Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Komputer dan Teknologi Informasi
Andini, Aulia Putri
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengaruh Intellectual Capital, Kinerja Keuangan, Sales Growth, dan Arus Kas Operasi terhadap Financial Distress pada Perusahaan Sektor Property & Real Estate yang Terdaftar di BEI Periode 2020-2023 Andini, Aulia Putri; Ananto, Rangga Putra; Eliyanora, Eliyanora
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 5 No. 1 (2025): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v5i1.17735

Abstract

The purpose of this study is to identify factors that contribute to financial distress in property and real estate companies listed on the IDX between 2020 and 2023 in terms of intellectual capital, sales growth, operational cash flow, profitability, solvency, and liquidity ratios. The financial distress of each company was assessed using the modified Altman Z-Score approach. An approach known as purposive sampling was used in the sampling process. With a total of 87 data observations, this study came from a population of 93 companies, with 28 companies being sampled. Multiple linear regression analysis was the approach used in this study. The study found that financial distress is affected by intellectual capital, liquidity ratio, and solvency ratio, but not by profitability ratio, sales growth, or operating cash flow.
Klasifikasi kendaraan menggunakan convolutional neural network untuk sistem gerbang tol otomatis di kota cerdas Amylia, Aura; Andini, Aulia Putri; MutiaA, Muhammad Rizky; Najihah, Nada Nur
JURNAL KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI Vol 3, No 1 (2025): Implementasi Sistem Cerdas
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jkti.v3i1.13957

Abstract

Konsep kota cerdas menjadi isu penting dalam pengembangan kota-kota besar di dunia, di mana kota diharapkan dapat memberikan kehidupan yang lebih nyaman, teratur, sehat, dan efisien. Smart transportation sebagai bagian dari smart city berperan penting dalam meningkatkan tata kota yang lebih baik, termasuk pada sistem jalan tol. Saat ini, Gardu Tol Otomatis (GTO) di Indonesia masih menggunakan sensor yang sering kali salah dalam mengklasifikasikan truk gandeng. Penelitian ini memanfaatkan kamera digital yang telah terpasang di pintu tol untuk melakukan klasifikasi jenis kendaraan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN dipilih karena kemampuannya dalam mengenali pola dan fitur pada citra kendaraan melalui struktur jaringan saraf tiruan. Database yang digunakan terdiri dari 440 citra kendaraan, meliputi Truck, Taxi, Minibus, Jeep, Heavy Truck, Family Sedan, Bus, dan SUV. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mencapai akurasi rata-rata sebesar 95%. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem transportasi cerdas dengan meningkatkan akurasi klasifikasi kendaraan di gerbang tol, sehingga dapat mengurangi biaya operasional dan meningkatkan efisiensi. Implikasi dari penelitian ini dapat mendukung penerapan smart transportation dalam konteks smart city yang lebih luas.
Co-Authors Amylia, Aura Ananto, Rangga Putra Eliyanora Eliyanora MutiaA, Muhammad Rizky Najihah, Nada Nur