BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
B. Pemetaan Proses Bisnis Dengan Pendekatan Meetode Supply Chain
Metode Supply Chain Operation Reference membagi proses bisnis berdasarkan 5 proses, yaitu plan, source, make, deliver, dan return. Setiap proses tersebut dibagi lagi menjadi sub proses yang mejelaskan secara detail kegiatan prosesnya. Peneliti mencoba untuk memetakan dan menjabarkan bagaimana proses bisnis perusahaan secara menyeluruh dari pemesanan bahan baku sampai dengan produk kepada konsumen melalui pendekatan metode Supply Chain Operation Reference.
Supplier G Coffee Roastery Pihak Logistik Customer
Gambar IV.2 Proses bisnis alur barang G Coffee Roastery
Pada proses bisnis alur barang pada gambar IV.2 menjelaskan kegiatan supply chain yang dilakukan oleh G Coffee Roastery. G Coffee Roastery
Perencanaan produksi
Mengirim order ke supplier Menerima
Order
Mengirim bahan baku
Menerima bahan baku &
Melakukan quality control
Produksi
Menerima &
Mengirimkan barang
Update stock Order
Menerima &
Mengirimkan barang
Menerima produk
melakukan perencanaan produksi, proses dimulai G Coffee Roastery menentukan produk, kemudian menentukan kebutuhan bahan baku dan membuatnya untuk disimpan dalam jumlah tertentu, proses bisnis ini dalam Supply Chain Operation Reference dalam sub proses source menggunakan strategi Make to Stock.
Pelanggan dapat membuat orderan berdasarkan stock barang yang tersedia di G Coffee Roastery. Di dalam proses bisnis di atas pada gambar IV.2, terdapat beberapa orderan yang tidak di jelaskan kedalam gambar IV.2 dikarenakan tidak dalam perencanaan bisnis G Coffee Roastery. Pelanggan dapat melakukan pemesanan produk khusus dengan spesifikasi khusus yang diingkan pelanggan dengan syarat pemesan minimal 10 kilogram per orderan.
50 BAB V
ANALISIS DATA DAN PENJELASAN A. Penyusunan Kuesioner Konstruk
Penulis melakukan penyusunan kuesioner konstruk agar penulis dapat mengetahui validitas kuesioner dan mengetahui variabel, atribut dan sub atribut apa saja yang sesuai untuk penilaian supply chain. Kuesioner konstruk ini disebarkan kepada responden yang ahli di bidangnya. Dalam penelitian ini, kuesioner konstruk diberikan kepada dosen, kemudian dinilai oleh tiga orang dari pihak perusahaan yaitu G Coffee Roastery.
Variabel, atribut, dan sub atribut yang digunakan dalam penyusunan kuesioner konstruk diperoleh dari teori dan pihak G Coffee Roastery. Setelah dilakukan penyebaran kuesioner konstruk tahap pertama, penulis memperbaiki variabel, atribut, dan sub atribut yang hasilnya dapat dilihat pada tabel V.1.
Setelah itu, penulis menyebarkan kuesioner konstruk kepada 3 orang responden dari pihak perusahaan. Tiga orang dari pihak perusahaan yang dipilih adalah yang mengerti rantai pasok G Coffee Roastery, yaitu Owner / Roaster, Akuntan, dan Marketing. Responden juga dianggap lebih menguasai proses mulai dari awal perencanaan produk hingga produk sampai ke pelanggan. Hasilnya terdapat beberapa atribut yang tidak disetujui oleh perusahaan dan beberapa sub atribut yang tidak sesuai dengan perusahaan. Ketidaksetujuan pihak perusahaan mengakibatkan adanya perubahan kuesioner konstruk. Ada 2 atribut yang tidak di setujui oleh pihak perusahaan yaitu cost dan asset. Ada 5 sub atribut yang tidak sesuai dengan pihak perusahaan yaitu atribut responsiveness pada variabel plan
dengan jangka waktu perhitungan biaya pengiriman, atribut agility pada variabel source dengan ketersediaan supplier, atribut responsiveness pada variabel make dengan ketepatan waktu produksi, atribut reliability pada variabel delivery dengan kualitas produk setelah dikirim, atribut reliability pada variabel return dengan tingkat pengembalian produk. 1 sub atribut yang ditambahkan oleh setelah observasi dari peneliti yaitu atribut responsiveness pada variabel delivery dengan tingkat waktu pengiriman produk. Hasil kuesioner konstruk yang mengalami perubahan sesuai dengan keinginan perusahaan dapat dilihat pada tabel V.2.
