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Enregistrement W4393354959 · doi:10.31955/mea.v8i1.3924

ANALISIS BEAUTY VLOGGER, PRODUK HALAL DAN CITRA MEREK TERHADAP MINAT BELI KOSMETIK MUSLIMAH DI INDONESIA

2024· article· id· W4393354959 sur OpenAlexaff
Ferani Zayyinatul Afifa, Rita Ambarwati Sukmono

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmiah Manajemen Ekonomi & Akuntansi (MEA) · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk mengatahui Analisis Beauty Vlogger, Produk Halal, Dan Citra Merek Terhadap Minat Beli Kosmetik Muslimah di Indonesia. Penelitian ini termasuk jenis penelitian kuantitatif dengan pengujian hipotesis. Teknik pengambilan sampel menggunakan non probability sampling. Adapun teknik sampling yang digunakan dalam penelitian ini yaitu purposive sampling. Purposive sampling adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Berdasarkan teknik sampling tersebut maka karakteristik responden dalam penelitian ini yaitu viewers yang pernah atau sering menonton beauty vlog Tasya Farasya dari berbagai sosial media seperti Instagram atau YouTube dan serta menggunakan produk kecantikan yang berlabel halal. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu teknik analisis alur (Path Analysis) dengan bantuan Software untuk sistem operasi yang bernama Smart-PLS (Partial Least Square) Versi 3.0. Hasil penelitian membuktikan bahwa Beauty Vlogger Berpengaruh Terhadap Minat Beli, Produk Halal Berpengaruh Terhadap Minat Beli, Citra Merek Berpengaruh Terhadap Minat Beli.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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