ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MOTIVASI, PERSEPSI DAN SIKAP NASABAH TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PRODUK ASURANSI PENDIDIKAN
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAKTujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis signifikansi pengaruh motivasi, persepsi dan sikap secara parsial dan simultan terhadap keputusan pembelian produk asuransi pendidikan Sequislife di Solo. Penelitian ini di lakukan dengan metode kuesioner terhadap 75 responden nasabah asuransi Sequislife di Solo yang diperoleh dengan menggunakan teknik pengambilan sampel yaitu non probability sampling dengan jenis yang di gunakan adalah purposive sampling. Kemudian dilakukan analisis terhadap data- data yang di peroleh berupa analisis kualitatif dan kuantitatif, uji asumsi klasik, regresi linier berganda, uji t, uji F dan uji koefisien deteminasi (R2). Penelitian ini menghasilkan persamaan regresi Y = 5,006 + 0,330X1 + 0,204X2 + 0,252X3. Berdasarkan analisis tersebut dapat di ketahui bahwa motivasi, persepsi dan sikap nasabah berpengaruh positif terhadap keputusan pembelian produk asuransi pendidikan Sequislife di Solo. Hasil uji t menunjukkan bahwa motivasi, persepsi dan sikap nasabah secara parsial berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian produk asuransi pendidikan Sequislife di Solo. Hasil uji secara serempak (uji F) dengan signifikansi 0,000 < 0,05 sehingga diperoleh hasil motivasi, persepsi dan sikap nasabah secara simultan berpengaruh terhadap keputusan pembelian produk asuransi pendidikan Sequislife di Solo. Hasil uji koefisien determinasi (R2) didapatkan variabel motivasi, persepsi dan sikap nasabah memberikan kontribusi sebesar 62,6% terhadap keputusan pembelian produk asuransi pendidikan Sequislife di Solo sedangkan sisanya 37,4% di pengaruhi oleh faktor lain diluar variabel yang di teliti.Kata kunci : motivasi, persepsi, sikap dan keputusan pembelian
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».