Universitas Sumatera Utara

(1)

ANALISIS KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KUALITAS PELAYANAN DENGAN METODE FUZZY SERVICE QUALITY

(Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA USU)

SKRIPSI

HARIADY TURNIP 090803008

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUA ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2013

(2)

ANALISIS KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KUALITAS PELAYANAN DENGAN METODE FUZZY SERVICE QUALITY

(Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA USU)

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains

HARIADY TURNIP 090803026

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2013

(3)

PERSETUJUAN

Judul : Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kualitas Pelayanan Dengan Metode Fuzzy Service Quality ( Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA USU )

Kategori : Skripsi

Nama : Hariady Turnip

Nomor Induk Mahasiswa : 090803026

Program Studi : Sarjana (S1) Matematika

Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara

Disetujui di

Medan, September 2013

Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2, Pembimbing 1,

Drs. Rosman Siregar, M.Si Drs. Marihat Situmorang,M.Kom

NIP. 19610107 198601 1 001 NIP. 19631214 198903 1 001

Disetujui Oleh

Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,

Prof. Drs. Tulus,M.Si, Ph.D.

NIP.19620901 198803 1 002

(4)

PERNYATAAN

ANALISIS KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP KUALITAS PELAYANAN DENGAN METODE FUZZY SERVICE QUALITY

(Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA USU)

SKRIPSI

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

HARIADY TURNIP 090803026

(5)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis sampaikan kepada Tuhan Yesus Kristus atas kasih dan penyertaanNya serta kekuatan yang Dia berikan sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.

Penulis juga mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang turut mendukung dalam penyelesaian skripsi ini:

1. Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom dan Bapak Drs. Rosman Siregar, M.Si, sebagai Dosen Pembimbing yang telah banyak memberikan arahan, nasehat, motivasi, dan kepercayaan yang diberikan kepada penulis dalam mengerjakan skripsi ini.

2. Ibu Dra. Normalina Napitupulu, M.Sc dan Bapak Drs. Gim Tarigan, M.Si sebagai Dosen Pembanding yang banyak memberikan saran dan masukan dalam penyelesaian skripsi ini.

3. Bapak Prof. Drs. Tulus, M.Si, Ph.D sebagai Ketua Departemen Matematika dan Ibu Dr. Mardiningsih, M.Si selaku Sekretataris Departemen Matematika FMIPA USU.

4. Seluruh Dosen di Departemen Matematika FMIPA USU atas segala ilmu dan bimbingan yang diberikan kepada penulis selama perkuliahan, serta seluruh Staff Administrasi yang ada di Departemen Matematika FMIPA USU.

5. Terkhusus kedua orang tua Bapak tercinta J. Turnip(+) dan Ibu tercinta T. br.

Sipayung atas doa, nasehat, bimbingan dan dukungan moril serta materil, yang menjadi sumber motivasi bagi penulis untuk tetap semangat dalam perkuliahan dan penulisan skripsi ini.

6. Abang dan Kakak: Feber Turnip/br. Simatupang, Anron Turnip/br Sihaloho, Saipul Turnip/br. Sihaloho, Renti Turnip/Sianipar dan Herna Turnip/Purba, serta seluruh keluarga besar Turnip dan Sipayung.

7. Teman KTB Eternity (Kak Imel, Kak Lusi, Sabam, Bernat, Sartika, Rinnasa) dan adik-adikku (Mangapul, Apri, Silvia, Elfriede, Simon) serta Koordinasi MIPA periode 2013 atas doa dan perhatian yang diberikan dalam pengerjaan skripsi ini.

8. Rekan-rekan seperjuangan matematika 2009, senior, alumni matematika, adik- adik junior stambuk 2010, stambuk 2011, dan stambuk 2012.

Semoga Skripsi ini bermanfaat bagi pembaca. Damai sejahtera dari Tuhan senantiasa menyertai kita semua.

Hariady Turnip

(6)

ABSTRAK

Pendidikan sangat penting dan telah menjadi kebutuhan bagi setiap orang. Itulah sebabnya banyak orang melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi.

Perguruan tinggi merupakan pendidikan tinggi yang mempersiapkan dan memperlengkapi mahasiswa untuk mengembangkan potensi diri sehingga menjadi manusia yang terampil. Setiap mahasiswa tentunya ingin mendapatkan pelayanan pendidikan yang baik dan optimal. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengukuran untuk mengetahui puas atau tidaknya mahasiswa terhadap layanan pendidikan yang diberikan oleh pihak universitas. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam mengukur tingkat kepuasan pelayanan adalah metode Fuzzy Service Quality yakni untuk mengetahui gap yang terjadi antara layanan yang diterima dan harapan mahasiswa. Hal ini sangat perlu diperhatikan untuk meningkatkan kinerja pelayanan pendidikan di masa yang akan datang. Dari hasil pengolahan data, diperoleh bahwa atribut layanan yang menjadi perhatian utama untuk diperbaiki dan ditingkatkan kualitasnya yaitu pegawai melayani keperluan mahasiswa dengan ramah dan sopan dengan gap (-0,554), semua administrasi dilayani atau dikerjakan dengan cepat dan tepat dengan gap (-0,546), ketersediaan pihak jurusan dalam merespon dan menanggapi keluhan mahasiswa dengan gap (-0,504), kenyamanan ruangan kuliah dengan gap (-0,501), kesabaran pihak jurusan menerima keluhan dengan gap (-0,483), kondisi dan kelengkapan komputer di laboratorium dengan gap (-0,461).

Kata Kunci : Fuzzy, Service Quality, gap

(7)

STUDENT SATISFACTION ANALYSIS OF SERVICE QUALITY USING FUZZY SERVICE QUALITY (Case Studies in the Department of Mathematics FMIPA USU)

ABSTRACT

Education is very important and has become a necessity for everyone. That's why a lot of people continuing education to a higher level.. Higher education is higher education that prepare and equip students to develop human potential to become skilled. Each student will want to get a good education services and optimal.

Therefore, measurements were taken to determine whether or not the students satisfied with education services provided by the university. In this study, the method used to measure the satisfaction level of service is a method of Fuzzy Service Quality to determine the gap between reality and expectations of student services. It is very necessary attention to improve the performance of educational services in the future. From the data processing, obtained the services that attribute a major concern for improved and enhanced employee is serving the needs of students with a friendly and courteous with the gap (-0.554), all administrative served or done quickly and precisely with the gap (-0.546), availability of the department in responding to student complaints and responded with the gap (-0.504), lecture room comfort with the gap (-0.501), the department received a complaint patience with the gap (-0.483), the condition and completeness of the computers in the lab with the gap (-0.461)

Keywords : Fuzzy, Service Quality, gap

(8)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Abstrak v

Abstract vi

Daftar Isi vii

Daftar Tabel ix

Daftar Gambar x

Daftar Lampiran xi

BAB 1. Pendahuluan

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 3

1.3 Batasan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 4

1.5 Manfaat Penelitian 4

1.6 Sistematika Penulisan 4

BAB 2. Landasan Teori

2.1 Pengertian Jasa 6

2.1.1 Karakteristik Jasa 6

2.1.2 Klasifikasi Jasa 7

2.2 Kepuasan Pelanggan 8

2.3 Kualitas 9

2.3.1 Model Kualitas Layanan 10

2.3.2 Dimensi Kualitas Layanan 10

2.4 Uji Validitas 11

2.5 Uji Realibilitas 12

2.6 Service Quality 13

2.7 Teori Fuzzy 14

2.8 Fungsi Keanggotaan 17

2.9 Fuzzyfikasi dan Defuzzyfikasi 20

BAB 3. Metodologi Penelitian

3.1 Objek Penelitian 22

3.2 Identifikasi Masalah 22

3.3 Populasi dan Sampel 22

3.3.1 Populasi 22

3.3.2 Sampel 23

3.4 Teknik Pengumpulan Data 26

3.4.1 Studi Lapangan 26

(9)

3.4.2 Studi Pustaka 26

3.5 Kuisioner 26

3.6 Teknik Pengolahan Data 29

3.7 Kerangka Penelitian 32

BAB 4. Pembahasan

4.1 Pengolahan Data 33

4.1.1 Uji Validitas Data 33

4.1.2 Uji Reliabilitas Data 36

4.1.3 Pengolahan Fuzzy Service Quality 36

4.1.4 Perhitungan Nilai Gap Service Quality per Atribut 42 4.1.5 Perhitungan Nilai Gap Service Quality per Dimensi 44

4.2 Analisis Hasil Pengolahan Data 45

4.2.1 Analisis terhadap Perhitungan Nilai Kenyataan/

Kinerja Layanan 45

4.2.2 Analisis terhadap Perhitungan Nilai Harapan Layanan 45 4.2.3 Analisis terhadap Perhitungan Nilai Gap Service Quality

per Atribut antara Kinerja dan Harapan Layanan 46 4.2.4 Analisis terhadap Perhitungan Nilai Gap Service Quality

per Dimensi antara Kinerja dan Harapan Layanan 47 BAB 5. Kesimpulan dan Saran

5.1 Kesimpulan 48

5.2 Saran 48

Daftar Pustaka 49

Lampiran 50

(10)

