Faktor-Faktor Organik yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen ...repository.uksw.edu/bitstream/123456789/9087/8/T1_522010004... · FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI . KEPUTUSAN KONSUMEN

LAMPIRAN

Lampiran 1

Kuesioner

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN

DALAM MEMBELI SAYURAN ORGANIK

No. Responden : ………………………………………………………………….

Tanggal Wawancara : ………………………………………………………………….

Konsumen Sayuran : Organik/Nonorganik

IDENTITAS RESPONDEN

Alamat/Domisili : …………………………………………………………

…………………………………………………………

…………………………………………………………

No Telp/HP : …………………………………………………………

Data anggota keluarga :

No. Nama Anggota

Keluarga Posisi Usia

Pendidikan

Terakhir Pekerjaan

Pendapatan per

bulan (Rp)

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

Rata-rata Pengeluaran untuk sayuran/bulan :

± Rp …………………………………… / bulan

Lampiran 1

KEPUTUSAN PEMBELIAN

Pertanyaan :

1. Apakah dalam pembelian terakhir Anda membeli Sayuran Organik?

…………………………………………………………………………………

2. Apakah dalam pembelian selanjutnya Anda akan membeli Sayuran Organik?

…………………………………………………………………………………

3. Dimana biasanya Anda membeli sayuran?

…………………………………………………………………………………

4. Berapa hari Anda mengkonsumsi sayuran dalam satu bulan?

…………………………………………………………………………………

5. Berapa banyak biasanya Anda membeli sayuran dalam setiap melakukan

pembelian (jenis/macam)?

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

6. Sayuran apa saja yang biasa Anda beli untuk dikonsumsi?

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

…………………………………………………………………………………

7. Sejak kapan Anda mulai mengkonsumsi sayuran organik?

…………………………………………………………………………………

A. Intensitas Berhubungan dengan Kelompok Acuan

No. Pertanyaan Alternatif Jawaban

SS S C J TP

1. Apakah anggota keluarga Anda sering

memberi informasi mengenai sayuran organik

(manfaat, harga, kelebihan, dan lain-lain)?

2. Apakah anggota keluarga Anda sering

menyarankan untuk membeli sayuran

organik?

3. Apakah teman Anda sering memberi

informasi mengenai sayuran organik

(manfaat, harga, kelebihan, dan lain-lain)?

4. Apakah teman Anda sering menyarankan

untuk membeli sayuran organik?

Keterangan : SS=Sangat Sering; S=Sering; C=Cukup; J=Jarang; TP=Tidak Pernah

Lampiran 1

B. Motivasi Pembelian Sayuran

No. Pernyataan Alternatif Jawaban

SS S N TS STS

1. Membeli sayuran yang Anda pilih karena

kebiasaan konsumsi keluarga


kebiasaan membeli di lokasi tersebut


ingin meningkatkan kesehatan (karena lebih

aman dikonsumsi, minimal/terbebas dari

residu pestisida kimia)


ingin mendapatkan manfaat yang lebih dari

nutrisi yang terkandung dalam sayur itu

sendiri

Keterangan : SS=Sangat Setuju; S=Setuju; N=Netral; TS=Tidak Setuju; STS=Sangat

Tidak Setuju

Lampiran 2

Lampiram 3

Interpretasi Analisis Regresi Logistik Biner

1. Uji Validitas dan Realibilitas

Uji validitas digunakan untuk mengetahui kelayakan butir-butir dalam suatu daftar

pertanyaan dalam mendefinisikan suatu variabel. Hasil r hitung dibandingkan dengan r

tabel, dimana df=n-2 dengan sig 5%. Dapat dilihat dari Corrected Item-Total

Correlation. Jika r hitung > r tabel, maka valid.

Uji realibilitas (keandalan) merupakan ukuran suatu kestabilan dan konsistensi

responden dalam menjawab hal yang berkaitan dengan kontruk-kontruk pertanyaan

yang merupakan dimensi suatu variabel dan disusun dalam suatu bentuk kuesioner. Uji

realibilitas dapat dilakukan secara bersama-sama terhadap seluruh butir pertanyaan.

