Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Teknika

Pengembangan Media Interaktif Augmented Reality Berbasis Android Dalam Pengenalan Jenis Minuman Kopi Edwin Meinardi Trianto; Novi Tri Hariyanti
Teknika Vol 9 No 2 (2020): November 2020
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v9i2.296

Abstract

Kopi merupakan salah satu minuman yang paling sering dikonsumsi di seluruh dunia. Kopi dapat dinikmati dengan banyak cara penyeduhan dan penambahan elemen lainnya, yang dapat menghasilkan cita rasa yang berbeda. Tumbuh pesatnya jumlah penikmat kopi baru tanpa disertai edukasi menyeluruh tentang varian rasa kopi membuat hanya sedikit penikmat kopi yang dapat mengenal dan mengapresiasi rasa kopi dengan cara yang berbeda. Media interaktif dirancang untuk mengenalkan banyak varian minuman kopi pada masyarakat. Untuk meningkatkan keterlibatan pengguna media interaktif, diterapkan teknologi Augmented Reality untuk memvisualisasikan pengenalan varian kopi. Hal ini dilakukan untuk memberikan gambaran jelas terhadap jenis varian kopi agar mempermudah pengguna memahami informasi diberikan serta memberikan pengalaman visual learning yang lebih dalam. Aplikasi media interaktif ini memanfaatkan smartphone berbasis Android yang dikembangkan menggunakan Unity 3D dan Vuforia Qualcomm Augmented Reality Software Development Kit, serta menggunakan Unified Modeling Language (UML) untuk membantu analisis pengembangan sistem. Pengujian dilakukan dengan metode black box testing dan kuisioner yang menyimpulkan bahwa aplikasi Coffee AR ini dapat membantu mengenalkan varian menu minuman kopi secara interaktif. Hal ini dibuktikan dari hasil 30 responden yang menggunakan aplikasi Coffee AR.
Hubungan Variabel Pemasaran Digital Terhadap Electronic Word Of Mouth (E-WOM): Sebuah Studi Literatur Novi Tri Hariyanti; Edwin Meinardi Trianto; Alexander Wirapraja
Teknika Vol 9 No 2 (2020): November 2020
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v9i2.299

Abstract

Pemasaran adalah bidang keilmuan yang menarik dan dilengkapi dengan aspek digital menjadikan pemasaran digital sebagai salah satu bidang keilmuan yang memiliki cakupan yang sangat besar, terlebih dengan mengaitkannya kepada keterlibatan konsumen. Pada penelitian terdahulu didapatkan variabel-variabel penelitian yang digunakan untuk mengukur kepuasan dari konsumen, maka dengan menggunakan metode penelitian studi literatur peneliti menemukan variabel-variabel yang dianggap dapat digunakan untuk mengukur persepsi konsumen dari sisi kualitas website, kepuasan dan keinginan konsumen untuk berbagi dengan konsumen lainnya, dengan memanfaatkan literatur ilmiah antara rentang waktu tahun 2015-2020. Hasil pemetaan literatur yang dilakukan didapatkan hasil bahwa variabel yang secara umum digunakan dalam penelitian pemasaran digital adalah kualitas website untuk mengukur kehandalan dari situs, kepuasan konsumen yang diungkapkan secara elektronik (e-satisfaction), kualitas informasi yang diberikan oleh situs dan keinginan konsumen untuk berbagi pengalaman pengunaannya kepada konsumen lain (E-WOM). Selain variabel didapatkan pula metode yang sering digunakan dalam penelitian pemasaran digital adalah menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan Structural Equation Modelling (SEM).
Perancangan Aplikasi Mobile Menggunakan Machine Learning Untuk Menentukan Klasifikasi Kategori Berita Hariyanti, Novi Tri; Rahmawati, Titasari; Wirapraja, Alexander
Teknika Vol. 13 No. 3 (2024): November 2024
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v13i3.1093

Abstract

Berita yang umumnya terdapat pada media publikasi baik elektronik maupun media cetak yang beredar setiap harinya dalam volume yang besar, saat ini sebagian besar telah berpindah ke media digital yang memudahkan pengguna untuk mengakses artikel berita. Jumlah peredaran berita yang besar setiap harinya inilah yang seringkali membebani kerja dari editor dan penulis berita dalam menentukan kategori dari berita yang akan dirilis. Sistem ini dirancang untuk membantu dalam melakukan klasifikasi kategori berita, pada aplikasi ini aplikasi dirancang dalam bentuk aplikasi portal berita berbasis aplikasi mobil berbasis android. Pada penelitian ini menggunakan metode logistic regression sebagai metode klasifikasi biner dengan dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan judul berita yang dipublikasikan pada tahun 2020 dengan pembagian data sekitar 2000 dataset. Hasil dari penelitian ini adalah sistem aplikasi yang membantu dalam melakukan klasifikasi kategori berita dengan tingkat akurasi diatas 85%.