Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book is no different in that it walks you through creating an arcade style prison break game app, top to bottom for an Android smartphone or tablet. This book teaches you the unique characteristics and challenges of creating an Arcade style game And it provides you with the full source code for this sample game app."

"Ruang permainan arcade merupakan ruang yang sering dikunjungi untuk bermain. Ruang ini merupakan ruang simulasi yang terdiri dari mesin-mesin permainan yang membentuk soundscape yang berbeda dibandingkan ruang lainnya. Hal ini disebabkan oleh program ruang yang memiliki beragam simulasi permainan. Mesin simulasi permainan memiliki musik sintetis berbeda-beda yang dapat membentuk hiperrealitas bagi pengunjung. Dengan itu soundscape yang hadir dari musik sintetis membentuk realitas baru yang juga dipengaruhi oleh gairah pengunjung terhadap musik. Skripsi ini merupakan hasil dari penelusuran terhadap soundscape dan hiperealitas ruang simulasi permainan arcade yaitu Timezone Grage Mall sebagai objek studi kasus. Penelusuran dilakukan menggunakan metode soundwalk sehingga didapatkan informasi mengenai soundscape dan suara sintetis simulasi permainan. Penelusuran dilakukan berdasarkan teori soundscape (Kang,et al.,2016) dan teori simulacra (Baudrillard ,1994). Hasil penelusuran memperlihatkan tempo pada musik mesin permainan simulasi mempengaruhi arousal dan persepsi pengunjung terhadap hiperealitas di dalam ruang tersebut. Menciptakan foreground sound yang membentuk realitas baru yang disebut sebagai hiperrealitas. Diharapkan kajian mengenai persepsi soundscape sebagai elemen simulasi yang mempengaruhi arousal dapat memberikan manfaat dan pemahaman lanjut terkait hubungan sensori tubuh manusia terhadap lingkungan akustik sebuah ruang.

---

The arcade game room is a space frequented to play. This room is a simulation room consisting of game machines that form a different soundscape compared to other rooms. This is due to the space program that has a variety of game simulations. Simulation game engines have different synthetic music that can create hyperreality for visitors. With that the soundscape that comes from the music actually forms a new reality which is also influenced by the passion of the visitors towards music. This thesis is the result of exploring the soundscape and hyperreality of arcade game simulation space, namely Timezone Grage Mall as a case study object. The search was carried out using the soundwalk method so that information about the soundscape and synthetic sound simulation was obtained. The search was carried out based on soundscape theory (Kang, et al., 2016) and simulacra theory (Baudrillard, 1994). Search results showing the tempo of the simulation game engine affect the visitor's arousal and perception of the hyperreality in the space. Creating a foreground sound that forms a new reality is known as hyperreality. The expected study of soundscape perception as a simulation element that influences arousal can provide benefits and further understanding regarding the sensory relationship of the human body to the acoustic environment of a room."

"To develop tourism sustainably in an emerging tourism destination especially Raja Ampat, there is a need to manage regional identity and develop governance arrangements that bond tourism development and community together. the government as a key initiator of community empowerment, needs to ensure its governance arrangements are efficient. this paper develops a framework to measure the effectiveness of regional governance for sustainable tourism development based on two main elements: sustainable development plus and tourism governance. sustainable development plus consists of two core named internal and external layers. the tourism governance is then measured by data triangulation, and analysis. The result of the analysis is articulated into tourism governance index and management strategy based on Boston Consulting Group Matrix. this framework which later transformed into governance matrix can be used to set up governance index to help the government improve the governance performance. the android based app open access is also developed to bring policy making process closer to the community and global sphere."

