Persediaan merupakan hal yang sangat vital bagi perusahaan dagang dan manufaktur, oleh karena itu persedian harus dikelola dengan baik agar nantinya dapat memberikan pelayanan yang optimal kepada para pelanggan. Minimarket Richard Mandala Jambi merupakan salah satu perusahaan dagang dikota Jambi yang pemgolahan data persediaanya masih dilakukan dengan cara konvensional, dimana dengan cara pengolahan data seperti ini di temui beberapa kendala seperti lamanya proses perekapan data transaksi barang masuk dan barang keluar karena banyaknya transaksi dan jenis barang, lamanya informasi tentang ketersediaan barang karena harus membuka file atau table satu persatu, adanya selisih antara stok yang tercatat dan stok fisik sehingga data persediaan barang tidak akurat. Maka salah satu solusi yang digunakan untuk permasalahan ini adalah dengan menggunakan teknologi informasi melalui pembangunan sistem informasi persediaan, sistem informasi dibangun dengan menggunakan metode waterfall serta menggunakan diagram UML untuk memodelkan, implementasi dilakukan dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan DBMS MySql. Dengan adanya sistem informasi persediaan ini maka pengolahan data barang masuk, data barang keluar dan data barang keluar dapat dilakukan dengan cepat dan informasi mengenai persediaan juga bisa diperoleh secara tepat dan akurat.
<p class="Style1">The purpose of this research is to assess the accuracy of the Logit model as a tool to predict banlauptcyand to calculate its percentage of accuracy. The sample used in this research is 14 nonfinancial companies listed at Jakarta Stock Exchange over a period of 3 years, that is, from the year 2000 till 2002. The 19 variables used as monetary ratios to predict company bankruptcy derive from Balance Sheet and Statement of Net Income. This research uses Logit Model or binary logistic regression test as used in Ohlson's latest research to discern the most potential variables to predict bankruptcy. The results of this research prove that the Logit Model is sufficiently accurate to predict bankruptcy in companies used in this research. Analysis result accuracy level of 78,57% at the significancy level of 10% with three ratio proved to affect the prediction of bankruptcy, namely total liabilities divided by total assets, current assets divided by total assets, and cash divided by current liabilities.</p><p class="Style1"><strong>Keywords : </strong>Bankruptcy, Logit Model, Cash, Current Liabilities, Total Assets, Total Liabilities</p>
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.