Metode Pengolahan Data METODE PENELITIAN

4.4. Metode Pengolahan Data

Pengolahan data dilakukan setelah semua data terkumpul, untuk lebih menyederhanakan data-data dari hasil pengisian kuisioner oleh responden. Selain itu, tujuan dari pengolahan data yaitu untuk menyajikan seluruh data dalam susunan yang rapi dan baik, serta untuk menganalisis faktor- faktor yang berpengaruh terhadap penyusunan strategi bauran pemasaran dan pemilihan alternatif strategi bauran pemasaran yang akan dilaksanakan. Analisis terhadap faktor- faktor yang berpengaruh terhadap penyusunan strategi pemasaran sesuai dengan tujuan perusahaan dan pemilihan alternatif strategi bauran pemasaran perusahaan dilakukan dengan menggunakan metode Proses Hirarki Analitik PHA. Dalam me nerapkan metode PHA, yang diutamakan adalah kualitas responden, bukan terletak pada kuantitasnya. Data yang diperoleh kemudian diproses dengan menggunakan program komputer “Expert Choice Version 2000” program ini merupakan program yang disusun oleh Asian Institute of Technology and Microsoft Co hasil pengolahan ini kemudian dianalisis dan disajikan dalam bentuk uraian, gambar, dan tabel. Untuk lebih rincinya langkah- langkah kerja utama PHA Saaty, 1993, adalah sebagai berikut : 1. Mendefinisikan persoalan dan merinci pemecahan persoalan yang diinginkan. Pada langkah ini diperlukan penguasaan masalah secara mendalam, perhatian ditujukan pada pemilihan tujuan, kriteria, dan elemen-elemen yang menyusun struktur hirarki. Tidak terdapat prosedur pasti dalam mengidentifikasikan komponen-komponen sistem tujuan, kriteria, aktifitas yang akan dilibatkan dalam sistem hirarki. Komponen sistem dapat diidentifikasikan berdasarkan kemampuan pada analisis untuk menemukan unsur-unsur yang dapat dilibatkan dalam suatu sistem. 2. Membuat struktur hirarki dari sudut pandang Stakeholders secara menyeluruh. Struktur hirarki ini mempunyai bentuk yang saling terkait, tersusun dari sasaran utama, sub-sub tujuan, faktor- faktor pendorong yang mempengaruhi sub-sub sistem tujuan tersebut, pelaku-pelaku yang memberi dorongan, tujuan-tujuan pelaku dan akhirnya ke alternatif strategi, pilihan, atau skenario. Pada tingkat puncak hirarki hanya terdiri dari satu elemen yang disebut dengan fokus, yaitu sasaran keseluruhan yang bersifat luas. Tingkat di bawahnya dapat terdiri dari beberapa elemen yang dibagi dalam kelompok homogen, agar dapat dibandingkan dengan elemen-elemen yang berada pada tingkat sebelumnya. 3. Menyusun matriks banding berpasangan . Matriks banding banding berpasangan untuk kontribusi atau pengaruh setiap elemen yang relevan atas setiap kriteria yang berpengaruh dan berada setingkat di atasnya. Matriks banding berpasangan dimulai dari puncak hirarki untuk fokus G, yang merupakan dasar untuk melakukan perbandingan antar elemen yang terkait dan ada dibawahnya. Perbandingan berpasangan pertama dilakukan pada elemen tingkat kedua F1, F2, F3, …, Fn terhadap fokus G yang ada di puncak hirarki. Menurut perjanjian, suatu elemen yang ada di sebelah kiri diperiksa perihal dominasi atas suatu elemen di puncak matriks. 4.Mengumpulkan semua pertimbangan yang diperlukan untuk pengembangan perangkat matriks dilangkah 3. Pada langkah ini dilakukan perbandingan berpasangan antara setiap pada variabel pada kolom ke-j dengan setiap variabel pada baris ke- i yang berhubungan dengan fokus G. Perbandingan berpasangan antar variabel tersebut dapat dilakukan dengan pertanyaan “Seberapa kuat variabel baris ke- i didominasi oleh fokus G, dibandingkan dengan kolom ke-j ?” Untuk mengisi matriks berpasangan, digunakan skala banding yang tertera pada Tabel 7. Tabel 7 . Nilai Skala Banding Berpasangan Intensitas pentingnya Definisi Penjelasan 1 Kedua elemen sama pentingnya Dua elemen menyumbangkan sama besar pada sifat itu 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya Pengalaman dan pertimbangan sedikit menyokong satu elemen atas elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu sangat penting daripada elemen yang lainnya Pengalaman dan pertimbangan dengan kuat menyokong satu elemen atas elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih penting daripada elemen lainnya Satu elemen dengan kuat disokong dan dominannyatelah terlihat dalam praktek 9 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya Bukti yang menyokong elemen yang satu atas yang lainnya memiliki tingkat penegasan yang tertinggi yang mungkin menguatkan 2,4,6,8 Nilai-nilai diantara dua pertimbangan yang berdekatan Kompromi diperlukan diantara dua pertimbangan Kebalikan Jika untuk aktifitas i mendapat satu angka bila dibandingkan dengan aktifitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan i Sumber :Saaty, 1993 5. Memasukkan nilai- nilai kebalikan beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama, penentuan prioritas dan pengujian konsistensi Angka 1 sampai 9 digunakan bila Fi lebih mendominasi atau mempengaruhi sifat fokus puncak hirarki G dibandingkan dengan Fj. Sedangkan bila Fi kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi sifat G dibandingkan dengan Fj, maka digunakan angka kebalikannya. Matriks di bawah garis diagonal utama diisi dengan nilai- nilai kebalikannya. Untuk tahap 6-8, dapat diolah menggunakan komputer dengan program komputer Expert Choice Version 2000. 6.Melaksanakan langkah 3, 4, 5 untuk semua elemen pada setiap tingkat keputusan yang terdapat pada hirarki, berkenaan dengan kriteria elemen di atas. Metode pembandingan dalam metode PHA dibedakan menjadi dua, yaitu : Matriks Pendapat Individu MPI dan Matriks Pendapat Gabungan MPG. MPI adalah matriks hasil perbandingan yang dilakukan individu. MPI mempunyai elemen yang disimbolkan dengan aij yaitu elemen matriks pada baris ke- i dan kolom ke-j. Matriks Pendapat Ind ividu dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8 . Matriks Pendapat Individu G A1 A2 A3 … Aj A1 A2 A3 … … Ai a11 a21 a31 . . ai1 a12 a22 a32 . . ai2 a13 a23 a33 . . ai3 … … … . . … a1j a2j a3j . . aij MPG adalah susunan matriks baru yang elemen Gij berasal dari rata-rata geometrik pendapat-pendapat individu yang rasio inkonsistensinya lebih kecil atau sama dengan 10 persen, dan setiap elemen pada baris dan kolom yang sama dari MPI yang satu dengan MPI yang lain tidak terjadi konflik. Persyaratan MPG yang bebas dari konflik adalah : 1. Pendapat masing- masing individu pada baris dan kolom yang sama memiliki selisih kurang dari empat satuan antara nilai pendapat individu yang tertinggi dengan nilai yang terendah. 2. Tidak terdapat angka kebalikan resipokal pada baris dan kolom yang sama. Matriks Pendapat Gabungan dapat dilihat pada Tabel 9. Tabel 9 . Matriks Pendapat Gabungan G G1 G2 G3 … Gj G1 G2 G3 … … Gi g11 g21 g31 . . gi1 g12 g22 g32 . . gi2 g13 g23 g33 . . gi3 … … … . . … g1j g2j g3j . . gij Rumus matematika yang digunakan untuk memperoleh rata-rata geometrik adalah G ij = m m k k ij a ∏ = 1 dimana : G ij = Elemen MPG baris ke- i, kolom ke-j a lj = Elemen baris ke- i dan MPI ke-k m = Jumlah MPI yang memenuhi persyaratan ∏ = m k 1 = perkalian dari elemen k =1 sampai k =m m = akar pangkat dari m 7. Mensintesis prioritas untuk melakukan pembobotan vektor-vektor prioritas. Menggunakan komposisi secara hirarki untuk me mbobotkan vektor- vektor prioritas itu dengan bobot kriteria-kriteria dan menjumlahkan semua nilai prioritas terbobot yang bersangkutan dengan nilai prioritas dari tingkat bawah berikutnya dan seterusnya. Pengolahan matriks pendapat terdiri dari dua tahap, yaitu : 1 pengolahan horizontal dan 2 pengolahan vertikal. Kedua jenis pengolahan tersebut dapat dilakukan untuk MPI dan MPG. Pengolahan vertikal dilakukan setelah MPI dan MPG diolah secara horizontal, dimana MPI dan MPG harus memenuhi persyaratan Rasio Inkonsistensi. a. Pengolahan horizontal bertujuan untuk melihat prioritas suatu elemen terhadap tingkat yang berada satu tingkat di atas elemen tersebut, yang terdiri dari tiga bagian, yaitu penentuan vektor prioritas Rasio Vektor Eigen, uji konsistens i, dan revisi MPI dan MPG yang memiliki rasio inkonsistensi tinggi. Tahapan perhitungan yang dilakukan pada pengolahan horizontal ini adalah: - Perkalian baris Z atau Vektor Eigen VE dengan rumus: Zi = n n k ij a ∏ = 1 i,j =1, 2, …,n - Perhitungan Vektor Prioritas VP atau Rasio Vektor Eigen adalah: Vpi = ∑ ∏ ∏ = = = n i n n k ij n n k ij a a 1 1 1 VP = VP i , untuk i =1, 2, ..., n - Perhitungan nilai Eigen Maks ? maks , dengan rumus : VA = a ij x VA dengan VA = Va i VB = i VP VA dengan VB = Vb i ? maks = ∑ = n i i vb n 1 1 untuk I = 1, 2, 3, …, n - Perhitungan Indeks Inkonsistensi CI dengan rumus : CI = 1 − − n n maks λ - Perhitungan Rasio Inkonsistensi CR adalah : CR = RI CI RI = Indeks acak random indeks yang dikeluarkan oleh Oak Ridge Laboratory Saaty, 1993 dari matriks berorde 1 sd 15 yang menggunakan sample berukuran 100. Nilai rasio inkonsistensi CR yang lebih kecil atau sama dengan 10 persen merupakan nilai yang mempunyai tingkat konsistensi yang baik dan dapat dipertanggungjawabkan. Hal ini dikarenakan CR merupakan tolak ukur bagi konsistensi atau tidaknya suatu hasil perbandingan berpasangan dalam sua tu matriks pendapat. Tabel 10 . Nilai Indeks Acak Orde n Indeks Acak RI Orde n Indeks Acak RI 1 0,00 8 1,41 2 0,00 9 1,45 3 0,58 10 1,49 4 0,90 11 1,51 5 1,12 12 1,48 6 1,24 13 1,56 7 1,32 14 1,57 Sumber : Saaty, 1993 b. Pengolahan vertikal, yaitu menyusun prioritas pengaruh setiap elemen pada tingkat hirarki keputusan tertentu terhadap sasaran utama atau fokus. Apabila Cvij didefinisikan sebagai nilai prioritas pengaruh elemen ke-j pada tingkat ke-i terhadap sasaran utama, maka : CV ij = 1 1 − − ∑ i xVWt t CH ij Untuk : i = 1, 2, 3, …, n j = 1, 2, 3, …, n t = 1, 2, 3, …, n Dimana : CH ij t, i-1 = nilai prioritas pengaruh elemen ke-i terhadap elemen ke-t pada tingkat diatasnya i-1, yang diperoleh dari hasil pengolahan horizontal. VWti-1 = nilai prioritas pengaruh elemen ke-t pada tingkat ke- i-1 terhadap sasaran utama, yang diperoleh dari hasil perhitungan horizontal. p = jumlah tingkat hirarki keputusan r = jumlah elemen yang ada pada tingkat ke- i s = jumlah elemen yang ada pada tingkat ke-i-1 8. Mengevaluasi konsistensi untuk seluruh hirarki Langkah ini dilakukan dengan mengalikan setiap indeks konsistensi dengan prioritas kriteria yang bersangkutan dan menjumlahkan hasil kalinya. Hasil ini dibagi dengan pernyataan sejenis yang menggunakan indeks acak, yang sesuai dengan dimensi masing- masing matriks. Dengan cara yang sama, setiap indeks acak dibobot berdasarkan prioritas kriteria yang bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan. Rasio inkonsistensi ini harus bernilai 10 persen atau kurang. Jika tidak, mutu informasi harus ditinjau kembali dan diperbaiki, antara lain dengan memperbaiki cara menggunakan pertanyaan pada saat pengisian ulang kuesioner dan dengan lebih mengarahkan responden pada perbandingan berpasangan. Pada penelitian ini langkah 1, 2, 3 dilakukan melalui pengamatan langsung di lapang dan hasil wawancara dengan pihak manajemen. Langkah 4 didapatkan dari hasil pengisian kuisioner oleh Kepala Subdinas Usaha dan Pemasaran dan Kepala Pengelola Taman Anggrek Ragunan. Langkah 5, 6, dan pengolahan horizontal pada langkah 7 diolah menggunakan komputer dengan program komputer Expert Choice Version 2000. Pengolahan vertikal pada langkah 7 dan langkah 8 diolah secara manual dengan menggunakan kalkulator. 4.5. Sistem Hirarki Keputusan Dalam menjawab permasalahan pada penelitian maka akan dilakukan pengolahan data dengan metode PHA. Untuk melakukan pengolahan data dengan metode PHA dibutuhkan sistem-sistem hirarki keputusan yang berkaitan dengan masalah penelitian, dengan abstraksi pada Gambar 3. Abstraksi sistem hirarki keputusan memiliki bentuk yang saling terkait, yang tersusun dari sasaran utama tingkat 1, turun ke faktor-faktor pendorong yang mempengaruhi tujuan tingkat 2, kemudian ke pelaku-pelaku tingkat 3, lalu ke tujuan-tujuan pelaku tingkat 4 dan terakhir skenario tingkat 5. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3. Tingkat 1 Tingkat 2 … … Tingkat 3 … … Tingkat 4 … … Tingkat 5 … … Sumber : Saaty, 1993 Gambar 3 . Abstraksi Sistem Hirarki Keputusan Menurut Saaty 1993, penentuan perangkat komponen sistem hirarki dalam PHA tidak memiliki prosedur yang pasti, sehingga sistem tidak harus terbentuk secara mutlak dari komponen-komponen seperti yang telah disebutkan diatas. Fokus dalam tahap ini adalah komponen-kompone n sistem yang dipilih G F 2 F n F 1 A n A 2 A 1 O n O 2 O 1 S n S 2 S 1 dan dipergunakan dalam membentuk sistem hirarki yang ada. Hal ini diidentifikasikan berdasarkan kemampuan analisis dalam menemukan unsur-unsur yang dimaksud, sehingga penentuan unsur-unsur tersebut tergantung dari penguasaan para pakar terhadap persoalan atau masalah yang akan dipecahkan.

4.6. Definisi Operasional