Pub Date : 2023-11-09DOI: 10.57152/malcom.v3i2.958
I Putu Putra Damana, I Made Candiasa, I Gede Aris Gunadi
SION adalah sebuah sistem informasi yang memudahkan mahasiswa STIKOM Bali untuk mendapatkan informasi terkait kegiatan akademik dan kemahasiswaan, seperti perkuliahan, TA/ Skripsi, profil mahasiswa, dan kegiatan lainnya. Dengan adanya sistem informasi online ini semua mahasiswa bisa mendapatkan informasi dan pengumuman tanpa harus datang ke kampus karena sistem ini berbasis web. Penelitian ini dimaksudkan untuk untuk mengukur tingkat keberhasilan penerapan SION menggunakan model kesuksesan DeLone dan McLean. Model kesuksesan DeLone dan McLean ini memiliki enam variabel sebagai pengukurannya yaitu: kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas pelayanan, minat penggunaan, kepuasan pengguna dan netbenefit. Akan tetapi, penelitian ini hanya melibatkan empat variabel, yaitu kualitas system, kepuasan pengguna, minat pengguna, dan minat pengguna Alasannya sesuai dengan rumusan masalah penelitian ini. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis diperoleh temuan sebagai berikut pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna bernilai positif sebesar 0,341. Pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna bernilai positif sebesar 0,530. Pengaruh kepuasan pengguna terhadap minat pengguna bernilai positif sebesar 0,409. Pengaruh kualitas sistem terhadap minat pengguna bernilai positif sebesar 0,285. Pengaruh kualitas informasi terhadap minat pengguna bernilai positif sebesar 0,173. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengaruh seluruh variabel penelitian adalah signifikan.
{"title":"Analisis Kesuksesan Sistem Informasi Online (SION) Menggunakan Metode Delone and Mclean","authors":"I Putu Putra Damana, I Made Candiasa, I Gede Aris Gunadi","doi":"10.57152/malcom.v3i2.958","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.958","url":null,"abstract":"SION adalah sebuah sistem informasi yang memudahkan mahasiswa STIKOM Bali untuk mendapatkan informasi terkait kegiatan akademik dan kemahasiswaan, seperti perkuliahan, TA/ Skripsi, profil mahasiswa, dan kegiatan lainnya. Dengan adanya sistem informasi online ini semua mahasiswa bisa mendapatkan informasi dan pengumuman tanpa harus datang ke kampus karena sistem ini berbasis web. Penelitian ini dimaksudkan untuk untuk mengukur tingkat keberhasilan penerapan SION menggunakan model kesuksesan DeLone dan McLean. Model kesuksesan DeLone dan McLean ini memiliki enam variabel sebagai pengukurannya yaitu: kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas pelayanan, minat penggunaan, kepuasan pengguna dan netbenefit. Akan tetapi, penelitian ini hanya melibatkan empat variabel, yaitu kualitas system, kepuasan pengguna, minat pengguna, dan minat pengguna Alasannya sesuai dengan rumusan masalah penelitian ini. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis diperoleh temuan sebagai berikut pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna bernilai positif sebesar 0,341. Pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna bernilai positif sebesar 0,530. Pengaruh kepuasan pengguna terhadap minat pengguna bernilai positif sebesar 0,409. Pengaruh kualitas sistem terhadap minat pengguna bernilai positif sebesar 0,285. Pengaruh kualitas informasi terhadap minat pengguna bernilai positif sebesar 0,173. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengaruh seluruh variabel penelitian adalah signifikan.","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":" 40","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135292064","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-11-07DOI: 10.57152/malcom.v3i2.957
Heryanto Chandra, Linna Oktaviana Sari, Ery Safrianti
Penggunaan dan perkembangan teknologi nirkabel sekarang sudah sangat maju dan luas. Salah satu contohnya adalah VANET (Vehicular Ad-Hoc Network), yang merupakan teknologi nirkabel yang dipasang di dalam kendaraan sehingga kendaraan dapat berkomunikasi satu sama lain (V2V) atau dengan infrastruktur (V2I). Tantangan dalam VANET yang muncul akibat pergerakan dan kecepatan tinggi kendaraan dapat diatasi dengan menggunakan protokol routing. Namun, karena ada banyak jenis protokol routing jaringan nirkabel, diperlukan uji kinerja untuk menentukan protokol routing terbaik yang akan diimplementasikan. Penelitian ini berfokus pada pengujian protokol routing GSR (Geographic Source Routing). Metode penelitian yang digunakan adalah simulasi dan menggunakan perangkat lunak pendukung seperti Openstreetmap, SUMO, dan OMNET++. Evaluasi kinerja protokol routing mencakup parameter Quality of Service (QOS) seperti throughput, end-to-end delay, dan packet ratio. Studi ini melibatkan berbagai skenario yang mencakup perubahan jumlah kendaraan, kecepatan kendaraan, dan keberadaan Road Side Unit (RSU).
