Dika Dwi Muharahman*, Nurul Gusriani, Elis Hertini. Departemen Matematika, Universitas Padjadjaran *E mail:

Transkripsi

1 Perubahan Perilaku Pengguna nstant Messenger dengan Menggunakan Analisis Koresondensi Bersama (Studi Kasus Mahasiswa di Program Studi S-1 Matematika FMPA Unad) Dika Dwi Muharahman*, Nurul Gusriani, Elis Hertini Deartemen Matematika, Universitas Padjadjaran *E mail: Abstrak Kehadiran smarthone dan teknologi internet yang meningkat, membuat fitur layanan esan singkat (SMS) untuk berkomunikasi mulai jarang digunakan. Konsumen lebih tertarik menggunakan instant messenger (BBM, WhatsA dan LNE) yang menawarkan layanan yang lebih beragam. Hal ini mengakibatkan terjadi erubahan erilaku konsumen. Paer ini menunjukkan terjadi erubahan jenis instant messenger satu ke jenis yang lain ada konsumen berdasarkan variabel-variabel yang memengaruhi yaitu kelengkaan fitur yang ditawarkan, kestabilan alikasi, ketersedian alikasi di lintas OS, keouleran alikasi, keceatan waktu engiriman esan, kemudahan eggunaan alikasi, tamilan alikasi, dan kualitas file yang dikirim, melalui grafik koresondensi bersama. Dengan menambahkan datavariabel waktu ada analisis koresondensi bersama daat diketahui erubahan erilaku konsumen dalam kurun waktu antara tahun 2013 samai dengan 2015.Hasil enelitian menunjukkan bahwa engguna instant messenger ada 2013 sebagian besar menggunakan BBM dengan memerhatikan kemudahan dalam enggunaan alikasi, kemudian beralih ke WhatsA ada tahun 2014 dengan memerhatikan kualitas file dokumen yang dikirim, dan ada tahun 2015 beralih ke LNE dengan memerhatikan fitur yang ditawarkan. Kata Kunci: analisis koresondensi bersama, erilaku konsumen, instant messenger. 1. Pendahuluan Kehadiran instant messenger (esan instan) ada saat ini menawarkan layanan yang lebih beragam untuk setia jenisnya. Hal ini, membuat terjadinya enilaian sendiri konsumen dalam menentukan keutusan enggunaaninstant messenger. Persaingan instant messenger berdasarkan ersesi konsumen daat digambarkan dalam sebuah emetaan ersesi dengan menggunakan analisis koresondensi bersama. Jika ditambahkan data variabel waktu daat melihat erubahan erilaku konsumen. Pada aer ini dierlihatkan erubahan enggunaan instant messenger di kalangan mahasiswa dari tahun 2013 samai Faktorfaktor yang digunakan ada enelitian ini adalah kelengkaan fitur yang ditawarkan, kestabilan alikasi, ketersedian alikasi di lintas OS, keouleran alikasi, keceatan waktu engiriman esan, kemudahan eggunaan alikasi, tamilan alikasi, dan kualitas file yang dikirim. nstant messenger(bbm, WhatsA, dan LNE) dietakan beserta faktor-faktor yang memengaruhi konsumen, melalui koordinat rofil serta enambahan kategori waktu ada tabel kontingensi agar diketahui adanya erubahan enggunaan instant messenger. 2. Metode 2.1 Metode Pengumulan Data Data enelitian yang digunakan adalah data ersesi mahasiswa Program Stusi S-1 Matematika FMPA Unad angkatan 2012 samai dengan 2014 mengenai instant messenger beserta faktor yang memengaruhinya yang dieroleh dari hasil enelitian secara langsung menggunakan kuesioner ada tahun 2013 samai dengan Oleh karena itu, variabel enelitian yang digunakan adalah variabel tahun yaitu 2013 (T 1 ), 2014 (T 2 ), dan 2015 (T 3 ), variabel instant messenger yaitu Blackberry Messenger (M 1 ), WhatsA (M 2 ), LNE (M 3 ), serta variabel-variabel yang diangga enting saat enggunaan, antara lain kelengkaan fitur yang ditawarkan (X 1 ), kestabilan alikasi (X 2 ), ketersedian alikasi di lintas OS (X 3 ), keouleran alikasi (X 4 ), keceatan waktu engiriman esan (X 5 ), kemudahan eggunaan alikasi (X 6 ), tamilan alikasi (X 7 ), dan kualitas file yang dikirim (X 8 ). 2.2 Metode Analisis Data Analisis Koresondensi Berganda Analisis koresondensi meruakan suatu metode analisis multivariat yang daat digunakan untuk emetaan ersesi dengan mereresentasikan grafik dari hasil tabulasi data. Data yang diinutkan dalam analisis koresondensi ini berua tabel kontingensi. Tabel 348

2 kontingensi meruakan tabel yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua variabel dimana tabel tersebut meringkas frekuensi bersama dari observasi ada setia kategori dari variabel. Hasil dari analisis ini adalah eta ersesi yang menggambarkan hubungan atau ketertarikan antara kategori baris dan kategori kolom (Greenacre, 2007). Kelebihan analisis koresondensi antara lain teat untuk menganalisis data variabel kategori yang daat digambarkan secara sederhana dengan tabulasi silang, memberikan tamilan grafik gabungan dari kategori baris dan kolom ada suatu gambar dengan dimensi yang sama, dan cuku fleksibel untuk digunakan ada data matriks yang berukuran besar. Kekurangan analisis koresondensi adalah tidak cocok digunakan untuk melakukan engujian hiotesis tetai sangat teat untuk melakukan eklorasi data (Mattjik dkk, 2011) Analisis Koresondensi Berganda Analisis koresondensi berganda meruakan engembangan dari analisis koresondensi yang digunakan untuk mengetahui hubungan antar satu kategori dengan kategori lainnya. Banyaknya variabel yang digunakan ada analisis ini adalah lebih dari dua variabel. Analisis koresondensi berganda dilakukan untuk mendaatkan nilai singular, koordinat baris dan kolom, masa baris dan kolom serta jumlah engamatan total yang dibutuhkan untuk erhitungan analisis koresondensi bersama. Adaun langkah-langkah erhitungan analisis koresondensi berganda sebagai berikut: 1. Membuat matriks indikator anjang Z dari matriks data yang telah ditambahkan variabel waktu dari hasil kuesioner. 2. Membuat matriks Burt Byang meruakan hasil tabulasi silang dari transose matriks indikator dan matriks indikator Z T Z. b b b B { b } ij T Z Z J b b b J z b b 1 2 J 3. Membentuk matriks koresondensi P menggunakan ersamaan: bij ij g (1) dimana g i j b adalah jumlah total nilai elemen-elemen matriks Burt atau grand total. ij 4. Mencari beberaa solusi, yaitu: a. Massa baris r menggunakan rumus berikut: r = Pd (2) D diag r R r c D 1 r b. Matriks diagonal baris D r (3) c. Matriks rofil baris R P D diag c C D J J J... (4) d. Massa kolom (c) menggunakan rumus berikut: c = P T e (5) e. Matriks diagonal kolom D c J (6) f. Matriks rofil kolom C J P 1 T c J J. J. J. J (7) 5. Melakukan roses centering dan normalisasi matriks koresondensi Pyang menghasilkan matriks residual standar A (8) 349

3 6. Membentuk enguraian nilai singular (SVD) dari matriks residual standar A menggunakan ersamaan berikut: T A UD V (9) 7. Menghitung nilai inersia dengan ersamaan berikut: 2 s s (10) 8. Menghitung nilai total inersia dengan rumus berikut: J rc T trace( AA ) rc ij i j i 1 j 1 i j (11) 9. Menghitung ersentase nilai inersia s s (%) 100% (12) 10. Menghitung nilai koordinat rofil yang terbagi menjadi emat, yaitu: a. Koordinat standar baris ( ) (13) b. Koordinat utama baris ( ) (14) c. Koodinat standar kolom ( ) (15) d. Koordinat utama kolom ( ) (16) Analisis Koresondensi Bersama Analisis koresondensi bersama meruakan analisis eklorasi data multivariat untuk dua variabel atau lebih yang diroyeksikan dalam sebuah grafik dengan baris dan kolom yang digambarkan secara bersamaan. Analisis koresondensi bersama adalah kelanjutan dari analisis koresondensi berganda. Setelah dieroleh nilai-nilai yang dibutuhkan dari analisis koresodensi berganda, daat dilakukan erhitungan analisis koresondensi bersama. Kelebihan dari analisis koresondensi bersama dibandingkan analisis koresondensi berganda adalah daat memerbesar roorsi nilai inersia sehingga keakuratan hasil egolahan data lebih besar. Selain itu, ada analisis koresndensi bersama daat dilakukan untuk data tren. Pada analisis koresondensi bersama dilakukan rekonstruksi