http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Importance Performance Analysis (IPA) Kepuasan Pasien dengan Logika Fuzzy pada Klinik Bersalin Rumbai

## Importance Performance Analysis (IPA) of Patient Satisfaction with Fuzzy Logic at the Rumbai Maternity Clinic
1 Loneli Costaner*, 2 Lisnawita, 3 Guntoro Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Lancang Kuning - Riau *e-mail: lonelicostaner@unilak.ac.id
( received : 18 September 2023, revised : 15 Oktober 2023, accepted : 9 November 2023)

## Abstrak
Penelitian ini berfokus pada tingkat kepuasan pasien di Klinik Bersalin  Rumbai. Kualitas pelayanan menjadi  kunci  utama  yang  mempengaruhi  kepercayaan  dan  kepuasan  pasien  terhadap  fasilitas kesehatan  ini.  Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis  kepuasan  pasien  dengan metode  Importance  Performance  Analysis  (IPA)  menggunakan  logika  fuzzy.  Penelitian  ini  akan mengidentifikasi atribut pelayanan yang dianggap penting oleh pasien dan mengevaluasi sejauh mana harapan  pasien  telah  terpenuhi  di  klinik  tersebut.  Atribut  yang  diteliti  meliputi  kebersihan  fasilitas, kesopanan  staf  medis,  ketersediaan  obat-obatan,  kualitas  pelayanan  medis,  informasi  yang disampaikan  kepada  pasien,  dan  lainnya.  Metode  (IPA)  akan  membantu  mengukur  tingkat kepentingan dan kinerja setiap atribut pelayanan berdasarkan persepsi pasien. Logika fuzzy digunakan untuk  mengatasi  kompleksitas  dan  subjektivitas  penilaian  kepuasan  pasien.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan gambaran menyeluruh tentang persepsi dan kepuasan pasien di Klinik Bersalin  Rumbai. Manajemen klinik dapat menggunakan hasil penelitian ini untuk mengidentifikasi prioritas perbaikan layanan dan meningkatkan kepuasan pasien. Kontribusi ilmiah dari penelitian ini terletak  pada  penggabungan  metode  IPA  dan  logika  fuzzy  dalam  analisis  kepuasan  pasien.  Dengan demikian,  penelitian  ini  berpotensi  membantu  meningkatkan  kualitas  pelayanan  kesehatan  di  Klinik Bersalin    Rumbai  dan  dapat  diaplikasikan  sebagai  panduan  untuk  pengembangan  metode  serupa  di fasilitas kesehatan lainnya.
Kata kunci: Kepuasan, Pasien, IPA, Logika Fuzzy, Klinik.

## Abstract
This  study  focuses  on  the  level  of  patient  satisfaction  at  the    Rumbai  Maternity  Clinic.  Quality  of service is the main key that influences patient trust and satisfaction with this health facility. Therefore, the  purpose  of  this  study  was  to  analyze  patient  satisfaction  with  the  Importance  Performance Analysis (IPA) method using fuzzy logic. This study will identify service attributes that are considered important  by  patients  and  evaluate  the  extent  to  which  patient  expectations  have  been  met  at  the clinic.  Attributes  studied  include  cleanliness  of  facilities,  courtesy  of  medical  staff,  availability  of medicines,  quality  of  medical  services,  information  conveyed  to  patients,  and  others.  The  (IPA) method will help measure the level of importance and performance of each service attribute based on patient  perceptions.  Fuzzy  logic  is  used  to  overcome  the  complexity  and  subjectivity  of  assessing patient  satisfaction.  The  results  of  this  study  are  expected  to  provide  a  comprehensive  picture  of patient  perceptions  and  satisfaction  at  the    Rumbai  Maternity  Clinic.  Clinical  management  can  use the  results  of  this  study  to  identify  service  improvement  priorities  and  increase  patient  satisfaction. The  scientific  contribution of  this  research  lies  in  combining  the  IPA  method  and  fuzzy  logic  in  the analysis  of  patient  satisfaction.  Thus,  this  research  has  the  potential  to  help  improve  the  quality  of health services at the  Rumbai Maternity Clinic and can be applied as a guide for developing similar methods in other health facilities.
Keywords: Satisfaction, Patients, Science, Fuzzy Logic, Clinic.

## 1 Pendahuluan
Pelayanan  kesehatan  bagi  ibu  hamil  dan  proses  persalinan  memiliki  peranan  krusial  dalam menjamin  kesehatan  ibu  dan  bayi.  Kualitas  pelayanan  pada  klinik  bersalin  merupakan  faktor  kunci yang  menentukan  tingkat  kepercayaan  dan  kepuasan  pasien  terhadap  fasilitas  kesehatan  tersebut. Kepuasan pasien menjadi tolak ukur penting dalam mengevaluasi efektivitas dan efisiensi pelayanan klinik, serta mencerminkan sejauh mana harapan dan kebutuhan pasien terpenuhi.
Klinik  Bersalin  Rumbai  sebagai  salah  satu  penyedia  layanan  kesehatan  di  wilayah  ini berkomitmen  untuk  memberikan  pelayanan  terbaik  bagi  ibu  hamil  dan  pasien  persalinan.  Namun, untuk  mencapai  tujuan  tersebut,  perlu  adanya  pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai  persepsi dan  kepuasan  pasien  terhadap  pelayanan  yang  diberikan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah pendekatan yang sistematis dan efektif dalam  menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kepuasan  pasien.  Pelayanan  yang  sudah  belajalan  8  tahun  sejak  berdiri  menjadi  klinik  bersalin bukanlah  waktu  yang  singkat,  berbagai persepsi  pasien  terhadap  klinik  juga  berbagai  macam  terjadi yang tidak terungkap dalam ucapan manusia. Berbagai pelayanan juga diberikan untuk pasien, mulai dari  administrasi,  pelayanan  pasien,  fasilitas  kamar,  waktu  tunggu  pasien,  komunikasi  dan profesionalitas  perawat  dan  bidan  yang  optimal  menjadi  tantangan  dalam  memberikan  kenyamanan pada  keluarga  pasien.  Kondisi  saat  ini  klinik  belum  memiliki  cara  mengukur  persepsi  terhadap pelayanan  yang  telah  diberikan  selama  konsultasi  dan  persalinan  pasien,  sehingga  informasi  yang didapatkan  masih  subyektifitas  terhadap  pelayanan  dan  profesionalitas  klinik  kepada  masyarakat. Kendala lain yang dirasakan oleh klinik kesulitan dalam meningkatkan bagian bagian yang berkaitan dengan hak dan kewajiban klinik dan pasien.
