An Effect of Product Quality, Price, and Word of Mouth on Buying Interest : A case of Tretes Porridge in Binjai
Notice bibliographique
Résumé
Small and medium enterprises (SMEs) is one of the supporting economic growths of a region. Small and medium size business can be developed by increasing the buying interest of the people around. Buying interest is the desire that arises from consumers to a product as a result of the consumer's observation of a product. This research is quantitative research with a sample of 109 respondents. This study focuses on the effect of product quality, price, and word of mouth on interest buying : a case of Bubur Tretes Binjai. This research was conducted in Binjai . The population of this study is the customer of Bubur Tretes that is located in Binjai. The researcher concluded that taking a sample of 109 respondents. Primary data were gathered by using questionnaires. The data were analyzed by using structural equation modeling-partial least squares (SEM-PLS) with SmartPLS software. The result of this study indicated that the variable product quality (X1) partially had a significant effect on buying interest, the price variable (X2) partially had not significant effect on buying interest, and word of mouth variable (X3) partially had a significant effect on buying interest. Simultaneously, product quality, price , and word of mouth influence buying interest on the traditional product of Bubur Tretes in Binjai. From the results of data processing, it was found that the coefficient of determination was 69.2% which indicates that X1, X2, and X3 together were able to influence Y by 69.2% with a moderate category, the remaining 30.8% was influenced by other factors.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».