1 2
3 4
5 6
7 8
14 Bidang
Ekstrakulikuler Berkompetensi
Biaya Sumbangan Pembinaan
Pendidikan SPP Kantin
Pusat Kota
Sekolah Swasta
15 Bidang
Ekstrakulikuler Berkompetensi
Biaya Sumbangan Masuk
Pembangunan Kantin
Pusat Kota
Sekolah Swasta
16 Bidang
Ekstrakulikuler Berkompetensi
Biaya Sumbangan Pembinaan
Pendidikan SPP Sarana
Pendidikan Pinggir
Kota Sekolah
Pemerintah Negeri
17 Bidang
Ekstrakulikuler Berkompetensi
Biaya Sumbangan Pembinaan
Pendidikan SPP Sarana
Pendidikan Pusat
Kota Sekolah
Swasta 18
Bidang Pendidikan
Berkompetensi Biaya Sumbangan
Pembinaan Pendidikan SPP
Kantin Pusat
Kota Sekolah
Pemerintah Negeri
19 Bidang
Pendidikan Berprestasi
Biaya Sumbangan Masuk
Pembangunan Sarana
Pendidikan Pusat
Kota Sekolah
Pemerintah Negeri
20 Bidang
Ekstrakulikuler Berprestasi
Biaya Sumbangan Pembinaan
Pendidikan SPP Sarana
Olahraga Pinggir
Kota Sekolah
Swasta 21
Bidang Pendidikan
Berprestasi Biaya Sumbangan
Masuk Pembangunan
Sarana Olahraga
Pinggir Kota
Sekolah Swasta
4. Menentukan Jenis Data
Data yang diperlukan dalam analisis konjoin dapat berupa data non metrik data berskala nominal atau ordinal dan kategorial maupun data metrik data berskala
interval atau rasio
a. Data Non Metrik
Untuk memperoleh data dalam bentuk non metric responden di minta untuk membuat ranking atau mengurutkan stimuli yang telah dibuat pada tahap sebelumnya.
Pengurutan ini biasanya dimulai dari stimuli yang paling disukai sampai pada stimuli yang paling tidak disukai.
Universitas Sumatera Utara
b. Data Metrik
Untuk memperoleh data dalam bentuk metrik responden di minta untuk memberikan rating atau nilai terhadap masing-masing stimuli. Pemberian nilai atau rating dapat
dilakukan melalui beberapa cara, yaitu :
a. Menggunakan skala likert mulai dari 1 hingga 5 1 = Paling tidak penting, 5= Paling penting.
b. Menggunakan nilai rangking terbalik, artinya untuk stimuli yang paling disukai diberi nilai tertinggi setara dengan jumlah stimulinya, sedangkan stimuli yang
paling tidak disukai diberi nilai 1.
5. Memilih Metode Analisis
Konjoin termasuk dalam Multivariate Dependence Method. Secara umum model dasar analisis konjoin dapat ditulskan dalam bentuk sebagai berikut:
�� = � � �
�� �
�
�=� �
�=�
�
��
Dimana: �� = Utility total.
�
��
= Nilai kegunaan dari atribut ke-i taraf ke-j �
�
= Taraf ke-j dari atribut ke-i � = Jumlah atribut ke-i
�
��
= Dummy variable atribut ke-i taraf ke-j. bernilai 1 bila taraf yang berkaitan muncul dan 0 bila tidak muncul
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan model dari analisis konjoin adalah metode regresi dengan variable dummy. Maka persamaan
Regresinya adalah :
Universitas Sumatera Utara
�
��
= �
+ � � �
�� �
�=1
�
�� �
�=1
+ �
��
Dimana: �
��
= Peringkat seluruh responden �
= Intersep m
= Jumlah Atribut k
= Banyak taraf dari atribut ke- i �
��
= Nilai kegunaan atribut ke-i taraf ke- j �
��
= Peubah boneka atau variabel dummy dari atribut ke- i taraf ke- j �
��
= Galat
Variabel dummy adalah variabel kualitatif dalam model regresi. Metode regresi dengan variabel dummy sangat umum digunakan untuk data berjenis non metrik
maupun metrik. Variabel ini biasanya menggunakan nilai 1 atau 0. Nilai 1 atau 0 yang diberikan tidak menunjukkan bilangan numerik tetapi hanya sebagai indikasi kelas
atau katagorinya.
Dengan model regresi tersebut maka 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 taraf maka nilai kepentingan relatif bobot dapat dihitung dengan formula sebagai berikut :
�
�
= �
�
∑ �
� �
�=1
�
�
= �������
��
� – ����
��
�
Dimana : �
�
= Bobot kepentingan relative untuk tiap atribut �
�
= Range nilai kepentingan untuk tiap atribut
Universitas Sumatera Utara
6. Interpretasi Hasil