"Jumlah E-Waste yang terus bertambah memerlukan pengelolaan yang lebih serius. Masalah yang sering dihadapi di ranah pengelolaan E-Waste adalah bercampurnya E-Waste yang ada dengan E-Waste lainnya. Pembuangan E-Waste secara sembarangan dapat berakibat buruk bagi lingkungan. Untuk memilah-milah E-Waste dilakukan proses klasifikasi E-Waste dengan menggunakan teknologi Image Classification. Image Classification menjadi salah satu topik dari deep learning yang banyak digunakan pada machine learning. Aplikasi ini menggunakan deep learning dengan metode Convolutional Neural Network (CNN). Jumlah dataset yang digunakan adalah berupa 4021 gambar E-Waste yang diklasifikasi menjadi 9 kategori, yaitu telepon genggam, kabel, integrated circuit, baterai, bola lampu, resistor, transistor, kapasitor dan PC/Laptop. Dari beberapa variasi yang diuji, model yang paling stabil adalah CNN dengan VGG-16 transfer learning yang memiliki akurasi 94%. Transfer learning adalah teknik yang menggunakan model yang sudah ditraining sebelumnya (pre-trained model) untuk mengklasifikasikan dataset yang baru. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kinerja dari model yang telah dibuat dapat berjalan dengan optimal dalam mengklasifikasikan jenis-jenis E-Waste tersebut.

---

The amount of e-waste that continues to increase exponentially, requires a serious e-waste management process. The problem that is often faced in the realm of e-waste management is that the existing e-waste is mixed with other types of e-waste. Indiscriminate disposal of e-waste can cause serious damage to the environment. An e-waste classification process can be carried out using Image Classification technology. Image Classification is one of the deep learning application topic that is widely used in machine learning. In this study, we use dataset which consists of 4021 images of e-waste classified into 9 categories, i.e. mobile phone, wire, integrated circuit, capacitor, resistor, transistor, battery, light bulb and PC/Laptop. In this study, we used two types of Machine Learning algorithm. The first one is deep learning with the Convolutional Neural Network (CNN) method and the second one is VGG-16 transfer learning. The results are compared and analyzed based on Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score Evaluation Metrics. Out of the variations of hyperparameter tested, the most stable model is CNN with VGG-16 transfer learning which has the average recall of 93%, the average precision of 93%, the average F1-score of 92%, and the average accuracy of 94%.. The result of our study show that the performance of the model can run optimally in classifying the types of e-waste."

"PT Traveloka Indonesia adalah salah satu OTA (Agent) terbesar se-Asia Tenggara, yang mengedepankan kepuasan pelanggan sebagai keunggulan kompetitif perusahaan. Namun saat ini, terdapat penurunan tingkat kepuasan pelanggan, dan juga terjadinya penurunan jumlah pengguna aktif aplikasi. Oleh karena itu, perlu dilakukan langkah-langkah seperti melakukan inovasi atau perbaikan fitur agar dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan juga menaikkan kembali jumlah pengguna aktif aplikasi. Pada aplikasi Android Traveloka, jumlah ulasan mencapai 700 ribu dalam kurun waktu 2 tahun terakhir, di mana platform Android merupakan platform yang mempunyai jumlah pengguna aplikasi Traveloka terbesar dibandingkan platform lainnya. Dengan banyaknya jumlah ulasan tersebut, perusahaan masih memilah-milah ulasan negatif dan positif serta mencari topik-topik yang paling sering dibicarakan secara manual, sehingga membutuhkan waktu yang sangat lama dan cenderung tidak akurat. Hal ini menyebabkan keluhan ataupun ulasan tersebut belum secara efektif dijadikan dasar untuk membuat inovasi baru ataupun untuk memperbaiki fitur yang ada, sehingga belum memberikan kontribusi terhadap proses peningkatan kepuasan pelanggan dan peningkatan jumlah pengguna aktif aplikasi. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan suatu model yang dapat mengategorikan sentimen serta melakukan pengelompokan topik-topik yang sering muncul dari seluruh ulasan pelanggan. Algoritma Bayes, Support Vector Machine Logistic Regression digunakan untuk membuat model yang dapat mengklasifikasi sentimen dari tiap ulasan ke dalam kelas positif ataupun kelas negatif. Selain itu, dilakukan proses pemodelan topik pada tiap kelas tersebut menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma terbaik untuk melakukan klasifikasi adalah SVM, dengan nilai f1-score rata-rata 0.98318, dan jumlah topik yang optimal untuk sentimen positif adalah 16 dan jumlah topik yang optimal untuk sentimen negatif adalah 12. Pada kelas sentimen positif, terdapat topik-topik yang menyinggung kelengkapan fitur serta banyaknya diskon dan promo, sedangkan pada kelas sentimen negatif, terdapat topik yang berhubungan dengan fitur refund dan produk paylater. Dengan diimplementasikannya model tersebut, diharapkan PT Traveloka dapat memilah-milah ulasan ke dalam kelas sentimen positif dan negatif dengan cepat dan akurat, serta dapat dengan cepat mengetahui daftar topik-topik yang paling banyak dibicarakan oleh penggunanya.

---

PT Traveloka Indonesia is one of the biggest Online Travel Agents in Southeast Asia, which prioritizes customer satisfaction as the company's competitive advantage. However, there is currently a decrease in customer satisfaction scores and numbers of active users. Therefore, it is necessary to take steps such as innovating or improving features to restore customer satisfaction scores and active users. On the Traveloka Android application, the number of reviews reached 700 thousand in the last two years, where the Android platform is the platform that has the most significant number of Traveloka users compared to other platforms. Nonetheless, Traveloka is still sorting through negative and positive reviews manually and manually searching for the most discussed topics, so it takes a long time and tends to be inaccurate. This lengthy process made customer reviews are yet to be effectively used for formulating innovations or finding existing features to improve, so they are yet to help increase customer satisfaction and the number of active users of the application. Therefore, this research proposes a model to categorize sentiments and group topics that often arise from all customer reviews. The Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression algorithm are used to create a model that can classify the sentiment of each review into a positive class or a negative class. In addition, the topic modeling process for each class is carried out using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm. The results show that the best algorithm for classifying is SVM, with an average f1-score of 0.98318, and the optimal number of topics for positive sentiment is 16, and the optimal number of topics for negative sentiment is 12. There are topics about the completeness of features and the number of discounts and promos in the positive sentiment class, while in the negative sentiment class, there are topics related to the refund feature and pay later product. With the implementation of this model, it is hoped that PT Traveloka can sort reviews into positive and negative sentiment classes quickly and accurately and quickly find out the list of topics that users most discuss."

"ABSTRAKSebagai negara dengan pemain mobile game terbesar di Asia Tenggara, Indonesia merupakan negara yang sangat potensial bagi perusahaan pengembang game untuk memproduksi dan mempromosikan produk mereka. Tetapi kenyataannya perusahaan pengembang game lokal Indonesia masih kesulitan untuk bersaing dengan perusahaan luar untuk mendapatkan loyalitas pengguna. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang rekomendasi strategi untuk diimplementasikan oleh perusahaan pengembang game lokal agar dapat mendorong pemain game Indonesia untuk memainkan game-game asal Indonesia secara berkelanjutan dan melakukan pembayaran dalam aplikasi game tersebut. Pada penelitian ini, sebuah konseptual model dikembangkan berdasarkan theory of perceived values dan confirmation theory yang dievaluasi menggunakan kuesioner online. Analisis data dan uji hipotesis dilakukan dengan metode PLS-SEM. Hasilnya menunjukkan game quality, game social aspect, and monetary value secara positif mempengaruhi keinginan penggunaan berkelanjutan, di mana hanya game quality dan monetary value yang secara signifikan mendorong keinginan pembelian item dalam game. Berdasarkan hasil ini, 13 rekomendasi strategi diajukan dan dinilai oleh para expert dan perwakilan komunitas yang terkait dengan game di Indonesia. Penilaian strategi-strategi tersebut dilakukan dengan metode importance-performance analysis dan TOPSIS. Berdasarkan kedua metode tersebut, strategi yang berkaitan dengan kualitas gameplay, pengembangan karakter, dan harga item dalam game berada pada urutan peringkat prioritas tertinggi.

