ANALISIS DATA

METODOLOGI PENELITIAN

Data yang diperoleh dari hasil wawancara dengan konsumen dan pakar serta tinjauan langsung ke lapangan, dianalisa menggunakan metode yang berbeda-beda sesuai kebutuhan dan kepentingannya.

Metode Pembobotan AHP

Metode pembobotan untuk analisis data pada survei konsumen dan strategi pengendalian mutu menggunakan pembobotan pairwise comparison AHP. AHP (Analytical Hierarchy Process) merupakan salah satu teknik yang dapat digunakan dalam pengambilan suatu keputusan. Metoda AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty (1993), yang ditujukan untuk memodelkan problema-problema tidak terstruktur, baik untuk bidang ekonomi, sosial maupun manajemen. Proses Hierarki Analitik ini merupakan suatu model yang luwes yang memberikan kesempatan bagi perorangan atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan dan mendefenisikan persoalan dengan cara membuat asumsi mereka masing-masing dan memperoleh pemecahan yang diinginkan darinya.

Menurut Saaty (1993), terdapat tiga prinsip dasar Proses Hierarki Analitik, yaitu sebagai berikut :

a. Menggambarkan dan menguraikan secara hierarkis (menyusun secara hierarki) persoalan-persoalan menjadi unsur-unsur yang terpisah-pisah.

b. Pembedaan prioritas dan sintesis, yang kita sebut dengan penetapan prioritas, yaitu menentukan peringkat elemen-elemen menurut tingkat relatif kepentingannya.

c. Konsistensi logis, yaitu menjamin bahwa semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingkatkan secara konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang logis.

Langkah-langkah yang dilakukan dalam pembobotan pairwise comparison adalah sebagai berikut :

1. Penilaian kriteria dan alternatif

Kriteria dan alternatif dinilai melalui perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1993), untuk berbagai persoalan skala 1 sampai 9 adalah

skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat dilihat pada Tabel 5 .

Tabel 5. Nilai dan defenisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty

Identitas Kepentingan

Defenisi Nilai

1 Kedua elemen sama penting

3 Elemen yang satu sedikit lebih penting (kebalikannya bernilai 1/3)

5 Elemen yang satu essensial atau sangat penting (kebalikannya bernilai 1/5)

7 Satu elemen jelas lebih penting (kebalikannya bernilai 1/7) 9 Satu elemen mutlak lebih penting (kebalikannya bernilai 1/9) 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara dua pertimbangan yang berdekatan

(kebalikannya 1/2, 1/4, 1/6, 1/8)

Sumber : Saaty, 1993 2. Penentuan Prioritas

Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparison). Nilai-nilai perbandingan relatif kemudian diolah untuk menentukan peringkat relatif dari seluruh alternatif. Baik kriteria kualitatif, maupun kriteria kuantitatif dapat dibandingkan dengan judgement yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas. Bobot atau prioritas dihitung dengan memanipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematik.

3. Konsistensi Logis

Semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingkatkan secara konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang logis. Untuk menentukan bobot atau prioritas dengan jalan menentukan nilai eigen (eigenvector) yang dapat dilakukan melalui dua cara, yaitu sebagai berikut :

a. Penyelesaian dengan manipulasi matriks

Prosedur untuk mendapatkan nilai eigen adalah : 1) Kuadratkan matriks tersebut.

2) Hitung jumlah nilai dari setiap baris, kemudian lakukan normalisasi. 3) Hentikan proses ini bila perbedaan antara jumlah dari dua

perhitungan berturut-turut lebih kecil dari suatu nilai batas tertentu. b. Penyelesaian dengan persamaan matriks

1) Langkah 1 :

Wi / Wj = aij (i, j = 1,2,...,n) Wi = bobot input dalam baris Wj = bobot input dalam lajur 2) Langkah 2 :

Wi = aij Wj (i, j = 1,2,...,n)

Untuk kasus-kasus umum mempunyai bentuk :

∑

= = ⁿ i j j ij i a w n w ¹ (i, j = 1,2,...,n) Wi = rataan dari a_i1w1,...,a_inw_n 3) Langkah 3 :

Bila perkiraan a_ij baik akan cenderung untuk dekat dengan nisbah wi/wj. Jika n juga berubah maka n diubah menjadi λ_maks sehingga

diperoleh :

∑

= = ⁿ j j ij maks i a w w 1 1 λ ^{(i, j = 1,2,...,n)}

PerhitunganConsistency Ratio (CR)

RI CI CR = ) 1 ( ) ( − − = n n p CI

Dimana : CI = konsistensi indeks

RI = indeks random yang didapat dari tabel Oarkridge P = nilai rata-rata consistency vector

N = banyaknya alternatif atau kriteria Tabel 6. Nilai Indeks Random (RI) Ukuran Matriks Indeks Random (RI) Ukuran Matriks Indeks Matriks (MI) 1 2 3 4 5 6 7 8 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 9 10 11 12 13 14 15 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59

Penggabungan Pendapat Responden

Pada dasarnya, AHP dapat digunakan untuk mengolah data dari satu responden ahli. Namun demikian dalam aplikasinya penilaian criteria dan alternatif dilakukan oleh beberapa ahli multidisipliner. Konsekwensinya pendapat beberapa ahli tersebut perlu dicek konsistensinya satu per satu. Pendapat yang konsistensi tersebut digabungkan dengan menggunakan rata-rata geometrik (Marimin, 2004). n i n G x X^____ = π

Dimana : XG = rata-rata geometrik n = jumlah responden

xi = penilaian oleh responden ke-i

Metode Quality Function Deployment (QFD)

Quality Function Deployment (QFD) merupakan metode perencanaan dan pengembangan produk secara terstruktur yang memungkinkan perusahaan mendefenisikan secara jelas kebutuhan dan harapan pelanggan dan mengevaluasi kemampuan produk atau jasa secara sistematik untuk memenuhi kebutuhan dan harapan pelanggan tersebut. QFD juga merupakan suatu praktek untuk perbaikan proses yang memungkinkan perusahaan memenuhi harapan pelanggan.

Menurut Sullivan (1986), manfaat yang dapat diperoleh dari penerapan Quality Function Deployment (QFD) adalah sebagai berikut :

a. Customer-focused, yaitu mendapatkan input dan umpan balik dari pelanggan mengenai kebutuhan dan harapan pelanggan. Hal ini penting karena performansi suatu perusahaan tidak akan terlepas dari pelanggan apalagi bila para pesaing juga melakukan hal yang sama.

b. Time-efficient, yaitu mengurangi waktu pengembangan produk. Dengan menerapkan QFD maka program pengembangan produk akan difokuskan pada kebutuhan dan harapan pelanggan.

c. Time-oriented, yaitu menggunakan pendekatan yang berorientasi pada kelompok. Semua keputusan didasarkan pada consensus dan keterlibatan semua orang dalam diskusi dan pengambilan keputusan dengan teknik brainstorming.

d. Documentation-oriented, yaitu menggunakan data dan dokumentasi yang berisi semua proses dan seluruh kebutuhan dan harapan pelanggan. Data dan dokumentasi ini digunakan sebagai informasi mengenai kebutuhan dan harapan pelanggan yang selalu diperbaiki dari waktu ke waktu.

Survei konsumen dianalisis menggunakan metode Quality Function Deployment (QFD) yang diaplikasikan dengan Matriks House of Quality (HOQ). Matriks House of Quality (HOQ) digunakan untuk melihat harapan dan keinginan konsumen terhadap produk CPO dan minyak goreng serta keterkaitannya dengan aktivitas proses. Rumah Mutu Perusahaan X (House of Quality) dapat dilihat pada Gambar 5.

E. Technical Correlations Ti ng k at k epent ingan

(Bobot konversi) Perusahaan X Target Rasio perbaikan Bobot Persentase bobot

Hara

Dalam dokumen Formulasi Strategi Pengendalian Mutu Dan Keamanan Pangan Produk Crude Palm Oil Di PT. Perkenunan Nusantara III Dan Minyak Goreng Di PT. Astra Agro Lestari, Tbk (Halaman 40-45)