Electronic Theses and Dissertation

Media sosial adalah salah satu platform yang sangat berpengaruh bagi segala aspek kehidupan, salah satunya bidang ekonomi dalam melakukan pemasaran suatu produk bagi perusahaan. Salah satu media sosial yang dapat dijadikan sebagai promosi produk adalah Instagram. Untuk melakukan promosi, perusahaan harus pandai mengatur strategi salah satunya dengan memilih influencer yang tepat. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat melihat influencer tersebut berpengaruh atau tidak berpengaruh terhadap pemasaran produk. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur engagement rate dan menganalisis feedback komentar Instagram dari influencer dengan menggunakan salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan berfokus pada Natural Language Processing (NLP) yaitu menerapkan salah satu pre-trained model indoBERT dari indoNLU berbasis transformer. Penelitian ini dilakukan melalui lima tahapan yaitu pengumpulan data, preprocessing, pengukuran engagement rate, analisis komentar Instagram menggunakan indoBERT dengan klasifikasi lima kategori (happy, anger, fear, love dan sadness) dan perhitungan persentase tiap kategori. Perhitungan engagement rate menghasilkan influencer yang sangat berpengaruh mencapai 5%, berpengaruh mencapai 68% dan tidak berpengaruh mencapai 27% dari total 200 akun influencer. Kemudian, rata-rata persentase analisis tiap kategori dari 200 akun influencer adalah happy 80.1%, anger 6.2%, fear 1.2%, love 2.6%, dan sadness 9.9%.

Social media is a platform that has a significant impact on all sectors of life, including the economic field, when marketing a company's product. Instagram is one of the social media platforms that may be used to promote products. Companies must be adept at managing promotions, one of which is selecting suitable influencers. As a result, we require a system to determine whether these influencers impact product marketing. This study aims to measure engagement rates and analyze influencer feedback comments using a branch of artificial intelligence focusing on natural language processing, applying a transformer-based indoBERT pre-trained model from indoNLU. This research went through five stages: data collection, preprocessing stage, engagement rate measurement stage, Instagram comments analysis stage using indoBERT with a classification of 5 categories, and calculation of the percentage of each category. The calculation of the engagement rate resulted in influencers who were very influential reaching 5%, influential reaching 68%, and not having an effect reaching 27% of the total 200 influencer accounts. Then, the average percentage analysis for each category from 200 influencer accounts are happy 80.1%, anger 6.2%, fear 1.2, love 2.6%, and sadness 9.9%.