komponen berdasarkan urutannya. Semakin besar urutan berarti semakin tinggi korelasinya.
3.5.4. Analisis Deskriptif
Deskripsi data adalah upaya menampilkan data agar data tersebut dapat dipaparkan secara baik dan diinterpretasikan dengan mudah.
Deskripsi data meliputi penyusunan data dalam bentuk tampilan yang mudah terbaca secara lengkap Saefudin dkk, 2009.
Metode analisis deskriptif adalah suatu metode dalam meneliti status sekelompok orang, suatu objek, suatu set kondisi, suatu sistem
pemikiran ataupun suatu kelas peristiwa pada masa sekarang. Metode ini bertujuan untuk menggambarkan sifat sesuatu yang sedang
berlangsung pada saat penelitian dilakukan dan memeriksa sebab-sebab dari suatu gejala tertentu Nazir, 2005.
3.5.5. Tabulasi Silang
Menurut Santoso 2010 Tabulasi silang adalah prosedur yang menampilkan kaitan antara dua atau lebih variabel, atau sampai dengan
menghitung apakah ada hubungan antar baris sebuah variabel dengan kolom sebuah variabel yang lainnya. Data yang digunakan untuk
analisis ini adalah data yang berskala ordinal dan nominal. Alat statistik yang sering digunakan untuk mengukur assosiasi
pada sebuah tabulasi silang adalah chi-square. Pengambilan keputusan pada tabulasi silang dilakukan berdasarkan perbandingan antara uji chi-
square dengan tabel chi-square. Bila nilai hasil hitung chi-square kurang dari atau sama dengan tabel chi-square maka hipotesis diterima.
Bila chi-squared test menampilkan hasil kurang dari atau sama dengan 0,05, maka artinya ada hubungan antara baris dan kolom.
3.5.6. Analisis Multidimentional Scalling
Multidimensional Scalling MDS merupakan prosedur yang digunakan untuk menggambarkan persepsi dan preferensi konsumen
dalam sebuah display Suliyanto, 2005. Hubungan persepsi dengan stimuli dilakukan secara geometris antara titik-titik ke dalam ruang
dimensi atau spatial map. Dalam aplikasi penelitian MDS sering
digunakan untuk memetakan persepsi konsumen terhadap suatu objek dengan menggunakan dua dimensi. Dari hasil pemetaan ini akan
diperoleh posisi persaingan yang dipersepsikan oleh konsumen. Pasangan objek terdekat dianggap memiliki banyak kemiripan,
sedangkan pasangan terjauh dianggap memiliki banyak perbedaan. Penelitian ini akan membahas mengenai siapa pesaing terdekat
Ultra Teh Kotak dengan mengunakan Anchor Clustering Method. Dengan Anchor Clustering Methode, digunakan satu merek sebagai
acuan, dalam hal ini Ultra Teh Kotak sebagai subjek penelitian. Lalu responden menilai kemiripan dan memilih teh dalam kemasan siap
minum yang paling mirip dengan Ultra Teh Kotak. Matriks yang diperoleh akan berbentuk conditional sebab kita tidak bisa
membandingkan baris dengan baris tidak simetris. Untuk menghitung jarak Euclidean, perlu diketahui koordinat setiap objek. Jarak Euclidean
dapat dihitung dengan rumus: ed =
√ .........................................................4
Di mana: ed = jarak Eucilidean
Xi = absis teh dalam kemasan ke-i pada dimensi 1 i=1,2,...,n Yi = ordinat teh dalam kemasan ke-i pada dimensi 2 i=1,2,...,n
Xp = absis Ultra Teh Kotak dimensi 1 Yp = ordinat Ultra Teh Kotak dimensi 2
Menurut Simamora 2005 untuk mengukur seberapa baik model Multidimensional Scalling MDS yang dihasilkan digunakan nilai R-
square RSQ dan stress. Semakin tinggi RSQ, semakin baik model MDS yang dihasilkan. RSQ dapat diterima apabila RSQ
0,6. Sedangkan untuk nilai stress, semakin rendah stress, maka semakin baik
model MDS yang dihasilkan. Cara menghitung stress bermacam- macam, namun yang paling banyak digunakan adalah stress Kruskal,
sebagaiman dirumuskan: Stress =
√
̂ ̅
Di mana : ̂
= rata-rata jarak dalam peta ̅ = jarak turunan devired distance atau kemiripan similarity
data yang dihasilkan komputer = data jarak yang diberikan responden
Tabel 3. Standar Kruskal untuk stress
Stress Goodness of Fit
20 Poor
10 Fair
5 Good
2.5 Exellent
Perfect Sumber: Kruskal dalam Simamora 2005
3.5.7. Skala Likert
Kategori