BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Rancangan Penelitian Penelitian ini mengacu pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Finger et al (203) yang bertujuan untuk mengetahui anteseden dan konsekuensi dari antisipasi teknologi baru. Rancangan penelitian yang disajikan berbentuk hypothesis testing (uji hipotesis), yaitu, penelitian yang bertujuan untuk menguji hipotesa yang pada umumnya menjelaskan tentang karakterikstik hubunganhubungan tertentu atau perbedaan-perbedaan antar kelompok atau independensi dari dua faktor atau lebih dalam suatu situasi (Hermawan, 2003: 22). B. Variabel dan Pengukuran Variabel adalah sesuatu sifat yang diambil dari sesuatu variasi nilai yang berbeda. Variasi nilai ini bisa diukur secara kualitatif atau kuantitatif. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah :. Perencanaan rantai pasokan dalam penelitian ini adalah variabel Independent 2. Kinerja operasional dalam penelitian ini adalah variabel Dependent 3. Antisipasi teknologi baru dalam penelitian ini merupakan variabel Mediation Berikut ini adalah penjelasan mengenai variabel dengan pengukurannya dalam penelitian ini:
Variabel Perencanaan Rantai Pasokan Antisipasi Teknologi Baru Kinerja Operasional Tabel Variabel dan Pengukuran Indikator Perusahaan telah mengimplementasikan kebijakan manajemen pemesanan dan persediaan, untuk ukuran global, untuk dapat mengkordinasikan proses distribusi Perusahaan melaksanakan perencanaan agregat untuk pabrik, berdasarkan kebutuhan distribusi global Perusahaan melakukan transfer inovasi teknologi dan pengetahuan antar pabrik Perusahaan secara aktif merencanakan aktivitas rantai pasokan Perusahaan memonitor kinerja dari anggota rantai pasokan untuk dapat menyesuaikan dengan rencana rantai pasokan Perusahaan memiliki program jangka panjang, untuk dapat memperoleh kapabilitas manufaktur untuk kebutuhan perusahaan di masa depan Perusahaan memiliki upaya untuk mengantisipasi potensi dari praktek manufaktur dan teknologi baru di masa depan Perusahaan pemiliki pabrik yang memiliki teknologi yang terbaik di dalam industri Perusahaan selalu berfikir untuk generasi teknologi manufaktur selanjutnya yang lebih baru dan canggih Perusahaan memiliki biaya manufaktur per unit yang efisien dan efektif Pabrik dari Perusahaan melakukan proses manufaktur sesuai dengan spesifikasi produk yang dibutuhkan Perusahaan memiliki pabrik yang dapat mengahantarkan pesanan secara tepat waktu Perusahaan memiliki pabrik dengan fleksibilitas untuk mengubah volume produksi Perusahaan memiliki kemampuan untuk meluncurkan produk baru dengan tepat waktu Pengukuran variabel pada penelitian ini dilakukan berdasarkan banyaknya indikator yang akan digunakan oleh perusahaan yang akan diteliti dalam periode waktu tertentu. Penelitian ini menggunakan alat pengumpulan data berupa kuesioner yang dihitung untuk masing-masing variabel, dimana skala ini menggunakan lima 2
angka penelitian yang menunjukkan bahwa () sangat tidak setuju, (2) tidak ssetuju, (3) cukup setuju, (4) setuju, (5) sangat setuju. C. Definisi Operasional Variabel Definisi operasional variabel adalah penjelasan dan pengertian teoritis variabel dengan tujuan untuk memberikan batasan dan penjelasan dalam rangka membatasi analisa lebih lanjut. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Perencanaan rantai pasokan merupakan bagian dari manajemen rantai suplai yang berkaitan dengan proses koordinasi dan integrasi dari aktivitas-aktivitas bisnis kunci yang dilakukan sebuah perusahaan mulai dari kebutuhan bahan mentah sampai dengan distribusi dari produk akhir ketangan konsumen. b. Antisipasi teknologi baru merupakan sejauh mana organisasi dapat mengantisipasi teknologi baru yang akan menjadi penting bagi perusahaan dimasa depan, bagaimana mendapatkanya dan mengembangkan kapabilitas untuk pengimplementasiannya. c. Kinerja operasional merupakan kesesuaian proses dan hasil dari operasi internal perusahaan yang memenuhi persyaratan dari segi biaya, pelayanan pelanggan, pengiriman barang kepada pelanggan, kualitas, fleksibilitas dan kualitas proses produk/jasa 3
D. Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data adalah kegiatan yang dilakukan untuk mendapatkan informasi mengenai objek penelitian yang akan menghasilkan data dan selanjutnya akan diolah. Sumber data dalam penelitian ini didapat dari data primer dan sekunder. Data primer adalah informasi yang diperoleh dari objek yang diteliti secara langsung yang berkaitan dengan variabel untuk tujuan spesifik penelitian. Sedangkan data sekunder mengacu pada informasi yang dikumpulkan dari sumber yang telah ada, tidak diolah sendiri tetapi didapat dari pihak atau sumber lain.. Studi Kepustakaan (Library Research) Studi kepustakaan adalah teknik pengumpulan data yang berguna untuk mendapatkan data bersifat sekunder. Data sekunder dalam penelitian adalah laporan tahunan dari perusahaan. 2. Studi lapangan (Field Research) Studi lapangan dilakukan untuk memperoleh data primer yang diperoleh langsung dari objek penelitian dengan cara menyebarkan kuesioner yaitu dengan memberi seperangkat pertanyaan tertulis kepada responden untuk memperoleh jawaban dari pernyataan tersebut yang disebarkan kepada karyawan dari perusahaan yang menjadi obyek penelitian. E. Metode Pengambilan Sampel Penelitian ini dilakukan pada karyawan PT. Sinar Horizon Plastik, dimana yang disertakan dalam penelitian ini merupakan karyawan tetap dari PT. Sinar Horizon Plastik, divisi produksi yang terdiri dari 450 karyawan. Penentuan jumlah 4
sampel yang diperlukan dalam penelitian ini menggunakan teknik convenience sampling yaitu teknik penentuan sampel berdasarkan pertimbangan kemudahan atau kepraktisan. Dari hasil penyebaran kuisioner maka data yang diperoleh adalah 50 responden. Menuru Hair et al (200) jumlah sampel yang representatif untuk analisis structural equation modeling adalah antara 00-200 responden, Sehingga jumlah sampel yang diperoleh layak untuk dilakukan analisa lebih lanjut. F. Uji Instrumen Uji instrument dilakukan sebelum melakukan uji hipotesa yaitu menguji validitas dan reliabilitas, dimana uji tersebut didapat sebagai berikut :. Uji Validitas Uji validitas merupakan pengujian yang dilakukan untuk menguji apakah butirbutir pertanyaan yang ada didalam kuesioner yang berperan sebagai indikator dapat menggambarkan variabel yang dituju dan dapat menjelaskan konsep teori (Sekaran 2000:207). Pada penelitian ini pengujian validitas dilakukan terhadap semua instrumen yang terdapat dalam kuisioner. Instrumen-instrumen tersebut dapat dikatakan valid jika mempunyai nilai yang kuat terhadap nilai total (skor). Kriteria pengambilan keputusan uji validitas dengan membandingkan p-value dengan level of significant sebesar 5% yaitu: a. Jika p-value < alpha 0,05 maka item pernyataan tersebut valid. b. Jika p-value alpha 0,05 maka item pernyataan tersebut tidak valid. 5
Dari pengujian validitas yang dilakukan dengan tekhnik korelasi Product Moment, adalah sebagai berikut : Tabel 2 Hasil Uji validitas Perencanaan Rantai Pasokan Indikator P-value Keputusan PT. Sinar Horizon Plastik telah 0,000 Valid mengimplementasikan kebijakan manajemen pemesanan dan persediaan, untuk ukuran global, untuk dapat mengkordinasikan proses distribusi PT. Sinar Horizon Plastik melaksanakan 0,000 Valid perencanaan agregat untuk pabrik, berdasarkan kebutuhan distribusi global PT. Sinar Horizon Plastik melakukan transfer inovasi teknologi dan pengetahuan antar pabrik 0,000 Valid PT. Sinar Horizon Plastik secara aktif 0,000 Valid merencanakan aktivitas rantai pasokan PT. Sinar Horizon Plastik memonitor kinerja dari anggota rantai supply untuk dapat menyesuaikan dengan rencana rantai pasokan 0,000 Valid Pada tabel 2 hasil dari pengujian validitas untuk variabel perenancaan rantai pasokan menunjukan seluruh indikator memiliki nilai p-value kurang dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan seluruh indikator adalah valid dan dapat digunakan untuk mengukur variabel perencanaan rantai pasokan. Tabel 3 Hasil Uji Validitas Antisipasi Teknologi Baru Indikator P-value Keputusan PT. Sinar Horizon Plastik memiliki program jangka 0,000 Valid panjang untuk dapat memperoleh kapabilitas manufaktur untuk kebutuhan perusahaan di masa depan PT. Sinar Horizon Plastik memiliki upaya untuk mengantisipasi potensi dari praktek manufaktur dan teknologi baru di masa depan 0,000 Valid 6
PT. Sinar Horizon Plastik memiliki pabrik yang memiliki teknologi yang terbaik di dalam industri PT. Sinar Horizon Plastik selalu berfikir untuk generasi teknologi manufaktur selanjutnya yang lebih baru dan canggih 0,000 Valid 0,000 Valid Pada tabel 3 hasil dari pengujian validitas untuk variabel antisipasi teknologi baru menunjukan seluruh indikator memiliki nilai p-value kurang dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan seluruh indikator adalah valid dan dapat digunakan untuk mengukur variabel antisipasi teknologi baru Tabel 4 Hasil Uji Validitas Kinerja Operasional Indikator P-value Keputusan PT. Sinar Horizon Plastik memiliki 0,000 Valid biaya manufaktur per unit yang efisien dan efektif Pabrik dari PT. Sinar Horizon 0,000 Valid Plastik melakukan proses manufaktur sesuai dengan spesifikasi produk yang dibutuhkan PT. Sinar Horizon Plastik memiliki 0,000 Valid pabrik yang dapat mengahantarkan pesanan secara tepat waktu PT. Sinar Horizon Plastik memiliki pabrik dengan fleksibilitas untuk mengubah volume produksi 0,000 Valid Pada tabel 4 hasil dari pengujian validitas untuk variabel kinerja operasional menunjukan seluruh indikator memiliki nilai p-value kurang dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan seluruh indikator adalah valid dan dapat digunakan untuk mengukur variabel kinerja operasional 7
2. Uji Reliabilitas Uji reliabilitas mengindikasikan pengukuran bebas dari eror dan mengukur konsistensi dan stabilitas jawaban dari responden dan pengujian membantu untuk menilai goodness dari pengukuran yang dilakukan (Sekaran 2003:204). Dengan kata lain reliabilitas adalah pengukuran yang dipakai untuk menunjukkan sejauh mana suatu hasil pengukuran relatif konsisten apabila pengukuran diulangi dua kali atau lebih atau indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Dalam penelitian ini dilakukan uji internal consistency reliability dengan menggunakan nilai dari Cronbach s Alpha.Metode pengujian reliabilitas menggunakan Cronbach s Alpha yang diolah dengan software SPSS versi 3.0. Cronbach s Alpha yang cukup dapat diterima (acceptable) adalah yang bernilai 0,60 sampai 0,70 atau lebih (Sekaran, 2003). Mengingat alat ukur yang digunakan untuk mengukur variabel-variabel dalam penelitian ini adalah kuisioner yang terdiri dari beberapa pertanyaan, maka perlu diuji reliabilitas dari setiap variable yang digunakan dengan melihat Cronbach s coefficient alpha sebagai koefisien dari reliabilitas. Cronbach s coefficient alpha dapat diartikan sebagai hubungan positif antara item/pertanyaan satu dengan yang lainnya. Cronbach s coefficient alpha yang cukup dapat diterima (acceptable) adalah yang bernilai antara 0,60 sampai 0.70 atau lebih. (Uma Sekaran, 2003), Research Methods for Business, Jakarta, Salemba Empat). Dasar pengambilan keputusan uji Reliabilitas : a. Cronbach s Alpha >0.6, maka cronbach s coefficient alpha dapat diterima (reliable) 8
b. Cronbach s Alpha <0.6, maka cronbach s coefficient alpha tidak dapat diterima (tidak reliable). Tabel 5 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Cronbach Alpha Keputusan Perenacanaan Rantai Pasokan 0,729 Reliabel Antisipasi teknologi Baru 0,72 Reliabel Kinerja Operasional 0,752 Reliabel G. Uji Kesesuaian Model Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah structural equation model (SEM) dengan menggunaan program AMOS 6. Menurut Ferdinand (2000), SEM pada dasarnya merupakan sekumpulan teknik-teknik statistikal yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif rumit secara simultan. SEM merupakan teknik multivariate yang mengkombinasikan aspek regresi berganda dan analisis faktor untuk mengstimasi serangkaian hubungan ketergantungan secara simultan (Hair et al, 200). Sebelum menganalisa hipotesis, kesesuaian model secara keseluruhan (overall fit models) harus dinilai terlebih dahulu untuk menjamin bahwa model tersebut dapat menggambarkan semua pengaruh sebab akibat. Menurut Hair, Anderson, Tatham 9
dan Black (200), pengujian kesesuaian model (goodnes of fit) dilakukan dengan melihat beberapa kriteria pengukuran, yaitu:. Absolute Fit Measure Yaitu mengukur model fit secara keseluruhan (baik model struktural maupun model pengukuran secara bersamaan). Kriterianya dengan melihat nilai : a. The Likehood Ratio Chi-Square Statistic Tingkat signifikansi minimum yang diterima adalah 0,05 dan 0,0. Pengukuran chi-square sangat tergantung pada jumlah sampel, karena itu beberapa peneliti menganjurkan untuk menggabungkan pengukuran ini dengan pengukuran lain. b. Goodness of Fit Model Index (GFI) Semakin tinggi nilai GFI, semakin fit sebagai model. Tidak ada model yang dijadikan acuan, tetapi beberapa peneliti merekomendasikan nilai GFI sebesar 0,90 atau lebih. c. The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) Adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chisquare statistik dalam sampel yang besar. Nilai RMSEA menunjukkan goodness-of-fit yang dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi, RMSEA dapat digunakan bila nilai chi-square signifikan. Nilai yang dibutuhkan agar RMSEA dapat dikatakan fit adalah < 0,8. 0
2. Incremental Fit Measure Yaitu ukuran untuk membandingkan model yang diajukan (proposed model) model lain yang dispesifikasi oleh peneliti. Kriteria dengan melihat nilai : a. Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) Indeks ini merupakan pengembangan dari Goodness Fit Of Index (GFI) yang telah disesuaikan dengan ratio dari degree of freedom (Ghozali dan Fuad, 2005). Analog dengan R2 pada regresi berganda. Nilai yang direkomendasikan adalah AGFI 0,90, semakin besar nilai AGFI maka semakin baik kesesuaian yang dimiliki model. b. Normed Fit Index (NFI)i Indeks ini juga merupakan ukuran perbandingan antara proposed model dan null model (Ghozali dan Fuad,2005). Nilai yang direkomendasikan adalah NFI 0,90. c. Turker-Lewis Index (TLI) TLI merupakan indeks kesesuaian incremental yang membandingkan model yang diuji dengan baseline model. TLI digunakan untuk mengatasi permasalahan yang timbul akibat kompleksitas model (Ghozali dan Fuad, 2005). Nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah nilai TLI 0,90. TLI merupakan indeks yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel. d. Comparative Fit Index (CFI) CFI juga merupakan indeks kesesuaian incremental. Besaran indeks ini adalah dalam rentang 0 sampai dan nilai yang mendekati mengindikasikan model
memiliki tingkat kesesuaian yang baik. Indeks ini sangat dianjurkan untuk dipakai karena indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi oleh kerumitan model. Nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah CFI 0,90 (Ghozali dan Fuad, 2005). 3. Parsimonious Fit Measure Yaitu melakukan adjustment terhadap pengukuran fit agar dapat diperbandingkan antara model dengan jumlah koefisien yang berbeda. Kriterianya dengan melihat nilai normed chi-square (CMIN/DF). Nilai yang dianjurkan yaitu batas bawah atau batas atas 5. Tabel 6 Hasil Pengujian Kesesuaian Model (Goodness of Fit) Pengukuran Goodness of Fit Batas Penerimaan yang disarankan Nilai Keputusan Chi Square Diharapkan kecil 22,925 Unacceptable Fit p-value Minimal 0,05 atau diatas 0,05 0,000 Unacceptable Fit GFI > 0,9 atau mendekati 0,884 Marginal Fit RMSEA < 0,08 0,08 Marginal Fit AGFI > 0,9 atau mendekati 0,830 Marginal Fit NFI > 0,9 atau mendekati 0,829 Marginal Fit TLI > 0,9 atau mendekati 0,88 Marginal Fit CFI > 0,9 atau mendekati 0.905 Acceptable Fit Normed chi square Batas bawah,batas atas 2,3,atau 5,983 Acceptable Fit Berdasarkan tabel diatas,dapat diketahui pada absolute fit measure syarat utama nilai chi square tidak terpenuhi, hal ini dapat dilihat dari nilai chi square sebesar 22,925 dengan p-values 0,000 (dibawah 0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa model ini tidak goodness of fit. Namun seperti yang telah diketahui bahwa 2
SEM sangat sensitif terhadap jumlah sampel yang digunakan dalam suatu penelitian,artinya jumlah responden yang semakin banyak tentunya akan semakin baik tetapi disisi lain dapat menyebabkan nilai CMIN semakin besar sehingga Ho ditolak padahal pada pengujian goodness of fit yang diinginkan adalah Ho diterima. Oleh karena itu SEM memberikan alternatif pengujian goodness of fit yang lain yakni melalui kriteria absolute fit measures yang lain dengan melihat nilai GFI sebesar 0,884 (Marginal Fit) dan RMSEA sebesar 0,08(Marginal Fit). Kriteria berdasarkan pada incremental fit measures dapat dilihat dari nilai AGFI sebesar 0,830 (Marginal Fit), NFI sebesar 0,829 (Marginal 0,9), TLI sebesar 0,88 (Marginal Fit), CFI sebesar 0,905 (Acceptable Fit). Kriteria berdasarkan Parsimonious Fit Measure dengan melihat nilai normed chi square sebesar,983 (memenuhi syarat batas bawah dan batas atas 5). Sehingga secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa model ini masih dinyatakan layak secara marjinal untuk dipergunakan sebagai alat dalam mengkonfirmasi teori yang telah dibangun berdasarkan data observasi yang ada atau dapat dikatakan model ini goodness of fit. 3
Gambar 2 Model SEM.37.27.20.29 e6 e7 e8 e9 atb atb2 atb3 atb4.00.49.85.49.05 A_TB e4.22 e5 prs5.5.0 e4 prs4.02.08 e3.93 prs3.9.23 e2 prs2.00.20 e prs P_RS.2.39.75.6 K_O.05 e5.00.6.64.05 ko ko2 ko3 ko4.2 e0.23 e.5 e2.29 e3 4
5