Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk menguji efek mood congruency terhadap tingkah laku berbagi artikel daring. Penelitian berdesain between subject experiment 2 (mood positif vs mood negatif) x 2 (emosi positif vs emosi negatif). Efek mood congruency baru muncul secara signifikan ketika diberi stimulus yang kongruen atau inkongruen dengan moodnya dan mempengaruhi tingkah laku berbagi artikel daring dengan mood positif lebih banyak membagikan artikel yang memicu emosi kongruen daripada mood negatif (U=750,000, z = 3,31, p=0,001, p<0,05, r = ,41). Artikel yang memicu emosi positif cenderung lebih banyak dibagikan (U= 997.000, z = 2.496, p=,013, p<0,05, r= 0,28). Ada indikasi pengaruh audience size dalam tingkah laku berbagi artikel daring.

---

This study is aimed to test the effect of mood congruency on online article sharing behavior. The research has between subject experiment design 2(positive mood vs negative mood) x 2(positive emotion vs negative emotion). The effect of mood congruency appears significantly when someone is given congruent or incongruent stimulus with his/her mood and affects online article sharing behavior with positive mood share more article that evokes congruent emotion than negative mood (U=750,000, z = 3,31, p=0,001, p<0,05, r = ,41). Meanwhile, article evoking positive emotion tend to be shared more than article evoking negative emotion. (U= 997.000, z = 2.496, p=,013, p<0,05, r= 0,28). There?s indication that audience size affects online article sharing behavior."

"Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, semakin berkembang pula tingkat kebutuhan manuasia akan berita terkini, sehinga muncullah sebuah tren baru yaitu mempublikasi dan mengakses berita melalui media daring atau jurnalisme daring. Selain itu, jumlah masyarakat yang melakukan jual beli daring juga terus meningkat dan peluang ini dimanfaatkan oleh perusahaan dan pihak pengiklan dengan menerapkan strategi Targeted Web Advertising. Namun tingginya jumlah artikel yang telah di publikasi dan diakses membuka peluang yang besar untuk terjadinya kesalahan dalam penentuan tempat peletakan iklan. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang dapat mengkategorisasikan artikel yang diakses pengguna sebagai basis penempatan iklan oleh perusahaan dan sistem pengklasifikasian ini dapat dilakukan dengan menerapkan metode Data Mining dan Text Mining. Penelitian ini menggunakan dokumen data berupa konten artikel yang akan dikategorikan ke dalam dua puluh kategori kelas iklan dengan menggunakan teknik Text Mining dengan algoritma Support Vector Machine. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan oleh perusahaan atau pihak pengiklan sebagai basis penempatan iklan di situs media daring yang dipilih.

---

Rapid increase development in technological aspect resulting in growing level of human needs for the latest news, so that emerged a new trend of publishing and accessing news through online media or called online journalism. In addition, the number of people who sell and purchase through online sites also continues to increase and this opportunity is utilized by the company and the advertiser by implementing targeted web advertising. However, the high number of articles that have been published and accessed leads to great opportunities for errors in determining where to place the ads. Therefore, it needs a system that can categorize articles accessed by users as the basis of advertisement placement by the company and this classification system can be done by applying the method of Data Mining and Text Mining. This research uses document data in the form of article content that will be categorized into twenty categories of the class of advertisement by using Text Mining technique with Support Vector Machine algorithm. The results of this study may be used by companies or advertisers as a basis for placement of ads on selected online media sites."