BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Pengembangan Produk

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Pengembangan Produk Produk baru diartikan sebagai produk baru bagi perusahaan, modifikasi dari produk yang sudah ada, duplikat dari produk pesaing, produk yang diakuisisi dan produk asli innovatif. Produk baru diperkirakan bisa memberi sebuah proporsi yang tinggi bagi pertumbuhan perusahaan dan kadang-kadang memberikan kontribusi utama terhadap laba bisnis keseluruhan. Dalam perencanaan produk, produk harus dipandang sebagai pemecahan masalah bagi konsumen, dimana jika seorang konsumen membeli sebuah produk mereka dapat memperoleh manfaat dari penggunaan produk tersebut. Dan yang terpenting disini adalah bagaimana konsumen percaya bahwa suatu produk dapat memenuhi kebutuhannya, bukan bagaimana penjual memandang produk tersebut. Jika kebutuhan konsumen sudah terpenuhi, diharapkan timbul kepuasan dalam diri mereka sehingga dimasa yang akan datang mereka akan melakukan pembelian berikutnya terhadap produk yang sama. Beberapa faktor penting yang perlu diperhatikan dalam perencanaan produk baru, yaitu : 1. Pengetahuan tentang kebutuhan dan keinginan konsumen lengkap. 2. Sumber daya yang mendukung terhadap pengembangan produk baru. 3. Perkiraan penyimpangan produk baru dalam memenuhi pasar sasaran 4. Perkiraan biaya yang dibutuhkan dalam pengembangan dan produksi produk baru. 5. Antisipasi terhadap reaksi para pesaing. 6. Kapan waktu yang paling tepat untuk meluncurkan produk baru. 7. Jasa terkait sebagai pendukung produk baru

1 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

Terdapat empat tipe dasar dalam program pengembangan produk, yaitu : 1. Modifikasi produk lini. 2. Diluar produk lini/ produk substitusi. 3. Produk komplemen 4. Produk Innovasi

Produk baru berpeluang menawarkan nilai superior ke customer dan secara total produk baru dapat meningkatkan keberadaan produk. 1. Jenis-jenis produk baru : Perkenalan barang atau jasa baru bisa diklasifikasikan menjadi : Benar-benar baru bagi pasar dan luasnya nilai yang disiptakan, menghasilkan jenis-jenis produk baru berikut ini : a.

Innovasi transformasional, produk yang secara radikal baru dan penciptaan nilai yang substansial.

b.

Innovasi substansial, produk yang secara significan baru dan menciptakan nilai penting untuk customer.

c.

Innovasi incremental, innovasi, produk baru yang menyediakan peningkatan performans atau nilai yang diterima lebih baik (atau biaya lebih rendah).

Sebuah perusahaan yang berinisiatip mengembangkan produk baru dapat melakukan innovasi dalam satu atau lebih dari ketiga kategori diatas. Kenyataannya, banyak produk baru merupakan perluasan dari jalur produk yang ada dari total produk baru yang dihasilkan. 2. Menemukan peluang nilai customer Kebutuhan customer menjadi informasi penting yang menentukan nilai peluang yang ada dalam pengembangan produk baru. Identifikasi dan analisis segmen


pasar membantu untuk mengetahui segmen yang menawarkan peluang produk baru ke organisasi.

Kepuasan konsumen mengindikasikan seberapa baik

pengalaman menggunakan produk dibandingkan dengan nilai yang diharapkan oleh pembeli. a.

Nilai konsumen, Tujuan analisis nilai customer adalah mengidentifikasi kebutuhan :  Produk baru  Peningkatan produk yang ada.  Peningkatan dalam proses produksi  Peningkatan layanan pendukung

b.

Kapabilitas yang cocok untuk peluang nilai, Setiap peluang nilai harus dipertimbangkan pada saat organisasi mempunyai kapabilitas untuk membawa nilai customer yang superior. Organisasi

secara

normal

akan

mempunyai

kapabilitas

yang

dibutuhkan perluasan lini produk dan tambahan peningkatan. Pengembangan

produk

untuk

sebuah

kategori

produk

baru

membutuhkan penilaian pada kapabilitas organisasi mengenai kategori baru. c.

Innovasi transformasional Customer barangkali bukan penuntun yang baik untuk idea produk baru yang secara total mungkin disebut radikal atau penerobosan innovasi sejak mereka membentuk keluarga produk baru atau bisnis baru. Ketika setiap ide dibawah pertimbangan, pelanggan potensial mungkin tidak mengerti bagaimana produk baru akan mengganti produk yang ada. Masalahnya adalah customer tidak mungkin mengantisipasi sebuah preferensi untuk sebuah produk baru revolusioner.


yang

3. Karakteristik innovator yang berhasil

Gambar 1 : Karakteristik Innovator yang Berhasil

Tahap-Tahap Dalam Perencanaan Produk Baru Perencanaan produk baru mencakup semua kegiatan perencanaan dari produsen dan penyalur untuk menyesuaikan produknya dengan permintaan pasar dan menentukan susunan produk lininya. Adanya perencanaan produk baru ini akan mendorong perusahaan meningkatkan perolehan labanya atau paling tidak membuat laba menjadi stabil. Tahap-tahap dalam perencanaan produk baru terdiri dari : 1. Penciptaan ide. Pengembangan produk baru berawal dari penciptaan ide, didalam penciptaan ide tidak hanya seadaya saja tetapi harus didefinisikan dengan jelas tujuan dari produk yang ingin dikembangkanya, dan harus jelas


juga apakah akan memodifikasi produk lama, membuat terobosan baru, atau meniru pesaing, ide baru bias dicari diberbagai sumber, misalnya dari konsumen, pesaing,ilmuan dll. 2. Penyaringan ide. Tujuan langkah ini adalah untuk menyaring ide ide yang buruk agar nantinya ide yang akan dikembangkan bisa realistis dan memungkinkan bisa diwujudkan secara nyata. 3. Pengembangan dan pengujian konsep. Dalam hal ini ide yang menarik akan dibuat konsep produk yang bias diuji, dari ide produk bias dibuat beberapa konsep, lalu ilmuan menguji apakah sudah sesuai dengan apa yang menjadi keinginan konsumen, apabila konsepnya sesuai dengan tujuan maka bisa dilakukan pabrikasi,,dan jika belum maka tim pengembang membuat konsep baru dengan memperbaiki konsep yang lama. 4. Strategi pemasaran. Tahapan ini merupakan tahap perancangan pemasaran yang strategis untuk memperkenalkan produknya ke pasaran 5. Analisa bisnis. Dalam hal ini perusahaan memperkirakan biaya dan laba,serta mengevaluasi manfaat suatu produk baru dengan analisis break event agar nantinya perusahaan mengetahui berapa produk yang akan dijual agar impas dengan harga dan struktur biaya tertentu. 6. Pengembangan produk. Jika konsep produk yang sudah matang dan sudah melalui analisis bisnis maka langkah yang selanjutnya adalah mengubah konsep produk tersebut kedalam bentuk fisik, hal ini akan menjawab pertanyaan apakah produk layak secara teknis dan komersil. Departemen peneliti dan pengembang harus mengembangkan satu atau lebih konsep produk agar nantinya mendapatkan suatu model Prototype yang mewakili semua konsep produk, setelah prototype jadi maka dilakukan uji fungsional dan uji konsumen. 7. Uji pemasaran. Didalam tahap ini produk diberi nama, kemasan,dan program pemasaran awal untuk mengujinya dalam bentuk yang nyata.tujuan tahap ini adalah mempelajari bagaimana dealer atau konsumen bereaksi didalam 5 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

penanganan, penggunaan,pembelian produk kembali dan seberapa besar pasarnya. 8. Komersialisasi. Uji pemasaran memberikan cukup informasi untuk bisa mengambil keputusan apakah produk akan dilincurkan atau tidak, adapun keputusan sebelum memasrkan ,diantaranya kapan produk akan diluncurkan, target pasar mana yang akan menjadi target, dimana awal produk akan dijual, biaya yang dibutuhkan untuk pemasaran produk. 2.1 Tools yang digunakan Dalam pengembangan produk dibutuhkan alat bantu untuk membantu dalam pengambilan keputusan oleh manajemen. Dalam buku ajar ini tools yang digunakan adalah sebagai berikut : a. Analisis Faktor. Analisis Faktor merupakan teknik analisis statistik yang bertujuan menerangkan struktur hubungan di antara variable-variabel yang diamati dengan jalan membangkitkan beberapa faktor yang jumlahnya lebih sedikit daripada banyaknya variable asal. Analisis ini dapat digunakan untuk menggambarkan hubunganhubungan kovarian antara beberapa variabel yang mendasari tetapi tidak teramati, kuantitas random yang disebut faktor, (Johnson &Wichern, 2002).

b. Analisis Cluster Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya. Analisis cluster mengklasifikasi objek sehingga setiap objek yang paling dekat kesamaannya dengan objek lain berada dalam cluster yang sama. Cluster-cluster yang terbentuk memiliki homogenitas internal yang tinggi dan heterogenitas eksternal yang tinggi.


Berbeda dengan teknik multivariat lainnya, analisis ini tidak mengestimasi set variabel secara empiris sebaliknya menggunakan setvariabel yang ditentukan oleh peneliti itu sendiri. Analisis ini dapat digunakan untuk mempartisi suatu set objek menjadi dua kelompok atau lebih berdasarkan kesamaan karakteristik khusus yang dimilikinya.

c. Multidimensional Scaling (MDS) Menurut Dilon (1984 ; 107) bahwa prosedur Multidimensional Scaling( MDS) memberikan informasi tentang hubungan yang ada antar obyek ketika dimensi dimensi evaluasi yang penting yang tidak diketahui. Dasar dari Multidimensional Scaling ini adalah asumsi yang menekankan persepsi subyek terhadap sejumlah obyek dikarenakan oleh sejumlah atribut atau dimensi. MDS dapat digunakan untuk memberikan gambaran visual dari pola kedekatan yang berupa kesamaan atau jarak diantara sekumpulan objek-objek. Penerapan MDS dapat dijumpai pada visualisasi ilmiah dan data mining dalam ilmu kognitif, informasi, pemasaran maupun ekologi. d. Forecasting Forecasting merupakan suatu cara atau pendekatan untuk memprediksi berapa besar peluang pasar yang tersedia di masa mendatang sehingga potensi pasar yang hendak dan sudah dimasuki itu tergambar secara proyektif ke depan. Secara garis besar terdapat dua macam metode forecasting yang biasa dilakukan, yaitu metode kualitatif yang terdiri atas teknik survey dan teknik pengumpulan opini. Sedangkan metode berikutnya adalah metode prakiraan kuantitatif, yang terdiri atas Analisis Runtut Waktu, Trend Seluler, Siklus Fluktuasi, Analisis Musiman dan Model Ekonometri. e. Markov Chains Markov Chains merupakan proses acak di mana semua informasi tentang masa depan terkandung di dalam keadaan sekarang (yaitu orang tidak perlu memeriksa masa lalu


untuk menentukan masa depan). Untuk lebih tepatnya, proses memiliki properti markov yang berarti bahwa bentuk ke depan hanya tergantung pada keadaan sekarang, dan tidak bergantung pada bentuk sebelumnya. Dengan kata lain, gambaran tentang keadaan sepenuhnya menangkap semua informasi yang dapat mempengaruhi masa depan dari proses evolusi. Suatu Markov Chains merupakan proses stokastik berarti bahwa semua transisi adalah probabilitas (ditentukan oleh kebetulan acak dan dengan demikian tidak dapat diprediksi secara detail, meskipun mungkin diprediksi dalam sifat statistik) (www.wikipedia.org). Ross (2000) mendefinisikan proses stokastik sebagai barisan peubah acak yang diberi indeks dengan urutan oleh parameter t dimana nilai t berubah-ubah sesuai dengan himpunan indeks T. Dengan demikian, untuk setiap t elemen dari T, V(t)adalah peubah acak.


BAB II TOOLS YANG DIGUNAKAN Dalam pengembangan produk dibutuhkan alat bantu untuk membantu dalam pengambilan keputusan oleh manajemen. Dalam buku ajar ini tools yang digunakan adalah sebagai berikut : 2.1 Analisis Faktor Analisis Faktor semakin banyak digunakan dalam penelitian, terutama dalam penelitian sosial, sebagai dampak positif perkembangan software aplikasi statistika seperti SPSS, SAS, Systat, Minitab dan sebagainya.

Konsep Dasar Analisis Faktor Analisis Faktor merupakan teknik analisis statistik yang bertujuan menerangkan struktur hubungan di antara variable-variabel yang diamati dengan jalan membangkitkan beberapa faktor yang jumlahnya lebih sedikit daripada banyaknya variable asal. Misalkan seorang peneliti pemasaran mempunyai seperangkat variabel nyata yang terdiri dari warna, kualitas, diskon, kemasan, pembayaran dapat dicicil, iklan, wiraniaga, barang dapat diperoleh dimana-mana, barang dapat diantar ke rumah. Ia dapat menggunakan analisis faktor untuk menemukan satu atau beberapa hipotetik (besar dan abstrak) yang mewakili variabel-variabel tersebut. Tujuan Analisis Faktor Tujuan dari analisis faktor adalah untuk menggambarkan hubungan-hubungan kovarian antara beberapa variabel yang mendasari tetapi tidak teramati, kuantitas random yang disebut faktor, (Johnson &Wichern, 2002). Menurut Subash Sharma, analisis faktor bertujuan untuk menggunakan matriks korelasi hitungan untuk 1.) Mengidentifikasi jumlah terkecil dari faktor umum (yaitu model faktor yang paling 9 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

parsimoni) yang mempunyai penjelasan terbaik atau menghubungkan korelasi diantara variabel indikator. 2.) Mengidentifikasi, melalui faktor rotasi, solusi faktor yang paling masuk akal. 3.) Estimasi bentuk dan struktur loading, komunality dan varian unik dari indikator. 4.) Intrepretasi dari faktor umum. 5.) Jika perlu, dilakukan estimasi faktor skor. (Subash Sharma, 1996). Vektor random teramati X dengann p komponen, memiliki rata-rata μ dan matrik kovarian ∑ . Model analisis faktor adalah sebagai berikut : X 1  1   11 F1   12 F2  ....   1m Fm   1

(1)

X p   p   p1 F1   p 2 F2  ....   pm Fm   p Atau dapat ditulis dalam notasi matrik sebagai berikut : X pxl  μ ( pxl )  L( pxm ) F( mxl )  ε pxl

(2)

dengan

 i  rata-rata variabel i

 i  faktor spesifik ke – i F j  common faktor ke- j  i j  loading dari variabel ke – i pada faktor ke-j

Bagian dari varian variabel ke – i dari m common faktor disebut komunalitas ke – i yang merupakan jumlah kuadrat dari loading variabel ke – i pada m common faktor (Johnson &Wichern, 2002), dengan rumus :

hi2   2i 1   2i 2  ....   2i m


(3)

Penggunaan analisis factor menghasilkan pola hubungan seperti berikut :

Model analisis faktor menjelaskan bahwa vektor acak X tergantung secara linier pada beberapa variable acak yang tidak teramati F1, F2, F3, ….. Fm, yang disebut faktorfaktor bersama (common factor). Misal : Model analisis faktor tersebut adalah : X1 = c11F1+c12F2+……+C1mFm + e1 X2 = c21F1+c22F2+……+C2mFm + e2 Xp = cp1F1+cp2F2+……+CpmFm + ep Dimana : Fj : (j=1,2,3,…..,m) merupakan faktor bersama ke j. Cij : (i=1,2,3,…..,p ; j=1,2,3,….,m) merupakan parameter yang merefleksikan pentingnya faktor ke j dalam komposisi dari respon ke I dalam analisis faktor disebut sebagai bobot (loading) dari respon ke-I pada faktor bersama ke-j. ei : (i=1,2,3,….,p) merupakan galat (error) dari respon ke-I dalam analisi faktor disebut sebagai faktor spesifik ke-I yang bersifat acak.

Persamaan diatas dapat ditulis : X (p x 1)

=

C

F

(p x m) (m x 1)

+

e (p x 1)


dimana : X’ = (X1,X2,X3, ……. Xp)

C=

c11

c12

…..

c1m

c21

c21

…..

c2m

….. …..

…..

…..

cp1

…..

cpm

cp2

e’ = (e1, e2, e3, ……. ep) Matrik C diatas dalam analisis faktor disebut matrik bobot faktor (matrix of factor loadings ) Struktur peragam untuk model analisis faktor dinyatakan dalam persamaan berikut : Var (Xi) =

+

+ ….+

+ ᴪ i atau

Var (Xi) =ℎ + ᴪ i Dimana : ℎ =

Dari rumus diatas terlihat bahwa ragam dari variabel Xi diterangkan oleh dua komponen hi dan ᴪ i. komponen hi disebut sebagai komunalitas yang menunjukkan proporsi ragam dari variabel respon Xi yang diterangkan oleh m faktor secara bersama-sama, sedangkan komponen ᴪ

I

merupakan proporsi ragam dari variabel

respon Xi yang disebabkan oleh faktor spesifik (error). Dalam menduga parameter dalam analisis faktor terdapat beberapa metode. Pada sebagian besar analisis terapan


dan pada proses komputasi aplikasi komputer menggunakan metode komponen utama (principles component method).

2.2 Analisis Cluster Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya. Analisis cluster mengklasifikasi objek sehingga setiap objek yang paling dekat kesamaannya dengan objek lain berada dalam cluster yang sama. Cluster-cluster yang terbentuk memiliki homogenitas internal yang tinggi dan heterogenitas eksternal yang tinggi. Berbeda dengan teknik multivariat lainnya, analisis ini tidak mengestimasi set variabel secara empiris sebaliknya menggunakan setvariabel yang ditentukan oleh peneliti itu sendiri. Fokus dari analisis cluster adlah membandingkan objek berdasarkan set variabel, hal inilah yang menyebabkan para ahli mendefinisikan set variabel sebagai tahap kritis dalam analisis cluster. Set variabel cluster adalah suatu set variabel yang merpresentasikan karakteristik yang dipakai objek-objek. Bedanya dengan analisis faktor adalah bahwa analisis cluster terfokus pada pengelompokan objek sedangkan analisis faktor terfokus pada kelompok variabel. Solusi

analisis

cluster

bersifat

tidak

unik,

anggota

cluster

untuk

tiap

penyelesaian/solusi tergantung pada beberapa elemen prosedur dan beberapa solusi yang berbeda dapat diperoleh dengan mengubah satu elemen atau lebih. Solusi cluster secara keseluruhan bergantung pada variabel-variaabel yang digunakan sebagai dasar untuk menilai kesamaan. Penambahan atau pengurangan variabel-variabel yang relevan dapat mempengaruhi substansi hasi analisisi cluster.


Cara Kerja Analisis Cluster Secara garis besar ada tiga hal yang harus terjawab dalam proses kerja analisis cluster, yaitu : 1. Bagaimana mengukur kesamaan ? Ada tiga ukuran untuk mengukur kesamaaan antar objek, yaitu ukuran korelasi, ukuran jarak, dan ukuran asosiasi. 2. Bagaimana membentuk cluster ? Prosedur yang diterapkan harus dapat mengelompokkan objek-objek yang memiliki kesamaan yang tinggi ke dalam sutau cluster yang sama. 3. Berapa banyak cluster/kelompok yang akan dibentuk ? Pada prinsipnya jika jumlah cluster berkurang maka homogenitas alam cluster secra otomatis akan menurun.

Proses Analisis Cluster Tahap Pertama : Tujuan Analisis Cluster Tujuan utama analisis cluster adalah mempartisi suatu set objek menjadi dua kelompok atau lebih berdasarkan kesamaan karakteristik khusus yang dimilikinya. Dalam pembentukan kelompok/cluster dapat dicapai tiga tujuan, yaitu : A. Deskripsi klasifikasi (taxonomy description) Penerapan anallisis cluster secara tradisisonal bertujuan mengeksplorasi dan membentuk suatu klasisfikasi/taksonomi secara empiris. Karena kemampuan partisinya analisis cluster dapat diterapkan secara luas. Meskipun secara empiris merupakan teknik eksplorasi analisis cluster dapat pula digunakan untuk tujuan konfirmasi. a. Penyederhanaan Data Penyederhanaan data merupakan bagian dari suatu taksonomi. Dengan struktur yang terbatas observasi/objek dapat dikelompokkan untuk analisis selanjutnya.


b. Identifikasi Hubungan (Relationship Identification) Hubunganantar objek diidentifikasi secara empiris. Struktur analisis cluster yang sederhana dapat menggambarkan adanya hubungan atau kesamaan dan perbedaan yang tidak dinyatakan sebelumnya. Pemilihan pada Pengelompokan Variabel Tujuan analisis cluster tidak dapat dipisahkan dengan pemilihan variabel yang digunakan untuk menggolongkan objek ke dalam cluctercluster. Cluster yang terbentuk merefleksikan struktur yang melekat pada data seperti yang didefinisikan oleh variabel-variabel. Pemilihan variabel harus sesuai dengan teori dan konsep yang umum digunakan dan harus rasional. Rasionalitas ini didasarkan pada teori-teori eksplisit atau

penelitian

sebelumnya. Variabel-variabel yang dipilih hanyalah variabel yang dapat mencirikan objek yang akan dikelompokkan dan secara spesifik harus sesuai dengan tujuan analisis cluster.

Tahap Kedua : Desain Penelitian dalam Analisis Cluster Tiga hal penting dalam tahap ini adalah pendeteksian outlier, mengukur kesamaan, dan standarisasi data. A. Pendeteksian Outlier Outlier adlah suatu objek yang sangat berbeda dengan objek lainnya. Outlier dapat digambarkan sebagai observasi yang secara nyata kebiasaan, tidak mewakili

populasi

umum,

dan

adanya

undersampling

dapat

pula

memunculkan outlier. Outlier menyebabkan menyebabkan struktur yang tidak benar dan cluster yang terbentuk menjadi tidak representatif. B. Mengukur Kesamaan antar Objek Konsep kesamaan adalah hal yang fundamental dalam analisis cluster. Kesamaan antar objek merupakan ukuran korespondensi antar objek. Ada tiga metode yang dapat diterapkan, yaitu ukuran korelasi, ukuran jarak, dan ukuran asosiasi. 15 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

a. Ukuran Korelasi Ukuran ini dapat diterapkan pada data dengan skala metrik, namun jarang digunakan karena titik bertnya pada nilai suatu pola tertentu, padahal tisik berat analisis cluster adalah besarnya objek. Kesamaan antar objek dapat dilihat dari koefisien korelasi antar pasangan objek yang diukur dengan beberapa variabel. b. Ukuran Jarak Merupakan ukuran yang paling sering digunakan. Diterapkan untuk data berskala metrik. Sebenarnya merupakan ukuran ketidakmiripan, dimana jarak yang besar menunjukkan sedikit kesamaan sebaliknya jarak yang pendek/kesil menunjukkan bahwa suatu objek makin mirip dengan objek lain. Bedanya dengan ukuran korelasi adalah bnahwa ukuran jarak fokusnya pada besarnya nilai. Cluster berdasarkan ukuran korelasi bisa saja tidak memiliki kesamaan nilai tapi memiliki kesamaan pola, sedangkan cluster dberdasrkan ukuran jarak lebih memiliki kesamaan nilai meskipun polanya berbeda. Ada beberapa tipe ukuran jarak antara lain jarak Euklidian, jarak city-Box, dan jarak Mahalanobis. Ukuran yang paling sering digunakan adalah jarak Euklidian. Jarak Euklidian adalah besarnya jarak suatu garis lurus yang menghubungkan antar objek. Misalkan ada dua objek yaitu A dengan koordinat ( koordinat (

) dan B dengan

) maka jarak antar kedua objek tersebut dapat diukur

dengan rumus .... c. Ukuran Asosiasi Ukuran asosiasi dipakai untuk mengukur data berskala nonmetrik (nominal atau ordinal).


C.

Standarisasi Data a. Standarisasi Variabel Bentuk paling umum dalam standarisasi variabel adalah konversi setiap variabel terhadap skor atandar ( dikenal dengan Z score) dengan melakukan substraksi nilai tengan dan membaginyadengan standar deviasi tiap variabel. b. Standarisasi Data Berbeda dengan standarisasi variabel, standarisasi ndata dilakukan terhadap observasi/objek yang akan dikelompokkan.

Tahap Ketiga : Asumsi-asumsi dalam Analisis Cluster Seperti hal teknik analisis lain,analisis cluster juga menetapkan adanya suatu asumsi. Ada dua asumsi dalam analisis cluster, yaitu : A. Kecukupan Sampel untuk merepresentasikan/mewakili Populasi Biasanya suatu penelitian dilakukan terhadap populasi diwakili oleh sekelompok sampel. Sampel yang digunakan dalam analisis ckuster harus dapat mewakili populasi yang ingin dijelaskan, karena analisis ini baik jika sampel representatif. Jumlah sampel yang diambil tergantung penelitinya, seorang peneliti harus yakin bahwa sampil yang diambil representatif terhadap populasi. B. Pengaruh Multukolinieritas Ada atau tidaknya multikolinieritas antar variabel sangat diperhatikan dalam analisis cluster karena hal itu berpengaruh, sehingga variabel-variabel yang bersifat multikolinieritas secara eksplisit dieprtimbangkan dengan lebih seksama.


Tahap Keempat : Proses Mendapatkan Cluster dan Menilai kelayakan secara keseluruhan Ada dua proses penting yaitu algoritma cluster dalam pembentukan cluster dan menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk. Keduanya mempunyai implikasi substansial tidak hanya pada hasil yang diperoleh tetapi juga pada interpretasi yang akan dilakukan terhadap hasil tersebut. Algoritma Cluster Algoritma cluster harus dapat memaksimalkan perbedaan relatif cluster terhadap variasi dalam cluster. Dua metode paling umum dalam algoritma cluster adalahmetode hirarkhi dan metode non hirarkhi. Penentuan metode mana yag akan dipakai tergantung kepada peneliti dan konteks penelitian dengan tidak mengabaikan substansi, teori dan konsep yang berlaku. Keduanya memiliki kelebihan sendirisendiri. Keuntungan metode hirarkhi adalah cepat dalam proses pengolahan sehingga menghemat waktu, namun kelemahannya metode ini dapat menimbulkan kesalahan. Selain itu tidak baik diterapkan untuk menganalisis sampel dengan ukuran besar. Metode Non Hirarkhi memiliki keuntungan lebih daripada metode hirarkhi. Hasilnya memiliki sedikit kelemahan pada data outlier, ukuran jarak yang digunakan, dan termasuk variabel tak relevan atau variabel yang tidak tepat. Keuntungannya hanya dengan menggunakan titik bakal nonrandom, penggunaan metode non hirarkhi untuk titik bakal random secara nyata lebih buruk dari pada metode hirarkhi. Alternatif lain adalah dengan mengkombinasikan kedua metode ini. Pertama gunakan metode hirarkhi kemudian dilanjutkan dengan metode non hirarkhi. A. Metode Hirarkhi Tipe dasar dalam metode ni adalah aglomerasi dan pemecahan. Dalam metode aglomerasi tiap observasi pada mulanya dianggap sebagai cluster tersendiri sehingga terdapat cluster sebyak jumlah observasi. Kemudian dua cluster yang terdekat kesamaannya digabung menjadi suatu cluster babru, sehingga jumlah cluster berkurang satu pada tiap tahap. Sebaliknya pada metode pemecahan dimulai dari satu cluster besar yang mengandung seluruh observasi, selanjutnya observasi-observasi 18 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

yang paling tidak sama dipisah dan dibentuk cluster-cluster yang lebih kecil. Proses ini dilakukan hingga tiap observasi menjadi cluster sendiri-sendiri. Hal penting dalam metode hirarkhi adalah bahwa hasil pada tahap sebelumnya selalu bersarang di dalam hasil pada tahap berikutnya, membentuk sebuah pohon. Ada lima metode aglomerasi dalam pembentukan cluster, yatiu : a. Pautan Tunggal (Single Linkage) Metode ini didasarkan pada jarak minimum. Dimulai dengan dua objek yang dipisahkan dengan jarak paling pendek maka keduanya akan ditempatkan pada cluster pertama, dan seterusnya. Metode ini dikenal pula dengan nama pendekatan tetangga terdekat. b. Pautan Lengkap (Complete Linkage) Disebut juga pendekatan tetangga terjauh. Dasarnya adalah jarak maksimum. Dalam metode ini seluruh objek dalam suatu cluster dikaitkan satu sama lain pada suatu jarak maksimuma atau dengan kesamaan minimum. c. Pautan Rata-rata (Average Linkage) Dasarnya adalah jarak rata-rata antar observasi. pengelompokan dimulai dari tengan atau pasangan observasi dengan jarak paling mendekati jarak rata-rata. d. Metode Ward (Ward’s Method) Dalam metode ini jarak antara dua cluster adalah jumlah kuadrat antara dua cluster untuk seluruh variabel. Metode ini cenderung digunakan untuk mengkombinasi cluster-cluster dengan jumlah kecil. e. Metode Centroid Jarak antara dua cluster adalah jarak antar centroid cluster tersebut. Centroid cluster adalah nilai tengah observasi pada variabel dalam suatu set variabel cluster. Keuntungannya adalah outlier hanya sedikit berpengaruh jika dibandingkan dengan metode lain.


B. Metode Non Hirarkhi Masalah utama dalam metoda non hirarkhi adalah bagaimana memilih bakal cluster. Harus disadari pengaruh pemilihan bakal cluster terhadap hasil akhir analisis cluster. Bakal cluster pertama adalah observasi pertama dalam set data tanpa missing value. Bakal kedua adalah observasi lengkap berikutnya (tanpa missing data) yang dipisahkan dari bakal pertama oleh jarak minimum khusus. Ada tiga prosedur dalam metode non hirarkhi, yaitu : a. Sequential threshold Metode ini dimulai dengan memilih bakal cluster dan menyertakan seluruh objek dalam jarak tertentu. Jika seluruh objek dalam jarak tersebut disertakan, bakal cluster kedua terpilih, kemudian proses terus berlangsung seperti sebelumnya. b. Parallel Threshold Metode ini memilih beberapa bakal cluster secara simultan pada permulaannya dan menandai objek-objek dengan jarak permulaan ke bakal terdekat. c. Optimalisasi Metode ketiga ini mirip dengan kedua metode sebelumnya kecuali pada penandaan ulang terhadap objek-objek. Hal penting lain dalam tahap keempat adalah menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk.Sebenarnya tidak ada standar,prosedur pemilihan tujuan eksis. Karena tidak ada kriteria statistik internal digunakan untuk inferensia, seperti tes signifikansipada teknik multivariat lainnya, para peneliti telah mengembangkan beberapa kriteria dan petunjuk sebagai pendekatan terhadap permasalahan ini dengan memperhatikan substansi dan aspek konseptual.


Tahap Kelima : Interpretasi terhadap Cluster Tahap interpretasi meliputi pengujian tiap cluster dalam term untuk menamai dan menandai dengan suatu label yang secara akurat dapat menjelaskan kealamian cluster. Proes ini dimulai dengan suatu ukuran yang sering digunakan yaitu centroid cluster. Membuat profil dan interpretasi cluster tidak hanya tidak hanya untuk memoeroleh suatu gambaran saja melainkan pertama, menyediakan suatu rata-rata untuk menilai korespondensi pada cluster yang terbentuk, kedua, profil cluster memberikan araha bagi penilainan terhadap signifikansi praktis. Tahap Keenam: Proses Validasi dan Pembuatan Profil (PROFILING) Cluster

A. Proses validasi solusi cluster Proses validasi bertujuan menjamin bahwa solusi yang dihasilkan dari analisis cluster dapat mewakili populasi dan dapat digeneralisasi untuk objek lain. Pendekatan ini membandingkan solusi cluster dan menilai korespondensi hasil. Terkadang tidak dapat dipraktekkan karena adanya kendala waktu dan biaya atau ketidaktersediaan ibjek untuk analisis cluster ganda.

B. Pembuatan Profil ( PROFILING) Solusi Cluster

Tahap ini menggambarkan karakteristik tiap cluster untuk menjelaskan cluster-cluster tersebut dapat dapat berbeda pada dimensi yang relevan. Titik beratnya pada karakteristik yang secara signifikan berbeda antar clustre dan memprediksi anggota dalam suatu cluster khusus. Secara keseluruhan proses analisis cluster berakhir setelah keenam tahap ini dilalui. Hasil analisis cluster dapat digunakan untuk berbagai kepentingan sesuai dengan materi yang dianalisis.


2.3 Multidimensional Scaling (MDS) Menurut Dilon (1984 ; 107) bahwa prosedur Multidimensional Scaling (MDS) memberikan informasi tentang hubungan yang ada antar obyek ketika dimensi dimensi evaluasi yang penting yang tidak diketahui. Dasar dari Multidimensional Scaling ini adalah asumsi yang menekankan persepsi subyek terhadap sejumlah obyek dikarenakan oleh sejumlah atribut atau dimensi. Jadi dalam subyek, untuk membedakano byekt idak hanyab erdasarkan atas dimensi tertentu saja, namun meliputi perbedaan secara keseluruhan. Ada dua macam skala Multidimensional Scaling yaitu : 1. Metric MDS, skala ini memperlakukan data input berupa jarak antara pasangan objek sebagai jarak sebenarnya. 2. Nonmetric MDS, data input yang diberikan hanya berupa urutan peringkat atau pendapat kesamaan yang diberikan subyek terhadap persepsi ketidaksamaan diantara pasangan-pasangan obyek dan tidak dianggap sebagai jarak sebenarnya, namun berupa informasi ordinal.

Tujuan dari multidimensional scaling (MDS) adalah untuk memberikan gambaran visual dari pola kedekatan yang berupa kesamaan atau jarak diantara sekumpulan objek-objek. Penerapan MDS dapat dijumpai pada visualisasi ilmiah dan data mining dalam ilmu kognitif, informasi, pemasaran maupun ekologi. Misalnya ketika konsumen potensial diminta untuk membandingkan produk dan melakukan penilaian mengenai kesamaan produk tersebut. MDS dapat menunjukkan dimensi penilaian dari responden secara langsung ke dalam pola visualisasi kedekatan mengenai kesamaan produk, berbeda dengan analisis faktor atau diskriminan yang melibatkan penilaian dari si peneliti. Karena keunggulan inilah MDS merupakan suatu alat yang paling umum digunakan dalam pemetaan perceptual (perceptual mapping). 22 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

MDS sangat popular dalam penelitian bidang pemasaran untuk perbandingan brand, dan pada psikologi MDS digunakan untuk mempelajari dimensi ciri-ciri pribadi. Penggunaan lain adalah pada aplikasi yang menggunakan ranking, rating, pembedaan persepsi, atau dalam pengambilan suara (voting).

Dalam perencanaan kebutuhan data untuk menganalisa MDS memerlukan: 

Data kemiripan merk sebagai input Prosedur Multidimensional Scaling



Data rating merk sebagai input Prosedur Property Fitting.

Langkah-langkah analisis multidimensional scaling adalah 1) Perumusan masalah, dalam perumusan masalah dibutuhkan suatu kejelasan tujuan untuk dapat menggunakan hasil MDS secara optimal, 2) Memperoleh data input, data input dari analisis MDS adalah nilai kesamaan dan ketidaksamaan antara setiap atau sebagian besar pasangan dari n objek, 3) Pemilihan prosedur MDS, prosedur MDS dapat berupa metrik dan nonmetrik, 4) Penentuan dimensi, pedoman yang disarankan untuk menentukan banyak dimensi, yaitu penelitian sebelumnya, penginterpretasian peta dimensi, kriteria plot, dan kemudahan dalam penggunaan, 5) Penamaan dimensi dan penamaan konfigurasi, 6) Uji reliabilitas dan validitas, dua macam nilai yang dipakai untuk pengujian reliabilitas dan validitas, yaitu nilai stress dan R-square.

1. Metric Multidimensional Scaling Metode Metric Multidimensional Scaling yang pertama kali dikenal adalah metode “classical scaling”. Hal yang utama dalam classical scaling adalah suatu metode rekonstruksi aljabar untuk mengetahui konfigurasi dari nilai-nilai dalam kemiripan


(similarity) atau ketidakmiripan (dissimilarity) data yang direpresentasikan secara tetap atau melalui pendekatan Euclidian distance.

Dalam classical scaling, dissimilarities (δij) diperlakukan sama dengan jarak (δij), yaitu dij = 0.Selain itu, sifat lain classical scaling yaitu non-degeneracy dan triangular unequality. Non-degeneracy berarti bahwa dii = 0, untuk setiap nilai i. Sedangkan triangular inequality menyatakan bahwa dij + dik ≥ djk, untuk setiap i, j, k. (n x n ) matriks jarak D = (dij) dikatakan Euclidean jika untuk titik x1, x2, …, xn Rp ; dij2 = (xi – xj )T (xi – xj) 2. Nonmetric Multidimensional Scaling Dalam MDS nonmetrik mengasumsikan skala pengukuran nominal atau ordinal. Pada kasus ini perhitungan kriteria adalah untuk menghubungkan nilai ketidaksamaan suatu jarak ke nilai ketidaksamaan yang terdekat. Program MDS nonmetrik menggunakan transformasi monoton (sama) ke data yang sebenarnya sehingga dapat dilakukan operasi aritmatika terhadap nilai ketidaksamaannya, untuk menyesuaikan jarak dengan nilai urutan ketidaksamaanya. Transformasi monoton akan memelihara urutan nilai ketidaksamaannya sehingga jarak antara objek yang tidak sesuai dengan urutan nilai ketidaksamaan dirubah sedemikian rupa sehingga akan tetap memenuhi urutan nilai ketidaksamaan tersebut dan mendekati jarak awalnya. Hasil perubahan ini disebut disparities. Disparities ini digunakan untuk mengukur tingkat ketidaktepatan konfigurasi objek-objek dalam peta berdimensi tertentu dengan input data ketidaksamaannya.

Pendekatan yang sering digunakan saat ini untuk mencapai hasil yang optimal dari skala non metrik digunakan ‘Kruskal’s Least-Square Monotomic Transformation” dimana disparities merupakan nilai rata-rata dari jarak-jarak yang tidak sesuai dengan urutan ketidaksamaanya. Informasi ordinal kemudian dapat diolah dengan MDS nonmetrik sehingga menghasilkan konfigurasi dari objek-objek yang yang terdapat


pada dimensi tertentu dan kemudian agar jarak antara objek sedekat mungkin dengan input nilai ketidaksamaan atau kesamaannya. Koordinat awal dari setiap subjek dapat diperoleh melalui cara yang sama seperti metoda MDS metrik dengan asumsi bahwa meskipun data bukan jarak informasi yang sebenarnya tapi nilai urutan tersebut dipandang sebagai variabel interval.

2.4 Forecasting Forecasting permintaan dari pasar yang dimasuki oleh perusahaan adalah suatu pekerjaan yang perlu dilakukan oleh setiap manajer perusahaan dalam rangka memprediksi berapa besar peluang pasar yang tersedia di masa mendatang. Sehingga potensi pasar yang hendak dan sudah dimasuki itu tergambar secara proyektif ke depan. Dengan melakukan forecasting permintaan pasar dengan cara yang tepat, akan dapat membantu manajer perusahaan dalam menggambarkan tersedianya potensi pasar. Jika hasil forecasting itu dapat meyakinkan para manajer perusdahaan maka akan dapat membantu menyiapkan perencanaan di bidang produksi, keuangan dan menyiapkan sarana dan prasarana pemasaran yang diperlukan dalam rangka memanfaatkan potensi pasar yang tersedia itu. Namun yang menjadi pertanyaan disini adalah bagaimana para manajer perusahaan melakukan forecasting terhadap permintaan pasar ini. Secara garis besar terdapat dua macam metode forecasting yang biasa dilakukan, yaitu metode kualitatif yang terdiri atas teknik survey dan teknik pengumpulan opini. Sedangkan metode berikutnya adalah metode prakiraan kuantitatif, yang terdiri atas Analisis Runtut Waktu, Trend Seluler, Siklus Fluktuasi, Analisis Musiman dan Model Ekonometri.


Forecasting Kualitatif Forecasting dengan metode ini jika data kuantitatif yang berkaitan dengan faktor-faktor yang langsung mempengaruhi permintaan tidak cukup memadai. Apabila dari data yang tidak cukup memadai ini dipaksakan untuk dasar forecasting maka hasilnya diperkirakan atau dikhawatirkan terjadi bias, tidak proporsional, dan tidak memiliki relevansi yang cukup kuat. Oleh karena itu dipergunakan metode forecasting kualitatif. Tetapi dengan metode ini dapat dipergunakan untuk mendukung metode forecasting kuantitatif. Hal ini dilakukan dalam rangka mengantisipasi jika metode kuantitatif yang biasa dilakukan berdasar data histories yang mungkin telah dilakukan itu perlu ada koreksi dari hasil metode kualitatif ini. Jadi dengan demikian metode kualitatif ini masih diperlukan dalam usaha mengoreksi hasil forecasting berdasar data historis. Karena metode kualitatif ini meliputu aspek-aspek tertentu yang paling terkini yang menyangkut perilaku permintaan dan konsumen. Justru di dalam metode kualitatif akan digali dan diselidiki fenomena terakhir yang menyangkut keinginan dan kebutuhan konsumen. Sehingga metode kualitatif merupakan kelengkapan dan penyempurnaan dari metode kuantitatif. 1. Teknik Survey Teknik survey ini merupakan suatu alat memforecasting yang cukup penting khusunya untuk memprediksi kejadian-kejadian atau kecenderungzn-kecenderungan dalam jangka pendek mendatang ini. Survey biasanya menggunakan alat interview atau daftar pertanyaan yang akan ditujuakan para responden yang terpilih dan yang dituju. Sesuai kelompok yang memang diperkirakan akan menjadi sasaran pasar yang dituju oleh perusahaan. Sasaran dan klasifikasi sasaran dan jenis kebutuhan dan keperluan dari kelompok responden ini dapat dikategorikan sebagai berikut:


a. Survey tentang budget keperluan rumah tangga masyarakat eksekutif bisnis dan pemerintahan yang sekiranya berkait dengan rencana perusahaan. Survey ini diharapkan dapat merekam keseluruhan anggaran setiap rumah tangga yang disurvey. b. Survey mengenai barang atau jasa yang diperlukan bagi para pelaku bisnis yang akan memperdagangkan barang atau jasanya. Mereka ini mungkin pelaku bisnis yang bergerak pada bisnis distributor, pengecer atau pedagang besar. c. Survey ini dilakukan bagi para rumah tangga umum mengenai keperluan rumah tangga, produk atau barang apa secara periodik diperlukan dan frekuensi pemenuhan yang dilakukan untuk masa-masa yang akan datang. Dari metode survey berdasar kelompok sasaran ini sebenarnya terkandung maksud dari surveyor bahwa barang dan jasa apa saja yang dibutuhkan, berapa frekuensi pemenuhan kebutuhan dan faktor-faktor apa saja yang pada umumnya yang mempengaruhi perilaku beli mereka ini. Sehingga secara tidak langsung perusahaan melihat peluang dan kendala apa saja yang bisa ditarik sebagai kepentingan bagi perusahaan atas hasil-hasil survey ini untuk memprediksi dan memperkirakan perilaku pasar dan konsumen perusahaan.

2. Sasaran Pengumpulan Data Kualitatif Sasaran yang dituju dari pengumpulan data kualitatif ini kurang lebih sama dengan metode survey. Mereka antara lain para eksekutif, agen dan distributor, serta konsumen pada umumnya. Bahkan disini adalah sejumlah pihak yang dimintakan opini mereka, yakni para expert dibidangnya masing-masing, para konsultan manajemen dan bisnis yang relevan dengan maksud pengumpulan data dan opini ini. Para konsultan dan expert ini dimintai opini mereka tentang persepsi mereka tentang beberapa aspek, tentang perilaku konsumen, selera dan keinginan konsumen,


barang atau jasa apa saja yang akan menjadi trend di masa dating, sumber-sumber potensi apa dan di mana, serta bagaimana sikap dan respon yang harus dikembangkan oleh perusahaan terhadap kecenderungan yang terjadi di pasar.

Metode Perkiraan Kuantitatif 1. Teknik dan Analisis Runtut Waktu Pengertian runtut waktu sering dikonotasikan sebagai serangkaian waktu yang berurutan periodesasinya sepanjang periode di mana prakiraan permintaan diproyeksikan. Misalnya mingguan, bulanan, kuartalan dan tahunan, tergantung keinginan dari pihak-pihak yang melakukan prakiraan permintaan ini. Kalau diinginkan mingguan atau bulanan atau kuartalan dan tahunan maka periode prakiraan yang diinginkan adalah periode mingguan, biulanan, kuartalan, dan tahunan. Ini sesuai dengan kebutuhan periodik yang akan diharapokan hasilnya sebagai prediksi volume atau jumlah permintaan atau potensi pertumbuhan permintaan. Perlu

diperhatikan

disini,

bahwa

klasifikasi

waktu

menurut

sifat

keruntutannya dapat dikelompokkan dalam empat kategori: 1. Trend Sekuler 2. Siklus Fluktuasi 3. Variasi Musim 4. Pengaruh Tak Teratur

a. Trend Sekuler Forecasting model trend sekuler dilakukan dengan menarik garis secara kasar atau serampang mengikuti kecenderungan permintaan yang terjadi secara siklus dari tahun ke tahun.


Kalau kecenderungan permintaan di tahun-tahun yang akan datang naik maka garis trend yang kita tarik cenderung menaik untuk tahun yang akan datang. Tetapi kalau kecenderungannya turun maka kita tarik garis trend menurun untuk tahun-tahun yang akan datang. Model penarikan garis semacam ini ada sejumlah data atau variabel lain ynag perlu kita jadikan sebagai data atau variabel pendukung serta asumsi yang bisa memperkuat kecenderungan garis yang telah dibuat. b.

Fluktuasi Siklus Siklus perubahan atau naik turunnya volume permintaan selama tahun-

tahun yang telah lalu dan yang akan dating,kita tarik kecenderungannya tentu disebabkan atau dipengaruhi oleh sejumlah faktor yang secara periodik dan tetap harus ada atau terjadi selam periode tahunan yang akan datang. Biasanya siklus bisa kita duga sebelumnya bahwa dengan datangnya permintaan yang meningkat pada periode tertentu sudah bisa kita prediksi kejadiannya. Begitu juga atas terjadinya penurunan permintaan oleh konsumen kita mesti dapat menduga sebelumnya pada periode tertentu selama tahun yang bersangkutan.

c. Metode Proyeksi Trend Metode proyeksi trend ini merupakan metode yang paling sederhana dibanding dengan metode yang lainnya. Karena di dalam metode ini hanya dengan menarik garis lurus sesuai dengan kecenderungan data time series yang ada. Jika data time series yang dijadikan pijakan dalam menarik garis lurus ini ada kecenderungan meningkat, maka garis lurus yang ditarik cenderung naik sesuai dengan kecenderungan peningkatan yang terjadi atau yang akan terjadi. Rumus yang dipakai dalam menarik garis lurus ini adalah: St = So + bt


(1)

Di mana St merupakan nilai variabel yang akan diramal pada periode t. So adalah nilai estimasi dari time series (nilai konstanta dari fungsi forecast) pada tahun dasar. Dan b merupakan koefisien kecenderungan kemiringan garis forecast yang akan ditarik, atau angka absolut pertumbuhan atau penurunan per periode. Dan t merupakan lama waktu di mana time series dalam periode yang diramalkan. d. Metode Variasi Musim Melakukan prakiraan volume permintaan konsumen di waktu-waktu yang akan datang dapat didasarkan pada gelombang musiman yang melekat pada kultur budaya atau kebiasaan dari masyarakat. Tetapi dapat juga karena faktor sifat dan keadaan alam yang melekat pada iklim atau cuaca. Misalnya produksi musim semi, gugur, dan musim hujan bahkan musim kemarau. Sifat masyarakat yang menimbulkan musiman ini oleh karena faktor budaya dan kebiasaaan misalnya karena musim hari raya keagamaan. Pada saat itu biasanya masyarakat akan memiliki ajat yang cukup besar dalam melakukan pemenuhan konsumsi barang keperluan pesta dan sehari-hari. Maka dapat dipastikan pada periode ini permintaan akan kebutuhan dan keperluan konsumsi akan meningkat dalam jumlah yang cukup berarti.

Metode yang digunakan dalam forecasting adalah sebagai berikut : 1. Metode Rata-rata Bergerak Metode rata-rata bergerak ini dilakukan untuk lebih memperbaiki hasil dari metode trend yang dinilai cukup kasar dan cukup besar risiko penyimpangan dari hasil trend seperti yang telah ditampilkan sebelum ini. Metode rata-rata bergerak, sesuai dengan yang namanya bergerak dilakukan dengan pengelompokan periode waktu dihitung rata-ratanya menurut pengelompokkan periode waktu dihitung.


Kepentingan peramalan yang akan dipakai apakah dalam skup jangka pendek nilai ramalan yang diketahui atau dalam rentang waktu yang lebih panjang. Kalau menggunakan rentang waktu yang lebih pendek maka hasil rata-rata bergerak yang akan kita peroleh akan lebih mendekati kondisi sifat data yang sebenarnya dan ratarata yang kita temukan terdistribusi atau tersebar pada kelompok data faktual. Sedangkan jika satuan waktu yang lebih panjang, rata-rata yang kita peroleh akan lebih mewakili sejumlah data yang lebih banyak dan beraneka macam fluktuasinya, sehingga rata-rata bergeraknya lebih tersebar dan kurang mewakili fakta sifat data yang tersebar tersebut. Terkecuali sifat data lebih homogen dan tidak terlalu fluktuatif. Angka deviasi dapat diperoleh dengan cara mengurangi angka observasi dengan angka rata-rata bergerak. Sedangkan deviasi kuadrat adalah menguadratkan deviasi sehingga menghasilkan angka pada kolom deviasi kuadrat. Jumlah deviasi kuadrat ini akan kita pergunakan untuk menghitung penyimpangan atau tingkat error (istilah disini adalah Root Mean Square Error = RMSE) setiap pengelompokkan ratarata bergerak ini. Dengan rumus sebagai berikut: =

∑(

)

(2)

Di mana: RMSE = Root Mean Squre Error At = angka observasi Ft = rata-rata bergerak yang dihasilkan per kelompok waktu

2. Metode Rata-rata Tertimbang


Metode eksponential smoothing ini merupakan metode yang lebih halus lagi daripada metode rata-rata bergerak. Jadi metode ini lebih hati-hati dalam memprediksi atau meramal permintaan yang akan terjadi di masa datang. Apabila kita memperhatikan sifat data time series, maka ada kecenderungan bahwa metode rata-rata tertimbang akan lebih dipilih daripada metode rata-rata bergerak. Mengapa demikian, karena di dalam metode rata-rata tertimbang menyertakan faktor-faktor yang relevan yang menjadi penyebab tersebarnya data time series. Hal ini diimplementasikkan ke dalam prakiraan dari faktor terjadinya fluktuasi pada data time series kedalam risiko penyimpangan prakiraan, sehingga hasil prakiraan pada masing-masing prakiraan lebih kecil risiko fluktuasi penyimpangan. Dan angka rata-rata tertimbang tertentu yang dipilih merupakan komposisi persebaran atas terjadinya keakuratan dan risiko penyimpangan yang mungkin akan terjadi sebagai mendasari prakiraan yang dihasilkan. Demikian untuk perhitungan prakiraan berikutnya secara berjenjang dari prakiraan sebelumnya ke prakiraan selanjutnya di dalam periode yang diramalkan. Hal ini dimaksudkan untuk meratakan risiko penyimpangan sehingga risiko tersebut berada pada persebaran yang lebih merata keseluruhan periode yang diperkirakan. Metode rata-rata tertimbang dilakukan dengan proses perhitungan sebagai berikut: a. Menentukan angka tertimbang (weight) tertentu bagi data observasi dengan notasi w antara angka 0 s/d angka 1.; b. Menambahkannya dengan angka tertimbang bagi data prakiraan dengan notasi (1-w). c. Menghitung rata-rata keseluruhan dari data time series dengan rumusan A1 + A2 + …......An

dan notasinya = F1

n 32 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

d. Menghitung prakiraan dengan rumusan Ft+1 = wA + (1-w)F1 Di mana Ft+1 merupakan prakiraan pada periode kedua, w merupakan angka tertimbang yang dipilih, A merupakan data observasi, 1-w merupakan persebaran atau penghalusan, dan F1 merupakan prakiraan sebelumnya.

3. Metode Ekonometri Metode ekonometri merupakan metode prediksi volume atau nilai dependen variabel dengan melibatkan berbagai faktor atau varibel independen yang relevan dan cukup signifikan mempengaruhi dependen variabel tersebut. Secara ekonomi dari model ekonometri ingin dilihat relevansinya pengaruh independen variabel terhadap dependen variabel. Bahkan juga ingin dilihat apakah antar variabel independent itu saling mempengaruhi dan berapa besar pengaruh terhadap dependen variabel. Juga ingin dilihat berapa tepat antara kebenaran statistik dikoreksi dengan kebenaran secara ekonomi. Jadi secara literatur ekonometrik merupakan suatu pengukuran secara ekonomi, baik secara statistik, matematik, maupun secara ekonomi teori sekaligus dalam konteks hubungan antara variabel-variabel ekonomi. Memang metode ekonometrik sering lebih kompleks disbanding dengan metode proyeksi trend. Namun ekonometrik setidaknya memiliki dua keunggulan sebagai alat prakiraan. Pertama adalah keunggulan dalam memperoleh prediksi nilai variabel yang penting. Ini akan sangat berguna bagi manajer untuk mengevaluasi kemungkinan pengaruh alternatif keputusan yang diambil. Sebagai contoh bahwa studi ekonometrik yang mengestimasi pengaruh advertensi terhadap permintaan dapat dipergunakan sebagai akses

melakukan strategi advertensi.

Kedua

adalah

metoda ekonometrika

mengestimasi perilaku hubungan antara variabel-variabel. Secara mencolok memforecasting dengan dasar metode lain seperti misalnya survey data hanya


memperoleh sesuatu yang lebih kecil dari penyebab yang hakiki pada hubungan antar variabel-variabel ini secara umum. Terdapat empat tahapan yang termasuk didalam memformulasi forecast model ekonometrika ini. 1. Membangun suatu model teori. 2. Mengumpulkan data. 3. Memilih bentuk persamaan fungsi yang diestimasi. 4. Mengestimasi dan menginterpretasi hasil.

a. Membangun Model Teori Dengan menggunakan metode ekonometri, pertama yang harus dilakukan adalah memformulasi model teori hubungan ekonomi. Model ini harus didasarkan pada nuansa teori ekonomi dan dinyatakan dalam bentuk fungsi matematik. Pada dasarnya membangun model termasuk menentukan variabel-variabel yang dimasukkan di dalam model dan jika ada teori yang rasional untuk memprediksi hubungan dan perilaku keterkaitan antar variabel. Sebagau contoh kita menginginkan untuk memprakirakan permintaan, maka hubungan antar harga dan kuantitas dapat menjadi dasar teori yang logis bagi suatu model. Suatu pernyataan matematik yang sederhana dalam hubungan antar variabel ini adalah: Q = f(P)

(3)

Teori ekonomi memprediksi suatu hubungan berbalik arah antara harga dan jumlah barang yang diminta. Jadi ini diharapkan deviasi (dQ/dP) kuantitas dengan harga akan negatif.


Namun satu hal bahwa hubungan antara harga dan kuantitas barang yang diminta oleh masyarakat ditunjukkan adanya hubungan dan respon negatif di dalam hubungan kedua faktor tersebut. Oleh karena itu pada model ekonometri ingin ditunjukkan model sejumlah faktor yang mempengaruhi volume permintaan. Faktor yang harga mempengaruhi volume permintaan tersebut sebenarnya tidaklah lain yang juga ikut mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor lain yang juga ikut mempengaruhi permintaan. Maka secara spesifik hubungan kausalistik permintaan itu dipengaruhi selain oleh harga, tetapi juga dipegaruhi oleh income per kapita (I), harga barang lain (Po), dan advertensi (A). Karena itu model fungsi yang dikembangkan dalam persamaan ekonometri

sebagimana

ditunjukkan

pada

pembahasan

estimasi

permintaan yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau variabel, seperti: Qd = f (P, I, Po dan A)

(4)

Yang secara ekonomi terbukti secara empiric bahwa fungsi permintaan (Qd) dipengaruhi P, I, Po dan A dirumuskan sebagai fungsi: Qd = a – bP + cI + dPo + eA

(5)

Dimana Qd merupakan volume permintaan, a merupakan koefisien konstanta, b, c, d dan e merupakan koefisiensi parameter faktor harga, income, harga barang lain dan advertensi. Dan tanda positif dan negatifnya koefisiensi parameter itu mencerminkan sifat hubungan antar variabel P, I, Po dan A tersebut secara parsial terhadap Qd.


b. Mengumpulkan Data Kegiatan

mengumpulkan

data

dari

faktor-faktor

yang

mempengaruhi permintaan yaitu harga, income, harga barang lain dan advertensi dilakukan oleh manajer anatara lain melaui survey di perusahaan, biro statistik umum, lembaga-lembaga konsultan manajemen. Survey juga dapat dilakukan langsung pada para pelaku usaha dan masyarakat konsumen selama periode tertentu menurut kebutuhan pengkajian dan peramalan permintaan dan potensi pasar yang akan dijadikan sebagai bahan informasi potensi dan peluang serta kendala pasar yang dihadapi oleh manajer perusahaan yang akan menyusun model atau metode ekonometri yang akan disusun.

c. Memilih dan Menetukan Fungsi Permintaan Setelah data yang dikumpulkan tersebut diolah dalam komputer dan menghasilkan suatu print out atau tampilan parameter-parameter, uji kesalahan dan signifikansi serta layak dan tidaknya parameter tertsebut, baik secara statistik maupun secara ekonomi teori dari yang dihasilkan. Jika telah meyakini bahwa fungsi permintan pada rumus (5) di atas dan terbukti signifikan semua parameter variabel yang terpilih tersebut, maka dapat kita pergunakan sebagai alat memforecasting atau meramal permintan di masa datang, dengan sejumlah asumsi yang perlu disertakan. Tidak ada variabel lain selain yang diprediksi mempengaruhi secara dominan terhadap permintaan. Fungsi permintaan menghubungkan kuantitas yang diminta dengan harga satuan barang tersebut juga dengan factor-faktor lainnya yang besar pengaruhnya terhadap jumlah barang yang konsumen ingin dan sanggup untuk membelinya, seperti pendapatan konsumen yang bersangkutan, 36 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

harga barang pengganti, harga barang komplementer dan cita rasa atau kesukaan si konsumen.

d. Mengestimasi dan Menginterpretasi Hasil Sebagai hasil dari pemilihan bentuk fungsi permintaan, maka kita akan jadikan ini sebagai fungsi yang dapat menjelaskan hal-hal berikut ini: a. Persamaan fungsi ini kita pilih untuk meramal berdasar pada teori ekonomi. b. Estimasi parameter dari persamaan linier ini mengindikasikan pengaruh perubahan variabel independen. c. Demikian juga estimasi parameter, estimasi itu dapat kita jadikan sebagai bahan untuk menguji dan mengevaluasi gejala dan perilaku permintaan dipengaruhi variabel independen. d. R2 merupakan nilai yang indikasinya adalah proporsi variasi pada variabel dependen dijelaskan oleh variabel independen.

2.5 Markov Chains Pengelompokkan tipe populasi dari proses acak bisa digambarkan sebagai jika X adalah proses acak, maka populasi dari proses acak adalah semua nilai yang mungkin yang bisa dimasukkan dalam suatu proses contohnya

S  y : X (t )  y, untuk t  T



Jika X adalah proses acak yang menggambarkan suatu persamaan, maka populasi dari X dapat digambarkan sebagai suatu nilai yang memenuhi persamaan tersebut. Jika populasi dari S dari suatu proses acak X dapat dihiting (contoh S={1,2,3,...}), dalam hal ini X disebut Discrete Time Random Process perubahan state terjadi pada titik-


titik integer. Jika populasi dari S dari suatu proses acak X tidak dapat dihitung ( contoh S = ∞) maka X disebut Continuous Time Random Process perubahan state (discrete state) terjadi pada sembarang waktu. Markov Chains merupakan proses acak di mana semua informasi tentang masa depan terkandung di dalam keadaan sekarang (yaitu orang tidak perlu memeriksa masa lalu untuk menentukan masa depan). Untuk lebih tepatnya, proses memiliki properti markov yang berarti bahwa bentuk ke depan hanya tergantung pada keadaan sekarang, dan tidak bergantung pada bentuk sebelumnya. Dengan kata lain, gambaran tentang keadaan sepenuhnya menangkap semua informasi yang dapat mempengaruhi masa depan dari proses evolusi. Suatu Markov Chains merupakan proses stokastik berarti bahwa semua transisi adalah probabilitas (ditentukan oleh kebetulan acak dan dengan demikian tidak dapat diprediksi secara detail, meskipun mungkin diprediksi dalam sifat statistik) (www.wikipedia.org). Konsep Dasar Markov Chains Apabila suatu kejadian tertentu dari suatu rangkaian eksperimentergantung dari beberapa kemungkinan kejadian , maka rangkaian eksperimen tersebut disebut Proses Stokastik. Proses stokastik merupakan suatu cara untuk mempelajari hubungan yang dinamis dari suatu tuntutan peristiwa atau proses yang kejadiannya bersifat tidak pasti. Ross (2000) mendefinisikan proses stokastik sebagai barisan peubah acak yang diberi indeks dengan urutan oleh parameter t dimana nilai t berubah-ubah sesuai dengan himpunan indeks T. Dengan demikian, untuk setiap t elemen dari T, V(t)adalah peubah acak. Dalam memodelkan perubahan dari suatu sistem yang mengandung ketidakpastian seperti pergerakan harga saham, banyaknya klaim yang datang ke suatu perusahaan asuransi, keadaan cuaca, dan lain sebagainya, proses stokastik banyak digunakan.


Proses stokastik pada dasarnya dikelompokkan berdasarkan sifat ruang parameter T, sifat ruang keadaan S, dan hubungan ketergantungan diantara peubah acak-peubah acak V(t). Berdasarkan sifat ruang parameter T, proses stokastik digolongkan menjadi proses stokastik diskrit dan proses stokastik kontinu. Sering kali jika T diskrit, utnuk membedakan kita lebih baik menuliskan sebagai V(t). Berdasarkan sifat ruang keadaan S, proses stokastik digolongkan menjadi proses stokastik dengan ruang keadaan diskrit dan menjadi proses stokastik dengan ruang keadaan kontinu. Berdasarkan

hubungan ketergantungan diantara peubah acak-

peubah acak V(t), proses stokastik dapat dibagi ke dalam beberapa tipe klasik diantaranya proses stationer, proses renewal, martingales, point process dan proses markov. Sebagai contoh proses stokastik dengan ruang parameter diskrit dan ruang keadaan diskrit adalah banyaknya pengunjung yang datang ke suatu pertokoan pada hari ke-t. contoh proses stokastik dengan ruang parameter kontinu dan ruang keadaan kontinu adalah selang waktu antar kedatangan pengunjung ke suatu pertokoan pada waktu t sembarang. Sebelum membahas mengenai rantai markov, perlu dijelaskan proses markov terlebih dahulu. Menurut Karlin dan Taylor (1975), proses markov adalah sebuah proses dengan sifat, diberikan nilai V(t), nilai V(t-1), tidak bergantung pada nilai V(u), untuk setiap u
dengan S=t+1-t Inti dari definisi diatas adalah, untuk mempelajari keadaan proses pada suatu kurun waktu berikutnya, sebut t+1, kita hanya perlu melihat keadaan proses saat t. Demikian juga, keadaan yang akan datang hanya bergantung pada keadaan saat ini dan tidak dipengaruhi oleh keadaan sebelumnya. Notasi tersebut menyiratkan bahwa


secara umum, peluang transisi juga merupakan fungsi dari selang waktu s. Jika peluang transisi satu langkah tidak tergantung pada variabel waktu, kita sebut rantai markov tersebut memiliki peluang stasioner. Secara umum rantai Markov yang biasa kita temui memiliki peluang transisi stasioner. Berdasarkan ruang keadaan dan ruang parameternya, proses Markov dapat dikelompokkan sebagai berikut :

Ruang Keadaan

Ruang Parameter Diskrit Kontinu Diskrit Rantai markov parameter Rantai markov diskrit parameter kontinu Kontinu Rantai markov parameter Rantai markov diskrit parameter kontinu Gambar 2.4: Proses Markov Sumber :Karlin dan Taylor (1975)

Jadi, rantai Markov adalah proses dengan ruang keadaan yang diskrit. Dalam rantai markov, salah satu hal yang menarik adalah kita dapat mempelajari perubahan keadaan pada proses. Untuk rantai Markov dengan ruang parameter diskrit peluang V(t), berada pada keadaan it+1 bila diberikan V, berada pada keadaan it dinamakan peluang transisi satu langkah dan dinotasikan dengan Pit,it+1.

