Penentuan Prioritas Usulan Peningkatan Kualitas Layanan Kekayaan Intelektual dengan Penggunaan Metode Fuzzy ServQual dan Importance Performance Analysis
Muhammad Nur Ichwan Muslim 1 , Zulfa Fitri Ikatrinasari 1 , Herry Agung Prabowo 1
1 Magister Teknik Industri, Universitas Mercu Buana, Jl Raya, RT.4/RW.1, Meruya Sel., Kec. Kembangan, Jakarta, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11650
Email: ichwanalatsary@gmail.com

## ABSTRAK
Peran Kekayaan Intelektual bagi suatu negara adalah memacu inovasi. Demi mendukung tujuan The World Class IP Office , DJKI perlu mengejar pertumbuhan inovasi agar bisa sejajar dengan 5 Kantor Kekayaan Intelektual teratas. Hal tersebut bisa tercapai dengan membangun sistem kekayaan intelektual yang kuat. Sistem kekayaan intelektual yang kuat diwujudkan dengan layanan kekayaan intelektual yang prima. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur kualitas layanan kekayaan intelektual yang dirasakan masyarakat pengguna dan menentukan layanan kekayaan intelektual yang menjadi prioritas perbaikan. Metode integrasi Fuzzy-ServQual dan Importance Performance Analysis digunakan dalam penelitian ini. Dimensi Servqual yang digunakan terdiri dari bukti fisik ( tangibles ), kehandalan ( reliability ), daya tanggap  ( responsiveness ),  jaminan  ( assurance ),  dan  empati  ( emphaty ). Importance  Performance Analysis (IPA) digunakan untuk mengidentifikasi atribut layanan kekayaan intelektual yang diharapkan oleh pelanggan dapat ditingkatkan. Hasil perhitungan melalui analisis Servqual menunjukkan bahwa nilai gap setiap dimensi Servqual belum dapat memenuhi harapan pelanggan.  Dimensi kualitas yang memiliki rata-rata gap terbesar adalah dimensi Responsiveness (Daya Tanggap) dengan nilai gap -0,645, sehingga aspek perbaikan yang dapat diusulkan untuk menjadi prioritas dalam meningkatkan kualitas layanan yang diberikan oleh DJKI adalah dimensi Responsiveness (Daya Tanggap) dengan indikator penilaian berupa: (a) ketepatan waktu antara realisasi dan janji layanan; (b) konsistensi dalam pemberian layanan sejak awal hingga tuntas pelayanan; (c) kemudahan tahapan prosedur layanan ditinjau dari sisi kesederhanaan  alur  layanan;  (d)  kejelasan  wewenang  dan  tanggung  jawab  petugas  dalam penyelenggaraan layanan.
Kata kunci: layanan kekayaan intelektual, fuzzy servqual , importance performance analysis .

## ABSTRACT
The role of Intellectual Property for a country is to spur innovation. In order to support the goals of The World Class IP Office, DJKI needs to pursue innovation growth so that it can be on par with the top 5 Intellectual Property Offices. This can be achieved by building a strong intellectual property system. A strong intellectual property system is realized by excellent intellectual property services. This research aims  to  measure  the  quality  of  intellectual  property  services  perceived  by  the  user  community  and determine  which  intellectual  property  services  are  a  priority  for  improvement.  The  Fuzzy-ServQual integration  method  and  Importance  Performance  Analysis  were  used  in  this  research.  The  Servqual dimensions  used  consist  of  physical  evidence  (tangibles),  reliability,  responsiveness,  assurance  and empathy.  Importance  Performance  Analysis  (IPA)  is  used  to  identify  intellectual  property  service attributes that customers hope can be improved. The calculation results through Servqual analysis show that the gap value for each Servqual dimension has not been able to meet customer expectations. The quality dimension that has the largest average gap is the Responsiveness dimension with a gap value of -0.645, so that the improvement aspect that can be proposed as a priority in improving the quality of services provided by DJKI is the Responsiveness dimension with assessment indicators in the form of : (a) timeliness between realization and service promise; (b) consistency in service delivery from start to completion of service; (c) ease of service procedure stages in terms of simplicity of service flow; (d) clarity of authority and responsibility of officers in providing services.
Keyword : intellectual property services, fuzzy servqual, importance performance analysis.
1. PENDAHULUAN
Penelitian (Ocean Tomo, 2020) menunjukkan  bahwa  aset  tak  berwujud
(termasuk  di  dalamnya  Kekayaan  Intelektual) berkontribusi  hingga  90%  terhadap  nilai perusahaan  S&P  500.  Hal  ini  membuat  aset berwujud, seperti bangunan, peralatan, dan real estat  hanya  menyumbang  10%  dari  nilai perusahaan Indeks. Oleh karena itu, Kekayaan Intelektual  telah  menjadi  “mata  uang intelektual”  yang  membantu  mendorong pertumbuhan ekonomi, daya saing perusahaan, dan inovasi di seluruh dunia (ICC Commission on Intellectual Property, 2011).
Arti penting kekayaan intelektual juga bisa dilihat  dari  pengajuan  permohonan  kekayaan intelektual di suatu negara. Layanan kekayaan intelektual  yang  baik  akan  mendorong terwujudnya  inovasi  di  suatu  negara  sehingga pengajuan  permohonan  kekayaan  intelektual meningkat. Peningkatan ini tentunya merupakan indikator inovasi yang kuat di suatu negara (Breitwieser & Foster, 2012).
Indonesia sebagai negara berkembang turut meratifikasi sejumlah peraturan internasional di bidang  kekayaan  intelektual  agar  memiliki panduan  dalam  melakukan  administrasi permohonan  kekayaan  intelektual.  Jumlah permohonan  kekayaan  intelektual  yang diajukan  oleh  masyarakat  ke  DJKI  selaku penyelenggara  layanan  publik  di  bidang kekayaan  intelektual  tergolong  relatif  minim jika  dibandingkan  dengan  permohonan  yang diajukan  ke  5  Kantor  Kekayaan  Intelektual teratas. Sebagai contoh, Tabel 1 menunjukkan jumlah permohonan merek yang diajukan ke 5 Kantor Kekayaan Intelektual teratas dan DJKI. Permohonan merek yang diajukan di Indonesia pada  tahun  2020  mencapai  93.663.  Jumlah permohonan  tersebut  hanya  sebesar  1%  dari jumlah  permohonan  merek  yang  diajukan  di Tiongkok  atau  hanya  sebesesar  21,36%  dari Jumlah  permohonan  merek  yang  diajukan  di Eropa.
