2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 7, No. 3, Maret 2022

## ANALISIS  SEGMENTASI  PASAR  PRODUK  KOPI  CELUP  DI  KOTA YOGYAKARTA, KABUPATEN SLEMAN, DAN BANTUL
Arief Fathoni Argadian Universitas Gadjah Mada, Indonesia Email: ariefargadian@gmail.com

## Abstrak
Kopi celup memiliki potensi yang baik untuk dikembangkan. Namun, saat ini kopi celup  masih  belum  memiliki  daya  tarik,  karena  hanya  menempati  posisi  ke  enam produk unggulan kopi olahan. Maka dari itu, pasar kopi celup perlu dikembangkan dengan  melakukan  penelitian  mengenai  perencanaan  pemasaran  yang  dimulai dengan  segmentasi  pasar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan menentukan segmen pasar kopi celup di Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman, dan Bantul.  Penelitian  ini  diawali  dengan  mengidentifikasi  segmen  pasar  kopi  celup dengan  metode K-Means dan  deskriptif.  Selanjutnya  konsumen  kopi  celup  dibagi menjadi  tiga  segmen.  Kemudian  ketiga  segmen  tersebut  dianalisis  untuk menentukan  segmen  pasar  kopi  celup  unggulan  berdasarkan  demografi  dan psikografis. Hasil identifikasi menunjukkan bahwa terdapat tiga segmen pasar kopi celup  yaitu  segmen  konsumen  pengikut  keluarga,  konsumen  pengikut  tren  dan konsumen  yang  sibuk  dengan  aktivitas  sehari-hari.  Kesimpulan  yang  diperoleh adalah  segmen  yang  sibuk  dengan  aktivitas  sehari-hari  merupakan  segmen unggulan  karena  memiliki  anggota  yang  lebih  banyak  dibandingkan  segmen lainnya. Selain itu, segmen ini juga lebih sering mengkonsumsi dan membeli kopi celup.
Kata Kunci : klister; K-Means; kopi celup; rencana pemasaran

## Abstract
The  coffee  bag  has  good  potential  to  be  developed.  However,  the  coffee  bag  still has not got much attention. It only occupies the sixth priority position of superior processed  coffee  products.  Marketing  research  is  needed  to  develop  a  coffee  bag market  which  starts  with  market  segmentation.  This  study  aims  to  identify  and determine market segments for coffee bags in Yogyakarta City, Sleman, and Bantul Regency.  The  first  step  in  this  research  was  to  identify  the  coffee  bag  market segment  with  the  K-Means  and  descriptive  method.  Next,  consumers  of  the  coffee bag  are  divided  into  three  segments  and  then  analyzed  to  determine  the  superior coffee bag market segments based on demographic and psychographic. The results of  market  segment  identification  indicate  that  there  are  three  coffee  market segments:  family  followers,  trend  followers,  and  segment  that  is  busy  with  daily activities.  The  conclusion  obtained  is  that  the  segment  that  is  busy  with  daily
activities  is  the  superior  segment  because  it  has  more  members  than  other segments, more often consuming and buying coffee bags.
Keywords: cluster; K-Means; coffee bag; marketing plan
Received: 2022-02-20; Accepted: 2022-02-05; Published: 2022-03-10

## Pendahuluan
Indonesia  merupakan  konsumen  penting  komoditas  kopi  di  dunia.  Menurut International  Coffee  Organization (Kementerian  Perindustrian,  2017) ,  Indonesia merupakan negara peminum kopi nomor tujuh di dunia. Rata-rata tingkat konsumsi kopi penduduk  Indonesia  sebesar  1,2  kg/kapita  pada  tahun  2010-2015 (Kementerian Pertanian,  2015) .  Jumlah  ini  diproyeksi  akan  terus  meningkat  seiring  dengan peningkatan  jumlah  penduduk  yang  merupakan  pasar  potensial  untuk  berbagai  jenis produk kopi dan olahannya.
Proyeksi peningkatan konsumsi kopi per kapita tiap tahun menyebabkan industri kopi dalam negeri memiliki potensi yang sangat baik untuk meningkatkan produksinya (Kementerian Pertanian, 2015) . Namun, potensi ini masih belum dapat disikapi dengan baik. Industri kopi dalam negeri belum mampu memaksimalkan produksi kopi olahan. Dari  100%  produksi,  hanya  20%  kopi  yang  diolah  menjadi  kopi  olahan  (kopi  bubuk, kopi  instan,  kopi  mix),  sedangkan  sisanya  dalam  bentuk  biji  kering (Kementerian Perindustrian,  2017) .  Penyebab  industri  kopi  dalam  negeri  belum  mampu memaksimalkan  produksi  kopi  olahan  adalah  teknologi  pengolahan  kopi  baru diterapkan  oleh  sebagian  kecil  industri.  Selain  itu  terdapat  masalah  keterbatasan informasi, modal, teknologi dan manajemen usaha (Kementerian Perindustrian, 2017) . Menyikapi  permasalahan  tersebut,  Kementerian  Perindustrian  menerbitkan Rencana  Pembangunan  Jangka  Panjang  Nasional  (RPJPN)  tahap  pertama  tahun  2015- 2019  untuk  mendorong  industri  dalam  negeri  melakukan  inovasi  dan  penciptaan  nilai tambah  berupa  hilirisasi  produk-produk  pertanian  menjadi  produk  agroindustri.  Selain itu,  Kementerian  Perindustrian  juga  menerbitkan  peta  panduan  pengembangan  klaster industri  pengolahan  kopi  untuk  memudahkan  para  pelaku  industri  mengembangkan usahanya  dengan  mempertimbangkan  aspek-aspek  terkait  seperti  aspek  perencanaan, pemasaran, teknis produksi dan manajemen usaha.

## Tabel 1 Prioritas Produk Unggulan Kopi Olahan di Indonesia
Produk Prioritas Kopi Instan 1 Kopi Bubuk 2 Minuman Kopi Dalam Kemasan 3 Kopi Herbal 4 Kopi Rendah Kafein 5
Sumber: Wardhana, et. al. (2016)
Menurut (Wardhana, Wibowo, & Suwasono, 2016) , hingga saat ini sudah ada 6 produk  kopi  olahan  yang  beredar  di  pasaran  Indonesia,  yaitu  kopi  bubuk,  kopi  instan, kopi herbal, kopi celup, kopi rendah kafein dan minuman kopi dalam kemasan. Daftar prioritas  produk  unggulan  kopi  olahan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Prioritas  tersebut diurutkan  berdasarkan  biaya  produksi,  teknologi  yang  digunakan,  penyerapan  tenaga kerja, nilai tambah, peluang pasar, dampak pada lingkungan, kebijakan pemerintah dan penerimaan masyarakat.
Walaupun kopi celup hanya menempati prioritas ke enam produk unggulan kopi olahan  di  Indonesia,  sesungguhnya  kopi  celup  memiliki  keunggulan-keunggulan tersendiri dibanding dengan produk kopi olahan yang lain. Menurut (Pamungkas, 2017) , Kopi  celup  memiliki  keunggulan  yaitu  bersih  dari  ampas  sehingga  konsumen  tidak perlu repot menyaring ampas dan kopi celup aman dikonsumsi karena terbuat dari kopi murni tanpa bahan pengawet dan bahan kimia berbahaya lainnya. Kopi celup memiliki keunggulan lain yaitu kopi dapat diseduh secara cepat dan efektif. Keunggulan tersebut cocok  digunakan  untuk  restoran  karena  mereka  dapat  melayani  pesanan  kopi  secara cepat,  seragam  dan  berkualitas.  Mesin  penyeduh  kopi  yang  saat  ini  masih  banyak digunakan  oleh  restoran  belum  mampu  melampaui  keunggulan  kopi  celup  dalam  hal menyeduh  kopi  secara  cepat.  Mesin  penyeduh  kopi  otomatis  banyak  memakan  waktu saat pengoperasian dan memerlukan biaya perawatan dan pembersihan.  Selain itu, kopi celup  dapat  diseduh  dengan  takaran  konstan  dan  sempurna  setiap  saat.  Keunggulan tersebut  dapat  digunakan  pada  restoran  untuk  menghindari  kerugian  atas  penggunaan kopi yang tidak terukur.
Provinsi DIY merupakan wilayah yang bagus untuk pengembangan kopi celup. Realisasi ekonomi produk kopi di DIY pada tahun 2017 sebesar Rp 262,8 miliar dan 2 tahun  kedepan  berpotensi  mencapai  Rp  350,4  miliar.  Potensi  ini  disebabkan  oleh meningkatnya  konsumsi  kopi  penduduk  DIY  yang  diikuti  oleh  peningkatan  jumlah kedai kopi terdaftar tiap tahun. Pada tahun 2017 sudah terdapat 600 kedai kopi di DIY dan dalam jangka waktu 2 tahun kedepan berpotensi untuk terus bertambah hingga 800 kedai kopi. Potensi ini menunjukkan pertumbuhan industri kopi di DIY kian pesat.
Referensi dari peneliti terdahulu “ Life Cycle Assessment of Spray Dried Soluble Coffee  and  Comparison  with  Alternatives  (Drip  Filter  and  Capsule  Espresso) ” (Humbert,  Loerincik,  Rossi,  Margni,  &  Jolliet,  2009) fokus  meneliti  tentang  penilaian siklus  hidup  dari  kopi  celup  dan  dibandingkan  dengan  kopi  berbentuk  kapsul.  Peneliti mendapatkan  referensi  berupa  gambaran  besar  mengenai  kopi  celup,  manfaat  dan kelebihannya jika dibandingkan dengan kopi olahan yang lain. Referensi peneliti kedua “Analisis  Strategi  Pengembangan  Usaha  Kopi  Celup  UNO  di  CV.  Coffee  Roema, Malang” (Pamungkas,  2017) fokus  meneliti  usaha  kopi  celup  yang  ada  di  Malang beserta  strategi  yang  dirumuskan  untuk  mengembangkan  usaha  kopi  celup  tersebut.
Kopi Celup 6
Peneliti  mendapatkan  referensi  berupa  gambaran  mengenai  prospek  usaha  kopi  celup yang  ada  di  luar  DIY.  Referensi  peneliti  ketiga “Penentuan  Segmenting,  Targeting, Positioning, dan Bauran Komunikasi Pemasaran Produk Teh Hijau Kemasan Celup di DIY” (Rahmahapsarin,  2017) fokus  meneliti  pemasaran  teh  hijau  kemasan  celup  di DIY.  Peneliti  mendapatkan  referensi  mengenai  cara  meneliti  pemasaran  produk  yang mirip dengan kopi celup yang ada di DIY walau berbeda komoditas.
Berdasarkan  referensi  dari  penelitian  terdahulu  beserta  ulasan  latar  belakang diatas, dapat diketahui bahwa penelitian mengenai perencanaan pemasaran produk kopi celup  di  DIY  belum  pernah  dilakukan.  Permasalahan  utama  penelitian  ini  adalah  kopi celup masih  belum memiliki  daya  tarik, sehingga  hanya  menempati  posisi  prioritas  ke enam produk unggulan kopi olahan.
Penelitian mengenai perencanaan pemasaran diperlukan untuk mengembangkan pasar  produk  kopi  celup.  Peneliti  akan  mencoba  untuk  meneliti  topik  ini  mengingat keunggulan-keunggulan  yang  dimiliki  kopi  celup  beserta  potensi  yang  baik  untuk dikembangkan di DIY. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi segmen pasar kopi celup, dan menentukan segmen pasar kopi celup unggulan di DIY khususnya Kota Yogyakarta,  Kabupaten  Sleman  dan  Bantul.  Harapannya,  penelitian  ini  dapat  menjadi panduan  bagi  pengusaha  yang  ingin  menciptakan  industri  pengolahan  kopi  celup  di DIY.

