## Analisis Segmentasi dan Preferensi Konsumen Terhadap Pasar Tradisional dan Pasar Modern Menggunakan Binary Logistic Regression
Anindya Rachma Dwicahyani 1) , Benazir Imam Arif Muttaqin 2)
1) Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
2) Jurusan Teknik Industri, Institut Teknologi Telkom Surabaya anindya.dwicahyani@itats.ac.id

## Abstrak
Tidak  dapat  dipungkiri,  sebagian  masyarakat  telah  beralih  pada  penggunaan  pasar  modern dibandingkan  pasar  yang  tradisional.  Namun  demikian,  masyarakat  Indonesia  sangatlah  beragam, mulai  dari  aspek  demografis,  pendidikan,  dan  kelompok  perekonomiannya.  Studi  tentang  pengaruh beberapa  faktor-faktor  tersebut  terhadap  keputusan  dalam  memilih  pasar  modern  atau  pasar tradisional  merupakan  fokus  dari  artikel  ini.  Pada  artikel  ini,  digunakan  binary  logistic  regression dengan dua variabel keputusan utama yaitu memilih pasar modern dan/atau memilih pasar tradisional. Keuntungan  dari  penggunaan  regresi  jenis  ini  adalah  kita  bisa  mengukur  kemungkinan  seseorang dalam memilih alternatif tertentu. Pada artikel ini, sebanyak 200 sampel responden diambil di Kota Surakarta.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  61%  masih  memilih  pasar  tradisional  sebagai  tempat berbelanja.  Faktor  yang  cukup  mempengaruhi  keputusan  konsumen  dalam  menentukan  jenis  pasar adalah pendidikan, pendapatan, dan jarak ke pasar. Berdasarkan hasil analisi, didapatkan simpulan bahwa persamaan binary logistic regression cukup handal dalam mengestimasi preferensi konsumen dalam memilih pasar tradisional atau modern.
Kata kunci: preferensi konsumen, pasar, binary logistic regression

## 1. Pendahuluan
Tingginya jumlah penduduk menyebabkan Indonesia memiliki permintaan yang tinggi terhadap kebutuhan pokok. Banyaknya permintaan akan kebutuhan pokok berimbas pula pada banyaknya jumlah pasar yang memasok kebutuhan pokok tersebut. Pada era modern seperti saat ini, bentuk pasar telah bergeser dari pasar tradisional menjadi pasar modern. Pasar modern adalah pasar yang dikelola dengan sistem manajemen modern. Pasar modern umumnya lebih mementingkan kenyamanan konsumen pada saat berbelanja, sehingga kebanyakan pasar modern dikemas secara menarik dan tertata rapi. Namun demikian, harga produk yang dibanderol oleh pasar modern umumnya lebih tinggi dibandingkan pasar tradisional, mengingat biaya operasionalnya yang lebih tinggi. Pasar modern yang banyak ditemui di berbagai  daerah  di  Indonesia  antara  lain  Hypermart,  LotteMart,  Superindo,  Transmart,  Alfamidi, Indomaret, Alfamart, dan lain-lain.
Berbeda  dengan  pasar  modern,  pasar  tradisonal  adalah  pasar  yang  dikelola  dengan  sistem manajemen  konvensional.  Pasar  tradisional  terdiri  dari  banyak  penjual  yang  berbeda-beda.  Masing- masing  penjual  menawarkan  barang  dagangannya  sendiri,  sehingga  setiap  penjual  memungkinkan memiliki harga yang berbeda. Pada pasar tradisional, umumnya terjadi transaksi tawar-menawar antara penjual dan pembeli, sehingga harganya tidak tetap dan terkadang menyebabkan suasana pasar ini ramai dan  terlihat  tidak  teratur.  Walaupun  demikian,  masih  banyak  masyarakat  kita  yang  lebih  memilih berbelanja di pasar tradisional dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari. Banyak faktor yang mendorong hal tersebut. Menurut Dwicahyani, dkk (2019), selain faktor-faktor umum seperti kualitas barang, harga, kebiasaan,  merk,  dan  lain-lain,  preferensi  konsumen  dalam  memilih  produk  juga  dipengaruhi  oleh bagaimana produk tersebut dibuat, apakah melalui aktivitas insourcing atau outsourcing.
Regresi  logistik  merupakan  model  matematika  yang  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  suatu hubungan  antara  variabel independent X  yang  biasanya  berupa  data  yang  berskala  interval  atau kategorik  dan  variabel dependent Y  yang  berupa  bilangan  biner  (Hosmer  dan  Lemeshow,  1989). Variabel  biner  merupakan  variabel  yang  hanya  memiliki  dua  kategori,  yaitu  kategori  0  atau  1  yang masing-masing menyatakan kejadian gagal atau sukses. Berbeda dengan regresi linier, regresi logistik tidak  mengasumsikan  hubungan  linier  antara  variabel  indepeden  dan  variabel  dependen.  Penerapan analissi regresi logistik telah banyak dikembangkan oleh para peneliti untuk menyelesaikan masalah di berbagai sektor (Ketaren dan Sianturi, 2017). Menon dan Raj (2012) telah melaksanakan menggunakan regresi  logistik  untuk memodelkan  perilaku  konsumen  dalam membeli  mobil.    Khaeri  dan  Prawitan (2018)  menerapkan  model  regresi  logistik  biner  dalam  rangka  mengkaji  karakteristik  wirausaha perempuan  di  Indonesia  dan  memahami  faktor  pendorong  keterlibatan mereka di  bidang  wirausaha. Lebih lanjut, Kaygisiz, dkk. (2019) juga menggunakan model regresi logistik ini untuk mempelajari perilaku konsumen dalam pembelian daging.
Pada  artikel  ini,  pengaruh  dari  masing-masing  faktor  dalam  mempengaruhi  segmentasi  pasar modern  dan  tradisional  ingin  diuji.  Dengan  menggunakan  regresi  logistik,  nilai  probabilistik  atau peluang masing-masing konsumen dalam menentukan tempat berbelanja antara pasar modern atau pasar tradisional dapat ditentukan. Dan pada akhirnya, segmentasi pasar modern dan pasar tradisional dapat dipetakan.

## 2. Metode Penelitian (Methods)
Secara  garis  besar,  tahapan  pelaksanaan  penelitian  terbagi  menjadi  identifikasi  awal,  tahap penentuan desain penelitian (penentuan populasi dan sampel), teknik dan metode sampling, serta desain kuesioner), tahap pengumpulan data, tahap pengolahan data dan analisis (rekapitulasi data, pengolahan data menggunakan software Marketing Engineering for Excel), serta tahap kesimpulan.
Penelitian ini dibatasi di wilayah Kota Surakarta. Kota ini sengaja dipilih, karena kota ini memiliki keragaman dan jumlah pasar modern dan pasar tradisional yang cukup banyak dan berimbang. Jumlah populasi di Kota Surakarta sebesar 557.251 orang. Karena jumlah populasi besar dan sulit menggunakan metode sampling probabilistik, maka metode sampling yang dipilih pada adalah dengan menggunakan metode non probability sampling . Teknik yang digunakan untuk memperoleh sampel dari responden adalah dengan menggabungkan antara quota sampling dan accidental sampling . Sampel diambil secara acak dan tiba-tiba dari responden. Apabila sudah memenuhi kuota tertentu maka pengambilan sampel dihentikan. Jumlah sampel yang diinginkan adalah sebesar 200 orang.
Pada penelitian ini, pemilihan tradisional market sebagai tempat berbelanja konsumen didefinisikan sebagai  0.  Sedangkan  pemilihan  modern  market  sebagai  tempat  berbelanja  konsumen  didefinisikan sebagai  1.  Pemilihan  variabel  independen  yang  diduga  kuat  mempengaruhi  variabel  dependen  pada kasus  ini  didapatkan  dari  gabungan  hasil  pencarian  informasi  secara  internal  dan  eksternal.  Secara internal  diperoleh  dari  hasil  kreativitas  tim  peneliti,  sedangkan  secara  eksternal  diperoleh  dari  hasil wawancara  dengan  sebagian  orang  lain  atau stakeholder yang  berkaitan  dengan  kasus  yang  sedang diteliti  ini.  Pada  penelitian  ini,  ditetapkan  terdapat  delapan  variabel  independen  yang  diduga mempengaruhi keputusan konsumen untuk memilih pasar tradisional atau pasar modern sebagai tempat berbelanja. Variabel-variabel tersebut antara lain jenis kelamin, umur, status perkawinan, pendidikan, pendapatan per bulan, jarak dari rumah ke pasar tradisional terdekat, jarak dari rumah ke pasar modern terdekat, serta jumlah anggota keluarga dalam satu rumah.

## 3. Hasil dan Pembahasan
a. Rata-rata Nilai Variabel
Berdasarkan  hasil  rekapitulasi  responden,  sebanyak  78  responden  memilih  pasar  modern  dan sebanyak 122 orang memilih pasar tradisional. Dari hasil data rekapitulasi responden diperoleh nilai rata-rata untuk semua masing-masing variabel mulai dari variabel jenis kelamin sampai jumlah anggota
keluarga.  Hasil  ditunjukkan  pada  gambar  1.  Berdasarkan  gambar  1,  diketahui  bahwa  pasar  modern didominasi  oleh  responden  yang  lebih  tua,  status  pernikahan  dan  pendidikan  lebih  tinggi,  serta pendapatan yang lebih besar.
Gambar 1. Rata-rata nilai variabel untuk setiap alternatif keputusan

## b. Pengaruh Masing-masing Variabel Independen
Nilai koefisien pada gambar 2 menunjukkan hubungan antara nilai variabel independen dengan variabel keputusan untuk memilih pasar modern (1). Nilai koefisien yang bertanda positif (lebih dari 0) menunjukkan hubungan yang berbanding lurus antara nilai variabel independen tersebut dengan variabel dependen memilih pasar modern (1). Sedangkan nilai koefisien yang bertanda negatif (kurang dari 0) menunjukkan  hubungan  yang  berbanding  terbalik  antara  nilai  variabel  independen  tersebut  dengan variabel dependen memilih pasar modern (1).
Gambar 2. Estimasi koefisien masing-masing variabel independen
Dari hasil tersebut terlihat bahwa hampir semua variabel menunjukkan hubungan yang berbanding lurus dengan variabel keputusan memilih pasar modern, kecuali untuk variabel jarak dari rumah ke pasar modern terdekat yang bernilai negatif. Hal ini berarti semakin besar jarak dari rumah ke pasar modern terdekat maka peluang untuk memilih pasar modern sebagai tempat berbelanja juga semakin kecil.
Nilai estimasi koefisien yang dicetak tebal merupakan nilai koefisien variabel yang secara statistik (dengan menggunakan uji t ) mempengaruhi secara signifikan variabel keputusan ( dependent variable ). Di antara 8 variabel yang diduga mempengaruhi konsumen untuk memilih pasar tradisional atau pasar modern  ternyata  hanya  4  variabel  yang  bisa  dianggap  mempengaruhi  secara  signifikan.  Keempat variabel  tersebut  adalah  pendidikan  ( X 4 ),  pendapatan  per  bulan  ( X 5 ),  Jarak  dari  rumah  ke  pasar tradisional  terdekat  ( X 6 ),  serta  jarak  dari  rumah  ke  pasar  modern  terdekat  ( X 7 ).  Sedangkan  keempat variabel lain seperti jenis kelamin ( X 1 ), umur ( X 2 ), status ( X 3 ), dan jumlah anggota keluarga ( X 8 ) secara

## Variable Averages for Chosen Alternatives
Variables / Alternatives Jenis Kelamin Umur Status Pendidikan Pendapatan per Bulan Jarak dari rumah ke Traditional Market terdekat Jarak dari rumah ke Modern Market terdekat Jumlah Anggota Keluarga dalam Satu Rumah Modern Market Choice (1) 0.526 30.692 0.487 4.038 24035897.436 8.745 7.228 3.077 Traditional Market Choice (0) 0.582 27.590 0.443 3.303 1315901.639 7.201 9.970 3.066
Averages of independent variables for each alternative where that alternative was the chosen alternative.  Alternative-specific constants, if added, are set to zero by definition.

## Coefficient Estimates [segment 1]
Coefficient estimates of the Choice model.  Coefficients in bold are statistically significant.
Variables / Coefficient estimates Coefficient estimates Standard deviation t-statistic Jenis Kelamin 0.007984154 0.340773 0.02343 Umur 0.019894984 0.018743 1.06144 Status 0.122815151 0.342498 0.358586 Pendidikan 0.467826247 0.153634 3.045071 Pendapatan per Bulan 2.44353E-07 1.05E-07 2.319005 Jarak dari rumah ke Traditional Market terdekat 0.082331097 0.032754 2.513656 Jarak dari rumah ke Modern Market terdekat -0.11734936 0.034604 -3.39122 Jumlah Anggota Keluarga dalam Satu Rumah 0.044374197 0.117246 0.37847 Const-1 -3.01334052 0.886998 -3.39724 Baseline n/a n/a
statistik dianggap tidak mempengaruhi secara signifikan terhadap variabel keputusannya. Secara umum, persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝒀  =   −3,013  +  0,079 𝑋1 + 0,019 𝑋2 + 0,123 𝑋3 + 0,468 𝑋4 + 2,443 𝑋5 +
0,082 𝑋6 − 0,117 𝑋7 + 0,044 𝑋8 (1)

## c. Penghitungan Estimasi Probabilitas Pemilihan Keputusan
Pada binary logistic regression , untuk menghitung nilai probabilitas keputusan digunakan rumus:
𝐏(𝒀) = 𝑒 (𝑎+𝑏𝑋 1 +𝑐𝑋 2 +⋯+𝑛𝑋 𝑛 ) 1 + 𝑒 (𝑎+𝑏𝑋 1 +𝑐𝑋 2 +⋯+𝑛𝑋 𝑛 ) (2)
Misal diketahui data sampel responden ke-199 adalah sebagai berikut:
Jenis Kelamin ( X 1 )  =   Perempuan (1) Umur ( X 2 )  =   20 tahun (20) Status Perkawinan ( X 3 )  =  Menikah (1) Pendidikan ( X 4 )  =  SMA (3) Pendapatan per Bulan ( X 5 )  =  Rp 600.000,- (600000)
Jarak dari rumah ke pasar tradisional terdekat  ( X 6 )  =  1 Kilometer (1)
Jarak dari rumah ke pasar modern terdekat ( X 7 )  =  2 Kilometer (2) Jumlah anggota keluarga dalam satu rumah
( X 8 )  =  5 orang (5)
Untuk  menghitung  probabilitas  data  sampel  ke  199  memilih  pasar  modern  (1)  adalah  sebagai berikut:
𝐏(𝐘: 𝟏) = 𝑒 (−3,013+0,079X1+0,019X2+0,123X3+0,468X4+2,443X5+0,082X6−0,117X7+0,044X8 ) 1 + 𝑒 (−3,013+0,079X1+0,019X2+0,123X3+0,468X4+2,443X5+0,082X6−0,117X7+0,044X8 ) (3)
𝐏(𝐘: 𝟏) = 𝑒 (−3,013+0,079×1+0,019×20+0,123×1+0,468×3+2,443×600000+0,082×1−0,117×2+0,044×5 )
1 + 𝑒 (−3,013+0,079×1+0,019×20+0,123×1+0,468×3+2,443×600000+0,082×1−0,117×2+0,044×5 )
𝐏(𝐘: 𝟏) = 𝑒 −0,865

## 1 + 𝑒 −0,865

## 𝐏(𝐘: 𝟏) = 0,296
Artinya  peluang  data  sampel  ke-199  tersebut  untuk  memilih  pasar  modern  sebagai  tempat berbelanja  adalah  sebesar  0,296  atau  29,6%.    Untuk  menghitung  probabilitas  data  sampel  ke  199 memilih pasar tradisional (0) adalah sebagai berikut:
𝐏(𝐘: 𝟎) = 1 − P(Y: 1) (4)
𝐏(𝐘: 𝟎) = 1 − 0,296 = 0,704
Peluang data sampel ke-199 tersebut untuk memilih pasar tradisional sebagai tempat berbelanja adalah  sebesar  0,704  atau  70,4%.  Hasil  perhitungan  estimasi  probabilitas  pemilihan  pasar modern/tradisional pada sampel ke-199 ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Estimasi probabilitas pemilihan keputusan sampel ke-199
Respondents / Choice probabilities Modern Market Choice (1) probability Traditional Market Choice (0) probability Predicted Modern Market Choice (1) Predicted Traditional Market Choice (0) Observed Modern Market Choice (1) Observed Traditional Market Choice (0) 199 0.296 0.704 0 1 0 1
Dengan melihat hasil tersebut, diperoleh kecocokan hasil prediksi regresi logistik dibandingkan dengan hasil observasi. Pada sampel ke-199, dengan menggunakan persamaan binary logistik regression didapatkan prediksi bahwa sampel akan memilih pasar tradisional. Hasil observasi menunjukkan bahwa sampel  ke-199  juga  ternyata  memilih  pasar  tradisional.  Untuk  melihat  validitas  persamaan binary logistik regression , digunakan confusion matrix seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Confusion matrix pada alternatif pilihan
Diketahui dari tabel tersebut terlihat bahwa jumlah data yang dicetak tebal merupakan data yang hasil prediksi dan observasi kenyataannya menunjukkan hasil yang sama. Dari hasil matriks tersebut dapat disimpulkan bahwa jumlah data yang hasil prediksi dan observasinya sama atau tidak meleset prediksinya berjumlah 142, jauh lebih banyak dibandingkan dengan jumlah data yang hasil prediksi dan observasi kenyataannya tidak sama yaitu 58. Artinya hasil persamaan binary logistic regression bisa dikatakan cukup bisa untuk diandalkan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  sebagian  besar  responden  memilih  pasar tradisional  sebagai  tempat  berbelanja  dengan  jumlah  sebesar  122  atau  61%  dari  keseluruhan  data sampel. Sedangkan yang memilih pasar modern hanya berjumlah 78 atau 39% dari keseluruhan data sampel. Hal ini menunjukkan segmen pasar tradisional masih lebih banyak diminati oleh masyarakat di wilayah  Kota  Surakarta  dibandingkan  pasar  modern.  Dari  8  variabel  yang  diduga  mempengaruhi keputusan konsumen untuk menentukan pilihan berbelanja di pasar modern atau tradisional, ternyata hanya 4 variabel yang mempengaruhi secara signifikan, yaitu pendidikan, pendapatan per bulan, jarak dari  rumah  ke  pasar  tradisional  terdekat,  serta  jarak  dari  rumah  ke  pasar  modern  terdekat.  Hasil persamaan binary logistic regression kemudian bisa dikatakan cukup handal untuk digunakan dalam menentukan/menduga probabilitas suatu data sampel memilih suatu alternatif keputusan tertentu.

## Daftar Pustaka
Dwicahyani,  A.  R.,  Rosyidi,  C.  N.,  dan  Pujiyanto,  E.  (2019).  Minimizing  gap  of  utility  between consumer and producer in a duopoly market considering outsourcing decision, price, and product tolerance. Production & Manufacturing Research , Vol. 7, No. 1, hal. 23 – 43.
Hosmer, D.W dan Lemeshow, S. (1989). Applied Logistic Regression . John Wiley & Sons, New York, USA.
Kaygisiz, F., Bolat, B. A., dan Bulut D. (2019). Determining Factors Affecting Consumer’s Decision to Purchase Organic Chicken Meat. Brazilian Journal of Poultry Science , Vol. 21, No. 4, hal 1-8. Ketaren, K. dan Sianturi, N. M. (2017). Decision Making Modelling with Logistic Regression Approach. International Journal of Applied Engineering Research , Vol. 12, No., hal. 9067-9073. Khaeri,  H.  dan  Pawitan,  G.  (2018).  Penerapan  Model  Regresi  Logistik  Biner  pada  Motif  Faktor Kewirausahaan Perempuan. Prima: Jurnal Pendidikan Matematika , Vol. 2, No. 1, hal. 67-80. Menon, B. dan Raj, J. V. P. (2012). Logistic Regression Modelling for Consumer Purchase Behaviour of Passenger Cars. AIMA Journal of Management & Research, Vol. 6, No. 3, hal. 479-497.

## Confusion Matrix on Estimation Sample
Comparison of observed choices and predicted choices (based on MNL analysis).
Observed /
Predicted Choice Modern Market Choice (1) Traditional Market Choice (0) Modern Market Choice (1) 38 18 Traditional Market Choice (0) 40 104
High values in the diagonal of the confusion matrix (in bold), compared to the non- diagonal values, indicate high convergence between observations and predictions. Analysis has been performed on the estimation dataset, and measures the goodness-of-fit of the model.