Tabel 1. Jumlah Permohonan Merek yang diajukan ke 5 Kantor Kekayaan Intelektual teratas dan Indonesia (Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual, 2020; World Intellectual Property Organization, 2018, 2019, 2020,
2021, 2022) Negara 2018 2019 2020 China 7365522 7833081 9345757 U.S. 640181 672681 870306
Negara 2018 2019 2020 Japan 512156 546244 421166 Republic of Korea 263976 284072 319945 EPO 392925 407712 438511 Indonesia 87923 85837 93663
Sejumlah  penelitian  menegaskan  bahwa Kekayaan  Intelektual  (KI)  yang  kuat  akan mendorong  inovasi,  sehingga  meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan sosial (Azevedo et al., 2014; Safari, 2017; Schneider, 2005; Smarzynska Javorcik, 2004). Pemerintah Indonesia,  secara  khusus  melalui  Direktorat Jenderal  Kekayaan  Intelektual  (DJKI)  telah berupaya  untuk  membangun  sistem  kekayaan intelektual yang baik dengan menyempurnakan peraturan  perundang-undangan  yang  berlaku, termasuk penegakan hukum terhadap berbagai pelanggaran  KI  yang  terjadi.  DJKI  bahkan membentuk  satuan  tugas  khusus  untuk menangani  pelanggaran  KI.  Upaya  tersebut belum  membuahkan  hasil  yang  diharapkan, mengingat Indonesia masih tetap berada dalam Priority  Watch  List (PWL)  bersama  enam negara  lainnya,  yaitu  Argentina,  Cile,  China, India,  Rusia,  dan  Venezuela  berdasarkan “Special 301” Report yang dirilis oleh United States  Trade  Representative (USTR)  pada tanggal 27 April 2022. Hal ini berarti Indonesia, dalam  5  tahun  terakhir,  berada  dalam  PWL (United  States  Trade  Representative,  2018, 2019, 2020, 2021, 2022).
Negara-negara  yang  berada  dalam  PWL memperoleh  perhatian  dan  peringatan  khusus dari  USTR  dan  Pemerintah  Amerika  Serikat karena dipandang belum menyediakan penegakan hukum yang baik atas pelanggaran KI  yang  terjadi  (United  States  Trade Representative,  2022).  Isu  PWL  ini  akan mempengaruhi  dan  membentuk  citra  negatif bagi  iklim  investasi  di  Indonesia  karena investor  akan  menilai  bahwa  Pemerintah Indonesia  belum  memberikan  perhatian  yang memadai terhadap perlindungan KI. DJKI telah berupaya  melaksanakan  salah  satu  misinya, yaitu mewujudkan layanan kekayaan intelektual yang berkualitas; akan tetapi upaya itu  belum  sepenuhnya  memenuhi  kepuasan masyarakat.  Data  menunjukkan  terdapat pengaduan masyarakat yang dilaporkan kepada DJKI  terkait  kinerja  layanan  kekayaan
intelektual  (lihat  Gambar  1).  Hal  ini mengindikasikan bahwa kinerja dalam layanan kekayaan intelektual perlu ditingkatkan.
Penelitian terdahulu telah membantu dalam memperluas pandangan dalam menilai layanan kekayaan  intelektual  yang  diberikan  DJKI. (Hayati,  2022)  menganalisis  kualitas  layanan kekayaan  intelektual  yang  diberikan  DJKI melalui  aplikasi  loket  virtual.  Penelitian tersebut  menggunakan  pendekatan  Indeks Kepuasan  Masyarakat  dengan  menyebarkan kuesioner  ke  sejumlah  responden  dengan responden terbanyak berasal dari ASN/TNI/Polri,  sebanyak  22%  dari  total responden. Berdasarkan kuisioner yang disebarkan,  diperoleh  nilai  IKM  sebesar  3,72 dengan nilai konversi IKM sebesar 93,05 yang berada pada mutu pelayanan yang sangat baik.

## Gambar 1 Jumlah Laporan Pengaduan
Masyarakat terhadap layanan Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual; (Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual, 2020)
Berkebalikan dengan hasil penelitian tersebut  (Jazuli,  2018)  menyimpulkan  bahwa upaya  mewujudkan  pelayanan  publik  yang prima  yang  telah  dilakukan  oleh  DJKI  belum berhasil  meningkatkan  kualitas  layanan  secara signifikan.  Terdapat  berbagai  tantangan  yang dihadapi  dalam  proses  pelaksanaannya.  Pada akhirnya,  upaya  peningkatan  kualitas  layanan belum  mampu  menghilangkan  permasalahan yang  ada.  Sejalan  dengan  penelitian  tersebut, hasil  kajian  yang  dilakukan  oleh  (Apriansyah, 2020) mengungkapkan bahwa sebagai penyedia pelayanan yang sangat kompleks, inovasi dalam penyediaan  pelayanan  berbasis  online  oleh DJKI  belum  sejalan  dengan  pencapaian persepsi  kepuasan  masyarakat  yang  tinggi, khususnya  yang  berkaitan  dengan  waktu penyelesaian  layanan.  Artinya,  terlepas  dari berbagai  inovasi  dalam  peningkatan  kualitas layanan, yang mencakup transformasi
penyampaian  pelayanan  kepada  pengguna pelayanan  melalui  teknologi  informasi  dan komunikasi,  inovasi  tersebut  belumlah  cukup untuk  mencapai  hasil  yang  optimal.  Hal tersebut  belum  cukup  dalam  mendorong terwujudnya kualitas layanan prima dan dalam memperoleh  persepsi  yang  tinggi  terhadap kepuasan masyarakat secara keseluruhan Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan  di  atas,  pengukuran  kinerja  layanan kekayaan  intelektual  perlu  dilakukan  sebagai dasar evaluasi dan peningkatan kinerja layanan oleh entitas DJKI. Dalam penelitian ini, upaya peningkatan kualitas layanan berusaha dilakukan  dengan  mengidentifikasi  poin-poin prioritas  perbaikan  kualitas  layanan  kekayaan intelektual melalui metode Fuzzy-ServQual dan Importance  Performance  Analysis  (IPA) . Penggunaan ServQual yang  meliputi  5  aspek yaitu Reliability,  Responsiveness,  Assurance, Emphaty dan Tangible digunakan  untuk mendefinisikan kebutuhan pelanggan. Kemudian,  dengan  menggunakan  grafik  IPA ( Important Performance Analysis ), akan diketahui  prioritas  kebutuhan  pelanggan  yang merupakan atribut layanan yang perlu dikembangkan atau ditingkatkan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kualitas Layanan
Kualitas layanan dalam literatur manajemen dan  pemasaran  dapat  didefinisikan  sebagai sejauh  mana  persepsi  pelanggan  terhadap layanan  yang  diperoleh  dalam  memenuhi dan/atau  melebihi  harapan  (Zeithaml  et  al., 1990).  Dengan  demikian,  kualitas  layanan dapat dimaksudkan sebagai kemampuan organisasi  untuk  memenuhi  atau  melampaui harapan  pelanggan.  Dengan  kata  lain,  kualitas layanan dapat didefinisikan  sebagai  perbedaan antara harapan yang diinginkan pelanggan dan persepsi terhadap layanan. Para pakar berpendapat  bahwa  cara  yang  valid  mengukur kualitas  layanan  adalah  dengan  mengukur perbedaan  antara  layanan  yang  dirasakan  dan layanan yang diharapkan
2.2. Service Quality (ServQual)
(Parasuraman  et  al.,  1985)  mendefinisikan kepuasan  pelanggan  dengan  membandingkan antara persepsi yang diterima dari layanan dan harapan yang diinginkan dari layanan.