Klinik  berupaya  meningkatkan  kualitas  pelayanan  dan  merespons  kebutuhan  pasien,  metode analisis  Importance  Performance  Analysis  (IPA)  dengan  pendekatan  logika  fuzzy  menjadi  alternatif yang menarik. Metode ini telah berhasil diterapkan dalam berbagai penelitian untuk menggambarkan kepentingan atribut pelayanan dari sudut pandang pasien dan sejauh mana kinerja pelayanan tersebut telah terpenuhi. Penerapan logika fuzzy dalam penelitian ini memberikan kelebihan dalam mengatasi kompleksitas  penilaian  kepuasan  pasien  yang  bersifat  subjektif  dan  tidak  dapat  diukur  secara  tegas. Logika fuzzy  memungkinkan pengelompokan data yang tidak terstruktur ke dalam  kategori-kategori yang  jelas,  sehingga  dapat  memberikan  gambaran  lebih  tepat  mengenai  persepsi  pasien  terhadap pelayanan  klinik.  Berdasarkan  subyektifitas  persepsi  pasien  maka  disusun  varibel  dengan pertimbangan  kesesuaian  permasalahan  berdasarkan  model  kepuasan  pelanggan  menurut  Zeithaml dan Bitner berikut, tangible, reliability, responsive, empathy dan assurance.
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  dikaji  secara  komprehensif  mengenai  atribut-atribut pelayanan  yang  dianggap  penting  oleh  pasien  dan  bagaimana  performa  klinik  dalam  memenuhi harapan  tersebut.  Hasil  penelitian  akan  menjadi  landasan  strategis  bagi  manajemen  Klinik  Bersalin Rumbai  dalam  mengidentifikasi  prioritas  perbaikan  pelayanan  dan  meningkatkan  tingkat  kepuasan pasien. Penelitan ini bertujuan untuk mengukur kepuasan pasien terhadap pelayanan kelinik bersalin rumbai dengan menggabungkan Importance Performance Analysis (IPA) dan logika fuzzy. Harapanya penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  nyata  dalam  bidang  analisis  kepuasan  pasien  di  konteks layanan kesehatan, khususnya pada klinik bersalin.

## 2 Tinjauan Literatur
Penlitian  yang  dilakukan  oleh  ramadhani  [1],  menggunakan  metode  Importance  Performance Analysis  (IPA)  untuk  menilai  kepuasan  pasien  Poliklinik  Embun  Pagi  terhadap  layanan  yang diberikan.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  sejauh  mana  kepuasan  pasien  terhadap  pelayanan  di RSUP  M.  Djamil  Padang  serta  layanan  yang  sudah  memenuhi  kriteria  kepuasan,  dan  layanan  yang perlu ditingkatkan dan dipertahankan. Secara umum, pasien telah merasa puas dengan pelayanan yang diberikan  oleh  Poliklinik  Embun  Pagi  dengan  Customer  Satisfaction  Index  (CSI)  sebesar  78.14%. Namun,  masih  ada  ruang  untuk  peningkatan  agar  pasien  lebih  puas,  terutama  dalam  hal  fasilitas tempat parkir.
Penelitian  Veronika  Sigalingging  [2],  mengatakan  Klinik  merupakan    fasilitas  pelayanan kesehatan yang menyediakan layanan medis dasar dan spesialis, dijalankan oleh berbagai jenis tenaga kesehatan  dengan  kepemimpinan  oleh  seorang  tenaga  medis.  Mutu  pelayanan  kesehatan  di  klinik terdiri  dari  dua  aspek,  yaitu  pemenuhan  standar  mutu  yang  telah  ditetapkan  dan  tingkat  kepuasan
pelanggan.  Klinik  Kasih  Sidikalang  menghadapi  tantangan  dalam  menilai  kepuasan  pelanggan terhadap  pelayanannya,  mungkin  karena  situasi  klinik  dan  respon  dari  perawat/bidan  kepada  pasien belum optimal. Salah satu cara untuk mengevaluasi kualitas pelayanan yang diberikan kepada pasien adalah melalui penilaian kepuasan pasien. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem untuk mengolah data  penilaian  pasien.  Salah  satu  sistem  yang  dapat  dikembangkan  adalah  Sistem  Pendukung Keputusan menggunakan  metode Fuzzy Associative Memory (FAM). Sistem Pendukung Keputusan adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  di  organisasi, instansi,  atau  perusahaan.  Metode  FAM  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  yang  fleksibel, yang menggunakan sistem fuzzy untuk memetakan himpunan fuzzy ke himpunan fuzzy lainnya.
Penelitian  Budhiana  &  Wahida  [3][4][5],  membahas  tentang  penggunaan  dua  metode,  yakni Importance  Performance  Analysis  (IPA)  dan  KANO,  yang  digabungkan  untuk  mengukur  tingkat kepuasan  pasien.  Tujuannya  adalah  untuk  memahami  bagaimana  kedua  metode  tersebut  dapat diintegrasikan.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif  di  Puskesmas  Cisaat,  Kabupaten Sukabumi,  dari  Februari hingga  Desember  2018.  Populasi  penelitian  mencakup  seluruh  pasien  yang datang  ke  Puskesmas,  dengan  305  responden  sebagai  sampel  yang  dipilih  menggunakan  teknik aksidental sampling. Data dikumpulkan melalui kuesioner berisi 28 pertanyaan dengan reliabilitas di atas  0,6.  Hasil  analisis  menggunakan  metode  IPA  menunjukkan  atribut  13,  14,  17,  21  berada  pada kuadran  I,  sementara  atribut  1,  2,  3,  4,  5,  6,  15,  16,  18,  23  berada  pada  kuadran  II.  Metode  KANO mengkategorikan atribut 1 dan 8 sebagai kategori "must be," sedangkan atribut 3, 6, 9, 11 termasuk dalam  kategori  "attractive."  Integrasi  IPA-KANO  menempatkan  atribut  1  dan  18  pada  kategori "survival,"  sedangkan  atribut  2,  4,  5,  15,  16,  23  pada  kategori  "major  weapon."  Hasil  penelitian  ini memberikan  wawasan  tentang  tingkat  kepuasan  pasien  dan  memungkinkan  untuk  meningkatkan kualitas  pelayanan  kesehatan  lebih  lanjut.  Penelitian  Darmin  [6],  bertujuan  untuk  menganalisis kepuasan  pasien  dalam  pelayanan  kesehatan.  Menggunakan  metode  Importance  and  Performance Analysis (IPA) dengan pendekatan cross-sectional, penelitian ini melibatkan 12 pasien rawat inap di RSDU  Datoe  Binangkang,  Kabupaten  Bolaang  Mongondow,  pada  November  2021.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  kepuasan  pasien  terhadap  pelayanan  oleh  tenaga  keperawatan  hanya  sebesar 40%,  sementara  60%  lainnya  tidak  puas.  Gap  antara  perceived  service  dan  expected  service menunjukkan  kekurangan  dalam  dimensi  Tangible,  Reliability,  Responsiveness,  Assurance,  dan Empathy dalam pelayanan kesehatan. Kualitas pelayanan masih perlu ditingkatkan agar lebih optimal.