---

ABSTRACTIndonesia, as the country with the highest number of game players in South East Asia, is very potential for mobile game developers to produce and promote their game products. Nevertheless, local mobile developers still struggle to compete for Indonesian user's loyalty. The purposes of this study are to design strategy recommendations for local developer companies to drive Indonesian gamers to continuously play mobile games and make in-app purchases of items in the mobile game product. This study develops a conceptual model based on theory of perceived values and expectation-confirmation theory that was evaluated with an online questionnaire. Partial Least Square (PLS) SEM method was used to analyze the data and to test the hypothesis. The SEM results show that game quality, game social aspect, and monetary value were positively influenced continuance intention, while only game quality and monetary value drive Indonesian gamers to pay for items in the game. Based on these results, 13 strategies were proposed and scored by experts in Indonesian mobile game industry and community representative using TOPSIS and importance-performance analysis method. Strategies related to gameplay and storyline quality, characters development, and item pricing are on the top priority rank based on those two methods."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi niat pembelian dalam aplikasi menggunakan perceived value dan loyalty. Sampel yang penulis gunakan adalah orang Indonesia yang aktif bermain Mobile Legend selama enam bulan terakhir. Penelitian ini menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) untuk mengolah data. Hasilnya menunjukkan bahwa purchase intention pemain untuk melakukan pembelian dalam aplikasi secara signifikan dipengaruhi oleh loyalty mereka terhadap game seluler. Perceived value yang dirasakan dari game seluler (playfulness, connectedness, access flexibility, dan reward) memiliki dampak langsung terhadap loyalty semua pemain kategori paying group tetapi memiliki efek minimal pada purchase intention pengguna yang masuk dalam kategori non-paying group. Secara khusus, penelitian kami menunjukkan perbedaan antara pengguna paying dan non-paying. Studi ini memberikan pengetahuan yang lebih dalam tentang bagaimana nilai permainan mempengaruhi loyalty semua pemain dan niat pembelian pemain berbayar dan gratis. Selain itu, penelitian ini menawarkan wawasan tentang strategi pemasaran game seluler.

---

This study aims to identify the factors that influence the in-app purchase intention using perceived value and loyalty. The samples that the author use are Indonesians that actively playing Mobile Legend for the last six months. This research is using Structural Equation Modelling (SEM) to process the data. The results indicate that a player's intention to make an in-app purchase is significantly influenced by their loyalty to a mobile game. The perceived values of the game (playfulness, connection, access flexibility, and reward) have a direct impact on the loyalty of all paying players but appear to have minimal effect on the purchase intentions of non-paying users. Specifically, our research showed distinctions between paying and non-paying users. This study provides a deeper knowledge of how the game's values affect the loyalty of all players and the purchase intentions of paying and free players. In addition, this study offers insights into mobile game marketing strategies."

"Berbagai penelitian menyatakan bahwa pelajar mengalami kesulitan untuk mempelajari konsep dasar pemrograman dikarenakan motivasi yang rendah maupun persepsi yang kurang tepat terhadap pemrograman sebelum menekuni bidang teknologi informasi. Beberapa penelitian mencoba menjawab masalah tersebut dengan melibatkan video game ke dalam pembelajaran. Walaupun penelitian-penelitian tersebut menyimpulkan bahwa pembelajaran berbasis game memiliki kontribusi terhadap motivasi belajar dan pemahaman siswa, belum ada penelitian yang mengembangkan game yang secara khusus merupakan penerapan dari teori belajar seperti teknik scaffolding yang sudah diterapkan pada pembelajaran konvensional. Berangkat dari isu tersebut, di dalam penelitian ini dikembangkan Scaffcode INC., sebuah game pembelajaran untuk memperkenalkan konsep dasar pemrograman kepada pelajar sekolah menengah yang dikembangkan dengan menerapkan teknik scaffolding di dalam elemen-elemennya. Scaffcode INC. kemudian dievaluasi dengan metode playtesting dengan model evaluasi MEEGA+. Dari hasil evaluasi tersebut disimpulkan Scaffcode INC. merupakan game yang cukup baik untuk memperkenalkan konsep pemrograman kepada pelajar, namun masih dapat dikembangkan lebih lanjut dari sisi tampilan antarmuka dan tingkat kesulitan tantangan untuk meningkatkan pengalaman belajar dan bermain serta pemahaman yang lebih mendalam.

---

Various studies state that students have difficulties to learn the basic concepts of programming due to low motivation and inaccurate perceptions of programming before pursuing the field of information technology. Several studies have tried to answer this problem by involving video games in learning. Although these studies conclude that game-based learning has a contribution to students' learning motivation and understanding, there has been no research that has developed games that specifically are the application of learning theories such as scaffolding techniques that have been applied to conventional learning. Based on this issue, in this research, Scaffcode INC. was developed, a learning game to introduce the basic concepts of programming to high school students which was developed by applying scaffolding techniques in its elements. Scaffcode INC. then evaluated by the playtesting method with the MEEGA+ evaluation model. From the evaluation results, it was concluded that Scaffcode INC. is a game that is good enough to introduce programming concepts to students, but can still be developed further in terms of the interface and the difficulty level of the challenge to improve the learning and playing experience as well as a deeper understanding."

