BAB III METODE PENELITIAN

39

BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian merupakan hal yang tidak bisa dipisahkan dari berbagai penelitian yang dilakukan. Menurut Suharismi Arikunto (2010: 161), “objek penelitian adalah variabel atau apa yang menjadi titik perhatian suatu penelitian”. Objek yang diambil atau digunakan dalam penelitian ini adalah pola efisiensi para pelaku industri dodol nanas dan industri wajit nanas di Kabupaten Subang. 3.2 Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif analitik. Metode deskriptif menurut M. Nazir (1988: 54) adalah “ suatu metode dalam meneliti status kelompok manusia, suatu objek, suatu set kondisi, suatu sistem pemikiran ataupun suatu kelas peristiwa pada masa sekarang”. Penelitian ini tidak menguji hipotesis, S. Azwar (1998: 7) menjelaskan bahwa “data yang dikumpulkan semata-mata bersifat deskriptif sehingga tidak bermaksud mencari penjelasan,

menguji

hipotesis,

membuat

prediksi,

maupun

mempelajari

implikasi”. Selanjutnya menurut Nur Indriantoro (2002) dalam Handri Rori (2013: 5) menjelaskan bahwa: “metode penelitian deskriptif analitis yaitu suatu metode penelitian yang bertujuan memberikan gambaran keadaan yang sebenarnya dari objek yang diteliti berdasarkan fakta-fakta yang ada, dengan cara mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis berbagai macam data sehingga dapat ditarik suatu kesimpulan”. 3.3

Populasi dan Sampel

3.3.1 Populasi Menurut Suharsimi Arikunto (2010:173) populasi adalah keseluruhan subjek penelitian. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pengusaha dodol nanas dan wajit nanas yang terdaftar di Dinas UMKM Kabupaten Subang dan BP3K Kecamatan Jalan Cagak. Jumlah pengusaha dodol nanas adalah 18 pengusaha dan jumlah pengusaha wajit nanas adalah 10 pengusaha. Imas Maesyaroh, 2014. ANALISIS EFISIENSI EKONOMI DALAM PENGGUNAAN FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI DENGAN METODE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu |perpustakaan.upi.edu

40

3.3.2

Sampel Suharsimi Arikunto (2010:177) menjelaskan sampel adalah sebagian atau

wakil populasi yang diteliti. Dalam penelitian ini, teknik sampling yang digunakan adalah teknik sampling jenuh. Menurut Sugiyono (2012:122) sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi relatif kecil kurang dari 30 orang atau penelitian yang ingin membuat generalisasi dengan kesalahan yang sangat kecil. Istilah lain sampling jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel. Sehingga dalam penelitian ini jumlah sampel sama dengan jumlah populasinya yaitu sebanyak 18 pengusaha dodol nanas dan 10 pengusaha wajit nanas. 3.4

Operasional Variabel Sebagaimana yang telah dikemukakan sebelumnya bahwa dalam penelitian

ini terdapat enam variabel yang akan diteliti. Untuk memberikan arah dalam pengukurannya variabel-variabel tersebut dijabarkan dalam konsep teoritis, konsep empiris, dan konsep analitis sebagai berikut: Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel Variabel (1)

Modal ( X1 )

Bahan Baku ( X2 )

Konsep Teoritis

Konsep Empiris

Konsep Analitis

Skala

(2) Modal adalah suatu aktiva dengan umur lebih dari satu tahun diperdagangkan dalam kegiatan bisnis sehari-hari. (Neti Budiawati & Lizza Suzanti, 2007: 29)

(3) Biaya keseluruhan modal tetap yang digunakan selama 3 bulan produksi yaitu bulan mei, juni, dan juli.

(4) Industri Dodol Nanas - Jumlah rata-rata harga modal tetap (bangunan, mesin, peralatan) yang digunakan dalam 3 bulan terakhir (menghitung modal dengan rumus penyusutan per unit) (Rupiah)

(5)

Bahan baku adalah semua kekayaan yang terdapat di alam semesta atau barang mentah

Biaya keseluruhan buah nanas yang digunakan selama 3 bulan yaitu bulan mei, juni, dan juli. (dihitung dalam rupiah)

Industri Wajit Nanas - Jumlah rata-rata harga modal tetap (bangunan, mesin, peralatan) yang digunakan dalam 3 bulan terakhir (menghitung modal dengan rumus penyusutan per unit) (Rupiah) Industri Dodol Nanas - Jumlah rata-rata buah nanas yang digunakan dalam 3 bulan terakhir (Kg x harga buah nanas per Kg)

Imas Maesyaroh, 2014. ANALISIS EFISIENSI EKONOMI DALAM PENGGUNAAN FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI DENGAN METODE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu |perpustakaan.upi.edu

Rasio

Rasio

41

(Rupiah)

Sambungan tabel 3.1 (1)

Bahan Penolong ( X3 )

Bahan Bakar ( X4 )

Tenaga Kerja ( X5 )

Hasil Produksi (Y)

(2) lainnya yang dapat digunakan dalam proses produksi.

