Pola Faktor Keragaman pada Respons Diskrit
Fitri Nurjanah 1 , Budi Suharjo 1,* , Hadi Sumarno 1
1 Departemen Matematika, Fakultas MIPA, Institut Pertanian Bogor, Jalan Meranti, Kampus IPB Dramaga 16680, Jawa Barat, Indonesia
* Corresponding author. Email: budi.suharjo2010@gmail.com

## JAMBURA JOURNAL OF MATHEMATICS
Jambura J. Math. Vol. 5, No. 1, pp. 25–37, February 2023 Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom DOI: https://doi.org/10.34312/jjom.v5i1.15556

## ABSTRAK
Dalam penelitian sosial, responden biasanya diberikan beberapa pertanyaan atau indikator untuk dilakukan penilaian. Respons antar responden dapat berbeda walaupun diberikan pertanyaan atau indikator yang sama. Hal ini menjadi salah satu penyebab keragaman respons. Keragaman respons menjadi salah satu faktor terjadinya bias respons dalam melakukan penelitian sosial. Keragaman respons dapat berasal dari perbedaan proses berpikir masing-masing responden. Ada tiga aspek utama dalam proses berpikir, yaitu kognisi, afeksi, dan konasi. Tujuan makalah ini adalah menganalisis sumber keragaman respons pada aspek kognisi, afeksi, dan konasi. Hal pertama yang dilakukan dalam penelitian adalah perancangan kuesioner dengan mengembangkan indikator menjadi tiga aspek (kognisi, afeksi, dan konasi). Penelitian melibatkan 100 responden pengguna OVO dengan metode pengambilan sampel adalah purposive sampling. Responden melakukan penilaian indikator-indikator aspek kognisi, afeksi, dan konasi. Pilihan penilaian yang diberikan, yaitu penilaian diskrit 1-5 dengan keterangan penilaian disesuaikan dengan indikatornya. Kemudian, data penilaian responden dianalisis dengan perhitungan standard deviation , analisis ragam, uji lanjut (Tukey HSD) dan sebaran penilaian masing-masing indikator. Hasil utama yang diperoleh adalah terdapat tiga indikator berurutan dengan nilai standard deviation terbesar pada masing-masing aspek. Indikator-indikator tersebut yang menjadi sumber keragaman respons aspek kognisi, afeksi, dan konasi. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa aspek konasi merupakan aspek paling beragam dengan nilai standard deviation paling besar. Penelitian ini bermanfaat sebagai acuan pembuatan kuesioner penelitian sosial dalam melakukan pengukuran terkait aspek kognisi, afeksi, dan konasi.

## Kata Kunci:
Keragaman Respons; Kognisi; Afeksi; Konasi; Respons Diskrit

## ABSTRACT
In social research, respondents are usually given several questions or indicators for assessment. Responses between respondents may differ even if the same questions or indicators are given. This is one of the causes of the diversity of responses. The diversity of responses is one of the factors that cause response bias in conducting social research. The diversity of responses can come from differences in the thought processes of each respondent. There are three main aspects in the thought process, namely cognition, affection, and conation. This paper aims to analyze the source of the diversity of responses in the aspects of cognition, affection, and conation. The first thing to do in this research is to design a questionnaire by developing indicators into three aspects (cognition, affection, and conation). The study involved 100 respondents using OVO with a purposive sampling method. Respondents assess indicators of aspects of cognition, affection, and conation. The assessment options given are discrete assessments 1-5 with a description of the assessment adjusted to the indicators. Then, the respondent’s
e-ISSN: 2656-1344 c 2023 F. Nurjanah, B. Suharjo, H. Sumarno | Under the license CC BY-NC 4.0 Received: 26 July 2022 | Accepted: 20 October 2022 | Online: 1 February 2023
JJoM | Jambura J. Math. 25 Volume 5 | Issue 1 | February 2023
assessment data were analyzed by calculating the standard deviation, analysis of variance, further test (Tukey HSD) and the distribution of the assessment of each indicator. The main result obtained is that there are three consecutive indicators with the largest standard deviation values in each aspect. These indicators are the source of the diversity of responses in aspects of cognition, affection, and conation. The results of the analysis also show that the conation aspect is the most diverse aspect with the largest standard deviation value. This research is useful as a reference for making social research questionnaires in measuring aspects related to cognition, affection, and conation.

## Keywords:
Responses Diversity; Cognition; Affection; Conation; Response Discrete
Format Sitasi:
F. Nurjanah, B. Suharjo, and H. Sumarno, ”Pola Faktor Keragaman pada Respons Diskrit”, Jambura J. Math. , vol. 5, No. 1, pp. 25–37, 2023, doi: https://doi.org/10.34312/jjom.v5i1.15556

## 1. Pendahuluan
Pada pengambilan data suatu objek yang diberikan perlakuan tertentu, respons yang diberikan dapat beragam meskipun sudah diberikan perlakuan yang sama. Sebagai contoh pada bidang pertanian saat melihat respons tanaman terhadap suatu pupuk. Kemudian, tanaman menghasilkan tinggi yang berbeda walaupun faktor eksternal sudah dibuat seragam. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat keragaman yang berasal dari tanaman itu sendiri. Keragaman juga terjadi pada tanggapan responden terhadap suatu pertanyaan atau indikator suatu penelitian. Setiap responden dapat memberikan respons yang berbeda terhadap evaluasi objek yang sama. Respons merupakan reaksi objek atas stimuli yang diterimanya. Dalam penelitian sosial, respons merupakan tanggapan seseorang terhadap pertanyaan yang diterimanya mengenai suatu hal tertentu. Respons merupakan hasil dari suatu proses pengolahan informasi yang dipandu oleh pengetahuan, pengalaman, dan pola pikir seseorang dalam menafsirkan stimuli. Hal ini menyebabkan perbedaan respons antar individu meskipun stimuli yang diterima sama. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Nurjanah [1], pada dua ratus orang responden yang terkait dengan penilaian kualitas suatu objek menunjukkan bahwa terdapat keragaman respons yang dilakukan secara spontan sehingga berpotensi memunculkan adanya bias. Bias respons merupakan salah satu masalah pada survei kuesioner yang sering diabaikan. Bias respons didefinisikan sebagai penyimpangan yang konsisten sehingga respons menjadi tidak akurat pada indikator substansial dan mengakibatkan kesalahan sistematis dalam prediksi [2]. Vaerenberg dan Thomas [3] menunjukkan bahwa bias respon menjadi perhatian untuk bidang apapun yang menerapkan kuesioner. Menurut Sedgwick [4], bias respons bisa terjadi jika terdapat penyimpangan sistematik pada cara responden menjawab pertanyaan. Hal ini menunjukkan bahwa responden juga berpeluang menjawab atau merespons tidak akurat dari stimuli tertentu.
Dalam merespons suatu objek atau kejadian, proses mengevaluasi objek atau kejadian tersebut tidak terlepas dari aspek berpikir sehingga hasil respons antar individu beragam. Menurut Jensen [5], berpikir adalah sebuah proses dari otak yang mengakses representasi sebelumnya untuk memahami atau menciptakan sebuah model baru jika memang belum ada. Hasil tanggapan responden terhadap item yang ditanyakan pada kuesioner penelitian sosial merupakan respons yang berasal dari proses pemikiran seseorang mengenai suatu objek atau kejadian. Bais et al. [6] menyatakan keragaman responden dan survei mengacu pada perbedaan perilaku menjawab antara responden
JJoM | Jambura J. Math. 25 Volume 5 | Issue 1 | February 2023
dan survei masing-masing. Menurut Mothersbaug and Hawkins [7] terdapat tiga komponen dalam menyusun sikap, yaitu kognitif, afektif dan konatif. Hal ini sesuai dengan yang dinyatakan Hilgard [8] bahwa terdapat tiga aspek yang berpengaruh pada cara berfikir manusia, yaitu kognisi, afeksi, dan konasi atau yang disebut dengan trilogy of mind . Pada penelitian sebelumnya mengenai pengembangan instrument untuk mengukur profil kognisi, afeksi dan konasi pada kelompok mahasiswa teknik menunjukkan bahwa atribut yang mewakili aspek kognisi, afeksi dan konasi belum dibedakan secara jelas [9]. Penelitian lain menyimpulkan bahwa aspek kognisi dan afeksi berpengaruh secara langsung terhadap minat beli ulang pelanggan melalui situs belanja online [10]. Hal ini menunjukkan terdapat pengaruh aspek kognisi dan afeksi dalam memberikan keputusan.
Penelitian melibatkan 100 responden pengguna OVO yang memberikan penilaian terhadap indikator yang sudah disusun menjadi tiga aspek, yaitu kognisi, afeksi dan konasi. Responden diberikan pilihan nilai diskrit 1-5 yang keterangan nilai disesuaikan dengan setiap indikator. Perancangan kuesioner dibuat masing-masing 7 indikator untuk aspek kognisi dan afeksi. Sebanyak 9 indikator untuk aspek konasi. Indikator dikembangkan dari definisi masing-masing aspek. Pada aspek kognisi, responden perlu menafsirkan dan memahami pertanyaan sehingga responden dapat menentukan informasi mana yang seharusnya diberikan. Responden akan memberikan respons berdasarkan beberapa hal yang berkaitan dengan kemampuan kognitif dalam mengevaluasi objek atau kejadian tertentu. Menurut Trandafilovic et al. [11], Respons kognisi adalah karakteristik pemikiran rasional, pengalaman, dan ingatan. Aspek afeksi merupakan respons yang berasal dari perasaan, kesukaan, dan emosi. Afeksi didefinisikan sebagai proses yang menekankan pada emosi, kesukaan, atau preferensi individu pada suatu objek atau kejadian [12]. Respons afeksi adalah hasil dari keadaan emosional individu saat ini dan perasaan yang dialami individu dipicu oleh karakteristik sekitar dan eksternal yang memengaruhi indera sehingga ada kesiapan individu untuk merespons tanpa terlalu memikirkan item tertentu [11]. Penelitian yang dilakukan oleh Chowdhury dan Salam [13] menunjukkan bahwa konsumen menimbulkan perasaan positif mengenai komponen afeksi pada akhirnya cenderung bersikap positif terhadap belanja online. Konasi mengacu pada tindakan mencoba sesuatu. Konasi berkaitan dengan kemungkinan atau kecenderungan bahwa seorang individu akan melakukan tindakan tertentu atau berperilaku dengan cara tertentu sehubungan dengan objek sikap [13]. Konasi didefinisikan sebagai fungsi dari proses mental, perhatian atau perilaku yang cenderung mengembangkan kegiatan tertentu, seperti motivasi, dorongan hati, pengaturan diri, keterlibatan, perhatian, dan kemauan [14].
Penelitian yang berkaitan dengan keragaman respons telah diteliti seperti, konsistensi respons pada skala kontinu [1], investigasi pola respons antar survei [6], sistematisasi sumber kesalahan pengukuran pada bisnis survei [15], kesalahan pengukuran karena reponden dalam kasus masalah kata-kata pada pertanyaan [16], metode estimasi kesalahan pengukuran dalam metodologi survei [17]. Selama ini belum ada penelitian yang ditujukan untuk mengetahui pola keragaman yang bersumber dari pertanyaan yang bersifat kognisi, afeksi, dan konasi. Pada umumnya peneliti menganggap keragaman data hanya bersumber dari perbedaan respon yang bertumpu dari perbedaan persepsi individu responden, tidak membedakan atas jenis pertanyaan yang diberikan. Adapun penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sumber keragaman respons pada jenis pertanyaan berdasarkan aspek kognisi, afeksi, dan konasi. Penelitian
JJoM | Jambura J. Math. 26 Volume 5 | Issue 1 | February 2023
ini diharapkan bermanfaat sebagai referensi pembuatan kuesioner dalam pengukuran pada penelitian sosial yang berhubungan dengan aspek kognisi, afeksi, dan konasi.

