rendah atau harga tinggi dengan kualitas prima tergantung dari preferensi konsumen.
2.8.2 Tujuan dan Manfaat Penggunaan Analisis Konjoin
Pada dasarnya tujuan analisis konjoin adalah untuk mengetahui bagaimana persepsi seseorang terhadap suatu objek untuk mengetahui kombinasi seperti apa
yang memiliki nilai manfaat terbesar yang dirasakan oleh responden sehingga akan mempengaruhi mereka dalam proses penentuan keputusan. Hasil utama
analisis konjoin adalah suatu bentuk desain produk barangjasaidea atau objek
tertentu yang diinginkan oleh sebagian besar responden Singgih, 2010.
2.8.3 Istilah-istilah Dalam Analisis Konjoin
Adapun beberapa istilah dalam analisis konjoin adalah: 1. Atribut, yaitu berupa variabel-variabel yang akan diteliti.
2. Taraflevel, yaitu bagian dari atribut yang menunjukkan nilai yang diasumsikan oleh atribut.
3. Stimuli, yaitu sekelompok atribut yang dievaluasi oleh responden yang berasal dari kombinasi atau desain taraf-taraf atribut.
4. Nilai kepentingan relatif Relative Importance Value, yaitu nilai yang menunjukkan atribut yang paling penting dalam mempengaruhi pilihan
responden. 5. Nilai kegunaan utilitas, yaitu teori ekonomi yang mempelajari kepuasan
atau kenikmatan yang diperoleh dari seorang konsumen. Semakin tinggi tingkat kepuasan maka semakin tinggi pula nilai guna utilitas dan
sebaliknya. Nilai guna dibedakan dalam dua pengertian:
Universitas Sumatera Utara
a. Nilai guna marginal, yaitu pertambahanpengurangan kepuasan akibat adanya pertambahanpengurangan pengunaan satu unit barang tertentu.
b. Total nilai guna, yaitu keseluruhan kepuasan yang diperoleh dari mengomsumsi sejumlah barang-barang tertentu.
2.8.4 Tahapan-tahapan Analisis Konjoin
Adapun tahapan-tahapan yang perlu dilakukan dalam merancang dan melaksanakan analisis konjoin secara umum sebagai berikut:
1. Perumusan masalah dan mengidentifikasi atribut Langkah awal dalam melakukan analisis konjoin yaitu perumusan
masalah.Setelah adanya perumusan masalah maka dicarilah kumpulan atribut dimana setiap atribut terdiri atas beberapa taraflevel.Informasi mengenai
atribut yang mewakili preferensi konsumen dapat diperoleh melalui diskusi dengan pakar, eksplorasi data sekunder atau studi kepustakaan.Kemudian
atribut yang sudah dianggap mewakili ditentukan datanya. Skala atribut dibagi menjadi skala kualitatifnon-metrik atau kategori nominal dan ordinal dan
skala kuantitatif atau metrik interval dan rasio.
2. Merancang kombinasi atribut stimuli Setelah mengidentifikasi atribut beserta taraf-tarafnya, kemudian dilakukan
perancangan stimuli yaitu kombinasi taraf antar-atribut.Pendekatan yang umum digunakan untuk merancang stimuli yaitu kombinasi lengkap full profile atau
evaluasi banyak factor. Analisis konjoin full-profile yang diperkenalkan terlebih dahulu
merupakan rancangan kombinasi yang menggambarkan profil produk secara lengkap. Jumlah stimuli dapat dikurangi dengan menggunakan menggunakan
fractional factorial design yang memungkinkan mengestimasi semua main effects. Desain ini mengasumsikan bahwa setiap interaksi yang tidak penting
diabaikan.Untuk membentuk stimuli dirancang dengan menggunakan SPSS FOR WINDOWS 17.0 sehingga diperoleh 15 minimal stimuli.Setiap stimuli
Universitas Sumatera Utara
berisi kombinasi antara atribut dengan taraf, dimana tiap stimuli menggambarkan profil tiap objek secara lengkap. Responden mengevaluasi
masing-masing stimuli mulai dari stimuli yang paling diminatidianggap penting hingga stimuli yang paling tidak diminatiyang paling dianggap tidak
penting dengan cararating memberi peringkat. Keuntungan menggunakan metode ini adalah:
1. Diperoleh deskripsi yang lebih realistis dengan menjelaskan setiap stimuli berisikan sebuah taraf dari masing-masing atribut.
2. Menggambarkan trade-off yang lebih jelas antara seluruh atribut yang tersedia.
Sedangkan kendala menggunakan metode ini adalah metode full-profile disarankan apabila jumlah atribut yang diteliti antara enam sampai sembilan
atribut saja Hair et al, 2006.
3. Metode pengumpulan data Data yang diperlukan dalam analisis konjoin dapat berupa data non-metrik data
berskala nominal, ordinal atau kategorial maupun data metrik data berskala interval atau rasio.
Untuk memperoleh data dalam bentuk non-metrik, responden diminta untuk membuat ranking atau mengurutkan stimuli pada tahap yang telah dibuat
sebelumnya. Perangkingan dimulai dari satu dan seterusnya hingga ranking terakhir bagi stimuli yang paling tidak disukai.Sedangkan untuk memperoleh data
dalam bentuk metrik, responden diminta untuk memberikan nilai atau rating terhadap masing-masing stimuli. Dengan cara ini, responden akan dapat
memberikan penilaian terhadap masing-masing stimuli secara terpisah. Pemberian nilai atau rating dapat dilakukan menggunakan skala likert 1 hingga 5 1=paling
tidak disukai dan 5=paling disukai atau menggunakan nilai ranking, artinya untuk stimuli yang paling tidak disukai diberi nilai tertinggi setara dengan jumlah
stimulinya, sedangkan stimuli yang paling disukai diberi nilai satu. 4.Metode analisis yang digunakan
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tipe data dan cara pengumpulan datanya, prosedur analisis yang digunakan adalah analisis konjoin full-profile menggunakan metode regresi
dengan variabel dummy. Variabel yang dianalisis dengan model regresi dapat berupa variabel
kuantitatif maupun variabel kualitatif.Variabel kualitatif dalam model regresi sering disebut dengan istilah variabel dummy.Untuk variabel kualitatif yang
mempunyai k kategori dapat dibangun k-1 peubah boneka.Variabel ini biasanya mengambil nilai 1 atau 0.Kedua nilai yang diberikan tidak menunjukkan bilangan
numerik tetapi hanya sebagai identifikasi kelas atau kategorinya.Atribut yang mempunyai dua taraf diberi kode 1 untuk salah satu taraf dan 0 untuk taraf
lainnya. Atribut yang mempunyai tiga taraf, pengkodeannya sebagai berikut: Tabel 2.1 Pengkodean Variabel Dummy
Taraf Kode
Taraf 1 1
Taraf 2 1
Taraf 3
Untuk taraf lebih dari tiga, pengkodean dilakukan dengan cara yang sama sehingga setiap faktor memiliki k-1 variabel dummy. Banyaknya variabel ini sama
dengan banyaknya kategori taraf dikurangi satu J Supranto, 2004.
Metode Regresi dengan variabel dummy sangat umum digunakan untuk data berjenis non-metrik maupun metrik, dimana data telah diperoleh melalui
pengurutan maupun penilaian terhadap kombinasi atribut atau stimuli yang telah dirancang sebelumnya.
Adapun secara umum model dasar analisis konjoin adalah: U x =
∑ ∑
Keterangan: U x = Utility total dari tiap-tiap stimuli
Universitas Sumatera Utara
= Nilai kegunaan dari atribut ke- i i=1,2,3…m dan taraflevel ke-j
j=1,2,3…k
i
= Taraf ke-k dari atribut ke-i m
= Banyak atribut = Peubah boneka atribut ke-i taraf ke-j bernilai 1 jika level ke-j dari
atribut ke –i terjadi, 0 jika tidak terjadi
Regresi linier biasanya digunakan untuk mendapatkan model analisis konjoin tersebut, kemudian dapat ditentukan nilai kegunaan dari taraf-taraf tiap
atribut untuk menentukan nilai pentingnya suatu taraf relatif terhadap taraf yang lain pada suatu atribut. Setelah menentukan nilai kegunaan taraf, maka nilai
kepentingan relatif bobot dapat dihitung dengan formula sebagai berikut: =
∑
Keterangan: = Bobot kepentingan relatif untuk tiap atribut
= Range nilai kepentingan untuk tiap atribut yang dicari dengan rumus Range nilai kepentingan relatif tiap atribut dapat dicari dengan rumus :
I
i
= {maksa
ij
– mina
ij
} 5.
Interpretasi Hasil
Menurut Kuhfeld 2000 ada beberapa ketentuan dalam melakukan interpretasi
hasil yaitu: a. Taraf yang memiliki nilai kegunaan lebih tinggi adalah taraf yang lebih
disukai. b. Total nilai kegunaan masing-masing kombinasi sama dengan jumlah nilai
kegunaan tiap taraf dari atribut-atribut tersebut.
Universitas Sumatera Utara
c. Kombinasi yang memiliki total nilai kegunaan tertinggi adalah kombinasi yang paling disukai responden.
d. Atribut yang memiliki perbedaan nilai kegunaan lebih besar antara nilai kegunaan taraf tertinggi dan terendahnya merupakan atribut yang lebih
penting.
6. Uji Validitas Sugiyono 2006 menyatakan, bahwa instrument kuesioner harus diuji.
Instrumen yang baik harus memenuhi dua persyaratan penting yaitu valid dan reliabel. Uji validitas atau kesasihan digunakan untuk mengetahui seberapa tepat
suatu alat ukur mampu melakukan fungsi. Alat ukur yang dapat digunakan dalam pengujian validitas suatu kuesioner adalah angka hasil korelasi antara skor
pernyataan dan skor keseluruhan pernyataan responden terhadap informasi dalam kuesioner. Pengujian reliabilitas menggunakan rumus teknik korelasi korelasi
Karl Pearson product moment dengan menggunakan rumus:
∑ ∑ ∑ √ ∑
∑ ∑
∑
Keterangan: = Korelasi Karl Pearson Moment
N = Jumlah responden
X = Skor item X
Y = Skor item Y
Perhitungan uji validitas ini dilakukan dengan bantuan program Statistical product and Service Solution SPSS. Pengujian reliabilitas bertujuan untuk
mengetahui konsistensi atau keteraturan hasil pengukuran suatu instrumen apabila instrument tersebut digunakan lagi sebagai alat ukur suatu objek atau responden.
Menurut Sugiyono 2001, “instrument yang reliabel adalah instrument yang bila digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama, akan menghasilkan
data yang sama’’. Kategori keeratan koefisien korelasi disajikan dalam Tabel 2.2.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.2 Tabel Keeratan Korelasi 0.80
≤ 1.00 Reliabilitas sangat tinggi
0.60 ≤ 0.80
Reliabilitas tinggi 0.40
≤ 0.60 Reliabilitas sedang
0.20 ≤ 0.40
Reliabilitas rendah -1.00
≤ 0.20 Reliabilitas sangat rendah
Universitas Sumatera Utara
BAB 3 PEMBAHASAN
3.1 Karakteristik Responden