Tabel V.1 Kuesioner Konstruk 1
Proses Inti Dimensi Key Performance Indicator
Plan
Jangka waktu proses penjadwalan produksi Jangka waktu proses pengiriman produk
Jangka waktu proses perhitungan biaya
Source
Reliability
Kualitas bahan baku Ketepatan jumlah bahan baku Service level yang didapatkan Responsiveness Jangka waktu pemenuhan bahan baku
Respon terhadap keluhan
Agility Ketersediaan supplier
Make Reliability
Jumlah produk cacat Kualitas produk Ketepatan pengepakan
Agility Fleksibilitas dalam pembuatan produk Delivery Reliability
Ketepatan jumlah produk yang dikirim Kualitas poduk setelah pengiriman Tingkat pemenuhan pesanan setiap
pengiriman
Return Reliability Tingkat keluhan pelanggan Responsiveness Waktu menanggapi keluhan
Tabel V.2 Kuesioner Konstruk 2
Proses Inti Dimensi Key Performance Indicator
Plan Reliability
Pertemuan dengan pemasok Perencanaan tingkat produksi Perencanaan Akurasi Penjualan Responsiveness Jangka waktu proses pembelian bahan baku
Source
Reliability
Kualitas bahan baku Ketepatan jumlah bahan baku Service level yang didapatkan Responsiveness Jangka waktu pemenuhan bahan baku
Respon terhadap keluhan Make Reliability
Jumlah produk cacat Kualitas produk Ketepatan pengepakan
Agility Fleksibilitas dalam pembuatan produk Delivery Reliability
Ketepatan jumlah produk yang dikirim Tingkat pemenuhan pesanan setiap
pengiriman
Responsiveness Tingkat waktu pengiriman produk Return Reliability Tingkat keluhan pelanggan
Responsiveness Waktu menanggapi keluhan
Setiap sub atribut atau key performance indicator yang ada memiliki deskripsi yang berbeda-beda. Berikut adalah deskripsi dari setiap sub atribut yang ada :
1. Plan
a. Reliability
1) Pertemuan dengan pemasok
Keakuratan hasil pembicaraan mengenai kerja sama jual beli dengan pemasok
2) Perencanaan tingkat produksi
Keakuratan hasil produksi yang direncanakan dengan yang terealisasikan.
3) Peramalan akurasi penjualan
Kesesuaian antara peramalan yang dilakukan dengan hasil penjualan.
b. Responsiveness
1) Jangka waktu proses pembelian bahan baku
Waktu yang dibutuhkan untuk perencanaan pembelian bahan baku.
2. Source a. Reliability
1) Kualitas bahan baku
Tingkat kualitas bahan baku yang diberikan pemasok, sesuai atau tidak dengan spesifikasi yang diberikan.
2) Ketetapan jumlah bahan baku
Kesesuaian jumlah bahan baku dalam pesanan dan jumlah yang spesifik.
3) Service level yang didapatkan
Tingkat pemenuhan pesanan yang dapat dipenuhi oleh pemasok terhadap pemesanan bahan baku yang dilakukan oleh perusahaan.
b. Responsiveness
1) Jangka waktu pemenuhan bahan baku
Kesesuaian waktu dalam mengisi ulang bahan baku dengan lead time yang direncanakan dan aktual pelaksanaan.
2) Respon terhadap keluhan
Persentasi keluhan yang dilakukan perusahaan ditanggapi oleh pemasok dan terselesaikan.
3. Make
a. Reliability
1) Jumlah produk cacat
Jumlah produk cacat yang dihasilkan, apakah melebihi batas persentase cacat dalam produksi.
2) Kualitas produk
Kesesuaian produk yang dihasilkan dengan spesifikasi yang telah ditetapkan oleh perusahaan atau yang telah disepakati dengan konsumen.
3) Ketepatan pengepakan
Setiap produk punya cara pengepakan yang berbeda-beda dan seberapa tepat produk yang dikemas.
b. Agility
1) Fleksibilitas dalam pembuatan produk
Kemampuan sistem produksi yang dimiliki perusahaan dalam menerima pesanan dari konsumen yang diminta dengan spesifikasi khusus.
