40
kepentingan lain, dan pemegang saham. Pengaruh dari masing–masing stakeholder adalah bervariasi di antara industri yang satu dengan yang lain.
2.14. Focus Group Discussion FGD
Focus Group Discussion adalah media bagi sekelompok orang untuk
mendiskusikan satu topik tertentu secara lebih mendalam. Biasanya diskusi kelompok terarah ini mencakup 7–9 orang peserta ada yang mengatakan 9–12
orang peserta yang tertarik pada satu topik atau program tertentu. Di dalamnya terdapat seorang moderator yang akan memandu peserta untuk mendiskusikan
beberapa pertanyaan sesuai dengan topik yang dibicarakan.
2.14.1 Keuntungan FGD
1. Biaya relatif murah.
2. Waktu yang digunakan cukup singkat.
3. Moderator relatif dapat dilakukan oleh siapa saja dengan melakukan
pelatihan pendek dan mengujicobakan menjalankan diskusi. 4.
Dapat digunakan untuk menggali kebiasaan, keyakinan dan penilaian dari sebuah kelompok.
5. Perhatian yang penting dan mungkin tidak muncul dalam kehidupan
sehari-hari, melalui diskusi kelompok ini dapat dimunculkan.
2.14.2 Kelemahan FGD
1. Peserta seringkali tidak mewakili seluruh kelompok sasaran.
2. Kelompok yang terlibat mungkin sulit untuk dikendalikan.
3. Hasil dan kesimpulan diskusi dapat dipengaruhi oleh pandangan. atau
pendekatan dari moderator. 4.
Tidak mempunyai data statistik.
2.15. Metode Bayes Metode Bayes adalah pendekatan secara statistik untuk menghitung
tradeoffs diantara keputusan yang berbeda-beda, dengan menggunakan
probabilitas dan biaya yang menyertai suatu pengambilan keputusan tersebut. Bayesian theory mempunyai berbagai keuntungan jika dibandingkan
dengan beberapa teori lainnya, yaitu:
41
1. Interpolation. Metode Bayes menghubungkan segala hal dengan teori-teori
engineering. Pada saat berhadapan dengan suatu problem, terdapat pilihan
mengenai seberapa besar waktu dan usaha yang dilakukan oleh manusia vs komputer. Pada saat membuat suatu sistem, terlebih dahulu diharuskan untuk
membuat sebuah model keseluruhan dan ditentukan faktor pengontrol pada model tersebut. Metode ini menghubungkan perbedaan yang besar karena
Bayesian prior dapat menjadi sebuah delta function dari suatu model yang
luas. 2.
Language. Bayesian method mempunyai bahasa tersendiri untuk menetapkan hal-hal yang prior dan posterior. Hal ini secara signifikan membantu pada saat
menyelesaikan bagian yang sulit dari sebuah solusi. 3.
Intuitions. Bayesian method melibatkan prior dan integration, dua aktivitas yang berguna secara luas.
2.16. Metode Analytical Hierarchy Process AHP
Analytical Hierarchy Process merupakan suatu metode yang pertama kali
dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, ahli matematika dari Universitas of Pisburgh, Amerika Serikat pada awal tahun 1970-an. Pada penerapan metode
AHP yang diutamakan adalah kualitas data dari responden, tidak tergantung pada kuantitasnya Saaty, 1993.
Dalam metode ini, ada tiga prinsip dalam memecahkan persoalan dengan analisa logis eksplisit, yaitu :
1. Penyusunan Hirarki menggambarkan dan menguraikan secara hirarki.
Dalam menyusun hirarki, terlebih dahulu didefinisikan persoalan, dan dekomposisi, yaitu memecah persoalan yang utuh menjadi unsur–unsurnya.