无线技术的使用和发展现在是高度发达和广泛的。例如VANET (vehirier Ad-Hoc Network)，这是安装在车辆上的无线技术，使车辆能够通过(V2V)或基础设施(V2I)进行通信。由于车辆的移动和高速移动而产生的VANET挑战可以通过路由协议来克服。然而，由于有许多类型的无线传输协议，需要进行性能测试来确定哪种最好的路由协议将被执行。这项研究的重点是测试GSR路由协议。研究方法包括模拟和支持软件，如Openstreetmap、相扑和OMNET+。路由协议绩效评估包括服务参数(QOS)，如throughput、end- end delay和packet ratio。本研究包括车辆数量、车辆速度和道路侧单位的存在等各种情况。
{"title":"Penerapan Geographic Source Routing Pada V2I di Jalan Sudirman Kota Pekanbaru","authors":"Heryanto Chandra, Linna Oktaviana Sari, Ery Safrianti","doi":"10.57152/malcom.v3i2.957","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.957","url":null,"abstract":"Penggunaan dan perkembangan teknologi nirkabel sekarang sudah sangat maju dan luas. Salah satu contohnya adalah VANET (Vehicular Ad-Hoc Network), yang merupakan teknologi nirkabel yang dipasang di dalam kendaraan sehingga kendaraan dapat berkomunikasi satu sama lain (V2V) atau dengan infrastruktur (V2I). Tantangan dalam VANET yang muncul akibat pergerakan dan kecepatan tinggi kendaraan dapat diatasi dengan menggunakan protokol routing. Namun, karena ada banyak jenis protokol routing jaringan nirkabel, diperlukan uji kinerja untuk menentukan protokol routing terbaik yang akan diimplementasikan. Penelitian ini berfokus pada pengujian protokol routing GSR (Geographic Source Routing). Metode penelitian yang digunakan adalah simulasi dan menggunakan perangkat lunak pendukung seperti Openstreetmap, SUMO, dan OMNET++. Evaluasi kinerja protokol routing mencakup parameter Quality of Service (QOS) seperti throughput, end-to-end delay, dan packet ratio. Studi ini melibatkan berbagai skenario yang mencakup perubahan jumlah kendaraan, kecepatan kendaraan, dan keberadaan Road Side Unit (RSU).","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"64 8","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135545307","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-11-07DOI: 10.57152/malcom.v3i2.893
Legito Legito, Nindi Permata Riau, Adi Nugroho Susanto Putro, Eri Mardiani, Nofri Yudi Arifin, Sepriano Sepriano, Moh. Erkamim
Seiring dengan majunya teknologi, media sosial merupakan salah satu alternatif untuk mendapatkan dan menyebarkan informasi dengan cepat. Salah satu media sosial yang saat ini digunakan yaitu Twitter. Terdapat banyak topik yang diperbincangkan salah satunya mengenai Khilafah. Khilfah merupakan suatu institusi politik yang tidak dapat diasingkan dari aktivitas politik, dimana munculnya setelah sepeninggal Rasulullah untuk dapat meneruskan kepemimpinannya. Khilafah biasanya dikaitkan dengan yang namanya Radikalisme. Opini tentang khilafah dan radikalisme tidak pernah berhenti diperbincangkan dikalangan masyarakat, oleh karena itu dibutuhkan analisa sentimen untuk menganalisa tanggapan masyarakat di Indonesia mengenai pernyataan khilafah tersebut. Analisa sentimen ini menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor atau K-NN. Berdasarkan hasil yang telah dilakukan menunjukkan bahwa Algoritma K-NN memperoleh hasil akurasi yang tinggi yaitu 92.11% dan 88,2% pada masing-masing kata kunci Khilafah dan Radikalisme dengan menggunakan 5000 data yang terdapat pada twitter.
