BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Defenisi dan Konsep Kepemimpinan

Kepemimpinan mempunyai arti yang berbeda pada pendapat setiap orang. Kebanyakan defenisi mengenai kepemimpinan mencerminkan asumsi bahwa kepemimpinan menyangkut sebuah proses pengaruh sosial yang dalam hal ini pengaruh yang disengaja dijalankan oleh seseorang terhadap orang lain untuk menstruktur aktivitas-aktivitas serta hubungan-hubungan di dalam sebuah kelompok, organisasi atau pemerintahan. Para peneliti biasanya mendefenisikan kepemimpinan sesuai dengan perspektif-persfektif individual dan aspek dari fenomena yang paling menarik perhatian mereka. Setelah meninjau kembali secara menyeluruh mengenai kepustakaan tentang kepemimpinan, Stogdill (1974, 259) menyimpulkan bahwa “terdapat hampir sama banyaknya defenisi kepemimpinan dengan jumlah orang yang telah mencoba mendefenisikan konsep tersebut”. Kepemimpinan telah didefenisikan dalam kaitannya dengan ciri-ciri individual, perilaku, pengaruh terhadap orang lain, pola-pola interaksi, hubungan peran, tempatnya pada suatu posisi administratif, serta persepsi oleh orang lain mengenai keabsahan dari pengaruh. Beberapa defenisi kepemimpinan sebagai berikut: 1. Kepemimpinan adalah perilaku dari seorang individu yang memimpin aktivitas-aktivitas suatu kelompok ke suatu tujuan yang ingin dicapai bersama (shared goal).

Ubiversitas Sumatera Utara

2. Kepemimpinan adalah pengaruh antarpribadi yang dijalankan dalam suatu situasi tertentu serta diarahkan melalui proses komunikasi ke arah pencapaian satu atau beberapa tujuan tertentu. 3. Kepemimpinan adalah pembentukan awal serta pemeliharaan struktur dalam harapan dan interaksi. 4. Kepemimpinan adalah peningkatan pengaruh sedikit demi sedikit pada dan berada diatas kepatuhan mekanis terhadap pengarahan-pengarahan rutin organisasi. 5. Kepemimpinan adalah proses mempengaruhi aktivitas-aktivitas sebuah kelompok yang diorganisasi ke arah pencapaian tujuan. 6. Kepemimpinan adalah sebuah proses memberi arti (pengarahan yang berarti) terhadap usaha kolektif, dan yang mengakibatkan kesediaan untuk melakukan usaha yang diinginkan untuk mencapai sasaran. 7. Para pemimpin adalah mereka yang secara konsisten memberi kontribusi yang efektif terhadap orde sosial, dan yang diharapkan dan dipersepsikan melakukannya. (Ambar Sulistiyani, 2007)

2.2 Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi adalah sekelompok orang, kejadian atau benda yang merupakan kumpulan lengkap dari elemen-elemen sejenis akan tetapi dapat dibedakan berdasarkan karakteristiknya, yang dijadikan objek penelitian (Supranto, 2004). Populasi sering juga disebut Universe. Populasi yang tidak diketahui dengan pasti jumlahnya disebut Populasi tak terbatas. Misalnya penduduk suatu negara adalah populasi yang tak terbatas karena setiap waktu terus berubah jumlahnya. Apabila penduduk tersebut dibatasi dalam waktu dan tempat, maka populasi tersebut dapat berubah menjadi populasi yang finite. Umumnya populasi yang tak terbatas hanyalah teori saja, sedangkan kenyataan dalam praktiknya, semua benda hidup dianggap populasi yang terbatas. Populasi yang jumlahnya diketahui dengan pasti (populasi yang dapat diberi


nomor identifikasi), misalnya murid sekolah, jumlah karyawan tetap pabrik, dll disebut Populasi finite.

Sampel adalah bagian dari populasi yang menjadi obyek penelitian (Supranto, 2004). Teknik sampling secara statistik dapat didefinisikan sebagai suatu teknik untuk menentukan jumlah sampel dan pemilihan calon anggota sampel, sehingga setiap sampel terpilih dalam penelitian dapat mewakili populasinya.

