Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Implementasi Fuzzy Agility Index | Hery | Eveline

## IMPLEMENTASI FUZZY AGILITY INDEX DAN IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS UNTUK ASSESMEN ORGANISASI
Hery Hamdi Azwir 1) , Eveline Surbakti 2)
1,2) Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Presiden Email : hery.azwir@president.ac.id 1) , evelinesurbakti@gmail.com 2)
Abstrak, Kemampuan  yang  baik  untuk  mengantisipasi  perubahan  adalah  sangat  penting  dalam  menjaga keberlangsungan  perusahaan.  Mempersiapkan  perubahan  tidak  bisa  dilakukan  secara  instan.  Makalah  ini menyajikan penilaian kelincahan organisasi berdasarkan model Goldman dengan menggunakan atribut: kepuasan pelanggan,  kerjasama,  orang  dan  informasi,  dan  organisasi,  menggunakan  logika  fuzzy  sebagai  sarana  untuk menjelaskan ambiguitas  informasi. Sebagai  studi kasus,  metode ini diterapkan pada perusahaan distributor alat berat  di  Indonesia.  Hasil  penilaian  perusahaan  menunjukkan  bahwa  tingkat  kelincahannya  ( agility )  masuk kategori sangat  lincah. Melalui  metode analisis kepentingan-kinerja, kekuatan dan kelemahan organisasi dapat diidentifikasi, dan ditemukan pula bahwa tidak ada atribut kelincahan yang memerlukan perhatian khusus. Namun atribut fasilitas pelatihan untuk meningkatkan keterampilan karyawan dalam bekerja, memiliki skor kesesuaian ( conformity )  paling  rendah  dan  hal  ini  perlu  menjadi  perhatian  perusahaan.  Dengan  memperbaikinya  kembali maka tingkat kelincahan yang dinyatakan oleh indeks kelincahan perusahaan dapat semakin baik.
Kata  Kunci  : agiliti  organisasi, fuzzy  agility  index ,  logika  fuzzy,  model  goldman, importance  performance analysis

## PENDAHULUAN
Setiap perusahaan selalu berharap untuk selalu  tumbuh  dan  menjaga  keberlanjutannya. Keberlanjutan  bisnis  adalah  sesuatu  yang didambakan  oleh  semua  jenis  bisnis.  Dalam situasi yang penuh ketidakpastian, setiap bisnis, terutama bisnis skala besar, selalu mencari cara agar bisnisnya dapat bertahan. Untuk mengetahui  sejauh  mana  suatu  bisnis  siap menghadapi perubahan, diperlukan alat ukur.
Kinerja  bisnis  batu  bara  di  Indonesia dipengaruhi  oleh  penurunan  harga,  kelebihan pasokan, dan kebijakan Cina untuk membatasi penggunaan  batubara  kualitas  rendah  sebagai kampanye pengurangan emisi karbon (Puspitasari, 2019; IESR, 2021). Perekonomian Indonesia  saat  ini  masih  didera  oleh  lesunya sektor  bisnis.  Banyak  perusahaan  Indonesia yang  mendukung  atau  memproduksi  peralatan untuk  pertambangan  batubara  mengalami situasi  ini.  Mereka  harus  berpikir  keras  untuk menyelamatkan bisnis. Ini termasuk perusahaan yang sedang dipelajari.
Studi  ini  mengambil  kasus  sebuah perusahaan yang memproduksi alat berat untuk pertambangan
dimana tingkat kebergantungannya
pada
pertumbuhan tambang  batubara  sangatlah  tinggi.    Selama beberapa tahun terakhir, pertambangan batubara menjadi penyumbang terbesar portofolio publik perseroan, yakni sekitar 40%.
Namun,  rendahnya  harga  jual  batubara  akibat penurunan permintaan yang tercatat di seluruh industri pertambangan berdampak pada melambatnya  kemajuan  perusahaan  sebagai distributor  alat  berat.  Padahal  investasi  besar dalam infrastruktur telah dikembangkan.
Keadaan  ini  menyebabkan  perusahaan harus cepat menyesuaikan diri dengan perubahan  yang  terjadi.  Perusahaan  harus mencari  peluang  baru  untuk  beralih  dari pertambangan batubara ke penyedia infrastruktur. Untuk itu, dibutuhkan cara untuk mengevaluasi kesiapan atau kelincahannya.
Perusahaan ini memiliki bentuk organisasi  yang  sangat  besar  dengan  berbagai fungsi  bisnis  inti  didalamnya.  Dibutuhkan kelincahan dalam organisasi ini untuk mendukung bisnis lebih efektif. Organizational Agility  Assessment merupakan  salah  satu  cara untuk  menilai  kesiapan  perusahaan  dalam menghadapi perubahan secara efektif.
Kelincahan organisasi adalah kemampuan organisasi  untuk mengidentifikasi perubahan yang tidak terduga dalam lingkungan  dan  menanggapinya  dengan  cepat dan  efisien,  dengan  memanfaatkan  dan mengatur ulang sumber daya internal, sehingga memperoleh  keunggulan  kompetitif  dalam prosesnya  (Zitkiene  &  Deksnys,  2018). Manajer perlu memahami pentingnya beradaptasi  dengan  budaya  dan  aspirasi
perusahaan  untuk  menjadi  organisasi  yang lebih  efektif  dan  lincah  (Carmen  Felipe  et  al., 2017). Strategi SDM memungkinkan organisasi untuk  memahami  nilai  pelanggan,  penguasaan pesaing,  produk,  teknologi,  dan  sumber keunggulan  kompetitif  apapun.  Kelincahan organisasi dan efektivitas sumber daya manusia berpengaruh  terhadap  peningkatan  kinerja  dan daya saing organisasi (Saha et al., 2017).
Ada  dua  asosiasi  dengan  kelincahan sebagai kemampuan untuk tepat waktu, efektif, dan  berkelanjutan.  Pertama,  organisasi  yang gesit  akan  memiliki  tingkat  profitabilitas  yang lebih  tinggi  daripada  yang  lain.  Kedua, perusahaan  yang  gesit  harus  memiliki  sistem, struktur, rangkaian strategi, yang membedakan mereka  dari  pesaing  dan  mendorong  pola keberlanjutan kinerja tinggi mereka (Worley et al.,  2014).  Hal  ini  menjadi  sorotan  bagi perusahaan  untuk  menilai  kondisi  kelincahan organisasi  untuk  mendiagnosa  kesesuaiannya dalam  bisnis.  Kelincahan  organisasi  harus didukung,  ditegakkan,  dan  diintegrasikan  oleh manajemen proses bisnis untuk dapat mengelola  proses  bisnis  secara  dinamis  (Triaa et al., 2016).
Dalam  menilai  kelincahan  organisasi, jawaban  subjektif  saat  menjawab  pertanyaan yang  diajukan,  tidak  bisa  dihindari.  Jawaban subjektif  biasanya  bersifat  samar,  sehingga dapat  menyulitkan  pengolahan  data.  Aplikasi logika  fuzzy  untuk  menangani  jawaban subjektif  dapat  membantu  proses  penilaian yang dilakukan. Ukuran subjektif dari kelincahan  sebagian  besar  dijelaskan  oleh istilah  linguistik,  yang  berhubungan  dengan ketidakjelasan  dan  ketidakpastian  (Lin  et  al., 2006).
Yaghoubi  and  Kord  (Yaghoubi  et  al., 2011)  mungkin  salah  satu  yang  pertama  yang memperkenalkan  logika  fuzzy  untuk  penilaian kelincahan organisasi. Kumar bersaudara (C.S. Chethan Kumar et al., 2016) juga Karimimalayer dan Saibani (Karimimalayer & Saibani,  2016)  menggunakan  logika  fuzzy untuk  penilaian  “agile  manufacturing”  dan menemukan  bahwa  kelincahan  rantai  pasokan sangat  penting.  Mereka  menciptakan  model penilaian kelincahan rantai pasokan.
Kecerdasan organisasi dan kelincahan organisasi memiliki hubungan dengan pembelajaran  organisasi  sebagai  mediator (Bahrami  et  al.,  2016).  Beberapa  penelitian yang  juga  berhubungan  dengan  penilaian kelincahan organisasi diantaranya, studi
tentang  peranan  sistem  informasi  dan  intelijen bisnis dalam kontribusinya terhadap kelincahan organisasi  (Park  et  al.,  2017),  apakah keselarasan  sistem  informasi  bisnis  (SI) meningkatkan  atau  menghambat  kelincahan organisasi  (Zhou  et  al.,  2018),  melakukan tinjauan literatur sistematis tentang kelincahan yang  mendukung  TI  (Tallon  et  al.,  2019), transformasi pengetahuan sebagai lensa teoritis untuk  mengeksplorasi  bagaimana  intelijen bisnis  memanfaatkan  kelincahan  organisasi untuk mempromosikan kecepatan internasionalisasi  (Cheng  et  al.,  2020).  Baru- baru  ini,  Darvishmotevali  dkk  menemukan bahwa  di  industri  perhotelan,  ada  hubungan antara  ketidakpastian  lingkungan,  kelincahan organisasi,  dan  kreativitas  organisasi,  dan mereka  menyarankan  pengurangan  birokrasi untuk  menangani  tantangan  ketidakpastian (Darvishmotevali et al., 2020)
Makalah ini bertujuan untuk menyajikan penerapan  logika  fuzzy  melalui fuzzy  agility index dalam menilai kelincahan organisasi dan disertai  dengan  analisis  kepentingan-kinerja (IPA)  untuk  menilai  sebuah  perusahaan  di Indonesia  yang  memproduksi  alat  berat  untuk pertambangan.

