Analisis Asosiasi Kata Untuk Mengetahui Persepsi Pengguna Media Sosial Terhadap Penurunan Tarif Batas Atas Tiket Pesawat

Muhammad Aidil Risyad, Gadang Ramantoko

Abstract

ABSTRAK Perilaku konsumen merupakan tindakan dari individu yang secara langsung terlibat dalam kegiatan untuk memperoleh dan menggunakan layanan ekonomi yang baik. Perilaku konsumen yang ada pada konsumen Tiket Pesawat pada awal tahun 2019 memiliki persepsi yang negatif dikarenakan mahalnya tiket pesawat pada saat itu. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi keberhasilan Kebijakan Publik Penurunan Tarif Batas Atas Tiket Pesawat berdasarkan pengguna media sosial Twitter. Peneliti mengambil data menggunakan metode crawling data dari situs twitter menggunakan bantuan perangkat lunak Spyder. Data yang diambil merupakan tweet yang dikirim pada tanggal 1 April 2019 hingga 31 Juli 2019. Peneliti membagi data tersebut menjadi 3 periode. Penelitian ini menggunakan metode Association Rules yang dapat melihat hubungan antar kata. Hasil dari penelitian ini menyatakan bahwa itemset tiket yang mahal merupakan itemset yang memiliki nilai support tertinggi di periode kedua dan terendah di periode ketiga. Itemset ini memiliki nilai lift diatas 1 yang berarti sangat berguna dan nilai conviction yang tinggi. Dapat dikatakan bahwa kebijakan publik yang diterapkan masih belum efektif untuk jangka pendek yang dilihat pada periode kedua namun mulai menunjukkan keberhasilan dalam jangka panjang yang dilihat pada periode ketiga. Kata kunci: Perilaku Konsumen, Persepsi, Kebijakan Publik, Association Rules. ABSTRACT Consumer behavior is the actions of individuals that directly involved in activities to obtain and use the service of good economy. Existing consumer behavior on airplane tickets consumer in early 2019 had negative perception due to high cost of airplane tickets .This study aims to evaluate the success of Public Policy on Reducing Airfare Price Ceiling based on social media Twitter users. Researcher retrieve data using the method of crawling data from Twitter using Spyder software. The data retrieved from tweet that sent from April 1, 2019 to July 13, 2019. Researcher divide the data into 3 periods. This study uses the Association Rules method that can see the relationship between words. The results of this study state that the Itemset that says the tickets are expensive has highest support in the second periode and the lowest in the third period. This itemset has lift ratio above 1 and high conviction value which mean it is very useful. The applied of public policy are still not effective in short term in the second period but it is starting to show success in the long ter seen in the third period. Keywords: Consumer Behavior, Perception, Public Policy, Association Rules

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0