Utilization of Artificial Neural Network for Assessment of Relationship Marketing Influence of Tomato (Solanum lycopersicum) Farmers
Notice bibliographique
Résumé
Tomato plants have the potential to be a significant source of income because they are consumed daily and have high economic value.However, tomato production is constrained by suboptimal distribution, which is evident from low consumer loyalty due to inadequate relationship marketing.The Lembang region of West Java Province, Indonesia, a prominent horticultural center for tomatoes, serves as the research location.This study aims to analyze the impact of relationship marketing by tomato farmers on consumer loyalty, with the goal of making recommendations to enhance trust and ensure the continuity of tomato production.The analysis employs techniques such as the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and MicMac methods, which complement and reinforce each other.The analysis results reveal that relationship marketing is the primary factor in building consumer loyalty among tomato farmers in the Lembang area, as demonstrated by the ANFIS program's prediction accuracy of 97.1%.The variables that affect the loyalty of tomato farmers in consumers are price suitability, crop sales, trust in consumers.The implications of this research indicate a relevant relationship between demand and supply so that production continuity and price stability can be maintained.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».