Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Jaringan sosial (social network) khususnya Twitter merupakan satu dari sekian banyak jenis media sosial yang memungkinkan individu-individu untuk saling terhubung satu sama lain. Keterhubungan yang terjadi kemudian mengaburkan batas teritorial dalam proses interaksi sosial serta akses terhadap informasi. Twitter, tidak hanya sebatas media sosial, lebih dalam, Twitter mampu membawa penggunanya untuk terlibat dalam berbagai isu hangat yang sedang terjadi di linimasa. Lebih jauh, sebagai sebuah fenomena budaya kontemporer, linimasa Twitter memungkinkan individu untuk membentuk ulang identitasnya, terlibat dalam berbagai praktik diskusi mengenai isu hangat yang sedang booming ataupun terlibat dalam wacana gerakan sosial yang dimediasi oleh teknologi (dalam hal ini adalah Twitter). Praktik-pratik inilah yang menjadi tantangan tersendiri ketika saya melakukan penelitian perihal aktivitas keseharian di linimasa. Tulisan ini bertujuan untuk mengeksplorasi sendi-sendi kehidupan yang terdapat di linimasa, khususnya terhadap Twitter di Indonesia – di mana terdapat berbagai identitas unik yang hidup di dalamnya. Melalui pendekatan following medium, auto-etnografi, participant observation, dan digital etnografi, saya mencoba merekonstruksi ulang identitas saya menjadi alter, fangirling, dan roleplay, dengan cara membuat akun Twitter dari ketiga identitas tersebut – dan melihat bagaimana linimasa terbentuk serta isu-isu apa saja yang acap kali diperdebatkan di dalamnya. Skripsi ini menunjukan bagaimana sebagai sebuah metodologi, ketika saya masuk ke dalam linimasa dan mempelajarinya, memberikan sebuah gambaran perihal kehidupan pengguna Twitter yang dinamis, praktik keseharian yang banal, ikut terlibat dalam berbagai aktivisme online hingga menjadikan linimasa sebagai tempat untuk mendapatkan kabar terbaru.

---

Social networks (social networks), especially Twitter, are among the many social media types that allow individuals to connect with the user. The relationship that occurs then blurs the territorial boundaries in social interaction and access to information. Twitter, not only limited to social media, is more in-depth; Twitter can bring users to be involved in various hot issues that are happening on the timeline. Furthermore, as a contemporary cultural phenomenon, the Twitter timeline allows individuals to reshape their identity and engage in various discussion practices on hot issues that are currently booming or engaging in technology-mediated social movement discourse (in this case, Twitter). These are the practices that become my own challenges when I research daily activities on the timeline. This paper aims to explore life aspects in the timeline, especially on Twitter in Indonesia - where various unique identities live in it. Through the following medium, auto-ethnography, participant observation, and digital ethnography approach, I try to reconstruct my identity into alter, fangirling, and roleplay by creating a Twitter account from these three identities - and seeing how the timeline formed and what issues often debated in it. This thesis shows, how as a methodology, when I enter the timeline and study it, it provides an overview of Twitter users' active life, banal daily practices, and various online activism to make the timeline a place to get the latest news."

"Sejak diluncurkan pada tahun 2006, Twitter telah berkembang dengan pesat sebagai jaringan sosial di dunia. Twitter jugatelah tumbuh sebagai jejaring social popular untuk perpustakaan. Makalah ini bertujuan untuk menyajikan gambaran pertumbuhan akun twitter Perpustakaan. Sebanyak 89 account Twitter dari berbagai jenis perpustakaan di Indonesiatelah dianalisis. Hasil analisis menunjukkan bahwa tahun 2012 merupakan tahun di mana sebagian besar perpustakaan diakun Twitter diciptakan. Sebagian besar dari mereka adalah perpustakaan universitas. Analisa ini juga menunjukkan bahwa tidak semuaperpustakaandikomunikasikansecara aktif melalui Twitter. Kami menyarankan bahwa perpustakaan dapat menunjuk seorang staf khusus untuk membuat dan mengelola akun Twitter."

"Makalah ini bertujuan untuk menyelidiki korelasi antara Twitter dan kinerja pasar saham dengan melihat perspektif tingkat industri untuk perusahaan tertentu yang tergabung dalam IDX30. Indeks saham ini adalah sub-kategori likuiditas dari Headline Index yang terdiri dari perusahaan-perusahaan yang digunakan sebagai referensi untuk menggambarkan situasi pasar saham yang memenuhi kriteria utama memiliki tingkat likuiditas yang tinggi. Untuk mendukung penelitian ini, kami mengumpulkan beberapa pendapat yang diperoleh dari Twitter sebagai sumber data streaming menggunakan pemrograman Python, dan Thomson Reuters untuk mendapatkan informasi harga saham, volume, dan kapitalisasi pasar masing-masing perusahaan. Model penelitian dibangun berdasarkan metode Amihud Illiquidity dan perhitungan volatilitas untuk mengukur korelasi antara analisis sentimen dan kinerja saham. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen terhadap pernyataan yang diunggah di Twitter memiliki korelasi yang tidak signifikan terhadap likuiditas dan volatilitas saham IDX30 di Indonesia. Namun demikian, penelitian ini belum dapat memisahkan antara tweet yang dihasilkan berdasarkan pendapat pengguna dan tweet yang dibuat berdasarkan permintaan dari pelaku pasar tertentu untuk mempengaruhi nilai saham dengan menyebarkan informasi yang bias untuk memancing reaksi publik.

---

This paper is aimed at investigating the correlation between Twitter and stock market performance by looking at industry-level perspective to specific companies incorporated in the IDX30. This stock index is the sub-category liquidity of the Headline Index which consists of companies that are used as a reference to describe the stock market situation that meet the main criteria of having a high level of liquidity. To support this research, we collected some opinions obtained from Twitter as a source of streaming data using Python programming, and Thomson Reuters to obtain information of stock prices, volumes, and market capitalization of each company. Research models are built based on Amihud Illiquidity method and volatility calculation to measure the correlation between sentiment analysis and stock performance. This research shows that sentiment analysis of statements uploaded on Twitter has insignificant correlation to the liquidity and volatility of IDX30 stock in Indonesia. Nevertheless, this research has not been able to separate between tweets which are generated based on user opinion and tweets which are made based on requests from certain market participants to influence the value of shares by spreading biased information to provoke a public reaction."

"Penggunaan internet sudah menjadi kebiasaan dan kebutuhan tersendiri di masa setelah diberlakukannya kegiatan bekerja secara hybrid dan juga kegiatan sekolah yang mulai kembali normal seperti sebelum pandemi covid-19. Berdasarkan data yang dirilis oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, penetrasi internet di Indonesia mencapai 77.02%, kemunculan beragam penyedia layanan internet di Indonesia dengan produk- yang bersaing, dipengaruhi juga dengan meningkatnya penggunaan internet. Belum adanya media ulasan resmi, mendorong masyarakat menggunakan media sosial untuk mengungkapkan ulasan terhadap layanan internet. Pada penelitian ini digunakan data media sosial Twitter untuk mendapatkan nilai sentimen terhadap layanan internet dengan membuat model klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Decision Tree dan juga pengukuran nilai kepuasan pelanggan dan reputasi merek dagang berdasarkan dari analisis sentimen yang didapatkan. Didapatkan hasil analisis sentimen dengan algortima SVM memiliki hasil performa yang paling baik yaitu 75.36 %. Layanan internet Biznet, MNC Play, dan Iconnet mendapatkan nilai kepuasan pelanggan berada pada urutan pertama, kedua, dan ketiga, sedangkan untuk nilai reputasi merek dagang, penyedia layanan internet Biznet dan MNC Play mendapatkan urutan pertama dan kedua baik pada perhitungan hasil pelabelan manual maupun hasil prediksi. Perhitungan CSS dan NBR ini dapat dipertimbangkan oleh perusahaan untuk dijadikan referensi dalam meningkatkan layanannya, selain itu dapat digunakan oleh masyarakat sebagai bahan pertimbangan untuk memilih dan membandingkan penyedia layanan internet terbaik yang akan digunakan.

---

The use of the internet has become a habit and a necessity after the implementation of hybrid work and also school activities which have started return to normal like before the Covid-19 pandemic. Based on data released by the Association of Indonesian Internet Service Providers, internet penetration in Indonesia has reached 77.02%, the appearance of various internet service providers in Indonesia with competitive products is also influenced by the increasing use of the internet. There is no official review media, has encouraged the sociecty to use social media to express reviews of internet services. In this study, Twitter social media data is used to obtain sentiment analysis for internet services by creating a classification model using the Naïve Bayes algorithm, Support Vector Machine, and Decision Tree, and also to measure customer satisfaction and brand reputation score based on the sentiment analysis obtained. The results of sentiment analysis with the SVM algorithm have the best performance, with the accuracy 75.36%. Biznet, MNC Play, and Iconnet get first, second, and third place for customer satisfaction scores, while for net brand reputation scores, Biznet and MNC Play internet service providers get first and second place, for the calculation using manual labeling data or prediction data of classification model. The calculation of the CSS and NBR can be considered by the company as the reference to improve their services, besides that it can be used by the society as a consideration for choosing and comparing the best internet service providers to use."

"

Penulisan ini membahas pengaruh sentimen twitter terhadap mispricing pada perusahaan terdaftar di Indonesia periode tahun 2013-2017. Penulisan ini membandingkan beberapa metode yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Decision Tree untuk mendapatkan metode klasifikasi sentimen dengan akurasi tertinggi. Hasil yang didapat menunjukkan tingkat akurasi Decision Tree paling tinggi dibandingkan metode lainnya. Pengukuran mispricing menggunakan metode skoring dari Stambaugh, Yu dan Yuan (2012)untuk 9 anomali dengan strategi long/short. Hasil menunjukkan bahwa sentimen berpengaruh rendah dan signifikan terhadap returns saham di Indonesia. Strategi long-leg lebih menguntungkan ketika sentimen rendah atau negatif, dan strategi short-leg lebih menguntungkan ketika sentimen rendah atau positif.

---

This paper examines the impact of twitter sentiment on mispricing in Indonesia listed firms over period 2013-2017. This study also compares machine learning methods for sentiment classification based on Na ve Bayes, Support Vector Machine and Decision Tree algorithm. The results show that Decision Tree has the highest accuracy than other methods. To measure mispricing, we use mispricing score method from Stambaugh, Yu and Yuan (2012)associated with 9 long/short anomalies. The results of this studies show that sentiment exhibits low and significant relation to returns on the long/short strategies. The long-leg strategy is more profitable following low sentiments or negative sentiments. The short-leg strategy is more profitable following low sentiments or positive sentiments.

"

