Judul: Analisis Perilaku Konsumen Sayuran Organik (Studi Kasus: Giant Botani Square, Kota Bogor, Jawa Barat)
Abstrak: Analisis Perilaku Konsumen Sayuran Organik (Studi Kasus: Giant Botani Square, Kota Bogor, Jawa Barat) ...
Keyword: 

Judul: Analisis Perilaku Konsumen dalam Keputusan Pembelian Sayuran Organik di Giant Taman Yasmin Bogor
Abstrak: Seiring dengan berkembangnya zaman, kesadaran masyarakat akan kesehatan semakin meningkat. Pada perkembangannya, keamanan pangan yang dikonsumsi, serta alami menjadi tuntutan konsumen. Sayuran organik menjadi salah satu pilihan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat dalam gaya hidup sehat. Dalam hal ini, Giant Taman Yasmin Bogor sebagai salah satu retailer menyediakan berbagai kebutuhan masyarakat akan sayuran organik. Penelitian ini bertujuan: (1) Mengidentifikasi karakteristik konsumen sayuran organik di Giant Taman Yasmin Bogor, (2) Mengkaji proses keputusan pembelian sayuran organik di Giant Taman Yasmin Bogor dan (3) Menganalisis atribut-atribut yang mempengaruhi konsumen dalam pembelian sayuran organik di Giant Taman Yasmin Bogor. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan sekunder. Data primer diperoleh melalui wawancara dengan pihak Giant Taman Yasmin Bogor dan pengisian kuesioner/angket oleh konsumen sayuran organik di Giant Taman Yasmin Bogor. Data sekunder diperoleh dari buku, internet dan studi literatur yang relevan dengan topik penelitian. Teknik pengambilan contoh yang digunakan dalam penelitian ini adalah non-probability sampling (convenience sampling), yaitu 100 orang konsumen yang membeli sayuran organik di Giant Taman Yasmin Bogor. Analisis deskriptif digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik konsumen dan mengkaji proses keputusan pembelian sayuran organik di Giant Taman Yasmin Bogor. Analisis multiatribut Fishbein digunakan untuk mengidentifikasi atribut dominan pada sayuran organik di Giant Taman Yasmin Bogor. Berdasarkan hasil analisis multiatribut Fishbein, atribut manfaat sayuran organik mendapatkan nilai tertinggi pada tingkat kepentingan maupun tingkat kepercayaan dengan nilai 4,48 pada tingkat kepentingan dan 4,19 pada tingkat kepercayaan. Pada tingkat kepentingan, atribut kemasan menjadi atribut yang dinilai tidak terlalu penting bagi konsumen. Sedangkan pada tingkat kepercayaan, atribut harga memiliki nilai kepercayaan terkecil (2,83), sehingga atribut ini dianggap tidak dapat memenuhi apa yang diinginkan konsumen Nilai sikap konsumen keseluruhan 141,805, dimana nilai ini terletak pada rentang kategori biasa (108 - 156). Hal ini disebabkan manfaat yang diberikan sangat baik bagi kesehatan, namun harga untuk mendapatkannya masih dirasakan sangat mahal.
Keyword: 

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: