Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

TANTANGAN DAN STRATEGI DALAM MANAJEMEN RISIKO INVESTASI CRYPTOCURRENCY DI INDONESIA Muhammad Zaki Zikrillah Baharuddin Nasution; Abdul Hakim; Andra Maulana
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2747

Abstract

Abstract: Promotion is an activity carried out to convey, disseminate, and offer products, so that potential consumers are interested in buying. In the implementation of the promotion, CV. Pentaland Jaya abadi uses website media and brochures that still contain 2-dimensional images and information about housing so that potential consumers are less interested because consumers cannot see the exterior and interior shapes directly. Potential consumers usually get brochures through project locations that are still under construction, after that contact the marketing department. One way to solve this problem can be to use augmented reality technology with the appropriate development method is the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) which includes Concept, Design, Material Collecting, Assembly, Testing, and Distribution so that this research can produce an android-based augmented reality application that can display 3 dimensional virtual shapes from 3 housing estates including calista haus, grand ayahanda residence and calista homey. From each housing produces 3 dimensional objects on the exterior and interior so that it can provide interest in buying house objects and in addition to that it also helps in the marketing department in promoting housing objects without the need to show many miniatures that require time and also large places. Keywords: Cryptocurrency, Investment, Risk Management, Market Exchange. Abstrak: Cryptocurrency telah menjadi instrumen investasi yang signifikan di Indonesia, mencerminkan transformasi digital dalam lanskap keuangan kontemporer. Penelitian ini menganalisis kompleksitas investasi cryptocurrency, dengan fokus pada karakteristik pasar, dinamika regulasi, dan strategi manajemen risiko yang diperlukan dalam konteks ekonomi Indonesia. Menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif, studi ini menyelidiki perkembangan cryptocurrency dari perspektif teknologi, investor, dan kerangka hukum. Temuan penelitian mengungkapkan pertumbuhan yang mengesankan, dengan jumlah investor cryptocurrency mencapai 21,3 juta pada tahun 2024, didominasi oleh generasi muda. Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi (Bappebti) telah mengakui 32 market exchange resmi dan 545 aset kripto yang dapat diperdagangkan. Penelitian mengidentifikasi volatilitas harga sebagai tantangan utama, dengan fluktuasi yang dapat mencapai ratusan persen dalam periode singkat. Strategi mitigasi risiko yang direkomendasikan mencakup diversifikasi portofolio cryptocurrency dan strategi hedging dengan aset tradisional. Studi menekankan pentingnya pemahaman mendalam tentang teknologi blockchain, regulasi yang berkembang, dan dinamika pasar cryptocurrency. Kesimpulan penelitian menyoroti bahwa keberhasilan investasi cryptocurrency membutuhkan pendekatan strategis, edukasi berkelanjutan, dan manajemen risiko yang komprehensif. Kata kunci: Cryptocurrency, Investasi, Manajemen Risiko, Market Exchange.
Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Ulasan Produk E-Commerce Andra Maulana
Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 4 No. 9 (2026): GJMI - September
Publisher : PT. Gudang Pustaka Cendekia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/gjmi.v4i9.2309

Abstract

Ulasan produk pada platform e-commerce terus bertambah setiap hari dan menjadi sumber informasi penting bagi konsumen maupun penjual dalam menilai kualitas suatu produk. Volume ulasan yang besar menyebabkan proses pembacaan dan penilaian sentimen secara manual menjadi tidak efisien, sehingga dibutuhkan metode klasifikasi otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam melakukan analisis sentimen terhadap ulasan produk e-commerce. Dataset yang digunakan adalah Flipkart Product Review Dataset yang diperoleh dari platform Kaggle sebanyak 189.874 ulasan, yang setelah proses pembersihan data menghasilkan 164.070 ulasan valid dan setelah pelabelan berbasis rating diperoleh 150.247 ulasan berlabel sentimen positif dan negatif. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, text preprocessing (cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming), pelabelan sentimen berdasarkan rating, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, pembagian data latih dan data uji dengan rasio 80:20, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan SVM memberikan kinerja terbaik dengan accuracy 98,47%, precision 98,69%, recall 99,49%, dan F1-score 99,09% dengan total kesalahan klasifikasi yang lebih sedikit, sedangkan Naive Bayes memperoleh accuracy 97,77%, precision 97,87%, recall 99,51%, dan F1-score 98,68% dengan waktu pelatihan yang sekitar 22 kali lebih singkat. Hasil perbandingan ini diharapkan dapat menjadi rekomendasi bagi pengembang sistem dalam memilih algoritma yang paling sesuai untuk membangun sistem klasifikasi sentimen ulasan produk pada platform e-commerce.