5. Interpretasi Hasil 6. Penilaian keandalan dan kesahian
2.8.2.1 Mengidentifikasi Atribut
Langkah awal dalam melakukan analisis konjoin yaitu mengidentifikasi kumpulan dari atribut-atribut dimana setiap atribut terdiri atas beberapa taraflevel. Informasi
mengenai atribut yang mewakili preferensi konsumen bisa diperoleh melalui diskusi dengan pakar, eksplorasi data skunder, atau melakukan tes awal.
Kemudian atribut yang sudah dianggap mewakili ditentukan skalanya. Skala atribut dibagi menjadi dua yaitu skala kualitatif atau non metrik atau
kategori nominal dan ordinal dan skala kuantitatif atau metrik interval dan rasio.
Banyaknya tingkatan atribut menentukan banyaknya parameter yang akan diperkirakan dan juga mempengaruhi banyaknya stimulus yang akan dievaluasi
oleh responden. Untuk meminimumkan tugas evaluasi responden, dan harus bisa memperkirakan parameter seakurat mungkin, perlu membatasi banyaknya
tingkatanlevel dari atribut. Utility atau parth-worth function untuk level suatu objek mungkin tidak linear non-linear.
2.8.2.2 Merancang Kombinasi Atribut Stimuli
Ada dua cara pembentukan stimuli dalam analisis konjoin yaitu : 1. Full-profile
Pendekatan kombinasi lengkap full profile juga disebut evaluasi banyak faktor multiple-factor-evaluation yaitu jika ada k atribut dan ada l level
yang diteliti dapat mengevaluasi semua stimuli yang muncul dengan l
1
x l
2
x l
3
x … x l
i
sejumlah n buah.
Universitas Sumatera Utara
Tentunya terkadang banyaknya stimuli membuat bingung responden dalam menilai, untuk mengatasi masalah ini dapat digunakan
SPSS dengan menggunakan pendekatan full profile namun desain yang digunakan bukan full factor design melainkan fractional factorial design.
Dengan design ini, sebagian dari seluruh kombinasi produk dipilih yang benar-benar berpengaruh terhadap efek utama. Efek interaksi tidak
diperhatikan. Desain seperti ini dikenal dengan nama Orthogonal array. Dalam tabel Orthogonal Array, keseimbangan dicapai karena setiap
tingkat faktoratribut terjadi pada jumlah yang sama dengan setiap tingkat dari masing-masing faktor lainnya. Catatan bahwa semua faktorial lengkap
di mana terdapat jumlah yang sama berulang untuk setiap kombinasi faktor-tingkat adalah orthogonal array. Beberapa faktorial adalah
orthogonal array, beberapa tidak.
Orthogonal Array memungkinkan desain yang mengasumsikan bahwa semua interaksi yang tidak penting bisa diabaikan. Orthogonal
Array dibentuk dari basic full fractional design dengan mengganti suatu faktor baru untuk seleksi interaksi efek yang dianggap bisa diabaikan.
Metode yang lain untuk mengurangi banyaknya inetraksi dengan melakukan survey terhadap konsumen.
Tampak bahwa dalam desain orthogonal Array, jumlah
kemunculan dari setiap level suatu atribut selalu tidak sama. Berikut contoh desain orthogonal Array dan bukan orthogonal Array. Tabel
sebelah kiri menunjukkan bahwa setiap level dari masing-masing atribut muncul satu kali, sebaliknya pada tabel sebelah kanan, kombinasi 1 2 1
muncul dua kali, sementara kombinasi lainnya muncul satu kali.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.2 Contoh Orthogonal Array dan Non-orthogonal Array
Orthogonal Array Non-orthogonal Array
Faktor : A
B C
Faktor : A
B C
1 1
1 1
1 2
1 2
2 1
2 1
2 1
2 2
1 2
2 2
1 1
2 1
2. Pairwise Combination Melalui pendekatan ini, stimuli yang diperingkatkan dilakukan dengan
cara memberikan peringkat pada setiap kombinasi taraflevel dari dua atribut, mulai dari yang paling disukai sampai pada yang paling tidak
disukai. Jika banyaknya atribut ada -buah, maka kombinasi taraflevel
atribut yang harus dievaluasi responden adalah sebanyak: c =
pasangan.
Kelebihan pendekatan pasangan adalah bahwa pendekatan ini lebih mudah bagi responden untuk memberikan
pertimbangan. Tetapi kelemahan relatifnya ialah bahwa pendekatan ini memerlukan lebih
banyak evaluasi.
2.8.2.3 Menentukan Jenis Data
Kategori