Text

ANALISIS PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI FINANSIAL DISTRESS DENGAN MODEL SPRINGATE, OHLSON, ZMIJEWSKI, DAN GROVER

---

Penelitian ini bertujuan untuk menguji perbedaan antara model prediksi Springate, Ohlson, Zmijewksi, dan Grover serta untuk menguji model prediksi yang paling akurat dalam memprediksi financial distress pada perusahaan pertambangan batubara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2012-2016.
Pemilihan sampel pada penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling, sehingga diperoleh sampel berjumlah 17 perusahaan pertambangan batubara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pengujian pada masing-masing model prediksi dilakukan dengan menggunakan uji paired sample t-test dan tingkat akurasi berdasarkan kondisi yang sebenarnya di perusahaan.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan antara model Springate, Ohlson, Zmijewski, dan Grover dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan pertambangan batubara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2016. Hasil penelitian selanjutnya menunjukkan bahwa model Springate memiliki tingkat akurasi sebesar 85%, sedangkan model Zmijewski, Grover dan Ohlson masing-masing memiliki tingkat akurasi sebesar 66%, 65% dan 62%. Sehingga disimpulkan bahwa model Springate merupakan model prediksi paling akurat dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan pertambangan batubara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

---

Ketersediaan

SA-19166

A19/166 Nad a

Perpustakaan Pusat - Lantai 2, R. Koleksi Khusus

Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Tandon/Tidak dipinjamkan

Informasi Detil

Judul Seri

-

No. Panggil

A19/166 Nad a

Penerbit

Surabaya : STIESIA SURABAYA., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

A19/166

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subyek

financial distress
Springate
Ohlson
Zmijewksi
Grover

Info Detil Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

You must be logged in to post a comment