## ALGORITMA K-MEANS CLUSTER ING ANALISIS RASIO AKTIVITAS MENGGUNAKAN PYTHON
1 Nelsi Wisna
1 Prodi Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Ilmu Terapan, Telkom University, Indonesia Email: nelsie@telkomuniversity.ac.id
2 Melati Cahaya Rani
2 Prodi Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Ilmu Terapan, Telkom University, Indonesia Email: melaticahayarani622@gmail.com
3 Kastaman
3 Prodi Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Ilmu Terapan, Telkom University, Indonesia Email: kastaman@telkomuniversity.ac.id
Korespondensi author: melaticahayarani622@gmail.com ============================================================== Abstrak :  Hasil  kinerja  keuangan  perusahaan  selama  periode  waktu  tertentu  dirinci  dalam  laporan keuangan.  Evaluasi  terhadap  laporan  keuangan  diperlukan  karena  banyak  penyebab  yang  dapat menyebabkan  kenaikan  dan  penurunan  data  dalam  laporan  keuangan.  Temuan  evaluasi  ini  dapat memberikan  informasi  kepada  para  pengambil  keputusan  bisnis.  Proses  penilaian  keberhasilan  suatu perusahaan terlihat pada rasio-rasio keuangan perusahaan, termasuk rasio aktivitas. Total Asset Turnover (TATO), Inventory Turnover (ITO), dan Fixed Asset Turnover adalah rasio aktivitas yang dipertimbangkan dalam  penelitian  ini  (FATO).  Teknik  kuantitatif  dengan  analisis K-Means  Clustering yang  digunakan sebagai metode dalam penelitian ini. Informasi yang digunakan adalah data sekunder dengan menggunakan 13 perusahaan subkontraktor yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai unit observasi. Dari analisis yang telah dilakukan menunjukkan bahwa jumlah cluster yang optimal adalah 3 cluster . Hasil dari analisa tabel statistik deskriptif  bahwa perusahaan  yang diteliti memiliki nilai rasio aktivitas rata-rata yang lebih besar  pada  tahun  2019  daripada  yang  perusahaan  miliki  pada  tahun  2020.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa penjualan perusahaan turun selama pandemi Covid-19.
Kata Kunci: Rasio Aktivitas, Clustering, K-means .
Abstract: The results of the company's financial performance over a certain period of time are detailed in the financial statements. Evaluation of financial statements is necessary because there are many reasons that can cause increases and decreases in  data  in  financial  reports. The findings of this evaluation can provide information to business decision makers. The process of assessing the success of a company can be  seen  in  the  company's  financial  ratios,  including  the  activity  ratio.  Total  Asset  Turnover  (TATO), Inventory Turnover (ITO), and Fixed Asset Turnover are the activity ratios considered in this study (FATO). Quantitative technique with K-Means Clustering analysis is used as a method in this study. The information used is secondary data using 13 subcontractor companies listed on the Indonesia Stock Exchange as the unit of observation. From the analysis that has been done, it shows that the optimal number of clusters is 3 clusters. The results of the analysis of descriptive statistical tables show that the companies under study had a higher average activity ratio in 2019 than they had in 2020. This shows that the company's sales fell during the Covid-19 pandemic.
Keywords: Activity Ratio, Clustering, K-means. ====================================================================

## PENDAHULUAN
Laporan keuangan menunjukkan hasil kinerja perusahaan di dalam satu periode karena laporan keuangan berisi informasi keuangan perusahaan.  Informasi hanyalah data yang  disajikan  dengan  cara  yang  kondusif  untuk  pengambilan  keputusan.  Pengambil keputusan  mendapat  manfaat  dari  informasi  karena  mengurangi  ketidakpastian  dan memperluas pemahaman mereka tentang masalah tertentu (Ayu Prananda & Datu, 2016). Fenomena yang terjadi berhubungan dengan penilaian kinerja keuangan pada perusahaan sub konstruksi menjelaskan bahwa kepemilikan saham konstruksi menurun karena dua alasan signifikan, yaitu persepsi kenaikan suku bunga acuan secara global dan maraknya
kasus Covid-19, berdampak pada hal tersebut (Fernando, 2022). Dampak pandemi sangat mempengaruhi sektor konstruksi karena pendapatan dan pembelian material mengalami penurunan yang diakibatkan oleh proyek yang tidak berjalan atau dibatalkan.
Perusahaan ADHI pada tahun 2019 mengalami penurunan yang signifikan pada fixed Asset Turnover yaitu 1,353 kali, sedangkan pada tahun sebelumnya yaitu 2,469 kali. Hal ini berdampak dari Total Fixed asset yang lebih kecil dari sales . Pada tahun 2020 sales yang dihasilkan perusahaan ADHI sangat kecil jika dibandingkan investasi dalam total  aset  perusahaan,  hal  ini menyebabkan  Total Asset  Turnover pada  ADHI  di  tahun 2019 mengalami penurunan yaitu  50% dari tahun sebelumnya yakni 0,419 kali menjadi 0,284 kali. Selama pandemi Covid-19 laba atau rugi perusahaan terkoreksi tajam karena berkurangnya  termin  progres  pekerjaan  proyek  yang  bisa  ditagihkan  ke customer mengakibatkan rata-rata revenue turun sampai dengan 70% (Nur & Woestho, 2022). Perputaran total aset mengukur seberapa baik aset perusahaan dapat menghasilkan total penjualan bersih yaitu membagi jumlah penjualan dengan total aset yang digunakan dalam operasi. Semakin tinggi rasio penjualan terhadap total aset itu menunjukkan bahwa semakin efisien perusahaan menggunakan asetnya untuk menghasilkan  total penjualan. Dengan  demikian,  bisnis  dapat  meningkatkan  profitabilitas  dengan  meningkatkan perputaran aset secara keseluruhan (TATO) (Chasanah & Adhi, 2017). Rasio Inventory Turnover (ITO)  merupakan  rasio  yang  menilai  seberapa  baik  suatu  bisnis  mampu menghasilkan penjualan tergantung pada persediaan yang dimilikinya
Perputaran Aset Tetap (FATO) adalah rasio untuk menentukan seberapa jauh aset tetap  perusahaan  mempunyai  kualitas  perputaran  yang  efisien  dan  berfungsi  sebagai saluran untuk keuangannya (Lina Warrad & Rania Al Omari, 2015). Pengelompokan K- means , teknik analisis klaster non-hierarkis, digunakan dalam pengelompokan penelitian ini untuk mengategorikan item berdasarkan sifat yang dimiliki bersama. Pengelompokan K-means dapat  digunakan  ketika  jumlah  klaster  yang  diperlukan  diketahui.  Dalam analisis klaster, item dalam satu kelompok ( cluster ) mempunyai tingkat kesamaan atribut yang tinggi, sedangkan anggota dalam kelompok lain memiliki tingkat kesamaan relatif rendah.

## LANDASAN TEORI Rasio Aktivitas
Rasio  aktivitas  adalah  statistik  yang  menilai  seberapa  baik  suatu  korporasi mengelola  sumber  dayanya  (Rina  et  al.,  2019).  Adapun  parameter  penilaian  rasio aktivitas pada penelitian ini sebagai berikut: a. Total Asset Turnover (TATO)
Rasio  yang  menilai  seberapa  baik  keseluruhan  aset  perusahaan  menciptakan penjualan  (Hery,  2017).  Total Asset  Turnover  Ratio (TATO)  yaitu  menggabungkan omzet seluruh aset perusahaan dan digunakan untuk menghitung berapa pendapatan yang dihasilkan  dari  setiap  rupiah  asset  (Khairina,  2020).  Sedangkan  menurut  Hanafi menggunakan seluruh aset secara efisien adalah Total Asset Turnover Ratio ( M. Hanafi & Halim, 2018).
TATO = Penjualan Rata – Rata Total Aset b. Inventory Turnover (ITO)
Rasio  yang  menghitung  seberapa  sering  perputaran  uang  yang  diinvestasikan dalam persediaan dalam jangka waktu tertentu (Suyono et al., 2019). Peningkatan laba, secara signifikan meningkatkan perputaran persediaan (Mukhtarova & Smith, 2014).
Wahyuni  dkk  (2017),  mengungkapkan  bahwa  perputaran  persediaan  tidak  memiliki dampak yang terlihat terhadap pertumbuhan laba (Wahyuni, Ayem, & Suyanto, 2017)
ITO = Harga Pokok Penjualan Rata-rata Persediaan
c. Fixed Asset Turnover (FATO)
Rasio yang menunjukkan seberapa sering nilai aset berputar ketika dihitung dalam kaitannya  dengan  volume  penjualan  (Panji  Elaga  et  al.,  2018).  Menurut  (Sukawati  & Hernawati,  2021)  yaitu  merupakan  rasio  yang  berkaitan  dengan  penjualan  dan  aktiva tetap.
FATO = Penjualan Rata - rata Aset Tetap

## Clustering
Clustering adalah metode untuk penambangan data tanpa pengawasan yang tidak memerlukan tujuan keluaran. Pendekatan ini digunakan tanpa instruksi (pelatihan) atau instruktur (pengajar). Penambangan data menggunakan dua jenis teknik pengelompokan yang berbeda pengelompokan hierarkis dan pengelompokan non-hierarkis (Herawatie et al., 2014).

## K-means Clustering
Metode K-means adalah metodologi pengelompokan non -hierarkis yang dimulai dengan mencari tahu jumlah klaster yang sesuai (dua klaster, tiga klaster, empat klaster, atau  lebih),  dan  kemudian  memulai  proses  klaster  tanpa  mengikuti  proses  hierarkis. Algoritma clustering mengelompokkan  data  yang  sejenis  ke  dalam  sebuah cluster sedangkan data yang tidak sama di satukan ke dalam cluster lain (Marisa, 2013). Agusta mengklaim  bahwa K-means Clustering menggunakan  data  yang  mirip  dengan  data  di cluster lain dan data yang berbeda dari data di grup lain sehingga ada sedikit perbedaan di dalam cluster atau grup (Maulana et al., 2021) . Sedangkan menurut (Harahap, 2019), tujuan dari algoritma K-means adalah berusaha untuk mengurangi kesalahan kuadrat total di semua cluster.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dokumentasi  berupa  data sekunder, digunakan untuk memperoleh data informasi melalui pengumpulan data. Data yang penelitian ini adalah perusahaan sub konstruksi yang terdapat di BEI Periode 2019 - 2020 yang mempublikasikan laporan keuangan maupun tahunannya dengan berkala dan terbuka untuk umum. Pemilihan sampel pada penelitian in ditentukan dengan kriteria:
Tabel 1. Kriteria Pengambilan Sampel No. Kriteria Sampel Jumlah 1 Perusahaan sub sektor konstruksi dan bangunan terdaftar pada Bursa Efek Indonesia periode 2019 - 2020 18 2 Perusahaan tidak konsisten memperlihatkan laporan keuangan pada website resmi Bursa Efek Indonesia dari tahun 2019 – 2020 (5) Total perusahaan yang menjadi sampel penelitian 13
Tabel  1  menjelaskan,  terdapat  18  perusahaan  sub-kontraktor,  tetapi  5  (lima) diantara-Nya  tidak  secara  konsisten  untuk  menerbitkan  laporan  keuangan  tahunannya sehingga  total  sebanyak  13  perusahaan  menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini,  diantara- Nya:  ADHI, DGIK, PTPP, TOTL, WIKA, WSKT, JKON, CSIS, IDPR, TOPS, WEGE, PBSA, SSIA. Penelitian ini menggunakan variabel rasio aktivitas.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Keterangan TATO Total Asset Turnover ITO Inventory Turnover FATO Fixed Asset Turnover Sumber: Data Diolah 2023
