Kemudahan dan kenyamanan pengguna menjadi hal yang penting bagi Netray. Oleh karena itu, Netray terus berupaya memperbaiki dan melakukan pembaharuan fitur secara berkala guna memahami kebutuhan pengguna. Kini Netray telah menyediakan alternatif pembayaran melalui GoPay.
Untuk menikmati fitur-fitur unggulan Netray, kamu hanya perlu membuat akun dan melakukan registrasi. Dengan berlangganan (subscribe), kamu dapat memilih fitur layanan yang sesuai dengan kebutuhanmu sehingga akan lebih efektif dan ekonomis. Seperti apa langkah-langkahnya? Simak tutorial berikut.
2. Lalu kamu akan dialihkan ke halaman registrasi.
3. Pilih Trialuntuk melakukan demo terlebih dahulu atau pilih Subscribe jika ingin langsung berlangganan.
4. Isi data diri (nama lengkap, nama pengguna, email, password, dan nomor telepon). Pastikan semua data terisi dengan benar lalu klik persetujuan kebijakan privasi dan konfirmasi bahwa kamu bukanlah bot.
5. Klik Next dan kamu akan dialihkan ke halaman berikut. Pilih layanan yang sesuai dengan kebutuhanmu (Add to cart)
7. Pastikan pesananmu sudah sesuai (lihat bagian Order Summary). Kamu dapat mengubah jumlah keyword dan jangka waktu sesuai kebutuhan. Jika tidak, Netray akan otomatis menggunakan pengaturan standar (1 keyword dan 1 bulan). Kemudian klik Subscribe. Dengan mengeklik subscribe kamu dianggap setuju dengan Ketentuan Kebijakan Privasi Netray dan Syarat dan Ketentuan Netray.
8. Kamu akan dialihkan ke halaman faktur yang berisi detail pesananmu dan berapa jumlah uang yang harus dibayar. Lalu klik Payment. Faktur ini juga akan otomatis dikirimkan ke emailmu.
9. Klik Continue dan pilih cara pembayaran melalui GoPay. Klik Pay Now dan akan muncul Order ID beserta QR Code. Buka aplikasi Gojek atau aplikasi dompet digital lain. Scan QR code yang tertera pada layar monitor. Cek detail pembayaran di aplikasi lalu klik Pay. Masukan Pin dan transaksi kamu berhasil.
11. Klik I Already Paid untuk memastikan bahwa kamu telah melakukan pembayaran. Lalu dalam beberapa detik, Netray akan membawamu pada halaman Dashboard.
Selamat, fitur yang kamu beli telah aktif. Klik Create Topic untuk mulai membuat topikmu.
Perlu kamu tahu bahwa setiap satu keyword hanya mengakomodasi satu kali pemrosesan data. Artinya, kamu tidak dapat mengubah atau mengganti keyword setelah mengeklik Create Topik. Jika kamu ingin lebih fleksibel, kamu dapat beralih ke paket premium Netray. Di paket premium kamu bebas mengubah atau mengganti keywordmu meski hanya memiliki satu slot keyword. Jika ada pertanyaan, silakan hubungi Kontak Netray.
Sejak Juli 2020 lalu, Media Monitoring Netray telah dibuka untuk pengguna mandiri. Media monitoring berbasis analisis big data dan kecerdasan buatan ini tak hanya mengakomodasi kepentingan bisnis dan korporasi, tetapi juga dapat digunakan untuk kepentingan perorangan, sebagai sumber penelitian. Netray juga menyediakan paketTrial untuk kamu yang ingin mencoba Netray secara gratis. Agar kamu dapat memanfaatkan fitur Netray Trial secara maksimal simak tutorial berikut ini.
2. Lalu kamu akan dialihkan ke halaman registrasi. Pilih Trial untuk melakukan demo.
3. Isi data diri (nama lengkap, nama pengguna, e-mail, password, dan nomor telepon). Pastikan semua data terisi dengan benar lalu klik Persetujuan Kebijakan Privasi dan konfirmasi bahwa kamu bukanlah bot.
5. Klik Register untuk mendaftarkan akunmu pertama kali. Akun yang sudah pernah didaftarkan tidak bisa mendaftar kembali. Klik Login untuk masuk jika sudah punya akun.
6. Buka email kamu untuk melihat link aktivasi yang dikirimkan Netray dan lakukan verifikasi akun. Berikut tampilan dashboard-mu setelah berhasil verifikasi.
Untuk paket Trial, kamu hanya bisa mencoba fitur Twitter dan News. Instagram dan Facebook akan aktif apabila kamu telah meng-upgrade akunmu ke premium (Upgrade Membership) atau berlangganan Netray.
7. Klik menu profil di pojok kanan lalu pilih Edit Profil. Lengkapi profilmu terlebih dahulu agar kamu dapat mengaktifkan fitur Twitter dan News. Jika sudah, klik Submit.
8. Fitur monitoring Twitter dan News sudah aktif. Kamu dapat mulai memasukkan topik yang kamu inginkan.
Lalu bagaimana cara membuat topik dan membaca data di dashboard Netray? Simak tips dan triknya berikut.
Membuat Topik di Dashboard Netray (Trial)
1. Klik menu Create Topic. Masukkan judul topikmu pada kolom Name kemudian masukkan keywords topikmu pada kolom Keyword. Kamu punya 2 slot keyword yang dapat kamu maksimalkan.
Tips: Jangan menggunakan keyword yang terlalu umum karena akan menyulitkanmu dalam melakukan analisis (misal; penyakit, pemerintah, pandemi dsb). Gunakanlah keyword yang spesifik (misal; covid-19, psbb, atau nama brand). Akan tetapi, jangan terlalu spesifik (psbb di Bandung) karena data yang akan ditampilkan hanyalah data yang mengandung rangkaian kata tersebut. Alternatif terbaik adalah dengan memanfaatkan fitur penggabungan. Gunakan tanda && di antara dua kata yang wajib ada dalam data (misal psbb && bandung). Keyword ini akan lebih spesifik dan maksimal daripada keyword ‘psbb di bandung‘ (terlalu spesifik) ataupun ‘psbb’ saja atau ‘bandung‘ saja (akan menyangkut semua topik tentang pssb dan topik tentang bandung).
2. Jika semua sudah lengkap terisi klik Save. Dalam beberapa detik, dashboard Netray akan muncul. Crawling data akan berjalan beberapa menit tergantung frekuensi kemunculan topik. Untuk paket Trial, Netray membatasi jumlah data maksimal hingga 2000 dengan periode seminggu ke belakang. Meskipun topik yang dicari mungkin mengandung banyak data, Netray akan berhenti setelah mengumpulkan jumlah tersebut.
Fitur Apa Saja yang Dapat Diakses Ketika Mencoba Netray Trial?
Kamu dapat mengakses semua fitur yang ada di menu Overview. Selanjutnya, Account Monitoring, Social Network Analysis, Reporting, dan Comparing hanya bisa kamu dapatkan apabila kamu melakukan upgrade ke premium.
Nah, di Overview ini apa saja sih yang bisa ditampilkan Netray untuk kamu?
Data Statistik : meliputi total Impression, Potential Reach, Account (Male or Female), Persebaran Perangkat, Total Tweets.
Grafik Peak Time : frekunsi sebuah topik diperbincangkan dalam sebuah periode.
Sentiment Trend : kurva untuk melihat perbandingan sentimen di tiap periode.
Tweets : semua tweet yang berhubungan dengan kata kunci. Kamu dapat melihat lebih detail dengan mengeklik View All Tweets. Kamu juga dapat memfilter tweet mana yang ingin kamu lihat berdasarkan sentimen (negative/neutral/positive) atau berdasarkan urutan (paling populer, paling baru, hinga yang paling lawas). Jika ingin melihat tweet mana yang paling mempengaruhi perbincangan topik secara umum lakukan filter berdasarkan yang paling populer. Jika ingin melihat akun yang paling awal memperbincangkan topik gunakan filter Older. Ini akan berguna ketika kamu mencari tahu inisiator sebuah topik atau tagar yang sedang trending.
Top Words : kosakata populer yang paling banyak muncul dalam tweet warganet. Kamu juga dapat mengeklik masing-masing kata untuk melihat apa saja tweet yang mengandung kata tersebut dalam topik terkait.
Top Accounts : akun yang paling berpengaruh dalam perbincangan topik, baik berdasarkan pada impresi yang diperoleh (sort by Popular) atau berdasarkan frekuensi kemunculannya (sort by Count).
Top Entitas : People, Organization, Facilities, Complains, Locations.
Popular Media : video atau gambar populer yang berhubungan dengan kata kunci topik.
Prabowo Subianto memerintahkan jajarannya untuk melakukan efisiensi anggaran guna menyokong keberlangsungan program Makan Bergizi Gratis dan perbaikan sekolah yang rusak. Penghematan anggaran ini mencapai angka 306,69 triliun, yang berupa pemangkasan belanja kementerian/lembaga (K/L) hingga alokasi dana transfer ke daerah. Prabowo berujar pengeluaran-pengeluaran yang tidak perlu harus dihentikan, juga dengan perjalanan dinas ke luar kota hingga ke luar negeri harus dikurangi atau bahkan diberhentikan. Hal ini seperti yang tertuang dalam Inpres Nomor 1 Tahun 2025 tentang Efisiensi Belanja Dalam Pelaksanaan APBN dan APBD 2025 yang berlaku 22 Januari 2025.
Gambar 1. Salinan Inpres No 1Tahu 2025
Netray memantau perkembangan isu ini melalui media pemberitaan online selama sepekan ke belakang. Hasilnya, banyak media yang membahas isu efisiensi anggaran dari berbagai sudut pandang. Selama periode 6 -12 Februari 2025 ditemukan 2,3 ribu artikel dari 247 media. Jika diamati sejak awal pemantauan atau tanggal 6 Februari, media telah membahas topik ini dalam 424 artikel. Kemudian hari berikutnya meningkat menjadi 565 artikel yang sekaligus menjadi puncak jumlah pemberitaan. Pada tanggal tersebut, pembahasan terkait gaji ke 13 dan THR PNS yang akan tetap ada meski terjadi efisiensi anggaran.
Gambar 2. Statistik pemberitaan topik efisiensi anggaran
Dampak Terhadap Gaji Pegawai: Komisi Yudisial Paling Terpukul
Dampak dari efisiensi gaji yang banyak dibicarakan media adalah soal gaji. Terutama gaji pegawai Komisi Yudisial (KY). Menurut Ketua KY Amzulian Rifai, operasional KY akan terganggu karena dengan efisiensi anggaran perkiraan gaji untuk seluruh pegawai hanya mencapai Oktober 2025. Anggaran KY dipangkas hingga 54% dari total anggaran semula 184 miliar. Nantinya diperkirakan biaya bensin untuk transportasi akan ditanggung pegawai sendiri.
Gambar 3. Jajaran top words
Gambar 4. Ssampel berita gaji KY
Bahkan efisiensi anggaran ini bakal menghambat terhadap pelaksanaan seleksi Hakim Agung dan Hakim Ad Hoc HAM. Padahal terdapat kekosongan 16 posisi hakim agung di berbagai kamar peradilan. Dengan keterbatasan ini, KY belum bisa memastikan kapan dapat melakukan seleksi. Warta ini seperti yang dilaporkan oleh portal CNN Indonesia dan Gebrakan Nasional.
Gambar 5. Sampel berita gaji KY
Dampak Terhadap Pembangunan Infrastruktur di Daerah
Selain itu, topik pembangunan infrastruktur juga banyak dibahas media massa Indonesia. Hal ini terkait dengan terancamnya pembangunan infrastruktur di berbagai daerah akibat efisiensi ini. Seperti di daerah kabupaten Wonogiri yang mendapat porsi pemotongan sebanyak 63 miliar. Pemotongan ini menyebabkan tertundanya pembangunan sejumlah ruas jalan di Wonogiri pada 2025. Pemkab Wonogiri akan berupaya mengoptimalkan anggaran dari sektor Pendapatan Asli Daerah (PAD) untuk merealisasikan proyek-proyek prioritas yang harus tetap berjalan. Bupati Wonogiri, Joko Sutopo secara gamblang menjelaskan bahwa saat pandemi Covid-1 pun terdapat penyesuaian prioritas anggaran namun tetap dikelola pemerintah daerah. Sedangkan efisiensi anggaran saat ini dananya langsung dikelola pemerintah pusat.
Gambar 6. Samoel berita pembangunan infrastruktur
Begitu juga dengan Kota Probolinggo, Jawa Timur yang dipangkas 5,8 miliar dari yang sebelumnya 493,9 miliar. Kepala Badan Pendapatan, Pengelolaan Keuangan, dan Aset Daerah (BPPKAD) Kota Probolinggo Ratri Dian Sulistyawati, mengkhawatirkan dana pembangunan infrastruktur juga akan terdampak.
Gambar 7. Samoel berita pembangunan infrastruktur
Meski demikian, para pengusaha konstruksi tetap berharap pembangunan infrastruktur yang sedang berjalan tak mandek karena efisiensi anggaran. Ketua Forum Komunikasi Jasa Konstruksi Indonesia Andi Rukman Karumpa menekankan bahwa pemerintah perlu melanjutkan proyek infrastruktur guna menjaga pertumbuhan ekonomi nasional karena infrastruktur merupakan salah satu fondasi pembangunan yang mendorong daya saing RI. Selain itu, ia juga mengusulkan agar pemerintah dapat menjalankan relaksasi regulasi untuk mempermudah akses pendanaan dan perizinan proyek infrastruktur.
Pegawai RRI dan TVRI Terancam Pemutusan Kerja
Pegawai RRI dan TVRI pun terdampak efisiensi anggaran. Hal ini terjadi pada seorang penyiar RRI Ternate yang telah bekerja selama 11 tahun kemudian harus dirumahkan akibat pemangkasan anggaran ini. Melalui akun twitternya @aiinizza ia curhat sekaligus memberi surat terbuka kepada Prabowo. Ia menceritakan bagaimana perjuangan memikul kerjaan yang lebih banyak dibandingkan upah yang didapat.
Gambar 8. Sampel berita RRI
Kemudian RRI Ende menerapkan pengurangan jam kerja penyiar dan kontributor yang berstatus tenaga lepas. Tak hanya itu, pemangkasan honor kontributor pun dilakukan sesuai dengan persentase pemangkasan anggaran nasional.
Bahkan RRI Semarang harus memberhentikan siaran konvensional. Kepala LPP RRI Semarang Atik Hindari menyatakan bahwa ada migrasi konvensional menuju siaran langsung melalui internet karena efisiensi anggaran. Terdapat dua saluran yang dinonaktifkan yakni pemancar AM 801 Khz dan FM 88,2 Mhz.
Gambar 9. Sampel berita RRI
Sri Mulyani Menjelaskan Alasan di Balik Efisiensi Anggaran
Sri Mulyani sebagai Menteri Keuangan menjadi orang yang banyak disebut dalam pemberitaan ini setelah Prabowo Subianto. Wanita ini disebut dalam 479 artikel berita. Ia seolah menjawab pertanyaan publik mengapa Prabowo melakukan efisiensi. Wanita yang sering disapa Ani ini pun menjelaskan bahwa Prabowo.
Gambar 10. Jajaran top people
Gambar 11. Sampel berita sri mulyani
ingin penggunaan APBN lebih efisien, baik, bersih, dan fokus. Terutama dalam menjaga kebutuhan masyarakat. Ia pun menambahkan, program-program prioritas dari Presiden Prabowo telah sejalan dengan desain APBN. Namun itu tak serta merta program lain yang sebelumnya dijalankan. Seperti program Kartu Keluarga Harapan, Kartu Sembako, dan beberapa program yang berfokus pada pertanian yang masih akan terus berlangsung. Hal ini seperti yang dilaporkan portal Tirto ID dan Media Indonesia.
Gambar 12. Sampel berita sri mulyani
Bahkan kebijakan ini mempengaruhi nilai tukar rupiah. Menurut pengamat pasar uang Ariston Tjendra, kebijakan efisiensi anggaran pemerintah memberikan sentimen negatif ke pasar karena adanya pembatasan pengeluaran pemerintah sehingga mempengaruhi pelemahan nilai tukar (kurs) rupiah.
Netray juga menjaring opini publik terkait isu ini. Melalui sosial media X dengan menggunakan periode dan kata kunci yang sama, ditemukan sebanyak 11,6 ribu akun yang menghasilkan 43,3 ribu unggahan dengan dominasi sentimen negatif.
Gambar 14. Statistik perincangan X
Opini paling populer datang dari akademisi Nabiyla Risfa Izzati (@nabiylarisfa). Ia mengungkapkan kekecewaannya terhadap pemerintahan baru yang belum genap 100 hari, namun sudah diwarnai oleh kabinet gemuk dengan banyak sosok yang dinilai tidak kompeten. Ditambah dengan kebijakan efisiensi anggaran besar-besaran, ia khawatir pelayanan publik justru akan semakin terhambat. Unggahannya pun menuai perhatian luas, dengan 25 komentar, 6,3 ribu likes, dan 4,5 ribu repost.
Gambar 15. Opini warganet
Menariknya, akun @adepedia turut membongkar fakta dari podcast Bocor Alus milik Tempo, yang mengungkap bahwa Menteri Keuangan, Sri Mulyani, ternyata tidak banyak dilibatkan dalam pembahasan efisiensi anggaran. Justru hanya tiga tokoh yang berperan besar dalam diskusi ini: Presiden RI Prabowo Subianto, Wakil Ketua DPR Sufmi Dasco Ahmad, dan Ketua Banggar DPR Said Abdullah.
Gambar 16. Opini warganet
Sorotan terhadap Jumlah Staf Khusus yang Berlebihan
Warganet juga menyoroti jumlah staf khusus (stafsus) yang dianggap berlebihan dalam pemerintahan Prabowo. Kata stafsus bahkan menjadi salah satu istilah paling mencolok dalam grafik tren percakapan warganet. Salah satunya datang dari akun @Banumustafa24, yang mempertanyakan urgensi jumlah menteri, wakil menteri, stafsus, dan utusan khusus yang begitu banyak. Ia memperkirakan bahwa di masa mendatang, masyarakat justru akan semakin bergantung pada bantuan sosial (bansos) dan kebijakan MBG akibat langkah-langkah pemerintah saat ini.
Gambar 17. Opini warganet
Akun @raffimulyaa menilai pemerintahan saat ini semakin tak jelas arah kebijakannya. Ia menyoroti fakta bahwa Kementerian Pertahanan tidak tersentuh pemangkasan anggaran, bahkan justru menambah staf khusus, seperti Deddy Corbuzier. Tak hanya mengkritik, ia juga mengajak masyarakat untuk melakukan aksi mogok kerja sebagai bentuk protes.
Gambar 18. Opini warganet
Protes serupa datang dari akun @stravenues, yang menyoroti ironi kebijakan ini. Sementara sektor infrastruktur, pendidikan, kesehatan, dan perhubungan harus berjuang dengan anggaran minim, Kementerian Pertahanan justru menambah personel. Ia khawatir kebijakan ini akan semakin menghambat pelayanan publik yang sudah terbebani.
Gambar 19. Opini warganet
Di sisi lain, akun @Ko_aliong melontarkan sindiran pedas kepada Prabowo. Menurutnya, Prabowo kini tampak semakin banyak “ngibul,” bertolak belakang dengan janji-janji efisiensi yang digaungkan. Faktanya, jumlah staf khusus di berbagai kementerian justru terus bertambah.
Gambar 20. Opini warganet
Selain kata efisiensi, warganet juga banyak menggunakan istilah pemotongan dalam diskusi ini. Kekhawatiran mereka semakin kuat setelah mantan staf khusus Kementerian Keuangan, Prastowo Yustinus (@prastow), angkat bicara. Ia menilai pemangkasan anggaran berisiko mendorong penyalahgunaan kewenangan, yang bisa berujung pada kemunduran dan kerugian besar bagi Indonesia. Ia pun berharap ada kebijakan yang lebih jelas dan terarah.
Gambar 21. Opini warganet
Sementara itu, akun @tang__kira menyoroti dampak konkret dari efisiensi ini—salah satunya adalah pembubaran sementara pelatnas karate. Ia berpendapat bahwa seharusnya pemotongan anggaran tidak menyasar hal-hal yang berdampak langsung pada masyarakat, melainkan lebih kepada para pejabat yang jumlahnya terus bertambah.
Gambar 22. Opini warganet
Akun @PartaiSocmed bahkan menyarankan agar Prabowo berdiskusi dengan Susi Pudjiastuti, mengingat semakin banyaknya keluhan yang muncul terkait kebijakan pemerintah. Menurutnya, pemotongan anggaran tidak akan berdampak signifikan jika pola belanja negara masih berorientasi pada penyerapan anggaran, di mana dana yang tersedia justru dihabiskan sebanyak mungkin tanpa perencanaan matang.
Gambar 23. Opini warganet
Di sisi lain, TVRI juga menjadi sorotan warganet, terutama setelah kabar mengenai pegawai TVRI dan RRI non-PNS yang dirumahkan mencuat. Akun @narkosun mengungkapkan kesedihannya atas kebijakan ini, membandingkan ironi ketika anak-anak pegawai diberi makan gratis, sementara orang tuanya justru kehilangan pekerjaan. Namun, keputusan ini akhirnya dibatalkan, yang justru memunculkan reaksi sinis dari akun @ch_chotimah2. Ia menyindir bagaimana pemerintah yang awalnya menciptakan masalah kini justru dianggap sebagai penyelamat, khususnya oleh para pendukung Prabowo. Menurutnya, situasi ini semakin menunjukkan ketidakmampuan Prabowo dalam mengelola negara.
Gambar 24. Opini warganet
Perbandingan dengan Efisiensi Anggaran di Vietnam
Uniknya, Vietnam menjadi perbandingan utama dalam diskusi warganet mengenai efisiensi anggaran. Akun @MasBRO_back menyoroti bahwa Vietnam juga tengah melakukan pemangkasan anggaran, namun caranya berbeda dengan Indonesia—bukan dengan menambah staf khusus, melainkan dengan memangkas sejumlah kementerian dan lembaga. Akun @KangManto123 turut menyambut positif langkah Vietnam, membagikan fakta bahwa negara tersebut memiliki kebijakan PPN sebesar 8% dan pertumbuhan ekonomi mencapai 7,09%.
Gambar 25. Opini warganet
Sementara itu, akun @perupadata mengungkapkan lebih banyak fakta tentang strategi efisiensi Vietnam. Negara tersebut tidak hanya mengurangi jumlah kementerian, tetapi juga memangkas unit administrasi dan menawarkan skema pensiun dini bagi PNS. Hasilnya, mereka berhasil menargetkan penghematan sekitar Rp 72 triliun—angka yang jauh berbeda dari pendekatan Indonesia saat ini.
Gambar 26. Opini warganet
Narasi Positif #AnggaranBijakUntukRakyat Kurang Mendapat Perhatian
Di tengah gelombang kritik, muncul pula tagar yang mencoba membangun narasi positif tentang Prabowo, yakni #AnggaranBijakUntukRakyat. Tagar ini menyampaikan pesan bahwa efisiensi anggaran tidak akan merugikan masyarakat dan justru bertujuan untuk memaksimalkan manfaat APBN. Beberapa unggahan yang menggunakan tagar ini menyatakan bahwa efisiensi tidak akan berdampak pada pelayanan publik, subsidi, maupun gaji pegawai. Ada pula yang menyebutnya sebagai “tanda sayang Prabowo untuk seluruh rakyat Indonesia.” Tagar ini dipopulerkan oleh akun seperti @Coffee2Talks, @komar_tahar, dan @kartika_ju4. Namun, meskipun cukup banyak diunggah—tercatat sebanyak 2.785 kali—tagar ini tampaknya kurang mendapat perhatian warganet, dengan minimnya jumlah likes, komentar, dan repost.
Gambar 27. Jajaran tagar populer
Sementara itu, dalam periode pemantauan, unggahan yang paling banyak mendapat respons justru berasal dari akun-akun yang mengkritik kebijakan efisiensi anggaran. Akun @nabiylarista mencatat impresi tertinggi dengan 28,2 ribu reaksi, diikuti oleh @adepedia dengan 7,1 ribu impresi, serta @MurthadaOne1 mengumpulkan 3 ribu impresi. Data ini menunjukkan bahwa kritik terhadap kebijakan efisiensi lebih mendapat perhatian warganet dibandingkan narasi positif yang coba dibangun.
Gambar 28. Jajaran akun populer
Simak analisis terkini dan mendalam lainnya di website Netray untuk melakukan pemantauan terhadap isu yang sedang berkembang sesuai kebutuhan secara real time, Anda dapat berlangganan atau menggunakan percobaan gratis di netray.id.
Film adaptasi drama Korea “A Business Proposal” yang digarap rumah produksi Falcon Pictures menuai sentimen negatif jelang penayangannya di bioskop pada 6 Februari 2025. Film bergenre komedi romantis ini, dibintangi oleh Abidzar Al-Ghifari sebagai Utama, dan Ariel Tatum sebagai Sari. Film ini bercerita mengenai Sari, karyawan Bowo Foods, terpaksa menggantikan sahabatnya, Yasmin, dalam kencan buta yang ternyata dengan CEO perusahaannya, Utama. Ia menerima tawaran itu demi imbalan uang yang dapat membantu keluarganya yang tengah kesulitan ekonomi.
Sentimen negatif terhadap film ini berawal dari berbagai pernyataan yang terlontar dari Abidzar saat melakukan promosi film baik itu saat konferensi pers (31/1) maupun saat bincang-bincang di podcast. Ia secara jujur tak membaca webtoon atau menonton versi drama Korea-nya saat mengambil peran ini. Abidzar hanya melakukan akting sesuai dengan skrip yang ada. Selain itu, ia juga merasa terbebani dengan peran tersebut karena fans drama Korea sangat fanatik. Hingga dengan gamblang ia mengatakan jika masyarakat Indonesia tidak suka film ini tak perlu menonton.
Gambar 1. Poster film a business proposal
Netray mencoba menarik opini publik terkait pernyataan Abidzar yang memicu sentimen negatif ini melalui platform X selama 1-9 Februari 2025. Dengan menggunakan kata kunci abidzar, falcon, dan business proposal ditemukan 34 ribu unggahan perbincangan dari 6,6 ribu akun.
Gambar 2. Statistik perbincangan X topik business proposal
Akibat dari ucapan Abidzar, terlihat Falcon Pictures akhirnya mengeluarkan permohonan maaf melalui media sosial atas perkataan dan perbuatan aktornya dan tidak ada maksud yang buruk. Unggahan ini juga banyak dibahas oleh warganet X. Surat terbuka tampak diunggah oleh @kdrama_menfess yang meminta pendapat warganet apakah masih ingin menonton film Business Proposal. Unggahan akun base kdrama dan kmovie ini berhasil mendapat begitu banyak reaksi dari warganet berupa 5,5 ribu komentar, 46,6 ribu likes serta 3 ribu repost.
Tak hanya Rumah Produksi yang meminta maaf, setelah banyak dihujat. Abidzar juga meminta maaf melalui akun instagramnya @abidzar73. Akun pengulas film @HabisNontonFilm turut mengumumkan permohonan maafnya. Unggahan atas permohonan maaf ini berhasil meraih 3,1 ribu komentar, 31 ribu likes dan 1,5ribu repost.
Gambar 3. Unggahan permintaan maaf
Perspektif Warganet Bentuk Respon Sentimen Negatif
Gambar 4. Jajaran kata populer
Gambar 5. Jajaran keluhan warganet
Dari ucapan Abidzar tersebut justru menuai kecaman dari warganet. Terlihat muncul begitu banyak nyinyiran seperti yang terlihat dari jajaran top complaints, seperti kata ‘jelek’ banyak dituliskan oleh warganet yang banyak menyoroti soal public speaking dan sikap Abidzar dirasa angkuh. Opini ini seperti yang dilontarkan akun @piscesnza, selain menyoroti cara berbicara ia juga mengamati penampilan dan pakaian Abidzar yang kurang pas jika dibanding rekan aktris yang mengenakan pakaian rapi.
Gambar 6. Opini warganet
Kemudian akun @0verthinkerzz menganalogikan Abidzar sebagai berak di piring sendiri, seperti mencap fans drakor fanatik hingga film Business Proposal tidak membutuhkan penonton. Bahkan akun @itsyourmyma berikrar tak akan menonton satupun film yang dibintangi Abidzar karena sikapnya yang begitu angkuh.
Gambar 7. Opini warganet
Tak hanya kepada sikap Abidzar, warganet juga mengkritik rumah produksi Falcon yang sering menghasilkan film jelek atau hanya biasa saja. Hal ini seperti yang diungkapkan akun @_magnetic_moon_. Ia menilai film Pasutri Gaje, yang juga diadaptasi dari webtoon, jelek walaupun dibintangi artis papan atas seperti Reza Rahadian dan Bunga Citra Lestari. Kritik serupa dituliskan akun @moonsnim, ia merasa film yang diproduksi Falcon seperti Pasutri Gaje terasa biasa saja. Ia pun menyarankan Falcon agar riset lebih dalam ketika membuat film.
