## IDENTIFIKASI KEPENTINGAN RELATIF KONSUMEN TERHADAP ROBOT REHABILITASI PASIEN PASCA STROKE DENGAN MENGGUNAKAN CONJOINT ANALYSIS
Hasan Mastrisiswadi *) , Herianto **)
*) Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang
**) Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada , Yogyakarta

## Abstrak
Robot rehabilitasi pasien pasca stroke saat ini telah dikembangkan oleh negara-negara maju di dunia, tidak  terkecuali  Indonesia  meskipun  sebagai  negara  berkembang.  Salah  satu  pengembang  robot rehabilitasi  pasien  pasca  stroke  itu  berada  di  Universitas  Gadjah  Mada  yang  telah  melakukan penelitian  beberapa  tahun  ini.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kepentingan  relatif konsumen terhadap robot rehabilitasi pasien pasca stroke untuk kemudian digunakan sebagai bahan masukan  dalam  pengembangan  robot  selanjutnya.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Conjoint Analysis. Metode ini memiliki keunggulan dalam menganalisis trade off antar atribut. Dari  hasil  pengolahan  Conjoint  Analysis  dengan  bantuan  program  SPSS,  dapat  diketahui  bahwa kebutuhan  konsumen  paling  tinggi  terhadap  robot  rehabilitasi  pasien  stroke  adalah    dapat dipasangkan ke tangan pasien dengan mudah, baru setelah itu kemampuannya untuk dipakai di kedua tangan  (kanan  dan  kiri)  dan  material  yang  digunakan  dalam  pembuatan  robot  haruslah  aman  bagi pasien.
Kata Kunci: Conjoint Analysis, robot rehabilitasi pasien pasca stroke, kepentingan relatif

## Abstract
Post-stroke rehabilitation robot has been developed in the world, including Indonesia as a developing country.  One  of  this  robot  developers  is  Universitas  Gadjah  Mada  who  has  conducted  research  for post  stroke  rehabilitation  robot  in  recent  years.  This  study  aims  to  identify  the  consumer’s  relative importance  of  the   post-stroke  rehabilitation  robot  that  can  be  used for  the  next  robot  development. The method used in this study is Conjoint Analysis. This method has the advantage in analyzing trade- offs  between  attributes.  From  this  research,  we  have  known  that  the  highest  rank  of  the  robot consumer  needs  are:  can  be  attached  to  the  patient's  hand  with  ease,  the  ability  to  be  used  in  both hands (right and left) and the movement  of the robot  which can be varied according  to  the needs of the patient.
Keywords :  conjoint analysis; post stroke robot rehabilitation; consumer ’ s relative importance

## Pendahuluan
Tim Rehabilitation  and  Assistive  Technology UGM  telah  mengembangkan  alat  rehabilitasi  pasien pasca stroke beberapa tahun terakhir ini dalam bentuk robot.  Dimana  dalam  pengembangan  produk  ini  telah dihasilkan  beberapa  produk  seperti  robot  rehabilitasi pasien  pasca  stroke  untuk  anggota  gerak  bagian  atas, anggota  gerak  bagian  bawah,  pergelangan  tangan  dan juga  pergelangan  kaki.  Produk-produk  tersebut dikembangkan  sesuai  dengan  proses  rehabilitasi  yang dibutuhkan  dengan  tujuan  untuk  melatih  kerja  otot
supaya tidak kehilangan fungsinya.
