33 BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian
Desain penelitian adalah kerangka atau framework untuk mengadakan penelitian. Berdasarkan karakteristik masalah yang diteliti, penelitian ini termasuk ke dalam penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif merupakan metode yang digunakan untuk mengetahui nilai variabel mandiri, baik satu variabel atau lebih (independen) tanpa membuat perbandingan, atau menghubungkan dengan variabel lain (Sugiyono2006, p11). Sedangkan metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian survei, yaitu penelitian yang dilakukan pada populasi besar maupun kecil, tetapi data yang dipelajari adalah data dari sampel yang diambil dari populasi tersebut (Sugiyono2006, p7).
Unit analisis merujuk pada tingkat kesatuan data yang dikumpulkan selama tahap analisis data selanjutnya (Sekaran2006, p173). Unit analisis yang diperlukan dalam penelitian ini adalah Koperasi, yaitu Koperasi Sentra Industri Cianjur. Horizon waktu yang digunakan dalam penelitian ini adalah cross-sectional, di mana data yang dikumpulkan hanya satu kali dalam suatu kurun waktu tertentu.
Tabel 3. 1 – Desain Penelitian
Tujuan
Penelitian Jenis Penelitian
Metode
Penelitian Unit Analisis Time Horison
T-1 Penelitian Deskriptif Survei Organisasi Cross-Sectional
T-2 Penelitian Deskriptif Survei Organisasi Cross-Sectional
T-3 Penelitian Deskriptif Survei Organisasi Cross-Sectional
T-4 Penelitian Deskriptif Survei Organisasi Cross-Sectional
Sumber : Hasil Pengolahan Data (2011)
Keterangan:
T-1 : Mengetahui status keberlanjutan pengelolaan OVOP saat ini ditinjau dari dimensi ekonomi, sosial, lingkungan dan lingkungan fisik, teknologi, leadership
T-2 : Menganalisis faktor faktor kunci yang menentukan keberlanjutan OVOP pada sentra industri Cianjur, KMTP, Jawa Barat
T-3 : Simulasi model untuk menentukan skenario ideal OVOP berkelanjutan pada sentra industri Cianjur, KMTP, Jawa Barat
T-4 : Menentukan rumusan kebijakan keberlanjutan program OVOP pada sentra industri Cianjut, KMTP, Jawa Barat
3.2 Operasional Variabel
Operasional variabel merupakan penjelasan pengertian dari teori variabel, sehingga dapat diamati dan diukur dengan menentukan hal-hal yang diperlukan untuk mencapai tujuan tertentu.
Tabel 3. 2 – Operasionalisasi Variabel Penelitian
Variabel Dimensi Variabel Ukuran
Skala Pengukur an Keberlanjutan Program OVOP Ekonomi
Bantuan Kredit bagi Petani Tidak memadai – memadai
Ordinal Peningkatan Pendapatan Petani Tidak meningkat –
meningkat
Pembayaran tepat waktu Tidak tepat waktu – tepat waktu
Pengembalian kredit ringan Berat – ringan
Pengelolaan Distribusi Tidak teratur – teratur Iklan dan packaging Tidak membantu –
membantu
Sosial
Dukungan dan Support
Pemerintah Tidak ada - ada
Ordinal Dukungan dan support
masyarakat Tidak ada - ada Komitmen dan Tanggung Jawab
Masyarakat Tidak ada - ada Pembangunan Sumber Daya
Manusia Tidak ada - ada
Lingkungan &
Lingkungan Fisik
Infrastruktur Buruk – baik
Ordinal Konservasi Lahan dan Habitat Tidak ada – ada
Ketersediaan Bahan Baku Tidak tersedia – tersedia Potensi Sumber Daya Alam Tidak berpotensi –
berpotensi Pengelolaan Penggunaan Lahan Buruk – baik
Teknologi
Bimbingan Tenaga Ahli Tidak ada - ada
Ordinal Investasi Teknologi Tidak ada – ada
Inovasi Produk Tidak ada – ada Penambahan nilai guna melalui
Teknologi Tidak ada – ada Penggunaan Teknologi Tepat
Guna Tidak ada – ada
Leadership / Kepemimpi nan
Pembangunan kesejahteraan petani
Tidak ada - ada
Ordinal Komitmen Pemimpin Tidak ada - ada
Pemimpin yang dapat dipercaya Tidak dipercaya – dipercaya Sikap motivator tidak setuju - setuju
Sikap selalu ingin maju ke
depan tidak setuju - setuju
Menurut Riduwan dan Kuncoro (2008, p20), skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok tentang kejadian atau gejala sosial.
