Dunia bisnis terus mengikuti kemajuan teknologi modern dalam berbagai hal termasuk strategi pemasaran. Hal ini memunculkan suatu peningkatan dalam penyebaran informasi yang lebih cepat sampai kepada calon konsumen sehingga saat produk muncul di media maka tingkat perbincangan (word of mouth) mengenai produk lebih cepat dan lebih banyak dari setiap orang yang melihat atau membelinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh promosi dan word of mouth terhadap keputusan pembelian produk XYZ Donut di Bandung baik secara parsial maupun simultan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan sampel yang terdiri dari 100 orang konsumen XYZ Donut. Instrumen penelitian ini menggunakan kuesioner dan dianalisis dengan menggunakan metode analisis jalur. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa promosi dan word of mouth secara parsial dan simultan berpengaruh terhadap keputusan pembelian dengan nilai koefisien determinasi sebesar 83,7%, dan sisanya sebesar 16,3% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti.
Currently the public has a curiosity about e-commerce applications that are growing rapidly, such as Mobile banking (m-banking). The development of m-banking can be seen from user satisfaction, end-user interest and the success of everyone using m-banking. This study adds the Task Technology Fit (TTF) model to the DeLone & McLean model for the purpose of knowing the success of individuals using m-banking. We used 102 respondents to answer all the questions in the questionnaire. The results show that of the 14 hypotheses used there were 8 accepted hypotheses. This shows that in individual achievement, usage and user satisfaction are not important. Users consider the importance of individual performance to simplify the use of TTF. User satisfaction is influenced by system quality, information quality, and service quality.
Twitter is one of the social media with the number of users who reach millions of users. The number of Twitter users in 2019 increased by 17 percent in 2018 to 145 million users with a variety of good both positive and bad. The negative impacts that occur such as the spread of status, images, and videos that affect pornography especially among freedom groups. Homosexuals are sexually oriented people who like the same sex that occurs in men, the rejection often experienced by men makes one of the reasons intellectuals use Twitter social media to show their personal relationships, open to each other, socializing with same sex, looking for conversation, to become a place to find a partner. The purpose of this study is to determine the positive and negative sentiments to determine the level of accuracy of intellectual pornography tweets in Indonesia from data taken from Twitter tweets by using the TF-IDF and k-NN methods. The results of this study get an accuracy value of 88.25% containing pornography and the remaining 11.75% not containing pornography will contain news, news, and other information.Keywords: homosexual, sentiment analysis, twitterAbstrak: Twitter merupakan salah satu media sosial dengan jumlah pengguna mencapai jutaan pengguna. Jumlah pengguna Twit-ter pada tahun 2019 dicatat meningkat 17 persendari tahun 2018 menjadi 145 juta pengguna dengan berbagai dampak baik dampak positif maupun dampak negatif. Dampak negatif yang ditimbulkannya seperti penyebaran status, gambar, dan video yang bersifat pornografi khsusunya di kalangan kaum homoseksual. Homoseksual merupakan orang yang berorientasi seksual sebagai penyuka sesama jenis yang terjadi pada kaum pria, Penolakan yang sering dialami kaum homoseksual men-jadikan salah satu alasan kaum homoseksual menggunakan media sosial Twitter untuk menunjukkan identitas diri mereka, saling terbuka, bersosialisasi dengan sesama jenis, mencari penghasilan, hingga menjadi ajang pencarian pasangan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sentimen positif dan negatif untuk mengetahui tingkat akurasi terhadap tweet pornografi kaum homoseksual di Indonesia dari data yang diambil dari tweet Twitter dengan menggunakan metode TF-IDF dan k-NN. Hasil penelitian ini mendapatkan nilai accuracy sebesar 88,25% mengandung unsur pornografi dan sisanya sebesar 11,75 tidak mengandung unsur pornografi akan tetapi berisi iklan, berita, dan informasi lainnya.Kata kunci: homoseksual, sentimen analisis, twitter
The pandemic that occurred in Indonesia has not yet subsided and far from under control. Indonesian Ministry of Health is most appropriate person to responsible for providing an explanation of actual situation and extent to which state has handled it. However, he has rarely appeared in public lately to explain about handling of Covid-19 pandemic. In response, many people are pros and cons come to give their opinions and feedback. The increasing use of internet during pandemic, especially on social media, where one of them is Twitter, which is a means of expressing opinions. Posting tweets is a community habit to assess or respond to events, as well as represent public's response to an event, especially Ministry of Health steps and policies in handling and breaking chain of Covid-19 pandemic.The tweet posts were taken only in Indonesian-language and also related to performance of Government, especially Ministry of Health. After that, a label is given so that sentiment of tweets is known. To test results of these sentiments, an algorithm is used by comparing two methods of Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes (NB). Validation was carried out using k-Fold Cross Validation to obtain an accuracy value. The results show that accuracy value for NB algorithm is 66.45% and SVM algorithm has a greater accuracy value of 72.57%. So it can be seen that SVM algorithm managed to get the best accuracy value in classifying positive comments and negative comments related to sentiment analysis towards Ministry of Health. Keywords—Support Vector Machine, Naïve Bayes, Analisis sentimen, K-Fold Cross Validation
Kondisi kerja internal dan dinamika proses reaktor biogas anaerobik cukup sulitt dipecahkan danbanyak masalah metodologi dalam pemodelan masih harus dipecahkan. Terdapat banyak faktor yangdapat mempengaruhi tingkat pertumbuhan bakteri dan koefisien yield yang mencerminkanpertumbuhan mikroorganisme. Selain itu kurangnya akurasi dalam pengukuran dan kadangkurangnya pengukuran sering mengarah pada masalah identifikasi. Oleh karena itu, modeldikembangkan yang mampu mengkarakterisasi reaktor biogas anaerob menggunakan logika fuzzy.Model ini dibangun menggunakan persamaan keseimbangan massa dan pemodelan beberapaparameter dengan logika fuzzy. Hasil yang diperoleh dibandingkan dengan percobaan yang telahdiakukan pada reaktor fluidized bed dan dengan hasil yang diperoleh dari model lain. Hasil yangdiperoleh cukup baik dalam mengikuti profil hasil eksperimental dan dengan yang diperoleh denganmetode teoritis.Kata kunci: digester anaerobik, logika fuzzy, model reaktor biogas
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.