Knowledge Discovery in Database (KDD) Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan  metodologi  yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis K-means Clustering . KDD adalah proses untuk menemukan pengetahuan dalam data yang teknik pengembangan datanya menggunakan  aplikasi  tingkat  tinggi  (Rahman  et  al.,  2014)  dengan  tahapan  seperti  di bawah ini:
Gambar 1. Proses Penelitian
Langkah-langkah adalah : (1) Pengumpulan data, dengan data sekunder berupa laporan keuangan yang digunakan dalam penelitian ini, (2) Data Cleaning , yaitu filtrasi data perusahaan yang akan digunakan. (3) Pemilihan data, pada langkah ini atribut yang digunakan  yaitu  sesuai  dengan  tujuan  data  Mining.  Atribut  tersebut  adalah  total perputaran aset, perputaran persediaan, dan perputaran aset tetap. (4) Data Prepocessing , yaitu  menghilangkan outlier,  noise data,  dan missing  value dari  data.  Menggunakan normalisasi  data,  memverifikasi  kualitas  tinggi  data  selama  prosedur  ini.  (5) Transformation , proses ini yaitu proses memindahkan data sesuai tujuan untuk di proses dalam  data mining ,  dengan  atribut  yang  dikelompokkan  ke  dalam  data  baru.  (6) Penerapan  Data Mining ,  teknik  pengoperasian  data  mining  dengan  menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan tools Google Colab dalam Bahasa pemrograman Phyton , data diolah untuk dianalisis dan ditemukan polanya. (7) Hasil dan Kesimpulan, yaitu menampilkan hasil dan menarik kesimpulan dari data yang sudah diolah.
Pengumpulan data Data Cleaning Data Selection Data Preprocessing Transformation Implementasi data mining Hasil dan Kesimpulan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik Rasio Aktivitas 2019
Karakteristik rasio aktivitas dapat dilihat menggunakan deskriptif dari data yang digunakan. Hasil dari statistik deskriptif rasio aktivitas pada periode 2019 :
Tabel 3. Statistik Deskriptif Rasio Aktivitas 2019
Index TATO ITO FATO mean 0.547154  14.566462    1.977154 std 0.278591  16.097129 1.478991 min 0.144000 2.520000 0.189000 max 1.110000  62.217000 5.293000 Sumber: Data Diolah 2023
Berdasarkan tabel 3, didapatkan analisa sebagai berikut:
a. Variabel  TATO  2019  yaitu  Total Asset  Turnover memiliki  nilai index  mean yaitu 0.547154, nilai standar deviasi yaitu 0.278591, minimum yaitu 0.144000, sedangkan nilai maximum yaitu  1.110000.  Standar  deviasi  digunakan  untuk  melihat  jauh  atau dekatnya  persebaran  data  tersebut  dari  nilai mean .  Nilai  standar  deviasi  yang  besar menandakan bahwa semakin lebar variasi dari suatu data. Dari index tersebut dapat menunjukkan  bahwa  perusahaan  yang  mempunyai  nilai  TATO  terendah  adalah Cahaya  Investindo  Sukses  Tbk  (CSIS),  dan  perusahaan  yang  memiliki  nilai  TATO tertinggi adalah Jaya Konstruksi Manggala Pratama Tbk (JKON).
b. Variabel  ITO  2019  yaitu Inventory  Turnover memiliki  nilai index  mean yaitu 14.566462, nilai standar deviasi yaitu 16.097129, minimum yaitu 2.520000, dan nilai maximum yaitu  62.217000.  Standar  deviasi  digunakan  untuk  melihat  jauh  atau dekatnya persebaran data tersebut dari mean yang dihasilkan. Semakin lebar variasi dari suatu data menandakan bahwa nilai standar deviasi yang besar. Dari index tersebut dapat  menunjukkan  bahwa  perusahaan  yang  mempunyai  nilai  ITO  terendah  adalah Pondasi Raya Tbk (IDPR), dan perusahaan yang memiliki nilai ITO tertinggi adalah Nusa Konstruksi Enjiniring Tbk (DGIK).
c. Variabel  FATO  2019  yaitu Fixed  Asset  Turnover memiliki  nilai index  mean yaitu 1.977154,  nilai  standar  deviasi  yaitu  1.478991, minimum yaitu  0.189000,  dan  nilai maximum yaitu 5.293000. Standar deviasi digunakan untuk melihat jauh atau dekatnya persebaran  data  tersebut  dari  rata-rata mean .  Nilai  standar  deviasi  yang  besar menandakan bahwa semakin lebar variasi dari suatu data. Dari index tersebut dapat menunjukkan  bahwa  perusahaan  yang  mempunyai  nilai  FATO  terendah  adalah Cahaya  Investindo  Sukses  Tbk  (CSIS),  dan  perusahaan  yang  memiliki  nilai  FATO tertinggi adalah Bangunan Gedung Tbk (WEGE).

## Karakteristik Rasio Aktivitas 2020
Karakteristik rasio aktivitas dapat dilihat menggunakan deskriptif dari data yang digunakan. Hasil dari statistik deskriptif rasio aktivitas tahun 2020 :
Tabel 4. Statistik Deskriptif Rasio Aktivitas  2020
TATO2020  ITO2020 FATO2020
mean 0.40200 11.457077  1.234923 std 0.22664 16.708524  0.961452 min 0.13600 0.260000 0.221000 max 0.79400 60.808000  3.354000
Sumber: Data Diolah 2023
Berdasarkan tabel 4, didapatkan analisa sebagai berikut:
a. Variabel  TATO  yaitu  Total Asset  Turnover 2020  memiliki  nilai index  mean yaitu 0.40200,  nilai  standar  deviasi  yaitu  0.22664, minimum yaitu  0.13600,  dan  nilai maximum yaitu 0.79400. Standar deviasi digunakan untuk melihat jauh atau dekatnya persebaran  data  yang  berasal  dari  nilai mean .  Nilai  standar  deviasi  yang  besar menandakan bahwa semakin lebar variasi dari suatu data. Dari index tersebut dapat menunjukkan  bahwa  perusahaan  yang  mempunyai  nilai  TATO  terendah  adalah Totalindo  Eka  Persada  Tbk  (TOPS),  dan  perusahaan  yang  memiliki  nilai  TATO tertinggi adalah Total Bangun Persada Tbk (TOTL).
b. Variabel  ITO  2020  yaitu Inventory  Turnover memiliki  nilai index  mean yaitu 11.457077, nilai standar deviasi yaitu 16.097129, minimum yaitu 0.260000, dan nilai maximum yaitu 60.808000. Nilai mean pada standar deviasi digunakan untuk melihat jauh  atau  dekatnya  persebaran  data  tersebut.  Nilai  standar  deviasi  yang  besar menandakan bahwa semakin lebar variasi dari suatu data. Dari index tersebut dapat menunjukkan bahwa perusahaan yang mempunyai nilai ITO terendah adalah Cahaya Investindo  Sukses  Tbk  (CSIS),  dan  perusahaan  yang  memiliki  nilai  ITO  tertinggi adalah Nusa Konstruksi Enjiniring Tbk (DGIK).
c. Variabel  FATO  2020  yaitu Fixed  Asset  Turnover memiliki  nilai index  mean yaitu 1.234923,  nilai  standar  deviasi  yaitu  0.961452, minimum yaitu  0.221000,  dan  nilai maximum yaitu 3.354000. Standar deviasi digunakan untuk melihat jauh atau dekatnya persebaran  data  yang  diambil  dari  nilai mean .  Nilai  standar  deviasi  yang  besar menandakan bahwa semakin lebar variasi dari suatu data. Dari index tersebut dapat menunjukkan  bahwa  perusahaan  yang  mempunyai  nilai  FATO  terendah  adalah Waskita  Karya  (Persero)  Tbk  (WSKT)  dan  perusahaan  yang  memiliki  nilai  FATO tertinggi adalah Total Bangun Persada Tbk (TOTL).

## Klasterisasi Rasio Aktivitas 2019
Diagram Scatter Plot 3D digunakan untuk melihat korelasi data antar parameter rasio aktivitas tahun 2019
Dari gambar di atas nilai untuk cluster 0 yang bercorak warna biru, pada cluster 1 ditandai  dengan  corak  warna  merah  muda,  dan  pada cluster 2  dengan  corak  warna kuning.
Klasterisasi Rasio Aktivitas 2020 Diagram Scatter Plot 3D tahun 2020
Gambar 3. Diagram Scatter Plot 3D  2020
Dari gambar di atas nilai untuk cluster 0 yang bercorak warna biru, pada cluster 1 memiliki corak warna merah muda, dan pada cluster 2 dengan corak warna kuning.
Penentuan Jumlah Cluster Optimal Rasio Aktivitas 2019 Dalam penelitian ini, untuk melakukan analisis terhadap jumlah cluster optimal rasio aktivitas menggunakan Elbow Method , seperti gambar di bawah:
Gambar 4. Elbow Method 2019
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  hasil  proses  perhitungan Elbow  Method terhadap data perusahaan konstruksi pada tahun 2019 menunjukkan hasil nilai maximum adalah k=3. Hasil cluster yang didapatkan tahun 2019 :
Tabel 5. Cluster 0 Rasio Aktivitas 2019 PERUSAHAAN CLUSTER DGIK 0 Sumber: Data Diolah 2023
Tabel 6. Cluster 1 Rasio Aktivitas 2019 PERUSAHAAN CLUSTER ADHI 1 PTPP 1 WIKA 1 WSKT 1 CSIS 1 IDPR 1 TOPS 1 SSIA 1 Sumber: Data Diolah 2023 Tabel 7. Cluster 2 Rasio Aktivitas 2019 PERUSAHAAN CLUSTER TOTL 2 JKON 2 WEGE 2 PBSA 2 Sumber: Data Diolah 2023
Penentuan Jumlah Cluster Optimal Rasio Aktivitas 2020 Dalam penelitian ini, untuk melakukan analisis terhadap jumlah cluster optimal rasio aktivitas menggunakan Elbow Method , seperti gambar di bawah:
Gambar 5. Metode Elbow Method 2020
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  hasil  proses  perhitungan Elbow  Method terhadap data perusahaan konstruksi pada tahun 2020 menunjukkan hasil nilai maximum adalah k=3. Hasil cluster yang didapatkan pada tahun 2020 adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Cluster 0 Rasio Aktivitas 2020 PERUSAHAAN CLUSTER TOTL 0 JKON 0 WEGE 0 PBSA 0
Sumber: Data Diolah 2023
Tabel 9. Cluster 1 Rasio Aktivitas 2020 PERUSAHAAN CLUSTER ADHI 1 PTPP 1 WIKA 1 WSKT 1 CSIS 1 IDPR 1 TOPS 1 SSIA 1 Sumber: Data Diolah 2023 Tabel 10. Cluster 2 Rasio Aktivitas 2020 PERUSAHAAN CLUSTER DGIK 2
Sumber: Data Diolah 2023

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari analisis data laporan keuangan perusahaan sub-konstruksi bertujuan untuk pengelompokan  perusahaan  dan  mengetahui  performansi  rasio  aktivitas  perusahaan selama pandemi Covid-19 periode 2019 – 2020. Berdasarkan hasil analisis yang sudah dijelaskan, dapat ditarik kesimpulan bahwa pandemi Covid-19 berpengaruh buruk kepada kinerja  keuangan  perusahaan.  Pada  tahun  2019  perusahaan  pada  analisis  ini  memiliki nilai mean rasio aktivitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan tahun 2020 atau selama pandemi penurunan terjadi. Hal ini dapat terjadi karena penurunan tingkat penjualan dan tidak efisiennya perputaran persediaan yang tersimpan digudang sehingga mempengaruhi profit  perusahaan.  