Skala ordinal tidak hanya mengkategorikan variabel ke dalam kelompok, tetapi juga melakukan rangking terhadap kategori. Pengukuran seperti ini dinamakan skala ordinal dan data yang dapat dari pengukuran ini disebut data ordinal. Variabel yang diukur dengan skala nominal dan ordinal umumnya disebut variabel non-parametrik atau variabel non-metrik (Sahibul Munir, 2008).
3.3 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan di dalam penelitian ini merupakan data subyek (self-report data). Data subyek merupakan jenis data penelitian yang berupa opini, sikap, pengalaman, atau karakteristik dari seseorang atau sekelompok orang yang menjadi subyek penelitian (responden). (Indriantoro dan Supomo2002, p145). Data yang digunakan di dalam penelitian ini diperoleh dari sumber primer dan sumber sekunder. Data primer mengacu pada informasi yang diperoleh dari tangan pertama oleh peneliti yang berkaitan dengan variabel minat untuk tujuan spesifik studi. Sedangkan data sekunder mengacu pada informasi yang dikumpulkan dari sumber yang telah ada. (Sekaran2006, p60)
Data primer yang digunakan di dalam penelitian ini diperoleh melalui wawancara dengan para pemangku kepentingan/pakar (stakeholder) dalam kementrian koperasi deputi pengkajian OVOP dan melalui penyebaran kuesioner secara langsung kepada petani OVOP dan para stakeholder yang berkepentingan
dalam proses pengambilan keputusan pada sentra industri. Kuesioner yang diberikan kepada para stakeholder di antaranya mengenai data-data yang diperlukan untuk analisis kebutuhan, perbandingan antar faktor (prospektif), dan penentuan prioritas strategi. Sedangkan data sekunder diperoleh melalui hasil studi pustaka, laporan, dan data historis sentra industri serta dokumen dari berbagai instansi yang berhubungan dengan topik penelitian.
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data merupakan bagian integral dari desain penelitian. Beberapa metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu: a. Observasi
Pengamatan langsung di sentra industi Cianjur, Jawa Barat dilakukan untuk melihat reaksi masyarakat terhadap kehadiran produk OVOP serta mengumpulkan data mengenai produk OVOP yang dipasarkan.
b. Wawancara
Mengadakan wawancara awal melalui telepon dengan Ibu Christine selaku penanggung jawab deputi pengkajian kementrian koperasi untuk memperoleh informasi mengenai isu-isu yang terkait dengan topik skripsi yang sedang diteliti. c. Kuesioner
Kuesioner (questionnaries) adalah daftar pertanyaan tertulis yang telah dirumuskan sebelumnya yang akan responden jawab, biasanya dalam alternatif yang didefinisikan dengan jelas. Kuesioner merupakan suatu mekanisme pengumpulan data yang efisien jika peneliti mengetahui dengan tepat apa yang
diperlukan dan bagaimana mengukur variabel penelitian. (Sekaran2006, p82). Yang menjadi responden dalam penelitian ini adalah petani dan para petinggi koperasi
d. Studi Pustaka
Studi pustaka pada penelitian ini dilakukan untuk memperoleh data sekunder dengan membaca, mengumpulkan, mencatat, mempelajari buku cetak dan buku– buku pelengkap atau referensi, seperti jurnal di perpustakaan ataupun melalui internet.
3.5 Teknik Pengambilan Sampel
(Indriantoro dan Supomo2002, p115) Problematik yang ada dalam pemilihan dalam pemilihan data kuantitatif umumnya berkaitan dengan populasi data yang diteliti. Populasi (population), yaitu sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang memiliki karakteristik tertentu. Karena jumlah populasi yang relatif banyak, maka penggunaan sampel (elemen-elemen populasi) yang jumlahnya relatif lebih sedikit namun dapat mewakili keseluruhan populasi, lebih diutamakan dalam penelitian ini.
