyak kategori yang akan ditampilkan. Gunakan saja tabel atau tabulasi data, sehingga mempermudah membaca proporsi data dari masing-masing kategorinya. Pie chart dapat divariasikan dalam bentuk tiga dimensi, bagian pie yang terbelah (exploded pie), atau bentuk donat (doughnut). Berikut contoh-contoh pie chart beserta analisanya: Diagram Pie (Market Size)

Market Size Obat Nyamuk Bakar Cap Elang Cap Bajaj 8.3% 17.9%

Lainnya 3.6%

Cap Kodok 28.6%

Cap Bangau 41.7% Tanpa diberikan penjelasan pun, pembaca akan dapat langsung menganalisa bahwa market leader hasil riset di atas adalah obat nyamuk bakar Cap Bangau. Dengan market share sebesar 41.7%, lalu disusul Cap Kodok (28.6%), dan Cap Bajaj (17.9%).


86

Diagram Doughnut Pie (Market Size)

Pertanyaan tentang pendapat kepuasan kuantitatif dengan skala likert pun dapat dibuat diagram pie. Diagram dapat divariasikan dengan pewarnaan, ukuran font, atau menambahkan gambar clip art yang sesuai seperti contoh di atas. 2. Bar Chart Bar Chart atau diagram batang digunakan apabila hubungan antar datanya itu berupa ranking, persamaan, korelasi, atau perbandingan. Ringkasnya, diagram ini berfungsi untuk menunjukkan perbandingan (comparison) antara satu kelas dengan kelas yang lain dalam satu atau beberapa variabel. Diagram batang dapat divariasikan dalam tampilan baris/kolom, bentuk terbagi (stacked bar), atau bentuk bar-line chart seperti pareto charts. Berikut contoh-contoh bar chart beserta analisanya: Diagram Batang Metode Top/Bottom 2 Boxes


87

Stacked Bar

Diagram batang yang paling sederhana, seperti contoh di atas, cukup menampilkan nilai dari masing-masing kategori. Atau dibuat stacked bar berwarna secara terpisah atau masih dalam kesatuan grafik. Nilai tidak harus berupa prosentase, hanya contoh di atas mengukur prosentase kepuasan/ketidakpuasan (skala: 0-100%). Dalam pengukuran sikap dengan skala likert, rating 1 hingga 5, dapat diringkas berdasarkan penilaian dua tertinggi (Top 2 Boxes), yaitu kelompok responden yang menjawab Sangat Puas (skala 5) dan Puas (skala 4). Sedangkan tingkat ketidakpuasan dilihat berdasarkan penilaian dua terendah (Bottom 2 Boxes), yaitu kelompok responden yang menjawab Sangat Tidak Puas (skala 1) dan Tidak Puas (skala 2). Diagram Batang Clustered (Kepuasan Layanan)

Apabila kita ingin memperbandingan beberapa atribut dengan kategori penilaian yang sama juga dapat menggunakan diagram batang. Cukup praktis menggunakan fasilitas “CHART” MS Excel tipe clustered dan cukup mudah pula menganalisanya. Sebelumnya, jawaban responden -konsumen obat nyamuk bakar cap Kodok- dibuat rata-rata (“average”) untuk masing-masing atribut. Lalu Marketing Research for Beginner

88

diringkas dengan metode top/bottom 2 boxes, menjadi satisfied dan unsatisfied. Seperti contoh di atas yang memperbandingan indeks kepuasan/ketidakpuasan (skala: 0-100%) untuk beberapa atribut. Nampak secara keseluruhan (overall) atribut obat nyamuk bakar cukup satisfied (60.34%). Beberapa atribut ada yang dinilai memuaskan (satisfied > 60 %), tapi ada juga dinilai tidak memuaskan (unsatisfied > 60 %) seperti atribut “asap yang tidak membuat sesak”. Diagram Pareto

Diagram Pareto sangat bermanfaat untuk menggambarkan masalah berdasarkan urutan dari banyaknya kejadian. Seperti halnya diagram batang, diagram Pareto menunjukkan frekuensi dari item-item kejadian (sumbu x) dengan persegi berbentuk batang. Serta dikombinasikan dengan grafik garis berupa persentase kumulatif dari frekuensi kejadian per itemnya. Namun batang-batang tersebut diurutkan dari yang terbesar yakni di sebelah kiri grafik diikuti batang berfrekuensi lebih rendah di sebelah kanannya. Nama Pareto sendiri berasal dari seorang ahli ekonomi Italia pada abad 19, Vilfredo Pareto menemukan terjadi maldistribusi kesejahteraan (maldistribution of wealth). Dari hasil penelitiannya, bagian terbesar kesejahteraan hanya dikuasai sebagian kecil orang. Atau diintisarikan dalam prinsip 80/20, yakni sekitar 80% masalah disebabkan oleh 20% dari penyebab. Hal ini menjadi kunci perbaikan proses pertama kali adalah mengidentifikasi dan memfokuskan kepada masalah utama. Berdasarkan contoh diagran pareto di atas, masalah yang

kerap dikomplain

oleh konsumen obat nyamuk bakar cap Kodok adalah “batang obat nyamuk patah”


89

dan “batang obat nyamuk basah”. Seperti diagram clustered sebelumnya, lebih lanjut analisis dapat memberikan rekomendasi untuk service/product improvement yang perlu dilakukan produsen. Namun diagram pareto lebih mudah untuk memberikan prioritas kerja dari service/product improvement yang dilakukan. 3. Line Chart Line graph atau grafik garis digunakan untuk menunjukkan hubungan antar data berupa pertumbuhan, fluktuasi, atau pertambahan/pengurangan. Berikut contohcontoh diagram garis atau grafik beserta analisanya: Diagram Garis

Penggunaan Obat Nyamuk Bakar Cap Kodok Berdasarkan Waktu 100%

100% 90% 80%

85%

80%

70% 60%

75%

70%

50% 40% 30% 20% 10% 0% 2 Bulan Lalu

Sebulan Lalu

Bulan Ini

Bulan Depan

2 Bulan Depan

Diagram garis yang paling sederhana, seperti contoh di atas, cukup menampilkan nilai dari masing-masing kategori. Berbeda dengan grafik batang, pada grafik garis kita akan mudah melihat fluktuasi. Analisa contoh grafik di atas, penggunaan obat nyamuk bakar saat ini terjadi peningkatan dari dua bulan sebelumnya. Namun perlu diwaspadai oleh produsen, terjadi penurunan rencana penggunaan satu dua bulan ke depan sebesar 20%-25%. Apa saja yang mempengaruhi penurunan tersebut, itu dapat digali lagi oleh periset, apakah terjadi penurunan kualitas, pengaruh faktor perilaku konsumen, dan sebagainya.


90

Diagram Price Sensitivity Meter (PSM)

Dalam riset elastisitas harga, dapat dibuat grafik PSM sekaligus dapat dianalisa kisaran harga terendah hingga tertinggi yang dapat diterima konsumen (Range of Acceptable Price). Grafik PSM (Price Sensitivity Meter) yang dikembangkan Van Westendorp, ekonom asal Belanda, mudah dibuat menggunakan fasilitas chart MS Excel. Berikut langkah-langkah pembuatan grafik PSM: 

Dalam mendesain kuesioner, responden diminta menyebutkan tingkat harga yang mereka anggap “terlalu murah”, “murah”, “mahal”, dan “terlalu mahal”. Buat pilihan harga tersebut sebagai pilihan jawaban tertutup (ingat, closed-ended question).



Jawaban responden dibuat tabulasi frekuensi kumulatif menaik (ascending) dan menurun (descending) dari jumlah responden yang menyebutkan harga tertentu untuk empat variabel (terlalu murah, murah, mahal dan terlalu mahal).



Hasil tabulasi empat variabel tersebut selanjutnya dimasukkan dalam fasilitas chart MS Excel tipe line chart. Sumbu horisontal menunjukkan tingkat harga sedangkan sumbu vertikal menunjukkan distribusi (persentase) kumulatif 0 % hingga 100 %.



Dari grafik ogive yang dibuat diperoleh perpotongan dua garis, amati nilai harga pada sumbu-x.



Kisaran harga yang dapat diterima konsumen (RAP=Range of Acceptable Price) didefinisikan sebagai tingkatan harga yang dibatasi oleh titik MPC (Marginal Cheap Price Point) dan MEP (Marginal Expensive Price Point).


91



MCP adalah tingkatan harga di mana persentase jumlah responden yang menganggapnya terlalu murah (too cheap) sama dengan jumlah yang menganggapnya tidak murah (not cheap).



Sedangkan MEP adalah tingkatan harga di mana persentase jumlah responden yang menganggapnya terlalu mahal (too expensive) sama dengan jumlah yang menganggapnya tidak mahal (not expensive).

4. Scatter Plot Diagram IPA Scatter plot diagram atau diagram titik digunakan jika ada suatu variabel yang menunjukkan korelasi dengan variabel lainnya, baik positif atau negatif. Atau juga variabelnya itu tidak menunjukkan hubungan apapun dengan lainnya. Scatter diagram ini biasanya dipakai jika ada plot-plot kecil yang menunjukkan data riset tersebut. Lalu, dari plot-plot ini ditarik suatu garis yang akhirnya membuat plot tersebut jauh lebih gampang untuk dimengerti. Contoh analisa data yang informatif menggunakan scatter plot adalah diagram Important Perfomace Analysis (IPA). IPA merupakan diagram yang memetakan kinerja (perfomance) suatu produk atau merek dengan tingkat kepentingan atau harapan di mata konsumen. Sama sepeti diagram titik (kartesius) dengan dua sumbu x dan sumbu y pada umumnya. Namun untuk lebih informatif, diagram dibagi empat bagian untuk mempermudah analisa dan rekomendasi strategisnya.

High Important Level but Poor Perfomance

High

Diagram Baku Important Perfomance Analysis (IPA)

Good Perfomance and High Important Level

Poor Perfomance and Low Important Level

Good

Low

Poor

Good Perfomance but Low Important Level

Yang menjadi ploters atau titik-titik pada diagram adalah skor rata-rata (skala likert) dari penilaian responden terhadap atribut-atribut yang ditanyakan. Pertanyaan dan skor kinerja sebagai sumbu horisontal:


92

“Saat menggunakan produk X, bagaimana Anda menilai kualitasnya dalam hal ... [bacakan atribut], apakah? a. Sangat baik (Skor: 5) b. Baik (Skor: 4) c. Biasa (Skor: 3) d. Jelek (Skor: 2) e. Sangat Jelek (Skor: 1)

Sedangkan pertanyaan dan skor tingkat kepentingan sebagai sumbu vertikal: “Apakah ... [bacakan atribut], bagi Anda itu? a. Sangat tidak penting (Skor: 1) b. Tidak penting (Skor: 2) c. Antara penting & tidak (Skor: 3) d. Penting (Skor: 4) e. Sangat penting (Skor: 5)

Lalu untuk membagi menjadi empat kuadran, buat sumbu utama pada titik ratarata skor seluruh atribut. Jangan lupa berikan nama pada setiap ploters sesuai atribut yang ditanyakan. Diagram sejenis ini dipergunakan juga untuk mengukur price perfomance analysis, perceived & expected quality, atau need & perfomance analysis. Contoh Diagram IPA 4 Kuadran SURVEY TOSERBA "ABC" DI KOTA BOGOR

HIGH LEVEL

2.60 2.50 2.40

Interior Parkir Layanan SPG

2.30

AC Penataan Layanan Kasir Barang

2.20

Harga Murah

2.10 2.00

LOW LEVEL

Kelengkapan Produk

Keragaman Merek Keamanan

Kualitas Produk

1.90 1.80 1.70 1.60 Lokasi Strategis

1.50 1.40 4.2

4.3

POOR PERFOMANCE

4.4

4.5

4.6

4.7

4.8

GOOD PERFOMANCE

Analisis kasus survey toserba di atas, keamanan, kelengkapan produk, dan kualitas produk dianggap penting dan dinilai bagus kinerjanya oleh pengunjung, berarti direkomendasikan untuk terus dipertahankan. Fasilitas AC, interior ruangan, parkir, layanan SPG, layanan kasir, keragaman merek, harga murah, dan penataan barang dianggap penting namun dinilai buruk, berarti atribut ini merupakan prioritas utama untuk perbaikan (service improvement priority). Sementara atribut lokasi Marketing Research for Beginner

93

strategis, meski dinilai kurang bagus namun dianggap tidak terlalu penting, sehingga tidak perlu terlalu berlebihan dalam kebijakan lokasi toserba. Lebih jauh pengembangan analisis IPA, grafik dibagi menjadi sembilan kuadran, dengan kuadran tengah untuk penilaian average. Dan pembaginya adalah kuartil dari skor seluruh atribut. Contoh Diagram IPA 9 Kuadran

5. Diagram Jaring Laba-Laba Untuk memperbandingkan perceived quality dari berbagai merek produk, analisa data dapat lebih informatif dan menarik menggunakan diagram jaring labalaba. Diagram ini berbentuk segi “n” yang ditarik garis-garis simetris dan plot garis dari sumbu utama menyerupai jaring laba-laba. Plot garis ini untuk berfungsi memperbandingkan skor rata-rata perceived quality dari ke-n merek produk. Diagram ini mudah dibuat menggunakan fasilitas CHART dari MS Excel tipe radar. Namun sebelumnya rata-rata skor perceived quality dari n merek ini telah disiapkan. Analisa contoh di bawah, nampak jelas untuk assurance score obat nyamuk bakar tertinggi adalah cap Kodok dan cap Bangau. Sedangkan skor terendah adalah cap Singa. Diagram ini dapat juga untuk memperbandingkan skor parameter berbagai merek atau produk, seperti service quality antar cabang atau lainnya. Namun jumlah kategori yang diperbandingkan baiknya apabila lebih dari dua kategori tapi kurang dari delapan kategori. Marketing Research for Beginner

94

Jaring Laba-laba (Perceived Quality)

6. Diagram Semantic Differential Apabila kita menginginkan analisa perbandingan parameter-parameter dari suatu merek/produk dengan kompetitornya. Perbandingan ini dapat membantu menggali keunikan dan keunggulan kompetitif (competitive advantage) dengan kompetitor dekat atau dengan market leader sebagai strategi benchmarking. Yang perlu disiapkan sebelumnya adalah desain kuesioner seperti yang telah dibahas pada bab sebelumnya, menggunakan skala semantic differential. Fasilitas CHART MS Excel yang digunakan adalah tipe scatter with data points connected by lines. Dalam contoh berikut, Asuransi XYZ menjadi perusahaan kompetitor dari Asuransi XYZ, dapat kita analisa bahwa keunggulan kompetitif yang dimiliki Asuransi ABC adalah bonafiditas, pelayananan cepat, akses TI yang mudah, dan agen yang ramah. Hal ini yang perlu direkomendasikan untuk program promosi Asuransi ABC. Dalam riset service quality, diagram semantic diferrential ini dipergunakan untuk gap analysis dari expected & perceived quality.


95

Semantic Differential (2 Merek Asuransi)


96

Bab 11

STATISTIK INFERENSIAL Berdasarkan tujuannya, statistik terbagi dua, yakni statistik deskriptif yang telah dijelaskan pada Bab 10 dan statistik inferensial. Statistik inferensial bertujuan menganalisa karakteristik sampel untuk diinferensi atau digeneralisasi terhadap populasi. Pada statistik deskriptif kita menganalisa karakteristik berdasarkan tabulasi, ukuran numerik, grafik, dan diagram yang dilihat secara matematis dan visual. Sedangkan metode statistik inferensial, kita melakukan penaksiran (estimasi), pengujian, pemodelan, dan sebagainya untuk karakteristik populasi yang perhitungannya didasari himpunan data sampel. Tentunya pengambilan kesimpulan dari sampel akan memunculkan “ketidakpastian”, yang nantinya menjadi ukuran seberapa andal (reliable) taksiran, pengujian, maupun pemodelan yang dihasilkan. Ukuran keandalan tersebut berupa ukuran tingkat kepercayaan, tingkat signifikansi, atau sampling error, yang diperoleh dari asumsi dan hasil estimasi statistik. Data akan menjadi informasi yang mempunyai arti bila analisanya menyajikan kepada pengguna (klien/user) sejumlah deskripsi, hubungan atau perbedaan, pengaruh suatu atau beberapa variabel terhadap variabel tertentu, yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Dilema yang sering dihadapi oleh periset adalah memilih pengujian dan teknis analisa statistik yang tepat sesuai tujuan dan metode riset. Bab ini akan membahas kerangka untuk memilih uji statistik inferensial yang tepat. Setidaknya ada tiga aspek yang perlu diperhatikan dalam menentukan uji statistik yang tepat, yakni (1) hipotesa pengujian yang terkait perumusan tujuan riset; (2) hubungan antar variabelnya (dependen atau interdependen); (3) skala data (nominal, ordinal, interval, atau rasio). Seperti yang dibahas pada Bab 2, langkah awal memulai riset ialah dengan memaparkan garis besar masalah dan merumuskannya dalam tujuan riset, sehingga akan dihasilkan hipotesa awal pengujian. Berapa jumlah variabel yang terlibat? Bagaimana

hubungan

antar

variabel-variabel

amatan?

Apakah

ada

hubungan

mempengaruhi dan dipengaruhi secara terpisah (dependen). Atau antar variabelvariabel tersebut saling mempengaruhi (interdependen). Hipotesa ini akan membantu menentukan uji statistik yang tepat. Lebih lanjut, uji statistik ditentukan lagi oleh jenis skala data, apakah variabel data berjenis metrik (rasio/interval) atau non metrik (ordinal/nominal). Berikut diagram alur dalam menentukan uji statistik yang tepat.


97

HIPOTESA UJI (STATISTIK INFERENSIAL)

SATU VARIABEL (UNIVARIAT)

JUMLAH VARIABEL AMATAN

DUA VARIABEL (BIVARIAT)

Data Metrik

Data Metrik

Data Non Metrik

Data Non Metrik

> 2 VARIABEL (MULTIVARIAT)

DEPENDEN

INTERDEPENDEN

Data Metrik

Data Metrik

Data Non Metrik

Data Non Metrik

Dalam bahasan buku-buku referensi teori statistika, istilah univariat dan bivariat lebih menunjukkan pada jumlah variabelnya saja, satu (uni) dan dua (bi). Yang populer adalah mean different test (uji beda rata-rata) dalam pengujian uni/bivariat dan correlational test (uji korelasi/asosiasi) khusus pengujian bivariat. Namun tetap dalam penentuannya, masing-masing uji tersebut memperhatikan skala data: metrik atau non metrik. Mean Different Analysis Mean different test atau disebut juga uji beda (selisih) rata-rata, digunakan untuk menentukan apakah ada perbedaan atau tidak di antara satu, dua, atau lebih grup sampel (kelompok perlakuan) dari variabel yang diamati. Pengujian ini merupakan uji statistik sederhana, namun dapat menentukan perbedaan antar grup dengan memperhatikan ukuran pemusatan dan distribusi data, serta interval kepercayaan yang terestimasi. Antara grup sampel yang diamati, dapat memiliki hubungan kesamaan perlakuan (paired/related samples) atau saling bebas (independent samples). Contoh kasus untuk one sample test, misalnya dalam suatu produksi mie instan, ingin diuji apakah masa kadulawarsanya dapat dijamin selama 300 hari di seluruh unit produksi dengan interval kepercayaan 99.0%. Sedangkan untuk grup paired/related sample (berpasangan), sering digunakan dalam riset efektifitas periklanan dengan melihat tanggapan konsumen sebelum dan sesudah penayangan (pre-post design). Marketing Research for Beginner

98

Untuk grup independent sample (saling bebas), misalkan ingin diketahui apakah ada perbedaan distribusi mie instan di wilayah yang berbeda seperti Jabotabek, Bandung, dan Surabaya (3 grup sampel).

Secara prosedural pengujian distribusi normal dan jenis data, mean different test terbagi dua, yakni: a. Statistik Parametrik, disyaratkan data berjenis data rasio/interval dan harus berdistribusi normal. Untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak, dapat diuji dengan uji NPP Plot atau uji Kolmogorv-Smirnov. Selanjutnya mean different test dibedakan berdasarkan jumlah grup sampel dan hubungan antar sampel, yakni: 

One sample t-test, pengujian sejumlah sampel dalam satu grup untuk dianalisa dengan uji-t apakah ada perbedaan dengan suatu nilai tertentu atau tidak.



Paired samples t-test, pengujian terhadap dua grup sampel yang berpasangan dengan uji-t apakah ada perbedaan diantara keduanya atau tidak.


99



Independent samples t-test, pengujian terhadap dua grup sampel yang saling bebas dengan uji-t apakah ada perbedaan diantara keduanya atau tidak.



Analysis of Variance (ANOVA), pengujian terhadap lebih dari dua grup sampel dengan uji-ANOVA apakah ada perbedaan diantara grup sampel atau tidak.

b. Statistik Non Paramaterik, data umumnya berjenis data nominal/kategorik tanpa harus diuji kenormalan distribusinya. Data rasio/interval dapat pula menggunakan prosedur non parametrik untuk beberapa uji tertentu. Riset pemasaran, khususnya untuk mengetahui sikap atau pendapat konsumen dengan pilihan skala likert (jenis kategorik) umumnya menggunakan prosedur non parametrik ini. Seperti halnya statistik parametrik, pengujian dibedakan berdasarkan jumlah grup sampel dan hubungan antar sampel, namun masing-masing lebih beragam yakni: 

One sample, pengujian sejumlah sampel dalam satu grup untuk dianalisa apa-kah ada perbedaan dengan suatu nilai tertentu atau tidak, dapat diuji dengan: binomial test, KS test, atau Runs Test.



2-related samples, pengujian terhadap dua grup sampel yang berhubungan apakah ada perbedaan diantara keduanya atau tidak dapat diuji dengan: Wilcoxon, Sign, Mc Nemar, atau Marginal Homogenity test.



2-independent samples, pengujian terhadap dua grup sampel yang saling bebas apakah ada perbedaan diantara keduanya atau tidak dapat diuji dengan: Mann Whitney, Sign, Moses, atau Wald-Wolfowitz test.



>2-related samples, pengujian terhadap lebih dari dua grup sampel yang berhubungan apakah ada perbedaan diantara grup sampel atau tidak, dapat diuji dengan: Friedman, Konkordasi Kendall, atau Cochran test.



>2-independent samples, pengujian terhadap lebih dari dua grup sampel yang saling bebas apakah ada perbedaan diantara grup sampel atau tidak, dapat diuji dengan: Kruskal Wallis, Median, atau Jocnkheere-Tepstra test.

Dalam riset pemasaran mean different cukup bagus digunakan untuk desain eksperimental atau desain sebab akibat. Seperti pre-post design, yakni pengujian sebelum diberikan “perlakuan” dibandingkan dengan sesudah “perlakuan”. Atau suatu variabel pengamatan diperbandingan langsung dengan beberapa perlakukan sebagai variabel kontrol. Kelemahan mean different test, baik statistik parametrik maupun non parametrik, adalah keterbatasan analisa yang dihasilkan. Mean different test hanya memberikan jawaban apakah ada perbedaan atau tidak di antara grup sampel. Pertanyaan lebih lanjut, apabila ada perbedaan, seperti seberapa besar pengaruh satu grup sampel kepada grup lainnya itu tidak terjawab. Marketing Research for Beginner

100

Correlational (Bivariate) Analysis Correlational analysis digunakan untuk menganalisa apakah ada hubungan atau korelasi diantara dua variabel yang diamati, sekaligus menghitung seberapa kuat korelasi tersebut (positif/negatif). Contoh kasus misalnya, ingin diketahui adakah korelasi antara pemberian pengetahuan konsumen tentang produk (product knowledge) dengan intensitas pembelian. Analisa asosiasi atau korelasi lebih lanjut dapat pula menggunakan korelasi parsial untuk melihat hubungan dua variabel dengan kontrol variabel lain. Hal yang perlu diperhatikan dalam uji ini, dua variabel yang berkorelasi kuat tidak serta merta kedua variabel dikatakan memiliki hubungan sebab akibat. Kedua variabel dapat dikatakan memiliki hubungan sebab akibat apabila didukung secara teoritis atau dilakukan pengujian eksperimental. Jenis pengujian asosiasi/korelasi inipun dibedakan berdasarkan jenis data dari kedua variabel tersebut. Tabel berikut akan membantu pemilihan uji statistik korelasi yang tepat, misalkan antara variabel X1 dan X2. Rumus lengkapnya dapat dilihat pada lembar lampiran. JENIS DATA VARIABEL X2

VARIABEL X1

NOMINAL

ORDINAL

INTERVAL/RASIO

NOMINAL

Contingency Coef., Phi-Cramer, Lambda

Korelasi Rank-Biserial

Korelasi PointBiserial

ORDINAL

Korelasi RankBiserial

Korelasi Gamma, Sommers, Kendall, atau Spearman

Ubah X2 dalami skala ranking, lalu gunakan uji Spearman

INTERVAL/RASIO

Korelasi PointBiserial

Ubah X2 dalami skala ranking, lalu gunakan uji Spearman

Korelasi Pearson, Product Moment

Dalam pengujian melalui program analisa statistik dalam dilakukan secara serentak nilai korelasi dari dua atau lebih variabel. Nilai korelasi dinotasikan r, berada pada –1 < r < 1. Untuk nilai r = –1 dikategorikan berkorelasi kuat negatif, artinya jika variabel satu itu naik maka dipastikan variabel kedua berkebalikan akan turun. Sedangkan nilai r = +1 termasuk dalam kategori kuat positif, artinya jika variabel satu itu naik maka dipastikan variabel kedua sama-sama akan naik. Untuk melihat lebih jauh keeratan antar variabel George Argyrous dalam bukunya, Statistics for Social Research (1997) menggolongkan nilai mutlak dari r sebagai berikut:  Sangat Lemah untuk: 0 < r < 0.2 

Lemah untuk: 0.2 < r < 0.4



Moderat untuk: 0.4 < r < 0.7



Kuat untuk: 0.7 < r < 0.9 , dan



Sangat Kuat untuk: 0.9 < r < 1.0


101

Selain informasi kekuatan hubungan, nilai korelasi dikuadratkan (r2) yang disebut koefisien determinasi dapat menunjukkan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dalam korelasi kausalitas. Misalkan hasil riset eksperimental, korelasi variabel independen x dan variabel dependen y ialah r = 0.80. Berarti r2 = 0.64 atau 64.0% variabel y dipengaruhi/disebabkan oleh variabel x, dan 36.0% sisanya disebabkan variabel lain. Contoh Pengujian Korelasi Contoh berikut adalah riset yang melibatkan 30 orang responden konsumen Jamu Sido Muncul dengan beragam latar belakang pendidikan dan usia. Untuk membuktikan apakah endorser factor (variabel independen) berpengaruh terhadap intensitas pembelian (variabel dependen). Endorser factor terkait dengan pengenalan secara mendalam bintang iklan Sido Muncul dari tokoh intelektual dan akademisi, Rhenald

Kasali.

Sedangkan

intensitas

pembelian,

terkait

dengan

keinginan

mengkonsumsi setelah menyaksikan iklan versi endorser. Pertanyaan singkat dari kedua variabel tersebut, setelah dilakukan pertanyaan screening sebelumnya: 3 Pertanyaan untuk Variabel X (“Endorser Factor”) Q.1. Apakah Anda mengenal Rhenald Kasali, [setelah responden menjawab lalu ditekankan] seorang pakar pemasaran dari UI? a. Tidak mengenal (Score: 1) b. Pernah mendengar tapi “lupa-lupa ingat” (Score: 2) c. Mengenal (Score: 3) Q.2. Apakah Anda pernah menyaksikan iklan Jamu Sido Muncul versi Rhenald Kasali? Seperti apa iklannya … [hal yang diingat responden]? a. Pernah, yang iklannya …. (Score: 3) b. Pernah, tapi lupa (Score: 2) c. Tidak pernah (Score: 1) Q.3. Apakah Anda yakin Rhenald Kasali mengkonsumsi Sido Muncul? a. Tidak yakin (Score: 1) b. Mungkin (Score: 2) c. Yakin (Score: 3) 2 Pertanyaan untuk Variabel Y (“Intensitas Pembelian”) Q.4. Setelah menyaksikan iklan Sido Muncul versi “Rhenald Kasali”, apakah memberi referensi Anda untuk mengkonsumsi jamu Sido Muncul lebih banyak? a. Tidak (Score: 1) b. Sedikit menambah referensi (Score: 2) c. Ya, lebih yakin (Score: 3) Q.5. Bagaimana perbandingan jumlah konsumsi jamu “Sido Muncul” sesudah Anda menyaksikan iklan versi “Rhenald Kasali”? a. Lebih banyak dari sebelumnya (Score: 3) b. Sama, tidak berubah (Score: 2) c. Lebih sedikit dari sebelumnya (Score: 1) Jawaban responden setelah dicoding, dihitung rata-rata scorenya untuk masing-masing variabel.


