Teknik Analisis Data

BAB III METODE PENELITIAN

H. Teknik Pengambilan Data

I. Teknik Analisis Data

Analisis dalam penelitian ini dilakukan secara deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Metode penelitian deskriptif dengan pendekatan secara kuantitatif digunakan apabila bertujuan untuk mendeskripsikan atau menjelaskan peristiwa atau suatu kejadian yang terjadi pada saat sekarang dalam bentuk angka-angka yang bermakna (Nana Sudjana, 1995:53).

Penilaian kinerja rantai pasok sangat dibutuhkan saat ini. Penilaian dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja rantai pasok yang ada. Hal ini dapat dijadikan dasar evaluasi bagi setiap perusahaan yang terlibat dan menjadi dasar perbaikan kinerja. Kriteria penilaian atau atribut penilaian menjadi salah satu hal yang penting bagi penilaian kinerja. Setalah melihat atribut ditetapkan maka diadakanlah penilaian. Dalam proses ini perusahaan akan didapatkan nilai kinerja dan prioritas atribut mana saja yang dipentingkan. Penilaiaan kinerja menggunakan pendekaan yang digunakan adalah metode AHP dengan langkah-langkah sebagai berikut :

1. Penyusunan atribut kinerja dan sub atribut kinerja.

2. Menentukan prioritas elemen

a. Langkah pertama dalam menentukan prioritas elemen adalah membuat perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.

b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif tertentu dari suatu elemen terhadap elemen yang lain. Matriks pada penelitian ini adalah

sekumpulan bilangan yang disusun secara baris dan kolom dan ditempatkan pada tabel.

3. Sintesis

Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah :

a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.

b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.

c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata atau bobot.

4. Mengukur konsistensi

a. Perhitungan perkalian matriks

Perhitungan ini dilakukan dengan cara mengkalikan nilai pada kolom matriks perbandingan berpasangan elemen pertama dengan nilai rata-rata baris elemen yang sama pada elemen yang sama, nilai pada kolom matrisk perbandingan berpasangan elemen kedua dengan nilai rata-rata baris elemen yang sama pada elemen yang sama.

b. Perhitungan nilai eigen value maximum

Perhitungan ini dilakukan dengan cara menjumlahkan setiap baris pada matriks. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan bobot elemen yang bersangkutan. Jumlahkan hasil bagi dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut 𝜆 maks.

5. Perhitungan Consistency Index (CI) Perhitungan ini menggunakan rumus :

𝐶𝐼 =^{𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛}

𝑛

Keterangan :

n = banyaknya elemen

𝜆maks = nilai eigen maximum 6. Pehitungan Consistency Ratio (CR)

Perhitungan ini menggunakan rumus : CR = CI / RI

Keterangan :

CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index

RI = Random Consistency Index

Berikut adalah keterangan nilai Random Consistency Index yang digunakan dalam pengolahan data pada tabel III.2.

Tabel III.2

Random Consistency Index Random Consistency Index (RI)

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 1,49 Sumber : (Saaty T.J, 1990)

Perhitungan Konsistensi Hierarki / 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).

Penilaian kinerja supply chain management menggunakan perhitungan normalisasi. Proses normalisasi membutuhkan nilai minimum (terburuk) dan nilai maksimum (terbaik) dari setiap metrik. Setiap metrik dihitung nilai absolutnya mempunyai satuan ukuran yang berbeda-beda.

Oleh karena itu, diperlukan suatu cara untuk menyetarakan skala nilai dengan satuan yang berbeda-beda tersebut. Setelah melakukan perhitungan nilai absolut, maka ditentukan nilai terbaik dan nilai terburuk dari setiap metrik yang di ukur. Nilai terbaik akan diwakili dengan angka seratus (100) di dalam proses normalisasi. Proses normalisasi dilakukan dengan cara interpolasi di antara nilai-nilai tersebut, sehingga didapatkan satuan ukuran yang sama untuk setiap metrik yang diukur. Rumus perhitungan skor di dalam proses normalisasi adalah 𝑆𝑛𝑜𝑟𝑚 = ^{𝑆𝑖−𝑆𝑚𝑖𝑛}

𝑆𝑚𝑎𝑥−𝑆𝑚𝑖𝑛.

45 BAB IV

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN A. G Coffee Roastery

G Coffee Roastery adalah perusahaan yang menawarkan produk berupa biji kopi siap pakai atau roasted beans. G Coffee Roastery didirikan pada tahun 2016 oleh Bisma Hakim. Beliau pernah mendirikan perusahaan yang serupa pada tahun 2014 dengan nama Garasi Coffee Roastery bersama dengan teman, karena suatu hal yang tidak bisa dijelaskan akhirnya Mas Bisma mendirikan G Coffee Roastery disebabkan masih banyak langganan untuk meminta produk dari Mas Bisma lantaran cocok dengan produk roasted bean yang diproduksi.

Produk yang ditawarkan oleh G Coffee Roastery ada 2 jenis blend coffee beans dan single origin. Blend coffee beans merupakan biji kopi sangrai yang dihasilkan dengan biji kopi yang telah dicampur dengan 2 jenis atau 3 jenis macam kopi yang diproduksi dengan teknik yang berbeda. Single origin merupakan biji kopi sangrai yang berasal dari 1 daerah tertentu yang telah dipilih oleh G Coffee Roastery karena merasa cocok dengan kopi tersebut. Single origin yang berada di G Coffee Roastery berasal dari beberapa daerah, salah satu produk andalan dari G Coffee Roastery adalah Si Madu Hitam, biji kopi yang berasal dari Gunung Palasari, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat.

G Coffee Roastery memiliki rata-rata penjualan roasted beans 250 kilogram perbulan. G Coffee Roastery menggunakan mesin sangrai kopi dengan kapasitas 1 kilogram, dengan masa kerja mesin 7 jam perhari, kecuali hari minggu. G Coffee Roastery memiliki beberapa pelanggan tetap coffee shop,

sebagai perusahaan yang memberikan hasil roasted bean G Coffee Roastery memiliki program untuk memberikan pelayanan kepada konsumen mereka untuk mengecek hasil dari olahan kopi bisa sesuai diinginkan oleh konsumen. Selain melakukan penawaran kepada konsumen secara langsung, G Coffee Roastery juga aktif di sosial media untuk menjaga komunikasi mereka dan promosi yang diberikan. G Coffee Roastery berlokasi di Jl. Pandean Sari No. III, Candok, Condongcatur, Kecamatan Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281.

Gambar IV.1 Struktur Organisasi G Coffee Roastery

Berikut merupakan deskripsi pekerjaan dari setiap departemen yang ikut andil dalam penilaian kinerja rantai pasok.

1. CEO & Roaster

a. Memimpin perusahaan

b. Merencanakan, melaksanakan, mengkordinasi, mengawasi dan menganalisis semua aktivitas perusahaan

c. Memproduksi biji kopi sangrai.

2. Markerting

a. Memberikan penawaran kepada konsumen dan calon konsumen b. Merencanakan dan melaksanakan promosi.

CEO & Roaster

Akuntan Roaster Marketing Design Barista

c. Melakukan quality control hasil kopi kepada konsumen tetap yang berada di Daerah Istimewa Yogyakarta.

3. Akuntan

a. Menyiapkan laporan keuangan.

b. Mengevaluasi anggaran untuk memberikan keuntungan maksimal kepada G Coffee Roastery.

B. Pemetaan Proses Bisnis Dengan Pendekatan Meetode Supply Chain Operation Reference

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=^0,097_1,12 =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 =^2-2_2-1=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