PENGARUH KUALITAS DAN HARGA PERUMAHAN KOTA CITRA GRAHA TERHADAP MINAT BELI MASYARAKAT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract, The main objective in this study is to examine and analyze (1) the effect of quality and price on people's buying interest in Citra Graha City housing. (2) the effect of quality on people's buying interest in Citra Graha City housing. (3) the effect of prices on people's buying interest in Citra Graha City housing. (4) To see which variable has greater influence on people's buying interest in Citra Graha City housing. The targets in this study include (1) To be able to see how much influence the two variables in this study are quality and price in influencing public buying interest in Citra Graha City housing. (2) Being a reference material for consumers to be able to determine the purchasing policy after knowing about the quality and price set by the City of Citra Graha. (3) From the results of this study, it can be used as a reference as a policy making in product pricing strategies. (4) Making the results of this research as textbook reference material, especially in the field of marketing management. This research was conducted with a quantitative method and using the analysis method with SPSS Windows For Data as a data analysis tool. To facilitate the justification, a 5-point Likert scale is used. Likert scale is a scale used in questionnaires to facilitate respondents in answering questions, then respondents answer questions in accordance with the code in the questionnaire. Before testing with regression analysis, the research data were tested with a classic assumption test consisting of: normality test, heterokedasticity test, and multicollinearity test. Then for simultaneous hypothesis testing using the F test, and for partial hypothesis testing using the t test. Meanwhile, to determine the most dominant variable affecting the level of employee job satisfaction using the standardized coefficient beta. Based on the results of the study it can be found that the variable of quality and price is very significant in influencing the buying interest of consumers or prospective consumers to be able to purchase housing units in the City of Citra Graha, this can be proven with a probability level of more than 0.05 or less than 5%. In addition to the level of probability can also be proven by table 5.8 it turns out that F count is greater (33,108) than F table (2.3092), so the decision is to reject H0 and accept Ha, which means the variables X1, X2 together affect the consumer's buying interest will the purchase of housing units in the City of Citra Graha. Job Characteristics Variable has a significant and positive effect on the level of employee job satisfaction with a significance level of 0.473 or 47.3%. This means that if the characteristics of this work are considered it will increase employee job satisfaction by 47.3%.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,006 |
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 ».