View
228
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
33
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian
Desain penelitian adalah kerangka atau framework untuk mengadakan
penelitian. Berdasarkan karakteristik masalah yang diteliti, penelitian ini termasuk
ke dalam penelitian deskriptif. Penelitian deskriptif merupakan metode yang
digunakan untuk mengetahui nilai variabel mandiri, baik satu variabel atau lebih
(independen) tanpa membuat perbandingan, atau menghubungkan dengan variabel
lain (Sugiyono2006, p11). Sedangkan metode penelitian yang digunakan dalam
penelitian ini adalah metode penelitian survei, yaitu penelitian yang dilakukan
pada populasi besar maupun kecil, tetapi data yang dipelajari adalah data dari
sampel yang diambil dari populasi tersebut (Sugiyono2006, p7).
Unit analisis merujuk pada tingkat kesatuan data yang dikumpulkan selama
tahap analisis data selanjutnya (Sekaran2006, p173). Unit analisis yang diperlukan
dalam penelitian ini adalah Koperasi, yaitu Koperasi Sentra Industri Cianjur.
Horizon waktu yang digunakan dalam penelitian ini adalah cross-sectional, di
mana data yang dikumpulkan hanya satu kali dalam suatu kurun waktu tertentu.
34
Tabel 3. 1 – Desain Penelitian
Tujuan
Penelitian Jenis Penelitian
Metode
Penelitian Unit Analisis Time Horison
T-1 Penelitian Deskriptif Survei Organisasi Cross-Sectional
T-2 Penelitian Deskriptif Survei Organisasi Cross-Sectional
T-3 Penelitian Deskriptif Survei Organisasi Cross-Sectional
T-4 Penelitian Deskriptif Survei Organisasi Cross-Sectional
Sumber : Hasil Pengolahan Data (2011)
Keterangan:
T-1 : Mengetahui status keberlanjutan pengelolaan OVOP saat ini ditinjau
dari dimensi ekonomi, sosial, lingkungan dan lingkungan fisik,
teknologi, leadership
T-2 : Menganalisis faktor faktor kunci yang menentukan keberlanjutan
OVOP pada sentra industri Cianjur, KMTP, Jawa Barat
T-3 : Simulasi model untuk menentukan skenario ideal OVOP berkelanjutan
pada sentra industri Cianjur, KMTP, Jawa Barat
T-4 : Menentukan rumusan kebijakan keberlanjutan program OVOP pada
sentra industri Cianjut, KMTP, Jawa Barat
3.2 Operasional Variabel
Operasional variabel merupakan penjelasan pengertian dari teori variabel,
sehingga dapat diamati dan diukur dengan menentukan hal-hal yang diperlukan
untuk mencapai tujuan tertentu.
35
Tabel 3. 2 – Operasionalisasi Variabel Penelitian
Variabel Dimensi Variabel Ukuran Skala
Pengukuran
Keberlanjutan Program OVOP
Ekonomi
Bantuan Kredit bagi Petani Tidak memadai – memadai
Ordinal
Peningkatan Pendapatan Petani Tidak meningkat – meningkat
Pembayaran tepat waktu Tidak tepat waktu – tepat waktu
Pengembalian kredit ringan Berat – ringan Pengelolaan Distribusi Tidak teratur – teratur
Iklan dan packaging Tidak membantu – membantu
Sosial
Dukungan dan Support Pemerintah Tidak ada - ada
Ordinal
Dukungan dan support masyarakat Tidak ada - ada Komitmen dan Tanggung Jawab Masyarakat Tidak ada - ada Pembangunan Sumber Daya Manusia Tidak ada - ada
Lingkungan & Lingkungan Fisik
Infrastruktur Buruk – baik
Ordinal
Konservasi Lahan dan Habitat Tidak ada – ada Ketersediaan Bahan Baku Tidak tersedia – tersedia
Potensi Sumber Daya Alam Tidak berpotensi – berpotensi
Pengelolaan Penggunaan Lahan Buruk – baik
Teknologi
Bimbingan Tenaga Ahli Tidak ada - ada
Ordinal
Investasi Teknologi Tidak ada – ada Inovasi Produk Tidak ada – ada Penambahan nilai guna melalui Teknologi Tidak ada – ada Penggunaan Teknologi Tepat Guna Tidak ada – ada
Leadership / Kepemimpinan
Pembangunan kesejahteraan petani
Tidak ada - ada
Ordinal
Komitmen Pemimpin Tidak ada - ada Pemimpin yang dapat dipercaya Tidak dipercaya – dipercaya Sikap motivator tidak setuju - setuju Sikap selalu ingin maju ke depan tidak setuju - setuju
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2011)
36
Menurut Riduwan dan Kuncoro (2008, p20), skala likert digunakan untuk
mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok tentang
kejadian atau gejala sosial.
