Analisa Brand Image Dalam Pengambilan Keputusan Memilih Perguruan Tinggi
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui citra merek yang terdapat di Universitas Pamulang, sehingga mampu mempengaruhi mahasiswa memilih Universitas Pamulang.Metode yang terdapat pada penelitian ini, peneliti menggunakan phenomenological method. Dalam pengumpulan data di penilitian ini peneliti menggunakan metode snowball sampling.Brand Image atau citra merek yang selama ini berusaha disampaikan kepada masyarakat luas sudah berhasil diterima. Seperti ketika masyarakat khususnya mahasiswa mendengar kata “Unpam” maka mereka langsung mengingat bahwa Universitas Pamulang merupakan Perguruan Tinggi memiliki harga terjangkau untuk semua lapisan masyarakat, memiliki fasilitas yang sangat baik seperti gedung yang besar, dan memiliki kualitas yang baik.Brand image dalam pengambilan keputusan mahasiswa memilih kampus sangat dipertimbangkan oleh mahasiswa, mereka memilih Perguruan Tinggi ini karena mempertimbangkan biaya yang harus dikeluarkan selama berkuliah, mereka melihat gedung yang sangat besar, dan mendengar rekomendasi dari teman – teman mereka bahwa Universitas Pamulang merupakan kampus yang berkualitas dibuktikan dengan saat ini memiliki Akreditas B pada program studi Manajemen S1.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".