Analisa Performansi Dan Peramalan Call Center PT.INDOSAT, Tbk dengan Menggunakan Formula Erlang C

Transkripsi

1 Analisa Performansi Dan Peramalan Call Center PT.INDOSAT, Tbk dengan Menggunakan Formula Erlang C Oleh: Rara Karismawati NRP Pembimbing: Mike Yuliana, ST, MT NIP Reni Soelistijorini, B.ENG,MT NIP

2 Content Latar belakang Latar belakang Tujuan Tujuan Perumusan dan Batasan masalah Perumusan dan Batasan masalah Tehnologi yang digunakan Parameter Penentu Performansi Perancangan Sistem Sistem Pengujian Sistem Sistem Kesimpulan 2

3 LATAR BELAKANG Call center merupakan hal terpenting bagi suatu perusahaan. Banyaknya panggilan yang masuk pada Call center dapat mengakibatkan antrian pada sistem. Pengolahan data untuk performance call center yang dikerjakan secara manual dengan microsoft excel. Perhitungan performansi yang bertujuan untuk mengetahui kinerja Call Centre PT,INDOSAT, Tbk 3

4 TUJUAN 4 Menganalisa bagaimana kinerja Call Center PT.Indosat, Tbk yang ditinjau dari beberapa perhitungan performansi yaitu rata-rata traffic sebagai penentu jam sibuk, probabilitas delay (P>0), rata-rata delay setiap panggilan yang masuk, perhitungan jumlah agent yang ideal, serta perhitungan Service Level (SL). Meramalkan data traffic Call Center PT.INDOSAT, Tbk pada periode setahun kedepan.

5 RUMUSAN MASALAH 5 Call center merupakan hal terpenting bagi suatu perusahaan. Banyaknya panggilan yang masuk pada Call center dapat mengakibatkan antrian pada sistem. Diperlukan peramalan data trafik mendatang untuk mengantisipasi jumlah agent yang akan disediakan. Pengolahan data untuk performance call center yang dikerjakan secara manual dengan microsoft excel.

6 BATASAN MASALAH Data traffic yang digunakan adalah data yang didapat dari Call Center PT.Indosat, Tbk periode tahun Metode yang digunakan untuk menentukan Probabilitas waktu tunggu pelanggan adalah Formula Erlang C. Menggunakan database berbasis MySQL yang digunakan untuk menyimpan data traffic harian. Metode yang digunakan untuk memprediksi traffic adalah ARIMA (1,0,1). 6

7 Parameter penentu Performansi Call Center (1) Perhitungan Rata-rata Traffic Harian Data traffic yang akan dirata-rata terdiri dari beberapa parameter yaitu call offered, call answer, call abandoned, dan call disconnected. Dari data call offered dapat diketahui jam sibuk pada suatu waktu tertentu. Perhitungan Service Level Untuk mendapatkan nilai SL ini menggunakan rumus sebagai berikut: 7

8 Parameter penentu Performansi Call Center (2) Perhitungan Jumlah Agent Untuk menghitung jumlah agent minimum menggunakan rumus: Perhitungan Delay Untuk perhitungan delay ini dilakukan dengan menggunakan dua perhitungan yaitu perhitungan probabilitas delay (P>0) dan rata-rata delay setiap panggilan (T`). Metode yang digunakan untuk menghitung nilai probabilitas delay adalah Formula Erlang C. 8

9 Formula erlang c Distribusi Erlang C digunakan untuk menentukan dimensi common- equipment dimana panggilan yang datang lebih dulu akan dilayani lebih dulu (first-in first-out /FIFO) berdasarkan antrian. Dimana : P(>0) = Probability dari delay lebih besar nol N = Jumlah server pada full-availability group A = Trafik yang ditawarkan pada group dalam Erlang Sedangkan untuk nilai rata-rata delay setiap panggilan didapatkan dengan menggunakan rumus berikut ini : 9

10 ARIMA (p,d,q) (1) Model time series yang non stasioner disebut proses autoregressive integrated movinga average atau ARIMA (p,d,q) yang merupakan gabungan model AR (p) dan MA (q) dengan differencing non musiman orde d. ARIMA (1,0,1) dinyatakan sebagai berikut: 500 Time Series Plot of C atau AR(1) MA(1) C Index p (B) adalah koefisien komponen AR non musiman dengan orde p θ q ( B ) adalah koefisien komponen MA non musiman dengan orde q d B ) pembedaan tak musiman dengan orde pembedaan tak musiman d ( 1

11 ARIMA (1,0,1) (2) IdentifikasiAutocorrelation(ACF) Mengetahui nilai ordo pada MA (Moving Average) dengan melakukan plot nilai ACF. Autocorrelation Autocorrelation Function for C1 (with 5% significance limits for the autocorrelations) ACF MA(1) Lag Identifikasi Partial Autocorrelation (PACF) Identifikasi plot PACF ini digunakan untuk mengetahui nilai AR (Autoregressive). Partial Autocorrelation Partial Autocorrelation Function for C1 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) PACF AR(1) Lag

12 12 PERANCANGAN SISTEM

13 DATABASE database M3 yang bernama M3 yang terdiri Menggunakan satu database yang bernama M3 yang terdiri dari 4 buah tabel yaitu tabel CallAnswer, CallOffered, CallDisconnected, dan CallAbandoned 13

14 14 ANALISA TRAFFIC (1)

15 ANALISA TRAFFIC (2) 15 Contoh Output Perhitungan Rata-rata Call Offered Januari 2008

16 ANALISA performansi 2008 Bulan Call Offered Call Answer (%) Answer Jam Sibuk Service Level (%) Agent Actual Agent Minimum Handling Time Januari % :03: Februari % :03: Maret % :03: April % :03: Mei % :03: Juni % :03: Juli % :03: Agustus % :03: September % :03: Oktober % :03: November % :03: Desember % :02: P >0 (%) T (s)

17 ANALISA performansi 2009 Bulan Jam Sibuk Call Offered Call Answer (%) Answer Service Level (%) Agent Actual Agent Minimum Handling Time P >0 (%) T (s) Januari % :03: Februari % :02: Maret % :02: April % :02: Mei % :02: Juni % :02: Juli % :03: Agustus % :02: September % :02: Oktober % :02: November % :02: Desember % :02:

18 AnAlisA peramalan call offered 2010 (1) Bulan Jam Jan Feb Mar Bulan Jam Jan Feb Maret April Mei Juni Juli Agt Sept Okt Nov Des April Mei Juni Juli Agt Sept Okt Nov Des Call Offered Januari

19 AnAlisA peramalan call offered 2010 (2) Bulan Jam Jan Feb Call Offered Februari 2010 Maret Bulan Jam Jan April Mei Juni Juli Agt Sept Okt Nov Des Feb Maret April Mei Juni Juli Agt Sept Okt Nov Des

20 AnAlisA peramalan Agent 2010 Bulan Jam Jan Feb Bulan Maret April Mei Juni Juli Agt Sept Jam Jan Feb Maret April Mei Juni Juli Agt Okt Nov Des Sept Okt Nov Des

21 kesimpulan 21 Hasil rata-rata untuk nilai call answer memenuhi standarisasi yaitu 95% dari nilai call offered. Dari perhitungan performansi yang ditinjau dari probabilitas delay (P>0), dapat diketahui bahwa call centre PT.INDOSAT,Tbk pada tahun 2009 lebih baik daripada tahun Hal ini dapat dinyatakan dengan hasil probabilitas delay (P>0) tahun 2008 sebesar 14.6% sedangkan tahun 2009 sebesar 4.001% Dari data call offered yang didapatkan oleh hasil peramalan, dapat diketahui jam sibuk pada tahun 2010 terjadi sekitar pukul dan jumlah minimum agent yang dibutuhkan dari hasil perhitungan sebesar ±21 Agent.