Leonardo Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur

## PERBANDINGAN PENERAPAN CONJOINT ANALYSIS UNTUK MENEMUKENALI PREFERENSI PENGGUNA PADA RISET ARSITEKTUR
Leonardo
Dosen Pengajar di Fakultas Seni Rupa dan Desain Jurusan Desain Interior Universitas Kristen Maranatha Jln. Drg.Surya Sumantri 65, Bandung, Jawa Barat - Indonesia Email : lenard_lee@yahoo.com
Abstract : The reliability of Conjoint Analysis as a tool of research derived from Psychology and Econometrics has escaladed its use widely including quantitative researches in Architecture. Conjoint Analysis enables pictorial attributes in Architectural researches to help assessing user preferences and behavior on Architectural products. Pictures give extended informations compared to words, thus they reveal their own distinguished validity. This paper aims to describe the use of Conjoint Analysis enabling pictorial attributes through comparison among four case studies in Architecture, Building Technology, and Building Engineering.Result shows that when pictorial information is used alongwith written one altogether, which will help confirming the purpose of the questionnaire.
Keywords : conjoint analysis, pictorial information, preference, user behavior
Abstak: Kehandalan alat riset Conjoint Analysis di bidang ilmu psikologi dan ekonometri menjadikan penggunaannya semakin dikenal luas, termasuk dalam riset kuantitatif arsitektural. Pengembangan Conjoint Analysis dalam riset arsitektural memanfaatkan informasi bergambar pada atributnya untuk membantu menilai preferensi dan perilaku pengguna atas produk arsitektur. Gambar memberikan nilai informasi lebih daripada verbal dan menjadi keunggulan tersendiri dalam hal validitas data. Ulasan ini bermaksud mendeskripsikan penerapan Conjoint Analysis yang memanfaatkan gambar pada atributnya melalui perbandingan empat preseden studi kasus riset yang dipilih di bidang Arsitektur, teknologi bangunan, dan teknik bangunan. Hasil menunjukkan bahwa pemanfaatan informasi bergambar yang digunakan bersama dengan data tertulis menolong menegaskan maksud informasi dalam kuesioner.
Kata Kunci : Conjoint Analysis , informasi bergambar, preferensi, perilaku pengguna

## kreasi Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017

## PENDAHULUAN
Banyak riset kuantitatif arsitektural yang memiliki ciri khas hubungan sebab-akibat yang memfokuskan dengan rinci dalam sebuah kriteria tertentu antara variabel bebas dan terikat, hal ini tentu memberikan kedalaman tersendiri pada interpretasi dan luarannya, namun demikian di sisi lain, dalam kenyataannya ada banyak kriteria terlibat yang saling berpengaruh satu sama lain dan memberikan kompleksitas tersendiri untuk menjelaskan hubungan sebab-akibat. Conjoint Analysis adalah alat riset yang telah digunakan secara luas hingga kini dalam banyak riset dari berbagai bidang ilmu karena kelebihan yang ditawarkannya dalam menilai preferensi pengguna dan memprediksi perilakunya atas suatu produk/jasa.
Conjoint Analysis mampu melihat hubungan dari sejumlah kriteria secara sekaligus yang saling memberikan pengaruh pada proses pemilihan dan pengambilan keputusan oleh responden, selain itu juga mampu mengurutkan tingkat kepentingan setiap atribut yang merupakan unsur pembentuk sejumlah kriteria tersebut. Sejak pertama kali diciptakan oleh Paul E Green dan Srinivasan, yang muncul dari ranah ilmu Psikologi dan Ekonometrik pada tahun 1978, Conjoint Analysis telah dimanfaatkan dalam banyak riset terapan di luar bidang tersebut, di antaranya Tata Cahaya (Muramatsu & Nakamura,2002), Teknik Bangunan (Cheung & Chung, 2007), dan Arsitektur (Dijkstra & Timmermans, 1997 ; Fawcett et al,2008).
Uniknya dalam riset arsitektural penggunaan Conjoint Analysis mengalami  modifikasi  dengan menambahkan unsur bergambar ( pictorial ) selain tulisan ke dalam atributnya yang ditampilkan sebagai bagian dalam kuesioner untuk responden seperti yang ditunjukkan sejumlah preseden berikut ini ; (1) studi kasus mengenai wayfinding secara hipotetis (Dijkstra & Timmermans, 1997), (2) sebuah penelitian preferensi visual pada studi kasus muka bangunan perkantoran suburban di Inggris yang menggunakan sejumlah foto dari beragam jenis muka bangunan perkantoran sebagai media untuk membantu penilaian oleh responden (Fawcett et al, 2008). (3) Penggambaran sejumlah suasana interior ruang keluarga dalam apartemen melalui ilustrasi bergambar untuk melihat hubungannya dengan sejumlah atribut pencahayaan alami (Cheung & Chung, 2007). Melalui salah satu preseden di atas secara khusus disebutkan bahwa pemanfaatan gambar melalui media foto telah dinilai sahih (Herschberger & Cass, 1988 dalam Fawcett et al, 2008) dan mengandung informasi yang mampu mengurangi kebergantungan pada ekspresi verbal dalam tulisan yang memiliki keterbatasan dalam menceritakan banyak hal sekaligus secara utuh dan padat (Devlin & Nasar,1989 dalam Fawcett et al, 2008). Foto justru memperkuat dan melengkapi maksud dan tujuan tentang suatu hal yang direpresentasikan oleh tulisan tersebut.
Selain sama-sama mampu memberikan informasi, keuntungan yang didapatkan dari sebuah gambar adalah mudah diingat, menghemat waktu, dan praktis (Green, 2006).

## Leonardo
Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur
Tujuan ulasan ini bermaksud untuk memberikan gambaran secara deskriptif mengenai penerapan Conjoint Analysis yang memanfaatkan gambar pada atributnya yang diulas dengan cara membandingkan lima preseden studi kasus riset yang dipilih di bidang Arsitektur, teknologi bangunan, teknik bangunan, dan tata cahaya. Aspek yang akan diangkat sebagai masalah riset dalam ulasan ini adalah mengenai cara perlakuan informasi bergambar yang digunakan sebagai bagian dalam penyajian informasi kepada responden. Batasan dalam ulasan ini terletak pada kesamaan metodologi yang menggunakan Conjoint Analysis untuk mencapai tujuan riset pada masing-masing preseden.

