## JARINGAN INTERNET DAN SOSIAL MEDIA  DALAM RANTAI PASOKAN DAN LOGISTIK: PERKEMBANGAN DAN TOPIK YANG MUNCUL
Ghozali Fakultas Ekonomi,Universitas Mayjen Sungkono Mojokerto
Email : drs.ghozali1@gmail.com Received  : Jan 19 th 2020 Revised  : Feb 17 th 2020 Accepted  :  May 7 th 2020

## Abstract
Although  social  media  has  been  used  in  a  number  of  business  and  science  domains,  its use and functionality in relation to the supply chain is still limited. This article explores the void and provides new evidence and original perspectives for this information agency and  introduces  current  and  contemporary  developments  and  themes.  Over  a  span  of  4 months, we downloaded tweets #supply chain and/or #tagar logistics. After clearing data and filtering tweets in English, we analyzed 76,378 articles using various  computational techniques.  Our  analysis  reveals  important  developments  taking  place  where  a  wide range  of  supply  chain  management  technologies  are  in  a  dominant  position  to  play. Blockchain  is  the  world's  leading  platform  followed  by  artificial  intelligence.  The improved  logistics  position  of  last  mile  also  shows  that  it  can  be  connected  to  e- commerce and customer support. Supply chain technology is also grouped and linked in similar  dendrograms  and,  automation  related  to  robotics  and  robotics,  analytics  is associated  with  results,  artificial  intelligence  is  linked  to  IoT  and  machine  learning. Related  relationships  are  highlighted  by  other  developments  affecting  contemporary supply  chains.  This  study  offers  feedback  for  supply  chain  management  on  important patterns and themes developing in their field, as well as new graphic metrics to consider the  environmental  topology  of  social  network  attitudes.  These  developments,  in particular,  will  provide  useful  insights  into  how  markets  are  evolving  and  help proactively determine future investment areas.
Keywords:  Social networks,  tweets,  trends  and  emerging  topics,  supply  chain management, logistics

## PENDAHULUAN
Beberapa tinjauan penelitian telah melihat  perkembangan  dalam  logistik dan  manajemen  rantai  pasokan  selama 20  tahun  terakhir.  (Bowersox,  Closs,  &
Stank, 1999, 2000), misalnya, mengidentifikasi  10  mega-tren  yang menyoroti  masalah  yang  dihadapi  oleh operator rantai pasokan dan ahli logistik. Perkembangan  ini  mencakup  perubahan dari: (a) layanan pelanggan ke manajemen  hubungan;  (b)  berlawanan dengan  pengaturan  persaingan;  (c) prediksi untuk berakhir; (d) pengalaman pendekatan  transformasi;  (e)  absolut terhadap nilai relatif; (f) integrasi proses; (g)  integrasi  vertikal  ke  virtual;  (h)
bertukar  informasi;  Saya  manajemen manajemen  berbasis  nilai  manajemen manajemen manajemen manajemen manajemen manajemen manajemen manajemen manajemen; dan (j) persiapan.  Para  penulis  menekankan bahwa  perkembangan  transformasional ini  akan  mengandung  banyak  ancaman untuk
pelaksanaannya, termasuk "jaringan  waktu  nyata,  keseimbangan saluran  kendali,  ketidakamanan  operasi multinasional  dan  ketidakamanan  yang timbul dari konvergensi strategis, pertukaran  pengetahuan  dan  investasi teknologi"  (Bowersox  et  al.,  2000). Demikian  pula,  berdasarkan  (Skjoett ‐ Larsen,  2000)  menggambarkan  berbagai
perkembangan  yang  berdampak  pada operasi logistik masa depan dan memproyeksikan bahwa globalisasi rantai  pasokan,  aliansi  strategis  dan  e- commerce  akan  berdampak  dalam  lima tahun  ke  depan,  sementara  fenomena seperti  itu  karena  bisnis  virtual,  rantai pasokan  hijau  dan  manajemen  yang berorientasi  proses  akan  tersebar  luas.
(Ballou,  2007)  melanjutkan  perdebatan tentang perkembangan dan kemungkinan evolusi logistik dan manajemen  rantai  pasokan.  Di  antara masalah lainnya, ia mencatat munculnya strategi  generasi  penjualan  untuk  rantai pasokan, yang mungkin sama relevannya  dengan  pengurangan  biaya, perlunya kerja sama dan kolaborasi antar perusahaan, termasuk kepercayaan, pentingnya  berbagi  pengetahuan  di antara  peserta  saluran.  kemajuan  teknis dan  penggabungan  organisasi  transaksi, pembelian dan logistik. Kekhawatiran di atas juga diuraikan oleh (Squire, Storey, Emberson,  Godsell,  &  Harrison,  2006), yang mengakui peran penting outsourcing dalam potensi restrukturisasi rantai pasokan, dan kebutuhan  untuk  operasi  lintas  batas. Mereka juga membahas peran globalisasi dalam rantai pasokan saat ini, yang  terlihat  dalam  pengadaan  global, serta ketidakstabilan permintaan konsumen dan meningkatnya persaingan. Sejak 2010 dan seterusnya, laporan  serupa  dilakukan  dan  didanai sebagian  besar  oleh  layanan  konsultasi, beberapa lembaga penelitian, dan operator logistik besar. Misalnya, selama  beberapa  tahun  terakhir  Gartner telah merilis studi terkait yang menyoroti  faktor-faktor  penting  yang memengaruhi  rantai  pasokan  di  masa depan  (Rejeb,  Keogh,  &  Treiblmaier, 2019).  Demikian  pula,  dalam  studi serupa,  (Hilburn,  2005)  menetapkan pengembangan  inti  yang  berdampak pada industri transportasi dan logistik di berbagai  wilayah  geografis  dan  konteks bisnis.  Selama  beberapa  tahun  terakhir, (DHL,  2013)  juga  telah  merilis  DHL Trends  Radar,  yang  menyoroti  peran
berbagai  tren  sosial,  pasar  dan  teknis yang  mempengaruhi  rantai  pasokan selama  lima  tahun  ke  depan.  Demikian pula,  pekerjaan  terkait  baru-baru  ini telah  dilakukan  oleh  tim  logistik  untuk menyoroti perkembangan penting dalam logistik  dan  manajemen  rantai  pasokan yang  mempengaruhi  industri  tertentu (termasuk  sektor  logistik)  selama  lima tahun  ke  depan  (Bubner,  Bubner, Helbig,  &  Jeske,  2014;  Heutger  & Kückelhaus,  2016;  König  &  Spinler, 2016).  Masa  depan,  posisi  berpengaruh dari  teknologi  informasi  dan  pengaruh perkembangan  teknis  selanjutnya  dalam rantai pasokan adalah tema umum dalam studi ini. Baru-baru ini, artikel penelitian terkait  juga  menyoroti  perkembangan seperti:  (Gunasekaran  et  al.,  2017; Hazen,  Boone,  Ezell,  &  Jones-Farmer,
2014; Lamba & Singh, 2017; Schoenherr & Speier ‐ Pero, 2015;
Speranza,  2018;  Waller  &  Fawcett, 2013).  Pelajaran  inti  dari  artikel  ini adalah  bahwa  inovasi  ini  dan  aplikasi memengaruhi  dan  membentuk  rantai pasokan modern yang ada.
Temuan penting
lainnya sehubungan  dengan  artikel  dan  studi penelitian  ini  adalah  bahwa  pendekatan analitik  tertentu  telah  diadopsi.  Ini termasuk,  tetapi  tidak  terbatas  pada, penggunaan  bukti  sekunder  seperti survei,  buku,  konten  yang  diterbitkan dalam  pers  dan  Artikel  perdagangan, situs  web  perusahaan  (Skjoett ‐ Larsen, 2000)  dan  wawancara  dengan  analis bisnis dan manajer senior yang mewakili perusahaan  besar  (Waller  &  Fawcett, 2013)  serta  dengan  rekan  peneliti  dan klien  dari  organisasi  ini  (DHL,  2013). Lebih  khusus  lagi,  terlihat  jelas  bahwa media sosial kurang dimanfaatkan sebagai instrumen metodologi penelitian untuk  mendiagnosis  perkembangan  di bidang  logistik  dan  manajemen  rantai pasokan. Sepengetahuan kami, ini adalah  Artikel  penelitian  pertama  yang mengungkap kemungkinan peran konten media sosial dalam mengenali pola-pola ini. Selanjutnya, pekerjaan kami berpusat  pada  mengevaluasi  postingan Twitter individu selama timeline tertentu
karena  'tweet  tentang  masalah  dan kekhawatiran yang tepat waktu tampaknya  lebih  umum  daripada  yang lain'  dan  'tweet  tentang  perkembangan yang  muncul  (misalnya  #BigData)  dan masalah (#risk, #sustainability, #manufacturing) dalam manajemen
rantai  pasokan  disebarluaskan.  Dengan demikian,  ini  dapat  menjadi  proposisi yang  layak  karena  administrator  dan profesional,  dalam  banyak  kesempatan, membuka  jalan  bagi  banyak  inovasi dalam manajemen rantai pasokan.
