cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Diah Widasmara
Contact Email
diah2ko@gmail.com
Phone
+6281296736449
Journal Mail Official
diah2ko@gmail.com
Editorial Address
http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/JP/about/editorialTeam
Location
Kota adm. jakarta pusat,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Pari
Published by Badan Riset dan Sumber daya Manusia Kelautan dan Perikanan
ISSN : 25020730     EISSN : 25490133     DOI : http://dx.doi.org/10.15578/jp.v6i2
Core Subject : Humanities, Science, Social,
Humanities Computer Science & IT Library & Information Science Social Sciences
Jurnal PARI adalah jurnal yang diterbitkan oleh Sekertariat Badan Riset dan Sumber Daya Manusia Kelautan dan Perikanan - Kementrian Kelautan dan Perikanan (BRSDM KKP), yang memiliki p-ISSN : 2502-0730 dan e-ISSN : 2549-0133 dengan tujuan menyebarluaskan hasil karya tulis ilmiah di bidang Perpustakaan, Dokumentasi dan Informasi, Kearsipan, Kehumasan serta Ilmu Komputer. Naskah yang dimuat jurnal tersebut berasal dari Pejabat Fungsional Pustakawan Arsiparis,Pranata Humas dan Pranata Komputer.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 124 Documents
 9   10   11   12   13 
PENGARUH JENIS KONTEN DAN WAKTU POST TERHADAP ONLINE ENGAGEMENT: STUDI KASUS PADA AKUN INSTAGRAM UPT PUSAT RISET PERIKANAN-BPPSDMKP TAHUN 2023 Dyah Ika Kusumaningtyas; Fitri Fitri
Jurnal Pari Vol 10, No 1 (2024): Juli 2024
Publisher : BPPSDMKP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15578/jp.v10i1.14634

Abstract

ABSTRAK Media sosial merupakan salah satu bentuk perkembangan teknologi untuk penyebarluasan informasi yang semakin modern. Saat ini, pemerintah banyak menggunakan media sosial, khususnya Instagram sebagai sarana untuk lebih dekat dengan publik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh jenis konten dan waktu posting terhadap online engagement di media sosial milik pemerintah, khususnya Instagram. Penelitian ini juga bertujuan untuk menemukan rekomendasi pengelolaan posting di akun Instagram pemerintah. Penelitian ini menggunakan data post 3 akun Instagram UPT Pusat Riset Perikanan-BPPSDMKP tahun 2023 yang berjumlah 423 post. Uji banding Kruskal-Wallis dilakukan untuk melihat hubungan jenis konten dan waktu posting terhadap online engagement (like dan komentar). Hasil penelitian menunjukkan bahwa konten hiburan menunjukkan nilai mean tertinggi yaitu 77,71 dengan Standar deviasi (SD) 37,91 dan Standar error (SE) 13,85. Jenis konten hiburan, promosi, edukasi, dan event menunjukkan bahwa konten-konten tersebut memiliki kecenderungan jumlah online engagement yang tinggi (p<0,05; atau H0 diterima atau tidak berbeda nyata untuk median). Waktu posting hari Jum’at menunjukkan nilai mean tertinggi dengan SD 46,64 dan SE 5,62. Hari Jum’at, Kamis, dan Rabu tidak berbeda nyata satu sama lainnya (p<0,05; atau H0 diterima atau tidak berbeda nyata untuk median), dan menunjukkan bahwa waktu-waktu tersebut memiliki kecenderungan jumlah online engagement yang tinggi. Oleh karena itu, untuk meningkatkan jumlah online engagement, direkomendasikan mengunggah informasi dengan jenis konten yang mengandung unsur hiburan, event, promosi, atau edukasi pada hari Rabu hingga Jumat, agar dinamika jumlah online engagement cenderung meningkat seiring mendekati weekend. ABSTRACTSocial media is one of technological development forms for the dissemination of increasingly modern information. Currently, the government uses social media, especially Instagram, as an engagement to the public. This study aims to determine the influence of content type and posting time on online engagement on government social media, especially Instagram. It also aims to find recommendations for managing posts on the government’s Instagram account. It uses post data from 3 Instagram accounts of the Technical Service Unit in Fisheries Research Center-BPPSDMKP in 2023 which amounted to 423 posts. The Kruskal-Wallis comparative test was conducted to see the relationship between content type and posting time to online engagement (likes and comments). The results showed that the type of entertainment content has the highest mean value of 77.71 with standard deviation (SD) 37,91 and standard error (SE) 13,85.The type of entertainment, promotional, education, and events have a tendency for a high number of online engagements (p<0.05; or H0 is accepted or not significantly different from the median). The posting time on Friday showed the highest mean value with SD 46,64 and SE 5,62. Friday, Thursday, and Wednesday are not significantly different from each other (p<0.05; or H0 is accepted or not significantly different to the median), and showed that these times have a tendency for a high number of online engagements. Therefore, to increase the number of online engagement, it is recommended to post information with the type of content that contains elements of entertainment, events, promotions, and education
PRESERVASI PENGETAHUAN LOKAL DALAM BENTUK BUKU DIGITAL DI BADAN RISET DAN INOVASI NASIONAL PERIODE 2019 – 2023 Rochani Nani Rahayu; Noer’aida Noer’aida
Jurnal Pari Vol 9, No 2 (2023): Desember 2023
Publisher : BPPSDMKP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15578/jp.v9i2.13693

Abstract

ABSTRAKSasaran strategis ketiga Badan Riset dan Inovasi Nasional adalah meningkatnya produktivitas dan daya saing sumber daya riset dan inovasi. Pengetahuan lokal merupakan salah satu sumber daya riset yang wajib dilestarikan, karena berkaitan dengan penelitian bidang sosial humaniora. Maka menjadi tanggung jawab BRIN untuk melestarikannya melalui penerbitan buku digital. Penelitian bertujuan untuk mengetahui :1) Jumlah buku; 2) Penulis yang berkontribusi; 3) Jenis kelamin penulis; 4) Topik buku 5) Frekuensi dan 6) Judul buku yang diunduh. Digunakan metode deskriptif, menggunakan sumber dari https://tinyurl.com/BRINakuisisi, pada tanggal 10 -14 Juni 2023. Data yang dikumpulkan, meliputi jumlah buku periode 01 Januari 2019 – Juni 2023, penulis beserta jenis kelaminnya, judul buku, topik, frekuensi pengunduhan, dan judul buku diunduh. Penentuan topik mengacu kepada tajuk subyek Perpustakaan Nasional: https://tinyurl.com/ tajukonlinePNRI. Data diolah dan disajikan dalam bentuk tabel.Hasil penelitian menunjukkan bahwa telah diterbitkan 66 judul buku, dengan penulis 172 orang (laki-laki 108;62,79%, perempuan 64;37,21%). Terdapat 44 topik buku, dengan topik tiga besar, pada urutan pertama adalah Bahasa dan kebahasaan & Sastra masing-masing 9 judul (13,64%), urutan kedua Kebudayaan 4 judul (6,06%), urutan ketiga Keanekaragaman Hayati, Makanan, dan Orang, masing-masing 2 topik (3,03%). Sebanyak 38 topik berada di urutan keempat, masing-masing 1 topik (1,51%). Rata-rata frekuensi buku terbanyak diunduh pada urutan pertama adalah 727,25 kali/judul. Disimpulkan bahwa BRIN melakukan preservasi pengetahuan lokal dalam bentuk buku digital, sekaligus mendiseminasikannya melalui https://tinyurl.com/BRINakuisisi. BRIN menyediakan koleksi pengetahuan lokal yang dapat diunduh masyarakat. Selama 01 Juli 2022 – 14 Juni 2023, dari 66 judul buku telah diunduh 15.685 kali, dan Kamus Bahasa Bersemah, paling banyak diunduh (6.768). kali.
DATA ANALISIS MEDIA SOSIAL TWITTER PUSAT RISET PERIKANAN Nasrul Rizal A. Lubis; Arief Gunawan; suyatno suyatno
Jurnal Pari Vol 10, No 1 (2024): Juli 2024
Publisher : BPPSDMKP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15578/jp.v10i1.14635