4. Deliver a. Reliability
1) Ketepatan jumlah produk yang dikirim
Ketepatan jumlah produk yang dikirim sesuai dengan pesanan dari konsumen.
2) Tingkat pemenuhan pesanan setiap pengiriman
Kemampuan perusahaan menghadapi pesanan yang dari konsumen.
Dari sisi pengiriman, seberapa banyak produk yang dikirim, apakah langsung komplit atau terpaksa bertahap karena barang belum siap kirim seluruhnya.
b. Responsiveness
1) Tingkat waktu pengiriman produk
Kesesuaian waktu pengiriman produk dengan lead time yang telah disepakati atau dijanjikan.
5. Return a. Reliability
1) Tingkat keluhan pelanggan
Kemampuan perusahaan dalam menghadapi keluhan yang ditanggapi dan terselesaikan.
b. Responsiveness
1) Waktu menanggapi keluhan
Jangka waktu yang dibutuhkan pihak perusahaan untuk menanggapi keluhan dan penyelesaian keluhan.
B. Pengolahan Kuesioner Perbandingan Berpasangan
Penulis melakukan singkatan penamaan untuk variabel, atribut, dan sub atribut untuk memudahkan penulisan saat pengolahan data. Singkatan penamaan variabel, atribut dan sub atribut dapat dilihat pada tabel V.3.
Tabel V.3 Singkatan Penamaan
No Variabel Singkatan
1 Plan P
2 Source S
3 Make M
4 Deliver D
5 Return R
No Atribut Singkatan
1 Reliability R
2 Responsiveness Re
3 Agility Ag
No Sub Atribut Singkatan
1 Pertemuan dengan pemasok PR-1
2 Perencanaan tingkat produksi PR-2
3 Peramalan akurasi penjualan PR-3
4 Jangka waktu proses pembelian bahan baku PRe
5 Kualitas bahan baku SR-1
6 Ketepatan jumlah bahan baku SR-2
7 Service Level yang didapatkan SR-3
8 Jangka waktu pemenuhan bahan baku SRe-1
9 Respon terhadap keluhan SRe-2
10 Jumlah produk cacat MR-1
11 Kualitas produk MR-2
12 Ketepatan pengepakan MR-3
13 Fleksibilitas dalam pembuatan produk MA
14 Ketepatan jumlah produk dikirim DR-1
15 Tingkat pemenuhan pesanan setiap pengiriman DR-2
16 Tingkat waktu pengiriman produk DRe
17 Tingkat keluhan pelanggan RR
18 Waktu menanggapi keluhan RRe
Pengolahan data kuesioner perbandingan berpasangan dilakukan dengan cara membandingkan setiap variabel, atribut pada variabel, dam sub atribut pada atribut variabel. Setelah itu data yang dihasilkan dari setiap kuesioner diolah menggunakan metode analytical hierarchy process.
1. Proses Perbandingan Berpasangan a. Proses pada responden 1
Variabel yang digunakan dalam membuat perbandingan berpasangan adalah lima proses utama level 1 dalam rantai pasok yang telah dijelaskan pada Supply Chain Management Reference. Berikut adalah hasil dari pengolahan dari kuesioner perbandingan berpasangan yang diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif tertentu pada setiap variabel, atribut, atau sub atribut, kemudian diolah ke dalam tabel matriks.
Tabel V.4
Matriks Proses Responden 1
Variabel P S M D R
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi angka yang terdapat dalam setiap angka pada kolom dengan total pada masing-masing kolom variabel pada tabel V.4. Normalisasi untuk responden 1 dapat dilihat pada tabel V.5.
Tabel V.5
Normalisasi Variabel Respnden 1
Variabel P S M D R
Normalisasi P – P = Nilai sel kolom Total nilai kolom= 1
21=0,048 2) Perhitungan bobot
Perhitungan ini dilakukan dengan cara merata-ratakan nilai setiap sel perbaris yang telah dinormalisasikan sebelumnya.
Tabel V.6.
Perhitungan Bobot Variabel Responden 1
Variabel P S M D R Rata-rata
3) Perhitungan perkalian matriks
Perhitungan ini dilakukan dengan cara mengalikan bobot yang didapat dari perhitungan bobot yang terdapat pada tabel V.6 dengan nilai masing- masing sel kolom yang terdapat pada tabel V.4, hasilnya dapat dilihat pada tabel V.7 berikut ini.
