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Enregistrement W3005474553 · doi:10.32883/hcj.v5i1.622

PENGARUH BAURAN PEMASARAN TERHADAP PROSES KEPUTUSAN PELANGGAN DALAM MEMILIH RAWAT INAP DI RUMAH SAKIT ISLAM IBNU SINA PADANG TAHUN 2012

2020· article· id· W3005474553 sur OpenAlexaff
S.T. Asye Rachmawaty, Rima Semiarty, Ratni Prima Lita

Notice bibliographique

RevueHuman Care Journal · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proses keputusan untuk memilih rawat inap bagi pelanggan bukanlah hal yang mudah. Banyak faktor yang harus dipertimbangkan untuk rawat inap di suatu rumah sakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh bauran pemasaran terhadap keputusan pelanggan (pasien) dalam memilih rawat inap di Rumah Sakit Ibnu Sina Padang tahun 2012. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan metode field survey. Penelitian dilakukan di Rumah Sakit Ibnu Sina pada bulan Januari dan Februari 2012. Data primer dikumpulkan dengan cara menyebarkan kuisioner yang kemudian diolah dengan regresi linier berganda dalam metode enter, dimana hasil yang tidak signifikan dikeluarkan satu-persatu sampai mendapatkan variabel yang paling signifikan mempengaruhi keputusan untuk memilih dirawat inap di Rumah Sakit Ibnu Sina. Pada penelitian ini didapatkan bahwa semua variable bauran pemasaran mempengaruhi keputusan memilih sebesar 80,5%, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh sebab lain yang tidak ikut diteliti. Namun dari ketujuh variabel pemasaran yang diuji, ada 3 (tiga) variabel yang sangat mempengaruhi pelanggan dalam memilih. variabel tersebut, yaitu: price, people, dan physical evidence. Diharapkan kepada Rumah Sakit Ibnu Sina Padang untuk menurunkan biaya layanan bagi pasien sesuai dengan staus sosial ekonomi masyarakat disekitar wilayah Rumah Sakit dan meningkatkan kualitas bukti fisik layanan kesehatan seperti peralatan yang representatif, interior bangunan yang asri, eksterior bangunan, fasilitas parkir, kantin, bank, dan jaminan keamanan.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,289 · 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
Publié2020
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Résumé présentoui

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