Menggunakan batasan 0,60, dapat ditentukan apakah instrument reliabel atau tidak

dengan menggunakan teknik Cronbach’s Alpha. Berikut merupakan tabel tingkat

realibilitas berdasarkan nilai alpha (Sujarweni, 2014; Priyatno, 2011; Budi, 2006).

Alpha Tingkat Realibilitas

0,00 sampai dengan 0,20 Kurang Reliabel

> 0,20 sampai dengan 0,40 Agak Reliabel

> 0,40 sampai dengan 0,60 Cukup Reliabel

> 0,60 sampai dengan 0,80 Reliabel

> 0,80 sampai dengan 1,00 Sangat Reliabel

a. Intensitas Berhubungan dengan Kelompok Acuan

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if Item

Deleted

Pertanyaan 1 6.16 6.801 .689 .761

Pertanyaan 2 5.56 6.772 .575 .823

Pertanyaan 3 5.86 7.776 .639 .788

Pertanyaan 4 5.91 6.949 .726 .745

Dengan menggunakan jumlah responden sebanyak 70 orang, maka nilai r tabel

dapat diperoleh melalui tabel r product moment pearson dengan df (degree of

freedom) = n-2, jadi df = 70-2 = 68, maka r tabel = 0,198. Butir pertanyaan

dikatakan valid jika nilai r hitung > r tabel. Dapat dilihat dari analisis Corrected

Item-Total Correlation, bahwa setiap butir pertanyaan memiliki nilai r hitung > r

tabel. Maka butir-butir pertanyaan dinyatakan valid. Analisis output dapat dilihat

pada tabel berikut :

Lampiram 3

Butir Pertanyaan r hitung r tabel Keterangan

Pertanyaan 1 0,689 0,198 Valid




Uji realibilitas dapat dilihat pada nilai Cronbach’s Alpha, yaitu sebesar 0,825

yang berarti lebih besar dari 0,60.

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.825 4

Dari hasil output Cronbach’s Alpha, maka dapat disimpulkan bahwa seluruh

butir-butir pertanyaan tersebut reliabel.

b. Motivasi (Alasan) Pembelian

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if Item

Deleted

Pernyataan 1 12.06 2.605 .298 .460

Pernyataan 2 12.31 2.422 .270 .497

Pernyataan 3 12.04 2.679 .356 .414

Pernyataan 4 12.06 2.779 .338 .431

Dengan menggunakan jumlah responden sebanyak 70 orang, maka nilai r tabel

dapat diperoleh melalui tabel r product moment pearson dengan df (degree of

freedom) = n-2, jadi df = 70-2 = 68, maka r tabel = 0,198. Butir pernyataan

dikatakan valid jika nilai r hitung > r tabel. Dapat dilihat dari analisis Corrected

Item-Total Correlation, bahwa setiap butir pernyataan memiliki nilai r hitung > r

tabel. Maka butir-butir pertanyaan dinyatakan valid. Analisis output dapat dilihat

pada tabel berikut :

Butir Pertanyaan r hitung r tabel Keterangan

Pernyataan 1 0,298 0,198 Valid




Lampiram 3

Uji realibilitas dapat dilihat pada nilai Cronbach’s Alpha, yaitu sebesar 0,521,

yang berarti lebih kecil dari 0,60.

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.521 4

Dari outuput Cronbach’s Alpha,maka dapat disimpulkan butir-butir pernyataan

tersebut cukup reliabel untuk suatu tujuan penelitian.

2. Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel bebas

yang memiliki kemiripan antar variabel bebas dalam satu model. Kemiripan antar

variabel akan mengakibatkan korelasi yang sangat kuat. Jika nilai VIF (Variance

Inflation Factor) yang dihasilkan diantara 1-10, maka tidak terjadi multikolinieritas

(Sujarweni, 2014).

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -1.227 .485 -2.528 .014

Usia Responden

.004 .004 .085 .891 .377 .836 1.196

Jumlah Pendapatan RT/bln

.000 .000 .352 3.287 .002 .661 1.512

Jumlah Tanggungan Keluarga

.018 .040 .042 .458 .648 .920 1.087

Tingkat Pendidikan Formal (dalam tahun)

.034 .016 .239 2.100 .040 .585 1.710

Intensitas Berhubungan dg Kelompok Acuan

.049 .014 .333 3.522 .001 .847 1.180

Motivasi (Alasan) Pembelian

.030 .023 .121 1.304 .197 .885 1.131

a. Dependent Variable: Keputusan Pembelian

Nilai VIF dari masing-masing variabel bebas menunjukan bahwa tidak terjadi

multikolinieritas, karena nilai VIF tidak lebih besar daripada 10.

Lampiram 3

3. Banyaknya Sampel dan Identifikasi Data yang Hilang

Case Processing Summary

Unweighted Casesa N Percent

Selected Cases Included in Analysis 70 100.0

Missing Cases 0 .0

Total 70 100.0

Unselected Cases 0 .0

Total 70 100.0

a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.

Tabel Case Processing Summary untuk melihat banyaknya data/sampel dan

mengidentifikasi data yang hilang. Dapat dilihat bahwa banyaknya data yang

dimasukan untuk dianalisis adalah sebanyak 70 sampel dan tidak ada data yang hilang

(missing cases).

4. Pengkodean Variabel Terikat

Dependent Variable Encoding

Original Value Internal Value

Tidak Membeli SO 0

Membeli SO 1

Dalam penelitian ini, pengkodean SPSS dengan kategori 0 adalah sampel yang

memutuskan untuk tidak membeli sayuran organik (membeli sayuran nonorganik), dan

kategori 1 adalah sampel yang memutuskan untuk membeli sayuran organik.

5. Pengujian Secara Keseluruhan (Overall Test)

Pengujian secara keseluruhan (overall test) bertujuan untuk melihat pengaruh

variabel bebas Xi terhadap variabel terikat Y. Analisis ini dapat diketahui dari tabel

Omnibus Test of Model Coefficients.

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1 Step 56.488 6 .000

Block 56.488 6 .000

Model 56.488 6 .000

Kaidah keputusan dari omnibus test untuk menguji Ho dan Ha :

Ho : tidak ada variabel bebas (Xi) yang signifikan mempengaruhi variabel terikat (Y)

Lampiram 3

Ha : minimal ada satu variabel bebas (Xi) yang signifikan mempengaruhi variabel

terikat (Y)

Tolak Ho, jika nilai signifikansi < 0,05

Dari output Omnibus Test of Model Coefficients di atas menunjukan nilai

signifikansinya adalah 0,000 (Model), dimana nilai tersebut < 0,05.

Keputusan : Tolak Ho

Kesimpulan : Terima Hi, dan dapat dinyatakan bahwa pada tingkat kepercayaan

95% terdapat minimal satu variabel bebas (Xi) yang berpengaruh terhadap variabel

terikat (Y), dan model regresi logistik ini dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.

6. Pengujian Secara Individu (Partial Test)

Pengujian secara individu (partial test) bertujuan untuk memperoleh gambaran

tentang pengaruh dari variabel bebas Xi (usia, jumlah pendapatan keluarga per bulan,

jumlah tanggungan keluarga, tingkat pendidikan formal, intensitas berhubungan

dengan kelompok acuan dan motivasi pembelian) terhadap variabel terikat Y

(keputusan pembelian). Variabel bebas yang signifikan mempengaruhi variabel terikat

dapat dilihat pada tabel Variables in the Equation.

Variables in the Equation

Variabel B Wald df Sig. Exp(B)

Step 1a X1_Usia .062 1.799 1 .180 1.063

X2_JmlPendptnKel .001 6.659 1 .010* 1.001

X3_JmlTanggnKel .352 1.089 1 .297 1.421

X4_TngktPendknFrml .377 4.077 1 .043* 1.458

X5_IntensBerhub .486 10.867 1 .001* 1.627

X6_MotivasiPemb .471 4.035 1 .045* 1.601

Constant -21.946 9.290 1 .002 .000

a. Variable(s) entered on step 1: X1_Usia, X2_JmlPendptnKel, X3_JmlTanggnKel, X4_TngktPendknFrml, X5_IntensBerhub, X6_MotivasiPemb. Keterangan : Nilai Chi-square tabel pada df=1 adalah 3,84

Tanda bintang (*) merupakan parameter dugaan signifikan

Kaidah keputusan dari Variables in the Equation untuk menguji Ho dan Ha :

Ho : variabel bebas (Xi) tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat (Y)

Ha : variabel bebas (Xi) signifikan mempengaruhi variabel terikat (Y)

Tolak Ho, jika nilai signifikansi < 0,05 atau nilai statistik Wald (W2) > nilai Chi-

square tabel.