Mengingat  hal  di  atas,  tujuan  analisis utama  kami  adalah  untuk  menyoroti perkembangan  utama  yang  muncul dalam  logistik  dan  manajemen  rantai pasokan  dengan  menganalisis  wawasan saat  ini  yang  dibahas  di  media  sosial. Secara khusus, tesis kami akan membahas pertanyaan penelitian berikut: 1. Apa faktor besar yang muncul yang memengaruhi rantai pasokan?
2. Apa  peran  perkembangan  teknis terkini dalam rantai pasokan?
3. Apa  keterkaitan  dan  keterkaitan antara tren ini?
4. Bagaimana  mentalitas  pengguna, sebagaimana  tercermin  dalam  apa yang  mereka  tulis,  dibandingkan dengan  orang  lain,  dan  bagaimana mentalitas  dibandingkan  satu  sama lain?
Dengan  membahas  masalah  di atas,  kami  bermaksud  untuk  mengisi kekosongan  yang  signifikan  dalam literatur ilmiah karena kurangnya pekerjaan  yang  relevan  dan  terkini yang memeriksa  perkembangan  yang  muncul dalam  logistik  dan  manajemen  rantai pasokan  melalui  penggunaan  media sosial  yang  relevan  secara  umum  dan tweet  di  tertentu.  Artikel  ini  disusun sebagai  berikut.  Segmen  berikutnya membahas  penelitian  terkait  tentang penggunaan  media  sosial  dan data  besar untuk  mendeteksi  tren  dan  mencapai wawasan  fungsional  yang  berharga. Sebaliknya,  Artikel  ini  menjelaskan metode  yang  diadopsi,  khususnya  yang berkaitan dengan akuisisi data, persiapan dan analisis. Kesimpulan kami
kemudian akan disajikan dan dimasukkan ke dalam konteks pekerjaan masa  lalu  dan  pengalaman  saat  ini, sebelum Artikel diakhiri dengan memberikan rekomendasi untuk penelitian masa depan.

## KAJIAN PUSTAKA
Jejaring sosial digambarkan sebagai  "komunitas  aplikasi  berbasis jaringan  yang  dibangun  di  atas  dasar ideologis  dan  teknis  dari  Web  2.0  dan memungkinkan  produksi  dan  berbagi konten  yang  dibuat  pengguna"  (Kaplan &  Haenlein,  2010).  Situs  media  sosial ini membantu pengguna bertukar pikiran dan pengetahuan secara independen dari posisi  fisik  mereka  dan  popularitas mereka  telah  tumbuh  secara  signifikan dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Media sosial  semakin  populer  selama  beberapa tahun  terakhir.  Pengguna  aktif  di  media sosial  mencapai  3,4  miliar  (atau  45 persen  dari  populasi  global)  pada  2019, naik  9,1  persen  dari  tahun  sebelumnya (Hootsuite, 2019; Kemp, 2019). Pengguna  ini  memiliki  rata-rata  8,9 halaman  media  sosial,  di  mana  mereka menghabiskan  2  jam  dan  16  menit sehari.  Sebagai  perbandingan,  24% pengguna  internet  menggunakan  media sosial untuk tujuan pekerjaan.
Statistik seperti di atas memberikan  contoh  yang  baik  tentang betapa  pentingnya  media  sosial  tidak hanya  untuk  pribadi,  tetapi  juga  untuk aplikasi  teknis.  Misalnya,  media  sosial telah  digunakan  untuk  mendukung sejumlah  masalah  manajemen,  termasuk loyalitas pelanggan (Ramanathan,
Subramanian,  &  Parrott,  2017)  dan pembuatan  produk  bersama  (Porter  & Donthu,  2008),  sementara  perusahaan secara  bertahap  mempekerjakan  mereka untuk  dekat  dengan  klien  mereka.  , menggunakannya  sebagai  mekanisme penjualan  dan  pemasaran  (Gamboa  & Gonçalves,  2014).  Selain  itu,  (Lam, Yeung,  &  Cheng,  2016)  menarik perhatian pada keberhasilan penggunaan jejaring sosial perwakilan internal perusahaan dan keuntungan bagi perusahaan dari interaksi intra-
organisasi tersebut, termasuk produktivitas  operasi  dan  kreativitas. Area  manajemen  rantai  pasokan  enggan untuk  fokus  pada  peran  media  sosial dan,  dengan  beberapa  pengecualian, sedikit  kegunaannya  dalam  pengalaman dan penelitian rantai pasokan. Misalnya, (Chae,  2015)  menawarkan  beberapa wawasan  tentang  peran  tweet  dalam berbagai aktivitas rantai pasokan, sementara (Fan & Niu, 2016) menetapkan faktor-faktor yang mempengaruhi efektivitas strategi pemulihan  layanan.  Selain  itu,  (O’leary,
2011)  menunjukkan  kapabilitas  jaringan media  sosial  yang  berbeda  dan  efek yang dihasilkannya pada rantai pasokan, termasuk:  (a)  pengenalan  pengetahuan media sosial ke dalam struktur teknologi rantai pasokan seperti identifikasi frekuensi radio; (b) penciptaan hubungan  yang  lebih  baik  antara anggota rantai pasokan; dan (c) perolehan  wawasan  yang  lebih  baik tentang berbagai aktivitas. (Singh, Shukla, & Mishra, 2018) telah menemukan data twitter untuk mengenali masalah supply chain management di industri makanan,
sedangkan (Tan, Zhan, Ji, Ye, & Chang, 2015)  menunjukkan  peran  penting  data twitter  (dan  data  besar)  dalam  rantai pasokan  dan  domain  manajemen  pasar "sebagai  mesin  penting  pertumbuhan dan  sumber  utama  penciptaan  nilai  dan keuntungan  strategis"  bagi  manajer organisasi. Demikian pula dalam pengertian logistik e-retail, (Bhattacharjya,  Ellison,  &  Tripathi, 2016) mempelajari efektivitas pertukaran  layanan  pelanggan  melalui Twitter  yang  melibatkan  pelanggan  dan e-retailer dalam kaitannya dengan logistik,  seperti  permintaan  distribusi. Pekerjaan mereka mengidentifikasi cara-
cara potensial di mana pengecer elektronik  dapat  mempertimbangkan untuk meningkatkan penyediaan dukungan  pelanggan  terkait  logistik melalui Twitter dan menyoroti kurangnya  kontak  antara  pengecer elektronik  dan  perusahaan  logistik mereka  di  platform  Twitter  yang
mengakibatkan  layanan  pelanggan  yang buruk. Berfokus pada tantangan prediksi pendapatan  sehari-hari,  (Cui,  Gallino, Moreno,  &  Zhang,  2018)  menganalisis informasi operasi (misalnya pendapatan, iklan,  dll.)  Yang  terkait  dengan  toko pakaian  online  dan  menghubungkannya dengan  informasi  media  sosial  dari Facebook.  Mereka  juga  membuktikan bahwa perpaduan ini dapat meningkatkan ketepatan estimasi pendapatan  ini,  yang  pada  gilirannya dapat memberikan pengaruh yang signifikan pada fungsi lain dari manajemen  rantai  pasokan,  seperti sourcing dan manajemen stok. Akhirnya, (Harvey et al., 2014) menunjukkan meningkatnya peran media  sosial  dalam  perekrutan  manajer rantai  pasokan  global  dan  menyarankan tahapan  berbeda  yang  harus  diterapkan bisnis  dengan  menggunakan  media sosial  untuk  tugas  ini.  Secara  lebih umum, studi tentang konten media sosial dapat memberikan wawasan yang sangat berharga  tentang bidang  minat  yang  ada dan  bahkan  di  masa  depan  dalam pengelolaan  rantai  pasokan.  Mengingat banyaknya data yang dihasilkan, penggunaan  teknik  analisis  data  yang luas  akan  mendeteksi  pola  dan  topik yang  menarik  bagi  para  profesional  dan sarjana,  memberikan  perspektif  baru  ke dalam persepsi kita tentang jaringan dan budaya  manusia  (Boyd  &  Crawford, 2012).  Analisis  big  data  menghasilkan observasi seperti itu dengan menambahkan  statistik  ke  kumpulan data yang menunjukkan tiga karakteristik penting: a) kecepatan, yaitu meningkatnya kecepatan data
dihasilkan,  b)  keragaman,  yang  terkait dengan  berbagai  macam  data  tidak terstruktur,  dan  c)  jumlah  , yaitu  jumlah data yang dapat dikumpulkan dan diolah (Tiwari, Wee, & Daryanto, 2018; Wang, Gunasekaran,  Ngai,  &  Papadopoulos, 2016).  Karakteristik  ini  melahirkan ekspektasi  idealis  dari  kemampuan untuk  memahami  dilema  (Boyd  & Crawford,  2012).  Dengan  demikian, standar  realistis  yang  dimotivasi  oleh masalah  penelitian  /  praktik  dan  bukan
oleh  hasil  itu  sendiri  harus  diterapkan. Jika  tidak,  kumpulan  data  besar  dapat memiliki  efek  sebaliknya,  mengaburkan pola yang relevan.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  terdiri dari tiga sub-studi utama yang diuraikan pada Gambar 1 di bawah ini. Pengumpulan  data  kami  berlangsung dalam dua tahap, masing-masing berlangsung  sekitar  2  bulan.  Kami melakukan studi eksplorasi antara langkah-langkah  ini,  yang  membuatnya lebih mudah untuk meningkatkan pengumpulan dan analisis hasil. Itu juga memungkinkan untuk mendapatkan masukan  dari  para  ahli  dan  spesialis lapangan di bidang logistik dan
manajemen  rantai  pasokan.  Secara khusus, kami mengadakan dua kelompok  fokus  dengan  konsultan akademis,  masing-masing  dengan  4 orang,  dan  mewawancarai  5  manajer logistik  dan  rantai  pasokan.  Dalam kelompok  fokus  dan  wawancara,  kami mendiskusikan  observasi  tentatif  kami dan meminta pandangan mereka tentangnya. Umpan  balik  mereka  sangat bermanfaat,  karena  memvalidasi  banyak hasil  kami  dan  menawarkan  perspektif baru ke dalam masalah inti yang muncul dari pekerjaan kami. Sisa dari bagian ini menyajikan langkah-langkah metodologis  secara  lebih  mendalam, terutama dalam hal pengumpulan,
pemrosesan,  dan  analisis  data  skala besar.
