Headlines News :

Latest Post

Showing posts with label Optimasi. Show all posts
Showing posts with label Optimasi. Show all posts

Customer relationship management (CRM)

Manajemen Hubungan Pelanggan - Dalam beberapa dekade saat ini banyak sekali permasalahan - permasalahan yang terjadi didalam beberapa perusahaan, yang berkaitan dengan konsumen atau customer. Pelanggan merupakan hal yang sangat urgent dalam hal tersebut, lalu apa yang seharusnya dilakukan perusahaan? Munkin CRM bisa menengahi hal ini. 

" Menurut  Kalakota dan Robinson : 2001, CRM sebagai integrasi dari strategi penjualan, pemasaran, dan pelayanan yang terkoordinasi.
Menurut Laudon dan Traver : 2002, CRM menyimpan informasi pelanggan dan menyimpan serta merekam seluruh kontak yang terjadi antara pelanggan dan perusahaan, serta membuat profil pelanggan untuk staf perusahaan yang memerlukan informasi tentang pelanggan tersebut.
Menurut Kotler : 2003, CRM mendukung suatu perusahaan untuk menyediakan pelayanan kepada pelanggan secara real time dan menjalin hubungan dengan tiap pelanggan melalui penggunaan informasi tentang pelanggan.
Menurut Haryati, S : 2003, CRM didefinisikan sebagai sebagai suatu rangkaian aktifitas sistematik yang terkelola sebagai usaha untuk semakin memahami, menarik perhatian, dan mempertahankan loyalitas pelanggan yang menguntungkan ( Most Profitable Customer ) demi mencapai pertumbuhan perusahaan yang sehat. "

Pengertian lain mengatakan bahwa ia adalah sebuah sistem informasi yang terintegrasi yang digunakan untuk merencanakan, menjadwalkan, dan mengendalikan aktivitas-aktivitas prapenjualan dan pascapenjualan dalam sebuah organisasi. CRM melingkupi semua aspek yang berhubungan dengan calon pelanggan dan pelanggan saat ini, termasuk di dalamnya adalah pusat panggilan (call center), tenaga penjualan (sales force), pemasaran, dukungan teknis (technical support) dan layanan lapangan (field service). Costumer Relation Management adalah salah satu aplikasi dari ilmu MIS. 

Sasaran dan Tujuan


Sasaran utama dari CRM adalah untuk meningkatkan pertumbuhan jangka panjang dan profitabilitas perusahaan melalui pengertian yang lebih baik terhadap kebiasaan (behavior) pelanggan. CRM bertujuan untuk menyediakan umpan balik yang lebih efektif dan integrasi yang lebih baik dengan pengendalian return on investment (ROI) di area ini.
Otomasi Tenaga Penjualan (Sales force automation/SFA), yang mulai tersedia pada pertengahan tahun 80-an adalah komponen pertama dari CRM. SFA membantu para sales representative untuk mengatur account dan track opportunities mereka, mengatur daftar kontak yang mereka miliki, mengatur jadwal kerja mereka, memberikan layanan training online yang dapat menjadi solusi untuk training jarak jauh, serta membangun dan mengawasi alur penjualan mereka, dan juga membantu mengoptimalkan penyampaian informasi dengan news sharing.SFA, pusat panggilan (bahasa inggris:call center) dan operasi lapangan otomatis ada dalam jalur yang sama dan masuk pasaran pada akhir tahun 90-an mulai bergabung dengan pasar menjadi CRM. Sama seperti ERP (bahasa Inggris:Enterprise Resource Planning), CRM adalah sistem yang sangat komprehensif dengan banyak sekali paket dan pilihan.
Merujuk kepada Glen Petersen, penulis buku "ROI: Building the CRM Business Case," sistem CRM yang paling sukses ditemukan dalam organisasi yang menyesuaikan model bisnisnya untuk profitabilitas, bukan hanya merancang ulang sistem informasinya.
CRM mencakup metoda dan teknologi yang digunakan perusahaan untuk mengelola hubungan mereka dengan pelanggan. Informasi yang disimpan untuk setiap pelanggan dan calon pelanggan dianalisa dan digunakan untuk tujuan ini. Proses otomasi dalam CRM digunakan untuk menghasilkan personalisasi pemasaran otomatis berdasarkan informasi pelanggan yang tersimpan di dalam sistem.

Fungsi-fungsi dalam CRM

Sebuah sistem CRM harus bisa menjalankan fungsi:
- Mengidentifikasi faktor-faktor yang penting bagi pelanggan.
- Mengusung falsafah customer-oriented (customer centric)
- Mengadopsi pengukuran berdasarkan sudut pandang pelanggan
- Membangun proses ujung ke ujung dalam melayani pelanggan
- Menyediakan dukungan pelanggan yang sempurna
- Menangani keluhan/komplain pelanggan
- Mencatat dan mengikuti semua aspek dalam penjualan
- Membuat informasi holistik tentang informasi layanan dan penjualan dari pelanggan.

Mengimplementasikan CRM

Customer relationship management adalah strategi tingkat korporasi, yang berfokus pada pembangunan dan pemeliharaan hubungan dengan pelanggan. Beberapa paket perangkat lunak telah tersedia dengan pendekatan yang berbeda-beda terhadap CRM. Bagaimanapun, CRM bukanlah teknologi itu sendiri, tapi ia adalah pendekatan holistik terhadap falsafah organisasi, yang menekankan hubungan yang erat dengan pelanggan. CRM mengurus filosofi organisasi pada semua tingkatan, termasuk kebijakan dan proses, customer service, pelatihan pegawai, pemasaran, dana manajemen sistem dan informasi. Sistem CRM mengintegrasikan pemasaran, penjualan, dan customer service dari ujung ke ujung.

Permasalahan Implementasi CRM


Naiknya pendapatan, kepuasan konsumen, dan lebih sedikitnya biaya operasi adalah beberapa keuntungan dari teknologi pada sebuah perusahaan. Namun implementasi akan turun drastis jika salah satu dari aspek ini diabaikan:
Perencanaan: Langkah awal akan bisa dengan mudah gagal jika usaha untuk memilih dan meluncurkan perangkat lunak tidak maksimal.
Integrasi: Integrasi dengan kebutuhan konsumen akan memenuhi kebutuhan yang amat penting, yaitu peningkatan proses menyangkut klien/konsumen. Perusahaan yang memberi sedikit atau tidak ada integrasi sama sekali dengan konsumen, akan membuat kepuasan konsumen menurun secara drastis.
Pemecahan Masalah: menyingkirkan metode pemecahan masalah yang dipusatkan pada satu pihak. Para ahli menyarakan perusahaan2 agar meningkatkan integrasi dengan konsumen. Metode pemecahan masalah yang bersifat sentralis harus dibuang demi berbagi informasi tentang pemasaran, penjualan, dan servis.


PSO (Optimasi kontinyu dengan Particle Swarm Optimization)

Sebagai orang yang hidup di lingkungan fakultas teknik, saya sering membaca atau mendengar rekan-rekan saya menghadapi permasalahan optimasi nonlinear kontinyu. Seperti namanya, permasalahan ini memiliki tiga karakteristik, yakni optimasi, nonlinear dan kontinyu. Kata 'optimasi' mengisyaratkan bahwa kita diminta untuk mencari nilai dari variabel-variabel tertentu sehingga suatu fungsi tujuan dapat mencapai nilai minimumnya. Kata 'nonlinear' memberi faidah bahwasanya di sana bisa terdapat hubungan atau batasan antara variabel-variabel yang bersifat nonlinear. Selain itu, fungsi tujuan juga bisa bersifat nonlinear. Sedangkan kata 'kontinyu' menjelaskan bahwa variabel-variabel tersebut adalah bagian dari angka-angka real.
Beberapa contoh persoalan yang memenuhi kriteria di atas diantaranya:
  • design optimization, yakni mencari spesifikasi desain, ukuran maupun bahan yang dapat memenuhi fungsi tertentu sekaligus meminimumkan biaya. Contoh konkritnya adalah, desain struktur bangunan, rangka mobil, dll.
  • Model predictive control, yakni mencari parameter-parameter yang optimal dalam mengoperasikan suatu mesin, peralatan atau sistem. Misalnya adalah optimasi parameter-parameter turbin pembangkit listrik.
  • data fitting, yakni mencari model matematis terbaik yang dapat menggambarkan data observasi
  • optimasi portofolio, yakni mencari alokasi investasi yang optimal untuk beberapa aset dalam rangka memaksimumkan keuntungan dan meminimumkan resiko.
Terkadang permasalahan jenis ini bisa sangat sulit diselesaikan, dikarenakan beberapa hal berikut:
  • Tidak semua persoalan nonlinear memiliki solusi eksak
  • Ruang solusi (solution space) dapat bersifat diskontinyu pada daerah tertentu sehingga menyulitkan algoritma pencarian melakukan iterasi pencarian solusi
  • Permasalahan bersifat real-time yang terkadang menyisakan sedikit waktu komputasi untuk menyelesaikannya
Untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan ini, kami menerapkan particle swarm optimization (PSO) dalam Ms Excel. Template berikut ini ditujukan terutama untuk menyelesaikan permasalahan optimasi yang bersifat kontinyu, nonlinear dan unconstrained. Template ini juga bisa mengakomodasi constrained problems apabila pengguna memasukkan constraints penalty ke dalam fungsi tujuannya.
PSO adalah suatu algoritma metaheuristik yang melakukan pencarian solusi meniru perilaku swarm (kumpulan kawanan makhluk hidup, contohnya burung). Tia-tiap makhluk hidup (selanjutnya disebut particle) akan disebar di ruang solusi secara acak yang uniform. Kemudian setiap particle akan berusaha berpindah posisi untuk mencari posisi lain yang dapat menghasilkan fungsi tujuan yang lebih baik. Setiap pergerakan particle akan dipandu oleh dua hal, posisi terbaik yang pernah ditempati particle tsb dan posisi terbaik yang pernah ditemui oleh seluruh particle. Sehingga, particle-particle tersebut akan bekerja sama dalam mencari solusi optimail. Selain itu, banyak modifikasi dan varians yang bisa dirancang untuk PSO ini.
Salah satu contoh permasalahan optimasi nonlinear sederhana adalah permasalahan Rosenbrock. Permasalahan ini adalah mencari nilai dari dua variable sehingga dapat meminimumkan fungsi:

f(x,y)=(1−x)2+100(y−x2)2
Fungsi tujuan di atas akan memiliki tipologi solusi sebagai berikut:



Persoalan Rosenbrock dan contoh lainnya kami terapkan dalam file excel berikut:
PSO_optimasi_kontinyu_01_Eggcrate
PSO_optimasi_kontinyu_02_Rosenbrock
PSO_optimasi_kontinyu_03_DeJong
PSO_optimasi_kontinyu_04_Alpine
PSO_optimasi_kontinyu_05_tripod


Diambil dari:
http://staff.blog.ui.ac.id/komarudin74/2012/02/22/optimasi-kontinyu-dengan-particle-swarm-optimization-pso/

Sistem Antrian

Di sebuah rumah sakit provinsi di kota gudeg, antri pasien umum dan askes adalah biasa. Terkadang seorang pasien yang datang antri pukul 7 pagi pun termasuk beruntung jikalau pukul 10 sudah dilayani. Mungkin beberapa rumah sakit besar milik pemerintah di beberapa kota lain juga mengalami hal serupa. Jadi terkadang itu sudah dianggap hal biasa. Dimana teknologi, dana/anggaran, dan ilmu sudah ada; tetapi barangkali pihak manajemen kurang memperhatikan hal tersebut. Sistem antrian masih perlu perhatian lebih. Contoh sistem antrian lainnya adalah pada saat pengurusan pajak kendaraan bermotor, antrian pembelian tiket pameran komputer, pengurusan SIM, antrian traffict light, pesawat menunggu di landasan, mesin rusak antri diperbaiki di bengkel, surat antri untuk diketik oleh sektrearis, antri masuk konser musik, antri masuk jobfair, dan masih banyak lagi. Sistem antrian patut diperhatikan karena adalah salah satu unsur yang mempengaruhi kualitas dan nyata terlihat oleh mata banyak orang.
Pelopor teori antrian adalah A.K Erlang, seorang insinyur asal Denmark yang mengemukakan hal tersebut pada tahun 1909. Ia bekerja di perusahaan telepon dan melakukan percobaan yang melibatkan fluktuasi permintaan sambungan telepon serta pengaruhnya pada peralatan telepon switching. Akan tetapi sebelum perang dunia kedua, studi awal tentang hal tersebut sudah berkembang secara umum. Tujuan umum teori antrian adalah meminimalkan biya pengadaan fasilitaas dan waktu tunggu.
Struktur antrian dasar terdiri dari 4 jenis secara umum.

Pengantar Teori Peluang

Mengapa belajar pengantar statistik atau lebih tepatnya mengenai teori peluang/probabilitas, hampir pasti bisa ditebak kalau contoh yang akan digunakan dalam penghitungan / penerapan rumus adalah dadu, kartu dan uang logam? Terkadang hal itu membuat bosan bagi mereka yang cepat bosan. Atau menjadi hal yang disepelekan karena contohnya saja sudah hal-hal sepele bukan hal yang lebih riil bagi yang berpikiran sempit. Dan sesungguhnya juga sudah ada jawaban yang hampir pasti sudah menjadi rahasia umum. Yaitu karena dari situlah awal mula dikemukakan teori peluang dan contoh-contoh itulah yang paling mudah bisa menjelaskan sebagai pemaparan awal. Sesungguhnya memang alangkah lebih baik agar selepas belajar mengenai contoh-contoh tentang peluang dadu, kartu dan mata uang logam agar diberikan contoh-contoh lain yang lebih riil dan bermanfaat. Segera, dan lebih banyak. Mengulang hanya kebutuhan untuk mengingat teori dasar. Dan entah sampai kapan teori dadu, kartu dan uang logam akan selalu ada di pengantar statistik. Sepertinya sampai kapanpun ilmu statistik akan eksis hingga beratus atau beribu tahun mendatang, akan tetap ada contoh uang logam, kartu dan dadu. Itu juga selagi dadu, kartu dan uang logam eksis di peradaban.
Probabilitas adalah kemungkinan yang dapat terjadi dalam suatu peristiwa. Tentu dengan pendekatan akal logis saja sesuai dengan batasan dan asumsi tertentu. Karena pada dasarnya manusia hanya bisa menduga apa yang akan terjadi tetapi tidak bisa mengetahui apa saja yang belum terjadi. Pengertian mengenai probabilitas dapat dilihat dari tiga macam pendekatan. Pendekatan Klasik; diartikan sebagai hasil bagi banyaknya peristiwa yang dimaksud dengan seluruh peristiwa yang mungkin. Rumus : P (A) = x / n. Misalnya sebuah dadu dilempar sekali kemudian ditentukan probabilitas munculnya angka lima. Pendekatan Frekuensi Relatif; probabilitas adalah proporsi waktu terjadinya suatu peristiwa dalam jangka panjang jika kondisi stabil atau frekuensi relatif dari seluruh peristiwa dalam sejumlah besar percobaan. Misalnya dari 100 mahasiswa yang mengambil mata kuliah tertentu terdapat sebaran beberapa kemungkinan nilai, lalu diminta menentukan probabilitas seseorang untuk mendapat nilai tertentu. Pendekatan Subjektif; tingkat kepercayaan individu atau kelompok yang didasarkan pada fakta-fakta / peristiwa masa lalu yang ada atau berupa terkaan saja. Misalnya perasaan atau feeling seorang direktur dalam memilih 3 calon sekretarisnya.
Contoh manfaat teori peluang dalam perkara yang cukup sederhana. Misalnya peluang seorang pelamar kerja lolos dari 100 calon lain dengan asumsi semuanya dapat mengerjakan soal ujian dengan cukup baik rata-rata dan hanya sekali tes; maka peluangnya adalah 1/100 = 0.01. Ya, memang cukup kecil untuk lolos ujian karena yang diambil dari 100 orang calon tersebut hanya satu orang. Berbeda kasusnya jika seseorang tersebut merasa tidak bisa cukup baik dapat mengerjakan soal ujian, feelingbisa mengerjakan semua soal hanya 60 % atau 0.6.


Maka peluang lolos ujian kerja menjadi 0.6 x 0.01 = 0.006. Ya, bertambah kecil untuk lolos. Itu dengan catatan sesuai dengan jangkauan akal manusia. Oleh karena itu perlu ditambah dengan doa.

About Me

My Photo
Be a Good Engineer with Kamus Industri
 
Copyright © 2013. Kamus Industri | Informasi Seputar Teknik Industri - All Rights Reserved
Proudly powered by Blogger