Lampiram 3

Berdasarkan hasil output di atas, diketahui bahwa terdapat empat variabel

bebas yang signifikan berpengaruh terhadap variabel terikat Y, yaitu X2 (jumlah

pendapatan per bulan), X4 (tingkat pendidikan formal), X5 (intensitas berhubungan

dengan kelompok acuan) dan X6 (motivasi pembelian). Hal ini sesuai dengan

pernyataan pada output overall test, bahwa minimal ada satu variabel bebas (Xi) yang

signifikan mempengaruhi variabel terikat (Y). Berikut merupakan perincian dari uji

secara individu :

a. Uji individu variabel usia (X1)

Keputusan : Terima Ho, karena nilai signifikansi = 0,180 > 0,05

Kesimpulan : Tolak Ha, dimana dengan tingkat kepercayaan 95% variabel

X1 tidak signifikan mempengaruhi variabel Y

b. Uji individu variabel jumlah pendapatan keluarga (X2)

Keputusan : Tolak Ho, karena nilai signifikansi = 0,010* < 0,05

Kesimpulan : Terima Ha, dimana dengan tingkat kepercayaan 95% variabel

X2 signifikan mempengaruhi variabel Y

c. Uji individu variabel jumlah tanggungan keluarga (X3)

Keputusan : Terima Ho, karena nilai signifikansi = 0,297 > 0,05

Kesimpulan : Tolak Ha, dimana dengan tingkat kepercayaan 95% variabel

X3 tidak signifikan mempengaruhi variabel Y

d. Uji individu variabel tingkat pendidikan formal (X4)




e. Uji individu variabel intensitas berhubungan dengan kelompok acuan (X5)




f. Uji individu variabel motivasi pembelian (X6)




Lampiram 3

7. Uji Kesesuaian dan Kelayakan (Goodness Of Fit)

Untuk melakukan uji kelayakan model regresi logistik pada penelitian ini,

digunakan beberapa uji statistik yaitu Hosmer and Lemeshow Test, Nagelkerke R

Square dan Classification plot.

a. Uji Hosmer Lemeshow

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig.

1 2.955 8 .937

Ho : model telah cukup mampu menjelaskan data

Ha : model tidak cukup mampu menjelaskan data

Tolah Ho, jika nilai signifikansi < 0,05

Hasil uji Hosmer and Lemeshow Test menunjukan nilai signifikansi 0,937 yang

berarti lebih besar dari 0,05

Keputusan : Terima Ho

Kesimpulan : Dengan tingkat kepercayaan 95%, dapat disimpulkan bahwa

model regresi logistik yang digunakan telah cukup mampu menjelaskan data.

b. Uji Nagelkerke R Square

Besarnya nilai koefisien determinasi pada model regresi logistik ditunjukkan

dengan nilai Nagelkerke R square. Nagelkerke R square memiliki interpretasi yang

mirip dengan koefisien determinasi pada regresi linier. Namun nilai ini hanya

pendekatan saja, karena pada regresi logistik koefisien determinasi tidak dapat

dihitung seperti regresi linier. Sehingga yang perlu lebih diperhatikan adalah

seberapa layak kita dapat memprediksi dengan benar yang tercermin dari nilai

Classification plot.

Model Summary

Step -2 Log

likelihood Cox & Snell R

Square Nagelkerke R

Square

1 40.552a .554 .738

a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.

Berdasarkan hasil model summary, nilai Nagelkerke R square adalah sebesar

0,738. Artinya, kontribusi variabel bebas (independent) terhadap variabel terikat

(dependent) adalah sebesar 73,8%.

