## Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi
Lembaga Penellitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol 23, No 3 (2023): Oktober, 3231-3237 DOI: 10.33087/jiubj.v23i3.3661

## Brand Positioning untuk Keunggulan Bersaing pada Aplikasi
Transportasi Online Menggunakan Sentiment Analysis (Studi pada: Go-Jek dan Grab)

## Mufrihah Fitriyani, Tri Widarmanti
Prodi Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom Correspondence: ririmufrihah@student.telkomuniversity.ac.id, @telkomuniversity.ac.id
Abstrak. Perkembangan teknologi dan informasi pada revolusi industry 4.0 berdampak pada jumlah pengguna internet  yang  terus  meningkat.  Media  sosial  menjadi  tempat  untuk  menyampaikan  opini,  membagikan  dan menerima  informasi dalam  waktu  cepat  sehingga  menghasilkan User  Generated  Content  (UGC). Tidak  hanya individu  saja,  perusahaan  menggunakan  media  sosial  untuk  berinteraksi  dengan  pelanggannya  dengan  tujuan memahami posisi perusahaan di mata pelanggan. Melalui brand positioning di media sosial, perusahaan dapat membandingkannya  dengan  perusahaan  kompetitor  untuk  mengukur  keunggulan  bersaing  mereka  di  media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui brand positioning dan competitive advantage pada top brand aplikasi transportasi online di Indonesia yaitu Go-Jek dan Grab melalui Twitter. Metode yang digunakan dalam penelitian  adalah mixed  method .  Penelitian  ini  memperoleh  data  melalui crawling  data pada  Twitter  dengan menggunakan software RStudio  versi  4.2.2.  Data  yang  diolah  pada  penelitian  ini  adalah UGC berupa tweets dengan  kata  kunci  “goride”  dan  “grabbike”  yang  merupakan  salah  satu  produk  dari  masing-masing brand transportasi online. Pengambilan data dalam penelitian ini dilakukan sejak tanggal 1 November 2022 sampai 30 November 2022. Kemudian data diolah menggunakan sentiment analysis dan visualiasi teksnya menggunakan Wordcloud untuk  menganalisa  topik  apa  yang  sering  dibicarakan  oleh  pengguna  masing-masing  aplikasi transportasi online. Hasilnya menunjukan posisi serta keunggulan dan kekurangan dari masing-masing aplikasi transportasi online.
Kata kunci : brand positioning, competitive advantage, user generated content, sentiment analysis, twitter.
Abstract.  The  development  of  technology  and  information  in  the  industrial  revolution  4.0  an  impact  on  the increasing number of internet users. Social media is a place to express opinions, share and receive information in a short time to produce User Generated Content (UGC). Not only individuals, but companies also use social media to interact with their customers to understand the company's position in the eyes of customers. Through brand  positioning  on  social  media,  companies  can  compare  with  competing  companies  to  measure  their competitive  advantage  on  social  media.  This  study  aims  to  determine  the  brand  positioning  and  competitive advantage  of  the  top  brands  of  online  transportation  applications  in  Indonesia,  namely  Go-Jek  and  Grab  via Twitter. The method used in this research is a mixed method. This study obtained data through crawling data on Twitter using RStudio version 4.2.2 software. The data processed in this study is UGC in the form of tweets with the keywords "goride" and "grabbike" which are products of each online transportation brand. Data collection in this study was carried out from November 1 2022 to November 30, 2022. Then the data was processed using sentiment  analysis  and  text  visualization  using  Wordcloud  to  analyze  what  topics  are  frequently  discussed  by users. The results show the position as well as the advantages and disadvantages of each online transportation application.
Keywords : brand positioning, competitive advantage, user generated content, sentiment analysis, twitter

## PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  ini,  perkembangan teknologi  dan  informasi  berkembang  sangat pesat  akibat  arus  revolusi  industri  4.0  yang meningkatkan pengguna internet terus bertumbuh  setiap  tahunnya.  Berdasarkan  hasil survei  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet Indonesia  (APJII)  tahun  2021-2022  bahwa jumlah  pengguna  internet  meningkat  sebesar 210,03  juta  pengguna  dengan  tingkat  penetrasi
77,02%  (APJII,  2022).  Media  sosial  dapat digunakan oleh siapa saja untuk berperan dalam memberi  kontribusi  atau  feedback  secara terbuka,  memberi  informasi,  dan  memberi komentar  dalam  waktu  yang  cepat  dan  tidak terbatas  dengan  bantuan  internet.  Beberapa perusahaan  jasa  transportasi  online  melakukan interaksi  dengan  pelanggannya  melalui  akun resmi  di  media  sosial  Twitter.  Aplikasi  jasa transportasi  online  di  Indonesia  saat  ini  sudah
mulai  bermunculan  dan  berdasarkan  Hasil Laporan  Survei  APJII  2022  menyatakan  bahwa terdapat  2  aplikasi  layanan  transportasi  online yang  sering  digunakan  oleh  masyarakat  yaitu Go-Jek dan Grab.
Gojek  dan  Grab  memang  menjadi aplikasi  transportasi online yang  popular dikalangan  masyarakat  karena  dapat  membantu kebutuhan sehari-hari untuk berangkat ke tempat tujuan  seperti  para  pelajar  atau  mahasiswa, pekerja  kantoran,  ibu  rumah  tangga,  dan  lain sebagainya  yang tidak  bisa  mengendarai sepeda motor,  mereka  dapat  memanfaatkan  salah  satu produk dari Gojek yaitu Go-Ride dan dari Grab yaitu  Grab  Bike.  Go-Ride  dan  Grab  Bike memang  biasa  digunakan  di  kota-kota  besar karena  simpel,  mudah,  nyaman,  dan  dapat menjadi  andalan  ketika  sedang  dikejar  waktu serta  dapat  menghindari  kemacetan  dengan mencari  jalan  pintas.  Kedua  produk  aplikasi transportasi online ini  memang  hampir  serupa, tetapi keduanya tetap mimiliki sedikit perbedaan mulai  dari  harga,  promo,  hingga  fitur  yang ditawarkan  agar  bisa  menarik  konsumen  lebih banyak.
Twitter menjadi salah satu tempat untuk pengguna  Go-Ride  dan  Grab  Bike menyalurkan keluhan  dan  komplain  atas  peristiwa  yang dialaminya ke akun resmi @gojekindonesia dan @grabid, entah karena akunnya terkena softbanned yang  menyebabkan  tidak  bisa mengklaim  voucher,  hingga maps aplikasi  yang tidak  presisi  yang  menyebabkan driver nyasar dan  konsumen  harus  menunggu  lama.  Melalui Twitter perusahaan jasa transportasi online dapat memahami  perilaku  konsumen  dan  pesaingnya serta brand  positioning mereka  di  mata pelanggan. Band positioning dapat mempengaruhi keunggulan kompetitif perusahaan  untuk  jangka  waktu  yang  panjang sehingga  penting  bagi  perusahaan  memahami potensial  posisi  yang  memungkinkan  agar mendapatkan  posisi  yang  lebih  unggul  di  pasar yanag persaingannya semakin kompetitif.

## Tinjauan Literatur Pemasaran
Menurut  buku  Manajemen  Pemasaran karangan  Kotler  dan  Keller  (2009)  pemasaran merupakan fungsi organisasi untuk mengkomunikasikan  dan  memberikan  nilai kepada  pelanggan  dalam  mengelola  hubungan jangka  pendek  dan  jangka  panjang.  Pemasaran merupakan proses perusahaan dalam menbentuk nilai bagi pelanggan dan membangun hubungan
dengan pelanggan yang kuat untuk mendapatkan timbal balik dari pelanggan.

## Perilaku Konsumen
Perilaku  konsumen  adalah  proses  yang dilakukan  individu,  kelompok,  dan  organisasi untuk mencari, mendapatkan, menyeleksi, membeli,  menggunakan,  dan  mengevaluasi suatu barang atau jasa dengan dengan melakukan pertimbangan sebelum membeli atau menggunakan  dilihat  dari  segi  harga,  kualitas, fungsi,  keunikan,  tujuannya  untuk  memenuhi kebutuhan  dan  keinginan  mereka  (Firmansyah, 2018).

## Persepsi
Menurut  Philip  Kotler  dan  Gary Armstrong  (2014),  Persepsi  adalah  proses  yang digunakan oleh satu individu untuk mengumpulkan,  mengolah,  dan  menuliskan informasi  yang  ada  setelah  menciptakan gambaran  yang  bermakna. Menurut  Firmansyah (2018),  terdapat  dua  faktor  yang  dapat mempengaruhi persepsi konsumen yaitu: Penilaian  konsumen  terhadap  suatu  produk dilihat  dari  persepsinya  karena  setiap  orang dapat  memberikan  persepsi  yang  berbeda terhadap  produk  yang  sama  sesuai  dengan kebutuhan,  keinginan,  nilai  dan  pengalaman yang dirasakan (Firmansyah, 2018).

## Strategi Pemasaran
Pemasaran  memiliki  strategi  khusus untuk  memasuki  pasar  yang  ditargetkan  dengan menentukan  posisi  dan  bauran  pemasaran. Strategi  Pemasaran  adalah  sebuah  konsep  yang menguraikan  ekspektasi perusahaan untuk menangani  dampak  dari  berbagai  macam aktivitas  pemasaran  pada  permintaan  produk  di pasar yang akan dimasuki (Kotler & Armstrong, 2014).  Terdapat  tiga  langkah  dalam  merancang strategi  pemasaran,  diantaranya:  Segmenting, Targeting, dan Positioning (Kotler & Armstrong, 2014).

## Brand/Merek
Menurut Philip Kotler & Gary Armstrong  (2014),  merek  adalah  nama,  simbol, tanda, rancangan, atau kombinasi yang berfungsi untuk  membedakan  satu  produk  dengan  produk lainnya  sehingga  berbeda  dengan  pembeli  atau pemilik  usaha.  Merek  tidak  hanya  memiliki nama  dan  logo;  sebaliknya,  ia  juga  memiliki cerita dan koneksi yang dikembangkan berdasarkan persepsi pengguna serta saran yang
diberikan  kepada  mereka  setiap  kali  mereka berkomunikasi dengan merek tersebut.
Brand Positioning Menurut Kotler (2003) Brand
Positioning adalah  tindakan  yang  dilakukan perusahaan  dalam  merancang  penawaran  dan menciptakan citra perusahaan yang berbeda dari para  pesaingnya  dan  mendapatkan  tempat khusus  dalam  benak  pelanggan.  Perusahaan perlu memposisikan merek mereka dengan jelas di benak pelanggan dengan menetapkan visi dan misi  apa  yang  akan  dilakukan  oleh  merek tersebut,  karena  janji  yang  ditawarkan  oleh perusahaan harus dapat dirasakan oleh pelanggan  (Kotler  &  Gary  Armstrong,  2014) Untuk mengeksplorasi pemosisian merek, perusahaan  dapat  membangun  peta  pemosisian perseptual, yang menunjukkan persepsi konsumen  tentang merek mereka  dengan merek pesaing (Kotler & Armstrong, 2020).

## Competitive Adventage
Menurut  Philip  Kotler  dan  Gary Armstrong (2014), keunggulan kompetitif adalah  keunggulan  yang  dimiliki  penjual  atas pembeli  dengan  menawarkan  nilai  yang  lebih menguntungkan  pembeli  dibandingkan  dengan apa  yang  ditawarkan  penjual,  baik  dari  titik harga yang lebih tinggi atau dengan memberikan lebih  banyak  manfaat  untuk  titik  harga  yang lebih tinggi.  Untuk membangun  hubungan  yang menguntungkan  dengan  audiens  sasaran,  bisnis harus  memahami  kebutuhan  pelanggannya  dan menawarkan  harga  yang  lebih  tinggi  daripada yang digunakan dalam pesaing. Karena perusahaan  memiliki  pemahaman  yang  jelas tentang  perbedaan  dan  posisinya  sebagai penyedia  layanan  pelanggan  berkualitas  tinggi, itu  telah  membentuk  keunggulan  kompetitif. Namun,  jika  bisnis  hanya  menawarkan  janji kosong kepada pelanggan, posisi yang dijelaskan di atas tidak akan bertahan lama .
User Generated Content (UGC) User  Generated  Content  (UGC) atau Konten  Buatan  Pengguna  adalah  segala  bentuk konten  yang  dibuat  oleh  pengguna  secara sukarela  pada  sebuah platform media  sosial seperti: blog, chat, diskusi,  forum,  gambar digital,  podcast,  post,  tweet, wiki,  video,  dan audio  (Marie-Francine  et  al.,  2014)  Selama konten tersebut dihasilkan oleh pengguna online dalam  situs  publik  dan  konten  tersebut  dapat diakses oleh sekelompok orang, maka dinamakan User  Generated  Content  (UGC)
(Marie-Francine  et  al.,  2014).  UGC  yang  berisi sebuah  ulasan  dan  opini  dapat  menjadi  sumber informasi  dan  aset  yang  berharga  bagi  pelaku bisnis  (Saif  et  al,  2016)  karena  informasi  dari UGC dapat mengidentifikasi apa yang dipikirkan  konsumen  terhadap  produk  atau layanan  sebuah  merek  (Marie-Francine  et  al., 2014). UGC digunakan untuk mengekstraksi dan memvisualisasikan  hubungan  komparatif  antara produk dari ulasan pelanggan dengan janji yang ditawarkan oleh perusahaan .

## Big Data
Menurut  Provost  dan  Fawcett  (2013), big  data  merupakan  kumpulan  data  yang  jauh lebih  besar  dari  sistem  pengolahan  data tradisional  dan  membutuhkan  teknologi  baru untuk  teknik  pengolahan  data.  Big  Data mengacu  pada  kumpulan  data  yang  besar,  tidak terstruktur,  dan  tidak  dapat  diandalkan  ketika perangkat  lunak  pengolah  data  tradisional digunakan, seperti saat melakukan pengumpulan data, analisis, analisis, analisis, analisis, transfer, kueri, enkripsi, dan meringkas operasi. Big Data memiliki tiga komponen yang menjadi indikator kunci  untuk  membandingkannya  dengan  data konvensional:  volume  (jumlah  data  yang  relatif besar), kecepatan (aliran data yang relatif cepat), dan variasi (beragam jenis data).

## Text Mining
Menurut Feldman & Sanger (2007), text mining adalah  satu-satunya  teknik  yang  dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dan mengekstraksi  informasi  dari  sejumlah  besar data  linguistik  dengan  menggunakan  alat analisis.  Penambangan  teks  digunakan  untuk memilah-milah data tekstual yang tidak terstruktur,  menangkap  informasi,  memperoleh informasi,  dan  menyajikan  informasi. Text mining dapat  berupa  artikel,  buku,  dan  media sosial  (Xiaojun,  2011).  Penambangan  teks mengubah  format  data  yang  ada  menjadi  lebih terstruktur  untuk  mengidentifikasi  tiang  dengan riasan  dan  mengubahnya  menjadi  pengetahuan baru (IBM, 2020).

## Sentiment Analysis
Sentiment analysis, kadang-kadang dikenal  sebagai  "penambangan pendapat," adalah  studi  komputer  yang  mengidentifikasi dan mengklasifikasikan pendapat, perasaan, dan emosi  orang  lain  dalam  hubungannya  dengan entitas tertentu yang terkandung dalam teks (Liu, 2012).  Analisis  sentimen  dilakukan  secara
mendalam  terhadap  user-generated  content seperti  ulasan,  masukan,  dan user-generated content dari  media  sosial.  Analisis  sentimen diperlukan  karena  pembaca  secara  alami  akan mencari situs web yang relevan, mengevaluasinya,  dan  mengumpulkan  pendapat mereka  untuk  menentukan  apakah  teks  yang dibaca  itu  positif,  negatif,  atau  netral  (Liu, 2012).

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode penelitian  campuran (mixed  method) yang menggabungkan metode kuantitatif dan kualitatif.  Menurut  Sekaran  et  al (2020)  metode campuran  adalah  mengindentifikasi  masalah yang  berhubungan  dengan  perilaku  sosial dengan  cara  mengumpulkan  dan  nganalisis  data kuantitatif  dan  data  kualitatif  sebagai  jawaban atas pertanyaan penelitian, serta mengintegrasikan  dua  bentuk  data  untuk menghasilkan  wawasan  atau  pemahaman  yang baru dan lebih lengkap.
Tahapan  dalam  pelaksanaan  penelitian yang dilakukan peneliti sebagai berikut:
1. Identifikasi  Masalah:  Peneliti  melakukan identifikasi fenomena brand positioning jasa transportasi online seperti  yang  telah dijelaskan di pendahuluan.
2. Menentukan Tujuan Penelitian:
a. Untuk  mengetahui  opini  konsumen berdasarkan  data  UGC  terhadap  Go- Ride  dan  Grab  Bike  di  media  sosial Twitter.
b. Untuk  mengetahui  posisi  merek (brand positioning) Go-Ride  dan  Grab  Bike  di media sosial Twitter.
c. Untuk mengetahui produk jasa transportasi online yang  lebih  unggul dilihat  sentimen  pengguna  di  media sosial Twitter.
3. Studi  Literatur:  peneliti  melakukan  studi literatur  mengenai  Pemasaran,  Perilaku Konsumen,  Persepsi,  Strategi  Pemasaran, Brand/ Merek,
Brand
Positioning,
Competitive  Advantage,  User  Generated
Content  (UGC), Big  Data, Text  Mining, Sentiment Analysis .
4. Pengumpulan  Data:  Peneliti  mengumpulkan data  dengan  cara  mengumpulkan  data sekunder  dengan  cara crawling  data di media  sosial  Twitter  menggunakan  kata kunci “goride” dan “grabbike” menggunakan software RStudio  versi  4.2.2
dan data primer dengan melakukan wawancara  kepada  pengguna  Go-Ride  dan Grab Bike. 5. Pengolahan Data: Peneliti melakukan cleaning data menggunakan Microsoft Excel 2019.  Setelah  itu  untuk  menganalisis sentimennya,  peneliti  melakukan  4  tahapan pre-processing text, yaitu: lowercase coversion,  tokenization,  stopword  removal dan stemming.
6. Analisis Data: Mengidentifikasi percakapan/opini mengenai brand
positioning jasa  transportasi online Go-Jek dan  Grab  dengan  melakukan Sentiment Analysis untuk  mengukur  opini  konsumen, setelah  itu  melihat competitive  advantage dan  membandingkan  antara  Go-jek  dan Grab  ini  berdasarkan  persepsi  konsumen. Identifikasi sentiment  analysis dilakukan menggunakan Google  Colabolatory dengan bahasa  pemograman Python. . Kemudian penulis  melakukan  wawancara  kepada narasumber untuk menentukan brand positioning dan competitive  advantage berdasarkan dimensinya dan akan
disesuaikan  dengan wordcloud pada  setiap pada  setiap sentiment Go-Ride  dan  Grab Bike. Kemudian untuk competitive advantage penulis  melakukan  presentase berdasarkan frekuensi pada wordcloud yang sudah ditentukan.
7. Hasil  dan  Kesimpulan:  Kesimpulan  dibuat berdasarkan hasil analisis data yang diperoleh,  lalu  akan  memberikan  saran untuk penelitian selanjutnya.

## HASIL

## Sumber: data olahan

## Gambar 1

## Perbandingan Sentiment dari Aplikasi Transportasi Online
Berdasarkan  hasil sentiment  analysis yang  telah  dilakukan  peneliti,  maka  hasilnya menunjukan  jumlah  angka  yang  berbeda  pada masing-masing aplikasi transportasi online yaitu pada  jumlah sentiment  negative,  positive, dan neutral. Hasil  tersebut  didapat  melalui  konten yang diekspresikan dalam bentuk User
Generated Content (UGC) . Gambar 1 menunjukan perbandingan sentiment dari aplikasi transportasi online . Hasilnya menunjukan persentase sentiment negative lebih unggul Gojek 11,03% dengan persentase sebesar 50,98%  dan  Grab  dengan  persentase  sebesar
39,95%,  berarti  lebih  banyak  pelanggan  yang memberikan  opini  negatif  terhadap  Gojek dibanding  kepada  Grab.  Lalu  persentase  pada sentiment  positive, Gojek lebih  unggul  0,97% dengan  persentase  sebesar  sebesar  31,64%  dan Grab  sebesar  30,67%,  berarti  lebih  banyak pelanggan  yang  memberikan  opini  positif terhadap Gojek dibanding kepada Grab. Kemudian  persentase sentiment  neutral lebih unggul  Grab  12%  dengan  persentase  sebesar 29,38%  dan  Gojek  dengan  persentase  sebesar 17, 38%.

## Tabel 1
Perbandingan Brand Positioning Aplikasi Transportasi Online Dimensi Brand Positioning Keyword pada Gojek Keyword pada Grab Value “mahal”, “lelet”, “softbanned”, “baik”, “cepet”, “cashback”
“mahal”, “error”, “maps”, “baik”, “cepet”, “promo” Uniqueness “fitur” “motor” Credibility “cancel”, “konfirmasi” “cancel”, “konfirmasi” Sumber: data olahan
Tabel  1  menunjukan  perbandingan brand  positioning yang  telah  dikategorikan berdasarkan  dimensi value,  uniqueness, dan credibility .  Pada  dimensi value kata  kunci  yang sama-sama  dimiliki  oleh  Gojek  dan  Grab  yaitu “mahal”,  “baik”,  dan  “cepet”  yang  berarti  dua aplikasi  transportasi online ini  memberikan pelayanan yang baik kepada pelanggan dan bisa menjadi  alternatif  yang  diandalkan  karena  bisa mengantar  dengan  cepat,  tetapi  untuk  masalah harga,  Gojek  dan  Grab  memiliki  harga  yang mahal di mata pelanggan. Berikut perbandingan Gojek  dan  Grab  pada  opini  negatif  di  dimensi value, yaitu:
1. Beberapa driver Go Ride di mata pelanggan terlalu  lelet  dalam  mengendarai  motor, selain itu banyak pelanggan yang merasakan akunnya  terkena softbanned dikarenakan banyak  kode  promo  yang  tidak  bisa  di redeem.
2. Pelanggan  Grab  merasa  bahwa  aplikasi sering error dan  tidak  muncul  notifikasi , lalu  pelanggan  merasa maps pada  aplikasi Grab  kurang  luas  jangkauannya  karena  titik lokasi  pelanggan  tidak  terdeteksi  oleh aplikasi,  dua  hal  ini  menyebabkan  sering terjadinya  miskomunikasi  antara  pelanggan dan driver.
Perbandingan  Gojek  dan  Grab  pada opini positif di dimensi value, yaitu:
1. Walaupun  pelanggan  merasa  harga  yang ditawarkan  oleh  Gojek  mahal,  tetapi  Gojek tetap  memberikan  penawaran  berupa  promo di  setiap  hari  selasa  dan cashback jika pelanggan  membayar  menggunakan  Gopay, hal  ini  dapat  menguntungkan  pelanggan karena  ongkos  perjalanan  menjadi  lebih hemat.
2. Grab  pun  sama  seperti  Gojek,  jika  Gojek menawarkan cashback yang menguntungkan
untuk  pelanggannya,  Grab  menawarkan promo  menarik  setiap  harinya  kepada pelanggan  tetapi  promo  tersebut  digunakan pada  kota  dan  jam  tertentu  dengan memberikan kode promo yang mudah untuk di redeem oleh penggunanya.
Selanjutnya  pada  dimensi uniqueness, Gojek  dan  Grab  memiliki  keunikan  masing- masing  untuk  menarik  perhatian  pelanggannya. Jika  Gojek  menawarkan  fitur  untuk  mengubah lokasi  disaat  pertengahan  perjalanan  untuk memudahkan pelanggannya, Grab pun menawarkan  berbagai  jenis  motor  yang  bisa
disesuaikan  dengan  kebutuhan  pelanggannya. Gojek  dan  Grab  berusaha  untuk  membuat  para pelanggannya  nyaman  dengan  layanan  yang diberikannya. Terakhir, pada dimensi credibility Gojek dan Grab memiliki kata kunci yang sama yaitu “cancel” dan  “konfirmasi”.  Yang  berarti, dua hal ini perlu diperbaiki oleh Gojek dan Grab agar driver memiliki  etika  yang  lebih  baik dengan  tidak  seenaknya  dalam  meminta  atau melakukan pembatalan orderan kepada pelanggan  dan  selalu  melakukan  konfirmasi terlebih dahulu jika ada sesuatu yang membutuhkan persetujuan dari pihak pelanggan. Tabel 2

## Perbandingan Competitive Advantage Aplikasi Transportasi Online
Dimensi Keyword Gojek Sentiment Persentase Keyword Grab Sentiment Persentase Price Mahal Negatif 58,96% Mahal Negatif 52,24% Quality Ramah Positif 31,52% Nyasar Negatif 29,68% Delivery Dependability Cancel Negatif 22,36% Konfirmasi Negatif 23,32% Sumber: data olahan Tabel  2  menunjukan keyword pada masing-masing  aplikasi transportasi online berdasarkan  dimensi competitive  advantage. Pada  dimensi price Gojek  dan  Grab  memiliki kata kunci “mahal” dengan label sentiment yang sama-sama  negatif  dan  nilai  yang  lebih  unggul ada  pada  Gojek  dengan  persentase  sebesar 58,96%  dan  Grab  dengan  persentase  sebesar 52,24%.  Yang  berarti  pada  dimensi price yang lebih  unggul  adalah  Grab  karena  menawarkan harga  yang  lebih  murah  dibandingkan  Gojek. Lalu, pada dimensi quality Gojek memiliki kata kunci  “ramah”  dengan  label sentiment positif dan  memiliki  persentase  sebesar  31,52% sedangkan  Grab  memiliki  kata  kunci  “nyasar” dengan  label sentiment negatif  dan  memiliki persentase  sebesar  29,68%,  yang  berarti  pada dimensi quality Gojek lebih unggul dibandingkan  Grab.  Pada  dimensi delivery dependability ,  Gojek  dan  Grab  memiliki  kata kunci  yang  sama-sama  dari  label sentiment negatif,  dimana  Gojek  memiliki  kata  kunci “cancel” dengan persentase sebesar 22,36% dan Grab  memiliki  kata  kunci  “konfirmasi”  dengan persentase  sebesar  23,32%.  Karena  keduanya memiliki kata kunci dari label sentiment negatif, berarti  hubungan  antara  pelanggan  dengan driver lebih baik pada aplikasi Gojek dibanding Grab,  maka  dari  itu  pada  dimensi delivery dependability Gojek  lebih  unggul  dibandingkan Grab.
SIMPULAN Kesimpulan dalam penelitian
berdasarkan  hasil Sentiment  Analysis ,  label sentiment positif  pada  aplikasi  Go-Ride  lebih tinggi  presentasenya  dibanding  Grab  Bike. Tetapi  Go-Ride  dan  grab  Bike  sama-sama didominasi  oleh sentiment negatif  dibanding sentiment positif  yang  isinya  berupa  komplain dan  keluhan  pengguna  Go-Ride  dan  Grab  Bike mengenai  harga,  pelayanan,  dan  aplikasi error . Lalu pada brand sentiment negatif pada aplikasi Gojek dan Grab terkenal dengan harganya yang mahal  dan driver yang  seringkali  membatalkan pesanan  dari  pelanggan.  