Pengolahan data terbagi atas dua sifat, yaitu pengolahan data secara kualitatif dan pengolahan data secara kuantitatif. Pengolahan data secara kualitatif dilakukan secara deskritif, sedangkan pengolahan data secara kuantitatif dilakukan untuk menganalisis optimasi produksi.
3.4.1 Analisis deskriptif
Pengolahan data secara kualitatif dilakukan dengan mendeskripsikan atau menggambarkan data dan informasi yang diperoleh selama penelitian. Data dan informasi yang diperoleh tersebut kemudian dianalisis berdasarkan manajemen operasi produksi perusahaan. Analisis desktriptif bertujuan untuk memberikan gambaran umum tentang manajemen produksi operasi di suatu perusahaan perikanan serta faktor-faktor yang mempengaruhinya. Manajemen produksi operasi yang dimaksud meliputi proses produksi di laut maupun di darat.
3.4.2 Analisis optimasi
Analisis optimasi merupakan metode pengolahan data secara kuantitatif. Pengolahan data secara kuantitatif tersebut dilakukan setelah data mentah yang diperoleh ditabulasikan atau dikelompokkan menurut variabel yang diamati. Data kemudian diolah secara manual untuk dibentuk ke dalam pertidaksamaan linear. Bentuk pertidaksamaan linear tersebut kemudian diolah dalam pemrograman linear dengan bantuan komputer menggunakan software atau program LINDO (Linear Interactive Discrete Optimizer).
Penggunaaan linear programming dalam suatu kegiatan
pengoptimalisasian membantu dalam pengalokasian sumberdaya yang terbatas. Pada contoh kasus di PT Perikanan Nusantara (Persero) cabang Benoa, Bali, kelompok data yang dianalisis adalah berdasarkan ukuran kapal yaitu kapal 15 GT, kapal 40 GT, dan kapal 60 GT.
Model linear programming memiliki tiga unsur utama, yaitu variabel keputusan, fungsi tujuan, dan fungsi kendala. Variabel keputusan dalam penelitian ini adalah pengoptimalisasian jenis ikan kualitas ekspor. Fungsi tujuan yang dirumuskan dalam model optimasi ini adalah memaksimumkankan keuntungan. Koefisien penyusun fungsi tujuan adalah laba per kilogram dari masing-masing variabel keputusan jenis-jenis ikan kualitas ekspor. Fungsi kendala yang dirumuskan dalam model optimasi ini antara lain biaya bahan bakar (solar), biaya umpan, biaya usaha (operasional), biaya pekerja laut (ABK dan kapten kapal), biaya administrasi, dan kapasitas muat palka. Koefisien nilai fungsi kendala adalah biaya yang dibutuhkan untuk memproduksi atau menangkap satu kilogram ikan variabel keputusan yang diperoleh melalui biaya suatu sumberdaya produksi per trip operasi penangkapan ikan dibagi dengan produksi hasil tangkapan suatu jenis ikan per trip operasi penangkapan ikan.
Perumusan fungsi-fungsi tersebut adalah sebagai berikut:
1) Model matematis dari fungsi tujuan memaksimumkan keuntungan:
Z = C1X1 + C2X2 + C3X3 + C4X4 Keterangan:
Z = keuntungan yang ingin dimaksimumkan (Rp);
Ci = keuntungan setiap kilogram ikan jenis ke-i (Rp); Xi = jumlah produksi ikan hasil tangkapan jenis ke-i (kg). i = 1 jenis ikan tuna mata besar (bigeye tuna);
2 jenis ikan tuna sirip kuning (yellowfin tuna; 3 jenis ikan tuna sirip biru (bluefin tuna);
4 jenis ikan meka.
2) Model matematis dari fungsi kendala antara lain: (1) Kendala biaya bahan bakar (solar):
n i=1
Keterangan:
ai = koefisien biaya bahan bakar (solar) yang dibutuhkan untuk memproduksi 1 kg ikan jenis ke-i (Rp);
S = biaya bahan bakar (solar) yang dianggarkan (Rp);
(2) Kendala biaya umpan:
U
1
Keterangan:
bi = koefisien biaya umpan yang dibutuhkan untuk memproduksi 1 kg ikan jenis ke-i (Rp);
U = biaya umpan yang dianggarkan (Rp);
xi = jumlah produksi ikan hasil tangkapan jenis ke-i (kg).