Gambar 1: Desain Penelitian
Posting Twitter yang menampilkan  #  supplychain  atau  # logistik  diperoleh  menggunakan  API Twitter.  325.671  posting  diperoleh  dari
21 November 2018 hingga 1 April 2019, yaitu  sekitar  4  bulan  dan  1  minggu. 1 st half of data collection November ( - January)
2 nd half of data collection ( February - April) Mindset analyses Feedback from Academics and Practitioners Exploratory Text - Mining
Frequencies, Clusters ( and Co - occurrences) Text - Mining
Pengumpulan  data  dilakukan  dalam  dua tahap, dengan peninjauan awal dilakukan  pada  awal  Februari.  Untuk tujuan  pra-pemrosesan,  posting  dan meta-informasinya (tanggal, bahasa, pengguna,  dll.)  Telah  dimasukkan  ke dalam  database  SQL  saya.  Tweet  non- bahasa  Inggris  (berdasarkan  informasi meta  yang  ditetapkan  di  setiap  tweet) dan  semua  tweet  yang  berlebihan  telah dihapus,  menyisakan  139.692  posting untuk dievaluasi. Studi eksplorasi menunjukkan  bahwa  sejumlah  besar tweet  adalah  iklan  pekerjaan.  Meskipun studi  empiris  tentang  iklan  kerja mungkin merupakan proxy yang berguna  untuk  mendeteksi  pola  tenaga kerja,  mereka  tidak  sepenting  tinjauan lintas bagian yang tidak didasarkan pada kebutuhan  organisasi.  Karena  itu,  kami telah  mengidentifikasi  dan  memfilter tweet  terkait  iklan  lowongan  kerja berdasarkan  sumber,  pengguna,  dan konten. Pemfilteran tersebut menghasilkan  koleksi  akhir  76.378 pesan  Twitter.  Menggunakan  skrip  PHP
(PHP  recursive  backronym:  Hypertext Pre-processor),  berbagai  langkah  pra- pemrosesan digunakan sebelum analisis. Ini  melibatkan  mentransfer  tweet  ke huruf  kecil,  menghilangkan  tag  dan tautan  HTML,  mendekode  karakter HTML,  menghilangkan  pegangan  dan tautan  twitter,  dan  menghapus  karakter non-alfanumerik.  Kami  sekarang  telah mengganti  akronim  utama  dengan nama lengkap (misalnya AI dengan kecerdasan  buatan  dan  SCM  dengan manajemen rantai pasokan) untuk memungkinkan  penanganan  yang  lebih jelas  atas  nama-nama  ini.  Untuk menjelaskan  hal  ini  dalam  praktiknya, pra-pemrosesan pesan ini 'Electronic Air Waybill  (Eawb)  membawa  komunikasi kargo  udara,  kerahasiaan  dan  kualitas,
membantu meminimalkan biaya operasional dan mempercepat pengiriman kargo udara https: /t.co/ykjKo88Phj  #Eawb  #  eAirWayBill #Customs  #Import  #Logistics  https: /t.co/Tp2xn3AC6d 'telah menjadi'
electronic  air  waybill  eawb  membawa kargo udara c.
Teks  yang  diproses  kemudian dimasukkan  ke  dalam  QDA  Miner  dan Word  Stat  untuk  analisis  penambangan teks.  QDA  Miner  adalah  perangkat lunak  pengolah  data  kualitatif  untuk pengkodean,  anotasi,  pengambilan  dan evaluasi kumpulan dokumen dan gambar,  sedangkan  WordStat  adalah aplikasi  perangkat  lunak  pemrosesan bahan  dan  penambangan  teks.  Secara umum  korpus  berisi  974.421  kata,  atau kira-kira  12,8  kata  per  tweet.  Untuk menyelidiki  mentalitas  dan  hubungan pengguna,  vektor  mental  dibuat  untuk setiap  pengguna  berdasarkan  kelompok subjek  pesannya.  Kami  pertama  kali mengelompokkan  pesan  yang  diproses menurut  pengguna,  menghasilkan  satu kategori  pesan  teks  yang  diproses  untuk masing-masing  dari  23.268  pengguna individu.  Berdasarkan  kelompok  tema penting  dari  kata  kunci  yang  ditemukan dalam  tinjauan  penambangan  teks, kami menghitung mode khusus vektor pemikiran  untuk  setiap  pengguna  dan membandingkan korelasi antar
pengguna  berdasarkan  sudut  geometris antara  vektor-vektor  ini  dalam  ruang vektor.

## HASIL
Lematization was done to simplify  the  words  to  their  underlying lemmas  so  that  they  could  be  evaluated as  a  single  item.  We  carried  out  a  study that  helped  to  classify  the  most commonly used words. Table 1 indicates the  number  of  instances  of  each  phrase, the  proportion  dependent  on  the  total number  of  keywords  used  in  the  study (top 300) and the number and percent of keyword  cases  occurring.  Finally,  the last  column  is  the  word  frequency- inverse document frequency (TF-IDF), a weighting  scheme  that  represents  the value of a document in a corpus. A high TF-IDF  score  was  given  to  words  that appeared several times in the corpus but were  only  found  in  a  limited  subset  of papers.