## METODE
Secara  umum,  metodologi  penelitian dapat  digambarkan  sebagai  berikut.  Kegiatan diawali dengan mengidentifikasi atribut kelincahan,  kemudian  dilanjutkan  dengan merancang  bentuk  linguistik  untuk  penilaian dan alat yang dibutuhkan. Setelah disetujui oleh manajemen,  dilanjutkan  dengan  penyebaran kuesioner  untuk  penilaian  dan  pengumpulan data.  Uji  validitas  dan  reliabilitas  juga dilakukan  setelah  seluruh  data  terkumpul. Beberapa  data  disajikan  menggunakan  nilai kualitatif  atau  samar-samar,  maka  dilakukan manipulasi logika fuzzy dengan menggunakan pendekatan  fuzzy  agility  dengan  indeks kelincahan fuzzy. Terakhir, analisis kepentingan-kinerja
diterapkan untuk
mengetahui kekuatan dan kelemahan organisasi.

## Atribut-atribut agilitas
Menurut  Goldman  et  al.  (1995)  dalam (Yaghoubi et al., 2011), kelincahan didefinisikan sebagai kemampuan untuk memberikan nilai kepada pelanggan, mempersiapkan  perubahan,  memperhatikan pentingnya  keterampilan,  dan  berpartisipasi.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Implementasi Fuzzy Agility Index | Hery | Eveline
Gambar  1  menunjukkan  atribut  kelincahan sebagai  elemen  Model  Goldman.  Ada  empat atribut  yang  dibutuhkan  untuk  menilai  tingkat kelincahan organisasi. Model Goldman dipilih karena  model  ini  cocok  dengan  perusahaan pada umumnya dan juga karena beberapa jenis penelitian  yang  berkaitan  dengan  kelincahan menggunakan  model  ini.  Atribut  Model Goldman  dalam  makalah  ini  didefinisikan sebagai berikut :

## Gambar 1. Goldman Agility Model
1. Kepuasan pelanggan Atribut  ini  berkaitan  dengan  kombinasi produk,  layanan,  dan  informasi  yang  akan disampaikan  kepada  pelanggan.  Perbaikan terus-menerus  harus  dilakukan  secara berkala untuk memenuhi harapan pelanggan.  Suara  pelanggan  harus  selalu dipertimbangkan.  Teknologi  yang  tersedia dapat  digunakan  untuk  mengumpulkan suara pelanggan.
2. Kerjasama Kerjasama  adalah  strategi  utama.  Ini tentang bagaimana elemen seperti orang dan kompetensi inti bersatu untuk memecahkan masalah  pelanggan  sehingga  produk  dapat dibawa  ke  pasar  secara  efektif.  Untuk mencapai  kerjasama  ini,  perusahaan  perlu melakukan segala upaya termasuk tim lintas fungsi,  pemberdayaan,  rekayasa  ulang proses bisnis, dll.
3. Orang dan informasi Upaya  pemberdayaan  masyarakat  dan informasi merupakan kegiatan yang berkesinambungan. Perusahaan harus
memperhatikan  pendidikan  dan  pelatihan
karyawannya  sebagai  investasi  di  masa depan. Kombinasi keterampilan,
pengetahuan,  dan  inisiatif  karyawan,  akan berdampak besar pada budaya perusahaan. 4. Organisasi (kontrol perubahan) Organisasi bertujuan untuk mengendalikan  munculnya  perubahan  dan ketidakpastian, bahkan dapat mengubahnya menjadi  peluang  baru  untuk  dimanfaatkan oleh perusahaan. Organisasi berarti perusahaan, bisnis, klub, dll, yang dibentuk untuk tujuan tertentu.

## Populasi dan sampel
Dalam  studi  ini,  populasinya  adalah orang  yang  bekerja  di  Kantor  Pusat  (Head Office  -  HO).  Sampel  harus  memenuhi persamaan  Slovin.  Karena  jumlah  pegawai  di HO  adalah  974  maka  menurut  persamaan Slovin minimal responden harus 91 atau karena semakin  besar  ukuran  sampel  maka  semakin akurat  data  sampel  untuk  menggambarkan populasi,  sampel  yang  diambil  diputuskan dibulatkan menjadi 100.

## Validity test
Disini  uji  validitas  adalah  sejauh  mana instrumen atau pertanyaan mengukur apa yang hendak diukur. Suatu instrumen dikatakan valid jika  dapat  mengukur  apa  yang  diinginkan  dan dapat mengungkapkan atribut data yang diteliti dengan  baik.  Untuk  uji  validitas  digunakan persamaan  product-moment  korelasi  Pearson (Taherdoost, 2016), (Sedgwick, 2012).

## Reliability Test
Uji reliabilitas digunakan untuk menguji apakah instrumen dapat memberikan hasil yang relatif  konsisten  ketika  digunakan  untuk mengukur fenomena pada waktu yang berbeda. Dengan  kata  lain,  reliabilitas  menunjukkan konsistensi instrumen dalam mengukur fenomena  yang  sama.  Alpha  Cronbach digunakan untuk mengevaluasi ini. Interpretasi cronbach’s  alpha  dimana  adalah  ≥  0.9,  berarti reliabilitas  sangat  baik,  0.9  ≥  α  ≥  0.8  berarti reliabilitas baik, 0.8 ≥ α ≥ 0.7 berarti reliabilitas dapat  diterima  (George  &  Mallery,  2019). Secara  teknis  lebih  dekat  koefisien  alfa cronbach  ke  1,  keandalan  alat  ini  lebih  tinggi. Prosedur uji reliabilitas juga diujikan pada 100 data responden.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Implementasi Fuzzy Agility Index | Hery | Eveline

## Pendekatan Fuzzy Agility Evaluation
Logika  fuzzy  adalah  metode  penalaran yang mengikuti penalaran manusia yang dalam banyak  situasi  menghadirkan  ketidakjelasan. Sistem  logika  fuzzy  adalah  sistem  nonlinier yang mampu memproses informasi yang tidak jelas  dan  menghasilkan  keluaran  yang  masuk akal. Ada tiga komponen sistem logika fuzzy : fuzzifikasi,  mesin  inferensi  +  aturan,  dan defuzzifikasi  (Azwir  &  Kalinggo,  2019). Komponen-komponennya  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Secara umum, ada empat tahap pemrosesan informasi yang tidak jelas melalui sistem  logika  fuzzy.  Yang  pertama  adalah inisialisasi,  yang  terdiri  dari  tiga  proses: mendefinisikan
variabel linguistik, membangun fungsi keanggotaan, dan menetapkan  basis  aturan.  Kedua,  mengubah data  samar  menjadi  nilai  fuzzy  menggunakan fungsi  keanggotaan  yang  disebut  proses fuzzifikasi. Ketiga, mendapatkan output melalui proses inferensi yang meliputi evaluasi oleh rule base dan rules aggregation. Terakhir, mengonversi  data  keluaran  ke  nilai  non-fuzzy atau defuzzifikasi.
Penelitian ini akan mengevaluasi indeks kelincahan  menggunakan  pendekatan  logika fuzzy atau dengan kata lain Fuzzy Agility Index (FAI). Analisis untuk perbaikan akan
menggunakan metode Importance Performance Analysis (IPA). Dengan demikian tahapannya adalah sebagai berikut :
Tahap  1 .  Merancang  dan  menyebarkan kuesioner  :  (a)  Menentukan  atribut  kelincahan perusahaan; (b) Menilai ekspresi dan prioritasnya; (c) Menilai kelincahan organisasi melalui kuesioner
Tahap  2 .  Melanjutkan  uji  validitas  dan reliabilitas dengan mengukur persamaan product-moment korelasi Pearson dan Cronbach’s alpha.
Tahap  3 .  Menilai  FAI  :  (a)  Menyajikan variabel  linguistik  menggunakan  bilangan fuzzy;  (b)  Agregasi  dengan  bobot  fuzzy  dan peringkat fuzzy ke dalam FAI; (c)
Mencocokkan  FAI  dengan  tingkat  linguistic yang  sesuai  menggunakan  metode  jarak Euclidean.
Tahap 4 . Terakhir, dengan Analisis Penting- Kinerja, hambatan utama untuk perbaikan akan dianalisis dan diidentifikasi.
Berdasarkan  atribut  agility  maka  perlu dilakukan  kesesuaian  antara  titik-titik  dimana pernyataan dibuat dengan kondisi saat ini agar
pernyataan  tersebut  dapat  diterapkan  untuk pengumpulan  data.  Tabel  1  menunjukkan atribut  kelincahan  menurut  (Yaghoubi  et  al., 2011) dan (Dahmardeh & Pourshahabi, 2011).
Gambar 2. Fuzzy logic system
Tabel 1. Agility Atributes
Main Attributes Attribute Index Sub-Attributes Kepuasan Pelanggan (AA 1 ) AA 11 Strategi untuk berkomunikasi dengan Pelanggan AA 12 Prosedur layanan dirancang berdasarkan Suara Pelanggan AA 13
Layanan pelanggan tepat waktu
AA 14 Penyediaan  Konsultasi  Elektronik untuk Pelanggan Kerjasama (AA 2 ) AA 21
Kolaborasi  dan  komunikasi  secara struktural di antara karyawan
AA 22
Mendorong semua karyawan untuk bekerja dalam tim AA 23 Koordinasi  antar  karyawan  untuk saling melengkapi dalam bekerja Organisasi (AA 3 )
AA 31 Kesiapan  dalam  menciptakan  atau menghadapi perubahan
AA 32
Rekayasa  Ulang  Proses  Bisnis dalam organisasi AA 33
Keterbukaan  terhadap  kebaruan perusahaan yang mendukung perkembangan organisasi AA 34 Kemampuan karyawan dalam mengambil keputusan Orang (AA 4 )
AA 41
Melatih karyawan untuk berkomunikasi secara efektif AA 42 Karyawan dapat menerima perkembangan teknologi terbaru AA 43 Kemudahan karyawan untuk mengakses informasi AA 44 Fasilitas pelatihan untuk meningkatkan keterampilan karyawan dalam bekerja

## Fuzzy Agility Index (FAI)
Operasi  rata-rata  adalah  salah  satu metode agregasi yang populer, oleh karena itu cara  aritmatika  ini  adalah  metode  yang  akan digunakan untuk merangkum pendapat (Dahmardeh  &  Pourshahabi,  2011).  Evaluator atau penilai akan dinyatakan oleh, E t ; t = 1, 2, ..., m, (disini, m adalah 100), lakukan penilaian kelincahan  organisasi  dan  atribut  penilaian
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Implementasi Fuzzy Agility Index | Hery | Eveline
kelincahan yang diwakili oleh A j ; j = 1, 2, ..., n. Misalkan R tj = (k jt , l jt , m jt ) adalah bilangan fuzzy menurut peringkat linguistik dan W tj = (o jt , p jt , q jt )  adalah  bilangan  fuzzy  menurut  bobot linguistik  yang  ditetapkan  untuk  setiap  atribut oleh responden sebagai penilai.
Perhitungan rating dan bobot menggunakan persamaan (1) dan persamaan (2) di bawah ini :
R j = (k j , l j , m j ) = (R j1 (+) R j2 (+) . . . (+) R jm ) / m (1)
W j = (o j , p j , q j ) = (W j1 (+) W j2 (+) . . . (+) W jm )/m (2)
FAI akan menggabungkan informasi dari bobot  fuzzy  dan  peringkat  fuzzy  dari  semua atribut yang mendukung kelincahan (Lin et al., 2006).  FAI  menunjukkan  indeks  kelincahan organisasi. Kelincahan akan meningkat seiring dengan  meningkatnya  FAI  dan  tingkat kelincahan itu sendiri ditentukan menggunakan fungsi keanggotaan.
Asumsikan  Wj  dan  Rj,  j  =  1,  2,  ...,  n, masing-masing  menyatakan  bobot  fuzzy  rata- rata  dan  peringkat  fuzzy  rata-rata  yang diberikan oleh komite penilaian untuk faktor j. Kemudian FAI dapat dihitung dengan :
FAI = ∑ (Wj(.)Rj 𝑛 𝑗=1 ∑ (Wj) 𝑛 𝑗=1 (3)
Metode Euclidean distance Maksud  dari Euclidean  distance disini adalah  untuk  menghitung  jarak  antara  dua bilangan  fuzzy  segitiga  (Chen  &  Ku,  2008). Asumsikan X = ( x 1 , x 2 , x 3 ) dan Y = ( y 1 , y 2 , y 3 ) adalah  dua  titik,  maka  jarak  dapat  dihitung dengan :
𝐷(𝑋, 𝑌) = √ 1 6 [(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + 4(𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 + (𝑥 3 − 𝑦 3 ) 2 ] (4)
Metode ini akan digunakan untuk memperkirakan  FAI  ke  dalam Agility  Index terdekat.

## Importance-Performance Analysis
IPA  adalah  metode  kuantitatif  untuk mengukur  bagaimana  perasaan  orang  tentang masalah  tertentu.  Sebagai  contoh,  (Ainin  & Haryati Hisham, 2008) dan (Raharjo & Azwir, 2017) mengadaptasi metode ini dan mengembangkannya untuk mengevaluasi kepuasan pengguna akhir. Metode ini dilakukan menggunakan  penyebaran  kuesioner  yang meminta  responden  memberikan  jawaban
berdasarkan skala Likert yang ditetapkan yaitu dari  1  s/d  7.  Selanjutnya  melalui  suatu pengolahan  data  hasil  kuesioner  tersebut  akan diplot  ke  dalam  suatu  diagram  Kartesian sebagaimana  diperlihatkan  dalam  Gambar  3 yang menunjukkan empat kuadran diagram IPA yang  diadaptasi  dari  (Tzeng  &  Chang,  2011). Hasil plot tersebut akan terbagi ke dalam empat kuadran  dengan  makna  atau  implikasinya sebagaimana dijelaskan dalam Tabel 2.
Gambar  3.  Diagram  Kartesian  Importance Performance Analysis
Tabel 2. Kuadran dan implikasi dari IPA
Quadrants Implication Quadrant I Concentrate Here Atribut tersebut tidak sesuai dengan  harapan  responden. Upaya perbaikan harus dikonsentrasikan disini. Quadrant II Keep  up  the good work Semua  atribut  memenuhi harapan dan harus dipertahankan. Quadrant III Lower priority Atribut disini dianggap memiliki kepentingan rendah dan kinerja rendah. Quadrant IV Possible overkill Sel  ini  berisi  atribut  yang kurang penting, tetapi kinerjanya relatif tinggi.
Diagram  Importance  dan  Performance mirip  dengan  diagram  Kartesius,  dimana sumbu  x  adalah  kinerja  (Performance)  dan sumbu  y  adalah  kepentingan  (Importance). Diagram  kartesius  memiliki  titik  (0,0),  tetapi titik  awal  pada  diagram  IPA  tersebut  adalah perpotongan  garis  arsir  di  tengah  yang membentuk  persilangan  yaitu  rata-rata  kinerja dan rata-rata kepentingan. Sejauh ini tidak ada standar untuk hal ini.
Lebih lanjut, untuk penentuan lokasinya, setiap  titik  atribut  memiliki  (rata-rata  skor kinerja  dan  rata-rata  skor  kepentingan); persamaan di bawah ini dapat digunakan untuk menghitung setiap rata-rata skor:
𝑥 ̅ = ∑ 𝑥𝑖 𝑛 (5)
𝑦 ̅ = ∑ 𝑦𝑖 𝑛 (6)
Dimana,
𝑋̅ = Rerata skor performance
𝑦̅ = Rerata skor importance n   = Jumlah sampel
Importance Performance Analysis Cartesian Diagram memiliki 4 kuadran. Mereka digunakan  untuk  menentukan  lokasi  masing- masing  atribut  dalam  diagram.  Dengan mengetahui  lokasi  masing-masing  atribut, statusnya  dapat  dipantau.  Diagram  Cartesian dibangun  dengan  menempatkan  rata-rata kinerja keseluruhan pada sumbu x dan rata-rata kepentingan keseluruhan pada sumbu y sebagai garis tegak lurus, sebagai ( 𝑥̿, 𝑦̿ ).  Persamaannya adalah sebagai berikut:
𝑥̿ = ∑ 𝑥̅𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑛 (7)
𝑦̿ = ∑ 𝑦̅𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑛 (8)
Dimana,
𝑋̿ = Rerata nilai keseluruhan Performance 𝑋̅𝑖 = Rerata nilai atribut-atribut Performance 𝑌̿ = Rerata nilai keseluruhan Importance 𝑦𝑖 ̅ = Rerata nilai atribut-atribut Importance n = Jumlah Attribut
Zeithaml  dkk  (Zeithaml  et  al.,  1990) menyatakan bahwa pertimbangan dalam pengambilan keputusan baik mengambil tindakan
sebagai
perbaikan atau
mempertahankan  atribut  dapat  dilakukan dengan  membandingkan  tingkat  kesesuaian setiap atribut dengan rata-rata atribut keseluruhan, aturannya adalah sebagai berikut:
• Statusnya Action jika  tingkat  kesesuaian (conformity) kurang dari 80,78%
• Status Hold jika  tingkat  kesesuaian (conformity) lebih dari 80,78%
Untuk membuat keputusan, tingkat kesesuaian (conformity)  dihitung  melalui  persamaan berikut:
𝐶𝐿𝑖 = 𝑋𝑖 𝑌𝑖 𝑥 100% (9)
Dimana:
CL   = Conformity Level Xi   = Score of Performance Yi   = Score of Importance

