Perusahaan perlu mengetahui tujuan dan faktor-faktor apa saja yang perlu dipertimbangkan dalam merancang strategi pemasaran yang akan dijalankan. Hal
ini sangat penting untuk melihat faktor apa yang paling dominan dan sejauh mana faktor tersebut berperan dalam mencapai tujuan pemasaran. Untuk mengetahui hal
ini, digunakan metode AHP dengan menyusun suatu struktur hirarkinya terlebih dahulu.
Setelah diketahui tujuan dan faktor penyusun strategi pemasaran yang paling dominan, maka masalah selanjutnya yang akan dianalisis adalah alternatif
strategi yang tepat berdasarkan kendala yang dihadapi dan pendukung yang dimiliki perusahaan. Untuk menganalisis masalah ini juga dilakukan dengan
metode AHP.
3.2. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di Lido Lakes Resort Conference yang beralamat di
Jl. Raya Bogor-Sukabumi Km. 21. Pengambilan data penelitian
dilaksanakan pada periode Mei sampai dengan Juli 2009. Penentuan lokasi penelitian dilakukan secara sengaja purposive.
3.3. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder serta data yang bersifat kuantitatif maupun kualitatif. Data primer
dikumpulkan melalui observasi langsung ke perusahaan, wawancara, dan pengisian kuesioner oleh pihak perusahaan. Sedangkan data sekunder
dikumpulkan melalui studi literatur di buku, laporan internal perusahaan, kebijakan dan peraturan perusahaan, Badan Pusat Statistik BPS, serta literatur
lain yang relevan dengan tujuan penelitian. Pengumpulan data primer untuk kepentingan identifikasi strategi pemasaran
dilakukan dengan melakukan wawancara dengan General Manager Lido Lakes Resort Conference. Responden yang dilibatkan dalam pengumpulan data
primer ini ditentukan secara sengaja. Disamping wawancara langsung, responden juga diminta untuk melakukan pengisian kuesioner. Responden yang dilibatkan
dalam penelitian ini ada tujuh orang yaitu General Manager, Executive Assistant Manager, Sales Marketing Manager, Maintenance General Affair Manager,
Human Resource Manager, Financial Controller, dan Internal Controller. Selain wawancara dan pengisian kuesioner, pengumpulan data primer juga dilakukan
melalui observasi atau pengamatan langsung di perusahaan.
3.4. Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan metode AHP. Berdasarkan kerangka kerja AHP, penelitian ini diawali dengan pengumpulan
data dan informasi yang digunakan untuk menyusun struktur hirarki. Struktur hirarki disusun sesuai dengan kebutuhan serta didasarkan pada teori dalam
literatur dan hasil wawancara dengan pihak perusahaan yang bertindak sebagai pengambil keputusan.
Kuesioner diberikan untuk mengetahui pembobotan setiap elemen pada setiap tingkatan dalam hirarki. Data yang diperoleh dari responden kemudian
diproses dengan menggunakan software komputer Expert Choice 2000 dan Microsoft Exel 2007.
Hasil pengolahannya kemudian dianalisis dan disajikan dalam bentuk uraian, gambar, dan tabel.
Penggunaan AHP sebagai alat analisis dalam penelitian ini didasarkan pada beberapa pertimbangan sebagai berikut:
1. AHP digunakan dalam pemecahan masalah yang kompleks. Fewidarto
1996 mengemukakan bahwa pencarian sebuah strategi merupakan sebuah permasalahan yang bersifat kompleks.
2. AHP menjabarkan elemen-elemen dalam suatu sistem secara lebih rinci.
Dengan menggunakan AHP akan dapat diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi, aktor yang terlibat, tujuan yang ingin dicapai serta alternatif
yang dapat dipilih. 3.
AHP mampu menciptakan suatu hasil yang representatif dengan memadukan beberapa pendapat pakar. Tentunya kualitas yanng dihasilkan
tergantung pada ketepatan dalam pemilihan pakar serta proses penyusunan bobot yang dilakukan oleh peneliti.
Kerangka kerja AHP terdiri dari delapan langkah utama Saaty, 1993, yaitu :
1. Mendefinisikan persoalan dan merinci pemecahan yang diinginkan.
Tidak terdapat prosedur yang pasti untuk mendefinisikan komponen- komponen sistem seperti tujuan, kriteria, dan aktifitas-aktifitas yang akan
dilakukan suatu sistem hirarki. Yang menjadi perhatian utama adalah pemilihan tujuan, kriteria, dan aktifitas yang membentuk sistem hirarki
tersebut. Komponen-komponen sistem dapat diidentifikasi berdasarkan kemampuan analisis untuk menemukan unsur-unsur yang dapat dilibatkan
dalam suatu sistem. Identifikasi sistem dapat dilakukan dengan mempelajari literatur dan berdiskusi dengan para pakar untuk memperkaya ide dan
konsep yang relevan dengan masalah. 2.
Membuat struktur hirarki dari sudut pandang manajemen secara menyeluruh dari tingkat puncak sampai ke tingkat dimana dimungkinkan campur
tangan untuk memecahkan persoalan tersebut. Hirarki merupakan abstraksi struktur suatu sistem yang mempelajari fungsi
interaksi antar komponen dan dampaknya terhadap sistem. Abstraksi ini mempunyai bentuk yang saling berkaitan, tersusun dari sasaran utama,
sub-sub tujuan, faktor-faktor pendorong yang mempengaruhi sub-sub tujuan, pelaku-pelaku yang memberi dorongan, tujuan-tujuan pelaku, dan
alternatif strategis pilihan atau alternatif. Tidak ada aturan khusus dalam menyusun model dari suatu sistem, juga tidak terdapat batasan tertentu
mengenai jumlah tingkatan struktur keputusan yang terstratifikasi dan unsur pada setiap tingkat keputusan.
3. Menyusun matriks banding berpasangan.
Matriks banding berpasangan dimulai dari puncak hirarki untuk fokus G, yang merupakan dasar untuk melakukan pembandingan antar unsur yang
terkait yang ada di tingkatan selanjutnya. Pembandingan berpasangan yang pertama dilakukan pada unsur tingkat kedua F
1
, F
2
, F
3
, …, F
n
terhadap fokus G yang berada pada puncak hirarki tingkat pertama.
4. Mengumpulkan semua pertimbangan yang diperlukan dari hasil melakukan
perbandingan berpasangan antar unsur pada langkah 3. Setelah matriks perbandingan berpasangan antar unsur dibuat, kemudian
dilakukan perbandingan berpasangan antara setiap unsur pada kolom ke-i dengan setiap unsur pada baris ke-j yang berhubungan dengan fokus G.
Untuk mengisi matriks banding berpasangan, digunakan skala banding yang tertera pada tabel 5. Angka-angka tersebut menggambarkan kepentingan
relatif suatu unsur terhadap unsur lainnya sehubungan dengan sifat atau kriteria tertentu. Pengisian matriks hanya dilakukan untuk bagian diatas
garis diagonal dari kiri atas ke kanan bawah. 5.
Memasukkan nilai-nilai kebalikannya beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama.
Angka 1 sampai 9 digunakan bila F
i
lebih mendominasi atau mempengaruhi sifat G dibandingkan dengan F
j.
Sedangkan bila F
i
kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi sifat G dibandingkan F
j
maka digunakan angka kebalikannya. Matriks dibawah garis diagonal utama diisi dengan nilai-nilai
kebalikannya. Contoh, bila unsur F
34
memiliki nilai 7 maka nilai unsur F
43
adalah 17. 6.
Melaksanakan langkah 3, 4, dan 5 untuk semua tingkat dan gugusan dalam hirarki tersebut.
Pembandingan dilanjutkan untuk semua unsur pada setiap tingkat keputusan yang terdapat pada hirarki, berkenaan dengan kriteria unsur di atasnya.
Matriks perbandingan dalam metode AHP dibedakan menjadi Matriks Pendapat Individu MPI dan Matriks Pendapat Gabungan MPG. MPI
adalah matrik perbandingan yang dilakukan oleh individu. MPI memiliki unsur yang disimbolkan dengan a
ij
yaitu unsur matriks pada baris ke-i dalam kolom ke-j tabel 6. MPG adalah susunan matriks baru tabel 7
yang unsurnya g
ij
berasal dari rataan geometrik pendapat-pendapat individu yang rasio inkonsistensinya lebih kecil atau sama dengan 10, dan
setiap unsur pada baris dan kolom yang sama dari MPI yang satu dengan MPI yang lain tidak terjadi konflik. Nilai-nilai pada MPI dapat diubah-ubah
individu yang bersangkutan hingga diperoleh hasil yang memuaskan, namun
jika ada MPI yang tidak memenuhi persyaratan rasio inkonsistensi maka MPI tersebut tidak diikutkan dalam analisis.
Tabel 6. Matriks pendapat individu
G A
1
A
2
A
3
… A
n
A
1
A
2
A
3
… A
n
a
11
a
21
a
31
… a
n1
a
12
a
22
a
32
… a
n2
a
13
a
23
a
33
… a
n3
… …
… …
… a
1n
a
2n
a
3n
… a
nn
Tabel 7. Matriks pendapat gabungan
G G
1
G
2
G
3
… G
n
G
1
G
2
G
3
… G
n
g
11
g
21
g
31
… g
n1
g
12
g
22
g
32
… g
n2
g
13
g
23
g
33
… g
n3
… …
… …
… g
1n
g
2n
g
3n
… g
nn
7. Mensintesis prioritas untuk melakukan pembobotan vektor-vektor prioritas.
Menggunakan komposisi secara hirarki untuk membobotkan vektor-vektor prioritas dengan bobot kriteria-kriteria, dan menjumlahkan semua nilai
prioritas terbobot yang bersangkutan dengan nilai prioritas dari tingkat bawah berikutnya dan seterusnya. Hasilnya adalah vektor prioritas
menyeluruh untuk tingkat hirarki paling bawah. Pengolahan matriks pendapat terdiri dari dua tahap yaitu pengolahan
horizontal dan pengolahan vertikal. Kedua jenis pengolahan tersebut dilakukan untuk MPI dan MPG. Pengolahan vertikal dilakukan setelah MPI
dan MPG diolah secara horizontal, dimana MPI dan MPG harus memenuhi persyaratan inkonsistensi.
a. Pengolahan Horizontal.
