III KERANGKA PEMIKIRAN 3.1 Kerangka Pemikiran Teoritis
4.6 Metode Analisis dan Pengolahan Data
4.6.1 Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif bertujuan untuk menganalisis karakteristik konsumen EBB. Karakteristik konsumen yang dianalisis berdasarkan karakteristik demografi yang meliputi jenis kelamin, usia, jenis pekerjaan, tingkat pendapatan, tingkat pendidikan terakhir atau yang sedang ditempuh, status pernikahan dan alamat.
Analisis deskriptif juga digunakan untuk menilai persepsi konsumen terhadap atribut bauran pemasaran EBB. Tingkat persepsi konsumen diukur menggunakan lima skala yaitu „sangat setuju‟, „setuju‟, „ragu-ragu‟, „tidak setuju‟
dan „sangat tidak setuju‟, yang kemudian akan dianalisis mengenai persepsi konsumen terhadap strategi bauran pemasaran perusahaan.
33 4.6.2 Proses Hirarki Analitik
Data dan informasi yang telah terkumpul dalam tahap pengumpulan data akan diolah terlebih dahulu. Tujuan dari pengolahan data adalah menyederhanakan seluruh data yang terkumpul dari hasil pengisian kuesioner oleh responden, menyajikannya dalam susunan yang rapi dan baik untuk kemudian dianalisis. Data yang diperoleh dari pakar atau ahli konsumen akan dianalisis secara deskriptif. Pengolahan data diperlukan untuk menerjemahkan angka-angka yang didapatkan dari hasil penelitian maupun untuk menjawab tujuan penelitian.
Metode analisis data dalam penelitian ini akan dilakukan dengan menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP). Penelitian ini diawali dengan pengumpulan data dan informasi melalui wawancara dengan top management Elsari Brownies and Bakery. Berdasarkan data dan informasi yang telah terkumpul selanjutnya dibuat struktur hierarki. Struktur hierarki yang telah disusun menjadi dasar untuk pembuatan kuesioner yang akan diberikan kepada responden. Kuesioner akan diberikan kepada responden untuk mengetahui pembobotan setiap elemen pada seluruh tingkat dalam struktur hierarki. AHP diperlukan untuk penentuan bobot bagi elemen di satu tingkat yang akan berpengaruh pada bobot elemen pada tingkat dibawahnya dan pada akhirnya metode AHP dapat digunakan untuk menghitung bobot pada setiap level untuk penilaian tujuan keseluruhan. Validitas dari nilai-nilai numerik pembobotan prioritas elemen-elemen tersebut kemudian dapat dievaluasi dengan suatu uji konsistensi sehingga dapat diperoleh prioritas menyeluruh bagi semua elemen.
Data hasil kuesioner yang diperoleh dari responden diproses dengan menggunakan program komputer Microsoft Excel 2007. Data hasil kuesioner responden tersebut diolah dengan menggunakan program komputer dan hasil pengolahan tersebut dianalisis dan disajikan dalam bentuk uraian, gambar dan tabel. Metode AHP dilakukan dengan delapan langkah kerja utama Proses Hirarki Analisis yang menurut Saaty (1991), yaitu:
1) Mendefinisikan permasalahan dan merinci pemecahan permasalahan. Mendefinisikan situasi secara seksama dan penguasaaan secara mendalam mengenai permasalahan. Penguasaaan permasalahan secara mendalam
akan dijadikan titik tolak dalam pemilihan tujuan perushaaan, kriteria dan elemenelemen yang menyusun suatu hierarki.
2) Membuat struktur hierarki dari sudut pandang manajemen secara menyeluruh. Pengolahan data dengan metode AHP dibutuhkan sistem-sistem hirarki keputusan yang berkaitan dengan masalah penelitian. Hirarki merupakan alat yang mendasar yang digunakan untuk mengelompokkan berbagai elemen yang homogen ke dalam tingkatan tertentu (Gambar 7).
Gambar 7. Model Struktur Proses Hirarki Analitik Sumber: Saaty 1991
Sistem hirarki keputusan memiliki bentuk yang saling terkait, yang tersusun atas tingkat satu yang merupakan yang terdiri atas hanya satu elemen, yaitu sasaran utama menyeluruh. Sedangkan tingkat-tingkat lain mengandung beberapa elemen yang homogen yang dimasukkan ke dalam tingkatan tertentu agar dapat dibandingkan secara bermakna terhadap elemen-elemen yang berada setingkat di atasnya.
Sebagai pembatas dalam menata elemen secara hierarki adalah bahwa setiap elemen yang berada setingkat di atasnya berfungsi sebagai kriteria untuk memperkirakan pengaruh relatif elemen-elemen di tingkat bawah tersebut. Tingkat 1 merupakan fokus dari penelitian, tingkat 2 merupakan
G
F1 F2 F3 F4 A1 A2 A3 A4 O1 O2 O3 O4 S1 S2 S3 S4 Tingkat 2. Faktor Tingkat 3. Pelaku Tingkat 4. Tujuan Tingkat 5. Skenario Tingkat 1. Fokus35 tujuan, tingkat 3 adalah faktor dan terakhir adalah tingkat 4 merupakan sekenario yang terdiri atas berbagai tindakan akhir atau rencana-rencana alternatif, yang bisa berkontribusi secara positif ataupun negatif bagi pencapaian sasaran utama melalui pengaruhnya pada berbagai kriteria yang ada di antara tingkat tersebut.
Menurut Saaty (1991), dalam menyusun suatu hirarki tidak ada batasan atau prosedur untuk menempatkan tujuan, kriteria dan kegiatan yang terdapat dalam hirarki. Semua bergantung pada tujuan yaitu apa yang hendak dicapai dalam menghadapi kompleksnya permasalahan tersebut. Fokus dalam tahap ini adalah komponen-komponen yang dipilih dan dipergunakan dalam membentuk sistem hirarki yang ada. Hal ini diidentifikasikan berdasarkan kemampuan analisis dalam menemukan unsur-unsur yang dimaksud, sehingga penentuan unsur-unsur tersebut tergantung dari penguasaan para pakar terhadap persoalan atau masalah yang akan dipecahkan.
3) Membuat matrik perbandingan berpasangan
Penetapan prioritas elemen-elemen dalam suatu persoalan keputusan dapat dilakukan dengan pembuatan matriks perbandingan berpasangan, yaitu elemen-elemen dibandingkan terhadap suau kriteria yang ditentukan. Matriks merupakan alat yang sederhana dan memberikan kerangka untuk menguji konsistensi, memperoleh informasi tambahan dengan cara membuat pembandingan yang mungkin dan menganalisis kepekaan prioritas menyeluruh terhadap perubahan dalam pertimbangan. Proses perbandingan berpasangan dimulai pada puncak hierarki untuk memilih kriteria X yang merupakan dasar untuk melakukan perbandingan yang pertama antar elemen yang terkait yang ada di bawahnya (A1, A2,
A3… An).
4) Mengumpulkan semua pertimbangan yang diperlukan untuk mengembangkan perangkat matriks di langkah ketiga.
Dalam matriks perbandingan berpasangan, dilakukan perbandingan antara elemen A1, A2, A3… An pada kolom ke-j dengan elemen A1, A2, A3… An
elemenelemen dapat dilakukan dengan menggunakan pertanyaan:
“Seberapa kuat suatu elemen baris ke-i memiliki atau berkontribusi, mendominasi, mempengaruhi, memenuhi dan menguntungkan fokus (X), dibandingkan dengan elemen kolom ke-j?”
Untuk mengisi matriks perbandingan berpasangan, digunakan bilangan untuk menggambarkan relatif pentingnya suatu elemen di atas elemen yang lainnya, berkenaan dengan sifat tersebut. Tabel memuat skala perbandingan berpasangan. Skala tersebut mendefinisikan nilai 1 sampai dengan yang ditetapkan bagi pertimbangan dalam membandingkan pasangan elemen yang sejenis di setiap tingkat hierarki terhadap suatu kriteria yang berada setingkat di atasnya.
Tabel 6. Nilai Skala Banding Berpasangan Intensitas
Kepentingan
Definisi Penjelasan
1 Kedua elemen sama
pentingnya
Dua elemen menyumbang sama besar pada sifat itu.
3 Elemen yang satu sedikit lebih
penting dari pada yang lainnya
Pengalaman dan pertimbangan dengan kuat mendukung satu elemen atas elemen lain
5
Elemen yang satu sangat penting dari pada elemen lainnya
Satu elemen yang kuat didukung dan didominasinya
7
Satu elemen jelas lebih penting daripada elemen lainnya
Satu elemen yang kuat didukung dan didominasinya
9
Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya
Bukti yang mendukung elemen yang satu atas yang lainnya memiliki tingkat yang mungkin menguatkan
2,4,6,8 Nilai-nilai diantara dua pertimbangan yang berdekatan
Kompromi diperlukan diantara dua pertimbangan
Kebalikannya
Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka bila dibandingkan dengan aktifitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan i
Sumber: Saaty (1991)
5) Memasukkan nilai-nilai kebalikannya beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama, penentuan prioritas dan pengujian konsistensi.
Angka 1 sampai 9 digunakan bila Ai lebih mendominasi atau mempengaruhi sifat fokus puncak hierarki (X) dibandingkan Aj. Sedangkan bila Ai kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi sifat X dibanding dengan Aj, maka digunakan angka kebalikannya. Matriks dibawah garis diagonal utama diisi dengan nilai kebalikannya. Untuk
37 tahap 6-8, dapat diolah dengan menggunakan komputer dengan program komputer Excel 2007.
6) Melaksanakan langkah 3, 4, 5 untuk semua elemen pada setiap keputusan yang terdapat pada hierarki berkenaan dengan kriteria elemen.
Matriks perbandingan dalam metode AHP dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu Matriks pendapatan Individu (MPI) dan Matriks Pendapat Gabungan. MPI merupakan matriks hasil perbandingan yang dilakukan oleh individu. MPI memiliki elemen yang disimbolkan dengan aij, yaitu matriks pada baris ke-I dan kolom ke-j. Matriks Pendapat Individu dapat dilihat pada
Tabel 7. Matriks Pendapat Individu
X A1 A2 A3 … An
A1 A11 A12 A13 … A1n
A2 A21 A22 A23 … A2n
A3 A31 A32 A33 … A3n
… … … … … …
An An1 An2 An3 … Ann
Sumber: Saaty (1991)
Matrik pendapat gabungan (MPG) adalah susunan matriks baru elemen baru yang nilai akhir elemen (gij) berasal dari rata-rata geometrik pendapat-pendapat individu yang resikoinkonsistensinya lebih kecil atau sama dengan 10 persen, dan setiap elemen pada baris dan kolom yang sama dari satu MPI dengan MPI yang lain tidak terjadi konflik. MPG dapat dilihat pada Tabel berikut:
Tabel 8. Matriks Pendapat Gabungan
X G1 G2 G3 … Gn G1 G11 G12 G13 … G1n G2 G21 G22 G23 … G2n G3 G31 G32 G33 … G3n … … … … … … Gn Gn1 Gn2 Gn3 … Gnn Sumber: Saaty (1991)
7) Mensintesis Prioritas untuk Melakukan Pembobotan Vektor-Vektor Prioritas.
Menggunakan komposisi secara hierarki untuk membobotkan vektor-vektor prioritas tersebut dengan bobot kriteria-kriteria dan menjumlahkan semua nilai prioritas terbobot yang bersangkutan dengan nilai prioritas dari tingkat bawah berikutnya dan seterusnya. Pengolahan matriks pendapat terdiri dari dua tahap, yaitu: (1) Pengolahan horizontal dan (2) Pengolahan vertikal. Kedua jenis pengolahan tersebut dapat dilakukan untuk MPI dan MPG. Pengolahan vertikal dilakukan setelah MPI dan MPG diolah secara horizontal, dimana MPI dan MPG harus memenuhi persyaratan Rasio Inkonsistensi.
a. Perhitungan prioritas kepentingan setiap elemen pada level yang sama. Perhitunngan prioritas kepentingan setiap elemen pada level yang sama dilakukan dengan metode pengolahan horizontal. bertujuan untuk melihat prioritas suatu elemen terhadap tingkat yang persis berada satu tingkat di atas elemen tersebut. Pengolahan ini terdiri dari tiga bagian utama, yaitu penentuan vector prioritas (vector eigen), uji konsistensi, dan revisi MPI dan MPG yang memiliki rasio inkonsistensi tinggi.