ANKEP “E-Bussiness Decision Making by Agreement”

Analisis Jurnal:

“E-Bussiness Decision Making by Agreement”

Oleh:

KELOMPOK 8

Andhika Fides A    140610070042

Decky Prasakti     140610060012

Aulia Sofyana      140610060033

Mulkan             140610060063

Isma Riadi              D1G050064

Valentinus A            D1G050068

Nugraha B Pratama       D1G050083

JURUSAN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS PADJADJARAN

PENDAHULUAN

  1. A. Latar Belakang

Pada zaman sekarang, kehidupan manusia sudah sangat jauh lebih baik dibandingkan beberapa tahun kebelakang. Kemajuan teknologi yang terjadi sekarang ini merupakan faktor penting terjadinya pencapaian kehidupan manusia yang lebih mudah, praktis, dan efisien. Segala aktifitas yang kita lakukan pasti  berhubungan dengan teknologi.

Seperti yang telah kita ketahui, kemajuan teknologi sangat berperan dalam kehidupan manusia. Kemajuan teknologi sangat bermanfaat terutama dalam mereduksi biaya dan waktu. Kombinasi dari kemajuan teknologi tersebut bila dipadukan dengan ‘kekuatan’ manusia akan menghasilkan sesuatu yang lebih hebat.

Dengan ‘meleknya’ seseorang akan teknologi, tentu akan merangsang orang tersebut untuk mencoba berbagai macam terobosan baru untuk melakukan berbagai macam inovasi tidak terkecuali dalam hal melakukan bisnis. Adanya kemajuan teknologi di bidang informasi tidak terlepas dari ‘makhluk’ bernama internet.

Apabila kita coba membandingkan kegiatan berbisnis tradisional dengan bisnis yang sudah menggunakan kemajuan teknologi akan sangat jelas terasa manfaatnya. Misalkan dalam hal promosi dan akses pasar, bisnis berdasarkan teknologi akan membuat kita serasa dekat dengan seluruh dunia dibandingkan dengan tradisonal ruang lingkup pasarnya sangat kecil.

Kegiatan berbisnis dengan memanfaatkan teknologi misalkan Internet yang tidak saja meliputi pembelian, penjualan dan jasa, tapi juga meliputi pelayanan bisnis (baik individual maupun instansi) dinamakan E-Business. Apabila sesorang melakukan kegiatan E-Business, untuk mendapatkan informasi yang menyangkut kegiatan bisnisnya maka diperlukan data-data untuk menunjang hal tersebut.

Hal yang pertama dilakukan adalah dengan melakukan pengumpulan data pelanggan melalui Internet. Dalam hal mengumpulkan tanggapan-tanggapan terhadap serangkaian pertanyaan yang dapat dijawab dengan mudah, seperti pertanyaan Ya / Tidak dan pertanyaan dengan menggunakan skala Likert. Data tersebut sangat berguna, tetapi kunci untuk penggunaannya adalah aplikasi dari alat matematika yang sesuai. Data-data yang sudah didapat ini kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi tren pelanggan atau hal lain yang menarik dan bermanfaat bagi pelaku E-Business tersebut.

Biasanya setelah mendapatkan data-data tersebut para pelaku bisnis segera melakukan pertemuan untuk membahas mengenai langkah-langkah yang harus diambil sehingga menghasilkan suatu keputusan yang terbaik.

  1. B. Perumusan Masalah

Dari latar belakang yang telah dikemukakan, maka masalah-masalah yang dapat kami rumuskan yang akan dibahas dalam makalah ini yaitu memperkenalkan ukuran kesepakatan dan perbedaan pendapat untuk e-Business melalui sebuah konsensus dengan menggunakan data berskala ordinal.