102

Analisa Data Hasil riset yang dilakukan dapat dilihat pada tabel di bawah ini. Karena kedua variabel itu bernilai data rasio berupa hasil rata-rata dari 2-3 score jawaban, maka untuk menilai korelasinya menggunakan uji korelasi pearson. Berdasar rumus korelasi pearson akan diperoleh nilai:

r r r



n. XY    X  . Y 







n.  X 2   X  . n.  Y 2   Y  2

2

30.102.163  61.33 . 47.5 30.132.88  61.33 . 30.82.25  47.5 2

2

3064.89  2913.175 151.715   0.6958 (15.0010).(14.5344) 218.0317 2

2

Responden

X

Y

XY

X

Y

Abdullah Sidiq Amir Syamsudin Badrun Baskoro Budimansyah Cippy Olivia Dino Jalal Decy Dadang Hermawan Eka Prasetya Fikri Jufri Karim Ahmad Kiki Son’a Makmur Ridwan Makmur Hadi Novi Neneng Oscar Oloan Sitompul Pras Anggoro Romeo Tunggul Simatupang Susi Sisca Khan Vivi Aleida Wawan Yulianti Hanif Zulkifli Zainuddin Total

1.33 1.00 2.00 3.00 1.67 2.33 2.67 1.67 1.67 2.33 2.33 2.00 3.00 1.67 1.67 2.00 2.67 2.00 1.67 1.67 2.33 1.67 2.67 1.67 2.00 2.33 1.67 1.67 2.00 61.330

1.00 1.00 1.50 3.00 1.50 1.50 2.50 1.50 1.50 1.50 1.00 1.50 2.50 1.50 1.50 1.00 2.50 1.50 2.00 1.00 1.50 1.50 1.50 1.50 1.50 1.50 1.50 1.00 1.50 47.500

1.330 1.000 3.000 9.000 2.500 3.500 6.667 2.500 2.500 3.500 2.333 3.000 7.500 2.500 2.500 2.000 6.667 3.000 3.333 1.667 3.500 2.500 4.000 2.500 3.000 3.500 2.500 1.667 3.000 102.163

1.769 1.000 4.000 9.000 2.778 5.444 7.111 2.778 2.778 5.444 5.444 4.000 9.000 2.778 2.778 4.000 7.111 4.000 2.778 2.778 5.444 2.778 7.111 2.778 4.000 5.444 2.778 2.778 4.000 132.880

1.000 1.000 2.250 9.000 2.250 2.250 6.250 2.250 2.250 2.250 1.000 2.250 6.250 2.250 2.250 1.000 6.250 2.250 4.000 1.000 2.250 2.250 2.250 2.250 2.250 2.250 2.250 1.000 2.250 82.250

Berarti, endorser factor pada iklan Sido Muncul, yakni Rhenald Kasali, relatif cukup kuat mempengaruhi intensitas pembelian konsumen. Semakin kuat bintang iklan sebagai endorser dikenal, maka relatif cukup kuat pula mempengaruhi intensitas pembelian konsumen. Dengan konstribusi pengaruh r2 = 0.4842 atau 48.42% dalam cakupan wilayah riset yang diteliti. Marketing Research for Beginner

103

Analisa Statistik Menggunakan MS Excel Pengujian statistik sederhana seperti pengujian korelasi, ANOVA, atau regresi dan termasuk tampilan grafik dapat menggunakan fasilitas pada MS Excel. Namun untuk pengujian statistik, cek terlebih dahulu sub menu Data Analysis pada menu Tools dalam MS Excel (Windows 95/98/ME/XP) apakah sudah tersedia atau belum. Bila belum tersedia, perlu diaktifkan untuk memunculkannya menggunakan fasilitas Add-Ins pada menu Tools. Add-Ins ini adalah program tambahan yang disediakan MS Excel untuk melakukan berbagai analisis yang tidak terdapat pada program MS Excel yang standar. Program Add-Ins memiliki fungsi bantuan analisa statistik sederhana adalah Analysis ToolPak. Mekanisme memunculkan menu Data Analysis sebagai berikut: 1. Klik menu Tools 2. Pilih sub menu Add-Ins, tampak di layar sederetan isi

3. Pilih Analysis ToolPak dan Analysis ToolPak-VBA. 4. Klik OK. 5. Apabila tidak terakses, berarti perlu memasukkan CD program Windows yang digunakan.


104

Bab 12

ANALISA MULTIVARIAT Seringkali permasalahan bisnis bersifat multi dimensional sehingga investigasi dengan satu variabel (univariate analysis) atau dua variabel (bivariate analysis) tidak mampu menganalisa masalah tersebut. Metode analisa statistik inferensial yang menguji banyak variabel dan bersifat multi dimensional adalah analisa multivariat. Analisa multivariat berdasarkan hubungan ketergantungan antar variabelnya dibagi dalam dua kelompok, yakni dependence method dan interdependence method. Untuk memahaminya secara mendalam dibutuhkan waktu yang tidak sebentar. Bagi praktisi yang awam terhadap statistik, lebih mudah memahami dahulu karakteristik analisa multivariat, tahapan dan prosedur pengujian, serta aplikasinya pada riset pemasaran. Barulah, sedikit demi sedikit berlatih menggunakan statistical software, seperti SPSS dengan bantuan beberapa buku panduan menjalankan SPSS. Hal ini lebih praktis dari pada berkutat mempelajari teori-teori analisis multivariat tanpa mengetahui teknis penerapannya pada riset pemasaran. Atau langsung mempelajari program SPSS, tanpa mengetahui fungsi analisis atau pengujian statistik yang ada didalamnya.

Analisa multivariat kelompok dependence method bertujuan untuk menjelaskan atau memprediksi varibel terikat (dependen) berdasarkan variabel bebas (independen). Analisa dalam kelompok dependence method ini antara lain: Analisa Regresi Berganda, Analisa Diskriminan Berganda, Analisa Multivariat Varians (MANOVA), Analisa Korelasi Kanonik, dan Analisa Conjoint. Sementara analisa multivariat kelompok inter dependence method

bertujuan untuk menjelaskan seperangkat variabel atau

mengelompokkan berdasarkan kesamaan karakteristik antar variabel. Dalam metode Marketing Research for Beginner

105

ini tidak ada suatu variabel atau sekelompok variabel yang dijelaskan atau diprediksi oleh variabel lain. Analisa dalam kelompok ini antara lain: Analisa Faktor, Analisa Cluster, Analisa Biplot, Analisa Multi Dimension Scalling (MDS), dan Analisa Correspondence. Perbedaan penentuan analisa uji statistik selain didasari tujuan analisa dan hubungan antar variabel, juga sangat ditentukan oleh jenis data yang menjadi bahan analisa. Apakah jenis non metrik (kategorik: nominal dan ordinal) atau jenis data metrik (interval dan rasio). Tabel Analisa Multivariat Kelompok Dependen

VARIABEL DEPENDEN

VARIABEL INDEPENDEN

1 VARIABEL Metrik

> 1 VARIABEL

Non Metrik

Metrik

Non Metrik

1 VARIABEL Metrik

Regresi Sederhana

Discriminant Analysis, Regresi Logistik

Canonical Correlation

Multiple-group Discriminant Analysis (MDA)

Non Metrik

t-test

Discrete Discriminant Analysis

MANOVA

Discrete MDA

Metrik

Regresi Ganda

Discriminant Analysis, Regresi Logistik

Canonical Correlation

MDA

Non Metrik

ANOVA

Discrete Discriminant Analysis, Conjoint Analysis (MONANOVA)

MANOVA

Discrete MDA

> 1 VARIABEL

Tabel Analisa Multivariat Kelompok Interdependen

JENIS DATA

JUMLAH VARIABEL 2 VARIABEL

> 2 VARIABEL

Metrik

Non Metrik

Korelasi Sederhana

2-Way Contingency Table, Loglinier Models.

Principal Component, Factor Analysis, Cluster Analysis, MDS

Multiway Contingency Table, Loglinier Models, Correspondence Analysis

1. Analisa Regresi Regresi merupakan analisa statistika yang cukup banyak digunakan oleh berbagai kalangan ilmuwan, ekonom, psikolog, sosiolog dan biomedik. Dikembangkan pertama kali oleh Sir Francis Galton (1822-1911), Regresi bermanfaat untuk melihat hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Dan bermanfaat untuk meramal atau mengestimasi melalui persamaan matematis suatu variabel dependen dari variabel-variabel prediktor. Sehingga persamaan regresi ini juga dikelompokkan sebagai metode forecasting. Marketing Research for Beginner

106

Dalam aplikasi pemasaran, beragam kasus yang terkait dengan kebutuhan informasi tentang pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dan estimasinya, dapat menggunakan analisa regresi. Berikut ilustrasi kasus pemasaran yang dimungkinkan diuji menggunakan analisa regresi: 

Estimasi peningkatan indeks kepuasan pelanggan dari program perbaikan mutu layanan.



Pengaruh promosi, jumlah SPG, dan potongan harga terhadap penjualan.



Estimasi konsumsi mie instan nasional berdasar pendapatan per kapita, harga sembako, dan tingkat inflasi. Regresi terbagi dua macam, baik berdasarkan jumlah variabel independennya,

maupun berdasar kepangkatan (linieritas). Pertama, regresi sederhana (simple regression) yang memiliki satu variabel independen dan regresi ganda (multiple regression) yang memiliki lebih dari satu variabel independen. Kedua, regresi linier (linier regression) yang variabel independennya berpangkat satu dan regresi non linier (non-linier regression) yang variabel independennya ada yang tidak berpangkat satu. Namun variabel dependen dan independen, keduanya harus berjenis data metrik. Seperti contoh berikut: 

Regresi sederhana: Y = b0 + b1X



Regresi ganda: Y = b0 + b1X1 + b2X2



Regresi linier: Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3



Regresi non linier: Y = b0 + b1X + b2X2 + b3X3

Dimana: Y (variabel dependen), Xi (variabel independen), sedangkan b0, b1, b3 adalah nilai koefisien. Untuk mendapatkan sebuah persamaan regresi yang tepat menggambarkan karakteristik populasi dari sejumlah sampel yang diambil perlu memperhatikan syarat-syarat asumsi berikut: 

Jumlah rata-rata kesalahan dari estimasi Sum of Square Error (SSE) atau nilai selisih y sampel dengan y terestimasi itu sama dengan nol, lalu berdistribusi normal dengan variansi sama dengan σ2.



Variabel independen saling bebas sehingga tidak terjadi multikolinieritas.



Antar error (kesalahan) saling bebas sehingga tidak terjadi otokorelasi. Berdasarkan hasil penghitungan statistik, persamaan regresi dapat dinyatakan

bagus atau tidak, –setidaknya- berdasar tiga kriteria ketepatan (goodness of fit): 1. Uji signifikansi individual (statistik t). Ukuran seberapa jauh pengaruh satu variabel independen (individual) menjelaskan satu variabel dependen. Apabila hasil uji t-hitung lebih besar dari t-tabel, berarti variabel independen cukup signifikan untuk menjelaskan variabel dependen. Marketing Research for Beginner

107

2. Uji signifikansi simultan (statistik F). Ukuran seberapa jauh pengaruh variabel

independen

dalam

model

secara

bersama-sama

(simultan)

menjelaskan satu variabel dependen. Apabila hasil uji F-hitung lebih besar dari F-tabel, berarti variabel independen cukup signifikan secara simultan dalam model untuk menjelaskan variabel dependen. 3. Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terkait. Nilai koefisien determinasi berada di antara 0 dan 1. Seperti halnya pada analisa korelasi, misalkan didapat nilai R2 = 0.89, berarti 89% model dapat memprediksi nilai y (variabel dependen). 2. Analisa Diskriminan Dalam kasus pemasaran sering dihadapi permasalahan bagaimana membuat pengelompokkan atau klasifikasi dari beberapa kategori. Seperti segmentasi loyalitas pelanggan, kategori loyal dan tidak loyal, yang diamati dari

karakter

demografis (kota, pendidikan, umur, SES), karakter psikografis, dan intensitas pembelian. Lalu dalam evaluasi kinerja staf SDM pemasaran (under, meet, & high perfomance) berdasarkan besaran customer satisfaction index, target penjualan, gaji pokok, insentif/bonus, jumlah jam lembur, dan jam pelatihan. Analisa diskriminan merupakan teknik statistik untuk mengklasifikasikan obyek atau individu ke dalam grup terpisah berdasarkan sejumlah variabel bebas. Tujuan utamanya adalah menemukan kombinasi linier dari sejumlah variabel bebas yang meminimalkan probabilitas salah klasifikasi obyek/individu ke dalam masing-masing grup (Dillon & Goldstein,1984). Ada kesamaan dengan regresi dalam kombinasi linier, namun berbeda pada variabel dependen. Analisa diskriminan berjenis data non metrik, sementara regresi berjenis data metrik. Untuk variabel independennya dapat berjenis data metrik atau juga non metrik (analisa diskriminan diskret). Jumlah kategori variabel dependennya, minimal berjumlah dua atau lebih dari dua (MDA). Persamaan umum analisa diskriminan adalah:

dik = b0k + b1kXi1 + … + bpkXip dimana :

dik = nilai untuk fungsi diskriminan kategori ke-k dan kasus ke-i p = jumlah prediktor (variabel independen) djk = nilai koefisien ke-j dari fungsi ke-k Xij = nilai kasus ke-i dari prediktor ke-j Jumlah k adalah min(Group-1, p-1)

Tahapan yang perlu diperhatikan periset dalam penggunaan analisis diskriminan antara lain sebagai berikut: Marketing Research for Beginner

108

1. Menentukan dari obyek pengamatan, variabel mana yang dimasukkan dalam kelompok variabel independen atau dependen. Lebih baik penentuan variabel ini sudah disiapkan saat perumusan tujuan dan desain riset, sehingga akan membantu analisa berdasarkan data yang tepat. 2. Menentukan prosedur pembuatan fungsi diskriminan, apakah simultaneous estimation atau step-wise estimation. Apabila semua variabel independen dari obyek pengamatan dimasukkan secara bersama-sama dalam proses analisis diskriminan digunakan prosedur simultaneous estimation. Sedangkan bila ada proses seleksi berupa “pembuangan” terhadap variabel independen yang tidak signifikan dalam pembentukan fungsi diskriminan, digunakan stepwise estimation. 3. Menguji signifikansi dari fungsi diskriminan yang terbentuk, seperti halnya pada persamaan model (analisis) regresi. Pengujian dapat dilakukan dengan menggunakan Wils’s Lambda, Pilai, F-Test, atau uji sejenis lainnya. 4. Menguji ketepatan klasifikasi dari fungsi diskriminan, termasuk mengetahui ketepatan klasifikasi per variabel dengan casewise diagnostics. 5. Melakukan uji validasi, apakah fungsi diskriminan yang terbentuk dapat berlaku untuk data lain yang berbeda atau berlaku secara umum. 6. Menginterpretasi fungsi diskriminan yang terbentuk dengan kerangka acuan tujuan dan desain riset. Sebagai analisis multivariat kelompok dependen terdapat persyaratan asumsi yang perlu dipenuhi agar fungsi diskriminan valid yakni: 

Variabel independen berdistribusi normal atau multivariate normality. Apabila tidak berdistribusi normal, variabel tersebut dapat dilakukan transformasi atau dapat menggunakan regresi logitik sebagi alternatif.