## Metode Penelitian
Secara  garis  besar,  lingkup  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode K-Means untuk  mengidentifikasi  segmen  pasar  kopi  celup  di  Kota  Yogyakarta,  Kabupaten Sleman  dan  Bantul.  Hasil  dari  metode K-Means adalah  terbentuknya  kelompok konsumen kopi celup berdasarkan aspek psikografis. Selanjutnya, dilakukan profilisasi segmen  pasar  yang  memadukan  profil  aspek  psikografis  dan  demografis.  Hasil profilisasi  ini  kemudian  diidentifikasi  guna  menentukan  segmen  pasar  kopi  celup unggulan.
Objek dan lokasi penelitian ini adalah konsumen kopi celup yang berada di Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman dan Bantul. Konsumen kopi celup dipilih sebagai objek karena dapat menggambarkan perilaku membeli dan konsumsi kopi celup (psikografis) beserta demografisnya. Informasi tersebut berguna sebagai acuan untuk mengidentifikasi  segmen  pasar  kopi  celup  dan  menentukan  segmen  pasar  kopi  celup unggulan.
Tabel 2
Pengeluaran Riil Per Kapita Kabupaten/Kota DIY, 2010-2014
(Ribu Rupiah/Tahun) Kabupaten/Kota 2010 2011 2012 2013 2014 Yogyakarta 16,462  16,497  16,498  16,645  16,755 Sleman 13,848  13,882  13,916  14,085  14,171 Bantul 13,725  13,778  13,798  13,902  13,921 Gunungkidul 8,093 8,138 8,171 8,202 8,235 Kulonprogo 8,274 8,331 8,342 8,468 8,481 Sumber: BPS (2015)
Responden  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  populasi  konsumen kopi  yang  ada  di  Kota  Yogyakarta,  Kabupaten  Sleman  dan  Bantul.  Adapun  ketiga wilayah tersebut dipilih karena memiliki tingkat pengeluaran riil per kapita tertinggi se DIY.  Tingkat  pengeluaran  riil  per  kapita  disebut  juga  sebagai  daya  beli.  Daya  beli adalah  kemampuan  masyarakat  dalam  membelanjakan  uangnya  dalam  bentuk  barang maupun  jasa.  Daya  beli  menggambarkan  tingkat  kesejahteraan  yang  dinikmati  oleh penduduk  sebagai  dampak  semakin  membaiknya  ekonomi (Statistik,  2015) .  Data pengeluaran riil per kapita menurut kabupaten/kota di DIY tersaji pada Tabel 2.
Tabel 3 Kepadatan Penduduk Kabupaten/Kota DIY, 2010-2014 (Jiwa/ ) Kabupaten/Kota  2010 2011 2012 2013 2014 Yogyakarta 1,085  1,095  1,103  1,128  1,142 Sleman 1,902  1,926  1,939  1,995  2,025 Bantul 1,798  1,818  1,831  1,884  1,911 Gunungkidul 455 456 461 467 470 Kulonprogo 663 666 670 685 691 Sumber: BPS (2015)
Selain  itu,  Kota  Yogyakarta,  Kabupaten  Sleman  dan  Bantul  memiliki  tingkat kepadatan  penduduk  yang  tertinggi  se  DIY.  Menurut (Becker  &  Gerhart,  1996) , kepadatan  penduduk  yang  tinggi  akan  menstimulasi  akumulasi  modal  manusia  yang pada  akhirnya  akan  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi.  Data  kepadatan  penduduk menurut kabupaten/kota di DIY tersaji pada Tabel 3.
Cara  mengambil  sampel  dari  Kota  Yogyakarta,  Kabupaten  Sleman  dan  Bantul menggunakan  metode non-probability  sampling .  Metode non-probability  sampling yang  digunakan  adalah purposive  sampling .  Metode purposive  sampling dilakukan dengan cara mengambil sampel berdasar kriteria tertentu.
Kriteria  sampel  yang  dipilih  sebagai  responden  penelitian  pendahuluan (wawancara), kuesioner pendahuluan dan kuesioner segmentasi pasar adalah konsumen yang membeli dan mengonsumsi kopi celup minimal 1 kali seminggu. Rutinitas dalam membeli  dan  mengonsumsi  suatu  produk  menunjukkan  pemahaman/pengetahuan konsumen atas produk tersebut (Piero, Wibawa, & Persada, 2018) . Dengan kriteria ini,
diharapkan  responden  memiliki  gambaran  secara  utuh  mengenai  produk  kopi  celup. Kriteria  responden  berikutnya  adalah  usia.  Usia  responden  yang  dipilih  adalah  pada rentang usia 15-64 tahun. Rentang usia tersebut digolongkan sebagai usia produktif oleh BPS.  Usia  produktif adalah  usia  yang  menyatakan  perbandingan  antara  penduduk usia tidak produktif (di bawah 15 tahun dan 65 tahun ke atas) dengan usia produktif (antara 15  sampai  64  tahun)  dikalikan  100 (Statistik,  2015) .  Usia  tersebut  masuk  dalam golongan  angkatan  kerja  dan  bukan  angkatan  kerja  yang  sudah  memiliki  penghasilan maupun pengeluaran, sehingga kriteria ini dapat mengasumsikan bahwa responden yang berusia 15-64 tahun sudah terlibat dalam keputusan pembelian kopi celup.
Jumlah  populasi  atau  jumlah  konsumen  kopi  celup  di  Kota  Yogyakarta, Kabupaten  Sleman  dan  Bantul  tidak  diketahui.  Maka  dari  itu,  untuk  memudahkan jumlah  sampel  yang  diambil  untuk  wawancara  mengikuti  jurnal  dari (Warren,  2002) , yaitu  berjumlah  20  orang.  Sedangkan  sampel  yang  diambil  untuk  kuesioner pendahuluan  dan  segmentasi  pasar  ditentukan  berdasarkan  perhitungan  dengan  rumus Lemeshow.  Dari  hasil  perhitungan,  dibutuhkan  minimal  97  responden.  Peneliti menetapkan  responden  sejumlah  100  orang  dengan  pembagian  30  responden  diambil untuk menjawab kuesioner pendahuluan dan 70 responden untuk kuesioner segmentasi pasar.
Data wawancara, kuesioner pendahuluan, dan kuesioner segmentasi pasar yang bersifat  psikografis  kemudian  diolah  menggunakan  metode K-Means dengan  SPSS Versi  24. K-Means adalah  salah  satu  metode  pembentukan  klaster  secara  non  hirarki. Pada metode K-Means , banyaknya klaster yang ingin dibentuk harus ditentukan terlebih dahulu.  Pusat  klaster  yang  dipilih  merupakan  pusat  sementara  dengan  terus memperbaharui  pusat  klaster  sampai  pemberhentian  tercapai (Merliana  &  Santoso, 2015) .
Nilai K yang dipilih untuk menentukan jumlah klaster dapat ditentukan dengan menggunakan  metode  elbow.  Metode  elbow  merupakan  metode  interpretasi  dan  uji performa  konsistensi  dalam  analisis  klaster  untuk  menemukan  jumlah  yang  tepat  dari klaster.  Metode  ini  adalah  metode  yang  melihat  SSE  ( Sum  of  Square  Error )  sebagai fungsi dari jumlah klaster. Nilai SSE dijelaskan oleh klaster yang diplotkan berdasarkan jumlah  klaster.  Klaster  pertama  akan  memberikan  informasi  namun  pada  titik  tertentu kenaikan  marjinal  akan  turun  secara  dramatis  dan  memberikan  sebuah  lekukan  pada grafik  yang  disebut  dengan “kriteria  siku”.  Contoh  jumlah  klaster  yang  dipilih  dengan Metode elbow ditunjukkan pada Gambar 1 (Bholowalia & Kumar, 2014) .

## Gambar 1 Metode Elbow
Nilai  tersebut  yang  akan  menjadi  nilai  k  atau  jumlah  klaster  yang  dipilih. Metode  ini  berawal  dengan  menentukan nilai  k  sebesar  2,  kemudian  ditingkatkan satu pada tiap langkahnya. Kemudian dihitung SSE yang  dihasilkan pada tiap klaster. Pada nilai  k  tertentu,  SSE  akan  turun  secara  drastis  dan  setelah  itu  akan  mencapai  titik konstan dimana nilai tidak akan berubah walupun nilai k dinaikkan.
Setelah  melalukan  uji  elbow,  terdapat  dua  asumsi  dalam  analisis  klaster  yang perlu  dilakukan  sebelum  diproses  dengan  metode K-Means .  Menurut (Hair,  2009) dua asumsi  pada  analisis  klaster  yaitu  Sampel  Mewakili  (Sampel  Representatif)  dan  tidak ada  multikolinieritas.  Untuk  memastikan  tidak  ada  multikolienaritas  maka  perlu dilakukan uji korelasi. Analisis korelasi sederhana yang dapat digunakan adalah dengan teknik Kendall-Tau . Teknik Kendall-Tau dapat digunakan jika data penelitian berskala ordinal. Teknik Kendall-Tau merupakan korelasi non-parametrik yang digunakan ketika memiliki  sekelompok  data  dengan  sejumlah  besar  tingkatan.  Skala  ordinal  adalah data yang  berasal  dari  kategori  yang  disusun  secara  berjenjang  dengan  jarak/rentang  yang tidak tentu sama
Setelah  dilakukan  uji  asumsi,  data  dikelompokkan  menggunakan K-Means , kemudian  dilakukan  uji  anova  sebelum  dilakukan  profilisasi  klaster.  Uji  anova  perlu dilakukan untuk meyakinkan bahwa solusi dari klaster yang ada akan mewakili populasi secara umum dan bersifat stabil. Hal tersebut diperoleh dengan melihat perbedaan tiap variabel pada klaster yang terbentuk (Merliana & Santoso, 2015) .
Klaster-klaster  yang  telah  diperoleh  kemudian  dilakukan  profilisasi  yang memadukan hasil aspek psikografis yang telah diperoleh melalui metode K-Means dan demografis  yang  telah  dijabarkan  dengan  statistika  deskriptif.  Segmen  pasar  unggulan ditentukan  berdasarkan  hasil  dari  profilisasi  segmen  pasar,  jumlah  anggota  yang tergabung  pada  tiap  klaster  serta  perhitungan  tingkat  kepentingan  tiap  variabel  aspek psikografis.

