J. Math. and Its Appl. E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 1829-605X Vol. 15, No. 2, Nopember 2018, 141-150

## Analisa Peningkatan Pelayanan Teller Dan Customer Service Bank Menggunakan Fuzzy Logic
Said Munzir 1) , Nur Aulia Zannah 1) , dan Mahmudi 1)
1) Jurusan Matematika FMIPA UNSYIAH

## Abstrak
Pada sistem antrian nasabah bank konvesional, jika pembagian pelayan customer service dan teller tidak  sesuai  dengan  nasabah  yang  mengantri  mengakibatkan  nasabah  mendapatkan waktu  menunggu  yang  sangat  lama  pada  antrian  yang  sedang  ramai.  Dalam  penelitian  ini digunakan  sistem fuzzy  logic Sugeno  untuk  menganalisa  banyak  pelayan customer  service dan banyak  pelayan teller yang  dibutuhkan  sesuai  dengan  nasabah  yang  mengantri  agar  antrian nasabah  lebih  efisiensi.  Sistem  ini  dirancang  berdasarkan  data  nasabah  yang  mengantri  pada setiap petugas pelayanan bank di BRI Cabang Banda Aceh, dari tanggal 2 sampai 31 Mei 2017, untuk  berbagai  kondisi  kepadatan  antrian  yang  terjadi.  Dari  sistem fuzzy yang  dibangun  dapat dianalisa banyak pelayan yang dibutuhkan sesuai dengan nasabah yang mengantri. Jika antrian di customer service 10 orang dan antrian di teller 61 orang maka banyak pelayan customer service yang  dibutuhkan  adalah  3  orang  dan  banyak  pelayan teller yang  dibutuhkan  adalah  5  orang. Dengan banyak pelayan tersebut waktu yang dibutuhkan untuk melayani nasabah menggunakan sistem fuzzy logic Sugeno lebih cepat dari pada menggunakan sistem bank konvesional sehingga dapat mengurangi waktu menunggu di customer service sebesar 2.5% dan teller sebesar 27.78%. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem fuzzy  logic Sugeno  mampu  meningkatkan efisiensi antrian nasabah.
Kata  kunci: pelayan  customer  service  dan  teller,  antrian  nasabah,  sistem  fuzzy  logic  Sugeno, sistem bank konvesional .

## Abstract
In the conventional bank’s customer queue system, if the partition for customer service and teller was not balanced it would cause a long waiting time in crowded customer’s queue. In this research it is used Sugeno’s fuzzy logic system for analyze a number of customer service and teller for efficiency of customer’s queue. This system designed based on data about customer’s queue for  each customer  services  at  BRI Banda  Aceh branch, starting date from May 2 nd until 31 st 2017,  for  various  queuing  density  conditions  that  occur.  From  the  fuzzy  system  which  is built,  it  can  be  analyzed  that  many  servants  are  needed  according  to  the  customers  who  are queuing. If the queue at customer service is 10 people and the queue at the teller is 61 people, there are 3 customer service servants and 5 tellers, based on those number, the time needed to serve  customers  using  Sugeno's  fuzzy  logic  system  is  faster  than  using  a  conventional  bank system  so  that  it  can  reduce  the  wait  time  at  customer  service  by  2.5%  and  tellers  by  27.78%. The  results  of  this  study  indicate  that  Sugeno's  fuzzy  logic  system  is  able  to  improve  the efficiency of customer queues.
142

## Analisa Peningkatan Pelayanan Bank Menggunakan Fuzzy Logic
Keywords :  services  from  customer  service  and  teller,  customer  queue,  Sugeno’s  fuzzy  logic  system, conventional bank system