Selama  ini,  analisis  kebutuhan  pelanggan terhadap  robot  rehabilitasi  pasien  pasca  stroke  ini hanya  menggunakan  metode  QFD  (Quality  Function Deployment) saja (Mastrisiswadi dan Herianto, 2015). Metode ini dinilai mampu mengidentifikasi kebutuhan dengan  baik  dan  terstruktur.  Robot  rehabilitasi  yang sedang  dalam  penngembangan  ini  masih  memerlukan banyak masukan, terutama untuk kebutuhan konsumennya.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitiian  ini nantinya  akan  dicari  tahu  lebih  lanjut  tentang kepentingan relatif konsumen terhadap robot rehabilitasi pasien stroke dengan metode yang berbeda yaitu  Conjoint  Analysis.  Berbeda  dengan  QFD  yang memberikan penilaian terhadap masing-masing
-------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. email: hasanpahlawan@gmail.com
atribut,  proses  dalam  Conjoint  Analysis  lebih menekankan  pada  pembentukan  kombinasi  produk yang  kemudian  dinilai  oleh  konsumen.  Conjoint Analysis juga lebih unggul dalam menganalisis trade- off antar  atribut  sehingga  akan  lebih  memudahkan pihak  pengembang  untuk  mengembangkan  atribut robot  rehabilitasi  pasien  pasca  stroke  yang  akan meningkatkan kepuasan konsumen paling signifikan.

## Conjoint Analysis
Menurut  Eversheim  (2009), Conjoint  analysis (CA) digunakan untuk  menilai penerimaan konsumen terhadap  produk  dan  fungsinya.  Dalam  analisis, diasumsikan  bahwa  total  benefit  suatu  produk  adalah penjumlahan  dari  benefit  masing-masing  komponen produk secara individual. Pertama kali, semua produk karakteristik  yang  penting  (misalnya:  berat)  dan spesifikasi  yang  mungkin  (misalnya  ringan,  sedang dan berat) diidentifikasi. Melalui kombinasi spesifikasi  yang  berbeda  dari  beragam  karakteristik produk,  beberapa  konsep  kemudian  direalisasikan, yang  kemudian  ditunjukkan  kepada  konsumen potensial  untuk  dinilai.  Konsumen  menilai  konsep tersebut  berdasarkan  preferensinya  masing-masing. Jumlah  dari  karakteristik  produk  harus  direncanakan secara  akurat,  sehingga  evaluasi  dari  spesifikasi  yang berbeda  dapat  ditentukan  secara  matematis  dari penilaian konsep.
Menurut  Hair,  dkk  (2014), Conjoint  Analysis adalah  teknik  multivariat  yang  dikembangkan  secara spesifik  untuk  memahami  bagaimana  responden mengembangkan  preferensi  untuk  berbagai  macam objek  (produk,  servis,  atau  ide). Conjoint  analysis berdasarkan  pada  premis  sederhana  yang  dimana
konsumen mengevaluasi nilai dari suatu objek dengan mengkombinasikan  sejumlah  nilai  terpisah  dengan menilai objek  yang dibentuk dari kombinasi  beberapa atribut.
Adapun  proses  dasar  dalam  Conjoint  adalah seperti terlihat pada Gambar 1. :
1. Menentukan karakteristik spesifikasi, dalam hal ini yang  dimaksudkan  adalah  menentukan  factor (atribut  spesifik)  kemudian  level  (bagian-bagian dari faktor) dari sebuah objek. Sebagai contoh, jika obyek  yang  diteliti  adalah  bola,  yang  menjadi faktor  adalah  warna,  ukuran,  pola.  Sedangkan untuk  faktor  warna  dapat  diperinci  menjadi  warna merah, kuning atau hijau.
2. Mendesain  stimuli  (kombinasi  antara  factor  dan level),  untuk  contoh  bola  sebelumnya,  maka stimuli  yang  mungkin  terbentuk  adalah  bola dengan warna  merah, ukuran  besar dan polos atau bola  dengan  warna  hijau,  ukuran  kecil,  polos. Jumlah  stimuli  yang  dihasilkan  bila  terdapat  m factor  dan  n  level  adalah  n  x  n  x  ....  sebanyak  m kali.