Lampiram 3

c. Uji Classification plot

Classification Tablea

Observed

Predicted

Keputusan Pembelian

Percentage Correct

Tidak Membeli SO

Membeli SO

Step 1 Keputusan Pembelian

Tidak Membeli SO

32 3 91.4

Membeli SO 6 29 82.9

Overall Percentage 87.1

a. The cut value is .500

Dari tabel Classification plot dapat dilihat bahwa model regresi yang

digunakan telah cukup baik dan cukup layak digunakan, karena mampu menebak

dengan benar 87,1% kondisi yang terjadi.

Lampiran 4

DATA PRIMER SAMPEL KONSUMEN SAYURAN

No

Membeli/

Tidak

Membeli

Nama Usia

(X1)

Tingkat

Pendidikan

Formal

(X2)

Jumlah

Tanggungan

Keluarga

(X3)

Jumlah

Pendapatan

Keluarga

(X4)

Intensitas Berhubungan

dengan Kelompok Acuan

(X5)

Motivasi

Pembelian

(X6)

1 0 Tikno 43 7 4 1500000 4 14

2 0 Riawati 41 11 5 1500000 13 14

3 0 Rosalia 60 7 3 1500000 5 16

4 0 Sriati 58 7 2 1200000 4 17

5 0 Eka S 21 9 3 1000000 8 17

6 0 Sri 41 9 4 1200000 8 16

7 0 Yati 47 12 3 1300000 6 16

8 0 Ngatini 53 10 3 1500000 12 15

9 0 Asarian 56 9 2 3500000 5 15

10 0 Purwanti 43 9 4 1300000 4 18

11 0 Yohana 40 12 4 1500000 4 19

12 0 Neni 55 11 3 1000000 4 19

13 0 Siti 48 5 3 750000 6 16

14 0 Mulyati 52 4 5 500000 10 15

15 0 Saili 50 0 4 800000 5 16

16 0 Sari 38 12 5 2500000 6 14

17 0 Suyatmi 64 9 2 3000000 8 13

18 0 Apong 52 4 4 1000000 4 18

19 0 Tuti 25 9 4 1200000 4 14

20 0 Eko M 52 11 5 2000000 7 13

21 0 Sugi 34 10 4 800000 6 14

22 0 Hartini 40 6 2 600000 4 13

Lampiran 4

23 0 Joko 61 15 4 2200000 7 16

24 0 Siti M 47 6 4 2900000 6 18

25 0 Rianti 34 9 5 600000 6 15

26 0 Hartini 45 9 5 1000000 4 18

27 0 Nurjana 27 9 3 1000000 4 17

28 0 Warsini 52 5 5 2200000 5 14

29 0 Anik 30 12 3 1400000 7 14

30 0 Katiem 49 9 3 1200000 7 15

31 0 Nurul 28 12 4 2200000 5 18

32 0 Anjarwati 28 12 3 2000000 8 15

33 0 Marini 38 8 4 1000000 6 14

34 0 Nur 43 4 2 700000 5 18

35 0 Heny 25 15 3 2700000 6 14

36 1 Sri Hartini 55 16 4 6400000 18 20

37 1 Eni 53 12 2 2000000 12 20

38 1 Menik 28 15 3 2500000 16 14

39 1 Nurhayati 56 9 4 2100000 10 20

40 1 Nana 46 12 3 6000000 12 19

41 1 Ida 26 12 3 3600000 10 16

42 1 Indra 43 12 4 1000000 7 16

43 1 Paulus 71 6 2 2000000 5 16

44 1 Istiana 40 12 5 3700000 8 15

45 1 Titi 45 12 4 1400000 11 13

46 1 Nanik 46 16 2 2500000 4 14

47 1 Wahyundari 63 12 2 2500000 7 19

48 1 Ari 42 16 3 2000000 12 20

49 1 Wiwik 34 13 4 6000000 7 15

Lampiran 4

50 1 Katiem 63 6 2 1500000 13 16

51 1 Yati 50 6 5 2050000 10 19

52 1 Anto 33 12 4 1000000 10 16

53 1 Rintowati 34 16 6 5000000 8 16

54 1 Lusi 34 14 5 4000000 11 18

55 1 Agus 43 14 6 2000000 7 14

56 1 Murni 50 12 4 1500000 12 17

57 1 Titin 45 12 2 5000000 8 18

