Abstrak —Perilaku brand switching pada konsumen smartphone  di  Indonesia  mengharuskan  vendor-vendor smartphone  lebih  cermat  dalam  menentukan  strategi pemasaran  agar  tidak  kehilangan  pelanggan  dan  bahkan mampu  menarik  pelanggan  baru.  Penelitian  ini  menerapkan metode  Regresi  Logistik  Biner  untuk  mengidentifikasi  faktor- faktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  perilaku  brand switching pada konsumen smartphone. Terdapat empat model yang  disusun.  Model  pertama  melibatkan  seluruh  variabel tanpa diseleksi, model kedua melibatkan variabel-variabel hasil seleksi  stepwise  backward,  model  ketiga  dan  keempat melibatkan  komponen  utama  hasil  reduksi  masing-masing  4 dan  5  komponen  utama.  Model  1  menghasilkan  akurasi  dan spesitifitas  paling  tinggi  sehingga  sesuai  digunakan  untuk memprediksi  konsumen  yang  loyal  terhadap  suatu  brand. Model  yang  melibatkan  4  komponen  utama  memiliki sensitivitas  paling  tinggi  sehingga  model  ini  baik  digunakan untuk memprediksi konsumen yang beralih brand.
Kata Kunci — Brand switching , Regresi Logistik Biner , Switching Model.

## I. PENDAHULUAN
ELEPON  seluler  yang  kini  telah  berkembang  menjadi telepon pintar ( smartphone ) merupakan perangkat yang memudahkan  seseorang  untuk  mengakses  kebutuhan teknologi informasi dan komunikasi. Di Indonesia, pengguna aktif smartphone tumbuh dari 55 juta orang pada tahun 2015 menjadi  100  juta  orang  pada  tahun  2018  [1].  Samsung, Xiaomi,  Oppo,  dan  Vivo  berturut-turut  menempati  empat posisi  teratas  di  pasar smartphone Indonesia.  Berdasarkan data  yang  dirilis  Statista,  pada  tahun  2017,  Xiaomi  hanya memiliki pangsa pasar untuk pengiriman smartphone seluas 6,2% dan menempati posisi kelima. Pada kuartal yang sama di tahun 2018, Xiaomi berhasil menggeser kedudukan Oppo di posisi kedua. Oppo yang awalnya  memiliki pangsa pasar seluas 25,5% turun  menjadi 19%. Sebaliknya, pangsa pasar pengiriman smartphone brand Xiaomi  naik  dari  6,2% menjadi  24%.  Posisi  pertama  tetap  diduduki  oleh  Samsung dengan  pangsa  pasar  yang  turun  sebanyak  2%,  yakni  dari 30%  pada  tahun  2017  menjadi  28%  pada  tahun  2018. Perubahan-perubahan  ini  tentu  tidak  lepas  dari  strategi- strategi pemasaran yang diterapkan perusahaan, namun pihak utama  yang  berpengaruh  adalah  konsumen  sebagai pengambil keputusan pembelian. Pergeseran peringkat  pada top  4  vendor smartphone ini  ditengarai  karena  adanya perilaku brand  switching atau  peralihan brand pada konsumen smartphone di  Indonesia.  Hal  ini  mendorong peneliti untuk melakukan penelitian mengenai perilaku brand switching pada pengguna telepon pintar di Indonesia. Berbagai  penelitian  mengenai  perilaku brand  switching telah  dilakukan  sebelumnya.  Susanti  melakukan  riset  untuk
memodelkan perilaku brand switching pengguna smartphone Blackberry  menggunakan  regresi  logistik.  Penelitian  ini menyimpulkan  bahwa  ketidakpuasan  konsumen  dan kelompok  umur  pengguna  berpengaruh  signifikan  terhadap perilaku brand  switching [2] . Selanjutnya  pada  tahun  2017 Jain, dkk melakukan penelitian mengenai faktor-faktor yang memengaruhi  perilaku brand  switching terhadap  produk smartphone di  India.  Mereka  menemukan  bahwa  variabel brand, faktor  lingkungan,  dan  karakteristik  pembeli merupakan  faktor-faktor  yang  berperan  dalam  proses pengambilan  keputusan  konsumen  termasuk  keputusan beralih brand [3].  Penelitian  paling  baru  dilakukan  oleh Grigorio,  dkk  mengenai  perilaku brand  switching pada telekomunikasi  seluler.  Penelitian  yang  menerapkan  regresi logistik  ini  menemukan  bahwa data  quality,  billing experience,  voice  quality,  pricing  plans,  call  center experience, dan in-store  experience memiliki  pengaruh positif  terhadap  retensi  pelanggan  di  empat  negara  (USA, China, Japan, India) [4].
Faktor-faktor signifikan yang ditemukan dalam penelitian- penelitian di atas selanjutnya dikombinasikan dan diadaptasi menjadi variabel dalam penelitian ini. Variabel-variabel lain yang  diduga  juga  berpengaruh  namun  belum  dieksplorasi sebelumnya  juga  ditambahkan  dalam  analisis.  Dengan menerapkan  regresi  logistik,  faktor-faktor  signifikan  yang memengaruhi  perilaku brand switching terhadap  produk smartphone akan  ditentukan.  Hasil  penelitian  diharapkan dapat  memberi  informasi  pada  vendor-vendor smartphone mengenai faktor-faktor yang memengaruhi perilaku brandswutching sehingga mereka dapat menentukan strategi pemasaran yang tepat berdasarkan perilaku konsumen.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Teknik Sampling
Jumlah sampel total yang akan diambil ditentukan melalui rumus sebagai berikut [5]:
𝑛 = 𝑧 𝛼 2 2 (𝑝𝑞) 𝑒 2
Dimana: n : jumlah sampel 𝑧 𝛼 2 :standar error yang terkait dengan level kepercayaan yang dipilih p : persen taksiran dalam populasi q : 100-p e : margin of sample error yang dapat diterima Alokasi  sampel  yang  dipilih  adalah  alokasi  proporsional dengan rumus:
𝑛 𝑖 = 𝑁 𝑖 𝑁 × 𝑛