(Parasuraman  et  al.,  1985)  mengidentifikasi sepuluh  faktor  utama  yang  menetukan  jasa.
Sepuluh  faktor  tersebut  mencakup  Keandalan (Reliability ),  Daya  Tanggap  ( Responsiveness ), Kompetensi  ( Competence ),  Akses  ( Access ),
Kesopanan ( Courtesy ), Komunikasi
( Communication ),  Kredibilitas  ( Credibility ),
Keamanan ( Security ), Memahami dan Mengetahui  Pelanggan  ( Understanding  and Knowing  the  Customer ),  dan  Bukti  Fisik ( Tangibles ).
Penelitian  pada  kelompok  terfokus,  baik pengguna  maupun  penyedia  layanan,  kembali dilakukan  (Parasuraman  et  al.,  1988).  Hasil penelitian  menunjukkan  terdapat  hubungan yang sangat kuat antara faktor-faktor Communication, Competence, Credibility, Courtesy , dan Security sehingga perlu digabungkan  ke  dalam  satu  dimensi  Jaminan ( Assurance ). Penelitian tersebut juga menemukan hubungan yang sangat kuat antara faktor Access dan  faktor Understanding  and
Knowing  the  Customer yang  kemudian digabungkan menjadi dimensi Empati
( Emphaty ).  Akhirnya,  (Parasuraman  et  al.,
1988)  mengemukakan  lima  dimensi  kualitas jasa  yang  terkenal  sebagai ServQual ( Service Quality ), yaitu:
a. Bukti Fisik ( Tangibles ), merupakan dimensi  kualitas  layanan  yang  berkaitan dengan  fasilitas  fisik,  personil,  peralatan, dan komunikasi.
b. Keandalan ( Reliability ), merupakan dimensi kualitas layanan yang menunjukan kemampuan  memberikan  layanan  secara akurat,  dapat  dipercaya,  andal,  dan bertanggung  jawab  sesuai  dengan  yang dijanjikan.
c. Daya  Tanggap  ( Responsiveness ),  dimensi kualitas  layanan  yang  menggambarkan keinginan membantu pelanggan
bertanggung  jawab  terhadap  kualitas layanan yang diberikan.
d. Jaminan  ( Assurance ),  dimensi  kualitas layanan  yang  meliputi  pengetahuan  dan kesopanan  karyawan;  serta  kemampuan memberikan kepercayaan kepada pelanggan.  Dimensi  ini  merefleksikan kompetensi,  keramahan  pada  pelanggan, dan keamanan operasi suatu perusahaan.
e. Empati  ( Emphaty ),  dimensi  kualitas layanan  yang  menggambarkan  derajat perhatian  yang  diberikan  kepada  setiap pelanggan.  Dimensi  ini  merefleksikan kemampuan memahami perasaan
pelanggan layaknya karyawan sendiri yang mengalami.
Instrumen ServQual berguna untuk menganalisis kesenjangan. Hal ini dikarenakan layanan/jasa  merupakan  sesuatu  yang  tak berwujud ( intangible ). Kesenjangan
komunikasi dan pemahaman yang terjadi antara karyawan  dan  pelanggan  akan  berdampak terhadap persepsi kualitas layanan.

## 2.3. Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy,  juga  dikenal  sebagai  Teori Himpunan  Fuzzy  ( Fuzzy  Set  Theory ),  adalah alat yang dikembangkan oleh peneliti bernama Zadeh dalam sebuah artikel ilmiah yang disebut Himpunan Fuzzy, yang didasarkan pada konsep klasik  himpunan.  Namun,  Logika  Fuzzy berbeda  karena  tidak  bekerja  secara  biner, sehingga  tidak  hanya  menggunakan  nilai minimum  (0)  atau  maksimum  (1)  (Zadeh, 1965).
Pengembangan  Logika  Fuzzy  berusaha untuk  menggambarkan,  secara  terorganisir, elemen-elemen  yang  tidak  jelas  dan  dengan tingkat  inkonsistensi  tertentu,  yaitu  data  yang tidak  akurat.  Dengan  demikian,  Logika  Fuzzy menggunakan rentang numerik yang bervariasi antara  0  dan  1  untuk  mewakili  tingkat  yang berbeda  dalam  skala,  sehingga  mampu membuat model matematika untuk mempelajari fenomena dengan tingkat ketidakpastian tertentu,  tetapi  dengan  cara  yang  tepat (Zimmermann, 1996).
