MDS Berbasis Skala Numerik dan Semantic Differential

Kalau jumlah objek banyak, misalnya sepuluh merek, akan ada 10(10-1)/2=45 pasangan merek. Tentu, membuat peringkat kesamaan sedemikian banyak pasangan merupakan pekerjaan merepotkan.  Oleh karena itu, teknik dengan  menggunakan skala numerik  ataupun semantic differential, dapat dipertimbangkan.

Berikan pendapat anda tentang kemiripan pasangan-pasangan koran nasional berikut:

Metoda ini menguntungkan karena lebih mudah, sebab responden tidak perlu membandingkan peringkat satu pasangan dengan pasangan lain.  Masalahnya, dengan metoda ini, kita tidak mengetahui peringkat kemiripan pasangan, sebab terdapat kemungkinan adanya skor yang sama.

Tabel 8.2 berisikan data mentah yang diperoleh dari konsumen. Untuk pengolahan, data ini kita ubah menjadi data ranking, seperti  pada Tabel 8.2A.  Cara meranking tidak dijelaskan di sini.  Konsep tersebut dapat didalami pada buku-buku statistika.

Tabel 8.2

Tabel 8.2A

Prosedur yang digunakan dalam analisis SPSS sama persis dengan prosedur yang telah dijelaskan dalam analisis perceptual map untuk sekumpulan merek teh botol yang telah dibahas. Yang berbeda adalah proximity.  Klik Model, kemudian di bawah tombol Proximities, pastikan anda memilih Similarities.  Maksudnya, dengan pilihan ‘Similarities‘, semakin besar angka, semakin besar kesamaan antar objek.

Dua hasil ditampilkan, yaitu final coordinates dan perceptual map (Gambar 8.4).

Penampilan data pada layar:

Gambar 8.4

Multidimension Scaling: MDS Berbasis Ranking Pasangan Merek

MDS dengan Anchor Point Clustering Method

MDS Berdasarkan Kesan Umum Secara Lengkap

MDS Berbasis Preferensi

MDS Berbasis Atribut

 Daftar Referensi