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 3.1. Jumlah Mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA USU

Per- Agustus 2013 23

Tabel 3.2 Sampel Penelitian Mahasiswa Jurusan Matematika 25 Tabel 4.1 Uji Validitas Data Kinerja / Kenyataan 34

Tabel 4.2 Uji Validitas Data Harapan 35

Tabel 4.3 Fuzzyfikasi dan Defuzzykasi Kinerja/ Kenyataan Layanan 39 Tabel 4.4 Fuzzyfikasi dan Defuzzykasi Harapan Layanan 41 Tabel 4.5 Nilai Gap Service Quality per Atribut antara Kinerja dan Harapan 43 Tabel 4.6 Nilai Gap Service Quality per Dimensi antara Kinerja dan Harapan 44 Tabel 4.7 Nilai Gap Servqual Terbesar per Atribut 46

(11)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1. Representasi Linier Naik 17

Gambar 2.2. Representasi Linier Turun 18

Gambar 2.3. Representasi Kurva Segitiga 18

Gambar 2.4. Representasi Kurva Trapesium 19

Gambar 2.5. Daerah Bahu pada Variabel Temperatur 20

Gambar 3.1. Variabel Linguistik Harapan 30

Gambar 3.2. Kerangka Penelitian 32

Gambar 4.1. Fungsi Keanggotaan Variabel Linguistik Kinerja 36 Gambar 4.2. Fungsi Keanggotaan Variabel Linguistik Harapan 37

(12)

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1 Kuisioner Penelitian 50

Lampiran 2 Uji Validitas dan Reliabilitas Data Kenyataan Layanan 58 Lampiran 3 Uji Validitas dan Reliabilitas Data Harapan Layanan 59 Lampiran 4 Rekapitulasi Jawaban Kenyataan Layanan 60

Lampiran 5 Rekapitulasi Jawaban Harapan Layanan 61

(13)

ABSTRAK

Pendidikan sangat penting dan telah menjadi kebutuhan bagi setiap orang. Itulah sebabnya banyak orang melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi.

Perguruan tinggi merupakan pendidikan tinggi yang mempersiapkan dan memperlengkapi mahasiswa untuk mengembangkan potensi diri sehingga menjadi manusia yang terampil. Setiap mahasiswa tentunya ingin mendapatkan pelayanan pendidikan yang baik dan optimal. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengukuran untuk mengetahui puas atau tidaknya mahasiswa terhadap layanan pendidikan yang diberikan oleh pihak universitas. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan dalam mengukur tingkat kepuasan pelayanan adalah metode Fuzzy Service Quality yakni untuk mengetahui gap yang terjadi antara layanan yang diterima dan harapan mahasiswa. Hal ini sangat perlu diperhatikan untuk meningkatkan kinerja pelayanan pendidikan di masa yang akan datang. Dari hasil pengolahan data, diperoleh bahwa atribut layanan yang menjadi perhatian utama untuk diperbaiki dan ditingkatkan kualitasnya yaitu pegawai melayani keperluan mahasiswa dengan ramah dan sopan dengan gap (-0,554), semua administrasi dilayani atau dikerjakan dengan cepat dan tepat dengan gap (-0,546), ketersediaan pihak jurusan dalam merespon dan menanggapi keluhan mahasiswa dengan gap (-0,504), kenyamanan ruangan kuliah dengan gap (-0,501), kesabaran pihak jurusan menerima keluhan dengan gap (-0,483), kondisi dan kelengkapan komputer di laboratorium dengan gap (-0,461).

Kata Kunci : Fuzzy, Service Quality, gap

(14)

STUDENT SATISFACTION ANALYSIS OF SERVICE QUALITY USING FUZZY SERVICE QUALITY (Case Studies in the Department of Mathematics FMIPA USU)

ABSTRACT

Education is very important and has become a necessity for everyone. That's why a lot of people continuing education to a higher level.. Higher education is higher education that prepare and equip students to develop human potential to become skilled. Each student will want to get a good education services and optimal.

Therefore, measurements were taken to determine whether or not the students satisfied with education services provided by the university. In this study, the method used to measure the satisfaction level of service is a method of Fuzzy Service Quality to determine the gap between reality and expectations of student services. It is very necessary attention to improve the performance of educational services in the future. From the data processing, obtained the services that attribute a major concern for improved and enhanced employee is serving the needs of students with a friendly and courteous with the gap (-0.554), all administrative served or done quickly and precisely with the gap (-0.546), availability of the department in responding to student complaints and responded with the gap (-0.504), lecture room comfort with the gap (-0.501), the department received a complaint patience with the gap (-0.483), the condition and completeness of the computers in the lab with the gap (-0.461)

Keywords : Fuzzy, Service Quality, gap

(15)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perguruan Tinggi merupakan kelanjutan pendidikan menengah yang diselenggarakan untuk mempersiapkan peserta didik menjadi anggota masyarakat yang memiliki kemampuan akademis dan profesional yang dapat menerapkan, mengembangkan dan menciptakan ilmu pengetahuan, teknologi dan kesenian (UU No.2 tahun 1989, pasal 16, ayat (1)). Pendidikan tinggi adalah jenjang pendidikan setelah pendidikan menengah yang mencakup program sarjana, magister, doktor, dan spesialis yang diselenggarakan oleh perguruan tinggi.

Tingginya persaingan antara perguruan tinggi yang ada di Indonesia, baik perguruan tinggi negeri maupun perguruan tinggi swasta mengharuskan setiap perguruan tinggi berusaha untuk memberikan pelayanan yang terbaik sesuai dengan kebutuhan mahasiswanya. Setiap perguruan tinggi perlu memperhatikan kepuasan mahasiswa terhadap layanan pendidikan karena hal tersebut dapat dijadikan sebagai evaluasi dalam memperbaiki dan meningkatkan kualitas kinerja pelayanan pendidikan dimasa yang akan datang.

Universitas Sumatera Utara merupakan salah satu perguruan tinggi negeri di Indonesia khususnya di Provinsi Sumatera Utara yang menerapkan, mengembangkan, dan menciptakan ilmu pengetahuan dan memiliki program dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia melalui program sarjana, magister, dan doktor yang terus berupaya untuk meningkatkan layanan atau jasa pendidikannya. Setiap tahunnya, USU membuka penerimaan mahasiswa baru.

Sejalan dengan hal tersebut, banyak juga alumni-alumni yang sudah dihasilkan.

Akan tetapi, bagaimana dengan tingkat kepuasan yang dirasakan oleh mahasiswa

(16)

selama ini khususnya di Jurusan Matematika FMIPA USU terhadap layanan jasa pendidikan yang telah diberikan oleh pihak universitas?. Hal ini sangatlah perlu diperhatikan oleh pihak universitas. USU sebagai lembaga perguruan tinggi diharapkan mampu memberikan layanan pendidikan yang berkualitas sehingga mampu mencetak mahasiswa dan alumni yang terampil. Setiap mahasiswa tentunya ingin memperoleh pelayanan jasa pendidikan yang baik dan optimal.

Itulah sebabnya perlu diketahui puas atau tidaknya mahasiswa terhadap layanan pendidikan yang diberikan oleh pihak universitas.

Metode yang digunakan dalam mengukur tingkat kepuasan pelayanan dalam penelitian ini adalah metode Service Quality dengan tujuan untuk mengetahui gap yang terjadi antara layanan yang diterima mahasiswa dan harapan mahasiswa. Metode Service Quality terdiri dari lima dimensi kualitas yakni tangible, empathy, reliability, responsiveness, dan assurance. Tetapi penggunaan metode ini belum sempurna untuk memberikan penilaian secara objektif terhadap layanan yang diterima dan harapan mahasiswa sehingga diperlukan metode lain yakni metode Fuzzy untuk membantu responden dalam memberikan penilaian yang lebih objektif terhadap data yang diperoleh.

Dalam penelitian ini, dilakukan pengintegrasian metode Fuzzy dengan Servqual. Dalam hal ini, penilaian skor atribut-atribut pertanyaan pada kuesioner menggunakan himpunan fuzzy yaitu berdasarkan variabel bahasa yang diintegrasikan dengan metode service quality. Berdasarkan penjelasan yang telah disebutkan di atas, maka penulis melakukan penelitian dengan judul :“ Analisis Kepuasan Mahasiswa terhadap Kualitas Pelayanan dengan Metode Fuzzy Service Quality (Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA USU) “.

(17)

1.2 Rumusan Masalah

Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Bagaimana kualitas pelayanan berdasarkan layanan yang diterima mahasiswa dan harapan mahasiswa di Jurusan Matematika FMIPA USU.