Matriks kovarians dari variabel-variabel independen memiliki kesamaan.



Tidak terjadi multikolinieritas atau korelasi kuat antar variabel independen.



Tidak diperoleh pencilan (outlier) atau data yang ektrem muncul. Hal ini dapat dihindari dengan pengujian awal data sebelum analisa dilakukan.

3. Analisis Korelasi Kanonikal Analisis korelasi kanonikal sama halnya seperti uji asosiasi/korelasi, bermanfaat untuk menentukan keeratan hubungan diantara variabel dependen dan independen. Hanya saja variabel dependen atau independen merupakan sekelompok lebih dari satu variabel yang berjenis data metrik. Sebagai ilustrasi, berikut contoh kasus pemasaran yang dimungkinkan diuji menggunakan analisa korelasi kanonikal:


109



Manajer pemasaran sebuah perusahaan tertarik menentukkan hubungan antara tipe-tipe produk yang dihasilkan dengan gaya hidup dan kepribadian konsumen.



Pengelola apartemen ingin menentukan hubungan antara kualitas apartemen yang diukur oleh variabel lokasi, luas ruangan, perlengkapan rumah tangga, keamanan, fasilitas belanja dan olah raga, terhadap tingkat keseriusan konsumen untuk menjadi tenant. Sama seperti halnya analisis multivariat kelompok dependen yang lain, ada dua

asumsi yang perlu dipenuhi agar hasil analisa valid yakni: 

Variabel dependen dan independen berdistribusi normal atau multivariate normality. Apabila tidak berdistribusi normal, variabel tersebut dapat dilakukan transformasi.



Tidak terjadi multikolinieritas atau korelasi kuat antar anggota kelompok variabel independen atau kelompok variabel dependen.

Sedangkan tahapan yang perlu diperhatikan periset dalam penggunaan analisis korelasi kanonikal sebagai berikut: 1. Menentukan dari obyek pengamatan, variabel mana yang dimasukkan dalam kelompok variabel independen atau dependen. Lebih baik penentuan variabel ini sudah disiapkan saat perumusan tujuan dan desain riset, sehingga akan membantu analisa berdasarkan data yang tepat. 2. Menurunkan fungsi kanonikal, yakni korelasi antara himpunan variabel dependen dan himpunana variabel independen. 3. Menentukkan fungsi kanonikal yang terbentuk dengan menguji mana fungsi yang signifikan. Pengujian dapat dilakukan dengan menggunakan uji signifikansi, canonical relationship, dan redudancy index. 4. Melakukan uji validasi, apakah hasil output yang terbentuk dapat berlaku untuk data lain yang berbeda atau berlaku secara umum. Validasi dilakukan dengan membagi dua bagian sampel, kemudian membandingkan kedua hasil yang ada tersebut. 5. Menginterpretasi fungsi kanonikal yang terbentuk dengan kerangka acuan tujuan dan desain riset. Interpretasi bersumber dari canonical weights, canonical loadings, atau cross canonical loadings. 4. Analisis MANOVA Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) termasuk analisis multivariat kelompok dependen yang bertujuan menaksir hubungan antara dua atau lebih


110

variabel dependen dengan variabel klasifikasi atau faktor. Sebagai ilustrasi, berikut contoh kasus pemasaran yang dimungkinkan diuji menggunakan analisa MANOVA: 

Apakah ada perbedaan dalam pembelian berulang (sering, jarang, dan tidak pernah) pada sebuah minimarket berdasarkan jarak rumah, penghasilan kotor per bulan, dan indeks kepuasan.



Akan diuji apakah terdapat hubungan antara tingkat pendidikan (SMA, Diploma, Sarjana, dan Pasca Sarjana) terhadap penerimaan iklan di media cetak, radio, dan televisi. Metode MANOVA hampir sama dengan dengan analisis univariat ANOVA, hanya

berbeda pada jumlah variabel dependen dan metode pengujian perbedaan antar kelompok yang menggunakan matriks SSCP. Asumsi yang perlu dipenuhi agar analisis MANOVA valid yakni: 

Variabel-variabel dependen berdistribusi normal atau multivariate normality, jika sulit setidaknya masing-masing variabel tersebut berdistribusi normal.



Matriks kovarians antar group variabel dependen memiliki kesamaan.



Tidak terjadi multikolinieritas atau korelasi kuat antar variabel dependen.



Tidak diperoleh pencilan (outlier) atau data yang ektrem muncul. Hal ini dapat dihindari dengan pengujian awal data sebelum analisa dilakukan.

Dan terdapat tiga tahapan pengujian MANOVA yang perlu dilalui, yakni: 1. Menguji terpenuhinya asumsi-asumsi pada data MANOVA. 2. Tahapan inti dari analisis MANOVA, yakni mengujiperbedaan antar group variabel dependen. 3. Melakukan uji validasi, apakah hasil output yang terbentuk dapat berlaku untuk data lain yang berbeda atau berlaku secara umum. Validasi dilakukan dengan membagi dua bagian sampel, kemudian membandingkan kedua hasil yang ada tersebut. 4. Menginterpretasi output dengan kerangka acuan tujuan dan desain riset. 5. Conjoint Analysis Dalam riset pemasaran, analisis conjoint sangat tepat digunakan untuk mengetahui preferensi konsumen berdasar atribut-atribut pada produk. Selain itu juga digunakan dalam mendesain produk yang sebenarnya diminati konsumen, termasuk juga pilihan harganya. Misalkan sebuah produk sabun mandi memiliki atribut berdasar: jenis kulit (kering, normal, lembab), aroma (bunga, parfum, non aroma), kemasan (batang, cair botol, cair sanchet), dan manfaat (membersihkan kuman, menghilangkan bau badan, memperhalus kulit). Apabila menggunakan kombinasi matematis diperoleh jumlah: 3 x 3 x 3 x 3 = 81! kombinasi. Marketing Research for Beginner

111

Tentunya perusahaan tersebut akan beresiko jika memproduksi sebanyak 81 kombinasi sabun tersebut. Dengan analisis conjoint akan dibantu menentukan pilihan jenis sabun yang sangat disukai oleh konsumen. Sehingga perusahaan dapat memaksimalkan produksi yang disukai pasar dan meminimalisasi produk yang kurang disukai pasar. Tanpa harus uji coba melempar produk itu ke pasar dengan bujet yang cukup besar, lalu dalam waktu tertentu menunggu respon pasar tersebut. Analisis conjoint termasuk analisis multivariat kelompok dependen, yakni terdapat pengaruh variabel independen terhadap variabel independen yang keduanya data non metrik. Shubash Sharma (2001) menyebut analisis conjoint juga sebagai MONANOVA (monotonic analysis of variance). Berbeda dengan analisis multivariat lain, analisis conjoint tidak memerlukan syarat asumsi yang ketat. Ada lima tahap perlu dilalui dalam analisis conjoint ini, yakni: 1. Menentukan preferensi dengan mengeksplorasi atribut dari produk yang akan diteliti. Akan lebih baik preferensi tersebut dieksplorasi sebelum mendesain kuesioner, baik atribut utama maupun spesifikasinya. Atribut utama seperti jenis kulit, aroma, kemasan pada contoh di atas itu disebut FACTOR. Sedangkan spesifikasi atau bagian dari masing-masing atribut utama dalam program aplikasi SPSS disebut dengan LEVEL. 2. Mendesain STIMULI atau suatu kombinasi antar LEVEL dari FACTOR. Seperti contoh di atas, sabun untuk jenis kulit lembab, beraroma parfum, dalam kemasan cair sachet, dan bermanfaat memperhalus kulit adalah satu stimuli. Analisis Conjoint dapat menentukan sedikit pilihan stimuli bagi kuesioner sehingga mempermudah responden dalam menjawab, namun tetap dapat mewakili seluruh kombinasi stimuli. 3. Setelah mendesain kusioner berdasar stimuli yang diperoleh, barulah dilakukan pengumpulan data dari responden yang menjadi sampel konsumen. Jenis pertanyaan dapat berupa permintaan pengurutan seluruh pilihan stimuli berdasarkan tingkat kepentingan menurut responden. Atau menilai setiap stimuli tersebut dengan skala likert, sangat suka hingga sangat tidak suka (skor: 1–5 atau 1–7). Jawaban setiap responden ini disebut UTILITY yang dinyatakan dengan angka dan menjadi dasar perhitungan conjoint. 4. Melakukan proses analisis conjoint dan menentukan hasil tersebut berdasar Predictive Accuracy-nya. Untuk program aplikasi SPSS, analisis dapat sekaligus dilakukan validasi dengan menguji sejumlah holdout sample. 5. Menginterpretasikan output yang terbentuk dengan kerangka acuan tujuan dan desain riset. Marketing Research for Beginner

112

6. Analisis Faktor Analisis faktor termasuk analisis mulitvariat kelompok interdepeden yang cukup sering digunakan. Analisis ini bertujuan untuk menemukan hubungan antar sejumlah variabel-variabel yang saling independen sehingga bisa dibuat satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Pengelompokkan tersebut berdasarkan kekuatan korelasi masing-masing variabel prediktornya. Seperti gambar di bawah, misalkan delapan variabel berdasarkan analisis faktor dapat diringkas menjadi dua faktor.

X-1

X-2

X-3

FACTOR 1 (X1,X6,X8)

X-4

X-5

X-6

X-7

X-8

FACTOR 2 (X2,X3,X4,X5,X7)

Sebagai ilustrasi, berikut contoh kasus pemasaran yang dimungkinkan diuji menggunakan analisa faktor: 

Segmentasi psikografis berdasarkan variabel-variabel persepsi, perilaku, dan kebiasaan konsumen. Bagaimana karakteristik psikografis dari konsumen yang memiliki daya beli dan konsumtif yang tinggi.



Persepsi para tenant terhadap image dari department store yang selama ini disewanya. Asumsi yang penting dalam analisis faktor ini adalah terkait dengan korelasi di

antara variabel independen amatannya, yakni: 

Besar korelasi antar variabel independen harus cukup kuat di atas 0.50 dengan pengujian KMO atau Bartlett’s Test.



Besar korelasi parsial, yakni korelasi antar dua variabel independen dengan menganggap variabel lain tetap, itu justru harus kecil. Pada SPSS, korelasi parsial ini dapat dideteksi melalui ANTI-IMAGE CORRELATION.



Lebih lanjut dari pengujian KMIO, matriks korelasi yang diukur dengan MEASURE SAMPLING ADEQUACY (MSA) terdapat korelasi yang signifikan setidaknya di beberapa variabel.


113



Variabel-variabel independen berdistribusi normal (multavariate normality) pada beberapa kasus sebaiknya terpenuhi. Sementara tahapan yang perlu dilalui dalam analisis faktor ini adalah:

1. Menentukan variabel independen apa saja yang akan dianalisis. 2. Menguji terpenuhinya asumsi dari variabel-variabel amatan. Sebelumnya dapat dilakukan proses standarisasi (z-score) apabila terdapat perbedaan satuan ukuran antar variabel yang mencolok. 3. Melakukan proses factoring, yakni memilah variabel-variabel mana yang dapat diikutsertakan lebih lanjut. 4. Melakukan proses factor rotation untuk memperjelas variabel-variabel mana yang masuk dalam faktor tertentu. Beberapa metode rotasi pad analisis faktor yang cukup popeler adalah orthogonal rotation dan oblique rotation. 5. Melakukan uji validasi, apakah hasil output yang terbentuk dapat berlaku untuk data lain yang berbeda atau berlaku secara umum. Validasi dilakukan dengan membagi dua bagian sampel, kemudian membandingkan kedua hasil yang ada tersebut. Atau digunkan metode confirmatory factor analysis (CFA) pada analisa SEM (structural equation modeling). 6. Menginterpretasikan faktor-faktor yang terbentuk dan mendefinisikan faktor tersebut yang dapat mewakili variabel-variabelnya. 7. Cluster Analysis Suatu teknik multivariat yang cukup baik untuk mengelompokkan unit-unit yang menjadi obyek pengamatan adalah analisis cluster. Unit-unit yang berhubungan secara mutually exclusive ini dikelompokkan berdasar kemiripan atau homogenitas dalam suatu kelompok dan heterogenitas dengan unit-unit kelompok lain. Analisis Cluster sangat bermanfaat untuk riset segmentasi dengan cara mengidentifikasi unit individu yang memiliki kesamaan kebutuhan, gaya hidup, atau respon terhadap strategi pemasaran. Berbeda dengan analisis faktor yang bertujuan mereduksi dan mengelompokkan terhadap variabel pengamatan, sementara analisis cluster bertujuan mengelompokkan terhadap isi variabel. Sebagai analisis multivariat kelompok interdependen, yang berarti tidak ada variabel dependen ataupun variabel independen, serta tidak ada model definitif. Asumsi yang penting dalam analisis ini adalah sampel yang diambil memperhatikan teknik sampling yang tepat sehingga terjamin keterwakilan populasi. Apabila data yang berskala metrik memiliki satuan ukuran yang berbeda, dilakukan standarisasi (Z-score) terlebih dahulu. Tahapan yang perlu dilalui dalam analisis cluster ini adalah: Marketing Research for Beginner

114

1. Menentukan ukuran kesamaan (similarity) antar obyek. Ada tiga metode pengukuran, yakni: korelasi, jarak (distance), dan asosiasi antar obyek pada beberapa variabel. Namun metode jarak euclidian distance yang populer digunakan. 2. Proses cluster atau pengelompokkan data. Dalam program SPSS dan aplikasi statistik populer lain, pengelompokkan data dapat dilakukan dengan dua metode, yakni: a. Hirarchical method, metode ini memulai pengelompokan dengan dua atau lebih obyek yang mempunyai kesamaan paling dekat dan terus berproses hingga membentuk hirarki seperti akar pohon. Hirarki ini dinamakan dendogram yang diperoleh dari beberapa pilihan teknik seperti: single linkage, complete linkage, average linkage, ward’s method, dan centroid method. b. Non-hirarchical method, berbeda dengan metode hirarchical, metode ini menentukan terlebih dahulu berapa jumlah cluster yang diinginkan. Metode ini sering disebut juga K-Means Cluster. 3. Melakukan uji validasi, apakah hasil output yang terbentuk dapat berlaku untuk data lain yang berbeda atau berlaku secara umum. Lalu selanjutnya dilakukan profiling masing-masing cluster yang signifikan terbentuk. 4. Menginterpretasi output cluster dengan kerangka acuan tujuan dan desain riset. 8. Multi Dimensional Scalling (MDS) dan Analisis Correspondence Analisis multivariat yang dapat memetakan hubungan interdependen atau saling ketergantungan antar variabel adalah analisis Multi Dimensional Scalling (MDS) dan Correspondence. Output yang berbentuk grafis sangat cocok untuk perceptual mapping, positioning atau problem/product concepts exploration. Secara prinsip, walaupun kedua analisis ini menampilkan hasil utama dalam bentuk grafik, namun ada perbedaan dalam jenis data yang dianalisis. MDS dapat menganalisis data metrik dan non metrik, sedangkan corespondence hanya untuk data non metrik. Apabila analisis faktor berhubungan dengan mengelompokkan dan mereduksi variabel (kolom) dan analisis cluster berhubungan dengan pengelompokkan dan peringkasan responden (baris). Sementara, analisis Multi Dimensional Scalling (MDS) dan Correspondence lebih berhubungan dengan obyek dari suatu penelitian secara langsung. Dalam artian, melakukan pemrosesan sekaligus baris dan kolom. Skala multidimesi dimaksudkan sebagai teknik untuk mengukur obyek dalam ruang multidimensi berdasarkan kesamaan penilaian responden terhadap suatu obyek. Marketing Research for Beginner

115

Analisis lain yang sejenis dan juga berfungsi untuk perceptual mapping dan positioning dalam riset pemasaran adalah analisis biplot. Seperti contoh kasus fiktif berikut, ingin diamati kesamaan karakteristik atribut pelayanan dari delapan bank. Menggunakan analisis biplot, seperti halnya analisis MDS dan correspondence, dapat diamati output grafiknya. Nampak kualitas atribut KanCab (kantor cabang), Lokasi, Produk, Aman, ATM, dan Hadiah melekat pada Bank BCA, lalu Bank Mandiri dan Bank BNI. Contoh Grafik Output Analisis Biplot

9. Structural Equation Modeling (SEM) Kompleksitas masalah bisnis dan pemasaran nampak dengan banyaknya variabel indikator yang mempengaruhi, baik secara langsung (direct indicator) maupun tidak langsung atau laten (indirect indicator). Salah satu pemodelan statistik yang cukup reliabel untuk menghitung besar pengaruh dari variabel-variabel tersebut sekaligus memodelkannya adalah SEM (Structural Equation Modeling). SEM yang paling sederhana adalah path analysis (analisa jalur) atau confirmatory factor analysis (CFA). Salah satu software yang cukup populer untuk mengoperasikan metode SEM adalah LISREL, yang dikembangkan oleh psikolog asal Swedia, Karl Joreskog & Sorborn. Metode yang awalnya dikembangkan dibidang psikologi ini, mulai populer digunakan saat ini dalam riset pemasaran. Menurut Joreskorg dan Sorborn (1996), setidaknya ada empat asumsi minimal yang perlu dipenuhi dalam analisa SEM ini, yakni:


116

1. EPSILON atau variansi galat/error dari prediktor-y pada variabel laten endogen itu tidak berkorelasi dengan varibel laten endogennya (ETA). 2. DELTA atau variansi galat/error dari prediktor-x pada variabel laten eksogen itu tidak berkorelasi dengan varibel laten endogennya (KSI). 3. ZETA atau variansi galat/error dari variabel laten endogen (ETA) tidak berkorelasi dengan varibel laten eksogen (KSI). 4. ZETA atau variansi galat/error dari variabel laten endogen (ETA) tidak berkorelasi dengan EPSILON dan DELTA. Setelah mengetahui asumsi yang perlu dipenuhi dalam analisa SEM, periset juga perlu memahami tujuh tahapan analisa sebagai berikut: 1. Menentukan hipotesis model hubungan variabel-variabel yang terkait tujuan riset berdasarkan kerangka teori yang dibangun periset. SEM tidak dapat menghasilkan model yang terbaik, tetapi menguji model mana yang terbaik dari hipotesis periset. 2. Menyusun diagram lintas (path analysis) dari model hipotesis tersebut, tersusun dari variabel-variabel laten dan indikatornya. Lalu disusun hipotesis alur hubungan antar variabel tersebut, kausalitas (satu arah) atau berkorelasi (dua arah/rekursif). 3. Menyusun model pengukuran (meaurement model) dan model struktural (structural model). Model pengukuran menguji hipotesis-hipotesis tentang sejauh mana variabel yang datanya telah diperoleh merupakan indikator yang baik untuk mengukur variabel laten yang diteliti, baik endogen maupun eksogen. Sementara model struktural menggambarkan pengaruh suatu variabel laten terhadap suatu variabel lainnya. Secara matematis, model sturktural ini merupakan persamaan matriks dari parameter: variabel eksogen, variabel endogen, dan residu. Contoh Tampilan SEM pada LISREL


117

4. Input data penelitian dari variabel-variabel diteliti dan masuk dalamhipotesis model. Dapat berupa data asli (perhatikan skala data!), matriks kovariansi, atau matriks korelasi dari variabel-variabel indikator. 5. Melakukan identifikasi model dengan mengukur kemampuan model dalam menghasilkan pendugaan parameter, seperti koefisien path, yang unik. Jika jumlah parameter model > p(p+1)/2, p adalah jumlah variabel indikator, maka tidak ada jaminan model dapat teridentifikasi. 6. Evaluasi model akhir yang terbaik hasil analisa jalur berulang. Uji kecocokan model dilakukan untuk menilai apakah model cocok dan konsisten dengan data yang terkumpul. Uji kecocokan model menggunakan tes goodness of fit. Pengujian goodness of fit menggambarkan sejauh mana model teoritis sesuai dengan data. Beberapa alat uji kesesuaian antara model dengan data tersebut antara lain: chi square (λ2), Goodness of Fit Index (GFI), Adjusted Goodness of Fit (AGFI), dan Root Mean Square Residual (RMSR). Pengujian atas hipotesis hanya bisa dilakukan jika telah terbukti bahwa ada kesesuaian antara model dan data (perbedaannya tidak bermakna). Apabila belum diperoleh model “terbaik”, tahapan dapat diulang kembali dari awal. 7. Terakhir, barulah menginterpretasikan model “terbaik” yang diperoleh. 10. Resume Analisa Statistika dalam Riset Pemasaran Jenis-jenis pengujian atau analisa statistik layaknya seperti jenis-jenis pisau untuk keperluan memasak atau kegiatan lainnya. Keberagaman pisau tersebut memiliki fungsi yang berbeda sesuai karakteristik pisau dan obyek yang akan dipotong, diiris, dikupas, atau ditusukkan. Bagi pengguna, tentunya tidaklah perlu mengetahui secara mendalam bagaimana proses pembuatan pisau-pisau tersebut. Tetapi yang penting adalah bagaimana menggunakan pisau-pisau tersebut sesuai fungsi dan manfaatnya. Kesalahan penggunaan pisau-pisau tersebut dapat menghilangkan fungsi dan manfaatnya, bahkan juga dapat membahayakan si pengguna. Begitu pula dengan uji-uji statistik yang membantu menganalisa suatu hasil riset kuantitatif. Cukup beragam, memiliki fungsi dan manfaat yang berbeda sesuai karakteristik variabel penelitian. Praktisi riset tidaklah perlu disibukkan mendalami teori-teori statistik, meski dimungkinkan pada kesempatan lain. Tetapi yang lebih penting adalah mengetahui dan membedakan terlebih dahulu fungsi dan manfaat masing-masing pengujian statistik. Tahapan berikutnya, menggunakan statistical software yang dua dasawarsa belakngan ini sudah cukup berkembang. Didesain praktis bagi semua kalangan atau lebih user friendly. Seperti SPSS atau Minitab, Marketing Research for Beginner

118

yang memiliki memiliki fasilitas under windows dan tampilan seperti MS Excel yang cukup familiar. Meski ada juga statistical software yang perlu menggunakan bahasa pemograman atau syntax khusus. Berikut resume analisa statistik yang dipergunakan dalam riset pemasaran: Uji/Analisa Statitika

Jenis Riset Pemasaran

Cross Tabulation

Brand Switching, dapat dilanjutkan pengujian ada tidaknya korelasi antar variabel kategori pengamatan

Uji t paired sample/Non Parametrik 2-Paired Samples

Riset eksperimental (pre-post design) seperti tes produk/promo iklan

ANOVA/Non Parametrik >2 Samples

Riset eksperimental kombinasi “perlakukan” variabel seperti tes produk, promosi, atau bauran pemasaran

Analisa Non Parametrik Cochran

Riset Asosiasi Merek

Korelasi Kanonik

Korelasi antar variabel, problem exploration.

MANOVA

Riset eksperimental kombinasi “perlakukan” variabel seperti tes produk, promosi, atau bauran pemasaran

Regresi Linier/Multiple

Analisa penjualan/Forecasting

Analisa Faktor

Segmentasi atribut

Analisa Diskriminan

Segmentasi kategori konsumen (loyalitas, intensitas pembelian)

Analisa Correspondence

Pemetaan variabel, konseptualisasi masalah, positioning

Analisa Multidimensional Scalling

Pemetaan variabel, konseptualisasi masalah, positioning

Analisa Cluster Hierarchical & K-Means

Segmentasi konsumen

Analisa Conjoint

Riset harga, pengembangan dan uji produk, serta riset bauran pemasaran


119

Bab 13

MENYUSUN LAPORAN AKHIR Tahapan akhir dari seluruh proses riset pemasaran adalah penyusunan laporan akhir sekaligus mempresetasikannya di depan klien atau pengguna. Menurut Wong Toon Quee (1999), tujuan utama dari laporan akhir riset pemasaran adalah menyampaikan hasil riset dan kesimpulan yang diperoleh, serta rekomendasi –jika diperlukan- dengan cara yang jelas dan ringkas. Bagi kalangan praktisi, laporan riset dapat dibuat dengan pendekatan laporan lengkap standar atau populer. Sedangkan bagi kalangan akademisi, laporan riset umumnya sudah memiliki format yang standar. Laporan lengkap standar disusun berdasar sistematika baku dan dijelaskan secara mendetil. Sedangkan laporan populer itu lebih ringkas, bab-bab metodologi dan analisa teknis tidak disajikan detil. Bagi riset profesional, kedua jenis laporan riset perlu disampaikan bagi pihak klien. Hanya saja, laporan populer disiapkan untuk sajian presentasi dan laporan lengkap beserta data riset penunjanga (soft/hard copy) sebagai laporan keseluruhan riset. Format Laporan Lengkap Standar Format standar untuk laporan akhir sebuah riset, baik riset akademis maupun riset profesional, secara formal setidaknya memperhatikan enam bagian, yakni: 1. 2. 3. 4.

Halaman Judul Lembar Pengesahan (khusus riset akademis) Daftar Isi, Tabel, Grafik, dan Gambar Ringkasan (Abstrak/Executive Summary) 4.1. Tujuan Riset 4.2. Hasil Riset 4.3. Kesimpulan 5. Isi 5.1. Pendahuluan 5.2. Latar Belakang 5.3. Tujuan Riset 5.4. Pembatasan Riset (jika diperlukan) 5.5. Metodologi Riset 5.6. Analisa 5.7. Kesimpulan 5.8. Saran dan Rekomendasi 6. Lampiran 6.1. Data Hasil Survey/Responden 6.2. Penghitungan Rinci (jika diperlukan) 6.3. Tabel, Grafik, dan Gambar Umum yang Menunjang 6.4. Bahan-Bahan Pendukung 6.5. Referensi Riset (jika diperlukan) 6.6. Daftar Pustaka (khusus riset akademis)


120

1. Halaman Judul Bagian ini meliputi judul laporan, kepada siapa laporan tersebut dibuat, lalu nama pembuat laporan, dan tanggal pelaporan. Judul yang baik disarankan agar menarik, namun menggambarkan tujuan/subyek dari riset. 2. Lembar Pengesahan Khusus laporan riset ilmiah akademis, seperti skripsi, tesis, dan disertasi dimuat tanda tangan pengesahan tim/dosen penguji dan pembimbing sebagai syarat telah dilakukan pengujian secara akademis. 3. Daftar Isi Daftar isi harus mencakup bagian dan sub bagian laporan dengan diberi nomor halamannya, termasuk pula daftar tabel dan daftar gambar.

Contoh Halaman Judul Riset Bisnis

LAPORAN AKHIR RISET PASAR ASURANSI KERUGIAN JP-ASTOR PT. ASURANSI JASARAHARJA PUTERA

Disusun oleh:

September 2004

4. Ringkasan Untuk mempermudah pembaca, laporan akhir yang cukup tebal umumnya ditampilkan ringkasan oleh penulisnya. Ringkasan pada laporan riset akademis dinamakan abstrak (1-2 halaman), sedangkan untuk riset bisnis disebut executive summary. Ringkasan mencakup empat bagian, yakni (1) tujuan riset, termasuk latar belakang dan metodologi; (2) hasil utama dari riset; (3) kesimpulan; dan (4) apabila diperlukan saran dan rekomendasi.


