Analisis Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Model Altman, Springate dan Zmijewski pada Perusahaan Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2016

Nia, Nia (2017) Analisis Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Model Altman, Springate dan Zmijewski pada Perusahaan Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2016. Bachelor thesis, Universitas Muhammadiyah Prof. DR. HAMKA.

[thumbnail of FEB_MNJ_1302015130_Nia.pdf]
Preview
Text
FEB_MNJ_1302015130_Nia.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis prediksi financial distress yang paling tepat untuk digunakan dalam penerapannya pada Perusahaan Transportasiyang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2012-2016. Penelitian ini membandingkan tiga metode prediksi financial distress, yaitu metode Altman Z-Score, Springate dan Zmijewski. Perbandingan dilakukan dengan menganalisis tingkat akurasi tiap-tiap metode. Data yang digunakan berupa laporan keuangan tahunan yang telah dipublikasi oleh perusahaan di website www.idx.com. Teknik pengambilan sampel adalah purposive sampling dengan total sampel yang didapat sebanyak delapan perusahaan. Hasil penelitian diketahui bahwa metode Springate dan Zmijewski merupakan metode prediksi dengan tingkat akurasi tertinggi sebesar 100%, dengan tipe error-nya sebesar 0%. Sedangkan metode Altman Z-Score memiliki tingkat akurasi sebesar 50%, dengan tipe error-nya sebesar 50%. Maka dari itu metode prediksi yang akurat untuk Perusahaan Transortasiyang terdaftar di Indonesia adalah metode Springate dan Zmijewski, karena kedua metode memiliki tingkat akurasi terbaik dibandingkan metode Altman Z-Score.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: H Social Sciences > HN Social history and conditions. Social problems. Social reform
Divisions: Fakultas Ekonomi dan Bisnis > Manajemen S1
Depositing User: libfeb libfeb libfeb
Date Deposited: 10 Aug 2022 04:22
Last Modified: 10 Aug 2022 04:22
URI: http://repository.uhamka.ac.id/id/eprint/16497

Actions (login required)

View Item View Item