## Rancang Bangun Aplikasi Analisis Indeks Kepuasan Pelanggan pada
PT. PLN (Persero) Area Jember dengan Menggunakan Pendekatan Metode Servqual dan K-Means Clustering
(Design Application of Customer Index Satisfaction Analysis at PT. PLN (Persero) Area Jember using Servqual Aproach and K-Means Clustering Method)
Razak Syaiful Rochman *) ,Windi Eka Yulia Retnani, Oktalia Juwita Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember Jl. Kalimantan 37 Jember 68121
*) Penulis Korespondensi E-mail: razak.syaiful.r@gmail.com

## Abstrak
PT PLN (Persero) merupakan Badan Usaha Milik Negara, bertugas menyediakan tenaga listrik bagi kepentingan umum dengan   tetap   memperhatikan   tujuan   perusahaan   yaitu   menghasilkan   keuntungan   sesuai   dengan   Undang-Undang   No. 19/2000. Statistik keluhan konsumen pada tahun 2015 mencapai 1030 keluhan, dan keluhan listrik yaitu mencapai 5.63% dengan jumlah 58 kasus. Keluhan listrik tersebut termasuk pada sepuluh besar kategori keluhan tertinggi pada tahun 2015. Oleh karena itu, PT. PLN perlu meningkatkan pelayanan yang baik agar dapat meningkatkan indeks kepuasan pelanggan. Salah satu cara untuk mengetahui indeks kepuasan pelanggan yaitu dengan cara menggunakan pendekatan metode servqual yaitu pendekatan metode yang hanya menggunakan penggunaan dimensi servqual yang kemudian dilakukan pengelompokan berupa cluster dengan menggunakan metode Fuzzy K-Means karena pelayanan yang diberikan bank menyebabkan persepsi yang berbeda-beda pada tiap nasabah. Pada penelitian ini dibagi menjadi 4 cluster dengan pengujian aplikasi menggunakan 100   responden   dengan   80   responden   merupakan   training   set   dan   20   responden   merupakan   test   set.   Hasil   penelitian menunjukan cluster yang memiliki jumlah anggota terbanyak adalah cluster 3 yang artinya banyak pelanggan merasa puas dengan indeks kepuasan pelanggan mencapai  75,18%. Hasil dari pengujian training set terhadap test set, menunjukan akurasinya 100% (persen) pada cluster 1, 100% (persen) pada cluster 2, 97,5% (persen) pada cluster 3, dan 97,5% (persen) pada cluster 4.
Kata Kunci: Servqual, K-Means Clustering, Indeks Kepuasan Pelanggan .

## Abstract
PT PLN (Persero) is a State-Owned Enterprise, tasked with providing electricity for the public interest while taking into account the company's objectives of generating profits in accordance with Law No. 19/2000. Consumer complaints statistics in 2015 reached 1030 complaints, and electricity complaints reached 5.63% with a total of 58 cases. Electricity complaints are among the top ten highest complaints categories in 2015. Therefore, PT. PLN needs to improve good service in order to increase the customer satisfaction index. One way to find out the customer satisfaction index is by using the servqual method approach, which is a method approach that only uses the servqual dimension then clustering is done in the form of clusters using the Fuzzy K-Means method because the services provided by banks cause different perceptions for each customer. This study was divided into 4 clusters with application testing using 100 respondents with 80 respondents as training sets and 20 respondents as test sets. The results of the study show that the cluster that has the highest number of members is cluster 3, which means that many customers are satisfied with the customer satisfaction index reaching 75.18%. The results of the training set test on the test set, show accuracy of 100% (percent) in cluster 1, 100% (percent) in cluster 2, 97.5% (percent) in cluster 3, and 97.5% (percent) in clusters 4.
Keywords: Servqual, K-Means Clustering, Customer Index Satisfaction.

## PENDAHULUAN
PT   PLN   (Persero)   merupakan   Badan   Usaha   Milik Negara,   bertugas   menyediakan   tenaga   listrik   bagi kepentingan   umum   dengan   tetap   memperhatikan   tujuan perusahaan yaitu menghasilkan keuntungan sesuai dengan Undang-Undang No. 19/2000 [1]. Akan tetapi, berdasarkan ketetapan UU No.20 tahun 2002 tentang ketenagalistrikan (pengganti UU No.15/1985) yang menyatakan bahwa PT. PLN tidak lagi merupakan satu-satunya penyedia jasa listrik di Indonesia namun akan ada penyedia jasa yang lain  [2].
Statistik keluhan konsumen yang dicatat oleh Yayasan Lembaga   Konsumen   Indonesia   (YLKI)   pada   tahun   2015 mencapai   1030   keluhan.   Sedangkan   yang   tercatat   oleh YLKI   mengenai   keluhan   listrik   yaitu   mencapai   5.63% dengan   jumlah   58   kasus   (Abadi,   2016).   keluhan   listrik tersebut   termasuk   pada   sepuluh   besar   kategori   keluhan tertinggi pada tahun 2015.
Tingginya   keluhan   pelanggan   terhadap   layanan   PT. PLN (Persero) menuntut PT. PLN (persero) untuk kembali melihat seperti apa tingkat pelayanan yang sudah diberikan kepada  masyarakat  dan kepuasan  konsumen atas layanan yang telah mereka berikan. Salah satu cara agar mengetahui
kepuasan   konsumen   yaitu   dengan   menghitung   indeks kepuasan pelanggan. metode yang tepat untuk mencapai hal tersebut dengan menggunakan pendekatan metode Servqual yaitu   pendekatan   metode   yang   hanya   menggunakan penggunaan   dimensi servqual yang   kemudian   dilakukan pengelompokan   berupa cluster dengan   menggunakan metode Fuzzy K-Means. Alasan   peneliti   menggunakan metode Fuzzy K-Means karena pelayanan yang diberikan bank menyebabkan persepsi yang berbeda-beda pada tiap nasabah.   Hal   ini   menyebabkan   timbulnya   kelompok nasabah   berdasarkan   kepuasan   pada   dimensi   kualitas pelayanan   tertentu. Setelah   klaster   terbentuk,   maka dilakukan   perhitungan   kepuasan   pelanggan   dengan menggunakan Customer Satisfaction Index (CSI). Hasil dari pengintegrasian   dua   metode   tersebut,   dapat   diketahui kepuasan   pelanggan   dari   setiap   klaster   yang   terbentuk. Tujuan   semua   penelitian   ini   untuk   mengetahui   apa   yang perlu   diperbaiki   oleh   pihak   perusahaan   dalam   upayanya untuk mencapai kepuasan pelanggan.

## Landasan Teori

## 1. Kepuasan Konsumen
Menurut (Tjiptono, 1997) kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan   adalah   respon   pelanggan   terhadap   evolusi ketidaksesuaian   ( discinfirmation )   yang   dirasakan   antara harapan   sebelumnya   dan     kinerja   aktual   produk   yang dirasakan bahwa pada persaingan yang semakin ketat ini, semakin banyak produsen yang terlibat dalam pemenuhan kebutuhan dan keinginan konsumen [4].
2. Metode Servqual Metode Service   Quality merupakan   metode   yang digunakan untuk mengukur kualitas pelayanan dari atribut masing-masing dimensi, sehingga akan diperoleh nilai gap (kesenjangan)   yang   merupakan   selisih   antara   persepsi konsumen   terhadap   layanan   yang   telah   diterima   dengan harapan   terhadap   layanan   yang   akan   diterima.   Dimensi dalam  servqual  adalah   bukti   fisik, empati,  daya  tanggap, kehandalan, dan jaminan [5].
3. K-Means Clustering
Algoritma   K-Means   merupakan   algoritma   yang membutuhkan   parameter   input   sebanyak   k   dan   membagi kesimpulan   n   objek   ke   dalam   k   cluster   sehingga   tingkat kemiripan   antar   anggota   dalam   satu   cluster   tinggi sedangkan   tingkat  kemiripan  dengan  anggota  cluster   lain rendah. Kemiripan anggota terhadap cluster diukur dengan kedekatan objek terhadap nilai mean pada cluster atau dapat disebut denga centroid cluster atau pusat massa. [6].
Adapun   langkah-langkah   algoritma   K-Means   sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah cluster.
2. Memasukkan data pada setiap cluster secara acak.
3. Menentukan centroid dengan menghitung rata-rata data pada setiap cluster.
4.   Menghitung   karakteristik   setiap   data   dengan membandingkan dengan centroid awal.
5.   Mengelompokan   hasil   karakteristik   setiap   data   pada cluster yang memiliki jarak terdekat.
6.   Kemudian   ulangi   langkah   ke-3   hingga   tidak   ada   data yang berpindah cluster dan nilai centroid tidak berubah.
Untuk menghitung jarak antara data dan centroid yaitu menggunakan   persamaan   1   Euclidean   Distance   (Nango, Dwi Noviati, 13):
dik = (1)
Kemudian   mengelompokan   data   pada   setiap   cluster dengan   jarak   yang   paling   dekat,   dapat   menggunakan persamaan 2 seperti berikut (Nango, Dwi Noviati, 13):
Min = (2)
Selanjutnya   menghitung   centroid   baru   dapat menggunakan persamaan 3 seperti berikut:
= (3)
Keterangan: dik  = Jarak antara i (data) dengan k (centroid) m = Banyak kriteria data Cij  = Koordinat data Ckj  = Koordinat centroid
P = Banyak anggota cluster
Xij  = Anggota dari centroid