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah para petani sentra industri Cianjur yang berasal dari berbagai latar belakang pendidikan dan pekerjaan yang berbeda. Penarikan sampel untuk penelitian ini dilaksanakan dengan membagi sejumlah kuesioner kepada para petani yang tergabung pada
program OVOP sentra industri cianjur dengan masa keanggotaan minimal 6 bulan.
Teknik yang digunakan dalam pengambilan sampel pada penelitian ini adalah probability sampling. Menurut Riduwan dan Kuncoro (2008, p41), probability sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberi peluang atau kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Dengan menggunakan teknik simple random sampling, pengambilan sampel dari anggota populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata (tingkatan) dalam anggota populasi.
Sampel yang digunakan berjumlah 100 responden dengan asumsi populasi tidak diketahui dan tingkat kesalahan sebesar 5%. Menurut Riduwan dan Kuncoro (2008, p50), teknik pengambilan sampel apabila populasinya tidak diketahui secara pasti, digunakan teknik sampling kemudahan. Rumus yang digunakan ialah:
𝑛 = �
𝑍
𝛼/2𝑒
𝜎�
2di mana :
n = jumlah sampel minimal
Z = nilai yang diperoleh dari tabel Z pada level yang confidence tertentu (level of confidence untuk penelitian bisnis biasanya berkisar antar 95% - 99%) σ = standar deviasi
e = error of estimate. Kesalahan yang dapat ditoleransi dalam level of confidence tertentu.
Apabila nilai σ tidak diketahui, dapat digunakan s dari sampel sebelumnya (untuk n ≥ 30) yang memberikan estimasi terhadap σ. Jika tidak ada sampel sebelumnya, maka dapat diganti dengan 0,25 sebagai perkalian antara 0,5 x 0,5. (Umar2000, p150)
Dengan rumus yang ada, maka jumlah sampel minimal untuk menganalisis indeks dan status keberlanjutan pengelolaan sentra industri saat ini adalah:
𝛼 = 1 − 0.95 = 0.05 ; 𝑚𝑎𝑘𝑎 𝑍𝛼2 = 1.96 𝑒 = 5% = 0.05
𝑛 = �
𝑍
𝛼/2𝑒
𝜎�
2 =�
1.96 × 0.25
0.05
�
2= 96.04 ≅ 97 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛
Jadi, jumlah minimal responden yang diambil sebagai sampel adalah sebanyak 97 responden, yang dibulatkan menjadi 100 responden.
3.6 Metode Analisis
Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode deskriptif melalui survei dengan menggunakan pendekatan sistem. Pendekatan sistem ini digunakan untuk merumuskan rekomendasi pengelolaan ovop secara berkelanjutan. Secara garis besar penelitian dibagi ke dalam empat tahapan penelitian yaitu:
1) Analisis keberlanjutan program OVOP
2) Analisis faktor-faktor kunci keberlanjutan program OVOP 3) Simulasi model keberlanjutan program OVOP
4) Rumusan rekomendasi kebijakan keberlanjutan program OVOP
Tabel 3. 3 – Tabel Rancangan Penelitian
Keterangan Metode Tahapan
T-1 Analisis Keberlanjutan
RAP-FIOVOP
• Analisis kondisi saat ini
• Pengolahan data quesionaire dalam program RAP-FISH
• Diperoleh indeks keberlanjutan • Faktor sensitif (analisis leverage) • Diperbandingankan dengan monte carlo
T-2 Penentuan Faktor Kunci
Analisis Prospektif Struktural
• faktor sensitif berdasar analisis RAP • faktor sensitif berdasar analisis
kebutuhan
• analisis faktor sensitive berdasar gabungan analisis RAP dan analisis kebutuhan
• diperoleh faktor faktor kunci gabungan dengan program MICMAC.
T-3 Simulasi Keberlanjutan Simulasi • alur skenario • perumusan skenario T-4 Rekomendasi kebijakan Simulasi
• penetapan skenario terbaik • pembentukan model
Penelitian ini dilengkapi dengan berbagai metodologi seperti yang dapat digambarkan pada diagram rancangan penelitian pada Gambar 3.1.
3.7 Rancangan Uji Hipotesis
3.7.1 Uji Validitas
Validitas menguji seberapa baik suatu instrumen yang dibuat mengukur konsep tertentu yang ingin diukur (Sekaran2006, p39). Validitas atau ketepatan uji dilakukan dengan mengkorelasikan masing-masing skor variabel dengan jumlah skor variabel, bila variabel mempunyai hubungan
Identifikasi kebutuhan & analisa kondisi saat ini Perumusan Strategi
PenentuanPrioritas Strategi
Rekomendasi Strategis
analisa kondisi saat ini
Analisis berkelanjutan
Penetapan Key Factor
Penetapan Skenario Ideal
Rekomendasi kebijakan keberlanjutan
Gambar 3. 1 – Diagram Rancangan Penelitian Sumber : Hasil Pengolahan Data (2011)
RAP - FIOVOP
Analisa Prospektif Strutural
signifikan dengan totalnya maka variabel tersebut dikatakan valid. Sedangkan bila salah satu variabel yang tidak mempunyai hubungan dengan totalnya, maka variabel tersebut dikatakan tidak valid, dan harus dikeluarkan dari item pertanyaan kuesioner.
Uji validitas ini dapat dilakukan dengan menghitung korelasi antara masing-masing pernyataan dengan skor total memakai rumus teknik korelasi product moment. Rumusnya adalah sebagai berikut:
𝑟𝑥𝑦 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌)
�𝑛. ∑ 𝑋2− (∑ 𝑋)2 �𝑛. ∑ 𝑌2− (∑ 𝑌)2
r = Koefisien Korelasi X = Skor item X Y = Skor Item Y
n = banyaknya sampel dalam penelitian
Dengan menggunakan SPSS, uji validitas dilakukan dengan membandingkan Rhitung dan Rtabel. Nilai akan dinyatakan valid bila Rhitung > Rtabel.
Langah-langkah mengukur validitas untuk tahapan uji kuesioner adalah sebagai berikut:
a. Melakukan uji coba kuesioner dengan meminta 30 responden menjawab pertanyaan-pertanyaan yang ada.
c. Menghitung korelasi antar data pada masing-masing pertanyaan dengan skor total.
3.7.2 Uji Reliabilitas
Kendalan (reliabilitas) suatu pengukuran menunjukkan sejauh mana pengukuran tersebut tanpa bias (bebas kesalahan) karena itu menjamin pengukuran yang konsisten lintas waktu dan lintas beragam item dalam instrumen. Dengan kata lain, keandalan suatu pengukuran merupakan indikasi mengenai stabilitas dan konsistensi dimana instrumen mengukur konsep dan membantu menilai ketepatan sebuah pengukuran (Sekaran2006, p40).
Dalam penelitian ini, teknik uji reliabilitas yang digunakan adalah Cronbach’s Alpha. Berikut rumusnya:
𝑟11 = �𝑘 − 1� �𝑘 1 − ∑ 𝜎𝜎 𝑏2
𝑡2 �
r11 = reliabilitas instrument k = banyaknya butir pertanyaan 𝜎𝑡2 = varians total
∑ 𝜎𝑏2 = jumlah varians butir
Dengan menggunakan SPSS, uji reliabilitas dilakukan dengan membandingkan R cronbach alpha dan Rtabel. Nilai dinyatakan reliabel jika R cronbach alpha > Rtabel.
3.7.3 Analisis Keberlanjutan Program OVOP pada Sentra Industri
Kajian diawali oleh analisis keberlanjutan pengelolaan sentra industri pada kondisi saat ini melalui proses ordinasi menggunakan analisis RAP-FIOVOP (Rapid Appraisal For Indonesia OVOP) dengan metode Multidimensional Scaling (MDS). Melalui analisis ordinasi, diperoleh posisi relatif keberlanjutan pengelolaan sentra industri yang dikaji terhadap dua titik acuan yaitu titik “baik” (good) dan titik “buruk” (bad). Proses ordinasi RAP-FIOVOP ini menggunakan perangkat lunak modifikasi RAPFISH (Kavanagh, 2001). Proses Algoritma RAP-FIOVOP juga pada dasarnya mengikuti proses algoritma RAPFISH seperti terlihat pada Lampiran 2.
Analisis keberlanjutan pengelolaan sentra industri dilakukan melalui tiga tahapan, yaitu:
1) Tahap penentuan atribut atau kriteria pengelolaan sentra industri berkelanjutan, yang mencakup dimensi ekonomi, sosial, lingkungan dan lingkungan fisik, teknologi dan leadership. Secara keseluruhan, terdapat 25 atribut yang dianalisis, masing-masing: 6 atribut ekonomi, 4 atribut sosial, 5 atribut lingkungan dan lingkungan fisik, 5 atribut teknologi dan 5 atribut leadership
2) Tahap penilaian setiap atribut dalam skala ordinal berdasarkan kriteria keberlanjutan untuk setiap dimensi. Pemberian skor yang didasarkan pada hasil penyebaran kuesioner sesuai dengan persyaratan yang telah ditetapkan. Rentang skor berkisar antara 1 – 4, yang diartikan dari sangat tidak setuju (buruk) sampai sangat setuju (baik). Hasil pemberian skor
kemudian dianalisis dengan menggunakan program RAPFISH untuk menentukan posisi status keberlanjutan pengelolaan sentra industri pada masing-masing dimensi dan keterpaduan dimensi (multidimensi) yang dinyatakan dalam skala nilai indeks keberlanjutan. Skala indeks keberlanjutan terletak antara 0 – 100.
Posisi status keberlanjutan sistem yang dikaji diproyeksikan pada garis mendatar dalam skala ordinasi yang berbeda di antara dua titik ekstrim, yaitu titik ekstrim “buruk” dan “baik” yang diberi nilai indeks antara 0 sampai 100%.
Gambar 3. 2 – Ilustrasi nilai indeks keberlanjutan dalam skala ordinasi Sumber: Thamrin, Sutjahjo, Herison, dan Sabiham (2007, p109)
Tabel 3. 4 - Kategori Indeks dan Status Keberlanjutan Pengelolaan Sentra industri
Nilai Indeks Kategori
0,00 – 25,00 Buruk (tidak berkelanjutan)
25,01 – 50,00 Kurang (kurang
50,01 – 75,00 Cukup (cukup berkelanjutan) 75,01 – 100,00 Baik (berkelanjutan)
Hasil analisis ordinasi akan mencerminkan seberapa jauh atau baik status keberlanjutan dimensi tersebut. Jika analisis untuk masing-masing dimensi telah dilakukan maka analisis perbandingan kebelanjutan antar dimensi dapat dilakukan dan divisualisasikan dalam bentuk diagram layang-layang (kite diagram).
Dalam analisis MDS dengan menggunakan komputer, sekaligus dilakukan analisis Leverage, analisis Monte Carlo, penentuan nilai stress, dan nilai koefisien determinasi (R2) yang merupakan program satu paket dengan program RAPFISH. Analisis leverage digunakan untuk mengetahui atribut-atribut yang sensitif untuk meningkatkan status keberlanjutan pengelolaan sentra industri. Penentuan atribut yang sensitif dilakukan berdasarkan urutan prioritasnya pada hasil analisis leverage dengan melihat bentuk perubahan root mean square (RMS) ordinasi pada sumbu X. Semakin besar nilai perubahan RMS, maka semakin besar pula peranan atribut tersebut dalam peningkatan status keberlanjutan pengelolaan sentra industri.
Analisis Monte Carlo digunakan untuk menduga pengaruh galat (error) dalam proses analisis yang dilakukan pada selang kepercayaan 95%. Hasil analisis dinyatakan dalam bentuk nilai indeks Monte Carlo, yang selanjutnya dibedakan dengan nilai indeks dari hasil analisis MDS. Apabila perbedaan kedua nilai indeks tersebut kecil, hal tersebut mengindikasikan bahwa:
a) Kesalahan dalam pembuatan skor setiap atribut relatif kecil. b) Variasi pemberian skor akibat perbedaan opini relatif kecil. c) Proses analisis yang dilakukan secara berulang-ulang stabil.
d) Kesalahan pemasukan data dan data yang hilang dapat dihindari.