## 2. Metode
Dalam penentuan sumber keragaman respons diskrit, proses yang diperlukan antara lain: perancangan kuesioner, pengambilan data, perhitungan standard deviation gabungan, analisis ragam dan uji lanjut (Tukey HSD), sebaran data pada setiap penilaian diskrit dan perhitungan standart deviation indikator masing-masing aspek.

## 2.1. Perancangan Kuesioner
Kuesioner merupakan salah satu cara yang dilakukan untuk mendapatkan informasi sesuai dengan tujuan penelitian. Menurut Sugiyono [18], angket atau kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawab. Perancangan kuesioner diperlukan agar responden memahami setiap indikator yang diberikan, jelas (tidak bermakna ganda), dan sesuai dengan tujuan penelitian. Perancangan kuesioner respons diawali dengan konstruksi masalah keragaman. Pengelompokan pertanyaan/indikator dikelompokkan menjadi tiga aspek, yaitu kognisi, afeksi, dan konasi. Pengembangan indikator dilakukan dengan dasar definisi masing-masing aspek. Kognisi didefinisikan sebagai proses yang menghasilkan pengetahuan dan persepsi yang diperoleh dengan mengkombinasikan pengalaman langsung dan informasi dari berbagai sumber yang berkaitan dengan objek atau kejadian [19]. Afeksi didefinisikan sebagai proses yang menekankan pada emosi, kesukaan, atau preferensi individu pada suatu objek atau kejadian [12]. Konasi terdiri dari inisiatif, niat dan keinginan [9]. Tabel 1 menunjukkan indikator-indikator yang digunakan pada setiap aspek. Responden menilai pertanyaan/ indikator dengan pilihan penilaian diskrit, yaitu:
1. Sangat tidak setuju/sadar/tahu/suka,
2. Tidak setuju/sadar/tahu/suka,
3. Netral (antara setuju/sadar/tahu/suka dan tidak setuju/sadar/tahu/suka),
4. Setuju/sadar/tahu/suka,
5. Sangat setuju/sadar/tahu/suka.

## 2.2. Pengambilan Sampel Data
Data yang digunakan adalah data kualitatif yang berasal dari respons responden terhadap kuesioner yang diberikan. Pengambilan data diambil secara online melalui penyebaran kuesioner online . Kuesioner yang diberikan meraupakan kuesioner tertutup, yaitu responden memberikan respons sesuai dengan alternatif-alternatif jawaban yang telah disediakan.
Penelitian ini menggunakan teknik penarikan sampel purposive sampling yang merupakan pengambilan sampel dengan karakteristik sampelnya sudah ditentukan dan diketahui ciri dan sifat populasinya [20]. Jumlah responden sebanyak 100 responden pengguna aplikasi OVO. Salah satu teknik pengambilan informasi pada kuesioner adalah wawancara telepon atau kuesioner online . Menurut Singarimbun dan Effendi [21], wawancara merupakan suatu proses interaksi dan komunikasi antara responden dan pewawancara atau peneliti untuk mendapat informasi.
JJoM | Jambura J. Math. 27 Volume 5 | Issue 1 | February 2023
Tabel 1. Indikator masing-masing aspek
Aspek Kode Indikator Kognisi KGS1 OVO mobile merupakan alat transaksi digital KGS2 mengetahui proses pendaftaran OVO mobile KGS3 menyadari OVO mobile memudahkan bertransaksi KGS4 memahami cara transaksi melalui mobile OVO KGS5 mengetahui beberapa partner yang bekerja sama dengan OVO mobile KGS6 menyadari promo yang diberikan oleh OVO mobile KGS7 mengetahui transaksi apa saja bisa dibayarkan melalui OVO mobile Afeksi AFS1 suka dengan tampilan beranda OVO AFS2 tertarik menggunakan OVO dalam pembayaran non-tunai AFS3 suka memanfaatkan promo dari OVO AFS4 suka bertransaksi dengan OVO dibandingkan aplikasi mobile lainnya AFS5 memilih mobile OVO tanpa keraguan ketika melakukan pembayaran digital AFS6 merasa nyaman bertransaksi melalui OVO mobile AFS7 merasa aman bertransaksi menggunakan OVO mobile Konasi KNS1 mencari tahu kelebihan OVO dalam transaksi digital KNS2 mencari tahu kekurangan OVO dalam transaksi digital KNS3 mencari tahu resiko menggunakan aplikasi OVO dalam bertransaksi KNS4 berniat mencari informasi promo/diskon di OVO KNS5 berniat mengumpulkan poin OVO
KNS6 berupaya menggunakan OVO mobile dalam transaksi digital di masa yang akan datang KNS7 akan lebih sering bertransaksi menggunakan OVO mobile KNS8 mendorong penggunaan lebih banyak fitur yang disediakan karena mudah digunakan KNS9 akan mengatakan hal yang positif tentang mobile provider OVO kepada orang lain (keluarga, teman-teman, rekan kerja dll)

## 2.3. Perhitungan Standard Deviation
Ragam dan standard deviation (simpangan baku) adalah ukuran-ukuran keragaman (variasi) data statistik yang paling sering digunakan. Standard deviation (simpangan baku) merupakan akar kuadrat dari ragam. Standard deviation (simpangan baku) digunakan untuk melihat keragaman data. Nilai standard deviation (simpangan baku) yang semakin besar menunjukkan semakin tinggi tingkat keragaman data dan sebaliknya. Perhitungan standard deviation digunakan untuk melihat keragaman data pada setiap indikator sehingga terlihat pola keragaman pada masing-masing indikator. Standard deviation adalah akar dari ragam untuk sebuah sampel acak [22] X 1 , X 2 , X 3 ,..., X n didefinisikan sebagai berikut:
S = s ∑ n i = 1 ( x 1 − x ) 2 n − 1 (1)

## 2.4. Analisis Ragam dan Uji Lanjut
Analisis dilanjutkan dengan analisis ragam untuk melihat perbedaan antar aspek gabungan. Syarat analisis ragam adalah uji kehomogenan, uji kenormalan. Kamudian, dilakukan uji lanjut jika hasil analisis ragam menunjukkan ada perbedaan signifikan.
JJoM | Jambura J. Math. 28 Volume 5 | Issue 1 | February 2023

## 2.4.1. Uji Homogenitas Varian
Menurut Brown [23], pemeriksaan asumsi homogenitas varian dilakukan menggunakan uji Levene. Uji Levene merupakan metode pengujian homogenitas varians yang hampir sama dengan uji Bartlet. Perbedaan uji Levene dengan uji Bartlet, yaitu bahwa data yang diuji dengan uji Levene tidak harus berdistribusi normal, namun harus kontinu. Uji homogenitas bertujuan untuk memperlihatkan bahwa dua atau kelompok data sampel yang diambil memiliki variasi yang sama. Uji homogenitas dilakukan untuk mengetahui bahwa data yang diteliti memiliki karakteristik yang sama atau tidak.
Hipotesis :
H 0 : σ 2 1 = σ 2 2 = ... = σ 2 k (varian homogen)
H 0 : paling sedikit ada satu σ 2 i 6 = σ 2 j (Varian tidak homogen)
Statistik Uji :
W = ( N − k ) ∑ k i = 1 n i Z i − Z .. 2
( k − 1 ) ∑ k i = 1 ∑ n i j = 1 Z ij − Z i . 2 (2)
Keterangan :
N= jumlah pengamatan k = banyaknya kelompok
Z ij = Y ij − Y i .
Y i . = rata-rata dari kelompok ke -i
Z i . = rata-rata kelompok dari Z i .
Z .. = rata-rata menyeluruh dari kelompok Z ij
Kriteria Uji :
Tolak H 0 jika W > F ( α , k − 1, N − k )

## 2.4.2. Uji Normalitas
Menurut Daniel [24], pemeriksaan asumsi kenormalan dilakukan dengan membuat plot antara galat dengan nilai probabilitas normal. Uji normalitas digunakan untuk mengetahui bahwa data mendekati distribusi normal atau tidak. Asumsi ini dapat diperiksa dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov.
Hipotesis :
H 0 = F N ( x ) = F 0 ( x ) (galat berdistribusi normal)
H 0 = F N ( x ) 6 = F 0 ( x ) (galat tidak berdistribusi normal)
Keterangan :
F N ( x ) adalah fungsi distribusi empirik (berdasarkan sampel)
F 0 ( x ) adalah fungsi distribusi teoritik (sesuai yang dihipotesiskan)
Statisti uji :
D = sup | F N ( x ) − F 0 ( x ) | (3)
JJoM | Jambura J. Math. 29 Volume 5 | Issue 1 | February 2023

## 2.4.3. Analisis Ragam
Analisis ragam adalah suatu metode untuk menguraikan keragaman total data menjadi komponen-komponen yang mengukur berbagai sumber keragaman [25]. Analisis ragam digunakan untuk menguji perbedaan antara sejumlah rata-rata populasi dengan cara membandingkan variansinya [26]. Misalkan terdapat k populasi, setiap populasi diambil contoh berukuran n . Misalkan pula bahwa k populasi itu bebas dan menyebar normal dengan nilai tengah µ 1 , µ 2 , µ 3 , . . .., µ k dan ragam σ 2 . Hipotesis antara lain:
H 0 = µ 1 = µ 2 = µ 3 , . . .. = µ k
H 1 = sekurang-kurangnya dua nilai tengah tidak sama
Dapat diambil kesimpulan hipotesis nol ditolak jika fhitung > f α [ k − 1, k ( n − 1 )] .
f α [ k − 1, k ( n − 1 )] didapat dari tabel sebaran F dengan k adalah banyaknya populasi dan n adalah banyaknya contoh yang diambil. Sedangkan fhitung didapat berdasarkan penghitungan [22].

