Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 9 No. 2, Desember 2017, hal. 75-86 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422; https://jmpunsoed.com/

## PENERAPAN CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS (CFA)

## UNTUK MENENTUKAN KARAKTERISTIK USER DAN NON USER
MOTOR X DI KOTA CIREBON
(Studi Kasus PT. XYZ)

## Muhamad Iqbal Mawardi
Departemen Statistika, Universitas Padjadjaran 1992iqbal@gmail.com

## Bertho Tantular
Departemen Statistika, Universitas Padjadjaran

## Resa Septiani Pontoh
Departemen Statistika, Universitas Padjadjaran
ABSTRACT . PT.  XYZ  has  a  role  as  the  main  dealer  of  motor  X  in  West  Java  with marketing  area  in  three  cities:  Bandung,  Bekasi  and  Cirebon.  The  company  survey always held every year about Brand Awareness & Image to users and non user motor X to  know  the  characteristics  of  consumers.  Based  on  the  company  report  survey  there was  a  decrease  in  the  indicators  of  Top  Of  Mind  Unit  in  Cirebon  City  for  the  user  of 30.8% and for non users of 9.8%. This study aims to determine the characteristics that cause  the  decline  of  the  Top  Of  Mind  Unit  based  on  the  configuration  of  user characteristics  and  non  user  motor  X  in  Cirebon  City  by  using  Configural  Frequency Analysis  (CFA).  From  the  results  of  data  analysis  can  be  seen  that  there  are  three configurations of user characteristics and non users that deviate from the base model is formed.  These  three  configurations  can  be  considered  in  determining  the  marketing strategy to maintain and improve the Top Of Mind Unit in Cirebon City .
Keywords: Brand  Awareness , Top  Of  Mind , Configural  Frequency  Analysis ( CFA ), Base Model .
ABSTRAK. PT.  XYZ  berperan  sebagai main  dealer motor  X  di  Jawa  Barat  dengan wilayah pemasaran di tiga Kota yaitu Bandung, Bekasi dan Cirebon. Dalam  satu tahun perusahaan    selalu  mengadakan  survey  mengenai Brand  Awareness  &  Image terhadap user dan non  user motor X  dengan tujuan  mengetahui  karakteristik  konsumen.  Laporan dari hasil survey perusahaan menunjukan terjadi penurunan pada indikator Top Of Mind Unit di  Kota  Cirebon  untuk user sebesar  30,8%  dan  untuk non  user sebesar  9,8%. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  karakteristik  yang  menyebabkan  terjadinya penurunan Top Of Mind Unit berdasarkan konfigurasi dari karakteristik user dan non user
motor  X  di  Kota  Cirebon  dengan  menggunakan Configural  Frequency  Analysis ( CFA ). Dari hasil analisis data dapat diketahui bahwa terdapat tiga konfigurasi dari karakteristik user dan non user yang menyimpang dari base model yang terbentuk. Ketiga konfigurasi tersebut dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam menentukan strategi pemasaran untuk mempertahankan dan meningkatkan Top Of Mind Unit di Kota Cirebon.
Kata  Kunci: Brand  Awareness , Top  Of  Mind , Configural  Frequency  Analysis ( CFA ), Base Model .

## 1. PENDAHULUAN
PT.  XYZ  sebagai main  dealer sepeda  motor  X  di  Jawa  Barat  selalu berusaha  untuk  mempertahankan  dan  meningkatkan  loyalitas  konsumen  yang telah  diraih  dengan  cara  mengadakan  survey  setiap  tahun  mengenai brand awareness  & image terhadap user (pengguna sepeda motor) dan non user (calon pengguna  sepeda  motor)  X  untuk  mengetahui  karakteristik  konsumen. Berdasarkan  laporan  divisi Customer  Knowledge  and  Management ,  terjadi penurunan Top  Of  Mind  Unit yang  merupakan  salah  satu  indikator  dalam menentukan Brand Awareness & Image sepeda motor X, yaitu untuk user sebesar 30,8% dan untuk non user sebesar 9,8%. Untuk mengantisipasi kondisi penurunan Top Of Mind Unit di Kota Cirebon, P.T. XYZ memerlukan metode analisis yang tepat dalam menentukan karakteristik user dan non user sepeda motor X tersebut. Dalam  penelitian  ini,  metode  analisis  yang  digunakan  adalah Configural Frequency  Analysis  (CFA) untuk  melihat  apakah  suatu  karakteristik  yang terbentuk dari konfigurasi tertentu sesuai atau tidak dengan apa yang diharapkan.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  analisis  dengan  menggunakan  metode Configural Frequency  Analysis  (CFA) ,  data  yang  digunakan  merupakan  hasil  survey  P.T.
XYZ mengenai karakteristik Brand Awareness & Image di Kota Cirebon terhadap 190  responden.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan  metode multinomial  sampling .  Terdapat  empat  faktor  yang  akan  dilihat  keterkaitannya: Top Of Mind (merk yang paling diingat) sepeda motor X yang dibagi menjadi dua kategori,  yaitu:  X dan  kompetitor;  pekerjaan  yang  dibagi  menjadi  tiga  kategori, yaitu:  pelajar/mahasiswa,  karyawan  (PNS/Swasta),  lainnya  (wiraswasta);
pengeluaran per bulan  yang  dibagi  menjadi dua  kategori,  yaitu:  kurang dari atau sama  dengan  dan  lebih  dari  Rp.  1.250.000,00;  dan  pengguna  motor  yang  dibagi menjadi  dua  kategori,  yaitu: user (pengguna  sepeda  motor)  dan  non user (calon pengguna sepeda motor).

## 2.1 Configural Frequency Analysis
Configural  Frequency  Analysis  (CFA) adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  (konfigurasi)  variabel  kategori  apakah terjadi  ketidakcocokan  ( discrepancies )  dengan  apa  yang  telah  diekspektasikan sebelumnya atau tidak. Ketidakcocokan ( discrepancies ) terjadi jika:
1. suatu  peristiwa  yang  terjadi  lebih  besar  daripada  yang  diekspektasikan  atau, dengan kata lain, lebih sering terjadi ( CFA type ), dan
2. suatu  peristiwa  yang  terjadi  lebih  kecil  daripada  yang  diekspektasikan  atau, dengan kata lain, lebih jarang terjadi ( CFA antitype ).
Pada dasarnya, metode CFA tidak memfokuskan pada apakah suatu model akan cocok dengan data atau tidak karena analisis ini hanya ingin memperlihatkan fenomena atau konfigurasi yang memang secara signifikan kejadiannya jauh dari apa yang telah diharapkan dari model yang terbentuk.
Terdapat lima langkah pengujian dengan menggunakan CFA :
1. Pemilihan base model
2. Pemilihan konsep penyimpangan dari suatu model.
3. Menentukan tes signifikansi.
4. Menentukan estimasi frekuensi harapan.
5. Interpretasi type dan antitype .

## 2.2 Base Model Log Linier
Base  model log  linier  dapat  menjelaskan  asumsi  teoritis  bahwa,  pada model  log  linier,  semua  variabel  mempunyai  status  yang  sama  sebagai  suatu respon (Agresti, 1996). Untuk melihat adanya interaksi antar prediktor, pengujian main  effect antar  prediktor  dapat  dilakukan.  Jika  terdapat type atau antitype artinya memang terdapat interaksi antar prediktor. Model log linier untuk melihat
ada  atau  tidaknya  interaksi  antar  prediktor  (Von  Eye,  2002)  adalah  sebagai berikut:
( ) ijk i j k LogE Y A B C
     (1)
dengan ( ) ijk E Y = ekspektasi setiap sel.
 = intercept atau constant atau rata-rata umum
i A =  Efek  utama  faktor  A  (Pekerjaan)  pada  kategori  ke- i ( i =1
(Pelajar/Mahasiswa), i =2 (Karyawan), i =3 (Lainnya))
j B = Efek utama faktor B (Pengeluaran per bulan) pada kategori ke- j ( j =1 (≤Rp. 1.250.000,00), j =2 (>Rp. 1.250.000,00))
j C = Efek  utama  faktor  C  (Pengguna  Sepeda  Motor)  pada  kategori
ke- k ( k =1 ( User ), k =2 ( Non User ))
Apabila terdapat interaksi antar prediktornya maka model log linier untuk data (Von Eye, 2002) adalah sebagai berikut:
( ) ijkl i j k l ij ik jk ijk LogE Y A B C D AB AC BC ABC           .        (2)
dengan ( ) ijkl E Y = frekuensi diharapkan setiap sel.
 = intercept atau constant atau rata-rata umum
i A =  Efek  utama  faktor  A  (Pekerjaan)  pada  kategori  ke- i ( i =1
(Pelajar/Mahasiswa), i =2 (Karyawan), i =3 (Lainnya))
j B = Efek utama faktor B (Pengeluaran per bulan) pada kategori ke- j
( j =1 (≤Rp. 1.250.000,00), j =2 (>Rp. 1.250.000,00))
j C = Efek  utama  faktor  C  (Pengguna  Sepeda  Motor)  pada  kategori
ke- k ( k =1 ( User ), k =2 ( Non User ))
l D = Efek utama faktor D ( Top Of Mind ) pada kategori ke- l ( l =1
(motor X), l =2 (Kompetitor))
ij AB = interaksi tingkat ke- i dan j faktor A dan B
ik AC = interaksi tingkat ke- i dan k faktor A dan C
jk BC = interaksi tingkat ke- j dan k faktor B dan C
ijk ABC = interaksi tingkat ke- i , ke- j dan k faktor A, B dan C

## 2.3   Estimasi Frekuensi Ekspektasi
Penaksiran  terhadap  ekspektasi  frekuensi  konfigurasi  ( E(Y ijkl ) )  digunakan dengan  memanfaatkan  metode Maksimum  Likelihood .  Fungsi  dari  distribusi multinomial  dengan  frekuensi  sel Y 1 ,...,Y n dan  peluang  tiap  sel  adalah θ 1, ...,θ n dengan nilai n yang telah ditentukan sebelumnya (Dobson, 1983) adalah  sebagai berikut:
1 ( ; | ) ! ! i N y i i i f y n n y      (3)
dengan 1 N i i n y    dan 1 1 N i i     .
Dengan  menggunakan  fungsi  Log-Likelihood  distribusi  Multinomial, penaksir Maximum  Likelihood parameter θ i diperoleh  dengan  memaksimalkan fungsi Likelihood dengan constraint berupa Lagrange  Multiplier . Maximum Likelihood Estimator dari parameter θ i untuk E(Y i ) adalah:
0 i i i Y t n        i i n Y   (4)
sehingga  diperoleh ijk i.. .j. ..k
E(Y )=nθ nθ nθ untuk  distribusi  multinomial  di  mana tanda  titik  menandakan  variabel  baris  dan  kolom  independen  dan
ijkl ...l ijk. E(Y )=nθ nθ jika terdapat interaksi diantara variabel tersebut.

## 2.5  Uji Independensi Prediktor
Dalam CFA  base  model , type dan antitype muncul  ketika  ada ketidakcocokan  antara  frekuensi  observasi  dan  frekuensi  ekspektasi.  Untuk menguji  independensi  dari  prediktor, main  effect digunakan  dengan  hipotesis (Dobson, 1983) berikut:
H 0 : E(Y ijk ) = nθ i ..θ. j .θ.. k (tidak terdapat asosiasi antar variabel prediktor)
H 1 : E(Y ijk ) ≠ nθ i ..θ. j .θ.. k (terdapat asosiasi antar variabel prediktor)
Statistik uji yang digunakan adalah chi-kuadrat dengan rumusan sebagai berikut:
2 2 ( ) ijk ijk i j k ijk n e e       (5)
dengan: n ijk = frekuensi observasi pada baris ke- i , layer ke- j , kolom ke- k e ijk = frekuensi ekspektasi pada baris ke- i , layer ke- j , kolom ke- k

## 2.6   Uji Independensi Interaksi Prediktor dan Kriteria
Untuk menguji independensi interaksi prediktor dan kriteria, main effect digunakan dengan hipotesis (Dobson, 1983) berikut:
H 0 : E(Y ijkl ) = nθ ...l θ ijk. (tidak terdapat interaksi antar variabel prediktor)
H 1 : E(Y ijkl ) ≠ nθ ...l θ ijk. (terdapat interaksi antar variabel prediktor)
Statistik uji yang digunakan adalah chi-kuadrat dengan rumusan sebagai berikut:
2 2 ( ) ijkl ijkl i j k l ijkl n e e        (6)
dengan: n ijkl = frekuensi observasi pada baris ke- i , layer ke- j , kolom ke- k , interaksi ke- l
e ijkl =  frekuensi  ekspektasi  pada  baris  ke- i ,  layer  ke- j ,  kolom  ke- k , interaksi ke- l
2.7  Metode Bonferroni untuk Melihat Signifikansi Konfigurasi
Metode Bonferroni merupakan  metode  penyesuaian  untuk α .  Penyesuaian dapat dilakukan dengan rumusan sebagai berikut:
* T    (7)
dengan T merupakan banyaknya konfigurasi
Untuk  melihat  signifikansi  konfigurasi  apakah  terdapat  penyimpangan  dari base model yang terbentuk, maka dilakukan pengujian dengan hipotesis berikut:
H 0 :  E(Ni)  =  Ei (nilai  frekuensi  observasi  sama  dengan  nilai  frekuensi ekspektasi)
H 1 :  E(Ni)  ≠  Ei (nilai  frekuensi  observasi  sama  dengan  nilai  frekuensi ekspektasi)
dengan statistik uji :
i i i N E z E   (8)
di mana: i = konfigurasi ke- i
N i = frekuensi observasi konfigurasi ke- i
E i = frekuensi ekspektasi konfigurasi ke- i

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini, software R  digunakan  untuk  menganalisis  data.  Pada langkah  pertama,  akan  dilakukan  analisis  untuk  melihat  independensi  diantara prediktor. Setelah itu, akan dilakukan analisis antara prediktor dan kriteria.
Analisis  untuk  prediktor  dilakukan  untuk  melihat  apakah  terdapat  asosiasi diantara variabel prediktor dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Hasil Statistik Uji Prediktor Statistik Uji Nilai Chi Kuadrat 48.20559 Derajat Bebas 7 P-value 3.406353e-11
Berdasarkan  hasil output ,  nilai p-value ≤ α ,  yang  berarti H 0 ditolak  atau terdapat asosiasi diantara variabel prediktor.
Untuk  uji  independensi  prediktor  secara  parsial,  diperoleh  hasil  sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel Hasil Analisis Prediktor No  Konfigurasi  Ni Ei Z P-Value T/A 1 1 1 1 24  10,712576  4,059698  0.000024 Type 2 1 1 2 4 4,476898  0,225391  0,410837 3 1 2 1 7  16,792687  2,389691  0,008431 4 1 2 2 4 7,017839  1,139185  0,127312 5 2 1 1 17  23,622604  1,362589  0,086506 6 2 1 2 2 9,872133  2,505456  0,006114 7 2 2 1 48  37,030028  1,802721  0,035716 8 2 2 2 19  15,475235  0,896007  0,185124 9 3 1 1 11  17,854294  1,622151  0,052385 10 3 1 2 16 7,461496  3,125855  0,000886 Type 11 3 2 1 27  27,987812  0,186719  0,425940 12 3 2 2 11  11,696399  0,203625  0,419323
Berdasarkan  hasil  analisis,  asosiasi  diantara  variabel  ditandai  dengan munculnya type atau antitype . Dalam hal ini, munculnya type menjelaskan bahwa terdapat  asosiasi  diantara  variabel  prediktor.  Kolom  pertama  menunjukan konfigurasi  dari  prediktor,  ditandai  dengan  tiga  digit  angka  yang  menandakan kriteria berdasarkan pada model (1).
Selanjutnya,  analisis  antara  prediktor  dan  kriteria  dilakukan  untuk  melihat penyimpangan yang terjadi dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Tabel Hasil Statistik Uji Prediktor dan Kriteria Statistik Uji Nilai Chi Kuadrat 72.0981 Derajat Bebas 18 P-value 2.220446e-16
Berdasarkan  hasil output ,  nilai p-value ≤ α ,  yang  berarti H 0 ditolak  atau terdapat asosiasi diantara variabel prediktor dan kriteria.
Tabel 4. Tabel Hasil Analisis antara Prediktor dan Kriteria No  Konfigurasi  Ni Ei Z P-Value T/A 1 1 1 1 1 10 4,905232  2,300353  0,010714 2 1 1 1 2 14 5,807344  3,399663  0,000337 Type 3 1 1 2 1 2 2,049948  0,034885  0,486085 4 1 1 2 2 2 2,426950  0,274060  0,392019 5 1 2 1 1 3 7,689283  1,691077  0,045411 6 1 2 1 2 4 9,103404  1,691445  0,045375 7 1 2 2 1 1 3,213432  1,234757  0,108460 8 1 2 2 2 3 3,804408  0,412413  0,340018 9 2 1 1 1 5  10,816666  1,768591  0,038481 10 2 1 1 2 12  12,805938  0,225214  0,410906 11 2 1 2 1 0 4,520398  2,126122  0,016746 12 2 1 2 2 2 5,351735  1,448846  0,073690 13 2 2 1 1 30  16,955855  3,167785  0,000768 Type 14 2 2 1 2 18  20,074173  0,462941  0,321703 15 2 2 2 1 12 7,086029  1,845997  0,032446 16 2 2 2 2 7 8,389207  0,479630  0,315745 17 3 1 1 1 5 8,175387  1,110561  0,133378 18 3 1 1 2 6 9,678907  1,182512  0,118501 19 3 1 2 1 3 3,416580  0,225373  0,410844 20 3 1 2 2 13 4,044916  4,452612  0,000004 Type 21 3 2 1 1 13  12,815472  0,051546  0,479445 22 3 2 1 2 14  15,172340  0,300972  0,381717 23 3 2 2 1 3 5,355719  1,017922  0,154357 24 3 2 2 2 8 6,340679  0,658965  0,254959
Berdasarkan  Tabel  4  di  atas,  dapat  dilihat  munculnya type yang menunjukan  bahwa  terdapat  penyimpangan  dari base  model yang  terbentuk. Penyimpangan  ini  merupakan  hasil  konfigurasi  dari  variabel.  Kolom  pertama menunjukan  konfigurasi  dari  prediktor  dan  kriteria.  Tiga  digit  angka  pertama menunjukan  konfigurasi  variabel  prediktor  sedangkan  satu  digit  angka  terakhir menunjukan kriteria berdasarkan pada model (2).

