Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Penggunaan layanan transportasi daring sebagai solusi permasalahan transportasi saat ini menjadi pusat perhatian. Manfaat dan kemudahan yang ditawarkan membuat banyak orang menggunakannya dalam kehidupan sehari-hari dan mendiskusikannya di media sosial. Akibatnya, penyedia jasa transportasi daring memanfaatkan media sosial untuk menangkap opini pelanggan dan memasarkan layanan mereka. Jika opini dan komentar pelanggan tentang transportasi daring dianalisis lebih lanjut, penyedia layanan dapat memperoleh masukan untuk mengevaluasi layanan mereka untuk memenuhi kepuasan pelanggan. Penelitian ini menggabungkan pendekatan text mining berupa analisis sentimen berbasis aspek untuk mengidentifikasi topik dalam opini pelanggan beserta sentimennya, dengan penilaian terhadap penyedia jasa transportasi daring secara umum dan secara spesifik berdasarkan topik dan sentimen yang dihasilkan. Penelitian ini menggunakan data opini pelanggan tiga penyedia jasa transportasi daring di Twitter. Data teks diklasifikasikan berdasarkan enam topik yang didapat dari proses pemodelan topik, beserta sentimennya. Penilaian terhadap ketiga penyedia jasa transportasi daring menggunakan jumlah komentar positif dan negatif dari masing-masing topik maupun secara keseluruhan. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai masukan untuk melakukan evaluasi dan peningkatan layanan sehingga kepuasan dan loyalitas pelanggan dapat dipertahankan dan ditingkatkan.

---

ABSTRACT
The use of ride hailing service as a solution to current transportation problems is at the center of attention. The benefits and conveniences offered make many people use it in everyday life and discuss it in social media. As a result, ride hailing service providers utilize social media to capture customers rsquo opinions and market their services. If customers 39 opinions and comments about ride hailing service are analyzed further, service providers can get feedback to evaluate their services to meet customer satisfaction. This study combines text mining approach in the form of aspect based sentiment analysis to identify topics in customer opinions and their sentiments, with scoring for ride hailing service providers in general and specifically based on the topics and sentiments. This study used customers rsquo opinions to three ride hailing service providers on Twitter. Text data was classified based on six topics derived from the topic modeling process, along with its sentiments. Scoring for the three ride hailing service providers used the number of positive and negative comments from each topic as well as overall. The result of this study can be used as input to evaluate and improve the service so that customer satisfaction and loyalty can be maintained and improved.

Abstrak :
Untuk mencapai kesuksesan bisnis, elemen paling penting yang harus diperhatikan oleh perusahaan adalah karyawan. Oleh karena itu, perusahaan harus mampu mempersiapkan dan mengelola karyawannya dengan baik agar dapat berkontribusi secara optimal sehingga produktivitas perusahaan meningkat. Salah satu strategi yang dapat dibuat yaitu untuk mempertahankan karyawan agar tetap bekerja di perusahaan, atau lebih dikenal dengan retensi karyawan. Banyaknya karyawan yang mengundurkan diri menyebabkan turnover meningkat dan dapat merugikan perusahaan. Dalam penyusunan strategi yang berkaitan dengan hal tersebut, salah satu cara untuk menggali informasi dan mendapatkan pemahaman tambahan yaitu dengan menggunakan workforce analytics yang menggunakan data yang berhubungan dengan karyawan seperti profil, dan menggunakan pendekatan data mining dalam pengolahannya. Penelitian ini dilakukan pada salah satu perusahaan fast-moving consumer goods FMCG di Indonesia yang memiliki turnover tinggi karena banyaknya karyawan yang mengundurkan diri. Tujuan penelitian ini yaitu mengidentifikasi atribut profil yang berpengaruh terhadap masa kerja karyawan di perusahaan. Penelitian ini menggunakan data profil karyawan yang menjabat sebagai asisten manajer pada divisi penjualan. Data tersebut bersumber dari divisi human resources perusahaan dan jejaring sosial LinkedIn. Untuk mencapai tujuan, digunakan pendekatan data mining, khususnya metode klasifikasi dengan teknik decision tree dan algoritme C4.5. Hasil dari penelitian ini berupa atribut profil yang berhubungan dengan masa kerja karyawan, yang dapat digunakan untuk membantu memberikan pertimbangan pada perusahaan dalam penyusunan strategi seleksi dan retensi karyawan.

---

To achieve business success, the most important element that must be considered by the company is its employees. Therefore, the company must be able to prepare and manage its employees well so that they can contribute optimally and increase company 39 s productivity. One strategy that can be made is to keep employees to stay and work in the company, or also known as employee retention. The number of employees who are resigned can cause increasing turnover and harm the company. In the development of such strategy, one way to explore information and gain additional understanding is using workforce analytics that uses employee related data such as profiles, and data mining approach in its processing. This research was conducted on one of the fast moving consumer goods FMCG company in Indonesia which had high turnover due to many resigned employees. The purpose of this study is to identify the profile attributes that affect the working period of employees in the company. This study used employee profile data who had become assistant manager in the sales division at the company on the period of 2009 to 2016. The data was obtained from the company 39 s human resources division and LinkedIn social networking site. To achieve the goal, data mining approach is used, namely classification method with decision tree technique and C4.5 algorithm. The results of this study were profile attributes that relate to the employment period of employees, which could be used to help giving consideration to the company in the development of employee selection and retention strategies.