Pengumpulan dan Analisis Data untuk Mendukung Pemantauan Pasar dan Sentimen Konsumen di PT Foom Lab Global

Savira, Nadisya (2026) Pengumpulan dan Analisis Data untuk Mendukung Pemantauan Pasar dan Sentimen Konsumen di PT Foom Lab Global. Pro-Step Report, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (489kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (157kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (231kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (154kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (195kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	PDF LEMBAR_PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (52kB)

Abstract

PT Foom Lab Global adalah perusahaan Fast Moving Consumer Goods (FMCG) yang bergerak di bidang produk tembakau alternatif di Indonesia. Career Acceleration Program ini dilaksanakan di Divisi Growth & Tech selama periode Januari hingga Mei 2026 dengan posisi Data Research Intern. Perusahaan ini dipilih karena kesesuaiannya dengan kompetensi yang dikembangkan di bidang data engineering dan business intelligence. Selama empat bulan program berlangsung, terdapat lima proyek utama yang dikerjakan, meliputi pengembangan sistem web scraping peta distribusi vape store seluruh Indonesia menggunakan Python, Playwright, dan Serper Google Maps API yang diintegrasikan ke PostgreSQL melalui pipeline ETL Apache Airflow dilanjut dengan pembangunan sistem monitoring brand mention Instagram dan Threads dengan analisis sentimen berbasis model IndoBERT lalu penyusunan weekly cadence deck brand mention yang mencakup platform Instagram, Threads, dan X (Twitter) serta pengembangan Dashboard FS Replenishment menggunakan Metabase untuk tim Supply Chain Management. Kendala yang dihadapi mencakup perubahan struktur halaman Google Maps, keterbatasan akurasi analisis sentimen pada bahasa informal media sosial, inkonsistensi kualitas data, dan adaptasi terhadap teknologi yang belum familiar. Solusi yang diterapkan meliputi mekanisme fallback extraction, pra- pemrosesan teks yang menyeluruh, standarisasi data melalui fuzzy matching, serta pembelajaran mandiri dari dokumentasi resmi. Program ini memperkuat kompetensi teknis di bidang pengelolaan data sekaligus menegaskan pentingnya kolaborasi lintas divisi dalam pengembangan sistem informasi di lingkungan korporasi.

Item Type:	Technical Report (Pro-Step Report)
Creators:	Savira, Nadisya (00000095983)
Contributors:	Wiratama, Jansen (0409019301)
Keywords:	brand monitoring, data engineering, ETL pipeline, sentiment analysis, web scraping
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware > 004.2 Systems Analysis and Design, Information Architecture, Performance Evaluation
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
Date Deposited:	29 Jul 2026 15:07
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/48742

Actions (login required)

View Item