III METODE PENELITIAN
B. Metode Kerja
4. Pengolahan dan Analisis Data
1) Pengolahan Data
Analisis data secara kualitatif dan kuantitatif, meliputi tahap transfer data, editing data, pengolahan data dan interpretasi data secara deskriptiif. Analisis kualitatif digunakan untuk mengetahui aspek manajemen, aspek teknis, dan produksi, serta aspek pemasaran. Analisis kuantitatif digunakan untuk mengetahui aspek bobot dan prioritas dihitung dengan manipulasi matrik atau melalui penyelesaian persamaan matematik.
2) Analisis Data
Beberapa skenario yang digunakan dalam penelitian ini, khususnya dalam menyusun strategi pengembangan wisata bahari dalam mendukung usaha mikro di pulau kecil terhadap sumberdaya kelautan, yaitu sebagai berikut.
a. Skenario Pesimistis: Usaha mikro dan kecil sektor wisata bahari di pulau Bunaken menurun, karena menurunnya wisatawan yang berkunjung ke pulau Bunaken.
b. Skenario Semi Pesimistis: Usaha mikro dan kecil sektor wisata bahari di pulau kecil tetap ada, tetapi tidak mengalami perkembangan yang berarti (stagnan).
c. Skenario Semi Optimistis: Usaha mikro dan kecil sektor wisata bahari di pulau kecil semakin tumbuh dan berkembang, namun belum memberikan dampak yang optimal terhadap peningkatan ekonomi masyarakat lokal dan upaya-upaya pelestarian lingkungan.
d. Skenario Optimistis: Usaha mikro dan kecil sektor wisata bahari di pulau kecil akan tumbuh dan berkembang secara optimal dan memberikan dampak peningkatan ekonomi masyarakat lokal seiring dengan pelestarian lingkungan pulau kecil dan sekitarnya.
Setelah menentukan alur skenario, proses selanjutnya adalah menentukan
scaling nilai-nilai ukuran kriteria dalam bentuk multicriteria analysis. Seluruh skenario yang telah diterapkan ke dalam suatu kriteria, kemudian merubah semua nilai ukuran kriteria tersebut menjadi skor yang paling besar kemungkinannya untuk dapat mengidentifikasi skenario yang terbaik, yaitu skenario dengan manfaat dan keuntungan yang maksimal dengan kerugian dan biaya yang minimal.
Identifikasi skenario ini dapat diketahui dari pendugaan nilai rata-rata untuk setiap skenario yang ada, sehingga menghasilkan sebuah skor dengan skala ordinal, yang berarti secara keseluruhan metode ini tidak dapat menentukan seberapa besar keunggulan suatu skenario dibandingkan dengan skenario lainnya. Model multicriteria analysis ini mengasumsikan bahwa masing-masing kriteria memiliki bobot yang sama, seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penentuan Scaling dan Pembobotan Multicriteria Analysis Alternatif Skenario Kriteria Pesimis (Skenario A) Semi Pesimis (Skenario B) Semi Optimis (Skenario C) Optimis (Skenario D) Politik • Pajak • Subsidi • Stabilitas Keamanan • Kebijakan/Peraturan A11 A12 A13 A14 B11 B12 B13 B14 C11 C12 C13 C14 D11 D12 D13 D14 Rataan 1 A1 B1 C1 D1 Ekonomi • Kurs Rupiah • Suku Bunga • Pemasaran • Fluktuasi harga A21 A22 A23 A24 B21 B22 B23 B24 C21 C22 C23 C24 D21 D22 D23 D24 Rataan 2 A2 B2 C2 D2 Sosial • Demografi • Kesadaran lingkungan • Penyerapan tenaga kerja • Tradisi masyarakat lokal A31 A32 A33 A34 B31 B32 B33 B34 C31 C32 C33 C34 D31 D32 D33 D34 Rataan 3 A3 B3 C3 D3
Sarana dan Prasarana
• Efisiensi Biaya • Akses Transportasi • Sistem Informasi • Promosi A41 A42 A43 A44 B41 B42 B43 B44 C41 C42 C43 C44 D41 D42 D43 D44 Rataan 4 A4 B4 C4 D4 Rataan Total A B C D Sumber: Brown, 2001.
