Penerapan Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pelanggan Agung Toyota Tanjungpinang

Liza Safitri, Aggry Saputra, Bintan Aditama

Abstract


Kepuasan pelanggan merupakan faktor utama dan tujuan dari suatu bisnis yang bergerak di bidang pelayanan dan penjualan. Terdapat 4 indikator utama yang menentukan hasil akhir dari penilaian kepuasan pelanggan diantaranya kualitas pelayanan, kualitas jasa, fasilitas dan harga yang diberikan. Pengambilan keputusan yang tepat akan menghasilkan kebijakan yang tepat pula yang nantinya akan mempengaruhi tingkat kepuasan pelanggan. Berdasarkan permasalahan kepuasan pelanggan tersebut, dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat digunakan untuk membantu manajemen dalam mengukur dan menentukan tingkat kepuasan pelanggan. Metode yang digunakan dalam penelitian penentuan kepuasan pelanggan ini yaitu metode Multi-Atributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) yang dikemas dalam satu sistem informasi. Metodologi penelitian dalam membangun aplikasi ini adalah metode kualitatif, pengumpulan data serta melibatkan tinjauan keperluan user dalam pembuatan proses input dan output. Sehingga didapatlah sebuah sistem yang dapat melakukan penyimpanan data dan perhitungan tingkat kepuasan pelanggan.

Keywords


Decision Support Systems (DSS); MABAC; Multi-Atributive Approximation Area Comparison; Kepuasan; Pelanggan

Full Text:

PDF

References


Mustakini, H. (2009). Analisis dan Design. Yogyakarta, Penerbit Andi.

Kadir, Abdul. (2008). Dasar pemrograman web dinamis menggunakan PHP. Yogyakarta, Penerbit Andi.

Kadir, Abdul, (2002). Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta, Penerbit Andi.

Raharjo, Budi. (2019). Pemrograman web dengan node.js dan javascript, Bandung, Informatika.

Sutabri, Tata. (2007). Konsep Dasar Informasi. Yogyakarta, Andi Offset.

Daryanto, Setyobudi, I. (2014). Konsumen dan Pelayanan Prima. Yogyakarta, Gava Media.

Indrasari, Meithiana. (2019). Pemasaran dan Kepuasan Pelanggan. Surabaya, Unitomo Press.

Syah, Arman. (2021). Manajemen Pemasaran Kepuasan Pelanggan. Bandung, Widina.

Peide Liu, P. Z. (2022). A normal wiggly hesitant fuzzy MABAC method based on CCSD and prospect theory for multiple attribute decision making. International Journal Of Intelligent System, 12511-12533

Wang, j. et all (2020). MABAC method for multiple attribute group decision making under q-rung orthopair fuzzy environment. Defence Technology, 208-216.

Jiade Tan, e. a. (2022). An extended MABAC method based on prospect theory with unknown weight information under Fermatean fuzzy environment for risk investment assessment in B&R. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-30.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Liza Safitri

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