The learning process between students and lecturers usually occurs face-to-face in class. Technological developments and a continuous pandemic change the learning process to be a face-to-face e-learning process. The mental load during face-to-face learning is very different from learning in e-learning. This study was built using ergonomic thinking that is integrated with the use of e-learning. Cognitive ergonomics see from the point of view of students' comfort in cognitive thinking processes when doing e-learning. Data processing and testing will use a questionnaire derived from the NASA-TLX method. The results obtained from this study are the mental load calculations of each NASA TLX calculation. NASA TLX calculations show that efforts with a value of 267.29 dominate students. It could indicate that in e-learning lectures, students need more effort in conducting lectures. In addition, students experience fatigue while participating in online learning. It can be seen from the average SOFI measurement, which is only 1.26.

A good company is a company that is responsive to market changes and opportunities by utilizing existing data and information. Company data and information can come from internal or external sources. One of the internal data sources that can be utilized is customer data. This data will be used as the basis for determining customer segmentation. Segmentation is a process to determine customer characteristics with certain similarities, making it easier to extract information related to profitable customers. Customer business behavior can be seen from recency (last transaction period), frequency (number of transactions), and monetary (rupiah issued) or known as RFM analysis. The effective RFM analysis helps achieve the implementation of customer relationship management because this model is an important facility in measuring the profitability of customer value. To consider this RFM model, researchers use clustering which assumes that customers are in the same cluster, then consider customers with customers in the cluster. This clustering will display customer segmentation. This clustering method uses K-Means clustering. From the results of data processing, 3 clusters were formed from 25 customer data. Based on the clusters formed, it can be concluded that customer purchases have a different pattern. Clusters included in the segment of potential customers are cluster 1. Clusters are needed to get customers who previously had low R, high F, and high M values. While the strategy that needs to be improved is cluster 2.

(Sebelumnya implementasi ISO 9001: 2008). Tujuan utama dari implementasi ISO 9001 salah satunya adalah meningkatkan kepuasan pelanggan baik eksternal maupun internal, termasuk mahasiswa sebagai user utama dari pelayanan organisasi sebagai pelanggan eksternal. Oleh karena itu, organisasi ini perlu mengukur tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan yang diberikan oleh Institut Teknologi Telkom Purwokerto setelah organisasi ini melakukan implementasi ISO 9001: 2015. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan metode kuesioner dengan pertanyaan yang dirancang dan dianalisis dengan pendekatan SERVQUAL. Uji validitas dan reliabilitas dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak SPSS dan hasilnya hasil pengukuran untuk 24 item pertanyaan dinyatakan valid dan reliabel. Dari penelitian awal diperoleh hasil bahwa institusi perlu mengenalkan ISO 9001: 2015 kepada para Mahasiswa di Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Dengan menggunakan pendekatan SERVQUAL dan melakukan analisis GAP 5, yaitu membandingkan antara harapan dan ekspektasi pelanggan (mahasiswa), diperoleh hasil bahwa institusi perlu memperbaiki kecepatan dari bagian pelayanan (tenaga akademik/kemahasiswaan/staff) kepada Mahasiswa (Nilai GAP 1.11). Selain itu institusi juga perlu meningkatkan perhatian terhadap mahasiswa (Nilai GAP 1.06). Beberapa upaya telah dilakukan dengan pembangunan fasilitas seperti gedung perkuliahan yang terus dilaksanakan serta perubahan struktur organisasi untuk meningkatkan mutu pelayanan akademik dan non akademik kepada mahasiswa.Kata Kunci: Sistem Manajemen Mutu, Kepuasan Pelanggan, ISO 9001: 2015, SERVQUAL * email: yudi@ittelkom-pwt.ac.id

Antrian merupakan suatu permasalahan yang terjadi ketika jumlah pelanggan lebih banyak dibanding dengan jumlah sumber daya yang ada pada pelayanan, sehingga menyebabkan pelanggan menunggu sebelum dilayani. Permasalahan yang terjadi di Percetakan XYZ yaitu antrian yang terjadi pada pelayanan di masing-masing server. Hal ini dikarenakan akibat jumlah sumber daya pelayanan yang tesedia tidak sebanding dengan jumlah pelanggan yang ada. Oleh karena itu diperlukan solusi perbaikan untuk meminimasi waktu antri dan memaksimalkan jumlah pelanggan yang dapat dilayani. Simulasi dilakukan menggunakan software Arena untuk menggambarkan kegiatan antrian dalam sistem pelayanan sesuai sistem yang ada. Hasil yang diperoleh untuk mengurangi waktu antri dan memaksimalkan pelayanan adalah dengan menambah satu loket di masing-masing server.

RSUD dr.R.Goeteng Taroenadibrata Purbalingga merupakan salah satu rumah sakit pemerintahan daerah yang sebagai pusat layanan kesehatan di Purbalingga. Setiap hari hampir ratusan pasien yang harus dilayani oleh rumah sakit tersebut, sehingga semakin bertambahnya data kunjungan pasien khususnya rawat inap dan rawat jalan yang harus dikelolapun semakin banyak. Data warehouse sendiri merupakan salah satu cara yang digunakan dalam proses analisa serta pembuatan laporan yang di butuhkan suatu perusahaan atau instansi pemerintahan pada data dengan jumlah yang banyak. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kunjungan pasien rawat jalan dan rawat inap periode tahun 2013 sampai dengan 2017. Adanya sistem laporan Online Analytical Processing (OLAP) berfungsi untuk mempermudah dan mempercepat proses pengumpulan data untuk penyajian informasi sesuai dengan kebutuhan pihak rumah sakit. Nine-Step Methodology digunakan dalam penelitian ini sebagai pengembangan data warehouse yang meliputi Pemilihan Proses, Pemilihan Grain,Identifikasi dan Penyesuaian, Pemilihan Fakta, Penyimpanan Pre-calculation di tabel fakta, Memastikan tabel dimensi, Pemilihan durasi database, Melacak perubahan dimensi secara perlahan, serta Penentuan prioritas dan model query. Hasil yang di dapat dalam penelitian ini dapat mempercepat dalam penyajian informasi sesuai kebutuhan sehingga mampu memaksimalkan dalam menganalisis informasi tersebut.