doi: 10.14710/teknik.v43i1.32949                Copyright © 2022, TEKNIK,  p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Perbaikan  Kualitas  Layanan Menggunakan Model Hibrid  Analisis  Big Data: Kasus Restoran Barbeque  Korea AYCE
Ronald Sukwadi 1* , Williem Halim 1 , Nguyen Thi Bich Thu 2
1 Program Studi Tek nik  Industri, Universitas Katolik  Indonesia Atma Jaya, Jl. Raya Sampora, Cisauk , BSD City, Tangerang  15345
2 Industrial Systems Engineering, HCMC University of Technology and Education No 1 Vo Van Ngan Street, Linh Chieu Ward, Thu Duc District, Ho Chi Mi nh City, Vietnam

## Abstrak
Industri k uliner terus mengalami perk embangan tiap tahunnya. Salah satu yang menjadi fenomena adalah restoran all you can eat (AYCE) Korean BBQ. Hal tersebut menyebabk an semak in k etatnya persaingan usaha restoran. Tujuan penelitian ini untuk  mengidentifik asi k ebutuhan pelanggan, menentuk an prioritas atribut layanan serta memberik an usulan perbaik annya. Model hibrid yang digunak an merupakan integrasi analisis Big Data, metode Quality Function Deployment (QFD) , dan Analytical Hierarchy Process (AHP) . Analisis Big Data dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA) digunak an untuk  menentuk an  k ebutuhan pelanggan berdasark an review Zomato. Hasilnya menunjuk k an terdapat 10 k ebutuhan pelanggan restoran AYCE Korean BBQ  sebagai input Voice of Customer (VOC) pada metode  QFD. Hasil dari metode AHP menunjuk k an 5 prioritas strategi layanan untuk  memenuhi k ebutuhan pelanggan. Usulan strategi tersebut adalah membuat sistem pengontrolan berlapis dan survey k epuasan pelanggan, menerapk an sistem First In First Out (FIFO) dan Last In First Out (LIFO), melak uk an pengecek an tentang k ondisi alat penyimpanan bahan bak u, memperbaik i SOP layanan yang ada, serta memberik an briefing dan training secara berk ala.
Kata  kunci : k ebutuhan pelanggan; restoran; big data analysis; QFD; AHP

## Abstract
[Title: Quality Service Improvement using Hybrid Big Data Analytics Model: A Case of  AYCE Korean BBQ Restaurant] The culinary industry continues to develop every year. One of the phenomena is all you can eat (AYCE) Korean BBQ restaurant. This will cause increasingly intense competition in the restaurant business. The aims  of this  study are to  identify customer  needs, to determine  the priority  of the  service attributes, and to provide appropriate suggestions to AYCE Korean BBQ restaurant. The big data analysis using LDA  method was  applied  to determine  customer needs  based  on the  Zomato review.  The  results showed that ten customer needs are identified as Voice of Customer (VOC) for HOQ of the Quality Function Deployment  (QFD).  The  results  of  the  AHP  showed  that  5  priorities  of  improvement  strategies.  The appropriate suggestions for Korean BBQ restaurant are to create a layered control system and customer satisfaction surveys, to implement FIFO and LIFO systems, to check  the condition of raw material storage equipment, to improve existing service SOPs, and to provide periodic briefings and training.
Keywor ds : customer needs; restaurant; big data analysis; QFD; AHP

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  industri  kuliner  terus  mengalami perkembangan yang semakin meningkat setiap tahunnya. Saat  ini  kuliner  tidak  hanya  sebagai  produk  konsumsi saja,  melainkan  sudah  menjadi  gaya  hidup  dari
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail:  ronald.sukwadi@atmajaya.ac.id

## TEKNIK, 43 (1), 2022, 2
masyarakat  (Sukwadi  &  Agustin,  2016).  Hal  tersebut dapat  dilihat  dengan  banyaknya  bisnis  kuliner  yang berkembang  pesat  dengan  kreatifitas  dan  inovasi  yang tinggi  guna  menarik perhatian  konsumen. Data Kementrian  Perindustrian  (2020)  menunjukkan  bahwa pada  tahun  2019,  pertumbuhan  industri  makanan  dan minuman mencapai 9,23%. Nilai ini mengalami peningkatan bila  dibandingkan  tahun  sebelumnya  yang hanya 8,46%. Berdasarkan data tersebut diketahui bahwa bisnis  kuliner  masih  menjadi  bisnis  yang  menjanjikan untuk  dikembangkan.  Perkembangan  bisnis  kuliner  di Indonesia, menyebabkan terus bermunculannya restoran- restoran baru  dengan  jenis dan  keunikan  yang  berbeda (Sukwadi, 2019). Salah satu restoran yang baru dan unik adalah restoran all you can eat (AYCE) Korean BBQ . Terus berkembangnya usaha restoran all you can eat  Korean  BBQ di  Indonesia    menyebabkan  semakin ketatnya  persaingan  usaha  restoran  atau  rumah  makan. Setiap restoran atau rumah makan berlomba-lomba untuk terus  meningkatkan  kualitas  layanannya  dan  juga melakukan terobosan inovasi layanan  guna dapat  selalu memuaskan  pelanggan  (Sukwadi,  2017;  Sukwadi  dkk., 2020; Li dkk., 2021). Pengalaman pelanggan yang kurang baik menyebabkan pelanggan akan meninggalkannya dan menjadi pelanggan  pesaing  (Sukwadi,  2015;  Yrjölä  dkk., 2019).    Hal  ini  akan  membuat  hasil  penjualan  restoran menjadi  semakin  menurun.  Menurut  survei  penelitian yang  dilakukan  oleh  majalah  Tempo  Maret  2019, sebanyak 90%  bisnis kuliner  baru cenderung  gagal  dan gulung  tikar  dalam  waktu  yang  sangat  singkat.  Oleh karena  itu,  penggiat  bisnis  kuliner  perlu  memahami  apa yang  dibutuhkan  konsumen  dalam  memutuskan  untuk makan  di suatu restoran.
Pochajjang Korean BBQ merupakan  salah  satu pelopor  dari  restoran all  you  can  eat  Korean  BBQ . Berdasarkan  data  pada  aplikasi  kuliner  Zomato, rating atau  penilaian  restoran  Pochajjang Korean BBQ  masih berada di bawah dan kalah bersaing dengan kompetitor- kompetitor  sejenis,  seperti  Oh  My  Grill,  Oppa  Galbi, ChuGa dan sebagainya.  Pochajjang Korean BBQ  hanya mampu mendapatkan rating 2,9 dari 5. Selain itu terdapat cukup  banyak  keluhan-keluhan  yang  dirasakan  oleh konsumen  ketika  makan  di  restoran  ini.  Oleh  karena  itu perlu dilakukan evaluasi agar kualitas layanan restoran ini mengalami  peningkatan  sehingga  mampu  memenuhi kebutuhan pelanggan.
Dalam  melakukan  evaluasi  kualitas  layanan diperlukan  informasi  data  yang  akurat  dan  relevan. Analisis big  data menjadi tren  yang  banyak  digunakan oleh banyak organisasi dengan tujuan untuk memperoleh informasi yang berharga dari data (Sivarajah dkk . ,  2017) . Analisis big  data mengeksplorasi  ulasan  untuk menentukan  pendapat  tentang  suatu  produk/layanan secara  keseluruhan.  (Haddi  dkk.,  2013). Pentingnya teknik  analisis  ini  adalah  karena  kemampuannya  untuk
memahami data dari volume teks yang sangat besar  dan mampu digunakan untuk menganalisis opini ulasan (Ngo- Ye  & Sinha, 2014;  Kim  dkk.,  2022).
Hasil keluaran dari analisis big data tersebut dapat dimanfaatkan sebagai kebutuhan pelanggan. Selanjutnya, Quality  Function  Deployment (QFD)  digunakan  untuk mengubah voice of customer tersebut menjadi persyaratan  kualitatif  dan  kuantitatif  (Jafarzadeh  dkk . , 2018).  QFD  telah  digunakan  oleh  berbagai  macam disiplin  ilmu,  seperti  pertahanan,  pendidikan,  logistik, telekomunikasi,  kesehatan,  dan  lain-lain  (Bolar,  2014) . QFD diharapkan  mampu  menerjemahkan  kebutuhan pelanggan  untuk  dijadikan  prioritas  mengembangkan kualitas layanan. Beberapa penerapan QFD pada industri jasa,  yaitu  restoran  (Park  dkk.,  2021;  Park  dkk.,  2012), industri  makanan  (Chen  dkk.,  2014),  penerbangan (Sukwadi  dkk.,  2018),  transportasi  (Chin  dkk,  2021),  bar (Sukwadi  &  Susanto,  2018),  dan  perhotelan  (Pai  dkk . , 2016).
Agar  pembobotan  dalam  QFD  lebih  akurat, metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  digunakan untuk  menunjukkan  tingkat  konsistensi  penilaian (Lusiana  dkk.,  2013).  Integrasi  metode  QFD  dan  AHP bukan hal yang asing karena sudah pernah dilakukan pada penelitian  sebelumnya  (Ho  dkk.,  2012;  Lusiana  dkk . , 2013;  Kamvysi  dkk.,  2014;  Sukwadi,  2015;  Sukwadi dkk.,  2018;  Ocampo  dkk.,  2020).  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengidentifikasi kebutuhan pelanggan, menentukan prioritas strategi perbaikan, dan memberikan usulan perbaikan pada restoran all you can eat  Korean BBQ dengan  menggunakan  model  hibrid  analisis  big data, QFD,  dan AHP.

## 2. Metode  Penelitian
Penelitian dilakukan dengan melakukan pengumpulan  data  sekunder  dan  data  primer.  Data sekunder  diperoleh  melalui  hasil  ulasan  pelanggan restoran all you can eat Korean BBQ 99k+ pada aplikasi atau platform kuliner Zomato yang diakses hingga April 2020. Terdapat 93 restoran all you can eat Korean BBQ 99k+, dengan  21  jenis brand . Total  jumlah  ulasan  yang diambil pada aplikasi atau plaform kuliner Zomato adalah sebanyak 4882  ulasan.
Data  primer  diperoleh  melalui  hasil  wawancara dengan pihak  manajer restoran  Pochajjang Korean  BBQ cabang Puri Indah, dan hasil kuesioner yang disebarkan kepada pelanggan restoran all you can eat Korean BBQ 99k+  dan  manajer  restoran  Pochajjang  Korean  BBQ cabang Puri Indah.
Jenis  wawancara  pada  penelitian  ini  adalah wawancara  tidak  terstruktur,  karena  wawancara  yang dilakukan tidak menggunakan pedoman wawancara yang terstruktur  dan  sistematis.  Pedoman  wawancara  yang digunakan pada  penelitian ini  hanya berupa  garis  besar atau  poin-poin  yang  akan  ditanyakan  oleh  narasumber.

## TEKNIK, 43 (1), 2022, 3
Penyebaran  kuesioner  pada  penelitian  ini  dilakukan secara online dengan  menggunakan google  form yang disebarkan  kepada  pelanggan  restoran all  you  can  eat Korean  BBQ 99k+.  Responden  yang  dipilih  untuk mengisi  kuesioner  penelitian  ini  adalah  mereka  yang memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Kriteria responden  penelitian  ini  adalah  mereka  yang  pernah berkunjung atau makan di restoran all you can eat Korean BBQ 99k+ dan restoran Pochajjang Korean BBQ cabang Puri  Indah.  Jenis  kuesioner  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah close  ended  question dan scaled response  question ,  artinya  adalah  peneliti  memberikan alternatif jawaban dan peneliti menggunakan skala untuk mengukur perspektif di bidang kualitas layanan restoran. Skala  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  skala lik ert, menggunakan  angka  dari  1-  5  yang merupakan jenis skala ordinal.
Pada  penelitian  ini,  teknik sampling yang digunakan  adalah non  probability  sampling . Non probability  sampling merupakan  teknik  pengambilan sampel  yang  tidak  memberi  peluang  atau  kesempatan sama  bagi  setiap  unsur  atau  anggota  populasi  untuk dipilih  menjadi  sampel  (Sugiyono,  2011).  Jenis  teknik non  probability  sampling yang  digunakan  adalah purposive  sampling .  Metode purposive  sampling merupakan  teknik  penentuan  sampel  yang  melibatkan pada pertimbangan tertentu. Purposive sampling sesuai dengan penelitian ini karena responden dalam penelitian ini diharuskan seorang konsumen yang pernah makan dan berkunjung di AYCE Korean BBQ 99k+.
Penentuan  jumlah  sampel  yang  akan  digunakan pada  penelitian  ini  ditentukan  berdasarkan  metode Lemeshow.  Metode Lemeshow  digunakan untuk penelitian  dengan  jumlah  populasi  yang  akan  diambil tidak dapat  ditentukan  secara  tepat  jumlah  populasinya (Lemeshow  dkk.,  1990).  Rumus  perhitungan  sampel berdasarkan  metode  Lemeshow  dinyatakan  dengan persamaan (1).
n = Z 2 1-a 2 ⁄ p (1-p)
d 2
(1)
di  mana  n  adalah  jumlah  sampel  minimal,  Z 1-a/2 adalah derajat kepercayaan, sedangkan p adalah proporsi dan d adalah  limit  error  atau margin of error Dalam penelitian ini derajat kepercayaan yang digunakan adalah sesuai standar yang ada yaitu 95% dengan nilai a = 0,05, sehingga nilai Z 1-a/2 Proporsi responden sebanyak 0,5 dan limit error atau margin of error yang  ditentukan sebesar 10%. Nilai margin of  error yang  diperkenankan adalah 5% atau 10%. Karena jumlah sampel atau  ukuran populasi  belum  diketahui  secara  pasti  jumlahnya,  maka nilai margin  of  error yang  dipilih  adalah  10%.  Total sampel  yang  dibutuhkan  untuk  penelitian  ini  adalah minimal  sebanyak 97 sampel.
Data  yang  dikumpulkan  diolah  dengan big  data analysis menggunakan  metode  LDA  pada software
Rstudio.  Beberapa  pendekatan  yang  digunakan  antara lain  (1)  pendekatan metrics CaoJuan2009  yaitu  metode meminimalkan  kepadatan  (Cao  dkk . ,  2009);  (2) metrics Arun2010  yaitu  metode  minimasi  KL divergence (Arun dkk . ,  2010),  dan  (3) metrics Griffiths2004  yaitu  metode maksimasi-harapan (Griffiths  & Steyvers,  2004).  Metode Quality  Function  Deployment (QFD)  digunakan  dalam membentuk matriks House of Quality (HOQ) dan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pengambilan keputusan.

## 3. Hasil dan  Pembahasan
3.1 Menyusun  Matriks House of Quality (HOQ)
Pada  langkah  awal  dilakukan  pengidentifikasian kebutuhan pelanggan dengan menggunakan metode big data  analysis pada  software RStudio.  Hasil  ulasan pelanggan pada aplikasi Zomato yang telah dikumpulkan sebelumnya disalin pada notepad , kemudian akan diolah dengan menggunakan metode LDA, sampling Gibbs dan metrics Griffiths2004,  CaoJuan2009  dan  Arun2010  pada software RStudio.  Hasil  pemrosesan  dengan software RStudio berupa grafik  dan daftar topik-topik  terbaik.
Gambar 1 menunjukkan hasil dari topik-topik terbaik berdasarkan hasil ulasan pelanggan restoran all you can eat Korean BBQ 99k+ yang diolah dengan menggunakan software RStudio yang menggunakan metrics Griffiths2004,  CaoJuan2009  dan  Arun2010. Metrics CaoJuan2009 merupakan metode meminimalkan kepadatan, metode ini menggunakan jarak rata-rata antar setiap topik, dimana  jarak rata-rata  topik yang  mencapai minimum  struktur  lebih  stabil    dan  merupakan  model terbaik untuk menemukan topik  terbaik  (Cao dkk . ,  2009).
Metrics Griffiths2004  adalah metode  maksimasi-harapan, dimana  jika  kemungkinan  maksimum  dari  topik-topik yang  dihasilkan  lebih  tinggi,  hasilnya  akan  lebih  baik (Griffiths & Steyvers, 2004). Sedangkan metrics Arun2010 merupakan  metode  minimasi  KL divergence ,  metode  ini mencari  divergensi  data  yang  lebih  rendah  dari  ulasan.
Gambar  1. Grafik  hasil topik-topik terbaik
doi: 10.14710/teknik.v43i1.32949               Copyright © 2022, TEKNIK,  p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Semakin rendah divergensi KL,  hasilnya akan lebih  baik (Arun dkk., 2010).
Daftar topik-topik terbaik hasil dari software RStudio (Tabel 1) berisi kata-kata yang akan menjadi acuan untuk menentukan  dan  menyimpulkan  apa  yang  menjadi kebutuhan pelanggan ( customer requirement ) restoran all you  can  eat  Korean  BBQ 99k+.  Kebutuhan  pelanggan ( customer requirement ) restoran all you can eat Korean BBQ 99k+ (Tabel 2) diperoleh dari penarikan kesimpulan oleh peneliti berdasarkan kata-kata yang ada daftar topik- topik terbaik.
