Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Skripsi ini bertujuan untuk mengetahui adanya pengaruh cause related marketing terhadap minat beli konsumen dan dimensi cause related marketing yang paling berpengaruh terhadap minat beli. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan teknik pengambilan sampel purposive. Pada penelitian ini dilibatkan 100 responden orang dewasa yang berdomisili di DKI Jakarta, mengetahui plester luka Nexcare dan program ?Nexcare Give? namun belum pernah membeli produk plester luka Nexcare Comfort Bright edisi khusus PMI. Hasil penelitian membuktikan terdapat pengaruh cause related marketing terhadap minat beli. Dimensi management involvement terbukti memberikan pengaruh terbesar terhadap minat beli.

---

This research aims to investigate the influence of cause-related marketing on consumer buying interest and to define the most influential dimension of cause related marketing on buying interest. The research was conducted using quantitative methods with purposive sampling technique. In thhis research involved 100 adult respondents who live in Jakarta, knowing Nexcare band-aid and "Nexcare Give" program but never buy Nexcare Comfort Bright PMI special edition wound plaster. The research proves that cause-related marketing has influence on buying interest. Dimension of management involvement proven to provide the greatest influence on buying interest.

Abstrak :
Skripsi ini membahas penerapan Convolutional Neural Network dalam merancang Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) Berbentuk Gambar. Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) Berbentuk Gambar merupakan perkembangan dari Sistem Penilaian Esai Otomatis atau Simple-O yang telah dikembangkan sebelumnya oleh Departemen Teknik Elektro UI. Tujuan dari dikembangkannya Sistem Penilaian Esai Otomatis (SIMPLE-O) Berbentuk Gambar ini agar dapat menilai sebuah gambar secara otomatis sehingga dapat mempercepat proses penilaian. Rancangan yang dibuat dalam penelitian ini akan memanfaatkan machine learning untuk memprediksi nilai dari gambar yang diuji. Pembelajaran akan dilakukan dengan menggunakan dataset yang memiliki label mulai dari nilai "1" sampai "10". Untuk mendapatkan informasi fitur dari gambar, digunakan algoritma Convolutional Neural Network dimana Neural network ini termasuk ke dalam algoritma Deep Learning. Pada sistem ini sebagian besar bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python.

---

This thesis discusses the implementation of Convolutional Neural Network in designing an automated essay grading system in which the essay answer is in the form of an image. This automated essay grading system is based on the Department of Electrical Engineering in University of Indonesia's research called Simple-O. The purpose of this automated essay grading system to be developed is that the images can be graded automatically and accordingly so it will make the grading process more efficient. The design made in this proposal will utilize machine learning to predict the grade for the images inputted. The learning process will be done using a labeled data set from grade "1" to "10". Feature extraction process will be done using Convolutional Neural Network, which is considered a deep learning algorithm. This system will be programmed in Python.