Penelitian Purwanto & Sugiarto [7][8][9], Kesehatan merupakan aspek yang sangat penting bagi manusia, karena tanpa kesehatan yang baik, mereka akan kesulitan menjalankan aktivitas. Pemerintah menyediakan  lembaga  pelayanan  kesehatan  berdasarkan  klaster,  dari  Pusat  Pembantu  Kesehatan (PusTu)  hingga  Rumah  Sakit  Rujukan  (Type  C,  B,  dan  A).  Penelitian  ini  fokus  pada  pelayanan kesehatan  di  Pusat  Kesehatan  Masyarakat  (Puskesmas),  dengan  tujuan  untuk  memahami  kepuasan pasien  terhadap  layanan  tersebut.  Metode  yang  digunakan  adalah  Importance  Performance  Analysis (IPA) untuk mengukur kualitas layanan. Penelitian ini berfokus pada Puskesmas tipe C yang melayani rawat  inap  dan  rawat  jalan  dengan  pasien  BPJS.  Data  dikumpulkan  menggunakan  sistem  business intelligence.  Temuan  menunjukkan  Puskesmas  memberikan  pelayanan  baik  untuk  kebutuhan pendukung kualitas 1 dan 2.
Penelitian  Vinsensia    [10][11][12]  mengevaluasi  kinerja  tenaga  kesehatan  berdasarkan  kualitas pelayanan  terhadap  pasien  dengan  mengukur  persepsi  dan  harapan.  Puskesmas  sebagai  unit  terkecil pelayanan kesehatan publik pemerintah menjadi fokus penelitian ini. Tujuannya adalah untuk menilai kepuasan  layanan  yang  diterima  pasien.  Logika  fuzzy  dengan  metode  sugeno  digunakan  dalam penelitian  ini,  dengan  variabel  persepsi  dan  harapan  sebagai  input,  serta  kepuasan  layanan  sebagai output.  Metode  inferensi  fuzzy  sugeno  digunakan  untuk  menghasilkan  nilai  tegas  yang  kemudian dibandingkan  dengan  penghitungan  manual.  Hasil  simulasi  dan  uji  coba  melalui  Matlab  7.7 menunjukkan  kualitas  pelayanan  secara  keseluruhan  adalah  puas,  tetapi  ada  beberapa  atribut  yang perlu  ditingkatkan  karena  memiliki  Gap  paling  negatif  dan  mendapat  nilai  rendah  dari  jawaban kuisoner responden.
Penelitian    Vinsensia  &  Napitupulu  [13][14][15]  menggunakan  metode  fuzzy  dengan  logika fuzzy  mamdani  untuk  mengevaluasi  kinerja  petugas  kesehatan  di  puskesmas  berdasarkan  kualitas pelayanan.  Evaluasi  kinerja  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner  kepada  pasien  dan  dianalisis dengan  metode logika  fuzzy.  Variabel  inputnya adalah  persepsi  (kenyataan)  dan  harapan,  sementara variabel  outputnya  adalah  evaluasi  kinerja  yang  dihitung  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani
melalui  aplikasi  MATLAB.  Gap  antara  semua  dimensi  bernilai  negatif,  dengan  nilai  gap  terbesar berada  pada  dimensi  reliability  yaitu  -1,7.  Hasil  penelitian  menunjukkan  evaluasi  kinerja  petugas kesehatan berada dalam kategori rendah dengan rata-rata 28,1. Hal ini menandakan bahwa pelayanan petugas kesehatan di puskesmas masih belum memenuhi harapan pasien.
Penelitian  Singh  &  Prasher  [16][17][18]  Mencapai  kualitas  layanan  unggul  menjadi  perhatian utama  bagi  penyedia  layanan  karena  persaingan  yang  ketat.  Untuk  bertahan,  penting  memahami harapan  dan  kebutuhan  konsumen  dengan  baik.  Permintaan  akan  kualitas  layanan  yang  lebih  baik juga meningkat karena tingkat aspirasi pelanggan naik. Rumah sakit perlu mengenali persepsi pasien terhadap kualitas layanan (SQ) dan memberikan pelayanan kesehatan yang lebih baik. Penelitian ini menggunakan  metode  Fuzzy  set  dan  SERVQUAL  untuk  mengukur  SQ  di  empat  rumah  sakit  di Punjab, India. Hasilnya membantu merangking rumah sakit terbaik dari perspektif pasien.
Penelitian  Ratnasari  &  Puspani,  [19]  bertujuan untuk mengetahui  kepuasan  dan harapan  pasien rawat  jalan  di  Klinik  Pratama  ABC  Kota  Bandung  terhadap  pelayanan  kesehatan.  Variabel-variabel yang dipertimbangkan disesuaikan dengan kebutuhan dan harapan pasien, serta yang perlu diperbaiki. Sampel  penelitian  ini  adalah  pasien  rawat  jalan  di  Klinik  Pratama  ABC  Kota  Bandung.  Metode analisis  yang  digunakan  adalah  customer  satisfaction  index  dan  importance  performance  analysis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kepuasan pasien mencapai 78% yang berarti puas. Selain itu, terdapat faktor-faktor yang berada di kuadran A, B, C, dan D yang mempengaruhi kepuasan dan kualitas pelayanan yang diterima oleh pasien.
Penelitian syafiera dan setiyawan [20] bertujuan menganalisis kepuasan pasien dan faktor-faktor yang  memengaruhinya  di  Klinik  Pratama  RBG  RZ  Bantul,  Yogyakarta.  Metode  yang  digunakan adalah Importance-Performance Analysis (IPA) dan regresi logistik ordinal. Hasil IPA menunjukkan kepuasan  pasien  tinggi  (97%-102%),  menunjukkan  klinik  memenuhi  harapan.  Studi  juga mengidentifikasi  faktor-faktor  pelayanan  medis  yang  berpengaruh  melalui  regresi  logistik  ordinal. Kesimpulannya, penelitian ini membantu meningkatkan pemahaman faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan pasien di klinik tersebut.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian ini digunakan sebuah  metode dapat dilihat sebagai berikut:
Dari Gambar 1 di atas, kita dapat melihat bahwa ada beberapa tahapan yang akan dilakukan oleh peneliti dalam proses penyelesaian permasalahan terkait analisis pelayanan klinik bersalin Rumbai.
