KEPERCAYAAN DAN CELEBRITY ENDORSE TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DENGAN KUALITAS INFORMASI SEBAGAI VARIABEL MODERATING PADA ONLINE SHOP (Studi Kasus Pada Mahasiswa STIE Sakti Alam Kerinci)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Permasalahan ini dilatar belakangi dengan maraknya masalah keinginan untuk berbelanja secara online. Tujuan penelitian yaitu : 1) Untuk mengetahui pengaruh kepercayaan dan celebrity endorse secara parsial terhadap keputusan pembelian online pada Mahasiswa STIE-Sakti Alam Kerinci, 2) Untuk mengetahui pengaruh kepercayaan dan celebrity endorse secara simultan terhadap keputusan pembelian online pada Mahasiswa STIE-Sakti Alam Kerinci, 3) Untuk mengetahui kepercayaan dan celebrity Endorse dengan kualitas informasi sebagai variabel moderating terhadap keputusan pembelian online pada Mahasiswa STIE-Sakti Alam Kerinci. Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa/i di STIE-Sakti Alam Kerinci. Sampel untuk penelitian ini berjumlah 100 orang responden dengan teknik pengambilan sampel Sampling Accidential/Aksidential. Alat analisis data yang digunakan adalah Skala Likert, Moderated Regression Analysis (MRA), uji asumsi klasik, Uji t dan Uji f. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa : kepercayaan berpengaruh signifikan dan positif terhadap keputusan pembelian 0,000 < 0,05. Celebrity endorse berpengaruh terhadap keputusan pembelian 0,012 > 0,05. Kualitas Informasi Berpengaruh terhadap Keputusan Pembelian 0,005 < 0,05. Kualitas Informasi berperan sebagai variabel moderating antara Kepercayaan terhadap Keputusan Pembelian 0,022 < 0,05. Kualitas Informasi berperan sebagai variabel moderating antara Celebrity endorse terhadap Keputusan Pembelian 0,010 < 0,05.
 
 Kata Kunci : Kepercayaan, Celebrity Endorse, Kualitas Informasi, Keputusan Pembelian
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle