Elibrary UNIKOM
Not a member yet
16520 research outputs found
Sort by
Strategi Komunikasi Oz Radio 103.1 Fm Bandung Melalui Program Sore Bercanda (Sober) Dalam Menyiarkan Berita Harian Kepada Pendengarnya
No full textPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis strategi komunikasi Oz Radio 103.1 FM Bandung melalui program Sore Bercanda (SOBER) dalam menyiarkan berita harian kepada pendengarnya. Untuk menjelaskan strategi komunikasi tersebut, peneliti sub fokus pada aspek perencanaan komunikasi, pelaksanaan komunikasi, dan evaluasi komunikasi yang dilakukan oleh Oz Radio 103.1 FM Bandung melalui program Sore Bercanda (SOBER). Pendekatan penelitian ini adalah Kualitatif dengan desain penelitian Deskriptif menggunakan teknik Purposive Sampling dan memperoleh enam informan yang meliputi tiga informan kunci dan tiga informan pendukung. Teknik pengumpulan data melibatkan Studi Pustaka, Wawancara Mendalam, Observasi, Dokumentasi, dan Pencarian Data Daring. Proses analisis data mencakup tahapan pengumpulan data, reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian ini untuk melakukan perencanaan komunikasi dengan mencari berita dan update di sosial media Oz Radio 103.1 FM Bandung. Pelaksanaan komunikasi dengan mencari validitas data berita, melakukan siaran, dan membuat konten digital. Program Sore Bercanda (SOBER) melakukan evaluasi komunikasi meliputi berita-berita yang sudah disiarkan menjadi tinjauan kembali, mengembangkan pembawaan penyiar, dan melihat tanggapan dan saran dari pendengar. Terbukti bahwa siaran yang dilakukan mendapatkan respon positif dari pendengar.
Kesimpulan dari penelitian ini Oz Radio 103.1 FM Bandung melalui program Sore Bercanda (SOBER) telah berhasil mengimplementasikan strategi komunikasi melalui siaran berita harian kepada pendengarnya. Lalu interaksi yang terjadi antara penyiar dan pendengar berjalan secara lancar tanpa ada gangguan selama siaran berlangsung dan respon yang diberikan pendengar kepada program Sore Bercanda dapat diterima dengan baik. Saran dari peneliti adalah dalam upaya menyiarkan berita harian kepada pendengar program dapat memperluar penggunaan media sosial Oz Radio 103.1 FM Bandung. Lalu dapat memasukkan berita secara variatif ke dalam siaran yang akan berlangsung. Dan membuat konten digital yang sering diupload
Efektivitas Komunikasi Pemasaran Perseroan Terbatas Kereta Api Indonesia Melalui Media Sosial Instagram @Kai121_ Terhadap Minat Masyarakat Untuk Menggunakan Gerbong Suite Class
No full textPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauhmana efektivitas komunikasi pemasaran perseroan terbatas Kereta Api Indonesia melalui media sosial instagram @kai121_ terhadap minat masyarakat untuk menggunakan gerbong Suite Class. Untuk menjawab permasalahan tersebut peneliti menganalisis sasaran kognitif, afektif, konatif, minat transaksional, referensial, preferensial, dan eksploratif.
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, metode survei, dan teknik analisis deskriptif. Teknik sampling yang digunakan adalah simple random sampling dengan jumlah ukuran sampel sebanyak 100 responden yang diambil dari followers instagram @kai121_. Hasil penelitian menunjukkan pengaruh efektivitas komunikasi pemasaran terhadap minat beli masyarakat sebesar 76.9%, sementara 23.1% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain di luar penelitian ini. Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa sasaran kognitif, afektif, dan konatif saling berkaitan dan berperan penting dalam mempengaruhi minat transaksional, referensial, preferensial, dan eksploratif, di mana promosi Suite Class Compartment di instagram @kai121_ yang berfokus pada informasi jelas (kognitif), keterlibatan emosional (afektif), dan dorongan untuk bertindak (konatif) berhasil menarik perhatian audiens dengan dukungan media lain. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan ilmu pengetahuan baik dalam kajian komunikasi pada umumnya maupun dalam penerapan teori komunikasi pemasaran pada khususnya.
PT. KAI diharapkan untuk memberikan promosi menarik, mempertahankan interaksi dengan audiens, serta menyediakan konten edukatif tentang manfaat gerbong Suite Class guna meningkatkan minat beli, keterlibatan, dan eksplorasi calon pelanggan
Sistem Informasi Data Stok Barang Pada Toko Oleh-Oleh Bandung Suka Raos
No full textSistem Informasi Data Stok Barang pada Toko Oleh-Oleh Bandung Suka Raos dirancang untuk mengoptimalkan pengelolaan persediaan barang di toko. Sistem ini mempermudah pencatatan, pemantauan, dan pengelolaan stok barang, sehingga meningkatkan efisiensi operasional dan meminimalisir risiko kehabisan stok atau overstock. Proses pencatatan barang masuk dan keluar, pemantauan stok real-time, dan pembuatan laporan stok dapat dilakukan lebih cepat dan akurat. Selain itu, fitur notifikasi akan memberikan peringatan jika stok mendekati batas minimum, memungkinkan pengelola toko segera mengambil tindakan yang diperlukan.
