## Jambura Journal of Mathematics
Volume 1 Nomor 2, Juli 2019
Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom , P-ISSN: 2654-5616, E-ISSN: 2656-1344

## Analisis Konjoin untuk Menentukan Persepsi Mahasiswa Matematika terhadap Dosen
M. Y. Matdoan 1* , Imanuel Y. Rupilu 2 , Y. A Lesnussa 3 , A. Z Wattimena 4
1,2,3,4 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Pattimura, Jl. Ir. M. Putuhena, Kampus Poka, Kota Ambon 97233, Maluku, Indonesia
* Penulis Korespondensi. Email: keepyahya@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis  konjoin  merupakan  salah  satu  teknik  analisis  multivariat  yang  digunakan  untuk mengetahui persepsi konsumen terhadap suatu produk, baik berupa barang atau jasa dengan cara mengkombinasikan jumlah nilai dari masing - masing atribut yang terpisah. Oleh karena itu,  analisis  konjoin  sangat  membantu  untuk  mengetahui  persepsi  mahasiswa  dalam menentukan  kriteria  dosen  yang  diiginkan  di  suatu  perguruan  tinggi.  Dosen  yang  banyak melakukan  interaksi  dengan  mahasiswa  merupakan  salah  satu  ciri  dosen  yang  diharapkan mahasiswa.  Hal  tersebut  berpengaruh  pada  motivasi  belajar  dan  perilaku  mahasiswa. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  persepsi  mahasiswa  jurusan matematika terhadap ciri-ciri dosen yang diharapkan mampu meningkatkan motivasi belajar. Faktor-faktor yang dijadikan sebagai atribut penelitian yaitu jenis kelamin dosen, penampilan dosen, karakter dosen, latar belakang pendidikan dosen, metode pembelajaran dan pemberian tugas  serta  interaksi  di  kelas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ciri-ciri  dosen  yang diharapkan lebih memberikan pengaruh terhadap motivasi belajar mahasiswa adalah dosen yang banyak melakukan interaksi atau sesi tanya jawab dalam kelas dan pemberian tugas yang cukup.
Kata Kunci: Analisis Konjoin; Persepsi; Mahasiswa; Dosen
Diterima: 31-05-2019 Disetujui: 06-07-2019 Online: 30-07-2019

## ABSTRACT
Conjoined analysis is one of the multivariate analysis techniques used to find out student perceptions of lecturer  criteria  by  combining  the  number  of  values  of  each  separate  attribute.  Therefore,  the  use  of conjoined  analysis  very  helpful  research  to  find  out  important  factors  in  the  ongoing  teaching  and learning  process  in  college.  Lecturers  who  have  a  lot  of  interaction  with  students  are  one  of  the characteristics of lecturers who are expected by students. This has an effect on student motivation and behavior. Research Conjoined analysis is one of the multivariate analysis techniques used to find out consumer perceptions for a product, whether in the form of goods or services by combining the number of  values  of  each  separate  attribute.  Therefore,  conjoined  analysis  it  is  very  helpful  to  know  the perceptions of students in determining the criteria for the lecturers they want in a university. Lecturers who interact a lot with students are one of the characteristics of the lecturers expected by students. This has an effect on student motivation and behavior. This research was conducted with the aim to determine the perceptions of students majoring in mathematics on the characteristics of lecturers who are expected to be able to increase learning motivation. The factors that were used as research attributes were the gender  of  the  lecturer,  the  appearance  of  the  lecturer,  the  character  of  the  lecturer,  the  educational background of the lecturer, the method of learning and the giving of assignments and interaction in the classroom. The results of the study show that the characteristics of the lecturers who are expected to have
more  influence  on  students'  learning  motivation  are  lecturers  who  carry  out  many  interactions  or question and answer sessions in class and provide sufficient assignments.
Keywords:
Conjoin Analysis; Perception; College Student; Lecturer
Received: 2019-05-31 Accepted: 2019-07-06 Online: 2019-07-30 DOI: http://dx.doi.org/10.34312%2Fjjom.v1i2.2318

