Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian Facebook & Bain Company menyatakan bahwa Pandemi Covid-19 mengeskalasi kondisi digitalisasi lima kali lebih cepat dalam pemenuhan kebutuhan hidup, sehingga pembelian makanan online popular untuk dipilih (Facebook Inc. and Bain & Company, 2020). Meningkatnya layanan pesan antar online menjadi penyebab meningkatnya permasalahan terkait emisi karbon di lingkungan, melalui gas buang yang dihasilkan oleh proses transportasi makanan dan proses penggunaan kemasan makanan hingga menjadi sampah kemasan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui komposisi dan timbulan sampah kemasan, menghitung jejak karbon yang dihasilkan dari layanan pesan antar online menggunakan faktor emisi yang telah ditetapkan dari penelitian terdahulu, dan memberikan rekomendasi pengelolaan sampah kemasan yang ideal bagi Kota Tangerang Selatan, sebagai objek studi. Melalui penelitian 535 pesanan dan 28 narasumber, diperoleh rata-rata timbulan per pesanan adalah sebesar 126,22 gram/pesanan dan rata-rata timbulan sampah untuk satu rumah tangga adalah sebesar 11,54 gram/rumah tangga/hari. Total jejak karbon yang dihasilkan dari proses transportasi adalah sebesar 2.492.603,529 g CO2-eq atau 155.468,265 g CO2-eq/rumah tangga/tahun, sementara jejak karbon dari sampah kemasan sebesar −124.611,456 g CO2-eq atau −7.772,246 g CO2-eq/rumah tangga/tahun. Proses recycling sampah kemasan sangat mengurangi jumlah jejak karbon yang ada dari layanan pesan antar online.

---

Research by Facebook & Bain Company claims that the Covid-19 Pandemic has escalated digitalization five times faster to fulfill the needs of life and online food delivery become so popular (Facebook Inc. and Bain & Company, 2020). The increase of online food delivery causes a significant impact on the environment, related to carbon emission from the food transportation process and solid waste generation from the production of food packaging. This study aims to determine the composition and generation of packaging waste, calculate the carbon footprint generated from online food delivery services using the emission factor from previous research, and provide an ideal recommendation of solid waste management for South Tangerang City as a study object area. Through 535 orders and 28 sources, the average generation per order was 126.22 grams/order and the average waste generation for one household was 11.54 grams/household/day. The total carbon footprint generated from the transportation process is 2,492,603,529 g CO2-eq or 155,468,265 g CO2-eq/household/year, while the carbon footprint from packaging waste is -124,611,456 g CO2-eq or -7,772, 246 g CO2-eq/household/year. The recycling process of packaging waste greatly reduces the carbon footprint of online food delivery services."

"Kondisi pandemi COVID-19 berakibat pada seluruh lini kehidupan, salah satunya adalah larangan makan di restoran dan menganjurkan untuk membungkus makanan dan makan di rumah. Fenomena ini berpengaruh pada layanan pesan antar makanan secara daring yang kian berkembang. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis dampak lingkungan yang ditimbulkan dari aktivitas tersebut berdasarkan timbulan dan komposisi sampah kemasan serta jejak karbon dari proses pembelian makanan dengan layanan pesan antar secara daring selama masa pandemi COVID-19. Penelitian ini juga dilakukan untuk mengidentifikasi pengaruh pandemi COVID-19 terhadap dinamika pembelian makanan melalui layanan pesan antar secara daring. Berdasarkan penelitian yang dilakukan selama kurun waktu 208 hari pada bulan Juni 2020 – Januari 2021 dengan 30 narasumber berdomisili di Kabupaten Jepara, diperoleh hasil total timbulan sebesar 30.494,5 gram dengan sampah plastik yang mendominasi. Rata-rata timbulan per order sebesar 58,76 gram/order dan rata-rata timbulan setiap rumah tangga secara keseluruhan adalah sebesar 4,89 gram/hari. Sedangkan total keseluruhan emisi dari transportasi restoran hingga TPA dan emisi dari sampah kemasan adalah sebesar 1056,01 kgCO2eq dengan rata-rata sebesar 61,76 kgCO2eq/rumah tangga/tahun dan 3,57 kgCO2eq/order/tahun.