Pada  rasio  aktivitas  yang  telah  analisis,  didapatkan  3 cluster . Perusahaan tahun 2019 yang termasuk ke dalam cluster 0 memiliki nilai rasio ITO di atas standar industri, pada cluster 1 merupakan perusahaan yang memiliki nilai rata-rata rasio aktivitas yang cukup jauh di bawah standar industri, sedangkan pada cluster 2 merupakan perusahaan  yang  memiliki  nilai  rata-rata rasio  aktivitas  yang  cukup  mendekati  standar industri  jika  dibandingkan  dengan cluster 1.  Sedangkan  perusahaan  tahun  2020  yang termasuk ke dalam cluster 0 merupakan perusahaan yang mendapat nilai rata-rata rasio aktivitas yang cukup mendekati standar industri. Pada cluster 1 adalah perusahaan yang mempunyai  nilai mean rasio  aktivitas  yang  cukup  jauh  di  bawah  standar  industri, sedangkan pada cluster 2 memiliki nilai rasio ITO di atas standar industri.

## SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  di  bahas  maka terdapat  beberapa  saran  dari penulis: 1)  Hasil penelitian ini menunjukkan jika dilihat pada tabel Statistik Deskriptif terlihat  bahwa  pada  saat  pandemi  penjualan  yang  dihasilkan  perusahaan  konstruksi mengalami  penurunan.  Ini  adalah  akibat  dari  kegagalan  manajemen  untuk  mengelola inventaris dan aset perusahaan secara maksimal sehingga administrasi sumber daya dan aset  harus  diperiksa  kembali  oleh  perusahaan  dan  2)  Melanjutkan  penelitian  mengenai gabungan perbandingan antara 3 parameter rasio aktivitas sehingga lebih mudah untuk dipahami.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldo Fernando. (2022). Kok Babak Belur? Beginilah Nasib Saham Konstruksi Hari Ini . https://www.cnbcindonesia.com/market/20220117102008-17-307848/kok- babak-belur-beginilah-nasib-saham-konstruksi-hari-ini
Ayu Prananda, A., & Datu, C. (2016). Peranan Sistem Informasi Akuntansi Manajemen Dalam  Pegambilan  Keputusan  Investasi  Asset  Tetap  Pada  Pt.  Etmieco  Sarana Laut Bitungthe. Jurnal EMBA , 4 (1), 1531–1541.
Chasanah,  A.  N.,  &  Adhi,  D.  K.  (2017).  Pengaruh  TATO,  ROA,  NPM  Terhadap Perubahan  Laba  Pada  Perusahaan  Sektor  Otomotif  Ynag  Listed  Di  BEI  Tahun 2012-2015. Jurnal STIE Semarang , 9 (3), 14–33. https://jurnal3.stiesemarang.ac.id/index.php/jurnal/article/download/4/2/ Harahap, B. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris  (Studi  Kasus  Pada  UD.  Toko  Bangunan  YD  Indarung). Regional Development Industry & Health Science, Technology and Art of Life , 394–403. https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/readystar/article/view/82
Herawatie,  D.,  Wuryanto,  E.,  &  Purbandini.  (2014).  Perbandingan  Algoritma Pengelompokan  Non-Hierarki  untuk  Dataset  Dokumen. Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Yogyakarta , 11–16. www.kompas.com Khairina, A. (2020). Analisis Laporan Keuangan Sebagai Alat Untuk Mengukur Kinerja
Keuangan  Pada  Pt.  Dzaky  Indah  Perkasa  Cabang  Sungai  Tabuk. Jurnal  Ilmiah Ekonomi Bisnis , 6 (2), 218–226. https://doi.org/10.35972/jieb.v6i2.349
Lina Warrad, & Rania Al Omari. (2015). The Impact of Turnover Ratios on Jordanian Services  Sectors’  Performance. Journal  of  Modern  Accounting  and  Auditing , 11 (2), 77–85. https://doi.org/10.17265/1548-6583/2015.02.001 Marisa, F. (2013). Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan). Jurnal Teknologi Informasi , 4 (2), 91–93.