{"title":"Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Analisis Sentimen Terhadap Isu Khilafah dan Radikalisme di Indonesia","authors":"Legito Legito, Nindi Permata Riau, Adi Nugroho Susanto Putro, Eri Mardiani, Nofri Yudi Arifin, Sepriano Sepriano, Moh. Erkamim","doi":"10.57152/malcom.v3i2.893","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.893","url":null,"abstract":"Seiring dengan majunya teknologi, media sosial merupakan salah satu alternatif untuk mendapatkan dan menyebarkan informasi dengan cepat. Salah satu media sosial yang saat ini digunakan yaitu Twitter. Terdapat banyak topik yang diperbincangkan salah satunya mengenai Khilafah. Khilfah merupakan suatu institusi politik yang tidak dapat diasingkan dari aktivitas politik, dimana munculnya setelah sepeninggal Rasulullah untuk dapat meneruskan kepemimpinannya. Khilafah biasanya dikaitkan dengan yang namanya Radikalisme. Opini tentang khilafah dan radikalisme tidak pernah berhenti diperbincangkan dikalangan masyarakat, oleh karena itu dibutuhkan analisa sentimen untuk menganalisa tanggapan masyarakat di Indonesia mengenai pernyataan khilafah tersebut. Analisa sentimen ini menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor atau K-NN. Berdasarkan hasil yang telah dilakukan menunjukkan bahwa Algoritma K-NN memperoleh hasil akurasi yang tinggi yaitu 92.11% dan 88,2% pada masing-masing kata kunci Khilafah dan Radikalisme dengan menggunakan 5000 data yang terdapat pada twitter.","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"64 7","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135545308","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-11-06DOI: 10.57152/malcom.v3i2.952
Dona Marcelina, Annisa Kurnia, Terttiaavini Terttiaavini
Fokus penelitian ini adalah untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh dinas koperasi dan UKM Provinsi Sumatera Selatan, yaitu kesulitan dalam menerapkan program pengembangan usaha bagi UKM. Selama ini dinas koperasi dan UKM Provinsi Sumatera selatan telah melakukan berbagai kegiatan yang berhubungan dengan peningkatan kualitas pengelolaan UKM. Namun karena pendataan UKM kurang lengkap, maka sulit untuk menentukan program terbaik bagi UKM yang dapat mempercepat pengembangan usaha di UKM. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melengkapi data UKM melalui penyebaran kuesioner dan melakukan mengelompokkan UKM berdasarkan kinerja UKM. Pengelompokan ini nantinya akan digunakan untuk menyusun strategi pengembangan UKM yang sesuai dan tepat sasaran. Penelitian ini, menggunakan metode K-Means Clustering dengan indikator, yaitu kinerja keuangan, penjualan produk, dan strategi pemasaran sebagai dasar pengelompokkan. Aplikasi KNIME digunakan sebagai alat untuk analisis data, pemrosesan data, pemodelan data, dan visualisasi model yang mudah dan akurat. Hasil analisis data menunjukkan UMKM terbagi menjadi tiga kelompok atau klaster, yaitu UKM mandiri, UKM berkembang, dan UKM binaan. Hasil pengelompokkan ini diharapkan dapat memberikan masukkan yang berguna bagi Dinas Koperasi dan UKM untuk menerapkan program pengembangan strategi yang lebih spesifik yang sesuai dengan karakteristik dari masing-masing klaster.
{"title":"Analisis Klaster Kinerja Usaha Kecil dan Menengah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering","authors":"Dona Marcelina, Annisa Kurnia, Terttiaavini Terttiaavini","doi":"10.57152/malcom.v3i2.952","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.952","url":null,"abstract":"Fokus penelitian ini adalah untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh dinas koperasi dan UKM Provinsi Sumatera Selatan, yaitu kesulitan dalam menerapkan program pengembangan usaha bagi UKM. Selama ini dinas koperasi dan UKM Provinsi Sumatera selatan telah melakukan berbagai kegiatan yang berhubungan dengan peningkatan kualitas pengelolaan UKM. Namun karena pendataan UKM kurang lengkap, maka sulit untuk menentukan program terbaik bagi UKM yang dapat mempercepat pengembangan usaha di UKM. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melengkapi data UKM melalui penyebaran kuesioner dan melakukan mengelompokkan UKM berdasarkan kinerja UKM. Pengelompokan ini nantinya akan digunakan untuk menyusun strategi pengembangan UKM yang sesuai dan tepat sasaran. Penelitian ini, menggunakan metode K-Means Clustering dengan indikator, yaitu kinerja keuangan, penjualan produk, dan strategi pemasaran sebagai dasar pengelompokkan. Aplikasi KNIME digunakan sebagai alat untuk analisis data, pemrosesan data, pemodelan data, dan visualisasi model yang mudah dan akurat. Hasil analisis data menunjukkan UMKM terbagi menjadi tiga kelompok atau klaster, yaitu UKM mandiri, UKM berkembang, dan UKM binaan. Hasil pengelompokkan ini diharapkan dapat memberikan masukkan yang berguna bagi Dinas Koperasi dan UKM untuk menerapkan program pengembangan strategi yang lebih spesifik yang sesuai dengan karakteristik dari masing-masing klaster.","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"52 6","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135723796","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Indonesia masih banyak terkendala masalah terkait pengelolaan internal maupun eksternal. Upaya untuk menentukan faktor penting dalam keberhasilan UMKM adalah strategi untuk implementasi peningkatan keberhasilan bagi UMKM. Tujuan studi ini adalah untuk menentukan beberapa faktor penting bagi keberhasilan UMKM dengan menggunakan integrasi metode Critical Success Factor (CSFs) dan Analytic Hierarchy Process (AHP). Metode yang digunakan menggunakan 2 fase yaitu, fase pertama mengevaluasi faktor-faktor penentu keberhasilan UMKM menggunakan CSFs dan kedua adalah menentukan faktor prioritas menggunakan metode AHP. Hasil penelitian ini memperoleh 5 kriteria utama penentu dalam keberhasilan UMKM menggunakan metode CSFs. Hasil utama dalam studi ini adalah faktor prioritas keberhasilan UMKM adalah ‘Culture of Business’ yang kemudian diikuti oleh ‘Promosi’, dan selanjutnya faktor ‘leadership & management’. Implementasi faktor tersebut dapat dijadikan acuan bagi UMKM dalam menentukan keberhasilan bisnis yang dijalankan.
{"title":"Determinan Faktor Keberhasilan Usaha Mikro Kecil dan Menengah: Integrasi Metode Critical Success Factors (CSFs) dan Analytic Hierarchy Process (AHP)","authors":"Satria Abadi, Miswan Gumanti, Didi Susianto, Hardini Ariningrum","doi":"10.57152/malcom.v3i2.946","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.946","url":null,"abstract":"Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Indonesia masih banyak terkendala masalah terkait pengelolaan internal maupun eksternal. Upaya untuk menentukan faktor penting dalam keberhasilan UMKM adalah strategi untuk implementasi peningkatan keberhasilan bagi UMKM. Tujuan studi ini adalah untuk menentukan beberapa faktor penting bagi keberhasilan UMKM dengan menggunakan integrasi metode Critical Success Factor (CSFs) dan Analytic Hierarchy Process (AHP). Metode yang digunakan menggunakan 2 fase yaitu, fase pertama mengevaluasi faktor-faktor penentu keberhasilan UMKM menggunakan CSFs dan kedua adalah menentukan faktor prioritas menggunakan metode AHP. Hasil penelitian ini memperoleh 5 kriteria utama penentu dalam keberhasilan UMKM menggunakan metode CSFs. Hasil utama dalam studi ini adalah faktor prioritas keberhasilan UMKM adalah ‘Culture of Business’ yang kemudian diikuti oleh ‘Promosi’, dan selanjutnya faktor ‘leadership & management’. Implementasi faktor tersebut dapat dijadikan acuan bagi UMKM dalam menentukan keberhasilan bisnis yang dijalankan.","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"52 4","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135723798","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-11-06DOI: 10.57152/malcom.v3i2.959
Daffa Dean Naufal, Harry Ramza, Emilia Roza
The 5G network is an evolution of the 4G LTE (Long Term Evolution) fast internet network that is widely adopted in smart phones or gadgets. 5G networks offer faster wireless internet for various purposes. This research is a literature review of several articles related to machine learning, specifically regarding energy consumption optimization with 5G networks and reinforcement learning algorithms.The results show that various techniques have evolved to overcome the complexity of large energy intake including integration with 5G networks and algorithms have been completed by many researchers. Related to electricity consumption, it was found that during 5G use cases, in a low site visitor load scenario and while reducing power intake takes precedence over QoS, power savings can be made by 80% with 50 ms latency, 75% with 20 ms and 10 ms latency, and 20% with 1 ms latency. If QoS is prioritized, then power savings reach a maximum of five percent with minimum impact in terms of latency. Moreover, with regards to power performance, it has been observed that DQN-assisted motion can offer improvements.
