Articles
<![CDATA[PENENTUAN KRITERIA TERPENTING DALAM PEMILIHAN SUPPLIER DI FAMILY BUSINESS DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) (Studi Kasus Pada Perusahaan Garmen PT. X) ]]>
<![CDATA[Widiyanesti, Sri]]>
<![CDATA[ IMAGE : Jurnal Riset Manajemen Vol 1, No 1 (2012): IMAGE : Jurnal Riset Manajemen. April 2012 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pendidikan Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.17509/image.v1i1.2321
<![CDATA[Kriteria pemilihan supplier dalam family business sangat memegang peranan penting, hal ini dikarenakan karena supplier dapat mempengaruhi proses produksi. Kualitas bahan baku yang baik dan ketepatan waktu dalam pengiriman bahan baku akan menjadikan PT. X meraih keunggulan bersaing low cost dan quick respon. Terdapat 4 kriteria yang sesuai dengan PT. X yaitu Quality, Delivery, Price, Warranty and Claim Policies. Dari keempat kriteria pemilihan supplier tersebut dilakukan pembobotan kriteria dengan mempergunakan model Analytic Hierarchy Process (AHP). Berdasarkan hasil penelitian didapat faktor yang menjadi prioritas dari kriteria pemilihan supplier adalah kualitas dengan bobot senilai 0,533; Delivery dengan bobot senilai 0,273; Price dengan bobot senilai 0,128; Warranty and Claim Policies dengan bobot senilai 0,067.]]>
<![CDATA[ANALISA INTERAKSI USER DI MEDIA SOSIAL MENGENAI INDUSTRI FINTECH MENGGUNAKAN SOCIAL NETWORK ANALYSIS (STUDI KASUS: GOPAY, OVO DAN LINKAJA) ]]>
<![CDATA[Alisya Putri Rabbani]]>;
<![CDATA[Andry Alamsyah]]>;
<![CDATA[Sri Widiyanesti]]>
<![CDATA[ Jurnal Mitra Manajemen Vol 4 No 3 (2020): Jurnal Mitra Manajemen Edisi Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[Kresna Bina Insan Prima ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (278.875 KB)
|
DOI: 10.52160/ejmm.v4i3.352
<![CDATA[Financial technology (Fintech) mengalami pertumbuhan yang cukup pesat sejak awal kehadirannya di Indonesia. Fintech merupakan industri jasa finansial yang memanfaatkan teknologi sehingga memungkinkan penggunanya melakukan berbagai transaksi keuangan secara digital. Saat ini banyak fintech baru yang bermunculan di Indonesia, sehingga dibutuhkan strategi yg tepat untuk bisa bersaing dgn kompetitor. Analisis interaksi pengguna media sosial, biasa disebut dengan Electronic Word of Mouth (EWOM) dapat memberikan informasi yang dapat mendukung berbagai keputusan bisnis, salah satunya adalah terkait customer engagement. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi customer engagement yang terbentuk dari hasil implementasi Social Customer Relationship Management (SCRM) yang dilakukan oleh perusahaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan data tweets berisi interaksi pengguna twitter mengenai 3 fintech di Indonesia yaitu GoPay, OVO, dan LinkAja. Analisis data dilakukan peneliti mengunakan metode social network analysis dengan menghitung properti jaringan dari ketiga objek penelitian. Hasil menunjukkan bahwa LinkAja mebentuk customer engagement lebih optimal lewat implementasi SCRM yang dilakukan perusahaan.]]>
<![CDATA[Determining Customer Relationship Management Strategy With Customer Personality Analysis Using Ontology Model Approach ]]>
<![CDATA[Alya Rysda Ramadhanti]]>;
<![CDATA[Rafa Syafiq Bastikarana]]>;
<![CDATA[Andry Alamsyah]]>;
<![CDATA[Sri Widiyanesti]]>
<![CDATA[ Jurnal Manajemen Indonesia Vol 20 No 2 (2020): Jurnal Manajemen Indonesia ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Telkom University. ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.25124/jmi.v20i2.3196
<![CDATA[Indonesia is a market with attractive e-commerce growth in the past four years. The tight competition made the company try to find ways to maintain customer loyalty, including making improvements to the Customer Relationship Management (CRM) strategy. The way to establish a good CRM strategy is driven by a good approach from the company to customers. Through the process of understanding customer personality, major companies able to understand their customer behaviour, therefore, companies driven by their marketers can perform product marketing activities that are tailored to the tendency of the customer's personality. This research was conducted to determine the personality of the customer by utilizing data obtained from online reviews of several products using the ontology model approach. Personality is measured based on words and phrases given by customers through their online reviews with the help of the Big Five Personality theory in the classification process. The results of this study indicate that the measurement of personality using an ontology model reconstructed with the n-gram algorithm shows that customers on several products have different personalities. These personalities can be used as a foundation in determining and establishing CRM strategies in order to gain higher customer engagement. Keywords—Customer Relationship Management; Online Review; Ontology Model; Personality Measurement]]>
<![CDATA[ANALISIS MINTA PENGGUNAAN LAYANAN E-FILING OLEH WAJIB PAJAK MELALUI PENDEKATAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) DI KPP PRATAMA PURWAKARTA ]]>
<![CDATA[Sri Widiyanesti]]>;
<![CDATA[Mochamad Reno Reynaldi]]>
<![CDATA[ Jurnal Manajemen Indonesia Vol 16 No 1 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Telkom University. ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (7451.103 KB)
|
DOI: 10.25124/jmi.v16i1.730
<![CDATA[Kepatuhan wajib pajak dalam melaporkan Surat Pemberitahuan (SPT) merupakan syarat utama bagi penerimaan pajak yang optimal. Sejak tanggal 1 Februari 2012, Direktorat Jenderal Pajak (DJP) telah menyediakan layanan yang dapat memudahkan wajib pajak dalam melaporkan SPT, yaitu melalui layanan e-Filing. Tingkat penerimaan user terhadap suatu teknologi baru merupakan hal yang perlu diperhatikan Teknologi yang memiliki kegunaan (perceived of usefulness) dan kemudahan pengoperasian (perceived ease of use) akan mempengaruhi sikap (attitude toward us) user yang kemudian akan mempengaruhi minat (intention to use) user dalam menggunakan teknologi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana perceived of uselness (PU) dan perceived ease of use (PEOU) dapat mempengaruhi attitude towards use (ATU) yang kemudian akan mempengaruhi intention to use (ITU)layanan e-Filing oleh wajib pajak di KPP Pratama Purwakarta. Penelitian ini menggunakan kuesionar sebagai alat pengumpulan data. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis statistik deksriptif, melibatkan 20 indikator yang akan dianalisis dengan teknik analisis Partial Least Squares (PLS) dengan menggunakan bantuan software SmartPLS 2.0. Sampel yang digunakan yaitu sebanyak 123 responden dengan teknik purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persentase tanggapan responden mengenai PU dari e-Filing yaitu sebesar 83.42% yang berarti sangat setuju, PEOU sebesar 78.05% yang berarti sangat setuju, ATU sebesar 80.13% yang berarti sangat setuju, dan ITU sebesar 79.32% yang berarti sangat setuju. Selain itu, hasil penelitian juga menunjukkan bahwa PU dan PEOU memiliki pengaruh positif ATU serta ATU memiliki pengaruh positif terhadap ITU. Pemeliharaan (maintenance) secara teratur dan berkala perlu dilakukan untuk mempertahankan kualitas layanan dari aspek kegunaan layanan e-Filing. Selain itu, penambahan fitur-fitur interaktif pada e-Filling akan sangat bermanfaat dalam meningkatkan minat penggunaan e-Filing.]]>
<![CDATA[Analisis Ulasan Indie Video Game Lokal pada Steam Menggunakan Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Berbasis Latent Dirichlet Allocation ]]>
<![CDATA[Mochamad Yudha Febrianta]]>;
<![CDATA[Sri Widiyanesti]]>;
<![CDATA[Syahrul Robbiansyah Ramadhan]]>
<![CDATA[ Journal of Animation and Games Studies Vol 7, No 2 (2021): Oktober 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Seni Indonesia Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24821/jags.v7i2.5162
<![CDATA[Video game merupakan produk Ekonomi Kreatif yang berkembang pesat dan mempengaruhi perekonomian dunia. Di antara para pelakunya, pengembang indie video game memiliki keterbatasan sumber daya dan bergantung pada jasa distribusi digital untuk menjual produknya. Steam merupakan platform distribusi digital video game dengan fitur ulasan yang dapat dijadikan acuan pengembangan video game. Ulasan produk online cenderung berjumlah banyak dan beragam sehingga menimbulkan tantangan bagi para pengembang indie video game untuk menganalisisnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis berbasis machine learning terhadap ulasan produk indie video game di Steam secara otomatis. Metode yang digunakan adalah analisis sentimen dengan algoritma klasifikasi Naïve Bayes dan pemodelan topik berbasis LDA menggunakan perangkat lunak Rapidminer dan RStudio. Hasil penelitian menunjukkan sentimen positif dominan sebesar 69.8% dengan akurasi algoritma 75.45%. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa “story”, “character”, “music”, dan “art” termasuk istilah yang sering muncul di antara topik-topik dominan.]]>
