## ANALISIS PENGARUH STRATEGI BAURAN PEMASARAN TERHADAP PEMILIHAN MEREK LAPTOP MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL (Studi Kasus Mahasiswa Universitas Diponegoro)
Faiqotul Himmah 1 , Triastuti Wuryandari 2 , Abdul Hoyyi 2
1 Alumni Prodi Matematika FSM UNDIP
2 Staf Pengajar Prodi Statistika FSM UNDIP

## Abstract
One of necessity is considered very important  in this era  is necessity for  information. The tools  that  support  necessity  of  comsumer    for  information,  such  as  computer  that  use battery or better  known  as  laptop.  Laptop  is  a  product  often  used  by  businessman/enterprise and  academic actors  also  the  student  are  no  exception.  There  are  many  laptop  brands  that revolve in Indonesia, are  the  Acer  brand,  Toshiba,  Hp,  Axioo,  Dell,  and  the  brand  in  addition  to  those  brands.  This research  aim  to  know  the  effect  of  marketing  mix    strategy,  which  consist  of  three  variable factors:  product,  price,  and  promotion  to  the  selection  of  laptop  brand    in    Diponegoro University  students.  The  sample  of  research  taken  by  using non probability   sampling ,   that is    purposive    sampling    technique    dan    accidental    sampling technique.  Analysis that  used  is multinomial  logistic  regression  analysis,  a  regression  analysis  to    solve    problems    where dependent   variable   has   more   than  2   categories  with  several independent  variables. Based on the  significance  test  for  the  overall  model  and  the  wald  test  for  each  parameter  coefficient, consider  that  three  of  the  marketing  mix    variables  has  a  relationship  with  the  selection  of laptop  brand.  The  biggest  probability  estimates  for  the  Acer  brand  in  the  group  with  medium product,  high  price,  and  high  promotion  in  the  amount  of  77.461%.  The  biggest  probability estimates  for  the  Toshiba  brand  in  the  group  with  highproduct,    high    price,    and    medium promotion   in   the   amount   of   49.239%.   The   biggest probability estimates for the Hp brand in the  group  with  medium  product,  medium  price,  and  medium  promotion  in  the    amount  of 46.074%.  The  biggest  probability  estimates  for  the Axioo-Dell  brand  in  the  group  with  with medium  product,    medium  price,    and    medium  promotion  in  the  amount  of  14.764%.  The biggest  probability estimates for the other brands in  the  group  with  medium  product,  high  price, and  medium  promotion  in  the  amount  of 22.134%.
Keywords: The  Selection  Of  Laptop  Brand,  Product,  Price,  Promotion,  Multinomial  Logistic Regression

## 1.   Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  semakin   canggih   memunculkan  produk-produk   baru yang    berteknologi    modern    untuk    konsumen    mulai    dari    alat    transportasi,    alat komunikasi,    alat    rumah    tangga,    alat    mencari    informasi    dan    lain    sebagainya. Fenomena  yang  ada  membuat    perusahaan  berlomba-lomba  untuk  menciptakan  alat yang    canggih,    modern  dan  praktis.    Salah    satu    kebutuhan    yang    dianggap  sangat penting  di  era  ini  adalah  kebutuhan  akan  informasi.  Alat  yang  mendukung  kebutuhan konsumen akan informasi, salah satunya adalah komputer. Selain   komputer   yang   harus disambungkan   dengan   listrik   atau   biasa disebut  desktop  PC  ( personal  computer ),  ada pula  komputer  yang  menggunakan  baterai    atau      disebut portable  notebook atau dikenal   pula   dengan   laptop. Keberadaan laptop memberi kemudahan karena  bentuknya yang  kecil  dan  ringan  sehingga  memudahkan  untuk  menggunakannya  dimana  pun  dan
kapan  pun.  Sama  halnya  dengan komputer,  laptop  juga  dilengkapi dengan  display warna berkualitas  tinggi, network  connection ,  kualitas  suara  yang  bagus,  dan  CD-ROM  atau optical drive lainnya [4] .
Di   Indonesia, laptop  merupakan  produk    yang  sedang  mengalami  perkembangan. Berbagai merek laptop yang sudah membanjiri pasaran Indonesia seperti  Acer,  Toshiba, Hp,    Axioo,    Dell,    Asus,    Vaio,    dan    lain-lain.    Laptop  merupakan  produk  yang  sering digunakan oleh kalangan pelaku bisnis atau usaha dan  pelaku   akademik  tidak  terkecuali juga    pada    mahasiswa.    Dewasa    ini,  penggunaan    laptop    pada      mahasiswa    memiliki peranan   yang  penting  dalam menunjang dunia pendidikan, selain itu  laptop juga dapat dimanfaatkan sebagai sarana hiburan seperti internet, game, menonton film, mendengarkan musik,  dan  lain-lain.    Penggunaan    internet    memungkinkan    mahasiswa    untuk memperoleh  berbagai    informasi    secara    lebih    luas    sehingga    mahasiswa    bisa memperoleh berbagai  ilmu  pengetahuan  yang  dibutuhkan  dengan  mudah  dan  cepat. Oleh  karena  itu,  dengan  banyaknya  manfaat  yang  diperoleh  dari  laptop  menyebabkan permintaan  laptop  meningkat  dari  kalangan  mahasiswa.  Dalam  memberikan  kepuasan tertinggi  pada  konsumennya  para  pengusaha  berkewajiban    untuk  memahami  konsumen, mengetahui  konsumen,  mengetahui  apa  yang  dibutuhkannya,  apa    seleranya,  dan bagaimana konsumen mengambil keputusan.
Terdapat  tiga  faktor  yang  mempengaruhi  pilihan  konsumen  yaitu  konsumen individu, pengaruh lingkungan, dan marketing strategy (strategi  pemasaran).   Salah   satu bentuk      strategi    pemasaran      yang      mampu  mempengaruhi    konsumen    mengambil keputusan    adalah    penggunaan    strategi  bauran  pemasaran  yang  meliputi  produk,  harga, promosi,  dan  tempat  (saluran  distribusi) [1] .  Strategi  pemasaran    dan    strategi    bauran pemasaran    mempunyai    hubungan    yang    tidak  terpisahkan.    Strategi  bauran  pemasaran merupakan  salah  satu  alat  dari  strategi  pemasaran  untuk  mencapai  tujuan  perusahaan, khususnya dalam fungsi penciptaan pertukaran [3] . Banyaknya  merek  laptop  yang  ada  di Indonesia    membuat    mahasiswa  dihadapkan  pada  berbagai  macam  pilihan  merek  laptop yang  saling  mengunggulkan  kualitas  produk,  desain  produk,  harga,  serta  promosi  yang menarik  konsumen.  Perusahaan  menggunakan  strategi  bauran  pemasaran  tersebut  untuk mempengaruhi  konsumen dalam memilih merek laptop, sehingga disebut sebagai variabel independen, dimana variabel independen ini bersifat kategori. Sedangkan berbagai macam merek  laptop,  yaitu  Acer,  Toshiba,  Hp,  Axioo,  Dell,  dan  merek  lain  disebut  sebagai variabel yang dipengaruhi atau variabel dependen, dimana  variabel  dependen  ini  bersifat kategori,  artinya  variabel  yang  skala pengukurannya terdiri dari kumpulan kategori. Oleh karena  itu,  pengujian  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi logistik  multinomial,  yaitu    sebuah    analisis    regresi    untuk    menyelesaikan    masalah dimana  variabel dependennya   mempunyai   kategori  lebih   dari   2  dengan   beberapa variabel independen.

## 2.   Tinjauan Pustaka

## 2.1  Model Logistik Regresi Multinomial
Regresi  logistik  multinomial  adalah  sebuah  analisis  regresi  untuk  menyelesaikan masalah  dimana  variabel  dependennya  mempunyai  kategori  lebih  dari  dua    dengan beberapa  variabel  independen.  Misalkan x merupakan  vektor  variabel  independen berukuran  ( p+1) dengan p adalah  banyaknya  variabel independen  dengan   p T x x x x x , , , , , 1 3 2 1   dan  Y  merupakan  variabel  dependen  mempunyai  kategori  yang disimbolkan  dengan j =  0,  1,  2,  …, m-1 .  Model  regresi  logistik  multinomial  dengan  m kategori mempunyai ( m–1 ) fungsi logit. dapat ditulis sebagai berikut:
          x g x g x g m e e e x 1 2 1 ... 1 1 0                       x g x g x g x g m m m e e e e x 1 2 1 1 ... 1 1         
dengan fungsi logit sebagai berikut:
  p p x x x x g 1 2 12 1 11 10 1 ...         
           p p m m m m m x x x x g 1 2 2 1 1 1 1 0 1 1 ...              

## 2.2  Estimasi Parameter Model Regresi Logistik Multinomial
Estimasi  atau  pendugaan  parameter  model  regresi  logistik  multinomial  dilakukan dengan  metode  maksimum  likelihood.  Prinsip  utama  dari  metode  maksimum  likelihood adalah mencari  yang dapat memaksimumkan fungsi likelihood. Fungsi ini menyatakan probabilitas bersama dari data hasil observasi yang masih merupakan fungsi dari parameter yang  tidak  diketahui.  Jika  variabel  dependen  Y  mempunyai  lebih  dari  dua  hasil  yang mungkin,  maka  variabel  dependen  Y  berdistribusi  multinomial.  Fungsi  likelihood  untuk sebuah sampel dari n pengamatan secara independen adalah [2] :   
      n i y i m y i y i y i i m i i i x x x x l 1 1 2 1 0 ) 1 ( 2 1 0 ) ( ... ) ( . ) ( . ) (      (1)
Dengan  mengambil  logaritma  natural  (ln)  persamaan  (1)  dan 1 1 0     m j ji y untuk  setiap i = 1, 2, …,n maka diperoleh fungsi log likelihood sebagai berikut:
        1 ln  L =ln[               n i y i m y i y i y i i m i i i x x x x 1 1 2 1 0 1 2 1 0 ....     ] =                     n i y i m y i y i y i i m i i i x x x x 1 1 2 1 0 1 2 1 0 ln ... ln ln ln                                       n i x g x g x g i m i m i i i i i m i i e e e x g y x g y x g y L 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 ... 1 ln ...  (2)
Syarat perlu untuk memperoleh nilai estimator maksimum likelihood jk  adalah
0 ) (    jk L   , selanjutnya didapat:                            n i x g x g x g x g i e e e e y L
i m i i 1 1 10 1 1 1 2 1 . ... 1 1   =        n i i i x y 1 1 1 
. . .
         
    
            n i pi x g x g x g x g pi i p x e e e e x y L i m i i 1 1 1 1 1 1 2 1 . ... 1 1   =          n i i i pi x y x 0 1 1 
                                n i x g x g x g x g i m m m i m i i e e e e y L 1 1 0 1 1 1 1 2 1 . ... 1 1  
=            n i i m i m x y 1 1 1 
. . .                                   n i pi x g x g x g x g pi i m p m x e e e e x y L m i m i i 1 1 1 1 1 1 2 1 . ... 1 1  
=            n i i m i m pi x y x 1 1 ) 1 ( 
Bentuk umum persamaan–persamaan likelihood adalah:
                                        n i m j x g x g ji ki jk j i j e e y x L 1 1 0 1 ) (   =        n i i j ji ki x y x 1 ) (  (3)
      0 ) ( 0 1         n i i j ji ki jk x y x L    ) ( 1 1 i j n i ki n i ji ki x x y x                      1 1 1 1 1 m i x g x g n i ki n i ji ki i j i j e e x y x
untuk j = 1, 2, ..., m -1 dan k = 1, 2, …, p
Dalam regresi logistik, persamaan (2) dan (3) tidak linier dalam parameter jk  dan dibutuhkan  suatu  metode  khusus  untuk  menghitung  estimator  maksimum  likelihood jk  , misalnya metode Newton-Raphson . Metode Newton Raphson melibatkan turunan pertama dan turunan kedua dari fungsi log likelihood.
Prosedur Iterasi Newton Raphson untuk menghitung estimator maksimum Likelihood jk  ˆ adalah sebagai berikut:
1. Pilih taksiran awal untuk jkh  , dengan h = 1, 2, 3, ..., misal 1 jk  = 0 2. Pada setiap iterasi ke-( h +1) hitung taksiran baru :             h jkh jkh h T y M            . ˆ ˆ 0 1         h T h jkh jkh y M           . ˆ ˆ 1 1
dengan    I = matriks informasi
         
