ANALISIS KUALITAS PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DENGAN KEPERCAYAAN KONSUMEN SEBAGAI VARIABEL INTERVENING : STUDI PADA PEMBELI PRODUK MADU BINA MARGA WAMENA
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh antara kualitas produk terhadap kepercayaan konsumen, pengaruh konsumen terhadap keputusan pembelian, pengaruh produk terhadap keputusan pembelian, dan pengaruh kualitas produk terhadap keputusan pembelian melalui kepercayaan konsumen. Analisis yang akan digunakan penulis adalah kuantitatif, Penentuan jumlah sampel berdasarkan pendapat Ferdinand (2000) menyarankan ukuran sampel yang sesuai untuk alat analisis SEM adalah antara 100-200 responden dengan maksud agar dapat digunakan dalam mengestimasi interpretasi dengan SEM. Dalam penelitian ini peneliti mengambil sampel sebanyak 150 orang. Data analisis dengan menggunakan IBM SPSS AMOS 22 dan Sobel.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa 1. Kualitas suatu produk mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kepercayaan konsumen pada produk madu bina marga Wamena. Jadi semakin baik kualitas suatu produk yang ditawarkan kepada konsumen, maka semakin tinggi pula kepercayaan konsumen.2. Kepercayaan konsumen mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian. Semakin tinggi kepercayaan konsumen terhadap suatu produk maka dapat dipastikan dapat meningkatkan omset penjualan.3. Kualitas produk mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian pada Produk Madu Bina Marga Wamena. Semakin berkualitasnya suatu produk maka dapat meningkatkan keputusan pembelian konsumen.4. Kualitas produk Madu Bina Marga Wamena mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian melalui kepercayaan konsumen pada Produk Madu Bina Marga Wamena.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».