58 1 Tutut 51 15 4 4500000 14 18

59 1 Ina 28 12 4 6500000 7 17

60 1 Teguh 50 16 4 5000000 6 14

61 1 Supriyati 45 9 7 2200000 6 15

62 1 Siti A 36 12 3 3000000 6 19

63 1 Kus Hariyani 38 12 2 1000000 15 18

64 1 Ambar 29 15 3 5000000 9 17

65 1 Ayu 32 16 6 4500000 5 14

66 1 Ita 40 16 3 4000000 4 14

67 1 Wayu Sari 37 9 3 1500000 14 17

68 1 Susilowati 47 9 4 2500000 15 17

69 1 Wiwik 50 12 4 6250000 7 14

70 1 Ita 39 12 5 5700000 9 18

Lampiran 5

Daftar Harga Sayuran Organik dan Sayuran Nonorganik

No. Sayuran Organik Harga (Rp) Sayuran Nonorganik Harga (Rp)

1. Adas 2.000/ikat Adas 2.000/ikat

2. - - Bawang merah 20.000/kg

3. - - Bawang putih 12.000/kg

4. - - Bayam 2.000/ikat

5. Bit merah 20.000/kg - -

6. Brokoli 12.000/kg Brokoli 8.000/kg

7. Buncis 5.000/kg Buncis 2.000/kg

8. Bunga papaya 12.000/kg - -

9. Cabe keriting 35.000/kg Cabe keriting 25.000/kg

10. Cabe rawit 30.000/kg Cabe rawit 30.000/kg

11. Daun ginseng 2.000/ikat - -

12. Daun papaya 2.000/ikat - -

13. Daun singkong 2.000/ikat Daub Singkong 1.500/ikat

14. Gambas 5.000/kg Gambas 5.000/kg

15. Jagung manis 5.000/kg Jagung manis 5.000/kg

16. Kacang panjang 8.000/kg Kacang panjang 6.000/kg

17. Kangkung 4.000/kg

Kangkung 3.000/kg

2.000/ikat 1.000/ikat

18. Kecipir 12.000/kg - -

19. Kemangi 5.000/kg - -

20. Kenikir 2.000/ikat Kenikir 1.000/ikat

21. - - Kentang 8.000/kg

22. Kubis 5.000/kg Kubis 3.000/kg

23. Kubis bunga 10.000/kg Kubis bunga 5.000/kg

24. Labu siam hijau 5.000/kg Labu siam hijau 3.000/kg

Labu siam putih 10.000/kg - -

25. Mentimun 5.000/kg Mentimun 3.000/kg

26. Onclang 10.000/kg Onclang 7.000/kg

27. - - Paket untuk sayur (sop, asem,

lodeh) 1.000/paket

28. Pare 5.000/kg - -

29. - - Pete 2.500/ikat

30. Sawi bakso

4.000/kg Sawi bakso

4.000/kg

2.000/ikat 2.000/ikat

31. Sawi sendok 6.000/kg

Sawi sendok 5.000/kg

2.000/ikat 1.500/ikat

32. Selada 12.000/kg - -

33. Seledri 10.000/kg Seledri 6.000/kg

34. Selobor 5.000/kg Selobor 3.000/kg

35. Terong ungu 5.000/kg Terong ungu 5.000/kg

36. Tomat 5.000/kg Tomat 3.000/kg

37. Wortel 8.000/kg Wortel 8.000/kg

Sumber : Data Primer 2013

Lampiran 6

GAMBAR PENELITIAN

1. KPTT (Lingkungan Karangduwet) :

Tempat penjualan produk

Konsumen membeli sayuran organik

Panen sayuran organik

Lampiran 6

Pesanan sayuran organik

2. Warung Sayuran Nonorganik :

Warung Sayuran Nonorganik di Lingkungan Karangduwet

Warung Sayuran Nonorganik di Lingkungan Canden

Documents

Faktor-Faktor Organik yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen ...repository.uksw.edu/bitstream/123456789/9087/8/T1_522010004... · FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI . KEPUTUSAN KONSUMEN