## 4. Customer Index Satisfaction
Menurut   Jogyanto   (2003:327),   Decission   Customer Satisfaction   Index   atau   Indeks   Kepuasan   Konsumen merupakan sebuah angka yang menyatakan seberapa besar tingkat kepuasan konsumen akan produk atau jasa tertentu. Cara menghitung CSI, yaitu dijelaskan pada persamaan 4 sampai 6 berikut. [7]:
1. Rata-rata  skor  kepentingan  MISj  = dan  skor kinerja MSSj = (4) 2. Menghitung Weight Score WSj = WFj x MSSj (5) 3. Menghitung CSI = (6)
Keterangan : MIS = Rata-rata skor kepentingan (harapan) MSS= Rata-rata skor kinerja (kenyataan) Yji = Nilai kepentingan objek ke-i variabel ke-j Xji = Nilai kinerja objek ke-i variabel ke-j n = Jumlah responden
p = Jumlah atribut kepentingan
S = Skala pengukuran maksimum yang digunakan

## METODE PENELITIAN
Ada   dua   tahap   untuk   mencapai   tujuan   penelitian   ini, yaitu   tahap   pengembangan   aplikasi   dan   tahap   analisis indeks   kepuasan   pelanggan.   tahap-tahap   tersebut   dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap Penelitian A. Studi Literatur Studi pustaka dilakukan bertujuan menyusun dasar teori yang akan digunakan dalam melakukan penelitian. Sumber yang digunakan dalam studi pustaka ini adalah buku, jurnal, karya ilmiah, dan laman.
B. Wawancara
Wawancara adalah salah satu cara untuk mengumpulkan informasi, wawancara ini dilakukan untuk mengumpulkan informasi mengenai layanan yang disediakan pada PT. PLN (Persero) Area Jember serta menanyai kriteria apa saja yang mempengaruhi kepuasan pelanggan. Data yang di dapatkan digunakan untwuk merancang kuesioner dengan penerapan metode servqual. Wawancara ini dilakukan pada supervisor pelayanan   pada   perusahaan   PT.   PLN   (Persero)   Area Jember.
C. Kuesioner Wawancara adalah salah satu cara untuk mengumpulkan informasi, wawancara ini dilakukan untuk mengumpulkan informasi mengenai layanan yang disediakan pada PT. PLN (Persero) Area Jember serta menanyai kriteria apa saja yang mempengaruhi kepuasan pelanggan. Data yang di dapatkan digunakan untwuk merancang kuesioner dengan penerapan metode servqual. Wawancara ini dilakukan pada supervisor pelayanan   pada   perusahaan   PT.   PLN   (Persero)   Area Jember.
D. Kuesioner
Kuesioner   dibagikan   kepada   pelanggan   PT.   PLN (Persero)  Area  Jember.  Sampling yang  digunakan adalah non-probability   sampling   dengan   metode   purposive sampling, yaitu  pengambilan  sampel   berdasarkan  ciri-ciri tertentu. Ciri-ciri sampel yang dimaksud adalah pelanggan PT.   PLN   (persero)   Area   Jember,   minimal   Menetap   atau berdomisili   di   Kabupaten   Jember   selama   satu   tahun   dan merupakan pengguna listrik dari PT. PLN di Area Jember kota. Kuesioner ini bersifat tertutup dengan skala ordinal. Dalam penelitian ini jumlah populasi tidak diketahui, maka untuk memudahkan jumlah sampel ditentukan dengan pada persamaan 7 dibawah ini [8].
(7)
Dimana : N = Jumlah sampel Za/2 =   nilai   yang   didapat   dari   nilai   normal   atas keyakinan ℇ = kesalahan penarikan sampel
Dalam penelitian ini tingkat keyakinan ditentukan 95% maka   Za/2   adalah   1,96.   Tingkat   kesalahan   penarikan sampel   ditentukan   5%.   Berdasarkan   rumus   diatas,   hasil yang   diperoleh   adalah   96,4.   Jadi,   sampel   yang   diambil sebanyak 96 orang. Sehingga dapat dibulatkan menjadi 100.
A. Workshop Desain RAD

## Gambar 2. Workshop Desain RAD
Pada   Tahap   ini   melakukan   proses   desain   apabila terdapat   ketidaksesuaian   antara   desain   dengan   kebutuhan maka dilakukan perbaikan desain. Pembuatan desain sesuai maka   dilakukan   pembuatan prototype dari   aplikasi. Prototype aplikasi kurang sesuai dengan kebutuhan maka langsung dilakukan perbaikan pada desain hingga prototype aplikasi sesuai dengan kebutuhan seperti pada Gambar 2.
F. Implementasi
Setelah   desain   dan prototype aplikasi   sesuai   dengan kebutuhan maka pada tahap ini seluruh rangkaian  desain yang   sudah   dibuat   akan   diimplementasikan   ke   dalam pembuatan   aplikasi   yang   baru   dalam   bentuk   baris pengkodean program. Aplikasi yang akan dibangun disini berbasis website sehingga   bahasa   pemograman   yang digunakan adalah HTML (Hyper Text Markup Language), CSS   (Cascading   Style   Sheets),   javascript   dan   PHP (Hypertext   Preprocessor).   Untuk   manajemen   basis   data dalam pengembangan aplikasi ini menggunakan DBMS My SQL.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Perancangan Sistem
Perancangan pada sistem informasi penentuan prioritas pinjaman kredit pemilikan rumah kepada nasabah debitur digambar   melalui   use   case   diagram,   hingga   entity relationship   diagram.   Tahap   perancangan   juga   meliputi tahap identifikasi data yang digunakan dalam pengolahan data dalam sistem.
Use Case Diagram merupakan pemodelan yang dibuat untuk dapat menggambarkan interaksi aktor dengan aplikasi yang   akan   dibangun.   Melalui   use   case   diagram   dapat diketahui   interaksi   yang   dapat   dilakukan   aktor   terhadap sistem sesuai dengan hak akses yang dimiliki oleh masing- masing   aktor   atau   pengguna.   Use   case   diagram   Sistem Informasi  Penentuan Prioritas Pinjaman Kredit  Pemilikan Rumah   Kepada   Nasabah   Debitur   Menggunakan   Metode Promethee   Pada   Bank   Tabungan   Negara   (BTN)   dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Use case Diagram
Entity   Relationship   Diagram   merupakan   gambaran komponen   dan   struktur   database   yang   digunakan   dalam pembangunan   sistem.   ERD   “Sistem   Informasi   Penentuan Prioritas   Pinjaman   Kredit   Pemilikan   Rumah   Kepada Nasabah Debitur” dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Desain ERD

## 2. Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Kuesioner   di   tujukan   pada   para   pelanggan   PT.   PLN (Persero)   Area   Jember   yang   sesuai   dengan   kriteria   yang ditentukan. Data yang didapatkan akan digunakan sebagai sampel sebanyak 50 (lima puluh) data kuesioner.

## Uji Validitas
Dalam   pengujian   data   sebanyak   50   data   kuesioner, dapat   dinyatakan   bahwa   kuesioner   telah   valid   karena tingkat signifikan melebih rtabel. Semua data mendapatkan nilai signifikan di atas 0,2787.

## Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas pada semua pernyataan-pernyataan setiap variabel dapat disimpulkan bahwa semua variabel reliabel dan   kuesioner   dapat   digunakan   lagi   pada   waktu-kewaktu lebih lengkapnya dapat diliat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Reliabilitas No Variabel Cronbach’s Alpha Hasil Status 1. Tangible 0,838 0,838 > 0,6 reliabel 2. Reliability 0,776 0,776 > 0,6 reliabel 3. Responsiveness 0,891 0,891 > 0,6 reliabel 4. Assurance 0,820 0,820 > 0,6 reliabel 5. Empathy 0,826 0,826 > 0,6 reliabel

## 3. Tampilan Aplikasi
Setelah   pengguna   masuk   maka   diarahkan   pada   menu beranda,  diamana  pada menu beranda  dapat  diakses oleh admin dan manajer, komponen pada menu ini terdapat card indeks kepuasan pelanggan yang ditampilkan berdasarkan periode.   Pada   card   berisi   2   chart   yaitu   jumlah   anggota cluster   dan   indeks   kepuasan   pelanggan   dalam   bentuk persentase dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Beranda

## 4. Uji Perhitungan Manual dengan Aplikasi
Pada perhitungan pada aplikasi prosesnya dapat dilihat pada Penerapan aplikasi K-means Clustering Pada aplikasi SICLUS.   Dasar   perhitungan   pada   aplikasi   sama   dengan perhitungan   manual,   setelah   di   uji   coba   dengan   data responden   yang   sama,   dan   hasilnya   sama   dengan perhitungan manual. Berikut hasilnya banyak anggota tiap cluster pada koordinat centroid pada tiap cluster Gambar 6.
Gambar 6. Hasil dari perhitungan aplikasi

## 5. Pengujian Metode K-Means Clustering
Tabel 2. Hasil pengujian K-Means Clustering
Selisih Pada Training set sebelum dan sesudah diuji
cluster sebelum diuji setelah diuji selisih Persentase selisih Akurasi 1 1 1 0 0% 100% 2 15 15 0 0% 100% 3 42 40 2 2,5% 97,5% 4 24 24 2 2,5% 97,5%
Dapat disimpulkan dari pengujian pada Tabel 2 bahwa metode   K-means   clustering   untuk   menganalisis   indeks kepuasan pelanggan pada PT. PLN (Persero) Area Jember memiliki akurasi yang besar dengan menggunakan centroid dari training set diujikan pada test set hanya memerlukan 2 iterasi   yang   artinya   iterasi   pertama   pada   test   set   yang menggunakan   centroid   dari   training   set   iterasi   ke-6 (terakhir)   anggota   setiap   cluster   sama   (tidak   ada perpindahan)   pada   iterasi   ke-2   (terakhir).   Maka   dari   itu akurasi  training set terhadap test set 100% (persen) pada cluster   1,   100%   (persen)   pada   cluster   2,   97,5%   (persen) pada cluster 3, dan 97,5% (persen) pada cluster 4.

## 6. Analisis Indeks Kepuasan Pelanggan
Penerapan   metode   K-Means   Clustering   pada   aplikasi akurat   karena   hasilnya   sama   dengan   perhitungan   yang dilakukan   secara   manual.   Setelah   penerapan   metode   K- Means, indeks kepuasan pelanggan dihitung menggunakan Customer  Satisfaction  Index   dimana  setiap     cluster  yang terbentuk   akan   diketahui   indeks   kepuasan   pelanggannya. Dari 100 responden yang telah di masukan pada aplikasi, setelah diolah aplikasi menampilkan sebagai berikut: a. Terdapat 2 pelanggan yang merasa tidak puas atau cluster 1,   indeks   kepuasan   yang   hanya   mencapai   40,34%. Pelayanan yang harus diperhatikan terdapat pada bukti fisik (tangible)   dengan   nilai   hanya   2,2,   keandalan   (reliability) dengan   nilai   hanya   1,   daya   tanggap   (responsiveness) dengan nilai 1,25,   jaminan (assurance) dengan nilai 1,6, empati   (empathy)   dengan   nilai   1,7.   Dari   nilai-nilai   yang tersebut,   yang   paling   rendah   terdapat   pada   keandalan pelayanan. cluster 1 merupakan responden yang tergolong kurang   puas   terlebih   terhadap   keandalan   dari   pelayanan yang diberikan. Sehingga, perusahaan perlu meningkatkan kualitas   keandalan   dengan   cara   menjaga   memonitor kembali  kondisi jaringan listrik di  area  jember kota agar tegangan   listrik   tetap   stabil   24   jam.   PLN   juga   perlu meningkatkan  respon time terhadap  keluhan-keluhan  dari pelanggan.
b.   Terdapat   15   pelanggan   yang   merasa   cukup   puas   atau cluster 2, indeks kepuasan yang hanya mencapai 64,39%. Pelayanan yang harus diperhatikan terdapat pada bukti fisik (tangible) dengan nilai hanya 2,88, keandalan (reliability) dengan   nilai   hanya  2,622,  daya  tanggap  (responsiveness) dengan nilai 1,917,  jaminan (assurance) dengan nilai 2,387, empati (empathy) dengan nilai 2,96. Dari nilai-nilai yang tersebut,   yang   paling   rendah   terdapat   pada   daya   tanggap pelayanan.   Jadi   dapat   disimpulkan   bahwa   cluster   2 merupakan responden yang tergolong cukup puas, namun masih kurang tanggap terhadap pelanggan dari pelayanan yang diberikan. Maka dari itu, untuk meningkatkan tingkat
kepuasan   pada   pelanggan   yang   berada   pada   cluster   2, perusahaan   harus   lebih   cepat   lagi   dalam   menangani keluhan-keluhan dari pelanggan.
c. Terdapat 51 pelanggan yang merasa puas atau cluster 3 dengan indeks kepuasan yang mencapai 75,18%. Pelanggan pada cluster ini lebih puas terhadap bukti fisik dan empati yang diberikan oleh perusahaan. Sehingga perusahaan harus mepertahankan pelayanan-pelayanan dari dimensi tersebut. d.  Terdapat   32   pelanggan   yang   merasa   sangat   puas   atau cluster 4 dengan indeks kepuasan yang mencapai 86,04%. Pelanggan pada cluster ini masih perlu peningkatan pada layanan   bukti   fisik.   Walaupun   pelanggan   merasa   sangat puas, akan tetapi  masih kurang pada layanan  bukti fisik. Sehingga perlu dievaluasi kembali keberadaan toilet, ruang tunggu, cara berpakaian karyawan dan kondisi ruangan agar pelanggan   pada   cluster   4   ini   benar-benar   merasa   sangat puas   terhadap   seluruh   pelayanan   yang   diberikan   oleh perusahaan.