3. Mengumpulkan  pendapat  responden  terhadap stimuli  yang  ada  dengan  melakukan  interview. Responden  akan  diminta  untuk  menilai  sejumlah stimuli  yang  ada  baik  dengan  cara  memberikan rangking atau memberi nilai pada skala 1-5
4. Melakukan  proses  conjoint,  untuk  memperkirakan bagaimana produk yang diinginkan oleh konsumen
5. Menentukan  ketepatan  prediksi  dari  hasil  conjoint yaitu  suatu  cara  untuk  mengetahui  apakah  hasil dari  proses  conjoint  memiliki  ketepatan  yang tinggi.
Gambar 1. Langkah-langkah dalam Conjoint Analysis (Eversheim, 2009)
Dalam Conjoint  Analysis ,  terdapat  tiga  buah metode untuk presentasi  yang biasa digunakan secara luas.  Adapun  ketiga  metode  tersebut  adalah  sebagai berikut:
1. Full profile method
Metode  ini  adalah  metode  yang  paling  populer karena  mendekati  bentuk  nyata  dan  mampu  untuk mengurangi jumlah perbandingan dengan fractional factorial  design .  Pada  metode  ini,  tiap profil  dideskripsikan  terpisah,  dan  biasanya menggunakan  semacam  profil  card.  metode  ini direkomendasikan untuk jumlah faktor kurang dari enam buah.
2. Pairwise comparison presentation
Metode  ini  membandingkan  dua  buah  profil produk  dimana  responden  menggunakan rating scale untuk menentukan kekuatan preferensi untuk satu  profil  dengan  lainnya.  Bedanya  dengan metode full  profile ,  metode  ini  tidak  mengandung semua  atribut  seperti  metode full  profile .  Hanya sedikit  atribut  yang  dipilih  dalam  membangun profil  dengan  tujuan  menyederhanakan  task  jika jumlah atributnya besar.
3. Trade-off presentations
Metode  ini  membandingkan  atribut  dalam  satu waktu  dengan  memberi  ranking  untuk  semua kombinasi  level.  Metode  ini  unggul  dalam kesederhanaannya  untuk  responden  dan  mudah untuk  merekap  serta  mencegah  informasi  yang overload dengan  menyediakan  hanya  dua  atribut dalam  satu  waktu.  Namun  demikian,  metode  ini perlahan  ditinggalkan  karena  dinilai  memiliki kelemahan  karena  hanya  menyajikan  dua  atribut dalam  satu  waktu,  sehingga  membuat  penilaian yang  sangat  banyak  bahkan  untuk  jumlah  level yang sedikit. Responden juga bisa saja mengalami kebingungan  dan  akan  mengikuti  pola  yang  ada sebelumnya  karena  kelelahan.  Selain  itu,  metode ini  tidak  dapat  menggunakan fractional  factorial design untuk  mengurangi  jumlah  perbandingan yang dibutuhkan.
Gambar  2. Contoh  metode  dalam  melakukan presentasi  dalam Conjoint  Analysis (Hair, dkk, 2014)

## Metodologi Pengambilan data
Penelitian  ini  diakukan  di  Kota  Semarang  dan Yogyakarta, dengan menggunakan responden Fisioterapis  dan  keluarga  pasien  sebagai  calon konsumen  robot  rehabilitasi  ini  yang  telah  dilakukan pada  penelitian  sebelumnya  (Mastrisiswadi  dan Herianto,  2015)  dengan  metode  observasi  dan wawancara. Data awal yang telah diperoleh kemudian digunakan untuk membuat variabel keinginan pelanggan.  Variabel  keinginan  pelanggan  kemudian diolah untuk mendapatkan stimuli. Stimuli  yang  telah dibuat  nantinya  diberikan  kepada  responden  untuk dinilai dengan 4 skala (tidak suka, kurang suka, suka, sangat  suka).    Data  inilah  yang  nantinya  digunakan sebagai masukan dalam pengolahan conjoint analysis .

## Pengolahan data
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  melakukan uji  validitas  dan  reliabilitas  terhadap  hasil  kuesioner untuk  menentukan  variabel  yang  benar-benar  valid dan  reliabel.  Setelah  diketahui  bahwa  hasil  tersebut valid dan reliabel, maka dilakukan analisis lebih lanjut terhadap conjoint analisys.

## Hasil dan Pembahasan
Dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya (Mastrisiswadi  dan  Herianto,  2015),  didapatkan variabel terhadap robot rehabilitasi pesien pasca stroke sebagai berikut:
1.  Dapat digunakan oleh pasien yang mengalami kesulitan menggenggam
2.  Mudah dipasangkan pada tangan pasien
3.  Robot terbuat dari material yang aman bagi pasien
4.  Lengan tidak ikut bergerak saat menggunakan robot
5.  Nyaman dipakai oleh pasien
6.  Harga terjangkau
7.  Dapat memasukkan program gerakan pada robot dengan mudah
8.  Gerakan robot dapat divariasikan sesuai kebutuhan pasien
9.  Desain robot yang sederhana (simpel)
10. Robot mudah untuk dipindahkan (portabel)
11. Robot memiliki desain yang kokoh
12. Robot memiliki desain yang menarik
13. Robot dapat digunakan dimana saja (tempat tidur, meja, kursi roda)
14. Robot dapat digunakan untuk tangan kanan maupun kiri
15. Robot memiliki fungsi lain (dapat juga digunakan untuk kaki, siku, jari-jemari)
16. Sistem kontrol robot yang mudah digunakan Sesuai dengan tujuan dalam penelitian ini adalah untuk  mengidentifikasi  kepentingan  konsumen  dan karena jumlah variabel yang banyak, maka untuk level masing-masing  faktor  dibuat  sejumlah  dua  level  (ya dan tidak).
Dalam penelitian  ini  seharusnya didapatkan 2 16 = 65.536  kombinasi  produk.  Namun  karena  terlalu banyak  kombinasi  produk  yang  ada,  tidak  semua kombinasi  digunakan,  sehingga  perlu  dilakukan pengurangan  terhadap  kombinasi  produk  dengan metode orthogonal .    Dengan  cara  ini  didapatkan  24 kombinasi produk (4 kombinasi diantaranya merupakan holdout yang  digunakan  untuk  uji validitas).  Adapun  kombinasi  produk  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1.  Digunakan  sebagai  kuesioner  kepada responden,  guna  mendapatkan  nilai  masing-masing kombinasi  produk.  Tanda  centang  (√)  berarti  ya  dan tanda  minus  (-)  berarti  tidak.  Sedangkan  Tabel  2. merupakan hasil rekapitulasi kuesioner. Tabel 1. Daftar kombinasi produk Produk Nomor 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24 Dapat digunakan oleh pasien yang kesulitan menggenggam              Mudah dipasangkan pada tangan pasien         
    Material yang aman bagi pasien             Keadaan lengan tidak bergerak         
  Nyaman dipakai oleh pasien            Harga terjangkau     
       Dapat memasukkan program gerakan pada robot dengan mudah            Gerakan robot dapat divariasikan sesuai kebutuhan pasien           Desain robot sederhana (simpel)            Robot mudah dipindahkan (portabel)           
Memiliki desain yang kokoh 
            Memiliki desain yang menarik             Dapat digunakan dimana saja (tempat tidur, kursi roda, meja)             Dapat digunakan tangan kanan maupun tangan kiri              Memiliki fungsi lain (dapat juga digunakan untuk kaki, siku, jari-jemari)               Sistem kontrol yang mudah digunakan             
Tabel 2. Hasil rekapitulasi kuesioner
