Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Entrepreneurial mindset and SME performance: The mediating role of entrepreneurial behavior Juniardi; Sarwoko, Endi; Sahertian, Pieter
JEMA: Jurnal Ilmiah Bidang Akuntansi dan Manajemen Vol. 20 No. 2 (2023): JEMA: Jurnal Ilmiah Bidang Akuntansi dan Manajemen
Publisher : University of Islam Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31106/jema.v20i2.21390

Abstract

This study aims to examine the effect of an entrepreneurial mindset on SME performance and explore the mediating role of entrepreneurial behavior from an Attribution Theory perspective. The study explains that entrepreneurial behavior mediates entrepreneurial mindset and SME performance. This adds depth to the understanding of the mechanisms through which mindset impacts performance, shedding light on the importance of actual behavior in translating mindset into tangible outcomes. To accomplish these objectives, a quantitative research approach was adopted. Data were collected through a structured questionnaire administered to owners/managers of Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs). To analyze the data and test the proposed hypotheses, Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) was employed due to its suitability for exploring complex relationships with relatively small sample sizes. The dataset comprised responses from 382 owners/managers of MSMEs. Our findings suggest that while having an entrepreneurial mindset is crucial for performance, entrepreneurial behavior acts as the intermediary, guiding and directing the impact of mindset on actual business outcomes. In conclusion, by confirming Attribution Theory within the entrepreneurial context, this study extends the theory's applicability beyond traditional domains.
Klasifikasi Sentimen Analisis Ulasan Aplikasi Alfagift Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory Juniardi; Tukino; Bayu Priyatna; Shofa Shofia Hilabi
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 4 No. 2 (2025): Mei
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v4i2.5138

Abstract

Alfagift adalah aplikasi resmi dari Alfamart yang memungkinkan pengguna untuk berbelanja secara online. Berbagai ulasan dan penilaian telah diberikan oleh pengguna. Ulasan merupakan teks yang panjang dan tidak terstruktur. Hal ini dapat menyulitkan pengembang aplikasi Alfagift dalam mencari tau ruang lingkup mana yang harus diperbaiki. Oleh sebab itu, tujuan penelitian ini ialah untuk membuat sebuah model klasifikasi ulasan aplikasi Alfagift yang ada di Google Play Store. Ulasan tersebut akan dibagi menjadi lima kategori yaitu transaksi, sistem, promosi, pelayanan, dan keamanan. Algoritma Long Short Term Memory(LSTM) dengan optimasi Adadelta digunakan untuk mengembangkan model klasifikasi. Hasil dari model tersebut memiliki tingkat accuracy 95% mencerminkan seberapa sering model memberikan prediksi yang tepat secara keseluruhan. Precision 94% menunjukkan bahwa model cukup tepat dalam memberikan label. Recall 93% menunjukan model cukup sensitif dalam mendeteksi ulasan yang seharusnya masuk dalam kategori tersebut. F1-Score 94% menunjukkan model memiliki tingkat keseimbangan yang baik antara kemampuan menangkap ulasan yang benar dan kemampuan menghindari kesalahan prediksi.