{"title":"Optimization of Energy Consumption in 5G Networks Using Learning Algorithms in Reinforcement Learning","authors":"Daffa Dean Naufal, Harry Ramza, Emilia Roza","doi":"10.57152/malcom.v3i2.959","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.959","url":null,"abstract":"The 5G network is an evolution of the 4G LTE (Long Term Evolution) fast internet network that is widely adopted in smart phones or gadgets. 5G networks offer faster wireless internet for various purposes. This research is a literature review of several articles related to machine learning, specifically regarding energy consumption optimization with 5G networks and reinforcement learning algorithms.The results show that various techniques have evolved to overcome the complexity of large energy intake including integration with 5G networks and algorithms have been completed by many researchers. Related to electricity consumption, it was found that during 5G use cases, in a low site visitor load scenario and while reducing power intake takes precedence over QoS, power savings can be made by 80% with 50 ms latency, 75% with 20 ms and 10 ms latency, and 20% with 1 ms latency. If QoS is prioritized, then power savings reach a maximum of five percent with minimum impact in terms of latency. Moreover, with regards to power performance, it has been observed that DQN-assisted motion can offer improvements.","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"52 5","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-11-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135723797","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-31DOI: 10.57152/malcom.v3i2.933
Susanto Susanto, Farid Wahyudi, Swasta Bangun, Tanti Widia Nurdiani, Hery Purnomo
This study intends to determine how consumer satisfaction with mobile banking services affects repurchase interest. Customers of Jabodetabek who utilize mobile banking make up the study's sample. Purposive sampling was used in this investigation, and a non-probability sample of 100 participants was used. Questionnaires will be used by researchers to collect data. The structural equation method of partial least squares, or SEM-PLS, is employed in this study. Higher-order formative and lower-order reflecting constructs were utilised in this study. According to the study's findings, the level of mobile banking services directly affects repurchase interest. The effectiveness of mobile banking services directly affects how satisfied customers are. Repurchase interest is directly influenced by customer satisfaction. Customer satisfaction has an indirect impact on repurchase interest through the quality of mobile banking services. Customer interest in repurchasing mobile applications for e-commerce payment services is influenced by service quality. Customers will be satisfied with good service quality in mobile applications, particularly in e-commerce payment services. It has been demonstrated that the positive indirect effect of mobile banking services is moderated by customers' satisfaction with e-commerce payment services provided by mobile banking.
{"title":"Analysis of The Influence of Service Quality on Customer Satisfaction and Its Impact on Reuse Intention of Mobile Banking Payment in E-Commerce Transactions","authors":"Susanto Susanto, Farid Wahyudi, Swasta Bangun, Tanti Widia Nurdiani, Hery Purnomo","doi":"10.57152/malcom.v3i2.933","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.933","url":null,"abstract":"This study intends to determine how consumer satisfaction with mobile banking services affects repurchase interest. Customers of Jabodetabek who utilize mobile banking make up the study's sample. Purposive sampling was used in this investigation, and a non-probability sample of 100 participants was used. Questionnaires will be used by researchers to collect data. The structural equation method of partial least squares, or SEM-PLS, is employed in this study. Higher-order formative and lower-order reflecting constructs were utilised in this study. According to the study's findings, the level of mobile banking services directly affects repurchase interest. The effectiveness of mobile banking services directly affects how satisfied customers are. Repurchase interest is directly influenced by customer satisfaction. Customer satisfaction has an indirect impact on repurchase interest through the quality of mobile banking services. Customer interest in repurchasing mobile applications for e-commerce payment services is influenced by service quality. Customers will be satisfied with good service quality in mobile applications, particularly in e-commerce payment services. It has been demonstrated that the positive indirect effect of mobile banking services is moderated by customers' satisfaction with e-commerce payment services provided by mobile banking.","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"2015 19","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135814123","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-20DOI: 10.57152/malcom.v3i2.939
