Metode Pengolahan Data Strategi Bauran Pemasaran dengan Penerapan Metode Proses Hierarki Analitik di Agrowisata Little Farmers lembang, Bandung

32

4.3. Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan pihak manajemen Little Farmers yang terkait langsung dan mengetahui secara benar kegiatan pemasaran di Little Farmers. Wawancara yang dilakukan berkaitan dengan kegiatan bauran pemasaran Little Farmers, tujuan dari berdirinya Little Farmers , tujuan dari kegiatan pemasaran yang dilakukan dan pemilihan alternatif strategi pemasaran yang tepat dan sesuai dengan tujuan dari Little Farmers. Selanjutnya, untuk pengisian matriks banding berpasangan dilakukan dengan memberikan kuisioner kepada pihak-pihak yang berperan dalam pengambilan keputusan prioritas stretegi pemsaran. Dalam penelitian ini, kuisioner diberikan kepada dua orang yang sangat mengetahui kondisi internal Little Farmers , yaitu pimpinan Little Farmers dan Mantan Pimpinan yang sudah lama bekerja di Little Farmers sekaligus pelopor berdirinya Agrowisata Little Farmers . Pemilihan responden ini dilakukan secara sengaja dengan mempertimbangkan faktor pemahaman mengenai strategi pemasaran di Little Farmers . Untuk metode pengumpulan data sekunder diperoleh dari data-data yang terkait dari beberapa instansi, internet, dan studi literatur.