Maulana, R., Adi Putra Pratama, D., Nugraha, N., & Rahmasari, A. (2021). Implementasi Algoritma  Hierarchical  Clustering  untuk  Klasterisasi  Data  Pelanggan  Mall (Implementation  of  Hierarchical  Clustering  Algorithm  for  Mall  Customer  Data Clustering). Gunung Djati Conference Series , 3 , 0–4.
Mukhtarova, A., & Smith, A. (2014). Aspiring international standards: Challenges and outcomes of project management in the context of Kazakhstan higher education. Life Science Journal , 11 (6), 218–222.
Nur,  A.  P.,  &  Woestho,  C.  (2022).  ANALISIS  KINERJA  KEUANGAN BERDASARKAN  RASIO  KEUANGAN  SEBELUM  DAN  SELAMA PANDEMI  COVID-19  Akselerasi  pencapaian  Indonesia  Maju  sebagai penyumbang Produk Domestik Bruto ( PDB ) terbesar kelima pada tahun 2045 merupakan  visi  yang  membutuhkan  lompatan  besar  L. Jurnal  Ekonomi Pembangunan , 8 (1), 28–51.
Panji Elaga, M., Agung Dandi, W. S., & Krisna Agung P,  dan M. (2018). Analisis Rasio Aktivitas  Untuk  Menilai  Kinerja  Keuangan  Pada  PT  Hanjaya  Mandala Sampoerna Tbk. Sijdeb , 2 (4), 1–11. http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/sijdeb Rahman, F. A., Desa, M. I., Wibowo, A., & Haris, N. A. (2014). Knowledge discovery database  (KDD)-data  mining  application  in  transportation. International Conference  on  Electrical  Engineering,  Computer  Science  and  Informatics (EECSI) , 1 (978), 116–119. https://doi.org/10.11591/eecsi.1.357 Rina,  Ass,  S.  B.,  &  Nurwahidah,  M.  (2019).  Analisis  Rasio  Aktivitas  Untuk  Menilai Kinerja  Keuangan  Pada  PT  Indofood  Sukses  Makmur  Tbk  Yang  Terdaftar  Di
Bursa Efek Indonesia (BEI). Jurnal Brand , 1 (2), 4–7. http://ejournals.umma.ac.id/index.php/brand/article/view/435
Sukawati,  R.,  &  Hernawati,  E.  (2021).  Pengaruh  Perputaran  Aset  Tetap  Terhadap
Profitabilitas Perusahaan. Jurnal Ilmu Keuangan Dan Perbankan (JIKA) , 11 (1),
95–105. https://doi.org/10.34010/jika.v11i1.4886
Suyono,  Yusrizal,  &  Solekhatun,  S.  (2019).  the  Analysis  of  the  Influence  of  Current Ratio,  Total  Debt  To  Equity  Ratio,  Inventory  Turnover,  Total  Asset  Turnover, Receivable Turnover and Company Size on Profit Growth in Food and Beverage Companies Listed on Indonesia Stock Exchange for the Period 20. Jurnal Ilmiah Akuntansi , 3 (4), 389–405. http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/BILANCIA/index