## 1.  Pendahuluan
Pada era globalisasi  menuntut semua pihak agar meningkatkan kompetensi  keahlian akademik yang kompetitif agar dapat menghasilkan kuantitas dan kualitas sumber daya manusia  (SDM)  yang  baik.  Salah  satu  strategi  yang  digunakan  untuk  memperoleh kualitas  sumber  daya  manusia  yang  baik  adalah  melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang yang lebih tinggi atau pendidikan tinggi. Pendidikan tinggi terbagi menjadi 3 jenis yaitu jenis pendidikan akademik, jenis pendidikan vokasi dan jenis pendidikan profesi[1].
Pendidikan akademik merupakan pendidikan tinggi program sarjana atau pascasarjana yang diarahkan pada penguasaan dan pengembangan cabang ilmu pengetahuan dan teknologi. Pendidikan akademik mencakup program sarjana (S1), magister atau master (S2),  dan  doktor  (S3).  Pendidikan  vokasi  merupakan  pendidikan  tinggi  program diploma yang menyiapkan mahasiswa untuk pekerjaan dengan keahlian terapan tertetu sampai  program  sarjana  terapan.  Pendidikan  vokasi  mencakup  program  pendidikan diploma  I,  diploma  II,  diploma  III  dan  diploma  IV.  Pendidikan  profesi  merupakan pendidikan tinggi sarjana yang menyiapkan mahasiswa setelah program sarjana dalam pekerjaan yang memerlukan persyaratan keahlian khusus. Lulusan pendidikan profesi mendapat gelar profesi misalnya Guru, Dosen, Perawat, Dokter dan lainnya [2].
Jenis pendidikan yang akan dibahas yaitu jenis pendidikan profesi khususnya dosen. Dalam proses belajar, dosen merupakan salah satu elemen yang paling penting sehingga kualitas dari dosen sangat diperlukan untuk menjadikan anak didiknya menjadi orang yang  cerdas.  Motivasi  dari  anak  didik  atau  mahasiswa  merupakan  salah  satu  yang sangat penting dalam perkuliahan mahasiswa, ada beberapa alasan mahasiswa tidak hadir dalam perkuliahan, yaitu sering sakit, pengajaran buruk dari pengajar, mahasiswa mengalami tekanan, waktu perkuliahan yang tidak sesuai, dan karena kualitas materi yang disampaikan kurang berkualitas oleh dosen atau pengajar [3].
Kompetensi  profesionalisme  dosen  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat mempengaruhi motivasi mahasiswa dalam perkuliahan. Sebuah penelitian yang pernah dilakukan  oleh  Tyasari  [4]  tentang  pengaruh  kompetensi  profesionalisme  dosen terhadap  motivasi  belajar  mahasiswa  dalam  perkuliahan.  Penelitian  tersebut menyatakan  bahwa  motivasi  mahasiswa  mengikuti  perkuliahan  hanya  sekedar memenuhi  daftar hadir perkuliahan.  Adapun  pengerjaan  tugas-tugas  yang  diberikan dosen,  hanya  beberapa  mahasiswa  yang  serius  untuk  mengerjakannya.  Menurut mahasiswa, hal tersebut terjadi karena dosen yang bersangkutan belum sesuai dengan harapan mereka. Mahasiswa menganggap dosen kurang memotivasi mahasiswa untuk belajar,  dan  perkuliahan  terasa  monoton  sehingga  mahasiswa  merasa  bosan  dalam perkuliahan. Penampilan dosen dan kemampuan dosen dalam mengajar di kelas dan di laboratorium, serta sikap terhadap mahasiswa juga menentukan semangat mahasiswa dalam proses belajar mengajar. Jika penampilan dosen nyaman dilihat, penyampaian materi mudah dipahami, maka mahasiswa menjadi lebih semangat mengikuti kegiatan
belajar  mengajar  dan  proses  belajar-mengajar  dengan  baik,  sehingga  hasilnya  juga menjadi  lebih  baik.  Adapun  metode  statistika  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan pemasalahan adalah analisis konjoin [5].
Analisis  konjoin  merupakan  salah  satu  metode  satatistik  multivariat  yang  dapat digunakan untuk mendapatkan kombinasi atau komposisi atribut-atribut suatu produk sehingga  dapat  dievaluasi  keadaan  tersebut.  Penelitian  serupa  tentang  penerapan analisis  konjoin  dapat  dilihat  pada  [6]  yang  membahas  tentang  prefensi  mahasiswa terhadap pekerjaan di FMIPA USU. Hasil penelitian menunjukkan bahwa atribut yang paling mempengaruhi mahasiswa dalam pekerjaan adalah gaji kemudian dilanjutkan dengan aktifitas bidang kerja dan kesesuaian latar belakang dengan pekerjaan. Selain itu,  terdapat  penelitian  tentang  analisis  prerensi  pelanggan PT. PLN  (Persero)  dalam menentukan  atribut  rekening  listrik  prabayar  di  Kota  Ambon  dengan  menggunakan analisis konjoin [7]. Penelitian ini menunjukkan bahwa faktor yang paling diperhatikan secara keseluruhan oleh pelanggan listrik prabayar adalah faktor jaminan garansi dari listrik  prabayar.  Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengungkap  fakta  tentang  tingkat  persepsi  mahasiswa  terhadap  dosen  di  jurusan matematika dengan menggunakan analisis konjoin.

## 2.  Metode
Penelitian ini dilaksanakan dengan menggunakan data primer yang diperoleh dari 72 mahasiswa  Jurusan  Matematika  Fakultas  MIPA  Universitas  Pattimura.  Pengambilan data dilakukan dengan menerapkan teknik probability sampling dan kuesioner yang menggunakan skala likert.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan memuat pengolahan data dengan melibatkan tahapan-tahapan pengolahan data dari kuesioner dengan menggunakan software SPSS 25.

## 3.1.  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  tentang  persepsi mahasiswa terhadap dosen, dengan menggunakan kuesioner yang dijalankan kepada mahasiswa di Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Pattimura.

## 3.1.1.  Penentuan Atribut dan Taraf
Penentuan atribut dari penelitian ini berdasarkan pada studi literatur, yang terdiri dari
a) Dosen: Laki-laki, Perempuan
b) Penampilan dosen: Modis, Sederhana
c) Karakter dosen: Serius, Santai
d) Latar belakang pendidikan dosen: S1, S2 san S3
e) Metode pembelajaran: Konvensional, Inkonvensional
f) Pemberian tugas: Tugas Banyak, Tugas Cukup, Tugas Sedikit
g) Interaksi di kelas: Banyak, Cukup, Sedikit

## 3.1.2.  Mendesain Stimuli
Sebelum mendesain stimuli, perlu diketahui atribut dan level apa saja yang diperlukan. Adapun atribut dan level yang diperlukan secara lengkap disajikan pada Tabel 1.
Jambura Journal of Mathematics. 1(2): 79-88
Tabel 1. Atribut dan level atribut
Atribut Taraf Level Jenis Kelamin 1 Laki-laki 2 Perempuan Penampilan 1 Modis 2 Sederhana Karakter 1 Serius 2 Santai Latar Pendidikan 1 S1 2 S2 dan S3 Metode 1 Konvensional 2 Inkonvensional Tugas 1 Banyak 2 Cukup 3 Sedikit Interaksi 1 Banyak 2 Cukup 3 Sedikit
Berdasarkan  Tabel  1,  melalui  kombinasi  secara  manual  diperoleh 2 × 2  × 2 × 2 × 2 × 3 × 3 =  144  stimuli.  Stimuli  sebanyak  144  ini  dianggap  terlalu  banyak  yang  akan menyulitkan  responden  dalam  memberikan  penilaian.  Perlu  mengurangi  jumlah kombinasi  stimuli  dengan  menggunakan  syntax,  sebagaimana  ditampilkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Syntax pembuatan stimuli

## 3.1.3.  Skala Kuesioner
Langkah  selanjutnya  setelah  mengetahui  stimuli  adalah  menentukan  skala  penilaian terhadap  setiap  stimuli.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  pengukuran  secara rating artinya  mahasiswa  diminta  untuk  menilai  ke-16  stimuli  dengan  menggunakan  skala likert dari 1-5 dengan ketentuan 5 = Sangat Setuju, 4 = Setuju, 3 = Netral, 2 = Tidak Setuju, dan 1 = Sangat Tidak Setuju.
ORTHOPLAN / FACTORS= JENIS 'JenisKelamin' ('Laki-laki' 'perempuan') Penampilan 'PenampilanDosen' ('Modis' 'Sederhana') Karakter 'KarakterDosen' ('Serius'  'Santai') Latar ‘LatarBelakang’ (‘Pascasarjana’ ‘Sarjana’) Metode ‘Metode Pembelajaran’ (‘Konvensional’ ‘Ikonvensional’) Tugas ‘PemberianTugas’ (‘Banyak’ ‘Cukup’ ‘Sedikit’) Interaksi ‘Interaksi Kelas’ (‘Banyak’ ‘Cukup’ ‘Sedikit’) /HOLDOUT = 0 SAVEOUTFILE=’CONJOINT17.SAV’.