## Pemodelan Perilaku Brand Switching terhadap Produk Smartphone Menggunakan Binary Logistic Regression
Wikaning Tri Dadari, NLP Satyaning P.P, dan Agus Suharsono Departemen Statistika, Fakultas Komputasi Matematika dan Sain Data,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : sat.pradnyaparamita@gmail.com
T
Keterangan: n i : banyaknya unit yang diambil dari stratum ke i N i : banyaknya populasi dalam stratum ke i N: total populasi

## B. Uji Validitas dan Reliabilitas
Dalam  penelitian  ini  uji  validitas  dilakukan  dengan menghitung  korelasi  antara  skor  faktor  dengan  skor  total faktor menggunakan nilai korelasi rank spearman [6]:
𝑟 𝑠 = ∑ 𝑅(𝑋 𝑖 )𝑅(𝑌 𝑖 ) − 𝑛 ( 𝑛 + 1 2 ) 2 √(∑ 𝑅(𝑋 𝑖 ) 2 − 𝑛 ( 𝑛 + 1 2 ) 2 ) (∑ 𝑅(𝑋 𝑖 ) 2 − 𝑛 ( 𝑛 + 1 2 ) 2 )
dengan
𝑥 2
= 𝑛 3 −𝑛 12 − ∑ 𝑇 𝑥 ; 𝑦 2 = 𝑛 3 −𝑛 12 − ∑ 𝑇 𝑦 ; 𝑇 𝑥 = 𝑡 𝑥 3 −𝑡 𝑥 12 ; 𝑇 𝑦 = 𝑡 𝑦 3 −𝑡 𝑦 12 Keterangan:
R(X) : ranking nilai X dan R(Y) : ranking nilai Y Semua  item  yang  memiliki  korelasi  setidaknya  0,3 dianggap  valid  karena  semakin  baik  konsistensinya  [7]. Sebuah  kuesioner  dikatakan  reliabel  jika  jawaban  dari seseorang  terhadap  pernyataan  adalah  konsisten  dari  waktu ke  waktu.  Cronbach  mengusulkan  koefisien  alpha  dengan formula sebagai berikut [8]:
𝛼 = 𝑘 𝑘 − 1 (1 − ∑ 𝜎 𝑖 2 𝑘 𝑖=1 𝜎 𝑥 2 )
Keterangan: 𝑘 : banyaknya belahan item 𝜎 𝑖 2 : varians dari item ke-i 𝜎 𝑥 2 : total varians dari keseluruhan item
Bila  koefisien  reliabilitas  telah  dihitung,  maka  untuk menentukan  keeratan  hubungan  bisa  digunakan  kriteria Guilford [8] dimana 𝛼 > 0,7 dikatakan reliabel.

## C. Regresi Logistik Biner
Analisis  regresi  logistik  digunakan  untuk  menjelaskan hubungan antara variabel terikat yang berupa data dikotomik atau biner dengan variabel  bebas  yang berupa data berskala interval  dan  kategorik  [9].  Bentuk  umum  model  peluang regresi  logistik  p  variabel  prediktor  diformulasikan  sebagai berikut:
𝜋(𝑥 𝑖 ) = exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 𝑖1 + 𝛽 2 𝑥 𝑖2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑖𝑝 ) 1 + exp(𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 𝑖1 + 𝛽 1 𝑥 𝑖2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑖𝑝 ) = 𝑒 𝒙 𝒊 , 𝜷 1 + 𝑒 𝒙 , 𝒊 𝜷 dengan 𝑥 𝑖 = (𝑥 𝑖1 , 𝑥 𝑖2 , … , 𝑥 𝑖𝑝 ) adalah nilai pengamatan ke- i ( i = 1, 2, …, n ) dari setiap p ( j = 1, 2, …, p ) variabel prediktor. Model  regresi  yang  terbentuk  bila  terdapat k =  2  kategori respon adalah sejumlah k-1 . a. Uji Parsial Hasil pengujian secara parsial akan menunjukkan apakah suatu variabel prediktor layak untuk masuk dalam model atau tidak [12].
Hipotesis: H 0 : 0  i  ; i = 1, 2, 3, ... k vs H 1 : 0  i  Statistik Uji:
𝑊 2 = 𝛽̂ 𝑖 2 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑖 2 ) Statistik  uji  tersebut  mengikuti  distribusi Chi-Squred sehingga H 0 ditolak jika 𝑊 2 > 𝜒 (𝛼,𝑑𝑓) 2 [10].
b. Uji serentak
Disebut  juga  uji  model chi-square ,  dilakukan  sebagai upaya  memeriksa  peranan  variabel  prediktor  dalam  model secara bersama-sama.
Hipotesis: H 0 : 0 ... 2 1     k    H 1 : Minimal terdapat satu 0  i  ; i = 1, ..., k Statistik Uji:
𝐺 2 = −2𝑙𝑛 ( 𝑛 1 𝑛 ) 𝑛 𝑖 ( 𝑛 0 𝑛 ) 𝑛 0 ∑ 𝜋 𝑖 ̂ 𝑦 𝑖 (1 − 𝜋 𝑖 ̂ ) 1−𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 dimana : n 1 : banyaknya observasi yang berkategori 1 n 0 : banyaknya observasi yang berkategori 0 n : banyaknya observasi (n 1 + n 0 )
Kriteria  penolakan  (tolak  H 0 )  jika  nilai 𝐺 2 > χ (𝑑𝑏,𝛼) 2 . Dimana derajat bebas = banyaknya variabel prediktor.
Odds  ratio (OR)  dari x =  1  dan  dibandingkan  pada x = 0 adalah sebagai berikut [9].
𝑂𝑅 = 𝜋(1)/[1 − 𝜋(1)] 𝜋(0)/[1 − 𝜋(0)]
Nilai  peluang  yang  mungkin  untuk  probabilitas  logistik dengan ukuran 2x2 terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1.
Nilai untuk Independen Dichotomous Outcome Variable (Y) Independent Variable (X) x = 1 x = 0 y = 1   1 0 1 0 1 1          e e   0 0 1 0    e e   y = 0   1 0 1 1 1 1        e   0 1 1 0 1   e   
Ketepatan  hasil  klasifikasi  diperoleh  melalui  nilai  akurasi yang dihasilkan oleh confusion matrix. Variabel respon yang memiliki  dua  kelas  memiliki  empat  kemungkinan  hasil prediksi klasifikasi seperti ditunjukkan dalam Tabel 2 [11].
Tabel 2.
Confusion Matrix Predicted Membership Negative class Positive class Actual Membership Negative class TN FN Positive class FP TP
Melalui confusion  matrix seperti  pada  Tabel  1,  dapat dihitung  ketepatan  hasil  prediksi  dengan  rumus  sebagai berikut:
𝐴𝑝𝑝𝑎𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑒 (𝐴𝑃𝐸𝑅) =

## 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 1 − 𝐴𝑃𝐸𝑅

## D. Analisis Faktor
Variabel  random  X  yang  diamati  dengan p buah variabel komponen,  yang memiliki  rata-rata 𝜇 dan matriks kovarian Σ , maka model   faktor  dari  X  yang merupakan kombinasi linier  beberapa  variabel  saling  bebas  yang  tidak  teramati adalah  F 1 ,  F 2 ,...,  F m disebut  sebagai common  factors dan ditambahkan  dengan 𝜀 1 , 𝜀 2 , … , 𝜀 𝑚 disebut specific  factors , sehingga secara khusus dapat ditulis sebagai [10]:
𝑋 𝑝 − 𝜇 𝑝 = 𝑙 𝑝1 𝐹 1 + 𝑙 𝑝2 𝐹 2 + ⋯ + 𝑙 𝑝𝑚 𝐹 𝑚 + 𝜀 𝑝 Dengan:
𝐹 1 : Common factor ke-j 𝑙 𝑖𝑗 : Loading factor ke-j dan variabel ke-i 𝜀 𝑝 : Spesific factor ke-i dimana: i = 1, 2, ..., p dan j = 1, 2, ..., m

## E. Switching Model
Probabilitas  pembelian  ulang  yang  dapat  diamati dinyatakan dengan:
𝑝 𝑖𝑖 = 𝛼 𝑖 + (1 − 𝛼 𝑖 )𝜋 𝑖 Diagonal  matriks switching terdiri  dari  semua  konsumen Hard-Core  Loyal ditambah  para Potential  Switcher yang mempertimbangkan brand - brand lain tapi akhirnya kembali. Probabilitas  peralihan  ( switching )  yang  dapat  diamati, mengingat semua konsumen  yang beralih brand merupakan Potential Switcher, adalah [11]: 𝑝 𝑖𝑗 = (1 − 𝛼 𝑖 )𝜋 𝑗 dengan i ≠ j Keterangan: 𝑝 𝑖𝑗 :  probabilitas  bersyarat  bahwa  konsumen  yang  terakhir kali  membeli brand i  selanjutnya  akan  membeli brand j. (catatan:  ketika  i  =  j  maka  sama  dengan  probabilitas pembelian ulang) 𝛼 𝑖 :  proporsi  pelanggan  brand  i  yang  benar-benar  setia  dan otomatis akan membeli ulang brand i 𝜋 𝑖 :  proporsi potential  switcher (terlepas  dari brand yang sebelumnya mereka beli) yang selanjutnya membeli brand i

## F. Loyalitas Konsumen dan Brand Switching
Loyalitas konsumen dapat  dikelompokkan dalam  loyalitas merek  ( brand  loyalty )  dan  loyalitas  toko  ( store  loyalty ). Karena penelitian ini lebih banyak membahas tentang brand, maka loyalitas merk akan lebih banyak dibahas selanjutnya. Loyalitas merk dapat didefinisikan sebagai sikap menyenangi suatu  merek  yang  direpresentasikan  dalam  pembelian  yang konsisten  terhadap  merek  tersebut  sepanjang  waktu  [12]. Dalam  penelitian  in,  pendekatan  yang  digunakan  untuk mempelajari loyalitas merk adalah instrumental conditioning. Pendekatan ini memandang bahwa pembelian yang konsisten sepanjang  waktu  menunjukkan  loyalitas  merek.  Perilaku pengulangan pembelian diasumsikan merefleksikan penguatan atau stimulus yang kuat. Jadi, pengukuran bahwa seorang  konsumen  merupakan  konsumen  yang  loyal  dilihat dari  frekuensi  dan  konsistensi  perilaku  pembelian  terhadap satu  merek.  Pengukuran  loyalitas  konsumen  dengan pendekatan ini menekankan pada perilaku masa lalu [13].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang berasal dari survei online yang dapat diakses di bit.ly/brandswitchingbehavior.

## B. Variabel Penelitian
Variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdapat pada Tabel 3 dan Tabel 4

## C. Langkah Analisis
Langkah analisis penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Melakukan idetifikasi terhadap permasalahan penelitian
2. Membuat kerangka penelitian
3. Melakukan pengembangan diagram alir
4. Menyusun kuesioner
5. Melakukan uji validitas dan reliabilitas kuesioner
6. Mengumpulkan data
7. Melakukan eksplorasi data
8. Membentuk  4  model  regresi  logistik  biner  dengan masing-masing model:
a. Model 1: melibatkan seluruh variabel tanpa seleksi
b. Model 2: melibatkan variabel hasil seleksi dengan metode stepwise backward
c. Model 3: melibatkan empat komponen utama hasil reduksi variabel
d. Model 4: melibatkan lima komponen utama hasil reduksi variabel
9. Melakukan pengujian signifikansi parameter baik secara serentak maupun parsial untuk masing-masing model
10. Melakukan evaluasi masing-masing model
11. Melakukan interpretasi masing-masing model
12. Membandingkan ketepatan klasifikasi antar model
13. Menghitung  proporsi  pelanggan  setia  masing-masing brand sekaligus  kemampuannya  menarik potential switcher melalui switching model
Tabel 3. Variabel Terikat Variabel Deskripsi Jenis data Y Klasifikasi kelas konsumen (1: switch ; 0: loyal) Nominal Tabel 4. Variabel Bebas Variabel Kategori
Jenis data Usia (X 1 ) 0: 20an 1: 30an Nominal Jenis Kelamin (X 2 ) 0: laki-laki 1: perempuan
Nominal Pekerjaan (X 3 ) 0: mahasiswa 1: wiraswasta 2: karyawan 3: lainnya Nominal Pendidikan Terakhir (X 4 ) 0: SMA/SMK/ sederajat
1: Diploma 2: Sarjana 3: Magister 4: Doktor Ordinal
Pengeluaran/ bulan (X 5 ) 0: <1juta 1: 1juta-2juta 2: 2juta-3juta 3: 3juta-4juta
4: >4juta
Ordinal Status Perkawinan (X 6 ) 0: belum menikah 1: sudah menikah Nominal Jumlah Anak (X 7 ) 0, 1, 2, >2 Nominal Standar kualitas produk (X 8 ) - Ordinal Desain produk (X 9 ) - Ordinal Fitur produk (X 10 ) - Ordinal Daya tahan produk (X 11 ) - Ordinal Keterjangkau-an harga (X 12 ) - Ordinal Perbandingan harga dan kualitas (X 13 ) - Ordinal Perolehan potongan harga (X 14 ) - Ordinal Perolehan bonus (X 15 ) - Ordinal Kemenarikan iklan (X 16) - Ordinal Pengetahuan tentang produk (X 17 ) - Ordinal Kemudahan mendapatkan produk (X 18 ) - Ordinal Kemudahan mendapatkan sparepart produk (X 19 ) - Ordinal Kemudahan menemukan service center (X 20 ) - Ordinal Review produk (X 21 ) - Ordinal Usulan teman/kerabat terhadap brand (X 22 ) - Ordinal Kinerja produk (X 23 ) - Ordinal Kemudahan menghubungi call center (X 24 ) - Ordinal Kegemaran mencoba brand baru (X 25 ) - Ordinal Kesenangan mendapatkan manfaat dari brand baru (X 26 ) - Ordinal

## 14. Menarik simpulan

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Uji Validitas dan Reliabilitas
Hasil  pengujian  validitas  menunjukkan  bahwa  pertanyaan untuk  variabel  X 16 tidak  valid  karena  memiliki  koefisien korelasi  sebesar  0,275.  Oleh  karena  itu,  diputuskan  untuk menghapus  item  tersebut  dari  kuesioner.  Perlu  diketahui bahwa  pertanyaan  untuk  variabel  X 16 merupakan  indikator dari  dimensi promotion .  Penghapusan  dilakukan  dengan pertimbangan bahwa dimensi promotion sudah diwakili oleh indikator-indikator lain sehingga jika ada salah satu indikator yang  dihapus,  tidak  terlalu  berpengaruh  signifikan  terhadap hasil  penelitian.  Setelah  penghapusan  variabel,  uji  validitas kembali  dilakukan  dan  didapatkan  hasil  bahwa  seluruh pertanyaan  telah  valid.  Pengujian  dilanjutkan  pada  uji reliabilitas  dan  didapatkan  kesimpulan  bahwa  seluruh pertanyaan dalam kuesioner telah reliabel.

## B. Eksplorasi Data
Rasio  jenis  kelamin  responden  yang  terlibat  dalam penelitian  adalah  1:1  Hubungan  antara  jenis  kelamin  dan perilaku brand switching dijelaskan melalui tabel kontingensi berikut:
Tabel 5. Tabel Kontingensi Perilaku x Jenis Kelamin Jenis Kelamin Total Laki-laki Perempuan Stay 12,3% 12,3% 24,7% Switch 38,0% 37,3% 75,3% Total 50,3% 49,7% 100%
Masing-masing  kelompok  responden  dalam  kategori pengeluaran  3  kali  lebih  banyak  yang  berpindah  merk smartphone daripada yang tetap bertahan pada merk lama.

## (a) (b)
Gambar 1. Pie Chart Pengeluaran (a) dan Jumlah Anak (b).
Responden dalam penelitian ini didominasi oleh kelompok yang  belum  menikah  sebanyak  86%.  Kedua  kelompok  ini sama-sama cenderung beralih  merk smartphone . Konsumen dalam  kelompok  belum  menikah,  3  kali  lebih  banyak  yang berpindah  merk,  sedangkan  jumlah  konsumen  yang  sudah menikah  dan  berpindah  merk  5  kali  lebih  banyak  daripada yang  tetap  bertahan  pada  merk  yang  sama.  Melanjutkan informasi bahwa responden didominasi oleh kelompok belum menikah,  maka  dalam  gambar  1(b)  ditunjukkan  bahwa mayoritas responden belum memiliki anak. Hubungan antara jumlah anak dan perilaku brand switching dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 6. Tabel Kontingensi Perilaku x Jumlah Anak
Jumlah Anak Total
0 1 2 >2
Stay 22,9% 1,2% 0,3% 0,3% 24,7%
Switch 64,8% 3,6% 4,8% 2,1% 75,3%
Total 87,7% 4,8% 5,1% 2,4% 100%
Selanjutnya  akan  disampaikan  perilaku  konsumen  dalam pemilihan brand  smartphone .  Diawali  dengan  jumlah pelanggan  setia  maupun  beralih  pada  masing-masing  brand smartphone (dalam %).
Tabel 7. Jumlah Pelanggan yang Setia dan Beralih
Sekarang
To- tal S X O V A I L D u l u S 8,1 7,2 6,6 2,4 1,8 3,6 4,2 34,0 X 2,4 6,3 1,8 0,3 0,9 0,6 1,8 14,2 O 3,3 0,9 3,3 0,6 1,2 0,6 0,3 10,2 V 0,0 0,3 0,3 0,0 0,0 0,3 0,0 0,9 A 2,4 1,8 0,6 0,3 1,8 0,0 0,6 7,5 I 1,8 0,6 1,2 0,0 0,3 4,2 1,5 9,6 L 5,1 7,2 4,2 2,1 1,5 0,9 2,4 23,5 Total 23,2 24,4 18,1 5,7 7,5 10,2 10,8 100
Keterangan:
S: Samsung, X: Xiaomi, O: Oppo, V: Vivo, A: Asus, I: Iphone, L: Lainnya.
Gambar 2. Brand yang Dipakai Berdasarkan Jenis Kelamin.
Xiaomi  merupakan brand yang  paling  banyak  digunakan konsumen  dari  wilayah  Surabaya  Timur.  Pengguna  Xiaomi di  daerah  ini  mencapai  24%  dari  total  responden.  Xiaomi tampaknya  cukup  berhasil  menarik  minat  konsumen  di wilayah  ini. Hal  ini terbukti dari pangsa pasar Xiaomi  yang meluas  dari  14%  menjadi  24%.  Xiaomi  paling  banyak menarik potential  switcher— istilah  untuk  konsumen  yang berpotensi  beralih  merk—milik  Samsung.  Konsumen  yang dulunya memakai Samsung kemudian beralih ke Xiaomi ada sebanyak    7,2%.  Xiaomi  juga  berhasil  menarik  minat konsumen  yang  dulunya  memakai  merk  Evercoss,  Advan, Lenovo, dsb (masuk dalam kategori Lainnya). Sebesar 7,2% konsumen  dalam  kelompok  ini  tertarik  untuk  beralih menggunakan  Xiaomi.    Dari  total  responden,  6,3% diantaranya merupakan konsumen yang dahulu menggunakan  Xiaomi  dan  tetap  memilih  Xiaomi  ketika  ia membeli smartphone baru.  Interpretasi  yang  sama  berlaku untuk merk-merk yang lain.
Gambar  2  menunjukkan  segmentasi  pasar  untuk  masing- masing merk smartphone berdasarkan jenis kelamin.

## C. Pemodelan Regresi Logistik Biner
a. Model 1
Pembentukan  model  awal  dilakukan  dengan  melibatkan seluruh  variabel  independen  sebanyak  25  variabel.  Metode yang digunakan adalah metode enter. Dalam taraf signifikan 10%,  terdapat  11  variabel    yang  memberi  pengaruh signifikan.  Sebelas  variabel  tersebut  kemudian  dimodelkan ulang  dengan  metode  yang  sama.  Hasil  pemodelan menunjukkan bahwa X 11 (daya tahan produk) tidak memberi pengaruh  nyata  terhadap  model  sehingga  perlu  dilakukan pemodelan ulang dengan menghilangkan variabel X 11 . Hasil estimasi parameter  ditampilkan dalam lampiran 1. Variabel yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  keputusan  konsumen
untuk  beralih brand  smartphone adalah  (X 2 ),  (X 5 ),  (X 7 ), (X 12 ), (X 14 ), (X 17 ), (X 22 ), (X 23 ), (X 25 ).
Masing-masing odds  ratio untuk  kategori  dalam  variabel signifikan  diinterpretasikan  sebagai  berikut  ( first  category sebagai refference ):
- Perempuan  memiliki  kecenderungan  1,73  kali  lebih  besar untuk bertahan pada merk smartphone lama dibanding laki- laki.
- Konsumen  yang  menyatakan  setuju  dengan  pernyataan, “ smartphone yang  saya  gunakan  saat  ini  harganya  lebih murah  dibanding  merk  lain”  cenderung  beralih  dibanding konsumen  yang  menyatakan  sangat  tidak  setuju  dengan kecenderungan sebesar 3,83 kali.
- Interpretasi  yang  sama  berlaku  untuk  variabel-variabel yang lain.
b. Model 2
Melalui  metode backward, variabel  signifikan  didapatkan setelah  iterasi  berhenti  pada  langkah  ke  22.  Didapatkan bahwa  (X 13 ) , (X 22 ),  (X 24 ),  (X 25 )  adalah  variabel  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  respon.  Nilai  LR  pada pengujian serentak model ini sebesar 48,473 yang membawa hasil pengujian pada keputusan menolak H 0.
Hasil estimasi dan pengujian parameter secara parsial untuk model ini ditampilkan pada lampiran 2. Model regresi logistik biner yang terbentuk adalah sebagai berikut:
𝜋(𝑋) = 𝑒𝑥𝑝 ( −0,295−0,873𝑋 13(1) −2,928𝑋 13(2) −0,259𝑋 13(3) + 0,895𝑋 13(4) +0,937𝑋 22(1) +1,717𝑋 22(2) + 1,126𝑋 22(3) +1,200𝑋 22(4) −0,908𝑋 24(1) + 1,744𝑋 24(2) +1,374𝑋 24(3) +1,059𝑋 24(4) − 0,912𝑋 25(1) +0,102𝑋 25(2) −0,355𝑋 25(3) +0,444𝑋 25(4) ) 1+𝑒𝑥𝑝 ( −0,295−0,873𝑋 13(1) −2,928𝑋 13(2) −0,259𝑋 13(3) + 0,895𝑋 13(4) +0,937𝑋 22(1) +1,717𝑋 22(2) + 1,126𝑋 22(3) +1,200𝑋 22(4) −0,908𝑋 24(1) + 1,744𝑋 24(2) +1,374𝑋 24(3) +1,059𝑋 24(4) − 0,912𝑋 25(1) +0,102𝑋 25(2) −0,355𝑋 25(3) +0,444𝑋 25(4) ) Berdasarkan model tersebut, dapat dikatakan bahwa peluang konsumen untuk melakukan brand switching jika ia  merasa sangat  yakin  bahwa  harga smartphone yang  ia  gunakan sebanding  dengan  kualitas,  teman/kerabat  mengusulkan brand baru,  mudah  menghubungi call center, dan  mengaku gemar mencoba brand baru adalah sebesar 0,96.
c. Model 3
Tabel 8.
Empat Komponen Hasil Reduksi Dimensi Variabel Kualitas produk dan Word of Mouth (Dimensi 1)
Standar kualitas Desain produk
Fitur produk Daya tahan produk
Perbandingan harga dan kualitas Pengetahuan tentang produk Kemudahan mendapat produk Review Usulan teman/kerabat
Kinerja produk
Demografi (Dimensi 2)
Usia Pekerjaan Pendidikan terakhir Pengeluaran per bulan Status pernikahan
Jumlah anak Penanganan masalah (Dimensi 3) Jenis kelamin Keterjangkauan harga Kemudahan mendapat sparepart Kemudahan menemukan service center Kemudahan menghubungi call center
Promosi dan variety seeking
(Dimensi 4) Potongan harga Bonus Kegemaran mencoba brand baru Kesenangan mendapat manfaat dari brand baru
Reduksi  variabel dilakukan  melalui analisis  faktor dengan principal component. Anggota tiap dimensi didasarkan pada nilai component loading yang ditampilkan pada lampiran 3. Indikator untuk masing-masing komponen utama ditampilkan seperti pada Tabel 8:
Dengan  melibatkan  empat  komponen  utama  yang terbentuk, dilakukan pemodelan awal dengan seleksi variabel stepwise backward. Dari empat dimensi tersebut, dua dimensi memberi pengaruh signifikan terhadap respon.
Tabel 9. Hasil Uji Signifikansi Parameter Parsial (Step 3) Variabel 𝛽̂ p-value OR 1/OR Dimensi1 -0,383 0,008 0,682 1,466 Dimensi4 0,251 0,053 1,285 Constant 1,166 0,000 3,208
Model regresi logistik biner yang terbentuk yaitu:
𝜋(𝑋) = exp (1,166 − 0,383(𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑘𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠  𝑊𝑜𝑟𝑑 𝑜𝑓 𝑀𝑜𝑢𝑡ℎ) + 0,251(𝑃𝑟𝑜𝑚𝑜𝑠𝑖  𝑉𝑎𝑟𝑖𝑒𝑡𝑦 𝑆𝑒𝑒𝑘𝑖𝑛𝑔))
1 + exp (1,166 − 0,383(𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑘𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠  𝑊𝑜𝑟𝑑 𝑜𝑓 𝑀𝑜𝑢𝑡ℎ) + 0,251(𝑃𝑟𝑜𝑚𝑜𝑠𝑖  𝑉𝑎𝑟𝑖𝑒𝑡𝑦 𝑆𝑒𝑒𝑘𝑖𝑛𝑔))
Odds  ratio untuk  masing-masing  dimensi  diinterpretasikan sebagai berikut:
- Konsumen  yang  merasa  mendapat  manfaat  dari  kualitas produk dan word of mouth cenderung bertahan pada merk smartphone lama  daripada  mencari  merk  baru  dengan kecenderungan sebesar 1,46 kali dibanding konsumen yang tidak  merasa  mendapat  manfaat  dari  kualitas  produk smartphone serta  tidak  mendapat  manfaat  dari word  of mouth mengenai produk smartphone yang ia gunakan saat ini.
- Konsumen  yang  merasa  mendapat  manfaat  dari  promosi dan memiliki kebiasaan variety seeking , cenderung beralih ke  merk  baru  1,28  kali  lebih  besar  dibanding  konsumen yang tidak  mendapat manfaat promosi dan tidak memiliki kebiasaan variety seeking . d. Model 4
Tabel 10. Lima Komponen Hasil Reduksi
Dimensi Variabel
Kualitas produk dan Word of Mouth (Dimensi 1) Standar kualitas Desain produk Fitur produk Daya tahan produk Perbandingan harga dan kualitas Review Usulan teman/kerabat Kinerja produk Demografi (Dimensi 2) Usia Pekerjaan Pendidikan terakhir Pengeluaran per bulan Status pernikahan
Jumlah anak Penanganan masalah (Dimensi 3) Kemudahan mendapat produk Kemudahan mendapatkan sparepart
Kemudahan menemukan service center Kemudahan menghubungi call center Promosi dan variety seeking (Dimensi 4)
Potongan harga Bonus
Kesenangan mendapat manfaat dari brand baru Value for Money (Dimensi 5)
Jenis kelamin Keterjangkauan harga
Kegemaran mencoba brand baru
Setelah  sebelumnya  variabel-variabel  independen  hanya direduksi  menjadi  empat  komponen  utama,  berikutnya variabel  direduksi  menjadi  lima  komponen  utama  dengan
kemungkinan  anggota  dari  tiap  dimensi  berbeda  dengan dimensi  sebelumnya  sehingga  memberi  pengaruh  yang berbeda  terhadap  respon. Component  loading ditampilkan pada lampiran 4.
Dari  hasil  seleksi  variabel,  Dimensi  1,  Dimensi  3,  dan Dimensi 4 memberi pengaruh nyata terhadap model.
Tabel 11. Hasil Uji Signifikansi Parameter Parsial (Step 4) Variabel 𝛽̂ p-value OR 1/OR Dimensi1 -0,373 0,009 0,688 1,45 Dimensi3 -0,234 0,082 0,791 1,26 Dimensi4 0,258 0,047 1,295 Constant 1,177 0,000 3,246
Dimensi  1  dan  Dimensi  3  menjadi  faktor  penghambat perilaku brand  swiitching ,  sedangkan  Dimesi  4  merupakan faktor  pendorong brand  switching. Model  regresi  logistik biner yang terbentuk adalah sebagai berikut:
𝜋(𝑋) = exp (1,177 –  0,373(standar kualitas  𝑤𝑜𝑟𝑑 𝑜𝑓 𝑚𝑜𝑢𝑡ℎ) – 0,234(penanganan masalah)  +  0,251(promosi  𝑣𝑎𝑟𝑖𝑒𝑡𝑦 𝑠𝑒𝑒𝑘𝑖𝑛𝑔))
1 + exp (1,177 –  0,373(standar kualitas  𝑤𝑜𝑟𝑑 𝑜𝑓 𝑚𝑜𝑢𝑡ℎ) – 0,234(penanganan masalah)  +  0,251(promosi  𝑣𝑎𝑟𝑖𝑒𝑡𝑦 𝑠𝑒𝑒𝑘𝑖𝑛𝑔)) Odds  ratio untuk  masing-masing  dimensi  diinterpretasikan sebagai berikut:
- Konsumen  yang  merasa  mendapat  manfaat  dari  kualitas produk dan word of mouth cenderung bertahan pada merk smartphone lama  daripada  mencari  merk  baru  dengan kecenderungan sebesar 1,45 kali.
- Konsumen yang merasa mendapat kemudahan untuk  dalam penanganan  masalah produk smartphone yang  ia  pakai, juga cenderung bertahan pada merk lama sebesar 1,26 kali.
- Konsumen  yang  merasa  mendapat  manfaat  dari  promosi dan memiliki kebiasaan variety seeking 1,3 kali lebih besar kecenderungannya  untuk  beralih  merk smartphone dibanding konsumen yang tidak merasa mendapat manfaat dari promosi dan tidak memiliki kebiasaan variety seeking e. Perbandingan Ketepatan Klasifikasi
Setiap model yang telah terbentuk masing-masing memiliki ketepatan klasifikasi yang ditunjukkan oleh tabel 12.
Tabel 12.
Ketepatan Klasifikasi Masing-masing Model Model Akurasi Spesitifitas Sensitifitas Hosmer- Lemeshow test Model 1 80,4% 39,0% 94,0% 0,447 Model 2 78,3% 25,6% 95,6% 0,406 Model 3 75,3% 0% 100% 0,516 Model 4 75,0% 1,2% 99,2% 0,206
Model  1  paling  baik  digunakan  untuk  mengelompokkan konsumen  ke  dalam  kelas  klasifikasi  karena  memiliki  nilai akurasi paling tinggi. Model ini juga sesuai digunakan untuk memprediksi  proporsi  kosumen  yang  tetap  bertahan  pada merk lama karena spesitifitasnya paling tinggi.
Nilai pada kolom “ Hosmer-Lemeshow Test ” merupakan p- value hasil  pengujian  kesesuaian  model.  Berdasarkan  hasil uji,  seluruh  model  telah  sesuai.  Dalam  kata  lain,  tidak terdapat  perbedaan  signifikan  antara  nilai  pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model . D. Switching Model Proporsi  konsumen smartphone yang  beralih  maupun bertahan pada merk sebelumnya ditampilkan dalam switching matrix . (Tabel 13)
Baris pertama dari  matriks diartikan sebagai, “dari semua pengguna  yang  sebelumnya  memakai  Samsung,  24% membeli smartphone Samsung  yang  baru,  21%  membeli
Xiaomi baru, 19% membeli Oppo, sedangkan 7%, 5%, 11% dan  12%  sisanya  membeli smartphone baru  dengan  merk Vivo, Asus, Iphone, dan Lainnya”. Diagonal matriks  terdiri dari  semua  konsumen Hard-Core  Loyal ditambah  para Potential  Switcher yang  mempertimbangkan brand - brand lain tapi akhirnya kembali.
Tabel 13.
Switching Matrix Sekarang S X O V A I L
D u l u S 0,24 0,21 0,19 0,07 0,05 0,11 0,12 X 0,17 0,45 0,13 0,02 0,06 0,04 0,13 O 0,32 0,09 0,32 0,06 0,12 0,06 0,03 V 0 0,33 0,33 0 0,00 0,33 0 A 0,32 0,24 0,08 0,04 0,24 0 0,08 I 0,19 0,06 0,13 0,00 0,03 0,44 0,16 L 0,22 0,31 0,18 0,09 0,06 0,04 0,10
Keterangan:
S: Samsung, X: Xiaomi, O: Oppo, V: Vivo, A: Asus, I: Iphone, L: Lainnya .
Dengan  memperhatikan  tabel switching  matrix, dapat dilihat bahwa Xiaomi dan Oppo memiliki kemampuan yang hampir  sama  dalam  menarik potential  switcher milik Samsung  dan  Vivo.  Kemampuan  Oppo  untuk  menarik potenial  switcher dapat  dihitung  dengan  memperhatikan konsumen yang meninggalkan Xiaomi dan Lainnya. Dengan mengomparasikan  rasio  (2,3)  dan    (2,1)  dengan  rasio  (7,3) dan  (7,1)  yaitu  0,13/0,17  dan  0,18/0,22;  dapat  disimpulkan bahwa  kemampuan  Oppo  dalam  menarik potenial  switcher kira-kira 0,8 kali lebih baik daripada Samsung. Dapat ditulis sebagai:
𝜋 𝑂 = 0,8𝜋 𝑠
Dengan  membandingkan  rasio  (7,1)  dan  (7,6)  serta  (2,1) dan  (2,6)  dapat  dihitung  kemampuan  Samsung  dalam menarik potential  switcher. Melalui  perbandingkan  ini, diketahui  bahwa  Samsung  memiliki  kemampuan  lima  kali lebih baik dalam menari potential switcher dibanding Iphone . Dapat ditulis sebagai:
𝜋 𝑆 = 5𝜋 𝐼 Dengan cara yang sama, didapatkan 𝜋 𝐼 = 0,6𝜋 𝐴 ; 𝜋 𝐴 = 0,6𝜋 𝑉 ; 𝜋 𝑉 = 0,5𝜋 𝐿 Estimasi  kekuatan  relatif  dalam  menarik potential  switcher ditunjukkan sebagai:
𝜋 𝑋 = 𝜋 𝑂 = 0,8𝜋 𝑆 = 4𝜋 𝐼 = 12 5 𝜋 𝐴 = 36 25 𝜋 𝑉 = 18 25 𝜋 𝐿 Mengombinasikan dengan fakta bahwa 𝜋 𝑖 = 1 , dihasilkan 𝜋 𝑋 = 1 6 ; 𝜋 𝑆 = 5 24 ; 𝜋 𝐿 = 4 23 ; 𝜋 𝑂 = 1 6 ; 𝜋 𝐴 = 5 72 ; 𝜋 𝐼 = 1 24 ; 𝜋 𝑉 = 25 216 ; 𝜋 𝐿 = 25 108 Dengan 𝜋 𝑋 ,  nilai 𝛼 𝑋 dapat  ditentukan  menggunakan persamaan
0,45 = 𝛼 𝑋 + (1 − 𝛼 𝑋 ) 1 6
Tabel 14.
Proporsi Pelanggan masing-masing brand Brand Proporsi pelanggan setia Kemampuan menarik potential switcher Oppo 0,19 0,16 Samsung 0,017 0,21 Vivo 0 0,12 Asus 0,18 0,07 Iphone 0,42 0,04
Perhitungan  ini  menghasilkan 𝛼 𝑋 = 0,34 .  Hal  ini  berarti Xiaomi memiliki proporsi pelanggan yang benar-benar setia
dan  otomatis  akan  membeli  ulang  merk  ini  sebesar  0,34. Proporsi potential  switcher, terlepas  dari  merk  yang sebelumnya ia beli, yang selanjutnya membeli brand Xiaomi sebesar 0,16. Proporsi pelanggan setia untuk masing-masing brand lain  serta  kemampuannya  dalam  menarik potential switcher ditabelkan 14:

