Firdaus, Muhammad Rakha (2022) Fitur Identifikasi Buzzer Pada Aplikasi Digital Marketing Terhadap Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Social Network Analysis. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_COVER.pdf - Published Version
Download (35kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version
Download (249kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version
Download (76kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf - Published Version
Download (191kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version
Download (68kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_DAFTAR ISI.pdf - Published Version
Download (53kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_BAB 1.pdf - Published Version
Download (91kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_BAB 2.pdf - Published Version
Download (307kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_BAB 3.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (1MB) | Request a copy
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_BAB 4.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (481kB) | Request a copy
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_BAB 5.pdf - Published Version
Download (58kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version
Download (135kB) | Preview
UNIKOM_MUHAMMAD RAKHA FIRDAUS_KONTAK PENULIS DAN KONTRIBUTOR.pdf - Published Version
Download (9kB) | Preview
Abstract
Fitur Buzzer Finder dapat merekomendasikan akun buzzer yang dapat dijadikan media promosi berdasarkan topik atau kata kunci tweet tertentu pada media sosial Twitter. Pada aplikasi digital marketing terdapat fitur buzzer finder yang dapat merekomendasikan akun buzzer, akan tetapi fitur tersebut hanya merekomendasikan akun buzzer berdasarkan pengikut akun pengguna saja, sehingga akun pengguna yang hanya memiliki pengikut sedikit dapat merekomendasikan tidak dapat merekomendasikan akun buzzer yang cocok untuk media promosi produknya. Pada penerapan Social Network Analysis mampu menggambarkan relasi atau hubungan antar individu dengan melakukan visualisasi dalam bentuk graf kemudian menghitung nilai Centrality. Penelitian ini menghasilkan 10 akun rekomendasi buzzer yang memiliki centrality terbesar. Lalu pengujian dilakukan dengan meninjau akun - akun tersebut, terdapat 7 akun yang memenuhi kriteria buzzer karena aktifitasnya suka mempromosikan, dan 3 lainnya adalah akun yang sudah tidak aktif. Sehingga kesimpulan dari penelitian ini adalah dapat merekomendasikan akun buzzer yang dapat dijadikan media promosi berdasarkan topik atau kata kunci tweet tertentu pada media sosial Twitter
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Social Network Analysis, Buzzer, Twitter |
| Subjects: | 000 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS > 004 Data Processing & Computer Science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | S1 Skripsi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mia Hayati Kosasih |
| Date Deposited: | 29 Nov 2022 04:15 |
| Last Modified: | 29 Nov 2022 04:15 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/7060 |