Gambar 8. Opini warganet
Kemudian keluhan selanjutnya yang banyak dituliskan warganet adalah kata ‘goblok’. Kata ini lebih banyak menyasar ke Abidzar. Seperti dari akun @ssilkstockings, ia biasanya tak peduli terhadap artis Indonesia tapi kali ini perkataan Abidzar dinilainya terlalu goblok dan membuatnya kesal. Sedikit berbeda @awalludinlutfi justru tak mempermasalahkan aktor yang tidak menonton drama originalnya. Namun respon dan perkataan aktor utama film Business Proposal ini dirasa terlihat goblok.
Gambar 9. Opini warganet
Kemudian jika dilihat dari kata-kata yang sering digunakan warganet, terlihat kata ‘blunder’ muncul menonjol dalam grafik top words atau jajaran kata populer. Seperti opini dari @mouristazelva yang menganggap rumah produksi sama-sama blundernya dengan Abidzar. Ia menyangsikan pada bagian kalimat ‘memberikan penampilan dan usaha terbaik’ sedangkan aktornya saja tak menonton drama korea dan webtoonnya.
Gambar 10. Opini warganet
Lalu akun @yayodls mengungkapkan bahwa merupakan tanggung jawab sikap dan lisan agar tak memberi kesan buruk bagi publik. Jadi bukan salah penonton bila film Business Proposal kemudian sepi. Sedangkan akun @lentaritari justru terlihat sedikit membela Abidzar, dan tampak membandingkan dengan Jefri Nichol. Ia menilai bahwa attitude Jefri lebih buruk juga karena keluar masuk penjara. Sedangkan Abidzar sedang sial saja komunikasi yang kurang pas dan menyinggung fans korea.
Gambar 11. Opini warganet
Fenomena Cancel Culture Film Business Proposal
Akibat kontroversi ini, warganet banyak juga membicarakan terkait cancel culture atau bisa disebut dengan penolakan terhadap sesuatu, baik itu produk, merek, bahkan perseorangan. Akun @akubarutuh secara gamblang menyebut bahwa sebaik apapun promosinya apabila para fans k-Drama sudah kecewa tentu penontonnya tidak akan maksimal. Hal ini bisa menjadi pelajaran bagi Abidzar. Lalu akun @txtdribkak tampak menyelamati Abidzar karena menjadi artis pertama yang terkena cancel culture di Indonesia. Sedangkan akun @Calico_1310 tampak memberi penekanan bahwa cancel culture bukan terjadi tanpa alasan, apalagi hingga Falcon sendiri mengeluarkan surat terbuka. Berarti rumah produksi ini secara tidak langsung sadar kalau Abizar salah.
Gambar 12. Opini warganet
Meski telah memunculkan kontroversi pada hari pertama penayangannya berhasil meraih ribuan penonton. Dari akun @moviemnfs bahwa film Business Proposal berhasil memperoleh 6.894 penonton di hari pertama namun jumlahnya jauh lebih kalah dari film Indonesia lainnya. Sedangkan hari kedua penayangan jam tayangnya turun tajam sebanyak, 56,61%. Dari 1.270 layar langsung menurun ke 551 layar se-Indonesia. Total penontonnya hanya mencapai 10.035 orang.Gambar 11. Opini warganet
Gambar 13. Opini warganet
Merasa tak terima bila film A Business Proposal ini masih ada penonton @gwynepretty bahkan mencap bego bagi masih yang menonton dan tidak melakukan cancel culture. Ia juga beropini bahwa perilaku menonton masyarakat memengaruhi perkembangan suatu bidang profesional. Ia juga ingin orang-orang mengubah pola pikir mereka agar negara bisa berkembang, bahwa mengikuti cancel culture adalah bagian dari perubahan yang diperlukan.
Gambar 14. Opini warganet
Meski diserbu dengan hujatan dan cancel culture terdapat segelintir warganet yang berpandangan positif dan mau menonton. Seperti dari akun @moviemnfs yang mengaku menonton bersama sepupunya. Ia merasa justru sangat terhibur dengan akting artis seperti Indro Warkop, Indy Barends, hinggan Yono Bakrie. Bukan dari empat pemeran utama. Begitu juga dengan @dailyscreen1 setelah menonton film Business Proposal ternyata tak terlalu buruk. Ia juga memuji akting akting Ariel Tatum sama Caitlin yang begitu keren. Lalu akun @railwaystationn justru merasa cancel culture ke Abidzar ini dianggap terlalu berlebihan. Ia menyadari bahwa setiap orang pasti pernah berbuat salah
Gambar 15. Opini warganet
Selama periode pemantauan, akun @HabisNontonFilm menjadi yang terpopuler karena begitu banyak mendapat impresi sebanyak 67 ribu kali, Di urutan kedua terdapat akun personal @staobercy yang memperoleh 61,7 ribu impresi. Ia nampak mengeluarkan kekesalannya bahwa jika Abidzar bukan seorang anak dari ustad ternama Jefri Al Buchori, dia hanyalah pemuda biasa. Bahkan ia juga menyerang kelakuannya menjadi begitu karena tak menamatkan sekolah bangku SMAnya. Di posisi ketiga terdapat @kdrama_menfess dengan 57,7 impresi
Gambar 16. Jajaran kakun populer
Gambar 17. Sampel unggahan @ataobercy
Film Business Proposal versi Indonesia menghadapi kontroversi besar menjelang rilis akibat pernyataan Abidzar Al-Ghifari yang mengaku tidak menonton webtoon atau drama Korea aslinya. Pernyataan ini memicu kemarahan penggemar K-Drama dan kecaman di media sosial, hingga Falcon Pictures dan Abidzar meminta maaf. Meskipun demikian, film ini tetap mengalami penurunan penonton yang signifikan.
Simak analisis terkini dan mendalam lainnya di website Netray untuk melakukan pemantauan terhadap isu yang sedang berkembang sesuai kebutuhan secara real time, Anda dapat berlangganan atau menggunakan percobaan gratis di netray.id.
Kebijakan baru yang membatasi penjualan tabung gas LPG 3 kg hanya di pangkalan resmi Pertamina, tanpa melibatkan pengecer, menuai polemik di kalangan masyarakat. Langkah ini diambil sebagai respons atas melonjaknya harga gas di pasaran, yang seringkali jauh melampaui Harga Eceran Tertinggi (HET) yakni sebesar Rp 18.000–23.000. Maraknya praktik permainan harga oleh oknum tertentu menjadi alasan utama kebijakan yang diteken oleh Menteri ESDM Bahlil Lahadalia.
Netray coba memantau pemberitaan di media massa daring serta perbincangan media sosial X untuk melihat bagaimana topik perubahan kebijakan ini diulas dari berbagai sudut pandang. Dengan menggunakan kata kunci 3kg&&gas selama periode 29 Januari hingga 5 Februari 2025, Netray menemukan 2.583 artikel dari 230 portal berita yang memuat kata kunci.
Gambar 1. Statistik pemberitaan LPG 3 kg
Pemberitaan mengenai pemberhentian distribusi LPG ke pengecer sendiri sudah muncul sejak 29 Februari yang kemudian diikuti dengan berita kelangkaan LPG mulai dari Jakarta, Serang hingga Bantul. Intensitas pemberitaan terkait LPG 3 kg ini sejak awal pemantauan belumlah masif. Kemudian pada hari terlaksananya peraturan yakni pada 1 Februari pemberitaan mulai meningkat hingga 86 artikel berita. Semakin naik pada hari berikutnya dan puncak pemberitaan terjadi pada tanggal 4 Februari sejumlah 1.205 artikel muncul pada hari itu. Pada tanggal ini pemberitaan diwarnai tentang Prabowo yang akhirnya memutuskan kembali pengecer.
Gambar 2. Intensitas pemberitaan gas LPG 3 kg
Sebagai pihak yang menetapkan kebijakan ini, nama Bahlil menjadi sorotan pemberitaan media massa selama sepekan periode pemantauan. Kata menteri, esdm, dan bahlil muncul cukup menonjol pada grafik top words atau jajaran kata populer.
Gambar 3. Jajaran top words
Kelangkaan LPG 3 Kg, Media Beritakan Blunder Bahlil
Bahlil menegaskan bahwa pemerintah sedang memperbaiki tata kelola penyediaan LPG 3 kilogram (kg), maka dari itu pengecer tidak diperbolehkan menjual lagi. Menurutnya, harga LPG eceran tidak boleh mengalami kenaikan lebih dari Rp 6 ribu di atas HET. Namun Bahlil merasa harga-harga eceran ada yang terlalu tinggi melebihi HET, sehingga harus kembali dikelola oleh pemerintah.
Gambar 4. Sample berita Bahlil
Mendukung Bahlil, Pertamina Patra Niaga pun mengimbau masyarakat untuk membeli LPG 3 kg langsung ke pangkalan resmi untuk mendapatkan harga jual yang sesuai dengan harga eceran tertinggi (HET), sebagaimana yang ditetapkan masing-masing pemerintah daerah.
Gambar 5. Sample berita Pertamina
Menanggapi kebijakan ini, pengamat ekonomi energi, Fahmy Radhi justru merasa kebijakan Bahlil sebagai sebuah blunder lantaran mematikan pengusaha akar rumput, menyusahkan konsumen, dan melabrak komitmen Presiden Prabowo yang berpihak kepada rakyat kecil. Menurutnya dengan adanya pengecer justru dapat membantu masyarakat yang tidak memiliki akses langsung ke Pertamina. Dengan pelarangan ini, ia berpendapat bahwa pemerintah justru berperan memutus usaha kecil dan menengah yang akan berdampak buruk bagi ekonomi masyarakat.
Gambar 6. Sampel berita pengamat
Senada dengan pernyataan Fahmi, entrepreneur Aditya Rahman menilai kebijakan ini akan menyulitkan masyarakat, terutama rumah tangga dan pelaku usaha kecil, karena semakin sulit mendapatkan gas bersubsidi. Ia menyoroti insiden seorang ibu rumah tangga di Pamulang yang meninggal dunia karena kelelahan mengantre.
ambar 7. Sampel berita pengamat
Sikap kontra juga datang dari DPR, khususnya Ketua Komisi XII DPR RI, Sugeng Suparwoto, yang menggerutu bahwa kebijakan yang dikeluarkan Bahlil tak dikoordinasikan lebih dahulu dengan DPR. Ia juga memaparkan fakta bahwa pelarangan pengecer berjualan LPG 3 kg ada persiapan dan sangat mendadak. Tanpa melalui uji coba, mata rantai distribusi langsung dipotong sehingga muncul kekacauan seperti yang terjadi sekarang.
Gambar 8. Sampel berita DPR
Imbas dari kebijakan ini adalah terjadi kelangkaan stok yang juga menjadi sorotan pemberitaan dengan kemunculan kata kelangkaan dalam jajaran kosakata populer. Kelangkaan stok LPG tampak terjadi di kota besar seperti Jakarta, Tangerang, Semarang, Bantul, hingga Kuta. Akibat kelangkaan ini memicu protes warga yang harus harus antre berjam-jam hingga ada yang meninggal karena kelelahan.
Gambar 9. Sampel berita kelangkaan
Di sisi lain Migas Watch menilai kelangkaan ini justru terjadi karena adanya mafia migas. Menurut Ketua MIGAS Watch, Rion Arios dugaan keterlibatan mafia migas terlihat dari adanya distribusi gas yang tidak merata. Adanya indikasi penimbunan gas hingga permainan harga oleh oknum tertentu menjadi penyebab utama krisis ini.
Gambar 10. Sampel berita kelangkaan
Selama periode pemantauan, Kompas menjadi portal yang paling banyak memberitakan terkait gas LPG 3 kg ini sejumlah 333 artikel. Disusul dengan portal Suara dengan 90 artikel dan Detik menerbitkan sejumlah 75 artikel.
Gambar 11. Jajaran portal populer
Fenomena ini tentu saja tidak luput dari perhatian Warganet. Mereka turut mengkritik kebijakan pemerintah yang dampaknya dirasakan cukup memberatkan bagi masyarakat. Dengan menggunakan kata kunci lpg&&3 serta gas&&lpg selama periode yang sama ditemukan 146,6 ribu unggahan dari 123,5 ribu pengguna antusias membicarakan isu ini. Percakapan di X didominasi dengan sentimen negatif sebanyak 113,9 ribu berbanding percakapan dengan sentimen positif yang hanya 9 ribu unggahan.
Gambar 12. Statistik perbincangan X topik lpg 3 kg
Opini terpopuler datang dari @Theoddy99 yang menganggap pemerintah tidak menyiapkan secara matang kebijakan ini dan merupakan tindakan yang sangat tidak bijak. Ia memikirkan bagaimana masyarakat yang terletak di pelosok desa ataupun pedalaman yang tak memiliki akses ke depot karena terlalu jauh jaraknya. Kemudian akun @kangrusuuhhh_ bahkan menyumpahi agar pemerintah yang ia sebut sebagai ‘manusia rakus’ terkena azab tertimpa gas LPG 3 kg. Sedangkan akun @satuduaupil negara ini akan hancur karena berbagai fenomena yang muncul seperti murid SMA demo, dosen turun ke jalan, hingga akses gas LPG dipersulit.
Gambar 13. opini warganet
Kasus LPG 3 Kg Pucuk Es Pemerintahan Prabowo
Dibalik warganet yang banyak mengkritik, unggahan mantan Gubernur Jawa Tengah, Ganjar Pranowo melalui akunnya @ganjarpranowo seolah menengahi keadaan dengan memberikan informasi terkait kemudahan mendapatkan gas LPG 3 kg melalui website mypertamina.id. Sedangkan Muhammad Said Didu melalui akunnya @msaid_didu menyoroti secara lebih general bahwa pemerintahan Prabowo tidak bisa bekerja untuk rakyat karena dibegal oleh loyalis Jokowi, termasuk salah satunya menyabotase LPG 3 kg. Begitu juga dengan @JhonSitorus_18 yang langsung menyasar Prabowo karena secara tak langsung membunuh rakyatnya sendiri akibat kelakuan anak buahnya, hal ini merujuk pada seseorang perempuan yang meninggal di Pamulang karena kelelahan antre.
