## ANALISIS BRAND SWITCHING PENGGUNA TRANSPORTASI ONLINE GOJEK DENGAN METODE MARKOV CHAIN DI KOTA BANDAR LAMPUNG
1 Yunada Arpan
2 Paulina Citra Dewi
1,2 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi  Gentiaras Lampung yunada88@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  measure  the  magnitude  of  the  percentage  of  users  movement  from online transportion  of Gojek to  other online transportation at the Community of  Bandar Lampung  City.  This  type  of  research  uses  descriptive  research  that  describes  the percentage  of  consumer  displacement.  The  data  used  in  this  study  is  the  primary  data through the distribution of questionnaires to users who have used the Online Transportion Service of Gojek. Data analysis technique used was markov chain. From 44 respondents who use online transportation of Gojek, as many as 22 respondents are still using online transportation  of  Gojek,  19  respondents  moved  to  online  transportation  of  Grab  and  3 respondents  move to  other  online  transportation. From the 42 respondents  using Grab's online  transportation,  12  were  transferred  to  Gojek's  online  transportation,  and  27 respondents  continued to  use Grab's online transport and 3 respondents moved to  other online  transport.  14  respondents  using  other  online  transportation,  as  many  as  6 respondents moved to Gojek's online transportation, one respondent moved to Grab's, and 7 respondents chose to keep using other branded online transportation. The magnitude of the  probability  of  moving  users  of  Gojek’s  online  transportation  to  other  online transportation in Bandar Lampung City is 60% with attrition rate of 15%. Attrition rate (rate  reduction)  is.  With  a  probability  figure  of  60%  indicating  that  Gojek’s  online transport users have a low loyalty rate (more than 50%).
Keywords : brand switching, markov chain

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  besarnya  persentase  perpindahan  pengguna  dari transportasi  online  Gojek  ke  transportasi  online  lainnya  di  Komunitas  Kota  Bandar Lampung.  Jenis  penelitian  ini  menggunakan  penelitian  deskriptif  yang  menggambarkan persentase perpindahan  konsumen. Data  yang digunakan dalam  penelitian ini adalah data primer melalui penyebaran kuesioner kepada pengguna yang telah menggunakan Layanan Angkutan Online Gojek. Teknik  analisis data  yang digunakan adalah rantai markov. Dari 44 responden yang menggunakan transportasi online Gojek, sebanyak 22 responden masih menggunakan transportasi online Gojek, 19 responden pindah ke transportasi online Grab dan  3  responden  pindah  ke  transportasi  online  lainnya.  Dari  42  responden  yang menggunakan transportasi  online Grab, 12 dipindahkan ke transportasi  online Gojek, dan 27  responden  terus  menggunakan  transportasi  online  Grab  dan  3  responden  pindah  ke transportasi  daring  lainnya.  14  responden  menggunakan  transportasi  online  lainnya, sebanyak 6 responden pindah ke transportasi online Gojek, satu responden pindah ke Grab, dan 7 responden memilih untuk tetap menggunakan transportasi online bermerek lainnya. Besarnya  probabilitas  pemindahan  pengguna  transportasi  online  Gojek  ke  transportasi online lainnya di Kota Bandar Lampung adalah 60% dengan tingkat pengurangan sebesar
15%.  Tingkat  putus  sekolah  (pengurangan  tarif)  adalah.  Dengan  angka  probabilitas  60% menunjukkan  bahwa  pengguna  transportasi  online  Gojek  memiliki  tingkat  loyalitas  yang rendah (lebih dari 50%).
Kata kunci: perpindahan merek, rantai markov

