Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kecukupan pagu dan kewajaran tagihan adalah dua hal yang harus dipastikan oleh Pejabat Pembuat Komitmen (PPK) sebelum melakukan pembayaran atas tagihan yang menjadi beban anggaran negara. Analisis data pada Platform Pembayaran Pemerintah (PPP) dapat membantu PPK memprediksi kecukupan pagu dan menguji kewajaran tagihan. PPP merupakan interkoneksi antarsistem core, sistem pendukung, sistem mitra, dan sistem monitoring. Interkoneksi ini memungkinkan dilakukannya data collection yang lebih andal karena terjadi pertukaran data antar hierarki sistem secara langsung, salah satunya data tagihan listrik. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi secara dini kemungkinan terjadinya kekurangan pagu dan membantu PPK dalam pelaksanaan kewenangan pengujian material. Prediksi terjadinya kekurangan pagu digunakan analisis clustering time series dengan model Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA), sementara untuk membantu pengujian kewajaran tagihan digunakan analisis statistik deskriptif data historis. Dari hasil analisis terlihat bahwa model ARIMA dapat digunakan untuk melakukan prediksi terjadinya kekurangan pagu dan statistik deskriptif dapat digunakan sebagai dasar evaluasi tagihan berjalan."

"Perusahaan periklanan mempunyai ciri umum yaitu setiap pesanan dari klien berbeda dan dalam pengerjaannya perusahaan memerlukan jasa pihak lain. Hal ini menarik minat penulis untuk menelaah perlakuan akuntansi atas biaya jasa periklanan (Cost of Advertising Services). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa dan mengevaluasi metode perhitungan biaya dan penetapan harga atas jasa-jasa periklanan pada suatu full service advertising agency. Untuk itu, penulis melakukan penelitian kepustakaan dan penelitian lapangan pada PT HI, berdasarkan kategori jasa yang dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis yaitu outside production, media placement dan in-house production. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perhitungan biaya atas jasa periklanan pada PT HI tidak mengakui biaya yang dikeluarkan perusahaan sebagai harga pokok atas jasa yang diserahkannya. Harga pokok untuk outside production dari media placement adalah sebesar tagihan dari pihak ketiga. Tidak lazim · untuk memasukkan beban perusahaan sebagai unsur harga pokok. Metode penetapan harga yang digunakan adalah net cost plus fee, yang selain mudah untuk menerapkannya juga merupakan metde yang umum dipakai oleh perusahaan-perusahaan periklanan besar di dunia. Untuk jasa in-house production, PT HI belum dapat menerapkan metode yang . layak untuk menghi tung harga pokok atas · jasa tersebut. Penetapan harga berdasarkan negosiasi dengan klien (Negotiable basis). Dari Hasil penelitian penulis menyimpulkan bahwa metode net cost plus fee sudah cukup layak diterapkan untuk jasa outside production dan media plac~ment. Sedangkan untuk jasa in-house production, basis negotiable price pT HI belum menentukan patokan yang tepat. Penulis memberi saran bagi jasa outside production dan media placement PT HI untuk menyusun anggaran dan menetapkan % Gross margin yang ingin dicapai secara hati-hati. Untuk jasa in-house production, penulis menyarankan agar PT HI membuat biaya standar berdasarkan basis upah langsung."

"Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki faktor-faktor penentu kebijakan dividen perusahaan-perusahaan Indonesia, dengan menggunakan sampel 17 perusahaan non-keuangan Indonesia yang terdaftar yang terus menerus membayar dividen selama periode 2014 hingga 2018. Penelitian ini mengacu pada beberapa teori yang dapat membantu pembaca untuk lebih baik dalam membaca. memahamikonsep dividen dan kebijakan dividen, yaitu: hipotesis pensinyalan, hipotesis aruskas bebas, hipotesis siklus hidup, dan hipotesis struktur modal. Untuk menguji hipotesis tersebut, penelitian ini menggunakan analisis data panel. Variabel yangdapat menjelaskan keputusan dividen perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini dipilih berdasarkan teori, penelitian empiris yang tersedia, dan ditentukan oleh ketersediaan data. Penelitian ini menggunakan dividend payout ratio dan dividendyield untuk mewakili kebijakan dividen. Temuan menunjukkan bahwa arus kas bebas, likuiditas, dan peluang investasi adalah penentu utama rasio pembayarandividen untuk perusahaan Indonesia. Selain itu, hasilnya juga menunjukkan bahwa tangibilitas aset dan ukuran perusahaan adalah penentu utama hasil dividen. Secara umum, hasilnya ternyata menunjukkan sedikit dukungan untuk hipotesispensinyalan dan hipotesis struktur modal tetapi menunjukkan dukungan yang cukup besar untuk hipotesis arus kas bebas dan hipotesis siklus hidup. Penelitian inidiharapkan memiliki implikasi mendalam bagi studi kebijakan dividen di masa depan di Indonesia dan suatu hari nanti dapat membantu perusahaan dan pihakberwenang dalam membuat keputusan yang efektif tentang kebijakan dividen untuk perusahaan Indonesia, serta investor dalam menentukan strategi investasi mereka.

---

This study aims to investigate the determinants of the dividend policy of Indonesian companies, using a sample of 17 listed non-financial Indonesian

companies that continuously paid dividends during the period of 2014 to 2018. This study refers to several theories that can help readers to better comprehend the

concept of dividends and dividend policy, namely: signaling hypothesis, free cash flow hypothesis, life cycle hypothesis, and capital structure hypothesis. In order to test those hypotheses, this study applies the panel data analysis. The variables that

may explain company's dividend decision that were used in this study are selected based on the theory, available empirical researches, and determined by data

availability. This study uses dividend payout ratio and dividend yield to represent the dividend policy. The findings suggest that free cash flow, liquidity, and

investment opportunity are the major determinants of dividend payout ratio for Indonesia companies. Furthermore, the results also suggest that asset tangibility and size are major determinants of dividend yield. In general, the results apparently

show little support for signaling hypothesis and capital structure hypothesis but show considerable support for free cash flow hypothesis and life cycle hypothesis. This research is expected to have profound implications for future studies of

dividend policy in Indonesia and might one day be able to help companies and authorities in making effective decisions about dividend policy for Indonesian

companies, as well as investors in determining their investment strategies."

"Analysis data"

"Perusahaan XYZ menerapkan Customer Life Cycle atau CLC yang sudah disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan demi menjaga loyalitas pengguna. Tak hanya menjaga loyalitas, Perusahaan XYZ menerapkan CLC guna memperluas bisnis yang dijalani olehnya. Dengan bantuan teknologi, CLC dapat dengan mudah untuk dianalisis lebih mendalam. Teknologi yang digunakan berupa pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin ini diimplementasikan untuk mendapatkan insight dari data yang dimiliki Perusahaan XYZ. Dalam mendapatkan insight tersebut, digunakan beberapa metode seperti Support Vector Machine, Logistic Regression, Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree, dan FPGrowth. Insight yang didapatkan selanjutnya ditampilkan dalam bentuk visualisasi data yang diaplikasikan ke dalam website. Terdapat tiga permasalahan berbeda yaitu prediksi pembeli potensial, prediksi produk yang akan dibeli, dan prediksi waktu pembelian berikutnya. Permasalahan pertama dapat diselesaikan dengan model Logistic Regression dengan f1-score sebesar 76.35%. Permasalahan kedua diselesaikan dengan model FP-Growth dengan nilai minimum support dan confidence sebesar 0.001. Untuk permasalahan ketiga dapat diselesaikan dengan model Decision Tree dengan nilai akurasi 78.76% dan f1-score sebesar 77.01%. Dilakukan pula pengujian terhadap response time serta SQL query yang digunakan pada setiap endpoint yang bekerja sebagai aktor untuk melakukan distribusi data kepada aplikasi frontend dan aktor untuk melakukan update database. Terakhir, dilakukan pula pengujian terhadap visualisasi data. Pengujian terhadap visualisasi data dilakukan secara kualitatif. Pengujian ini dilakukan dengan menerapkan beberapa tipe visualisasi data untuk tiap business question yang ada. Setelah itu, dilakukan perbandingan pada tiap tipe visualisasi data sehingga mendapatkan visualisasi data yang tepat untuk tiap business question yang ada.

---

XYZ Company implements customized Customer Life Cycle or CLC that fits with company’s needs in order to maintain user loyalty. Not only maintaining user loyalty, XYZ Company implements CLC in order to expand its business. With the help of technology, CLC can be easily analyzed with more depth. Technology that is being used within this research is machine learning. Machine learning is implemented to gain insights from data owned by Company XYZ. While obtaining insights, machine learning use several various methods such as Support Vector Machine, Logistic Regression, Gradient Boosting, Random Forests, and Decision Trees. The insights obtained from machine learning are displayed in the form of data visualization that is applied to website. Examination on the machine learning model was formed with different data balancing techniques. Examination using Undersampling balancing technique along with Decision Tree model gives the highest f1-score value at 88.70%. Examination were also conducted on the response time and SQL queries were also carried out for each endpoint that works as an actor to distribute data to frontend applications and actors to update the database. Finally, examination and comparison is conducted on data visualization using qualitative approach. Moreover, this examination is conducted by applying several types of data visualization for each existing business questions. At the end, comparisons were made for each type of data visualization to get the optimum visualization regarding each business question."