Tabel 3.6 Perhitungan mendapatkan rangking
3.6 Pengkodean Data Untuk Regresi
Pengkodean dalam analisis conjoin dilakukan dengan menggunakanvariabel dummy dimana variabel kualitatif dirubah menjadi kuantitatif dengan cara
pengkodean level dari masing-masing atribut seperti proses pengkodean berikut ini:
Untuk atribut Mesin, level dari atribut dikodekan sebagai berikut Level
�
1
Level 1 1
Level 2
NO MESIN HARGA VELG
TIPE STRIPING
TOTAL RANGKING 1
0.066 0.154
0.096 1.522
0.016 1.854
15 2
-0.066 0.154
-0.096 -2.155
0.094 -2.068
5 3
-0.066 0.209
0.096 -2.155
0.094 -1.822
6 4
-0.066 -0.111
0.096 -2.155
0.110 -2.127
4 5
-0.066 -0.111
0.096 -2.155
0.016 -2.220
3 6
-0.066 -0.252
-0.096 -2.155
0.016 -2.553
1 7
1.776 -0.111
-0.096 1.522
0.094 3.185
16 8
1.776 -0.252
0.096 -2.155
-0.221 -0.756
8 9
-0.066 0.154
-0.096 -2.155
-0.221 -2.383
2 10
1.776 0.154
0.096 -2.155
0.110 -0.019
12 11
-0.066 -0.252
-0.096 1.522
0.110 1.218
13 12
1.776 0.209
-0.096 -2.155
0.110 -0.156
11 13
-0.066 0.209
0.096 1.522
-0.221 1.540
14 14
1.776 -0.252
0.096 -2.155
0.094 -0.441
9 15
1.776 -0.111
-0.096 -2.155
-0.221 -0.807
7 16
1.776 0.209
-0.096 -2.155
0.016 -0.250
10
Universitas Sumatera Utara
Untuk atribut Harga, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
�
2
�
3
�
4
Level 1 1
Level 2 1
Level 3 1
Level 4
Untuk atribut Velg, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
�
5
Level 1 1
Level 2
Untuk atribut Tipe, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
�
6
�
7
Level 1 1
Level 2 1
Level 3
Untuk atribut Striping, level dari atribut dikodekan sebagai berikut : Level
�
8
�
9
�
10
Level 1 1
Level 2 1
Level 3 1
Level 4 Bentuk pertanyaan dalam kuesioner adalah pada Tabel 3.5 dan responden
diminta untuk menentukan preferensi mereka atas setiap kombinasi. Preferensi kombinasi-kombinasi yang tersedia berdasarkan tingkat kesukaan relatif. Karena
masih berupa kata-kata, data pada Tabel 3.5 tersebut perlu dikodekan menjadi variabel dummy, sebagaimana dilakukan pada regresi dengan variabel kuantitatif.
Hasilnya adalah sebagai berikut Tabel 3.7.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.7 Pengkodean Data untuk Regresi
NO MESIN HARGA
VELG TIPE STRIPING
RANKING UTILITY
�
1
�
2
�
3
�
4
�
5
�
6
�
7
�
8
�
9
�
10
1 1
1 1
1
15
2 1
1 1
5
3 1
1 1
1
6
4 1
1
4
5 1
1 1
3
6 1
1 1
1
7 1
1
16
8 1
1 1
1 1
8
9 1
1 1
2
10 1
1 1
1
12
11 1
13
12 1
1 1
11
13 1
1 1
14
14 1
1 1
1 1
9
15 1
1 1
7
16 1
1 1
1
10
Data yang sudah ditransformasi dapat dilihat pada Tabel 3.7. Analisis tingkat agregat yang dilakukan untuk semua responden diperoleh dari hasil kuesioner
yang dianalisis menggunakan persamaan regresi linear berganda dengan variabel bebas berupa dummy sebanyak 10 buah. Dengan bentuk umum persamaan regresi
yang diperoleh adalah: Ux =
� +
�
1
�
1
+ �
2
�
2
+ �
3
�
3
+ �
4
�
4
+ �
5
�
5
+ �
6
�
6
+ �
7
�
7
+ �
8
�
8
+ �
9
�
9
+ �
10
�
10
Dengan: Ux
= Kegunaan atau utilitas �
1
= Variabel dummy mewakili bagian Mesin �
2
, �
3
, �
4
= Variabel dummy mewakili bagian Harga �
5
= Variabel dummy mewakili bagian Velg �
6
, �
7
= Variabel dummy mewakili bagian Tipe �
8
, �
9
, �
10
=Variabel dummy mewakili bagian Striping.
Universitas Sumatera Utara
Dari hasil pengkodean variabel dummy diatas diperoleh variabel bebas sebagai koefisien dalam menentukan persamaan regresi linear dengan
menggunakan SPSS yang disajikan dalam Tabel 3.8.
Tabel 3.8 Koefisian Regresi
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant 12.125
1.121 10.818
.000 �
1
5.000 .647
.542 7.727
.001 �
2
.250 .915
.023 .273
.796 �
3
2.750 .915
.258 3.005
.030 �
4
1.000 .915
.094 1.093
.324 �
5
.750 .647
.081 1.159
.299 �
6
-8.125 .793
-.881 -10.252
.000 �
7
-7.750 .915
-.728 -8.469
.000 �
8
-1.000 .915
-.094 -1.093
.324 �
9
-2.750 .915
-.258 -3.005
.030 �
10
-2.250 .915
-.211 -2.459
.057
Sehingga diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : Ux= 12,125
+5,000 �
1
+ 0,250 �
2
+ 2,750 �
3
+ 1,000 �
4
+ 0,750 �
5
+ −8,125�
6
− 7,750�
7
− 1,000�
8
− 2,750�
9
− 2,250�
10
3.7 Pengukuran Reliabilitas dan Validitas
Kategori