## ITEJ Juli-2020, Volume 5 Nomor 1 Page 14 - 24

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals
eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id

## Service Innovation for Customer Satisfaction of Telecommunication Companies
Shinta Devi Lukitasari Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia shinta.lukitasari@students.itb.ac.id
Abstract—Customer perception is important in the company's business sustainability. In today's competitive global market situation, customers are always looking for services that have more value to meet their needs. Innovation  becomes  important  to  differentiate  service  values  in  customer  perceptions.  This  paper  presents several survey papers which state the significant relationship between the innovation of telecommunications companies and their customers' satisfaction and loyalty. The influence factors considered by customers and aggressively affect their  satisfaction also explained in previous surveys.  Several innovations have also been carried  out  by  various  researchers  to  improve  customer  perceptions  through  excellent  customer  experience when  interacting  with  customer  relationship  management.  This  paper  also  presents  the  novel  method  of developing  value-added  services  for  telecommunications  companies  and  the  development  service  roadmap that  accurately  predicts  the  successful  implementation  of  an  innovation  into  the  market.  Further  research can  utilize  the  above  studies  to  develop  services  in  other  aspects  of  customer  experience  on telecommunications services.
Keywords—innovation, telecommunication, customer satisfaction, customer loyalty, service development

## I. PENDAHULUAN
Pelanggan  adalah  aset  terbesar  bagi  perusahaan,  terutama  yang  bergerak  di  bidang  jasa.  Persepsi pelanggan  adalah  hal  penting  yang  ikut  menentukan  keberlanjutan  bisnis  perusahaan.  Perusahaan saling berkompetisi dalam memperebutkan pelanggan dengan berlomba-lomba menyediakan layanan terbaik  bagi pelanggannya.  Pada  situasi  pasar  global yang  kompetitif  saat ini,  para pelanggan  selalu mencari  layanan  yang  memiliki  nilai  lebih  untuk  memenuhi  kebutuhan  mereka.  Inovasi  menjadi sangat  penting  untuk  membedakan  nilai  layanan  dalam  persepsi  pelanggan  yang  menerima  layanan tersebut. Pertanyaan yang muncul adalah apakah para penyedia layanan sudah menyadari hal tersebut dan memasukkan invoasi ke dalam layanan-layanan yang diberikan kepada para pelanggan mereka.
Di  berbagai  negara,  termasuk  Indonesia,  pertumbuhan  yang  berkelanjutan  dalam  teknologi khususnya  di  bidang  telekomunikasi  mendorong  para  penyedia layanan  telekomunikasi  membangun layanan  inovatif  secara  terus  menerus  untuk  mendapatkan  kepuasan  pelanggan.  Seperti  yang  juga terjadi  di  beberapa  negara,  pelanggan  layanan  telekomunikasi  di  Indonesia  sangat  mudah  berganti pilihan  penyedia  layanan  jika  merasa  tidak  puas  dengan  layanan  yang  diterima.  Makalah  ini menyajikan  hasil  survei  dari  penelitian  sebelumnya  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi loyalitas  pelanggan  terhadap  penyedia  layanan  telekomunikasi.  Dari  faktor-faktor  tersebut  dapat diidentifikasi  peluang  inovasi  yang  perusahaan  dapat  lakukan  dalam  upaya  meningkatkan  loyalitas pelanggan.
Inovasi layanan dapat menghasilkan sebuah solusi baru atau memodifikasi solusi-solusi yang sudah  tersedia  disesuaikan  sedemikian  rupa  dengan  kebutuhan  pelanggan  yang  terus  berkembang. Langkah-langkah  yang  tepat  perlu  dilakukan  dalam  pengembangan  layanan  agar  memberikan  hasil yang berdampak baik terhadap kelangsungan bisnis perusahaan. Adopsi teknologi juga dapat menjadi solusi alternatif bagi perusahaan untuk memberikan inovasi layanan. Pada bagian makalah disajikan contoh  pemanfaatan  teknologi  Artificial  Intelligence  yang  dapat  dilakukan  perusahaan telekomunikasi.

## II. METODE PENELITIAN
Makalah  ini  ditulis  berdasarkan  tinjauan  yang  dilakukan  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya terkait  atribut  yang  menentukan  kepuasan  pelanggan  layanan  telekomunikasi  dan  hubungan  antara inovasi  dengan  kepuasan  pelanggan.  Kepuasan  pelanggan  sangat  menentukan  loyalitas  pelanggan, dan hal tersebut tidak dinilai berdasarkan parameter teknis kualitas layanan telekomunikasi saja, tapi juga  sangat  erat  hubungannya  dengan  pengelolaan  hubungan  pelanggan,  salah  satunya  terkait penanganan  keluhan  pelanggan.  Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  terkait  penanganan  keluhan pelanggan  dan  teknologi-teknologi  yang  digunakan  dalam  peningkatan  layanan  tersebut  juga dimasukkan dalam literasi.
Hasil pengumpulan literasi disajikan pada Tabel 1.
TABLE I. HASIL PENCARIAN LITERASI Permasalahan Jumlah Paper Hubungan antara inovasi dengan kepuasan dan loyalitas pelanggan 2 Faktor-faktor pendukung kepuasan dan loyalitas pelanggan 4 Inovasi-inovasi  terhadap  faktor kepuasan pelanggan 5 Teknik dan metode pengembangan  layanan  berbasis inovasi dan orientasi pelanggan 3 III. STUDI BERDASARKAN SURVEI

## A. Hubungan Inovasi dan Kepuasan Pelanggan
Sebuah  penelitian  [1]  dilakukan  pada  pelanggan  perusahaan  telekomunikasi  di  Ghana  untuk melihat hubungan antara inovasi layanan terhadap kepuasan pelanggan. Penelitian tersebut mengabil 50  orang  dewasa  sebagai  sampel  dan  dimodelkan  menggunakan  Structural  Equation  Model  (SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa benar inovasi layanan dapat membantu mencapai beberapa level kepuasan  pelanggan.  Dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  konsep  baru  dalam  layanan  dan  proses bisnis  layanan  yang  diperbarui  secara  positif  dan  signifikan  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan. Namun inovasi melalui penggunaan sistem teknologi baru tidak terlalu berpengaruh dalam mencapai kepuasan pelanggan. Mengkritisi hal tersebut, bukan berarti inovasi dalam teknologi tidak penting dan tidak berpengaruh bagi pelanggan, namun  pelanggan relatif tidak terlalu peduli akan teknologi yang diadopsi  perusahaan,  yang  lebih  penting  bagi  pelanggan  adalah  inovasi  layanan  dapat  memberikan pengalaman yang lebih baik dan bisnis proses layanan berjalan lebih efisien bagi pelanggan.
Penelitian  yang  serupa  [2]  juga  telah  dilakukan  terhadap  pelanggan  perusahaan  telekomunikasi Indonesia  dengan  menggunakan  metode  yang  sama  yaitu  SEM.  Penelitian  tersebut  tidak  hanya mencari  hubungan  antara inovasi  layanan  dengan  kepuasan  pelanggan,  tapi lebih jauh  hubungannya dengan  loyalitas  pelanggan  dengan  menggunakan  variabel  berdasarkan  European  Customer Satisfaction  Index  (ECSI).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  inovasi  tidak  memiliki  kaitan langsung  dalam  mencapai  loyalitas  pelanggan,  namun  memiliki  efek  yang  signifikan  melalui pengaruhnya  terhadap  peningkatan  kepuasan  pelanggan.  Variabel  yang  lebih  berhubungan  dengan loyalitas  pelanggan  dalam  penelitian  ini  adalah  komitmen  perusahaan,  keunggulannya  (antara  lain daya saing, kelengkapan layanan, keandalan layanan, penghematan waktu dan kemudahan, teknologi broadband yang diterapkan, dan promosi menarik), serta kompatibilitas layanan terhadap gaya hidup, pola  kerja,  kebutuhan,  tren  pasar,  perilaku,  dan  sosial  budaya  pelanggan.  Dua  (2)  variabel  terakhir sebetulnya sangat berkaitan erat dengan inovasi, namun bagaimana mengeksekusi inovasi agar dapat melengkapi  layanan  yang  dihantarkan  kepada  pelanggan  adalah  hal  yang  lebih  menjadi  perhatian pelanggan.
Selanjutnya disajikan hasil penelitian di berbagai negara yang melakukan survei untuk mengetahui persepsi  pelanggan  tentang  faktor  apa  saja  yang  menentukan  kepuasan  pelanggan  terhadap  layanan dari  perusahaan  penyedia  jaringan  telekomunikasi.  Penelitian-penelitian  tersebut  menghasilkan kesimpulan  yang  berbeda-beda  karena  perbedaan  parameter  yang  digunakan  dalam  kuisioner  yang diberikan  kepada  sampel  pelanggan.  Dalam  makalah  ini  disajikan  resume  dari  hasil  penelitian- penelitian tersebut dengan penyesuaian parameter agar dapat ditarik hubungan satu sama lain.
