BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan latar belakang, tujuan, rumusan masalah, manfaat, batasan dan asumsi. 1.1 Latar Belakang Perkembangan bisnis di Indonesia lama kelamaan berkembang semakin pesat. Perkembangan bisnis tersebut bukan hanya melingkupi bisnis dalam hal produk tetapi juga pada bidang jasa. Banyak pengembangan bisnis muncul, mulai dari bisnis kecil, menengah, hingga bisnis besar. Manusia tidak pernah lepas dari yang namanya melakukan perpindahan tempat. Hal ini menuntut bidang transportasi untuk semakin dikembangkan dan diberi perhatian lebih,sebab manusia seiring dengan perkembangan zaman memiliki kebutuhan akan transportasi yang semakin melunjak. Oleh karena itu,sekarang ini sudah banyak sekali perusahaan di bidang jasa ja sa yang menyediakan jasa lebih bagi mereka yang menginginkan kemudahan dalam bidang transportasi. Salah satunya adalah jasa penyewaan mobil. Tak dapat dipungkiri bahwa jasa ini lebih efektif dan efisien bagi mereka yang khususnya mempunyai kebutuhan mendadak atau mereka yang belum memiliki kendaraan mobil. Penulis memilih Usaha Kecil Menengah (UKM) sebagai objek amatan. UKM yang dipilih bernama CV Tebe 77 yang terletak di jalan Keputih Tegal nomor 63 Pojok, Keputih, Surabaya. CV Tebe 77 adalah UKM yang sudah berdiri sejak 2009 oleh Bapak Firdaus sebagai pemilik perusahaan. Jasa yang disediakan perusahaan adalah sewa mobil. Perusahaan CV Tebe 77 saat ini memiliki tiga mobil Xenia, dua mobil Avanza, dua mobil Innova, tiga mobil Grand Livina, dua mobil Ertiga, dua mobil Luxio, tiga mobil Pick Up, Up , satu mobil Camry, satu mobil Fortuner, satu mobil Alphard, dan satu mobil Velfire yang disewakan untuk berbagai kalangan dari mahasiswa hingga pekerja. Har ga paket jasa yang ditawarkan pun sangat beragam mulai dari Rp 100.000 hingga Rp 800.000. Sedangkan waktu sewa jasa mobil pun juga beragam mulai dari 6 jam hingga 24 jam, para pelanggan pun dapat memilih jenis penyewaan yaitu memakai jasa pengemudi atau lepas kunci (tanpa jasa pengemudi). 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan dari pemaparan latar belakang di subbab sebelumnya, penulis merumuskan rumusan masalah yang penulis akan kaji.
Dilihat dari jenis pelanggan, jenis pelanggan manakah yang diutamakan dalam hal promosi CV Tebe 77? Dari segi jenis penyewaan mobil, berapakah jumlah jasa pengemudi yang seharusnya disediakan di CV Tebe 77?
Dari segi jenis mobil, jenis mobil manakah yang jumlahnya ditambah dan jenis mobil mana yang jumlahnya dikurangi terhadap banyaknya permintaan pelanggan? 1.3. Tujuan Adapun tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Mengetahui data statistik yakni data permintaan, jenis mobil yang disewakan, dan jenis pelanggan yang menyewa mobil mobil pada objek amatan.
