BAB III METODE PENELITIAN
3.5 Metode Pengolahan data
4.1.2 Pengumpulan Data Kuantitatif
Data-data kuantitatif diperoleh dari data sekunder perusahaan pada bulan April 2010 hingga September 2010. Data-data yang diperoleh ini antara lain data produksi dan rencana produksi, data jumlah pengiriman dan data-data lain yang berhubungan dengan pengukuran kinerja Supply Chain perusahaan.
4.1.2.1 Plan
a. Data Produksi dan Rencana Produksi
Data produksi dan rencana produksi yang di tampilkan ini adalah data Plan – Reliability – Percentage of Adjusted Production Quantity di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience.
Tabel 4.2 Data Produksi dan Rencana Produksi
Bulan Produksi (kg) Rencana Produksi (kg) April 2010 213.000 250.000 Mei 2010 175.000 205.000 Juni 2010 160.000 180.000 Juli 2010 125.000 150.000 Agustus 2010 185.000 225.000 September 2010 140.000 165.500
employee reliability, data ini diambil dari hasil wawancara dan pengamatan
kepada General Manager di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience dengan
menggunakan skala 1 sampai dengan 5 dengan kriteria: 1 : Sangat Kurang
2 : Kurang 3 : Cukup 4 : Baik
5 : Sangat Baik
Tabel 4.3 Data Planning Employee Reliability
Bulan Skala April 2010 5 Mei 2010 4 Juni 2010 4 Juli 2010 5 Agustus 2010 4 September 2010 4
(Sumber : PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience)
c. Data Internal Relationship
Data yang di tampilkan ini adalah data Plan – Reliability – Internal Relationship, data ini diambil dari hasil wawancara dan pengamatan kepada General Manager di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience dengan menggunakan skala 1 sampai dengan 5 dengan kriteria:
3 : Cukup 4 : Baik
5 : Sangat Baik
Tabel 4.4 Data Internal Relationship
Bulan Skala April 2010 4 Mei 2010 5 Juni 2010 3 Juli 2010 4 Agustus 2010 4 September 2010 5
(Sumber : PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience)
4.1.2.2 Source
a. Data Source Employee Reliability
Data yang di tampilkan ini adalah data Source – Reliability – Source Employee Reliability, data ini diambil dari hasil wawancara dan pengamatan
kepada General Manager di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience dengan
menggunakan skala 1 sampai dengan 5 dengan kriteria:
1. Sangat Kurang 3. Cukup 5. Sangat Baik
Bulan Skala April 2010 5 Mei 2010 4 Juni 2010 4 Juli 2010 4 Agustus 2010 3 September 2010 5
(Sumber : PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience)
b. Data Supplier Delivery Lead Time
Data yang di tampilkan ini adalah data Source – Responsiveness – Supplier Delivery Lead Time, yang diperoleh dari PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience .
Tabel 4.6 Data Supplier Delivery Lead Time
BULAN BAHAN BAKU TANGGAL PERMINTAAN TANGGAL KEDATANGAN LEAD TIME (HARI) April 2010 Propoinep 6-4-2010 20-4-2010 14 Mei 2010 Propoinep 11–5-2010 31-5-2010 20 Juni 2010 Propoinep 7- 6-2010 24-6-2010 17 Juli 2010 Propoinep 6–7-2010 25-7-2010 19 Agustus 2010 Propoinep 3-8-2010 25-8-2010 22 September 2010 Propoinep 8-9-2010 20-9-2010 12
(Sumber : PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience)
Cost, biaya pemesanan yaitu semua pengeluaran yang timbul untuk mendatangkan barang dari luar meliputi biaya pengangkutan, biaya materai/ perangko, biaya proses pemesanan, data ini diambil dari data sekunder perusahaan di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience
Tabel 4.7 Data Material Order Cost
Bulan Biaya Pemesanan (Rp)
April 2010 35.500.000 Mei 2010 52.600.000 Juni 2010 45.125.000 Juli 2010 36.500.000 Agustus 2010 54.110.000 September 2010 25.525.000
(Sumber : PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience)
d. Data Payment term
Data yang di tampilkan ini adalah data Source – Assets – Payment term, data ini diambil dari data sekunder perusahaan di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience
Tabel 4.8 Data Payment term
Bulan
Rata-rata Selisih Waktu Penerimaan Material dari Supplier dengan Pembayaran ke
Supplier (hari) April 2010 1 Mei 2010 2 Juni 2010 2 Juli 2010 1 Agustus 2010 1 September 2010 1
Data yang di tampilkan ini adalah data Make – Realibity – Manufacturing Employee Reliability, data ini diambil dari hasil dan pengamatan kepada General Manager di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience dengan menggunakan skala 1 sampai dengan 5 dengan kriteria:
1. Sangat Kurang 4. Baik
2. Kurang 5. Sangat Baik
3. Cukup
Tabel 4.9 Data Manufacturing Employee Reliability
Bulan Skala April 2010 4 Mei 2010 4 Juni 2010 5 Juli 2010 5 Agustus 2010 4 September 2010 5
(Sumber : PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience)
b. Data Run Time dan Break Down Time
Data yang di tampilkan ini adalah data Make – Realibility – Break down time, data ini diambil dari data sekunder perusahaan di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience.
