BAB II TINJAUAN PUSTAKA
II.5 Teknik Stated Preference
Menurut Charles Sitendaon dalam tesisnya, dalam survei preferensi dikenal adanya dua metode pendekatan. Pendekatan pertama adalah analisis pilihan masyarakat berdasarkan laporan yang sudah ada. Dengan menggunakan teknik statistik diidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi pemilihan. Teknik ini disebut Revealed Preference (RP).
Kelemahan pada cara pendekatan pertama ini dicoba diatasi dengan pendekatan kedua yang disebut teknik Stated Preference (SP). Teknik SP merupakan pendekatan terhadap responden untuk mengetahui respon mereka terhadap situasi yang berbeda. Pada teknik SP ini, peneliti dapat mengontrol secara penuh faktor-faktor yang ada pada situasi yang dihipotesis. Masing-masing individu ditanya tentang responnya jika mereka dihadapkan kepada situasi yang diberikan dalam keadaan yang sebenarnya (bagaimana preferensinya terhadap pilihan yang ditawarkan) (C.Sitindaon).
Kebanyakan SP menggunakan perancangan eksperimen untuk menyusun alternatif-alternatif yang disajikan kepada responden. Rancangan ini biasanya dibuat “orthogonal” artinya kombinasi antara atribut yang disajikan bervariasi secara bebas satu sama lain. Salah satu keuntungannya adalah bahwa efek dari masing-masing atribut yang direspon lebih mudah diidentifikasi (C.Sitindaon).
Selanjutnya responden ditanya mengenai pilihan apa yang mereka inginkan untuk melakukan sesuatu atau bagaimana mereka membuat rangking/rating atau pilihan tertentu didalam satu atau beberapa situasi dugaan.
Sifat utama dari stated preference survey (C.Sitindaon) adalah sebagai berikut :
7. Stated preference didasarkan pada pernyataan pendapat responden mengenai bagaimana respon mereka terhadap beberapa alternatif hipotesa. 8. Setiap pilihan dipresentasikan sebagai “paket” dari atribut yang berbeda
seperti waktu, ongkos, headway, reability dan lain-lain.
9. Peneliti membuat alternatif hipotesa sedemikian rupa sehingga pengaruh individu pada setiap atribut dapat diestimasi; ini diperoleh dengan teknik desain eksperimen (eksperimental design).
10. Alat interview (questionnaire) harus memberikan alternatif hipotesa yang dapat di mengerti oleh responden, tersusun rapi dan masuk akal.
11. Responden menyatakan pendapatnya pada setiap pilihan (option) dengan melakukan ranking, rating dan choice pendapat terbaiknya dari sepasang atau sekelompok pernyataan.
12. Respon sebagai jawaban yang diberikan oleh individu dianalisa untuk mendapatkan ukuran kuantitatif mengenai hal yang penting (reality) pada setiap atribut.
Kemampuan penggunaan stated preferance terletak pada kebebasan membuat desain eksperimen dalam upaya menemukan variasi yang luas bagi keperluan penelitian. Kemampuan ini harus diimbangi oleh keperluan untuk memastikan bahwa respon yang diberikan cukup realistis.
Untuk membangun keseimbangan dalam penggunaan stated preference, dibuat tahapan-tahapan berikut (C.Sitindaon):
1. Identifikasi atribut kunci dari setiap alternatif dan buat “paket” yang mengandung pilihan; seluruh atribut penting harus dipresentasikan dan pilihan harus dapat di terima dan realistis.
2. Cara yang digunakan di dalam memilih akan disampaikan pada responden yang diperkenankan untuk mengekspresikan apa yang lebih disukainya. 3. Bentuk penyampaian alternatif harus mudah dimengerti dalam konteks
pengalaman responden dan dibatasi.
4. Strategi sampel harus dilakukan untuk menjamin perolehan data yang representatif.
II.5.1 Identifikasi pilihan (Identification of preference)
Berikutnya bagaimana responden akan ditanya supaya mengekspresikan preferensi terbaiknya terhadap setiap pilihan yang ditawarkan padanya, hal ini dibutuhkan untuk merancang kuisioner. Menurut Sitindaon ada 3 teknik/cara utama untuk mengetahui dan mengumpulkan informasi mengenai perference pesponden terhadap alternatif pilihan yang ditawarkan kepadanya, yaitu:
1. Ranking responses
Pendekatan ini dilakukan dengan cara menyampaikan seluruh pilihan pendapat kepada responden. Lalu responden diminta untuk merankingnya kedalam pilihan lain yang secara tidak langsung merupakan nilai hiraraki dari utilitas. Dalam pendekatan ini seluruh pilihan dipresentasikan tetapi jumlah alternatif pilihan harus dibatasi agar tidak melelahkan responden.
2. Rating techniques
Dalam kasus ini responden ditanya, untuk mengekspresikan derajat pilihan terbaiknya, menggunakan aturan skala, sering berada diantara 1 dan 10, dengan disertakan label spesifik sebagai angka kunci, untuk contoh 1 = ’sangat tidak suka’, 5 = ’tidak suka’, 10 = ’sangat disukai’.
Disini diperlihatkan bahwa respon tidak lepas dari skala yang digunakan dan label yang disertakan, untuk itu pilihan terbaik didapatkan dan diteremahkan kedalam skala cardinal.
3. Choice Experiment
Individu hanya ditanya untuk memilih pilihan preferencenya dari beberapa alternatif (dua atau lebih) dalam sekumpulan pilihan. Selanjutnya memperkenankan responden untuk mengekspresikan derajat keyakinannya kedalam pernyataan pilihan. Diakhir responden ditawarkan skala semantik (makna). Beberapa tipe antara lain: 1)Pasti pilih pilihan pertama, 2)Mungkin menyukai pilihan pertama, 3)Tidak dapat memilih (berimbang), 4) Mungkin menyukai pilihan kedua, 5) Pasti pilih pilihan kedua. Cara inilah nantinya yang akan penulis gunakan dalam mengidentifikasikan pilihan dalam penulisan ini.
II.5.2 Analisa Data Stated Preference
Fungsi utilitas adalah mengukur daya tarik setiap pilihan (Skenario
hipotesa) yang diberikan pada responden. Fungsi ini merefleksikan pengaruh
pilihan responden pada seluruh atribut yang termasuk dalam stated preference.
Umumnya, fungsi utilitas berbentuk linear sebagai berikut:
U1= a+b1. x1+ b2.x2+ ... + bn. xn ...(2.8) Dimana: U1 = utilitas plihan i a, b1, ..., bn = parameter model x1, x2, …, xn = nilai atribut
Tujuan analisa adalah menentukan estimasi nilai sampai dimana nilai- nilai tersebut disebut sebagai bobot pilihan atau komponen utilitas. Dari nilai paremeter medel dapat efek relatif setiap atribut pada seluruh utilitas. Setelah komponen utilitas dapat diestimasi, maka selanjutnya dapat digunakan untuk berbagai tujuan seperti menentukan kepentingan relatif dari atribut yang termasuk dalam eksperimen dan menentukan fungsi utilitas untuk peramalan model.
II. 5.3 Estimasi parameter Stated Preference
Ada beberapa cara yang secara keseluruhan dapat menetukan komponen utilitas. Empat teknik analisa stated preferance yaitu (C.Sitindaon):
1. Naiva atau Metode Grafik
Naive atau metode garfik sangat sederhana digunakan dengan pendekatan yang didasarkan pada prinsip bahwa tiap level dari atribut sering muncul sama- sama dalam desain eksperimen tertentu.
Oleh karena itu, beberapa ciri utilitas dari pasangan level atribut tersebut bisa ditentukan dengan menghitung rata- rata( mean) nilai ranking, rating, dan choice setiap pilihan yang telah dimasukkan dalam level tersbut dan membandingkannya dengan rata- rata mean yang sama untuk level dan atribut yang lain.
2. Non- Metric Scaling
Metode ini menggunakan analisa Monotonic Variance (MONANOVA) yaitu pendekatan yang digunakan untuk skala non- metric, dengan menggunakan seluruh urutan ranking pilihan yang diperoleh dalam eksperimen stated preference. Metode ini memperkirakan komponen
utilitas melalui cara iterasi, yaitu perkiraan nilai utilitas menyesuaikan pada setiap alternatif. Komponen utilitas yang pertama dihasilkan menggunakan metode naive, jika komponen utilitas Naive mampu menghasilkan urutan ranking serta pasti, proses iterasi selesai. Jika metode Naive menghasilkan ranking yang tidak sama dengan yang diberikan oleh responden, komponen utilitas secar sistematik divariasikan dalam suatu urutan untuk diperbaiki, yaitu dengan menyesuaikan antara ramalan dan urutan ranking yang diobservasi sampai dicapai nilai optimum. Metode ini diterapkan pada setiap responden secara terpisah dan tidak memberikan secara keseluruhan ’goodness of fit’ statistik mengenai ketepatan model. Oleh karena itu, teknik ini menjadi kurang popular dalam studi pengembangan transportasi sekarang ini.
3. Metode Regrasi
Metode regrasi secar luas digunakan pemodelan tranprtasi. Dalam penggunaan analisa stated preference, teknik regrasi digunakan pada pilihan rating. Pengelolaan data dilakukan untuk mendapatkan hubungan kuantitatif antara sekumpulan atribut dan responden. Hubungan tersebut dinyatakan dalam bentuk persamaan linear sebagai berikut:
y =a+b1.x1+ b2.x2+…+ bn. xn ………..…….(2.9) Dimana: y = respon individu x1, x2,…,x3 = atribut pelayanan a = konstanta regresi b1, b2,…, b3 = parameter model
4. Analisa logit
Teknik estimasi pilihan diskrit, seperti logit diperlukan teknik statistik yang lebih maju dalam analisis data stated preferance dan secara umum metode ini lebih disukai. Meskipun pada mulanya dimasukkan untuk menganalisa choice data diskrit, tipe lain dalam mengukur pilihan seperti rating dan ranking dapat juga dianalisa sebagai choice data melalui pendekatan transpormasi atu rating yang diperlakukan sebaai proporsi pilihan (choice poportion).