Abstract

ABSTRAK Data analisis media sosial Twitter adalah proses pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data yang berkaitan dengan penggunaan platform Twitter. Tujuan dari analisis ini adalah untuk memahami tren dan pola perilaku pengguna Twitter, serta untuk mendapatkan wawasan tentang opini publik, preferensi konsumen, dan pengaruh sosial yang dapat digunakan untuk keperluan bisnis, pemasaran, riset, dan kebijakan publik. Metode analisis media sosial Twitter melibatkan penggunaan algoritma dan teknik statistik untuk mengumpulkan dan mengolah data Twitter, seperti penggunaan hashtag, kata kunci, lokasi, retweet, dan like. Selain itu, metode analisis ini juga melibatkan penggunaan teknik machine learning untuk mengklasifikasikan tweet ke dalam kategori tertentu, seperti sentimen, topik, dan pengguna. Hasil analisis media sosial Twitter dapat memberikan informasi yang bermanfaat untuk berbagai tujuan. Misalnya, bisnis dapat menggunakan hasil analisis untuk memahami preferensi konsumen dan merancang kampanye pemasaran yang lebih efektif. Pemerintah dan lembaga publik dapat menggunakan hasil analisis untuk memahami opini publik dan merancang kebijakan publik yang lebih efektif. Sedangkan peneliti dapat menggunakan hasil analisis untuk memahami tren dan pola perilaku pengguna Twitter dan membangun teori sosial yang lebih baik. Selama tahun 2023 akun twitter PUSRISKAN melakukan postingan sebanyak 62 postingan dengan jumlah like sebanyak 545 dengan rata-rata perbulan sebanyak 45 like. Like terbanyak terjadi pada bulan Juni dengan 72 like dan terendah di bulan Desember dengan 16 like. ABSTRACTS Twitter social media analysis data is the process of collecting, processing and analyzing data related to the use of the Twitter platform. The goal of this analysis is to understand about trends and patterns in Twitter user behavior, as well as to gain insights into public opinion, consumer preferences, and social influence that can be used for business, marketing, research, and public policy purposes. Twitter social media analysis methods involve the use of algorithms and statistical techniques to collect and process Twitter data, such as hashtag usage, keywords, location, retweets, and likes. In addition, this analysis method also involves the use of machine learning techniques to classify tweets into certain categories, such as sentiment, topic, and user. The results of Twitter social media analysis can provide useful information for various purposes. For example, businesses can use analysis results to understand consumer preferences and design more effective marketing campaigns. Governments and public institutions can use the results of analysis to understand public opinion and design more effective public policies. Meanwhile, researchers can use the results of the analysis to understand trends and behavioral patterns of Twitter users and build better social theories. During 2023, Research Center for Fisheries Twitter account posted 62 posts with a total of 545 likes, with a monthly average of 45 likes. The most highest in June with 72 likes and the lowest in December with 16 likes. 
LAYANAN RESEARCH SUPPORT SERVICE DI ERA DIGITAL: KEPUSTAKAAN KAWASAN SAINS TEKNOLOGI B.J. HABIBIE, PUSPIPTEK SERPONG Anggiana Rohandi Yusuf; Rochani Nani Rahayu; Ainun Zakiah Noor
Jurnal Pari Vol 9, No 2 (2023): Desember 2023
Publisher : BPPSDMKP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15578/jp.v9i2.13689