April 2010 279 57 Mei 2010 297 53 Juni 2010 269 67 Juli 2010 287 63 Agustus 2010 284 66 September 2010 218 118
(Sumber : PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience)
4.1.2.4 Deliver
a. Data Delivery Lead Time
Data yang di tampilkan ini adalah data Delivery – Responsiveness – Delivery Lead Time, data ini diambil dari data sekunder perusahaan yaitu data pengiriman di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience.
Tabel 4.11 Data Delivery Lead Time
BULAN LEAD TIME
(HARI) April 2010 4 Mei 2010 2 Juni 2010 1 Juli 2010 2 Agustus 2010 1 September 2010 2
Delivery Quantity, data ini diambil dari data sekunder perusahaan yaitu jumlah minimum pengiriman dari PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience ke
konsumen.
Tabel 4.12 Data Minimum Delivery Quantity
Bulan Jumlah Pengiriman Minimum (Ton) April 2010 4,26 Mei 2010 8,75 Juni 2010 4,8 Juli 2010 2,5 Agustus 2010 2,775 September 2010 1,996
(Sumber : PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience)
4.1.2.5 Return
a. Number of Customer Complaint
Data yang di tampilkan ini adalah data Return – Realibility – Number of Customer Complaint, data ini diambil dari data sekunder perusahaan yaitu jumlah
komplain dari konsumen di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience.
Tabel 4.13 Data Number of Customer Complaint
Bulan Jumlah Komplain (kali) April 2010 2 Mei 2010 3 Juni 2010 1 Juli 2010 0 Agustus 2010 3 September 2010 1
Kuisioner ini bertujuan untuk mengetahui kondisi performansi Supply
Chain pada PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience, misalnya : hubungan
internal antara bagian dalam perusahaan, keandalan tenaga kerja dan waktu untuk mengatasi komplain dari customer. Format kuisioner dapat dilihat pada lampiran B.
4.1.3.2 Penyebaran Kuisioner Indikator Kualitatif Performansi Supply Chain
Kuesioner ini disebarkan pada seluruh karyawan yang ada di PT. Bayer Indonesia – Bayer CropScience yaitu sebanyak 73 diantaranya adalah 59 karyawan dari Departemen Produksi dan Engineering, 14 karyawan dari Departemen logistik dan planner. Karena kuesioner ini disebarkan pada seluruh karyawan (populasi) jadi tidak menggunakan penentuan sampel. Untuk Hasil rekapitulasi dapat dilihat di lampiran C.
Dari hasil kuisioner tersebut diuji tingkat validitasnya dengan
menggunakan software SPSS Versi 15.0. Hasil uji validitas dan reliabilitas dapat
Engineering.
Data kuisioner yang digunakan adalah 59 kuisioner sehingga df = 59 –2 =
57, dengan = 5%. Penggunaan tabel r untuk n = 59 dilakukan dengan
menggunakan software SPSS versi 15.0, sehingga nilai rtabel = 0,2162 dan hasil
rhitung dilihat di lampiran D, hasil perhitungan validitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.14.