Pembuatan  matriks House  of  Quality (HOQ) merupakan tahapan akhir pada metode Quality Function Deployment (QFD).  Struktur  matriks  HOQ  sebelah  kiri adalah customer  needs yang  berisi  daftar  kebutuhan pelanggan. Untuk sisi sebelah kanan adalah importance to customer , customer satisfaction performance , target/ goal ¸ sales  point,  improvement  ratio,  row  weight ,  dan normalized  row  weight .  Untuk  sisi  bagian  atas  adalah technical  response yang  merupakan  respon  teknis  dari pihak restoran dalam  menanggapi kebutuhan  pelanggan ( customer  needs ).  Untuk  sisi  bagian  tengah  adalah relationship yang merupakan hubungan antara customer needs dengan technical response .
Untuk sisi bagian atas adalah technical corellation yang merupakan hubungan antar masing-masing technical response dan untuk sisi bagian bawah adalah contribution dan normalized contribution yang menunjukkan besarnya kontribusi technical response dalam memenuhi customer needs . Hasil House of  Quality (HOQ) dapat dilihat  pada Gambar  2.
Analytical Hierarchy Process (AHP) AHP merupakan salah satu metode dalam  proses pengambilan  keputusan  yang  pada  pengaplikasiannya mampu  dipakai  untuk  pengambilan  keputusan  berbagai aspek  dan  berbagai  macam  masalah  pengambilan keputusan  (Venkateswarlu  dkk . ,  2012).    Kelebihan  dari AHP  adalah  kemampuannya  yang  dapat  memecahkan masalah multi  objectives dan multi  criterias .  Hal  ini disebabkan  karena    kefleksibilitasnya  yang  tinggi.  Sifat fleksibel  dari  AHP  membuat  model  ini  mampu mengakumulasikan beberapa tujuan dan beberapa kriteria sekaligus dalam sebuah hirarki (Falatehan, 2016).
a. Hasil Normalisasi Matriks
Normalisasi  matriks  (Tabel  3)  dilakukan  dengan membagi  setiap  nilai  hasil  matriks  perbandingan berpasangan dengan jumlah  pada masing-masing  kolom dan setelah itu dilakukan perhitungan nilai konsistensinya (Tabel 4).
b. Pembobotan ( eigenvector ) dan Penentuan Prioritas
Hasil  dari eigenvector (Tabel  5) yang  telah  diuji kekonsistensiannya  merupakan  hasil  akhir  dari  metode AHP, dimana  hasil ini  akan menentukan  prioritas  upaya pengembangan strategi dari respon teknis yang ada pada restoran  Pochajjang Korean BBQ.  Prioritas  ditentukan berdasarkan hasil eigenvector dari yang paling tinggi ke paling  rendah.  Berdasarkan  hasil  pembobotan  ( eigen vector ) dapat diketahui bahwa respon teknis yang harus menjadi prioritas utama bagi restoran Pochajjang Korean BBQ  untuk  diperbaiki  dan  ditingkatkan  adalah  kontrol dan  evaluasi  rutin  harian,  karena  memiliki  nilai eigenvector yang  paling  tinggi  diantara  respon  teknis lainnya, yaitu sebesar 0,1946.
Tabel  1. Daftar  topik-topik terbaik
Topik 1 Topik 2 Topik 3 Topik 4 Topik 5 Topik 6 Topik 7 Topik 8 Topik 9 Topik 10 beef side daging nyaman daging makan harga lumayan ramah enak wagyu dish saus bbq bumbu murah putih banyak cepat rasanya premium bulgogi lebih korean manis berdua murah meja baik rasa paket japchae sapi rasa marin bayar worth sudah pilihan suka oke spicy enak bersih kualitas ovo minyak tempatnya side pun jenis tea rasa tempat harga gopay sepuasnya makan banyak krim lebih honey nasi menu dish grill ocha tempat empuk makan pilihan chicken ayam sangat dalam yaitu baik boleh harganya semuanya lemon blackpepper kimchi makanan fresh lebih sup ada layanan promo daging karage gurih pork saat dimakan selada parkir daging pilihannya
Tabel  2. Rekapitulasi  kebutuhan pelanggan restoran all you can eat Korean BBQ 99k+ No Kebutuhan  Pelanggan 1 Pilihan jenis daging  yang bervariasi 2 Side dish dan saus