matriks Burt baru ( ) dengan rumus: Bˆ bˆ g rc (1 x y ) ij i j s is js s 1 S (17) Selanjutnya adalah memerbaharui nilai-nilai diagonal utama matriks Burt dengan nilai-nilai diagonal utama matriks Burt baru tana mengubah nilai-nilai lain ada matriks Burt. Setelah dieroleh matriks Burt baru yang sudah dimodifikasi, dilakukan uji konvergensi. Keadaan konvergen didaat bila selisih mutlak antara nilai-nilai diagonal dalam blok diagonal utama matriks Burt baru dengan solusi sebelumnya mendekati nol. Uji konvergensi dilakukan dengan rumus berikut: det( Bˆ B ) (18) Jika keadaan konvergen belum terjadi, dilakukan analisis koresondensi berganda kembali hingga memeroleh solusi baru untuk kembali melakukan rekonstruksi matriks. Proses ini dilakukan terus menerus samai konvergen. Setelah didaat matriks rekonstruksi terbaru yang konvergen, hasil erhitungan daat digunakan untuk mengintreetasikan data ke dalam bentuk grafik Analisis Koresondensi Bersama untuk Data Tren Analisis koresondensi bersama untuk data tren digunakan untuk menganalisa data yang memiliki variabel waktu dengan ola tertentu, yaitu mengalami erubahan eningkatan atau enurunan. Data variabel waktu adalah data yang didaatkan dari hasil engamatan suatu variabel selama aling sedikit dua kali engamatan. Dengan menambahkan variabel waktu ada analisis koresondensi, daat diketahui faktor- 350

4 faktor yang memengaruhi erubahan suatu hal dalam kurun waktu tertentu. Dalam erhitungannya terdaat erbedaan ada embentukan matriks indikatornya, karena ada enambahan kolom yang menunjukkan waktu (Konig, 2007). Matriks indicator dierbaharui menjadi matriks indikator anjang. Kolom ada matriks indikator biasa hanya terdiri dari variabel-variabel yang berisi variabel kategorik dari masing-masing kategori. Sedangkan ada matriks indikator anjang, karena mendaat tambahan variabel waktu maka terdaat tambahan kolom untuk menunjukkan erbedaan waktu. Setelah membuat matriks indikator anjang, erhitungan seterusnya sama seerti ada erhitungan analisis koresondensi bersama biasa.tahaan Analisis Koresondensi Bersama sebagai berikut: 1. Membuat matriks indikator anjang Z. 2. Membuat matriks Burt B yang meruakan hasil tabulasi silang dari transose matriks indikator dan matriks indikator Z T Z. 3. Melakukan analisis koresondensi bersama ada matriks Burt B untuk memeroleh nilainilai yang dibutuhkan. 4. Merekonstruksi matriks Burt baru menggunakan nilai-nilai yang telah dieroleh dari analisis koresondensi berganda sebelumnya sesuai dengan ersamaan (17). 5. Memodifikasi matriks Burt dengan mengganti setia nilai elemen diagonal utama ada matriks Burt dengan nilai elemen diagonal utama matriks Burt baru tana mengubah nilai elemen lain ada matriks Burt. 6. Melakukan uji konvergensi terhada matriks Burt baru menggunakan ersamaan (18). Jika konvergensi telah tercaai daat langsung melakukan langkah 8. Jika belum lakukan langkah Melakukan analisis koresondensi berganda (mengulangi langkah 3-9 ada analisis koresondensi berganda) hingga memeroleh solusi baru untuk kembali melakukan rekonstruksi matriks Burt baru. Proses ini dilakukan terus menerus samai menemukan solusi yang konvergen. 8. Mengulang langkah final analisis koresondensi berganda ada matriks terbaru yang telah konvergen hingga ditemukan hasil erhitungan akhir yang daat digunakan untuk mengintreetasikan data ke dalam bentuk grafik. Dari erhitungan analisis koresondensi berganda, dieroleh nilai jumlah engamatan total g = Selanjutnya, dengan mengunakan ersamaan (2) dieroleh massa baris ri massa kolom c j , nilai koordinat standar baris x is , dan nilai koordinat standar kolom x js singular s serta nilai Untuk melihat erbedaan dengan hasil analisis koresondensi bersama dilakukan erhitungan dieroleh nilai eigen (inersia) seerti Tabel 1. Tabel 1 Nilai Eigen (nersia) dan Persentase nersia Hasil Analisis Koresondensi Berganda Dimensi Eigenvalues nertia Cumulative (%) (%) Selanjutnya, dilakukan emetaan grafik hasil analisis koresondensi bersama dengan bantuan software R seerti ada Gambar Hasil dan Pembahasan 3.1 Hasil Analisis Koresondensi Berganda Analisis koresondensi berganda dilakukan untuk mendaat nilai-nilai yang dibutuhkan dalam rekontruksi matriks Burt dalam erhitungan analisis koresondensi bersama. 351

5 Gambar 1 Pemetaan Persesi Hasil Analisis Koresondensi Berganda Untuk melihat erubahan erilaku yang terjadi, tahun engamatan digunakan sebagai usat engelomokkan. Dari gambar di atas daat dilihat bahwa jarak antar kategori tahun engamatan (T) dengan instant messenger (M) tidak teratur sehingga sulit dilakukan engelomokkan yang menyebabkan sulitnya menentukan erubahan yang terjadi. 3.2Hasil Analisis Koresondensi Bersama Analisis koresondensi bersama dilakukan untuk memerbesar resentase nilai inersia. Untuk memerbesar resentase nilai inersia maka dilakukan modifikasi ada diagonal utama matriks Burt B. Nilai-nilai yang dieroleh ada erhitungan analisis koresondensi berganda digunakan untuk melakukan rekonstruksi tabel offdiagonal matriks Burt. Berdasarkan ersamaan (17) dieroleh diagonal utama matriks Burt baru seerti ada Tabel 2. Tabel 2 Diagonal Utama Matriks Burt Baru Diagonal Matriks Diagonal utama matriks digunakan untuk memodifikasi diagonal utama matriks Burt B.Dalam roses modifikasi hanya dilakukan ada diagonal utamanya saja, sedangkan nilai yang lainnya teta. Selanjutnya, dilakukan uji konvergensi menggunakan ersamaan (18). Hasil erhitungan nilai selisih mutlak ( ) mendaatkan nilai sebesar Nilai belum mendekati nol, yang artinya belum konvergen.selanjutnya, dilakukan kembali analisis koresondensi berganda berulang-ulang untuk mendaatkan y baru yang g r c x dan js solusi,,,, i j S is berbeda dari hasil yang baru samai dieroleh konvergensi. Setelah dieroleh matriks yang konvergen, matriks tersebut digunakan sebagai matriks data untuk dianalisis menggunakan analisis koresondensi bersama. Setelah dilakukan iterasi sebanyak 46 kali dengan nilai = , dieroleh nilai eigen (inersia) seerti ada Tabel 3. Tabel 3 Nilai Eigen (nersia) dan Persentase nersia Hasil Analisis Koresondensi Bersama Dimensi Eigenvalues nertia (%) Cumulative (%) Selanjutnya, ditentukan dimensi yang akan digunakan yaitu kombinasi dua dimensi berbeda dari dimensi 1 samai dimensi 5. Hal ini daat dilihat dari enjumlahan ersentase inersia ada kombinasi dua dimensi berbeda. Karena dimensi 1 memiliki ersentase inersia aling besar, maka ditentukan hasil enjumlahan ersentase inersia dimensi 1 dengan dimensi lain seerti ada Tabel 4. Tabel 4 Presentase nersia Kumulatif Kombinasi 2 Dimensi Hasil Analisis Koresondensi Bersama nertia (%) Cumulative (%) Dimensi Dimensi 3 Dimensi Dimensi Dimensi Dari Tabel 4 di atas didaatkan bahwa kombinasi dua dimensi berbeda antara dimensi 1 dan dimensi 2 memiliki ersentase kumulatif sebesar 82.1%. Kombinasi dua dimensi ini 352

6 memunyai ersentase kumulatif terbesar dibanding yang lainnya. Oleh sebab itu, dimensi 1 dan dimensi 2 digunakan dalam emetaan koordinat ada eta ersesi dua dimensi. Presentase sebesar 82.1% artinya gambar ada eta ersesi dua dimensi yang dihasilkan oleh analisis koresondensi bersama mamu menjelaskan sebesar 82.1% dari data sebenarnya. Setelah menetukan dua dimensi yang digunakan, dihitung koordinat rofil baris dan koordinat rofil kolom. Berdasarkan ersamaan (14) dan (16) dieroleh hasil koordinat utama baris dan koordinat utama kolom. Koordinat utama baris atau kolom untuk dimensi 1 dan dimensi 2 daat dilihat ada Tabel 5. Tabel 5 Koordinat Utama Baris atau Kolom untuk Dimensi 1 dan Dimensi 2 Kategori Dimensi 1 2 T T T M X X Hasil koordinat utama dietakan dalam eta ersesi dua dimensi yang daat dilihat ada Gambar 2. Gambar 2. Pemetaan Persesi Hasil Analisis Koresondensi Bersama Dari Gambar 2 daat dilihat bahwa terjadi engelomokan sebanyak 3 kelomok berdasarkan jarak antar kategori. Pengelomokan yang terjadi daat memermudah embacaan eta ersesi. Tahun engamatan menjadi usat kelomok agar terlihat erubahan yang terjadi, yaitu kelomok untuk tahun engamatan ertama (2013), kelomok untuk tahun engamatan kedua (2014), dan kelomok untuk tahun engamatan ketiga (2015). Pada Gambar 2 terdaat segitiga merah kecil yang menandakan osisi setia kategori enelitian. Pada kelomok terdaat kategori T1, M1, dan X6-1 yang daat diartikan bahwa tahun 2013 (T1) instant messenger yang aling banyak digunakan oleh resonden adalah BlackBerry Messenger (BBM) (M1) dengan menganga enting faktor kemudahan enggunaan alikasi ada saat engambilan keutusan (X6-1).Pada kelomok terdaat kategori T2, M2, X2-1, X5-1, dan X8-1 yang daat diartikan bahwa ada tahun 2014 (T2) instant messenger yang aling banyak digunakan oleh resonden adalah WhatsA (M2) dengan menganga enting faktor-faktor kestabilan alikasi (X2-1), keceatan waktu engiriman esan (X5-1), dan kualitas file dokumen yang dikirim (X8-1).Pada kelomok terdaat kategori T3, M3, X1-1, X4-1, X5-2 dan X8-2 yang daat diartikan bahwa ada tahun 2015 (T3) instant messenger yang aling banyak digunakan oleh resonden adalah LNE (M3) dengan menganga enting faktorfitur yang ditawarkan alikasi (X1-1) dan keouleran alikasi (X4-1), tetai tidak memerhatikan keceatan waktu engiriman esan (X5-2) dan kualitas file yang dikirim (X8-2). Kombinasi dua dimensi aling besar analisis koresondensi berganda menghasilkan ersentase nilai inersia sebesar 45.30% dan analisis koresondesi bersama menghasilkan ersentase nilai inersia sebesar 82.10%. Persentase nilai inersia hasil analisis koresondensi bersama memiliki nilai yang lebih besar, artinya keakuratan dimensi tersebut dalam memresentasikan informasi mengenai osisi kategori dari variabel ada eta ersesi jauh lebih akurat. Grafik hasil analisis koresondensi berganda menunjukkan setia kategori enelitian tersebar secara acak dan tidak teratur yang menyulitkan dalam menentukan erubahan erilaku yang terjadi, sedangkan grafik hasil analisis koresondensi bersama menunjukkan setia kategori lebih teratur dan berkelomok. Pengelomokkan yang terlihat daat memudahkan dalam menentukan erubahan erilaku yang terjadi. 4. Kesimulan 1. Hasil dari analisis koresondensi bersama menunjukkan terjadi erubahan erilaku engguna instant messenger, yaitu ada tahun 2013 sebagian besar dari resonden mengunakan Blackberry Messenger (BBM). Pada tahun 2014 resonden beralih menggunakan WhatsA dan ada tahun

7 resonden kemudian beralih menggunakan LNE. 2. Berdasarkan hasil erhitungan dan emetaan ersesi yang dihasilkan, dieroleh sebagai berikut: a. Pada tahun 2013 resonden aling banyak menggunakan instant messenger BlackBerry Messenger (BBM) dan ada saat enggunaan hanya memerhatikan kemudahan enggunaan alikasi. b. Pada tahun 2014 resonden aling banyak menggunakan instant messenger WhatsAdan ada saat enggunaan memerhatikan kestabilan alikasi, keceatan waktu engiriman esan, dan kualitas file dokumen yang dikirim. c. Pada tahun 2015 resonden aling banyak menggunakan instant messenger LNE dan ada saat enggunaan memerhatikan fitur yang ditawarkan alikasi dan keouleran alikasi, tetai tidak memerhatikan keceatan waktu engiriman esan dan kualitas file yang dikirim. Daftar Pustaka Greenacre, M.J nterdislilinary Statistics Corresondence Analysis n Practice. Second Edition. Barcelona: Universtat Pomeu. Konig, R.P Analyzing trends with multile and joint corresondence analysis: The case of the members of Dutch broadcasting associations from 1970 to Nijmegen: Radbound University Nijmegen. Mattjik, A.A dan Sumertajaya,.M Sidik Peubah Ganda. Bogor: PB PRESS. 354