ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN BISNIS MODEL DENGAN PENDEKATAN BUSSINES MODEL CANVAS

PADA PRODUK PERTANIAN BERAS ORGANIK DI KOMUNITAS BRENJONK

DESA PENANGGUNGAN, TRAWAS, MOJOKERTO

SKRIPSI

REKSA NANDA PRAYOGA

JURUSAN SOSIAL EKONOMI PERTANIAN

FAKULTAS PERTANIAN

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

MALANG

2017

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN BISNIS MODEL DENGAN

PENDEKATAN BUSSINES MODEL CANVAS PADA PRODUK

PERTANIAN BERAS ORGANIK DI KOMUNITAS BRENJONK

DESA PENANGGUNGAN, TRAWAS, MOJOKERTO

Oleh

Reksa Nanda Prayoga

135040107111044

SKRIPSI

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Memperoleh

Gelar Sarjana Pertanian Strata Satu (S-1)

PROGRAM STUDI AGRIBISNIS

FAKULTAS PERTANIAN

UNIVERSITAS RAWIJAYA

2017

PERNYATAAN

Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam skripsi ini tidak terdapat karya

yang pernah diajukan unntuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu Perguruan

Tinggi, dan sepanjang sepengetahuan saya tidak terdapat karya atau pendapat

yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh rang lain ,kecuali secara tertulis diacu

dalam naskah ini dan disebutkan dalam daftar pustaka.

Malang, Agustus 2017

Reksa Nanda Prayoga

LEMBAR PERSETUJUAN

Judul penelitian :

Nam Mahasiswa : Reksa Nanda Prayoga

NIM : 135040107111044

Program Studi : Agribisnis

Disetujui

Pembimbing Utama,

Dina Novia P. SP., M.Si

NIP. 19781105 200604 2 002

Mengetahui,

Ketua Jurusan Sosial Ekonomi Pertanian

Mangku Purnomo, SP.,M.si.,Ph.D

NIP. 19770420 2005011001

Tanggal Persetujuan:

Analisis Peramalan Penjualan dan Bisnis Model dengan

Pendekatan Business Model Canvas Pada Produk

Pertanian Beras Organik di Komunitas Organik Brenjonk

Desa Penanggungan, Trawas, Mojokerto

LEMBAR PENGESAHAN

Mengesahkan

MAJELIS PENGUJI

Penguji I Penguji II

Sugeng Riyanto, SP., M.Si Fitrotul Laili, SP., MP

NIK. 201609870601 1 001 NIK. 20160990041 6 2001

Penguji III

Dina Novia Priminingtyas, SP., M.Si

NIP. 19781105 200604 2 002

Tanggal Lulus :

RINGKASAN

REKSA NANDA PRAYOGA. 135040107111044. Analisis Peramalan Penjualan

Dan Bisnis Model Dengan Pendekatan Business Model Canvas Dada Produk

Pertanian Beras Organik di Komunitas Organik Brenjonk Desa Penanggungan,

Trawas, Mojokerto. Dibawah Bimbingan Dina Novia Priminingtyas, S.P, M.Si

sebagai Pembimbing Utama.

Dewasa ini yang sedang menjadi trend di kalangan masyarakat adalah produk

pertanian organik terutama beras karena produk organik karena kaya akan nutrisi

serta aman untuk dikonsumsi karena tidak mengandung zat – zat kimia. Dilihat dari

fakta yang ada di lapangan bahwa produksi beras organik oleh pelaku usahatani

lebih besar permintaannya daripada penawaran yang ada saat ini. hal ini terjadi

karena banyaknya restoran-restoran cepat saji yang menggunakan beras organik

sebagai pengganti beras konvensional. Bukan hanya itu saja, kesadaran

masayarakat akan kesehatan semakin besar. Hal tersebut menyebabkan permintaan

beras organik semakin meningkat, sedangkan untuk penawarannya masih belum

mencukupi secara keseluruhan yang diminta oleh konsumen.

Untuk saat ini saja permintaan atau kebutuhan pasar di Komunitas Organik

Brenjonk mencapai 17.856 Kg sedangkan produksi hanya 11.036 Kg pada 2016.

Stok beras organik Komunitas Organik Brenjonk sering kosong dan tidak sesuai

dengan target penjualan, mengakibatkan target penjualan tidak dapat terpenuhi. Hal

ini bukan berarti permintaan beras organik Komunitas Organik Brenjonk rendah,

namun kapasitas produksi yang terbatas untuk memenuhi permintaan konsumen.

selain itu, penetapan target penjualan tidak sesuai dengan perkembangan penjualan

beras organik Komunitas Organik Brenjonk. Pada permasalahan tersebut,

dibutuhkan perencanaan penjualan. Perencanaan penjualan dalam hal ini dapat

dilakukan oleh Komunitas Organik Brenjonk. Peramalan penjualan dapat dilakukan

untuk memprediksi volume penjualan yang lebih akurat sehingga mengetahui

gambaran permintaan di tahun mendatang untuk membuat target penjualan yang

lebih baik dan realistis, serta dibutuhkan strategi dengan membuat model bisnis

beras organik Komunitas Organik Brenjonk.

Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) untuk menganalisi trend

penjualan beras organik Komunitas Organik Brenjonk tahun 2014 – 2016, 2) untuk

meramalkan volume penjualan beras organik Komunitas Organik Brenjonk tahun

2017 – 2018, 3) untuk membuat model bisnis beras organik Komunitas Organik

Brenjonk sebagai strategi manajerial. Serta untuk strategi dalam menanggapi

peramalan, dilakukan dengan membuat model bisnis kanvas dengan menganalisis

kesembilan elemennya.

Penelitian ini dilakukan di Komunitas Organik Brenjonk secara purposive

dengan pertimbangan sebagai produsen beras orgnaik yang sedang berkembang.

Metode analisis peramalan yang digunakan adalah sebagai berikut: 1) Analisis

trend, 2) Analisis Musiman, 3) Metode Box Jenkins (ARIMA).

Hasil penelitian adalah sebagai berikut: 1) hasil analisis trend volume

penjualan beras organik Komunitas Organik Brenjonk menunjukkan bahwa volume

penjualan mengalami peningkatan yaitu sebesar 882.2 Kg per periode atau 882.2

Kg dalam satu bulan. 2) Hasil analisis musiman menunjukkan volume penjualan

beras organik Komunitas Organik Brenjonk dipengaruhi secara musiman. 3)

peramalan volume penjualan beras organik Komunitas Organik Brenjonk yang

paling signifikan menggunkan ARIMA (2,0,1). Berdasarkan hasil peramalan

volume penjualan beras organik Komunitas Orgnaik Brenjonk, volume penjualan

tertinggi pada bulan Juli secara berturut – turut yaitu sebesar 1063 Kg dan 1086 Kg.

sedangkan volume penjualan beras organik Komunitas Organik Brenjonk terendah

setiap tahunnya, terjadi pada bulan April yaitu sebesar 813 Kg pada tahun 2017 dan

818 Kg pada tahun 2018. 4) pada bisnis model kanvas keseluruhan elemen perlu

perbaikan, customer segment dengan membuat program kerja dan kunjungan

konsumen untuk menjalin hubungan baik, Value Preposition dengan

mempertahankan kualitas dan membuat perencanaan harga yang lebih kompetitif

serta riset produk, channels dengan membuat program kerja terkait kepuasan

pelanggan dan meningkatkan pemasaran, customer relationship dengan

mempertahankan komunikasi menggunakan konsep personal assistence, revenue

stream diperuntukkan sebagai investasi dan perbaikan infrastrukutr produksi,

distribusi dan aktivitas penjualan, key resources dengan memanajemen sarana

produksi serta infrastruktur untuk menjaga kualitas serta mengelola sendiri sarana

produksi beras organik Komunitas Organik Brenjonk, key activities dengan

meningkatkan koordinasi internal, key partners perlu dilakukan penambahan

jumlah partner (trader/distributor) dan perluasan pasar, dan pada elemen cost

structure dengan mengelola sendiri sarana produksi atau meminimalisir biaya

pengadaan sarana produksi.

SUMMARY

REKSA NANDA PRAYOGA. 135040107111044. Sales Forecasting Analyss and

Business Model with Canvas Business Model Approachment Towad Organic Rice

Agriculture Product in Brenjonk Community Penanggungan Village, Trawas,

Mojokerto. Supervisor Dina Novia Priminingtyas, S.P, M.Si

Lately become a trend in society is organic agricultural products, especially

rice, as organic its contains a lot of nutrients and safe for daily consumption. In fact,

the result of organic rice produced bu farmer is less than market demand. This

happened because most of fast food restaurants are use organic rice instead of no

organic. Beside that, public awareness of health is getting bigger. So it causethe

rising of organic rice demand, while there is no significant rising of organic rice

supplies.

At year 2016 the demands for organic rice in Organic Community of

Brenjonk reaches 7.856 Kg while the supplies are only 11.036 Kg. frequently is

there is no stock of in Brenjonk Organic Community, resulting unfulfilled sales

targets. It does not mean that organic rice demands for Organic Community in

Brenjonk is low, the production of organic rice is very limited. In addition, in the

arrangement of sales does not match the development of organic rice sales in

Organic Community of Brenjonk. To solve these problems, it need sales planning.

Sales planning can be done by Brenjonk Organic Community. Sales forecasting can

be done to predict more accurate sales volume. We can obtain the oerview of

demand on the coming year by using sales forecasting to create a better and more

realistic strategy company. This company strategy is needed by to create a business

model of organic rice products in the Organik Community of Brenjonk.

The purpose of this study are as follows: 1) to analyze the organic rice sales

trend of Brenjonk Organic Community in 2014-2016, 2) to forecast the organic rice

sales volume of Brenjonk Organic Community of 2017-2018, 3) to create organic

rice Business Model Organik Community Brenjonk as a managerial strategi. As

well as for strategies forecasting responses, is done by creating a Canvas Business

Model by analyzing all nine elements.

This research was conducted in the Organic Community of Brenjonk

purposively woth consideration as a growing organic rice producers. Forecasting

analysis method used is as follows: 1) trend analysis, 2) seasonal analysis, 3) Box-

Jenkins Method (ARIMA)

The result of the study are as folows: 1) result of trend analysis of selling

volume of organic rice in Organic Community Brenjonk showed that sales volume

an increased spesipically 882.2 Kg per period or 882.2 in one month. 2) seasonal

analysis result show that the organic rice sales volume in Brenjonk Organic

Community is seasonally influenced. 3) forecasting the volume of organic rice sales

of Organic Community in Brenjonk most significantly using ARIMA (2,0,1). Based

on the result of the organic sales volume forecast in Brenjonk, the highest sales

volume in July at 163 Kg and 1086 Kg. while the organic rice production volume

of organic community of Brenjonk is the lowest every year, occurs in April which

is 813 Kg in 2017 and 818 Kg in 2018. In Business Model Canvas there are all

elements needed to improve, there is customer segment by making the work

program and visits customer to establish a good relationship, value preposition by

maintain quality and make planning more competitive proces and research

products, channels by creating work programs related customer satisfaction and

improving of marketing strategies, customer relationship by maintaining

communicaion using the concept of personal assistance, revenue stream is

designatef as an investment an dimprovement of production infrastructure,

distribution and sales activities, key resources by managing production facilities

and infrastructure to maintain the quality and manage their own organic rice

production facilities Brenjonk Organic Community, key activities by improving

internal coordination, key partners need to be added number of partners

(trader/distributor) and market expansion, and on the element of cost structure by

self-managing production facilities or minimizing the cost of procurement of

production.