Rataan skor pada tiap grup kriteria (politik, ekonomi, sosial, sarana dan prasarana) yaitu dengan menghitung rata-rata skor sub kriteria tiap grup kriteria. Misalkan nilai rataan untuk kriteria politik.
Pada skenario A : A1 = (A11+A12+A13+A14)/4 Pada skenario B : B1 = (B11+B12+B13+B14)/4 Pada skenario C : C1 = (C11+C12+C13+C14)/4 Pada skenario D : D1 = (D11+D12+D13+D14)/4
Rumus di atas juga digunakan untuk mencari rataan pada kriteria ekonomi, sosial, politik, dan sarana prasarana untuk tiap skenario. Rataan yang dihasilkan dari tiap kriteria (politik, ekonomi, sosial dan sarana prasarana) kemudian dihitung rata-ratanya lagi untuk menghasilkan keseluruhan skor akhir (rataan total) yang dihitung dengan rumus berikut.
Skenario A = (A1+A2+A3+A4)/4 Skenario B = (B1+B2+B3+B4)/4 Skenario C = (C1+C2+C3+C4)/4 Skenario D = (D1+D2+D3+D4)/4
Banyaknya kriteria tergantung pada aspek yang dianggap paling mempengaruhi di dalam proses pengambilan keputusan dalam menentukan alternatif pengembangan yang akan dilakukan. Dalam penelitian ini kriteria rataan dikembangkan berdasarkan triple bottom line benefit cost (Munandar, 2007). Berdasarkan rataan total ini kita dapat menentukan alternatif skenario pengembangan terbaik dengan tidak mengikutsertakan pilihan atau keinginan
dari stakeholders atau pengambil keputusan sebagai pembobot dalam
pengambilan keputusan akhir.
Perhitungan pembobotan dilakukan melalui pendekatan Analytical
Hierarchy Process (AHP) untuk masing-masing kriteria yang telah ditentukan sebelumnya, seperti terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pembobotan Masing-masing Kriteria Analisis
Alternatif Skenario Kriteria Pesimis (Skenario A) Semi Pesimis (Skenario B) Semi Optimis (Skenario C) Optimis (Skenario D) Politik (Bobot 1 x A) (Bobot 1 x B) (Bobot 1 x C) (Bobot 1 x D)
Ekonomi (Bobot 2 x A) (Bobot 2 x B) (Bobot 2 x C) (Bobot 2 x D)
Sosial (Bobot 3 x A) (Bobot 3 x B) (Bobot 3 x C) (Bobot 3 x D)
Sarana dan Prasarana
(Bobot 4 x A) (Bobot 4 x B) (Bobot 4 x C) (Bobot 4 x D)
Total
Total hasil kali pembobotan dengan skor pada masing-masing skenario adalah : Skenario A = (Bobot 1 x A) + (Bobot 2 x A) + (Bobot 3 x A)+(Bobot 4 x A)
Skenario B = (Bobot 1 x B) + (Bobot 2 x B) + (Bobot 3 x B)+(Bobot 4 x B) Skenario C = (Bobot 1 x C) + (Bobot 2 x C) + (Bobot 3 x C)+(Bobot 4 x C) Skenario D = (Bobot 1 x D) + (Bobot 2 x D) + (Bobot 3 x D)+(Bobot 4 x D)
Bobot 1, 2, dan 3 didapat melalui pendekatan Analytical Hierarchy Process
Hasil ini dianggap lebih akurat daripada hasil keputusan pada metode rataan sebelumnya tanpa adanya pembobotan untuk tiap kriteria berdasarkan pada keinginan atau pilihan dari stakeholders sebagai pengambil keputusan terakhir.