Nilai stress dan koefisien determinasi (R2) yang berfungsi untuk menentukan perlu tidaknya penambahan atribut untuk mencerminkan dimensi yang dikaji secara akurat (mendekati kondisi sebenarnya). Nilai ini diperoleh dari pemetaan terhadap dua titik yang berdekatan, di mana titik tersebut diupayakan sedekat mungkin terhadap titik asal dalam skala ordinasi. Teknik ordinasi (penentuan jarak) dalam MDS didasarkan pada Euclidian Distance. Dalam ruang dua dimensi, jarak euclidean dirumuskan sebagai berikut:
𝑑 = �|𝑥1− 𝑥2|2+ |𝑦1− 𝑦2|2
Sedangkan dalam n-dimensi, jarak euclidean dirumuskan sebagai berikut: 𝑑 = �|𝑥1− 𝑥2|2+ |𝑦1 − 𝑦2|2+ |𝑍1− 𝑍2|2+ ⋯
di mana,
d = Jarak geometris (Euclidian Distance)
i
x
= koordinat x ke-i iy
= koordinat y ke-iyang dalam ruang berdimensi n dengan persamaan:
Titik tersebut kemudian diaproksimasi dengan meregresikan jarak euclidian (dij) dari titik i ke titik j dengan titik asal (dij) dengan persamaan:
Nilai stress menunjukkan proporsi varians yang tidak dijelaskan oleh model. Semakin rendah nilai stress, maka semakin baik model MDS. Adapun tabel nilai stress adalah sebagai berikut:
Tabel 3. 5 – Tabel Nilai Stress
Nilai Stress Kesesuaian Lebih dari 20% Poor
10% - 20% Fair
5% - 10% Good
2.5% - 5% Excellent Kurang dari 2.5% Perfect
Sumber: Simamora (2005, p269)
Secara lengkap, tahapan analisis RAP-FIOVOP menggunakan metode MDS dengan aplikasi modifikasi RAPFISH disajikan pada Gambar 3.3
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2010)
3.7.4 Analisis Kebutuhan
Wawancara melalui penyebaran kuesioner kepada para petinggi di sentra industri Cianjur, dilakukan untuk memperoleh informasi tentang kebutuhan yang berkaitan dengan pengelolaan sentra industri melalui pendekatan OVOP.
Start
Kondisi pengelolaan saat ini
Penentuan atribut sebagai kriteria penilaian
MDS (ordinasi
setiap atribut) Setiap Atribut Penilaian
Analisis Monte Carlo Analisis Leverage Analisis Keberlanjutan
3.7.5 Analisis Prospektif Struktural
Penentuan faktor kunci keberlanjutan pengelolaan sentra industri didasarkan pada faktor-faktor penting dari hasil analisis RAP-FIOVOP dan analisis kebutuhan. Faktor-faktor penting tersebut dianalisis dengan analisis prospektif struktural menggunakan metoda MICMAC.