## 3.1.4.  Penentuan Sampel
Langkah  selanjutnya  setelah  skala  adalah  penentuan  sampel.  Sampel  diambil  dari sebagian  populasi  mahasiswa  aktif  Jurusan  Matematika  Fakultas  MIPA  Universitas Pattimura yang berjumlah 257 orang.  Metode penarikan sampel yang digunakan adalah metode  random  sampling  dengan  sampel  acak  berkelompok.  Adapun  penentuan banyaknya  jumlah  sampel  menggunakan  metode  slovin  sebagaimana  yang  terdapat pada [10]. Mengikuti perhitungan metode slovin diperoleh,

## 𝑛 =
𝑁 1 + 𝑁𝑒 2 𝑛 = 257
1 + 257 (0,1) 2 = 257 1 + 257 (0,01)
= 257 3,57 ≈ 72
Oreh karena itu, digunakan 72 responden yang akan dilibatkan dalam penilitian ini.

## 3.1.5.  Uji Validitas dan Realibitas

## 3.1.5.1  Uji Validitas
Uji validitas biasanya digunakan untuk menguji valid atau tidaknya kuesioner dalam mengukur  persepsi  mahasiwa  terhadap  dosen.  Pengambilan  keputusan  uji  validitas yaitu  jika 𝑟 hitung > 𝑟 tabel maka  penyataan  yang  ada  dinyatakan  valid  dan  begitu sebaliknya[8]. Hasil uji validitas dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji validitas Pernyataan r_hitung Keterangan Soal 1 0,74 Valid Soal 2 0,44 Valid Soal 3 0,69 Valid Soal 4 0,61 Valid Soal 5 0,70 Valid Soal 6 0,84 Valid Soal 7 0,70 Valid Soal 8 0,59 Valid Soal 9 0,74 Valid Soal 10 0,44 Valid Soal 11 0,69 Valid Soal 12 0,61 Valid Soal 13 0,70 Valid Soal 14 0,84 Valid Soal 15 0,70 Valid Soal 16 0,59 Valid
Hasil nilai korelasi setiap variabel dibandingkan dengan 𝑟 tabel serta alpha 0,05 dan 𝑁 = 40 yaitu 0,30 .  Seluruh  variabel  nilainya  lebih  besar  dari 𝑟(0,05; 40)   =  0,42 .  Hasil  uji diatas  menunjukkan  bahwa  semua  faktor  yang  mempengaruhi  persepsi  mahasiswa matematika terhadap ciri-ciri dosen tersebut valid.

## 3.1.5.2  Uji Realibitas
Uji  realibitasi  dilakukan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  alat  ukur  tersebut  dapat dipercaya  atau  untuk  mengukur  kekonsistenan  alat  ukur  tersebut.  Alat  ukur  dapat dinyatakan reliabel jika nilai Cronbach’s Alpha >  0,5 [9]. Hasil uji reliabilitas disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Uji reliabilitas Cronbach's Alpha  N of time 0,92 16
yang  menunjukkan  bahwa  kuesioner  untuk  mengukur  persepsi  mahasiswa  terhadap dosen dapat dikatakan reliabel.

## 3.1.6.  Penyebaran Kuesioner
Penyebaran kuesioner ini disebar kepada 72 mahasiswa di Jurusan Matematika Fakultas MIPA  Universitas  Pattimura.  Adapun  karakteristik  responden  berdasarkan  jenis kelamin dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Jenis kelamin
Berdasarkan Gambar 2, dapat menjelaskan bahwa pada pengambilan kuesioner yang disebarkan kepada 72 mahasiswa. Terdapat 36 perempuan dengan presentase 50% dan 36 laki-laki dengan presentase 50%. Selanjutnya sebaran mahasiswa berdasarkan tahun akngkatan dapat dapat dilihat pada Gambar 3.
50% 50% Laki-laki Perempuan 12% 22% 22% 22% 22% <2014 2014 2015 2016 2017
Gambar  3  menunjukkan  sebaran  mahasiswa  yang  menjawab  kuisioner  dari  berbagai angkatan. Terdapat 12 mahasiswa dengan angkatan sebelum tahun 2014, 15 mahasiswa dengan  angkatan  2014,  15  mahasiswa  dengan  angkatan  2015,  15  mahasiswa  dengan angkatan 2016 dan 15 mahasiswa dengan angkatan 2017.

