Pengaruh kualitas produk dan pelayanan terhadap kepuasan konsumen pada perdana Swalayan Medan (Studi kasus tentang produk dan pelayanan berbasis nilai-nilai syariah)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda yang sederhana. Sampel dalam penelitian adalah 40 responden dan menggunakan metode survey melalui kuesioner. Hasil enelitian \npada 40 responden menunjukkan bahwa pengaruh kualitas produk dan pelayanan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan adalah 86%. \nPenulis membuat metodologi regresi berganda untuk endapatkan jawaban tersebut, dan ternyata hasilnya adalah yang didapatkan bahwa faktor -faktor yang mempengaruhi konsumen Perdana Swalayan Medan adalah bahwa 86% produk dan pelayanan mempengaruhi kepuasan konsumen \nPerdana Swalayan dan sisanya 14% yang tidak dimasukkan ke dalam model penelitian ini. \nHasil penelitian statistik secara simultan bahwa F- hitung > F- tabel atau 114,068 > 2,36, atau nilai \np-value adalah 0,000 pada kolom sig. < level of significant (α) 5% maka terdapat pengaruh secara \nsimultan antara produk dan pelayanan terhadap kepuasan konsumen di Perdana Swalayan atau Ho \nditolak. \nHasil secara parsial bahwa semua dari masing-masing variabel diperoleh t hitung produk < t tabel \natau 1,349 < 2,0423. Dari hasil uji t tersebut, diperoleh bahwa Ho diterima dan t hitung pelayanan = \n9,652 maka diperoleh t hitung > t tabel atau 9,652 > 2,0423. Dari hasil uji t tersebut diperoleh, bahwa \nHo ditolak, artinya yang menjadi faktor utama dalam meningkatkan kepuasan konsumen adalah \nvariabel pelayanan.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".