Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin Karakteristik responden berdasarkan pekerjaan. Latar Belakang

40

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Karakteristik Responden

Pada penelitian ini, penulis membagikan kuesioner terhadap 50 responden yang sedang berurusan di rumah sakit, untuk mengetahui tingkat kepuasan pasien terhadap pelayanan rumah sakit. Sebelum penulis memaparkan hasil penelitian dan pembahasan terlebih dahulu akan diuraikan mengenai karakteristik responden. Untuk memperoleh keakuratan data dan penelitian serta gambaran objektif dari responden, maka penulis akan mengemukakan terlebih dahulu tentang karakteristik responden, sebagai berikut:

1. Karakteristik responden berdasarkan jenis kelamin

Gambar 4.1 Frekuensi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin 26 74 jenis kelamin Pria Wanita Universitas Sumatera Utara 41 Berdasarkan gambar 3.1 dapat dilihat dari penyebaran kuesioner kepada 50 pasien bahwa sebagian besar pasien yang menjadi responden sebanyak 74 responden berjenis kelamin wanita dan jumlah responden yang berjenis kelamin pria sebanyak 26 responden. 2 .Karakteristik responden berdasarkan usia. Gambar 4.2 Frekuensi Responden Berdasarkan Usia Berdasarkan gambar 3.2 diatas dapat dilihat bahwa pasien berusia 18 Tahun memiliki persentase terbesar 6, pasien yang berumur 18-25 Tahun 12, umur 26-35 Tahun mempunyai persentase 16, pasien yang berumur 36-45 Tahun mempunyai persentase 24, pasien yang berumur 46-55 Tahun mempunyai persentase 20, pasien yang berumur 55-65 Tahun mempunyai persentase 18 dan pasien yang berumur 65 Tahun mempunyai persentase 4. 6 12 16 24 20 18 4 usia 18 Tahun 18-25 Tahun 26-35 Tahun 36-45 Tahun 46-55 Tahun 55-65 Tahun 65 Tahun Universitas Sumatera Utara 42

3. Karakteristik responden berdasarkan pekerjaan.

Gambar 4.3 Frekuensi Responden Berdasarkan Pekerjaan Berdasarkan gambar 3.3 dapat dilihat bahwa responden dalam penelitian ini yang memiliki proporsi dengan persentase terbesar adalah kelompok responden yang memiliki profesi ibu rumah tangga dengan persentase sebesar 26. 6 8 26 16 14 4 26 pekerjaan Pelajar Mahasiswa Ibu rumah Tangga Wiraswasta Pegawai Swasta BUMN Lainnya Universitas Sumatera Utara 43

4. Karakteristik responden berdasarkan usia.

Gambar 4.4 Frekuensi Responden Berdasarkan Jenis Ruangan Berdasarkan gambar 3.4 dapat dilihat bahwa responden dalam penelitian ini untuk kelas VIP memiliki proporsi dengan persentase 65, kelas I memiliki proporsi sebesar 8, kelas II memiliki proporsi sebesar 14 dan untuk kelas III memiliki proporsi sebesar 72. 4.2 Uji Validitas dan Reliabilitas Data 4.2.1 Uji Validitas Data Uji validitas data dilakukan untuk mengetahui keakuratan data kuesioner. Uji validitas dilakukan pada setiap atribut kuesioner. Uji validitas dilakukan dengan menggunakan program SPSS versi 17.00 dengan kriteria sebagai berikut: a. Jika maka butir pertanyaan dikatakan valid. b. Jika maka butir pertanyaan dikatakan tidak valid. 6 8 14 72 jenis ruangan VIP Kelas I Kelas II Kelas III Universitas Sumatera Utara 44 c. dengan ketentuan dan tingkat signifikansi 5 yaitu Untuk menghitung terlebih dahulu dicari dengan menggunakan atau berdasarkan Titik Persentase Distribusi maka nilai Bardasarkan diatas jika maka untuk tingkat kepuasan dan tingkat kepentingan adalah valid. Universitas Sumatera Utara 45

4.2.2 Uji Reliabilitas Data

Uji reliabilitas data dilakukan untuk menujukkan bahwa alat ukur yang digunakan dalam penelitian mempunyai keandalan sebagai alat ukur, diantaranya diukur melalui konsistensi hasil pengukuran dari waktu ke waktu jika fenomena yang diukur tidak berubah. Uji reliabilitas dilakukan dengan menggunakan program SPSS versi 17.00 dengan kriteria sebagai berikut: a. Jika Cronbach’s Alpha 0,6 maka butir pertanyaan dikatakan reliabel. b. Jika Cronbach’s Alpha 0,6 maka butir pertanyaan dikatakan tidak reliabel. Berdasarkan hasil dari uji reliabilitas pada persepsi pasien yang dilakukan dengan menggunakan program SPSS versi 17.00, dapat dilihat bahwa Cronbach’s Alpha =0,988. Maka Cronbach’s Alpha 0,6 sehingga butir pertanyaan pada harapan pasien dikatakan reliabel. Berdasarkan hasil dari uji reliabilitas pada persepsi nasabah yang dilakukan dengan menggunakan program SPSS versi 17.00, dapat dilihat bahwa Cronbach’s Alpha = .1,00 Maka Cronbach’s Alpha 0,6 sehingga butir pertanyaan pada persepsi nasabah dikatakan reliabel. Universitas Sumatera Utara 46 4.3 Pengolahan Fuzzy-Servqual 4.3.1 Penentuan Fuzzy Set Tahap ini dilakukan untuk menentukan skor yang harus diberikan oleh responden untuk setiap atribut yang diajukan dalam kuesioner. Variabel linguistik yang digunakan untuk harapan yaitu: a. Tidak Penting b. Kurang Penting c. Cukup Penting d. Penting e. Sangat Penting Variabel linguistik yang digunakan untuk persepsi yaitu: a. Tidak Puas b. Kurang Puas c. Cukup Puas d. Puas e. Sangat Puas

4.3.2 Analisis Sistem

Analisis sistem pada variabel-variabel yaitu: 1. Analisa Sistem untuk Variabel Persepsi Untuk merepresentasikan variabel harapan digunakan kurva berbentuk representasi naik, representasi turun dan kurva segitiga untuk himpunan fuzzy. Universitas Sumatera Utara 47 Gambar 5.1 Diagram membership function untuk variabel harapan. Semesta Pembicaraan Nama Himpunan Fuzzy Domain Range satuan 0-50 Tidak Puas [10-20] 0 1020 Orang 0-50 Kurang Puas [10-30] 10 20 30 Orang 0-50 Cukup Puas [20-40] 20 30 40 Orang 0-50 Puas [30-40] 30 40 50 Orang 0-50 Sangat Puas [40-50] 40 50 50 Orang Diagram membership function untuk variabel kepuasan dapat dilihat pada Gambar dibawah ini: Gambar 5.2 fungsi keanggotaan variabel Linguistik Harapan Kepuasan. Pada variabel harapan data yang dimiliki dapat dibagi menjadi 5 himpunan fuzzy yaitu: Universitas Sumatera Utara 48 1. Fungsi keanggotaan untuk himpunan sangat tidak puas dapat dilihat pada persamaan: { } { } Gambar 5.3 fungsi keanggotaan variabel tidak puas. 2. Fungsi keanggotaan untuk himpunan kurang puas dapat dilihat pada persamaan: Universitas Sumatera Utara 49 { { Gambar 5.4 fungsi keanggotaan variabel linguistik kurang puas. 3. fungsi keanggotaan untuk himpunan cukup puas dapat dilihat pada persamaan: { Universitas Sumatera Utara 50 { Gambar 5.5 fungsi keanggotaan variabel linguistik cukup puas. 4. Himpunan fuzzy puas direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan untuk himpunan puas dapat dilihat pada persamaan: { Universitas Sumatera Utara 51 { Gambar 5.6 fungsi keanggotaan variabel linguistik puas. 5. Himpunan fuzzy sangat puas direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan untuk himpunan sangat puas dapat dilihat pada persamaan: { Universitas Sumatera Utara 52 Gambar 5.7 fungsi keanggotaan variabel linguitik sangat puas. Untuk variabel harapan memiliki bentuk normal maksimum Maksimum Normal Form yang mempunyai nilai derajat keanggotaan 0,5 karena suatu himpunan fuzzy dikatakan memiliki bentuk normal maksimum Maksimum Normal Form jika paling sedikit satu elemennya memiliki nilai keanggotaan satu 1 dan satu elemennya memiliki nilai keanggotaan nol 0. 2 . Analisa Sistem untuk Variabel persepsi Untuk merepresentasikan variabel persepsi digunakan kurva Representasi Linier Naik, Representasi Linier Turun dan bentuk kurva Segitiga untuk himpunan fuzzy. Universitas Sumatera Utara 53 Tabel 3.3 Himpunan fuzzy Variabel Persepsi kepentingan. Semesta Pembicaraan Nama Himpunan Fuzzy Domain Range Satuan 0-50 Tidak Penting [10-20] 0 10 20 Orang 0-50 Kurang Pentinng [10-30] 10 20 30 Orang 0-50 Cukup Penting [20-40] 20 30 40 Orang 0-50 Penting [30-40] 30 40 50 Orang 0-50 Sangat Penting [40-50] 40 50 50 Orang Diagram membership function untuk variabel kepentingan dapat dilihat pada Gambar dibawah ini: Gambar 5.8 fungsi keanggotaan variabel Linguistik kepentingan persepsi. Pada variabel kepentingan persepsi data yang dimiliki dapat dibagi menjadi 5 himpunan fuzzy yaitu: Universitas Sumatera Utara 54 1. Himpunan fuzzy tidak penting direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan untuk himpunan tidak penting dapat dilihat pada persamaan: { } { } Gambar 5.9 fungsi keanggotaan variabel tidak penting. 2. Himpunan fuzzy kurang penting direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan untuk himpunan kurang penting dapat dilihat pada persamaan: Universitas Sumatera Utara 55 { { Gambar 6.0 fungsi keanggotaan variabel linguistik kurang penting. 3. Himpunan fuzzy cukup penting direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan untuk himpunan cukup penting dapat dilihat pada persamaan: Universitas Sumatera Utara 56 { { Gambar 6.1 fungsi keanggotaan variabel linguistik cukup penting. 4. Himpunan fuzzy penting memiliki domain [30-50], dengan derajat keanggotaan pentinng tertinggi 1 terletak pada nilai 40. Himpunan fuzzy Universitas Sumatera Utara 57 puas direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan untuk himpunan penting dapat dilihat pada persamaan: { { Gambar .2 fungsi keanggotaan variabel linguistik penting. Universitas Sumatera Utara 58 5. Himpunan fuzzy sangat penting direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan untuk himpunan sangat penting dapat dilihat pada persamaan: { { Gambar 5.3 fungsi keanggotaan variabel linguitik sangat penting. Untuk variabel persepsi memiliki bentuk normal maksimum Maksimum Normal Form yang mempunyai nilai derajat keanggotaan 0,5 karena suatu Universitas Sumatera Utara 59 himpunan fuzzy dikatakan memiliki bentuk normal maksimum Maksimum Normal Form jika paling sedikit satu elemennya memiliki nilai keanggotaan satu 1 dan satu elemennya memiliki nilai keanggotaan nol 0.

4.3.3 Fuzzyfikasi dan Defuzzyfikasi

Fuzzy fikasi yaitu penentuan Triangular Fuzzy Number TFN, Triangular Fuzzy Number TFN merupakan range nilai dari bobot jawaban responden. TFN terdiri dari tiga nilai batas yaitu nilai batas bawah , nilai tengah dan nilai batas atas . Setiap pilihan di berikan range nilai yang akan dihitung menggunakan rumus untuk menentukan TFN. Berikut merupakan rumus untuk menentukan Triangular Fuzzy Number TFN Suharyanta dan Ayunin, 2012: Nilai Batas Atas Atribut: Nilai Batas Tengah Atribut: Nilai Batas Bawah Atribut: Contoh perhitugan nilai atribut darihasil rekapitulasi kuesioner untuk tingkat kepuasan X: Universitas Sumatera Utara 60 Nilai batas bawah atribut 1 : Nilai tengah atribut 1 : Nilai batas atas 1 : Defuzzyfikasi atribut 1 dati tingkat kepuasan : Universitas Sumatera Utara 61 Tabel 3.4 Hasil rekap Rata-Rata Nilai Tingkat Kepuasan Dan Defuzzyfikasi Atribut TFN Defuzzyfikasi Tangibles-1 2,84 3,84 4,78 3,82 Tangibles-2 2,38 3,38 4,38 3,38 Tangibles-3 2,22 3,22 4,2 3,21 Tangibles-4 2,28 3,28 4,28 3,28 Tangibles-5 2,46 3,46 4,46 3,46 Tangibles-6 2,58 3,58 4,38 3,51 Tangibles-7 3,04 4,04 4,96 4,01 Reliability-1 2,64 3,64 4,64 3,64 Reliability-2 2,58 3,58 4,58 3,58 Reliability-3 2,36 3,36 4,36 3,36 Responsiveness-1 2,74 3,74 4,74 3,74 Responsiveness-2 2,74 3,76 4,76 3,76 Responsiveness-3 2,78 3,78 4,78 3,78 Responsiveness-4 2,74 3,74 4,74 3,74 Responsiveness-5 2,72 3,72 4,72 3,72 Assurance-1 2,62 3,62 4,62 3,62 Assurance-2 2,76 3,76 4,76 3,76 Emphaty-1 2,68 3,68 4,68 3,68 Emphaty-2 2,5 4,5 4,5 3,5 Universitas Sumatera Utara 62 Setelah dilakukan perhitungan untuk setiap atribut tingkat kepuasan yang ditentukan, selanjutnya dihitung nilai untuk setiap dimensi: Contoh perhitungan nilai dimensi dari hasil rekapitulasi kuesioner untuk tingkat kepuasan Y : Nilai batas atas dimensi tangibles : Nilai batas tengah dimensi tangibles : Nilai batas bawah dimensi Tangibles : Defuzzyfikasi dimensi Tangibles dari tingkat kepuasan : Universitas Sumatera Utara 63 Tabel 3.5 hasil rekap rata-rata nilai tingkat kepuasan dan defuzzyfikasi setiap dimensi Atribut TFN Defuzzyfikasi Tangibles 3,54 4,54 4,54 3,54 Reliability 3,53 4,53 4,53 3,53 Responsiveness 3,75 4,75 4,75 3,75 Assurance 3,69 4,69 4,69 3,69 Emphaty 3,59 4,59 4,59 3,59 Contoh perhitungan nilai atribut dari hasil rekapitulasi untuk tingkat kepentingan Y: Nilai atas atribut 1 : Universitas Sumatera Utara 64 Nilai tengah atribut 1 : Nilai batas bawah atribut 1 : Defuzzyfikasi atribut 1 dari tingkat kepuasan : Universitas Sumatera Utara 65 Tabel 3.6 Hasil rekap Rata-Rata Nilai Tingkat Kepentingan Dan Defuzzyfikasi Atribut TFN Defuzzyfikasi Tangibles-1 3,96 4,96 5 4,64 Tangibles-2 3,94 4,94 5 4,62 Tangibles-3 3,96 4,96 5 4,64 Tangibles-4 3,88 4,88 5 4,59 Tangibles-5 3,98 4,98 5 4,65 Tangibles-6 3,98 4,98 5 4,65 Tangibles-7 3,88 4,88 5 4,59 Reliability-1 4 5 5 4,67 Reliability-2 3,98 4,98 5 4,65 Reliability-3 3,98 4,98 5 4,65 Responsiveness-1 4 5 5 4,67 Responsiveness-2 3,98 4,98 5 4,65 Responsiveness-3 4 5 5 4,67 Responsiveness-4 3,98 4,98 5 4,65 Responsiveness-5 4 5 5 4,67 Assurance-1 4 4,98 5 4,67 Assurance-2 3,96 4,96 5 4,64 Emphaty-1 3,96 4,96 5` 4,64 Emphaty-2 4 5 5 4,67 Universitas Sumatera Utara 66 Contoh perhitungan nilai dimensi dari hasil rekapitulasi kuesioner untuk tingkat kepentingan X : Nilai batas atas dimensi tangibles : Nilai batas tengah dimensi Tangible : Nilai batas bawah dimensi Tangibles : Defuzzyfikasi dimensi Tangibles dari tingkat kepentingan : Universitas Sumatera Utara 67 Tabel 3.7 Hasil Rekap Rata-Rata Nilai Tingkat Kepentingan dan Defuzzifikasi setiap dimensi. Atribut TFN Defuzzyfikasi Tangibles 3,94 4,94 5 4,62 Reliability 3,99 4,99 5 4,66 Responsiveness 3,99 4,99 5 4,66 Assurance 3,98 4,98 5 4,65 Emphaty 3,98 4,98 5 4,65 4.4 Gap Fuzzy-Servqual 4.4.1 Perhitungan Nilai Gap Service Quality per Atribut Nilai gap service quality per atribut merupakan selisih dari persepsi dan harapan pasien. Hal ini bertujuan untuk mengukur sejauh mana pihak rumah sakit telah memberikan pelayanan sesuai dengan keinginan pasien. Gap per atribut berperan memberikan evaluasi, terhadap seberapa jauh atribut tersebut memberikan kepuasan dalam menyajikan pelayanan. Contoh perhitungan hasil nilai Gap per atribu t : Universitas Sumatera Utara 68 Gap untuk pertanyaan ke-2sampai pertanyaan ke-19, dihitung menggunakan microsoft excel. Diperoleh hasil seperti Tabel 4.13: Tabel 3.8Perhitungan Gap Per Atribut Tingkat Tingkat Rank Pertanyaan Kepuasan Kepentingan Gap 1 Tangibles-1 3,82 4,64 -0,82 1 2 Tangibles-2 3,38 4,62 -1,24 15 3 Tangibles-3 3,21 4,64 -1,43 18 4 Tangibles-4 3,28 4,59 -1,31 17 5 Tangibles-5 3,46 4,65 -1,19 14 6 Tangibles-6 3,51 4,65 -1,14 12 7 Tangibles-7 3,01 4,59 -1,58 19 8 Reliability-1 3,64 4,67 -1,03 9 9 Reliability-2 3,58 4,65 -1,07 10 10 Reliability-3 3,36 4,65 -1,29 16 11 Responsiveness-1 3,74 4,67 -0,93 6 12 Responsiveness-2 3,76 4,65 -0,89 3 13 Responsiveness-3 3,78 4,67 -0,89 4 14 Responsiveness-4 3,74 4,65 -0,91 5 15 Responsiveness-5 3,72 4,67 -0,95 7 16 Assurance-1 3,62 4,67 -1,05 11 Universitas Sumatera Utara 69 17 Assurance-2 3,76 4,64 -0,88 2 18 Emphaty-1 3,68 4,64 -0,96 8 19 Emphaty-2 3,5 4,67 -1,17 13

4.4.2 Perhitungan Nilai Gap Service Quality per Dimensi

Nilai gap service quality per dimensi adalah selisih persepsi dan harapan pasien yang menunjukkan sejauh mana rumah sakit telah memberikan kepuasan pelayanan sesuai dengan keinginan pasien berdasarkan kelima dimensi kualitas layanan. Diperoleh hasil perhitungan berdasarkan pada Tabel 4.15: Contoh perhitungan hasil nilai Gap per atribut : Tabel 3.9Perhitungan Gap Per Atribut Setiap Dimensi Atribut Tingkat kepuasanpersepsi Tingkat kepentinganharapan Gap Rank Tangibles 3,54 4,62 -1,08 4 Reliability 3,53 4,66 -1,13 5 Responsiveness 3,75 4,66 -0,91 1 Assurance 3,69 4,65 -0,96 2 Emphaty 3,59 4,65 -1,06 3 Universitas Sumatera Utara 70

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Dengan menggunakan metode Fuzzy-Servqual menunjukkan bahwa secara umumatribut-atribut pertanyaan memiliki gap negatif. Hal ini menunjukkan bahwakualitas pelayanan yang diberikan pihak Rumah Sakit masih perlu melakukanperbaikan. Semakin kecil nilai gap maka kualitas pelayanan dinilai semakin baik . 2. Berdasarkan nilai gap per atribut, atribut yang perlu diprioritaskan oleh pihakRumah sakit untuk dilakukan perbaikan adalah keterseduaan obat yang dibutuhkan pasien yang memperoleh gap tertinggi yaitu -1,58. Sedangkan gap terendah adalah kemudahan mencapai lokasi rumah sakit dengan nilai gap -0,82. Menunjukkan bahwa kemudahan mencapai lokasi rumah sakit merupakan atribut yang dinilai pasien lebih baik dari atribut- atrbut yang lainnya.Berdasarkan nilai gap per dimensi, dimensi yang perludiprioritaskan oleh pihak rumah sakit untuk dilakukan perbaikan adalah dimensi Reliability kehanadalanyang memperoleh gap tertinggi yaitu -1,13. Atributnya adalah pelayananpemeriksaan, pengobatan dan perawatan yang cepat dan tepat. Jadwal pelayananrumah sakit dijalankan dengan tepat dan prosedur pelayanan tidak terbelit-belit. 3. Sedangkan gap terendah adalah Responsiveness daya tanggap, dengan nilai gap -0,91. Atributnya adalah kemampuan dokterperawat cepat Universitas Sumatera Utara 71 tanggap menyelesaikan keluhan pasien, dokterperawat memberikan informasi yang jelas dan mudah dimengerti, kesabaran dan ketelatenan dalam merawat pasien, perhatian terhadap pasien yang memerlukan pelayanan, dan ketersediaan dokterperawat pada saat pasien membutuhkan. Hal ini menunjukkan bahwa penilaian pasien terhadap dimensi Responsiveness lebih baik dari dimensi lainnya. 5.2 Saran Saran yang diberikan penelitian ini adalah : 1. Penelitian ini hanya membahas customer gap, maka untuk selanjutnya masih bisa disempurnakan dan dilengkapi lagi. 2. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan penggalian atribut-atribut dan skala penilaian secara lebih mendalam lagi agar dapat memahami kondisi lebih baik. 3. Agar peningkatan kualitas layanan bisa berjalan secara maksimal maka rumah sakit perlu menggali informasi tentang kepuasan pasien secara berkala. Universitas Sumatera Utara 8

BAB 2 LANDASAN TEORI

2. Kualitas

Kualitas adalah suatu kondisi dinamis yang berkaitan dengan produk, pelayanan, orang, proses dan lingkungan yang memenuhi atau melebihi apa yang diharapkan.Produk dan jasa yang berkualitas adalah produk dan jasa yang sesuai dengan apa yang diinginkan pelanggannya. Oleh karena itu, suatu perusahaan perlu mengenal pelanggannya dan mengetahui apa yang menjadi kebutuhan atau keinginannya.

2.1.1 Dimensi Kualitas Pelayanan

Wyckof dalam Lovelock 1988 memberikan pengertian kualitas layanan sebagai tingkat kesempurnaan yang diharapkan dan pengendalian atas kesempurnaan tersebut untuk memenuhi keinginan pelanggan, sedangkan menurut Parasuraman, et al. 1988 kualitas layanan merupakan perbandingan antara layanan yang dirasakan persepsi pelanggan dengan kualitas layanan yang diharapkan pelanggan. Jika kualitas layanan yang dirasakan sama atau melebihi kualitas layanan yang diharapkan, maka layanan dikatakan berkualitas dan memuaskan. Gronroos 1990 menyatakan bahwa kualitas layanan meliputi: Universitas Sumatera Utara 9 1. Kualitas fungsi, yang menekankan bagaimana layanan dilaksanakan, terdiri dari: dimensi kontak dengan konsumen, sikap dan perilaku, hubungan internal, penampilan, kemudahan akses, dan service mindedness. 2. Kualitas teknis dengan kualitas output yang dirasakan pelanggan, meliputi harga, ketepatan waktu, kecepatan layanan, dan estetika output. Menurut Zeithaml, Berry dan Parasuraman 1985 kualitas layanan dapat dilihat dari 10 dimensi, yaitu: 1 Communication, penggunaan bahasa komunikasi yang bisa dipahami konsumen. 2 Credibility, kepercayaan konsumen terhadap penyedia layanan. 3 Security, keamanan konsumen, bebas resiko, bahaya, dan keragu-raguan 4 Knowing the customer, pemahaman penyedia layanan terhadap kebutuhan dan harapan konsumen. 5 Tangibles, dalam memberi layanan harus ada standar pengukurannya. 6 Reliability, konsisten penyedia layanan dan kemampuan penyedia layanan dalam memenuhi janji. 7 Responsiveness, kemauan dan kesediaan penyedia layanan dalam memberi layanan. 8 Competence, kemampuan atau keahlian penyedia layanan dalam memberikan layanan. 9 Access, kemampuan pendekatan dan kemudahan penyedia layanan untuk bisa dihubungi oleh konsumen. 10 Courtesy, kesopanan, rasa hormat, perhatian, dan keadilan penyedia layanan ketika berhubungan dengan konsumen. Universitas Sumatera Utara 10 Di antara sepuluh dimensi kualitas layanan di atas, menurut Parasuraman, et al. 1988 ada yang saling tumpang tindih, sehingga disodorkan lima dimensi yang lebih sederhana, yaitu: 1. Tangibles berwujud, yaitu bukti fisik dan menjadi bukti awal yang bisa ditunjukkan oleh organisasi penyedia layanan yang ditunjukkan oleh tampilan gedung, fasilitas fisik, pendukung, perlengkapan, dan penampilan pekerja. 2. Reliability kehandalan, yaitu kemampuan penyedia layanan memberikan layanan yang dijanjikan dengan segera, akurat, dan memuaskan. 3. Responsiveness daya tanggap, yaitu para pekerja yang memberikan jaminan bahwa mereka bisa memberikan layanan dengan baik. 4. Assurance jaminan, yaitu pengetahuan dan kecakapan para pekerja yang memberikan jaminan bahwa pelanggan bisa memberikan layanan dengan baik. 5. Emphaty empati, yaitu para pekerja mampu menjalin komunikasi interpersonal dan memahami kebutuhan pelanggan.

2.2 Kepuasan Pelanggan

Kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan adalah respon pelanggan terhadap evaluasi ketidaksesuaiandiskomfirmasi yang dirasakan antara harapan sebelumnya atau norma kinerja lainnya dan kinerja aktual produk yang dirasakan setelah pemakaiannya.Kepuasan pelanggan ditentukan oleh berbagai jenis pelayanan yang didapatkan oleh pelanggan selama menggunakan beberapa tahapan pelayanan tersebut.Ketidakpuasan yang diperoleh pada tahap awal pelayanan menimbulkan persepsi berupa kualitas pelayanan yang buruk untuk tahap selanjutnya, sehingga pelanggan merasa tidak puas dengan pelayanan secara keseluruhan. Universitas Sumatera Utara 11 Menurut Irawan 2007, terdapat lima komponen yang dapat mendorong kepuasan pelanggan, yaitu: 1. Kualitas produk Kualitas produk mencakup enam elemen, yaitu: performance, durability, feature, reliability, consistency, dan design. Setelah membeli dan menggunakan suatu produk, pembeli akan merasa puas bila ternyata kualitas produknya baik atau berkualitas. 2. Kualitas pelayanan Salah satu konsep service quality adalah sangat tergantung dari tiga faktor, yaitu: sistem, teknologi, dan manusia. Berdasarkan konsep servqual, komponen ini mempunyai banyak dimensi, yaitu: reliability, responsiveness, assurance, empathy, dan tangible. 3. Faktor emosional Kepuasan konsumen yang diperoleh pada saat menggunakan suatu produk yang berhubungan dengan gaya hidup. Kepuasan pelanggan didasari atas rasa bangga, rasa percaya diri, simbol sukses, dan sebagainya. 4. Harga Komponen harga sangat penting karena dinilai mampu memberikan kepuasan yang relatif besar dalam industri ritel. Harga yang murah akan memberikan kepuasan bagi pelanggan yang sensitif terhadap harga karena pelanggan akan mendapatkan value for money yang tinggi. Universitas Sumatera Utara 12 5. Kemudahan. Komponen ini berhubungan dengan biaya untuk memperoleh produk atau jasa. Pelanggan akan semakin puas apabila relatif mudah, nyaman, dan efisien dalam mendapatkan produk atau pelayanan. Selain hal-hal yang mendorong kepuasan pelanggan tersebut, yang perlu diperhatikan sebagai pemasok produk atau jasa adalah persepsi dan harapan pelanggan. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi presepsi dan harapan pelanggan adalah: 1. Kebutuhan dan keinginan yang berkaitan dengan hal-hal yang dirasakan pelanggan ketika ia sedang mencoba melakukan transaksi dengan produsenpemasok produk. Jika pada saat itu kebutuhan dan keinginannya besar, harapan pelanggan akan tinggi, demikian pula sebaliknya. 2. Pengalaman masa lalu terdahulu ketika mengkonsumsi produk dari perusahaan maupun pesaing-pesaingnya. Pengalaman dari teman-teman, di mana pelanggan akan menceritakan kualitas produk yang akan dibeli oleh pelanggan itu. Hal ini jelas mempengaruhi persepsi pelanggan terutama pada produk-produk yang dirasakan berisiko tinggi. 3. Komunikasi melalui iklan dan pemasaran juga mempengaruhi persepsi pelanggan.

2.3 Persepsi

Persepsi terjadi berdasarkan pengalaman masa lalu, setelah konsumen merasakan sesuatu terhadapapa yang diterimanya dan mengambil suatu kesimpulan dalam pikirannya untuk menilai apa yang dialaminya tersebut. Hasil pengamatan dari individu Universitas Sumatera Utara 13 dari pengalaman masa lalu terhadap suatu produk akan membentuk suatu pandangan tertentu terhadap suatu produk, yang akan menciptakan proses persepsi dalam perilaku pembelian oleh konsumen. Kualitas yang baik diukur berdasarkan sudut pandang atau persepsi pelanggan,bukan dari sudut penyedia jasa. Keputusan pemilihan jasa oleh penggguna jasa sangat depengaruhi oleh persepsinya terhadap produk atau jasa yang ditawarkan, oleh sebab itu penyedia jasa haruslah benar-benar memperhatikan apa yang dipersepsikan konsumen terhadap produk jasa yang diberikannya.

2.4 Harapan Ekspetasi

Harapan merupakan suatu dorongan yang kuat atau keinginan pengguna jasa,seperti perasaan mereka tentang apa yang seharusnya ditawarkan oleh penyedia jasa lebih dari apa yang sebenarnya akan ditawarkan oleh penyedia jasa tersebut parasuraman,1990. Persepsi dan harapan pelanggan suatu produk atau jasa dapat diukur, sehingga pihak penyedia produk atau jasa dapat mengetahui apa yang dirasakan oleh pelanggan. Metode penelitian yang akan dilakukan adalah dengan menggunakan metode survei. Pengukurannya dilakukan dengan cara berikut: a. Pengukuran dilakukan secara langsung melalui interview dengan menggunakan kuesioner kepada pasien. b. Kuesioner berisikan pertanyaan-pertanyaan dengan menggunakan skala ordinal mengenai harapan dan kinerja yang terkait dengan atribut yang ada. Universitas Sumatera Utara 14 c. Responden diminta menilai seberapa besar harapan mereka terhadap suatu atribut tertentu dan seberapa besar yang dirasakan terhadap atribut tersebut. d. Responden diminta merangking elemen atau atribut penawaran dari pertanyaan- pertanyan yang ada berdasarkan derajat kepentingan setiap elemen dan seberapa baik kinerja perusahaan pada masing-masing elemen.

2.5 Teori Fuzzy

Pencetus gagasan logika fuzzy adalah Lotfi A. Zadeh 1965 dari California University di Berkeley 1965, 1969. Kemampuan set fuzzy untuk mengekspresikan tingkat perubahan dari keanggotaan dan sebaliknya mempunyai kegunaan sangat luas. Tidak hanya merepresentasikan pengukuran ketidakpastian, tetapi juga merepresentasikan konsep kesamaran fuzziness. Lebih jauh menurut Marimin 2002 sistem fuzzy merupakan penduga numerik yang terstruktur dan dinamik. Sistem ini mempunyai kemampuan mengembangkan sistem intelijen dalam lingkungan yang tidak pasti dan tidak tepat. Logika fuzzy merupakan bagian dari logika Boolean, yang digunakan untuk menangani konsep derajat kebenaran antara benar dan salah Yanif, dkk, 2011. Teori logika fuzzy memberikan sarana untuk mempresentasikan ketidakpastian dan merupakan alat yang sangat bagus untuk pemodelan ketidakpastian yang berhubungan dengan kesamaran, ketidakpastian dan kekurangan informasi mengenai elemen tertentu dari problem yang dihadapi. Kekuatan yang mendasari teori set fuzzy adalah menggunakan variabel linguistik daripada variabel kuantitatif untuk mempresentasikan konsep yang tidak presesi. Set fuzzy merupakan suatu set yang mengandung elemen-elemen yang mempunyai derajat Universitas Sumatera Utara 15 keanggotaan yang berbeda-beda dan sangat kontra dengan set klasik crisp, karena anggota set crisp tidak akan menjadi anggota kecuali apabila keanggotaannya penuh dalam set tersebut, sedangkan dalam set fuzzy untuk dapat menjadi anggota tidak perlu lengkap Juniarsa, 2011.

2.6 Himpunan Kabur Fuzzy Set

Himpunan tegas yaitu himpunan yang terdefinisi secara tegas dalam arti bahwa untuk setiap elemen dalam semestanya selalu dapat ditentukan secara tegas apakah ia merupakan anggota dari himpunan itu atau tidak. Dengan perkataan lain, terdapat batas yang tegas antara unsur-unsur yang tidak mrupakan anggota dari suatu himpunan. Tetapi dalam kenyataannya tidak semua himpunan terdefinisi secara tegas. Misalnya himpunan orang yang tinggi, tidak bisa ditentukan secara tegas apakah seseorang adalah tinggi atau tidak. Jika didefinisikan orang yang tingginya lebih besar atau sama dengan 1,75 meter, maka orang yang tingginya 1,74 meter menurut definisi tersebut termasuk orang yang tidak tinggi. Sulit menerima bahwa orang yang tingginya 1,74 meter itu termasuk orang yang tinggi. Hal itu menunjukkan bahwa memang batas antara kelompok orang tinggi dan kelompok orang tidak tinggi tidak dapat ditentukan secara tegas. Untuk mengatasi permasalahan himpunan dengan batas yang tidak tegas itu, Zadeh mengaitkan himpunan semacam itu dengan suatu fungsi yang menyatakan derajat kesesuaian unsur-unsur dalam semestanya dengan konsep yang merupakan syarat keanggotaan himpunan tersebut. Fungsi itu disebut fungsi keanggotaan dan nilai fungsi itu disebut derajat keanggotaan suatu unsur dalam himpunan itu, yang disebut himpunan kabur fuzzy set. Dengan demikian setiapunsur dalam semesta wacananya mempunyai Universitas Sumatera Utara 16 derajat keanggotaan tertentu dalam himpunan tersebut. Derajat keanggotaan dinyatakan dengan suatu bilangan real dalam selang tertutup [0,1]. Dengan perkataan lain, fungsi keanggotaan dari suatu himpunan kabur dalam semesta adalah pemetaan dari ke selang [0,1], yaitu [0,1]. Nilai fungsi x menyatakan derajat keanggotaan unsur dalam himpunan kabur . Nilai fungsi sama dengan 1 menyatakan keanggotaan penuh, dan nilai fungsi sama dengan 0 menyatakan sama sekali bukan anggota himpunan kabur tersebut. Maka himpunan tegas juga dapat dipandang sebagai kejadian khusus dari himpunan kabur, yaitu himpunan kabur yang fungsi keanggotaannya hanya bernilai 0 atau 1 saja. Jadi fungsi keanggotaan dari suatu himpunan tegas Adalam semesta adalah pemetaan dari ke himpunan { }yang tidak lain daripada fungsi karakteristik. Secara matematis suatu himpunan kabur A dalam semesta wacana X dapat dinyatakan sebagai himpunan pasangan terurut; { | } di mana adalah fungsi keanggotaan dari himpunan kabur A , yang merupakan suatu pemetaan dari himpunan semesta X ke selang tertutup [0,1]. Apabila semesta X adalah himpunan yang kontinu, maka himpunan kabur seringkali dinyatakan dengan Di mana lambang di sini bukan lambang integral seperti yang dikenal dalam kalkulus, tetapi melambangkan keseluruhan unsur-unsur bersama dengan derajat keanggotaannya dalam himpunan kabur Apabila semsta X adalah himpuman yang diskret maka himpunan kabur seringkali dinyatakan dengan Universitas Sumatera Utara 17 x di mana lambang di sini tidak melambangkan operasi jumlahan seperti yang dikenal dalam aritmatika, tetapi melambangkan keseluruhan unsur-unsur bersama dengan derajat keanggotaannya dalam himpunan kabur .

2.7 MetodePenalaran Fuzzy

Dalam Metode penalaran fuzzy ada beberapa Metode yang digunakan, yaitu metode Tsukamato, metode Mamdan, metode Sugeno dan metode servqual . Pada metode Tsukamato, setiap konsekuen pada aturan yang berbentukIF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas berdasarkan predikat. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot. Penalaran metode Sugeno hampir sama dengan penalaran Mamdani yang sering dikenal dengan metode Max-Min, hanya saja output sistem tidak berupa himpunanfuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985. Perbedaan antara Metode Mamdani dan Metode Sugeno ada pada konsekuen. Metode Sugeno menggunakan konstanta atau fungsi matematika dari variabel input : jika a adalah dan b adalah ,maka c adalah = f a,b Dengan a, b dan c adalah variabel linguistik, dan himpunan fuzzy ke-i untuk a dan b, dan f a,b adalah fungsi matematik.Model Sugeno merupakan usaha untuk mengembangkan pendekatansistematis untuk membangun aturan samar atau fuzzy dari himpunan datamasukan dan keluaran. Aturan Fuzzy – Sugeno biasanya didefenisikan sebagai: Universitas Sumatera Utara 18 JIKA x adalah A DAN y adalah B MAKA . Dengan A dan B adalah himpunan fuzzy pada anteseden, dan merupakan fungsi crisp konsekuen. Menurut Cox 1994 metode Fuzzy – Sugeno terdiri dari dua jenis,yaitu: a. Model Fuzzy – Sugeno orde nol Secara umum bentuknya adalah:Jika x1 adalah A1, x2 adalah A2, x3 adalah A3 ... …xi adalah Ai maka z = k b. Model Fuzzy – Sugeno orde satu Secara umum bentuknya adalah:Jika x1 adalah A1 x2 adalah A2 x3 adalah A3 ... … xi adalahAi maka Dengan A1 adalah himpunan Fuzzy ke-i sebagai antiseden, konstanta tegas ke-i dan konstanta pada konsekuen. Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami himpunan fuzzy, yaitu: 1. Variabel fuzzy Variabel fuzzy merupakan suatu lambang atau kata yang menunjuk kepada suatu yang tidak tertentu dalam sistem fuzzy. Contoh: Berikut ini adalah contoh-contoh variabel dikaitkan dengan himpunan: a. Variabel produksi terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy, yaitu: himpunan fuzzy bertambah dan himpunan fuzzy berkurang. b. Variabel permintaan terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy, yaitu: Universitas Sumatera Utara 19 himpunan fuzzy naik dan himpunan fuzzy turun. c. Variabel persediaan terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy, yaitu: himpunan fuzzy sedikit dan himpunan fuzzy banyak. 2. Himpunan fuzzy Himpunan fuzzy merupakan suatu kumpulan yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Himpunan fuzzymemiliki 2 atribut, yaitu: a. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang memiliki suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa, seperti: muda, parobaya, tua. b. Numeris, yaitu suatu nilai angka yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel seperti : 5, 10, 15, dan sebagainya. 3. Semesta pembicaraan Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. 4. Domain Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Universitas Sumatera Utara 20 Contoh: · Himpunan fuzzy muda = [0,45], artinya seseorang dapat dikatakan muda dengan umur antara 0 tahun sampai 45 tahun. Suatu himpunan Fuzzy dikatakan memiliki bentuk normal maksimum Maximum Normal Form jika paling sedikit satu elemennya memiliki nilai keanggotaan nol 0. Suatu himpunan fuzzy dikatakan memiliki bentuk normal minimum Minimum Normal Form jika paling sedikit satu elemennya memiliki nilai keanggotaan satu 1.

2.8 Fungsi Keanggotaan Membership Function

Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya disebut derajat keanggotaan yang memiliki interval antara 0 sampai 1 Kusumadewi, 2002. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan antara lain: 1. Representasi linear. Pada representasi linear, permukaan digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Universitas Sumatera Utara 21 Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linear. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaaan nol [0] bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi. Gambar 2.1 Representasi Naik Fungsi Keanggotaan: { keterangan: = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu = nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy Kedua, merupakan kebalikan pertama. Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah. Universitas Sumatera Utara 22 Gambar 2.2 Representasi Turun Fungsi Keanggotaan: keterangan: = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy 2. Representasi kurva segitiga. Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis linear seperti terlihat pada Gambar dibawah ini: Universitas Sumatera Utara 23 Gambar 2.3 Representasi Kurva Segitiga Fungsi Keanggotaan: { keterangan: = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy. 3. Representasi kurva trapesium. Kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1. Universitas Sumatera Utara 24 Gambar 2.4 Representasi Trapesium Fungsi Keanggotaan: { keterangan: = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan satu = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan satu = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy 4. Representasi kurva bentuk bahu. Kurva bahu adalah kurva yang yang merepresentasikan bukan hanya satu buah himpunan, melainkan terdiri dari beberapa himpunan. Berbeda dengan kurva segitiga dan kurva trapesium yang merepresentasikan menjadi salah satu himpunannya saja. Intinya pada kurva bentuk bahu ini memiliki bahu di sebelah kiri dan sebelah kanannya. Universitas Sumatera Utara 25 Gamabar 2.5 Representasi Bentuk Bahu Fungsi Keanggotaan: { keterangan: = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy. 5. Representasi kurva-s Kurva pertumbuhan dan penyusutan merupakan kurva-S atau sigmoid yang berhubungan dengan kenaikan dan penurunan permukaan secara tak linear. Kurva-S untuk pertumbuhan akan bergerak dari sisi paling kiri nilai keanggotaan = 0 ke sisi paling kanan nilai keanggotaan = 1. Fungsi keanggotaannya akan tertumpu pada 50 nilai keanggotaannya yang sering disebut dengan titik infleksi. Universitas Sumatera Utara 26 6. Representasi kurva bentuk lonceng. Untuk merepresentasikan bilangan fuzzy, biasanya digunakan kurva berbentuk lonceng. Kurva berbentuk lonceng ini terbagi atas 3 kelas, yaitu: himpunan fuzzy PI, beta, dan Gauss.

2.9 Fuzzy Servqual Service Quality

Untuk mengukur nilai kesenjangan persepsi dan harapan, hasil dari kuesioner perlu diolah dengan metode Fuzzy-Servqual. Fuzzy-Servqual berguna untuk memberikan nilai yang lebih tepat kepada peneliti karena adanya subjektivitas responden dalam pengisian kuesioner. Contohnya seorang responden memilih pilihan setuju, apakah pilihan tersebut cenderung ke arah cukup atau ke sangat setuju. Hal ini menyebabkan perbedaan tingkat penilaian. Oleh sebab itu, untuk mengatasi subjektivitas responden tersebut maka digunakan metode Fuzzy-Servqual. Proses perhitungan pada Fuzzy-Servqual terdiri dari fuzzyfikasi dan defuzzyfikasi.Fuzzyfikasi yaitu penentuan Triangular Fuzzy Number TFN dan defuzzyfikasi merupakan penentuan nilai crisp fuzzy. Triangular Fuzzy Number TFN merupakan range nilai dari bobot jawaban responden. TFN terdiri dari tiga nilai batas yaitu nilai batas bawah a, nilai tengah b dan nilai batas atas c. Setiap pilihan diberikan range nilai yang akan dihitung menggunakan rumus untuk menentukan TFN. Berikut merupakan rumus untuk menentukan Triangular Fuzzy Number TFN Suharyanta dan Ayunin, 2012: Universitas Sumatera Utara 27 Perhitungan fuzzifikasi data persepsi responden dilakukan dengan menggunakan langkah awalnya adalah mencari nilai untuk tiap kriteria dengan cara sebagai berikut: Nilai batas atas : Nilai tengah : Nilai batas bawah : Keterangan : i= atribut 1,2,3,......,m Nilai batas tengah diperoleh dari jumlah data dibagi dengan banyaknya data pada setiap pilihan jawaban tidak penting, kurang penting, cukup penting, penting, sangat penting.Untuk nilai batas bawah merupakan nilai minimal dari data jawaban responden, sedangkan nilai batas atas merupakan nilai maksimal dari data jawaban responden. Rata-rata nilai , , tersebut merupakan nilai defuzzifikasi yang diformulasikan sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara 28 Nilai crisp fuzzy inilah yang akan digunakan pada perhitungan selanjutnya yaitu menghitung kesenjangan persepsi dan harapan pengguna. Di mana skor persepsi dan skor harapan merupakan nilai crisp fuzzy persepsi dan nilai crisp fuzzy harapan. Selanjutnya, apabila skor service quality bernilai negatif maka hal tersebut menunjukkan adanya kesenjangan antara persepsi dan harapan pengguna.

3.0 Service Quality Gap

Harapan seorang pelanggan terhadap kualitas layanan sangat dipengaruhi oleh informasi yang diperoleh.Sumber informasi tersebut dapat berasal dari internal maupun eksternal.Sumber informasi internal misalnya pengalaman masa lalu. Sumber informasi eksternal merupakan informasi dari luar, misalnya pelanggan lain melalui mulut ke mulut atau pemasar melalui promosiiklan. Harapan pelanggan terhadap layanan yang dijabarkan ke dalam lima dimensi kualitas layanan harus bisa dipahami dan diupayakan untuk diwujudkan. Layanan yang diterima tapi tidak sesuai dengan layanan yang diharapkan itulah yang menimbulkan kekecewaan. Selisih antara persepsi dengan harapan disebut dengan “gap” atau kesenjangan kualitas layanan, yang dirumuskan sebagai berikut Purnama, 2006: Persepsi – Harapan = Gap 1. Jika gap positif Pers epsi Harapan maka layanan dikatakan “surprise” dan memuaskan. Universitas Sumatera Utara 29 2. Jika gap nol Persepsi = Harapan maka layanan dikatakan berkualitas dan memuaskan. 3. Jika gap negatif Persepsi Harapan maka layanan dikatakan tidak berkualitas dan tidak memuaskan. Universitas Sumatera Utara 1

BAB 1 PENDAHULUAN

1. Latar Belakang

Seiring semakin tingginya tingkat pendidikan, ilmu pengetahuan, pesatnya teknologi kedokteran serta kondisi sosial ekonomi masyarakat, kesadaran tentang pentingnya kesehatan dalam masyarakat semakin meningkat pula. Hal ini mengakibatkan kebutuhan dan tuntutan masyarakat tarhadap pelayanan kesehatan yang berkualitas menjadi salah satu kebutuhan dasar, dimana pelayanan jasa kesehatan yang berkualitas sangat diharapkan oleh masyarakat. Pemerintah telah berusaha memenuhi kebutuhan masyarakat akan pelayanan kesehatan dengan mendirikan beberapa rumah sakit dan puskesmas diseluruh wilayah indonesia. Namun, sampai saat ini usaha pemerintah tersebut masih tidak dapat memenuhi harapan masyarakat. Banyak anggota masyarakat yang mengeluh dan merasa tidak puas dengan kualitas pelayanan yang diberikan oleh rumah sakit pemerintah ataupun puskesmas. Keluhan-keluhan pasien belum dapat dijadikan ukuran untuk melakukan perbaikan. Pihak rumah sakit harus mengetahui terlebih dahulu secara pasti keinginan dan kebutuhan serta sejauh mana kepuasan konsumen terhadap pelayanan yang diberikan rumah sakit selama ini, sehingga dapat diketahui dengan pasti faktor-faktor apa saja yang menyebabkan penurunan pasien. Hal ini untuk menghindari kekeliruan dalam melakukan perbaikan akibat adanya perbedaan persepsi antara pihak rumah sakit dan pasien. Keinginan pasien belum tentu sama dengan apa yang dimaksud dan dipahami oleh pihak rumah sakit. Informasi dari pasien tersebut digunakan Universitas Sumatera Utara 2 untuk meningkatkan kulitas jasapelayanan dengan menentukan prioritas perbaikanpeningkatan kualitas jasa yang semestinya di dahulukan. Metode fuzzy merupakan metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dimana deskripsi aktivitas, penelitian dan penilaian bersifat subyektif, tidak pasti dan tidak tepat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pendekatan servqual yang dikombinasikan dengan teori fuzzy agar pengukuran persepsi dan harapan dari pelanggan dapat diukur dengan tepat. Berdasarkan uraian tersebut terdapat metode yang dapat digunakan untuk mengukur kualitas pelayanan yaitu metode servqual service quality. Servqual adalah alat yang digunakan untuk mengukur persepsi dan harapan pelanggan serta kesenjangan yang ada dalam model kualitas jasa. Dalam penilaian persepsi dan ekspektasi pada metode servqual mengahasilkan penilaian responden yang bersifat subyektif dan bias. Alasan inilah yang menjadikan penulis memilih judul ‘’ Peningkatan Kualitas Pelayanan Jasa Kesehatan Di Instlasi Rawat Inap Dengan Metode Fuzzy Servqual Service Quality di Rumah Sakit Sibuhuan’’.

2. RumusanMasalah