Pengaruh Harga dan Atribut Produk terhadap Keputusan Pembelian Yamaha Jupiter MX pada Yamaha Anugrah Motor Pemalang
Bibliographic record
Abstract
Harga dan Atribut Produk adalah faktor yang mempengaruhi Keptusan Pembelian karena hal tersebut melekat pada suatu produk sehingga, seringkali digunakan oleh konsumen sebagai dasar untuk memutuskan membeli atau tidak barang atau jasa yang ditawarkan. Harga adalah sejumlah uang yang dibebankan pada produk sepeda motor Yamaha Jupiter MX atau jumlah nilai yang konsumen pertaruhkan dengan manfaat dari memiliki atau menggunakan sepeda motor Yamaha Jupiter MX, Atribut Produk merupakan karakteristik yang membedakan merek atau produk Yamaha Jupiter MX dari produk sepeda motor yang lain. Permasalahan dalam skripsi ini adalah adanya penurunan volume penjualan Yamaha Jupiter MX pada Yamaha Anugrah Motor Pemalang dari tahun 2006 ke tahun 2007 sebesar 6,52%, sehingga hal tersebut perlu diteliti lebih lanjut berkenaan dengan pengaruh harga dan atribut produk terhadap keputusan pembelian Yamaha Jupiter MX pada Yamaha Anugrah Motor Pemalang. Perumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana persepsi konsumen terhadap harga dan atribut produk Yamaha Jupiter MX dan seberapa besar pengaruh harga terhadap keputusan pembelian Yamaha Jupiter MX, seberapa besar pengaruh atribut produk terhadap keputusan pembelian Yamaha Jupiter MX serta seberapa besar pengaruh harga dan atribut produk terhadap keputusan pembelian Yamaha Jupiter MX Tipe penelitian yang digunakan adalah dengan penelitian menurut tingkat eksplanasinya (Eksplanatory Reseaarch). Teknik pengumpulan data dengan menggunakan kuesioner yang disebarkan kepada 90 responden pengguna Yamaha Jupiter MX. Data dianalisis dengan analisis kualitatif tanpa angka dan kuantitatif dengan menggunakan Uji Validitas, Uji Reliabilitas, Regresi linier sederhana, Regresi linier berganda, koefisien korelai, koefisien determinasi, Uji t dan Uji F dengan bantuan program SPSS
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".