15 BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1 Konsep Kepuasan Konsumen Menurut Gerson, kepuasan konsumen merupakan pandangan konsumen bahwa harapannya telah terpenuhi atau terlampaui (Gerson,1999,p3). Sedangkan menurut Kotler, kepuasan konsumen merupakan tingkat perasaan puas ataupun kecewa terhadap perbandingan antara kesan kinerja suatu produk serta jasa yang diberikan dengan harapan dari orang tersebut. Dengan demikian kepuasan konsumen merupakan fungsi dari kesan kinerja dan harapan (Kotler,1995, p458). Suatu pelayanan dinilai memuaskan bila pelayanan tersebut dapat memenuhi kebutuhan dan harapan konsumen dengan cepat dan tepat. Apabila konsumen merasa tidak puas terhadap suatu pelayanan yang disediakan, maka pelayanan tersebut dapat dipastikan tidak efektif dan tidak efisien. Hal ini terutama sangat penting bagi pelayanan publik. Pada kondisi persaingan sempurna, dimana konsumen mampu untuk memilih diantara beberapa alternatif pelayanan dan memiliki informasi yang memadai, kepuasan konsumen merupakan satu determinan kunci dari tingkat permintaan pelayanan dan fungsi atau operasionalisasi pemasok. Tingkat operasionalisasi dari setiap perusahaan ditekankan untuk mencapai keseimbangan antara pengadaan produk dan kebutuhan pasar. Perencanaan yang kurang baik dapat mengakibatkan ketidakpuasan konsumen, sementara itu pengadaan produk yang berlebihan akan berakibat pada kelebihan stok. Estelar
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
15
BAB 3
LANDASAN TEORI
3.1 Konsep Kepuasan Konsumen
Menurut Gerson, kepuasan konsumen merupakan pandangan konsumen bahwa
harapannya telah terpenuhi atau terlampaui (Gerson,1999,p3). Sedangkan menurut
Kotler, kepuasan konsumen merupakan tingkat perasaan puas ataupun kecewa
terhadap perbandingan antara kesan kinerja suatu produk serta jasa yang diberikan
dengan harapan dari orang tersebut. Dengan demikian kepuasan konsumen
merupakan fungsi dari kesan kinerja dan harapan (Kotler,1995, p458).
Suatu pelayanan dinilai memuaskan bila pelayanan tersebut dapat memenuhi
kebutuhan dan harapan konsumen dengan cepat dan tepat. Apabila konsumen merasa
tidak puas terhadap suatu pelayanan yang disediakan, maka pelayanan tersebut dapat
dipastikan tidak efektif dan tidak efisien. Hal ini terutama sangat penting bagi
pelayanan publik. Pada kondisi persaingan sempurna, dimana konsumen mampu
untuk memilih diantara beberapa alternatif pelayanan dan memiliki informasi yang
memadai, kepuasan konsumen merupakan satu determinan kunci dari tingkat
permintaan pelayanan dan fungsi atau operasionalisasi pemasok. Tingkat
operasionalisasi dari setiap perusahaan ditekankan untuk mencapai keseimbangan
antara pengadaan produk dan kebutuhan pasar. Perencanaan yang kurang baik dapat
mengakibatkan ketidakpuasan konsumen, sementara itu pengadaan produk yang
berlebihan akan berakibat pada kelebihan stok.
Estelar
This Blank Page has been intentionally inserted by Estelar PDF Unlock Tool Demo Version.
Buy Now the Full Version of Estelar PDF Unlock Tool Software and perform unlocking unlimited PDF files
without any watermarks.
17
maka stok barang juga harus ikut menurun. Jika terlalu banyak melakukan
penyimpanan stok maka akan meningkatkan biaya pemeliharaan dalam jumlah yang
besar. Oleh karena itu, jumlah penempatan stok harus mengikuti nilai atau turunnya
permintaan (Hohenstein, 1982,p153).
Biasanya perkiraan stok penjualan menggunakan laporan dari data masa lalu
sebagai informasi. Dengan kata lain barang yang dijual atau tingkat penjualan
menjadi sederhana jika didasarkan keputusan dari manager (”kira-kira membutuhkan
tiga paket setiap minggu”). Penjualan atau penggunaan sebuah barang akan
meningkat karena peningkatan kebutuhan. Bersamaan dengan itu permintaan akan
barang lain akan cenderung menurun. Bagaimana pun juga, jika hanya menggunakan
data masa lalu dan membuat keputusan, maka penempatan jumlah stok akan salah.
Oleh karena banyaknya barang yang memiliki tren naik dan turun, maka pengelolaan
stok yang efektif dapat dilakukan dengan melakukan peramalan (forecasting) stok
penjualan yang menggunakan metode aritmatik untuk mendapatkan perkiraan
penjualan yang lebih tepat pada periode mendatang. Hal ini lebih baik dari pada
dilakukan berdasarkan keputusan sepihak seorang manajer
(Hohenstein,1982,pp.142-143).
3.3 Peramalan
Pada bagian ini akan diberikan definisi tentang peramalan dan teori-teori
mengenai metode peramalan yang digunakan.
Estelar
This Blank Page has been intentionally inserted by Estelar PDF Unlock Tool Demo Version.
Buy Now the Full Version of Estelar PDF Unlock Tool Software and perform unlocking unlimited PDF files
without any watermarks.
19
kepada pimpinan sebagai dasar untuk membuat suatu keputusan dalam berbagai
kegiatan, seperti penjualan, permintaan, persediaan keuangan dan sebagainya.
Dengan demikian dapat dilihat bahwa peramalan memiliki peranan yang sangat
penting, baik dalam penelitian, perencanaan maupun dalam pengambilan keputusan.
Tetapi dapat diperhatikan bahwa peramalan memiliki tujuan untuk memperkecil
kemungkinan kesalahan. Baik tidaknya suatu ramalan sangat tergantung pada unsur
atau faktor data dan metode yang digunakan.
3.3.3 Jenis-Jenis Peramalan
Menurut Assauri (2002,pp. 3-4), peramalan dapat dibedakan dari berbagai segi
tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari cara penyusunannya, maka
peramalan dapat dibedakan menjadi dua macam, yaitu :
1. Peramalan yang subjektif, yaitu peramalan yang didasarkan atas perasaan atau
intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan
atau ”judgement” dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik
tidaknya hasil ramalan tersebut.
2. Peramalan yang objektif, adalah peramalan yang didasarkan atas data yang
relevan pada masa lalu, dengan menggunakan teknik-teknik dan
metode-metode dalam penganalisaan data tersebut.
Dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun, maka peramalan dapat
dibedakan atas dua macam, yaitu :
Estelar
This Blank Page has been intentionally inserted by Estelar PDF Unlock Tool Demo Version.
Buy Now the Full Version of Estelar PDF Unlock Tool Software and perform unlocking unlimited PDF files
without any watermarks.
21
2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan pada data historis.
Tujuan metode ini adalah mempelajari apa yang terjadi dimasa lalu untuk
prediksi nilai-nilai yang akan datang.
3.3.4 Metode Peramalan Kuantitatif
Menurut Makridakis, Wheelwright, dan McGee (1999,pp.19-20), metode
peramalan kualitatif dapat dibagi menjadi :
1. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan
antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu, yang merupakan
deret waktu, atau ”time series”.
2. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan
antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang
mempengaruhinya, yang bukan waktu atau sering disebut sebagai motede
korelasi atau model regresi (”causal methods”).
3. (Rosadi,2006,p1) Panel atau Pooled data, yakni tipe data yang dikumpulkan
menurut urutan waktu dalam suatu rentang waktu tertentu pada sejumlah
individu atau kategori.
3.3.5 Deret Waktu (Time Series)
Data time series adalah data yang dikumpulkan, dicatat atau diobservasi
berdasarkan urutan waktu yang secara umum bertujuan untuk menemukan bentuk
pola variasi dari data dimasa lampau dan menggunakan pengetahuan ini untuk
melakukan peramalan terhadap sifat-sifat dari data dimasa yang akan datang
(Rosadi,2005, p16).
Estelar
This Blank Page has been intentionally inserted by Estelar PDF Unlock Tool Demo Version.
Buy Now the Full Version of Estelar PDF Unlock Tool Software and perform unlocking unlimited PDF files
without any watermarks.
23
pada suatu produk yang mempunyai jumlah penjualan yang tidak menaik atau
menurun selama beberapa waktu atau periode, seperti terlihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Pola Data Horizontal (Assauri,1984,p46)
2. Pola Musiman atau seasonal, bila suatu deret waktu dipengaruhi oleh faktor
musim (seperti kuartalan, bulanan, mingguan dan harian). Banyak produk yang
penjualannya menunjukkan pola musiman, seperti minuman segar, ice cream,
jasa angkutan, obat-obatan tertentu, dan ban mobil. Contoh pola musiman
kwartalan seperti terlihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Pola Data Musiman (Assauri,1984,p46)
3. Pola siklus atau cyclical bila data observasi dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi
jangka panjang yang berkaitan atau tergabung dengan siklus usaha (business
cycle). Ada beberapa produk yang penjualannya menunjukkan pola siklus,
seperti mobil sedan, besi baja, dan perkakas atau peralatan bengkel. Pola dari
jenis ini seperti terdapat pada Gambar 3.3
Waktu/Periode
Triwulan/Tahun Estelar
This Blank Page has been intentionally inserted by Estelar PDF Unlock Tool Demo Version.
Buy Now the Full Version of Estelar PDF Unlock Tool Software and perform unlocking unlimited PDF files
without any watermarks.
25
Metode ini sangat efektif untuk peramalan jangka pandek dan tidak
membutuhkan banyak data.
2. Metode Box Jenkins.
Metode ini menggunakan dasar deret waktu dengan model matematis dan
hanya cocok untuk jangka pendek.
3. Metode Proyeksi Trend.
Metode ini berdasarkan garis trend untuk suatu persamaan matematis. Cocok
untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Makin banyak data yang tersedia,
hasilnya akan makin baik.
4. Metode Dekomposisi.
Metode ini memisahkan tiga komponen yaitu trend, siklis, dan musiman.
Metode ini cocok bagi rencana jangka pendek dan semakin banyak data yang
tersedia akan semakin baik hasil peramalannya.
3.3.6 Pemilihan Metode Peramalan Deret Waktu
Pola atau karakteristik data mempengaruhi teknik peramalan yang dipilih.
Seringkali, pola data tersebut merupakan karakteristik inherent dari kegiatan yang
sedang diteliti. Hubungan antar data dengan jangka waktu semakin jelas dengan
mengamati bahwa pola trend merupakan kecenderungan jangka panjang. Sedangkan
variasi musiman menunjukkan pola data yang berulang dalam satu tahun. Teknik
regresi cocok untuk hampir semua pola yang dapat diidentifikasi. Dalam
mengevalusi teknik-teknik yang dikaitkan dengan pola data, bisa saja diterapkan
lebih dari satu teknik untuk data yang sama. Misalnya, teknik-teknik tertentu
Estelar
This Blank Page has been intentionally inserted by Estelar PDF Unlock Tool Demo Version.
Buy Now the Full Version of Estelar PDF Unlock Tool Software and perform unlocking unlimited PDF files
without any watermarks.
27
Gambar 3.5 Pemilihan Metode Peramalan Deret Berkala
(Rosadi,2005,pp.16-17)
3.3.7 Teknik Peramalan Data Musiman
Data deret waktu yang berpola musiman didifenisikan sebagai suatu data deret
waktu yang bentuknya berupa fluktuasi berulang (dan beraturan) atau naik turunnya
Peramalan Time-Series
Plot Data Time-Series
Exponential Smoothing
Moving Average
Trend Linier
Trend ?
Tahunan
Cari Indeks Musiman
Model-Model Peramalan
Trend Kuadrat
Trend Eksponensial
Metode Box Jenkins
Metode Holt-Winters
Stationer Non Stationer
AR MA ARMA ARIMA SARIMA
Ya Tidak
Ya Tidak
Estelar
This Blank Page has been intentionally inserted by Estelar PDF Unlock Tool Demo Version.
Buy Now the Full Version of Estelar PDF Unlock Tool Software and perform unlocking unlimited PDF files
without any watermarks.
29
singkatan dari Autoregressive Integrated Moving Average. Dimana model ini, dapat
diduga bahwa model terdiri atas dua aspek, yaitu aspek autoregresi dan rata-rata
bergerak.
Model autoregresi merupakan model yang menggambarkan hubungan antara
variabel terikat Y dengan variabel bebas yang merupakan nilai Y pada waktu
sebelumnya, sedangkan model moving average merupakan model yang
menggambarkan ketergantungan variabel terikat Y terhadap nilai-nilai error pada
waktu sebelumnya yang berurutan. Error ini sering juga disebut nilai kesalahan atau
deviasi nilai prediksi terhadap nilai sesungguhnya. Secara umum, model ARIMA
dituliskan dengan notasi ARIMA (p,d,q). dimana p adalah derajat proses autoregresi
(AR), d adalah pembedaan, dan q adalah derajat proses moving average (MA).
Adanya nilai pembedaan (d) pada model ARIMA disebabkan karena aspek-aspek
AR dan MA hanya dapat diterapkan pada data time series yang stasioner. Pada
kenyataannya, sebagian besar time series menunjukkan perubahan dari waktu ke
waktu, baik rata-rata maupun variansnya. Data time series yang mempunyai sifat
demikian disebut data time series tidak stasioner. Beberapa model non stationer
menurut Rosadi (2006,p2), yakni model trend, model ARIMA, model SARIMA,
model ARIMAX, model ARC/GARCH.
Untuk dapat menggambarkan metode Box-Jenkins, maka George Box dan
Gwilyn Jenkins telah mengembangkan suatu diagram skema yang dapat dilihat pada
gambar 3.6 metode ini membagi masalah peramalan dalam tiga tahap yang
didasarkan pada postulasi atas kelas yang umum dari model-model peramalan. Pada
Estelar
This Blank Page has been intentionally inserted by Estelar PDF Unlock Tool Demo Version.
Buy Now the Full Version of Estelar PDF Unlock Tool Software and perform unlocking unlimited PDF files
without any watermarks.
31
Seperti telah diketahui bahwa konsep korelasi di antara dua variabel menyatakan
assosiasi atau hubungan diantara dua variabel. Nilai korelasi menunjukkan apa yang
terjadi atas salah satu variabel, terdapat perubahan dalam variabel lainnya.
Tingkat korelasi ini diukur dengan koefisien korelasi yang besarnya bervariasi
di antara +1 dan -1. Suatu nilai koefisien yang mendekati +1 menunjukkan kuatnya
hubungan positif diantara dua variabel itu. Ini berarti bahwa bila nilai dari salah satu
variabel meningkat atau bertambah, maka nilai daripada variabel lainnya juga
cenderung bertambah. Demikian pula halnya dengan nilai koefisien korelasi yang
mendekati -1, menunjukkan bertambahnya nilai salah satu variabel akan
mengakibatkan turunnya atau kurangnya nilai dari variabel lainnya. Suatu nilai
koefisien korelasi nol menunjukkan bahwa kedua variabel secara statistik adalah
bebas, tidak tergantung satu dengan lainnya, sehingga tidak ada perubahan dalam
satu variabel, bila variabel lainnya berubah.
Suatu koefisien autokorelasi adalah sama dengan suatu koefisien korelasi hanya
bedanya bahwa koefisien ini menggambarkan assosiasi atau hubungan antara
nilai-nilai dari variabel yang sama, tetapi pada periode waktu yang berbeda.
Autokorelasi memberikan informasi yang penting tentang susunan atau struktur
data dan polanya. Dalam suatu kumpulan data acak yang lengkap, autokorelasi di
antara nilai-nilai data dari ciri yang musiman dan siklus akan mempunyai
autokorelasi yang kuat. Sebagai contoh, informasi yang menunjukkan suatu
hubungan yang positif di antara temperatur setiap dua belas bulan berturut-turut,
merupakan informasi yang diperoleh dengan perhitungan autokorelasi yang dapat
Estelar
This Blank Page has been intentionally inserted by Estelar PDF Unlock Tool Demo Version.
Buy Now the Full Version of Estelar PDF Unlock Tool Software and perform unlocking unlimited PDF files
without any watermarks.
33
membantu menetapkan model ARIMA yang tepat untuk peramalan, kenyataannya,
ACF dan PACF memang dibentuk hanya untuk tujuan ini.
Koefisien autokorelasi parsial berorde m didefinisikan sebagai koefisien
autoregresi terakhir dari model AR(m). Sebagai contoh, persamaan-persamaan 3.2
sampai 3.6 masing-masing digunakan untuk menetapkan AR(1), AR(2),
AR(3),..AR(m). Koefisien X yang terakhir pada masing-masing persamaan
merupakan koefisien autokorelasi parsial. Ini berarti notasi 1Φ , 2Φ , 3Φ ,… 1−Φm , dan
mΦ adalah m buah koefisien autokorelasi parsial yang pertama untuk deret waktu