                     ) 1 )( 1 ( ) 1 )( 1 ( ) 1 )( 1 ( 1 2 ) 1 ( 2 ) 1 ( 1 2 ) 1 ( 2 2 22 12 1 ) 1 ( 1 ) 2 ( 21 11 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ                                 m p m p m m m m m m m m m m I I I I I I I I I I I I I                     3. Iterasi berakhir jika diperoleh
jkh h jk   ˆ ˆ ) 1 (  

## 3.   Bahan dan Metode

## 3.1 Sumber Data
Populasi    dalam    penelitian    ini    adalah    semua      mahasiswa    Universitas Diponegoro      yang    memiliki    laptop.    Banyak    responden    yang    diambil    dalam penelitian  ini  yaitu  150  responden.  Proses  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  adalah dengan  menggunakan  pengisian    kuesioner.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan menggunakan non probability   sampling ,   yaitu   teknik purposive   sampling dan   teknik accidental sampling .  Hal  ini  dikarenakan  kerangka  sampel  yang  tidak  tersedia. Dalam penelitian ini diambil  sampel  mahasiswa   yang   memiliki  laptop  dan  kebetulan  ada  di area kampus Universitas Diponegoro.

## 3.2 Metode Analisis
1.  Melakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas          instrumen  pada  30  responden  untuk menggambarkan  secara tepat konsep yang akan diukur.
2.    Melakukan  analisis      deskriptif      untuk      menggambarkan      karakteristik      responden yang sesungguhnya.
3.  Melakukan   uji   independensi Chi-square untuk   mengetahui   apakah   ada hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen
4. Mendefinisikan dan mengukur variabel-variabel yang akan digunakan Variabel dependen yang digunakan adalah merek   laptop yang dimiliki oleh  responden, dan  masih  digunakan  pada  saat  dilakukan  penelitian,  yaitu  merek    Acer,     Toshiba, Hp,   Axioo,   Dell,   dan   merek   lainnya.   Sedangkan variabel   independennya   adalah variabel-variabel  yang  diduga  berpengaruh dalam pemilihan merek laptop, antara lain: x 1 =  produk, x2 =  harga,  x3 =  promosi
5.  Pembentukan model regresi logistik multinomial
6.  Uji signifikansi secara keseluruhan dengan statistik  uji rasio  Likelihood  (G).
7.  Uji signifikansi secara individu dengan statistik uji Wald
8.  Menghitung probabilitas untuk mengetahui probabilitas pemilihan merek laptop  pada responden.

## 4.   Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Uji Independensi Variabel
Hasil  uji  independensi  variabel  bebas  disajikan  pada  Tabel  1.  Hasil  pada Tabel   1   menunjukkan   bahwa    semua   variabel   bebas   yaitu   variabel produk,   harga dan    promosi    memiliki    hubungan    dengan    variabel    respon.  Hal  tersebut  ditunjukkan dengan   nilai  chi-square  tabel  atau  sig.  <  0.05.  Hasil  analisis  lebih  lanjut  terdapat  nilai
expected  count <  5, sehingga dilakukan  penggabungan kategori pada  variabel  bebas  dan variabel  respon  untuk  kategori  merek  Axioo  dan  merek  Dell.  Merek  Axioo  digabung dengan  merek  Dell  sehingga    menjadi    kategori     merek    Axioo-Dell.    Oleh  karenanya variabel  responnya menjadi lima kategori, yaitu :
Y = 0 untuk merek lain (selain merek Acer, Toshiba, Hp dan Axioo-Dell) Y = 1 untuk merek Acer Y = 2 untuk merek Toshiba Y = 3 untuk merek Hp Y = 4 untuk merek Axioo-Dell
Tabel 1. Hasil Uji Independensi Pertama
Variabel bebas Nilai Chi-square Sig. Keputusan Produk 18.955 0.002 H 0 ditolak Harga 38.999 0.000 H 0 ditolak Promosi 37.269 0.000 H 0 ditolak

