ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP PELAYANAN JASA SURAT KILAT KHUSUS (SKH) PADA PT. POS INDONESIA (PERSERO) BATAM
Notice bibliographique
Résumé
Salah satu tantangan terbesar PT. Pos Indonesia (Persero) Batam adalah menciptakan dan mempertahankan kepuasan pelanggan, oleh karena itu perusahaan harus memperhatikan kepuasan pelanggan agar dapat menarik dan mempertahankan pelanggan. Menurut Tjiptono (2000:146), kepuasan atau ketidakpuasan pelanggan adalah respon pelanggan terhadap evaluasi ketidaksesuaian atau diskonfirmasi yang dirasakan antara harapan sebelumnya (atau norma kinerja lainnya) dan kinerja aktual produk yang dirasakan setelah pemakaiannya. Dari data-data yang diperoleh pada PT. Pos Indonesia (Persero) Batam di bulan September sampai bulan Desember tahun 2014, jumlah keluhan pelanggan Surat Kilat Khusus (SKH) mengalami peningkatan. Berdasarkan permasalahan tersebut perlu dilakukan pengukuran kepuasan untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan serta mengetahui faktorfaktor penyebab ketidakpuasan pelanggan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Importance and Performance Analysis (IPA) dan Customer Satisfaction Index (CSI). Berdasarkan hasil pengukuran yang telah dilakukan diketahui bahwa tingkat kepuasan pelanggan sebesar 0,67 (67,20%) dimana nilai tersebut berada pada tingkat kepuasan pelanggan interval 0,66 - 0,80 (kategori puas) dan Atribut yang tingkat pelaksanaannya masih belum memuaskan pelanggan yaitu petugas memberikan perhatian penuh kepada pelanggan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».