4.4. Metode Pengolahan Data

Pengolahan data dilakukan setelah semua data terkumpul, untuk lebih menyederhanakan data-data dari hasil pengisian kuisioner oleh responden. Selain itu, tujuan dari pengolahan data yaitu untuk menyajikan seluruh data dalam susunan yang rapi dan baik, serta untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penyusunan strategi bauran pemsaran dan pemilihan alternatif strategi bauran pemasaran yang akan dilaksanakan. Metode analisis data dilakukan dengan menggunakan metode Proses Hirarki Analitik PHA. Penelitian ini diawali dengan pengumpulan dan informasi melalui wawancara dengan pihak manajemen Little Farmers. Berdasarkan data dan informasi yang terkumpul selanjutnya dibuat struktur hirarki. Struktur hirarki yang telah disusun menjadi dasar untuk pembuatan kuisioner yang diberikan kepada responden. Kuisioner diberikan untuk mengetahui pembobotan setiap elemen pada seluruh tingkat struktur hirarki. PHA diperlukan untuk penentuan 33 bobot bagi elemen di satu tingkat yang akan berpengaruh pada bobot elemen pada tingkat dibawahnya dan pada akhirnya metode PHA dapat digunakan untuk menghitung bobot pada setiap level untuk penilaian tujuan seluruhnya. Kemudian data hasil kuisioner yang diperoleh dari responden diproses dengan menggunakan program komputer Expert Choice version 2000. Program ini merupakan program yang disusun oleh Asian Institute of Technology and Microsoft Co. Untuk lebih rincinya langkah-langkah kerja utama PHA Saaty, 1993, adalah sebagai berikut : 1. Mendefinisikan persoalan dan merinci pemecahan persoalan yang diinginkan. Pada langkah ini diperlukan penguasaan masalah secara mendalam, perhatian ditujukan pada pemilihan tujuan, kriteria, dan elemen-elemen yang menyusun struktur hirarki. Tidak terdapat prosedur pasti dalam mengidentifikasikan komponen-komponen sistem tujuan, kriteria, aktifitas yang akan dilibatkan dalam sistem hirarki. Komponen sistem dapat diidentifikasikan berdasarkan kemampuan pada analisis untuk menentukan unsur-unsur yang dapat dilibatkan dalam suatu sistem. 2. Membuat struktur hirarki dari sudut pandang Stakeholders secara menyeluruh. Struktur hirarki ini mempunyai bentuk yang saling terkait, tersusun dari sasaran utama, sub-sub tujuan, faktor-faktor pendorong yang mempengaruhi sub-sub sistem tujuan tersebut, pelaku-pelaku yang memberikan dorongan, tujuan-tujuan pelaku dan akhirnya ke alternatif strategi, pilihan, atau skenario. Pada tingkat puncak hirarki hanya terdiri dari satu elemen yang disebut dengan fokus, yaitu sasaran keseluruhan yang bersifat luas. Tingkat di bawahnya dapat terdiri dari beberapa elemen yang dibagi dalam kelompok homogen, agar dapat dibandingkan dengan elemen-elemen yang berada pada tingkat sebelumnya. 3. Menyusun matriks banding berpasangan Matriks banding berpasangan untuk kontribusi atau pengaruh setiap elemen yang relevan atas setiap kriteria yang berpengaruh dan berada setingkat di atasnya. Matriks banding berpasangan dimulai dari puncak hirarki untuk fokus G, yang merupakan dasar untuk melakukan perbandingan antar eleme yang terkait dan ada dibawahnya. Perbandingan berpasangan pertama dilakukan 34 pada elemen tingkat kedua F1,F2,F3,....,Fn terhadap fokus G yang ada di puncak hirarki. Menurut perjanjian, suatu elemen yang ada di sebelah kiri diperiksa perihal dominasi atas suatu elemen di puncak matriks. 4. Mengumpulkan semua pertimbangan yang diperlukan untuk pengembangan perangkat matriks di langkah 3 Setelah matriks perbandingan berpasangan antar elemen dibuat, dilakukan perbandingan berpasangan antar setiap elemen pada kolom ke-i dengan setiap elemen baris ke-j. Pembandingan antar elemen dapat dilakukan dengan pertanyaan ”seberapa kuat elemen baris ke-i didominasi atau dipengaruhi oleh fokus Goal, dibandingkan dengan elemen kolom ke-j”. Untuk mengisi matriks berpasangan, digunakan skala banding yang tertera pada Tabel 7. Angka tersebut menunjukkan relatif pentingnya suatu elemen dibandingkan dengan elemen lainnya sehubungan dengan sifat atau kriteria tertentu. Pengisian matriks harus dilakukan untuk bagian di atas garis diagonal dan di bawah garis diagonal. 5. Memasukkan nilai-nilai kebalikannya beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama, penentuan prioritas dan pengujian konsistensi Angka 1 sampai 9 digunakan bila Fi lebih mendominasi atau mempengaruhi sifat fokus puncak hirarki G dibandingkan fj. Sedangkan bila Fi kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi sifat G dibanding Fj, maka digunakan angka kebalikannya. 35 Tabel 6. Nilai skala Banding Berpasangan Intensitas Pentingnya Definisi Penjelasan 1 Kedua elemen sama pentingnya Dua elemen menyumbangkan sama besar pada sifat itu 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya Pengalaman dan pertimbangan sedikit menyokong satu elemen atas elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu sangat penting daripada elemen yang lainnya Pengalaman dan pertimbangan dengan kuat menyokong satu elemen atas elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih pentingdaripada elemen yang lainnya Satu elemen dengan kuat disokong dan dominannya telah terlihat dalam praktek 9 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya Bukti yang menyokong elemen yang satu atas yang lainnya memiliki tingkat penegasan yang tertinggi yang mungkin menguatkan 2,4,6,8 Nilai-nilai diantara dua pertimbangan yang berdekatan Kompromi diperlukan diantara dua pertimbangan kebalikan Jika untuk aktifitas ”i” mendapat satu angka bila dibandingkan dengan aktifitas ”j”, maka ” j” memiliki nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan i Sumber : Saaty, 1993 6. Melaksanakan langkah 3, 4, dan 5 untuk semua elemen pada setiap tingkat keputusan yang terdapat pada hirarki, berdasarkan