MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3004017988 · doi:10.51289/peta.v5i1.421

Analisis Rasio Keuangan Untuk Menilai Kecukupan Pembiayaan Kerja Pada PT. PERTANI (Persero) UP Lamongan

2020· article· id· W3004017988 sur OpenAlexaff
Zuhrotun Nisak, Joko Lesmana

Notice bibliographique

RevueJurnal Penelitian Teori & Terapan Akuntansi (PETA) · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Analysis and Corporate Governance
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJurnal Penelitian Teori & Terapan Akuntansi (PETA)Même sujetFinancial Analysis and Corporate GovernanceTravaux en français237 207