ANALISA PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS DALAM MENENTUKAN PREDIKTOR TERBAIK

DWINTA, INDRIANI (2014) ANALISA PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS DALAM MENENTUKAN PREDIKTOR TERBAIK. Diploma thesis, UNIVERSITAS ANDALAS.

Text (SKRIPSI) 201405221405nd_skripsi indi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Kecenderungan perusahaan untuk memilih sumber pembiayaan tambahan yang berasal dari hutang/obligasi dibandingkan dengan penerbitan saham dapat mempengaruhi likuiditas perusahaaan yang dapat memicu kebangkrutan bagi perusahaan tersebut. Oleh karena itu, dibutukan sebuah model prediksi kebangkrutan yang mampu untuk mendeteksi dini sehingga pihak-pihak yang terkait dapat membuat keputusan yang tepat terkait perusahaan.. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model prediksi apa yang paling akurat dalam memprediksi financial distress di Indonesia, diantara model Altman (1968), Springate (1978), Zmijewski (1983), dan Internal Growth Rate, serta untuk mengetahui perusahaan apa saja yang diprediksi mengalami financial distress berdasarkan model prediksi terbaik. Sampel penelitian ini dibagi dalam 2 kategori, yakni sampel pertama yang diteliti dalam rangka menetukan model prediksi terbaik, yaitu perusahaan yang delisting dari Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2011-2013. Sampel kedua yang diteliti dalam rangka untuk memprediksi perusahaan yang mengalami financial distress berdasarkan prediktor terbaik yaitu perusahaan yang listing di Bursa Efek Indonesia (BEI) dan berada pada sektor yang sama dengan sampel pertama Pemilihan sampel menggunakan metode purposive sampling, dimana terdapat 8 perusahaan sebagai sampel pertama dan 13 perusahaan sebagai sampel kedua . Hasil dalam penelitian ini menunjukkan bahwa model prediksi Altman ZScore (1968) adalah model prediksi terbaik dengan tingkat akurasi 93,75%, serta dari 13 perusahaan yang menjadi sampel penelitian kedua, 7 diantaranya diprediksi mengalami financial distress dan 1 perusahaan berada pada gray area. Kata Kunci: Financial Distress, Model Prediksi

Actions (login required)

View Item