Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Teknologi informasi pelelangan ikan menjadi kebutuhan bagi peserta lelang. Aplikasi Fish Auction Information System (FAIS) dapat mempermudah peserta lelang dalam aktifitas pelelangan ikan. Untuk dapat diterapkan pada pelabuhan perikanan di Indonesia, diperlukan penelitian mengenai feasibilitas aplikasi ini. Tujuan penelitian ini adalah menguji usability aplikasi, mengetahui kesiapan peserta lelang terhadap aplikasi FAIS dan menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan peserta lelang dalam memanfaatkan aplikasi FAIS. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan menggunakan kuisioner System Usability Scale (SUS) dan kesiapan aplikasi. Populasi penelitian adalah peserta lelang dari Tempat Pelelangan Ikan (TPI) Muara Angke. Terdapat 30 responden dari populasi tersebut digunakan sebagai sampel dalam penelitian. Pengolahan data menggunakan metode SUS untuk pengujian aplikasi, metode deskriptif Chi Square dan metode Structural Equation Modeling (SEM) dengan bantuan aplikasi SPSS dan Smart PLS. Hasil penelitian menunjukkan pengujian usability aplikasi FAIS berjalan dengan baik. Indeks kesiapan sebesar 3,87 menunjukkan bahwa peserta lelang telah siap menerima tetapi membutuhkan pendampingan dalam memanfaatkan aplikasi pelelangan ikan. Dari analisis SEM, variabel pengetahuan merupakan faktor yang paling berpengaruh secara positif terhadap kesiapan dan variabel modal tidak berpengaruh terhadap kesiapan. Penelitian ini merekomendasikan agar peserta lelang dapat mengikuti pelatihan atau penyuluhan terhadap aplikasi FAIS untuk mendorong kesiapan peserta lelang.

---

Fish auction information technology is a necessity for auction participants. The Fish Auction Information System (FAIS) application can facilitate bidders in fish auction activities. To be applied to fishing ports in Indonesia, research is needed on the feasibility of this application. The purpose of this study is to test the usability of the application, determine the readiness of bidders to the FAIS application and analyze the factors that affect the readiness of bidders in utilizing the FAIS application. This study used quantitative methods using System Usability Scale (SUS) questionnaires and application readiness. The study population is bidders from the Muara Angke Fish Auction Place (TPI). There were 30 respondents from the population used as a sample in the study. Data processing using the SUS method for application testing, Chi-Square descriptive method and Structural Equation Modeling (SEM) method with the help of SPSS and Smart PLS applications. The results showed that the usability testing of FAIS applications went well. A readiness index of 3.87 indicates that bidders are ready to accept but need assistance in utilizing fish auction applications. From SEM analysis, knowledge variables are the most positively influential factor on readiness, and capital variables do not affect readiness. This study recommends that bidders can attend training or counseling on FAIS applications to encourage the readiness of auction participants."

"Banyaknya ulasan aplikasi Info BMKG yang belum pernah diolah menyulitkan pengembang aplikasi dalam mengembangkan fitur berdasarkan masukan pengguna. Ulasan pengguna aplikasi terdapat informasi penting yang dapat dijadikan rujukan oleh pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model klasifikasi terbaik terhadap ulasan pengguna aplikasi Info BMKG. Dataset yang digunakan berasal dari ulasan pengguna aplikasi Info BMKG di Google Play Store sebanyak 10.286 data. Klasifikasi ulasan dibagi ke dalam dua label, yaitu label relevansi dan label kategori. Label relevansi terdiri atas kelas relevan dan tidak relevan. Untuk label kategori terbagi empat kelas yaitu bug report, user request, weather information performance (layanan cuaca), dan earthquake information performance (layanan gempa bumi). Algoritme klasifikasi yang digunakan adalah Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, dan Random Forest. Penelitian ini menghasilkan dua model untuk klasifikasi relevansi dan klasifikasi kategori. Hasil pemodelan klasifikasi terbaik untuk relevansi diraih oleh SVM dengan nilai akurasi sebesar 92,61%. Sedangkan untuk klasifikasi kategori, hasil pemodelan terbaik diraih oleh Random Forest dengan nilai akurasi sebesar 87,69%. Kedua model terbaik melalui teknik over-sampling pada dataset dan normalisasi koreksi ejaan pada tahap prapemrosesan. Untuk ekstraksi fitur terbaik pada model klasifikasi relevansi menggunakan unigram dengan TF-IDF dan panjang teks. Sementara pada model klasifikasi kategori hanya menggunakan unigram dengan TF-IDF saja.

---

A large number of unprocessed Info BMKG app reviews makes it difficult for app developers to develop features based on user input. App user reviews contain important information that can be used as a reference by developers to improve the service quality of the app. This study aims to create the best classification model for user reviews of the Info BMKG app. Dataset used comes from user reviews of the Info BMKG app on the Google Play Store of 10,286 data. Review classification is divided into two labels, namely the relevance label and the category label. The relevance label consists of relevant and irrelevant classes. Category labels are divided into four classes, namely bug reports, user requests, weather information performance (weather services), and earthquake information performance (earthquake services). The classification algorithm used is Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, and Random Forest. This research produces two models for relevance classification and category classification. Best classification modeling results for relevance were achieved by SVM with an accuracy value of 92.61%. For category classification, the best modeling results were achieved by Random Forest with an accuracy value of 87.69%. The two best models are over-sampling techniques on the dataset and normalization of spelling corrections at the pre-processing stage. The best feature extraction in the relevance classification model was carried out with the TF-IDF unigram and text length. Meanwhile, the category classification model only uses the TF-IDF unigram.

"

"Dampak gamifikasi terhadap retensi pengguna pada aplikasi pembayaran mobile di Indonesia diselidiki dalam penelitian ini melalui lensa teori keterjangkauan dan teori dampak sosial. Pemodelan persamaan struktural (SEM) dengan pendekatan kuadrat terkecil parsial (PLS) digunakan dalam penelitian ini, dan survei online dilakukan terhadap 462 pengguna aplikasi tekfin di Indonesia. Temuan menunjukkan bahwa reward, kompetisi, dan kerjasama berpengaruh positif dan signifikan terhadap dimensi teori dampak sosial, sedangkan feedback tidak berpengaruh signifikan. Hubungan antara sebagian besar artifactual affordances dan teori dampak sosial dimoderasi oleh narrative affordances. Kepatuhan memiliki hubungan positif yang kuat dengan retensi pengguna, sedangkan internalisasi dan identifikasi tidak signifikan. Platform pembayaran mobile dapat memperoleh wawasan dari temuan ini untuk mengembangkan strategi gamifikasi yang efektif yang meningkatkan keterlibatan dan retensi pengguna dengan merancang sistem hadiah yang sesuai, mendorong kompetisi, memfasilitasi kerja sama, dan membuat narasi yang menarik. Studi ini memperluas pemahaman tentang gamification affordances dan interaksinya dengan narrative affordances di platform pembayaran mobile, memberikan perspektif baru tentang bagaimana elemen-elemen tersebut memengaruhi retensi pengguna di Indonesia melalui lensa teori dampak sosial.

---

This research The impact of gamification on user retention in mobile payment applications in Indonesia is investigated in this study through the lens of affordance theory and social impact theory. Structural equation modeling (SEM) with partial least squares (PLS) approach is employed in the research, and an online survey was conducted with 462 fintech application users in Indonesia. The findings reveal that reward, competition, and cooperation affordances have positive and significant effects on social impact theory dimensions, while feedback affordance has no significant effect. The relationship between most gamified artifactual affordances and social impact theory is moderated by narrative affordance. Compliance has a strong positive relationship with user retention, whereas internalization and identification are not significant. Mobile payment platforms can gain insights from the findings to develop effective gamification strategies that enhance user engagement and retention by designing appropriate reward systems, fostering competition, facilitating cooperation, and crafting compelling narratives. This study extends the understanding of gamification affordances and their interaction with narrative affordance in mobile payment platforms, providing a novel perspective on how these elements influence user retention in Indonesia through the lens of social impact theory."