TABLE II. FAKTOR-FAKTOR YANG DIUSULKAN DAN PENGARUHNYA DALAM KEPUASAN DAN LOYALITAS PELANGGAN Peneliti Hasil Penelitian Faktor yang Dianggap Penting Berpengaruh/Tidak Khan, dkk. (2017) Jangkauan jaringan Berpengaruh Layanan internet Berpengaruh Kualitas panggilan suara Berpengaruh Durasi  set-up panggilan Tidak Berpengaruh Pengiriman SMS Tidak Berpengaruh Droped call Tidak Berpengaruh Rind, dkk. (2018) Responsif Berpengaruh Stabilitas Berpengaruh Kualitas konten Berpengaruh Perilaku staf perusahaan Berpengaruh Ngwenya (2017) Tangibilitas Berpengaruh Keandalan Berpengaruh Rensponsif Berpengaruh Jaminan layanan Berpengaruh Empati Berpengaruh Amani, dkk. (2015) Karakteristik Individu Tidak Berpengaruh Mix-Marketing Tidak Berpengaruh CRM Berpengaruh
Dua (2) penilitian yang digunakan dalam literasi mengangkat industri telekomunikasi di Pakistan dalam sudut pandang yang berbeda. Khan, dkk. [3] melakukan sebuah survei kepada 200 responden
yang merupakan pelanggan perusahaan penyedia jasa telekomunikasi di Islamabad untuk mengetahui atribut  apa  yang  paling  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan.  Penelitian  ini  mengidentifikasi  dampak dari  enam  (6)  atribut  yang  ditentukan  berdasarkan  framework  Amdocs  Customer  Experience  Index (ACEI).  Dalam  penelitian  ini  kepuasan  pelanggan  dikaitkan  dengan  pengalaman  pelanggan  saat menggunakan  layanan  jaringan  telekomunikasi,  yang  diterjemahkan  menjadi  atribut-atribut  layanan yang  sangat  terkait  dengan  parameter  teknis  jaringan,  yaitu:  jangkauan  jaringan,  layanan  internet, kualitas  layanan  panggilan  suara,  pengiriman  SMS,  durasi  set-up  panggilan,  dan  droped  call.  Hasil penelitian  menunjukkan  pelanggan  lebih  menaruh  perhatian  kepada  tiga  (3)  atribut  layanan  pertama dibanding tiga (3) atribut layanan selanjutnya.
Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut  penulis  menyarankan  untuk  dilakukan  perancangan  model matematis  yang  dapat  memperhitungkan  tingkat  kepuasan  pelanggan  berdasarkan  layanan  yang didapatkan. Hal tersebut diharapkan dapat membantu perusahaan untuk menemukan tingkat kepuasan pelanggan secara keseluruhan pada lokasi infrastruktur layanan tertentu.
Gambar 1. Dorongan melakukan inovasi [15]
Penelitian  Rind  dkk.  [4]  merumuskan  kerangka  kerja  yang  dapat  digunakan  oleh  perusahaan telekomunikasi  Pakistan  untuk  memeriksa  kepuasan  pelanggan  terhadap  layanan  komunikasi broadband  yang  diterima.  Penelitian  ini  mengusulkan  empat  (4)  faktor  yang  dianggap  sangat mempengaruhi  kepuasan  pelanggan,  yaitu:  sikap  responsif  terhadap  pelanggan,  stabilitas  sistem  dan layanan,  kualitas  konten  layanan,  dan  sikap  staf  perusahaan  terhadap  pelanggan.  Selain  kualitas layanan,  dalam  arti  yang  sebenarnya,  persepsi  pelanggan  terhadap  layanan  secara  keseluruhan  juga sangat dipengaruhi oleh cara perusahaan menangani pelanggan.
Penelitian  serupa  dengan  hasil  yang  juga  menguatkan  hipotesis  di  atas  telah  dilakukan  oleh Ngwenya  [5]  pada  industri  telekomunikasi  di  Afrika  Selatan.  Penelitian  dilakukan  menggunakan SERVQUAL  model  untuk  menganalisa  harapan  pelanggan  terhadap  layanan  sebelum  layanan  itu dikonsumsi  dan  persepsi  pelanggan  terhadap  layanan  setelah  layanan  tersebut  diterima.  Hasil penelitian  mengusulkan  lima  (5)  parameter  digunakan  untuk  menganalisa  gap  antara  persepi  dan ekspektasi  pelanggan  terhadap  layanan  telekomunikasi,  yaitu:  tangibility,  responsiveness,  empathy, assurance dan reliability. Survei yang dilakukan terhadap 150 responden menunjukkan bahwa masih terdapat kesenjangan antara persepsi dan harapan pelanggan, persepsi pelanggan terhadap parameter- parameter  tersebut  secara keseluruhan  masih  di  bawah  ekspektasi  pelanggan  yang  sebenarnya.  Nilai rata-rata  kesenjangan  tertinggi  diperoleh  untuk  parameter  empati.  Berdasarkan  hal  tersebut  dapat dikatakan bahwa pelanggan masih sangat mementingkan respon perusahaan terhadap setiap masukan yang pelanggan sampaikan.
Terhadap  pelanggan  layanan  jasa  telekomunikasi  Indonesia,  juga  telah  dilakukan  survei  serupa. Penelitian [6] yang dilakukan kepada 50 pelanggan dari tiap-tiap penyedia layanan paskabayar, yaitu: Kartu  Halo  (Telkomsel),  Matrix  (Indosat),  dan  XL  paskabayar,  untuk  mengidentifikasi  customer value dari layanan yang pelanggan terima. Hasil penelitian menggunakan SEM menunjukkan bahwa
performansi  Customer  Relationship  Management  (CRM)  memiliki  pengaruh  yang  paling  dominan, dibandingkan  dengan  karakteristik  individu  pelanggan  dan  performansi  marketing-mix,  dalam meningkatkan  customer  value.  Berdasarkan  hasil  penelitian-penelitian  tersebut  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  CRM  sangat  berpengaruh  dalam  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  yang berdampak positif pada loyalitas pelanggan terhadap perusahaan. Bagian selanjutnya dari makalah ini akan  menyajikan  beberapa  inovasi  yang  dilakukan  perusahaan  telekomunikasi  untuk  meningkatkan performansi CRM-nya.
Gambar 2. Tahapan inovasi layanan membutuhkan keterlibatan pelanggan [15]

## B. Inovasi Layanan
Salah  satu  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam mengembangangkan  inovasi  layanan  yang  berbasis  pada  kebutuhan  pelanggan  adalah  Artificial Intelligence  (AI).  AI,  atau  yang  lazim  disebut  kecerdasan  buatan,  adalah  teknologi  yang  bersifat general-purpose sehingga memiliki dampak transformasional dalam banyak aspek kehidupan manusia sehari-hari,  baik  sosial,  ekonomi,  hingga  politik.  Sejumlah  industry  memimpin  dalam  adopsi teknologi  AI  termasuk  industri  telekomunikasi  dan  manufaktur  perangkat  hi-tech.  salah  satu  contoh pemanfaatan  kemampuan  AI  dalam  mengolah,  menyimpan  dan  menyediakan  data  yang  besar untuk digunakan  pada  aplikasi  CRM  sehingga  membantu  perusahaan  secara  tepat  sasaran  mendapatkan pelanggan baru dan mempertahankan pelanggan lamanya.
Catatan  para  manajer  teknologi  mengenai  AI  [7]  menyebutkan  bahwa  ada  tiga  (3)  implikasi manajerial  utama  dari  ekosistem  AI,  yaitu:  bagaimana  merancang  skenario  penggunaan  AI  oleh pelanggan  secara  langsung  maupun  tidak  langsung,  kemudian  bagaimana  teknik  akuisisi  dan manajemen  data  yang  diperlukan  oleh  algortima  AI  yang  ingin  diterapkan,  dan  yang  terakhir membangun ekosistem bisnis AI dalam perusahaan tersebut. Agar AI dapat digunakan dengan lebih baik  dalam  bisnis,  ekosistem  yang  lengkap  diperlukan.  Bagian  dari  manajemen  ekosistem  ini berkaitan  dengan  interaksi  pelanggan  dan  memahami  kebutuhan  pelanggan.  AI  dapat  menggunakan teknologi  informasi  yang  dikumpulkan  melalui  pemrosesan  bahasa,  namun  untuk  melakukan pengambilan  keputusan  tetap  dibutuhkan  dukungan  para  staff  dan  manajemen  perusahaan. Menggunakan teknologi AI dengan baik dan membangun ekosistem ini dapat membantu perusahaan memahami permasalahan yang dihadapi pelanggan dan memberikan solusi terbaik bagi pelanggannya.
Berdasarkan  penelitian  [8]  hubungan  yang  baik  antara  perusahaan  dengan  pelanggan  dapat mempengaruhi  perilaku  pelanggan  apabila  terjadi  kegagalan  dalam  layanan.  Penelitian  ini mengidentifikasi secara luas hubungan antara karakteristik pelanggan dengan model reaksi pelanggan terhadap  kesalahan  layanan,  hasil  penelitian  memberikan  panduan  praktis  yang  penting  untuk menyelamatkan  kerugian  perusahaan  akibat  kegagalan  layanan,  memastikan  kepuasan  dan  loyalitas pelanggan, serta mempertahankan citra baik perusahaan melalui CRM.

## TABLE III. INOVASI LAYANAN CRM PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI BERBASIS
ARTIFICIAL INTELLIGENCE Penelitian Metode Tujuan Yigit, dkk. (2017) Machine Learning : LDA Mendeteksi  permasalahan  jaringan berdasarkan data keluhan pelanggan Kalyoncu, dkk. (2018) Machine Learning : LDA Analisis kelihan pelanggan operator jaringan seluler Fahmy, dkk. (2017) Machine  &  Deep Learning Memprediksi „toruble ticket‟ operator telekomunikasi Draman, dkk. (2017) Machine  &  Deep Learning Pengembangan ASR untuk layanan keluhan pelanggan Bandara, dkk. (2013) Machine  &  Deep Learning Prediksi  pelanggan  churn  pada sektor telekomunikasi (survei)
CRM  dapat  memobilisasi  sejumlah  faktor  positif  dalam  perusahaan  yang  dapat  meningkatkan loyalitas  pelanggan,  sehingga  perusahaan  selalu  dapat  mempertahankan  daya  saing  yang  baik  untuk mengatasi  persaingan  di  pasar  [9].  Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dalam  mengadopsi kemampuan AI untuk membuat CRM perusahaan menjadi lebih baik dalam memahami pelanggan.
Penelitian [10] dan [11] melakukan klasifikasi keluhan pelanggan layanan telekomunikasi di Turki untuk  mengetahui  distribusi  keluhan  per-topik  dari  hasil  klasifikasi  tersebut.  Klasifikasi  dilakukan menggunakan  algoritma  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  yang  merupalan  salah  satu  penerapan Machine  Learning.  Keluhan  pelanggan  diklasifikasi  dan  dilihat  distribusinya  untuk  menjadi  bahan pengambilan keputusan perusahaan dalam memprioritaskan perbaikan atau inovasi. Salah satu contoh pemanfaatan  hasil  klasifikasi  tersebut  adalah  untuk  mendeteksi  permasalahan  pada  jaringan telekomunikasi berdasarkan keluhan pelanggan yang masuk.
Gambar 3. Value chain dari layanan mobile [15]
Penelitian  [12]  menggabungkan  antara  Voice  of  Customer  (VOC),  yang  diperoleh  melalui  saluran keluhan  pelanggan,  dan  Voice  of  Machine  (VOM),  yang  diperoleh  dari  data  log  perangkat telekomunikasi  yang  digunakan  pelanggan,  untuk  menghasilkan  informasi  mengenai  langkah  apa yang  harus  dilakukan  perusahaan  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan.  Penelitian  ini  sendiri sudah  merupakan  suatu  inovasi  pemanfaatan  teknologi  Machine  Learning  dalam  pengembangan proses binis troubleshooting.
Penerapan  teknologi  AI  yang  memungkinkan  pelanggan  untuk  ikut  merasakan  langsung  hasil terapannya  salah satunya  adalah  yang  dilakukan  [13].  Dengan  memanfaatkan  data  rekaman  keluhan pelanggan Telekom Malaysia, dirancang sebuah sistem Automatic Speech Recognition (ASR) untuk memberikan pengalaman yang berbeda bagi pelanggan yang menghubungi saluran keluhan pelanggan perusahaan tersebut. Inovasi ini selain memberikan nilai lebih layanan di mata pelanggan, juga dapat meningkatkan  efisiensi  biaya  operasional  yang  dikeluarkan  perusahaan  untuk  layanan  keluhan pelanggan.
Sebuah  survei  penelitian  [14]  juga  dilakukan  untuk  menginventarisasi  penelitian-penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  terhadap  pemanfaatan  teknologi  AI,  khususnya  Machine  Learning  dan Deep  Learning,  dalam  analisis  prediktif  „churn  rate‟  pelanggan  telekomunikasi.  Sebuah  literatur mengatakan  bahwa  rata-rata  pelanggan  melakukan  churn  di  sebuah  perusahaan  telekomunikasi perbulannya dapat mencapai nilai 2.2%, jika ini dibiarkan perusahaan dapat menderita kerugian dan semakin  melemahkan daya saingnya.  Jika perusahaan dapat memprediksi apakah pelanggan tertentu akan  melakukan  churn  atau  tidak  di  masa  depan,  perusahaan  tersebut  memiliki  kesempatan mengambil tindakan untuk mencoba memberikan pelanggan layanan yang lebih baik atau paling tidak mengurangi situasi yang tidak memuaskan pelanggan yang mungkin menjadi alasan pelanggan untuk churn.  Tidak  hanya  pelanggan  individu,  memiliki  gagasan  tentang  kelompok  pelanggan  atau komunitas  tertentu  juga  bermanfaat  bagi  perusahaan  ketika  membuat  kebijakan,  misalnya  tarif  dan paket  khusus  untuk  kelompok  pelanggan  dan  komunitas.  Untuk  perusahaan  penyedia  layanan telekomunikasi, churn pelanggan sangat umum terjadi karena biaya switching menjadi sangat rendah di  sektor  ini,  sehingga  pelanggan  dapat  dengan  mudah  memutuskan  berakhir  ke  penyedia  layanan telekomunikasi lain.

## Gambar 4. Stage Gate model yang sudah dimodifikasi [16]
Dalam  penelitian  [14]  tersebut  ditampilkan  hasil  survei  terhadap  penelitian  tentang  bagaimana memprediksi  churn  dalam  perusahaan  sektor  telekomunikasi.  Penelitian-penelitian  tersebut menggunakan  beragam  algoritma,  antara  lain:  Decission  Tree  (DT),  Artificial  Neural  Network (ANN), Genetic Algorithm (GA), Support Vector Machine (SVM), Bayesian Belief Network (BBN), dsb.  Dalam  paradigma  prediksi  churn,  tidak  hanya  memprediksi  berapa  persen  kemungkinan pelanggan churn tetapi juga alasan mengapa mereka churn merupakan informasi yang sangat berharga bagi  perusahaan  karena  akan  sulit  mengatasi  masalah,  yang  mungkin  sebenarnya  merupakan  hal sederhana  dan  mudah  diselesaikan,  jika  tidak  mengaetahui  alasan  di  balik  situasi  permasalahan tersebut. Meskipun beberapa  teknik jika digunakan berdiri sendiri hanya dapat memberikan prediksi terjadinya  churn,  belum  dapat  menangkap  alasan  untuk  churn,  namun  teknik  tersebut  dapat memberikan  akurasi  yang  tinggi  pada  hasil  prediksi,  sedangkan  beberapa  teknik  yang  lain  dapat mengidentifikasi  alasan  churn.  Kombinasi  teknik-teknik  ini  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan manfaat yang lebih besar dari kelebihan masing-masing teknik serta menghindari keterbatasan dalam menggunakan teknik tunggal.
Rangkuman  penelitian-penelitian  tentang  inovasi  terhadap  CRM  dari  perusahaan  telekomunikasi yang  memanfaatkan  teknologi  AI,  terutama  algoritma  Machine  Learning,  seperti:  LDA,  kNN,  NB, DT, SVM, dan Deep Learning, seperti: ANN, DNN, dsb. disajikan dalam Tabel III.

## C. Pengembangan Layanan dengan Inovasi
Sebuah  penelitian  di  India  [15]  menjelaskan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  rangka melakukan  pengembangan  layanan  dengan  inovasi  dalam  industri  telekomunikasi  seleuar.  Value Added  Service  (VAS)  atau  layanan  bernilai  tambah  yang  dihantarkan  ke  pelanggan  dikembangkan berdasarkan dua (2) metode, yaitu: berdasarkan dorongan perkembangan teknologi (technology push) dan  berdasarkan  permintaan  pasar  atau  pelanggan  (market  pull)  seperti  yang  digambarkan  pada Gambar1. Namun untuk kedua metode tersebut diharapkan keterlibatan pelanggan untuk memberikan masukan  di  setiap  tahapan  pengembangan  layanan  dengan  inovasi  agar  layanan  tambah  yang dihasilkan  berorientasi  pada  kepentingan  pelanggan.  Menurut  penelitian  tersebut  dan  disajikan  pada Gambar  2,  pengembangan  inovasi  VAS  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan  dapat meningkatkan  nilai  kompetitif  bagi  perusahaan.  Tantangan-tantangan  yang  dihadapi  perusahaan dalam mengembangkan inovasi VAS menurut penelitian adalah:
 Kompetisi  yang  intens  dalam  industri,  mengingat  banyaknya  pemain  industry  atau  kompetitor dalam value chain seperti yang terlihat pada Gambar 3,
Gambar 5. Diagram skematik dari proses pengembangan produk dan layanan baru [16]
 Menghadirkan  layanan  yang  berbeda-beda  dengan  mempertahankan  inovasi  dalam  setiap layanan,
 Meningkatnya kebutuhan yang beragam dari para pelanggan yang berbeda-beda profilnya,
 Pemanfaatan layanan masih rendah sehingga siklus hidup layanan menjadi pendek,
 Membutuhkan waktu yang cepat untuk dihadirkan ke pasar.