Gambar 14. opini warganet
Nama Bahlil juga menjadi sasaran pembahasan warganet terlihat namanya muncul sangat menonjol pada jajaran kata populer. Warganet tampak nyinyir terhadap Bahlil dan mengatainya sebagai bahlul alias bodoh. Hal ini tampak dituliskan akun @Heraloebss. Selain itu akun @bung_madin tampak memaparkan fakta Menteri ESDM Bahlil disemprot warga ketika sidak antrian gas 3 kg di Tangerang. Ia malah terlihat cengar-cengir ketika warga berkesusahan mengantri. Sedangkan akun @03__nakula menyalahkan Bahlil yang mengeluarkan kebijakan ngawur tanpa persiapan hingga menyebabkan antrian warga di berbagai provinsi. Akun @KangManto123 pun terlihat sangat puas ketika Bahlil terkaget karena diomelin warga yang sedang mengantri, hal itu seolah mewakili hati rakyat Indonesia.
Gambar 15. opini warganet
Keprihatinan warganet juga tercermin dalam tagar #PeringatanDarurat seperti yang pernah dilakukan dulu ketika kasus putusan MK dan revisi UU Pilkada. Namun kali ini sedikit berbeda. Unggahan #PeringatanDarurat masih diiringi gambar Garuda namun dengan latar belakang hitam. Tagar ini berhasil meraup kurang lebih 12 ribu unggahan. Akun @geraldyustiadi menjadi yang terpopuler dalam mengunggah gambar ini. Ia tampak menjabarkan berbagai masalah yang muncul sejak pemerintahan Prabowo. Mulai program pendidikan dan kesehatan yang jadi program dukungan, upah karyawan MBG terlambat dibayar, stok bensin swasta habis berminggu-minggu, hingga tarik ulur subsidi LPG 3 kg yang membuat warga kesulitan mendapatkannya.
Gambar 16. Jajaran tagar populer
Lalu akun @vrnitt turut getol menggaungkan seruan serupa. Akun ini juga menyebutkan beberapa problem yang terjadi seperti mengesampingkan aspek pendidikan & kesehatan, kasus tukin dosen, monopoli persaingan bensin hingga peristiwa gas LPG 3 kg yang merenggut korban jiwa. Ia bahkan meminta warganet untuk mengibarkan bendera hitam (raise the black flag) yang artinya perlawanan total. Kasus kelangkaan tabung gas LPG 3 kg seperti menjadi pemicu keresahan warganet atas kinerja pemerintahan Prabowo secara keseluruhan.
Gambar 18. opini warganet
Tagar yang populer selanjutnya adalah #IndonesiaGelap yang meraih 8,5 ribu unggahan. Tagarnya ini masih sama diwarnai dengan warganet yang menjabarkan peristiwa-peristiwa yang terjadi di awal 100 hari kepemimpinan Prabowo. Akun @rreadresistance secara gamblang menjabarkan 6 poin diantaranya tanah Papua dirampas demi ilusi swasembada pangan & energy, laut dipagar dan ada HGB di atas laut, seorang ibu meninggal karena mengantri gas LPG 3 kg, pendidikan & kesehatan bukan program prioritas Makan Bergizi Gratis sebagai program yang tidak jelas hingga membuat anak keracunan dan ASN yang berdemo.
Gambar 19. opini warganet
Narasi Pahlawan Kesiangan
Setelah protes hingga kejadian antrian mengular pemerintah akhirnya tak jadi. Pada Selasa 4 Februari 2025 Presiden Prabowo Subianto menginstruksikan Menteri ESDM Bahlil sembari makan siang untuk memastikan tidak ada lagi masyarakat yang kesulitan mengakses LPG 3 kg. Bahlil pun akhirnya mengubah kebijakan itu dengan mengalihkan pengecer menjadi sub-pangkalan. Para pengecer pun diimbau untuk bisa mendaftar melalui aplikasi Merchant Apps Pangkalan (MAP) agar bisa memperoleh status sub pangkalan resmi.
Gambar 20. Sampel berita sub pangkalan
Keputusan ini kembali dinyinyiri oleh warganet seperti yang diungkapkan akun @alfathindonesia ia menganggap keputusan Prabowo ini sebagai fake heroism, karena trik ini sudah berkali-kali dilakukan seperti pada saat kasus PPN 12%. Begitu pula dengan @JhonSitorus_18 menyebut Prabowo sebagai pahlawan kesiangan namun harus menunggu rakyatnya meninggal karena kelamaan mengantre.
Gambar 21. Opini warganet
Namun di sisi lain terdapat segelintir warganet yang justru merasa berterima kasih karena Prabowo telah menyelamatkan nasib rakyat. Hal ini seperti yang dilontarkan akun @Abaah. Begitu juga akun @PartaiSocmed merasa sangat bersyukur akan keputusan Prabowo ia memberi saran agar terdapat penertiban bagi pengecer yang curang dan bagi pengecer yang patuh dapat dijadikan mitra resmi.
Gambar 22. Opini warganet
Akun yang paling banyak menarik perhatian warganet jatuh pada akun @Theoddy99 yang memperoleh impresi hingga 8,4 ribu kali. Di posisi kedua terdapat @geraldyustiadi dengan 8 ribu impresi dan posisi ketiga akun @kangrusuuhhh_ mendapat impresi sejumlah 5, 4 ribu kali.
Gambar 23. Jajaran akun populer
Kebijakan pelarangan penjualan LPG 3 kg di tingkat pengecer memicu polemik akibat kelangkaan dan antrean panjang. Kritik datang dari berbagai pihak, termasuk DPR dan warganet yang mayoritas menunjukkan sentimen negatif. Setelah protes meluas dan insiden tragis terjadi, Presiden Prabowo akhirnya merevisi kebijakan dengan membuka peluang bagi pengecer menjadi sub-pangkalan resmi. Kisruh ini menegaskan pentingnya perencanaan matang agar kebijakan tidak justru menimbulkan kekacauan di masyarakat.
Simak analisis terkini dan mendalam lainnya di website Netray https://analysis.netray.id/ Untuk melakukan pemantauan terhadap isu yang sedang berkembang sesuai kebutuhan secara real time, Anda dapat berlangganan atau menggunakan percobaan gratis di netray.id.
Umpan balik/feedback pelanggan merupakan hal penting dalam bisnis, terutama untuk mengembangkan produk atau layanan yang lebih baik. Di era digital kiwari dengan perkembangan teknologi yang sangat pesat, mengolah dan menganalisis big data menjadi hal yang tidak bisa dihindari apabila pebisnis ingin usaha mereka tetap bertahan dari gerusan zaman. Dalam hal ini, pebisnis dituntut beradaptasi dengan siasat dan strategi baru guna menghadapi tantangan mengolah umpan balik pelanggan dan big data.
Langkah strategis yang dapat diambil adalah dengan mengintegrasikan data kualitatif dari umpan balik pelanggan, seperti ulasan, survei, dan komentar. Dengan data kuantitatif dari analitik big data, pebisnis dapat mengidentifikasi pola, tren, dan preferensi pelanggan secara lebih akurat. Proses ini memungkinkan bisnis untuk memahami kebutuhan pelanggan dengan lebih baik, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengoptimalkan produk atau layanan yang ditawarkan.
Manfaat strategis dari pendekatan berbasis data ini sangat signifikan. Pertama, bisnis dapat membuat keputusan yang lebih informasional dan tepat sasaran, mengurangi risiko kesalahan, dan meningkatkan efisiensi operasional. Kedua, analisis data yang mendalam memungkinkan perusahaan untuk memprediksi tren pasar dan perilaku pelanggan, sehingga dapat merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. Terakhir, integrasi umpan balik pelanggan dan big data juga membantu dalam membangun hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan, karena bisnis dapat merespons kebutuhan dan keluhan pelanggan dengan lebih cepat dan personal.
Table of Contents
Konsep, Jenis, dan Tantangan Mengumpulkan Data Umpan Balik
Umpan balik pelanggan merupakan informasi, tanggapan, atau penilaian yang diberikan oleh pelanggan mengenai pengalaman mereka dalam menggunakan produk atau layanan suatu bisnis. Umpan balik ini memiliki signifikansi yang besar bagi bisnis karena menjadi sumber wawasan berharga untuk memahami kepuasan pelanggan, mengidentifikasi area perbaikan, dan meningkatkan kualitas layanan. Dengan memanfaatkan umpan balik pelanggan, bisnis dapat membangun hubungan yang lebih baik dengan pelanggan, meningkatkan loyalitas, dan menciptakan produk atau layanan yang lebih sesuai dengan kebutuhan pasar.
Umpan balik pelanggan dapat dikategorikan menjadi dua jenis utama, yaitu umpan balik langsung dan umpan balik digital. Umpan balik langsung mencakup interaksi tatap muka (face-to-face) seperti percakapan dengan staf layanan pelanggan atau diskusi dalam acara offline. Sementara itu, umpan balik digital meliputi tanggapan yang diberikan melalui media sosial, email, atau survei online. Kedua jenis umpan balik ini memiliki peran penting dalam memberikan perspektif yang lengkap tentang pengalaman pelanggan.
Meskipun umpan balik pelanggan dan big data sangat bermanfaat, proses pengumpulannya tidak selalu mudah. Salah satu tantangan utama adalah variasi sumber dan format data, yang dapat menyulitkan integrasi dan analisis. Selain itu, isu validitas dan keakuratan data juga sering menjadi kendala, terutama ketika umpan balik berasal dari sumber yang tidak terverifikasi atau mengandung bias. Oleh karena itu, bisnis perlu menerapkan metode pengumpulan dan analisis data yang sistematis untuk memastikan bahwa umpan balik yang diperoleh dapat diandalkan dan ditindaklanjuti.
Relevansi Big Data dalam Analisis Umpan Balik
Big data merujuk pada kumpulan data dalam volume besar, berkecepatan tinggi, dan memiliki beragam jenis yang memerlukan teknologi khusus untuk pengelolaan dan analisis. Karakteristik utama big data dikenal dengan istilah 3V: Volume (jumlah data yang sangat besar), Velocity (kecepatan data dihasilkan dan diproses), dan Variety (keragaman format data, seperti teks, gambar, video, dan lainnya). Dalam konteks umpan balik pelanggan dan big data, bisnis dapat mengumpulkan dan menganalisis informasi dari berbagai sumber secara komprehensif.
Sumber data pelanggan dapat dibagi menjadi dua kategori utama: internal dan eksternal. Data internal mencakup informasi yang dikumpulkan melalui sistem seperti CRM (Customer Relationship Management) dan point-of-sale, yang merekam interaksi dan transaksi pelanggan. Sementara itu, data eksternal berasal dari platform seperti media sosial, review online, dan survei digital, yang memberikan wawasan tentang opini dan pengalaman pelanggan di luar lingkungan bisnis.
Big data memainkan peran krusial dalam analisis umpan balik pelanggan. Dengan memanfaatkan teknologi big data, bisnis dapat mengungkap tren dan pola tersembunyi yang tidak terlihat melalui metode analisis tradisional. Selain itu, big data memungkinkan penyediaan insight real-time, yang membantu bisnis merespons masalah pelanggan dengan cepat dan melakukan perbaikan layanan secara proaktif. Dengan demikian, big data tidak hanya meningkatkan akurasi analisis, tetapi juga mendorong pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efisien.
Langkah Strategis Memanfaatkan Umpan Balik Pelanggan dan Big Data
Dengan mengikuti langkah-langkah strategis, bisnis dapat memanfaatkan umpan balik pelanggan dan big data secara optimal untuk meningkatkan kualitas layanan, membangun loyalitas pelanggan, dan menciptakan keunggulan kompetitif di pasar. Berikut adalah langkah-langkah strategis yang diperlukan.
Pengumpulan Data yang Efektif
Langkah pertama dalam memanfaatkan umpan balik pelanggan dan big data adalah mengumpulkan data secara efektif. Lakukan identifikasi platform pengumpulan data yang relevan, seperti survei online, media sosial, dan aplikasi mobile, untuk menjangkau pelanggan di berbagai saluran. Selanjutnya, integrasikan data dari berbagai sumber ini ke dalam satu basis data pelanggan yang komprehensif. Integrasi ini memungkinkan bisnis untuk memiliki gambaran yang holistik tentang pengalaman dan preferensi pelanggan sehingga memudahkan proses analisis lebih lanjut.
Analisis Data dengan Tools Big Data
Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah menganalisisnya menggunakan tools big data yang canggih. Teknik analisis seperti text mining, analisis sentimen, dan machine learning dapat digunakan untuk mengekstrak wawasan berharga dari data umpan balik. Tools seperti Hadoop, Apache Spark, atau platform analitik lainnya memungkinkan pemrosesan data dalam skala besar dengan kecepatan tinggi. Algoritma machine learning juga dapat membantu menyortir dan mengklasifikasikan data umpan balik secara otomatis, sehingga memudahkan identifikasi masalah atau tren yang relevan.
Interpretasi Hasil Analisis
Hasil analisis data perlu diinterpretasikan dengan cermat untuk mengungkap pola dan tren yang tersembunyi. Misalnya, analisis sentimen dapat mengungkapkan emosi pelanggan terhadap produk atau layanan tertentu, sementara text mining dapat mengidentifikasi kata kunci yang sering muncul dalam umpan balik. Dari sini, bisnis dapat mengidentifikasi area layanan yang perlu perbaikan dan mengaitkan temuan tersebut dengan kebutuhan serta preferensi pelanggan.
Implementasi Perbaikan Layanan Berdasarkan Insight Data
Berdasarkan hasil analisis, bisnis dapat merumuskan strategi perbaikan layanan yang lebih terarah. Contohnya, jika data menunjukkan keluhan berulang tentang waktu respons yang lambat, bisnis dapat meningkatkan sumber daya di bagian layanan pelanggan. Studi kasus dari perusahaan seperti Amazon atau Netflix menunjukkan bagaimana integrasi umpan balik pelanggan dan big data dapat menghasilkan layanan yang lebih personal dan responsif. Rencana aksi yang jelas harus dirancang untuk mengoptimalkan layanan pelanggan dan meningkatkan kepuasan secara berkelanjutan.
Evaluasi dan Monitoring Berkelanjutan
Langkah terakhir adalah mengevaluasi dampak dari perbaikan layanan yang telah diimplementasikan. Metode pengukuran, seperti Net Promoter Score (NPS) atau Customer Satisfaction Score (CSAT), dapat digunakan untuk menilai sejauh mana perubahan tersebut memengaruhi kepuasan pelanggan. Selain itu, bisnis perlu menerapkan continuous feedback loop atau memastikan bahwa umpan balik pelanggan terus dipantau dan dianalisis secara real-time. Pendekatan ini memungkinkan bisnis untuk melakukan penyesuaian strategi secara dinamis dan tetap relevan dengan kebutuhan pelanggan yang terus berkembang.
Solusi Mengintegrasikan Umpan Balik Pelanggan dan Big Data
Salah satu solusi utama untuk mengatasi tantangan integrasi umpan balik pelanggan dan big data adalah dengan menerapkan sistem manajemen data yang terpusat dan terintegrasi. Dengan menggunakan platform seperti data warehouse atau data lake, bisnis dapat menyatukan data dari berbagai sumber, baik internal (seperti CRM dan sistem point-of-sale) maupun eksternal (seperti media sosial dan review online). Teknologi ETL (Extract, Transform, Load) dapat digunakan untuk membersihkan, mengubah, dan memuat data ke dalam format yang seragam, sehingga memudahkan proses analisis. Selain itu, penggunaan API (Application Programming Interface) memungkinkan integrasi data secara real-time dari berbagai platform, memastikan bahwa data yang dikumpulkan selalu mutakhir dan relevan.
Solusi lain adalah dengan memanfaatkan alat analitik canggih yang dilengkapi kemampuan machine learning dan AI (Artificial Intelligence). Tools seperti Hadoop, Apache Spark, atau platform analitik berbasis cloud dapat membantu mengolah data dalam skala besar dengan cepat dan efisien. Algoritma machine learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan, mengelompokkan, dan menganalisis data umpan balik secara otomatis, sehingga mengurangi beban manual dan meningkatkan akurasi hasil analisis.
Selain itu, penerapan analisis sentimen dan text mining memungkinkan bisnis untuk memahami emosi dan preferensi pelanggan secara mendalam. Dengan menggabungkan teknologi ini, bisnis dapat mengubah tantangan integrasi data menjadi peluang untuk menghasilkan wawasan yang lebih bernilai dan actionable. Netray Media Monitoring adalah layanan analisis sentimen dan text mining dalam negeri yang bisa pebisnis gunakan. Coba dulu secara gratis melalui link trial ini.
Perkembangan pesat AI generatif memungkinkan mesin untuk menciptakan teks, gambar, musik, hingga video dengan tingkat kecerdasan tinggi. Namun risiko AI generatif mulai muncul, terutama terkait dengan penyalahgunaan dan dampak negatif lainnya. Berbagai risiko ini perlu mendapatkan perhatian serius, seperti pembuatan deepfake, misinformasi, dan peningkatan bias dalam sistem AI, yang dapat berdampak buruk bagi masyarakat.
Selain itu, AI generatif juga menghadirkan tantangan dalam hal etika, keamanan, privasi, dan pengaruhnya terhadap dunia kerja. Dampak-dampak ini memerlukan upaya untuk mengatur dan memitigasi risiko agar teknologi ini dapat digunakan secara bertanggung jawab dan memberikan manfaat tanpa menimbulkan kerugian.
Apa Itu AI Generatif?
AI generatif adalah kecerdasan buatan yang mampu menciptakan teks, gambar, musik, dan video berdasarkan pola dari data yang dipelajari. Berbeda dari AI tradisional, teknologi ini dapat menghasilkan konten baru yang menyerupai buatan manusia.
Beberapa teknologi utamanya:
GPT (teks) – Contoh: ChatGPT untuk menulis dan menjawab pertanyaan.
GAN (gambar & video) – Digunakan untuk deepfake dan desain kreatif.
Diffusion Models – Membantu pembuatan gambar dari teks, seperti DALL·E.
AI generatif telah diterapkan dalam hiburan, edukasi, kesehatan, dan bisnis. Namun, di balik manfaatnya, teknologi ini juga membawa risiko seperti misinformasi, deepfake, dan tantangan etika
Potensi AI Generatif
Gambar 1. Ilustrasi potensi AI generatif
AI generatif membawa banyak manfaat dalam berbagai bidang, mulai dari industri kreatif hingga penelitian ilmiah. Berikut beberapa potensinya:
Inovasi dalam Industri Kreatif
AI generatif memungkinkan pembuatan musik, desain grafis, hingga film dengan cara yang lebih cepat dan efisien. Seniman dan desainer dapat menggunakannya untuk mendapatkan inspirasi hingga mempercepat proses kreatif.
Efisiensi dalam Pengolahan Data
Teknologi ini dapat menganalisis dan mengolah data dalam jumlah besar dengan lebih cepat dibanding manusia. Dalam bisnis dan riset, AI generatif membantu dalam pembuatan laporan otomatis, analisis tren, serta pengembangan strategi berbasis data.
Meningkatkan Produktivitas
AI generatif dapat mengotomatisasi tugas seperti menulis artikel, membuat ringkasan, atau menyusun kode pemrograman, sehingga pekerja dapat lebih fokus pada tugas yang lebih kompleks dan strategis.
Aplikasi di Pendidikan dan Pelatihan
Dalam dunia pendidikan, AI generatif membantu menciptakan materi pembelajaran yang lebih interaktif dan personal. Simulasi berbasis AI juga dapat digunakan untuk pelatihan di berbagai bidang, termasuk medis dan teknik.
Risiko AI Generatif
Meskipun menawarkan banyak manfaat, risiko AI generatif juga perlu diperhatikan, terutama terkait etika, keamanan, dan dampaknya terhadap masyarakat. Berikut beberapa risiko utama:
Penyalahgunaan Teknologi Risiko AI generatif yang paling menonjol adalah penggunaannya untuk membuat deepfake dan konten palsu, seperti video manipulatif dan berita hoaks yang dapat menyesatkan publik. Hal ini berpotensi meningkatkan misinformasi dan merusak reputasi individu atau institusi.
Kurangnya Pengawasan dan Akuntabilitas Hasil AI generatif sering kali sulit diprediksi dan dikendalikan. Ketika terjadi kesalahan atau penyalahgunaan, sulit menentukan siapa yang bertanggung jawab—pengembang, pengguna, atau AI itu sendiri. Risiko AI generatif ini menimbulkan tantangan dalam regulasi dan etika.
Bias dan Diskriminasi AI generatif belajar dari data yang diberikan, dan jika data tersebut mengandung bias, hasilnya juga akan mencerminkan bias tersebut. Risiko AI generatif ini dapat memperkuat stereotip, diskriminasi, atau ketidakadilan dalam berbagai aspek, seperti perekrutan kerja dan kebijakan publik.
Dampak terhadap Pekerjaan Dengan meningkatnya otomatisasi, beberapa pekerjaan kreatif dan administratif berisiko tergantikan. Risiko AI generatif ini dapat mengurangi lapangan kerja di sektor tertentu, menimbulkan tantangan ekonomi bagi pekerja yang terdampak.
Keamanan dan Privasi AI generatif berpotensi menyalahgunakan data pribadi, baik melalui pencurian identitas, kebocoran informasi sensitif, maupun manipulasi data. Risiko AI generatif dalam aspek ini menjadi tantangan besar dalam menjaga keamanan siber dan perlindungan privasi.
Dengan berbagai risiko AI generatif tersebut, pengawasan dan regulasi yang ketat diperlukan agar teknologi ini dapat digunakan secara bertanggung jawab dan tidak merugikan masyarakat.
Mengatasi Risiko AI Generatif
Gambar 2. Ilustrasi resiko AI generatif
Untuk memastikan penggunaan AI generatif yang aman dan bertanggung jawab, berbagai langkah perlu diambil untuk mengatasi risiko-risiko yang mungkin muncul. Berikut beberapa langkah yang dapat dilakukan:
Pengembangan Regulasi dan Kebijakan Salah satu langkah utama dalam mengatasi risiko AI generatif adalah pengembangan regulasi yang jelas dan ketat. Pemerintah dan lembaga internasional perlu bekerja sama untuk merancang kebijakan yang dapat mengatur penggunaan AI generatif, seperti pembatasan dalam pembuatan konten palsu atau kebijakan untuk mencegah penyalahgunaan teknologi. Regulasi ini harus memperhatikan aspek transparansi, akuntabilitas, dan tanggung jawab pengembang.
Penerapan Etika dalam Pengembangan AI Setiap sistem AI generatif harus dikembangkan dengan memperhatikan prinsip-prinsip etika. Pengembang perlu memastikan bahwa AI tidak menghasilkan konten yang merugikan atau diskriminatif. Penggunaan audit etika AI yang mengawasi proses pengembangan dan hasil yang dihasilkan juga penting untuk meminimalkan bias dan dampak negatif lainnya.
Pendekatan Transparansi dan Akuntabilitas Untuk mengatasi risiko AI generatif yang terkait dengan akuntabilitas, penting untuk menciptakan sistem yang memungkinkan pelacakan dan evaluasi hasil. Hal ini dapat dilakukan dengan membangun mekanisme pengawasan yang memungkinkan pihak terkait untuk memeriksa apakah AI generatif digunakan dengan cara yang benar dan sesuai dengan aturan yang berlaku.
Pendidikan dan Kesadaran Publik Salah satu cara untuk mengurangi risiko AI generatif adalah dengan meningkatkan pemahaman masyarakat tentang teknologi ini. Pendidikan tentang cara kerja AI generatif dan potensi dampaknya, baik positif maupun negatif, sangat pentinguntuk disebar. Dengan pengetahuan yang lebih baik, masyarakat dapat lebih berhati-hati dalam menggunakan teknologi ini, serta dapat mengenali konten yang dihasilkan AI.
Kolaborasi Global Mengingat sifat teknologi yang berkembang pesat dan melintasi batas negara, kolaborasi internasional juga sangat penting. Negara-negara harus bekerja sama untuk menciptakan standar global yang dapat mengatur penggunaan AI generatif secara adil dan etis. Dengan kolaborasi ini, potensi penyalahgunaan dan dampak negatif dapat lebih terkendali secara global.
Dengan langkah-langkah tersebut, risiko AI generatif dapat diminimalkan, dan teknologi ini dapat dimanfaatkan dengan cara yang aman, adil, dan bermanfaat bagi masyarakat.
AI generatif memiliki potensi besar untuk inovasi di berbagai sektor, seperti hiburan, kesehatan, dan bisnis, dengan meningkatkan efisiensi dan kreativitas. Namun, teknologi ini juga membawa risiko, seperti penyalahgunaan untuk deepfake, bias, dan dampak pada pekerjaan serta privasi.
Untuk mengurangi risiko AI generatif, penting untuk mengembangkan regulasi yang jelas, menerapkan etika, meningkatkan transparansi, dan meningkatkan kesadaran publik. Dengan pengelolaan yang bijak, AI generatif dapat dimanfaatkan dengan aman dan bermanfaat bagi masyarakat.
Simak analisis terkini dan mendalam lainnya di website Netray untuk melakukan pemantauan terhadap isu yang sedang berkembang sesuai kebutuhan secara real time, Anda dapat berlangganan atau menggunakan percobaan gratis di netray.id.
Pagar laut yang semula diharapkan melindungi kawasan pesisir justru berubah menjadi masalah pelik. Pagar bambu sepanjang 30,16 kilometer ini kini menjadi simbol kontroversi karena tampak tak bertuan. Keberadaannya telah dilaporkan oleh masyarakat setempat kepada Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Banten pada Agustus 2024. Mereka mengeluhkan pagar ini karena menghalangi akses ke laut, yang selama ini menjadi sumber mata pencaharian nelayan lokal. Selain itu, struktur pagar yang tidak terawat juga menimbulkan kekhawatiran akan bahaya lingkungan dan keamanan.
Puncaknya, Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP) menyegel pagar yang dianggap tidak memiliki izin resmi. Bahkan, Presiden Prabowo turut menginstruksikan pembongkaran segera, yang kemudian dieksekusi oleh TNI Angkatan Laut. Anehnya, Menteri KKP justru meminta pembongkaran dihentikan sementara hingga investigasi tuntas. Namun, perintah presiden tetap diutamakan, dan proses pembongkaran oleh TNI AL masih berjalan hingga hari ini.
Laporan Tempo mengungkapkan fakta menarik: pagar bambu ini ternyata sudah ada sejak Agustus 2022. Selain itu, melalui platform Bhumi ATR/BPN, diketahui bahwa pesisir pantai di Desa Kohod tersebut telah memiliki izin Hak Guna Bangunan (HGB) sejak 2023. Jika ditelusuri lewat Google Earth, wilayah yang memiliki HGB itu berada tepat di pinggir lautan, menambah kompleksitas kasus ini.
Statistik Pantauan Media Sosial X Topik Pagar Laut
Perdebatan soal pagar laut ini tidak hanya menyangkut legalitas, tetapi juga dampaknya terhadap lingkungan, hak masyarakat lokal, dan tata kelola pesisir. Kasus ini menjadi sorotan publik, sejumlah topik menjadi sorotan perbincangan warganet media sosial X. Dalam sepekan perbincangan warganet antara 16 – 22 Januari 2025, intensitas ungggahan mencapai 143,5 ribu yang dibuat oleh kurang lebih 10 ribu pengguna. Total unggahan tersebut mampu meraih 168,6 juta impresi yang berupa likes, reply, dan repost.
Gambar 1. Statistik ppercakapan X topik pagar laut
Dalam pemantauan Netray selama sepekan, pembicaraan mengenai topik ini sudah muncul sejak tanggal 16 Januari dengan intensitas yang cukup banyak, yakni 6,6 ribu unggahan, dan terus meningkat setiap harinya. Lonjakan intensitas terjadi pada tanggal 19 Januari dan 20 Januari, sebanyak kurang lebih 24 ribu unggahan muncul, dan pada hari terakhir pemantauan unggahan warganet memuncak hingga 35,9 ribu unggahan. Pada hari tersebut banyak yang membicarakan kelanjutan pembongkaran pagar laut, termasuk kehadiran Titiek Soeharto yang turut meninjau lokasi.
Gambar 2. Intensitas unggahan X
Keterlibatan Pemerintahan Joko Widodo dalam Kasus Pagar Laut
Gambar 2. Opini warganet
Gambar 4 Jajaran top words
Rupanya warganet masih banyak yang menganggap kemunculan kasus pagar laut merupakan akibat dari hasil kerja Presiden Joko Widodo. Opini seperti ini yang dilontarkan seorang akademisi politik melalui akunnya @yoeskenawas. Sosok yang kerap disebut Mulyono di media sosial ini dianggap banyak meninggalkan ranjau sehingga membuat keadaan negara semakin memburuk. Pendapat @yoeskenawas berhasil meraih begitu banyak impresi, yakni mencapai 6 ribu likes, 1,8 ribu repost, dan 98 komentar. Nama Jokowi terus disebut warganet hingga menjadi populer dan muncul dalam grafik Top Words dan Top Hashtags, seperti #jokowikangendipenjara dan #UsutKorupsiJokowi.