Apabila perusahaan akan merencanakan startegi promosi, maka perlu diketahui tujuan utama dari kegiatan promosi dan faktor–faktor apa yang
dipertimbangkan dalam menyusun strategi promosinya. Analisis tehadap faktor–faktor tersebut dalam AHP dilakukan dengan membuat struktur
hirarki. Hirarki yang dihasilkan dapat berupa hirarki lengkap dan tidak lengkap.
42
Jika ingin mendapatkan hasil yang akurat, pemecahan dilakukan terhadap unsur–unsur pada level maupun yang dipilih sampai tidak mungkin
dilakukan pemecahan lebih lanjut, sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari persoalan tadi. Proses analisis ini dinamakan hirarki Hierarchy.
Dalam struktur hirarki lengkap, jumlah tingkatan faktor–faktor tergantung pada pemilihan peneliti, secara umum, unsur yang digunakan pada hirarki
adalah faktor, aktor, tujuan, dan alternatif. 2.
Penerapan Prioritas Prinsip ini membuat penilaian tentang kepentingan relatif dua unsur
pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya dengan tingkat di atasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP, karena akan berpengaruh terhadap
prioritas unsur–unsurnya. Hasil penilaian ini lebih sesuai jika disajikan dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan. Pertanyaan yang diajukan
dalam penyusunan skala kepentingan adalah a unsur mana yang lebih pentingdisukaimungkin.... ? dan b berapa kali lebih penting disukai
mungkin... ? Agar diperoleh skala yang bermanfaat ketika membandingkan dua
unsur, seseorang yang akan memberikan jawaban perlu pengertian menyeluruh tentang unsur–unsur yang dibandingkan dan relevansinya
terhadap kriteria atau tujuan yang dipelajari. Hasil dari penilaian ini akan disajikan dalam bentuk matriks Pairwise Comparison.
3. Konsistensi Logis
Konsistensi memiliki dua makna. Pertama adalah bahwa obyek–obyek serupa dapat dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansi.
Serta yang kedua adalah menyangkut tingkat hubungan antar obyek–obyek yang didasarkan pada kriteria tertentu.
Sistem hierarki keputusan memiliki bentuk yang saling berkaitan, yang tersusun dari fokus, turun ke tujuan–tujuan, kemudian ke pelaku–
pelaku, komponen sistem hirarki keputusan dalam AHP tidak memiliki prosedur yang pasti, sehingga sistem tidak harus terbentuk secara mutlak
43
dari komponen–komponen seperti yang telah disebutkan sebelumnya. Fokus dalam tahap ini adalah komponen–komponen sistem yang dipilih dan
digunakan dalam bentuk sistem hirarki yang ada. Hal ini diidentifikasikan berdasarkan kemampuan analisis dalam menemukan unsur–unsur tersebut
tergantung dari penguasaan para analis terhadap persoalan. Berdasarkan kerangka kerja proses AHP, penelitian ini diawali dengan
pengumpulan data dan informasi yang diperlukan untuk menyusun struktur hirarki. Struktur hirarki yang sudah disusun menjadi dasar untuk pembuatan
kuesioner yang diberikan kepada bagian pemasaran. Struktur hirarki harus sesuai dengan data dan kondisi badan usaha. Kuesioner diberikan untuk
mengetahui pembobotan setiap elemen pada seluruh tingkat struktur hirarki. Sebuah hirarki yang telah disusun dengan elemen–elemen menjadi tidak
akan berarti apabila tanpa nilai atau bobot yang menyertainya. Oleh karena itu metode AHP diperlukan untuk penentuan bobot bagi
elemen di satu level yang akan berpengaruh terhadap bobot elemen pada level dibawahnya, dan pada akhirnya metode AHP dapat digunakan untuk
menghitung bobot pada setiap level untuk penilaian dan preferensi secara ringkas dan padat. Proses ini dengan jelas menunjukkan bahwa demi
pengambilan keputusan yang sehat dalam situasi kompleks diperlukan prioritas dan perimbangan trade off .
2.16. Hasil Penelitian Terdahulu