Tabel  1:  50  aspek  kata  yang  paling umum digunakan
FREQ % SHOWN NO. CASES % CASES TF • IDF Rantai Pasokan 49569 11.41% 42508 55.65% 12615.2 Logistik 41535 9.56% 36810 48.19% 13166.7 Bisnis 6777 1.56% 6268 8.21% 7358.7 Blockchain 6677 1.54% 5365 7.02% 7701.2 Teknologi 5622 1.29% 5222 6.84% 6550.4 Ship 5457 1.26% 4778 6.26% 6568.7 Industri 5205 1.20% 4901 6.42% 6207.9 Kargo 4400 1.01% 3880 5.08% 5694.2 Kecerdasan Buatan 4244 0.98% 3425 4.48% 5722.2 Perusahaan 4093 0.94% 3935 5.15% 5271.9 Truk 4052 0.93% 3129 4.10% 5622.4 Transportasi 4001 0.92% 3775 4.94% 5225.5 IOT 3691 0.85% 3319 4.35% 5027 Menejemen 3531 0.81% 3343 4.38% 4798 Pembelian 3505 0.81% 2983 3.91% 4936.1 Gudang 3451 0.79% 3082 4.04% 4811.2 Layanan 3365 0.77% 3107 4.07% 4679.5 Perjalanan 3344 0.77% 3060 4.01% 4672.4 Perdagangan Elektronik   3341 0.77% 3017 3.95% 4688.7 Pengiriman 3304 0.76% 2873 3.76% 4707 Manufaktur 3232 0.74% 2967 3.88% 4559.2 Solusi 3120 0.72% 2974 3.89% 4398 Retail 3080 0.71% 2738 3.58% 4452.2 Inovasi 2585 0.60% 2401 3.14% 3884.2 Global 2584 0.60% 2473 3.24% 3849.5 Celanggan 2434 0.56% 2280 2.99% 3711.9 Kerja 2426 0.56% 2322 3.04% 3680.5 Digital 2376 0.55% 2200 2.88% 3660.3 Data 2364 0.54% 2064 2.70% 3707.4
Waktu 2349 0.54% 2257 2.96% 3592.6 Kargo 2159 0.50% 1935 2.53% 3446.4 Tecknologi 2117 0.49% 2049 2.68% 3326.7 Menejemen Persediaan   2067 0.48% 1910 2.50% 3311.2 Perlengkapam 1995 0.46% 1932 2.53% 3185.9 HGV 1947 0.45% 1824 2.39% 3157.9 Tim 1940 0.45% 1840 2.41% 3139.2 Breksit 1905 0.44% 1490 1.95% 3257.1 Dunia 1878 0.43% 1802 2.36% 3055.9 Jual Beli 1841 0.42% 1649 2.16% 3066.6 Berita 1830 0.42% 1763 2.31% 2995.2 Makanan 1827 0.42% 1540 2.02% 3097.6 Supir 1787 0.41% 1463 1.92% 3069.6 Produk 1766 0.41% 1656 2.17% 2938.5 Mengembangkan 1756 0.40% 1702 2.23% 2900.9 Operasi 1754 0.40% 1681 2.20% 2907.1 Pasar 1693 0.39% 1587 2.08% 2848.3 Iven 1652 0.38% 1383 1.81% 2878 Biaya 1613 0.37% 1518 1.99% 2744.8 Dstribusi 1583 0.36% 1493 1.95% 2705.2 Kemudian  kami  melakukan  tema ekstraksi, memanggil 20 cluster. Mengingat  panjang  tweet  yang  sangat pendek,  kemungkinan  pengelompokan data  berdasarkan  teks,  paragraf,  atau kalimat  tidak  seharusnya  membuat perbedaan  yang  substansial.  Dengan demikian,  teks  diatur  ke  segmentasi. Ekstraksi  subjek  dilakukan  dengan WordStat  menghitung  kata  dengan matriks  frekuensi  teks.  Setelah  matriks ini  diperoleh,  analisis  faktor  dengan rotasi Varimax dihitung untuk mengekstraksi  sejumlah  kecil  faktor. Istilah  dengan  faktor  pemuatan  lebih besar  dari  kriteria  tertentu  kemudian dipulihkan  sebagai  bagian  dari  tema yang  diekstraksi.  Nilai.25  digunakan
untuk  faktor  pembebanan  minimum untuk  istilah  yang  akan  disimpan  dalam larutan  faktor.  Peningkatan  nilai  batas akan  mengurangi  jumlah  istilah,  hanya mempertahankan  istilah  yang  paling representatif,  sementara  menurunkannya yang  menyertakan  istilah  yang  kurang khas dari subjek yang diekstraksi. Suatu istilah dapat dikaitkan dengan lebih dari satu faktor, suatu sifat yang secara lebih realistis mencerminkan makna polisemik istilah  tertentu  serta  berbagai  konteks penggunaan  istilah.  Sesuai  dengan parameter  pencarian  yang  digunakan (juga dinyatakan dalam tabel frekuensi), dua cluster pertama seharusnya ditautkan ke logistik rantai pasokan. Hal ini  terlihat  sebagai  kasus  untuk  fitur
nama  dan  kata  kunci  dari  setiap  cluster (Tabel  2).  Dalam  urutan  penurunan faktor  loading,  hanya  kata  kunci  yang memenuhi kriteria cut-off faktor loading dimasukkan. Kolom persen VAR menampilkan  penjelasan  varian  persen, sedangkan FREQ menampilkan
frekuensi  kumulatif  dari  semua  item  di kolom  kata  kunci.  Terakhir,  kasus  dan persentase  kasus  menunjukkan  jumlah dan  persentase  kasus  yang  berisi setidaknya  satu  item  di  kolom  kata kunci.
Tabel 2: Subjek Ekstraksi NAME KEYWORDS EIGEN VALUE % VAR FREQ CASES % CASES Rantai Pasokan Pembelian; membeli; sumber; rantai pasokan; manajemen rantai persediaan 1.47 1.37   48972  43186 56.54% Logistik mile terakhir Pengiriman; kurir; mile terakhir; rantai pasokan; logistik 1.34 1.49   40989  37504 49.10% Manufaktur Cerdas Iot; industri; manufaktur; pintar 2.21 1.44   12697  10501 13.75% Pelayanan pelanggan Mengunjungi; situs web; layanan; informasi; menyediakan kontak pelanggan  1.33 1.26   9829   8144 10.66% Sopir HGV HGV; sopir; truk; jalan; mendorong; mobil; kendaraan  2.02 1.87   10224  7289 9.54% E-commerce Perdagangan elektronik; eceran; pemenuhan; pengecer; merek; pemasaran 1.64 1.39   9046   7275 9.52% IOT Fintech; keamanan cyber; keamanan; blockchain; data besar; iot; pemasaran 1.22 1.45   7537   6729 8.81% Angkutan udara Angkutan udara; muatan; kargo; udara; freight forwarding; penerbangan 3.35 1.6 8416   6403 8.38% Manajemen risiko & kualitas Pemenuhan; kualitas; keamanan; kesehatan; risiko; pengelolaan 1.57 1.38   7206   6353 8.32% Maritim Maritim; kapal; pelabuhan; wadah 1.41 1.43   7450   6070 7.95% Otomatisasi Robotik; robot; otomatisasi; kecerdasan buatan; pembelajaran mesin; dengung; mengotomatisasikan 1.44 1.59   8183   6022 7.88% Pergudangan; WMS Logistik; gudang; robotik; rantai pasokan; pergudangan; distribusi; WMS 1.28 1.41   6258   5508 7.21% Biaya; efisiensi Biaya; efisiensi; mengurangi; memperbaiki; meningkatkan 1.39 1.32   6279   5137 6.73%
Kendaraan; mengangkut Seri; kendaraan; mengangkut; kelompok; jalan 1.32 1.33   5211   4786 6.27% Transportasi freight Angkutan; pembawa; pengirim; truk; kargo 1.21 1.17   4804   4602 6.03% Ekspor impor Impor; ekspor; perdagangan; tarif; adat 1.73 1.68   5701   4063 5.32% Transformasi digital Digital; transformasi; transformasi digital 1.3 1.28   4238   3661 4.79% Analisis supply chain Analytics; data besar; data; pembelajaran mesin; kecerdasan buatan 1.26 1.38   4031   3459 4.53% Breksit Breksit 1.3 1.25   3999   3380 4.43% Studi kasus Studi kasus 1.33 1.2 1262   1062 1.39%
We  then  looked  at  the  co- occurence,  which  was  described  as  any instance in which two words appeared in the  same  Tweet.  The  coefficient  of
Jaccard was used to measure these. This coefficient is determined from a
quadruple  table  as  a/(a+b+c),  where  a represents  cases  where  all  items  appear, and  b  and  c  represent  cases  where  one item  is  detected,  but  not  the  other. WordStat uses an average-linking hierarchical  clustering  approach  to construct  clusters  from  a  similarity matrix.  The  outcome  is  viewed  as  a dendrogram.  In  the  dendrograms  of  the figures presented below, the vertical axis consists  of  the  components  and  the
horizontal  axis  reflects  the  clusters generated at each point of the clustering process.  Terms  that  tend  to  occur together  are  merged  at  an  early  stage, whereas those that are separate from one another  or  that  do  not  occur  together tend  to  be  merged  at  the  conclusion  of the  agglomeration  process.  For  example ,  in  the  case  of  Figure  2,  insightful perspectives  can  be  obtained  on  how supply chain 4.0 and emerging technology  such  as  big  data  analytics, blockchain  Artificial  Intelligence,  IOT,
Fintech  can  be  used  to  underpin creativity and corporate digital transformation  in  the  supply  chain  and logistics industry.
Ga mbar 2: Bagian dari dendrogram yang berkonsentrasi pada rantai pasokan 4.0 dan teknologi baru
Gambar 3 mengilustrasikan bagian  dari  dendrogram  yang  berfokus pada  pengendalian  biaya,  peningkatan kualitas  dan  transformasi  operasi  rantai pasokan dengan otomatisasi, dan
beberapa  dari  operasi  ini  terkait  dengan manajemen  inventaris  dan  manajemen gudang.
Gambar 3: Bagian dari dendrogram yang bekerja pada efisiensi / optimalisasi
Gambar  4  menunjukkan  masalah besar  yang  dihadapi  perdagangan  luar negeri saat ini, seperti suap dan sengketa perdagangan  yang  telah  mendominasi lanskap  bisnis  selama  beberapa  waktu. Selain  itu,  masalah  ini  berdampak  besar pada  rantai  pasokan  dalam  dan  luar negeri yang terlibat.
Gambar 4: Bagian Dendrogram yang berfokus pada perjanjian perdagangan internasional saat ini yang menantang
Gambar 5 menyoroti fenomena e- commerce  yang  telah  mengubah  rantai pasokan  ritel  selama  beberapa  tahun terakhir.  Ini  juga  berlaku  untuk  posisi Amazon,  pengecer  e-niaga  terbesar, yang  sangat  kreatif  dalam  memasukkan berbagai  inovasi  mutakhir  dalam  rantai pasokannya.
