analisis preferensi dosen terhadap kartu kredit · pengambilan contoh dilakukan dengan metode...
TRANSCRIPT
ANALISIS PREFERENSI DOSEN TERHADAP KARTU KREDIT
OLEH NUR ASYIAH JALIL
H 14103115
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007
RINGKASAN
NUR ASYIAH JALIL. Analisis Preferensi Dosen Terhadap Kartu Kredit (dibimbing oleh HERMANTO SIREGAR). Perkembangan teknologi terus melahirkan karya-karya yang semakin canggih dan praktis untuk dimanfaatkan manusia dalam kehidupannya, termasuk untuk transaksi pembayaran. Penggunaan kartu pembayaran elektronik, termasuk kartu kredit, di Indonesia mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Bagi sekelompok masyarakat tertentu, kartu kredit merupakan suatu hal yang tidak dapat ditinggalkan. Sedangkan bagi dosen, kartu kredit memiliki penilaian tersendiri. Tingkat pendapatan mereka yang cenderung tetap sebagai pegawai negeri, sementara mereka harus menghadapi kebutuhan hidup yang beragam dan perkembangan teknologi yang tinggi, menuntut mereka untuk memberi tempat tersendiri bagi kartu kredit. Tujuan utama dari penelitian ini yaitu menganalisis karakteristik dosen yang memiliki dan tidak memiliki kartu kredit dan bagaimana hubungan antara karakteristik tersebut dengan kepemilikan kartu kredit, serta menganalisis faktor- faktor yang mempengaruhi preferensi dosen terhadap kepemilikan kartu kredit. Ruang lingkup dalam penelitian ini hanya dibatasi kepada para akademisi, khususnya dosen-dosen Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB. Dalam penelitian ini penulis hanya memfokuskan penelitian pada kondisi demografi (usia, jenis kelamin, pendidikan, jabatan struktural, lama bekerja, dan pekerjaan lain), finansial (total pendapatan, pengeluaran, dan tabungan rata-rata per bulan), dan pemanfaatan teknologi bagi responden untuk memanfaatkan fasilitas banking service. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan sekunder. Data sekunder diperoleh melalui studi literatur sedangkan data primer diambil melalui wawancara langsung dan pengisian kuisioner oleh responden. Hal ini disesuaikan dengan kondisi dari masing-masing responden. Teknik pengambilan contoh dilakukan dengan metode non-probability sampling dengan cara convenience/accidental sampling.
Hasil analisis crosstab menunjukkan karakteristik dominan dosen yang memiliki kartu kredit yaitu berusia lebih dari 45 tahun, memiliki total pendapatan dan pengeluaran rata-rata per bulan lebih dari lima juta rupiah, tabungan rata-rata per bulan lebih dari dua juta rupah, jumlah anggota keluarga lebih dari empat orang, lama bekerja lebih dari 20 tahun, pendidikan S3, jenis kelamin laki- laki, memiliki jabatan struktural, memiliki pekerjaan lain, dan memanfaatkan teknologi internet untuk banking service. Sedangkan karakteristik dosen yang tidak memiliki kartu kredit sebaliknya. Untuk uji independen dua variabel dilakukan menggunakan chi square test. Hasilnya menunjukkan bahwa variabel usia, total pendapatan, pengeluaran, dan tabungan rata-rata per bulan, lama bekerja, dan pekerjaan lain memiliki hubungan yang nyata terhadap kepemilikan kartu kredit. Untuk mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi preferensi dosen terhadap kartu kredit digunakan model logit dengan metode maximum likelihood. Untuk membedakan, model logit yang digunakan memberikan nilai satu (1) jika memiliki kartu kredit, nol (0) jika tidak memiliki kartu kredit. Faktor- faktor yang mempengaruhi kepemilikan kartu kredit adalah total pendapatan dan pengeluaran
rata-rata per bulan, lama bekerja dan jenis kelamin. Koefisien dan odds ratio variabel total pendapatan rata-rata per bulan dan lama bekerja, menunjukkan peningkatan variabel tersebut akan meningkatkan peluang seseorang untuk memiliki kartu kredit. Sedangkan variabel total pengeluaran rata-rata per bulan menunjukkan penurunan pengeluaran seseorang, akan meningkatkan peluangnya untuk memiliki kartu kredit. Variabel jenis kelamin, menunjukkan bahwa laki- laki memiliki peluang 7,29 kali lebih besar untuk memiliki kartu kredit dari pada perempuan. Secara umum, responden berpandangan positif mengenai trend cash less society, karena mereka menganggap trend ini akan membuat suatu sistem transaksi pembayaran yang lebih efisien, praktis, aman, moderen, serta mudah.
Berdasarkan penelitian ini, dapat diberikan beberapa saran. Kepada bank/lembaga penerbit kartu kredit agar dapat mempertimbangkan besarnya pengeluaran selain pendapatan calon konsumen. Hal ini mencerminkan perilaku ekonomi seseorang, dimana dengan tingkat pengeluaran yang lebih rendah, akan lebih mudah mengelola keuangannya dan tidak mudah terkendala kredit. Mereka juga harus membentuk image yang baik, karena konsumen akan lebih mengutamakan nama baik bank/lembaga tertentu dalam memilih penerbit kartu kredit. Untuk menciptakan masyarakat cash less society, bank sentral agar lebih gencar melakukan sosialisasi mengenai kelebihan sistem pembayaran elektronik, memberikan jaminan keamanan dan kepastian hukum yang jelas dan kuat, oversight dalam pelaksanaan sistem pembayaran oleh bank/lembaga pengelola kartu kredit, menyediakan manajemen dan sistem administrasi yang efisien, serta menyediakan fasilitas dan infrastruktur yang terjangkau untuk menggunakan alat pembayaran non tunai. Misalnya dengan memaksimalkan merchant yang dapat bertransaksi menggunakan kartu tidak hanya di kota-kota besar. Penelitian ini tidak memasukkan perilaku penggunaan kartu kredit selain untuk transaksi kredit. Karena itu, diharapkan penelitian selanjutnya dapat memasukkan perilaku pengambilan uang tunai melalui ATM menggunakan kartu kredit, penggunaan fasilitas transfer dana, pengenaan denda akibat kelalaian konsumen, serta banyaknya merchant yang menerima pembayaran menggunakan kartu kredit.
ANALISIS PREFERENSI DOSEN TERHADAP KARTU KREDIT
Oleh NUR ASYIAH JALIL
H14103115
Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada
Departemen Ilmu Ekonomi
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh,
Nama Mahasiswa : Nur Asyiah Jalil
Nomor Registrasi Pokok : H14103115
Program Studi : Ilmu Ekonomi
Judul Skripsi : Analisis Preferensi Dosen terhadap
Kartu Kredit
dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada
Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian
Bogor.
Menyetujui, Dosen Pembimbing
Dr. Ir. Hermanto Siregar, M.Ec NIP. 131 803 656
Mengetahui, Ketua Departemen Ilmu Ekonomi
Dr. Ir. Rina Oktaviani, MS. NIP. 131 846 872
Tanggal Kelulusan :
PERNYATAAN
DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH
BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH
DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA
PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.
Bogor, Juli 2007
Nur Asyiah Jalil H14103115
RIWAYAT HIDUP
Penulis bernama Nur Asyiah Jalil. Dilahirkan pada tanggal 24 April 1985
di Jakarta dari pasangan Drs. Abdul Jalil Kasim dan Dra. Salmi Habib. Penulis
merupakan putri pertama dari tiga bersaudara. Jenjang pendidikan penulis dilalui
tanpa hambatan. Penulis menjalani pendidikan di bangku sekolah dasar dari tahun
1991 sampai tahun 1996 di SDN 01 Kp. Utan dan dari tahun 1996 sampai tahun
1997 di SDN 01 Pd. Pinang Jakarta. Selanjutnya meneruskan ke pendidikan
lanjutan tingkat pertama dari tahun 1997 sampai tahun 2000 di SLTPN 87 Jakarta.
Setelah itu, penulis melanjutkan pendidikan menengah umum di SMUN 34
Jakarta dan lulus pada tahun 2003.
Pada tahun 2003 penulis melanjutkan ke jenjang pendidikan yang lebih
tinggi. Penulis diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui
jalur Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB) dan terdaftar sebagai
mahasiswa Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen.
Selama mengikuti pendidikan di bangku kuliah, penulis aktif di beberapa
organisasi kemahasiswaan, yaitu BEM FEM, HIPOTESA, UKM Merpati Putih,
dan HMI Komisariat FEM. Selain itu penulis juga berpartisipasi di beberapa
kepanitian dan tim pertandingan.
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Puji syukur kepada Allah SWT, pencipta dan pemelihara alam semesta
beserta isinya. Berkat rahmat dan karunia-Nya penulis mendapat kemudahan dan
kemampuan dalam setiap langkah penyusunan skripsi ini. Shalawat dan salam
semoga senatiasa tercurah kepada Rasulullah saw sebagai tauladan dalam
menjalani hidup sehingga membawa keselamatan dan kebahagiaan.
Judul skripsi ini adalah “Analisis Preferensi Dosen terhadap Kartu
Kredit” dimana penulis mengupas permasalahan tentang perkembangan sistem
pembayaran elektronik dan bagaimana pengaruhnya terhadap preferensi
masyarakat, khususnya dosen. Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat untuk
mendapatkan gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas
Ekonomi Manajemen Institut Pertanian Bogor.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada berbagai pihak yang telah
memberikan bantuan, perhatian, dan dorongan semangat sehingga penulis dapat
menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Untuk itu, ucapan terima kasih dan
penghargaan penulis sampaikan kepada :
1. Dr. Ir. Hermanto Siregar, M.Ec. selaku dosen pembimbing skripsi yang telah
memberikan ilmu dan membimbing penulis dengan sabar dalam proses
penyusunan skripsi ini sehingga dapat diselesaikan dengan baik.
2. Dr. Ir. R. Nunung Nuryartono, M.Si. dan Widyastutik, S.E., M.Si. selaku
dosen penguji utama dan komisi pendidikan, yang telah memberi saran-saran
dan ilmu yang bermanfaat.
3. Kedua orang tua penulis yaitu Drs. Abdul Jalil Kasim dan Dra. Salmi Habib
atas doa, perhatian, dukungan, dan perjuangan yang telah dicurahkan. Untuk
adik-adikku Yani dan Izur atas doa, dukungan, semangat, dan perhatian yang
diberikan. Keluarga besar penulis yang memberikan perhatian dan semangat.
Terima kasih juga kepada Rico Ricardo atas waktu, doa, dan dukungan yang
diberikan serta masukan-masukan yang sangat berharga.
4. Dosen, staf penunjang dan seluruh civitas Departemen Ilmu Ekonomi atas
ilmu dan bantuan yang diberikan.
5. Teman dan sahabat yang selalu semangat dan ceria menemani dan mendengar
keluh kesah penulis Elly, Rio, Weni, Indah, Okti, Devi, keluarga Chil Pink
House (Putri, Titi, Septi, Puri, Estri), keluarga Chil Radar 10 (Iman, Andi,
Akim, Aldo, JW)
6. Kepada dosen-dosen FEM yang telah bersedia menyisihkan waktunya, Mba
Siti, Ka Suhendi, Ka Galih, Ka Siera, Endah, dan Tyas atas dukungan, tenaga,
dan bantuan untuk penulis dalam mengumpulkan data-data penelitian dan
memberikan masukan yang berharga.
7. Teman-teman seperjuangan Aga, Anna, Giri. Kepada teman-teman yang
mewarnai hari-hari selama kuliah Amel, Wida, Heri, Aji, Wiwit, Mimi,
Abang, Ratih, Yogi, Wawan, Rama, Ucup, Ade, Jo, Dina, K’ Budi, keluarga
besar UKM Merpati Putih IPB (m’ Agan, mb No’, m’ Teta, Dede, Dhany,
Memel, mb Dhita, dan lain- lain) keluarga besar JSP Komputer, teman-teman
KKP (Ai, Nadya, Tedi, K’ Putra), keluarga besar X-Pedes, kamar 271 (Ratih,
Eka, Rara), keluarga d-ReD (Dado, Duvi, Ririn, Nana), KK Humas, EKSIS,
dan seluruh teman-teman angkatan 40 dan 41 Ilmu Ekonomi serta seluruh
pihak yang telah membantu penulis.
Penulis menyadari bahwa dalam menyusun skripsi ini masih banyak
kekurangan. Dengan kerendahan hati, penulis meminta maaf dan mengharapkan
kritik dan saran yang membangun bagi perbaikan penulis.
Semoga hasil dari skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi penulis
maupun semua pihak yang membutuhkan.
Wassalamu’alaikum Wr.Wb.
Bogor, Agustus 2007
Nur Asyiah Jalil H14103115
DAFTAR ISI
Halaman
KATA PENGANTAR ........................................................................................ i
DAFTAR ISI ....................................................................................................... iii
DAFTAR TABEL ............................................................................................... v
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... vi
DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................... vii
I. PENDAHULUAN ........................................................................................ 1
1.1. Latar Belakang ..................................................................................... 1
1.2. Perumusan Masalah ............................................................................. 6
1.3. Tujuan .................................................................................................. 9
1.4. Manfaat Penelitian ............................................................................... 10
1.5. Ruang Lingkup Penelitian .................................................................... 10
II. TINJAUAN PUSTAKA ............................................................................... 11
2.1. Definisi Kartu Kredit ........................................................................... 11
2.2. Pengertian Perbankan ........................................................................... 13
2.3. Penyelenggara Sistem Pembayaran di Indonesia ................................. 14
2.4. Karakteristik Sistem Pembayaran yang Efektif ................................... 15
2.5. Sistem Pembayaran Elektronik dan Manfaatnya ................................. 16
2.6. Perilaku Konsumen dan Faktor yang Mempengaruhi Preferensinya .. 18
2.6.1. Perilaku Konsumen .................................................................... 18
2.6.2. Proses Pengambilan Keputusan ................................................. 19
2.6.3. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian ....... 22
2.6.4. Preferensi Konsumen ................................................................. 25
2.7. Regresi Logistik ................................................................................... 26
2.8. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Konsumen Menggunakan Kartu Kredit ................................................................................................... 28
2.9. Penelitian Terdahulu ............................................................................ 28
2.10. Kerangka Pemikiran ............................................................................. 30
III. METODE PENELITIAN .............................................................................. 31
3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian ............................................................... 33
3.2. Jenis dan Sumber Data ......................................................................... 33
3.3. Metode Pengambilan Contoh ............................................................... 34
3.4. Metode Estimasi dan Pengolahan Data ................................................ 35
3.5. Model Penelitian .................................................................................. 35
3.6. Pendugaan Parameter Model ............................................................... 38
3.7. Uji Taraf Nyata Parameter ................................................................... 40
3.8. Interpretasi Koefisien dan Daya Ramal Prediksi.................................. 41
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN ..................................................................... 44
4.1. Karakteristik Umum Responden .......................................................... 44
4.2. Motivasi dan Persepsi/Sikap Responden ............................................. 49
4.2.1. Motivasi dan Persepsi/Sikap Responden Bukan Pemilik Kartu Kredit .......................................................................................... 50
4.2.2. Motivasi, Persepsi/Sikap dan Perilaku Kepemilikan Responden Pemilik Kartu Kredit ................................................................... 51
4.3. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya dan Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Kepemilikan Kartu Kredit .................................................................... 56
4.4. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepemilikan Kartu Kredit .......... 61
4.5. Pandangan Responden Terhadap Trend Less Cash Society ................ 66
V. KESIMPULAN DAN SARAN ..................................................................... 70
5.1. Kesimpulan .......................................................................................... 70
5.2. Saran ..................................................................................................... 72
DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 73
LAMPIRAN ........................................................................................................ 75
DAFTAR TABEL
Nomor Halaman
1 Perkembangan Kartu Kredit di Indonesia ............................................... 3
2 Deskripsi Nilai Minimum (Minimum), Maksimum (Maximum), Rata- Rata (Mean) dan Standar Deviasi (Std. Deviation) ................................. 48
3 Sikap/Persepsi Responden Terhadap Kartu Kredit ................................. 49
4 Motivasi/Alasan Tidak Memiliki Kartu Kredit ....................................... 50
5 Motivasi Memiliki Kartu Kredit ............................................................. 52
6 Frekuensi Pemakaian Kartu Kredit ......................................................... 53
7 Penggunaan Kartu Kredit ........................................................................ 54
8 Pembayaran Kartu Kredit ........................................................................ 55
9 Jumlah Kepemilikan Kartu Kredit .......................................................... 55
10 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Usia ........................ 56
11 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Pendapatan Rata- Rata per Bulan ......................................................................................... 57
12 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Pengeluaran Rata- Rata per Bulan ......................................................................................... 57
13 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Tabungan Rata- Rata per Bulan ................................................................................................. 58
14 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Lama Bekerja ......... 58
15 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Pekerjaan Lain ........ 60
16 Hasil Estimasi Maximum Likelihood Model Logit Pertama ................... 62
17 Proses Reduksi Model Logit Berdasarkan Metode Maximum Likelihood.. 63
18 Hasil Analisis Regresi Logistik Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepemilikan Kartu Kredit (Model Terbaik) .............................................. 64
DAFTAR GAMBAR
Nomor Halaman
1 Tahap-Tahap Proses Keputusan Pembelian ............................................ 19
2 Kerangka Pemikiran ................................................................................ 32
3 Persentase Sebaran Responden Menurut Tingkat Usia dan Pendapatan Rata-Rata Per Bulan ................................................................................ 45
4 Persentase Sebaran Responden Menurut Tingkat Pengeluaran dan Tabungan Rata-Rata Per Bulan ............................................................... 46
5 Persentase Sebaran Responden Menurut Lama Bekerja dan Jumlah Anggota Keluarga ................................................................................... 47
6 Jumlah Penerbit Kartu Kredit, ATM, dan Debet .................................... 67
7 Pandangan Responden Terhadap Trend Cash Less Sosiety .................... 69
DAFTAR LAMPIRAN
Nomor Halaman
1 Output Case Processing Summary SPSS 13 ........................................... 75
2 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Jumlah Keluarga .... 75
3 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Tingkat Pendidikan 75
4 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Jenis Kelamin ......... 75
5 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Kedudukan Struktural ................................................................................................. 76
6 Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Pemanfaatan Teknologi ................................................................................................ 76
7 Output Uji Taraf Nyata Variabel Usia Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ...................................................................................................... 76
8 Output Uji Variabel Pendapatan Rata-Rata per Bulan Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ....................................................................... 76
9 Output Uji Taraf Nyata Variabel Pengeluaran Rata-Rata per Bulan Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ....................................................... 77
10 Output Uji Taraf Nyata Variabel Tabungan Rata-Rata per Bulan Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ....................................................... 77
11 Output Uji Taraf Nyata Variabel Jumlah Anggota Keluarga Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ....................................................................... 77
12 Output Uji Taraf Nyata Variabel Lama Bekerja Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ............................................................................................ 77
13 Output Uji Taraf Nyata Variabel Pendidikan Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ............................................................................................ 78
14 Output Uji Taraf Nyata Variabel Jenis Kelamin Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ............................................................................................ 78
15 Output Uji Taraf Nyata Variabel Jabatan Struktural Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ....................................................................... 78
16 Output Uji Taraf Nyata Variabel Pekerjaan Lain Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ............................................................................................ 79
17 Output Uji Taraf Nyata Variabel Pemanfaatan Teknologi Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit ....................................................................... 79
18 Perkembangan Kartu Kredit, Kartu Debet, dan Kartu ATM di Indonesia .................................................................................................. 79
19 Output Regresi Logistik SPSS 13 ........................................................... 80
20 Output Casewise List SPSS 13 ............................................................... 86
I. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perkembangan teknologi terus melahirkan karya-karya yang semakin
canggih dan praktis untuk dimanfaatkan manusia dalam kehidupannya. Berbagai
aktivitas masyarakat di era modern yang cukup memakan banyak waktu,
memaksa mereka untuk bertindak cepat dan efisien dalam setiap aktivitasnya,
termasuk dalam bertransaksi. Efisiensi suatu sistem pembayaran dapat diukur dari
bagaimana sistem ini bisa meminimalkan biaya dan waktu untuk mendapatkan
manfaat dari sebuah transaksi. Tuntutan untuk dapat menggunakan uang secara
aman dan praktis dalam bertransaksi menjadi alasan utama dibutuhkannya sebuah
instrumen dalam memenuhi hal tersebut.
Tuntutan tersebut kini dapat diwujudkan dengan semakin berkembangnya
sistem pembayaran secara elektronik (electronic payment system) dengan
memanfaatkan perkembangan teknologi dalam bertransaksi. Salah satunya adalah
kartu kredit (credit card). Menurut Bank Indonesia (2004), Alat Pembayaran
Menggunakan Kartu (APMK) adalah seluruh instrumen sistem pembayaran yang
pada umumnya berbasis kartu antara lain : kartu Automated Teller Machine
(ATM), kartu kredit, kartu debit, serta jenis kartu lain yang dapat digunakan
sebagai alat pembayaran seperti misalnya kartu smart, e-wallet, serta beberapa
alat pembayaran lain yang dapat dipersamakan dengan kartu. Selain itu, untuk
menggunakan kartu-kartu tersebut masyarakat harus mampu dan bersedia untuk
mengadopsi teknologi (Mantel, 2000).
