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. Sebagai contoh, konsumen ingin membeli produk telepon selular atau HP mungkin dipengaruhi oleh harganya, merek HP, atau jaminan garansi. Dengan analisis konjoin kita dapat mengetahui preferensi konsumen dalam membeli HP apakah harga menjadi pertimbangan utama ataukah mereknya?
Untuk memahami analisis konjoin kita sebaiknya memahami konsep atribut dan level. An attribute is a general feature of a product or service – say size, colour, speed, delivery time. Each attribute is then made up of specific levels. So for the attribute colour, levels might be red, green, blue and so on. Pada contoh HP di atas, ada tiga atribut HP yang diteliti yaitu harga, merek dan jaminan garansi. Masing-masing atribut mempunyai level. Atribut harga bisa kita beri level 1. Harga HP kurang dari satu juta rupiah, 2. Harga HP antara satu dan tiga juta rupiah, dan 3. Harga HP di atas tiga juta rupiah. Atribut Merek bisa dibagi dalam level 1. Nokia, 2. Samsung, 3. Siemen. Atribut jaminan garansi bisa dibagi dua level yaitu, 1. Garansi Pabrik, 2. Garansi Distributor.
Ada dua informasi yang dapat diperoleh dari analisis konjoin. Pertama, preferensi konsumen terhadap atribut yang diteliti. Kedua, nilai utilitas dari masing-masing level dalam setiap atibut. Dalam contoh HP misalnya, atribut apa yang paling disukai konsumen dalam membeli HP? Selanjutnya, mana di antara tiga kategori harga yang diajukan yang paling disukai konsumen/pembeli HP.
Kedua informasi tersebut dapat diperoleh melalui model linear, tepatnya generalize linear model (GLM). Estimasi parameternya akan menghasilkan nilai utilitas level dari masing-masing atribut. Selanjutnya dengan menggunakan fungsi Part-Worth dapat diperoleh tingkat preferensi konsumen terhadap atribut yang diberikan.
Untuk lebih memahami kita langsung saja pada penjabaran preferensi konsumen dalam membeli HP. Model yang digunakan adalah:
Dengan:
Y(IJKL) = nilai stimulan untuk kombinasi atribut Harga pada level ke-i,
Merek pada level ke-j, dan Garansi pada level ke-k dari konsumen
ke-l.
Alpha (I) = parameter dari atribut Harga pada level ke-i, di mana i = 1
untuk Harga HP kurang dari satu juta rupiah, i = 2 untuk Harga
HP antara satu dan tiga juta rupiah, dan i = 3 untuk Harga HP
di atas tiga juta rupiah.
Betha (J) = parameter dari atribut Merek HP pada level ke-j, di mana j = 1
untuk HP merek Nokia, j = 2 untuk HP merek Samsung, dan j =
3 untuk HP merek Siemen.
Gamma (K) = parameter dari atribut Garansi HP pada level ke-k,
di mana k = 1 untuk Garansi HP pabrik, dan k = 2 untuk
Garansi HP dari distributor.
Epsilon (L) = error
Kepada responden ditanyakan 18 kombinasi HP kemudian preferensi untuk membeli HP tersebut. Preferensi keinginan untuk membeli HP bisa digunakan skala likert. Misalnya skala 1 - 2 – 3 – 4 – 5 – 6 – 7 – 8 – 9. Skala 1 untuk menyatakan sangat ingin membeli dan 9 untuk menyatakan sangat tidak ingin membeli. Sebagai contoh, jika kepada konsumen ditawarkan nokia, dengan harga antara 1 – 3 Juta, dengan garansi distributor, berapa skala yang akan diberikan konsumen? Ketujuh belas kombinasi HP bisa dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Kombinasi Atribut dan Level HP.
| No. | Atribut | Penilaian Konsumen | ||||||||||
| Harga | Merek | Garansi | ||||||||||
| (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | (9) | (10) | (11) | (12) | (13) |
| 1 | < 1 juta | Nokia | Pabrik | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 2 | < 1 juta | Nokia | Distributor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 3 | < 1 juta | Samsung | Pabrik | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 4 | < 1 juta | Samsung | Distributor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 5 | < 1 juta | Siemen | Pabrik | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 6 | < 1 juta | Siemen | Distributor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 7 | 1 – 3 juta | Nokia | Pabrik | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 8 | 1 – 3 juta | Nokia | Distributor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 9 | 1 – 3 juta | Samsung | Pabrik | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 1 – 3 juta | Samsung | Distributor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 11 | 1 – 3 juta | Siemen | Pabrik | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 12 | 1 – 3 juta | Siemen | Distributor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 13 | > 3 juta | Nokia | Pabrik | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 14 | > 3 juta | Nokia | Distributor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 15 | > 3 juta | Samsung | Pabrik | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 16 | > 3 juta | Samsung | Distributor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 17 | > 3 juta | Siemen | Pabrik | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 18 | > 3 juta | Siemen | Distributor | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
Brsambung………
February 6, 2009 at 4:28 pm
tolong kelanjutannya
February 8, 2009 at 9:20 pm
selamat malam pak, kebetulan saya menyusun tesis mengenai menggunakan analisis konjoin. apa saya boleh bertanya lebih lanjut pada bapak mengenai analisis ini? tolong direspon melalui email . terima kasih
June 22, 2009 at 9:24 pm
Selamat malam pak, serupa dengan ndy, sayapun sedang menulis Thesis tentang valuation yang didalamnya menggunakan analisa konjoin. saya telah mendonlot contoh pengerjaan conjoint dari site ini, namun saya mengalami eror ketika running. dapatkah bapak menolong saya?
terima kasih
July 5, 2009 at 7:30 pm
@ Adie: Silakan apa yang bisa saya bantu?
October 2, 2009 at 1:31 pm
asalam
pak saya butuh bagt referensi yg banyak ttg analisis konjoin, klo bpk mau bantu ke alamat email sy qrezq@yahoo.com
n tolooooong bgt ya pak.
mksih sblmnya
ttg analisis konjoinna dilanjutin pak, heheh