2. Usaha perbaikan yang dapat dilakukan guna meningkatkan kualitas pelayanan di Jurusan Matematika FMIPA USU.

1.3 Batasan Masalah

Agar lebih jelas dan terarah pada sasaran yang diharapkan dalam pembahasan penelitian ini, maka diperlukan adanya pembatasan masalah yang akan dibahas meliputi:

1. Objek penelitian adalah mahasiswa S1 Jurusan Matematika FMIPA USU mulai dari angkatan 2009 sampai angkatan 2012 yang masih aktif kuliah.

2. Penelitian dilakukan dengan cara menyebar kuesioner kepada responden yang terdiri dari pernyataan-pernyataan yang disusun berdasarkan lima dimensi Service Quality, yaitu tangible, empathy, reliability, responsiveness, dan assurance.

3. Uji validitas dan reliabilitas kuesioner dilakukan dengan menggunakan software SPSS 16.

4. Metode penelitian yang dipakai adalah metode fuzzy service quality (servqual).

1.4 Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk :

1. Mengetahui kualitas pelayanan berdasarkan layanan yang diterima mahasiswa dan harapan mahasiswa di Jurusan Matematika FMIPA USU.

(18)

2. Mengetahui usaha perbaikan yang dapat dilakukan guna meningkatkan kualitas pelayanan pendidikan di Jurusan Matematika FMIPA USU.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini adalah

1. Menambah wawasan dan memperkaya literatur dalam bidang operasi riset yang berhubungan dengan metode fuzzy service quality.

2. Sebagai bahan referensi pada penelitian berikutnya khususnya yang berkaitan dengan peningkatan kualitas pelayanan.

3. Sebagai sumbangan pemikiran bagi Jurusan Matematika FMIPA USU terkait dengan tujuan peningkatan kualitas pelayanan.

1.6 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan sangat diperlukan dalam pembuatan skripsi karena sistematika penulisan memuat seluruh isi skripsi secara berurutan sehingga dapat terlihat dengan jelas mengenai masalah-masalah yang dibahas. Dalam hal ini, skripsi yang dibuat oleh penulis membahas mengenai hal-hal sebagai berikut :

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan secara umum mengenai latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, sistematika penulisan laporan penelitian.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini menguraikan secara ringkas mengenai teori-teori yang berkaitan dengan pembahasan masalah serta dasar dalam pemecahan masalah, yaitu teori-teori yang berhubungan dengan penggunaan Fuzzy dan Service Quality dalam pemecahan masalah yang diteliti.

(19)

BAB 3 : METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini memuat metode-metode atau tahapan-tahapan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam penelitian secara sistematis berdasarkan teori-teori yang diuraikan pada BAB 2.

BAB 4 : HASIL DAN PEMBAHASAN

Bab ini berisikan data-data yang dikumpulkan dari hasil pengamatan langsung dilapangan, yang diperlukan untuk pemecahan masalah serta melakukan perhitungan dan analisa terhadap hasil perhitungan tersebut.

BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi tentang kesimpulan terhadap permasalahan yang telah dibahas serta memberikan saran yang bermanfaat.

(20)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Jasa

Jasa didefinisikan sebagai setiap tindakan atau perbuatan yang dapat ditawarkan oleh suatu pihak kepada pihak lain yang pada dasarnya bersifat Intangible (tidak berwujud fisik) dan tidak menghasilkan kepemilikan sesuatu (Kotler, 1994: 467).

Perusahaan yang memberikan operasi jasa adalah mereka yang memberikan konsumen produk jasa, baik yang berwujud atau tidak, seperti transportasi, hiburan, restoran, dan pendidikan.

2.1.1 Karakteristik Jasa

Jasa memiliki empat karakteristik dasar (Berry L.L, 1991 : 24) yaitu sebagai berikut:

1. Tidak Berwujud (Intangibility)

Sifat jasa Intangibility artinya jasa itu tidak dapat dilihat, dirasa, dicium, didengar, atau diraba sebelum dibeli. Misalnya, orang yang akan menjalani bedah plastik tidak dapat melihat hasilnya sebelum membeli.

2. Tidak Terpisahkan (Inseparability)

Umumnya, jasa biasanya dijual terlebih dahulu baru kemudian diproduksi dan dikonsumsi secara bersamaan. Jasa tidak dapat dipisahkan dari penyedianya, baik penyedianya manusia maupun mesin. Bila karyawan menyediakan jasa, maka karyawan adalah bagian dari jasa. Pelanggan juga ciri khusus dalam pemasaran jasa. Baik penyedia jasa maupun pelanggan mempengaruhi hasil jasa tersebut.

(21)

3. Keanekaragaman (Variability)

Jasa bersifat sangat beranekaragam karena merupakan non standardized output, artinya banyak variasi bentuk, kualitas, dan jenis tergantung pada siapa, kapan, dan dimana jasa tersebut dihasilkan. Para pembeli jasa sangat peduli terhadap variabilitas yang tinggi dan seringkali pengguna jasa meminta pendapat orang lain sebelum memutuskan untuk memilih penyedia jasa.

4. Tidak Tahan Lama (Perishability)

Jasa merupakan komoditas tidak tahan lama dan tidak dapat disimpan. Dengan demikian bila suatu jasa tidak dapat digunakan, jasa tersebut akan berlalu begitu saja. Tetapi pada kenyataannya permintaan pelanggan akan jasa sangat bervariasi dan biasanya dipengaruhi oleh faktor musiman maka dari itu akan menjadi masalah yang sulit. Misalnya, permintaan akan jasa transportasi antarkota akan melonjak menjelang lebaran, natal dan tahun baru. Oleh karena itu penyedia jasa harus mengusahakan kesesuaian antara permintaan dengan penawaran pada bisnis jasa.

2.1.2 Klasifikasi Jasa

Klasifikasi jasa dapat dibedakan berdasarkan tujuh kriteria (Lovelock,1987, dalam Evans dan Berman, 1990) yaitu :

1. Segmen pasar, yaitu jasa kepada konsumen akhir (misalnya taksi, asuransi jiwa, pendidikan) dan jasa kepada organisasional (misalnya jasa akuntansi dan jasa konsultasi hukum).

2. Tingkat keberwujudan, terdapat tiga macam jasa berdasarkan kriteria ini. Jenis jasa tersebut adalah sebagai berikut:

a. Rented goods service, merupakan konsumen menyewa dan menggunakan produk-produk tertentu berdasarkan tarif tertentu selama jangka waktu tertentu pula. Konsumen hanya dapat menggunakan produk tersebut karena kepemilikannya tetap berada pada pihak perusahaan yang menyewakannya, mis: penyewaan mobil, kaset video, vila, dan apartemen.

(22)

b. Owned goods service, produk yang dimiliki oleh konsumen direparasi, dikembangkan, atau dipelihara/ dirawat oleh perusahaan jasa. Contohnya jasa reparasi (komputer, mobil, sepeda motor).

c. Non goods service, karakteristik khusus pada jenis ini adalah jasa personal bersifat intangible (tidak berbentuk produk fisik) ditawarkan kepada para pelanggan. Contohnya: supir, dosen, pemandu wisata, dan lain sebagainya.

3. Keterampilan penyedia jasa baik untuk profesional service (misalnya konsultan manajemen, konsultan hukum, konsultan pajak, dokter, perawat, dan arsitek) dan non professional service (misalnya supir taksi dan penjaga malam).

4. Tujuan organisasi jasa yang terdiri dari profit service (misalnya bank) dan non profit service (sekolah, perpustakaan).

5. Regulasi, yang terdiri dari regulated service (misalnya pialang, angkutan umum dan perbankan) dan non regulated service (seperti makelar, katering, dan pengecatan rumah).

6. Tingkat intensitas karyawan, yang terdiri dari equipment-based service (seperti cuci mobil otomatis, ATM) dan people-based service (seperti pelatih sepak bola, satpam).

7. Tingkat kontak penyedia jasa dengan pelanggan, yang terdiri dari high-contact service (seperti universitas, dokter) dan load-contact service (misalnya bioskop).

2.2 Kepuasan Pelanggan

Menurut (Nasution, 2003) kepuasan pelanggan adalah tingkat perasaan seseorang setelah membandingkan kinerja atau hasil yang dirasakan dibandingkan dengan harapannya. Kepuasan pelanggan sebagai respon pelanggan terhadap ketidaksesuaian antara tingkat kepentingan sebelumnya dan tingkat aktual yang dirasakannya setelah pemakaian. Salah satu faktor yang menentukan kepuasan pelanggan adalah persepsi pelanggan mengenai kualitas jasa yang berfokus pada 5 dimensi jasa yakni reliability, responsiveness, assurance, empaty, tangible (Rangkuti, 2003). Ketidakpuasan pada salah satu atau lebih dari dimensi layanan

(23)

tersebut tentunya akan berpengaruh terhadap tingkat layanan secara keseluruhan, sehingga upaya untuk meningkatkan kualitas layanan untuk masing-masing dimensi layanan harus tetap diperhatikan.