Tabel V.7
Perhitungan Perkalian Matriks Variabel Responden 1
Variabel P S M D R
Bobot untuk variabel P = 0.041 sedangkan nilai sel kolom P – S = 3
Maka 0,041 x 3 = 0,122
4) Perhitungan nilai eigen value maximum
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi hasil dari penjumlahan pada sel perbaris pada Tabel V.7 dengan perhitungan bobot pada tabel V.6 hasilnya dapat dilihat pada tabel V.8 berikut ini.
Tabel V.8
Perhitungan Nilai Eigen Value Maximum
Variabel P S M D R Total Bobot Total /
5) Perhitungan consistency index
Perhitungan ini menggunakan rumus dibawah ini CI = λmax-n
n-1 =5,386-5
5-1 =0,097 Dimana :
𝜆𝑚𝑎𝑥 = nilai eigen value n = jumlah variabel
6) Perhitungan consistency ratio
Perhitungan consistency ratio diperoleh dengan rumus:
CR = 𝐶𝐼
𝑅𝐼
Dimana : CI = Consistency Index, CR = Consistency Ratio, RI = Random Index
Berikut adalah keterangan nilai RI yang digunakan dalam pengolahan data:
Tabel V.9
Random Consistency Index
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,51 Sumber : Saaty T.J, 1990
Karena proses variabel responden 1 menggunakan matriks 5x5, maka nilai random index yang digunakan adalah 1.12. Sedangkan untuk nilai standar consistency ratio. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki atau diulang. Namun jika rasio konsistensi (CI/RI) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan benar (Kusrini, 2007:136).
Nilai CR untuk responden 1 = ci
ri=0,0971,12 =0,086
Karena nilai CR kurang dari 0,1 maka hasil perbandingan berpasangan untuk variabel responden 1 dapat diterima.
b. Atribut proses responden 1
Atribut yang digunakan pada perbandingan berpasangan dalam kegiatan proses plan adalah reliability dan responsiveness. Hal ini sesuai dengan atribut kinerja di dalam supply chain operation reference model dan telah mendapatkan persetujuan dari perusahaan. Berikut merupakan hasil
kuesioner responden 1 yang telah diolah ke dalam tabel matriks atribut proses plan dengan menggunakan perbandingan berpasangan.
Tabel V.10
Matriks Atribut Variabel Plan Responden 1
Atribut R Re
R 1 9
Re 0,111 1
Total 1,111 10 1) Normalisasi
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi angka yang terdapat dalam setiap angka pada kolom dengan total pada masing-masing kolom variabel pada tabel V.10. Normalisasi untuk responden 1 dapat dilihat pada tabel V.11.
Tabel V.11
Normalisasi Atribut Variabel Plan Responden 1
Atribut R Re
R 0,900 0,900
Re 0,100 0,100 Contoh Perhitungan :
Normalisasi R-Re = nilai sel kolom
total nilai kolom=109 = 0,900 2) Perhitungan bobot
Perhitungan ini dilakukan dengan cara merata-ratakan nilai setiap sel perbaris yang telah dinormalisasikan sebelumnya.
Tabel V.12
Perhitungan Bobot Atribut Variabel Plan Responden 1
Atribut R Re Rata-rata
R 0,900 0,900 0,900
Re 0,100 0,100 0,100
Contoh Perhitungan :
Bobot untuk atribut R = 0,900 + 0,900
2 =0,900 3) Perhitungan Perkalian Matriks
Perhitungan ini dilakukan dengan cara mengalikan bobot yang didapat dari perhitungan bobot yang terdapat pada tabel V.12 dengan nilai masing- masing sel kolom yang terdapat pada tabel V.10, hasilnya dapat dilihat pada tabel V.13 berikut ini.
Tabel V.13
Perhitungan Perkalian Matriks Atribut Variabel Plan Responden1
Atribut R Re
R 0,900 0,900
Re 0,100 0,100 Contoh Perhitungan :
Dimana bobot Re = 0,100 sedangkan pada tabel V.10 sel kolom R-Re = 9. Maka, 0,100 x 9 = 0,900
4) Perhitungan nilai eigen value maximum
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi hasil dari penjumlahan pada sel perbaris pada Tabel V.13 dengan perhitungan bobot pada tabel V.12 hasilnya dapat dilihat pada tabel V.14 berikut ini.