Gambar 5.4 Jajaran top hashtag
Opini warganet lainnya, seperti yang disampaikan oleh @Jumianto_RK, tampak mempertanyakan siapa pemilik pagar tersebut. Padahal lokasi berdirinya pagar laut sangat dekat dengan lokasi pemerintahan masa Jokowi, sungguh mengherankan bila tak ada yang tahu. Kemudian akun @Boediantar4 berpendapat bahwa pagar laut merupakan hutang budi Jokowi ke Aguan alias Sugianto Kusuma, pemilik perusahaan Agung Sedayu Grup. Opini serupa juga digaungkan akun @blackshark7890. Bahkan seorang penulis sekaligus pebisnis, Jonru Ginting (@jonrugintingnew), berucap tajam bahwa terbongkarnya pagar laut ini menjadi jalan kehancuran Jokowi dan gerombolannya.
Gambar 6. Opini warganet
Gambar 7. Opini warganet
Misteri Penerbitan Sertifikat HGB
Selain dugaan keterlibatan pemerintahan Joko Widodo, warganet banyak pula yang membahas masalah sertifikat HGB sebanyak 263 bidang di area pagar laut. Terlihat kata sertifikat menonjol dalam kumpulan kata populer atau Top Words. Muhammad Said Didu, seorang insinyur sekaligus mantan Sekretaris Kementerian BUMN, lewat akun @msaid_didu berharap agar yang berwenang segera memeriksa sertifikat pagar laut terutama di Desa Kohod, Kecamatan Pakuhaji yang nantinya akan membukakan jalan ke desa lainnya.
Gambar 8. Opini warganet
Lalu M. Guntur Romli Politikus asal PDIP melalui akunnya @GunRomli mendesak untuk kasus ini segera diusut sejelas-jelasnya. Ia juga merasa keheranan kenapa bagian laut bisa dipatok per bidang begitu. Untuk kepemilikan sertifikat, akun @RomitsuT, mengungkap bahwa Menteri ATR/BPN yang sekarang hanya berani menyebutkan dua nama pemilik sertifikat HGB yakni PT. Intan Agung Makmur dan PT. Cahaya Inti Sentosa. Ia heran sambil mempertanyakan mengapa Agung Sedayu dan Salim Group tidak diungkapkan.
Gambar 9. Opini warganet
Sedangkan dari akun @perupadata mengungkapkan bahwa Menteri ATR/Kepala BPN mengakuinya atas adanya ratusan sertifikat HGB dan SHM baik atas nama perusahaan maupun perorangan. Bahkan akun @CakKhum sampai mengumpat betapa bodohnya menteri yang rela memberikan izin untuk bidang tersebut. Ia meminta untuk menteri tersebut segera diusut.
Gammbar 10. Opini warganet
Pagar Laut Ulah Taipan
Setelah muncul dalam jajaran Top Words, nama taipan Aguan juga masuk dalam tagar populer, dengan tagar #NegarakalahdenganAguan. Tagar ini mencerminkan kekecewaan dan ketidakpercayaan warganet terhadap pemerintah serta fakta yang berkembang. Salah satu akun, @MichelAdam717, menyindir pernyataan Sandi Martapraja, Ketua Jaringan Pantura Raya (JRP), yang mengklaim bahwa pembangunan pagar laut adalah hasil swadaya warga, meski ia sendiri tidak mengetahui detailnya.
Gambar 11. Opini warganet
Akun lain, @T0NY_HER_5, menyoroti ketidakmampuan pemerintah, yang dipenuhi para jenderal, dalam mengurus proyek pagar laut sepanjang 30 km. Membalas unggahan @MichelAdam717, akun @KomPelKaesang tidak hanya mempertanyakan apakah para nelayan benar-benar memiliki niat sebesar itu untuk membangun pagar laut, tetapi juga menyoroti bahwa proyek tersebut lebih banyak menguntungkan pihak PIK2 dan Agung Sedayu. Tak berhenti di situ, ia melontarkan kritik tajam dengan mencaci Sandi Martapraja, menyebutnya sebagai “manusia menjijikkan” dan “jongos Aguan.”
Gambar 12. Opini warganet
Selama periode pemantauan, akun @Dennysiregar7 menjadi yang terpopuler dengan memperoleh 19,8 ribu impresi. Ia menyoroti serta meragukan klaim bahwa pagar bambu tersebut merupakan hasil swadaya nelayan. Di posisi selanjutnya, akun @Mdy_Asmara1701 memperoleh 11,4 ribu impresi. Akun ini banyak membahas soal pembongkaran pagar hingga keterlibatan Titiek Soeharto yang turun langsung ke lokasi.
Gambar 13. Jajaran akun populer
Simak analisis terkini dan mendalam lainnya di website Netray https://analysis.netray.id/ Untuk melakukan pemantauan terhadap isu yang sedang berkembang sesuai kebutuhan secara real time, Anda dapat berlangganan atau menggunakan percobaan gratis di netray.id.
Kepopuleran teknologi AI generatif lantaran mampu menciptakan teks, gambar, dan konten kreatif lainnya, sangat bergantung pada data AI dan manusia yang menciptakannya. Data AI adalah fondasi dasar yang memungkinkan model mengenali pola dan menghasilkan inovasi, tetapi sering kali menghadapi tantangan seperti bias atau ketidakakuratan.
Sedangkan peran manusia menjadi sangat penting dalam teknologi AI generatif melalui pendekatan Human-in-the-Loop (HITL). Kolaborasi antara manusia dan AI memastikan kelemahan pada data AI dapat diperbaiki, menghasilkan model yang lebih akurat, relevan, dan etis. Artikel ini akan mengupas bagaimana data AI dan peran manusia dalam AI membentuk masa depan AI generatif untuk mengatasi tantangan sekaligus memanfaatkan potensinya.
Data AI: Fondasi Utama AI Generatif
Data AI adalah elemen utama yang memungkinkan AI generatif mempelajari pola, struktur, dan konteks. Data AI merujuk pada kumpulan data yang digunakan untuk melatih model kecerdasan buatan. Data ini mencakup berbagai bentuk, seperti teks, gambar, video, atau audio, yang menjadi bahan utama bagi model AI untuk memahami pola dan menghasilkan output.
Gambar 1. Ilustrasi data AI dan manusia
Dalam konteks AI generatif, data AI memainkan peran kunci sebagai sumber pengetahuan utama yang memungkinkan model mempelajari struktur bahasa, komposisi visual, hingga pola suara. Data AI membentuk kemampuan AI generatif untuk menghasilkan teks, gambar, atau musik.
Misalnya, model penghasil teks seperti GPT dilatih menggunakan miliaran kata dari berbagai genre dan bahasa, memungkinkan model memahami struktur bahasa dan menghasilkan teks yang relevan dengan konteks tertentu.
Pada AI generatif gambar, seperti DALL-E, data visual digunakan untuk mengajarkan model memahami elemen-elemen estetika, perspektif, dan warna, sehingga dapat menciptakan gambar baru yang realistis atau kreatif.
Begitu pula dalam musik, model dilatih dengan data audio dari berbagai genre dan instrumen, sehingga mampu menghasilkan komposisi musik baru yang kompleks dan harmonis. Kualitas dan keragaman data AI menentukan seberapa baik model dapat mengenali pola, menciptakan sesuatu yang baru, dan memenuhi kebutuhan pengguna.
Data berkualitas tinggi menjadi dasar pelatihan yang memastikan model berfungsi optimal, menghasilkan output yang relevan dan kreatif. Tanpa data yang baik, kemampuan AI generatif akan terbatas.Terdapat sejumlah langkah untuk menghasilkan data AI dan manusia dibaliknya harus menempuh seluruh proses tersebut. Langkah umum menghasilkan data AI yang berkualitas tinggi antara lain:
Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti buku, artikel, media sosial, basis data gambar, atau rekaman audio. Proses ini membutuhkan pendekatan yang hati-hati untuk memastikan data mencakup keragaman yang cukup agar model dapat menangkap berbagai pola yang kompleks.
Pengolahan Data
Setelah dikumpulkan, data diproses untuk menghilangkan elemen-elemen yang tidak relevan, seperti informasi duplikat, kesalahan, atau data yang tidak sesuai konteks. Pengolahan ini penting untuk meningkatkan kualitas data sehingga lebih berguna bagi model.
Penyaringan Data
Penyaringan bertujuan untuk mengidentifikasi dan menghilangkan data yang dapat menyebabkan bias atau ketidakakuratan. Proses ini juga melibatkan penyesuaian etika, seperti memastikan bahwa data tidak mengandung konten yang diskriminatif atau tidak pantas. Dengan penyaringan yang tepat, model AI generatif dapat lebih handal dan adil dalam menghasilkan output.
Peran Manusia dalam Menghasilkan Data AI: Konsep Human-in-the-Loop
Human-in-the-Loop (HITL) adalah pendekatan kolaborasi data AI dan manusia dalam pengembangan dan pengoperasian model AI, termasuk AI generatif. Dalam proses ini, manusia terlibat secara aktif untuk membantu melatih, memvalidasi, dan menyempurnakan model yang didasarkan pada data AI. HITL memungkinkan model untuk terus belajar dari umpan balik manusia, memperbaiki kesalahan, dan menghasilkan output yang lebih relevan serta akurat.
Sebagai pendekatan kolaboratif, proses HITL ini antara lain adalah langkah anotasi data AI, validasi output model, dan perbaikan dan pembelajaran ulang. Pada langkah anotasi data, manusia memberi label pada data untuk memastikan bahwa model dapat belajar dengan benar. Tanpa anotasi yang akurat, model AI tidak dapat mengenali pola yang relevan, yang akan memengaruhi hasil yang dihasilkan. Manusia berperan untuk menjaga kualitas data AI, terutama ketika data tersebut kompleks dan membutuhkan interpretasi kontekstual.
Gambar 2. Ilustrasi human in the loop dalam data ai dan manusia
Proses selanjutnya adalah manusia memeriksa hasil yang dihasilkan oleh AI untuk memastikan bahwa output tersebut sesuai dengan tujuan dan tidak mengandung kesalahan atau bias. Validasi ini sangat penting dalam memastikan bahwa model AI beroperasi secara etis dan menghasilkan hasil yang relevan. Sedangkan langkah kolaborasi data AI dan manusia terakhir adalah pembelajaran ulang berupa umpan balik ketika model menghasilkan output yang kurang akurat atau bias. Dengan peran manusia, model dapat diperbaiki dan dilatih ulang agar lebih efektif, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan akurasi seiring waktu.an menyesuaikan data latihnya.
Seiring berjalannya waktu, HITL semakin menjadi konsep dan pendekatan yang integral dalam pengambangan teknologi keceradasan buatan. Seperti dalam pengambangan ChatGPT, relasi data AI dan manusia dalam teknologi ini adalah saat user memberikan umpan balik pada teks yang dihasilkan untuk menyempurnakan respons. Berikut adalah alasan mengapa HITL menjadi sangat penting.
Mengatasi Keterbatasan Data AI Data AI sering kali mengandung bias atau kekurangan informasi yang dapat memengaruhi kualitas model. Melalui HITL, manusia dapat memperbaiki dan melengkapi data ini untuk meningkatkan performa AI.
Memastikan Etika dan Keamanan Peran manusia dalam AI sangat penting untuk mengidentifikasi potensi dampak negatif dari model, seperti pelanggaran privasi, penyebaran informasi salah, atau bias yang tidak terdeteksi.
Meningkatkan Fleksibilitas dan Relevansi AI Dengan melibatkan manusia, model dapat lebih mudah disesuaikan dengan kebutuhan spesifik, memastikan hasil yang lebih relevan dan dapat diterima di berbagai konteks.
Kolaborasi Data AI dan Manusia: Membentuk Masa Depan AI Generatif
Kolaborasi antara data AI dan manusia sangat penting dalam mengembangkan AI generatif yang efektif dan etis.Apa yang harus dilakukan manusia untuk pengolahan data AI adalah sebagai berikut:
Pengolahan dan Penyaringan Data
Manusia berperan dalam memilih dan menyaring data AI untuk memastikan data bebas dari bias dan sesuai dengan nilai-nilai etika. Ini membantu model menghasilkan output yang lebih tepat dan relevan.
Peningkatan Model melalui Feedback
Setelah model menghasilkan output, manusia memberikan umpan balik untuk memperbaiki hasil yang kurang akurat, meningkatkan kualitas dan kemampuan model seiring waktu.
Pengawasan Etika dan Keamanan
Manusia mengawasi penerapan AI untuk memastikan hasil yang dihasilkan tidak merugikan atau menyesatkan, serta mematuhi aturan dan regulasi yang berlaku.
Meningkatkan Kemampuan AI
Melalui eksperimen dan evaluasi, manusia membantu memperbaiki dan memperkaya kemampuan model, menghasilkan konten yang lebih orisinal dan relevan.
Data AI dan manusia berkolaborasi untuk menciptakan AI generatif yang efektif dan etis. Data menjadi fondasi penting dalam menghasilkan konten kreatif, sementara manusia berperan dalam memilih, menyaring, dan memberikan umpan balik untuk memastikan hasil yang akurat dan bebas bias. Pengelolaan data yang bertanggung jawab, termasuk transparansi dan etika, adalah kunci untuk memastikan AI bermanfaat dan dapat dipercaya. Kolaborasi ini membentuk masa depan AI generatif yang lebih adil dan bertanggung jawab.
Sebagai bisnis yang juga memanfaatkan Artificial Intelligence. Netray juga menyediakan Netray Artificial Intelligence API untuk para pekerja profesional. Teknologi AI Netray meliputi Netray Translate guna memudahkan proses alih bahasa hingga Natural Language Processing (NLP) yang berfungsi untuk analisis sentimen teks, klasifikasi konten, pengenalan entitas hingga analisis trending topik. Untuk mencoba pengalaman kecanggihan AI tersebut Anda dapat kunjungi website Netray.
Di era digital yang berkembang pesat, strategi media sosial menjadi alat penting bagi bisnis untuk membangun hubungan dengan konsumen, mempromosikan produk, dan meningkatkan visibilitas merek. Media sosial memungkinkan bisnis menjangkau audiens yang lebih luas dengan cara yang lebih personal dan langsung.
Untuk bersaing di pasar yang semakin kompetitif, penting bagi pemilik bisnis untuk memiliki strategi media sosial yang jelas dan terarah. Tanpa strategi yang tepat, penggunaan media sosial bisa menjadi tidak efektif atau bahkan merugikan.
Memahami Strategi Media Sosial yang Tepat
Strategi media sosial yang efektif adalah kunci sukses di era digital. Dengan pendekatan terencana, bisnis dapat membangun kehadiran online, berinteraksi dengan audiens, dan mempromosikan produk atau layanan Anda secara efisien. Untuk memulainya, Anda harus memahami strategi media sosial dulu sebagai rencana terstruktur untuk mencapai tujuan bisnis melalui platform digital. Hal ini melibatkan pemilihan platform yang tepat, menciptakan konten menarik, dan berinteraksi secara konsisten dengan audiens.
Menentukan tujuan yang jelas menjadi fondasi strategi. Apakah untuk meningkatkan kesadaran merek, mempererat hubungan dengan pelanggan, atau mendorong penjualan? Tujuan yang spesifik dan terukur memudahkan evaluasi keberhasilan strategi media sosial di era digital.
Gambar 1. Ilustrasi sosial media
Pemilihan platform juga sangat penting. Tidak semua media sosial cocok untuk semua bisnis. Setiap platform memiliki karakteristik audiens dan fitur yang berbeda, sehingga perlu disesuaikan dengan target pasar dan jenis produk. Konten yang relevan dan menarik menjadi daya tarik utama. Memahami kebutuhan audiens—baik itu hiburan, edukasi, atau promosi—akan membantu menciptakan konten yang sesuai, seperti gambar, video, atau konten interaktif.
Akhirnya, evaluasi kinerja menggunakan data analitik membantu bisnis menilai efektivitas strategi media sosial di era digital dan melakukan perbaikan untuk hasil yang optimal.
Ukuran Keberhasilan Strategi Media Sosial di Era Digital
Setelah mengembangkan dan melaksanakan strategi media sosial, penting untuk melakukan pengukuran dan evaluasi secara teratur untuk memastikan strategi tersebut efektif dalam mencapai tujuan bisnis. Berikut adalah langkah-langkah yang bisa Anda tempuh:
Tentukan Key Performance Indicators (KPI)
Sebelum mengevaluasi keberhasilan, bisnis harus menentukan KPI yang jelas dan relevan. KPI adalah indikator yang digunakan untuk mengukur pencapaian tujuan dari strategi media sosial. Contoh KPI yang umum digunakan antara lain jumlah pengikut, tingkat keterlibatan (engagement), lalu lintas ke situs web (web traffic), jumlah konversi, dan penjualan.
Gunakan Alat Analitik Media Sosial
Platform media sosial seperti Facebook, Instagram, dan Twitter menyediakan alat analitik bawaan yang memungkinkan bisnis untuk melacak kinerja konten mereka. Alat ini dapat memberikan data tentang audiens, jangkauan, impresi, tingkat keterlibatan, dan konversi.
Analisis Kinerja Konten
Evaluasi konten yang diposting guna mengukur keberhasilan strategi media sosial di era digital. Bisnis perlu melihat jenis konten yang mendapatkan perhatian paling banyak dari audiens. Konten yang paling banyak menghasilkan interaksi, dapat memberi wawasan tentang preferensi audiens dan membantu memperbaiki jenis konten yang akan datang.
Perbandingan dengan Tujuan yang Ditetapkan
Setelah data terkumpul, bandingkan hasil yang diperoleh dengan tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya. Misalnya, jika tujuan awalnya adalah meningkatkan brand awareness, apakah jumlah pengikut dan jangkauan konten sudah sesuai dengan ekspektasi? Evaluasi ini membantu bisnis untuk melihat apakah strategi media sosialnya berada di jalur yang benar.
Evaluasi ROI (Return on Investment)
Mengukur ROI dari strategi media sosial melibatkan perhitungan investasi waktu, uang, dan sumber daya yang dikeluarkan untuk menjalankan kampanye media sosial memberikan hasil yang sebanding. Pengukuran ROI dapat dilakukan dengan melihat peningkatan penjualan, lead generation, atau peningkatan kesadaran merek yang telah dicapai.
Perbaikan dan Penyesuaian
Berdasarkan hasil analisis di atas, lakukan perbaikan dan penyesuaian pada strategi media sosial di era digital. Evaluasi produksi konten, jadwal posting, atau platform yang digunakan. Tujuannya adalah untuk membuat strategi menjadi lebih efektif seiring waktu.
Strategi dan Taktik Populer Guna Atasi Tantangan Bisnis di Era Digital
Bisnis sering menghadapi berbagai tantangan dalam strategi media sosial yang memengaruhi efektivitasnya. Untuk mengatasi perubahan algoritma yang menurunkan jangkauan organik, penting untuk mengikuti perkembangan platform, memanfaatkan iklan berbayar, dan menciptakan konten yang mendorong interaksi.
Memahami audiens adalah kunci keberhasilan strategi media sosial di era digital. Gunakan alat analitik untuk mengetahui kebiasaan dan preferensi mereka, serta manfaatkan survei atau interaksi langsung untuk mendapatkan wawasan tambahan. Tanggapi komentar negatif dengan cepat dan transparan, sertakan permintaan maaf jika perlu, serta tawarkan solusi nyata untuk mengelola reputasi.
Tetapkan KPI yang jelas dan gunakan alat analitik untuk mengukur hasil, seperti tingkat keterlibatan atau jumlah konversi, agar strategi lebih terukur. Penting bagi bisnis untuk menggunakan taktik yang tepat guna meningkatkan keterlibatan, memperluas jangkauan, dan memperkuat hubungan dengan audiens. Berikut beberapa taktik populer yang guna menjawab tantangan di ranah media sosial:
Iklan Berbayar (Paid Advertising)
Iklan berbayar di platform media sosial seperti Facebook, Instagram, dan LinkedIn memungkinkan bisnis menjangkau audiens yang lebih luas dan lebih tersegmentasi. Anda bisa menyesuaikan iklan untuk tujuan bisnis seperti meningkatkan brand awareness, mengarahkan trafik, atau meningkatkan penjualan, dan memberikan hasil yang lebih terukur.
Konten Visual yang Menarik
Penggunaan konten visual, seperti gambar, video, dan infografis, dapat menarik perhatian audiens lebih cepat dan meningkatkan keterlibatan. Video, khususnya, memiliki tingkat interaksi yang tinggi dan dapat digunakan untuk berbagai tujuan seperti edukasi produk, unboxing, atau kampanye promosi.
Gambar 2 Ilustrasi strategi
Influencer Marketing
Kolaborasi dengan influencer yang memiliki audiens sesuai dengan target pasar bisnis dapat mempercepat kesadaran merek dan meningkatkan kredibilitas. Influencer marketing bahkan menjadi core strategi media sosial di era digital karena meningkatkan konversi melalui kepercayaan yang sudah terbangun antara influencer dan pengikutnya.
Konten User-Generated (UGC)
Mendorong audiens untuk membuat dan membagikan konten yang berhubungan dengan merek adalah taktik yang efektif dalam membangun kepercayaan dan otentisitas. Konten yang dibuat oleh pengguna memperlihatkan bukti sosial dan seringkali lebih dipercaya oleh calon pelanggan.
Hashtag yang Tepat
Menggunakan hashtag yang relevan dan populer dapat memperluas jangkauan postingan di media sosial, membuatnya lebih mudah ditemukan oleh audiens yang tertarik pada topik yang sama. Membuat hashtag khusus merek juga membantu memperkuat kesadaran dan menciptakan komunitas di sekitar merek.
Tren dan Inovasi Penting dalam Media Sosial untuk Bisnis
Kini media sosial memainkan peran penting bagi bisnis. Untuk tetap kompetitif, bisnis harus mengikuti tren dan inovasi terbaru dalam strategi media sosial mereka. Berikut adalah beberapa tren yang perlu diperhatikan untuk memaksimalkan potensi media sosial.
Dominasi Konten Video Pendek
Platform seperti TikTok, Instagram Reels, dan YouTube Shorts memperlihatkan bahwa video pendek sangat efektif untuk menarik perhatian audiens dan meningkatkan engagement. Format ini ideal untuk menyampaikan pesan secara cepat dan menarik.
E-commerce Terintegrasi
Fitur seperti Instagram Shopping, TikTok Shop, dan Facebook Marketplace memungkinkan pelanggan berbelanja langsung di platform media sosial. Tren ini mempersingkat proses pembelian dan meningkatkan konversi.
Interaksi Real-Time melalui Live Streaming
Live streaming, seperti sesi tanya jawab saat peluncuran produk, menjadi cara berkomunikasi langsung dengan audiens. Interaksi real-time adalah keharusan strategi media sosial di era digital agar hubungan dengan pelanggan lebih personal.
Pemanfaatan Influencer Micro dan Nano
Bekerja sama dengan influencer yang memiliki audiens kecil tetapi loyal dapat memberikan dampak yang lebih autentik. Tren ini semakin populer karena lebih terjangkau dan efektif dibandingkan dengan menggunakan influencer besar.
Konten Interaktif untuk Engagement
Fitur seperti polling, kuis, dan tantangan hashtag mendorong audiens untuk berpartisipasi aktif, menciptakan pengalaman yang menyenangkan, sekaligus meningkatkan keterlibatan dan kesadaran merek.
Memaksimalkan potensi bisnis Anda dengan strategi media sosial di era digital dapat dilakukan dengan alat bantu seperti Netray. Sebagai platform berbasis Artificial Intelligence, Netray dapat membantu Anda memahami performa media sosial dan membuat keputusan berbasis data yang lebih akurat melalui Netray Media Monitoring. Jangan ragu untuk mulai sekarang karena Anda bisa mencoba dulu versi trial yang gratis.
Analisis sentimen dalam mengelola reputasi merk adalah strategi krusial di era digital, di mana opini dan persepsi konsumen dapat menyebar dengan cepat melalui berbagai platform online. Dalam dunia berbasis teknologi, reputasi merek (brand reputation) menjadi penentu utama kesuksesan bisnis. Sebagai representasi utama produk, merek menggantikan interaksi langsung dengan konsumen, mencerminkan kualitas, nilai, dan citra yang membentuk persepsi publik
Penyebutan merek (brand mentions) menyandang peran krusial dalam membentuk persepsi publik. Baik dari sisi kualitas maupun kuantitas mentions. Hanya saja yang harus ditanamkan dalam benak pebisnis adalah bahwa brand mentions merupakan hal yang sangat sulit untuk diatur. Mereka terlihat datang secara acak, abstrak, bahkan tak jarang absurd yang kemudian akan mempengaruhi reputasi brand dengan satu cara atau lainnya.
Supaya pelaku bisnis seperti Anda dapat mencerna dengan baik penyebutan merek di media sosial, dibutuhkan satu tools guna mengolah data perbincangan masyarakat yang selanjutnya bisa menjadi materi dalam mengelola brand reputation. Alat tersebut adalah analisis sentimen (sentiment analysis) yang dapat memilah-milah unggahan warganet ke dalam sentimen positif, negatif, dan netral. Berikut adalah pemaparan peran analisis sentimen dalam mengelola reputasi merk bisnis Anda.
Table of Contents
Hubungan Dasar Antara Merk dan Sentimen
Sebelum memulai penjelasan bagaimana peran analisis sentimen dalam mengelola reputasi merk, terdapat sejumlah hal yang harus Anda pahami terlebih dahulu. Brand mention adalah penyebutan atau referensi terhadap merek, produk, atau layanan suatu perusahaan di internet. Brand mention bisa muncul di berbagai platform online, seperti media sosial, situs web, forum, ulasan produk, dan artikel berita. Penduduk internet kerap menyebut merek dalam berbagai atribut emosi. Seperti senang, puas, marah, kecewa, dan lain sebagainya. Atribut tersebut yang kemudian disebut sebagai sentimen yang terdiri dari sentimen positif, negatif, dan netral.
Sebagai contoh, brand Nestlé sering disebut dalam konteks dampaknya terhadap lingkungan, terutama dalam penggunaan air dan plastik. Dari sentimen negatif, penyebutannya meningkat dalam konteks tuduhan eksploitasi air di komunitas lokal, yang merusak reputasinya di kalangan konsumen peduli lingkungan. Sedangkan sentimen positif, Nestlé mencoba memperbaiki citra dengan memperkenalkan inisiatif keberlanjutan seperti pengurangan plastik sekali pakai. Nestlé paham betul bagaimana setiap penyebutan memiliki fungsi masing-masing.
Penyebutan positif membantu membangun citra merek yang baik dengan meningkatkan kepercayaan dan visibilitas. Ulasan positif dari pelanggan atau influencer memberikan kesan kredibilitas yang lebih kuat dibandingkan iklan langsung. Selain itu, Penyebutan ini memperluas jangkauan merek secara organik, terutama di media sosial, dan menciptakan loyalitas pelanggan melalui pengalaman yang dibagikan secara publik. Sedangkan penyebutan negatif dapat menjadi sinyal penting adanya masalah yang perlu segera diperbaiki. Kritik dari pelanggan sering kali mengungkap kelemahan produk atau layanan yang mungkin tidak disadari perusahaan. Dengan merespons ulasan negatif secara cepat dan efektif, perusahaan tidak hanya memperbaiki citra tetapi juga meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
Gambar 1. Analisis sentimen dalam mengelola reputasi merk
Sebutan positif atau negatif memiliki pengaruh langsung pada keputusan pembelian konsumen. Ulasan positif cenderung meningkatkan kepercayaan dan minat beli, sementara ulasan negatif dapat membuat calon pembeli ragu. Kampanye positif di media sosial atau dukungan influencer juga terbukti mampu mendorong penjualan lebih tinggi, menjadikan analisis sentimen dalam mengelola reputasi merk sebagai faktor penting dalam strategi bisnis.
Peran Analisis Sentimen dalam Mengelola Reputasi Merk: Definisi dan Alat yang Digunakan
Analisis sentimen adalah proses penggunaan teknologi untuk memahami, menganalisis, dan mengklasifikasikan emosi yang terkandung dalam teks, seperti ulasan pelanggan, komentar media sosial, atau artikel berita. Teknologi ini menggunakan algoritma pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengidentifikasi apakah teks memiliki nada positif, negatif, atau netral. Misalnya, ulasan pelanggan seperti “Produk ini sangat memuaskan!” akan diklasifikasikan sebagai positif, sedangkan “Layanan ini sangat buruk” akan dianggap sebagai negatif. Analisis sentimen membantu perusahaan memahami bagaimana audiens mereka merespons produk, layanan, atau kampanye secara emosional.
