The effect of strategic planning on competitive advantages of small and medium enterprises
Notice bibliographique
Résumé
This research starts from a phenomenon that indicates that the competitive advantage of Small and Medium Enterprises (SMEs) in increasingly fierce business competition has not yet achieved in Sukabumi, Indonesia.This is indicated by the inefficiency of production costs felt by SMEs which are not capable of creating competitive prices and the difficulty of making unique products.The purpose of this study is to determine the magnitude of the influence of dimensional strategic planning on the competitive advantage of SMEs.The results of the analysis and discussion are expected to find a concept regarding SME strategic planning.This study uses a quantitative approach, with an explanatory survey design that explains and describes the level of influence of strategic planning on the competitive advantage of SMEs in Sukabumi Regency, Indonesia.By using data analysis of Structural Equation Modeling (SEM), the results of the study indicate that there is a significant influence of strategic planning on the competitive advantage of SMEs in Sukabumi, Indonesia.Strategic planning which consists of three dimensions, namely: the desires of external stakeholder, the company's internal encouragement, and the company's database, significantly influences the competitive advantage of SMEs.Of the three dimensions of strategic planning, the dimensions of external stakeholder have the highest influence, while the company's database have the lowest effect.These results practically imply for SMEs to increase the consideration of company database in preparing the SME strategic planning.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 0,000 |
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 ».