(3) Kendala biaya usaha (operasional):
M
1
Keterangan:
ci = koefisien biaya usaha (operasional) yang dibutuhkan untuk memproduksi 1 kg ikan jenis ke-i (Rp);
M = biaya usaha (operasional) yang dianggarkan (Rp);
xi = jumlah produksi ikan hasil tangkapan jenis ke-i (kg).
(4) Kendala biaya pekerja laut (ABK dan kapten kapal):
1
Keterangan:
di = koefisien biaya pekerja laut (ABK dan kapten kapal) yang dibutuhkan untuk memproduksi 1 kg ikan jenis ke-i (Rp); L = biaya pekerja laut (ABK dan kapten kapal) yang
dianggarkan (Rp);
xi = jumlah produksi ikan hasil tangkapan jenis ke-i (kg).
(5) Kendala biaya administrasi:
1
Keterangan:
ei = koefisien biaya administrasi yang dibutuhkan untuk memproduksi 1 kg ikan jenis ke-1 (Rp);
A = biaya administrasi yang dianggarkan (Rp);
(6) Kendala kapasitas muat palka:
BE + YF + BF + MK P
Keterangan:
BE = ikan tuna mata besar (bigeye tuna); YF = ikan tuna sirip kuning (yellowfin tuna); BF = ikan tuna sirip biru (bluefin tuna);
MK = ikan meka;
P = jumlah kapasitas maksimum suatu palka kapal (kg).
(7) Kendala Nonnegativity
Kendala nonnegativity menyatakan bahwa jumlah produksi hasil tangkapan tersebut tidak boleh bernilai negatif atau sama dengan nol.
Xi 0
3.4.3 Analisis primal
Analisis primal bertujuan untuk mengetahui kombinasi produk (Xi) mana yang terbaik yang dapat memaksimumkan keuntungan dengan sumberdaya yang terbatas. Analisis primal mengetahui kombinasi yang masuk dalam skema optimal dan kombinasi yang tidak termasuk dalam skema optimal. Melalui perbandingan antara kombinasi optimal dengan kombinasi aktual dapat dianalisis apakah usaha operasi panangkapan ikan tersebut telah optimal atau belum.
3.4.4 Analisis dual
Analisis dual dilakukan untuk mengetahui nilai slack atau surplus serta nilai dual price suatu permasalahan dengan menggunakan linear programming. Nilai slack atau surplus menunjukkan tingkat pemanfaatan sumberdaya oleh perusahaan, sedangkan nilai dual price menunjukkan perbaikan nilai fungsi tujuan karena naiknya ketersediaan kendala sumberdaya yang dimiliki sebesar satu satuan. Kriteria nilai slack atau surplus serta dual price adalah sebagai berikut : 1) Slack/surplus > 0 serta nilai dual price = 0 maka sumberdaya dikatakan
berlebih, demikian sebaliknya.
2) Slack/surplus = 0 dan nilai dual price > 0 maka dikatakan bahwa sumberdaya yang dimiliki kurang (langka) dan merupakan kendala yang membatasi nilai dari fungsi tujuan.
3.4.5 Analisis sensitivitas
Analisis sensitivitas dilakukan untuk mengetahui sejauh mana jawaban optimal dapat diterapkan apabila terjadi perubahan parameter yang membangun model. Perubahan tersebut dapat terjadi karena perubahan koefisien fungsi tujuan, perubahan koefisien fungsi kendala, perubahan nilai sebelah kanan model, serta adanya tambahan variabel keputusan.
Analisis sensitivitas menunjukkan selang kepekaan nilai-nilai koefisien fungsi tujuan yang dapat mempertahankan kondisi optimal. Selang kepekaan ditunjukkan oleh batas maksimum yang menggambarkan batas kenaikan nilai aktivitas atau kendala yang tidak mengubah fungsi tujuan dan ditunjukkan oleh batas minimum nilai koefisien tujuan yang menggambarkan batas penurunan nilai aktivitas atau kendala yang tidak mengubah fungsi tujuan. Selain itu selang kepekaan juga ditunjukkan oleh nilai ruas kanan yang menggambarkan seberapa besar perubahan ketersediaan sumberdaya yang dapat ditolerir sehingga nilai dual tidak berubah.