Pada  tahapan  pertama,  peneliti  melakukan  tinjauan  literatur  yang  berkaitan  dengan  penelitian sebelumnya untuk mendapatkan variabel-variabel penelitian yang dapat dijadikan topik penelitian dan pembahasan  yang  akan  diangkat  dalam  penelitian  ini.  Setelah  mempelajari  literatur  sebelumnya, peneliti kemudian menentukan objek penelitian sesuai dengan kebutuhan. Objek penelitian dipilih di Klinik Bersalin Rumbai, Jalan Umban Sari Ujung. Dalam penelitian ini, terdapat permasalahan yang dihadapi  oleh  pihak  klinik yang  dapat  mengganggu  aktivitas  pelayanan  klinik  karena  mereka  belum memiliki  pengukuran  kepuasan  pasien.  Setiap  permasalahan  pasti  memiliki  solusi  yang  dapat ditemukan.  Solusi  dari  permasalahan  sebelumnya  adalah  menganalisis  kepuasan  pasien  dengan menggunakan metode yang terukur dalam menganalisis kepuasan pelayanan pasien.
Pengumpulan  data  pada  tahap  kedua  melibatkan  berbagai  jenis  instrumen,  sehingga  perlu diklasifikasikan  terlebih  dahulu  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian.  Waktu  penelitian  berlangsung selama 10 bulan, dimulai dari bulan Oktober 2022 hingga Juli 2023. Mengumpulkan data merupakan tahapan  yang  diperlukan  untuk  melengkapi  proses  penelitian  selanjutnya,  dengan  menggunakan instrumen wawancara, observasi, dan kuesioner.
Pada  tahap  ketiga,  peneliti  mempertimbangkan  permasalahan  penelitian  dan  tujuan  penelitian. Penelitian  ini  didasarkan  pada  survei  dengan  menggunakan  kuesioner  yang  melibatkan  pimpinan, tenaga klinik, dan pasien. Oleh karena itu, skala pengukuran sangat penting dalam penelitian ini, dan peneliti  menggunakan  skala  Likert  yang  dapat  mengakomodasi  berbagai  input  untuk  metode  yang akan digunakan nantinya, yakni metode IPA (Analisis Fenomenologi Interpretatif) dan Logika Fuzzy. Tahap  analisis  variabel  melibatkan  penentuan  faktor-faktor  apa  saja  yang  dapat  mempengaruhi kepuasan  pasien  sehingga  dapat  diolah  dengan  metode  yang  relevan.  Pada  tahapan  ini,  metode  IPA digunakan  untuk  mencari  nilai  persepsi  pasien  sehingga  faktor  apa  yang  paling  berpengaruh  dalam pelayanan  klinik  dapat  diidentifikasi.  Sementara  pada  tahapan  ini,  Logika  Fuzzy  digunakan  untuk mendapatkan nilai yang lebih tegas dari subyektivitas persepsi manusia terhadap pelayanan.
Pada  tahap  terakhir,  peneliti  akan  mengonversi  nilai  dari  kuesioner  sehingga  dapat  dimengerti oleh  metode  yang  digunakan.  Dalam  tahap  ini,  data  numerik  akan  direpresentasikan  sehingga  dapat diolah dengan metode Logika Fuzzy. Kepuasan pasien akan diperoleh melalui proses pengolahan data menggunakan metode IPA dan Logika Fuzzy dengan memproses nilai persepsi pasien.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam penelitian ini terdapat 5 faktor yang mempergaruhi pelayanan di klinik bersalin rumbai, diantarnya  Wujud  (tangibel)  dimana  ini  terlihat  dari  pelayanan  secara  fisik  seperti  peralaten  medis, tempat tidur nyaman dan kebersihan, Kehandalan (Reability) dimana pelayanan klinik yang dilakukan secara konsisten dan akurat dengan tenaga yang terlatih, Ketanggapan (Responsiv) dimana  pelayanan merespons  kebutuhan  dan  pertanyaan  pasien  dengan  cepat  dan  efisien  seperti  dapat  memberikan informasi  yang  cepat  dan  ramah,  Empati  (emphaty)  dimana  pelayanan  klinik  bersalin  berarti  bahwa staf medis dan petugas administrasi menunjukkan empati terhadap perasaan dan kebutuhan pasien dan Jaminan  (assurance)  dimana  pelayanan  klinik  bersalin  mencakup  memberikan  keyakinan  kepada pasien bahwa mereka mendapatkan perawatan yang berkualitas dan aman, seperti enyediaan informasi yang jelas mengenai prosedur medis, risiko, dan perawatan yang akan diberikan.
