LAPORAN PRAKTIKUM MODUL 1 RISET PASAR MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER Manajemen Rekayasa Industri ii Kelompok 3 Kharisma Aprilia -14411033 DAFTAR ISI

LAPORAN PRAKTIKUM MODUL 1 RISET PASAR MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER

Disusun untuk memenuhi tugas pada mata kuliah MR 3004 Praktikum Manajemen Rekayasa 2

oleh: Kelompok 3 Meigy Savira 14412012 Midia R.A. 14412033 Desyta 14412043 Fajar SP 14412045 Teguh Prasetyo 14412046

Manajemen Rekayasa Industri Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Bandung 2014

DAFTAR ISI

LAPORAN PRAKTIKUM MODUL 1 ................................................................................................... i DAFTAR ISI........................................................................................................................................... ii DAFTAR GAMBAR ............................................................................................................................. iii DAFTAR TABEL.................................................................................................................................. iv BAB I PENDAHULUAN ...................................................................................................................... 1 1.1.

Latar Belakang ........................................................................................................................ 1

1.2.

Rumusan Masalah ................................................................................................................... 2

1.3.

Pendekatan .............................................................................................................................. 2

BAB II DASAR TEORI ........................................................................................................................ 4 2.1.

Uraian Singkat ........................................................................................................................ 4

2.2.

Flowchart Pembuatan Laporan ............................................................................................... 6

BAB III PENGUMPULAN DATA ........................................................................................................ 7 3.1.

Identifikasi Kebutuhan Data Dan Sumbernya......................................................................... 7

3.2.

Teknik Pengumpulan Data ...................................................................................................... 9

3.3.

Data Yang Terkumpul ............................................................................................................. 9

3.4.

Kesulitan dan Temuan selama Pengumpulan Data ............................................................... 11

BAB IV PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA ........................................................................... 12 4.1.

Hasil Pengolahan Data Dan Interpretasinya ......................................................................... 12

4.2.

Analisis Hasil Pengolahan Data ............................................................................................ 16

4.3.

Rekomendasi ......................................................................................................................... 20

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN............................................................................................... 23 5.1.

Kesimpulan ........................................................................................................................... 23

5.2.

Saran ..................................................................................................................................... 23

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................................................... 24 LAMPIRAN.......................................................................................................................................... 25

Kelompok 3

Kharisma Aprilia - 14411033

ii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1. Jenis-jenis data ...................................................................................................... 5 Gambar 2.2. Flowchart .............................................................................................................. 6 Gambar 4.1. Grafik Verifikasi Forecast data CPI ................................................................... 13 Gambar 4.2. Grafik Forecast Mobilitas dengan Regresi Linear Jawa Barat ........................... 14 Gambar 4.3. Grafik Verifikasi Regresi Linear Mobilitas Jawa Barat ...................................... 15 Gambar 4.4. Grafik Forecast Impor Logam dengan Regresi Linear ....................................... 15 Gambar 4.5. Grafik Verifikasi Regresi Linear Impor Logam ................................................. 16 Gambar 4.6A. Data Mobilitas Jawa Barat ............................................................................... 20 Gambar 4.6B. Data Mobilitas Jawa Timur .............................................................................. 20 Gambar 4.6C. Data Mobilitas Jawa Tengah ............................................................................ 20 Gambar 4.7. Grafik Customer Price Index Indonesia per Bulan ............................................. 21

Kelompok 3


iii

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Tabel Impor Bahan Logam (Besi Dan Baja) Indonesia ........................................... 13 Tabel 3.2 Dependency Ratio menurut Provinsi, 2010-2035 .................................................... 14 Tabel 3.3. Perbandingan Kompetitor ....................................................................................... 15 Tabel 6.1. Jumlah Penduduk dengan Usia Produktif ............................................................... 29 Tabel 6.2. Jumlah Penduduk dengan Daya Beli Paling Tinggi ............................................... 29 Tabel 6.3A. Rata-Rata CPI Jawa Barat .................................................................................... 30 Tabel 6.3C. Rata-Rata CPI Jawa Tengah................................................................................. 30 Tabel 6.4A. SMA CPI Jawa Barat ........................................................................................... 30 Tabel 6.4B. SMA CPI Jawa Timur .......................................................................................... 31 Tabel 6.5A. Verifikasi SMA CPI Jawa Barat .......................................................................... 31 Tabel 6.5B. Verifikasi SMA CPI Jawa Timur ......................................................................... 31 Tabel 6.5C. Verifikasi SMA CPI Jawa Tengah ....................................................................... 31 Tabel 6.6. Data Mobilitas Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah .................................. 32 Tabel 6.7A. Regresi Linear Mobilitas Jawa Barat ................................................................... 32 Tabel 6.7B. Regresi Linear Mobilitas Jawa Timur .................................................................. 32 Tabel 6.7C. Regresi Linear Mobilitas Jawa Tengah ................................................................ 33 Tabel 6.8A. Verifikasi Regresi Linear Mobilitas Jawa Barat .................................................. 33 Tabel 6.8B. Verifikasi Regresi Linear Mobilitas Jawa Timur ................................................ 33 Tabel 6.8C. Verifikasi Regresi Linear Mobilitas Jawa Tengah ............................................... 34 Tabel 6.9. Regresi Linear Impor Logam .................................................................................. 34 Tabel 6.10. Verifikasi Regresi Linear Impor Logam ............................................................... 34

Kelompok 3


iv

Laporan Praktikum Manajemen Rekayasa 2 Modul 1 – Riset Pasar Menggunakan Data Sekunder

BAB I PENDAHULUAN

1.1.

Latar Belakang PT. X merupakan salah satu perusahaan lokal yang bergerak di bidang produksi peralatan dengan bahan utama logam. Perusahaan ini sudah cukup lama bergerak dan menghasilkan contoh-contoh barang seperti pisau, perkakas dan tang. Berdasarkan kegiatan penjualan yang telah dilaksanakan, pasar yang dimasuki oleh PT. X ini dapat dikatakan stabil, bahkan tumbuh. Namun sepanjang keberjalanan waktu serta didukung oleh kebutuhan pasar yang dinamis, PT. X melihat adanya peluang pasar untuk produk-produk baru. Direktur dari PT. X mengamati bahwa masyarakat pengguna produknya memerlukan produk yang memiliki banyak fungsi namun berada pada satu alat yang tetap praktis untuk digunakan. Mobilitas masyarakat yang tinggi mendorong konsumen untuk memakai alat-alat yang dapat dibawa kemana saja mereka pergi dengan fungsi yang menolong mereka. Kelompok masyarakat konsumen ini sangat menyenangi kepraktisan dan variabilitas yang ditawarkan oleh produk. Contoh dari produk yang sangat potensial untuk diluncurkan ke pasar adalah produk-produk multi tools. Multi tools merupakan suatu barang yang menyatukan berbagai fungsi dalam satu alat hingga praktis dan dapat dibawa kemana saja. Meskipun terlihat sederhana, multi tools adalah suatu barang yang penting untuk digunakan dalam aktivitas-aktivitas yang terdiri dari beberapa kegiatan sekaligus misalnya mendaki gunung dan kegiatan reparasi barang. Selain itu pengguna juga dapat menggunakan multi tools ini untuk melindungi diri, membuka kaleng makanan dan menggunting. Berdasarkan alasan-alasan tersebutlah PT. X ingin mendalami peluang untuk dapat masuk ke pasar baru yakni penjualan alat-alat multi tools. Untuk membantu PT. X dalam membuat keputusan peluncuran barang multi tools, penulis melakukan analisis pasar dan riset pemasaran dengan langkah pertama yang menggunakan data sekunder. Berbagai data dan analisa dari informasi yang didapatkan penulis akan dipaparkan melalui laporan ini dan memberikan jawaban kelayakan penjualan produk bagi PT. X. Metode riset pemasaran akan dilakukan oleh penulis dalam memberikan rekomendasi. input yang akan digunakan oleh penulis pada tahap pertama ini adalah data sekunder yang didapatkan dari media internet dan buku dengan mengutamakan validitas dan representatif data. Dengan riset pemasaran dan pemrosesan berbadai data yang valid, harapannya penulis dapat menghasilkan output berupa informasi kelayakan peluncuran produk multi tools oleh PT. X ke pasar yang potensial. Dalam pengolahan data penulis juga tidak lupa melakukan forecasting. Metode ini digunakan untuk mengestimasi serta meramalkan pertumbuhan produk di masa yang akan datang. Contoh-contoh dari metode forecasting adalah metode kausal dan metode deret waktu. Harapannya apabila tren pola data terus meningkat PT.X dapat mendapatkan jaminan

Kelompok 3


1


bahwa peluncuran produk multi tools ini juga akan terus meningkat kedepannya. Sementara apabila data menunjukan penurunan maka PT. X disarakan untuk tidak meluncurkan produk multi tools tersebut. Inilah yang menjadi beberapa tujuan dari penulis dalam menuliskan laporan dan mencari data yang mendukung pengambilan keputusan PT. X dalam meluncurkan produk multi tools ini di pasaran. 1.2.

Rumusan Masalah Dalam penyusunan laporan ini, penulis merumuskan beberapa masalah yang menjadi sorotan utama, yaitu : Marketing Decision Problem : Apakah produk multi tools memiliki pasar yang potensial di Indonesia? Marketing Research Problem : 1. Bagaimana besar ukuran pasar potensial multi tools? 2. Bagaimana potensi pasar di masa depan dari multi tools? 3. Bagaimana persaingan pasar multi tools?

1.3.

Pendekatan Untuk mengetahui kelayakan produk multi tools yang akan diluncurkan oleh PT.X, penulis akan mengolah data-data sekunder yang dimiliki sebagai faktor pendukung produk multi tools tersebut. Data sekunder yang diambil oleh penulis berasal dari situs-situs pada media internet seperti Badan Pusat Statistik, Trade Map, dan Buku Ilmiah. Setelah mendapatkan data-data tersebut, penulis melakukan pengolahan data dengan menggunakan Excel. Metode forecasting terdiri dari dua jenis. Metode peramalan kualitatif dan metode peramalan kuantitatif. Metode yang akan banyak dipakai pada riset pemasaran kali ini adalah metode peramalan kuantitatif. Metode peramalan kuantitatif terdiri dari dua yakni metode kausal dan metode deret waktu. Metode yang digunakan oleh penulis dalam menghasilkan rekomendasi penjualan produk multi tools oleh PT.X adalah metode deret waktu. Metode deret waktu adalah rangkaian data yang berupa nilai pengamatan (pengamatan) yang diukur selama kurun waktu tertentu. Peramalan dengan menggunakan metode deret waktu itu dikarenakan sumber data yang ada merupakan kumpulan informasi berdasarkan waktu baik minggu, bulan ataupun waktu. Metode deret waktu memiliki tiga cara pendekatan yaitu single moving average, linear regression with time dan seasonal adjusment. Untuk mendapatkan hasil yang diinginkan penulis menggunakan dua dari tingga pendekatan yang disebutkan di atas yaitu single moving average dan linear regression with time. Kedua metode ini sesuai dengan sifat dari data sekunder yang dikumpulkan oleh penulis dalam rangka memberikan rekomendasi penjualan multi tools oleh PT. X.

Kelompok 3


2


Pendekatan pertama yang akan dibahas adalah single moving average. Data sekunder yang akan dipakai oleh penulis adalah jumlah data penduduk Indonesia per provinsi, jumlah penduduk Indonesia berdasarkan umur (diatas 15 tahun), jumlah penduduk Indonesia berdasarkan jenis kegiatan, CPI per kota, jumlah penduduk Indonesia berdasarkan kemiskinan per provinsi dan data impor iron steel di Indonesia. Dari data-data yang ada, semua memiliki sifat yang sesuai dengan metode single moving average. Metode ini memanfaatkan rata-rata data aktual dari beberapa periode masa lalu. Keempat data di atas disajikan dengan paparan data per satuan waktu. Pendekatan kedua yang dipakai adalah linear regression with time. Hasil dari pendekatan ini adalah untuk melihat tren dari penjualan multi tools kedepannya. Keempat data di atas juga dapat menggunakan pendekatan ini karena adanya periode waktu di setiap data. Setelah melakukan pengolahan data dengan menggunakan dua pendekatan di atas, penulis akan melakukan pengecekan ukuran performansi data hasil peramalan tersebut. Untuk mendapatkan hasil peramalan yang baik maka penentuan metode peramalan yang sesuai menjadi faktor penentu keberhasilan. Ukuran performansi data hasil peramalan dapat dilihat dari galat yang dihasilkan. Galat (error) paling kecil lah yang akan dipilih oleh penulis menjadi data yang representatif. Ada tiga alternatif perhitungan galat yakni Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percent Error (MAP). Dari ketiga alternatif tersebut, penulis menghitung besar error dengan menggunakan pendekatan Mean Squared Error (MSE). Pendekatan ini dipilih karena pengkuadratan selisih data aktual dengan data peramalan akan menghasilkan perhitungan yang paling akurat jika dibandingkan dengan kedua alternatif lainnya. Setelah melakukan pengukuran performansi data hasil peramalan langkah selanjutnya adalah melakukan verifikasi hasil peramalan. Metode yang digunakan adalah Moving Range (MR). Metode ini digunakan untuk memeriksa apakah fungsi peramalan mewakili data yang ada. Hasil dari perhitungan tersebut akan menghasilkan suatu grafik yang akan memberikan informasi mengenai data yang out of control. Jika terdapat data yang masuk dalam empat kategori out of control data harus diverifikasi lebih lanjut. Langkah terakhir yang akan dilakukan adalah pengecekan outliers. Outliers yang terdapat di dalam data akan dianalisis terlebih dahulu untuk mengetahui tindakan apa yang harus dilakukan. Outliers dapat diabaikan apabila tidak terdapat penjelasan yang masuk akal tentang keberadaan dari outliers dalam set data tersebut. Namun apabila dapat dijelaskan, outliers tersebut harus dihiraukan agat tidak menganggu proses selanjutnya. Namun dikarenakan data yang dipakai oleh penulis dalam pengolahan data berupa time series, maka apabila terdapat outliers tidak dapat dihapus karena data pada setiap satuan waktu dalam data time series merupakan data yang harus diperhitungkan.

Kelompok 3


3


BAB II DASAR TEORI

2.1.

Uraian Singkat American Marketing Association (AMA,2004) mendefinisikan “Marketing research is the function that links the consumer, customer, and public to the marketer through information--information used to identify and define marketing opportunities and problems; generate, refine, and evaluate marketing actions; monitor marketing performance; and improve understanding of marketing as a process.” Riset pasar mendapatkan informasi berdasarkan data yang didapat. Turban (2010:41) berpendapat bahwa data adalah deskripsi dasar dari benda, peristiwa, aktivitas dan transaksi yang direkam, dikelompokkan, dan disimpan tetapi belum terorganisir untuk menyampaikan arti tertentu. Data terbagai menjadi data primer dan data sekunder. Jonathan Sarwono (2007:120-123) mengungkapkan data sekunder sebagai data yang sudah tersedia sehingga kita tinggal mencari dan mengumpulkan. Penelitian menggunakan data sekunder sebagai metode pengumpulan data untuk mengetahui pasar potensial pengembangan produk sebagai awal usaha. Data sekunder yang sudah tersedia mempunyai beberapa kelebihan. Maholtra (2007:96) mengemukakan bahwa kelebihan menggunakan data sekunder, yaitu 1. Diagnose the research problem. 2. Develop an approach to the problem. 3. Develop a sampling plan. 4. Formulate an appropriate research design 5. Answer certain research questions and test some hypotheses. 6. Interpret primary data with more insight. 7. Validate qualitative research findings. Data sekunder terbagi menjadi 2 bagian, yaitu internal dan eksternal. Data sekunder internal merupakan data yang diambil dari dalam perusahaan, sedangkan eksternal merupakan data yang diambil dari luar perusahaan. Berikut disajikan jenis data sekunder dari maholtra.

Gambar 2.1. Jenis-jenis data Sumber : Buku Marketing Research (Maholtra,2007)

Kelompok 3


4


Metode peramalan kuantitatif merupakan salah satu metode analisis data. Metode terdiri dari 2 jenis, yaitu: 1. Metode Kausal Metode kausal merupakan sebuah peramalan menggunakan satu atau beberapa independent variabel untuk memprediksi dependent variabel. Teknik yang sering digunakan adalah teknik regresi. Model Regresi secara umum dijelaskan menurut persamaan berikut: di mana:

2.

Y = Dependent Variabel X = Independent Variabel a = Konstanta bn = Gradien garis dari independent ke-n

Metode Deret Waktu Metode deret waktu merupakan peramalan yang hampir sama dengan metode kausal. Akan tetapi, independent variabel sudah ditentukan dengan interval waktu. a. Single Moving Average Metode ini menggunakan rata-rata data aktual dari periode sebelumnya untuk meramalkan data masa datang. Rata-rata periode sebelumnya bersifat dinamis. Single Moving Average mempunyai persamaan sebagai berikut:

b. Linear Regression with Time Metode ini mengestimasi sebuah garis lurus. Garis tersebut terdiri dari intercept dan slope. Kedua nilai ini berubah seiring pertambahan waktu. Independent variabel sudah ditentukan sebagai waktu sejak awal perhitungan.

c. Seasonal Adjustment Metode seasonal menggunakan data masa lalu yang bersifat musiman. Pola yang dihasilkan harus dikuantifikasikan agar galat dapat diminimalisasi. Data yang memliki tren tertentu harus diperhitungkan juga untuk meminimalisasi perhitungan forecast yang lebih aktual.

Kelompok 3


5


2.2.

Flowchart Pembuatan Laporan Metodologi penulisan yang kami lakukan adalah START sebagai berikut.

PERUMUSAN MASALAH

STUDI LITERATUR

TEKNIK PENELITIAN

PENGUMPULAN DATA

1. Perumusan permasalahan yang tengah dihadapi perusahaan dan menginisiasi hipotesis permasalahan. 2. Studi pendahuluan mengenai kondisi existing perusahaan melalui pre case serta literatur. 3. Penggunaan teknik/metode data sekunder yang digunakan 4. Pengumpulan data dari sumber tertentu yang realiable, valid, dan generalize kepada permasalahan. Setelah data dikumpulkan, data perlu di bersihkan dengan metode cleaning data. 5. Verifikasi data sesuai studi literatur dan kondisi existing permasalahan dengan mempertimbangkan data outlier, out of control, dan single moving average. 6. Pengolahan data menggunakan teknik penelitian berupa deret waktu dan kausal untuk menghasilkan refrensi pasar potensial. Pengolahan ini menggunakan software microsoft excel, piktochart untuk infografis, microsoft word, dan corel draw.

VERIFIKASI DATA

ANALISIS DATA

SELESAI

Gambar 2.2. Flowchart Sumber : Penulis

Kelompok 3


6


BAB III PENGUMPULAN DATA

3.1.

Identifikasi Kebutuhan Data Dan Sumbernya Seperti yang telah dipaparkan pada sub bab 1.2 bahwa permasalahan yang sedang dihadapi perusahaan PT. X saat ini adalah menganalisis ada tidaknya peluang pasar potensial di Indonesa untuk produk multi tools yang akan mereka produksi nantinya. Oleh sebab itu data yang digunakan harus memberikan gambaran umum pasar di Indonesia yang berkaitan dengan produk multi tools tersebut. Data yang digunakan sebagian besar diambil dari BPS (Badan Pusat Statistik) Indonesia. Alasan pengambilan data dari sumber BPS adalah supaya data yang digunakan lebih terjamin akurasinya. Selain dari BPS, data yang digunakan ada yang diambil dari situs resmi international yang berkaitan dengan jumlah impor barang tambang di Indonesia setiap tahunnya. Berikut merupakan data-data yang diambil dari BPS dan alasannya: 1. Data Jumlah Penduduk di Indonesia per Provinsi Dari Tahun 1971-2010 Data penduduk per provinsi di Indonesia di gunakan untuk melihat potensi pasar untuk produk multi tools khususnya di Indonesia. Jumlah data penduduk di Indonesia merupakan data yang mampu merepresentasikan seluruh pasar yang akan menjadi calon target pasar dari produk multi tools nantinya. Tentunya akan lebih dikerucutkan pasar yang dianggap lebih berpotensi untuk produk multi tools tersebut. Data jumlah penduduk digunakan untuk mengetahui demografis pasar potensial di Indonesia. Pada analisis ini akan dilakukan pengolahan data penduduk terbaru yang ada yaitu data penduduk tahun 2010. Karena keterbatasan data penduduk tahun 2014 maka yang digunakan adalah data tahun 2010. Namun walaupun data yang digunakan adalah data jumlah penduduk pada tahun 2010, data ini dianggap mampu merepresentasikan penduduk tahun 2014 dengan alasan pertumbuhan jumlah penduduk setiap tahun dianggap relatif sama karena terdapat penduduk yang mati dan penduduk yang lahir setiap tahunnya. 2. Data Dependency Ratio per Provinsi di Indonesia tahun 2010-2035 Produk multi tools merupakan produk yang memiliki fungsi cukup kompleks, sehingga produk multi tools lebih cocok digunakan oleh pasar yang berusia produktif. Data ini akan mendukung untuk menganalisis provinsi mana yang memiliki jumlah penduduk berusia produktif tertinggi. Karena data yang tersedia adalah data dependency ratio, maka data

Kelompok 3


7


tersebut harus dilakukan sebuah operasi supaya didapat persentase usia produktif, yaitu dengan cara: 1 - persentase data dependency ratio. 3. Data Persentase Kemiskinan per Provinsi di Indonesia Data indeks kemiskinan merupakan salah satu data yang digunakan dalam menganalisis kondisi pasar di Indonesia. Dari data ini diharapkan dapat dianalisis jumlah persentase orang yang termasuk dalam golongan penduduk bukan miskin di Indonesia dengan cara : 1- persentase kemiskinan. Dari data ini akan dikombinasikan dengan jumlah penduduk di Indonesia sehingga diharapkan mampu lebih dalam untuk melihat daerah mana yang memiliki jumlah penduduk dengan tingkat persentase terendah tingkat kemiskinannya. Data persentase kemiskinan yang telah kemampuan dapat digunakan untuk melihat memiliki kemampuan financial lebih tinggi. didapatkan sebuah gambaran provinsi yang produk-produk baru seperti multi tools.

dirubah menjadai data daerah mana saja yang Sehingga nantinya akan berpeluang besar untuk

4. Data CPI (Consumer Price Index) per Provinsi di Indonesia Data ini digunakan untuk menganalisis rata-rata harga yang dikeluarkan konsumen untuk membeli produk atau jasa setiap kota di Indonesia pada tahun-tahun berikutnya. Data ini berkaitan dengan analisis pasar dari produk multi tools. Apabila nilai dari CPI dari tahun ke tahun mengalami kenaikan maka kemampuan konsumen di Indonesia untuk membeli sebuah produk akan semakin meningkat. 5. Data Penduduk Berumur 15 Tahun ke Atas Menurut Provinsi dan Jenis Kegiatan pada tahun 2000-2012. Produk multi tools merupakan produk yang memiliki banyak fungsi. Produk ini lebih sesuai digunakan oleh konsumen yang memiliki mobilitas tinggi. Menurut teori psikologi, menunjukkan kecenderungan orang yang memiliki aktivitas tinggi lebih cenderung memilih produk-produk yang simpel dan praktis. Pada analisis kali ini konsumen yang memiliki mobilitas tinggi dapat digambarkan salah satunya dari penduduk yang bekerja dan sekolah. 6. Tabel Impor Bahan Logam (Besi dan Baja) di Indonesia tahun 2001-2013 Data impor bahan logam (besi dan baja) di Indonesia bisa digunakan untuk menganalisis kelayakan multi tools di Indonesia karena multi tools yang akan diproduksi oleh PT. X pada umunya berbahan dasar logam. Oleh sebab itu data ini dapat dijadikan dasar bahwa produk multi tools memungkinkan untuk diproduksi dengan alasan sebagai berikut: 1. Semakin tinggi impor maka semakin banyak pula pemasok berbahan besi dan baja di Indonesia. Sehingga produk multi tools tidak mengalami kelangkaan bahan baku berupa logam. 2. Peningkatan impor bahan logam di Indonesia merepresentasikan kebutuhan konsumen produk berbahan logam. Karena setiap kenaikan

Kelompok 3


8


impor setiap tahunnya berarti adanya peningkatan permintaan dari konsumen. Ini menunjukkan bahwa permintaan bahan logam (besi dan baja) bisa menjelaskan bahwa produk multi tools yang berbahan logam (besi dan baja) dapat diterima di pasar Indonesia. 3.2.

Teknik Pengumpulan Data Dalam penelitian yang dilakukan terdapat beberapa proses pengumpulan data yang dilakukan, yaitu: 1. Penentuan jenis data yang akan dicari untuk menganalisis permasalahan perusahaan PT.X. Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder, yaitu sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara yang diperoleh dan dicatat oleh pihak lain. 2. Mengidentifikasi kebutuhan objek penelitian. Identifikasi dapat dilakukan dengan membuat beberapa pertanyaan, misalnya data sekunder apa yang dibutuhkan dalam menyelesaikan permasalahan yang akan diteliti. 3. Melakukan pemilihan data apa saja yang dibutuhkan terkait dengan masalah yang akan diteliti. Disini sudah terdapat chek-list untuk mencari beberapa variabel yang telah ditentukan. 4. Pengumpulan data, yaitu mencari data yang berasal dari beberapa sumber yang memang bisa teruji keakuratannya dan dalam beberapa periode. 5. Kemudian pencarian data sekunder dilakukan melalui media internet. 6. Kemudian dilakukan pencarian data dari beberapa situs dan institusi penyedia data yang dianggap memiliki keakuratan data. Sebagian besar data diambil dari BPS dan ada pula data dari trade map (situs data internasional). 7. Di cari data yang paling menggambarkan dengan penentuan keputusan pengeluaran produk multi tools 8. Dipilih data terbaru dari data yang terpilih.

3.3.

Data Yang Terkumpul 3.3.1. Data Sekunder DATA I

Tahun 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Jumlah Impor (Unit) 1,066,653 1,189,626 1,286,958 2,717,383 3,344,949 2,865,108 4,174,953 8,281,878 4,356,621 6,371,546 8,580,546 10,138,892 9,553,612

Tabel 3.1 Tabel Impor Bahan Logam (Besi Dan Baja) Indonesia Sumber : http://www.trademap.org/tm_light/Product_SelCountry_TS.aspx

Kelompok 3


9


DATA II Tahun

Provinsi 2010

2015

2020

2025

2030

2035

Aceh

56.3

54.8

53.6

50.8

47.9

45.8

Sumatera Utara

58.0

56.3

55.3

53.6

51.7

50.8

Sumatera Barat

57.7

55.8

54.8

53.6

51.7

50.6

Riau

54.1

51.5

49.7

48.4

47.1

46.6

Jambi

50.8

47.3

44.5

43.3

42.7

42.7

Sumatera Selatan

51.3

49.7

48.4

47.3

45.8

45.3

Bengkulu

51.3

47.9

46.2

44.9

44.3

44.5

Lampung

51.1

49.5

48.6

47.3

45.6

45.3

Kepulauan Bangka Belitung

48.6

46.2

44.9

44.3

43.3

43.1

Kepulauan Riau

46.8

49.7

46.4

41.8

38.1

37.9

DKI Jakarta

37.4

39.9

42.0

42.2

40.1

39.5

Jawa Barat

49.9

47.7

46.4

46.4

46.2

46.6

Jawa Tengah

49.9

48.1

47.7

48.4

49.9

51.7

DI Yogyakarta

45.8

44.9

45.6

46.8

47.7

48.4

Jawa Timur

46.2

44.3

43.9

44.3

46.2

48.4

Banten

48.6

46.4

45.3

43.9

41.8

41.0

Bali

47.3

45.6

43.3

42.2

43.3

45.8

Nusa Tenggara Barat

55.8

53.8

52.2

50.2

48.6

48.1

Nusa Tenggara Timur

70.6

66.7

63.4

62.1

61.6

61.6

Kalimantan Barat

52.7

50.8

49.7

48.8

47.3

46.6

Kalimantan Tengah

50.4

46.2

43.3

41.4

40.3

39.9

Kalimantan Selatan

49.3

48.6

47.7

46.2

44.7

44.7

Kalimantan Timur

48.6

46.2

44.5

43.7

43.1

43.5

Sulawesi Utara

47.9

46.6

46.4

46.8

47.3

48.4

Sulawesi Tengah

52.7

50.6

49.7

49.5

48.6

48.6

Sulawesi Selatan

56.0

52.9

51.3

50.4

49.5

49.7

Sulawesi Tenggara

63.4

60.5

58.0

54.6

52.7

51.5

Gorontalo

51.7

48.6

47.5

47.7

47.7

47.9

Sulawesi Barat

60.5

56.0

53.8

52.7

51.5

51.1

Maluku

63.1

59.7

58.2

57.5

55.8

54.3

Maluku Utara

61.3

58.5

56.0

53.4

51.5

50.8

Papua Barat

53.6

49.9

47.1

45.3

44.3

43.7

Papua

53.8

47.5

43.7

42.0

41.6

42.2

INDONESIA

50.5

48.6

47.7

47.2

46.9

47.3

Alasan Penggunaa Produk Produk ini lebih co Oleh karena itu da mana yang memili data yang tersedia dilakukan operasi menunjukkan usia

Tabel 3.2 Dependency Ratio menurut Provinsi, 2010-2035 Sumber: Badan Pusat Statistik

Kelompok 3


10


3.3.2. Data Kompetitor: PT. X memiliki beberapa kompetitor yang keseluruhannya merupakan perusahaan internasional. Kompetitor tersebut antara lain adalah Victorinox, Leatherman, SOG, Columbia River, dan Gerber. Komparasi kompetitor dilakukan untuk mengetahui gambaran produk yang sudah terlebih dahulu diluncurkan kompetitor ke pasaran. Komparasi ini akan membantu PT. X untuk menentukan produk multi tools seperti apa yang akan dapat diterima di pasar Indonesia. Penulis melakukan komparasi menggunakan salah satu produk unggulan dari masing-masing kompetitor. Indikator

Victorinox RS

Leatherman Super Tool 300

SOG Columbia Powerlock River EOD V.2 Zilla Tool

Gerber Diesel Multiplier Black

Harga

$95

$55

$119,25

$30

$52

Jumlah fungsi

24

16

17

6 fungsi utama + beberapa varian kepala obeng

12

Berat Ukuran

4/5 4/5

4/5 5/5

4/5 5/5

4/5 4/5

4/5 4/5

5/5 5.5 5/5

5/5 4/5 4,5/5

3/5 4/5 4/5

2/5 3/5 3,5/5

Ketahanan 5/5 Utilitas 5/5 Overall 4,5/5 Rating

Tabel 3.3. Perbandingan Produk Kompetitor 3.4.

Kesulitan dan Temuan selama Pengumpulan Data Karena pengambilan data dilakukan dengan teknik pengumpulan data sekunder, maka data yang didapat hanya berdasarkan periode yang ada di buku atau BPS. Selain itu terdapat data-data yang diperoleh dari beberapa sumber yang tidak teruji validalitasnya, sehingga data tidak bisa digunakan. Kesulitan yang dialami lainnya adalah masih jarangnya perusahaan multi tools yang kuat di Indonesia, sehingga tidak ada perbandingan apakah penjualan multi tools di Indonesia sebesar di luar negri.

Kelompok 3


11


BAB IV PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

4.1.

Hasil Pengolahan Data Dan Interpretasinya Sebagai kandidat segmen pasar yang paling optimum, kami mengambil irisan antara penduduk yang mempunyai daya beli paling tinggi dan penduduk yang mempunyai angka usia produktif yang paling tinggi. Perolehan angka penduduk dengan daya beli paling tinggi didapat dari pengalian penduduk dengan presentase penduduk tidak miskin, sedangkan perolehan angka penduduk dengan usia produktif paling tinggi didapatkan dengan mengalikan persentase usia produktif tiap provinsi. Hasil dari kedua perhitungan tersebut menunjukkan tiga kandidat teratas yang sama yaitu Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah. Data tersebut kemudian digunakan untuk proses data-data selanjutnya. Data yang diolah pertama merupakan data CPI pada tahun 2012. Data tersebut kami ambil sebagai analisa lebih lanjut mengenai tren daya beli masyarakat. CPI rata-rata pada tahun 2012 di daerah Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah menunjukkan pola horizontal, yang berarti CPI pada daerah-daerah tersebut stabil. Kemudian kami memroses data tersebut untuk forecast kedepannnya dengan metode Single Moving Average(SMA) dengan alasan data yang kami gunakan merupakan rata-rata dari provinsi tersebut. Dengan SMA kami mengambil forecast dengan N=2 dengan alasan angka MSE yang paling kecil pada ketiga provinsi tersebut terdapat pada perhitungan N=2. Data CPI tersebut kemudian dideteksi menjadi data out of control. Data tersebut out of control disebabkan oleh data ke tujuh dan delapan yang merupakan Bulan Juli dan Agustus 2012. Analisa kami mengenai error yang melebihi batas Upper Control Level tersebut adalah akibat adanya inflasi dan pengaruh nilai tukar rupiah. 2

Error

1,5

UCL

1

LCL

0,5

A+

0 -0,5

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12

B+ A-

-1

B-

-1,5

Gambar 4.1. Grafik Verifikasi Forecast data CPI

Kelompok 3


12


Data jenis kegiatan kami ambil sebagai analisa akan mobilitas penduduk. Data tersebut diambil dengan analisa bahwa masyarakat yang membutuhkan multi tools merupakan masyarakat yang sibuk dalam kesehariannya sehingga membutuhkan alat serbaguna yang praktis, mudah dibawa, dan berguna bagi kehidupan sehari-harinya. Pada daerah Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah dari tahun 2002 sampai 2012, perkembangan angka penduduk dengan mobilitas tinggi (gabungan penduduk yang bekerja dan sekolah) menunjukkan tren naik. Dengan data tersebut kami menggunakan regresi linear untuk memperkirakan data setelah 2012 dan didapatkan bahwa hasil forecast juga menunjukkan tren naik. Kami menganalisa bahwa tren angka mobilitas penduduk akan naik dari tahun ke tahun sehingga keperluan akan multi tools akan bertambah.

Regresi Linear Mobilitas 25000000

Orang

20000000 15000000 Data Aktual 10000000

Hasil Peramalan

5000000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Gambar 4.2. Grafik Forecast Mobilitas dengan Regresi Linear Jawa Barat Pada data mobilitas, data out of control yang terjadi pada tahun 20022006 pada data mobilitas disebabkan oleh terjadinya inflasi pada dua tahun sebelum dan sesudah pemilihan presiden Indonesia pada tahun 2004 yang menyebabkan perubahan tingkat konsumen lebih rendah dari sebelumnya dan peningkatan revolusi informasi mengubah masyarakat menjadi lebih konsumtif. Pada tahun 2013, error yang menunjukkan data out of control disebabkan oleh kebijakan pemerintah mengenai wajib sekolah 12 tahun dan kenaikan usia rata-rata wanita menikah dari 15 tahun ke 18 tahun. Hal tersebut juga disebabkan kenaikan jumlah industri di Indonesia sehingga kebutuhan tenaga kerja semakin tinggi. Terdapat data serupa untuk Jawa Timur dan Jawa Tengah.

Kelompok 3


13


14.000.000,000 12.000.000,000 10.000.000,000

Error

8.000.000,000

UCL

6.000.000,000

LCL

4.000.000,000

A+

2.000.000,000

B+ A-

1

(2.000.000,000)

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12

B-

(4.000.000,000) (6.000.000,000)

Gambar 4.3. Grafik Verifikasi Regresi Linear Mobilitas Jawa Barat Setelah itu, kami mengolah data impor logam. Data tersebut menunjukkan tren naik pada dari tahun 2001 sampai 2013. Dengan menggunakan regresi linear, kami mendapatkan hasil forecast dengan tren naik. Dengan data tersebut, kami dapat menyimpulkan bahwa dengan tren naik pada peramalan impor bahan logam, maka produksi multi tools berbahan logam feasible karena memiliki jaminan pemasok yang cenderung meningkat juga di pasar bahan logam Indonesia.

Data Impor Logam dan Hasil Forecast 12.000.000 10.000.000 Unit

8.000.000 6.000.000

Data Aktual

4.000.000

Hasil Peramalan

2.000.000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Gambar 4.4. Grafik Forecast Impor Logam dengan Regresi Linear Data out of control didapat dari tahun 2008, 2011, 2012, dan 2013. Keterangan yang dapat menjelaskan fenomena tersebut adalah sebagai berikut : 1. Menurut penelitian yang dilakukan oleh BKPM, Indonesia Investment Coordinating Board pada tahun 2011 menyatakan bahwa untuk permintaan domestik pada sektor manufaktur dan konstruksi diperkirakan akan mengalami peningkatan sebesar 6,4%.

Kelompok 3


14


2. Proyeksi dari Badan Pusat Statistik tahun 2011 menyatakan bahwa permintaan produksi yang menggunakan kedua bahan mentah tersebut mengalami peningkatan untuk tahun 2012 dan 2013 sebesar 4,4% dan 7,3%. 3. Data penjualan otomotif (sepeda motor di Indonesia) menurut Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia (AISI) yang semakin meningkat setiap tahunnya, sehingga mengakibatkan permintaan akan bahan logam (besi dan baja) juga meningkat sejak 2011. 6.000.000,000 5.000.000,000 4.000.000,000 Error

3.000.000,000

UCL 2.000.000,000

LCL

1.000.000,000

A+ B+

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13

(1.000.000,000)

AB-

(2.000.000,000) (3.000.000,000) (4.000.000,000)

Gambar 4.5. Grafik Verifikasi Regresi Linear Impor Logam Pada ketiga perolehan forecast untuk data sekunder ini, terdeteksi bahwa data merupakan data yang out of control. Hal ini menunjukkan bahwa diperlukannya proses lebih lanjut dalam pemilihan data dan dibutuhkan data lebih untuk memastikan lebih lanjut. Setelah memperkirakan pasar berdasarkan analisa kuantitatif, kami melakukan analisa lebih lanjut mengenai kebiasaan masyarakat yang akan mendukung pembelian multi tools tersebut. Analisa kami mengenai pasar potensial yang paling membutuhkan produk multi tools dapat berupa: 1. Rumah Tangga 2. Komunitas Bersepeda 3. Adventurer Dengan analisa tersebut, kami mengambil analisa mengenai ketiga pasar tersebut. Pada segmen pasar rumah tangga, tren terkini dalam masyarakat yang membangun rumah adalah tren estetika. Hal tersebut mendukung keinginan

Kelompok 3


15


masyarakat untuk membeli barang-barang yang ringkas sehingga rumah terlihat lebih rapi dan elegan. Multi tools dapat mengakomodasi kebutuhan tersebut. Menurut perusahaan Marketeers, tren Asia akan pembelian perkakas rumah tangga pun meningkat. Persentase tersebut mewakili penjualan peralatan rumah tangga seperti mesin cuci, lemari es, dan AC yang mencapai 19,5 juta unit (senilai hampir USD 6 miliar) yang didapat dari penjualan di Malaysia, Singapura, Thailand, Indonesia, Filipina, dan Vietnam. Indonesia merupakan negara dengan penjualan tertinggi dan mencapai dua digit. Hal tersebut dapat menunjukkan kecenderungan rumah tangga yang mempunyai daya tarik terhadap perkakas rumah tangganya. Segmen pasar adventurer juga merupakan salah satu kandidat kuat dari target pasar multi tools. Tren adventure di Indonesia didukung banyaknya film dan dokumenter menarik mengenai kegiatan tersebut. Hal tersebut ditunjukkan oleh keperluan komunitas tersebut akan barang yang mudah disimpan dan dapat digunakan setiap saat. Perusahaan-perusahaan yang menjual peralatan mendaki di Indonesia seperti Rover dan Consina merasa bahwa tren penjualan peralatan mendaki meningkat. Segmen pasar yang menunjukkan progress perkembangan yang paling pesat adalah komunitas bersepeda. Hal ini didukung oleh tren sepeda di masyarakat yang sedang berkembang. Tren tersebut juga didukung oleh pemerintah dengan berbagai kebijakannya. Pada tahun 2006, produksi sepeda nasional baru bernilai sebesar 2,32 juta unit. Jumlah ini bertambah hingga mencapai 2,76 juta unit pada tahun 2009. Pada tahun 2010 jumlah produksi dan ekspor sepeda meningkat menjadi 2,86 juta unit. Pada tahun 2006 ekspor baru tercatat sebesar 759 ribu unit dan menjadi 1.059 ribu unit pada tahun 2007. Peningkatan terbesar terjadi di tahun 2010 yang mencapai 5.453 ribu unit. Hal ini menunjukkan bahwa pasar sepeda di Indonesia cukup baik. Analisa data menunjukkan bahwa diperkirakan konsumsi sepeda pada tahun 2011 mencapai 8.491 ribu unit, kemudian akan naik terus dan mencapai 17.607 ribu unit tahun 2015. Data menunjukkan bahwa Polygon, salah satu merek sepeda, akan meningkatkan produksi sepeda sebanyak 800.000 unit per tahun. Hal tersebut disebabkan permintaan yang sangat tinggi dari masyarakat, sedangkan United Bike menambah kapasitas pabrik dari 200.000 unit menjadi satu juta per tahun, dan Wim Cycle menambah kapasitas produksi dari 800.000 hingga menjadi satu juta per tahun. 4.2.

Analisis Hasil Pengolahan Data Dalam berbisnis, pemasaran merupakan hal yang tidak pernah habis untuk dibicarakan. Dengan kompetisi di segala bidang yang semakin ketat, sebuah perusahaan harus pandai baik dalam ide pembuatan maupun strategi memasarkan suatu produk. Semua ini merupakan tujuan utama dari adanya “Riset Pasar”. Riset pasar merupakan otak utama dalam berbisnis. Sebelum sebuah produk diciptakan, seorang entrepreneur harus sudah merencanakan riset pasar. Riset pasar tersebut dilakukan untuk mengetahui produk apakah yang diterima dan diinginkan oleh konsumen agar produk yang dijual tidak

Kelompok 3


16


gagal di pasaran. Hasil dari riset pasar tersebut kemudian akan dikembangkan menjadi strategi pemasaran yang kemudian dilanjutkan dengan potitioning, branding dan rencana pemasaran lainnya. Pada penulisan ini penulis akan menghubungkan hasil pengolahan data yang ada degan teori pemasaran atau fakta-fakta pemasaran yang ada. Data yang dipakai oleh penulis untuk kemudian dilakukan pengolahan terdiri dari enam jenis. Data-data tersebut adalah data jumlah penduduk Indonesia per provinsi, data tingkat kemiskinan penduduk per provinsi, data customer price index, tingkat mobilitas penduduk Indonesia berdasarkan jenis kegiatan yang dilakukan, jumlah penduduk berdasarkan usia produktif, dan jumlah produksi iron steel di Indonesia. Keenam data tersebut dianggap memiliki korelasi dan alasan yang kuat untuk penulis dapat memberikan rekomendasi penjualan alat multi tools di pasaran kepada PT.X. Multi tools merupakan suatu barang inovasi yang dilihat memiliki peluang untuk dikembangkan lebih lanjut dalam rangka pemenuhan kebutuhan dari manusia yang dinamis. Untuk pengembangan barang inovasi ini diperlukan adanya studi yang dalam dan juga proses pemasaran yang gencar agar konsumen dapat mengetahui keberadaan produk ini dan memiliki kemauan untuk membelinya. Langkah pertama yang dilakukan oleh penulis dalam rangka menemukan peluang pasar adalah menganalisis penduduk Indonesia dengan usia produktif dan memiliki tingkah pendapatan yang cukup tinggi. Penggolongan multi tools sebagai barang sekunder menjadi alasan mengapa pendapatan dapat menjadi salah satu data yang representatif untuk penjualan multi tools. Keluaran data dari pengolahan ini adalah terpilihnya tiga kota yang paling memiliki peluang untuk dapat memasarkan barang multi tools. Setelah melakukan operasi hitung perkalian dan mengurutkan data dari yang paling tinggi, didapatkan tiga provinsi besar yang memenuhi yakni Jawa Barat, Jawa Timur dan Jawa Tengah. Jawa Barat, Jawa Timur dan Jawa tengah dapat dilihat sesuai dengan fakta yang ada dikarenakan ketiga provinsi tersebut memiliki jumlah penduduk yang banyak dan pembangunan yang cukup maju membuat masyarakatnya memiliki pekerjaan dan pendapatan yang cukup tinggi. Selain itu ketiga kota besar tersebut juga memiliki akses distribusi dan penjualan yang mudah sehingga tidak memberikan beban biaya yang tinggi dalam pemasarannya. Setelah pemilihan lokasi strategis dalam pemasaran barang multi tools penulis akan mengolah data-data lain yang dinilai merepresentasikan peluang pemasaran untuk kedepannya. Data-data tersebut tentunya memiliki alasan mengapa digunakan sebagai data untuk mengetahui penjualan multi tools kedepannya. Menurut Cravens dan Piercy (2003:31-32) pemasaran stratejik merupakan suatu proses market-driven dari pengembangan strategi yang mempertimbangkan perubahan lingkungan dan kebutuhan untuk menawarkan superior customer value. Proses pemasaran stratejik ini meliputi empat tahapan, yaitu: 1. Analisis situasi stratejik 2. Penyusunan strategi memasaran

Kelompok 3


17


3. Pengembangan program pemasaran 4. Implementasi dan pengendalian strategi pemasaran Pada penulisan laporan kali ini, penulis berada pada tahap analisis situasi stratejik sebagai start up dan rekomendai kepada PT. X apakah produk multi tools layak untuk dipasarkan. Market-driven adalah hal yang menjadi dasar dari PT.X untuk pembuatan produk multi tools. Keadaan ini dianalisis oleh penulis melalui data jumlah penduduk berdasarkan tingkat mobilitasnya. Manusia pada zaman ini memiliki tingkat mobilitas yang tinggi. Mereka melakukan berbagai kegiatan di berbagai tempat dengan waktu yang singkat. Berbagai hal yang harus mereka kerjakan memaksa mereka untuk dapat bepergian dengan fleksibel. Untuk mendukung fakta-fakta ini, mereka pun harus memiliki alat-alat yang mudah untuk dibawa kemana saja dengan ukuran yang tidak besar dan memiliki manfaat yang besar bagi mereka. Berdasarkan hasil pengolahan data jumlah konsumen berdasarkan kegiatannya, penulis mengambil dua kegiatan yang dinilai memiliki tingkat mobilitas yang tinggi yakni bekerja dan sekolah. Tuntutan tugas, pengambilan data maupun kejaran pekerjaan yang tinggi mendorong setiap individu di dalamnya, terutama usia 15 tahun ke atas, untuk menggunakan alat-alat dengan fungsi yang tinggi namun tetap praktis. Setelah data tersebut diolah, dapat dilihat bahwa multi tools memiliki tren yang mengalami kenaikan. Untuk Jawa Barat tipe data yang didapatkan adalah horizontal, Jawa Timur adalah naik dan Jawa Tengah juga adalah naik. Selain itu ketika dilakukan forecast, produk multi tools ini juga akan mengalami kenaikan sehingga memiliki peluang yang baik untuk dipasarkan. Hal ini sangatlah sesuai dengan fakta yang ada karena ketiga kota tersebut termasuk kota dengan aktivitas tinggi jika dibandingkan dengan kota-kota lain di Jakarta. Data berikutnya yang digunakan adalah data jumlah produksi iron cast di Indonesia. Menurut Urban dan Star (1991:16-17); Holley dan Sounders (1993:101-126); Walker, Boyd dan Larreche (1999:130-132); serta Bowman (1990:30-40) terdapat sejumlah indikator kekuatan pelaku dalam lingkungan mikro eksternal. Salah satu dari indikator tersebut yang akan dibahas saat ini adalah tentang kekuatan pemasok bahan baku yang mencakup jumlah pemasok bahan baku, kemampuan pemasok dalam mengendalikan bahan baku, kemampuan pemasok dalam mengendalikan harga bahan baku, hubungan antara pemasok dengan perusahaan serta tingkat kepentingan bahan baku yang dipasok. Hal inilah yang menjadi dasar penulis dalam menggunakan data jumlah produksi iron cast di Indonesia. Setelah data tersebut diolah, didapatkan bahwa produksi bahan logam semakin meningkat tiap periodenya. Ini menunjukkan bahwa jumlah supplier bahan logam cukup mendukung produksi alat-alat berbahan logam. Hal itulah yang menjadi salah satu yang membuat multi tools direkomendasikan oleh penulis kepada PT.X. Kemudahan mendapatkan bahan dalam pembuatan alat tersebut tentunya akan sangat membantu PT.X dalam produksi alat-alat multi tools yang direncakan tersebut.

Kelompok 3


18


Gambar 4.6A. Data Mobilitas Jawa Barat

Sumber : Penulis

Gambar 4.6B. Data Mobilitas Jawa Timur

Sumber : Penulis

Gambar 4.6C. Data Mobilitas Jawa Tengah Sumber : Penulis Selain faktor eksternal, faktor internal pun juga harus diperhatikan oleh PT.X dalam pembuatan multi tools. Faktor internal tersebut adalah kekuatan riset dan pengembangan yang mencakup kualitas riset, relevansi riset dengan kebutuhan pengembangan, ketersediaan sumber daya riset yang ada, komitmen manajemen terhadap riset dan pemanfaatan hasilnya, kerja sama dengan pihak lain serta waktu pelaksanaan dari riset. Teori pemasaran lain yang juga dipakai oleh penulis dalam menganalisa sumber data yang adalah adalah menurut Kotler (2003:12-17) yakni enam orientasi perusahaan dalam kegiatan pemasaran. Enam orientasi perusahaan dalam kegiatan pemasaran tersebut adalah the production concept, the product concept, the selling concept, the marketing concept, the customer concept dan the societal marketing concept. Teori yang akan dipakai oleh penulis untuk menganalisa data yang dimiliki dan telah diolah oleh penulis adalah the production concept dan the product concept. a. The production concept menyatakan bahwa kecenderungan dari konsumen adalah akan menyukai produk yang tersedia di banyak tempat serta murah harganya. Sebuah perusahaan atau produsen berorientasi pada produksi dengan memusatkan perhatian pada suatu upaya mencapai tingkat efisiensi produksi yang tinggi dan perluasan distribusi. Konsep ini sangat mendukung data yang dimiliki oleh penulis yakni data CPI (Customer Price Index). Customer Price Index tersebut akan memperlihatkan kemampuan konsumen atau masyarakat dalam membeli

Kelompok 3


19


suatu barang. Setelah dilakukan pengolahan data didapatkan bahwa tipe data CPI dari masing-masing daerah pilihan (Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur) adalah horizontal. Hal ini menunjukkan bahwa daya beli dari masyarakat dapat dikatakan cukup tinggi. Dan untuk barang sekunder seperti alat multi tools ini, PT.X cukup memiliki peluang untuk dapat masuk ke pasaran. Namun yang harus diperhatikan oleh PT.X adalah harga dari alat multi tools itu sendiri. Biaya yang dijatuhkan kepada multi tools haruslah murah agar sesuai dengan konsep yang diajukan oleh Kotler tersebut. Grafik Data CPI per Bulan

4.3.

Rekomendasi PT. X merupakan perusahaan yang berada pada tahap start up untuk produk baru mereka, yaitu multi tools. Analisis mengenai kondisi pasar sangat diperlukan untuk menjamin bisnis yang dijalankan mengalami kesuksesan. Penulis menganalisis kondisi pasar yang akan dimasuki oleh PT. X menggunakan pendekatan riset pemasaran secara kuantitatif. Penulis mendapatkan hasil analisis dari data-data sekunder yang didapatkan dari beberapa sumber yang terpercaya. Kemudian kondisi pasar yang dianalisis dibenturkan dengan dasar teori yang digunakan sehingga menghasilkan rekomendasi untuk PT. X dari kacamata riset pemasaran Berdasarkan analisis perhitungan dan teori yang telah dilakukan, Penulis menyatakan adanya beberapa rekomendasi yang diusulkan demi kesuksesan produk multi tools PT X di Indonesia. 

Penentuan segmen pasar yang jelas Penulis mendapatkan hasil bahwa penentuan segmen pasar dapat didekati dari dua pendekatan, yaitu pendekatan demografi dan psikografis. Pendekatan demografi dilakukan berdasarkan analisis menggunakan tabel penduduk per provinsi dan tabel Dependency Ratio.

Kelompok 3


20


Penulis mendapatkan hasil bahwa terdapat tiga provinsi teratas di Indonesia yang memiliki potensi dijadikan sebagai segmen pasar PT. X. Provinsi yang dimaksud adalah Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah. Penentuan segmen pasar yang jelas akan membantu kelancaran peluncuran dan penjualan produk multi tools PT. X. Penulis mendapatkan faktor usia produktif untuk mengetahui populasi konsumen yang berpotensi membeli produk multi tools dengan melakukan pengolahan data sedemikian hingga data yang didapat berupa populasi masyarakat yang mengalami kebergantungan terhadap usia produktif dapat ditransformasi menjadi populasi masyarakat yang memiliki usia produktif. Ketiga provinsi yang pada umumnya merupakan provinsi yang padat populasinya menjadi peluang besar untuk PT. X dapat menjual dan mengembangkan skala bisnisnya. Sedangkan dari pendekatan aktivitas, segmen pasar dapat dipilih dari konsumen yang banyak melakukan aktivitas bergerak dalam kesehariannya. Berdasarkan analisis tabel mobilitas dari ketiga provinsi terpilih, penulis mendapatkan hasil bahwa populasi masyarakat yang memiliki mobilitas tinggi (dalam hal ini dipilih masyarakat yang bekerja dan sekolah) mengalami peningkatan setiap tahunnya. Hal ini didukung dengan penulis mendapatkan polagrafik horizontal dan tren yang secara resultan mengalami kenaikan untuk ketiga provinsi terpilih. Dengan analisis berdasarkan pendekatan aktivitas ini, maka produk multi tools yang akan diproduksi harus disasar kepada konsumen yang memiliki mobilitas tinggi di ketiga provinsi terpilih. Maka, penentuan segmen pasar yang sudah dijelaskan pada subbab sebelumnya yang meliputi rumah tangga, komunitas sepeda, dan adventurer, harus disesuaikan dengan hasil analisis data sekunder yang sudah dilakukan. Sehingga, PT. X dapat menentukan pasar mana yang paling potensial dari ketiga segmen pasar besar (rumah tangga, komunitas sepeda, dan adventurer) yang menjadi perhatian demi kesuksesan penjualan produk multi tools di Indonesia. 

Penentuan harga produk disesuaikan dengan konsumen terpilih Harga merupakan salah satu komponen yang penting dan sensitif bagi konsumen di Indonesia. Penentuan harga yang tepat perlu diperhatikan demi menjamin diterimanya produk multi tools PT. X di pasar perkakas multifungsi di Indonesia. Berdasarkan analisis tabel CPI, penulis mendapatkan hasil bahwa rata-rata CPI di ketiga provinsi terpilih yaitu Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah, mengalami peningkatan indeks CPI setiap bulannya dalam periode satu tahun. Hal ini menunjukkan seberapa besar daya beli konsumen terhadap suatu produk. Presensi produk multi tools sebaga barang sekunder berarti mulai dilirik oleh konsumen yang memiliki indeks CPI tinggi pula. Indeks CPI yang tinggi belum menjamin produk dapat diterima dengan baik oleh konsumen atau tidak. Maka dari itu, PT. X. perlu menentukan harga produk yang tetap dapat diterima oleh kalangan konsumen di ketiga provinsi terpilih.

Kelompok 3


21




Menentukan pemasok bahan baku yang tepat Bahan baku merupakan hal yang penting dalam poses produksi suatu perusahaan. PT. X merupakan perusahaan yang bergerak di bidang perlogaman sehingga bahan baku yang dipilih pun juga harus memiliki kualitas logam terbaik. Melihat data kompetitor yang ada, konsumen sering membandingkan kualitas produk dari segi pemilihan material, komposisi berat, dll. Data ini menunjukkan bahwa terdapat spesifikasi tertentu yang diinginkan oleh konsumen terhadap produk multi tools yang ada di pasaran. Analisis dari tabel impor bahan logam menunjukkan pertumbuhan impor bahan logam yang baik. Data ini sejalan dengan jumlah permintaan konsumen terhadap produk berbahan logam yang semakin meningkat di Indonesia. Peluang ini harus dapat dimanfaatkan oleh PT. X. untuk Maka dari itu, PT. X perlu menentukan pemasok bahan baku yang memiliki daya pasok yang tinggi dan kualitas bahan baku tinggi agar pemenuhan bahan baku untuk produksi multi tools PT.. X dapat berjalan sesuai rencana.

Kelompok 3


22


BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1.

Kesimpulan Dari keseluruhan penelitian yang dilakukan oleh penulis, maka dapat ditarik kesimpulan yang menjawab rumusan masalah sebagai berikut :  Besar ukuran pasar potensial produk multi tools mencakup tiga provinsi besar di Indonesia meliputi Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah dengan spesifikasi lanjutan yaitu konsumen memiliki mobilitas tinggi.  Potensi pasar di masa depan termasuk besar mengingat semua hasil peramalan dari analisis data sekunder yang dilakukan mengalami kenaikan dalam setiap penambahan periodenya.  Persaingan pasar multi tools di Indonesia termasuk sengit mengingat beberapa kompetitor dari perusahaan multi tools internasional sudah masuk ke pasar multi tools Indonesia dengan keunikan dan ciri khasnya masing-masing.

5.2.

Saran Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan penulis memiliki saran yang dapat membantu perbaikan laporan selanjutnya, yaitu: 1. Melakukan penelitian lebih lanjut mengenai analisis segmen pasar menggunakan pendekatan data primer. 2. Menggunakan data sekunder yang validitasnya lebih terpercaya.

Kelompok 3


23


DAFTAR PUSTAKA

Anonim. Pemasaran dan Pemasaran Stratejik. (URL: http://marketingteori.blogspot.com/). Diakses pada 5 Oktober 2014 pukul 07.30 WIB. Anonim. Teori Pemasaran. (URL: http://ilmuandinformasi.blogspot.com/2013/06/teori-pemasaran_30.html). Diakses pada 4 Oktober 2014 pukul 20.05 WIB. Anonim. Best Multitools Review. (URL : http://bestmultitoolreviews.net/brand/). Diakses pada 5 Oktober 2014 pukul 21.30. Anonim. Consumer Price Index. (URL: http://www.bls.gov/cpi/). Diakses pada 5 Oktober 2014 pukul 07.00 WIB. Anonim. Jejak Rover. (URL: http://www.jejakrover.com/2014/02/Tren-apparelpendaki.html). Diakses pada Oktober 2014 pukul 21.00 WIB. Anonim. List of Product Imported by Indonesia. (URL : http://www.trademap.org/tm_light/Product_SelCountry_TS.aspx?nvpm=1%7c 360%7c%7c%7c%7cTOTAL%7c%7c%7c2%7c1%7c1%7c1%7c2%7c1%7c1 %7c1%7c) Diakses pada 5 Oktober 2014 pukul 23.42. Anonim. Marketing Research. (URL : https://www.ama.org/AboutAMA/Pages/Definition-of-Marketing.aspx). Diakses pada 5 Oktober 2014 pukul 19.00 WIB. Kotller Philip. 2012. Marketing Management. New Jersey : Prentice Hall, Inc. Maholtra, N. K. 2007. Marketing Research: An Applied Orientation (3rd European ed.). New Jersey: Pearson Education. Salam, Darus. Sektor Peralatan Rumah Tangga ASIA Tumbuh Dua Digit. (URL: http://www.the-marketeers.com/archives/sektor-peralatan-rumah-tangga-asiatumbuh-dua-digit.html). Diakses pada 4 Oktober 2014 pukul 20.10WIB. Sekar Arum, Nenden. Unsur Estetika Dorong Penjualan Peralatan Rumah Tangga. (URL: http://industri.bisnis.com/read/20140922/12/259227/unsur-estetikadorong-penjualan-peralatan-rumah-tangga). Diakses pada 4 Oktober 2014 pukul 20.30 WIB. Suharsimi Arikunto. 1998. Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta.

Kelompok 3


24


LAMPIRAN

Tabel 6.1. Jumlah Penduduk dengan Usia Produktif

Tabel 6.2. Jumlah Penduduk dengan Daya Beli paling Tinggi

Kelompok 3


25


Tabel 6.3A. Rata-rata CPI Jawa Barat

Tabel 6.3B. Rata-rata CPI Jawa Timur

Tabel 6.3C. Rata-rata CPI Jawa Tengah

Tabel 6.4A. SMA CPI Jawa Barat

Kelompok 3

Tabel 6.4B. SMA CPI Jawa Timur


26


Tabel 6.4C. SMA CPI Jawa Tengah

Tabel 6.5A. Verifikasi SMA CPI Jawa Barat

Tabel 6.5B. Verifikasi SMA CPI Jawa Timur

Tabel 6.5C. Verifikasi SMA CPI Jawa Tengah

Kelompok 3


27


Tabel 6.6. Data Mobilitas Jawa Barat, Timur, dan Tengah

Tabel 6.7A. Regresi Linear Mobilitas Jawa Barat

Tabel 6.7B. Regresi Linear Mobilitas Jawa Timur

Kelompok 3


28


Tabel 6.7C. Regresi Linear Mobilitas Jawa Tengah

Tabel 6.8A. Verifikasi Regresi Linear Mobilitas Jawa Barat

Tabel 6.8B. Verifikasi Regresi Linear Mobilitas Jawa Timur

Kelompok 3


29


Tabel 6.8C. Verifikasi Regresi Linear Mobilitas Jawa Tengah

Tabel 6.9. Regresi Linear Impor Logam

Tabel 6.10 Verifikasi Regresi Linear Impor Logam

Kelompok 3


30

LAPORAN PRAKTIKUM MODUL 1 RISET PASAR MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER Manajemen Rekayasa Industri ii Kelompok 3 Kharisma Aprilia -14411033 DAFTAR ISI

Recommend Documents