3 Rasa makanan  yang enak
4 Tempat yang bersih dan nyaman
5 Kualitas daging  yang fresh
6 M etode pembayaran yang  bervariasi
7 Harga yang  murah dan terjangkau
8 Ketersediaan tempat parkir
9 Layanan yang baik dan ramah
10 Ada promo menarik
Gambar  2. House of Quality (HOQ)
Tabel  3. Hasil  normalisasi  matriks  TR ( Technical Responses) TR1 TR2 TR TR4 TR5 TR6 TR7 TR8 TR9 TR10 TR1 0,0667 0,1516 0,0692 0,0684 0,0684 0,1376 0,1042 0,0399 0,0399 0,0957 TR2 0,0222 0,0505 0,0692 0,0684 0,0684 0,1101 0,1042 0,0266 0,0266 0,0957 TR3 0,2002 0,1516 0,2075 0,2051 0,2051 0,1927 0,1458 0,2394 0,2394 0,1596 TR4 0,2002 0,1516 0,2075 0,2051 0,2051 0,1376 0,1458 0,2394 0,2394 0,1596 TR5 0,2002 0,1516 0,2075 0,2051 0,2051 0,1376 0,1458 0,2394 0,2394 0,1596 TR6 0,0133 0,0126 0,0296 0,0410 0,0410 0,0275 0,0625 0,0199 0,0199 0,0319 TR7 0,0133 0,0101 0,0296 0,0293 0,0293 0,0092 0,0208 0,0160 0,0160 0,0106 TR8 0,1335 0,1516 0,0692 0,0684 0,0684 0,1101 0,1042 0,0798 0,0798 0,1277 TR9 0,1335 0,1516 0,0692 0,0684 0,0684 0,1101 0,1042 0,0798 0,0798 0,1277 TR10 0,0167 0,0168 0,0415 0,0410 0,0410 0,0275 0,0625 0,0199 0,0199 0,0319 Total 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Tabel  4. Hasil  perhitungan konsitensi logis ( logical consistency ) λ max CI CR Batas Keterangan 10,6085 0,0676 0,05 ≤ 0,1 Konsisten
Tabel  5. Pembobotan ( eigenvector ) dan penentuan prioritas respon teknis
Technical Response Pembobotan  ( eigenvector ) Prioritas Menyediakan pilihan paket 0,0842 6 Menyediakan varian side dish dan saus 0,0642 7 Kontrol dan evaluasi rutin harian 0,1946 1 Suplai bahan baku 0,1891 2 Penyimpanan bahan baku 0,1891 3 Kerja  sama dengan Bank dan merchant e-wallet 0,0299 9 Menyediakan lahan parkir  yang memadai 0,0184 10 Standarisasi layanan 0,0993 4 Memberikan  pelatihan kepada karyawan 0,0993 5 Memberikan  promo  spesial 0,0319 8

## TEKNIK, 43 (1), 2022, 6
doi: 10.14710/teknik.v43i1.32949               Copyright © 2022, TEKNIK,  p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  ini  diperoleh  kebutuhan pelanggan  ( customer  needs )  restoran all  you  can  eat Korean  BBQ 99k+  yaitu  pilihan  jenis  daging  yang bervariasi, side dish dan saus, rasa makanan yang enak, tempat  yang  bersih  dan  nyaman,  kualitas  daging  yang fresh ,  metode  pembayaran  yang  bervariasi,  harga  yang murah  dan  terjangkau,  ketersediaan  tempat  parkir, layanan yang baik dan ramah  dan ada promo menarik.
Respon  teknis  ( technical  response )  dapat  menjadi prioritas strategi untuk dikembangkan oleh pihak restoran dalam  memenuhi customer  needs seperti  kontrol  dan evaluasi  rutin  harian,  suplai  bahan  baku,  penyimpanan bahan  baku,  standarisasi  layanan,  dan  memberikan pelatihan kepada para karyawan.
Usulan  perbaikan  yang  diberikan  kepada  restoran dalam  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  adalah: membuat sistem pengontrolan berlapis agar setiap aspek dapat  diperhatikan  dengan  baik  dan  membuat  suvey kepuasan pelanggan, memperbaiki atau mengganti sistem penyuplaian  bahan  baku  misalnya  dengan  menerapkan sistem FIFO ( First In First Out ) dan LIFO ( Last In  First Out ),  melakukan  pengecekan  tentang  kondisi  alat penyimpanan bahan baku, dan meningkatkan pengawasan mulai dari proses penyimpanan bahan baku yang data dari supplier , meningkatkan SOP layanan yang ada  pada  saat  ini  dalam  memberikan  layanan  kepada pelanggan  dan  memberikan briefing dan training terutama  untuk  karyawan  yang  baru  maupun  karyawan magang.