Teknik Hubungan Langsung Metode MICMAC
Menurut Eriyatno (dalam Yuniarti 2010), teknik hubungan langsung dari analisa prospektif struktural MICMAC (Matrice d’Impact Croisés – Multiplicaction Appliquée a un Classement) merupakan suatu proses pengkajian kelompok (group learning process) di mana model-model struktural dihasilkan guna memotret perihal yang kompleks dari suatu sistem, melalui pola yang dirancang secara seksama dengan menggunakan grafis serta kalimat. Teknik ini, terutama ditujukan untuk pengkajian oleh suatu tim, namun bisa juga dipakai oleh seorang peneliti. Dengan memperhitungkan pengaruh (Influence) dan ketergantungan (Dependence) dari setiap sub-elemen, maka matriks hubungan langsung MICMAC dapat disusun dengan menempatkan sub-elemen pada setiap ordinat (x,y) masing-masing. Seperti pada gambar 3.4
Gambar 3. 4 – Tingkat Pengaruh dan Ketergantungan antar Faktor dalam Sistem Sumber: Godet (1999)
Tahapan studi yang utama untuk mendapatkan hasil dari analisis prospektif strategi dengan menggunakan serangkaian soft sistem yang mendukung teknik model struktural. Analisis prospektif memungkinkan para analis mengkreasikan model yang menggambarkan situasi mendatang, mengelola data saat ini, dan membuat rancangan ilmiah tentang masa depan (Turner et.al. 2004 dalam Desrina 2011). Prospektif maksudnya menekankan pada pentingnya sikap yang berorientasi masa depan. Sikap prospektif tersebut berarti:
1. Untuk melihat jauh ke depan, sebab prospektif cara pandang jangka panjang
2. Untuk melihat lebih luas, memperhatikan berbagai interaksi
3. Untuk melihat lebih mendalam, mendapatkan faktor dan trend yang benar-benar penting.
5. Untuk memperhatikan kesejahteraan umat manusia (Godet & Roubelat, 1996 dalam Desrina 2011) Dengan demikian, dapat ditetapkan prioritas maupun urutan tahap pelaksanaan kesisteman.
3.7.6 Permodelan Sistem
Pemodelan sistem dilakukan melalui pendekatan sistem. Pada dasarnya pendekatan sistem adalah suatu pendekatan analisis organisatoris yang menggunakan ciri-ciri sistem sebagai titik tolak analisis. Dengan demikian manajemen sistem dapat diterapkan dengan mengarahkan perhatian pada berbagai ciri dasar sistem yang perubahan dan gerakannya akan mempengaruhi keberhasilan suatu sistem (Marimin, 2004 dalam Desrina 2011). Definisi dari kata sistem adalah kumpulan elemen-elemen yang saling terkait dan terorganisasi dalam rangka mencapai tujuan yang telah diterapkan. Karena pemikiran sistem selaku mencari keterpaduan antar bagian melalui pemahaman yangn utuh, maka diperlukan suatu kerangka pikir baru yang terkenal sebagai pendekatan sistem. Pendekatan sistem merupakan cara penyelesaian persoalan yang dimulai dengan dilakukannya identifikasi terhadap adanya sejumlah kebutuhan-kebutuhan sehingga dapat menghasilkan suatu operasi dari sistem yang dianggap efektif.
Tahapan dalam pendekatan sistem meliputi:
(1) Analisis kebutuhan antar pelaku, merupakan permulaan pengkajian dari suatu sistem. Dalam tahap ini dicari secara selektif apa saja yang dibutuhkan dari masing-masing pelaku yang terlibat dalam sistem.
(2) Formulasi permasalahan, merupakan tahapan untuk merumuskan permasalahan yang dihadapi berdasarkan kebutuhan-kebutuhan yang telah diidentifikasi dari masing-masing pelaku tersebut.
(3) Identifikasi sistem, merupakan suatu rantai hubungan antara pernyataan dari kebutuhan-kebutuhan dengan pernyataan dari kebutuhan-kebutuhan dengan pernyataan khusus dari masalah yang harus dipecahkan untuk mencukupi kebutuhan tersebut.
(4) Pemodelan sistem, merupakan tahapan menemukan hubungan antara masukan dan luaran sistem yang akan diverifikasi dan divalidasi pada tahap selanjutnya.
(5) Verifikasi dan validasi model. (6) Implementasi model.
3.8 Rancangan Pemecahan Masalah
Setelah penelitian ini selesai dianalisis dengan melalui tiga macam tahap yaitu analisis keberlanjutan, analisis prospektif struktural, dan Simulasi. Langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah menginterpretasi rekomendasi strategi, kemudian merekomendasikan hasil penelitian tersebut kepada sentra industri terkait sehingga pada akhirnya diharapkan sistem pengelolaan sentra industri Cianjur melalui pendekatan OVOP dapat menjadi keunggulan kompetitif yang berkelanjutan bagi kemajuan sentra industri di masa depan.
