Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Electronic Word of Mouth, Brand Awareness, Brand Image and Customer Satisfaction I Gusti Agung Ngurah Rai Semadi; Ni Nyoman Sunariani
Jurnal Manajemen dan Bisnis Vol 13 No 1 (2016)
Publisher : Universitas Pendidikan Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (377.551 KB) | DOI: 10.38043/jmb.v13i1.318

Abstract

The object in this research is Electronic Word of Mouth, Brand Awareness,Brand Image and Customer Satisfaction. This research aims find out the relationship andinfluence of variable Electronic word of mouth, brand awareness, and brand image informing or creating Customer Satisfaction.From this research, four the hypothesis that test is done to 107 respondents who waschosen by judgement sampling technique is conducted sampling technique based onthe characteristics set is minimal stayed previously at Legian Village Hotel. Tabulation ofthe data processed by the program AMOS v22. With the results of studies showing the cutof value and goodness of fit looks four criteria are met eight criteria used. Relative criteriaare met including Chi-square (?2 / df), Probability, TLI, and CFI and the marginal is GFI.Thus it was more than two criteria that qualify, then the model can already be said to begood.It is expected that this research can connect the implications theoretical and theimplications for companies with the result that overall has been described in this chapterclosing sub-section conclusion.Keywords: Electronic Word of Mouth, Brand Awareness, Brand Image, CustomerSatisfaction.
TEXT MINING UNTUK MENDETEKSI EMOSI PENGGUNA TERHADAP “NUSANTARA” SEBAGAI NAMA IKN I Komang Dharmendra; Ricky Aurelius Nurtanto Diaz; Muhamad Samsudin; I Gusti Agung Ngurah Rai Semadi; I Made Agus Wirahadi Putra
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 9 No. 5 (2023): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ibu kota negara memainkan peran penting dalam pemerintahan, baik sebagai pusat kekuasaan politik maupun perekonomian suatu negara. Indonesia, misalnya, telah memutuskan untuk memindahkan ibu kota negaranya dari Jakarta ke Kalimantan Timur dan membangun kota baru yang diberi nama Nusantara. Reaksi masyarakat terhadap pengumuman ini banyak dibahas di media sosial Twitter, yang memungkinkan pengguna untuk berbagi opini dan tanggapan mereka terhadap topik ini. Untuk menganalisis emosi pengguna Twitter terhadap pengumuman ini, digunakan metode Teks Mining untuk mengekstrak informasi dari data teks yang tidak terstruktur. Dalam penelitian terdahulu, dataset tweet dengan kategori suka, marah, sedih, senang, dan takut digunakan sebagai data latih, dan dataset tweet baru digunakan sebagai data uji berjumlah 83.590 tweet. Menggunakan model SVM dengan kernel 'linear', dapat disimpulkan bahwa pengumuman mengenai ibu kota baru Nusantara menimbulkan emosi yang beragam di kalangan masyarakat, di antaranya senang berjumlah 39.219, marah berjumlah 37.594, sedih berjumlah 5.999, suka berjumlah 397, dan takut berjumlah 381. Pada proses klasifikasi terjadi ketidakseimbangan jumlah data pada kelas emosi yang dijadikan data latih untuk membangun model yang menyebabkan overfitting atau underfitting, yang pada akhirnya mempengaruhi hasil klasifikasi pada dataset "Nusantara". Penelitian ini bisa menjadi landasan untuk penelitian berikutnya dalam menangani dataset yang tidak seimbang pada klasifikasi emosi.