Terdiri dari tiga bagian yaitu penentuan vektor prioritas vektor eigen, uji konsistensi, dan revisi MPI dan MPG yang memiliki rasio
inkonsistensi tinggi. Rumus-rumus yang digunakan adalah:
• Perkalian baris Z,
Z ∏ a
……..……………………………………..1
• Perhitungan vektor prioritas VP atau eigen vektor,
VP
∏ ∑
∏
…………………….……………...2
• Penghitungan nilai eigen maksimum λ
maks
, VA=a
ij
x VP dengan VA=V
ai
VB
dengan VB=V
bi
λ max ∑ V
untuk i= 1, 2, 3,..., n ................3 •
Perhitungan indeks inkonsistensi CI,
CI
………….………………………………...…4 •
Perhitungan rasio inkonsistensi CR,
CR
……………………..……………………………...5 RI = indeks acak random index yang dikeluarkan oleh Oak
Ridge Laboratory Saaty, 1993 dari matriks berorde 1-15
yang menggunakan contoh berukuran 100 tabel 7. Nilai rasio inkonsistensi CR yang lebih kecil atau sama dengan
0,1 merupakan nilai yang mempunyai tingkat konsistensi yang baik dan dapat dipertanggungjawabkan. Hal ini disebabkan
karena CR merupakan tolok ukur bagi konsisten atau tidaknya suatu hasil perbandingan berpasangan dalam suatu matriks
pendapat.
Tabel 8. Nilai RI dari matriks berorde 1-15 Saaty, 1993
n
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
11 12
13 14
15
RI
0.00 0.00
0.58 0.90
1.12 1.24
1.32 1.41
1.41 1.49
1.51 1.48
1.56 1.57
1.59
b. Pengolahan Vertikal
Yaitu menyusun prioritas pengaruh setiap unsur pada tingkat hirarki keputusan tertentu terhadap sasaran utama atau fokus. Bila C
vij
didefinisikan sebagai nilai prioritas pengaruh unsur ke-j pada tingkat ke-i terhadap sasaran utama, maka:
C+ ∑ C, -.; 0 12 x VW-.; 0 12 …………………..……….6
Untuk: i = 1, 2, 3,…, n j = 1, 2, 3,…, n
t = 1, 2, 3,…, n Keterangan:
C
hijt; i-1
= nilai prioritas yang ke-i terhadap unsur ke-t pada tingkat di atasnya i=1, yang diperoleh dari hasil pengolahan
horizontal. VW
t; 1-1
= nilai prioritas pengaruh unsur ke-t pada tingkat ke i-t terhadap sasaran utama, yang diperoleh dari hasil
pengolahan horizontal. p= jumlah tingkat hirarki keputusan
r= jumlah unsur yang ada pada tingkat ke-i s= jumlah unsur yang ada pada tingkat ke- i-t.
8. Mengevaluasi inkonsistensi untuk seluruh hirarki.
Pada pengisian judgement pada tahap Matriks Banding Berpasangan MBP terdapat kemungkinan terjadinya penyimpangan dalam membandingkan
unsur yang satu dengan unsur yang lain, sehingga diperlukan suatu uji konsistensi. Dalam AHP, penyimpangan ditoleransi dengan rasio
inkonsistensi dibawah 10. Langkah ini dilakukan dengan mengalikan setiap indeks konsistensi dengan prioritas-prioritas kriteria yang
bersangkutan dan menjumlahkan hasil kalinya. Hasil ini dibagi dengan pernyataan sejenis yang menggunakan indeks konsistensi acak, yang sesuai
dengan dimensi masing-masing matriks. Untuk memperoleh hasil yang baik, rasio inkonsistensi harus bernilai kurang dari atau sama dengan 10.
Rasio inkonsistensi diperoleh setelah matriks diolah secara horizontal dengan software komputer Expert Choice Version 9.0. jika rasio
inkonsistensi mempunyai nilai yang lebih besar dari 10, maka mutu informasi harus ditinjau kembali dan diperbaiki antara lain dengan
memperbaiki cara penggunaan pertanyaan ketika melakukan pengisian ulang kuesioner dan dengan lebih mengarahkan responden yang mengisi
kuesioner.
Gambar 4. Prosedur kerja metode Analytical Hierarchy Process Fewidarto, 1996
mulai
analisa kebutuhan penyusunan hirarki
penilaian perbandingan setiap elemen
hitung CI dan CR
penyusunan matrik gabungan
hitung vektor prioritas gabungan
hitung CICR gabungan pengolahan vertikal
hitung vektor prioritas sistem
selesai
CI dan CR memenuhi? revisi pendapat
CICR memenuhi?
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
