Penentuan Karakteristik Keluhan Pelanggan Menggunakan Korespondensi Multipel

Ides Nurhadianti Mada Ningsih, Irlandia Ginanjar, Titi Purwandari

Abstract


Berkembangnya marketplace dapat menambah perusahaan jasa pengiriman barang. Meningkatnya keluhan pelanggan dalam suatu perusahaan jasa pengiriman barang dapat menurunkan daya saing dan mengurangi keloyalan pelanggan. Dalam penelitian ini akan dikelompokkan dan ditentukan karakteristik dari jenis kendala yang menyebabkan keluhan pelangan dan kategori lain yang berhubungan dengan jenis kendala, yaitu kategori jenis barang, jenis paket, isi kiriman, regional asal kiriman dan regional tujuan kiriman, yang semuanya bersifat kategori. Algoritma multiple correspondence analysis, dapat mengubah data kategori menjadi numerik sehingga data dapat dikelompokkan dan ditentukan karakteristiknya dengan clustering. Tujuan
penetuan karakteristik dan pengelompokkan ini adalah agar evaluasi dapat dilakukan lebih tepat sasaran sesuai dengan jenis kendala dan kategori lain yang terkait, sehingga diharapkan dapat menurunkan tingkat keluhan pelanggan kedepannya. Dari hasil analisis, terlihat bahwa algoritma clustering dari Principle Coordinates yang dihasilkan oleh MCA menghasilkan 9 kluster, dengan tiap anggota antar cluster bersifat homogen. Contohnya pada cluster dua yang anggotanya adalah kendala kiriman tidak tiba ke Indonesia, resi tidak sesuai, resi tidak terlacak, jenis paket standar luar negeri dan paket yang unidentified, regional asal unidentified, dan regional tujuan unidentified. Maka dapat dikatakan bahwa jenis paket standar luar negeri lebih rawan paketnya tidak tiba
ke Indonesia sehingga kirimannya tidak dapat terlacak. Selain itu, untuk suatu kluster yang tidak memiliki jenis kendala didalamnya (contohnya kluster 6, hanya beranggotakan jenis paket dokpratama), maka anggota dalam
kluster tersebut tidak memiliki hubungan dengan jenis kendala apapun.


Keywords


MCA; clustering; karakterisasi; kendala paket;

Full Text:

PDF

References


Agresti, Alan. 2007. An Introduction to Categorical Data Analysis Second Edition. New Jersey: John Wiley & Sons. Agricultural Economics 3. Elvesier Science.

Greenacre, M.J. 1984. Theory and Applications of Correspondence Analysis. Academic Press,Inc., London.

Greenacre, M.J. 2006. Tying Up The Loose Ends in Simple, Multiple, and Joint Correspondence Analysis: Computational Statistics Proocedings.

Johnson, R.A., & Wichern, D.W. 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis, Sixth Edition. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall International, Inc.

Rencher, A.C. 2002. Methods of Multivariat Analysis, Second Edition. New York: Johm Wiley and Sons, Inc.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

© 2017-2020 | Hak Cipta Dilindungi | Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran | Powered by OJS