## PENDAHULUAN
Loyalitas  merek  merupakan  inti  dari  kekuatan  suatu  merek    yang  menjadi  gagasan sentral dalam bidang pemasaran, karena hal ini merupakan suatu ukuran keterkaitan suatu pelanggan  pada  sebuah  merek.  Kesetiaan  menunjukkan  probabilitas  konsumen  untuk membeli produk tersebut secara berulang-ulang dalam periode waktu tertentu.
Menurut  Asosiasi  Pemasaran  Amerika  dalam  Kotler  (2007:  332)  mendefinisikan merek (brand) sebagai “nama, istilah, tanda, simbol, atau rancangan, atau kombinasi dari semuanya,  yang  dimaksudkan  untuk  mengidentifikasi  barang  atau  jasa  penjual  atau kelompok penjual dan untuk mendiferensiasikannya dari produk pesaing”.
Konsumen  yang  merasa  puas  terhadap  poduk  atau  merek  yang  dikonsumsi  atau dipakai  akan  membeli  ulang  produk  tersebut.  Pembelian  ulang  yang  terus  menerus  dari produk yang sama akan menunjukkan loyalitas konsumen terhadap suatu merek.  Menurut Rangkuti (2008: 60) loyalitas merek ialah ukuran dari kesetiaan konsumen terhadap suatu merek, sedangkan menurut Tjiptono (2008: 77) pelanggan yang loyal pada merek tertentu cenderung  „terikat‟  pada  merek  tersebut  dan  bakal  membeli  produk  yang  sama  lagi sekalipun tersedia alternatif lainnya.
Loyalitas  merek (brand  loyalty) diartikan  sebagai  sikap  positif  seorang  kosumen terhadap  suatu  merek,  konsumen  memiliki  keinginan  kuat  untuk  membeli  ulang  merek yang  sama  pada  saat  sekarang  maupun  masa  datang.  Keinginan  yang  kuat  tersebut dibuktikan  dengan  selalu  membeli  merek  yang  sama.  Loyalitas  merek  sangat  terkait dengan  kepuasan  konsumen.  Tingkat  kepuasan  konsumen  akan  mempengaruhi  derajat loyalitas merek seseorang. Semakin puas seseorang konsumen terhadap suatu merek, akan semakin  loyal  terhadap  merek  tersebut.  Namun  harus  diingat,  bahwa  loyalitas  merek seringkali bukan disebabkan oleh kepuasan konsumen melainkan karena keterpaksaan dan ketiadaan pilihan.
Menurut Kotler yang dikutip kembali oleh Tjiptono (2012: 312) kepuasan konsumen adalah  tingkat  perasaan  seseorang  setelah  membandingkan  kinerja  (atau  hasil)  yang  ia persepsikan  dibandingkan  dengan  harapannya.  Sebagaimana  diketahui  bersama  bahwa banyak  sekali  produk  dengan  berbagai  merek  yang  ditawarkan  oleh  perusahaan  dalam rangka  meningkatkan  keinginan  konsumen  untuk  mencoba  produk  dan  merek  tersebut. Beragamnya produk mengakibatkan konsumen sedikit banyak mempunyai keinginan untuk berpindah ke merek lain. Sedangkan menurut Ganes, Arnold, Reynold (dalam Chatrin dan Karlina, 2006) Brand switching adalah perilaku konsumen yang mencerminkan pergantian dari merek produk yang biasa dikonsumsi dengan produk merek lain.
Sehingga  berdasarkan  definisi  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa brand  switching adalah  saat  dimana  seorang  pelanggan  atau  sekelompok  pelanggan  berpindah  kesetiaan dari satu merek sebuah produk tertentu ke merek produk lainnya. Tingkat brand switching ini  juga  menunjukan  sejauhmana  sebuah  merek  memiliki  pelanggan  yang  loyal.  Semakin tinggi tingkat Brand Switching , maka semakin tidak loyal tingkat pelanggan kita. Untuk itu berarti semakin beresiko juga merek yang kita kelola karena bisa dengan mudah dan cepat kehilangan pelanggan, Sumarni (2010: 56).
Kemajuan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  membawa  dampak  positif dalam perkembangan  dunia  usaha.  Salah  satu  dampak  positif  tersebut  dalam  bidang  jasa transportasi  online.  Menurut  Zakaria  (2013),  alat  transportasi  pada  umumnya  untuk memperlancar  kegiatan  masyarakat  dalam  beraktivitas.  Beberapa  ahli  mengemukakan tentang  pengertian  transportasi  online  yakni  perusahan  transportasi  yang  menggunakan aplikasi sebagai penghubung antara pengguna dan pengemudi yang sangat mempermudah pemesanan,  selain  itu  juga  tarif  perjalanan  sudah  langsung  bisa  dilihat  pada  aplikasi. Transportasi  online  adalah  salah  satu  bentuk  dari  penyelenggaraan  Lalu  Lintas  dan Angkutan Jalan  yang berjalan dengan mengikuti  serta memanfaatkan perkembangan ilmu pengetahuan  (teknologi).  Kemunculan  moda  transportasi  berbasis online ternyata  dapat memberikan  solusi  dan  menjawab  berbagai  kekhawatiran  masyarakat  akan  layanan transportasi  umum.  Aplikasi  Gojek,  Grab  dan  Uber  kini  menjadi  sebagian  dari  banyak aplikasi yang sepertinya wajib di- install oleh pengguna smartphone di Indonesia.