121

5. Isi Riset Bagian ini merupakan bagian inti riset yang dimulai dari pendahuluan yang berisi latar belakang mengapa riset tersebut perlu dilakukan dan tujuannya. Selanjutnya dibahas metodologi yang digunakan, hasilnya, dan batasan riset. Cakupan isi riset ilmiah dijelaskan masing-masing bab berikut: i. Pendahuluan,

terdiri

atas uraian mengenai

Latar

Belakang Masalah,

Perumusan Masalah, Tujuan Riset, Metodologi, dan Sistematika Penulisan. ii. Survey Literatur, khusus riset akademis untuk mengidentifikasi secara cermat semua teori dan studi empiris sebelumnya yang relevan dengan topik riset. iii. Metodologi Riset, menjelaskan kronologis riset, termasuk cara pengumpulan data, macam/jenis data, alat analisa, dan model yang digunakan. iv. Analisa Data, menyajikan hasil-hasil utama riset yang mengikuti metodologi yang telah digariskan. v. Kesimpulan dan Rekomendasi, menyajikan pernyataan hasil analisa terhadap riset yang telah dilakukan. Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam menyusun kesimpulan: (1) kesimpulan harus menjawab tujuan dari riset; (2) kesimpulan ditarik berdasarkan hasil analisa; (3) kesimpulan bukan ringkasan melainkan pernyataan eksplisit mengenai apa yang telah ditemukan dari riset. Sementara Rekomendasi menjawab

pertanyaan: (1) setelah ditarik

suatu kesimpulan, “implikasi” apa yang kemungkinan terjadi (2) tindak lanjut berdasar kesimpulan tersebut. 6. Lampiran Lampiran berisikan bahan-bahan yang mendukung dan bermanfaat bagi pembaca. Contohnya, draft kuesioner, penghitungan rinci, draft hasil wawancara/survey, tabel rinci, dan daftar pustaka. Proses Penulisan Laporan Langkah pertama dalam proses penulisan adalah mengatur (mengorganisasikan) bagaimana bahan-bahan hasil riset yang telah dikumpulkan dan dianalisa itu disajikan. Menyusun laporan riset bisnis relatif lebih mudah dibandingkan riset akademis. Riset akademis perlu melakukan studi literatur mendalam berupa eksplorasi teori-teori pendukung. Sedangkan riset bisnis cenderung menyederhanakan laporan dengan tujuan mudah dibaca klien atau pengguna. Isi Bab Pendahuluan merupakan hasil eksplorasi tahapan pertama riset, lalu ditambah catatan metodologi yang digunakan. Bab terkait Isi Riset kemudian disusun berdasar hasil analisa deskriptif dan pengujian statistik lainnya jika dilakukan. Terakhir, barulah dirangkai kesimpulan dari keseluruhan hasil riset yang telah dilakukan. Marketing Research for Beginner

122

Seperti dalam diagram alur berikut, setelah tahapan pengorganisasian dan memulai penulisan dari satu bab ke bab yang lain, dilanjutkan tahapan pemeriksaan. Pemeriksaan dilakukan agar tulisan mudah dibaca, dikoreksi tata bahasa dan ejaannya, serta evaluasi kelayakan isi. Dalam riset bisnis seringkali dibuat secara tim, ini akan mempermudah

dan

mempercepat

penyusunan

laporan

akhir.

Namun

apabila

penyusunan dilakukan oleh satu orang dalam tim untuk satu babnya, perhatikan kesinambungan isi, gaya bahasa, dan format penulisan dari satu bab ke bab lainnya. Dan akhir dari penulisan dan pengecekan adalah pencetakan. Perlu diingat, jangan sampai bonafiditas periset berkurang dimata klien akibat pencetakan laporan akhir yang cacat. Baik pencetakan laporan akhir lengkap maupun laporan popular untuk presentasi.

ORGANISASI

PEMERIKSAAN

Mengumpulkan Bahan & Data

Periksa Tulisan Agar Mudah Dibaca

Membuat Kerangka Isi

Koreksi Tata Bahasa & Ejaan

MULAI MENULIS BAB PER BAB

PENCETAKAN LAPORAN AKHIR

Presentasi Laporan Akhir Satu hal yang tak kalah penting dibandingkan dengan penyusunan laporan akhir adalah mempresentasikan hasil dari riset itu sendiri. Seringkali pihak klien meminta periset mempresentasikan hasil risetnya, bahkan adakalanya kepada pihak media massa atau masyarakat umum apabila isi riset terkait informasi publik. Baik tidaknya periset mempresentasikan hasil riset dapat mempengaruhi diterima tidaknya sebuah hasil riset. Pihak klien bisa meragukan isi penelitian apabila periset kurang meyakinkan dalam mempresentasi laporan akhir, meski hasil riset baik reliabilitas dan validitasnya secara metodologi. Sehingga penting sekali, periset mempersiapkan diri saat akan mempresentasikan hasil riset.


123

Berikut beberapa tips yang perlu diperhatikan periset dalam melakukan presentasi hasil riset di depan klien: 1. Sistematis dan terstruktur 

Alur presentasi yang sistematis dan terstruktur akan membantu audiens cepat memahami tujuan akhir riset. Seringkali periset ingin menyajikan seluruh hasil riset sehingga tidak memperhatikan sistematika dan waktu yang terbatas. Ada nasehat bagi presenter yang sering bertele-tele, KISS = Keep It Simple Stupid!



Salah satu cara mengembangkan presentasi adalah logical structure, yakni menguraikan topik pembicaraan dari topik utama ke sub-sub topik sehingga dapat menguraikan “benang kusut” topik presentasi.



Hal penting dalam logical structure adalah main points, yaitu hal-hal pokok yang mungkin ditanyakan audiens dan harus dijawab. Menurut Holcombe & Stein dalam buku Presentations for Decision Making (dikutip dari Kasali, 2002) memberikan struktur main points: (i). Jika main point-nya adalah rekomendasi atau suatu konklusi, maka pertanyaan adalah “why” dan jawabannya adalah a series of reasons. (ii). Jika main point-nya adalah prosedur, maka pertanyaannya adalah “how”, tentu jawabannya adalah a series of steps. (iii). Jika main point-nya adalah satu deskripsi mengenai suatu analisis, maka pertanyaannya adalah “what”, tentu jawabannya adalah parts of whole.

2. Gunakan bantuan media visual 

Alat bantu visual akan mengefektifkan presentasi lisan serta menambah minat dan daya serap dari audiens.



Media visual yang membantu seperti menggunakan transparan dengan media over head projector (OHP), menggunakan aplikasi komputer seperti power point dengan media projector (in focus), atau menggunakan slide, video camera, dsb.

3. Jangan membaca laporan 

Presentasi dengan gaya pidato dengan membaca teks sudah pasti membawa kebosanan pada audiens. Dan berdampak pada menghilangnya minat dan spontanitas audiens dalam diskusi atau interaksi.



Dengan bantuan power point, periset dapat menyajikan poin-poin penting saja tanpa terpaku teks laporan akhir riset. Gunakan teks sebagai alat bantu apabila periset lupa detil angka-angka laporan akhir.


124



Berikan improvisasi berupa ilustrasi-ilustrasi menarik untuk membantu audiens memahami isi presentasi.

4. Mengetahui audiens 

Presentasi di depan audiens yang belum diketahui jumlah, kompetensi, dan tingkatan pekerjaan (supervisor/manajer/direksi) seperti kita menyeburkan diri ke sungai yang tidak diketahui dalam dan derasnya arus.



Selain persiapan internal, periset juga perlu mencari tahu persiapan eksternal, seperti siapa audiensnya. Latar belakang audiens akan membantu persiapan isi presentasi, waktu, media, hingga persiapan teknis lainnya.

5. Latihan 

Latihan akan membantu alur presentasi sekaligus kepercayaan diri periset dalam mempresentasikan di depan klien atau khalayak banyak. Seperti yang dikatakan Winston Churcill, presenter terbaik di saat mendadak atau impromptu diperoleh dari berapa banyak ia berlatih di depan cermin.



Tentunya bagi periset yang memiliki “jam terbang” presentasi yang banyak tidak harus berlatih berkaca di depan cermin. Tapi persiapan yang matang bagi siapapun akan membantu kelancaran presentasi.


125

Bab 14

STUDI KASUS 1: RISET MARKETING PLAN Seorang Area Sales Manager baru di sebuah perusahaan nasional consumer goods diminta untuk membuat marketing plan dengan mengevaluasi kinerja program pemasaran dari manager sebelumnya. Berikut informasi singkat terkait dengan program pemasaran yang akan dievaluasi. a. Data penjualan 24 bulan di tiga wilayah Bulan

DKI Jakarta (unit)

Botabek (unit)

Jabar (unit)

Januari 2003

1,300

3,750

4,130

Februari 2003

2,760

6,130

7,170

Maret 2003

25,250

46,880

68,930

April 2003

38,750

60,500

84,230

Mei 2003

32,550

57,800

81,520

Juni 2003

30,410

54,690

78,410

Juli 2003

27,670

49,660

73,380

Agustus 2003

28,980

47,440

71,160

September 2003

28,000

42,350

59,140

Oktober 2003

31,450

50,790

67,580

November 2003

46,750

62,090

78,880

Desember 2003

66,580

81,920

98,710

Januari 2004

70,250

85,590

102,380

Februari 2004

56,750

72,090

87,880

Maret 2004

34,030

49,370

65,160

April 2004

36,170

51,510

67,300

Mei 2004

38,910

54,250

64,380

Juni 2004

37,600

52,940

63,070

Juli 2004

38,580

53,920

64,050

Agustus 2004

30,490

45,680

61,010

September 2004

32,630

47,820

63,150

Oktober 2004

35,370

50,560

60,230

November 2004

34,060

49,250

58,920

Desember 2004

35,040

50,230

59,900

b. Promosi 

Peluncuran produk di sebuah mall di Jakarta Barat pada bulan Desember 2002 menghabiskan bujet sebesar Rp. 150 juta.



Bujet promosi di TV Comercial dan radio antara bulan Desember 2002 Pebruari 2003 sebesar Rp. 1.2 milyar.



Promosi berupa event marketing (below the line) dilakukan di wilayah Jabotabek bulan Pebruari-Maret 2003 menghabiskan bujet sebesar Rp. 300 juta.


126

Oktober 2003 - Januari 2004 diadakan promosi “Hadiah THR” berupa voucher



undian yang disisipkan dalam kemasan. Berupa hadiah 10 sepeda motor Suzuki Smash, paket lebaran, dan hadiah lainnya dengan bujet total sebesar Rp 500 juta. c. Saluran Distribusi Distribusi wilayah Jabotabek dan Jawa Barat pada tahun 2003 dilakukan oleh



PT. Logistik Lestari. Sementara sejak awal tahun 2004, distribusi dilakukan oleh divisi distribusi (internal) perusahaan. Berdasarkan informasi yang diperoleh tersebut, dilakukan riset sederhana untuk mengeksplorasi masalah yang terjadi. Berikut tahapan riset yang dilakukan: 1. Perumusan Masalah 

Apakah terdapat perbedaan penjualan dan pertumbuhannya di masing-masing wilayah: DKI Jakarta, Botabek, dan Jawa Barat. Apabila terdapat perbedaan, disebabkan oleh apa? Promosi yang dilakukan atau disebabkan oleh distributor?



Bagaimana pengaruh promosi terhadap penjualan?



Bagaimana pertumbuhan penjualan di tahun 2005 yang akan menjadi target realistis manajer yang baru?

2. Metodologi Riset 

Metode riset yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan menggunakan data pemasaran internal yang tersedia.



Pengujian statistik yang digunakan antara lain: statistik deskriptif untuk menggambarkan pertumbuhan penjualan, lalu statistik inferensial sederhana (mean different) untuk melihat beda antar kategori dan perlakuan. Serta forecasting analysis untuk memprediksi penjualan di masa datang.

3. Pengolahan dan Analisa Data a. Statistik Deskriptif 

Pertumbuhan produk pasca peluncuran produk signifikan terjadi pada bulan Pebruari-Maret 2003 sebesar 815%, kenaikan dari 2.760 unit menjadi 25.250. Hal ini terjadi karena bombardir promosi yang dilakukan sejak peluncuran Desember 2002 dengan media above & below the line (ATL/BTL).



Rata-rata penjualan tahun 2003 sejak bulan Maret adalah sebesar DKI Jakarta 35.6 ribu, Botabek 55.4 ribu, dan Jawa Barat 76.2 ribu. Sedangkan rata-rata penjualan tahun 2004 adalah sebesar DKI Jakarta 39.99 ribu,


127

Botabek 55.3 ribu, dan Jawa Barat 68.12 ribu. Berarti pertumbuhan per tahunnya adalah DKI Jakarta 12.2%, Botabek –0.26% dan Jawa Barat –10,6%. 

Pertumbuhan 2004 di Botabek dan Jabar terjadi dimungkinkan karena tidak dilakukan promosi pada akhir tahun 2004 seperti tahun-tahun sebelumnya. Nampak pada bulan November 2003 – Januari 2004 pertumbuhan naik lebih dari 40% karena promosi “Hadiah THR”.



Deskripsi lengkapnya dijelaskan gambar berikut:

b. Uji Mean Different 

Untuk melihat apakah ada perbedaan penjualan di tiga kota dan atau dua distributor digunakan 2 Ways ANOVA.



Hipotesa : 1. Ada tidaknya perbedaan baris (distributor). 

(H0)baris : Tidak ada perbedaan 2 distributor terhadap penjualan.



(Hi)baris : Ada perbedaan 2 distributor terhadap penjualan.

2. Ada tidaknya perbedaan kolom (wilayah penjualan). 

(H0)baris : Tidak ada perbedaan 3 wilayah terhadap penjualan.



(Hi)baris : Ada perbedaan 3 wilayah terhadap penjualan.

3. Ada tidaknya perbedaan interaksi (distributor dan wilayah penjualan). 

(H0)baris : Tidak ada perbedaan 2 distributor dan 3 wilayah penjualan terhadap penjualan.



(Hi)baris : Ada perbedaan 2 distributor dan 3 wilayah penjualan terhadap penjualan.


128



Analisis Uji berdasar  = 0.05 atau Interval Kepercayaan 95% adalah: jika Fhitung > Ftabel, maka Ho ditolak dan jika Fhitung < Ftabel, maka Ho diterima.



Ringkasan Tabel 2 Ways ANOVA Jumlah Kuadrat

Kuadrat Rata-Rata

F Hitung

F Tabel

959.44

1

959.44

2.760

3.986

11733.19

2

5866.59

16.875

3.136

126.35

2

63.17

0.182

3.136

Galat

22945.00

66

347.65

Total

35763.98

71

Baris Kolom Interaksi



dB

Kesimpulan : 1. Tidak ada perbedaan dua distributor terhadap penjualan. 2. Ada perbedaan tiga wilayah penjualan terhadap penjualan. 3. Tidak ada perbedaan 2 distributor dan 3 wilayah penjualan (bersamasama) terhadap penjualan.

