1 2
3 4
5
22. Kemasan
botol 80 ml Mengurangi ketombe
Aroma herbal Kuning
23. Kemasan
sachet Mengatasi rambut
rontok Aroma
parfumsenyawa kimia
Kuning
24. Kemasan
botol 200 ml
Mengurangi ketombe Aroma herbal
Putih
25. Kemasan
botol 120 ml Mengatasi rambut
rontok Aroma herbal
Hitam
Selanjutnya konsumen diminta untuk memberikan ranking terhadap kombinasi sampo yang ada di tabel 3.2 dengan petunjuk 25 menyatakan sangat menyukai dan 1
menyatakan sangat tidak menyukai.
3.5 Pengolahan Nilai Utilitas Level Tiap Atribut
Analisis konjoin memiliki salah satu tujuan untuk mengetahui nilai gunautility dalam tiap-tiap level pada atribut yang akan diujikan. Untuk mengetahui nilai utilitas
tersebut, harus diketahui preferensi responden, baik secara individu maupun agregat keseluruhan, dalam mengevaluasi ketertarikan responden terhadap produk sampo.
Nilai utilitas individu bermanfaat untuk mendesain suatu produk sampo bersifat spesifik bagi masing-masing individu. Nilai utilitas agregat menunjukkan nilai utilitas
secara keseluruhan dari responden penelitian ini. Terdapat nilai utilitas agregat dengan tanda negatif karena pengaruh efek coding dan proses penghitungannya.
Dalam penafsiran angka utilitasnya perlu memperhatikan penyusunan rating yang dilakukan oleh responden. Karena dalam penelitian ini, responden melakukan
Universitas Sumatera Utara
penyusunan rating dari yang paling tidak disukai sampai yang paling disukai, maka tanda negatif yang terbaca sebagai nilai utilitas menunjukkan bahwa responden tidak
menyukai level pada atribut tersebut. Untuk mengetahui perhitungan nilai utilitas setiap responden dan nilai utilitas agregatnya yaitu sampel respondennya sebanyak 94
orang mewakili mahasiswa S1 FMIPA USU dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
Untuk atribut jenis kemasan, dengan level 5 sebagai kategori dasar maka dapat dikodekan sebagai berikut:
Level
1 2
3 4
Level 1 1
Level 2 1
Level 3 1
Level 4 1
Level 5
Untuk atribut manfaat, dengan level 5 sebagai kategori dasar maka dapat dikodekan sebagai berikut:
Level
5 6
7 8
Level 1 1
Level 2 1
Level 3 1
Level 4 1
Level 5
Universitas Sumatera Utara
Untuk atribut aroma, dengan level 2 sebagai kategori dasar maka dapat dikodekan sebagai berikut:
Level
9
Level 1 1
Level 2
Untuk atribut warna, dengan level 4 sebagai kategori dasar maka dapat dikodekan sebagai berikut:
Level
10 11
12
Level 1 1
Level 2 1
Level 3 1
Level 4
Karena preferensi yang diperoleh dari responden masih berupa kata-kata, data tersebut perlu dikodekan menjadi variabel dummy, sebagaimana dilakukan pada
regresi dengan variabel kuantitaif. Hasilnya adalah data pada tabel berikut:
