Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eCo-Fin Jurnal Akuntansi, Ekonomi dan Manajemen Bisnis
Carmidah Carmidah
Universitas Islam Negeri Jurai Siwo Lampung
Economics, Econometrics & Finance

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengaruh Pendidikan terhadap Kemiskinan dengan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Sebagai Variabel Intervening di Provinsi Lampung Tahun 2017-2024 Vani Rahmawati; Rina El Maza; Carmidah Carmidah
eCo-Fin Vol. 8 No. 2 (2026): eCo-Fin
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/ef.v8i2.3626

Abstract

Dalam pembangunan ekonomi daerah, pendidikan berperan penting dalam peningkatan kualitas sumber daya manusia dan penurunan kemiskinan, namun efektivitasnya sangat dipengaruhi oleh kondisi pasar tenaga kerja. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji hubungan antara pendidikan terhadap kemiskinan di Provinsi Lampung dari tahun 2015 hingga 2024 melalui lensa Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Data panel yang mencakup 15 kabupaten dan kota di Provinsi Lampung menjadi dasar analisis kuantitatif ini. Analisis jalur menggunakan regresi data panel digunakan dengan bantuan EViews untuk mengkaji data yang diperoleh dari BPS, yang meliputi rata-rata lama pendidikan, Tingkat Pengangguran Terbuka, dan tingkat kemiskinan. Pendidikan secara signifikan dan positif mempengaruhi TPT (p = 0,0004), menurut temuan (r = 0,6209). Selain itu, pendidikan secara signifikan dan negatif mempengaruhi kemiskinan (r=-0,2042, p=0,0000), tetapi TPT secara signifikan dan positif mempengaruhi kemiskinan (r=-0,0286, p=0,0002) karena pengaruhnya yang menguntungkan. Mengkonfirmasi keterlibatan substansial TPT dalam memoderasi pengaruh pendidikan terhadap kemiskinan, temuan uji Sobel menunjukkan nilai statistik 2,6496 dengan nilai p 0,0080. Akhirnya, pendidikan membantu mengurangi kemiskinan dalam dua cara: secara langsung dan tidak langsung. Namun, seberapa baik pasar tenaga kerja dapat menyerap orang-orang berpendidikan sangat menentukan seberapa bermanfaat pendidikan dalam hal ini.
Analisis Perbandingan Model Springate, Grover dan Fulmer dalam Memprediksi Financial Distress pada PT Smartfren Telecom Tbk Periode 2020-2024 Risma Nur Khasanah; Carmidah Carmidah; Era Yudistira; Lella Anita
Jurnal Akuntansi, Ekonomi dan Manajemen Bisnis Vol. 6 No. 2 (2026): Juli : Jurnal Akuntansi, Ekonomi dan Manajemen Bisnis
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jaemb.v6i2.11059

Abstract

This study aims to analyze the financial distress conditions and compare the accuracy levels of the Springate, Grover and Fulmer models at PT Smartfren Telecom Tbk during the 2020–2024 period. The research methodology used is descriptive quantitative with secondary data in the form of the company's annual financial reports. The analysis method is carried out by applying financial ratios to the bankruptcy prediction model formula and comparing the results with the company's actual conditions to assess the level of prediction accuracy. The findings indicate that company needs to control the use of debt in financing investments, as well as increase the effectiveness of investment asset utilization in order to generate sustainable income and profits. Then based on the prediction results, the Springate and Fulmer models consistently classify companies in financial distress conditions in the 2020-2024 period, while the Grover model shows a grey area category in 2023. So in terms of accuracy levels, the Springate and Fulmer models have a higher accuracy level of 80% compared to the Grover model with an accuracy level of only 60%. These findings indicate that the Springate and Fulmer models are more reliable for use as an early warning system in detecting potential financial distress in telecommunications sector companies.
Co-Authors Era Yudistira Lella Anita Rina El Maza Risma Nur Khasanah Vani Rahmawati