2
Menurut Listfield dan Montes-Negret (1994), sistem pembayaran
elektronik merupakan sistem pembayaran yang paling mendekati sistem
pembayaran yang efektif, dimana memiliki ciri adanya kecepatan pembayaran,
kepastian pembayaran, keamanan, kenyamanan, dan biaya yang rendah. Ketika
sebuah negara mengganti sistem pembayarannya secara total ke sistem
pembayaran elektronik, diestimasi akan menghemat biaya transaksi sebesar 1,88
US dolar per orang per tahun atau 0,6 persen dari GDP per tahun (Humphrey,
2001). Sedangkan Global Insight (2003) menyatakan, pengadopsian sistem
pembayaran elektronik akan meningkatkan penjualan barang dan jasa,
menurunkan penghalang langsung terhadap kredit dan likuiditas uang, serta
menurunkan penghalang geografis dalam perdagangan dan transaksi
perekonomian.
Kartu kredit merupakan salah satu produk perbankan dewasa ini yang
telah diterima oleh masyarakat luas sebagai salah satu media pembayaran yang
moderen, terutama kemudahan-kemudahan yang ditawarkan kepada pemegang
kartu (cardholder), jaringan penerimaan yang tersebar di seluruh dunia dan masih
banyak lagi keuntungan yang dapat dirasakan bagi para pemakainya. Selain
praktis, kartu kredit juga memudahkan para pemakainya dalam bertransaksi.
Alasan keamanan ketika membawa cash tidak lagi menjadi masalah. Kemudahan
dalam penggunaannya pun menjadikan kartu kredit diminati oleh berbagai
kalangan masyarakat. Mulai dari para eksekutif, ibu rumah tangga, sampai
masyarakat usia sekolah pun menggunakan fasilitas ini. Tidak terkecuali para
akademisi. Berbagai fasilitas yang ditawarkan pihak bank/badan yang
3
menerbitkan kartu kredit (issuer) juga menjadi alasan bagi masyarakat dalam
menggunakan kartu plastik tersebut.
Penggunaan kartu pembayaran elektronik, termasuk kartu kredit, di
Indonesia mengalami peningkatan yang cukup signifikan. Pertumbuhan kartu
kredit di Indonesia mencapai 20 sampai 30 persen pertahunnya. Berdasarkan data
Bank Indonesia hingga Juni 2006, jumlah kartu kredit yang beredar di Indonesia
telah mencapai 8,5 juta kartu dengan total kredit yang dikeluarkan Rp. 18,3
triliun. Total transaksi kartu kredit dalam satu tahun (data tahun 2005) mencapai
88 juta transaksi dengan nilai nominal lebih dari Rp. 45 triliun.
Pertumbuhan itu dibarengi persaingan yang semakin ketat di antara
bank/badan penerbit kartu kredit. Para issuer berlomba merebut hati konsumen
dengan memberikan hadiah dan penawaran khusus. Selain itu didukung juga
dengan semakin banyaknya pedagang barang dan jasa (merchant) yang mau
menerima pembayaran dengan kartu kredit.
Tabel 1. Perkembangan Kartu Kredit di Indonesia
Tahun Nilai Transaksi (Rp. Milyar)
Volume Transaksi (unit)
Penyelenggara (unit)
2000 13.638.640 37.300.043 17 2001 19.334.490 50.610.671 16 2002 24.444.270 55.726.665 15 2003 28.059.060 63.663.638 17 2004 37.646.700 82.149.571 20 2005 45.628.310 88.669.790 22
Sumber : Laporan Tahunan Bank Indonesia (2005)
Perkembangan kartu kredit di Indonesia terjadi secara besar-besaran. Hal
ini dapat dilihat pada Tabel 1. Pada Tabel 1 terlihat bahwa transaksi dengan
menggunakan kartu kredit terus mengalami peningkatan. Begitu pula volume
4
transaksi yang mencapai 88.669.790 transaksi pada tahun 2005 dengan jumlah
penyelenggara sebanyak 22 unit.
Menurut Bank Indonesia (2004), kartu kredit yang beredar di Indonesia
pada umumnya terdiri dari 2 jenis yaitu gold dan silver. Pagu kredit tipe gold dan
silver cukup beragam mulai dari Rp. 1 juta sampai Rp. 10 juta untuk tipe silver
dan mulai dari Rp. 10 juta sampai Rp. 100 juta untuk tipe gold. Berdasarkan
tingkat suku bunga bulanan yang dibebankan kepada cardholder, sebagian besar
tingkat suku bunga kedua jenis kartu ini berkisar antara 3 sampai 3,5 persen per
bulan. Sedangkan, menurut biaya keanggotaan tahunan (annual fee), sebagian
besar penerbit kartu kredit membebankan biaya anggota tahunan untuk kartu tipe
gold sebesar Rp. 200 ribu sampai Rp. 300 ribu dan kartu tipe silver sebesar Rp.
100 ribu sampai Rp. 150 ribu (Bank Indonesia, 2004).
Seorang konsumen dapat terus menggunakan kartu kreditnya untuk
membeli barang/jasa atau mengambil uang tunai sampai batas kreditnya (credit
line) tercapai. Oleh karena itu kredit dan kartu kredit merupakan sumber daya
ekonomi konsumen yang sangat penting. Melalui mekanisme kredit, konsumen
bisa mengkonsumsi produk dan jasa saat ini juga tanpa harus menunggu
mempunyai uang yang cukup. Kredit akan meningkatkan daya beli konsumen,
sehingga konsumen yang memperoleh sumber kredit akan memiliki peluang
untuk meningkatkan konsumsi berbagai produk dan jasa.
Gencarnya pemasaran kartu kredit saat ini wajar mengingat pertumbuhan
kartu kredit di Indonesia cukup cepat. Bagi pihak bank maupun non bank, produk
kartu kredit ini sangat menggiurkan karena bunganya mencapai 3,5 persen per
5
bulan atau 36 persen per tahun. Ditambah lagi dengan iuran tahunan yang
dibebankan kepada nasabah. Hal ini ditunjang dengan tingkat penetrasi kartu
kredit di Indonesia masih relatif rendah. Oleh karena itu para issuer berlomba-
lomba meraih pelanggan baru dengan berbagai cara, bahkan ada yang berani tidak
memberlakukan syarat apa pun kecuali meminta calon pelanggan tersebut mengisi
aplikasi dan membubuhkan tanda tangan pada aplikasi tersebut, sedangkan syarat
lain disusulkan. Selain memperbanyak jumlah cardholder, pihak issuer juga harus
memikirkan bagaimana mendorong meningkatkan frekuensi penggunaan kartu
kredit. Salah satu cara yang dapat dilakukan penerbit kartu kredit untuk
mendorong cardholder melakukan transaksi adalah dengan mengembangkan
kerjasama dengan pihak ketiga. Sejumlah issuer yang gencar berpromosi untuk
merebut cardholder antara lain HSBC, GE Finance Indonesia, Bank Permata,
Bank BNI, Bank BRI, Bank BII, Bank Mandiri, BCA, Bank Danamon, Bank
Niaga, Standard Chartered, ataupun Citibank, dan lain- lain.
Semakin maraknya penggunaan kartu kredit menarik minat penulis untuk
menganalisisnya lebih mendalam, khususnya kepada para akademisi. Penulis
melihat, dengan tingkat pendapatan mereka yang cenderung tetap, sementara
dalam memenuhi kebutuhan hidup yang beragam, mereka dihadapkan dengan
perkembangan zaman dan teknologi. Kehidupan mereka di era moderen ini
tentunya menuntut mereka untuk mengikuti perkembangan teknologi tersebut,
khususnya dalam kehidupan perekonomian mereka. Karena itu penulis merasa
perlu untuk meneliti dan membahasnya dalam skripsi ini dengan judul : ”Analisis
Preferensi Dosen terhadap Kartu Kredit”.
6
1.2. Perumusan Masalah
Sistem pembayaran di Indonesia, secara umum masih di dominasi
pembayaran berbasis warkat (paper-based payment system). Seiring dengan
dioperasikannya sistem BI-RTGS (sistem transfer dana bernilai besar yang harus
melalui proses settlements di BI) pada November 2000, maka sistem pembayaran
elektronik menjadi lebih berkembang dan menempati peran penting. Hal ini
dibuktikan dengan meningkatnya penggunaan pembayaran melalui EFTPOS
(Electronic Fund Transfer Point of Sale) pada berbagai pusat perbelanjaan dan
ritel. Penggunaan alat pembayaran ini memberikan manfaat yang sangat besar
bagi sektor perekonomian.
Perkembangan teknologi dan pertumbuhan ekonomi Indonesia yang
semakin meningkat menjadikan masyarakat menuntut adanya kemudahan dalam
setiap kegiatannya, termasuk dalam kegiatan bertransaksi. Namun, ternyata hal ini
masih belum sepenuhnya tercapai. Dalam bertransaksi, masyarakat Indonesia
masih banyak menggunakan sistem pembayaran tradisional, yaitu secara tunai
(cash). Padahal berbagai cara yang lebih mudah dan efisien sudah semakin
berkembang. Salah satunya menggunakan instrumen kartu kredit.
Permasalahan ini ditunjang dari kurangnya pengetahuan masyarakat akan
kegunaan dan keuntungan memanfaatkan kartu kredit. Selain itu, pihak
bank/badan yang mengeluarkan kartu kredit belum banyak tahu mengenai kondisi
masyarakat Indonesia sebagai konsumen mereka. Kontradiksi ini menjadi masalah
yang kemudian harus dicari titik temunya.
7
Perkembangan sistem pembayaran dunia terus meningkat. Pada saat ini
sedang berkembang trend yang bernama less cash society, yaitu suatu perilaku
masyarakat menggunakan non-cash dalam bertransaksi. Mereka memanfaatkan
kemudahan-kemudahan yang ditawarkan pihak perbankan seperti adanya kartu-
kartu plastik, termasuk kartu kredit. Trend ini cukup berkembang di negara-negara
maju, dan mulai merambah negara-negara berkembang, termasuk Indonesia.
Meski fisik uang sampai saat ini masih banyak digunakan masyarakat
dunia sebagai alat pembayaran, namun seiring dengan semakin berkembangnya
teknologi dan sistem pembayaran, pola pembayaran tunai (cash) secara berangsur
mulai diganti dengan pembayaran non-tunai (non cash). Sebagai gambaran,
pertumbuhan card based instruments seperti kartu kredit rata-rata per tahunnya
telah mencapai sekitar 15 sampai 30 persen. Saat ini di Indonesia, pengembangan
dan penggunaan sistem pembayaran non tunai memiliki potensi yang sangat besar.
Data dari World Bank menunjukkan bahwa hanya sekitar 40 persen penduduk
usia 15 hingga 65 tahun memiliki rekening tabungan di bank. Selain itu, statistik
uang beredar mencatat bahwa rasio penggunaan uang giral dibandingkan dengan
uang kartal pada akhir tahun 2005 adalah 34 : 66 persen. Apabila produk inovatif
perbankan seperti layanan ATM dan kartu debet diperhitungkan, maka rasio uang
giral dan kartal mencapai 52 : 48 persen. Rasio tersebut menunjukkan bahwa
instrumen non-tunai memberikan kontribusi yang besar dalam menekan jumlah
peredaran uang kartal namun mempercepat perputaran uang giral.
Saat ini perkembangan menuju less cash society merupakan sebuah trend
yang tidak dapat dihindari. Perubahan tersebut antara lain didukung oleh
8
perkembangan infrastruktur dan teknologi sistem pembayaran seperti kartu ‘chip’
misalnya. Dari sisi konsumen, penggunaan instrumen (non cash payment) seperti
card based dan electronic based saat ini sudah menjadi suatu kebutuhan karena
transaksi dapat dilakukan dengan praktis, cepat dan nyaman. Bagi masyarakat,
penggunaan pembayaran non-tunai dengan menggunakan kartu, mempermudah
transaksi mereka seperti penarikan tunai, transfer dana, dan pembayaran berbagai
tagihan rutin lainnya. Semua itu dilakukan tanpa harus datang ke counter atau
kantor bank.
Secara bertahap masyarakat Indonesia mulai mengikuti adanya
perkembangan teknologi dan memanfaatkannya dalam kegiatan ekonominya.
Mereka banyak menggunakan APMK yang merupakan bagian integral dari sistem
pembayaran elektronik. Penggunaan alat pembayaran ini sedikit demi sedikit telah
merubah pola hidup masyarakat dalam melakukan transaksi ekonomi. Selain itu
potensi pasar dan bisnis kartu pembayaran kini semakin meningkat seiring dengan
berlangsungnya proses pemulihan ekonomi. Namun, perkembangan ini ternyata
belum mampu menjadikan masyarakat Indonesia mencapai tahap cash-less
society.
Dalam penelitian ini mencoba untuk menjawab elaborasi permasalahan
tersebut. Fokus utama penulis dalam penelitian ini adalah menganalisis kartu
kredit sebagai alat pembayaran yang digunakan masyarakat. Secara lebih
detailnya, objek penelitian adalah akademisi khususnya dosen. Beberapa
permasalahan yang dapat dirumuskan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
9
1. Bagaimana karakteristik dosen yang memiliki kartu kredit dan yang tidak
memiliki kartu kredit, dan bagaimana hubungan antara karakteristik tersebut
dengan kepemilikan kartu kredit ?
2. Faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi preferensi dosen terhadap
kepemilikan kartu kredit ?
3. Bagaimana sikap/persepsi dosen mengenai pandangan terhadap kartu kredit
dan trend less cash society?
4. Bagaimana perilaku kepemilikan dosen terhadap kartu kredit ?
1.3. Tujuan
Adapun tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk :
1. Menganalisis karakteristik dosen yang memiliki kartu kredit dan yang tidak
memiliki kartu kredit, dan hubungan antara karakteristik tersebut dengan
kepemilikan kartu kredit.
2. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi preferensi dosen terhadap
kepemilikan kartu kredit.
3. Menganalisis sikap/persepsi dosen mengenai pandangan mereka terhadap
kartu kredit dan trend less cash society.
4. Mengetahui perilaku kepemilikan dosen terhadap kartu kredit.
10
1.4. Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi :
1. Pihak perbankan dan instansi lain, sebagai bahan kajian dan rekomendasi
dalam pengembangan sistem pembayaran di Indonesia.
2. Masyarakat akademisi, sebagai salah satu referensi objek penelitian dan
sebagai pengembang ilmu pengetahuan.
3. Penulis, penelitian ini untuk menambah pengetahuan serta menyelaraskan
ilmu yang didapat selama menuntut ilmu dengan kenyataan di lapangan.
1.5. Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup dalam penelitian ini hanya dibatasi kepada para akademisi,
khususnya kepada dosen-dosen Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut
Pertanian Bogor. Penulis tidak meneliti dari sudut pandang pihak perbankan.
Dalam penelitian ini penulis hanya memfokuskan penelitian pada kondisi
demografi, finansial, dan pemanfaatan teknologi bagi responden terhadap kartu
kredit.
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Definisi Kartu Kredit
Kartu kredit (credit card) adalah jenis kartu yang dapat digunakan sebagai
alat pembayaran transaksi jual beli barang atau jasa dimana pelunasan atau
pembayarannya kembali dapat dilakukan dengan sekaligus atau dengan mencicil
sejumlah minimum tertentu (Siamat, 2001). Sedangkan menurut Bank Indonesia
(2004) kartu kredit adalah alat pembayaran dengan menggunakan kartu yang
dapat digunakan untuk melakukan pembayaran atas kewajiban yang timbul dari
suatu kegiatan ekonomi, termasuk transaksi pembelanjaan dan atau untuk
melakukan penarikan tunai dimana kewajiban pembayaran pemegang kartu
dipenuhi terlebih dahulu oleh penerbit atau acquirer, dan pemegang kartu
berkewajiban melakukan pelunasan kewajiban pembayaran tersebut pada waktu
yang disepakati baik secara sekaligus ataupun secara angsuran.
Kartu kredit merupakan salah satu alat pembayaran dengan cara kredit,
dimana konsumen dapat berbelanja meskipun pada saat itu tidak mempunyai
uang. Prinsipnya, konsumen berbelanja dengan cara utang. Lebih dari itu,
konsumen diperkenankan membayar utang itu dengan mencicil sejumlah
minimum tertentu dari total transaksi. Jumlah pembayaran minimum itu biasanya
sebesar 10 sampai 20 persen dari saldo tagihan. Tetapi, konsekuensinya terhadap
sisa kredit yang belum dilunasi akan dikenakan bunga yang besarnya tergantung
pada bank penerbit kartu (issuer). Umumnya tingkat bunga kartu kredit ini
berkisar antara 3 sampai 4 persen per bulan. Selain mesti membayar bunga, jika
12
terlambat membayar, konsumen juga akan dikenai denda keterlambatan (late
charge). Selain itu kartu kredit dapat digunakan pula untuk melakukan penarikan
uang tunai baik langsung melalui teller pada kantor bank yang bersangkutan
maupun ATM (Automated Teller Machine) dimana ada tertera logo atau nama
kartu yang dimiliki, baik di dalam maupun di luar negeri. Kartu kredit yang
digunakan adalah Visa, Master Card, Amex Card, Internasional Diners, BCA
Card, Procard, Exim Smart, Duta Card, Kassa Card dan beberapa kartu lain yang
diterbitkan oleh bank–bank penerbit (Siamat, 2001).
Terdapat beberapa ketentuan umum yang harus dipahami oleh pemegang
kartu kredit sebelum menggunakan ataupun pada saat menggunakan kartu kredit
yang dimilikinya. Ketentuan–ketentuan tersebut adalah sebagai berikut :
1. Ketentuan limit kredit diberikan kepada setiap anggota/nasabah tergantung
dari jenis kartu yang dimilikinya gold, silver atau classic. Kartu gold lebih
mahal dengan persyaratan tingkat penghasilan nasabah yang lebih tinggi
dibandingkan kartu reguler/classic.
2. Pembayaran minimum yang harus dilakukan sekitar 10 sampai 20 persen dari
total saldo tagihan dan dibayar paling lambat pada tanggal jatuh tempo
penagihan yang ditentukan lembaga penerbit setiap bulannya.
3. Tingkat bunga dikenakan atas saldo kredit yang besarnya sesuai dengan
tingkat bunga pasar.
4. Keterlambatan pembayaran (setelah tanggal jatuh tempo) akan dikenakan
denda keterlambatan sebesar persentase tertentu dari pembayaran minimum
13
atau sejumlah tertentu tanpa dikaitkan dengan jumlah pembayaran minimum
(Siamat, 2001).
2.2. Pengertian Perbankan
Menurut Suyatno, et al. (1994), perbankan adalah suatu badan yang
berfungsi sebagai perantara untuk menyalurkan penawaran dan permintaan kedit
pada waktu yang ditentukan. Perbankan didefinisikan juga sebagi suatu badan
yang memiliki tugas utama menghimpun dana dari pihak ketiga. Sedangkan
menurut Nopirin (1992) pengertian perbankan yang lain yaitu bank adalah suatu
lembaga keuangan yang tujuan utamanya adalah mencari keuntungan, keuntungan
merupakan selisih antara pendapatan dan biaya. Pendapatan diperoleh dari hasil
kegiatan yang berupa pemberian pinjaman dan pembelian surat-surat berharga,
sedangkan biayanya berupa pembayaran bunga dan biaya-biaya lain dalam
upayanya menarik sumber dana masyarakat.
Sedangkan menurut Undang-Undang No. 14 Tahun 1967 Pasal 1 tentang
pokok-pokok perbankan adalah, “lembaga keuangan yang usaha pokoknya
memberikan kredit dan jasa-jasa dalam lalu lintas pembayaran dan peredaran
uang”. Maksud lembaga keuangan menurut undang-undang tersebut adalah semua
badan yang kegiatan-kegiatannya dalam bidang keuangan, menarik uang dari dan
menyalurkannya ke dalam masyarakat.
Menurut Listfield dan Montes-Negret (1994), sistem pembayaran adalah
prosedur, peraturan, standar serta instrumen yang digunakan untuk pertukaran
nilai keuangan (financial value) antara dua pihak yang terlibat untuk melepaskan
14
diri dari kewajiban. Sementara itu, Mishkin (2001) mengungkapkan secara
sederhana bahwa sistem pembayaran adalah metode dasar untuk mengatur
transaksi dalam perekonomian.
2.3. Penyelenggara Sistem Pembayaran di Indonesia
Dasar hukum dari sistem pembayaran nasional Indonesia adalah KUHD
(Kitab Undang Undang Hukum Dagang) dan UU No. 3 tentang Bank Sentral.
Lembaga yang melayani jasa pembayaran di lndonesia dapat digolongkan sebaga i
Bank dan Lembaga Keuangan Bukan Bank. Kondisi dan karakteristik dari
masing- masing lembaga tersebut adalah sebagai berikut :
1. Bank Indonesia dan Bank-Bank Umum
Perbankan Indonesia terdiri dari Bank Indonesia (BI) sebagai bank sentral
di Indonesia, bank umum dan Bank Perkreditan Rakyat (BPR). Jasa
pembayaran hanya disediakan oleh BI dan bank umum.
