Pemanfaatan Endorse Dan Hashtag Untuk Pemasaran Produk Menggunakan Instagram Pada UMKM Di Kecamatan Patuk Kabupaten Gunung Kidul

Retnowati, Nurcahyani Dewi; Indrianingsih, Yuliani; Honggowibowo, Anton Setiawan

doi:10.28989/kacanegara.v3i1.530

Cited by 6 publications

(5 citation statements)

References 4 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Consumers can be influenced by social media content, especially when comparing brands to the target and making final purchase decisions (Dedeoğlu, van Niekerk, Küçükergin, De Martino, & Okumuş, 2020). This statement is in line with the prior research carried out by Retnowati Indrianingsih, and Honggowibowo (2019) who said that content selection as an Instagram marketing strategy is truly effective where the audience response to the content is quite positive. It is because 50% of consumers' online time is used to enjoy the content which makes the marketing scope and sales volume increase.…”

Section: Instagram As Social Media Marketingsupporting

confidence: 77%

Digital Marketing: Engaging Consumers With Smart Digital Marketing Content

Umami

Darma

2021

jmk

View full text Add to dashboard Cite

The accelerated development of digital technology is currently affected by several factors such as the use of internet technology, the development of smartphones, the emergence of various social media, the development of e-commerce and the large number of people who actively use the internet. This study aimed to find a suitable marketing strategy for promoting food products by observing the development of digital marketing, especially today’s social media marketing. Bali was well known as one of the destinations visited by local and International tourists. One restaurant located in Kuta called Maisyaroh, in spite of the advancement of digital technology, had not optimized the use of the technology well. Whereas, it actually could affect the competitive advantages. In addition, a qualitative descriptive approach was used in this research, while the data collection techniques were carried out through observation, in-depth interviews by using Zoom Meeting and documentation. The results stated that promotion using Instagram (IG) endorsement and paid promote could increase brand awareness and buying interest.

show abstract

Section: Instagram As Social Media Marketingsupporting

confidence: 77%

Digital Marketing: Engaging Consumers With Smart Digital Marketing Content

Umami

Darma

2021

jmk

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Evaluasi model dilakukan untuk menganalisis tingkat akurasi kinerja model dan penelitian ini menggunakan Confusion matrix. Confusion matrix merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja suatu metode klasifikasi [13]. Berikut adalah rumus manual perhitungan dengan menggunakan metode Confusion matrix.…”

Section: E Evaluasi Modelunclassified

Untitled

2024

JTI-TKI

View full text Add to dashboard Cite

In the innovative digital era, choosing celebrities for endorsement campaigns now requires skills that prioritize accuracy and thoroughness. Not only is the number of followers large, but it is also necessary to consider mapping interests and interactions in each upload. Instagram, as a popular social platform, is a place for almost everyone to share moments, and often, the posts uploaded reflect their interests This research will automate the selection of candidate endorsers by analyzing interest through image processing using deep learning methods, namely Convolutional Neural Network, an algorithm in digital image processing. The main objective of this research is to classify interest based on posts on Instagram with a Convolutional Neural Network and combine it with frequency analysis of comment and like data to get the highest influencer ranking in endorsement campaigns according to categories, such as Food, Traveling, Automotive, and Beauty or Fashion. The results of model testing using the confusion matrix show the highest accuracy of 88%, precision of 91%, and recall of 84%. The model was tested on 2500 datasets, with a division of 90% training data and 10% validation. Abstrak Era digital inovatif, memilih selebgram untuk kampanye endorsement kini membutuhkan keahlian mengedepankan akurasi dan ketelitian. Tidak hanya jumlah pengikut yang besar, tetapi juga perlu mempertimbangkan pemetaan ketertarikan dan interaksi dalam setiap unggahan. Instagram, sebagai platform sosial yang populer, menjadi tempat bagi hampir semua orang untuk berbagi momen dan tak jarang postingan yang diunggah mencerminkan minat dan ketertarikan. Penelitian ini akan mengotomatisasi pemilihan calon endorser dengan menganalisis ketertarikan melalui pengolahan citra menggunakan metode deep learning, yaitu Convolutional Neural Network, sebuah algoritma dalam pengolahan citra digital. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan ketertarikan berdasarkan unggahan di Instagram dengan Convolutional Neural Network, dan menggabungkannya dengan analisis frekuensi data komentar dan like untuk mendapatkan peringkat influencer tertinggi dalam kampanye endorsement sesuai kategori, seperti Food, Travelling, Otomotif, dan Beauty or Fashion. Hasil pengujian model dengan menggunakan confusion matrix menunjukkan akurasi tertinggi 88%, presisi 91%, dan recall 84%. Model diuji pada 2500 dataset, dengan pembagian 90% data latih dan 10% validasi.

show abstract

Section: E Evaluasi Modelunclassified

Klasifikasi Selebgram melalui Analisis Traffic Post dan Deteksi Objek Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Sirojudin,

Bahri,

Rohman

et al. 2024

JTI-TKI

View full text Add to dashboard Cite

Era digital inovatif, memilih selebgram untuk kampanye endorsement kini membutuhkan keahlian mengedepankan akurasi dan ketelitian. Tidak hanya jumlah pengikut yang besar, tetapi juga perlu mempertimbangkan pemetaan ketertarikan dan interaksi dalam setiap unggahan. Instagram, sebagai platform sosial yang populer, menjadi tempat bagi hampir semua orang untuk berbagi momen dan tak jarang postingan yang diunggah mencerminkan minat dan ketertarikan. Penelitian ini akan mengotomatisasi pemilihan calon endorser dengan menganalisis ketertarikan melalui pengolahan citra menggunakan metode deep learning, yaitu Convolutional Neural Network, sebuah algoritma dalam pengolahan citra digital. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan ketertarikan berdasarkan unggahan di Instagram dengan Convolutional Neural Network, dan menggabungkannya dengan analisis frekuensi data komentar dan like untuk mendapatkan peringkat influencer tertinggi dalam kampanye endorsement sesuai kategori, seperti Food, Travelling, Otomotif, dan Beauty or Fashion. Hasil pengujian model dengan menggunakan confusion matrix menunjukkan akurasi tertinggi 88%, presisi 91%, dan recall 84%. Model diuji pada 2500 dataset, dengan pembagian 90% data latih dan 10% validasi.

show abstract

Pemanfaatan Endorse Dan Hashtag Untuk Pemasaran Produk Menggunakan Instagram Pada UMKM Di Kecamatan Patuk Kabupaten Gunung Kidul

Cited by 6 publications

References 4 publications

Digital Marketing: Engaging Consumers With Smart Digital Marketing Content

Digital Marketing: Engaging Consumers With Smart Digital Marketing Content

Untitled

Klasifikasi Selebgram melalui Analisis Traffic Post dan Deteksi Objek Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Contact Info

Product

Resources

About