AHP selanjutnya digunakan untuk menganalisis prioritas strategi pengembangan. Dengan AHP, analisis dimulai dengan penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategis dan dinamik menjadi bagian-bagiannya, serta menata dalam sebuah hirarki yang diperoleh dari kuisioner yang diajukan kepada responden. Tingkat kepentingan setiap variable diberi nilai numerik secara subjektif tentang arti penting variable tersebut secara relatif
dibandingkan dengan variable lain untuk memformulasikan strategi
pengembangan usaha kecil sektor wisata bahari di pulau Bunaken. Kuisioner (Lampiran 3) diinput sebagai data menggunakan AHP dengan syarat hanya pendapat responden yang memiliki rasio konsistensi ≤ 10% yang akan dianalisis lebih lanjut. Dalam penelitian ini proses AHP dilakukan sebagai berikut.
1. Penyusunan Hirarki
Persoalan yang akan diselesaikan, diuraikan menjadi unsur-unsurnya, yaitu alternatif strategi, tujuan, aktor, faktor dan sasaran atau goal, kemudian disusun menjadi struktur hirarki. Beberapa alternatif strategi untuk membuat keputusan adalah pemanfaatan pulau kecil sebagai obyek usaha kecil sektor wisata bahari, peningkatan kesadaran masyarakat lokal, peningkatan mekanisme pengelolaan wisata bahari di pulau kecil, pembangunan sarana dan prasarana di pulau kecil, peningkatan keterampilan SDM dalam mendukung usaha kecil dan perbaikan kebijakan dan kelembagaan beserta tujuan, aktor dan faktor yang terkait dengan masing-masing alternatif strategi. Struktur hirarki dalam AHP dapat dilihat pada Gambar 3 sebagai berikut.
Sasaran :
Strategi Pengembangan Usaha Kecil Sektor Wisata Bahari di Pulau Kecil Faktor – faktor yang mempengaruhi: Hirarki 1
Aktor merupakan pelaku dalam pengembangan Usaha Kecil Sektor Wisata Bahari di pulau Kecil : Hirarki 2
Alternatif Strategi
Tujuan yang ingin dicapai dalam Pengembangan Usaha Kecil Sektor Wisata Bahari di pulau Kecil: Hirarki 3
2. 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 3 berikut.
Tabel 3. Penilaian Kriteria
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 Mutlak lebih penting dari B
2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan
Nilai perbandingan A dengan B adalah 1 (satu) dibagi dengan nilai perbandingan B dengan A.
3. Penentuan Prioritas
Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Nilai-nilai perbandingan relatif kemudian diolah untuk menentukan peringkat relatif dari seluruh alternatif. Baik kriteria kualitatif maupun kriteria kuantitatif, dapat dibandingkan sesuai dengan judgement yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas. Bobot atau prioritas dihitung dengan memanipulasi matriks atau melalui penyelesaiaan persamaan matematik. Perhitungan bobot dalam penentuan prioritas dalam penelitian ini menggunakan alat bantu software
yaitu expert choice.
Pengambilan keputusan untuk menentukan strategi pengembangan wisata bahari di dalam mendukung usaha mikro di pulau kecil memperhatikan empat dampak sebagai berikut.
a. Dampak Politik: pajak, subsidi, stabilitas keamanan, kebijakan atau peraturan.
b. Dampak Ekonomi: kurs rupiah, suku bunga, pemasaran, fluktuasi harga. c. Dampak Sosial: demografi, kesadaran lingkungan, penyerapan tenaga
d. Dampak Sarana dan Prasarana : efisiensi biaya, akses transportasi, sistem informasi, promosi.
Dalam hal ini, urutan kriteria yang diprioritaskan adalah (1) basis pengembangan usaha wisata bahari, pesisir atau kombinasi, (2) tujuan mendapat manfaat atau benefit (aspek kajian) secara ekonomi, lingkungan dan sosial budaya, (3) tujuan menekan biaya atau cost secara ekonomi, lingkungan dan sosial budaya, (4) bentuk kelembagaan usaha (perorangan, bentuk PIR, dan lainnya), serta (5) pelaku inisiator usaha dan sebagainya.
4. Konsistensi Logis
Semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingkatkan secara konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang logis (Marimin, 2004). Konsistensi logis nilai-nilai perbandingan berpasangan yang telah dilakukan kemudian diperiksa tingkat konsistensinya.