RIWAYAT HIDUP

Nama Lengkap : Reksa Nanda Prayoga

NIM : 135040107111044

Tempat/Tanggal Lahir : Mojokerto, 09 Agustus 1994

Alamat : Ds. Ketapangkuning, Kec. Ngusikan

Kabupaten Jombang 61454

Email : rksaprayoga@gmail.com

Riwayat Pendidikan

1. SDN Keboan 2 : Tahun 2001 - 2007

2. SMPN 1 Kudu : Tahun 2007 - 2010

3. RSMA-BI 2 Jombang : Tahun 2010 - 2013

4. Universitas Brawijaya : Tahun 2013 – 2017

mailto:rksaprayoga@gmail.com

i

KATA PENGANTAR

Puji syukur kehadirat Allah SWT karena atas kehendak Nya proses penulisan

skripsi dengan judul “Analisis Peramalan Penjualan Dan Bisnis Model Dengan

Pendekatan Bussines Model Canvas” Pada Produk Pertanian Beras Organik Di

Komunitas Organik Brenjonk Desa Penanggungan, Trawas, Mojokerto” dapat

terselesaikan dengan baik. Skripsi ini diajukan untuk memenuhi salah satu syarat

dalam meraih gelar Sarjana Pertanian.

Penelitian yang dilakukan dalam penulisan skrpsi ini bertujuan untuk

mengkaji peramalan penjualan serta melihat Model Bisnis Kanvas beras organik di

Komunitas Organik Brenjonk. Penelitian ini merupakan proses belajar yang

dilakukan penulis untuk mengenal, mempelajari dan menganalisis tentang

peramalan produksi dan penjualan serta Model Bisnis Kanvas, yang kemudian

disajikan dalam bentuk karya ilmiah skripsi.

Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terimakasih yang sebesar-

besarnya, kepada Ibu Dina Novia Priminingtyas, SP., M.Si selaku dosen

pembimbing. Bapak Sugeng Riyanto, SP., M.Si dan Ibu Fitrotul Laili, SP., MP

selaku dosen penguji atas segala arahan dan bimbingan kepada penulis. Penulis juga

berterima kasih kepada Ketua Komunitas Organik Brenjonk dan pengurus atas

bantuan yang diberikan kepada penulis saat melakukan penelitian lapang.

Kemudian, berbagai pihak yang telah membantu dalam penyusunan skripsi ini,

penuis mengucapkan terimakasih.

Penulis menyadari masih terdapat banyak kekurangan dalam penyusunan

skripsi ini. oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun sangat penulis

harapkan untuk menyempurnakan skripsi ini. smoga skripsi ini dapat bermanfaat

bagi pihak yang tentunya membutuhkan informasi berkaitan dengan tulisan ini.

Malang, Agustus 2017

Penulis

ii

DAFTAR ISI

Halaman

KATA PENGANTAR ................................................................................... i

DAFTAR ISI ................................................................................................. ii

DAFTAR TABEL ......................................................................................... iv

DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... v

DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................. vi

I. PENDAHULUAN

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

1.2 Rumusan Masalah ................................................................................ 3

1.3 Tujuan Penelitian .................................................................................. 5

1.4 Kegunaan Penelitian ............................................................................. 5

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Telaah Penelitian Terdahulu ................................................................. 6

2.2 Tinjauan Tentang Peramalan................................................................. 7

2.2.1 Pengertian Peramalan Penjualan ................................................. 7

2.2.2 Perananan dan Kegunaan Peramalan ........................................... 8

2.2.3 Prinsip Peramalan ....................................................................... 9

2.2.4 Metode Peramalan Kuantitatif ..................................................... 10

2.2.5 Pemilihan Metode Peramalan Kuantitatif Terbaik ....................... 12

2.2.6 Metode Time Series .................................................................... 14

2.3 Tinjauan Tentang Model Bisnis Kanvas ................................................ 15

III. KERANGKA KONSEP PENELITIAN

3.1 Kerangka Pemikiran ............................................................................. 24

3.2 Hipotesis .............................................................................................. 27

3.3 Batasan Masalah ................................................................................... 27

3.4 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel ..................................... 27

IV. METODOLOGI PENELITIAN

4.1 Metode Penentuan Lokasi dan Waktu Penelitian .................................. 32

4.2 Metode Penentuan Responden ............................................................. 32

4.3 Metode Pengumpulan Data .................................................................. 32

4.3.1 Data Sekunder ............................................................................ 32

4.3.2 Data Primer ............................................................................... 33

4.4 Metode Analsis Data ........................................................................... 33

4.4.1 Pengukuran Tren ........................................................................ 33

4.4.2 Peramalan .................................................................................. 34

4.4.3 Model Bisnis Kanvas ................................................................. 37

BAB V. HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Gambaran Umum Komunitas Organik Brenjonk .................................. 39

5.1.1 Sejarah Singkat Komunitas Organik Brenjonk ........................... 40

5.1.2 Sebaran Lokasi Anggota Komunitas Organik Brenjonk.............. 41

5.1.3 Visi dan Misi Komunitas Organik Brenjonk ............................... 41

5.1.4 Struktur Organisasi Komunitas Organik Brenjonk...................... 41

iii

5.2 Analisis Perencanaan Penjualan Beras Organik.................................... 43

5.3 Analisis Plot Data dan Peramalan Penjualan ........................................ 44

5.3.1 Jumlah Penjualan Beras Organik ................................................ 44

5.3.2 Analisis Trend Penjualan Beras Organik .................................... 45

5.3.3 Analisis Peramalan Metode ARIMA ........................................... 48

5.3.4 Pemeriksaan Diagnostik Model Peramalan................................. 51

5.3.5 Peramalan Volume Penjualan Beras Organik ............................. 52

5.4 Model Bisnis Kanvas Beras Organik.................................................... 54

5.4.1 Customer Segment Beras Organik .............................................. 55

5.4.2 Value Preposition Beras Organik ............................................... 56

5.4.3 Channel Beras Organik .............................................................. 56

5.4.4 Customer Relationship Beras Organik ........................................ 57

5.4.5 Revenue Stream Beras Organik .................................................. 57

5.4.6 Key Resources Beras Organik .................................................... 58

5.4.7 Key Activity Beras Organik ........................................................ 58

5.4.8 Key Partner Beras Organik ........................................................ 59

5.4.9 Cost Structure Beras Organik ..................................................... 59

VI. KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan .............................................................................................. 62

6.2 Saran ........................................................................................................ 63

DAFTAR PUSTAKA .................................................................................... 65

LAMPIRAN ................................................................................................. 66

iv

DAFTAR TABEL

No Halaman

Teks

1. Penjualan Beras Organik di Komunitas Organik Brenjonk ........................ 1

2. Hasil Analisis Data Eviews ....................................................................... 50

3. Model Peramalan Volume Penjualan Beras Organik ................................. 51

4. Parameter Model ....................................................................................... 51

5. Uji Independensi Residual ......................................................................... 52

6. Prediksi Jumlah Penjualan Beras Organik 2017-2018 ................................ 52

7. Model Bisnis Kanvas Beras Organik ......................................................... 60

v

DAFTAR GAMBAR

No Halaman

Teks

1. Model Bisnis Kanvas ................................................................................ 16

2. Plot Lembar Kerja Model Bisnis Kanvas ................................................... 23

3. Skema Kerangka Pemikiran Analisis Peramalan Produksi ......................... 26

4. Variabel dan Definisi Operasional ............................................................. 29

5. Diagram Alir Box Jenkins ......................................................................... 36

6. Lembar Kerja Business Model Canvas ...................................................... 37

7. Strukutr Organisasi Komunitas Organik Brenjonk ..................................... 42

8. Grafik Plot Data Penjualan Beras Organik ................................................. 46

9. Grafik Kecenderungan Naik atau Trend Penjualan .................................... 47

10. ACF dan PACF ........................................................................................ 49

vi

DAFTAR LAMPIRAN

No Halaman

Teks

1. Dokumentasi Penelitian .............................................................................. 67

2. Pengecekan Stationeritas Data .................................................................... 68

3. Pemilihan Model Terbaik dengan MINITAB .............................................. 68

4. Pemilihan Model Terbaik dengan EVIEWS ................................................ 68

5. Uji Independensi Residual .......................................................................... 69

6. Hasil Peramalan Beras Organik Komunitas Organik Brenjonk ................... 69

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pembangunan pertanian dalam arti luas mencakup beberapa sub sektor.

Dimana salah satunya adalah sub sektor tanaman pangan. Pembangunan pertanian

komoditi tanaman pangan merupakan bagian dari pembangunan ekonomi yang

sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto

(PDRB), pemerataan pendapatan, penciptaan lapangan kerja, keseimbangan

lingkungan, kemandirian usaha dan daya saing. Keberhasilan pembangunan

pertanian dalam upaya mencakup keperluan tanaman pangan dilaksanakan dengan

peningkatan kuantitas produksi pertanian melalui program perluasan areal tanam

dan peningkatan mutu intensifikasi.

Salah satu komoditas tanaman pangan Indonesia yang saat ini sedang

dikembangkan oleh Kabupaten Mojokerto Provinsi Jawa Timur adalah beras

organik. Beras organik merupakan tanaman pangan yang biasa dikonsumsi oleh

manusia. Hal ini menunjukkan tingginya kebutuhan akan beras organik. Menurut

Kementrian Pertanian Republik Indonesia (2016), produksi beras organik di

Kabupaten Mojokerto mencapai 11.036 Kg GKG (Gabah Kering Giling), serta

untuk jumlah konsumsi sebesar 17.756 Kg ton untuk wilayah Mojokerto. Dilihat

dari fakta yang ada di lapang bahwa produksi beras organik lebih besar

permintaannya daripada penawaran yang ada saat ini.