<![CDATA[Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM) ]]>
<![CDATA[Moch Farryz Rizkilloh]]>;
<![CDATA[Sri Widiyanesti]]>
<![CDATA[ Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6 No 1 (2022): Februari 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (552.76 KB)
|
DOI: 10.29207/resti.v6i1.3630
<![CDATA[Technological developments continue to encourage the creation of various innovations in almost all aspects of human life. One of the innovations that is becoming a worldwide phenomenon today is the presence of cryptocurrency as a digital currency that is able to replace the role of conventional currency as a means of payment. Currently, the number of cryptocurrency investors in Indonesia has reached 4.45 million people as of March 2021, an increase of 78% compared to the end of the previous year. Very volatile price movements make cryptocurrency investments considered speculative so the risks faced are also very high. The purpose of this study is to build a predictive model that is able to forecast prices on the cryptocurrency market. The algorithm used to build the prediction model is Long Short Term Memory (LSTM). LSTM is the development of the Recurrent Neural Network (RNN) algorithm to overcome problems in the RNN in managing data for a long period. LSTM is considered superior to other algorithms in managing time series data. The data in this study were taken from the Yahoo Finance website using the Pandas Datareader library through Google Collaboratory. The entire prediction model development process is carried out through Google Collaboratory tools. To improve the accuracy of the model, the Nadam optimization algorithm was used and three testing sessions were carried out with the number of Epochs of 1, 10, and 20 in each session. The final test results show that the best prediction performance occurs when testing the DOGE coin type with the number of Epoch 20 which gets an RMSE value of 0.0630.]]>
<![CDATA[Service Quality Analysis of Online Travel Agencies (Ota) Using Multiclass Classification ]]>
<![CDATA[Nadya Nurul Sepani Putri]]>;
<![CDATA[Andry Alamsyah]]>;
<![CDATA[Sri Widiyanesti]]>
<![CDATA[ Almana : Jurnal Manajemen dan Bisnis Vol 4 No 1 (2020): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Langlangbuana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (566.093 KB)
|
DOI: 10.36555/almana.v4i1.1312
<![CDATA[The simplicity provided by Online Travel Agencies (OTA) does not always make customers feel satisfied. Sometimes the customers get some problems with the company services. This finally led customers to give their opinion on social media. Large numbers of data in social media are capable to be an information source for the company to get customer insight. This study aims to determine the quality of OTA services based on customer opinions on social media Twitter. The method used in this study is a multiclass classification with Naïve Bayes Classifier model. Furthermore, each opinion is classified into positive and negative sentiment groups. Multiclass classification results show that Traveloka’s service quality is not good enough because six of the seven dimensions of service quality tend to have a negative sentiment. While the quality of Tiket.com and Pegipegi services can be assumed to be quite good because three of the seven dimensions of service quality get the more positive sentiment.]]>
<![CDATA[Sentiment Analysis of West Java International Airport (Bijb) Kertajati on Twitter ]]>
<![CDATA[Oka Intan]]>;
<![CDATA[Sri Widiyanesti]]>
<![CDATA[ Almana : Jurnal Manajemen dan Bisnis Vol 4 No 2 (2020): Agustus ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Langlangbuana ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (194.72 KB)
|
DOI: 10.36555/almana.v4i2.1348
<![CDATA[The rapid development of technology allows everything to accessed by the internet that causes many users of social media and one of the social media is Twitter. An interesting topic to discuss on Twitter is about new and fresh things that attract many users to get involved. One of the things that attract Twitter users is the construction of a new airport, namely Kertajati Airport, which has some problems with airport activities, such as the small number of visitors, lonely conditions of the airport, and decreased number of routes. This study aims to find out Twitter user sentiments towards Kertajati Airport in West Java to know the quality of Kertajati Airport. The method used in this study is sentiment analysis by looking at the calculation of how many positive and negative sentiment have been obtained with the most result so it can reflect the quality of Kertajati Airport and then there is a word cloud to see the spread of word related to sentiment. The results of this study indicate that the quality of the Kertajati Airport cannot be said to be good because the results of the sentiment analysis found that negative sentiments have more percentages than positive sentiments]]>