kriteria elemen diatas. Metode pembandingan dalam metode PHA dibedakan menjdi dua, yaitu Matriks Pendapat Individu MPI dan Matriks Pendapat Gabungan MPG. MPI adalah matriks hasil perbandingan yang dilakukan individu. MPI mempunyai elemen yang disimbolkan dengan aij yaitu elemen matriks pada baris ke-i dan kolom ke-j. Matriks Pendapat Individu dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Matriks Pendapat Individu G A 1 A 2 A 3 ... A n A 1 a 11 a 12 a 13 ... a 1n A 2 a 21 a 22 a 23 ... a 2n A 3 a 31 a 32 a 33 ... a 3n ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... A n a n1 a n2 a n3 ... a nn 36 ∏ = m k 1 m MPG adalah susunan matriks baru yang elemen g ij berasal dari rata-rata geometrik pendapat-pendapat individu yang rasio inkonsistensinya lebih kecil atau sama dengan 10 persen, dan setiap elemen pada baris dan kolom yang sama dari MPI yang satu dengan MPI yang lain tidak terjadi konflik. MPG dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8. Matriks Pendapat Gabungan MPG G G 1 G 2 G 3 ... G n G 1 g 11 g 12 g 13 ... g 1n G 2 g 21 g 22 g 23 ... g 2n G 3 g 31 g 32 g 33 ... g 3n ... ... ... ... ... ... G n g n1 g n2 g n3 ... g nn Rumus matematika yang digunakan untuk memperoleh rata-rata geometrik adalah : Dimana : Gij = Elemen MPG baris ke-i, kolom ke-j aij = Elemen Baris ke-i dan MPI ke- M = Jumlah MPI yang memenuhi persyaratan = perkalian dari elemen ke =1 sampai k =m 7. Mensintesis prioritas untuk melakukan pembobotan vektor-vektor prioritas menggunakan komposisi secara hirarki untuk membobotkan vektor-vektor prioritas itu dengan bobot kriteria-kriteria dan menjumlahkan semua nilai prioritas terbobot yang bersangkutan dengan nilai prioritas dari tingkat bawah berikutnya dan seterusnya. Pengolahan matriks pendapat terdiri dari dua tahap, yaitu : 1 pengolahan horizontal dan 2 pengolahan vertikal. Kedua jenis pengolahan tersebut dapat dilakukan untuk MPI dan MPG. Pengolahan vertikal dilakukan setelah MPI dan MPG diolah secara horizontal, dimana MPI dan MPG harus memenuhi Rasio Inkonsistensi ∏ = = m 1 k k ij a j Gi = akar pangkat dari m 37 n n k ij a Zi ∏ = = 1 ∑ ∏ ∏ = = = = n i n n k ij n n k ij a a Vpi 1 1 1 a. Pengolahan horizontal bertujuan untuk melihat prioritas suatu elemen terhadap tingkat yang berada satu tingkat di atas elemen tersebut, yang terdiri dari tiga bagian, yaitu penentuan vektor prioritas Rasio Vektor Eigen, uji konsistensi, dan revisi MPI dan MPG yang memiliki rasio inkonsistensi tinggi Tahapan perhitungan yang dilakukan pada pengolahan horizontal ini adalah - Perkalian baris Z atau Vektor Eigen VE dengan rumus : i,j = 1,2,...., n - Perhitungan Vektor Prioritas VP atau Rasio Vektor Eigen adalah : VP = VPi, untuk i = 1,2,...,n Perhitungan nilai Eigen Maks maks , dengan rumus : VA = a ij x VA dengan VA = Va i VB = dengan VB = Vbi maks = untuk I = 1,2,3,...,n - Perhitungan Indeks Inkonsistensi CI dengan rumus : ∑ = = n i i vb n 1 1 1 − = − n n CI maks λ VA VB 38 RI CI CR = - Perhitungan Indeks Inkonsistensi CI dengan rumus : RI = indeks acak random indeks yang dikeluarkan oleh Oak Ridge Laboratory Saaty, 1993 dari matriks berorde 1 sd 15 yang menggunakan sample berukuran 100. Nilai rasio inkonsistensi CR yang lebih kecil atau sama dengan 10 persen merupakan nilai yang mempunyai tingkat konsistensi yang baik dan dapat dipertanggunjawabkan. Hal ini dikarenakan CR merupakan tolak ukur bagi konsistensi atau tidaknya suatu hasil perbandingan berpasangan dalam suatu matriks pendapat. Tabel 9. Nilai Indeks Acak Orde n Indeks Acak RI Orde n Indeks Acak RI 1 0,00 8 1,41 2 0,00 9 1,45 3 0,58 10 1,49 4 0,90 11 1,51 5 1,12 12 1,48 6 1,24 13 1,56 7 1,32 14 1,57 Sumber : Saaty, 1993 b. Pengolahan vertikal, yaitu menyusun prioritas pengaruh setiap elemen pada tingkat hirarki keputusan tertentu terhadap sasaran utama atau fokus. Apabila Cvij didefinisikan sebagai nilai prioritas pengaruh elemen ke-j pada tingkat ke-i terhadap sasaran utama, maka : CV ij = CH ij t -1 x VW i -1 Untuk : i = 1, 2, 3,...,n J = 1, 2, 3,...,n t = 1, 2, 3,...,n dimana : CH ij t, i-1 = nilai prioritas pengaruh elemen ke-i terhadap elemen ke-t pada tingkat diatasnya i-1, yang diperoleh dari hasil pengolahan horizontal. 39 VWt i-1 = nilai prioritas pengaruh elemen ke-i pada tingkat ke i -1 terhadap sasaran utama, yang diperoleh dari hasil perhitungan horizontal. P = jumlah tingkat hirarki keputusan r = jumlah elemen yang ada pada tingkat ke-i s = jumlah elemen yang ada pada tingkat ke i-1 8. Mengevaluasi konsistensi untuk seluruh hirarki Langkah ini dilakukan dengan mengalihkan setiap indeks konsistensi dengan prioritas kriteria yang bersangkutan dan menjumlahkan hasil kalinya. Hasil ini dibagi dengan pernyataan sejenis yang menggunakan indeks acak, yang sesuai dengan dimensi masing-masing matriks. Dengan cara yang sama, setiap indeks acak dibobot berdasarkan prioritas kriteria yang bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan. Rasio inkonsistensi ini harus bernilai 10 persen atau kurang. Jika tidak, mutu informasi harus ditinjau kembali dan diperbaiki, antara lain dengan memperbaiki cara menggunakan pertanyaan pada saat pengisian ulang kuisioner dan dengan lebih mengarahkan responden pada perbandingan berpasangan. Pada penelitian ini langkah 1, 2, 3 dilakukan melalui pengamatan langsung di lapang dan hasil wawancara dengan pihak manajemen. Langkah 4 didapatkan dari hasil pengisian kuisioner oleh manajer pemasaran Little Farmers dan kepala pengelola Little Farmers. Langkah 5, 6, dan pengolahan horizontal pada langkah 7 diolah menggunakan komputer dengan program komputer Expert Choice Version 2000. Pengolahan vertikal pada langkah 7 dan langkah 8 diolah secara manual dengan menggunakan kalkulator.

4.5. Sistem Hirarki Keputusan