Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi
Not a member yet
499 research outputs found
Sort by
Pemonitoran Paparan Merek Terfokus Menggunakan Pemodelan Topik dan Formulasi Kueri
Full text linkBrand exposure monitoring is a specialized form of media monitoring that aims to monitor brand exposure and brand mentions in publicity media. This research proposes a framework model for monitoring brand exposure through analysis of publicity media utilizing query formulation and topic modeling, aimed at extracting important topics contained in external media or mass media, and comparing them with the institution's internal media. Topic extraction is performed using Latent Dirichlet Allocation (LDA) method on text data in the form of SERP (Search Engine Results Page) snippets. Subsequent processing utilizes Jaccard index and cosine similarity calculations. The output of the framework includes visualizations of topics representing themes of articles exposing the institution's brand, and measurement metrics that are useful for decision-making analysis related to media management and institutional communication. Testing the proposed framework using data samples resulted in expected output, namely the topic groups formed can represent dominant topics in both media categories in a given monitoring period, with the highest coverage rate reaching 82.69% and similarity of 33.97%. The use of LDA method in this study does have its limitations, specifically the formation of topic groups that do not purely contain a singular topic, but rather consist of several subtopics. However, this does not diminish the usefulness of the framework.Brand exposure monitoring adalah bentuk khusus dari media monitoring yang bertujuan memantau paparan merek dan brand mention pada media-media publisitas. Penelitian ini mengusulkan model kerangka kerja pemonitoran brand exposure (paparan merek) melalui analisis pada media-media publisitas memanfaatkan formulasi kueri dan pemodelan topik, bertujuan mengekstraksi topik-topik utama yang terkandung dalam media eksternal atau media massa, dan membandingkannya dengan media internal institusi. Ekstraksi topik dilakukan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) pada data teks berupa SERP (Search Engine Results Page) snippets. Pemrosesan berikutnya memanfaatkan penghitungan Jaccard index dan cosine similarity. Output dari kerangka kerja berupa visualisasi topik yang merepresentasikan tema dari artikel-artikel yang memaparkan brand institusi, dan metrik pengukuran yang berguna untuk analisis pengambilan keputusan terkait pengelolaan media dan komunikasi institusi. Pengujian rancangan kerangka kerja menggunakan sampel data menghasilkan output sesuai ekspektasi, yaitu kelompok topik yang terbentuk dapat mewakili topik-topik dominan dalam kedua kategori media pada periode pemonitoran, dengan tingkat coverage tertinggi mencapai 82,69% dan similaritas 33,97%. Penggunaan metode LDA dalam penelitian ini memiliki keterbatasan, yaitu terbentuknya kelompok topik yang tidak murni berisi topik tunggal, melainkan terdiri dari beberapa subtopik. Namun demikian, hal ini tidak mengurangi kebermanfaatan kerangka kerja
Deteksi dan Klasifikasi Tingkat Keparahan Jerawat: Perbandingan Metode You Only Look Once
Full text linkAcne (Acne vulgaris) is one of the most common skin diseases, especially on the face. Accurate diagnosis and proper treatment are important for optimal care results and improving the accuracy of detection and classification of acne severity. YOLO (You Only Look Once) is a deep learning method used for object detection in images. This study compares the results and performance of YOLOv5 and YOLOv8 in detecting acne on the face. Several experiments were also conducted with data pre-processing, model size, and the use of different basic hyperparameters on both models to understand the impact and differences between YOLOv5 and YOLOv8. The results show that YOLOv5 overall has higher performance in detecting acne compared to YOLOv8, which requires larger hyperparameter values and model sizes to achieve the most optimal results. Conservative hyperparameters (with relatively smaller values or sizes) on YOLOv5 contribute to better performance.Jerawat (Acne vulgaris) adalah salah satu penyakit kulit yang paling umum terjadi, terutama pada wajah. Diagnosa dan penanganan yang tepat penting untuk hasil perawatan yang maksimal dan meningkatkan keakuratan deteksi serta klasifikasi tingkat keparahan jerawat. YOLO (You Only Look Once) merupakan metode deep learning yang digunakan untuk deteksi objek dalam gambar. Penelitian ini membandingkan hasil dan kinerja dari YOLOv5 dan YOLOv8 dalam mendeteksi jerawat pada wajah. Pada penelitian ini juga dilakukan beberapa eksperimen dengan proses pre-processing data, ukuran model, hingga penggunaan hyperparameters dasar yang berbeda pada kedua model, untuk mengetahui pengaruh serta perbedaan pada model YOLOv5 dan YOLOv8. Dari hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa YOLOv5 secara keseluruhan memiliki nilai performa lebih tinggi dalam mendeteksi jerawat dibanding YOLOv8 yang membutuhkan beberapa nilai hyperparameter serta ukuran model yang lebih besar untuk mendapatkan hasil paling optimal. Hyperparameter konservatif (dengan nilai atau ukuran yang relatif lebih kecil) pada YOLOv5 berkontribusi pada performa yang lebih baik
Tinjauan: Information Technology Governance Berdasarkan Control Objectives for Information and Related Technology
