Dari hasil yang diperoleh dapat diketahui bahwa = 0,95 14,07. Dengan
demikian diterima dan
1
ditolak, artinya tidak ada perbedaan penilaian yang dilakukan responden terhadap atribut-atribut sepeda motor.
4.2.2 Analisis Konjoin
4.2.2.1 Analisis Minat Sepeda Motor Secara Umum
Munculnya merek-merek sepeda motor di pasar membuat persaingan semakin tinggi, sehingga perlu dilakukan penelitian mengenai pola atribut yang mempengaruhi minat
ketertarikan konsumen dalam membeli produk sepeda motor dan diperlukan pola atribut yang mempengaruhi pembelian sepeda motor. Pada dasarnya, ada beberapa
pola atribut yang mempengaruhi minat mahasiswa tetapi pada penelitian ini atribut hanya dibatasi pada atribut merek, kapasitas tangki, jenis sepeda motor, ban, harga,
roda, warna dan daya mesin dengan: 3 x 3 x 3 x 3 x 3 x 2 x 3 x 3 = 4.374 buah.
Atribut-atribut tersebut dapat dilihat pada Lampiran 1.
Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasikan atribut yang dianggap penting oleh mahasiswa dalam membeli sepeda motor, mendapatkan nilai utilitas atribut pada
level tertentu, dan untuk menentukan urutan prioritas atribut yang paling disukai mahasiswa.
4.2.2.2 Hasil Analisis Konjoin dari Minat Mahasiswa USU
Setelah kombinasi-kombinasi atribut produk dan levelnya diperoleh, selanjutnya adalah menanyakan minat responden terhadap setiap kombinasi. Untuk mengurangi
tugas evaluasi dari responden maka kombinasi sepeda motor sebanyak 4.374 kombinasi direduksi menjadi 27 kombinasi dapat dilihat pada Lampiran 2. Penilaian
dengan menggunakan Skala Likert 5 butir. Peringkat 1 menyatakan sangat tidak menyukai dan peringkat 5 menyatakan sangat menyukai. Hasil dari penilaian salah
satu responden dapat dilihat pada Lampiran 3.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2.3 Melakukan Prosedur Analisis Konjoin
Berikut dijelaskan prosedur analisis konjoin: 1. Membuat model dasar konjoin, kemudian diuraikan ke dalam bentuk
persamaan regresi multiple, dengan persamaan dugaannya sebagai berikut: =
+
11 11
+
12 12
+
13 13
+
21 21
+
22 22
+
23 23
+
31 31
+
32 32
+
41 41
+
42 42
+
43 43
+
51 51
+
52 52
+
53 53
+
61 61
+
62 62
+
71 71
+
72 72
+
73 73
+
81 81
+
82 82
+
83 83
2. Mengestimasi model dasar persamaan konjoin tersebut menggunakan analisis regresi Kuadrat Terkecil Biasa atau Ordinary Least Square OLS dengan
peubah bebasnya berupa peubah boneka dummy variable, yang terlebih dahulu mengubah bentuk data input menjadi peubah dummy. Pada proses ini
diperolah estimasi utilitas untuk setiap level atribut yang dapat dilihat
pada Lampiran 4. 3. Menentukan tingkat kepentingan suatu faktoratribut factor importance, I dan
kepentingan relatifnya dengan faktor lain, W, dimana : =
=1
dengan = {maks
− min } 4. Melakukan analisis dan interpretasi hasil analisis konjoin pada data preferensi
tersebut pada tingkat agregat seluruh responden.
5. Penilaian keandalan dan kesahihan model yang diperoleh dengan nilai R
2
koefisien determinasi ganda Pearson dan
Tau’s Kendall.