## 4.2 Pembentukan Model
Pada  studi  kasus  ini,  variabel  responnya  adalah  merek  laptop  yang  digunakan mahasiswa Universitas Diponegoro. Karena variabel responnya mempunyai lima kategori, maka terdapat  empat  fungsi logit.  Sebagai  kategori  dasar  adalah  Y  =  0  atau  mahasiswa yang  memilih  merek  lain.  Dengan  menggunakan  iterasi  Newton-Raphson  diperoleh estimasi parameter β,  sehingga diperoleh fungsi logit sebagai berikut :
1. Fungsi logit yang pertama merek Acer sebagai pembanding merek lain:
  x g 1 = 3.879 – 0.994 produk(2) – 0.833 harga(2) – 2.322 promosi(2)
2. Fungsi logit yang kedua merek Toshiba sebagai pembanding merek lain:
  x g 2 = 2.832 – 1.556 produk(2) – 0.754 harga(2) – 1.042 promosi(2)
3. Fungsi logit yang ketiga merek Hp sebagai pembanding merek lain:
  x g 3 = -0.902 – 0.262 produk(2) + 2.681 harga(2) -0.496 promosi(2)
4. Fungsi logit yang ketiga merek Axioo-Dell sebagai pembanding merek lain:
  x g 4 = -1.685 + 0.518 produk(2) + 1.060 harga(2) – 0.011 promosi(2) dan diperoleh model regresi logistik multinomial sebagai berikut:
1. Merek lain (variabel dasar)           x g x g x g x g e e e e x 4 3 2 1 1 1 0       2. Acer
            x g x g x g x g x g e e e e e x 4 3 2 1 1 1 1      
3. Toshiba
 
          x g x g x g x g x g e e e e e x 4 3 2 1 2 1 2       4. Hp             x g x g x g x g x g e e e e e x 4 3 2 1 3 1 3       5. Axioo-Dell             x g x g x g x g x g e e e e e x 4 3 2 1 4 1 4       4.3. Uji Signifikansi Model

## Uji Signifikansi Secara Keseluruhan
Hipotesis:
0 : 0  jk H  ; k j ,  dengan j = 1, 2, 3,4 dan k = 1, 2, 3
: 1 H paling sedikit ada satu (j,k) dengan 0  jk 
Statistik Uji:
        bebas iabel dengan var likelihood bebas variabel tanpa likelihood ln 2 G = 73.744
dengan derajat bebas = (5-1){(2-1)+(2-1)+(2-1)} = 12, dengan nilai 2 12 ; 05 . 0  = 21.026.
Karena 2 18 ; 05 . 0   G maka H 0 ditolak  artinya  paling sedikit ada satu variabel bebas yang berpengaruh secara nyata terhadap pemilihan merek laptop.

## Uji Signifikansi Secara Individual
Hipotesis: 0 : 0  jk H  0 : 1  jk H 
untuk j = 1, 2, 3,4 dan k = 1, 2, 3 Statistik Uji:
  2 ˆ ˆ          jk jk jk SE W  
Statistik uji wald ini berdistribusi chi-kuadrat dengan derajat bebas 1 atau 2 1 ; 05 . 0  = 3.841. Tolak H 0 jika 2 1 ,    jk W . Penolakan H 0 berarti bahwa parameter jk  signifikan.
Dari hasil analisis diperoleh hasil uji signifikansi seperti pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Wald Regresi Logistik Multinomial
Merek jk  2 j W Sig. Keputusan Kesimpulan Acer β 11 2.059 0.151 H 0 diterima Tidak signifikan β 12 1.370 0.242 H 0 diterima Tidak signifikan β 13 7.667 0.006 H 0 ditolak Signifikan Toshiba β 21 4.479 0.034 H 0 ditolak Signifikan β 22 1.064 0.302 H 0 diterima Tidak signifikan β 23 1.439 0.230 H 0 diterima Tidak signifikan Hp β 31 0.133 0.715 H 0 diterima Tidak signifikan β 32 5.025 0.025 H 0 ditolak Signifikan β 33 0.288 0.592 H 0 diterima Tidak signifikan Axioo-Dell β 41 0.252 0.615 H 0 diterima Tidak signifikan β 42 0.719 0.396 H 0 diterima Tidak signifikan β 43 0.000 0.993 H 0 diterima Tidak signifikan
Dari  hasil  analisis  uji  wald  terhadap  koefisien  variabel  bebas  diperoleh  estimasi probabilitas sebagai berikut:
Merek Acer
 
