PENGARUH GAMBAR KEMASAN ROKOK TERHADAP PENJUALAN

          Latar Belakang Masalah

          Tingkat perokok di indonesia kian kali meningkat dikarenakan bebasnya mengkonsumsi rokok tidak dibatasi di segala usia. Anak di bawah umur pun seringkali mengkonsumsi rokok dan rokok dapat diperjual belikan dengan mudah. Pada dasarnya bayaknya perokok maka semakin banyak pula penyakit yang timbul sehingga mengakibatkan berbagai macam permasalahan khususnya bagi kesehatan perokok itu sendiri. Dengan diberlakukannnya peringatan pada kemasan rokok diharapkan agar tingkat perokok di Indonesia berkurang.

      Salah satu program yang dilaksanakan oleh pemerintah adalah memberlakukan atau membuat peraturan untuk semua perusahaan yang bergerak di bidang produksi rokok untuk mencantumkan gambar peringatan bahaya merokok sehingga timbul rasa takut pada perokok dan mereka enggan lagi mengkonsumsinya atau tingkatan perokok menjadi lebih berkurang. Oleh karena itu gambar peringatan bahaya merokok sangat penting untuk mengurangi jumlah perokok.

           Disini yang menjadi objek penelitian yang membahas tentang analisis pengaruh gambar  kemasan rokok terhadap penjualan. Dengan alasan bahwa sebagian besar perokok sulit untuk berhenti merokok.

Rumusan Masalah

            Berdasarkan latar belakang tersebut, maka permasalahan yang dapat dirumuskan adalah “Apakah gamabar rokok berpengaruh terhadap penjualan ?”

Tujuan dan Manfaat Penelitian 

         Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh gambar kemasan rokok terhadap penjualan. 

Manfaat penelitian adalah: 

1. Bagi para perokok , penelitian ini memberikan informasi bahaya merokok bagi perokok dan untuk mengetahui tingkat penjualan rokok. 

2.  Bagi pihak lain, penelitian ini bermanfaat sebagai informasi tambahan untuk penelitian lebih lanjut. 

3.  Untuk mengetahui seberapa penting gambar kemasan rokok bagi penjualan.  

 

Daerah dan Waktu Penelitian

          Penelitian ini dilaksanakan di oleh warga sekitar khusunya laki - laki. Dalam pelaksanaan penelitian, kami mengumpulkan data melalui penyebaran kuesioner kepada responden dalam hal ini warga sekitar khususnya Laki - laki. Sedangkan waktu penelitian yang direncanakan memakan waktu kurang lebih satu bulan  selama bulan November 2014.

Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner atau daftar pertanyaan mengenai variabel yang diteliti

Dalam pengukuran aspek pengaruh gambar kemasan rokok terhadap penjualan. Dengan keterangan sebagai berikut.

1. Skor 5 untuk jawaban SS ( Sangat Setuju )

2. Skor 4 untuk jawaban S ( Setuju )

3. Skor 3 untuk jawaban KS ( Kurang setuju )

4. Skor 2 untuk jawaban TS ( Tidak Setuju )

5. Skor 1 untuk jawaban STS ( Sangat Tidak setuju )

   Populasi

Populasi dalam penelitian oleh warga sekitar khususnya laki-laki yang mengkonsumsi rokok. Dari banyaknya warga yang merokok kami ambil 10 0rang sebagai responden atau sampel.

Kuesiner Penelitian

Kuesioner Penelitian

“  Pengaruh Gambar Pada kemasan Rokok Tehadap Penjualan “

Nama   :

Usia     :

Mohon diisi dengan memberi tanda X pada jawaban yang sesuai dengan pendapat anda sendiri.

Keterangan :    SS                   : Sangat Setuju

                         S                     : Setuju

                         KS                  : Kurang setuju

                         TS                   : Tidak Setuju

                         STS                : Sangat Tidak setuju

         Hasil Penelitian Statistik

         Data Hasil Kuesioner

         Gambar ( Variabel X )

         Penjualan ( Varibel Y )

         Keterangan:

         1.      1  - 10 adalah jumlah pertanyaan

         2.      1 – 10 adalah jumlah responden

         3.      Gambar ( Variabel X) = Independent

         4.      Penjualan  (Variabel Y) = Dependent

         Uji Statistik

1. Uji Frekuensi

2.  Uji Validitas

3. Uji Reliabilitas

4. Uji Korelasi

5. Uji Regresi

6. Uji Normalitas

7. Uji Linieritas

8. Uji Heteroskedastisitas

      9. Uji Hipotesis

Uji Frekuensi

Uji Frekuensi ialah daftar nilai data hasil kuesioner yang bisa dimasukkan kedalam selang interval.