Abstract

ABSTRAKArtikel ini ditulis dengan tujuan untuk mengetahui 1) Jenis dan deskripsi layanan perpustakaan pendukung riset (Research Support Service), yang dilakukan oleh Kepustakaan Kawasan Sain Teknologi B.J. Habibie; 2) Mekanisme permintaan layanan melalui aplikasi e-LAWAS; 3) Jenis dan jumlah layanan yang diberikan kepada para peneliti Kawasan. Digunakan metode deskriptif menggunakan sumber data e-LAWAS, dan laporan layanan periode Januari – Desember 2022. Hasil penelitian 1) Diketahui sebanyak 8 jenis layanan perpustakaan pendukung penelitian;2) mekanisme diawali dengan penulisan profil pemustaka/peneliti, kemudian peneliti memilih layanan yang diinginkan, sesuai dengan jenis layanan yang ditawarkan, koordinator meneruskan layanan yang dipilih ke pustakawan pelaksana, selanjutnya jika hasil layanan sudah siap, maka hasil layanan dikirimkan ke peneliti melalui e-mail, dan e-LAWAS, dengan tembusan ke koordinator layanan. Selama 2022, telah diberikan sebanyak 702 layanan, dengan layanan terbanyak adalah pemeriksaan plagiarisme, berjumlah 427 (60,83%) permintaan, kemudian pada urutan kedua adalah layanan pemeriksaan tata bahasa menggunakan aplikasi Grammarly, sebanyak 179 (25,50%) permintaan, dan layanan bibliometrika berada pada urutan ketiga yaitu 23 judul (3,72%). Kesimpulan, Kepustakaan Kawasan Sain Teknologi B.J. Habibie, menyediakan 8 jenis layanan, dan satu jenis diantaranya belum pernah ada yang meminta yaitu layanan Visualisasi data menggunakan Tableu. Permintaan terbanyak adalah pemeriksaan plagiarisme. Disarankan agar terus dilakukan sosialisasi tentang berbagai layanan yang disediakan bagi peneliti.ABSTRACTThis article was written with the aim of knowing 1) Types and descriptions of research support library services (Research Support Service), carried out by the B.J Habibie Science and Technology Regional Library; 2) Service request mechanism via the e-LAWAS application; 3)Type and amount of services provided to Regional researchers. A descriptive method was used using the e-LAWAS data source, and service reports for the period January – December 2022. Research results 1) It is known that there are 8 types of research supporting library services; 2) the mechanism begins with writing a user/researcher profile, then the researcher selects the desired service, according to the type of service offered, the coordinator forwards the selected service to the implementing librarian, then if the service results are ready, the service results are sent to the researcher via e-mail, and e-LAWAS, with a copy to the service coordinator. During 2022, 702 services have been provided, with the most services being plagiarism checking, totaling 427 (60.83%) requests, then in second place are grammar checking services using the Grammarly application, totaling 179 (25.50%) requests, and Bibliometric services are in third place, namely 23 titles (3.72%). Conclusion, B.J. Science and Technology Area Literature. Habibie, provides 8 types of services, and one type of which no one has ever asked for is the data visualization service using Tableu. The most requested is plagiarism checking. It is recommended that socialization continues to be carried out about the various services provided to researchers.

Page 13 of 13 | Total Record : 124

 9   10   11   12   13 

Filter by Year

2015 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 1 (2024): Juli 2024 Vol 9, No 2 (2023): Desember 2023 Vol 9, No 1 (2023): (Juli) 2023 Vol 8, No 2 (2022): (Desember) 2022 Vol 8, No 1 (2022): (Juli) 2022 Vol 7, No 2 (2021): (Deesember) 2021 Vol 7, No 1 (2021): (Juli) 2021 Vol 6, No 2 (2020): Desember 2020 Vol 6, No 1 (2020): Juli 2020 Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 Vol 5, No 1 (2019): Juli 2019 Vol 4, No 2 (2018): Desember 2018 Vol 4, No 1 (2018): Juli 2018 Vol 3, No 2 (2017): (Desember 2017) Vol 3, No 1 (2017): (Juli 2017) Vol 2, No 2 (2016): (Desember 2016) Vol 2, No 1 (2016): (JULI 2016) Vol 1, No 1 (2015): (Desember 2015) More Issue