Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Dalam skripsi ini, kedai kopi berkembang menjadi sarana interaksi sehingga memunculkan hubungan-hubungan yang baru. Penelitian ini berfokus kepada pemanfaatan hubungan-hubungan baik yang sudah ada maupun baru terbentuk sebagai modal sosial pemilik untuk membangun dan mempertahankan usaha kedai kopinya. Penelitian ini menggunakan metode etnografi dan jaringan sosial untuk mengidentifikasi dan memahami hubungan-hubungan apa saja yang terjalin sehingga membentuk sebuah jaringan dan menjadi modal sosial bagi pemilik. Dalam penelitian ini pemilik memanfaatkan hubungan pertemanan yang dimiliki sebagai sumber informasi dan ide untuk membangun kedai kopi, perekrutan barista, mendapatkan pasokan biji kopi, dan menjadikan teman-temannya sebagai pelanggan tetap. Pemilik juga memanfaatkan hubungan ikatan lemah dan kuat untuk mendapatkan informasi mengenai barista baru, penyebaran informasi mengenai Rilis Coffee, dan mendapatkan potensi-potensi pelanggan baru. Selain memanfaatkan hubungan yang sudah ada pemilik menjalin hubungan-hubungan baru yang dianggap penting dalam menjalankan kedai kopinya, seperti kepada juru parkir dan satpam Pasar Santa. Hubungan-hubungan ini kemudian membentuk sebuah jaringan yang menjadi modal sosial yang dapat membantu pemilik dan menopang jalannya kegiatan ekonomi Rilis Coffee. ......This paper examine the development of coffee shops into a media of interaction that creates a new relations among the people in the coffee shop. This research will focus on the utilization of new and existing relations as a social capital to build and maintain coffee shop business. This research will using ethnographic methods and social network analysis perspective to identify and understanding the relations that form a network and social capital. On this research the owner utilized his friendship relations as a source of ideas and information, barista recruitment, coffee beans distribution, and turn his friend into a regular customer. The owner also utilized his strong and weak ties relations to gain information about new barista, spreading information about Rilis Coffee, and gain a new potential customers. In addition to existing relations, the owner forge a new relationship that he considered important in day-to-day activities such as parking officers, security guard, and others merchant. These relations then form a network that acts as a social capital that can help the owner and sustain the economic activities in Rilis Coffee.

Abstrak :
ABSTRAK
Perkembangan jumlah pengguna internet di Indonesia mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Perkembangan internet berdampak pula pada munculnya beberapa ecommerce, tidak terkecuali ecommerce yang bergerak dalam jasa pemesanan tiket dan hotel. Selain itu, internet juga mendukung media sosial untuk mengekspresikan opini yang objektif tentang suatu produk/jasa. Media sosial dijadikan sebagai media electrocic word of mouth e-wom oleh pelaku jasa ecommerce. Peneltian ini terkait analisis sentiment, reputasi brand, dan jaringan sosial di Twitter terkait ecommerce yang bergerak pada bidang pemesanan hotel dan tiket. Data yang digunakan di dalam penelitian ini merupakan data yang berhubungan dengan mention @pegi_pegi, @traveloka, dan @tiket yang diambil dari periode 24 September 2016 sampai 21 November 2016. Penelitian ini menggunakan algoritme GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB, ME, SVM, dan Xgboost pada proses pembuatan model. Pada kasus imbalance data, proses pembuatan model menggunakan SMOTE yang bertujuan menyeimbangkan jumlah kelas pada data yang ada. Akurasi terbaik diperoleh dengan menggunakan algoritme SVM SMOTE sebesar 0.96, presisi sebesar 0.96, recall sebesar 0.96, dan F1-Score sebesar 0.96. Nilai reputasi brand untuk @pegi_pegi sebesar -6, @traveloka sebesar -5, dan @tiket sebesar -2. Akun yang memiliki tingkat pengaruh secara keseluruhan terhadap @pegi_pegi yaitu @calvinjeremy, @traveloka yaitu @banyuwangi_kab, dan @tiket yaitu @IndahJuli.

---

ABSTRACT
The number of internet users in Indonesia has increased from year to year. Internet development impact on the emergence of e commerces, including in ticket and hotel reservation services. In addition, the internet also supports social media to express their opinions about a product service. Social media is used as a medium electrocic word of mouth e wom by actor rsquo s ecommerce services. This study focuses on sentiment analysis, brand reputation, and social networking on Twitter related to e commerce that focuses on the hotel and ticket reservations. The data used in this research is data related to pegi pegi, traveloka, and tiket taken from the period 24 September 2016 until 21 November 2016. This research uses a GaussianNB algorithm, MultinomialNB, BernoulliNB, ME, SVM, and Xgboost in the modeling process. In case of imbalanced data, process modeling using SMOTE which aims to balance the number of classes on existing data. Best accuracy obtained by using SVM algorithm SMOTE is 0.96, the precision is 0.96, the recall is 0.96, and F1 Score is 0.96. Brand reputation for pegi pegi is 6, traveloka is 5, and tiket is 2. Accounts that have effect on pegi pegi is calvinjeremy, traveloka is banyuwangi kab, and tiket is IndahJuli.

Abstrak :
Selama pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM) saat pandemi Covid-19, berbagai aktivitas bekerja, belajar, hingga berbelanja lebih banyak dilakukan dengan memanfaatkan teknologi digital dari rumah. Telkomsel Orbit yang merupakan produk layanan internet rumahan hadir untuk mendukung perubahan perilaku pelanggan selama pandemi. Pelanggan Telkomsel Orbit telah meningkat secara eksponensial selama pandemi, akan tetapi pada bulan Oktober 2021 hingga Januari 2022 terjadi penurunan jumlah pertumbuhan pelanggan. Pemasaran di media sosial dengan menggandeng influencer di media sosial dapat dilakukan untuk meningkatkan pertumbuhan pelanggan dan mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi influencer di media sosial Twitter dan Instagram dengan menggunakan analisis sentimen dan jejaring sosial untuk produk Telkomsel Orbit. Data yang digunakan merupakan tweet, retweet, postingan, dan komentar yang diunggah pada periode 1 Oktober 2021 hingga 31 Maret 2022 terkait produk Telkomsel Orbit, total sebanyak 6,092 tweet dan 8,095 postingan dikumpulkan. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), dan Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM-RNN) pada proses pembuatan model dalam analisis sentimen berbasis pembelajaran mesin. Selain itu, penelitian ini menggunakan analisis jejaring sosial untuk menentukan aktor utama yang memiliki pengaruh terbesar dengan mengukur empat nilai sentralitas yaitu degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, dan eigenvector centrality. Hasil penelitian menunjukan algoritma SVM memiliki kinerja terbaik dengan rata-rata nilai akurasi sebesar 83.68% diikuti oleh LSTM-RNN sebesar 82.54% dan NB sebesar 75.35%. Selain itu, akun dengan pengaruh terbesar berdasarkan nilai sentralitasnya pada media sosial Twitter adalah denkmit untuk sentimen positif dan myorbitid untuk sentimen negatif, sedangkan pada media sosial Instagram adalah akun tseljabotabekjabar, witelaceh, telkomsel.halo.bjm, dan telkomsel.bojonegoro untuk sentimen positif dan negatif. Hasil dari penelitian ini memberikan kontribusi praktis bagi organisasi dalam melakukan pemasaran di media sosial untuk membangun merek serta menyebarkan informasi dan promosi secara elektronik untuk meningkatkan niat beli suatu produk. Influencer di media sosial berperan penting sebagai pihak yang menyebarkan informasi dan promosi tersebut di media sosial. Selain itu, penelitian ini juga memberikan kontribusi teoritis dalam analisis sentimen berbasis pembelajaran mesin dan analisis jejaring sosial dalam mendeteksi aktor utama di media sosial. ......During the implementation of restrictions on community activities (PPKM) in times of the Covid-19 pandemic, various activities such as working, studying, and shopping were mostly carried out by utilizing digital technology from home. Telkomsel Orbit, a home internet service was launched to support changes in customer behavior during the pandemic. Telkomsel Orbit subscribers have increased exponentially during the pandemic, but from October 2021 to January 2022 there was a decrease in the number of subscriber growth. To overcome these problems and increase customer growth, social media marketing and collaboration with influencers on social media could be leveraged. This research was conducted to detect influencers on social media, namely Twitter and Instagram using sentiment analysis and social networks analysis for Telkomsel Orbit products. The data used were tweets, retweets, posts, and comments uploaded in the period between October 1, 2021 and March 31, 2022 related to Telkomsel Orbit products, a total of 6,092 tweets and 8,095 posts were collected. This study used Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), and Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM-RNN) algorithm in machine learning-based sentiment analysis. In addition, social networks analysis was also conducted by measuring four centrality metrics, namely degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality. The results of this study showed that SVM algorithm had the best performance with an average accuracy of 83.68% followed by LSTM-RNN 82.54% and NB 75.35%. In addition, the accounts with the greatest influence based on the metric of centrality on Twitter are denkmit for positive sentiment and myorbitid for negative sentiment, while on Instagram social media are tseljabotabekjabar, witelaceh, telkomsel.halo.bjm, and telkomsel.bojonegoro for both of positive and negative sentiment. The results of this study provide a practical contribution to organizations in marketing on social media to build brands and disseminate information and promotions electronically to increase purchase intention of a product. Influencers on social media play an important role as third parties who will disseminate information and promotions on social media. In addition, this research also provides theoretical contributions in machine learning-based sentiment analysis and social network analysis in detecting the main actors in social media.

Abstrak :
"This book brings together research on the latest trends and patterns of data mining tools and techniques in dynamic social networks and fuzzy systems"--Provided by publisher.

Abstrak :
"The book includes a clear and detailed introduction to the fundamental concepts of network analyses, including centrality, subgroups, equivalence and network structure, as well as cross-cutting chapters that helpfully show how to apply network concepts to different kinds of networks. Written using simple language and notation with few equations, this book masterfully covers the research process, including: The initial design stage, Data collection and manipulation, Measuring key variables, Exploration of structure, Hypothesis testing, Interpretation