No. Responden 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24 101 1  3  4  2  2  1  3  4  2  1  3  4  1  2  3  4  4  3  1  2  2  3  1  4 102 4  3  4  3  3  4  2  2  3  4  2  3  3  3  4  4  4  3  4  3  3  4  2  2 103 4  2  2  3  2  3  2  2  3  2  3  3  2  3  2  2  2  3  2  3  2  2  3  2 104 4  3  3  3  4  3  3  4  3  3  4  3  2  4  3  3  2  4  3  3  4  4  4  3 105 3  2  3  2  4  3  3  2  2  3  4  3  2  3  3  2  1  2  1  2  3  2  4  2 106 2  4  3  1  2  3  4  2  3  3  4  3  2  4  3  3  2  3  3  4  2  3  4  3 107 3  3  3  4  3  3  3  2  2  3  3  3  4  4  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3 108 4  2  2  2  2  1  1  2  1  2  1  2  2  1  3  2  1  2  1  2  3  2  2  1 109 2  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  2 110 4  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3 111 4  1  2  2  3  3  3  3  4  3  2  4  2  3  2  3  2  3  3  2  2  2  3  2 112 4  2  2  1  2  1  1  2  1  1  1  2  1  1  4  4  4  4  4  4  1  4  4  1 113 3  2  3  2  3  3  4  3  2  3  2  2  2  3  3  2  3  2  3  2  3  2  3  3 114 4  3  3  3  4  4  4  3  3  3  2  3  4  3  3  3  3  3  3  3  3  2  3  2 115 4  3  3  2  2  3  1  2  2  2  1  2  2  1  2  2  3  3  2  2  2  3  2  2 116 4  3  3  2  3  2  1  3  2  3  3  1  3  2  3  3  2  3  2  3  4  3  3  1 117 4  4  4  3  3  2  4  3  3  2  3  3  1  2  4  3  3  2  1  2  4  3  2  1 118 4  4  3  3  1  4  3  1  2  4  4  2  1  3  1  2  2  4  4  2  2  2  2  4 119 4  3  3  3  3  2  1  4  1  4  3  2  1  4  4  4  3  3  3  3  4  2  1  1 120 4  3  2  4  2  4  3  2  4  4  3  3  2  1  4  4  4  3  3  2  2  3  2  2 121 4  4  4  3  3  2  3  3  3  4  4  3  3  4  3  3  4  4  3  2  3  2  2  2 122 4  4  3  4  4  3  3  3  3  4  4  3  3  4  4  4  4  3  4  3  4  3  3  3 123 4  4  4  3  3  3  4  3  3  4  4  4  4  3  4  4  2  4  4  4  3  3  3  3 124 3  3  3  1  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  2  2  2  3  2  2  3 125 4  2  3  2  2  2  2  3  3  3  2  2  3  3  3  3  2  2  3  3  3  3  3  3 126 3  3  3  4  4  3  3  3  3  3  3  3  3  4  4  3  4  4  3  4  3  3  3  3 127 4  3  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  3  3  3  3  2  2  3  2  2  3  3  2 128 4  3  2  2  1  2  1  2  3  2  2  2  3  1  2  2  2  1  2  2  3  2  1  1 129 4  3  2  2  2  2  2  2  2  3  2  3  3  2  2  3  2  2  2  2  3  2  2  1 130 4  2  2  2  2  3  2  3  2  2  2  3  2  2  3  2  3  2  2  3  2  3  3  1 131 4  3  2  2  2  2  3  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
Kuesioner kemudian disebarkan pada 31 responden  yang  ada  di  Semarang  dan  Yogyakarta. Data  hasil  penyebaran  kuesioner  dapat  dilihat  pada Tabel  2  Data  kuesioner  tersebut  dimasukkan  pada software  SPSS  untuk  kemudian  diolah.  Dari pengolahan  tersebut  didapatkan  nilai  validitas  yang dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3. Pengujian korelasi untuk validasi
Value Sig. Pearson's R ,990 ,000 Kendall's tau ,927 ,000 Kendall's tau for Holdouts ,667 ,087
a. Correlations between observed and estimated preferences