Rantai

Markov

adalah

suatu

urutan

dari

variabel-variabel

acak

X1,X2,X3,......dengan sifat Markov yaitu, mengingat keadaan masa depan dan masa lalu keadaan yang independen, dengan kata lain:


Nilai yang mungkin untuk membentuk XiS disebut ruang keadaan rantai. Markov Chains adalah sebuah Proses Markov dengan populasi yang diskrit (dapat dihitung) yang berada pada suatu discrete state (position) dan diizinkan untuk berubah state pada time discrete.Ada beberapa macam variasi dari bentuk rantai markov 1. Continous Markov memiliki indeks kontinu. 2. Sisa rantai Markov homogen (rantai Markov stasioner) adalah proses di mana

untuk semua n. Probabilitas transisi tidak tergantung dari n. 3. Sebuah

rantai

Markov

orde

m

di

mana

m

adalah

terbatas,

Dengan kata lain, keadaan selanjutnya tergantung pada keadaan m selanjutnya. Sebuah rantai (Y berikut: Biarkan

n) Y

dari (X

n=

nilai-nilai X. Maka Y

n

(X

n)

n,X n

yang memiliki klasik Properti Markov sebagai -1,...,

Xn - m

1

), yang memerintahkan m-tupel dari

adalah sebuah rantai Markov dengan ruang keadaan S

m

dan memiliki klasik properti markov. 4. Sebuah aditif rantai markov order m di mana m adalah terbatas adalah

untuk semua n> m. 2.1.3.1 Sifat-Sifat Pada Rantai Markov Salah satu karakteristik utama suatu rantai Markov adalah peluang-peluang transisinya. Peluang transisi tersebut menggambarkan perpindahan dari satu keadaan


ke keadaan lainnya. Dengan kata lain, ini menggambarkan peluang proses berada di satu keadaan bila diketahui keadaan proses pada satu waktu sebelumnya. Secara matematis, peluang transisi tersebut dapat ditulis sebagai berikut : Pij = P(Vt+1 = j‫׀‬V = i) dengan i dan j masing-masing tersebut penulisannya dapat dilakukan dalam berbagai cara seperti,

Akan tetapi, bentuk umum yang dipakai adalah persamaan yang paling kanan. Hal ini menguntungkan dengan menuliskan secara persamaan ini adalah dalam penerapan prinsip aljabar linear khususnya perkalian matriks. Dalam aljabar linear dua matriks misal Adan B dapat dikalikan jika banyaknya kolom pada matriks pertama (A) sama dengan banyaknya baris pada matriks kedua (B). Untuk menyelaraskan aturan perkalian dan persamaan Chapman-Kolmogorof, maka peluang transisi sebaikanya dituliskan sebagai matriks peluang transisi. Selain peluang transisinya, rantai Markov juga ditentukan melalui distribusi peluangnya. Untuk rantai Markov dengan ruang parameter diskrit, distribusi peluang dari waktu ke-t atau πt adalah πt= {πtk : k = 1,2,…, n} dimana


Dengan kata lain, distribusi peluang πt menyatakan proporsi dari keadaan proses di waktu t. Persamaan Chapman-Kolmogorof menyatakan bahwa peluang transisi dari keadaan i ke j dalam t langkah sama dengan peluang transisi dari i ke seluruh nkeadaan dalam t-m langkah, kemudian dilanjutkan dengan transisi ke keadaan j dari n-keadaan tersebut dalam m langkah sisa. Dengan memanfaatkan Law of Total Probability dapat dibuktikan bahwa,

Untuk m=1 maka diperoleh

Tampak bahwa persamaan diatas merupakan perkalian antara baris dan kolom dari dua matriks. Bila P(t) adalah matriks peluang transisi t langkah maka, P(t) = P(t-1) x P Dengan menggunakan induksi diperoleh P = (P x P x … x P) x P = Pt-1 x P = Pt Seringkali, selain perhitungan distribusi peluang di waktu ke-t, perhitungan distribusi peluang setelah proses berjalan lama yaitu πt untuk t →∞ yang dinamakan distribusi limit juga menarik utnuk dipelajari. Konsep ini sangat penting karena dapat 43 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

memprediksi keadaan sistem setelah ia berjalan lama. Dengan kata lain, dapat dipelajari kelakuan dari sistem setelah ia stabil. Untuk menganalisa kelakuan tersebut, kita memerlukan pengetahuan mendasar tentang klasifikasi dari keadaan suatu rantai Markov.Berikut ini teorema yang dapat digunakan utnuk mencari distribusi limit dari suatu rantai Markov regular. Teorema 1

Untuk P suatu matriks peluang transisi Markov regular dengan

anggota ruang keadaan 1, 2, …, n, maka distribusi limit π = (π1, π2,…, πn). Teorema 2

Ruang keadaan i dikatakan reccurent jika dan hanya jika,

Dan ruang keadaan i dikatakan transient jika dan hanya jika Dua sifat diatas merupakan contoh bagaimana sifat dari peluang transisi dan ruang keadaan akan mempengaruhi rantai Markov yang dibawanya. Beberapa definisi dan klasifikasi dari ruang keadaan dan matriks peluang transisi diperlukan untuk mengetahui berbagai macam kemungkinan mengenai sifat limit rantai Markov yang terkait. Konsep komunikasi dalam rantai Markov sebagai berikut.Keadaan j dikatakan dapat dicapai (accessible) dari keadaan i jika terdapat bilangan bulat n ≥ 0 dimana Pnij>0. Dengan kata lain, terdapat peluang positif bahwa dalam berhingga transisi keadaan j dan keadaan i. Jika keadaan j dapat dicapai dari keadaan i dan keadaan i dapat dicapai dari keadaaan j, maka i dan j dikatakan saling berkomunikasi maka Pnij = 0 atau Pnji>0 untuk setiap n ≥ 0. Konsep mengenai relasi ekivalensi adalah sebagai berikut : a.

Relasi i <—> j merupakan relasi ekuivalen 1. untuk setiap status i , berlaku i <—>i 2. jika i <—> j, maka juga j <—>i


3. jika i <—> j dan j <—> k maka i <—> k b.

Status-status suatu Rantai Markov dapat dipartisi kedalam kelas-kelas ekivalensi sehingga i <—> j, jika dan hanya jika i dan j berada dalam kelas ekivalensi yang sama.

c.

Suatu Rantai Markov irreducible jika dan hanya jika didalamnya hanya terdiri atas tepat satu kelas ekivalensi.

d.

Jika i<—> j, maka i dan j memiliki periode yang sama.

e.

Untuk i<—> j, jika i recurrent maka juga j recurrent. Konsep mengenai Irreducible dalam suatu rantai Markov. Jika {Xn}suatu rantai

Markov, maka tepat salah satu kondisi berikut ini terjadi yaitu semua status adalah positif recurrent, atau semua status recurrent null, atau sstatus trancient. Konsep mengenai Limiting Probability dalam rantai Markov. Definisi: πj(n) adalah probabilitas suatu Rantai Markov { Xn}berada dalam status j pada step ke n. Maka πj(n) = P[ Xn = j] Distribusi awal (initial) dari masing-masing status 0, 1, 2, …… dinyatakan sebagaiπj(0) = P[ X0 = j], untuk j = 0, 1, 2, …… Suatu rantai Markov memiliki distribusi probabilitas stasioner π = (π0, π1, π2, ...., πn ) apabila terpenuhi persamaan π = πP asalkan setiap πi ≥ 0 dan ∑iπi =1. Jika suatu rantai Markov homogen waktu (stasioner dari waktu ke waktu) yang irreducible, aperiodic, maka limit probabiltasnya

 j  lim  (jn ) , untuk j = 0, 1, ...... n 


selalu ada dan independent dari distribusi probabilitas status awal π (0) = (π0(0) , π1(0) , π2(0), …..). Jika seluruh status tidak positif recurrent (jadi seluruhnya recurrent null atau seluruhnya transient), maka πj = 0 untuk semua j dan tidak terdapat distribusi probabilitas stasioner.


BAB III PENGENALAN MS. EXCEL DAN MATRIKS

Pendahuluan Microsoft Excel atau Microsoft Office Excel adalah sebuah program aplikasi lembar kerja spreadsheet yang dibuat dan didistribusikan oleh Microsoft Corporation untuk sistem operasi Microsoft Windows dan Mac OS. Aplikasi ini memiliki fitur kalkulasi dan pembuatan grafik yang, dengan menggunakan strategi marketing Microsoft yang agresif, menjadikan Microsoft Excel sebagai salah satu program komputer yang populer digunakan di dalam komputer mikro hingga saat ini. Bahkan, saat ini program ini merupakan program spreadsheet paling banyak digunakan oleh banyak pihak, baik di platform PC berbasis Windows maupun platform Macintosh berbasis Mac OS, semenjak versi 5.0 diterbitkan pada tahun 1993. Aplikasi ini merupakan bagian dari Microsoft Office System, dan versi terakhir adalah versi Microsoft Office Excel 2007 yang diintegrasikan di dalam paket Microsoft Office System 2007 . Sebelum mulai memasuki pembahasan Microsoft Excel, ada baiknya kita mengenal lebih dulu bagaimana tampilan Microsoft Excel itu, beserta beberapa istilah-istilah umum yang akan digunakan.


Cell

Function Bar Column Heading Row Heading

Dalam Microsoft Excel terdapat 4 komponen utama yaitu : 1. Row Heading Row Heading (Kepala garis), adalah penunjuk lokasi baris pada lembar kerja yang aktif. Row Heading juga berfungsi sebagai salah satu bagian dari penunjuk sel (akan dibahas setelah ini). Jumlah baris yang disediakan oleh Microsoft Excel adalah 65.536 baris. 2. Column Heading


Column Heading (Kepala kolom), adalah penunjuk lokasi kolom pada lembar kerja yang aktif. Sama halnya dengan Row Heading, Column Heading juga berfungsi sebagai salah satu bagian dari penunjuk sel (akan dibahas setelah ini). Kolom di simbol dengan abjad A – Z dan gabungannya. Setelah kolom Z, kita akan menjumpai kolom AA, AB s/d AZ lalu kolom BA, BB s/d BZ begitu seterus sampai kolom terakhir yaitu IV (berjumlah 256 kolom). Sungguh suatu lembar kerja yang sangat besar, bukan. (65.536 baris dengan 256 kolom). 3. Cell Pointer Cell Pointer (penunjuk sel), adalah penunjuk sel yang aktif. Sel adalah perpotongan antara kolom dengan baris. Sel diberi nama menurut posisi kolom dan baris. Contoh. Sel A1 berarti perpotongan antara kolom A dengan baris 1. 4. Formula Bar Formula Bar, adalah tempat kita untuk mengetikkan rumus-rumus yang akan kita gunakan nantinya. Dalam Microsoft Excel pengetikkan rumus harus diawali dengan tanda ‘=’ . Misalnya kita ingin menjumlahkan nilai yang terdapat pada sel A1 dengan B1, maka pada formula bar dapat diketikkan =A1+B1 .

Menggerakkan Penunjuk Sel (Cell Pointer)

Cell Pointer berfungsi untuk penunjuk sel aktif. Yang dimaksud dengan sel aktif ialah sel yang akan dilakukan suatu operasi tertentu. Untuk menggerakan ponter dengan Mouse dapat dilakukan dengan meng-klik sel yang diinginkan. Untuk sel yang tidak kelihatan kita dapat menggunakan Scroll Bar untuk menggeser layar hingga sel yang dicari kelihatan lalu klik sel tersebut. Untuk kondisi tertentu kita


lebih baik menggunakan keyboard. Berikut daftar tombol yang digunakan untuk menggerakan pointer dengan keyboard : Tombol

Fungsi

←↑→↓

Pindah satu sel ke kiri, atas, kanan atau bawah

Tab

Pindah satu sel ke kanan

Enter

Pindah satu sel ke bawah

Shift + Tab

Pindah satu sel ke kiri

Shift + Enter

Pindah satu sel ke atas

Home

Pindah ke kolom A pada baris yang sedang dipilih

Ctrl + Home

Pindah ke sel A1 pada lembar kerja yang aktif

Ctrl + End

Pindah ke posisi sel terakhir yang sedang digunakan

PgUp

Pindah satu layar ke atas

PgDn

Pindah satu layar ke bawah

Alt + PgUp

Pindah satu layar ke kiri

Alt + PgDn

Pindah satu layar ke kanan

Ctrl + PgUp

Pindah dari satu tab lembar kerja ke tab lembar berikutnya

Ctrl + PgDn

Pindah dari satu tab lembar kerja ke tab lembar sebelumnya

Format Worksheets MENAMBAHKAN BORDER DAN COLOR Kita dapat menambahkan border pada lembar kerja kita. Caranya adalah dengan memblok terlebih dahulu cell yang akan kita beri border, kemudian klik tombol pada tab home


Kemudian pilihlah jenis border yang diinginkan. Microsoft Excel 2007 menyediakan pula style border yang dapat langsung kita gunakan. Untuk menggunakannya klik tombol CELL STYLES pada tab home :

ME RGE CELLS & ALLIGN CELL CONTENTS Microsoft Excel juga menyediakan fasilitas merge cells dan memiliki fungsi yang sama seperti pada Microsoft word. Klik tombol berikut pada tab home.

Dan untuk mengatur alignment klik tombol berikut :


o Menggunakan Rumus (Formula) Rumus merupakan bagian terpenting dari Program Microsoft Excel , karena setiap tabel dan dokumen yang kita ketik akan selalu berhubungan dengan rumus dan fungsi. Operator matematika yang akan sering digunakan dalam rumus adalah ;

Lambang

Fungsi

+

Penjumlahan

-

Pengurangan

*

Perkalian

/

Pembagian

^

Perpangkatan

%

Persentase

Proses perhitungan akan dilakukan sesuai dengan derajat urutan dari operator ini, dimulai dari pangkat (^), kali (*), atau bagi (/), tambah (+) atau kurang (-).

o Menggunakan Fungsi Fungsi sebenarnya adalah rumus yang sudah disediakan oleh Microsoft Excel, yang akan membantu dalam proses perhitungan. kita tinggal memanfaatkan sesuai dengan kebutuhan. Pada umumnya penulisan fungsi harus dilengkapi dengan argumen, baik berupa angka, label, rumus, alamat sel atau range. Argumen ini harus ditulis dengan diapit tanda kurung ().

Beberapa Fungsi yang sering digunakan: 1. Fungsi Average(…) Fungsi ini digunakan untuk mencari nilai rata-rata dari sekumpulan data(range). Bentuk umum penulisannya adalah


=AVERAGE(number1,number2,…), dimana number1, number2, dan seterusnya adalah range data yang akan dicari nilai rata-ratanya.

2. Fungsi Logika IF(…) Fungsi ini digunakan jika data yang dimasukkan mempunyai kondisi tertentu. Misalnya, jika nilai sel A1=1, maka hasilnya 2, jika tidak, maka akan bernilai 0. Biasanya fungsi ini dibantu oleh operator relasi (pembanding) seperti berikut ; Lambang

Fungsi

=

Sama dengan

<

Lebih kecil dari

>

Lebih besar dari

<=

Lebih kecil atau sama dengan

>=

Lebih besar atau sama dengan

<>

Tidak sama dengan

3. Fungsi Max(…) Fungsi ini digunakan untuk mencari nilai tertinggi dari sekumpulan data (range). Bentuk umum penulisannya adalah =MAX(number1,number2,…), dimana number1, number2, dan seterusnya adalah range data (numerik) yang akan dicari nilai tertingginya. 4. Fungsi Min(…) Sama halnya dengan fungsi max, bedanya fungsi min digunakan untuk mencari nilai terendah dari sekumpulan data numerik.


5. Fungsi Sum(…) Fungsi SUM digunakan untuk menjumlahkan sekumpulan data pada suatu range. Bentuk umum penulisan fungsi ini adalah =SUM(number1,number2,…). Dimana number1, number2 dan seterusnya adalah range data yang akan dijumlahkan. 6. Fungsi Left(…) Fungsi left digunakan untuk mengambil karakter pada bagian sebelah kiri dari suatu teks. Bentuk umum penulisannya adalah =LEFT(text,num_chars). Dimana text adalah data yang akan diambil sebagian karakternya dari sebelah kiri, num_chars adalah jumlah karakter yang akan diambil. 7. Fungsi Mid(…) Fungsi ini digunakan untuk mengambil sebagian karakter bagian tengah dari suatu

teks.

Bentuk

umum

pemakaian

fungsi

ini

adalah

=MID(text,start_num,num_chars). Artinya mengambil sejumlah karakter mulai dari start_num, sebanyak num_char. 8. Fungsi Right(…) Fungsi ini merupakan kebalikan dari fungsi left, kalau fungsi left mengambil sejumlah karakter dari sebelah kiri, maka fungsi mengambil sejumlah karakter dari sebelah kanan teks.. Bentuk umum penulisannya adalah =RIGHT(text,num_chars). Dimana text adalah data yang akan diambil sebagian karakternya dari sebelah kanan, num_chars adalah jumlah karakter yang akan diambil. 9. Fungsi HLOOKUP dan VLOOKUP Fungsi HLOOKUP dan VLOOKUP digunakan untuk membaca suatu tabel secara horizontal (VLOOKUP) atau secara vertikal (VLOOKUP). Bentuk umum penulisan fungsi ini adalah : =HLOOKUP(Lookup_value, Table_array, Row_index_num,…)


=VLOOKUP(Lookup_value, Table_array, Col_index_num,…) Dari rumus diatas, dapat dilihat bahwa bedanya hanya pada nomor indeksnya saja, kalau kita pakai HLOOKUP, maka digunakan nomor indeks baris (Row_index_num), tapi kalu pakai VLOOKUP digunakan nomor indeks kolom (Col_index_num). Nomor indeks adalah angka untuk menyatakan posisi suatu kolom/baris dalam tabel yang dimulai dengan nomor 1 untuk kolom/baris pertama dalam range data tersebut.

o Menggunakan GRAFIK Salah satu fungsi unggul dalam Ms Excel 2007 adalah grafik dimana dapat melihat hasil tabel diubah menjadi ke dalam grafik dengan cepat. Dengan fungsi grafik para ilmuwan dapat menampilkan data mereka. Ms Excel menyediakan berbagai macam bentuk grafik yang mencakupi Line, XY, Column, Bar, Batang, Area, Stock, dan sebagainya. Grafik dapat dilihat dalam menu INSERT sebagai berikut.

Klik tombol ini

Setelah klik tombol

, maka akan muncul menu sebagai berikut :


Setelah masuk ke Insert Chart, maka silakan pilih jenis grafik yang anda inginkan sesuai selera anda. Jika sudah terpilih jenis Chart yang anda inginkan, silakan klik OK. Namun, karena membuat grafik perlu sebuah tabel data untuk menampilkan grafiknya.

OPERASI MATRIKS DALAM EXCEL

Matriks adalah sekumpulan bilangan rill (atau elemen) atau kompleks yang disusun baris dan kolom sehingga membentuk jajaran (array) persegi panjang. Matriks mempunyai m baris dan n kolom disebut matriks m x n (yaitu matriks ‘m kali ‘n) atau matriks berorde m x n.


Suatu matriks ditunjukkan dengan menuliskan jajarannya diantara kurung siku, 1 2 adalah matriks 2 x 2dengan 1, 2, 3, dan 4 adalah elemen-elemennya. 3 4 Matriks dinotasikan dengan huruf kapital A, B, K, dan sebagainya. misalkan

Secara umum, matriks A mxn =

Perhatikan bahwa elemen matriks A tersebut berindeks rangkap, misalnya a23 menyatakan elemen matriks A pada baris ke-2 dan kolom ke-3, sedangkan matriks A berordo m X n dan ditulis Amxn

Jenis-jenis Matriks

Berdasarkan ordonya terdapat jenis matriks, sbb :

a. Matrik bujursangkar/persegi yaitu matriks berordo n x n atau banyaknya baris sama dengan banyaknya kolom disebut juga sebagai matriks persegi berordo n. Contoh: B 2 x 2 =

1 6

4 maka 1 dan 12 dikatakan berada pada diagonal utama B. 12

b. Matriks baris yaitu matriks berordo 1 x n atau hanya memiliki satu baris. Contoh: C1x3 =

c. Matriks kolom yaitu matriks yang hanya memiliki satu kolom


Contoh: E 1 x 2 =

2 4

d. Matriks tegak yaitu matriks berordo m x n dengan m>n 2 3 Contoh: A = 4 1 , A berordo 3 X 2 sehingga matriks A tampak tegak 6 9

e. Matriks datar yaitu matriks berordo m x n dengan m
Contoh: F =

, F berordo 2 X 3 sehingga matriks F tampak datar.

Berdasarkan elemen-elemen penyusunnya terdapat jenis matriks, sbb : a. Matriks nol yaitu matriks yang semua elemen penyusunnya adalah nol dan dinotasikan sebagai O.

Contoh: O 3 x 1

=

b. Matriks diagonal yaitu matriks persegi yang semua elemen diatas dan dibawah diagonalnya adalah nol dan dinotasikan sebagai D. Contoh: D2x2 =

5 0 0 4

c. Matriks skalar yaitu matriks diagonal yang semua elemen pada diagonalnya sama.

Contoh: D4x4 =


d. Matriks simetri yaitu matriks persegi, yang setiap elemennya, selain elemen diagonal, adalah simetri terhadap diagonal utama. Contoh: F 2 x 2 =

5 1

1 4

e. Matriks simetri miring yaitu matriks simetri yang elemen-elemennya, selain elemen diagonal, saling berlawanan. 0

5

-7

-5

0

-2

7

2

0

Contoh: G3x3 =

f. Matriks Identitas/satuan yaitu matriks diagonal yang semua elemen pada diagonal utamanya adalah 1 dan dinotasikan sebagai I. 1 0 0 1 g. Matriks transpose yaitu matriks yang diperoleh dari memindahkan elemen-elemen Contoh: I 2 x 2 =

baris menjadi elemen pada kolom atau sebaliknya. Transpose matriks A dilambangkan dengan A T 2 4 Contoh: A3x2 = 3 6 , maka AT 5 10

= , perhatikan bahwa ordo dari AT

adalah 2 X 3.

Determinan, adjoin matriks, dan Invers Matriks

1. Deterninan Matriks Persegi a. Determinan matriks ordo 2 x 2


Matriks berordo 2 × 2 yang terdiri atas dua baris dan dua kolom. Pada bagian ini akan dibahas determinan dari suatu matriks berordo 2 × 2. Misalkan A adalah matriks persegi ordo 2 × 2 dengan bentuk

a b  A=   c d 

Determinan matriks A di definisikan sebagai selisih antara perkalian elemenelemen pada diagonal utama dengan perkalian elemen-elemen pada diagonal sekunder. Determinan dari matriks A dinotasikan dengan det A atau |A|. Nilai dari determinan suatu matriks berupa bilangan real. Berdasarkan definisi determinan suatu matriks, Anda bisa mencari nilai determinan dari matriks A, yaitu: a b  det A = |A| =   = a × d – b × c = ad – bc c d  Contoh 1 2 A=   , maka det A = |A| = 3 4

1 2 3 4 = 1.4 – 2.3 = 4 – 6 = -2  

b. Determinan matriks ordo 3 x 3 Pada bagian ini, akan mempelajari determinan mariks berordo 3 × 3. Misalkan A matriks persegi berordo 3 × 3 dengan bentuk

 a11 A =  a 21  a31

a12 a 22 a32

a13  a 23  a33 

Untuk mencari determinan dari matriks persegi berordo 3 × 3, akan digunakan suatu metode yang dinamakan metode Sarrus.

Adapun langkah-langkah yang harus di lakukan untuk mencari determinan matriks berordo 3 × 3 dengan metode Sarrus adalah sebagai berikut:


1. Salin kembali kolom pertama dan kolom kedua matriks A di sebelah kanan tanda determinan. 2. Hitunglah jumlah hasil kali elemen-elemen pada diagonal utama dan diagonal lain yang sejajar dengan diagonal utama (lihat gambar). Nyatakan jumlah hasil kali tersebut dengan Du

a11

a12

a13 a11

a12

a 21 a31

a 22 a 32

a 23 a 21 a33 a31

a 22 a 32

Du = a11 a 22 a33  a12 a 23 a 31  a13 a 21 a32 3. Hitunglah jumlah hasil kali elemen-elemen pada diagonal sekunder dan diagonal lain yang sejajar dengan diagonal sekunder (lihar gambar). Nyatakan jumlah hasil harga tersebut dengan Ds.

a11

a12

a13 a11

a12

a 21 a31

a 22 a 32

a 23 a 21 a33 a31

a 22 a 32

Ds = a31 a 22 a13  a32 a 23 a11  a33 a 21 a12

4. Sesuai dengan defi nisi determinan matriks maka determinan dari matriks A adalah selisih antara Du dan Ds yaitu Du – Ds.

a11

a12

a13 a11

a12

det A = a 21 a31

a 22 a 32

a 23 a 21 a33 a31

a 22 a 32

=

( a11 a 22 a33  a12 a 23 a 31  a13 a 21 a32 )-(

a31 a 22 a13  a32 a 23 a11  a33 a 21 a12 )

Contoh :


 3 4 2  Diketahui matriks A =  2 1 3  Tentukan nilai determinan matriks A.  1 0  1 Jawab :

 3 4 2   3 4 det A =  2 1 3  2 1  1 0  1 1 0 = [(–3 × 1 × (–1)) + (4 × 3 × 1) + (2 × 2 × 0)] – [(1 × 1 × 2) + (0 × 3 × (–3)) + (–1 × 2 × 4)] = (3 + 12 + 0) – (2 + 0 – 8) = 21 Jadi, nilai determinan matriks A adalah 21.

ADJOINT MATRIKS

Merupakan transpose dari suatu matriks (Aij*).

 A11 * A21 * ... An1 *  A * A * ... A * 22 n2  Adjoint (A) =  12  : : :     A1n * A2 n * ... Ann * Dengan Aij* adalah kofaktor dari aij 1≤i≤n 1≤j≤n Aij* = (-1)i+j.Mij


1 0 0 C =  2 3 5  4 1 3

Maka kofaktor dari kesembilan elemen dari C adalah : 3 5 C11* = (-1)1+1.M11 = 1.   =4 1 3

1 0 C23* = (-1)2+3.M23 = -1.   = -1 4 1

 2 5 C12* = (-1)1+2.M12 = -1.   = 14 4 3

0 0 C31* = (-1)3+1.M31 = 1.   =0 3 5

2 3 C13* = (-1)1+3.M13 = 1.   = -10  4 1

1 0 C32* = (-1)3+2.M32 = -1.   = -5 2 5

0 0 C21* = (-1)2+1.M21 = -1.   =0 1 3

1 0 C33* = (-1)3+3.M33 = 1.   =3 2 3

1 0 C22* = (-1)2+2.M22 = 1.   =3 4 3

0 0  4  Sehingga didapat Adj (C) =  14 3  5   10  1 3 


Invers Matriks Persegi

Definisi Invers Matriks Misalkan A dan B adalah dua matriks yang berordo 2 × 2 dan memenuhi persamaan AB = BA = I2 maka matriks A adalah matriks invers dari matriks B atau matriks B adalah matriks invers dari matriks A. Contoh : Perhatikanlah perkalian matriks-matriks berikut. 

  3  1   2  1 Misalkan A =  dan B =   2 3  5 5   3  1   2  1 AB =  2   5 3  5 33   65 =     10  10  5  6 1 0 =   0 1 = I2

Perkalian AB menghasilkan I 2 (matriks identitas berordo 2 × 2) 

Misalkan P

PQ

  7 2  1  2 =  dan Q =     4 1  4  7   7 2  1  2 =      4 1  4  7   7  8 14  14 =    4  4 8  7  1 0 =   0 1 = I2


Perkalian PQ menghasilkan I 2 . Berdasarkan perkalian-perkalian tersebut, ada hal yang harus Anda ingat, yaitu perkalian matriks A dan matriks B menghasilkan matriks identitas (AB = I ) Ini menunjukkan matriks B merupakan matriks invers dari matriks A, yaitu B = A–1 atau bisa juga dikatakan bahwa matriks A merupakan invers dari matriks B, yaitu A = B–1. Begitu pula untuk perkalian matriks P dan matriks Q berlaku hal serupa. Contoh :   1  2 Diketahui matriks A =  1  1

dan

2 1 B=   tentukan Apakah   1  1

matriks B merupakan invers dari matriks A? Jawab : Matriks B merupakan invers dari matriks A jika memenuhi persamaan AB = I 2   1  2  1 AB =    1    1  1 1   1  2  2  2 = 2  1   11 1 0 =  0 1 =I Oleh karena AB = I maka matriks B merupakan invers dari matriks A. 

Penurunan rumus invers matriks ordo 2 × 2 Rumus Invers Matriks Berordo 2 × 2 a b  Misalkan A =  invers dari A adalah A-1, yaitu  c d  A -1=

1  d  b , dengan det A ≠ 0 det A  c a 


Contoh :  3  6 Tentukan invers dari matriks D =     7 11  Jawab :  3  6 det D =   = 3(11) – (–7)(–6) = 33 – 42 = –9   7 11  D -1

=

1 11 6 det A  7 3

=

1 11 6  9  7 3

6  11  9  9  =  7 3    9  9 2  11  9  3  =  7 1    3  9


BAB IV PENCIPTAAN IDE

Proses pengembangan produk baru dimulai dengan pencarian ide. Beberapa ahli pemasaran percaya bahwa peluang terbesar dan peningkatan tertinggi produk baru ditemukan dengan mengungkapkan kemungkinan rangkaian terbaik dari kebutuhan pelanggan yang belum terpenuhi atau inovasi teknologi. Ide produk baru bisa berasal dari interaksi dengan berbagai kelompok menggunakan teknik yang menghasilkan kreativitas. Didorong oleh gerakan inovasi terbuka, banyak perusahaan semakin melangkan ke luar perusahaan untuk mendapatkan sumber eksternal ide-ide baru, termasuk pelanggan, karyawan, ilmuwan, insinyur, anggota saluran, agensi pemasaran, manajemen puncak, dan bahkan pesaing. Kebutuhan dan keinginan pelanggan merupakan tempat yang logis untuk memulai riset. Wawancara satu-satu dan diskusi kelompok fokus dan mengeksplorasi kebutuhan dan reaksi produk. Griffin dan Hauser menyarankan bahwa dengan mengadakan 10 sampai 20 wawancara pengalaman mendalam per segmen pasar kita dapat mengetahui mayoritas kebutuhan pelanggan secara luas. Akan tetapi, banyak pendekatan tambahan yang menguntungkan. Pendekatan tradisional berpusat pada perusahaan terhadap inovasi produk, sedang beralih ke dunia dimana perusahaan bekerja sama dengan pelanggan untuk menciptakan produk. Perusahaan semakin beralih ke sumber daya masyarakat untuk menghasilkan ide baru. Sumber daya masyarakat berarti kita mengundang komunitas internet untuk membantu menciptakan konten atau piranti lunak, sering diiringi dengan hadiah uang. Strategi ini membantu dalam menciptakan produk dan perusahaan baru seperti ensiklopedia sumber terbuka, Wikipedia, situs web video 67 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

yang sangat popular, YouTube, yang telah dibeli oleh Google, dan iStockphoto perusahaan “stokmikro”. Selain menghasilkan ide baru dan lebih baik, kerja sama dalam berkreasi dapat membuat pelanggan menjadi merasa lebih dekat dan menyukai perusahaan, dan memberitahukan keterlibatan mereka kepada orang lain melalui mulut ke mulut. Konsumen yang memiliki pengalaman kebutuhan lebih dulu daripada konsumen lainnya (lead users) bisa menjadi sumber atau bahkan masukan yang baik ketika mereka melakukan inovasi produk tersebut. Produk kesehatan, ketika konsumen semakin sibuk mulai membutuhkan suplemen untuk menjaga stamina, menambahkan vitamin dan memperbaiki pola makan. Beberapa perusahaan yang ingin mnarik konsumen menggunakan lead users dalam proses desain produk mereka. Karyawan di seluruh perusahaan dapat menjadi sumber ide untuk meningkat produksi, produk dan jasa. Perusahaan dapat memotivasi karyawan untuk mengumpulkan ide-ide baru ke manajer ide atau manajer penelitian dan pengembangan. Selain itu dapat dilakukan dengan meneliti produk dan jasa pesaing. Cara yang dapat dilakukan dalam menemukan ide produk baru adalah sebagai berikut: 1. Menjalankan sesi informal, di dalam sesi tersebut kelompok pelanggan bertemu dengan desainer perusahaan untuk mendiskusikan masalah dan kebutuhan serta bertukar pikiran tentang solusi potensial. 2. Memberikan waktu luang, waktu penelitian, bagi kelompok teknis untuk melakukan kegiatan mereka. 3. Mengadakan sesi tukar pikiran dengan pelanggan sebagai fitur standar tur pabrik.


4. Survey pelanggan untuk menemukan apa yang mereka sukai dan tidak mereka sukai dengan produk. 5. Lakukan riset dengan pelanggan. 6. Gunakan

riset

kelompok

pelanggan

dalam

satu

ruangan

untuk

mengidentifikasi masalah dan sekelompom orang teknis di ruangan lain untuk mendengarkan dan bertukar pikiran tentang solusi. 7. Mengadakan pencarian kata kunci secara rutin untuk publikasi produk di berbagai negara yang meluncurkan produk baru. 8. Menggunakan pameran dangan sebagai misi intelejen pemasaran. 9. Mengirim bagian teknis dan pemasaran ke laboratorium perusahaan pemasok untuk menemukan sesuatu yang baru. 10. Mendirikan ruang ide dan membuatnya terbuka dan mudah diakses oleh karyawan sehingga memungkinkan karyawan untuk mengulas ide dan menambahkan ide tersebut. Berikut ini adalah cara yang digunakan untuk merangsang kreativitas karyawan atau perorangan : 1. Menyebutkan atribut. Menyebutkan atribut objek seperti minuman tradisional yang terbuat dari jahe. Kemudian memodifikasi produk dengan fortifikasi dengan vitamin atau bahan tambahan lain untuk menghasilkan produk yang lebih baik dan memenuhi kebutuhan konsumen. 2. Mendorong hubungan. Menyebutkan beberapa ide dan mempertimbangkan hubungan dengan ide lainnya. Dalam merancang produk baru, misalnya, petimbangkan minuman serbuk dan evervesent sebagai ide terpisah. Lalu bayangkan produk minuman tradisional jahe dalam bentuk evervesent.


