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Enregistrement W2983758620 · doi:10.31315/be.v17i1.5549

PENGARUH SUKU BUNGA, PROSEDUR PELAYANAN DAN KECEPATAN PELAYANAN TERHADAP KEPERCAYAAN NASABAH DAN KEPUTUSAN PENGAMBILAN KREDIT PADA BRI DI WILAYAH SURAKARTA

2019· article· en· W2983758620 sur OpenAlexaff
Jarot Santosa, Denny Mahendra

Notice bibliographique

RevueBuletin Ekonomi Manajemen Ekonomi Pembangunan Akuntansi · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior and Marketing Influence
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)PopulationPath analysis (statistics)BusinessTest (biology)Path (computing)MarketingStatisticsComputer scienceMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to find out and test the influence of interest rates, service procedures and the speed of service on customer trust and decision to take credit at BRI in the Surakarta Region. The population in this study is credit customers above Rp.500,000,000.00 at BRI in the Surakarta Region with 880 customers. The sample in this study is 10% of the population that is equal to 88 customers, rounded up to 100 respondents in order to get better results. The analysis technique in this study uses the instrument test, t test, F test, test coefficient of determination and path analysis. The Hypothesis Test results are that interest rates have a significant effect on customer trust. Service procedures have a significant effect on customer trust. Service speed has no significant effect on customer trust. Interest rates have a significant effect on credit decision making. Service procedures have a significant effect on credit decision making. Service speed has a significant effect on credit decision making. Trust has a significant effect on credit decision making. The results of the F test can be summed up together with variable interest rates, service procedures, service speed, and trust influencing credit decision making. The results of the coefficient of determination show that 98.2% interest rates, service procedures and service speed influence the decision to take credit at BRI in the Surakarta region. The results of path analysis show that the direct effect of service speed on credit decision making is the most dominant influence in influencing credit decision making at BRI in the Surakarta region. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menguji pengaruh suku bunga, prosedur pelayanan dan kecepatan pelayanan terhadap kepercayaan nasabah dan keputusan pengambilan kredit pada BRI di Wilayah Surakarta. Populasi dalam penelitian ini adalah nasabah kredit diatas Rp. 500.000.000,00 di BRI di Wilayah Surakarta sejumlah 880 nasabah. Sampel dalam penelitian ini adalah sebesar 10% dari populasi yaitu sebesar 88 nasabah, dibulatkan menjadi 100 responden agar mendapatkan hasil yang lebih baik. Teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan uji instrumen, uji t, uji F, uji koefisien determinasi dan analisis jalur. Hasil Uji Hipotesis adalah suku bunga berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan nasabah. Prosedur pelayanan berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan nasabah. Kecepatan pelayanan berpengaruh tidak signifikan terhadap kepercayaan nasabah. Suku bunga berpengaruh signifikan terhadap keputusan pengambilan kredit. Prosedur pelayanan berpengaruh signifikan terhadap keputusan pengambilan kredit. Kecepatan pelayanan berpengaruh signifikan terhadap keputusan pengambilan kredit. Kepercayaan berpengaruh signifikan terhadap keputusan pengambilan kredit. Hasil uji F dapat disimpulkan secara bersama-sama variabel suku bunga, prosedur pelayanan, kecepatan pelayanan, dan kepercayaan berpengaruh terhadap keputusan pengambilan kredit. Hasil koefisien determinasi menunjukkan sebesar 98,2% suku bunga, prosedur pelayanan dan kecepatan pelayanan mempengaruhi keputusan pengambilan kredit di BRI di wilayah Surakarta. Hasil analisis jalur menunjukkan bahwa pengaruh langsung kecepatan pelayanan terhadap keputusan pengambilan kredit merupakan pengaruh paling dominan dalam mempengaruhi keputusan pengambilan kredit di BRI di wilayah Surakarta.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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