BAB II TINJAUAN PUSTAKA
3.5. Metode Penelitian
3.5.3. Metode Analisa Data
3.5.3.3. Analisa penentuan sentra pengembangan
Untuk menentukan sentra pengembangan agroindustri pengolahan kedelai di Kabupaten Jember digunakan teknik analisa Analytical Hierarchy Process (AHP), yaitu suatu pendekatan dalam pengambilan keputusan yang didesain untuk membantu pemecahan terhadap permasalahan yang komplek dengan banyak melibatkan kriteria dan banyak variabel. Analisis ini bertujuan untuk membuat suatu model permasalahan yang tidak mempunyai struktur, biasanya ditetapkan untuk memecahkan masalah yang terukur (kuantitatif), masalah yang memerlukan pendapat (judgment) maupun pada situasi yang kompleks atau tidak terkerangka, pada situasi dimana data, informasi statistik sangat minim atau tidak ada sama sekali dan hanya bersifat kualitatif yang didasari oleh presepsi, pengalaman, atau intuisi. AHP juga banyak digunakan pada keputusan untuk banyak criteria, perencanaan, alokasi sumberdaya dan penentuan prioritas dari strategi yang dimiliki pemain dalam situasi konflik (Saaty, 1993).
AHP memungkinkan pengguna untuk memberikan nilai bobot relatif dari suatu kriteria majemuk secara intuitif yaitu dengan melakukan berpasangan. Pembobotan ini sebelumnya dilakukan dengan membagikan kuesioner kepada stakeholder kunci yaitu pemerintah, akademisi, serta masyarakat yang terkait langsung dengan pengembangan agroindustri pada wilayah penelitian. Berikut merupakan tahapan analisis AHP:
a. Identifikasi Permasalahan
Identifikasi permasalahan berkaitan dengan penetapan tujuan dari penelitian yang dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi pengembangan sentra agroindustri pengolahan kedelai di Kabupaten Jember. Adapun variabel yang digunakan sebagai penentu dalam pengembangan sentra agroindustri diantaranya ialah bahan baku, tenaga
kerja, pasar, modal, teknologi, infrastruktur dan kelembagaan.
Tabel 3.4 Kriteria dan Sub Kriteria Model Hirarki AHP
Kriteria Sub Kriteria
Bahan baku Jumlah produksi kedelai
Kontinuitas produksi kedelai
Pasar Jumlah pasar
Lokasi pasar
Tenaga kerja Jumlah tenaga kerja
Kualitas tenaga kerja Infrastruktur
Ketersediaan jaringan listrik Ketersediaan jaringan air bersih Kondisi jaringan jalan
Modal Dana
Alat produksi
Teknologi Perkembangan teknologi
Penguasaan teknologi
kelembagaan Kelompok usaha tani
Koperasi unit desa
Sumber: Penulis, 2016 b. Sintesa Hierarki
Penyusunan hierarki dalam proses analisis AHP dilakukan dengan perumusan permasalahan terlebih dahulu. Untuk menyelesaikan masalah tersebut maka dilakukan penguraian dari masing-masing kriteria dan subkriteria. Dalam penelitian ini, kriteria yang digunakan merupakan indikator yang diperoleh dari sintesa tinjauan pustaka. Sedangkan subkriteria yang digunakan dalam analisis ini adalah variabel-variabel yang digunakan dalam menentukan pengembangan sentra agroindustri. Struktur hierarki kriteria dan subkriteria dapat dilihat pada bagan dibawah ini:
Bahan baku
Pasar
Jumlah produksi Kontinuitas produksi
Jaringan Listrik Jaringan Air Bersih Kondisi Jalan Kelembagaan KUD
Kelompok Usaha tani
TUJUAN
KRITERIA
SUBKRITERIA Gambar 3.2 Model Hirarki Pengembangan Sentra Agroindustri Komoditas Kedelai di Kabupaten Jember
Jumlah pasar Lokasi pasar Tenaga Kerja Pengembangan sentra agroindustri pengolahan kedelai di Kabupaten Jember Modal
Jumlah tenaga kerja Kualitas tenaga kerja
Teknologi Infrastruktur Penguasaan teknologi proses produksi Perkembangan teknologi proses produksi Dana Barang
c. Menentukan Responden
Responden yang dimaksud adalah ahli/ pakar/ stakeholder yang telah dipilih berdasarkan hasil analisis stakeholder. d. Penyebaran Kuesioner
Kuesioner AHP berisi perbandingan antar indikator dan perbandingan antar variabel dalam analisis yang mempengaruhi pengembangan sentra agroindustri. Perbandingan antar masing-masing aspek dalam kuesioner
AHP menggunakan skala pembobotan dengan
mengkuantitatifkan preferensi orang. e. Pengolahan Matriks Berpasangan
Pengolahan matriks berpasangan (pairwise comparison) merupakan tahapan selanjutnya setelah data didapat. Sebelumnya nilai perbandingan kuesioner tersebut diolah kedalam pairwise individual dengan software expert choice dengan memasukkan nilai bobot dari hasil kuesiner pada masing-masing preferensi orang per orang. Dalam penentuan kriteria dan alternatif skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat (Saaty, 1993). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 3.5 Skala nilai dan definisi pendapat
Nilai Keterangan
1 Kriteria/alternatif A sama penting dengan kriteria/alternatif B
3 A sedikit lebih penting dari B 5 A jelas lebih penting dari B 7 A sangat jelas lebih penting dari B 9 A mutlak lebih penting dari B
2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan atau mencerminkan nilai kompromi antara A dan B
Terdapat dua kali perbandingan yang dilakukan, yaitu: a) Perbandingan kepentingan antar kriteria dalam
mencapai tujuan
b) Perbanidngan kepentingan sub kriteria dalam satu kriteria
f. Pengolahan nilai bobot dengan matriks pairwise comparison
Hasil kuesioner pembanding antar kriteria diolah dalam matriks pairwise comparison. Sebelumnya skala perbandingan dari kuesioner tersebut dihitung rata-rata geometriknya dengan menggunakan rumus berikut:
Keterangan:
Wi = penilaian gabungan ai = penilaian responden ke-i n = jumlah responden
Hasil dari perhitungan rata-rata geometrik selanjutnya akan dimasukkan ke dalam matriks berpasangan seperti terlihat pada tabel berikut ini.