"Berbagai penelitian menyatakan bahwa pelajar mengalami kesulitan untuk mempelajari konsep dasar pemrograman dikarenakan motivasi yang rendah maupun persepsi yang kurang tepat terhadap pemrograman sebelum menekuni bidang teknologi informasi. Beberapa penelitian mencoba menjawab masalah tersebut dengan melibatkan video game ke dalam pembelajaran. Walaupun penelitian-penelitian tersebut menyimpulkan bahwa pembelajaran berbasis game memiliki kontribusi terhadap motivasi belajar dan pemahaman siswa, belum ada penelitian yang mengembangkan game yang secara khusus merupakan penerapan dari teori belajar seperti teknik scaf olding yang sudah diterapkan pada pembelajaran konvensional. Berangkat dari isu tersebut, di dalam penelitian ini dikembangkan Scaf code INC., sebuah game pembelajaran untuk memperkenalkan konsep dasar pemrograman kepada pelajar sekolah menengah yang dikembangkan dengan menerapkan teknik scaf olding di dalam elemen-elemennya. Scaf code INC. kemudian dievaluasi dengan metode playtesting dengan model evaluasi MEEGA+. Dari hasil evaluasi tersebut disimpulkan Scaf code INC. merupakan game yang cukup baik untuk memperkenalkan konsep pemrograman kepada pelajar, namun masih dapat dikembangkan lebih lanjut dari sisi tampilan antarmuka dan tingkat kesulitan tantangan untuk meningkatkan pengalaman belajar dan bermain serta pemahaman yang lebih mendalam.

---

Various studies state that students have difficulties to learn the basic concepts of programming due to low motivation and inaccurate perceptions of programming before pursuing the field of information technology. Several studies have tried to answer this problem by involving video games in learning. Although these studies conclude that game-based learning has a contribution to students' learning motivation and understanding, there has been no research that has developed games that specifically are the application of learning theories such as scaffolding techniques that have been applied to conventional learning. Based on this issue, in this research, Scaf code INC. was developed, a learning game to introduce the basic concepts of programming to high school students which was developed by applying scaffolding techniques in its elements. Scaf code INC. then evaluated by the playtesting method with the MEEGA+ evaluation model. From the evaluation results, it was concluded that Scaf code INC. is a game that is good enough to introduce programming concepts to students, but can still be developed further in terms of the interface and the difficulty level of the challenge to improve the learning and playing experience as well as a deeper understanding."

"Pasar mobile game memiliki pertumbuhan yang cepat dan menyumbang lebih dari setengah pendapatan pasar game global. Karena prospek yang menjanjikan banyak game developer mengembangkan strategi monetisasi untuk mendapatkan keuntungan dari potensi pasar mobile game. Sehingga dengan mengetahui faktor pendorong loyalitas dan intensi pembelian gamer diharapkan membantu game developer untuk memperluas pangsa pasarnya. Untuk itu, penelitian ini menggunakan analisis deskriptif konklusif untuk menganalisis pengaruh perceived value dan game loyalty terhadap in-app purchase intention. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menyelidiki pengaruh loyalitas game terhadap in-app purchase intention. Penelitian ini menggunakan judgement sampling dan melibatkan 591 gamer Mobile Legend dan gamer Love Nikki di Indonesia. Data diproses dengan teknik analisis SEM menggunakan LISREL versi 8.8. Dalam kasus Mobile Legend, perceived playfulness, perceived connectedness, perceived good price, dan perceived reward secara signifikan memengaruhi loyalitas. Sedangkan dalam kasus game Love Nikki loyalitas didorong oleh perceived playfulness, perceived access flexibility, perceived connectedness, dan perceived reward. Dalam kedua game nilai ekonomis untuk game dan perceived connectedness secara signifikan memengaruhi in-app purchase intention. Loyalitas game juga ditemukan memiliki efek positif pada niat pembelian dalam kedua game"