ANALISIS KINERJA BANK METODE RGEC PT. BPR BANK BOYOLALI (PERSERODA) Periode Tahun 2021 – 2023
Notice bibliographique
Résumé
A bank is a financial intermediary institution, generally established with the authority to accept money deposits, lend money, and issue promissory notes or known as banknotes. Financial performance is one of the important indicators to determine the financial condition of the bank. The better the financial performance, the better or healthier the health level of the bank. (Sukarno, 2011: 2). This study aims to analyze banking health performance using the RGEC method. The financial ratios used in this study are LDR, CGC, ROA, BOPO, and CAR. The research object in this study is the financial performance report of PT BPR Bank Boyolali using the RGEC method for the final quarter period of 2021 - 2023. This type of research is descriptive quantitative, a research method that utilizes quantitative data and is described descriptively. This study uses secondary data in the form of financial information obtained from financial reports published through the Financial Services Authority (OJK) website. The results of this study indicate a decrease in the LDR ratio from 98% in 2021 to 79.9% in 2023, reflecting a more balanced management of loans and deposits. The implementation of Good Corporate Governance (GCG) principles remains good with high regulatory compliance. Profitability remains solid with a stable ROA at 2.5% in 2021 and 2022, albeit slightly declining to 2.3% in 2023, and an efficient BOPO ratio of 79.9% in 2021.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».