Faktor  tengibel  memiliki  5  atribut  pertanyaan,  faktor  reability  memiliki  7  atribut  pertanyaan, faktor  responsive  memiliki  5  atribut  pertanyaan,  faktor  empathy  memiliki  5  atribut  pertanyaan  dan faktor assurance memiliki 5 atribut pertanyaan. Semua atribuat pertanyaan akan dinilai menggunakan skala liker 4 level, seperti sangat penting bernilai 4, penting bernilai 3, cukup penting bernilai 2, tidak penting bernilai 1. Berikut hasil pengisian quisioner yang dilakukan oleh pasien kelinik bersalin pada Tabel 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 1. Rekap Quisionare Importance
N O TANGIBEL REABILITY RESPONSIV EMPHATY ASSURANCE P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P 1 0 P 1 1 P 1 2 P 1 3 P 1 4 P 1 5 P 1 6 P 1 7 P 1 8 P 1 9 P 2 0 P 2 1 P 2 2 P 2 3 P 2 4 P 2 5 P 2 6 P 2 7 P 2 8 P 2 9 1 3  4  3  4  3  4  3  4  3  4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 2 4  2  4  2  4  2  4  2  4  2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 3 1  3  1  3  1  3  1  3  1  3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 3 3 1 3 1 4 4  4  3  4  4  3  4  4  2  3 4 4 3 4 4 3 4 4 2 3 4 4 3 4 3 3 4 4 2 5 4  4  3  4  4  3  4  4  2  3 4 4 3 4 4 3 4 3 2 3 4 4 3 4 3 3 4 4 2 6 3  4  3  3  4  3  4  4  2  3 3 4 3 3 4 3 4 3 2 3 3 4 3 3 3 3 4 4 2
7 3  4  4  4  4  3  4  4  4  3 3 4 4 4 4 3 4 3 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4
8 4  4  4  4  2  3  2  4  4  3 4 4 4 4 2 3 2 4 4 3 4 4 4 3 2 3 2 4 4 9 4  3  2  4  2  4  2  3  4  4 4 3 2 4 2 4 2 3 4 4 4 3 2 3 2 4 2 3 4 1 0 4  3  2  3  2  4  2  3  4  4 4 3 2 3 2 4 2 3 4 4 4 3 2 3 2 4 2 3 4 1 1 1  3  2  4  2  4  4  3  4  4 1 3 2 4 2 4 4 3 4 2 1 3 2 4 2 4 4 3 4 1 2 1  3  2  4  3  4  4  3  4  4 1 3 2 4 3 4 4 3 4 2 1 3 2 4 3 4 4 3 4 1 3 1  2  3  4  3  3  4  2  3  4 1 2 3 4 3 3 4 2 3 2 1 2 3 4 3 3 4 2 3 1 4 2  2  3  3  3  3  3  2  3  3 4 2 3 3 3 3 3 2 3 2 4 2 3 3 3 3 3 2 3 1 5 2  3  3  1  3  4  3  2  3  3 4 2 3 3 3 3 3 2 3 2 4 2 2 3 3 4 3 2 3 1 6 2  3  3  1  1  4  3  2  3  3 4 2 3 3 1 3 3 2 3 2 4 2 2 3 1 3 3 2 3 1
7 2  3  3  1  1  2  1  2  1  3 3 2 2 2 1 3 3 1 4 3 3 2 2 3 1 3 3 3 4
1 8 1  3  3  1  1  2  1  2  1  2 1 2 2 2 1 3 3 1 4 3 3 2 2 3 2 3 3 3 4
1 9 1  1  2  1  2  2  1  2  1  2 1 2 1 2 1 3 3 1 4 3 3 2 2 3 2 3 3 3 4
2 0 1  1  2  1  2  1  1  2  1  2 1 2 1 4 1 1 1 1 2 3 2 2 2 3 2 1 1 3 2
Pada Tabel 1 di atas dapat terlihat hasil pengisian quisioner untuk mengetahui importance kelinik yang  dilakukan  oleh  20  pasien  dengan  29  atribuat  pertanyaan,  dimana  dapat  dilihat  jawaban  pasien bervariasi dalam setiap atribut quisioner yang diisi. Selanjutkan peneliti merekap pengisian quisioner performance atau kinerja kelinik rumbai seperti pada Tabel 2 di bawah ini.

## Tabel 2. Rekap quisioner Performance
N O TANGIBEL REABILITY RESPONSIV EMPHATY ASSURANCE P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P 1 0 P 1 1 P 1 2 P 1 3 P 1 4 P 1 5 P 1 6 P 1 7 P 1 8 P 1 9 P 2 0 P 2 1 P 2 2 P 2 3 P 2 4 P 2 5 P 2 6 P 2 7 P 2 8 P 2 9 1 3  4  3  4  3  4  3  4  3  4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3 4 3
2 4  2  4  2  4  2  4  2  4  2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4
3 1  3  1  3  1  3  1  3  1  3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3 1 4 3  4  4  4  3  4  3  4  4  3 2 3 3 3 4 3 3 4 3 4 4 3 2 3 3 3 4 4 3 5 3  4  4  4  3  4  3  4  4  3 2 3 3 3 4 3 3 4 3 4 4 3 2 3 3 3 3 4 3 6 3  4  4  4  3  3  3  4  3  3 2 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 4 3
7 3  4  4  4  3  4  4  4  3  3 3 3 4 4 4 4 3 4 4 3 3 3 4 3 3 3 4 4 3
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada  Tabel  2  di  atas  dapat  dilihat  isian  quisioner  oleh  pasien  untuk  mendapatkan  nilai performance  atau  kinerja  pelayanan  klinik,  setelah  nilai  importance  dan  performance  didapatkan selanjutnya  melakukan  pengolahan  untuk  mencari  tingkat  kepentinga  importance  dan  performance seperti pada Tabel 3 dan Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 3. Tingkat kepentingan importance
VARIAB EL TANGIBLE REABILITY RESPONS EMPATHY ASSURANCE PERTA NYAAN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 TINGKA T KEPENT
INGAN IMPOR
TANCE
2 , 9 3 , 0 3 , 1 2 , 3 2 , 8 3 , 0 2 , 5 2 , 9 2 , 5 3 , 1 2 , 7 2 , 7 2 , 6 3 , 0 2 , 7 2 , 8 2 , 9 2 , 7 3 , 0 3 , 0 3 , 0 2 , 9 2 , 7 3 , 0 2 , 6 3 , 0 3 , 0 3 , 1 2 , 9
Pada  Tabel  3  di  atas  terdapat  nilai  tingkat  kepentingan  importance  pelayanan  klinik  dengan rumus; Tingkat Kepentingan (Importance) = (Jumlah skor kepentingan atribut) / (Jumlah responden) Tabel 4. Tingkat kinerja Performace
VARIABEL TANGIBLE REABILITY RESPONS EMPATHY ASSURANCE PERTANYAAN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
TINGKAT
KEPENTINGAN IMPORTANCE 2,4 3 2,8 2,8 2,6 3,1 2,8 2,9 2,7 3,1 2,8 2,9 2,6 3,3 2,5 3,1 3,1 2,5 3,2 2,8 3 2,9 2,6 3,3 2,5 3,2 3,1 3,1 3,2
Pada  Tabel  4  di  atas  terdapat  nilai  tingkat  kepentingan  performance  pelayanan  klinik  dengan rumus; Tingkat Kinerja (Performance) = (Jumlah skor kinerja atribut) / (Jumlah responden). Setelah mendapatkan  nilai  importance  dan  Performance  selanjutnya  kita  akan  masukkan  kedalam  quadran quadran,  sehingga  terlihat  mana  yang  prioritas  untuk  ditingkatkan.  Berikut  terlihat  4  quadran  pada Gambar 2 di bawah.
