PENGARUH PEMBIAYAAN TERHADAP PROFITABILITAS BANK SYARIAH MANDIRI PERIODE 2012-2019
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to determine whether there is a significant influence of Financing on the profitability at Syariah Mandiri Bank for the 2012-2019 Period. The analytical tool in this study uses Multiple Linear Regression analysis. The type of data used is secondary data in the form of quantitative data obtained from the official website of Syariah Mandiri Bank in the first quarter of 2012 - the third quarter of 2019. The results of the study indicate that there is a partially positive and significant influence on mudharabah financing on Return On Assets (ROA), then there is the negative and significant influence of murabahah financing on Return On Assets (ROA), while musyarakah, istishna, and ijarah financing has no significant influence on Return On Assets (ROA). Simultaneously there are positive and significant influences on mudharabah, musyarakah, murabahah, istishna, and ijarah financing on Return On Assets (ROA). The results of the analysis of the Adjusted R Square determination coefficient show that 0.273 or 27.3% of the contribution of mudharabah, musyarakah, murabahah, istishna, and ijarah financing influence ROA, while the remaining 72.7% is influenced by other variables not included in this study.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».