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
1. Di Surabaya Timur, Xiaomi merupakan merk smartphone terpopuler. Konsumen laki-laki cenderung menggunakan Xiaomi, sedangkan konsumen perempuan lebih memilih Oppo. Lebih banyak konsumen yang memilih mengganti smartphone mereka dengan merk baru daripada bertahan pada  merk  lama  dengan  perbandingan  3:1.  Konsumen yang  beralih    paling  banyak  berasal  dari  pengguna Samsung.
2. Model 1 dipilih sebagai model terbaik untuk menentukan faktor-faktor  signifikan  yang  berpengaruh  terhadap keputusan brand  switching karena  model  ini  memiliki akurasi dan sensitifitas paling tinggi dibanding tiga model lainnya.  Menurut  model  ini,  variabel  yang  memberi pengaruh signifikan terhadap keputusan konsumen untuk beralih  merk adalah:  jenis  kelamin,  pengeluaran  tiap bulan,  jumlah  anak,  keterjangkauan  harga,  perolehan potongan harga, pengetahuan konsumen tentang produk, usulan  teman/kerabat  terhadap  suatu  merk,  kinerja produk, kegemaran mencoba brand baru 3. Iphone  merupakan brand yang  paling  baik  dalam mempertahankan  pelanggan  loyalnya,  namun  paling buruk dalam menarik potential switcher milik brand lain . Sebaliknya , Samsung merupakan brand yang paling baik dalam  menarik potential  switcher, namun  buruk mempertahankan pelanggan loyalnya.