Lalu  untuk brand positioning posisi  Gojek  dan  Grab  di  mata pelanggan  sama-sama  memiliki  harga  yang mahal  tetapi tetapi tetap memberikan  pelayanan yang  baik  dan  menjadi  aplikasi  yang  dapat diandalkan  untuk  mengantar  pelanggan  dengan cepat. competitive  advantage pada  aplikasi transportasi online, Go-Ride  dapat  dikatakan lebih  unggul  dibanding  Grab  Bike,  karena  pada analisis  tersebut  menyatakan  bahwa  Go-Ride unggul  pada  dimensi  Quality  dengan sentiment positif  sedangkan  Grab  Bike  tidak  ada  yang unggul dari seluruh dimensi dikarenakan seluruh dimensi  pada  Grab  Bike  menunjukan sentiment negatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Armstrong,  G.,  Opresnik,  M.  O.,  &  Kotler,  P. 2020. Principles of Marketing . Pearson.
Data Indonesia. 2022. APJII: Pengguna Internet Indonesia  Tembus  210  Juta  pada  2022. https://dataindonesia.id/digital/detail/apji i-pengguna-internet-indonesia-tembus- 210-juta-pada-2022 Feldman, R., & Sanger, J. 2007. The text mining handbook :  advanced  approaches  in analyzing unstructured data . Cambridge University Press. Firmansyah,  M.  A.  2018. Perilaku  Konsumen (Sikap dan Pemasaran). Kotler,  P.  2003. Marketing  Management . Prentice Hall. Kotler,  P.,  &  Keller,  K.  L.  2009. Marketing Management . Pearson Prentice Hall. Liu,  B.  2012. Sentiment  analysis  and  opinion mining . Springer.
Marie-Francine  Moens,  Juanzi  Li,  &  Tat-Seng Chua.  2014. Mining  User  Generated Content .
Philip  Kotler,  &  Gary  Armstrong.  2014. Principles of Marketing 18 th Ed. Pearson Education Limited. Provost,  F.,  &  Fawcett,  T.  2013.  Data  Science and  its  Relationship  to  Big  Data  and Data-Driven  Decision  Making. Big Data , 1 (1), 51–59.
Saif,  H.,  He,  Y.,  Fernandez,  M.,  &  Alani,  H. 2016. Contextual semantics for sentiment
analysis of Twitter.
Information Processing & Management , 52 (1) Sekaran Uma, & Bougie Roger. 2020. Research Methods  for  Business:  A  Skill  Building Approach 8th Edition . www.wileypluslearningspace.com
IBM.  2020, What  is  Text  Mining? .  IBM.
Retrieved  November  30,  2022,  from https://www.ibm.com/cloud/learn/text- mining Xiaojun,  Z.  2011.  Michael  W.  Berry  and  Jacob Kogan (eds.): Text Mining: Applications and  Theory. Information  Retrieval ,
14 (2), 208–211.