Saat  ini,  aplikasi  Gojek  di  Indonesia  sudah  diunduh  hampir  10  juta  kali  di Google Play  Store .  Sebagai  pesaing  berat  Gojek  di  bisnis  ini,  aplikasi  Grab  pun  telah  diunduh hampir  50  juta  kali  lewat  smartphone  Android.  Grab  yang  sebelumnya  dikenal  sebagai GrabTaxi  adalah  sebuah  perusahaan  asal  Malaysia  yang  melayani  aplikasi  penyedia transportasi  dan  tersedia di enam negara di Asia Tenggara. Sedangkan aplikasi Uber telah diunduh hampir 100 juta kali di Google Play Store . Sehingga wajar jika jumlah konsumen Grab dan Uber lebih banyak dibanding jumlah konsumen Gojek.
Gojek adalah salah satu perusahaan starup karya anak bangsa yang pertumbuhannya paling  populer  di  Indonesia.  Keberadaan  Gojek  sebagai  perusahaan  teknologi  berjiwa sosial  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  pekerja  di  berbagai  sektor informal  di  Indonesia.  Kegiatan  Gojek  bertumpu  pada  3  nilai  pokok  yakni  kecepatan, inovasi, dan  dampak sosial. Gojek telah  beroperasi  di  50  kota di  Indonesia, salah satunya Kota Bandar Lampung, Lampung.
Dijelaskan  oleh  Tjiptono  (2008:  77)  bahwa  loyalitas  merek  mempunyai  arti pelanggan  yang  loyal  pada  merek  tertentu  cenderung  „terikat‟  pada  merek  tersebut  dan akan  membeli  produk  yang  sama  lagi  sekalipun  tersedia  alternatif  lainnya.  Namun  dari hasil  wawancara  peneliti  dengan  beberapa  konsumen  (Bandar  Lampung,  Februari  2018) yang  pernah  menggunakan  jasa  Gojek  menyebutkan  bahwa  permasalahan  yang  pernah bahkan sering dialami ialah ;  Aplikasi error yang menyebabkan konsumen double order . Kejadian tersebut telah dialami oleh beberapa konsumen Gojek. Hal tersebut dapat terjadi karena  sistem  aplikasi  yang  terlalu  sibuk  atau  memang  perlu  dilakukan  peningkatan kualitas  aplikasi  dari  pihak  Gojek.  Masalah  aplikasi error rentan  terjadi  pada  jam  sibuk (06.00-09.00 dan 16.00-19.00).
Ketidaktepatan  waktu driver dalam  menjemput  konsumen.  Meskipun  nampak sederhana, kejadian  tersebut  mampu  merubah  keputusan  konsumen  dalam  melakukan pembelian ulang. Konsumen dapat merasa tidak puas dengan layanan yang diberikan. Pada umumnya,  konsumen  selalu  menginginkan  pelayanan  terbaik  dari  perusahaan  pemberi layanan.  Tidak  semua driver mengenakan  seragam  atau  atribut  (jaket)  saat  beroperasi. Jaket  menunjukkan  identitas driver sebagai  mitra  Gojek.  Namun  beberapa  konsumen menyebutkan  bahwa  pernah  mendapatkan driver belum  mengenakan  jaket  saat menghampirinya.    Padahal,  dengan  mengenakan  jaket  warna  hijaunya  konsumen  mampu membedakan antara driver dengan pengendara roda dua pada umumnya.
Driver marah  dan  memaki  konsumen  karena  konsumen  membatalkan  orderan  pada layanan  Go-Food.  Memang  diakui  konsumen  awalnya  memilih  menu  makanan  secara acak.  Hingga  pada  waktu  itu  mendapatkan driver yang  terlampau  jauh  jaraknya  dengan lokasi  konsumen  berada.  Tak  ingin  menunggu  cukup  lama,  konsumen  memilih cancel
order makanan . Disitu driver langsung  memaki  konsumen  via  pesan  singkat. Ketidaksesuaian  kendaraan  yang  telah  dipesan  pada  layanan  Go-Car  dengan  kendaraan yang  menghampiri  konsumen.  Kejadian  tersebut  dapat  diketahui  lewat  apikasi  saat pemesanan.  Saat order mendapatkan  kendaraan  roda  empat  jenis  Juke  Nissan,  namun driver datang  menggunakan  Honda  CRV.  Meski  bukan  masalah  yang  berarti,  konsumen bisa  beranggapan  bahwa  perusahaan  Gojek  belum  menerapkan  standar  operasional  yang semestinya.
Tarif pada layanan aplikasi Gojek lebih mahal dibanding transportasi online lainnya. Konsumen  dapat  berargumentasi  bahwa  layanan  Gojek  lebih  mahal  melalui  pengalaman mereka  ketika  menggunakan  layananan  perusahaan  transportasi  online  yang  berbeda dengan  tujuan  sama.  Pada  waktu  bersamaan  konsumen  mengajak  rekannya  untuk menggunakan layanan Go-Ride pada aplikasi Gojek dan layanan Grab Bike untuk aplikasi Grab. Fakta di atas dapat berpengaruh pada perilaku konsumen selanjutnya. Jika konsumen merasa  tidak  puas  maka  akan  berakibat  pada  perubahan  keputusan  pembelian  terhadap suatu merek tertentu yang kemudian pelanggan akan mencari informasi mengenai alternatif produk  dengan  merek  lain  yang  kemudian  melakukan  perpindahan  merek.  Perpindahan merek (brand  switching) adalah  perilaku  konsumen  yang  mencerminkan  pergantian  dari merek produk yang biasa dikonsumsi dengan produk merek lain.

