BAB 3 METODE PENELITIAN
3.1 Desain Penelitian “Desain penelitian deskriptif adalah desain penelitian yang disusun dalam rangka memberikan gambaran secara sistematis tentang informasi ilmiah yang berasal dari subjek atau objek penelitian. Penelitian deskriptif berfokus pada penjelasan sistematis tentang fakta yang diperoleh saat penelitian dilakukan. Maka, rumusan hipotesis jarang ditemukan dalam penelitian deskriptif” (Sanusi, 2011: 1314). Jenis
penelitian
yang
dilakukan
adalah
deskriptif
dimana
ingin
mengalokasikan sumber daya dalam kegiatan produksi hingga akhirnya dapat diketahui hasil kombinasi produk yang harus diproduksi agar tepat sasaran, sehingga dapat mengelola keterbatasan sumber daya dengan lebih efektif dan efisien bagi PT. Astakarya Busanaprima.
3.2 Tujuan Penelitian Tabel 3. 1 Tujuan Penelitian Tujuan Penelitian
Desain Penelitian Jenis
Unit Analisis
Time Horizon
Individual
Cross-
(PT. Astakarya Busanaprima)
sectional
Individual
Cross-
(PT. Astakarya Busanaprima)
sectional
Individual
Cross-
(PT. Astakarya Busanaprima)
sectional
Penelitian T-1
T-2
T-3
Descriptive
Descriptive
Descriptive
Sumber: Peneliti (2013)
Keterangan :
35
36 1.
T-1 = Untuk mengetahui metode peramalan apakah yang paling optimal bagi PT. Astakarya Busanaprima.
2.
T-2 = Untuk mengetahui berapa banyak peramalan jumlah penjualan yang dapat diperoleh PT. Astakarya Busanaprima pada periode Maret 2014.
3.
T-3 = Untuk mengetahui kombinasi produk yang tepat dan efisien yang harus diproduksi oleh PT. Astakarya Busanaprima pada periode Maret 2014.
3.3 Operasionalisasi Variabel Penelitian Tabel 3. 2 Operasionalisasi Variabel VARIABEL
INSTRUMEN PENGUKURAN
SATUAN
SKALA
1. Jumlah Jacket
Unit
Rasio
2. Jumlah Dress
Unit
Rasio
3. Jumlah Blouse
Unit
Rasio
Variabel
4. Jumlah Kebaya
Unit
Rasio
Keputusan
5. Jumlah Kaftan
Unit
Rasio
6. Jumlah Skirt
Unit
Rasio
7. Jumlah Pants
Unit
Rasio
8. Jumlah Shawl
Unit
Rasio
a. Kain Jenis I
meter
Rasio
b. Kain Jenis II
meter
Rasio
a. Benang
roll (gulung)
Rasio
b. Benang bordir
roll (gulung)
Rasio
c. Lapisan dalam
meter
Rasio
d. Kain keras
meter
Rasio
e. Manik-manik
gram
Rasio
f. Retsleting
buah
Rasio
g. Kancing
buah
Rasio
Jam
Rasio
Unit
Rasio
1. Jumlah Bahan Baku Utama
2. Jumlah Bahan Pendukung
Fungsi Kendala
3. Jumlah Waktu Kerja 4. Peramalan Permintaan Tiap Produk
37 VARIABEL Fungsi Tujuan
INSTRUMEN PENGUKURAN
SATUAN
SKALA
Rp.
Rasio
Memaksimalkan produksi Jacket, Dress, Blouse, Kebaya, Kaftan, Skirt, Pants, dan Shawl.
Sumber: Peneliti (2013)
3.4 Sumber Data Penelitian Menurut Anwar Sanusi (2011: 104-114), sumber data berdasarkan asal data tersebut dikelompokkan dalam dua jenis, sebagai berikut : 1.
Data primer, yang merupakan data yang pertama kali dicatat dan dikumpulkan oleh peneliti. Adapun teknik pengumpulan data yang dapat dilakukan, sebagai berikut : a. Survei, merupakan cara pengumpulan data dimana peneliti atau pengumpul data mengajukan pertanyaan atau pernyataan kepada responden, baik dalam bentuk lisan maupun secara tertulis. i.
Wawancara, merupakan teknik pengumpulan data yang menggunakan pertanyaan secara lisan kepada subjek penelitian. Wawancara dapat dilakukan secara langsung ataupun melalui media komunikasi yang ada, seperti telepon. Wawancara juga dapat berlangsung dengan : (1) tanpa daftar pertanyaan (wawancara bebas); (2) menggunakan kerangka yang dipakai pedoman tentang apa yang akan ditanyakan; dan (3) menggunakan daftar pertanyaan.
ii.
Kuesioner, merupakan teknik pengumpulan data yang tidak memerlukan kehadiran peneliti, namun cukup diwakili oleh daftar pertanyaan (kuesioner) yang sudah disusun secara cermat terlebih dahulu. Kuesioner dapat diberikan kepada responden melalui beberapa cara, yakni : (1) disampaikan langsung oleh peneliti kepada responden; (2) dikirim bersama-sama dengan barang lain, seperti : paket, majalah, dan sebagainya; (3) ditempatkan di tempat-tempat yang ramai dikunjungi orang; maupun (4) dikirim melalui pos, faksimili, atau menggunakan teknologi komputer (e-mail).
38 b. Observasi, merupakan cara pengumpulan data melalui proses pencatatan perilaku subjek (orang), objek (benda) atau kejadian yang sistematik tanpa adanya pertanyaan atau komunikasi dengan individu-individu yang diteliti. Observasi meliputi segala hal yang menyangkut pengamatan aktivitas atau kondisi perilaku maupun non-perilaku. i.
Observasi perilaku, meliputi : (1) non-verbal; (2) bahasa (linguistic); dan (3) ekstra bahasa (extralinguistic).
ii.
Observasi non-perilaku, meliputi : (1) catatan (record), (2) kondisi fisik (physical condition), dan (3) proses fisik (physical process).
c. Dokumentasi, biasanya dilakukan untuk mengumpulkan data sekunder dari berbagai sumber, baik secara pribadi maupun kelembagaan. Data seperti : laporan keuangan, rekapitulasi personalia, struktur organisasi, peraturanperaturan, data produksi, surat wasiat, riwayat hidup, riwayat perusahaan, dan sebagainya, biasanya telah tersedia di lokasi penelitian, sehingga peneliti dapat menyalin sesuai dengan kebutuhan.
2.
Data sekunder, yang merupakan data yang sudah tersedia dan dikumpulkan oleh pihak lain, sehingga peneliti dapat memanfaatkan data tersebut menurut kebutuhan penelitian. a. Data sekunder yang diperoleh di instansi tempat dimana penelitian dilakukan disebut sebagai data sekunder internal. b. Data sekunder yang tersedia di luar instansi atau lokasi penelitian disebut sebagai data sekunder eksternal.
3.5 Jenis Data Penelitian Jenis data membahas mengenai data macam apa yang harus dikumpulkan oleh peneliti. Saat kuesioner diberikan kepada responden (subjek), kita memperoleh informasi sesuai dengan tuntunan kuesioner itu. Informasi yang diperoleh adalah data yang menurut jenisnya berupa data subjek dan biasanya berwujud tertulis. Ada juga data yang bukan berupa respons, tetapi secara fisik diamati, dicatat, dan diklasifikasikan menurut tempat dan waktu yang melatarbelakangi peristiwa. Jenis data ini disebut dengan data objek, misalnya data tentang bangunan yang dimiliki perusahaan, dokumen-dokumen, fasilitas kantor, dan aset lainnya. Jenis data
39 objek dan data subjek bisa kualitatif atau kuantitatif. Dalam praktiknya, data yang berasal dari respons adalah kualitatif, tetapi dikuantifikasi dengan cara memberikan skor. Dengan demikian, beberapa peneliti mengkategorikan jenis data sebagai data kualitatif dan data kuantitatif (Sanusi, 2011: 103-104). Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dan data kualitatif. Dalam hal ini, data kuantitatif merupakan data yang diambil melalui observasi dan pengumpulan data sekunder, baik melalui data internal perusahaan yang berupa data jumlah penjualan, pemakaian bahan baku utama, pemakaian bahan pendukung, waktu kerja, dan harga jual maupun melalui sumber-sumber dari media cetak serta elektronik. Sedangkan, data kualitatif didapatkan melalui informasi dari pihak internal PT. Astakarya Busanaprima melalui wawancara yang tidak terstruktur (bebas) dimana pertanyaan bersifat terbuka dan tidak dibuat terlebih dahulu, tetapi secara langsung ditanyakan dan pertanyaan yang dilontarkan seiring dengan topik atau jawaban responden.
3.6 Teknik Pengolahan Data Dalam melakukan pengolahan data, digunakan metode pengolahan data secara kuantitatif dengan menggunakan perangkat lunak QM for Windows 2. Pemilihan penggunaan perangkat tersebut sangat membantu peneliti dalam mendapatkan hasil analisis dengan mudah dan cepat, yang kemudian akan memberikan informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan perusahaan. QM for Windows 2 dikenal sebagai salah satu perangkat lunak yang telah digunakan banyak peneliti dan instansi dalam memecahkan masalah-masalah bisnis, karena dapat dioperasikan dengan sederhana dan dapat memberikan hasil yang lengkap. Metode pengolahan data dalam penelitian ini adalah Forecasting, yang digunakan untuk mengetahui berapa banyak produk yang terjual di masa mendatang dan Linear Programming, yang dipakai untuk mencari kombinasi produk yang tepat. Langkah-langkah dalam pemrosesan data menggunakan QM for Windows 2 akan dijelaskan pada Lampiran. Untuk mengetahui hasil peramalan permintaan digunakan software QM for Windows 2. Metode perhitungan peramalan yang digunakan terdiri dari naive method, moving average, weighted moving average, exponential smoothing, exponential smoothing with trend, dan linear regression. Sekalipun belum ada
40 metode yang dapat meramalkan secara akurat, tujuan digunakan beberapa metode tersebut untuk memperoleh perbandingan ukuran akurasi hasil peramalan yang dapat dilihat dari Mean Absolute Deviation (MAD), yang menurut Heizer & Render (2009: 177) “merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model”. Indikator MSE tidak digunakan dalam penelitian ini, karena menurut Armstrong dalam Gass & Fu (2013: 602) dianggap tidak realistis dan sulit untuk dijelaskan kepada para pengambil keputusan. Nilai MAD yang semakin kecil menunjukkan bahwa memiliki tingkat kesalahan yang juga lebih kecil dibanding metode yang lain, sehingga penentuan metode peramalan yang paling baik adalah yang memiliki nilai MAD yang terkecil di antara metode yang digunakan dalam penelitian. Pada saat melakukan perhitungan dengan metode exponential smoothing digunakan α = 0,2. Pada saat menggunakan metode exponential smoothing with trend digunakan α = 0,3 dan β = 0,4 mengingat bahwa jika trend yang besar dan β yang kecil dapat memberikan peramalan yang kurang baik (Render, 2012: 188-189). Teknik
Linear
Programming
yang
digunakan
dalam
analisis
ini
menggunakan fungsi tujuan maksimisasi dengan delapan variabel keputusan dan 18 batasan model.