PEMBAHASAN

  1. A. Data Skala Likert

Skala Likert adalah suatu skala psikometrik yang umum digunakan dalam kuesioner, dan merupakan skala yang paling banyak digunakan dalam riset yang berupa survey. Nama skala ini diambil dari nama Rensis Likert. Sewaktu menanggapi pertanyaan dalam skala likert, responden menentukan tingkat persetujuan mereka terhadap suatu pernyataan dengan memilih salah satu dari pilihan yang tersedia. Biasanya disediakan lima pilihan skala dengan format seperti : Sangat setuju,Setuju, Netral, Tidak setuju, Sangat Tidak Setuju. Selain pilihan lima skala seperti contoh tersebut, kadang juga digunakan skala dengan tujuh atau Sembilan tingkat. Suatu studi empiris menemukan bahwa beberapak karakteristik statistic hasil kuesioner dengan berbagai jumlah pilihan tersebut ternyata sangat mirip

Penskalaan ini apabila dikaitkan dengan jenis data yang dihasilkan adalah data Ordinal. Sekedar mengingatkan bahwa jenis data ada empat NOIR (Nominal, Ordinal, Interval, Rasio) keempat jenis data ini memiliki ciri seperti dibawah ini sebagai berikut:

1. Nominal

Skala Nominal merupakan skala yang paling lemah/rendah di antara skala pengukuran yang ada. Skala nominal hanya bisa membedakan benda atau peristiwa yang satu dengan yang lainnya berdasarkan nama (predikat). Skala pengukuran nominal digunakan untuk mengklasifikasi obyek, individual atau kelompok dalam bentuk kategori.

Pemberian angka atau simbol pada skala nomial tidak memiliki maksud kuantitatif hanya menunjukkan ada atau tidak adanya atribut atau karakteristik pada objek yang diukur. Misalnya, jenis kelamin diberi kode 1 untuk laki-laki dan kode 2 untuk perempuan. Angka ini hanya berfungsi sebagai label kategori, tanpa memiliki nilai instrinsik dan tidak memiliki arti apa pun. Kita tidak bisa mengatakan perempuan dua kali dari laki-laki. Kita bisa saja mengkode laki-laki menjadi 2 dan perempuan dengan kode 1, atau bilangan apapun asal kodenya berbeda antara laki-laki dan perempuan. Misalnya lagi untuk agama, kita bisa mengkode 1=Islam, 2=Kristen, 3=Hindu, 4=Budha dstnya. Kita bisa menukar angka-angka tersebut, selama suatu karakteristik memiliki angka yang berbeda dengan karakteristik lainnya.

Karena tidak memiliki nilai instrinsik, maka angka-angka (kode-kode) yang kita berikan tersebut tidak memiliki sifat sebagaimana bilangan pada umumnya. Oleh karenanya, pada variabel dengan skala nominal tidak dapat diterapkan operasi matematika standar (aritmatik) seperti pengurangan, penjumlahan, perkalian, dan lainnya. Peralatan statistik yang sesuai dengan skala nominal adalah peralatan statistik yang berbasiskan (berdasarkan) jumlah dan proporsi seperti modus, distribusi frekuensi, Chi Square dan beberapa peralatan statistik non-parametrik lainnya.

2. Ordinal

Skala Ordinal ini lebih tinggi daripada skala nominal, dan sering juga disebut dengan skala peringkat. Hal ini karena dalam skala ordinal, lambang-lambang bilangan hasil pengukuran selain menunjukkan pembedaan juga menunjukkan urutan atau tingkatan obyek yang diukur menurut karakteristik tertentu. Misalnya tingkat kepuasan seseorang terhadap produk. Bisa kita beri angka dengan 5=sangat puas, 4=puas, 3=kurang puas, 2=tidak puas dan 1=sangat tidak puas. Atau misalnya dalam suatu lomba, pemenangnya diberi peringkat 1,2,3 dstnya. Dalam skala ordinal, tidak seperti skala nominal, ketika kita ingin mengganti angka-angkanya, harus dilakukan secara berurut dari besar ke kecil atau dari kecil ke besar. Jadi, tidak boleh kita buat 1=sangat puas, 2=tidak puas, 3=puas dstnya. Yang boleh adalah 1=sangat puas, 2=puas, 3=kurang puas dan seterusnya.

Selain itu, yang perlu diperhatikan dari karakteristik skala ordinal adalah meskipun nilainya sudah memiliki batas yang jelas tetapi belum memiliki jarak (selisih). Kita tidak tahu berapa jarak kepuasan dari tidak puas ke kurang puas. Dengan kata lain juga, walaupun sangat puas kita beri angka 5 dan sangat tidak puas kita beri angka 1, kita tidak bisa mengatakan bahwa kepuasan yang sangat puas lima kali lebih tinggi dibandingkan yang sangat tidak puas.

Sebagaimana halnya pada skala nominal, pada skala ordinal kita juga tidak dapat menerapkan operasi matematika standar (aritmatik) seperti pengurangan, penjumlahan, perkalian, dan lainnya. Peralatan statistik yang sesuai dengan skala ordinal juga adalah peralatan statistik yang berbasiskan (berdasarkan) jumlah dan proporsi seperti modus, distribusi frekuensi, Chi Square dan beberapa peralatan statistik non-parametrik lainnya.

3. Interval

Skala interval mempunyai karakteristik seperti yang dimiliki oleh skala nominal dan ordinal dengan ditambah karakteristik lain, yaitu berupa adanya interval yang tetap. Dengan demikian, skala interval sudah memiliki nilai intrinsik, sudah memiliki jarak, tetapi jarak tersebut belum merupakan kelipatan. Pengertian “jarak belum merupakan kelipatan” ini kadang-kadang diartikan bahwa skala interval tidak memiliki nilai nol mutlak.

Misalnya pada pengukuran suhu. Kalau ada tiga daerah dengan suhu daerah A = 10oC, daerah B = 15oC dan daerah C=20oC. Kita bisa mengatakan bahwa selisih suhu daerah B, 5oC lebih panas dibandingkan daerah A, dan selisih suhu daerah C dengan daerah B adalah 5oC. (Ini menunjukkan pengukuran interval sudah memiliki jarak yang tetap). Tetapi, kita tidak bisa mengatakan bahwa suhu daerah C dua kali lebih panas dibandingkan daerah A (artinya tidak bisa jadi kelipatan). Kenapa ? Karena dengan pengukuran yang lain, misalnya dengan Fahrenheit, di daerah A suhunya adalah 50oF, di daerah B = 59oF dan daerah C=68oF. Artinya, dengan pengukuran Fahrenheit, daerah C tidak dua kali lebih panas dibandingkan daerah A, dan ini terjadi karena dalam derajat Fahrenheit titik nolnya pada 32, sedangkan dalam derajat Celcius titik nolnya pada 0. Contoh lainnya, misalnya dua orang murid, si A mendapat nilai 70 sedangkan si B mendapat nilai 35. Kita tidak bisa mengatakan si A dua kali lebih pintar dibandingkan si B.

Skala interval ini sudah benar-benar angka dan, kita sudah dapat menerapkan semua operasi matematika serta peralatan statistik kecuali yang berdasarkan pada rasio seperti koefisien variasi.

4. Skala rasio

Skala rasio adalah skala data dengan kualitas paling tinggi. Pada skala rasio, terdapat semua karakteristik skala nominal,ordinal dan skala interval ditambah dengan sifat adanya nilai nol yang bersifat mutlak. Nilai nol mutlak ini artinya adalah nilai dasar yang tidak bisa diubah meskipun menggunakan skala yang lain. Oleh karenanya, pada skala ratio, pengukuran sudah mempunyai nilai perbandingan/rasio.

Pengukuran-pengukuran dalam skala rasio yang sering digunakan adalah pengukuran tinggi dan berat. Misalnya berat benda A adalah 30 kg, sedangkan benda B adalah 60 kg. Maka dapat dikatakan bahwa benda B dua kali lebih berat dibandingkan benda A

B. Konsensus dan Dissensi

Konsensus dalam pengambilan keputusan adalah proses pengambilan keputusan kelompok yang tidak hanya mencari persetujuan dari kebanyakan peserta, tapi juga resolusi atau mitigasi keberatan minoritas. Konsensus biasanya didefinisikan sebagai makna kedua kesepakatan umum dan proses mendapatkan persetujuan tersebut.

Sebagai proses pengambilan keputusan, pengambilan keputusan konsensus bertujuan agar menjadi:

1)      Inklusif            : banyak pihak seperti stakeholder harus terlibat dalam proses pengambilan keputusan konsensus.

2)      Partisipatoris   : Proses Konsensus harus secara aktif mengumpulkan masukan dan partisipasi dari semua keputusan-keputusan.

3)      Kooperatif       : Peserta dalam proses konsensus yang efektif harus berusaha untuk mencapai keputusan yang terbaik bagi kelompok dan semua anggotanya, daripada memilih untuk mengikuti pendapat mayoritas yang berpotensi untuk merugikan minoritas.

4)      Egaliter            : Semua anggota badan pembuat keputusan konsensus memiliki hak yang sama dalam proses pengambilan keputusan. Semua anggota memiliki kesempatan untuk hadir, mengubah dan mem-veto atau “blok” proposal.

5)      Solusi-berorientasi       : badan pengambil keputusan konsensus yang efektif harus berusaha untuk menekankan persetujuan umum dari perbedaan-perbedaan dan mencapai keputusan yang efektif  dengan menggunakan kompromi dan teknik lain untuk menghindari  posisi yang saling eksklusif di dalam kelompok.

Ukuran dari consensus itu sendiri didefinisikan  (Tastle & Wierman, 2005) sebagai :

Dengan X merupakan variable acak dari skala Likert, pi adalah peluang yang berhubungan dengan setiap nilai Xi,x adalah lebar dari X dan µx adalah rata-rata dari X.

Kebalikan dari consensus adalah ketidak sepakatan atau perbedaan pendapat (Dissent). Dengan rumusan sebagai berikut :

Atau dengan kata lain Cns = 1 – Dnt dan Dnt = 1– Cns.

  1. B. Agreement Measure

Agreement measure adalah alat untuk mengukur kesepakatan (konsensus) dalam metode perbandingan. Metode ini digunakan jika ingin melihat apakah terdapat kesepakatan dalam hal keputusan yang baru dapat menggantikan keputusan yang lama dengan tepat dan maksimal. Namun terkadang penelitian semacam ini sering kali dianalisis dengan tidak tepat, terutama dengan menggunakan analisis korelasi yang terkadang menyesatkan. Pendekatan alternatif dapat dilakukan berdasarkan teknik grafis dan kalkulasi yang sederhana yang menjelaskan hubungan antara analisis dan pengulangan penilaian.

Dalam perhitungan nilai kesepakatan, konsensus sendiri bisa menjadi kesepakatan ketika mean μX digantikan dengan beberapa nilai sasaran,yaitu τ yang dibagi dengan dua kali lebar, 2dx  pada penyebut. Target τ, biasanya merupakan nilai yang diinginkan oleh manajer. Sehingga diperoleh perumusan sebagai berikut :

  1. C. Aplikasi

kita asumsikan bahwa kita memiliki lima atribut Skala Likert: sangat setuju (SA), setuju (A), netral (N), setuju (D), dan sangat tidak setuju (SD) dengan skala numerik SA = 1, A = 2, N = 3, D = 4, dan SD = 5, maka X = (1, 2, 3, 4, 5). Untuk X1 = 1, dx = 5 – 1 = 4 dan seterusnya.  Diketahui table 1 yang memiliki nilai lima atribut skala likert dengan perhitungan mean, standar deviasi, consensus dan dissent seperti dibawah ini sebagai berikut :

Tabel 1

Tabel 1 memuat data tentang delapan aspek, yaitu kolom pertama sebagai indeks dari baris, kolom SA (sangat setuju)  sampai SD (sangat tidak setuju)  menunjukkan frekuensi yang diberikan untuk atribut dalam skala Likert (untuk tujuan perbandingan total semua frekuensi nya 12), rata-rata untuk nilai atribut, standar deviasi untuk nilai atribut, Cns dan Cns% adalah nilai konsensus dalam desimal dan bulat persen, dan Dnt dan Dnt% adalah nilai ketidaksepakatan dalam desimal dan bulat persen (CNS = 1 – Dnt). Dari table tersebut diperoleh informasi sebagai berikut:

  1. Untuk sejumlah n responden yang berpartisipasi dalam survey, jika n / 2 responden memilih kategori sangat tidak setuju dan n / 2 yang lainnya memilih kategori sangat setuju, maka grup ini dianggap tidak memiliki konsensus. Ini disebut kualitas diametric opposition atau grup ini dianggap memiliki dissention maksimum. Hal tersebut terlihat pada baris ke-1 dimana terdapat 6 pengamatan yang tercermin di setiap atribut yang ekstrim (SA dan SD).
  2. Jika semua partisipan mengelompokkan diri dalam kategori yang sama atau memilih kategori yang sama, terlepas dari label yang diberikan kategori itu, maka kelompok partisipan tersebut dianggap dalam consensus dan dissention nya dianggap nol. Hal tersebut terlihat pada baris ke-10 dimana semua partisipan menyatakan setuju.
  3. Jika campuran pendapat responden adalah sedemikian rupa sehingga n / 2 + 1 responden memberikan diri mereka ke salah satu kategori, tingkat konsensusnya akan lebih besar dari 0 dan tingkat dissention semakin berkurang dari nilai maksimal.. Hal tersebut terlihat pada baris ke-2 sampai ke-9 dimana pendapat partisipan bergerak ke arah setuju.

Kemudian dicari nilai agreement dari setiap kategori standar likert dengan asumsi bahwa target dari setiap kategori adalah τ = 1, maka diperoleh table 2 sebagai berikut :

Tabel 2

Karena diasumsikan nilai τ  adalah 1 maka nilai agreement yang terbaik adalah nilai yang mendekati angka 1. Dapat dilihat dari table 2, pada baris pertama terlihat bahwa target 3 (N) memiliki nilai agreement terbesar yaitu sebesar 0,585 dan nilai agreement yang terkecil dimiliki oleh target 1 dan 5 dengan nilai sebesar 0,5. Pada awalnya, tampaknya ini berlawanan dengan intuisi, tetapi agreement measure ini  sebenarnya berada di pertengahan antara konsensus dan agreement untuk SA dan SD.

KESIMPULAN

Data yang telah dikumpulkan melalui internet dapat dianalisis secara statistik dengan banyak cara, akan tetapi premis dasar dari skala interval atau skala rasio tidak berlaku untuk data ordinal. Metode perhitungan nilai kesepakatan yang berdasarkan konsensus ini merupakan metode baru untuk memeriksa data ordinal dengan skala likert yang sangat intuitif.

Dengan menggunakan metode ini para pengambil keputusan akan mendapatkan informasi yang lebih tepat mengenai penentuan kesepakatan dalam kegiatan bisnis mereka. Seperti halnya dalam pembahasan sebelumnya mengenai tingkat kepuasan dimana penentuan kesepakatan tidak hanya ditentukan berdasarkan banyaknya responden yang memilih salah satu kategori tetapi kesepakatan diambil berdasarkan besarnya nilai konsensus, nilai perbedaan pendapat dan nilai sasaran atau target kesepakatan yang di inginkan oleh pembuat keputusan itu sendiri.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: