PENINGKATAN KAPABILITAS PROSES PELAYANA RUMAH MAKAN CEPAT SAJI DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI

PENINGKATAN KAPABILITAS PROSES PELAYANA RUMAH MAKAN CEPAT SAJI DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI Yanika Judika Sihotang1, Isti Surjandari Prajitno 2 Departemen Teknik Industri, Universitas Indonesia, Depok 16424 Tel: (021) 78888805. Fax: (021) 78885656 Email: [email protected], [email protected] Abstract This research aims to obtain an process capability of services in Solaria Restaurant and to obtain significant factor that affected process capability by using simulation. Process capability in services is the development of a methodology to convert perceived performance into real performance. The measurement of process capability in services is Service Capability Index (SCI). Simulation of Solaria Restaurant is developed by using Promodel software. Promodel is an windows basic software to simulate and analyze an real system. Promodel is proposed to simulate an discrete event system such as services in Solaria. The result expected from this research is an scenario model of Solaria services that can enhance the Service Capability Index (SCI) in Solaria. Keywords: Service Capability Index (SCI), restaurant, promodel simulation. Abstrak Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh nilai kapabilitas proses pelayanan Solaria dan memperoleh faktor yang signifikan mempengaruhi kapabilitas proses pelayanan Solaria dengan menggunakan simulasi. Kapabilitas proses pada jasa adalah pengembangan sebuah metodologi yang mengubah perceived performance ke dalam real performance. Ukuran dari kapabilitas proses pada jasa disebut Indeks Kapabilitas Jasa (Service Capability Index). Simulasi dilakukan dengan menggunakan software Promodel. Promodel adalah sebuah software simulasi berbasis windows yang digunakan untuk mensimulasikan dan menganalisis suatu sistem. Promodel cocok untuk mensimulasikan sistem kejadian diskrit seperti proses pelayanan Solaria. Hasil yang diharapkan oleh peneliti adalah berupa skenario simulasi pelayanan Solaria yang akan meningkatkan nilai SCI (Service Capability Index) di Solaria. Kata Kunci: Indeks kapabilitas proses jasa, rumah makan cepat saji, simulasi promodel.

1. Pendahuluan Dalam era globalisasi ini, gaya hidup modern dengan tingkat fleksibilitas yang tinggi membuat kecenderungan masyarakat untuk makan di luar rumah semakin meningkat.. Berdasarkan data dari Kementrian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif dari tahun 2007 hingga 2011, bisnis rumah makan berskala menengah dan besar di Indonesia terus mengalami

Peningkatan kapabilitas…, Yanika Judika Sihotang, FT UI, 2013

peningkatan di atas 7%. Salah satu bisnis rumah makan yang mengalami pertumbuhan adalah bisnis rumah makan cepat saji. Berdasarkan data dari Euromonitor International, penjualan makanan cepat saji di Indonesia naik 15 persen menjadi USD 1,54 miliar pada tahun 2011. Semakin diterimanya rumah makan cepat saji oleh masyarakat membuat persaingan antar rumah makan cepat saji semakin meningkat. Menunggu merupakan faktor yang krusial bagi konsumen dalam menilai kualitas pelayanan jasa. Menunggu didefinisikan sebagai sesuatu yang membuat frustasi, menjengkelkan, mengganggu, menyia-nyiakan waktu, dan mengeluarkan biaya. Kehidupan yang serba cepat dan praktis membuat mereka tidak menginginkan waktu mereka terbuang karena menunggu. Kondisi zaman yang semakin sibuk membuat orang-orang sangat menghargai dan memberikan nilai yang tinggi terhadap waktu. Oleh karena itu, ekspektasi masyarakat ketika memilih untuk makan di rumah makan cepat saji adalah pelayanan yang cepat dan tidak membuat mereka menunggu lama. Waktu menunggu mempengaruhi penilaian pelanggan akan pelayanan yang mereka terima. Semakin lama pelanggan menunggu, maka semakin rendah kualitas pelayanan yang mereka terima (Taylor, 1994) dan semakin pelanggan tidak puas (Davis & Vollman, 1990). Salah satu rumah makan cepat saji yang ada di Indonesia adalah Solaria. Terdapat banyak pelanggan Solaria yang mengeluh karena mereka menunggu pesanan cukup lama. Oleh karena itu, dalam penelitian ini perlu diperoleh nilai kapabilitas proses pelayanan Solaria dan faktor yang mempengaruhinya. Melalui kedua hal tersebut dapat diberikan saran-saran untuk meningkatkan kapabilitas proses pelayanan Solaria.

2. Dasar Teori Pengukuran kualitas pada industri jasa dapat dilakukan melalui Statistical Process Control (SPC) atau teknik sejenisnya. Parasuraman et al., (1988) dan Kotler (1997) mendefinisikan kualitas layanan sebagai suatu bentuk penilaian konsumen terhadap tingkat layanan yang diterima, dengan kata lain kualitas berdasarkan atas persepsi konsumen. Salah satu prinsip SPC yang dapat diterapkan dalam jasa adalah pengembangan Kapabilitas Proses. Kapabilitas proses dapat mengkualifikasi seberapa baik proses dapat menghasilkan produk yang capable dalam jangka waktu tertentu. Dua indikasi yang menunjukkan kapabilitas proses yaitu Cp dan Cpk. Namun pengukuran kedua indikasi ini tidak tepat jika dilakukan pada proses pelayanan jasa. Sifat jasa yang intagible membuat interaksi antara pelanggan dengan ukuran sistem lebih sulit


dibandingkan dengan interaksi pelanggan dengan produk (Gambar 1). Kinerja jasa seringkali berbeda di antara pekerja, di antara pemakai dan dari waktu ke waktu (Zeithaml et al, 1990).

Gambar 1. Interaksi pelanggan pada produk dan jasa

Salah satu pendekatan kualitas jasa adalah SERVQUAL (Service Quality) yang dikembangkan oleh Parasuman, Zeithaml, dan Berry dalam serangkaian penelitian mereka. SERVQUAL menghasilkan suatu metode pengukuran jasa berdasarkan perbandingan antara persepsi pelanggan atas layanan yang mereka terima (perceived service) dengan layanan yang diharapkan (expected service).. Harapan (expected service) dibagi menjadi dua, yaitu desired service dan adequate service. Desired service adalah tingkat pelayanan yang diinginkan oleh pelanggan, yaitu perpaduan antara apa yang diyakini pelanggan dapat (can be) dan seharusnya diterima (should be). Adequate service adalah tingkat minimum dari suatu pelayanan yang masih dapat diterima oleh pelanggan. Area antara desired service dan adequate service disebut sebagai zona toleransi, area dimana pelanggan mengenali dan berkeinginan untuk menerima variasi tersebut.

Zone of Tolerance Increased Dissactisfaction

Increased Satisfaction Adequate Service

Desired Service

Service Performance Gambar 2. Zona Toleransi


Kinerja jasa yang berada di bawah zona toleransi akan memberikan ketidakpuasan bagi pelanggan dan menurunkan kesetiaan mereka. Sedangkan kinerja yang berada di atas zona toleransi akan memberikan kepuasan bagi pelanggan dan meningkatkan kesetiaan mereka. Tiga kategori dari karakteristik kualitas yaitu nominal is the best, higher the better dan lower the better. Asumsi pertama adalah level kinerja yang berada dalam zona toleransi tidak diterima berbeda oleh konsumen. Zona toleransi berada di antara Lower Limit of Tolerance Zone (LLTZ) yang menunjukkan Adequate Service and Upper Limit of Tolerance Zone (ULTZ) yang menunjukkan Desired Service.

