Analysis of the Effect of Food Quality, Price, Location and Environment, and Service Quality on Customer Loyalty through Customer Satisfaction of Burger King Customers in Surabaya during the Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Community needs in the food industry have decreased due to the COVID-19 pandemic. . This can be seen from the economic growth in the second quarter of 2020 which decreased by minus 5.32 percent. Restaurant companies that rely on dine-in eating habits must also pay more attention to the development of online delivery so that restaurants can survive, with good online development, making their own restaurant applications, would be able to attract more buyers, the use of technology to facilitate payments and ordering is one of the steps restaurants to survive and thrive. With the changes in habits implemented during the pandemic, this can be an opportunity for a fast food restaurant like Burger King, which has more practicality compared to other non-fast food meals. The concept of a drive-tru and delivery-order is becoming more and more due to these pandemic times, which should pay more attention to various sectors of the food and beverage industry, especially Burger King. This study aims to analyze how the influence of food quality, price, location and environment, and service quality on customer loyalty through customer satisfaction variables. The benefits expected in this study can increase knowledge in the field of management, especially how much influence customer satisfaction has so that it can increase customer loyalty and correct existing errors and ultimately this will be able to increase sustainable transactions from Burger King restaurant customers in Surabaya. The data collection in this study was carried out by distributing questionnaires to 132 respondents with the characteristics of male and female respondents, aged 18-60 years, domiciled in Surabaya, had bought and consumed ( dine in / on the spot) Burger King in Surabaya twice in the last two years. For processing and analyzing data in this study using SPSS 22.0. After that, to tabulate the results of the respondent's research, and to test the research model using the Structural Equation Model (SEM) AMOS 22.0 data analysis technique.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».