2. Mengetahui permasalahan nyata yang ada pada objek amatan lewat data statistic 3. Mengetahui perbandingan data statistik pada nomer satu per harinya selama dua minggu. 4. Dapat memberi dan atau menyarankan suatu solusi atas permasal ahan yang terjadi. 1.4 Manfaat Adapun manfaat dilakukannya penelitian ini adalah: 1. Dapat mengetahui aplikasi statistik dalam kasus nyata 2. Dapat menemukan dan memberi solusi suatu permasalahan yang ada pada objek amatan lewat data statistik. 3. Dapat mengetahui banyaknya penyewa mobil setiap harinya selama dua minggu. 4. Dapat mengetahui jenis mobil yang paling laku dari data statisti k selama dua minggu. 5. Dapat mengetahui jenis penyewa yang paling sering menyewa mobil selama dua minggu 1.5. Batasan dan Asumsi 1.5.1. Batasan Batasan yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: 1. Penelitian ini dibatasi pada skala industry jasa. 2. Penelitian ini dilakukan di CV Tebe77 yang beralamat di JL Keputih Tegal No 63 Pojok, Keputih, Surabaya. 3. Permasalahan yang diamati adalah a. Jenis penyewaan b. Mobil yang disewa konsumen c. Jenis pelanggan yang menyewa 4. Sample yang di ambil berasal dari data berdasarkan permintaan di CV Tebe 77 selama sepuluh hari, dilaksanakan mulai tanggal 10 Maret 2017 – 20 Maret 2017. 1.5.2. Asumsi Adapun asumsi pada penelitian ini adalah 1. Data yang dicatat di lembar rekapitulasi adalah benar . 2. Data yang diambil dianggap cukup apabila tidak memnuhi persyaratan uji kecukupan data. 3. Diasumsikan data yang didapat tidak mengalami perubahan selama jangka waktu yang ditentukan. 4. Gender pengunjung tidak berpengaruh. 5. Data yang diambil dianggap normal apabila tidak memenuhi persyaratan uji normal
BAB 2 METODOLOGI PENGUMPULAN DATA Pada bab 2 ini akan dijelaskan mengenai proses pengambilan data, teknik pengambilan sampel, uji keseragaman data, dan uji kecukupan data. 2.1 Prosedur Pengambilan Data
A START
Y
Data Cuku ?
Uji Normalitas Data
Penentuan Topik
Penentuan Tujuan
N
Uji Kecukupan Data
Data Terdistribusi
N
Penentuan Teknik Sampling Y
Pengumpulan Data
Pengolahan Data
Analisis & Interpretasi Data
Kesim ulan & Saran
END
Diagram 1.1 Prosedur Pengambilan Data Sumber : Modul Tugas Besar Statistik Industri I
Langkah pertama dari prosedur pengambilan data adalah penentuan objek amatan. Penulis memilih TeBe 77 sebagai objek amatan untuk tugas besar statistik Industri I. Kemudian penentuan objek permasalahan dan variasi data. Variasi data dan permasalahan yang diambil adalah jenis pelayanan yang dipilih oleh pelanggan apakah lepaskunci atau dengan driver , jenis mobil yang dipilih penyewa, serta jenis pelanggan yang menyewa mobil di TeBe77 apakah termasuk golongan pekerja, mahasiswa, dan transportasi umum. Setelah
objek permasalahan dan variasi data sudah ditentukan, objek amatan dimintai izin untuk dapat melakukan pengamatan. Kemudian setelah disetujui oleh objek amatan maka proses pengambilan data dimulai. Setelah data terkumpul maka dimulai pengolahan data. Data diolah dengan pengujian keseragaman data dan pengujian kecukupan data. Apabila data yang terkumpul belum cukup maka prosedur pengambilan data dilakukan kembali. Namun apabila data yang diambil sudah cukup maka dapat dilanjutkan ke langkah selanjutnya yaitu analisa data dan pembuatan laporan hasil amatan. 2.2 Teknik Sampling 2 Terdapat dua metode pengambilan data dalam statistik industri. Pertama adalah Probability Sampling lalu yang kedua adalah Non probability sampling . Probability sampling adalah pengambilan data dimana setiap populasi atau anggota memiliki peluang yang sama dipilih menjadi sampel. Sehingga semua anggota dari populasi memiliki peluang tidak nol. Teknik ini melibatkan pengambilan acak sehingga setiap anggota populasi memiliki peluang sama. Sedangkan Non Probability sampling adalah pengambilan data dengan kelas-kelas atau syarat yang sudah ditentukan, sehingga setiap anggota populasi memiliki peluang nol. 3 Teknik Sampling yang digunakan dalam pembuatan Tugas Besar Statistik Industri ini adalah dengan Probability Sampling sehingga semua anggota dari populasi memiliki peluang tidak nol. Variasi yang digunakan pada Probability Sampling yaitu Stratified Sampling . Stratified sampling adalah metode pengambilan data yang menggunakan populasi yang berbeda atau terbagi menjadi beberapa kelas. Sampel yang diambil berdasarkan populasi yang berbeda terbagi menjadi kelas-kelas diantaranya jenis penyewaan yaitu “lepas kunci” atau dengan driver, jenis mobil yang disewa pelanggan dan jenis pelanggan yang menyewa mobil yaitu mahasiswa, pekerja atau transportasi online. Sampel diambil secara langung dari CV Tebe 77 pada rentang waktu sepuluh hari mulai dari tanggal 10 Maret 2017 – 20 Maret 2017. Melalui sampel yang ada lalu data diolah sedemikian rupa agar dapat terlihat perbandingannya dan menghindari adanya data yang outlier . 2.3 Uji Keseragaman Data Uji Keseragaman Data atau Data Screening adalah metode uji coba untuk mengetahui keseragaman data dan mengetahui adanya data yang outlier (Data yang menyimpang terlalu dalam suatu rangkaian data). Uji keseragaman data ini dibutuhkan untuk mengatasi perubahan yang terus terjadi dimana perubahan-perubahan yang terjadi tetap harus dalam batas kewajaran (Sutaklaksana,Anggawisastra,&Tjakraatmadja,1979). Pada Uji keseragaman data dilakukan menggunakan aplikasi Minitab dengan langkah-langkah sebagai berikut; 1. Masukkan data pada Minitab. 2. Klik Stat pada Menu Bar. 3. Pilih Control Charts. 4. Pilih Variable Charts for Individuals. 5. Pilih Individuals. 6. Pilih variabel yang digunakan untuk Uji Keseragaman Data ( Uniformity Data Test) dengan pilih cell yang tertulis, klik ‘ select ’, dan ‘OK ’. 7. Masukkan hasil gambar dari software untuk mengetahui data yang outlier.
Pengujian keseragaman data ini dilakukan agar mengetahui apakah data waktu pengukuran yang diperoleh dipengaruhi oleh suatu penyebab, situasi atau kondisi yang sama atau tidak. 2.4 Uji Kecukupan Data Uji kecukupan data dilakukan untuk menentukan dan mengetahui apakah sampel data yang diambil telah cukup untuk dilakukan pengolahan data pada proses selanjutnya. Pengujian kecukupan data ini dilakukan dengan berpedoman pada konsep statistic yaitu derajat ketelitian dan tingkat keyakinan/kepercayaan. Derajat ketelitian dan tingkat keyakinan ini mencerminkan tingkat kepastian yang diinginkan oleh pengukur setelah memutuskan tidak akan melakukan pengukuran dalam jumlah yang banyak (populasi). Uji kecukupan data dengan tingkat ketelitian sebesar 5% dan tingkat kepercayaan sebesar 95% maka uji ini akan digunakan rumus sebagai berikut (Wignjosoebroto,1995):
′ [.̅ . ]2 Dengan menggunakan rumus standar deviasi sebagai berikut
Catatan: N’
z s
̅ k n
2 ̅ ∑ ( − ) = √ −1
= Jumlah observasi yang harus dilakukan = Tingkat kepercayaan (confidence level of 95%, z=1.96) = Standar deviasi = Rata-rata data setelah dilakukan uji keseragaman = Tingkat error (5%) = Banyaknya sampel data
Dari perhitungan nilai N’ maka dapat diambil kesimpuan sebagai berikut: a) Jika N’N, maka data pengamatan kuran dan perlu dilkakukan penambahan data. 2.5 Uji Normal 2.5 Uji Normal Uji normal dilakukan untuk mengetahui apakah sebaran data pada sebuah variabel berdistribusi normal atau tidak. Uji normal ini menggunakan metode Kolmogorov-Smirnov karena menggunakan data tidak bergolong. Dalam uji ini akan digunakan rumus sebagai berikut
−
Keterangan Xi = Angka pada data Z = Transformasi dari angka ke notasi pada distri busi normal FT = Probabilitas komulatif normal
FS = Probabilitas komulatif empiris s = Standar deviasi n = Banyaknya data Jika | FT – FS| terbesar < nilai tabel, maka data berdistribusi normal dan jika | FT – FS| terbesar > nilai tabel, maka data tidak berdistribusi normal. Tabel 1.1 Uji Normal Data Pinjaman Mobil
No
Xi
Z
FT
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
2 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 4 6 14 38
-0,394636094 -0,394636094 -0,394636094 -0,394636094 -0,288929997 -0,288929997 -0,394636094 -0,394636094 -0,394636094 -0,394636094 -0,394636094 -0,183223901 0,028188292 0,873837066 3,410783385
FS
0,346555736 0,346555736 0,346555736 0,346555736 0,386317474 0,386317474 0,346555736 0,346555736 0,346555736 0,346555736 0,346555736 0,427311171 0,511244013 0,808896504 0,999676117
|FT - FS|
0,266666667 0,266666667 0,266666667 0,266666667 0,4 0,4 0,733333333 0,733333333 0,733333333 0,733333333 0,733333333 0,8 0,866666667 0,933333333 1
0,079889069 0,079889069 0,079889069 0,079889069 0,013682526 0,013682526 0,386777597 0,386777597 0,386777597 0,386777597 0,386777597 0,372688829 0,355422654 0,124436829 0,000323883
|FT – FS| terbesar = 0,386777597 dan nilai tabel = 0.338. Jadi | FT – FS| > nilai tabel sehingga data pinjaman mobil tidak berdistribusi tidak normal. Tabel 1.2 Jenis Pelanggan
No Xi 1 2 3
16 29 35
Z
FT
FS
|FT - FS|
-1.098237157 0.240239378 0.857997779
0.136050473 0.333333333 0.197282861 0.594927656 0.666666667 0.071739011 0.804553155 1 0.195446845
|FT – FS| terbesar = 0.197282861 dan nilai tabel = 0.708. Jadi | FT – FS| < nilai tabel sehingga data jenis pelanggan berdistribusi tidak normal. Tabel 1.3 Jenis Layanan Lepas Kunci
No
Xi
Z
FT
FS
|FT - FS|
1 2 3 4 5 6 7
2 2 3 3 3 4 4
-1.1832 -1.1832 -0.7281 -0.7281 -0.7281 -0.273 -0.273
0.11836 0.11836 0.23327 0.23327 0.23327 0.39241 0.39241
0.13333 0.13333 0.33333 0.33333 0.33333 0.6 0.6
0.01497 0.01497 0.10007 0.10007 0.10007 0.20759 0.20759
No
Xi
Z
FT
FS
|FT - FS|
8 9 10 11 12 13 14 15
4 4 5 5 6 6 8 10
-0.273 -0.273 0.18203 0.18203 0.63712 0.63712 1.54728 2.45745
0.39241 0.39241 0.57222 0.57222 0.73798 0.73798 0.9391 0.993
0.6 0.6 0.73333 0.73333 0.86667 0.86667 0.93333 1
0.20759 0.20759 0.16111 0.16111 0.12869 0.12869 0.00577 0.007
|FT – FS| terbesar = 0.20759 dan nilai tabel = 0.338. Jadi | FT – FS| < nilai tabel sehingga data jenis layanan lepas kunci berdistribusi normal. Tabel 1.4 Jenis Layanan Driver
No
Xi
Z
FT
FS
|FT - FS|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 2 3
-0.82983 -0.82983 -0.82983 -0.82983 -0.82983 -0.82983 -0.82983 0.3017564 0.3017564 0.3017564 0.3017564 0.3017564 0.3017564 1.4333428 2.5649292
0.2033174 0.2033174 0.2033174 0.2033174 0.2033174 0.2033174 0.2033174 0.6185811 0.6185811 0.6185811 0.6185811 0.6185811 0.6185811 0.92412 0.9948402
0.46666667 0.46666667 0.46666667 0.46666667 0.46666667 0.46666667 0.46666667 0.86666667 0.86666667 0.86666667 0.86666667 0.86666667 0.86666667 0.93333333 1
0.263349223 0.263349223 0.263349223 0.263349223 0.263349223 0.263349223 0.263349223 0.248085561 0.248085561 0.248085561 0.248085561 0.248085561 0.248085561 0.009213283 0.005159843
|FT – FS| terbesar = 0.263349223 dan nilai tabel = 0.338. Jadi | F T – FS| < nilai tabel sehingga data jenis layanan driver berdistribusi normal.
