MEDIA STATISTIKA 10(2) 2017: 119-130 http://ejournal.undip.ac.id/index.php/media_statistika
ANALISIS PENGARUH LOKASI DAN KARAKTERISTIK KONSUMEN DALAM MEMILIH MINIMARKET DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK DAN CART
Rokhana Dwi Bekti 1 , Noviana Pratiwi 2 , Maria Titah Jatipaningrum 3 , Dina Auliana 4 1,2,3,4 Jurusan Statistika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta
e-mail : rokhana@akprind.ac.id
DOI: 10.14710/medstat.10.2.119-130
Article Info: Received: 19 Oktober 2017 Accepted: 20 Desember 2017 Available Online: 30 Desember 2017

## Keywords:
Location
And Characteristics, Minimarkets, Logistic Regression, CART .
Abstract: Consumers have many options for shopping their daily needs, both in modern and traditional markets, or retail which especially minimarkets. Thus the competition among minimarket is also very high. Each minimarket has different marketing strategies, because the characteristics of consumers in shopping also vary. Marketing strategy need information from various aspects from consumers, competitors, and products are needed. This study analyze factors that influence the interest of consumers who shop at minimarket. Factor studied is in terms of consumers, both characteristics and location of residence. The data used is the primary data by conducting interviews survey on consumers in the Ngaglik District, Sleman Regency, Special Region of Yogyakarta. The minimarket sample is Indomaret. The method analysis are logistic regression and Classification and Regression Trees (CART). The result indicate that the significant factors that influence to shopping interest with logistic regression method are gender, monthly average expenditure, and location. While the factor plays an important role in CART is also the location. The CART, as a nonparametric method that doesn’t have a certain distribution assumption, has higher classification accuracy. This is indicated by the percentage value of classification accuracy in CART is 90%, while logistic regression is 88%.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan industri ritel di Indonesia sangat cepat.Menurut Asosiasi Perusahaan Ritel Indonesia (Aprindo), pertumbuhan bisnis ritel di Indonesia antara 10%–15% per tahun pada tahun 2012. Pada tahun 2007, jumlah usaha ritel di Indonesia masih sebanyak 10.365 gerai, kemudian pada tahun 2011 mencapai 18.152 gerai tersebar di hampir seluruh kota di Indonesia. Selain itu, perkembangan ritel juga memberi kontribusi besar terhadap Produk Domestik Bruto (PDB). Pada tahun 2015, lapangan usaha perdagangan besar dan eceran, bukan mobil dan sepeda motor menyumbang sebear 97.5767,9 milyar rupiah terhadap PDB Atas Dasar Harga Konstan 2000. Salah satu jenis ritel adalah minimarket. Data Kementerian Perdagangan (Kemendag) menunjukkan bahwa pada tahun 2014 terdapat  23.000  pasar modern dan dari jumlah itu sebanyak 14.000 lebih di antaranya
merupakan kelompok usaha minimarket, sedangkan sisanya adalah supermarket.  Hal ini didukung juga oleh peningkatan jumlah penduduk, konsumsi, dan gaya hidup masyarakat.
Minimarket menjadi andalan masyarakat sebagai konsumen dalam berbelanja karena gerai yang mudah dijangkau, tempat yang nyaman, fasilitas legkap, penataan barang yang menarik, layanan  pembayaran yang lengkap,  dan lain-lain. Konsumen diberikan berbagai macam dan jenis ritel di  sekitarnya. Dengan demikian, persaingan bisnis antar  ritel menjadi sangat tinggi.  Masing-masing ritel sebagai tempat belanja memiliki strategi pemasaran dan pelayanan yang berbeda-beda. Persaingan antar minimarket  juga semakin ketat antara minimarket  modern dan tradisional untuk menarik minat konsumen dan meningkatkan penjualan. Salah satu strateginya adalah dengan mengetahui hal-hal yang dapat mempengaruhi konsumen dalam memilih minimarket. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Natalia (2010) yang menyatakan bahwa lokasi, kelengkapan produk, kualitas produk, harga, pelayanan, kenyamanan berbelanja dan promosi berpengaruh terhadap minat konsumen untuk berbelanja. Selanjutnya Yola dan Budianto (2013) menyatakan bahwa ruangan yang nyaman, kelengkapan produk, potongan harga, kecakapan karyawann, fasilitas parkir dan toilet menjadi hal   penting untuk peningkatan kepuasan konsumen.
