Penerapan Analisis Konjoin Dan Regresi Logistik Pada Preferensi Dan Keputusan Konsumen Mie Gacoan Di Yogyakarta

Abstract View: 47, PDF Download: 25 SIMILARITY INDEX Download: 0

Authors

  • Nurhikmah Nurhikmah UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta
  • Epha Diana Supandi UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.32665/statkom.v4i2.5779

Keywords:

Conjoint Analysis, Gacoan Noodles, Consumer Preferences, Logistic Regression

Abstract

Background: The rapid expansion of Mie Gacoan outlets in various cities, including Yogyakarta, reflects strong consumer interest in culinary products that offer diverse flavors and affordable prices. This phenomenon highlights the importance of understanding product attributes that influence consumer preferences and purchasing decisions.

Objective: This study aims to identify the attributes that affect consumer preferences and purchasing decisions for Mie Gacoan in Yogyakarta.

Methods: Data were collected from 115 respondents and analyzed using conjoint analysis and logistic regression. Five product attributes were evaluated: spiciness level, price, service, dining area, and type of noodle.

Results: The conjoint analysis indicates that spiciness level has the highest importance value (36.670%), followed by service (28.381%), type of noodle (12.132%), price (11.912%), and dining area (10.906%). Logistic regression analysis shows that spiciness level and price have a significant effect on purchasing decisions, with coefficients of 0.432 and 0.727 and odds ratios of 1.541 and 2.068, respectively.

Conclusion: Overall, the findings demonstrate that spiciness level and price are the most influential attributes in actual purchasing decisions, even though other attributes also shape consumer preferences.

References

Arianto, M. D. A., Sukarsa, I. K. G., & Srinandi, I. G. A. M. (2024). Analisis Konjoin Full-Profile Untuk Mengetahui Preferensi Konsumen Pada Produk Sepatu. Journal Scientific of Mandalika (JSM), 5(5), 221–227. https://ojs.cahayamandalika.com/index.php/jomla/article/view/2989

Budiman, M. A., & Cahyani, N. (2022). Pemodelan Regresi Logistik Ordinal Pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Jawa Timur Tahun 2020. Jurnal Statistika Dan Komputasi, 1(2), 64–73. https://doi.org/10.32665/statkom.v1i2.1169

Dewi, A. F., & Pratiwi, R. (2021). Analisis Regresi Logistik Biner pada Pengaruh Harga, Kualitas Pelayanan dan Promosi terhadap Kepuasan Pelanggan dalam Menggunakan Jasa Layanan Grab di Kabupaten Lamongan. Inferensi, 4(2), 77. https://doi.org/10.12962/j27213862.v4i2.8637

Dwipurwani, O. (2007). Analisis Konjoin pada 3^3 Stimuli Menggunakan Program SAS. Jurnal Penelitian Sains, 10, 299–308. https://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/article/view/451

Fauzi, U. (2014). Aplikasi Analisis Konjoin Dengan Model Regresi Logistik Dalam Mengukur Preferensi Mahasiswa Dalam Memilih Handphone. Jurnal Matematika UNAND, 3(1), 132–139. https://doi.org/10.25077/jmu.3.1.132-139.2014

GhorbanTanhaei, H., Boozary, P., Sheykhan, S., Rabiee, M., Rahmani, F., & Hosseini, I. (2024). Predictive analytics in customer behavior: Anticipating trends and preferences. Results in Control and Optimization, 17(June). https://doi.org/10.1016/j.rico.2024.100462

Ghozi, S., Ramli, & Setiarini. (2019). Analisis Keputusan Nasabah dalam Memilih Bank: Penerapan Model Regresi Logistik Biner (Studi Kasus Pada Bank BRI Cabang Balikpapan). Media Statistika. 11(1), 17–26. https://doi.org/10.14710/medstat.11.1.17-26

Hair, J. R. A., Babin, B., & Black, W. (2014). Multivariate data analysis (7th ed., p. 758). Australia: Cengage. https://www.drnishikantjha.com/papersCollection/Multivariate%20Data%20Analysis.pdf

Huurin‘iin, H., Roessali, W., & Nurfadillah, S. (2024). Analisis Preferensi dan Faktor-faktor yang Memengaruhi Keputusan Pembelian Minyak Goreng di Kota Salatiga. Mimbar Agribisnis: Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis, 10(2), 2328–2338. https://jurnal.unigal.ac.id/mimbaragribisnis/article/view/14166

