ANALISIS VARIABEL YANG MEMPENGARUHI RETURN ON EQUITY (ROE) (StudiPada Perusahaan Farmasi yang Listing di Bursa Efek Indonesia)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kontribusi tingkat Current Ratio,Debt to Equity Ratio, Total Asset Turnover, Net Profit Margin terhadap besarnya Return on Equity (ROE) baik secara simultan maupun secara parsial. Selain itu tujuan yang kedua adalah untuk mengetahui variabel manakah yang dominan pengaruh nya terhadap ROE. Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 8 perusahaan farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan aspek yang diteliti yaitu laporan keuangan tahunan periode 2009-2011. Sampel dalam penelitian diambil dengan purposive sampling . Uji hipotesis menggunakan uji F hitung dan t hitung. Untuk menganalisis data yang digunakan uji regresi berganda dan uji asumsi klasik yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastistas dan uji autokorelasi. Hasil penelitian menunjukkan ada pengaruh signifikan antara Current Ratio terhadap Return On Equity . Sedangakan variabel - variabel lain yaitu Debt to Equity Ratio , Total Asset Turnover , dan Net Profit Margin tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Return On Equity. Kata Kunci :Perusahaan Farmasi, Current Ratio,Debt to Equity Ratio, Total Asset Turnover, Net Profit Margin , Return On Equity
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».