Menurut Ross, Logika Fuzzy dapat digunakan  untuk  berbagai  jenis  aplikasi, dianggap  sebagai  alat  multidisiplin  yang mampu  menghasilkan  kontribusi  di  bidang- bidang  seperti  pemodelan  sistem  non-linear, pemesanan  pola,  manajemen  proses,  serta aplikasi  dengan  data  kualitatif  (Ross,  2004). Aplikasi Logika Fuzzy yang lain adalah untuk memfasilitasi  estimasi  ketidakakuratan  data pemikiran  manusia.  Mengingat  sifatnya  yang subjektif,  Logika  Fuzzy  memiliki  manfaat untuk  dapat  mewakili  ketidakpastian  pikiran manusia, untuk membantu pengambil keputusan  dalam interpretasi dan  penyelesaian masalah yang diteliti (Büyüközkan et al., 2011). Kesederhanaan  konseptual  dan  komputasi menjadikan bilangan fuzzy segitiga (Triangular Fuzzr Number, TFN) sangat umum digunakan dalam aplikasi praktis (Pedrycz, 1994).
Misalkan A = ( a, b, c ) adalah bilangan fuzzy segitiga  seperti  Gambar  2.  Maka,  misalkan
fungsi  keanggotaan  A  adalah f A (x).  Secara khusus, digambarkan seperti di bawah ini.
atau,
dimana L A (x) dan R A (x) adalah  fungsi  kiri dan fungsi kanan dari bilangan fuzzy segitiga A. Sedangkan L A -1 (h) dan R A -1 (h), masing-masing adalah fungsi invers dari fungsi L A (x) dan fungsi R A (x) .
Gambar 2 Bilangan Fuzzy Segitiga A (Liu et al., 2015)

## 2.4. Importance  &  Performance  Analysis
(IPA)
Teknik Importance & Performance Analysis (IPA) pertama kali dikemukakan oleh Martilla &  James  pada  tahun  1977.  Teknik  ini menggunakan  penilaian  responden  terhadap tingkat  kepentingan  berbagai  atribut  yang relevan  dan  tingkat  kinerja  perusahaan ( perceived  performance )  pada  masing-masing atribut tersebut. Nilai rerata tingkat kepentingan atribut  dan  kinerja  perusahaan lalu dianalisis dalam Matriks Kepentingan-Kinerja ( Importance-Performance Matrix ) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3 Kuadran Analisis Kepentingan dan Kinerja (Widarman, 2017)
Berdasarkan  Gambar  3,  dengan  melihat letaknya  dalam  kuadran,  dapat  diketahui atribut-atribut  yang  dapat  direkomendasikan untuk ditingkatkan kinerjanya oleh perusahaan.
a. Kuadran I (Prioritas Utama)
Posisi  kuadran  I  menggambarkan  harapan pelanggan  terhadap  atribut-atribut  kualitas layanan  berada  pada  tingkatan  yang  tinggi, tetapi  pelanggan  merasakan  tingkat  persepsi yang  rendah,  sehingga  pelanggan  menuntut perbaikan  pada  atribut  tersebut.  Perusahaan memberikan perhatian utama terhadap peningkatan  atribut-atribut  yang  berada  dalam kuadran  ini  sehingga  bisa  meraih  kepuasan pelanggan.
b. Kuadran II (Pertahankan Prestasi)
Kuadran II menggambarkan harapan pelanggan  terhadap  berbagai  atribut  kualitas layanan  berada  pada  tingkatan  yang  tinggi. Persepsi yang dirasakan pelanggan juga berada pada  tingkatan  yang  tinggi.  Atribut-atribut kualitas  yang  ada  pada  kuadran  berada  pada kondisi  yang  ideal,  sehingga  perusahaan berkewajiban mempertahankannya.
c. Kuadran III (Prioritas Rendah)
Kuadran  III  menunjukkan  bahwa  harapan pelanggan  terhadap  atribut-atribut  kualitas layanan  kurang  dianggap  penting.  Persepsi pelanggan pun dirasakan berada pada tingkatan yang rendah, sehingga atribut yang berada pada kuadran ini cenderung diabaikan oleh pelanggan.
d. Kuadran IV (Berlebihan)
Kuadran IV menunjukkan bahwa harapan pelanggan  terhadap  atribut-atribut  kualitas layanan  kurang  dianggap  penting,  namun  dari segi persepsi pelanggan merasa sangat puas.
Setiap kuadran dalam Grafik IPA menggambarkan kondisi yang berbeda. Kondisi dikatakan  kurang  baik  jika  seluruh  atribut kualitas terkumpul pada Kuadran I dan Kuadran III. Kondisi dikatakan baik jika seluruh atribut terkumpul  pada  Kuadran  II  dan  Kuadran  IV. Pembuatan  Grafik  IPA  pada  metode Fuzzy- ServQual berdasarkan nilai defuzzyfikasi antara persepsi/kinerja  dan  harapan/kepentingan  dari masing-masing atribut yang ada.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah masyarakat  yang  mengajukan  pendaftaran permohonan  kekayaan  intelektual  pada  bulan Januari  sampai  dengan  Desember  2022  di Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual. Total masyarakat yang telah mengajukan pendaftaran permohonan  kekayaan  intelektual  pada  bulan Januari  sampai  dengan  Desember  2022  di Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Intelektual adalah  256.697  pemohon  (Direktorat  Jenderal Kekayaan  Intelektual,  2022).  Jumlah  sampel minimum  dalam  penelitian  ini  berdasarkan persamaan  Slovin  adalah  sebanyak  99,96106 sampel  dengan  toleransi  sebesar  10%.  Jumlah responden  dalam  penelitian  ini  adalah  138 responden,  sehingga  sudah  memenuhi  jumlah sampel minimum yang disarankan.

## 3.2. Variabel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa variabel  meliputi  bukti  fisik  ( tangibles ), kehandalan ( reliability ), daya tanggap ( responsiveness ),  jaminan  ( assurance ),  dan empati  ( emphaty ).  Seluruh  variabel  tersebut merupakan  variabel  laten,  yaitu  variabel  yang dibentuk  oleh  variabel  terukur  atau  variabel indikator. Variabel indikator tersebut kemudian dijadikan titik tolak untuk menyusun item-item instrumen  yang  dapat  berupa  pertanyaan  atau pernyataan (Sugiyono, 2012).