## 1 Pendahuluan
Sejalan  dengan  semakin  ketatnya  tingkat  persaingan  antar  bank,  maka  setiap  bank  harus berusaha meningkatkan kemampuan daya saingnya. Salah satu usaha untuk meningkatkan daya saing,  pihak  bank  harus  memperhatikan  dan  memberikan  kualitas  layanan  yang  prima  kepada nasabahnya.  Nasabah  sering  menilai  kualitas  sistem  operasi  suatu  bank  berdasarkan  lamanya waktu menunggu dalam memberikan pelayanan kepada para nasabahnya. Pada umumnya setiap nasabah  mengharapkan  untuk  segera  mendapatkan  pelayanan  tanpa  harus  menunggu  atau mengantri terlalu lama.
Pelayanan  adalah  suatu  proses  pemenuhan  kebutuhan  melalui  aktifitas  orang  lain  secara langsung  [1].  Pada  dasarnya  setiap  manusia  membutuhkan  pelayanan,  bahkan  secara  ekstrim dapat dikatakan bahwa pelayanan tidak dapat dipisahkan dengan kehidupan manusia. Pelayanan merupakan bagian dari sebuah jasa. Pelayanan adalah suatu kegiatan atau proses menyampaikan jasa kepada pemakai jasa [2].
Pelayanan  kepada  nasabah  bank  dapat  diberikan  oleh customer  service maupun teller . Sehingga  antrian  yang  terjadi  di  bank  biasanya  terbagi  menjadi  dua,  yaitu  antrian  menuju customer  service dan  antrian  menuju teller .  Antrian  timbul  disebabkan  oleh  nasabah  yang mebutuhkan pelayanan melebihi kemampuan (kapasitas) pelayanan, sehingga nasabah yang tiba tidak bisa segera mendapat pelayanan disebabkan kesibukan pelayan tersebut.
Pembagian pelayan customer service dan pelayan teller yang tidak sesuai dengan nasabah yang  mengantri  mengakibatkan  antrian  yang  sedang  ramai  nasabah  mendapatkan  waktu menunggu  untuk  mendapatkan  pelayanan  yang  sangat  lama,  sedangkan  antrian  di  tempat  lain yang  sedang  sepi  nasabah  mendapatkan  waktu  menunggu  untuk  mendapatkan  pelayanan  yang lebih cepat, padahal setiap nasabah sama-sama membutuhkan pelayanan yang cepat.
Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  pengaturan  petugas  pelayanan  nasabah  bank  (pelayan customer  service dan teller ).  Hal  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  banyak  pelayan  yang  sesuai dengan nasabah yang mengantri agar antrian nasabah lebih efisiensi. Dalam hal ini diasumsikan petugas  pelayanan  bank  dapat  bekerja  dalam  berbagai  bidang  keahlian  yaitu  dapat  menjadi customer  service maupun teller .  Apabila  nasabah  yang  mengantri  di customer  service sepi, sedangkan  nasabah  yang  mengantri  di teller ramai  maka  pelayan customer  service dapat
membantu  pelayan teller dalam  melayani  nasabah.  Sehingga  nantinya  nasabah  tidak  harus menunggu terlalu lama.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  sistem fuzzy  logic Sugeno  untuk  menganalisa  pelayan customer  service dan  pelayan teller yang  dibutuhkan  sesuai  dengan  nasabah  yang  mengantri.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisa  pelayan customer  service dan teller yang  dibutuhkan sesuai dengan nasabah yang mengantri. Selanjutnya menghitung waktu yang dibutuhkan pelayan tersebut untuk melayani semua nasabah dengan menggunakan sistem fuzzy dan membandingkan efisiensi  dari  hasil  simulasi  antrian  nasabah  sistem fuzzy  logic Sugeno  dengan  sistem  bank konvesional.

