Strategi Pemasaran dan Kualitas Produk Terhadap Keputusan Pembelian Produk Pada PT. Cahaya Alam Sejati
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh strategi pemasaran dan kualitas produk terhadap keputusan pembelian pada PT Cahaya Alam Sejati. Populasi yang digunakan sebagai bahan penelitian ini adalah costumer yang pernah membeli dan berjumlah 115 costumer, sampel penelitian diambil dengan menggunakan rumus slovin, berjumlah 53 sampel responden yang digunakan. Data yang digunakan adalah data primer, penelitian ini menganalisis hubungan antara strategi pemasaran dan kualitas produk terhadap keputusan pembelian. Metode statistik yang digunakan adalah regresi linier berganda (multiliniear regression analisys) dengan pendekatan kuantitatif menggunakan uji asumsi klasik terlebih dahulu. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara parsial variabel strategi pemasaran (X1) tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap keputusan pembelian (Y), ditunjukkan dengan nilai thitung 1,315 < ttabel 2,008 dengan signifikansi 0,195 > 0,05. Secara parsial harga (X2) berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian (Y), ditunjukkan dengan nilai thitung 4,469 > ttabel 2,008 dengan signifikansi 0,000 < 0,05. Sedangkan secara simultan baik strategi pemasaran (X1) dan kualitas produk (X2) berpengaruh positif dan signifikan terhadap penjualan dengan nilai Fhitung 17,016 > Ftabel 3,18 dengan signifikansi 0,000 < 0,05
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.012 |
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".