Seiring perkembangan waktu, persaingan usaha semakin hari semakin ketat. Banyak perusahaan yang berlomba-lomba untuk menciptakan inovasi terbaik dari segi produk, harga, pelayanan dll demi menarik ketertarikan konsumen.
Pentingnya peranan konsumen dalam keberlangsungan perusahaan membuat perusahaan perlu memikirkan strategi pemasaran yang efektif agar menarik konsumen baru dan mempertahankan konsumen lama.
Dalam hal ini metode statistik yaitu Analisis Konjoin, hadir untuk menjawab kebutuhan perusahaan terkait analisis strategi pemasaran.
Analisis Konjoin
Definisi
Analisis konjoin merupakan salah satu teknik analisis multivariat yang digunakan untuk mengetahui preferensi konsumen terhadap suatu produk baik berupa barang atau jasa. Teknik analisis konjoin penting karena ada banyak faktor yang mempengaruhi penilaian konsumen dalam menentukan pilihan suatu produk.
Analisis konjoin dapat dikatakan termasuk metode kuantitatif yang paling banyak digunakan dalam riset dan analisis pemasaran. Hal ini dikarenakan analisis konjoin erat kaitannya dengan keputusan pembelian.
Sebagai contoh , konsumen ingin membeli produk telepon selular atau HP mungkin dipengaruhi oleh harganya, merek HP, atau jaminan garansi. Dengan menggunakan analisis konjoin kita dapat mengetahui preferensi konsumen dalam membeli HP apakah harga menjadi pertimbangan utama ataukah mereknya.
Tujuan
Beberapa kegunaan dari analisis konjoin diantaranya sebagai berikut:
- Memprediksi pangsa pasar dari produk atau layanan baru yang diusulkan dengan mempertimbangkan keberadaan alternatif produk saat ini di pasar
- Memahami ketersediaan konsumen untuk membayar produk atau layanan baru yang diusulkan
- Mengukur pengorbanan yang bersedia dilakukan konsumen di antara berbagai atribut atau fitur produk/layanan yang diusulkan
- Menemukan atribut yang paling berpengaruh dari suatu produk
- Memprediksi tingkat di mana suatu produk dapat diterima di pasar
Kombinasi Atribut (Stimuli)
Stimuli pada analisis konjoin merupakan faktor yang dipertimbangkan responden pada menilai suatu hal (produk). Kegunaan dari stimuli yaitu untuk memperoleh kombinasi atribut-atribut pada produk yang nanti akan dinilai oleh responden. Sebagai catatan, atribut memiliki tingkatan, dalam hal ini disebut juga Level Atribut. Terdapat 3 pendekatan dalam penyusunan stimuli yaitu:
- Pairwise Aproach (two factor evaluation)
- Full Profile Approach (multiple factor evaluation)
Metode ini menampilkan semua kombinasi atribut dan sub atribut (level). Misalnya jika ada 2 atribut dengan masing-masing terdapat 3 level, maka kombinasi atribut yaitu 32 =9 kombinasi. Kelemahan dari metode ini yaitu semakin banyak atribut dan level nya, maka kombinasi yang terbentuk akan semakin banyak, sehingga menyulitkan responden dalam menilai kombinasi atribut. - Orthogonal Array
Metode ini disebut juga fractional factorial design, dimana metode ini dilakukan untuk mengurangi kompleksitas kombinasi stimuli. Salah satu metode fraksinal ini adalah metode orthogonnal array atau metode Taguchi.
Tahapan Analisis Konjoin
Tahapan-tahapan yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut:
- Mendesain stimuli.
– Menentukan atribut atau faktor penting yang akan diteliti lebih lanjut.
– Menyusun level dan kombinasi antara faktor dari tiap-tiap level (stimuli).
– Menyusun model sistematis untuk stimuli. - Pengumpulan data dilakukan dengan penyebaran kuisioner kepada responden.
- Estimasi utilitas untuk tiap faktor dan level.
– Menentukan nilai utilitas tiap level untuk masing-masing faktor.
– Menentukan nilai kepentingan relatif tiap faktor dan membandingkannya dengan total kepentingan seluruh faktor tiap
responden. - Interpretasi hasil melalui pengelompokkan responden yang memiliki nilai utilitas dan kepentingan relatif sama dan estimasi tingkah laku responden dalam pemilihan kombinasi atribut.
Tutorial SPSS
Studi Kasus:
Suatu perusahaan mengeluarkan produk ponsel seluler (HP) ke pasaran. Dalam rangka penyusunan strategi pemasaran, perusahaan tersebut melakukan penelitian preferensi konsumen pada produk tersebut. Terlebih dahulu, perusahaan menyusun kartu stimuli yang berisi atribut dan level atribut dari ponsel seluler yaitu sebagai berikut.
Setelah menentukan atribut dan level atribut, berikutnya kita akan menyusun level dan kombinasi antara faktor dari tiap-tiap level (stimuli).
1. Buka software SPSS – Klik Data – Klik Orthogonal Design – Klik Generate
2. Tahapan berikutnya, menyesuaikan dengan Gambar 2. , masukkan Atribut pada bagian Factor Name dan bagian Factor Label. Perhatikan namanya, pastikan sesuai.
3. Selanjutnya berdasarkan Gambar 4. , klik Harga ‘Harga'(?), lalu klik Define Values, sehingga muncul tampilan seperti Gambar 5. Berikutnya isi keterangan tiap level atribut untuk atribut Harga menyesuaikan dengan Gambar 2, lalu klik Continue.
Lanjutkan isi Define Values secara lengkap untuk keseluruhan Atribut.
4. Setelah mengisi Define Values untuk seluruh Atribut, berikutnya kita akan save file SPSS ini. Caranya pada bagian Data File, klik Create new data file, lalu klik file, perhatikan dalam hal ini kita akan simpan file nya di New Volume (D:) dengan nama file Stimuli, lalu klik Save, kemudian klik OK.
Selanjutnya bisa dilihat pada bagian Output SPSS, telah terbentuk 16 kombinasi antara faktor dari tiap-tiap level (16 stimuli).
5. Untuk melihat stimuli yang telah terbentuk caranya, klik New Volume (D:), lalu klik file Stimuli. Bisa dilihat pada Gambar 8., terdapat 16 kombinasi antara faktor dari tiap-tiap level (16 stimuli).
Setelah membuat stimuli, tahapan berikutnya yaitu melakukan survey ke responden terkait 16 stimuli yang telah terbentuk. Sebagai contoh dalam penelitian ini, responden yang disurvey sebanyak 5 orang. Responden nantinya akan memberikan penilaian terhadap kombinasi dari level-level atribut atau stimuli dengan menggunakan skala likert sebagai berikut.
- 4 = Sangat Penting
- 3 = Penting
- 2 = Kurang Penting
- 1 = Tidak Penting
6. Responden melakukan penilaian terhadap 16 kombinasi stimuli yang telah terbentuk di Gambar 8. Adapun hasil penilaian responden adalah sebagai berikut.
7. Selanjutnya kita buat file baru di SPSS, lalu kita input hasil penilaian stimuli oleh responden pada spss bagian Data View , bisa dilihat pada Gambar 10. sebagai berikut.
Kemudian klik pada bagian Variable View, untuk kolom Name, kita sesuaikan nama variabelnya yaitu Responden,P1,P2, hingga P16. Adapun pada kolom Measure, untuk variabel Responden kita pilih skala Nominal, sedangkan untuk variabel lainnya kita pilih Scale, dapat dilihat pada Gambar 11. sebagai berikut.
8. Berikutnya kita simpan terlebih dahulu file SPSS yang terbaru dengan cara klik File, lalu klik Save , kita akan simpan file SPSS yang baru di lokasi yang sama dengan file Stimuli yang sebelumnya (lokasi di New Volume (D:)). File SPSS yang baru kita akan beri nama Data_Penelitian_Konjoin, setelah itu dapat kita klik Save.
9. Langkah berikutnya kita akan melakukan analisis konjoin di SPSS. Caranya klik File, lalu klik New, lalu klik Syntax.
Gambar 13. SPSS Tahap 8
10. Kemudian kita masukkan Syntax untuk Analisis Konjoin pada tempat yang telah disediakan (Sesuai dengan yang ditandai kotak warna merah). Perlu diperhatikan bahwa untuk bagian CONJOINT PLAN, kita masukkan lokasi file yang pertama yaitu file Stimuli. Sedangkan untuk bagian Data, kita masukkan lokasi file yang kedua yaitu file Data_Penelitian_Konjoin.
11. Selanjutnya kita akan running syntax konjoin. Caranya klik Run, lalu klik All.
Pembahasan Hasil Output SPSS
Hasil akhir output SPSS yang didapatkan setelah melakukan running Syntax Konjoin terdiri atas 2 bagian yaitu: Hasil Output untuk tiap responden serta Hasil Ouput secara Keseluruhan.
Berdasarkan hasil output SPSS terdapat 3 aspek yang akan diinterpretasikan yaitu nilai Utility Estimate, Importance Values, dan Correlations.
- Utility Estimate = Nilai yang menunjukkan rata-rata kesukaan responden terhadap suatu level dari masing-masing atribut.
- Importance Values = Nilai yang paling dianggap penting oleh responden.
- Correlations = Nilai korelasi antara penilaian aktual dan penilaian berdasarkan hasil estimasi, dimana nilai korelasi dapat mengukur ketepatan prediksi (predictive ability)
Hasil Output Tiap Responden
Gambar 16. menampilkan informasi bahwa berdasarkan nilai utility estimate tertinggi, responden pertama menyukai HP dengan harga diantara Rp 3.000.000 dan Rp 5.000.000, resolusi kamera >13 MP, memori 8 GB hingga 16 GB, daya tahan baterai 18 jam , dan ukuran HP 5 inch.
Attribut yang dianggap paling penting oleh responden pertama berdasarkan nilai Importance Values yaitu resolusi dengan nilai sebesar 51,351 , sedangkan attribut yang dianggap kurang penting dengan nilai terendah yaitu harga dan baterai.
Berdasarkan nilai korelasi baik dengan metode Pearson dan Kendall’s tau terlihat bahwa nilai sig nya sebesar 0,000 , dikarenakan nilai sig kurang dari 0,05 artinya ketepatan penilaian aktual dan penilaian berdasarkan hasil estimasi telah signifikan.
Interpretasi analisis konjoin dapat dilanjutkan dengan cara yang sama untuk responden lainnya yaitu responden 2 hingga responden 5, adapun untuk output SPSS nya ditampilkan pada Gambar 17 hingga Gambar 20 sebagai berikut.
Hasil Output secara Keseluruhan
Hasil output analisis konjoin secara keseluruhan ditampilkan pada Gambar 20 ,dapat diinterpretasikan bahwa:
Berdasarkan nilai utility estimate, secara keseluruhan dari total 5 responden menyukai HP dengan harga dibawah Rp 3.000.000, resolusi HP antara 8 MP hingga 13 MP, memori HP antara 8 GB hingga 16 GB, daya tahan baterai 18 jam, serta ukuran HP sebesar 5 inch.
Attribut yang dianggap paling penting oleh 5 responden yaitu resolusi kamera HP dengan nilai importance values tertinggi sebesar 39,075.
Berdasarkan nilai korelasi baik dengan metode Pearson dan Kendall’s tau terlihat bahwa nilai sig nya sebesar 0,000, dikarenakan nilai sig kurang dari 0,05 artinya ketepatan penilaian aktual dan penilaian berdasarkan hasil estimasi telah signifikan.
Sekian penjelasan terkait tutorial Analisis Konjoin dengan software SPSS. Jika masih ada yang dibingungkan bisa langsung saja ramaikan kolom komentar atau hubungi admin melalui tombol bantuan di kanan bawah. Stay tuned di website https://exsight.id/blog/ agar tidak ketinggalan artikel-artikel menarik lainnya.
Referensi