## 2   Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  kasus  di  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI)  Kantor  Wilayah Banda Aceh, alamat Jl. Cut Meutia No.17 Banda Aceh.  Data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  data  nasabah  yang  mengantri  pada  setiap  petugas  pelayanan  bank  seperti customer service dan teller di  Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI)  Cabang  Banda  Aceh.  Data  tersebut merupakan  data  primer  yang  diperoleh  dengan  cara  mengamati  dan  mencatat  setiap  nasabah yang  datang  dan  membutuhkan  pelayanan  di  Bank  BRI  tersebut.  Setelah  itu,  dengan menggunakan  data  antrian  nasabah  dan fuzzy  logic Sugeno,  akan  di  analisa  banyak  pelayan customer service dan teller yang dibutuhkan sesuai dengan nasabah yang mengantri pada setiap pelayan tersebut.
Data  yang  diambil  yaitu  jumlah  nasabah  yang  mengantri  pada  setiap  petugas  pelayanan bank,  data  tersebut  digunakan  untuk  penentuan  variabel  input.  Data  rata-rata  waktu  pelayanan dari  setiap  petugas  pelayanan  bank  yang  digunakan  sebagai  pedoman  dalam  pembuatan  fungsi keanggotan pada variabel input. Selain itu, data jumlah petugas pelayanan bank yang digunakan untuk  penentuan  variabel  output.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  jumlah  nasabah  yang mengantri, waktu menunggu nasabah dalam antrian, waktu pelayanan  yang diberikan customer service dan teller , banyak pelayan customer service dan pelayan teller .
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan fuzzy  inference  system (FIS)  metode Sugeno  dengan  menggunakan fuzzy  logic toolbox  yang  ada  pada  MATLAB  R2010a.    Untuk mendapatkan output dari FIS diperlukan tahapan-tahapan sebagai berikut :
• Penentuan variabel input dan output
• Pembentukan fungsi keanggotaan untuk setiap variabel input
144
Analisa Peningkatan Pelayanan Bank Menggunakan Fuzzy Logic
• Pembentukan konstanta atau persamaan linier variabel output. Variabel output banyak pelayan customer service dan banyak pelayan teller dibagi menjadi 3 yang berupa 1 konstanta dan 2 persamaan linear.
• Pembuatan aturan fuzzy
• Defuzzifikasi

## 3 Hasil dan Pembahasan
Data untuk menganalisa pelayanan nasabah bank BRI Kantor Wilayah Banda Aceh terdiri atas  2  variabel  yaitu  antrian  nasabah  dan  banyak  pelayan  bank  yang  dibutuhkan.  Data  tersebut diperoleh  dengan  cara  mengamati  dan  mencatat  banyak  petugas  pelayanan  bank  dan  rata-rata waktu  pelayanan  dari  setiap  petugas  tersebut  dalam  rentang  waktu  1  jam.  Dalam  data  tersebut ada  2  petugas  pelayanan  bank  yang  akan  diteliti  yaitu  customer  service  dan  teller.  Data  hasil pengamatan dapat dilihat pada Tabel 1. dibawah ini.
Tabel 1. Banyak pelayan dan rata-rata waktu pelayanan Petugas pelayanan Banyak pelayan Rata-rata waktu pelayanan (menit) Customer Service 4 20 Teller 4 5
Data  diatas  merupakan  kondisi  sistem  antrian  yang  digunakan  bank  sekarang  ini  yaitu dengan  menggunakan  banyak  pelayan  yang  sama  untuk  setiap  nasabah  yang  mengantri  dan menurut  hasil  penelitian  itu  tidak  terlalu  baik  dikarenakan  setiap  petugas  pelayanan  bank  tidak memiliki  jumlah  nasabah  mengantri  yang  selalu  sama.  Berdasarkan  data  hasil  pengamatan tersebut dapat ditentukan nasabah yang dapat dilayani setiap pelayan dan semua pelayan dalam rentang waktu 1 jam, seperti pada Tabel 2. dibawah ini.
Tabel 2. Nasabah yang dapat dilayani pelayan bank
Petugas pelayanan Nasabah yang dapat dilayani setiap pelayan Nasabah yang dapat dilayani semua pelayan Customer Service 3 12 Teller 12 48
Dari  Tabel  1  dan  2  di  atas  terlihat  bahwa  4  pelayan customer  service dapat  melayani  12 orang nasabah yang mengantri di customer service dan 4 pelayan teller dapat melayani 48 orang nasabah yang mengantri di teller dalam rentang waktu 1 jam. Jika nasabah yang mengantri pada salah  satu  petugas  pelayanan  lebih  sedikit  dari  itu  maka  banyak  pelayan  juga  harus  dikurangi
dari jumlah tersebut dan sisa pelayan yang lainnya dapat membantu petugas pelayanan yang lain yang  memiliki  antrian  nasabah  yang  lebih  banyak  agar  waktu  menunggu  nasabah  dalam mengantri tidak terlalu lama.
Variabel  input  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  antrian  di customer  service dan  antrian  di teller ,  sedangkan  untuk  variabel  output  adalah  banyak  pelayan customer  service dan  banyak  pelayan teller (Tabel  3).  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Sugeno,  jadi  variabel input  yang  digunakan  berupa  himpunan fuzzy sedangkan  variabel  output  berupa  konstanta  atau persamaan linear (Tabel 4).
Tabel 3. Variabel input Input Variabel Nama Himpunan fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Antrian di Customer Service Sedikit [0; 24] [0; 12] Sedang [8; 16] Banyak [12; 24] Antrian di Teller Sedikit [0; 96] [0; 48] Sedang [32; 64] Banyak [48; 96] Tabel 4. Variabel output Output Variabel Jumlah Pelayan Konstan Atau Fungsi Linear Dari Jumlah Antrian Semesta Pembicaraan Banyak Pelayan Customer Service
4
[0; 8] 0.333*CS 8 – 0.083* Teller
Banyak Pelayan
Teller
4 [0; 8]
0.083* Teller

## 8 – 0.333*CS
Untuk  proses  memfuzzikan  input  maka  langkah  pertama  adalah  membentuk  fungsi keanggotaan.  Fungsi  keanggotaan  menyatakan  derajat  keanggotaan  suatu  variabel  yang dinyatakan dengan suatu bilangan rill dalam selang tertutup [0,1]. Dengan perkataan lain, fungsi keanggotaan  dari  suatu  himpunan  kabur 𝐴̃ dalam  semesta  X  adalah  pemetaan 𝜇 𝐴̃ : 𝑋 → [0,1] dari 𝑋 ke selang [0,1] yaitu 𝜇 𝐴̃ ∶ 𝑋 → [0,1]. Nilai fungsi 𝜇 𝐴̃ (𝑥) menyatakan derajat keanggotaan unsur 𝑥 ∈ 𝑋 dalam himpunan kabur 𝐴̃ [3].

## 146 Analisa Peningkatan Pelayanan Bank Menggunakan Fuzzy Logic
Adapun beberapa fungsi keanggotaan fuzzy dapat dinyatakan sebagai [4]:  linier, segitiga, trapesium  dan  bahu.  Pembentukan  fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  input  pada  penelitian  ini menggunakan fungsi keanggotaan bentuk bahu dan segitiga, yang secara rinci dilakukan sebagai berikut:

## 1. Antrian di customer service
Pada  variabel  antrian  di customer  service ,  himpunan fuzzy dibagi  menjadi  3  yaitu SEDIKIT, SEDANG, dan BANYAK yang dapat dilihat pada Gambar 1. berikut :
Gambar 1. Representasi antrian di customer service

## 2. Antrian di teller
Pada  variabel  antrian  di teller ,  himpunan fuzzy dibagi  menjadi  3  yaitu  SEDIKIT, SEDANG, dan BANYAK yang dapat dilihat pada Gambar 2 berikut :
Variabel output dalam  penelitian  ini  yaitu  banyak  pelayan  yang  dibutuhkan  pada  setiap pelayanan  bank,  sehingga  memiliki  2  variabel output yaitu  :  banyak  pelayan customer  service dan banyak pelayan teller .
Tabel  5  dibawah  ini  adalah  hasil  analisa  pelayanan  nasabah  bank  dengan  menggunakan sistem fuzzy  logic Sugeno  dan  MATLAB  R2010a.  Hasil  tersebut  berupa  banyak  pelayan  yang dibutuhkan  sesuai  dengan  jumlah  nasabah  yang  mengantri  dalam  waktu  1  jam,  sehingga  dapat dihitung  waktu  yang  dibutuhkan  pelayan  tersebut  untuk  melayani  semua  nasabah  dengan menggunakan sistem fuzzy .
Tabel 5. Hasil analisa pelayanan nasabah bank menggunakan sistem fuzzy logic Sugeno pada customer service Tanggal Antrian (orang) Banyak Pelayan ( konven sional ) Banyak Pelayan ( fuzzy ) Waktu yang dibutuhkan untuk melayani semua nasabah (menit) Perbandinga n antara sistem fuzzy dan bank saat ini  (%) Sistem bank konvension al Sistem fuzzy 2 Mei 10 4 3 82 80 2.5 3 Mei 11 4 4 70 60 14.29 4 Mei 15 4 5 113 60 46.9 5 Mei 8 4 3 60 60 0 15 Mei 9 4 3 58 60 -3.45 16 Mei 10 4 4 62 60 3.23 17 Mei 12 4 5 80 60 25 18 Mei 18 4 5 130 80 38.46 29 Mei 13 4 6 90 60 33.33 30 Mei 10 4 5 82 40 51.22 31 Mei 9 4 4 76 60 21.05 2 Juni 18 4 4 103 100 2.91 3 Agustus 10 4 4 90 60 33.33 4 Agustus 7 4 3 59 60 -1.11
Pada  Tabel  5.  dapat  dilihat  tanggal  2  Mei  2017,  nasabah  yang  mengantri  di customer service 10  orang,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melayani  semua  nasabah  jika  menggunakan sistem  bank  konvesional  adalah  82  menit.  Sedangkan  jika  menggunakan  sistem fuzzy  logic Sugeno adalah 80 menit. Waktu yang dibutuhkan untuk melayani semua nasabah menggunakan sistem fuzzy logic Sugeno lebih cepat dari pada menggunakan sistem bank konvesional sehingga waktu  menunggu  nasabah  untuk  mendapatkan  pelayanan  akan  berkurang.  Hasil  simulasi menggunakan  sistem fuzzy  logic Sugeno  tersebut  dapat  mengurangi  waktu  menunggu  sebesar
148

## Analisa Peningkatan Pelayanan Bank Menggunakan Fuzzy Logic
2.5%.  Dari  hasil  penelitian,  tidak  semua  yang  menggunakan  sistem fuzzy  logic Sugeno  dapat mengurangi  waktu  menunggu  nasabah,  ada  2  dari  14  peristiwa  yang  akan  menambah  waktu menunggu nasabah. Hal tersebut disebabkan karena pelayan yang seharusnya melayani antrian di customer service berpindah melayani antrian di teller .
Tabel 6. Hasil analisa pelayanan nasabah bank menggunakan sistem fuzzy logic Sugeno pada teller Tanggal Antrian (orang) Banyak Pelayan ( konven sional ) Banyak Pelayan ( fuzzy ) Waktu yang dibutuhkan untuk melayani semua nasabah (menit) Perbandingan antara sistem fuzzy dan bank saat ini  (%) Sistem bank konvension al Sistem fuzzy 2 Mei 61 4 5 90 65 27.78 3 Mei 41 4 4 55 55 0 4 Mei 35 4 3 58 60 -3.45 5 Mei 45 4 5 60 45 25 15 Mei 45 4 5 60 45 25 16 Mei 36 4 4 64 45 29.69 17 Mei 36 4 3 70 60 14.29 18 Mei 32 4 3 64 55 14.06 29 Mei 24 4 2 55 60 -9.09 30 Mei 30 4 3 58 50 13.79 31 Mei 32 4 4 66 40 39.39 2 Juni 64 4 4 90 80 11.11 3 Agustus 45 4 4 80 60 25 4 Agustus 36 4 5 52 40 23.08
Pada  Tabel  6.  dapat  dilihat  tanggal  2  Mei  2017,  nasabah  yang  mengantri  di teller 61 orang,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melayani  semua  nasabah  jika  menggunakan  sistem  bank konvesional adalah 90 menit. Sedangkan jika menggunakan sistem fuzzy logic Sugeno adalah 65 menit. Waktu yang dibutuhkan untuk melayani semua nasabah menggunakan sistem fuzzy logic Sugeno lebih cepat dari pada menggunakan sistem bank konvesional sehingga waktu menunggu nasabah  untuk  mendapatkan  pelayanan  akan  berkurang.  Hasil  simulasi  menggunakan  sistem fuzzy logic Sugeno tersebut dapat mengurangi waktu menunggu nasabah sebesar 27.78% . Dari hasil  penelitian,  tidak  semua  yang  menggunakan  sistem fuzzy  logic Sugeno  dapat  mengurangi waktu  menunggu  nasabah,  ada  2  dari  14  peristiwa  yang  akan  menambah  waktu  menunggu nasabah.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  pelayan  yang  seharusnya  melayani  antrian  di teller berpindah melayani antrian di customer service .
Tabel  7  menjelaskan  bahwa  efisiensi  rata-rata  sistem fuzzy dibandingkan  bank konvensional pada custumore service dan teller memiliki persentase lebih dari 5%. Hal tersebut menyatakan bahwa waktu yang dibutuhkan untuk melayani semua nasabah menggunakan sistem fuzzy logic Sugeno lebih cepat, sehingga dapat mengurangi waktu menunggu nasabah dari pada menambah  waktu  menunggu.  Hal  ini  membuat  antrian  nasabah  hasil  simulasi  menggunakan sistem fuzzy logic Sugeno lebih efisien dibandingkan dengan antrian nasabah berdasarkan aturan yang  ada  saat  ini  di  bank.  Antrian  nasabah  dikatakan  efisien  apabila  dapat  melayani  semua nasabah  yang  mengantri  dengan  menggunakan  waktu  yang  lebih  sedikit  atau  waktu  menunggu yang digunakan nasabah dalam mengantri lebih cepat.
Tabel 7. Efisiensi rata-rata sistem fuzzy dibandingkan bank konvensional
No Antrian (orang) Banyak Pelayan ( fuzzy ) Efisiensi sistem fuzzy dibandingkan bank konvensional  (%) Efisiensi rata-rata sistem fuzzy (%) Customer Service Teller Customer Service Teller Customer Service Teller 1. 10 61 3 5 2.5 27.78 14.75 2. 11 41 4 4 14.29 0 7.15 3. 15 35 5 3 46.9 -3.45 21.73 4. 8 45 3 5 0 25 12.5 5. 9 45 3 5 -3.45 25 10.78 6. 10 36 4 4 3.23 29.69 16.46 7. 12 36 5 3 25 14.29 19.65 8. 18 32 5 3 38.46 14.06 26.26 9. 13 24 6 2 33.33 -9.09 24.24 10. 10 30 5 3 51.22 13.79 32.51 11. 9 32 4 4 21.05 39.39 30.22 12. 18 64 4 4 2.91 11.11 7.01 13. 10 45 4 4 33.33 25 29.17 14. 7 36 3 5 -1.11 23.08 10.99

## 4 Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat diambil kesimpulan :
1. Sistem fuzzy  logic Sugeno  yang  dibangun  dapat  mengestimasi  banyaknya  pelayan yang dibutuhkan sesuai dengan nasabah yang mengantri.
2. Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melayani  nasabah  menggunakan  sistem fuzzy  logic Sugeno  sebagian  lebih  cepat  dari  pada  menggunakan  sistem  bank  konvesional sehingga jika jumlah antrian di customer service 10 orang dan jumlah antrian di teller

## 150 Analisa Peningkatan Pelayanan Bank Menggunakan Fuzzy Logic
61  orang  dapat  mengurangi  waktu  menunggu  di customer  service sebesar  2.5%  dan teller sebesar 27.78%.
3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem fuzzy logic Sugeno mampu meningkatkan efisiensi antrian nasabah.

## Daftar Pustaka
[1] A. S. Monier, Managemen Pelayanan Umum di Indonesia . Jakarta: Bumi Aksara, 2006.
[2] L. P. Sinambela, Reformasi Pelayanan Publik, Teori, Kebijakan dan Implementasi . Jakarta: Bumi Aksara, 2006.
[3] Susilo and S. J. Fans, Himpunan dan Logika Kabur serta Aplikasinya . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[4] R. Kruse, J. Gebhardt, and F. Klawonn, Foundation of Fuzzy Systems . Chichester: John Wiley and Sons, 1994.