4. Kesimpulan a. Penjualan di wilayah Botabek dan Jawa Barat perlu perhatian serius, karena kecenderungan menurun. Pertumbuhan Botabek –0.26% dan Jawa Barat –10.6%, namun secara rata-rata Jawa Barat memimpin (68.12 ribu), lalu Botabek (55.3 ribu), dan DKI Jakarta (39.99 ribu). Dari ketiga wilayah, pertumbuhan DKI Jakarta terbaik sebesar 12.2%. b. Promosi “Hadiah THR” Rp. 500 juta pada bulan November 2003 – Januari 2004 tidak terlalu efektif terhadap penjualan. Meski dengan pertumbuhan naik lebih dari 40% atau bertambah 235.25 ribu unit. Apabila cost product sebesar 65% dan harga pasar Rp. 7000/unit, maka diperoleh gross profit: (100–65)% x 235.25 ribu x 7000 = Rp. 576 juta. Berarti hanya menyumbang laba sebesar Rp. 76 juta. c. Distribusi yang dilakukan oleh pihak internal tidak efektif karena tidak ada perbedaan signifikan (menjadi lebih baik) dalam penjualan, kecuali ada pengurangan biaya distribusi. 5. Rekomendasi Untuk strategi jangka pendek, wilayah Jawa Barat merupakan wilayah garapan utama mengumpulkan penjualan terbesar. Namun untuk strategi jangka panjang, DKI Jakarta merupakan wilayah yang berpotensi besar apabila digarap secara baik karena memiliki pertumbuhan positif, dibanding wilayah lain. Perlu dieksplorasi juga strategi promosi yang efektif.


129

Bab 15

STUDI KASUS 2: BRAND EQUITY RESEARCH Sebuah produsen pionir obat nyamuk bakar lokal, sebut saja cap KODOK, ingin mengevalusi kinerja brand atau merek unggulannya. Seberapa kuat ekuitas merek yang telah cukup lama dipertahankan terhadap merek kompetitor baru yang bermunculan. Apakah masih dipersepsikan positif di mata konsumen dan masih cukup kuat mengerek loyalitas pelanggan. Seperti yang telah dibahas pada Bab 6 tentang acuan brand atau merek, menurut Aaker, terdapat lima elemen untuk memahami ekuitas sebuah merek. Namun hanya empat yang diukur dalam riset ini, yakni: brand awareness, brand associations, perceived quality, dan brand loyalty. Untuk other aspects atau aspekaspek merek berharga lainnya seperti: hak paten, akses terhadap pasar (brand extension), dan teknologi, tidak diukur karena cenderung bersifat kualitatif. Berikut tahapan riset yang dilakukan: 1. Rumusan tujuan riset ini adalah untuk mengukur aspek-aspek ekuitas merek sebagai berikut: a. Brand awareness atau kesanggupan seorang konsumen untuk mengenali atau mengingat kembali merek cap Kodok sebagai obat nyamuk bakar. b. Brand association adalah segala kesan yang muncul di benak konsumen berdasar ingatannya terhadap obat nyamuk bakar cap Kodok. c. Perceived quality dapat didefinisikan sebagai persepsi pelanggan terhadap keseluruhan kualitas atau keunggulan obat nyamuk bakar cap Kodok yang berkaitan dengan apa yang diharapkan pelanggan. d. Brand Loyalty merupakan suatu ukuran loyalitas konsumen obat nyamuk bakar cap Kodok dan konsumen obat nyamuk lain. 2. Riset dilakukan dengan metode kuantitatif melalui wawancara tatap muka. 3. Responden adalah pengguna obat nyamuk bakar, baik cap Kodok atau cap lainnya dan bertempat tinggal di wilayah target pasar di Surabaya dan sekitarnya. Pria atau wanita berusia antara 18-60 tahun sebanyak 500 responden, dengan perkiraan error sebesar + 4.38 %. Sampel diambil dengan metode multi stage random sampling dengan pemilahan berdasar Kecamatan  Kelurahan  RW  RT  Unit Tempat Kediaman (UTK). 4. Desain kuesioner, hasil pengumpulan data dijelaskan berdasar empat aspek brand equity berikut:


130

Brand Awareness Brand awareness diukur dengan menanyakan responden secara spontan, pengenalan merek-merek obat nyamuk bakar. Jawaban spontan pertama kali dikategorikan sebagai Top of Mind (TOM), jawaban spontan kedua dan seterusnya dikelompokkan dalam Spontanous (Brand Recall). Sedangkan pengenalan dengan bantuan interviewer dikelompokkan dalam Awareness (Brand Recognition) dan tidak mengenal sama sekali dalam Unaware Brand. Berikut contoh kuesioner untuk mengukur brand awareness. Q1. Merek obat nyamuk bakar apa yang Anda ketahui? Ada lagi? (Checklist Tabel) Q2. Obat nyamuk bakar apa yang Anda gunakan saat ini? (Checklist Tabel)

No.

Merek Obat Nyamuk Bakar

Top of Mind (Jawaban Pertama, Q1)

Spontanous (Selain Jawaban Pertama, Q1)

Awareness (Jawaban Dibantu, Q1)

Digunakan Saat ini (Q.2)

1.

Baygon

1

1

1

1

2.

Domestosnomos

2

2

2

2

3.

Garuda

3

3

3

3

4.

Kodok

4

4

4

4

5.

Tiga Roda

5

5

5

5

6.

Lainnya ……………

6

6

6

6

Hal-hal yang perlu diperhatikan : 

Pilihan merek produk/perusahaan diusahakan menampilkan sebanyak mungkin merek yang eksis. Sehingga akan mempermudah saat meng-coding agar tidak menumpuk pada jawaban alternatif [“lainnya …”].



Top of Mind hanya memiliki satu jawaban (single answer) sedangkan jawaban Spontanous dan awareness dapat lebih dari satu jawaban (multiple answer).

Brand Association Dalam survey ini, asosiasi obat nyamuk cap Kodok dieksplorasi dari karakteristik yang dimiliki atau yang dianggap memiliki kesamaan sifat atau karakter. Dikarenakan dalam mengasosiasi perlu prasyarat pengenalan sebelumnya, brand associations dilakukan hanya kepada responden yang telah menggunakan obat nyamuk bakar cap Kodok. Digunakan uji statistik prosedur non parametrik, Cochran Q test. Cara menghitung asosiasi merek suatu produk adalah dengan mengajukan pertanyaan dikotomik (2 pilihan: Ya/Tidak). Berdasarkan eksplorasi awal periset mengajukan 9 atribut yang nanti ditanyakan dan diseleksi oleh responden, sebagai berikut: Marketing Research for Beginner

131

Apakah obat nyamuk cap KODOK itu … [bacakan atribut berikut]? YA/TIDAK A. Diproduksi sudah cukup lama E. Cocok membasmi nyamuk Surabaya B. Sudah dipakai turun-temurun F. Kodok, binatang pemakan nyamuk C. Ampuh mengusir nyamuk G. Kebanggaan Surabaya (lokasi pabrik) D. Cocok bagi masyarakat bawah H. Tersedia banyak di warung

Perceived Quality Dieksplorasi 8 atribut perceived quality, yang mengacu pada standar Perceived (Product) Quality dari David A. Garvin. Untuk memperluas analisa, digunakan perceptual mapping IPA (Importance Perfomance Analysis) yang memiliki sembilan kuadran penilaian berdasarkan kinerja (perceived quality) dan kepentingannya di mata konsumen cap Kodok. Dan akan diperbandingkan pula dengan perceived quality dari produk lain. PERCEIVED QUALITY “Saat menggunakan obat nyamuk bakar Cap Kodok, bagaimana Anda menilai kualitasnya dalam hal ... [Baca per Atribut, Tabel], apakah? Sangat baik Baik Cukup Jelek Sangat Jelek

5 4 3 2 1

IMPORTANT LEVEL “Menurut Anda, seberapa penting obat nyamuk bakar itu (umum, tidak hanya cap Kodok) dalam hal ... [Baca per Atribut, Tabel], apakah ? Sangat Penting Penting Antara Penting & Tidak Tidak Penting Sangat Tidak Penting NO.

5 4 3 2 1 PERCEIVED

ATRIBUT

IMPORTANT

QUALITY

LEVEL

1.

Kemampuan untuk mengusir nyamuk

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

2.

Kemampuan untuk mengusir serangga lain selain nyamuk

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

3.

Asap yang mengepul dan banyak menyebar

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

4.

Asap aman apabila terhirup

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

5.

Tahan lama lebih dari 8 jam/batang

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

6.

Harga terjangkau

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

7.

Tersedia di warung-warung tradisional

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

8.

Berhadiah

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

Brand Loyalty Ukuran loyalitas merek ini dapat memberikan gambaran tentang mungkin tidaknya konsumen beralih ke merek lain, terutama jika merek tersebut mengalami perubahan baik menyangkut harga maupun atribut lain. Untuk menggali tingkat


132

loyalitas terhadap suatu merek, digunakan kuesioner Der Plan Consulting dan Sat Metrix yang telah teruji reliabilitasnya. Ketiga pertanyaan tersebut antara lain: 1. Secara keseluruhan puaskah Anda sebagai konsumen terhadap keseluruhan kualitas produk cap Kodok? a. Sangat Puas (Score: 1.00) b. Puas (Score: 0.75) c. Antara Puas & Tidak (Score: 0.05) d. Tidak Puas (Score: 0) e. Sangat Tidak Puas (Score: 0) 2. Apabila keluarga atau teman Anda membutuhkan obat nyamuk bakar, apakah akan menginformasikan cap Kodok yang Anda gunakan saat ini? a. Pasti tanpa diminta (Score: 1.00) b. Menginformasikan apabila diminta (Score: 0.50) c. Tidak akan menginformasikan (Score: 0) 3. Apabila obat nyamuk bakar cap Kodok telah habis, apakah Anda akan membeli kembali? a. Pasti membeli kembali (Score: 1.00) b. Belum terpikirkan (Score: 0.50) c. Tidak akan membeli lagi (Score: 0)

5. Hasil survey (data fiktif) yang diperoleh beserta analisa data: a. Brand Awareness Brand Awareness (n = 500) Merek Obat Nyamuk Bakar

TOM Score

Total Aware Brand

Total Unware Brand

Market Share

Baygon

35.7

100

0

35.2

Domestosnomos

24.6

91.3

8.7

22.9

Garuda

15.3

81.8

18.2

14.9

Kodok

6.2

69.9

30.1

9.1

Tiga Roda

17.7

85.6

14.4

16.8

Lainnya ……………

0.5

6.0

94.0

1.1

100

434.6

165.4

100

Total

Nampak pada tabel di atas, obat nyamuk bakar lokal cap Kodok kalah dalam awareness dari konsumen dengan merek-merek nasional, baik top of mind (TOM Score) maupun total awareness (TOM, spontanous, aware). Namun cukup bagus untuk merek lokal dengan menguasai 9.1% dari pasar di wilayah Surabaya. b. Brand Associations Hasil survey menunjukkan, asosiasi atau kesan yang muncul di benak konsumen berdasar ingatannya terhadap obat nyamuk bakar cap Kodok ada empat, yakni: sudah dipakai turun-temurun, kebanggaan Surabaya sebagai lokasi pabrik, cocok membasmi nyamuk Surabaya, dan diproduksi sudah cukup lama.


133

c. Perceived Quality

Nampak pada grafik di atas, menurut konsumen obat nyamuk bakar cap Kodok terdapat tiga atribut kinerja produk dinilai bagus sesuai harapan. Yakni kemampuan mengusir nyamuk, tahan lama > 8 jam, dan tersedia di warung tradisional. Sementara kualitas produk di mata konsumen yang dianggap penting namun belum baik kinerjanya adalah asap aman terhirup. d. Brand Loyalty NO.

PARAMATER LOYALITAS

NILAI CLI

1.

Kepuasan layanan secara keseluruhan (overall)

70.00

2.

Kemauan untuk merekomendasikan

80.00

3.

Kemauan untuk menggunakan kembali

75.00 CLI TOTAL

75.00

Berdasarkan hasil survey yang telah dilakukan, terlihat loyalitas konsumen obat nyamuk bakar cap Kodok dengan tial nilai 75.0 yang berarti: cukup puas, bersedia merekomendasi, dan mau menggunakan kembali. 6. Rekomendasi berdasar hasil survey a. Tingkat awareness ditingkatkan dengan menggencarkan promosi menggunakan media lokal dengan mengedepankan keunggulan kualitas produk cap Kodok. Yakni dengan asosiasi positif seperti:

sudah dipakai turun-temurun,

kebanggaan Surabaya sebagai lokasi pabrik, cocok membasmi nyamuk Surabaya, dan diproduksi sudah cukup lama. b. Kualitas produk yang perli diperbaiki adalah asap aman terhirup. c. Loyalitas konsumen cukup bagus, gunakan strategi Customer Relationshoip Management (CRM) untuk mempertahankan pelangan (retention) dan mengakuisisi pelanggan baru melalui rekomendasi pelanggan, words of mouth. Marketing Research for Beginner

134

Bab 16

STUDI KASUS 3: CUSTOMER SATISFACTION & LOYALTY SURVEY (CSLS) Departemen CRM sebuah perusahaan nasional asuransi jiwa ingin mengevaluasi kepuasan pelanggan dan memprofilkan loyalitas pelanggan tersebut. Maka direncanakan survey dan sekaligus pengukuran indeks kepuasan dan loyalitas pelanggan. Indeks ini akan dijadikan tracking secara periodik agar perbaikan mutu layanan dapat dilakukan secara berkelanjutan (suistainable service improvement). Berikut ringkasan riset yang telah dilakukan. I.

Tujuan Riset Riset CSLS ini bertujuan untuk: 1. Mengukur indeks kepuasan pelanggan customer satisfaction index (CSI) dan indeks loyalitas pelanggan customer loyalty index (CLI) dengan skala 0-100. 2. Mengeksplorasi faktor-faktor yang menyumbangkan kepuasan dan loyalitas pelanggan untuk dilakukan program priorita perbaikan layanan.

II.

Metodologi Riset Riset dilakukan dalam tiga tahapan riset, yakni: 1. Preliminary research atau riset pendahuluan untuk mengeksplorasi parameter dari landasan teori yang digunakan. Yakni teori dari Parasuman, et. all., SERVQUAL (Service Quality) Dimension yang terdiri dari lima dimensi: tangibles, realibility, assurance, responsibility, dan emphaty. Dilakukan secara internal (FGD) dari Departemen CRM dan lainnya yang terkait. 2. Validity & Realibility Test untuk menentukan parameter yang tepat untuk mengukur customer satisfaction produk asuransi jiwa yang terkait, sekaligus membangun konstruk riset yang valid. Jumlah responden yang digunakan dalam pengujian ini adalah jumlah minimal dari riset kuantitatif sebanyak 30 orang dengan menyebarkan angket terbatas kepada pelanggan. 3. Descriptive research, untuk lebih menjauh mengukur kepuasan dan loyalitas pelanggan. Dilakukan terhadap 500 pelanggan sebagai responden dari 100.000 nasabah, diambil dengan teknik systematic random sampling berdasar nomor polis nasabah melalui telepon atau telesurvey. Error sampling yang diperoleh menurut rumus Slovin adalah sebesar + 4.46 %.


