OPTIMALISASI JADWAL KUNJUNGAN EKSEKUTIF PEMASARAN DENGAN GOAL PROGRAMMING Abstrak Oleh : Sintha Yuli Puspandari 1206 100 054 Dosen Pembimbing : Drs. Sulistiyo, M.T Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2010 Penjadwalan tenaga kerja termasuk penjadwalan kunjungan eksekutif pemasaran adalah salah satu upaya perusahaan dalam meningkatkan produktifitas. Dalam hal ini akan dipertimbangkan permasalahan penjadwalan kunjungan eksekutif pemasaran di suatu perusahaan, dimana perusahaan menjual produk mereka kepada konsumen melalui penyalur atau konsumen langsung dan penyalur ini menyebar di berbagai daerah. Perusahaan menugaskan eksekutif pemasaran untuk membuat jadwal kunjungan pada periode perencanaan dengan memperhatikan interval waktu kunjungan berdasarkan transaksi bisnis dengan penyalur atau pelanggan dalam kaitannya dengan mutu pelayanan yang baik kepada pelanggan. Pada Tugas Akhir ini dianalisis mengenai jadwal kunjungan eksekutif pemasaran dengan menggunakan metode goal programming. Hasil yang telah didapatkan menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode non preemptive menghasilkan jadwal kunjungan eksekutif pemasaran yang paling optimal karena jumlah penyimpangannya paling minimum. Kata kunci : goal programming, kunjungan eksekutif pemasaran, preemptive dan non preemptive. 1. Pendahuluan Pemanfaatan tenaga kerja dengan efisien adalah kunci utama dalam perusahaan untuk meningkatkan produktifitas. Oleh karena itu, banyak usaha yang dikhususkan untuk menangani berbagai permasalahan tentang penjadwalan tenaga kerja. Dalam hal ini akan dipertimbangkan permasalahan penjadwalan kunjungan eksekutif pemasaran di suatu perusahaan. Dimana perusahaan menjual produk mereka kepada konsumen melalui penyalur atau konsumen langsung dan penyalur ini menyebar di berbagai daerah. Dari perusahaan menugaskan eksekutif pemasaran untuk membuat jadwal kunjungan pada periode perencanaan dengan memperhatikan interval waktu kunjungan berdasarkan transaksi bisnis dengan penyalur atau pelanggan dalam kaitannya dengan mutu pelayanan yang baik kepada pelanggan. Pada Tugas Akhir ini, digunakan metode goal programming untuk meminimalkan penyimpangan yang dilakukan oleh eksekutif pemasaran dalam kunjungan ke pelanggan. Dari metode tersebut dipilih salah satu yang mempunyai penyimpangan yang minimum terjadi 1
sehingga didapatlah jadwal kunjungan eksekutif pemasaran yang paling optimal. 2. Pelanggan Pelanggan adalah semua orang yang menuntut perusahaan untuk memenuhi standar mutu tertentu, karenanya akan memberikan pengaruh kinerja perusahaan. Terdapat tiga jenis pelanggan dalam suatu perusahaan, antara lain : a. Pelanggan internal adalah orang yang berada didalam organisasi (perusahaan) yang memiliki pengaruh pada kinerja pekerjaan perusahaan. b. Pelanggan antara adalah mereka yang bertindak sebagai perantara, bukan sebagai pemakai akhir produk. c. Pelanggan eksternal adalah pembeli atau pemakai akhir produk, atau yang sering disebut sebagai pelanggan nyata. Kepuasan pelanggan adalah salah satu prioritas utama yang ingin dicapai suatu perusahaan. Kepuasan pelanggan dapat diwujudkan dengan : a. Memenuhi kebutuhan dasar pelanggan. b. Memenuhi harapan pelanggan dengan cara yang dapat membuat mereka mereka akan kembali lagi. c. Melakukan lebih dari apa yang diharapkan pelanggan. 