NASRUL H, ACHMAD (2022) APLIKASI IDENTIFIKASI KESEGARAN IKAN BANDENG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Skripsi thesis, Universitas Bhayangkara Surabaya.
![[img]](http://eprints.ubhara.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1814321039_Abstrak_Indonesia.pdf Download (393kB) |
Abstract
Kepuasan merupakan tingkat perasaan konsumen setelah mendapatkan produk atau pelayanan dari sebuah perusahaan. Perasaan tersebut timbulkarena pelanggan membandingkan harapan mengenai produk atau jasa yang akan diperoleh dengan kenyataan. Kualitas Pelayanan merupakan tingkat keunggulan yangdiharapkan dan pengendalian atas tingkatan keunggulan tersebut untuk memenuhi keinginan konsumen. Kepercayaan merupakan penilaian seorang individu setelahmemperoleh, dan mengumpulkan informasi kemudian akan menghasilkanberbagai penilaian dan anggapan. Hubungan antara kepercayaan dan kesetiaan pelanggan merupakan perantara kunci dalam membangun keberhasilan pertukaran hubungan untuk membangun kesetiaan pelanggan yang tinggi. Dalam penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan tujuan agar penelitian ini untuk mengetahui apakah kepuasan, kualitas pelayanan dan kepercayaan berpengaruh secara simultan, parsial dan dominan terhadap kesetiaan pelanggan di Depot “Ayam Geprek Cendrawasih” di Kota Situbondo. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa semuavariabel berpengaruh secara simultan dan parsial berpengaruh secara signifikan terhadap kesetiaan pelanggan. Sedangkan variabel yang dominan adalah kepercayaan terhadap kesetiaan pelanggan. Sehingga berpengaruh signifikan terhadap variabelkesetiaan pelanggan.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Wisuda 2022 |
| Uncontrolled Keywords: | CNN, Deep Learning, Klasifikasi Citra, Bandeng , MobileNetV2 |
| Subjects: | Accounting Accounting |
| Divisions: | Faculty of Economic & Business > Bachelor of Accountancy |
| Depositing User: | Perpus Ubhara Surabaya |
| Date Deposited: | 30 Mar 2023 06:16 |
| Last Modified: | 30 Mar 2023 06:16 |
| URI: | http://eprints.ubhara.ac.id/id/eprint/1800 |
Actions (login required)
 |
View Item |