Dari  Tabel  3  dapat  dilihat  nilai  R  yang menunjukkan keterkaitan yang tinggi antara preferensi konsumen dengan kombinasi produk dalam kuesioner. Pada  penelitian  ini,  didapatkan  nilai  R  sebesar  0.990 yang berarti preferensi konsumen diengaruhi kombinasi  yang  ada  dalam  kuesioner,  sedangkan sisanya  sebesar  0,01  dipengaruhi  faktor  lain.  Indeks korelasi  yang  mendekati  1,000  menunjukkan  adanya korelasi  yang  besar  antara  variable  X  dan  Y. Pengujian  Kendall  Tau  dilakukan  sebanyak  dua  kali, yaitu  pada  kombinasi  utama  dan  kombinasi holdout . Kombinasi holdout adalah  kombinasi  pembanding yang  mewakili  kombinasi  produk  yang  tidak  masuk dalam kuesioner. Koefisien Kendall Tau menunjukkan bahwa  tingkat  kesukaan  konsumen  terhadap  robot rehabilitasi  pasien  pasca  stroke  dapat  dijelaskan melalui variabel-variabel dalam kuesioner. Dari Tabel 4.3 diketahui nilai Kendalls Tau untuk Holdout adalah sebesar  0,667  dengan  signifikansi  0,087  yang menunjukkan bahwa hasil ini valid dalam memprediksi  preferensi  semua  responden  secara agregat dengan tingkat signifikansi sebesar 0,087.
Setelah  mengetahui  bahwa  hasil  yang  diperoleh adalah  valid,  maka  nilai  tingkat  kepentingan  yang diperoleh  dapat  dianalisa  lebih  lanjut.  Adapun  nilai dari tingkat kepentingan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Importance value
Variabel Nilai kepentingan Dapat digunakan oleh pasien yang mengalami kesulitan menggenggam 4,732 Mudah  dipasangkan  pada  tangan pasien 7,233 Robot  terbuat  dari  material  yang aman bagi pasien 6,398 Lengan  tidak  ikut  bergerak  saat menggunakan robot 5,276 Nyaman dipakai oleh pasien 5,952 Harga terjangkau 6,127 Dapat memasukkan program gerakan pada robot dengan mudah 5,591 Gerakan  robot  dapat  divariasikan sesuai kebutuhan pasien 7,217 Desain robot yang sederhana (simpel) 6,914 Robot  mudah  untuk  dipindahkan (portabel) 6,398 Robot memiliki desain yang kokoh 5,363 Robot memiliki desain yang menarik 6,805 Robot  dapat  digunakan  dimana  saja (tempat tidur, meja, kursi roda) 5,795 Robot dapat digunakan untuk tangan kanan maupun kiri 7,22 Robot  memiliki  fungsi  lain  (dapat juga  digunakan  untuk  kaki,  siku, jari-jemari) 6,12 Sistem  kontrol  robot  yang  mudah digunakan 6,858
Dari  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  nilai kepentingan  relatif  terbesar  adalah  variabel  mudah dipasangkan  pada  tangan  pasien,  kemudian  diikuti dengan  robot  dapat  digunakan  oleh  tangan  kanan maupun  kiri  serta  gerakan  robot  yang  dapat divariasikan  sesuai  kebutuhan  pasien.  Adapun  urutan kebutuhan  konsumen  terhadap  robot  rehabilitasi pasien pasca stroke ini dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Urutan Importance value dari yang terbesar Variabel Nilai kepentingan Mudah  dipasangkan  pada  tangan pasien 7,233 Robot  dapat  digunakan  untuk tangan kanan maupun kiri 7,22 Gerakan  robot  dapat  divariasikan sesuai kebutuhan pasien 7,217 Desain robot yang sederhana (simpel) 6,914 Sistem  kontrol  robot  yang  mudah digunakan 6,858 Robot memiliki desain yang menarik 6,805 Robot  terbuat  dari  material  yang aman bagi pasien 6,398 Robot  mudah  untuk  dipindahkan (portabel) 6,398 Harga terjangkau 6,127 Robot  memiliki  fungsi  lain  (dapat juga  digunakan  untuk  kaki,  siku, jari-jemari) 6,12 Nyaman dipakai oleh pasien 5,952 Robot dapat digunakan dimana saja (tempat tidur, meja, kursi roda) 5,795 Dapat memasukkan program gerakan pada robot dengan mudah 5,591 Robot memiliki desain yang kokoh 5,363 Lengan  tidak  ikut  bergerak  saat menggunakan robot 5,276 Dapat digunakan oleh pasien yang mengalami kesulitan menggenggam 4,732