Tabel V.14
Perhitungan Nilai Eigen Value Maximum Atribut Variabel Plan Responden 1 Atribut R Re Total Bobot Total / Bobot
5) Perhitungan consistency index
Perhitungan ini menggunakan rumus di bawah ini :
λmax-n
n-1 =2-22-1=0 Dimana :
𝜆max = nilai eigen value n = jumlah atribut
Perhitungan consistency ratio
Perhitungan consistency ratio diperoleh dari rumus cr = ci
ri
dimana :
ci = consistency index, cr = consistency ratio ri = random index
Untuk tabel keterangan nilai ri dapat dilihat pada tabel V.9. Karena atribut variabel plan responden 1 menggunakan matriks 2x2, maka nilai ri yang digunakan adalah 0. Sedangkan nilai standar consistency ratio.
Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki atau diulang. Namun jika rasio konsistensi (CI/RI) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan benar (Kusrini, 2007:136).
Nilai CR untuk responden 1 = ci
ri=00= 0%
Karena nilai CR kurang dari 0,1 maka hasil perbandingan berpasangan atribut untuk atribut variabel plan responden 1 dapat diterima.
c. Sub atribut plan reliability responden 1
Sub atribut yang digunakan pada perbandingan berpasangan dalam kegiatan proses plan reliability terbagi menjadi 3 bagian kegiatan, dapat dilihat pada tabel V.2. Berikut hasil kuesioner responden 1 yang telah diolah ke dalam tabel matriks terhadap masing-masing sub atribut plan reliability dengan menggunakan perbandingan berpasangan.
Tabel V.15
Matriks Sub Atribut Plan Reliability Responden 1
1) Normalisasi
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi angka yang terdapat dalam setiap angka pada kolom dengan total pada masing-masing kolom variabel pada tabel V.15. Normalisasi untuk responden 1 dapat dilihat pada tabel V.16.
Tabel V.16
Normalisasi Sub Atribut Plan Reliability Responden 1
Sub-Atribut PR-1 PR-2 PR-3
Normalisasi PR-1 – PR-1 =Nilai sel kolom Total nilai kolom= 1
13=0,077 2) Perhitungan bobot
Perhitungan ini dilakukan dengan cara merata-ratakan nilai setiap sel perbaris yang telah dinormalisasikan sebelumnya.
Tabel V.17
Perhitungan Bobot Sub Atribut Plan Reliability Responden 1 Sub-Atribut PR-1 PR-2 PR-3 Rata-rata
3) Perhitungan perkalian matriks
Perhitungan ini dilakukan dengan cara mengalikan bobot yang didapat dari perhitungan bobot yang terdapat pada tabel V.17 dengan nilai masing- masing sel kolom yang terdapat pada tabel V.15, hasilnya dapat dilihat pada tabel V.18 berikut ini.
Tabel V.18
Perhitungan Perkalian Matriks Sub Atribut Plan Reliability Responden 1
Sub-Atribut PR-1 PR-2 PR-3
PR-1 0,074 0,092 0,057
PR-2 0,516 0,643 0,849
PR-3 0,369 0,214 0,283
Contoh Perhitungan :
Dimana bobot PR-1 = 0,074 sedangkan nilai sel kolom untuk PR1 – PR1 = 1. Maka 0,074 × 1 = 0,074
4) Perhitungan nilai eigen value maximum
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi hasil dari penjumlahan pada sel perbaris pada Tabel V.18 dengan perhitungan bobot pada tabel V.17 hasilnya dapat dilihat pada tabel V.19 berikut ini.
Tabel V.19
Perhitungan Nilai Eigen Value Maximum Sub Atribut Plan Reliability Responden 1 Kemudian Bobot PR1Total PR1 = 3,013
5) Perhitungan consistency index
Perhitungan consistency index diperoleh dari rumus CI = λmax-n 6) Perhitungan consistency ratio
Perhitungan consistency ratio diperoleh dari rumus CR = CI
RI
Dimana :
CI = consistency index, CR = consistency ratio, RI = random index
Untuk tabel keterangan nilai ri dapat dilihat pada tabel V.9. Karena sub atribut plan reliability responden 1 menggunakan matriks 3x3, maka nilai ri yang digunakan adalah 0.58. Sedangkan nilai standar consistency ratio. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki atau diulang. Namun jika rasio konsistensi (CI/RI) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan benar (Kusrini, 2007:136).
Nilai CR untuk responden 1 = CI
RI=0,0330,58=0,0364
Karena nilai CR kurang dari 0,1 maka hasil perbandingan atribut untuk sub atribut plan reliability responden 1 dapat diterima.
Untuk hasil pengolahan data responden 1, responden 2 dan responden 3 perbandingan berpasangan yang belum dicantumkan pada bab 5 akan dilampirkan pada halaman lampiran.
2. Gabungan
a. Gabungan Pada Variabel
Penilaian gabungan variabel ini dilakukan dengan cara mengalikan nilai matriks dari ketiga responden yang terdapat pada tabel V.4, tabel V.20 dan tabel V.21, kemudian hasilnya dipangkatkan 1/n, dimana n merupakan jumlah dari partisipan responden. Matriks gabungan variabel dapat dilihat pada tabel V.22.
Tabel V.20
Matriks Proses Responden 2
Variabel P S M D R
P 1 5 5 0,333 0,2
S 0,2 1 0,333 0,143 0,143
M 0,2 3 1 0,2 0,143
D 3 7 5 1 0,333
R 5 7 7 3 1
Total 9,4 23 18,333 4,676 1,819
Tabel V.21
Matriks Proses Responden 3
Variabel P S M D R
Matriks Gabungan Variabel
Variabel P S M D R
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi angka yang terdapat dalam setiap angka pada kolom dengan total pada masing-masing kolom variabel pada tabel V.22. Normalisasi untuk responden 1 dapat dilihat pada tabel V.23.
Tabel V.23
Normalisasi Matriks Gabungan Variabel
Variabel P S M D R 2) Perhitungan bobot
Perhitungan ini dilakukan dengan cara merata-ratakan nilai setiap sel perbaris yang telah dinormalisasikan sebelumnya.
Tabel V.24
Perhitungan Bobot Matriks Gabungan Variabel
Variabel P S M D R Rata-rata
3) Perhitungan perkalian matriks
Perhitungan ini dilakukan dengan cara mengalikan bobot yang didapat dari perhitungan bobot yang terdapat pada tabel V.24 dengan nilai masing- masing sel kolom yang terdapat pada tabel V.22, hasilnya dapat dilihat pada tabel V.25 berikut ini.
Tabel V.25
Perhitungan Perkalian Matriks Gabungan Variabel
Variabel P S M D R
Dimana bobot untuk P = 0,098 sedangkan nilai sel kolom untuk S-P = 0,493. Maka 0,098 × 0,493 = 0,048
4) Perhitungan nilai eigen value maximum
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi hasil dari penjumlahan pada sel perbaris pada Tabel V.25 dengan perhitungan bobot pada tabel V.24 hasilnya dapat dilihat pada tabel V.26 berikut ini.
Tabel V.26
Perhitungan Nilai Eigen Value Maximum Gabungan Variabel
Variabel P S M D R Total Bobot Total/Bobot 5) Perhitungan consistency index
Perhitungan consistency index diperoleh dari rumus
λmax-n
n-1 =5,125 - 5
5 - 1 =0,031 Dimana :
𝜆𝑚𝑎𝑥 = nilai eigen value n = jumlah kriteria
6) Perhitungan consistency ratio
Perhitungan consistency ratio diperoleh dari rumus CR = CI
RI
Dimana :
CR = consistency ratio, CI = consistency index, RI = random index Untuk tabel keterangan nilai ri dapat dilihat pada tabel V.9. Karena matriks gabungan variabel menggunakan matriks 5x5, maka nilai ri yang digunakan adalah 1.12. Sedangkan nilai standar consistency ratio. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki atau diulang. Namun jika rasio konsistensi (CI/RI) kurang atau sama dengan 0.1 maka hasil perhitungan dinyatakan benar (Kusrini, 2007:136).