Gambar 5: Bagian dari Dendrogram Logistik E-Commerce
Berkenaan dengan masalah penelitian  ketiga  kami,  kami  melakukan tinjauan  tentang  bagaimana  pengguna
Twitter  terkait  dengan  mentalitas  yang disampaikan  dalam  posting  mereka (menggunakan  76.378  tweet  yang  sama seperti  di  bagian  sebelumnya).  Tujuan kami  adalah  untuk  melihat  bagaimana diskusi  dikaitkan  dengan  pengguna,  dan apakah  analitik  media  sosial  Twitter yang dapat  diakses secara bebas memberikan detail tentang seberapa kuat sikap  pengguna.  Untuk  mengukur  sikap pengguna  Twitter,  tema  vektor  telah dibuat  untuk  mereka  masing-masing. Kami  pertama-tama  mengelompokkan pesan  yang  diproses  menurut  pengguna, menghasilkan  satu  kategori  pesan  teks yang diproses untuk masing-masing dari 23.268  pengguna  individu.  Selama tinjauan penambangan teks, kami mengidentifikasi  110  kata  kunci  untuk
20  kelompok  topik.  Jadi,  kita  akan menggunakan  vektor  tema  20  dimensi untuk mewakili masing-masing dari 110 kata kunci. Kami
kemudian menambahkan  vektor  kata  kunci  yang sesuai  ke  pengguna  ketika  kata  kunci ditentukan  dalam  posting  tweet.  Untuk semua kata kunci yang ditemukan untuk pengguna,  kami  menggunakan  rata-rata dari  semua  vektor  tema  kata  kunci yang dilampirkan  sebagai  vektor  pikiran pengguna.  Dari  semua  orang,  sekitar 3,8% tidak melihat satupun dari 110 kata kunci  di  posting  Twitter  mereka. Kumpulan  konsumen  terakhir  dengan vektor  mental  yang  tersedia  adalah 22.382. Untuk melihat bagaimana pikiran  tersebar  di  antara  orang-orang, kami menguji kesamaan mental dari dua pengguna  melalui  kesamaan  kosinus. Jadi,  kemiripan  mental  dihitung  dengan rumus berikut:
Kemiripan pikiran akan bervariasi dari-1 hingga 1. Jika 1, kedua mentalitas itu  persis  sama.  Saat  itu-1,  kedua  cara berpikir itu sama. Jika 0, cara berpikirnya tidak berhubungan. Korelasi konseptual  diukur  untuk  masing-masing dari  250.465.771  pasang  pengguna. Distribusi perbandingan mental di antara semua  pengguna  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6: Distribusi korelasi mental untuk semua pengguna
Ada  juga  beberapa  orang  yang memiliki  pemikiran  yang  sama.  Lebih tepatnya,  ada  4.763.884  pasang  (sekitar 9  persen  dari  semua)  pengguna  dengan pikiran  identik  (kesamaan  setidaknya 0,9),  sementara  ada  sekitar  32  persen (160.226.965)  dari  semua  pasangan pengguna dengan pikiran serupa (kesamaan  lebih  besar  dari  atau  sama dengan 0,7). Dengan mempertimbangkan  kesejajaran  yang dijelaskan di atas, kami telah memproses lebih  lanjut  untuk  melestarikan  hanya vektor  mental  tertentu.  Pengguna  dari pikiran  yang  sama  dikelompokkan bersama dan diwakili oleh vektor pikiran yang  sama.  Proses  ini  menghasilkan 10.192  sikap  berbeda.  Untuk  menguji interaksi  antara  sikap  pengguna,  sebuah grafik telah dibangun yang menghubungkan setiap pengguna sebagai  simpul  grafik  satu  sama  lain. Metode  ini  memuncak  pada  grafik
51.933.336  tepi.  Kami  menggunakan nilai  perbandingan  konseptual  antara dua node sebagai bobot tepi. Kemudian,
kami memadatkan grafik dengan mempertahankan  hanya  korelasi  mental yang  paling  penting  (hubungan  yang
kuat  antara  sikap  pengguna)  dengan menggunakan  algoritme  rentang  pohon maksimal.  Dalam  teori  graf,  pohon rentang maksimal adalah subgrafik yang merupakan  pohon  (yaitu  graf  tanpa siklus)  yang  berisi  semua  simpul  dari graf asli, dengan jumlah sisi yang paling sedikit yang mengandung bobot kumulatif maksimal tepi (yaitu
menghilangkan  tepi  dengan  kesamaan mental yang rendah). Pohon rentang dari grafik  yang  ditautkan  adalah  kumpulan tepi  maksimum  dari  grafik  yang  tidak berisi  siklus,  atau  kumpulan  tepi minimum  yang  menghubungkan  semua titik. Ini sama dengan mengatur ambang untuk menghapus tepi, tetapi menggunakan pohon rentang maksimum membantu seseorang untuk memungkinkan ambang menjadi
berdasarkan  data  alih-alih  menentukan sendiri.  Dengan  grafik  yang  dihasilkan yang  mencerminkan  interaksi  antara pikiran  pengguna,  kami  menggunakan sentralitas  node  pikiran  yang  telah dipatenkan  sebagai  skor  kekuatan  untuk mengukur seberapa kuat pikiran pengguna. Dalam teori grafik, sentralitas kepemilikan  (juga  disebut  sentralitas
kepemilikan) adalah perhitungan pengaruh  suatu  node  dalam  suatu jaringan.  Skor  relatif  dialokasikan  ke semua  node  dalam  jaringan  berdasarkan anggapan  bahwa  koneksi  ke  node dengan  skor  tinggi  menambah  lebih banyak  skor  node  tersebut  daripada koneksi yang setara ke node dengan skor rendah.  Skor  vektor  sendiri  yang  tinggi menunjukkan bahwa suatu node terhubung  ke  beberapa  node  yang memiliki  skor  sendiri-sendiri  yang tinggi.
Saat  kami  melihat  pengaruh pengguna  di  jejaring  sosial,  kami biasanya mengacu pada jumlah pengikut dan  jumlah  teman.  Nomor  ini  nyaman karena mudah diakses di Twitter. Tetapi data  media  sosial  semacam  itu  hanya mencerminkan  kedekatan  langsung  dari sebuah  node  dalam  grafik  jaringan sosial.  Hasil  lain  yang  datang  dari jaringan  yang  lebih  luas,  atau  topologi umum  dari  jaringan  yang  lebih  besar tempat  node  berada,  diabaikan.  Di  sisi lain, skor pengaruh berbasis grafik kami menangkap  kekuatan  berpengaruh  dari pemikiran pengguna berdasarkan seluruh  topologi  grafik  pikiran,  bukan hanya di sekitarnya. Jadi, kami menduga bahwa  skor  dampak  memberikan  detail tambahan  yang  berharga  dibandingkan
dengan  penghitungan  standar  jumlah pengikut  dan  teman.  Untuk  menguji hipotesis  ini,  kami  melakukan  studi korelasi  antara  peringkat  pengaruh pikiran  kami  dan  jumlah  pengikut  dan teman  yang  sesuai  untuk  pikiran  setiap pengguna (total 10,192). Jumlah pengikut pikiran pengguna adalah jumlah  rata-rata  pengikut  pikiran  semua orang.  Hal  yang  sama  mengacu  pada jumlah asosiasi pikiran pengguna. Tabel
3 menunjukkan bahwa peringkat dampak  mental  memang  memberikan pengetahuan  tambahan  yang  berharga selain  metrik  dampak  media  sosial tradisional  dari  penggemar  dan  teman, karena  korelasinya  buruk  dan  dapat diabaikan.  Dalam  arti  dampak  media sosial, metrik Twitter yang dapat diakses (jumlah  pengikut  dan  teman)  dapat memberi tahu kami tingkat keterpaparan pesan  pengguna  tertentu  di  sekitar mereka.  Namun,  mereka  tidak  dapat menangkap  seberapa  kuat  pemikiran pengguna,  karena  ini  tergantung  pada seberapa  dekat  dan  terkait  pemikiran pengguna  tersebut.  Sebaliknya,  skor efek  berbasis  grafik  kami  menangkap kekuatan  kuat  pemikiran  konsumen berdasarkan  seluruh  topologi  grafik pikiran, bukan hanya lingkungan lokal.
Tabel 3: Korelasi peringkat efek pola pikir dengan jumlah pengikut dan teman
Count of Followers Count of Friends Correlation Coefficient 0.0129666 0.006251 p-value 0.1905526 0.528065337 Diskusi Tabel 1 menunjukkan terminologi yang  paling  banyak  digunakan  dan masalah  utama  yang  muncul.  Faktanya, rantai  pasokan  dan  distribusi  memiliki skor  tertinggi,  yang  merupakan  hasil yang diharapkan. Demikian pula, operasi  terkait  pengangkutan  (misalnya kapal, pengangkutan, bus, pengangkutan /  pengangkutan)  memegang  peran  ke-6,
ke-8, ke-11, ke-12, ke-18, yang menegaskan peran penting pengangkutan  dalam  rantai  pasokan. Sebagai  perbandingan,  perkembangan
yang  berbeda  memiliki  tempat  yang menonjol  di  20  teratas  tabel  ini,  dengan blockchain, robotika, kecerdasan buatan, dan  Internet  of  Things  (IOT)  masing- masing menempati posisi ke-4, ke-5, ke- 9 dan ke-13. Penemuan ini membenarkan keberadaan utama inovasi dan  implementasi  terkait  dalam  rantai pasokan  saat  ini,  dan  juga  jelas  bahwa blockchain adalah teknologi yang umumnya  dipandang  oleh  manajemen sebagai memiliki posisi terdepan dibandingkan  dengan  inovasi  lainnya.
