Analisis Kepuasan Pasien Terhadap Pelayanan RSU Sundari Dengan Metode Fuzzy Service Quality
BAB 2
LANDASAN TEORI
2. 1
Kualitas
Kualitas adalah suatu kondisi dinamis yang berkaitan dengan produk, pelayanan,
orang, proses dan limgkungan yang memenuhi atau melebihi apa yang
diharapakan produk 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:
1. Kualitas fungsi, yang menkankan bagaimana layanan dilaksanakan, terdiri
dari: dimensi kontak dengan konsumen, sikap dan prilaku, 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 Zeitthaml, Berry dan Parasuraman (1985) kualitas layanan dapat
dilihat dari 10 dimensi, yaitu:
1. Communication, penggunaan bahsa komunikasi yang bisa dipahami
konsumen.
2. Credibility, kepercayaan konsumen terhadap penyedia layanan.
Universitas Sumatera Utara
3. Security, keamanan konsumen, bebas resiko, bahaya, dan keraguraguan.
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 kemampauan 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.
Diantara sepuluh dimensi kualitas layanan diatas, 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 pelayanan yang ditunjukkan oleh
tampilan gedung, fasilitas fisik, pendukung, perlengkapan dan penampilan
pekerja.
2. Reliability (kehandalan), yaitu kemampuan penyedia layanan memberikan
layanan yang dijanjinkan dengan segera, akurat, dan memuaskan.
3. Responsiveness (daya tanggap), yaitu para pekerja yang memberikan
jaminan bahwa mereka bisa memberikan layanan dengan baik.
Universitas Sumatera Utara
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
ketidaksesuaian/diskomfirmasi
yang
dirasakan
antara
harapan
sebelumnya (atau norma kinerja lainnya) dan kinerja akual produk yang dirasakan
setelah pemakaiannya. Kepuasan pelanggan ditentukan oleh berbagai jenis
pelanggan yang didapatkan oleh pelanggan selama menggunakan beberapa
tahapan pelayanan tersebut. Ketidakpuasan yang diperoleh pada tahap awal
pelayanan menimbulakan persepsi berupa kualitas pelayanan yang buruk untuk
tahap selanjutnya, sehingga pelanggan merasa tidak puas dengan pelayanan secara
keseluruhan.
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. Kualiatas 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, responveness,
assurance, empathy, dan tangible.
Universitas Sumatera Utara
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 kepuasaan bagi pelanggan yang sensitif terhadap harga karena
pelamggan akan mendapatkan value for money yang tinggi.
5. Kemudahan
Komponen ini berhubungan dengan biaya untuk memperoleh produk atau
jasa. Pelanggan akan semakin puas apabila relatif mudah, nyaman, dan
efisien dalam mendapatkan prodik atau pelayanan.
Selain hal-hal yang mendorong kepuasan pelanggan tersebut, yang perlu
diperhatikan sebagai produk atau jasa adalah persepsi dan harapan pelanggan.
Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi persepsi dan harapan pelanggan
adalah:
1. kebutuhan dan keinginan yang berkaitan dengan hal-hal yang dirasakan
pelanggan ketika ia sedang mencoba melakukan transaksi dengan
produsen/pemasok 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,
dimana 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.
Universitas Sumatera Utara
2.3
Persepsi
Persepsi terjadi berdasarkan pengalaman masa lalu, setelah konsumen merasakan
sesuatu terhadap apa yang diterimanya dan mengambil suatu kesimpulan dalam
pikiranya untuk menilai apa yang dialaminya tersebut. Hasilnya pengamatan dari
individu dari pengalaman masa lalu tehadap 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. Keputusam pemilihan jasa oleh
pengguna jasa sangat dipengaruhi oleh persepsinya terhadap produk atau jasa
yang ditawarkan, oleh sebab itu penyedia jasa haruslah benar-benar memperhakan
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. Pengukuran dilakukan dengan cara berikut:
a. Pengukuran dilakukan secara langsung melalui interview dengan
menggunakan kuesioner pasien.
b. Kuesioner berisikan pertanyaan-pertanyaan dengan menggunakan skala
ordinal mengenai harapan dan kinerja yang terkait dengan atribut yang
ada.
c. Responden diminta menilai seberapa besar harapan mereka terhadap
suatu atribut tertentu dan seberapa besar yang dirasakan terhadap atribut
tersebut.
Universitas Sumatera Utara
d. Responden diminta merangking elemen atau atribut penawaran dari
pertanyaan-pertanyaan 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
mengekspresikan
Berkeley
tingkat
(1965,
1969).
perubahan
dari
Kemampuan
keanggotaan
set
dan
fuzzy
untuk
sebalikanya
mempunyai kegunaan sangat luas. Tidak hanya merepsentasikan pengukuran
ketidakpastian, tetapi juga merepsentasikan 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 varaiabel linguistik
dari pada variabel kuantitaif untuk mempersentasikan konsep yang tidak presesi.
Set fuzzy merupakan suatu set yang mengandung elemen-elemen yang
mempumyai derajat. Keanggotaan yang berbeda-beda dan sangat kontra dengan
set klasik (crisp), karena anggota set crisp tidak akan menjadi anggota kecuali
apabila keanggotannya penuh dalam set tersebut, sedangkan dalam set fuzzy
untuk dapat menjadi anggota tidak perlu lengkap (Juniarsa, 2011).
Universitas Sumatera Utara
2.6
Himpunan Kabur (Fuzzy Set)
Himpunan tegas yaitu himpunan yang terdefenisi 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 merupakan anggota
dari suatu himpunan. Tetapi dalam kenyataanya tidak semua himpunan terdefinisi
secara tegas. Misalnya himpunan orang yang tinggi,tidak bisa ditentukan secara
tegas apakah seseorang adalah tinggi atau tidak. Jika didefenisikan orang yang
tingginya lebih besar atau sama dengan 1,75 meter, maka orang tingginya 1,74
meter menurut definis 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 dapat ditentukan secara tegas.
Untuk mengatasi permasalahan himpunan dengan batas yang tidak tegas itu,
Zadeh mengaitakan himpunan semacam itu dengan suatu fungsi yang menyatakan
derajat kesesuaian unsur-unsur dalam semestanya dengan konsep yang merupkan
syarat keanggotaan himpuanan 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 setiap unsur dalam
semesta wacananya mempunyai 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 A dalam semesta X adalah pemetaan
dari X ke selang [0,1], yaitu
: X→[0,1].
Nilai fungsi
(x) menyatakan derajat keanggotaan unsur x ϵ X dalam
himpunan kabur A. 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 keanggotanya
hanya bernilai 0 atau 1 saja. Jadi fungsi keanggotaan dari suatu himpunan tegas A
Universitas Sumatera Utara
dalam semesta X adalah pemetaan dari X ke himpunan {0,1} yang tidak lain dari
pada fungsi karateristik.
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 A sering kali
dinyatakan dengan:
Di mana lambang di sini bukan lambang integral seperti yang dikenal dalam
kalkulus, tetapi melambangkan keseluruhan unsur-unsur x ϵ X bersama dengan
derajat keanggotannya dalam himpunan kabur A apabila semesta X adalah
himpunan yang diskret maka himpunan kabur A sering kali dinyatakan dengan:
Di mana lambang di sini tidak melambangkan operasi jumlahan seperti yang
dikenal dalam aritmatika, tetapi melambangkan keseluruhan unsur-unsur x ϵ X
bersama dengan derajat keanggotannya dalam himpunan kabur A.
2.7
Metode Penalaran 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 berbentuk IF-THEN harus
direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotan
monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan
secara tegas berdasarkan predikat. Hasilnya diperoleh dengan menggunakan ratarata terbobot.
Universitas Sumatera Utara
Penalaran metode Sugeno hampir sama dengan penalaran Mamdani yang
sering kali dikenal dengan metode Max-Min hanya saja output sistem tidak berupa
himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linier. 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 pendekatan sistematis untuk membangun aturan samar
atau fuzzy dari himpunan data masukan dan keluaran. Aturan Fuzzy-Sugeno
biasanya didefeniskan sebagai:
JIKA x adalah A DAN y adalah B MAKA z = f(x,y), Dengan A dan B adalah
himpunan fuzzy pada anteseden, dan z = f(x,y) merupakan fungsi crips konsekuen.
Menurut Cox (1994) metode Fuzzy-Sugeno terdiri dari dua jenis, yaitu:
a. Model Fuzzy-Sugeno orde nol
Secara umum bentuknya adalah:Jika (x1adalah A1), (x2 adalahA2), (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 adalah Ai) maka z =
Dengan A1 adalah himpunan Fuzzy ke-1 sebagai antiseden,
konstanta
tegas ke-i dan q 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:
Universitas Sumatera Utara
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:
Himpunan fuzzy naik dan fuzzy turun.
c. Variabel persediaan terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy, yaitu:
Himpunan fuzzy sedikit dan himpunan fuzzy banyak.
2. Himpunan fuzzy
Himpunan merupakan suatu kumpulan yang mewakili suatu kondisi atau
keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Himpunan fuzzy memiliki 2
atribut, yaitu:
a.
Linguistik, yaitu penanaman 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
dioperasiakan dalam suatu variabel fuzzy.
4. Domain
Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam
semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.
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).
Universitas Sumatera Utara
Suatu himpunan Fuzzy dikatakan memiliki bentuk normal minimum (Minimum
Normal Form) jika paling sedikit satu elemenya 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 keanggotaan (disebut derajat keanggotaan) yang
memiliki interval antara 0 sampai 1(Kusumdewi, 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 linier
Pada representasi linier, permukaan digambarkan sebagai suatu garis lurus.
Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu
konsep yang kurang jelas.
Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linier. Pertama, kenaikan himpunan
dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke
kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.
1
µ{x}
0
a
Domain
b
Gambar 2.1 Representasi Naik
Universitas Sumatera Utara
Fungsi keanggotaan:
keterangan:
a=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol
b=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu
x=nilai input yang akan diubah kedalam 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.
1
µ(x)
0
a
domain
b
Gambar 2.2 Representasi Turun
Fungsi Keanggotaan:
b
0;
x
b
Universitas Sumatera Utara
Keterangan:
a=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaanya satu
b=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol
x=nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy
2.
Representasi kurva segitiga
Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linier) seperti
terlihat pada Gambar dibawah ini:
1
Derajat
keangotaan
µ{x}
0
a
b
c
Gambar 2.3 Representasi Kurva Segitiga
Fungsi Keanggotannya:
Keterangannya:
a=nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol
b=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu
c=nilai domainya terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol
Universitas Sumatera Utara
x=nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy.
3.
Repsentasi Kurva trapesium
Kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa
titik yang memiliki nilai keanggotaan1.
1
Derajat
Keanggotaan
µ{x}
0
a
b
c
d
Fungsi Keanggotaan:
Keterangan:
a= nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol
b= nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan satu
c= nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan satu
d= nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol
x= nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy
Universitas Sumatera Utara
4.
Repsentasi kurva bentuk bahu. Kurva bahu adalah kurva yang
merepresentasikan
bukan hanya satu buah himpunan, melainkan terdiri dari
beberapa himpunan. Berbeda dengan kurva segitiga dan kurva trapesium yang
merepsentasikan menjadi salah satu himpunanny saja. Intinya pada kurva bentuk
bahu ini memiliki bahu disebelah kiri dah sebelah kanannya.
1
0
Gambar 2.5 Representasi Bentuk Bahu
5.
Representasi kurva-s
Kurva pertumbuhan dan penyusutan merupakan kurva-S atau sigmoid yang
berhubungan
dengan kenaikan dan penurunan permukaan secara tak linier.
Kurva-S untuk pertumbuhan akan bergerak dari sisi paling kiri (nilai keanggotaan
= 0) ke sisi paling kanan (nilai keanggotaan = 1 ). Fungisi keanggotaanya akan
tertumpu pada 50% nilai keanggotaan yang sering disebut dengan titik infleksi.
6.
Representasi kurava 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. Hasila dari kuesioner
perlu diolah dengan metode Fuzzy-Servqual berguna untuk memberikan nilai
Universitas Sumatera Utara
yang lebih tepat kepada peneliti karena adanya subjektivitasnya responden dalam
pengisian kuesioner. Contohnya seorang responden memilih pilihan setuju,
apakah pilihan tersebut cenderung ke arah cukup atau ke sangat setuju. Hal ini
menyebabkan perbedaaan tingkat penilaian. Oleh sebab itu, untuk mengatasi
subjektivitas responden tersebut maka digunakan metode fuzzy-Servqual.
Proses perhintungan pada Fuzzy-Servqual terdiri dari fuzzyfikasi dan
defuzzyfikasi. Fuzzyfikasi yaitu penentuan Triangular Fuzzy Number (TFN) dan
defuzzyfikasi merupakan penentuan nilai crip fuzzy
Triangular Fuzzy Number (TFN) merupakan range nilai dari bobot jawaban
responden. TFN terdiri dati 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 A’yunin, 2012):
Perhitungan fuzzyfikasi data persepsi responden dilakukan dengan
menggunakan langkah awalnya adalah mencari nilai
,
dan
untuk tiap
kriteria dengan cara sebagai berikut:
Nilai batas atas
Nilai tengah
Nilai batas bawah
Keterangan: i= atribut (1,2,3,......m)
Nilai batas tengan
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
Universitas Sumatera Utara
maksimal dari data jawaban responden. Rata-rata nilai
,
, dan
tersebut
merupakan nilai defuzzifikasi yang diformulasikan sebagai berikut:
crisp fuzzy =
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 crips fuzzy persepsi dan nilai crips fuzzy
harapan. Selanjutnya, apabila skor service quality bernilai negatif maka hal
tersebut menunjukkan adanya kesenjangan antara persepsi dan harapan pengguna.
2.10 Service Quality Gap
Harapan seorang pelanggan terhadap kulitas layanan sangat dipengaruhi oleh
informasi yang diperoleh. Sumber 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 promosi/iklan. 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 (Persepsi > Harapan) maka layanan dikatakan “surprise” dan
memuaskan.
2. Jika gap nol (Persepsi = Harapan) maka layanan dikatakan berkualitas dan
memuaskan.
Universitas Sumatera Utara
3. Jika gap negatif (Persepsi < Harapan) maka layanan dikatakan tidak berkualitas
dan tidak memuaskan.
Universitas Sumatera Utara
LANDASAN TEORI
2. 1
Kualitas
Kualitas adalah suatu kondisi dinamis yang berkaitan dengan produk, pelayanan,
orang, proses dan limgkungan yang memenuhi atau melebihi apa yang
diharapakan produk 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:
1. Kualitas fungsi, yang menkankan bagaimana layanan dilaksanakan, terdiri
dari: dimensi kontak dengan konsumen, sikap dan prilaku, 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 Zeitthaml, Berry dan Parasuraman (1985) kualitas layanan dapat
dilihat dari 10 dimensi, yaitu:
1. Communication, penggunaan bahsa komunikasi yang bisa dipahami
konsumen.
2. Credibility, kepercayaan konsumen terhadap penyedia layanan.
Universitas Sumatera Utara
3. Security, keamanan konsumen, bebas resiko, bahaya, dan keraguraguan.
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 kemampauan 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.
Diantara sepuluh dimensi kualitas layanan diatas, 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 pelayanan yang ditunjukkan oleh
tampilan gedung, fasilitas fisik, pendukung, perlengkapan dan penampilan
pekerja.
2. Reliability (kehandalan), yaitu kemampuan penyedia layanan memberikan
layanan yang dijanjinkan dengan segera, akurat, dan memuaskan.
3. Responsiveness (daya tanggap), yaitu para pekerja yang memberikan
jaminan bahwa mereka bisa memberikan layanan dengan baik.
Universitas Sumatera Utara
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
ketidaksesuaian/diskomfirmasi
yang
dirasakan
antara
harapan
sebelumnya (atau norma kinerja lainnya) dan kinerja akual produk yang dirasakan
setelah pemakaiannya. Kepuasan pelanggan ditentukan oleh berbagai jenis
pelanggan yang didapatkan oleh pelanggan selama menggunakan beberapa
tahapan pelayanan tersebut. Ketidakpuasan yang diperoleh pada tahap awal
pelayanan menimbulakan persepsi berupa kualitas pelayanan yang buruk untuk
tahap selanjutnya, sehingga pelanggan merasa tidak puas dengan pelayanan secara
keseluruhan.
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. Kualiatas 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, responveness,
assurance, empathy, dan tangible.
Universitas Sumatera Utara
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 kepuasaan bagi pelanggan yang sensitif terhadap harga karena
pelamggan akan mendapatkan value for money yang tinggi.
5. Kemudahan
Komponen ini berhubungan dengan biaya untuk memperoleh produk atau
jasa. Pelanggan akan semakin puas apabila relatif mudah, nyaman, dan
efisien dalam mendapatkan prodik atau pelayanan.
Selain hal-hal yang mendorong kepuasan pelanggan tersebut, yang perlu
diperhatikan sebagai produk atau jasa adalah persepsi dan harapan pelanggan.
Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi persepsi dan harapan pelanggan
adalah:
1. kebutuhan dan keinginan yang berkaitan dengan hal-hal yang dirasakan
pelanggan ketika ia sedang mencoba melakukan transaksi dengan
produsen/pemasok 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,
dimana 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.
Universitas Sumatera Utara
2.3
Persepsi
Persepsi terjadi berdasarkan pengalaman masa lalu, setelah konsumen merasakan
sesuatu terhadap apa yang diterimanya dan mengambil suatu kesimpulan dalam
pikiranya untuk menilai apa yang dialaminya tersebut. Hasilnya pengamatan dari
individu dari pengalaman masa lalu tehadap 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. Keputusam pemilihan jasa oleh
pengguna jasa sangat dipengaruhi oleh persepsinya terhadap produk atau jasa
yang ditawarkan, oleh sebab itu penyedia jasa haruslah benar-benar memperhakan
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. Pengukuran dilakukan dengan cara berikut:
a. Pengukuran dilakukan secara langsung melalui interview dengan
menggunakan kuesioner pasien.
b. Kuesioner berisikan pertanyaan-pertanyaan dengan menggunakan skala
ordinal mengenai harapan dan kinerja yang terkait dengan atribut yang
ada.
c. Responden diminta menilai seberapa besar harapan mereka terhadap
suatu atribut tertentu dan seberapa besar yang dirasakan terhadap atribut
tersebut.
Universitas Sumatera Utara
d. Responden diminta merangking elemen atau atribut penawaran dari
pertanyaan-pertanyaan 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
mengekspresikan
Berkeley
tingkat
(1965,
1969).
perubahan
dari
Kemampuan
keanggotaan
set
dan
fuzzy
untuk
sebalikanya
mempunyai kegunaan sangat luas. Tidak hanya merepsentasikan pengukuran
ketidakpastian, tetapi juga merepsentasikan 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 varaiabel linguistik
dari pada variabel kuantitaif untuk mempersentasikan konsep yang tidak presesi.
Set fuzzy merupakan suatu set yang mengandung elemen-elemen yang
mempumyai derajat. Keanggotaan yang berbeda-beda dan sangat kontra dengan
set klasik (crisp), karena anggota set crisp tidak akan menjadi anggota kecuali
apabila keanggotannya penuh dalam set tersebut, sedangkan dalam set fuzzy
untuk dapat menjadi anggota tidak perlu lengkap (Juniarsa, 2011).
Universitas Sumatera Utara
2.6
Himpunan Kabur (Fuzzy Set)
Himpunan tegas yaitu himpunan yang terdefenisi 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 merupakan anggota
dari suatu himpunan. Tetapi dalam kenyataanya tidak semua himpunan terdefinisi
secara tegas. Misalnya himpunan orang yang tinggi,tidak bisa ditentukan secara
tegas apakah seseorang adalah tinggi atau tidak. Jika didefenisikan orang yang
tingginya lebih besar atau sama dengan 1,75 meter, maka orang tingginya 1,74
meter menurut definis 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 dapat ditentukan secara tegas.
Untuk mengatasi permasalahan himpunan dengan batas yang tidak tegas itu,
Zadeh mengaitakan himpunan semacam itu dengan suatu fungsi yang menyatakan
derajat kesesuaian unsur-unsur dalam semestanya dengan konsep yang merupkan
syarat keanggotaan himpuanan 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 setiap unsur dalam
semesta wacananya mempunyai 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 A dalam semesta X adalah pemetaan
dari X ke selang [0,1], yaitu
: X→[0,1].
Nilai fungsi
(x) menyatakan derajat keanggotaan unsur x ϵ X dalam
himpunan kabur A. 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 keanggotanya
hanya bernilai 0 atau 1 saja. Jadi fungsi keanggotaan dari suatu himpunan tegas A
Universitas Sumatera Utara
dalam semesta X adalah pemetaan dari X ke himpunan {0,1} yang tidak lain dari
pada fungsi karateristik.
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 A sering kali
dinyatakan dengan:
Di mana lambang di sini bukan lambang integral seperti yang dikenal dalam
kalkulus, tetapi melambangkan keseluruhan unsur-unsur x ϵ X bersama dengan
derajat keanggotannya dalam himpunan kabur A apabila semesta X adalah
himpunan yang diskret maka himpunan kabur A sering kali dinyatakan dengan:
Di mana lambang di sini tidak melambangkan operasi jumlahan seperti yang
dikenal dalam aritmatika, tetapi melambangkan keseluruhan unsur-unsur x ϵ X
bersama dengan derajat keanggotannya dalam himpunan kabur A.
2.7
Metode Penalaran 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 berbentuk IF-THEN harus
direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotan
monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan
secara tegas berdasarkan predikat. Hasilnya diperoleh dengan menggunakan ratarata terbobot.
Universitas Sumatera Utara
Penalaran metode Sugeno hampir sama dengan penalaran Mamdani yang
sering kali dikenal dengan metode Max-Min hanya saja output sistem tidak berupa
himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linier. 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 pendekatan sistematis untuk membangun aturan samar
atau fuzzy dari himpunan data masukan dan keluaran. Aturan Fuzzy-Sugeno
biasanya didefeniskan sebagai:
JIKA x adalah A DAN y adalah B MAKA z = f(x,y), Dengan A dan B adalah
himpunan fuzzy pada anteseden, dan z = f(x,y) merupakan fungsi crips konsekuen.
Menurut Cox (1994) metode Fuzzy-Sugeno terdiri dari dua jenis, yaitu:
a. Model Fuzzy-Sugeno orde nol
Secara umum bentuknya adalah:Jika (x1adalah A1), (x2 adalahA2), (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 adalah Ai) maka z =
Dengan A1 adalah himpunan Fuzzy ke-1 sebagai antiseden,
konstanta
tegas ke-i dan q 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:
Universitas Sumatera Utara
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:
Himpunan fuzzy naik dan fuzzy turun.
c. Variabel persediaan terbagi menjadi 2 himpunan fuzzy, yaitu:
Himpunan fuzzy sedikit dan himpunan fuzzy banyak.
2. Himpunan fuzzy
Himpunan merupakan suatu kumpulan yang mewakili suatu kondisi atau
keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Himpunan fuzzy memiliki 2
atribut, yaitu:
a.
Linguistik, yaitu penanaman 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
dioperasiakan dalam suatu variabel fuzzy.
4. Domain
Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam
semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.
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).
Universitas Sumatera Utara
Suatu himpunan Fuzzy dikatakan memiliki bentuk normal minimum (Minimum
Normal Form) jika paling sedikit satu elemenya 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 keanggotaan (disebut derajat keanggotaan) yang
memiliki interval antara 0 sampai 1(Kusumdewi, 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 linier
Pada representasi linier, permukaan digambarkan sebagai suatu garis lurus.
Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu
konsep yang kurang jelas.
Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linier. Pertama, kenaikan himpunan
dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke
kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.
1
µ{x}
0
a
Domain
b
Gambar 2.1 Representasi Naik
Universitas Sumatera Utara
Fungsi keanggotaan:
keterangan:
a=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol
b=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu
x=nilai input yang akan diubah kedalam 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.
1
µ(x)
0
a
domain
b
Gambar 2.2 Representasi Turun
Fungsi Keanggotaan:
b
0;
x
b
Universitas Sumatera Utara
Keterangan:
a=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaanya satu
b=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol
x=nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy
2.
Representasi kurva segitiga
Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linier) seperti
terlihat pada Gambar dibawah ini:
1
Derajat
keangotaan
µ{x}
0
a
b
c
Gambar 2.3 Representasi Kurva Segitiga
Fungsi Keanggotannya:
Keterangannya:
a=nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol
b=nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu
c=nilai domainya terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol
Universitas Sumatera Utara
x=nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy.
3.
Repsentasi Kurva trapesium
Kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa
titik yang memiliki nilai keanggotaan1.
1
Derajat
Keanggotaan
µ{x}
0
a
b
c
d
Fungsi Keanggotaan:
Keterangan:
a= nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol
b= nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan satu
c= nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan satu
d= nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol
x= nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy
Universitas Sumatera Utara
4.
Repsentasi kurva bentuk bahu. Kurva bahu adalah kurva yang
merepresentasikan
bukan hanya satu buah himpunan, melainkan terdiri dari
beberapa himpunan. Berbeda dengan kurva segitiga dan kurva trapesium yang
merepsentasikan menjadi salah satu himpunanny saja. Intinya pada kurva bentuk
bahu ini memiliki bahu disebelah kiri dah sebelah kanannya.
1
0
Gambar 2.5 Representasi Bentuk Bahu
5.
Representasi kurva-s
Kurva pertumbuhan dan penyusutan merupakan kurva-S atau sigmoid yang
berhubungan
dengan kenaikan dan penurunan permukaan secara tak linier.
Kurva-S untuk pertumbuhan akan bergerak dari sisi paling kiri (nilai keanggotaan
= 0) ke sisi paling kanan (nilai keanggotaan = 1 ). Fungisi keanggotaanya akan
tertumpu pada 50% nilai keanggotaan yang sering disebut dengan titik infleksi.
6.
Representasi kurava 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. Hasila dari kuesioner
perlu diolah dengan metode Fuzzy-Servqual berguna untuk memberikan nilai
Universitas Sumatera Utara
yang lebih tepat kepada peneliti karena adanya subjektivitasnya responden dalam
pengisian kuesioner. Contohnya seorang responden memilih pilihan setuju,
apakah pilihan tersebut cenderung ke arah cukup atau ke sangat setuju. Hal ini
menyebabkan perbedaaan tingkat penilaian. Oleh sebab itu, untuk mengatasi
subjektivitas responden tersebut maka digunakan metode fuzzy-Servqual.
Proses perhintungan pada Fuzzy-Servqual terdiri dari fuzzyfikasi dan
defuzzyfikasi. Fuzzyfikasi yaitu penentuan Triangular Fuzzy Number (TFN) dan
defuzzyfikasi merupakan penentuan nilai crip fuzzy
Triangular Fuzzy Number (TFN) merupakan range nilai dari bobot jawaban
responden. TFN terdiri dati 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 A’yunin, 2012):
Perhitungan fuzzyfikasi data persepsi responden dilakukan dengan
menggunakan langkah awalnya adalah mencari nilai
,
dan
untuk tiap
kriteria dengan cara sebagai berikut:
Nilai batas atas
Nilai tengah
Nilai batas bawah
Keterangan: i= atribut (1,2,3,......m)
Nilai batas tengan
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
Universitas Sumatera Utara
maksimal dari data jawaban responden. Rata-rata nilai
,
, dan
tersebut
merupakan nilai defuzzifikasi yang diformulasikan sebagai berikut:
crisp fuzzy =
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 crips fuzzy persepsi dan nilai crips fuzzy
harapan. Selanjutnya, apabila skor service quality bernilai negatif maka hal
tersebut menunjukkan adanya kesenjangan antara persepsi dan harapan pengguna.
2.10 Service Quality Gap
Harapan seorang pelanggan terhadap kulitas layanan sangat dipengaruhi oleh
informasi yang diperoleh. Sumber 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 promosi/iklan. 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 (Persepsi > Harapan) maka layanan dikatakan “surprise” dan
memuaskan.
2. Jika gap nol (Persepsi = Harapan) maka layanan dikatakan berkualitas dan
memuaskan.
Universitas Sumatera Utara
3. Jika gap negatif (Persepsi < Harapan) maka layanan dikatakan tidak berkualitas
dan tidak memuaskan.
Universitas Sumatera Utara