## DEFINISI, KARAKTER, DAN PROSEDUR CONJOINT ANALYSIS

## Definisi
Riset-riset yang memiliki tujuan khas untuk mengetahui preferensi pengguna atas suatu produk/ jasa seringkali menggunakan Conjoint Analysis . Definisi Conjoint Analysis sendiri adalah teknik statistik berbasis survey yang digunakan dalam riset pasar untuk membantu menentukan bagaimana orang menilai beragam atribut yang terdapat dalam sebuah produk/jasa (wikipedia). Sehingga dengan demikian melalui Conjoint Analysis periset bertujuan untuk dapat (1) menentukan tingkat kepentingan setiap atribut bagi preferensi konsumen secara menyeluruh, dan (2) menetapkan sebuah model valid atas penilaian konsumen terhadap sebuah produk/jasa (Hair et al,1995 dalam Dijkstra & Timmermans, 1997).
PROFIL (P2 + Q3 + R1) ATRIBUT P LEVEL P1 LEVEL P2 ATRIBUT Q LEVEL Q1 LEVEL Q2 ATRIBUT R LEVEL R1 LEVEL R2 PROFIL (P2 + Q3 + R1) Dalam Conjoint Analysis , suatu produk dilabelkan sebagai sebuah profil (stimuli) yang dibentuk dari kombinasi sejumlah kategori karakter (atribut) berdasarkan urutan yang menunjukkan tingkat kepentingan dan di dalam setiap atribut sendiri tersusun atas sejumlah tingkatan (level). Untuk mengetahui urutan tingkat preferensi dari suatu profil,  maka  sejumlah  yang  akan  dihasilkan kombinasi (disebut sebagai full factorial design ) dapat diketahui melalui rumus sbb :
Jumlah kombinasi yang dapat dihasilkan = L A atau = (L 1 xA 1 )x(L 2 xA 2 )x(L n xA n ) di mana L=jumlah level, dan A=jumlah atribut (jika jumlah level tiap atribut sama) atau A1 dan seterusnya jika jumlah level tiap atribut tidak sama.

## Karakter
Kelebihan Conjoint Analysis adalah kemampuan- nya untuk mengurutkan tingkat kepentingan
Gambar 1. Hubungan antar atribut yang membentuk sebuah profil berdasarkan tingkat kepentingannya (Dijkstra & Timmermans, 1997)

## kreasi Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017
atribut sehingga preferensi secara menyeluruh atas  sebuah  profil  dapat  diketahui.  Di  sisi  lain, kelemahannya terletak pada penentuan batas jumlah atribut secara relatif. Jika melihat rumus di  atas  maka  jumlah  variabel  (profil)  harus dibatasi karena responden akan kebingungan, kehilangan orientasi mengurutkan pilihan, dan kelelahan mengisi data jika variabel terlalu banyak (Vasquez,1990 dalam Hurtado & Manuel,2010). Oleh sebab itu, jumlah kombinasi harus dapat ditangani dengan cara mereduksi jumlah kombinasi melalui aturan rumus orthogonal array sbb :
Jumlah minimum kombinasi = (jumlah Level x jumlah atribut) – jumlah Atribut) + 1
Tahapan umum untuk menentukan preferensi menyeluruh dalam Conjoint Analysis adalah sebagai berikut : (1) menentukan atribut dan level,
(2)  menentukan  profil,  (3)  mengumpulkan  data preferensi dari responden, dan (4) menghitung part-worth utilities untuk dapat mengetahui tingkat kepentingan tiap atribut. Setelah pengumpulan data, penghitungan pebobotan atribut melalui part-worth dilakukan. Hasil pembobotan tersebut akan memunculkan formasi seluruh atribut dan level yang menunjukkan preferensi secara menyeluruh dan dapat diukur melalui parameter yang disebut part-worth . Part-worth didefinisikan sebagai sebuah nomor yang menunjukkan nilai sebuah level dari sebuah atribut. Part-worth rendah dapat dianggap memiliki nilai kurang (ataupun sebaliknya). Rentang nilai yang terbentuk dari jarak perbedaan antara nilai terrendah dan nilai tertinggi p art-worth mewakili sebuah nilai yang menunjukkan tingkat kepentingan relatif sebuah atribut, semakin besar rentangnya maka semakin tinggi pula tingkat kepentingan sebuah atribut dalam urutannya.
PROFIL ATRIBUT/LEVEL
UTILITY RANGKING 1 2 3 4 5 6 7 A 1 1 1 1 1 1 1 7 1 B 1 1 1 2 2 2 2 11 3 C 1 2 2 1 1 2 2 11 2 D 1 2 2 2 2 1 1 11 4 E 2 1 2 1 2 1 2 11 6 F 2 1 2 2 1 2 1 11 5 G 2 2 1 1 2 2 1 11 8 H 2 2 1 2 1 1 2 11 7
Tabel 1. Contoh hasil orthogonal array sehingga menghasilkan 8 profil yang masing-masing menunjukkan kemungkinan kombinasi atas 7 atribut dan 2 level, berikut hasil rangking dari setiap profil (diadaptasi dari H.D.Cheung, T.M.Chung, 2008)
Leonardo Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur
Prosedur Penghitungan (khusus untuk atribut dengan 2 level)
Misalkan  terdapat  8  profil  yang  masing-masing memiliki kombinasi 7 atribut dan 2 level dan sudah diurutkan rangkingnya (lihat contoh pada tabel 1 hingga 3).
1. Part-worth (PW) tiap atribut :
Setiap atribut terdiri atas 2 level yang diasumsikan sbb : level 1 dianggap rendah diberi angka part- worth 1, dan level 2 dianggap tinggi dan diberi angka part-worth 2. (lihat tabel 1).
2. Nilai rangking rata-rata setiap Level (av) dari tiap Atribut :
Nilai rangking rata-rata atribut 1 level 1 (av1-1) = jumlah nilai tiap rangking berdasarkan 4 nilai rangking terrendah dibagi 4 (jumlah rangking) = (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 10/4 = 2.5 Nilai rangking rata-rata atribut 1 level 2 (av1-2) = jumlah nilai tiap rangking berdasarkan 4 nilai rangking tertinggi dibagi 4 (jumlah rangking) = (5 + 6 + 7 + 8) / 4 = 26/4 = 6.5 Dan seterusnya untuk setiap level hingga atribut ke-7.
ATRIBUT LEVEL NILAI RANGKING
RATA -R ATA RANGKING (av) DEVIASI (D) KUADRA T DEVIASI (Dk) DEVIASITER ST ANDAR (DS) ESTIMASI PART -WORTH (EP) RENT ANG PART -WORTH (RP) TINGKA T KEPENTINGAN  (TK - %)
1 1 1,2,3,4 2.5 2 4 5.33 2.31 4.62 50 2 5,6,7,8 6.5 -2 4 -5.33 -2.31 2 1 1,3,5,6 3.75 0.75 0.56 0.75 0.87 1.73 18.8 2 2,4,7,8 5.25 -0.75 0.56 -0.75 -0.87 3 1 1,3,7,8 4.75 -0.25 0.06 -0.08 -0.29 0.58 6.3 2 2,4,5,6 4.25 0.25 0.06 0.08 0.29 4 1 1,2,6,8 4.25 0.25 0.06 0.08 0.29 0.58 6.3 2 3,4,5,7 4.75 -0.25 0.06 -0.08 -0.29 5 1 1,2,5,7 3.75 0.75 0.56 0.75 0.87 1.73 18.8 2 3,4,6,8 5.25 -0.75 0.56 -0.75 -0.87 6 1 1,4,6,7 4.5 0 0 0 0 0 0 2 2,3,5,8 4.5 0 0 0 0 7 1 1,4,5,8 4.5 0 0 0 0 0 0
Tabel 2. Contoh perhitungan part-worth untuk 8 profil yang terdiri atas 7 atribut dan 2 level
(diadaptasi dari H.D.Cheung, T.M.Chung, 2008)