4.2.2.4 Pengolahan Nilai Utilitas Level Tiap Atribut
Analisis konjoin memiliki salah satu tujuan untuk mengetahui nilai gunautility dalam tiap-tiap level pada atribut yang akan diujikan. Untuk mengetahui nilai utilitas
bersebut, harus diketahui preferensi responden, baik secara individu maupun agregat keseluruhan, dalam mengevaluasi ketertarikan responden terhadap produk sepeda
Universitas Sumatera Utara
motor. Nilai utilitas individu bermanfaat untuk mendesain suatu produk sepeda motor bersifat spesifik bagi masing-masing individu. Nilai utilitas agregrat menunjukan nilai
utilitas secara keseluruhan dari responden penelitian ini. Terdapat nilai utilitas agregrat dengan tanda negatif karena pengaruh efek coding dan proses
penghitungannya.
Nilai utilitas pada dasarnya adalah selisih antara rata-rata atribut tertentu dengan nilai konstantanya. Dalam penafsiran angka utilitasnya perlu memperhatikan
penyusunan rating yang dilakukan oleh responden. Karena dalam penelitian ini, responden melakukan penyusunan rating dari yang paling tidak disukai sampai yang
paling disukai, maka tanda negatif yang terbaca sebagai nilai utilitas menunjukan bahwa responden tidak menyukai level pada atribut tersebut. Untuk megetahui
perhitungan nilai utilias setiap responden dan nilai utilitas agregratnya dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan program SPSS 17 yaitu sampel respondennya sebanyak
354 mewakili mahasiswa USU. Untuk melihat hasilnya peneliti menampilkan 1 subjek responden serta pengerjaan manualnya, sebagai perwakilan 354 subjek
responden dan nilai utilitas agregratnya yang menggambarkan nilai utilitas secara keseluruhan dari 354 responden. Cara menghitung nilai utilitas dilakukan dengan
manual untuk 1 responden sebagai berikut:
Untuk atribut Merek, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
1 2
Level 1 1
Level 2 1
Level 3
Universitas Sumatera Utara
Untuk atribut Kapasitas Tangki , level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
3 4
Level 1 1
Level 2 1
Level 3
Untuk atribut Ketahanan Baterai, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
5 6
Level 1 1
Level 2 1
Level 3
Untuk atribut Ban, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
7 8
Level 1 1
Level 2 1
Level 3
Untuk atribut Harga, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
9 10
Level 1 1
Level 2 1
Level 3
Untuk atribut Roda, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
11
Level 1 1
Level 2
Universitas Sumatera Utara
Untuk atribut Warna, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
12 13
Level 1 1
Level 2 1
Level 3
Untuk atribut Daya Mesin, level dari atribut dikodekan sebagai berikut: Level
14 15
Level 1 1
Level 2 1
Level 3
Bentuk pertanyaan dalam kuesioner adalah pada Lampiran 8 dan diminta dari responden adalah preferensi mereka atas setiap kombinasi. Preferensi diperoleh
dengan menilai kombinasi-kombinasi yang tersedia berdasarkan tingkat kesukaan relatif. Karena masih berupa kata-kata, data pada lampiran 3 hasil penilaian dari 1
responden tersebut perlu dikodekan menjadi variabel dummy, sebagaimana dilakukan pada regresi dengan variabel kuantitatif. Hasilnya adalah data Tabel 4.6 berikut:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6 Pengkodeaan Data untuk Regresi
Sumber: Data Olahan Penulis
No Merek
Kapasit as
Tangki Jenis
sepeda Motor
Ban Harga
Roda
Warna Daya
Mesin
Rating Prefer
ensi
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
11 12
13 14
15
1 1
1 1
1 1
4 2
1 1
1 1
3 3
1 1
1 1
1 1
1 2
4 1
1 1
1 1
4 5
1 1
1 1
1 2
6 1
1 1
1 1
5 7
1 1
1 1
1 4
8 1
1 1
1 1
1 4
9 1
1 1
1 1
1 4
10 1
1 1
1 1
2 11
1 1
1 1
1 1
4 12
1 1
1 1
1 2
13 1
1 1
3 14
1 1
1 1
1 1
1 3
15 1
1 1
1 1
1 1
3 16
1 1
1 1
1 1
5 17
1 1
1 1
1 5
18 1
1 1
1 1
1 1
3 19
1 1
1 1
1 1
3 20
1 1
1 1
1 1
3 21
1 1
1 1
1 1
2 22
1 1
1 2
23 1
1 1
1 1
4 24
1 1
1 1
1 4
25 1
1 1
1 4
26 1
1 1
1 1
1 1
1 4
27 1
1 4
Universitas Sumatera Utara
Data yang sudah ditransformasi diubah bentuknya, Sehingga data yang diperoleh dari hasil kuesioner dianalisis dengan persamaan regresi linear berganda dengan
variabel bebas berupa dummy sebanyak 15 buah.