Jakaria, R. B., Kurniawan, S., Syaifudin, M. R., & Pamuji, P. S. (2024). Desain atribut kemasan gallon 19 liter menggunakan metode konjoin. Scientica. Jurnal Ilmiah Sains Dan Teknologi, 2(10), 205–211. https://jurnal.kolibi.org/index.php/scientica/article/view/2508

Jauza, S. R. R., & Prastawa, H. (2024). Perancangan design konsumen terhadap atribut produk smartphone iPhone dengan metode analisis konjoin. Industrial Engineering Online Journal, 14(1), 1–7. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ieoj/article/view/48962

Moskowitz, H. R., & Silcher, M. (2006). The applications of conjoint analysis and their possible uses in Sensometrics, Food Quality and Preference. 17(3), 145–165. https://doi.org/10.1016/j.foodqual.2005.07.006

Nurmalitasari, N., & Purwanto, E. (2022). Prediksi Performa Mahasiswa Menggunakan Model Regresi Logistik. J.Derivat, 9(2), 145–152. https://doi.org/10.31316/jderivat.v9i2.2639

OCBC Indonesia. (2024). Cara Punya Bisnis Mie Gacoan dan Estimasi Modalnya. Ocbc.id; OCBC Indonesia. https://www.ocbc.id/id/article/2024/10/16/modal-franchise-mie-gacoan

Ronauli, L. N., & Indriani, F. (2020). Analisis faktor-faktor yang memengaruhi preferensi konsumen terhadap keputusan pembelian obat generik (studi pada konsumen di Apotek Kimia Farma Pandanaran Kota Semarang). Jurnal Sains Pemasaran Indonesia (Indonesian Journal of Marketing Science), 19(3), 159–174. https://doi.org/10.14710/jspi.v19i3.172-187

Scott, A. J., Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (1991). Applied Logistic Regression. Biometrics, 47(4), 1632. https://doi.org/10.2307/2532419

Situngkir, R. H., & Sembiring, P. (2023). Analisis Regresi Logistik untuk Menentukan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota di Pulau Nias. FARABI: Jurnal Matematika Dan Pendidikan Matematika, 6(1), 25–31. https://doi.org/10.47662/farabi.v6i1.432

Sugiyono. (2013). Metode Penelitian pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitataif dan R&D. Alfabeta. https://digi-lib.stekom.ac.id/assets/dokumen/ebook/feb_35efe6a47227d6031a75569c2f3f39d44fe2db43_1652079047.pdf

Supandi, E. D. (2012). Pendekatan conjoint analysis untuk mengukur tingkat preferensi mahasiswa terhadap layanan sistem informasi akademik di UIN Yogyakarta. Jurnal Fourier: Jurnal Matematika Dan Pembelajaran, 1(1), 1–12. https://doi.org/10.14421/fourier.2012.11.1-9

Supranto, J. (2010). Analisis Multivariat : Arti dan Interpretasi. Rineka Cipta.

Winarko, M. T. D., & Kartini, A. Y. (2022). Analisis Kepuasan Pengguna Jasa Petugas Parkir Dinas Perhubungan Bojonegoro Menggunakan Regresi Logistik Ordinal. Jurnal Statistika Dan Komputasi, 1(1), 31–41. https://doi.org/10.32665/statkom.v1i1.442

Wulandari, A., Faruk, F. M., Doven, F. S., & Budyanra. (2019). Penerapan Metode Regresi Logistik Biner untuk Mengatahui Determinan Kesiapsiagaan Rumah Tangga Dalam Menghadapi Bencana Alam (Studi Kasus di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017). Seminar Nasional Official Statistics, 1, 379–389.

Yudawisastra, H. ., Harinie, L. T., Wau, A., Martins, L. V., Pesiwarissa, L. F., Sari, D. F., Hurdawaty, R., Nugroho, H. S., Kumagaya, J. p,

Safarida, N., Puspitasari, M., Misno, & Darsana, I. M. (2023). METODELOGI PENELITIAN. Penerbit Inteletual Manifes Media.

Yusuf, G. O., Jaya, A. K., & Ilyas, N. (2020). Pemodelan Regresi Logistik Biner Menggunakan Metode Momen Diperumum. Estimasi, 1(2), 74. https://doi.org/10.20956/ejsa.v1i2.9304

Published

2025-12-31
Abstract View: 47, PDF Download: 25 SIMILARITY INDEX Download: 0