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil kuesioner
Kuesioner disebarkan secara acak kepada  100  responden  yaitu  karyawan  yang berada  di  Kantor  Pusat  dengan  berbagai kompetensi,  dan  kuesioner  dapat  kembali 100%.  Tabel  3  menunjukkan  hasilnya.  Semua data  telah  lolos  uji  validitas  dan  reliabilitas seperti terlihat pada Tabel 4 dan Tabel 5. Skala yang  digunakan  adalah  skala  Likert  dengan rentang 1 s/d 7.
Tabel 3. Attribute Means
No. Questionnaire Attributes (P) (I) Gap (P-I) CL 1 Strategi komunikasi dengan pelanggan 5,90  6,23 -0,33  0.947 2 Prosedur layanan dirancang  berdasarkan suara pelanggan 5,56  5,95 -0,39  0.934 3 Ketepatan waktu layanan pelanggan 5,81  6,37 -0,56  0.912 4 Penyediaan  konsultasi elektronik untuk pelanggan 5,30  5,58 -0,28  0.950 5 Kolaborasi dan komunikasi secara struktural diantara karyawan 5,38  5,84 -0,46  0.921 6 Mendorong semua karyawan untuk bekerja dalam tim 5,54  6,07 -0,53  0.913 7 Koordinasi antar karyawan  untuk  saling melengkapi saat bekerja 5,40  6,01 -0,61  0.898 8 Kesiapan dalam menciptakan atau menghadapi perubahan 5,40  6,07 -0,67  0.890 9 Rekayasa  ulang  proses bisnis dalam organisasi 5,36  5,76 -0,40  0.931 10 Perusahaan memiliki keterbukaan  terhadap hal-hal baru yang mendukung perkembangan organisasi 5,56  5,80 -0,24  0.959 11 Kemampuan  karyawan dalam mengambil keputusan 5,19  5,63 -0,44  0.922
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Implementasi Fuzzy Agility Index | Hery | Eveline
12 Melatih karyawan untuk berkomunikasi secara efektif 4,90  5,69 -0,79  0.861 13 Karyawan dapat menerima teknologi yang diperbarui 5,17  5,61 -0,44  0.922 14 Kemudahan  karyawan untuk mengakses informasi 5,20  5,80 -0,60  0.897 15 Fasilitas pelatihan untuk meningkatkan keterampilan karyawan dalam bekerja 5,06  5,93 -0,87  0.853 Tabel 4. Hasil reliability test Data Cronbach’s Alpha Hasil Penting ( Importance ) 0,866 Baik Kinerja ( Performance ) 0,910 Baik sekali Tabel 5. Hasil validity test Data Cronbach’s Alpha Hasil Penting ( Importance ) 0,850 Baik Kinerja ( Performance ) 0,905 Baik sekali

## Fuzzy Agility Index
Karena  preferensi  linguistik  di  bagian kuesioner  ditetapkan  untuk  menilai  atribut kelincahan  yang  ambigu,  pendekatan  logika fuzzy  digunakan  dalam  menilai  kelincahan. Kemudian  prosedur  penilaian  kelincahan berikut diterapkan.
Langkah-1 Mulai fuzzifikasi dengan memperkirakan  peringkat  linguistik  dan  bobot linguistik  menggunakan  bilangan  fuzzy.  Data dari  kuesioner  pada  tabel  6  diterjemahkan kedalam  bilangan  fuzzy  untuk  kinerja  dan  set kepentingan.  Bilangan  fuzzy  yang  dibangun untuk mendekati nilai linguistik tercantum pada tabel 7, tabel 8, dan tabel 9 (Lin et al., 2006).
Tabel 6. Hasil linguistic
AA i AA ij
Subkriteria penilaian yang diberikan oleh penilai menggunakan istilah kebahasaan <Performance> Bobot kriteria utama dan subkriteria yang ditentukan oleh penilai menggunakan istilah kebahasaan
<Importance>
E 1
E 2 ...  E 100 E 1 E 2 ...  E 100
AA 1 WH WH  ...  WVH AA 11 RE  RF  ...  RVG  WVH  WVH  ...  WVH AA 12 RE  RF  ... RG WH WH  ...  WVH AA 13 RE  RF  ...  RVG  WVH  WFH  ...  WVH AA 14 RVG  RF  ... RG  WFH  WFH  ...  WVH
AA 2 WH  WFH  ... WH AA 21 RVG  RG  ... RG WH  WFH  ... WH AA 22 RG  RG  ... RG WH WH  ... WH AA 23 RVG  RF  ...  RVG  WVH  WFH  ... WH AA 3 WH WH  ... WH AA 31 RG  RF  ... RF  WVH WH  ... WH AA 32 RG  RF  ... RG WH  WFH  ... WH AA 33 RG  RF  ... RG  WVH WH  ...  WFH AA 34 RG  RF  ... RF  WFH WH  ...  WFH
AA 4 WFH WH  ...  WFH
AA 41 RF  RP  ... RG  WFH  WFH  ...  WFH AA 42 RVG  RF  ... RG  WFH  WFH  ... WH
AA 43 RF  RF  ... RF  WFH WH  ...  WFH AA 44 RG  RF  ... RG  WFH WH  ...  WFH
Tabel  7.  Fuzzy  number  :  Aproksimasi
Performance  Rating  (Lin  et  al., 2006) Variabel linguistik Simbol Fuzzy Number (0-10) Buruk sekali RW (0; 0,5; 1,5) Sangat buruk  RVP (1; 2; 3) Buruk RP (2; 3,5; 5) Cukup RF (3; 5; 7) Baik RG (5; 6,5; 8) Sangat baik RVG (7; 8; 9) Baik sekali RE (8,5; 9,5; 10)
Tabel  8.  Fuzzy  number  :  Aproksimasi
Importance  Weights  (Lin  et  al., 2006) Variabel linguistik Simbol Fuzzy Number (0-1) Sangat rendah WVL (0,0; 0,05; 0,15) Rendah WL (0,1; 0,2; 0,3) Cukup rendah WFL (0,2; 0,35; 0,5) Sedang WM (0,3; 0,5; 0,7) Cukup tinggi WFH (0,5; 0,65; 0,8) Tinggi WH (0,7; 0,8; 0,9) Sangat tinggi WVH (0,85; 0,95; 1,0) Tabel 9. Fuzzy number : Indeks Organizational Agility (Lin et al., 2006) Variabel linguistik Simbol Fuzzy Number (0-10) Lambat IS (0; 1,5; 3) Cukup Agile/Lincah IFR (1,5; 3; 4,5) Agile/Lincah IA (3,5; 5; 6,5) Sangat Agile/Lincah IVA (5,5; 7; 8,5) Agile Ekstrim IEA (7; 8,5; 10)
Langkah-2 Hitung  FAI  dengan  agregat fuzzy  rating  dan  bobot  yang  pada  dasarnya
melakukan  operasi  rata-rata,  kemudian  sarana aritmatika  adalah  metode  yang  digunakan untuk  meringkas  pendapat  (Dahmardeh  & Pourshahabi, 2011).
Pertama,  agregasi  skor  menggunakan persamaan (1), misalnya dalam kasus AA1:
AA11 = (RE+RF+RVG+...+RVG)/100 = (6.72;7,85;8,90)
AA12 = (RE+RF+RG+...+RG)/100 = (6,08;7,34;8,56)
AA13 = (RE+RF+RVG+...+RVG)/100 = (6,53;7,72;8,81)
AA14 = (RVG+RF+RVG+...+RG)/100 = (5,57;6,95;8,28)
Kedua, mencari Fuzzy Agility Weights yang diperoleh dengan persamaan (2) :
Ketiga, menghitung peringkat fuzzy terintegrasi menggunakan persamaan (3) : Kemudian,  setelah  beberapa  perhitungan  kita akan mendapatkan :
AA1  =  (6,25;  7,48; 8,65);  AA2  =  (5,84;  7,16; 8,44);  AA3  =  (5,73;  7,07;  8,37);  dan  AA4  = (5,19; 6,63; 8,03).
Keempat,  mencari  pentingnya  WAA1, WAA2, WAA3, dan WAA4 :
Dan  akhirnya  dengan  persamaan  (3) diperoleh FAI sebagai berikut :
FAI  = [ (𝐴𝐴1. 𝑊𝐴𝐴1) +   (𝐴𝐴2. 𝑊𝐴𝐴2) +   (𝐴𝐴3. 𝑊𝐴𝐴3) +   (𝐴𝐴4. 𝑊𝐴𝐴4)]
(𝑊𝐴𝐴1  +  𝑊𝐴𝐴2  +  𝑊𝐴𝐴3  +  𝑊𝐴𝐴4)
FAI  =
[ ((6,25;  7,48;  8,65) ⊗ (0,715;  0,821;  0,914)) + ((5,84;  7,16;  8,44) ⊗ (0,685;  0,794;  0,896)) + ((5,73;  7,07;  8,37) ⊗ (0,678;  0,788;  0,892)) + ((5,19;  6,63;  8,03) ⊗ (0,667;  0,78;  0,887))]
((0,715;  0,821;  0,914) +   (0,685;  0,794;  0,896) + (0,685;  0,794;  0,896) +   (0,667;  0,78;  0,887))
FAI  = (15,824;  22,57;  30,05)
(2,75;  3,18;  3,59) = (5,76;  7,09;  8,37)
Setelah  semua  perhitungan  selesai dilakukan  dan  FAI  diperoleh,  maka  tugas
selanjutnya  adalah  mencari  nilai  aproksimasi dari  fuzzy  bilangan  linguistik  terdekat  seperti yang tercantum pada tabel 10.
Langkah-3 Menerjemahkan  FAI  ke  dalam level  linguistik  menggunakan  metode  level Euclidean.  Disini,  persamaan  (4)  diterapkan untuk  memperkirakan  FAI  ke  dalam  indeks kelincahan terdekat dengan menghitung kisaran  antara  dua  bilangan  himpunan  fuzzy segitiga. Angka fuzzy terdekat akan digunakan untuk menyimpulkan tingkat kelincahan dalam istilah linguistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  FAI  sangat  dekat  dengan  Very  Agile (VA) seperti terlihat pada Gambar 4.
Sebagai  contoh  untuk  menghitung  level Euclidean  Slowly  didapatkan  dengan  cara berikut :
FAI  =  (5,76;  7,09;  8,37)  dan  S  =  (0;  1,5;  3) dengan  menggunakan  formula  (4),  maka didapatkan :
D(FAI, S) =   √ 1 6 [(5.76 − 0) 2 + 4(7.09 − 1.5) 2 + (8.37 − 3) 2 ]
D(FAI, S) =   √ 1 6 [(5.76) 2 + 4(5.59) 2 + (5.37) 2 ]
D(FAI, S) =   √ 1 6 [33.21 + 4 × 31.24 + 28.86]
D(FAI, S) =   √ 1 6 × 187.03 D(FAI, S) =   √31.17
D(FAI, S) =  5.58
Jadi jarak antara FAI dan Index lambat adalah 5,58.
Tabel 10. Fuzzy number : aproksimasi  Agility

## Index
No  Agility Index Fuzzy Number Euclidean Distance 1  Lambat (IS) (5,76; 7,09; 8,37) 5,580 2  Cukup  Agile (IF) (5,76; 7,09; 8,37) 4,084 3  Agile (IA) (5,76; 7,09; 8,37) 2,085 4  Sangat  Agile (IVA) (5,76; 7,09; 8,37) 0,1398 5  Agile  ekstrim (IEA) (5,76; 7,09; 8,37) 1,422 WAA1 = (WFH+WVH+...+WM)/100 = (0,715;0,821;0,914), WAA2 = (WVH+WVH+...+WFH)/100 = (0,685;0,794;0,896),
WAA3 = (WVH+WH+...+WH)/100 = (0,678;0,788;0,892),
WAA4 = (WVH+WVH+...+WH)/100 = (0,667;0,780;0,887).
AW11 = (WVH+WVH+WVH+...+VH)/100 = (0,73;0,84;0,92)
AW12 = (WH+WH+WH+...+WVH)/100 = (0,68;0,79;0,89)
AW13 = (WVH+WFH+WH+...+WVH)/100 = (0,75;0,86; 0,94)
AW14 = (WFH+WFH+WH+...+WVH)/100 = (0,61;0,74;0,86)
AA1  = [ (𝐴𝐴11. 𝐴𝑊11) +   (𝐴𝐴12. 𝐴𝑊12) +   (𝐴𝐴13. 𝐴𝑊13) +  (𝐴𝐴14. 𝐴𝑊14)]
(𝐴𝑊11  +  𝐴𝑊12  +  𝐴𝑊13  +  𝐴𝑊 14)

## Gambar 4. Level linguistik

## Important Performance Analysis
Dengan  merujuk  pada  Tabel  3,  diagram IPA  dibangun  dengan  menempatkan  kinerja rata-rata pada sumbu x (5,382) dan kepentingan rata-rata  pada  sumbu  y  (5,889)  sebagai  garis tegak  lurus,  sedangkan  setiap  titik  atribut memiliki  (rata-rata  kinerja  dan  juga  mean pentingnya  masing-masing  atribut)  sebagai (x,y), hasilnya ditunjukkan pada Gambar 5. 1. Kuadran I : (Konsentrasi disini), atribut pada kuadran  ini  adalah  :  (15)  bahwa  pelatihan berarti meningkatkan keterampilan karyawan dalam bekerja.
2. Kuadran  II  :  (Terus  bekerja  dengan  baik), atribut  dalam  kuadran  ini  adalah  :  (1),  (2), (3), (6), (7), dan (8).
3. Kuadran III : (Prioritas rendah), atribut pada kuadran ini adalah : (4), (5), (9), (11), (12), (13), dan (14).
4. Kuadran  IV  :  ( Possible  Overkill ),  atribut pada  kuadran  ini  adalah  :  (10)  artinya perusahaan  memiliki  keterbukaan  terhadap kebaruan  yang  mendukung  pengembangan organisasi.

## Pembahasan
Hasil  kuesioner  yang  diperlihatkan dalam  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  setiap atribut kelincahan organisasi di PT. IF memiliki level Conformity lebih dari 80,78% yang berarti langkah menuju perbaikan terus dipertahankan (hold).  Semua  atribut  harus  dipertahankan untuk mempertahankan pencapaiannya.
Pencarian nilai indeks agility menggunakan  FAI  memberikan  hasil  bahwa perusahaan  berada  dalam  situasi  sangat  agile (Gambar  4)  yang  artinya  masih  satu  level dibawah agile ekstrim sehingga tetap membuka peluang untuk melakukan penyempurnaan.
Melalui  IPA  diagram,  dapat  diketahui bahwa  tidak  ada  atribut  yang  memerlukan perhatian  khusus  kecuali  atribut  ke-15  yang disarankan mendapat perhatian lebih meskipun memiliki CL yang lebih dari 80,78%.

## Gambar 5. Diagram Kartesian hasil

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sebagai  kesimpulan,  makalah  ini  telah menunjukkan  penggunaan  indeks  kelincahan fuzzy  sebagai  metode  untuk  mengukur kelincahan.  Dalam  kasus  yang  dibahas, ditemukan  bahwa  perusahaan  distributor  alat berat  ini  memiliki  indeks  kelincahan  dengan tingkat yang sangat tangkas (VA). Kategori ini masih  jauh  dari  kata  sangat  gesit  (ekstrim) sehingga membuka peluang untuk perbaikan. Untuk  menemukan  kendala  dalam meningkatkan kelincahan organisasi diterapkan metode  IPA.  Dari  hasil  analisis  diketahui bahwa  secara  umum  tidak  ada  atribut  yang memerlukan  perlakuan  khusus,  namun  atribut 15 yaitu fasilitas pelatihan untuk meningkatkan keterampilan karyawan dalam bekerja, memiliki skor kesesuaian paling rendah dan hal ini perlu menjadi perhatian perusahaan.
Akhirnya,  pekerjaan  ini  dapat  dilihat sebagai  titik  awal  untuk  menyaring  tingkat kelincahan organisasi perusahaan. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut apakah model yang  digunakan  juga  dapat  diterapkan  pada jenis perusahaan yang berbeda. Selain itu perlu dilakukan  analisis  lebih  lanjut  mengenai  gap perbaikan,  misalnya  dengan  menggunakan pendekatan Fuzzy  Performance  Importance Index (FPII).

