Metode Pengambilan Contoh METODOLOGI PENELITIAN

No Peubah Indikator No kuesioner 5 Pendapatan dan laba 1. Perencanaan distribusi 2. MRP mempengaruhi mutu obat dan keloyalan konsumen 3. Mutu mempengaruhi kepuasan konsumen 4. Logistik fleksibel terhadap perubahan permintaan 27 28 dan 29 30,31 dan 32 33 dan 34 6 Biaya-biaya 1. Harga obat bersaing 2. Mutu obat baik 3. Distributor merespon cepat perubahan permintaan 4. Logistik memiliki sistem informasi pengaduan 5. Pengaduan konsumen selesai dengan baik 35 36 37 38 39,40 dan 41 7 Kerjasama 1. Kerjasama dengan pemasok 2. Kerjasama dengan RS lain 3. Kerjasama anggota rantai pasokan 4. Kerjasama manajemen rantai pasokan 42,43 dan 44 45 46 47

3.4. Metode Pengambilan Contoh

Populasi menunjukkan semua jenis kumpulan yang dapat terdiri dari orang, kejadian, atau benda yang diteliti dan memiliki kesamaan satu atau beberapa hal yang membentuk masalah pokok dalam suatu riset khusus Wibisono, 1999. Ariyanto 2007 mengatakan bahwa populasi adalah semua anggota obyek yang diteliti. Contoh adalah bagian atau sejumlah cuplikan tertentu yang diambil dari suatu populasi dan diteliti secara rinci. Informasi yang diperoleh kemudian diterapkan pada keseluruhan populasi. Indikator adalah ciri yang menjelaskan contoh. Besarnya contoh tergantung 3 tiga hal: keragaman variasi dari populasi, batas kesalahan contoh yang dikehendaki penarikan contoh galat dan interval kepercayaan confidence interval. Elemen adalah satuan obyek dari populasi yang diamati diukur, unit contoh adalah unit yang menjadi dasar dalam penarikan contoh. Contoh adalah bagian dari populasirepresentasi dari populasi Ariyanto, 2007. Menurut Wibisono 1999, teknik penarikan contoh terbagi dua kelompok besar, yaitu sampling probability atau penarikan contoh dengan peluang dan nonprobability sampling atau penarikan contoh tanpa peluang. Jenis penarikan contoh probabilitas adalah penarikan contoh acak sederhana Lanjutan Tabel 4. dan probabilitas kompleks sistematis, acak bertingkat, kluster, wilayah dan ganda. Sedangkan jenis kelompok penarikan contoh bukan peluang adalah penarikan contoh sewaktu-waktu, penarikan contoh pendapat pakarpendapat pelaku judgment sampling dan penarikan contoh kuota. Responden terdiri atas 3 tiga bagian yang terpisah, yaitu divisi logistik perbekalan kesehatan obat, pemasokrekanan obat dan divisi layanan farmasi. Penelitian ini menggunakan nonprobability sampling, yaitu penarikan contoh dengan mempertimbangkan pendapat pelaku judgment sampling termasuk pelaku. Judgment sampling memiliki keunggulan, yaitu contoh yang digunakan dijamin sesuai dengan tujuan spesifik, disamping itu memiliki kelemahan, yaitu hasil penelitian ini dapat bias karena keyakinan pakar dapat membuat contoh tidak representatiftidak dapat digunakan untuk proyeksi data. Penentuan jumlah contoh pada penelitian ini mengacu pada statistik, yaitu dengan contoh minimal 30 orang. Total keseluruhan populasi 116 orang, terdiri atas 9 orang divisi logistik bagian perbekalan kesehatan, 47 perusahaan pemasok obat dan 60 orang divisi layanan farmasi yang terdiri atas 2 unit terpisah, dengan 3 unit layanan, yaitu unit rawat inap, rawat jalan dan umum. Namun dari jumlah populasi yang berjumlah 116 orang, hanya digunakan 34 orang sebagai contoh terdiri atas 9 orang 100 di divisi logistik obat, 15 pemasok obat 32, serta 10 orang 16,7 di divisi layanan farmasi. Jumlah contoh diambil berdasarkan pendapat dari pelaku yang menjadi obyek penelitian yang dianggap pakar, seperti manajer logistik, kepala seksi logistik dan manajer layanan farmasi. Seluruh staf divisi logistik bagian perbekalan kesehatan dan manajer yang berjumlah 9 orang menjadi responden penelitian ini. Pemasok yang dijadikan sebagai responden hanya 15 perusahaan pemasok diambil berdasarkan jumlah pembelian terbesar RSIJCP kepada pemasok obat Lampiran 2 selama penelitian berlangsung. Jumlah responden yang diambil di layanan farmasi berdasarkan perwakilan dari 3 layanan yang ada rawat inap, rawat jalan dan umum masing-masing 3 orang dan digenapkan oleh manajer 1 orang. Pengolahan data dilakukan secara deskriptif bertujuan untuk mengidentifikasi penerapan MRP pada RSIJCP. Selain itu, data diolah ke analisis regresi khusus data pemasok. Namun sebelum kedua analisis tersebut dilakukan, terlebih dahulu dilakukan method of succesive interval, uji normalitas data, uji validitas dan reliabilitas, serta analisis regresi berganda khusus pada populasi pemasok dengan metode backward ellimination.

