PENGARUH BAURAN PEMASARAN TERHADAP PROSES KEPUTUSAN PELANGGAN DALAM MEMILIH RAWAT INAP DI RUMAH SAKIT ISLAM IBNU SINA PADANG TAHUN 2012
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».