## kreasi Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017
3. Deviasi (D) level tiap atribut dari nilai rata- rata rangking tiap atribut :
Dampak (deviasi) tiap level pada preferensi dievaluasi terhadap nilai rata-rata keseluruhan rangking. nilai rata-rata rangking = (1+2+3+4+5+6+7+8) / 8 = 4.5 deviasi level 1 (rendah) atribut 1 (D1-1) = av1-1 dikurangi 4.5 D1-1 = 2.5 – 4.5 = - 2 deviasi level 2 (tinggi) atribut 1 (D1-2) = av1-2 dikurangi 4.5 D1-2 = 6.5 – 4.5 = 2 dan seterusnya hingga atribut ke-7, sehingga diperoleh nilai deviasi terrendah dan deviasi tertinggi untuk setiap atribut.
Sebagai catatan, nilai level bergantung pada asumsi periset, apakah nilai 1 menunjukkan tertinggi ataukah sebaliknya, karena hal ini memengaruhi pemahaman nilai deviasi di atas.
4. Kuadrat deviasi (Dk) tiap level dan jumlah total (Dt) seluruh Dk dari tiap atribut : Dk1-1 (level 1 atribut 1) = (D1-1) 2 = (-2) 2 = 4
Dk1-2 (level 2 atribut 1) = (D1-2) 2 = (2) 2 = 4 dan seterusnya hingga atribut ke-7. Dt = (Dk1-1+Dk1-2) + (Dk2-1+Dk2-2) +...+ (Dk7- 1+Dk7-2)
5. Nilai Deviasi terstandar (DS) tiap level dari tiap atribut :
Nilai standar = total jumlah level dari tiap atribut (2 level x 7 atribut) dibagi Dt = 14 / 10.48 =  1.34 (pembulatan)
DS level 1 atribut 1 (DS1-1) = nilai standar x Dk1-1 = 1.34 x 4 = 5.36 DS level 2 atribut 1 (DS1-2) = lawan dari (nilai standar x Dk1-2) = -(1.34 x 4) = - 5.36 Dan seterusnya hingga atribut ke-7. (Catatan : penggunaan minus diberikan untuk level tinggi)
6. Nilai Estimasi Part-worth (EP) tiap level dari tiap atribut : EP = akar dari setiap DS EP level 1 atribut 1 (EP1-1) = √DS1-1 = √5.36 = 2.31 (pembulatan)
EP level 2 atribut 1 (EP1-2) = -√DS1-1 = -√5.36 = -2.31 (pembulatan) Dan seterusnya hingga atribut ke-7.
(Catatan : penggunaan minus diberikan untuk level tinggi)
7. Nilai Rentang Part-worth (RP) dan Tingkat Kepentingan (TK) tiap atribut :
Nilai RP ini menggambarkan tingkat kepentingan tiap atribut yang berasal dari perbedaan jarak nilai terrendah dan tertinggi dari sebuah atribut, dan pada akhirnya ditampilkan dalam bentuk persentase (%) sehingga dengan demikian setiap atribut menunjukkan posisinya dalam suatu profil menurut urutan besarnya persentase tadi.
RP atribut 1 = jarak antara EP1-1 dan EP1-2 (harus bernilai positif) = 2.31 + (- 2.31) = 4.62 TK atribut 1 = RP / jumlah total RP semua atribut = 4.62 / 9.24 = 50%
Dan seterusnya hingga atribut ke-7.
Leonardo Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur

## PEMBAHASAN PRESEDEN CONJOINT ANALYSIS
Metodologi yang digunakan dalam tulisan ini adalah dengan melakukan perbandingan terhadap lima buah preseden artikel studi kasus yang berasal riset arsitektur, teknologi bangunan, dan tata cahaya, yang seluruhnya memiliki kesamaan yaitu menggunakan alat riset Conjoint Analysis. Pemilihan suatu metodologi riset sangat bergantung pada tujuan riset yang akan dicapai, dan karena seluruh preseden yang ditelaah dalam ulasan ini memiliki tujuan yang sama yaitu bermaksud untuk mengetahui preferensi secara menyeluruh (agregat) oleh pengguna atas suatu produk arsitektur, maka Conjoint Analysis dipilih sebagai alat risetnya untuk melakukan pendekatan secara perseptual kepada respondennya.
Preseden pertama (Judul : Evaluation of Lighting Environment Using Conjoint Analysis Case Office) Tulisan tersebut bertujuan untuk mencari pemecahan masalah yang dihadapi mengenai cara mengevaluasi kondisi pencahayaan di perkantoran dan berusaha untuk mencari metode evaluasi di masa mendatang. Fenomena yang dimunculkan sebagai kasus adalah sulitnya cara menilai lingkungan pencahayaan di kantor secara menyeluruh. Banyak penelitian sebelumnya hanya memfokuskan pada suatu aspek tertentu dalam lingkungan pencahayaan sebagai parameter ukur yang walaupun hasil penelitiannya dapat ditunjukkan dengan
sangat rinci, namun bersifat terbatas padahal kenyataannya dalam kehidupan sehari-hari seringkali penilaian muncul beragam oleh pengguna dan melibatkan banyak pertimbangan, sehingga sulit menilai kondisi pencahayaan. Atas dasar argumen tersebut maka studi dalam preseden pertama ini menggunakan conjoint analysis . Tahapan yang dilakukan dalam riset ini secara umum adalah (1) menentukan atribut dan level, (2) menentukan profil, (3) mengumpulkan data prioritas preferensi, dan (4) menghitung part-worth utilities dan tingkat kepentingan level dari atributnya.
Riset ini merancang tujuh atribut yang berhubungan dengan perencanaan pencahayaan ruang kantor dan faktor ekonomi dengan jumlah total 20 level yang berbeda-beda (lihat tabel 2). Selanjutnya jumlah profil (kombinasi) ditentukan, yang secara teoretis hasilnya diperoleh dari perkalian antara jumlah level dengan jumlah atribut tadi yaitu sebanyak 4x3x4x2x3x2x2=1152 profil murni. Jumlah profil tersebut terlalu banyak untuk dapat diterapkan dalam kuesioner, oleh sebab itu dengan bantuan teori orthogonal table, yaitu penghitungan yang dapat memperkirakan kemungkinan yang sama dari tiap atribut dan level, akhirnya menghasilkan pengurangan hingga  tersisa  60  profil  secara  acak  agar mencapai jumlah profil yang layak diujikan dan tidak melelahkan. Semua profil tersebut kemudian disajikan dalam kuesioner dengan bentuk tertulis kepada responden melalui tampilan pada layar komputer. Responden diminta untuk memilih satu