Metode-metode analisis yang telah banyak digunakan dalam riset pasar minimarket di antaranya metode kualitatif oleh Paramarta (2015), metode regresi yang digunakan oleh Natalia (2010), metode regresi logistik oleh Shanti (2007), serta Yola dan Budianto (2013) yang menggunakan metode Importance Performance Analysis (IPA).  Metode-metode tersebut menganalisis perilaku, persepsi, atau tingkat kepuasan konsumen tanpa memperhatikan aspek geografis antara lokasi konsumen dan lokasi minimarket.Padahal strategi pemasaran perlu juga memperhatikan aspek geografis antara kosumen dan minimarket sehingga akan diketahui dimana lokasi yang tepat untuk membangun usaha, atau bagaimana perilaku berbelanja konsumen di setiap lokasi. Dengan demikian penelitian ini melakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi minat konsumen untuk berbelanja di minimarket dengan melihat dari lokasi dan karakteristik konsumen.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi logistik biner dan Classification and Regression Trees (CART).  Regresi logistik adalah salah satu model untuk menduga hubungan antara peubah respon kategori dengan satu atau lebih peubah prediktor yang kontinyu ataupun kategori. Peubah respon yang terdiri dari dua kategori yaitu “ya (sukses)” dan “tidak (gagal)”, dan dinotasikan 1=”sukses” dan 0=”gagal (Hosmer dan  Lemeshow,  2000).  CART  merupakan metode yang dikembangkan untuk keperluan analisis klasifikasi, baik untuk peubah respon kategorik maupun kontinu. Metode ini juga akan mendapatkan variabel-variabel penting yang berpengaruh dalam klasifikasi.
Regresi logistik  merupakan metode parametrik, sedangkan CART merupakan metode nonparametrik. Pada kasus ini, kedua metode digunakan untuk mengetahui apakah lokasi dan karakteristik konsumen berpengaruh terhadap minat, selain itu juga hasil klasifikasi konsumen dari hasil model. Pendekatan parametrik  digunakan karena metode ini mengasumsikan data memiliki sebaran teoritik tertentu dan nilai data itu sendiri yang digunakan dalam analisis. Regresi logistik merupakan bagian dari Generalized Linear Model , dimana variabel  responnya adalah famili  eksponensial  dan ada asumsi bahwa fungsi logit dan variabel  independen. Sementara itu, pendekatan nonparametrik  tidak mengasumsikan data memiliki sebaran teoritik tertentu. Pendekatan ini dilakukan karena pada kasus studi lapangan, sering ditemui data tidak memenuhi asumsi yang dibutuhkan. Metode CART memiliki keunggulan statistik sebagai teknik nonparametrik
yang tidak meminta asumsi tentang  bentuk fungsional data. Dengan demikian, penelitian ini juga membandingkan hasil dari kedua metode.

## 2. TINJAUANPUSTAKA

## 2.1. Industri Ritel
Industri ritel adalah kegiatan usaha menjual barang atau jasa kepada perorangan untuk keperluan diri sendiri, keluarga, atau rumah tangga. Kegiatan ritel mencakup penjualan barang dan jasa kepada pengguna yang bervariasi. Kegiatan penjualan adalah langsung ke konsumen. Usaha eceran ( retailing ) adalah kegiatan yang terlibat dalam penjualan barang atau jasa secara langsung kepada konsumen akhir untuk penggunaan pribadi dan bukan bisnis.
Jenis ritel dibagi menjadi 3 jenis yaitu (Soliha, 2008) : a) Grosir (pedagang besar) atau hypermarket. Kelompok ini umumnya hanya ada di kota-kota besar dan jumlahnya sedikit. Di Indonesia yang termasuk dalam kelompok ini adalah PT Alfa Retailindo, PT Makro Indonesia, PT Carrefour, PT Goro Batara Sakti, PT Hero Supermarket (Giant), PT Matahari Putra Prima (Matahari); b) Supermarket; c)  Pengecer besar atau menengah dengan jumlah gerai sekitar 500 gerai; d) Minimarket modern. Minimarket sendiri merupakan perantara pemasar antara produsen dan konsumen akhirdimana aktivitasnya adalah melaksanakan penjualan eceran. Minimarket ini mengisi kebutuhan masyarakat akan warung yang berformat modern.

## 2.2. Regresi Logistik
Metode regresi logistik adalah salah satu model untuk menduga hubungan antara peubah respon kategori dengan satu atau lebih peubah prediktor. Apabila kategori respon berupa biner maka dinamakan regresi logistik  biner. Kategori  peubah respon  tersebut misalnya  “ya (sukses)” dan “tidak (gagal)”, dan dinotasikan 1=”sukses” dan 0=”gagal”. Peubah respon dinotasikan dengan sedangkan Y  peubah faktor dapat merupakan peubah kategori, kontinu atau campuran dari keduanya. Hosmer dan  Lemeshow (2000) menjelaskan  bahwa model regresi logistik biner  dibentuk dengan menyatakan nilai P(Y=1|x) sebagai x) ( π , yang dinotasikan sebagai berikut : ( ) ( ) p p 2 2 1 1 0 p p 2 2 1 1 0 x ... x x exp 1 x ... x x exp x) ( β β β β β β β β π + + + + + + + + + = (1)
Dimana  x i adalah variabel  prediktor,  i=1,2,…,n dengan  n  =  ukuran  sampel, x) ( π adalah peluang terjadinya kejadian sukses, 0 β adalah  konstanta, dan p β adalah nilai  koefisien regresi ke- j dengan j=1,2,…,  p.
Penaksiran  parameter regresi logistik dilakukan dengan  menggunakan  metode Maximum  Likelihood  Estimation (MLE)  (Agresti,  2002).  Metode  iterasi yang digunakan adalah metode iterasi Newton Raphson . Fungsi yang digunakan adalah logit, dengan logit dari x) ( π (persamaan 1) adalah:
      = x) ( - 1 x) ( ln x) ( π π g (2)
Berdasarkan persamaan 1 maka dapat diperoleh model linier yang merupakan fungsi linear dalam parameter-parameternya (Hosmer & Lemeshow. 1989) :
p p 2 2 1 1 0 x ... x x x) ( β β β β + + + + = g (3)
Uji signifikansi pada regresi logistik dapat dilakukan secara simutan dan parsial. Uji signifikansi secara simultan dapat dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: H 0 : β 1 = β 2 =…. = β p =0  (tidak ada pengaruh antara variabel-variabel independen terhadap variabel  dependen), H 1 : minimal ada satu β p ≠ 0 ; p=1,2,3,...,p  (minimal satu variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen). Statistik uji:
) x) ( log 2 ( L log 2 j 0 β g G − − − = (4)
Dengan log : likelihood tanpa variabel bebas dan log β j : likelihood dengan variabel bebas. Pengambilan keputusan adalah apabila 2 , db G α χ > Selanjutnya uji signifikansi regresi secara parsial dilakukan untuk menguji signifikansi masing-masing parameter. Metode yang digunakan adalah uji  wald,  dengan hipotesis H 0 : β p = 0 dan  H 1 : β p ≠  0 . Statistik uji:
( ) p 2 2 p ˆ ˆ Wald β β se = (5)
Dengan 2 p ˆ β : koefisien regresi ke-1,2..., p dan : standard error ke-1,2..., p .
Pengambilan keputusan adalah apabila Wald> 2 , db α χ
Nilai odds ratio pada regresi logistik diinterpretasikan sebagai risiko/kecenderungan variabel-variabel penjelas terhadap variabel respon yang merupakan perbandingan tingkat risiko  relatif dari dua buah nilai variabel penjelas  X j atau  risiko kecenderungan X j =1 terhadap X j = 0. Rumus dari odds ratio adalah :
( ) p p 2 2 1 1 0 x ... x x exp x) ( - 1 x) ( odds β β β β π π + + + + =       = (6)
Hosmer dan Lemeshow  (2000) menyatakan bahwa peubah respon dengan dua kategori (biner) dengan ketentuan jika x) ( π ≥ 0.5 maka hasil prediksi adalah 1 atau masuk kategori sukses, jika x) ( π ≤ 0.5 maka hasil prediksi adalah 0 atau masuk kategori gagal.
2.3. Classification and Regression Trees (CART)
Metode Classification and  Regression Trees(CART) merupakan metode statistika nonparametrik yang dikembangkan untuk keperluan analisis klasifikasi, baik untuk peubah respon kategorik maupun kontinu. Breiman dkk (1993) menyatakan bahwa apabila variabel respon adalah  berbentuk kontinu maka metode yang digunakan adalah metode regresi pohon (regression trees) yang akan  menghasilkan pohon regresi. Apabila variabel respon adalah berbentuk kategorik maka metode yang digunakan adalah metode klasifikasi pohon ( classification trees ) yang akan menghasilkan pohon klasifikasi.
Pohon klasifikasi merupakan metode penyekatan data secara berulang sehingga menghasilkan pohon yang tersusun atas banyak simpul ( node )yang terbentuk dari proses pemilahan rekursif biner. Lewis dan Roger (2000) menyatakan bahwa pembentukan pohon klasifikasi pada CART menggunakan proses binary recrusive partitioning , yaitu struktur
pohon diperoleh melalui algoritma penyekatan rekrusif terhadap variabel prediktor. Penyekatan pertama adalah membentuk dua simpul anak berdasarkan variabel prediktor yang paling signifikan menjelaskan variabel responnya. Proses selanjutnya adalah menyekat kembali simpul anak tersebut masing-masing menjadi dua simpul anak baru. Proses penyekatan dilakukan berluang sampai diperoleh kelompok-kelompok pengamatan yang mempunyai ciri-ciri yang relatif homogen berdasarkan variabel respon dan prediktornya.
Beberapa  penelitian  yang telah menggunaan metode ini diantaranya adalah Hartati dkk (2012), Gusriani dan Parmikanti (2016), serta Tanjung dan Kartiko (2017).  Secara umum, dalam pembangunan pohon klasifikasi CART terdapat tiga tahapan yaitu:
a. Pemilihan Pemilah. Proses ini dilakukan pada setiap simpul bertujuan mendapatkan pemilah yang mampu menghasilkan simpul dengan tingkat kehomogenan nilai peubah respon paling tinggi. Kehomogenan suatu simpul diukur berdasarkan nilai impuritasnya melalui kriteria goodness-of-split
b. Penentuan Simpul Terminal. Simpul dikatakan sebagai simpul terminal ketika suatu simpul t mencapai batas akhir yang ditentukan sehingga tidak terdapat penurunan impuritas secara berarti. Impuritas adalah nilai yang menjadi ukuran tingkat keheterogenan suatu kelas dari suatu simpul. Beberapa syarat yang ada diantaranya : a) tidak terdapat penurunan keheterogenan yang berarti sehingga simpul t tidak akan terpilah lagi, b) hanya terdapat suatu pengamatan pada tiap simpul anak atau adanya batasan mínimum n, atau c) adanya batasan jumlah tingkat kedalaman pohon maksimal kemudian pohon berhenti.
c. Penandaan Label Kelas. Label   kelas   pada   simpul   terminal t ditentukan   melalui aturan  jumlah terbanyak
Proses evaluasi metode klasifikasi dari pohon klasifikasi yang terbentuk dapat dilakukan dengan menghitung tingkat  keakurasian  hasil klasifikasi yaitu  total accuracy rate yang merupakan peluang pengamatan yang diprediksi secara benar oleh fungsi klasifikasi. Perhitungannya adalah:
n n n oo 11 rate accuracy total + = (7)
dengan n 00 = jumlah amatan data aktualyang masuk kategori pertama dan ketika diprediksi masuk kategori pertama, n 11 = jumlah amatan data aktual  yang masuk kategori kedua dan ketika diprediksi masuk  kategori  kedua, dan n=total amatan.  Gambar 1 menampilkan skema pohon pada metode CART.
Gambar 1 Skema Pohon Klasifikasi dan Regresi Sumber : Tanjung dan Kartiko (2017)
dengan t 1 = Simpul asal, t 2 = Simpul dalam, dan t 3 ,t 4 ,t 5 = Simpul terminal

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data primer, yang meliputi observasi dan survey wawancara yang dilakukan di 6 Desa di Kecamatan Ngaglik, Kabupaten Sleman, DIY. Observasi dilakukan untuk memilih ritel yang menjadi objek dan penentuan atribur di dalam kuisioner. Selanjutnya memetakan lokasi ritel tersebut dengan lokasi konsumen untuk penentuan sampel survei. Jenis ritel yang digunakan adalah ritel modern, yaitu minimarket  Indomart.  Survei dilakukan dengan wawancara terhadap konsumen dengan menggunakan kuisioner. Survei ini telah dilakukan pada Juli 2017. Wawancara dilakukan terhadap responden/konsumen yang pernah belanja di Indomaret di Kecamatan Ngaglik. Pengambilan data ini menggunakan teknik sampling purposive , yaitu berdasarkan tujuan bahwa responden yang diwawancara hanya yang pernah berbelanja  kebutuhan pokok sehari-hari di Indomaret di Kabupaten Sleman, yaitu sejumlah 150 orang.

## 3.2. Variabel dan Metode Analisis Penelitian
Variabel  prediktor  yang digunakan diantaranya karakteristik responden yang meliputi  jenis kelamin(X 1 ),  usia(X 2 ), pekerjaan  utama  (X 3 ),  jenjang  pendidikan  terakhir (X 4 ), rata-rata pengeluaran per bulan (X 5 ), serta lokasi yang diukur dari desa tempat tinggal (X 6 ).  Jenis kelamin menggunakan koding 1=laki-laki dan 0=perempuan. Pekerjaan menggunakan koding 1= Ibu rumahtangga (RT), 2= karyawan, 3= Lainnya, 4= Petani, 5= PNS/TNI, dan 0=Wiraswasta.  Pendidikan menggunakan koding 0=SD/sederajat,  1= SLTP/sederajat, 2=SLTA/sederajat, dan 3=D1/D2/D3/S1/S2/S3.Pengeluaran menggunakan koding 0 untuk kurang dari 1 juta rupiah, 1 untuk 1 juta-1.5 juta rupiah, 2 untuk 1.6 juta – 2 juta rupiah, dan 3  untuk  lebih dari 2 juta rupiah.  Lokasi menggunakan koding 1= Donoharjo, 2= Minomartani, 3= Sardonoharjo, 4= Sariharjo, 5= Sinduharjo, dan 0=Sukoharjo. Sedangkan variabel respon (Y) adalah tempat belanja terakhir. Jenis belanja tersebut adalah jenis selain  kebutuhan pokok. Variabel respon tersebut adalah berbentuk biner, dimana bernilai 1 jika berbelanja di Indomaret dan 0 jika berbelanja di minimarket lainnya.
Metode analisis meliputi: 1) deskriptif karakeristik responden dan belanja responden, 2) metode regresi logistik biner, dan CART, 3) perbandingan metode melalui identifikasi variabel yang paling berpengaruh dan nilai ketepatan klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Karakteristik Responden
Pasar minimarket tersebar di setiap lokasi penelitian.  Berdasarkan hasil observasi, terdapat 24 minimarket di Sardonoharjo,  17 minimarket di Sariharjo, 12 minimarket di Sinduharjo, 8 minimarket di Minomartani, 13 minimarket di Donoharjo, dan 10 minimarket di Sukoharjo. Indomaret berada di setiap desa. Karakteristik responden yang berbelanja di Indomaret disajikan di Tabel 1. Sebagian besar konsumen yang pernah berbelanja di Indomaret terakhir kali waktu survey penelitian adalah bekerja sebagai karyawan dan wiraswasta, berpendidikan terakhir SLTA/sederajat, dan memiliki rata-rata pengeluaran per bulan 1-1.5 juta rupiah. Konsumen terbanyak berada di Minomartani dan Sinduharjo.
Tabel 1 Karakeristik Responden dan Belanja Responden Variabel Berbelanja di Indomaret Tidak Ya Jenis Kelamin Laki-laki(X 11 ) 3% 23% Perempuan(X 12 ) 35% 39% Rata-rata Usia Usia (X 2 ) 42.52 tahun 41.99 tahun Pekerjaan Ibu RT(X 31 ) 22% 14% Karyawan(X 32 ) 1% 19% Lainnya(X 33 ) 4% 3% Petani(X 34 ) 3% 3% PNS/TNI(X 35 ) 3% 7% Wiraswasta(X 36 ) 5% 16% Pendidikan SD/sederajat(X 41 ) 5% 3% SLTP/sederajat(X 42 ) 4% 8% SLTA/sederajat(X 43 ) 21% 39% D1/D2/D3/S1/S2/S3(X 44 ) 8% 12% Pengeluaran <1 juta(X 51 ) 15% 9% 1 - 1,5 juta(X 52 ) 15% 27% 1,6 - 2 juta(X 53 ) 5% 19% > 2 juta(X 54 ) 2% 7% Lokasi Donoharjo(X 61 ) 16% 1% Minomartani(X 62 ) 0% 17% Sardonoharjo(X 63 ) 9% 7% Sariharjo(X 64 ) 1% 15% Sinduharjo(X 65 ) 1% 17% Sukoharjo(X 66 ) 11% 5%

## 4.2. Analisis Regresi Logistik
Analisis  regresi logistik  dilakukan dengan tujuan untuk menyelidiki variabel yang berpengaruh terhadap minat belanja di Indomaret. Hasil estimasi disajikan pada Tabel 2. Pada pengujian signifikansi parameter secara simultan, diperoleh statistik uji G sebesar128,708 yang lebih besar dari
=  28.869  maka H 0 ditolak,  berarti minimal
satu variabel prediktor  berpengaruh terhadap variabel respon. Selanjutnya, dilakukan  uji signifikansi  secara parsial  melalui uji Wald. Variabel prediktor  dikatakan signifikan berpengaruh pada variabel respon jika wald > = 3,84. P ada taraf signifikansi α=5% , dapat diketahui bahwa variabel rata-rata pengeluaran per bulan yang kurang dari 1 juta rupiah dan 1 juta –  1.5 juta rupiah signifikan berpengaruh terhadap minat belanja di Indomaret.  Sedangkan pengeluaran 1.6 juta-2 juta rupiah signifikan berpengaruh pada α=10%. Variabel  lokasi tempat tinggal responden, khususnya Donoharjo, Sariharjo, dan Sinduharjo juga signifikan berpengaruh.
Tabel 2 Estimasi Parameter
Variabel S.E. Wald df P value exp( )
Jenis Kelamin(X 1 ) Laki-laki(X 11 ) 1.989 1.429 1.938 1 0.164 7.308 Usia (X 2 ) 0.051 0.038 1.857 1 0.173 1.053 Pekerjaan (X 3 ) Ibu RT(X 31 ) 0.161 0.909 0.032 1 0.859 1.175 Karyawan(X 32 ) 1.521 1.453 1.096 1 0.295 4.576 Lainnya(X 33 ) 0.048 1.53 0.001 1 0.975 1.049 Petani(X 34 ) -1.027 1.721 0.356 1 0.551 0.358 PNS/TNI(X 35 ) -2.510 1.954 1.649 1 0.199 0.081 Pendidikan (X 4 ) SLTP/sederajat(X 42 ) 0.561 1.476 0.144 1 0.704 1.752 SLTA/sederajat(X 43 ) 1.057 1.276 0.686 1 0.408 2.878 D1/D2/D3/S1/S2/S3(X 44 ) 0.973 1.403 0.481 1 0.488 2.647 Pengeluaran (X 5 ) 1 - 1,5 juta(X 52 ) 1.089 0.766 2.020 1 0.155 2.971 1,6 - 2 juta(X 53 ) 1.751 1.093 2.566 1 0.109 5.761 >2 juta(X 54 ) 4.875 1.984 6.039 1 0.014* 130.967
Lokasi(X 6 ) Donoharjo (X 61 ) -4.943 2.366 4.363 1 0.037* 0.007 Minomartani (X 62 ) 22.409 6.86 x 10 3 0.000 1 0.997 5.4 x 10 9 Sardonoharjo (X 63 ) 0.91 0.824 1.222 1 0.269 2.485 Sariharjo(X 64 ) 4.072 1.389 8.595 1 0.003* 58.686 Sinduharjo (X 65 ) 4.113 1.32 9.705 1 0.002* 61.108 Constant -5.287 2.439 4.700 1 0.030 0.005
Keterangan : *) signifikan pada α=5%, **) signifikan pada α=10%
Berdasarkan  hasil estimasi yang didapat, dapat diketahui bahwa tidak semua variabel  signifikan berpengaruh, sehingga selanjutnya melakukan proses stepwise. Hasil estimasi tersebut disajikan di Tabel 3. Dapat diketahui bahwa variabel jenis kelamin, rata- rata pengeluaran per bulan, dan tempat tinggal konsumen signifikan berpengaruh terhadap minat belanja di Indomaret.
Tabel 3 Estimasi Parameter Setelah Uji Stepwise Variabel S.E* Wald Df P value exp( ) Jenis Kelamin(X 1 )
Laki-laki(X 11 ) 1.351 0.813 2.764 1 0.096** 3.862 Pengeluaran (X 5 ) 1 - 1,5 juta(X 52 ) 1.303 0.694 3.522 1 0.061** 3.680 1,6 - 2 juta(X 53 ) 1.495 0.927 2.598 1 0.107 4.459 > 2 juta(X 54 ) 3.521 1.379 6.524 1 0.011* 33.835 Lokasi(X 6 ) Donoharjo (X 61 ) -2.879 1.347 4.569 1 0.033* 0.056 Minomartani (X 62 ) 22.314 7.53 x 10 3 0.000 1 0.998 4.91 x 10 9 Sardonoharjo (X 63 ) 1.43 0.752 3.613 1 0.057** 4.18 Sariharjo(X 64 ) 4.167 1.2 12.047 1 0.001* 64.499 Sinduharjo (X 65 ) 4.309 1.201 12.871 1 0.000* 74.353 Constant -2.514 0.815 9.520 1 0.002* 0.081
Keterangan : *) signifikan pada α=5%, **) signifikan pada α=10%
Dengan demikian, estimasi model regresi logistik yang diperoleh  dalam bentuk transformasi dari logit adalah
Pada Tabel 3  juga disajikan nilai exp( ) atau odds ratio , yang  diinterpretasikan sebagai risiko atau kecenderungan minat belanja di Indomaret  berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi. Nilai odd ratio pada variabel rata-rata pengeluaran perbulan1-1.5 juta sebesar 3.680,  menunjukkan bahwa konsumen  yang memiliki rata-rata  pengeluaran perbulan1-1.5  juta memiliki peluang untuk berbelanja di Indomaret sebesar 3.680 kali konsumen yang memiliki rata-rata pengeluaran perbulan kurang dari 1 juta. Nilai odd ratio untuk rata-rata pengeluaran  1.6-2 juta dan lebih dari 2  juta  adalah  4.459 dan 33.835. Dengan demikian, konsumen yang memiliki jumlah pengeluaran tinggi, dapat juga diartikan memiliki pendapatan tinggi, akan memiliki peluang yang tinggi untuk berbelanja di Indomaret.
Variabel lokasi  tempat tinggal konsumen di Desa  Donoharjo  memiliki odd ratio sebesar 0,056, menunjukkan bahwa konsumen  yang tinggal di Desa  Donoharjo memiliki peluang untuk berbelanja di Indomaret sebesar 0,056 kali dibandingkan penduduk yang tinggal di Lokasi Sukoharjo. Konsumen di Desa Minomartani memiliki peluang yang lebih tinggi untuk berbelanja di Indomaret dibandingkan konsumen yang tinggal di desa lain.
Tabel 4 menunjukkan hasil perhitungan ketepatan hasil klasifikasi minat belanja di Indomaret  dengan menggunakan model regresi logistik.  Penduduk yang awalnya tidak belanja di Indomaret dan diprediksi tidak akan belanja adalah  sebanyak 45 orang. Penduduk yang awalnya tidak belanja di Indomaret dan diprediksi akan belanja adalah sebanyak 12 orang.Penduduk yang awalnya belanja di Indomaret dan diprediksi tidak akan belanja  adalah  sebanyak 6 orang.  Penduduk yang awalnya belanja di Indomaret dan diprediksi akan  tetap  belanja di Indomaret sebanyak 87 orang.  Dengan demikian,
persentase ketepatan model regresi logistik dalam mengklasifikasikan observasi  adalah 88%. Sejumlah 12 orang yang diprediksi merubah tempat belanja tersebut adalah sebagian besar memiliki rata-rata pengeluaran per bulan 1-1.5 juta rupiah, serta tinggal di Sukoharjo dan Sardonoharjo.
Tabel 4 Ketepatan Klasifikasi Regresi Logistik Observasi Prediksi Persentase Tidak Ya Tidak 45 12 78,9% Ya 6 87 93,5% Persentase Keseluruhan 88%

## 4.3. Analisis Classificationand Regression Trees (CART)
Pohon klasifikasi yang terbentuk menghasilkan 7 simpul yang terdiri atas 1 simpul asal, 2 simpul dalam,  dan 4 simpul terminal dengan kedalaman pohon sebesar 5pada Gambar  2.  Variabel  yang berperan paling penting dalam pembentukan pohon klasifikasi adalah lokasi tempat tinggal konsumen, khususnya Desa  Donoharjo, Sardonoharjo, dan Sukoharjo.Variabel penting selanjutnya adalah rata-rata pengeluaran per bulan dan usia.
Gambar 2 Pohon klasifikasi CART minat belanja di Indomaret
Berdasarkan pohon klasifikasi yang terbentuk diperoleh bahwa
1. Rule 4, penduduk yang tinggal di Donoharjo diklasifikasikan pada tidak berbelanja di Indomaret. Sejumlah konsumen yang ada di klasifikasi ini adalah terdapat 96% konsumen yang belanja di minimarket selain Indomaret dan 4% konsumen berbelanja di Indomaret.
2. Rule 10, penduduk yang tinggal di lokasi Sardonoharjo dan Sukoharjo, serta memiliki rata-rata pengeluaran perbulan kurang dari 1 juta diklasifikasikan pada tidak berbelanja di Indomaret
X 6 X 6 X 5 = X 51 X 5 = X 52 X 2
3. Rule  44,  penduduk  yang tinggal di Sardonoharjo  dan Sukoharjo, usia kurang dari  44, dan rata-rata pengeluaran perbulan 1-1,5 juta diklasifikasikan pada tidak berbelanja di Indomaret
4. Rule 45, penduduk yang tinggal di Sardonoharjo dan Sukoharjo, rata-rata pengeluaran perbulan  lebih dari 1.5  juta,usia  kurang  dari  44, diklasifikasikan pada berbelanja  di Indomaret
5. Rule 23, penduduk yang tinggal di Sardonoharjo dan Sukoharjo, rata-rata pengeluaran perbulan  lebih dari 1  juta, danusia  lebih  dari  44  diklasifikasikan pada berbelanja  di Indomaret
6. Rule  3,  penduduk yang tinggal di Minomartani, Sariharjo, dan Sinduharjo diklasifikasikan pada berbelanja di Indomaret
Tabel 5 Ketepatan Klasifikasi Regresi Logistik pada CART
Aktual Prediksi Persentase Tidak Ya Tidak 51 6 89.5% Ya 9 84 93.5% Persentase Keseluruhan 90%
Tabel 5 menunjukkan hasil klasifikasi hasil dari pohon klasifikasi CART. Terdapat 6 orang penduduk yang awalnya tidak belanja di Indomaret dan diprediksi akan belanja di Indomaret. Terdapat 84 penduduk yang awalnya belanja di Indomaret dan diprediksi akan tetap  belanja di Indomaret. Dengan demikian  persentase ketepatan model CART dalam mengklasifikasikan observasi adalah 90%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Faktor-faktor yang signifikan berpengaruh terhadap minat belanja di Indomaret melalui metode regresi logistik  pada taraf signifikansi α =10%  adalah variabel jenis kelamin, pengeluaran rata-rata perbulan  untuk kategori kurang dari 1 juta  dan 1-1.5 juta,  dan lokasi  tempat tinggal konsumen untuk kategori Donoharjo,  Sardonoharjo,  Sariharjo, dan Sinduharjo.
2. Faktor  yang  berperan pentingdalam pembentukan pohon klasifikasi  CART  adalah lokasi Donoharjo, Sardonoharjo, dan Sukoharjo.
3. Berdasarkan perbandingan hasil, metode CART memberikan hasil ketepatan klasifikasi yang lebih baik, dimana nilai  klasifikasi pada model  regresi logistik adalah 88%, sedangkan hasil klasifikasi pada model CART adalah 90%

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti, A. 2002. Categorical Data Analysis, Second Edition , USA. JohnWiley and Sons, New York.
Breiman,  L., Friedman,  J.H.,  Olshen,  R.A.,  dan Stone,  C.J.  1993. Classification  and Regression Tree . New York. Chapman and Hall.
Damayanti, L.K. 2011. Aplikasi Algoritma CART untuk Mengklasifikasikan Data Nasabah Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera 1912 Surakarta , Skripsi Universitas Sebelas Maret, Surakarta.
Gusriani, N. dan Parmikanti, K. 2016. Klasifikasi Ketepatan Masa Studi Mahasiswa FMIPA Unpad Angkatan 2001-2006 dengan Menggunakan Metode Classification and Regression Trees (CART). Jurnal Matematika Integratif , Vol. 11(1), pp 7-14.
Hartati, A., Zain, I., dan Ulama, B. S. S. 2012. Analisis CART (Classification and Regression Trees) pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepala Rumah Tangga di Jawa Timur Melakukan Urbanisasi. Jurnal Sains dan Seni ITS ,  Vol.  1(1), pp D100-D105.
Hosmer dan Lemeshow. 2000. Applied Logistic Regression . USA. John Wiley and Sons.
Lewis dan Roger, J. 2000. An Introduction to Classification and Regression Trees (CART) Analysis, presented at The 2000 Annual Meeting of Society for Academic Emergency Medicine of San Fransisco , California.
Natalia, L. 2010. Analisis Faktor Persepsi yang Mempengaruhi Minat Konsumen untuk Berbelanja pada Giant Hypermarket Bekasi .  Fakultas Ekonomi, Jurusan Manajemen Universitas Gunadarma. Jakarta.
Paramarta, P.D. 2015. Analisis Persepsi dan Motivasi Konsumen terhadap Ritel Modern dan Ritel Tradisional (Studi pada Konsumen Toko Tanaman dan Alfamart Ki Mangun Sarkono di Kabupaten Tulungagung. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , Vol. 3(2).
Shanti, S. I. 2007. Analisis  Keputusan Konsumen dalam Mengkomsumsi Jeruk Lokal dan Jeruk Impor di  Ritel Modern: Kasus  Konsumen Giant Botani Square Bogor . Skripsi. Institut Pertanian Bogor.
Soliha, E. 2008. Analisis Industri Ritel di Indonesia. Jurnal Bisnis dan Ekonomi ,  Vol. 15(2), pp 128-142.
Tanjung, R. H. dan Kartiko, K. 2017. Penerapan Metode CART (Classification and Regression Trees) untuk Menentukan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pembayaran Kredit oleh Nasabah (Studi Kasus Bank BRI  Unit Aek Tarum– Sumatera Utara). Jurnal Statistika Industri dan Komputasi , Vol. 2(2), pp 78-83
Yola, M. dan Budianto, D. 2013. Analisis kepuasan konsumen terhadap kualitas pelayanan dan harga produk pada supermarket dengan menggunakan metode Importance Performance Analysis (IPA). Jurnal Optimasi Sistem Industri , Vol. 12(12), pp 301- 309.