Rifky Lana Rahardian, I Putu Agus Bayu Bimantara, Dian Safira Yusuf, Putu Dian Viona Mahartana Dewi, Kadek Ray Gangga Jyotika Marchendy, Ni Luh Eva Andayani
Wisata budaya merupakan destinasi wisata yang populer di Bali sebagai salah satu destinasi utama. Wisatawan sering kesulitan mendapatkan informasi yang akurat dan tepat mengenai wisata budaya yang ada di Bali, hal ini menghambat pemahaman mendalam tentang kekayaan budaya lokal dan terkadang tidak mengetahui aturan yang berlaku. Wisatawan memerlukan media yang bisa memberikan informasi lengkap dan dapat dipercaya terkait wisata budaya. Solusi yang dapat diberikan untuk mengatasi hal tersebut adalah penggunaan aplikasi yang mudah digunakan sebagai media informasi. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi pengenalan dan pelestarian wisata kebudayaan Provinsi Bali berbasis mobile. Aplikasi ini akan menyediakan berbagai informasi yang mudah diakses, informasi akurat tentang wisata budaya Bali, dan mendorong pelestarian warisan budaya. Metode yang digunakan dalam perancangan aplikasi ini adalah metode Design Thinking, dengan tahap-tahap seperti empathize, define, ideate, prototype, dan test. Aplikasi ini diharapkan bisa membuat wisatawan dapat lebih memahami, mengapresiasi kebudayaan Bali dan mendukung upaya pelestarian wisata budaya di Bali.
{"title":"Aplikasi Pengenalan dan Pelestarian Wisata Kebudayaan Provinsi Bali Berbasis Mobile","authors":"Rifky Lana Rahardian, I Putu Agus Bayu Bimantara, Dian Safira Yusuf, Putu Dian Viona Mahartana Dewi, Kadek Ray Gangga Jyotika Marchendy, Ni Luh Eva Andayani","doi":"10.57152/malcom.v3i2.939","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.939","url":null,"abstract":"Wisata budaya merupakan destinasi wisata yang populer di Bali sebagai salah satu destinasi utama. Wisatawan sering kesulitan mendapatkan informasi yang akurat dan tepat mengenai wisata budaya yang ada di Bali, hal ini menghambat pemahaman mendalam tentang kekayaan budaya lokal dan terkadang tidak mengetahui aturan yang berlaku. Wisatawan memerlukan media yang bisa memberikan informasi lengkap dan dapat dipercaya terkait wisata budaya. Solusi yang dapat diberikan untuk mengatasi hal tersebut adalah penggunaan aplikasi yang mudah digunakan sebagai media informasi. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi pengenalan dan pelestarian wisata kebudayaan Provinsi Bali berbasis mobile. Aplikasi ini akan menyediakan berbagai informasi yang mudah diakses, informasi akurat tentang wisata budaya Bali, dan mendorong pelestarian warisan budaya. Metode yang digunakan dalam perancangan aplikasi ini adalah metode Design Thinking, dengan tahap-tahap seperti empathize, define, ideate, prototype, dan test. Aplikasi ini diharapkan bisa membuat wisatawan dapat lebih memahami, mengapresiasi kebudayaan Bali dan mendukung upaya pelestarian wisata budaya di Bali.","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"67 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135666031","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Artikel ini membahas penggunaan deep learning, khususnya arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) VGG16, untuk mengklasifikasikan tingkat kerapatan dan transparansi tajuk pada pohon jenis daun jarum. Penelitian ini mengumpulkan gambar dari empat jenis pohon daun jarum: araucaria heterophylla, pinus merkusii, cupressus retusa, dan shorea javanica, masing-masing dengan sepuluh tingkat kerapatan dan transparansi yang berbeda. Setiap jenis memiliki 1000 gambar yang telah di-label. Proses preprocessing melibatkan perubahan ukuran, dan augmentasi gambar. Data dibagi menjadi data training (70%), data validation (10%), dan data testing (20%). Model deep learning yang digunakan adalah VGG16 dengan hyperparameter yang telah ditentukan. Hasil pelatihan model menunjukkan bahwa VGG16 berhasil mengklasifikasikan pohon daun jarum dengan tingkat akurasi yang baik. Hasil akurasi mencapai 90.00% untuk pinus merkusii, 92.00% untuk araucaria heterophylla, 96.00% untuk cupressus retusa, dan bahkan 99.00% untuk shorea javanica. Hasil evaluasi juga mencakup precision, recall, dan F1-score untuk setiap kelas kerapatan dan transparansi. Kesalahan prediksi terutama terjadi pada kelas dengan tingkat kesamaan visual yang tinggi antar gambar. Penelitian ini membuktikan bahwa teknologi deep learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kerapatan dan transparansi tajuk pada pohon daun jarum. Hasilnya dapat digunakan dalam pemantauan kesehatan hutan, membantu pemerintah dan organisasi terkait dalam pengelolaan hutan yang berkelanjutan.