Tabel  1  menawarkan  pengamatan  yang
lebih  berharga,  termasuk  posisi  akuisisi dan  penyimpanan yang  baik. Pengadaan saat  ini  merupakan  fungsi  holistik  yang mempromosikan  rantai  pasokan  ujung ke  ujung  yang  bertanggung  jawab  atas pengadaan  bahan  mentah  atau  barang jadi,  sementara  pergudangan  masih menjadi  "tulang  punggung"  jaringan rantai pasokan industri. Juga jelas bahwa akuisisi  telah  menggantikan  penjualan sebagai  istilah  yang  disukai  untuk aktivitas  "membeli"  di  antara  para manajer.  Yang  mengejutkan  adalah bahwa baik manufaktur maupun internasional  tidak  termasuk  dalam  20 teratas  kata  yang  digunakan,  meskipun e-commerce  berada  di  posisi  yang  lebih tinggi.  Hal  di  atas  berlaku  untuk  posisi berpengaruh  dari  operasi  e-commerce dalam  rantai  pasokan,  dan  pengaruh transformasional  dari  entitas  individu seperti  Amazon.  "Brexit"  adalah  kata lain  dalam  40  besar  kami,  yang diprediksi  secara  luas  mengingat  saat ini,  negosiasi  kritis  antara  Inggris  dan Uni Eropa dan kemungkinan efek Brexit pada rantai pasokan Eropa dan global.
Tabel  2  menguraikan  konsep- konsep  ini  dan  menawarkan  observasi terkait.  Pengadaan  sekarang  terhubung ke rantai pasokan, yang sesuai mengingat peran pengadaan dimaksudkan untuk mengirimkan jumlah pasokan yang benar (bahan, dll.) Ke  seluruh  rantai  pasokan  agar  dapat berjalan  dengan  lancar.  Logistik  last mile menempati posisi kedua,
membangun  peran  penting  dari  e- commerce  dan  ritel  serta  peningkatan besar yang telah terjadi selama beberapa tahun  terakhir  dalam  hal  pengiriman omni-channel  dan  produk  seperti  yang diharapkan  oleh  konsumen;  kemudian, dukungan  pelanggan  ditempatkan  di urutan  keempat  dalam  penelitian  ini. Manufaktur  berada  di  tempat  ketiga, sementara tabel  lainnya didominasi oleh berbagai  aspek  transportasi  (kendaraan dan  kargo,  maritim)  dan  berbagai teknologi.  Namun,  menurut  Tabel  1, inovasi ini sekarang dikelompokkan dan saling  terkait,  dan  ini  merupakan kontribusi yang signifikan untuk
pekerjaan  ini.  Secara  khusus,  IOT mencakup  pertahanan  dunia  maya, blockchain,  fintech,  dan  data  besar  di mana  inovasi  utama  lainnya,  termasuk robot,  drone,  dan  kecerdasan  buatan, dijelaskan  di  dalam  klaster  Otomasi. Demikian  pula,  peningkatan  peran otomatisasi  dalam  pergudangan  terbukti dalam klaster Sistem Manajemen Pergudangan  /  Pergudangan  (WMS), diikuti oleh klaster Transformasi Digital dan  Analisis  Rantai  Pasokan,  yang melibatkan  topik-topik  seperti  data besar,  analitik  data,  dan  pembelajaran mesin.  Kontrol  risiko  dan  kualitas adalah  kelompok  kunci  lain  yang muncul  dari  penelitian  ini.  Hal  ini  tidak terduga  mengingat  banyaknya  ancaman strategis  dan  lainnya  yang  terjadi  di seluruh  dunia  (misalnya  gempa  bumi, tsunami,  xenofobia,  perdagangan  AS dengan  China,  keamanan  dunia  maya, dll.) Dan gangguan utama dan akibatnya dari  operasi  rantai  pasokan.  Gambar  2 menawarkan  gambar  terperinci  dari sebagian  besar  perkembangan  utama yang  memengaruhi  logistik  dan  rantai pasokan  saat  ini,  seperti  kecerdasan buatan,  data  besar,  analitik,  robotika, IoT,  dan  pembelajaran  mendalam  untuk beberapa  nama.  Lebih  khusus  lagi, teknologi  ini  terkait  dalam  dendrogram ini  dan  dengan  demikian  otomatisasi terkait  dengan  robotika  dan  robotika, analisis  terkait  dengan  data,  kecerdasan buatan terkait dengan IoT, dan pembelajaran mesin. Di atas
menawarkan  peta  "konseptual"  yang mungkin berguna bagi administrator dan profesional  yang  mencoba  memahami teknologi  ini.  Terakhir,  kemajuan  ini memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan kuat  pada  aktivitas  rantai  pasokan  dan logistik, termasuk perkembangan utama, gangguan digital, dan pendirian perusahaan baru, seperti yang dinyatakan dalam dendrogram. Gambar 3 menyoroti aspek penghematan  biaya  dan  peningkatan kualitas  operasi  yang  telah  menjadi prioritas  pasar  utama  untuk  operasi rantai  pasokan.  Dalam  dendrogram  ini, semua  dibantu  (dan  dihubungkan)  oleh
otomatisasi  proses  dan  pengoptimalan selanjutnya.  Hal  ini  diantisipasi  secara luas  karena  pengenalan  otomasi  akan mengurangi  biaya  dan  menghasilkan efisiensi  operasi  tambahan  dan  pada awalnya diterapkan dalam fungsi kontrol inventaris dan manajemen gudang seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 3.  Sebagai  contoh, penggunaan  robotika telah mengubah pabrik industri, menghasilkan  lebih  cepat  dan  pengisian ulang  persediaan  yang  hemat  biaya. Otomasi  diharapkan  dapat  mengubah operasi  rantai  pasokan  lainnya  dalam waktu  dekat,  termasuk  transportasi,  di mana kita telah menyaksikan penggunaan kendaraan otonom. Gambar  4  menunjukkan  masalah utama  kontemporer  dalam  perdagangan internasional, seperti suap dan persaingan  perdagangan  AS-China.  Ini adalah  masalah  kebijakan  yang  besar dan, berdasarkan kesepakatan perdagangan  akhir,  mereka  mungkin memiliki  efek  langsung  pada  praktik ekspor  dan  impor  rantai  pasokan  Eropa, AS dan China yang terlibat. Selanjutnya, tweet  terkait  dibuat  karena  kedua kekhawatiran  tersebut  mungkin  cukup mengganggu  rantai  pasokan.  Gangguan ini  diharapkan  berdampak  luas  dan internasional,  mengingat  kita  berurusan dengan rantai pasokan global di sebagian  besar  industri  dan  sektor  saat ini.  Misalnya,  kegagalan  perjanjian perdagangan AS-China (misalnya dengan  memberlakukan  tarif  tinggi) dapat  berdampak  negatif  -  'bola  salju'  - pada  peserta  rantai  pasokan  nasional lainnya  yang  berkontribusi  pada  rantai pasokan  AS  atau  China  dengan,  antara lain,  memasok  bahan  baku  atau  bahkan jalur produksi pendukung. Gambar 5 mengilustrasikan komponen  utama  logistik  e-commerce dengan  cara  yang  ringkas.  Secara khusus,  seluruh  proses  dimulai  dengan pesanan online konsumen, diikuti dengan  pengumpulan  /  pemenuhan produk  di  gudang.  Kemudian  last  mile terwujud ketika kami memiliki distribusi melalui  kurir  ke  rumah  konsumen  atau sebagai  alternatif  metode  "tekan  dan
kumpulkan"  ketika  pelanggan  dapat mengambil  komoditas  yang  dibeli  di toko  pengecer  (seperti  yang  terlihat  di dendrogram) atau dari titik pengumpulan lainnya, seperti kantor pos terdekat atau loker di stasiun kereta  saat mereka  pulang  kerja.  Amazon  adalah satu-satunya  pengecer  e-niaga  yang terdaftar  dalam  dendrogram  ini  yang menunjukkan  perannya  yang  sangat menonjol  dan  terdepan  di pasar  e-niaga. Penjelasan  lain  adalah  bahwa  Amazon telah  memimpin  pengembangan  dan penyebaran berbagai inovasi yang mengganggu  dalam  rantai  pasokannya yang terkait dengan robotika, kecerdasan buatan, drone, dan robot, untuk beberapa nama.
Gambar 6 memvisualisasikan distribusi  kesamaan  mental  di  semua pengguna.  Sekitar  9  persen  dari  semua pengguna  berbagi  perilaku  yang  hampir sama,  dengan  kemiripan  setidaknya  90 persen  (yaitu  0,9),  sementara  32  persen dari semua pasangan pengguna memiliki kesamaan  lebih  dari  70  persen.  Ini adalah temuan yang menarik, mengingat topologi  umum  media  sosial  dan hubungan  yang  mendasarinya  antara pengguna  bisa  sangat  kompleks,  dan bahwa  lanskap  pemikiran  yang  timbul dari  kontak  pengguna  masih  dapat dikelola  dan  dipahami.  Korelasi  tingkat tinggi  antara  sikap  konsumen  ini menggambarkan  lebih  jauh  pentingnya penggunaan media sosial untuk mengidentifikasi pola dalam manajemen rantai  pasokan.  Ada  pola  besar  dan, mengingat  kelompok  besar  perilaku konsumen  terkait,  ekstraksi  mereka dapat  dilakukan.  Topologi  kemiripan mental  yang  unik  ini  juga  berarti  bahwa identifikasi  perilaku  yang  menonjol tidak  hanya  mungkin,  tetapi  juga  sangat berguna  dalam  menjadikan  media  sosial sebagai  media  yang  berguna  untuk melacak, dan mungkin juga
mengevaluasi,  ide-ide  manajemen  rantai pasokan yang muncul.

## KESIMPULAN
Sekitar  20  tahun  yang  lalu, pekerjaan teoretis mengeksplorasi posisi sentral dari banyak faktor yang
membentuk  rantai  pasokan  di  masa depan. Misalnya, Bowersox et al. (2000) mencatat  transisi  dari  integrasi  vertikal ke virtual dan dari penimbunan informasi  ke  berbagi,  Skjoett-Larsen (2000)  mencatat  peran  aliansi  strategis dan  e-commerce,  dan  Ballou  (2007) mencatat, di antara kekhawatiran lainnya,  peran  informasi  berbagi  di antara  peserta  saluran  karena  kemajuan teknis  dan  merger  perusahaan,  akuisisi, dan  akuisisi.  Demikian  pula,  selama sepuluh  tahun  terakhir,  banyak  firma penasihat  rantai  pasokan,  organisasi logistik terkemuka, dan beberapa lembaga  penelitian  telah  merilis  studi terkait  (lihat,  misalnya,  Bourlakis  et  al., 2017;  DHL,  2018;  Pettey,  2019;  PwC, 2019)  .  Studi  ini  menjelaskan  banyak pola  teknis,  politik,  sosial  dan  bisnis yang  mempengaruhi  rantai  pasokan. Namun, kontribusi mereka adalah mencatat  perkembangan  ini  dalam kaitannya  dengan  dampak  tinggi  atau rendahnya  pada  rantai  pasokan  dan perkiraan  periode  waktu  potensial  (1-5 tahun) ketika dampak ini akan terwujud. Lebih  khusus  lagi,  artikel  dan  tinjauan ini  tidak  membahas  secara  mendalam keterkaitan dan keterkaitan antara banyak  fenomena  ini  secara  umum  dan antara yang teknis pada khususnya.
Studi  kami  telah  memperluas studi  yang  disinggung  di  atas  dengan mengacu  pada  peran  teknologi  yang berpengaruh  dalam  rantai  pasokan modern. Secara khusus, berbagai inovasi (misalnya blockchain, kecerdasan buatan,  robotika,  data  besar,  dll.)
Terlihat  dengan  blockchain  di  tempat tertinggi  di  seluruh  mereka.  Baru-baru ini,  blockchain  telah  mendapatkan  daya tarik  yang  cukup  besar  di  beberapa industri  (misalnya  sektor  makanan) setelah  kontroversi  ketertelusuran  baru ini  dan,  sebagai  hasilnya,  perusahaan internasional  besar  telah  menginput  dan memasukkan  teknologi  ini  ke  dalam operasi  rantai  pasokan  mereka  (lihat Hackett  2017  untuk  kolaborasi  dengan, antara  lain,  IBM,  Unilever,  Nestle  dan Wal-Mart).  Kecerdasan  buatan  dan  IoT memegang  peran  kepemimpinan  dalam
pekerjaan  kami,  yang  berarti  bahwa perkembangan  ini  akan  menjadi  tempat bisnis  saat  ini  diinvestasikan  atau  akan banyak  meningkatkan  dalam  waktu dekat.  Tidak  ada  pekerjaan  lain  yang terkait  dengan  peran  utama  dalam transportasi transportasi (misalnya kapal, kargo, truk, transportasi / transportasi)  yang  berada  dalam  posisi tinggi dalam studi kami. Ini adalah peran penting transportasi dalam rantai pasokan  saat  ini  dan  masa  depan,  yang akan  hidup  berdampingan  dan  selaras dengan  perkembangan  di  atas  sebagai bagian dari struktur rantai pasokan masa depan yang  lebih besar.  Umpan  balik di atas juga menjawab pertanyaan penelitian pertama terkait dengan deteksi  pola  signifikan  yang  muncul yang  berdampak  pada  rantai  pasokan dan perkembangan teknis terkini terhadap rantai pasokan. Selain itu, Artikel ini mengungkapkan  korelasi  yang  kuat antara  pengadaan  dan  manajemen  rantai pasokan,  karena  pengadaan  memainkan posisi  penting  dalam  rantai  pasokan kontemporer.  Lebih  khusus  lagi,  peran utama  logistik  last-mile  telah  disorot, mengingat  peningkatan  luar  biasa  baru- baru  ini  dalam  e-commerce  dan  nilai dukungan  pelanggan  yang  luar  biasa untuk  barang  belanja  online.  Masalah- masalah  ini  secara  singkat  disoroti dalam  studi  kami  tentang  logistik  last mile,  dukungan  pelanggan  dan  e- commerce  di  posisi  ke-2,  ke-4  dan  ke-6 di Tabel 2. Amazon adalah satu-satunya organisasi yang ditemukan dalam penelitian  kami  yang  mengungkapkan posisi  penting  pengecer  di  banyak modern  rantai  pasokan  secara  umum (dibandingkan  dengan  peran  produsen yang  semakin  berkurang)  dan  peran utamanya di pasar e-niaga pada khususnya.  Penjelasan  lain  mungkin bahwa  Amazon  telah  menjadi  inovator besar dalam menciptakan dan menggabungkan  sejumlah  besar  inovasi teknis  dalam  rantai  pasokan  ritel. Pekerjaan  kami  juga  melihat  adopsi perkembangan  teknis  terkait  di  industri ritel  serta  munculnya  manufaktur  pintar
sebagai  perhatian  utama  (ke-3  dalam Tabel 3).
Kontribusi  penting  lainnya  untuk pekerjaan kami adalah pemaparan antar- hubungan  yang  kuat  dan  relevan  dan interkoneksi  antara  pola-pola  ini,  sesuai dengan  masalah  penelitian  kedua  kami. Secara  khusus,  kami  telah  melihat bahwa  IOT menggabungkan kriptografi, blockchain,  fintech  dan  data  besar, otomatisasi  terkait  dengan  robot  dan drone,  analitik  terkait  dengan  data,  dan kecerdasan  buatan  terkait  dengan  IoT dan  pembelajaran  mesin.  Selain  itu,
kami telah mengungkap peran transformasi  digital  dan  analisis  rantai pasokan yang terus berkembang, termasuk  topik-topik  seperti  data  besar, analisis data, dan pembelajaran mendalam.  Bahaya  dan  kendali  kualitas adalah  masalah  besar  lainnya  yang timbul  dari  penelitian  kami,  dengan mempertimbangkan  masalah  kebijakan yang  berbeda  (misalnya  suap  dan perjanjian  perdagangan  AS-China)  dan masalah  lainnya  (misalnya  skandal makanan, gempa bumi, tsunami, dll.). Manajemen Risiko Rantai Pasokan  adalah  komponen  inti  dalam rantai  pasokan  kontemporer  (Jüttner  et al., 2003) di mana administrator berusaha secara proaktif untuk menyelesaikan  gangguan  terkait  dan pengenalan  terbaru  dalam  blockchain menawarkan bukti bahwa bisnis berfokus  pada hal  ini  untuk  mengurangi risiko  dan  meningkatkan  manajemen kualitas.  Secara  keseluruhan,  Artikel  ini menyoroti  berbagai  pola  dan  relevan, faktor yang mendasari telah muncul dan telah  diklasifikasikan  sebagai  faktor praktis  untuk  rantai  pasokan  (misalnya transportasi, transportasi, sumber, teknologi, dll.), Faktor kualitatif (Brexit, perdagangan  AS  dengan  China  )  dan faktor  higienis  (misalnya  risiko  dan kendali mutu, dll.). Yang mengherankan, keberlanjutan dan masalah hijau belum berada pada tingkat tinggi dalam pekerjaan kami, mengingat peran  penting  yang  mereka  mainkan dalam rantai pasokan modern di seluruh dunia  seperti  yang  dinyatakan  dalam
studi  dan  artikel  (lihat,  misalnya,  Rao dan Holt, 2005; DHL, 2018; Seuring dan Müller,  2008),  tetapi  keduanya  telah terdaftar  di  bawah  50  produk  teratas yang  paling  sering  dikutip  dalam penelitian kami.
