Penelitian dalam tesis ini bertujuan untuk mengeksplorasi isu-isu yang menjadi fokus konsumen terkait layanan pesan antar makanan secara daring selama pandemi COVID-19 di Indonesia melalui data media sosial. Dengan percepatan transformasi digital di industri makanan dan kuliner, bahasan di media sosial mengenai layanan pesan antar makanan cukup meningkat. Terlebih pada masa pandemi COVID-19 di Indonesia telah mengubah kebiasaan konsumen untuk dapat memesan makanan dari rumah atau dari mana saja. Pandemi COVID-19 yang sedang berlangsung menghadirkan tantangan terkait kualitas dan keamanan pangan, kualitas layanan, dan opini konsumen. Penelitian ini menerapkan pendekatan pemodelan topik untuk memahami perspektif konsumen Indonesia terhadap layanan pesan antar makanan secara daring. Komentar dan tweet konsumen di media sosial (Instagram dan Twitter) terkait layanan pesan antar makanan secara daring dari tahun 2020 hingga 2021 dikumpulkan dengan menggunakan pendekatan text mining. Data dianalisis menggunakan pemodelan topik dengan Latent Dirichlet Allocation yang diimplementasikan dengan Python. Hasil penelitian ini menemukan tema dari topik-topik yang dihasilkan, yaitu Manfaat Penghematan Biaya, Manfaat Penghematan Waktu, dan Kepercayaan. Studi penelitian ini menemukan bahwa mengenai penggunaan layanan pesan antar makanan secara daring, persepsi dimensi harga, dan dimensi kualitas layanan elektronik melebihi kekhawatiran mengenai efek COVID-19 seperti kualitas makanan dan risiko keamanan. Wawasan dari penelitian ini akan sangat membantu untuk evaluasi kualitas layanan dan penelitian lebih lanjut di industri pesan antar makanan.

---

This thesis study aims to explore the issues consumers focus on regarding online food delivery services during the COVID-19 pandemic in Indonesia through social media data. With the accelerated digital transformation in the food and culinary industry, social media discussions about food delivery have emerged. The COVID-19 pandemic in Indonesia has changed consumer habits from dining in to ordering food from home or anywhere. The ongoing COVID-19 pandemic presents challenges regarding food quality and safety, service quality, and consumers’ opinions. This study applied the topic modeling approach to understand consumers’ perspectives on online food delivery services. Consumers’ social media comments and tweets (Instagram and Twitter) related to online food delivery services between 2020 and 2021 were collected using a text mining approach. The data were analyzed using topic modeling with Latent Dirichlet Allocation implemented with Python. The results of this study found several themes from the topics conducted with the Latent Dirichlet Allocation model, which are Price-Saving Benefit, Time-Saving Benefit, and Trustworthiness. This study discovered that regarding usage of online food delivery services, the perception of price and e-service quality dimensions overweight the concerns regarding the effect of COVID-19 like food quality and safety risk. Insights from this study will be helpful for the evaluation of service quality and further research in the food delivery industry.