TINJAUAN ATAS PENGAKUAN DAN PENGUKURAN ASET TETAP PADA WIN’S HOTEL
Bibliographic record
Abstract
Win‟s Hotel adalah perusahaan jasa di bidang perhotelan yang didirikan pada tahun 2011 dengan konsep „Low Budget Hotel‟ yang dapat menjangkau kalangan menengah ke bawah. Pengelolaan aset tetap yang dimiliki oleh Win‟s Hotel sangat penting dalam menjaga kelancaran aktivitas hotel. Pencatatan, pengakuan dan penyusutan aset hotel menentukan keputusan manajemen dalam melakukan investasi aset kembali.Tujuan peninjauan ini adalah untuk mengetahui pengakuan atas perolehan dan penyusutan aset tetap yang dimiliki Win‟s Hotel, metode penyusutan yang digunakan Win‟s Hotel dalam menghitung harga perolehan dan beban penyusutan serta proses penyajiannya di dalam laporan posisi keuangan. Adapun lokasi tempat dilakukannya peninjauan adalah di Win‟s Hotel, Jl. H. Achmad Adnawijaya No. 11-D, Tegalgundil, Bogor Utara.Dari hasil tinjauan diketahui bahwa pengakuan aset tetap pada Win‟s Hotel adalah sebesar harga pembelian, dan biaya lainnya yang terkait sampai aset tersebut siap untuk digunakan. Metode penyusutan aset yang digunakan adalah metode garis lurus , dan penyajian aset dalam laporan posisi keuangan dikelompokkan sesuai dengan fungsi asetnya.Setelah melakukan peninjauan, penyusun memberikan saran kepada Win‟s Hotel agar biaya reparasi atau perbaikan aset yang berjumlah besar dan menambah umur manfaat aset dapat diakui sebagai penambah harga perolehan, penyusutan dihitung secara proporsional berdasarkan umur penggunaannya, dan setiap tahun diharapkan perusahaan dapat mereview sisa umur manfaat aset berdasarkan kondisi fisik asetnya.Keyword : Aset Tetap Hotel, Metode Penyusutan, Penyusutan Aset.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.021 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".