Nilai CR untuk gabungan variabel = 0,031
1,12= 0,028
Karena nilai CR kurang dari 0,1 maka hasil dari perbandingan berpasangan untuk gabungan variabel dapat diterima.
b. Gabungan Pada Atribut Variabel Plan
Penilaian gabungan variabel ini dilakukan dengan cara mengalikan nilai matriks dari ketiga responden yang terdapat pada tabel V.10, tabel V.27 dan tabel V.28, kemudian hasilnya dipangkatkan 1/n, dimana n
merupakan jumlah dari partisipan responden. Matriks gabungan atribut variabel plan dapat dilihat pada tabel V.29.
Tabel V.27
Matriks Atribut Variabel Plan Responden 2
Variabel R Re
R 1 7
Re 0,143 1
Total 1,143 8 Tabel V.28
Matriks Atribut Variabel Plan Responden 3
Variabel R Re
R 1 7
Re 0,143 1
Total 1,143 8
Tabel V.29
Matriks Gabungan Atribut Variabel Plan
Atribut R Re
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi angka yang terdapat dalam setiap angka pada kolom dengan total pada masing-masing kolom variabel pada tabel V.29. Normalisasi untuk responden 1 dapat dilihat pada tabel V.30.
Tabel V.30
Normalisasi Matriks Gabungan Atribut Variabel Plan
Atribut R Re
R 0,884 0,884 Re 0,116 0,116 Contoh Perhitungan :
Normalisasi R- Re = 7,612
8,612= 0,884 2) Perhitungan Bobot
Perhitungan ini dilakukan dengan cara merata-ratakan nilai setiap sel perbaris yang telah dinormalisasikan sebelumnya.
Tabel V.31
Perhitungan Bobot Matriks Gabungan Atribut Variabel Plan
Atribut R Re
3) Perhitungan perkalian matriks gabungan atribut variabel plan
Perhitungan ini dilakukan dengan cara mengalikan bobot yang didapat dari perhitungan bobot yang terdapat pada tabel V.31 dengan nilai masing- masing sel kolom yang terdapat pada tabel V.29, hasilnya dapat dilihat pada tabel V.32 berikut ini.
Tabel V.32
Perhitungan Perkalian Matriks Gabungan Atribut Variabel Plan
Atribut R Re
R 0,884 0,884 Re 0,116 0,116 Contoh Perhitungan :
Dimana bobot untuk R = 0,884 sedangkan nilai sel kolom untuk R-Re = 0,131. Maka 0,884 × 0,131 = 0,116
4) Perhitungan nilai eigen value maximum
Perhitungan ini dilakukan dengan cara membagi hasil dari penjumlahan pada sel perbaris pada Tabel V.32 dengan perhitungan bobot pada tabel V.31 hasilnya dapat dilihat pada tabel V.33 berikut ini.
Tabel V.33
Perhitungan Nilai Eigen Value Maximum Gabungan Atribut Variabel Plan Atribut R Re Total Bobot Total / Bobot 5) Perhitungan consistency index
Perhitungan consistency index diperoleh dari rumus CI = λmax-n
6) Perhitungan consistency ratio
Perhitungan consistency ratio diperoleh dari rumus CR = CIRI
Dimana :
CR = consistency ratio, CI = consistency index, RI = random index Untuk tabel keterangan nilai ri dapat dilihat pada tabel V.9. Karena matriks gabungan atribut variabel plan menggunakan matriks 2x2, maka nilai ri yang digunakan adalah 0. Sedangkan nilai standar consistency ratio. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki atau diulang. Namun jika rasio konsistensi (CI/RI) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan benar (Kusrini, 2007:136).
Nilai CR untuk gabungan atribut variabel plan = CIRI=00= 0
Karena nilai CR kurang dari 0.1 maka hasil dari perbandingan berpasangan untuk gabungan atribut variabel plan dapat diterima.
c. Gabungan Sub Atribut Plan Reliability
Penilaian gabungan variabel ini dilakukan dengan cara mengalikan nilai matriks dari ketiga responden yang terdapat pada tabel V.15, tabel V.34 dan tabel V.35, kemudian hasilnya dipangkatkan 1/n, dimana n merupakan jumlah dari partisipan responden. Matriks gabungan sub atribut plan reliability dapat
Penilaian gabungan variabel ini dilakukan dengan cara mengalikan nilai matriks dari ketiga responden yang terdapat pada tabel V.15, tabel V.34 dan tabel V.35, kemudian hasilnya dipangkatkan 1/n, dimana n merupakan jumlah dari partisipan responden. Matriks gabungan sub atribut plan reliability dapat