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Enregistrement W4304585343 · doi:10.33395/owner.v6i4.1023

Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Bank BNI Syariah Dan Bank BRI Syariah Di Masa Pandemi Covid-19

2022· article· en· W4304585343 sur OpenAlexaboutno aff
Yulian Sahri, Andriansyah Bari, Ummi Kalsum, Randy Hidayat, Arraditya Permana

Notice bibliographique

RevueOwner · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Finance and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessFinancial systemArrearsQuarter (Canadian coin)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)FinanceDebtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Financial performance as a measuring tool to determine the process of implementing financial resources owned by the company. The Covid-19 pandemic had an impact on the banking sector, resulting in non-current financing due to debtor arrears as a result of many people losing their jobs and difficulties in paying financing. This study has the aim of conducting a comparative analysis of financial performance between BRI Syariah Banks and BNI Syariah Banks during the Covid-19 pandemic, using financial report notes for quarter 1, 2, 3 and 4 for 2019, quarter 1 for 2020 through independent testing. Sample T-Test. There is a difference between the financial performance of Bank BNI Syariah and Bank BRI Syariah from the aspect of ROA, NPF and BOPO, while from the aspect of CAR and ROE it shows that there is no significant difference between the financial performance of BRI Syariah Bank and BNI Syariah Bank. This paper recommends to BNI Syariah to pay attention to the ROE and NPF ratios, while to BRI Syariah Banks to pay attention to the CAR, ROA and BOPO ratios.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,278 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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