2.3 Data

Data merupakan komponen utama dalam statistika. Data adalah bahan baku yang jika diolah melalui berbagai analisis dapat melahirkan informasi, di mana dengan informasi tersebut dapat diambil suatu keputusan.

2.3.1 Data Menurut Sifatnya

Menurut sifatnya data terbagi atas dua bagian, yaitu: a. Data kualitatif Data kualitatif adalah data yang sifatnya hanya menggolongkan saja dan yang kemungkinannya tidak dinyatakan dalam angka-angka. Yang termasuk dalam klasifikasi data kualitatif adalah data yang berskala ukur nominal dan ordinal. Sebagai contoh adalah motivasi karyawan (bagus, sedang, jelek).

b. Data kuantitatif Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka. Yang termasuk dalam klasifikasi data kuantitatif adalah data yang berskala ukur interval dan rasio. Sebagai contoh data kuantitatif adalah data hasil pengukuran berat badan mahasiswa kedokteran UI. Data tersebut berupa angka seperti; 70 kg, 35 kg, 63 kg dan sebagainya.

2.3.2 Data Menurut Sumbernya


Menurut sumbernya data terbagi atas dua bagian: a. Data internal Data internal adalah data yang didapat dari dalam perusahaan atau organisasi dimana riset dilakukan. Sebagai contoh adalah catatan akuntansi, catatan produksi, catatan inventaris, catatan penjualan dan lain-lain.

b. Data eksternal Data eksternal adalah data yang menggambarkan keadaan di luar perusahaan atau organisasi. Data eksternal terbagi atas dua bagian, yaitu:

1. Data primer

Data primer adalah data yang secara langsung dikumpulkan oleh orang yang berkepentingan atau yang memakai data tersebut. Data ini diperoleh dari hasil wawancara atau kuesioner. Dalam metode pengumpulan data primer, peneliti melakukan sendiri observasi di lapangan maupun di laboratorium. Pelaksanaanya dapat berupa survei atau percobaan (eksperimen).

2. Data sekunder

Data sekunder adalah data primer yang diperoleh dari pihak lain atau data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan. Data sekunder pada umumnya digunakan oleh peneliti untuk memberikan gambaran tambahan, gambaran pelengkap atau diproses lebih lanjut. Data sekunder didapat dari hasil penelitian dari beberapa sumber seperti Badan Pusat Statistika, media massa, lembaga pemerintah atau swasta dan sebagainya.

2.3.3 Data Menurut Jenisnya

Menurut jenisnya data terdiri dari dua bagian, yaitu: a. Data kontiniu Data kontiniu adalah data yang diperoleh dari hasil pengukuran.


Contoh: Tinggi badan Richad adalah 180 cm Kecepatan mobil A adalah 130 km/jam Volume kaleng B adalah 25 liter

b. Data diskrit Data diskrit adalah data yang diperoleh dari hasil perhitungan. Contoh: Ibu Ani mempunyai 1 anak Ibu Ana mempunyai 100 mobil Jumlah mahasiswa Matematika ekstensi stambuk 2012 adalah 35 orang

2.4 Skala Pengukuran Skala merupakan suatu prosedur pemberian angka atau simbol lain kepada sejumlah ciri dari suatu objek agar dapat menyatakan karakteristik angka pada ciri tersebut. Skala pengukuran oleh S.S. Steven (1976) dibagi atas 4 bagian:

a. Skala Nominal Skala nominal adalah skala pengukuran yang paling sederhana yang dilambangkan dengan kata kata, huruf, simbol, atau bilangan. Skala ini digunakan untuk mengklasifikasikan objek-objek atau kejadian-kejadian ke dalam kelompok (kategori) yang terpisah untuk menunjukkan kesamaan atau perbedaan ciri-ciri tertentu dari objek yang diamati. Pada skala nominal hasil pengukurannya bisa dibedakan tetapi tidak bisa diurutkan mana yang lebih tinggi dan yang lebih rendah. Skala nominal merupakan skala yang paling rendah atau jenis pengukurannya terbatas, contoh: Jenis kelamin 1 = pria; 2 = wanita.

