100 likes | 294 Views
E N D
Judul Paper: PeningkatanKulitasLayanan Telkom Speedy dengan Quality Function Deployment (QFD) BerdasarkanProfitabilitasPelangganPenulis : Eryena Agustin, Moses L.SinggihJurusanTeknikIndustriInstitutTeknologiSepuluh November (ITS) SurabayaKampus ITS Sukolio Surabaya 60111E-Mail : dontspeak13@gmail.com , moses@ie.its.ac.idReviewerNama : Tri HerdiansyahNPM : 1211050234Kelas : P2BJurusan : SistemInformasi
PendahuluanPertumbuhanindustrijasamulaimeningkatdenganpesatdi Indonesia, hinggasekarang , industrijasaterustumbuhdandiperkirakanpertumbuhannyaakanterusmeningkathinggamasamendatang.Produk yang menjadipokokbahasandalampenelelitianiniadalah speedy.Speedy adalah brand darilayananaksesintrnet end-to-end untukpengguanaandi residential ataubisniskecildanmenengah yang berbasisakseskabeltebaga yang menggunakanteknologiAsymmetric Digital Subscribe Line (ADSL).
2. LatarBelakangMasalahMasalah yang diangkatpadapenelitianiniadalahmenentukankelompokpelanggan yang mempunyaiprofitabilitastinggisertamerancangstrategipeningkatankualitasuntukmeningkatkankepuasanpelangganpadakelompoktersebut. 2.1 TujuanPenelitianTujuanpenelitianiniadalahmenggolongkanpelanggan speedy yang menguntungkandan yang merugikandengananalisacustumer live time value (CLV), mengetahuitingkatkepuasan cluster pelanggan yang paling profitable denganmetodeservqualdanmelakukananalisapeningkatankualitaspelayanan speedy denganmenggunakanquality function deploypment(QFD)berdasarkanharapandanpersepsi cluster pelanggan yang paling profitable.
3. MetodologiPenelitian • Berikutinitahapan-tahapan yang dilakukandalampenelitian: • Identifikasiawaldanperumusanmasalah • Pengumpulan data untukpenggolonganpelanggan • Penggolonganpelanggandengan fuzzy C-means clustering • Perhitunganprofitabilitasdengancustumer lifetime value (CLV) • Pengumpulan data untukpengukurankepuasaanpelanggan • Perancanganstrategipeningkatankualitas
4. AnalisadanInterpretasiData4.1 pembagian cluster pelanggan Telkom SpeedyDenganmenggunakan fuzzy c-means clustering (FCM), makapelanggandapatdibagimenjaditiga cluster.
4.2 Profitabilitasmasing-masing clusterSebelummenentukannilaiprofitabilitaspelanggan CLV, pusat data darimasing-masing variable tiap cluster dinormalisai.
4.3 Penilaiankepuasaanpelanggandengananalisa GAP 5 danNSTGAP 5 dapatmenentukansejauhmanapelangganmerasapuasterhadappelayanan Telkom Speedy. Dari nilai GAP 5 dan NST yang telahdiperolehmakadapatdibentukgrafik yang berbentuksepertidibawahini:
4.4 AnalisaHarapanPersepsiUntukmengevaluasikinerjapelayanan Telkom Speedy makadigunakananalisa diagram harapanpersepsiseperti yang ditunjukanpadagambar 4.1.4.5 Peningkatankualitasjasadenganmetode Quality function Deployment(QFD)QFD merupakansebahprosesterstrukturuntukmenentukaankebutuhanpelanggandanmenerjemahkannyakedalamkebutuhanteknikyangsesuaikedalammatrik HQQ.
4.6 PrioritasPengembanganParameter TeknikPrioritaspertamaterdiridaridua parameter teknikdengannilai yang sama, yaitumenyediakankualitaskabel yang lebihbaiksertamelaksanakanperawatanperangkat internet secararutin. Prioritasketigadalahmemberikainformasitentangperawatanperalatan internet pelanggansecaramandiri. Prioritaskeempatadalahmemperbaikikinerjateknisi. Prioritaskelimaadalahmemberikanpelatihankepadapetugas customer care. Prioritaskeenamadalahmemberikan modem dengankualitaslebihbaikuntukpelanggan.
6. KesimpulandanSaranKesimpulan yang dapatdiambildaripenelitianiniadalah:1. PelangganTelkom speedy mempunyaitiga cluster berdasarkananalisaprofitabilitaspelanggandanhanya 10% diantaranyajumlahpelanggan yang termasukdalam cluster yang paling profitable dengannilai CLV sebesar 0.3542. Berdasarkanhasilperhitungnnilai GAP 5 dan NST yang negative untuksemuaatributmakapelayanan Telkom speedy masihbelumdapatmemenuhiharapanpelanggan.3. Untukmelakukanpeningkatankualitaslayanankepadapelangganmakabeberapahal yang dapatdilakukansesuaiprioritasnyaantara lain: menyediakankualitaskabel yang lebihbaik, melaksanakanperawatanperangkat ADSL secararutin,memperbaikikinerjateknisi dab memilih modem yang berkualitas.SaranPadapenelitianberikutnyadapatdilakukanpenelitiandenganmenambahvariabelselainvariabelrecency,frequency, dan monetary padapenentuannilai customer lifetime value.