ANALISIS PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN EMITEN BATUBARA YANG TERDAFTAR DI BEI 2020-2022

Anarsis, Angga Firando Rahmadi Wiji (2023) ANALISIS PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN EMITEN BATUBARA YANG TERDAFTAR DI BEI 2020-2022. Tesis (S2) - thesis, UNIVERSITAS BAKRIE.

[thumbnail of Cover]
Preview
Text (Cover)
00 cover.pdf - Submitted Version

Download (2MB) | Preview
[thumbnail of BAB I - III] Text (BAB I - III)
01 BAB I - III.pdf - Submitted Version
Restricted to Registered users only

Download (13MB)
[thumbnail of BAB IV] Text (BAB IV)
02. BAB IV.pdf - Submitted Version
Restricted to Registered users only

Download (7MB)
[thumbnail of BAB V] Text (BAB V)
03 BAB V.pdf - Submitted Version
Restricted to Registered users only

Download (915kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka]
Preview
Text (Daftar Pustaka)
04 DAFTAR PUSTAKA.pdf - Submitted Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model binary logistic yang dapat memprediksi financial distress pada sektor emiten batu bara di Bursa Efek Indonesia tahun 2020-2022 serta untuk membandingkan dan mengetahui apakah ada perbedaan antara hasil perhitungan regresi binary logistic dengan model-model financial distress terdahulu yaitu model Altman, Ohlson, Grover, Springate, dan Zmijewski. Penelitian ini juga mengukur ketepatan hasil perhitungan dengan kondisi riil perusahaan. Sampel dalam penelitian ini berjumlah 22 perusahaan batu bara yang terdaftar di BEI dengan teknik pengambilan sampel berupa purposive sampling. Kondisi riil perusahaan dinilai dengan memperhatikan rasio hutang dan laba bersih perusahaan dan pengelompokkannya dilakukan dengan K-mean clustering. Untuk menguji perbedaan antar model dilakukan uji Kruskal Wallis. Hasil penelitian menujukkan bahwa terdapat perbedaan antara keenam model dalam melakukan prediksi kebangkrutan, dengan tingkat ketepatan tertinggi adalah model Zmijewsky sebesar 95,5%, kemudian Ohlson dan binary logistic sebesar 93,9%, lalu diikuti oleh Altman Modifikasi sebesar 92,4%, Grover 90,1%, serta Springate 69,7%.

Item Type: Thesis (Tesis (S2) - )
Uncontrolled Keywords: Model Prediksi Financial Distress, keuangan sektor batu bara, Binary logistic, K-mean clustering
Subjects: Costs, Industrial
Global Market
Finance > Investment
Finance > Money
Science > Mathematics > Computer software
Thesis > Thesis (S2)
Divisions: Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial > Program Studi Magister Management
Depositing User: Angga Firando Rahmadi Wiji Anarsis
Date Deposited: 21 Aug 2023 02:18
Last Modified: 21 Aug 2023 02:18
URI: https://repository.bakrie.ac.id/id/eprint/7914

Actions (login required)

View Item View Item