8 3  4  4  2  3  4  4  4  4  3 3 4 2 4 4 2 3 4 4 4 4 3 4 3 2 4 4 2 3 9 2  3  3  2  4  4  2  3  4  4 3 3 2 3 3 2 3 4 2 3 4 4 3 3 2 3 3 2 4 1 0 2  3  3  2  4  3  2  3  4  4 3 3 2 3 3 2 3 3 2 3 4 4 3 3 2 3 3 2 4 1 1 2  3  3  2  4  2  2  3  1  4 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 1 4 3 3 4 3 3 4 4 1 2 2  3  3  2  4  2  2  3  1  4 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 1 4 4 3 4 3 3 4 4 1 3 2  2  2  2  3  2  3  2  1  4 3 2 3 2 2 3 3 3 3 2 1 4 3 2 4 2 2 4 3 1 4 2  2  3  3  3  3  3  2  3  3 4 2 3 3 3 3 3 2 3 2 4 2 3 3 3 3 3 2 3 1 5 2  3  3  1  3  4  3  2  3  3 4 2 3 3 3 3 3 2 3 2 4 2 2 3 3 4 3 2 3 1 6 2  3  3  1  1  4  3  2  3  3 4 2 3 3 1 3 3 2 3 2 4 2 2 3 1 3 3 2 2 1 7 2  3  3  1  1  2  1  2  1  3 3 2 2 2 1 3 3 1 4 3 3 2 2 3 1 3 3 3 2 1 8 1  3  3  1  1  2  1  2  1  2 1 2 2 2 1 3 3 1 4 3 3 2 2 3 2 3 3 3 2 1 9 1  1  2  1  2  2  1  2  1  2 1 2 1 2 1 3 3 1 4 3 3 2 2 3 2 3 3 3 2 2 0 1  1  2  1  2  1  1  2  1  2 1 2 1 4 1 1 1 1 2 3 2 2 2 3 2 1 1 3 2
Kuadran 1: Prioritas Utama (High Importance, Low Performance), Atribut utama yang menjadi prioritas utama untuk ditingkatkan terdapat pada atribut 3, 8, 20 dan 22.  Kuadran 2: Pertahankan dan Perbaiki  (High  Importance,  High  Performance),  Terdapat  12  atribut  kepuasan  yang  sudah  baik  dan perlu dipertahankan, diantaranya atribut 2, 6, 10, 14, 16, 17, 21, 24, 26, 27, 28, dan 29. . Kuadran 3: Tidak Terlalu Prioritas (Low Importance, Low Performance), Terdapat 12 atribut kepuasa pasien yang memerlukan  peningkat  rendah  namun  harus  direncanakan  untuk  peningkatan  setelah  priotas diselesaikan diantaranya atribut 1, 4, 5, 7, 9, 11, 12, 13, 15, 18, 23 dan 25.

## Gambar 2. Diagram Quadran Atribut Kepuasan Pasien
Kuadran  4:  Kelebihan  Layanan  (Low  Importance,  High  Performance)  Untuk  quadran  4  tidak terdapat  atribut  yang  berlebihan  namun  cukup  dipertahan  prestasi  yang  sudah  ada  hingga  ideal. Berdasarkan  hasil  qudran  tersebut  dapat  dikatakan  klinik  bersalin  mendapatkan  persepsi  kepuasan masyarakat dalam memberikan pelayanan yang sudah baik, karena hanya 4 atribut yang perlu prioritas utama untuk ditingkatkan.
Selantnya  bagimana  kita  melihat  kepuasan  pasien  terhadap  pelayanan  yang  diberikan  oleh  klinik bersalin. Dalam hal ini logika fuzzy akan mengakomodir persepsi masyarakat dengan nilai skala liker yang dikonversi dimana didapatkan dari analisa importance dan Performance analisis berikut ini.
Tabel 5. Konversikan Nilai Kedalam Input Fuzzy
VARIABEL NILAI QUISIONER SKOR MAX JUMLAH NILAI PERSENTASI MAX 100 % TANGIBEL 13 20 0,65 65 REABILITY 20 28 0,71 71 RESPONSIV 20 20 1 100 EMPHATY 14 20 0,7 70 ASSURANCE 21 28 0,75 75
Tabel  5  di  atas  sudah  tersedia  nilai  input  yang  akan  diolah  kedalam  logika  fuzzy,  berikut  Tabel  6 komponen fuzzy;
Tabel 6. Komponen Logika Fuzzy NO KOMPONEN FUZZY HIMPUNAN DOMAIN  SEMESTA 1 TANGIBEL TIDAK TANGIBLE (TT) Oct-50 0 - 100 CUKUP TANGIBLE (CT) 40 – 70 TANGIBLE (T) 50 – 70 2 REABILITY TIDAK REABILITY (TR) Oct-50 0 - 100
Volume 13, Nomor 1, Januari 2024: 216-229                                                                                                            e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
CUKUP REABILITY (CR) 40 – 70 REABILITY (R) 50 – 70 3 RESPONSIVE TIDAK RESPONSIVE (TRS) Oct-50 0 - 100 CUKUP RESPONSIVE (TRS) 40 – 70 RESPONSIVE (RS) 50 – 70 4 EMPHATY TIDAK EMPATHY (TE) Oct-50 0 - 100 CUKUP EMPATHY (CE) 40 – 70 EMPATHY (E) 50 – 70 5 ASSURANCE TIDAK ASSURANCE (TA) Oct-50 0 - 100 CUKUP ASSURANCE (CA 40 – 70 ASSURANCE (A) 50 – 70
Selanjutnya proses fuzzyfikasi,  proses ini merupakan perhitungan nilai crisp atau nilai input menjadi  derajat  keanggotaan.  Perhitungan  dalam  proses  fuzzyfikasi  berdasarkan  batas-batas  fungsi keanggotaan.  Berikut  beberapa  perancanan  gambar  representasi  keanggotan  varibel  minat  mengikuti ektrakurikuler komputer.

## Gambar 3.  Representasi Keanggotaan Tanggible
Dari Gambar 3 representasi keanggotaan diatas dapat diturunkan rumus keanggotaan  sebagai berikut: 1
;   X ≤ 10 [x] =     50 – X  / 50 – 10 ;   10 ≤ X ≤ 50 0 ;   X ≥ 50 1 ;   X ≤ 40 [x] = X - 40 / 50 - 40 ;   40 ≤ X ≤ 50 70 - X / 70 - 50 ;   50 ≤ X ≤ 70 1 ;   X ≥ 70 [x] =      X - 50 / 70 - 50 ;   50 ≤ X ≤ 70 0 ;   X ≤ 50
X 0 10  20  30  40  50  60  70  80  90  100 1 Tidak Cukup Baik µTidak
µCukup
µSangat
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Sedangkan  untuk  representasi  varibel  reliability,  responsive,  empathy  dan  assurance    sama dengan variabel tanggible. Sedangkan ouput persepsi kepuasan pelayanan kepada masyarakat terdiri dari tiga himpunan yaitu Tidak Puas, Cukup Puas dan Puas dapat dilihat dapat dilihat pada Gambar 4 representasi keanggotaan di bawah ini.