## kreasi
Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017
dari dua kombinasi kondisi pencahayaan kantor yang ditampilkan sepasang demi sepasang (yang masing-masing terdiri atas 7 atribut dan levelnya) dan juga diminta mengukur besar bobot pilihannya dengan sebuah pertanyaan bermodel skala likert dari satu sampai empat (lihat figur 2). Responden yang dilibatkan
dalam survey ini memiliki ciri latar belakang individual yang beragam, berjumlah 229 orang, tersebar dengan bermacam pekerjaan dan keahlian, jabatan, maupun tingkat pendidikannya, untuk menunjukkan keluasan demografis  populasinya  dan  tidak  mengarah  pada kelompok pilihan tertentu.
ATTRIBUTES LEVELS ILLUMINANCE 1.   Newspaper prints are highly readable and it feels extremely bright (1500lx) 2.   Newspaper prints are generally readable and it feels rather bright (750lx) 3.   Newspaper prints are generally readable (400lx) 4.   Newspaper prints are generally readable but it feels rather dark (200lx) LIGHTING DISTRIBUTION 1.   The space is uniformly illuminated (min illuminance/average illuminance=0.8) 2.   The space has slightly dark areas (min illuminance/average illuminance=0.5) 3.   The space has significantly dark areas (min illuminance/average illuminance=0.2) GLARE FROM LIGHTING EQUIPMENT & WINDOW 1.     Glare is significantly noticeable (caused by a ceiling mounted luminaire with naked fluo - rescent lamps) 2.     Glare is somewhat noticeable (caused by a recessed luminaire using fluorescent lamps with no louvers)
3.    Glare is barely noticeable (caused by a recessed luminaire using fluorescent lamps with
louvers)
4.    Glare is not noticeable at all (caused by a recessed luminaire using fluorescent lamps with mirror finished louvers) DESIGN 1.   A well designed lighting environment 2.   A lighting environment without particular design features COST 1.   Total cost is low compared to average offices (0.8 times the average cost) 2.   Total cost is the same as average offices 3.   Total cost is high compared to average offices (2 times the average cost) USAGE OF DAYLIGHT 1.   Aggressive use of daylight is considered as a distinctive feature 2.   Usage of daylight is not particularly considered RECYCLING 1.   High concern for recycling effects 2.   No particular concern for recycling effects Tabel 3 . Atribut dan Level yang digunakan dalam preseden 1
Leonardo Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur
Preseden kedua (Judul : Reconciling The Architectural Preferences of Architects and The Public - The Ordered Preference Model) Tulisan tersebut bertujuan untuk mengetahui preferensi responden atas tipe gedung kantor menurut tampilan visual fasadenya. Fenomena yang diangkat dilatarbelakangi adanya perbedaan bobot penilaian di antara arsitek sebagai peren- cana dan orang awam mengenai sejumlah para- meter desain, sehingga perlu adanya rekonsiliasi dalam hal parameter desain yang mampu menjembatani perbedaan preferensi kedua pihak tadi dan mencari tipe desain yang dapat diterima oleh kedua belah pihak.
Fenomena tadi mengemuka dengan dimuncul- kannya dugaan bahwa tampilan visual bangunan perkantoran di area suburban memberikan pe- ngaruh pada penilaian penggunanya, pengaruh tersebut ditengarai berawal dari seberapa besar- nya daya tarik fasade bangunan tersebut bagi calon penyewa yang potensial. Responden yang dilibatkan dalam survey ini terdiri atas arsitek (31), developer (12), konsultan perencana (11),
investor (7), dan agen estat (15), dan pengguna kantor (93) untuk menunjukkan keberagaman kepen tingan dari tiap pihak sekaligus agar meng- hasilkan preferensi secara agregat dari kondisi umum tersebut, bukan dari pihak tertentu saja.
Setiap profil yang mewakili sebuah desain fasad bangunan tersusun atas tiga atribut yang masing- masing memiliki dua level sebagai berikut : (1) bentuk atap (pelana-perisai/datar) ; (2) material dinding (tradisional=bata/non-tradisional=metal- panel) ; (3) karakter arsitektur (lemah/kuat), sehingga menghasilkan 8 kombinasi (2 3 ) secara keseluruhan.  Semua  profil  fasad  perkantoran tersebut kemudian diwujudkan dalam bentuk potret yang mewakili setiap atribut dan level tadi ke dalam instrumen riset. Ke delapan potret tadi lalu diperlihatkan kepada responden sepasang demi sepasang secara berurutan (teknik pair comparisons dalam Conjoint Analysis - Bock & Jones, 1968 dalam Fawcett et all, 2008). Setiap potret dipasangkan sebanyak tujuh kali bergantian dengan ketujuh potret yang lain, dan potret yang telah digunakan tidak diulang pada pasangan yang lain, sehingga jumlah seluruhnya ada 28 pasang potret untuk total 56 buah (7 foto x 8 tipe desain). Setiap kali setelah membandingkan sepasang potret dan memilih salah satunya, responden diminta pula untuk memberikan nilai rangking dalam skala likert mulai dari sangat suka (nilai 2), agak suka (nilai 1), kurang suka (nilai -1), dan sangat tidak suka (nilai -2) untuk menunjukkan tingkat preferensinya pada pilihan yang dibuatnya. Saat diminta memilih, keterangan
Gambar 2 . Contoh bentuk kuesioner dalam preseden 1

## kreasi
Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017
mengenai atribut maupun level yang membentuk tiap profil  foto  tidak  ikut  ditunjukkan  kepada  responden agar bebas menentukan, oleh karena itu tidak ada
petunjuk tertulis lainnya yang menyertai setiap foto yang ditampilkan selain permintaan untuk memilih salah satu fasad dari tiap pasangan. Gambar ilustrasi BENTUK ATAP MATERIAL DINDING KARAKTER ARSITEKTURAL Pelana-perisai bata kuat Pelana-perisai bata lemah Pelana-perisai Metal-panel Kuat Pelana-perisai Metal-panel lemah datar bata kuat datar bata lemah datar Metal-panel Kuat datar Metal-panel lemah Tabel 4. Atribut dan Level dalam bentuk ilustrasi – preseden 2 (Sumber : Fawcett et al, 2008)
Gambar 3. Delapan spesimen potret yang meng- gambarkan terjemahan untuk setiap tipe desain (Sumber : Fawcett et al, 2008)
Preseden ketiga (Judul : A Study on
Subjective Preference to Daylit Residential Indoor Environment Using Conjoint Analysis ) Tulisan tersebut bertujuan untuk mengiden tifika- sikan preferensi subyektif penghuni apartemen atas beragam kriteria pencahayaan alami dalam ruangan unit apartemen dan menemukan sebuah me tode penilaian terstruktur untuk ruangan tersebut. Fenomena yang diangkat adalah bahwa konsep mutu pencahayaan alami dianggap ma- sih abstrak dan tidak terdefinisikan dengan jelas walaupun sejumlah riset sebelumnya telah me- maparkan pentingnya mutu pencahayaan alami untuk menilai kinerja bangunan dalam kaitannya dengan aspek lingkungan. Menurutnya, penilaian tersebut harus dapat melihat banyak hubungan antara berbagai indikator kinerja pencahayaan