---

COVID-19 pandemic affected every aspect of life, one of them is a prohibition to dine-in at the restaurant and suggestion to do takeaway. This phenomenon influences the development of online food delivery services. Therefore, the study aimed to analyze the environmental impact caused by online food delivery activity based on the generation and composition of packaging waste and carbon footprint during the COVID-19 pandemic period. This study also intended to identify the effect of COVID-19 against buying dynamics through online food delivery services. Based on the study for 208 days during June 2020 – January 2021 with 30 respondents who lived in Jepara, the results show that total packaging waste generation reaches 30.494,5 gram dominated by plastic material. Waste generation average per order is 58,76 gram/order and waste generation average per household is 4,89 gram/day. While the total carbon footprint emission of transportation from restaurant to landfill and emission of packaging waste is 1056,01 kgCO2eq with an average 61,76 kgCO2eq/household/year and 3,57 kgCO2eq/order/year."

"Pandemi COVID-19 yang ada di Indonesia sejak awal tahun 2020 sedikit banyak telah mempengaruhi kehidupan masyarakat, salah satunya dalam kegiatan pemenuhan kebutuhan, dimana masyarakat saat ini cenderung memilih untuk memenuhi kebutuhannya secara online melalui kegiatan belanja online. Namun belanja online menimbulkan dampak negatif karena mengakibatkan timbulan sampah—terutama sampah kemasan—yang berdampak pada lingkungan. Tujuan dari penelitian ini ialah menghitung dan menganalisis timbulan sampah kemasan serta jejak karbon yang dihasilkan dari kegiatan belanja online masyarakat Kota Tangerang Selatan selama Pandemi COVID-19 (Bulan Februari-Mei 2021). Metode penelitian yang digunakan meliputi analisis statistik deskriptif, perhitungan emisi transportasi dan sampah kemasan serta analisis korelasi variabel (melalui regresi dan matriks korelasi). Selama 107 hari penelitian dari 28 Kartu Keluarga, dihasilkan sebanyak 395 pesanan dengan enam jenis komposisi sampah kemasan dimana kardus—dengan persentase sebesar 57%—merupakan jenis sampah kemasan yang paling banyak dihasilkan. Kegiatan transportasi barang—sejak dari penjual hingga ke TPA—berkontribusi paling besar dalam menghasilkan jejak karbon jika dibandingkan dengan dua sumber lain dengan jejak karbon yang dihasilkan ialah sebanyak 17376,256 kgCO2eq. Berdasarkan hasil tersebut, dapat dikatakan bahwa Pandemi COVID-19 berpengaruh terhadap kegiatan belanja online masyarakat, timbulan sampah kemasan, dan jejak karbon di Kota Tangerang Selatan

---

The COVID-19 pandemic that has existed in Indonesia since the beginning of 2020 has more or less affected people's lives, one of which is in fulfilling the needs, where people today tend to choose to fulfill their needs online through online shopping activities. However online shopping has negative impact because it generates waste—especially packaging waste—which affect the environment. The purpose of this study is to calculate and analyze the generation of packaging waste and the carbon footprint resulting from online shopping activities of the people of South Tangerang City during the COVID-19 Pandemic (February-May 2021). The research method used includes descriptive statistical analysis, calculation of transportation and packaging waste emissions as well as variable correlation analysis (through regression and correlation matrix). During 107 days of research from 28 Family, 395 orders produced with six types of packaging waste composition where cardboard—with a percentage of 57%—was the type of packaging waste that produced the most. The transportation of goods—from the seller to the landfill—contributes the most to generating a carbon footprint when compared to the other two sources with a carbon footprint of 17376.256 kgCO2eq. Based on these results, it can be said that the COVID-19 pandemic has affected people's online shopping activities, packaging waste generation, and carbon footprint in South Tangerang City"