Kepuasan pelanggan bisa tercapai dengan memberikan pelayanan yang berkualitas kepada pelanggannya. Pelayanan sering dinilai oleh pelanggan secara langsung dari pihak yang melayani, sehingga diperlukan usaha dalam meningkatkan kualitas pelayanan agar dapat memenuhi keinginan pelanggan.

Kualitas pelayanan berhubungan erat dengan kepuasan pelanggan. Terpenuhinya kepuasan pelanggan dapat menciptakan kesetiaan pelanggan. Kualitas layanan bisa terwujud dengan memberikan layanan sebaik mungkin sesuai dengan yang diharapkan pelanggan.

2.3 Kualitas

Dalam kehidupan sehari-hari seringkali dibicarakan masalah kualitas. Kualitas adalah kepuasan pelanggan sepenuhnya (full customer satisfaction). Suatu produk atau jasa berkualitas apabila dapat memberi kepuasan sepenuhnya kepada konsumen, yaitu sesuai dengan yang diharapkan konsumen atas suatu produk atau jasa (Feigenbaum 1986:7). Menurut Wyckof (dalam Lovelock, 1998), kualitas jasa adalah tingkat keunggulan yang diharapkan dan pengendalian atas tingkat keunggulan tersebut untuk memenuhi keinginan pelanggan.

Banyak pakar dan organisasi yang mencoba mendefinisikan kualitas berdasarkan sudut pandangnya masing-masing. Meskipun tidak ada definisi kualitas yang diterima secara universal, dari definisi yang ada terdapat beberapa kesamaan yakni sebagai berikut:

1) Kualitas meliputi usaha memenuhi atau melebihi harapan pelanggan.

2) Kualitas mencakup produk, jasa, manusia, proses, dan lingkungan.

3) Kualitas merupakan kondisi yang selalu berubah (misalnya apa yang dianggap kualitas saat ini mungkin dianggap kurang berkualitas pada masa mendatang).

(24)

Berdasarkan kesamaan tersebut, Goetsch dan Davis (1994) mendefinisikan kualitas sebagai suatu kondisi yang dinamis yang berhubungan dengan produk, jasa, manusia, proses, dan lingkungan yang memenuhi atau melebihi harapan.

2.3.1 Model Kualitas Layanan

Tiga orang peneliti Amerika, Leonard L. Berry, A. Parasuraman, dan Valerie A.

Zeithmal (1985) melakukan penelitian mengenai kualitas layanan yang diterima.

Dalam penelitian tersebut, ada lima kesenjangan (Gap) yang menyebabkan penyampaian pelayanan tidak berhasil, yaitu:

Gap 1 : Tidak mengetahui apa yang diharapkan konsumen.

Gap 2 : Tidak memiliki desain dan suatu standar pelayanan yang tepat.

Gap 3 : Tidak memberikan pelayanan sesuai standar pelayanan.

Gap 4 : Tidak memberikan pelayanan sesuai dengan yang dijanjikan.

Gap 5 : Perbedaan antara jasa yang dirasakan dengan jasa yang diharapkan.

2.3.2 Dimensi Kualitas Layanan

Beberapa pakar pemasaran seperti Parasuraman, Zeithaml, dan Berry melakukan penelitian khusus terhadap beberapa jenis jasa dan mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi kualitas jasa yang disebut sebagai dimensi kualitas terdiri dari lima pokok, yaitu:

1. Reliability (Kehandalan), yaitu kemampuan memberikan pelayanan sesuai dengan janji serta akurat dan memuaskan.

2. Responsiveness (Daya Tanggap), yaitu ketersediaan para staf untuk membantu para pelanggan dan memberikan pelayanan dengan tanggap.

3. Assurance (Jaminan), yaitu pengetahuan, ketrampilan dan kemampuan serta sopan santun karyawan/ staf dalam memberikan pelayanan, aman dari bahaya, resiko, keraguan, serta memiliki sifat dapat dipercaya.

(25)

4. Empaty (Kepedulian), meliputi kemudahan dalam berinteraksi, komunikasi yang baik, memberikan perhatian secara pribadi serta memahami kebutuhan dan keinginan pelanggan.

5. Tangible (Bukti Langsung), bukti secara fisik yaitu bukti yang ditunjukkan oleh fasilitas fisik, peralatan yang digunakan, penampilan para karyawan dalam memberikan pelayanan material dan sarana komunikasi.

2.4 Uji Validitas

Pengujian validitas dilakukan untuk mengetahui item-item instrumen yang valid dan item-item instrumen yang tidak valid. Validitas menunjukkan sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Suatu test atau instrumen pengukur dapat dikatakan mempunyai validitas yang tinggi apabila alat ukur tersebut menjalankan fungsi ukurnya, atau memberikan hasil ukur yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuran tersebut. Rumus statistik yang digunakan untuk pengujian validitas adalah statistik koefisien korelasi product moment. Fungsi rumus ini adalah mengetahui validitas (kesahihan) pada setiap item kuisioner penelitian. Rumus statistik tersebut adalah sebagai berikut (Dajan, 1991) :

= (∑ ) − (∑ . ∑ )

{ ∑ − (∑ ) }{ ∑ − (∑ ) }

Keterangan :

r = koefisien korelasi X = skor pertanyaan Y = skor total n = jumlah sampel

Nilai r yang diperoleh dari pengujian validitas dikonsultasikan ke tabel harga kritik product moment dengan taraf kepercayaan 95%. Syarat minimum

(26)

untuk dianggap memenuhi syarat adalah jika > pada taraf signifikan 0,05 dan dk = N – 2. Kriteria pengujiannya adalah apabila nilai

> , maka pernyataan dinyatakan valid, dan sebaliknya apabila nilai <

, maka pernyataan dinyatakan tidak valid. Dengan menggunakan bantuan software SPSS 16, nilai dapat dilihat pada nilai Corrected Item Total Corelation.

2.5 Uji Reliabilitas

Pengujian reabilitas dilakukan untuk mengetahui konsistensi dari alat ukur/instrumen yang digunakan, sehingga hasil dari suatu pengukuran dapat dipercaya. Rumus statistik yang digunakan adalah teknik reliability analysis Alpha Cronbach. Fungsi rumus ini adalah untuk mengetahui reliabilitas (kehandalan) instrumen kuisioner sebagai alat ukur tingkat kepuasan pelanggan.

Rumus reliability analysis Alpha Cronbach adalah sebagai berikut (Sugiyono, 1991):

= − 1 1 −

∑

Keterangan:

= nilai (koefisien) Alpha Cronbach

= banyaknya variabel penelitian

∑ = jumlah varians variabel penelitian

= varians total

Koefisien reabilitas yang diperoleh dari pengujian validitas dikonsultasikan ke tabel harga kritik product moment dengan taraf kepercayaan 95%. Kriteria pengujiannya adalah apabila nilai > , maka pernyataan dinyatakan reliabel, dan sebaliknya apabila nilai < , maka pernyataan dinyatakan tidak reliabel. Tingkat reabilitas suatu konstruk dapat dilihat dari uji

(27)

statistic Cronbach Alpha. Suatu konstruk dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach Alpha > 0,6.

2.6 Service Quality

Service quality dapat didefinisikan sebagai seberapa jauh perbedaan antara kenyataan dan harapan para pelanggan atas layanan yang diterima. Menurut Fitzsimmons, service quality dapat diketahui dengan cara membandingkan persepsi para pelanggan atas layanan yang nyata mereka terima dengan layanan yang sesungguhnya mereka harapkan. Jika kenyatan lebih dari yang diharapkan , maka layanan dapat dikatakan bermutu. Sedangkan jika kenyataan kurang dari yang diharapkan maka layanan dapat dikatakan kurang bermutu. Dan apabila kenyataan sama dengan yang diharapkan maka layanan memuaskan (Soetjipto dan Budi. W, 1997).

Metode Service Quality merupakan metode yang digunakan untuk mengetahui atribut-atribut yang harus ditingkatkan kualitas pelayanannya berdasarkan gap yang terjadi antara layanan yang diterima dan harapan pelanggan. Service Quality terdiri dari dua bagian, yaitu penilaian dan pembobotan. Setiap responden menyatakan penilaian terhadap kinerja layanan dan harapannya. Setelah itu, memberikan nilai (bobot) terhadap kuisioner yang diterima.

2.7 Teori Fuzzy

Teori fuzzy dikemukakan oleh Prof. Lotfi Zadeh pada tahun 1965 (Kusuma dewi 2002: 01) dari University of California. Zadeh memodifikasi teori himpunan menjadi himpunan yang setiap anggotanya mempunyai derajat keanggotaan antara 0 sampai dengan 1. Himpunan ini disebut himpunan fuzzy (kabur).

(28)

Pada prinsipnya himpunan fuzzy adalah perluasan dari himpunan crisp, yaitu himpunan yang membagi sekelompok individu ke dalam dua kategori, anggota dan bukan anggota. Dalam himpunan tegas, terdapat batas yang tegas antara unsur-unsur yang merupakan anggota dan unsur-unsur yang tidak merupakan anggota dari suatu himpunan. Akan tetapi, dalam kenyataannya tidak semua himpunan yang kita jumpai dalam kehidupan sehari-hari terdefinisi secara demikian, misalnya himpunan mahasiswa pandai, himpunan orang yang tinggi, dan lain-lain.

Teori himpunan 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 himpunan fuzzy adalah menggunakan variabel linguistik daripada variabel kuantitatif untuk mempresentasikan konsep yang tidak presisi.

Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy Ã dalam semesta pembicaraan X adalah pemetaan _Ã dari X ke selang [0,1] yaitu Ã, ∶ ⟶ [0,1]. Ada beberapa cara untuk menotasikan himpunan fuzzy, yaitu:

1. Himpunan fuzzy Ã dalam semesta pembicaraan X ditulis sebagai himpunan pasangan berurutan :

Ã = {(x, _Ã(x)) | x X}

Contoh:

Misalkan industri kendaraan bermotor ingin merancang dan memproduksi sebuah mobil yang nyaman untuk digunakan keluarga yang besar. Ada 5 model yang telah dirancang dan ditunjukkan dalam variabel X = {1, 2, 3, 4, 5}, dengan 1 adalah desain mobil ke-1, dan seterusnya. Himpunan fuzzy Ã yang merupakan himpunan “mobil yang nyaman digunakan untuk keluarga yang besar” dapat ditulis sebagai: Ã = {(1; 0,6); (2; 0,3); (3; 0,8); (4; 0,2); (5; 0,1)}.

2. Himpunan fuzzy Ã dalam semesta pembicaraan X adalah himpunan yang kontinu :

(29)

Ã =∫_∈ Ã(x)/x

Tanda



bukan melambangkan integral seperti dalam kalkulus, tapi melambangkan keseluruhan unsur-unsur x X bersama dengan fungsi keanggotaannya _Ã(u) dalam himpunan fuzzy Ã. Tanda / bukan lambang pembagian seperti dalam kalkulus tapi melambangkan hubungan antara satu elemen x pada himpunan fuzzy Ã dengan fungsi keanggotaannya.

Contoh :

Dalam semesta himpunan semua bilangan real R, misalkan Ã dalam himpunan

“bilangan real yang dekat dengan nol” , dengan _Ã= , maka himpunan Ã tersebut dapat dinyatakan sebagai : Ã =∫_∈ / .

3. Apabila semesta X adalah himpunan yang diskret, maka himpunan fuzzy Ã dapat dinotasikan sebagai:

Ã = _Ã( ) / + _Ã( ) / + … + _Ã( ) / atau

Ã =∑ Ã( ) /

Tanda ∑ bukan menotasikan operasi penjumlahan seperti yang dikenal pada aritmetika, tetapi melambangkan keseluruhan unsur-unsur ∈ X bersama dengan fungsi keanggotaan _Ã( ) dalam himpunan fuzzy Ã. Tanda + bukan menotasikan penjumlahan, tetapi melambangkan pemisahan antara keanggotaan elemen himpunan fuzzy Ã dan fungsi keanggotaan yang lain.

Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami himpunan fuzzy, yaitu:

a. Variabel fuzzy

Variabel fuzzy merupakan suatu lambang atau kata yang menunjuk kepada suatu yang tidak tertentu dalam sistem fuzzy. Contoh: tinggi badan, umur, temperatur, dan sebagainya.

b. Himpunan fuzzy

Himpunan fuzzy merupakan suatu kumpulan yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu :

(30)

1. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang memiliki suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa, seperti: panas, hangat, dingin.

2. Numeris, yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel seperti : 10, 15, 20, dan sebagainya.

c. Himpunan Semesta

Himpunan Semesta adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Contoh : Semesta pembicaraan untuk variabel temperatur: X = [0,100].

d. Domain

Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.

Contoh : Domain himpunan fuzzy untuk semesta X = [0, 125]

1. Himpunan fuzzy muda = [0, 35], artinya: seseorang dapat dikatakan muda dengan umur antara 0 tahun sampai 35 tahun.

2. Himpunan fuzzy parobaya = [35, 65], artinya: seseorang dapat dikatakan parobaya dengan umur antara 35 tahun sampai 65.

3. Himpunan fuzzy tua = [65, 125], artinya seseorang dapat dikatakan tua dengan umur antara 65 tahun sampai 125 tahun.

2.8 Fungsi Keanggotaan

Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang dapat digunakan.

(31)

1. Representasi Linier

a. Representasi linier naik, yaitu 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

0 a b

Gambar 2.1 Representasi Linier Naik (Sumber: Sri Kusumadewi, 2002)

Fungsi Keanggotaan:

( ) = 0

1

;;

;

≤ ≤≤

≥

b. Representasi linier turun, yaitu garis yang dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri bergerak turun menuju nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah.

( ) 1

0

a b

Gambar 2.2 Representasi Linier Turun (Sumber: Sri Kusumadewi, 2002)

(32)

Fungsi Keanggotaan:

( ) = 0

;; ≤ ≤

≥

2. Representasi kurva segitiga, yaitu gabungan antara dua representasi linier (representasi linier naik dan representasi linier turun ).

( ) 1

0 a b c

Gambar 2.3 Representasi Kurva Segitiga (Sumber: Sri Kusumadewi, 2002)

Fungsi Keanggotaan:

( ) =

0 :

;

≤ ≥

≤ ≤

3. Representasi Kurva Trapesium

Kurva trapesium pada dasarnya merupakan kurva segitiga, hanya saja beberapa titik mempunyai nilai keanggotaan satu.

( ) 1

0 a b c d

Gambar 2.4 Representasi Kurva Trapesium (Sumber: Sri Kusumadewi, 2002)

(33)

Fungsi Keanggotaan:

( ) =

⎩⎪

⎨

⎪⎧ 0 ;

( )

( ) ;

( 1 ;)

( ) ;

≤ ≥

≤ ≤

≤ ≤≤ ≤

4. Representasi Kurva Bentuk Bahu

Daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan naik dan turun. Tetapi terkadang salah satu sisi dari variabel tersebut tidak mengalami perubahan.

Himpunan fuzzy bahu digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy.

Berikut contoh penggunaan kurva bentuk bahu variabel temperatur.

( ) dingin sejuk normal hangat panas 1

0 28 40

Gambar 2.5 Daerah Bahu pada Variabel Temperatur (Sumber: Sri Kusumadewi,2002)

2.9 Fuzzyfikasi dan Defuzzyfikasi

Input dari proses defuzzyfikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus diambil suatu nilai crisp

(34)

tertentu (Kusumadewi, 2002). Berdasarkan prinsip Zadeh (1965), digunakan operasi aljabar pada Triangular Fuzzy Numbers sebagai berikut:

1. Penjumlahan: ( , , ) + ( , , ) = ( + , + , + ) 2. Perkalian: ( , , ) x ( , , ) = ( , , )

3. Pembagian: ( , , ) / ( , , )

4. Resiprokatif: (1, 1, 1) / (a, b, c) = (1/c, 1/b, 1/a)

Perhitungan Fuzzyfikasi data kinerja dan harapan pelanggan dilakukan dengan menggunakan rumus Overall Effectiveness Measure (OEM) yang menghasilkan nilai (a, b, c) untuk tiap kriteria dengan cara sebagai berikut:

= (1 ) x [( x ) + ( x ) + … + ( x )

Keterangan:

PM = bobot taksiran fuzzy PI = tingkat kepentingan relatif i = kriteria ( 1, 2, 3, ... , m )

j = linguistik variabel ( 1, 2, 3, ... , n )

Sedangkan defuzzyfikasi dilakukan dengan menggunakan Arithmatic Mean yang diformulasikan sebagai berikut :

Defuzzyfikasi =

(35)

BAB 3

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Objek Penelitian

Penelitian dilaksanakan di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara. Dalam penelitian ini, yang menjadi objek penelitian adalah mahasiswa Jurusan Matematika minimal telah menempuh satu tahun masa kuliah di Jurusan Matematika FMIPA USU.

3.2 Identifikasi Masalah

Pada tahap ini yang dilakukan adalah mengidentifikasi masalah yang dihadapi dengan menganalisis pelayanan yang diberikan oleh Jurusan Matematika apakah sudah memenuhi keinginan mahasiswanya atau tidak. Dengan demikian akan diketahui atribut-atribut pelayanan pada bagian mana saja yang perlu diperbaiki guna meningkatkan kualitas pelayanan pada Jurusan Matematika FMIPA USU.

Metode yang digunakan adalah Fuzzy Service Quality.

3.3 Populasi dan Sampel 3.3.1 Populasi

Menurut Sugiyono (2004), populasi yaitu wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.

Populasi dalam penelitian ini adalah para mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA

(36)

USU yang sudah menjalani pendidikan minimal 1 tahun. Populasi dalam penelitian ini terdiri dari empat angkatan yang berjumlah 282 orang berdasarkan data yang diperoleh dari website USU.

Tabel 3.1 Jumlah Mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA USU Per- Agustus 2013

No. Angkatan Jumlah Mahasiswa

1. 2009 54

2. 2010 69

3. 2011 74

4. 2012 85

Total 282

Sumber : Direktori Mahasiswa FMIPA USU Agustus 2013

3.3.2 Sampel

Sampel adalah bagian dari populasi yang menjadi objek penelitian (Supranto, 2010). Teknik sampling dapat didefinisikan sebagai suatu teknik untuk menentukan jumlah sampel, sehingga setiap sampel terpilih dalam penelitian dapat mewakili populasinya. Teknik pengambilan sampel dilakukan secara Stratified Random Sampling dikarenakan mahasiswa yang menjadi populasi terbagi dalam strata/ tingkatan, untuk selanjutnya digunakan teknik Simple Random Sampling sehingga populasi dari tiap kelompok memiliki peluang yang sama untuk memberikan data yang dibutuhkan dengan terlebih dahulu dilakukan pembagian secara proporsional. Untuk menentukan jumlah sampel dilakukan dengan menggunakan rumus Slovin (Karnadi, 2008) :

1 Ne2

n N

 

... (3.1) Keterangan :

n = jumlah sampel N = jumlah populasi

e = persentase kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel (10%) dan tingkat kepercayaan 90%.

(37)

Dengan menggunakan persamaan (3.1), maka perhitungan jumlah pengambilan sampel untuk menjadi responden adalah sebagai berikut :

1 Ne2

n N

 

)2

1 , 0 ( 282 1

282

  n

74 8 , 73 

 n

Dengan demikian, dibutuhkan sampel minimal 74 responden untuk mengisi kuisioner. Dalam penelitian ini, kuisioner dibagikan kepada 75 orang responden.

Teknik pengambilan sampel menggunakan satuan yang disebut sample fraction (f) untuk masing-masing sub populasi sebagai faktor pengalinya. Jumlah sample fraction disesuaikan dengan jumlah stratanya.

Besarnya sample fraction per-stratum adalah :

= ... (3.2) Besarnya sub sample fraction per-stratum adalah :

= . n ... (3.3) Keterangan :

f_i = sampling fraction stratum i

Ni = banyaknya individu yang terdapat dalam stratum unsur populasi N = banyaknya populasi seluruhnya

n = banyaknya anggota yang dimasukkan menjadi sampel

n_i = banyaknya anggota yang dimasukkan menjadi sub sampel per-stratum Berdasarkan strata/ tingkatan pada masing-masing sub populasi, maka penentuan jumlah dan unsur sampel penelitian menggunakan persamaan (3.2) dan (3.3) adalah dengan rincian sebagai berikut :

a. Mahasiswa angkatan 2009 :

= = = 0,191

= . n = 0,191 (75) = 14,325 14 responden

(38)

b. Mahasiswa angkatan 2010 :

= = = 0,244

= . n = 0,244 (75) = 18,3 18 responden c. Mahasiswa angkatan 2011 :

= = = 0,262

= . n = 0,262 (75) = 19,65 20 responden d. Mahasiswa angkatan 2012 :

= = = 0,301

= . n = 0,301 (75) = 22,575 23 responden

Dengan demikian keseluruhan sampel penelitian berjumlah 75 responden.

Tabel 3.2 Sampel Penelitian Mahasiswa Jurusan Matematika No Sub Populasi Jumlah Responden

1 Angkatan 2009 14

2 Angkatan 2010 18

3 Angkatan 2011 20

4 Angkatan 2012 23

Sumber : Hasil pengolahan peneliti, 2013

3.4 Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan cara sebagai berikut :

3.4.1 Studi Lapangan

Maksud dari studi lapangan dilakukan agar didapatkan data primer yakni data yang diperoleh secara langsung dari sumber informasi. Hal ini bertujuan untuk

(39)

mengetahui kondisi sistem layanan dan situasi yang ada di Jurusan Matematika yang didapatkan dengan cara pengamatan langsung dan wawancara. Wawancara ini dilakukan peneliti untuk mendukung data yang dilakukan melalui penyebaran kuesioner dan hal-hal yang berkaitan dengan penelitian.

3.4.2 Studi Pustaka

Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh data sekunder yakni data yang diperoleh secara tidak langsung berupa literatur, buku, jurnal, dan informasi dari internet yang berkaitan dengan penelitian ini.

3.5 Kuisioner

Kuisioner merupakan metode pengumpulan data dengan cara membuat daftar pertanyaan tertulis kepada responden/ mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA USU untuk dijawab sesuai dengan penilaian mereka terhadap atribut-atribut dalam kuisioner. Alasan menggunakan teknik ini supaya responden tidak perlu memberikan penjelasan secara panjang lebar dan juga sangat praktis, tegas, hemat dan efisien dalam mengungkapkan inti persoalan. Cara ini digunakan untuk memperoleh data primer yang diperlukan oleh peneliti. Daftar pertanyaan berisi hal-hal yang ingin diketahui berkaitan dengan kinerja/ kenyataan dan harapan mahasiswa terhadap layanan yang diberikan sesuai dengan kondisi dan keadaan pada Jurusan Matematika FMIPA USU. Atribut-atribut dalam kuisioner tersebut dikelompokkan kedalam lima dimensi Service Quality. Kelima dimensi tersebut digunakan untuk mengukur kinerja pelayanan sebagai berikut :

1. Dimensi Tangible (Bukti Fisik)

Dalam dimensi ini, pertanyaannya berhubungan dengan bukti secara fisik yaitu bukti yang ditunjukkan oleh fasilitas fisik, peralatan yang digunakan, penampilan para karyawan dalam memberikan pelayanan material dan sarana komunikasi.

(40)

Pertanyaan yang tergolong dalam dimensi Tangible adalah sebagai berikut : a) Kebersihan ruangan kelas dan lingkungan kampus.

b) Kelengkapan buku di perpustakaan.

c) Kondisi dan kelengkapan komputer di laboratorium.

d) Kenyamanan ruangan kuliah.

e) Ketersediaan dan keamanan tempat parkir.

f) Kemudahan pencarian buku di perpustakaan dengan sistem komputer.

g) Ketersediaan alat yang mendukung kegiatan pembelajaran (LCD, dll).

2. Dimensi Reliability (Kehandalan)

Dalam dimensi ini, pertanyaannya berhubungan dengan kemampuan memberikan pelayanan sesuai dengan janji serta akurat dan memuaskan. Pertanyaan yang tergolong dalam dimensi Reliability adalah sebagai berikut :

a) Dosen menyampaikan materi pembelajaran dengan jelas.

b) Dosen mengajar sesuai dengan jadwal yang ditetapkan.

c) Kualitas alumni yang dihasilkan.

d) Sistem pemberian nilai secara objektif.

3. Dimensi Responsiveness (Daya Tanggap)

Dalam dimensi ini, pertanyaannya berhubungan dengan ketersediaan para staf untuk membantu para pelanggan dan memberikan pelayanan dengan tanggap..

Pertanyaan yang tergolong dalam dimensi Responsiveness adalah sebagai berikut : a) Ketersediaan pihak jurusan dalam merespon dan menanggapi keluhan

mahasiswa.

b) Semua administrasi dilayani atau dikerjakan dengan cepat dan tepat.

c) Kemampuan dosen dalam menjawab pertanyaan mahasiswa dengan jelas.

4. Dimensi Assurance (Jaminan)

Dalam dimensi ini, pertanyaannya berhubungan dengan pengetahuan, ketrampilan dan kemampuan serta sopan santun karyawan/staf dalam memberikan pelayanan, aman dari bahaya, resiko, keraguan, serta memiliki sifat dapat dipercaya.

Pertanyaan yang tergolong dalam dimensi Assurance adalah sebagai berikut :

(41)

a) Kemudahan dalam memperoleh informasi tentang sistem pendidikan ( kurikulum, jadwal kuliah, dsb).

b) Keamanan lingkungan kampus.

c) Meningkatkan kemampuan mengembangkan penerapan ilmu.

5. Dimensi Empaty (Kepedulian)

Dalam dimensi ini, pertanyaannya berhubungan dengan kemudahan dalam berinteraksi, komunikasi yang baik, memberikan perhatian secara pribadi serta memahami kebutuhan dan keinginan pelanggan. Pertanyaan yang tergolong dalam dimensi Empaty adalah sebagai berikut :

a) Komunikasi yang baik antara mahasiswa dengan pihak jurusan terjalin.

b) Kesabaran pihak jurusan menerima keluhan.

c) Pegawai melayani keperluan mahasiswa dengan ramah dan sopan.

Adapun skala pengukuran yang digunakan pada jawaban kuisioner adalah skala likert. Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang tentang kejadian atau gejala social (Riduwan, 2002).

Untuk mengukur tingkat kinerja/ kenyataan layanan yang diberikan, digunakan skala Likert yang diungkapkan dengan kata-kata sebagai berikut :

a) Tidak Puas (TP) dengan angka 1 b) Kurang Puas (KP) dengan angka 2 c) Cukup Puas (CP) dengan angka 3 d) Puas (P) dengan angka 4

e) Sangat Puas (SP) dengan angka 5

Sedangkan untuk mengukur tingkat harapan layanan yang diberikan kepada mahasiswa, digunakan skala Likert yang diungkapkan dengan kata-kata sebagai berikut :

a) Tidak Penting (TPG) dengan angka 1 b) Kurang Penting (KPG) dengan angka 2 c) Cukup Penting (CPG) dengan angka 3

(42)

e) Sangat Penting (SPG) dengan angka 5

3.6 Teknik Pengolahan Data

Teknik pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Uji Validitas Data

Kriteria pengujiannya adalah apabila nilai > , maka pernyataan dinyatakan valid, dan sebaliknya apabila nilai < , maka pernyataan dinyatakan tidak valid. Dengan menggunakan bantuan software SPSS 16, nilai dapat dilihat pada nilai Corrected Item Total Corelation.

2. Uji Reliabilitas Data

Pengukuran reliabilitas dalam SPSS 16 adalah melalui uji statistik cronbach alpha dan atribut di katakan reliabel jika nilai cronbach alpha >

0.60.

3. Pengintegrasian Fuzzy-Service Quality (Servqual)

Pengintegrasian Fuzzy-Servqual yang dilakukan meliputi pembentukan Membership function dengan Triangular Fuzzy Number untuk pengukuran kinerja/ kenyataan dan harapan layanan, perhitungan nilai kinerja/ kenyataan dan harapan layanan, perhitungan nilai gap kualitas layanan.

Langkah-langkah pengerjaannya adalah sebagai berikut : a. Fuzzy Set

Dalam penentuan fuzzy set, terlebih dahulu ditentukan variabel linguistik.

Sebagai contoh, dalam penelitian ini yang menjadi variabel linguistik untuk harapan responden adalah Tidak Penting (TPG), Kurang Penting (KPG), Cukup Penting (CPG), Penting (PG), dan Sangat Penting (SPG).

(43)

1

0

TPG KPG CPG PG SPG

Gambar 3.1 Variabel Linguistik Harapan

Dari gambar 3.1 variabel linguistik harapan diatas, selanjutnya diberikan nilai skala fuzz y untuk setiap variabel linguistik sebagai berikut:

TPG = Tidak Penting (0; 0; 0,25) KPG = Kurang Penting (0; 0,25; 0,5) CPG = Cukup Penting (0,25; 0,5; 0,75) PG = Penting (0,5; 0,75; 1)

SPG = Sangat Penting (0,75; 1; 1)

b. Fuzzyfikasi

Perhitungan Fuzzyfikasi data kinerja dan harapan pelanggan dilakukan dengan menggunakan rumus Overall Effectiveness Measure (OEM) yang menghasilkan nilai (a, b, c) untuk tiap kriteria dengan cara sebagai berikut:

= (1 ) x [( x ) + ( x ) + … + ( x )

Keterangan:

PM = bobot taksiran fuzzy PI = tingkat kepentingan relatif i = kriteria ( 1, 2, 3, ... , m )

j = linguistik variabel ( 1, 2, 3, ... , n)

(44)

c. Defuzzyfikasi

Defuzzyfikasi dilakukan dengan menggunakan Arithmatic Mean yang diformulasikan sebagai berikut :

Defuzzyfikasi =

4. Penarikan Kesimpulan

Setelah proses defuzzyfikasi dilakukan, maka didapatkan nilai tunggal yang representatif. Selanjutnya dilakukan analisis yang meliputi :

1. Analisis kinerja/kenyataan terhadap pelayanan yang diberikan.

2. Analisis harapan mahasiswa terhadap pelayanan.

3. Analisis gap kualitas pelayanan antara kinerja/ kenyataan dan harapan layanan per atribut dan per dimensi.

(45)

3.7 Kerangka Penelitian

Gambar 3.2 Kerangka Penelitian

(46)

BAB 4

PEMBAHASAN

4.1 Pengolahan Data 4.1.1 Uji Validitas Data

Uji validitas data dilakukan untuk mengetahui keakuratan data kuesioner. Uji validitas dilakukan pada setiap atribut kuisioner dan hasilnya dapat dilihat dengan membandingkan nilai dan nilai , dimana dapat diperoleh melalui df (degree of freedom) = n-2 (taraf signifikan 5%, n = 75). Maka diperoleh nilai = 0,227. Jika > maka atribut dinyatakan valid, sedangkan jika < maka atribut dinyatakan tidak valid. Hasil uji validitas dengan software SPSS 16 dapat dilihat pada tabel 4.1.

(47)

Tabel 4.1 Uji Validitas Data Kinerja / Kenyataan

No Atribut No r hitung r tabel Ket

1 Kebersihan ruangan kelas dan lingkungan

kampus -0,010 0,227

Invalid 2 Kelengkapan buku di perpustakaan 0,266 0,227 Valid 3 Kondisi dan kelengkapan komputer di lab 0,269 0,227 Valid

4 Kenyamanan ruangan kuliah 0,300 0,227 Valid

5 Ketersediaan dan keamanan tempat parkir 0,436 0,227 Valid 6 Kemudahan pencarian buku di perpustakaan

dengan sistem informasi 0,226 0,227

Invalid 7 Ketersediaan alat yang mendukung kegiatan

pembelajaran(LCD,dll) 0,360 0,227

Valid 8 Dosen menyampaikan materi pembelajaran

dengan jelas 0,553 0,227

Valid 9 Dosen mengajar sesuai dengan jadwal yang

ditetapkan 0,325 0,227

Valid 10 Kualitas alumni yang dihasilkan 0,321 0,227 Valid 11 Sistem pemberian nilai secara objektif 0,294 0,227 Valid 12 Ketersediaan pihak jurusan dalam merespon

dan menanggapi keluhan mahasiswa 0,481 0,227

Valid 13 Semua administrasi dilayani atau dikerjakan

dengan cepat dan tepat 0,372 0,227

Valid 14 Kemampuan dosen dalam menjawab

pertanyaan mahasiswa dengan jelas. 0,282 0,227

Valid 15 Kemudahan dalam memperoleh informasi

tentang sistem pendidikan (kurikulum, jadwal kuliah, dsb)

0,333 0,227 Valid

16 Keamanan lingkungan kampus 0,493 0,227 Valid

17

Meningkatkan kemampuan mengembangkan

penerapan ilmu 0,431

0,227

Valid 18 Komunikasi yang baik antara mahasiswa

dengan pihak jurusan terjalin 0,403 0,227

Valid 19 Kesabaran pihak jurusan menerima keluhan 0,493 0,227 Valid 20 Pegawai melayani keperluan mahasiswa

dengan ramah dan sopan 0,370 0,227

Valid

(48)

Tabel 4.2 Uji Validitas Data Harapan

No Atribut r hitung r tabel Ket

1 Kebersihan ruangan kelas dan lingkungan

kampus 0,491 0,227

Valid 2 Kelengkapan buku di perpustakaan 0,278 0,227 Valid 3 Kondisi dan kelengkapan komputer di lab 0,275 0,227 Valid

4 Kenyamanan ruangan kuliah 0,553 0,227 Valid

5 Ketersediaan dan keamanan tempat parkir 0,441 0,227 Valid 6 Kemudahan pencarian buku di perpustakaan

dengan sistem informasi 0,421 0,227

Valid 7 Ketersediaan alat yang mendukung kegiatan

pembelajaran(LCD,dll) 0,518 0,227

Valid 8 Dosen menyampaikan materi pembelajaran

dengan jelas 0,448 0,227

Valid 9 Dosen mengajar sesuai dengan jadwal yang

ditetapkan 0,473 0,227

Valid 10 Kualitas alumni yang dihasilkan 0,446 0,227 Valid 11 Sistem pemberian nilai secara objektif 0,206 0,227 Invalid 12 Ketersediaan pihak jurusan dalam merespon

dan menanggapi keluhan mahasiswa 0,532 0,227

Valid 13 Semua administrasi dilayani atau dikerjakan

dengan cepat dan tepat 0,570 0,227

Valid 14 Kemampuan dosen dalam menjawab

pertanyaan mahasiswa dengan jelas. 0,498 0,227

Valid 15 Kemudahan dalam memperoleh informasi

tentang sistem pendidikan (kurikulum, jadwal kuliah, dsb)

0,509

0,227

Valid

16 Keamanan lingkungan kampus 0,600 0,227 Valid

17 Meningkatkan kemampuan mengembangkan

penerapan ilmu 0,570 0,227

Valid 18 Komunikasi yang baik antara mahasiswa

dengan pihak jurusan terjalin 0,528 0,227

Valid 19 Kesabaran pihak jurusan menerima keluhan 0,465 0,227 Valid 20 Pegawai melayani keperluan mahasiswa

dengan ramah dan sopan 0,603 0,227

Valid Hasil pegujian validitas data kinerja dan harapan tersebut menunjukkan bahwa atribut pernyataan 1, pernyataan 6 dan pernyataan 11 tidak valid karena

< . Oleh sebab itu, atribut pernyataan tersebut dikeluarkan dari daftar pernyataan kuisioner. Dengan demikian dalam pengukuran tingkat kualitas pelayanan ini hanya menggunakan 17 pernyataan yang dikelompokkan ke dalam dimensi Servqual.

(49)

4.1.3 Uji Reliabilitas Data

Pengujian reliabilitas data dilakukan dengan menggunakan software SPSS 16.

Data dikatakan reliabel apabila nilai Chronbach alpha > 0,6. Dari nilai Chronbach alpha diperoleh bahwa untuk reliabilitas kinerja/ kenyataan sebesar 0,793 sedangkan untuk reliabilitas harapan sebesar 0,865. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa atribut-atribut kuisioner tersebut adalah reliabel.

4.1.4 Pengolahan Fuzzy Service Quality

Terdapat tiga tahapan dalam Teori Triangular Fuzzy Number yakni penentuan fuzzy set, fuzzyfikasi, dan defuzzyfikasi.

Adapun langkah-langkah pengolahannya adalah sebagai berikut : 1. Penentuan Fuzzy Set

Tahap ini dilakukan untuk menentukan skor yang harus diberikan oleh responden untuk setiap atribut yang diajukan dalam kuesioner. Penentuan fuzzy set dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

1

0

0 0,25 0,5 0,75 1

TP KP CP P SP

Gambar 4.1 Fungsi Keanggotaan Variabel Linguistik Kinerja Sumber: Wann, 2004 (Modifikasi)

(50)

1

0

0 0,25 0,5 0,75 1

TPG KPG C PG PG SPG

Gambar 4.2 Fungsi Keanggotaan Variabel Linguistik Harapan Sumber: Wann, 2004 (Modifikasi)

Variabel linguistik untuk kinerja/ kenyataan adalah : TP, KP, CP, P, SP dan variabel linguistik untuk harapan adalah : TPG, KPG, CPG, PG, SPG.

Sedangkan PM = ( , , ) mewakili taksiran linguistik untuk kepentingan faktor j (j = 1, 2, 3, … , n). Pengertian dari variabel linguistik dan taksiran linguistik ( , , ) yang digunakan untuk kinerja/ kenyataan dan harapan adalah :

TP = Tidak Puas (0; 0; 0,25) TPG = Tidak Penting (0; 0; 0,25) KP = Kurang Puas (0; 0,25; 0,5) KPG = Kurang Penting (0; 0,25; 0,5) CP = Cukup Puas (0,25; 0,5; 0,75) CPG = Cukup Penting (0,25; 0,5; 0,75) P = Puas (0,5; 0,75; 1) PG = Penting (0,5; 0,75; 1)

SP = Sangat Puas (0,75; 1; 1) SPG = Sangat Penting (0,75; 1; 1) Sumber: Wann, 2004 (Modifikasi)

(51)

2. Fuzzyfikasi dan Defuzzyfikasi

Hasil perhitungan fuzzyfikasi data kinerja/ kenyataan dengan rumus Overall Effectiveness Measure (OEM) untuk mendapatkan nilai (a, b, c) untuk tiap atribut dapat dilihat pada Tabel 4.3 , sedangkan perhitungan OEM untuk atribut pertama pada kinerja/ kenyataan adalah sebagai berikut:

= (1 ) x [( x ) + ( x ) + … + ( x )

= ( ) x {[(0; 0; 0,25) x 3] + [(0; 0,25; 0,5) x 17] + [(0,25; 0,5; 0,75) x 23]

+ [(0,5; 0,75; 1) x 29]+[(0,75; 1; 1) x 3]}

= ( ) x [(0; 0; 0,75) + (0; 4,25; 8,5) + (5,75; 11,5; 17,25) + (14,5; 21,75;

29) + (2,25; 3; 3)]

= (24,75; 40,5; 58,5) / 75

= (0,330; 0,540; 0,780)

Sedangkan defuzzyfikasi terhadap kinerja/ kenyataan layanan dihitung menggunakan rumus Arithmatic Mean :

Defuzzyfikasi =

= 3

780 , 0 540 , 0 330 ,

0  

= 0,550

(52)

Tabel 4.3 Fuzzyfikasi dan Defuzzykasi Kinerja/ Kenyataan Layanan

No. Atribut Fuzzyfikasi Defuzzy

fikasi

a b c

1 Kelengkapan buku di perpustakaan 0,330 0,540 0,780 0,550 2 Kondisi dan kelengkapan komputer

di laboratorium

0,113 0,310 0,557 0,327 3 Kenyamanan ruangan kuliah 0,133 0,347 0,593 0,351 4 Ketersediaan dan keamanan tempat

parkir

0,560 0,333 0,680 0,524 5 Ketersediaan alat yang mendukung

kegiatan pembelajaran (LCD,dll)

0,260 0,497 0,737 0,498 6 Dosen menyampaikan materi

pembelajaran dengan jelas

0,233 0,460 0,710 0,468 7 Dosen mengajar sesuai dengan

jadwal yang ditetapkan

0,203 0,430 0,677 0,437 8 Kualitas alumni yang dihasilkan 0,300 0,537 0,783 0,540 9 Ketersediaan pihak jurusan dalam

merespon dan menanggapi keluhan mahasiswa

0,123 0,313 0,567 0,334

10 Semua administrasi dilayani atau dikerjakan dengan cepat dan tepat

0,077 0,273 0,520 0,290

11 Kemampuan dosen dalam

menjawab pertanyaan mahasiswa dengan jelas.

0,370 0,617 0,850 0,612

12 Kemudahan dalam memperoleh informasi tentang sistem pendidikan (kurikulum, jadwal kuliah, dsb)

0,267 0,517 0,757 0,514

13 Keamanan lingkungan kampus 0,253 0,477 0,720 0,483

14 Meningkatkan kemampuan

mengembangkan penerapan ilmu

0,243 0,487 0,737 0,489 15 Komunikasi yang baik antara

mahasiswa dengan pihak jurusan terjalin

0,207 0,433 0,680 0,440

16 Kesabaran pihak jurusan menerima keluhan

0,133 0,330 0,580 0,348 17 Pegawai melayani keperluan

mahasiswa dengan ramah dan sopan

0,103 0,273 0,523 0,300

(53)

Selanjutnya dilakukan perhitungan fuzzyfikasi terhadap harapan layanan dengan menggunakan metode yang sama seperti pada fuzzyfikasi kinerja/

kenyataan layanan. Sedangkan perhitungan OEM pernyataan pertama terhadap harapan layanan untuk mendapatkan nilai (a, b,c) adalah sebagai berikut:

= (1 ) x [( x ) + ( x ) + … + ( x )

= ( ) x {[(0; 0; 0,25) x 0] + [(0; 0,25; 0,5) x 0] + [(0,25; 0,5; 0,75) x 6] + [(0,5; 0,75; 1) x 4]+[(0,75; 1; 1) x 65]}

= ( ) x [(0; 0; 0) + (0; 0; 0) + (1,5; 3; 4,5) + (2; 3; 4) + (48,75; 65; 65)]

= (52,25; 71; 73,5) / 75

= (0,697; 0,947; 0,980)

Sedangkan defuzzyfikasi terhadap harapan layanan dihitung menggunakan rumus Arithmatic Mean :

Defuzzyfikasi =

= 3

980 , 0 947 , 0 697 ,

0  

= 0,875

Hasil perhitungan fuzzyfikasi dan defuzzyfikasi data harapan untuk tiap atribut dapat dilihat pada Tabel 4.4.

= (1 ) x [( x ) + ( x ) + … + ( x )

= ( ) x {[(0; 0; 0,25) x 0] + [(0; 0,25; 0,5) x 0] + [(0,25; 0,5; 0,75) x 6] + [(0,5; 0,75; 1) x 4]+[(0,75; 1; 1) x 65]}

= ( ) x [(0; 0; 0) + (0; 0; 0) + (1,5; 3; 4,5) + (2; 3; 4) + (48,75; 65; 65)]

= (52,25; 71; 73,5) / 75

= (0,697; 0,947; 0,980)

Defuzzyfikasi =

= 3

980 , 0 947 , 0 697 ,

0  

= 0,875

= (1 ) x [( x ) + ( x ) + … + ( x )

= ( ) x {[(0; 0; 0,25) x 0] + [(0; 0,25; 0,5) x 0] + [(0,25; 0,5; 0,75) x 6] + [(0,5; 0,75; 1) x 4]+[(0,75; 1; 1) x 65]}

= ( ) x [(0; 0; 0) + (0; 0; 0) + (1,5; 3; 4,5) + (2; 3; 4) + (48,75; 65; 65)]

= (52,25; 71; 73,5) / 75

= (0,697; 0,947; 0,980)

Defuzzyfikasi =

= 3

980 , 0 947 , 0 697 ,

0  

= 0,875