Analisis Rasio Keuangan Untuk Menilai Kecukupan Pembiayaan Kerja Pada PT. PERTANI (Persero) UP Lamongan
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat efisiensi penggunaan modal dengan melihat tingkat rentabilitas dan solvabilitas pada perusahaan PT. PERTANI (Persero) UP Lamongan Tahun 2016, 2017, dan 2018.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif induktif. analisa kualitatif model Miles and Huberman. Teknik analisis data yang digunakan adalah teknik analisa kualitatif model Miles and Huberman. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa (1) Perkembangan tingkat rentabilitasperusahaan mengalami fluktuasi, hal ini dapat dilihat pada hasil pengembalian atas aset pada tahun 2016 sebesar 9,4%, tahun 2017 turun menjadi 8,6%, kemudian naik pada tahun 2018 menjadi 9,3%. (2) Perkembangan tingkat solvabilitas perusahaan mengalami peningkatan, hal ini dapat dilihat pada rasio utang terhadap aset pada tahun 2016 sebesar 35,9%, tahun 2017 naik menjadi 42,1%, kemudian naik lagi pada tahun 2018 menjadi 42,9%. (6) Nilai perusahaan PT. PERTANI (Persero) UP Lamongan tahun 2016- 2017 tidak mengalami perubahan. Sedangkan tahun 2017 - 2018 nilai perusahaan mengalami peningkatan yang tidak dipengaruhi oleh total biaya modal mengalami penurunan Kata Kunci : efisiensi modal kerja, rentabilitas, solvabilitas
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».