"Mobilitas transportasi pekerja komuter Bogor-DKI Jakarta menyumbang jejak karbon ke udara setiap harinya. Namun, Selama pandemi COVID-19 terjadi penurunan jejak karbon dari sektor transportasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai jejak karbon yang dihasilkan oleh pekerja komuter Bogor-DKI Jakarta sebelum dan selama pandemi COVID-19, hotspot jejak karbon pekerja komuter Bogor-DKI Jakarta, dan rekomendasi yang dapat diberikan untuk mengurangi jejak karbon tersebut. Data pekerja komuter didapatkan melalui kuesioner yang disebar melalui tiga tahap, yaitu disebar melalui orang terdekat, diberikan kepada pekerja komuter di berbagai jenis transportasi umum langsung, dan disebarkan melalui sosial media (Instagram dan Twitter). Perhitungan jejak karbon dilakukan menggunakan metode emisi faktor berbasis bahan bakar. Diketahui bahwa total jejak karbon yang dihasilkan adalah 7.008,1 kgCO2eq/bulan sebelum pandemi dan 4.647,4 kgCO2eq/bulan selama pandemi dan Hotspot jejak karbon secara keseluruhan adalah pada skenario 1. Uji korelasi yang digunakan pada penelitian ini adalah korelasi Pearson. Dari uji korelasi tersebut diketahui bahwa faktor yang paling berkorelasi pada penelitian ini adalah frekuensi berkendara. Untuk menurunkan jejak karbon yang diemisikan oleh pekerja komuter dapat menerapkan sistem remote working, menggunakan energi terbarukan pada transportasi seperti energi surya, menggunakan kendaraan umum, dan melakukan uji emisi kendaraan.

---

The mobility of commuter workers from Bogor to DKI Jakarta contributes to the carbon footprint released into the air every day, but during the COVID-19 pandemic, there was a decline in the carbon footprint from the transportation sector. This study aims to determine the value of the carbon footprint generated by the Bogor-DKI Jakarta commuter workers before and during the COVID-19 pandemic, the hotspots for the carbon footprint of the Bogor-DKI Jakarta commuter workers and give recommendations to reduce the carbon footprint. The data for commuter workers was obtained through a questionnaire distributed in three stages: distributed to the closest relatives, given directly to commuter workers in various types of public transportation, and distributed through social media (Instagram and Twitter). The formula used for carbon footprint calculation is the fuel-based emission factor method. It is known that the total carbon footprint generated was 7,008.1 kgCO2eq/month during the pandemic and 4,647.4 kgCO2eq/month and the overall carbon footprint hotspot was in the first scenario, namely with an average carbon footprint value of 105 kgCO2eq/month-person before COVID-19 pandemic and 69.9 kgCO2eq/month-person during COVID-19. The correlation test used in this study is the Pearson correlation. The correlation test has shown that the most correlated factor in this study is the frequency of commuting. To reduce the carbon footprint emitted by commuter workers, they can implement a remote working system, use renewable energy in transportation such as solar energy, use public transportation, and conduct vehicle emission tests."

"DKI Jakarta sebagai ibu kota sekaligus pusat perekonomian di Indonesia memiliki dampak terhadap sektor transportasi khususnya pada mobilitas pekerja di Kota dan Kabupaten Bekasi. Mobilitas pekerja komuter yang terjadi menghasilkan jejak karbon yang diemisikan setiap harinya. Penelitian ini bermaksud membandingkan jejak karbon yang dihasilkan pada periode sebelum dan selama Pandemi COVID-19. Perbandingan tersebut akan menganalisis rata-rata jejak karbon pekerja komuter, hotspot jejak karbon berdasarkan jenis kendaraan, mengegidentifikasi faktor yang mempengaruhi jejak karbon komuter, serta memberikan rekomendasi reduksi jejak karbon pekerja komuter yang dihasilkan. Metode perhitungan jejak karbon yang digunakan merupakan penyesuaian terhadap kondisi di Indonesia dari persamaan IPCC oleh World Research Institute (WRI) yang berdasarkan faktor emisi bahan bakar. Penelitian ini menemukan bahwa terdapat tiga jenis pergantian kendaran oleh pekerja komuter, yakni satu, dua, tiga kendaraan. Secara keseluruhan, dihasilkan rata-rata jejak karbon pekerja komuter untuk periode sebelum dan selama Pandemi COVID-19, yakni sebesar 106,8 Kg CO₂eq/Orang-Bulan dan 81,2 Kg CO₂eq/Orang-Bulan atau mengalami penurunan sebesar ±24%. Berdasarkan uji korelasi yang dilakukan faktor yang paling berkorelasi terhadap jejak karbon yang dihasilkan untuk pergantian satu, dua, dan tiga kendaraan yang dinyatakan dalam koefisien korelasi (r), yakni jarak berkendara (0,621), jenis kendaraan (-0,59), dan frekuensi berkendara (0,811).

---

DKI Jakarta, as the Capital of Indonesia and the center of the economy, impacts the transportation sector, especially the commuting workers in the City and Regency of Bekasi. The commuting workers are known for the carbon footprint emitted daily. This study aims to contrast the carbon footprint generated by commuting workers in the period before and during the Pandemic COVID-19. The contrast to analyze the average carbon footprint of commuter workers, hotspot carbon footprint by type of vehicle, identify factors that affect commuter’s carbon footprints, and provide recommendations for reducing the carbon footprint of the commuting workers. The method quantification carbon footprint used is an adjustment to conditions in Indonesia from the IPCC equation by the World Research Institute (WRI), which is based on the fuel emission factor. This study found that there are three types of vehicles used by commuter workers that is one, two, and three vehicles. Overall, the average carbon footprint generated by commuting workers for the period before and during the Pandemic COVID-19 is 106.8 Kg CO2eq/Person-Month and 81.2 Kg CO2eq/Person-Month or decreased by ±24%. Based on the correlation test, factors that are most correlated to the carbon footprint generated for the use of one, two, and three vehicles are expressed in the correlation coefficient (r), which is driving distance (0.621), vehicle type (-0.59), and frequency of driving (0.811)."

"FAO memperkirakan bahwa sepertiga dari makanan yang diproduksi terbuang atau hilang begitu saja setiap tahunnya dan jelas berdampak pada lingkungan khususnya emisi karbon yang dihasilkan. Tidak dapat dipungkiri, permasalahan terkait emisi karbon sudah seharusnya menjadi perhatian namun hingga saat ini belum banyak penelitian yang mengangkat tema tentang jejak karbon di Indonesia. Skripsi ini bertujuan untuk mengetahui komposisi dari limbah makanan yang dihasilkan dan menghitung jejak karbon yang dihasilkan dari limbah makanan di wilayah Universitas Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode literatur sebagai pertimbangan, serta perhitungan jejak karbon menggunakan faktor emisi yang sudah ditetapkan berdasarkan Life Cycle Assessment dari penelitian terdahulu. Dalam perhitungannya, penelitian ini menggunakan berat sampah makanan edible hasil sampling sampah yang dilakukan di kantin kantin di Universitas Indonesia dengan total sampel sebanyak 2214 piring. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa komposisi limbah makanan yang ada di Universitas Indonesia didominasi oleh makanan pokok seperti nasi (33%), sayuran terutama sayuran hijau (31%) dan daging (15%) dengan hasil rata-rata limbah makanan secara keseluruhan adalah 28,18 gram/orang/hari. Jejak karbon yang dihasilkan akibat limbah makanan ini rata rata sebesar 25,90 kg CO₂.eq/orang/tahun dan sekitar 55% dari total jejak karbon di diakibatkan karena limbah makanan kategori daging.