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti adalah sebagai berikut:
1. Hasil dari penerapan pendekatan metode Servqual dan metode K-means sama dengan perhitungan secara manual. 2.   Pengelompokan   responden   dibagi   menjadi   4   Cluster. Data yang dihasilkan yaitu, terdapat 2 anggota pada cluster 1, terdapat 15 anggota pada cluster 2, terdapat 51 anggota pada cluster 3, dan terdapat 32 anggota pada cluster 4. 3. Hasil dari penerapan pendekatan metode Servqual dan metode   K-means   Clustering   adalah   banyak   pelanggan merasa puas terhadap pelayanan yang diberikan oleh PT. PLN   (persero)   Area   Jember.   Sedangkan   tingkat   akurasi pada setiap cluster cukup tinggi, yaitu 100% (persen) pada cluster   1,   100%   (persen)   pada   cluster   2,   97,5%   (persen) pada cluster 3, dan 97,5% (persen) pada cluster 4.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Markoni,   Analisis  Kepuasaan  Pelanggan  PT   PLN (Persero)   Terhadap  Proses  Pemasangan  Listrik Prabayar, Jurnal Manajemen & Bisnis Sriwijaya , Vol. 13, No.4, 2015.
[2] Anonim, Fokus: Media Komunikasi PLN , 2009.
[3] T.  Abadi,   Konsumen   dan   Keberanian   Mengadu. Retrieved   from   Yayasan   Lembaga   Konsumen Indonesia. Diakses   21   Juni   2016. http://ylki.or.id/2016/06/konsumen-dan-keberanian- mengadu-2/
[4] F.  Tjiptono, Prinsip-Prinsip   Total   Quality   Service, Andi Offset Yogyakarta, 1997.
[5] A.  Setiyawati, Studi   Kepuasan   Pelanggan   untuk Mencapai   Loyalitas   Pelanggan, Tesis   Magister Manajemen Universitas Diponegoro, 2009.
[6] DN.  Nango, Penerapan   Algoritma   K-Means   untuk Clustering   Data   Anggaran   Pendapatan   Belanja Daerah   Kabupaten   XYZ, Skripsi   Universitas   Negeri Gorontalo, 2012.
[7] TG.  Amran,   P.   Ekadeputra,  Pengukuran   Kepuasan Pelanggan   Menggunakan   Metode  Kano   dan   Root
Cause Analysis (Studi Kasus PLN Tangerang). Jurnal Teknik Industri , Vol. 2, No. 2, pp. 160-172, 2012.
[8] Riduwan, Belajar   Dasar-dasar   Statistik .   Bandung:
Alfabeta, 2017.