b. Skala Ordinal (Rangking) Skala ordinal adalah skala pengukuran yang selain mempunyai ciri untuk membedakan juga mempunyai ciri untuk mengurutkan pada rentangan tertentu. Dengan menggunakan skala ordinal objek-objek juga dapat digolongkan dalam kategori tertentu. Angka atau huruf yang diberikan mengandung tingkatan, sehingga


dari kelompok yang terbentuk dapat dibuat peringkat yang menyatakan hubungan lebih dari atau kurang dari menurut aturan penataan tertentu. Contoh: Seorang anggota ABRI dapat dikelompokkan menurut pangkatnya: Mayor, Kapten, Letnan dll.

c. Skala interval

Skala interval adalah skala pengukuran yang mengelompokkan objek-objek ke dalam kelas-kelas yang mempuyai urutan dan perbedaan dalam jarak yang sama. Misalnya, suhu tertinggi pada bulan Maret di kota A, kota B, dan kota C, berturut-turut adalah 20, 23, 16 derajat celsius.

d. Skala rasio (Nisbah)

Skala rasio adalah skala pengukuran yang mempunyai 4 ciri, yaitu membedakan, mengurutkan, jarak yang sama, dan mempunyai titik nol tulen (titik nol yang berarti) sehingga dapat menghitung rasio atau perbandingan antar nilai. Semua ciri skala interval menjadi ciri skala rasio, perbedaan antar nilai-nilai diketahui dan bernilai tetap, kategori-kategori nilai juga bersifat lepas. hanya saja skala rasio mempunyai titik nol yang berarti dan rasio (perbandingan) antara dua nilai juga berarti, misalnya Andi menyelesaikan kuliah selama 3 tahun sementara Budi 6 tahun, artinya Budi menyelesaikan kuliahnya 2 kali lebih lama dari Andi.

2.5 Skala untuk Instrumen (Model Skala Sikap)

Bentuk-bentuk model skala sikap yang sering digunakan dalam penelitian ada 5 macam, yaitu: a. Skala Likert Skala Likert digunakan untuk mengatur sikap, pendapatan dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang kejadian atau gejala sosial. Pada skala Likert variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi subvariabel. Kemudian subvariabel dijabarkan lagi


menjadi indikator indikator yang terukur ini yang mana menjadi titik tolak untuk membuat item instrumen yang berupa pertanyaan yang perlu dijawab responden. Setiap jawaban dingkapkan dengan kata-kata, misalnya: Sangat Setuju (SS) = 5 Setuju (S) = 4 Netral (N) = 3 Tidak Setuju (TS) = 2 Sangat Tidak Setuju (STS) = 1 b. Skala Gutman Skala Gutman mengukur suatu dimensi saja dari suatu variabel multidimensi. Skala Gutman adalah skala yang digunakan untuk jawaban yang bersifat jelas (tegas) dan konsisten. Misalnya: yakin–tidak yakin, benar–salah, setuju–tidak setuju, dan sebagainya.

c. Skala diferensial semantik Skala diferensial semantik atau skala perbedaan semantik berisikan serangkaian bipolar (dua kutub). Responden diminta untuk menilai suatu objek atau konsep pada suatu skala yang mempunyai 2 arti yang bertentangan. Misalnya: panas–dingin, populer–tidak populer, bagus–buruk, dan sebagainya.

d. Rating Scale Rating scale yaitu data mentah yang didapat berupa angka kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif. Misalnya: ketat–longgar, lemah–kuat, positif–negatif.

e. Skala Thurstone Skala Thurstone meminta responden untuk memilih jawaban pertanyaan yang ia setujui dari beberapa pertanyaan yang menyajikan pandangan-pandangan berbeda. Pada umumnya setiap item mempunyai asosiasi antara 1 s/d 10 tetapi nilainya tidak diketahui oleh responden.


2.6 Metode Pengumpulan Data

Pengumpulan data penelitian dimaksudkan sebagai pencatatan peristiwa atau karakteristik dari sebagian atau seluruh elemen populasi penelitian. Pengumpulan data penelitian dapat dilakukan berdasarkan cara-cara tertentu. Adapun metode pengumpulan data yang digunakan secara umum dalam sebuah penelitian adalah: a. Metode dokumentasi Metode dokumentasi adalah mencari data mengenai hal-hal atau variabel yang berupa catatan, transkip, buku, surat kabar, majalah, prasasti, notulen rapat, agenda dan sebagainya.

Metode

dokumentasi

dalam

penelitian

ini

digunakan

untuk

mengumpulkan data tentang variabel-variabel kepemimpinan dan taraf/level dari masing-masing variabel serta jumlah penduduk di kotamadya Medan terkhususnya daftar pemilih tetapnya.

b. Metode angket (Kuesioner) Kuesioner adalah pertanyaan tertulis yang digunakan untuk memperoleh informasi dari responden dalam arti laporan tentang pribadinya atau hal-hal yang ia ketahui. Metode ini digunakan untuk mencari dan mengenal desain kriteria faktor-faktor pemimpin yang mempengaruhi pilihan warga di kotamadya Medan. Untuk mengetahui distribusi frekuensi masing-masing variabel yang pengumpulan datanya menggunakan kuesioner (angket), setiap indikator dari data yang dikumpulkan terlebih dahulu diklasifikasi dan diberi skor atau nilai yaitu: Skor 5 jika jawaban responden sangat setuju Skor 4 jika jawaban responden setuju Skor 3 jika jawaban responden ragu-ragu/tidak tahu Skor 2 jika jawaban responden tidak setuju Skor 1 jika jawaban responden sangat tidak setuju

c. Wawancara Wawancara merupakan teknik pengumpulan data dalam metode survei yang menggunakan pertanyaan secara lisan kepada subjek penelitian. Teknik wawancara dilakukan jika peneliti memerlukan komunikasi atau hubungan dengan responden.


Dalam penelitian ini dilakukan komunikasi secara lisan dengan responden guna membantu responden memahami kuesioner/angket.

2.7 Defenisi Analisis Konjoin 2.7.1 Pengertian Analisis Konjoin Kata conjoint menurut para praktisi riset diambil dari kata considered jointly yang berarti joined together atau bekerja sama. Tepat sebelum tahun 1970, Profesor Paul Green memperkenalkan artikel Luce dan Tukey (1964) yaitu artikel analisis pengukuran konjoin yang diterbitkan di jurnal non-marketing. Artikel ini dapat diterapkan dalam memecahkan masalah pemasaran seperti memahami bagaimana para pembeli mengambil keputusan pembelian, memilih atribut penting dalam pilihan terhadap suatu produk barang atau jasa, dan untuk meramalkan perilaku pembeli. Analisis Konjoin adalah suatu teknik yang secara spesifik digunakan untuk memahami bagaimana keinginan atau preferensi konsumen terhadap suatu produk atau jasa atau objek tertentu yang diinginkan oleh sebagian besar responden dengan mengukur tingkat kegunaan dan nilai kepentingan relatif berbagai atribut suatu produk (Hair et al, 2005). Analisis ini sangat berguna untuk membantu merancang karakteristik produk baru, membuat konsep produk baru, membantu menentukan tingkat harga serta memprediksi tingkat penjualan. Analisis Konjoin pada awalnya populer digunakan pada riset pemasaran, khususnya pada berbagai riset untuk mengetahui bagaimana preferensi konsumen terhadap berbagai desain produk. Menurut Hair (2005) “Conjoint analysis is a multivariate technique developed specifically to understand how respondents develop preferences for any type of object (products, services, or ideas). It is based on the simple premise that consumers evaluate the value of an object (real or hypothetical) by combining the seperate amounts of value provided by each attribute. (Analisis Konjoin adalah salah satu teknik multivariat yang khusus digunakan untuk mengetahui bagaimana responden mengembangkan preferensinya terhadap semua jenis objek (produk, jasa atau ide).


Analisis ini berdasarkan alasan yang sederhana karena konsumen dapat mengevaluasi nilai–nilai dari produk tersebut melalui kombinasi beberapa nilai yang terpisah dari setiap atribut).

Dalam menentukan pilihannya untuk membeli suatu produk, konsumen sering mempertimbangkan berbagai faktor. Bagi konsumen faktor tersebut bersifat trade-off yang membuat konsumen serba salah, misalnya antara harga dan kualitas, mana yang harus dipilih, haruskah memilih harga rendah dengan kualitas rendah atau harga tinggi dengan kualitas prima tergantung dari preferensi konsumen.

Bentuk dasar model dependensi Analisis Konjoin dirumuskan sebagai berikut: =

n

Keterangan: 1.

(variabel dependen), skala pengukuran metrik atau non-metrik, didefenisikan

sebagai pendapat keseluruhan dari seorang responden terhadap sekian faktor/atribut dan taraf pada sebuah barang/jasa/ide. 2.

…

(variabel independen), skala pengukuran non-metrik,

didefenisikan sebagai faktor/atribut dan taraf.

2.7.2 Tujuan dan Manfaat Penggunaan Analisis Konjoin

Pada dasarnya tujuan Analisis Konjoin adalah untuk mengetahui bagaimana persepsi seseorang terhadap suatu objek untuk mengetahui kombinasi seperti apa yang memiliki nilai manfaat terbesar yang dirasakan oleh responden sehingga akan mempengaruhi mereka dalam proses penentuan keputusan. Hasil utama Analisis


Konjoin adalah suatu bentuk (desain) produk barang/jasa/idea atau objek tertentu yang diinginkan oleh sebagian besar responden. (Singgih, 2010).

2.7.3 Istilah-istilah Dalam Analisis Konjoin Beberapa istilah dalam Analisis Konjoin adalah: 1. Atribut, yaitu berupa variabel-variabel yang akan diteliti. 2. Taraf/level, yaitu bagian dari atribut yang menunjukkan nilai yang diasumsikan oleh atribut. 3. Stimuli, yaitu sekelompok atribut yang dievaluasi oleh responden yang berasal dari kombinasi atau desain taraf-taraf atribut. 4. Nilai kepentingan relatif (Relative Importance Value), yaitu nilai yang menunjukkan atribut yang paling penting dalam mempengaruhi pilihan responden. 5. Nilai kegunaan (utilitas), yaitu teori ekonomi yang mempelajari kepuasan atau kenikmatan yang diperoleh dari seorang konsumen. Semakin tinggi tingkat kepuasan maka semakin tinggi pula nilai guna (utilitas) dan sebaliknya. Nilai guna dibedakan dalam dua pengertian: a. Nilai guna marginal, yaitu pertambahan/pengurangan kepuasan akibat adanya pertambahan/pengurangan pengunaan satu unit barang tertentu. b. Total nilai guna, yaitu keseluruhan kepuasan yang diperoleh dari mengomsumsi sejumlah barang-barang tertentu.

2.7.4 Tahapan-tahapan Analisis Konjoin Tahapan-tahapan yang perlu dilakukan dalam merancang dan melaksanakan Analisis Konjoin secara umum sebagai berikut: 1.

Merumuskan masalah dan mengidentifikasi atribut


Langkah awal dalam melakukan Analisis Konjoin yaitu perumusan masalah. Setelah adanya perumusan masalah maka dicarilah kumpulan atribut dimana setiap atribut terdiri atas beberapa taraf/level. Informasi mengenai atribut yang mewakili preferensi konsumen dapat diperoleh melalui diskusi dengan pakar, eksplorasi data sekunder atau studi kepustakaan. Kemudian atribut yang sudah dianggap mewakili ditentukan datanya. Skala atribut dibagi menjadi skala kualitatif/non-metrik

atau kategori

(nominal dan ordinal) dan skala kuantitatif atau metrik (interval dan rasio).

2.

Setelah

Merancang kombinasi atribut (stimuli)

mengidentifikasi

atribut

beserta

taraf-tarafnya,

kemudian

dilakukan

perancangan stimuli yaitu kombinasi taraf antar-atribut. Pendekatan yang umum digunakan untuk merancang stimuli yaitu kombinasi lengkap (full profile) atau evaluasi banyak faktor dan kombinasi berpasangan (pairwise comparison) atau evaluasi dua faktor. Menurut Santoso Singgih (2010) “Untuk jumlah stimuli yang terlalu banyak, dapat dilakukan pengurangan stimuli dengan ketentuan stimuli minimal, yaitu: Minimum Stimuli = Jumlah level–Jumlah factor+1 a.

Full profile

Analisis Konjoin full-profile yang diperkenalkan terlebih dahulu merupakan rancangan kombinasi yang menggambarkan profil produk secara lengkap. Jumlah stimuli dapat dikurangi dengan menggunakan menggunakan fractional factorial design

yang memungkinkan mengestimasi semua main effects. Desain ini

mengasumsikan bahwa setiap interaksi yang tidak penting diabaikan. Untuk membentuk stimuli dirancang dengan menggunakan SPSS FOR WINDOWS 18.0 sehingga diperoleh 15 minimal stimuli. Setiap stimuli berisi kombinasi antara atribut dengan taraf, dimana tiap stimuli menggambarkan profil tiap objek secara lengkap. Responden mengevaluasi masing-masing stimuli mulai dari stimuli yang paling diminati/dianggap penting hingga stimuli yang paling tidak diminati/yang paling dianggap tidak penting dengan cara rating (memberi peringkat). Keuntungan menggunakan metode ini adalah:


1. Diperoleh deskripsi yang lebih realistis dengan menjelaskan setiap stimuli berisikan sebuah taraf dari masing-masing atribut. 2. Menggambarkan trade-off yang lebih jelas antara seluruh atribut yang tersedia. Sedangkan kendala menggunakan metode ini adalah metode full-profile disarankan apabila jumlah atribut yang diteliti antara enam s/d sembilan atribut saja (Hair et al, 2006). b.

Pairwise Comparison

Metode Pairwise Comparison digunakan apabila atribut yang dianalisis cukup banyak dan dengan jumlah taraf/level yang banyak pula. Penemu metode ini adalah Richard Johnson. Melalui pendekatan ini dibandingkan pasangan profil dari dua atribut. Responden mengevaluasi pasangan atribut secara bersamaan. Bila ada p atribut berarti jumlah pasangan yang dievaluasi sebanyak p(p-1)/2 pasangan. 3. Menentukan metode pengumpulan data Data yang diperlukan dalam Analisis Konjoin dapat berupa data non-metrik (data berskala nominal, ordinal atau kategorial) maupun data metrik (data berskala interval atau rasio). Untuk memperoleh data dalam bentuk non-metrik, responden diminta untuk membuat ranking atau mengurutkan stimuli pada tahap yang telah dibuat sebelumnya. Perangkingan dimulai dari satu dan seterusnya hingga ranking terakhir bagi stimuli yang paling tidak disukai. Sedangkan untuk memperoleh data dalam bentuk metrik, responden diminta untuk memberikan nilai atau rating terhadap masing-masing stimuli. Dengan cara ini, responden akan dapat memberikan penilaian terhadap masing-masing stimuli secara terpisah. Pemberian nilai atau rating dapat dilakukan menggunakan skala likert 1 hingga 5 (1=paling tidak disukai dan 5=paling disukai atau menggunakan nilai ranking, artinya untuk stimuli yang paling tidak disukai diberi nilai tertinggi setara dengan jumlah stimulinya, sedangkan stimuli yang paling disukai diberi nilai satu. 4.Menentukan metode analisis yang digunakan


Berdasarkan tipe data dan cara pengumpulan datanya, prosedur analisis yang digunakan adalah Analisis Konjoin full-profile menggunakan metode regresi dengan variabel dummy. Variabel yang dianalisis dengan model regresi dapat berupa variabel kuantitatif maupun variabel kualitatif. Variabel kualitatif dalam model regresi sering disebut dengan istilah variabel dummy. Untuk variabel kualitatif yang mempunyai k kategori dapat dibangun k-1 peubah boneka. Variabel ini biasanya mengambil nilai 1 atau 0. Kedua nilai yang diberikan tidak menunjukkan bilangan (numerik) tetapi hanya sebagai identifikasi kelas atau kategorinya. Atribut yang mempunyai dua taraf diberi kode 1 untuk salah satu taraf dan 0 untuk taraf lainnya. Atribut yang mempunyai tiga taraf, pengkodeannya sebagai berikut: Tabel 2.1 Pengkodean Variabel Dummy Taraf Kode Taraf 1

1

0

Taraf 2

0

1

Taraf 3

0

0

Untuk taraf lebih dari tiga, pengkodean dilakukan dengan cara yang sama sehingga setiap faktor memiliki k-1 variabel dummy. Banyaknya variabel ini sama dengan banyaknya kategori (taraf) dikurangi satu (J Supranto, 2004). Metode Regresi dengan variabel dummy sangat umum digunakan untuk data berjenis non-metrik maupun metrik, di mana data telah diperoleh melalui pengurutan maupun penilaian terhadap kombinasi atribut atau stimuli yang telah dirancang sebelumnya.

Adapun secara umum model dasar analisis konjoin adalah:

U (x) =

∑

∑


Keterangan: U (x) = tilitas total = Nilai kegunaan dari atribut ke-i (i=1,2,3…m) dan taraf/level

ke-j

(j=1,2,3…ki) = Jumlah taraf/level atribut ke-i m

= Jumlah atribut = Bernilai 1 jika atribut variabel dummy ke-i taraf ke-j terjadi dan 0 jika tidak terjadi Regresi linier biasanya digunakan untuk mendapatkan model Analisis Konjoin

tersebut, kemudian dapat ditentukan nilai kegunaan dari taraf-taraf tiap atribut untuk menentukan nilai pentingnya suatu taraf relatif terhadap taraf yang lain pada suatu atribut. Setelah menentukan nilai kegunaan taraf, maka nilai kepentingan relatif (bobot) dapat dihitung dengan formula sebagai berikut:

=∑ Keterangan: = Bobot kepentingan relatif untuk tiap atribut = Range nilai kepentingan untuk tiap atribut yang dicari dengan rumus Ii= {maks(aij) – min(aij)} 5.

Interpretasi Hasil

Beberapa ketentuan dalam melakukan interpretasi hasil analisis yaitu: a. Taraf yang memiliki nilai kegunaan lebih tinggi adalah taraf yang lebih disukai. b. Total nilai kegunaan masing-masing kombinasi sama dengan jumlah nilai kegunaan tiap taraf dari atribut-atribut tersebut.


c. Kombinasi yang memiliki total nilai kegunaan tertinggi adalah kombinasi yang paling disukai responden. d. Atribut yang memiliki perbedaan nilai kegunaan lebih besar antara nilai kegunaan taraf tertinggi dan terendahnya merupakan atribut yang lebih penting.

6.

Uji Validitas dan reliabilitas

Uji validitas adalah uji statistik yang digunakan untuk menentukan seberapa valid suatu item pertanyaan mengukur variabel yang diteliti. Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan sah jika pertanyaan pada kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang diukur oleh kuesioner tersebut. Uji validitas dapat digunakan dengan menggunakan software spss menggunakan uji korelasi Pearson Product Moment. Dalam uji ini, setiap item akan diuji relasinya dengan skor total variabelnya. Uji reabilitas adalah uji yang digunakan untuk menentukan reabilitas serangkaian item pertanyaan dalam kehandalannya mengukur suatu variabel. Reabilitas (reability, kepercayaan) menunjuk pada pengertian apakah sebuah instrumen dapat mengukur sesuatu yang diukur secara konsisten dari waktu ke waktu (Gajah Mada University Press). Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban responden terhadap pertanyaan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai

. Menurut Sugiyono

(2006) instrumen yang reliabel adalah instrumen yang bila digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama, akan menghasilkan data yang sama. Uji reliabilitas dilakukan dengan uji Alpha Cronbach. Reliabilitas item diuji dengan melihat koefisien Alpha dengan melakukan reliability analysis dengan SPSS. Akan dilihat nilai Alpha Cronbach untuk reliabilitas keseluruhan item dalam satu variabel.


BAB 2 LANDASAN TEORI

Recommend Documents