3. Permasalahan Penjadwalan Melaksanakan pekerjaan secara efektif dan efisien agar tujuan tercapai adalah hal yang diinginkan oleh semua manajemen perusahaan. Masalah penjadwalan tenaga kerja memiliki karakteristik yang spesifik, antara lain kebutuhan karyawan yang berfluktuasi, kapasitas tenaga kerja yang tidak bisa disimpan, dan faktor kenyamanan pelanggan. Berbagai permasalahan pasti akan dihadapi setiap perusahaan dalam membuat jadwal untuk memenuhi semua kebutuhan pelanggan sesuai dengan jumlah pekerja yang ada. Terlebih lagi jika dalam suatu organisasi atau perusahaan mempunyai jumlah pelanggan yang sangat banyak, waktu untuk mengunjungi pelanggan dalam hal pengiriman produk sangat terbatas. Namun, tidak kalah pentingnya jika jumlah pekerja sangat terbatas, jumlah waktu yang terbatas sedangkan jumlah pelanggan sangat banyak. Masalah yang dapat timbul adalah bagaimana mengatur sumber daya manusia yang sedikit agar beban kerja masing-masing pekerja dapat berimbang, sehingga fisik dari pekerja itu tidak terkuras dan pelayanan yang diberikan ke pelanggannya optimal. Contoh nyata yang dapat diambil pada kasus ini adalah penjadwalan kunjungan dari salah satu eksekutif pemasaran suatu perusahaan ke pelanggan. Banyaknya jumlah pelanggan yang membutuhkan pelayanan pengiriman produk sangat kontras dengan jumlah eksekutif pemasaran yang ada di perusahaan tersebut. Hal ini mengakibatkan pihak perusahaan perlu melakukan pengaturan jadwal yang efisien untuk setiap eksekutif pemasaran agar semua pelanggan dapat terlayani dengan baik. 4. Penjadwalan eksekutif pemasaran Masalah penjadwalan tenaga kerja telah dipelajari selama bertahun-tahun sebagai konstribusi suatu perusahaan dalam peningkatan kinerja keseluruhan sistem dalam hal kualitas pelayanan kepada pelanggan. Masalah penjadwalan ini memerlukan alokasi tenaga kerja dan waktu penempatan. Masalah penjadwalan kunjungan eksekutif pemasaran dapat dianggap sebagai bagian dari Traveling Salesman Problem (TSP), dimana seorang salesman mengunjungi tempat-tempat yang 2
telah ditentukan di berbagai kota yang telah berada dalam daftar kunjungan, sehingga jarak kunjungannya minimum. Maka dari penjadwalan kunjungan eksekutif pemasaran tinggal memasukkan kendala yang melibatkan pentingnya pelanggan, maksimum dan minimum kunjungan yang dilakukan oleh eksekutif pemasaran. 5. Goal Programming Goal Programming (GP) merupakan pengembangan Linear Programming (LP). Goal Programming diperkenalkan oleh Charnes dan Cooper (1961). Karena penyimpangan-penyimpangan dari tujuantujuan itu diminimumkan, sebuah goal programming dapat menangani aneka ragam tujuan dengan dimensi atau satuan ukuran yang berbeda. Tujuan-tujuan yang saling bentrok juga dapat diselesaikan. Jika terdapat banyak tujuan, prioritas atau urutan ordinalnya dapat ditentukan, dan proses penyelesaian goal programming itu akan berjalan sedemikian rupa sehingga tujuantujuan dengan prioritas tertinggi sedekat mungkin sebelum memikirkan tujuan-tujuan dengan prioritas lebih rendah. Jika linear programming berusaha mengidentifikasi solusi optimum dari suatu himpunan solusi layak, goal programming mencari titik yang paling memuaskan dari sebuah persoalan dengan beberapa tujuan. Goal Programming merupakan teknik optimasi dari beberapa tujuan yang dikembangkan dari pemrograman linier dalam riset operasi. Menurut Jian-Bo (1999), tujuan optimasi multiobjektif adalah untuk mengembangkan perbandingan solusi optimal untuk mencapai semua tujuan sebesar mungkin. Sehingga semua tujuan yang telah ditentukan akan tecapai seoptimal mungkin. Menurut Mario T. Tabucanon (1988) bahwa goal programming adalah suatu metode yang memerlukan informasi untuk menyelesaikan keputusan permasalahan multiobjektif. Di dalam goal programming yang menjadi prioritas adalah meminimisasi variable penyimpangan daripada mengoptimalkan kriteria tujuan. Pendekatan dasar dari goal programming yaitu untuk menerapkan suatu tujuan yang dinyatakan dengan angka tertentu untuk setiap tujuan, merumuskan suatu fungsi tujuan untuk setiap tujuan, serta mencari penyelesaian yang meminimumkan jumlah penyimpangan-penyimpangan dari fungsi tujuan masing-masing (Hillier dan Lieberman, 1990). 5.1. Model Umum Goal Programming Min Dengan kendala :,, dan, Keterangan: variabel keputusan menyatakan jumlah dari variabel keputusan. fungsi tujuan. fungsi dari variabel-variabel deviasi yang berkaitan dengan tujuan / pada tingkat prioritas ke. variable deviasi yang menunjukkan kemungkinan penyim-pangan positif dari nilai kanan (Right Hand Side values=rhs.) variable deviasi yang menunjukkan kemungkinan penyim- pangan negatif dari nilai kanan (Right Hand Side values=rhs.) dan adalah banyaknya kendala tujuan dalam model. 3
dan menunjukkan banyaknya tujuan dalam model. 5.2. Kendala yang terkait dalam Goal Programming Kendala yang terlibat dalam model Goal Programming dikelompokkan menjadi dua, yaitu: a. Kendala tambahan Kendala tambahan adalah kendala yang dapat dilanggar jika diperlukan, namun pelanggarannya sebisa mungkin minimal terjadi. b. Kendala utama Kendala utama adalah kendala yang tidak dapat dilanggar. 5.3. Metode Goal programming Dalam menyelesaikan permasalahan goal programming (GP) terdapat dua metode. Kedua metode sama-sama menggabungkan tujuan yang banyak menjadi tujuan tunggal dimana cara penyelesaiannya berbeda dan belum tentu menghasilkan solusi yang sama untuk permasalahan yang sama. Kedua metode tersebut adalah : a. Metode Preemptive Pada metode preemptive, pembuat keputusan harus membuat prioritas (rangking) terhadap tujuan yang ingin dicapai sesuai dengan tingkat kepentingan masing-masing tujuan. Misalkan diberikan n tujuan dan pada tujuan ke-i diberikan fungsi sebagai berikut : Selanjutnya fungsi tujuan dari permasalahan ditulis sebagai berikut : Parameter, merupakan variabel yang diminimalkan nilainya. b. Metode Non Preemptive Pada metode ini masing-masing koefisien di fungsi tujuan dapat diberikan bobot yang berbeda-beda sesuai dengan kepentingan. Misalkan dalam model Goal Programming terdapat n tujuan dan pada tujuan ke-i diberikan fungsi sebagai berikut : Bentuk kombinasi dari fungsi tujuan dengan metode pembobotan adalah : Parameter dari, merupakan bobot positif yang mencerminkan preferensi dari pembuat keputusan terhadap kepentingan relatif dari masing-masing tujuan. Tujuan yang paling penting mempunyai nilai bobot yang paling besar. Parameter, merupakan variabel yang diminimalkan nilainya. 6. Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh pada bulan Januari 2010, berupa data sekunder yang berasal dari Primarasa Food Industry 7. Analisis dan Pembahasan Notasi-notasi : eksekutif pemasaran mengunjungi pelanggan ke pada hari ke. jenis pelanggan,. jenis hari,. jenis kelas pelanggan,. interval waktu kunjungan yang berurutan oleh eksekutif pemasaran dalam melakukan kunjungan pada pelanggan kelas. jumlah hari aktif kerja eksekutif pemasaran dalam satu bulan. jumlah kunjungan eksekutif pemasaran pada pelanggan kelas dalam satu bulan. jumlah pelanggan pada kelas. hari libur perusahaan, hari libur untuk pelanggan, dan hari kunjungan ke kepala kantor. jumlah minimum pelanggan yang harus dikunjungi eksekutif pemasaran setiap hari. 4
jumlah maksimum pelanggan yang harus dikunjungi eksekutif pemasaran setiap hari. deviasi negative menunjukan kekurangan kunjungan eksekutif pemasaran pada pelanggan ke hari ke dari interval waktu kunjungan yang ditetapkan. deviasi positif menunjukkan kelebihan kunjungan eksekutif pemasaran pada pelanggan ke hari ke dari interval waktu kunjungan yang ditetapkan. 7.1 Permasalahan Permasalahan yang akan diselesaikan pada tugas akhir ini meliputi proses penjadwalan kunjungan seorang eksekutif pemasaran ke pelanggan dari dua kecamatan di Kediri, dimana dalam membuat jadwal harus memperhatikan setiap peraturanperaturan yang ada di Primarasa Food Industry. Peraturan yang ada diformulasikan kedalam bentuk kendala-kendala model. Dari seorang eksekutif pemasaran telah mengunjungi pelanggan yang berjumlah 32 pelanggan tetap yang terdapat dalam dua kecamatan yang akan dijadwalkan selama 31 hari (bulan Januari 2010). Berdasarkan data yang diperoleh dari Primarasa Food Industry, terdapat pembagian 3 kelas jenis pelanggan sesuai dengan jumlah kunjungan eksekutif pemasaran. Dengan jumlah kunjungan yang berbeda-beda, hari-hari dimana eksekutif pemasaran tidak melakukan kunjungan (hari libur perusahaan, hari libur pelanggan, dan hari kunjungan kepala kantor), serta adanya interval waktu kunjungan yang telah dihitung, maka dengan metode goal programming akan didapat jadwal kunjungan eksekutif pemasaran yang optimal. Dari peraturan-peraturan yang ada, hampir tidak mungkin ditemukan solusi fisibel yang benar-benar optimal. Untuk mempermudah menyelesaikan permasalahan, kendala-kendala model dibagi kedalam dua jenis yaitu kendala tambahan dan kendala utama. Seperti yang sudah dibahas sebelumnya, kendala tambahan adalah kendala yang sewaktu-waktu dapat dilanggar namun sebisa mungkin pelanggarannya minimal, sedangkan kendala utama adalah kendala yang mutlak tidak boleh dilanggar. Tujuan utama dari penjadwalan adalah memperoleh jadwal yang memenuhi seluruh kendala pada kendala utama dan meminimalkan setiap pelanggaran terhadap kendala tambahan. Semakin minimal pelanggaran terhadap kendala tambahan, maka jadwal yang dihasilkan akan semakin optimal. 7.2 Analisis Data Dari data yang di peroleh dari Primarasa Food Industry selama Januari 2010 dilakukan analisis data sebagai berikut : 1. Pembagian jenis pelanggan Berdasarkan peraturan dari Primarasa Food Industry, pelanggan dibagi dalam tiga kelas sesuai dengan jumlah kunjungan eksekutif pemasaran. a. Kelas A Pelanggan yang termasuk kelas A merupakan pelanggan yang jumlah kunjungannya sebanyak 8 kali dalam satu bulan. b. Kelas B Pelanggan yang termasuk kelas B merupakan pelanggan yang jumlah kunjungannya sebanyak 6 kali dalam satu bulan. c. Kelas C Pelanggan yang termasuk kelas C merupakan pelanggan yang jumlah 5
kunjungannya sebanyak 4 kali dalam satu bulan. Pengurutan pelanggan berdasarkan jumlah kunjungan eksekutif pemasaran dalam satu bulan, disajikan pada Tabel 4.1. Tabel 4.1: Pengurutan pelanggan. No. Nama Pelanggan Jumlah Kunjungan Selama satu bulan (kali) Hari Libur Pelanggan 1 Y 8-2 Y 8 4,11,18,25 3 Y 8-4 Z 8-5 Z 8-6 Y 6 6,13,20,27 7 Y 6-8 Y 6-9 Y 6-10 Y 6-11 Z 6-12 Z 6-13 Z 6-14 Z 6-15 Z 6-16 Z 6-17 Z 6-18 Z 6-19 Y 4-20 Y 4-21 Y 4-22 Y 4-23 Y 4-24 Y 4-25 Z 4-26 Z 4-27 Z 4-28 Z 4-29 Z 4-30 Z 4-31 Z 4-32 Z 4 - Y: pelanggan tetap kecamatan Gampengrejo. Z : pelanggan tetap kecamatan Pagu. Kelas A : pelanggan 1 pelanggan 5. Kelas B : pelanggan 6 pelanggan 18. Kelas C : pelanggan 19 pelanggan 32. Dari ketiga jenis pelanggan, jumlah pelanggan secara keseluruhan disajikan pada Tabel 4.2. Tabel 4.2: Jumlah pelanggan dalam satu bulan. Jumlah hari Jumlah pelanggan 31 32 5 13 14 Maka didapat: Terlepas dari pembagian jenis pelanggan, dalam periode perencanaan ini terdapat hari-hari dimana eksekutif pemasaran tidak melaksanakan kunjungan ke pelanggan, meliputi hari libur perusahaan yang terdiri dari hari minggu (3, 10, 17, 24, 31) dan hari libur umum (1), serta hari kunjungan ke kepala kantor (5, 12, 19, 30). 2. Menghitung interval waktu kunjungan eksekutif pemasaran Untuk mengetahui interval waktu kunjungan eksekutif pemasaran ke tiap jenis pelanggan, dapat dicari dengan rumus: a. Kelas A Interval waktu kunjungan pada pelanggan kelas ini adalah sebagai berikut : hari, Didapatkan interval waktu kunjungan selama 2 hari, yang dihitung mulai dari dan akan berkunjung lagi pada. 6
b. dalam membuat K jadwal kunjungan eksekutif elas B pemasaran, yang terdiri dari: Interval waktu kunjungan pada pelanggan kelas ini adalah sebagai berikut : hari, Didapat interval waktu kunjungan selama 3 hari, yang dihitung mulai dari dan akan berkunjung lagi pada. Kelas C Interval waktu kunjungan pada pelanggan kelas ini adalah sebagai berikut : 1. Kendala Tambahan Kendala tambahan adalah kendala yang dapat dilanggar jika diperlukan, namun pelanggarannya sebisa mungkin minimal terjadi. Pada permasalahan ini seorang eksekutif diperbolehkan melakukan kunjungan sehari sebelum interval waktu kunjungan yang ditetapkan ke pelanggan yang sama. Model matematis sebagai berikut: hari, Didapat interval waktu kunjungan selama 5 hari, yang dihitung mulai dari dan akan berkunjung lagi pada. 3. Formulasi model optimalisasi jadwal kunjungan eksekutif pemasaran Untuk mendapatkan formulasi optimalisasi jadwal kunjungan eksekutif pemasaran diperlukan: a. Penetapan variabel keputusan Variabel keputusan yang digunakan dalam model ini didefinisikan sebagai berikut: eksekutif pemasaran mengunjungi pelanggan pada hari. 2. Kendala Utama Kendala utama adalah kendala yang tidak dapat dilanggar. Pada permasalahan ini seorang eksekutif pemasaran melakukan kunjungan sesuai dengan jumlah kunjungan yang diperlukan setiap pelanggan. Model matematis sebagai berikut : Jumlah minimum kunjungan eksekutif pemasaran ke pelanggan per hari telah ditentukan perusahaan sebanyak 25% dari jumlah pelanggan dalam satu bulan. Model matematis sebagai berikut : jenis pelanggan,. jenis hari,. b. Perumusan Fungsi Kendala Tujuan dari kendala-kendala ini adalah untuk mendapatkan penyelesaian optimal yang dapat diimplementasikan Jumlah maksimum kunjungan eksekutif pemasaran ke pelanggan per hari telah ditentukan perusahaan sebanyak 33% dari jumlah pelanggan dalam satu bulan. Model matematis sebagai berikut : 7
Dengan kendala-kendala di atas, jumlah maksimum kunjungan yang dapat dijadwalkan untuk eksekutif pemasaran dalam satu bulan, dapat dirumuskan sebagai berikut: a. Perumusan Fungsi Tujuan Dimaksudkan untuk menghasilkan pemecahan yang optimum dalam arti dapat memenuhi sasaran atau target, dimana fungsi tujuan ini meminimalkan pelanggaran atau penyimpangan yang terjadi dalam kendala tambahan, yang di dapat dari variabel deviasi dari kendala tujuan. Kendala tujuan pada permasalahan ini seorang eksekutif pemasaran melakukan kunjungan ke pelanggan sesuai dengan interval waktu kunjungan yang ditetapkan. Model matematis sebagai berikut : Fungsi tujuan yang dicapai pada permasalah ini adalah jumlah dari variabel deviasi positif dari setiap kelas pelanggan. Model matematis untuk setiap dan sebagai berikut : 4. Penyelesaian dalam metode Goal Programming Dalam menyelesaikan permasalahan ini digunakan dua metode Goal Programming.Kedua metode tersebut adalah: a. Metode Preemptive Pada tahap ini ditentukan urutan tujuan-tujuan, yang biasanya merupakan pernyataan preferensi individu. Prioritas disini didasarkan pada preemptive, yang berarti bahwa prioritas tertinggi akan dicapai terlebih dulu dibandingkan dengan prioritasprioritas yang lebih rendah. Untuk permasalahan ini urutan prioritasnya sebagai berikut : P 1 : terpenuhinya target meminimumkan penyimpangan pada kelas A. P 2 : terpenuhinya target meminimumkan penyimpangan pada kelas B. P 3 : terpenuhinya target meminimumkan penyimpangan pada kelas C. b. Metode Non Preemptive Pada tahap ini dalam pemberian bobot sangatlah subjektif berdasarkan kepentingan dan tujuan paling penting mempunyai nilai bobot yang besar. Untuk permasalahan ini pemberian nilai bobot sebagai berikut : W 1 = 3; nilai bobot untuk terpenuhinya target meminimumkan penyimpangan pada kelas A. W 2 = 2; nilai bobot untuk terpenuhinya target meminimalkan penyimpangan pada kelas B. W 3 =1; nilai bobot untuk terpenuhinya target meminimumkan peyimpangan pada kelas C. 7.3. nalisis Hasil Dari penyelesaian model Goal Programming menggunakan metode Preemptive dan Non Preemptive dengan bantuan software LINDO, kedua metode ini sama-sama menghasilkan jadwal kunjungan eksekutif pemasaran yang optimal dengan jumlah penyimpangan yang berbeda-beda disajikan pada Table 4.3 dan secara lengkap terdapat pada lampiran. 8
eksekutif pemasaran kepada pelanggan yang 1. dibahas dalam M Tugas Akhir ini hanya etode Preemptive mempertimbangkan beberapa kendala yaitu pentingnya pelanggan dan jumlah maksimum serta minimum kunjungan. Untuk penelitian selanjutnya bisa digunakan Traveling Salesman Problem (TSP) dalam menentukan jarak pelanggan yang minimum untuk dilakukan suatu kunjungan. 9. Daftar Pustaka Sesuai dengan pengurutan prioritas pada metode preemptive, hasilnya adalah sebagai berikut : P 1 : terpenuhinya target meminimumkan penyimpangan pada kelas A sebanyak 9 kali. P 2 : terpenuhinya target meminimumkan penyimpangan pada kelas B sebanyak 28 kali. P 3 : terpenuhinya target meminimumkan penyimpangan pada kelas C sebanyak 36 kali. Charnes, A., Cooper, W.W., 1961. Management Models and Industrial Applications of Linear Programming. Wiley, New York. Hilier, Frederick S., dan Gerald J. Lieberman, 1990. Pengantar Riset 2. M etode Non Preemptive Pada metode ini terpenuhinya target untuk meminimumkan kunjungan eksekutif pemasaran pada kelas A sebanyak 12 kali, kelas B sebanyak 24 kali, dan kelas C sebanyak 31 kali. Tabel 4.3 : Hasil optimasi dengan bantuan software LINDO No. Metode Penyimpang an tiap kelas Total penyim A B C pangan 1 Preemptive 9 28 36 73 2 Non preemptive dengan bobot 3,2,1 12 24 31 67 8. Kesimpulan dan Saran Dari kedua metode tersebut dapat disimpulkan bahwa metode non preemptive menghasilkan jumlah penyimpangan yang paling minimum sehingga didapatkan jadwal kunjungan eksekutif pemasaran yang paling optimal. Saran yang dapat diberikan adalah model permasalahan dalam kunjungan Operasi. Edisi kelima. Jakarta: Penerbit Erlangga. Jian, Bo Yang, 1999. Gradient Projection and lokal Region Search for Multiobyevtive Optimization. European Journal of Operation Research, 112,432-459. Mathirajan, M.,& Ramanathan, R. 2007. A (0 1) goal programming model for scheduling the tour of a marketing executive. European Journal of Operation Research, 179, 554-566. Mulyono, Sri, 2004. Riset Operasi, Edisi Revisi. Jakarta: Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia. Tabucanon, Mario T., 1988. Multiple Criteria Decision Making in Industry. New York: Elsevier Science Publishing Company. http://ammarawirausaha.blogspot.com/penge rtian_pelanggan.html, diakses tanggal 25 Juni 2010 pukul 13.05 WIB. 9