Implementasi Model Pengambilan Keputusan Multi Atribut (Multy Attributte Decision Making)
Ririn Sudarwati ririn_sudarwati@yahoo.co.id
Fakultas Ekonomi Universitas Merdeka Malang
Eny Yuniriyanti enyuni@gmail.com
Fakultas Ekonomi Universitas Merdeka Malang
Abstract: Decision problem, often found in various industries. Most of these problems is aimed at selecting  a  set  of alternatives based  on  several  attributes  in  order  to  obtain  a  dominant attribute.The method used is a survey method, then used a factor analysis to identify the attributes of  dominant  influence  decision  making  and  discriminant  analysis  is  used  to  distinguish  the frequency  of  visits  customers  in  order  to  obtain  consistency  of  decision-making  model  of  multi attribute more perfect, applicable, relevant and universal ready dissemination and used to enhance teaching materials.
Keywords: Multi attribute, Decision, Discriminant.
Abstract: Masalah  pengambilan  keputusan,  banyak  dijumpai  diberbagai  industri.  Sebagian permasalahan  tersebut bertujuan  untuk menyeleksi  sekumpulan  alternatif  yang  didasarkan  atas beberapa  atribut  sehingga  diperoleh  atribut  dominan.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode survey,  selanjutnya  digunakan  analisis  faktor  untuk  mengidentifikasi  atribut  dominan  yang mempengaruhi  pengambilan keputusan dan analisis diskriminan digunakan untuk membedakan frekuensi  kunjungan  konsumen  sehingga  diperoleh  konsistensi  model  pengambilan  keputusan multi  atribut  yang  lebih    sempurna,aplikatif,  relevan,  dan  universal  yang  siap  didesimenasikan dan digunakan untuk menyempurnakan bahan ajar.
Kata kunci: Multi Atribut, Keputusan, Diskriminan.

## PENDAHULUAN
Permasalahan tentang perilaku
konsumen  dalam  memilih  suatu  produk sangat diperlukan  oleh perusahaan. Memasarkan  produk  tidak  hanya  menjual atau  menukarnya  dengan  sesuatu,  tetapi memenuhi  keinginan  dan  kebutuhan pembeli  sehingga  tercipta  kepuasan  pada kedua belah pihak merupakan sesuatu yang sangat penting. Dalam teori ekonomi mikro terdapat  tiga  pendekatan  dasar  dalam mempelajari  perilaku  konsumen  yaitu; pendekatan  kordinal,  ordinal  dan  atribut.
Analisis  perilaku  konsumen  dengan menggunakan  pendekatan  atribut  pertama kali  diperkenalkan  oleh  Kelvin  Lancaster (Douglas,1992).  Hasil  penelitian  Douglas tentang  perilaku  konsumen  menggunakan pendekatan  atribut  menyebutkan  bahwa karakteristik produk atau atribut-atribut dari produk  menciptakan  utilitas,  sehingga menyebabkan seorang konsumen lebih suka pada satu merk tertentu dibandingkan merk lain  berkaitan  dengan  atribut  yang dimilikinya. Utiltas atau kepuasan konsumen  didefinisikan  sebagai  suatu
Jurnal Ekonomi Bisnis Tahun 21, Nomor 1, Maret 2016 16
keadaan  dimana  kebutuhan,keinginan,dan harapan konsumen dapat terpenuhi melalui produk  yang  dikonsumsi  dan  terdapat delapan  dimensi  yang  dapat  digunakan untuk  menganalisis    kualitas  produk  yang dapat memenuhi kepuasan konsumen yaitu : Performance, feature,reliability,conformance, durability,serviceability,aesthetics,perceivd quality .(Gasperz,2011)
Dalam  pendekatan  ini  utilitas  yang diperoleh  konsumen  bukan  hanya  karena harga  dan  tampilan  fisik  pada  barang yang dibeli  tapi  lebih  dikarenakan  karakteristik yang  dimiliki  oleh  barang  dan  jasa  yang diberikan,  misalnya  permintaan  konsumen terhadap  mobil  bukan  hanya  dipengaruhi oleh  harga  mobil  dan  keberadaan  mobil tersebut,  tetapi  lebih  ditekankan  pada  jasa yang diberikan setelah konsumen memilikinya, misalnya kenyamanan, keamanan, pelayanan purna jual, ergonomis, harga  jual  yang  kembali  tinggi.  Perilaku konsumen  dalam  memilih  restoran  bukan hanya berdasarkan keinginan untuk mengsi perut  saja  tapi  juga  mempertimbangkan atribut yang dimiliki oleh restoran tersebut, misalnya kenyamanan lingkungan, kelezatan makanan, kebersihan dan pelayanan  (Douglas,  1992).  Pendekatan atribut  menganalisis  perbedaan  pada atribut-atribut yang dimiliki suatu produk.
Masalah  pengambilan  keputusan, banyak  sekali  dijumpai  diberbagai  industri. Sebagian  dari  permasalahan  tersebut bertujuan  untuk  menyeleksi  sekumpulan alternatif  yang  didasarkan  atas  beberapa atribut sehingga diperoleh atribut dominan. Multi  Attribut  Utility  Theory /MAUT  adalah model  pendekatan  multi  atribut  yang dikemukakan Schafer (1992).
Sebagai  subyek  penelitian  adalah tempat  wisata  di  Malang  Raya. Kota Malang adalah  sebuah  Kota  di  Provinsi Jawa  Timur  –  Indonesia.  Karena  letaknya
yang berada di dataran tinggi membuat Kota Malang  memiliki  cuaca  yang  nyaman  dan cukup sejuk dibanding kota lain di kawasan Jawa  Timur.  Kota  terbesar  kedua  di  Jawa Timur ini memiliki julukan beraneka ragam seperti  contohnya Paris  van  East  Java,  Kota Wisata,  Kota  Militer,  Kota  Sejarah, Kota Apel, Kota  Dingin, Kota  Kuliner dan  masih banyak  julukan  lainnya. Kota  Malang juga memiliki  berbagai  objek  wisata  mulai  dari wisata bersejarah seperti candi dan museum, wisata  religi  hingga  wisata  hiburan  yang patut untuk dikunjungi oleh para wisatawan baik  domestik  maupun  Mancanegara. Karena  banyaknya  objek  wisata  yang tersebar  di  kawasan  Malang  Raya,  maka banyak berdiri penginapan mulai dari Hotel, Resort,  Cottage  hingga  persewaan  rumah. Berbagai  objek  wisata  menarik  di  daerah Malang  Raya  kebanyakan  terletak  di kawasan  Batu  yakni  berlokasi  disebelah barat Kota. Di Batu sendiri terdapat banyak tempat  wisata  menarik  dan  sudah  terkenal akan  wahananya  seperti Jawa  Timur  Park 1 , Jawa  Timur  Park  2 ,  Batu  Night Spectacular, Eco Green Park, Selecta dan lain sebagainya.  Bukan  hanya  objek  wisata hiburan,  kawasan  Batu  juga  dikelilingi oleh tempat  wisata  alam  yang  sungguh mempesona  seperti  Coban  Rondo,  Coban Talun, Bendengan dan beberapa lokasi alam yang  pantang  untuk  dilewatkan  ketika berkunjung ke daerah Malang Raya
Pendekatan  atribut  lebih  baik daripada  pendekatan  kardinal  maupun ordinal karena; ”(a) Barang-barang substitusi  dijelaskan  menurut  sifat  umum yang  dimiliki,  (b)  Pengenalan  akan  barang baru  dapat  dipertimbangkan,  dan  (c)  efek perubahan  kualias    dapat    dipelajari” (Salvatore,1995).  Pendekatan  multi  atribut menganalisis perbedaan pada atribut-atribut yang  dimiliki  suatu  produk  (Douglas:1992). Ciri  utama  teori  Douglas      adalah
penggunaan  grafik  dua  dimensi  untuk menunjukkan  atribut  yang  dimiliki  oleh suatu  produk.  Teori  Utilitas  Multi  Atribut ( Multi Attribute Utility Theory /MAUT) adalah sebuah  skema  evaluasi  suatu  produk berdasarkan  atribut  dan  dimensi  yang dimilikinya  (Schafer  :  1992).  Studi  yang mendukung  teori  multi  atribut  dinyatakan oleh  Bahanec  &  Zupan  &  Rajkovie  (1999) dengan tema Applications of Qualitative Multi Attribute  Decision  Models (M.A.D.M) In Health  Care ,  hasil  penelitian-nya  membahas tentang  pendekatan  pada  pengembangan dan  aplikasi  model  keputusan  hirarki kwalitatif  pada  Dex,  suatu  kerangka  sistem untuk  mendukung keputusan multi atribut. Studi lain yang juga mendukung teori multi atribut  dilakukan  oleh  Peura  &  Salti  & Syrjarso (1999)  dengan  judul Image  Analysis by  Means  of  Attribute  Trees  Rempte  Sensing Applications ,  hasil  penelitiannya  menye- butkan  bahwa  sebuah  teknik  untuk mengekstrasi informasi topologi dan bentuk gambar  dapat  menggunakan  pendekatan pohon atribut.Dalam  makalah yang dikemukakan  oleh  Ma.  &  Zhang  &  Fan  & Liang  &  Zhon  (2001)  dengan  tema An Approach  to  Multiple  Atribute  Decision Making  Based    on    Preference  Information  on Alternative ,  dibahas tentang Multi  Atribute Decision  Making (MADM)  dimana  para pembuat  “Keputusan Multiple ”  memberi- kan  alternatif  pilihan  informasi  dengan format  berbeda.  Para  pembuat  keputusan mempunyai  kemampuan  dan  cara  yang berbeda  dalam  mengekpresikan  pilihan informasi  mereka.  Hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  Warentest  dalam  Schafer (1999)  dengan  judul Rules  for  Using  Multi attribute Utility Theory for Estimating a User’s Interests dengan  menggunakan  pendekatan teori  Multi  Atribut  Utilitas  menunjukkan bahwa  sebuah  evaluasi  bisa  mudah dimengerti  dan  dipahami,  tetapi  perlu
identifikasi  yang  tepat/jelas  terhadap dimens-dimensi  suatu  obyek  dan  semua atribut  yang  relevan  untuk  dievaluasi. Dalam  makalah  yang  dikemukakan  oleh Kiverts  &  Ran  &  Netser  &  Srinavasan (dalam  Wirawan,  2006)  dengan  tema Alternative  Models  for  Capturing  the Compromise  Effect dikemukakan  bahwa konsumen  tidak  selalu  tahu  secara sempurna  atribut-atribut yang  dimiliki  oleh suatu produk sehingga  dalam  pengambilan keputusan  pembelian  konsumen  cenderung memilih  produk  yang  memiliki  atribut menengah  dan  bukan  atribut  yang  ekstrim ( compromise effect ). Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh Kiverts et.al tentang perilaku konsumen  dengan  memasukan  teori compromise  effect mengasumsikan  bahwa kepuasan konsumen terhadap suatu   atribut dari  suatu  produk  adalah  fungsi  konvek dari atribut tersebut. Kepuasan atau  utilitas dari  mengkonsumsi produk tersebut adalah total  utilitas  dari  semua  atribut. Compromise Effect pertama  kali  dibahas  oleh  Simonson (1989)  yang  menggunakan  pendekatan psikologis  sosial  memahami  perilaku konsumen.  Menurut-nya,  dalam  memilih produk,  konsumen  tidak  semata-mata melihat  utilitas  atau  kepuasan  yang diperoleh  dari  produk  tersebut  tetapi  juga memperhitungkan  bagaimana  orang  lain menilai  produk  pilihannya.  Sedangkan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Baundry dan  Vincent    (2002)  dengan  judul Multicriteria    Decision    Making bertujuan untuk  mengaplikasikan  teori  utilitas  untuk mendapatkan  keputus-an  sebaik  mungkin dalam  kondisi  yang  tidak  menentu.  Dalam makalah   (Caklovic, 2003)     dengan    tema Graph      Distance      in  Multicriteria  Decision Making  Context ,  dibahas  tentang  pengguna- an  metode  grafik  tertentu  dalam  pengam- bilan keputusan kelompok berkaitan dengan mutli  kriteria  atau  multi  atribut  yang
dimiliki  oleh  obyek.  Makalah  lain  yang dibuat  oleh  Schafer  dalam  (Dubois,  & Grabisch,  &  Modova,  &  Prade,1997) dengan  judul Relating  decision  under uncertainty  and    muticriteria  decision  model , membahas  tentang    hubungan  antara Model  Pengambilan  Keputusan  dibawah ketidakpastian  dengan  Model  Pengambilan Keputusan Multi Kriteria.Makalah lain yang dibuat  oleh  Kulok  &  Lewis  (2005)  dengan judul Preference  Consistency  in  Multi  atribute Decision  Making mengemukakan  sejumlah pendekatan pada   MASD   ( Multi   Atribute Selection      Decisions )      masing-masing mempunyai  kelebihan  dan  kekurangan. Salah  satu  metode  yang  sudah  dikembang- kan  adalah Hypothetical  equivalents  and
Inequivalents
Methode (HEIM) yang
mendukung para pembuat keputusan  untuk menentukan    pilihan    secara    mutlak    dan konsisten    pada  atribut.    Shofwatul  &  Riadi (2011)  dalam  artikel  hasil  penelitiannya dengan  judul  “ A  Fuzzy  Topsis  Multi  Attribute Desicion  Making  for  Scholarship  Selection” mengatakan  bahwa  teori  manfaat  bersegi banyak  “Multi  Attribute  utility  theory” (MAUT) memungkinkan pembuat keputusan mengukur  pilihan  dengan  beberapa  kriteria. Dalam  makalah  Tarmudi  &  Osman  & Abdullah  (2009)  yang  berjudul  Perbandingan Keputusan multi atribut berasaskan beberapa teori  set,menyatakan  “ the  comparison  analyses for multi-attributes decision derived from crisp set, fuzzy  set,  intuitionistic  fuzzy  set  and  conflicting bifuzzy  set ”.    Menurut  Chen  (2005) Multiple Criteria  Decision  Making (MCDM)  merupakan salah  satu  metode  yang  paling  banyak digunakan dalam area pengambilan keputusan.  Tujuan  dari  MCDM  adalah memilih  alternatif  terbaik  dari  beberapa alternatif  eksklusif  yang  saling  menguntung- kan  atas  dasar  performansi  umum  dalam bermacam  kriteria  (atau  atribut)  yang ditentukan  oleh  pengambil  keputusan.Ada  2
pendekatan dasar pada masalah MCDM, yaitu Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM) dan Multiple  Objective  Decision  Making (MODM) (Kahraman, 2008 :Tseng and Huang, 2011).  MADM  mengambil  keputusan  dengan memperhatikan beberapa atribut yang kadang saling  bertentangan,  sedangkan  dalam MODM banyaknya alternatif tak terbatas dan timbal  balik  antar  kriteria  dideskripsikan dengan menggunakan fungsi kontinu .
Fulop  (2005)  menyebutkan,  secara umum  proses  pengambilan  keputusan meliputi  langkah-langkah:  (1).  Mendefinisi- kan masalah; (2). Menentukan kebutuhan; (3). Menetapkan  tujuan;  (4).  Mengidentifikasi alternatif;  (5).  Mendefinisi-kan  kriteria;  (6). Memilih  tool  pengambil  keputusan;  (7). Mengevaluasi alternatif terhadap kriteria; dan (8). Memvalidasi solusi. Lebih ringkas, Tseng dan  Huang  (2011)  menuliskan  4  langkah pengambilan  keputusan  meliputi;  1). Identifikasi masalah; 2). Menyusun preferensi; 3). Mengevaluasi alternatif; dan 4). Menentukan alternatif terbaik. Ada beberapa macam  format  preferensi  yang  dapat diberikan  pengambil  keputusan  dalam MCDM.  Chen  (2005)  menyebutkan  ada  5 cara  mengevaluasi  preferensi  pakar  dalam masalah  pengambilan  keputusan:  1). Ordering  preference ;  2). Fuzzy  preference relation ;  3). Multiplicative  preference  relation ;
4). Utility  function ;  dan  5).  Variabel linguistik  dengan  fungsi  konversi  ke bentuk yang lain. Turskis and Zavadskas(2010)  menyatakan  berbagai macam  metode  MCDM  banyak  digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan  di bidang  sains,  bisnis  dan  pemerintahan. Metode-metode MCDM tersebut dimasukkan  dalam  beberapa  kelompok
Metode yang didasarkan pada pengukuran kuantitatif. Metode-metode yang berdasarkan multiple  criteria  utility theory (MAUT) termasuk dalam kelompok ini.
Berdasar  hasil  penelitian  Yuniriyanti E,Sudarwati  R  (2008)  disimpulkan  bahwa penggabungan  antara  teori  pendekatan atribut  Schafer  dan  teori  pendekatan atribut  Douglas  yang  difusikan  dengan teori Compromise Effecfs menghasilkan teori baru  yang  lebih  aplikatif,  karena  atribut yang  digunakan  lebih  dari  dua  dan  grafik atribut berbentuk conveks sehingga terlihat utilitas total masing masing produk.
Keutamaan  penelitian  ini  adalah melakukan implementasi model pengambilan  keputusan  multi  atribut  yang sudah  peneliti  lakukan  dalam  penelitian fundamental  pada  tahun  sebelumnya. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan untuk  membuktikan  konsistensi  model pengambilan  keputusan  multi  atribut  yang siap di generalisasi dan desimenasi. Sebagai obyek  penelitian  dipilih  tempat  wisata dengan  pertimbangan  fasilitas  yang dimiliki  dan  mempunyai  standar  kualitas pelayanan yang relatif sama. Selain itu, agar keunikan  dan  keutamaan  penelitian  ini dapat  dijadikan  fokus  pengembangan model  pengambilan  keputusan,dilakukan kajian  teori  secara  mendalam  dengan memperhatikan  beberapa  pandangan  para pakar,  maka  yang  menjadi  masalah  utama yangdibahas    dalam  penelitian  ini  sebagai berikut: (1). Mengidentifikasi atribut-atribut yang mempengaruhi pengambilan keputus- an  multi  atribut  ( Multi  Attribute  Decision Making /MADM)  berdasar  M ulti  Attribute Utility  Theory /MAUT pada  konsumen  yang mengunjungi tempat wisata. (2). Mengiden- tifikasi  dan  mengklasifikasikan  konsumen yang  mengujungi  tempat  wisata    berdasar frekuensi kunjungan.(3).Memperoleh model pengambilan  keputusan  berdasar  multi atribut  yang  lebih  sempurna  yang  siap  di generalisasi dan di desiminasikan.

## METODE PENELITIAN Definisi Operasional Variabel
X1  =  Performance  merupakan  aspek fungsional dari produk yang merupakan  karakteristik utama  yang dipertimbangkan    oleh  konsumen dalam membeli suatu produk.
X2  =  Features  merupakan  aspek  kedua yang  menambah  fungsi  dasar  dari suatu  produk,  berkaitan  dengan pilihan-pilihan dan pengembangannya.
X3  =  Service  Ability  merupakan karakteristik  yang  berkaitan  dengan kecepatan,  keramahan,  kesopanan, kompetensi  dan  kemudahan  serta akurasi dalam perbaikan
X4  =  Aesthetics  merupakan  karakteristik yang  bersifat  subyektif  sehingga berkaitan dengan pribadi dan refleksi dari preferensi individual.
X5  = Confirmance merupakan  hal  yang berkaitan  dengan  tingkat  kesesuaian produk  terhadap  spesifikasi  yang  telah ditetapkan  sebelumnya  berdasarkan keinginan konsumen. Kesesuaian merefleksikan  derajat  dimana  karak- teristik  desai  produk  dan  karakteristik operasi  memenuhi  standar  yang  telah ditetapkan
X6 = Perceived Quality merupakan hal yang berkaitan  dengan  perasaan  konsumen dalam mengkonsumsi produk tersebut X7  =  Reliability  merupakan  hal  yang berkaitan  dengan  probabilitas  atau kemungkinan  suatu  produk  melak- sanakan  fungsinya  secara  berhasil dalam  periode  waktu  tertentu  di bawah  kondisi  tertentu.  Dengan demikian  keandalan  merupa-kan karakteristik  yang  merefleksikan kemungkinan atau probabilitas tingkat  keberhasilan  penggunaan produk tersebut.
X8  =  Durability  merupakan  ukuran  masa pakai suatu produk , berkaitan dengan daya tahan dari produk tersebut. Pemberian  skor  menggunakan  skala Likert  dengan  menggunakan  skala  1 sampai  10  (nilai  terendah  1  dan  nilai tertinggi  10  ).  Total  nilai  yang  diberikan oleh  konsumen  menunjukkan total  utilitas/ kepuasan  konsumen  saat  mengunjungi restoran tersebut.

## Populasi, Jumlah sampel dan Teknik Pengambilan Sampel Penelitian
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah semua  pengunjung  tempat  wisata  .Teknik pengambilan sampel menggunakan purposive  sampling agar  mendapatkan sampling  sesuai  dengan  tujuan  penelitian dan  dapat  mewakili  populasi.  Sampel dalam  penelitian  ini  adalah  pengunjung tempat  wisata    Malang  di  Malang  Raya . Jumlah  sampel  50  orang  pada  masing masing  tempat  wisata  yang  digunakan sebagai  obyek  penelitian  yaitu,  Wisata Wendit,  Taman  Sengkaling  dan  Wisata Selecta Kota Batu.

## Teknik Analisis Data Analisis Faktor
Digunakan  untuk  meringkas  atau mereduksi variabel amatan secara keseluruhan  menjadi  beberapa  variabel baru yang disebut juga dengan faktor baru, dan faktor yang terbentuk tersebut mampu untuk mempresentasikan variabel utama

## Analisis Diskriminan
Digunakan untuk mengetahui perbedaan antar grup berdasarkan karakteristik variabel utama  yang  terbentuk  dari  hasil  analisis faktor

## Uji Instrumen Uji Validitas
Apabila  nilai  r  hitung  lebih  besar  dari
0,300  maka  instrumen  tersebut  dinyatakan valid   dan sebaliknya apabila r hitung lebih kecil dari 0,300 maka instrumen dinyatakan tidak valid  ( zwar, 1999).

## Uji Reliabilitas
Untuk  mengetahui  tingkat  reliabilitas suatu  instrumen,  digunakan  metode Alpha Cronbach’s .  Apabila  koefisien  Alpha Cronbach  sebesar  0,60  atau  lebih  maka instrumen dinyatakan reliabel

## HASIL PENELITIAN Analisis Faktor
Dari  hasil  pengolahan  data    diketahui bahwa  dari  8  komponen  (variabel  asal) yang terbentuk, terdapat 3 komponen yang layak  digunakan  atau  sebagai  faktor  baru karena memiliki nilai eigen yang lebih besar dari 1, dengan total keragaman yang dapat dijelaskan  oleh  faktor  tersebut  adalah sebesar 65,829%, yang berarti bahwa faktor yang  terbentuk  sudah  mewakili  65,829% dari komponen (variabel asal) yang ada.

## Analisis Diskriminan
Fungsi  diskriminan  bertujuan  untuk memprediksi pengklasifikasian suatu pengamatan yang diamati. Fungsi diskriminan  yang  terbentuk  berdasarkan hasil pengujian adalah sebagai berikut.
Z 1 = 0,000 + 1,673 Skor Faktor 1 – 0,160 Skor Faktor 2 – 0,054 Skor Faktor 3
Z 2 = 0,000 + 0,116 Skor Faktor 1 + 1,176 Skor Faktor 2 + 0,087 Skor Faktor 3

## PEMBAHASAN
Untuk  menjawab  tujuan  penelitian yang  pertama  yaitu  Mengidentifikasi atribut-atribut  yang  mempengaruhi  peng- ambilan  keputusan  multi  atribut  ( Multi Attribute Decision Making /MADM) berdasar M ulti  Attribute  Utility  Theory /MAUT  pada konsumen  yang  mengunjungi  tempat
wisata di gunakan analisis faktor.
Dari  hasil  analisis  faktor  tersebut didapatkan skor faktor untuk analisis lebih lanjut.
Z = 0,000 + ( Skor Faktor ) F1+ ( Skor Faktor)

## F2+( Skor Faktor ) F3
Dari  hasil  analisis  faktor  tersebut didapatkan  skor  faktor  masing-masing lokasi.  Masing-masing  komponen  faktor pada  ketiga  lokasi  tempat  wisata  dapat dibandingkan  untuk  melihat  atribut  mana yang  paling  disukai  oleh  pengunjung. Berikut  adalah  ringkasan  perbandingan atribut  yang  paling  dominan  pada  tiap komponen.
Tabel 1 : Nilai atribut masing masing tempat wisata R e s t o r a n Selekta Sengkaling Wendit Sko r Atrib ut Sko r Atrib ut Sko r Atrib ut Komponen Faktor 1 Komponen Faktor 1 Komponen Faktor 1 0.66 0 X1 0.68 5 X2 0.78 9 X1 0.72 0 X2 0.64 9 X6 0.72 5 X2 0.43 6 X3 0.73 0 X4 0.62 4 X5 0.63 7 X5 Komponen Faktor 2 0.70 6 X6 0.61 7 X8 0.73 8 X1 0.65 6 X8 Komponen Faktor 2 0.49 9 X5 Komponen Faktor 2 0.73 8 X6 0.67 9 X7 0.91 6 X7 0.45 3 X7 0.66 0 X8 Komponen Faktor 3 Komponen Faktor 3 Komponen Faktor 3 0.79 0 X3
0.65 9 X4 0.85 7 X3 0.56 3 X4
Berdasarkan  Tabel  diatas  dapat diketahui  bahwa  pada  komponen  faktor  1, atribut  Features  (X2)  merupakan  atribut yang  terdapat  pada  ketiga  lokasi  wisata. Artinya atribut tersebut membentuk Faktor 1  di  tiga  lokasi  wisata.  Jika  dibandingkan, atribut  Features  (X2)  paling  unggul  di Wendit  (=  0.725),  yang  berarti  pelayanan yang berkaitan dengan keramahan karyawan,  kesopanan  dan  kecepatan pelayanan  di  Wendit  masih  lebih  baik dibanding  di  Selekta  (=  0.720)  dan Sengkaling  (=  0.685)  .  Pada  komponen faktor 2,  atribut yang membentuk di ketiga lokasi  wisata  adalah    Reliability  (X7)  jika dibandingkan  atribut  tersebut  paling unggul  di  tempat  wisata  Wendit  (=  0.916) yang  berarti  hal  yang  berkaitan  dengan kesesuaian  harga  tiket  masuk  dengan fasilitas  tempat  wisata  yang  disediakan  di Wendit  lebih  menarik  dibandingkan  di Sengkaling  (=0.679)  dan  Selekta  (=0.453). Pada komponen faktor 3,  tidak ada atribut yang  sama  yang  membentuk  Faktor  3  di ketiga  lokasi  wisata  sehingga  tidak  dapat dilakukan  perbandingan.Di  tempat  wisata Selekta  dan  Wendit  komponen  faktor  3 dibentuk oleh  atribut  X4  (  Selekta  =  0.659  : Wendit = 0.563), yang berarti taman wisata Selecta tersebut mempunyai keindahan dan kebersihan  yang  lebih  baih  daripada  di taman wisata Wendit.
Untuk  menjawab  tujuan  penelitian yang  kedua  yaitu  Mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan konsumen yang mengujungi  tempat  wisata  berdasar frekuensi  kunjungan,  digunakan  Analisis Diskriminan Taman Wisata Selecta
Z11 = 10.768 – 4.475 X1 + 2,737 X2 + 0,907 X3 + 0,829 X4 0 - 0,317 X5 - 1,195 X6 - 0,644 X7 + 0,805 X8
Z12 = -3,314 + 1,159 X1 - 1,635 X2 + 1,637 X3 – 0,008 X4 + 0,367 X5 - 0,542 X6 - 0.042 X7 - 0,435 X8
Di  mana  persamaan  diskriminan  Z11 adalah  untuk  memprediksi  pengklasifika- sian tingkat frekuensi Jarang (1) dan Sering (2)  suatu  obyek  pada  lokasi  Selekta, sedangkan  persamaan  diskriminan  Z12 adalah untuk memprediksi pengklasifikasi- an  tingkat  frekuensi  Jarang  (1)  dan  Sangat Sering (3) suatu obyek pada lokasi Selekta.
Pada  persamaan  tersebut  koefisien atribut  X1  bertanda  negatif  yang menunjukkan  bahwa  atribut  X1  lebih mengarah pada klasifikasi tingkat Jarang (1) pada  persamaan  pertama  dan  koefisien atribut X1 bertanda positif yang menunjukkan  bahwa  atribut  X1  lebih mengarah  pada  kalsifikasi  tingkat  Sangat Sering (3) pada persamaan kedua.
Dari analisis persamaan di atas terlihat bahwa atribut yang mempunyai konstribusi terbesar  yang  menyebabkan  konsumen jarang  mengunjungi  tempat  wisata  Selecta adalah  X1  (performance),  yang  merupakan karakteristik  utama  yang  dipertimbangkan oleh konsumen dalam mengunjungi tempat wisata,  berkaitan  dengan  lokasi  tempat wisata  (letak  tempat  wisata  dan  tempat parkir),  kemudahan  pembelian  tiket, lingkungan  yang  nyaman  dan  bersih  serta tersedianya  restoran  dengan  menu  yang beragam. Sedangkan atribut yang mempunyai  konstribusi  terbesar  yang menyebabkan konsumen sering dan sangat sering  mengunjungi  tempat  wisata  Selecta adalah  X2  (Features),  merupakan  aspek yang  menambah  fungsi  dasar  dari  suatu produk  dengan  pilihan-pilihan  dan pengembangannya  ,  yaitu  adanya  sarana bermain  untuk  anak-anak,  keragaman wahana  wisata,  keindahan  wahana  wisata dan  dan  pengadaan  acara-acara  tertentu sehingga Atribut ini harus lebih