          x g x g x g x g x g e e e e e x 4 3 2 1 1 1 1       Merek Toshiba  
          x g x g x g x g x g e e e e e x 4 3 2 1 2 1 2       Merek Hp             x g x g x g x g x g e e e e e x 4 3 2 1 3 1 3       Axioo-Dell             x g x g x g x g x g e e e e e x 4 3 2 1 4 1 4       Merek lain           x g x g x g x g e e e e x 4 3 2 1 1 1 0       dengan fungsi logit sebagai berikut:   x g 1 = 3.879 – 0.994 produk(2) – 0.833 harga(2) – 2.322 promosi(2)
  x g 2 = 2.832 – 1.556 produk(2) – 0.754 harga(2) – 1.042 promosi(2)
  x g 3 = - 0.902 – 0.262 produk(2) + 2.681 harga(2) – 0.496 promosi(2)
  x g 4 = - 1.685 + 0.518 produk(2) + 1.060 harga(2) – 0.011 promosi(2)

## 4.5 Interpretasi Estimasi Probabilitas
Berdasarkan  uji  signifikan  terhadap  pembentukan  model  logit  baik  secara keseluruhan  maupun  secara  individual,  maka  dapat  ditentukan  estimasi  probabilitas berdasar variabel-variabel bebas yang memberi pengaruh terhadap pemilihan merek laptop. Sebagai  contoh,  kecenderungan  mahasiswa  dalam  pemilihan  merek  laptop  dengan kelompok produk sedang, harga sedang dan promosi sedang maka digunakan fungsi logit sebagai berikut:
a. Estimasi probabilitas mahasiswa memilih merek Acer adalah:
 
0.011 - 1.060 + 0.518 + 1.685 - 0.496 - 2.681 + 0.262 - 0.902 - 1.042 - 0.754 - 1.556 - 2.832 2.322 - 0.833 - 0.994 - 3.879 2.322 - 0.833 - 0.994 - 3.879 1 1 e e e e e x       = 0.12678
Artinya peluang mahasiswa memilih merek Acer adalah sebesar 0.12678.
b. Estimasi probabilitas mahasiswa memilih merek Toshiba adalah:
  0.011 - 1.060 + 0.518 + 1.685 - 0.496 - 2.681 + 0.262 - 0.902 - 1.042 - 0.754 - 1.556 - 2.832 2.322 - 0.833 - 0.994 - 3.879 1.042 - 0.754 - 1.556 - 2.832 2 1 e e e e e x      
= 0.09876 Artinya peluang mahasiswa memilih merek Toshiba adalah sebesar 0.09876.
c. Estimasi probabilitas mahasiswa memilih merek Hp adalah:
  0.011 - 1.060 + 0.518 + 1.685 - 0.496 - 2.681 + 0.262 - 0.902 - 1.042 - 0.754 - 1.556 - 2.832 2.322 - 0.833 - 0.994 - 3.879 0.496 - 2.681 + 0.262 - 0.902 - 3 1 e e e e e x      
= 0.46074 Artinya peluang mahasiswa memilih merek Hp adalah sebesar 0.46074.
d. Estimasi probabilitas mahasiswa memilih merek Axioo-Dell adalah:
  0.011 - 1.060 + 0.518 + 1.685 - 0.496 - 2.681 + 0.262 - 0.902 - 1.042 - 0.754 - 1.556 - 2.832 2.322 - 0.833 - 0.994 - 3.879 0.011 - 1.060 + 0.518 + 1.685 - 4 1 e e e e e x       = 0.14764
Artinya peluang mahasiswa memilih merek Axioo-Dell adalah sebesar 0.14764.
e. Estimasi probabilitas mahasiswa memilih merek lain adalah:
  0.011 - 1.060 + 0.518 + 1.685 - 0.496 - 2.681 + 0.262 - 0.902 - 1.042 - 0.754 - 1.556 - 2.832 2.322 - 0.833 - 0.994 - 3.879 0 1 1 e e e e x      
= 0.16607
Artinya peluang mahasiswa memilih merek lain adalah sebesar 0.16607.
Untuk  hasil  nilai  estimasi  probabilitas  yang  lebih  lengkap  dapat  dilihat  pada  Tabel  3 berikut ini:
Tabel 3. Nilai Estimasi Probabilitas
Produk Harga Promosi Acer Toshiba Hp Axioo-Dell Merek lain sedang Sedang sedang 0.12678 0.09876 0.46074 0.14764 0.16607 tinggi 0.48864 0.10590 0.28622 0.05644 0.06279 Tinggi sedang 0.38865 0.27975 0.04207 0.06819 0.22134 tinggi 0.77461 0.15512 0.01352 0.01348 0.04328 tinggi Sedang sedang 0.20594 0.28138 0.35997 0.05287 0.09985 tinggi 0.57640 0.21911 0.16239 0.01468 0.02742 Tinggi sedang 0.39001 0.49239 0.02031 0.01508 0.08221 tinggi 0.72247 0.25376 0.00606 0.00277 0.01494
Dari  hasil  estimasi  probabilitas  secara  lengkap  pada  Tabel  3,  terlihat  bahwa  merek  Acer paling  banyak  dipilih  pada  kelompok  dengan  produk  sedang,  harga  tinggi  dan  promosi tinggi yaitu sebesar 0.77461, merek Toshiba paling banyak dipilih pada kelompok produk tinggi,  harga  tinggi  dan  promosi  sedang  yaitu  sebesar  0.49239,  merek  Hp  paling  banyak dipilih  pada  kelompok  produk  sedang,  harga  sedang  dan  promosi  sedang  yaitu  sebesar 0.46074,  merek  Axioo-Dell  paling  banyak  dipilih  pada  kelompok  produk  sedang,  harga sedang  dan  promosi  sedang  yaitu  sebesar  0.14764, sedangkan  merek  lain  paling  banyak dipilih  pada  kelompok  produk  sedang,  harga  tinggi  dan  promosi  sedang  yaitu  sebesar 0.22134.

## 5.   Kesimpulan
Model  regresi  logistik  multinomial  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  faktor strategi  bauran  pemasaran  terhadap  pemilihan  merek  laptop  pada  mahasiswa  Universitas Diponegoro.  Estimasi  probabilitas  terbesar  untuk  merek  Acer  terjadi  pada  kelompok dengan  produk sedang, harga tinggi, dan  promosi tinggi  yaitu sebesar 77.461%.  Estimasi probabilitas  terbesar  untuk  merek  Toshiba  terjadi  pada  kelompok  dengan  produk  tinggi, harga  tinggi  dan  promosi  sedang  yaitu  sebesar  49.239%.  Estimasi  probabilitas    terbesar untuk    merek    Hp    terjadi  pada  kelompok  dengan  produk  sedang,  harga  sedang  dan promosi  sedang  yaitu  sebesar  46.074%.  Estimasi  probabilitas    terbesar  untuk    merek Axioo-Dell  terjadi  pada  kelompok  dengan  produk  sedang,  harga  sedang  dan  promosi sedang  yaitu  sebesar 14.764%.    Estimasi  probabilitas  terbesar  untuk  merek  lain  terjadi pada  kelompok  dengan  produk  sedang,  harga  tinggi  dan  promosi  sedang  yaitu  sebesar 22.134%.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Hamidah, Perilaku
Konsumen dan Tindakan
Pemasaran , 2004, URL: http://repository.usu.ac.id., diakses tanggal 13 Mei 2011.
2. Hosmer,  D.  W.  dan  Lemeshow,  S., Applied  Logistic  Regression ,  John  Wiley  & Sons, Inc., New York, 1989.
3. Kotler,   P.   dan   Armstrong,   G., Dasar-Dasar  Pemasaran , Alih   Bahasa Alexander Sindoro,  Prenhallindo, Jakarta, 1997.
4. Nazianda, Keajaiban  dalam  Revolusi  Teknologi ,  2007, URL:  http://www.waena.org., diakses tanggal 24 Januari 2011.