Full text linkInformation technology governance (ITG) is organizational management that aims to ensure the implementation of IT is carried out effectively and efficiently in realizing organizational goals. ITG in ensuring the implementation of IT, through measuring the effectiveness and efficiency of business processes, use of resources, risk management, and improvement of organizational performance. Therefore, ITG has now become the focus of organizational leaders in general and is the core of IT success in organizations. Meanwhile, the success of ITG in an organization is largely determined by the alignment between IT and organizational goals. This alignment can be realized by planning ITG. In making ITG planning, a framework is needed, namely COBIT. Therefore, ITG planning is important for the organization, so that the implementation of IT can be maximized and provide benefits for the organization. On this basis, a narrative review was carried out to explore the ITG planning research based on the COBIT 5 lifecycle. In exploring this research, it is based on formulation planning, implementation, and evaluation. The results of the narrative review which is based on research for the 2018 to 2023 period resulted in a formulation plan but not yet an implementation and evaluation plan. In planning the formulation is only limited to providing recommendations but is not accompanied by an implementation and evaluation plan of the recommendations. For this reason, the results of this narrative review can be used as a basis for further research on ITG planning based on the COBIT 5 lifecycle.Tata kelola teknologi informasi (TKTI) adalah pengelolaan organisasi yang bertujuan untuk memastikan penerapan TI dilakukan secara efektif dan efisien dalam mewujudkan tujuan organisasi. TKTI dalam memastikan penerapan TI, melalui pengukuran efektifitas dan efisiensi proses bisnis, penggunaan sumber daya, pengelolaan risiko dan peningkatan kinerja organisasi. Oleh sebab itu, TKTI saat ini telah menjadi fokus pemimpin organisasi pada umumnya dan merupakan inti dari kesuksesan TI dalam organisasi. Sedangkan Keberhasilan TKTI dalam organisasi sangat ditentukan oleh keselarasan antara TI dengan tujuan organisasi. Keselarasan tersebut dapat diwujudkan dengan melakukan perencanaan TKTI. Dalam membuat perencanaan TKTI dibutuhkan kerangka kerja yaitu COBIT. Oleh sebab itu, perencanaan TKTI merupakan hal penting bagi organisasi, agar penerapan TI dapat maksimal dan memberikan manfaat bagi organisasi. Atas dasar hal tersebut dilakukan tinjauan naratif untuk mengeksplorasi tentang penelitian perencanaan TKTI berdasarkan lifecycle COBIT 5. Dalam mengeksplorasi penelitian ini didasarkan pada perencanaan formulasi, implementasi dan evaluasi. Hasil dari tinjauan naratif yang di dasarkan pada penelitian periode 2018 hingga 2023 menghasilkan perencanaan formulasi namun belum pada perencanaan implementasi dan evaluasi. Dalam perencanaan formulasi hanya sebatas pemberian rekomendasi namun tidak disertai dengan rencana implementasi dan evaluasi dari rekomendasi tersebut. Untuk itu hasil tinjauan naratif ini dapat digunakan sebagai dasar penelitian selanjutnya tentang perencanaan TKTI berdasarkan lifecycle COBIT 5
Pengembangan Model Penilaian Kepatuhan Salah Satu Perguruan Tinggi Terhadap Standar ISO 27001:2022
Full text linkInformation security systems are important for organizations, including universities, because they are a crucial aspect of today's digital world. In this context ISO 27001:2022 is an important standard. One of the universities in Jambi City manages sensitive data, using various information systems such as student data, lecturers, finance, employees and research, this will certainly increase the complexity of information security system governance. The college also has an open academic community, consisting of students, alumni, faculty, and administrative staff, which provides opportunities for increased information system security risks, such as phishing and malware attacks. This study aims to develop an assessment model for the compliance of higher education organizations with ISO 27001:2022 standards and apply the model to one of the universities in Jambi City. Evaluations show that the universities has a high level of compliance with physical and environmental security, but areas such as information security policy, risk management, information assets, access control, network security, as well as security incident management require increased compliance. Recommendations for improvement and improvement are given for each area that requires more attention, according to the ISO 27001:2022 standard including the development of risk identification, risk management, identification of important information assets, protection of information assets, protection against network attacks, regular network security monitoring, procedures for developing effective event response, reporting of security events, and learning from events that occur. In conclusion, the development of one of the universities in Jambi City organization's compliance assessment model with the ISO 27001:2022 standard provides a comprehensive view of the level of compliance in various areas of information system security. Through the identification of weaknesses and the recommendations for improvement that are drafted, concrete steps can be taken to improve compliance and manage information system security more effectively.
Sistem keamanan informasi penting bagi organisasi, termasuk perguruan tinggi karena merupakan aspek yang krusial dalam dunia digital saat ini. Dalam konteks ini ISO 27001:2022 adalah standar penting. Salah satu perguruan tinggi yang ada di Kota Jambi mengelola data sensitif , menggunakan berbagai sistem informasi seperti data mahasiswa, dosen, keuangan, pegawai dan penelitian, ini tentu akan meningkatkan kerumitan tata kelola sistem keamanan informasi. Perguruan tinggi juga memiliki komunitas akademik yang terbuka, yang terdiri dari mahasiswa, alumni, dosen, dan staf administrasi, yang memberi peluang meningkatnya risiko keamanan sistem informasi, seperti serangan phishing dan malware. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan model penilaian kepatuhan organisasi perguruan tinggi terhadap standar ISO 27001:2022 dan menerapkan model tersebut pada salah satu perguruan tinggi yang ada di Kota Jambi. Evaluasi menunjukkan bahwa Perguruan Tinggi tersebut memiliki tingkat kepatuhan yang tinggi terhadap keamanan fisik dan lingkungan, tetapi area-area seperti kebijakan keamanan informasi, manajemen risiko, aset informasi, pengendalian akses, keamanan jaringan, serta manajemen insiden keamanan memerlukan peningkatan kepatuhan. Rekomendasi perbaikan dan peningkatan diberikan untuk setiap area yang memerlukan perhatian lebih, sesuai standar ISO 27001:2022 meliputi pengembangan identifikasi risiko, pengelolaan risiko, identifikasi aset informasi yang penting, perlindungan aset informasi, perlindungan terhadap serangan jaringan, pemantauan keamanan jaringan secara teratur, prosedur pengembangan respon kejadian yang efektif, pelaporan kejadian keamanan, dan pembelajaran dari kejadian yang terjadi. Kesimpulannya, pengembangan model penilaian kepatuhan organisasi salah satu perguruan tinggi yang ada di Kota Jambi terhadap standar ISO 27001:2022 memberikan pandangan menyeluruh tentang tingkat kepatuhan pada berbagai area keamanan sistem informasi. Melalui identifikasi kelemahan dan rekomendasi perbaikan yang disusun, langkah-langkah konkret dapat diambil untuk meningkatkan kepatuhan dan mengelola keamanan sistem informasi dengan lebih efektif
Pengembangan Data Mart Keuangan untuk Organisasi Nirlaba
Full text linkFinance is a critical component of organizational long-term viability. Non-profit organizations must pay close attention to their financial health. This is a form of accountability for funds entrusted to the organization by its stakeholders. Additionally, organizations must prepare for potential future financial risks. As a non-profit organization, SATUNAMA Foundation currently administers its financial data separately for each funding source. This complicates financial analysis and decision making, particularly when attempting to comprehend the organization’s financial health holistically. A financial data mart was built in order to assist data analysis as well as store historical data based on a predetermined set of analysis criteria. The Kimballs method and the starflake schema were used in the development of this data mart. The data mart was successfully implemented in accordance with the schema design and was able to fulfill the given analysis criteria. The data mart has fulfilled the four characteristics of data warehouse based on the data characteristic evaluation. From the operational perspective evaluation, data mart is proven faster than operational database thus making the data mart more efficient in providing information. Dashboard and pivot table are also successfully built to visualize the results.Keuangan merupakan komponen penting untuk keberlangsungan sebuah organisasi. Organisasi nirlaba harus memperhatikan kesehatan keuangannya sebagai bentuk pertanggungjawaban dana yang telah dipercayakan kepada organisasi oleh para pemangku kepentingan. Selain itu, organisasi juga harus bersiap untuk menghadapi risiko keuangan di masa depan. Sebagai organisasi nirlaba, SATUNAMA saat ini mengelola data keuangan secara terpisah untuk setiap sumber pendanaan. Hal ini mempersulit analisis keuangan dan pengambilan