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  wawancara  yang  telah  dilakukan  pada  20  narasumber, didapatkan enam variabel psikografis yang menunjukkan sikap dan perilaku konsumen kopi yang ada di Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman, dan Bantul dalam membeli dan mengkonsumsi  kopi  celup.  Keenam  variabel  psikografis  ini  dipecah  lagi  menjadi  25 pernyataan  yang  kemudian  akan  diteliti  lebih  lanjut.  Variabel-variabel  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 4.
Setelah terbentuk variabel-variabel tersebut, selanjutnya dilakukan uji validitas, reliabilitas  pada  kuesioner  pendahuluan  yang  telah  disebar  ke  30  responden.  Dalam penelitian ini digunakan α = 10% dan n = 30. Menurut tabel R- Product Moment dengan tingkat kepercayaan 95% (α = 10%) dan df = 28 untuk jumlah sampel 30, maka nilai R- tabel-nya adalah 0,3061. Nilai R-hitung diperoleh dari uji validitas menggunakan SPSS versi  24.0  yang  dapat  dilihat  pada  kolom corrected  item  correlation dalam  tabel  item total  statistics .  Kemudian  nilai  R-tabel  dibandingkan  dengan  nilai  R-hitung. Berdasarkan  hasil  pengolahan  menggunakan  SPSS,  dapat  diketahui  bahwa  seluruh pernyataan  yang  tercantum  pada  kuesioner  pendahuluan  memiliki  nilai  validitas  lebih dari  R-tabel  yaitu  0,3061.  Nilai  tertinggi  ada  pada  pernyataan  variabel  alasan mengonsumsi  yaitu  aman  dikonsumsi  dengan  nilai  R-hitung  sebesar  0,700.  Nilai terendah  ada  pada  pertanyaan  variabel  tahap  kesiapan  membeli  yaitu  beli  dengan perencanaan  dengan  nilai  R-hitung  sebesar  0,345.  Hal  ini  menandakan  bahwa  seluruh pernyataan  yang  diajukan  dapat  dipahami  dengan  baik  oleh  responden  karena  tidak menimbulkan ambigu.
Berdasarkan uji reliabilitas diperoleh nilai Cronbach’s alpha seluruh pertanyaan sebesar 0,868. Nilai koefisien kurang dari 0,4; 0,4 sampai 0,75 atau lebih besar dari 0,75 dikaitkan dengan kesepakatan yang buruk, sedang, dan sangat baik. Nilai tertinggi ada pada pertanyaan variabel tahap kesiapan membeli yaitu beli dengan perencanaan dengan nilai Cronbach’s  alpha sebesar  0,868.  Nilai  terendah  ada  pada  pertanyaan  variabel alasan  mengonsumsi  yaitu  dapat  diseduh dengan cepat, aman  dikonsumsi  dan  variabel sikap terhadap produk baru yaitu membandingkan dengan yang biasa dibeli dengan nilai Cronbach’s alpha sebesar 0,858. Walaupun terendah, namun Cronbach’s alpha sebesar 0,858  masih  dinyatakan  reliabel  karena  nilainya  lebih  besar  dari  0,75.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan  kuesioner  dalam  penelitian  ini  dinyatakan sangat baik untuk digunakan sebagai alat ukur karena lebih besar dari 0,75.

## Tabel 4

## Variabel Penelitian Aspek Psikografis
Sumber: Data Olahan (2018)
Setelah  seluruh  variabel  valid  dan  reliabel,  kemudian  dilakukan  penyebaran kuesioner  kembali  pada  70  responden  karena  jumlah  responden  yang  diperlukan sebanyak  100  orang.  Hasil  penyebaran  kuesioner  segmentasi  aspek  psikografis kemudian  di  uji  asumsi.  Uji  asumsi  yang  pertama  adalah  sampel  penelitian  harus representatif.  Sampel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  sudah  merepresentasikan populasi peminum kopi di DIY karena sudah melewati perhitungan yang telah dibahas pada  bagian  metode  penelitian.  Kemudian  uji  asumsi  yang  kedua  adalah  uji multikolinieritas dengan menggunakan uji korelasi Kendall-Tau . Uji korelasi dilakukan antar  kelompok  variabel  psikografis  dan  seluruh  kelompok  variabel  psikografis.  Data dianggap mengalami multikolinieritas jika nilai koefisien korelasi > 0.75. Berdasarkan hasil  uji  multikolinieritas,  dapat  diketahui  bahwa  tidak  ada  variabel  yang  mengalami multikolinieritas  karena  korelasi  tiap  variabel  nilainya  <  0.75.  Hal  ini  menandakan bahwa data sudah memenuhi semua syarat uji asumsi dan siap untuk dilakukan proses pembentukan klater dengan K-Means .
Variabel Psikografis Pernyataan Alasan mengonsumsi Dapat diseduh dengan cepat Praktis disajikan Mudah disajikan Takaran standar 1 kali konsumsi Cita rasa khas Mudah dibawa Tidak berampas Aman dikonsumsi Gaya hidup Sibuk aktivitas sehari-hari Sosialita Pengikut tren Pengikut keluarga Status loyalitas Ganti-ganti merek Setia 1 merek Tidak peduli dengan merek Tahap kesiapan membeli Beli tanpa perencanaan Beli dengan perencanaan Sensitivitas harga Harga mahal kualitas premium Harga ekonomis Tidak pertimbangkan harga Sikap terhadap produk baru Tertarik cari info Pertimbangkan harga Membandingkan dengan yang biasa dibeli Tertarik beli Mau mencoba
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  pembentukan  klaster  menggunakan metode K-Means dengan  SPSS  adalah analyse > classify > K-Means  cluster .  Jumlah klaster  ditentukan  dengan  uji  elbow.  Penentuan  jumlah  klaster  ditujukan  untuk meminimalkan  hasil  ambigu  dan mengoptimalkan  polarisasi  data.  Polarisasi  data  yang optimal dapat memudahkan pengambilan keputusan dalam penentuan klaster (segmen) mana yang akan dipilih sebagai pasar sasaran.