## Ucapan  Terima  Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Prodi  Teknik  Industri Unika  Atma  Jaya  Jakarta  dan  Ho  Chi  Minh  City University of  Technology  and Education   Vietnam  yang telah mendukung penelitian ini

## Daftar  Pustaka
Arun,  R.,  Suresh,  V.,  Veni  Madhavan,  C.  E.,  & Narasimba  Murty,  M.  (2010).  On  finding  the natural  number  of  topics  with  Latent  Dirichlet Allocation:  Some  Observations. Advances  in Knowledge Discovery and Data Mining, 6118 ,
391-402. https://doi.org/10.1007/978-3-642- 13657-3_43
Bolar,  A.  A.  (2014). A  Quality  Function  Deployment (QFD)  Approach  For  Bridge  Maintenence Management (p. 33).  Columbia: The  University of British  Columbia.
Cao,  J.,  Xia,  T.,  Li,  J.,  Zhang,  Y.,  &  Tang,  S.  (2009).  A density-based method for adaptive LDA  model selection. Neurocomputing,  72 ,  1775  -  1781. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2008.06.011
Chen,  Shun-Hsing,  &  Chen-Kuo,  P.  (2014).  Using  the QFD  technical  to  improve  service  quality  in vegetarian foods industry. International Journal of Academic  Research  in  Business  and  Social Sciences, 4 (2), 162-168. https://doi.org/10.6007/IJARBSS/v4-i2/613
Chin, K.  S.,  Yang,  Q.,  Chan,  C. Y.,  Tsui,  K.  L.,  &  Li,  Y. L.  (2019).  Identifying  passengers’  needs  in cabin interiors of high-speed rails in China using quality  function  deployment  for  improving passenger satisfaction. Transportation Research Part  A:  Policy  and  Practice , 119 ,  326-342. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.12.004 Falatehan,  A.  F.  (2016). Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Yogyakarta:  Indomedia Pustaka. Griffiths, T. L.,  & Steyvers, M.  (2004). Finding  scientific topics. The National Academy of Sciences of the United  States  of  America,  101 ,  5228  -  5235. https://doi.org/10.1073/pnas.0307752101
Haddi, E., Liu,  X., &  Shi, Y. (2013).  The role  of text  pre- processing  in  sentiment  analysis. Procedia Computer Science, 17 , 26-32.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.05.005 Ho, W., He, T., Lee, C. K. M., & Emrouznejad, A. (2012). Strategic  logistics  outsourcing:  An  integrated QFD and fuzzy  AHP approach. Expert  Systems with Applications , 39 (12), 10841-10850. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.03.009
Jafarzadeh,  H.,  Akbari,  P.,  &  Abedin,  B.  (2018).  A Methodology  for  project  portfolio  selection under  criteria  prioritisation,  uncertainty  and projects interdependency-combination of Fuzzy QFD and DEA. Expert Systems With Applications, 110, 237-249. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.05.028 Kamvysi,  K.,  Gotzamani,  K.,  Andronikidis,  A.,  & Georgiou,  A.  C. (2014).  Capturing and prioritizing  students’  requirements  for  course design  by  embedding  Fuzzy-AHP  and  linear programming  in  QFD. European  Journal  of Operational  Research , 237 (3), 1083-1094. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.02.042
Kim,  J.,  Lee,  M.,  Kwon,  W.,  Park,  H.,  &  Back,  K.  J. (2022).  Why  am  I  satisfied?  See  my  reviews – Price  and  location  matter  in  the  restaurant industry. International  Journal  of  Hospitality Management , 101 , 103111. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2021.103111
Lemeshow,  S.,  Hosmer,  D.  W.,  Klar,  J.,  &  Lwangga,  S. K.  (1990). Adequacy  of  Sample  Size  in  Health Studies (p.  1).  New  York:  World  Health Organization.
Li,  B.,  Zhong,  Y.,  Zhang,  T.,  &  Hua,  N.  (2021). Transcending  the  COVID-19  crisis:  Business resilience  and  innovation  of  the  restaurant

## TEKNIK, 43 (1), 2022, 7
industry  in  China. Journal  of  Hospitality  and Tourism Management , 49 , 44-53. https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2021.08.024
Lusiana, P.,  Abdul,  R. M.,  &  Rosnani, G.  (2013).  Upaya
peningkatan kualitas jasa kesehatan menggunakan integrasi Quality Function Deployment (QFD) dengan Analytical Hierarchy  Process  (AHP). Jurnal  Tek nik Industri FT USU, 1 , 31-36.
Meek,  S.,  Wilk,  V.,  &  Lambert,  C.  (2021).  A  big  data exploration  of  the  informational  and  normative influences  on  the  helpfulness  of  online restaurant  reviews. Journal  of Business Research , 125 , 354-367. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.12.001
Ngo-Ye,  T.  L.,  &  Sinha,  A.  P.  (2014).  The  influence  of
reviewer  engagement  characteristics  on  online review  helpfulness:  A  text  regression  model.
Decision Support Systems, 61 , 47-58. https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.01.011
Ocampo, L. A., Labrador, J. J. T., Jumao-as, A. M. B.,  &
Rama,  A.  M.  O.  (2020).  Integrated  multiphase sustainable product design with a hybrid quality function  deployment–multi-attribute  decision- making  (QFD-MADM)  framework. Sustainable Production  and  Consumption , 24 ,  62-78. https://doi.org/10.1016/j.spc.2020.06.013
Park,  S.  H.,  Ham,  S.,  &  Lee,  M.  A.  (2012).  How  to improve the promotion of Korean beef barbecue, bulgogi,  for  international  customers.  An application of quality function deployment. Appetite , 59 (2), 324-332. https://doi.org/10.1016/j.appet.2012.05.008 Park,  S.,  Lehto,  X.,  &  Lehto,  M.  (2021).  Self-service technology  kiosk  design  for  restaurants:  An QFD  application. International  Journal  of Hospitality Management , 92 , 102757. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2020.102757 Pai,  Chen,  K.,  Shun-Hsing,  C.,  &  David,  H.  (2016). Measuring  service  quality  in  Macau  luxury hotels  using  the  QFD  method:  A  case  study.
International Journal Services Technology and Management, 22 (1),
106-119.
https://doi.org/10.1504/IJSTM.2016.077668 Sivarajah,  U.,  Kamal,  M.  M.,  Irani,  Z.,  &  Weerakkody, V.  (2017).  Critical  analysis  of  big  data challenges  and  analytical  methods. Journal  of Computer-Mediated  Communication,  11 (4), 1104-1127.
Sugiyono.  (2011). Metode  Penelitian  Kuantitatif  dan Kualitatif (p. 128) . Bandung: CV  Alfabeta. Sukwadi,  R.  (2015).  Utilizing  Customer  Experience Management  framework  to  create  a  delightful service  experience, International  Journal  of Industrial Engineering and Management , 6 (1),
29-42.
Sukwadi,  R.  (2017).  The  moderating  role  of  service innovation on the relationship between customer satisfaction and customer value: A case of 3-star hotels  in  Jakarta, International  Journal  of Services,  Economics  and  Management , 8 (1/2),
18-34.
https://doi.org/10.1504/IJSEM.2017.10005327 Sukwadi,  R.  (2019).  Penerapan  model  IS-DEMATEL dalam  analisis  kualitas  restoran  Solaria  di Jakarta  Timur, Spek trum  Industri , 17 (1),  69-78. https://doi.org/10.12928/si.v17i1.10192
Sukwadi,  R.,  &  Agustin,  D.  (2016).  Analisis  kualitas layanan  restoran  dengan  menggunakan  model Kano-PRCA  dan  AIM, Spek trum  Industri . 14 (1),
89-98. https://doi.org/10.12928/si.v14i1.3707
Sukwadi, R., Muafi, & Sanjaya, H.P. (2018). Incorporating  Kansei  Engineering  into  Service Quality  tools  to  improve  the  Airline  services, International  Journal  for  Quality  Research , 12 (2),  297-316.
Sukwadi,  R.,  Suprata,  F.,  &  Santosa,  S.C.  (2020). Identifikasi  atribut-atribut  inovatif  layanan karaoke  keluarga:  Integrasi  model  NSD-EMF- Kano, Jurnal Tek no, 17 (1), 14-25.
Sukwadi,  R.,  &  Susanto,  I.D.  (2018).  Integrasi  model Dineserv-CSI-IPA-Dematel dalam perbaikan kualitas layanan Bar XYZ. Jurnal Tek nik  & Ilmu Komputer , 7 (26),  313-321.
Venkateswarlu,  C.,  &  Birru,  A.  K.  (2012).  Integrated Quality  Function  Deployement  As  a  tool  for quality achievement in healthcare. International Journal of Applied Industrial Engineering , 1 (2), 80-92. https://doi.org/10.4018/ijaie.2012070106 Yrjölä,  M.,  Rintamäki,  T.,  Saarijärvi,  H.,  Joensuu,  J.,  & Kulkarni,  G. (2019). A customer value perspective to service experiences in
restaurants. Journal of Retailing and Consumer Services , 51 , 91-101. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.05.030