Sistem Media Sosial Untuk Membangun Tim Startup Berbasis Jaringan Stokastik

Hakim, Abdul Matin Syifa (2019) Sistem Media Sosial Untuk Membangun Tim Startup Berbasis Jaringan Stokastik. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
07111340000099-Undergraduate_Theses.pdf

Download (2MB) | Preview

Abstract

Faktor yang sangat penting dari cerita para pendiri mengungkapkan alasan kegagalan startup adalah tidak memiliki tim yang tepat sebesar 23% pada peringkat ketiga yang telah disusun oleh Perusahaan riset CBInsights. Pada riset lain oleh Bill Gross dari Idealab membagi faktor kesuksesan startup menjadi lima yaitu waktu, tim, ide, model bisnis, dan pendanaan dengan menghasilkan faktor tim pada peringkat kedua sebesar 32%. Untuk itu pada perancangan ini membuat sistem media sosial yang dapat membantu proses menemukan pasangan tim yang cukup tepat dengan berfokus pada fungsi identitas dan rekomendasi. Di lain sisi perilaku pengguna media sosial yang tidak pasti atau stokastik sehingga lebih memilih metode berbasis jaringan Bayesian pada rekomendasi. Hasil perancangan sistem media sosial berhasil memenuhi kebutuhan fungsional yang didefinisikan pada perancangan menggunakan pengujian metode blackbox dan memiliki kelengkapan fitur pada profil pengguna. ================================================================================================ A very important factor from the founders' story revealed that the reason for the failure of startups was not to have the right team of 23% in the third place compiled by the research company CBInsights. In another study by Bill Gross from Idealab sharing the success factors of startup into five, namely timing, team, ideas, business model, and funding with the factor of the team ranked second by 32%. For this reason, making this social media system can help the process of finding the right team and focus on identity and recommendations. On the other hand, the behavior of social media users is uncertain or stochastic, so it prefers the Bayesian network-based method on recommendations. The results of the design of the social media system succeeded in meeting previously determined needs by using the blackbox method and having full features on the user profile.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSE 005.1 Hak s-1 2019
Uncontrolled Keywords: jaringan Bayesian, Sistem media sosial, sistem rekomendasi, tim startup
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.758 Software engineering
T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105.888 Web sites--Design. Web site development.
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Abdul Matin Syifa Hakim
Date Deposited: 09 Jul 2021 07:33
Last Modified: 09 Jul 2021 07:33
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/60913

Actions (login required)

View Item View Item