IRPI Publisher Journals (Institute of Research and Publication Indonesia)
Not a member yet
1012 research outputs found
Sort by
Effective Social Media Content Strategy to Enhance Brand Loyalty in Technology Businesses
Get PDFConsumer behavior has shifted with the advent of social media. Consumers now tend to seek information, reviews, and product recommendations through these platforms. Technology businesses must understand and leverage this change to build and maintain brand loyalty. This research aims to identify and analyze the most effective social media content strategies in enhancing brand loyalty in technology businesses, as well as providing practical recommendations for companies to implement these strategies. The research method employed is a literature review with a qualitative approach using descriptive analysis. In this study, data were collected from scholarly articles published between 2010-2024, utilizing Google Scholar as the primary source of search. This approach can provide a comprehensive understanding of the main research topic based on relevant and up-to-date empirical data. The study findings indicate that in the evolving digital era, social media has become one of the primary means for technology businesses to interact with consumers. To differentiate and build strong brand loyalty amidst increasing competition, social media content strategies should be based on a deep understanding of the target audience, consistency, authenticity, educational and informative content, active engagement, and continuous data analysis. By effectively implementing these strategies
Analysis of Measuring Information Security Awareness for Employees at Institution XYZ
Get PDFAs a government institution in the field of civil servant management, XYZ Institution has data on 4.4 million Employees spread throughout Indonesia which needs to be maintained. Based on the BSSN report, there has been a significant increase in potential threats in recent years and is expected to continue in 2024, one of which is the threat of Phishing. This research was conducted to measure the level of information security awareness (ISA) for employees at xyz institution. Phishing simulations and questionnaires are used to measure the level of ISA and how to provide ISA education so that it can increase the level of ISA employees. Simulation results will be compared before and after the provision of ISA education. The results of providing education have a positive impact for employees. Simulation before providing education there were 65% of employees clicking on phishing urls and after education there was a decrease to 17%. While employees who were exposed to phishing before education were 33% and after education there was a decrease to 16%. In addition, the questionnaire filled out by 150 employees showed results with a value of 86.54% for the level of ISA employee, which is in the good categor
Comparison of Sentiment Analysis Algorithms with SMOTE Oversampling and TF-IDF Implementation on Google Reviews for Public Health Centers
Get PDFSentiment analysis, or opinion mining, is a key area of natural language processing that identifies sentiments in free text. As digital business services grow and user-generated content increases, analyzing sentiments in online reviews is vital for enhancing business operations and customer satisfaction. This study focuses on sentiment analysis of user reviews from Google Reviews for Public Health Centers (PHCs) in Bali, Indonesia, using five machine learning models: Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, Naive Bayes, and Random Forest. These models classified sentiments into positive and negative categories using a dataset balanced with SMOTE to improve accuracy. We divided a total of 1.834 reviews, using 20% for testing and 80% for training, to ensure a thorough evaluation under real-world conditions. Logistic Regression and Naive Bayes performed best, both achieving an accuracy of 0.89, with Logistic Regression providing a balanced precision and recall. The study enhances academic understanding of sentiment analysis in healthcare and offers insights for business administrators on handling online customer feedback. The findings stress the importance of choosing suitable machine learning techniques based on specific data characteristics and project requirements to optimize both technological and business outcomes
Measuring Information Security Awareness Level of High School Students