{"title":"Klasifikasi Skala Kerapatan dan Transparansi Tajuk Jenis Daun Jarum dengan VGG16","authors":"Flaurensia Riahta Tarigan, Rico Andrian, Rahmat Safe'i","doi":"10.57152/malcom.v3i2.940","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.940","url":null,"abstract":"Artikel ini membahas penggunaan deep learning, khususnya arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) VGG16, untuk mengklasifikasikan tingkat kerapatan dan transparansi tajuk pada pohon jenis daun jarum. Penelitian ini mengumpulkan gambar dari empat jenis pohon daun jarum: araucaria heterophylla, pinus merkusii, cupressus retusa, dan shorea javanica, masing-masing dengan sepuluh tingkat kerapatan dan transparansi yang berbeda. Setiap jenis memiliki 1000 gambar yang telah di-label. Proses preprocessing melibatkan perubahan ukuran, dan augmentasi gambar. Data dibagi menjadi data training (70%), data validation (10%), dan data testing (20%). Model deep learning yang digunakan adalah VGG16 dengan hyperparameter yang telah ditentukan. Hasil pelatihan model menunjukkan bahwa VGG16 berhasil mengklasifikasikan pohon daun jarum dengan tingkat akurasi yang baik. Hasil akurasi mencapai 90.00% untuk pinus merkusii, 92.00% untuk araucaria heterophylla, 96.00% untuk cupressus retusa, dan bahkan 99.00% untuk shorea javanica. Hasil evaluasi juga mencakup precision, recall, dan F1-score untuk setiap kelas kerapatan dan transparansi. Kesalahan prediksi terutama terjadi pada kelas dengan tingkat kesamaan visual yang tinggi antar gambar. Penelitian ini membuktikan bahwa teknologi deep learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kerapatan dan transparansi tajuk pada pohon daun jarum. Hasilnya dapat digunakan dalam pemantauan kesehatan hutan, membantu pemerintah dan organisasi terkait dalam pengelolaan hutan yang berkelanjutan.","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135781070","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-10-16DOI: 10.57152/malcom.v3i2.927
Prety Diawati
Customer Relationship Management (CRM) is an important business approach in maintaining a strong relationship between a company and its customers. CRM strategies aim to increase customer satisfaction, build loyalty, and maximise customer value. This study aims to analyse the influence of social and psychological factors in the success of CRM strategies. This research is a literature review that adopts a qualitative method approach, which means that this research will analyse and interpret data by relying on information and text from various sources. The study results show that in a competitive business world, CRM plays an important role in building strong relationships with customers. Social and psychological factors have a crucial influence on the success of CRM strategies. Strong interpersonal relationships with customers are key, and companies should pay special attention to training employees to interact well and empathetically.
{"title":"The Influence of Social and Psychological Factors in the Success of Customer Relationship Management Strategies","authors":"Prety Diawati","doi":"10.57152/malcom.v3i2.927","DOIUrl":"https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.927","url":null,"abstract":"Customer Relationship Management (CRM) is an important business approach in maintaining a strong relationship between a company and its customers. CRM strategies aim to increase customer satisfaction, build loyalty, and maximise customer value. This study aims to analyse the influence of social and psychological factors in the success of CRM strategies. This research is a literature review that adopts a qualitative method approach, which means that this research will analyse and interpret data by relying on information and text from various sources. The study results show that in a competitive business world, CRM plays an important role in building strong relationships with customers. Social and psychological factors have a crucial influence on the success of CRM strategies. Strong interpersonal relationships with customers are key, and companies should pay special attention to training employees to interact well and empathetically.","PeriodicalId":499353,"journal":{"name":"MALCOM Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science","volume":"178 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136183592","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：