Langkah Uji Frekuensi :

•  Lakukan copy terhadap isi pertanyaan kemudian paste di lembar SPSS
•  Untuk merubah nama kolom (VAR0001) menjadi (P1) atau pertanyaan 1, maka Lakukan pengaturan di tab Data View 
• Mengatur propertise atas jawaban yang dikaitkan dengan bobot nilai yang ada pada pertanyaan kuesioner 
• Atur Propertise pada kolom Values seperti berikut :

    Value = 1, Label (Sangat Tidak Setuju)

    Value = 2, Label (Tidak Setuju)

    Value = 3, Label (Kurang Setuju)

    Value = 4, Label (Setuju)

    Value = 5, Label (Sangat Setuju)

•  melakukan distribusi frekuensi, dengan cara klik menu Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies

Frequency (X)

GBR FRQ X

Hasil Uji Frekuensi:

P1 ( pertanyaan 1 )orang yang menjawab Tidak Setuju ada 3 orang atau 27,3% , yang menjawab Kurang Setuju ada 6 0rang atau 54,5%, yang menjawab Setuju ada 1 orang atau 9,1%. Dan pertanyaan berikutnya pun dibaca seperti itu.

Frequency (Y)

GBRFRQ Y

Hasil Uji Frekuensi:

P1 ( pertanyaan 1 )orang yang menjawab Tidak Setuju ada 3 orang atau 27,3% , yang menjawab Kurang Setuju ada 6 0rang atau 54,5%, yang menjawab Setuju ada 1 orang atau 9,1%. Dan pertanyaan berikutnya pun dibaca seperti itu.

1.2.2        Uji Validitas

      Validitas adalah ketepatan atau kecermatan suatu instrumen dalam mengukur apa yang ingin diukur.

Langkah Uji Validitas :

• Selanjutnya kita pindahkan atau lakukan copy dari lembar kerja microsoft excel ke lembar SPSS
• Setelah kita paste di lembar kerja SPSS, maka langkah selanjutnya yaitu melakukan uji validitas  
• Pada menu SPSS pilih Analyze > Correlate > Bivariate 
• Setelah itu kita pilih semua item termasuk kolom jumlah (JML) dengan cara CTR+A dan pindahkan ke sebelah kanan
• Setelah semua langkah dilakukan, maka selanjutnya kita klik tombol OK 

Hasil Uji Validitas X

Dari hasil analisis di dapat nilai korelasi antara skor item dengan skor tota. Nilai ini kemudian kita bandingkan dengan nilai r tabel, r tabel di cari signifikan 0,05 dengan uji 2 sisi dan jumlah data (n) = 10, maka didapat r table sebesar 0,631 (lihat pada lampiran tabel r). dengan perhitungan df = n-2,df=10-2=8

Berdasarkan hasil analisis di dapat nilai korelasi untuk semua item adalah valid (lihat pada kolom yang diberi warna kuning). Dikarenakan lebih dari 0,631. Jika ada item yang nilainya kurang dari 0,631 maka dapat disimpulkan bahwa item-item tersebut tidak berkorelasi signifikan dengan skor total (dinyatakan tidak valid) sehingga harus dikeluarkan atau diperbaiki

Gambar r table 

Uji Korelasi

Uji korelasi untuk mengetahui kekuatan hubungan antara variabel atau beberapa variabel. Dua variabel atau beberapa variabel dikatakan berasosiasi jika perilaku variabel yang satu mempengaruhi variabel yang lain.

Langkah Uji Korelasi :

• Lakukan copy terhadap kolom jumlah masing-masing variabel 
• pilih menu Analyze > Correlate > Bivariate
• Pindahkan variabel X dan Y ke sebelah kanan dibagian variables , setelah itu kita klik tombol OK
• selanjutnya kita lakukan kembali analisis untuk mengetahui hubungan antara variabel independent dengan variabel Dependent 
• Pindahkan variabel Y ke sebelah kanan dibagian Dependent, dan pindahkan variabel X ke sebelah kanan dibagian Independent(s), dan klik tombol Statistics kemudian ceklis pada R squared change
• klik tombol Continue dan klik tombol OK

