EFEKTIITAS MEDIA SOSIAL DAN ANGGARAN BIAYA TERHADAP KINERJA BISNIS DI PERUSAHAAN DROPSHIP DI WILAYAH SURAKARTA DENGAN PEMASARAN BERBASIS OUTPUT SEBAGAI VARIABEL INTERVENING (Studi Perusahaan Dropship di Wilayah Surakarta)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan mengetahui secara empiris dan menganalisis pengaruh media sosial dan anggaran biaya terhadap pemasaran berbasis output Perusahaan Dropship di wilayah Surakarta. Mengetahui secara empiris dan menganalisis pengaruh media sosial, anggaran biaya dan pemasaran berbasis output terhadap kinerja bisnis Perusahaan Dropship di wilayah Surakarta. Dalam penelitan ini yang menjadi populasi adalah Populasi dalam penelitian ini adalah Perusahaan Dropship di wilayah Surakarta yang tergabung pada komunitas toko online sejumlah 40 perusahaan. Jumlah sampel dalam penelitian ini berjumlah 40 responden. Teknik pengambilan sampel dengan menggunakan sampling jenuh atau sensus yaitu semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hasil kesimpulan dalam penelitian ini adalah Media sosial berpengaruh positif dan signifikan terhadap pemasaran berbasis output. Anggaran biaya berpengaruh positif dan signifikan terhadap pemasaran berbasis output. Media sosial berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap kinerja. Anggaran biaya berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja. Pemasaran berbasis output berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja. Dari analisis jalur diketahui jalur langsung anggaran biaya berpengaruh terhadap kinerja, merupakan jalur yang dominan atau efektif untuk meningkatkan kinerja
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.006 |
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".