"ABSTRAKImplementasi e-government di Indonesia masih jauh dari harapan dan tujuan Instruksi Presiden nomor 3 tahun 2003 tentang ?Kebijakan tentang E-Government?. Hal ini dapat dilihat dari hasil asesmen PBB tahun 2014 yang memberikan Indonesia indeks e-government 0,4487 dari 1 dan indeks e-participation 0,2941 dari 1. Media sosial adalah salah satu contoh yang baik untuk meningkatkan indeks e-government dan e-participation. Sudah banyak negara yang menggunakannya untuk menjalin komunikasi dengan masyarakatnya, selain itu juga tidak membutuhkan investasi besar untuk implementasinya. Oleh karena itu penelitian ini melakukan analisis terhadap penggunaan media sosial yang telah dilakukan instansi pemerintah Indonesia. Media sosial yang dianalisis adalah Twitter karena Twitter merupakan media sosial yang paling banyak digunakan oleh instansi pemerintah di Indonesia. Sampel pesan yang dianalisis adalah pesan yang di-posting tanggal 21-27 September 2015. Pesan-pesan tersebut dikategorisasi oleh responden, kemudian dipilih kategori dengan frekuensi tertinggi. Aspek yang dikategorisasi oleh responden adalah konten, nada, dan tipe sumber pesan. Aspek sumber, bentuk, dan respon pesan dikategorisasi sendiri oleh peneliti karena tidak subjektif. Analisis dilakukan untuk tiap-tiap instansi, berdasarkan instansi pusat dan daerah, dan analisis secara menyeluruh yaitu Indonesia.Hasil penelitian menyimpulkan bahwa penggunaan media sosial di instansi pemerintah belum optimal. Hal ini dibuktikan dengan rendahnya indeks penggunaan media sosial yang diperoleh. Adapun indeks paling tinggi yang diperoleh adalah 9,031 dari skala 0 ? 100. Indeks tersebut merupakan indeks yang diperoleh oleh KPK, DPR, DPD, Jakarta, dan Polri merupakan lima instansi pemerintah dengan indeks penggunaan media sosial paling tinggi diantara 58 instansi pemerintah lainnya. Adapun indeks kelima instansi tersebut adalah 9,031; 7,798; 5,832; 5,621; dan 5,416. KPK merupakan instansi yang paling optimal menggunakan media sosialnya untuk keseluruhan instansi dan untuk instansi pusat. Jakarta merupakan instansi daerah yang paling optimal menggunakan media sosialnya.

---

ABSTRACT

Implementation of e-government in Indonesia is still far from the expectations and objectives of Presidential Instruction No.3 of 2003 on E-government Policy. It can be seen from the results of the United Nations assessment in 2014 which gave Indonesia 0.4487 of 1 for e-government index and 0.2941 of 1 for e-participation index. Social media is a good example to increase e-government and e-participation index. Many countries have used it to interact and communicate with their citizens. It also does not require high costs for implementation. Therefore, this research analyzed the use of social media of Indonesia government agencies. The selected social media is Twitter because Twitter is most used by Indonesia government agencies. Samples are messages that were posted on September 21-27, 2015. Messages are categorized by respondents, then final category is selected by the highest frequency. Aspects that categorized by respondents are content, tone, and source type. Aspects message source, form, and response are categorized by researcher because they are not subjective. The analysis was performed for each institution, then analysis based on the central and regional agencies, and entire analysis of Indonesia.

The results concluded that the use of social media in Indonesia government agencies have not been optimal. It is based on the low index gained of the use of social media. The highest index obtained was 9.031 on a scale of 0 ? 100. The index is obtained by KPK, DPR, DPD, Jakarta, and Polri is five government agencies with use of social media index is highest among 58 other government agencies. The index of the five agencies are 9.031, 7.798, 5.832, 5.621, and 5.416. KPK is an agency that is the most optimal use of its social media for the entire agencies and to central agencies. Jakarta is the most optimal regional agencies using its social media."

"Mispricing harga saham merupakan salah satu dampak dari lemahnya bentuk efisiensi pasar modal Indonesia. Penelitian terdahulu yang menggunakan indeks sentimen pasar Baker dan Wurgler (2006) menunjukkan bahwa hal tersebut dipengaruhi oleh sentimen investor. Namun seiring dengan perkembangan teknologi, Twitter menjadi salah satu media sosial yang dapat digunakan untuk mengukur sentimen investor yang akurat. Penelitian dengan 600 observasi ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh sentimen investor pada Twitter terhadap mispricing harga saham Indonesia tahun 2017. Dengan menggunakan Vector Autoregressive (VAR), mispricing harga saham dibagi menjadi dua komponen, yaitu earning mispricing dan required return mispricing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga saham Indonesia tahun 2017 mengalami undervalue sebesar 19,5% dan sentimen investor berhubungan negatif signifikan terhadap mispricing harga saham di Indonesia. Oleh karena itu, investor disarankan untuk memperhatikan kondisi pasar modal dan sentimen pada Twitter sebelum mengambil keputusan investasi.