## Rumusan Masalah
Seberapa  besarkah  kemungkinan  persentase  perpindahan  konsumen  transportasi online Gojek ke transportasi online lainnya pada Masyarakat Bandar Lampung?

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Berdasarkan  permasalahan  dan  tujuan  penelitian  yang  akan  dicapai  maka  jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif. Menurut Sugiyono (2010: 207)  penelitian  deskriptif  merupakan  bentuk  penelitian  yang  dilakukan  untuk menggambarkan  suatu  keadaan  atau  fenomena.  Adapun  yang  digambarkan  dalam penelitian  ini  adalah  kecenderungan  perpindahan  konsumen (consumer  switching) Transportasi Online Gojek ke transportasi online lainnya dengan menggunakan pendekatan rantai Markov (Markov chain) pada masyarakat Bandar Lampung.

## Teknik Pengumpulan Data
Data  Primer  adalah  data  yang  didapat  langsung  dari  sumber  aslinya.  Penelitian  ini menggunakan data primer melalui penelitian lapang (field research) yaitu dengan cara:
1. Wawancara Wawancara  digunakan  sebagai  teknik  pengumpulan  data  apabila  peneliti  ingin melakukan  studi  pendahuluan  agar  lebih  mudah  menemukan  permasalahan  yang sedang  diteliti  serta  apabila  peneliti  ingin  mengetahui  hal-hal  yang  lebih  mendalam dari responden.
2. Kuisioner Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  memberi  seperangkat  pertanyaan  tertutup kepada  responden  untuk  dijawab.  Kuisioner  dibagikan  kepada  responden  yang merupakan  konsumen  Transportasi  Online  Gojek.  Teknik  pengumpulan  data  ini bertujuan  untuk  memperoleh  data  tentang  karakteristik  responden  yang  meliputi  usia dan jenis kelamin.

## Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah masyarakat pengguna jasa transportasi online di Kota  Bandar  Lampung.  Populasi  dalam  penelitian  tidak  mungkin  dipelajari  semua,  maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut.
Sedangkan  sampel  adalah  bagian  dari  populasi  yang  digunakan  untuk memperkirakan  karakteristik  populasi  yang  dianggap  mewakili  sehingga  dapat digeneralisasikan  secara  keseluruhan.  Teknik  sampling    berdasarkan  pertimbangan– pertimbangan  tertentu  atau  teknik judgmental  sampling (Istijanto,  2005:  120).  Peneliti merumuskan  pertimbangan  kriteria  sampel  yakni  pernah  menggunakan  layanan transportasi online Gojek.  Kemudian  Umur  antara  15-50  tahun.  Bertempat  tinggal  di Bandar  Lampung.  Menurut  Kuncoro  (2003:  110)  jika  jumlah  populasi  belum  diketahui maka perlu dilakukan estimasi proporsi sampel dengan menggunakan rumus
Z-Score: n = [ ]
Keterangan : n : jumlah sampel z   : nilai yang sudah distandarisasi sesuai derajat keyakinan s   : deviasi standar sampel atau estimasi deviasi standar populasi
E  :  adalah  tingkat  kesalahan  yang  ditolerir,  plus  minus  faktor  kesalahan (rentangnya antara setengah dari total derajat keyakinan). Bila tingkat kepercayaan 95%,  nilai  z  =  1,96  dan  perkiraan  deviasi  standar  =  0,5  atau  5%  serta  rentang kesalahan E = 10% atau 0,1 sehingga besar sampel minimum ialah :
n = [ (    )(   ) ]
n = 96,04
Berdasarkan rumus di atas maka jumlah sampel minimal yang dapat diambil sebesar 96,04  atau  dibulatkan  sebanyak  100  responden  dengan  tujuan  agar  memudahkan perhitungan.

## Uji Instrumen
Menggunakan  uji  validitas  dilakukan  untuk  memastikan  seberapa  baik  suatu instrumen yang digunakan dalam mengukur konsep yang seharusnya diukur. Ketentuan uji validitas:  Jika r hitung >  r tabel maka  item  pertanyaan  berkorelasi  signifikan  terhadap  skor total yang artinya item angket tersebut valid dan sebaliknya Pengujian validitas instrumen ini  dilakukan  dengan  menggunakan  program  SPSS (Statical  Program  and  Service Solution) 20.0.
Uji  reliabilitas  digunakan  untuk  mengetahui  konsistensi  alat  ukur,  apakah  alat pengukur  yang  digunakan  dapat  diandalkan  dan  tetap  konsisten  jika  pengukuran  tersebut diulang. Artinya  instrumen dapat memberikan  hasil  yang  tepat.  Alat  ukur  instrument dikategorikan  reliabel  jika  menunjukkan  konstanta  hasil  pengukuran  dan  mempunyai ketetapan  hasil  pengukuran  sehingga    terbukti    bahwa    alat    ukur    itu  benar-benar  dapat dipertanggung jawabkan kebenarannya. Uji  reliabilitas dalam penelitian ini  menggunakan teknik  Cronbach  Alpha  0,05  dengan  alat  bantu    program  SPSS (Statical  Program  and Service  Solution) 20.0  dengan  ketentuan:  Apabila  nilai  cronbach‟s  alpha  >  r tabel maka pengukuran angket tersebut reliabel dan sebaliknya.
Analisis Data
Analisis Markov Chain ( Rantai Markov)
M arkov chain sebagai salah satu model metode ilmiah dapat juga digunakan untuk mengukur brand  switching meskipun  belum  tentu  dapat  melibatkan  semua  merek  yang ada di pasar, tetapi dapat memilih 1-2 merek yang dilibatkan dalam proses analisa markov chain .  Tentu  saja  merek  yang  dipilih  adalah  merek  yang head  on (memang  bersaing) secara  langsung  sehingga  meskipun  tidak  melibatkan  semua  merek,  tetapi  perhitungan markov  chain dapat  menjadi  indikasi  seberapa  besar  resiko  merek  kita  kehilangan pelanggan.  Menurut  Allow  dkk  (2013)  dalam  penelitian  Utami  (2014),  rantai  markov ( markov chain) adalah suatu metode yang mempelajari sifat-sifat suatu variabel pada masa sekarang  yang  didasarkan  pada  sifat-sifat  masa  lalu  dalam  usaha  menaksir  sifat-sifat variabel tersebut di masa yang akan datang.
Dalam  analisis markov  chain yang  dihasilkan  adalah  suatu  informasi  probabilistik yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan.  Jadi  analisis  ini  bukan suatu  teknik  optimisi  melainkan  suatu  teknik  deskriptif.  Metode markov  chain ini  telah banyak  digunakan  dalam  perhitungan  perpindahan  merek (brand  switching) .  Rantai Markov (Markov Chain) adalah salah satu model riset operasi yang banyak dipakai dalam manajemen operasional.  Model ini dikembangkan untuk aplikasi dalam pemasaran. Pada penelitian  ini  model  ini  tidak  akan  dipaparkan  lagi,  tetapi  langsung  diaplikasikan  untuk peramalan market-share dengan  dukungan  kuisioner  sebagai  alat  pengumpul  datanya (Umar, 2001; 47).
Analisis  data  yang  digunakan  adalah  rantai  markov (markov  chain), yaitu  suatu teknik matematika yang biasa digunakan untuk modelling (pembuatan model) bermacam- macam  sistem  dan  proses  bisnis.  Teknik  rantai  markov  dapat  dimanfaatkan  untuk memperkirakan perubahan-perubahan di waktu yang akan datang dalam variabel-variabel dinamis atas dasar perubahan- perubahan dari variabel-variabel dinamis tersebut di waktu yang  lalu.  Teknik  rantai  markov  juga  dapat  digunakan  untuk  menganalisa  kejadian- kejadian di waktu yang akan datang secara matematis.
Dalam  analisis markov  chain yang  dihasilkan  adalah  suatu  informasi  probabilistik yang dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan. Metode markov chain ini telah banyak digunakan dalam perhitungan perpindahan merek (brand switching). Metode Markov Chain dapat dilakukan dengan beberapa tahap yaitu: Memberi pertanyaan tentang penggunaan  merek  saat  ini  dengan  rencana  perpindahan  dimasa  yang  akan  datang  oleh konsumen.  Kemudian  membuat  tabel brand  switching  pattern  matrix dengan membandingkan transportasi online Gojek dan transportasi online lainnya.
Tabel 1. Brand Switching Pattern Matrix
Switching Brand Konsumen Total Transportasi Online Gojek Transportasi Online Grab Transportasi Online Lainnya Transportasi Online Gojek Transportasi Online Grab
Transportasi Online Lainnya

## Total
Sumber: The Power Of Brands (Rangkuti, 2004:67) disesuaikan untuk penelitian ini
Tabel 2. Possibility Rate of Transition
Merek Possibility Rate (PR) % Unloyal (UI) Attrition Rate Transportasi Online Gojek x 100% PR a -UI a Transportasi Online Grab x 100% PR b –UI b Transportasi Online Lainnya x 100% PR c –UI c
Sumber: The Power Of Brands (Rangkuti, 2004:67) disesuaikan untuk penelitian ini
Keterangan : t : Banyaknya pengamatan L n :  Len KLa : Konsumen yang setia terhadap transportasi online Gojek KTa : Konsumen yang tidak setia atau tidak loyal terhadap transportasi online Gojek
KLb   : Konsumen yang setia terhadap transportasi online Grab KTb  : Konsumen yang tidak setia terhadap transportasi online Grab KLc   : Konsumen yang setia terhadap transportasi online lainnya
KTc : Konsumen yang tidak setia terhadap transportasi online lainnya
Metode Markov  Chain dapat  menggambarkan  perilaku  perubahan  penggunaan merek,  semakin  besar  nilai  rasio  perpindahan  merek  berarti  konsumen  semakin  tidak loyal,  semakin  kecil  nilai  rasio  perpindahan  merek  berarti  konsumen  semakin  loyal (Rangkuti, 2008: 60).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Instrumen Penelitian
Tabel 3. Uji Validitas Instrumen Item Pertanyaan r hitung r tabel Kondisi Sig Transportasi Sekarang 0.772 0.195 r hitung > r tabel 0.000 Transportasi Mendatang 0.798 0.195 r hitung > r tabel
0.000
Sumber: data primer diolah
Berdasarkan  ketentuan  Uji  Validitas,  jika r hitung > r tabel maka  item  pertanyaan berkorelasi signifikan terhadap skor total yang artinya item angket tersebut valid.
Tabel 4 Uji Reliabilitas Instrumen

## Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items .378 2

## Sumber: data primer diolah
Berdasarkan ketentuan Uji Reliabilitas, apabila nilai cronbach‟s alpha > r tabel maka pengukuran angket tersebut reliabel.