## Gambar 2 Grafik Hasil Uji Elbow 30 Data
Uji  elbow  adalah  uji  interpretasi  dan  uji  peforma  konsistensi  dalam  analisis klaster  untuk  menemukan  jumlah  klaster  yang  tepat  dari  suatu  variabel  yang  akan dikelompokkan.  Uji  ini  melihat  nilai Sum  of  Square  Error sebagai  fungsi  dari  jumlah klaster.  Nilai Sum  of  Square  Error dijelaskan  oleh  klaster  yang  diplotkan  berdasarkan jumlah klaster. Semakin kecil nilai Sum of Square Error berarti anggota yang ada pada klaster  tersebut  sangat  cocok  (tidak  ada  perbedaan)  sehingga  makin  baik  hasil klasternya.  Sebaliknya  apabila  nilai Sum  of  Square  Error besar  maka  semakin  tidak cocok  (memiliki  perbedaan)  dengan  klaster  yang  ditempati.  Namun  pada  uji  elbow, sebelum melihat besar dan kecilnya nilai Sum of Square Error perlu diperhatikan nilai Sum  of  Square  Error klaster  pertama,  kedua  dan  seterusnya.  Jika  nilai Sum  of  Square Error mengalami  penurunan  secara  ekstrim  dan  memberikan  sebuah  lekukan  pada grafik  (kriteria  siku), maka  nilai  tersebut  merupakan jumlah  klaster  paling  ideal  untuk dipilih.

## Gambar 3 Grafik Hasil Uji Elbow 60 Data
Pada  uji  elbow  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  jumlah  klaster  yang  akan diuji  adalah  2  klaster  sampai  8  klaster.  Untuk  menentukan  jumlah  klaster  terbaik,  uji coba  akan  dilakukan  sebanyak  3  kali  dengan  jumlah  data  yang  berbeda-beda,  pertama 30 data, kedua 60 data dan ketiga 100 data. Hasil uji elbow disajikan pada Gambar 2, 3, dan 4.

## Gambar 4 Grafik Hasil Uji Elbow 100 Data
Berdasarkan hasil uji elbow yang dilakukan sebanyak 3 kali dengan jumlah data yang  berbeda  yaitu  30,  60  dan  90,  penururunan Sum  of  Square  Error secara  ekstrim terletak pada klaster ke 3. Sama seperti hasil penurunan Sum of Square Error , lekukan
(siku)  pada  grafik  ditunjukkan  pada  klaster  ke  3.  Walaupun  klaster  ke  4,5,6,7  dan  8 menunjukkan  angka Sum  of  Square  Error yang  lebih  kecil  dibanding  klaster  ke  3, namun  klaster  ke  4,5,6,7  dan  8  tidak  menunjukkan  penurunan Sum  of  Square  Error secara  ekstrim  dan  tidak  memberikan  lekukan  (siku)  pada  grafik,  sehingga  jumlah klaster yang digunakan pada K-Means clustering adalah 3.

## Tabel 5
Inisialisasi Pusat Klaster Variabel Klaster 1 2 3 Diseduh dengan cepat (X1) -2,21825 -0,03278 1,05995 Praktis disajikan (X2) -1,03128 1,18652 -1,03128 Mudah disajikan (X3) -1,08562 0,00000 0,00000 Takaran 1 kali konsumsi (X4) -1,03527 1,09931 0,03202 Cita rasa khas (X5) 1,65706 -0,31563 -1,30198 Mudah dibawa (X6) -2,07119 1,18199 1,18199 Tidak berampas (X7) 0,44811 1,40153 -0,50531 Aman dikonsumsi (X8) 1,34926 1,34926 -1,83797 Sibuk aktivitas sehari-hari (X9) -1,95346 0,06042 1,06736 Sosialita (X10) 0,47502 1,50766 -1,59027 Pengikut tren (X11) 0,99078 -0,08615 -0,08615 Pengikut keluarga (X12) -1,51539 1,51539 -1,51539 Ganti-ganti merek (X13) 1,82268 -1,35641 -0,29672 Setia 1 merek (X14) -1,16820 0,97528 -1,16820 Tidak peduli dengan merek (X15) -1,57913 -1,57913 1,22406 Beli tanpa perencanan (X16) 1,83125 -0,21484 -0,21484 Beli dengan perencanaan (X17) -1,95346 1,06736 1,06736 Harga mahal kualitas premium (X18) 0,97252 -1,37090 -0,19919 Harga ekonomis (X19) -0,09878 2,09624 -1,19628 Tidak pertimbangkan harga (X20) 0,06236 -2,01640 1,10174 Tertarik cari info (X21) 0,65525 -1,33036 -1,33036 Pertimbangkan harga (X22) -1,26934 1,98539 -1,26934 Bandingkan dengan yang biasa dibeli (X23) -0,22439 1,81556 -1,24437 Tertarik beli (X24) 2,01624 -0,24920 -1,38191 Mau mencoba (X25) -1,56723 -1,56723 1,23139 Sumber: Data Olahan (2018)
Pada  tahap  selanjutnya,  dilakukan  proses  pengolahan  data  dengan  metode K- Means menggunakan SPSS. Pada tahap ini,  terjadi proses pemasukan obyek penelitian ke  dalam  klaster  yang  nantinya  dikelompokkan  menjadi  klaster  yang  lebih  spesifik sesuai  dengan  jumlah  klaster  yang  telah  ditentukan.  Jumlah  klaster  yang  ditentukan sebanyak 3 berdasarkan hasil uji elbow. Pembentukan klaster dengan metode K-Means terbagi  dalam  beberapa  proses.  Proses  pertama  adalah  melakukan  standardisasi  data. Standardisasi  dilakukan  supaya  tidak  ada  perbedaan  satuan  dari  tiap-tiap  variabel. Perbedaan  satuan  yang  mencolok  dapat  menyebabkan  bias  dalam  pengidentifikasian klaster.  Dengan  demikian,  perlu  dilakukan  suatu  transformasi  terhadap  variabel  yang
relevan ke bentuk z score . Proses selanjutnya adalah pemilihan pusat klaster awal yang dilakukan secara random oleh bantuan program SPSS 24.0. Klaster yang terdekat adalah klaster dengan jarak euclidean terkecil antara observasi dan pusat klaster. Semakin jauh jarak antara klaster dengan pusat klaster, maka semakin berbeda antara satu kelompok dengan  yang  lain.  Pada  Tabel  5  dapat  dilihat tampilan  pertama  proses  klaster  sebelum dilakukan iterasi yaitu inisialisasi pusat klaster.

## Tabel 6
Jumlah Iterasi Iterasi Perubahan Dalam Pusat Klaster 1 2 3 1 3,609 3,841 3,987 2 0,457 0,283 0,281 3 0,203 0,208 0,000 4 0,000 0,000 0,000 Sumber: Data Olahan (2018)
Pada  penelitian  ini  dilakukan  iterasi  sebanyak  4  kali  untuk  memperoleh  hasil klaster yang tepat. Iterasi akan berhenti saat jarak antar klaster bernilai 0 secara konstan. Iterasi  berhenti  pada  perulangan  ke-4  dengan  performa  maksimum  yang  ditentukan yaitu 10. Pada Tabel 6 dapat dilihat jumlah proses iterasi tiap klaster. Kemudian setelah dilakukan iterasi, diperoleh hasil pusat klaster akhir yang disajikan pada Tabel 7.

## Tabel 7
Jumlah Anggota Dalam Klaster Klaster Jumlah 1 26 Orang 2 25 Orang 3 49 Orang Total 100 Orang
Sumber: Data Olahan (2018)
Pusat  klaster  akhir  yang  disajikan  pada  Tabel  8  digunakan  untuk  menyatakan sifat  psikografis  yang  dimiliki  oleh  tiap  klaster  dan  akan  dibahas  pada  identifikasi segmen pasar produk kopi celup.

## Tabel 8 Pusat Klaster Akhir
Variabel Klaster 1 2 3 Diseduh dengan cepat (X1) -1,25160 0,36060 0,48013 Praktis disajikan (X2) -1,11658 0,29940 -0,43971 Mudah disajikan (X3) -1,12737 0,34740 0,42095 Takaran 1 kali konsumsi (X4) -1,24052 0,37355 0,46765
Cita rasa khas (X5) 0,78452 -0,15782 0,33576 Mudah dibawa (X6) -1,19534 0,40123 0,42955 Tidak berampas (X7) 0,19142 0,98202 -0,60260 Aman dikonsumsi (X8) 0,08254 0,71182 -0,40697 Sibuk aktivitas sehari-hari (X9) -1,29508 0,26180 0,55361 Sosialita (X10) 0,31615 0,84677 -0,59978 Pengikut tren (X11) 0,53515 -0,04308 -0,26198 Pengikut keluarga (X12) -0,34970 0,99005 -0,31957 Ganti-ganti merek (X13) 0,88525 -0,08478 -0,42647 Setia 1 merek (X14) -0,50866 1,27537 -0,38080 Tidak peduli dengan merek (X15) -1,04005 -0,27097 0,69012 Beli tanpa perencanan (X16) 0,76886 -0,01023 -0,40275 Beli dengan perencanaan (X17) -1,10144 0,26180 0,45086 Harga mahal kualitas premium (X18) 0,79226 -0,19919 -0,31875 Harga ekonomis (X19) -0,47868 1,17433 -0,34516 Tidak pertimbangkan harga (X20) -0,06236 -0,85229 0,40175 Tertarik cari info (X21) 0,65525 -0,09928 -0,39834 Pertimbangkan harga (X22) -0,05925 0,94387 -0,45013 Bandingkan dengan yang biasa dibeli (X23) -0,65592 1,12197 -0,22439 Tertarik beli (X24) 0,66569 -0,06796 -0,31856 Mau mencoba (X25) -0,59847 -0,48509 0,56505 Sumber: Data Olahan (2018)
Tahapan  selanjutnya  yang  perlu  dilakukan  adalah  melihat  perbedaan  variabel pada klaster yang terbentuk. Dalam hal ini dapat dilihat dari uji Anova berdasarkan nilai F  dan  nilai  signifikansi  masing-masing  variabel  terlepas  dari  hasil  klaster  yang diperoleh.  Semakin  besar  nilai  F  dan  sig  <  0,05,  maka  semakin  besar  perbedaan  antar variabel.

## Tabel 9 Hasil Uji Anova
Variabel F Signifikansi Diseduh dengan cepat (X1) 111,899 0,000 Praktis disajikan (X2) 122,133 0,002 Mudah disajikan (X3) 100,572 0,025 Takaran 1 kali konsumsi (X4) 92,113 0,000 Cita rasa khas (X5) 44,655 0,032 Mudah dibawa (X6) 26,750 0,218 Tidak berampas (X7) 70,923 0,000 Aman dikonsumsi (X8) 32,546 0,001 Sibuk aktivitas sehari-hari (X9) 22,334 0,142 Sosialita (X10) 260,361 0,037 Pengikut tren (X11) 54,275 0,001 Pengikut keluarga (X12) 27,517 0,014 Ganti-ganti merek (X13) 46,093 0,001 Setia 1 merek (X14) 101,168 0,000 Tidak peduli dengan merek (X15) 109,692 0,000 Beli tanpa perencanan (X16) 34,377 0,023
Beli dengan perencanaan (X17) 67,778 0,000 Harga mahal kualitas premium (X18) 57,712 0,000 Harga ekonomis (X19) 51,562 0,000 Tidak pertimbangkan harga (X20) 47,315 0,001 Tertarik cari info (X21) 87,176 0,000 Pertimbangkan harga (X22) 71,898 0,000 Membandingkan dengan yang biasa dibeli (X23) 67,773 0,000 Tertarik beli (X24) 68,424 0,000 Mau mencoba (X25) 78,480 0,000 Sumber: Data Olahan (2018)
Dapat dilihat terdapat beberapa variabel yang memiliki nilai sig > 0,05 dan nilai F yang rendah yaitu variabel dengan kode X6 dan X9. Berdasarkan hasil tersebut dapat dinyatakan  bahwa  alasan  mengonsumsi  mudah  dibawa  dan  gaya  hidup  sibuk  dengan aktivitas  sehari-hari  tidak  memberikan  perbedaan  diantara  klaster-klaster  yang terbentuk.  Variabel  yang  berada  pada  nilai  signifikansi  di  atas  0,05  dapat  dinyatakan sebagai variabel yang berada pada semua klaster karena tidak memberikan beda nyata.
Pada  setiap  golongan  konsumen  yang  terbentuk  terdapat  konsumen  yang memilih  sibuk  dengan  kegiatan  sehari-hari  sebagai  gaya  hidup  yang  melatarbelakangi mereka  untuk  mengonsumsi  kopi  celup.  Melihat  fenomena  tersebut,  dapat  dikatakan bahwa  konsumen  yang  sibuk  dengan  kegiatan  sehari-hari  memberikan  peran  yang cukup besar dalam pertumbuhan produk kopi celup di kalangan masyarakat. Selain gaya hidup  sibuk  dengan  kegiatan  sehari-hari,  manfaat  kemudahan  kopi  celup  dibawa kemanapun  juga  dipilih  oleh  tiap  golongan  konsumen.  Manfaat  inilah  yang melatarbelakangi mereka untuk mengonsumsi kopi celup. Fenomena tersebut juga dapat memberikan peran yang cukup besar dalam pertumbuhan produk kopi celup yang harus ditangkap oleh perusahaan sebagai peluang untuk memasarkan produk kopi celup yang menarik  di  mata  konsumen.  Hasil  dapat  dilihat  pada  Tabel  9  yang  merupakan  hasil pengujian anova.
Setelah  hasil K-Means dan  profil  responden  diketahui,  peneliti  melakukan profilisasi  guna  mengidentifikasi  segmen  pasar  kopi  celup  di  Kota  Yogyakarta, Kabupaten  Sleman  dan  Bantul.  Pada  tahap  ini,  dilakukan  penginterpretasian  aspek psikografis  dan  demografis  antara  satu  klaster  dengan  yang  lainnya.  Profilisasi  klaster berdasarkan aspek psikografis dilakukan dengan cara menginterpretasikan keanggotaan klaster dengan melihat tanda plus atau minus pada nilai yang tertera pada kolom Tabel 8 yaitu  tabel  pusat  klaster  akhir.  Nilai  tersebut  mewakili  sifat  psikografis  yang  dimiliki oleh  tiap  klaster.  Apabila  memiliki  nilai  plus,  maka  sifat  psikografis  tersebut  dimiliki oleh anggota tiap klaster tersebut dan begitu juga sebaliknya.
Profil  klaster  berdasarkan  aspek  demografis  dan  kebiasaan  membeli  dan mengonsumsi  kopi  celup  diperoleh  dari  profil  responden  yang  telah  diketahui. Interpretasi keanggotaan klaster mengikuti jumlah klaster yang telah ditentukan dengan uji  elbow.  Terdapat  3  klaster  yang  terbentuk  dan  kemudian  disebut  klaster  konsumen pengikut tren, konsumen pengikut keluarga dan konsumen yang sibuk dengan aktivitas
sehari-hari  untuk  memudahkan  penyebutan  klaster.  Berikut  ini  hasil  interpretasi keanggotaan klaster berdasarkan aspek psikografis yang disajikan pada Tabel 10. Hasil interpretasi keanggotaan klaster berdasarkan aspek demografis serta kebiasaan membeli dan mengonsumsi kopi celup yang disajikan pada Tabel 11.

