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.
Preview |
Text (Cover)
00 cover.pdf - Submitted Version Download (2MB) | Preview |
Text (BAB I - III)
01 BAB I - III.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (13MB) |
|
Text (BAB IV)
02. BAB IV.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (7MB) |
|
Text (BAB V)
03 BAB V.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (915kB) |
|
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 |