Pengolahan dan Analisis Data

3.4. Pengolahan dan Analisis Data

Pengolahan data untuk identifikasi permasalahan penerapan ISO 9001:2000 menggunakan metode PHA. Menurut Saaty dalam Eriyatno 2007, PHA dimaksudkan untuk dapat mengorganisasikan informasi dan berbagai keputusan secara rasional judgement agar dapat memilih alternatif yang paling disukai. Metode ini dimaksudkan untuk membantu memecahkan masalah kualitatif yang kompleks dengan memakai perhitungan kuantitatif, melalui proses pengekspresian masalah dimaksud dalam kerangka berpikir terorganisir, sehingga memungkinkan dilakukannya proses pengambilan keputusan secara efektif. Metode ini mampu menyederhanakan persoalan yang kompleks menjadi persoalan terstruktur, sehingga mendorong dipercepatnya proses pengambilan keputusan terkait. Menurut Marimin 2005, prinsip kerja PHA adalah menyederhanakan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategik dan dinamik menjadi bagian-bagiannya, serta menata dalam suatu hirarki. Kemudian tingkat kepentingan setiap peubah diberi nilai numerik secara subjektif tentang arti penting peubah tersebut secara relatif dibandingkan dengan peubah yang lain. Dari berbagai pertimbangan tersebut kemudian dilakukan sintesa untuk menetapkan peubah yang memiliki prioritas tinggi dan berperan untuk mempengaruhi hasil pada sistem tersebut. Keuntungan penerapan proses hirarki menurut Fewidarto 1996 adalah : 1. Penyajian sistem secara hirarki dapat digunakan untuk menjelaskan bagaimana perubahan-perubahan prioritas pada level atas mempengaruhi prioritas unsur-unsur pada leveltingkat di bawahnya. 2. Hirarki memberikan banyak informasi yang lengkap pada struktur dan fungsi suatu sistem dalam level yang lebih rendah dan memberikan gambaran tentang pelaku-pelaku dan tujuan-tujuan pada level yang lebih tinggi. Unsur-unsur kendala yang terbaik adalah disajikan pada level yang lebih tinggi lagi untuk menjamin bahwa kendala-kendala itu diperhatikan. 3. Hirarki lebih efisien daripada merakit modul-modul secara keseluruhan. 4. Hirarki lebih mantap stabil dan lentur fleksibel. Stabil dalam arti bahwa perubahan yang kecil mempunyai efek yang kecil dan lentur dalam hal bahwa penambahan untuk mendapatkan suatu hiraki yang terstruktur baik tidak mengganggu unjuk kerjanya. Prinsip kerja proses PHA adalah menyederhanakan suatu persoalan kompleks dan tidak terstruktur, serta bersifat strategik dan dinamis melalui upaya penataan rangkaian peubahnya dalam suatu hirarki. Untuk mengolah data dengan metode PHA dilakukan dengan aplikasi perangkat lunak Expert Choice. Langkah-langkah dalam analisis metode PHA secara umum dibagi dalam delapan langkah Saaty, 1991, yaitu : 1. Mendefinisikan permasalahan dan merinci pemecahan yang diinginkan. Fokus dari analisis ini adalah identifikasi permasalahan mutu perusahaan dan kinerja setiap bagian yang ada di perusahaan. Untuk mengetahuinya dapat dilakukan dengan cara wawancara kepada informan. Setelah ditentukan fokus analisis, selanjutnya ditentukan komponen-komponen dan pendefinisian masing-masing komponen. 2. Membuat struktur hirarki dari sudut pandang manajemen secara menyeluruh. Setelah komponen-komponen dari fokus analisis diketahui, lalu dilakukan pembuatan hirarki. Hirarki merupakan abstraksi struktur suatu sistem yang mempelajari fungsi interaksi antar komponen dan dampaknya terhadap sistem. Pembuatan hirarki bertujuan untuk mengetahui tingkatan-tingkatan analisis. Penyusunan hirarki terdiri dari beberapa tingkat, dari seperangkat peubah. Pada fokus identifikasi permasalahan tersusun beberapa tingkatan seperti tingkat 1 adalah fokus sasaran atau cita-cita utama, tingkat 2 adalah faktor atau kriteria masalah, tingkat 3 adalah aktor atau pelaku, tingkat 4 merupakan obyektif atau tujuan yang ingin dicapai yang sesuai dengan sasaran pada tingkat 1 dan di tingkat 5 adalah skenario atau alternatif kegiatan atau tindakan yang dapat diambil untuk mengatasi yang ada. Contoh struktur hirarki dari identifikasi permasalahan mutu dapat dilihat pada Gambar 3. Tingkat 1 Fokus Ultimate Goal Tingkat 2 Faktor Kriteria Masalah Tingkat 3 Aktor Pelaku Tingkat 4 Tujuan Penyebab Masalah Tingkat 5 Skenario Alternatif 3. Menyusun matriks gabungan Matriks gabungan berpasangan adalah matriks yang membandingkan bobot unsur dalam suatu hirarki dengan unsur-unsur dalam hirarki atasnya. 