Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
E-commerce merupakan online platform yang sedang mengalami pertumbuhan pesat dan memberikan kontribusi terhadap perekonomian internet di Indonesia selama lima tahun terakhir. E-commerce menghasilkan ulasan konsumen yang merupakan sumber informasi bagi para pemangku kepentingan. Penelitian ini melakukan analisis big data terhadap 132.085 ulasan konsumen online mengenai ponsel Xiaomi yang ditulis pada tiga situs e-commerce terbesar di Indonesia: Shopee, Bukalapak, dan Blibli dengan text mining, untuk mengidentifikasi distribusi topik, menganalisis jaringan asosiasi semantik, menemukan perbedaan pada ketiga situs, dan menganalisis hubungan antara topik dan skor penilaian ulasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa logistik merupakan topik yang paling banyak didiskusikan pada ketiga situs, sementara kualitas pelayanan lebih banyak didiskusikan pada Consumer-to-Consumer (C2C) daripada Business-to-Consumer (B2C) e-commerce. Atribut ponsel lebih banyak didiskusikan pada Bukalapak dan Blibli, dengan fokus topik sistem dan CPU & perangkat keras. Jaringan ulasan konsumen Bukalapak membentuk scale-free network, sementara jaringan kedua situs lainnya hanya menunjukkan karakteristik dari small-world network. Hasil regresi logistik ordinal menunjukkan bahwa 5 dari 8 topik yang dibahas dalam komentar ulasan memiliki hubungan negatif dengan skor penilaian, serta ulasan bernilai rendah cenderung memiliki komentar yang lebih panjang dan spesifik. Hasil penelitian dapat bermanfaat sebagai wawasan untuk pengembangan bagi para pemangku kepentingan di industri e-commerce. ......E-commerce is a rapidly growing online platform that contributes to Indonesias internet economy during the past five years. E-commerce generates customer reviews as a source of information for stakeholders. This study applies big data analytics toward 132,085 online reviews about Xiaomi mobile phones posted on three major e-commerce websites in Indonesia: Shopee, Bukalapak, and Blibli by text mining, in identifying their distribution of topics, analyzing semantic association network, determining differences between the three websites, also analyzing the relationship between topics and rating score. The findings show that logistics is the most highly discussed topic, while service quality is discussed more in Consumer-to-Consumer (C2C) rather Business-to-Consumer (B2C) e-commerce. Phone attributes are discussed more in Bukalapak and Blibli, focusing on system and CPU & hardware topics. The network of Bukalapaks customer reviews form a scale-free network, and the other two only have the characteristics of a small-world network. The overall results from multilinear regression and ordinal logistic regression show that 5 out of 8 topics reviewed have negative relationships with rating scores, and low-rated reviews tend to have longer and more specific review comments. The findings provide insights for e-commerce stakeholders in supporting further development.

Abstrak :
ABSTRAK
Nama : Adi MulyadiProgram studi : Magister ManajemenJudul : Analisis Segmentasi Konsumen Pada Perusahaan Real Estate Menggunakan Big Data Analytics Studi pada PT. ISPI Pratama LestariPembimbing : Arga Hananto, M.Bus. Studi tentang segmentasi konsumen dipengaruhi oleh kebutuhan perusahaan untuk bersaing dengan kompetitornya dan menciptakan keunggulan kompetitif bagi perusahaannya. Segmentasi produk merupakan salah satu hal utama dalam dunia bisnis, karena kesalahpahaman dalam segmentasi konsumen dapat mengakibatkan berkurangnya pendapatan. Real estate merupakan industri senilai milyaran dolar yang sangat tersegmentasi, dikarenakan karakteristik konsumennya yang beragam. Indonesia merupakan pasar yang potensial dan bertumbuh bagi industri real estate dan perumahan, karena Indonesia memiliki jumlah penduduk yang besar sekitar 260 juta jiwa dan memiliki area geografis yang luas. Untuk menganalisa data dengan jumlah besar tersebut, perusahaan real estate menggunakan Big Data Analytics, sebagai alat untuk mendapatkan masukan yang berarti dari data tersebut. Big Data mulai banyak digunakan sebagai alat untuk mempelajari tentang kondisi atau untuk memprediksi perilaku yang mungkin terjadi melalui berbagai pemodelan analisis data. Penelitian ini menyajikan analisis segmentasi untuk membantu perusahaan pengembang real estate dalam memahami segmentasi konsumen mereka, dengan menggunakan data transaksi penjualan perusahaan periode 2013 - 2017. Analisis segmentasi dalam penelitian ini telah dikembangkan menggunakan cluster analysis, dengan menggunakan metode hierarchical clustering, Elbow Method, dan K-Means. Hasil dari cluster analysis menunjukkan bahwa terdapat 4 segmen konsumen, yang memiliki karakteristik demografis dan preferensi produk yang berbeda. Selain itu, penelitian ini juga melakukan analisis tabulasi silang untuk mengetahui hubungan antar variabel. Selanjutnya dilakukan analisis diskriminan, dari situ diketahui bahwa gaji dan harga jual merupakan 2 variabel yang secara signifikan memberikan pengaruh paling besar terhadap penentuan cluster membership. Setelah mengetahui karakteristik dan melakukan analisa, dapat diusulkan bentuk promosi yang sesuai bagi masing ndash; masing segmen.Kata kunci:Segmentasi konsumen, real estate, big data, cluster analysis, tabulasi silang

---

ABSTRACT
ABSTRACT Name Adi MulyadiStudy Program Magister of ManagementTitle Customer Segmentation Analysis In Real Estate Using Big Data Analytics A Study In PT. ISPI Pratama LestariCounsellor Arga Hananto, M.Bus. The study of consumer segmentation is influenced by a company 39 s need to compete with its competitors and create a competitive advantage. Product segmentation is one of the main things in the business world, because misunderstanding in consumer segmentation can lead to reduced revenue. Real estate is a multi billion dollar industry that is highly segmented, due to the diverse characteristics of its customers. Indonesia is a potential and growing market for the real estate and housing industries, as Indonesia has a large population around 260 million people and has a large geographical area. To analyze such big amounts of data, real estate companies use Big Data Analytics, as a means to gain meaningful insight from the data. Big Data is widely used as a tool to learn about conditions or to predict behaviors that may occur through various data analysis models. This study presents segmentation analysis to help real estate developers to understand their customer segmentation using company sales transaction data from 2013 to 2017 period. Segmentation analysis in this research has been developed using cluster analysis, with hierarchical clustering, Elbow Method, and K Means. The results of cluster analysis show that there are 4 segments of consumers, which have different demographic characteristics and product preferences. In addition, this study also conducted cross tabulation analysis to determine the relationship between variables. Then from discriminant analysis, it is known that salary and selling price are 2 variables that significantly give the most influence on cluster membership determination. After knowing the characteristics and perform the analysis, it can be proposed the appropriate form of promotion for each segment. Key words Customer segmentation, real estate, big data, cluster analysis, cross tabulation

Abstrak :
Privasi data menjadi perhatian krusial dalam lanskap bisnis saat ini, terutama dengan Big Data dan Analytics (BD&A) serta kecerdasan buatan (AI). Diulas melalui empat artikel, lanskap analitika bisnis yang terus berkembang membahas aspek sejarah, tantangan implementasi, dan perannya yang transformatif. Sambil menyoroti manfaat BD&A dan AI, esai menekankan kebutuhan mendesak akan kesadaran dan langkah-langkah proaktif untuk mengatasi isu privasi data. Esai ini menekankan dampak negatif dari pengumpulan data yang luas dan menganjurkan perlindungan informasi pribadi melalui regulasi yang ketat. Diskusinya menekankan kesiapan organisasi dan pengembangan kepemimpinan untuk mengatasi tantangan dalam adopsi BD&A sambil memastikan perlindungan data yang sensitif. Esai ini menyimpulkan dengan mengajak untuk lebih mendalami privasi data melalui studi kasus di masa depan untuk mengurangi risiko dalam penanganan informasi rahasia di lingkungan digital yang dinamis. ......Data privacy is a critical concern in today's business landscape, particularly with Big Data and Analytics (BD&A) and artificial intelligence (AI). Explored through four articles, the evolving business analytics landscape addresses historical aspects, implementation challenges, and its transformative role. While highlighting the benefits of BD&A and AI, the essay emphasizes the urgent need for awareness and proactive measures to address data privacy issues. It underscores the drawbacks of extensive data collection and advocates for safeguarding personal information through stringent regulations. The discussion stresses organizational readiness and leadership development to navigate challenges in BD&A adoption while ensuring sensitive data protection. The essay concludes by calling for deeper exploration of data privacy in future case studies to mitigate risks in handling confidential information in the dynamic digital environment.