Variabel  penelitian  ini  menggunakan  5 dimensi yang ditetapkan dalam Servqual di atas dan ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Penelitian Dimensi Atribut Layanan Referensi Tangibles (Bukti Fisik) T1 T2 T3
T4
T5 Penampilan petugas rapi dan bersih Media  informasi  dan komunikasi dalam layanan kekayaan intelektual Tempat pelayanan bersih,  nyaman  dan rapi Fasilitas penunjang tempat pelayanan (tempat  parkir,  toilet, ruang laktasi, mushola, dan lainnya) Peralatan yang digunakan dalam pelayanan mutakhir/modern (Afroj et al.,  2021); (Ocampo et al., 2019) (Afroj et al.,  2021); PermenPA N  No.  14 Tahun 2017 PermenPA N  No.  14 Tahun 2017 (Afroj et al., 2021); PermenPA N  No.  14 Tahun 2017 (Afroj et al.,  2021); PermenPA N  No.  14 Tahun 2017 Reliability (Keandala n) R1 R2 R3
R4
Ketepatan waktu antara  realisasi  dan janji layanan Konsistensi dalam pemberian layanan sejak awal hingga tuntas pelayanan Kemudahan tahapan prosedur layanan ditinjau dari sisi kesederhanaan alur layanan Persyaratan  teknis  dan administratif yang dibutuhkan untuk memperoleh pelayanan sesuai dengan jenis layanan Kesesuaian antara biaya yang PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Afroj et al.,  2021); (Ocampo et al., 2019) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019) PermenPA N  No.  14
Dimensi Atribut Layanan Referensi R6 R7 dikeluarkan dengan biaya  layanan  yang telah ditetapkan Keterjangkauan pelanggan terhadap besaran biaya layanan Kejelasan  wewenang dan  tanggung  jawab petugas dalam penyelenggaraan layanan Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019) Responsiv eness (Daya Tanggap) Re1
Re2 Re3 Re4
Petugas bersedia dalam membantu masyarakat Petugas melayani dengan cepat dan sesuai waktu yang ditetapkan Petugas disiplin dalam memberikan pelayanan Petugas  memberikan informasi tentang prosedur pelayanan secara jelas PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019); (Liu et al., 2015); (Chatzoglo u  et  al., 2013) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019) Assurance (Jaminan) A1 A2
A3
Rasa aman di lingkungan unit penyelenggara layanan Sikap sopan dan keramahan petugas dalam melayani masyarakat Tingkat  pengetahuan petugas dalam menjawab setiap pertanyaan masyarakat (Ocampo et al., 2019) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017;  (Al- Borie & Sheikh Damanhou ri,  2013); (Chatzoglo u  et  al., 2013) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017;  (Liu Dimensi Atribut Layanan Referensi
A4
A5 Kemampuan  petugas dalam  menyelesaikan pelayanan kepada masyarakat Petugas mampu meyakinkan masyarakat bahwa layanan diberikan dengan cara yang benar et al., 2015); (Al- Borie & Sheikh Damanhou ri,  2013); (Chatzoglo u  et  al., 2013) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019); (Liu et al., 2015); (Al- Borie & Sheikh Damanhou ri, 2013) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017;  (Liu et al., 2015); (Chatzoglo u  et  al., 2013) Emphaty (Empati) E1 E2 E3 E4 Perhatian pribadi yang ditunjukan petugas dalam memberikan pelayanan Kesabaran petugas dalam  mendengarkan keluhan masyarakat Masyarakat mudah menyampaikan saran/keluhan  kepada petugas Petugas tidak membedakan masyarakat/melakuka n  diskriminasi  dalam pelaksanaan pelayanan PermenPA N  No.  14 Tahun 2017; (Ocampo et al., 2019); (Liu et al., 2015); (Chatzoglo u  et  al., 2013) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017;  (Liu et al., 2015); (Al- Borie & Sheikh Damanhou ri, 2013) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017;  (Liu et al., 2015); (Al-Borie &  Sheikh Damanhou ri, 2013) PermenPA N  No.  14 Tahun 2017;  (Al-
Borie &
Dimensi Atribut Layanan Referensi E5 E6
Petugas memahami kebutuhan  masyarakat dalam pelayanan Kenyamanan waktu operasional pelayanan Sheikh Damanhou ri, 2013) (Ocampo et al., 2019); (Liu et al., 2015); (Chatzoglo u  et  al., 2013) (Ocampo et al., 2019); (Chatzoglo u  et  al., 2013)
Variabel  penelitian  pada  Tabel  2  terdiri dari  5  dimensi  yang  terdiri  dari  27  atribut (indikator) yang ditentukan berdasarkan observasi  studi  literatur  dan  PermenPAN  No. 14 tahun 2017.

## 3.3. Langkah-Langkah Penelitian
Penggunaan  metode ServQual untuk mengukur kualitas layanan akan menghasilkan data  persepsi  dan  kepentingan.  Data  ini kemudian  dikonversikan  ke  dalam  bilangan fuzzy dan  dilakukan  defuzzyfikasi,  sehingga data yang diperoleh digunakan sebagai level of importance untuk  analisis  grafik Importance Performance  Analysis (IPA). Importance Performance  Analysis yang  dilakukan  akan menghasilkan  atribut–atribut  layanan  yang menjadi prioritas Voice of Customer (VoC).
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Validitas dan Reliabilitas Data

## Kuesioner
Hasil  uji  validitas  kuesioner  formal diperoleh  bahwa  27  butir  atribut  layanan tersebut  secara  keseluruhan  valid  untuk responden berjumlah 138 orang dengan tingkat signifikansi 10% (r tabel = 0,1406) yang artinya r hitung lebih besar dari r tabel.
Demikian pula, uji reliabilitas menunjukkan  hasil  perhitungan  Cronbach’s Alpha > 0,7 yang artinya semua atribut layanan reliabel.  Hasil  uji  validitas  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Tabel 3 Uji Validitas Kuesioner Tingkat Harapan dan Persepsi
Atribu t Harapan Persepsi r hitung Cronbach’s Aplha r hitung Cronbach’s Aplha T1 0,532 0,973 0,666 0,987 T2 0,735 0,972 0,821 0,986 T3 0,798 0,971 0,732 0,987 T4 0,740 0,972 0,750 0,987 T5 0,797 0,971 0,833 0,986 R1 0,774 0,972 0,900 0,986 R2 0,842 0,971 0,879 0,986 R3 0,845 0,971 0,892 0,986 R4 0,705 0,972 0,885 0,986 R5 0,761 0,972 0,842 0,986 R6 0,682 0,972 0,813 0,986 R7 0,798 0,971 0,880 0,986 Re1 0,872 0,971 0,930 0,986 Re2 0,793 0,971 0,877 0,986 Re3 0,810 0,971 0,891 0,986 Re4 0,769 0,972 0,906 0,986 A1 0,716 0,972 0,861 0,986 A2 0,806 0,971 0,876 0,986 A3 0,880 0,971 0,902 0,986 A4 0,843 0,971 0,914 0,986 A5 0,890 0,971 0,884 0,986 E1 0,541 0,974 0,850 0,986 E2 0,766 0,972 0,866 0,986 E3 0,787 0,971 0,896 0,986 E4 0,770 0,972 0,906 0,986 E5 0,837 0,971 0,950 0,986 E6 0,786 0,971 0,873 0,986 Sumber: Hasil olah data melalui software SPSS, 2023
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas  dapat dikatakan  bahwa  seluruh  atribut  layanan tersebut valid karena r hitung > r tabel.