## Metode Markov Chain
Tahap awal yang dilakukan dalam analisis data menggunakan metode markov chain ialah  dengan  melakukan  pendataan  pada  responden  tentang  transportasi  online  yang digunakan saat ini dan rencana perpindahan transportasi online lainnya diwaktu yang akan datang.
Tabel 5. Konsumen Transportasi Online Transportasi Sekarang Transportasi Mendatang Gojek 40 44 Grab 47 42 Lainnya 13 14 Total 100 100
Sumber: data primer diolah
Dari 100 orang responden yang diteliti terdapat 40 orang yang saat ini menggunakan transportasi  online  Gojek,  47  responden  lainnya  menggunakan  transportasi  online  Grab, serta  13  orang  responden  menggunakan  jenis  transportasi  online  lainnya.  Sementara  itu, dari  100  orang  responden  yang  sama  terdapat  44  orang  responden  yang  akan menggunakan  transportasi  online  Gojek  diwaktu  mendatang.  Jika  dilihat  terjadi peningkatan  jumlah  konsumen  transportasi  online  Gojek  pada  saat  ini  dan  di  waktu mendatang. Jika dilihat, memang terjadi peningkatan jumlah konsumen transportasi online Gojek dan transportasi online lainnya pada saat ini ke waktu yang akan datang.

## Tabel 6. Pola Perpindahan Konsumen Transportasi Online
Perolehan Kehilangan Gojek Grab Lainnya Gojek Grab Lainnya Gojek 0 12 6 0 19 3 Grab 19 0 1 12 0 3 Lainnya 3 3 0 6 1 0
Sumber: data primer diolah
Tabel  6  menunjukkan  banyaknya  jumlah  perolehan  dan  kehilangan  yang  dialami masing-masing  transportasi  online.  Berdasarkan  pola  perpindahan  pada  konsumen transportasi online inilah selanjutnya dibuat tabel Brand Switching Pattern Matrix sebagai berikut :
Tabel 7. Brand Switching Pattern Matrix Switching Brand Konsumen Total Transportasi Online Gojek Transportasi Online Grab Transportasi Online Lainnya Transportasi Online Gojek 22 50% 19 43% 3 7% 44 Transportasi Online Grab 12 29% 27 64% 3 7% 42 Transportasi Online Lainnya 6 43% 1 7% 7 50% 14 Total 40 47 13 100 Sumber: data primer diolah
Dapat  diketahui  dari  44  responden  yang  menggunakan  transportasi  online  Gojek sebanyak  22  (50%)  responden  tetap  menggunakan  transportasi  online  Gojek,  19  (43%) responden  berpindah  ke  transportasi  online  Grab  dan  3  (7%)  responden  berpindah  ke transportasi  online  lainnya.  Sebanyak  42  responden  yang  menggunakan  transportasi online  Grab,  terdapat  12  (29%)  berpindah  ke  transportasi  online  Gojek,  dan  27  (64%) responden tetap menggunakan transportasi online Grab serta 3 (7%) responden berpindah ke transportasi online lainnya. Adapun dari 14 responden yang menggunakan transportasi online  lainnya  sebanyak  6  (43%)  responden  berpindah  ke  transportasi  online  Gojek,  1 (7%)  responden  berpindah  ke  transportasi  online  Grab,  dan  7  (50%)  responden  memilih tetap menggunakan  transportasi online merek lainnya.
Tabel 8. Possibility Rate of Transition Merek Possibility Rate (PR) % Unloyal (UI) Attrition Rate Transportasi Online Gojek ( ) x 100 59,7837 = 60 18 40 45 15 Transportasi Online Grab ( ) x 100 55,4310 = 55 20 47 42,5531 = 43 12 Transportasi Online Lainnya ( ) x 100 61,9039 = 62 6 13 46,1538 = 46 16