3. Analisis morfologis. Dimulai dengan masalah, seperti “kemudahan membawa produk, kuat, dan melindungi produk yang ada di dalamnya. Dengan menyebutkan berbagai kombinasi kita dapat menemukan banyak solusi baru. 4. Analsis asumsi terbalik. Menyebutkan semua asumsi normal tentang entitas dan membalikkan. Misalnya kita mengasumsikan bahwa perusahaan menghasilkan berbagai produk dari bahan baku alami. Kemudian perusahaan baru melihat produk pertanian yang belum ditawarkan oleh perusahaan lain. Sehingga perusahaan tersebut dapat mengembangkan produk dengan bahan baku tersebut. 5. Konteks baru. Melaksanakan proses yang familiar, seperti layanan membantu konsumen dan menempatkan mereka dalam konsteks baru. 6. Pemetaan pikiran. Dimulai dengan pikiran, seperti minuman instan, menulisnya lalu memikirkan yang muncul dengan pikiran berikutnya, hubungan dengan minuman instan, lalu pikirkan hal yang berhubungan berikutnya dan lakukan dengan semua hubungan yang muncul dengan setiap kata baru. Bisa jadi ide baru secara keseluruhan akan muncul.

Untuk mempermudah dalam mencari ide secara manual, kita dapat menggunakan beberapa situs sebagai berikut : 1. Google Trend (http://www.google.com/trends), situs ini untuk melihat pasar dari ide anda (misalnya : cell phones, laptop computers dan lain-lain). Ide tersebut akan terlihat top pasarnya (misalnya Amerika, Canada, Australia), kemudian kita dapat memilih salah satu. 2. Google Adword (https://adwords.google.com/), situs ini untuk mencari niche keyword. 3. Google Search (http://www.google.co.id/), situs ini untuk melihat pesaing. 70 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

BAB V PENYARINGAN IDE

Tujuan untuk menghasilkan ide adalah menciptakan banyak ide. Tujuan tahap berikutnya adalah untuk mengurangi ide menjadi sedikit ide yang menarik dan dapat dipraktekkan saja. Tahap pengurangan ide yang pertama adalah penyaringan. Tujuan penyaringan ide adalah untuk menolak ide-ide buruk sedini mungkin. Alasannya adalah bahwa biaya pengembangan produk semakin besar dalam setiap tahap pengembangan. Jika suatu produk mencapai tahap berikutnya, manajemen berpendapat bahwa mereka telah melakukan banyak investasi dalam produk tersebut sehingga produk tersebut harus diluncurkan untuk mengembalikan investasi mereka. Tetapi ini berarti membiarkan uang baik mengejar uang buruk dan pemecahan yang sebenarnya adalah dengan tidak membiarkan ide-ide yang buruk dapat mencapai sedemikian jauh

Dalam penyaringan ide, perusahaan harus menghindari dua jenis kesalahan. 1. Kesalahan Penolakan Kesalahan ini terjadi jika perusahaan menolak ide yang sebenarnya bagus. Hal yang paling mudah untuk dilakukan adalah menemukan kesalahan pada ide orang lain. Beberapa perusahaan terkejut ketika mereka melihat kembali beberapa ide yang mereka tolak: Xerox melihat sesuatu yang menjanjikan dari mesin foto copy Chester Carlson; IBM dan Eastman Kodak tidak melihatnya sama sekali. RCA dapat melihat kesempatan inovatif dari Radio; Victor Talking Machine Company tidak dapat. Henry Ford mengenali prospek yang menjanjikan dari mobil; tetapi hanya General Motors yang menyadari perlunya membagi pasar mobil menjadi segmen-segmen berdasarkan harga dan kinerjanya. Marshal Field memahami kemungkinan pengembangan pasar yang unik dari pembelian cicilan; Endicott tidak memahaminya, menyebutnya ‘sistem 71 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

paling buruk yang dirancang untuk menciptakan kesulitan’. Maka lenyaplah kesempatan itu. Jika suatu perusahaan banyak melakukan kesalahan Penolakan, berarti standarnya terlalu konservatif.

2. Kesalahan Lanjutan Kesalahaan ini terjadi jika perusahaan mengijinkan ide yang buruk untuk diteruskan ke tahap pengembangan dan komersialisasi. Kita dapat membedakan tiga jenis kegagalan produk. Kegagalan produk yang absolut menimbulkan kerugian.; penjualan tidak dapat menutupi biaya variabel. Kegagalan produk parsial juga menimbulkan kerugian, tetapi penjualannya dapat menutupi biaya variabel dan sebagian biaya tetap. Kerugian produk relatif memberikan laba yang lebih kecil daripada sasaran tingkat pengembalian yang diinginkan perusahaan.

Penyaringan gagasan juga merupakan keputusan kritis karena prosedur penyaringan yang terlalu lemah dapat menyebabkan diterimanya ide-ide tidak bagus sehingga produk baru yang dikembangkan mengalami kegagalan dipasar dan sebaliknya jika prosedur penyaringan terlalu ketat, ada kemungkinan ide yang bagus, mempunyai prospek dan berharga ditolak dan bahkan akan lebih mahal bagi perusahaan karena kehilangan peluang. Prosedur penyaringan yang dilakukan dengan cara memeringkat gagasan produk baru, terdiri dari tujuh tahap berikut : 1.

Menetapkan dimensi penting yang seharusnya menjadi pertimbangan bagi perusahaan, seperti marketability produk dan daya tarik pasar.

2.

Membagi dimensi yan penting dalam sub-factor.

3.

Memberi bobot sub-faktor

4.

Memperkirakan kinerja masing-masing sub-faktor

5.

Menghitung nilai perkiraan

6.

Mengalikan total nilai


7.

Menghitung indeks total.

Keunggulan sistem ini terletak pada mendorong setiap orang yang terlibat dalam evaluasi produk baru untuk mengidentifikasi criteria yang relevan dan menghitung nilai masing-masing. Kelemahannya berasal dari kemungkinan bahwa ringkasan penilaian menutup-nutupi kelemahan penting yang apabila diungkap proposal produk sebenarnya tidak layak. Selanjutnya ide-ide yang bertahan hidup pada tahap penyaringan kemudian dilakukan evaluasi. Evaluasi dilakukan untuk mengurangi resiko, membantu meningkatkan peluang produk dan rencana pemasaran strategisnya sehingga mempertajam peluang keberhasilan produk dan profitabilitas jangka panjangnya. Evaluasi terhadap ide-ide produk baru berdasarkan pada : 1.

Potensi pasar

2.

Luasnya potensi pasar yang mampu dipenuhi oleh perusahaan

3.

Biaya yang berhubungan dengan proyek pengembangan produk baru.

4.

Perkiraan kemampulabaan dari produk baru.

Tujuan evaluasi adalah untuk memastikan bahwa produk baru akan memberi manfaat yang diinginkan dan memberikan data untuk meningkatkan produk dan atau mengurangi biayanya. Hasil evaluasi itu menunjukkan bagaimana produk baru akan bekerja dibawah kondisi penggunaan aktual.


BAB VI PENGEMBANGAN DAN PENGUJIAN KONSEP

Ide produk dapat diubah ke beberapa konsep. Pertanyaan pertama adalah siapa yang akan membeli produk ini. Kedua, apa manfaat utama yang disediakan produk ini. Dengan menjawab pertanyaan ini, perusahaan dapat membentuk beberapa konsep : Konsep 1 : Minuman tradisional dalam kemasan untuk orang-orang yang menginginkan minuman instan berkhasiat dengan harga murah. Konsep 2 : Minuman tradisional dalam kemasan untuk orang-orang yang menginginkan minuman instan berkhasiat dengan kualitas yang tinggi. Setiap konsep merepresentasikan konsep kategori yang mendefinisikan persaingan produk. Misalkan konsep minuman instan merupakan konsep yang paling baik. Tugas berikutnya adalah menunjukkan posisi produk bubuk ini dalam hubungannya dan preferensi konsumen. Peta tersebut memberikan gambaran kuantitatif tentang situasi pasar dan bagaimana konsumen melihat produk, layanan, dan merek yang berbeda beserta berbagai dimensi. Dengan meletakkan preferensi konsumen di atas persepsi merek, pemasar dapat mengungkapkan celah yang menunjukkan kebutuhan konsumen yang belum terpenuhi. Perusahaan membagi pangsa pasar ke dalam segmen-segmen pasar tertentu di mana masing-masing segmen tersebut bersifat homogen. Perbedaan keinginan dan hasrat konsumen merupakan alasan yang utama untuk diadakannya segmentasi pasar. Jika terdapat bermacam-macam hasrat dan keinginan konsumen, maka perusahaan dapat mendesain suatu produk untuk mengisi suatu heterogenitas keinginan dan hasrat tersebut. Dengan demikian dapat berkreasi dengan suatu penambahan penggunaan yang khusus untuk konsumen dalam segmen yang diinginkan.


Konsumen akan mau membayar lebih tinggi terhadap produk yang mereka butuhkan bila mereka menerima berbagai keuntungan dari produk tersebut. Perusahaan atau para penjual mengklasifikasikan beberapa kelompok sasaran segmen pemasaran, yakni segmentasi pasar konsumen, segmentasi pasar industri, dan segmentasi pasar internasional. Kelompok segmen pasar tersebut memiliki karakteristik berbeda, sehingga memerlukan cara tersendiri untuk menanganinya.

Membuat Segmentasi Pasar Konsumen Segmentasi bisa disebut juga mapping strategy atau strategi memetakan pasar. Sebelum menjalankan aktivitasnya, pemasar harus terlebih dahulu merumuskan cakupan (scope) pasar, dalam hal ini konsumen yang akan dilayaninya. Setelah cakupan ditetapkan, kemudian pasar tersebut harus dipilah-pilah (dikelompokkan) ke dalam segmen-segmen yang lebih kecil berdasarkan kesamaan karakteristik dari konsumen atau pelanggan tersebut. Aktivitas memilah-milah konsumen atau pelanggan ke dalam segmen-segmen (kelompok-kelompok) yang lebih kecil inilah yang dikenal dengan segmentsai. Tingkat segmentasi pasar terdiri dari : 1. Pemasaran Segmen; segmen pasar terdiri dari kelompok besar yang dapat diidentifikasi dalam sebuah pasar dengan keinginan, daya beli, lokasi geografis, perilaku pembelian, dan kebiasaan pembelian yang serupa. Segmentasi merupakan pendekatan yang berada di titik tengah antara pemasaran masal dan pemasaran indivudual. 2. Pemasaran relung (niche); merupakan kelompok yang didefinisikan secara lebih sempit. Pemasar biasanya mengidentifikasi relung dengan membagibagi sebuah segmen menjadi sub-segmen.


3. Pemasaran lokal; pemasaran sasaran menghasilkan program pemasaran yang disesuaikan dengan kebutuhan dan keinginan kelompok pelanggan lokal. 4. Pemasaran individual; segmentasi yang mengarah pada “segmen tunggal”, “pemasar sesuai pesanan (costumized marketing). Pola segmentasi 1. Preferensi homogen; menunjukkan suatu pasar dimana semua konsumen secara kasar memiliki preferensi yang sama. Pasar tidak menunjukkan segmen alami. 2. Preferensi tersebar; menunjukkan bahwa preferensi konsumen sangat beragam. 3. Preferensi kelompok; pasar mungkin menunjukkan kelompok preferensi yang berbeda-beda, yang disebut segmen pasar alami. Tidak ada cara tunggal untuk membuat segmen pasar. Pemasar harus mencoba variabel segmentasi yang berbeda, secara sendiri atau kombinasi untuk mencari cara terbaik untuk memetakan struktur pasar. Terdapat beberapa variabel utama yang sering digunakan untuk menentukan segmentasi pasar, yakni variabel geografik, demografik, psikografik, dan tingkah laku tertentu. 1. Segmentasi Geografik Segmentasi geografik membagi pasar menjadi beberapa unit secara geografik seperti negara, regional, propinsi, kota, wilayah kecamatan, wilayah kelurahan dan kompleks perumahan. Sebuah perusahaan mungkin memutuskan untuk beroperasi dalam satu atau beberapa wilayah geografik ini atau beroperasi di semua wilayah tetapi tidak memperhatikan kebutuhan dan keinginan psikologis konsumen. Banyak perusahaan dewasa ini “merigionalkan“ program pemasaran produknya, dengan melokalkan produk, iklan, promosi dan usaha penjualan agar sesuai dengan kebutuhan masingmasing regional, kota, bahkan kompleks perumahan. 76 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

2. Segmentasi Demografi Segmentasi pasar demografik membagi pasar menjadi kelompok berdasarkan pada variabel seperti jenis kelamin, umur, status perkawinan, jumlah keluarga, umur anak, pendapatan, jabatan, lokasi geografi, mobilitas, kepemilikan rumah, pendidikan, agama, ras atau kebangsaan. Faktor-faktor demografik ini merupakan dasar paling populer untuk membuat segmen kelompok konsumen. Alasannya utamanya, yakni kebutuhan konsumen, keinginan, dan mudah diukur. Bahkan, kalau segmen pasar mula-mula ditentukan menggunakan dasar lain, maka karakteristik demografik pasti diketahui agar mengetahui besar pasar sasaran dan untuk menjangkau secara efisien. a. Umur dan Tahap Daur Hidup Perusahaan menggunakan segmentasi umur dan daur hidup, yakni menawarkan produk berbeda atau menggunakan pendekatan pemasaran yang berbeda untuk kelompok umur dan daur hidup berbeda. Misalnya, beberapa perusahaan makanan ringan “ciki” membuat produknya untuk konsumsi kaum anak-anak dan remaja. b. Jenis Kelamin Perusahaan menggunakan segmentasi jenis kelamin untuk memasarkan produknya, misalnya pakaian, kosmetik, dan majalah. Banyak perusahaan kosmetika, yang mengembangkan produk parfum yang hanya ditujukan kepada para wanita atau kaum pria.


c. Pendapatan Pemasar produk telah lama menggunakan pendapatan menjadi segmentasi pemasaran produk dan jasanya, seperti mobil, kapal, pakaian, kosmetik dan jasa transportasi. Banyak perusahaan membidik konsumen kaya dengan barangbarang mewah dan jasa yang memberikan kenyamanan dan keselamatan ekstra, sebaliknya ada beberapa perusahaan kecil yang membidik konsumen dengan level social-ekonomi menengah ke bawah. d. Segmentasi Demografik Multivariasi Perusahaan banyak yang mensegmentasi pasar dengan menggabungkan dua atau lebih variabel demografik. Misalnya, suatu pemasaran produk yang segmentasi pasarnya diarahkan pada umur dan jenis kelamin. 3. Segmentasi Psikografik Segmentasi psikografik membagi pembeli menjadi kelompok berbeda berdasarkan pada karakteristik kelas sosial, gaya hidup atau kepribadian. Dalam kelompok domografik, orang yang berbeda dapat mempunyai ciri psikografik yang berbeda. a. Kelas Sosial Kelas sosial ternyata mempunyai pengaruh kuat pada pemilihan jenis mobil, pakaian, perabot rumah tangga, properti, dan rumah. Pemasar menggunakan variabel kelas sosial sebagai segmentasi pasar mereka. b. Gaya Hidup Minat manusia dalam berbagai barang dipengaruhi oleh gaya hidupnya, dan barang yang mereka beli mencerminkan gaya hidup tersebut. Atas dasar itu, banyak pemasar atau produsen yang mensegmentasi pasarnya berdasarkan gaya hidup konsumennya. Sebagai misal, banyak produsen pakaian remaja yang


mengembang-kan desain produknya sesuai dengan selera dan gaya hidup remaja. c. Kepribadian Para pemasar juga menggunakan variabel kepribadian untuk mensegmentasi pasar, memberikan kepribadian produk mereka yang berkaitan dengan kepribadian konsumen. Strategi segmentasi pasar yang berhasil berdasarkan pada kepribadian telah dipergunakan untuk produk seperti kosmetik, rokok, dan minuman ringan. 4. Segmentasi Tingkah Laku Segmentasi

tingkah

laku

mengelompokkan

pembeli

berdasarkan

pada

pengetahuan, sikap, penggunaan atau reaksi mereka terhadap suatu produk. Banyak pemasar meyakini bahwa variabel tingkah laku merupakan awal paling baik untuk membentuk segmen pasar. a. Kesempatan Segmentasi kesempatan membagi pasar menjadi kelompok berdasarkan kesempatan ketika pembeli mendapat ide untuk membeli atau menggunakan barang yang dibeli. Pembeli dapat dikelompokkan menurut kesempatan ketika mereka mendapat ide untuk membeli, benar-benar membeli, atau menggunakan barang yang dibeli. Segmentasi kesempatan dapat membantu perusahaan meningkatkan pemakaian produknya. Sebagai misal, Kodak menggunakan segmentasi kesempatan untuk merancang dan memasarkan kamera sekali pakai. Konsumen hanya perlu memotrek dan mengembalikan film, kamera, dan semuanya, untuk diproses. Dengan menggabungkan lensa, kecepatan film, dan peralatan tambahan yang lain. Kodak


mengembangkan kamera versi khusus untuk hampir segala macam kesempatan, dari fotografi bawah air sampai memotret bayi. b. Manfaat yang Dicari Salah satu bentuk segmentasi yang ampuh adalah mengelompokkan pembeli menurut manfaat yang mereka cari dari produk. Segmentasi manfaat membagi pasar menjadi kelompok menurut beragam manfaat berbeda yang dicari konsumen dari produk. Segmentasi manfaat menuntut ditemukannya manfaat utama yang dicari orang dalam produk, jenis orang yang mencari setiap manfaat, dan merek utama yang mempunyai manfaat. Perusahaan dapat menggunakan segmentasi manfaat untuk memperjelas segmen manfaat yang mereka inginkan, karakteristiknya, serta merek utama yang bersaing. Mereka juga dapat mencari manfaat baru dan meluncurkan merek yang memberikan manfaat itu. c. Status Pengguna Pasar dapat disegmentasi menjadi kelompok bukan pengguna, mantan pengguna, pengguna potensial, pengguna pertama kali, danpengguna regular dari suatu produk. Pemimpin pemasaran akan memfokuskan pada cara menarik pengguna potensial, sedangkan perusahaan yang lebih kecil akan memfokuskan pada cara menarik pengguna saat ini agar meninggalkan pimpinan pemasaran. d. Tingkat Pemakaian Dalam segmentasi tingkat pemakaian, pasar dapat dikelompokkan menjadi kelompok pengguna ringan, menengah dan berat. Jumlah pengguna berat seringkali hanya sebagian kecil dari pasar, tetapi menghasilkan persentase yang tinggi dari total pembelian.


Pengguna produk dibagi menjadi dua bagian sama banyak, yakni separuh pengguna ringan, dan separuh pengguna berat, menurut tingkat pembelian dari produk spesifik. Sebagai contoh, ditunjukkan bahwa sejumlah 41% rumah tangga yang disurvai membeli bir, sebesar 87% pengguna berat peminum bir (hampir tujuh kali lipat dari pengguna ringan). e. Status Loyalitas Sebuah perusahaan dapat disegmentasikan berdasarkan loyalitas konsumen. Konsumen dapat loyal terhadap merek, toko dan perusahaan. Pembeli dapat dibagi beberapa kelompok menurut tingkat loyalitas mereka. Beberapa konsumen benar-benar loyal(membeli selalu membeli satu jenis produk), kelompok lain agak loyal (mereka loyal pada dua merek atau lebih dari suatu produk, atau menyukai satu merek tetapi kadang-kadang membeli merek yang lain). Pemasar harus berhati-hati ketika menggunakan loyalitas merek dalam strategi segmentasinya. Pola pembelian yang loyal pada merek ternyata mencerminkan sebagai kebiasaan, sikap acuh tak acuh, harga yang rendah atau daftar yang telah tersedia.

Membuat Segmentasi Pasar Industri Tahapan penentuan segmentasi industri pada umumnya, pertama memilih dan menentukan industri yang dilayani; dalam industri terpilih, para pemasar bisa mensegmentasi berdasarkan ukuran pelanggan dan lokasi geografik; lebih lanjut segmentasi dapat difokuskan berdasarkan pendekatan atau kriteria pembelian. Basis segmentasi untuk pasar industrial adalah aspek geografis, demografis, faktor situasional, dan karakteristik-karakteristik personal.


1. Geografis (wilayah, sentra industri dan perdagangan). 2. Demografis (jenis industri, kapasitas atau luas produksi). 3. Variabel operasional (tingkat teknologi, pola konsumsi, kapabilitas dan kebutuhan pelanggan). 4. Pendekatan pembelian (tingkat wewenang bagian pembelian, struktur wewenang, kebijakan pembelian, kriteria pembelian). 5. Faktor situasional (tingkat kepentingan, penggunaan, tingkat pemesanan). 6. Karakteristik personal (kesamaan pembeli-penjual, sikap terhadap resiko, tingkat loyalitas terhadap pemasok).

Membuat Segmentasi Internasional Perusahaan dapat mensegmentasi pasar internasional dengan menggunakan satu variabel atau suatu kombinasi dari beberapa variabel. Segmentasi dapat dilakukan berdasarkan lokasi geografik, yakni mengelompokkan negara menurut regional, seperti Eropa Barat, Sekitar Pasifik, Timur Tengah, atau Afrika, atau Negara-negara yang sudah diorganisasikan secara geografis menjadi kelompok pasar, atau “zona perdagangan bebas,” seperti Uni Eropa, Asosiasi Perdagangan Bebas Eropa, atau Asosiasi perdagangan bebas Amerika Utara. Segmentasi geografik ini menganggap bahwa bangsa yang hidup berdampingan mempunyai banyak sifat dan tingkah laku yang sama. Pasar internasional dapat juga disegmentasikan berdasarkan faktor-faktor ekonomi. Misalnya, negara-negara dapat dikelompokkan menurut tingkat pendapatan penduduk atau menurut tingkat perkembangan ekonomi secara keseluruhan, seperti negara Kelompok Tujuh, yakni Amerika Serikat, Inggris, Perancis, Jerman, Jepang, Kanada dan Italia yang memiliki industri telah mantap. Selain itu, negara-negara dapat juga disegmentasi berdasarkan faktor-faktor politik dan peraturan, seperti tipe dan stabilitas pemerintahan, penerimaan terhadap perusahaan asing, peraturan


moneter, dan jumlah birokrasi. Faktor-faktor budaya, dapat juga dipergunakan, pengelompokan pasar berdasarkan pada bahasa, pengelompokkan pasar berdasarkan pada bahasa, agama, nilai-nilai dan sikap, kebiasaan dan pola tingkah laku bersama. Mensegmentasi pasar internasional mengganggap bahwa segmen tersebut terdiri atas faktor-faktor geografi, ekonomi, politik, dan budaya lain, yang menganggap bahwa segmen tersebut terdiri atas kumpunan negara. Proses Segmentasi Pasar Proses segmentasi mempunyai beberapa langkah. (1) identifikasi basis segmentasi pasar, (2) mengumpulkan informasi pasar, (3) mengembangkan komposisi profil segmen, (4) penetapan konsekuensi pemasaran, (5) estimasi masingmasing potensi segmen pasar, (6) analisis peluang pasar, dan (7) penetapan penguasaan pasar. Langkah-langkah proses segmentasi pasar tersebut dapat digambarkan dalam skema sebagai berikut:


Gambar . Proses Segmentasi Pasar

Pentingnya Melakukan Segmentasi Segmentasi pasar diperlukan karena : 1. Peusahaan dapat lebih baik memahami perilaku segmen-segmen pasar yang lebih homogen sehingga dapat lebih baik dalam melayani kebutuhan-kebutuhan mereka. Program pemasaran dapat lebih diarahkan sesuai dengan perilaku dan kebutuhan masing-masing segmen pasar. 2. Apabila pasar terlalu luas dan berperilaku sangat beragam, perusahaan dapat memilih satu atau beberapa segmen pasar saja. Sehingga kapasitas pasar dapat lebih sesuai dengan luas segmen-segmen pasar yang terbentuk. 3. Pasar bersifat dinamis, tidak statis, yang berarti bahwa pasar berkembang terus yang ditandai dengan perubahan-perubahan seperti sikap, siklus kehidupan, kondisi keluarga, pendapatan, pola geografis dan sebagainya. 4. Produk barang atau jasa berubah sesuai dengan siklus kehidupan produk tersebut, dari tahap perkenalan sampai tahap penurunan.

Persyaratan Segmentasi Yang Efektif Ada banyak cara untuk mensegmentasi pasar, namun tidak semua segmentasi efektif. Terdapat beberapa faktor yang harus dipertimbangkan untuk melakukan segmentasi pasar yang efektif. Keempat faktor tersebut adalah:

1. Dapat diukur (Measurability), yaitu informasi mengenai sifatsifat pembeli yang mencakup ukuran, daya beli dan segmen yang dapat diukur. Misalnya, jumlah 84 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

segmen masyarakat kaya sebagai calon pembeli mobil yang dijadikan segmen penjualan mobil Toyota Kijang. 2. Dapat dijangkau (Accessibility), yaitu segmen pasar dapat dijangkau dan dilayani secara efektif. 3. Besarnya cakupan (Substantiality), yaitu tingkat keluasan segmen pasar dan menjanjikan keuntungan bila dilayani. Suatu segmen sebaiknya merupakan kelompok yang homogen dengan jumlah yang cukup besar, sehingga cukup bernilai jika dilayani dengan program pemasaran yang disesuaikan. 4. Dapat dilaksanakan, yakni program yang efektif dapat dirancang untuk menarik dan melayani segmen tersebut. Sebagai misal, walaupun sebuah perusahaan angkutan antar kota mengidentifikasi sepuluh segmen pasar, namun stafnya terlalu sedikit untuk mengembangkan pemasaran terpisah bagi tiap segmen. 5. Memberikan keuntungan (profitable), Segmentasi pasar bukanlah pekerjaan yang mudah. Apabila segmen-segmen pasar yang telah terbentuk masing-masing atau sebagian besar tidak memberikan keuntungan dari perbedaan tersebut, maka usaha ini tidak bermanfaat. Artinya hanya segmen-segmen yang memberikan peluang untuk keuntungan rancangan tersebut yang bermanfaat. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan segmentasi adalah analisis cluster. Contoh analisis cluster sebagai berikut : Dalam sebuah perawatan psikiater. Kita mengukur setiap subjek dengan menggunakan empat kuesioner yang terdiri dari : Spielberger Trait Anxiety Inventory (STAI), the Beck Depression Inventory (BDI), a measure of Intrusive Thoughts and Rumination (IT) and a measure of Impulsive Thoughts and Actions (Impulse). Asumsi yang digunakan dalam pengukuran ini adalah respon subjek terhadap metode yang digunakan. Dalam menguji analisis, kita menggunakan dua orang psikolog dengan dasar DSM-IV. Data yang diperoleh sebagai berikut : 85 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

Tabel 2 : data

Pengolahan data menggunakan SPSS V16 for windows dengan cara sebagai berikut : 1. Setelah keseluruhan data yang dikumpulkan tersebut di entry, selanjutnya klik menu analyze dan pilih sub menu Classify lalu Hierarchical Cluster hingga muncul tampilan :


2. Masukkan semua variabel ke dalam kotak Variable(s) dan klik Statistics, pilih agglomeration schedule dan pada bagian Cluster Membership klik Single solution, pada Number of cluster pilih 3, seperti pada tampilan di bawah ini dan klik Continue

3. Pilih Method, pada bagian Cluster Method pilih Ward’s method, dan pada bagian measure klik interval dan pilih Costumized. Abaikan kolom yang lain seperti pada gambar dibawah ini :


4. Pilih Plot, pada bagian klik Dendrogram, dan pada bagian Icicle klik All cluster dan pada Orientation klik Vertical. Abaikan kolom yang lain seperti pada gambar dibawah ini :

5. Kemudian klik OK, sehingga diperoleh hasil sebagai berikut :


Dari data di atas, kita dapat melihat tiga cluster dan kita akan melanjutkan analisis untuk menentukan grup cluster. Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada tabel dibawah.


B. Target Pasar (Targetting) Dalam menetapkan sasaran pasar (target pasar), perusahaan terlebih dulu harus melakukan segmentasi pasar, dengan cara mengelompokkan konsumen (pembeli) ke dalam kelompok dengan ciri-ciri (sifat) yang hampir sama. Setiap kelompok konsumen dapat dipilih sebagai target pasar yang akan dicapai. Segmentasi pasar dimaksudkan untuk mengkaji dan mencari kesempatan segmen pasar yang dihadapi perusahaan, menilai segmen pasar, dan memutuskan berapa banyak dari segmen pasar yang ada tersebut yang akan dilayani oleh perusahaan. Penentuan target pasar sangat penting karena perusahaan tidak dapat melayani seluruh konsumen atau pembeli yang ada di pasar. Pembeli yang ada terlalu banyak dengan kebutuhan dan keinginan yang beragam atau bervariasi, sehingga perusahaan harus mengidentifikasi bagian pasar mana yang akan dilayaninya sebagai target pasar. Kegiatan pemasaran akan lebih berhasil jika hanya diarahkan kepada konsumen tertentu sebagai target pasar yang dituju. Target pasar adalah kelompok konsumen yang agak homogen, yang akan dijadikan sasaran pemasaran perusahaan. Dalam hal ini perusahaan harus memperhatikan jenis kebutuhan dan keinginan konsumen. Selain itu perlu diperhatikan pula kebutuhan dan keinginan kelompok konsumen manakah yang akan dipenuhi. Konsumen memang pembeli yang harus dilayani perusahaan dengan memuaskan. Namun, tidak mungkin perusahaan benarbenar dapat memberikan kepuasan kepada seluruh konsumen yang ada di pasar, karena terbatasnya kemampuan atau sumber daya perusahaan. Untuk itu perusahaan perlu menentukan batas pasar yang akan dilayani atau yang menjadi target pasar, melalui pengelompokkan konsumen berdasarkan ciri-ciri atau sifatnya dikaitkan dengan kebutuhan dan keinginan mereka. Adapun yang dimaksud dengan target pasar adalah kelompok konsumen yang mempunyai ciri-ciri atau sifat hampir sama (homogen) yang dipilih perusahaan dan yang akan dicapai dengan strategi bauran pemasaran (marketing mix). Dengan


ditetapkannya target pasar, perusahaan dapat mengembangkan posisi produknya dan strategi bauran pemasaran untuk setiap target pasar tersebut. Target pasar perlu ditetapkan, karena bermanfaat dalam : 1. Mengembangkan posisi produk dan strategi bauran pemasaran. 2. Memudahkan penyesuaian produk yang dipasarkan dan strategi bauran pemasaran yang dijalankan (harga yang tepat, saluran distribusi yang efektif, promosi yang tepat) dengan target pasar. 3. Membidik peluang pasar lebih luas, hal ini penting saat memasarkan produk baru. 4. Memanfaatkan sumber daya perusahaan yang terbatas seefisien dan seefektif mungkin 5. Mengantisipasi persaingan Dengan mengidentifikasikan bagian pasar yang dapat dilayani secara efektif, perusahaan akan berada pada posisi lebih baik dengan melayani konsumen tertentu dari pasar tersebut. Dalam memilih pasar yang dituju (target pasar), perusahaan dapat menempuh tiga alternatif strategi, yaitu: (1) Strategi yang Tidak Membeda-bedakan Pasar (Undifferentiated

Marketing),

(2)

Strategi

yang

Membeda-bedakan

Pasar

(Differentiated Marketing), (3) Strategi yang Terkonsentrasi (Concentrated Marketing). (1). Undifferenciated Marketing 

Meninjau pasar secara keseluruhan.



Memusatkan perhatian pada kesamaan kebutuhan konsumen.



Menghasilkan dan memasarkan satu macam produk.



Menarik semua konsumen dan memenuhi kebutuhan semua konsumen




Pasar yang dituju dan teknik pemasarannya bersifat massal.



Ditujukan kepada segmen terbesar yang ada dalam pasar.

(2). Differentiated Marketing 

Melayani 2 atau lebih kelompok konsumen tertentu dengan jenis produk tertentu pula.



Menghasilkan dan memasarkan produk yang berbeda-beda melalui program pemasaran yang berbeda-beda untuk tiap kelompok konsumen tertentu tersebut.



Mengarahkan usahanya pada keinginan konsumen.



Memperoleh loyalitas, kepercayaan, serta pembelian ulang dari kelompok konsumen tertentu tersebut.

(3). Concentrated Marketing 

Memilih segmen pasar tertentu.



Memusatkan segala kegiatan pemasarannya pada satu atau lebih segmen pasar yang akan memberikan keuntungan terbesar.



Mengembangkan produk yang lebih ideal dan spesifik bagi kelompok konsumen tersebut.



Memperoleh kedudukan/posisi yang kuat di dalam segmen pasar tertentu yang dipilih.

Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi strategi target pasar, antara lain : 1. Sumber-sumber perusahaan. Bila sumber daya yang dimiliki sangat terbatas maka strategi target pasar yang tepat adalah concentrated marketing.


2. Homogenitas produk. Untuk produk yang homogen, maka strategi yang tepat untuk target pasarnya adalah undifferentiated. 3. Tahap-tahap dalam siklus kehidupan produk. Strategi yang tepat bagi produk baru adalah undifferentiated marketing. Untuk produk-produk yang banyak variasinya dapat digunakan juga concentrated marketing. Pada tahap kedewasaan produk digunakan strategi differenciated marketing. 4. Homogenitas pasar. Undifferentiated marketing cocok digunakan karena pembeli punya cita rasa yang sama, jumlah pembelian yang sama dan memiliki reaksi yang sama terhadap usaha pemasaran perusahaan. 5. Strategi pemasaran pesaing. Bila menghadapi pesaing yang menempuh strategi sama dengan strategi perusahaan, maka perusahaan harus lebih aktif mengadakan segmentasi untuk mendapat keberhasilan.