Selanjutnya, hasil uji reliabilitas ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Uji Reliabilitas Kuesioner Tingkat Harapan dan Persepsi Tingkat N Responden Cronbach’s Alpha Jumlah atribut Harapan 138 0,973 27 Persepsi 138 0,987 27 Sumber: Hasil olah data melalui software SPSS, 2023 Tabel  4  di  atas  menunjukan  bahwa seluruh  atribut  layanan  dari  penelitian  ini reliabel karena nilai cronbach’s alpha > 0,7.
4.2. Pengukuran Fuzzy-ServQual
Setelah diperoleh data tingkat harapan dan persepsi dari setiap atribut layanan berdasarkan hasil  responden,  maka  langkah  selanjutnya
adalah melakukan koversi nilai skala ke dalam Fuzzy  Number  dari  harapan  dan  persepsi responden  terhadap  masing-masing  atribut layanan  kekayaan  intelektual.  Setelah  nilai komposisi dari masing–masing atribut diperoleh,  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  proses defuzzyfikasi .  Langkah  ini dilakukan untuk mengubah nilai fuzzy menjadi nilai  tunggal crisp (nyata)  sehingga  diketahui gap antara tingkat harapan dan tingkat persepsi. Hasil fiuzzyfikasi dan defuzzyfikasi yang menghasilkan gap untuk setiap atribut layanan kekayaan intelektual dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Fuzzyfikasi pada

## Tingkat Harapan dan Persepsi
Fuzzyfikasi
No. Atribut TFN Harapan TFN Persepsi a b c a b c
T1 2,688 3,464 3,812 2,565 3,333 3,783 T2 2,841 3,623 3,855 2,174 2,957 3,529 T3 2,877 3,659 3,833 2,500 3,268 3,754 T4 2,775 3,558 3,841 2,283 3,065 3,638 T5 2,812 3,594 3,855 2,188 2,971 3,572 R1 2,870 3,652 3,862 2,094 2,877 3,464 R2 2,833 3,616 3,841 2,065 2,848 3,464 R3 2,870 3,652 3,855 2,174 2,957 3,522 R4 2,812 3,594 3,833 2,239 3,022 3,594 R5 2,703 3,486 3,804 2,167 2,949 3,529 R6 2,674 3,449 3,797 2,174 2,949 3,536 R7 2,790 3,572 3,826 2,123 2,906 3,471 Re1 2,826 3,609 3,848 2,181 2,964 3,551 Re2 2,877 3,659 3,862 2,065 2,833 3,406 Re3 2,848 3,623 3,841 2,101 2,877 3,464 Re4 2,891 3,674 3,870 2,167 2,942 3,500 A1 2,790 3,572 3,862 2,297 3,080 3,630 A2 2,826 3,601 3,841 2,254 3,036 3,601 A3 2,819 3,594 3,826 2,188 2,957 3,514 A4 2,862 3,645 3,848 2,138 2,920 3,514 A5 2,819 3,594 3,833 2,210 2,986 3,543 E1 2,645 3,413 3,768 2,094 2,870 3,457 E2 2,775 3,558 3,826 2,174 2,949 3,529 E3 2,746 3,529 3,819 2,109 2,891 3,471 E4 2,899 3,681 3,855 2,297 3,072 3,601
E5 2,783 3,565 3,819 2,203 2,986 3,522 E6 2,783 3,558 3,826 2,297 3,080 3,601
Sumber: Hasil olah data, 2023
Hasil  dari fuzzyfikasi ini  kemudian dilakukan defuzzyfikasi untuk menentukan gap dari  setiap  atribut  layanan  yang  ada.  Hasil perhitungan defuzzyfikasi dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Defuzzyfikasi pada Tingkat Harapan dan Persepsi No. Atribut Defuzzyfikasi Harapan Persepsi Gap/Indikator T1 3,357 3,254 -0,103 T2 3,486 2,904 -0,582 T3 3,507 3,197 -0,310 T4 3,433 3,013 -0,420 T5 3,464 2,926 -0,538 R1 3,509 2,828 -0,681 R2 3,476 2,806 -0,670 R3 3,507 2,902 -0,605 R4 3,458 2,969 -0,489 R5 3,370 2,899 -0,471 R6 3,342 2,902 -0,440 R7 3,440 2,851 -0,589 Re1 3,473 2,915 -0,558 Re2 3,514 2,784 -0,730 Re3 3,484 2,830 -0,654 Re4 3,527 2,888 -0,639 A1 3,449 3,022 -0,428 A2 3,467 2,982 -0,486 A3 3,458 2,904 -0,554 A4 3,500 2,873 -0,627 A5 3,460 2,931 -0,529 E1 3,310 2,822 -0,487 E2 3,429 2,900 -0,529 E3 3,406 2,841 -0,565 E4 3,529 3,011 -0,518 E5 3,433 2,924 -0,509 E6 3,431 3,014 -0,417
Sumber: Hasil olah data, 2023
Tabel  6  menunjukan  hasil  defuzzyfikasi dari  setiap  atribut  layanan.  Rata-rata  gap  dari setiap dimensi disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Gap Dimensi Servqual Dimensi Rata-rata Gap Persepsi Harapan Tangibles 3,059 3,449 -0,391 Reliability 2,880 3,443 -0,564 Responsiveness 2,854 3,500 -0,645 Assurance 2,942 3,467 -0,525 Emphaty 2,919 3,423 -0,504
Tabel di atas menunjukkan bahwa dimensi yang  memiliki  rata-rata  gap  terbesar  adalah dimensi Responsiveness (Daya  Tanggap) dengan nilai gap  -0,645. Lebih lanjut, dimensi dengan gap terbesar secara berturut-turut adalah Reliability (Keandalan)  dengan  nilai  gap  - 0,564, Assurance (Jaminan) dengan nilai gap - 0,525, Emphaty (Empati)  dengan  nilai  gap  -
0,504, dan Tangibles (Bukti Fisik) dengan nilai gap -0,391.