## 2.4.4. Uji lanjut Tukey HSD
Uji Tukey digunakan untuk membandingkan seluruh pasangan rata-rata perlakuan setelah uji analisis ragam dilakukan [27]. Data dirata-ratakan secara rataan harmonik, skala pengukuran sekurang-kurangnya ordinal, peubah acaknya kontinu. Prinsip uji ini adalah membandingkan selisih masing-masing rata-rata dengan sebuah nilai kritis (q). jika harga mutlak selisih rata-rata yang dibandingkan. Nilai tabel Tukey lebih dari atau sama dengan nilai kritisnya, maka dapat dikatakan bahwa kedua rata-rata tersebut berbeda nyata (signifikan). Persamaan nilai kritis Tukey HSD [28] sebagai berikut.
Untuk perlakuan sama :
HSD ( α ) = M i − M j √ MSw / N (4)
dengan q ( α ; p ; dbg ) = nilai tabel Tukey pada taraf nyata α , M i − M j = selisih antara sepasang rataan ( M i ≥ M j ), MSw
= mean square ,
N
= banyaknya perlakuan atau kelompok.

## 2.5. Analisis Setiap Indikator
Analisis setiap indikator aspek kognisi, afeksi, dan konasi adalah median, mean, dan standart deviation (Persamaan 1). Menurut Walpole [22], nilai tengah ( mean ) adalah segugus data x 1 , x 2 ,..., x N menyusun sebuah populasi atau contoh terhingga berukuran N , maka nilai tengahnya sebagai berikut.
µ = ∑ n i = 1 x i N (5)
Median segugus data yang telah diurutkan dari yang terkecil sampai yang terbesar adalah nilai pengamatan yang tepat di tengah-tengah bila banyaknya nilai pengamatan itu ganjil, atau rata-rata kedua nilai pengamatan yang di tengah bila banyak
JJoM | Jambura J. Math.
30 Volume 5 | Issue 1 | February 2023
pengamatan genap [22]. Setiap indikator dilihat sebaran nilai masing-masing nilai diskrit 1-5 sehingga terlihat kecenderungan nilai. Perhitungan frekuensi penilaian masing-masing nilai diskrit 1-5 pada setiap indikator untuk melihat kecenderungan penilaian responden.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Karakteristik Responden
Responden penelitian adalah 100 pengguna aplikasi OVO dalam pembayaran transaksi elektronik. Responden diberikan pernyataan-pernyataan yang berkaitan dengan aspek kognisi, afeksi, dan konasi. Kemudian, responden memberikan penilaian untuk setiap pernyataan pada masing-masing aspek. Responden menilai disediakan pilihan penilaian dengan keterangan yang disesuaikan pertanyaan atau indikator terkait. Gambar 1 menggambarkan persentase jumlah responden berdasarkan jenis kelamin.
Gambar 1. Jumlah responden berdasarkan jenis kelamin
Berdasarkan jenis kelamin, jumlah responden wanita 67% dan responden laki-laki hanya sekitar 37%. Hal ini menunjukkan bahwa lebih dari sebagian besar responden adalah wanita. Berikut Gambar 2 merupakan persentase responden berdasarkan usia.
Gambar 2. Persentase responden berdasarkan usia
JJoM | Jambura J. Math. 31 Volume 5 | Issue 1 | February 2023
Berdasarkan usia, responden paling banyak berada pada usia 20-24 tahun, yaitu sebanyak 45% dari total responden. Urutan kedua kelompok usia 25-29 tahun sebesar 37%. Reponden berusia 15-19 tahun sebanyak 9%, yang berusia 30-34 tahun sebanyak 7%, dan yang berusia lebih dari 34 tahun sebanyak 2%. Gambar 3 merupakan persentase berdasarkan tingkat Pendidikan.
Gambar 3. Persentase responden berdasarkan tingkat pendidikan
Berdasarkan tingkat pendidikan, sebagian besar responden memiliki tingkat pendidikan SMA/SMK sebesar 25% dan sarjana (S1) sebesar 59%. Kemudian, responden memiliki pendidikan pascasarjana (S2) sebesar 14%. Persentase jumlah responden tingkat pendidikan diploma paling kecil, yaitu sebesar 2%.

## 3.2. Keragaman Gabungan
Nilai standard deviation merupakan suatu nilai yang digunakan dalam menentukan persebaran data pada suatu sampel dan melihat seberapa dekat data tersebut dengan nilai mean. Semakin besar nilai standard deviation maka semakin beragam nilai-nilai pada item atau semakin tidak akurat dengan mean. Tabel 2 menunjukkan nilai standard deviation gabungan pada aspek penilaian respons.
Tabel 2. Nilai standard deviation gabungan masing-masing aspek Aspek Standard Deviation Kognisi 0,10203 Afeksi 0,12897 Konasi 0,12936
Berdasarkan Tabel 2, urutan nilai standard deviation adalah aspek kognisi, afeksi, dan konasi. Sebaran skor respons pada aspek kognisi lebih homogen dari aspek afeksi dan konasi. Perbedaan nilai standard deviation disebabkan oleh sebaran data yang berbeda antar aspek.

