PENGARUH PROMOSI DAN POPULARITAS MEREK TERHADAP VOLUME PENJUALAN KANGEN DIMSUM BATAM
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap volume penjualan Kangen Dimsum Batam karena telah terjadi fluktuasi penjualan dari April 2022 hingga September 2022. Selain itu, Kangen Dimsum tidak sering dipromosikan di media sosial dan tidak populer seperti produk serupa. Karena itu, untuk meningkatkan popularitas merek, Kangen Dimsum Batam harus melakukan promosi yang lebih aktif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh promosi dan popularitas merek terhadap volume penjualan Kangen Dimsum Batam. Konsumen Kangen Dimsum Batam dalam penelitian ini berusia antara lima belas dan lima puluh tahun. Penelitian ini adalah jenis kuantitatif, dan pengambilan sampelnya menggunakan probabilitas dan pengambilan sampel acak sederhana, dengan total 160 responden. Kuesioner, wawancara, observasi, dan dokumen digunakan untuk mengumpulkan data. Metode analisis yang digunakan adalah regresi linier berganda, yang dilakukan menggunakan program SPSS 22. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pertama-tama, promosi memengaruhi volume penjualan, dengan hasil thitung 5.604 lebih besar dari ttabel 1.975 dan sig 0,000 lebih kecil dari 0,05; kedua, popularitas merek memengaruhi volume penjualan, dengan hasil thitung 4.465 lebih besar dari ttabel 1.975 dan sig 0.000 lebih kecil dari 0,05; dan ketiga, secara keseluruhan, promosi dan popularitas merek memengaruhi volume penjualan Kangen Dimsum Batam dengan hasil Fhitung 71.401 lebih.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 it