## 3.2.  Pengolahan Data
Bagian ini akan menjelaskan pengolahan data dengan SPSS 16 dan interprestasinya.

## 3.2.1.  Nilai Kepentingan Relatif
Nilai  kepentingan  relatif  merupakan  tingkat  presentase  dari  masing-masing  atribut disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Nilai kepentingan relatif
Hasil uji tingkat kepentingan atribut secara agregat, menunjukan bahwa atribut yang dianggap  penting  oleh  seluruh  responden  adalah  atribut  interaksi  antar  mahasiswa sebanyak 21,09%. Atribut yang dianggap penting urutan kedua yaitu atribut pemberian tugas sebanyak  19,82%. Atribut  urutan ketiga adalah latar belakang pendidikan dosen sebanyak  12,97%.  Atribut  urutan  keempat  adalah  karakter  dosen  sebanyak  11,99%. Atribut  urutan  kelima  adalah  penampilan  dosen  sebanyak  11,82%.  Atribut  urutan keenam  adalah  metode  pembelajaran  sebanyak  11,56%,  dan  atribut  yang  kurang dianggap penting oleh mahasiswa adalah jenis kelamin dosen.

## 3.2.2.  Nilai Kegunaan Tiap Taraf Atribut Secara Agregat
Jumlah atribut pada penelitian ini sebanyak 7 atribut. Setiap atribut mempunyai level dan  memiliki  nilai  kegunaan  taraf  atribut  yang  berbeda-beda.  Nilai  taraf  atribut diperoleh dari pilihan responden terhadap taraf atribut yang dilihat dari profil-profil yang diberikan.
Atribut Level Nilai Kepentingan Jenis laki-laki 10,75 Perempuan Penampilan Modis 11,82 Sederhana Karakter Serius 11,99 Santai Latar S2 dan S3 12,97 S1 Metode Konvensional 11,56 Inkonvensional
Tugas
Banyak 19,82 Sedikit Cukup Interaksi Banyak 21,09 Cukup Sedikit
Jambura Journal of Mathematics. 1(2): 79-88
Seperti juga nilai tingkat kepentingan, nilai kegunaan juga ada pada tingkat individual maupun pada tingkat agregat. Dasar penilain nilai kegunaan juga hampir sama dengan nilai tingkat kepentingan. Namun pada nilai kegunaan dapat juga terjadi nilai minus, yang berarti taraf atribut tersebut tidak disukai oleh responden. Hasil perhitungan nilai kegunaan secara agregat dengan SPSS 25 disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai utility Atribut Utilitas Jenis 0,83 -0,83 Penampilan -1,78 1,78 Karakter -1,06 1,06 Latar 2,10 -2,10 Metode -1,48 1,48 Tugas 0,16 1,49 -1,33 Interaksi 0,92 -1,16 0,23
Pembahasan nilai kegunaan tiap taraf atribut dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Atribut Jenis kelamin dosen
Pada atribut ini terdapat dua taraf atribut laki-laki dan perempuan. Nilai kegunaan keduanya  sama  yaitu  0,83  tetapi  yang  membedakan  adalah  tanda  dari  nilai kegunaannya.  Tanda  positif  pada  taraf  atribut  laki-laki  menunjukan  bahwa  taraf atribut ini sangat dipertimbangkan oleh responden.

## 2. Atribut Penampilan dosen
Pada  atribut  ini  terdapat  dua  taraf  atribut  penampilan  modis  dan  penampilan sederhana.  Nilai  kegunaan  keduanya  sama  yaitu  1,78  tetapi  yang  membedakan adalah  tanda  dari  nilai  kegunaannya.  Tanda  positif  pada  taraf  atribut  penmpilan sedehana  menunjukan  bahwa  taraf  atribut  ini  sangat  dipertimbangkan  oleh responden.

