Perlakuan Akuntansi Aktiva Tetap Kendaraan Bermotor Pada Dinas Koperasi Usaha Kecil Dan Menengah Perindustrian Dan Perdagangan Dalam Penyusunan Neraca Daerah Kabupaten Lembata
Bibliographic record
Abstract
Pemerintah Daerah Kabupaten Lembata dalam hal ini Dinas Koperasi Usaha Kecil dan Menengah, Perindustrian dan Perdagangan tidak melakukan penyusutan terhadap aktiva tetap \nkendaraan bermotor. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah Bagaimana perlakuan akuntansi aktiva tetap kendaraan bermotor dengan tujuannya untuk mengetahui sistem dan prosedur akuntansi yang benar terhadap perlakuan akuntansi aktiva tetap kendaraan bermotor dalam penyusunan neraca daerah Kabupaten Lembata. Data yang dipakai adalah data \nkualitatif dan data kuantitatif dengan sumber data sekunder yang dihimpun dan dianalisis dengan metode deskriptif. Langkah-langkah yang dilakukan yaitu: (1) Penilaian, \n(2)Pencatatan dan (3) Pelaporan. Hasil dan analisis terhadap penilaian penyusutan aktiva tetap diketahui Nilai Buku \npada setiap periode akuntansi, yakni: (1) NB AT-KB Supra-X pada tahun 2012 sebesar Rp.2.700.000,- Akumulasi Penyusutan sebesar Rp.10.800.000,- (2) NB AT-KB Mobil Pick Up pada tahun 2012 sebesar Rp.48.094.200,- Akumulasi Penyusutan sebesar Rp.72.141.300,- (3) NB AT-KB Mega Pro (2 jenis) pada tahun 2012 sebesar Rp.8.973.200,-Akumulasi Penyusutan sebesar Rp.13.459.800,- (4) NB AT-KB Mega Pro pada tahun 2012 sebesar Rp.8.973.600,-Akumulasi Penyusutan sebesar Rp.13.460.400,- (5) NB AT-KB Mega Pro (2 jenis) pada tahun 2012 sebesar Rp.11.691.160,-Akumulasi Penyusutan sebesar \nRp.10.791.840, sehingga Jumlah NB AT-KB pada tahun 2012 sebesar Rp.101.096.520,-adanya peningkatan Akumulasi Penyusutan sebesar Rp.144.904.980,- sedangkan catatan \nakuntansi Pemerintah Daerah setiap akhir periode nilai aktiva tersebut tetap atau tidak berubah, yakni sebesar Rp.246.001.500,-. Nilai Buku sama dengan Harga Perolehan, karena tidak adanya penyusutan. Berdasarkan penilaian, Pencatatan, dan Pelaporan perlakuan akuntansi aktiva tetap \nkendaraan bermotor pada Dinas Koperindag dapat diharapkan, pencatatan dan penyajian laporan keuangan sesuai dengan Standar Akuntansi Pemerintah (SAP). Dengan demikian, \nPemerintah Daerah segera menetapkan suatu kebijakan berupa produk Peraturan Daerah terhadap perlakuan akuntansi penyusutan aktiva tetap kendaraan bermotor maupun semua \naktiva tetap yang dimiliki, sehingga produk Neraca Pemerintah Daerah yang disajikan benarbenar akurat dan akuntabel.
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) | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.006 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.001 |
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".