"Transaksi belanja online di Indonesia diperkirakan mencapai Rp429 triliun pada tahun 2020. Penambahan pengguna baru di e-marketplace pun meningkat sebanyak 51% selama masa pandemi COVID-19. Pada kuartal tiga tahun 2020, Shopee menduduki peringkat pertama pada kategori peringkat aplikasi di App Store dan peringkat aplikasi di Play Store. Meskipun menempati posisi pertama, Shopee masih menerima banyak keluhan dari para penggunanya. Adanya keluhan dari pengguna menandakan bahwa ada ketidakpuasan dalam menggunakan aplikasi. Pengguna yang tidak puas sangat rentan untuk berhenti menggunakan aplikasi dan beralih ke kompetitor. Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan pengguna (sisi pembeli) dan kaitannya dengan keberlanjutan niat untuk menggunakan aplikasi mobile Shopee. Selain itu, penelitian juga bertujuan untuk menyusun usulan rekomendasi yang ditujukan pada Shopee untuk meningkatkan kepuasan pengguna aplikasi mobile Shopee. Penelitian dilakukan dengan metode campuran, yaitu secara kuantitatif dengan menyebarkan kuesioner dan secara kualitatif dengan melakukan wawancara. Model penelitian dibangun menggunakan teori Technology Acceptance Model (TAM) dan teori E-Service Quality. Analisis sebanyak 237 data responden dilakukan dengan metode Partial Least Square (PLS-SEM). Selanjutnya dilakukan wawancara untuk mendalami kondisi dan permasalahan yang dirasakan oleh pengguna (sisi pembeli) aplikasi mobile Shopee. Hasil penelitian menujukkan bahwa faktor mobile app design, fulfillment, security/privacy, perceived enjoyment, dan social influence memengaruhi kepuasan pengguna yang lebih lanjut memengaruhi niat penggunaan aplikasi secara berkelanjutan. Sedangkan faktor customer service tidak ditemukan memengaruhi kepuasan pengguna. Selain itu, penelitian ini juga menghasilkan rekomendasi yang disusun untuk mengurangi keluhan dan ketidakpuasan pengguna aplikasi mobile Shopee.

---

Online shopping transactions in Indonesia are estimated to reach IDR 429 trillion in 2020. The addition of new customers on the e-marketplace also increased by 51% during the COVID-19 pandemic. In the third quarter of 2020, Shopee was ranked first in the categories of App rating on the App Store and App rating on the Play Store. Even though it occupies the first position, Shopee still receives a lot of complaints from its users. The existence of complaints from users indicates that there is dissatisfaction in using the application. Dissatisfied users are vulnerable to stop using the app and turning to competitors. This research aims to analyze what factors affect user satisfaction (buyer side) and its relation to the continued intention to use the Shopee mobile application. Furthermore, this research also aims to formulate recommendations aimed at Shopee to increase the satisfactio of Shopee mobile application’ users. The research was conducted using mixed methods, namely quantitatively by distributing online questionnaires and qualitatively by conducting interviews. The research model is built using the Technology Acceptance Model (TAM) and E-Service Quality theory. An analysis of 237 respondents’ data was carried out using the Partial Least Square (PLS-SEM) method. The findings reveal that mobile app design, fulfillment, security/privacy, perceived enjoyment, and social influence affect user satisfaction which further affects the intention to use the application continuously. Customer Service was not found to affect user satisfaction. In addition, this research also provides recommendations to reduce complaints and dissatisfaction from Shopee mobile application’ users."

"Transaksi belanja online di Indonesia diperkirakan mencapai Rp429 triliun pada tahun 2020. Penambahan pengguna baru di e-marketplace pun meningkat sebanyak 51% selama masa pandemi COVID-19. Pada kuartal tiga tahun 2020, Shopee menduduki peringkat pertama pada kategori peringkat aplikasi di App Store dan peringkat aplikasi di Play Store. Meskipun menempati posisi pertama, Shopee masih menerima banyak keluhan dari para penggunanya. Adanya keluhan dari pengguna menandakan bahwa ada ketidakpuasan dalam menggunakan aplikasi. Pengguna yang tidak puas sangat rentan untuk berhenti menggunakan aplikasi dan beralih ke kompetitor. Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan pengguna (sisi pembeli) dan kaitannya dengan keberlanjutan niat untuk menggunakan aplikasi mobile Shopee. Selain itu, penelitian juga bertujuan untuk menyusun usulan rekomendasi yang ditujukan pada Shopee untuk meningkatkan kepuasan pengguna aplikasi mobile Shopee. Penelitian dilakukan dengan metode campuran, yaitu secara kuantitatif dengan menyebarkan kuesioner dan secara kualitatif dengan melakukan wawancara. Model penelitian dibangun menggunakan teori Technology Acceptance Model (TAM) dan teori E-Service Quality. Analisis sebanyak 237 data responden dilakukan dengan metode Partial Least Square (PLS-SEM). Selanjutnya dilakukan wawancara untuk mendalami kondisi dan permasalahan yang dirasakan oleh pengguna (sisi pembeli) aplikasi mobile Shopee. Hasil penelitian menujukkan bahwa faktor mobile app design, fulfillment, security/privacy, perceived enjoyment, dan social influence memengaruhi kepuasan pengguna yang lebih lanjut memengaruhi niat penggunaan aplikasi secara berkelanjutan. Sedangkan faktor customer service tidak ditemukan memengaruhi kepuasan pengguna. Selain itu, penelitian ini juga menghasilkan rekomendasi yang disusun untuk mengurangi keluhan dan ketidakpuasan pengguna aplikasi mobile Shopee.

---

Online shopping transactions in Indonesia are estimated to reach IDR 429 trillion in 2020. The addition of new customers on the e-marketplace also increased by 51% during the COVID-19 pandemic. In the third quarter of 2020, Shopee was ranked first in the categories of App rating on the App Store and App rating on the Play Store. Even though it occupies the first position, Shopee still receives a lot of complaints from its users. The existence of complaints from users indicates that there is dissatisfaction in using the application. Dissatisfied users are vulnerable to stop using the app and turning to competitors. This research aims to analyze what factors affect user satisfaction (buyer side) and its relation to the continued intention to use the Shopee mobile application. Furthermore, this research also aims to formulate recommendations aimed at Shopee to increase the satisfactio of Shopee mobile application’ users. The research was conducted using mixed methods, namely quantitatively by distributing online questionnaires and qualitatively by conducting interviews. The research model is built using the Technology Acceptance Model (TAM) and E-Service Quality theory. An analysis of 237 respondents’ data was carried out using the Partial Least Square (PLS-SEM) method. The findings reveal that mobile app design, fulfillment, security/privacy, perceived enjoyment, and social influence affect user satisfaction which further affects the intention to use the application continuously. Customer Service was not found to affect user satisfaction. In addition, this research also provides recommendations to reduce complaints and dissatisfaction from Shopee mobile application’ users."

"Informasi teknologi dan bidang kesehatan sudah tidak dapat dipisahkan lagi di masa sekarang. Ditambah dengan adanya era pandemi Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) di Indonesia, membuat masyarakat Indonesia semakin sulit untuk melakukan pengobatan secara langsung. Dengan keadaan masyarakat yang tidak bisa bertemu secara langsung membuat teknologi menjadi jembatan antara masyarakat dengan tenaga medis. Untuk mengetahui bagaimana peranan teknologi dalam membantu masyarakat Indonesia dalam bidang kesehatan, perlu dilakukan analisis lebih lanjut mengenai pengalaman pengguna selama menggunakan aplikasi kesehatan khususnya pada platform mobile. Penelitian ini menggunakan metode convergent mixed-method design secara paralel. Data kualitatif dikumpulkan dengan menggunakan kajian oleh ahli menggunakan 10 heuristic oleh Jacob Nielsen. Sedangkan data kuantitatif dikumpulkan menggunakan kuesioner SUPR-Q yang diterjemahkan ke dalam bahasa Indonesia menggunakan metode cross-cultural adaptation. Data kuantitatif ini akan memberikan penilaian pengalaman pengguna diukur dari beberapa dimensi yaitu usability, trust, appearance, dan loyalty.  Berdasarkan kajian ahli dan kuesioner, penggabungan kedua data tersebut menunjukan bahwa faktor 10 heuristic yaitu  help users recognize, diagnose, and recover from errors memiliki severity score yang cukup tinggi berkaitan dengan pengalaman pengguna pada dimensi appearance yang bernilai rendah. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pengembang aplikasi-aplikasi kesehatan di Indonesia supaya memberikan pengalaman pengguna yang baik dari segi usability guna meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan di Indonesia.

---

Information technology and the health sector are inseparable nowadays. Within the era of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic in Indonesia, it is increasingly difficult for Indonesian people to take treatment directly. With this condition of people who cannot meet in person, technology becomes a bridge between the community and medical personnel. To find out the role of technology in helping the Indonesian people in the health sector, it is necessary to carry out further analysis of user experience while using health applications, especially on mobile platforms. This study uses a convergent mixed-method design method. Qualitative data was collected using a study by experts using 10 heuristics by Jacob Nielsen. Meanwhile, quantitative data was collected using the SUPR-Q questionnaire which was translated into Indonesian using the cross-cultural adaptation method. This quantitative data will provide an assessment of user experience measured from several dimensions, namely usability, trust, appearance, and loyalty. Based on expert studies and questionnaires, the combination of the two data shows that the 10 heuristic factors, namely help users recognize, diagnose, and recover from errors, have a fairly high severity score related to user experience on the appearance dimension which is of low value. The results of this study are expected to be a reference for developers of health applications in Indonesia in order to provide a good user experience in terms of usability in order to improve the quality of health services in Indonesia."

"Penyebaran COVID-19 yang tak henti-hentinya di Jabodetabek semakin diperparah dengan masih tingginya mobilitas penduduk dan kurangnya kepatuhan terhadap tindakan kesehatan. Dalam situasi tanpa lockdown seperti ini, teknologi informasi dapat dimanfaatkan untuk mengurangi risiko infeksi COVID-19 terutama di tempat umum; lebih khususnya, merancang solusi digital dalam bentuk aplikasi seluler sebagai platform di mana pengguna dapat diinformasikan tentang tindakan kesehatan di lokasi untuk menghindari paparan terhadap situasi berisiko tinggi infeksi.

---

The unrelenting spread of COVID-19 in the Greater Jakarta Area is further worsened by the still-high mobility of people and a lack of adherence to health measures. In a no-lockdown situation like this, information technology can be leveraged to reduce the risk of COVID-19 infection especially in public places; more specifically, designing a digital solution in the form of mobile application as a platform on which users can be informed of health measures in locations to avoid exposing themselves to high-infection-risk situations."

"Dewasa muda adalah kelompok usia dengan penggunaan tertinggi aplikasi seluler. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa aplikasi seluler mengurangi kesejahteraan psikologis orang dewasa muda. Penelitian ini ingin melihat pengaruh dukungan sosial orangtua terhadap anak muda yang kesejahteraan psikologisnya menurun karena aplikasi seluler. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan kuesioner kepada 99 responden.Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun orang dewasa muda yang stres karena aplikasi mobile telah menerima dukungan sosial dari orang tua mereka, tingkat kesejahteraan psikologis mereka tetap rendah. Hasil analisis menunjukkan bahwa tidak ada korelasi antar variabel.

---

Young adults are the age group with the highest usage of mobile app. Previous studies have shown that mobile apps are decreasing the psychological wellbeing of young adults. This study wanted to see the effect of parent rsquo s social support on young adults whose psychological wellbeing has decreased because of the mobile app. This study uses a quantitative approach and questionnaires to 99 respondents.

The results showed that although young adults who were stressed because the mobile app have received social supports from their parents, their level of psychological well being remained low. The results of the analysis shows that there were no correlation among variables."