Tabel 3.4 Pengkodean Data untuk Regresi
1 2
3 4
5 6
No Jenis Kemasan
Manfaat Aroma
Warna Preferensi
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
11 12
Ranking Skor 1
1 1
1 8
1
Universitas Sumatera Utara
1 2
3 4
5 6
2 1
2 2
3 1
1 1
3 3
4 1
1 1
1 18
4 5
1 14
5 6
1 1
1 20
6 7
1 1
1 10
7 8
1 1
8 9
1 1
7 9
10 1
1 1
1 9
10 11
1 1
1 1
5 11
12 1
1 1
23 12
13 1
1 1
1 21
13 14
1 1
1 1
22 14
15 1
1 1
17 15
16 1
1 1
1 13
16 17
1 1
1 6
17 18
1 1
4 18
19 1
1 1
1 19
19 20
1 1
1 16
20 21
1 1
1 24
21 22
1 1
25 22
23 1
1 1
11 23
Universitas Sumatera Utara
1 2
3 4
5 6
24 1
12 24
25 1
1 1
15 25
Data yang sudah ditransformasi diubah bentuknya, sehingga data yang diperoleh dari hasil kuisioner dianalisis dengan persamaan regresi linear berganda dengan
variabel bebas berupa dummy sebanyak 12 buah. Model yang diperkirakan mungkin bisa diwakili oleh persamaan regresi linear berganda berikut:
� = +
1 1
+
2 2
+
3 3
+
4 4
+
5 5
+
6 6
+
7 7
+
8 8
+
9 9
+
10 10
+
11 11
+
12 12
dimana: �
= utility atau kegunaan
1
,
2
,
3
,
4
= variabel dummy mewakili bagian Jenis Kemasan
5
,
6
,
7
,
8
= variabel dummy mewakili bagian Manfaat
9
= variabel dummy mewakili bagian Aroma
10
,
11
,
12
= variabel dummy mewakili bagian Warna
Menentukan ,
1
, … ,
12
dapat menggunakan metode kuadrat terkecil dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 3.5 Coefficients
a
1 2
3 4
5
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. B
Std. Error Beta
Universitas Sumatera Utara
1 Constant
4.422 4.178
1.058 .311
1 2
3 4
5
b1 12.297
4.244 .682
2.898 .013
b2 17.747
4.499 .984
3.945 .002
b3 4.633
3.756 .274
1.234 .241
b4 13.568
4.477 .690
3.030 .010
b5 -1.566
6.086 -.059
-.257 .801
b6 -5.917
4.290 -.301
-1.379 .193
b7 b8
4.337 -1.188
3.899 .221
1.112 .288
3.714 -.066
-.320 .754
b9 .276
2.627 .019
.105 .918
b10 -1.154
4.263 -.079
-.271 .791
b11 -.283
4.366 -.016
-.065 .949
b12 1.504
4.348 .083
.346 .735
Dengan diketahuinya kode variable dummy, dimana level 5 dan 4 sebagai kategori dasar. Setiap level perlu dilambangkan terlebih dahulu, untuk atribut
kemasan utility masing-masing dilambangkan terlebih oleh �
11
kemasan 200 ml, �
12
kemasan 180 ml, �
13
kemasan 120 ml, �
14
kemasan 80 ml, �
15
kemasan sachet. Untuk setiap level dalam atribut manfaat dilambangkan
�
21
menjadikan rambut lembut dan halus,
�
22
mengatasi rambut rusak dan bercabang, �
23
mengatasi rambut rontok, �
24
menjadikan rambut tampak lebih hitam, �
25
mengurangi ketombe. Untuk setiap level dalam atribut aroma dilambangkan �
31
aroma parfumsenyawa kimia, �
32
aroma herbal. Untuk setiap level dalam atribut warna dilambangkan
�
41
kuning, �
42
biru muda, �
43
hitam, �
44
putih.
Universitas Sumatera Utara
Hubungan setiap koefisien variable dummy, mewakili perbedaan dalam part-worth untuk level yang bersangkutan dikurangi part-worth dari level kategori dasar,
misalnya untuk atribut kemasan, kita peroleh persamaan berikut: �
11
− �
15
=
1
�
12
− �
15
=
2
Untuk memecahkan parth-worth, suatu tambahan pembatasan diperlukan. Parth- worth
diestimasi pada suatu skala interval, jadi titik asal origint sembarang
arbitaary . Maka dari itu pembatasan tambahan mempunyai bentuk berikut:
�
11
+ �
12
+ �
13
+ �
14
+ �
15
= 0
Persamaan untuk atribut pertama, yaitu kemasan, sebagai berikut: �
11
− �
15
=
1
1 �
12
− �
15
=
2
2 �
13
− �
15
=
3
3 �
14
− �
15
=
4
4 �
11
+ �
12
+ �
13
+ �
14
+ �
15
= 0 5
Dengan menggunakan nilai-nilai koefisien maka diperoleh persamaan: �
11
− �
15
= 12,297 6
�
12
− �
15
= 17,747 7
�
13
− �
15
= 4,633 8
�
14
− �
15
= 13,568 9
Universitas Sumatera Utara
Dari persamaan 6 diperoleh persamaan: �
11
− �
15
= 12,297 �
11
= 12,297 + �
15
10
Dari persamaan 7 diperoleh persamaan: �
12
− �
15
= 17,747 �
12
= 17,747 + �
15
11
Dari persamaan 8 diperoleh persamaan: �
13
− �
15
= 4,633 �
13
= 4,633 + �
15
12
Dari persamaan 9 diperoleh persamaan: �
14
− �
15
= 13,568 �
14
= 13,568 + �
15
13
Dari persamaan 5 diperoleh persamaan: �
11
+ �
12
+ �
13
+ �
14
+ �
15
= 0 12,297
�
15
+ 17,747 �
15
+ 4,633 �
15
+ 13,568 �
15
+ �
15
= 0 5
�
15
= −48,245
�
15
= −9,649
14 Dari persamaan 10 diperoleh persamaan:
�
11
= 12,297 + �
15
�
11
= 12,297 − 9,649
�
11
= 2,648 15
Universitas Sumatera Utara
Dari persamaan 11 diperoleh persamaan: �
12
= 17,747 + �
15
�
12
= 17,747 − 9,649
�
12
= 8,098 16
Dari persamaan 12 diperoleh persamaan: �
13
= 4,633 + �
15
�
13
= 4,633 − 9,649
�
13
= −5,016
17 Dari persamaan 13 diperoleh persamaan:
�
14
= 13,568 + �
15
�
14
= 13,568 − 9,649
�
14
= 3,919 18
Setelah diselesaikan diperoleh hasil sebagai berikut: �
11
= 2,648 �
12
= 8,098 �
13
= −5,016
�
14
= 3,919 �
15
= −9,649
Universitas Sumatera Utara
Dengan cara yang sama dilakukan untuk semua atribut. Persamaan untuk atribut manfaat, yaitu:
�
21
− �
25
=
5
�
22
− �
25
=
6
�
23
− �
25
=
7
�
24
− �
25
=
8
�
21
+ �
22
+ �
23
+ �
24
+ �
25
= 0
Setelah diselesaikan diperoleh hasil: �
21
= −0.699
�
22
= −5,05
�
23
= 5,204 �
24
= −0,321
�
25
= 0,867
Persamaan untuk atribut aroma, yaitu: �
31
− �
32
=
9
�
31
+ �
32
= 0
Setelah diselesaikan diperoleh hasil: �
31
= 0,138 �
32
= −0,138
Universitas Sumatera Utara
Persamaan untuk atribut warna, yaitu
:
�
41
− �
44
=
10
�
42
− �
44
=
11
�
43
− �
44
=
12
�
41
+ �
42
+ �
43
+ �
44
= 0
Setelah diselesaikan diperoleh hasil: �
41
= −1,17
�
42
= −0,299
�
43
= 1,488 �
44
= −0,016
Dari hasil yang telah diperoleh, maka estimasi utilitas tiap levelnya yang disebut prediksi part-worth secara agregat yaitu sebagai berikut:
�
11
= 2,648, �
12
= 8,098, �
13
= −5,016, �
14
= 3,919, �
15
= −9,649,
�
21
= −0,699,
�
22
= 5,05, �
23
= 5,204, �
24
= −0,321, �
25
= 0,867, �
31
= 0,138, �
32
= −0,138, �
41
= −1,17, �
42
= −0,29, �
43
= 1,488, �
44
= −0,016
Dan dari estimasi koefisien diatas maka dapat disubstitusi setiap estimasi utilitas
kedalam persamaan
dasar konjoin
yaitu sebagai
berikut: � = 2,648
11
+ 8,098
12
− 5,016
13
+ 3,919
14
− 9,649
15
− 0,699
2 1
+5,05
22
+ 5,204
23
− 0,321
24
+ 0,867
25
+ 0,138
31
− 138
32
−1,17
41
− 0,29
42
+ 0,1488
43
− 0,016
44
Universitas Sumatera Utara
Nilai utilitas pada dasarnya adalah selisih antara rata-rata atribut tertentu dengan nilai konstantanya. Jika selisihnya bernilai negatif, maka responden kurang suka
dengan stimuli produk tersebut. Sebaliknya, jika selisih adalah positif, maka responden suka dengan stimuli produk tersebut. Dari hasil perhitungan nilai utilitas
maka dapat ditafsirkan analisis nilai utilitas setiap level pada atribut, yaitu: 1. Jenis kemasan.