---

Stock mispricing is one of the effects of the weak form of Indonesia's capital market efficiency. Previous research using market sentiment index by Baker and Wurgler (2006) shows that it was affected by investor sentiment. However, along with the development of technology, Twitter has become one of the social media that can be used to measure investor sentiment accurately. This study, using 600 observations, aims to analyze the impact of investor sentiment on Twitter on Indonesia’s stock mispricing in 2017. By using Vector Autoregressive (VAR), stock mispricing is divided into two components, earning mispricing and required return mispricing. The results show that Indonesia's stock price in 2017 experienced undervalue of 19,5% and investor sentiment had a significantly negative relationship with stock mispricing in Indonesia. Therefore, investors are advised to pay attention to capital market conditions and sentiment on Twitter before making investment decisions."

"[ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh layanan informasi melalui twitter dengan partisipasi pengguna Perpustakaan (Universitas Indonesia)UI di twitter. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode penelitian deskripsi analitik dan analisis bivariat. Variabel penelitian ini terdiri dari 2 variabel bebas yaitu desain layanan informasi dan jenis informasi serta 1 variabel terikat yaitu partisipasi pengguna. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengikut akun twitter perpustakaan UI merasa desain layanan informasi dan jenis informasi yang disajikan sudah cukup sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pengikut. Selain itu, diketahui pula bahwa desain layanan informasi dan jenis informasi memiliki pengaruh positif signifikan terhadap partisipasi pengguna. Penelitian juga dapat menunjukkan pola partisipasi pengguna di twitter antara perpustakaan dan pengguna. Pengolahan dan analisis data pada penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi linier berganda dengan bantuan aplikasi pengolah data.

---

ABSTRACTThe purpose of this research is to understand implication of information services trough twitter platform with UI library user participation in twitter. This research used quantitative approach with the analytic descriptive and bivariat analytic methods. The variable consists of 2 independent variables (information services design and type of information) and 1 dependent variable (user participation). The results of this research shows follower of UI Library twitter @UI_Library perceive design and type of the information that given was appropriate with user needs. Therefore, information service design and type of information have a positive implication to user participation. This research shows user participation pattern in twitter platform between library and user. Process and data analysis used multiple linear regression analysis methods using data processing software.;The purpose of this research is to understand implication of information services trough twitter platform with UI library user participation in twitter. This research used quantitative approach with the analytic descriptive and bivariat analytic methods. The variable consists of 2 independent variables (information services design and type of information) and 1 dependent variable (user participation). The results of this research shows follower of UI Library twitter @UI_Library perceive design and type of the information that given was appropriate with user needs. Therefore, information service design and type of information have a positive implication to user participation. This research shows user participation pattern in twitter platform between library and user. Process and data analysis used multiple linear regression analysis methods using data processing software.;The purpose of this research is to understand implication of information services trough twitter platform with UI library user participation in twitter. This research used quantitative approach with the analytic descriptive and bivariat analytic methods. The variable consists of 2 independent variables (information services design and type of information) and 1 dependent variable (user participation). The results of this research shows follower of UI Library twitter @UI_Library perceive design and type of the information that given was appropriate with user needs. Therefore, information service design and type of information have a positive implication to user participation. This research shows user participation pattern in twitter platform between library and user. Process and data analysis used multiple linear regression analysis methods using data processing software., The purpose of this research is to understand implication of information services trough twitter platform with UI library user participation in twitter. This research used quantitative approach with the analytic descriptive and bivariat analytic methods. The variable consists of 2 independent variables (information services design and type of information) and 1 dependent variable (user participation). The results of this research shows follower of UI Library twitter @UI_Library perceive design and type of the information that given was appropriate with user needs. Therefore, information service design and type of information have a positive implication to user participation. This research shows user participation pattern in twitter platform between library and user. Process and data analysis used multiple linear regression analysis methods using data processing software.]"

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh positif dan signifikan dari variabel tie strength with peers dan identification with the peer group yang mempengaruhi peer communication di media sosial Facebook & Twitter yang mempengaruhi product attitude dan product involvement konsumen terhadap film Indonesia sehingga mempengaruhi variabel purchase intention (keinginan konsumen menonton film Indonesia), serta pengaruh positif signifikan dari variabel moderasi need for uniqueness terhadap pengaruh peer communication dan product attitude. Penelitian ini menggunakan desain penelitian eksploratif dan deskriptif yang dilakukan dalam satu kali periode. Responden penelitian berjumlah 206 orang yang aktif di media sosial Facebook dan Twitter serta sudah pernah menonton film Indonesia dalam 6 bulan terakhir. Model penelitian dengan delapan hipotesis diuji menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) dengan aplikasi Lisrel 8.50. Hasil penelitian menyatakan bahwa tie strength with peers dan identification with the peer group mempengaruhi peer communication secara positif signifikan sehingga mempengaruhi product attitude dan product involvement secara positif signifikan dan kemudian berpengaruh positif signifikan terhadap purchase intention (keinginan konsumen menonton film Indonesia di bioskop). Namun, dalam hasil pengujian variabel moderasi need for uniqueness terhadap pengaruh variabel peer communication di media sosial Facebook dan Twitter dengan product attitude terhadap film Indonesia menghasilkan pengaruh negatif dan tidak signifikan.

---

This study aims to determine the positive and significant impact of tie strength variables with peers and identification with the peer group influence peer communication in social media Facebook and Twitter that affect product attitude and product involvement consumers of Indonesian films thus affecting the purchase intention variable (consumer intention to watch Indonesian movies), as well as a significant positive effect of moderating variables need for uniqueness against the influence of peer communication and product attitude.

This study uses an exploratory research design and descriptive done in one period. Respondents numbered 206 people active in social media Facebook and Twitter as well as Indonesian have ever watched a movie in the last 6 months. Model studies with eight hypotheses were tested using Structural Equation Modeling (SEM) with Lisrel application 8.50.

The study states that tie strength with peers and identification with the peer group peer communication positively affect significantly affecting product attitude and product involvement significantly positively and then significant positive effect on purchase intention (desire of consumers to watch movies in cinema in Indonesia). However, the results of testing a moderating variable need for uniqueness of the influence of peer communication variables on Facebook and Twitter social media with product attitude towards Indonesian film produces a negative and significant effect."

"Twitter merupakan salah satu media sosial yang sangat populer dan banyak digunakan untuk berbagai kepentingan, salah satunya adalah sebagai media promosi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pemberdayaan Twitter sebagai media promosi Perpustakaan Universitas Indonesia. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan menggunakan metode studi kasus. Hasil dari penelitian ini adalah temuan interaksi antara pustakawan dan pemustaka di Perpustakaan Universitas Indonesia terkait adanya aliran informasi dan komunikasi dua arah melalui Twitter. Perpustakaan Universitas Indonesia belum maksimal dalam memanfaatkan Twitter karena adanya kendala pada pustakawan dalam mempublikasikan hasil pekerjaannya.

---

Twitter is one of the social media. It is very popular and widely used for various purposes, one of which was as a media promotion. The purpose of this research is to know the empowerment of Twitter as a promotional media Universitas Indonesia Library. This research is qualitative research using the case study method. The results of this research are findings of the interaction between user and librarian at the Universitas Indonesia Library related to the flow of information and two-way communication via Twitter. University Indonesia Library have not been fullest in utilizing Twitter due to constraints on librarians in publicizing the results of its work."