keputusan, terutama untuk memahami kesehatan keuangan secara holistik. Data mart keuangan dibangun untuk membantu analisis data serta sebagai tempat penyimpanan data historis berdasarkan serangkaian kriteria analisis yang telah ditentukan. Metode Kimball dan skema starflake digunakan dalam pembangunan data mart ini. Data mart berhasil diimplementasi berdasarkan desain skema dan telah memenuhi kriteria analisis yang diberikan. Selain itu, data mart juga berhasil memenuhi empat karakteristik data warehouse berdasarkan evaluasi karakteristik data. Berdasarkan evaluasi segi operasional, data mart terbukti lebih cepat dibandingkan dengan basis data operasional sehingga lebih efektif dalam memberikan informasi. Dashboard dan tabel pivot juga berhasil dibangun untuk memvisualisasikan hasil
Analisis Deret Waktu dari Produk yang Terjual Menggunakan Beberapa Teknik Populer
Full text linkSales is the most important component in and industrial company. This is because, income comes into the company if sales is running, therefore it is important to do an analysis of the products sold so that the company can prepare earlier before the demand for these products come, in order to produce better income. This study uses ARIMA, SVR, FFT and Prophet to forecast and with MAPE and RMSPE as the measure level of accuracy, also to see if there is any seasonality in the product that is being analyzed, seasonal_decompose is used. The results of the analysis show that ARIMA and Prophet are the best forecasting methods, this is because both methods have the lowest MAPE and RMSPE value. After being analyzed using seasonal_decompose, it was found that all of the products studied have a pattern that repeats itself at a certain time every quarter. For more further analysis, it was done by head-to-head comparison, where 20 product samples of each category was used. By this analysis it was clear that products in Category 1 are better to use ARIMA and products in Category 2 are better to use Prophet.Penjualan merupakan komponen terpenting dalam suatu perusahaan bidang industri. Hal ini dikarenakan, bila terjadi penjualan berarti terdapat pendapatan ke dalam perusahaan, oleh karena itu penting untuk dilakukan analisis terhadap produk-produk yang terjual agar perusahaan dapat mempersiapkan lebih dini sebelum permintaan terhadap produk tersebut datang, guna dapat menghasilkan pendapatan yang lebih baik. Penelitian ini menggunakan ARIMA, SVR, FFT dan Prophet sebagai metode-metode untuk peramalan dan menggunakan MAPE dan RMSPE untuk mengukur tingkat akurasinya, juga untuk melihat apakah terjadinya seasonality terhadap produk-produk yang di analisis, digunakan seasonal_decompose. Hasil analisis didapatkan bahwa ARIMA dan Prophet merupakan metode peramalan terbaik, hal ini karena kedua metode tersebut memiliki nilai MAPE dan RMSPE yang terendah. Dan setelah di analisis menggunakan seasonal_decompose, didapatkan bahwa semua produk yang diteliti memiliki pola yang berulang di waktu tertentu setiap kuartalnya. Untuk analisis lebih lanjut, dilakukan komparasi head-to-head, dimana digunakan 20 sampel produk untuk setiap kategorinya, Maka dihasilkan dari analisis ini bahwa produk pada Kategori 1 lebih baik menggunakan ARIMA dan produk pada Kategori 2 lebih baik menggunakan Prophet
Deteksi Tindak Kecurangan Penjualan di Perusahaan Distribusi Menggunakan Machine Learning
Full text linkThe sales department of a distribution company is one of the places where fraud often occurs. This fraud occurs in various ways and causes massive losses for the company. These frauds have certain patterns. The patterns that occur in these practices are studied by the company's internal auditor experts. The experience of these experts is processed into a system called the Expert System. The support of a technology-based tool is needed in order to detect sales fraud early. The purpose of this research is to be able to provide benefits for companies with early detection of fraud in the sales department. At the time this research was conducted, researchers had not found similar research with the same object.
In this research, a comparison of various machine learning algorithm models will be carried out with the aim of knowing whether using machine learning technology can help detect fraud with a high accuracy value. The algorithm method used is supervised learning method. The algorithm models to be compared are Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Random Forest, SVM and Logistic Regression. It is expected that by using machine learning technology, fraud can be detected early, so that the level of loss and risk of sales can be minimized.Penjualan pada perusahaan distribusi menjadi salah satu tempat sering terjadinya tindak kecurangan. Tindak kecurangan tersebut terjadi dengan berbagai cara dan menimbulkan kerugian yang berdampak cukup besar bagi perusahaan. Tindak Kecurangan tersebut memiliki pola tertentu. Pola-pola yang terjadi pada praktek tindak kecurangan tersebut dipelajari oleh para ahli internal auditor perusahaan. Pengalaman para ahli tersebut diolah menjadi suatu sistem yang disebut dengan Expert System. Diperlukan suatu alat bantu yang berbasis teknologi agar tindak kecurangan bagian penjualan dapat terdeteksi sejak dini. Target penelitian ini adalah agar dapat memberikan manfaat bagi perusahaan dengan deteksi dini tindak kecurangan pada bagian penjualan. Pada saat penelitian ini dilakukan, peneliti belum menemukan penelitian sejenis dengan objek yang sama.
Pada penelitian ini akan dilakukan komparasi dari berbagai model algoritma machine learning dengan tujuan agar dapat diketahui apakah dengan menggunakan tekonologi machine learning dapat membantu mendeteksi tindak kecurangan dengan nilai akurasi tinggi. Metode algoritma yang digunakan adalah metode supervised learning. Model algoritma yang akan dikomparasi adalah Decision Tree, K-Nearest neighbor, Random Forest, Support Vector Machine dan Regresi Logistik. Diharapkan dengan menggunakan teknologi machine learning maka tindak kecurangan dapat dideteksi sejak dini, sehingga tingkat kerugian dan risiko penjualan dapat diminimalkan
Perancangan Desain Antarmuka Website Sekolah Menengah Atas Menggunakan Metode Goals Directed Design
Full text linkSMA Muhammadiyah 9 Surabaya is a school located in the city of Surabaya. The school uses the website as a medium for introducing school information, but when using the website, a problem is found, such as a lack of usability, convenience and user satisfaction. In the situation of the corona virus pandemic, educational services have become a service that must be provided to students or the community. Website improvement is one of the stages in improving the quality of education and can also be used as a marketing and branding tool for schools. Therefore, it is necessary to design an interface design using the Goals Directed Design (GDD) method, so that users can feel comfortable when using the website. In this (GDD) there are 6 stages, the first is research conducting interviews, observations and initial testing of the website using usability testing, then modeling doing the preparation of user personas and user journeys, then requirements for designing scenario contexts and compiling website information needs, then framework and refinement wireframe design and design prototypes are carried out, the last one is support for testing usability testing on the prototype design and comparing it with the results of the initial testing at the research stage. The results of the initial test obtained an average value of 2.59 on the Likert scale which can be said to be less good. The results of testing the prototype design obtained an average value of 3.14 on the Likert scale which can be said to be good so that it can be used as a recommendation for improvement on the SMA Muhammadiyah 9 Surabaya website.SMA Muhammadiyah 9 Surabaya merupakan sekolah yang terletak di kota Surabaya. Sekolah tersebut menggunakan website sebagai media informasi pengenalan sekolah, akan tetapi pada saat menggunakan website, ditemukan suatu masalah seperti kurangnya unsur usability, kenyamanan dan kepuasan pengguna. Dalam situasi pandemi corona virus pelayanan pendidikan menjadi suatu layanan yang wajib diberikan kepada siswa ataupun masyarakat. Adanya perbaikan website merupakan salah satu tahap dalam peningkatan kualitas pendidikan dan juga dapat digunakan sebagai alat pemasaran dan branding sekolah. Oleh sebab itu diperlukan adanya perancangan desain antarmuka menggunakan metode Goals Directed Design (GDD), agar pengguna dapat merasakan kenyamanan saat menggunakan website. Dalam (GDD) ini memiliki 6 tahapan yang pertama yaitu research melakukan wawancara, observasi serta pengujian awal website menggunakan usability testing, kemudian modelling melakukan penyusunan user persona dan user journey, kemudian requirement melakukan perancangan konteks skenario dan menyusun kebutuhan informasi website, kemudian framework dan refinement dilakukan perancangan wireframe serta prototype desain, yang terakhir support melakukan pengujian usability testing terhadap desain prototype serta membandingkan dengan hasil pengujian awal pada tahap research. Hasil Pengujian awal memperoleh rata-rata nilai sejumlah 2,59 pada skala likert yang dapat dikatakan kurang baik. Hasil pengujian desain prototype memperoleh rata-rata nilai sejumlah 3,14 pada skala likert yang dapat dikatakan sudah baik sehingga dapat dijadikan sebagai rekomendasi perbaikan pada website SMA Muhammadiyah 9 Surabaya
Pengembangan Aplikasi Maranatha E-signature
No full textUsing digital signature in a document, especially in work from home situation, becomes crucial to misuse. The digital signature is a schema to identify somebody uniquely and to prove the originality of a document. The development of information technology allows digital signatures as a tool to ensure the originality of information. The aim of the study is to develop an application that uses Quick Response (QR) Code as a digital signature. So QR Code can work as a tool to authenticate the leader’s signature or document verification. After the application was built and applied, users’ evaluation was performed through questionnaires. The result shows that 44% of users state that the application has been well used and beneficial. There are some suggestions for application revision from 34% of users, whereas 22% have no comment.
Kebutuhan tanda tangan digital (digital signature) pada sebuah dokumen secara khusus dalam situasi work from home menjadi hal yang krusial dan perlu menjadi perhatian. Tanda tangan digital yang merupakan pindaian dapat menjadi hal yang rentan dengan penyalahgunaan. Penggunaan tanda tangan digital harus dapat memastikan identitas sumber informasi dan integritas dari dokumen digital yang disahkan. Tujuan dari penelitian ini mengembangkan aplikasi yang menerapkan Quick Response (QR) Code sebagai tanda tangan digital sehingga QR Code dapat berfungsi sebagai otentikasi tanda tangan sumber informasi serta verifikasi dokumen. Setelah aplikasi dibangun dan diterapkan, dilakukan evaluasi melalui kuesioner kepada pengguna. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa 44% pengguna menyatakan aplikasi sudah dapat digunakan dengan baik dan bermanfaat, 34% memberikan saran pengembangan, sedangkan 22 % tidak memberikan saran.
Analisis Faktor Promosi Online Instagram yang Memengaruhi Keputusan Pembelian Kuliner
Full text linkThe existence of the Covid-19 pandemic in Indonesia since March 2020, especially with the entry of the Delta variant in mid-2021, creates extraordinary challenges for all business people. Culinary businesses have started implementing sales with the concept of e-commerce through marketplaces such as Shopee, Tokopedia, and BukaLapak, as well as selling directly via Whatsapp, Facebook, Instagram or other social communication media. This study examines the factors in online promotion through Digital Marketing techniques specifically through Instagram that influence online culinary purchasing decisions since the Covid-19 pandemic. Primary data collection performed through online questionnaires and received 106 responses, the results of which were analyzed by multiple linear regression analysis. The results showed that the variables were valid and reliable. Multiple linear regression analysis for 5 models with the dependent variable being the type of Instagram post content with an alpha of 0.005 shows that there are 4 significant models and 1 insignificant model in the simultaneous effects on the dependent variable studied. The significant models are for Single-Post, Carousel Post, Reels, and Video, with the best R square in the Video independent variable model. The model with the dependent variable story that is not significant.Keberadaan pandemi Covid-19 yang melanda Indonesia sejak Maret tahun 2020, apalagi dengan masuknya varian Delta di pertengahan tahun 2021, menciptakan tantangan yang luar biasa bagi seluruh pelaku bisnis. Para pebisnis kuliner telah mulai menerapkan penjualan dengan konsep e-commerce melalui marketplace seperti Shopee, Tokopedia, dan BukaLapak, selain juga berjualan langsung melalui Whatsapp, Facebook, Instagram atau media komunikasi sosial lainnya. Penelitian ini meneliti faktor-faktor pada promosi daring melalui teknik Digital Marketing secara khusus melalui Instagram yang memengaruhi keputusan pembelian kuliner secara daring sejak terjadinya pandemi Covid-19. Pengumpulan data primer melalui kuesioner daring mendapatkan 106 respon yang hasilnya dianalisis dengan analisis regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang diteliti memenuhi uji validitas dan reliabilitas. Analisis regresi linier berganda untuk 5 model dengan variabel dependen jenis konten instagram post dengan alpha 0.005 menunjukkan bahwa terdapat 4 model yang signifikan dan 1 model tidak signifikan dalam pengaruh simultan terhadap variabel dependen yang diteliti. Model yang signifikan adalah untuk Single-Post, Carousel Post, Reels, dan Video, dengan R square terbaik pada model variabel independen Video. Sedangkan model yang tidak signifikan adalah pada variabel dependen story