Sejauh  menyangkut  pertanyaan penelitian  ketiga  kami,  arah  terkait untuk  memahami  lanskap  media  sosial adalah identifikasi pengguna yang berpengaruh.  Sebagian  besar  platform media sosial, termasuk Twitter,
menunjukkan  jumlah  pengikut  dan teman  yang  dimiliki  pengguna,  karena ini  adalah  cara  yang  paling  populer  dan langsung  untuk  mengukur  pengaruh pengguna  (Montangero  dan  Furini, 2015;  Fabi  et  al.,  2016).  Intinya,  ketika kami  meneliti  pengaruh  di  antara pengguna  media  sosial,  kami  melihat kesejajaran  pemikiran  mereka.  Jumlah pengikut  dan  teman  yang  sederhana hanya  dapat  mencerminkan  koneksi lingkungan langsung. Kemungkinan salah satu memiliki pengaruh pada yang lain  dan  efek  distribusi  yang  lebih besar dari  jaringan  sosial  yang  lebih  besar tidak  dapat  diidentifikasi.  Hal  ini mengarah  pada  sejumlah  eksperimen yang melihat kemungkinan menggunakan indikator berbasis jejaring sosial  lainnya,  seperti  sentralitas,  untuk menangkap  hasil  ini  (Aleahmad  et  al., 2015). Pekerjaan kami telah menunjukkan  tumpang  tindih  antara sikap  pengguna  dan  telah  membantu mengidentifikasi pikiran yang berpengaruh.  Kami  juga  membuat  skor dampak mental untuk menghitung kekuatan  yang  berpengaruh  dari  pikiran pengguna. Ini memberi manajer pengetahuan  tambahan  yang  berharga dari  jaringan  yang  lebih  luas  dari perbandingan otak yang dikelompokkan, yang  tidak  dapat  diakses  dari  intervensi media  sosial  tradisional  yang  mudah tersedia,  seperti  yang  terlihat  dalam studi statistik kami.
Terakhir,  pekerjaan  kami  telah memberikan  berbagai  perspektif  yang akan  sangat  membantu  bagi  manajemen dan  praktisi  rantai  pasokan.  Secara khusus, ia menawarkan peta
"konseptual" yang menunjukkan keterkaitan  dan  keterkaitan  antara  pola- pola  ini  dan  inovasi  terkait  yang  dapat membantu  pemahaman  manajer  tentang rantai  pasokan  saat  ini.  Selanjutnya, menjabarkan cetak biru untuk penerapan inovasi  tersebut  dalam  rantai  pasokan dan dapat menjadi referensi yang sangat berharga  bagi  manajer  teknologi.  Lebih khusus  lagi,  pekerjaan  kami  telah menunjukkan  peran  penting  blockchain dalam rantai pasokan yang ada dan yang akan  datang  dan  merupakan  platform yang  perlu  diperiksa  oleh  administrator dengan sangat hati-hati untuk penerapan lebih  lanjut.  Inovasi  lain  (misalnya kecerdasan  buatan,  IoT,  dll.)  Yang bertanggung jawab atas peran yang kuat,
yang harus diperhatikan oleh administrator,  juga  telah  ditetapkan dalam  penelitian  ini.  Pertumbuhan berkelanjutan  Amazon  (dan  vendor  e- commerce  lainnya  seperti  Alibaba) menawarkan  bukti  lebih  lanjut  tentang peran  penting  dari  inovasi  ini  dan bagaimana  penerapan  strategis  mereka dalam  rantai  pasokan  harus  dipandang sebagai  masalah  yang  mendesak  oleh manajer rantai pasokan. Secara keseluruhan,  pekerjaan  kami  dapat bertindak  sebagai  panggilan  bangun untuk manajemen rantai pasokan, menekankan  supremasi  masa  kini  dan potensi  teknologi  rantai  pasokan  4.0 berdasarkan perkembangan yang
diamati.

## DAFTAR PUSTAKA
Ballou, R. H. (2007). The evolution and future of logistics and supply chain management. European Business Review . Bhattacharjya, J., Ellison, A., & Tripathi, S. (2016). An exploration of logistics-related customer service provision on Twitter The case of e-retailers. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management , 46 (6–7),
659–680.
Bowersox, D. J., Closs, D. J., & Stank, T. P. (1999). 21st century logistics: making supply chain integration a
reality . Bowersox, D. J., Closs, D. J., & Stank, T. P. (2000). Ten mega-trends that will revolutionize supply chain logistics. Journal of Business Logistics , 21 (2), 1. Boyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, Communication & Society , 15 (5), 662–679.
Bubner, N., Bubner, N., Helbig, R., &
Jeske, M. (2014). Logistics trend radar, Delivering insight today. Creating Value Tomorrow . Chae, B. K. (2015). Insights from hashtag# supplychain and Twitter Analytics: Considering Twitter and Twitter data for supply chain practice and research. International Journal of Production Economics , 165 , 247–259.
Cui, R., Gallino, S., Moreno, A., & Zhang, D. J. (2018). The operational value of social media information. Production and Operations Management , 27 (10), 1749–1769. DHL, T. R. (2013). Logistics trend radar–delivering insight today.
Creating value tomorrow! DHL
Customer Solutions & Innovation
Troisdorf, Germany.
Fan, Y., & Niu, R. H. (2016). To tweet or not to tweet? Exploring the effectiveness of service recovery strategies using social media.
International Journal of Operations & Production Management .
Gamboa, A. M., & Gonçalves, H. M. (2014). Customer loyalty through social networks: Lessons from Zara on Facebook. Business Horizons , 57 (6), 709–717.
Gunasekaran, A., Papadopoulos, T., Dubey, R., Wamba, S. F., Childe, S. J., Hazen, B., & Akter, S.
(2017). Big data and predictive analytics for supply chain and organizational performance.
Journal of Business Research , 70 ,
308–317. Harvey, M., Kiessling, T., Fisher, R., McPhail, R., You, E., & Ash, M. (2014). Using social media to recruit global supply chain managers. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management . Hazen, B. T., Boone, C. A., Ezell, J. D., & Jones-Farmer, L. A. (2014). Data quality for data science, predictive analytics, and big data in supply chain management: An introduction to the problem and suggestions for research and applications. International Journal of Production Economics , 154 , 72– 80.
Heutger, M., & Kückelhaus, M. (2016). Logistics trend radar. Delivering Insight Today. Creating Value Tomorrow .
Hilburn, C. B. (2005). Transforming for distribution based logistics .
ARMY COMMAND AND GENERAL STAFF COLL FORT LEAVENWORTH KS SCHOOL OF ADVANCED …. Hootsuite. (2019). The global state of digital in 2019 report. Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business Horizons ,
53 (1), 59–68.
Kemp, S. (2019). The global state of digital in 2019 report. Hootsuite
Https://Hootsuite. Com/Pages/Digital-in-2019 . König, A., & Spinler, S. (2016). The effect of logistics outsourcing on the supply chain vulnerability of shippers. The International Journal of Logistics Management . Lam, H. K. S., Yeung, A. C. L., & Cheng, T. C. E. (2016). The impact of firms’ social media initiatives on operational efficiency and innovativeness. Journal of Operations Management , 47 , 28–
43.
Lamba, K., & Singh, S. P. (2017). Big
data in operations and supply chain management: current trends and future perspectives. Production
Planning & Control , 28 (11–12), 877–890.
O’leary, D. E. (2011). The use of social media in the supply chain: Survey and extensions. Intelligent Systems in Accounting, Finance and
Management , 18 (2–3), 121–144.
Porter, C. E., & Donthu, N. (2008). Cultivating trust and harvesting value in virtual communities. Management Science , 54 (1), 113– 128. Ramanathan, U., Subramanian, N., & Parrott, G. (2017). Role of social media in retail network operations and marketing to enhance customer satisfaction. International Journal of Operations & Production Management . Rejeb, A., Keogh, J. G., & Treiblmaier, H. (2019). Leveraging the internet
of things and blockchain technology in supply chain management. Future Internet , 11 (7), 161.
Schoenherr, T., & Speier ‐ Pero, C.
(2015). Data science, predictive analytics, and big data in supply chain management: Current state and future potential. Journal of Business Logistics , 36 (1), 120– 132. Singh, A., Shukla, N., & Mishra, N. (2018). Social media data analytics to improve supply chain management in food industries. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review , 114 , 398–415.
Skjoett ‐ Larsen, T. (2000). European logistics beyond 2000.
International Journal of Physical Distribution & Logistics Management .
Speranza, M. G. (2018). Trends in transportation and logistics.
European Journal of Operational Research , 264 (3), 830–836. Squire, B., Storey, J., Emberson, C.,
Godsell, J., & Harrison, A. (2006).
Supply chain management: theory, practice and future challenges. International Journal of Operations & Production Management . Tan, K. H., Zhan, Y., Ji, G., Ye, F., & Chang, C. (2015). Harvesting big data to enhance supply chain innovation capabilities: An analytic infrastructure based on deduction graph. International Journal of Production Economics , 165 , 223– 233. Tiwari, S., Wee, H.-M., & Daryanto, Y. (2018). Big data analytics in supply chain management between 2010 and 2016: Insights to industries. Computers & Industrial Engineering , 115 , 319–330. Waller, M. A., & Fawcett, S. E. (2013). Data science, predictive analytics, and big data: a revolution that will transform supply chain design and management. Journal of Business Logistics , 34 (2), 77–84. Wang, G., Gunasekaran, A., Ngai, E. W. T., & Papadopoulos, T. (2016). Big data analytics in logistics and supply chain management: Certain investigations for research and applications. International Journal of Production Economics , 176 , 98– 110.