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Enregistrement W7064805159

Coresponding Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Bank
\nBNI Syariah Dan Bank Syariah Mandiri Di Masa Pandemi Covid-19

2020· other· en· W7064805159 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repository of IAIN Tulungagung (IAIN Tulungagung) · 2020
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArrearsFinancial ratioBank creditDebtorQuarter (Canadian coin)Banking industry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

resources owned by the company. Covid-19 pandemic has an impact on the banking sector, resulting in non-performing financing due to debtor arrears as a result of many people losing their jobs and difficulties in paying credit. This study has the objective of analyzing the comparative financial performance between Mandiri Shariah Bank and BNI Shariah Bank during the Covid-19 pandemic, using quarterly financial statements 1, 2, 3 and 4 for 2019 and quarter 1 for 2020 and through Independent testing T-Test sample. There are financial performance differences between BNI Shariah Bank and Mandiri Shariah Bank from ROA, NPF and BOPO aspects, whereas in terms of CAR and ROE aspects show significantly there are no differences performances between BNI Shariah Bank dan Mandiri Shariah Bank. This paper recommends that BNI Syariah pay attention to the ROE and NPF ratio, while to Bank Syariah Mandiri to pay attention to the CAR, ROA and BOPO ratios. Kata Kunci: Financial Performance, Bank Syariah, Covid-19

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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