Bahan penolong adalah bahan-bahan pembantu yang digunakan dalam proses Produksi. (Ngatindriatun dan Hertiana Ikasari, 2011).

Bahan bakar adalah suatu materi apapun yang dapat diubah menjadi energi.(Wikipedia.o rg).

(3)

 Biaya keseluruhan tepung ketan, kelapa, margarine, gula, dan kemasan (dodol nanas) yang digunakan selama 3 bulan (dihitung dalam rupiah)  Biaya keseluruhan kelapa, gula, dan kemasan (wajit nanas) yang digunakan selama 3 bulan (dihitung dalam rupiah) Biaya keseluruhan bahan bakar yang digunakan dalam 3 bulan (dihitung dalam rupiah)

(4) Industri Wajit Nanas - Jumlah rata-rata buah nanas yang digunakan dalam 3 bulan terakhir (Kg x harga buah nanas per Kg)(Rupiah) Industri Dodol Nanas - Jumlah rata-rata tepung ketan, kelapa, margarine, gula, dan kemasan yang digunakan dalam 3 bulan terakhir (setiap komoditi x harga komoditi per Kg)(Rupiah)

 Jumlah seluruh tenaga kerja di setiap pengusaha dodol nanas dan wajit nanas  Upah tenaga kerja dalam satu bulan

Produksi adalah hasil akhir dari proses atau aktivitas ekonomi denganmemanfaatkan

Jumlah Produksi dodol nanas dan wajit nanas yang dihasilkan oleh Industri dodol nanas dan

Rasio

Industri Wajit Nanas - Jumlah rata-rata kelapa, gula, dan kemasan yang digunakan dalam 3 bulan terakhir (setiap komoditi x harga komoditi per Kg)(Rupiah) Industri Dodol Nanas - Jumlah rata-rata bahan bakar (kayu bakar) yang digunakan dalam 3 bulan terakhir(Rupiah) Industri Wajit Nanas - Jumlah rata-rata bahan bakar (kayu bakar) yang digunakan dalam 3 bulan terakhir(Rupiah)

Tenaga kerja adalah faktor produksi insani yang secara langsung maupun tidak langsung menjalankan kegiatan produksi (Rosyidi,2005:56)

(5)

Rasio

Industri Dodol Nanas - Jumlah rata-rata tenaga kerja selama 3 bulan terakhir (orang) x upah tenaga kerja selama 3 bulan terakhir (Rupiah) Industri Wajit Nanas - Jumlah rata-rata tenaga kerja selama 3 bulan terakhir (orang) x upah tenaga kerja selama 3 bulan terakhir (Rupiah) Industri Dodol Nanas - Jumlah produksi dodol nanas yang dihasilkan selama 3 bulan terakhir (Kg


Rasio

Rasio

42

beberapa masukan atau input produksi.

industri wajit nanasdi Kabupaten Subang

x harga jual per Kg) ( Rupiah )

Sambungan tabel 3.1 (1)

(2) (Tati S. Joesron dan Fathorrazi, 2012:87).

(3)

(4) Industri Wajit Nanas - Jumlah produksi wajit nanas yang dihasilkan selama 3 bulan terakhir (Kg x harga jual per Kg) ( Rupiah )

3.5 Sumber Data Sumber data dalam penelitian ini yaitu sumber data primer yang diperoleh melalui penyebaran angket kepada pengusaha dodol nanas dan wajit nanas yang menjadi sampel dalam penelitian. Sedangkan sumber data sekunder diperoleh dari laporan Dinas UMKM Kabupaten Subang, BP3K Kecamatan Jalan Cagak, dan penelitian sebelumnya(skripsi) dalam internet. 3.6 Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang dipakai dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : a.

Studi observasi, yaitu dengan cara meneliti secara langsung pengusaha dodol nanas dan wajit nanas.

b.