Get PDFInformation security awareness has become a crucial factor in the current advancement of information technology. Information security awareness is one of the key factors in avoiding crimes in the digital world today. Therefore, this research aims to measure the information security awareness level and provide recommendations to enhance the information security awareness of high school students. The research instrument utilized in this study is the Human Aspect Information Security Questionnaire (HAIS-Q) and focus area weighting was conducted using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. Data was collected through questionnaires distributed to 99 respondents, and the weighting was performed by two experts in the field of information security and one high school teacher. The results indicated a total awareness level of 86,38%, categorized as "Good", with the most vulnerable focus area being password management. Based on these findings, recommendations are provided in this research to enhance information security awareness
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Penjualan Produk Digital: Application of the K-Nearest Neighbor Algorithm for Predicting Digital Product Sales
No full textPenelitian ini bertujuan untuk memprediksi produk digital terlaris di PT. Global Indo Multimedia menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan aplikasi Rapidminer. Dan juga data transaksi produk digital selama 6 bulan, dari Agustus 2023 hingga Januari 2024, digunakan untuk analisis. Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) diterapkan dalam data mining data transaksi produk digital selama 6 bulan dari bulan Agustus 2023 sampai bulan Januari 2024 dimana berdasarkan tahapan KDD lalu diterapkan pada data mining menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan nilai K = 3 menunjukan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor dapat memprediksi jumlah transaksi produk digital untuk 2 bulan yang akan datang. Berdasarkan uji coba yang dilakukan menunjukan bahwa algoritma K-NN dapat digunakan dalam klasifikasi data transaksi produk digital pada PT. Global Indo Multimedia dan Berdasarkan pengujian didapatkan hasil akurasi sebesar 95,24%, 3 Produk True Laris, 17 Produk True Rugi, dan 1 Produk True Sedang. Yang artinya data set nantinya dapat digunakan pada tahapan selanjutnya sebagai data yang valid untuk digunakan. Dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi ini, model K-NN dapat menjadi salah satu solusi untuk memprediksi transaksi produk digital berdasarkan data penjualan yang telah ada sebelumnya
Klasifikasi Seleksi Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan Algoritma C4.5: Classification of New Employee Selection Using the C4.5 Algorithm
No full textProses seleksi penerimaan calon karyawan baru dalam menentukan kandidat yang sesuai kualifikasi dengan posisi yang sedang dibutuhkan, tanpa alat bantu analisis yang efektif, proses ini cenderung menjadi subyektif dan tidak konsisten. Diharapkan adanya penelitian ini membuat penyeleksian calon karyawan menjadi lebih efisien dan memudahkan dalam memilih calon karyawan yang tepat. Dengan obyek penelitian calon karyawan baru yang diseleksi melalui screening CV, Wawancara, psikotest, interview user. Dengan algoritma C4.5 yang merupakan salah satu metode untuk menganalisis data dalam jumlah yang banyak menggunakan konsep entropy dan gain. Hasil dari penelitian ini membantu proses seleksi penerimaan calon karyawan baru dengan memberikan analisis yang objektif dan konsisten. Implementasinya dapat mengurangi waktu dan biaya yang dibutuhkan dalam proses seleksi, serta meningkatkan kualitas kandidat yang diterima. Hasil pengujian dengan algoritma C4.5 memiliki nilai yang bagus yaitu dengan accuracy 99.43%, precision 99.29%, recall 97.69% dan AUC 0.750
Implementasi Teknologi Irigasi Tetes pada Tanaman Jagung Menggunakan Sensor Soil Moisture dan Mikrokontroler Esp 32: Technology Implementation Drip Irrigation on Plants Corn Uses Soil Moisture Sensor and Esp 32 microcontroller
No full textPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknologi irigasi tetes otomatis pada tanaman jagung menggunakan sensor kelembaban tanah (Soil Moisture) dan mikrokontroler ESP32. Latar belakang penelitian ini didasarkan pada permasalahan yang dihadapi petani dalam menyirami tanaman jagung secara manual serta ketidakmampuan mereka untuk menentukan kebutuhan air yang optimal. Dengan mengintegrasikan teknologi berbasis mikrokontroler dan sensor kelembaban, sistem ini dirancang untuk mendeteksi kadar air dalam tanah secara real-time dan mengaktifkan pompa air secara otomatis saat kelembaban tanah berada di bawah ambang batas. Metode yang digunakan adalah pengembangan prototipe yang melibatkan komponen-komponen elektronik seperti ESP32, sensor kelembaban, relay, dan pompa air. Pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu meningkatkan efisiensi penggunaan air serta mempertahankan kelembaban tanah secara optimal. Hasilnya, teknologi ini terbukti dapat meningkatkan produktivitas tanaman jagung dan mengurangi risiko gagal panen akibat kekurangan air selama musim kemarau
Implementasi Metode Rule Based dalam Mendeteksi Serangan Brute Force pada Owncloud: Implementation of Rule Based Method in Detecting Brute Force Attacks on Owncloud
No full textOwncloud merupakan sebuah media penyimpanan awan (cloud storage) yang bersifat open source. Owncloud merupakan server terbaik sebagai tempat penyimpanan data. Tetapi, keamanan data juga menjadi perhatian utama dalam penggunaan media server Owncloud. Pengelola server Owncloud tidak dapat menjamin keamanan data pada server Owncloud yang dikelolanya. Dalam melindungi dan mendeteksi serangan pada Owncloud, diperlukan analisis jaringan untuk mengamati pola serangan brute force pada server Owncloud. Analisis forensik juga diperlukan untuk mengetahui apakah ada penyerang (intruder) yang melakukan penyerangan terhadap server Owncloud. Analisis diperlukan software Snort sebagai paket sniffing dan Wireshark sebagai paket capturing yang berbasis Intrusion Detection System (IDS) dalam menguji serangan. Metode rule based dilakukan dalam pengujian serangan brute force. Penerapan metode rule based yang dilakukan melibatkan aturan penggunaan skenario yang sudah ditentukan sebelumnya untuk mengidentifikasi pola serangan mencurigakan. Hal ini mencakup pemeriksaan pola aktivitas login, seperti mengetahui jumlah upaya login gagal selama periode waktu tertentu dari IP yang sama
Keamanan Arsip Kelurahan Bumijo Menggunakan Metode Advanced Encryption Standard (AES 128) Berbasis Web: Security of Bumijo Village Archives Using Advanced Encryption Standard (AES-128) Method Based on Web
No full textPermasalahan yang ada pada pengelolaan keamanan arsip Kelurahan Bumijo saat ini adalah belum terdapat sistem keamanan yang memadai dalam menjaga arsip dan file penting, yang dapat menyebabkan rentannya terjadinya kebocoran dan pencurian data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi keamanan arsip berbasis Web yang menerapkan enkripsi data menggunakan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) 128 bit. Metode penelitian yang digunakan adalah metode pengembangan sistem dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi keamanan arsip yang dapat melakukan proses enkripsi dan deskripsi file menggunakan algoritma AES 128 bit, dengan data hasil enkripsi disimpan pada database MySQL untuk memudahkan akses dan pengelolaan. Implementasi algoritma AES 128 bit ini diharapkan mampu meningkatkan keamanan penyimpanan arsip milik Kelurahan Bumijo. Hasil pengujian User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan tingkat kepuasan pengguna sebesar 56.52%, yang menunjukkan bahwa meskipun sistem diterima dengan baik, masih ada ruang untuk perbaikan lebih lanjut. Sementara itu, pengujian blackbox menghasilkan tingkat keberhasilan 99%, yang menandakan bahwa sistem berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan dan dapat mengatasi skenario fungsionalitas yang diuji
Three-Phase Space Vector Pulse Width Modulation with Proportional Integral Derivative Control for High-Capacity Battery Charging
Get PDFThe growing consumption electricity has burdened the existing power grid, potentially leading to overloads and power outages when supply does not meet demand. Integrating alternative resources, such as Gas Power Plants (PLTG), as backup solutions can mitigate these risks. PLTG relies on various DC components to power the machines, all supplied by a high-capacity battery bank. This research is conducted at the PLTG UPK Sebalang, where the existing system cannot stabilize the rectifier voltage during battery charging. As a result, failures occur during the generator starting process. Therefore, this study aims to stabilize the output voltage of the existing three-phase rectifier system at PLTG UPK Sebalang. To achieve this goal, the Space Vector Pulse Width Modulation (SVPWM) rectifier with Proportional Integral Derivative (PID) control method is proposed. This method dynamically reduces steady-state error to produce a stable output voltage from the rectifier. In repetitive experiments, the system effectively kept the rectifier voltage stable at 125V, experiencing an average decrease of just 1.05%