Analisis Preferensi Produk Mobil Multi-Purpose Vehicle 1500cc Menggunakan Topic Modeling
Abstrak
Potensi pasar industri kendaraan mobil di Indonesia yang tinggi membuat tingkat persaingan antar perusahaan
produksi kendaraan mobil semakin ketat, brand pabrikan kendaraan mobil asal Negara Jepang, Toyota, Daihatsu,
Mitsubishi, dan Suzuki berusaha untuk mempertahankan tingkat market share mereka dengan melakukan strategi
diversifikasi produk terkait serta melakukan proses adjustment terhadap produk kendaraan mobil yang akan
diluncurkan dengan preferensi konsumen Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan karakteristik
kendaraan mobil jenis MPV 1500CC yang ideal menurut para Warganet Indonesia dan brand pabrikan, serta
menjelaskan perbandingan karakteristik kendaraan mobil jenis MPV 1500CC yang ideal antara Warganet
Indonesia dan brand pabrikan. Subjek penelitian ini adalah YouTube channel Motomobi, AutonetMagz, Oto
Driver, dan website resmi brand pabrikan. Objek penelitian ini adalah Toyota Veloz, Mitsubishi Xpander, Daihatsu
Xenia, dan Suzuki Ertiga. Proses data collecting dilakukan dengan menggunakan metode data scraping terhadap
User-Generated Content (UGC) yang diolah metode Topic Modeling dengan algoritma Latent Dirichlet Allocation
(LDA). Hasil penelitian menunjukan bahwa faktor feature, comfort, design, dan engine merupakan prioritas
karakteristik kendaraan mobil MPV 1500CC versi brand pabrikan, sedangkan faktor design, feature, reliability,
price, comfort, dan engine merupakan prioritas karakteristik yang ideal versi Warganet Indonesia.
Kata Kunci-Mobil, Multi-Purpose Vehicle, Preferensi Konsumen, Topic Modeling, User Generated Content.
Referensi
Aditama, R.A., dan Rofiudin, M. (2020). Pengantar Bisnis Dilengkapi dengan Analisis Studi Kelayakan
Bisnis. Indonesia: AE Publishing.
Agarwal, G. (2016). Consumer Behaviour. India: SPBD Publication.
Firmansyah, M. N. (2018). Perilaku Konsumen Sikap dan Pemasaran. Indonesia: Deepublish.
Gaikindo.or.id (2022). Automobile Industry Data. [online]. Tersedia: https://www.gaikindo.or.id/indonesianautomobile-
industry-data/ [17 Mei 2022].
Handayani, T., dan Fathoni, M. A. (2019). Buku Ajar Manajemen Pemasaran Islam. Indonesia: Deepublish.
Hofmann, M., dan Klinkenberg, R. (2014). Rapid Miner Data Mining Use Cases and Business Analytics
Applications. United States: CRC Press Taylor & Francis Group.
Ikhsan, M. (2023). Negara Produksi Mobil Terbanyak di ASEAN, Indonesia Urutan Berapa? [online].
Tersedia: https://www.cnnindonesia.com/otomotif/20230109113211-587-897850/negara-produksi-mobilterbanyak-
di-asean-indonesia-urutan-berapa. [22 Juli 2022].
Indrawati., Hutami, R. R. F., dan Octavia, D. (2019). Marketing for Non-Marketing Managers. Indonesia:
PT. Elex Media Komputindo.
Irawan, H., Akmalia, G., dan Masrury, R.A. (2019). Mining Tourist's Perception toward Indonesia Tourism
Destination Using Sentiment Analysis and Topic Modelling. Proceedings of the 2019 4th International
Conference on Cloud Computing and Internet of Things: 7-12. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/12345.67890.
Japutra, A., Ekinci, Y., Simkin, L., dan Nguyen, B. (2018). The Role of Ideal Self Congruence and Brand
Attachment in Consumers’ Negative Behaviour Compulsive Buying and External Trash-Talking. European
Journal of Marketing. 52, 683-701. DOI: 10.1108/EJM-06-2016-0318.
Jazar, R.N. (2017). Vehicle Dynamics Theory and Application (3rd ed.). Switzerland: Springer International
Publishing AG.
Jeong, J. (2021). Identfying Consumer Preferences From User-Generated Content on Amazon.Com by
Leveraging Machine Learning. IEEE Access. 9, 147357-147396. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3123301.
Jung, J., Yeo, S., Lee, Y., Moon, S., dan Lee, D.J. (2021). Factors Affecting Consumers’ Preferences for
Electric Vehicle: a Korean Case. Research in Transportation Business & Management. 41, 1-9. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100666.
Kherwa, P., dan Bansal, P. (2019). Topic Modelling; A Comprehensive Review. EAI Journal. 1(1), 1-16.
DOI: 10.4108/eai.13-7-2018.15962.
Kotler, P., dan Armstrong, G. (2018). Principles of Marketing (17th ed.). United States: Pearson.
Kotler, P., dan Keller, K.L. (2016). Marketing Management (15th ed.). United States: Pearson.
Korencic, D., Ristov, S., dan Šnajder, J. (2018). Document-based Topic Coherence Measures for News Media
Text. Expert Systems with Applications. 1-44. DOI: 10.1016/j.eswa.2018.07.063.
Lahardi, Y. (2019). Kenapa MPV Laris di Indonesia? Ini Kata Pengamat [online]. Tersedia:
https://otodriver.com/article/view/kenapa-mpv-laris-di-indonesia-ini-kata-pengamat/Ezuc2NKkv8vZq
KsSljb6-7fspT4jFb5HtZmXbNmyAR8 [10 Mei 2022].
Linzenich, A., Arning, K., Bongartz, D., Mitsos, A., dan Ziefle, M. (2019). What Fuels the Adoption of
Alternative Fuels? Examining Preferences of German Car Drivers for Fuel Innovations. Journal of Applied
Energy. 249, 222-236. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.04.041.
Markhabel, B. (2015). Learning Data Mining with R. United Kingdom: Packt Publishing Ltd.
Nuryama, R. (2022). Jumlah Pengguna YouTube di Indonesia Pada 2022 [online]. Tersedia:
https://www.tinewss.com/indonesia-news/pr-1853617916/jumlah-pengguna-youtube-di-indonesia-pada-
[09 Januari 2023].
O’Connor, P.J., Moss, J., Adams, J., Matemberere, C., dan Kaya, M. (2022). What Drives Consumer
Automobile Choice? Investigating Personality Trait of Predictors of Vehicle Preference Factors. Journal
Personality and Individual Differences. 184, 1-6. DOI:https://doi.org/10.1016/j.paid.2021.111220.
Pertiwi, W.K. (2019). Separuh Penduduk Indonesia sudah
https://tekno.kompas.com/read/2019/02/04/19140037/separuh-penduduk-indonesia-sudah-melek-mediasosial
November 2020].
Plewa, C., dan Palmer, K. (2014). Self-Congruence Theory: Towards a Greater Understanding of The Global
and Malleable Selves in A Sports Specific Consumption Context. International Journal of Sports Marketing
& Sponsorship. 26-39. DOI: http://dx.doi.org/10.1108/IJSMS-15-04-2014-B004.
Siyoto, S., dan Sodik, M.A. (2015). Dasar Metodologi Penelitian. Indonesia: Literasi Media Publishing.
Saragih, F. A. (2018). Dunia Minta Sedan, Kenapa Indonesia Cuma Jago MPV? [online]. Tersedia:
April 2022].
Syed, S., dan Spruit, M. (2017). Full-Text or Abstract? Examining Topic Coherence Scores Using Latent
Dirichlet Allocation. 2017 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA).
-174. DOI: 10.1109/DSAA.2017.61.
Tuten, T. L. (2021). Social Media Marketing (4th ed.). Great Britain: SAGE Publication Ltd.
Zhao, Y., dan Cen, Y. (2014). Data Mining Applications with R. Netherlands: Elsevier.
Ziniel, W. (2013). Third Party Product Reviews and Consumer Behaviour. Austria: Springer Gabler.