## 3.3. Analisis Ragam Antar Aspek
Analisis ragam merupakan metode untuk menguraikan keragaman total data menjadi komponen-komponen yang mengukur berbagai sumber keragaman. Berikut ini asumsi- asumsi yang perlu diperhatikan pada analisis ragam:
JJoM | Jambura J. Math. 32 Volume 5 | Issue 1 | February 2023

## 3.3.1. Uji Kehomogenan Ragam
Hasil dari uji kehomogenan Levene dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil uji kehomogenan Levene
Levene Statistic df1 df2 p-value 1.112 2 20 0,348
Dari hasil Tabel 3 dapat diketahui p-value 0,348 lebih besar dari taraf signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa ketiga aspek data respons reponden mempunyai keragaman yang sama atau homogen.

## 3.3.2. Uji Kenormalan antar Aspek
Hasil dari uji kenormalan dengan uji Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil uji kenormalan antar aspek
Aspek Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic Df P-value Statistic Df P-value Standard Deviation Kognisi 0,239 7 0,200 ∗ 0,856 7 0,139 Afeksi 0,234 7 0,200 ∗ 0,920 7 0,466 Konasi 0,167 9 0,200 ∗ 0,893 9 0,213
Berdasarkan Tabel 4, metode Kolmogorov-Sminov dan Shapiro-Wilk menunjukkan p- value lebih besar dari taraf signifikansi 0,05 untuk setiap aspek. Hal ini memperlihatkan bahwa data nilai standard deviation terdistribusi normal pada setiap aspek sehingga dapat dilakukan uji lanjut antar aspek.

## 3.3.3. Analisis Keragaman
Hasil dari analisis ragam dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil analisis ragam kelompok
Sum of Squares Df Mean Square F P-value Antar Aspek 0,114 2 0,057 3,857 0,038 Dalam Aspek 0,296 20 0,15 Total 0,410 22
Tabel 5 menunjukkan bahwa p-value 0,038 lebih kecil dari taraf signifikansi 0,05 yang dapat disimpulkan terdapat perbedaan signifikan antara aspek kognisi, afeksi, dan konasi. Tabel 6 uji lanjut untuk melihat aspek yang berbeda signifikan.

## 3.3.4. Uji Lanjut
Hasil dari uji lanjut Tukey HSD dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6 Hasil uji lanjut Tukey HSD menunjukkan terdapat perbedaan yang signifikan pada penilaian respons aspek kognisi dan konasi ( p-value = 0,031 < taraf signifikansi = 0,05).
JJoM | Jambura J. Math. 33 Volume 5 | Issue 1 | February 2023

## Tabel 6. Hasil uji lanjutan Tukey HSD
(I) Aspek (J) Aspek Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. Tukey HSD Kognisi Afeksi -.0,07800 0,06501 0,467 Konasi -0,16916 ∗ 0,06129 0,031 Afeksi Kognisi 0,07800 0,06501 0,467 Konasi -0,09116 0,06129 0,318 Konasi Kognisi 0,16916 ∗ 0,06129 0,031 Afeksi 0,09116 0,06129 0,318 Keterangan : *) nilai signifikan lebih kecil dari p-value 0,05
Berdasarkan uraian tersebut, dapat disimpulkan bahwa penilaian respons berbeda signifikan pada aspek kognisi dan konasi dalam rata-rata nilai standard deviation setiap indikator masing-masing aspek. Namun, tidak terdapat perbedaan signifikan antara aspek kognisi dan afeksi. Hal yang sama juga antara aspek afeksi dan konasi.