Tabel 3.6 Matriks Pairwise Comparison
W1 W2 ... Wa W1 W11 W12 ... W1a W2 W21 W22 ... W2a ... ... ... ... ... Wa Wa1 Wa2 ... Wan Sumber: Saaty, 1993
g. Perhitungan Bobot Criteria
Dalam proses perhitungan bobot kriteria, dilakukan melalui beberapa tahap yaitu normalisasi dengan membagi setiap nilai perbandingan berpasangan untuk masing-masing kriteria. Selanjutnya penjumlahan hasil normalisasi setiap kriteria sehingga diperoleh jumlah bobot tiap elemen pembanding. Kemudian membagi jumlah bobot tiap kriteria
dengan banyaknya kriteria (pembanding). Terakhir, dilakukan pengecekan nilai bobot yang diperoleh dengan menjumlahkannya dan hasil yang diperoleh harus sama atau mendekati 1 (∑ Wi ≈ 1).
h. Uji Konsistensi
Perhitungan uji konsistensi nilai matriks perbandingan berpasangan dilakukan melalui beberapa tahapan berikut: - Mengalikan bobot yang diperoleh dengan nilai-nilai
perbandingan berpasangan.
- Menjumlahkan hasil kali pada langkah pertama di atas pada setiap elemen pembanding.
- Membagi jumlah bobot dengan bobot (Wi) sehingga diperoleh nilai eigenvector.
- Menghitung eigenvalue (1 maksimal) dengan membagi eigenvector dengan banyaknya elemen pembanding. - Menghitung nilai indeks konsistensi (CI)
Keterangan:
maks= eigenvalue maksimum N = ukuran matriks
- Menghitung rasio konsistensi (CR)
Nilai rasio konsistensi (CR) adalah perbandingan antara indeks konsistensi (CI) dan nilai random indeks (RI). Matriks perbandingan dapat diterima apabila nilai rasio konsistensinya tidak melebihi nilai 0,1 atau sama dengan 0,1.
Keterangan:
CR = rasio konsistensi CI = indeks konsistensi RI = nilain random indeks
CI =
i. Analisa Sensitivitas
Analisa sensitivitas pada AHP dapat dipakai untuk memprediksi keadaan apabila terjadi perubahan yang cukup besar, misal terjadi perubahan bobot prioritas atau urutan prioritas dan kriteria. Apabila dikaitkan dengan suatu periode waktu maka dapat dikatakan bahwa analisa sensitivitas adalah unsur dinamis dari sebuah hirarki. Artinya penilaian yang dilakukan pertama kali dipertahankan untuk suatu jangka waktu tertentu dan adanya perubahan kebijaksanaan atau tindakan yang cukup dilakukan dengan analisa sentivitas untuk melihat efek yang terjadi terhadap prioritas alternatif. Analisa sensitivitas ini juga akan menentukan stabil tidaknya sebuah hirarki. Semakin besar atau perubahan prioritas yang terjadi maka semakin tidak stabil hirarki tersebut.
Analisa sensitivitas pada kriteria keputusan dapat terjadi karena ada informasi tambahan sehingga pembuat keputusan mengubah penilaiannya. Akibat terjadinya perubahan penilaian menyebabkan berubahnya urutan prioritas. Adapun rumus persamaan urutan prioritas ialah sebagai berikut:
Apabila dilakukan perubahan terhadap penilaian dimana bobot prioritas kriteria x1 maka urutas prioritas berubah. Bobot prioritas kriteria x1 dapat diubah menjadi lebih kecil dari x2 atau lebih besar dari x1. Analisa sensitivitas ini juga dapat dilakukan terhadap kriteria-kriteria lainnya yaitu kriteria x2, x3, dan x4. Sehingga analisis ini menunjukkan perubahan terhadap urutan prioritas.
X = α1x1 + α2x2 + α3x3 + α4x4 Y = b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 z = c1x1 + c2x2 + c3x3 + c4x4