## 3. Atribut Karakter Dosen
Pada atribut ini terdapat dua taraf  atribut yaitu karakter serius dan karakter yang santai. Nilai kegunaan keduanya sama yaitu 1,06 tetapi yang membedakan  adalah tanda  dari  nilai    kegunaannya.  Tanda  positif    pada  taraf  atribut  karakter  santai menunjukan bahwa taraf atribut ini sangat dipertimbangkan oleh responden.
4. Atribut Latar Belakang Pendidikan Dosen
Pada  atribut  ini  terdapat  dua  taraf  atribut  yaitu    pasca  sarjana  dan  sarjana.  Nilai kegunaan  keduanya  sama yaitu 2,10 tetapi yang membedakan adalah tanda dari nilai kegunaannya. Tanda positif pada taraf atribut sarjana menunjukan bahwa taraf atribut ini sangat dipertimbangkan oleh responden.

## 5. Atribut Metode Pembelajaran
Pada atribut ini  terdapat dua taraf atribut yaitu   konvensional  dan inkonvesional. Nilai kegunaan  keduanya sama yaitu 1,48 tetapi yang membedakan adalah tanda dari nilai kegunaannya. Tanda positif pada taraf atribut inkonvensional menunjukan bahwa taraf atribut ini sangat dipertimbangkan oleh responden.

## 6. Atribut Pemberian Tugas
Pada atribut ini terdapat tiga taraf atribut yaitu banyak, cukup dan sedikit. Namun yang paling dipertimbangkan oleh responden adalah taraf cukup. Yang artinya tidak terlalu banyak atau sedikit dalam pemberian tugas.

## 7. Atribut Interaksi di Kelas
Pada atribut ini terdapat tiga taraf atribut yaitu banyak, cukup dan sedikit. Namun yang paling dipertimbangkan oleh responden adalah atribut banyak. Artinya dalam proses perkuliahan dosen banyak melakukan interaksi.

## 4.  Kesimpulan
Faktor yang paling berpengaruh dalam memotivasi  belajar mahasiswa di kelas yaitu interaksi  dosen  dengan  mahasiswa  dengan  presentase  sebesar  21,09%.  Adapun  jenis kelamin  dosen  merupakan  atribut  yang  dianggap  kurang  penting  oleh  mahasiswa dengan presentase sebesar 10,75%. Selanjutnya hasil dari  nilai  kegunaan/utilitas tiap taraf  atribut  menunjukkan  bahwa  atribut  yang  paling  memberikan  pengaruh  dalam memotivasi belajar mahasiswa yaitu dosen dengan jenis kelamin laki-laki, berkarakter santai, penampilan modis, latar belakang pendidikan sarjana, memberikan tugas yang cukup, metode pembelajaran inkonvensional dan banyak melakukan interaksi dengan mahasiswa.

## Referensi
[1]   [BPS] Badan Pusat Statistik, 2010, Statistik Indonesia Tahun 2010, Jakarta Pusat
[2]  Nurdin, S., 2005, Guru Profesional dan Implementasi Kurikulum, Jakarta: Ciputat Press
[3]    Yulaelawati,  E.,  2007,  Kurikulum  dan  Pembelajaran  Filosofi  Teori  dan  Aplikasi, Bandung: PT Pakar Karya
[4]  Tyasari,  2011,  Pengaruh  Kompetensi  Profesionalisme  Dosen  terhadap  Motivasi Belajar  Mahasiswa  dalam  Perkuliahan,  Jurnal  Bisnis  dan  Kewirausahaan,  Vol.3, No.1: 28-35
[5]   Arikonto  &  Friska,  H.,  2006,  Analisis  Konsumen  terhadap  Atribut  Etool  sCard dengan    Menggunakan  Analisis  Konjoin,  Jakarta:  Jurusan  Teknik  Universitas Indonesia
[6]    Wiwit, W.,  2014, Penerapan  Analisis Konjoin  pada  Prefensi  Mahasiswa  terhadap Pekerjaan di FMIPA USU, Jurnal Saintia Matematika, Vol.2, No.2: 38-46
[7]  Matdoan,  2014,  Pengukuran  Preferensi  Pelanggan  PT.  PLN  (Persero)  dalam menentukan  atribut  rekening  listrik  prabayar  dengan  menggunakan  analisis conjoin, Jurnal Barekeng, Vol.10, No.1: 37-46
[8]   Sugiyono, 2010, Metode Penelitian Bisnis, Bandung: Alfabeta
[9]   Hair, J.F., William, C.B., Barry, J.B., Rolph, E.A., & Ronald, L.T., 2006, Multivariate Data Analysis, 6th ed., New Jersey: Pearson Prentice Hall
[10] Cochran, W.G., 2001, Teknik Penarikan Sampel, Jakarta: UI Press