4.2.3. Penelitian
Penelitian guna penyusunan model ini dilakukan dengan penelusuran pustaka, wawancara, pengumpulan data lapang dan akuisisi pendapat praktisi yang setara dengan
pakar dalam rangka penyusunan model analisis krisis bahan, krisis ekonomi dan finansial, krisis teknologi dan krisis sosial.
Data dan fakta serta pendapat pakar dikumpulkan dari pihak-pihak yang terlibat atau terkait dengan agroindustri tapioka di lapang, di antaranya petani ubikayu,
masyarakat sekitar perusahaan, karyawan perusahaan dan pejabat pemerintah. Masing- masing pihak dapat mengakibatkan terjadinya krisis internal tertentu dengan dampak yang
berbeda terhadap perusahaan agroindustri. Solusi atau pencegahan bagi setiap dampak krisis juga berbeda-beda.
Data pokok bagi penyusunan model manajemen krisis diperoleh dari salah satu perusahaan tapioka di Lampung Timur. Data lapang dari perusahaan tersebut meliputi
pasokan ubikayu, pasokan bahan bakar, pasokan air, kapasitas produksi, kinerja produksi perusahaan, pasokan bahan pembantu, pasokan bahan bakar dan data lain sehubungan
lingkup penelitian. Narasumber yang diakuisisi pengetahuan, pengalaman dan nalurinya adalah para
praktisi yang sedang atau pernah menjadi manajemen puncak dan manajemen menengah di lingkungan perusahaan tapioka. Yakni Setiawan Achmad Managing Director PT Great
Giant Pineapple di Jakarta, memiliki dan memimpin perusahaan industri tapioka sejak tahun 1970-an, Ir Iswanto Direktur Produksi PT Great Giant Pineapple di Terbanggi,
Lampung Tengah, memimpin perusahaan tapioka pada tahun 1980-2000, Willy Purba Senior Manajer Sumberdaya manusia PT Umas Jaya Farm di Terbanggi, menangani
perusahaan tapioka sejak tahun 1970-an, Tonny Edyanto Senior Manager PT Umas Jaya Agrotama di Jabung, menangani perusahaan tapioka sejak tahun 1980an dan Ir Hendro
Purnomo Manajer Pabrik Tapioka di PT Umas Jaya Farm di Terbanggi. Para narasumber itu merupakan praktisi atau pelaku yang terlibat secara langsung dalam agroindustri
tapioka.
4.2.4. Analisis
Data, fakta dan pendapat yang terkumpul dipilah-pilahkan, diolah dan disiapkan bagi penyusunan model yang sesuai dengan rancangan rekayasa model manajemen krisis.
Masing-masing kelompok data diolah dengan cara tertentu, sesuai dengan kriteria yang diperlukan dalam analisis krisis dan pemilihan solusi terhadap krisis tersebut.
4.2.4.1. Pengolahan Data Bahan
Diagnosis dan identifikasi krisis bahan dilakukan melalui pengamatan terhadap pasokan bahan baku, pasokan bahan bakar, pasokan bahan pembantu, pasokan air, dan
pemasaran produk tapioka. Hasil pengumpulan data itu ditabulasikan Lihat Lampiran 5 dan disiapkan guna diolah lebih lanjut dan dijadikan asupan bagi model atau submodel
sesuai dengan yang ditetapkan dalam perancangan model. Masing-masing bahan tersebut diamati perilaku datanya serta diramalkan tahapan krisis dan risiko yang mungkin
ditimbulkan oleh krisis tersebut, dan disajikan alternatif solusinya. Dalam model manajemen krisis ini, peramalan atau perkiraan pasokan bahan baku,
pasokan bahan bakar, pasokan air maupun pasokan bahan pembantu pada perioda tertentu dilakukan menggunakan metoda pemulusan terhadap data yang dikumpulkan dari lapang.
Metoda pemulusan digunakan pada perkiraan atau peramalan pasokan bahan dan tingkat produksi pada perioda tertentu, hasil perkiraan itu dijadikan asupan pada analisis krisis
perusahaan pada perioda tersebut. Kriteria yang digunakan dalam pemilihan metoda peramalan kuantitatif deret berkala yang paling tepat antara lain MAPE, R-square,
Adjusted R-square dan kenampakan kurva hasil proyeksi. Dari evaluasi terhadap sejumlah metoda pemulusan Lihat Lampiran 6-8, ternyata
metoda pemulusan Gaussian merupakan salah satu kelompok metoda peramalan yang paling sesuai dengan data yang tersedia. Serangkaian percobaan menggunakan metoda
pemulusan Winters menggunakan data dari lapang dan diiringi dengan penentuan parameter model
α, β dan γ secara trial and error menyajikan MAPE, R-square dan adjusted R-square yang lebih buruk dibandingkan dengan yang disajikan oleh kelompok
metoda pemulusan Gaussian dan Fourier.
4.2.4.2. Pengolahan Data Teknologi
Pengamatan atau diagnosis dilakukan terhadap tingkat hambatan pasokan peralatan utama produksi, hambatan pasokan suku cadang utama, hambatan bagi perbaikan
kerusakan peralatan utama, maupun ketergantungan perawatan peralatan kepada pihak lain. Lima narasumber diminta pendapat atau pengalamannya mengenai hal-hal tersebut,
baik dari segi peluang terjadi krisisnya maupun dampak krisisnya terhadap kelancaran produksi. Penilaian dilakukan dengan skala hedonik mulai dari SR Sangat Rendah, R
Rendah, S Sedang, T Tinggi dan ST Sangat Tinggi. Agregasi pendapat pakar dilakukan menggunakan metoda modus pengulangan yang terbanyak atau metoda rata-
rata geometris jika tidak diperoleh modus yang diinginkan. Para pakar juga dimintai
Kategori