1,720,978 research outputs found
BUMIKAN: INOVASI PENGURUSAN LAYANAN PEMAKAMAN DAN SURAT WASIAT
Get PDFBUMIKAN: Inovasi Pengurusan Layanan Pemakaman dan Surat Wasiat website yang dirancang untuk memudahkan masyarakat dalam mengakses layanan pemakaman dan penyusunan surat wasiat secara terpadu melalui platform digital. Pengembangan platform ini dilakukan pada tahun 2024–2025 dengan memanfaatkan pendekatan Design Thinking, Lean Startup, Agile Development, dan kerangka kerja Double Diamond. Proses perancangan melibatkan analisis kebutuhan pengguna, pembuatan prototipe, serta pengujian performa dan pengalaman pengguna melalui usability testing.
Melalui pendekatan desain yang berpusat pada pengguna, BUMIKAN tidak hanya berperan sebagai marketplace layanan kedukaan, tetapi juga sebagai alat bantu yang humanis dan informatif dalam menghadapi momen berduka. Website ini diharapkan dapat menjadi inovasi yang berdampak sosial, mempermudah proses penting yang selama ini masih terkesan rumit dan tidak terorganisir dengan baik.
BUMIKAN: Innovation in Funeral Service and Will Management website designed to facilitate the public in accessing funeral services and drafting wills in an integrated manner through a digital platform. The development of this platform was carried out in 2024-2025 by utilizing the Design Thinking approach, Lean Startup, Agile Development, and the Double Diamond framework. The design process involved analyzing user needs, prototyping, and testing performance and user experience through usability testing. Through a user-centered design approach, BUMIKAN not only acts as a grief service marketplace, but also as a humanistic and informative tool in dealing with grieving moments. This website is expected to be a socially impactful innovation, simplifying an important process that has so far seemed complicated and poorly organized
STUDI KOMPARASI KUALITAS LAYANAN DAN PROMOSI ONLINE ANTARA SHOPEE & TIKTOK SHOP PADA GENERASI Z
Get PDFPerkembangan teknologi digital menghadirkan marketplace di Indonesia. Beberapa marketplace tersebut adalah Shopee dan Tiktok Shop yang banyak digunakan oleh generasi Z. Kehadiran kedua marketplace ini menciptakan persaingan di sektor perbelanjaan online. Adanya persaingan ini dapat memahami kualitas layanan dan promosi dari masing-masing platform untuk meningkatkan penjualan. Metode yang digunakan adalah kuantitatif komparatif. Gen Z yang berada di wilayah DKI Jakarta dan pengguna aktif kedua aplikasi adalah populasi penelitian ini. Populasi akan mengevaluasi kualitas layanan, seperti reliability, responsiveness, assurances, empathy, dan tangibles, serta efektivitas promosi online, seperti frekuensi, kualitas, kuantitas, waktu, dan ketepatan promosi. Teknik yang digunakan dalam pengambilan sampel adalah probability sampling dengan pendekatan random sampling. Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner dengan total responden sebanyak 200. Teknik analisis data menggunakan uji normalitas, homogenitas, dan paired sample t test. Paired sample t test digunakan untuk memaparkan perbedaan kualitas layanan dan promosi online antara Shopee dan Tiktok Shop. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa kedua marketplace ini terdapat perbedaan. Perbedaan tersebut dinyatakan dengan nilai sig. (2-tailed) kurang dari 0,05. Temuan lainnya menyatakan bahwa Shopee lebih unggul dibandingkan dengan Tiktok Shop yang dibuktikan dari nilai rata-rata kualitas layanan Shopee sebesar 45.700 dan promosi online sebesar 44.2200, sedangkan kualitas layanan Tiktok Shop sebesar 44.2200 dan promosi online 42.5100. Dengan hasil temuan tersebut diharapkan dapat memberikan wawasan mengenai keunggulan dan kekurangan dari aspek kualitas layanan dan promosi online kedua marketplace tersebut, serta dapat merekomendasikan strategis dalam menyempurnakan layanan dan promosi bagi penyedia aplikasi perbelanjaan online.