Tabel 4.14. Uji validitas Bagian Produksi dan engineering
No. Pertanyaan r hit
r tab
(df=59,=5%) Keterangan
1 Jumlah training yang diadakan
dalam 1 tahun 0,405 0,2162 Valid
2 Kesesuaian jenis training dengan
jabatan atau tugas yang dilakukan 0,573 0,2162 Valid 3 Jumlah peserta yang diikut
sertakan dalam training 0,345 0,2162 Valid 4
Kesesuaian latar belakang pendidikan karyawan dengan
kedudukan atau tugasnya 0,494
0,2162 Valid 5 Koordinasi antar bagian 0,464 0,2162 Valid 6
Keberadaan tim yang
beranggotakan tenaga kerja dari
berbagai fungsi 0,548
0,2162 Valid
7
Usaha dalam mengurangi hambatan komunikasi antar
bagian 0,600
0,2162 Valid
8
Koordinasi internal antar bagian yang terkait dengan fungsi supply
chain 0,432
0,2162 Valid (Sumber : Kuisioner Indikator Kualitatif Performansi Supply Chain)
Dari tabel di atas karena semua rhitung > rtabel maka semua data dinyatakan
Data kuisioner yang digunakan adalah 14 kuisioner sehingga df = 14–2 =
12, dengan = 5%. Penggunaan tabel r untuk n = 14 dilakukan dengan
menggunakan software SPSS versi 15.0, sehingga nilai rtabel = 0,4575 dan hasil
rhitung dilihat di lampiran D, hasil perhitungan validitas dalam penelitian ini dapat
dilihat pada tabel 4.15
Tabel 4.15. Uji Validitas Bagian Logistik dan planner.
No. Pertanyaan r hit
r tab
(df=14,=5%) Keterangan
1 Jumlah training yang diadakan
dalam 1 tahun 0,834 0,4575 Valid
2 Kesesuaian jenis training dengan
jabatan atau tugas yang dilakukan 0,690 0,4575 Valid 3 Jumlah peserta yang diikut
sertakan dalam training 0,821 0,4575 Valid 4
Kesesuaian latar belakang pendidikan karyawan dengan kedudukan atau tugasnya
0,776 0,4575 Valid 5 Koordinasi antar bagian 0,752 0,4575 Valid 6
Keberadaan tim yang beranggotakan tenaga kerja dari berbagai fungsi
0,756 0,4575 Valid
7
Usaha dalam mengurangi hambatan komunikasi antar bagian
0,612 0,4575 Valid
8
Koordinasi internal antar bagian yang terkait dengan fungsi supply chain
0,716 0,4575 Valid
9 Waktu untuk menyelesaikan atau
mengatasi komplain 0,835 0,4575 Valid (Sumber : Kuisioner Indikator Kualitatif Performansi Supply Chain)
Dari tabel di atas karena semua rhitung > rtabel maka semua data dinyatakan
dan engineering.
Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur keandalan dari hasil penyebaran kuisioner, jadi berapa kali atribut-atribut pada kuisioner ditanyakan kepada responden yang berbeda, maka hasilnya tidak akan menyimpang terlalu jauh dari jawaban rata-rata responden untuk atribut tersebut. Uji reliabilitas
dilakukan dengan menggunakan SPSS versi 15.0. Data kuisioner yang digunakan
adalah 59 kuisioner sehinggadf = 59–2 =57, dengan = 5%, sehingga nilai rtabel =
0,2162. Hasil perhitungan reliabilitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel
4.16.
Tabel 4.16 Uji Reliabilitas Bagian Produksi dan engineering
Cronbach's Alpha N of Items
.778 8
Dari tabel di atas, menunjukkan 0,778 > 0,2162 karena r> r tab, maka
dapat disimpulkan bahwa pertanyaan dalam kuisioner tersebut reliable. Untuk hasil uji reliabilitas dapat dilihat pada lampiran D.
4.1.5.2Uji Realibilitas Kuisioner Untuk Karyawan Departemen Logistik dan Planner.
Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur keandalan dari hasil penyebaran kuisioner, jadi berapa kali atribut-atribut pada kuisioner ditanyakan kepada responden yang berbeda, maka hasilnya tidak akan menyimpang terlalu
= 0,4575. Hasil perhitungan reliabilitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada
tabel4.17.
Tabel 4.17 Uji Reliabilitas Bagian Logistik dan planner
Cronbach's Alpha N of Items
931 9
Dari tabel 4.17,menunjukkan0,931> 0,4575 karena r> r tab, maka dapat
disimpulkan bahwa pertanyaan dalam kuisioner tersebut reliable Untuk hasil uji
reliabilitas dapat dilihat pada lampiranD.