EARLY WARNING SYSTEM DALAM PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA SUB SEKTOR PEDAGANG ECERAN

BAIHAQI, MOCH HAFIDZ AL (2022) EARLY WARNING SYSTEM DALAM PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA SUB SEKTOR PEDAGANG ECERAN. Skripsi thesis, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya.

	Text cover.pdf Download (32kB)
	Text pernyataan.pdf Download (345kB)
	Text halaman persetujuan.pdf Download (1MB)
	Text halaman pengesahan.pdf Download (877kB)
	Text abstrak.pdf Download (52kB)
	Text daftar isi.pdf Download (180kB)
	Text bab 1.pdf Download (179kB)
	Text bab 2.pdf Download (203kB)
	Text bab 3.pdf Download (129kB)
	Text bab 4.pdf Download (204kB)
	Text bab 5.pdf Download (57kB)
	Text daftar pustaka.pdf Download (192kB)
	Text lampiran.pdf Download (598kB)

Abstract

Sebelum menuju kebangkrutan, perusahaan akan mengalami sinyal-sinyal kesulitan keuangan (financial distress). Identifikasi lebih dini mengenai kondisi kesulitan keuangan (financial distress) suatu perusahaan merupakan salah satu penyelesaian masalah internal dan penting untuk mengantisipasi terjadinya kebangkrutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi financial distress dengan menggunakan model Altman Z-Score, serta tingkat akurasinya pada Sub Sektor Perdagangan Eceran yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode tahun 2016-2020. Penelitian menggunakan teknik purposive sampling dengan jumlah sampel 20 perusahaan. Indikator penelitian yang diukur yaitu prediksi finansial distress menggunakan model Altman Z-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi untuk model Altman Z-Score dalam memprediksi potensi financial distress sebesar 45% pada sektor Perdagangan Eceran yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Keakuratan hasil pengujian ini relevan dengan hasil statistik deskriptif dan analisis model Altman yang mengidentifikasi sebagian besar perusahaan berada pada kategori grey area karena penurunan penjualan, laba operasi, dan aset Keyword : Financial Distress, Model Altman Z-Score dan Kebangkrutan

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	600 Teknologi - Ilmu terapan > 650 Manajemen eSkripsi
Divisions:	Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ekonomi Bisnis > Prodi Manajemen
Depositing User:	SE Moch Hafidz Al Baihaqi Hafidz
Date Deposited:	12 Jan 2023 00:36
Last Modified:	17 Jan 2023 00:39
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/10271

Actions (login required)

View Item