## Leonardo
Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur
alami, bukan hanya dari satu kriteria, karena pada kenyataannya penilaian itu seringkali dipengaruhi latar belakang pengguna yang berbeda, sehingga diperlukan suatu cara generalisasi penilaian yang bersifat umum.
Langkah awal yang dilakukan adalah menentukan atribut yang digunakan sebagai indikator kinerja pencahayaan alami, yang diadaptasi dari riset sebelumnya oleh Fontoynont. Adaptasi berupa pengurangan dari 21 indikator (Fontoynont) menjadi tujuh indikator yang dinilai paling berpengaruh secara kentara dan memiliki ciri khas tersendiri pada kinerja pencahayaan alami dalam ruangan unit apartemen sebagai berikut :
Berikutnya jumlah profil yang digunakan ditentukan melalui perhitungan traditional  full  profile  Conjoint Analysis , yang mengasumsikan preferensi subyektif menyeluruh adalah penjumlahan sederhana dari nilai preferensi pada tiap atribut dan tidak ada hubungan di antara atribut itu sendiri. Secara teoretis  kemungkinan  kombinasi  (profil)  akan berjumlah 128 (2 7 , di mana 2=jumlah level ; 7=jumlah atribut) menurut table 5, namun jumlah kombinasi sebanyak itu akan sulit dilaksanakan karena akan membingungkan dan melelahkan responden. Untuk mengatasinya, maka teori penghitungan orthogonal array (fractional factorial design) digunakan untuk mencari jumlah kombinasi paling sedikit namun
ATTRIBUTES LEVELS General brightness Bright, dim Desktop brightness Bright, dim Perceived glare Often, rarely Sunlight penetration Often, rarely Quality of view Good, bad User friendliness of shading control
Easy, difficult Impact on energy saving
Save, waste
Tabel 5 . Atribut dan Level – preseden 3
(Sumber : H.D. Cheung, T.M. Chung, 2008)
Gambar 4. Tampilan Profil dalam kuesioner (Sumber :
H.D. Cheung, T.M. Chung, 2008)

## kreasi Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017
optimal  dan  menghasilkan  delapan  profil  yang layak dan mudah dilaksanakan dengan tambahan dua  profil hold-out . Selanjutnya, pengambilan data dilakukan dengan bantuan tampilan pada
layar komputer secara online , responden diminta merangking  dan  mengurutkan  kesepuluh  profil yang ditampilkan sekaligus seluruhnya dalam sekali tampilan.
(Sumber : H.D. Cheung, T.M. Chung, 2008)

## Tabel 6 . Contoh rangking oleh seorang responden
Preseden keempat (Judul : Exploring the Possibilities of Conjoint Measurement as a Decision  Making  Tool  for  Virtual  Wayfinding Environment )
Tulisan tersebut bertujuan untuk membahas perkembangan riset yang tengah dilaksanakan mengenai kemungkinan pemanfaatan conjoint analysis dan teknologi realitas maya sistem informasi desain berbasis realitas maya. Fenomena yang diangkat adalah kurangnya tingkat ke-nyata-an pada metode presentasi conjoint analysis yang sudah lumrah dan umum digunakan hingga kini baik dalam bentuk tertulis maupun dengan bantuan gambar.
Dengan melihat prospek kemajuan di bidang komputerisasi, kemungkinan pemanfaatan presentasi berbasis realitas maya dalam conjoint analysis sangat berpotensi dan terbuka lebar untuk
mengembangkan konsep simulasi lingkungan tiga dimensi maya yang dapat berinteraksi langsung saat itu juga ( real-time ) dengan responden. Studi kasus yang diambil adalah virtual wayfinding , yaitu saat seseorang berada dalam suatu lingkungan hipotetis di mana ia diminta mengambil keputusan atas suatu rute yang dipilihnya untuk pindah dari suatu lokasi ke sebuah tujuan yang baru, dalam hal ini diskenariokan saat mencari jalan keluar dari sebuah bangunan saat terjadi kebakaran menuju titik kumpul yang aman di luar.
Atribut yang didesain dalam wayfinding ini adalah (1) isi informasi, (2) lokasi peletakan informasi, dan (3) bentuk tampilan informasi (didasarkan pada teori Passini, 1996) yang secara khusus diwujudkan berupa media papan tanda keluar ( exit sign ) yang mencakup rincian seperti dalam tabel 6 sebagai berikut :
Leonardo Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur
Skenario cerita yang disampaikan kepada responden melalui virtual reality dimulai dengan membawa mereka berkeliling dalam suatu gedung dengan tujuan akhir pada sebuah ruang rapat. Kemudian saat simulasi kebakaran dimulai, responden diminta untuk berhasil keluar gedung dalam waktu yang telah ditentukan dengan mencari exit sign sebagai panduan yang sudah terpasang pada sejumlah lokasi tertentu (alur yang dipilih responden lalu dinamai misalnya sebagai profil 1). Selanjutnya, situasi virtual kembali diulang dari awal saat berada di dalam ruang rapat, namun responden diminta untuk mencari alternatif jalan keluar lainnya saat berada dalam situasi kebakaran serupa (pilihan alur baru oleh responden misalnya dinamai sebagai profil 2). Dengan cara demikian, pilihan responden dalam menentukan preferensinya untuk mencari jalan keluar dapat diketahui sehingga sebuah model
pencarian jalur darurat untuk evakuasi dari sebuah bangunan dapat diprediksi dan diantisipasi.
Preseden kelima (Judul : Preferensi Mahasiswa atas Pencahayaan Buatan untuk
ATTRIBUTES LEVELS DIRECTIONAL EXIT SIGN LOCATION FIXED AT WALL, COLUMN FIXED AT CEILING DIRECTIONAL EXIT SIGN TYPE SYMBOL SIGN 1 SYMBOL SIGN 2 EXIT IDENTIFICATION EXIT SIGN LOOK 1 EXIT SIGN LOOK 2
(Sumber : Dijkstra et al, 1998)
Tabel 6. Atribut dan Level
Gambar 5. Tampilan Profil exit sign (Sumber : Dijkstra et al, 1998)

## Studio Gambar yang Ideal)
Penelitian tersebut bermaksud untuk mencari preferensi mahasiswa secara menyeluruh atas pencahayaan buatan yang ideal untuk mendukung kinerja menggambar manual secara optimal di studio gambar dalam institusi pendidikan tinggi desain interior. Metode yang digunakan mengadaptasi metodologi riset yang dilakukan oleh H.D. Cheung, T.M. Chung (2008) dalam preseden 3, namun mengangkat fenomena untuk mencari pengkondisian pencahayaan buatan yang ideal untuk studio gambar dengan pendekatan perseptual mahasiswa sebagai pengguna intens. Obyek yang digunakan sebagai kasus adalah kondisi pencahayaan buatan dalam studio gambar di sebuah jurusan interior desain dengan semua mahasiswa aktifnya sebagai responden. Kedelapan profil  yang  dibuat  mendasarkan  pada  ide  jumlah tujuh atribut dengan dua level yang seperti dalam preseden  3,  namun  profil  dalam  preseden  5 didesain memiliki kekhususan pada kriteria-kriteria yang berkaitan dengan pencahayaan buatan dalam studio gambar.

## kreasi Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017
Perbedaan preseden 5 dari preseden 3 selain itu terletak pada cara perlakuan kedelapan profil  yang  ditampilkan  kepada  responden. Semua  profil  yang  terdesain  dalam  preseden 5 divisualisasikan dengan bantuan peranti lunak komputer untuk menghasilkan tampilan
ATRIBUT LEVEL 1 Tingkat terang secara umum Terang (500 lx) Redup (kurang dari 300 lx) 2 Tingkat terang pada meja kerja Terang (500 lx) Redup (kurang dari 300 lx) 3 Silau dari sumber lampu Sering Jarang 4 Distribusi cahaya lampu secara umum Rata Tidak Rata 5 Pewarnaan dari lampu secara umum Hangat Sejuk 6 Kontrol pengaturan penerangan mudah sulit 7 Cara penyinaran cahaya lampu Langsung/direct Tidak langsung/indirect (Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017) Tabel 7. Atribut dan Level
PROFIL
ATRIBUT
1 2 3 4 5 6 7 A terang terang Sering Rata Hangat mudah direct B terang terang Sering Tidak Rata Sejuk sulit indirect C terang redup Jarang Rata Hangat sulit indirect D terang redup Jarang Tidak Rata Sejuk mudah direct E redup terang Jarang Rata Sejuk mudah indirect F redup terang Jarang Tidak Rata Hangat sulit direct G redup redup Sering Rata Sejuk sulit direct H redup redup Sering Tidak Rata Hangat mudah indirect Tabel 8. Kombinasi Atribut dan Level yang dimunculkan pada setiap profil
(Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017)
rendering realistis dalam bentuk perspektif dua dimensi suasana interior studio gambar yang mewakili kombinasi dari ketujuh atribut dengan kedua level di dalamnya. Hasil visualisasinya secara virtual reality menggambarkan ciri khas setiap profil kondisi pencahayaan buatan dalam

## Leonardo
Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur
studio gambar. Setiap perspektif tadi lalu masing- masing dicetak berwarna di atas kertas berukuran A2 dan dilengkapi dengan keterangan tertulis secara singkat dan padat di bawahnya mengenai kombinasi atribut dan level yang membangun kondisi di tiap perspektif tersebut.
Saat pengambilan data, kedelapan hasil cetak perspektif tadi ditempelkan pada sebidang papan besar dan diperlihatkan sekaligus pada semua responden mahasiswa secara berkelompok dan bergantian agar setiap orang dapat mengamati dengan jelas setiap rincian gambar dan keterangan yang menyertainya. Setiap mahasiswa secara bersamaan kemudian diminta untuk mengurutkan kedelapan profil yang diwakili setiap perspektif yang telah diamatinya dengan mengisi kuesioner mulai dari kondisi pencahayaan studio yang paling diminati hingga kondisi yang paling tidak diminati.
Selama proses pengurutan pilihan, semua gambar tetap ditampilkan hingga selesai untuk memudahkan responden mengamati perbedaan dan  kekhasan  masing-masing  profil  dan mengurutkan tanpa kebingungan.
Gambar 6. Tampilan Profil studio gambar A (Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017)
Gambar 7. Tampilan Profil studio gambar B (Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017)
Gambar 8. Tampilan Profil studio gambar C (Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017)
Gambar 9. Tampilan Profil studio gambar D (Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017)
Gambar 10. Tampilan Profil studio gambar E (Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017)
Gambar 11. Tampilan Profil studio gambar F (Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017)

## kreasi
Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017

## DISKUSI : KONTRIBUSI ILUSTRASI DALAM CONJOINT ANALYSIS DALAM RISET
ARSITEKTUR Keunggulan Conjoint Analysis sekaligus kekha- sannya adalah kemampuannya mengadaptasi proses memilih seperti halnya dalam situasi nyata, yang berkaitan erat dengan perilaku pengguna, yaitu bahwa untuk sampai pada suatu pilihan atau keputusan, ada banyak faktor yang dipertimbangkan berdasarkan makna tingkat kepentingannya bagi seseorang hingga proses memilih selesai dilakukan. Oleh karena kemampuannya melihat hubungan yang saling mempengaruhi antar banyak atribut sekaligus, maka sangat diperlukan pula terobosan dalam mendesain atribut dan level agar dapat menampilkan  sejumlah  pilihan  kombinasi  profil yang relatif cukup banyak namun pilihan-pilihan tersebut tetap mampu menegaskan ciri khas
setiap profil sehingga tidak membiaskan persepsi pengguna yang sangat beragam.
Salah satu pengembangan yang dilakukan dalam menggunakan Conjoint Analysis untuk riset arsitektur adalah dengan memanfaatkan informasi bergambar untuk memperlengkapi atributnya. Cara ini menjadi berperan sangat penting dan berguna dalam tahap pengambilan data karena atribut yang bergambar memiliki keunggulannya dalam hal memberikan kedalaman dan akurasi informasi data, gambar mampu memberikan banyak informasi dalam hal jumlah dan jenis sekaligus tanpa perlu penjelasan tertulis yang berpotensi panjang untuk menjelaskan sebuah situasi yang sama. Informasi bergambar dan tertulis yang disampaikan secara bersamaan sebagai satu kesatuan informasi yang utuh memudahkan responden dalam proses memilih dan mengambil keputusannya dalam hal preferensinya.
Pada preseden 1 responden hanya mendapatkan informasi yang diberikan dalam bentuk tertulis semata melalui kuesioner. Walaupun isi kalimat di dalamnya mengandung penjelasan rinci dan ringkas namun demikian responden tidak mampu untuk membayangkan masing- masing kondisi pencahayaan yang mewakili tiap  profil  secara  jelas  dalam  benaknya,  hanya sebatas mengira-ngira dan lebih terpaku pada kelompok pertanyaan secara terpisah-pisah (lihat  figur  2)  walaupun  memang  antara  atribut yang setara. Kesulitan lain dari ketergantungan penuh pada kuesioner tertulis yang muncul
Gambar 12. Tampilan Profil studio gambar G
(Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017)
Gambar 13. Tampilan Profil studio gambar H (Sumber : Leonardo, H.A.Erwin, 2017)

## Leonardo
Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur
adalah terlebih ketika responden diminta untuk memberikan skala penilaian saat memilih preferensinya dengan membandingkan dua kondisi pencahayaan yang disandingkan secara berpasangan ( pair comparison ), mereka tidak mampu membayangkannya dan merasakannya sebagai sebuah kondisi yang utuh dari tiap kombinasi karena otak harus kembali mengolah ulang semua informasi tertulis antar atribut untuk dapat menimbang penilaiannya. Misalnya seterang apakah rasanya 750 lx dibandingkan dengan 1500 lx saat membaca koran ? atau seperti apakah kondisi yang disebut sangat terang ? yang dimaksud dalam figur 2.
Preseden 2 menampilkan potret hasil foto kamera sebagai informasi yang digunakan dalam kuesioner yang ditunjukkan kepada responden. Setiap foto mewakili kekhasan setiap tipe desain fasade bangunan kantor seperti yang  dikonsepkan  sesuai  dengan  profil  yang dimaksud. Selain itu, dalam proses mendesain instrumen riset untuk menegaskan atribut dan  level  yang  dikandung  dalam  setiap  profil, keterangan tertulis pun dicantumkan untuk mendefinsikan  ciri  khas  setiap  desain  fasade. Saat pengambilan data dilakukan, responden hanya diminta untuk memilih dan menentukan preferensinya dengan melihat 56 kali pasangan foto sambil merangking pilihannya tanpa diberi petunjuk tambahan lain yang menjelaskan setiap foto tadi sehingga selama proses memilih responden sangat bebas menginterpretasikan informasi yang dilihatnya dan memilih serta
memberi bobot pilihannya berdasarkan intuisi semata, yang diduga untuk menyederhanakan proses memilih dan menentukan bagi responden karena banyaknya jumlah pasangan foto yang diperlihatkan agar tidak memberikan beban lebih pada mereka dengan melakukan proses nalar.
Preseden 3 memanfaatkan ilustrasi bergambar untuk mendeskripsikan delapan profil (ditambah dua hold-out ) suasana interior ruangan dalam sebuah unit hunian apartemen yang mendapat pengaruh pencahayaan alami. Ilustrasi tersebut ditampilkan dalam penggambaran bentuk yang sederhana dan mampu mewakili ciri khas  setiap  profil,  walaupun  demikian  cara presentasi  profil  seperti  itu  belum  mampu memberikan penjelasan yang utuh mengenai gambaran situasi interior tersebut saat kuesioner ditampilkan pada responden karena aspek mutu ilustrasi yang sederhana, dan masih menyisakan kecenderungan pertanyaan dan masih menyulitkan responden ketika berusaha membayangkan untuk dapat merasakan suasana interior apartemen melalui beberapa elemen gambar yang ditampilkan. Misalnya seperti apa membayangkan interior yang memberikan dampak energi buruk dan baik ? atau bagaimana membayangkan kontrol pencahayaan yang disebut baik dan yang buruk bagi interior apartemen ?). Dengan demikian, seperti halnya dengan cara mempresentasikan profil pada kasus dalam preseden 1, walaupun tampilan masing-masing instrumen dalam kedua preseden berbeda, namun dengan cara

## kreasi
Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017
tersebut menyebabkan responden masih harus menggunakan daya nalarnya dalam proses mengurutkan semua profil menurut preferensinya dengan menginterpretasikan setiap bagian gambar dalam ilustrasi tadi dan kesulitan mengolah setiap informasi (profil) secara utuh.
Preseden 4 bermaksud menawarkan konsep pemanfaatan penggabungan virtual reality (realitas maya) dan conjoint analysis sebagai bagian dalam pengembangan presentasi instrumen risetnya yang dapat diterapkan di masa depan. Sebuah situasi khayalan diangkat dengan skenario way-finding yang melibatkan dukungan kemajuan visualisasi komputer diharapkan mampu menawarkan efek realitas yang makin mendekati ke-nyata-an sehingga memberikan kesan interaksi nyata antara responden dengan situasi tadi secara langsung ( real-time ) yang membawa dampak pada teknik pendekatan perseptual yang semakin baik mutunya juga akhirnya pada mutu luaran risetnya.
Penerapan conjoint analysis muncul lewat delapan kombinasi desain exit signage . Lewat kombinasi exit signange tersebut responden diminta berinteraksi melalui simulasi situasi kebakaran dalam gedung untuk memilih preferensi jalur evakuasi darurat. Dengan demikian kontribusi kemajuan di bidang komputer dalam rekayasa realitas maya telah nyata berpotensi membuat responden dapat langsung berinteraksi dengan pilihan-pilihannya melalui simulasi situasi secara tiga dimensi sehingga preferensi responden
dapat diprediksi semakin akurat. Namun karena masih dalam tahap pengembangan konsep, maka diperlukan konfirmasi lewat simulasi nyata untuk mewujudkan uji coba virtual reality tersebut. Preseden kelima bermaksud melakukan adaptasi conjoint analysis yang diangkat dalam preseden ketiga namun dalam situasi yang berbeda, yaitu berupaya memilih dan menentukan profil  pencahayaan  ideal  untuk  studio  gambar pada institusi pendidikan tinggi desain melalui pemanfaatan penggabungan kemampuan visualisasi komputeri dengan conjoint analysis . Kemajuan teknologi visualisasi di masa kini telah memungkinkan tampilan presentasi semakin bermutu dengan mudah, yang berdampak pada desain hipotetik yang semakin interaktif dengan responden secara visual dalam bentuk suasana pencahayaan buatan dalam studio gambar secara realistik.
Di samping itu, setiap visualisasi tetap ditunjang dengan informasi tertulis secara padat dan singkat untuk melengkapkan informasi khas yang dikandungnya. Cara presentasi ini memampukan responden untuk membayangkan dan akhirnya merasakan situasi pencahayaan buatan dalam studio secara utuh karena memudahkan responden untuk dapat mengamati setiap  unsur  yang  membangun  ciri  khas  profil yang bersangkutan secara lengkap sehingga berikutnya diharapkan proses memilih pun semakin akurat. Di sisi lain, informasi tertulis yang tetap ditampilkan bersamaaan dengan gambar saat pengambilan data bertujuan untuk

## Leonardo
Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur
menegaskan maksud dan tujuan dari setiap profil  untuk  juga  memudahkan  responden  saat memilih.

## KESIMPULAN
Melalui lima preseden yang telah diulas di atas sangat jelas terlihat bahwa apabila unsur bergambar dapat dimanfaatkan dengan tepat sebagai bagian yang saling melengkapi bersama dengan  unsur  tertulis  dalam  visualisasi  profil dalam conjoint analysis yang diterapkan pada instrumen riset, maka cara ini dapat menolong memudahkan responden saat proses memilih dan menentukan preferensinya. Hal itu dapat dipahami karena pendekatan perseptual yang dilakukan dalam riset arsitektural seringkali melibatkan pengalaman visual responden yang pernah diingatnya, sehingga informasi bergambar yang turut ditampilkan dalam kuesioner pun menolong menegaskan maksudnya karena melengkapi data tertulis saat dimanfaatkan bersamaan.
Alasan lain yang mendukung kemudahan itu adalah karena studi kasus riset yang dijadikan preseden bersifat visual sehingga memerlukan instrumen yang juga mampu melibatkan rangsangan indera penglihatan responden secara optimal. Karena pada dasarnya conjoint analysis sendiri memiliki kekhasan sebagai alat riset yang memang ditujukan untuk melihat hubungan antar banyak variabel sekaligus, maka diperlukan pula cara untuk memudahkan responden
dalam proses memilih dan menentukan. Pemanfaatan kemajuan teknologi visualisasi yang terkomputerisasi melalui virtual reality semakin memperkaya mutu tampilan instrumen riset arsitektur yang bersifat visual sekaligus makin mendukung proses conjoint analysis yang mampu membuat interaksi responden dengan beragam kondisi pilihan semakin mendekati kenyataan. Semuanya itu memberikan manfaat balik bagi periset tentunya karena mutu data yang diberikan oleh responden melalui kuesioner semakin baik pula.
Pada akhirnya tulisan ini hendak menyimpulkan bahwa pemanfaatan unsur tulisan dan gambar sekaligus akan saling melengkapi dan berpotensi positif menjadikan instrumen riset yang kokoh dan informatif khususnya pada riset arsitektural yang menggunakan conjoint analysis yang melibatkan hubungan antar banyak atribut (variabel) bersamaan.
Pemanfaatan gambar pun tidak serta merta menghilangkan kemungkinan munculnya efek samping atau konsekuensi yang menyertainya, misalnya gambar foto dari kamera yang digunakan sebagai bagian dari kuesioner mampu memberikan tingkat realitas tinggi namun kelemahannya adalah periset harus meluangkan waktu untuk mencari obyek yang tepat untuk sumber foto. Sedangkan gambar dari visualisasi peranti lunak rendering mampu memberikan gambaran setara mutu foto dengan obyek virtual/khayalan yang dibuat melalui

## kreasi
Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017
peranti tadi, namun kelemahannya terletak pada kemampuan untuk menerjemahkan kriteria profil menjadi sebuah visualisasi bermutu yang representatif. Terlebih lagi ketika sebuah riset dihadapkan pada pemanfaatan teknologi visualisasi terkomputerisasi yang semakin mudah dan canggih melalui virtual reality secara tiga dimensi yang tidak lagi menyajikan informasi secara statis namun secara aktual ( real-time ) mampu melibatkan interaksi nyata antara suatu situasi dengan indera manusia, maka akan semakin membuka banyak peluang mendesain kombinasi profil dengan tingkat presentasi yang semakin kompleks pula.
virtual reality menawarkan kemudahan ber- imajinasi bagi penggunanya untuk berpindah- pindah antar atribut yang diamatinya, melakukan penggantian berbagai atribut dalam proses memilih.  Namun di sisi lainnya akan muncul pula konsekuensi berupa tantangan untuk dapat merancang dan menyediakan banyak elemen pilihan yang harus tersedia di dalamnya sebagai perbendaharaan obyek maya yang siap dipakai oleh pengguna, tantangan berikutnya adalah menginterpretasikan atribut dan level tidak hanya ke dalam bentuk visual yang memancing dan merespon indera penglihatan, tetapi juga berkolaborasi dengan unsur suara yang merangsang indera pendengaran.
Semakin banyak atribut yang dipresentasikan secara aktual tentunya akan makin berpotensi
memengaruhi persepsi responden, dan akhirnya kembali pada mutu data yang dihasilkan sebagai umpan baliknya.
Figur 14. Tampilan suasana virtual reality dalam proses desain (Sumber : http://staticai.worldviz.com/wp- content/uploads/2013/04/Cave-user-touch.jpg, diunduh
pada 23 Agustus 2017, 00.30)
Gambar 15 . Contoh peralatan yang dipakai untuk menunjang virtual reality dalam proses desain (Sumber :http://www.hypergridbusiness.com/wp-content/ uploads/2013/04/Jon-Oculus-Rift.jpg,diunduh pada 23 Agustus 2017, 00.30)
Secara umum dapat dilihat bahwa kemajuan teknologi virtual reality telah menunjukkan pengaruh nyata pada cara perlakuan informasi bergambar dalam conjoint analysis melalui adanya perubahan kentara dari pemanfaatan informasi yang pada awalnya hanya bersifat statis menuju ke informasi yang dapat ditampilkan secara dinamis dan aktual ( real-time ) kepada
Leonardo Perbandingan Penerapan Conjoint Analysis Untuk Menemukenali Preferensi Pengguna Pada Riset Arsitektur
responden. Perubahan tersebut telah menjadikan proses pengambilan data semakin interaktif dengan responden, yang semula hanya sebatas dapat diamati dari luar oleh responden secara nalar karena sifatnya tertulis, kemudian beralih ke metode yang mampu me-nyata-kan sebuah situasi yang dapat dirasakan secara aktual seolah-olah responden benar-benar berada dan terlibat di dalamnya.
Dengan demikian, kemajuan teknologi virtual reality telah mengantarkan pemanfaatan conjoint analysis ke tingkat yang lebih tinggi dan semakin kompleks, yang mampu memunculkan kombinasi pilihan yang semakin banyak pula sehingga pada akhirnya mampu memberikan umpan balik berupa prediksi dan antisipasi lebih cepat pula, tidak perlu menunggu sebuah kejadian nyata terjadi karena telah dapat digantikan oleh situasi buatan. Dalam hubungannya dengan proses desain, tentu hal ini akan segera menjadi suatu tren yang mengubahnya dalam hal komunikasi antara pihak perencana dengan klien saat bertukar pikir yang dapat meningkatkan saling pemahaman karena melibatkan mereka secara interaktif dalam pilihan-pilihan yang aktual.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  Cheung, H.D., Chung, T.M. A Study on Sub- jective Preference to Daylit Residential In- door Environment Using Conjoint Analysis. ScienceDirect : Building and Environment 43 (2008) p.2101–2111
2.  David Bakken, Curtis L. Frazier. CON-

## JOINT ANALYSIS : UNDERSTANDING
CONSUMER DECISION-MAKING (chap- ter 15). http://www.terry.uga.edu/~rgrover/ chapter_15.pdf
3.  Dijkstra, J., Timmermans, H.J.P. Exploring The Possibilities of Conjoint Measurement as A Decision Making Tool for Virtual Wayfinding Environment.  http://www.ds.arch.tue.nl/Re- search/publications/Jan/dijkstra_DDSS98.pdf
4.  Fawcett, W., Ellingham, I and Platt, S.
(2008). Reconciling The Architectural Pref- erences of Architects and The Public: The Ordered Preference Model. Environment & Behavior, vol.40, no.5, 2008, pp.599-618.
5.  Hurtado, R.,  Manuel, J. Measuring Preferences:from Conjoint Analysis to In- tegrated Conjoint Experiments. REVISTA DE METODOS CUANTITATIVOS PARA LA ECONOMIA Y LA EMPRESA (9). Junio de 2010. p.28-43. ISSN: 1886-516X. D.L: SE-2927-06. URL: http://www.upo.es/Rev- MetCuant/art36.pdf
6.  Kuswoyo, Chandra (2004) : Analisis Pref- erensi Konsumen Terhadap Multiatribut Handset Telepon Seluler GSM dan Im- plikasinya Terhadap Strategi Pemasaran dengan Conjoint Analysis. Laporan Tesis Bidang Khusus Manajemen Industri Pro- gram Studi Teknik dan Manajemen Industri – Program Pasca Sarjana ITB.

## kreasi
Volume 2 Nomor 2 Oktober 2017
7.  Leonardo, H.A., Erwin (2017). Laporan riset : Preferensi Mahasiswa atas Pencahayaan Buatan untuk Studio Gambar yang Ideal. Universitas Kristen Maranatha.
8.  Muramatsu, R., Nakamura, Y. Evaluation of Lighting Environment Using Conjoint Analy- sis  –  for  The  Case  of  Office.  Journal  of Light and Visual Environment. Vol.26, no.3
(2002) p.30-39
9.  Santoso, Singgih. Aplikasi SPSS Pada Statistik Multivariat. PT Elex Media Kom- putindo (2012)
10.  Virtual Reality Uses in Architecture and De- sign (https://medium.com/studiotmd/virtual- reality-uses-in-architecture-and-design- c5d54b7c1e89, diakses pada 23 Agustus 2017, 01.30)