The development of digital technology brings marketplaces in Indonesia. Some of these marketplaces are Shopee and Tiktok Shop, which are widely used by generation Z. The presence of these two marketplaces creates competition in the online shopping sector. The presence of these two marketplaces creates competition in the online shopping sector. The existence of this competition can understand the quality of services and promotions from each platform to increase sales. The method used is comparative quantitative. Gen Z who are in the DKI Jakarta area and active users of both applications are the population of this study. The population will evaluate service quality, such as reliability, responsiveness, assurances, empathy, and tangibles, as well as the effectiveness of online promotions, such as frequency, quality, quantity, timing, and accuracy of promotions. The technique used in sampling is probability sampling with a random sampling approach. The data collection technique used a questionnaire with a total of 200 respondents. Data analysis techniques use normality, homogeneity, and paired sample t tests. Paired sample t test is used to explain the differences in service quality and online promotions between Shopee and Tiktok Shop. The results of this study state that there are differences between the two marketplaces. The difference is stated by the sig value. (2-tailed) less than 0.05. Other findings state that Shopee is superior to Tiktok Shop as evidenced by the average value of Shopee's service quality of 45.700 and online promotion of 44.2200, while Tiktok Shop's service quality is 44.2200 and online promotion is 42.5100. With these findings, it is hoped that it can provide insight into the advantages and disadvantages of the quality aspects of services and online promotions of the two marketplaces, and can make strategic recommendations in improving services and promotions for online shopping application providers
Pengaruh Influencer Marketing terhadap Purchase Decision Melalui Brand Image pada Pengguna Wardah UV Shield Series
Get PDFInfluencer marketing telah menjadi salah satu strategi yang digunakan oleh perusahaan untuk menjangkau konsumen secara lebih efektif, terutama dalam industri kecantikan. Fenomena ini terlihat jelas pada Wardah UV Shield Series, khususnya setelah reformulasi pada Wardah UV Shield Essential Gel Sunscreen Serum SPF 35 PA+++ dengan menghilangkan kandungan 4-MBC menjadikan produk ini lebih aman dan sesuai dengan preferensi konsumen yang semakin peduli terhadap keamanan kandungan produk. Influencer berperan penting dalam membentuk persepsi merek dan mempengaruhi keputusan pembelian pasca-reformulasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh influencer marketing terhadap purchase decision melalui brand image pada pengguna Wardah UV Shield Series. Hasil penelitian menyatakan: 1) influencer marketing (X) berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap brand image (Z). 2) brand image (Z) berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap purchase decision (Y). 3) influencer marketing (X) berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap purchase decision (Y). 4) Adanya pengaruh mediasi antara influencer marketing (X) berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap purchase decision (Y) melalui brand image (Z). Implikasi dari hasil penelitian ini, bahwa perusahaan industri kecantikan perlu memprioritaskan pemasaran melalui influencer dengan pengelolaan brand image untuk mendorong purchase decision secara efektif. Perusahaan diharapkan terus beradaptasi dan responsif terhadap perubahan teknologi serta tren pasar, termasuk dalam reformulasi produk
PENGARUH INFLUENCER XAVIERA SEBAGAI BRAND AMBASSADOR TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PRODUK HIJAB LOZY DIMODERASI OLEH BRAND IMAGE
Get PDFPenelitian ini menguji pengaruh influencer Xaviera sebagai brand ambassador terhadap keputusan pembelian produk hijab Lozy, dengan brand image sebagai variabel moderasi. Metode SEM-PLS diaplikasikan pada 130 responden pelanggan Lozy di Bandung. Hasil membuktikan brand ambassador berpengaruh signifikan dan positif terhadap keputusan pembelian (koefisien 0,329; p=0,008). Uji moderasi mengonfirmasi brand image memperkuat hubungan tersebut secara signifikan (koefisien 0,139; p=0,014). Model memiliki daya jelas 63,6% (R²=0,636) dan daya prediksi tinggi (Q²=0,587). Temuan menyimpulkan bahwa influencer Xaviera berkontribusi signifikan mendorong keputusan pembelian, dengan brand image berperan sebagai penguat.
This study examines the influence of influencer Xaviera as a brand ambassador on the purchase decisions of Lozy hijab products, with brand image as a moderating variable. The SEM-PLS method was applied to 130 Lozy customers in Bandung. Results prove that the brand ambassador has a significant and positive effect on purchase decisions (coefficient 0.329; p=0.008). The moderation test confirms that brand image significantly strengthens this relationship (coefficient 0.139; p=0.014). The model has an explanatory power of 63.6% (R²=0.636) and high predictive power (Q²=0.587). The findings conclude that influencer Xaviera contributes significantly to driving purchase decisions, with brand image acting as a reinforcing factor
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA SEGMENTASI PENGUNJUNG EVENT VINDES BUKAN MAIN
Get PDFEvent Vindes Bukan Main mencatat penurunan jumlah pengunjung dibandingkan dengan event-event sportainment Vindes sebelumnya. Sebagai acara pertama yang keluar dari konsep sportainment, hal ini menjadi tantangan baru bagi Vindes dalam menjangkau audiens yang lebih beragam dan segmented. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini menerapkan metode clustering menggunakan algoritma K-Means untuk melakukan segmentasi pengunjung berdasarkan variabel demografis, geografis, psikografis, dan perilaku. Hasil segmentasi dibagi ke dalam tiga tema utama, yaitu Lifestyle, Loyalitas, dan Potensi Nilai Komersial, yang masing-masing terdiri atas lima cluster dengan karakteristik yang berbeda. Model menunjukkan kualitas segmentasi yang baik, sebagaimana ditunjukkan oleh nilai Silhouette Score sebesar 0,79 (Lifestyle), 0,51 (Loyalitas), dan 0,70 (Potensi Nilai Komersial). Temuan ini menjadi landasan strategis bagi Vindes dalam memahami audiens, merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran, serta mengembangkan event berbasis data.
The Vindes Bukan Main event recorded a decline in visitor numbers compared to previous Vindes sportainment events. As the first event to depart from the sportainment concept, this presents a new challenge for Vindes in reaching a more diverse and segmented audience. To address this issue, this study applies a clustering method using the K-Means algorithm to segment visitors based on demographic, geographic, psychographic, and behavioral variables. The segmentation results are categorized into three main themes: Lifestyle, Loyalty, and Commercial Value Potential, each comprising five clusters with distinct characteristics. The model demonstrates good segmentation quality, as indicated by Silhouette Scores of 0.79 (Lifestyle), 0.51 (Loyalty), and 0.70 (Commercial Value Potential). These findings serve as a strategic foundation for Vindes to better understand its audience, design more targeted marketing strategies, and develop data-driven events
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
PEMANFAATAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI ULASAN FITUR SPINJAM PADA APLIKASI SHOPEE DI GOOGLE PLAY STORE
Get PDFPerkembangan teknologi informasi dan komunikasi mendorong hadirnya berbagai platform digital yang memfasilitasi interaksi antar pengguna. Salah satu fenomena yang muncul adalah electronic word of mouth (e-WOM) yang menjadi referensi penting bagi calon konsumen dalam menilai kualitas, manfaat, dan risiko suatu layanan. Ulasan pengguna di Google Play Store berperan besar dalam membentuk persepsi dan memengaruhi keputusan, termasuk pada fitur Spinjam di aplikasi Shopee. Namun, ulasan terkait Spinjam masih bercampur dengan ulasan layanan Shopee lainnya sehingga aspek penting mengenai kualitas dan risiko layanan berpotensi tidak teridentifikasi secara jelas. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan ulasan pengguna terhadap Spinjam dengan memanfaatkan metode text mining berbasis analisis sentimen menggunakan klasterisasi K-Means. Data penelitian berupa ulasan aplikasi Shopee di Google Play Store pada periode 1 Juni 2024 hingga 1 Juni 2025. Setelah tahap preprocessing, data diubah menjadi representasi vektor menggunakan model embedding IndoSBERT, kemudian direduksi dimensinya dengan Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) untuk meningkatkan efektivitas klasterisasi. Hasil penelitian menunjukkan nilai silhouette coefficient sebesar 0,521 dengan jumlah klaster optimal k=5, yang menandakan struktur klaster terbentuk dengan cukup baik. Hasil ini membuktikan bahwa kombinasi IndoSBERT, UMAP, dan K-Means dapat meningkatkan performa klasterisasi dalam mengelompokkan ulasan berbasis teks, serta dapat memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai pengalaman pengguna terhadap fitur Spinjam.
The development of information and communication technology encourages the presence of various digital platforms that facilitate interaction between users. One of the phenomena that has emerged is electronic word of mouth (e-WOM), which is an important reference for potential consumers in assessing the quality, benefits, and risks of a service. User reviews on the Google Play Store play a big role in shaping perceptions and influencing decisions, including the Spinjam feature in the Shopee application. However, reviews related to Spinjam are still mixed with other Shopee service reviews so important aspects regarding service quality and risk are potentially not clearly identified. This study aims to group user reviews of Spinjam by utilizing a text mining method based on sentiment analysis using K-Means clustering. The research data is in the form of reviews of the Shopee application on the Google Play Store in the period from June 1, 2024 to June 1, 2025. After the preprocessing stage, the data is converted into a vector representation using the IndoSBERT embedding model, then the dimensions are reduced with Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) to increase the effectiveness of clustering. The results showed a silhouette coefficient value of 0.521 with an optimal number of clusters k=5, which indicates that the cluster structure is formed quite well. This result proves that the combination of IndoSBERT, UMAP, and K-Means can improve the performance of clustering in grouping text-based reviews, and can provide a clearer picture of the user experience of the Spinjam feature
MORATORIUM ON OIL PALM: ECOLOGICAL RECOVERY OR ECONOMIC SLOWDOWN?
Get PDFThe aims of this study are to determine the factors that affect the moratorium policy and its effect on the national production of palm oil. This study used an in-depth interviewwithpairwise comparison questionnaire to experts. Data were analyzed using Analytical Network Process (ANP),consisting of three stages (model construction, model quantification, and analysis). The results showed that law enforcement, sustainability, conflict resolution, deforestation and land conversion were factors that influence the success of the moratorium. The various problems in these factors indicate that the moratorium cannot be done optimally. During sixyears of its implementation, the moratorium impactson the sustainability of palm oil production in Indonesia.Evaluation of moratorium is needed by using quantitative data. Forest deforestation due to oil palm plantation can be used to support the policy analysis
EVALUASI DAN PERBAIKAN ANTARMUKA PEMESANAN TIKET PESAWAT TRAVELOKA UNTUK MENGURANGI PENGGUNAAN DARK PATTERN MENGGUNAKAN METODE USER-CENTERED DESIGN
Get PDFTraveloka sebagai salah satu aplikasi travel terbesar di Indonesia masih ditemukan menerapkan dark pattern pada fitur inti pemesanan tiket pesawat. Praktik ini mencakup biaya tersembunyi, opsi tambahan yang dipilih otomatis, serta interferensi antarmuka yang berpotensi menurunkan tingkat kepercayaan pengguna dan merugikan konsumen. Dalam konteks meningkatnya ketergantungan masyarakat pada layanan perjalanan digital, penanganan praktik desain manipulatif menjadi penting untuk memastikan interaksi yang etis dan berpusat pada pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis-jenis dark pattern pada alur pemesanan tiket pesawat, menggali persepsi pengguna terhadap praktik tersebut, serta melakukan perbaikan antarmuka dengan pendekatan User-Centered Design (UCD). Metode penelitian yang digunakan meliputi content analysis untuk mengidentifikasi dark pattern, wawancara semi-terstruktur untuk menangkap perspektif pengguna, serta evaluasi dengan System Darkness Scale (SDS) guna mengukur tingkat manipulasi sebelum dan sesudah perbaikan desain. Temuan menunjukkan adanya enam jenis dark pattern dengan skor SDS awal sebesar 88 yang mengindikasikan tingkat manipulasi tinggi pada desain awal. Setelah dilakukan perbaikan berbasis UCD, skor SDS menurun drastis menjadi 10, yang mencerminkan berkurangnya elemen manipulatif secara signifikan. Antarmuka hasil perbaikan dinilai lebih transparan, sederhana, serta memberikan kontrol yang lebih besar kepada pengguna. Penelitian ini memberikan kontribusi baik secara akademis maupun praktis dengan menekankan pentingnya desain etis dalam layanan perjalanan digital serta menawarkan strategi desain yang mengutamakan keadilan, kepercayaan, dan pemberdayaan pengguna.
Traveloka, as one of the largest travel applications in Indonesia, was found to still employ dark patterns within its core flight ticket booking feature. These practices include hidden fees, pre-selected additional options, and interface interference, which may reduce user trust and potentially disadvantage consumers. In the context of increasing public reliance on digital travel services, addressing manipulative design practices is essential to ensure ethical and user-centered interactions. This research aims to identify the types of dark patterns present in the flight booking flow, explore user perceptions of these practices, and redesign the interface using a User-Centered Design (UCD) approach. The research methods include content analysis to identify dark patterns, semi-structured interviews to capture user perspectives, and evaluation using the System Darkness Scale (SDS) to measure the degree of manipulation before and after the redesign. The findings reveal six types of dark patterns, with an initial SDS score of 88, indicating a high level of manipulation in the original design. After applying UCD-based improvements, the SDS score significantly decreased to 10, demonstrating a substantial reduction in manipulative elements. The redesigned interface is perceived as more transparent, simpler, and capable of providing users with greater control. This research offers academic and practical contributions by emphasizing the importance of ethical design in digital travel services and proposing design strategies that prioritize fairness, trust, and user empowerment
- …