Gambar 3. Spesifikasi jasa

Asumsi kedua adalah kinerja pelayanan jasa terdistribusi secara normal, dimana berada di antara µ-3,5σ and µ+3,5σ. Fungsi distribusi dapat dituliskan sebagai:

(1)

ULTZ dan LLTZ kemudian diubah kedalam unit yang sama dengan kinerja proses. Pengukuran dapat dilakukan melalui skala yang diubah ke dalam pengukuran fisik, yang merepresentasikan real performance. Oleh karena itu, harus terdapat kesesuaian antara pengukuran internal (berdasarkan data kinerja operasional) dan pengukuran eksternal (berdasarkan perspektif konsumen). Pengukuran eksternal seperti: Adequate Service (LLTZ), Desired Service (ULTZ), and Perceived Performance dapat diperoleh dari konsumen melalui skala Likert. Pengumpulan data ini dapat dilakukan melalui pembagian kuesioner


menggunakan format tiga kolom oleh Parasuraman et al (1994). Service Capability Index menunjukkan bagaimana proses dapat memenuhi ekspektasi pelanggan. Maka, Service Capability Index (SCI) untuk karakteristik jasa “lower the better” adalah:

!"# =

LLTZ − µ + 3,5σ │ULTZ − LLTZ│

dimana µ adalah kinerja rata-rata dan σ adaah standar deviasi dari kinerja tersebut. Penjelasan mengenai nilai SCI adalah: •

Nilai SCI yang positif menunjukkan bahwa kinerja proses berada di atas adequate service.

•

Nilai SCI di atas 1 menunjukkan bahwa seluruh proses berada di atas desired service.

•

Nilai SCI yang negatif menunjukkan bahwa kinerja proses berada di bawah adequate service.

•

Nilai SCI yang berada antara 0 dan 1 menunjukkan kinerja berada dalam “safety margin”. 3. Methodologi Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah lama waktu pelanggan menunggu

makanan dan kuesioner mengenai tingkat kepuasan pelanggan berdasarkan waktu pelayanan. Waktu menunggu dimulai setelah pelanggan membayar pesanan hingga pelanggan menerima pesanannya. Format kuesioner yang diberikan kepada pelanggan mengikuti format tiga kolom oleh Parasuraman, dengan menggunakan skala Likert 1-7. Kuesioner ini diberikan secara langsung kepada responden setelah menerima makanan yang dipesan. Responden yang diberikan kuesioner hanya responden yang diobservasi oleh peneliti. Berdasarkan time-study yang pernah dilakukan oleh pihak Solaria, lama waktu koki dalam memasak kelima jenis makanan tersebut adalah: menu nasi goreng dengan lama waktu 4 menit, menu spesial dengan lama waktu 10 menit, menu mie dengan lama waktu 6 menit, menu paket dengan lama waktu 8 menit, menu lain dengan lama waktu 7 menit. Setelah data dikumpulkan, kemudian dilakukan perhitungan nilai Service Capability Index (SCI) untuk setiap jenis makanan. Kemudian dilakukan analisis sensitivitas menggunakan simulasi. Salah satu software simulasi untuk kejadian diskrit adalah Promodel.


Promodel memberikan kombinasi yang baik dalam pemakaian, fleksibilitas dan permodelan suatu sistem nyata agar tampak lebih realistik

4. Hasil dan Diskusi a. Nilai SCI proses pelayanan untuk pesanan nasi goreng. Nilai LCL dan UCL untuk waktu menunggu nasi goreng adalah 5,18 menit dan 16,82 menit. Melalui kuesioner yang dibagikan kepada pelanggan yang memesan nasi goreng, maka nilai rata-rata AS sebesar 3,84, DS sebesar 5,18, dan nilai PS sebesar 3,6 dengan standar deviasi sebesar 0,83. Rata-rata waktu pelanggan menunggu pesanan nasi goreng adalah sebesar 11 menit dengan standar deviasi sebesar 1,94. ! ! ≤ 3,84 = Φ 0,29 = 0,61

Time to serving customer's order

! ! ≤ 5,18 = Φ 1,91 = 0,97

Average of adequate service level/ (percentile %)

Average of desired service level/ (percentile %)

Average of perceived service level/ standard deviation

3,84/ (61,4 %)

5,18 (97,1 %)

3,6 / 0,83

Waiting time for an order Mean > Standard Deviation >

11 1,94

Gambar 4. Evaluasi pelanggan atas waktu menunggu dan kinerja pelayanan untuk nasi goreng. Φ-1 (1-0,61) = Φ-1 (0,38) = -0,3 −0,3 = AS

AS − 11,0 1,94

= 10,42 menit

Φ-1(1-0,97) = Φ-1 (0,03) = -1,9 −1,9 = DS

DS − 11,0 1,94

= 7,31 menit


Zona toleransi konsumen dalam menunggu pesanan nasi goreng berada antara nilai AS yaitu 10.71 menit dan DS yaitu 7.61 menit.