## Sumber: data primer diolah
Dapat dilihat besarnya possibility rate, prosentase konsumen yang tidak loyal serta tingkat  pengurangan  ( attrition  rate) dari  masing-masing  transportasi.  Tingkat kemungkinan perpindahan transportasi online Gojek ke transportasi online lainnya adalah sebesar  60%,  persentase  yang  tidak  loyal  terhadap  transportasi  online  Gojek  adalah sebesar  45%  dengan  tingkat  pengurangan  sebesar  15%.  Sementara  tingkat  kemungkinan perpindahan  transportasi  online  Grab  ke  transporatsi  online  lainnya  adalah  sebesar  55%, persentase yang tidak loyal terhadap transportasi online Grab adalah sebesar 43% dengan tingkat  pengurangan  adalah  sebesar  12%.  Sedangkan  tingkat  kemungkinan  perpindahan konsumen  pada  transportasi  online  merek  lainnya  ke  transportasi  online  Gojek  ataupun Grab  adalah  sebesar  62%,  persentase  yang  tidak  loyal  terhadap  transportasi  ini  sebesar 46%,  dengan  tingkat  pengurangan  sebesar  16%.  Selanjutnya  untuk  mengetahui  besarnya probabilitas  pangsa  pasar  yang  akan  terjadi  pada  tahun  yang  akan  datang  dapat  dihitung menggunakan metode sebagai berikut:
Tabel 9. Matrix Probability Merek Transportasi Online Gojek Transportasi Online Grab Transportasi Online Lainnya Transportasi Online Gojek 22/40 = 0,55 19/47 = 0,40 3/13 = 0,23 Transportasi Online Grab 12/40 = 0,3 27/47 = 0,57 3/13 = 0,23 Transportasi Online Lainnya 6/40 = 0,15 1/47 = 0,03 7/13 = 0,54
Sumber: The Power of Brands (Rangkuti, 2004:67) disesuaikan untuk penelitian ini
Setelah  mengetahui  probabilitas  masing-masing  merek  pada  transportasi  online, selanjutnya probabilitas  pangsa pasar tahun  yang akan datang dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
Tabel 10. Probabilitas Transisi Pangsa Pasar Transportasi Online
Transportasi Online Probabilitas transisi x
Pangsa pasar tahun ini
=
Pangsa pasar tahun yang akan datang Gojek Grab Lain Gojek 0,55 0,40 0,23 0,45 0,45 Grab 0,3 0,57 0,23 0,44 0,41 Lain 0,15 0,03 0,54 0,11 0,14 Sumber: data primer diolah
Perhitungan  probabilitas  pangsa  pasar  tahun  yang  akan  datang  adalah  sebagai berikut:
Gojek   = (0,55 x 0,45) + (0,40 x 0,44) + (0,23x 0,11) = 0,4488  = 0,45 Grab = (0,3 x 0,45) + (0,57 x 0,44) + (0,23 x 0,11) = 0,4111 = 0,41 Lain = (0,15 x 0,45) + (0,03 x 0,44) + (0,54 x 0,11) = 0,1401 = 0,14
Perhitungan  pangsa  pasar  masing-masing  merek  transportasi  online  untuk  tahun berjalan  diperoleh  dari  (https://m.liputan6.com/tekno/read3155394/persaingan-sengit-go- jek-grab-dan-uber-siapa-pemenangnya).  Berdasarkan  hasil  riset  tersebut  diketahui  bahwa pangsa pasar Transportasi Online Gojek adalah 45%, dan transportasi online merek lainnya adalah 55%. Pangsa pasar tahun ini dapat dihitung untuk memprediksikan besarnya pangsa pasar  untuk  tahun  yang  akan  datang  berdasarkan  kecenderungan  perpindahan  konsumen. Berdasarkan  matrik  probabilitas  pertumbuhan  pasar  terbesar  akan  diraih  oleh  transportasi online  merek  lain.  Dari  pangsa  pasar  tahun  ini  11%  akan  meningkat  menjadi  14%.  Jadi, akan  mengalami  perkembangan  pangsa  pasar  sebesar  3%.  Justru  pertumbuhan  pangsa pasar  transportasi  online  Gojek  dapat  dikatakan stagnant yakni  tetap  45%.  Sebaliknya pangsa pasar transportasi  online Grab mengalami  penurunan sebesar 3%,  yakni  dari 44% menurun menjadi 41%.

## Pembahasan
Berdasarkan  proses  analisa  menggunakan  Metode Markov  Chain yakni  dapat menggambarkan  perilaku  perubahan  penggunaan  merek,  semakin  besar  nilai  rasio perpindahan  merek  berarti  konsumen  semakin  tidak  loyal,  semakin  kecil  nilai  rasio perpindahan merek berarti konsumen semakin loyal (Rangkuti, 2008: 60).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dapat  diketahui  bahwa  perpindahan  konsumen transportasi  online  Gojek  ke  transportasi  online  lainnya  memiliki  tingkat  kemungkinan yang cukup besar. Hal tersebut diketahui dari tingkat pengurangan ( attrition rate ) sebesar 15%.  Namun  untuk  kemungkinan  pangsa  pasar  yang  akan  datang,  jika  dilihat  dari  rasio peluang  pertumbuhan  pasar  berdasarkan  perpindahan  merek  yang  dilakukan  oleh konsumen  dimana  pertumbuhan  pangsa  pasar  transportasi  online  Gojek  adalah stagnant karena diperkirakan tetap menunjukkan angka 45%.
Perpidahan  merek  yang  dilakukan  oleh  konsumen  sangat  dihindari  oleh  perusahaan karena  dapat  merugikan  perusahaan  dari  sisi  pendapatan.  Bila  masalah  yang  terjadi  tidak segera  diselesaikan,  maka  keberadaan  perusahaan  di  pasar  akan  dipertaruhkan eksistensinya.  Kemungkinan  terjadinya  perpindahan  konsumen  ini  diperkuat  dengan
adanya  beberapa  alasan  yang  mendorong  pengguna  jasa  transportasi  online  melakukan brand switching .
Alasan yang paling mendorong terjadinya perpindahan ialah terkait dengan masalah waktu  atau  ketidaktepatan driver dalam  menjemput  konsumen.  Meskipun  nampak sederhana, kejadian  tersebut  mampu  merubah  keputusan  konsumen  dalam  melakukan pembelian  ulang.  Konsumen  dapat  merasa  tidak  puas  dengan  layanan  yang  diberikan. Faktor selanjutnya  yang  mendorong terjadinya perpindahan konsumen transportasi  online adalah  tarif  yang  terlampau  mahal  jika  dibandingkan  dengan  transportasi  online  merek lainnya.  Hal  tersebut  terjadi  pada  transportasi  online  Gojek  yang  dianggap  lebih  mahal dibandingkan  dengan  yang  lainnya.  Sementara  faktor  lainnya  yang  dianggap  dapat mendorong terjadinya perpindahan konsumen transportasi online adalah terjadinya aplikasi error, sikap driver yang kurang sopan, serta mencoba alternatif transportasi online lainnya berdasarkan rekomendasi dari oranglain.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Terdistribusi  dari  44  responden  yang  menggunakan  transportasi  online  Gojek sebanyak  22  (50%)  responden  tetap  menggunakan  transportasi  online  Gojek,  19  (43%) responden  berpindah  ke  transportasi  online  Grab  dan  3  (7%)  responden  berpindah  ke transportasi online lainnya.
Terdistribusi dari 42 responden yang menggunakan transportasi online Grab, terdapat 12  (29%)  berpindah  ke  transportasi  online  Gojek,  dan  27  (64%)  responden  tetap menggunakan  transportasi  online  Grab  serta  3  (7%)  responden  berpindah  ke  transportasi online  lainnya. Terdistribusi  dari  14  responden  yang  menggunakan  transportasi  online lainnya  sebanyak  6  (43%)  responden  berpindah  ke  transportasi  online  Gojek,  1  (7%) responden  berpindah  ke  transportasi  online  Grab,  dan  7  (50%)  responden  memilih  tetap menggunakan  transportasi online merek lainnya.
Besarnya  tingkat  probabilitas    perpindahan  konsumen  transportasi  online  Gojek  ke transportasi  online  lainnya  di  Kota  Bandar  Lampung  adalah  60%  dengan attrition  rate sebesar  15%. Attrition  rate (tingkat  pengurangan)  ini  menunjukkan  berapa  banyak konsumen yang tidak lagi menjadi konsumen dari suatu bisnis. Dengan angka probabilitas sebesar 60% menunjukkan konsumen transportasi online Gojek memiliki tingkat loyalitas yang rendah (lebih dari 50%).

