从从意义上讲,是一种基于PYTHON的活动比的算法

Nelsi Wisna, Melati Cahaya Rani, Kastaman Kastaman
{"title":"从从意义上讲,是一种基于PYTHON的活动比的算法","authors":"Nelsi Wisna, Melati Cahaya Rani, Kastaman Kastaman","doi":"10.36987/ecobi.v10i2.4186","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Hasil kinerja keuangan perusahaan selama periode waktu tertentu dirinci dalam laporan keuangan. Evaluasi terhadap laporan keuangan diperlukan karena banyak penyebab yang dapat menyebabkan kenaikan dan penurunan data dalam laporan keuangan. Temuan evaluasi ini dapat memberikan informasi kepada para pengambil keputusan bisnis. Proses penilaian keberhasilan suatu perusahaan terlihat pada rasio-rasio keuangan perusahaan, termasuk rasio aktivitas. Total Asset Turnover (TATO), Inventory Turnover (ITO), dan Fixed Asset Turnover adalah rasio aktivitas yang dipertimbangkan dalam penelitian ini (FATO). Teknik kuantitatif dengan analisis K-Means Clustering yang digunakan sebagai metode dalam penelitian ini. Informasi yang digunakan adalah data sekunder dengan menggunakan 13 perusahaan subkontraktor yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai unit observasi. Dari analisis yang telah dilakukan menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal adalah 3 cluster. Hasil dari analisa tabel statistik deskriptif  bahwa perusahaan yang diteliti memiliki nilai rasio aktivitas rata-rata yang lebih besar pada tahun 2019 daripada yang perusahaan miliki pada tahun 2020. Hal ini menunjukkan bahwa penjualan perusahaan turun selama pandemi Covid-19.","PeriodicalId":309702,"journal":{"name":"ECOBISMA (JURNAL EKONOMI, BISNIS DAN MANAJEMEN)","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING ANALISIS RASIO AKTIVITAS MENGGUNAKAN PYTHON\",\"authors\":\"Nelsi Wisna, Melati Cahaya Rani, Kastaman Kastaman\",\"doi\":\"10.36987/ecobi.v10i2.4186\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Hasil kinerja keuangan perusahaan selama periode waktu tertentu dirinci dalam laporan keuangan. Evaluasi terhadap laporan keuangan diperlukan karena banyak penyebab yang dapat menyebabkan kenaikan dan penurunan data dalam laporan keuangan. Temuan evaluasi ini dapat memberikan informasi kepada para pengambil keputusan bisnis. Proses penilaian keberhasilan suatu perusahaan terlihat pada rasio-rasio keuangan perusahaan, termasuk rasio aktivitas. Total Asset Turnover (TATO), Inventory Turnover (ITO), dan Fixed Asset Turnover adalah rasio aktivitas yang dipertimbangkan dalam penelitian ini (FATO). Teknik kuantitatif dengan analisis K-Means Clustering yang digunakan sebagai metode dalam penelitian ini. Informasi yang digunakan adalah data sekunder dengan menggunakan 13 perusahaan subkontraktor yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai unit observasi. Dari analisis yang telah dilakukan menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal adalah 3 cluster. Hasil dari analisa tabel statistik deskriptif  bahwa perusahaan yang diteliti memiliki nilai rasio aktivitas rata-rata yang lebih besar pada tahun 2019 daripada yang perusahaan miliki pada tahun 2020. Hal ini menunjukkan bahwa penjualan perusahaan turun selama pandemi Covid-19.\",\"PeriodicalId\":309702,\"journal\":{\"name\":\"ECOBISMA (JURNAL EKONOMI, BISNIS DAN MANAJEMEN)\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-06-27\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"ECOBISMA (JURNAL EKONOMI, BISNIS DAN MANAJEMEN)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.36987/ecobi.v10i2.4186\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"ECOBISMA (JURNAL EKONOMI, BISNIS DAN MANAJEMEN)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36987/ecobi.v10i2.4186","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

公司在一段时间内的财务表现详细列在财务报表中。需要对财务报表进行评估,因为有许多原因可能导致财务报表数据的增长和下降。这些评估结果可以为商业决策者提供信息。企业成功评估的过程可以通过公司的财务比率,包括活动比率来观察。纹身(纹身)、清单(ITO)和固定资产转换(FATO)的活动比。一种由K-Means分析而成的定量技术,用于这项研究。使用的信息是使用在印尼证券交易所注册的13家分包商作为观测单位使用的次要数据。根据所做的分析,最佳星系团的数量是3个星系团。描述性统计表分析的结果是,被研究的公司在2019年的平均活动比2020年的公司更有价值。这表明,该公司的销售额在Covid-19大流行期间有所下降。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING ANALISIS RASIO AKTIVITAS MENGGUNAKAN PYTHON
Hasil kinerja keuangan perusahaan selama periode waktu tertentu dirinci dalam laporan keuangan. Evaluasi terhadap laporan keuangan diperlukan karena banyak penyebab yang dapat menyebabkan kenaikan dan penurunan data dalam laporan keuangan. Temuan evaluasi ini dapat memberikan informasi kepada para pengambil keputusan bisnis. Proses penilaian keberhasilan suatu perusahaan terlihat pada rasio-rasio keuangan perusahaan, termasuk rasio aktivitas. Total Asset Turnover (TATO), Inventory Turnover (ITO), dan Fixed Asset Turnover adalah rasio aktivitas yang dipertimbangkan dalam penelitian ini (FATO). Teknik kuantitatif dengan analisis K-Means Clustering yang digunakan sebagai metode dalam penelitian ini. Informasi yang digunakan adalah data sekunder dengan menggunakan 13 perusahaan subkontraktor yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai unit observasi. Dari analisis yang telah dilakukan menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal adalah 3 cluster. Hasil dari analisa tabel statistik deskriptif  bahwa perusahaan yang diteliti memiliki nilai rasio aktivitas rata-rata yang lebih besar pada tahun 2019 daripada yang perusahaan miliki pada tahun 2020. Hal ini menunjukkan bahwa penjualan perusahaan turun selama pandemi Covid-19.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信