Text

Analisis Pengaruh Karakteristik Layanan Terhadap Evaluasi Kualitas Layanan Pada KRL Commuter Line Jabodetabek Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation

---

ABSTRAK
KRL Commuter Line adalah satu jenis alat transportasi yang bersifat massal, murah dan
bebas macet. Proyeksi pertumbuhan penumpang KRL menunjukan jumlah penumpang KRL
akan tumbuh hingga mencapai 1,2 juta penumpang per hari pada tahun 2019. Kondisi ini
menjadi bukti tingginya minat masyarakat menggunakan KRL. Akan tetapi, perkembangan
KRL yang pesat ini tidak diimbangi dengan adanya kualitas layanan yang baik. Salah satu
strategi yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas layanan adalah dengan
memperbaiki karakteristik layanan berdasarkan penilaian rangking kepentingan
karakteristik layanan oleh penumpang. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali rangking
kepentingan karakteristik layanan pada KRL menggunakan Backpropagation dan metode
Kepentingan Relatif, seperti Connection Weight, Improved Stepwise (i), Improved Stepwise
(ii). Dalam penelitian ini juga diusulkan metode kepentingan relatif baru yang selanjutnya
diberi nama Improved Stepwise (iii). Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur
Backpropagation terbaik untuk mengenali data kuisioner didapat pada saat menggunakan 1
hidden layer, 20000 epochs, nilai error rate adaah 0,01 dan kombinasi parameter yang
digunakan adalah jumlah hidden neuron 3, laju perubahan adalah 0,1 yang menghasilkan
nilai MSE sebesar 0,026593. Hasil penelitian rangking karakteristik layanan terdapat 7
karakteristik layanan yang mempunyai pengaruh paling besar terhadap kualitas layanan.
Ketujuh karakteristik layanan tersebut adalah harga tiket, kebersihan daerah sepanjang rel
KRL Commuter Line, ketersediaan fasilitas toilet di stasiun, kecepatan petugas menanggapi
penumpang, pengetahuan petugas akan informasi KRL Commuter Line, ketersediaan
penunjuk waktu (jam) di stasiun, sikap petugas stasiun.
Kata Kunci : Transportasi Publik, KRL Commuter Line, Kualitas Layanan,
Backpropagation, Connection Weight, Improved Stepwise (i), Improved
Stepwise (ii), Improved Stepwise (iii)

ABSTRACT
KRL Commuter Line is a public transportation that is mass, cheap, and jam-free. The growth
prediction of KRL passenger shows the number of passengers will increase through 1.2
million passengers per day in 2019. This condition gives a proof that there is a high public
interest in using KRL. However, the rapid development of KRL Commuter Line is not
followed by a good service quality. One strategy to increase the service quality is by
improving the service characteristics based on importance ranking of these service
characteristics according to the KRL passenger judgments. Therefore, the aim of this study
is to identify the importance ranking of KRL service quality using Backpropagation and
relative importance methods, i.e. Connection Weight, Improved Stepwise (i), and Improved
Stepwise (ii). In this study, we also propose a new relative importance method, namely
Improved Stepwise (iii) which modify the previous Improve Stepwise using standard
deviation. The results showed that the best architecture of Backpropagation to recognize the
questionnaire data was obtained when using one hidden layer, 20000 epochs, 0,01 as error
rate as well as the used parameters are 3 hidden neurons and 0,1 as learning rate. This
architecture produced MSE value is by about 0,026593. Whereas, the results of the relative
importance ranking were 7 KRL service characteristics that give the highest impact on the
service quality. Those characteristics were ticket price, cleanliness of the area along the KRL
Commuter Line tracks, toilet availability in the station, responsiveness of KRL officers to
the passenger's need, comprehension of KRL officers about information of KRL Commuter
Line, clock availability in the station, and the attitude of station officer.
Kata Kunci : Public Transportation, KRL Commuter Line, Service Quality,
Backpropagation, Connection Weight, Improved Stepwise (i), Improved
Stepwise (ii), Improved Stepwise (iii)

---

Ketersediaan

302F15IV

006.32 CIT a

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

ILMU KOMPUTER/INFORMATIKA

No. Panggil

006.32 CIT a

Penerbit

: ., 2015

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

895

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Metodologi Research.

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Kriswara Citra

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar