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Enregistrement W4412732188 · doi:10.21776/ub.takoda.2023.015.01.5

ANALISIS FAKTOR UNTUK MENGIDENTIFIKASI FAKTOR PEMBENTUK PREFERENSI MASYARAKAT KOTA KUPANG DALAM MEMILIH PASAR

2023· article· id· W4412732188 sur OpenAlexaff
Abraham Kristian, Deni Agus, Wisnu Sasongko

Notice bibliographique

RevueJurnal Perencanaan Kota dan Daerah/Jurnal Tata Kota dan Daerah · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessBusiness administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kondisi eksisting menunjukan bahwa saat ini terjadi pertumbuhan pasar modern meliputi pusat perbelanjaan, Departement Store, dan beberapa gerai toko modern di Kota Kupang. Kemampuan pasar modern yaitu modal yang besar sehingga mampu menawarkan pelayanan baik dari produk yang lengkap, lingkungan pasar yang bersih, aman nyaman bagi konsumen dalam berbelanja, serta prasarana yang lengkap dalam mendukung aktivitas berbelanja ini berbeda dengan pasar tradisional dimana pada penelitian yang telah dilakukan memiliki kelemahan yang dikelukan seperti lingkungan yang kotor, infrastruktur yang kurang memadai, dan kualitas produk yang tidak pasti. Kondisi persaingan pasar saat ini memiliki peluang untuk mengancam keberadaan pasar tradisional yang selama ini dimanfaatkan sebagai sarana perdagangan. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui faktor – faktor yang mempengaruhi preferensi masyarakat Kota Kupang dalam memilih pasar dan menggunakan analisis faktor pada data persepsi 600 responden di Kota Kupang untuk mereduksi sejumlah variabel yang dapat membentuk preferensi masyarakat dalam memilih pasar. Hasil analisis menunjukan bahwa faktor pembentuk preferensi yang paling sering terbentuk adalah faktor aksesibilitas menuju pasar, faktor kenyamanan lingkungan pasar, serta faktor keberagaman, kualitas, dan keterjangkauan harga produk di pasar. Sedangkan variabel yang paling valid dalam menjelaskan faktor yang mempengaruh preferensi masyarakat dalam memilih pasar di Kota Kupang meliputi kondisi jalan menuju pasar, jarak menuju pasar, ketersediaan lahan parkir di pasar, kelengkapan jenis produk di pasar, keberagaman produk kebutuhan sehari - hari di pasar, kualitas produk kebutuhan sehari - hari di pasar, kualitas produk kebutuhan belanja di pasar, keterjangkauan harga produk, pasar bebas dari sampah, pasar bebas dari genangan, keamanan pasar, kenyamanan lingkungan pasar.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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