AS − µ + 3,5σ IDS − ASI 10,42 − (11,0 + 3.5 x 1,94) SCI = I7,31 − 10,42I

SCI =

SCI = -2,3


b. Nilai SCI proses pelayanan untuk pesanan menu spesial.

Waiting time for an order Mean > 11,67 Standard Deviation >




4,02 (61,4 %)

5,26 (95,0 %)

3,76 / 0,91

2,43

Gambar 5. Evaluasi pelanggan atas waktu menunggu dan kinerja pelayanan untuk menu spesial. Zona toleransi konsumen dalam menunggu pesanan menu spesial berada antara nilai AS yaitu 11.84 menit dan DS yaitu 6.63 menit. Nilai SCI yang diperoleh adalah sebesar -1.8


c. Nilai SCI proses pelayanan untuk pesanan menu mie.

Waiting time for an order Mean >




4,05/ (59,8 %)

5,09 (94,4 %)

3,85 / 0,78

10,23 Standard Deviation > 2,13

Gambar 6. Evaluasi pelanggan atas waktu menunggu dan kinerja pelayanan untuk menu mie.


Zona toleransi konsumen dalam menunggu pesanan menu spesial berada antara nilai AS yaitu 9.7 menit dan DS yaitu 6.84 menit. Nilai SCI yang diperoleh adalah sebesar -2.6.


d. Nilai SCI proses pelayanan untuk pesanan menu paket.

Waiting time for an order Mean > 11,67 Standard Deviation >




4,02 (61,4 %)

5,26 (95,0 %)

3,76 / 0,91

2,43

Gambar 7. Evaluasi pelanggan atas waktu menunggu dan kinerja pelayanan untuk menu paket. Zona toleransi konsumen dalam menunggu pesanan menu spesial berada antara nilai AS yaitu 11.3 menit dan DS yaitu 6.61 menit. Nilai SCI yang diperoleh adalah sebesar -1.8.


e. Nilai SCI proses pelayanan untuk pesanan menu lain

Waiting time for an order Mean > Standard Deviation >




4,23/ (64,4 %)

5,13 (97,2 %)

4/ 0,81

11,5 2,57

Gambar 8. Evaluasi pelanggan atas waktu menunggu dan kinerja pelayanan untuk menu lain. Zona toleransi untuk pelanggan menunggu pesanan menu lain berada di antara AS yaitu 10.78 menit and DS yaitu 7.95 menit. Nilai SCI adalah sebesar -3,4.

Semua nilai SCI yang negatif menunjukkan bahwa proses pelayanan Solaria belum capable atau belum memenuhi spesifikasi yang diharapkan. Oleh karena itu, perlu diketahui


faktor-faktor yang menyebabkan nilai SCI setiap jenis makanan bernilai negatif. Nilai SCI proses pelayanan Solaria dipengaruhi oleh rata-rata dari lama menunggu pelanggan dan nilai standar deviasinya. Nilai SCI masih bernilai negatif, meskipun nilai menunggu rata-rata telah dikurangi hingga berada dalam zona toleransi. Dimana semakin besar nilai standar deviasi, semakin kecil nilai SCI yang diperoleh. Cara mengurangi kedua nilai ini dapat dilakukan dengan terlebih dahulu memeriksa proses mana yang signifikan mempengaruhi nilai tersebut. Berdasarkan hasil observasi, proses yang signifikan mempengaruhi lama waktu pelanggan menunggu makanan adalah ketika makanan berada di area dapur.

Kitchen Cooking the order (by 3 chefs)

Employee/ Equipment 1

“Finishing touch” the order (by 1 garnish)

Employee/ Equipment n

Pay

Get the order

Waiting Time

Gambar 9. Proses ketika pelanggan menunggu pesanan. Hal ini disebabkan oleh kurangnya tenaga kerja untuk mengerjakan kedua proses tersebut, dimana jumlah koki yang memasak sebanyak 3 orang dan jumlah pelayan yang menghias makanan sebanyak 1 orang. Makanan seringkali menumpuk di meja masak dan juga di meja penghiasan makanan. Kurangnya jumlah pelayan di area dapur menyebabkan bervariasinya durasi makanan tiba di meja pelanggan. Terjadi perbedaan yang signifikan waktu pelayanan pada jam-jam sibuk dengan jam-jam biasa. Setelah mengumpulkan data internal dan data eksternal, peneliti melakukan simulasi pelayanan Solaria dengan menggunakan Promodel. Melalui simulasi, dilakukan analisis sensitivitas dengan melakukan perubahan-perubahan pada jumlah koki dan jumlah penghias makanan. Setelah melakukan pengukuran nilai SCI untuk kelima jenis makanan, peneliti membuat simulasi pelayanan Solaria

dengan Promodel. Melalui simulasi ini, dilakukan


analisis sensitivitas dengan melakukan perubahan-perubahan pada jumlah koki dan penghias makanan. Melalui perubahan ini, diharapkan waktu pelayanan Solaria dapat berkurang sehingga waktu pelanggan menunggu pesanan juga berkurang. Validasi dan Verifikasi Model Verifikasi dilakukan dengan memeriksa kode model dan menggunakan fasilitas trace. Sedangkan validasi dilakukan dengan membandingkan model dengan sistem nyata. Validasi dilakukan dengan membandingkan nilai waktu menunggu minimum, maksimum, dan ratarata serta standar deviasi pelayanan Solaria dengan model, seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:

Tabel 1. Validasi Model Kejadian Nyata

Model

6 menit

6,02 menit

21 menit

21,74 menit

11,5 menit

10,78 menit

3,01

4,1

Waktu menunggu minimum Waktu menunggu maksimum Rata-rata waktu menunggu Standar deviasi

Analisis Senstivitas menggunakan Simulasi Perubahan yang dilakukan dalam analisis sensitivitas ini adalah perubahan jumlah koki dan penghias makanan. Tujuannya adalah untuk memperoleh perubahan optimal yang akan menjadi saran peningkatan nilai SCI Solaria. Hasill yang diperoleh adalah sebagai berikut: A. Penambahan jumlah koki. •

Penambahan 1 orang koki dapat mengurangi rata-rata waktu tunggu pelanggan sebesar 21% dan standar deviasi sebesar 40%.


•


•


•

Penambahan 4 orang koki dapat mengurangi rata-rata waktu tunggu pelanggan sebesar 27 % dan standar deviasi sebesar 45%. 50% 45% 40%

40%

42%

45%

43%

35% 30% 25%

21%

24%

25%

27% Waktu menunggu rata-‐rata

20% 15% 10% 5% 0% 1

2

3

4

Penambahan Jumlah Koki

Gambar 9. Grafik penambahan setiap koki

B. Penambahan jumlah penghias makanan. •

Penambahan 1 orang penghias makanan dapat mengurangi rata-rata waktu tunggu pelanggan sebesar 16% dan standar deviasi sebesar 31%.

•

Penambahan 2-5 orang penghias makanan memiliki pengaruh yang sama, yaitu dapat mengurangi rata-rata waktu tunggu pelanggan sebesar 19% dan standar deviasi sebesar 38%.


38%

40% 35%

38%

38%

31%

30% 25% 20%

16%

19%

19%

19%

15%

Waktu menunggu rata-‐rata Standar deviasi

10% 5% 0% 1 2 3 4 Penambahan Jumlah Penghias Makanan

Gambar 10. Grafik penambahan setiap 1 orang penghias makanan

C. Penambahan jumlah koki dan dan jumlah penghias •

Penambahan 1 orang koki dan 1 orang penghias makanan dapat mengurangi ratarata waktu tunggu pelanggan sebesar 33% dan standar deviasi sebesar 62%.

•


•


•

Penambahan 2 orang koki dan 2 orang penghias makanan dapat mengurangi ratarata waktu tunggu pelanggan sebesar 35% dan standar deviasi sebesar 69%


Kombinasi perubahan jumlah koki dan penghias makanan 80% 70% 60%

63%

62%

66%

69%

50% 40%

33%

35%

33%

35%

Waktu menunggu rata-‐rata

30%

Standar deviasi

20% 10% 0% 1

2

3

4

Jenis Kombinasi

Gambar 11. Grafik penambahan koki dan penghias makanan

Melalui model simulasi, nilai SCI berada di atas 0 jika terjadi penambahan koki dan penghias makanan masing masing minimal sebanyak 1 orang. Efektifitas penambahan dapat ditentukan melalui utilisasi koki dan penghias makanan yang terdapat dalam simulasi model. Utilisasi yang paling baik ditunjukkan oleh kombinasi penambahan masing-masing 1 koki dan 1 orang penghias makanan. Maka perubahan yang disarankan untuk meningkatkan nilai SCI supaya berada di atas nilai 0 adalah melalui penambahan koki dan penghias makanan masing-masing sebanyak 1 orang. Tabel 1. Nilai SCI setiap jenis makanan melalui penambahan 1 koki dan 1 penghias makanan Nasi

Menu

Mie

Menu Paket

Menu

Goreng

Spesial

Stdev

0,74

0,97

0,81

0,92

0,98

µ

7,37

8,35

6,85

7,82

7,71

SCI

0,15

0,31

0,31

0,35

0,10

Lain


Kesimpulan Nilai SCI pelayanan Solaria untuk krlima makanan bernilai negatif, menunjukkan bahwa proses pelayanan Solaria belum capable. Berdasarkan analisis peningkatan nilai kapabilitas proses pada jasa melalui simulasi, dapat disimpulkan bahwa nilai SCI (Service Capability Index) secara signifikan dipengaruhi oleh nilai standar deviasi dari proses yang ada. Untuk meningkatkan nilai SCI, perlu dihasilkan proses yang merata dan berada dalam rentang zona toleransinya. Peningkatan nilai SCI Solaria yang optimal dapat dilakukan dengan menambah koki dan penghias makanan masing-masing sebanyak 1 orang.


Referensi 1. Josée Bloemer, Ko de Ruyter, Martin Wetzels, (1999) "Linking perceived service quality and service loyalty: a multi-dimensional perspective", European Journal of Marketing, Volume.33, pp.1082 – 1106 2. Kettinger, LeeSou, (2005) “Zones of Tolerance: Alternative Scales for Measuring Information Systems Service”, MIS Quarterly, Volume. 29, pp.60-623. 3. Liljander, Veronica; Strandvik, Tore (1993), “Estimating Zones of Tolerance in Perceived Service Quality, ”International Journal of Service Industry Management, Volume. 4, p 6-28. 4. Parasuraman, A., Zeithaml, V.A and Berry, L.L. (1994), “Alternative scales for measuring service quality: a comparative assessment based upon psychometric and diagnostic criteria”, Journal of Retailing, Volume.70, pp.201-30. 5. Parasuraman, A., Zeithaml, V.A and Berry, L.L. (1994), “SERVQUAL: A MultipleItem Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality” Journal of retailing, pp. 12 - 40. 6. Rogério Puga-Leal, Zulema Lopes Pereira, (2007) "Process capability in services”, International Journal of Quality & Reliability Management, Volume. 24, pp.800 – 812 7. Teas K.R. (1994) “Expectation as A Comparison Standard in Measuring Service Quality: An Assessment of Reassessment”,Journal of Marketing, pp.132-139.


PENINGKATAN KAPABILITAS PROSES PELAYANA RUMAH MAKAN CEPAT SAJI DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI

Recommend Documents