BAB III METODE PENELITIAN
3.4. Metode Analisis Data
Analisis conjoint yang merupakan teknik yang digunakan untuk mengetahui
bagaimana preferensi konsumen terhadap barang atau jasa. Analisis didasarkan pada pemikiran kosumen dalam mengevaluasi nilai dari sebuah objek terhadap kombinasi atributnya masing-masing (Hair, et al, 2006). Analisis konjoin sangat bermanfat dalam menyusun strategi pemasaran, juga dapat digunakan untuk merancang harga,memprediksi penjualan dan untuk mengetahui karakteristik pasar.
Utilitas merupakan dasar konseptual untuk menguku nilai dalam analisis konjoin yang merupakan penilaian preferensi subjektif yang unik bagi tiap individu. Produk
dengan nilai utilitas lebih tinggi memiliki preferensi lebih tinggi dan memiliki kesempatan dipilih lebih tinggi (Surjandari, 2009).
Menurut Surjandari (2009), analisis konjoin termasuk dalam multivariate dependence method dengan model matematis dari analisis konjoin adalah sebagai berikut:
Y= X1 + X2 +X3 + ...+ Xn dimana :
Variabel independent (X1, X2, X3,.... <Xn) adalah faktor maupun level dari masing-masing faktor. Variabel independence berupa data non-metrik, sedangkan variabel dependent (Y) adalah preferensi keseluruhan dari responden terhadap level dari masing-masing faktor dari suatu produk. Variabel dependent ini juga mencakup penilaian konsumen terhadap tingkat kepentingan faktor terhadap atribut-atribut suatu produk.
Pada dasarnya tujuan analisis conjoint adalah untuk mengetahui bagaimana persepsi seseorang terhadap suatu objek yang terdiri dari atas satu/banyak bagian.
Hasil utama conjoint analysisadalah suatu bentuk (desain) produk barang / jasa / objek tertentu yang diinginkan oleh sebagian besar responden (Santoso, 2012).
Proses dasar analisis conjoint seperti yang dijelaskan Santoso (2012) terdiri dari:
1. Menentukan Perancangan Atribut dan Level
Menentukan faktor sebagai atribut spesifik kemudian level sebagai bagian-dari faktor sebuah objek. Dalam analisis ini, perancangan atribut yang berpengaruh merupakan bagian dari mengidentifikasi atribut dengan tingkatan, masing-masing dipergunakan untuk membuat stimuli.
Tabel 3.3 Atribut dan Level Atribut Pada Beras Lokal
7 Keseragaman butir beras 1 Seragam
2 Biasa
3 Tidak Seragam
8 Harga 1 Rp 8.000-Rp9.000/kg
2 Rp 10.000-Rp11.000/kg
3 ³Rp 12.000/kg
Sumber :Analisis Data Primer, 2019
Dari atribut dan subatribut yang telah dibuat diperoleh jumlah atribut Beras lokal sebanyak 8 faktor dan terdapat 24 subatribut.
Tingkatan mutu dan pembakuan mutu atau standarisasi didasarkan antara lain pada kesepakatan oleh sebagian besar pedagang beras. Atribut diatas serta level tersebut ditentukan melalui pra-survey , penelitian terdahulu, dan berdasarkan persyaratan mutu beras sesuai dengan Standar Nasional Indonesia. Tingkatan mutu yang berlaku di penduduk sangat beragam, terbatas untuk daerah tertentu dan tidak resmi.
Diketahui bahwa pemerintah telah menerapkan standar mutu untuk beras yang beredar di pasaran. Standar mutu beras di Indonesia dapat berdasarkan SNI, Inpres
maupun kesepakatan para pedagang beras, tergantung kepada standar yang dirasa
paling cocok untuk diterapkan sesuai dengan tujuan masing-masing (Haryadi, 2009).
2.Mendesain Stimuli
Berdasarkan Tabel 3.3 , maka didapatkan kombinasi (stimuli) sebanyak 3x3x3x3x3x3x3x3 = 6.561 stimuli . Konsumen akan kesulitan memberi peringkat dari ke-19.440 kombinasi produk tersebut selain membutuhkan waktu yang relatif lama. Dalam penelitian ini,menggunakan metode full-profile yang mengevaluasi beberapa faktor. Pada pengukuran ini untuk memudahkan responden dalam mengevaluasi semua kombinasi digunakan fractional factorial design yang merupakan teknik untuk mereduksi jumlah stimuli dimana diperoleh kombinasi yang hanya mengukur efek utamanya (Rosada,2012).
Dengan memakai prosedur orthogonal pada SPSS 24.0 maka kombinasi yang berjumlah 3888 tadi disederhanakan jumlahnya agar tidak semua kombinasi harus dianalisis. Hasil dari orthogonal design ini yaitu stimuli yang berjumlah 18 stimuli berstatus desain dan 2 berstatus holdouts.
Tabel 3.4 Desain Stimuli Beras Lokal
Sumber :Analisis Data Primer, 2019
Pada tabel 3.4 yaitu pada stimuli satu kombinasi atribut beras yang mungkin menjadi preferensi konsumsi beras adalah Kepulenan , yatu stimuli pertama dengan beras yang pulen, berwarna tidak putih , dengan butih patah yang sedang dengan tingkat kebersihan yang sedang,tidak beraroma , daya tahan penyimpanan beras yaitu 1 bulan dengan tingkat keseragaman yang beras yang biasa, dengan harga Rp kisaran Rp 10.000-Rp11.000 /kg . Pada stimuli dua, kombinasi atribut yaitu beras yang dengan tingkat kepulenan sedang , berwarna putih , butir patah yang sedikit ,
Kepulenan Warna Butir
Patah Kebersihan Aroma Daya Tahan
Keseragaman
Butir Beras Harga/kg Card Pulen Tidak Putih Sedang Sedang Tidak
beraroma 1 Bulan Biasa 10000-11000 1
Sedang Putih Sedikit Ada kotoran Tidak
beraroma <1 Bulan Tidak Seragam ³12000 2
Tidak pulen Putih Sedikit Sedang Wangi <1 Bulan Biasa 10000-11000 3
Pulen Putih Banyak Bersih Wangi 1 Bulan Tidak Seragam 10000-11000 4
Tidak pulen Tidak Putih Sedikit Ada kotoran Wangi >1Bulan Biasa 8000-9000 5 Pulen Tidak Putih Banyak Sedang Wangi <1 Bulan Tidak Seragam 8000-9000 6
Sedang Putih Banyak Ada kotoran Sangat
wangi 1 Bulan Biasa 8000-9000 7
Pulen Tidak Putih Sedikit Sedang Sangat
wangi >1Bulan Seragam ³12000 8
Sedang Tidak Putih Sedang Bersih Wangi 1 Bulan Seragam 8000-9000 9
Tidak pulen Putih keruh Banyak Bersih Tidak
beraroma >1Bulan Seragam 8000-9000 10 Pulen Putih keruh Sedang Ada kotoran Tidak
beraroma <1 Bulan Biasa 8000-9000 11
Sedang Tidak Putih Banyak Bersih Sangat
wangi <1 Bulan Biasa ³12000 12
Tidak pulen Tidak Putih Banyak Ada kotoran Tidak
beraroma <1 Bulan Seragam 10000-11000 13 Sedang Putih keruh Banyak Sedang Sangat
wangi >1Bulan Biasa 10000-11000 14
Sedang Putih Sedang Ada kotoran Wangi >1Bulan Seragam 10000-11000 15
Tidak pulen Putih Sedang Sedang Sangat
wangi >1Bulan Tidak Seragam 8000-9000 16 Sedang Putih keruh Sedikit Sedang Tidak
beraroma 1 Bulan Tidak Seragam 8000-9000 17
Sedang Putih keruh Sedang Sedang Wangi <1 Bulan Seragam ³12000 18
Pulen Putih keruh Sedikit Ada kotoran Sangat
wangi 1 Bulan Seragam 10000-11000 19
Tidak pulen Putih keruh Sedang Bersih Sangat
wangi <1 Bulan Tidak Seragam 10000-11000 20
memiliki tingkat kebersihan yang terdapat kotoran , beras yang tidak wangi, dengan daya tahan nya ialah kurang dari 1 bulan , dan beras tingkat keseragaman yang tidak seragam yaitu bercampur, harga perkilo nya ialah ³12000 . Demikian juga pada stimuli tiga hingga seterusnya sampai pada stimuli yang ke – 20.
3. Mengumpulkan pendapat responden terhadap setiap stimuli yang ada
Hasil pembuatan stimuli menggunakan prosedur orthogonal itulah yang kemudian disertakan dengan kuesioner untuk dievaluasi oleh responden. Responden akan memberikan rating terhadap stimuli yang ada. Penilaian rating menggunakan skala ordinal yang terukur berupa skala likert dengan angka 1= sangat tidak suka, 2 = tidak suka, 3 = biasa saja , 4 = suka , 5 = sangat suka. Dari stimuli yang terbentuk, proses kemudian dilanjutkan dengan proses conjoint . Pendapat setiap responden ini disebut sebagai utility yang dinyatakan dengan angka dan menjadi dasar perhitungan conjoint.
Tabel 3.5 Pemberian Rating pada Stimuli Beras Lokal
Sumber :Analisis Data Primer, 2019
Rating diisi oleh konsumen beras yang menjadi responden dalam penelitian ini dan ditulis sesuai dengan selera mereka masing –masing dengan menggunakan skala likert dari nilai 1- 5. Dari hasil penelitian terhadap stimuli tersebut kemudian dilanjutkan dengan proses conjoint .
4. Melakukan proses conjoint dengan masukan data yang ada
Hasil penilaian rating oleh responden diolah dengan analisis conjoint dengan bantuan perangkat lunak SPSS 24.0 . Hasil analisis conjoint secara keseluruhan dilihat dari keseluruhan statistik pada SPSS subfile summary. Hasil analisis ini diperoleh untuk memperkirakan atribut beras yang diinginkan oleh responden berdasarkan penilaian terhadap stimuli tersebut yang disertakan dalam kueisioner.
5. Hasil Analisis
Output yang dihasilkan dari proses analisis conjoint berupa nilai utility yaitu suatu perbandingan antara nilai kegunaan dengan tiap-tiap taraf atributnya, importance
Kepulenan Warna Butir
Patah Kebersihan Aroma Daya Tahan
Keseragaman
Butir Beras Harga/kg Rating Card Pulen Tidak Putih Sedang Sedang Tidak
beraroma 1 Bulan Biasa
10000-11000 … 1
Wangi >1Bulan Biasa 8000-9000
… 5
¯ ¯ ¯ ¯ ¯ ¯ ¯ ¯ ¯ ¯
Tidak pulen
Putih keruh Sedang Bersih Sangat wangi
values yaitu suatu nilai perbandingan antara nilai kepentingan dengan tiap-tiap atribut beras lokal.
Tabel 3.6 Hasil Analisis Conjoint pada Beras
No. Atribut Level Nilai Kegunaan
(utility values)
Sumber :Analisis Data Primer, 2019
Serta nilai korelasi Pearson dan Kendall’s Tau untuk mengetahui seberapa tinggi predictive accuracy-nya. Interpretasi hasilnya adalah untuk nilai utility, yaitu nilai yang paling besar menjadi kombinasi stimuli yang disukai oleh konsumen. Untuk nilai kepentingan (importance values) yaitu nilai yang terbesar menunjukkan atribut beras yang paling penting serta untuk uji keakuratan dilihat dari korelasi Pearson’s dan Kendall’s Tau.
Intrepetasi hasilnya yaitu nilai utlity yang terbesar menunjukkan level dari atribut yang menjadi preferensi konsumen dalam membeli beras sehingga apabila level-level atribut yang memiliki nilai utility paling besar digabungkan maka akan membentuk kombinasi/stimuli dari karakteristik preferensi konsumen dalam membeli beras di Kota Medan.
Jika sign < 0,05 maka predictive accuracy tinggi pada proses conjoint. Sementara untuk mengetahui apakah proses conjoint yang menggunakan sampel tersebut bisa selaras jika digunakan pada populasi maka hasil conjoint diuji dengan sejumlah holdout stimuli. Holdout stimuli yang dibuat SPSS sebagai penguji hasil yang didapat nanti, jika nilai signifikansi 0,00 (kurang dari 0,05) dapat dikatakan bahwa proses conjoint yang menggunakan sampel tersebut bisa selaras jika digunakan pada populasi (Santoso, 2012).
Untuk menjawab tujuan penelitian pertama dapat dilihat dari nilai utility pada masing-masing level atribut. Interpretasi hasilnya yaitu nilai utility yang terbesar menunjukkan level dari atribut yang menjadi preferensi beras lokal sehingga level-level atribut yang memiliki nilai utility paling besar digabungkan maka akan
membentuk kombinasi/stimuli dari karateristik beras yang menjadi preferensi konsumen.
Untuk menjawab tujuan penelitian kedua dimana untuk menganalisis urutan kepentingan suatu atribut dalam keputusan konsumen mengkonsumsi beras digunakan analisis conjoint (Averaged Importance) serta Importance Values.
Untuk menjawab tujuan penelitian ketiga dimana untuk mengukur tingkat ketepatan predikisi yang dicerminkan dengan adanya korelasi yang tinggi dan signifikan anatara hasil Estimates dan hasil Aktual digunakan Perhitungan Accuracy secara Pearson dan Kendall. Dimana pedoman untuk uji signifikansi ialah :
Hipotesis :
Ho= Tidak ada korelasi yang kuat antara variabel ESTIMATES dengan Resp .1 (rank)
H1= Ada korelasi yang kuat antara variabel ESTIMATES dan Resp.1 ( Rank) Jika probabilitas (Sign)> 0,05 maka Ho diterima.
Jika probabilitas (Sign)< 0,05, maka Ho ditolak.
3.5 Definisi dan Batasan Operasional