Ada berbagai alat yang dapat membantu Anda dalam melakukan analisis sentimen, mulai dari yang sederhana hingga berbasis kecerdasan buatan (AI). Alat seperti Google Alerts membantu memantau sebutan merek di internet, sementara Hootsuite memungkinkan pemantauan media sosial secara lebih terstruktur. Untuk analisis yang lebih mendalam, alat berbasis AI seperti IBM Watson Natural Language Understanding, MonkeyLearn, atau Lexalytics dapat memberikan wawasan yang lebih akurat dengan fitur tambahan seperti analisis konteks dan tren sentimen. Alat-alat ini mempermudah bisnis untuk mengelola persepsi publik secara real-time.
Manfaat Utama Analisis Sentimen dalam Mengelola Merk
Analisis sentimen dalam mengelola reputasi merk memberikan berbagai manfaat yang strategis bagi perusahaan. Pertama, alat ini dapat mengidentifikasi pola sentimen di berbagai platform dan membantu perusahaan memahami bagaimana audiens merespons secara keseluruhan. Kedua, analisis sentimen memungkinkan deteksi dini terhadap krisis potensial, seperti saat muncul tagar negatif yang trending di media sosial. Ketiga, alat ini membantu mengukur efektivitas kampanye pemasaran dengan menganalisis apakah strategi yang diterapkan menghasilkan respons positif dari audiens. Dengan wawasan ini, perusahaan dapat mengambil langkah proaktif untuk meningkatkan reputasi, merespons masalah, dan mengoptimalkan strategi pemasaran.
Strategi Memanfaatkan Analisis Sentimen dalam Mengelola Reputasi Merk
Memanfaatkan analisis sentimen dalam mengelola reputasi merk tidak bisa dilakukan secara serampangan meskipun Anda sudah memiliki tools yang tepat. Pengelolaan ini harus dilakukan secara strategis untuk mendapatkan hasil yang paling optimal. Berikut adalah strategi umum yang bisa diaplikasikan pada usaha Anda.
Memonitor Secara Proaktif Langkah pertama dalam mengelola sebutan merek adalah memantau percakapan secara aktif menggunakan alat pemantauan otomatis, seperti Hootsuite, Brand24, atau Mention. Alat-alat ini memungkinkan perusahaan melacak setiap penyebutan merek di berbagai platform, termasuk media sosial, blog, dan forum. Dengan pemantauan yang real-time, perusahaan dapat segera mengidentifikasi sentimen yang berkembang, baik positif maupun negatif, sehingga mampu merespons dengan cepat sebelum situasi meluas.
Respon Cepat dan Tepat Merespons ulasan atau komentar dengan cara yang tepat adalah inti dari manajemen reputasi. Untuk ulasan negatif, tanggapan yang efektif adalah meminta maaf, menawarkan solusi konkret, dan menunjukkan kepedulian terhadap pelanggan. Contohnya, “Kami minta maaf atas pengalaman Anda. Tim kami akan menghubungi Anda segera untuk menyelesaikan masalah ini.” Sebaliknya, ulasan positif juga harus dihargai, misalnya dengan ucapan terima kasih atau bahkan penghargaan kecil. Tanggapan cepat menunjukkan bahwa perusahaan mendengarkan dan peduli terhadap pelanggannya.
Menggunakan Data untuk Perbaikan Hasil dari analisis sentimen dapat menjadi sumber wawasan penting untuk strategi bisnis. Data ini dapat membantu mengidentifikasi pola keluhan atau pujian yang sering muncul, yang kemudian digunakan untuk meningkatkan kualitas produk, layanan, atau kampanye pemasaran. Sebagai contoh, jika sentimen negatif sering muncul terkait pengiriman yang lambat, perusahaan dapat memperbaiki logistiknya. Dengan integrasi data ini, bisnis dapat lebih responsif terhadap kebutuhan pasar.
Membangun Komunikasi yang Konsisten Nada komunikasi yang konsisten sangat penting untuk membangun citra merek yang kuat. Perusahaan harus memastikan bahwa respons mereka, baik terhadap sentimen positif maupun negatif, mencerminkan nilai-nilai merek. Misalnya, merek dengan nilai ramah dan inklusif harus menggunakan bahasa yang hangat dan bersahabat dalam setiap interaksi. Konsistensi ini membantu menciptakan hubungan emosional yang lebih dalam dengan pelanggan, memperkuat loyalitas, dan meningkatkan reputasi jangka panjang.
Keberadaan analisis sentimen dalam mengelola reputasi merk akan semakin penting mengingat perkembangan dunia digital yang semakin pesat. Agar tidak ketinggalan momentum tersebut, Anda bisa memulai memantau penyebutan merek bisnis Anda menggunakan tools analisis sentimen yang dimiliki oleh Netray Media Monitoring. Coba gratis terlebih dahulu dan rasakan manfaat memantau internet guna menjaga reputasi brand milik Anda.
Artificial Intelligence (AI) telah menjadi kekuatan utama dalam transformasi ekonomi global, mengubah cara bisnis beroperasi dan menciptakan peluang bisnis AI. Teknologi ini menawarkan berbagai manfaat, mulai dari automasi proses hingga analisis data yang mendalam, yang dapat meningkatkan efisiensi.
Bagi perusahaan, memahami dan memanfaatkan peluang bisnis AI menjadi kunci untuk tetap kompetitif di tengah perubahan pesat. Artikel ini akan mengulas bagaimana perusahaan dapat mengambil manfaat dari gelombang transformasi teknologi ini, menghadapi tantangan, dan menerapkan strategi untuk memaksimalkan potensi AI di berbagai sektor industri.
Perkembangan AI dalam Ekonomi Global
Gambar 1. Ilustrasi kecerdasan buatan (AI)
Seiring dengan pesatnya kemajuan teknologi, AI telah menjadi kekuatan utama dalam mengubah dinamika ekonomi global. Berikut beberapa perkembangan yang terjadi setelah adanya AI:
Adopsi AI yang Meningkat di Berbagai Sektor Industri
Dengan adanya adopsi AI tercipta peluang bisnis yang signifikan. Teknologi ini mampu mengotomatiskan proses dan mempercepat pengambilan keputusan berbasis data. Dari sektor manufaktur hingga keuangan memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi operasional dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Penggunaan AI dalam Sektor Industri
Di manufaktur, AI digunakan untuk otomasi lini produksi, mempercepat proses pembuatan produk, dan mengurangi kemungkinan kesalahan manusia dalam pengendalian kualitas. Di sektor keuangan AI bermanfaat dalam menganalisis data besar seperti menilai risiko, memprediksi pergerakan pasar, dan memberikan layanan pelanggan otomatis melalui sistem chatbot yang responsif.
Kompetisi Global dalam Pengembangan AI
Di tingkat global, negara-negara seperti China, Amerika Serikat, dan beberapa negara di Eropa telah menjadi pelopor dalam riset dan pengembangan AI. Mereka berinvestasi besar-besaran dalam teknologi ini, baik melalui sektor swasta maupun kebijakan pemerintah yang mendukung riset dan inovasi. Kebijakan-kebijakan ini semakin mempercepat adopsi AI di seluruh dunia, menciptakan lebih banyak peluang bisnis AI bagi perusahaan yang ingin berinovasi dan memimpin pasar.
Peluang Bisnis AI yang Signifikan
Dengan pesatnya perkembangan ini, perusahaan di seluruh dunia harus cepat beradaptasi untuk memanfaatkan peluang bisnis AI. Mengabaikan teknologi ini berisiko membuat perusahaan tertinggal di pasar global, sementara mereka yang dapat memanfaatkan AI dengan efektif akan memperoleh keunggulan yang signifikan.
Peluang Bisnis AI yang Harus Diperhatikan
Gambar 2. Ilustrasi peluang bisnis kecerdasan buatan
AI menawarkan banyak peluang bisnis yang dapat membantu perusahaan menciptakan inovasi, meningkatkan efisiensi, dan memperkuat daya saing di pasar global. Dengan strategi yang tepat, peluang bisnis AI dapat dimanfaatkan secara optimal untuk pertumbuhan dan keberlanjutan perusahaan. Berikut adalah beberapa peluang yang perlu diperhatikan:
Automasi Proses Operasional
Salah satu peluang bisnis AI yang paling menonjol adalah kemampuannya mengotomasi tugas-tugas repetitif. Misalnya, AI dapat digunakan untuk mengelola inventaris, pemrosesan data, atau layanan pelanggan melalui chatbot. Automasi ini tidak hanya menghemat biaya, tetapi juga meningkatkan kecepatan dan akurasi proses bisnis.
Personalization dalam Pemasaran
Peluang bisnis AI dalam pemasaran terletak pada kemampuannya menganalisis data pelanggan untuk menawarkan pengalaman yang personal. Dengan teknologi ini, perusahaan dapat memberikan rekomendasi produk yang relevan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memperkuat loyalitas.
Pengelolaan Data yang Lebih Baik
AI memungkinkan perusahaan mengelola data besar secara efisien, memberikan wawasan penting yang mendukung pengambilan keputusan. Peluang bisnis AI ini sangat relevan untuk sektor keuangan, di mana analisis risiko dan prediksi pasar menjadi kunci keberhasilan.
Inovasi Produk dan Layanan
Peluang bisnis AI mencakup pengembangan produk baru, seperti kendaraan otonom atau asisten virtual. Dengan memanfaatkan AI, perusahaan dapat menciptakan solusi inovatif yang memenuhi kebutuhan pasar modern.
Peningkatan Keamanan dan Keandalan
AI membantu meningkatkan keamanan sistem dengan mendeteksi ancaman secara real-time. Dalam dunia yang semakin digital, peluang bisnis AI ini memberikan keuntungan kompetitif bagi perusahaan yang mampu melindungi data pelanggan dan aset mereka secara efektif.
Tantangan yang Dihadapi dalam Mengimplementasikan AI
Meskipun peluang bisnis AI sangat besar, ada berbagai tantangan yang harus dihadapi oleh perusahaan dalam implementasinya. Berikut adalah beberapa hambatan utama yang perlu diperhatikan:
Kurangnya Tenaga Terampil
Untuk memanfaatkan peluang bisnis AI secara maksimal, perusahaan membutuhkan tenaga kerja dengan keahlian khusus dalam data science, machine learning, dan teknologi terkait. Namun, kurangnya talenta di bidang ini menjadi salah satu hambatan utama yang harus diatasi melalui pelatihan dan rekrutmen yang tepat.
Infrastruktur Teknologi yang Terbatas
Implementasi AI membutuhkan infrastruktur teknologi yang memadai, termasuk perangkat keras dan perangkat lunak canggih. Kurangnya infrastruktur yang mendukung dapat menghambat perusahaan dalam mengakses peluang bisnis AI secara optimal.
Keamanan dan Privasi Data
Dalam dunia yang mengutamakan data, perlindungan terhadap informasi sensitif menjadi tantangan utama. Perusahaan yang ingin memanfaatkan peluang bisnis AI harus memastikan keamanan data pelanggan dan kepatuhan terhadap regulasi privasi.
Biaya Implementasi yang Tinggi
Peluang bisnis AI seringkali memerlukan investasi awal yang besar, termasuk untuk pengadaan teknologi dan pelatihan staf. Perusahaan kecil mungkin menghadapi kesulitan dalam membiayai implementasi ini, meskipun potensi ROI-nya sangat menjanjikan.
Integrasi dengan Sistem Lama
Mengintegrasikan AI dengan sistem yang sudah ada bisa menjadi tantangan besar. Perusahaan harus merancang strategi integrasi yang baik untuk memastikan bahwa peluang bisnis AI dapat dimanfaatkan tanpa mengganggu operasional.
Strategi untuk Memaksimalkan Manfaat AI dalam Bisnis
Gambar 3. Ilustrasi strategi bisnis
Agar AI memberikan dampak positif yang maksimal, perusahaan perlu merancang dan menerapkan strategi yang tepat. Berikut adalah beberapa langkah penting yang dapat membantu perusahaan memanfaatkan AI secara optimal:
Memahami Kebutuhan Bisnis dan Menetapkan Tujuan yang Jelas
Langkah awal adalah mengidentifikasi masalah bisnis yang dapat diselesaikan oleh AI dan menetapkan tujuan yang spesifik. Dengan memahami kebutuhan, perusahaan dapat mengarahkan investasi AI ke area yang memberikan dampak terbesar, seperti meningkatkan efisiensi operasional, personalisasi pelanggan, atau inovasi produk.
Berinvestasi dalam Pelatihan dan Pengembangan Karyawan
Sumber daya manusia adalah kunci dalam implementasi AI. Perusahaan harus menyediakan pelatihan untuk meningkatkan keterampilan karyawan dalam memahami dan mengelola teknologi ini. Selain itu, merekrut talenta dengan keahlian khusus dalam data science dan machine learning juga sangat penting untuk memaksimalkan manfaat AI.
Membangun Infrastruktur Teknologi yang Mendukung
Infrastruktur yang kuat adalah fondasi untuk penerapan AI yang berhasil. Perusahaan perlu berinvestasi dalam perangkat keras dan perangkat lunak yang mendukung pemrosesan data besar dan pengembangan algoritma. Cloud computing dapat menjadi solusi untuk mengelola data secara lebih fleksibel dan hemat biaya.
Mengadopsi Pendekatan Bertahap
Untuk meminimalkan risiko, perusahaan dapat memulai dengan proyek AI berskala kecil sebelum memperluas penerapan ke area lain. Pendekatan ini memungkinkan perusahaan mengevaluasi hasil, mengidentifikasi kendala, dan melakukan penyesuaian sebelum melakukan investasi besar.
Menjamin Keamanan dan Kepatuhan Data
Data adalah inti dari AI, sehingga perlindungan data harus menjadi prioritas utama. Perusahaan harus memastikan bahwa mereka memiliki kebijakan keamanan yang kuat dan mematuhi regulasi privasi seperti GDPR. Dengan ini, kepercayaan pelanggan dapat terjaga, sekaligus meminimalkan risiko hukum.
Mengukur dan Mengevaluasi Dampak AI
Penting bagi perusahaan untuk terus mengevaluasi kinerja AI dalam mendukung tujuan bisnis mereka. Dengan memantau metrik-metrik penting, seperti efisiensi operasional atau kepuasan pelanggan, perusahaan dapat memastikan bahwa penerapan AI berjalan sesuai harapan dan memberikan nilai tambah.
Sebagai bisnis yang juga memanfaatkan Artificial Intelligence. Netray juga menyediakan Netray Artifical Inteligence API untuk para pekerja profesional. Teknologi AI Netray meliputi Netray Translate guna memudahkan proses alih bahasa hingga Natural Language Processing (NLP) yang berfungsi untuk analisis sentimen teks, klasifikasi konten, pengenalan entitas hingga analisis trending topik. Untuk mencoba pengalaman kecanggihan AI tersebut Anda dapat kunjungi website Netray.