Skala ordinal tidak hanya mengkategorikan variabel ke dalam kelompok,
tetapi juga melakukan rangking terhadap kategori. Pengukuran seperti ini
dinamakan skala ordinal dan data yang dapat dari pengukuran ini disebut data
ordinal. Variabel yang diukur dengan skala nominal dan ordinal umumnya disebut
variabel non-parametrik atau variabel non-metrik (Sahibul Munir, 2008).
3.3 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan di dalam penelitian ini merupakan data subyek (self-
report data). Data subyek merupakan jenis data penelitian yang berupa opini,
sikap, pengalaman, atau karakteristik dari seseorang atau sekelompok orang yang
menjadi subyek penelitian (responden). (Indriantoro dan Supomo2002, p145).
Data yang digunakan di dalam penelitian ini diperoleh dari sumber primer dan
sumber sekunder. Data primer mengacu pada informasi yang diperoleh dari
tangan pertama oleh peneliti yang berkaitan dengan variabel minat untuk tujuan
spesifik studi. Sedangkan data sekunder mengacu pada informasi yang
dikumpulkan dari sumber yang telah ada. (Sekaran2006, p60)
Data primer yang digunakan di dalam penelitian ini diperoleh melalui
wawancara dengan para pemangku kepentingan/pakar (stakeholder) dalam
kementrian koperasi deputi pengkajian OVOP dan melalui penyebaran kuesioner
secara langsung kepada petani OVOP dan para stakeholder yang berkepentingan
37
dalam proses pengambilan keputusan pada sentra industri. Kuesioner yang
diberikan kepada para stakeholder di antaranya mengenai data-data yang
diperlukan untuk analisis kebutuhan, perbandingan antar faktor (prospektif), dan
penentuan prioritas strategi. Sedangkan data sekunder diperoleh melalui hasil
studi pustaka, laporan, dan data historis sentra industri serta dokumen dari
berbagai instansi yang berhubungan dengan topik penelitian.
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data merupakan bagian integral dari desain penelitian.
Beberapa metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu:
a. Observasi
Pengamatan langsung di sentra industi Cianjur, Jawa Barat dilakukan untuk
melihat reaksi masyarakat terhadap kehadiran produk OVOP serta mengumpulkan
data mengenai produk OVOP yang dipasarkan.
b. Wawancara
Mengadakan wawancara awal melalui telepon dengan Ibu Christine selaku
penanggung jawab deputi pengkajian kementrian koperasi untuk memperoleh
informasi mengenai isu-isu yang terkait dengan topik skripsi yang sedang diteliti.
c. Kuesioner
Kuesioner (questionnaries) adalah daftar pertanyaan tertulis yang telah
dirumuskan sebelumnya yang akan responden jawab, biasanya dalam alternatif
yang didefinisikan dengan jelas. Kuesioner merupakan suatu mekanisme
pengumpulan data yang efisien jika peneliti mengetahui dengan tepat apa yang
38
diperlukan dan bagaimana mengukur variabel penelitian. (Sekaran2006, p82).
Yang menjadi responden dalam penelitian ini adalah petani dan para petinggi
koperasi
d. Studi Pustaka
Studi pustaka pada penelitian ini dilakukan untuk memperoleh data sekunder
dengan membaca, mengumpulkan, mencatat, mempelajari buku cetak dan buku–
buku pelengkap atau referensi, seperti jurnal di perpustakaan ataupun melalui
internet.
3.5 Teknik Pengambilan Sampel
(Indriantoro dan Supomo2002, p115) Problematik yang ada dalam pemilihan
dalam pemilihan data kuantitatif umumnya berkaitan dengan populasi data yang
diteliti. Populasi (population), yaitu sekelompok orang, kejadian atau segala
sesuatu yang memiliki karakteristik tertentu. Karena jumlah populasi yang relatif
banyak, maka penggunaan sampel (elemen-elemen populasi) yang jumlahnya
relatif lebih sedikit namun dapat mewakili keseluruhan populasi, lebih diutamakan
dalam penelitian ini.
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah para petani sentra
industri Cianjur yang berasal dari berbagai latar belakang pendidikan dan
pekerjaan yang berbeda. Penarikan sampel untuk penelitian ini dilaksanakan
dengan membagi sejumlah kuesioner kepada para petani yang tergabung pada
39
program OVOP sentra industri cianjur dengan masa keanggotaan minimal 6
bulan.
Teknik yang digunakan dalam pengambilan sampel pada penelitian ini adalah
probability sampling. Menurut Riduwan dan Kuncoro (2008, p41), probability
sampling adalah teknik pengambilan sampel yang memberi peluang atau
kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi
sampel. Dengan menggunakan teknik simple random sampling, pengambilan
sampel dari anggota populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata
(tingkatan) dalam anggota populasi.
Sampel yang digunakan berjumlah 100 responden dengan asumsi populasi
tidak diketahui dan tingkat kesalahan sebesar 5%. Menurut Riduwan dan Kuncoro
(2008, p50), teknik pengambilan sampel apabila populasinya tidak diketahui
secara pasti, digunakan teknik sampling kemudahan. Rumus yang digunakan
ialah:
𝑛 = �𝑍𝛼/2𝜎
𝑒�2
di mana :
n = jumlah sampel minimal
Z = nilai yang diperoleh dari tabel Z pada level yang confidence tertentu (level
of confidence untuk penelitian bisnis biasanya berkisar antar 95% - 99%)
σ = standar deviasi
40
e = error of estimate. Kesalahan yang dapat ditoleransi dalam level of
confidence tertentu.
Apabila nilai σ tidak diketahui, dapat digunakan s dari sampel sebelumnya
(untuk n ≥ 30) yang memberikan estimasi terhadap σ. Jika tidak ada sampel
sebelumnya, maka dapat diganti dengan 0,25 sebagai perkalian antara 0,5 x 0,5.
(Umar2000, p150)
Dengan rumus yang ada, maka jumlah sampel minimal untuk menganalisis
indeks dan status keberlanjutan pengelolaan sentra industri saat ini adalah:
𝛼 = 1 − 0.95 = 0.05 ; 𝑚𝑎𝑘𝑎 𝑍𝛼2 = 1.96
𝑒 = 5% = 0.05
𝑛 = �𝑍𝛼/2𝜎
𝑒�2
= �1.96 × 0.25
0.05�2
= 96.04 ≅ 97 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛
Jadi, jumlah minimal responden yang diambil sebagai sampel adalah sebanyak
97 responden, yang dibulatkan menjadi 100 responden.
3.6 Metode Analisis
Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode deskriptif melalui
survei dengan menggunakan pendekatan sistem. Pendekatan sistem ini digunakan
untuk merumuskan rekomendasi pengelolaan ovop secara berkelanjutan. Secara
garis besar penelitian dibagi ke dalam empat tahapan penelitian yaitu:
41
1) Analisis keberlanjutan program OVOP
2) Analisis faktor-faktor kunci keberlanjutan program OVOP
3) Simulasi model keberlanjutan program OVOP
4) Rumusan rekomendasi kebijakan keberlanjutan program OVOP
Tabel 3. 3 – Tabel Rancangan Penelitian
Keterangan Metode Tahapan
T-1 Analisis
Keberlanjutan
RAP-
FIOVOP
• Analisis kondisi saat ini
• Pengolahan data quesionaire dalam
program RAP-FISH
• Diperoleh indeks keberlanjutan
• Faktor sensitif (analisis leverage)
• Diperbandingankan dengan monte carlo
T-2 Penentuan
Faktor Kunci
Analisis
Prospektif
Struktural
• faktor sensitif berdasar analisis RAP
• faktor sensitif berdasar analisis
kebutuhan
• analisis faktor sensitive berdasar
gabungan analisis RAP dan analisis
kebutuhan
• diperoleh faktor faktor kunci gabungan
dengan program MICMAC.
T-3 Simulasi
Keberlanjutan Simulasi
• alur skenario
• perumusan skenario
T-4 Rekomendasi
kebijakan Simulasi
• penetapan skenario terbaik
• pembentukan model
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2011)
42
Penelitian ini dilengkapi dengan berbagai metodologi seperti yang dapat
digambarkan pada diagram rancangan penelitian pada Gambar 3.1.
3.7 Rancangan Uji Hipotesis
3.7.1 Uji Validitas
Validitas menguji seberapa baik suatu instrumen yang dibuat
mengukur konsep tertentu yang ingin diukur (Sekaran2006, p39). Validitas
atau ketepatan uji dilakukan dengan mengkorelasikan masing-masing skor
variabel dengan jumlah skor variabel, bila variabel mempunyai hubungan
Identifikasi kebutuhan & analisa kondisi saat ini
Perumusan Strategi
PenentuanPrioritas Strategi
Rekomendasi Strategis
analisa kondisi saat ini
Analisis berkelanjutan
Penetapan Key Factor
Penetapan Skenario Ideal
Rekomendasi kebijakan
keberlanjutan
Gambar 3. 1 – Diagram Rancangan Penelitian
Sumber : Hasil Pengolahan Data (2011)
RAP - FIOVOP
Analisa Prospektif Strutural
Simulasi
43
signifikan dengan totalnya maka variabel tersebut dikatakan valid. Sedangkan
bila salah satu variabel yang tidak mempunyai hubungan dengan totalnya,
maka variabel tersebut dikatakan tidak valid, dan harus dikeluarkan dari item
pertanyaan kuesioner.
Uji validitas ini dapat dilakukan dengan menghitung korelasi antara
masing-masing pernyataan dengan skor total memakai rumus teknik korelasi
product moment. Rumusnya adalah sebagai berikut:
𝑟𝑥𝑦 =𝑛(∑𝑋𝑌) − (∑𝑋)(∑𝑌)
�𝑛.∑𝑋2 − (∑𝑋)2 �𝑛.∑𝑌2 − (∑𝑌)2
r = Koefisien Korelasi
X = Skor item X
Y = Skor Item Y
n = banyaknya sampel dalam penelitian
Dengan menggunakan SPSS, uji validitas dilakukan dengan
membandingkan Rhitung dan Rtabel. Nilai akan dinyatakan valid bila Rhitung
> Rtabel.
Langah-langkah mengukur validitas untuk tahapan uji kuesioner
adalah sebagai berikut:
a. Melakukan uji coba kuesioner dengan meminta 30 responden
menjawab pertanyaan-pertanyaan yang ada.
b. Mempersiapkan tabel tabulasi jawaban
44
c. Menghitung korelasi antar data pada masing-masing pertanyaan
dengan skor total.
3.7.2 Uji Reliabilitas
Kendalan (reliabilitas) suatu pengukuran menunjukkan sejauh mana
pengukuran tersebut tanpa bias (bebas kesalahan) karena itu menjamin
pengukuran yang konsisten lintas waktu dan lintas beragam item dalam
instrumen. Dengan kata lain, keandalan suatu pengukuran merupakan indikasi
mengenai stabilitas dan konsistensi dimana instrumen mengukur konsep dan
membantu menilai ketepatan sebuah pengukuran (Sekaran2006, p40).
Dalam penelitian ini, teknik uji reliabilitas yang digunakan adalah
Cronbach’s Alpha. Berikut rumusnya:
𝑟11 = �𝑘
𝑘 − 1� �
1 − ∑𝜎𝑏2
𝜎𝑡2�
r11 = reliabilitas instrument
k = banyaknya butir pertanyaan
𝜎𝑡2 = varians total
∑𝜎𝑏2 = jumlah varians butir
Dengan menggunakan SPSS, uji reliabilitas dilakukan dengan
membandingkan R cronbach alpha dan Rtabel. Nilai dinyatakan reliabel jika R
cronbach alpha > Rtabel.
45
3.7.3 Analisis Keberlanjutan Program OVOP pada Sentra Industri
Kajian diawali oleh analisis keberlanjutan pengelolaan sentra industri
pada kondisi saat ini melalui proses ordinasi menggunakan analisis RAP-
FIOVOP (Rapid Appraisal For Indonesia OVOP) dengan metode
Multidimensional Scaling (MDS). Melalui analisis ordinasi, diperoleh posisi
relatif keberlanjutan pengelolaan sentra industri yang dikaji terhadap dua titik
acuan yaitu titik “baik” (good) dan titik “buruk” (bad). Proses ordinasi RAP-
FIOVOP ini menggunakan perangkat lunak modifikasi RAPFISH (Kavanagh,
2001). Proses Algoritma RAP-FIOVOP juga pada dasarnya mengikuti proses
algoritma RAPFISH seperti terlihat pada Lampiran 2.
Analisis keberlanjutan pengelolaan sentra industri dilakukan melalui
tiga tahapan, yaitu:
1) Tahap penentuan atribut atau kriteria pengelolaan sentra industri
berkelanjutan, yang mencakup dimensi ekonomi, sosial, lingkungan dan
lingkungan fisik, teknologi dan leadership. Secara keseluruhan, terdapat 25
atribut yang dianalisis, masing-masing: 6 atribut ekonomi, 4 atribut sosial,
5 atribut lingkungan dan lingkungan fisik, 5 atribut teknologi dan 5 atribut
leadership
2) Tahap penilaian setiap atribut dalam skala ordinal berdasarkan kriteria
keberlanjutan untuk setiap dimensi. Pemberian skor yang didasarkan pada
hasil penyebaran kuesioner sesuai dengan persyaratan yang telah
ditetapkan. Rentang skor berkisar antara 1 – 4, yang diartikan dari sangat
tidak setuju (buruk) sampai sangat setuju (baik). Hasil pemberian skor
46
kemudian dianalisis dengan menggunakan program RAPFISH untuk
menentukan posisi status keberlanjutan pengelolaan sentra industri pada
masing-masing dimensi dan keterpaduan dimensi (multidimensi) yang
dinyatakan dalam skala nilai indeks keberlanjutan. Skala indeks
keberlanjutan terletak antara 0 – 100.
Posisi status keberlanjutan sistem yang dikaji diproyeksikan pada garis
mendatar dalam skala ordinasi yang berbeda di antara dua titik ekstrim,
yaitu titik ekstrim “buruk” dan “baik” yang diberi nilai indeks antara 0
sampai 100%.
Gambar 3. 2 – Ilustrasi nilai indeks keberlanjutan dalam skala ordinasi
Sumber: Thamrin, Sutjahjo, Herison, dan Sabiham (2007, p109)
Tabel 3. 4 - Kategori Indeks dan Status Keberlanjutan Pengelolaan Sentra industri
Nilai Indeks Kategori
0,00 – 25,00 Buruk (tidak berkelanjutan)
25,01 – 50,00 Kurang (kurang
50,01 – 75,00 Cukup (cukup berkelanjutan)
75,01 – 100,00 Baik (berkelanjutan)
Sumber: Hidayanto, Supiandi, Yahya, dan Amien (2009, p217)
47
Hasil analisis ordinasi akan mencerminkan seberapa jauh atau baik
status keberlanjutan dimensi tersebut. Jika analisis untuk masing-masing
dimensi telah dilakukan maka analisis perbandingan kebelanjutan antar
dimensi dapat dilakukan dan divisualisasikan dalam bentuk diagram layang-
layang (kite diagram).
Dalam analisis MDS dengan menggunakan komputer, sekaligus
dilakukan analisis Leverage, analisis Monte Carlo, penentuan nilai stress, dan
nilai koefisien determinasi (R2) yang merupakan program satu paket dengan
program RAPFISH. Analisis leverage digunakan untuk mengetahui atribut-
atribut yang sensitif untuk meningkatkan status keberlanjutan pengelolaan
sentra industri. Penentuan atribut yang sensitif dilakukan berdasarkan urutan
prioritasnya pada hasil analisis leverage dengan melihat bentuk perubahan root
mean square (RMS) ordinasi pada sumbu X. Semakin besar nilai perubahan
RMS, maka semakin besar pula peranan atribut tersebut dalam peningkatan
status keberlanjutan pengelolaan sentra industri.
Analisis Monte Carlo digunakan untuk menduga pengaruh galat (error)
dalam proses analisis yang dilakukan pada selang kepercayaan 95%. Hasil
analisis dinyatakan dalam bentuk nilai indeks Monte Carlo, yang selanjutnya
dibedakan dengan nilai indeks dari hasil analisis MDS. Apabila perbedaan
kedua nilai indeks tersebut kecil, hal tersebut mengindikasikan bahwa:
a) Kesalahan dalam pembuatan skor setiap atribut relatif kecil.
b) Variasi pemberian skor akibat perbedaan opini relatif kecil.
c) Proses analisis yang dilakukan secara berulang-ulang stabil.
48
d) Kesalahan pemasukan data dan data yang hilang dapat dihindari.
Nilai stress dan koefisien determinasi (R2) yang berfungsi untuk
menentukan perlu tidaknya penambahan atribut untuk mencerminkan dimensi
yang dikaji secara akurat (mendekati kondisi sebenarnya). Nilai ini diperoleh
dari pemetaan terhadap dua titik yang berdekatan, di mana titik tersebut
diupayakan sedekat mungkin terhadap titik asal dalam skala ordinasi. Teknik
ordinasi (penentuan jarak) dalam MDS didasarkan pada Euclidian Distance.
Dalam ruang dua dimensi, jarak euclidean dirumuskan sebagai berikut:
𝑑 = �|𝑥1 − 𝑥2|2 + |𝑦1 − 𝑦2|2
Sedangkan dalam n-dimensi, jarak euclidean dirumuskan sebagai berikut:
𝑑 = �|𝑥1 − 𝑥2|2 + |𝑦1 − 𝑦2|2 + |𝑍1 − 𝑍2|2 + ⋯
di mana,
d = Jarak geometris (Euclidian Distance)
ix = koordinat x ke-i
iy = koordinat y ke-i
yang dalam ruang berdimensi n dengan persamaan:
Titik tersebut kemudian diaproksimasi dengan meregresikan jarak
euclidian (dij) dari titik i ke titik j dengan titik asal (dij) dengan persamaan:
𝑑𝑖𝑗 = 𝑎 + 𝑏𝑑𝑖𝑗 + 𝑒
49
Nilai stress menunjukkan proporsi varians yang tidak dijelaskan oleh
model. Semakin rendah nilai stress, maka semakin baik model MDS. Adapun
tabel nilai stress adalah sebagai berikut:
Tabel 3. 5 – Tabel Nilai Stress
Nilai Stress Kesesuaian
Lebih dari 20% Poor
10% - 20% Fair
5% - 10% Good
2.5% - 5% Excellent
Kurang dari 2.5% Perfect
Sumber: Simamora (2005, p269)
Secara lengkap, tahapan analisis RAP-FIOVOP menggunakan metode
MDS dengan aplikasi modifikasi RAPFISH disajikan pada Gambar 3.3
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2010)
3.7.4 Analisis Kebutuhan
Wawancara melalui penyebaran kuesioner kepada para petinggi di
sentra industri Cianjur, dilakukan untuk memperoleh informasi tentang
kebutuhan yang berkaitan dengan pengelolaan sentra industri melalui
pendekatan OVOP.
Start
Kondisi pengelolaan saat ini
Penentuan atribut sebagai kriteria penilaian
MDS (ordinasi setiap atribut)
Penilaian Setiap Atribut
Analisis Monte Carlo
Analisis Leverage
Analisis Keberlanjutan
Gambar 3. 3 – Tahapan Analisis RAP-FIOVOP menggunakan MDS dengan aplikasi modifikasi RAPFISH
50
3.7.5 Analisis Prospektif Struktural
Penentuan faktor kunci keberlanjutan pengelolaan sentra industri
didasarkan pada faktor-faktor penting dari hasil analisis RAP-FIOVOP dan
analisis kebutuhan. Faktor-faktor penting tersebut dianalisis dengan analisis
prospektif struktural menggunakan metoda MICMAC.
Teknik Hubungan Langsung Metode MICMAC
Menurut Eriyatno (dalam Yuniarti 2010), teknik hubungan langsung dari
analisa prospektif struktural MICMAC (Matrice d’Impact Croisés –
Multiplicaction Appliquée a un Classement) merupakan suatu proses
pengkajian kelompok (group learning process) di mana model-model
struktural dihasilkan guna memotret perihal yang kompleks dari suatu sistem,
melalui pola yang dirancang secara seksama dengan menggunakan grafis serta
kalimat. Teknik ini, terutama ditujukan untuk pengkajian oleh suatu tim,
namun bisa juga dipakai oleh seorang peneliti. Dengan memperhitungkan
pengaruh (Influence) dan ketergantungan (Dependence) dari setiap sub-
elemen, maka matriks hubungan langsung MICMAC dapat disusun dengan
menempatkan sub-elemen pada setiap ordinat (x,y) masing-masing. Seperti
pada gambar 3.4
51
Gambar 3. 4 – Tingkat Pengaruh dan Ketergantungan antar Faktor dalam Sistem
Sumber: Godet (1999)
Tahapan studi yang utama untuk mendapatkan hasil dari analisis
prospektif strategi dengan menggunakan serangkaian soft sistem yang
mendukung teknik model struktural. Analisis prospektif memungkinkan para
analis mengkreasikan model yang menggambarkan situasi mendatang,
mengelola data saat ini, dan membuat rancangan ilmiah tentang masa depan
(Turner et.al. 2004 dalam Desrina 2011). Prospektif maksudnya menekankan
pada pentingnya sikap yang berorientasi masa depan. Sikap prospektif tersebut
berarti:
1. Untuk melihat jauh ke depan, sebab prospektif cara pandang jangka
panjang
2. Untuk melihat lebih luas, memperhatikan berbagai interaksi
3. Untuk melihat lebih mendalam, mendapatkan faktor dan trend yang benar-
benar penting.
4. Untuk mengambil resiko, sebab mencakup rencana jangka panjang
52
5. Untuk memperhatikan kesejahteraan umat manusia (Godet & Roubelat,
1996 dalam Desrina 2011) Dengan demikian, dapat ditetapkan prioritas
maupun urutan tahap pelaksanaan kesisteman.
3.7.6 Permodelan Sistem
Pemodelan sistem dilakukan melalui pendekatan sistem. Pada dasarnya
pendekatan sistem adalah suatu pendekatan analisis organisatoris yang
menggunakan ciri-ciri sistem sebagai titik tolak analisis. Dengan demikian
manajemen sistem dapat diterapkan dengan mengarahkan perhatian pada
berbagai ciri dasar sistem yang perubahan dan gerakannya akan mempengaruhi
keberhasilan suatu sistem (Marimin, 2004 dalam Desrina 2011). Definisi dari
kata sistem adalah kumpulan elemen-elemen yang saling terkait dan
terorganisasi dalam rangka mencapai tujuan yang telah diterapkan. Karena
pemikiran sistem selaku mencari keterpaduan antar bagian melalui pemahaman
yangn utuh, maka diperlukan suatu kerangka pikir baru yang terkenal sebagai
pendekatan sistem. Pendekatan sistem merupakan cara penyelesaian persoalan
yang dimulai dengan dilakukannya identifikasi terhadap adanya sejumlah
kebutuhan-kebutuhan sehingga dapat menghasilkan suatu operasi dari sistem
yang dianggap efektif.
Tahapan dalam pendekatan sistem meliputi:
(1) Analisis kebutuhan antar pelaku, merupakan permulaan pengkajian dari
suatu sistem. Dalam tahap ini dicari secara selektif apa saja yang dibutuhkan
dari masing-masing pelaku yang terlibat dalam sistem.
53
(2) Formulasi permasalahan, merupakan tahapan untuk merumuskan
permasalahan yang dihadapi berdasarkan kebutuhan-kebutuhan yang telah
diidentifikasi dari masing-masing pelaku tersebut.
(3) Identifikasi sistem, merupakan suatu rantai hubungan antara pernyataan dari
kebutuhan-kebutuhan dengan pernyataan dari kebutuhan-kebutuhan dengan
pernyataan khusus dari masalah yang harus dipecahkan untuk mencukupi
kebutuhan tersebut.
(4) Pemodelan sistem, merupakan tahapan menemukan hubungan antara
masukan dan luaran sistem yang akan diverifikasi dan divalidasi pada tahap
selanjutnya.
(5) Verifikasi dan validasi model.
(6) Implementasi model.
3.8 Rancangan Pemecahan Masalah
Setelah penelitian ini selesai dianalisis dengan melalui tiga macam tahap yaitu
analisis keberlanjutan, analisis prospektif struktural, dan Simulasi. Langkah
selanjutnya yang harus dilakukan adalah menginterpretasi rekomendasi strategi,
kemudian merekomendasikan hasil penelitian tersebut kepada sentra industri
terkait sehingga pada akhirnya diharapkan sistem pengelolaan sentra industri
Cianjur melalui pendekatan OVOP dapat menjadi keunggulan kompetitif yang
berkelanjutan bagi kemajuan sentra industri di masa depan.
Recommended