ANALISIS KEPUASAN KONSUMEN PADA PENERAPAN PEMASARAN DIGITAL UNTUK KOMODITAS PETERNAKAN
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic had a significant impact on livestock businesses and SMEs processing derivative products from cattle, goats, and sheep with a decrease in sales levels, along with the decline in people's purchasing power. This is evidenced by the low level of household consumption which only grew by 2.84% in the first quarter of 2019-2020 compared to the first quarter of 2018-2019 which reached 5.020. This condition is very influential on the sustainability of SME business.The development of marketing strategies is one of the alternative solutions that are expected to help farmers and SMEs entrepreneurs in the processed of derivative products to survive and develop their business. Not stopping at the application of digital marketing application only, research on measuring the consumer satisfaction index is also carried out related to the products marketed and the use of digital marketing applications is expected to help obtained information related to the marketing goals to be achieved and find out the amount of consumer satisfaction index resulting from services that have been provided and products consumed. The research that using the Customer Satisfaction Index (CSI) analysis method showed a consumer satisfaction value index of 80.523% which has meaning that consumer has already feel satisfied. Among the attributes that has been tested showed the highest satisfaction values were product taste (86.0%), price (85.33%) while those attributes that needed to be improved performance were on size variations (72.67%) and promotions (74.0%). 
 ABSTRAKPandemi Covid 19 berdampak cukup signifikan bagi usaha peternakan dan UKM pengolah produk turunan dari sapi, kambing, dan domba dengan penurunan tingkat penjualan, seiring dengan penurunan daya beli masyarakat. Hal ini dibuktikan dengan rendahnya tingkat konsumsi rumah tangga yang hanya tumbuh 2,84% pada triwulan I tahun 2019-2020 dibandingkan triwulan I tahun 2018-2019 yang mencapai angka 5,02. Hal ini tentu saja sangat berpengaruh terhadap keberlangsungan usaha UKM. Pengembangan strategi pemasaran menjadi salah satu alternatif solusi yang diharapkan mampu membantu para peternak dan pengusaha UKM bidang olahan produk turunan ini untuk tetap dapat bertahan dan mengembangkan usahanya. Tidak berhenti pada aplikasi penerapan pemasaran digital saja, penelitian mengenai pengukuran terhadap indeks kepuasan konsumen juga dilakukan berkaitan dengan produk yang dipasarkan dan penggunaan aplikasi digital marketing ini diharapkan dapat membantu memperoleh informasi terkait sasaran pemasaran yang ingin dicapai serta mengetahui besaran indeks kepuasan konsumen yang dihasilkan dari layanan yang telah diberikan dan produk yang dikonsumsi. Penelitian yang menggunakan metode analisis Customer Satisfaction Index (CSI) ini menunjukkan indeks nilai kepuasan konsumen sebesar 80,523% yang menunjukkan bahwa rata-rata konsumen telah merasa puas. Diantara atribut-atribut yang diuji yang menunjukkan nilai kepuasan tertinggi adalah rasa (86,0%), harga (85,33%) sementara yang perlu ditingkatkan kinerjanya adalah pada variasi ukuran (72,67%) dan promosi (74,0%).
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».