= +
1 1
+
2 2
+
3 3
+
4 4
+
5 5
+
6 6
+
7 7
+
8 8
+
9 9
+
10 10
+
11 11
+
12 12
+
13 13
+
14 14
+
15 15
di mana : = Rating Preferensi
1
,
2
= Variabel dummy mewakili bagian Merek
3
,
4
= Variabel dummy mewakili bagian Kapasitas Tangki
5
,
6
= Variabel dummy mewakili bagian Jenis Sepeda Motor
7
,
8
= Variabel dummy mewakili bagian Ban
9
,
10
= Variabel dummy mewakili bagian Harga
11
= Variabel dummy mewakili bagian Roda
12
,
13
= Variabel dummy mewakili bagian Warna
14
,
15
= Variabel dummy mewakili bagian Daya Mesin
Menentukan ,
1
, … ,
15
dapat menggunakan metode kuadrat terkecil. Untuk mendapatkan koefisien di atas dapat juga diperoleh dengan menggunakan SPSS. Hasil
dari pengolahan tersebut dapat dilihat pada Lampiran 5. Setelah diperoleh koefisien dari
,
1
, … ,
15
, dengan bantuan SPSS 17 diperoleh nilai utilitas dari 1 responden dapat dilihat pada Lampiran 6. Hubungan setiap koefisien variabel dummy, mewakili
perbedaan pada parth-worth untuk level yang bersangkutan dikurangi parth-worth dari level dasar, yang dilakukan dengan manual pada contoh sebagai berikut:
Persamaan untuk atribut merek
11
−
13
=
1
4.1
12
−
13
=
2
4.2
11
+
12
+
13
= 0 4.3
Dengan menggunakan nilai-nilai koefisien dari hasil SPSS maka diperoleh persamaan berikut :
Universitas Sumatera Utara
11
−
13
= 0,777 4.4
12
−
13
= 0,444 4.5
Dari persamaan 4.4 dan 4.5 diperoleh persamaan
11
−
13
= 0,777
12
−
13
= 0,444 _ 4.6
11
−
12
= 0,333
11
= 0,333 +
12
Dari persamaan 4.3 diperoleh
11
+
12
+
13
= 0 0,333 +
12
+
12
+
13
= 0 4.7 0,333 + 2
12
+
13
= 0 2
12
+
13
= −0,333
Dari persamaan 4.5 dan 4.7 diperoleh
12
−
13
= 0,444 2
12
−
13
= −0,333 _ 4.8
3
12
= 0,111
12
= 0,037
Substitusikan persamaan 4.8 ke 4.5 diperoleh
12
−
13
= 0,444 0,037
−
13
= 0,444 4.9
13
= 0,037 − 0,444
13
= −0,407
Substitusikan persamaan 4.9 ke 4.4 diperoleh
11
−
13
= 0,777
11
− −0,407 = 0,777 4.10
11
= 0,777 − 0,407
11
= 0,370
Universitas Sumatera Utara
Sehingga diperoleh nilai untuk atribut merek
11
= 0,370
12
= 0,037
13
= −0,407
Persamaan untuk atribut kapasitas tangki
21
−
23
=
3
4.11
22
−
23
=
4
4.12
21
+
22
+
23
= 0 4.13
Dengan menggunakan nilai-nilai koefisien dari hasil SPSS maka diperoleh persamaan berikut :
21
−
23
= −0,333 4.14
22
−
23
= −0,111 4.15
Dari persamaan 4.14 dan 4.15 diperoleh persamaan
21
−
23
= −0,333
22
−
23
= −0,111 _ 4.16
21
−
22
= −0,222
21
= −0,222 +
22
Dari persamaan 4.13 diperoleh
21
+
22
+
23
= 0 −0,222 +
22
+
22
+
23
= 0 4.17 −0,222 + 2
22
+
23
= 0 2
22
+
23
= 0,222 Dari persamaan 4.15 dan 4.17 diperoleh