Wawancara, yaitu proses memperoleh keterangan untuk tujuan penelitian dengan cara tanya jawab antara pewawancara dengan responden yang menggunakan alat panduan wawancara.

c.

Angket, yaitu pengumpulan data melalui penyebaran seperangkat pertanyaan maupun pernyataan tertulis kepada responden yang menjadi sampel dalam penelitian.

d.

Studi literatur, yaitu teknik pengumpulan data dengan memperoleh datadata dari buku-buku, laporan ilmiah, media cetak dan lain-lain yang berhubungan dengan masalah yang diteliti.

3.7 Metode Analisis Data Analisis data dalam penelitian ini menggunakan pendekatan frontier nonparametrik. Alat bantu analisis yang digunakan yaitu metode Data Envelopment Imas Maesyaroh, 2014. ANALISIS EFISIENSI EKONOMI DALAM PENGGUNAAN FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI DENGAN METODE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu |perpustakaan.upi.edu

(5)

43

Analysis (DEA). Penelitian ini menggunakan 2 model yaitu CRS (Constan Return to Scale) dan VRS (Variabel return to scale). Model VRS digunakan karena diasumsikan semua unit yang diukur akan menghasilkan perubahan pada berbagai tingkat output, kemudian model Constan return to scale (CRS) digunakan karena diasumsikan perubahan satu input akan diikuti oleh penambahan satu output. 3.7.1

DEA (Data Envelopment Analysis) DEA (Data Envelopment Analysis) berfungsi untuk mengukur efesiensi

suatu organisasi yang melibatkan banyak input dan banyak output(multi input multi output) (Indah Susilowati, et.al , 2004 : 2). Menurut Ramanathan dalam Anggraita (2012: 21), metode Data Envelopment Analysis ( DEA ) merupakan suatu metode analisis non parametrik yang khusus digunakan untuk mengukur efisiensi unit kegiatan ekonomi yang dinamakan Decision Making Unit ( DMU ), sedangkan menurut Purwantoro dalam Anggraita ( 2012 : 21 ), DEA merupakan teknik pemrograman matematis yang digunakan untuk mengevaluasi efisiensi relatif dari sekumpulan unit pembuat keputusan dalam mengelola input menjadi output. Metode DEA mampu menganalisis banyak input dan banyak output( multi input-multi output ) dengan menggunakan program linier guna menghasilkan nilai efisiensi tunggal untuk setiap Decision Making Unit ( DMU ). Inti dari metode DEA pada dasarnya adalah menetukan bobot atau timbangan setiap input dan output DMU yang tidak bernilai negatif dan bersifat universal dengan perhitungan sebagai berikut (Ramanathan dalam Anggraita, 2012 : 21) : Efisiensi =

Total 𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡 Tertimbang Total 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 Tertimbang

Analisis DEA dilakukan berdasarkan kepada evaluasi terhadap efisiensi relatif dari UPK yang sebanding. Selanjutnya UPK-UPK yang efisien tersebut akan membentuk garis frontier. Jika UPK berada pada garis frontier, maka UPK tersebut dapat dikatakan efisien relatif dibandingkan dengan UPK yang lain dalam peer group-nya. Selain menghasilkan nilai efisiensi masing-masing UPK, DEA


44

juga menunjukkan unit-unit yang menjadi referensi bagi unit-unit yang tidak efisien dengan perhitungan sebagai berikut:

p

Σ µk yko k =1

Efficiency of DMUo = m

Σ vi xio i =1

Dimana: DMU = UPK m

= input-input yang berbeda

p

= output-output yang berbeda

xij

= jumlah input i yang dikonsumsi oleh UPKj

ykj

= jumlah output k yang diproduksi oleh UPKj

µk vi

= bobot tertimbang dari input k yang dihasilkan oleh setiap UPK = bobot tertimbang dari output i yang dihasilkan oleh setiap UPK (Aam S. Rusydiana & Tim SMART, 2013) Prinsip pendekatan non parametrik menggunakan metode DEA pertama

kali diperkenalkan oleh Farrell (1957). Akan tetapi ide Farrell tersebut kurang mendapat perhatian luas. Dalam perkembangannya, metode ini kemudian dikembangkan oleh Charnes, Cooper, dan Rhodes (1978) yang memunculkan istilah Data Envelopment Analysis (DEA). Model DEA yang dikembangkan oleh Charnes, Cooper, dan Rhodes (1978) ini kenal dengan sebutan model CCR. Dalam analisisnya, model CCR menggunakan asumsi constant return to scale (CRS) dimana rasio penambahan input dan output adalah sama. Pada tahun 1984, Banker, Charnes, dan Cooper mengembangkan sebuah model yang dinamakan model BCC. Berbeda dengan model CCR, model BCC ini menggunakan asumsi adanya variable return to scale (VRS), yaitu rasio penambahan input dan output


45

tidak sama. Rasio penambahan input dan output dapat berupa increasing return toscale (IRS) atau decreasing return to scale (DRS). ( Anggraita, 2012 : 21 )

Adapun yang di maksud dengan model CRS dan VRS adalah sebagai berikut : a)

Model Constant Return To Scale (CRS) dalam DEA Model CRS dikembangkan oleh Charnes, Cooper, dan Rhodes pada tahun

1978, dikenal juga dengan nama model CCR, yang mengukur efisiensi menggunakan pendekatan input. Model ini berasumsi bahwa rasio antara penambahan input atau outputadalah sama (constant return to scale), dimana jika input ditambah sebesar n kali, maka output juga akan bertambah sebesar n kali. Asumsi tambahan dari model ini adalah bahwa setiap unit kegiatan ekonomi (UKE) telah beroperasi pada skala yang optimal (Armezano Yulianto, 2005). Rumus dari constant return to scale dapat dituliskan sebagai berikut: p

Σ µk yko

max

k =1 m

Σ vi xio = 1

s.t

i =1 p

m

k =1

i =1

Σ µk ykj - Σ vi xij < µk > ɛ, vi > ɛ

0 j = 1,…,n

k = 1,…, p i = 1,…, m

keterangan : m


p


xij

= jumlah input i yang dikonsumsi oleh UPK ke-j

ykj

= jumlah output k yang diproduksi oleh UPK ke-j

µk

= bobot tertimbang dari input k yang dihasilkan oleh setiap UPK


46

vi

= bobot tertimbang dari output i yang dihasilkan oleh setiap UPK (Aam S. Rusydiana & Tim SMART, 2013)

b)

Model Variable Return To Scale (VRS) dalam DEA Model CRS hanya berlaku jika seluruh perusahaan beroperasi pada skala

yang optimal. Pada tahun 1984, Banker, Charnes, dan Rhodes mengembangkan model lanjutan dari model CRS DEA, yaitu variable return to scale (VRS). Asumsi dari model ini adalah rasio antara penambahan input atau outputtidak sama (variable return to scale), artinya adalah penambahan input sebesar n kali tidak akan menyebabkan output meningkat sama sebesar n kali, bisa lebih kecil atau lebih besar dari n kali. Rumus dari variabel return to scale dapat dituliskan sebagai berikut : p

max

Σ µk yko - uo k =1 m

s.t

Σ vi xio = 1 i =1 p

m

k =1

i =1

Σ µk ykj - Σ vi xij - uo < µk > ɛ, vi > ɛ

0 j = 1,…,n

k = 1,…, p I = 1,…, m

keterangan : m


p


xij

= jumlah input i yang dikonsumsi oleh UPK ke-j

ykj

= jumlah output k yang diproduksi oleh UPK ke-j

µk vi

= bobot tertimbang dari input k yang dihasilkan oleh setiap UPK = bobot tertimbang dari output i yang dihasilkan oleh setiap UPK (Aam S. Rusydiana & Tim SMART, 2013)


47

Dalam analisis DEA, terdapat tiga tabel yang merupakan hasil pengolahan data. Ketiga tabel ini dapat mempermudah dalam melakukan analisis terhadap hasil keseluruhan dari penelitian yang dilakukan. Tiga tabel tersebut meliputi:

a. Table of Efficiencies (Radial) Tabel ini menjelaskan mengenai tingkat efisiensi yang telah dicapai oleh suatu DMU. Suatu DMU dikatakan telah mencapai efisiensi sempurna jika DMU tersebut telah mencapai nilai 100 (100%). Dan sebaliknya, suatu DMU dikatakan belum mencapai efisiensi sempurna jika belum mencapai nilai 100. b. Table of Peer Units Pada tabel ini dijelaskan mengenai nilai acuan yang dapat digunakan oleh DMU yang belum efisien untuk meningkatkan tingkat efisiensinya dengan berdasarkan pada DMU yang telah mencapai tingkat efisiensi sempurna. c. Table of Target Values Tabel ini menunjukkan nilai yang telah dicapai (nilai actual) dan nilai yang harus dicapai (nilai target) dari setiap input yang digunakan maupun output yang dihasilkan oleh suatu DMU. Jika suatu DMU memiliki nilai actual yang sama besar dengan nilai target, maka DMU tersebut telah mencapai tingkat efisiensi maksimal untuk setiap input dan outputnya. Sebaliknya, jika nilai actual besarnya tidak sama dengan nilai target, maka efisiensi belum tercapai. ( Anggraita, 2012 : 27 ) Dalam penelitian ini, model yang digunakan adalah CRS (constant return to scale) dan VRS (variable return to scale). Alasan pemilihan skala efisiensi model CRS dan VRS ini adalah studi ini ingin mengetahui tingkat efisiensi skala relatif. 3.7.2

Orientasi dalam DEA Terdapat dua orientasi yang digunakan dalam metodologi pengukuran

efisiensi, yaitu: Imas Maesyaroh, 2014. ANALISIS EFISIENSI EKONOMI DALAM PENGGUNAAN FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI DENGAN METODE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu |perpustakaan.upi.edu

48

1. Orientasi Input Prespektif yang melihat efisiensi sebagai pengurangan penggunaan input meski memproduksi output dalam jumlah yang tetap. Cocok untuk industri dimana manager memiliki kontrol yang besar terhadap biaya operasional. 2. Orientasi Output Prespektif yang melihat efisiensi sebagai peningkatan output secara proporsional dengan menggunakan input yang sama. Cocok untuk industri dimana unit pembuat keputusan diberikan kuantitas resource dalam jumlah yang fix dan diminta untuk memproduksi output sebanyak mungkin dari resource tersebut. Perbedaan antara orientasi input dan output model DEA hanya terletak pada ukuran yang digunakan dalam menentukan efisiensi (yaitu dari sisi input dan output), namun semua model (apapun orientasinya) akan mengestimasi frontier yang sama. 3.7.3

Efisiensi Skala Relatif Pada umumnya suatu bisnis atau unit pengambil keputusan (UPK) atau

Decision Making Unit (DMU) seperti industri dodol nanas dan industri wajit nanas, mempunyai karakteristik yang mirip satu sama lain. Namun, biasanya tiap industri dodol nanas dan industri wajit nanas bervariasi dalam ukuran dan tingkat produksinya. Hal ini mengisyaratkan bahwa ukuran industri dodol nanas dan industri wajit nanas memiliki peran penting yang menentukan efisiensi atau inefisiensi relatifnya. Model CCR mencerminkan (perkalian) efisiensi teknis dan efisiensi skala, sedangkan model BCC mencerminkan efisiensi teknis saja, sehingga efisiensi skala relatif adalah rasio dari efisiensi model CCR dan model BCC.

S

K

q

K ,CCR

/q

K , BCC

( Amir Machmud : 42 ) Jika nilai S = 1 berarti bahwa DMU tersebut beroperasi pada ukuran efisiensi skala terbaik. Jika nilai S kurang dari satu berarti masih ada inefisiensi skala pada DMU tersebut. Sehingga, nilai (1-S) menunjukkan tingkat inefisiensi skala dari DMU tersebut. Jadi, DMU yang efisien dengan model CCR berarti juga efisien skalanya. DMU yang efisien dengan model BCC tapi tidak efisien dengan Imas Maesyaroh, 2014. ANALISIS EFISIENSI EKONOMI DALAM PENGGUNAAN FAKTOR-FAKTOR PRODUKSI DENGAN METODE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu |perpustakaan.upi.edu

49

model CCR berarti memiliki inefisiensi skala. Hal ini karena UPK tersebut efisien secara teknis, sehingga infisiensi yang ada berasal dari skala. Untuk menguji skala kenaikan hasil sama dengan satu atau tidak sama dengan satu yang dicapai dalam proses produksi maka digunakan jumlah elastisitas produksi (∑ bi). Dari hasil penjumlahan tersebut ada tiga kemungkinan yang terjadi yaitu: a. Jika ∑ bi > 1, berarti sistem produksi jangak panjang berada dalam kondisi skala output yang meningkat (increasing returns to scale). b. Jika ∑ bi = 1, berarti sistem produksi jangka panjang berada dalam kondisi skala output yang konstan (constant returns to scale). c. Jika ∑ bi < 1, berarti sistem produksi jangka panjang berada dalam kondisi skala output yang menurun (decreasing returns to scale).


BAB III METODE PENELITIAN

Recommend Documents