Sistem ini juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat, berdasarkan data yang tersedia. Laporan akurat dan real-time memungkinkan pengelola merespons perubahan kebutuhan stok lebih efisien, mengurangi risiko kerugian akibat stok yang tidak optimal. Pelacakan masa kadaluwarsa barang, yang sangat penting untuk menjaga kualitas produk, juga merupakan salah satu fitur penting dari sistem ini.
Fitur notifikasi dalam sistem ini berperan penting dalam menjaga tingkat stok barang pada batas aman. Ketika stok mendekati batas minimum, sistem memberikan peringatan otomatis sehingga pengelola dapat segera melakukan pemesanan ulang atau penyesuaian lainnya. Dengan cara ini, sistem informasi ini tidak hanya mendukung operasional sehari- hari, tetapi juga membantu dalam perencanaan strategis jangka panjang, memastikan toko dapat terus memenuhi permintaan pelanggan tanpa gangguan operasional
Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Berbasis Web Di Perumahan Pondok Sukasari Asri
No full textPerkembangan sistem informasi telah menjadi aspek penting dalam bidang properti. Seiring dengan pesatnya kemajuan teknologi, sistem informasi memfasilitasi proses pemasaran dan pelayanan yang lebih efektif dan efisien. Namun, masih ada perumahan yang mengandalkan pemasaran menggunakan brosur, yang kurang efektif dalam menjangkau pelanggan secara luas dan menyediakan informasi yang kurang lengkap. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen properti berbasis web yang dapat mempermudah proses pemasaran, pemesanan, pengaduan, dan pendataan penduduk. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif dengan pendekatan berorientasi objek dan pengembangan sistem Prototype. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode blackbox, yang memungkinkan pengujian fungsionalitas sistem secara menyeluruh tanpa memerlukan pengetahuan mendalam tentang kode. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi yang efektif untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan dalam industri propert
Alat Penyortir Kematangan Buah Kopi Berbasis Arduino
No full textPenelitian ini membahas tentang pengembangan alat penyortir kematangan buah kopi berbasis Arduino yang menggunakan sensor warna TCS34725. Alat ini dirancang untuk membantu petani kopi dalam menyortir buah kopi berdasarkan tingkat kematangannya yang ditandai dengan perubahan warna pada kulit buah. Proses sortasi buah kopi dilakukan dengan memanfaatkan sensor warna yang terhubung ke mikrokontroler Arduino Mega untuk mendeteksi warna dan mengotomatisasi pergerakan konveyor dan servo. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat ini mampu menyortir buah kopi dengan tingkat akurasi yang cukup baik. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi proses pascapanen kopi dan menjaga kualitas kopi yang dihasilkan
Model Pengenalan Karakter Aksara Jawa Dengan Faster R-Cnn
No full textBahasa Jawa merupakan salah satu bahasa daerah yang banyak digunakan di Indonesia, terutama di Jawa Tengah. Penggunaan bahasa Jawa sebagai bahasa sehari-hari semakin berkurang, yang berdampak pada penurunan kualitas budi pekerti dan tata krama masyarakat di Jawa. Maka dari itu, penelitian ini berupaya untuk berkontribusi dalam pelestarian aksara Jawa. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bermaksud untuk menerapkan metode Faster R-CNN dan bertujun untuk melakukan pengenalan huruf dasar aksara jawa menggunakan metode Faster R-CNN. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis terhadap penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Faster R-CNN untuk pengenalan huruf dasar aksara jawa telah berhasil dilakukan. Dengan melakukan sepuluh kali pengenalan, model mampu memperoleh nilai accuracy sebesar 84.56%, precision sebesar 88.23%, recall sebesar 93.75%, f-1 score sebesar 90.43%. Meskipun model berhasil melakukan pengenalan terhadap huruf aksara jawa, masih ada beberapa huruf yang masih tidak dikenali karena terdapat beberapa factor yang mempengaruhi salah satunya intensitas cahaya yang kurang terang
Sistem Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Secara Realtime Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Desktop
No full textPepaya (Carica papaya L.) berasal dari suku Caricaceae, dengan kulit yang umumnya berwarna kuning saat matang, tetapi bisa juga berwarna hijau hingga kuning kecoklatan. Proses sortasi kematangan pepaya merupakan salah satu masalah penting dalam pascapanen, di mana klasifikasi buah pepaya sebelumnya dilakukan secara manual oleh manusia. Metode manual ini cenderung subjektif dan sering kali menghasilkan perbedaan pendapat. Fokus penelitian ini adalah untuk membangun sistem berbasis desktop yang dapat mengklasifikasikan tingkat kematangan buah pepaya menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Buah pepaya dikategorikan ke dalam tiga kelas kematangan yaitu, matang, setengah matang, dan tidak matang berdasarkan model KNN yang diterapkan. Melalui ekstraksi fitur warna RGB dan praproses citra, seperti pemotongan citra dan konversi ke citra RGB, sistem ini berhasil mencapai akurasi tertinggi dengan hasil sebesar 88,89% dengan nilai k optimal k=3 menggunakan jarak euclidean. Pengujian ini menegaskan efektivitas metode KNN dalam mengidentifikasi kematangan buah pepaya, serta menunjukkan kemampuan sistem untuk berfungsi secara real-time sebagai alat bantu yang berguna dalam pengambilan keputusan
Penerapan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Untuk Prediksi Jumlah Produksi Beras Di Jawa Barat
No full textBeras adalah produk hasil pengolahan dari tanaman padi (Oryza sativa) yang berasal dari sektor pertanian. pentingnya beras sebagai makanan pokok utama di Indonesia, khususnya di Jawa Barat, dimana produksi beras mengalami peningkatan sebesar 3,51% dan pertumbuhan penduduk meningkat 1,28% pada tahun 2022. Dengan pertumbuhan penduduk yang terus meningkat, permintaan terhadap beras sebagai sumber karbohidrat utama juga ikut naik, menimbulkan tantangan dalam memastikan ketersediaan beras yang berkelanjutan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan membentuk model Prediksi ARIMA dari data Jumlah Produksi Beras di Jawa Barat dan untuk mengetahui jumlah Prediksi produksi beras di Jawa Barat pada tahun 2023. Dengan Model yang didapatkan menggunakan model ARIMA (1,2,1), hasil evaluasi akurasi prediksi Data Test MAPE menunjukkan tingkat kesalahan prediksi sebesar 4.5% dan akurasi 95%, menandakan efektivitas model dalam memprediksi produksi beras. Prediksi menunjukkan bahwa produksi beras di Jawa Barat pada tahun 2023 akan mengalami kenaikan, mencapai 6.046.996 ton, menegaskan pentingnya metode prediksi dalam perencanaan dan pengelolaan sektor pertanian
Sistem Pemantauan Dan Pengendalian Suhu Ruangan Dan Kelembaban Tanah Pada Tanaman Vetical Farming
No full textVertical farming adalah cara penanaman yang dilakukan pada bidang tegak lurus dengan tanah, yang dirancang untuk mengatasi masalah keterbatasan lahan. Faktor suhu dan kelembaban tanah dapat mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Maka dari itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan pengguna atau petani dalam mengendalikan suhu ruangan dan kelembaban tanah tanaman vertical farming. Sistem yang dibangun menggunakan sensor suhu DHT22 dan sensor kelembaban tanah dfrobot soil moisture. Kedua data tersebut akan diolah oleh Arduino Robotdyn Mega WiFi dan dikirimkan ke WEB. Adapun metode untuk pengendaliannya menggunakan logika fuzzy. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil menjaga suhu dan kelembaban tanah yang sesuai untuk tanaman berdasarkan aturan fuzzy yang telah ditentukan, dengan rata-rata kesalahan pembacaan sensor sebesar 1,17% untuk sensor suhu, dan 1,52% untuk sensor kelembaban tanah
Implementasi Convolutional Neural Network (Cnn) Dengan Arsitektur Resnet50 Untuk Klasifikasi Kualitas Buah Apel
No full textKlasifikasi kualitas buah merupakan salah satu aspek penting dalam industri pertanian, khususnya dalam memastikan standar mutu produk sebelum didistribusikan ke konsumen. Dalam penelitian ini, diimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet50 untuk melakukan klasifikasi kualitas buah apel. Arsitektur ResNet50 dipilih karena kemampuannya yang unggul dalam menangani masalah vanishing gradient serta kinerjanya yang terbukti baik dalam berbagai tugas klasifikasi gambar. Implementasi Convolutional Neural Network dengan arsitektur ResNet50 digunakan untuk klasifikasi kualitas buah apel. ResNet50, atau Residual Network 50-layer, adalah arsitektur jaringan saraf dalam (deep neural network) yang telah menunjukkan kinerja luar biasa dalam tugas-tugas ini. Dikembangkan oleh Kaiming He et al. pada tahun 2015. Pada penelitian ini dengan learning rate 0.0001, epoch 150 menghasilkan kinerja model terbaik dengan nilai accuracy 87.36%, dan loss 0.311