Azimfamily Azimfamily: Peranan Kaedah Kuantitatif Oleh Muhamamd Zarif Azim

Peranan Kaedah Kuantitatif Oleh Muhamamd Zarif Azim


Deming seorang yang boleh dianggap bapa pergerakan kualiti dan produktiviti pernah berkata (‘the aim of business organisation should be to optimize the whole system of production and service’. Statistician can contribute more than anyone else’). Umumnya, kaedah kuantitatif berpotensi memainkan peranan yang penting dalam proses perancangan dan pembuatan keputusan; tidak kira di sektor awam atau sektor swasta.
 
Pelbagai masalah yang berkaitan dengan perancangan pembangunan telah berjaya diatasi dengan kaedah kuantitatif. Pakar telah menunjukkan kaedah sains pengurusan-penyelidikan operasi (MSOR) berjaya menyelesaikan masalah peruntukan sumber, penjadualan dan ramalan dalam perancangan luar bandar di Malaysia. Keadaan yang sama dapat dilihat di India  dan banyak negara membangun yang lain. Ada pihak lain pula mendapati yang sebahagian besar penggunan kaedah kuantitatif tergolong dalam kegiatan perancangan strategik dan kawalan.


Di sektor swasta – punca dan asal perkembangan teknik kuantitatif, khususnya sains pengurusan – bilangan masalah yang berjaya diselesaikan melalui teknik-teknik ini tidak terkira banyaknya. Perbezaan penggunaan kaedah kuantitatif di sektor awam dan swasta berpunca dari objektif sektor berkenaan di mana sektor swasta lebih menumpukan perhatian kepada “kualiti”, produktiviti dan keuntungan; kaedah kuantitatif sememangnya diwujudkan untuk tujuan ini.


Ada Sarjana barat menyatakan yang peranan utama kaedah kuantitatif, khususnya analisis statistik dipengaruhi besar oleh pergerakan “kualiti dan produktiviti” dan Kaizen (istilah Jepun yang bermaksud sentiasa memperbaiki – sedikit demi sedikit). Ini bermakna kaedah kuantitatif berperanan sebagai “pengawas dan pembaiki” proses untuk mencapai matlamat organisasi. Proses dalam ertikata ini tidaklah terhad kepada menghasilkan sesuatu keluaran; malah membawa maksud am “cara melaksanakan tanggungjawab dalam organisasi”. Sebaliknya Deming berpendapat yang peranan utama kaedah kuantitatif tidaklah terhad kepada pencapaian matlamat organisasi, tetapi juga untuk mengubah matlamat organisasi ke tahap yang lebih tinggi.

 
Dua sebab utama mengapa kaedah kuantitatif berpotensi berguna dalam pengurusan dan perniagaan.

 
1.          Pertama ialah kaedah kuantitatif, khususnya statistik memberi panduan tentang cara kita mengumpul dan menilai maklumat sebagai bukti atau sokongan kepada sesuatu keputusan.


2.          Keduanya, kaedah kuantitatif mewujudkan suatu rangka (model) untuk membolehkan organisasi memikirkan secara sistematik masalah yang besar dan kompleks. Selain itu model membolehkan organisasi mengkaji dan menjangka kesan kepada prestasinya jika berlaku sebarang perubahan dalam persekitaran urusniaga.


Umumnya kaedah kuantitatif membolehkan sesuatu masalah difikirkan secara proaktif, sistematik, logik dengan disokong bukti dan tidak setakat pendapat dan emosi pembuat keputusan sahaja.

 

Bagaimana Untuk Mengeksploitasi Potensinya


Persoalan berikutnya; “jika benar kaedah kuantitatif berpotensi membantu perkembangan sesuatu organisasi, bagaimanakah organisasi itu boleh mengeksploitasi kaedah ini?”. Pada amnya sumbangan dari kaedah kuantitatif boleh dikelaskan kepada tujuh kategori.

 
1.         Memperihalkan prestasi masa lampau

 
Hampir semua organsasi menjana data atau maklumat mengenai prestasinya dari masa ke semasa. Maklumat ini penting kerana ia merupakan asas bagi penilaian kedudukan organisasi dan perancangan masa depan. Sekarang ini, maklumat seumpama ini terbiar begitu sahaja atau digunakan dengan cara yang tidak berkesan kerana data itu mungkin terlalu banyak dan sukar untuk mencamkan pola yang tertentu. Kaedah kuantitatif, khususnya analisis statistik dapat membantu perancang menganalisis data seumpama itu untuk menyokong sebarang kerja perancangan.

 
2.    Membuat Ramalan

Keupayaan teknik ini membolehkan perancang membuat ramalan, khususnya ramalan mengenai jualan. Kita sedia maklum yang perancangan belanjawan bermula dengan pendapatan yang bakal diperolehi. Dengan adanya ramalan yang baik, perancangan ini dapat dilaksanakan dengan memuaskan. Ramalan mempunyai dua bentuk; bersyarat dan tanpa syarat.

 
i.            Ramalan tanpa syarat ialah ramalan di mana kita meramal prestasi masa depan, contohnya tanpa sebarang perubahan kepada dasar atau tindakan yang sedia ada. Khususnya, kita ingin tahu, di mana kedudukan organisasi jika tiada sebarang tindakan atau perubahan baru dikendalikan. Maklumat ini penting jika kita ingin mempastikan sama ada organisasi itu boleh mencapai matlamat dan sasarannya.


ii.          Ramalan bersyarat pula melibatkan pencaman prestasi masa depan jika sesuatu tindakan atau dasar dilaksanakan. Walaupun kedudukan masa depan mustahil diketahui dengan tepat, petunjuk-petunjuk bergabung dengan pelbagai teknik ramalan yang sedia ada dapat mengurangkan ketakpastian kita tentang keadaan masa depan dan membolehkan kita merancang dengan baik.

 

3.    Penyukatan dan penilaian prestasi semasa

Pihak pengurusan perlu sentiasa peka tentang prestasi keseluruhan syarikatnya. Walaupun sukatan terakhir ialah keuntungan keseluruhan, tetapi sukatan-sukatan lain seperti jumlah jualan, mutu keluaran, tanggapan pelanggan, inventori dan lain-lain jika sentiasa diawasi akan membolehkan pihak pengurusan mengambil tindakan dengan segera dan tidak sedar akan masalahnya di penghujung tahun sahaja. Penyukatan prestasi mutlak sahaja tidak memadai; prestasi bandingan seperti jumlah jualan mengikut kawasan, jabatan, bulan dan jurujual juga membolehkan pihak pengurusan mengambil tindakan yang wajar. Kaedah kuantitatif dapat memenuhi keperluan ini.


4.    Kajian sebab-musabab


Sumbangan keempat ialah dari segi kajian sebab-musabab; yakni apakah sebab sesuatu berlaku? Kejadian itu tidak semestinya sesuatu yang buruk. Sekiranya kita boleh mencamkan sebab-sebab sesuatu bahagian/jabatan boleh mencapai prestasi yang baik, ini juga berguna untuk tindakan pengurusan jabatan-jabatan lain. Tidak kurang pentingnya, maklumat mengenai sebab sesuatu yang buruk berlaku membolehkan pihak pengurusan mempastikan tindakan yang wajar untuk mengatasinya.

 

5.    Data “outlier”


Data outlier merupakan data yang tidak dijangkakan. Ada kalanya dalam analisis data kita memperolehi data yang kelihatan tidak sepatutnya berlaku. Ini mungkin disebabkan oleh kesilapan mencatat data. Tidak kurang pula data outlier tidak disebabkan oleh kesilapan pengumpulan data. Dalam kes seumpama ini, kajian mendalam tentang bagaimana data ini boleh berlaku, berkemungkinan besar akan menghasilkan suatu penemuan baru dan seterusnya suatu keluaran baru yang jauh lebih baik daripada apa yang ada sekarang.



6.    Teknik Pensampelan

Ramai yang berpendapat data yang lengkap hanya boleh diperolehi dengan membanci atau meneliti semua bahagian dan unit dalam organisasi itu. Sekarang ini wujud teknik pensampelan yang boleh mendapatkan maklumat yang tidak kurang baik dari segi kejituannya dengan meneliti sebahagian sahaja daripada semua unit organisasi itu. Teknik  pensampelan ini sudah digunakan secara meluas dalam kerja-kerja pengauditan yang suatu ketika dahulu memerlukan juruaudit meneliti semua item dalam kerja audit. Pensampelan dapat mengurangkan kos dari segi personel yang diperlukan dan juga tempoh masa yang diambil untuk melaksanakan kajian.