## Tabel 10

## Profilisasi Tiap Klaster Berdasarkan Aspek Psikografis
N o Variabel Atribut Klaster 1 (Tren) Tingkat Kepentin gan Atribut Klaster 2 (Keluarga) Tingkat Kepentin gan Atribut Klaster 3 (Sibuk) Tingkat Kepentin gan 1 Alasan mengonsu msi Cita rasa khas (X5) 3,000 Praktis disajikan (X2) 3,469 Diseduh dengan cepat (X1) 3,560 2 Tidak berampas (X7) 2,884 Mudah dibawa (X6) 3,400 Takaran 1 kali konsumsi (X4) 3,408 3 Aman dikonsu msi (X8) 2,846 Diseduh dengan cepat (X1) 3,360 Mudah disajikan (X3) 3,387 4 Mudah dibawa (X6) 2,038 Mudah disajikan (X2) 3,320 Cita rasa khas (X5) 2,346 5 Takaran 1 kali konsumsi (X4) 3,316 Mudah dibawa (X6) 3,306 6 Aman dikonsumsi (X8) 3,280 7 Tidak berampas (X7) 3,200 8 Gaya hidup Sosialita (X10) 2,923 Pengikut keluarga (X12) 3,480 Sibuk aktivitas sehari-hari (X9) 3,489 9 Pengikut tren (X11) 2,461 Sibuk aktivitas sehari-hari (X9) 3,360 1 0 Sosialita (X10) 3,200 1 1 Status loyalitas Ganti- ganti merk (X13) 2,923 Setia 1 merk (X14) 3,280 Tidak peduli dengan merk (X15) 3,428 1 2 Tahap kesiapan membeli Beli tanpa perencan aan 3,076 Beli dengan perencanaa n (X17) 3,200 Beli dengan perencanaa n (X17) 3,224
(X16) 1 3 Sensitivita s harga Harga mahal kualitas premium (X18) 2,961 Harga ekonomis (X19) 3,160 Tidak pertimbang kan harga (X20) 3,265 1 4 Sikap terhadap produk baru Tertarik cari info (X21) 2,961 Pertimbang kan harga (X22) 3,320 Mau mencoba (X25) 3,285 1 5 Tertarik beli (X24) 2,769 Bandingka n dengan yang biasa dibeli (X23) 3,040
Sumber: Data Olahan (2018)
Tabel 11 Profilisasi Tiap Klaster Berdasarkan Aspek Demografis serta Kebiasaan Membeli dan Mengonsumsi Kopi Celup No Aspek Variabel Atribut Klaster 1 (Tren) Atribut Klaster 2 (Keluarga) Atribut Klaster 3 (Sibuk) 1 Demografis Tempat tinggal Kota Yogyakarta Kabupaten Bantul Kabupaten Sleman 2 Usia 15-25 tahun 26-35 tahun 26-35 tahun 3 Jenis kelamin Pria Pria Pria 4 Pendidikan terakhir SMA/sederajat S1 S1 5 Pekerjaan Pelajar dan Mahasiswa Mahasiswa Karyawan swasta dan PNS 6 Pendapatan rata-rata tiap Bulan Rp 1.000.000- Rp 3.000.000 Rp 1.000.000- Rp 3.000.000 Rp 3.000.000- Rp 5.000.000 1 Kebiasaan membeli dan mengonsumsi kopi celup Lama mengonsumsi 1 tahun 1-2 tahun 2 tahun 2 Frekuensi mengonsumsi dalam seminggu Jarang (1-2 cangkir) Sering (sehari 1 cangkir)  Sangat sering (sehari > 1 cangkir) 3 Waktu mengonsumsi Siang dan Sore Pagi Pagi dan Siang 4 Tempat mengonsumsi Kafe/restoran dan tempat wisata/alam terbuka Rumah Tempat kerja 5 Jenis kopi celup yang disukai Kopi hitam dengan campuran diluar filter Kopi hitam dengan campuran diluar filter Kopi hitam dengan campuran diluar filter
6 Penyajian kopi celup yang disukai Panas Panas Panas 7 Tempat membeli kopi celup Kafe/restoran dan toko online Minimarket/supermarket Toko online 8 Merk kopi celup yang biasa dibeli Coffesso dan Studio Kopi Kepala Djenggot Otten 9 Jumlah kopi celup yang dibeli dalam seminggu 1 Kotak (isi 5 kopi celup) 2 Kotak (isi 20 kopi celup) 3 Kotak (isi 10 kopi celup) 10 Sumber informasi tentang kopi celup Teman dekat dan sosial media Keluarga Sosial media Sumber: Data Olahan (2018)
Berdasarkan  profil  tiap  klaster  yang  telah  teridentifikasi,  segmen  pasar  kopi celup unggulan ada pada klaster 3 (konsumen yang sibuk dengan aktivitas sehari-hari). Klaster  3  merupakan  segmen  pasar  kopi  celup  unggulan  karena  memiliki  jumlah anggota paling banyak dibanding klaster konsumen pengikut tren dan klaster konsumen pengikut  keluarga.  Klaster  dengan  jumlah  anggota  paling  banyak  dapat  menunjukkan besarnya  pangsa  pasar  klaster  3  di  Kota  Yogyakarta,  Kabupaten  Sleman  dan  Bantul dibanding klaster konsumen pengikut tren dan klaster konsumen pengikut keluarga.
Selain itu, klaster 3 merupakan konsumen yang sudah mengonsumsi kopi celup selama  2  tahun  dengan  frekuensi  sangat  sering  (sehari  lebih  dari  1  cangkir/minggu), lebih  lama  dan  lebih  sering  dibanding  klaster  konsumen  pengikut  tren  yang  mayoritas baru 1 tahun mengonsumsi kopi celup dengan frekuensi minum kopi celup jarang (1-2 cangkir/minggu)  untuk  dan  klaster  konsumen  pengikut  keluarga  dengan  frekuensi minum  kopi  celup  sering  (sehari  1  cangkir/minggu).  Semakin  sering  frekuensi konsumen  mengonsumsi  kopi  celup,  maka  volume  penjualan  kopi  celup  akan  terus meningkat.  Mayoritas anggota  klaster  3  sudah  bekerja  dan  berprofesi  sebagai  Pegawai Negeri  Sipil  (PNS)  dan  karyawan  swasta  dengan  penghasilan  rata-rata  per  bulan  Rp 3.000.000 – Rp 5.000.000. Penghasilan tersebut lebih besar dibanding klaster konsumen pengikut tren dan klaster konsumen pengikut keluarga dengan penghasilan rata-rata per bulan  Rp  1.000.000  –  Rp  3.000.000.  Tingginya  penghasilan  yang  diperoleh  dapat meningkatkan permintaan terhadap suatu produk. Hal tersebut dapat terlihat dari jumlah kopi  celup  yang  dibeli  dalam  seminggu.  Klaster  3  membeli  3  kotak  kopi  celup  dalam seminggu.  Lebih  banyak  dibanding  klaster  konsumen  pengikut  tren  dan  konsumen pengikut  keluarga  yang  masing-masing  membeli  1  dan  2  kotak  kopi  celup  dalam seminggu.
Berdasarkan  karakter  psikografis,  klaster  3  biasa  membeli  kopi  celup  dengan perencanaan.  Pembelian  kopi  celup  dengan  perencanaan  mengindikasikan  rutinitas
pembelian  produk  kopi  celup.  Berbeda  dengan  klaster  konsumen  pengikut  tren  yang membeli produk kopi celup tanpa perencanaan. Selain itu, ketika terdapat produk kopi celup  baru  di  pasaran  maka  anggota  klaster  3  bersedia  membeli  tanpa mempertimbangkan  hal  lain.  Berbeda  dengan  klaster  konsumen  pengikut  tren  dan klaster  konsumen  pengikut  keluarga  yang  penuh  pertimbangan.  Klaster  konsumen pengikut  tren  tertarik  membeli  produk  kopi  celup  baru  namun  memilih  untuk  mencari info terlebih dahulu dan tidak langsung membeli.  Klaster konsumen pengikut keluarga masih  mempertimbangkan  harga  produk  baru  tersebut  dan  membandingkan  dengan produk  kopi  celup  yang  biasa  mereka  beli.  Hal  tersebut  dapat  menjadi  peluang  untuk perusahaan kopi celup untuk mendapatkan pasar klaster 3.
Kemudian, klaster 3 memiliki gaya hidup sibuk dengan aktivitas sehari-hari dan mengonsumsi kopi celup dengan alasan utama dapat diseduh dengan cepat. Keunggulan kopi celup tersebut sangat sesuai dengan karakter klaster 3 yang menginginkan minum kopi  namun  tidak  ingin  membuang  waktu  banyak  karena  kesibukannya.  Hal  tersebut mengindikasikan bahwa anggota klaster 3 akan selalu membutuhkan kopi celup.

## Kesimpulan
Terdapat  3  segmen  pasar  kopi  celup  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini,  yaitu segmen  konsumen  pengikut  keluarga,  segmen  konsumen  pengikut  tren  dan  segmen konsumen yang sibuk dengan aktivitas sehari-hari.
Segmen pasar kopi celup unggulan adalah segmen konsumen yang sibuk dengan aktivitas  sehari-hari  karena  memiliki  jumlah  anggota  lebih  banyak,  frekuensi mengonsumsi  kopi  celup  yang  lebih  sering  dan  jumlah  pembelian  kopi  celup  dalam seminggu  yang  lebih  banyak  dibanding  kedua  segmen  yang  lain.  Selain  itu,  anggota segmen konsumen yang sibuk dengan aktivitas sehari-hari mayoritas sudah bekerja dan memiliki rata-rata penghasilan per bulan yang lebih besar dibanding kedua segmen yang lain.  Berdasarkan  nilai  tingkat  kepentingan  tertinggi,  anggota  segmen  konsumen  yang sibuk  dengan  aktivitas  sehari-hari  mengonsumsi  kopi  celup  karena  dapat  diseduh dengan  cepat.  Kecepatan  penyeduhan  kopi  celup membuat anggota  segmen  konsumen yang  sibuk  dengan  aktivitas  sehari-hari  dapat  tetap  mengonsumsi  kopi  di  sela-sela kesibukan  tanpa  membuang  banyak  waktu.  Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa mereka akan selalu membutuhkan kopi celup.
Karena  penelitian  ini  terbatas  pada  produk  kopi  celup  dengan  basis  konsumen yang  berada  di  Kota  Yogyakarta,  Kabupaten  Sleman  dan  Bantul,  maka  peneliti menyarankan untuk dapat mengambil cakupan wilayah yang lebih luas pada penelitian selanjutnya.  Selain  itu,  penelitian  ini  hanya  dilakukan  sampai  tahap  identifikasi segmentasi  pasar  produk  kopi  celup.  Supaya  analisis  dapat  tersusun  lebih  baik,  maka perlu dilakukan penentuan objek/merek dari produk kopi celup supaya dapat diketahui posisi produk kopi celup tersebut di mata masyarakat.

## BIBLIOGRAFI
Becker, Brian, & Gerhart, Barry. (1996). The impact of human resource management on organizational  performance:  Progress  and  prospects. Academy  of  Management Journal , 39 (4), 779–801. Google Scholar
Bholowalia,  Purnima,  &  Kumar,  Arvind.  (2014).  EBK-means:  A  clustering  technique based on elbow method and k-means in WSN. International Journal of Computer Applications , 105 (9). Google Scholar
Hair, Joseph F. (2009). Multivariate data analysis .
Humbert,  Sebastien,  Loerincik,  Yves,  Rossi,  Vincent,  Margni,  Manuele,  &  Jolliet, Olivier.  (2009).  Life  cycle  assessment  of  spray  dried  soluble  coffee  and comparison with alternatives (drip filter and capsule espresso). Journal of Cleaner Production , 17 (15), 1351–1358. Google Scholar
Kementerian  Perindustrian.  (2017). Peluang  Usaha  IKM  Kopi .  Jakarta:  Departemen Perindustrian.
Kementerian  Pertanian.  (2015). Komoditas  Indonesia  di  Pasar  Internasional  2010- 2015 . Jakarta: Departemen Pertanian.
Merliana,  Ni  Putu  Eka,  &  Santoso,  Alb  Joko.  (2015). Analisa  Penentuan  Jumlah Cluster Terbaik pada Metode K-Means Clustering . Google Scholar
Pamungkas,  Kristian  Bintang.  (2017). Analisis  Strategi  Pengembangan  Usaha  Kopi Celup"  UNO"  di  CV.  Coffee  Roema,  Malang .  Universitas  Brawijaya. Google Scholar
Piero,  Malvin,  Wibawa,  Berto  Mulia,  &  Persada,  Satria  Fadil.  (2018).  Identifikasi Perilaku Compulsive Buying pada Mahasiswa di Surabaya. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 7 (1), 15–17. Google Scholar
Rahmahapsarin,  Rosita.  (2017). Penentuan  Segmenting,  Targeting,  Positioning  (STP) Dan  Baurankomunikasi  Pemasaran  Produk  Teh  Hijau  Kemasan  Celup  Di  DIY . Universitas Gadjah Mada. Google Scholar
Statistik,  Badan  Pusat.  (2015). Potensi  Ekonomi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta . Yogyakarta: Badan Pusat Statistik Daerah Istimewa Yogyakarta.
Wardhana,  Danu  Indra,  Wibowo,  Yuli,  &  Suwasono,  Sony.  (2016). Strategi pengembangan agroindustri kopi yang berkelanjutan . Google Scholar
Warren, Carol A. B. (2002). Qualitative interviewing. Handbook of Interview Research: Context and Method , 839101 , 83–101. Google Scholar

## Copyright holder:
Arief Fathoni Argadian (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: