4. Customer Satisfication Index CSI merupakan indeks kepuasanyang dirasakan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan perusahaan.Nilai indeks CSI
didapatkan dari Customer Satisfication Survey yang telah dilakukan oleh perusahaan pada 5 area operasi. Customer Satisfication Indeks CSI dihitung
dengan cara meminta responden untuk memilih dari salah satu lima skala likertyang telah ditentukan terlebih dahulu yang menggambarkan tingkat
kepuasan mereka terhadap pelayanan yang diberikan yaitu tarif dengan harga murah, jangkauan area yang luas, jaringan yang kuat serta dan kecepatan
download yang cepat. Pelayanan operator yang ramah CSI merupakan indeks kepuasan terboboti karena dilakukan dengan memberikan bobot jumlah responden
dengan angka skala yang dipilihnya yaitu Disini digunakan sakala likert yatu 1 sangat tidak puas, 2tidak puas, 3biasa aja, 4puas, 5sangat puas. jJadi nilai
SI diantaranya menunjukkan derajat kepuasan relatif. Sebagai contoh, Costumer Satisfication Survey dari kepuasan customer terhadap pelayanan-pelayanan yang
diberikan PT.TelkomSpeedy untuk area NAD yaitu sebesar 96.32 nilai ini diperoleh dari hasil Costumer Satisfication Index CSI untuk masing-masing
DMU atau area operasi dapat dilihat pada tabel 5.5. dibawah ini.
Tabel 5.5 Costumer Satisfication Index CSI pada masing-masing DMU
NO DMU Decission Making Unit Costumer Satisfication Index CSI
1 2
3 4
5 NAD
Medan Batam
Pekan Baru Palembang
96.32 93.57
86.86 91.78
94.06 Sumber : TelkomSpeedy Area Operasi Medan
5. Kemampuan jaringan pada penelitian ini didefinisikan sebagai kenyamanan customer dalam menggunakan internet tanpa terjadi kelambatan akses jaringan
maupun putusnya jaringan internet.
Tabel 5.6. Kemampuan Jaringan pada masig-masing DMU Decission Making Unit
NO DMU
Decission Making Unit
Success Attempt
Kemampuan Jaringan
1 2
3 4
5 NAD
Medan Batam
Pekan Baru Palembang
2.211.745 56.021.427
8.126.325 22.619.408
55.735.026 2.235.932
56.820.112 8.226.650
22.877.654 57.522.100
98.92 98.59
98,78 98.87
96.89
Sumber : TelkomSpeedy Area Operasi Medan 6. Averege Revenue Per Unit ARPU sebagai rata-rata pemakaian pulsa oleh
customer pada 5 area operasi. Sebagai contoh, Averege Revenue Per Unit ARPU atau rata-rata pemakaian pulsa untuk TelkomSpeedy diarea NAD yitu
sebesar Rp 178.281 setiap bulannya. Averege Revenue Per Unit ARPU pada masing-masing DMU atau area operasi dapat dilihat pada tabel 5.7. dibawah ini
Tabel 5.7. Averege Revenue Per Unit ARPU pada masing-masing DMU NO DMU
Decission Making Unit Averege Revenue Per Unit ARPU
Rupiah
1 2
3 4
5 NAD
Medan Batam
Pekan Baru Palembang
178.281 158.953
240.094 231.187
179.370 Sumber : TelkomSpeedy Area Operasi Medan
5.2 Pengolahan Data
5.2.1 Pengelompkkan Variabel Input dan Output
Variabel yang mempengaruhi efisiensi proses pelayanan Telkomspeedy dikelompokkan kedalam dua kategori yaotu variabel input dana variabel output.
Adapun variabel input dan output efisiensi proses pelayanan Telkomspeedy adalah sebagai berikut :
1. Variabel input dan output efisiensi proses pelayanan Telkomspeedy pada penelitian ini adalah data priode 3 bulan terakhir yaitu bulan oktober 2013 sampai
bulan desember 2013. Variabel input dan output efisiensi proses pelayanan Telkomspeedy dapat dilihat pada tabel 5.8. sebagai berikut :
Tabel 5.8. Variabel Input dan Output Efisiensi Proses Pelayanan Telkomspeedy
NO DMU
Descision Making Unit INPUT x
OUTPUTy
Jumlah BTS
Rata-Rata Waktu
Perbaikan Jam Jumlah
Customer yang Puas
Orang Average Revenue Per Unit
ARPU Rupiah Kemampuan
Jaringan Costumer
Satisication Index CSI
J X
1
X
2
X
3
Y
1
Y
2
Y
3
1 2
3 4
5 NAD
Medan Batam
Pekan Baru Palembag
135 120
102 125
98
3 5
4 5
3
39.866 101.460
46.681 46.291
64.439
178.281 158.953
240.094 231.187
179.370
98 98
98 98
96
96 93
87 92
94
Sumber : Rekapitulasi Variabel Input dan Output
5.2.2. Pembuatan Model DEA
Mengidentifikasi model dilakukan berdasarkan spesifikasi model dan sifat dari input dan output data.
Dengan formulasi linear programming sebagai berikut :
Maximize ∑
1 Subject to
∑ ∑
2 ∑
3
y
r
0,r = 1,2,3 ……..s
4 x
r
0,i = 1,2,3 …….m
5 j= 1,2,3,..n
6 Keterangan :
u
r
= Nilai bobot output v
i
= Nilai bobot input y
rj0
= Nilai output yang diamati dengan tipe ke-r dari DMU yang diuji x
ij0
= Nilai input yang diamati dengan tipe ke-r dari DMU yang diuji y
rj
= Nilai output yang diamati dengan tipe ke-r dari DMU ke-j
7
x
ij
= Nilai input yabg diamati dengan tipe ker dari DMU Ke-j j
= DMU yang diperbandingkan Z
= DMU yang diuji s
= Jumlah output yang dihasilkan m
= Jumlah input yang digunakan n
=Jumlah DMU yang aan diuji
5.2.2.1. Produk TelkomSpeedy
Pembuatan model DEA untuk Telkomspeedy dengan produk Speedy adalah sebagai betrikut :
7
Ramanathan, R. An Introduction Data Envelopment Analysis. Pages 25-26
1. Bentuk formulasi program liner area operasi NAD atau DMU
1
adalah sebagai berikut :
Maximize ∑
1 Subject to
∑ ∑
2 ∑
3
y
r
0,r = 1,2,3 ……..s
4 x
r
0,i = 1,2,3 …….m
5 j= 1,2,3,..n
6 Maka diperoleh,
Max 178281 y
1
+ 98 y
2
+ 96 y
3
Subject to 178281 y
1
+ 98 y
2
+ 96 y
3
– 135 x
1
– 3 x
2
– 39866 x
3
158953 y
1
+ 98 y
2
+ 93 y
3
– 120 x
1
– 6 x
2
– 101460 x
3
240094 y
1
+ 98 y
2
+ 87 y
3
– 102 x
1
– 4 x
2
– 46681 x
3
231187 y
1
+ 98 y
2
+ 92 y
3
– 125 x
1
– 5 x
2
– 46291 x
3
179370 y
1
+ 96 y
2
+ 94 y
3
– 98 x
1
– 3 x
2
– 64439 x
3
135 x
1
+ 3 x
2
+ 39866 x
3
= 1
2. Bentuk formulasi program liner area operasi Medan atau DMU
2
adalah sebagai berikut :
Max 158953 y
1
+ 98 y
2
+ 93 y
3
Subject to 178281 y
1
+ 98 y
2
+ 96 y
3
– 135 x
1
– 3 x
2
– 39866 x
3
158953 y
1
+ 98 y
2
+ 93 y
3
– 120 x
1
– 6 x
2
– 101460 x
3
240094 y
1
+ 98 y
2
+ 87 y
3
– 102 x
1
– 4 x
2
– 46681 x
3
231187 y
1
+ 98 y
2
+ 92 y
3
– 125 x
1
– 5 x
2
– 46291 x
3
179370 y
1
+ 96 y
2
+ 94 y
3
– 98 x
1
– 3 x
2
– 64439 x
3
120 x
1
+ 5 x
2
+ 101460 x
3
= 1
3. Bentuk formulasi program liner area operasi Batam atau DMU
3
adalah sebagai berikut :
Max 240094 y
1
+ 98 y
2
+ 87 y
3
Subject to 178281 y
1
+ 98 y
2
+ 96 y
3
– 135 x
1
– 3 x
2
– 39866 x
3
158953 y
1
+ 98 y
2
+ 93 y
3
– 120 x
1
– 6 x
2
– 101460 x
3
240094 y
1
+ 98 y
2
+ 87 y
3
– 102 x
1
– 4 x
2
– 46681 x
3
231187 y
1
+ 98 y
2
+ 92 y
3
– 125 x
1
– 5 x
2
– 46291 x
3
179370 y
1
+ 96 y
2
+ 94 y
3
– 98 x
1
– 3 x
2
– 64439 x
3
102 x
1
+ 4 x
2
+ 46681 x
3
= 1
