This study aims to find predictors model of financial distress which are the most accurate in predicting the condition of financial distress at manufacturing companies. The population of this research is the manufacturing companies that listed on the Indonesia Stock Exchange (known as BEI) in 2014. In this research, the technique of sampling used is purposive sampling. The sample of this research totaled 110 manufacturing company. Total data in the research is 110 annual reports. Methods of analysis is used multiple linear regressions using SPSS program 15.00.The results show that the Altman model, Grover model, and Zmijewski model can be used to predict the condition of financial distress. Among of these three models, model Zmijewski is the most accurate model to predict the condition of financial distress at manufacturing companies.© 2017 JAI. All rights reserved PENDAHULUAN Pada awal tahun 2015 Bursa Efek Indonesia (BEI) mengumumkan saham-saham yang dikeluarkan (delisting) di BEI. Perusahaan yang sahamnya dikeluarkan dari BEI yaitu Davomas Abadi Tbk. Perusahaan tersebut dicatat sebagai emiten di BEI pada tanggal 22 desember 1994 dan dikeluarkan (delisting) BEI pada tanggal 21 januari 2015. Hal tersebut memperlihatkan bahwa perusahaan yang sudah lama beroperasi tetap beresiko mengalami kebangkrutan. Berdasarkan kondisi tersebut, analisis gejala-gejala kebangkrutan seperti financial distress (kesulitan keuangan) masih sangat penting dilakukan.Analsis financial distress sangat penting dilakukan oleh perusahaan sebagai instropeksi perusahaan guna memperbaiki konndisi perusahaan dimasa mendatang. Selain perusahaan, analisis financial distress juga penting dilakukan oleh investor. Investor membutuhkan informasi tersebut guna memberikan keputusan mengenai investasinya.Berbagai model analisis telah dikembangkan untuk memprediksi financial distress sebagai tanda awal kebangkrutan suatu perusahaan. Model analisis tersebut diantaranya adalah model Altman, model Grover, dan model Zmijewski. Untuk mendapatkan hasil penelitian yang bersifat lebih umum (general), maka dibutuhkan penelitian yang lebih luas cakupannya, yaitu dengan memperluas sampel penelitian. Selain itu, penelitian ini mencoba untuk membandingkan tiga model prediktor financial distress, yakni model Altman, Grover dan Zmijewski. Dari
World Health Organization (WHO) states that Diabetes Mellitus is the world's top deadly disease. several studies in the health sector including diabetes mellitus have been carried out to detect diseases early. In this study optimization of naive bayes classifier using particle swarm optimization was applied to the data of patients with 2 classes namely positive diabetes mellitus and negative diabetes mellitus and data on patients with 3 classes, those who tested positive for diabetes mellitus type 1, diabetes mellitus type 2 and negative diabetes mellitus. After testing, the algorithm of Naive Bayes Classifier and Naive Bayes Classifier based on Particle Swarm Optimization, the results obtained are the Naive Bayes Classifier method for 2 classes and 3 classes each producing an accuracy value of 78.88% and 68.50%. but after adding Particle Swarm Optimization the value of accuracy increased respectively to 82.58% and 71, 29%. The classification results for 2 classes have an accuracy value higher than 3 classes with a difference of 11.29%
Perkembangan dunia teknologi informasi dan komunikasi saat ini sangat pesat, sehingga telah mendorong kemajuan di berbagai bidang. Adapun handphone merupakan peralatan yang di ciptakan untuk mempermudah komunikasi. Saat ini handphone tidak hanya beredar di kalangan dewasa saja tetapi anak kecil pun sudah menggunakan handphone untuk berkomunikasi dengan oranglain. Sehingga penjualan handphone semakin pesat dan cepat. Pada saat ini sistem penjualan handphone pada counter Aby Manyu Cell masih dilakukan secara manual, mulai dari pencatatan customer yang membeli handphone, sampai penyimpanan data-data lainnya yang berhubungan dengan proses penjualan hingga sampai pembuatan laporan, sehingga memungkinkan pada saat proses berlangsung terjadi kesalahan dalam pencatatan, kurang akuratnya laporan yang dibuat dan keterlambatan dalam pencarian data-data yang diperlukan. Sistem yang terkomputerisasi lebih baik dari sistem yang manual agar lebih efektif dan efisien serta sistem penjualan yang lebih kondusif di bandingkan dengan sistem yang lebih terdahulu. Selain itu, dikarenakan harga yang terjangkau, Aby Manyu Cell terkadang mengalami kehabisan stok, sehingga beberapa konsumen tidak dapat membeli barang yang diinginkan pada Aby Manyu Cell. Perancangan penjualan handphone menggunakan metode K-Neirest Neighbor ini merupakan solusi terbaik untuk memecahkan permasalahan-permasalahan yang ada pada counter ini, sehingga dengan sistem yang terkomputerisasi dapat tercapai suatu kegiatan yang efektif dan efisien dalam menunjang aktifitas pada counter ini.
ABSTRAKPeranan peternak sapi untuk menawarkan sumber pangan berupa daging bagi masyarakat merupakan komoditi utama. Permasalahannya populasi ternak sapi cenderung mengalami penurunan. Salah satu faktor pertumbuhan populasi ternak sapi ditentukan oleh faktor pakan khususnya di musim kemarau. Ketersediaan pakan ternak yang berkesinambungan dan berkualitas baik merupakan syarat mutlak agar dapat meningkatkan produktivitas ternak sapi. Hal ini merupakan permasalahan yang dihadapi peternak sapi didesa Sangup. Peternak sangat bergantung pada pakan hijauan yang berlimpah pada musim penghujan, namun pada musim kemarau peternak kesulitan memperoleh pakan karena kurang mempersiapkannya. Selain itu pengetahuan dan keterampilan anggota kelompok Peternak tentang bagaimana mengolah daun hijauan dan limbah pertanian seperti jerami padi, daun jagung yang hanya di buang atau dibakar dan tidak dimanfaatkan untuk diolah menjadi pakan ternak untuk menjaga kesinambungan tersedianya pakan ternak di musim kemarau. Program Pengabdian ini bertujuan unruk memperbaiki produktivitas ternak melalui pemanfaatan teknologi mesin perajang hijauan dan pembuatan pakan ternak dengan teknik silase. Metode yang digunakan dalam kegiatan pengabdian ini meliputi penyuluhan, pelatihan praktik langsung pembuatan pakan. Output kegiatan ini adalah meningkanya pemahaman, pengetahuan dan keterampilan peternak tentang manajemen pakan ternak yang menunjang produktivitas sapi . Para anggota kelompok ternak memiliki keterampilan untuk membuat secara mandiri pengawetan pakan ternak dari hijauan untuk menjamin ketersedian pakan di musim kemarau.Kata kunci: mesin perajang rumput; manajemen pakan; tabungan pakan ternak; teknik silase. ABSTRACTThe role of cattle farmers as a source of food in the form of meat for society is the main commodity for them so that the supply of meat is maintained. The problem is that the cattle population tends to decrease. The slow growth of the cattle population is determined by external factors such as feed. supply of fodder for cattle, especially in the dry season. The availability of sufficient feed in terms of quality and quantity is absolutely necessary in order to increase the productivity of cattle. The obstacles faced by farmers in Sangup Village are the dependence of farmers on abundant forage feed in the rainy season, but during the dry season, farmers have difficulty getting feed. The lack of knowledge and skills of members of the farming community regarding the management of agricultural waste, such as rice straw, corn, or elephant grass, which are often thrown away or burned but can be used as quality feed in the dry season.This service activity aims to improve the productivity of cattle through the use of feed making technology using the silase technique. The methods used in this service activity include counseling and training in making feed. The output of this activity is the increase in knowledge and skills of farmers regarding livestock rearing systems in the aspect of feed management by applying grass chopping machine technology to support cattle farming. Keywords: grass chopping machine; feed management; saving animal feed; silage technique
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.