DETAIL KOLEKSI

Analisis perbandingan model altman z-score, springate, zmijewski, dan grover dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2015-2017

4.0


Oleh : Raden Yunita Amalia Syafitri

Info Katalog

Nomor Panggil : 2018_TA_AK_023164098

Penerbit : FEB - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2018

Pembimbing 1 : Murtanto

Subyek : Analysis of financial statements;Solution for companies that experience financial distress

Kata Kunci : financial distress, altman z-score model, springate model, zmijewski model, and grover model.

Status Posting : Published

Status : Lengkap


File Repositori
No. Nama File Hal. Link
1. 2018_TA_AK_023164098_Halaman-Judul.pdf
2. 2018_TA_AK_023164098_Bab-1.pdf
3. 2018_TA_AK_023164098_Bab-2.pdf
4. 2018_TA_AK_023164098_Bab-3.pdf
5. 2018_TA_AK_023164098_Bab-4.pdf
6. 2018_TA_AK_023164098_Bab-5.pdf
7. 2018_TA_AK_023164098_Daftar-Pustaka.pdf
8. 2018_TA_AK_023164098_Lampiran.pdf

P Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan menggunakan metode Altman Z-Score, metode Springate, metode Zmijewski dan metode Grover, serta untuk mengetahui prediksi financial distress dari keempat metode tersebut.Sampel penelitian ini adalah 91 perusahaan manufaktur dengan total 273 sampel yang tercatat di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2015-2017 yang diambil dengan menggunakan metode purposive sampling. Hasil dari keempat metode tersebut kemudian diuji dengan menggunakan uji Kruskal-Wallis.Hasil dari penelitian menunjukan bahwa dalam perhitungan rata-rata metode Altman Z-Score untuk prediksi financial distress terhadap 91 perusahaan manufaktur pada tahun 2015-2017 terdapat 24 perusahaan sehat, 36 perusahaan dalam grey area, dan 31 perusahaan mengalami financial distress. Sedangkan perhitungan menggunakan metode Springate terdapat 52 perusahaan sehat dan 39 perusahaan mengalami financial distress. Kemudian perhitungan menggunakan metode Zmijewski terdapat 85 perusahaan sehat dan 6 perusahaan mengalami financial distress. Dan perhitungan menggunakan metode Grover terdapat 82 perusahaan sehat dan 9 perusahaan mengalami financial distress. Dalam penelitian ini diketahui pula terdapat perbedaan dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI dengan metode Altman Z-Score, Springate, Zmijewski dan Grover dengan hasil pengujian menunjukkan bahwa model Zmijewski menunjukan tingkat akurasi tertinggi yaitu sebesar 93,4%.

T The objective of research is to analyse the financial condition of manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange using the Altman Z-Score method, the Springate method, the Zmijewski method and the Grover method, as well as to determine the financial distress predictions of the four methods. The sample of this study were 91 manufacturing companies with a total of 273 samples listed on the Indonesia Stock Exchange from 2015-2017 which were taken using purposive sampling method. The results of the four methods were then tested using the Kruskal-Wallis test. The results of the study shows that in calculating the average Altman Z-Score method for financial distress prediction of 91 manufacturing companies in 2015-2017 there are 24 companies are healthy, 36 companies are grey area, and 31 companies are financial distress. While the calculation using the Springate method there are 52 healthy companies and 39 companies are financial distress. Then the calculation using the Zmijewski method there are 85 healthy companies and 6 companies are financial distress. And calculations using the Grover method there are 82 healthy companies and 9 companies are financial distress. In this study there are also known differences in predicting financial distress manufacturing companies listed on the Stock Exchange with the Altman Z-Score, Springate, Zmijewski and Grover methods with the results of the test shows that the Zmijewski model has the highest accuracy rate of 93.4%.

Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?