Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AKSELERASI: Jurnal Ilmiah Nasional
Arief Wibowo
Universitas Budi Luhur, Jakarta Selatan, Indonesia
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN ASISTEN VIRTUAL E-COMMERCE SHOPEE TERHADAP CUSTOMER EXPERIENCE DAN RESPONSIVITAS LAYANAN DIGITAL MARKETING Siti Nur Zahra; Arief Wibowo
AKSELERASI: Jurnal Ilmiah Nasional Vol 8 No 3 (2026): AKSELERASI: JURNAL ILMIAH NASIONAL
Publisher : GoAcademica Research dan Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54783/jin.v8i3.1799

Abstract

Studi ini memiliki tujuan untuk mengkaji implementasi Sistem Informasi Manajemen berbasis asisten virtual pada platform e-commerce Shopee serta menganalisis pengaruhnya terhadap customer experience dan responsivitas layanan. Penelitian dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif melalui metode survei. Data penelitian didapatkan dari penyebaran kuesioner kepada pengguna Shopee yang pernah memanfaatkan fitur asisten virtual. Data dianalisis dengan statistik deskriptif serta regresi linear sederhana. Hasil studi mengungkapkan implementasi Sistem Informasi Manajemen berbasis asisten virtual pada Shopee tergolong dalam kategori tinggi dengan nilai rata-rata sebesar 3,57. Customer experience pengguna juga termasuk dalam kategori tinggi dengan nilai rata-rata 3,59, sedangkan responsivitas layanan memperoleh nilai rata-rata 3,63. Hasil pengujian regresi menunjukkan bahwa implementasi Sistem Informasi Manajemen berbasis asisten virtual memiliki pengaruh positif serta signifikan terhadap customer experience dengan nilai signifikansi 0,000 serta koefisien determinasi sebesar 89,7%. Selain itu, variabel tersebut juga memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap responsivitas layanan dengan nilai signifikansi 0,000 dan koefisien determinasi sebesar 91,4%. Hasil studi ini menunjukkan bahwa semakin optimal implementasi asisten virtual pada platform Shopee, semakin tinggi pula customer experience dan responsivitas layanan yang dirasakan oleh pengguna.
KLASTERISASI PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE PENGELUARAN MAKANAN DAN BUKAN MAKANAN SEBAGAI DASAR SEGMENTASI PASAR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Alia Marlina; Arief Wibowo
AKSELERASI: Jurnal Ilmiah Nasional Vol 8 No 3 (2026): AKSELERASI: JURNAL ILMIAH NASIONAL
Publisher : GoAcademica Research dan Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54783/jin.v8i3.1800

Abstract

Penelitian ini dilakukan dengan tujuan agar provinsi di Indonesia bisa dikelompokkan berdasarkan persentase pengeluaran makanan dan bukan makanan menggunakan algoritma K-Means sebagai dasar segmentasi pasar. Publikasi resmi Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan sumber didapatkannya data sekunder yang digunakan sebagai sumber data dalam penelitian ini. Data itu berisi informasi terkait persentase pengeluaran per kapita sebulan makanan dan bukan makanan di daerah perkotaan dan perdesaan menurut provinsi, 2025. Penelitian dilakukan beberapa tahap mulai dari pengumpulan data, persiapan data, klasterisasi menggunakan algoritma K-Means, di lain sisi Davies Bouldin Index (DBI) dimanfaatkan untuk mengevaluasi hasil clustering dan interpretasi hasil pengelompokan. Empat cluster dengan karakteristik yang berbeda dihasilkan oleh hasil clustering yang digunakan dalam penelitian. Cluster 0 memuat 16 provinsi dengan pengeluaran makanan lebih tinggi. 15 provinsi dengan pola pengeluaran yang relatif seimbang termuat di dalam cluster 1. 2 provinsi dengan persentase pengeluaran makanan tertinggi termuat di dalam cluster 2. 5 provinsi dengan persentase pengeluaran bukan makanan tertinggi termuat di dalam cluster 3. Temuan penelitian memperlihatkan bahwa provinsi bisa dikelompokkan oleh algoritma K-Means berdasarkan karakteristik konsumsi masyarakat sehingga bisa dimanfaatkan sebagai dasar segmentasi pasar dan membantu penyusunan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.
Co-Authors Alia Marlina Siti Nur Zahra