## Saran
Peningkatan kualitas pelayanan ini sangat penting dilakukan sebagai upaya memikat loyalitas konsumen. PT  Gojek perlu menetapkan harga  yang bersaing dengan perusahaan transportasi  online  lainnya  yang  sejenis.  Meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia (driver) yang  bekerja  di  perusahaan  Gojek,  dengan  cara  merekrut driver dengan  lebih selektif  untuk  meningkatkan  ketanggapan,  keramahan  dan  pelayanan  yang  diberikan. Probabilitas  perpindahan  konsumen  transportasi  online  Gojek  yang  cukup  besar  sehingga posisi  pangsa  pasar  transportasi  online  Gojek  cukup  tersaingi  oleh  transportasi  online lainnya  untuk  pangsa  pasar  yang  akan  datang,  oleh  sebab  itu  Gojek  perlu  menetapkan variasi layanan yang berbeda diantara transportasi online lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Allow,  Denis  G.,  Djoni  hatidja.,  Marline  Paendang.  2013. Analisis  Rantai  Markov  Untuk Mengetahui  Peluang  Perpindahan  Merek  Kartu  Seluler  Pra  Bayar  GSM (Studi Kasus Mahasiswa Fakultas Pertanian Unsrat Manado). Vol 2(1)17-22.
Istijanto,  2009 Aplikasi  Praktis  Riset  Pemasaran  :  Cara  Praktis  Meneliti  Konsumen  dan Pesaing (Edisi Revisi) , Jakarta, Gramedia Pustaka Utama. Kotler,  Philip  dan  Keller,  2007, Manajemen  Pemasaran ,  Jilid  1,Edisi  Kedua  Belas, Jakarta, PT.Indeks.
Kotler dan Keler. 2016, Marketing Management. 15e, Boston, Pearson Education.
Kotler dan Keler. 2012, Marketing Management. Edisi 14, global edition  Pearson prentice hall.
Kotler,  Philip  and  Gary  Armstrong.  2012. Prinsip-Prinsip  Pemasaran .  Edisi  13.  Jilid  1. Jakarta: Erlangga
Kuncoro, Mudrajad. 2003. Metode Riset Unruk Bisnis & Ekonomi. Jakarta:Erlangga. Rangkuti,  Freddy.  2004. The  Power  Of  Brands  Teknik  Mengelola  Brand  Equity  dan Strategi  Pengembanagan  Merek  Plus  Analisis  Kasus  Dengan  SPSS. Jakarta: PT.Gramedia Pustaka Utama.
Rangkuti, Freddy. 2008. The Power of Brands . Cetakan Ketiga, Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Bisnis (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D). Bandung: CV Alfabeta. Cet 18
Sumarni,  Murti  dan  John  Soeprihanto.  2010 .  Pengantar  Bisnis  (Dasar-Dasar  Ekonomi Perusahaan). Edisi Ke-5. Yogyakarta : Liberty Yogyakarta
Tjiptono, Fandy. 2014. Prinsip, Penerapan, dan Penelitian. Yogyakarta: CV ANDI offset. Utami,  Elisabet  Putriyanti.  2014. Analisis  Perpindahan  Merek  (Brand  Switching)  Pada Pengguna  Jasa  Transportasi  Umum  Bus  Rapid  Transit  (BRT)  Trans  Bandar Lampung  Dengan  Metode  Rantai  Markov  (Markov  Chain), STIE  Gentiaras  Bandar Lampung.
Umar,  Husein.  2001. Study  Kelayakan  Bisnis Edisi  2,    Jakarta  PT.  Gramedia  Pustaka Utama.
Zakaria,  2013. Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kepuasan  Konsumen Terhadap  Pengguna  Jasa  Transportasi .  Diponegoro Journal  of  Management, 2(3):h:1-8.