4. Mengumpulkan semua pertimbangan yang dilakukan dari hasil perbandingan yang diperoleh pada langkah 3. Setelah matriks pembandingan berpasangan antar unsur dibuat, selanjutnya dilakukan perbandingan berpasangan antara setiap unsur pada kolom ke-i dengan setiap unsur pada baris ke-j, yang berhubungan dengan fokus identifikasi permasalahan. Pembandingan berpasangan antar unsur- unsur tersebut dilakukan dengan pertanyaan: “seberapa kuat unsur baris ke-i didominasi, dipengaruhi, dipenuhi atau diuntungkan oleh fokus permasalahan, dibandingkan dengan kolom ke- j ?” jika unsur-unsur yang diperbandingkan merupakan suatu peluang atau waktu, maka pertanyaannya adalah “seberapa lebih mungkin suatu unsur baris ke-i dibandingkan dengan unsur kolom ke- j, sehubungan dengan fokus?” Gambar 3. Struktur hirarki identifikasi permasalahan Saaty, 1991 F4 Identifikasi Masalah UG F1 F2 F3 A1 A2 A3 A4 T1 T2 T3 T4 S1 S2 S3 S4 Menurut Saaty 1991, untuk mengisi matriks banding berpasangan, digunakan skala banding yang tertera pada Tabel 2. Pengisian matriks hanya dilakukan untuk bagian di atas garis diagonal dari kiri atas ke kanan bawah. Tabel 2. Nilai skala banding berpasangan Nilai Skala Definisi Penjelasan 1 Kedua unsur sama penting. Dua unsur mempengaruhi sama kuat pada sifat itu. 3 Unsur yang satu sedikit lebih penting dari yang lainnya. Pengalaman atau pertimbangan sedikit menyokong satu unsur atas lainnya. 5 Unsur yang satu jelas lebih penting dibanding dengan unsur yang lain. Pengalaman atau pertimbangan dengan kuat disokong dan dominasinya terlihat dalam praktek. 7 Satu unsur sangat jelas lebih penting dibanding unsur lainnya. Satu unsur dengan kuat disokong dan dominasinya terlihat dalam praktek. 9 Satu unsur mutlak lebih penting dibanding unsur lainnya. Sokong unsur yang satu atas yang lainnya terbukti memilki tingkat penegasan tertinggi. 2,4,6,8 Nilai-nilai diantara kedua pertimbangan di atas. Kompromi diperlukan diantar dua pertimbangan. Kebalikan nilai-nilai diatas. Bila nilai-nilai di atas dianggap membandingkan antara unsur A dan B, maka nilai-nilai kebalikan 12, 13,..., 19 digunakan untuk membandingkan kepentingan B terhadap A. Sumber : Saaty, 1991 5. Memasukkan nilai-nilai kebalikannya besarta bilangan 1 sepanjang diagonal utama. Angka 1-9 digunakan bila F1 lebih mendominasi atau dipengaruhi sifat G dibandingkan dengan F2, sedangkan F1 kurang mendominasi atau mempengaruhi dibanding F2 maka digunakan angka kebalikannya. Matriks di bawah garis diagonal utama diisi denga nilai- nilai kebalikannya. 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 terbatas pada hirarki, berkenaan dengan kriteria unsur di atasnya. Matriks pembandingan dalam model PHA dibedakan menjadi : 1 Matriks pendapat individu MPI, 2 Matriks pendapat gabungan MPG. Matriks Pendapat Individu MPI adalah matriks hasil pembandingan yang dilakukan oleh individu. MPI memiliki unsur yang disimbolkan dengan a ij , yaitu unsur matriks pada baris ke-i dalam kolom ke-j Gambar 4. G A1 A2 A3 … A n A1 a 11 a 12 a 13 … a 1n A2 a 21 a 22 a 23 … a 2n A3 a 31 a 32 a 33 … a 3n … … … … … … A n a n1 a n2 a n3 … a mn Gambar 4. Matriks pendapat individu Saaty, 1991 Matriks Pendapat Gabungan MPG adalah susunan matriks baru 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 Gambar 5. G G1 G2 G3 … G n G1 g 11 g 12 g 13 … g 1n G2 g 21 g 22 g 23 … g 2n G3 g 31 g 32 g 33 … g 3n … … … … … … G n g n1 g n2 g n3 … g mn Gambar 5. Matriks pendapat gabungan Saaty, 1991 Rataan geometrik dapat diperoleh dengan menggunakan rumus berikut : = ∏ , dimana ………………………………1 g ij = unsur MPG baris ke-i, kolom ke-j. a ij k = unsur baris ke-i, kolom ke-j dari MPI ke-k k = indeks MPI dari individu ke-k yang memenuhi persyaratan ∏ = perkalian dari unsur k=1 sampai k=m 7. Mensintesis prioritas untuk melakukan pembobotan vektor-vektor prioritas. Pengolahan matriks pendapat terdiri dari dua tahap : 1 pengolahan horizontal dan 2 pengolahan vertikal. Kedua jenis pengolahan tersebut dapat dilakukan untuk MPI maupun MPG. Pengolahan vertikal dilakukan setelah MPI dan MPG diolah secara horizontal, dimana MPI atau MPG harus memenuhi persyaratan rasio inkonsistensi. 