2. Lembaga Keuangan Bukan Bank (LKBB)
Sejak terjadinya liberalisasi pada sektor keuangan, Lembaga Keuangan
Bukan Bank (LKBB) memegang peran penting sebagai salah satu sumber
pembiayaan, perusahaan asuransi, dana pensiun dan pegadaian. Sesuai
ketentuan peraturan yang berlaku pada saat ini, LKBB dapat pula
menyediakan jasa kartu kredit (telah dilakukan oleh beberapa LKBB).
Kegiatan PT POS Indonesia juga terkait dengan penyelenggaran jasa
pembayaran, khususnya pada produk “Buku Giro“ untuk pengiriman uang dan
15
penyetoran pajak. Jasa pengiriman uang ini dijalankan sebagai sistem yang
mandiri, di luar dari perbankan.
2.4. Karakteristik Sistem Pembayaran yang Efektif
Listfield dan Montes-Negret (1994) menyebutkan bahwa efisiensi sistem
pembayaran dapat dikatakan tercapai apabila memenuhi kriteria umum sebagai
berikut :
1. Kecepatan pembayaran.
Waktu telah menjadi biaya yang sangat berpengaruh dalam transaksi
pembayaran, oleh karena itu setiap transaksi memerlukan transfer dana yang
efektif dan seketika. Keterlambatan yang terjadi membuat ketidakpastian
dalam penyelesaian transfer dana, serta biaya imbangan dari penginvestasian
modal untuk kegiatan perekonomian lain.
2. Kepastian pembayaran (certainty payment).
Para pengguna suatu alat pembayaran harus yakin, bahwa pembayaran yang
dilakukannya akan sampai pada tangan yang berhak. Jika keyakinan ini tidak
ada, maka mereka akan kembali pada sistem pembayaran tunai menggunakan
uang koin dan uang fiat, daripada menggunakan sistem pembayaran non-tunai.
3. Keselamatan dan keamanan (safety and security).
• Pengawasan dari penggelapan.
Sistem pembayaran harus didesain sedemikian rupa dengan adanya
pengawasan yang cukup untuk menjamin dari adanya penggelapan dan
akses yang tak resmi terhadap data ditempat pembayaran.
16
• Pengawasan resiko kredit.
Dalam beberapa kejadian sehari-hari, sering kali dengan adanya pengguna
kartu kredit yang tidak memiliki saldo yang cukup di bank. Keadaan ini
terjadi karena pihak penerima pembayaran (ritel dan sebagainya ) tidak
mengetahui apakah pihak pembayar (pemilik kartu kredit) memiliki
rekening yang cukup untuk membayar barang dan jasa yang
ditransaksikan. Seharusnya resiko kredit harus di antisipasi sejak awal.
• Kepercayaan.
Masyarakat luas harus percaya bahwa data sis tem pembayaran terlindungi
dan tidak akan di akses informasinya oleh sumber yang tidak resmi. Data
tersebut seharusnya dilindungi baik selama transaksi maupun sesudahnya.
4. Kenyamanan (convenience).
Suatu sistem pembayaran harus membuat para pengguna menjadi lebih
nyaman, baik untuk memegang maupun melakukan transaksi dengan alat
pembayaran tersebut.
5. Biaya.
Perekonomian membutuhkan sistem pembayaran yang memiliki biaya paling
rendah pada semua aspek.
2.5. Sistem Pembayaran Elektronik dan Manfaatnya
Sistem pembayaran elektronik (electronic payment system) dapat
didefinisikan sebagai layanan perbankan modern dengan memanfaatkan teknologi
yang dapat meningkatkan kinerja dan memungkinkan berbagai kegiatan dapat
17
dilaksanakan dengan cepat, tepat dan akurat, sehingga akhirnya akan
meningkatkan produktivitas (Wardiana, 2002). Kartu pembayaran elektronik
terdiri dari kartu kredit (credit card), charge card, kartu debet (debit card), dan
cash card.
Secara tidak langsung, manfaat dari sistem pembayaran elektronik ini
dapat dirasakan masyarakat dalam suatu negara. Dapat pula diuraikan sebagai
berikut (Sridawati, 2006) :
1. Meningkatkan aktifitas perekonomian negara.
Sistem pembayaran yang efektif memiliki peran yang semakin penting karena
erat kaitannya dengan transaksi serta perputaran alat pembayaran dalam
perekonomian. Secara teoritis, kebijakan moneter dipengaruhi oleh jumlah
uang beredar serta kecepatan perputaran uang. Di sisi lain, menurut hasil
penelitian Global Insight (2003), di Amerika Serikat sistem pembayaran
elektronik telah menambah US$ 6,5 triliun dari pengeluaran konsumsi
masyarakat. Dengan pertumbuhan sebesar 0,5 persen per tahun dan manfaat
kumulatif sebesar US$ 10 triliun. Hal ini berarti penyediaan 1,3 juta lapangan
kerja baru. Lalu, berdasarkan hasil analisis data panel pada 50 negara di dunia,
peningkatan share bagi sistem pembayaran elektronik sebesar 10 persen akan
meningkatkan 0,5 persen dari pengeluaran konsumsi.
2. Mengurangi biaya transaksi.
Sistem pembayaran elektronik berpotensi untuk mengurangi biaya transaksi
dalam perekonomian sebesar 1 persen dari GDP suatu negara.
3. Pengembangan sektor keuangan dan perbankan.
18
Sistem pembayaran yang efektif menuntut kompetisi sehat dan efektif antara
lembaga keuangan peningkatan dalam penyediaan jasa, fasilitas, dan produk.
Kondisi ini perlu diimbangi dengan penciptaan kondisi perekonomian yang
kondusif termasuk peraturan yang mendukung.
2.6. Perilaku Konsumen dan Faktor yang Mempengaruhi Preferensinya
2.6.1. Perilaku Konsumen
Perilaku konsumen merupakan suatu aspek penting yang harus
diperhatikan oleh produsen dengan tujuan memberikan kepuasan kepada
konsumen. Dengan mempelajari perilaku konsumen berarti mempelajari
bagaimana konsumen membuat keputusan dengan menggunakan sumberdaya
yang dimiliki (waktu, uang, dan usaha) untuk memperoleh produk atau jasa yang
mereka inginkan. Dimana didalamnya tercakup pembahasan mengenai jenis
alasan, waktu, tempat dan frekuensi pemakaian suatu produk atau jasa.
Perilaku konsumen dipengaruhi dan dibentuk oleh banyak faktor. Menurut
Engel, et al. (1994) perilaku konsumen dipengaruhi dan dibentuk oleh faktor
pengaruh lingkungan, perbedaan individu dan proses psikologis. Faktor pengaruh
lingkungan terdiri dari lima hal, yaitu : (1) budaya, (2) kelas sosial, (3) pengaruh
pribadi, (4) keluarga, dan (5) situasi. Perbedaan individu terdiri dari empat hal,
yaitu : (1) sumber daya konsumen, (2) motivasi dan keterlibatan, (3) pengetahuan,
dan (4) kepribadian, gaya hidup dan demografi. Sedangkan faktor psikologis
terdiri dari empat hal, yaitu : (1) pengolahan informasi, (2) pembelajaran, (3)
perubahan, dan (4) sikap/perilaku. Selain itu Engel, et al. (1994) juga menyatakan
19
bahwa perilaku konsumen adalah tindakan yang langsung terlibat dalam
mendapatkan, mengkonsumsi, dan menghabiskan produk dan jasa, termasuk
proses keputusan yang mendahului dan menyusul tindakan tersebut.
2.6.2. Proses Pengambilan Keputusan
Ada beberapa tahap yang harus diperhatikan dalam membuat suatu
keputusan. Tahapan tersebut diawali dengan pengenalan kebutuhan, pencarian
informasi, evaluasi alternatif, keputusan pembelian dan hasil pembelian konsumen
terhadap produk yang telah di beli yang dilihatkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahap-Tahap Proses Keputusan Pembelian
Realisasi dari keputusan konsumen terlihat dalam aktivitas membeli yang
berwujud pada pilihan-pilihan konsumen terhadap jenis produk, jumlah
pembelian, pilihan tampilan fisik, pilihan tempat pembelian, dan frekuensi
Pengenalan Kebutuhan
Pencarian Informasi
Evaluasi Alternatif
Pembelian
Hasil
Sumber : Engel, et al. (1994)
20
pembelian, kegiatan pembelian berawal dari pengambilan keputusan hingga
dilaksanakan dalam bentuk tindakan yaitu membeli suatu produk.
Tahapan-tahapan dalam proses pengambilan keputusan tersebut adalah :
1. Pengenalan Kebutuhan dan Pencarian
Proses pembelian suatu produk oleh konsumen dimulai ketika suatu
kebutuhan mulai dirasakan dan dikenali. Adanya kebutuhan tersebut
disebabkan konsumen merasakan adanya ketidaksesuaian antara keadaan yang
nyata dengan yang diinginkan. Ketika ketidaksesuaian itu melebihi tingkat
tertentu maka kebutuhan dikenali, namun seandainya ketidaksesuaian itu ada
di bawah tingkat ambang, maka pengenalan kebutuhan tidak terjadi (Engel, et
al., 1994). Pengenalan kebutuhan muncul ketika konsumen manghadapi suatu
masalah, yaitu suatu keadaan yang sebenarnya terjadi.
2. Pencarian Informasi
Menurut Engel, et al. (1994) pencarian informasi merupakan aktivitas
yang termotivasi dari pengetahuan yang tersimpan dalam ingatan dan
perolehan informasi dari lingkungan. Pada tahap ini, menurut Kotler (1997),
sumber informasi konsumen terdiri dari (1) sumber pribadi (keluarga, teman,
tetangga), (2) sumber komersil (iklan, penjualan), (3) sumber umum, dan (4)
sumber pengalaman.
3. Evaluasi Alternatif
Tahap evaluasi alternatif merupakan proses dimana suatu alternatif
pilihan dipilih untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Untuk memilih
alternatif, konsumen menggunakan atribut tertentu yang disebut sebagai
21
kriteria evaluasi. Kriteria yang sering digunakan oleh konsumen antara lain
harga, merek, dan kriteria yang bersifat hedonik (prestise, status). Kriteria-
kriteria ini biasanya bervariasi sesuai dengan kepentingan relatif mereka.
Setelah menentukan kriteria yang akan digunakan untuk alternatif,
maka konsumen memutuskan alternatif mana yang akan dipertimbangkan.
Tahap ini terdiri dari menentukan alternatif pilihan, menilai alternatif pilihan
dan menyeleksi alternatif pilihan.
4. Pembelian dan Hasil
Pada tahap ini konsumen harus mengambil keputusan mengenai kapan
membeli, dimana membeli, dan bagaimana membayar. Menurut Engel, et al.
(1994) pembelian merupakan fungsi dari dua determinan, yaitu niat pembelian
dan pengaruh lingkungan. Salah satu faktor yang mempengaruhi pembelian
dan keputusan pembelian adalah sikap atas pendirian orang lain. Pendirian
orang lain dapat dipengaruhi alternatif yang disukai seseorang, tergantung
pada dua hal, yaitu (1) intensitas dari pendirian negatif yang disukai
konsumen, dan (2) motivasi konsumen untuk memenuhi keinginan orang lain.
Proses keputusan pembelian akan berlanjut pada penilaian terhadap
kinerja produk berdasarkan keinginan dan harapan konsumen. Apabila
pembeli merasa puas terhadap produk tersebut maka akan mengukuhkan
kesetiaan (loyalitas) pembeli, dan akan menimbulkan keluhan apabila pembeli
merasa tidak puas.
22
2.6.3. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Proses Keputusan Pembelian
Menurut Engel, et al. (1994) terdapat beberapa determinan yang
mempengaruhi variasi dalam perilaku konsumen dan determinan tersebut di bagi
menjadi tiga kategori, yaitu :
1. Pengaruh lingkungan, konsumen di dalam lingkungan yang kompleks.
Perilaku mereka dipengaruhi oleh (1) budaya, (2) kelas sosial, (3) pengaruh
pribadi, (4) sikap, dan (5) situasi.
Budaya adalah sekumpulan nilai, persepsi, preferensi serta perilaku
keluarga dan lembaga- lembaga penting lainnya. Budaya menentukan
keinginan dan perilaku yang paling mendasar. Menurut Kotler (2002), kelas
sosial adalah pembagian di dalam masyarakat yang terdiri atas individu
dengan berbagai nilai, minat, dan perilaku yang sama, atau kelompok-
kelompok yang relatif homogen dalam suatu masyarakat secara hierarki. Kelas
sosial yang berbeda cenderung memunculkan perilaku konsumsi yang
berbeda.
Pengaruh pribadi adalah tekanan yang dirasakan untuk menyesuaikan
dengan norma dan harapan yang diberikan oleh orang lain. Orang-orang yang
berhubungan erat atau dekat dengan konsumen akan menjadi kelompok acuan.
Menurut Kotler (2002), kelompok acuan terdiri dari kelompok-kelompok yang
mempunyai pengaruh langsung maupun tidak langsung terhadap sikap
maupun perilaku seseorang seperti keluarga, organisasi formal dan lainnya.
2. Perbedaan individu, faktor internal ini yang menggerakkan dan
mempengaruhi perilaku. Perilaku mereka dipengaruhi oleh (1) sumber daya
23
konsumen; (2) motivasi dan keterlibatan; (3) pengetahuan; (4) sikap; dan (5)
kepribadian, gaya hidup dan demografi.
Menurut Engel, et al. (1994) perbedaan yang paling penting pada
individu adalah sumber daya. Konsumen menilai tiga sumber daya utama
yang mereka gunakan dalam proses pertukaran dan melalui proses ini penjual
memberikan barang dan jasanya. Ketiga sumberdaya tersebut adalah (1)
sumberdaya ekonomi atau pendapatan dan kekayaan, (2) sumberdaya temporal
atau waktu, dan (3) sumberdaya kognitif atau kapasitas konsumen untuk
mengolah informasi. Umumnya konsumen mempunyai keterbatasan pada
setiap sumber daya, sehingga dalam pengalokasiannya dilakukan dengan
cermat. Motivasi dan keterlibatan merupakan kebutuhan variabel utama dalam
motivasi. Kebutuhan didefinisikan sebagai perbedaan yang disadari antara
keadaan ideal dengan keadaan yang sebenarnya sehingga dapat mengaktifkan
perilaku. Keterlibatan mengacu pada tingkat relevansi yang disadari dalam
tingkat pembelian. Bila keterlibatan tinggi, ada motivasi lebih kuat untuk
memperoleh dan mengolah informasi serta kemungkinan yang jauh lebih
besar dari pemecahan kebutuhan yang diinginkan.
Secara umum pengetahuan dapat didefinisikan sebagai informasi
yang disimpan di dalam ingatan (Engel, et al., 1994). Pengetahuan konsumen
dibagi menjadi tiga kategori, yaitu (1) pengetahuan produk mencakup atribut
produk dan kepercayaannya, (2) pengetahuan membeli, yaitu dimana dan
kapan membeli, dan (3) pengetahuan pemakaian (dari ingatan konsumen dan
iklan). Menurut Engel, et al. (1994) sikap merupakan keseluruhan evaluasi
24
yang dilakukan konsumen. Sikap ini dilakukan konsumen berdasarkan
pandangannya terhadap produk dan proses belajar baik dari pengalaman
maupun dari yang lain. Intensitasnya, dukungan dan kepercayaannya adalah
sikap penting dari sikap seorang konsumen. Masing-masing sikap ini akan
bergantung pada kualitas pengalaman konsumen sebelumnya dengan objek
sikap.
Sedangkan kepribadian merupakan karakteristik psikologis yang
berbeda dari seseorang yang menyebabkan tanggapan yang relatif konsisten
dan tahan lama terhadap lingkungannya. Kepribadian biasanya dijelaskan
dengan menggunakan ciri-ciri seperti kepercayaan diri, dominasi, ketaatan dan
lainnya. Kepribadian dapat menjadi variabel yang sangat berguna dalam
menganalisis perilaku konsumen. Tentu saja kepribadian tersebut dapat
diklasifikasikan dengan akurat dan terdapat korelasi yang kuat antara jenis
kepribadian tertentu dengan pilihan produk.
3. Proses psikologis, yaitu adanya proses pengolahan informasi, pembelajaran
dan perubahan sikap atau perilaku.
Pengolahan informasi yaitu cara-cara informasi ditransformasikan,
dirinci, disimpan, didapatkan kembali dan digunakan. Faktor-faktor tersebut
dipengaruhi oleh dua jenis utama determinan, yaitu pribadi dan stimulus.
Determinan pribadi adalah karakteristik individual seperti motivasi, sikap,
adaptasi dan rentang perhatian. Efek dari pengaruh pribadi adalah membuat
perhatian sangat selektif, sedangkan faktor stimulus adalah karakteristik dari
stimulus itu sendiri.
25
2.6.4. Preferensi Konsumen
Preferensi konsumen diartikan sebagai pilihan untuk memiliki atau tidak
oleh seseorang terhadap suatu produk barang atau jasa yang dikonsumsi. Menurut
Kotler (2002), preferensi konsumen menunjukkan kesukaan konsumen dari
berbagai pilihan produk yang ada. Teori preferensi ini digunakan untuk
menganalisis tingkat kepuasan dari konsumen. Misalnya, seseorang ingin
mengkonsumsi produk dengan sumber daya terbatas maka ia harus memilih
alternatif sehingga nilai guna atau utilitas yang diperoleh menjadi optimal.
Preferensi konsumen berhubungan erat dengan permasalahan penetapan
pilihan. Hubungan preferensi ini diasumsikan memiliki tiga sifat dasar, yaitu :
1. Kelengkapan (completeness). Jika A dan B merupakan dua kondisi, maka tiap
orang selalu harus bisa menspesifikasikan apakah :
a. A lebih disukai daripada B
b. B lebih disukai daripada A
c. A dan B sama-sama disukai
2. Transaksi (transaction). Jika seseorang mengatakan bahwa ia lebih menyukai
A daripada B atau lebih menyukai B daripada C.
3. Kontinuitas (continuity). Jika seseorang mengatakan A lebih disukai daripada
B maka situasi yang mirip dengan A harus lebih disukai daripada B.
Dalam ketiga proporsi di atas diasumsikan tiap orang dapat membuat atau
menyusun ranking semua kondisi atau situasi dari yang paling disukai hingga
yang paling tidak disukai (Nicholson, 1999). Dari sejumlah alternatif yang ada,
orang lebih cenderung memilih alternatif yang memaksimumkan kepuasannya.
26
Preferensi konsumen terhadap suatu barang dapat diketahui dengan
menentukan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi seseorang sebagai
pertimbangannya untuk memilih barang tersebut. Faktor- faktor tersebut dapat
berupa faktor demografis, faktor lingkungan, faktor kegunaan/manfaat, dan faktor
lainnya. Penilaian terhadap produk menggambarkan sikap konsumen terhadap
produk tersebut dan sekaligus dapat mencerminkan perilaku konsumen dalam
membelanjakan dan mengkonsumsi suatu produk.
2.7. Regresi Logistik
Regresi logistik adalah suatu teknik analisis data yang dapat menjelaskan
hubungan antara peubah respon yang biasanya terdiri atas data kualitatif yang
mencerminkan suatu pilihan alternatif dengan peubah-peubah penjelas yang bisa
terdiri dari data kualitatif dan data kuantitatif. Peubah respon dalam regresi dapat
berbentuk dikhotom (biner) maupun polytomous (ordinal atau nominal) (Hosmer
dan Lemeshow, 1989).
Kelebihan metode regresi logistik dibandingkan dengan teknik lain yaitu
(Kuncoro, 2004) :
1. Regresi logistik tidak memiliki asumsi normalitas atas variabel bebas yang
digunakan dalam model, artinya variabel bebas tidak harus memiliki distribusi
normal, linier maupun memiliki varians yang sama dalam tiap grup.
2. Variabel bebas dalam regresi logistik bisa campuran dari variabel kontinyu,
diskrit dan dikotomis.
27
3. Regresi logistik sangat bermanfaat digunakan apabila distribusi respon atas
variabel tak bebas diharapkan non linier dengan satu atau lebih variabel bebas.
Dalam penelitian ini, model logit mencerminkan dua alternatif bagi
kepemilikan kartu kredit, yaitu memiliki kartu kredit atau tidak. Untuk
mentransformasikan alternatif pilihan dari bentuk kualitatif ke kuantitatif, model
logit menggunakan fungsi distribusi normal kumulatif, sehingga nilainya berkisar
dari 0 ke 1 (Gujarati, 2003).
Model regresi logistik dengan p buah peubah bebas dapat digambarkan
dengan menghitung peluangnya (Gujarati, 2003) :
[ ])(11
)(xgi e
xP+
= .......................................................................................... (1)
dimana, pp XXXxg ββββ ++++= ...)( 22110
Nilai Pi pada persamaan (1) untuk melihat Y = 1 atau Y = 0. Karena Yi
merupakan variabel acak Bernoulli, maka dapat dilihat :
P(Yi = 1) = Pi ........................................................................................ (2)
P(Y = 0) = (1 – Pi) ................................................................................ (3)
Bentuk umum model dapat dinotasikan (Gujarati, 2003) :
iii
ii P
Pµββ +Χ+=
−
=Υ 211ln ..................................................................... (4)
dimana : Y = dependent variable,
X = independent variable,
ß1, ß2 merupakan nilai parameter
28
2.8. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Konsumen Menggunakan Kartu Kredit
Menurut Loix, et al. (2005) terdapat beberapa kategori yang dapat
digunakan sebagai alat untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi konsumen
dalam mengadopsi dan menggunakan elecronic payment system, termasuk kartu
kredit. Kategori tersebut adalah :
1. Socio-demographic, terdiri dari umur, jenis kelamin, pendidikan, dan bahasa.
2. Financial, besarnya penghasilan per bulan responden setelah dikurangi pajak.
3. Technology, menyatakan frekuensi penggunaan mobile phone, komputer
pribadi, internet, PDA, dan penggunaan pelayanan bank melalui telepon.