Gambar Corelation

 MODEL SUMERY 

Mengacu pada hasil tersebut maka kita harus melihat tabel koefisiensi korelasi untuk dapat mengambil kesimpulan hubungan antar variabel tersebut, berikut tabel koefisien korelasi :

 

Berdasarkan hasil tabel diatas, diketahui bahwa besarnya korelasi antara variabel X secara simultan terhadap variabel (Y) yang dihitung dengan koefisien korelasi adalah sebesar 0.509. Hal ini menunjukan bahwa hubungan antara variabel tersebut bersifat sedang

Uji signifikansi koefisien korelasi menghasilkan angka Sig. sebesar 0.113 dan lebih besar dari pada α= 0.05. (Sig. = 0.113 > 0.05). Maka artinya Ha ditolak dan dapat disimpulkan bahwa variabel X secara tidak simultan terhadap variabel (Y) 

Uji Regresi

Analisis regresi adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel dengan variabel(-variabel) yang lain. Analisis regresi juga bisa dipakai secara luas untuk melakukan prediksi dan ramalan.

Langkah Uji Regresi : 

• lakukan copy terhadap jumlah total dari setiap variabel dan paste di lembar kerja SPSS 
• Setelah itu kita pilih menu Analyze > Regression > Linear 
• Pindahkan variabel Y ke sebelah kanan dibagian Dependent dan variabel X ke bagian Independent, setelah itu kita klik tombol Plots 
• Langkah selanjutnya pada bagian Standardized Residuals Plots ceklis Histogram dan Normal probability plot, klik tombol Continue dan klik tombol OK

 

Pada acto Model Summary menampilkan nilai R yang merupakan actor dari nilai koefisien korelasi. Hasil nilai R sebesar 0,509. Hasil tersebut menjelaskan bahwa hubungan variabel berada pada kategori  sedang. Hasil pada R Square atau yang disebut dengan Koefisiensi Determinasi (KD) adalah 0,259% yang dapat dijelaskan bahwa hubungan variabel Independent terhadap variabel Dependent memiliki pengaruh kontribusi sebesar 509,0% sedangkan sisanya 0,741% dipengaruhi oleh variabel lain/actor lain diluar variabel penelitian. 

Pada tabel Anova menghasilkan nilai signifikansi yaitu 0,133 dengan syarat ketentuan, jika Nilai Sig. < 0,05, maka model regresi adalah  linier, dan jika > 0,05 maka model regresi tidak linier. Berdasarkan output tabel Anova diatas, diperoleh nilai Sig. = 0,133 yang berarti > kriteria signifikan (0,05), oleh karena itu model persamaan regresi berdasarkan data penelitian adalah  tidak signifikan artinya model regresi linier tidak memenuhi kriteria linieritas.

Pada tabel Coefficients menghasilkan model persamaan regresi yang diperoleh dengan koefisien konstanta dan koefisien variabel yang ada di kolom Unstandardized Coefficients B. Berdasarkan tabel ini diperoleh model persamaan regresi : Y = 15.093 + 339 X

Uji Normalitas

Uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal.

Langkah Uji Normalitas

- Lakukan Copy terhadap kolom jumlah 

- Pilih menu analyze > regression > linear  

- Pindahkan variabel X pada bagian Independen dan Y ke Dependent, pilih tombol save , ceklis underlized 

- Langkah selanjutnya yaitu pilih menu analyze > non parametic  test > 1-Sample K-S  

- Pindahkan variabel standardized ke bagian test variabel list, kemudian ceklik Normal dan klik OK

Berdasarkan tabel uji normalitas dengan Kolmogorov Smirnov  Test diperoleh nilai Kolmogorov Smirnov Z sebesar 0,545 dan Asymp.sig. sebesar 0,927 > 0,05 maka dapat disimpulkan data berdistribusi Normal.  

Uji Linearitas

Uji linieritas dimaksudkan untuk menguji apakah setiap variabel mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan dengan variabel yang lain.

Langkah Uji Linearitas :

-  Lakukan Copy terhadap kolom jumlah 

-  Pilih menu Analyze > Compare Means > means  

-  Lalu pindahkan Y ke Dependen List dan X ke Independen List > Options 

- Ceklis Anova table and eta dan test for linearity, Klik continue dan klik OK

Berdasarkan tabel diatas yang merupakan hasil penghitungan uji linieritas dihasilkan analisis bahwa nilai signifikan 0,047 < 0,05 dan Deviation from Linearity di dapat nilai 0,102 yang dimana > 0,05 maka dapat disimpulkan antara variabel X dengan Y mempunyai hubungan yang  linear. 

Uji Heterokedastisitas

Uji Heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Adapun prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya gejala heteroskedastisitas.

Langkah Uji Heterokedastisitas :

- Copy jumlah total dari setiap variabel dan paste di lembar kerja SPSS

- Pilih menu Analyze > Regression > Linear

- Pindahkan variabel X pada bagian Independen dan Y ke Dependent, pilih tombol save , ceklis underlized

- Pilih menu transform > compute variable

- Pada Target Variable ketik RES_2 dan pada Numeric  Expression ketik ABS_RES(RES_1), kemudian OK

- Pilih kembali menu Analyze > Regression > Linear dan keluarkan variabel Y.  Di bagian Dependent dan ganti/masukan dengan RES_2

- Pilih tombol save dan hilangkan ceklis

Berdasarkan tabel diatas yang merupakan hasil penghitungan uji heterokedastisitas dihasilkan analisis menunjukan tidak ada gangguan heteroskedastisitas yang terjadi, dimana nilai signifikan (sig) > 0,05 jadi secara keseluruhan variabel dalam hal ini  dapat disimpulkan  tidak ada masalah dalam uji heteroskedastisitas.

Uji Hipotesis

Uji hipotesis adalah metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisis data, baik dari percobaan yang terkontrol, maupun dari observasi (tidak terkontrol). Dalam statistik sebuah hasil bisa dikatakan signifikan secara statistik jika kejadian tersebut hampir tidak mungkin disebabkan oleh faktor yang kebetulan, sesuai dengan batas probabilitas yang sudah ditentukan sebelumnya.

Langkah Uji Hipotesis :

-    Copy jumlah total dari setiap variabel dan paste di lembar kerja SPSS

-     Pilih menu analyze > regression > linear > OK

Berdasarkan hasil analisis terlihat bahwa pada kolom Sig. pada table ANOVA nilai Sig. adalah sebesar 0.133 atau >  nilai probabilitas 0.05 (sig 0.133 > 0.05), maka Ho diterima dan Ha ditolak. Artinya koefisien regresi adalah tidak signifikan.

Jadi Gambar (variabel x) tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Penjualan (variabel y).

Berdasarkan hasil penelitian secara simultan variabel X memiliki kontribusi sebesar 0,259% dalam menjelaskan perubahan yang terjadi pada variabel Y sedangkan sisanya sebesar 0,741 % dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

Berdasarkan hasil penelitian secara simultan variabel X memiliki kontribusi sebesar 0,259% dalam menjelaskan perubahan yang terjadi pada variabel Y sedangkan sisanya sebesar 0,741 % dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

Berdasarkan hasil penelitian pada tabel coefficients variabel (X), secara simultan terhadap (Y) dimaksudkan untuk menguji signifikansi konstanta dan variabel dependen.

Hipotesis:

Ha = Variabel X tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Y

Ho = Variabel X berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Y

Pada koefisien, uji t/parsial terlihat bahwa variabel X secara statistik tidak  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel Y yang ditunjukkan oleh nilai Sig masing-masing lebih besar dari Alpha yaitu 0,133

Persamaan strukturalnya menjadi seperti berikut :

Y = a + b1X1 = 15.093 + 339 X

Kesimpulan

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh gambar  kemasan rokok. Dari rumusan masalah penelitian yang diajukan, maka analisis data yang telah dilakukan dan pembahasan yang telah dikemukakan pada bab sebelumnya, dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu:

1.  Ho diterima dan Ha ditolak. Artinya koefisien regresi adalah tidak signifikan.

Jadi Gambar (variabel x) tidak berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap Penjualan  (variabel y). Semakin rendah gambar kemasan rokok maka semakin rendah pula penjualan.

2. Variabel X memiliki kontribusi sebesar 0,259% dalam menjelaskan perubahan yang terjadi pada variabel Y sedangkan sisanya sebesar 0,741 % dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

Saran

Berdasarkan kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini, maka  saran-saran sebagai pelengkap terhadap hasil penelitian yang dapat diberikan sebagai berikut:

1.    Kami mengharapkan kritikan yang membangun ke arah perbaikan atau kesempurnaan. Agar peneliti selanjutnya bisa lebih sempurna lagi.

2.    Berhentilah merokok sebelum rokok menikmati anda

Disusun oleh
Agus Rokhman (A3.1300006)
Ai Nur'aeni (A3.1300010)
M Barkah (A3.1300018)