## DAFTAR PUSTAKA
Ainin, S., & Haryati Hisham, N. 2008. Applying Importance-Performance  Analysis  to Information  Systems:  An  Exploratory Case  Study. Journal  of  Information, Information Technology, and Organizations  (Years  1-3),  3,  095–103. https://doi.org/10.28945/132
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2022 Implementasi Fuzzy Agility Index | Hery | Eveline
Azwir,  H.  H.,  &  Kalinggo,  B.  A.  2019.
Multistage  Fuzzy  Inference  System  for Solving Problems in Performance Appraisal . 200–205. https://doi.org/10.1109/ICSECC.2019.8 907212
Bahrami, M. A., Kiani, M. M., Montazeralfaraj, R., Zadeh, H. F., & Zadeh, M. M. 2016.
The  Mediating  Role  of  Organizational Learning in the Relationship of Organizational Intelligence and Organizational  Agility .  Osong  Public Health  and  Research  Perspectives,  7(3),
190–196.
https://doi.org/10.1016/j.phrp.2016.04.0 07 Carmen  Felipe, José Roldán, &  Antonio Leal- Rodríguez. 2017. Impact of Organizational  Culture  Values  on Organizational  Agility .  Sustainability, 9(12), 2354. https://doi.org/10.3390/su9122354 Chen,  T.-Y.,  &  Ku,  T.-C.  2008. Importance-
Assessing  Method  with  Fuzzy  Number- Valued Fuzzy Measures and Discussions on  TFNs  And  TrFNs .  International Journal of Fuzzy Systems, 10(2), 12. Cheng,  C.,  Zhong,  H.,  &  Cao,  L.  2020.
Facilitating speed of
internationalization: The roles of
business intelligence and organizational agility .  Journal  of  Business  Research, 110, 95–103. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.01 .003 C.S. Chethan Kumar, Vivek Krishna Kumar, & Deepak  Kumar.  2016. A  Scientific Approach to the Design and Development of a Model to Improve the Assessment  Level  by  Fuzzy  Logic .
European  Journal  of  Engineering  and Technology, 4 (3), 18.
Dahmardeh,  N.,  &  Pourshahabi,  V.  2011.
Agility Evaluation in Public Sector Using Fuzzy  Logic .  Iranian  Journal  of  Fuzzy Systems, 8(3), 18.
Darvishmotevali, M., Altinay, L., & Köseoglu,
M.  A.  2020. The  link  between
environmental uncertainty, organizational agility, and organizational  creativity  in  the  hotel industry . International Journal of Hospitality  Management,  87,  102499. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2020.1024
99.
George,  D.,  &  Mallery,  P.  2019. IBM  SPSS statistics 25 step by step: A simple guide and reference (Fifteenth edition). Routledge, Taylor & Francis Group. IESR.  2021. Memahami  Potensi  Risiko  Coal- exit  terhadap  Ekonomi  dan  Sektor
Keuangan  di  Indonesia .  IESR:  Institute for Essential Service Reform.
https://iesr.or.id/agenda-iesr/memahami- potensi-risiko-coal-exit-terhadap- ekonomi-dan-sektor-keuangan-di- indonesia Karimimalayer,  M.,  &  Saibani,  N.  2016.
Implementation of fuzzy logic to measure supply chain agility . International Journal  of  Advances  in  Intelligent Informatics, 2(1), 18. https://doi.org/10.26555/ijain.v2i1.32
Lin,  C.-T.,  Chiu,  H.,  &  Tseng,  Y.-H.  2006.
Agility  evaluation  using  fuzzy  logic . International  Journal  of  Production Economics, 101(2), 353–368. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2005.01.01 1 Park, Y., Sawy, O., & Fiss, P. 2017. The Role of Business Intelligence and Communication Technologies in Organizational Agility: A Configurational  Approach .  Journal  of the Association for Information Systems,
18(9),
648–686. https://doi.org/10.17705/1jais.00001
Puspitasari, I. 2019. Kinerja Industri Batubara Masih  Dibayangi  Tren  Penurunan Harga . Business Insight. https://insight.kontan.co.id/news/kinerja -industri-batubara-masih-dibayangi- tren-penurunan-harga
Raharjo,  H.  M.,  &  Azwir,  H.  H.  2017. A
Combination of Importance and Performance  Analysis  and  Potential Gain in Customer Value for Determining Service Attributes Priority Level for PT. X .  Journal  of  Industrial  Engineering, 2(1), 9.
Saha,  N.,  Gregar,  A.,  &  Sáha,  P.  2017. Organizational agility and HRM strategy:  Do  they  really  enhance  firms’ competitiveness? International Journal of Organizational  Leadership,  6(3),  323– 334. https://doi.org/10.33844/ijol.2017.60454 Sedgwick,  P.  2012. Pearson’s  correlation coefficient. BMJ,  345(jul04  1),  e4483–
e4483. https://doi.org/10.1136/bmj.e4483 Taherdoost, H. 2016. Validity and Reliability of the Research Instrument; How to Test the Validation  of a  Questionnaire/Survey  in a  Research .  SSRN  Electronic  Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3205040 Tallon,  P.  P.,  Queiroz,  M.,  Coltman,  T.,  &
Sharma, R. 2019.
Information technology and the search for organizational  agility:  A  systematic review with future research possibilities. The  Journal  of  Strategic  Information Systems, 28(2), 218–237. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2018.12.00 2 Triaa,  W.,  Gzara,  L.,  &  Verjus,  H.  2016.
Organizational  Agility  Key  Factors  for Dynamic Business Process Management .
64–73.
https://doi.org/10.1109/CBI.2016.16
Tzeng,  G.-H.,  &  Chang,  H.-F.  2011. Applying
Importance-Performance  Analysis  as  a Service Quality Measure in Food Service Industry . Journal of Technology Management  &  Innovation,  6(3),  106– 115. https://doi.org/10.4067/S0718- 27242011000300008
Worley,  C. G.,  Williams,  T.  D.,  &  Lawler  III, E.  E.  2014. Assessing  Organizational Agility:  Creating  Diagnostic  Profiles  to Guide Transformation . Jossey-Bass.
Yaghoubi,  N.-M.,  Kord,  B.,  &  Azadikhah,  O. 2011. Assessing  Organizational  Agility via  Fuzzy  Logic. International  Business
Research, 4(3).
https://doi.org/10.5539/ibr.v4n3p135 Zeithaml, V. A., Parasuraman, A., & Berry, L. L.  1990. Delivering  quality  service: Balancing  customer  perceptions  and expectations .  Free  Press ;  Collier
Macmillan.
Zhou,  J., Bi, G.,  Liu,  H.,  Fang,  Y.,  & Hua, Z.
2018. Understanding employee
competence,  operational  IS  alignment, and organizational agility –  An ambidexterity  perspective .  Information & Management, 55(6), 695–708. https://doi.org/10.1016/j.im.2018.02.002 Zitkiene, R., & Deksnys, M. 2018. Organizational Agility Conceptual Model. Montenegrin Journal of Economics, 14(2), 115–129. https://doi.org/10.14254/1800- 5845/2018.14-2.7