Pengaruh Penetapan Harga terhadap Keputusan Pembelian pada PT. Buana Rantai Berkat Abadi
Bibliographic record
Abstract
Permasalahan mengenai penurunan keputusan pembelian memiliki pengaruh dari penetapan harga dimana sebagian besar pelanggan yang pernah membeli produk perusahaan merasa harga yang ditawarkan oleh perusahaan cukup tinggi sehingga membuat pelanggan merasa sedikit kerugian. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh penetapan harga terhadap keputusan pembelian pada PT. Buana Rantai Berkat Abadi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan metode deskriptif, jenis penelitian ini adalah data kuantitatif, data primer yang diperoleh melalui kuesioner. Populasi penelitian yang akan digunakan dalam penelitian adalah seluruh konsumen yang melakukan pembelian pada perusahaan selama periode 2021 sebanyak 4.680 konsumen. Dikarenakan jumlah populasi yang digunakan adalah sebanyak 4.680 konsumen maka jumlah populasi akan diperkecil dengan teknik sampel slovin dengan tingkat kepercayaan 90% dan tingkat error 10% didapatkan sebanyak 98 responden. Teknik analisis yang digunakan adalah analisis linier berganda dan uji statistik yaitu uji-t (parsial) dengan menggunakan software SPSS (statistical package for the social sciences). Hasil pengujian yang menunjukkan bahwa secara parsial variabel penetapan harga berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian dimana pengaruh yang diberikan yaitu sebesar 25,7%. Kesimpulan penelitian ini adalah secara parsial, variabel penetapan harga berpengaruh positif dan signifikan terhadap terhadap keputusan pembelian pelanggan di PT. Buana Rantai Berkat Abadi.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.013 |
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".