## PERSEPSI KONSUMEN TERHADAP PRODUK SEPATU OLAHRAGA DI

## SPORT STATION MEGAMALL DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS MULTIDIMENSIONAL SCALING
Triana J. Masuku 1) ,   Marline S. Paendong 1) ,   Yohanes A.R. Langi 1)
1) Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT, Manado e-mail: trymasuku@yahoo.com; marline_paendong@yahoo.com; yarlangi@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis Multidimensional Scaling (MDS) adalah salah satu analisis multivariat yang berhubungan dengan  penempatan  beberapa  objek  pada  suatu  peta multidimensional yang  ditentukan berdasarkan  kemiripan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeskripsikan  persepsi konsumen  terhadap produk  sepatu olahraga dan mengetahui  kemiripan  antara sepatu olahraga di Sport Station Megamall . Objek penelitiannya adalah sepatu olahraga Converse, Adidas, Diadora, Nike,  Puma,  Reebok  dan  New  Balance.  Dengan  menggunakan Quota  Sampling, jumlah responden  yang dicari  untuk masing-masing  sepatu olahraga  adalah 20 responden sehingga total respondennya  adalah  140  orang.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  pada  peta  MDS  sepatu  olahraga Adidas  dan  Nike  memiliki  jarak  yang  saling  berdekatan  sehingga  dikatakan  keduanya  mirip dibandingkan  dengan  sepatu  olahraga  lainnya.  Keduanya  mirip  untuk  atribut  bahan  dan  model sepatu.
Kata kunci: Analisis Multidimensional Scaling , Sepatu Olahraga

## PERCEPTION OF THE CONSUMERS ABOUT SPORT SHOES PRODUCTS IN SPORT STATION OF MEGAMALL WITH USING ANALYSIS OF MULTIDIMENSIONAL SCALING

## ABSTRACT
Analysis  of  Multidimensional  Scaling  (MDS)  is  one  of  the  multivariate  analysis  that  related  to placement  some  objects  in  a  multidimensional  map  based  on  similarity.  The  purpose  of  this research  is  to  describe  the  perception  of  consumers  about  sport  shoes  and  know  similarities between sport shoes in Sport Station of Megamall. The data in this research are Converse, Adidas, Diadora,  Nike,  Puma,  Reebok  and  New  Balance  sport  shoes.  With  using  quota  sampling, respondents  for  each  sport  shoes  are  20  so  the  total  are  140  respondents.  The  result  shows  that Adidas and Nike on MDS map have distance is near each other so both of them are called same than the others. Their similarities are material and display of shoes atributes.
Keywords: Multidimensional Scaling Analysis, Sport Shoes

## PENDAHULUAN
Dunia industri saat ini telah mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat sehingga melahirkan persaingan antar perusahaan  menjadi  semakin  tinggi.  Hal  ini menyebabkan  semua  perusahaan  industri berusaha  menghasilkan  produk  terbaiknya agar  dapat  menguasai  pasar.  Seiring  dengan meningkatnya  jumlah  penduduk,  taraf  hidup, bergesernya gaya hidup dan semakin sadarnya  orang  akan  kesehatan,  membuat banyak orang meluangkan waktu untuk dapat
berolahraga baik di dalam ruangan maupun di luar  ruangan.  Semakin  banyak  orang  yang ingin  berolahraga  menyebabkan  permintaan terhadap atribut-atribut olahraga juga mengalami  peningkatan.  Atribut  olahraga yang  paling  diburu  konsumen  adalah  sepatu olahraga.
Salah  satu  toko  yang  menjual berbagai macam sepatu olahraga adalah Sport Station ,  dimana  produk  yang  dijual  adalah produk-produk impor berkualitas yang banyak  diminati  orang.  Produk-produk  yang terdapat  di Sport  Station yaitu  Converse,
Adidas,  Diadora,  Nike,  Puma,  Reebok  dan New  Balance.  Jenis-jenis  sepatu  olahraganya antara lain, sepatu olahraga sepakbola, futsal, tenis, basket, golf, running dan bulutangkis.
Penelitian  ini  dilaksanakan  untuk mengetahui  persepsi  konsumen  terhadap produk sepatu olahraga dengan menggunakan analisis Multidimensional  Scaling (MDS). Multidimensional  Scaling (MDS)  merupakan salah  satu  alat  analisis  multivariat  yang berhubungan  dengan  penempatan  beberapa objek pada suatu peta multidimensional yang ditentukan oleh konsumen berdasarkan proximities (nilai  kedekatan)  antara  beberapa objek tersebut.
Analisis Multidimensional Scaling (MDS) Defenisi sederhana dari Multidimensional  Scaling adalah  pencarian ruang  dimensi  yang  kecil  (pada  umumnya menggunakan euklid) yang dapat menyajikan objek-objek sedemikian, sehingga jarak antar objek  pada  ruang  dimensi  tersebut  sesuai dengan  jarak  asli  antar  objek  yang  diamati. Kegunaan  MDS  adalah  mentransformasi tanggapan  konsumen  melalui  kemiripan  atau preferensinya kedalam jarak yang
dipresentasikan  pada  ruang  dimensi.  Jika objek  A  dan  B  dipandang  oleh  konsumen sebagai  objek  yang  mirip  satu  sama  lain dibanding  pasangan  objek-objek  yang  lain, MDS akan menempatkan A dan B pada jarak yang  dekat  dibanding  jarak  pasangan  objek- objek  lainnya  dalam  ruang  multidimensi. Dari definisi tersebut, kegunaan
Multidimensional Scaling adalah untuk menyajikan objek-objek secara visual berdasarkan  kemiripan  yang  dimiliki.  Selain itu,  kegunaan  lain  dari  teknik  ini  ialah mengelompokkan objek-objek yang memiliki kemiripan  dilihat  dari  berapa  peubah  yang dianggap  mampu  mengelompokkan  objek- objek  tersebut  (Mattjik  dan  Sumertajaya, 2011).
Analisis  data  MDS  digunakan  nilai- nilai yang menggambarkan tingkat kemiripan atau  tingkat  ketakmiripan  antar  objek  yang sering disebut proximity (Ginanjar, 2008).
Proximity dibagi atas dua yaitu :
1. Similarity (kemiripan) yaitu jika semakin kecil nilai jaraknya,
menunjukkan  bahwa  objeknya  lebih mirip.
2. Dissimilarity (ketakmiripan)  yaitu  jika semakin besar nilai jaraknya, menunjukkan  bahwa  objeknya  semakin tak mirip.
MDS dibagi menjadi dua jenis,  yaitu MDS  metrik  (data  bertipe  ordinal)  dan  MDS non-metrik  (data  bertipe  interval  dan  rasio) (Ginanjar, 2008).
Untuk mengetahui tingkat ketidakcocokan  output  dengan keadaan
sebenarnya digunakan fungsi STRESS ( Standardized  Residual  Sum  of  Square ) sebagai berikut:
𝑆𝑡𝑟𝑒𝑠𝑠 = √ ∑ (𝑑 𝑡𝑢 − 𝑑̂ 𝑡𝑢 ) 2 𝑡,𝑢 ∑ (𝑑 𝑡𝑢 − 𝑑̅) 2 𝑡,𝑢
Dengan ketentuan nilai sebagai berikut :
Tabel 1. Nilai Kesesuaian Fungsi STRESS STRESS (%) Kesesuaian > 20 Buruk 10 - 20 Cukup 5,1 - 10 Baik 2,5 - 5 Sangat Baik < 2,5 Sempurna

## METODOLOGI PENELITIAN

## Data Penelitian
Pengambilan  data  dilakukan  pada bulan Mei-Agustus 2014. Data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh dari  kuesioner.  Responden  dalam  penelitian ini  adalah  konsumen  yang  pernah  membeli sepatu  olahraga  di Sport  Station  Megamall . Jumlah respondennya 140 responden, dimana dari  setiap  objek  (sepatu  olahraga)  dicari masing-masing 20 responden.
Formulasi  definisi  operasional  dalam penelitian  ini  menggunakan  teknik  skoring skala Likert yaitu  pertanyaan-pertanyaan yang memberikan lima alternatif pilihan yang diberi skor sebagai berikut :
1. Sangat setuju diberi skor 5 2. Setuju diberi skor 4 3. Kurang setuju diberi skor 3 4. Tidak setuju diberi skor 2 5. Sangat tidak setuju diberi skor 1

## Objek dan Peubah Penelitian
Tabel 2. Objek Penelitian Kode Nama Merek Sepatu Olahraga 1 Converse 2 Adidas 3 Diadora 4 Nike 5 Puma 6 Reebok 7 New Balance Tabel 3. Peubah-peubah yang Diamati Peubah Defenisi X1 Harga sepatu terjangkau X2 Bahan sepatu berkualitas sangat baik X3 Sepatu tahan lama X4 Model yang disediakan bervariasi X5 Warna sepatu  menarik X6 Tampilan sepatu sesuai tren masa kini X7 Sepatu yang ditawarkan sesuai kebutuhan X8 Sepatu terasa ringan saat dipakai X9 Sepatu terasa nyaman saat dipakai X10 Sepatu aman dipakai saat berolahraga X11 Sepatu yang dibeli penting untuk pergaulan X12 Bagian sepatu mudah dibersihkan X13 Stok sepatu selalu ada X14 Merasa puas dengan sepatu yang dibeli X15 Popularitas merek sepatu sangat terkenal X16 Merek pernah memberikan diskon X17 Sepatu memiliki Brand ambassador (ikon merek) yang terkenal X18 Iklan dari merek sepatu selalu menarik perhatian X19 Sepatu yang dibeli menunjukkan jati diri seseorang X20 Sepatu dari merek tersebut menjadi favorit

## Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data
2. Melakukan uji validitas dan reliabilitas kuesioner (dengan software SPSS 19 )
3. Membuat  analisis  deskriptif  kuantitatif (dengan software Microsoft Excel ) 4. Mengubah data kuesioner yang berbentuk  ordinal  menjadi  interval dengan  cara Method  of  Successive Interval (dengan software  Microsoft Excel)
5. Melihat kenormalan data setelah diubah menjadi bentuk interval (dengan software SPSS 19)
6. Analisis MDS digunakan untuk melihat  kemiripan  atau  ketakmiripan antara produk sepatu olahraga berdasarkan penilaian konsumen diolah menggunakan program SPSS 19 dengan langkah-langkah sebagai berikut :
a) Masukkan data pada Data View.
b) Pilih Analyze  >  Scale .  Pilih
Multidimensional Scaling
(ALSCAL).
c) Pindahkan semua variabel ke kolom Variables.
d) Pada  bagian Distances centang Create Distances from Data, kemudian  klik Measure .  Pada pilihan Measure centang Interval , pilih Euclidean Distance , kemudian klik Continue.
e) Model  : Level  of  Measurement , pilih Interval ; Scaling  Model ,  pilih Euclidean  distance ; Conditionality , pilih Matrix ; Dimensions untuk Minimum dan Maximum isikan angka 2. Kemudian tekan Continue .
f) Options :  pilih Data  Matrix , kemudian tekan Continue.
g) Klik OK untuk diproses