3.4.1. Method of Succesive Interval

Data yang telah diperoleh terlebih dahulu ditransformasi dari data ordinal menjadi data interval melalui succesive interval method. Transformasi ini bertujuan untuk mengubah skala pengukuran ke dalam skala pengukuran yang tingkatannya lebih tinggi, yaitu dari data berskala ordinal menjadi interval, sehingga data yang diperoleh memenuhi asumsi yang dituntut dalam perhitungan korelasi product moment dan analisis regresi. Langkah-langkah dalam melakukan transformasi adalah : a. Berdasarkan hasil jawaban responden untuk setiap pertanyaan dihitung frekuensi setiap pilihan jawaban. b. Membagi setiap bilangan berdasarkan frekuensi yang diperoleh untuk setiap jawaban dengan banyaknya responden keseluruhan, yang menghasilkan proporsi. c. Berdasarkan proporsi tersebut untuk setiap pertanyaan dihitung proporsi kumulatif untuk setiap jawaban. d. Setiap pertanyaan, tentukan nilai batas Z untuk setiap pilihan jawaban. e. Menghitung scale value atau nilai interval rata-rata untuk setiap pilihan jawaban melalui persamaan berikut : ....1 f. Menghitung score atau nilai hasil transformasi untuk setiap pilihan jawaban dengan persamaan : Score = scale value = scale value Min-1 atau K = 1+SV min g. Mengganti setiap skor dengan nilai K yang sesuai untuk masing-masing skor dalam satu item, sehingga diperoleh data baru. Selain dengan cara manual, perhitungan method of successive interval dapat menggunakan software microsoft Excel. Pada penelitian ini, digunakan microsoft Excel sebagai alat bantu perhitungan. Hasil perhitungan terdapat pada Lampiran 3.

3.4.2. Uji Normalitas Data

Uji normalitas data bertujuan untuk melihat apakah data yang tersedia tersebebar normal atau tidak. Analisis normalitas data menggunakan software SPSS 13. Uji normalitas data dilakukan pada setiap peubah dengan tahapan berikut : a. Masukkan data pada uji non parametric test b. Menguji data dengan uji k-satu contoh c. Menampilkan grafik untuk melihat grafik distribusi data.

3.4.3. Uji Validitas dan Reliabilitas

Kuesioner dibuat untuk mengetahui tanggapan respoden mengenai rantai pasokan. Sebelum kuesioner disebar kepada responden, terlebih dahulu dilakukan tahap pengujian kuesioner dengan melakukan uji validitas dan reliabitas. Validitas menunjukkan sejauhmana suatu alat pengukur instrumen itu mengukur apa yang ingin diukur. Uji validitas digunakan untuk menghitung nilai korelasi r antara data pada masing-masing pertanyaan dengan skor total. Perhitungan validitas menggunakan software SPSS 13. Langkah-langkah mencari validitas, menurut Riduwan 2007 adalah : 1. Menghitung harga korelasi setiap butir dengan rumus Pearson Product Moment atau PPM : ..……………………….....2 Dimana: r hitung = Koefisien korelasi Xi = Jumlah skor item n = Jumlah responden Y = skor total 2. Menghitung harga t hitung dengan rumus : ...................…………………………………..3 Dimana: t = Nilai t hitung r = Koefisien korelasi hasil r hitung n = Jumlah responden { } { } 2 2 2 2 . . . . Y Y n X X n Y X XY n r hitung Σ − Σ Σ − Σ Σ Σ − Σ = 2 1 2 r n r t hitung − − = 3. Mencari t tabel pada = 0,05 dan dk = n – 2 4. Membuat keputusan dengan membandingkan t hitung dengan t tabel . Kaidah keputusannya adalah : a. t hitung t tabel berarti valid b. t hitung t tabel berarti tidak valid. Setelah kuesioner dinyatakan valid sahih, dilakukan tahap pengujian selanjutnya, yaitu uji reliabilitas. Reliabilitas adalah suatu nilai yang menunjukkan konsistensi suatu nilai yang menunjukkan konsisten suatu alat pengukuran di dalam mengukur gejala yang sama. Untuk menganalisis reliabilitas, digunakan metode Alpha Cronbach. Langkah-langkah mencari nilai reliabilitas dengan metode alpha cronbach, menurut Riduwan 2007 adalah : 1. Menghitung ragam skor tiap-tiap item dengan rumus : ……………………………………………..4 Dimana : S i = Ragam skor tiap-tiap item Xi 2 = Jumlah kuadrat item Xi Xi 2 = Jumlah item Xi dikuadratkan N = Jumlah responden 2. Menjumlahkan ragam semua item dengan rumus : ………………………………….………….5 Dimana: S = Jumlah ragam semua item S 1 , S 2 , S 3 , = Ragam item ke-1,2, 3……n 3. Menghitung ragam total dengan rumus : ……………………………………….…………6 Dimana: S t = Ragam total X t 2 = Jumlah kuadrat X total X t 2 = Jumlah X total dikuadratkan N = Jumlah responden 4. Memasukan nilai alpha dengan rumus : Dimana: r 11 = Nilai reliabilitas Si = Jumlah ragam skor tiap-tiap item N N X X S i i i 2 2 Σ − Σ = Si = S 1 + S 2 + S 3 + ...S n N N X X S t t t 2 2 Σ − Σ = Σ − − = t S Si k k r 1 . 1 11 ……………………………………………….7 S t = Ragam total K = Jumlah item Perhitungan reliabilitas menggunakan software SPSS versi 13.