1. Pengolahan Horizontal Pengolahan horizontal digunakan untuk menyusun prioritas unsur keputusan untuk satu level hirarki keputusan terhadap unsur yang berada satu level di atasnya. Tahapan yang harus ditempuh sebagai berikut : 1 Pengolahan baris Z i dengan menggunakan rumus : = ∏ …………………………………….2 Dimana; Z i = unsur pendapat gabungan i, j = 1, 2, 3, ..., n n = jumlah unsur 2 Perhitungan vektor prioritas dengan rumus : = ∏ ∑ ∏ ………………………………….3 Dimana : VP i = unsur vektor prioritas ke-i 3 Perhitungan nilai eigen maksimum dengan menggunakan rumus : = = = = = ∑ = 1, 2,3,.., .....................4 = = 2. Pengolahan Vertikal Pengolahan vertikal digunakan untuk menyusun prioritas pengaruh setiap unsur pada tingkat pada tingkat hirarki keputusan terhadap sasaran utama. Hasil akhir dari pengolahan vertikal ini merupakan bobot prioritas pengaruh setiap unsur pada tingkat keputusan paling bawah terhadap sasaran utama. Rumus yang digunakan yaitu : = ∑ , − 1 . − 1 ……………….5 Untuk p = 1, 2, 3, …, n q = 1, 2, 3, …,n Dimana : NPH pq t,q-1 = Nilai prioritas pengaruh unsur ke-p tingkat ke-q terhadap unsur ke-t pada tingkat di atasnya q-1, nilai diperoleh dari pengolahan horizontal. NPTtq-1 = Nilai prioritas pengaruh unsur ke-t pada tingkat ke- q-1 terhadap sasaran utama. r = Jumlah unsur yang ada pada tingkat ke-q s = Jumlah unsur yang ada pada tingkat q-1 q = Tingkatlevel dalam hierarki. Kedua proses pengolahan di atas dapat dilakukan pada Matriks Pendapat Individu MPI dan Matriks Pendapat Gabungan MPG. Pengolahan vertikal dapat dilakukan setelah pengolahan horizontal selesai dilakukan, dengan syarat MPI atau MPG memenuhi persyaratan rasio konsistensi CR. Rasio konsistensi diperoleh dari nilai perbandingan antara indeks konsistensi CI dengan nilai indeks acak RI. Jika nilai rasio konsistensi CR ≤ 0,1 10 persen, maka tingkat konsistensinya baik dan dapat diterima. Tingkat konsistensi CI dirumuskan dengan Fewidarto, 1996 : = ………………………………6 Dimana : λ max = Eigen value maksimum n = Jumlah unsur yang diperbandingkan Nilai nisbah konsistensi diperoleh dari : = …………………………………...7 Dimana: RI = random indeks. RI merupakan nilai yang dikeluarkan oleh Oak Ridge Laboratory dari matriks yang berorde 1-15 dengan menggunakan contoh berukuran 100. Tabel 3. Nilai RI Untuk Matriks Berukuran n 1-15 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 1.34 1.41 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.67 1.59 Jika indeks konsistensi terlalu tinggi, maka dicari simpangan RMS = ∑ − .....................................8 Dimana : a i ... a n = set angka hasil percobaan b i ... b n = set angka yang diketahui n = set jumlah unsurpercobaan 8. Mengevaluasi inkonsistensi untuk seluruh hirarki. Langkah terakhir adalah mengevalusi setiap indeks konsistensi untuk seluruh hirarki dengan mengalikan setiap indeks konsisten dengan prioritas utama kriteria yang bersangkutan dengan menjumlahkan hasil kalinya. Hasil ini dibagi dengan pernyataan sejenis menggunakan indeks inkonsistensi acak yang sesuai dengan dimensi masing-masing matriks. Dengan cara yang sama, pada setiap indeks inkonsistensi acak dibobot berdasarkan prioritas kriteria yang bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan. Untuk memperoleh hasil yang baik, rasio inkonsistensi hirarki harus bernilai kurang dari atau sama dengan 10. Pengolahan data kualitatif untuk analisis penerapan ISO 9001:2000 menggunakan analisis deskriptif berdasarkan hasil wawancara dengan pihak perusahaan. Data yang terkumpul kemudian diproses dengan menggunakan program komputer Expert Choice 2000 dan Microsoft Office Excel. Untuk lebih jelasnya, tahapan dalam pengolahan dan analisis data dapat dilihat pada Gambar 6. Gambar 6. Diagram alir pengolahan dan analisis data Pengecekan CI untuk semua MPI dengan mengunakan Expert Choice 2000 Penggabungan MPI yang memenuhi syarat CI kurang lebih sama dengan 10 dalam setiap tingkatan menjadi MPG dengan mengunakan Expert Choice 2000 Menghitung bobot prioritas semua MPG dalam setiap tingkat menggunakan Microsoft Office Excel

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Perusahaan