## 3.1   Interpretasi Konfigurasi
CFA memfokuskan  pada  konfigurasi  hasil  analisis  yang  ditandai  dengan munculnya type atau antitype .  Hasil  analisis  tersebut  menunjukan  bahwa  model konfigurasi tersebut signifikan. Adapun, konfigurasi yang tidak muncul type atau antitype -nya  menjelaskan  bahwa  konfigurasi  tersebut  sudah  sesuai  dengan base model . Berdasarkan hasil analisis data, type muncul pada tiga konfigurasi berikut:
1. 1 1 1 2:   karakteristik  untuk  responden  dengan  pekerjaan  sebagai pelajar/mahasiswa, dengan pengeluaran per bulan kurang dari atau sama  dengan  Rp  1.250.000,00,  pengguna  sepeda  motor,  dan memiliki Top Of Mind Kompetitor.
2. 2 2 1 1:  karakteristik untuk responden dengan pekerjaan sebagai karyawan (PNS/swasta),  dengan  pengeluaran  per  bulan  lebih  dari  Rp 1.250.000,00, pengguna sepeda motor, dan memiliki Top Of Mind sepeda motor X.
3. 3 1 2 2:  karakteristik  untuk  responden  dengan  pekerjaan  lainnya (wiraswasta), dengan pengeluaran per bulan kurang dari atau sama dengan  Rp  1.250.000,00,  calon  pengguna  sepeda  motor,  dan memiliki Top Of Mind Kompetitor.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Pada Configural  Frequency  Analysis ( CFA ), base  model yang  dibuat  berdasarkan model  Log  Linier  diasumsikan  tidak  dapat  menjelaskan  data  dengan  baik,  maka analisis  difokuskan  pada  ketidak  cocokkan  antara base  model dengan  data. Ketidak cocokkan tersebut diperlihatkan dengan munculnya type atau antitype dan terdapat  tiga  karakteristik  yang  menyimpang  berdasarkan  munculnya type pada hasil  analisis. Type menunjukan  bahwa  karakteristik  yang  menyimpang  tersebut sering  terjadi  daripada  yang  diharapkan.  Karakteristik  yang  telah  ditentukan tersebut  perlu  diperhatikan  secara  khusus  dan  menjadi  rekomendasi  untuk menentukan  strategi  selanjutnya  dalam  mempertahankan  dan  meningkatkan Top Of Mind

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti, A., An Introductional to Categorical Analysis , John Willey & Sons, Inc.,
New York, 2007.
Agung, I. G. N., Analisis Hubungan Kausal Berdasarkan Data Ketegori , PT Raja Grafindo Persada, Jakarta, 2002.
Dobson,  A.  J., Introduction  to  Statistical  Modelling .  Chapman  and  Hall  Ltd: Londonv, 1983.
Durianto, Brand  Equity  Ten Strategi  Memimpin  Pasar ,  Penerbit  P.  T.Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2004.
Johnson,  R.  A.,  dan  Wichern,  D.  W., Applied  Multivariate  Statistical  Analysis, Edisi Kelima, Prentice Hall Inc., New Jersey, 2002.
Kotler, P. dan Keller, K. L., Manajemen Pemasaran , PT Indeks, Jakarta, 2008.
Peter,  P.  J.  dan  Olson,  J.  C., Consumer  Behavior  and  Marketing  Strategy ,  Edisi Keempat, Richard D. Irwin Inc., 1996.
Pontoh,  R.  S. Configural  Frequency  Analysis untuk  Melihat  Karakteristik  Calon Investor Potensial PT. Bursa Efek Indonesia di Jawa Timur. Makalah yang di  presentasikan  pada  Seminar  Nasional  Penelitian,  Pendidikan,  dan Penerapan MIPA, Yogyakarta, 2009.
Von Eye, A. Configural Frequency Analysis: Methods, Models, and Aplications , Lawrence Erlbaum Associates, London, 2002.
86 Muhamad Iqbal Mawardi d.k.k.