## 3.4. Sebaran Nilai Aspek Kognisi, Afeksi, dan Konasi
Sebaran penilaian masing-masing indikator pada aspek kognisi disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Sebaran respons diskrit aspek kognisi
Indikator Sebaran Penilaian Rataan Median Stdv 1 2 3 4 5 KGS1 1 0 1 54 44 4,40 4 0,704 KGS2 1 0 5 64 30 4,22 4 0,705 KGS3 1 0 8 58 33 4,22 4 0,743 KGS4 1 0 3 64 32 4,26 4 0,686 KGS5 0 8 26 52 13 3,71 4 0,875 KGS6 1 12 34 42 11 3,50 4 0,907 KGS7 0 3 21 60 16 3,89 4 0,783 Keterangan: 1. Sangat tidak setuju, 2. Tidak setuju,
3. Netral (antara setuju dan tidak setuju,
4. Setuju,
5. Sangat setuju.
Berdasarkan analisis hasil Tabel 7, nilai median semua indikator adalah 4. Hal ini menunjukkan bahwa responden menilai setiap indikator aspek kognisi paling banyak pada nilai 4. Urutan nilai standard deviation dari yang terbesar, yaitu KGS6, KGS5, KGS7, KGS3, KGS2, KGS1, dan KGS4. Semakin besar nilai standard deviation menunjukkan penilaian responden yang semakin beragam. Hal ini diperlihatkan pada sebaran penilaian Tabel 7. Selanjutnya diberikan sebaran penilaian masing-masing indikator pada aspek afeksi pada Tabel 8.
Berdasarkan Tabel 8, nilai median 4 terdapat pada indikator AFS1, AFS2, AFS3, AFS6, dan AFS7. Nilai median 3 terdapat pada indikator AFS4 dan AFS5. Hal ini menunjukkan bahwa urutan indikator nilai standard deviation dari yang terbesar, yaitu AFS3, AFS5, AFS2, AFS4, AFS6, AFS7, dan AFS1. AFS3, AFS5, AFS2, AFS4, AFS1 merupakan indikator yang menunjukkan perasaan suka. Semakin besar nilai standard deviation menunjukkan penilaian responden yang semakin beragam. Nilai standard deviation Tabel 8 (aspek afeksi) sebagian lebih besar dari Tabel 7 (aspek kognisi). Hal ini
JJoM | Jambura J. Math. 34 Volume 5 | Issue 1 | February 2023
Tabel 8. Sebaran respons diskrit aspek afeksi
Indikator Sebaran Penilaian Rataan Median Stdv 1 2 3 4 5 AFS1 0 0 33 57 10 3,77 4 0,715 AFS2 0 5 28 46 21 3,83 4 0,898 AFS3 2 9 18 48 23 3,81 4 0,972 AFS4 4 14 52 24 6 3,14 3 0,860 AFS5 0 13 48 28 11 3,37 3 0,900 AFS6 0 0 30 54 16 3,86 4 0,765 AFS7 0 2 31 56 11 3,76 4 0,759 Keterangan: 1. Sangat tidak setuju, 2. Tidak setuju,
3. Netral (antara setuju dan tidak setuju,
4. Setuju,
5. Sangat setuju.
memperlihatkan bahwa indikator pada aspek kognisi lebih homogen jika dibandingkan dengan indikator aspek afeksi. Selanjutnya ditunjukkan sebaran penilaian masing-masing indikator pada aspek konasi, sebagaimana disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Sebaran respons diskrit aspek konasi
Indikator Sebaran Penilaian Rataan Median Stdv 1 2 3 4 5 KNS1 5 14 34 38 9 3,32 3 0,998 KNS2 3 21 39 30 7 3,17 3 0,930 KNS3 3 15 38 38 6 3,29 3 0,890 KNS4 3 10 25 43 19 3,65 4 1,006 KNS5 2 13 31 33 21 3,58 4 1,032 KNS6 0 4 46 40 10 3,56 3,5 0,800 KNS7 0 14 48 31 7 3,31 3 0,852 KNS8 0 7 44 41 8 3,50 3 0,811 KNS9 0 2 39 48 11 3,68 4 0,775 Keterangan: 1. Sangat tidak setuju, 2. Tidak setuju,
3. Netral (antara setuju dan tidak setuju,
4. Setuju,
5. Sangat setuju.
Berdasarkan analisis hasil Tabel 9, median indikator KNS5, KNS5, dan KNS9 berada pada nilai 4. Sementara itu, indikator KNS1, KNS2, KNS3, KNS7, dan KNS8 memiliki median 3. Indikator KNS6 memiliki nilai median 3,5. Urutan indikator dengan nilai standard deviation dari yang terbesar, yaitu KNS5, KNS4, KNS1, KNS2, KNS3, KNS7, KNS8, KNS6, dan KNS9. Sebagian besar indikator- indikator aspek konasi menyebar pada empat nilai (Tabel 9) dan memiliki nilai standard deviation lebih besar dari nilai standard devation pada aspek kognisi (Tabel 7) dan aspek afeksi (Tabel 8) sehingga aspek konasi merupakan aspek paling beragam dari aspek lainnya.
JJoM | Jambura J. Math. 35 Volume 5 | Issue 1 | February 2023

## 4. Kesimpulan
Mengacu pada tujuan penelitin serta hasil analisis yang telah diperoleh, disimpulkan bahwa, keragaman tertinggi secara berurutan adalah aspek konasi, afeksi, dan kognisi. Hasil uji lanjut (Tukey HSD) menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara aspek kognisi dan konasi. Tiga indikator sebagai sumber keragaman aspek kognisi adalah 1) mengetahui beberapa partner yang bekerja sama dengan OVO mobile (KGS5), 2) menyadari promo yang diberikan oleh OVO mobile (KGS6), dan 3) mengetahui transaksi apa saja bisa dibayarkan melalui OVO mobile (KGS7). Tiga indikator paling beragam sebagai sumber keragaman aspek afeksi adalah 1) suka memanfaatkan promo dari OVO (AFS3), 2) tertarik menggunakan OVO dalam pembayaran non-tunai (AFS2), dan 3) memilih aplikasi OVO tanpa keraguan ketika melakukan pembayaran digital (AFS5). Tiga indikator sebagai sumber keragaman utama aspek konasi adalah, 1) berniat mengumpulkan poin OVO (KNS5), 2) berniat mencari informasi promo/diskon di OVO (KNS4), dan 3) mencari tahu kelebihan OVO dalam transaksi digital (KNS1).

## Referensi
[1] F. Nurjanah, “Konsistensi Respons pada Skala Kontinu,” Ph.D. dissertation, IPB University, 2018.
[2] R. E. McGrath, M. Mitchell, B. H. Kim, and L. Hough, “Evidence for response bias as a source of error variance in applied assessment.” Psychological Bulletin , vol. 136, no. 3, pp. 450–470, may 2010, doi: 10.1037/a0019216.
[3] Y. Van Vaerenbergh and T. D. Thomas, “Response Styles in Survey Research: A Literature Review of Antecedents, Consequences, and Remedies,” International Journal of Public Opinion Research , vol. 25, no. 2, pp. 195–217, jun 2013, doi: 10.1093/ijpor/eds021.
[4] P. Sedgwick, “Questionnaire surveys: sources of bias,” BMJ , vol. 347, no. aug30 1, pp. f5265–f5265, aug 2013, doi: 10.1136/bmj.f5265.
[5] E. Jensen and Y. Narulita, Brain-Based Learning: The New Science of Teaching & Training (Pembelajaran Berbasis Kemampuan Otak: Cara Baru dalam Pengajaran dan Pelatihan) , revisi ed. Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2008.
[6] F. Bais, B. Schouten, and V. Toepoel, “Investigating Response Patterns Across Surveys: Do Respondents Show Consistency in Undesirable Answer Behaviour over Multiple Surveys?” Bulletin of Sociological Methodology/Bulletin de M´ethodologie Sociologique , vol. 147-148, no. 1-2, pp. 150–168, aug 2020, doi: 10.1177/0759106320939891.
[7] D. L. Mothersbaugh and D. I. Hawkins, Consumer Behavior: Building Marketing Strategy , 13th ed. McGraw-Hill Education, 2015.
[8] E. R. Hilgard, “The trilogy of mind: Cognition, affection, and conation,” Journal of the History of the Behavioral Sciences , vol. 16, no. 2, pp. 107–117, apr 1980, doi: 10.1002/1520-6696(198004)16:2 h 107::AID-JHBS2300160202 i 3.0.CO;2-Y.
[9] N. Omar, M. M. Mohamad, M. I. Mukhtar, and A. N. Paimin, “Influence of Cognitive, Affective, and Conative Elements in Promoting Engineering Problem Solving Skills,” Journal of Technical Education and Training , vol. 11, no. 2, jun 2019, doi: 10.30880/jtet.2019.11.02.003.
[10] M. T. Satya, A. K. Karamoy, L. Listiawati, and A. Fidayan, “E Effect of Cognitive, Afective, Conative and E-Satisfaction on Repurchase Intention,” The Enrichment : Journal of Management , vol. 11, no. 2, pp. 297–304, 2021, doi: ttps://doi.org/10.35335/enrichment. v11i2.78.
[11] I. Trandafilovi´c, V. Paˇsi´c, and S. Perunovi´c, “The research of cognitive and affective behaviour during shopping,” Facta Universitatis / Series economics and organization / University of Niˇs , vol. 10, no. 2, pp. 147–164, 2013.
[12] F. Quoquab and J. Mohammad, “Cognitive, Affective and Conative Domains of Sustainable Consumption: Scale Development and Validation Using Confirmatory Composite Analysis,” Sustainability , vol. 12, no. 18, p. 7784, sep 2020, doi: 10.3390/su12187784.
JJoM | Jambura J. Math. 36 Volume 5 | Issue 1 | February 2023
[13] S. K. Chowdhury and M. Salam, “Predicting Attitude Based on Cognitive, Affective and Conative Components: An Online Shopping Perspective,” Stamford J. Bus. Stud. , vol. 6, pp. 1817–1680, 2015.
[14] W.-Y. Hwang, C. Kongcharoen, and G. Ghinea, “Influence of Students’ Affective and Conative Factors on Laboratory Learning: Moderating Effect of Online Social Network Attention,” EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education , vol. 13, no. 3, pp. 1013–1024, dec 2016, doi: 10.12973/eurasia.2017.00655a.
[15] M. Bavdaz, “Sources of measurement errors in business surveys,” Journal of Official Statistics , vol. 26, no. 1, pp. 25–42, 2010.
[16] H. F. Weisberg, The Total Survey Error Approach: A Guide to the New Science of Survey Research The Total Survey Error Approach: A Guide to the New Science of Survey Research . Chicago: University of Chicago Press, 2005.
[17] A. Zahedian, R. A. Saba, and R. Saba, “Measurement Error Estimation Methods in Survey Methodology,” Appl. Appl. Math. An Int. J. , vol. 11, no. 1, pp. 97–114, 2016.
[18] S. Sugiyono, Metodologi Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2017.
[19] I. F. Asiegbu, P. D. M, and C. Iruka, “Consumer Attitude: Some Reflections on Its Concept, Trilogy, Relationship with Consumer Behavior, and Marketing Implications,” Eur. J. Bus. Manag. , vol. 4, no. 13, pp. 38–50, 2012.
[20] T. Winarsunu, Statistik dalam Penelitian Psikologi Pendidikan . Malang: UMM Press, 2009.
[21] M. Singarimbun and S. Effendi, Metode Penelitian Survei , revisi ed. Jakarta: LP3ES, 2014.
[22] R. E. Walpole, Pengantar Statistika . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1993.
[23] M. B. Brown and A. B. Forsythe, “Robust Tests for the Equality of Variances,” Journal of the American Statistical Association , vol. 69, no. 346, pp. 364–367, jun 1974, doi: 10.1080/01621459.1974.10482955.
[24] W. Ayne and W. Daniel, Statistika Nonparametrik Terapan . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1989.
[25] R. E. Walpole, Pengantar Statistika . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1995.
[26] K. Setiawan, Buku Ajar Metodologi Penelitian . Lampung: Universitas Lampung, 2019.
[27] M. Susilawati, Bahan Ajar Perancangan Percobaan . Bali: Universitas Udayana, 2015.
[28] A. Nanda, D. B. B. Mohapatra, A. P. K. Mahapatra, A. P. K. Mahapatra, and A. P. K. Mahapatra, “Multiple comparison test by Tukey’s honestly significant difference (HSD): Do the confident level control type I error,” International Journal of Statistics and Applied Mathematics , vol. 6, no. 1, pp. 59–65, jan 2021, doi: 10.22271/maths.2021.v6.i1a.636.
This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License . Editorial of JJoM: Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B.J. Habibie, Moutong, Tilongkabila, Kabupaten Bone Bolango, Provinsi Gorontalo 96554, Indonesia.
37 Volume 5 | Issue 1 | February 2023