135

III.

Desain Kuesioner Kuesioner yang dibuat untuk pengukuran indeks (descriptive research) merupakan hasil riset pendahuluan yang selanjutnya diuji validitasnya. Hasil eksplorasi awal diperoleh sejumlah 18 variabel prediktor kepuasan pelanggan, namun setelah pengujian dengan Cochran Q Test terhadap jawaban dikotomik (YA/TDK) 30 responden didapat hanya 10 variabel yang signifikan. Sementara untuk mengukur loyalitas pelanggan digunakan kuesioner Der Plan Consulting dan Sat Metrix yang telah teruji reliabilitasnya. Berikut final questionnaire untuk mengukur CSLS: [PERTANYAAN KEPUASAN PELANGGAN] Seberapa puas Anda sebagai nasabah terhadap layanan yang telah diberikan oleh Perusahaan Asuransi dalam hal: NO.

JENIS LAYANAN YANG DIBERIKAN

JAWABAN

Q1.

Materi flyer (brosur) yang mudah dipahami

A

B

C

D

E

Q2.

Layanan call center untuk akses informasi produk

A

B

C

D

E

Q3.

Kompetensi agen asuransi dalam informasi produk

A

B

C

D

E

Q4.

Staf CS memberikan informasi yang dibutuhkan

A

B

C

D

E

Q5.

Kemudahan dalam prosedur pengajuan polis

A

B

C

D

E

Q6.

Produk asuransi sesuai kebutuhan nasabah

A

B

C

D

E

Q7.

Staf CS tanggap terhadap komplain nasabah

A

B

C

D

E

Q8.

Staf CS membantu menyelesaikan komplain

A

B

C

D

E

Q9.

Kecepatan dalam proses klaim

A

B

C

D

E

Q10.

Perusahaan membuktikan kredibilitasnya yang baik

A

B

C

D

E

Bobot skala jawaban dari skala likert dalam kuesioner Kepuasan Pelanggan: PILIHAN JAWABAN

CODING (BOBOT)

A. Sangat Puas

1.00

B. Puas

0.75

C. Antara Puas & Tidak

0.50

D. Tidak Puas

0

E. Sangat Tidak Puas

0

[PERTANYAAN LOYALITAS PELANGGAN] Q1. Secara keseluruhan puaskah Anda sebagai nasabah terhadap layanan yang telah diberikan? PILIHAN JAWABAN

CODING (BOBOT)

A. Sangat Puas

1.00

B. Puas

0.75

C. Antara Puas & Tidak

0.50

D. Tidak Puas

0

E. Sangat Tidak Puas

0


136

Q2. Apabila kerabat atau rekan Anda membutuhkan informasi tentang produk atau perusahaan asuransi jiwa, apakah akan merekomendasikan produk asuransi jiwa yang Anda gunakan saat ini? PILIHAN JAWABAN

CODING (BOBOT)

A. Merekomendasikannya tanpa diminta

1.00

B. Merekomendasikannya apabila diminta

0.50

C. Tidak akan merekomendasikan

0

Q3. Apabila masa polis produk atau perusahaan asuransi jiwa telah habis, apakah Anda akan terus memperpanjang polis? PILIHAN JAWABAN

CODING (BOBOT)

A. Pasti Memperpanjang

1.00

B. Pikir-pikir

0.50

C. Tidak Memperpanjang

IV.

0

Hasil Riset dan Analisis Data a. Tahapan menghitung CSI yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Hitung nilai masing-masing jawaban responden ditabulasi dan di-coding bobot indeksnya. Menggunakan statistical software (SPSS/Minitab) atau MS Excel dapat diperoleh indeks CSI melalui fasilitas coding dengan mudah. Sehingga masing-masing pertanyaan yang mewakili parameter mutu layanan akan mendapatkan indeks kepuasan pelanggan. 2. Hitung rata-rata indeks kepuasan pelanggan dari sepuluh parameter sebagai nilai CSI total. Berikut hasil survey yang telah dilakukan: NO.

PARAMATER

NILAI CSI

1.

Materi flyer (brosur) yang mudah dipahami

85.00

2.

Layanan call center untuk akses informasi produk

72.50

3.

Kompetensi agen asuransi dalam informasi produk

82.50

4.

Staf CS memberikan informasi yang dibutuhkan

75.00

5.

Kemudahan dalam prosedur pengajuan polis

82.50

6.

Produk asuransi sesuai kebutuhan nasabah

77.50

7.

Staf CS tanggap terhadap komplain nasabah

62.50

8.

Staf CS membantu menyelesaikan komplain

60.00

9.

Kecepatan dalam proses klaim

65.00

10.

Perusahaan membuktikan kredibilitasnya yang baik

75.00

CSI TOTAL

73.75

3. Interpretasi hasil penghitungan indeks, baik masing-masing parameter maupun total ideks, dengan acuan berikut:


137

INDEKS CSI

KINERJA PARAMETER

90.01 – 100

Excellent

70.01 – 90.00

Satisfied

50.01 – 70.00

Average

25.01 – 50.00

Unsatisfied

0 – 25.00

Very Unsatisfied

b. Tahapan menghitung CLI yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Hitung rata-rata nilai loyalitas pelanggan dari tiga parameter sebagai nilai CLI total. Berikut hasil survey yang telah dilakukan: NO.

PARAMATER

NILAI CLI

1.

Kepuasan layanan secara keseluruhan (overall)

72.50

2.

Kemauan untuk merekomendasikan

80.00

3.

Kemauan untuk menjadi nasabah kembali

55.00

CLI TOTAL

69.17

2. Interpretasi hasil penghitungan indeks, baik masing-masing parameter maupun total ideks, dengan acuan berikut: INDEKS CSI

KINERJA PARAMETER

90.01 – 100

High Loyalist

70.01 – 90.00

Loyalist

50.01 – 70.00

Average

25.01 – 50.00

Switcher

0 – 25.00

High Switcher

c. Faktor-faktor kepuasan pelanggan yang mempengaruhi loyalitas pelanggan diprediksi dengan menggunakan persamaan regresi. Dengan menggunakan statistical software, model regresi dapat diperoleh dari variabel dependen CLI Total dan variabel independen nilai CSI dari 10 parameter. Analisis regresi dilengkapi metode stepwise untuk menghilangkan variabel independen yang kurang signifikan. Sehingga akan diperoleh variabel prediktor loyalitas dan model matematis untuk memprediksi CLI. Berikut hasil model regresi:

Y = 0.168*X3 + 0.205*X5 + 0.265*X6 + 0.282*X9 Sign. 0.04551 R-square (Adj): 0.7713 Dimana: X3 : nilai CSI untuk kompetensi agen asuransi dalam informasi produk (0-100) X5 : nilai CSI untuk kemudahan dalam prosedur pengajuan polis (0-100) X6 : nilai CSI untuk produk asuransi sesuai kebutuhan nasabah (0-100) X9 : nilai CSI untuk kecepatan dalam proses klaim (0-100) Y : nilai total CLI (0-100)


138

V.

Kesimpulan dan Rekomendasi Berdasarkan hasil survey CSLS diperoleh hasil: a. Indeks total kepuasan pelanggan tahun ini adalah sebesar 73.75% atau dinilai Satisfied oleh nasabah. Dengan parameter tertinggi adalah materi flyers (brosur) yang mudah dipahami dan terendah adalah staf Customer Service (CS) membantu menyelesaikan komplain. Sedangkan parameter di bawah nilai CSI adalah: kecepatan proses klaim, staf CS tanggap terhadap komplain nasabah, dan staf CS membantu menyelesaikan komplain. b. Indeks total loyalitas pelanggan tahun ini adalah sebesar 69.17% atau memiliki nasabah yang rata-rata antara loyal dan tidak (average). c. Faktor-faktor kepuasan pelanggan yang mempengaruhi loyalitas pelanggan berdasarkan prioritas adalah kecepatan proses klaim, kesesuaian produk asuransi dengan kebutuhan nasabah, kemudahan prosedur pengajuan klaim, dan kompetensi agen asuransi. Berdasarkan hasil survey CSLS pula, direkomendasikan bagi CRM Department untuk program layanan nasabah sebagai berikut: a. Prioritas utama program perbaikan layanan (service improvement) untuk membangun loyalitas nasabah adalah meningkatkan kinerja dalam kecepatan proses klaim. Selain merupakan variabel yang signifikan mempengaruhi CLI total, juga dikarenakan penilaian CSI masih di bawah standar Satisfied. b. Prioritas selanjutnya untuk program perbaikan layanan adalah aspek-aspek yang penilaian CSI-nya masih di bawah standar Satisfied. Yakni: kecepatan proses klaim, staf CS tanggap terhadap komplain nasabah, dan staf CS membantu menyelesaikan komplain. c. Sementara untuk program untuk mempertahankan loyalitas pelanggan (customer retention) selain kecepatan proses klaim adalah kecepattanggapan staf CS terhadap komplain nasabah dan membantu menyelesaikan komplain.


139

DAFTAR PUSTAKA Aaker, David A., V.Kumar, & Day, George S. 1995 (5th Edition). Marketing Research. Hohn Wiley & Sons, Inc., New York. Asian Market Research News. 2002. Why Focus Groups (And Many Other Research Technique) Fail. www.asianmarketresearch.com. Cochran, William G. 1991. Teknik Penarikan Sampel.UI Press, Jakarta. Darmadi Durianto, Sugiarto, dan Tony Sitinjak. 2001. Strategi Menaklukan Pasar: Melalui Riset Ekuitas dan Perilaku Merek. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Der Plan Consulting. 2001. Customer Satisfaction & Customer Loyalty: Theoritical Background. Der Plan, Frankfurt. Dillon, W.R., & Goldstein, M. 1984. Multivariate Analysis: Methods and Applications. New York: Mc-Graw Holl Inc. Fandy Tjiptono, Yanto Candra, dan Anastasia Diana. Marketing Scales. MARKNESIS dan Penerbit Andi, Yogyakarta. Fern, Edward F. 2001. Advanced Focus Group Research. SAGE Publications, London. Gendall, Phillip & Esslemont, Don. 1992. Market Research: What It Can and Can’t Do. Marketing Buletin No.3, 63-66. Gurney, Peter. 2001. Performance Assessment: A Primer for Call Centres (Mystery Shopping Program). Service Intelligent. Irawan, Handi. 2003. Indonesian Customer Satisfaction: Membedah Strategi Kepuasan Pelanggan Merek Pemenang ICSA. Elex Media Komputindo, Jakarta. Karl G. Joreskorg, and Dag Sorbon. 1996. LISREL 8: User’s Reference Guide. Scientific Software International (SSI), Chicago. Kartajaya, Hermawan. 2003. Marketing Plus 2000: Siasat Memenangkan Persaingan Global. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Kartajaya, Hermawan et. all. 2003. MarkPlus on Strategy. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Kasali, Rhenald. 2002. Sukses Melakukan Presentasi. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Kasali, Rhenald. 2001. Membidik Pasar Indonesia: Segmentasi, Targeting, dan Positioning. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Kasali, Rhenald. 2000. Antara Data dan Visual dikutip dari situs www.detik.com. Kelloway, E. Kevin. 1998. Using Lisrel for Structural Equation Modeling: A Researcher’s Guide. SAGE Publications, London. Kerlinger, Fred N. 2004 (Terj., Edisi Ke-10): Asas-Asas Penelitian Behavioral. Gajah Mada University Press, Yogyakarta.


140

Kuncoro, Mudrajad. 2003. Metode Riset untuk Riset Bisnis & Ekonomi. Penerbit Erlangga, Jakarta. Linggawati et. all. 2000. Pelatihan Statistika (SPSS 7.0). Jurusan Matematika FMIPA UI, Depok. Malo, Manasse. 1985. Materi Pokok Metode Penelitian Sosial. Karunika, Jakarta. Margareth Crimp and Len Tiu Wright. 1995. The Marketing Research Process - 4th Edition. Prentice Hall, UK. Masri Singarimbun dan Sofian Effendi. 1989. Metode Penelitian Survey. Pustaka LP3ES, Jakarta. Melvin Crask, Richard J. Fox, and Roy G. Stout. 1998. Marketing Research: Principles & Applications. Prentice Hall, New Jersey. Philip Kotler, Hermawan Kertajaya, Hooi Den Huan, and Sandra Liu. 2003. Rethinking Marketing Suistainable Market-ing Enterprise in Asia. Prentice Hall, Jakarta. Quee, Wong Toon. 1999 (3rd Edition). Marketing Research. Butterworth Heinemann, Singapore. Rakhmat, Jalaluddin. 2004 (cetakan ke-11). Metode Penelitian Komunikasi. Rosda Karya, Bandung. Rangkuti, Freddy. 2002. The Power of Brand: Teknik Mengelola Brand Equity dan Strategi Pengembangan Merek. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Rangkuti, Freddy. 1999. Riset Pemasaran. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Santoso, Singgih. 2002. Buku Latihan SPSS Statistik Multivariat. Elex Media Komputindo, Jakarta. Santoso, Singgih & Tjiptono, Fandy. 2001. Riset Pemasaran: Konsep dan Aplikasi dengan SPSS. Elex Media Komputindo, JakartaUmar, Hussien. 2002 Metode Riset Bisnis. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. SatMetrix, 2001. Measuring Customer Loyalty: A Satmetrix Sytems White Paper. Satmetrix System,Inc. California. Sharma, Shubash. 1995. Multivariate Analysis. SAGE Publications, London. Simamora, Bilson. 2003. Membongkar Kotak Hitam Konsumen. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Simamora, Bilson. 2001. Remarketing for Business Recovery. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Tim Litbang Wahana Komputer. 2001. Pengolahan Data Statistik dengan SPSS 10.0. Penerbit Salemba Infotek, Jakarta. Walpole, Ronald E. Pengantar Statistika (Edisi Ke-3). Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.


141

Marketing Research for Beginner: Panduan Praktis Riset Pemasaran Bagi Pemula (Penerbit Andi, 2006; ISBN: 979-763-528-7)

Recommend Documents