<![CDATA[Analisis Sentimen Dan Jaringan Sosial Pada Penyebaran Informasi Vaksinasi Di Twitter ]]>
<![CDATA[Eva Nurhazizah]]>;
<![CDATA[Rizky Nur Ichsan]]>;
<![CDATA[Sri Widiyanesti]]>
<![CDATA[ Swabumi Vol 10, No 1 (2022): Volume 10 Nomor 1 Tahun 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31294/swabumi.v10i1.12474
<![CDATA[Akhir tahun 2019 dunia digemparkan dengan kemunculan virus baru yaituCorona Virus yang diakibatkan dari pathogen SARS Cov-2 atau dikenal dengan COVID-19. Usaha preventif yang dilakukan pemerintah untuk menanggulangi penyebaran virus ini adalah dengan menerapkan protokol kesehatan yang ketat. Strategi lain yang juga dilakukan pemerintaha adalah melakukan vaksinasi agar terbentuk herd-immunity (kekebalan kelompok) secara cepat. Kendala yang dihadapi dalam program vaksinasi adalah munculnya kalangan yang menolak vaksin. Kejadian tersebut menimbulkan keresahan dimasyarakat. Respon kekhawatiran masyarakat diekspresikan dalam media sosial, salah satu media sosial yang digunakan sebagai pilihan untuk menyampaikan respon dan opini tersebut adalah twitter. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen terhadap opini terkait vaksin yang beredar di twitter serta melakukan analisis jaringan sosial (SNA) yang terbentuk untuk mengetahui aktor yang paling berperan dalam penyebaran informasi mengenai vaksin COVID-19. Penelitian menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma naïve bayes dan metode Social Network Analysis (SNA). Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa 92% sentimen pengguna twitter adalah positif terhadap vaksin COVID-19 dan aktor yang paling berperan dalam penyebaran informasi adalah akun @jokowi.Keywords: COVID-19, vaksinasi, analisis sentimen, SNA, twitter]]>
<![CDATA[PENGARUH VALUE CHAIN TERHADAP KEPUASAN KONSUMEN DENGAN MENGGUNAKAN MEDIASI KEUNGGULAN BERSAING PADA APLIKASI GOJEK ]]>
<![CDATA[Auriza Fashshalna Munawar Munawar]]>;
<![CDATA[Sri Widiyanesti]]>
<![CDATA[ Jurnal Mitra Manajemen Vol 5 No 2 (2021): Jurnal Mitra Manajemen Edisi Februari ]]>
Publisher : <![CDATA[Kresna Bina Insan Prima ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52160/ejmm.v5i2.509
<![CDATA[Indonesia sedang mengalami transformasi pada bidang transportasi akibat perkembangan teknologi yang semakin pesat. Dapat dilihat dari munculnya model transpotasi online pada kota besar di Indonesia, seperti Gojek dan Grab yang berbasis aplikasi baik dalam pemesanan maupun pembayarannya. Terdapat beberapa pilihan dalam persaingan, persaingan secara harga atau persaingan secara value added. Ketika perusahaan sedang menghadapi persaingan yang kompetitif, ada beberapa hal yang harus dilakukan yaitu membuat suatu strategi untuk membuat nilai tambah atau disebut keunggulan bersaing. Salah satu membangun keunggulan bersaing dengan mengadopsi prinsip-prinsip value chain. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan analisis data kausal. Pengumpulan data yang dilakukan dengan penyebaran kuisioner. Pengambilan sample pada penelitian menggunakan teknik random sampling. Berdasarkan, perhitungan jumlah sample yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 400 responden yang merupakan konsumen gojek yang pernah menggunakan aplikasi gojek. Pengolahan data dilakukan dengan SEM-PLS dan menggunakan sofware Smart PLS versi 3.0 Hasil penelitian menunjukan value chain memiliki pengaruh positif terhadap keunggulan bersaing, dan juga keunggulan bersaing memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan konsumen. Hasil penelitian juga menunjukan bahwa value chain memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan konsumen dan juga pada penelitian ini keunggulan bersaing sudah menjadi variable intervening yang baik dalam memediasi hubungan value chain dengan kepuasan konsumen. Hal yang harus dilakukan pada pihak gojek untuk menciptakan keunggulan bersaing yang membantu meningkatkan kepuasan konsumen dengan memperbaiki pengelolaan pada value chain dan mempertahankan aktivitas yang sudah baik yang telah dilakukan oleh gojek.]]>
