Pengaruh Penetapan Harga terhadap Keputusan Pembelian pada PT. Buana Rantai Berkat Abadi
Notice bibliographique
Résumé
Permasalahan mengenai penurunan keputusan pembelian memiliki pengaruh dari penetapan harga dimana sebagian besar pelanggan yang pernah membeli produk perusahaan merasa harga yang ditawarkan oleh perusahaan cukup tinggi sehingga membuat pelanggan merasa sedikit kerugian. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh penetapan harga terhadap keputusan pembelian pada PT. Buana Rantai Berkat Abadi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan metode deskriptif, jenis penelitian ini adalah data kuantitatif, data primer yang diperoleh melalui kuesioner. Populasi penelitian yang akan digunakan dalam penelitian adalah seluruh konsumen yang melakukan pembelian pada perusahaan selama periode 2021 sebanyak 4.680 konsumen. Dikarenakan jumlah populasi yang digunakan adalah sebanyak 4.680 konsumen maka jumlah populasi akan diperkecil dengan teknik sampel slovin dengan tingkat kepercayaan 90% dan tingkat error 10% didapatkan sebanyak 98 responden. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis linier berganda dan uji statistik yaitu uji-t (parsial) dengan menggunakan software SPSS (statistical package for the social sciences). Hasil pengujian yang menunjukkan bahwa secara parsial variabel penetapan harga berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian dimana pengaruh yang diberikan yaitu sebesar 25,7%. Kesimpulan penelitian ini adalah secara parsial, variabel penetapan harga berpengaruh positif dan signifikan terhadap terhadap keputusan pembelian pelanggan di PT. Buana Rantai Berkat Abadi.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,013 |
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 ».