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Enregistrement W3177866866 · doi:10.36587/exc.v8i1.912

PENGARUH HARGA, KUALITAS PRODUK DAN CITRA MEREK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR HONDA SCOOPY

2021· article· id· W3177866866 sur OpenAlexaff
Natalia Indria Kristin, Anggoro Panji Nugroho

Notice bibliographique

RevueEXCELLENT · 2021
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior and Marketing Influence
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesMathematicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis dan memberikan bukti secara empiris pengaruh Harga, Kualitas Produk, dan Citra Merek terhadap Keputusan Pembelian Sepeda Motor Honda Scoopy (Studi Kasus pada Masyarakat di Kecamatan Mojogedang Kabupaten Karanganyar). Penelitian ini di lakukan dengan metode kuesioner terhadap 100 responden konsumen sepeda motor Honda Scoopy di Kecamatan Mojogedang Kabupaten Karanganyar yang diperoleh dengan menggunakan teknik pengambilan sampel yaitu non probability sampling dengan jenis metode yang digunakan yaitu convinience sampling. Kemudian dilakukan analisis terhadap data-data yang diperoleh berupa analisis kuantitatif, uji asumsi klasik, regresi linier berganda, uji t, uji F dan uji koefisien deteminasi (R2). Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial harga berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0,043. Untuk variabel kualitas produk secara parsial berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap keputusan pembelian ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0,072. Sedangkan untuk variabel citra merek secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0,007. Secara simultan harga, kualitas produk, dan citra merek berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian ditunjukkan dengan nilai F signifikansi sebesar 0,000. Kemampuan variabel harga, kualitas produk, dan citra merek dalam menjelaskan keputusan pembelian sebesar 19,2% sebagaimana ditunjukkan dengan besarnya adjusted R square sebesar 0,192 sedangkan sisanya 80,8% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model penelitian, antara lain : lokasi, promosi, dan kualitas pelayanan. Variabel citra merek adalah variabel yang paling dominan dari tiga variabel independen yang berpengaruh terhadap keputusan pembelian sepeda motor Honda Scoopy di Kecamatan Mojogedang Kabupaten Karanganyar, maka direkomedasikan agar perusahaan perlu lebih fokus mendorong peningkatan citra merek agar keputusan pembelian meningkat.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,004

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
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Résumé présentoui

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