digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

Industri coffee shop di Indonesia sedang mengalami pertumbuhan yang sangat pesat. Pertumbuhan ini mengakibatkan terjadinya kompetisi yang sangat sengit antar coffee shop, dan salah satu daerah yang terkena dampak dari pertumbuhan jumlah coffee shop adalah Jakarta Barat. Dalam persaingannya, para pemilik bisnis harus memastikan bahwa relasi yang mereka miliki dengan pelanggan mereka bersifat positif agar produk mereka memiliki sentimen positif. Salah satu cara untuk membentuk relasi yang dengan pelanggan mereka adalah menggunakan media sosial, dan salah satu media sosial yang populer adalah Instagram. Jembatan interaksi utama antara coffee shop dan para pelanggannya di Instagram adalah melalui postingan Instagram. Post pada Instagram memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dalam bentuk like dan comment. Interaksi ini kemudian dikuantifikasi oleh Instagram dengan menampilkan jumlah like dan comment pada postingan tersebut. Peneliti tertarik untuk membuat suatu model pembelajaran mesin menggunakan metrik interaksi like dan comment pada Instagram, dengan tambahan variabel berupa jumlah followers. Dalam penelitian ini, kami akan menganalisa penggunaan beberapa variabel yang dimiliki oleh Instagram dan membuat prediksi engagement rate untuk postingan Instagram. Kami membuat model pembelajaran mesin menggunakan regresi linear multivariabel yang bisa digunakan untuk memprediksi nilai engagement rate dalam sebuah postingan Instagram. Kami menggunakan variabel prediktor berupa Caption, Audio, Hashtags, Locations, dan Tipe Postingan Instagram itu sendiri. Setelah membuat model tersebut, kami mempelajari bahwa tidak semua variabel bersifat siginifikan terhadap engagement rate, dan hanya dua faktor yang bersifat signifikan dalam penelitian ini. Maka, kami menyarankan untuk menggunakan penelitian ini sebagai dasar untuk melakukan penelitian lanjutan untuk analisis prediktif nilai engagement rate Instagram. Akan tetapi, model pembelajaran mesin yang telah dibuat tetap dapat digunakan untuk melakukan prediksi hasil engagement rate dari postingan yang akan dilakukan oleh pemiliki bisnis nantinya.