2
22
−
23
= 0,222
22
−
23
= −0,111 + 4.18
3
22
= 0,111
22
= 0,037
Universitas Sumatera Utara
Substitusikan persamaan 4.18 ke 4.15 diperoleh
22
−
23
= −0,111
0,037 −
23
= −0,111 4.19
23
= 0,037 + 0,111
23
= 0,148 Substitusikan persamaan 4.19 ke 4.14 diperoleh
21
−
23
= −0,333
21
− 0,148 = −0,333 4.20
21
= −0,333 − 0,148
21
= −0,185
Sehingga diperoleh nilai untuk atribut kapasitas tangki
21
= −0,185
22
= 0,037
23
= 0,148 Perhitungan ini dilakukan terus hingga atribut ke delapan yaitu daya mesin
81
,
82
,
83
Persamaan regresi linier berganda, untuk memperkirakan nilai utilitas. Harus diperoleh utility setiap atribut, setiap atribut memiliki sub level. Dengan diketahuinya
kode variabel dummy, di mana level 3 sebagai kategori dasar. Setiap level perlu dilambangkan terlebih dahulu yang lambangnya dapat dilihat pada Lampiran 4.
Sehingga hasil nilai utilitas agregat dari 354 responden dapat dilihat pada Tabel 4.7.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.7 Nilai Utilitas Agregat Level Atribut Responden Mahasiswa USU Utilitas
Atribut Keterangan
Utility Estimate
Std. Error
Merek Honda
0,317 0,097
Yamaha -0,038
0,097 Suzuki
-0,280 0,097
Kapasitas Tangki
3,7 Liter -0,111
0,097 3,7Liter s.d 12Liter
0,034 0,097
12 Liter 0,077
0,097 Jenis Sepeda
Motor Matic
-0,013 0,097
Bebek -0,071
0,097 Sport
0,083 0,097
Ukuran Ban
D7090 – 14 MC 34 P
B8090 – 14 MC 40 P
-0,007 0,097
D7090 – 17 MC 38 P
B 8090 – 17 MC 44 P
-0,034 0,097
D80100 – 17 MC 46P
B10090 – 17 MC 55P
0,042 0,097
Harga Rp 12.000.000,00
0,162 0,097
Rp 12.000.000,00 – Rp 20.000.000,00
0,010 0,097
Rp 20.000.000,00 -0,172
0,097 Roda
Pelak Jari-jari 0,056
0,073 Pelak Biasa
-0,056 0,073
Warna Putih
0,102 0,097
Hitam -0,074
0,097 Merah
-0,029 0,097
Daya Mesin 108cc
-0,142 0,097
108cc s.d 150cc 0,076
0,097 150cc
0,066 0,097
Konstanta 3,118
0,073
Universitas Sumatera Utara
Dari Tabel 4.7 telah diperoleh estimasi koefisien persamaan konjoin atau estimasi utilitas tiap levelnya yang disebut prediksi parth-worth secara agregrat yaitu
sebagai berikut: = 3,118 ,
11
= 0,317 ,
12
= −0,038 ,
13
= −0,280 ,
21
= −0,111 ,
22
= 0,034 ,
23
= 0,077 ,
31
= −0,013 ,
32
= −0,071 ,
33
= 0,083 ,
41
= −0,007 ,
42
= −0,034 ,
43
= 0,042 ,
51
= 0,162 ,
52
= 0,010 ,
53
= −0,172 ,
61
= 0,056 ,
62
= −0,056 ,
71
= 0,102 ,
72
= −0,074 ,
73
= −0,029 ,
81
= −0,142 ,
82
= 0,076 ,
83
= 0,066 ,
Dari estimasi koefisien diatas maka dapat disubtitusi setiap estimasi utilitas kedalam persamaan dasar konjoin yaitu sebagai berikut:
= 3,118 + 0,317
11
− 0,038
12
− 0,280
13
− 0,111
21
+ 0,034
22
+ 0,077
23
− 0,013
31
− 0,071
32
+ 0,083
33
− 0,007
41
− 0,034
42
+ 0,042
43
+ 0,162
51
+ 0,010
52
− 0,172
53
+ 0,056
61
− 0,056
62
+ 0,102
71
− 0,074
72
− 0,029
73
− 0,142
81
+ 0,076
82
+ 0,066
83
Utilitas pada dasarnya adalah selisih antara rata-rata atribut tertentu dengan konstantanya. Jika selisih adalah negatif, maka responden kurang suka dengan stimuli
produk tersebut. Sebaliknya, jika selisih adalah positif, maka responden suka dengan stimuli produk tersebut. Dari hasil nilai utilitas agregrat level atribut responden
mahasiswa USU pada Tabel 4.7 maka dapat ditafsirkan analisis nilai utilitas setiap level pada atribut yaitu :
1. Merek Pada atribut merek, utility yang bernilai positif yaitu Honda. Secara
agregratnya responden cenderung menyukai merek Honda. 2. Kapasitas Tangki
Pada atribut Kapasitas tangki, utility yang bernilai positif ada dua yaitu untuk 3,7 Liter s.d 12 Liter dan 12 Liter. Utility yang bernilai positif lebih besar
yaitu 12 Liter. Secara agregratnya responden cenderung menyukai Kapasitas tangki 12 Liter.
3. Jenis Sepeda Motor
Universitas Sumatera Utara
Pada atribut jenis sepeda motor, utility yang bernilai positif yaitu jenis sepeda motor sport. Secara agregratnya responden cenderung menyukai sepeda motor
sport. 4. Ukuran Ban
Pada atribut ukuran ban, utility yang bernilai positif yaitu ukuran ban 80100- 17MC 46P dan 10090-17MC 55P . Secara agregatnya responden cenderung
menyukai ukuran ban 80100-17MC 46P dan 10090-17MC 55P. 5. Harga
Pada atribut harga, utility yang bernilai positif untuk harga ada dua yaitu harga Rp 12 .000.000,00 dan Rp 12.000.000,00 s.d Rp 20.000.000,00. Utility yang
bernilai positif lebih besar yaitu Rp 12.000.000,00. Secara agregatnya responden cenderung menyukai harga RP 12.000.000,00.
6. Roda Pada atribut roda, utility yang bernilai positif untuk roda yaitu roda pelak jari-
jari. Secara agregatnya responden cenderung menyukai roda pelak jari-jari. 7. Warna
Pada atribut ukuran warna, utility yang bernilai positif yaitu warna putih.. Secara agregratnya responden cenderung menyukai warna putih tersebut.
8. Daya Mesin Pada atribut ketahanan daya mesin, utility yang bernilai positif ada dua yaitu
daya mesin 108cc s.d 150cc dan 150cc. Utility yang bernilai positif lebih besar yaitu daya mesin 108cc s.d 150cc. Secara agregratnya responden
cenderung menyukai daya mesin 108cc s.d 150cc.
Universitas Sumatera Utara
4.2.2.5 Tingkat Kepentingan Relatif