## Gambar 4. Representasi Keanggotaan Output Minat
Berikut  keterangan  representasi  keanggotaan  output  minat  komputer,  dengan  dua  himpunan tidak berminat dan berminat dalam ektrakurikuler komputer.
1 ;   X ≤ 20 [x] =     60 – X  / 60 – 20 ;   20 ≤ X ≤ 60 0 ;   X ≥ 60 1 ;   X ≤ 40 [x] = X - 40 / 60 - 40 ;   40 ≤ X ≤ 60 80 - X / 80 - 60 ;   60 ≤ X ≤ 80 1 ;   X ≥ 90 [x] =      X - 60 / 90 - 60 ;   60 ≤ X ≤ 90 0 ;   X ≤ 60
Rule atau aturan untuk inferensi fuzzy dapat dilihat pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Inferensi Fuzzy NO RULE TANGIBLE REABILITY  RESPONSIVE EMPATHY ASSURANCE KEPUASAN PASIEN 1 R1 TT TR TRS TE TA TP 2 R2 TT TR TRS TE CA TP 3 R3 TT TR TRS CE CA TP 4 R4 TT TR CRS CE CA
TP
X 0 10  20  30  40  50  60  70  80  90  100 1 Tidak Cukup Puas µTidak µCukup µSangat
5 R5 TT CP CRS CE CA TP 6 R6 CT CP CRS CE CA CP 7 R7 CT CP CRS CE A CP 8 R8 CT CP CRS E A CP 9 R9 CT CP RS E A CP 10 R10 CT P RS E A P 11 R11 T P RS E A P
Selanjutnya menghitung nilai kepuasan dengan matlab sebagai berikut:

## Gambar 5.  Tampilan Fuzzy Pada Matlab
Dimana Gambar 5 di atas membentuk variabel fuzzy yang terdiri dari 5 variabel yang dapat  sejauh  mana  persepsi  kepuasan  masyarakat  terhadap  pelayanan  klinik  bersalin. Selanjutnya kita bisa lihat rule pada matlab untuk mebentuk inferensi fuzzy.

## Gambar 6. Rule Infenrensi Fuzzy
Dari  gambar  6  dapat  dilihat  ada  11  rule  yang  dibentuk  untuk  menghitung  nilai persepsi  masyaraat  yang  bersifat  subyektifitas,  sehingga  mendapatkan  pengetahuan dengan  lebih  objektif.  Selanjutnya  memasukkan  nilai  input  yang  sudah  dikonversikan kedalam nilai numerik. Adapun bentuk rule yang disusun sebagai berikut;
R1:  Jika TANGIBLE (TT)  dan REABILITY    (TR)  dan  RESPONSIVE  (TRS)  dan  EMPATHY  (TE) dan ASSURANCE (TA) Maka  KEPUASAN PASIEN (TP) R2:  Jika TANGIBLE (TT)  dan REABILITY    (TR)  dan  RESPONSIVE  (TRS)  dan  EMPATHY  (TE) dan ASSURANCE (CA) Maka  KEPUASAN PASIEN (TP) R3:  Jika TANGIBLE (TT)  dan REABILITY    (TR)  dan  RESPONSIVE  (TRS)  dan  EMPATHY  (CE) dan ASSURANCE (CA) Maka  KEPUASAN PASIEN (TP)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
R4:  Jika TANGIBLE (TT)  dan REABILITY   (TR)  dan  RESPONSIVE  (CRS)  dan  EMPATHY  (CE) dan ASSURANCE (CA) Maka  KEPUASAN PASIEN (TP) R5:  Jika TANGIBLE (TT)  dan REABILITY  (CR) dan RESPONSIVE (CRS) dan  EMPATHY (CE) dan ASSURANCE (CA) Maka  KEPUASAN PASIEN (TP) R6:  Jika TANGIBLE (CT) dan REABILITY  (CR) dan RESPONSIVE (CRS) dan EMPATHY (CE) dan ASSURANCE (CA) Maka  KEPUASAN PASIEN (CP) R7:  Jika TANGIBLE (CT) dan REABILITY  (CR) dan RESPONSIVE (CRS) dan EMPATHY (CE) dan ASSURANCE (A) Maka  KEPUASAN PASIEN (CP) R8: Jika TANGIBLE (CT) dan REABILITY  (CR) dan RESPONSIVE (CRS) dan EMPATHY (E) dan ASSURANCE (A) Maka  KEPUASAN PASIEN (CP) R9: Jika TANGIBLE (CT) dan REABILITY  (CR) dan RESPONSIVE (RS) dan EMPATHY (E) dan ASSURANCE (A) Maka  KEPUASAN PASIEN (CP) R10: Jika TANGIBLE (CT) dan REABILITY  (R) dan RESPONSIVE (RS) dan EMPATHY (E) dan ASSURANCE (A) Maka  KEPUASAN PASIEN (P) R11: Jika TANGIBLE (T) dan REABILITY  (CR) dan RESPONSIVE (RS) dan EMPATHY (E) dan ASSURANCE (A) Maka  KEPUASAN PASIEN (P)

## Gambar 7. Nilai Kepuasan Pasien
Dari gambar 7 di atas dimana persepsi rata rata pasien untuk tangible 65, reability 70, Responsive  100,  Empathy  71  dan  Assurance  70,  dengan  hasil  kepuasan  83.6.  dari justifikasi  nilai  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  kepuasan  masyarakat  terhadap  klinik bersalin dengan tingkat Puas karena diatas >75.

## 5 Kesimpulan
Setelah dilakukannya analisa dan pembahasan dalam penetian ini, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut; Berdasarkan analisa yang sudah dilakukan mendapatkan 4 atribuat pada variabel yang berada  pada  quadrant  1  yang  menjadi  prioritas  utama  untuk  ditingkatkan.  Dengan  melakukan pendekata metode IPA dengan logika fuzzy mendapatkan nilai kepuasan 83,6 dimana dapat dikatakan PUAS kepada pelayanan klinik bersalin.

## Referensi
[1] M.  L.  Ramadhany,  Y.  Asdi,  and  H.  Yozza,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pasien  terhadap Pelayanan  Poliklinik  Embun  Pagi  RSUP  M.  Djamil  Padang  dengan  Metode  Importance Performance Analysis,” J. Mat. UNAND , vol. 4, no. 3, p. 95, 2019, doi: 10.25077/jmu.4.3.95- 106.2015.
[2] B.  Veronika  Sigalingging,  Y.  Hendro  Syahputra,  and  M.  Iswan,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Pasien  Terhadap  Pelayanan  Klinik  Kasih Sidikalang Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Assosiative Memory,” J. CyberTech , vol. x. No.x, no. x, pp. 1–16, 2020, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[3] J.  Budhiana  and  A.  Z.  Wahida,  “Penggunaan  Metode  Integrasi  Importance  Performance Analysis (IPA) dan Metode Kano dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pasien,” Santika J. Ilm. Sains dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 979–995, 2019.
[4] A.  R.  Nugraha,  M.  Dzikron,  and  I.  Bachtiar,  “Usulan  Perbaikan  Kualitas  Pelayanan  Jasa Menggunakan  Metode  Service  Quality  (Servqual)  dan  Model  Importance  Performance Analysis (IPA),” J. Ris. Tek. Ind. , vol. 3, pp. 9–16, 2023, doi: 10.29313/jrti.v3i1.1830.
[5] L.  N.  Agia  and  H.  Nurjannah,  “Analisis  Kualitas  Layanan  Bank  Syariah  Indonesia Menggunakan Importance Performance Analysis,” COSTING  J. Econ. Bus. Account. , vol. 5, pp. 1570–1574, 2022.
[6] Darmin,  Suci  Rahayu  Ningsih,  Heriyana  Amir,  Sarman,  and  Moh.  Rizki  Fauzan,  “Analisis Kepuasan  Pasien  dengan  Metode  Important  Performance  Analysis  (IPA)  di  RSUD  Datoe Binangkang Kabupaten Bolaang Mongondow,” Promot.  J. Kesehat. Masy. , vol. 12, no. 1, pp. 66–76, 2022, doi: 10.56338/pjkm.v12i1.2459.
[7] I. Purwanto and D. Sugiarto, “Importance Performance Analysis dalam Pengukuran Kepuasan Pasien pada Puskesmas melalui KepPA,” Explor.  J.  Sist.  Inf.  dan  Telemat. , vol. 13, no. 2, p. 152, 2022, doi: 10.36448/jsit.v13i2.2541.
[8] M. A. Athallah and K. Kraugusteeliana, “Analisis Kualitas Website Telkomsel Menggunakan Metode Webqual 4.0 dan Importance Performance Analysis,” CogITo Smart J. , vol. 8, no. 1, pp. 171–182, 2022, doi: 10.31154/cogito.v8i1.374.171-182.
[9] B.  Prasetyo,  F.  Adnan,  and  R.  A.  Syahputra,  “Evaluasi  Kualitas  Layanan  Electronic Pendapatan  Asli  Daerah  (E-PAD)  Di  Kabupaten  Banyuwangi  Menggunakan  Metode  E- GovQual  dan  Importance  Performance  Analysis,” J.  Tekno  Kompak ,  vol.  16,  no.  1,  p.  83, 2022, doi: 10.33365/jtk.v16i1.1857.
[10] D.  Vinsensia,  “Analisis  Kinerja  Pelayanan  Kesehatan  Dengan  Pedekatan  Logika  Fuzzy Sugeno,” Angew.  Chemie  Int.  Ed.  6(11),  951–952. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  10–27,  2018,  [Online]. Available: https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case-a7e576e1b6bf
[11] E. A. Dalimunthe, D. Irmayani, and M. N. S. Hasibuan, “Menggunakan Metode Fuzzy Service Quality  untuk  Mengukur Kinerja  Pelayanan di  Café Hitam  Putih,” J. Ilmu  Komput. dan  Sist. Inf. , vol. 6, pp. 21–30, 2023.
[12] D.  Chandrahadinata,  D.  S.  Taptajani,  and  U.  Cahyadi,  “Peningkatan  Kualitas  Pelayanan  Di Bengkel Alva Jaya Motor Menggunakan Metode Fuzzy Servqual,” Akunt. dan Pajak , vol. 23, no. 02, pp. 1–9, 2023.
[13] D.  Vinsensia  and  M.  H.  Napitupulu,  “Evaluasi  Kinerja  Pelayanan  Kesehatan  Paramedis Dengan Menggunakan Pendekatan Fuzzy Inference System (Fis) Mamdani,” J. Inform. Pelita Nusant. ,
vol.
4,
no. 2,
2019, [Online]. Available: https://e-
jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/JIPN/article/view/612%0Ahttps://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/JIPN/article/download/612/375
[14] L.  Loneli  Costaner,  Guntoro,  “Analisis  Minat  Peserta  Didik  Mengikuti  Kegiatan Ektrakurikuler Komputer dengan Metode Logika Fuzzy.pdf,” Sist. Sist. Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 244–256, 2023.
[15] M.  Yunus  and  M.  Marlina,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Umpar  Terhadap Pelayanan Berbasis Internet Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. SINTAKS Log. , vol. 3, no. 3, pp. 16–23, 2023.
[16] A.  Singh  and  A.  Prasher,  “Measuring  healthcare  service  quality  from  patients’  perspective: using  Fuzzy  AHP  application,” Total  Qual.  Manag.  Bus.  Excell. ,  vol.  30,  no.  3–4,  pp.  284– 300, 2019, doi: 10.1080/14783363.2017.1302794.
[17] A. Muiz and S. R. Putri, “Analisis Kualitas Pelayanan Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Servqual Pada Warung Soto Ayam Lamongan,” JORAPI  J. Res. Publ. Innov. , vol. 1, no. 3, pp. 797–804,
2023,
[Online].
Available:
https://jurnal.portalpublikasi.id/index.php/JORAPI/article/view/370
[18] S. Khodijah, N. A. B. Rahmani, and M. Syahbudi, “Analisis Service Quality dalam Pelayanan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Nasabah di PT Asabri dengan Metode Fuzzy,” JIKEM J. Ilmu Komputer, Ekon. dan Manaj. , vol.  3,  no.  1,  pp.  986–1024,  2023,  [Online].  Available:  https://ummaspul.e- journal.id/JKM/article/view/5687
[19] I.  Ratnasari  and  N.  S.  Puspani,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pasien  Di  Klinik  Pratama  Abc Kota  Bandung  Menggunakan  Metode  Importance  Performance  Analysis,” Semin.  dan  Konf. Nas. IDEC , pp. 2–3, 2019, [Online]. Available: https://idec.ft.uns.ac.id/wp- content/uploads/2019/05/ID011.pdf
[20] F.  Safiera  and  Y.  Setyawan,  “Metode  Importance-Performance  Analysis  (Ipa)  Dan  Regresi Logistik  Ordinal  Untuk  Mengetahui  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kepuasan Pasien Klinik Pratama Rbg Rz Bantul Yogyakarta,” J. Stat. Ind. dan Komputasi , vol. 2, no. 2, pp. 84–92, 2017.