ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PELAYANAN LOGISTIK JNE EXPRESS DAN J&T EXPRESS BERBASIS DATA MEDIA SOSIAL TWITTER

SAMUEL CHRISTIAN, Ir. Subagyo, Ph.D, IPU., ASEAN.Eng

2021 | Skripsi | S1 TEKNIK INDUSTRI

Sistem logistik memilik peran yang sangat penting dalam keberlangsungan kegiatan rantai pasok. Seiring bertambahnya kebutuhan distribusi di era digital ini, perusahaan penyedia jasa logistik seperti Third-party Logistics (3PL) dituntut untuk memberikan pelayanan yang lebih aman, cepat, dan tepat. Kepuasaan konsumen menjadi salah satu hal yang harus diperhatikan oleh penyedia jasa logistik untuk mempertahankan loyalitas konsumen. Data kepuasaan konsumen yang banyak ditemukan pada media sosial Twitter dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi kebutuhan dan opini konsumen dengan analisis sentimen. Analisis sentimen merupakan salah satu cara untuk mengklasifikasi sentimen pengguna terhadap suatu topik tertentu. Penelitian ini ingin mengetahui pengaruh sentimen konsumen pada media sosial Twitter terhadap market share penyedia jasa logistik JNE Express dan J&T Express menggunakan metode regresi linear. Penelitian ini menganalisis data tweet opini konsumen penyedia jasa logistik JNE Express dan J&T Express pada tahun 2018 hingga 2020. Data tweet tersebut diolah terlebih dahulu melalui tahap preprocessing lalu dilanjutkan dengan tahap analisis sentimen dengan Textblob dan VADER (Valence Aware Dictionary for sEntiment Reasoning) sebagai algoritma klasifikasi sentimen. Data hasil analisis sentimen akan dimanfaatkan untuk membangun model regresi linear dalam mengetahui pengaruh sentimen konsumen terhadap market share JNE Express dan J&T Express. Hasil analisis sentimen menunjukan bahwa pengaplikasian algoritma VADER dalam mengklasifikasi sentimen lebih cocok dengan jenis data set dengan F-score yang lebih tinggi, yaitu 40% dibandingkan algoritma Textblob dengan nilai 35,36%. Hasil pemodelan regresi linear menunjukan bahwa tidak ada ada pengaruh yang simultan antara sentimen konsumen terhadap market share JNE Express dan J&T Express.

The logistics system has a very important role in the continuity of supply chain activities. As distribution needs increase in this digital era, logistics service providers such as Third-party Logistics (3PL) are required to provide services that are safer, faster, and more precise. Consumer satisfaction is one of the things that must be considered by logistics service providers to maintain customer loyalty. Consumer satisfaction data on Twitter can be used to identify consumer needs and opinions with sentiment analysis. Sentiment analysis is one way to classify user sentiment on a particular topic. This study wants to determine the effect of consumer sentiment on Twitter towards the market share of logistics service providers JNE Express and J&T Express using linear regression method. This study analyzes the tweet data of consumer�s opinions of logistics service providers JNE Express and J&T Express in 2018 to 2020. The tweet data is processed first through the preprocessing stage and then continues with the sentiment analysis stage with Textblob and VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) as algorithms. sentiment classification. The data from the sentiment analysis will be used to build a linear regression model to determine the effect of consumer sentiment on the market share of JNE Express and J&T Express. The results of the sentiment analysis show that the application of the VADER algorithm in classifying sentiment is more suitable for the type of data set with a higher F-score, which is 40% compared to the Textblob algorithm with a value of 35.36%. The results of linear regression modeling show that there is no simultaneous influence between consumer sentiment on the market share of JNE Express and J&T Express.

Kata Kunci : Analis Sentimen, Twitter, Third-party Logistics, Market Share