Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 2 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Silalahi, Oloan Marolop
"Dalam rangka pembiayaan pelayanan Pemerintah Propinsi DKI Jakarta senantiasa berupaya menggali sumber-sumber penerimaan Daerah. Salah satu upaya tersebut adalah dengan diterbitkannya Peraturan Daerah Daerah Khusus Ibukota Jakarta No. 8 Tahun 1998 tentang Penyelenggaraan Reklame dan Pajak Reklame dan Keputusan Gubemur Propinsi DKI Jakarta No. 37 Tahun 2000 tentang Penyelenggaraan Reklame. Di dalam Keputusan Gubemur tersebut diatur bahwa bagi reklame yang berada di dalam sarana dan prasarana kota dikenakan sewa titik reklame.
Sesuai dengan Keputusan Gubemur No. 128 Tabun 2000, sewa titik reklame tersebut terdiri dari dua jenis unsur yaitu harga sewa lahan dan harga nilai strategis. Perhitungan tarif harga nilai strategis tersebut dipengaruhi oleh 3 faktor yaitu kelas jalan peletakan reklame (40 %), luas bidang reklame (30 %) dan ketinggian reklame (30 %). Para stakeholder reklame terutama Biro Reklame seringkali berpolemik di mas media baik elektronik maupun cetak bahwa Pemda DKI Jakarta dalam menetapkan tarif tidak memiliki dasar dan tidak pemah melibatkan Biro Reklame.
Berdasarkan latar belakang di atas, dirumuskan pokok permasalahan sebagai berikut : Seberapa besar hubungan kelas jalan peletakan reklame, luaas bidang reklame dan tinggi reklame dengan nilai strategis titik reklame di Propinsi DKI Jakarta dikaitkan dengan indikator-indikator nilai strategis titik reklame sebagaimana hasil penelitian Sensory Logic Inc. (2000), yang menyatakan bahwa terdapat 4 atribut yang diperhitungkan sebagai kunci kesuksesan suatu reklame yaitu readability, message, memorability dan stopping power.
Instrumen statistik yang dipergunakan adalah korelasi Rank Spearman 'S karena data yang diolah ordinal. Populasi penelitian terdiri dari penduduk Jakarta menurut sensus tahun 2000 berjumlah 8.400.000 dan Biro Reklame yang terdaftar di Biro Perlengkapan Propinsi DKI Jakarta sebanyak 65 perusahaan. Dengan menggunakan formula Sloven dibutuhkan sample dari penduduk Jakarta sebesar 100 orang dan Biro reklame 40 perusahaan dengan tingkat kepercayaan 10 %. Melalui pengolahan software SPSS versi 11 didapat nilai koefisien korelasi antara kelas jalan dengan nilai strategis reklame sebesar 0,531 atau hubungan sedang dan positif serta terdapat hubungan yang signifikan_ Nilai korelasi antara Iuas bidang reklame dengan nilai strategis reklame sebesar 0,380 atau kategori hubungan rendah namun positif serta ada hubungan yang signifikan. Nilai koefisien korelasi antara tinggi reklame dengan nilai strategis reklame adalah -0.064 atau berarti sangat lemah dan negatif serta terdapat hubungan yang signifikan antara tinggi reklame dengan nilai strategis reklame.
Lebih lanjut dilakukan pengujian lebih rinci antara kelas jalan, luas bidang reklame dan tinggi reklame dengan masing-masing indikator dan disimpulkan hubungan yang paling kuat adalah antara variabel kelas jalan (dibanding variabel has bidang reklame dan tinggi reklame) dengan faktor indikator kemudahan membaca suatu reklame (readability), faktor indikator kemudahan menangkap pesan reklame (message), faktor indikator kemudahan mengingat suatu reklame (memorability), dan faktor indikator daya tank bagi individu untuk memperhatikan secara seksama atas produk reklame (stopping power). Melalui pengujian hipotesis ternyata terdapat hubungan yang signifikan antara kelas jalan dan keempat faktor indikator (readability, message, memorability, dan slopping power). Terdapat hubungan yang signifikan antara luas bidang reklame dan keempat faktor indikator (readability, message, memorability, dan stopping power). Sedangkan untuk tinggi reklame, variabel ini mempunyai hubungan yang signifikan dengan faktor indikator readability, tetapi tidak mempunyai hubungan yang signifikan dengan faktor indikator message, memorability, dan stopping power.
Sesuai hasil penelitian ini maka diusulkan perlunya dilakukan review atau tinjauan ulang atas komponen utama yang menjadi dasar perhitungan nilai strategis reklame dengan mengeliminir tinggi reklame dan memasukkan faktor lain setelah dilakukan pengidentifikasian faktor lain dimaksud dengan penelitian."
Depok: Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Indonesia, 2003
T12001
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Bagus Rafi Muafa
"Kemajuan teknologi dalam industri keuangan telah merevolusi industri yang disebut fintech, yang mengarah pada munculnya financial robo-advisor. Financial robo-advisor ini menarik calon investor dengan menggunakan machine learning algorithm untuk memberikan panduan investasi otomatis dengan pengawasan manusia yang minimal, berdasarkan tujuan keuangan dan toleransi risiko pengguna. Beberapa penelitian telah mengeksplorasi niat untuk mengadopsi financial robo-advisor. Penelitian ini menyelidiki niat pengguna untuk berinvestasi dengan financial robo-advisor, dengan fokus pada beberapa faktor, seperti algorithm interpretability, structural assurance, interactivity, government regulation, perceived financial dan privacy risks, perceived financial benefit dan trust. Penelitian ini mengumpulkan data dari 357 responden dan dianalisis menggunakan Partial Least Square Structural Equation Modelling (PLS-SEM). Temuan menunjukkan bahwa algorithm interpretability dan structural assurance secara negatif dan signifikan mempengaruhi perceived financial dan privacy risks. Sebaliknya, interactivity dan government regulation secara positif dan signifikan mempengaruhi perceived financial benefit. Interactivity juga secara positif dan signifikan mempengaruhi perceived trust, sedangkan government regulation tidak. Selain itu, perceived financial dan privacy risks tidak mempengaruhi investment intention, sementara perceived financial benefit dan trust secara positif dan signifikan mempengaruhi investment intention.

Technological advancements in the financial industry have revolutionised the industry called fintech, leading to the emergence of financial robo-advisors. These financial robo- advisors attract the potential investors using machine learning algorithms to provide automated investment guidance with minimal human oversight, based on users’ financial goals and risk tolerance. Several researches have explored the intention to adopt financial robo-advisors. This research investigates users’ intentions to invest with financial robo- advisors, focusing on several factors, such as algorithm interpretability, structural assurance, interactivity, government regulation, perceived financial and privacy risks, perceived financial benefit and trust. This research collected data from 357 respondents and analysed using Partial Least Square Structural Equation Modelling (PLS-SEM). The findings indicate that algorithm interpretability and structural assurance negatively and significantly influence perceived financial and privacy risks. Conversely, interactivity and government regulation positively and significantly influence perceived financial benefit. Interactivity also positively and significantly influences perceived trust, whereas government regulation does not. Additionally, perceived financial and privacy risks do not influence investment intention, while perceived financial benefit and trust positively and significantly influence investment intention."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library