## diperhatikan dan dikembangkan.
Taman Rekreasi Sengkaling
X21 = 2,882 – 2,166 X1 – 1,279 X2 + 0,614 X3 – 1,162 X4 + 1,626 X5 + 1,747 X6 + 0,244 X7  +
0,082 X8
X22 = -34,936 + 3,320 X1 – 1,829 X2 + 1,598 X3 + 0,208 X4 - 1,013 X5 + 1,674 X6 + 0,536 X7 +

## 0,283 X8
Di  mana  persamaan  diskriminan  Z21 adalah untuk memprediksi pengklasifikasi- an  tingkat  frekuensi  Jarang  (1)  dan  Sering (2)  suatu  obyek  pada  lokasi  Sengkaling, sedangkan  persamaan  diskriminan  Z22 adalah untuk memprediksi pengklasifikasi- an  tingkat  frekuensi  Jarang  (1)  dan  Sangat Sering  (3)  suatu  obyek  pada  lokasi Sengkaling.  Pada  persamaan  tersebut koefisien  atribut  X1  bertanda  negatif  yang menunjukkan  bahwa  atribut  X1  lebih mengarah pada klasifikasi tingkat Jarang (1) pada  persamaan  pertama  dan  koefisien atribut  X1  bertanda  negatif  yang menunjukkan  bahwa  atribut  X1  lebih mengarah  pada  klasifikasi  tingkat  Sangat Sering (3) pada persamaan kedua.
Dari analisis persamaan di atas terlihat bahwa atribut yang mempunyai konstribusi terbesar  yang  menyebabkan  konsumen jarang mengunjungi tempat wisata Sengkaling    adalah  X1  yang  merupakan karakteristik  utama  yang  dipertimbangkan oleh konsumen dalam mengunjungi tempat wisata,  berkaitan  dengan  lokasi  tempat wisata  (letak  tempat  wisata  dan  tempat parkir),  kemudahan  pembelian  tiket, lingkungan  yang  nyaman  dan  bersih  serta tersedianya  restoran  dengan  menu  yang beragam Sedangkan atribut yang mempunyai konstribusi  terbesar  yang  menyebabkan konsumen sering mengunjungi tempat wisata Sengkaling  adalah  X5  (Confirmance),  yaitu atribut  yang  berkaitan  dengan  kesesuaian
produk dalam hal ini suasana lingkungan dan kelezatan makanan yng ada di restoran/tempat  makan  yang  ada  di Sengkaling  dengan  standar  yang  telah ditetapkan oleh konsumen. Sedangkan atribut yang  mempunyai  konstribusi  terbesar  yang menyebabkan  konsumen  sangat  sering mengunjungi  Taman  Rekreasi  Sengkaling adalah juga  X1 (performance)

## Taman Wisata Wendit
X31 = -5,970 + 3,721 X1 - 1,141 X2 + 0,327 X3 + 0,251 X4 - 0,074 X5 - 2,041 X6 - 0,079 X7 -
0,100 X8 X32 = -18,962 - 0,642 X1 + 0,290 X2 + 1,138 X3
+ 0,215 X4 + 1,072 X5 - 1,308X6 + 1,720 X7  +

## 0,132 X8
Di  mana  persamaan  diskriminan  Z31 adalah untuk memprediksi pengklasifikasi- an  tingkat  frekuensi  Jarang  (1)  dan  Sering (2)  suatu  obyek  pada  lokasi  Wendit, sedangkan  persamaan  diskriminan  Z32 adalah untuk memprediksi pengklasifikasi- an  tingkat  frekuensi  Jarang  (1)  dan  Sangat Sering (3) suatu obyek pada lokasi Wendit.
Pada  persamaan  tersebut  koefisien atribut X1 bertanda positif yang menunjukkan  bahwa  atribut  X1  lebih mengarah  pada  klasifikasi  tingkat  Sangat Sering  (3)  pada  persamaan  pertama  dan koefisien  atribut  X1  bertanda  negatif  yang menunjukkan  bahwa  atribut  X1  lebih mengarah  pada  klasifikasi  Jarang  (1)  pada persamaan kedua.
Dari  analisis  persamaan  di  atas  terlihat bahwa atribut yang mempunyai konstribusi terbesar  yang  menyebabkan  konsumen jarang  mengunjungi  restoran  tempat  wisata wendit adalah X6 (Perceived Quality), yaitu atribut  yang  berkaitan  dengan  perasaan konsumen  saat  mengunjungi  tempat  wisata tersebut  Sedangkan  atribut  yang  mempunyai konstribusi  terbesar  yang  menyebabkan konsumen sering mengunjungi  tempat wisata
Wendit  adalah  X1  (performance),  yang merupakan  karakteristik  utama  yang dipertimbangkan  oleh  konsumen  dalam membeli  suatu    produk, ,  berkaitan  dengan lokasi  tempat  wisata  (letak  tempat  wisata dan  tempat  parkir),  kemudahan  pembelian tiket,  lingkungan  yang  nyaman  dan  bersih serta  tersedianya  restoran  dengan  menu yang . Atribut yang harus lebih diperhatikan karena  mempunyai  konstribusi  terbesar yang menyebabkan konsumen sangat sering mengunjungi  tempat  wisata  Wendit  adalah X7  (reliability),    merupakan  hal  yang berkaitan dengan probabilitas atau kemungkinan    suatu  produk  melaksanakan fungsinya  secara  berhasil  dalam  periode waktu  tertentu  di  bawah  kondisi  tertentu, yaitu  :  harga  tiket  yang  terjangkau, kesesuaian  harga  tiket  dengan  keindahan wahana  wisata  serta  kesesuaian  harga  tiket dengan  kenyamanan  lingkungan  tempat wisata.
Untuk  menjawab  tujuan  penelitian yang  ketiga  memperoleh  model  pengam- bilan  keputusan  berdasar  multi  atribut yang  lebih  sempurna  yang  siap  di generalisasi dan di desiminasikan.
Teori  ini  menggabungkan  dua  teori tentang  pengambilan  keputusan  yaitu pengambilan keputusan berdasarkan pendekatan  Atribut  (  Douglas  )  dengan menggunakan  grafik  dan  dua  atribut  saja dan  Teori  MAUT  /  Multi  Attribute  Utility Teory (Schafer).

## Taman Wisata Selecta
Z = 0.660 X1 + 0.720 X2 + 0.436 X3 + 0.659 X4 + 0.637 X5 + 0. 738 X6 + 0.453 X7 + 0.617 X8
Menjelaskan  bahwa  di  Taman  Wisata Selecta  atribut  yang paling  dominan  adalah Perceived  Quality (X6=  0.738),  hal  ini  berarti pengunjung  merasa  lebih  senang,  lebih nyaman  dan  lebih  bergengsi    mengunjungi Taman Wisata Selecta dibandingkan apabila
Jurnal Ekonomi Bisnis Tahun 21, Nomor 1, Maret 2016 24
mengunjungi  Taman  Rekreasi  sengkaling atau  Taman  Wisata  Wendit.  Atribut Dominan  dengan  nilai  skor  faktor  terendah di  Taman  Wisata  Selecta  adalah  Service Ability  (X3  =  0.436)  yang  berarti  hal  yang berkaitan  dengan  kecepatan  layanan, kesopanan dan keramahan pelayanan di
Taman  Wisata  Selecta  paling  tidak  baik dibandingkan  Taman  Rekreasi  Sengkaling dan  Taman  Wisata  Wendit.Berdasarkan analisis  faktor  dan  analisis  diskriminan  , nilai utilitas total yang diperoleh konsumen saat  mengunjungi  Taman  Wisata  Selecta dapat digambarkan sebagai berikut :
Dari  grafik  di  atas  terlihat  bahwa  di Taman  Wisata  Selecta,  pengunjung  dengan kategori  jarang  (warna  biru)  memperoleh nilai utilitas terendah dibanding pengunjung dengan kategori sering (merah) dan kategori sangat  sering  (hijau).  Demikian  juga    nilai utilitas tertinggi yang diperoleh pengunjung dengan  kategori  jarang  dibanding  kategori sering dan sangat sering

## Taman Rekreasi Sengkaling
Z = 0.738 X1 + 0.685 X2 + 0.857 X3 + 0.730 X4 + 0.499 X5 + 0. 649 X6 + 0.679 X7 + 0.660 X8
Dari  persamaan  tersebut  di  atas menjelaskan  bahwa  di  Taman  Rekreasi Sengkaling atribut yang paling dominan
adalah  Service  Ability  (X3=0.857)  yang berarti  di  Taman  Rekresi  Sengkaling  hal yang  berkaitan  dengan  kecepatan  layanan, kesopanan  dan  keramahan  pelayanan paling  baik  dibandingkan  Taman  Wisata selecta  dan  Taman  Wisata  Wendit. Sedangkan  nilai  atribut  terendah  di  Taman Wisata Sengkaling adalah Confirmance (X5 = 0.499)  berarti  yang  berkaitan  dengan suasana  lingkungan  wisata  dan  keragaman wahana  wisata  yang  tersedia  di  Taman Wisata Wendit kurang baik dan memuaskan pengunjung.
Berdasarkan  analisis faktor  dan  analisis diskriminan  nilai  utilitas  total  yang diperoleh  konsumen  saat  mengunjungi Taman  Rekreasi  Sengkaling  dapat  digam- barkan sebagai berikut :
210 220 230 240 250 260 270 280 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
Selekta
Jarang Sering Sangat Sering
Dari grafik di atas terlihat bahwa di Taman Rekreasi  Sengkaling,  pengunjung  dengan kategori  sering  (warna  merah)  memperoleh nilai utilitas terendah dibanding pengunjung dengan  kategori  jarang  (biru)  dan  kategori sangat sering (hijau).Sedangkan nilai utilitas tertinggi yang diperoleh pengunjung Taman Rekreasi Sengkaling dengan kategori sangat sering dibanding kategori jarang dan sering.

## Taman Wisata Wendit
Z = 0.789 X1 + 0.725 X2 + 0.790 X3 + 0.563 X4 + 0.624 X5 + 0.706 X6 + 0.916 X7 + 0.656 X8
Dari persamaan tersebut menjelaskan bahwa di Taman Wisata Wendit atribut yang paling dominan adalah juga Reliability (X7 = 0.916) yang  berarti  pengunjung  menganggap  ada kesesuaian antara harga tiket masuk dengan fasilitas yang disediakan dan bisa dinikmati.
230 235 240 245 250 255 260 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

## Sengkaling
Jarang
Sering
Sangat Sering
180 190 200 210 220 230 240 250 1 3 5 7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27

## Wendit
Jarang Sering Sangat Sering
Sedangkan  skor  atribut  terendah  adalah atribut  aesthetic  (  X4  =  0.563)  yang  berarti keindahan  dan penataan  lingkungan  wisata yang  dinikmati  pengunjung  di  Taman Wisata
Wendit paling tidak baik dibandingkan dengan di Taman Wisata
Selecta  dan  Taman  Wisata  Sengkaling (0.563<0.659<0.730)
Berdasarkan  analisis faktor  dan  analisis diskriminan  nilai  utilitas  total  yang diperoleh  konsumen  saat  mengunjungi Taman  Wisata  Wendit  dapat  digambarkan pada grafik di atas (grafik Wendit).
Grafik  di  atas  terlihat  bahwa  di  Taman Wisata Wendit, pengunjung dengan kategori sangat  sering  (hijau)  memperoleh  nilai utilitas  terendah  dibanding  pengunjung dengan kategori jarang (merah) dan kategori sangat sering (hijau).Sedangkan nilai utilitas tertinggi yang diperoleh pengunjung dengan kategori  sangat  sering  dibanding  kategori jarang dan sering

## KESIMPULAN
Berdasarkan  atas  hasil  analisis  dan pembahasan  pada  bab  bab  sebelumnya, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Dari analisis faktor diperoleh hasil bahwa semua  semua  variabel/atribut  yang digunakan adalah atribut dominan.
2.  Nilai  total  utilitas  konsumen  mencapai nilai  tertinggi  saat  mengunjungi  Taman Wisata  Wendit  dan  terendah  saat mengunjungi Taman Wisata Selecta.
3.  Analisis  faktor  dapat  digunakan  untuk menentukan atribut dominan dari semua atribut yang mempengaruhi pengambilan keputusan  menurut  teori Multy  Attribute Utility Teory (MAUT) dari Schafer.
4.  Analisis  Diskriminan  dapat  digunakan untuk  menentukan  nilai  utilitas    yang diperoleh  konsumen  berdasar  kategori sehingga  dapat  digambarkan  dalam
bentuk  grafik  sesuai  dengan  teori Compromise Effect