3.4.4. Analisis konklusif-deskriptif

Riset konklusif adalah riset yang didesain untuk menolong pengambil keputusan dalam menentukan, mengevaluasi dan memilih alternatif terbaik dalam memecahkan suatu masalah. Karakteristik riset konklusif adalah informasi yang dipergunakan harus jelas diidentifikasi, proses penelitiannya formal dan terstruktur, contoh yang dipergunakan harus mewakili dan analisis data bersifat kuantitatif. Riset konklusif dapat dibedakan menjadi dua tipe, yaitu riset deskriptif dan kausal Nazir, 2005. Riset deskriptif adalah riset yang bertujuan untuk mendeskripsikan sesuatu, melukiskan fakta, populasi atau bidang tertentu secara faktual dan sistematis mengenai fakta-fakta dan sifat-sifat populasi tertentu. Deskriptif ditandai dengan hipotesis spesifik, dan desain terstruktur. Dalam arti lain riset deskriptif adalah prosedur pemecahan masalah yang diselidiki dengan menggambarkan subyek atau obyek penelitian orang, lembaga, masyarakat, dan lain-lain pada saat sekarang berdasarkan fakta-fakta yang tampak atau sebagaimana adanya. Pada riset deskriptif tidak perlu mencari atau menerangkan hubungan antarpeubah, menguji hipotesa dan membuat ramalan. Metode penelitian menggunakan data sekunder, data primer survei, panel atau observasi Simamora, 2004. Berbagai tipe statistika dapat digunakan untuk memvisualisasikan penelitian deskriptif, diantaranya sebaran-sebaran frekuensi, pemusatan, variabilitas dan hubungan, gambaran grafikal dari data Sukandarrumidi, 2002. Langkah-langkah pokok penelitian deskriptif adalah : a. Mendefinisikan dengan jelas dan spesifik tujuan yang akan dicapai. Fakta- fakta dan sifat-sifat apakah yang harus ditemukan. b. Merancang cara pendekatan meliputi data apakah yang dikumpulkan, menentukan jumlah contoh, teknik observasi, dan metode pengumpulan data. c. Mengumpulkan data yang diperlukan. d. Menganalisis data yang diperoleh. e. Menggambarkan kejadian faktual dengan statistika yang tersedia. Tabel 5. Tanggapan responden terhadap pertanyaan kuesioner Skor Alternatif Jawaban Pertanyaan Akumulasi Persen 4 Sangat Setuju 3 Setuju 2 Tidak Setuju 1 Sangat Tidak Setuju S FS Jumlah Sumber : Punuju, 2007 Buruk Kurang baik Sedang Baik Sangat baik Gambar 4. Penilaian berdasarkan interval Punuju, 2007

3.4.5. Analisis Regresi

Setelah dilakukan pengubahan data dari skala ordinal ke skala interval dengan successive interval method, selanjutnya dilakukan dengan mengetahui bagaimana peubah terikat y dapat diprediksi melalui peubah bebas x. Guna mengetahui hal tersebut, maka digunakan analisis regresi sebagaimana dijelaskan oleh Sugiono 2007 bahwa analisis regresi dapat digunakan untuk memutuskan apakah naik dan turunnya peubah terikat dependen dapat dilakukan dengan menaikkan atau menurunkan keadaan peubah bebas independen dan sebaliknya. Regresi linear adalah metode statistika yang digunakan untuk membentuk model hubungan antara peubah terikat dependen Y dengan satu atau lebih peubah bebas independen X. Apabila banyaknya peubah bebas hanya ada satu, disebut sebagai regresi linear sederhana, sedangkan apabila terdapat lebih dari satu peubah bebas, disebut sebagai regresi linear berganda. ……… Analisis regresi setidak-tidaknya memiliki 3 kegunaan Kurniawan, 2008, yaitu : 1. Deskripsi dari fenomena data atau kasus yang sedang diteliti Regresi mampu mendeskripsikan fenomena data melalui terbentuknya suatu model hubungan yang bersifatnya numerik. 2. Kontrol Regresi juga dapat digunakan untuk melakukan pengendalian kontrol terhadap suatu kasus atau hal-hal yang sedang diamati melalui penggunaan model regresi yang diperoleh. 3. Prediksi Model regresi dapat dimanfaatkan untuk melakukan prediksi untuk peubah terikat. Prediksi di dalam konsep regresi hanya boleh dilakukan di dalam rentang data dari peubah-peubah bebas yang digunakan untuk membentuk model regresi tersebut. Misal, suatu model regresi diperoleh dengan mempergunakan data peubah bebas yang memiliki rentang antara 5 - 25, maka prediksi hanya boleh dilakukan bila suatu nilai yang digunakan sebagai input untuk peubah X berada di dalam rentang tersebut. Konsep ini disebut sebagai interpolasi. Data untuk peubah independen X pada regresi linear merupakan data pengamatan yang tidak ditetapkan sebelumnya oleh peneliti observational data maupun data yang telah ditetapkan dikontrol oleh peneliti sebelumnya. Perbedaannya bahwa menggunakan fixed data, informasi yang diperoleh lebih kuat dalam menjelaskan hubungan pengaruh antara peubah X terhadap Y. Pada observational data, peubah X yang diamati disesuaikan keadaan di lapangan. Biasanya, fixed data diperoleh dari percobaan laboratorium dan observational data yang diperoleh dengan menggunakan kuesioner. Persamaan regresi linear sederhana adalah : = a + bX………………………………………………...……………….8 Dimana : Y = Subyek dalam peubah dependen yang diprediksi a = Intersep atau harga sebesar Y bila X = 0 harga konstan b = angka arah atau koefisien regresi yang menunjukkan angka peningkatan bila b + ataupun penurunan bila b - peubah dependen yang didasarkan pada peubah independen. X = Slope atau subyek pada peubah independen yang mempunyai nilai tertentu.

1. Regresi Linear Berganda Multiple Regression

Persamaan ini digunakan untuk mengukur hubungan pelbagai peubah kuantitatif, di mana satu peubah terikat dependent dan selebihnya lagi adalah peubah-peubah bebas independent. Formula yang digunakan adalah : Y = + 1 X 1 + 2 X 2 + 3 X 3 ……..…+ -1 X -1 + X +€…………………9 Langkah-langkah dalam analisis regresi adalah : 1. Membentuk plot antara peubah terikat dengan masing-masing peubah bebas. Pembentukan plot adalah sebagai pendeteksian awal, apakah regresi linear cocok bila diterapkan atau tidak. 2. Menduga model regresi 3. Menguji asumsi klasik regresi Terdapat tiga metode umum yang merupakan pendekatan sekuensial untuk menentukan peubah bebas, yaitu metode pemilihan backward, forward dan stepwise. Pada penelitian ini digunakan metode pemilihan backward, dimana langkah pertama pada metode ini adalah memasukkan semua peubah bebas yang ada ke dalam persamaan regresi. Setelah itu, dinilai apakah suatu peubah independen layak tetap berada dalam persamaan regresi. Peubah independen yang keluar dari persamaan tidak dapat masuk ke dalam persamaan regresi tersebut atau irreversible Wibisono, 1999 Tahap–tahap yang dilakukan adalah : 1. Menampilkan persamaan regresi yang mencakup seluruh peubah independen yang ada. 2. Menghitung nilai r 2 yang disebabkan penghilangan setiap peubah atau nilai uji F bagi tiap peubah independen yang diperlukan sebagai peubah terakhir yang masuk persamaan regresi. 3. Membandingkan nilai uji F parsial yang terendah, yaitu diberi langkah F L , dengan suatu nilai kritis yang telah ditentukan, diberi dengan lambang F C . a. Jika F L F C maka peubah yang berhubungan dengan nilai F L dikeluarkan, lalu kita hitung kembali persamaan regresi berdasarkan susunan peubah independen yang baru dan kembali ke tahap 2. b. Jika F L F C , maka persamaan regresi tersebut valid untuk diambil.

2. Pengujian Koefisien Regresi

a. Uji Simultan Model Regresi Uji F