STMIK BANJARBARUSTMIK BANJARBARU

Progresif: Jurnal Ilmiah KomputerProgresif: Jurnal Ilmiah Komputer

Perkembangan pesat platform rekrutmen digital di Indonesia telah menghasilkan volume besar konten pengguna di media sosial, yang menjadi sumber data vital untuk strategi Social Customer Relationship Management (Social CRM). Sehingga hal ini dapat menyebabkan insight strategis yang bisa diambil menjadi terbatas. Penelitian ini menerapkan pendekatan analitis terpadu yang menggabungkan Social Network Analysis (SNA) dan analisis sentimen berbasis leksikon untuk mengevaluasi interaksi publik mengenai Jobstreet, Glints, dan Dealls. Metodologi penelitian melibatkan pengumpulan data dari platform X (sebelumnya dikenal dengan Twitter) selama periode 1-30 April 2025, yang kemudian dianalisis menggunakan SNA dengan Gephi untuk mengidentifikasi aktor berpengaruh melalui metrik sentralitas, serta analisis sentimen untuk mengukur polaritas emosional. Temuan utama mengungkapkan bahwa Jobstreet memiliki ekosistem percakapan paling sehat, ditandai oleh sentimen positif dan netral dari aktor-aktor sentralnya. Sebaliknya, Glints menunjukkan polarisasi sentimen, dan Dealls menunjukkan kerentanan reputasi karena sentimen negatif yang dominan dari para pengguna berpengaruh. Disimpulkan bahwa integrasi kedua metode ini menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk merancang strategi Social CRM yang lebih responsif dan berbasis data.

Studi ini menyimpulkan bahwa integrasi Social Network Analysis (SNA) dan analisis sentimen berbasis leksikon menyediakan kerangka kerja komprehensif untuk mengoptimalkan strategi Social CRM pada platform rekrutmen digital di Indonesia.Dengan menganalisis interaksi pengguna dan distribusi sentimen pada Jobstreet, Glints, dan Dealls, penelitian ini mengungkapkan bagaimana struktur jaringan dan nada emosional mempengaruhi persepsi publik.Jobstreet muncul sebagai platform yang paling dipercaya, didukung oleh sentimen netral dan positif dari aktor-aktor sentral, sementara Dealls menunjukkan kerentanan emosional yang lebih besar.Temuan ini tidak hanya memberikan wawasan praktis untuk perbaikan CRM spesifik platform, tetapi juga memberikan kontribusi teoritis bagi bidang analisis keterlibatan pengguna.

Untuk mengatasi tantangan yang diidentifikasi dalam penelitian ini, saran penelitian lanjutan yang dapat diusulkan adalah: (1) Mengembangkan metode analisis yang lebih dalam untuk mengklasifikasikan emosi dalam konten pengguna, termasuk mengidentifikasi nuansa dan konteks emosional yang lebih kompleks. (2) Menerapkan teknik pemantauan real-time untuk mendeteksi perubahan sentimen dan interaksi pengguna secara cepat, sehingga memungkinkan platform untuk merespons dengan lebih cepat dan efektif. (3) Mengkaji lebih lanjut pengaruh sentimen negatif yang dominan pada platform tertentu, seperti Dealls, dan mengembangkan strategi mitigasi yang efektif untuk mengelola reputasi dan menjaga kepercayaan pengguna.

  1. Social Network and Sentiment Analysis for Social CRM Optimalization on Indonesian Digital Recruitment... ojs.stmik-banjarbaru.ac.id/index.php/progresif/article/view/2871Social Network and Sentiment Analysis for Social CRM Optimalization on Indonesian Digital Recruitment ojs stmik banjarbaru ac index php progresif article view 2871
  2. Implementasi Social Network Analysis pada Penyebaran Country Branding “Wonderful Indonesia”... socjs.telkomuniversity.ac.id/ojs/index.php/indojc/article/view/183Implementasi Social Network Analysis pada Penyebaran Country Branding yCeWonderful IndonesiayCAy socjs telkomuniversity ac ojs index php indojc article view 183
  3. The role of cryptocurrency in the dynamics of blockchain-based social networks: The case of Steemit |... doi.org/10.1371/journal.pone.0267612The role of cryptocurrency in the dynamics of blockchain based social networks The case of Steemit doi 10 1371 journal pone 0267612
Read online
File size507.1 KB
Pages13
DMCAReport

Related /

ads-block-test