Untuk melakukan evaluasi target pasar diperlukan informasi dan analisis data yang berkenaan dengan : 1. Produk yang dipasarkan dan strategi bauran pemasaran yang dijalankan. Perusahaan dapat mengembangkan produk yang tepat untuk setiap target pasar dengan mempertimbangkan apakah produk tersebut masih sesuai dengan kebutuhan dan keinginan target pasar. Strategi bauran pemasaran yang dijalankan diarahkan pada target pasar dengan penyesuai harga yang tepat, saluran distribusi yang efektif, dan promosi yang tepat pola guna menjangkau target pasar. 2. Kepuasan konsumen yang menjadi target pasar. Kepuasan konsumen dapat diukur dari suara konsumen, kritik, saran, atau keluhan terhadap strategi pemasaran produk perusahaan. Makin kooperatif konsumen, makin puas pula konsumen terhadap strategi pemasaran produk perusahaan.


3. Laba perusahaan. Pencapaian tingkat laba ditentukan oleh pencapaian tingkat penjualan yang direncanakan dan harga penjualan yang ditetapkan. Makin tinggi tingkat berarti makin berhasil strategi perusahaan tersebut. Evaluasi ini dimaksudkan untuk menilai apakah target pasar yang dilayani perusahaan masih dapat diharapkan memberikan kontribusi pada pencapaian tujuan perusahaan. Jadi, bila kita ingin menentukan suatu target pasar yang dikehendaki, perhatikan hal-hal berikut ini: Lakukan segmentasi pasar  Kembangkan profil dan daya tarik segmen pasar yang ada  Pilih segmen pasar yang dituju  Kembangkan posisi produk untuk setiap segmen pasar yang dituju  Kemudian kembangkan bauran pemasaran untuk setiap segmen pasar yang dituju. C. Diferensiasi dan Positioning Setelah mengidentifikasi segmen pasar, maka sebuah perusahaan juga harus mengidentifikasi cara-cara spesifik yang dapat mendiferensiasikan produknya dan memilih “competitive positioning”. Diferensiasi Pada dasarnya diferensiasi adalah tindakan merancang satu set perbedaaan yang berarti untuk membedakan penawaran perusahaan dari penawaran pesaing (Kotler dan Keller, 2009). Diferensiasi dapat dilakukan melalui lima dimensi berikut ini : 1. Diferensiasi Produk, membedakan produk utama berdasarkan keistimewaan, kinerja, kesesuaian, daya tahan, keandalan, kemudahan untuk diperbaiki, gaya dan rancangan produk.


2. Diferensiasi Pelayanan, membedakan pelayanan utama berdasarkan kemudahan pemesanan,

pengiriman,

pemasangan,

pelatihan

pelanggan,

konsultasi

pelanggan, pemeliharaan dan perbaikan. 3. Diferensiasi

Personil,

membedakan

personil

perusahaan

berdasarkan

kemampuan, kesopanan, kredibilitas, dapat diandalkan, cepat tanggap dan komunikasi yang baik. 4. Diferensiasi Saluran, langkah pembedaan melalui cara membentuk saluran distribusi, jangkauan, keahlian dan kinerja saluran-saluran tersebut. 5. Diferensiasi Citra, membedakan citra perusahaan berdasarkan perbedaan identitas melalui penetapan posisi, perbedaan lambang dan perbedaan iklan. Pemosisian Produk di Pasar (Positioning) Positioning adalah tindakan merancang penawaran dan citra perusahaan sehingga menempati suatu posisi kompetitif yang berarti dan berada dalam benak pelanggan sasarannya (Kotler dan Keller, 2009). Positioning merupakan elemen yang sangat utama dalam suatu strategi pemasaran. Sebuah perusahaan dapat menentukan posisinya melalui persepsi pelanggan terhadap produknya dan produk pesaingnya sehingga akan dihasilkan peta persepsi. Dengan menggunakan informasi dari peta persepsi itu, dapat dikenali berbagai strategi penentuan posisi antara lain : a. Positioning menurut atribut produk. Usaha memposisikan diri menurut atribut produknya. b. Positioning menurut manfaat. Produk diposisikan sebagai pemimpin dalam suatu manfaat tertentu c. Positioning menurut harga/ kualitas. Produk diposisikan sebagai nilai (harga dan kualitas) terbaik. d. Positioning menurut penggunaan/ penerapan.


Usaha memposisikan produk sebagai yang terbaik untuk sejumlah penggunaan/ penerapan. e. Positioning menurut pemakai. Usaha memposisikan produk sebagai yang terbaik untuk sejumlah kelompok pemakai f.

Positioning menurut pesaing. Produk memposisikan diri sebagai lebih baik daripada pesaing utamanya.

g. Positioning menurut kategori produk. Produk diposisikan sebagai pemimpin dalam suatu kategori produk. Setelah kita menentukan dan memilih pasar sasaran, maka langkah selanjutnya adalah menentukan strategi pokok untuk masuk ke dalam persaingan bisnis dan pasar yaitu : a. Memposisikan produk Anda di pasar sebagai langkah merebut pasar di pikiran konsumen (mind share). b. Strategi diferensiasi produk Anda (differentiation) sebagai langkah strategis untuk membedakan produk Anda dengan produk pesaing dalam pikiran konsumen (mind share). c. Strategi penguatan merek (branding) dari propduk Anda sebagai langkah strategis untuk menahan konsumen agar tetap loyal, setia, bangga, dan puas dengan cara memasarkan dan menjual secara experiential (pengalaman) dan emotional (emosi) di hati para calon konsumennya (heart share).

Memposisikan produk Anda dalam pikiran konsumen (mind share) sebagai langkah awal yang jitu untuk memenangkan pertempuran (positioniong). Perusahaan harus berpikir bahwa merek harus diposisikan berbeda agar tidak masuk ke dalam jebakan komoditas produk (commodity trap). Oleh karena itu, tawarkan suatu produk yang berbeda untuk pasar anda, sebab konsumen mempunyai kebutuhan, keinginan, dan permintaan yang berbeda-beda. 96 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

Banyak pemasar menganjurkan untuk melakukan promosi sesuai dengan pemosisian produk Anda, yaitu satu manfaat terhadap pasar sasaran. Hal ini karena pembeli cenderung mengingat pesan ”nomor satu” terutama dalam masyarakat yang penuh komunikasi. Hal ini membuat konsumen selalu teringat akan produk Anda dalam jangka waktu lama. Pesan pemosisian bisa dicontohkan sebagai berikut : 

Kualitas terbaik



Layanan terbaik



Harga termurah



Nilai terbesar



Teknologi paling mutakhir, dll.

Namun ada juga konsumen yang senang dengan pemosisian dua manfaat , agar perusahaan mendapat ceruk khusus dalam segmen sasaran (niche market). Contoh mobil volvo yang memosisikan diri sebagai mobil paling aman dan paling awet.

Mengembangkan Pemosisian Produk Pemosisian produk (product positioning) dalam memposisikan produk relatif pada produk pesaing dalam benak konsumen. Sasaran utama strategi pemosisian adalah untuk membentuk sebuah citra merk tertentu dalam benak konsumen. Hal ini dapat dicapai dengan mengembangkan suatu strategi yang koheren yang dapat melibatkan semua elemen bauran pemasaran. Paling tidak ada lima pendekatan pada strategi pemosisian antara lain : a. Pemosisian berdasarkan ciri-ciri b. Pemosisian berdasarkan penggunaan atau penerapan c. Pemosisian berdasarkan pengguna produk d. Pemosisian berdasarkan kelas produk e. Pemosisian berdasarkan pesaing


a. Pemosisian Berdasarkan Ciri-Ciri Pemosisian berdasarkan ciri-ciri (positioning by atribute) adalah mengkaitkan sebuah produk dengan suatu ciri, kelengkapan produk atau manfaatnya bagi konsumen. Hyundai dan Yugo menekankan harga yang rendah. Volvo menekankan keamanan dan ketahanan, dengan menayangkan iklan uji tabrak serta menyitir data statistik usia pengguna rata-rata mobil merek Volvo. Fiat, sebaliknya membuat suatu upaya yang unik untuk memposisikan dirinya sebagai mobil Eropa yang dibuat dengan keahlian seniman Eropa. BMW menekankan efisiensi penanganan dan mesinnya, dengan menggunakan pita motto bertuliskan “mesin kemudi mutakhir” serta memamerkan kemampuan kinerja BMW di jalur balap. Sebuah produk baru juga dapat diposisikan dengan mengacu pada ciri-ciri yang diabaikan pesaing. Kadang kala suatu produk dapat diposisikan dengan mempertimbangkan dua atau lebih ciri sekaligus. Dimensi ciri harga/kualitas sangat banyak digunakan untuk memosisikan produk maupun toko. Dalam berbagai kategori produk, sebagian merek lebih menekankan penawaran layanan, kelengkapan, atau kinerja produknya, dan harga yang tinggi adalah salah satu tanda bagi konsumen akan tingginya kualitas.

b. Pemosisian Berdasarkan Penggunaan atau Penerapan Strategi pemosisian lainnya adalah pemosisian berdasarkan penggunaan atau penerapan (positioning by use or application). Sup Campbell selama bertahun-tahun diposisikan untuk digunakan pada saat makan siang dan diiklankan dengan gencar melalui radio pada saat siang hari. Saat ini berbagai macam Sup Campbell diposisikan untuk digunakan bagi pembuatan saus dan keju atau sebagai salah satu bagian dari makanan inti. AT&T memposisikan percakapan jarak jauh berdasarkan suatu jenis penggunaan tertentu. Misalnya iklan “gapai dan sentuhlah seseorang”


memposisikan percakapan jarak jauh sebagai suatu metode berkomunikasi dengan seseorang yang dicintai. Produk dapat menggunakan strategi pemosisian berganda, walaupun setiap penambahan strategi berarti juga mengundang kesulitan dan risiko. Sering kali strategi pemosisian berdasarkan penggunaan digunakan sebagai posisi kedua atau ketiga yang didisain untuk mengembangkan pasar.

c.

Pemosisian Berdasarkan Pengguna Produk Pendekatan lainnya adalah pemosisian berdasarkan pengguna produk

(positioning by product user) atau kelas pengguna. Lini kosmetik Charlie dari Revlon diposisikan dengan mengkaitkannya dengan suatu profil gaya hidup tertentu. Johnson&Johnson meningkatkan pangsa pasarnya dari 3 ke 14 persen ketika perusahaan tersebut memposisi ulang shamponya dari sebuah produk yang digunakan oleh bayi ke shampo yang digunakan untuk mereka yang sering mencuci rambutnya yang berarti mereka membutuhkan shampo yang lembut. Strategi yang sama juga digunakan untuk menarik orang dewasa menggunakan minyak bayi Johnson.

d. Pemosisian Berdasarkan Kelas Produk Dalam kondisi tertentu seorang produsen dapat menggunakan pemosisian berdasarkan kelas produk (positiong by product class). Misalnya, kopi Maxim yang dikeringkan dalam kondisi dingin diposisikan sebagai kopi biasa dan kopi instan. Beberapa jenis margarin diposisikan sebagai mentega. Sebuah produsen susu bubuk memperkenalkan minuman sarapan instan yang diposisikan sebagai pengganti sarapan pagi dan produk yang sama diposisikan sebagai makanan pengganti bagi mereka yang sedang berdiet.


e.

Pemosisian Berdasarkan Pesaing Dalam sebagian besar strategi pemosisian, yang menjadi kerangka acuan yang

eksplisit dan implisit adalah persaingan (pemosisian berdasarkan pesaing). Sering kali tujuan utama dari pemosisian jenis ini adalah untuk meyakinkan konsumen bahwa suatu merek adalah lebih baik daripada merek pemimpin pasar (atau merek-merek lain yang diterima baik selama ini) untuk ciri-ciri tertentu. Pemosisian dengan mengacu pada pesaing biasanya dilakukan dalam iklan dimana pesaing disebutkan dan diperbandingkan. Misalnya, iklan Burger Kings menyatakan bahwa burger dari McDonald’s kandungan daging sapinya lebih sedikit dan rasanya tidak seenaknya produksi Burger Kings karena produk McDonald’s tidak dipanggang di atas api. Pepsi dan Coke terus meluncurkan iklan perbandingan yang menyatakan bahwa produk mereka memiliki rasa yang lebih enak dibandingkan produk pesaing.

Analisis faktor dapat digunakan untuk menentukan faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap ide yang akan diteliti. Berikut contoh kasus, berkenaan dengan Pemerintah Kota XYZ yang bermaksud mendirikan terminal terpadu di daerah Kota XYZ. Pihak Pemkot bermaksud untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang harus dipertimbangkan dalam merencanakan dan membangun terminal terpadu dengan menggunakan metode Analisis Faktor. Untuk itu dikumpulkan data 10 variabel dari 17 kecamatan di Kota Bandung. Variabel-variabel yang dimaksud adalah : Var. 1 : jumlah preman/calo angkutan umum (orang) Var. 2 : hirarki kecamatan dalam lingkup daerah (skor) Var. 3 : skala pelayanan kecamatan (skor) Var. 4 : jumlah warga kecamatan (KK) Var. 5 : jumlah tenaga kerja yang tersedia (orang) Var. 6 : luas lahan milik pemerintah yang di peruntukan terminal (Ha) Var. 7 : luas tanah milik perorangan (Ha) 100 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

Var. 8 : jumlah keuangan kecamatan (Rp) Var. 9 : panjang ruas jalan (Km) Var. 10 : kinerja prasarana (skor)

Data tersaji sebagai berikut :

Untuk dapat melakukan penilaian terhadap kelayakan variabel di atas, yang perlu diperhatikan bahwa satuan yang dimiliki oleh data (variabel) ternyata sangat bervariasi (Ha, skor, Km, Rp, dll). Oleh karena itu, proses penilaian variabel untuk kasus dengan data yang bervariasi dalam besaran, dilakukan dengan dua tahapan yaitu : standarisasi data dengan Z-score dan penilaian variabel. Perlunya dilakukan standarisasi terlebih dahulu mengandung maksud untuk menghindari munculnya perbedaan yang sangat mencolok sehingga akan menyebabkan bias dalam analisis faktor. Namun apabila data yang dimiliki tidak bervariasi dalam besaran, dapat langsung melakukan langkah penilaian tanpa melakukan tahapan standarisasi terlebih dahulu. Langkah-langkah pengoperasian program SPSS V10 for windows untuk menjawab masalah dia atas adalah sebagai berikut : 101 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

1. Setelah keseluruhan data yang dikumpulkan tersebut di entry, selanjutnya klik menu analyze dan pilih sub menu Descriptive Statistics lalu Descriptives hingga muncul tampilan :

2. Masukkan semua variabel ke dalam kotak Variable(s) dan aktifkan bagian Save standardized values as variables. Abaikan bagian yang lain lalu tekan tombol OK untuk menampilkan hasil standardisasi. 3. Selanjutnya perhatikan tampilan tabel data (buka data view). Perhatikan pada kolom lanjutan telah muncul nilai masing-masing variabel yang telah distandarkan, yaitu dengan muncul nilai Z-score masing-masing variabel seperti :


4. Setelah melakukan standarisasi, langkah selanjutnya adalah melakukan penilaian variabel. Adapaun langkah-langkah yang dilakukan dalam melaukan penilaian variabel yaitu klik menu analyze dan pilih sub menu data reduction lalu factor. Seperti gambar dibawah ini :

Kemudian akan muncul :

5. Sesuai dengan kasus, maka masukkan semua variabel Z-score yang ada ke dalam bagian Variables. Selanjutnya klik pada kotak Deskriptives hingga tampak seperti berikut :


6. Pada bagian Correlation Matrix berisi berbagai alat pengujian dengan dasar korelasi antar variabel. Untuk itu, pada bagian ini pilih dengan cara mengaktifkan kotak pada Determinant, KMO and Bartlett’s test of Sphericity dan Antiimage. 7. Abaikan bagian yang lain dan selanjutnya tekan tombol Continue untuk kembali ke menu utama; kemudian tekan OK untuk dapat menampilkan output dari aplikasi program SPSS.

Sebelum melakukan pengujian, langkah yang harus dilakukan adalah menentukan hipotesa terlebih dahulu. Adapun hipotesa untuk signifikansi adalah : Ho : sampel (variabel) belum memadai untuk dianalisis lebih lanjut H1 : sampel (variabel) sudah memadai untuk dianalisis lebih lanjut Sedangkan kriteria dalam melihat signifikansi adalah : Sig > 0,05, maka Ho diterima Sig < 0,05, maka Ho ditolak Selain itu perlu diperhatikan angka MSA (Measure of Sampling Adequacy), yaitu berkisar 0 sampai 1 dengan kriteria : - MSA = 1; variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain - MSA > 0,5; variabel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut - MSA < 0,5; variabel tidak dapat diprediksi dan tidak dapat dianalisis lebih lanjut, atau harus dikeluarkan dari variabel lainnya Dalam aplikasi SPSS, angka MSA ditunjukkan dalam Tabel matriks Anti Image;


tepatnya pada sumbu diagonal matriks Anti-Image Correlation. Output yang ditampilkan dari beberapa langkah aplikasi program SPSS yang dilakukan di atas :

Nilai determinan yang dihasilkan adalah 2,292 x 10 , ini berarti menunjukkan nilai yang mendekati 0; dan inilah yang diharapkan (Determinant ≈ 0). Dengan demikian matriks korelasi yang terbentuk bukanlah matrik identitas.

Nilai KMO and Bartlett’s test adalh 0,618 dengan signifikansi 0,00. Oleh karena nilaitersebut sudah di atas 0,6 dan signifikansi jauh di bawah 0,05, maka variabel dan sampel yang ada sebenarnya cukup dapat dianalisis lebih lanjut. Namun demikian, masih perlu diperhatikan nilai MSA yaitu dari tampilan output tabel Anti Image. Perhatikan bagian Anti-Image Correlation, khususnya pada nilai korelasi yang bertanda a (arah diagonal dari kiri atas ke kanan bawah); nilai MSA variabel jumlah preman/calo angkutan umum = 0,736; variabel hirarki kecamatan dalam lingkup regional = 0,755; dan seterusnya untuk variabel yang lain. Dengan kriteria nilai MSA tersebut, terlihat MSA variabel luas lahan milik pemerintah (6,772E ), jumlah keuangan kecamatan (0,382) dan kinerja prasarana (0,360) tidak memenuhi batas 0,5. maka variabel tersebut dikeluarkan dan perlu dilakukan proses pengujian ulang. Namun apabila terdapat lebih dari 1 variabel yang memiliki MSA di


bawah 0,5, maka yang dikeluarkan adalah variabel dengan MSA terkecil; dan proses penilaian tetap harus dilakukan pengulangan. Dengan demikian variabel yang harus dikeluarkan adalah luas lahan milik pemerintah.

Yang perlu diperhatikan bahwa dalam proses penilaian ulang tersebut, langkahlangkah yang dilakukan = langkah penilaian sebelumnya. Hanya saja tidak lagi memasukkan variabel yang telah dinyatakan harus dikeluarkan. Untuk mengetahui apakah variabel-variabel tersebut dapat direduksi menjadi satu atau lebih faktor. Dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut : 1. Dari tampilan data yang telah di entry, klik menu analyze dan pilih sub menu data reduction lalu factor. 2. Masukkan semua variabel (kecuali variabel luas lahan milik pemerintah) ke dalam kotak Variables. Kemudian klik pada bagian extraction hingga tampak:

3. Dalam menu Extraction berisikan berbagai tools untuk melakukan proses ekstraksi variabel (factoring). Pada bagian Method tetapkan pada pilihan Principal Components (pilihan ini sudah default). Kemudian untuk bagian Analyze tetap pada pilihan Correlation Matrix; aktifkan unrotated factor solution dan Scree plot pada bagian Display; sedangkan eigenvalues over tetap pada angka 1 dan Maximum iteration, juga tetap pada angka 25.


abaikan bagian yang lain dan tekan tombol Continue untuk kembali ke menu utama. 4. Selanjutnya klik pada bagian Rotation hingga muncul tampilan:

5. Pada Method berisikan berbagai metode rotasi; untuk itu pilih Varimax. Sedangkan sehubungan dengan proses rotasi, untuk dapat menampilkan output, maka pilih Rotated Solution dan Loading plot(s) pada Display. Biarkan Maximum Iterations for Convergen tetap pada angka 25. selanjutnya tekan tombil Continue untuk kembali ke menu utama. 6. Berikutnya klik pada bagian Options hingga muncul :

7. Pada bagian ini yang diharapkan yaitu agar tampilan output dengan sendirinya telah mengurutkan nilai dari yang terbesar untuk keseluruhan variabel. Untuk itu klik Sorted by size pada Coefficient Display Format. Abaikan bagian yang lain kemudian tekan tombol Continue untuk kembali ke menu utama. 8. Tekan tombol OK untuk menampilkan output :


Communalities Initial

Extraction

1.000

.940

1.000

.851

Skala pelayanan kecamatan (skor)

1.000

.876

Jumlah warga kecamatan (KK)

1.000

.892

Jumlah tenaga kerja yang tersedia (orang)

1.000

.770

1.000

.990

Luas tanah milik perorangan (Ha)

1.000

.591

Jumlah keuangan kecamatan (Rp)

1.000

.911

Panjang ruas jalan (Km)

1.000

.788

Kinerja prasarana (skor)

1.000

.916

Jumlah

preman/calo

angkutan

umum

(orang) Hirarki kecamatan dalam lingkup daerah (skor)

Luas lahan milik pemerintah yang di peruntukan terminal (Ha)

Extraction Method: Principal Component Analysis. Communalities merupakan nilai yang menunjukkan kontribusi variabel tersebut terhadap faktor yang terbentuk. Dapat juga didefinisikan sebagai besaran nilai varians (dalam persentase) suatu variabel yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Nilai communalities ini sama pengertiannya dengan nilai koefisien determinasi (pada model regresi). Pada tabel di atas misalnya, nilai communalities variabel jumlah preman/calo angkutan umum = 94%; ini berarti sebesar 94% varians dari variabel jumlah preman/calo angkutan umum dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Untuk variabel hirarki kecamatan dalam lingkup daerah, nilai communalities = 84,2%. Hal ini berarti sekitar 84,2% varians dari variabel hirarki kecamatan dalam


lingkup daerah dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Demikian seterusnya dengan variabel lainnya. Semakin besar communalities sebuah variabel, berarti semakin erat hubungannya dengan faktor yang terbentuk.

Total Variance Explained Extraction Sums of Squared Rotation Sums of Squared Com Initial Eigenvalues pone

%

Loadings

of Cumulati

%

Loadings of Cumulati

%

of Cumulativ

nt

Total

Variance ve %

Total

Variance ve %

Total Variance

e%

1

4.959

49.587

49.587

4.959

49.587

49.587

4.914 49.144

49.144

2

2.435

24.349

73.936

2.435

24.349

73.936

2.474 24.742

73.887

3

1.132

11.317

85.253

1.132

11.317

85.253

1.137 11.367

85.253

4

.554

5.539

90.792

5

.438

4.379

95.171

6

.281

2.814

97.985

7

.109

1.089

99.075

8

.045

.453

99.528

9

.031

.314

99.841

10

.016

.159

100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Berdasarkan tabel di atas ada beberapa hal yang dapat diketahui : - Nilai eigenvalues; yang menunjukkan jumlah variabel yang menjadi anggota suatu faktor.


- Besaran variansi yang dapat dijelaskan oleh faktor dengan sejumlah variabel pembentuknya. - Jumlah faktor yang dapat terbentuk oleh sejumlah variabel yang dimiliki. Setelah dilakukan ekstraksi, tampak dalam tabel di atas bahwa faktor yang terbentuk sebanyak 2 faktor, dengan masing-masing mempunyai nilai eigenvalues 4,956 dan 2,434. sesuai dengan definisi eigenvalues, berarti kita dapat mengatakan bahwa faktor-1 beranggotakan 4,956 variabel dan faktor-2 beranggotakan 2,434 variabel (faktor yang mempunyai nilai eigenvalues < 1, berarti tidak mempunyai anggota variabel pembentuk faktor). Tabel di atas menunjukkan adanya 9 component (variabel) yang dimasukkan dalam analisis faktor dengan masing-masing variabel memiliki variansi 1, maka total variansi adalah 9x1 = 9. Sesuai dengan jumlah faktor yang terbentuk dan jumlah variansi masing-masing variabel yang diketahui, selanjutnya dapat dijelaskan oleh masing-masing faktor maupun oleh keseluruhan faktor yang terbentuk (baik sebelum dirotasi dan setelah dirotasi). - Variansi faktor-1 : (4,956/9) x 100% = 44,066% - Variansi faktor-2 : (2,434/9) x 100% = 27,046% Artinya bahwa sebesar 44,066% variasni dari variabilitas pembentuk faktor-1 dapat dijelaskan faktor tersebut, dan sebesar 27,046% variansi dari variabilitas pembentuk faktor-2 dapat dijelaskan oleh faktor tersebut. Sedangkan total kedua faktor tersebut akan mampu menjelaskan 82,122% (atau 44,066% + 27,046%) dari variabilitas kesembilan variabel asli tersebut.

Nilai batas eigenvalues pembentuk faktor adalah 1; apabila kurang dari 1 berarti tidak terdapat variabel pembentuk faktor. Dengan demikian, dari grafik tersebut tampak bahwa ada 2 faktor yang terbentuk. Hal ini berarti sama dengan hasil pendefinisian sebelumnya.


Component Matrixa Component 1

2

3

Jumlah preman/calo angkutan umum (orang)

.946

-.212

.003


.930

.089

.051

Hirarki kecamatan dalam lingkup daerah (skor) .915

-.058

.101


.858

.175

-.064


.800

.501

.016


.784

-.409

-.076


.579

-.506

.029


.130

.919

-.232


.121

.909

.263

-.059

-.038

.992

Luas lahan milik pemerintah yang di peruntukan terminal (Ha)

Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 3 components extracted.

Tabel Component Matrix di atas menunjukkan nilai loading factor masing-masing variabel terhadap faktor. Loading Factor adalah nilai yang menunjukkan hubungan (korelasi) suatu variabel terhadap faktor. Apabila suatu variabel mempunyai nilai loading factor terbesar pada faktor tertentu (dibanding faktor lainnya), maka variabel tersebut akan menjadi anggota atau pembentuk faktor tersebut. Nilai loading factor yang disarankan sebagai penentu komponen faktor yaitu setidaknya bernilai 0,7 (korelasi ≥ 0,7). Hal ini sesuai dengan pendefinisian koefisien korelasi bahwa (0,7 ≤ r < 0,9) dikatakan bahwa adanya hubungan yang kuat antar variabel yang diteliti.


Dari tabel Component Matrixs di atas dapat pula diketahui distribusi variabel terhadap 2 faktor yang terbentuk. Cara yang dilakukan untuk melihat distribusi variabel tersebut yaitu dengan membandingkan nilai loading factor suatu variabel pada faktor-faktor yang ada, misal : - korelasi variabel jumlah preman/calo angkutan umum dengan faktor-1 adalah +0,946, berarti menunjukkan hubungan yang sangat kuat. Sedangkan dengan faktor-2 mempunyai korelasi –0,211, yang berarti tidak adanya hubungan antara variabel jumlah preman/calo angkutan umum dengan faktor-2. dengan demikian, variabel jumlah preman/calo angkutan umum dimasukkan dalam komponen faktor-1. Hal ini berlaku pula untuk variabel lainnya. Apabila dalam ekstraksi yang dilakukan ini masih dirasa belum dapat diyakini, misalnya masih adanya suatu variabel yang belum jelas akan menjadi komponen faktor mana, maka langkah rotasi harus dilakukan. Sebagai contoh dalam kasus ini yaitu variabel luas tanah milik perorangan yang mempunyai nilai loading factor pada faktor-1 = +0,579 dan pada faktor-2 = -0,505. hal ini masih belum dapat diyakini variabel tersebut akan masuk dalam komponen faktor-1 atau faktor-2. setelah dilakukan proses rotasi dengan metode varimax, hasilnya :


Rotated Component Matrixa Component 1

2

3

.965

-.090

-.022

.918

.062

.073


.912

.208

.018


.827

-.308

-.091


.826

.280

-.097


.730

.599

-.024


.639

-.427

.024


.012

.925

.234


.005

.921

-.260

-.025

-.014

.995

Jumlah preman/calo angkutan umum (orang) Hirarki kecamatan dalam lingkup daerah (skor)

Luas

lahan

milik

pemerintah

yang

di

peruntukan terminal (Ha)

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 3 iterations.

Setelah dilakukan rotasi dapat disimpulkan : - Faktor-1 mempunyai komponen variabel-variabel : 1. Jumlah preman/calo angkutan umum 2. Hirarki kecamatan dalam kingkup daerah 3. Skala pelayanan kecamatan 4. Panjang ruas jalan 5. Jumlah tenaga kerja yang tersedia


6. Jumlah warga kecamatan 7. Luas tanah milik perorangan - Faktor-2 mempunyai komponen variabel-variabel : 1. Kinerja prasarana 2. Jumlah keuangan kecamatan - Variabel luas lahan milik pemerintah tidak menjadi komponen baik faktor-1 maupun faktor-2. Hal ini dikarenakan variabel tersebut dianggap kurang mempunyai hubungan (korelasi < 0,7) terhadap kedua faktor yang tebentuk.


BAB VII PENGEMBANGAN STRATEGI PEMASARAN

Pengertian Marketing Mix (Bauran Pemasaran)

Marketing Mix adalah kombinasi dari empat variabel atau kegiatan yang merupakan inti dari sistem pemasaran perusahaan. Konsep bauran pemasaran pertama kali dikenalkan oleh John B McKitterick pada tahun 1957 pada konferensi Amerika Marketing Asosiation di Chicago. McKettrick yang ketika itu menjabat sebagai president of general electric memaparkan bahwa the marketing mix concept adalah sebuah konsep yang berorentasi kepada pelanggan, profit dan filosofi bisnis. Konsep ini kemudian dikombinasikan dengan empat elemen perusahaan dari konsep pemasaran klasik yaitu market focus, costumer orientation, co-ordinated marketing dan goal profitability. Lalu pada tahun 1965 Neil H Borden memperkenalkan konsep marketing mix dalam sebuah tulisan yang berjudul “the concept of the marketing mix” rumusan Borden tentang marketing mix termasuk dalamnya (produk pricing, branding, distribution channels, personnal celling, advertising, promotion, packing, display, servicing, physical handing, fuct finding serta analisis). Jerome McCarthy yang kemudian mengelompokkan rumusan ini ke dalam empat kategori yang kini dikenal sebagai 4P dari marketing mix. Maka dengan kata lain bauran pemasaran (marketing mix) dapat dikatakan sebagai serangkaian variabel pemasaran yang dapat dikuasia oleh koperasi yang digunakan untuk mencapai tujuan dalam sasaran pasar seperti yang tampak pada bagan berikut : Bauran pemasaran didefinisikan oleh Swasta dan Irawan sebagai “kombinasi dari 4P atau kegiatan yang merupakan inti dari sistem pemasaran yakni : produk struktur harga, kegiatan promosi dan sistem distribusi. (1990 : 78) 2 Sedangkan Kotler dan Amstrong (2001:71-72) mendefinisikan marketing mix sebagai seperangkat alat


pemasaran taktis dan terkontrol yang dipadukan oleh perusahaan untuk menghasilkan respons yang diinginkan sasaran pasar. Bauran pemasaran terdiri atas segala sesuatu yang dapat dilakukan perusahaan atau koperasi untuk mempengaruhi permintaan produknya. Dan ini dapat digolongkan dalam empat, kelompok variabel yang dikenal dengan “4P” (price, product, plaece dan promotion).3 Maka dengan demikian bauran pemasaran (marketing mix) dapat disimpulkan sebagai serangkaian dari pada variabel pemasaran yang dapat dikuasai oleh perusahaan atau koperasi yang digunakan untuk mencapai tujuan dalam pasar sasaran dan variabel itu terdiri atas “4P” Di dalam pengambilan keputusan dibidang pemasaran hampir selalu berkaitan dengan variabel-variabel marketing tersebut karena itu marketing mix sangat penting sebagai alat yang dapat dipakai dalam pemasaran praktis variabel-variabel yang tergabung dalam marketing mix.

1.1 Produk Produk menurut Kotler dan Keller (2009 : ) dapat didefinisikan sebagai berikut “produk adalah setiap apa saja yang ditawarkan ke pasar untuk mendapatkan perhatian, pembelian, atau konsumsi yang dapat memenuhi keinginan atau kebutuhan” meliputi benda fisik, jasa, tempat, organisasi dan gagasan. Indikator-indikator yang bisa menunjukkan pertimbangan konsumen dalam keputusan pembelian produk dikembangkan dalam teori sebagai berikut: a. Inti Produk Pada tingkat pertama ini perencanaan produk harus mampu mengupas apa yang sebenarnya dibeli oleh pembeli. Dalam setiap produk terdapat kebutuhan yang tersembunyi. Kedua faktor inilah yang sebenarnya harus diketahui oleh perencana produk. b. Wujud Produk Setelah mengetahui dari inti produk dapat diwujudkan suatu produk yang mempunyai karakteristik yaitu : mutu, ciri khas, model, corak, merek dan 116 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

kemasan. Boone dan Kurtz (2007:129) mengatakan bahwa sebuah nama merek bagian dari merek yang terdirir atas kata-kata atau huruf-huruf yang terdapat dalam sebuah nama. Yang membedakan penawaran-penawaran perusahaan dari para pesaingnya. Maka dari itu merek suatu barang itu merupakan hal yang sangat penting dalam pengembangan sebuah produk karena merek merupakan identitas yang selalu dan akan mudah diingat oleh para konsumen sehingga dalam pemberian

nama

terhadap

merek

itu

harus

mudah

diingat

dan

menyenangkan. c. Produk formal (formal product) Merupakan penampilan atau perwujudan dari produk inti maupun perluasan produknya. Produk formal ini lebih dikenal oleh sebagian besar pembeli sebagai daya tarik, yang tampak langsung (tangible offer) dimata konsumen. Dalam hal ini ada beberapa komponen yang terdapat pada produk yaitu desain/bentuk, daya tahan/mutu, daya tarik/keistimewaan, pengemasan, nama merek/brand name. d. Produk tambahan (augmented product) Mencakup berbagai tambahan manfaat yang dapat dinikmati oleh konsumen dari produk inti yang dibelinya. Beberapa manfaat tambahan itu akan memperluas manfaat produk yang ditawarkan atau dipasarkan.

Maka dari itu produk diklasifikasikan menjadi dua macam yaitu : 1) Produk Konsumen (Consumer Products) Produk konsumen merupakan produk yang dibeli konsumen akhir untuk konsumsi pribadi. Produk konsumen meliputi : a) Produk sehari-hari (convenience product) Merupakan produk dan jasa konsumen yang biasanya sering dan cepat dibeli oleh pelanggan dan disertai dengan usaha yang sedikit dalam membandingkan dan membeli. Harga produk sehari-harinya biasanya cukup murah dan 117 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

disebarkan cukup luas dibanyak lokasi atau toko agar produk tersedia dengan mudah ketika pelanggan membutuhkannya. b) Produk Shopping (shopping product) Adalah produk yang jarang dibeli oleh konsumen sehingga dalam proses pemilihan

dan

pembeliannya

konsumen

melakukan

pembandingan

karakteristik seperti kecocokan, harga dan gaya. c) Produk khusus atau spesial (specialty product) Merupakan produk konsumen dengan karakteristik unik atau identifikasi merek yang dicari oleh kelompok pembeli tertentu, sehingga mereka bersedia mengeluarkan usaha khusus untuk memperolehnya. d) Produk yang tidak dicari (unsought product) Adalah produk konsumen dimana keberadaannya tidak diketahui atau jika diketahui oleh konsumen pun tidak terpikir oleh mereka untuk membelinya. Oleh karenanya, produk yang tidak dicari memerlukan iklan penjualan pribadi dan upaya pemasaran lainnya. 2) Produk Industri (industrial product) Produk industri adalah produk yang dibeli untuk pemrosesan lebih lanjut atau penggunaan yang terkait dengan bisnis. Produk industri dapat dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu: a) Bahan dan suku cadang Meliputi bahan baku, bahan manufaktur dan suku cadang. Bahan baku terdiri dari produk pertanian (gandum, kapas, dan sebagainya) dan produk alami (ikan, kayu, dan sebagainya). Bahan manufaktur dan suku cadang terdiri dari komponen bahan (besi, benang, semen) dan komponen suku cadang (motor kecil, ban, cetakan). Harga serta jasa adalah faktor pemasaran utama dalam kelompok ini, merek dan iklan cenderung kurang begitu penting. b) Barang modal Merupakan

Produksi

industri

yang

membantu


proses

produksi/operasi, termasuk pemasangan dan peralatan tambahan. Pemasangan terdiri dari pembelian utama seperti bangunan dan peralatan tetap. Peralatan tambahan meliputi peralatan pabrik yang dapat dipindahkan dan peralatan kantor. c) Perlengkapan dan jasa Meliputi

perlengkapan

operasi

dan

alat-alat

perbaikan

dan

pemeliharaan serta jasa konsultasi bisnis. Jasa-jasa ini biasanya diserahkan dengan menandatangani kontrak.

Penerapan marketing model dalam produk 

Penjadwalan Produk

Sebuah perusahaan ABC memiliki bengkel ban mobil. ABC menerima pemesanan 1000 unit ban standar dan 1250 ban deluxe bulan depan dan 800 ban standar dan 1500 ban deluxe untuk tahun berikutnya. Semua order harus terpenuhi. Biaya yang dibutuhkan untuk membuat satu ban standar sebesar Rp 100.000 dan Rp 160.000 untuk ban deluxe. Tersedia 1000 jam kerja dan 500 jam lembur untuk setiap bulan. Setiap ban membutuhkan waktu pengerjaan selama 5 jam untuk ban standar dan 6 jam untuk ban deluxe. Biaya penyimpanan sebesar Rp 20.000 sebulan untuk setiap unit. Tentukan waktu kerja dan waktu lembur untuk mengerjakan pesanan tersebut setiap bulan. . Bulan 1

Bulan 2

Ban

Waktu Kerja

Lembur

Waktu Kerja

Lembur

Standar

SR1

SO1

SR2

SO2

Deluxe

DR1

DO1

DR2

DO2


Dimana : SI = jumlah ban standar yang disimpan dari bulan 1 ke bulan 2 DI = jumlah ban deluxe yang disimpan dari bulan 1 ke bulan 2

Kita menginginkan untuk meminimalkan biaya produksi dan penyimpanan ban. Min. (biaya produksi setiap ban x jumlah ban yang diproduksi) + (biaya penyimpanan x jumlah ban yang disimpan).

Min 10SR1 + 15SO1 + 10SR2 + 15SO2 + 16DR1 + 24DO1 + 16DR2 + 24DO2 + 2SI + 2DI Produksi bulan 1 = (jumlah yang dibutuhkan) + (jumlah yang disimpan) Standar: (1) SR1 + SO1 = 1,000 + SI or SR1 + SO1 - SI = 1,000 Deluxe: (2) DR1 + DO1 = 1,250 + DI or DR1 + DO1 -–DI = 1,250 Produksi bulan 2 = (jumlah yang dibutuhkan) + (jumlah yang disimpan) Standar: (3) SR2 + SO2 = 800 - SI or SR2 + SO2 + SI = 800 Deluxe: (4) DR2 + DO2 = 1,500 - DI or DR2 + DO2 + DI = 1,500 Jumlah jam kerja yang digunakan bulan 1 < jumlah jam kerja yang tersedia pada bulan 1 (5) .5SR1 + .6DR1 < 1000 Jumlah jam lembur yang digunakan bulan 1 < jumlah jam lembur yang tersedia pada bulan 1 (6) .5SO1 + .6DO1 < 500 Jumlah jam kerja yang digunakan bulan 2 < jumlah jam kerja yang tersedia pada bulan 2 (7) .5SR2 + .6DR2 < 1000 120 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

Jumlah jam lembur yang digunakan bulan 2 < jumlah jam lembur yang tersedia pada bulan 2

(8) .5SO2 + .6DO2 < 500

Dengan menggunakan solver pada excel diperoleh nilai fungsi tujuan = 675.000.000 dan jumlah varibael lain sebagai berikut : Pengurangan

Variabel

Jumlah

SR1

500

0

SO1

500

0

SR2

200

0

SO2

600

0

DR1

1.250

0

DO1

0

2

DR2

1.500

0

DO2

0

2

SI

0

2

DI

0

2

Biaya

Dari perhitungan diatas dapat direkomendasikan jadwal produksi adalah sebagai berikut : Bulan 1

Bulan 2

Roda

Waktu Kerja

Lembur

Waktu Kerja

Lembur

Standar

500

500

200

600

Deluxe

1250

0

1500

0

Jadi minimum total biaya yang dibutuhkan sebesar Rp 675.000.000,00


Product Mix Sebuah perusahaan penyewaan perahu memiliki Rp 4.200.000.000 yang akan digunakan untuk membeli perahu pada tahun ini. Perahu tersebut dapat dibeli melalui dua perusahaan yaitu Sleekboat dan Racer. Perusahaan ini ingin membeli 50 perahu dan ingin membeli dengan jumlah yang sama dari Sleekboat yaitu Speedhawk dan Silverbird dan dari Racer yaitu Catman dan Classy. Jumlah perahu yang akan dibeli oleh perusahaan ini sebanyak 200 unit. Permasalahan ini dapat diselesaikan melalui linear programing. Jumlah yang diinginkan Perahu

Perusahaan

Biaya

Kapasitas

Profit harian

Speedhawk

Sleekboat

Rp 60.000.000

3

Rp 700.000

Silverbird

Sleekboat

Rp 70.000.000

5

Rp 800.000

Catman

Racer

Rp 50.000.000

2

Rp 500.000

Classy

Racer

Rp 90.000.000

6

Rp 1.100.000

•

Keterangan variabel x1 = jumlah Speedhawks yang dipesan x2 = jumlah Silverbirds yang dipesan x3 = jumlah Catmans yang dipesan x4 = jumlah Classys yang dipesan

•

Tentukan fungsi tujuan

Maximize total profit harian yang diharapkan Max (profit harian untuk setiap perahu) x (jumlah dalam sepuluh ribu rupiah) Max 70x1 + 80x2 + 50x3 + 110x4 •

Tentukan fungsi batasan (dalam Rp 10.000) Biaya yang dikeluarkan tidak lebih dari Rp 420.000:


(1) 6000x1 + 7000x2 + 5000x3 + 9000x4 < 420,000 Jumlah yang dibeli lebih dari 50 unit: (2) x1 + x2 + x3 + x4 > 50 Jumlah perahu dari Sleekboat sama dengan jumlah perahu dari Racer (3) x1 + x2 = x3 + x4 or x1 + x2 - x3 - x4 = 0 Kapasitas minimal 200: (4) 3x1 + 5x2 + 2x3 + 6x4 > 200 Tidak terdapat negatif yang negatif: xi > 0, for i = 1, 2, 3, 4 dengan menggunakan solver excel diperoleh hasil sebagai berikut : Nilai fungsi tujuan = Rp 50.400.000 Variable

Value

Reduced Cost

X1

28

0

X2

0

2

X3

0

12

X4

28

0

Constrain

Slack/Surplus Dual Price

1

0

0.012

2

6

0

3

0

-2

4

52

0

•

Solution Summary – Membeli 28 Speedhawks dari Sleekboat. – Membeli 28 Classy’s dari Racer.


– Total keuntungan harian sebesar Rp 50.400.000 – The minimum number of boats was exceeded by 6 (surplus for constraint #2). The minimum seating capacity was exceeded by 52 (surplus for constraint #4).

1.2 Harga Monroe (1992;8) mendefinisikan harga adalah sebagai sejumlah uang yang harus dikeluarkan untuk mendapatkan yang kita inginkan. Yaitu menganggap harga sebagai suatu perbandingan formal yang mengindikasikan kuantitas uang yang diperlukan untuk memperoleh suatu jumlah barang dan jasa.7 Oleh karena itu penetapan harga pada suatu barang sangat diperlukan dalam strategi pemasaran karena perusahaan yang mampu dengan jitu menetapkan harga tentunya akan dapat hasil yang memuaskan. Menurut Triton PB (2008 : 181) mengatakan bahwa ada delapan strategi penetapan harga yang paling sering dilakukan yaitu : a.

Strategi Penetapan Harga Produk Baru Prinsip strategi penetapan harga untuk produk baru adalah agar produk baru mampu memberikan kontribusi nyata bagi pertumbuhan pasar dengan dukungan penetapan harga yang tepat penetapan harga (pricing) terhadap barang baru dapat dilakukan denga dua cara yaitu skimming pricing (berusaha menjual harga yang lebih tinggi sebelum membidik konsumen yang lebih peka terhadap harga) dan panetration Pricing (berusaha menjual kepada pasar dengan harga murah).

b.

Strategi Penetapan Harga Yang Sudah Mapan Strategi ini diterapkan sebagai hasil peninjauan kembali oleh perusahaan terhadap strategi penetapan harga yang sedang diberlakukan di pasar, ada tiga alternatif yang sering diakukan oleh perusahaan setelah melakukan tinjau ulang pada strategi

c.

Strategi Fleksibelitas Harga Harga perlu ditetapkan fleksibel bila pemasaran produk memerlukan


penyesuaian karakteristik lokasinya. Hal ini dapat dilakukan perusahaan dengan pemilihan strategi harga, yaitu strategi harga tunggal dan strategi penetapan harga fleksibel yaitu : 1. Strategi satu harga. Dengan strategi satu harga, pada prinsipnya koperasi atau perusahaan menghendaki penurunan pada biaya penjualan atau biaya administrasi, margin keutungan yang konstan, citra pelanggan dan pertumnbuhan pasar yang stabil. 2. Strategi fleksibel. Sesuai dengan namanya, strategi ini bertujuan memberikan fleksibelitas harga dengan jalan memungkinkan setiap penyesuaian harga baik lebih tinggi atau lebih rendah dari harga saat ini guna meraih keuntungan jangka panjang. d.

Strategi Penetapan Harga Lini Produk Strategi lini produk ini mendasarkan pada keterkaitan antara dampak setiap produk terhadap lininya untuk keperluan penetapan harga. Tujuan strategi lini produk adalah memanfaatkan keseluruhan lini produk untuk memaksimalkan laba.

e.

Strategi Leasing Leasing merupakan suatu kontrak persetujuan antara pemilik akitva dan pihak kedua yang memanfaatkan aktiva tersebut untuk jangka waktu tertentu dengan return tertentu. Tujuan dari strategi Leasing adalah meningkatkan pertumbuhan pasar sengan cara menarik pelangan yang tidak mampu membeli sekaligus, merealisasikan laba jangka panjang yang lebih besar, untuk meningkatkan arus kas, agar memperoleh aliran laba yang stabil, menghindari kerugian pada perusahaan atau koperasi akibat teknologi yang telah usang.

f.

Strategi Bundling Princing Strategi ini sering disebut juga dengan strategi puncak gunung es. Pelaksanaannya dengan melakukan pembatasan harga untuk menutupi bermacam fungsi dan jasa. Banyak yang diharapkan dari strategi ini antara lain aktiva dijaga dalam kondisi sedemikian rupa sehingga dapat dijual


kembali atau dileasingkan kembali. g.

Strategi Kepemimpinan Harga Strategi ini dilakukan dengan tujuan agar perusahaan-perusahaan atau koperasi lain yang terkait dengan perusahaan pemimipin dapat dikendalikan oleh penetapan harga yang dilakukan oleh perusahaan atau market leader.

h.

Strategi Penetapan Harga Untuk Membentuk Pangsa Pasar Pangsa pasar yang semakin besar atau pengalaman yang semakin banyak mengarah pada biaya yang semakin rendah, oleh sebab itu koperasi atau perusahaan baru perlu mengupayakan agar produk-produknya sedini mungkin mampu meraih pangsa pasar yang besar sehingga apabila perusahaan ingin melakukan strategi penetapan harga untuk membentuk pangsa pasar.

Indikator-indikator yang dapat menunjukkan pertimbangan konsumen dengan adanya kebijakan harga yang dikeluarkan oleh perusahaan atau koperasi yaitu : Potongan Harga, Potongan dagang, dan Potongan tunai. Seperti yang telah disampaikan di atas bahwa dalam menentukan harga bukanlah perkara yang mudah karena dalam menentukan harga suatu produk harus bisa dijangkau oleh masyarakat luas atau pangsa pasar.

1.3 Promosi Suatu kegaitan dalam kehidupan sehari-hari bahwa seberapa besar manfaat suatu produk bagi konsumen, tapi produk tersebut tidak akan dapat mencari sendiri pembelinnya. Oleh karenanya produsen dituntut tidak hanya menciptakan produk yang bermutu, menetapkan harga yang menarik tetapi harus juga mengusahakan agar produk yang dihasilkan dapat di pasarkan dengan mudah dan lancar serta menyebarluaskan informasi tentang kehadiran, ketersediaan produknya, ciri-ciri, satu manfaat yang dapat diperoleh calon pelanggannya. Agar konsumen dapat mengetahui tentang kualitas produk yang di pasarkan 126 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

oleh perusahaan atau koperasi maka, perlu diadakan promosi. Promosi ini merupakan komponen penting yang berguna untuk mengomunikasikan. Menurut Baswir (2000,179) promosi adalah menyampaikan informasi mengenai spesifikas produk, terutama yang menyangkut keunggulan-keunggulan komperatif yang dimiliki oleh suatu produk, kepada para calon konsumen. Tidak hanya

itu

promosi

juga

harus

memerlukan

srtategi

yang

tepat

dalam

mempromosikannya yaitu seperti yang disampaikan Louis E.Boone dan David L.Kurtz (2007 :189) adalah Strategi dorong dan strategi tarik. Strategi dorong yaitu bergantung pada tenaga penjualan untuk memasarkan produk kepada pedagang grosir atau paritel dalam saluran distribusi pemasaran perusahaan. Sedangkan Strategi tarik yaitu berupaya mempromosikan produk dengan menghasilkan permintaan konsumen atas barang tersebut biasanya melalui iklan dan promosi penjualan. Oleh sebab itu dalam promosi suatu barang atau produk harus disampaikan dengan keadaan sebenarnya dan semenarik mungkin agar para konsumen tertarik terhadap barang yang dipromosikan. Maka dari itu ada tiga Pendekatan yang disampaikan oleh Triton PB(2008 :204) Yaitu : a. Pendekatan Inventory Dengan pendekatan ini pemasar dapat menyadari bahwa ada banyak tujuan yang berbeda yang dapat ditekankan dalam periklanan. Kelemahan pendekatan ini adalah tujuan yang dipilih mungkin tidak feasible atau malah bertentangan. b. Pendekatan Hierarchy Dasar pendekatan ini adalah dugaaan bahwa sebelum membeli produk, pelanggan melewati tahapan-tahapan variabel psikologis. Dengan pendekatan ini tujuan periklanan dipusatkan untuk menarik perhatian awal pelanggan, persepsi, dan perhatian yang lebih besar hingga pada gilirannya tumbuh minat pembeli. Kelemahannya adalah sulitnya menghubungkan tujuan-tujuan pendekatan ini dengan tujuan-tujuan pemasaran, sulitnya pengukuran variabel psikologis karena subjektivitasnya bila dibandingkan pengukuran pencapaian tujuan seperti laba.


c. Pendekatan Attitudinal Dasar pendekatan ini adalah upaya menghubungkan tujuan periklanan dengan tujuan pemasaran, tidak hanya, menunjukkan fungsi-fungsi yang harus di laksanakan iklan, tetapi juga hasil-hasil tertenntu yang ingin dicapai.

Penerapan marketing model pada Promotion Untuk pemilihan media iklan Sebuah perusahaan mengembangkan sebuah mesin baru memiliki anggaran sebanyak Rp 2.820.000.000 untuk promosi. Perusahaan tersebut melakukan uji pasar. Anggaran biaya tersebut dikeluarkan untuk iklan melalui televisi setiap hari Jumat, Sabtu, dan Minggu pada bulan November. Terdapat tiga pilihan yang tersedia yaitu 

Pengiklanan pada daytime



Pengiklanan pada sore hari



Pengiklnan di acara kuis pada hari minggu

Untuk biaya setiap iklan dan perkiraan jumlah penonton yang menyaksikan iklan tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini :

Ad. Type

Estimated Audience Reached

Cost Per Ad

With Each Ad.

(ribu rupiah).

Daytime

3,000

Rp5,000

Evening News

4,000

Rp 7,000

Kuis di hari Minggu

75,000

Rp 100,000

Perusahaan tersebut menginginkan minimal satu kali untuk setiap iklan baik daytime, evening-news, and kuis. Pada stasiun TV tersedia 10 kali iklan pada daytime, dan 6 kali iklan pada evening setiap harinya dengan iklan minimal sebanyak 5 kali setiap harinya tapi jumlah biaya yang dikeluarkan tidak lebih dari Rp 500.000.000 pada hari jumat dan Rp 750.000.000 pada hari Sabtu.


DFR = jumlah iklan pada daytime pada hari Jumat DSA = jumlah iklan pada daytime pada hari Sabtu DSU = jumlah iklan pada daytime pada hari Minggu EFR = jumlah iklan pada evening pada hari Jumat ESA = jumlah iklan pada evening pada hari Sabtu ESU = jumlah iklan pada evening pada hari Minggu GSU = Jumlah iklan pada acara kuis di hari minggu Maximize total penonton yang menyaksikan iklan tersebut: Max (penonton yang menyaksikan iklan) x (jumlah iklan yang digunakan) Max 3000DFR +3000DSA +3000DSU +4000EFR+4000ESA +4000ESU +75000GSU Minimal 1 iklan untuk setiap jenis: (1) DFR + DSA + DSU > 1 (2) EFR + ESA + ESU > 1 (3) GSU > 1 10 waktu kosong untuk penayangan yang tersedia (4) DFR < 10 (5) DSA < 10 (6) DSU < 10 6 waktu kosong untuk penayangan yang tersedia (7) EFR < 6 (8) ESA < 6 (9) ESU < 6 Hanya terdapat 2 waktu kosong untuk penayangan pada acara kuis di hari Minggu (10) GSU < 2 Minimal 5 kali penayangan iklan setiap harinya: (11) DFR + EFR > 5 (12) DSA + ESA > 5 (13) DSU + ESU + GSU > 5 129 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

Biaya yang dikeluarkan kurang dari Rp 500.000.000 pada hari Jumat: (14) 5000DFR + 7000EFR < 50000 Biaya yang dikeluarkan kurang dari Rp 750.000.000 pada hari Sabtu: (15) 5000DSA + 7000ESA < 75000 Total biaya yang dikeluarkan kurang dari Rp 2.820.000.000: (16) 5000DFR + 5000DSA + 5000DSU + 7000EFR + 7000ESA + 7000ESU + 100000GSU7 < 282000 Tidak terdapat angka negatif: DFR, DSA, DSU, EFR, ESA, ESU, GSU > 0

Penyelesaian soal di atas dapat diselesaikan melaui program excel dengan langkahlangkah sebagai berikut : a. Masukkan fungsi tujuan dan fungsi batasan pada excel seperti pada gambar di bawah ini :


b. Untuk menghitung nilai pada kolom I8 dengan rumus =SUMPRODUCT(B9:H9,$B$7:$H$7), demikian seterusnya untuk kolom I9 sampai I24. Hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

c. Selanjutnya pilih Data kemudia Solver sehingga akan muncul dialog box seperti gambar dibawah ini :


d. Pada kolom Set Objective masukkan nilai pada kolom I8, pada kolom By Changing Variable Cells masukkan nilai pada kolom B7 sampai H7. Untuk memasukkan nilai pada Subject to the constraints klik add dan masukkan nilai pada I9 sesuai dengan konstrasin pada fungsi tujuan.

e. Pilih Min dan Simplex LP kemudian klik Solve akan diperoleh hasil sebagai berikut :


Pada tabel di atas diperoleh : Nilai fungsi tujuan = 118000 (Rp 1.180.000.000)

Variable

Value

Reduced Cost

DFR

4

0.000

DSA

5

0.000

DSU

4

0.000

EFR

1

0.000

ESA

0

0.000

ESU

0

0.000

GSU

1

0.000

Solution summary Total new audience reached

= 118.000

DFR = jumlah iklan pada daytime pada hari Jumat

=4


DSA = jumlah iklan pada daytime pada hari Sabtu

=5

DSU = jumlah iklan pada daytime pada hari Minggu

=4

EFR = jumlah iklan pada evening pada hari Jumat

=1

ESA = jumlah iklan pada evening pada hari Sabtu

=0

ESU = jumlah iklan pada evening pada hari Minggu

=0

GSU = Jumlah iklan pada acara kuis di hari minggu

=1

1.4 Place (Jalur Distribusi) Distribusi adalah bagian dari bauran pemasaran (Produk, Harga, Distribusi, dan Promosi) yang memegang peranan cukup penting, karena Distribusi berperan dalam pengalokasian barang agar mudah dijankau oleh konsumen. Dimana distribusi itu sendiri terdiri dari Saluran Distribusi dan Distribusi Fisik. Sedangkan pengertian distribusi menurut Nirwan Sembiring (1991:39) ”Distribusi adalah penyaluran barang dari suatu tempat ketempat lainnya atau dari produsen ke konsumen untuk dimanfaatkan”. Pengertian Distribusi menurut Kotler dan Amstrong dalam bukunya Principle Of Marketing (2000 : 73), adalah : “Aktifitas Perusahaan agar produk / jasa mudah didapatkan oleh konsumen sasaranya”. Tidak hanya itu Sudarono. Edilius (2004 :74) mengartikan jalur distribusi secar bebas yaitu orang atau badan usaha yang berusaha beroperasi diantara produsen dan konsumen. Dalam suatu perusahaan Saluran Distribusi sangat penting untuk dijaga dan dipertahankan dengan baik. Sebab saluran distribusi adalah rangkaian jalur yang membawa produk dari produsen kepada konsumen, apabila saluran distribusi itu tidak efektif dan efisien maka setiap produk yang akan sampai ketangan konsumen akan mengalami kendala yang nantinya akan merugikan produsen sendiri dan konsumen tentunya. Untuk lebih memahami dengan jelas apa itu saluran distribusi ada baiknya kita mengetahui pendapat para ahli mngenai saluran distribusi : 134 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

Menurut Stanton dalam bukunya “ Fundamental Of Marketing”(1996 : 6) adalah sebagai berikut : “Saluran Distribusi (Chanel Of Distribution), kadang juga disebut (Trade Chanel). Saluran produk adalah jalur yang dipakai untuk perpindahan barang dari produsen ke konsumen akhir atau pemakai dari kalangan industri. Sedangkan menurut H . Djaslim Saladin dalam bukunya “Unsur-unsur Inti Pemasaran” (1996:51), adalah : “Saluran pemasaran / Saluran Distribusi terdiri dari seperangkat lembaga yang melakukan semua kegiatan (fungsi) yang digunakan untuk menyalurkan produk dan status pemiliknya dari produsen ke konsumen” Dari semua definisi diatas kita dapat menarik kesimpulan bahwa yang dinamakan saluran Distribusi selalu melibatkan unsur produsen, konsumen , juga perantara yang berfungsi sebagai pemindahan kepemilikan barang. Perantara juga merupakan bagian dari saluran distribusi meskipun mereka tidak memiliki hak atas kepemilikan barang.

Gambar Konsep saluran menyeluruh untuk pemasaran internasional


Adapun penjelasan dari gambar diatas :  Penjual Penjual adalah pihak yang

melakukan pemesanan terhadap kantor pusat

pemasaran internasional  Kantor Pusat Pemasaran Internasional Departemen ekspor atau divisi internasional yang membuat keputusan mengenai saluran dan bauran pemasaran  Saluran Distribusi antar Negara Menbawa produk keperbatasan negara-negara asing, dan membuat keputusan yang mencangkup jenis perantara (agen, perusahaan internasional) yang akan digunakan, jenis transportasi udara (udara, Laut), serta pengaturan finansila dan resiko  Saluran Distribusi Negara Lain Membawa produk dari titik masuk di luar negeri kepembeli dan pemakai

Distribusi Fisik Para produsen menggunakan sistem ini untuk menyimpan dan memindahkan barang sehingga barang-barang tersebut terjangkau oleh konsumen pada tempat dan waktu yang tepat. Kepuasan dan rasa tertarik konsumen dapat dipengaruhi oleh keputusan dan kemampuan distrisbusi penjual. Untuk dapat melaksanakan distribusi fisik efektif dan efisien sehingga dapat meningkatkan volume penjualan. Distribusi fisik juga berfungsi untuk menggerakan produk yang tepat, ketempat dan waktu yang tepat. Distribusi fisik dapat dijalankan sebagai alat untuk menciptakan permintaan.


Pengertian Distribusi Fisik menurut Sutoso (2002 : 277) : “Distribusi Fisik adalah kegiatan menyediakan produk dilokasi-lokasi terdekat dengan distributor dan pembeli akhir” Sedangkan Pengertian Distribusi Fisik Menurut Drs. Djaslim Saladin (2003 : 168) Mengemukakan : “ Distribusi fisik menyangkut perencanaan, dan pengawasan arus bahan dan produk akhir dari tempat asal ketempat pemakaiuntuk memenuhi kebutuhan pelanggan agar memperoleh keuntungan”

Kegiatan Distribusi Fisik Dalam Distribusi Fisik terdapat beberapa kegiatan seperti Menurut William J. Stanton dalam bukunya “Prinsip Pemasaran”. (1991 :101), kegiatan distribusi fisik tersusun atas (5) lima subsistem. Adapun kelima sub sistem tersebut adalah sebagai berikut : 1. Pemrosesan pesanan (order processing) 2. Pengendalian pesanan (inventory control) 3. Penanganan barang (material handling) 4. Pergudangan 5. Pengangkutan (transportation) Adapun penjelasan dari masing kegiatan diatas, sebagai berikut : a. Pemrosesan Pesanan (Order Processing) Bagi perusahaan perlu untuk menetapkan proses pesanan merupakan kegiatan mengumpulkan prosedur – prosedur untuk mengolah dan melaksanakan pesanan. Aktifitas proses pesanan menyangkut pengambilan order, penyimpanan order dan waktu yang dibutuhkan dari saat order diterima sampai saat barang diterima pelanggan, pembuatan faktur, serta pemberian kredit dan pembayaran tagihan yang jatuh tempo. 137 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

Langkah - langkah penyaluran pesanan terutama bagian pesanan, membuat faktur dalam beberapa rangkap dan membagikannya kepada berbagai bagian. Barangbarang yang sudah habis akan dicatat sebagai pesanan ysng ditunda sampai barang tersedia kembali. Pesanan yang diterima perusahaan dan konsumen harus segara dipenuhi dengan tepat dan cepat, hal ini ditujukan untuk menjamin kepuasan konsumen melalui jasa pelayanan yang dapat memberikan kepuasan. Ketidakpuasan dapat terjadi jika perusahaan membuat kekeliruan atau lambat memenuhi pesanan. Pesanan yang berbelit – belit dan lambat akan mengakibatkan konsumen meninggalkan perusahaan untuk lari ke perusahaan lain yang sejenis yang mampu memberikan pelayanan yang lebih baik.

b. Pengendalian Persediaan (Inventory Control) Tingkat

persediaan

menggambarkan

kepuasan

distribusi

fisik

yang

mempengaruhi kepuasan konsumen. Perusahaan tentunya ingin mempunyai persediaan yang cukup untuk memenuhi pesanan pelanggan dengan segera. Namun, harus diingat bahwa menyediakan barang sebanyak itu tidaklah merupakan penggunaan biaya yang efektif bagi sebuah perusahaan, jadi seorang manajer harus mengetahui apakah volume penjualan dan laba akan meningkat, sehingga cukup beralasan untuk meningkatkan persediaan. Tujuan pengendalian persediaan adalah meminimalkan besarnya investasi serta kegoncangan dalam jumlah tertentu, agar perusahaan selalu mempunyai persediaan dalam jumlah yang tepat, pada waktu yang tepat dan spesifikasi mutu yang telah ditentukan sehingga jalannya perusahaan tidak terganggu. Menurut Sofyan Assahuri, dalam buku manajemen produksi (1978 : 93), yaitu sebagai berikut :


“Persediaan adalah suatu aktiva yang meliputi barang – barang milik perusahaan dengan maksud untuk dijual dalam suatu periode usaha atau prsediaan barang – barang yang masih dalam proses penyimpanan atau produksi atau persediaan bahan baku yang menunggu pengguanaannya dalam suatu proses produksi”. Untuk mengadakan persediaan dibutuhkan sejumlah uang yang di investasikan dalam persediaan yang optimal, yang dapat memenuhi kebutuhan bagi kelancaran kegiatan perusahaan dalam jumlah dan mutu yang tepat serta dengan biaya serendah – rendahnya. Persediaan yang terlalu berlebihan akan merugikan perusahaan karena lebih banyak modal yang tertanam. Adapun biaya – biaya persediaan meliputi : 1. Biaya – biaya perolehan yaitu, biaya produksi atau pembelian produk – produk masukan ke dalam persediaan. 2.Biaya gudang, biaya atas investasi dalam persediaan, kerugian karena kehilangan dan pajak atas persediaan. c. Transportasi Fungsi memindahkan barang dalam pemasaran agar sampai ke tangan konsumen. Adapun sarana transportasi yang dapat digunakan adalah sebagai berikut : 1. Transportasi Darat 2. Transportasi Udara 3. Transportasi Laut

d. Pengudangan ( ware housing ) Distribusi fisik sangat penting untuk mengkoordinasikan lokasi persediaan dan pengudangan atau penyimpanan, dimana penyimpanan merupakan kegiatan pemasaran mulai saat produksi sampai saat produk itu dijual. Sedangkan pergudangan meliputi penyimpanan ditambah sederetan fungsi – fungsi seperti


perakita ( assambling ), pemecahan ( bulik brealing )dan penyimpanan produk – produk untuk penyimpanan kembali. Lokasi penyimpanan yang terpusat memberikan keuntungan dpat dikendalikan lebih baik, lebih tanggap terhadap permintaan – permintaan yang bersifat fluktuatif, efisiensi pergudangan dan penanganan barang akan lebih baik pula. Kekurangan yaitu naiknya biaya total transportasi, dan pengiriman barang – barang kebeberapa segmen pasar lebih lambat. Tetapi jika jumlah lokasi tersebar atau banyak barang – barang bisa dikirim kepada pelanggan lebih cepat, kesulitannya sudah di kontrol dan biaya – biaya menjadi meningkat. Penggunaan pasar distribusi yang tepat akan mengurangi biaya distribusi karena mengurangi jumlah gudang, mengurangi persediaan kelebihan, dan pembatasan timbulnya keadaan habis, waktu penyimpanan dan waktu penyerahan dibatasi sampai minimum. Dengan demikian perusahaan dapat melakukan alasan menjual produk dan bukan sekedar menimbun produk. Jenis – jenis gudang menurut kepemilikanya terbagi atas : 1. gudang milik sendiri, digunakan jika : -

perusahaan mengalirkan arus volume besar produknya melalui gudang

-

terdapat sedikit atau tidak sama sekali pengaruh perubahan musim

2. gudang umum menyediakan fasilitas penyimpanan serta pemindahan barang – barang jadi setiap orang atau perusaahaan yang membutuhkan. Menurut Philip Khotler (1995 : 694), agar konsumen

tertarik untuk

melakukan pembelian maka distribusi fisik harus mencerminkan hal – hal sebagai berikut: 1.

Pengiriman barang tepat waktu

2.

Perusahaan bersedia memenuhi kebutuhan konsumen yang mendesak

3.

Penanaganan barang dengan cermat


4. Perusahaan bersedia menerima kembali barang yang cacat dan menggantinya dengan tepat

Sedangkan menurut Sutojo Siswanto (2002 :278), Kegiatan distribusi perusahaan memerlukan biaya-biaya, diantaranya : 

Biaya Penggudangan, biaya penggudangan adalah biaya yang dikeluarkan oleh

perusahaan seacara tetap, antara lain : biaya gaji dan jaminan karyawan gudang. 

Biaya Pemesanan atau Persediaan, biaya pemasanan adalah biaya yang

dikeluarkan untuk biaya persediaan, biaya pemeliharaan dan biaya modal kerja untuk biaya persediaan 

Biaya Transportasi, Biaya yang dikeluarkan perusahaan untuk transportasi dan

pendistribusian barang / jasa sehingga sampai ketangan konsumen

Ada tiga aspek yang berkaitan dengan keputusan-keputusan tentang distribusi yaitu : 1. Sistem transportasi 2. Sistem penyimpanan 3. Pemilihan jalur distribusi

Penerapan Marketing Model Dalam Place Terdapat dua tempat: Atlanta and Boston Tentukan berapa banyak barang yang harus dikirim untuk kedua tempat tersebut? Tujuan: Maximize profit Atlanta

Boston

Kontribusi profit

$7

$5

Meja

3

4

2400

Kursi

2

1

1000

Produk yang tersedia


Batasan lain: •

Pendistribusian tidak lebih dari 450 Boston

•

Pendistribusian tidak lebih dari 100 Atlanta

Keterangan variabel: A = jumlah produk yang didistribusikan untuk Atlanta B = jumlah produk yang didistribusikan untuk Boston

Fungsi tujuan: Maximize Profit Maximize $7 A + $5 B Jumlah meja yang tersedia sebanyak 2400 unit. 3 A + 4 B < 2400 Jumlah kursi yang tersedia sebanyak 1000 unit 2 A + 1 B < 1000 Fungsi batasan lain: Jumlah yang didistribusikan untuk Boston kurang dari 450 unit A < 450

(num. Boston)

Jumlah yang didistribusikan untuk Atlanta lebih dari 100 unit B > 100

(num. Atlanta)

Tidak terdapat variabel negatif : Tidak perdapat variabel negatif produk yang didistribusikan untuk Boston atau Atlanta A>0 B>0 Max 7A + 5B

(profit)

Subject fungsi tujuan: 3A + 4B < 2400

(meja)

2A + 1B < 1000

(kursi)

B < 450

(max # Boston)


A

> 100

(min # Atlanta)

A, B > 0

(nonnegativity)

Contoh jika terjadi pengembalian produk: Max 7A + 5B

(profit)

Subject fungsi batasan: 3A + 4B < 2400

(meja)

2A + 1B < 1000

(kursi)

A

B < 450

(max # Boston)

> 100

(min # Atlanta)

A, B > 0

(nonnegativity)


Microsoft Excel 10.0 Answer Report Worksheet: [2-1.xls]Flair Furniture

Target Cell (Max) Cell $D$6

Name Profit

Original Value $0.00

Final Value $4,040.00

Adjustable Cells Cell

Name

Original Value

Final Value

$B$5

Number of units for Atlanta

0.0

320.0

$C$5

Number of units for Boston

0.0

360.0

Constraints Cell

Name

Cell Value

Formula

Status

Slac k

$D$8

Meja

2400.0

$D$8<=$F$8

Binding

0.0

$D$9

Kursi

1000.0

$D$9<=$F$9

Binding

0.0

Not Binding

90.0

Not Binding

220. 0

$D$10

Maximum Boston

360.0

$D$10<=$F$ 10

$D$11

Minimum Atlanta

320.0

$D$11>=$F$ 11


•

Jika jumlah yang didistribusikan untuk Boston untuk bulan ini minimal 75 unit lebih besar dari jumlah barang yang didistribusikan untuk Atlanta. Fungsi batasannya adalah B - A > 75

Max 7A + 5B

(profit)

Subject fungsi tujuan: 3A + 4B < 2400

(meja)

2A + 1B < 1000

(kursi)

B < 450

(max # Boston)

> 100

(min # Atlanta)

A

- 1A + 1B > 75 A, B > 0

(nonnegativity)

A

B

Atlanta

Boston

300.0

375.0

$7

$5

$3,975.00

Meja

3

4

2400.0

<=

2400

Kursi

2

1

975.0

<=

1000

Maximum Boston

0

1

375.0

<=

450

Minimum Atlanta

1

0

300.0

>=

100

Atlanta vs Boston

-1

1

75.0

>=

75

Number of units Profit Constraints:


LHS

Sign

RHS

Flair Furniture A

B

Atlanta

Boston

320.0

360.0

$7

$5

$4,040.00

Meja

3

4

2400.0

<=

2400

Kursi

2

1

1000.0

<=

1000

1

360.0

<=

450

320.0

>=

100

Sign

RHS

Number of units Profit Constraints:

Maximum Boston Minimum Atlanta

1

LHS


BAB VIII ANALISIS BISNIS

Setelah manajemen mengembangkan konsep produk dan strategi pemasaran, manajemen dapat mengetahui daya tarik bisnis dari proposal. Manajemen harus mempersiapkan penjuala, biaya, dan proyeksi laba untuk menentukan apakah mereka dapat memenuhi tujuan perusahaan. Jika ya, konsep dapat beralih ke tahap pengembangan. Ketika informasi baru masuk, analisis bisnis akan melaksanakan revisi dan ekspansi. Analisi bisnis yang dapat kita gunakan adalah capital budgeting dan costumer lifetime value.

A. Penganggaran Modal (Capital Budgeting) Dalam pemilihan usulan investasi, manajemen memerlukan informasi akuntansi sebagai salah satu dasar penting untuk menentukan pilihan investasi. Informasi akuntansi dimasukkan dalam suatu model pengambilan keputusan yang berupa kriteria penilaian investasi untuk memungkinkan manajemen memilih investasi terbaik di antara alternatif investasi yang tersedia. Penganggaran Modal (Capital Budgeting) adalah proses menganalisis potensi investasi aktiva tetap dan keputusan penganggaran modal mungkin adalah keputusan paling penting yang harus diambil oleh para manajer keuangan. Ada beberapa metode untuk menilai perlu tidaknya suatu investasi atau untuk memilih berbagai macam alternatif investasi. 1. Pay back method 2. Average return on investment 3. Present value 4. Discounted cash flow (Internal Rate of Return) 5. Modified Internal Rate of Return (MIRR) 6. Profitability Index (PI) 147 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

1. Pay back Method Dalam metode ini faktor yang menentukan penerimaan atau penolakan suatu usulan investasi adalah jangka waktu yang diperlukan untuk menutup kembali investasi. Oleh karena itu, dengan metode ini setiap usulan investasi dinilai berdasarkan apakah dalam jangka waktu tertentu yang diinginkan oleh manajemen , jumlah kas masuk atau penghematan tunai yang diperoleh dari investasi dapat menutup investasi yang direncanakan.

=

ℎ

Kelemahan pay back method: a. Metode ini tidak memeperhitungkan nilai waktu uang. b. Metode ini tidak memperlihatkan pendapatan selanjutnya setelah investasi pokok kembali.

Kelebihan pay back method: a. Untuk investasi yang besar resikonya dan sulit diperkirakan, maka metode ini dapat mengetahui jangka waktu yang diperlukan untuk pengembalian investasi. b. Metode ini dapat digunakan untuk menilai dua investasi yang mempunyai rate of return dan resiko yang sama, sehingga dapat dipilih investasi yang jangka waktu pengembaliannya paling cepat. c. Metode ini merupakan alat yang paling sederhana untuk penilaian usulan investasi

=

ℎ


2. Average Return on Investment Metode ini sering disebut Financial statement method, karena dalam perhitungannya digunakan angka laba akuntansi. −

−

=

−

ℎ

Kriteria pemilihan investasi dengan metode ini adalah: Suatu investasi akan diterima jika tarif kembalian investasinya dapat memenuhi batasan yang telah ditetapkan oleh manajemen. Kelemahan metode rata-rata kembalian investasi: a. Belum memperhitungkan nilai waktu uang. b. Menitik beratkan maslah akuntansi, sehingga kurang memperhatikan data aliran kas dari investasi c. Merupakan pendekatan jangka pendek.

3. Present Value Method Teknik net present value (NPV) merupakan teknik yang didasarkan pada arus kas yang didiskontokan. Ini merupakan ukuran dari laba dalam bentuk rupiah yang diperoleh dari suatu investasi dalam bentuk nilai sekarang. NPV dari suatu proyek ditentukan dengan menhitung nilai sekarang dari arus kas yang diperoleh dari operasi dengan menggunakan tingkat keuntungan yang dikehendaki dan kemudian menguranginya dengan pengeluaran kas neto awal. NPV = present value dari arus kas operasi – pengeluaran kas neto awal = − + ∑(

(1 + )

)


Dimana : Io

= nilai investasi atau outlays

At

= aliran kas neto pada periode t

r

= diacount rate

t

= umur proyek.

Jika NPV dari suatu proyek positif, hal ini berarti bahwa proyek tersebut diharapkan akan menaikkan nilai perusahaan sebesar jumlah positif dari NPV yang dihitung dari investasi tersebut dan juga bahwa investasi tersebut diharpkan akan menghasilkan tingkat keuntungan yang lebih tinggi daripada tingkat keuntungan yang dikehendaki.

4. Discounted Cash Flows Method (IRR) Pada dasarnya metode ini sama dengan metode present value, perbedaanya adalah dalam present value tarif kembalian sudah ditentukan lebih dahulu, sedangkan dalam discounted cash flow justru tarif kembalian yang dihitung sebagi dasar untuk menerima atau menolak suatu usulan investasi. Penentuan tarif kembalian dilakukan dengan metode trial and error, dengan cara sbb : a. Mencari nilai tunai aliran kas masuk bersih pada tarif kembalian yang dipilih secara sembarang di atas atau dibawah tarif kembalian investasi yang diharapkan. b. Mengiterpolasikan kedua tarif kembalian tersebut untuk mendapatkan tarif kembalian sesungguhnya.

5. Modified Internal Rate of Return (MIRR) MIRR adalah suatu tingkat diskonto yang menyebabkan persent value biaya sama dengan present value nilai terminal,dimana nilai terminal adalah future value dari kas masuk yang digandakan dengan biaya modal. 150 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

=

(1 +

=

)

∑

(1

(1 +

+ ) )

dimana: CIF t

: aliran kas masuk pada periode t

MIRR

: modified IRR

n

: usia proyek

k

: biaya modal proyek/tingkat keuntungan diinginkan

Nilai terminal : future value dari aliran kas masuk yang digandakan dengan biaya modal/return diinginkan.

6. Profitability Index (PI) PI adalah nilai tunai semua kas masuk yang diterima sesudah investasi awal dibagi dengan investasi awal. =

ℎ

Bila ada beberapa alternatif proyek, manajemen sebaiknya memilih proyek yang memiliki PI lebih besar dari satu dan yang paling tinggi. Perhitungan mengenai Capital Budgeting dapat meggunakan teknik simulator pada Excel.

Metode Simulator Pada masa lalu simulasi dijadikan cara terakhir, yang hanya digunakan jika metode analitik tidak dapat menyelesaikan masalah. Namun pada saat ini simulasi merupakan salah satu alat yang sering digunakan untuk analisa kuantitatif. Mengapa model simulasi begitu populer ? 1. Model analitik sulit diperoleh, tergantung dari faktor kerumitan dari setiap spesifikasi model, misalnya untuk model capital budgeting (penganggaran modal)


meliputi tingkat permintaan yang bersifat tidak pasti, untuk model inventory (persediaan) meliputi tingkat persediaan yang tidak pasti. 2. Model analitik biasanya hanya digunakan untuk memprediksi/ memperkirakan rata-rata atau sesuatu yang bersifat “steady-state” (tidak berubah terhadap waktu). Dalam memodelkan dunia nyata perlu adanya kemungkinan variasi terhadap pengamatan, atau bagaimana melakukan pengamatan untuk data yang bervariasi. 3. Simulasi dapat dilakukan dengan bermacam-macam software, dari spreadsheet itu sendiri (Excel, Lotus), spreadsheet add-ins (Crystal Ball, @Risk), bahasa pemrograman komputer secara umum (PASCAL, C++) sampai dengan bahasa khusus untuk simulasi (SIMAN). Kemampuan model simulasi untuk mengatasi kerumitan, variasi pelaksanaan pengamatan, dan reproduksi perilaku yang berubah-ubah membuat simulasi itu menjadi alat yang sangat berguna (powerful).

SIMULASI DAN VARIABEL RANDOM Simulasi adalah proses untuk menyelidiki perilaku sistem nyata dengan menggunakan model yang meniru perilaku sistem tersebut. Suatu model simulasi dibuat dengan mengidentifikasi pernyataan matematis dan hubungan logis yang mendeskripsikan operasional sistem. Secara umum komputer digunakan untuk mengerjakan perhitungan dalam simulasi. Simulasi berbeda dengan optimisasi. Nilai variabel keputusan pada model optimisasi merupakan output, yang berarti model menghasilkan sejumlah nilai untuk variabel tersebut yang akan memaksimumkan (atau meminimumkan) harga dari fungsi tujuan. Pada model simulasi nilai dari variabel keputusan merupakan input, yang berarti model mengevaluasi fungsi tujuan untuk beberapa buah nilai masukan. Model simulasi seringkali digunakan untuk menganalisa suatu keputusan yang berisiko (decision under risk), dimana perilaku dari satu faktor atau lebih tidak diketahui dengan pasti. Contoh : permintaan produk untuk bulan depan, kembalinya 152 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

modal investasi, jumlah truk yang akan tiba esok hari untuk bongkar muatan selama jam 8:00 dan 9:00 pagi dan sebagainya. Pada beberapa kasus, faktor yang tidak diketahui secara pasti dikenal sebagai variabel random. Perilaku variabel random digambarkan sebagai distribusi peluang (probability distribution).

Simulasi jenis ini disebut Metode Riskan Simulator, seperti putaran rollet di Riskan Simulator, dimana dapat dianggap sebagai alat yang menimbulkan kejadian acak atau tidak pasti.

MENGHASILKAN VARIABEL RANDOM Ada 2 jenis variabel random : 

Variabel random diskrit : sesuatu yang pasti (contoh bilangan bulat)



Variabel random kontinu : dapat berupa bilangan pecahan (yang jumlah kemungkinannya tidak terbatas).

Contoh penghasil variabel random : Game spinner (lihat Gambar 5.1) dapat digunakan untuk mensimulasikan permintaan. Misalnya 10% peluang permintaan sama dengan 8, 20% peluang permintaan sama dengan 9, 30% peluang permintaan sama dengan 10, 20% peluang permintaan sama dengan 11, 10% peluang permintaan sama dengan 12, 10% peluang permintaan sama dengan 13. Pada saat piringan berhenti, lihat sektor yang ditunjukkan, misalnya 9 berarti tingkat permintaan sama dengan 9.


Gambar Game Spinner

MENGGUNAKAN PEMBANGKIT ANGKA RANDOM PADA SPREADSHEET Meskipun game spinner mudah dimengerti, metode ini mempunyai kekurangan bila dilakukan percobaan ribuan kali atau jika prosesnya dilakukan dengan menggunakan komputer. Untuk alasan tersebut dikembangkan Random Number Generator (RNG) (pembangkit angka random) pada spreadsheet.

Untuk menghasilkan tingkat permintaan, yang pertama dilakukan adalah menentukan range dari bilangan random untuk masing-masing permintaan yang mungkin. Total nilai yang dipilih untuk permintaan harus sama dengan peluang dari permintaan itu (lihat Tabel).


Tabel Hubungan Antara Bilangan Random dengan Tingkat Permintaan Demand Number

Demand

0.0-0.09999

8

0.1-0.29999

9

0.3-0.39999

10

0.6-0.69999

11

0.8-0.89999

12

0.9-0.99999

13

RUMUS UNTUK MENGHASILKAN BILANGAN RANDOM Untuk menghasilkan bilangan random pada Excel digunakan rumus :

INT(x – y +1)*RAND())

Misalnya : INT (5*RAND()) akan memberikan bilangan random kontinu antara 0 dan 5, INT (8+5*RAND()) akan menghasilkan bilangan kontinu antara 8 dan 13 (yaitu lebih dari 12.99999…).


Tabel Menggunakan RAND() Untuk Menghasilkan Permintaan Diskrit

Values for RAND()

=INT(8+5*RAND())

0<=RAND()<0.2

8

0.2<=RAND()<0.4

9

0.4<=RAND()<0.6

10

0.6<=RAND()<0.8

11

0.8<=RAND()<1.0

12

RUMUS LAIN =-20*LN(1-RAND()) akan menghasilkan distribusi bilangan random eksponensial dengan rata-rata 20. =NORMINV(RAND(),1000,100) akan menghasilkan bilangan random berdistribusi normal dengan rata-rata 1000 dan standar deviasi 100 di Excel

SIMULASI DENGAN SPREADSHEET ADD-INS RISKAN SIMULATOR June Wilson adalah seorang manajer pengembangan produk baru, dimana sedang mempertimbangkan kemungkinan untuk penambahan dalam daftar alat berat PROTRAC. Biaya yang diperlukan untuk model G-9 (dimana di dalamnya tercakup pembelian beberapa peralatan baru, pelatihan karyawan baru dan sebagainya) diperkirakan $150.000. Produk baru akan dijual dengan harga $35.000 per unit. Biaya perbaikan tiap tahun diperkirakan $15.000. Variabel biaya sebesar 72% dari revenue tiap tahun. Depresiasi peralatan baru sebesar $10.000 per tahun setelah 4 tahun masa produksi yang diharapkan dari G-9. Nilai sisa dari peralatan setelah 4 tahun adalah tidak pasti, June memperkirakannya sama dengan 0. Biaya modal dari PROTRAC adalah 10% dan tingkat pajak 34%. (1) Berapakah expected value dari NPV?


(2) Berapa kemungkinan NPV diasumsikan mempunyai nilai negatif?

SIMULASI DENGAN SPREADSHEET ADD-INS RISKAN SIMULATOR Untuk menjawab dua pertanyaan diatas, maka perlu dibuat modelnya terlebih dahulu seperti yang telihat pada gambar 2.

Gambar Spreadsheet Wilson dengan Permintaan yang Dipilih Secara Random MENGEVALUASI PROPOSAL 1. Klik pada sel B21 (sel NPV). 2. Klik pada menu ORBS  Define Cell. 3. Klik menu ORBS  Preferences dan ubah “Trial” menjadi 1000.


Gambar Kotak dialog preferensi

4. Kemudian pilih menu ORBS  Run dan setelah ORBS melakukan 1000 iterasi akan muncul sheet baru dengan nama Result. Dalam sheet Result terdapat tabel distribusi frekuensi beserta grafik dan deskriftif statistik.


Gambar Hasil dari simulasi ORBS

Downside Risk dan Upside Risk June juga ingin mengetahui kemungkinan terbaik dan terburuk. Pada tampilan yang sama (Gambar 4), NPV terbesar adalah $49,068 dan yang terkecil adalah (24,156). Hal ini memberi June ide yang lebih baik tentang jangkauan NPV yang mungkin terjadi ($73,224). Pada Gambar 5 dapat dilihat berapa persen kemungkinan NPV akan negatif yaitu 19,7%.


Gambar 5 Persentase ORBS

Berikut ini merupakan kesimpulan dan komentar dari beberapa aspek yang telah dibahas adalah sebagai berikut : 1. Simulator spreadsheet memerlukan parameter dan keputusan sebagai input dan hasil perhitungan sebagai suatu output. 2. Masing-masing iterasi dari simulator spreadsheet (untuk parameter dan keputusan yang sama) akan menghasilkan nilai yang berbeda. 3. Penambahan jumlah iterasi dari spreadsheet simulator (untuk parameter yang sama) biasanya akan memperbaiki akurasi dari estimasi "expected value" pada hasil perhitungan. Jika digunakan 1000 atau 5000 percobaan pada simulasinya, maka avarage profit untuk masing-masing jumlah pemesanan akan cenderung lebih mendekati expected profit yang sebenarnya. 4. Pada simulasi tidak ada keyakinan bahwa telah ditemukan keputusan yang optimal, meskipun telah digunakan interval keyakinan 95% atau 99% yang secara statistik berarti telah cukup dilakukan percobaan. Keyakinan yang kurang dari 100% ini disebabkan simulasi hanya dapat memberikan estimasi


yang diharapkan efektif dan bukan nilai eksak karena inputnya berupa bilangan random. 5. Manajemen perlu menaksir empat faktor utama dalam studi simulasi : a.

Apakah model bisa mewakili esensi dari permasalahan yang sebenarnya?

b.

Apakah pengaruh kondisi awal dan akhir dari simulasi perlu diperhitungkan ?

c.

Apakah percobaan sudah cukup dilakukan untuk masing-masing keputusan sehingga average value dari perhitungan yang dilakukan merupakan indikasi bagi expected value yang sebenarnya?

d.

Apakah keputusan telah cukup dievaluasi sehingga jawaban terbaik yang ditemukan cukup dekat ke nilai optimum ?

B. Costumer Lifetime Value

Biaya yang dikeluarkan perusahaan untuk mempertahankan pelanggan yang ada lebih murah dibanding mengakuisisi pelanggan baru (prospek). Oleh karena itu mengasumsikan bahwa hal tersebut merupakan tujuan utama dari kebanyakan perusahaan, hal selanjutnya yang harus dilakukan adalah menentukan dan mengetahui nilai pelanggan bagi perusahaan. Siklus hidup pelanggan (lifecycle) merupakan suatu proses yang telah dilalui oleh pelanggan dengan perusahaan selama periode tertentu. Hal yang termasuk didalamnya adalah data historis pembelian pelanggan. Untuk memprediksi pendapatan yang dapat dihasilkan dari seorang pelanggan selama prediksi masa hidupnya di perusahaan merupakan siklus hidup pelanggan dan customer lifetime value (CLV). CLV merupakan penghitungan dari proyeksi nilai seorang pelanggan selama masa hidupnya di perusahaan. Ini merupakan penghitungan yang memungkinkan


perusahaan untuk mengalokasikan sejumlah sumber dayanya dan fokus pada pelanggan spesifik berdasarkan hasil perhitungan proyeksi CLV pelanggan tersebut. Ada beberapa faktor penting yang menentukan dalam penghitungan CLV: tingkat aktual retensi pelanggan, nilai rata-rata (moneter) satu pesanan per pelanggan dan jumlah pesanan per pelanggan per tahun, biaya dari akuisisi konsumen, biaya langsung dan tidak langsung, keuntungan per pesanan, dan pertimbangan net present value (NPV) (Greenberg, 2001:249). Bila CLV sudah terbentuk, maka hal tersebut akan memudahkan untuk pengklasifikasian tipe pelanggan. Hal tersebut bisa meningkatkan pendapatan dari pelanggan melalui peningkatan penjualan, membangun exit barriers sehingga pelanggan akan menjadi pelanggan loyal dan bisa dikembangkan cross selling untuk meningkatkan pendapatan dari pelanggan dalam jangka panjang. Data historis pelanggan merupakan sisi lain dari retensi. Seberapa konsisten pelanggan melakukan pembelian produk? Berapa kelanjutan dan pada tingkatan berapa pelanggan memberikan pendapatan bagi perusahaan? Segmen pelanggan yang mana yang memberikan keuntungan terbesar. Dapatkah retensi konsumen di konversi kedalam nilai finansial? Menurut Greenberg (2001:346), model CLV bisa digunakan untuk menilai retensi pelanggan (customer retention). CLV didefinisikan sebagai keuntungan yang didapatkan dari seorang pelanggan selama masa hidupnya di perusahaan tersebut. Hal ini merupakan net present value (NPV) dari nilai yang diharapkan berupa keuntungan dari penjualan kepada pelanggan tersebut selama periode pelanggan tetap melakukan pembelian ke perusahaan. Memaksimalkan profitabilitas pelanggan secara jangka panjang tertuang dalam konsep nilai waktu-hidup pelanggan atau yang lebih dikenal dengan istilah Customer Lifetime Value (CLV). Seperti dikutip oleh Jain dan Singh (2009) dari Berger dan Nasr, definisi CLV adalah “the net of the revenues obtained from a customer over the lifetime of transaction minus the cost of attracting, selling, and servicing the customer, considering the time value of money”. Dapat diartikan bahwa CLV adalah pendapatan bersih yang didapatkan dari transaksi seorang pelanggan 162 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

selama masa-hidup di perusahaan, dikurangi oleh biaya penarikan, penjualan, dan pelayanan pelanggan, dengan mempertimbangkan nilai waktu uang (time value of money). CLV (Kotler dan Keller; 2009:172) menggambarkan arus net present value (NPV) dari keuntungan yang diharapkan (future profit) didapatkan dari total pembelian selama masa-hidup pelanggan di perusahaan. Perusahaan harus mengurangi profit yang akan didapatkan tersebut dengan biaya yang akan dikeluarkan (biaya penarikan, penjualan, dan pelayanan pelanggan) dengan menerapkan tingkat diskon (discount rate) yang wajar. Sementara menurut Ching et al. (2004) CLV adalah “quantitatively predict revenue generated by a customer’s entire trading life with company “. CLV adalah hasil prediksi pendapatan (secara kuantitatif) yang bisa dihasilkan seorang pelanggan selama kurun waktu tertentu dia melakukan tranksasi di perusahaan di masa datang. Penghitungan CLV menyediakan kerangka

kuantitatif formal untuk

perencanaan investasi pelanggan dan membantu pemasar untuk mengadopsi perspektif jangka panjang. Satu kendala dalam mengaplikasikan konsep CLV yaitu mengestimasikan biaya dan pendapatan yang tepat dan dapat diandalkan. Memaksimalkan nilai pelanggan berarti mengembangkan hubungan pelanggan secara jangka panjang. Banyak metode yang telah tersedia untuk melakukan penghitungan CLV.

Perhitungan Costumer Lifetime Value (CLV) konsumen dapat menggunakan Lifetime Costumer Value Calculator dari Harvard Business School dengan cara sebagai berikut: a. Masukan asumsi berdasarkan kuesioner yang telah diberikan kepada pelanggan seperti pada gambar dibawah ini :


b. Tentukan nilai retention rate, inflasi, discount rate, Change in value of customer purchase per period seperti pada gambar di bawah ini :


c. Pilih rentang waktu perhitungan CLV, annual discount rate dari setiap jenis produk seperti pada gambar di bawah ini :


d. Pilih Complex Model-Calculation. Maka CLV dari konsumen atau pelanggan tersebut dapat dilihat pada gambar di bawah ini :


e. Maka Costumer Lifetime Value dapat dilihat pada gambar di bawah ini :


BAB IX PENGEMBANGAN PRODUK

Pada tahap ini, produk hanya sebagai deskripsi berupa kata-kata, gambaran, atau prototipe. Langkah berikutnya merepresentasikan lonjakan investasi yang akan menyebabkan lonjakan biaya. Perusahaan akan melihat apakah ide produk dapat diterjemahkan menjadi produk yang layak secara teknis dan komersial. Jika tidak, maka ide produk tidak dapat dilanjutkan.

Rancangan awal produk berawal dari tahap seleksi, dimana ide dan konsep diajukan dan dievaluasi. Tim mengidentifikasi spesifikasi akhir yang sudah menggambarkan bagaimana suatu produk atau jasa akan digunakan. Selanjutnya tim akan membuat beberapa keputusan tentang tradeoff (untung rugi) untuk mendapatkan kinerja produk/jasa yang diinginkan. Beberapa contoh tradeoff yang dibuat misalnya : 

Apakah kemasan produk akan dibuat dari plastik atau tube?



Apakah akan difortifikasi dengan bahan lain?

Hasil dari tradeoff yang dibuat ini adalah konsep dari rancangan produk. Secara ideal, pertimbangan yang bagus harus dibuat pada tahap ini sehingga prototype yang dibuat berdasar konsep rancangan akan berhasil di tahap selanjutnya. Jika konsep yang dibuat hasilnya jelek dan prototipe gagal, maka tim harus kembali ke tahap desain awal dan mengulang seluruh proses.

Analisis Tradeoff (untung rugi) Tugas dari desain adalah menimbang untung rugi karakteristik awal sehingga memenuhi selera pasar. Baik untuk desain produk dan jasa, banyak pilihan terdapat untuk memenuhi fungsi dasar dari output. Kunci untuk mendapatkan desain yang bagus adalah pengetahuan tentang karakteristik utama dari permintaan serta analisis


mendetil dari tradeoff yang tersedia diantara beberapa pilihan yang ada. Seringkali beberapa versi berbeda dari output yang sama dapat diproduksi, sehingga segmentasi pasar yang berbeda akan dapat dilayani. Sebagai contoh, Procter & Gamble menawarkan bermacam-macam detergen, banyak diantara produk tersebut bersaing satu sama lain.

Standardization Beberapa tahun yang lalu tujuan utama dari desain output adalah membantu proses produksi. Sejak permintaan akan barang bertambah banyak dan harganya juga semakin murah, perusahaan berusaha untuk meminimalkan biaya produksi. Salah satu metode untuk mengurangi unit cost adalah dengan meningkatkan kapasitas melalui produksi masal atau manufaktur assembly-line. Sehingga perusahaan menuju kepada standarisasi dan interchangeability antar bagian sehingga akan mengurangi biaya dan kesulitan perkitan. Standarisasi memiliki beberapa keuntungan : 

Meminimalkan jumlah komponen (part) yang berbeda untuk stock (simpanan)



Meminimalkan jumlah peralatan produksi untuk memproduksi output



Menyederhanakan prosedur operasi sehingga mengurangi pengawasan



Meminimalkan perbaikan dan dapat melayani masalah yang timbul

Standarisasi juga bermanfaat bagi pelanggan, sebagai contoh, standarisasi memungkinkan kita membeli bermacam-macamm barang : lampu, film, videotape, ban mobil tanpa memikirkan apakah nanti cocok digunakan di alat yang berbeda. Kerugian utama adalah ketidakfleksibelan dari produksi : semakin sedikit jenis yang diproduksi.

Modularity Salah satu metode yang digunakan untuk memperbanyak jenis produk/servis tetapi tetap menahan harga tetap rendah adalah modularity. Hal ini berarti memproduksi output dalam “modul” atau subasembli yang memungkinkan untuk bisa saling tukar


menukar (interchangeable), sehingga memberikan pelanggan beberapa pilihan output. Sebagai contoh, pembeli sebuah mobil baru dapat memilih ukuran mesin, tipe transmisi, warna, dan beberapa aspek produksi lainnya. Jenis-jenis ini tidak didapatkan dengan cara memproduksi bermacam-macam model, tetapi hanya dengan memproduksi modul (mesin, transmisi, bodi dengan bermacam warna, ban dan roda, dll) yang kemudian beberapa modul yang cocok digabung menjadi satu untuk memenuhi permintaan pelanggan. Sebagai contoh dari modularisasi adalah sebuah mobil dengan tiga kemungkinan mesin, dua kemungkinan transmisi, lima warna exterior yang berbeda, dan tiga interior yang berbeda. Untuk memenuhi kebutuhan konsumen yang berbeda tersedia 13 modul yang dapat dikombinasikan menjadi 3x2x5x3 = 90 versi yang berbeda dari model mobil yang sama.

Computer-Aided Design Dewasa ini para insinyur memperbanyak penggunaan komputer untuk membantu desain produk dan perencanaan produksi. Dalam pemanfaatan Computer-aided design (CAD), insinyur membuat gambat pada layar komputer melalui keyboard, pen cahaya (light pen), serta mouse. Bila insinyur mendesain bagian, Sistem CAD dapat diperintah untuk memperbesar bagian yang diamati, memutar desain untuk melihat pada sudut yang berbeda, dan seterusnya. Kemampuan dari sistem ini berkembang sangat pesat beberapa tahun terakhir ini, sedangkat harga perangkat lunaknya turun dengan drastic. Ketika desain telah selesai dibuat, maka dapat dilanjutkan dengan membuat cetakan hardcopy atau disimpan secara elektronis. Biasanya desain yang dibuat para insinyur diambil dari produk sejenis atau merupakan bagian dari sistem basis data. Computer-aided process Planning (CAPP) adalah teknik untuk mengubah bagian desain ke dalam rencana proses manufaktur. Sistem ini sangat membantu dalam mengatasi masalah yang sering terjadi di antara ramcamg bangun dan manufaktur. Computer Aided Manufacture (CAM) sesungguhnya adalah spesifikasi dari intruksi-instruksi mesin yang dilakukan oleh komputer.


Pengujian Prototipe Konsep desain yang dikembangkan pada tahap desain awal diujicobakan melalui prototipe pada tahap ini. Prototype dapat berbentuk model fisik, simulasi komputer, atau produk nyata. Prototype tersebut kemudian dievaluasi untuk menentukan bagaimana mereka sesuai dengan tujuan awal : kinerja rancang bangunnya, sampai berapa taraf ketertarikan pelanggan, ketahanan dalam penggunaan, maupun kemudahan dalam produksi.

Desain Akhir Penyempurnaan dilakukan berdasarkan desain awal, reaksi dari pelanggan terhadap desain awal, evaluasi dari test prototipe, analisis finansial secara mendetil, dan masukan yang relevan lainnya

Penyederhanaan dan analisis Hasil Program penyederhanaan mengurangi jumlah komponen dan operasi yang dibutuhkan untuk menghasilkan produk/jasa. Lebih sedikit komponen berarti pula lebih sedikit bahan, tenaga kerja, servis yang lebih mudah, serta keandalan yang lebih tinggi. Tim desain menggunakan analisis hasil (value analysis) untuk mencapai fungsi dari produk/jasa dengan harga terendah. Tim desain mempertimbangkan metode termurah, bahan, proses, serta desain yang akan digunakan.

Keamanan (safety) dan faktor Manusia Pada tahap desain akhir, perusahaan akan mempertimbangkan pula masalah yang berhubungan dengan kemudahan dalam penggunaan serta keamanan dari produk/servis. Sebagai contoh, tempat dari saklar atau tombol, tinggi dan berat dari produk kadang membatasi kegunaan barang tersebut oleh masyarakat. Sering desain dibuat sesuai dengan peraturan dan hokum yang berlaku di suatu negara.


Reliability Reliabilitas, salah satu dari unsur dari kualitas, kadang didefinisikan sebagai peluang suatu produk akan bekerja seperti yang ditetapkan untuk waktu yang telah ditentukan di bawah kondisi pengoperasian tertentu. Ada dua pandangan dalam menghitung reliabilitas suatu produk/jasa, pertama adalah produk akan bekerja untuk saat akan digunakan, kedua produk tersebut tahan beroperasi sampai jangka waktu yang telah ditentukan.

Manufacturability Pertimbangan utama desain adalah manufacturability atau kemampuan untuk diproduksi pabrik/industri.


BAB X PENGUJIAN PASAR

Pengujian pasar dapat dipertimbangkan setelah produk dikembangkan secara total, dan produk telah cocok untuk pengujian pasar. Pengujian pasar digunakn untuk mengukur tanggapan pembeli atau konsumen terhadap produk baru, dan mengevaluasi satu atau lebih strategi penentuan posisi. Pengujian pasar banyak digunakan untuk produk konsumsi seperti makanan, minuman, dan perlengkapan kesehatan serta kecantikan. Pada pengujian pasar konvensional alternatif pengujian dengan biaya murah tersedia. Kadang biaya pengujian pasar diluar jangkauan perusahaan. Tidak semua perusahaan melakukan uji pasar. Seperti perusahaan yang tidak memproduksi produknya secara massal. Meskipun demikian, banyak perusahaan meyakini pengujian pasar dapat menghasilkan informasi berharga tentang pembeli, penyalur, efektivitas program pemasaran, dan potensi pasar. Jumlah pengujian pasar dipengaruhi oleh biaya investasi dan risiko di satu sisi dan tekanan waktu serta biaya riset di sisi lain. Pada produk dengan investasi tinggi, yang memiliki peluang kegagalan tinggi harus dilakukan uji pasar. Biaya uji pasar akan menjadi persentase yang tidak signifikan terhadap keseluruhan biaya proyek. Produk berisiko ringgi seperti produk yang menciptakan kategori produk baru (minuman sarapan instan pertama) atau memiliki fitur baru (pasta gigi dengan pemutih gigi pertama) membutuhkan waktu yang lebih banyak pengujian pasar dari pada produk modifikasi (merek pasta gigi lain). Uji produk konsumen berusaha memperkirakan empat variabel yaitu percobaan, pengulangan pertama, pemakaian dan frekuensi pembelian. Perusahaan berharap dapat menemukan semua variabel ini pada tingkat tinggi. Banyak konsumen mungkin


mencoba produk, tetapi hanya sedikit yang melakukan pembelian kembali, atau mencapai pemakaian yang tetap tinggi tetapi frekuensi pembelian rendah. Menurut Kolter dan Keller (2009 : 303), terdapat empat metode uji pasar barang konsumen yang terdiri dari : 1. Sales-Wave Research Dalam riset ini, konsumen mencoba semua produk secara gratis ditawari kembali, atau produk pesaing dengan harga yang sedikit lebih murah. Penawaran dapat dibuat sebanyak lima kali (gelombang penjualan). Perusahaan mencatat berapa banyak pelanggan yang memilih produk yang sama dan tingkat kepuasan konsumen diukur. Pada riset ini juga dapat ditunjukkan satu atau lebih konsep iklan pada konsumen untuk mengukur dampak iklan tersebut terhadap pembelian ulang. Sales-Wave Research dapat diimplementasikan dengan cepat, dilaksanakan dengan cukup aman, dan tanpa pengemasan akhir dan iklan. Meskipun demikian, riset ini tidak mengindikasikan tingkat percobaan yang akan dicapai produk dengan berbagai insentif promosi penjualan karena konsumen dipilih lebih dulu untuk mencoba produk; atau tidak mengindikasikan kekuatan merek untuk meraih distribusi dan posisi rak yang menguntungkan.

2. Simulated Test Marketing Metode ini mengharuskan perusahaan untuk menemukan 30 sampai 40 pembelanja bermutu dan menanyai mereka tentang hal-hal yang mereka ketahui dan preferensi merek dalam berbagai kategori produk tertentu. Konsumen ini menghadiri penyaringan singkat tentang iklan komersial atau iklan cetak terkenal dan baru. Sebuah iklan yang mengiklankan produk baru, tetapi tidak dikhususkan untuk menarik perhatian. Konsumen menerima sejumlah kecil uang dan diundang ke toko dimana mereka bisa saja membeli barang apa pun. Perusahaan mencatat berapa banyak konsumen membeli merek baru dan merek 174 Program Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Padjadjaran © 2010

pesaing. Hal ini memberikan ukuran efektivitas iklan dalam hubungannya terhadap iklan pesaing pada percobaan yang distimulasi. Konsumen ditanyai alasan pembelian mereka atau mengapa mereka tidak membeli. Mereka yang tidak membeli merek baru mendapatkan sampel gratis. Beberapa minggu kemudian, mereka diwawancara kembali dan ditawari peluang untuk membeli kembali produk apapun. Metode ini memberikan hasil yang cukup akurat tentang efektivitas iklan dan tingkat percobaan serta tingkat pengulangan kembali diperluas dalam waktu yang jauh lebih singkat dan model peramalan produk untuk memproyeksi tingkat penjualan akhir. Perusahaan riset pemasaran melaporkan prediksi tingkat penjualan produk yang ternyata sangat akurat dan selanjutnya diluncurkan ke pasar. Namun, dalam dunia yang di dalamnya media dan saluran semakin terfragmentasi, semakin sulit bagi pemasaran uji tersimulasi untuk benar-benar mensimulasikan kondisi pasar dengan pendekatan tradisional saja.

3. Controlled Test Marketing Dalam metode ini, perusahaan riset mengelola panel toko yang akan menjual produk untuk mendapatkan komisi. Perusahaan dengan produk baru menetukan jumlah toko dan lokasi geografis yang ingin diujinya. Perusahaan riset mengirimkan produk ke toko peserta dan mengndalikan posisi rak, jumlah, tampilan, dan promosi titik penjualan, serta penetapan harga. Pemindai elektronik mengukur penjualan pada saaat pemeriksaan keluar. Perusahaan juga mengevaluasi dampak iklan dan promosi lokal. Controlled Test Marketing memungkinkan perusahaan menguji dampak faktor dalam toko dan iklan terbatas terhadap perilaku pembelian. Suatu sampel konsumen dapat diwawancara kemudian untuk memberikan kesan produk. Perusahaan tidak harus menggunakan tenaga penjualannya sendiri, memberikan insentif dagang, atau membeli distribusi. Meskipun demikian, pemsaran ujia


terkendali (Controlled Test Marketing) tidak memberikan informasi tentang bagaimana cara menjual produk baru. Teknin ini juga mengekspos produk dan fiturnya terhadap pengamatan pesaing.

4. Test Markets Cara terakhir menguji produk baru adalah menempatkannya ke pasar uji secara penuh. Perusahaan memilih beberapa kota perwakilan dan tenaga penjualan berusaha menjual ke pedagang utnuk mengambil produk dan memberi penempatan rak yang baik. Perusahaan memasang iklan dan melakukan kampanye promosi penuh yang mirip dengan yang digunakan dalam pemasaran nasional. Pemasaran uji juga mengukur dampak rencana pemasaran alternatif dengan memvariasikan program pemasaran di berbagai kota. Uji skala penuh dapat membutuhkan biaya besar, tergantung pada jumlah kota uji, lamanya pengujian, dan jumlah data yang ingin dikumpulkan perusahaan. Manajemen menghadapi beberapa keputusan yaitu : a. Berapa banyak kota uji? Sebagaian besar pengujian menggunakan dua hingga enam kota. Semakin besar kemungkinan rugi, semakin besar jumlah strategi pemasaran yang bersaing, semakin besar tingkat perbedaan regional, dan semakin besar peluang interfensi uji pasar oleh pesaing, semakin banyak kota yang harus diuji oleh manajemen. b. Kota yang mana? Setiap perusahaan harus mengembangkan kriteria tertentu seperti mempunyai cakupan media yang baik, toko rantai yang kooperatif, dan kegiatan kompetitif rata-rata. Seberapa representatif kota itu bagi pasar lain juga harus dipertimbangkan. c. Lama pengujian? Lamanya uji pasar berlangsung dapat bervariasi, dari beberapa bulan sampai satu tahun. Semakin panjang rata-rata periode pembelian, semakin panjang periode uji.


d. Apa informasi yang dikumpulkan? Data pengiriman gudang akan memperlihatkan pembelian persediaan kotor, tetapi tidak akan menunjukkan penjualan mingguan pada tingkat eceran. Audit toko akan memperlihatkan penjualan

eceran

mengungkapkan

dan

pangsa

karakteristik

pasar pembeli.

pesaing Panel

tetapi

tidak

konsumen

akan akan

mengindikasikan orang yang mana yang membeli merek mana serta loyalitas dan tingkat peralihan mereka. Survei pembeli akan menghasilkan informasi mendalam tentang sikap pelanggan, penggunaan, dan kepuasan. e. Tindakan apa yang harus diambil? Jika pasar uji memperlihatkan tingkat percobaan dan pembelian kembali yang tinggi, pemasar harus meluncurkan produk secara nasional. Jika percobaan tinggi dan tingkat pembelian kembali rendah, produk harus dirancang kembali atau ditinggalkan. Jika percobaan kembali rendah dan tingkat pembelian kembali tinggi, kembangkan komunikasi pemasaran untuk meyakinkan lebih banyak orang agar mencobanya. Jika percobaan dan pembelian kembali dua-duanya rendah, tinggalkan produk. Banyak manajer sulit mematikan sebuah proyek yang telah mengeluarkan banyak usaha dan perhatian, namun menghasilkan peningkatan komitmen yang tidak menguntung atau tidak berhasil. Meskipun banyak manfaatnya, banyak perusahaan saat ini tidak melakukan uji pasar dan bergantung pada metode pengujian yang lebih cepat dan ekonomis. General Mills lebih suka meluncurkan produk baru kira-kira di 25% dari satu negara, sebuah area yang terlalu besar untuk diganggu oleh pesaing. Manajer mengulas data pemindai eceran, yang memberikan informasi dalam hitungan hari bagaimana keadaan produk dan tindakan perbaikan apa yang dilakukan.


BAB XI KOMERSIALISASI

Jika perusahaan melakukan komersialisasi, perusahaan akan menghadapi biaya terbesarnya saat ini. Perusahaan harus mengadakan kontrak untuk memproduksi atau mebangun atau menyewa fasilitas manufaktur secara penuh. Biaya besar lainnya adalah pemasaran. Untuk memperkenalkan barang kemasan konsumen baru yang utama kepada pasar nasional, diperlukan biaya dari $25 juta sampai $100 juta iklan, promosi dan komunikasi pemasaran lain pada tahun pertama. Dalam peluncuran produk makanan baru, pengeluaran pemasaran umumnya mewakili 75% penjualan sepanjang tahun pertama. Sebagian besar kampanye produk baru bergantung pada bauran alat komunikasi pasar yang berurutan. Kapan (Penentuan Waktu) Dalam mengomersilkan produk baru, penentuan waktu memasuki pasar sangat penting.

Misalnya

sebuah

perusahaan

hamper

menyelesaikan

pekerjaan

pengembangan produk barunya dan mempelajari bahwa pesan hampir selesai mengerjakan pengembangannya. Perusahaan menghadapi tiga pilihan: 1. Masuk pertama –Perusahaan pertama yang memasuki pasar biasanya menikmati “keutungan penggerak pertama” dengan mengunci distributor dan pelanggan kunci serta mendapatkan kepemimpinan. Akan tetapi, jika produk masuk ke pasar sebelum benar-benar bebas masalah, strategi masuk pertama bisa menjadi boomerang. 2. Masuk secara berbarengan/pararel-Perusahaan dapat menentukan waktu untuk memasuki pasar bersamaan dengan saat pesaing memasuki pasar. Pasar akan lebih memberikan perhatian ketika dua perusahaan mengiklankan produk baru.


3. Masuk belakangan-Perusahaan mungkin menunda peluncurannya sampai setelah pesaing masuk. Pesaing harus mengeluarkan biaya mendidik pasar dan produknya dapat menunjukkan kesalahan yang dapat dihindari produk yang masuk belakangan. Produk yang masuk belakangan ini juga dapat mempelajari ukuran pasar.

Keputusan penentuan waktu memerlukan pertimbangan tambahan. jika produk baru menggantikan produk lama, perusahaan dapat menunda peluncuran sampai stok produk lama habis. Jika produk tersebut merupakan produk musiman, produk itu dapat ditunda sampai musim yang tepat tibaa: sering kali sebuah produk menunggu “aplikasi pembunuh” terjadi. Hal yang memperumit peluncuran produk adalah bahwa banyak perusahaan menghadapi “desain-sekeliling” yang kompetitif-pesaing meniru penemuan, tetapi membuat versi mereka sendiri yang cukup berbeda untuk menghindari pertikaian paten dan keharusan membayar royalty.

Dimana (Strategi Geografis) Perusahaan harus memutuskan apakah mereka akan meluncurkan produk baru dalam satu kawasan, sebuah wilayah, beberapa wilayah, pasar nasional, atau pasar internasional. Sebagian besar perusahaan akan mengembangkan peluncuran pasar terencana sepanjang waktu. Ukuran perusahaan merupakan factor penting disini. Perusahaan kecil akan memilih kota yang menarik dan melaksanakan kampanye kilat, memasuki kota lain satu persatu. Perusahaan besar akan memperkenalkan produk mereka ke seluruh wilayah, kemudian beralih ke wilayah berikutnya. Perusahaan dengan jaringan distribusi nasional, seperti perusahaan otomotif, akan meluncurkan model baru mereka ke pasar nasional. Sebagian besar perusahaan merancang produk baru untuk dijual terutama dipasar domestic. Jika produk berjalan dengan baik, perusahaan mempertimbangkan untuk mengekspor ke Negara tetangga atau pasar dunia, merancang kembali jika


diperlukan. Dalam memilih pasar peluncuran, kriteria utama adalah potensi pasar, reputasi local perusahaan, biaya pengisian jalur saluran, biaya media komunikasi, pengaruh satu wilayah terhadap wilayah lain, serta penetrasi kompetiitif. Kehadiran pesaing kuat akan mempengaruhi strategi peluncuran. Misalkan McDonald’s ingin meluncurkan rantai makanan cepat saji yang baru, restoran McPizza”. Berdasarkan catatan historis, Pizza Hut sudah bercokol kuat di East Coast, Domino’s dan Litle Caesar’s di Midwest, papa John’s di Selatan dan semuanya bersaing di Barat. McDonald’s harus berhati-hati dalam memilih strategi peluncuran geografis yang menyeimbangkan pertimbangan konsumen, persaingan dan perusaan. Dengan adanya Web yang menghubungkan tempat-tempat yang jauh di dunia, persaingan

semakin

melintasi

batas

nasional.

Perusahaan

semakin

sering

meluncurkan produk baru secara simultan ke seluruh dunia, alih-alih secara nasional atau bahkan regional. Meskipun demikian pemikiran peluncuran global memberikan tantangan, dan peluncuran selanjutnya di seluruh Negara mungkin masih menjadi pilihan terbaik.

Kepada Siapa (Prospek Pasar Sasaran) Dalam pasar peluncuran, perusahaan harus menentukan sasaran distribusi dan promosi awalnya kepada calon pelanggan terbaik. Perusahaan harus menentukan profil calon pelanggan ini, dan idealnya mereka harus berupa pengadopsi awal, pengguna berat, dan pemimpin oponi yang dapat dijangkau dengan biaya rendah. Hanya sedikit kelompok yang memenuhi semua karakteristik ini. Perusahaan harus menentukan peringkat berbagai kelompok calon pelanggan terhadapa karakteristik ini dan membidik kelompok terbaik. Tujuannya adalah untuk menghasilkan pejualan yang kuat sesegera mungkin guna menarik lebih banyak calon pelanggan.


Bagaimana (Strategi Pengenalan Ke Pasar) Perusahaan harus mengembangkan rencana tindakan untuk memperkenalkan produk baru ke pasar peluncuran. Karena peluncuran produk baru sering membutuhkan waktu yang lebih lama dan uang yang lebih banyak dari pada yang diperkirakan, banyak penawaran yang berpotensi mengalami kekurangan dana. Pentik untuk mengalokasikan waktu dan sumber daya yang cukup-tetapi juga tidak berlebihanketika produk baru mendapatkan pijakan di pasar. Ahli peluncuran produk baru, Apple Computer mengadakan pemasaran kilat besar pada tahun 1998 untuk meluncurkan imac, masuknya kembali Apple ke bisnis PC computer setelah menghilang selama 14 tahun. Lima tahun kemudian, Apple menggebrak lagi dengan meluncur iPod, seperti yang digambarkan dalam “terobosan Pemasaran: ipod Apple.” Untuk mengkoordinasikan berbagai kegiatan yang terlibat dalam peluncuran produk baru, manajemen dapat menggunakan teknik perencanaan jaringan seperti penjadwalan jalur kritis (critical path scheduling-CPS). Hal ini membutuhkan pengembangan bagan utama yang memperlihatkan jumlah dan urutan kegiatan yang harus dilakukan untuk meluncurkan produk. Dengan memperkirakan berapa banyak waktu yang dibutuhkan setiap kegiatan, perencana memperkirakan berapa banyak waktu

yang

dibutuhkan

setiap

kegiatan,perencana

memperkirakan

waktu

penyelesaian untuk seluruh proyek. Semua penundaan kegiatan di jalur penting-rute terpendek menuju penyelesaian-akan menyebabkan proyek tertunda. Jika peluncuran harus diselesaikan lebih awal, perencana mencari cara untuk mengurangi waktu sepanjang jalur kritis.


BAB XII APLIKASI MARKOV CHAINS

Rantai markov (markov chains) adalah suatu teknik matematika yang biasa digunakan untuk melakukan pembuatan model (modelling) bermacam-macam sistem dan proses bisnis. Teknik ini dapat digunakan untuk memperkirakan perubahanperubahan di waktu yang akan datang dalam variabel-variabel dinamis atas dasar perubahan-perubahan dari variabel-variabel dinamis tersebut di waktu yang lalu. Teknik ini juga dapat digunakan untuk menganalisis kejadian-kejadian di waktuwaktu mendatang secara matematis. Jadi rantai markov digunakan untuk membuat suatu sistem atau proses bisnis dengan memperkirakan perubahan sistem di waktu yang akan datang dengan melihat perubahan sistem yang telah terjadi pada waktu yang lalu dan juga dengan menganalisis kejadian yang akan datang secara perhitungan matematis seperti harga-harga sumber daya. Sebagai contoh rantai markov dapat digunakan untuk menganalisis tentang perpindahan merek dalam pemasaran, perhitungan rekening-rekening, jasa-jasa persewaan mobil, perencanaan penjualan, masalah-masalah persediaan, dan lain-lain. Proses model rantai markov terdiri dari dua prosedur, yaitu pertama menyusun matriks probabilitas transisi, dan kedua menghitung kemungkinan market share di waktu yang akan datang. Probabilitas transisisi adalah sebagai contoh pergantian yang kemungkinan akan dilakukan oleh konsumen dari suatu merek ke merek yang lain. Hal ini dapat disebabkan oleh pengiklanan, promosi khusus, harga, ketidakpuasan, dan lain-lain. Manajemen akan dapat manfaat bila mereka mengetahui berapa market share-nya di periode yang akan datang. Salah satu aplikasi markov chains adalah memprediksi perubahan market share provider dari strategi promosi yang dilakukan. Dalam penelitian yang dilakukan


oleh Yan Hendrick Faisal yang berjudul “Analisis Perpindahan Merek (Brand Switching) Menggunakan Metode Markov Chains Pada Pengguna Provider PT XL Axiata Tbk”. Diperoleh perubahan market share dari tiga provider yaitu Telkomsel, Indosat, dan XL Axiata yang disebabkan oleh strategi promosi yang dilakukan oleh XL Axiata. Dalam penelitian ini dilihat perilaku perpindahan merek dari ketiga provider. Dengan langkah-langkah sebagai berikut : a. Menentukan matriks payoff yang diperoleh dari perubahan market share dari ketiga provider pada tahun 2009 dan tahun 2010. Matriks payoff yang diperoleh sebagai berikut :

1

-0.31472

-0.68528

0.285714

-0.08992

-0.19579

0.171429

-0.01058

-0.11748

b. Untuk menghitung perubahan matriks payoff pada tahun berikutnya menggunakan rumus : Pn = [

]

Perubahan matriks payoff sebagai berikut : Tabel Perubahan Matriks Payoff N 1

2

Payoff Matriks 1 0.285714 0.171429

-0.31472 -0.08992 -0.01058

-0.68528 -0.19579 -0.11748

0.792603 0.226458 -0.27917 -0.07976 -0.54316 -0.1016

0.148267 -0.05176 -0.1016


3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

0.882723 -0.31083 -0.27138 0.09558 -0.60491 0.404044

-0.5896 0.181153 0.404044

0.692839 -0.21302 -0.24362 0.074897 -0.47479 0.28796

-0.42021 0.149772 0.28796

0.559941 -0.19655 -0.19445 0.068354 -0.38372 0.235154

-0.34315 0.120486 0.235154

0.444959 -0.15427 -0.15492 0.053776 -0.30492 0.189287

-0.27622 0.097131 0.189287

0.353531 -0.12291 -0.12324 0.042894 -0.24227 0.149659

-0.21839 0.076942 0.149659

0.280977 -0.0978 -0.0979 0.034116 -0.19255 0.119138

-0.17385 0.061206 0.119138

0.223232 -0.07766 -0.0778 0.027096 -0.15298 0.094627

-0.13809 0.048625 0.094627

0.177371 -0.06172 -0.06181 0.021533 -0.12155 0.075188

-0.10972 0.038635 0.075188

0.140928 -0.04904 -0.04911 0.017108 -0.09658 0.059741

-0.08718 0.030698 0.059741

0.111973 -0.03896 -0.03902 0.013593 -0.07673 0.047466

-0.06927 0.02439 0.047466


13

14

15

16

17

0.088967 -0.03096 -0.031 0.0108 -0.06097 0.037714

-0.05503 0.019379 0.037714

0.070688 -0.0246 -0.02463 0.008581 -0.04844 0.029965

-0.04373 0.015398 0.029965

0.056165 -0.01954 -0.01957 0.006818 -0.03849 0.023809

-0.03474 0.012234 0.023809

0.044625 -0.01553 -0.01555 0.005417 -0.03058 0.018917

-0.0276 0.00972 0.018917

0.035457 -0.01234 -0.01236 0.004304 -0.0243 0.01503

-0.02193 0.007723 0.01503

Sumber : Yan Hendrick Faisal (2011 : Lampiran hal 20)

c. Hitung perilaku perubahan merek pelanggan yang disebabkan oleh strategi jika XL Axiata menawarkan harga yang lebih murah dibanding pesaing (R1), apabila XL Axiata memberikan kualitas yang semakin baik dan memuaskan (R2), dan Apabila XL Axiata menawarkan produk yang unik (R3). Matriks yang diperoleh sebagai berikut:

│R1│ =

│R2│ =

-0.32 -0.3 0.9

-0.26 -0.16 0.96


│R3│ =

-0.14 -0.12 0.84

d. Selanjutnya perubahan market share diukur dengan rumus sebagai berikut : V1 V2

Vn

= │P1 │ X │R │ = │P2 │ X │R │ . . . = │Pn │ X │R │

Perubahan market share dari ketiga provider dapat dilihat pada tabel di bawah ini : Perubahan Market Share Apabila XL Axiata Memberikan Harga yang lebih Murah Tahun Telkomsel Indosat XL ke 1 0.540993 0.241876 0.217045 2 0.533795 0.244088 0.221405 3 0.528435 0.245991 0.224652 4 0.524144 0.247492 0.22729 5 0.520697 0.248701 0.229402 6 0.517969 0.249659 0.231075 7 0.515799 0.250421 0.232406 8 0.514075 0.251026 0.233463 9 0.512705 0.251507 0.234303 10 0.511616 0.251889 0.234971 11 0.510752 0.252193 0.235501 12 0.510064 0.252434 0.235923 13 0.509518 0.252626 0.236257 14 0.509085 0.252778 0.236524 15 0.50874 0.252899 0.236735 16 0.508466 0.252995 0.236903 17 0.508249 0.253072 0.237036 Sumber : Yan Hendrick Faisal (2011 : 132)


Dari hasil perhitungan menggunakan metode markov chain terhadap tingkat menggunakan XL atau berpindah ke XL apabila XL memberikan harga yang lebih murah dibandingkan dengan pesaing, dapat dilihat bahwa : 

Dalam jangka panjang market share Telkomsel akan turun sebesar 0,03175 atau 3,175 %.



Dalam jangka panjang market share Indosat akan naik sebesar 0,013072 atau 1,3072 %.



Dalam jangka panjang market share XL Axiata akan naik sebesar 0,017036 atau 1,7036 %.

Hal tersebut menunjukkan bahwa apabila XL memberikan harga yang lebih murah dibandingkan dengan pesaing merupakan faktor yang kurang mendorong perilaku brand switching pengguna provider lain ke XL Axiata. Penggunaan strategi ini perlu dipertimbangkan kembali pengaruhnya terhadap perilaku brand switching pengguna provider. Untuk lebih jelasnya mengenai perubahan market share Telkomsel, Indosat dan XL Axiata dapat dilihat pada gambar dibawah ini :


Perubahan Market Share menggunakan metode Markov Chain apabila XL Axiata Memberikan Harga yang lebih Murah

Sumber : Yan Hendrick Faisal (2011 : 133)

Perubahan market share apabila kualitas fitur XL Axiata semakin baik dengan metode markov chains dapat dilihat pada tabel berikut ini :


Perubahan Market Share Apabila Kualitas Fitur XL Axiata Semakin Baik

Tahun Telkomsel

Indosat

XL

ke 1

0.541875

0.241566

0.216515

2

0.534417

0.243857

0.221321

3

0.528923

0.245809

0.224859

4

0.524487

0.247362

0.227738

5

0.520925

0.248611

0.230045

6

0.518106

0.249601

0.231872

7

0.515863

0.250389

0.233326

8

0.514081

0.251015

0.23448

9

0.512666

0.251512

0.235398

10

0.511541

0.251907

0.236127

11

0.510647

0.252221

0.236706

12

0.509937

0.25247

0.237166

13

0.509373

0.252668

0.237532

14

0.508924

0.252826

0.237823

15

0.508568

0.252951

0.238053

16

0.508285

0.25305

0.238237

17

0.50806

0.253129

0.238383

Sumber : data yang sudah diolah

Dari hasil perhitungan menggunakan metode markov chain terhadap tingkat menggunakan XL atau berpindah ke XL apabila kualitas fitur yang semakin baik, dapat dilihat bahwa :











Hal tersebut menunjukkan bahwa apabila kualitas fitur yang semakin baik merupakan faktor yang kurang mendorong perilaku brand switching pengguna provider lain ke XL Axiata. Penggunaan strategi ini perlu dipertimbangkan kembali pengaruhnya terhadap perilaku brand switching pengguna provider. Untuk lebih jelasnya mengenai perubahan market share Telkomsel, Indosat dan XL Axiata dapat dilihat pada gambar dibawah ini : Perubahan Market Share menggunakan metode Markov Chain apabila Kualitas Fitur XL Axiata Semakin Baik


Perubahan market share apabila XL Axiata menawarkan produk yang unik dengan metode Markov Chains dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Perubahan Market Share Apabila XL Axiata Menawarkan Produk yang Unik Tahun

Telkomsel

Indosat

XL

ke 1

0.542739

0.241261

0.215945

2

0.536923

0.243048

0.219701

3

0.532679

0.244557

0.222439

4

0.529249

0.245759

0.224669

5

0.526491

0.246728

0.226459

6

0.524309

0.247495

0.227876

7

0.522572

0.248105

0.229003

8

0.521193

0.24859

0.229899

9

0.520097

0.248975

0.23061

10

0.519226

0.249281

0.231175

11

0.518535

0.249525

0.231625

12

0.517985

0.249718

0.231982

13

0.517548

0.249871

0.232265

14

0.517201

0.249993

0.23249

15

0.516925

0.25009

0.232669

16

0.516706

0.250167

0.232812

17

0.516532

0.250229

0.232925

Sumber : data yang sudah diolah Dari hasil perhitungan menggunakan metode markov chain terhadap tingkat menggunakan XL atau berpindah ke XL apabila XL Axiata menawarkan produk yang unik, dapat dilihat bahwa :











Hal tersebut menunjukkan bahwa apabila XL Axiata menawarkan produk yang unik merupakan faktor yang kurang mendorong perilaku brand switching pengguna provider lain ke XL Axiata. Penggunaan strategi ini perlu dipertimbangkan kembali pengaruhnya terhadap perilaku brand switching pengguna provider. Untuk lebih jelasnya mengenai perubahan market share Telkomsel, Indosat dan XL Axiata dapat dilihat pada gambar dibawah ini : Gambar 4.5 Perubahan Market Share menggunakan metode Markov Chains apabila XL Axiata Menawarkan Produk yang Unik


BAB XIII PENUTUP

Setelah produk baru dipasarkan, produk akan masuk pada tahap siklus hidup produk (product life cycle). Sepanjang umur suatu produk, perusahaan biasanya memformulasikan kembali strategi pemasarannya beberapa kali. Tidak hanya kondisi ekonomi berubah, dan pesaing melancarkan serangan baru namun, tambahan lagi produk itu melewati tahap baru dari minat dan persyaratan pembeli. Kosekuensinya, perusahaan harus merencanakan strategi pengganti yang tepat untuk tiap tahap dalam siklus hidup produk tersebut. Perusahaan berharap memperpanjang umur dan profitabilitas produk walaupun tahu bahwa produk tersebut tidak akan bertahan selamanya. PLC (Product life Cycle) atau siklus hidup produk merupakan konsep penting dalam pemasaran yang memberikan pemahaman tentang dinamika suatu produk yang kompetitif. Sebuah produk memiliki siklus hidup berarti menegaskan empat hal yaitu : 1. Produk memiliki umur terbatas 2. Penjualan produk melalui berbagai tahap yang berbeda, masing-masing memberikan tantangan, peluang dan masalah yang berbeda bagi penjual. 3. Laba naik dan turun pada berbagai tahap yang berbeda selama siklus hidup produk. 4. Produk memerlukan strategi pemasaran, keuangan, manufaktur, pembelian dan sumber daya manusia yang berbeda dalam tiap tahap siklus hidupnya. Kebanyakan kurva siklus hidup digambarkan sebagai bentuk lonceng. Kurva itu umumnya dibagi menjadi empat tahap : 1. Perkenalan (introduction): periode pertumbuhan penjualan yang lambta saat produk itu diperkenalkan ke pasar. Pada tahaaaaap iti tidak ada laba karena beasrnya biaya-biaya untuk memperkenalkan produk.


2. Pertumbuhan (growth): periode penerimaan pasar yang cepat dan peningkatan laba yang besar. 3. Kedewasaan (Maturity) : periode penurunan pertumbuhan penualan karena produk itu telah diterima oleh sebagian besar pembeli potensial. Laba stabil atau menurun karena persaingan yang meningkat. 4. Penurunan (decline) : periode saat penjualan menunjukkan arah yang menrun dan laba yang menipis.

Konsep siklus hidup produk dapat digunakan untuk menganalisa kategori produk, bentuk produk, produk atau merek.

Gambar . Siklus Hidup Penjualan dan Laba Sumber : http://www-rohan.sdsu.edu

a. Kategori produk (product catagory) memiliki siklus hidup yang paling panjang. Banyak katagori produk berada pada tahap kedewasaan untuk jangka


BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Pengembangan Produk

Recommend Documents