## B. Saran
Mengacu  pada  faktor  signifikan  yang  telah  ditentukan, strategi  pemasaran  yang  mungkin  cocok  dilakukan  adalah memberi  harga  yang  bersaing, sounding besar-besaran mengenai  produk  yang  akan  dipasarkan,  serta  memberi endorsement bagi para influencer untuk memakai suatu brand sebelum  dipasarkan  ( endorsement ).  Samsung  sebagai  merk yang  sebelumnya  memiliki  pangsa  pasar  tinggi  nyatanya kehilangan banyak pelanggannya. Maka akan lebih baik jika ada  upaya  dari  pihak  Samsung  untuk  mempertahankan pelanggan loyalnya serta meningkatkan upaya untuk menarik konsumen baru.
Hal  yang  menjadi  evaluasi  dalam  penelitian  ini diantaranya  adalah  metode  validitas  dan  reliabilitas  yang digunakan. Oleh karena variabel yang digunakan merupakan indikator  untuk  dimensi,  uji  validitas  dan  reliabilitas  yang sesuai adalah confirmatory factor analysis. Agar metode ini dapat  digunakan,  perlu  ditambah  indikator-indikator  lain sehingga  setiap  dimensi  memiliki  setidaknya  tiga  indikator. Selain  itu,  didapatkan  nilai  spesifitas  kecil  pada  beberapa model.  Hal  ini  dikarenakan  data  yang  tidak balance antar kelompok respon, sehingga penelitian selanjutnya diharapkan jumlah  responden  yang  masuk  kelompok switch seimbang jumlahnya  dengan  responden  yang  masuk  kelompok stay. Penelitian  selanjutnya  juga  dapat  menerapkan  metode  lain yang  mungkin  lebih  sesuai  dalam  memodelkan  faktor  yang memengaruhi  perilaku brand  switching (misalnya  regresi probit  atau  tobit) . Karena  nyatanya  dalam  model  ini  masih banyak faktor yang belum terjelaskan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Novalius, “Indonesia Pengguna Smartphone Ke-4 Dunia, Begini Tekad  Menperin  Dongkrak  Industri  Telematika,” okezone.com , 2018. [Online]. Available:
economy.okezone.com/amp/2018/02/17/1860752/indonesia- pengguna-smartphone-ke-4-dunia-begini-tekad-memperin- dongkrak-industru-telematika.
[2] S. Susanti, “Modeling Brand Switching of Blackberry Smartphone using Logistic Regression,” in International Conference on Trends Economics, Humanities, and Management (ICTEHM’15) , 2015.
[3] A.  Jain,  V.  Seshadri,  and  V.  Changulani,  “Analysis  of  Factors Affecting  Brand Switching in the Smartphone Industry,” Imp.  J. Interdidciplinary Res. , pp. 286–292, 2017.
[4] N. Grigoriou and et al, “Drivers of Brand Switching Behavior in Mobile  Telecommunications,” Athens  J.  Mass  Media  Commun. , pp. 7–28, 2018.
[5] C.  Burns  and  R.  F.  Bush, Marketing  Research .  USA:  Pearson
Education Inc, 2014.
[6] W. Daniel, Statistika Non Parametrik . Jakarta: Gramedia, 1989.
[7] L. Friedenberg, Psychological Testing, Design, Analysis and Use . Allyn and Bacon, 1995.
[8] P.  Guilford, Psychometric  Methods .  New  York:  McGraw  Hill Publishing Company Limited, 1979.
[9] D. Hosmer and J. Lemeshow, Applied Logistic Regression , 2nd ed. USA: John Wiley & Sons Inc, 2000.
[10] A.  Agresti, Categorical  Data  Analysis ,  2nd  ed.  New  York:  John Wiley & Sons, Inc, 2002.
[11] R.  Johnson  and  D.  Wichern, Applied  Multivariate  Statistical Analysis , 6th ed. New Jersey: Person Prentice Hall, 2007.
[12] A. Colombo and D. G. Morrison, “A Brand Switching Model With Implications  For  Marketing  Strategies,” Mark.  Sci. ,  pp.  89–99, 1989.
[13] J.  Setiadi, Perilaku  Konsumen:  Perspektif  Kontemporer  pada Motif,  Tujuan,  dan  Keinginan  Konsumen .  Jakarta:  Kencana Prenada Media Group, 2003.