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Data  penilaian  konsumen  terhadap produk sepatu olahraga diolah untuk mendapatkan deskripsinya. Konsumen menilai  bahwa  untuk  sepatu  olahraga  Adidas memiliki  nilai  rata-rata  tertinggi  pada  atribut sepatu  tahan  lama  (X3),  tampilan  sepatu sesuai tren masa kini (X6), konsumen merasa puas  dengan  sepatu  yang  dibeli  (X14),
popularitas  merek  sepatu  sangat  terkenal (X15)  dan  sepatu  yang  dibeli  menunjukkan jati  diri  seseorang  (X19).  Sepatu  olahraga Converse  unggul  pada  atribut  stok  sepatu selalu  ada  (X13)  dan  merek  sepatu  menjadi favorit  (X20).  Sepatu  olahraga  Nike  unggul pada  atribut  bahan  sepatu  berkualitas  sangat baik  (X2),  sepatu  tahan  lama  (X3),  model yang  disediakan  bervariasi  (X4),  warna sepatu  menarik  (X5),  tampilan  sepatu  sesuai tren  masa  kini  (X6),  sepatu  aman  dipakai berolahraga (X10), sepatu yang dibeli penting untuk  pergaulan  (X11),  popularitas  merek sangat terkenal (X15), sepatu memiliki Brand Ambassador terkenal  (X17)  dan  iklan  dari merek selalu menjadi perhatian (X18). Sepatu olahraga  Diadora  unggul  pada  atribut  harga terjangkau  (X1)  dan  sepatu  nyaman  dipakai berolahraga  (X9).  Sepatu  olahraga  Puma unggul  untuk  atribut  bagian  sepatu  mudah dibersihkan  (X12)  dan  konsumen  merasa puas  dengan  sepatu  yang  dibeli  (X14). Sedangkan  untuk  sepatu  olahraga  Reebok unggul  di  atribut  sepatu  yang  ditawarkan sesuai  kebutuhan  (X7),  sepatu  terasa  ringan dipakai  (X8)  dan  merek  pernah  memberikan diskon (X16).
Analisis Multidimensional Scaling (MDS) Data penilaian konsumen diintervalkan dan diuji kenormalannya.  Hasil Penelitian Multidimensional  Scaling ini memiliki  model  kelayakan  yang  baik  dengan nilai RSQ sebesar 88,11% dan nilai STRESS sebesar  13%.  Berikut Stimulus  Coordinates dari ketujuh sepatu olahraga :
Tabel 4. Stimulus Coordinates
Dari  koordinat  diatas  terbentuk  peta posisi untuk ketujuh sepatu olahraga tersebut.
Gambar 1. Peta Posisi Sepatu Olahraga
Gambar  diatas  adalah  peta  MDS untuk produk sepatu olahraga. Terlihat bahwa sepatu  olahraga  yang  berada  pada  kuadran yang  sama  yaitu  Adidas  dengan  Nike, Converse  dengan  New  Balance,  selanjutnya Diadora,  Reebok  dengan  Puma.  Namun berdasarkan  posisi  jaraknya  hanya  pasangan Adidas-Nike  yang  jaraknya  yang  paling berdekatan, sehingga dapat dikatakan keduanya mirip.
Tabel  5.  Selisih  Nilai  Karakteristik  antara Sepatu Olahraga  Adidas dan Nike untuk Dimensi 1.
Peubah Dimensi 1 Adidas Nike Selisih X1 1,8022 2,5038 -0,7016 X2 -0,2444 -0,2731 0,0287 X3 -0,5534 -0,6948 0,1414 X4 -1,1826 -1,2307 0,0481 X5 -0,8055 -1,3309 0,5254 X6 -1,3811 -1,2675 -0,1136 X7 -0,9598 0,1044 -1,0642 X8 -0,8402 0,1958 -1,036 X9 -0,5605 -0,1618 -0,3987 X10 -0,2468 -0,6424 0,3956 X11 -0,7127 -0,6991 -0,0136 X12 2,2067 2,1238 0,0829 X13 1,0641 1,7744 -0,7103 X14 -0,4827 0,8646 -1,3473
X15 -0,9121 -1,0021 0,09 X16 1,0691 2,6676 -1,5985 X17 -0,3601 -0,7821 0,422 X18 0,3783 -0,0197 0,398 X19 0,0155 1,3573 -1,3418 X20 0,1365 -0,6451 0,7816 Tabel  6.  Selisih  Nilai  Karakteristik  antara Sepatu Olahraga  Adidas dan Nike untuk Dimensi 2. Peubah Dimensi 2 Adidas Nike Selisih X1 -0,9972 1,18 -2,1772 X2 0,1332 0,6719 -0,5387 X3 0,5729 0,8254 -0,2525 X4 -0,3977 -0,4405 0,0428 X5 0,7728 0,5143 0,2585 X6 0,2303 0,3154 -0,0851 X7 -0,6703 -1,1453 0,475 X8 -0,6628 0,3704 -1,0332 X9 -0,937 0,6669 -1,6039 X10 -1,5066 0,6611 -2,1677 X11 0,1089 -0,7704 0,8793 X12 -1,0482 0,9718 -2,02 X13 -1,2878 0,7491 -2,0369 X14 0,5782 1,0314 -0,4532 X15 0,292 0,4064 -0,1144 X16 -1,4463 0,0517 -1,498 X17 -0,8574 0,885 -1,7424 X18 -1,6032 -1,6778 0,0746 X19 0,9484 0,6182 0,3302 X20 0,9639 0,0481 0,9158 Setelah diperoleh selisih untuk masing-masing karakteristik, dengan menggunakan Size Difference
dapat ditentukan  karakteristik  mana  saja  yang memiliki  tingkat  kemiripan. Size  Difference nilainya  berkisar  0-1.  Apabila  selisih  antara
Adidas dan Nike semakin mendekati angka 0 maka dinyatakan mirip. Berdasarkan Stimulus
Coordinates ,  diperoleh  7  karakteristik  yang mirip  antara  sepatu  olahraga  adidas  dan  nike yaitu  bahan  sepatu  berkualitas  sangat  baik (X2),  sepatu  tahan  lama  (X3),  model  sepatu bervariasi  (X4),  warna  sepatu  menarik  (X5),
tampilan  sepatu  yang  sesuai  tren  masa  kini (X6),  popularitas  merek  sepatu  sangat terkenal  (X15),  dan  iklan  yang  menarik perhatian (X18).

## KESIMPULAN
1. Persepsi konsumen menyatakan bahwa sepatu  olahraga  yang  atribut-atibutnya disukai  adalah  sepatu  olahraga  Nike, sedangkan  yang  kurang  adalah  sepatu olahraga New Balance.
2. Sepatu olahraga yang memiliki kemiripan  adalah  sepatu  olahraga Adidas dan Nike. Keduanya mirip pada atribut bahan dan tampilan sepatu.

## DAFTAR PUSTAKA
Dillon, W. R. Matthew, G. 1984.
Multivariate  Analysis:  Methods  and Aplication. John  Willey  and  Sons  Inc, New York.
Ginanjar,  I. 2008. Aplikasi Multidimensional Scaling  (MDS)  untuk  Peningkatan Pelayanan  Proses  Belajar  Mengajar (PBM). Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA UNPAD, Bandung.
Mattjik,  A.  A.  dan  I  Made  Sumertajaya.
2011.  Sidik  Peubah  Ganda  :  dengan Menggunakan SAS. IPB, Bogor.
Simamora,  B.  2005.  Analisis  Multivariat Pemasaran.  PT  Gramedia  Pustaka Utama. Jakarta.