Identifikasi Topik Utama dan Penentuan Prioritas Perbaikan Maskapai Low- Cost Carrier di Indonesia Melalui Integrasi Topic Modeling LDA dan Modified Fuzzy AHP-VIKOR

Abstract

Industri penerbangan Low-Cost Carrier (LCC) di Indonesia menghadapi tantangan besar dalam menyeimbangkan efisiensi biaya operasional dengan kualitas layanan. Meski ulasan pada platform digital terus meningkat, data tidak terstruktur tersebut belum dimanfaatkan optimal sebagai basis evaluasi sistematis. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi topik kritis, menentukan bobot kepentingan atribut, dan menyusun prioritas perbaikan layanan maskapai LCC berdasarkan data aktual pelanggan. Penelitian ini menggunakan kerangka kerja hibrida yang mengintegrasikan BERTweet untuk analisis sentimen, Latent Dirichlet Allocation (LDA) guna mengekstraksi topik dari ulasan negatif pelanggan, serta Modified Fuzzy AHP-VIKOR untuk pembobotan dan pemeringkatan kriteria layanan. Hasilnya mengidentifikasi 14 topik layanan utama, di mana Check-in Efficiency menjadi isu paling dominan. Analisis Modified Fuzzy AHP menunjukkan kriteria Staff Service memiliki bobot tertinggi (0,2249), dan metode VIKOR menempatkannya sebagai prioritas utama perbaikan (Qi = 1,0). Temuan ini menegaskan tingginya ekspektasi penumpang terhadap interaksi staf. Secara praktis, penelitian ini menghasilkan kerangka kerja bersiklus PDCA untuk transformasi layanan proaktif. Kesimpulannya, interaksi personel adalah pembeda utama kepuasan penumpang LCC. Penelitian selanjutnya disarankan memperluas sumber data lintas platform, menerapkan algoritma NLP, serta mengintegrasikan metode Quality Function Deployment (QFD) demi merancang solusi teknis yang konkret.