memiliki daya
beli yang
terbatas, kemungkinan
besar akan
memperhitungkan atribut harga sebagai atribut yang utama. 3 Konsumen mengembangkan sejumlah kepercayaan tentang kepentingan
atribut pada setiap produk 4 Tingkat kepuasan konsumen terhadap produk akan beragam sesuai dengan
perbedaan atribut. 5 Konsumen akan sampai pada sikap terhadap produk yang berbeda melalui
prosedur evaluasi. Menurut Tjiptono 2008, dalam mengevaluasi tingkat kepuasan terhadap produk,
ada beberapa indikator yang sering digunakan antara lain : 1. Kinerja performance
2. Ciri-ciri atau keistimewaan tambahan features 3. Keandalan reliability
4. Kesesuaian dengan spesifikasi 5. Daya tahan durability
6. Pelayanan serviceability 7. Estetika aesthetic
8. Persepsi kualitas perceived quality.
2.2.3 Atribut Produk
Atribut produk adalah unsur-unsur pada produk yang dipandang penting oleh konsumen dan dijadikan dasar pengambilan keputusan pembelian. Atribut produk
ini bisa berupa warna, kemasan, mutu, dan sebagainya. Dalam tahap evaluasi, konsumen membuat peringkat atas atribut yang dimiliki oleh sebuah produk dan
Universitas Sumatera Utara
membentuk nilai untuk membeli. Dan biasanya, keputusan pembelian konsumen adalah membeli produk dengan atribut yang paling disukai Tjiptono, 2001.
Pengembangan suatu produk atau jasa melibatkan penentuan manfaat yang akan diberikan. Manfaat ini dikomunikasikan dan diserahkan pada atribut produk
seperti kualitas, fitur, dan rancangan Atribut suatu produk dapat berbeda dengan produk lainnya, dimana konsumen dalam melakukan penilaian terhadap derajat
kepentingan atribut tersebut adalah berbeda-beda pula. Tingkat kepentingan atribut ini dapat membantu produsen dalam merancang dan
mengembangkan produknya. Misalnya produk kacang Sihobuk memiliki atribut rasa, berat, harga, aroma khas, tampilan kacang, desain kemasan dan layanan
tambahan dalam penjualan.
2.2.4. Analisis Conjoint
Analisis Conjoint adalah sebuah teknik analisis multivariate yang dikembangkan secara khusus untuk mengerti bagaimana responden membuat pilihan dari
berbagai jenis objek produk, jasa atau ide. Keputusan itu dibuat berdasarkan premis sederhana bahwa konsumen mengevaluasi nilai dari objek nyata atau
hipotesis dengan mengkombinasikan sejumlah nilai yang terpisah yang disediakan oleh setiap atribut. Selain itu, konsumen dapat mengestimasi pilihan
dengan menilai bentuk objek dari kombinasi atribut. Hair et.al., 2010 Adapun model dasar analisis conjoint dirumuskan secara sistematis dapat dilihat
sebagai berikut:
µ x = ∑ ∑
�
ki �=1
� i=1
Universitas Sumatera Utara
dimana: µx = Utility Nilai Kegunaan total dari tiap-tiap stimulikombinasi
� = Utility Nilai Kegunaan dari atribut ke-i i = 1, 2, 3, ...,m dan level ke-j j = 1, 2, 3, ..., k
k = banyaknya level atribut i
m = banyaknya atribut
= 1, jika level ke-j dari atribut ke-i terjadi 0, jika tidak.
Manfaat yang dapat diambil dari penggunaan analisis konjoin ini adalah produsen dapat mencari solusi kompromi yang optimal dalam merancang atau
mengembangkan suatu produk. Menurut Green Krieger 1991 analisis ini dapat juga dimanfaatkan untuk:
1 Merancang harga 2 Memprediksi tingkat penjualan atau penggunaan produk market share,
uji coba konsep produk baru. 3 Segmentasi preferensi
4 Merancang strategi promosi
Menurut Hair et al. 2010, analisis konjoin merupakan analisis yang unik di antara metode-metode dalam analisis multivariat karena peneliti membangun
stimuli kombinasi level atribut yang kemudian diperkenalkan kepada responden dengan memberikan evaluasi keseluruhan dengan menggunakan rating. Menurut
Iwan dan Lydia 2010, kelebihan analisis konjoin adalah dapat mengikutsertakan atribut yang belum terjadi tapi diperkirakan bisa terjadi, dapat mengetahui model
Universitas Sumatera Utara
produk mana yang paling disukai konsumen, dan dapat memberikan informasi yang spesifik dalam preferensi konsumen terhadap atribut- atribut yang
dimunculkan dari suatu produk. Asumsi pada analisis conjoint berbeda dengan analisis multivariat lainnya, proses
conjoint tidak membutuhkan uji asumsi seperti normalitas, homoskedastisitas, dan
lainnya Santoso, 2012. Dalam evaluasi model, hasil analisis konjoin dinilai untuk akurasi baik individu
maupun agregat. Tujuan keduanya adalah memastikan seberapa konsisten model memprediksi preferensi yang diberikan responden. Untuk memeriksa kecocokan
model keseluruhan dapat digunakan nilai korelasinya. Semakin tinggi korelasinya semakin cocok atau semakin baik modelnya. Untuk data ranking dilihat korelasi
antara ranking aktual dan prediksi dengan Tau Kendall, sedangkan data rating digunakan korelasi Pearson Hair, et al, 2006.
2.3 Penelitian Terdahulu