Karena utility untuk kemasan botol 180 ml positif dan bernilai paling besar, maka secara umum responden suka dengan sampo kemasan botol 180 ml.
2. Manfaat. Karena utility untuk manfaat mengatasi rambut rontok positif dan bernilai
paling besar, maka secara umum responden suka dengan sampo yang bermanfaat mengatasi rambut rontok.
3. Aroma. Karena utility untuk aroma herbal bernilai positif, maka secara umum
responden suka dengan sampo aroma herbal. 4. Warna.
Karena utility untuk warna hitam postif dan bernilai paling besar, maka secara umum responden suka dengan sampo warna hitam.
Berdasarkan hasil diatas, maka dapat disimpulkan bahwa konsumen lebih tertarik pada produk sampo yang jenis kemasannya botol 180 ml, bermanfaat untuk
mengatasi rambut rontok, dengan aroma herbal dan berwarna hitam. Tingkat kepentingan relatif suatu produk sangat perlu untuk melihat minat
konsumen serta terhadap tenaga distributor untuk dapat mengkombinasikan atribut yang dianggap penting dan mengabaikan atribut yang relatif kurang menunjang minat
konsumen. Berdasarkan utilitas level-level yang sudah dihitung maka dapat diketahui tingkat kepentingan setiap atribut, diketahui bahwa tingkat kepentingan atribut adalah
selisih utilitas tertinggi dan terendah. Seperti dinyatakan pada persamaan berikut. Range nilai kepentingan relatif tiap atribut dapat dicari dengan rumus:
= � − min �
Universitas Sumatera Utara
Tingkat kepentingan setiap atribut adalah: Kemasan
1
= 8,098 − −9,649 = 17,747
Manfaat
2
= 5,204 − −5,05 = 10,254
Aroma
3
= 0,138 − −0,138 = 0,276
Warna
4
= 1,491 − −1,167 = 2,658
Dengan tingkat kepentingan atribut tersebut dapat diketahui urutan atribut berdasarkan tingkat kepentingan, tetapi jika diubah menjadi tingkat kepentingan
relatif bobot dengan rumus: =
=1
=1
= 1
Dengan rumus diatas maka bobot setiap atribut adalah: Kemasan
1
=
17,747 17,747+10,254+0,276+2,658
=
17,747 30,935
= 0,574 Manfaat
2
=
10,254 17,747+10,254+0,276+2,658
=
10,254 30,935
= 0,331 Aroma
3
=
0,276 17,747+10,254+0,276+2,658
=
0,276 30,935
= 0,009 Warna
4
=
2,658 17,747+10,254+0,276+2,658
=
2,658 30,935
= 0,086
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil nilai utilitas agregat level atribut dan tingkat kepentingan relatifnya akan digambarkan dalam bentuk diagram sebagai berikut:
Gambar 3.1 Tingkat Kepentingan Relatif 94 Mahasiswa FMIPA USU
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa atribut yang paling disukai mahasiswa FMIPA USU adalah kemasan sampo dengan bobot 57,4. Kemasan
sampo yang paling disukai responden adalah kemasan 180 ml dengan nilai utilitas 8,098. Berikutnya adalah atribut manfaat dengan bobot 33,1, dimana manfaat
sampo yang paling disukai responden adalah mengatasi rambut rontok dengan nilai utilitas 5,204. Berikutnya adalah atribut aroma dengan bobot 0,9, dimana aroma
sampo yang paling disukai responden adalah aroma herbal. Berikutnya adalah atribut warna dengan bobot 8,6, dimana warna sampo yang paling disukai responden
adalah warna hitam dengan nilai utility 1,488.
57,4 33,1
0,9 8,6
Kemasan Manfaat
Aroma Warna
Universitas Sumatera Utara
3.6 Interpretasi Hasil Analisis Konjoin