---

FAO predicts that one third of food become wasted and lost every year. Food that has been wasted will have an impact to environment, especially the emitted carbon. It is undeniable that problem about emitted carbon should have been discussed more frequently. But apparently, there is still few researches about it in Indonesia. This undergraduate thesis aims to study the composition of food waste produced and calculate the carbon footprint produced from food waste in the University of Indonesia. This research uses the literature method as a consideration, as well as the calculation of carbon footprints using emission factors that have been determined based on the Life Cycle Assessment of published research. In its calculations, this study used edible food waste samples, samples carried out in the cafeteria canteen at the University of Indonesia with a total sample of 2214 plates. From this research, it is found that the composition of food waste in Universitas Indonesia is dominated by staple food, such as rice (33%), vegetables, especially green vegetables (31%), and meat (15%) with the overall average of food waste yield 28,18 grams/person/day. The average carbon footprint resulted from this food waste is 25,90 kg CO₂.eq/person/year and about 55% of the total carbon footprint is caused by meat food waste."

"Penelitian ini merupakan adaptasi dari penelitian yang sebelumnya pernah dilakukan di Tiongkok. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Confirmation, Effort Expectance, Performance Expectancy, Perceived Task-Technology Fit, Satisfaction, Social Influence dan Trust terhadap Continuance Intention selama periode pandemi COVID-19 studi pada Kulina sebagai aplikasi pesan-antar makanan yang baru beroperasi di Indonesia. Data dikumpulkan melalui self-administered questionnaire kepada responden yang berdomisili di Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi yang pernah menggunakan aplikasi Kulina untuk kebutuhan pesan-antar makanan. Peneliti menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) untuk menganalisis pengaruh dari berbagai variabel yang ada terhadap Continuance Intention pada sebuah aplikasi pesan-antar makanan. Hasil dari penelitian ini adalah Trust berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap Satisfaction. Hasil penelitian ini dapat dijadikan referensi oleh perusahaan aplikasi pesan-antar makanan di Indonesia untuk tahu faktor-faktor apa saja yang harus dikembangkan untuk semakin meningkatkan Continuance Intention di kalangan pengguna.

---

This research is an adaptation of research previously carried out in China. This study aims to determine the effect of Confirmation, Effort Expectance, Performance Expectancy, Perceived Task-Technology Fit, Satisfaction, Social Influence and Trust toward Continuance Intention during COVID-19 pandemic period study on Kulina as a new food delivery app operated in Indonesia. Data was collected through a self-administered questionnaire to respondents who live in Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, and Bekasi who had used Kulina app for food delivery needs. Researcher used Structural Equation Modelling (SEM) to analyze the effect of the various variables toward Continuance Intention on Food Delivery Apps. The results of this study are Trust positively and significantly influence Satisfaction. The results of this study can be used as a reference for food delivery app companies in Indonesia to know what factors should be developed to increase Continuance Intention among users."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara langsung jumlah jejak karbon yang dihasilkan oleh limbah makanan dari rumah makan di kota Ternate. Analisis ini menggunakan variabel bebas yaitu jumlah piring yang disampling dan berat dari limbah makanan yang dihitung pada setiap kategori yang ada. Serta, variabel terikat, yaitu variabel yang dipengaruhi oleh variabel bebas dalam hal ini adalah emisi CO2 yang dihasilkan dari sampah makanan. Penelitian ini menggunakan metode literatur sebagai bahan pertimbangan, serta perhitungan dari jejak karbon menggunakan faktor emisi yang sudah ditetapkan oleh penelitian terdahulu. Dari hasil penelitian yang didapatkan bahwa komposisi limbah makanan yang di rumah makan pada kota Ternate didominasi oleh makanan pokok dalam hal ini nasi sebesar 38%, daging 35%, dan sayuran 13% dengan hasil rata-rata limbah makanan secara keseluruhan adalah 89,77 g/piring/hari. Jejak karbon yang dihasilkan sebesar 55,3 kg CO2eq/piring/tahun dan sekitar 75,2% total jejak karbon diakibatkan karena limbah makanan kategori pokok.

---

This undergraduate thesis aims to directly analyze the amount of carbon footprint produced by food waste from restaurants in the city of Ternate. This analysis uses the independent variables, namely the number of plates sampled and the weight of food waste calculated for each category. Also, the dependent variable, namely the variable that is influenced by the independent variable in this case is CO2 emissions generated from food waste. This study uses the literature method as a consideration, as well as the calculation of the carbon footprint using emission factors that have been determined by previous studies. From the results of the study, it was found that the composition of food waste in restaurants in the city of Ternate was dominated by staple foods in this case rice by 38%, meat 35%, and vegetables 13% with an overall average yield of food waste was 89,77 g/plate/day. The carbon footprint produced is 55,3 kg CO2eq/plate/year and about 75,2% of the total carbon footprint is caused by food waste in the main categories."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis timbulan dan komposisi sisa makanan, menganalisis nilai jumlah emisi gas rumah kaca (CO2 eq) dari limbah makanan edible, dan memberikan rekomendasi terkait upaya pengurangan food waste (edible food) dari rumah makan di Kota Makassar yang menghasilkan jejak karbon. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan variabel bebas adalah jumlah rumah makan yang akan disampling, berat limbah makanan tiap kategori dan data kuesioner, sedangkan variabel terikatnya adalah Emisi Gas Rumah Kaca (CO2-eq) yang dihasilkan serta korelasi data responden dengan limbah makanan dan jejak karbon. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa timbulan sisa makanan edible yang dihasilkan pada 10 rumah makan adalah 26,71 g/piring/hari, dengan rata-rata fraksi edible adalah 70%. Adapun komposisi sampah makanan adalah makanan kaya karbohidrat sebanyak 34%, Buah dan Sayuran 37%, dan makanan kaya protein 29%. Besaran gas rumah kaca dari rumah makan di Kota Makassar adalah 44,69 kgCO2eq/piring/tahun, dengan komposisi terbesar berasal dari makanan kaya akan protein yaitu 62,38%. Rekomendasi yang dapat diberikan terkait upaya pengurangan food waste dari rumah makan di Kota Makassar yang menghasilkan jejak karbon adalah dengan menggunakan hierarki pemulihan makanan.

---

This thesis aims to analyze the generation and composition of food waste, analyze the value of the amount of greenhouse gas emissions (CO2 eq) from edible food waste, and provide recommendations regarding efforts to reduce food waste (edible food) from restaurants in Makassar City which produce a carbon footprint. This study uses a quantitative method with the independent variables being the number of restaurants to be sampled, the weight of food waste for each category, and questionnaire data, while the dependent variable is Greenhouse Gas Emissions (CO2-eq) produced and the correlation of respondent data with food waste and carbon footprint. From the results of the study, it was found that the food waste produced in 10 restaurants was 26.71 g/plate/day, with an average edible fraction of 70%. The composition of food waste is carbohydrates-rich as much as 34%, fruits and vegetables at 37%, and protein-rich at 29%. The amount of greenhouse gases from restaurants in Makassar City is 44.69 kgCO2eq/plate/year, with the largest composition coming from protein-rich, which is 62.38%. Recommendations that can be given regarding efforts to reduce food waste from restaurants in Makassar City that produce a carbon footprint are to use a food recovery hierarchy."