Kemudahan  dipasangkan  pada  tangan  pasien memang  menjadi  bagian  penting  dalam  desain  robot rehabilitasi pasien pasca stroke. Kemudahan pemasangan  robot  ke  lengan  pasien  tentunya  akan mengurangi  waktu set-up dalam  rehabilitasi.  Selama ini, pemasangan tangan pada robot memerlukan cukup waktu, terutama untuk menyesuaikan posisi yang tepat sehingga  proses  rehabilitasi  lebih  efektif.  Apabila tangan  lebih  mudah  dipasangkan  pada  tangan  pasien, tentu saja akan  menambah efisiensi waktu rehabilitasi dan menambah efektifitasnya. Robot juga disukai bila dapat  digunakan  pada  tangan  maupun  kiri,  meskipun sebagian  besar  penderita  stroke  hanya  mengalami kelumpuhan  sebagian  (kanan  saja  atau  kiri  saja). Namun  dengan  fleksibilitas  ini,  robot  lebih  mudah diterima oleh konsumen.

## Kesimpulan
Adapun kesimpulan  yang didapat dari penelitian ini  adalah  robot  rehabilitasi  pasien  pasca  stroke memiliki  nilai kepentingan paling  besar pada variabel mudah dipasangkan pada tangan pasien diikuti dengan robot dapat digunakan baik tangan kiri maupun tangan kanan serta terbuat dari material yang aman. Untuk itu nantinya  robot  rehabilitasi  pasien  pasca  stroke selanjutnya  haruslah  mempertimbangkan  kedua  hal tersebut.

## Daftar Pustaka
Bashar,  M.,  F.,  2013, Tugas  Akhir: Desain  Dan Manufaktur Robot Rehabilitasi  Anggota  Gerak Bawah  Untuk  Pasien  Pasca  Stroke. Jurusan Teknik Mesin dan  industri,  Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Chaunduri,  A.,  dan  Bhattacharyya,  2005, Lingking Quality  Function  Deployment  with  Conjoint Study  for  New  Product  Development  Process,
3 rd IEEE International Conference on Industrial Informtics (INDIN), 396-401.
Cooper,  D.,  R.,  dan  Schindler,  P.,  S.,  2014, Business Research Methods , Mc Graw Hill: New York. Donnan,  G.,  A.,  Fisher,  M.,  Macleod,  M.,  and  Davis, S.,  M.,  2008, Stroke ,  The  larcet:  May  10-May 16, 2008, 9624: ProQuest.
Eversheim,  W.  (Ed.),  2009, Innovation  Management for Technical Products, Springer, Germany. Green, P., E., Krieger, A., M., Wind, Y., 2001, Thirty Years  of  Conjoint  Analysis:  Reflection  and Prospects, INTERFACES  31:3,  Part  2,  hal. S56-S73.
Hair  Jr,  J.,  F.,  Black,  W.,  C.,  Babin,  B.,  J.,  and Anderson,  R.,  E.,  2014, Multivariate  Data Analysis ,  7 th ed.,  Pearson  Educated  Limited, England.
Hariandja,  J.,  R.,  O.,  2013, Identifikasi  Kebutuhan Akan  Sistem  Rehabilitasi  Berbasis  Teknologi Terjangkau Untuk Penderita Stroke di Indonesia ,  Bandung:  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian  kepada  Masyarakat  Universitas Parahyangan.
Irawati,  D.,  Y.,  Singgih,  M.,  L.,  dan  Syairuddin,  B.,
2014, Integrasi  QFD  dan  Conjoint  Analysis untuk Mengetahui Preferensi Konsumen dengan  Memperhitungkan  Willingness  to  Pay , Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXI, A-30-1-9. Menteri Kesehatan Republik Indonesia, 2013, Peraturan Menteri Kesehatan Republik
Indonesia Nomor 86 Tahun 2013 Tentang Peta Jalan  Pengembangan  Industri  Alat  Kesehatan , Jakarta, Indonesia.
Munandar, A., E., 2013, Tugas Akhir: Identifikasi dan Pengembangan Alat Bantu Rehabilitasi  Pasien Pasca  Stroke ,  Jurusan  Teknik  Mesin  dan Industri, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Pullman, M., E., Moore, W., L., Wardell, D., G., 2002,
A Comparison Of Quality Function Deployment  and  Conjoint  Analysis  in  New Product  Design ,  The  Journal  Of  Product Innovation Management, 19, 354-364. Putra,  M.,  M.,  Y.,  2015, Tugas  Akhir:  Analisis Perencanaan  Strategi  Pemasaran  Robot  Alat Bantu Rehabilitasi Pasien Pascastroke Berdasar Bobot Kepentingan Faktor
Pemasaran  dengan  Analitycal  Hierarchy Process, Jurusan  Teknik  Mesin  dan  Industri, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Rachman,  Z.,  2014, Tugas  Akhir:  Desain  dan Manufaktur  Robot  Dengan  Empat  Derajat Kebebasan  Sebagai  Alat  Bantu  Rehabilitasi Rentang Pergerakan Sendi Pasif Untuk Lengan, Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Sadhewa,  M.,  A.,  2014, Tugas  Akhir:  Desain  dan Manufaktur  Robot  Rehabilitasi  Kaki  Kanan Pasien  Pasca  Stroke  dengan  Modular  Plat untuk Metode Rentang Pergerakan Sendi Pasif , Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Santoso,  S.,  2014, Statistik  Multivariat ,  PT.  Elex Media Competindo: Jakarta. Saryanto,  W.,  Y.,  2013, Tugas  Akhir:  Desain  dan Manufaktur Robot Rehabilitasi  Anggota  Gerak Atas  Untuk  Pasien  Pasca  Stroke ,    Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Subhi,  M.,  A.,  2015, Tugas  Akhir:  Analisis  Konsep Desain  Robot  Rehabilitasi  Pasca  Stroke  untuk Pergelangan  Tangan  dengan  Metode  Quality Function  Deployment  (QFD), Jurusan  Teknik Mesin  dan  Industri,  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
Suwardi,  A.,  2014, Tugas  Akhir: Analisis  Rancangan Perbaikan Desain Robot Rehabilitasi
Pascastroke  Anggota  Gerak  Atas  Dengan Metode  QFD  dan  DFMA ,  Jurusan  Teknik Mesin  dan  Industri,  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
Ulrich,  K.,  T.,  and  Eppinger,  S.,  D.,  2008, Product Design and Development , McGraw-Hill, USA.
Wahyudi, S., 2013, Tugas Akhir: Analisis Biomekanika Tangan dan Kaki Manusia Untuk Perancangan  Alat  Bantu  Rehabilitasi  Pasien Pasca-Stroke, Jurusan  Teknik  Mesin  dan Industri, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Wang,  C.,  H.,  dan  Shih,  C.,  W.,  2013, Integrating Conjoint  Analysis  With  Quality  Function Deployment  to  Carry  Out  Customer-Driven
Concept Development for Ultrabooks , Computer Standards & Interfaces, 36, 89-96. Zihni, A., 2014, Tugas Akhir: Desain dan Manufaktur Robot  Rehabilitasi  Flexion-Extension  dan
Abduction-Adduction pada Pergelangan Tangan serta Pronation-SupinationPada
Lengan  Pasien  Pasca  Stroke ,  Jurusan  Teknik Mesin  dan  Industri,  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.