Sebuah roadmap pengembangan produk diusulkan [16] yang diprediksi secara akurat menghasilkan implementasi  produk  baru  ke  pasar  dengan  sukses.  Proses  yang  diusulkan  ini  mengevaluasi  tahapan produk  pengembangan  baru  yang  sebelumnya  dikembangkan  oleh  Robert  G.  Cooper  [17],  seperti disajikan Gambar 4, yang terdiri dari beberapa tahap dengan gerbang perantara antar tiap tahapnya agar menjadi  lebih  efektif.  Roadmap  ini  dapat  diadopsi  untuk  pengembangan  layanan  baru  dengan disesuaikan pada kebutuhan, misalnya penyesuaian dalam tahap desain pra-produksi dimana
Gambar 6. Representasi interaksi langkah pengembangan dalam Tahap 1 [16]
pengembangan layanan biasanya tidak membutuhkan desain mekanikal dan elektronik, namun lebih menekankan  pada  desain  user  interface  dan  desain  user  experience.  Dalam  usulan  tersebut digambarkan  pengembangan  produk  terdiri  dari  empat  (4)  tahap,  yaitu:  tahap  konseptual  (tahap  1), tahap pengembangan (tahap 2), tahap desain pra-produksi (tahap 3), tahap desain produk actual (tahap 4) seperti yang terlihat pada Gambar 5.
Pada  tahap  1,  seperti  pada  Gambar  6,  proses  pengembangan  produk  baru  ini  diawali  dengan pengumpulan  ide  untuk  membentuk  konsep  produk  yang  diinginkan  berdasarkan  masukan  dari berbagai  sumber,  baik  itu  pelanggan,  bagian  pemasaran  dan  penjualan,  bagian  produksi,  dsb. Kemudian  dilakukan  evaluasi  pasar  terhadap  konsep  produk  yang  dihasilkan  dengan mempertimbangkan resiko pasar dan resiko teknologi. Hal ini dilakukan untuk memberikan keyakinan bahwa produk yang akan dibuat dapat diterima pasar dan menggunakan teknologi yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan.
Tahap  2,  seperti  pada  Gambar  7,  melakukan  evaluasi  menggunakan  pendekatan  rekayasa  desain produk  dengan  menghasilkan  desain  “proof  of  concept”  atau  sebuah  “alpha  unit”.  Dari  desain  itu dievaluasi  biaya  pengembangannya  disesuaikan  dengan  performansi  produk  yang  diharapkan  dan dilakukan analisis Return on Investment (ROI) terhadap produk tersebut. Bagaimanapun perusahaan tentu  mengharapkan  memperoleh  keuntungan,  sehingga  biaya  yang  dikeluarkan  harus  dapat menghasilkan pemasukan yang baik bagi bisnis perusahaan.
Tahap  3  dan  Tahap  4  tidak  dijelaskan  dengan  detail,  karena  disesuaikan  dengan  masing-masing produk atau layanan baru yang ingin diciptakan. Pada akhirnya yang paling penting adalah ketepatan peluncuran  produk  atau  layanan  ke  pasar,  atau  yang  biasa  disebut  „time-to-market‟.  Pengembangan produk atau layanan baru yang berhasil adalah yang mempertimbangkan waktu yang tepat, biaya yang setara dengan kualitas produk atau layanan yang dihasilkan, serta penerimaan pasar terhadap produk atau layanan baru tersebut.

## Gambar 7. Representasi interaksi langkah pengembangan dalam Tahap 2 [16]
Terdapat  potensi  manfaat  yang  besar  dalam  pengembangan  produk  dan  layanan  baru  menggunakan kerangka  kerja  yang  diusulkan  [16].  Bahkan  jika  diterapkan  dengan  disiplin  di  setiap  tahapnya  dan diaplikasikan  untuk  memodifikasi  atau  desain  ulang  produk  yang  sebelumnya  dinyatakan  gagal, terdapat peluang keberhasilan meraih profitabilitas pasar.

## IV. KESIMPULAN
Makalah  ini  menyajikan  bahwa  berdasarkan  beberapa  survei  dinyatakan  adanya  hubungan  yang signifikan  antara  inovasi  perusahaan  telekomunikasi  dengan  kepuasan  dan  loyalitas  pelanggannya. Faktor-faktor  yang  dianggap  penting  oleh  pelanggan  dan  mempengaruhi  kepuasan  mereka  juga dihasilkan pada survei-survei sebelumnya. CRM adalah salah satu layanan yang mendapat perhatian pelanggan,  beberapa  inovasi  terhadap  CRM  juga  telah  dilakukan  oleh  berbagai  peneliti  untuk meningkatkan  persepsi  pelanggan  melalui  pengalaman  yang  baik  saat  berinteraksi  dengan  layanan keluhan atau bahkan mengantisipasi sebelum keluhan pelanggan terjadi. Makalah ini juga menyajikan bagaimana  metode  pengembangan  layanan  bernilai  tambah  bagi  perusahaan  telekomunikasi  dapat dilakukan  untuk  menghasilkan  layanan  baru  dengan  inovasi  yang  berorientasi  pada  kebutuhan pelanggan.  Penelitian  selanjutnya  dapat  memanfaatkan  penelitian-penelitian  di  atas  untuk mengembangkan layanan di aspek lain yang menjadi perhatian pelanggan layanan telekomunikasi.

## R EFERENSI
[1] M. A. Mahmoud, R. E. Hinson, and P. A. Anim, “Service innovation and customer satisfaction: the role  of customer value creation,” European Journal of Innovation Management , vol. 21, no. 3, pp. 402–422, Aug. 2018.
[2] M.  Dachyar,  “The  Effect  of  Innovation  Factors  to  Customer  Loyalty  by  Structural  Equation Model,” p. 6, 2011.
[3] N. Khan, M. U. Akram, A. Shah, and S. A. Khan, “Important attributes of customer satisfaction in telecom  industry:  A  survey  based  study,”  in 2017  4th  IEEE  International  Conference  on Engineering Technologies and Applied Sciences (ICETAS) , Salmabad, 2017, pp. 1–7.
[4] M. M. Rind, A. A. Shaikh, K. Kumar, S. Solangi, and M. A. Chhajro, “Understanding the factors of  customer  satisfaction:  An  empirical analysis  of Telecom  broadband  services,”  in 2018  IEEE 5th  International  Conference  on  Engineering  Technologies  and  Applied  Sciences  (ICETAS) , Bangkok, Thailand, 2018, pp. 1–4.
[5] M.  Ngwenya,  “Analysing  service  quality  using  customer  expectations  and  perceptions  in  the South African telecommunication industry,” (:unav) , Dec. 2017.
[6] H.  Amani,  D.  T.  Alamanda,  and  G.  Anggadwita,  “Identification  of  customer  values  in telecommunication service industry: A case of postpaid cellular customers in Indonesia,” in 2015 3rd  International  Conference  on  Information  and  Communication  Technology  (ICoICT) ,  Nusa Dua, Bali, Indonesia, 2015, pp. 119–124.
[7] X.  I.  Quan  and  J.  Sanderson,  “Understanding  the  Artificial  Intelligence  Business  Ecosystem,” IEEE Engineering Management Review , vol. 46, no. 4, pp. 22–25, Dec. 2018.
[8] Hu  Haiqing  and  Qu  Yan,  “Research  on  the  effect  of  customer  relationships,  service  failure  on customer  behavior,”  in 2017  International  Conference  on  Service  Systems  and  Service Management , Dalian, China, 2017, pp. 1–6.
[9] L. Feng, “The Research of the Property Service Enterprise‟s Innovation Based on the Customer Relationship  Management  Theory,”  in 2015  8th  International  Conference  on  Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA) , Nanchang, China, 2015, pp. 1022–1024.
[10] I. O. Yigit, E. Zeydan, and A. F. Ates, “An application for detecting network related problems from call center text data,” in 2017 IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom) , Istanbul, 2017, pp. 1–4.
[11] F. Kalyoncu, E. Zeydan, I. O. Yigit, and A. Yildirim, “A Customer Complaint Analysis Tool for Mobile Network Operators,” in 2018 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM) , Barcelona, 2018, pp. 609–612.
[12] A. F. Fahmy, A. H. Yousef, and H. K. Mohamed, “The application of data mining for the trouble ticket  prediction  in  telecom  operators,”  in 2017  12th  International  Conference  on  Computer Engineering and Systems (ICCES) , Cairo, 2017, pp. 227–232.
[13] M. Draman et al. , “Malay speech corpus of telecommunication call center preparation for ASR,” in 2017 5th International Conference on Information and Communication Technology (ICoIC7) , Melaka, Malaysia, 2017, pp. 1–6.
[14] W.  M.  C.  Bandara,  A.  S.  Perera,  and  D.  Alahakoon,  “Churn  prediction  methodologies  in  the telecommunications sector: A survey,” in 2013 International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer) , Colombo, Sri Lanka, 2013, pp. 172–176.
[15] D.  Gupta,  R.  Gupta,  and  K.  Jain,  “User  driven  service  innovations  in  telecom  industry:  Indian experience,”  in 2016  Portland  International  Conference  on  Management  of  Engineering  and Technology (PICMET) , Honolulu, HI, USA, 2016, pp. 1117–1134.
[16] J. Marquis and R. S. Deeb, “Roadmap to a Successful Product Development,” IEEE Engineering Management Review , vol. 46, no. 4, pp. 51–58, Dec. 2018.
[17] R.  G.  Cooper,  “How  companies  are  reinventing  their  idea-to-launch  methodologies,”  Res. Technol. Manage., vol. 52, no. 2, pp. 47–57, 2009.