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  di  atas,  maka di usulkan beberapa saran sebagai berikut
1. Perlu  diadakan  penelitian  lanjutan dengan  teori-  teori  multi  atribut  yang berbeda
2. Bagi peneliti yang tertarik meneliti tema yang  sama,  sebaiknya  menggunakan atribut yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
Andayani  S,Mardapi  D.2012. Performance Assessment  Dalam  Perspektif  Multiple Criterion  Desicion  Making, Prosiding
Seminar  Nasional  Penelitian  dan
Penerapam MIPA,Fakultas MIPA, Universitas Negri Yogjakarta.
Azwar  S.  1999. Reliabilitas  dan  Validitas .
Pustaka Pelajar. Yogjakarta Bahanec,  Zupan,  Rajkovic.1999. Application Of Qualititative Multi-Attribute Decision  Model  in  Health  Care .  Journal Of Medical Informatics.
Baundry. Vincent.2002. Multicriteria Decesion Making . Universite de tours. Caklovic.2003. Graph Distance in Multicreteria  Decision  Making . Context Development in Applied Statistic.
David A.et al. 1991. Essential  of  Educational Measurement .    Prentice    HallInc.New Jersey
Diana,Wiwik. Analisis  Perilaku  Konsumen Dalam Pengambilan Keputusan Pembelian  Makanan  Pada  Waralaba
Pangan  Asing .2004.Faculty  of  Economics Airlangga University.
Douglas,Evan.1992. Managerial Eonomics . New Jersey, Prentice Hall International, Inc.
Dubois, Grabisch, Modave, Prade.1997. Relating Decesion Under uncertainty and
Multicriteria  Decision  Model .Working Notes, PP.6-15., Which Was Prosented at the
AAAI  Workshop  Frontiers  in  soft Computing  and  Decesion  System  (Boston Nov.8-9). Fulop, Janos. 2005. Introduction to Decision Making Methods. Laboratory  of  Operation  Research and  Decision  Systems:  Computer  and Automation Institute, Hungarian  Academy of Sciences Gaspersz,Vincent.2011. Managerial Economics .Vinchristo Publication.Jakarta. Kivetz, Netser, Srinivasan (dalam Wirawan). 2006.
Attribute  Models  for  Capturing  the Compromise Effect . Berita Iptek.com Kulok,  Lewis.  2005. Preferences  Consistency  in Multiatribute Decision Making.
Proceeding  of  IDETC/CIE.2005,  ASME.2005.
International  Disign  Enginering  Technical Conferences & Computers and Information in Enginering Conference. Sepember 24-28- 2005 Long Beach. California USA Kusumadewi  Sri.2004. Pencarian  Bobot  Atribut Pada Multiple Attribute  Decision   Making (MADM)  Dengan  Pendekatan  Subyektif Menggunakan  Algoritma  Genetika (studi Kasus:Penentuan  Lokasi  Gudang).Seminar Nasional  Pendidikan  Teknik  Elektro  FT UNY.Yogjakarta.
Ma, Zhang, Fan, Liang. Zhou.2001. An Approach to  Multiple  Decision  Making  Based  on Preference  information  on  Alternative .
Preceeding of the 34th Hawai International Conference on system sciences.
Maholtra Naresh, Peterson Mark.2006. Marketing Research  a  Decision  Making Approach . Pearson Education.
Peura,  Salti.1999. Image  Analysis  By  Means  of Atrribute Trees-Remote Sensing Applications . IEEE.1999.International
Geoscience and remote Sensing Symposium Igarss’99.Hamburg Germany 99.
Santoso.  2014 .  Statistik  Multivariat. PT.Elex Media Komputindo. Jakarta
Salvatore.D.1995. Ekonomi  Mikro .  Jakarta.
Erlangga.
Schafer.1992. Rules  for  Using  Multi-Attribute Utility Theory for Estimating a      User’s      Interests .      IST-Proramme      Under Contract   IST.1999-10688
Cawicoms Sharma.1996. Teknik Kuantitatif Untuk
Keputusan Manajemen .UI Press.Jakarta Shifwatul,Riada,2011, A  Fuzzy Topsis Multiple- Attribute  Decision  Making  for  scholar- Selection, TELKOMNIKA,  Vol.9,  No.1,
April 2011, pp. 37~46 Solimun.2005. Kisi-kisi Analisis Data
(Permodelan  Statistika  &  Metodologi Penelitian. Diterbitkan    untuk    kalangan terbatas  sebagai  bahan  kuliah FMIPA UB. Sudarwati Ririn , Yuniriyanti, Eny.2014. Uji Coba Pengambilan  Multi  Atribut  Dengan Menggunakan Analisis Diskriminan Pada Restoran  Waralaba  Asing  Di  Kota . Penelitian Fundamental biaya Dirjen Dikti. Suryatmojo.2006. The  Discriminant  Analysis Shopping  Behavior  of  PNS Administrative UNS at KPRI UNS Surakarta .Spirit Publik Vol 2,Nomor 2 halaman:103-112 Tarmudi  Z,  Osman  Md  Tap,Abdullah,  (2009) Perbandingan  keputusan  multi-  atribut berasaskan  beberapa  teori  set . Journal  of Quality Measurement and Analysis , 5 (1). pp.
51-63.
Turskis,Z., and   Zavadskas, E.K. 2010. A Novel Method  for  Multiple  Criteria  Analysis : Grey Additive Ratio Assessment (ARAS-G) Method. INFORMATICA,    2010,    Vol.    21, No.    4,    597–610 .    Vilnius    University, Lithuania
Tseng,  G.H.  and  Huang,  J.J.  2011. Multiple Attribute  Decision  Making,  Methods  and Applications. CRC Press, Boca Raton Www.malangkota.go.id Www.Waralaba.Com . Sejarah Waralaba