• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisi Data Call Telkom 108 Contact Center Medan Menggunakan Teori Antrian

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2016

Membagikan "Analisi Data Call Telkom 108 Contact Center Medan Menggunakan Teori Antrian"

Copied!
47
0
0

Teks penuh

(1)

ANALISA DATA CALL TELKOM 108

CONTACT CENTER MEDAN

MENGGUNAKAN TEORI ANTRIAN

TUGAS AKHIR II

ENDA RIMA M SINULINGGA

060823039

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

(2)

PERNYATAAN

ANALISA DATA CALL TELKOM 108 CONTACT CENTER MEDAN MENGGUNAKAN TEORI ANTRIAN

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, November 2008

(3)

PENGHARGAAN

Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Kuasa, atas berkat rahmat-Nya penulis dapat

menyelesaikan skripsi ini dengan judul“Analisa Data Call TELKOM 108 Contact

Center Medan Menggunakan Teori Antrian”.

(4)

ABSTRAK

(5)

ANALYSIS DATA CALL TELKOM 108 CONTACT CENTER MEDAN WITH QUEUING THEORY

ABSTRACT

(6)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Abstrak v

Abstract vi

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Perumusan Masalah 3

1.3 Tinjauan Pustaka 3

1.4 Maksud dan Tujuan 5

1.5 Manfaat Penelitian 5

1.6 Metodologi Penelitian 5

BAB II LANDASAN TEORI

2.1 Disiplin Antrian 7

2.2 Sistem Antrian 8

2.3 Pola Kedatangan 9

2.4 Pola Pelayanan 11

2.5 Mekanisme Pelayanan 11

BAB III PEMBAHASAN

3.1 Pengumpulan Data 15

3.2 Analisa Data 17

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN

4.2 Kesimpulan 30

4.3 Saran 30

DAFTAR PUSTAKA

(7)

ABSTRAK

(8)

ANALYSIS DATA CALL TELKOM 108 CONTACT CENTER MEDAN WITH QUEUING THEORY

ABSTRACT

(9)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk (TELKOM) adalah Badan Usaha Milik Negara

dengan status penyelenggaraan jasa dan jaringan telekomunikasi di Indonesia. PT

Infomedia Nusantara (INFOMEDIA) adalah Badan Usaha Swasta yang bergerak

dalam bidang pelayanan dan penyediaan informasi dengan wilayah operasi yang

mencakup seluruh Indonesia. Pihak TELKOM dan INFOMEDIA sepakat untuk saling

mengikatkan diri satu kepada yang lainnya yang dituangkan dalam bentuk Perjanjian

Kerja Sama (PKS) dengan penyelenggara Contact Center TELKOM dilakukan oleh

INFOMEDIA. Contact Center TELKOM adalah Customer Interface untuk layanan

persambungan, layanan Inbond dan layanan Outbond yang dikelola oleh

INFOMEDIA melalui media telepon, Web, SMS yang beroperasi selama 24 jam

sehari dan 7 (tujuh) hari seminggu.

Layanan Inbond adalah layanan panggilan yang masuk untuk pemenuhan

permintaan End User (complain handling/ problem handling), penerangan

(information Service), penawaran produk TELKOM melalui nomor spesial service

(TELKOM 108 dan TELKOM 147) atau nomor khusus lainnya.

Layanan Outbond adalah layanan panggilan keluar yang meliputi aktifitas

Teleselling, Customer Retention dan Telesurvey dalam rangka pemasaran, promosi

dan mempertahankan loyalitas pelanggan serta reminding call tagihan jasa

(10)

Layanan persambungan adalah layanan permintaan penyambungan percakapan

telepon antara daerah (Interlokal) dengan menggunakan nomor akses TELKOM 100.

Layanan Contact Center TELKOM yang diselenggarakan oleh INFOMEDIA

memiliki tiga sasaran mutu, yaitu :

1. Sasaran mutu layanan, merupakan indikator terhadap keberhasilan kinerja

dari Infomedia baik kuantitatif (Answer Call) maupun kualitatif.

2. Sasaran mutu proses, yaitu melakukan penilaian terhadap proses-proses

yang dilaksanakan dalam bentuk manajemen kinerja.

3. Sasaran mutu individu, yaitu berdasarkan evaluasi kinerja individu dimana

setiap individu wajib memberikan Servis Excellent.

Layanan TELKOM 108 memiliki total call masuk (Accepted Call) yang

paling besar (Lampiran 1) dan dilayani beberapa saluran pelayanan. Sering

terdengarnya keluhan dari pelanggan kalau sulit menghubungi layanan TELKOM 108

atau banyak terjadi pemutusan telepon karena pelanggan terlalu lama menuggu, oleh

karena itu salah satu cara yang digunakan Contact Center TELKOM untuk

mengefektifkan dan memecahkan masalah ini ialah dengan menambah jumlah posisi

layanan, yang dapat dikatakan suatu sistem antrian saluran ganda. Dimana jika

dilakukan penambahan posisi layanan jumlah Call yang gagal (Abandon Call) akan

berkurang.

Contoh kasus dalam permasalahan antrian pada teller di bank sering dilihat ada

waktu sibuk maupun waktu dimana tidak adanya antrian sebab lebih banyak teller

dibandingkan dengan konsumen, sehingga ada saatnya teller mengangur.

Pada pelayanan saluran ganda ada dua hal yang perlu di analisa, yaitu :

1. Untuk sistem dengan jumlah pelanggan yang kurang dari k

2. Untuk sistem dengan jumlah pelanggan sama dengan atau lebih banyak dari k.

Dari penjelasan tersebut di atas maka rencana penulisan tugas akhir ini lebih

dipusatkan pada Layanan Inbond yaitu layanan TELKOM 108 yang merupakan

(11)

Oleh karena itu, untuk mendapatkan titik terang dari kondisi layanan TELKOM 108

maka diadakan penelitian lebih lanjut dengan judul: “Analisa Data Call TELKOM

108 Contact Center Medan Menggunakan Teori Antrian”.

1.2 Perumusan Masalah

Analisa data call TELKOM 108 (Incoming Call) dengan menggunakan metode

saluran ganda sangat penting untuk mengefektifkan pengelolaan layanan Contact

Center tanpa mengurangi kualitas layanan. Salah satu aspek yang paling penting

dalam analisa data call TELKOM 108 adalah memaksimalkan jumlah Call yang dapat

dilayani (Answer Call) pada jam sibuk dengan target nilai Answer Seizure Ratio

(ASR) yang telah ditetapkan adalah sebesar > 99%.

Dengan analisa tersebut dapat dilihat adanya tiga variabel penting, yaitu:

Jumlah Posisi yang melayani, lama layanan dan jumlah Incoming Call (Answer

Call dan Abandon Call). Incoming Call adalah total jumlah call yang masuk ke sistem

Contact Center. Answer Call adalah call yang dapat dijawab Agen melalui sistem

layanan (Posisi). Abandon Call adalah call yang gagal dilayanani Agen melalui sistem

layanan (Posisi). Agen (Operator) adalah petugas operasional layanan Contact Center

dimana dalam memberikan layanannya dapat dilakukan secara langsung. Posisi adalah

sistem layanan yang digunakan Agen untuk melayani Answer Call. ASR (Answer

Seizure Ratio) adalah Answer Call (call yang dapat dilayani) dibagi dengan Accepted

Call (total call masuk).

1.3 Tinjauan Pustaka

Metode statistik yang digunakan dalam pengumpulan data, penyajian, analisis dan

penafsiran sangatlah tepat digunakan dalam penyelenggaraan Contact Center

TELKOM. Sebagai penunjang teori dalam penulisan tugas akhir ini penulis

(12)

P. Siagian (1987) menyatakan bahwa di dalam mekanisme pelayanan ada tiga

aspek yang harus diperhatikan, yaitu:

1. Tersedianya layanan.

2. Kapasitas pelayanan.

3. Lama berlangsungnya pelayanan.

Thomas J. kakiay (2004) menyatakan bahwa di dalam antrian dikenal disiplin

antrian yaitu aturan dimana para pelanggan dilayani atau disiplin pelayanan yang

memuat urutan pelayanan yang menerima layanan. Adapun pelayanan memuat urutan

kedatangan ini dapat didasarkan pada:

1. Pertama Masuk Pertama Keluar (FIFO)

FIFO (First In First Out) merupakan suatu peraturan dimana yang akan

dilayani terlebih dahulu adalah pelanggan yang datang terlebih dahulu.

2. Yang Terakhir Masuk Pertama Keluar (LIFO)

LIFO (Last In First Out) merupakan antrian dimana yang datang paling

akhir adalah yang dilayani yang paling awal atau lebih dahulu.

3. Pelayanan dalam Urutan Acak (SIRO)

SIRO (Service In Random Order) dimana pelayanan dilakukan secara

acak.

4. Pelayanan berdasarkan Prioritas (PRI), dimana pelayanan didasarkan

prioritas khusus.

Pangestu Subagyo (1984) menyatakan bahwa sistem antrian menurut Hilier

dan Lieberman adalah sebagai berikut :

1. Sistem pelayanan comercial

2. Sistem pelayanan bisnis-industri

3. Sistem pelayanan transportasi

4. Sistem pelayanan sosial

Sistem antrian pada pelayanan contact center termasuk kedalam sistem pelayanan

(13)

Untuk dapat mengefektifkan jumlah Answer Call tanpa mengurangi kualitas

layanan, maka analisa data call TELKOM 108 sangat terkait dengan Teori Antrian.

Pada layanan Contact Center TELKOM laju pertibaannya hanya satu dengan beberapa

pelayan tunggal sehingga teori antrian yang dipakai adalah Model Satu Antrian

dengan Beberapa Pelayan Single (Multiple Channel Single Phase)

1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian

.

Adapun tujuan dari analisa data call TELKOM 108 di Contact Center Medan adalah

untuk dapat memaksimalkan jumlah call yang terlayani (Answer Call) tanpa

mengurangi kualitas layanan.

1.5 Manfaat Penelitian

Kontribusi yang dapat diambil dari analisa data TELKOM 108 di Contact Center

Medan, diharapkan dapat bermanfaat bagi pengelola layanan Contact Center sehingga

dapat mengefektifkan jumlah call yang dapat dilayani (Answer Call) tanpa

mengurangi kualitas layanan.

1.6 Metode Penelitian

Metode penelitian yang digunakan pada “Analisa Data Call TELKOM 108 Contact

Center Medan Menggunakan Teori Antrian” adalah sebagai berikut:

1. Pengumpulan Data.

2. Analisis Data:

a. Analisa Deskriptif

1) Pengambilan data call TELKOM 108

(14)

b. Analisa Inferensia

1) Menghitung rata-rata total Incoming Call TELKOM 108.

2) Menghitung rata-rata jumlah call TELKOM 108 yang dapat

dilayani (Answer Call) perbulan maupun yang tidak dapat

dilayani (Abandon Call) perbulan.

3) Menghitung waktu rata-rata layanan Answer Call

4) Menghitung jumlah Posisi yang melayani call TELKOM

(15)

BAB II

LANDASAN TEORI

Dalam pelayanan ada beberapa faktor penting pada sistem antrian yaitu pelanggan dan

pelayan, dimana ada periode waktu sibuk maupun periode dimana pelayan

menganggur. Dan waktu dimana pelanggan harus menunggu giliran untuk dilayani.

Untuk itu uraian ini akan mengarahkan pada sistem antriannya.

2.1 Disiplin Antrian

Teori antrian adalah suatu garis tunggu dari pelanggan (satuan) yang memerlukan

layanan dari satu atau lebih pelayan. Tujuan sebenarnya dari teori antrian adalah

meneliti kegiatan dan fasilitas pelayanan dalam rangkaian kondisi random dari suatu

sistem antrian yang terjadi. Maka pengukuran dibagi dua bagian, yaitu :

1. Berapa lama para pelanggan harus menunggu, yang dalam hal ini dapat

diuraikan melalui waktu rata-rata yang dibutuhkan oleh pelanggan untuk

menunggu hingga mendapatkan pelayanan.

2. Berapa persenkah dari waktu yang disediakan untuk memberikan

pelayanan itu fasilitas pelayanan dalam kondisi menganggur.

Dengan demikian bila pelanggan membutuhkan waktu menunggu yang cukup lama

maka akan diperoleh angka persentase menganggur yang kecil, yang berarti sama

sekali tidak ada waktu menganggur pada pelayanan tersebut.

Sistem pemilihan yang umum dipakai pada disiplin pelayanan adalah :

1. FIFO (first in first out) atau FCFS (first come first served), dimana yang

(16)

2. LCFS (last come first served), dimana yang terakhir datang yang akan

mendapat pelayanan yang pertama.

3. SIRO (service in random order), dimana pelayanan akan dilakukan

berdasarkan order secara random.

Dapat ditambahkan bahwa mungkin ada pelanggan yang akan langsung

ditempatkan pada prioritas dalam antrian karena pelanggan ini mempunyai

kepentingan dan prioritas yang sangat tinggi.

2.2 Sistem Antrian

Dalam sistem antrian ada terdapat beberapa faktor penting yang terkait erat terhadap

barisan antrian dan pelayanannya, yaitu :

1. Distribusi Kedatangan, yang merupakan faktor penting terhadap

kelancaran pelayanan. Distribusi ini terbagi atas dua, yaitu:

a. Kedatangan secara individu (tunggal = single arrivals).

b. Kedatangan secara kelompok (bulk arrivals).

2. Distribusi Waktu Pelayanan, yang berkaitan dengan banyaknya fasilitas

pelayanan yang dapat disediakan, terbagi dalam dua komponen, yaitu:

a. Pelayanan secara individual (single service).

b. Pelayanan secara kelompok (bulk service).

3. Fasilitas Pelayanan berkaitan erat dengan baris antrian yang akan di

bentuk dan terbagi dalam tiga bentuk, yaitu:

a. Bentuk seri, dalam satu garis lurus ataupun garis melingkar.

b. Bentuk pararel, dalam beberapa garis lurus yang antara yang satu

dengan yang lain pararel.

c. Bentuk network station, yang dapat didesain secara series dengan

pelayanan lebih dari satu pada setiap stasiun.

4. Disiplin Pelayanan yang berkaitan erat dengan urutan pelayanan bagi

pelanggan yang memasuki fasilitas pelayanan. Disiplin pelayanan ini

terbagi dalam empat bentuk, yaitu:

(17)

b. Terakhir datang, pertama kali di layani (LCFS = Last Come First

Service).

c. Pelayan dalam random order (SIRO = Service In Random Order).

d. Prioritas pelayanan, yang berarti pelayanan dilakukan khusus pada

pelanggan utama (VIP customer).

5. Ukuran dalam Antrian merupakan besarnya antrian pelanggan yang akan

memasuki fasilitas pelayanan terdiri dari dua desain, yaitu:

a. Ukuran kedatangan secara tidak terbatas (infinite queue).

b. Ukuran kedatangan secara terbatas (finite queue).

6. Sumber Pemanggilan.

Dalam fasilitas pelayanan yang berperan sebagai sumber pemanggilan

dapat berupa mesin maupun manusia. Bila ada sejumlah mesin yang

rusak maka sumber pemanggilan akan berkurang dan tidak dapat

melayani pelanggan. Jadi masalahnya adalah apakah:

a. Sumber panggilan terbatas (finite calling source).

b. Sumber panggilan tak terbatas (infinite calling source).

Secara umum dalam menganalisa antrian dikenal 3 komponen utama, yaitu:

1. Kedatangan atau input sistem.

2. Antriannya.

3. Fasilitas pelayanan.

2.3 Pola Kedatangan

Cara dimana pelanggan datang ke sistem antrian disebut pola kedatangan (Arrival

Pattern). Individu-individu yang mungkin datang dengan tingkat kedatangan konstan

maupun random mengikuti distribusi probabilitas tertentu. Distribusi probabilitas

poisson merupakan salah satu model pola kedatangan yang paling sering mewakili

kedatangan yang bersifat random, tidak terpengaruh oleh kedatangan sebelum maupun

sesudahnya. Dapat diasumsikan distribusi sifatnya random mempunyai kedatangan

sebesar λ. Bila pola kedatangan mengikuti distribusi poisson maka waktu antar

(18)

Adapun ciri-ciri distribusi poisson adalah :

1. Bayaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu selang waktu atau suatu

daerah tertentu tidak tergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi

pada selang waktu atau daerah lain yang terpisah.

2. Peluang terjadinya satu hasil percobaan selama suatu selang waktu yang singkat

sekali atau dalam suatu daerah yang kecil, sebanding dengan panjang selang

waktu tesebut atau besarnya daerah tersebut dan tidak tergantung pada

banyaknya hasil percobaan yang terjadi di luar selang waktu atau daerah

tersebut.

3. Peluang bahwa lebih dari satu hasil percobaan akan terjadi dalam selang waktu

yang singkat tersebut atau dalam daerah yang kecil tersebut dapat diabaikan.

! ) ; (

x e x

P

x λ

λ = −λ , dimana

x = banyak/ jumlah call masuk

) (x

P = probabilitas kedatangan

λ = rata-rata tingkat kedatangan

1 ... ) 2 )( 1 (

! =x xxx

... 71828 . 2

= e

Populasi yang akan dilayani mempunyai perilaku yang berbeda-beda dalam

membentuk antrian. Ada tiga jenis perilaku: reneging, balking, dan jockeying.

Reneging menggambarkan situasi dimana seseorang masuk dalam antrian, namun

belum memperoleh pelayanan, kemudian meninggalkan antrian tersebut. Balking

menggambarkan orang yang tidak masuk dalam antrian dan langsung meninggalkan

(19)

2.4 Pola Pelayanan

Pelayanan merupakan kebijaksanaan pihak manajemen untuk memilih konsumen yang

akan dilayani pada giliran berikutnya. Disiplin yang paling umum adalah first come

first service (FCFS) yakni yang pertama datang yang akan pertama dilayani terlebih

dahulu. Pelayanan dapat dilakukan dengan satu atau lebih fasilitas pelayanan yang

masing-masing dapat mempunyai satu atau lebih saluran atau tempat pelayanan yang

di sebut servers.

Bentuk pelayanan dapat konstan dari waktu ke waktu. Rerata pelayanan

(mean server rate) diberi simbol μ merupakan jumlah pelanggan yang dapat dilayani

dalam satuan waktu, sedangkan rerata waktu yang dipergunakan untuk melayani

setiap pelanggan diberi simbol 1/μ unit (satuan). Waktu yang dibutuhkan untuk

menyelesaikan pelayanan disebut waktu pelayanan (service time atau holding time).

Waktu pelayanan ini biasanya tergantung pada kebutuhan pelayanan pada pelanggan

atau mekanisme pelayanan. Sebagai contoh server mungkin cenderung mempercepat

pelayanan jika antrian terlihat panjang. Waktu pelayanan bisa bersifat tetap atau

random sebagaimana kedatangan.

2.5 Mekanisme Pelayanan

Ada 3 aspek yang harus diperhatikan dalam mekanisme pelayanan, yaitu:

1. Tersediannya Pelayanan.

2. Kapasitas Pelayanan.

Kapasitas dari mekanisme pelayanan diukur berdasarkan jumlah langganan

(satuan) yang dapat dilayani secara bersama-sama.

3. Lamanya Pelayanan.

Lamanya pelayanan adalah waktu yang dibutuhkan untuk melayani seorang

(20)

fasilitas

antrian X

X

X

sistem antrian

pertibaan

Keberangkatan

X

Gambar 2.5.1 Antrian tunggal, pelayan ganda sejajar

Perhitungan terhadap karakteristik operasi dari sistem antrian saluran ganda

hampir sama seperti pada sistem antrian saluran tunggal.

1. Probabilitas dari tidak ada call dalam sistem (P0

1

2. Jumlah rata-rata dalam sistem saluran tunggal

merupakan proposi atau peluang waktu menganggur tak saja untuk satu pelayan

tapi berlaku untuk semua pelayan atau sistem. Bila seorang langganan berada

dalam sistem, maka satu pelayan akan sibuk dan (C-1) pelayan akan menganggur.

Bila dua langganan berada dalam sistem, dua pelayan akan sibuk dan (C-2)

pelayan menganggur, demikian seterusnya hingga n ≥ c dan kemudian semua

pelayan akan sibuk.

λ

Untuk sistem saluran ganda:

(21)

3. Jumlah rata-rata dalam antrian

Untuk sistem saluran tunggal

(

µ λ

)

Karena laju pelayanan saluran harus kita ubah ke laju pelayanan mekanisme, maka

untuk saluran ganda:

( )

4. Waktu rata-rata dalam sistem

Untuk sistem saluran tunggal

λ µ − = 1 s W

Untuk sistem saluran ganda

λ s s

L W =

5. Waktu menunggu rata-rata

Pada sistem saluran tunggal

)

Untuk sistem saluran ganda

λ q q

L

W =

Keterangan simbol-simbol :

n = Jumlah satuan pelanggan dalam antrian waktu t

Pn = Probabilitas dari n pelanggan dalam sistem

C = k = Jumlah server (channel)

(22)

λ = Arrival rate dari pelanggan (kecepatan pertibaan rata-rata dalam satu satuan waktu)

μ = Kecepatan pelayanan rata-rata dalam satu satuan waktu

P0

µ λ

= Proporsi atau peluang waktu menganggur

ρ = = Jumlah rata-rata langganan dalam mekanisme pelayanan

Beberapa asumsi sebagai berikut:

1. Semua service rate (pelayanan perunit waktu) adalah sama

2. Parameter λ dan μ mengikuti distribusi poisson atau distribusi eksponensial

3. Pelayanan dilakukan atas dasar FCFS yang diambil dari single channel

Beberapa defenisi :

1. Kedatangan adalah kemunculan seseorang, mesin dan lain-lain yang

membutuhkan pelayanan.

2. Rata-rata kedatangan adalah rata-rata dimana manusia, mesin dan lain-lain tiba

ditempat fasilitas untuk dilayani.

3. Panjang antrian atau jumlah rata-rata dalam antrian adalah nomor kedatangan

yang menunggu untuk dilayani.

4. waktu menunggu adalah waktu kedatangan yang dihabiskan pada antrian.

5. Rata-rata pelayanan adalah rata-rata kedatangan yang dapat dilayani.

6. Waktu dalam sistem adalah jumlah waktu kedatangan yang dihabiskan dalam

sistem, termasuk waktu menunggu dan waktu dilayani.

7. Jumlah rata-rata dalam sistem ialah jumlah rata-rata langganan dalam sistem

(23)

BAB III

PEMBAHASAN

Pengumpulan data

Dalam penelitian ini ada beberapa tahapan, yaitu :

1. Pada penelitian ini dipilih Contact Center Layanan TELKOM 108 yang

memiliki beberapa line dan dalam penelitian ini yang diambil berdasarkan Call

yang masuk dan disiplin antrian yang digunakan adalah FIFO.

2. Data yang digunakan dalam pengumpulan data penelitian ini adalah data

Sekunder Layanan TELKOM 108 bulan Oktober tahun 2008, yaitu data

Report CMS Summary Interval Harian (Lampiran 2).

3. Dari data Sekunder Layanan TELKOM 108 bulan Oktober tahun 2008 tersebut

dilakukan rekapitulasi seluruh data harian, yaitu :

a. Performansi Kontribusi Call Layanan TELKOM 108 (Lampiran 3), dan

diuraikan berdasarkan Kontribusi Call sebagai berikut :

i. Total Call Perhari yang tertinggi Call pada hari Senin, Selasa dan Rabu

47,602

45,823 44,998 45,607

42,253

32,823

23,072

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000 50000

Call

Seni n Sel asa Rabu Kami s Jumat Sabtu M i nggu/

Li bur

Nama Hari

(24)

ii. Total Call Perwaktu yang tinggi adalah Call pada pukul :

08.00 s.d 12.00, 12.00 s.d 16.00 dan 16.00 s.d 20.00 wib.

Gambar 3.1.2 Kontribusi Call Layanan TELKOM 108 Perwaktu

b. Performansi Kontribusi ASR Layanan TELKOM 108 (Lampiran 4),

dan diuraikan berdasarkan Kontribusi ASR sebagai berikut:

i. ASR Perhari yang rendah adalah ASR pada hari Selasa, Jumat

dan Minggu.

Gambar 3.1.3 Kontribusi ASR Layanan TELKOM 108 Perhari.

98.1 97.9 98.0 98.2 97.8 98.0

96.0

Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu/

Libur

00.00-04.00 04.00-08.00 08.00-12.00 12.00-16.00 16.00-20.00 20:00-00:00

(25)

ii. Kontribusi ASR Layanan TELKOM 108 Perwaktu ASR

Perwaktu yang rendah adalah ASR pada pukul : 00.00 s.d

04.00, 16.00 s.d 20.00 dan 20.00 s.d 00.00 wib.

Gambar 3.1.4 Kontribusi ASR Layanan TELKOM 108 Perwaktu

4. Berdasarkan Kontribusi Call Layanan TELKOM 108 Perhari yang tinggi dan

Kontribusi ASR Layanan TELKOM 108 Perhari yang rendah tersebut diatas,

maka Hari yang perlu dicermati adalah layanan pada Hari Selasa.

5. Berdasarkan Kontribusi Call Layanan TELKOM 108 perwaktu yang tinggi

dan Kontribusi ASR Layanan TELKOM 108 Perwaktu yang rendah tersebut

diatas, maka Waktu yang perlu dicermati adalah layanan pada pukul :

16:00-20:00 wib.

3.2 Analisa data

Dari hasil pengumpulan data hari Selasa pada pukul : 16.00 – 20.00 wib tersebut di

atas maka diperoleh Rekapitulasi Data CMS Hari Selasa (Lampiran 5) sehingga

dapat dihitung average data CMS hari selasa sebagai berikut :

93.91

96.78

99.48 99.78

96.23

94.92

50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 100

% ASR

00.00-04.00 04.00-08.00 08.00-12.00 12.00-16.00 16.00-20.00 20:00-00:00

(26)

Tabel 3.2.1 Average Data CMS Hari Selasa

Sumber : Data Report CMS Summary Interval Contact Center TELKOM bulan Oktober 2008

1. Pukul 16:00-16:30 dapat dihitung sebagai berikut :

k = 32

untuk n = 1484 maka dapat ditentukan

menit

Jika λ dan μ telah ditentukan maka dapat dihitung distribusi poissonnya, yaitu :

!

Berdasarkan ciri dari distribusi poisson maka probabilitas dua atau lebih pelanggan

datang dalam waktu interval kecil sehingga probabilitas bernilai nol maka distribusi

data berdistribusi poisson.

Sehingga :

•Waktu menunggu rata-rata

(27)

•Jumlah rata-rata dalam antrian

•Jumlah rata-rata dalam sistem

µ

•Waktu rata-rata dalam sistem

λ

Untuk memaksimalkan ASR dengan nilai target ≥ 99% atau setara dengan Answer

Call (call yang dapat dilayani) sebanyak 1527 call, maka dapat ditentukan :

n = 1527, sehingga :

Untuk mencapai target ASR sebesar > 99% diperlukan penambahan posisi, yaitu

yang semula 32 posisi menjadi 33 posisi.

2. Pukul 16:30-17:00 dapat dihitung sebagai berikut :

(28)

menit

Jika λ dan μ telah ditentukan maka dapat dihitung distribusi poissonnya, yaitu :

!

Berdasarkan ciri dari distribusi poisson maka probabilitas dua atau lebih pelanggan

datang dalam waktu interval kecil sehingga probabilitas bernilai nol maka distribusi

data berdistribusi poisson.

Sehingga :

• Waktu menunggu rata-rata

Wq

•Jumlah rata-rata dalam antrian

= 2,5 detik = 0,041 menit

•Jumlah rata-rata dalam sistem

µ

•Waktu rata-rata dalam sistem

(29)

Untuk memaksimalkan ASR dengan nilai target ≥ 99% atau setara dengan Answer

Call (call yang dapat dilayani) sebanyak 1453 call, maka dapat ditentukan :

n = 1453, sehingga :

Untuk mencapai target ASR sebesar > 99% diperlukan penambahan posisi, yaitu

yang semula 25 posisi menjadi 28 posisi.

3. Pukul 17:00-17:30 dapat dihitung sebagai berikut :

k = 21

Jika λ dan μ telah ditentukan maka dapat dihitung distribusi poissonnya, yaitu :

!

Berdasarkan ciri dari distribusi poisson maka probabilitas dua atau lebih pelanggan

datang dalam waktu interval kecil sehingga probabilitas bernilai nol maka distribusi

data berdistribusi poisson.

Sehingga :

•Waktu menunggu rata-rata

Wq

•Jumlah rata-rata dalam antrian

(30)

λ

•Jumlah rata-rata dalam sistem

µ

•Waktu rata-rata dalam sistem

λ

Untuk memaksimalkan ASR dengan nilai target ≥ 99% atau setara dengan Answer

Call (call yang dapat dilayani) sebanyak 1156 call, maka dapat ditentukan :

n = 1156 sehingga :

Untuk mencapai target answer call sebesar > 99% diperlukan penambahan posisi,

yaitu yang semula 21 posisi menjadi 22 posisi.

4. Pada pukul 17:30-18:00 dapat dihitung sebagai berikut :

k = 19

(31)

!

Berdasarkan ciri dari distribusi poisson maka probabilitas dua atau lebih pelanggan

datang dalam waktu interval kecil sehingga probabilitas bernilai nol maka distribusi

data berdistribusi poisson.

Sehingga :

• Waktu menunggu rata-rata

Wq

•Jumlah rata-rata dalam antrian

= 2 detik = 0,033 menit

•Jumlah rata-rata dalam sistem

µ

•Waktu rata-rata dalam sistem

λ

Untuk memaksimalkan ASR dengan nilai target ≥ 99% atau setara dengan Answer

Call (call yang dapat dilayani) sebanyak 1005 call, maka dapat ditentukan :

(32)

30

Untuk mencapai target ASR sebesar > 99% diperlukan penambahan posisi, yaitu

yang semula 19 posisi menjadi 20 posisi.

5. Pukul 18:00-18:30 dapat dihitung sebagai berikut :

k = 14

untuk n = 771 maka dapat ditentukan

menit

Jika λ dan μ telah ditentukan maka dapat dihitung distribusi poissonnya, yaitu :

!

Berdasarkan ciri dari distribusi poisson maka probabilitas dua atau lebih pelanggan

datang dalam waktu interval kecil sehingga probabilitas bernilai nol maka distribusi

data berdistribusi poisson.

Sehingga :

•Waktu menunggu rata-rata

Wq

•Jumlah rata-rata dalam antrian

(33)

•Jumlah rata-rata dalam sistem

• Waktu rata-rata dalam sistem

λ

Untuk memaksimalkan ASR dengan nilai target ≥ 99% atau setara dengan Answer

Call (call yang dapat dilayani) sebanyak 826 call, maka dapat ditentukan :

n = 826, sehingga :

Untuk mencapai target ASR sebesar > 99% diperlukan penambahan posisi, yaitu

yang semula 14 posisi menjadi 15 posisi.

6. Pukul 18:30-19:00 dapat dihitung sebagai berikut :

k = 18

untuk n = 869 maka dapat ditentukan

menit

Jika λ dan μ telah ditentukan maka dapat dihitung distribusi poissonnya, yaitu :

(34)

Berdasarkan ciri dari distribusi poisson maka probabilitas dua atau lebih pelanggan

datang dalam waktu interval kecil sehingga probabilitas bernilai nol maka distribusi

data berdistribusi poisson.

Sehingga :

•Waktu menunggu rata-rata

Wq

•Jumlah rata-rata dalam antrian

= 1,5 detik = 0,025 menit

•Jumlah rata-rata dalam sistem

µ

•Waktu rata-rata dalam sistem

λs

Untuk memaksimalkan ASR dengan nilai target ≥ 99% atau setara dengan Answer

Call (call yang dapat dilayani) sebanyak 888 call, maka dapat ditentukan :

(35)

Untuk mencapai target ASR sebesar > 99% diperlukan penambahan posisi, yaitu

yang semula 18 posisi menjadi 19 posisi.

7. Pukul 19: 00-19:30 dapat dihitung sebagai berikut :

k = 17

Jika λ dan μ telah ditentukan maka dapat dihitung distribusi poissonnya, yaitu :

!

Berdasarkan ciri dari distribusi poisson maka probabilitas dua atau lebih pelanggan

datang dalam waktu interval kecil sehingga probabilitas bernilai nol maka distribusi

data berdistribusi poisson.

Sehingga :

• Waktu menunggu rata-rata

Wq

•Jumlah rata-rata dalam antrian

= 1,75 detik = 0,03 menit

•Jumlah rata-rata dalam sistem

(36)

•Waktu rata-rata dalam sistem

Untuk memaksimalkan ASR dengan nilai target ≥ 99% atau setara dengan Answer

Call (call yang dapat dilayani) sebanyak 999 call, maka dapat ditentukan :

n = 999, sehingga :

Untuk mencapai target ASR sebesar > 99% diperlukan penambahan posisi, yaitu

yang semula 17 posisi menjadi 19 posisi.

8. Pukul 19:30-20:00 dapat dihitung sebagai berikut :

k = 16

Jika λ dan μ telah ditentukan maka dapat dihitung distribusi poissonnya, yaitu :

!

Berdasarkan ciri dari distribusi poisson maka probabilitas dua atau lebih pelanggan

datang dalam waktu interval kecil sehingga probabilitas bernilai nol maka distribusi

data berdistribusi poisson.

Sehingga :

•Waktu menunggu rata-rata

(37)

•Jumlah rata-rata dalam antrian

•Jumlah rata-rata dalam sistem

µ

•Waktu rata-rata dalam sistem

λ

Untuk memaksimalkan ASR dengan nilai target ≥ 99% atau setara dengan Answer

Call (call yang dapat dilayani) sebanyak 1016 call, maka dapat ditentukan :

n = 1016, sehingga :

Untuk mencapai target ASR sebesar > 99% diperlukan penambahan posisi, yaitu

(38)

BAB IV

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

1. Salah satu aspek yang paling penting dalam analisa data Call TELKOM 108

adalah memaksimalkan jumlah Call yang dapat dilayani (Answer Call) dengan

target nilai ASR (Anwer Seizure Ratio) yang ditetapkan sebesar 99%.

2. Dengan menggunakan Teori Antrian Saluran Ganda, maka Target ASR layanan

TELKOM 108 pada hari Selasa pukul 16.00 s.d 20.00 wib dapat tercapai sebesar

99% dengan cara penambahan posisi sebanyak sebagai berikut :

a. Layanan Pukul 16:00-16:30 wib, yang semula 32 posisi menjadi 33 posisi.

b. Layanan Pukul 16:30-17:00 wib, yang semula 25 posisi menjadi 28 posisi.

c. Layanan Pukul 17:00-17:30 wib, yang semula 21 posisi menjadi 22 posisi.

d. Layanan Pukul 17:30-18:00 wib, yang semula 19 posisi menjadi 20 posisi.

e. Layanan Pukul 18:00-18:30 wib, yang semula 14 posisi menjadi 15 posisi.

f. Layanan Pukul 18:30-19:00 wib, yang semula 18 posisi menjadi 19 posisi.

g. Layanan Pukul 19:00-19:30 wib, yang semula 17 posisi menjadi 19 posisi.

h. Layanan Pukul 19:30-20:00 wib, yang semula 16 posisi menjadi 17 posisi.

Saran

Untuk mencapai ASR TELKOM 108 setiap bulannya sebesar 99% maka Pihak

Infomedia harus menyesuaikan jumlah posisi layanan TELKOM 108 berdasarkan

perhitungan data Call TELKOM 108 dengan menggunakan Teori Antrian Saluran

Ganda pada layanan hari senin, selasa, rabu, kamis, jumat, sabtu dan minggu/ libur per

(39)

DAFTAR PUSTAKA

http://Azanbolqiah.wordpress.com/. Teori Antrian. Diakses tanggal 5 Juli, 2008.

http://Sistemteknik.wordpress.com/. Struktur Antrian. Diakses tanggal 2 April, 2008.

Kakiay, Thomas J. 2004. Dasar Teori Antrian. Yogyakarta : Andi

Siagian, P. 1987. Penelitian Operasional. Jakarta : Universitas Indonesia

Subagio, Pangestu dkk. 2000. Dasar-dasar Operation Research. Yogyakarta : BPFE

Sudjana, Dr. MA. MSc. 1982. Edisi ke-6. Metoda Statistika. Bandung : Tarsito

Walpole, Ronald E. Pengantar Statistika. 1993. Edisi ke-3. Jakarta : Gramedia

(40)

LAMPIRAN 1

Performansi Calls Contac Center 2008 Posisi : Bulan Oktober 2008

Divre : 1 Sumatra

100 108 147 TOTAL

Accepted Calls Call 48.903 1.217.092 726.084 1.992.079

Answer Calls Call 46.885 1.189.828 695.034 1.931.747

Abandon Calls Call 2.018 27.264 31.050 60.332

Call Non Valid Call - 6.175 4.703 10.878

Call Valid Call 46.885 1.183.653 690.331 1.920.869

% Answer (ASR) % 95,87 97,76 95,72 96,97

% Abandon % 4,13 2,24 4,28 3,03

Catatan :

1 Accepted Call adalah Jumlah Call yang menghubungi Contact Center (147, 108, 100/105) 2 Answerd call adalah Jumlah Call Yang dapat direspon oleh Agent Operator (147, 108, 100/105) 3 Abandon Call adalah Jumlah Call yang tidak dapat direspon oleh Agent Operator (147, 108, 100/105)

4 Call Valid adalah Jumlah Answer Call yang durasinya memenuhi kriteria (Valid), yaitu 108 > 5 detik dan 147 > 10 detik.

PERFORMANSI KINERJA CONTACT CENTER

NO INDIKATOR SATUAN LAYANAN CONTACT CENTER

5

6

7 1

2

3

(41)

Lampiran : 2/ 2

Split/Skill : 108 14 Oktober 2008

Avg

:02 :05 45678 :31 1813 73,77 96,18 22,3 2047

12:00 - 12:30AM :03 :08 110 :22 19 43 85,27 3 37

REPORT CMS SUMMARY INTERVAL

Month : Oktober 2008

Tanggal :

(42)

Lampiran : 3

POSISI BULAN : OKTOBER 2008

01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 29 30 31 30 mnt 4 Jam 8: 30 : 9: 00 372 867 1.200 987 982 1.998 1.889 2.005 1.899 2.012 1.340 661 2.078 2.137 2.071 1.827 1.787 1.312 539 1.823 1.782 1.638 1.703 1.617 1.111 560 1.756 1.880 1.580 1.631 1.630 46.674 1.506 9: 00 : 9: 30 450 825 1.201 1.133 1.066 2.222 2.089 2.217 2.050 2.069 1.591 678 2.420 2.211 2.299 2.140 1.932 1.371 795 2.224 2.038 2.047 1.870 1.925 1.364 590 2.261 2.165 1.946 1.804 1.814 52.807 1.703 9: 30 : 10: 00 600 863 1.230 1.037 1.165 2.324 2.207 2.322 2.174 2.197 1.544 765 2.550 2.276 2.345 2.275 2.016 1.392 671 2.384 2.142 2.108 1.959 1.943 1.410 605 2.268 2.295 2.105 2.121 2.080 55.373 1.786 10: 00 : 10: 30 538 829 1.252 1.262 1.062 2.429 2.268 2.390 2.488 2.400 1.577 751 2.516 2.374 2.466 2.431 2.365 1.517 636 2.405 2.183 2.257 2.219 2.167 1.325 692 2.352 2.497 2.072 2.398 2.174 58.292 1.880 10: 30 : 11: 00 636 1.052 1.159 1.280 1.097 2.290 2.102 2.245 2.365 2.317 1.607 757 2.563 2.329 2.245 2.304 2.268 1.482 798 2.528 2.188 2.091 2.172 2.084 1.574 718 2.296 2.116 2.097 2.181 2.195 57.136 1.843 11: 00 : 11: 30 599 861 1.161 1.141 969 2.370 2.244 2.302 2.271 2.080 1.692 867 2.560 2.210 2.210 2.335 2.068 1.475 725 2.447 2.116 2.151 2.058 2.165 1.424 678 2.351 2.189 2.009 2.251 2.022 56.001 1.806 11: 30 : 12: 00 762 805 1.119 1.123 877 2.260 2.150 2.158 2.168 1.808 1.603 839 2.357 1.919 2.070 2.014 1.695 1.444 728 2.246 2.009 1.895 1.970 1.743 1.386 697 2.119 1.992 1.831 1.918 1.849 51.554 1.663 12: 00 : 12: 30 578 732 958 1.086 1.151 2.024 1.710 1.724 1.795 1.527 1.276 718 1.877 1.772 1.707 1.739 1.406 1.352 741 1.901 1.685 1.665 1.767 1.448 1.298 722 1.801 1.610 1.564 1.768 1.361 44.463 1.434 12: 30 : 13: 00 639 715 973 947 1.097 1.821 1.697 1.578 1.601 1.335 1.370 867 1.860 1.692 1.644 1.543 1.347 1.110 751 1.766 1.651 1.548 1.576 1.355 1.208 709 1.570 1.409 1.482 1.599 1.364 41.824 1.349 13: 00 : 13: 30 556 689 1.019 849 911 1.903 1.916 1.763 1.748 1.765 1.148 796 2.025 1.759 1.951 1.656 1.709 1.181 803 1.832 1.798 1.832 1.858 1.745 1.169 681 1.865 1.738 1.608 1.708 1.679 45.660 1.473 13: 30 : 14: 00 582 650 1.110 910 855 2.019 1.910 1.903 1.906 2.157 1.261 702 2.068 1.876 1.821 1.912 1.871 1.114 701 2.251 1.838 1.813 1.767 1.958 1.047 617 1.884 1.705 1.753 1.803 1.683 47.447 1.531 14: 00 : 14: 30 523 604 1.037 769 628 2.134 1.945 2.006 1.737 1.989 1.440 714 2.124 1.917 1.835 1.777 1.935 1.153 782 1.974 1.914 1.961 1.764 1.873 1.027 650 1.843 1.794 1.799 1.926 1.722 47.296 1.526 14: 30 : 15: 00 508 633 919 762 593 1.970 1.691 1.863 1.684 1.953 1.368 658 2.085 2.079 1.898 1.866 1.865 1.004 742 2.039 1.749 1.896 1.811 1.769 1.141 635 1.752 1.753 1.756 1.777 1.744 45.963 1.483 15: 00 : 15: 30 471 651 875 830 631 1.812 1.830 1.745 1.817 1.776 1.193 640 1.885 1.839 1.801 1.790 1.674 1.010 544 1.920 1.791 1.782 1.746 1.581 1.037 549 1.683 1.706 1.804 1.785 1.656 43.854 1.415 15: 30 : 16: 00 550 599 818 794 647 1.721 1.605 1.610 1.701 1.706 1.009 651 1.683 1.610 1.738 1.658 1.583 977 698 1.827 1.675 1.682 1.500 1.519 937 701 1.773 1.482 1.392 1.641 1.627 41.114 1.326 16: 00 : 16: 30 454 681 791 835 696 1.547 1.469 1.368 1.425 1.663 1.096 651 1.568 1.558 1.596 1.370 1.476 843 693 1.561 1.655 1.465 1.287 1.261 1.009 520 1.592 1.427 1.564 1.509 1.598 38.228 1.233 16: 30 : 17: 00 470 676 814 882 696 1.451 1.258 1.292 1.274 1.465 912 665 1.357 1.985 1.660 1.608 1.328 769 725 1.621 1.283 1.308 1.461 1.241 914 569 1.228 1.286 1.464 1.161 1.408 36.231 1.169

19.153 24.065 31.269 30.260 27.312 48.188 44.623 44.459 44.415 46.846 36.374 23.227 48.318 47.491 46.945 45.385 43.634 31.782 22.223 48.736 46.148 44.185 44.333 44.391 32.875 22.453 45.167 45.030 44.401 48.296 45.124 1.217.108 39.262

1.654 PERFORMANSI KONTRIBUSI CALL LAYANAN TELKOM108

TI ME KONTRIBUSI CALL CONTACT CENTER TANGGAL Total CALL Average

(43)
(44)

00.00-04.00 73 04.00-08.00 196 08.00-12.00 1.654 12.00-16.00 1.442 16.00-20.00 980 20:00-00:00 563

KONTRIBUSI CALL LAYANAN TELKOM 108 PERHARI KONTRIBUSI CALL LAYANAN TELKOM 108 PERWAKTU

15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000

50000 47.602

45.823 44.998 45.607

42.253

32.823

23.072

Call

-100 200 300 400 500 600 700 800 900 1.000 1.100 1.200 1.300 1.400 1.500 1.600 1.700

00.00-04.00 04.00-08.00 08.00-12.00 12.00-16.00 16.00-20.00 20:00-00:00

73

196

1.654

1.442

980

563 Call

(45)

Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu/ Libur

45.607

42.253

32.823

23.072

47.602

45.823

44.998

0

Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu/

Libur

(46)

Date

Avg Speed

Ans

Avg Aban Time

ACD Calls

Avg ACD Time

Aban Calls

Avg Pos

Staff Acc Calls

07 okt 2008 4:00 - 4:30PM 1 4 1451 32 18 34,6 1469

4:30 - 5:00PM 2 5 1206 32 52 26,9 1258

5:00 - 5:30PM 2 4 927 31 29 21,5 956

5:30 - 6:00PM 2 5 955 28 38 18,8 993

6:00 6:30PM 2 6 706 25 45 13,8 751

6:30 7:00PM 2 5 804 26 34 17,9 838

7:00 7:30PM 1 3 809 26 8 17,1 817

7:30 - 8:00PM 1 5 1008 24 14 18,1 1022

14 okt 2008 4:00 - 4:30PM 2 4 1451 31 107 28,5 1558

4:30 - 5:00PM 4 5 1528 25 457 23,1 1985

5:00 - 5:30PM 3 5 1287 25 255 21,2 1542

5:30 - 6:00PM 2 4 1021 28 46 20 1067

6:00 - 6:30PM 2 5 897 25 42 16,2 939

6:30 - 7:00PM 1 4 898 27 16 18,4 914

7:00 - 7:30PM 3 5 901 30 190 17,2 1091

7:30 - 8:00PM 2 5 914 25 40 15,5 954

21 okt 2008 4:00 - 4:30PM 1 4 1619 28 36 32,8 1655

4:30 - 5:00PM 2 5 1225 29 58 24,4 1283

5:00 - 5:30PM 2 5 1005 27 47 20,4 1052

5:30 - 6:00PM 2 5 1034 23 41 18,2 1075

6:00 - 6:30PM 3 5 805 21 129 11,9 934

6:30 - 7:00PM 2 4 871 23 19 17 890

7:00 - 7:30PM 1 4 919 22 10 15,7 929

7:30 - 6:00PM 2 5 978 20 24 15,2 1002

28 okt 2008 4:00 - 4:30PM 1 4 1415 31 12 32,9 1427

4:30 - 5:00PM 2 4 1245 29 41 25,4 1286

5:00 - 5:30PM 2 4 1048 26 28 20 1076

5:30 - 6:00PM 2 5 853 29 33 18,5 886

6:00 - 6:30PM 1 3 675 27 4 15,9 679

6:30 - 7:00PM 1 3 904 24 5 18,9 909

7:00 - 7:30PM 2 5 1120 19 40 16,2 1160

7:30 - 8:00PM 2 4 1068 20 16 16,9 1084

TOTAL 4:00 - 4:30PM 5 16 5936 122 173 128,8 6109

4:30 - 5:00PM 10 19 5204 115 608 99,8 5812

5:00 - 5:30PM 9 18 4267 109 359 83,1 4626

5:30 - 6:00PM 8 19 3863 108 158 75,5 4021

6:00 - 6:30PM 8 19 3083 98 220 57,8 3303

6:30 - 7:00PM 6 16 3477 100 74 72,2 3551

7:00 - 7:30PM 7 17 3749 97 248 66,2 3997

7:30 - 8:00PM 7 19 3968 89 94 65,7 4062

Time

REKAPITULASI DATA CMS HARI SELASA

(47)

Split/Skil108Avg Speed AnsAvg Aban Time ACD CallAvg ACD TimeAban CallMax DelayExtn Out CallAvg Extn Out Time% ACD Time% Ans CallsAvg P os StaffCalls P er P os

:01 :0544112 :31 511 :33 26 :18 69 08 98 85 23 1 1907 Accept ed CallsAnswered CallsAbandon Calls

12 0012 30AM 02 04 87 22 5 14 1 02 34 98 94 57 3 29 0:000:30 92 87 5

REPORT CMS S UMMARY INTERVAL

Month : Oktober 2008

GRAFI K TRAFFI C CALLS TI ME URAI AN

0:30 1:00 1:30 2:00 2:30 3:00 3:30 4:00 4:30 5:00 5:30 6:00 6:30 7:00 7:30 8:00 8:30 9:00 9:30 10:0010:3011:0011:3012:0012:3013:0013:3014:0014:3015:0015:3016:0016:3017:0017:3018:0018:3019:0019:3020:0020:3021:0021:3022:0022:3023:0023:30 0:00 :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: 0:00 0:30 1:00 1:30 2:00 2:30 3:00 3:30 4:00 4:30 5:00 5:30 6:00 6:30 7:00 7:30 8:00 8:30 9:00 9:30 10:0010:3011:0011:3012:0012:3013:0013:3014:0014:3015:0015:3016:0016:3017:0017:3018:0018:3019:0019:3020:0020:3021:0021:3022:0022:3023:0023:30 Accepted Calls92813062143262513322661156 240 412 7061.21.82.02.22.22.12.22.11.71.61.91.91.91.61.81.61.41.2956 993 751 838 8171.0822 690 623 705 494 336 25789 Answered Calls87812961122862113312654126 227 395 6951.21.82.02.12.22.02.22.11.71.61.91.91.91.61.81.61.41.2927 955 706 804 8091.0813 688 622 705 493 333 25488 Abandon Calls5011240401073013171114451191542045546532518522938453481492101331

Call

Interval GRAFIK TRAFFIC CALLS

Gambar

Gambar 2.5.1 Antrian tunggal, pelayan ganda sejajar
Gambar 3.1.1 Kontribusi call layanan Telkom 108 perhari
Gambar 3.1.2 Kontribusi Call Layanan TELKOM 108 Perwaktu
Gambar 3.1.4 Kontribusi ASR Layanan TELKOM 108 Perwaktu
+2

Referensi

Dokumen terkait

Penelitian ini bertujuan menentukan komposisi kimia, profil asam lemak, dan kandungan logam berat kepiting yang merupakan hasil tangkapan samping nelayan di Kota Tarakan.. BAHAN

Rapih Media Teknologi adalah mengembangkan aplikasi hybrid dengan platform android dengan dua hak akses yaitu pengguna klien dan mitra, memiliki fitur pengajuan proyek

Bagi Anda yang ingin bisa membantu orang lain dengan hipnotis, bisa melakukan permainan hipnotis seperti yang Anda lihat di Televisi dan bisa menghipnotis diri

Hasil pengeplotan dalam diagram segitiga Na/1000-K/100-√Mg (gambar 3) menunjukkan mata air panas Pajalele-1, Pajalelet-2, Pajalele-3 dan Alakuang umumnya berada pada zona garis

traksi) ketika melakukan perpindahan gigi. Hal ini juga terjadi saat perpindahan tingkat gigi selanjutnya. Grafik karakteristik traksi transmisi manual berdasarkan

Berdasarkan hal diatas, Direktorat Diseminasi dan Penguatan Hak Asasi Manusia melalui Subdirektorat Perencanaan Teknis Diseminasi dan Penguatan HAM membuat Kegiatan

Hal tersebut berbeda dengan uji ELISA di mana dengan nilai cut off sebesar 0,144 maka semua serum dengan OD di atas 0,144 akan dinyatakan positif yaitu pada semua serum ikan mas

Buah dari bunga betina yang diserbuki polen genotipe IPB 3, IPB 4, dan IPB 9 memiliki diameter buah, tebal daging buah minimum, bobot buah utuh, bobot daging buah, bobot kulit