4. Supply-side, yaitu dengan menghitung jumlah POS (Point of Sale) terminals
dan ATM (Automated Teller Machine) per ZIP code.
2.9. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang dilakukan oleh Marlina (2002) mempelajari pemilikan dan
perilaku penggunaan kartu plastik serta faktor- faktor yang mempengaruhi
kepemilikan dan pelunasan pembayaran kartu kredit oleh keluarga. Penelitian
dilakukan di Kota Bandung dengan pendekatan analisis regresi logistik. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa jenis kartu plastik yang dimiliki responden adalah
kartu kredit dan debit (57 persen), kartu kredit saja (30 persen), dan kartu debit
saja (13 persen). Frekuensi penggunaan kartu debit relatif lebih sering dibanding
dengan kartu kredit.
Dari penelitian ini didapatkan bahwa responden yang berpendapatan lebih
dari Rp. 3 juta mempunyai peluang yang lebih besar untuk memiliki kartu kredit
29
dibanding yang berpendapatan lebih rendah. Responden yang jumlah anggota
keluarganya kurang atau sama dengan 4 orang mempunyai peluang lebih besar
untuk memiliki kartu kredit dibandingkan keluarga dengan jumlah anggo ta lebih
dari 4 orang. Responden yang berpendapatan kurang dari sama dengan Rp. 3 juta
mempunyai peluang untuk melunasi tagihan kartu kredit lebih besar dibandingkan
dengan responden yang tingkat pendapatannya lebih tinggi.
Penelitian lain menganalisis perilaku masyarakat terhadap non cash
payment oleh Loix, et al. (2005) yang melakukan penelitian pada persepsi
masyarakat Belgia terhadap sistem pembayaran yang baru, yaitu sistem
pembayaran elektronik. Penelitian ini menggunakan analisis logit dengan alat
analisis program SPSS 13. Dalam penelitian ini digunakan empat kategori yaitu :
(1) socio demographic yang terdiri dari umur, jenis kelamin, pendidikan, dan
bahasa; (2) financial (dengan menanyakan berapa penghasilan per bulan
responden setelah dikurangi pajak); (3) technology (frekuensi penggunaan mobile
phone, komputer pribadi, internet, PDA, dan penggunaan pelayanan bank melalui
telepon); (4) supply-side (menghitung jumlah POS (Point of Sale) terminals dan
ATM (Automatic Teller Machine) per ZIP code). Keempat kategori ini digunakan
sebagai variabel untuk melihat kecenderungan preferensi masyarakat terhadap
sistem pembayaran elektronik. Berdasarkan penelitian ini dihasilkan bahwa semua
variabel eksogen di atas mempengaruhi kecenderungan preferensi masyarakat
untuk menggunakan kartu pembayaran elektronik.
Kemudian Zinman (2005) juga melakukan penelitian tentang
perbandingan kartu kredit dan kartu debet. Dalam penelitian ini dilihat kartu mana
30
yang lebih diminati oleh masyarakat dengan pertimbangan keamanan, kemudahan
dan time cost. Penelitian ini menunjukkan bahwa kartu yang lebih diminati oleh
masyarakat saat ini adalah kartu debit.
Penelitian lain dilakukan oleh Chairani (1998) yang meneliti tentang
preferensi konsumen bank X terhadap kartu kredit. Penelitian ini bertujuan untuk
mencari jawaban mengenai atribut apa saja yang dipentingkan konsumen dalam
menggunakan kartu kredit serta berapa besar angka ideal atribut tersebut dinilai
cukup relevan untuk dilaksanakan. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa
faktor perilaku, yang terdiri atas perilaku kepemilikan kartu dan perilaku pemilik
kartu kredit, nyata berhubungan dengan variabel demografis.
Sedangkan dalam penelitian ini, penulis memfokuskan kepada
karakteristik, preferensi, dan perilaku dosen yang tergolong masyarakat dengan
tingkat pengetahuan, informasi, dan akses teknologi yang maju terhadap
perkembangan perekonomian negara, khususnya dalam sistem pembayaran.
Sehingga diharapkan akan terlihat suatu gambaran mengenai keadaan aktual
masyarakat modern tentang sikap dan pandangannya terhadap kemajuan teknologi
dalam sistem pembayaran, khususnya kartu kredit. Selain itu, secara mikro
penelitian ini lebih menunjukkan bagaimana gambaran dan tanggapan dosen
terhadap trend less cash society.
2.10. Kerangka Pemikiran
Sistem pembayaran kini semakin berkembang. Masyarakat modern
cenderung lebih memilih untuk menggunakan sistem pembayaran elektronik
31
dengan alasan kemudahan dan kecepatan transaksi. Sistem pembayaran non-cash
ini terus didorong oleh pengetahuan masyarakat terhadap perkembangan
teknologi. Salah satu alat pembayaran yang cukup diminati masyarakat untuk
transaksi non-cash ini adalah kartu kredit, dimana masyarakat dapat melakukan
transaksi jual beli barang atau jasa dengan pelunasan atau pembayarannya dapat
dilakukan secara sekaligus atau dengan mencicil sejumlah minimum tertentu pada
masa akan datang.
Promosi kartu kredit terus dilakukan oleh pihak perbankan. Namun,
masyarakat termasuk dosen harus melalui tahap-tahap dalam pengambilan
keputusan, apakah ia akan menggunakan kartu kredit atau tidak. Preferensi
masyarakat dipengaruhi oleh beberapa faktor, sedangkan dalam penelitian ini
akan diteliti variabel-variabel sebagai faktor pengambilan keputusan tersebut.
Variabel-variabel yang digunakan yaitu variabel demografi (jenis kelamin, umur,
pendidikan, lama bekerja, jumlah anggota keluarga, kedudukan struktural
pekerjaan, dan pekerjaan lain), variabel finansial (total pendapatan rata-rata per
bulan, total pengeluaran rata-rata per bulan, dan tabungan rata-rata per bulan),
variabel teknologi (penggunaan mobile phone dan/atau internet untuk banking
service). Seluruh variabel yang digunakan kemudian dianalisis menggunakan
regresi logistik. Hasil reduksi model ini akan menganalisis preferensi dosen
sehingga diperoleh faktor- faktor yang mempengaruhi preferensi dosen terhadap
kartu kredit. Kerangka pemikiran penelitian ini disajikan dalam Gambar 2.
32
Gambar 2. Kerangka Pemikiran
Keterangan :
X1 = Usia X7 = Pendidikan
X2 = Total Pendapatan Rata-Rata per Bulan X8 = Jenis Kelamin
X3 = Total Pengeluaran Rata-Rata per Bulan X9 = Kedudukan Struktural
X4 = Total Tabungan Rata-Rata per Bulan X10 = Pekerjaan Lain
X5 = Jumlah Keluarga X11 = Pemanfaatan Teknologi
X6 = Lama Bekerja
Kartu Kredit
Electronic Payment System
Faktor-faktor yang mempengaruhi preferensi dosen terhadap kartu kredit
Masyarakat Dosen
Sistem pembayaran non-cash
Regresi Logistik
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X1
Analisis Deskriptif
Ket : tidak diteliti diteliti
Kesimpulan dan Rekomendasi
III. METODE PENELITIAN
3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di lingkungan kampus Institut Pertanian Bogor.
Pemilihan lokasi didasarkan atas pertimbangan tujuan responden yaitu dosen-
dosen Institut Pertanian Bogor. Rentang waktu penelitian dilakukan pada bulan
April sampai dengan Juli 2007 meliputi kegiatan penyebaran kuisioner,
pengolahan dan analisis data, hingga penulisan laporan dalam bentuk skripsi.
3.2. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam pene litian ini adalah data primer dan
sekunder. Data primer diperoleh dari hasil survey menggunakan kuisioner yang
disebarkan kepada responden. Survey kepada responden dilakukan dengan
wawancara menggunakan kuisioner. Kuisioner dalam penelitian ini terdiri atas
kuisioner terbuka dan tertutup. Dalam kuisioner terbuka, peneliti memberi
pertanyaan dan meminta responden menguraikan pendapat/pendiriannya dengan
panjang lebar. Sedangkan kuisioner tertutup terdiri atas pertanyaan-pertanyaan
dengan sejumlah jawaban tertentu sebagai pilihan dan responden memilih
jawaban yang paling sesuai dengan pendiriannya (Nasution, 2003). Responden
yang diwawancarai merupakan dosen-dosen Institut Pertanian Bogor.
Data sekunder diperoleh melalui studi literatur baik dari studi pustaka,
majalah, internet, Bank Indonesia, jurnal- jurnal ekonomi moneter dan sumber-
sumber lainnya yang relevan sebagai referensi. Data primer yang digunakan
34
merupakan cross section data, dimana nilai variabel yang dikumpulkan pada
waktu yang sama dari 50 responden dalam satu wilayah (Gujarati, 1997).
3.3. Metode Pengambilan Contoh
Objek dari kuisioner ini sebanyak 50 dosen dari 110 dosen PNS (Pegawai
Negeri Sipil) Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor (FEM
IPB). Pemilihan dosen FEM IPB didasarkan karena background ilmu pengetahuan
yang dimiliki, khususnya bidang ekonomi. Dosen FEM IPB tentunya akan lebih
mengetahui mengenai perkembangan perekonomian negara dan lebih peka
terhadap sistem pembayaran yang berlaku. Hal ini akan lebih memudahkan
penelitian dan diharapkan tercapai tujuan dalam melakukan wawancara dan
pengisian kuisioner.
Teknik pengambilan contoh menggunakan metode non-probability
sampling dengan cara convenience/accidental sampling (Sarwono, 2005). Teknik
ini dilakukan dengan cara menemui responden secara langsung, kemudian
dilakukan wawancara atau pengisian kuisioner secara mandiri oleh responden.
Kriteria penetapan responden yang dijadikan contoh adalah hanya kepada
responden yang bersedia untuk berpartisipasi mengisi kuisioner, baik yang
memiliki kartu kredit maupun yang tidak memiliki kartu kredit. Teknik
pengambilan contoh ini dilakukan karena diasumsikan golongan dari masing-
masing dosen menggambarkan tingkat pendapatan yang bervariasi, namun
senjang diantara masing-masing golongan tidak signifikan sesuai dengan
pendapatan PNS.
35
3.4. Metode Estimasi dan Pengolahan Data
Data-data yang didapat dalam penelitian ini diestimasi menggunakan
metode analisis deskriptif dan regresi logistik. Analisis deskriptif dilakukan
dengan menggunakan metode crosstab (tabel silang) untuk penggunaan data
berskala nominal atau kategori. Sedangkan regresi logistik dilakukan melalui
tahapan reduksi peubah. Pengolahan data untuk penelitian ini menggunakan
software SPSS 13.
Variabel yang diamati (variabel eksogen) dalam penelitian ini adalah
variabel demografi (umur, jumlah keluarga, lama bekerja, pendidikan, jenis
kelamin, kedudukan struktural pekerjaan, dan pekerjaan lain), variabel finansial
(total pendapatan, pengeluaran, dan tabungan rata-rata per bulan), variabel
teknologi (penggunaan mobile phone, komputer pribadi, internet, dan/atau
banking service melalui telepon dan/atau internet). Sedangkan variabel yang
dipengaruhi (variabel endogen) adalah preferensi dosen terhadap kartu kredit,
apakah memiliki kartu kredit atau tidak.
3.5. Model Penelitian
Model regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
7867564534231211ln XX
PP
i
ii ββββββββ ++Χ+Χ+Χ+Χ+Χ+=
−
=Υ
iXXXX εββββ +++++ 1112101191089 ............................ (5)
dimana :
Y = Kepemilikan kartu kredit
(1 = memiliki kartu kredit, 0 = tidak memiliki kartu kredit )
36
X1 = Usia (tahun)
X2 = Total Pendapatan Rata-Rata per Bulan (Rupiah)
X3 = Total Pengeluaran Rata-Rata per Bulan (Rupiah)
X4 = Total Tabungan Rata-Rata per Bulan (Rupiah)
X5 = Jumlah Anggota Keluarga (Orang)
X6 = Lama Bekerja (Tahun)
X7 = Pendidikan (S1 = 16 Tahun, S2 =18 Tahun, dan S3 = 22 Tahun)
X8 = Jenis Kelamin (1 = perempuan; 0 = laki- laki)
X9 = Jabatan Struktural (1 = memiliki jabatan struktural, 0 = tidak
memiliki jabatan struktural)
X10 = Pekerjaan Lain (1 = memiliki pekerjaan lain, 0 = tidak memiliki
pekerjaan lain)
X11 = Pemanfaatan Teknologi (1 = menggunakan layanan banking
service via internet dan/atau mobile phone; 0 = tidak menggunakan
layanan banking service via internet dan/atau mobile phone)
ß1 = Intersep
ß2, …, ß11 = Koefisien-koefisien estimasi
ei = Error term
Variabel-variabel yang digunakan dalam model ini dapat digambarkan
sebagai berikut :
1. Usia, menggambarkan tingkat usia/umur responden dalam hal kepemilikan
kartu kredit.
2. Total pendapatan rata-rata per bulan, menggambarkan pendapatan tiap
individu responden yang menjadi anggaran untuk dikonsumsi dalam mencapai
tingkat kepuasan tertinggi. Total pendapatan rata-rata per bulan merupakan
total dari seluruh pendapatan per bulannya, baik dari pendapatan pokok
maupun pendapatan lainnya.
37
3. Total pengeluaran rata-rata per bulan, menggambarkan jumlah pendapatan
individu yang dihabiskan untuk pemenuhan kebutuhan, dapat berupa
kebutuhan pribadi ataupun keluarga. Besarnya tingkat pengeluaran dapat
menentukan seberapa besar kebutuhan hidup dapat dipenuhi dari total
pendapatan rata-rata per bulannya dan bagaimana pengaruhnya terhadap
kepemilikan kartu kredit.
4. Total tabungan rata-rata per bulan, menggambarkan jumlah total pendapatan
rata-rata per bulan setelah dikurangi total pengeluaran rata-rata per bulan per
individu.
5. Jumlah anggota keluarga, menggambarkan banyaknya tanggungan suatu
rumah tangga dengan tingkat pendapatan tertentu. Dalam hal kepemilikan
kartu kredit, jumlah anggota keluarga dapat sebagai pertimbangan untuk cara
mudah memaksimalkan pendapatan dalam pemenuhan kebutuhan, yang salah
satunya dapat dilakukan dengan cara kredit.
6. Lama bekerja, merupakan jumlah tahun bekerja yang dijalani responden pada
pekerjaan saat pengisian kuisioner. Lama bekerja ini diperlukan dapat
menentukan tingkat pendapatan pokok responden dari pendapatannya sebagai
pegawai negeri, karena lama bekerja secara garis besar dapat menentukan
tingkat golongan mereka. Selain itu, ketetapan pendapatan berdasar lama
bekerja seseorang dapat dikaitkan dengan kemampuan mereka dalam
mengelola kartu kredit.
7. Pendidikan, merupakan jumlah tahun responden menjalankan pendidikan.
Pendidikan minimal seorang dosen yaitu S1, kemudian dilanjutkan S2 dan S3.
38
Pendidikan sebagai seorang dosen dapat menentukan tingkat kematangan
memilih menggunakan kartu kredit atau tidak, selain didasarkan kebutuhan
mereka akan kartu kredit sebagai alat pembayaran yang praktis dan aman.
8. Dummy jenis kelamin, menggambarkan peluang yang dibelikan oleh laki- laki
dan perempuan dalam peluang kepemilikan kartu kredit. Laki- laki memiliki
nilai nol (0) dan perempuan memiliki nilai satu (1)
9. Dummy jabatan struktural, menggambarkan peluang kepemilikan jabatan
struktural terhadap peluang kepemilikan kartu kredit. Responden dengan
jabatan struktural, memiliki peluang lebih besar untuk memiliki kartu kredit,
dapat disebabkan dengan gaya hidup atau kebutuhan dalam pergaulan.
10. Dummy pekerjaan lain, menggambarkan adanya tambahan pendapatan
seseorang.
11. Dummy pemanfaatan teknologi, menggambarkan perilaku seseorang dalam
menggunakan layanan banking service menggunakan teknologi internet.
Kecenderungan seseorang yang aktif dalam memanfaatkan kemajuan
teknologi, akan menjadi motivasi untuk memanfaatkan teknologi lainnya,
termasuk dalam hal transaksi pembayaran, misalnya menggunakan kartu
kredit.
3.6. Pendugaan Parameter Model
Parameter model dapat diduga dengan suatu penduga kemungkinan
maksimum, metode kuadrat terkecil dan analisis diskriminan (Hosmer dan
Lemeshow, 1989). Sedangkan model regresi yang digunakan untuk mendapatkan
39
koefisien regresi logistik pada penelitian ini adalah dengan metode kemungkinan
maksimum (maximum likelihood). Fungsi kemungkinan yang ingin
dimaksimumkan adalah memaksimumkan probabilitas dari data yang di
observasi. Fungsi likelihood merupakan fungsi kepekatan peluang bersama yang
diubah menjadi bentuk logaritma, dengan tujuan untuk mempermudah di dalam
pendugaan parameternya. Sehingga dibuatlah fungsi likelihood (likelihood
function). Fungsi ini memperlihatkan probabilitas dari data yang diamati sebagai
fungsi dalam parameter tidak diketahui (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Jika
antara amatan yang satu dengan amatan yang lain diasumsikan bebas, maka fungsi
kemungkinan maksimumnya adalah (Gujarati, 2003) :
∏∏=
−
=
−==n
i
yii
yii
n
iiini PPYfyyyyf
1
1
121 )1()(),...,,...,,( .................................... (6)
dimana ? = simbol untuk perkalian.
β diduga dengan memaksimumkan persamaan diatas. Pendekatan logaritma
dilakukan untuk memudahkan perhitungan, sehingga fungsi logaritma (log
likelihood) sebagai berikut (Gujarati, 2003) :
∑=
−−+=n
iiiiini PYPYyyyyf
121 )}1ln()1(ln{),...,,...,,( ................................... (7)
Tujuan dalam maximum likelihood adalah untuk memaksimumkan
likelihood function atau log likelihood function, yaitu untuk mendapatkan nilai
parameter sedemikian rupa sehingga probabilitas untuk mendapatkan nilai Y
maksimum. Oleh karena itu, pada persamaan (7) dibuat turunan parsial terhadap
setiap nilai parameter kemudian menyamakannya dengan nol dan dicari nilainya.
40
3.7. Uji Taraf Nyata Parameter
Hosmer dan Lemeshow (1989) menyebutkan bahwa perbedaan antara nilai
hasil observasi dan nilai prediksi variabel tak bebas adalah berdasarkan fungsi log
likelihood. Nilai dari fungsi log likelihood merupakan evaluasi terhadap nilai
parameter yang diduga dalam regresi. Perhitungan nilai log likelihood
menggunakan asumsi bahwa error terdistribusi secara normal dan atau logit.
Pengujian ini dibuat untuk memastikan keterkaitan antara variabel-variabel
bebas atau peubah penjelas dalam model dengan variabel tak bebasnya. Untuk
keperluan pengujian tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan nilai chi
square menggunakan distribusi df = degrees of freedom sebesar banyaknya
variabel bebas dalam model. Hipotesis yang digunakan adalah :
H0 : ß1 = ß2 = … = ßp = 0
H1 : paling sedikit ada satu ßi ? 0 (i = 1, 2, …, p)
Kemudian, jika nilai chi square hitung lebih kecil dari chi square tabel maka, H0
diterima. Tetapi jika nilai chi square hitung lebih besar dari chi square tabel
maka, H0 ditolak. Kesimpulan ini dapat juga dilihat dari nilai probabilitasnya,
yaitu jika nilai probabilitas lebih kecil dari nilai a atau 0,1, maka H0 ditolak.
Uji taraf nyata parameter juga dilakukan secara independen antara dua
variabel chi square, dilakukan untuk melihat keterkaitan masing-masing variabel
bebas yang diamati dengan kepemilikan kartu kredit. Uji ini dilakukan dengan
melihat nilai chi square dari setiap variabel. Tetapi nilai chi square ini tidak dapat
digunakan untuk jumlah data yang diekspektasi dalam suatu kategori masing-
masing variabel memiliki nilai ekspektasi kurang dari lima atau lebih dari 20
41
persen. Untuk itu digunakan nilai likelihood ratio, dimana likelihood ratio
mengikuti distribusi chi-square dengan df = degrees of freedom sebesar
banyaknya variabel bebas.
Untuk memeriksa koefisien atau peranan peubah penjelas atau variabel
bebas dalam model secara parsial dilakukan uji-Wald. Hipotesisnya :
H0 : ßi = 0
H1 : ßi ? 0 (i = 1, 2, …, p)
rumus uji-Wald tersebut adalah :
^
^
)( i
ii
SW
β
β= ................................................................................. (8)
dimana ^
iβ merupakan penduga iβ dan ^)( iS β adalah dugaan galat baku dari
^
iβ .
Statistik uji-Wald mengikuti sebaran normal baku (Hosmer dan Lemeshow,
1989). Kriteria uji ini adalah :
(1) jika |W| < Za/2, terima H0
(2) jika |W| > Za/2, tolak H0
3.8. Interpretasi Koefisien dan Daya Ramal Prediksi
Interpretasi koefisien dilakukan pada peubah-peubah yang berpengaruh
nyata. Interpretasi dilakukan dengan melihat tanda dari koefisien tersebut. Jika
koefisien yang diperoleh bernilai positif maka kecenderungan Y=1 lebih besar
terjadi pada peubah bebas X = 1 daripada X = 0.
Rasio odds dapat digunakan untuk memudahkan interpretasi koefisien.
Rasio odds adalah ukuran yang memperkirakan berapa besar kecenderungan
42
peubah-peubah penjelas (variabel bebas) terhadap peubah respon (variabel tak
bebas) (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Jika suatu variabel bebas mempunyai
tanda koefisien positif, maka nilai rasio oddsnya lebih besar dari satu, sebaliknya
jika tanda koefisiennya negatif, maka nilai rasio oddsnya lebih kecil dari satu.
Menurut Hosmer dan Lemeshow (1989) koefisien model logit ditulis
sebagai iβ = g(x + 1) – g(x). Parameter iβ (slope) mencerminkan perubahan
dalam fungsi logit g(x) untuk perubahan satu unit peubah bebas X yang disebut
log odds. Log odds merupakan beda antara dua penduga yang dihitung pada dua
nilai (misal x = a dan x = b) yang dinotasikan sebagai :
)()()()],(ln[ babxgaxgba i −==−==Ψ β ............................ (9)
sedangkan penduga rasio-odds adalah :
[ ][ ])0(1/)0(
)1(1/)1(ππππ
−−
=Ψ
)0()1()ln( gg −=Ψ
iβ=Ψ)ln( .................................................................................... (10)
Dimana rasio odds Ψ = 1 dapat diartikan bahwa x = 1 akan mempunyai peluang
yang sama dengan x = 0 untuk menghasilkan Y = 1. Apabila 1< Ψ <~ maka x = 1
mempunyai peluang yang lebih besar.
Sedangkan untuk mendapatkan nilai ramalan atau prediksi model dapat
dilakukan dengan menggunakan hasil casewise list. Hasil daya ramal prediksi
model, menggunakan kriteria pemotongan dengan nilai peluang 0,5. Karena
variabel tidak bebas Y dalam model logit mengambil nilai 0 dan 1, maka jika nilai
prediksi lebih besar dari 0,5 dibulatkan menjadi satu, jika kurang dari 0,5
43
dibulatkan menjadi nol. Output casewise list akan menunjukkan banyaknya kasus
yang tidak terklasifikasi dengan tepat.
Ukuran ketepatan fungsi konvensional R2 tidak tepat dipergunakan di
dalam regresi dimana variabel tidak bebasnya adalah dummy atau binary, maka
dapat dipakai nilai pseudo R square, yaitu mengunakan nilai negelkerke R square.
Jenis lainnya disebut count R2 (percentage correct), yang merupakan hasil dari
pembagian antara number of correction prediction dengan total number of
observation.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Karakteristik Umum Responden
Penelitian mengenai preferensi dosen terhadap kartu kredit mengambil
contoh sebanyak 50 responden yang merupakan dosen-dosen Fakultas Ekonomi
dan Manajemen Institut Pertanian Bogor. Data primer diambil melalui wawancara
langsung dan pengisian kuisioner oleh responden. Hal ini disesuaikan dengan
kondisi dari masing-masing responden. Dari 50 contoh yang diambil, hanya 47
saja yang dapat digunakan dalam proses pengolahan data, karena tiga kuisioner
lainnya tidak valid. Sebelum turun lapang dilakukan pra-survey dengan
menyebarkan dua buah kuisioner kepada dosen. Hal ini dilakukan untuk validitas
kuisioner.
Hasil kuisioner dari 47 responden, seluruhnya berstatus menikah. Terdapat
20 responden diantaranya yang memiliki kartu kredit dan 27 responden lagi tidak
memiliki kartu kredit. Kemudian, sebanyak 29 responden berjenis kelamin laki-
laki dan 18 responden berjenis kelamin perempuan.
Seluruh responden termasuk ke dalam kategori usia produktif dengan
sebaran terbesar pada kelompok usia 25 sampai 34 tahun, yaitu sebesar 34,0
persen dari 47 responden atau sebanyak 16 responden. Diikuti kelompok usia 35
sampai 44 tahun sebanyak 15 responden atau 31,9 persen. Selanjutnya kelompok
usia 45 sampai 54 tahun dan diatas 55 tahun dengan masing-masing responden
sebanyak 13 dan 3 responden atau 27,6 persen dan 6,4 persen (Gambar 3).
45
6.38%
27.66%31.91%
34.04%
>= 5545 - 54 th35 - 44 th25 - 34 thUSIA
34.04%
14.89%
17.02%
21.28%
12.77%
> 5 jt4 - 5 jt3 - 4 jt2 - 3 jt1 - 2 jt
Pendapatan
Tingkat pendapatan responden cukup bervariasi (Gambar 3). Kelompok
terbesar berada pada tingkat total pendapatan rata-rata per bulan lebih dari lima
juta rupiah, yaitu sebanyak 16 responden atau 34,0 persen. Kelompok terbesar
kedua yaitu pada tingkat pendapatan rata-rata per bulannya sebesar dua sampai
tiga juta rupiah sebanyak 10 responden atau 21,3 persen. Selanjutnya, hanya 8
responden atau 17,0 persen untuk kelompok berpendapatan rata-rata per bulannya
sebesar tiga sampai empat juta rupiah, dan sebanyak 7 responden (14,9 persen)
memiliki total pendapatan rata-rata per bulannya sebesar empat sampai lima juta
rupiah. Sedangkan untuk kelompok tingkat pendapatan terendah, hanya terdapat 6
responden atau 12,8 persen saja. Hal ini menunjukkan tingkat total pendapatan
rata-rata responden, dalam hal ini dosen, cukup tinggi atau sebesar Rp.
4.546.808,51 per bulannya (Tabel 2).
Gambar 3. Persentase Sebaran Responden Menurut Tingkat Usia dan Pendapatan Rata-Rata Per Bulan
Tingkat total pengeluaran rata-rata per bulan dikelompokkan ke dalam
lima kelompok. Responden dengan tingkat total pengeluaran rata-rata per
46
27.66%
6.38%
19.15%21.28%
25.53%
> 5 jt4 - 5 jt3 - 4 jt2 - 3 jt< 1 - 2 jt
Pengeluaran
19.15%
14.89%
65.96%
> 2 jt1 - 2 jt<= 1 jt
Tabungan
bulannya lebih dari lima juta rupiah sebanyak 13 responden. Kelompok ini
menempati kelompok terbesar dengan persentase sebesar 27,7 persen. Kemudian
kelompok terbesar kedua yaitu sebanyak 12 responden atau 25,5 persen memiliki
tingkat total pengeluaran rata-rata per bulannya sebesar kurang dari satu sampai
dua juta rupiah. Kelompok berikutnya, dengan total pengeluaran rata-rata per
bulannya sebesar Rp. 2 juta sampai Rp. 3 juta dan Rp. 3 juta sampai Rp. 4 juta,
masing-masing sebanyak sepuluh dan sembilan responden atau 21,3 dan 19,1
persen. Kelompok terkecil dengan jumlah responden sebanyak tiga memiliki total
pengeluaran rata-rata per bulannya sebesar empat sampai lima juta rupiah
(Gambar 4).
Gambar 4. Persentase Sebaran Responden Menurut Tingkat Pengeluaran dan Tabungan Rata-Rata Per Bulan
Sementara itu, untuk variabel tingkat tabungan rata-rata per bulan,
sebanyak 31 responden atau 66 persen responden memiliki tabungan sebesar
kurang dari dan sama dengan satu juta rupiah. Diikuti oleh tingkat tabungan rata-
rata per bulan sebesar lebih dari dua juta rupiah sebanyak sembilan responden
atau 19,1 persen. Kemudian sebanyak tujuh responden atau 14,9 persen responden
47
8.51%21.28%
38.3%
31.91%
> 30 th21 - 30 th11 - 20 th1 - 10 th
Lama Bekerja
8.51%21.28%
38.3%
31.91%
> 30 th21 - 30 th11 - 20 th1 - 10 th
Lama Bekerja
38.3%36.17%
25.53%
> 4 org3 - 4 org1 - 2 org
Jumlah Keluarga
memiliki tabungan rata-rata per bulannya sebesar satu sampai dua juta rupiah
(Gambar 4). Keadaan ini menunjukkan bahwa responden, dalam hal ini dosen,
sudah mampu memanfaatkan pendapatannya seefisien mungkin, sehingga
sebagian besar dari responden mampu untuk menyisihkan sebagian dari
pendapatan sebagai simpanan cadangan. Hal ini cukup tergambar dari besarnya
rata-rata tabungan per bulan, yaitu sebesar Rp. 1.124.468,09 (Tabel 2).
Persentase tertinggi untuk variabel lama bekerja, yaitu sebesar 38,3 persen
atau sebanyak 18 responden telah bekerja sebagai pegawai negeri selama 11
sampai 20 tahun. Kemudian diikuti oleh responden yang telah bekerja selama 1
sampai 10 tahun dan 21 sampai 30 tahun dengan masing-masing persentase
sebesar 31,9 dan 21,3 persen atau 15 dan 10 responden. Sedangkan persentase
terendah, yaitu untuk kelompok dengan lama bekerja sebagai pegawai negeri lebih
dari 30 tahun hanya sebesar 8,5 persen atau empat reponden saja (Gambar 5).
Gambar 5. Persentase Sebaran Responden Menurut Lama Bekerja dan Jumlah Anggota Keluarga
Gambar 5 menunjukkan sebaran responden menurut jumlah anggota
keluarga, yaitu sebanyak 18 responden atau 38,3 persen dengan total jumlah
48
anggota keluarga lebih dari empat orang. Sebanyak 17 responden atau 36,2 persen
yang memiliki tiga sampai empat anggota keluarga, dan sebanyak 12 responden
atau 25,5 persen yang memiliki dua orang anggota keluarga. Rata-rata jumlah
anggota keluarga sebesar 4,3 (˜ 4) orang, dengan jumlah terendah dua dan
tertinggi tujuh orang (Tabel 2).
Tingkat pendidikan tersebar merata untuk tingkat pendidikan S2 dan S3
yaitu masing-masing sebanyak 23 responden atau 28,9 persen. Sedangkan satu
responden lagi atau 2,1 persen masih berpendidikan S1. Untuk variabel dummy
jabatan struktural digambarkan oleh nol dan satu, dimana nol berarti tidak
memiliki jabatan struktural dan satu memiliki jabatan struktural. Rata-rata dari
jabatan struktural sebesar 0,36 berarti sebagian besar responden tidak memiliki
jabatan struktural, karena nilainya mendekati nol (Tabel 2).
Tabel 2. Deskripsi Nilai Minimum (Minimum), Maksimum (Maximum), Rata-Rata (Mean) dan Standar Deviasi (Std. Deviation) Variables N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
USIA 47 28 60 40,34 8,580
Pendapatan 47 1500000 8000000 4546808,51 2282909,191
Pengeluaran 47 1000000 5500000 3432978,72 1618180,560
Tabungan 47 250000 2500000 1124468,09 840216,868
Jumlah Keluarga 47 2 7 4,30 1,654
Lama Bekerja 47 1 39 15,89 9,388
Pendidikan 47 16 22 19,91 2,083 Dummy Jenis Kelamin 47 0 1 0,38 0,491
Dummy Jabatan Struktural 47 0 1 0,36 0,486
Dummy Pekerjaan Lain 47 0 1 0,49 0,505
Dummy Pemanfaatan Teknologi 47 0 1 0,13 0,337
Valid N (listwise) 47
Lebih dari 50 persen responden tidak memiliki pekerjaan lain yang
menghasilkan pendapatan, dimana terdapat mean sebesar 0,49 untuk dummy
pekerjaan lain. Sementara itu, sebagian besar responden tidak memanfaatkan
49
teknologi internet dalam menggunakan layanan banking service karena hanya
memiliki mean sebesar 0,13 saja (Tabel 2).
4.2. Motivasi dan Persepsi/Sikap Responden
Berbagai alasan atau motivasi setiap responden dalam menentukan pilihan
apakah mereka memiliki kartu kredit atau tidak, dicerminkan dari nilai atau poin
yang diberikan responden terhadap berbagai jawaban kuisioner. Dalam hal ini
beberapa pilihan jawaban dapat dipilih oleh responden, sesuai pilihan masing-
masing individu. Penilaian responden untuk persepsi/sikap terhadap kartu kredit,
secara umum menyatakan image tentang kartu kredit yang beredar di masyarakat
biasa-biasa saja.
Tabel 3. Sikap/Persepsi Responden Terhadap Kartu Kredit
Catatan : jawaban ya dapat lebih dari satu pilihan, keculai point 1. Selain itu mengenai kartu kredit, secara umum, responden berpandangan
bahwa kartu kredit merupakan alat pembayaran yang praktis dan mudah.
n % n % n %1 Citra/image tentang kartu kredit Ya 9 45 7 25,9 16 34,0
yang beredar di masyarakat saat ini Biasa saja 10 50 16 59,3 26 55,3adalah baik Tidak 1 5 4 14,8 5 10,6
217 85 17 63,0 34 72,311 55 11 40,7 22 46,87 35 5 18,5 12 25,51 5 2 7,4 3 6,48 40 10 37,0 18 38,32 10 5 18,5 7 14,96 30 7 25,9 13 27,7
bepergian5 25 7 25,9 12 25,52 10 8 29,6 10 21,3
NoPemilik KKBukan Pemilik
Sikap/Persepsi
e. Hanya sebagai alat pembayaran sajad. Sebagai cara mudah mendapatkan kreditc. Demi keselamatan diri Anda
f. Meningkatkan status sosial/gengsi
h. Sesuatu yang tidak bisa ditinggalkan ketika
i. Perintis jalan menuju masyarakat tanpa uang tunai
g. Bagian dari gaya hidup modern
j. Lainnya
Jumlah(n = 47)
Jawaban Ya
b. Demi keamanan uang cash
(n = 20) KK (n = 27)
a. Praktis dan mudahPandangan Anda mengenai kartu kredit
9 19,18 40 1 3,7
50
Pandangan lain, tidak sedikit dari responden yang setuju bahwa dengan memiliki
kartu kredit akan lebih aman daripada membawa cash. Hal ini sesuai dengan
penelitian Marlina (2002) yang menyatakan pandangan masyarakat terhadap kartu
plastik yaitu praktis dan mudah, demi keamanan uang cash, dan perintis jalan
menuju masyarakat tanpa uang tunai. Pandangan lain yang dikemukakan
responden di luar kuisioner pun beragam, termasuk pandangan bahwa dengan
memiliki kartu kredit cenderung membuat seseorang menjadi lebih konsumtif dan
berpandangan kartu kredit hanya sebuah kartu utang (Tabel 3).
Kesimpulan secara umum tersebut mewakili dua pihak, baik responden
yang memiliki kartu kredit maupun tidak. Oleh karena itu, untuk lebih detailnya
dilakukan pula analisis dari dua sudut pandang yang berbeda, baik dari sudut
pandang responden yang memiliki kartu kredit maupun yang tidak memiliki kartu
kredit.
4.2.1. Motivasi dan Persepsi/Sikap Responden Bukan Pemilik Kartu Kredit
Motivasi atau alasan responden yang tidak memiliki kartu kredit secara
garis besar atau sebesar 62,96 persen karena mereka merasa belum perlu atau
tidak mendesak. Sementara alasan lainnya menyatakan takut terlilit hutang, serta
alasan lainnya, seperti takut konsumtif, pernah memiliki pengalaman buruk
dengan kartu kredit, dan mereka menganggap image kartu kredit buruk (Tabel 4).
Tabel 4. Motivasi/Alasan Tidak Memiliki Kartu Kredit
n %1 Tidak perlu/tidak mendesak 17 62,962 Takut terlilit hutang 7 25,933 Alasan Lain 6 22,22
Jawaban Ya (n = 27)Alasan Tidak Memiliki KKNo
51
Persepsi/sikap responden bukan pemilik kartu kredit digambarkan pada
Tabel 4, dimana responden bukan pemilik kartu kredit, secara umum menilai
citra/image kartu kredit yang beredar di masyarakat hanya biasa saja. Selain itu,
kelompok responden ini berpandangan bahwa kartu kredit merupakan alat
pembayaran yang mudah dan praktis. Delapan orang diantara mereka juga menilai
kartu kredit pemicu perilaku konsumtif dan alat untuk berhutang (Tabel 3).
4.2.2. Motivasi, Persepsi/Sikap dan Perilaku Kepemilikan Responden Pemilik Kartu Kredit
Kelompok responden yang memiliki kartu kredit sebagian besar beralasan
bahwa mereka memerlukan kartu kredit karena alasan keamanan atau mereka
tidak harus membawa uang tunai (70 persen), disamping karena adanya kebutuhan
untuk memiliki kartu kredit. Selain itu alasan lainnya adalah karena mengikuti
trend, kebutuhan dalam pergaulan, serta alasan lainnya, seperti hanya ingin coba-
coba, karena ditawarkan atau terpaksa, dan karena merasa percaya memiliki kartu
kredit yang berlogo IPB (Tabel 5).
Motivasi juga digambarkan oleh pihak yang ikut andil dalam memutuskan
untuk memiliki kartu kredit. Pada penelitian ini sebagian besar atau 65 persen
responden memutuskan untuk memiliki kartu kredit berdasarkan pertimbangan
pribadi. Sedangkan responden lain dipengaruhi oleh pihak lain, seperti petugas
bank (20 persen), keluarga (10 persen), dan media iklan (5 persen). Hal ini
menunjukkan sebagian besar responden memiliki pertimbangan yang cukup
matang dalam mengambil keputusan untuk memiliki kartu kredit, karena mereka
cenderung tidak mudah terpengaruh pihak lain.
52
Tabel 5. Motivasi Memiliki Kartu Kredit
n %1 Alasan memiliki kartu kredit
a. Kebutuhan 12 60b. Mengikuti trend 1 5c. Tergoda iklan 0 0d. Pergaulan 1 5e. Tidak harus membawa uang tunai/keamanan 14 70f. Alasan lain 5 25
2 Pihak yang mempengaruhi untuk memiliki kartu kredita. Pertimbangan pribadi 13 65b. Petugas bank 4 20c. Keluarga 2 10d. Relasi/teman 0 0e. Media iklan 1 5
3 Hal yang menjadi pertimbangan dalam memilih kartu kredit tertentua. Nama baik bank/penerbitnya 10 50b. Murah iuran tahunannya 3 15c. Mudah proses mendapatkannya 9 45d. Dapat digunakan ditempat yang luas 8 40e. Rendah bunganya 7 35
Motivasi Jawaban Ya (n = 20)No
Catatan : jawaban ya dapat lebih dari satu pilihan.
Sebelum memutuskan untuk memiliki kartu kredit tertentu, sebanyak 50
persen responden mempertimbangkan nama baik bank/penerbitnya. Pertimbangan
lain sebagai motivasi mereka yaitu kartu kredit tersebut mudah proses
mendapatkannya (45 persen), kartu kredit tersebut dapat digunakan di tempat
yang luas (40 persen), rendah bunganya (30 persen), serta murah iuran tahunannya
(15 persen).
Rata-rata responden menggunakan kartu kredit untuk keperluannya
sebanyak satu sampai empat kali per bulan, meskipun demikian ada pula yang
menggunakan kartu kredit per bulannya sebanyak lebih dari lima kali. Kartu
kredit bagi mereka digunakan untuk membayar beberapa tagihan bulanan yang
langsung dibebankan ke kartu kredit (45 persen). Selain itu ternyata kartu kredit
cukup menjadi alat pembayaran yang efektif bagi mereka, karena setiap
53
pembelian dimana penjual menerima pembayaran dengan kartu kredit cukup
dimanfaatkan (40 persen) (Tabel 6).
Sebagian besar responden menggunakan kartu kredit dengan nominal
rata-rata lebih dari satu juta rupiah. Responden lain menggunakan kartu kredit
untuk rata-rata transaksi senilai Rp. 500.0001- sampai Rp. 1.000.000,- dan Rp.
300.001,- sampai Rp. 500.000,- dengan masing-masing persentase sebesar 25 dan
15 persen. Sementara 20 persen lainnya menggunakan kartu kredit untuk nilai
transaksi rata-rata Rp. 100.000,- sampai Rp. 300.000,- (Tabel 6). Hal ini dapat
menunjukkan alasan mereka yang menyatakan bahwa kartu kredit merupakan
kebutuhan dan untuk faktor keamanan, karena penggunaan kartu kredit, rata-rata
dilakukan untuk transaksi dengan nilai yang cukup tinggi. Sedangkan, untuk
transaksi yang cukup terjangkau dapat mereka lakukan melalui cash saja.
Tabel 6. Frekuensi Pemakaian Kartu Kredit
n %1 Perkiraan rata-rata per bulan menggunakan kartu kredit
a. 1 – 2 kali 7 35b. 3 – 4 kali 7 35c. 5 – 6 kali 3 15d. lebih dari 6 kali 3 15
2 Kapan menggunakan kartu kredita. Setiap pembelian, jika penjual menerima pembayaran dengan kartu kreditb. Hanya kalau tidak tersedia uang tunai 7 35c. Keadaan terpaksa 3 15d. Beberapa tagihan bulanan (seperti telepon) langsung
dikenakan ke kartu kredit3 Rata-rata transaksi menggunakan kartu kredit senilai :
a. kurang dari Rp.100.000,- 0 0b. Rp. 100.000 s/d Rp.300.000 4 20c. Rp. 300.001 s/d Rp 500.000 3 15d. Rp. 500.001 s/d Rp 1.000.000 5 25e. lebih dari Rp.1.000.000 8 40
9 45
No Frekuensi Pemakaian Kartu Kredit Jawaban Ya (n = 20)
8 40
Catatan : jawaban ya dapat lebih dari satu pilihan, keculai point 1 dan 3.
54
Penggunaan kartu kredit bagi seluruh responden digunakan untuk
keperluan keluarga/pribadi. Namun, ada juga yang menggunakannya untuk
keperluan kantor/bisnis. Untuk keperluan keluarga/pribadi, mereka lebih banyak
menggunakan untuk berbelanja keperluan sehari-hari (75 persen). Selain itu, juga
untuk pembelian barang-barang tahan lama (65 persen), pembelian tiket/hotel (55
persen), serta untuk pembelian dan pembayaran lain. Sedangkan tempat yang
biasa dijadikan tempat transaksi dengan kartu kredit yaitu di supermarket/mall,
juga tempat-tempat lainnya (Tabel 7). Hal ini menandakan responden cukup
maksimal memanfaatkan fasilitas- fasilitas atas kepemilikan kartu kredit mereka,
dimana mereka mendapat kemudahan dan fasilitas di berbagai tempat untuk
melakukan transaksi pembayaran non-cash.
Tabel 7. Penggunaan Kartu Kredit
n %1 Menggunakan kartu kredit untuk :
a. Keperluan keluarga/pribadi 20 100b. Keperluan kantor/bisnis 5 25
2 Keperluan pribadi/keluarga yang menggunakan kartu kredita. Berbelanja keperluan sehari-hari 15 75b. Pembelian barang tahan lama 13 65c. Pembelian sepatu, kosmetik, pakaian 10 50d. Pembelian peralatan hobi 4 20e. Pembelian kartu isi ulang/telepon 2 10f. Pembelian tiket/hotel 11 55g. Pembayaran rumah sakit 5 25h. Pembayaran rekening listrik 7 35i. Pembayaran rekening telepon 8 40j. Pembayaran air minum 2 10
3 Tempat menggunakan kartu kredita. Supermarket/Mall 20 100b. Pasar 1 5c. Hotel 10 50d. Bandara 13 65e. Taman hiburan 3 15f. Lainnya (Restoran, Rumah Sakit, Interner, book store ) 5 25
No Penggunaan Kartu Kredit Jawaban Ya (n = 20)
Catatan : jawaban ya dapat lebih dari satu pilihan.
55
Tabel 8. Pembayaran Kartu Kredit
n %1
0 00 00 02 102 101 5
15 752a Dalam 6 bulan terakhir, apakah pernah terkena denda Ya 4 20
akibat terlambat membayar tagihan ? Tidak 16 802b
3 751 250 0
2c3 753 750 0
b. Tidak sempat melakukan transaksi pembayaranc. Lainnya
a. 1 – 2 kalib. 3 – 4 kalic. 5 – 6 kaliPenyebab terkena denda
f. 75 % sampai 99 %g. lunas 100 %
Jika pernah, berapa kali ?
a. Lupa tanggal jatuh tempo pembayaran
(n = 4)
No Jawaban Ya (n = 20)
Setiap tagihan kartu kredit, biasanya (rata-rata) dibayar sebesar
Pembayaran Kartu Kredit
a. Tidak sama sekalib. 1 % sampai < 10 %c. 10 % sampai < 25 %d. 25 % sampai < 50 %e. 50 % sampai < 75 %
Catatan : jawaban ya dapat lebih dari satu pilihan, keculai point 1, 2a, dan 2b.
Tagihan kartu kredit setiap bulannya rata-rata dibayar lunas oleh
responden (75 persen), meskipun ada sebagian lain yang memanfaatkan status
kredit dalam memenuhi kewajiban mereka. Dalam periode enam bulan terakhir,
sebelum pengisian kuisioner, ada empat responden yang pernah terkena denda
dengan frekuensi yang sedikit, yaitu sekitar satu sampai dua kali saja.
Penyebabnya karena mereka lupa tanggal jatuh tempo dan atau karena tidak
sempat melakukan transaksi pembayaran (Tabel 8). Hal ini tentunya karena
aktivitas mereka yang padat.
Tabel 9. Jumlah Kepemilikan Kartu Kredit
n %Jumlah kartu kredit yang dimilikia. 1 buah 9 45b. 2 buah 4 20c. 3 buah 4 20d. 4 buah 2 10e. lebih dari 4 buah 1 5
Jumlah Kartu Kredit Jawaban Ya (n = 20)
Catatan : jawaban ya dapat lebih dari satu pilihan, keculai point 1.
56
Rata-rata responden hanya memiliki satu buah kartu kredit saja, meskipun
ada beberapa yang memiliki lebih dari satu (Tabel 9). Hal ini disesuaikan dengan
kebutuhan serta faktor kemampuan dalam mengelola kartu kredit mereka masing-
masing agar tidak terjebak dalam memanfaatkan fasilitas yang disediakan.
4.3. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya dan Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Kepemilikan Kartu Kredit
Analisis crosstabs dilakukan untuk melihat hubungan faktor- faktor
penentu kepemilikan kartu kredit. Dari hasil keluaran case prosesing summary
SPSS 13 menunjukan bahwa seluruh 47 data diproses (tidak ada data yang
missing atau hilang). Hal ini berarti data yang digunakan memiliki tingkat
ketepatan (valid) sebesar 100 persen (Lampiran 1).
Tabel 10. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Usia Usia
25 - 34 th 35 - 44 th 45 - 54 th > 54 th Total
Kepemilikan KK
n % n % n % n % n %
Tidak Memiliki KK 10 62,5 12 80 5 38,5 0 0 27 57,4
Memiliki KK 6 37,5 3 20 8 61,5 3 100 20 42,6 Total 16 100 15 100 13 100 3 100 47 100
Sebaran menurut usia responden yang memiliki kartu kredit dan tidak
memiliki kartu kredit cukup bervariasi (Tabel 10). Responden dengan usia lebih
dari 45 tahun merupakan kelompok terbanyak yang memiliki kartu kredit.
Sedangkan kelompok responden yang tidak memiliki kartu kredit terbanyak,
berada pada kelompok usia dibawah 45 tahun. Untuk chi square test atau uji taraf
nyata parameter, menunjukkan bahwa variabel usia memiliki hubungan yang
nyata (p < 0,1) dengan kepemilikan kartu kredit (Lampiran 7). Analisis crosstab
57
menunjukkan responden dengan usia lebih tua cenderung memiliki kartu kredit
(Tabel 10).
Tabel 11. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Pendapatan Rata-Rata per Bulan
Pendapatan Rata-Rata per Bulan (Rp) 1 - 2 jt 2 - 3 jt 3 - 4 jt 4 - 5 jt > 5 jt
Total Kepemilikan KK
n % n % n % n % n % n %
Tidak Memiliki KK 5 83,3 6 60 5 62,5 5 71,4 6 37,5 27 57,4
Memiliki KK 1 16,7 4 40 3 37,5 2 28,6 10 62,5 20 42,6
Total 6 100 10 100 8 100 7 100 16 100 47 100
Variabel pendapatan rata-rata per bulan digambarkan pada Tabel 11.
Responden terbanyak yang memiliki kartu kredit, memiliki total pendapatan rata-
rata per bulannya lebih dari lima juta rupiah. Sedangkan responden terbanyak
yang tidak memiliki kartu kredit, memiliki total pendapatan rata-rata per bulannya
antara satu sampai dua juta rupiah. Dari hasil chi square test, total pendapatan
rata-rata per bulan nyata mempengaruhi (p < 0,1) atau memiliki hubungan yang
nyata dengan kepemilikan kartu kredit (Lampiran 8). Hal ini sesuai dengan
penelitian Chairani (1998) dan Marlina (2002) yang menunjukkan bahwa tingkat
pendapatan terbukti memiliki hubungan yang nyata dengan kepemilikan kartu
kredit.
Tabel 12. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Pengeluaran Rata-Rata per Bulan
Pengeluaran Rata-Rata per Bulan (Rp) < 1 - 2 jt 2 - 3 jt 3 - 4 jt 4 - 5 jt > 5 jt
Total Kepemilikan KK
n % n % n % n % n % n %
Tidak Memiliki KK 8 66,7 6 60 7 77,8 3 100 3 23,1 27 57,4
Memiliki KK 4 33,4 4 40 2 22,2 0 0 10 76,9 20 42,6
Total 12 100 9 100 10 100 16 100 13 100 47 100
Responden dengan total pengeluaran rata-rata per bulannya lebih dari lima
juta rupiah yang memiliki kartu kredit lebih banyak dibandingkan responden yang
58
tidak memiliki kartu kredit. Sedangkan, responden yang tidak memiliki kartu
kredit di dominasi oleh responden dengan tingkat total pengeluaran-rata-rata
perbulannya antara empat sampai lima juta rupiah. Dari uji taraf nyata
menunjukkan variabel ini pun memiliki hubungan yang nyata (p < 0,1) terhadap
kepemilikan kartu kredit (Lampiran 9).
Tabel 13. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Tabungan Rata-Rata per Bulan
Tabungan Rata-Rata per Bulan (Rp)
< 1 jt 1 - 2 jt > 2 jt Total
Kepemilikan KK
n % n % n % n %
Tidak Memiliki KK 22 71 4 57,1 1 11,1 27 57,4 Memiliki KK 9 29 3 42,9 8 88,9 20 42,6
Total 30 100 7 100 9 100 47 100
Responden dengan tabungan rata-rata per bulan lebih dari dua juta rupiah,
cenderung memiliki kartu kredit. Sedangkan responden dengan tabungan rata-rata
per bulannya kurang dari sama dengan satu juta rupiah lebih banyak memilih
tidak memiliki kartu kredit. Begitu juga responden dengan tabungan rata-rata per
bulannya antara satu sampai dua juta rupiah, lebih banyak yang tidak memiliki
kartu kredit (Tabel 13). Hasil chi square test variabel tabungan rata-rata per bulan,
menunjukkan variabel ini nyata mempengaruhi atau memiliki hubungan yang
nyata (p < 0,1) dengan kepemilikan kartu kredit (Lampiran 10).
Tabel 14. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Lama Bekerja Lama Bekerja
1 - 10 th 11 - 20 th 21 - 30 th > 30 th Total
Kepemilikan KK
n % n % n % n % n %
Tidak Memiliki KK 10 66,7 13 72,2 3 30 1 25 27 57,4 Memiliki KK 5 33,3 5 27,8 7 70 3 75 20 42,6
Total 15 100 18 100 10 100 4 100 47 100
Persentase jumlah anggota keluarga yang memiliki kartu kredit dan yang
tidak memiliki kartu kredit, cukup tersebar secara merata. Untuk responden yang
59
tidak memiliki kartu kredit lebih banyak yang memiliki jumlah anggota keluarga
antara 3 sampai 4 orang (64,7 persen). Sedangkan untuk responden yang memiliki
kartu kredit, lebih banyak yang memiliki jumlah anggota keluarga lebih dari 4
orang (Lampiran 2). Dari uji taraf nyata dapat dilihat bahwa jumlah anggota
keluarga tidak memiliki hubungan yang nyata (p < 0,1) dengan kepemilikan kartu
kredit (Lampiran 11).
Lama bekerja responden yang memiliki kartu kredit, persentase
terbesarnya pada kelompok lama bekerja lebih dari 30 tahun. Sedangkan untuk
responden yang tidak memiliki kartu kredit memiliki rata-rata lama bekerja antara
11 sampai 20 tahun (Tabel 14). Hasil chi square test variabel ini menunjukkan
terdapat hubungan yang nyata antara lama bekerja dengan kepemilikan kartu
kredit (Lampiran 12).
Rata-rata tingkat pendidikan responden adalah S2 dan S3 dengan masing-
masing berjumlah 23 responden, sedangkan sisanya berpendidikan S1 (Lampiran
3). Responden dengan tingkat pendidikan tertinggi, paling banyak memiliki kartu
kredit (56,5 persen). Sedangkan untuk tingkat pendidikan S1 dan S2, lebih tinggi
persentase responden yang tidak memiliki kartu kredit dari pada yang memiliki
kartu kredit. Untuk responden yang memiliki kartu kredit didominasi oleh
responden berjenis kelamin laki- laki yaitu sebanyak 51,7 persen dari pada yang
tidak memiliki kartu kredit (Lampiran 4). Responden dengan jenis kelamin
perempuan, sebesar 72,2 persen tidak memiliki kartu kredit dan sisanya memiliki
kartu kredit.
60
Berdasarkan uji taraf nyata atau hubungan antara dua variabel, tidak
terdapat hubungan nyata (p > 0,1) antara tingkat pendidikan dengan kepemilikan
kartu kredit (Lampiran 13). Begitu pula untuk variabel jenis kelamin dilihat dari
hasil chi square test, tidak terdapat hubungan nyata (p > 0,1) antara jenis kelamin
dengan kepemilikan kartu kredit (Lampiran 14).
Tabel 15. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Pekerjaan Lain Pekerjaan Lain
Tidak Punya Pek. Lain Punya Pek. Lain Total
Kepemilikan KK
n % n % n %
Tidak Memiliki KK 18 75 9 39,1 27 57,4
Memiliki KK 6 25 14 60,9 20 42,6
Total 24 100 23 100 47 100
Tabel 15 memperlihatkan hubungan silang antara kepemilikan kartu kredit
dengan pekerjaan lain, dimana responden yang memiliki perkerjaan lain lebih
banyak memiliki kartu kredit dari pada tidak memiliki kartu kredit. Sebaliknya,
responden yang tidak memiliki pekerjaan lain lebih banyak yang tidak memiliki
kartu kredit. Hasil chi square test menunjukkan terdapat hubungan yang nyata (p
< 0,1) antara pekerjaan lain dengan kepemilikan kartu kredit (Lampiran 16).
Responden yang memiliki kedudukan struktural, lebih banyak yang
memiliki kartu kredit dari pada tidak memiliki kartu kredit. Sebaliknya, responden
yang tidak memiliki kedudukan struktural, lebih banyak yang tidak memiliki kartu
kredit dari pada memiliki kartu kredit (Lampiran 5). Begitu pula responden yang
memanfaatkan teknologi internet untuk banking service, lebih banyak yang
memiliki kartu kredit dari pada tidak memiliki kartu kredit, dan sebaliknya
(Lampiran 6). Sedangkan dari hasil uji taraf nyata, kedua variabel ini tidak
61
memiliki hubungan yang nyata (p > 0,1) dengan kepemilikan kartu kredit
(Lampiran 15 dan 17).
4.4. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepemilikan Kartu Kredit
Model logit yang digunakan dalam penelitian ini bersifat binary dengan
variabel tidak bebas bernilai satu (1) untuk peluang memiliki kartu kredit, dan nol
(0) untuk peluang tidak memiliki kartu kredit. Variabel bebas yang digunakan
sebagai penduga faktor- faktor yang mempengaruhi kartu kredit, adalah usia, total
pendapatan rata-rata per bulan, total pengeluaran rata-rata per bulan, tabungan
rata-rata per bulan, jumlah keluarga, lama bekerja, tingkat pendidikan, jenis
kelamin, kedudukan struktural, pekerjaan lain, dan pemanfaatan teknologi.
Hasil terbaik analisis regresi logistik yang digunakan untuk menentukan
faktor- faktor yang mempengaruhi kepemilikan kartu kredit, dilakukan melalui
tahap-tahap reduksi, sehingga di dapat model terbaik. Pada penelitian ini, reduksi
dilakukan dengan menghilangkan satu per satu variabel yang paling tidak
berpengaruh nyata atau tidak signifikan pada tingkat kepercayaan 90 persen
berdasarkan metode maximum likelihood. Sampai akhirnya didapatkan seluruh
variabel signifikan sebagai model terbaik.
Estimasi tahap awal dilakukan dengan memasukkan seluruh variabel yang
di duga mempengaruhi kepemilikan kartu kredit. Dari hasil estimasi ini
didapatkan nilai chi square (df = 11) yang lebih besar dari chi square tabel atau
nilai propability (chi square) yang signifikan atau lebih kecil dari taraf nyata
sepuluh persen. Maka, secara keseluruhan variabel pada model logit ini
62
berpengaruh secara nyata terhadap kepemilikan kartu kredit. Dari sebelas variabel
yang diestimasi, variabel usia paling tidak memiliki kontribusi terhadap model,
ditunjukkan dengan nilai change in -2 log likelihood terendah, atau memiliki nilai
probabilitas (sig. of the change) tertinggi (Tabel 16).
Tabel 16. Hasil Estimasi Maximum Likelihood Model Logit Pertama
Variable Model Log Likelihood
Change in -2 Log Likelihood
df Sig. of the Change
USIA -18,047 0,074 1 0,786 PDPTN -18,290 0,560 1 0,454 PENGEL -18,443 0,865 1 0,352 TAB -18,090 0,159 1 0,690 KEL -18,525 1,029 1 0,310 LMBKJ -18,405 0,789 1 0,374 PDDKN -18,063 0,106 1 0,744 JK -19,637 3,253 1 0,071* STRUK -18,080 0,139 1 0,710 PEKLAIN -19,141 2,262 1 0,133 TEKN -18,164 0,307 1 0,579
Chi Square (df = 11) 28,089 Probability (Chi Square) 0,003 Negelkerke R Square 0,604 Count R Square 80,9
Ket : * Signifikan pada a = 10 %
Tahap selanjutnya dalam metode kemungkinan maksimum, dilakukan
pereduksian dengan mereduksi variabel yang paling tidak memiliki kontribusi
terhadap model, atau dengan mereduksi variabel yang memiliki nilai probabilitas
(sign. of the change) paling besar. Sampai akhirnya didapatkan seluruh variabel
yang memiliki kontribusi terhadap model, atau signifikan terhadap taraf nyata 10
persen. Variabel yang direduksi pada tahap pertama yaitu variabel usia, tahap
kedua pendidikan, ketiga dummy kedudukan struktural pekerjaan, keempat
tabungan rata-rata per bulan, kelima dummy teknologi, keenam jumlah anggota
keluarga, dan terakhir dummy pekerjaan lain. Model terbaik yang didapat dari
63
proses ini adalah model ke delapan dengan empat variabel yang signifikan (Tabel
17).
Tabel 17. Proses Reduksi Model Logit Berdasarkan Metode Maximum Likelihood
Sig. of the change Variable
Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 Step 6 Step 7 Step 8
Usia 0,786
PDPTN 0,454 0,486 0,469 0,418 0,000* 0,000* 0,000* 0,000*
PENGEL 0,352 0,370 0,355 0,305 0,000* 0,000* 0,000* 0,000*
TAB 0,690 0,728 0,710 0,676
KEL 0,310 0,295 0,210 0,214 0,208 0,205
LMBKJ 0,374 0,123 0,078* 0,046* 0,050* 0,056* 0,026* 0,052*
PDDKN 0,744 0,789
JK 0,071* 0,073* 0,070* 0,070* 0,069* 0,078* 0,111 0,028*
STRUK 0,710 0,745 0,829
PEKLAIN 0,133 0,128 0,116 0,120 0,116 0,132 0,170
TEKN 0,579 0,608 0,605 0,636 0,649
Ket : * Signifikan pada a = 10 % Model terbaik yang diestimasi memiliki pengaruh yang nyata terhadap
peluang kepemilikan kartu kredit. Nilai chi square hitung lebih besar dari nilai chi
square tabel dan tingkat signifikansi di bawah taraf nyata, memberi kesimpulan
bahwa paling sedikit terdapat satu koefisien parameter tidak sama dengan nol atau
nyata mempengaruhi kepemilikan kartu kredit. Model ini pun juga telah
menjelaskan bahwa variabel-variabel bebas cukup baik untuk menjelaskan
vatiabel tak bebasnnya. Hal ini dapat dilihat dari nilai Negelkerke R-Square,
artinya sebesar 53,8 persen peluang variabel bebas dapat menjelaskan variabel
tidak bebasnya (Lampiran 19).
Hasil reduksi terakhir model ini yaitu terdapatnya empat variabel yang
signifikan. Variabel-variabel tersebut adalah pendapatan, pengeluaran, lama
64
bekerja, dan dummy jenis kelamin. Signifikansi variabel ini dapat dilihat pada
Tabel 18 dengan masing-masing nilai Sig. atau p-value kurang dari 0,1. Untuk
memeriksa koefisien dari masing-masing variabel, apakah cukup berperan dalam
menentukan peran variabel tersebut terhadap kepemilikan kartu kredit, dilihat dari
uji Wald. Hasil output menunjukkan seluruh variabel memiliki nilai Wald yang
lebih besar dari nilai Za/2 atau 0,7088 yang berarti koefisien tersebut tidak sama
dengan nol atau memiliki nilai yang dapat mempengaruhi variabel tidak bebasnya.
Tabel 18. Hasil Analisis Regresi Logistik Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepemilikan Kartu Kredit (Model Terbaik)
Variabel Koefisien Wald df Sig. Odds Ratio
Pendapatan 3,002e-06 9,818 1 0,002 1,000003
Pengeluaran -3,991e-06 8,509 1 0,004 0,99
Lama Bekerja 0,108 3,045 1 0,081 1,114
Jenis Kelamin -1,991 3,863 1 0,049 0,137
Konstanta -1,270 1,611 1 0,204 0,281
Chi Square (df = 4) 24,026
Probability (Chi Square) 0,00015
Negelkerke R Square 0,538
Count R Square 76,6
Tanda dari koefisien variabel total pendapatan rata-rata per bulan adalah
positif dengan nilai 3,002 x 10-6. Artinya, semakin tinggi pendapatan, ceteris
paribus, akan meningkatkan peluang untuk memiliki kartu kredit. Kesimpulan ini
pun diperkuat oleh nilai odds rationya yang lebih dari satu. Tingkat pendapatan
yang tinggi akan memudahkan seseorang untuk mengajukan permohonan kartu
kredit, karena mereka tidak terkendala. Hal ini sesuai dengan penelitian Marlina
(2002) yaitu semakin tinggi penghasilan seseorang, maka semakin besar peluang
seseorang untuk memiliki kartu kredit.
65
Variabel total pengeluaran rata-rata per bulan, memiliki nilai koefisien
sebesar -3,991 x 10-6 dan nilai odds ratio kurang dari satu. Artinya, tingkat
pengeluaran rata-rata per bulan yang semakin menurun, ceteris paribus, akan
meningkatkan peluang seseorang untuk memiliki kartu kredit. Penurunan tingkat
pengeluaran, ceteris paribus, akan memberikan kesempatan besar bagi seseorang
untuk mengalokasikan seluruh pendapatannya dengan lebih maksimal untuk
pemuasan kebutuhan mereka, termasuk dengan cara kredit. Hal ini tercermin pula
pada Tabel 6, dimana pemilik kartu kredit cenderung memanfaatkan kartu kredit
mereka untuk transaksi pembayaran dengan nilai tinggi.
Variabel ketiga yang signifikan mempengaruhi kepemilikan kartu kredit
adalah lama bekerja dengan koefisien sebesar 0,108 bertanda positif. Nilai odds
rationya lebih besar dari satu, berarti seseorang yang lama bekerjanya semakin
meningkat, ceteris paribus, akan memiliki peluang yang semakin besar untuk
memiliki kartu kredit. Penjelasan ini dapat dilakukan melalui pendekatan tingkat
pendapatan seseorang, dimana semakin lama bekerja, maka semakin tinggi
pengalaman bekerjanya, dan akan meningkat pula pendapatannya akibat adanya
peningkatan pangkat atau golongan pegawai negeri mereka.
Variabel lainnya yaitu jenis kelamin dengan nilai probabilitas 0,049 yang
menunjukkan variabel ini berpengaruh nyata terhadap kepemilikan kartu kredit.
Nilai koefisiennya adalah -2,7 dengan odds ratio 0,281. Hal ini berarti responden
dengan jenis kelamin laki- laki memiliki peluang 7,29 kali lebih besar untuk
memiliki kartu kredit dibandingkan responden perempuan. Kesimpulan ini bagi
masyarakat tertentu, seperti dosen sangat beralasan. Karena berbagai aktifitas
66
sebagai dosen yang cukup padat di tambah prestasi mereka, banyak yang mencari
ilmu atau pun bertugas ke luar kota, bahkan ke luar negeri, sehingga mereka lebih
memilih untuk memiliki kartu kredit demi kemudahan dan keamanan dalam
transaksi pembayaran. Keadaan ini lebih banyak dialami oleh dosen laki- laki dari
pada dosen perempuan, karena dosen perempuan akan lebih memilih berprestasi
di lingkungan yang tidak jauh dari keluarga mereka.
Daya ramal prediksi model ini menunjukkan sebesar 76,6 persen tepat
menggolongkan semua variabel yang diprediksi. Hasil estimasi menunjukan
bahwa penggolongan responden yang memiliki nilai variabel tak bebasnya satu
(Y=1), memiliki tingkat ketepatan prediksi sebesar 60 persen, atau sebanyak 12
dari 20 responden yang memiliki kartu kredit tepat di prediksi memiliki kartu
kredit. Sedangkan untuk variabel tak bebas dengan nilai nol (Y=0) memiliki
tingkat ketepatan prediksi sebesar 88,9 persen, atau sebanyak 24 dari 27
responden yang tidak memiliki kartu kredit tepat di prediksi, sedangkan
responden lainnya diprediksi memiliki kartu kredit. Output casewise list pun tepat
memprediksi secara keseluruhan pengklasifikasian yang tepat sebesar 76,6 persen,
atau hanya 33,4 persen kasus tidak terklasifikasi dengan tepat (Lampiran 20).
4.5. Pandangan Responden Terhadap Trend Less Cash Society
Less cash society adalah trend dimana suatu masyarakat tidak lagi
menggunakan cash untuk melakukan transaksi pembayaran. Trend ini sudah
cukup berkembang di negara-negara maju. Sebagai negara berkembang, tentunya
secara perlahan trend ini akan merambah negara kita. Hal ini sudah cukup terlihat
67
dari semakin meningkatnya nilai dan volume transaksi menggunakan kartu di
Indonesia (Lampiran 18). Lebih dari itu, jumlah penerbit kartu pembayaran pun
terus meningkat, mengingat besarnya potensi perkembangan alat pembayaran
menggunakan kartu di Indonesia (Gambar 6).
Sumber : Bank Indonesia, 2005
Gambar 6. Jumlah Penerbit Kartu Kredit, ATM, dan Debet
Namun demikian peluang pertumbuhan pembayaran non tunai yang cukup
besar tersebut masih menghadapi berbagai kendala. Permasalahan utama
menyangkut pengembangan sistem pembayaran di Indonesia adalah kurangnya
informasi lengkap mengenai peta potensi penggunaan alat pembayaran non tunai.
Permasalahan lainnya adalah keterbatasan alat pembayarannya sendiri,
ketersediaan lembaga penyedia jasa pembayaran non tunai yang masih terbatas
baik dari sisi macam, jumlah maupun penyebarannya serta infrastruktur
pendukung alat pembayaran, seperti jaringan telekomunikasi dan dukungan
teknologi yang belum memadai. Sedangkan dari segi aspek kemasyarakatan
terdapat berbagai permasalahan yang dihadapi seperti tingkat kepercayaan
masyarakat terhadap metode pembayaran secara non tunai yang masih rendah.
Selain itu, kepastian hukum pembayaran non tunai secara elektronik juga masih
68
lemah dibandingkan dengan pembayaran secara tunai atau menggunakan warkat
seperti cek, wesel dan bilyet giro. Hal tersebut tentu berdampak pada kurangnya
perlindungan masyarakat dalam melakukan pembayaran secara non tunai (Bank
Indonesia, 2005).
Fungsi Bank Indonesia dalam menstabilkan perekonomian negara, dapat
diwujudkan salah satunya melalui pengendalian sistem pembayaran. Peningkatan
perputaran ekonomi jelas menuntut dukungan sistem pembayaran yang cepat,
aman, efisien, dan handal. Lancarnya sistem pembayaran, selain akan memberikan
kepastian masyarakat dalam bertransaksi, secara otomatis juga akan mempercepat
peredaran uang (velocity of money) dan mengurangi floating dana dalam setelmen.
Perputaran uang yang semakin cepat dalam masyarakat akan menstimulai
kegairahan dan pertumbuhan ekonomi sebagai dampak dari money multiplier yang
diciptakannya. Karena itu, kelancaran sistem pembayaran melalui transaksi non-
tunai akan merupakan faktor penentu keberhasilan terciptanya stabilitas sistem
keuangan dan efektifitas kebijakan moneter.
Masyarakat memiliki persepsi yang beragam mengenai trend less cash
society, termasuk dosen. Dari hasil penelitian ini didapatkan sebanyak 78,72
persen responden berpandangan positif terhadap trend less cash society. Mereka
beralasan bahwa dengan adanya trend ini akan lebih efisien, praktis, aman,
modern, serta mudah melakukan transaksi pembayaran disamping trend ini juga
dapat menghemat pengeluaran negara, karena dapat menurunkan biaya transaksi.
Tetapi ada juga yang berpandangan trend ini tidak cocok bagi negara kita (4,26
persen), karena mereka menilai kultur atau kebiasaan masyarakat kita yang masih
69
mengutamakan cash dari pada non-cash. Sementara, responden lain tidak
memiliki tanggapan terhadap perkembangan trend ini (Gambar 7).
0
10
20
30
40
50
60
70
80Per
sent
ase
Positif Negatif Netral
Pandangan Masyarakat
Gambar 7. Pandangan Responden Terhadap Trend Cash Less Sosiety
Berdasarkan pandangan responden tersebut, mereka memiliki banyak
harapan agar trend less cash society dapat terlaksana secara terkendali. Mereka
berharap adanya sosialisasi, baik dari pihak perbankan maupun pemerintah untuk
menggalakkan trend ini, adanya jaminan keamanan dan kepastian hukum yang
jelas dan kuat, penyediaan fasilitas dan infrastruktur untuk menggunakan alat
pembayaran non-cash, serta manajemen dan sistem administrasi yang mudah dan
baik.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Karakteristik dominan dosen yang memiliki kartu kredit yaitu berusia lebih
dari 45 tahun, memiliki total pendapatan dan pengeluaran rata-rata per bulan
lebih dari lima juta rupiah, tabungan rata-rata per bulan lebih dari dua juta
rupah, jumlah anggota keluarga lebih dari empat orang, lama bekerja lebih
dari 20 tahun, pendidikan S2 dan S3, jenis kelamin laki- laki, memiliki jabatan
struktural, memiliki pekerjaan lain, dan memanfaatkan teknologi internet
untuk banking service. Karakteristik dominan dosen yang tidak memiliki kartu
kredit yaitu berusia kurang dari 45 tahun, memiliki total pendapatan dan
pengeluaran rata-rata per bulan kurang dari lima juta rupiah, tabungan rata-
rata per bulan kurang dari dan sama dengan satu juta rupiah, jumlah anggota
keluarga kurang dari empat orang, lama bekerja kurang dari 20 tahun,
pendidikan S1, jenis kelamin perempuan, tidak memiliki jabatan struktural,
tidak memiliki pekerjaan lain, dan tidak memanfaatkan teknologi internet
untuk banking service. Variabel-variabel yang memiliki hubungan dengan
kepemilikan kartu kredit yaitu variabel usia, total pendapatan, pengeluaran dan
tabungan rata-rata per bulan, lama bekerja, serta dummy pekerjaan lain.
2. Faktor-faktor yang mempengaruhi preferensi dosen dalam kepemilikan kartu
kredit yaitu total pendapatan dan pengeluaran rata-rata per bulan, lama
bekerja, dan dummy jenis kelamin. Tanda dari koefisien dan nilai odds ratio
71
dari setiap variabel menunjukkan bahwa peningkatan variabel total
pendapatan per bulan dan lama bekerja, akan meningkatkan peluang seseorang
untuk memiliki kartu kredit, dan penurunan total pengeluaran rata-rata per
bulan akan meningkatkan peluang untuk memiliki kartu kredit. Karena dengan
tingkat pengeluaran yang menurun, akan lebih meningkatkan peluang
seseorang untuk mengalokasikan seluruh pendapatannya dengan lebih
maksimal untuk pemuasan kebutuhan mereka, termasuk dengan cara kredit.
Sedangkan untuk jenis kelamin, mengindikasikan bahwa laki- laki memiliki
peluang yang lebih besar untuk memiliki kartu kredit dari pada perempuan.
3. Persepsi/sikap seluruh responden terhadap kartu kredit, secara umum
menyatakan image tentang kartu kredit yang beredar di masyarakat biasa-biasa
saja. Mengenai kartu kredit secara umum, responden berpandangan bahwa
kartu kredit merupakan alat pembayaran yang praktis dan mudah dan dengan
memiliki kartu kredit akan lebih aman dari pada membawa cash. Responden
secara umum, berpandangan positif mengenai trend less cash society, karena
mereka menganggap trend ini akan membuat suatu sistem transaksi
pembayaran yang lebih efisien, praktis, aman, moderen, serta mudah.
4. Perilaku kepemilikan responden pemilik kartu kredit secara umum hanya
memiliki satu buah kartu kredit, menggunakan kartu kredit kurang dari empat
kali dalam satu bulan, nilai transaksi rata-rata lebih dari satu juta rupiah, serta
diperlukan untuk keperluan belanja sehari-hari dan pembelian barang-barang
tahan lama. Secara dominan responden melunasi tagihan kartu kredit.
72
5.2 Saran
Berdasarkan kesimpulan diatas, penulis memberikan beberapa saran :
1. Bank/lembaga penerbit kartu kredit, dapat mempertimbangkan besarnya
pengeluaran selain pendapatan calon konsumen. Hal ini mencerminkan
perilaku ekonomi seseorang, dimana dengan tingkat pengeluaran yang lebih
rendah, akan lebih mudah mengelola keuangannya dan tidak mudah
terkendala kredit. Mereka juga harus membentuk image yang baik, karena
konsumen akan lebih mengutamakan nama baik bank/lembaga tertentu dalam
memilih penerbit kartu kredit.
2. Untuk menciptakan masyarakat less cash society, bank sentral sebagai
penanggung jawab atas sistem pembayaran, agar lebih gencar melakukan
sosialisasi mengenai kelebihan sistem pembayaran elektronik, memberikan
jaminan keamanan dan kepastian hukum yang jelas dan kuat, oversight dalam
pelaksanaan sistem pembayaran oleh bank/lembaga pengelola kartu kredit,
menyediakan manajemen dan sistem administrasi yang efisien, serta
menyediakan fasilitas dan infrastruktur yang terjangkau untuk menggunakan
alat pembayaran non tunai. Misalnya dengan memaksimalkan merchant yang
dapat bertransaksi menggunakan kartu tidak hanya di kota-kota besar.
3. Penelitian ini tidak memasukkan perilaku penggunaan kartu kredit selain
untuk transaksi kredit. Karena itu, diharapkan penelitian selanjutnya dapat
memasukkan perilaku pengambilan uang tunai melalui ATM, penggunaan
fasilitas transfer dana, pengenaan denda akibat kelalaian konsumen, serta
banyaknya merchant yang menerima pembayaran menggunakan kartu kredit.
DAFTAR PUSTAKA Bank Indonesia. 2004. “Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/30/PBI/2004 tentang
Penyelenggaraan Alat Pembayaran dengan Menggunakan Kartu”.
Bank Indonesia. 2005. “Laporan Tahunan Bank Indonesia Tahun 2005 tentang Alat Pembayaran Non Tunai Elektronik”.
Bank Indonesia. 2005. “Laporan Tahunan Sistem Pembayaran 2005”.
Chairani, F. 1998. Preferensi Konsumen Terhadap Kartu Kredit [tesis]. Magister Manajemen Agribisnis Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Engel, J. F. R. D. Blackwell, dan P. W. Miniard. 1994. Promotion Strategy : Managing the Marketing Communication Process, Boston.
Global Insight. 2003. The Virtuous Circle : Electronic Payments and Economic Growth. Visa International and Global Insight, California.
Gujarati, D. N. 2003. Basic Econometrics. Fourth Edition. Mc-Graw Hill, New York.
Hosmer, D. W. dan S. Lemeshow. 1989. Applied Logistic Regression. John Wiley and Son Inc., New York.
Humphrey, D. B., B. Vale, dan M. Kim. 2001. “Realizing the Gains From Electronic Payments : Costs, Pricing and Payment Choice”. Journal of Money, Credit and Banking. 33 : 216 – 234.
Kotler, P. 2002. Manajemen Pemasaran. Jilid 1. Edisi Milenium. Prenhallindo, Jakarta.
Kuncoro, M. 2004. Metode Kuantitatif. AMP YKPN, Yogyakarta.
Listfield, R. dan F. Montes-Negret. 1994. “Modernizing Payment System in Emerging Economies”. World Bank Policy Research Working Paper. 1336.
Loix, E., R. Pepermans, dan L. V. Hove. 2005. “Who’s Afraid of The Cashless Society?, Belgia Survei Evidence”. Preliminary Journal.
Mantel, B. 2000. “Why do Consumers Pay Bills Electronically? An Empirical Analysis”. Economic Perspective. Federal Reserve Bank of Chicago, Fourth Quarter, 2000, p. 30 – 45.
74
Marlina. 2002. Studi Perilaku Penggunaan Kartu Plastik dalam Transaksi Pembayaran oleh Keluarga [tesis]. Program Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Mishkin, F. S. 2001. The Economic of Money, Banking, and Financial Markets. Sixth Edition. Addison Wesley Longman Columbia University, Columbia.
Nasution, S. 2003. Metode Research : Penelitian Ilmiah. Bumi Aksara, Jakarta.
Nicholson, W. 1999. Teori Ekonomi Mikro. Edisi Kedua. PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Nopirin. 1992. Ekonomi Moneter. Buku I. Edisi Keempat. BPFE, Yogyakarta.
Sarwono, J. 2005. Teori dan Praktik Riset Pemasaran dengan SPSS. ANDI, Yogyakarta.
Siamat, D. 2001. Manajemen Lembaga Keuangan. Edisi Ketiga. Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.
Sinaga, B. M. 1996. Metode Pengumpulan Data dalan Penelitian Sosial Ekonomi. Di Dalam : Istitut Pertanian Bogor. Pelatihan Singkat Metodologi dan Manajemen Penelitian Bidang Pertanian, Bogor, 16 – 23 Desember 1996. Institut Pertanian Bogor, Bogor
Sridawati. 2006. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Preferensi Masyarakat Terhadap Penggunaan Kartu Pembayaran Elektronik : di Propinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat [skripsi]. Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Suyatno, T., T. D. Marala, dan A. Abdulah. 1994. Kelembagaan Perbankan. Edisi Revisi. STIE Perbanas dan Gramedia, Jakarta.
Wardiana, W. 2002. Perkembangan Teknologi Informasi di Indonesia. Di dalam : Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia Seminar dan Pameran Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Komputer Indonesia; Bandung, 9 Juli 2002. Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Bandung.
Zinman, J. 2005. “Debit or Credit : Consumer Choice In A Trilliun Dollar Market”. Federal Reserve Bank of New York Staff Report No. 191.
L A M P I R A N
75
Lampiran 1. Output Case Processing Summary SPSS 13
Cases
Valid Missing Total Variabel
N Percent N Percent N Percent
Kepemilikan KK * USIA 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Pendapatan 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Pengeluaran 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Tabungan 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Jumlah Keluarga 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Lama Bekerja 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Pendidikan 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Jenis Kelamin 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Kedudukan Struktural 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Pekerjaan Lain 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Kepemilikan KK * Teknologi 47 100,0% 0 ,0% 47 100,0%
Lampiran 2. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Jumlah Keluarga Jumlah Keluarga
1 - 2 org 3 - 4 org > 4 org Total
Kepemilikan KK
n % n % n % n %
Tidak Memiliki KK 7 58,3 11 64,7 9 50 27 57,4
Memiliki KK 5 41,7 6 35,3 9 50 20 42,6
Total 12 100 17 100 18 100 47 100
Lampiran 3. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Tingkat Pendidikan
Pendidikan
S1 S2 S3 Total
Kepemilikan KK
n % n % n % n % Tidak Memiliki KK 1 100 16 69,6 10 43,5 27 57,4
Memiliki KK 0 0 7 30,4 13 56,5 20 42,6
Total 1 100 23 100 23 100 47 100
Lampiran 4. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Jenis Kelamin Jenis Kelamin
Laki-Laki Perempuan Total
Kepemilikan KK
n % n % n % Tidak Memiliki KK 14 48,3 13 72,2 27 57,4
Memiliki KK 15 51,7 5 27,8 20 42,6
Total 29 100 18 100 47 100
76
Lampiran 5. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Kedudukan
Struktural Kedudukan Struktural
Tidak Punya Kedudukan Struktural
Punya Kedudukan Struktural
Total Kepemilikan KK
n % n % n %
Tidak Memiliki KK 19 63,3 8 47,1 27 57,4
Memiliki KK 11 36,7 9 52,9 20 42,6
Total 30 100 17 100 47 100
Lampiran 6. Analisis Crosstabs Kepemilikan Kartu Kredit dan Pemanfaatan Teknologi
Teknologi Tidak
Memanfaatkan Internet Memanfaatkan
Internet Total
Kepemilikan KK
n % n % n %
Tidak Memiliki KK 25 61 2 33,3 27 57,4
Memiliki KK 16 39 4 66,7 20 42,6
Total 41 100 6 100 47 100
Lampiran 7. Output Uji Taraf Nyata Variabel Usia Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square 26,751(a) 23 0,267
Likelihood Ratio 35,878 23 0,042
Linear-by-Linear Association 3,733 1 0,053
N of Valid Cases 47
a 48 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,43.
Lampiran 8. Output Uji Taraf Nyata Variabel Pendapatan Rata-Rata per Bulan Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square 24,683(a) 13 0,025
Likelihood Ratio 30,784 13 0,004
Linear-by-Linear Association 6,523 1 0,011
N of Valid Cases 47
a 26 cells (92,9%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,43.
77
Lampiran 9. Output Uji Taraf Nyata Variabel Pengeluaran Rata-Rata per Bulan Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square 25,629(a) 17 0,082
Likelihood Ratio 33,429 17 0,010
Linear-by-Linear Association 3,025 1 0,082
N of Valid Cases 47
a 34 cells (94,4%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,43. Lampiran 10. Output Uji Taraf Nyata Variabel Tabungan Rata-Rata per Bulan
Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square 20,992(a) 9 0,013
Likelihood Ratio 24,840 9 0,003
Linear-by-Linear Association 12,355 1 0,000
N of Valid Cases 47
a 17 cells (85,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,43.
Lampiran 11. Output Uji Taraf Nyata Variabel Jumlah Anggota Keluarga Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit
Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square 0,779(a) 3 0,855
Likelihood Ratio 0,781 3 0,854
Linear-by-Linear Association 0,295 1 0,587
N of Valid Cases 47
a 2 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,85. Lampiran 12. Output Uji Taraf Nyata Variabel Lama Bekerja Terhadap
Kepemilikan Kartu Kredit Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square 26,069(a) 25 0,404
Likelihood Ratio 35,199 25 0,085
Linear-by-Linear Association 3,570 1 0,059
N of Valid Cases 47
a 52 cells (100,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,43.
78
Lampiran 13. Output Uji Taraf Nyata Variabel Pendidikan Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit
Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square 3,958(a) 2 0,138
Likelihood Ratio 4,350 2 0,114
Linear-by-Linear Association 3,765 1 0,052
N of Valid Cases 47
a 2 cells (33,3%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,43.
Lampiran 14. Output Uji Taraf Nyata Variabel Jenis Kelamin Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit
Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Exact Sig. (2-sided)
Exact Sig. (1-sided)
Pearson Chi-Square 2,605(b) 1 0,107
Continuity Correction(a) 1,718 1 0,190
Likelihood Ratio 2,671 1 0,102
Fisher's Exact Test 0,137 0,094
Linear-by-Linear Association 2,550 1 0,110
N of Valid Cases 47
a Computed only for a 2x2 table b 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7,66.
Lampiran 15. Output Uji Taraf Nyata Variabel Jabatan Struktural Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit
Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Exact Sig. (2-sided)
Exact Sig. (1-sided)
Pearson Chi-Square 1,176(b) 1 0,278
Continuity Correction(a) ,604 1 0,437
Likelihood Ratio 1,172 1 0,279
Fisher's Exact Test 0,362 0,218
Linear-by-Linear Association 1,151 1 0,283
N of Valid Cases 47
a Computed only for a 2x2 table b 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7,23.
79
Lampiran 16. Output Uji Taraf Nyata Variabel Pekerjaan Lain Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit
Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Exact Sig. (2-sided)
Exact Sig. (1-sided)
Pearson Chi-Square 6,182(b) 1 0,013
Continuity Correction(a) 4,801 1 0,028
Likelihood Ratio 6,328 1 0,012
Fisher's Exact Test 0,019 0,014
Linear-by-Linear Association 6,050 1 0,014
N of Valid Cases 47
a Computed only for a 2x2 table b 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 9,79.
Lampiran 17. Output Uji Taraf Nyata Variabel Pemanfaatan Teknologi Terhadap Kepemilikan Kartu Kredit
Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Exact Sig. (2-sided)
Exact Sig. (1-sided)
Pearson Chi-Square 1,636(b) 1 0,201
Continuity Correction(a) ,701 1 0,403
Likelihood Ratio 1,625 1 0,202
Fisher's Exact Test 0,379 0,201
Linear-by-Linear Association 1,601 1 0,206
N of Valid Cases 47
a Computed only for a 2x2 table b 2 cells (50,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 2,55.
Lampiran 18. Perkembangan Kartu Kredit, Kartu Debet, dan Kartu ATM di Indonesia
Kartu Kredit Kartu Debet Kartu ATM Tahun
N V N V N V
2000 13.638.640 37.300.043 4.662.620 19.383.494 153.590.180 474.972.210
2001 19.334.490 50.610.671 6.650.590 23.185.220 222.193.790 564.818.268
2002 24.444.270 55.726.665 8.392.230 24.891.268 299.266.300 680.322.717
2003 28.059.060 63.663.638 11.667.030 29.172.145 380.387.620 717.304.700
2004 37.646.700 82.149.571 32.713.800 58.167.795 415.939.570 450.485.625
2005 45.628.310 88.669.790 138.651.540 165.739.557 700.945.670 491.018.610
N = Nilai Transaksi (Rp. Milyar); V = Volume Transaksi Sumber : Laporan Tahunan Bank Indonesia (2005)
80
Lampiran 19. Output Regresi Logistik SPSS 13
Logistic Regression
Case Processing Summary
47 100,00 ,0
47 100,00 ,0
47 100,0
Unweighted Casesa
Included in AnalysisMissing CasesTotal
Selected Cases
Unselected Cases
Total
N Percent
If weight is in effect, see classification table for the totalnumber of cases.
a.
Dependent Variable Encoding
01
Original Value01
Internal Value
Block 0: Beginning Block
Classification Tablea,b
27 0 100,0
20 0 ,057,4
Observed01
Kepemilikan kartukredit
Overall Percentage
Step 00 1
Kepemilikan kartukredit Percentage
Correct
Predicted
Constant is included in the model.a.
The cut value is ,500b.
Variables in the Equation
-,300 ,295 1,035 1 ,309 ,741ConstantStep 0B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
81
Lanjutan lampiran 19
Variables not in the Equationa
3,814 1 ,0516,665 1 ,0103,091 1 ,079
12,624 1 ,000
,301 1 ,5833,648 1 ,0563,847 1 ,0502,605 1 ,107
1,176 1 ,2786,182 1 ,0131,636 1 ,201
USIAPDPTNPENGELTAB
KELLMBKJPDDKNJK
STRUKPEKLAINTEKN
VariablesStep0
Score df Sig.
Residual Chi-Squares are not computed because of redundancies.a.
Block 1: Method = Backward Stepwise (Likelihood Ratio)
Omnibus Tests of Model Coefficients
28,089 11 ,00328,089 11 ,00328,089 11 ,003
-,074 1 ,786
28,015 10 ,00228,015 10 ,002
-,072 1 ,78927,943 9 ,001
27,943 9 ,001-,047 1 ,829
27,896 8 ,00027,896 8 ,000
-,174 1 ,67627,722 7 ,00027,722 7 ,000
-,208 1 ,649
27,515 6 ,00027,515 6 ,000-1,606 1 ,20525,909 5 ,000
25,909 5 ,000-1,882 1 ,17024,026 4 ,00024,026 4 ,000
StepBlockModel
StepBlockModelStepBlock
ModelStepBlockModel
StepBlockModelStep
BlockModelStepBlock
ModelStepBlockModel
Step 1
Step 2a
Step 3a
Step 4a
Step 5a
Step 6a
Step 7a
Step 8a
Chi-square df Sig.
A negative Chi-squares value indicates that theChi-squares value has decreased from theprevious step.
a.
82
Lanjutan lampiran 19
Model Summary
36,021a ,450 ,60436,095a ,449 ,603
36,166a ,448 ,60236,213a ,448 ,60136,387a ,446 ,59936,595a ,443 ,59538,201a ,424 ,569
40,083a ,400 ,538
Step12
34567
8
-2 Loglikelihood
Cox & SnellR Square
NagelkerkeR Square
Estimation terminated at iteration number 6 becauseparameter estimates changed by less than ,001.
a.
Classification Table(a)
Predicted Kepemilikan kartu kredit
Observed 0 1 Percentage
Correct Step 1 Kepemilikan kartu kredit 0 23 4 85,2 1 5 15 75,0 Overall Percentage 80,9 Step 2 Kepemilikan kartu kredit 0 23 4 85,2 1 5 15 75,0 Overall Percentage 80,9 Step 3 Kepemilikan kartu kredit 0 23 4 85,2 1 5 15 75,0 Overall Percentage 80,9 Step 4 Kepemilikan kartu kredit 0 23 4 85,2 1 5 15 75,0 Overall Percentage 80,9 Step 5 Kepemilikan kartu kredit 0 23 4 85,2 1 5 15 75,0 Overall Percentage 80,9 Step 6 Kepemilikan kartu kredit 0 23 4 85,2 1 5 15 75,0 Overall Percentage 80,9 Step 7 Kepemilikan kartu kredit 0 24 3 88,9 1 6 14 70,0 Overall Percentage 80,9 Step 8 Kepemilikan kartu kredit 0 24 3 88,9 1 8 12 60,0 Overall Percentage 76,6
a The cut value is ,500
83 Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step USIA -,050 ,183 ,075 1 ,784 ,951 1(a) PDPTN ,000 ,000 ,032 1 ,858 1,000 PENGEL ,000 ,000 ,039 1 ,843 1,000 TAB ,000 ,000 ,018 1 ,894 1,000 KEL ,334 ,345 ,940 1 ,332 1,397 LMBKJ ,187 ,220 ,726 1 ,394 1,206 PDDKN -,140 ,431 ,105 1 ,746 ,870 JK -2,064 1,260 2,684 1 ,101 ,127 STRUK ,534 1,448 ,136 1 ,712 1,706 PEKLAIN 1,548 1,067 2,103 1 ,147 4,702 TEKN -,898 1,645 ,298 1 ,585 ,407 Constant 1,011 10,298 ,010 1 ,922 2,748 Step PDPTN ,000 ,000 ,028 1 ,866 1,000 2(a) PENGEL ,000 ,000 ,035 1 ,851 1,000 TAB ,000 ,000 ,015 1 ,901 1,000 KEL ,342 ,342 ,998 1 ,318 1,407 LMBKJ ,134 ,097 1,932 1 ,165 1,144 PDDKN -,109 ,409 ,072 1 ,789 ,896 JK -1,977 1,207 2,684 1 ,101 ,139 STRUK ,455 1,407 ,104 1 ,747 1,576 PEKLAIN 1,573 1,073 2,150 1 ,143 4,823 TEKN -,806 1,587 ,258 1 ,612 ,447 Constant -,823 7,656 ,012 1 ,914 ,439 Step PDPTN ,000 ,000 ,029 1 ,864 1,000 3(a) PENGEL ,000 ,000 ,036 1 ,850 1,000 TAB ,000 ,000 ,016 1 ,899 1,000 KEL ,374 ,320 1,367 1 ,242 1,453 LMBKJ ,119 ,075 2,514 1 ,113 1,126 JK -1,864 1,113 2,804 1 ,094 ,155 STRUK ,254 1,176 ,047 1 ,829 1,289 PEKLAIN 1,619 1,066 2,305 1 ,129 5,049 TEKN -,806 1,575 ,262 1 ,609 ,446 Constant -2,829 1,643 2,964 1 ,085 ,059 Step PDPTN ,000 ,000 ,031 1 ,860 1,000 4(a) PENGEL ,000 ,000 ,038 1 ,845 1,000 TAB ,000 ,000 ,018 1 ,894 1,000 KEL ,350 ,295 1,412 1 ,235 1,420 LMBKJ ,124 ,070 3,119 1 ,077 1,132 JK -1,870 1,115 2,814 1 ,093 ,154 PEKLAIN 1,587 1,054 2,265 1 ,132 4,888 TEKN -,703 1,498 ,220 1 ,639 ,495 Constant -2,773 1,602 2,997 1 ,083 ,062 Step PDPTN ,000 ,000 9,279 1 ,002 1,000 5(a) PENGEL ,000 ,000 9,051 1 ,003 1,000 KEL ,358 ,298 1,446 1 ,229 1,430 LMBKJ ,121 ,070 3,046 1 ,081 1,129 JK -1,885 1,120 2,832 1 ,092 ,152 PEKLAIN 1,613 1,059 2,318 1 ,128 5,017 TEKN -,685 1,519 ,203 1 ,652 ,504 Constant -2,792 1,616 2,984 1 ,084 ,061 Step PDPTN ,000 ,000 9,104 1 ,003 1,000 6(a) PENGEL ,000 ,000 8,901 1 ,003 1,000 KEL ,356 ,294 1,472 1 ,225 1,428 LMBKJ ,115 ,067 2,975 1 ,085 1,122 JK -1,784 1,092 2,667 1 ,102 ,168 PEKLAIN 1,499 1,022 2,153 1 ,142 4,479 Constant -2,864 1,595 3,223 1 ,073 ,057 Step PDPTN ,000 ,000 8,830 1 ,003 1,000 7(a) PENGEL ,000 ,000 8,577 1 ,003 1,000 LMBKJ ,126 ,064 3,902 1 ,048 1,134 JK -1,552 1,036 2,243 1 ,134 ,212 PEKLAIN 1,343 1,005 1,785 1 ,181 3,829 Constant -1,580 1,104 2,047 1 ,152 ,206 Step PDPTN 3,002e-06 9,58e-07 9,818 1 ,002 1,000003 8(a) PENGEL -3,991e-06 1,36e-06 8,509 1 ,004 ,99 LMBKJ ,108 ,062 3,045 1 ,081 1,114 JK -1,991 1,013 3,863 1 ,049 ,137 Constant -1,270 1,001 1,611 1 ,204 ,281
a Variable(s) entered on step 1: USIA, PDPTN, PENGEL, TAB, KEL, LMBKJ, PDDKN, JK, STRUK, PEKLAIN, TEKN.
Lanjutan lampiran 19
84
Model if Term Removed
Variable Model Log Likelihood
Change in -2 Log Likelihood df Sig. of the
Change Step 1 USIA -18,047 ,074 1 ,786 PDPTN -18,290 ,560 1 ,454 PENGEL -18,443 ,865 1 ,352 TAB -18,090 ,159 1 ,690 KEL -18,525 1,029 1 ,310 LMBKJ -18,405 ,789 1 ,374 PDDKN -18,063 ,106 1 ,744 JK -19,637 3,253 1 ,071 STRUK -18,080 ,139 1 ,710 PEKLAIN -19,141 2,262 1 ,133 TEKN -18,164 ,307 1 ,579 Step 2 PDPTN -18,290 ,486 1 ,486 PENGEL -18,449 ,804 1 ,370 TAB -18,108 ,121 1 ,728 KEL -18,596 1,098 1 ,295 LMBKJ -19,235 2,376 1 ,123 PDDKN -18,083 ,072 1 ,789
JK -19,654 3,214 1 ,073
STRUK -18,100 ,106 1 ,745 PEKLAIN -19,203 2,312 1 ,128 TEKN -18,179 ,263 1 ,608 Step 3 PDPTN -18,345 ,524 1 ,469 PENGEL -18,512 ,857 1 ,355 TAB -18,152 ,138 1 ,710 KEL -18,867 1,568 1 ,210 LMBKJ -19,637 3,107 1 ,078 JK -19,723 3,279 1 ,070 STRUK -18,107 ,047 1 ,829 PEKLAIN -19,317 2,468 1 ,116 TEKN -18,217 ,267 1 ,605 Step 4 PDPTN -18,435 ,656 1 ,418 PENGEL -18,633 1,054 1 ,305 TAB -18,194 ,174 1 ,676 KEL -18,880 1,547 1 ,214 LMBKJ -20,088 3,963 1 ,046 JK -19,749 3,286 1 ,070 PEKLAIN -19,318 2,422 1 ,120 TEKN -18,219 ,224 1 ,636 Step 5 PDPTN -26,844 17,301 1 ,000 PENGEL -26,424 16,460 1 ,000 KEL -18,986 1,584 1 ,208 LMBKJ -20,114 3,841 1 ,050 JK -19,844 3,301 1 ,069 PEKLAIN -19,430 2,473 1 ,116 TEKN -18,297 ,208 1 ,649 Step 6 PDPTN -26,855 17,116 1 ,000 PENGEL -26,460 16,325 1 ,000 KEL -19,100 1,606 1 ,205 LMBKJ -20,128 3,661 1 ,056 JK -19,847 3,100 1 ,078 PEKLAIN -19,434 2,273 1 ,132 Step 7 PDPTN -26,869 15,538 1 ,000 PENGEL -26,472 14,743 1 ,000 LMBKJ -21,568 4,935 1 ,026 JK -20,370 2,539 1 ,111 PEKLAIN -20,041 1,882 1 ,170 Step 8 PDPTN -29,001 17,919 1 ,000 PENGEL -27,230 14,376 1 ,000 LMBKJ -21,935 3,788 1 ,052 JK -22,449 4,814 1 ,028
Lanjutan lampiran 19
85
Lanjutan lampiran 19
Variables not in the Equationh
,079 1 ,779,079 1 ,779,043 1 ,836,075 1 ,784
,150 2 ,928
,037 1 ,848,014 1 ,906
,047 1 ,829,196 3 ,978,004 1 ,952,098 1 ,754
,011 1 ,918,083 1 ,773,000 1 ,997,088 1 ,767
,035 1 ,852,017 1 ,895,205 1 ,651,000 1 ,991
,108 1 ,7421,550 1 ,213
,559 1 ,455,060 1 ,806
,228 1 ,633,008 1 ,929,148 1 ,700
1,176 1 ,278,711 1 ,399
,087 1 ,7671,889 1 ,169
,048 1 ,827
USIAVariablesOverall Statistics
Step 2a
USIAPDDKN
Variables
Overall Statistics
Step 3b
USIA
PDDKNSTRUK
Variables
Overall Statistics
Step 4c
USIATAB
PDDKNSTRUK
VariablesStep 5d
USIATAB
PDDKNSTRUKTEKN
VariablesStep 6e
USIA
TABKELPDDKNSTRUK
TEKN
VariablesStep 7f
USIATABKEL
PDDKNSTRUKPEKLAINTEKN
VariablesStep 8g
Score df Sig.
Variable(s) removed on step 2: USIA.a.
Variable(s) removed on step 3: PDDKN.b.
Variable(s) removed on step 4: STRUK.c.
Variable(s) removed on step 5: TAB.d.
Variable(s) removed on step 6: TEKN.e.
Variable(s) removed on step 7: KEL.f.
Variable(s) removed on step 8: PEKLAIN.g.
Residual Chi-Squares are not computed because of redundancies.h.
86
Lampiran 20. Output Casewise List SPSS 13
Observed Temporary Variable
Case Selected Status(a) Kepemilikan
kartu kredit Predicted Predicted
Group Resid ZResid
1 S 1 ,976 1 ,024 ,157 2 S 1** ,159 0 ,841 2,304 3 S 0 ,052 0 -,052 -,235 4 S 1** ,408 0 ,592 1,204 5 S 0 ,308 0 -,308 -,668 6 S 0 ,270 0 -,270 -,608 7 S 1 ,879 1 ,121 ,372 8 S 0 ,315 0 -,315 -,677 9 S 0 ,048 0 -,048 -,225 10 S 0 ,379 0 -,379 -,781 11 S 0 ,095 0 -,095 -,324 12 S 0 ,482 0 -,482 -,966 13 S 0 ,008 0 -,008 -,087 14 S 0** ,677 1 -,677 -1,449 15 S 0 ,161 0 -,161 -,439 16 S 1 ,797 1 ,203 ,505 17 S 1** ,242 0 ,758 1,771 18 S 0** ,870 1 -,870 -2,582 19 S 1 ,950 1 ,050 ,229 20 S 0 ,172 0 -,172 -,455 21 S 1 ,620 1 ,380 ,784 22 S 1 ,993 1 ,007 ,082 23 S 0 ,149 0 -,149 -,418 24 S 0 ,010 0 -,010 -,098 25 S 0 ,112 0 -,112 -,355 26 S 1 ,963 1 ,037 ,195 27 S 0 ,267 0 -,267 -,604 28 S 1 ,976 1 ,024 ,157 29 S 1** ,364 0 ,636 1,322 30 S 0 ,210 0 -,210 -,515 31 S 1 ,933 1 ,067 ,267 32 S 0 ,413 0 -,413 -,839 33 S 0 ,028 0 -,028 -,171 34 S 1** ,434 0 ,566 1,143 35 S 0 ,254 0 -,254 -,584 36 S 0 ,268 0 -,268 -,606 37 S 0 ,047 0 -,047 -,221 38 S 1** ,389 0 ,611 1,253 39 S 1** ,391 0 ,609 1,248 40 S 0** ,723 1 -,723 -1,617 41 S 1** ,381 0 ,619 1,274 42 S 1 ,763 1 ,237 ,557 43 S 1 ,792 1 ,208 ,512 44 S 0 ,018 0 -,018 -,136 45 S 1 ,966 1 ,034 ,189 46 S 0 ,159 0 -,159 -,434 47 S 0 ,130 0 -,130 -,386
a S = Selected, U = Unselected cases, and ** = Misclassified cases.