Analisis perbandingan model prediksi financial distress: Studi kasus pada sub sektor perdagangan eceran yang terdaftar di BEI periode 2014-2017

INDONESIA:

Kebangkrutan merupakan kondisi di mana perusahaan tidak mampu lagi untuk melunasi kewajibannya, sehingga perusahaan tidak dapat melakukan aktivitas bisnis. Untuk mengatasi kebangkrutan perusahaan dapat memprediksi kondisi keuangan dengan menggunakan beberapa model prediksi financial distress. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah model Altman Z-Score, model Altman Z’-Score Revisi, model Altman Z”-Score Modifikasi, model Zmijewski, model Springate, model Grover, model Ohlson, model Fulmer, dan model CA-Score dapat memprediksi financial distress perusahaan Sub Sektor Perdagangan Eceran di Bursa Efek Indonesia dan untuk mengetahui model prediksi manakah yang paling akurat dalam memprediksi financial distress perusahaan Sub Sektor Perdagangan Eceran di Bursa Efek Indonesia.

Data yang digunakan adalah laporan keuangan tahunan periode 2014-2017 yang dipublikasi di Bursa Efek Indonesia. Teknik pengambilan sampelnya adalah purposive sampling dengan total sampel 21 sampel. Alat analisis yang digunakan adalah, uji Regresi linier dengan bantuan program SPSS 16.

Hasil perhitungan dari kesembilan model prediksi menunjukkan delapan model dapat memprediksi financial distress perusahaan Sub Sektor Perdagangan Eceran. Satu model tidak dapat memprediksi financial distress perusahaan Sub Sektor Perdagangan Eceran, yakni model Altman Z-Score. Hal tersebut setelah dilakukan uji hipotesis yang menunjukkan nilai dari uji t tidak signifikan. Berdasarkan hasil prediksi tersebut, model yang memiliki tingkat akurasi tertinggi pada perusahaan Sub Sektor Perdagangan Eceran adalah Model Ohlson, hal tersebut yang setelah dilakukan uji regresi nilai koefisien determinasi menunjukkan nilai tertinggi sebesar 83,5%. Sehingga model tersebut merupakan model prediksi yang paling sesuai untuk memprediksi perusahaan Perdagangan Eceran.

ENGLISH:

Bankruptcy is a condition when the company is disable to pay off its obligations, so the company cannot conduct business activities. To overcome bankruptcy, companies can predict financial conditions using several financial distress prediction models. The purpose of this research is to determine whether the Altman Z-Score model, Altman Z'-Score Revision model, -Score Altman Z model, Zmijewski model, Springate model, Grover model, Ohlson model, Fulmer model, and CA-Score model can predicting financial distress in some company and To find out which is the most accurate prediction model in predicting financial distress of the Retail Trade Sub Sector of Indonesia Stock Exchange.

The data used is the annual report for the 2014-2017 period which is published on the Indonesia Stock Exchange. The sampling technique is using purposive sampling with of 21 samples. The analytical tool by using the linear regression test with the help of the SPSS 16 program.

The calculation results of nine prediction models show that eight models can predict financial distress in the Retail Trading Sub Sector. One model cannot predict the financial distress of the Retail Trading Sub Sector, the Altman Z-Score model. This is after testing the hypothesis that the value of the t test is not significant. Based on the results of these predictions, the model that has the highest level of accuracy in the Retail Trade Sub Sector is the Ohlson Model, this is the case after the regression test the coefficient of determination shows the highest value of 83.5%. So that the model is the prediction model that is most suitable for predicting Retail Trade companies.