## 3.1. Importance Performance Analysis
Berdasarkan hasil penilaian tingkat kepentingan dan hasil penilaian tingkat persepsi terhadap  layanan  kekayaan  intelektual,  maka akan  dihasilkan  suatu  perhitungan  mengenai tingkat  kesesuaian  antara  tingkat  kepentingan dan  tingkat  kinerja  dari  pelaksanaan  layanan. Tingkat  kesesuaian  adalah  hasil  perbandingan skor kinerja (pelayanan) dengan skor kepentingan.  Tingkat  kesesuaian  inilah  yang menentukan  urutan  prioritas  peningkatan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan pengguna layanan.
Gambar 8. Diagram Importance Performance Analysis Sumber: Hasil olah data melalui software SPSS, 2023 Gambar  8  merupakan  diagram Importance Performance  Analysis yang  merupakan diagram  kartesius,  terbentuk  dari  perpotongan
antara rata-rata skor harapan (garis horisontal) dan rata-rata skor persepsi (garis vertikal).
Berdasarkan pemetaan dari diagram Importance  Performance  Analysis diketahui terdapat  11  atribut  layanan  yang  berada pada kuadran  I  yaitu  atribut  R1,  R2,  R3,  R7,  Re1, Re2, Re3, Re4, A3, A4, E3.. Skor kinerja dan skor  kepentingan  dari  setiap  atribut  layanan yang  berada  pada  Kuadran  1  diuraikan  dalam Tabel 8.

## Tabel 8. Atribut Layanan Kekayaan Intelektual
yang Berada pada Kuadran I Kode Atribut Layanan Kinerja Kepentingan Gap R1 Ketepatan waktu antara realisasi dan janji layanan 3,254 4,042 -0,788 R2 Konsistensi dalam pemberian layanan sejak awal hingga tuntas pelayanan 2,904 3,607 -0,703 R3 Kemudahan tahapan prosedur layanan ditinjau dari sisi kesederhan aan alur layanan 3,197 4,016 -0,819
R7 Kejelasan wewenang dan tanggung jawab petugas dalam penyelengg araan layanan 3,013 3,783 -0,770
Re1 Petugas bersedia dalam membantu masyarakat 2,926 3,674 -0,748 Re2 Petugas melayani dengan cepat dan sesuai waktu yang ditetapkan 2,828 3,460 -0,632 Re3 Petugas disiplin 2,806 3,451 -0,645
Kode Atribut Layanan Kinerja Kepentingan Gap dalam memberika n pelayanan Re4 Petugas memberika n informasi tentang prosedur pelayanan secara jelas 2,902 3,620 -0,717 A3 Tingkat pengetahua n petugas dalam menjawab setiap pertanyaan masyarakat 2,969 3,701 -0,732 A4 Kemampua n petugas dalam menyelesai kan pelayanan kepada masyarakat 2,899 3,625 -0,726 E3 Masyarakat mudah menyampai kan saran/keluh an kepada petugas 2,902 3,596 -0,694
Sumber: Hasil olah data, 2023 11  atribut  layanan  di  atas yang  akan menjadi prioritas perbaikan dalam meningkatkan  layanan  di  lingkungan Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual.

## 5. KESIMPULAN
Pengolahan dan analisis data terhadap 27 atribut  kualitas  layanan  yang  diberikan Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Intelektual menunjukkan  bahwa  dimensi  kualitas  yang memiliki rata-rata gap terbesar adalah dimensi Responsiveness (Daya  Tanggap)  dengan  nilai gap  -0,645.  Lebih  lanjut,  dimensi  dengan  gap terbesar secara berturut-turut adalah Reliability (Keandalan) dengan nilai gap -0,564,
Assurance (Jaminan)  dengan  nilai  gap  -0,525, Emphaty (Empati) dengan nilai gap -0,504, dan
Tangibles (Bukti Fisik) dengan nilai gap -0,391.
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  aspek perbaikan yang dapat diusulkan untuk menjadi prioritas dalam meningkatkan kualitas layanan yang  diberikan  oleh  Direktorat  Jenderal Kekayaan Intelektual adalah dimensi
Responsiveness (Daya Tanggap) dengan indikator penilaian berupa: (a) ketepatan waktu antara  realisasi  dan  janji  layanan;  (b) konsistensi  dalam  pemberian  layanan  sejak awal  hingga  tuntas  pelayanan;  (c)  kemudahan tahapan  prosedur  layanan  ditinjau  dari  sisi kesederhanaan  alur  layanan;  (d)  kejelasan wewenang dan tanggung jawab petugas dalam penyelenggaraan layanan.
Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan  menggunakan tools lanjutan  untuk merekomendasikan  proses  perbaikan  yang dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  kualias layanan  kekayaan  intelektual  sesuai  dengan indikator  penilaian  di  atas.  Selain  itu, pengembangan  penelitian  selanjutnya  dapat menambahkan  beberapa  indikator  dimensi Servqual yang sesuai dengan situasi dan kondisi penelitian di masa yang akan datang.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Afroj, S., Hanif, F., Hossain, M. Bin, Fuad, N.,
Islam,  I.,  Sharmin,  N.,  &  Siddiq,  F. (2021).  Assessing  the  municipal  service quality of residential neighborhoods based on  SERVQUAL,  AHP  and  Citizen’s Score Card: A case study of Dhaka North City  Corporation  area,  Bangladesh. Journal  of  Urban  Management , 10 (3), 179–191.
https://doi.org/10.1016/j.jum.2021.03.001 Al-Borie, H. M., & Sheikh Damanhouri, A. M.
(2013).  Patients’  satisfaction  of  service quality in Saudi hospitals: a SERVQUAL analysis. International Journal of Health Care  Quality  Assurance , 26 (1),  20–30. https://doi.org/10.1108/09526861311288 613
Apriansyah,  N.  (2020).  Analisis  Layanan
Publik Permohonan Pendaftaran Kekayaan  Intelektual. Jurnal  Ilmiah Kebijakan Hukum , 14 (1), 125.
https://doi.org/10.30641/kebijakan.2020. v14.125-140
Azevedo,  M.  L.,  Afonso,  Ó.,  &  Silva,  S.  T.
(2014). Endogenous growth and intellectual property rights: A north-south modeling proposal. Economic Modelling ,
38 ,
112–120. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.1 2.021
Breitwieser,  A.,  &  Foster,  N.  (2012). Intellectual  Property  Rights,  Innovation and  Technology  Transfer:  A  Survey.
Working Papers , 88 (June).
Büyüközkan,  G.,  Çifçi,  G.,  &  Güleryüz,  S.
(2011).  Strategic  analysis  of  healthcare service  quality  using  fuzzy  AHP methodology. Expert  Systems  with
Applications , 38 (8), 9407–9424. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.01.10 3
Chatzoglou, P., Chatzoudes, D., Vraimaki, E., & Diamantidis, A. (2013). Service quality in  the  public  sector:  The  case  of  the Citizen’s  Service  Centers  (CSCs)  of Greece. International Journal of Productivity and Performance Management , 62 (6), 583–605.
https://doi.org/10.1108/IJPPM-12-2012-
0140
Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Intelektual.
(2020). Laporan  Tahunan  DJKI  2020 . https://dgip.go.id/unduhan/download/lapo ran-tahunan-djki-2020-26-2020
Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Intelektual.
(2022). Laporan  Tahunan  Direktorat Jenderal  Kekayaan  Intelektual  Tahun 2022 .
https://dgip.go.id/unduhan/download/lapo ran-tahunan-2022-26-2022
Hayati,  D.  (2022). Analisis  Indeks  Kepuasan Masyarakat  terhadap  Pelayanan  Publik pada Aplikasi Loket Virtual di Direktorat Jenderal  Kekayaan  Inelektual .  Mercu Buana.
ICC  Commission  on  Intellectual  Property.
(2011). Intellectual
Property:
Powerhouse for Innovation and Economic Growth . Jazuli,  A.  (2018).  Penyelesaian  Permohonan Pendaftaran Paten dalam Rangka Peningkatan  Pelayanan  Publik. Jurnal
Ilmiah  Kebijakan  Hukum , 12 (3),  243. https://doi.org/10.30641/kebijakan.2018. v12.243-257
Liu, R., Cui, L., Zeng, G., Wu, H., Wang, C., Yan, S., & Yan, B. (2015). Applying the fuzzy  SERVQUAL  method  to  measure the  service  quality  in  certification  & inspection industry. Applied Soft Computing  Journal , 26 ,  508–512. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2014.10.01 4
Ocampo, L., Alinsub, J., Casul, R. A., Enquig,
G., Luar, M., Panuncillon, N., Bongo, M.,
&  Ocampo,  C.  O. (2019). Public service quality evaluation with SERVQUAL and
AHP-TOPSIS:  A  case  of  Philippine government  agencies. Socio-Economic Planning Sciences , 68 .
https://doi.org/10.1016/j.seps.2017.12.00
2
Ocean  Tomo.  (2020).  Ocean  Tomo  Intangible Asset  Market  Value  Study. OCEAN TOMO  Intellectual  Capital  Equity ,  1–4. https://www.oceantomo.com/intangible- asset-market-value-study/
Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1988). SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of  service  quality. Journal  of  Retailing , 64 (1), 12–40.
Parasuraman, A., Zeithmal, V. A., & Berru, L.
L. (1985). A conceptual model of service quality  and  its  implications  for  future research. Journal of Marketing , 49 . Pedrycz, W. (1994). Why triangular membership  functions? Fuzzy  Sets  and Systems , 64 (1), 21–30. https://doi.org/10.1016/0165- 0114(94)90003-5
Ross,  T.  J.  (2004). Fuzzy  Logic  with Engineering Applications . Wiley. Safari,  A.  (2017).  Worldwide  venture  capital, intellectual property rights, and innovation. Industrial  and  Corporate
Change , 26 (3), 485–515.
https://doi.org/10.1093/icc/dtw035 Schneider,  P.  H.  (2005).  International  trade, economic growth and intellectual property rights:  A  panel  data  study  of  developed and  developing  countries. Journal  of Development Economics , 78 (2), 529–547. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2004.09 .001
Smarzynska  Javorcik,  B.  (2004).  The composition  of foreign  direct  investment and  protection  of  intellectual  property rights: Evidence from transition economies. European  Economic  Review ,
48 (1),
39–62. https://doi.org/10.1016/S0014- 2921(02)00257-X Sugiyono. (2012). Metode Penelitian
Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Alfabeta. United  States  Trade  Representative.  (2018). 2018 Special 301 Report . United  States  Trade  Representative.  (2019). 2019 Special 301 Report .
United  States  Trade  Representative.  (2020).
2020 Special 301 Report .
United  States  Trade  Representative.  (2021).
2021 Special 301 Report . United  States  Trade  Representative.  (2022). Special  301 .  United  States  Trade Representative. https://ustr.gov/issue- areas/intellectual-property/special-301 Widarman,  A.  (2017). Usulan  Rancangan Peningkatan  Kualitas  Pelayanan  dalam Penyelenggaraan  Pendidikan  dengan Pendekatan  Model  Integrasi  Servqual, Kano dan QFD .
World  Intellectual  Property  Organization. (2018). WIPO IP Facts and Figures 2017 . World  Intellectual  Property  Organization. (2019). WIPO IP Facts and Figures 2018 . World  Intellectual  Property  Organization. (2020). WIPO IP Facts and Figures 2019 . World  Intellectual  Property  Organization. (2021). WIPO IP Facts and Figures 2020 . World  Intellectual  Property  Organization. (2022). WIPO IP Facts and Figures 2021 . Zadeh,  L.  A.  (1965).  Fuzzy  sets. Information
and Control , 8 (3), 338–353.
https://doi.org/10.1016/S0019- 9958(65)90241-X Zeithaml, V. A., Parasuraman, A., & Berry, L.
L. (1990). Delivering Quality Service. In
Journal  of  Quality  Assurance  in Hospitality & Tourism (Vol. 6, Issues 1– 2). The Free Press. Zimmermann,  H.  J.  (1996). Fuzzy  Set  theory and  Its  Application .  Kluwer  Academic
Publishers.