Membangun Konsep Kepuasan Pelanggan Untuk Mengatasi Gap Antara Kualitas Pelayanan Dan Loyalitas Pelanggan (Studi Pada Lembaga Kursus Dan Bimbingan Belajar Education Zone Kotaraja Jayapura)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan pelanggan, pengaruh kepuasan pelanggan terhadap loyalitas pelanggan, pengaruh kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan ,dan pengaruh kualitas layanan terhadap loyalitas pelanggan dengan kepuasan pelanggan sebagai variabel mediasi. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh peserta didik di Lembaga Kursus dan Bimbingan Belajar Education Zone Kotaraja-Jayapura. Dengan sampel sebanyak 103 orang responden yang dipilih dengan metode Stratified Propotional Random Sampling sementara data yang dikumpulkan menggunakan kuesioner untuk kemudian dianalisis dengan Structural Equation Modelling (SEM) dengan bantuan program Analisis Moment of Struktural (AMOS) versi 20. Hasil analisis membuktikan bahwa kualitas layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pelanggan dengan nilai koefisien sebesar 0,641; kepuasan pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan dengan nilai koefisien sebesar 0,579; kualitas layanan berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap loyalitas pelanggan dengan nilai koefisien sebesar 0,113; dan kualitas layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan dengan kepuasan pelanggan sebagai variabel mediasi dengan nilai koefisien sebesar 0,517 serta hasil dari sobel test diperoleh nilai sebesar 5,035 dengan nilai signifikansi sebesar 0,00000048. Hasil ini menunjukkan bahwa variebel kpuasan pelanggan berperan secara signifikan sebagai variabel mediasi antara kualitas layanan dan loyalitas pelanggan. Kata Kunci : Kualitas layanan, Kepuasan Pelanggan, dan Loyalitas Pelanggan
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.001 |
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".