Analisis Cost Volume Profit untuk Perencanaan Laba pada Restoran Praline & Oregano
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine how the analysis of cost volume profit for profit planning Praline & Oregano Restaurants. The research methodology used in this study is a descriptive study by analyzing the financial statements of Praline & Oregano Restaurants with a time span of 2Q 2017 - 1Q 2019 using cost volume profit analysis. The results found that the highest contribution margin occurred in the category Other drinks which included Dilmah, ice tea, and mineral water and Fussion Bite food categories which included Acapulco Tori, Paneer Dori With Kuah Padeh, Crispy Yakitori, and Yummy Tandoori. This study also found that the Break Even Point of Praline & Oregano restaurants in each quarter from quarter 2 2017 to quarter 2 2019 was always achieved with a nominal range of Rp. 89,211,165 - Rp. 186,159,079 this happens because the sales generated are greater than the break-even sales. This study also found that the Margin Of Safety is known to experience a fluctuating increase in the ratio of 62-76% which indicates that the company always benefits. This study calculates Praline & Oregano's profit target will get a profit of Rp. 274,925,768 in the 3rd quarter of 2019.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».