Analisa Faktor Minat Penggunaan Aplikasi Pedulilindungi Anak Muda Surabaya Dengan Metode Tam

Abstract

COVID-19 terus bertambah di Indonesia, hal ini dipengaruhi oleh faktor masih kurangnya pengetahuan dan kesadaran sebagian masyarakat untuk penyakit. Aplikasi PeduliLindungi dibuat oleh Kementerian Komunikasi dan Informatika bersama beberapa Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang bertujuan membantu instansi pemerintah memutus mata rantai penularan COVID-19. Pandemi COVID-19 telah menyebabkan banyak perubahan terjadi di Indonesia. Dengan aplikasi peduli lindungi dapat membantu pemerintah untuk memantau masyarakat yang sudah vaksin atau belum Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengujinya factor – factor yang mempengaruhi penerimaan aplikasi peduli lindungi untuk anak mudah (17 tahun – 25 tahun) terhadap penggunaan aplikasi peduli lindungi. Selanjutnya untuk untuk menguji tingkat tingkat penerimaan aplikasi PeduliLindungi untuk anak muda (17 tahun – 25 tahun) Berdasarkan hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan ditemukan bahwa Social Influence berpengaruh positif terhadap Perceived Ease of Use, Social Influence berpengaruh terhadap Perceived Usefulness, Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Attitude Toward Using , Perceived Ease of Use tidak berpengaruh terhadap Attitude Toward Using, jadi tingkat Perceived Ease of Use seseorang rendah atau tinggi tidak akan mempengaruhi Attitude Toward Using. Hal ini terjadi karena sikap sesorang terhadap apikasi tidak hanya berpengaruh karena kemudahan melainkan orang sekita apakah menggunakan dan tingkat keamanan dari aplikasi tersebut, Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Intention to Use, Attitude Toward Using tidak berpengaruh terhadap Intention to Use jadi tingkat Attitude Toward Using seseorang rendah atau tinggi tidak akan mempengaruhi Intention to Use hal ini terjadi karena sikap orang terhap aplikasi tidak bisa menarik perhatian orang lain untuk menggunakan karena orang melihat aplikasi dari kegunaanya dan pas dengan orang tersebut atau tidak

Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Satu Sehat Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine

“…Selanjutnya untuk untuk menguji tingkat tingkat penerimaan aplikasi PeduliLindungi untuk anak muda (17 tahun -25 tahun) Berdasarkan hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan ditemukan bahwa Social Influence berpengaruh positif terhadap Perceived Ease of Use, Social Influence berpengaruh terhadap Perceived Usefulness, Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Attitude Toward Using , Perceived Ease of Use tidak berpengaruh terhadap Attitude Toward Using, jadi tingkat Perceived Ease of Use seseorang rendah atau tinggi tidak akan mempengaruhi Attitude Toward Using. Hal ini terjadi karena sikap sesorang terhadap apikasi tidak hanya berpengaruh karena kemudahan melainkan orang sekita apakah menggunakan dan tingkat keamanan dari aplikasi tersebut, Perceived Usefulness berpengaruh terhadap Intention to Use, Attitude Toward Using tidak berpengaruh terhadap Intention to Use jadi tingkat Attitude Toward Using seseorang rendah atau tinggi tidak akan mempengaruhi Intention to Use hal ini terjadi karena sikap orang terhap aplikasi tidak bisa menarik perhatian orang lain untuk menggunakan karena orang melihat aplikasi dari kegunaanya dan pas dengan orang tersebut atau tidak [2]. Penelitian ini bermaksud untuk mendapatkan informasi sentimen terkait opini masyarakat yang berhubungan dengan penggunaan aplikasi PeduliLindungi, dengan mengaplikasikan algoritma Support Vector Machine serta kernel Radial Basis Function dan algoritma seleksi fitur yaitu Particle Swarm Optimization dalam mengklasifikasikan opini masyarakat terhadap aplikasi PeduliLindungi dari data tweet yang sudah diperoleh serta diberi label sentimen bersifat positif dan label sentimen bersifat negatif.…”