"Terbatasnya interaksi sosial di tengah pandemi COVID-19 memaksa perubahan pada proses belajar mengajar secara konvensional menjadi pembelajaran jarak jauh. Peran platform pembelajaran daring diharapkan dapat menjadi sumber belajar yang optimal sehingga kesenjangan capaian belajar dapat diminimalkan. Namun, masyarakat mengalami culture shock karena perubahan tersebut, kesadaran peserta didik yang masih rendah untuk mengevaluasi hasil belajar, dan terdapat kendala terkait dengan akses Internet. Oleh sebab itu, pengukuran tingkat kepuasan pengguna perlu dilakukan untuk menilai efektivitas platform pembelajaran daring dalam menyediakan sumber belajar alternatif dengan menggunakan teknik text mining. Penelitian ini menganalisis persepsi pengguna terhadap layanan platform Ruangguru, Zenius, dan Quipper dengan mengolah data ulasan dari Google Play Store. Teknik text mining yang digunakan ialah pemodelan topik dengan metode Latent Dirichlet Allocation untuk mendefinisikan aspek layanan yang dibahas pada data ulasan. Selain itu, dilakukan analisis sentimen ulasan dari setiap aspek layanan menggunakan algoritma SentiStrengthID. Hasil dari kedua teknik text mining tersebut dikuantifikasi menggunakan metode Net Reputation Score untuk mendapatkan skor kepuasan pengguna sehingga dapat menjadi referensi bagi pihak penyedia platform dalam menentukan prioritas peningkatan layanan. Hasil penelitian menunjukan bahwa aspek promosi dan video berlangganan perlu menjadi fokus perbaikan bagi pihak penyedia platform Ruangguru. Kedua aspek tersebut mendapatkan skor kepuasan terendah sebesar -6,19% dan 15,84%. Sementara itu, aspek mengenai latihan soal dan akun pengguna pada platform Zenius perlu untuk menjadi prioritas perbaikan dengan masing-masing skor kepuasan yang diperoleh sebesar 34,91% dan 44,14%. Terakhir, aspek layanan dari platform Quipper mengenai latihan pembahasan dan registrasi pengguna perlu segera diperbaiki karena mendapatkan skor kepuasan yang kritikal sebesar -54,28% dan -16,66%. Berdasarkan hasil tersebut, didapatkan wawasan yang berguna bagi pihak penyedia untuk mempermudah pengambilan keputusan dalam optimasi platform pembelajaran daring.

---

Limited social interaction amid the COVID-19 pandemic has forced a change in the conventional learning process to distance learning. Online learning platforms are expected to provide optimal learning resources so that the gap in learning achievement can be minimized. However, the society experienced culture shock due to the change, student awareness of the possibility to evaluate learning strategies and learning outcomes is still low during online learning activities, and there are issues related to Internet access. Therefore, it is necessary to measure the user satisfaction score to assess the effectiveness of online learning platforms in providing alternative learning resources using text mining techniques. This study analyzes user perceptions of Ruangguru, Zenius, and Quipper by exploring review data from Google Play Store. Text mining techniques used are topic modeling by applying Latent Dirichlet Allocation method to define the service aspects discussed in the review data. Additionally, sentiment analysis was carried out to classify the emotional tendency of each user review from every service aspect using SentiStrengthID algorithm. Results from both techniques are quantified using Net Reputation Score method to obtain user satisfaction scores so that it can be a reference for platform providers in determining service improvement priorities. The results of the study reveal that the promotion and subscription video aspects need to be the improvement focus for the Ruangguru platform provider. Both aspects get the lowest satisfaction scores of -6.19% and 15.84%, respectively. Meanwhile, aspects regarding tryout and user account on the Zenius platform need to be a priority for improvement with satisfaction scores obtained of 34.91% and 44.14%, respectively. The last one, service aspects of the tryout and user registration on the Quipper platform need to be improved immediately by the service provider because these aspects get critical satisfaction scores of -54.28% and -16.66%, respectively. Based on these results, useful insights were obtained for providers to facilitate decision-making in optimizing online learning platforms."