ANALISIS Z-SCORE DALAM MENGUKUR KINERJA KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN MANUFAKTUR PADA MASA PANDEMI COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
A manufacturing company is a business entity whose main activity is to process raw materials into finished goods, therefore they have a sale value. During the covid-19 pandemic, many manufacturing companies were threatened with bankruptcy. That is because the company’s performance has decreased. The purpose of this research is to compare how big the opportunities of PT. Astra International, PT. Mandom Indonesia, PT. Gudang Garam, and PT. Sri Rejeki Isman bankruptcy as a result of covid-19 by using the Altman z-score model. Financial distress is a situation where a company experiences liquidity difficulties or the ability to fulfill its obligations. Based on the results of PT. Astra International from 2016 to 2020 in the first quarter was potentially bankruptcy, while in the second quarter the company was based on the grey area. PT. Mandom Indonesia both in the first quarter and second quarter in healthy. PT. Gudang Garam in first quarter and second quarter in the grey area. PT. Sri Rejeki Isman in the first quarter and second quarter classified as a potentially bankrupt company.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».