Tabel 1. Penjualan Beras Organik di Komunitas Organik Brenjonk

No Bulan Beras Organik (Kg)

2014 2015 2016

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

Januari

Februari

Maret

April

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

Oktober

November

970

812

787

751

1.000

900

1.025

940

880

850

920

975

840

805

770

1.011

918

1.032

955

898

875

927

990

854

820

785

1.030

923

1.050

972

900

886

936

2

Lanjutan Tabel 1. Penjualan Beras Organik di Komunitas Organik Brenjonk

No Bulan Beras Organik (Kg)

2014 2015 2016

12 Desember 1.020 1.030 1.045

Total 10.855 11.036 11.191

Sumber : Data Sekunder Komunitas Organik Brenjonk (2017)

Pertanian organik adalah salah satu industri yang sedang berkembang di

Kabupaten Mojokerto. Untuk saat ini perkembangan produksi beras organik

khususnya di Kabupaten Mojokerto dari tahun ke tahun memang terus mengalami

peningkatan. Menurut Assauri (2004) produksi adalah segala kegiatan dalam

menciptakan dan menambah kegunaan (utility) sesuatu barang atau jasa, untuk

kegiatan mana dibutuhkan faktor-faktor produksi dalam ilmu ekonomi berupa

tanah, tenga kerja, dan skill (organization, managerial, dan skills). Berkembangnya

industri pertanian organik di Kabupaten Mojokerto menunjukkan adanya

persaingan yang semakin kompetitif, juga menuntut setiap perusahaan untuk

memiliki strategi agar dapat bertahan dan mampu berdaya saing. Salah satu hal

yang harus dimiliki perusahaan yaitu menentukan perencanaan produksi melalui

peramalan yang baik. Menentukan perencanaan produksi melalui peramalan

penjualan penting bagi perusahaan, agar perusahaan dapat melakukan perkiraan

produksi setiap periode, sehingga perusahaan tidak mengalami kerugian akibat

adanya kelebihan atau kekurangan produksi.

Menurut Nasution (2003), perencanaan produksi dilakukan dengan

menentukan arah awal dari tindakan-tindakan yang harus dilakukan, berapa banyak

melakukannya, dan kapan harus melakukan. Perencanaan ini berkaitan dengan

masa yang akan datang, maka perencanaan disusun atas dasar perkiraan yang dibuat

berdasarkan data masa lalu dengan menggunakan asumsi-asumsi. Selain

menentukan perencanaan produksi, perusahaan juga penting memiliki peramalan

penjulan dalam menghadapi persaingan industri yang mengakibatkan adanya

persaingan antar perusahaan dalam memberikan pelayanan kepada konsumen.

peramalan penjualan akan memberikan gambaran tentang kemampuan kepada

konsumen. peramalan penjualan akan memberikan gambaran tentang kemampuan

menjual di waktu yang akan datang. Data peramalan penjualan dapat digunakan

sebagai dasar perencanaan produksi dalam mencegah terjadinya kelebihan atau

3

kekurangan produksi yang dapat menyebabkan perusahaan kehilangan kesempatan

dalam menjual hasil produksinya.

Peramalan penjualan juga harus dilakukan oleh para pelaku usahatani beras

organik yang ada di Kabupaten Mojokerto, Komunitas Organik Brenjonk ataupun

pemerintah terkait seperti Dinas Pertanian, sehingga dapat memiliki gambaran

ataupun strategi dalam upaya mempertahankan produksi beras organik yang ada di

Kabupaten Mojokerto. Peramalan atau forecasting merupakan teknik atau cara

kuantitatif dalam memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa mendatang, dan

tentunya membutuhkan data-data masa lampau sebagai acuan atau data historis

(Lestari dan Wahyuningsih, 2012). Salah satu manfaat peramalan penjualan adalah

dapat memperkirakan penjualan secara akurat dari waktu ke waktu sehingga dapat

dibuat rencana produksi yang sesuai dengan perkiraan penjualan (Lestari dan

Wahyuningsih 2012). Permasalahan yang timbul di Komunitas Organik Brenjonk

yang memproduksi beras organik adalah tidak ditetapkannya perencanaan

penjualan melalui peramalan yang mengakibatkan seringnya kekurangan stok atau

kelebihan stok produk beras organik, setiap perusahaan harus mengetahui berapa

peramalan permintaan maupun penjualan di masa yang akan datang sehingga

perusahaan dapat memenuhi kebutuhan pasar. Kondisi ini membuat perusahaan

membutuhkan adanya perencanaan penjualan yang baik dalam menentukan

produksi beras organik.

1.2 Rumusan Masalah

Meningkatkan produksi tanaman pangan pada produk pertanian sangat perlu

dilakukan. Hal in dikarenakan dalam kehidupan masyarakat produksi dari tanaman

pangan itu sendiri merupakan salah satu kebutuhan yang harus terpenuhi.

Permintaan dan penawaran merupakan salah satu faktor yang paling penting

terhadap peningkatan atau penurunan kegiatan produksi. Berlanjut atau tidaknya

suatu usaha produksi khususnya dalam sektor pertanian bergantung pada ada

tidaknya permintaan akan produk pertanian tersebut sehingga terjadilah

penawaran-penawaran terhadap produk yang dihasilkan. Semakin besar permintaan

maka kegiatan usahatanipun akan berusaha ditingkatkan guna untuk memenuhi

permintaan akan produk pertanian tersebut. Dengan adanya permintaan konsumen

4

maka produsen terus melakukan penawaran terhadap produk yang dihasilkan

sehingga produsen juga harus meningkatkan produksinya.

Dilihat dari fakta yang ada di lapangan bahwa produksi beras organik oleh

para pelaku usahatani lebih besar permintaannya daripada penawaran yang ada saat

ini. Hal ini mungkin terjadi karena banyaknya restoran-restoran cepat saji yang

menggunakan beras organik sebagai pengganti beras konvensional. Bukan hanya

itu saja, kesadaran masyarakat akan kesehatan semakin besar. Hal tersebut

menyebabkan permintaan beras organik semakin meningkat, sedangkan untuk

penawarannya masih belum mencukupi secara keseluruhan yang diminta oleh

konsumen. Untuk saat ini saja di Komunitas Organik Brenjonk, Mojokerto

permintaan atau kebutuhan pasar mencapai 17.856 Kg sedangkan produksi hanya

11.036 Kg pada 2016. Hal tersebut menggambarkan bahwa permintaan lebih besar

dari pada produksi. Oleh karena itu, diharapkan produksi beras organik, di

Kabupaten Mojokerto tidak lagi kekurangan stok dan dapat seimbang dengan

permintaan yang ada.

Dari latar belakang yang telah dikemukakan, maka permasalahan yang

menjadi fokus penelitian adalah bagaimana prediksi (forecasting) penjualan beras

organik di Kabupaten Mojokerto pada tahun 2017. Setelah dilakukan peramalan

dan mengetahui kondisi penjualan beras organik, perlu dilakukan pembuatan model

bisnis yang sesuai dengan permintaan di masa mendatang untuk menjelaskan

alternatif solusi strategi manajerial menggunakan Model Bisnis Kanvas yang

mencakup sembilan elemen. Menurut Frans M. Royan (2014), model bisnis kanvas

merupakan terobosan terbaru dalam dunia bisnis yang dapat menyederhanakan

konsep model bisnis yang rumit. Dalam model bisnis kanvas, sebuah bisnis

digambarkan dalam satu lembar kertas kerja yang menunjukkan model bisnis

dengan sembilan elemen yaitu customer segment, customer relationship, channels,

value propositions, key aktivities, key resources, key partners, revenue streams dan

cost structure.

Berdasarkan permasalahan tersebut, maka pertanyaan pokok dalam penelitian

ini adalah sebagai berikut :

1. Bagaimana Trend volume penjualan beras organik Komunitas Organik

Brenjonk tahun 2014-2016?

5

2. Bagaimana peramalan volume penjualan beras organik Komunitas

Organik Brenjonk tahun 2017-2018?

3. Bagaimana model bisnis beras organik Komunitas Organik Brenjonk

yang tepat?

1.3 Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah yang telah diuraikan sebelumnya, maka tujuan

dari penelitian ini adalah :

1. Menganalisis Trend penjualan beras organik Komunitas Organik

Brenjonk tahun 2014-2016.

2. Meramalkan volume penjualan beras organik Komunitas Organik

Brenjonk tahun 2017 - 2018.

3. Membuat model bisnis beras organik Komunitas Organik Brenjonk

sebagai strategi manajerial.

1.4 Kegunaan Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai :

1. Referensi informasi dan kajian volume penjualan beras organik bagi

Komunitas Organik Brenjonk dan instansi yang terkait.

2. Sebagai evaluasi bagi pemerintah terhadap pengelolaan produksi beras

organik dalam strategi peningkatan produktivitas padi di Kabupaten

Mojokerto.

3. Sebagai referensi bagi penelitian-penelitian selanjutnya tentang

peramalan dan model bisnis kanvas produksi padi organik di Komunitas

Organik Brenjonk.

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Telaah Penelitian Terdahulu

Menurut Wahyuningtyas (2014), dalam penelitian tentang peramalan yang

bertujuan untuk mengidentifikasi pendapat konsumen, pelanggan, distributor

terhadap strategi produksi perusahaan. Metode analisis penelitian ini menggunakan

metode Winter-Aditif. Hasil peramalan menunjukkan produksi produk bulan

Januari 2011 – Desember 2013 fluktutatif dan cenderung menurun pada tahun 2014

sebesar 55 % dan pada tahun 2015 sebesar 60 % dari tahun 2013.

Penelitian peramalan volume produksi oleh Wijaya (2013), yang bertujuan

untuk meramalkan volume produksi terigu merek Segitiga Biru yang dihasilkkan

oleh PT. Bogasari pada periode Juli 2003 – Juni 2004 berdasarkan data dari bulan

juli 1999 sampai Juni 2004. Metode peramalan yang digunakan adalah metode

ARIMA dengan software Minitab 13.30, SPSS 9.0 dan Microsoft Excel. Hasil yang

diperoleh adalah volume produksi tepung terigu merek Segitiga Biru meningkat

sebesar 4,4 % atau sebesar 1.312 ton dibandingkan periode sebelumnya.

Menurut Prasetyo (2013), dalam penelitian tentang Peramalan dan Faktor-

Faktor yang Mempengaruhi diketahui bahwa peramalan permintaan merupakan

bagian vital bagi organisasi bisnis dan untuk pengambilan keputusan. Etode analisis

yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskripstif kualitatif dan

analisis kuantitatif. Analisis kuantitatif yang digunakan adalah ARIMA

(Autoregreddive Integrated Average) untuk meramalkan permintaan pupuk organik

cair dan analisa Regresi Linier Berganda untuk mengetahui variabel-variabel yang

mempengaruhinya. Hasil peramalan menggunakan model ARIMA (2,1,1)

menunjukkan periode 2014 permintaan meningkat sebesar 3,632 % dan pada 2015

mengalami permintaan meningkat sebesar 10,372 % dibandingkan dengan2013.

Faktor faktor yang mempengaruhi permintaan pupuk organik cair adalah jumlah

konsumen dan biaya promosi.

7

Berdasarkan berbagai penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan

bahwa metode yang digunakan dalam peramalan yaitu metode ARIMA, Winter-

Aditif, linier regression dan least square. Persamaan penelitian terdahulu dengan

penelitian ini terletak pada kesamaan topik penelitian, yang mana pada penelitian

terdahulu dan penelitian ini adalah membahas tentang peramalan tertentu terhadap

volume penjualan suatu produk, persamaan yang lainnya adalah metode penelitian

untuk menganalisis data, dilakukan dengan metode ARIMA. Perbedaan penelitian

penulis dengan penelitian sebelumnya adalah pada lokasi perusahaan dan objek

yang diteliti. Penulis memilih topik tentang Analisis Peramalan Penjualan dan

Bisnis Model dengan Pendekatan Business Model Canvas pada Produk Pertanian

Beras Organik di Komunitas Brenjonk Desa Penanggungan, Trawas, Mojokerto.

Metode analisis data yang digunakan penulis yaitu analisis peramalan model

ARIMA dan model bisnis kanvas. Model penelitian penulis berhadap mampu

memberikan manfaat kepada perusahaan untuk memenuhi permintaan beras

organik.

2.2 Tinjauan Tentang Peramalan

2.2.1 Pengertian Peramalan Produksi

Barang dan jasa yang diproduksi adalah untuk memenuhi permintaan atas

kebutuhan manusia. Kegiatan produksi membutuhkan faktor-faktor produksi

seperti sumber daya alam, tenaga kerja, modal dan teknologi. Pada hakekatnya

produksi merupakan pencipta atau penambahan faedah atau bentuk, waktu dan

tempat atas faktor-faktor produksi sehingga lebih bermanfaat bagi kebutuhan

menusia. Pengertian produksi secara luas adalah usaha atau kegiatan yang

dilakukan yang dapat menimbulkan kegunaan dari suatu barang dan jasa untuk

memenuhi kebutuhan otang banyak. Bebrapa pendapat mengenai produksi :

Menurut Harsono (2000:9) Produksi adalah setiap usaha manusia atau

kegiatan yang membawa benda ke dalam suatu keadaan sehinga dapat

dipergunakan untuk kebutuhan manusia dengan lebih baik.

Produksi adalah suatu cara, metode ataupun teknik menambah kegunaan

suatu barang dan jasa dengan menggunakan faktor produksi yang ada.

Menurut Heizer dan render (2005) Produksi adalah proses penciptaan barang

dan jasa.

8

Peramalan adalah penggunaan data masa lalu sebuah variabel atau kumpulan

variabel untuk mengestimasi nilainya di masa yang akan datang Makridarkis

(1999), peramalan mempunyai peranan penting dalam sebuah perusahaan, karena

peramalan merupakan dasar dari sebuah perencanaan produksi yang juga berkaitan

dengan inventori. Oleh karena itu, pemilihan metode peramalan yang tepat menjadi

salah satu faktor yang penting dalam menentukan peramalan. Sedangkan menurut

Mulyono, (1991) dalam Stephanie (2012) menjelaskan bahwa peramalan

merupakan satu proses memperkirakan proses secara sistematik tentang apa saja

yang dapat terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang

yang dimiliki agar dapat meminimalisir kesalahan. Tujuan dari peramalan adalah

untuk memperoleh informasi mengenai perubahan di masa mendatang yang akan

mempengaruhi kebijakan perusahaan.

Menurut Yamit (2007) dalam stephanie (2012) peramalan (forecasting)

merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien.

Peramalan (forecasting) merupakan prediksi nilai-nilai peubah berdasarkan kepada

nilai yang diketahui dari peubah tersebut atau peubah yang berhubungan.

Menurut Sugiarto et al (2000) dalam stephanie (2012) peramalan merupakan

suatu studi terhadap data historis untuk menentukan hubungan, kecenderungan, dan

pola yang sistematis. Pengambilan data historis diperlukan dalam peramalan untuk

memproyeksikan masa depan dengan model matematis, dapat juga berupa

predikski subjektif atau intuitif terhadap masa depan.

Berdasarkan definisi diatas, maka dapat disimpulkan bahwa peramalan

adalah pusat dari seluruh perencanaan perusahaan yang menggambarkan potensi

produksi serta luas pasar sasaran di masa yang akan datang dengan menggunakan

beberapa metode dalam meramalkan sehingga didapatkan hasil peramalan yang

akurat. Dengan adanya peramalan perusahaan dapat mengetahui strategi apa yang

dapat diterapkan di masa yang akan datang.

2.2.2 Peranan dan Kegunaan Peramalan

Menurut Mulyono (2000), menjelaskan peranan dan kegunaan yang

dihasilkan oleh peramalan antara lain :

9

1. Penjadwalan sumber daya yang tersedia

Penggunaan sumber daya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi,

transportasi, kas, personalia dan sebagainya.

2. Penyediaan sumber daya tambahan

Walau tenggang (lead time) untuk memperoleh bahan baku, menerima

pekerja baru, atau membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara

beberapa hari sampai beberapa tahun. Peramalan diperlukan untuk

menentukan kebutuhan sumber daya di masa mendatang.

3. Penentuan sumber daya yang diingingkan

Setiap organisasi harus menentukan sumber daya yang dipilih dimiliki dalam

jangka panjang. Keputusan tersebut tergantung pada kesempatan pasar.

Faktor-faktor lingkungan dan pengembangan internal dari sumber daya

finansial, manusia, produk, dan teknologi. Semua penentuan ini memerlukan

ramalan yang baik, sehingga manajer dapat menafsirkan perkiraan serta

membuat keputusan yang tepat.

2.2.3 Prinsip Peramalan

Menurut Mulyono (2000), prinsip-prinsip dalam peramalan antara lain :

1. Peramalan yang baik masih memungkinkan kesalahan yang signifikan.

2. Peramalan memerlukan monitor dan perhitungan perkiraan kesalahan.

3. Ketidakpastian yang besar harus diantisipasi dan diperhitungkan.

4. Sistem peramalan didasari oleh model yang bersifat implisit dan eksplisit.

5. Peramalan didasarkan atas peramalan agregat yang dipecah-pecah mejadi

komponen produk, letak geografis, atau komponen-komponen lainnya.

Tidak ada peramalan yang benar-bear akurat, hal ini dikarenakan adanya

faktor ketidakpastian dalam salah satu atau beberapa komponen yang

diperhitungkan. Peramalan dapat mempermudah manajer untuk menentukan

kebijakan oprasi perusahaan.

Kegiatan meramalkan perlu dilakukan monitoring untuk mengukur seberapa

jauh ramalan mendekati kenyataan dan mengamati perubahan komponen tertentu

yang dipergunakan untuk menghitung ramalan tersebut. Dengan mengamati

perubahan, suatu perhitungan mengenai kesalahan juga perlu dilakukan. Terdapat

10

cara untuk mengurangi ketidakpastian yaitu dengan cara mengurangi kesalahan

dalam perhitungan dan mengurangi kurun waktu peramalan.

2.2.4 Metode Peramalan Kuantitatif

Menurut Sugiono (2007), peramalan kuantitatif dibedakan menjadi :

1. Metode Kausal

Metode peramalan kausal mengembangkan suatu model sebab-akibat antara

permintaan yang diramalkan dengan variabel-variabel lain yang dianggap

berpengaruh. Pada periode kausal ini terbagi menjadi tiga bagian, yaitu :

a. Metode Korelasi Regresi

Peramaan ini digunakan untuk :

i. Peramalan penjualan

ii. Peramalan keuntungan

iii. Peramalan permintaan

iv. Peramalan keadaan ekonomi

Metode ini sangat tepat digunakan untuk peramalan jangka pendek, data yang

digunakan adalah data tahun sebelumnya.

b. Metode Ekonometrik

Peramalan ini digunakan untuk :

i. Peramalan penjualan menurut kelas produksi

ii. Peramalan keuntungan

iii. Peramalan permintaan

iv. Peramalan keadaan ekonomi

Metode ini sangat tepat untuk peramalan jangka pendek dan panjang. Data

yang digunakan adalah data tahun sebelumnya.

c. Metode input output

Peramalan ini digunakan untuk :

i. Peramalan penjualan perusahaan

ii. Peramalan produksi dari sektor dan sub sektor industri

Metode ini sangat cocok digunakan untuk peramalan jangka panjang. Data

yang digunakan merupakan tabulasi data 10-15 tahun.

11

2. Metode deret berkala (time series)

Merupakan metode kuantitatif yang didasarkan atas penggunaan analisa pola

hubungan antar variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu. Produksi /

permintaan di masa yang lalu pada anlisa deret waktu akan mempengarui keempat

komponen utama, yaitu : tren, musiman, dan acak. Menurut Mulyono (2000),

terdapat beberapa macam model dalam metode time series, yaitu :

a. Model Tren

Metode ini menggambarkan pergerakan panjang data yang meningkat atau

menurun dalam jangka waktu yang panjang. Metode ini menggambarkan hubungan

antara periode variabel yang diramalkan dengan menggunakan analisis tren. Bila

pola data yang digunakan memiliki sifat musiman, maka komponen musiman dapat

menggunakan model ini.

b. Model Peramalan Sederhana (Naïve)

Metode ini adalah metode sederhana yang menyatakan bahwa nilai suatu

variabel saat ini merupakan perkiraan terbaik untuk nilai selanjutnya atau nilai

variabel di masa depan akan tetap sama. Selain itu, metode naïve adalah salah satu

metode dengan himpunan data yang sedikit dalam peramalannya.

c. Model Rata-Rata

Model ini memberikan pembobotan yang sama untuk semua ilai-nilai

pengamatan dan cocok untuk pola data stationer, tidak menunjukkan adanya tren.

Metode ini terdiri dari :

i. Model Rata-Rata Sederhana (Single Average)

Model ini menggunakan pendekatan yang mana peramalan merupakan

perhitungan rata-rata dari semua nilai masa lalu dan membutuhkan banyak data agar

nilai tengahnya stabil.

ii. Model Rata-Rata Bergerak Sederhana (Single Moving Average)

Suatu cara memodifikasi pengaruh data masa lalu terhadap nilai rata-rata

sebagai alat meramalkan ialah menetapkan seberapa banyak pengamatan terakhir

yang diikutsertakan. Prosedur tersebut dinamakan moving average yang berarti jika

pengamatan baru telah tersedua, rata-rata baru dapat dihitung dengan

menghilangkan data tertua dan menggantinya dengan data baru.

12

iii. Metode Penghalusan Eksponensial

Pelicinan (Smooting) data dilakukan untuk dua keperluan, yaitu untuk

peramalan menghilangkan gejolak jangka pendek data time series. Model ini

memberikan bobot yang berbeda pada setiap observasi. Observasi yang paling tua

memiliki bobot terendah dan observasi terbaru, bobotnya tertinggi.

3. Model Dekomposisi

Model ini memisahkan tiga komponen dari pola dasar yang cenderung

mncirikan deret data ekonomi dan bisnis. Komponen tersebut adalah faktor tren,

dan musiman. Model ini dikemlompokkan menjadi :

a. Dekomposisi adiktif, untuk pola data yang fluktuasinya relatif konstan.

b. Dekomposisi multiplikatif, untuk pola data yang fluktuasinya proposional

terhadap tren.

4. Model Box-Jenkins (ARIMA)

Model ini tidak menggunakan variabel independen, melainkan menggunakan

nilai-nilai sekarang dan nilai masa lampau dari variabel independen untuk

menghasilkan persamaan jangka pendek. Semua pola data dapat digunakan dan

akan bekerja dengan baik jika data runtun waktu yang digunakan.

2.2.5 Pemilihan Metode Peramalan Kuantitatif Terbaik

Menurut Mulyono (2000), setiap metode peramalan memiliki kelebihan dan

kelemahan, termasuk metode peramalan terbaik tidak dapat menjamin akan

memberikan hasil terbaik di masa depan karena adanya faktor ketidakpastian.

Namun, faktor ketidakpastian dapat diminimlisir untuk menghindari kesalahan

peramalan yang besar dengan menerapkan teknik yang sesuai. Kriteria yang dipakai

untuk memilih model peramalan yang sesuai sebagai berikut :

1. Horison Waktu

Peramalan horison waktu penting untuk menenrukan metode peramalan yang

sesuai. Menurut Mulyono (2000) peramalan berdasarkan horizon waktu dibagi

menjadi tiga kategori yaitu :

a. Peramalan jangka pendek

Peramalan jangka pendek rentang waktunya kurang dari tiga bulan.

Peramalan jangka pendek digunakan untuk merencanakan pembelian, penjadwalan

kerja, jumlah tenaga kerja, penugasan, dan tingkat produksi. Metode yang paling

13

sesuai untuk peramalan jangka pendek adalah metode rata-rata sederhana, rata-rata

bergerak, exponential smoothing, dekmposisi dan ARIMA.

b. Peramalan jangka menengah

Peramalan jangka menengah berjangka tiga bulan hingga dua tahun.

Peramalan ini sangat bermanfaat dalam perencanaan produksi, dan penganggaran

produksi, penganggaran kas, dan menganalisis rencana produksi. Metode

peramalan yang bisa digunakan adalah regresi sederhana, regresi berganda, dan

ARIMA.

c. Peramalan jangka panjang

Peramalan jangka panjang rentang waktunya tiga tahun lebih, digunakan

dalam merencanakan produk baru, pengeluaran modal, lokasi fasilitas atau

ekspansi, dan penelitian serta pembangunan. Contoh metode yang sesuai untuk

peramalan jangka panjang adalah metode proyeksi trend dengan regresi.

2. Pola Data

Setiap metode peramalan memiliki kemampuan yang berbeda dalam

mengidentifikasi pola data sehingga diperlukan penyesuaian antara pola data dan

metode yang digunakan. Makridakis et al (1999), menjelaskan bahwa terdapat

empat jenis pola data, antara lain :

a. Pola Horizontal (stationer)

Pola horizontal terjadi ketika data observasi berfluktuatif disekitar mean atau

tignkatan yang konstan. Situasi tersebut muncul ketika pola data mempengaruhi

deret stabil. Teknik peramalan yang digunakan pada deret stationer adalah metode

naive, simple average, moving average, single exponential smoothing, dan ada

Autoregressive Integrated Average (ARIMA).

b. Pola Tren

Pola tren muncul ketika observasi data naik atau turun pada periode yang

panjang. Tren merupakan komponen jangka panjang yang mewakili pertumbuhan

atau penurunan deret waktu di sepanjang periode waktu. Teknik peramalan yang

perlu dipertimbangkan pada peramalan deret stationer adalah metode naïve, linier

regression, growth curve, moving average, double exponential smoothing, winter

multiplikatif dan ARIMA.

14

c. Pola musiman (seasonality)

Komponen musiman mengacu pada suatau pola perubahan yang berulang

dengan sendirina dari tahun ke tahun. Untuk deret triwulan, ada empat elemen

musim, masing-masing satu untuk setiap triwulan. Variasi musiman mencerminkan

kondisi cuaca, liburan atau panjangnya hari kalender. Metode peramalan yang bisa

dipilih adalah dekomposisi, pemulusan ekponensial, winter, regresi berganda dan

ARIMA.

3. Kesederhanaan dan kemudahan dalam aplikasi

Menurut Heizer et al (2005), satu prinsip umum dalam penggunaan metode

ilmiah dari peramalan untuk manajemen dan analisis adalah metode -metode yang

dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan yang akan dipergunakan dalam

pengambilan keputusan dan analisa. Hal ini dilakukan agar setiap terjadi perubahan

data dapat segera dilakukan perbaikan untuk menjaga hasil ramalan tetap akurat,

sehingga keputusan manajemen dapat segera disesuaikan.

4. Ketersediaan software

Menurut Mulyono (2000), software yang digunakan dalam peramalan

merupakan software berbasis statistik untuk mempermudah pengguna mengolah

data-data statistik. Software yang biasa digunakan adalah SPSS, Minitab, dan stata,

Eviews yang ketiganya mempunyai kemampuan yang sama dalam menganalisis

data dan mudah diaplikasikan.

2.2.6 Metode Time Series

Menurut Sugiono (2007), metode runtut waktu (time series) atau sering oula

disebut metode deret waktu berkala menggambarkan berbagai gerakan yang terjadi

pada sederetan atau data pada waktu tertentu. Langkah penting dalam memiliki

metode deret berkala atau runtutan waktu adalah dengan mempertimbangkan jenis

pola data. Pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis, yaitu :

1. Pola horizontal, terjadi apabila nilai data berfluktuasi di sekitar nilai-rata-rata

yang konstan. Contoh suatu produk yang permintaannya tidak meningkat atau

menurun selama waktu tertentu.

2. Pola musiman, terjadi apabila suatu deret dipengaruhi oleh faktor-faktor

musiman. Contoh : permintaan es krim, payung, minuman ringan.

15

3. Pola tren, terjadi apabila terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka

panjang dalam data. Produk Nasional Bruto (GNP) dan berbagai indikator

dan ekonomi lainnya mengikuti tren.

Berikut ini bebrapa komponen dalam time series menurut Sugiono (2007),

salah satu pendekatan dalam time series adalah dengan mengidentifikasi faktor

komponen yang mempengaruhi setiap nilai dalam seri. Setiap komponen

diidentifikasi secara terpisah. Prosedur identifikasi ini dinamakan dengan

dekomposisi. Dekomposisi bertujuan baik dalam jangka waktu pendek maupun

jangka panjang. Terdapat beberapa komponen dalam time series, antara lain :

1. Tren

Tren merupakan komponen yang mempresentasikan tingkat pertumbuhan

ataupun tingkat penurunan dalam time series. Beberapa contoh tren adalah :

perubahan populai, inflasi, perubahan teknologi dan peningkatan

produktivitas. Tren dianotasikan dengan T.

2. Seasonal (musiman)

Fluktuasi musiman umumnya dapat ditentukan pada data-data triwulan,

bulanan, dan mingguan. Variasi musiman merupakan pola yang stabil atau

teratur dari perubahan yang terjadi secara tahunan dan berulang dari tahun ke

tahun. Pola musiman dapat terjadi dikarenakan pengaruh cuaca atau kegiatan

hari libur sekolah dan libur nasional. Komponen musiman dianotasikan

dengan S.

3. Irregular

Komponen Irregular terdiri atas fluktuasi acak dan fluktuasi yang tidak dapat

diprediksikan. Fluktuasi ini merupakan hasil dari kegiatan yang tidak

melibatkan individu atau masyarakat secara langsung. Komponen Irregular

dianotasikan dengan I.

2.3 Tinjauan Tentang Model Bisnis Kanvas

Menurut Frans M. Royan (2014), model bisnis kanvas merupakan terobosan

terbaru dalam dunia bisnis yang dapat menyederhanakan konsep model bisnis yang

rumit. Dalam model bisnis kanvas, sebuah bisnis digambarkan dalam satu lembar

kertas kerja yang menujukkan model bisnis dengan sembilan elemen yaitu customer

segment, customer relationship, channels, value prepositions, key activities, key

16

resource, key partners, revenue streams, dan cost structure. Business model

dikelompokkan menjadi tiga kelompok: 1) business model sebagai metode, 2)

business model dilihat dari aspek-aspek atau komponennya, 3) business model

sebagai bagian dari strategi bisnis.

Gambar 1. Model Bisnis Kanvas

Sumber : Frans M. Royan (2014)

Menurut Frans M. Royan (2014), penjelasan untuk sembilan elem tersebut adalalah

sebagai berikut :

1. Segmentasi Konsumen / Costumer Segment (CS)

Segmentasi adalah menentukan segmen target customer dari bisnis tersebut.

Struktur segmen pelanggan berbagai kelompok masyarakat atau organisasi tujuan

yang dilayani oleh perusahaan. Tanpa (menguntungkan) pelanggan, tidak ada

perusahaan yang dapat bertahan lama. Sebuah organisasi atau perusahaan harus

terus membuat keputusan tentang siapa yang akan menjadi konsumen yang layak

dan tidak layak diperlukan dalam aktivitas bisnis.

Kelompok 4 konsumen yang baik dapat di representasikan sebagai berikut:

a Mereka mendapatkan apa yang mereka butuhkan.

http://www.lebahmadu.com/

17

b Mereka dapat diraih melalui saluran distribusi yang berbeda.

c Mereka memerlukan tipe hubungan yang berbeda.

d Mereka bersedia membayar untuk mendapatkan aspek yang berbeda.

Dalam rangka untuk lebih memuaskan pelanggan, perusahaan dapat

mengelompokkan mereka ke dalam segmen yang berbeda dengan kebutuhan,

perliaku umum, atau atribut lainnya. Sebuah organisasi harus membuat keputusan

tentang segmen yang dilayani dan segmen yang diabaikan. Setelah keputusan ini

dibuat, model bisnis dapat didesain dengan teliti sesuai kebutuhan pelanggan yang

spesifik.

2. Nilai Preposisi / Value Preposition (VP)

Struktur preposisi nilai menggambarkan nilai tambah produk dan jasa bagi

segmen pelanggan tertentu. Nlai preposisi adalah alasan mengapa pelanggan

beralih ke Komunitas Organik Brenjonk. Beberapa preposisi nilai ada yang inovatif

dan ada yang tidak memiliki perbedaan dari perusahaan satu dan perusahaan yang

lain, atau ada yang mirip namun terdapat perbedaa pada atribut dan fitur yang

ditawarkan. Penyelesaian masalah pelanggan atau memnuhi kebutuhan pelanggan.

Setiap nilai preposisi terdiri dari nilai tambah yang dipilih produk dan / atau jasa

yang melayani kebutuhan segmen pelanggan tertentu. Dalam hal ini, preposisi nilai

adalah agregasi, atau manfaat bahwa perusahaan menawarkan kepada pelanggan.

Preposisi ini menciptakan nilai tambah bagi konsumen melalui perpaduan

elemen kebutuhan konsumen. nilai tambah tersebut dapat berupa kuantitas seperti

harga, kecepatan, atau pelayanan. Sedangkan nilai yang berupa kualitas seperti

desain, konsumen, kebutuhan konsumen, status produk, kemudahan akses, manfaat

produk.

3. Saluran / Channel (CH)

Saluran adalah cara untuk mencapai konsumen seperti cara berkomunikasi,

distribusi, dan saluran produksi. Channel ini adalah jalur antara perusahaan dengan

konsumen, bagaimana mengkombinasikan dari nilai yang diberikan akan mampu

mencapaikonsumen dengan baik. Struktur saluran menggambarkan bagaimana

sebuah perusahaan berkomunikasi dengan dan mencapai segmen pelanggan untuk

memberikan proposisi nilai, komunikasi, distribusi, dan penualan diwakili oleh

18

saluran perusahaan dengan pelanggan. Saluran memiliki bebrapa manfaat terdiri

dari:

a. Dapat meraih konsumen terkait penilaian produk dan pelayanan

perusahaan.

b. Membantu konsumen dalam mengevaluasi nilai preposisi (Value

Preposition) perusahaan.

c. Empermudah konsumen untuk melakukan transaksi pada produk dan

pelayanan perusahaan secara spesifik.

d. Mengantarkan nilai preposisi perusahaan kepada konsumen.

Saluran memiliki 5 fase. Setiap fase dapat mewakili bebrapa atau seluruh dari

fase itu sendiri. Perusahaan dapat memilih beberapa fase tertentu saja pada

beberapa rekan saluran dan pemilik saluran (perusahaan, transportasi, dan lain-

lain). Berikut ini adalah fase saluran yaitu :

a. Fase kewaspadaan.

Fase yang menggambarkan bagaimana suatau perusahaan meningkatkan

kewapadaan terhadap produk dan pelayanannya.

b. Fase evaluasi.

Fase yang menggambarkan bagaimana perusahaan membantu

mengevaluasi nilai proposisi perusahaan.

c. Fase pemesanan.

Fase yang menggambarkan bagaimana mempermudah konsumen untuk

melakukan transaksi pada produk dan pelayanan perusahaan secara

spesifik.

d. Fase pengiriman.

Fase yang menggambarkan bagaimana perusahaan mengiriman nilai

prosisi hingga ke tangan konsumen.

e. Fase penjualan

Fase yang menggambarkan bagaimana perusahaan mendukug pesanan

konsumen

4. Hubungan dengan Konsumen / Customer Relationship (CR)

Yaitu mendefinisikan hubungan antara perusahaan dan konsumen. macam-

macam jenis hubungan model dari memberikan bantuan personal perorangan

19

kepada setiap konsumen, dengan memanfaatkan komunitas, atau bahkan berupa

“self-service”, yaitu tidak berhubungan langsung dengan konsumen seperti apa

yang dapat mendapatkan konsumen. terdapat beberapa kategori hubungan dengan

konsumen yang mana dapat diterapkan perusahaan dengan segmenyya, yaitu :

a. Bimbingan personal.

Hubungan ini berdasarkan hubungan interaksi antar manusia. Konsumen

dapat berkomunikasi dengan nyata dalam menyampaikan bantuan atau

menanyakan proses penjualan yang biasanya terjadi di telepon atau surat

elektronik.

b. Self service

Self service merupakan tipe hubungan yang mana suatu perusahaan tidak

memilikii hubungan dengan konsumen, dan membuat konsumen

menyelesaikan masalahnya sendiri pasca pembelian.

c. Komunitas

Beberapa perusahaan membuat suatu komunitas untuk menggali loyalitas

konsumen dan untuk memfasilitasi komunikasi diantara anggota

komunitas.

Struktur hubungan pelanggan menggambarkan jenis hubungan perusahaan

dengan menetapkan segmen pelanggan tertenntu. Sebuah perusahaan

harus menjelaskan jenis hubungan yang ingin dibangunnya dengan setiap

segmen pelanggan. Hubungan pelanggan yang disebut oleh model bisnis

perusahaan sangat mempengaruhi pelanggan secara keseluruhan.

5. Penerimaan / Revenue Stream (RS)

Penerimaan adalah reoresentasi dari jalur penerimaan uang yang akan

diterima dari setiap customer segment. Didefinisikan cara tertentu untuk

menghasilkan penerimaan dari setiap segmen konsumen. Setiap aliran pendapatan

mungkin memiliki mekanisme harga yang berbeda, seperti harga tetap, tawar-

menawar, lelang, tergantung pasar, tergantung valume, atau manajemen hasil.

Model bisnis dapat meraih penerimaan dari dua tipe, yaitu :

a. Transaksi penerimaan dari hasil kali waktu pembayaran dari konsumen.

b. Recording revenues. Yaitu hasil dari pembayaran berjalan dari konsumen

yang menjadi pesanan.

20

6. Kunci Sumberdaya / Key Resource (KR)

Adalah sumber daya utama yang menjelaskan mengenai aset terpenting yang

diperlukan dalam membuat model bisnis kerja. setiap model bisnis memerlukan

sumber daya utama. Sumber daya utama akan memungkinkan perusahaan untuk

membuat dan melebihi proposisi nilai, mencapai pasar, memlihara hubungan

dengan segmen pelanggan, dan memperoleh pendapatan dan memperoleh

pendapatan. Kunci sumber daya dapat dikategorikan sebagai :

a. Fisikal

Kategori ini meliputi aset fisik seperti fasilitas dan manufaktur, bangunan,

sistem, dan jaringan distribusi.

b. Intelektual

Sumber daya intelektual terdiri dari merk, properti, pengetahuan, rekanan

dan database konsumen merupakan komponen yang penting untuk model

bisnis yang kuat. Sumber daya intelektual sulit untuk dibangun, namun

ketika kesuksesan itu dibangun dapat menjadi substansi nilai.

c. SDM (Sumber Daya Manusia)

Setiap perusahaan membutuhkan sumber daya manusia, tetapi sumber

daya manusia haruslah menyesuaikan model bisnis yang digunakan.

Sebagai contoh sumber daya manusia sangat krusial pada aspek

pengetahuan intensif dan industri kreatif.

d. Keuangan

Beberapa model bisnis meletakkan keuangan sebagai sumber daya atau

garansi keuangan seperti kredit, atau stok.

7. Kunci Aktivasi / Key Activities (KA)

Kunci Aktivitas adalah kegiatan utama yang menjelaskan hal terpenting yaitu

perusahaan harus membuat model bisnis. Setiap model bisnis dibuat untuk sejumlah

kegiatan utama. Hal ini merupakan tindakan yang paling penting bagi perusahaan

sehingga harus maksimal untuk dapat menghasilkan operasi yang berhasil. Seperti

kunci seumber daya, diwajibkan untuk membuat dan melebihi proposisi nilai,

pencapaian pasar, mempertahankan hubungan pelanggan, dan pendapatan yang

diperoleh, seperti kunci sumber daya, kegiatan tergantung pada jenis model bisnis.

21

a. Produksi

Aktivitas produksi terdiri dari mendesain, membuat, dan mengirim produk

sesuai kuantitas dan kualitas. Aktivitas produksi di dominasi oleh model

bisnis dari manufaktur.

b. Penyelesaian masalah

Kunci aktivitas terhadap tipe terkait yang membawa solusi baru untuk

permasalahan konsumen, seperti konsultan operasional rumah sakit, dan

jasa pelayanan lainnya. kunci aktivitas pada model bisnis disebut sebagai

manajemen pengetahuan.

c. Jaringan

Model bisnis di desain dengan kunci sumber daya yang dominan dan

memiliki jaringan paling banya dengan kunci aktivitas.

8. Kunci Kemitraan / Key Partnerships (KP)

Kunci Kemitraaan adalah kunci kemitraan yang menjelaskan jaringan

pemasok dan mitra yang membuat pekerjaan model bisnis. Perusahaan menjalin

kemitraan untuk banyak alasan, dan kemitraan menjadi landasan bisnis perusahaan

membentuk aliansi untuk mengoptimalkan model bisnisnya, mengurangi resiko,

atau memperoleh sumber daya. Terdapat motivasi yang digunakan untuk

membangun kemitraan adlah sebagai berikut :

a. Optimasi dan skala ekonomi

b. Reduksi risiko dan ketidakpastian

c. Akuisisi sumber daya dan aktivitas

9. Cost Structure (CS)

Cost Structure dalah struktur biaya yang menggambarkan semua biaya yang

dikeluarkan dalam mengoperasikan model bisnis ini. Elemen ini menjelaskan biaya

yang paling besar terjadi antara biaya-biaya yang harus dikeluarkan untuk dapat

menghasilkan value preposition yang ditujukan pada customer segments sehingga

didapat revenue stream. Biaya tersebut dapat dihitung relatih mudah setelah

mendefinisikan sumber daya utama, kegiatan utama, dan kunci kemitraan, secara

natural, biaya dapat diminimalisir di setiap model bisnis. Tetapi struktur biaya yang

rendah lebih penting untuk beberapa model bisnis dibandingkan dengan yang lain.

Banyak model bisnis jatuh diantara dua ekstrem ini, yaitu 1) Cost-driven adalah

22

model bisnis dengan memfokuskan untuk meminimalisir biaya sebisa mungkin. 2)

Value driven adalah model bisnis yang memfokuskan pada peningkatan nilai

tambah dengan karakteristik pelayanan optimal dan kualitas yang mewah. Struktur

biaya memiliki kerakteristik sebagai berikut :

a. Biaya tetap

Biaya Tetap adalah biaya yang sama dengan volume untuk memproduksi

produk atau jasa yang sama.

b. Biaya variabel

Biaya Variabel adalah biaya yang sangat proporsional dengan volume

untuk memproduksi produk atau jasa yang sama.

c. Skala ekonomi

Biaya dalam suatu bisnis bermanfaat sebagai pengembang output,

perusahaan-perusahaan besar misalnya, memanfaatkan kecepatan

pembelian massal yang lebih rendah. Hal ini dan faktor-faktor lainnya

menyebabkan biaya rata-rata per unit turun sebagai kenaikan pengeluaran.

d. Cakupan ekonomi

Biaya dalam suatu bisnis bermanfaat dalam ruang lingkup besar operasi.

Dalam sebuah perusahaan besar, misalnya kegiatan pemasaran yang sama

atau saluran distribusi dapat mendukung berbagai produk.

Pada dasarnya, model bisnis kanvas tersusun dari sembilan elemen dibuat

dengan urutan seperti gambar berikut (Gambar 3.). Sehingga terdapat

kesinambungan dan berbagai peran dalam setiap elemen yang ada. Pada sisi kiri

model, adalah sisi yang mana dapat menciptakan efisiensi da dapat di kelola untuk

kepentingan tersebut. Sedangkan untuk sisi kanan model, adalah sisi yang mana

elemen yang berada di dalam digunakan untuk menciptakan nilai tambah. Pada sisi

kanan dan sisi kiri model berkesinambungan melalui elemen revenue stream dan

key resoure. Berikut adalah plot ilustrasi bisnis kanvas.

23

Gambar 2. Plot Lembar Kerja Kanvas

Sumber : Frans M. Royan (2014)

Left Canvas

(Afficiensy) Right Canvas

(Value)

Revenue Streams Cost Structure

Key

Partn

ership

s

Key

Activity

Value

Preposition Customer

Relationship

Cu

stom

er Seg

men

t

III. KERANGKA KONSEP PENELITIAN

3.1 Kerangka Pemikiran Komunitas Organik Brenjonk merupakan produsen beras organik. Sebagai

produsen beras organik yang memiliki standart mutu nasional yang baik,

Komunitas Organik Brenjonk bertanggung jawab untuk memenuhi kebutuhan beras

organik nasional. Setiap tahunnya produksi beras organik mengalami peningkatan

setiap tahunnya.

Pada penelitian ini, perencanaan produksi jangka panjang dapat dilakukan

dengan mengidentifikasi profil perusahaan dan aktivitas bisnis secara deskriptif dan

kemudian dilanjutkan dengan peramalan penjualan untuk beberapa tahun kedepan

yang belum dilakukan oleh Komunitas Organik Brenjonk. Peramalan penjualan

digunakan sebagai alat prediksi volume penjualan kedepannya yang lebih tepat.

Sehingga dapat mengetahui gambaran permintaan di tahun mendatang untuk

membuat target produksi yang lebih tepat, serta mengetahui gambaran permintaan

di tahun mendatang yang bisa dijadikan masukan dalam pemenuhan permintaan

konsumen sehingga volume produksi dan pendapatan meningkat.

Sebelum dilakukan peramalan, perlu untuk melakukan analisis Trend beras

organik dengan menggunakan software MINITAB. Kemudian dilanjutkan

peramalan produksi menggunakan variabel volume produksi dengan metode Box

Jenkins ARIMA. Penggunaan metode Box Jenkins ARIMA dikarenakan metode

ARIMA merupakan metode yang paling tepat untuk peramalan jangka waktu 2

tahun. Dengan peramalan tersebut, diharapkan dapat mencapai tujuan yaitu target

produksi beras organik terpenuhi.

Setelah dilakukan peramalan dan mengetahui produksi beras organik, perlu

dilakukan pembuatan model bisnis yang sesuai dengan kondisi di masa mendatang

untuk strategi manajerial produksi beras organik. Pada penelitian ini, akan

dilakukan pembuatan model bisnis beras organik menggunakan Model Bisnis

Kanvas yang mencakup sembilan elemen bisnis menurut Frans M. Royan (2014),

Model Bisnis Kanvas merupakan terobosan terbaru dalam dunia bisnis yang dapat

menyederhanakan kosep model bisnis yang rumit. Dalam Model Bisnis Kanvas,

sebuah bisnis digambarkan dalam satu lembar kertas kerja yang menunjukkan

model bisnis dengan sembilan elemen yaitu customer segment,

25

customer relationship, channels, value prepositon, key activities, key resourrce, key

partners, revenue streams, dan cost structure. Model bisnis dikelompokkan

menjadi tiga kelompok : 1) model bisnis sebagai metode, 2) model bisnis dilihat

dari aspek-aspek atau komponennya, 3) model bisnis sebagai bagian dari strategi

bisnis. Pada penelitian ini, Model Bisnis Kanvas digunakan sebagai metode untuk

membuat model bisnis dalam menanggapi hasil peramalan sebagai strategi

manajerial sehingga target produksi dapat terpenuhi. Berikut adalah kerangka

penelitian Analisis Peramalan Produksi dan Model Bisnis Kavas Beras Organik di

Komunitas Organik Brenjonk.

26

Skema 3. Kerangka Pemikiran Analisis Peramalan Produksi dan Strategi

Manajerial Beras Organik di Brenjonk

Produk beras organik Komunitas Organik Brenjonk

Penawaran dan permintaan produk beras

organik Brenjonk seimbang

Model bisnis produk beras

organik Brenjonk untuk strategi

manajerial

Peramalan model

ARIMA

Analisis model

Bisnis Kanvas

Meramalkan produksi beras

organik Brenjonk Analisis Trend

Permintaan produk beras

organik Brenjonk tidak sesuai

dengan penawaran yang ada

Potensi :

1. Produk beras organik

Brenjonk, merupakan produk

yang bisa bersaing

2. Memiliki standart mutu

nasional yang baik

Permasalahan :

1 Permintaan dan penawaran

produk beras organik yang

tidak seimbang

2 Kurangnya fungsi manajerial

produksi

27

3.2 Hipotesis

1. Pola Trend yang terjadi pada beras organik Komunitas Organik Brenjonk

mengalami peningkatan dari periode ke periode (bulan ke bulan)

2. Pola volume penjualan beras organik Komunitas Organik Brenjonk

mengalami peningkatan dari periode ke periode (bulan ke bulan)

3.3 Batasan Masalah

Dalam penelitian ini perlu diberikan batasan masalah untuk memperjelas

permasalahan yan ada dan mempermudah dalam membuat pembahasan. Adapun

batasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Penelitian ini dilakukan pada Komunitas Organik Brenjonk yang berlokasi di

Desa Penanggungan, Kecamatan Trawas, Kabupaten Mojokerto.

2. Penelitian ini meramalkan produk beras organik Komunitas Organik

Brenjonk.

3. Penelitian ini hanya dalam ruang lingkup manajemen pemasaran.

4. Penelitian ini hanya fokus pada sisi produsen atau Komunitas Organik

Brenjonk.

5. Penelitian ini hanya menjelaskan secara deskriptif untuk faktor lain (9 elemen

bisnis model kanvas) diluar peramalan.

6. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data time series bulanan,

volume volume produksi terbatas selama 3 tahun (2014-2016)

7. Periode peramalan yang dilakukan adalah peramalan dalam kurun waktu 2

tahun ke depan (2017-2018).

8. Model bisnis kanvas sebagai metode untuk membuat model bisnis produk

beras organik.

3.4 Definisi Operaional

Penelitian ini terdapat definisi operasional yang digunakan sebagai berikut :

1. Volume penjualan merupakan jumlah penjualan beras organik yang berhasil

dicapai atau ingin dicapai oleh perusahaan dalam satuan kg/bulan dalam

kurun waktu 3 tahun (Januari 2014 – Desember 2016)

2. Permintaan merupakan sejumlah barang yang diinginkan atau diminta oleh

konsumen pada suatu harga dan waktu tertentu. Permintaan yang dimaksud

yaitu jumlah permintaan terhadap beras organik seluruh Indonesia.

28

3. Peramalan merupakan suatu pernyataan dan atau tafsiran produksi beras

organik pada tahun 2017-2018 secara kuantitatif dimasa datang.

4. Pola data merupakan bentuk data aktual yang diperoleh dari perusahaan yang

nantinya akan dianalisis menggunakan software. Dengan diketahuinya pola

data maka akan dapat menentukan jenis metode yang digunakan agar hasilnya

lebih akurat.

5. Tren adalah komponen yang merepresentasikan tingkat pertumbuhan ataupun

tingkat penurunan dalam time series.

6. Model bisnis kanvas merupakan konsep penyederhaan model bisnis untuk

menggambarkan konsep bisnis beras organik dalam satu lembar kertas kerja.

7. Customer segment merupakan elemen individu atau kelomopk yang dibidik

oleh perusahaan sebagai konsumen beras organik.

8. Value preposition merupakan elemen nilai manfaat atau penawaran yang

ditawarkan Komunitas Organik Brenjonk kepada konsumen beras organik.

9. Channels merupakan elemen media untuk Komunitas Organik Brenjonk

mengkomunikasikan dan menyampaikan proposisi tertentu yang ditawarkan

kepada konsumen beras organik.

10. Customer relationship merupakan elemen yang menggambarkan hubungan

yang dibangun Komunitas Organik Brenjonk dengan pelanggan beras

organik.

11. Revenue streams merupakan elemen yang mnggambarka bagaimana

Komunitas Organik Brenjonk memperoleh pendapat dari masing-masing

segmen pelanggan dalam bentuk rupiah (Rp) dan kuantum (ton).

12. Key resources merupakan elemen yang menggambarkan aset penting

Komunitas Organik Brenjonk agar model bisnis beras organik berjalan.

13. Key activity merupakan elemen yang menggambarkan kegiatan penting

Komunitas Organik Brenjonk agar model bisnis beras organik berjalan.

14. Key partners merupakan elemen yang menggambarkan jaringan pemasok dan

rekanan penting Komunitas Organik Brenjonk agar model bisnis beras

organik berjalan.

15. Cost structure merupakan elemen yang menggambarkan struktur biaya untuk

menjelaskan model bisnis beras organik.

29

Tabel 4. Variabel dan Definisi Operasional

Konsep Variabel Definisi

Operasional

Pengukuran

Volume Penjualan Volume penjualan

beras organik

Komunitas Organik

Brenjonks

Volume penjualan

merupakan jumlah

penjualan beras

organik yang berhasil

dicapai atau ingin

dicapai oleh

perusahaan dalam

satuan kg/bulan dalam kurun waktu 3 tahun

(Januari 2014 –

Desember 2016)

Kilogram

Permintaan Permintaan beras

organik Komunitas

Organik Brenjonk

Permintaan merupakan

sejumlah barang yang

diinginkan atau

diminta oleh

konsumen pada suatu

harga dan waktu

tertentu. Permintaan

yang dimaksud yaitu

jumlah permintaan terhadap beras organik

seluruh Indonesia.

Kilogram

Peramalan Peramalan beras

organik Komunitas

Organik Brenjonk

Peramalan merupakan

suatu pernyataan dan

atau tafsiran produksi

beras organik pada

tahun 2017-2018

secara kuantitatif

dimasa datang

Frans M. Royan

(2014) Model Bisnis Kanvas

1. Customer Segment

2. Value Preposition 3. Channels 4. Customer

Relationship

Customer Segment

beras organik Komunitas Organik

Brenjonk

Value Preposition

beras organik

Komunitas Organik

Brenjonk

Customer segment

merupakan elemen individu atau

kelompok yang dibidik

oleh perusahaan

sebagai konsumen

beras organik.

Value preposition

merupakan elemen

nilai manfaat atau

penawaran yang

ditawarkan Komunitas

Organik Brenjonk

kepada konsumen beras organik.

30

Konsep Variabel Definisi

Operasional

Pengukuran

Key Partner beras

organik Komunitas

Organik Brenjonk

Key partners merupakan

elemen yang

menggambarkan

jaringan pemasok dan

rekanan penting

Komunitas Organik

Konsep Variabel Definisi Operasional Pengukuran

5. Revenue Stream 6. Key Resources 7. Key Activity 8. Key Partner 9. Cost Structure

Channels

Komunitas beras

organik Organik

brenjonk

Customer

Relationship beras organik Komunitas

Organik brenjonk

Revenue Stream

beras organik

Komunitas Organik

Brenjonk

Key Resources

beras organik

Komunitas Organik

Brenjonk

Key Activity beras

organik Komunitas

Organik Brenjonk

Channels merupakan

elemen media untuk

Komunitas Organik

Brenjonk

mengkomunikasikan dan

menyampaikan proposisi

tertentu yang ditawarkan

kepada konsumen beras

organik. Customer relationship

merupakan elemen yang

menggambarkan

hubungan yang dibangun

Komunitas Organik

Brenjonk dengan

pelanggan beras organik.

Revenue streams

merupakan elemen yang

mnggambarka bagaimana

Komunitas Organik Brenjonk memperoleh

pendapat dari masing-

masing segmen pelanggan

dalam bentuk rupiah (Rp)

dan kuantum (ton).

Key resources merupakan

elemen yang

menggambarkan aset

penting Komunitas

Organik Brenjonk agar

model bisnis beras organik

berjalan. Key activity merupakan

elemen yang

menggambarkan kegiatan

penting Komunitas

Organik Brenjonk agar

model bisnis beras organik

berjalan.

31

Cost Structure beras

organik Komunitas

Organik Brenjonk

Brenjonk agar model

bisnis beras organik

berjalan.

Cost structure

merupakan elemen yang

menggambarkan struktur

biaya untuk menjelaskan

model bisnis beras

organik.

IV. METODOLOGI PENELITIAN

4.1 Metode Penentuan Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Komunitas Organik Brenjonk yang berlokasi di

Desa Penanggungan, Kecamatan Trawas, Kabupaten Mojokerto. Penentuan lokasi

penelitian dilakukan secara purposive dengan pertimbangan Komunitas Organik

Brenjonk merupakan komunitas berbasis pertanian organik yang memiliki produk

salah satunya adalah beras organik. Permintaan beras organik semakin meningkat

sedangkan produksi dari beras organik belum mencukupi kebutuhan pasar yang

ada, dengan adanya permasalahan tersebut menarik untuk penulis angkat menjadi

penelitian. Waktu pelaksanaan penelitian ini dilakukan pada bulan Maret 2017 –

Mei 2017.

4.2 Metode Penentuan Responden

Pemilihan informan sebagai sumber data dalam penelitian ini berdasarkan

subyek yang menguasai permasalahan, memiliki data, dan bersedia memberikan

informasi lengkap dan akurat. Informan yang bertindak sebagai sumber data dan

informasi harus memenuhi syarat, yang akan menjadi informan narasumber (key

informan) dalam penelitian ini adalah ketua, bendahara, dan sekretaris

4.3 Metode Pengumpulan Data

4.3.1 Data Sekunder

Metode pengumpulan data dengan data sekunder ini bertujuan untuk

mendapatkan data penjualan beras organik, monografi wilayah dan landasan teori,

dengan membaca dan mempelajari buku-buku, data dari internet, skripsi maupun

penelitian terdahulu, jurnal, artikel dan literatir ilmiah yang berhubungan dengan

gambaran umum lokasi penelitian, sistem penjualan, aktivitas bisnis dan produksi

beras organik yang akan menunjang pembahasan masalah yang diteliti.

Data sekunder yang digunakan pada penelitian ini berupa data time series

volume produksi beras organik selama kurun waktu 3 tahun yaitu tahun 2014

hingga 2016. Selain itu, data untuk menggambarkan sembilan elemen tersebut

berupa profil perusahaan, aset perusahaan, penerimaan, anggota, kegiatan penting

perusahaan, biaya, hubungan perusahaan dengan pelanggan, dan cara perusahaan

berkomunikasi dengan pelanggan berupa data sekunder. Sumber data dalam

penelitian ini adalah langsung dari Komunitas Organik Brenjonk. Untuk penelitian

33

analisis peramalan ini, data sekunder bulanan diperlukan untuk menganalisi tren

dan musiman pada penjualan beras organik Brenjonk.

4.3.2 Data Primer

Pengumpulan data primer dilakukan dengan metode sebagai berikut :

1. Pengamatan

Teknik pengamatan langsung menjadi penting karena dilakukan dengan turun

langsung ke lokasi penelitian untuk mengamati gambaran aktivitas bisnis

khususnya produksi beras organik, seperti kegiatan peninjauan fasilitas

distribusi dan penggudangan serta mempelajari berkas produksi beras organik

Brenjonk.

2. Wawancara

Wawancara dilakukan melalui tanya jawab secara langsung dengan

pertanyaan yang tidak terstrukutur. Pertanyaan dilontarkan secara langsung

terkait apa yang sedang dilakukan pada saat itu. Wawancara dilakukan

langsung kepada karyawan dan manajer serta departemen terkait.

4.4 Metode Analisis Data

Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini, meliputi analisis

tren, dan peramalan produksi beras organik. Langkah-langkah metode analisa data

dapat dilakukan sebagai berikut :

4.4.1 Pengukuran Trend

Menurut Sugiono (2007), pengukuran tren dilakuakan dengan menggunakan

kuadrat terkecil (Last Square Method). Rumus perhitungan yang dapat dilakukan

adalah :

Τ𝑡 = 𝑏0 + 𝑏1𝑡

Keterangan :

T = nilai prediksi trend beras organik periode tertentu.

t = variabel independen yang menunjukkan waktu tertentu.

b1 = rata-rata peningkatan atau penurunan dalam tren volume produksi beras

organik Brenjonk setiap peningkatan 1 periode.

b0 = nilai Tren volume penjualan beras organik Brenjonk periode dasar (2011)

34

Identifikasi kesalahan (mirror) dalam metode kuadrat terkecil adalah dengan

menggunakan rumus :

𝑆𝑆𝐸 = 𝑛 ∑(𝑌𝑡 − Τ𝑡)2

Keterangan :

Yt = nilai aktual trend volume penjualan beras orgaik pada periode tertentu

Tt = nilai prediksi trend volume penjualan beras organik pada periode tertentu

4.4.2 Peramalan

Peramalan volume penjualan beras organik dilakukan dengan menggunakan

metode Box Jenkins (ARIMA). Menurut Sugiono (2007), ARIMA (Auto

Regressive Integrated Moving Average) erupakan gabungan dari Moving Average

dan Autoregressive. Bentuk umum model Autoregressive dengan ordo p (AR(p))

atau model ARIMA (p,0,0). Bentuk model Moving Average dengan ordo q (maq)

atau ARIMA (0,0,q). Bentuk umum model campuran ARIMA adalah dengan ordo

(p,d,q).

1. Rata-rata bergerak

Model moving average digunakan untuk meramalkan volume produksi beras

organik di periode yang akan datang. Rumus yang digunakan dalam metode ini

adalah :

𝑌𝑡 + 1 = 𝑌𝑡 + 𝑌𝑡 − 1 + ⋯ + 𝑌𝑡 − 𝑘 + 1

𝑘

Keterangan :

Yt + 1 = nilai peramalan beras organik pada periode yang akan datang (dalam ton)

Yt = nilai aktual peramalan volume penjualan beras organik (dalam ton) pada

periode tertentu

k = jumlah periode data

𝑌𝑡 = 𝜇 + 𝜀𝑡 − 𝜔𝑡𝜀𝑡−1 − 𝜔2𝜀𝑡−2 − ⋯ − 𝜔3𝜀𝑡−3

Keterangan :

Yt = respon variabel dependen pada periode waktu tertentu

μ = konstanta rata-rata dalam proses ɷ1, ɷ2, … ɷt = koefisien yang diperlukan

ε = error yang menunjukkan dampak dari variabel yang tidak

diperkirakan dalam model

εt-1, εt-2, , εt-q = error dalam periode lalu

35

2. Autoregressive

Rumus yang digunakan dalam metode Autoregressive

𝑇𝑡 = 𝛽0 + 𝛽𝑡𝑌𝑡−1 + 𝜀1

Keterangan :

Tt = nilai prediksi tren volume produksi beras organik pada periode tertentu

Β0 = rata-rata peningkatan atau penurunan dalam tren volume produksi Yt-1 = nilai tren volume produksi beras organik periode lalu

εt = error yang menunjukkan dampak dari variabel yang tidak diperkirakan

dalam model

𝑌𝑡 = ∅0 + ∅1𝑌𝑡−1 + ∅2𝑌𝑡−2 + ⋯ + ∅𝑝𝑌𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡

Keterangan :

Yt = respon variabel dependen dalam periode waktu tertentu

Yt-1, Yt-2. …, Yt-p = reson variabel dalam lag periode

Ø0, Ø1, …, Øp = koefisien yang menunjukkan dampak dari variabel yang diperkirakan dalam model

Langkah-langkah dalam metode Box-Jenkins (ARIMA) adalah sebagai berikut :

1. Identifikasi Model

Langkah pertama dalam identifikasi model adalah mengukur apakah data

telah stationer, yaitu data berubah pada level yang tetap. Data yang tidak stationer

dapat diindikasi apabila data time series terlihat meningkat dan menurun sepanjang

waktu dan sampel autokorelasi jatuh sangat cepat.

Model :

∆𝑌𝑡 = ∅1∆𝑦𝑡−1 + 𝜀𝑡 − 𝜔1𝜀𝑡−1

atau

∆2𝑌𝑡 = ∆(∆𝑌1) = ∆(𝑌1 − 𝑌𝑡−1) = 𝑌1 − 2𝑌𝑡−1 + 𝑌𝑡−2

2. Pengecekan Model

Setelah melakukan peramal