Pengaruh Kualitas Pelayanan dan Harga Terhadap Keputusan Konsumen Memilih Grab Bike (Studi Kasus Wilayah Jakarta Barat)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari kualitas pelayanan dan harga terhadap keputusan konsumen memilih Grab Bike (Studi Kasus Wilayah Jakarta Barat) Keputusan Pembelian pada perusahaan jasa Grab akan menentukan perkembangan perusahaan dalam dunia bisnis. Keputusan pembelian pada umumnya dipengaruhi oleh beberapa faktor salah satunya kualitas pelayanan dan harga. Analisis statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji validitas, uji reliabilitas, uji asumsi klasik, uji korelasi, uji koefisien determinasi, uji simultan dan uji parsial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas pelayanan dan harga berpengaruh terhadap keputusan konsumen dengan nilai Adjusted R Square sebesar 0,433 berarti 4,33% variabel keputusan konsumen dapat dijelaskan oleh kualitas pelayanan dan harga. Sedangkan selisih dari variabel lainnya yang tidak dibahas dalam penelitian ini sebesar 56,7%. Hasil analisis uji simultan (Uji F) menunjukkan perolehan nilai signifikan 0,000 < 0,05. Sedangkan Fhitung menunjukkan perolehan nilai sebesar 42,599 sehingga Fhitung > Ftabel (42,599 > 3,08) artinya regresi yang dihasilkan signifikan. Kualitas pelayanan dan harga secara simultan berpengaruh terhadap keputusan konsumen memilih Grab Bike pada kota Administrasi Jakarta Barat. Hasil uji parsial (Uji t) menunjukkan bahwa nilai signifikansi kualitas pelayanan 0,000 < 0,05 artinya kualitas pelayanan berpengaruh terhadap keputusan konsumen memilih Grab Bike pada kota Jakarta Barat. Dan nilai signifikansi harga 0,005 < 0,05 artinya harga berpengaruh terhadap keputusan konsumen memilih Grab Bike pada kota Jakarta Barat.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».