6.3. Analisis Kuantitatif Kano
Tujuan analisis kuantitatif kano adalah menghasilkan persamaan matematis kepuasan konsumen dari masing-masing atribut. Persamaan kepuasan konsumen
untuk masing-masing atribut dan kepuasan maksimum yang bisa diperoleh dapat dilihat pada Tabel 6.2.
Tabel 6.2. Persamaan Kepuasan Konsumen No
Atribut Kategori Kano
s
i
= a fy + b Kepuasan Maksimun
1 Ukuran 1,8 m x 2 m
M S
1
= -1,332e
-y1
+ 0,806 0,3158
2 Ketebalan matras 30 cm
M S
2
= -1,276e
-y2
+ 0,824 0,3548
3 Warna matras putih
A S
3
= 0,46081e
y3
- 0,8358 0,4167
4 Kelenturan PegasCoil tinggi
M S
4
= -1,166e
-y4
+ 0,724 0,1879
5 Bahan Sandaran kayu meranti
M S
5
= -0,933e
-y5
+ 0,617 0,2737
6 Bahan rangka Divan kayu jati
A S
6
= 0,4790e
y6
– 0,9998 0.3021
7 Daya Tahan 10 tahun
O S
7
= 0,9053y
7
– 0,4316 0,4737
Sumber: Hasil Pengolahan Data
Bedasarkan Tabel 6.2 dapat dilihat bahwa kepuasan maksimum konsumen tertinggi terdapat pada atribut “daya tahan” dan yang terendah terdapat pada
atribut “kelenturan pegascoil”. Urutan lengkap tingkat kepuasan konsumen dapat dilihat pada Tabel 6.3
Tabel 6.3. Urutan Tingkat Kepuasan Konsumen No
Atribut Kategori Kano
Peringkat Kepuasan
1 Ukuran 1,8 m x 2 m
M 4
2 Ketebalan matras 30 cm
M 3
3 Warna matras putih
A 2
4 Kelenturan PegasCoil tinggi
M 7
5 Bahan Sandaran kayu meranti
M 6
6 Bahan rangka Divan kayu jati
A 5
7 Daya Tahan 10 tahun
O 1
Sumber: Hasil Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
28
Kepuasan konsumen maksimum pada atribut “Bahan rangka Divan kayu jati” yang merupakan atribut attractive ternyata terdapat pada urutan ke-5 padahal
secara teoritis kepuasan maksimum attribut “Bahan rangka Divan kayu jati” yang merupakan atribut attractive tersebut seharusnya lebih tinggi daripada atribut
peringkat 3 maupun 4 yang merupakan atribut Must Be. Atribut “Bahan rangka Divan kayu jati” sebagai kategori attractive dapat
lebih rendah peringkatnya dibandingkan dengan kategori must be karena kepuasan konsumen maksimum jarang sama dengan 1. Nilai kepuasan konsumen dihitung
dengan menggunakan rumus CS Customer Satisfication = A+OA+O+M+I dan normalnya tidak pernah menghasikan 1 apabila nilai kepuasan konsumen
maksimum sama dengan 1 untuk atribut dengan kategori attractive atau one dimensional
, maka seharusnya seluruh responden memilih atribut tersebut sebagai kategori attractive atau one dimensional sehingga tidak ada konsumen yang
memilih kategori must-be atau indifferent. Masalah ini sangat jarang terjadi di lapangan.
6.4. Analisis Pembuatan QFD Quality Function Deployment
Kategori