ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP JASA TERMINAL PENUMPANG PADA PELABUHAN GRESIK
Bibliographic record
Abstract
Pulau Bawean adalah sebuah pulau yang terletak di kota gresik. salah satu kesulitan yang dialami oleh masyarakat bawean sendiri dalam mengakses kota gresik. dimana jarak antara bawean dengan kota gresik adalah 120 kilometer dan hanya dapat ditempuh melalui jalur laut atau udara. Mahalnya biaya transportasi udara membuat warga Bawean memilih menggunakan transportasi laut untuk berwisata ke kota gresik.Dari latar belakang yang ada maka penulis melakukan penelitian. Analisis kepuasan pelanggan terhadap pelayanan terminal penumpang di pelabuhan gresik. dalam penelitian ini menggunakan metode survey pelanggan terminal gresik menggunakan Importance Performance Analysis.Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data primer yaitu data yang diperoleh dari lapangan secara langsung dengan menggunakan kuesioner dan data sekunder yaitu data berupa SOP Terminal Penumpang, Jadwal Keberangkatan dan Jadwal Produksi Tiket Angkutan.Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah 100 responden bahwa salah satu faktor yang menurut responden menjadi prioritas utama untuk perbaikan cepat karena tidak memuaskan, dan faktor tersebut dianggap sangat penting bagi penumpang yaitu petugas selalu waspada terhadap segala kemungkinan saat penumpang turun dengan tingkat kesesuaian kinerja dan kepentingan 72,73% (bobot kepentingan = 429 dan bobot tingkat kinerja = 312) Sedangkan salah satu faktor yang perlu dipertahankan karena pelaksanaannya sudah tepat yaitu: kemampuan petugas menyiapkan parkir area dan ruang tunggu penumpang dalam kondisi sakit (Ambulance) Dengan tingkat kinerja dan kepentingan 92,51% (tingkat kepentingan = 414 dan bobot tingkat kinerja = 383).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".