Analisis financial distress dengan model altman, zmijewski, grover, springate, ohlson, dan ca-score untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI periode 2016-2020

INDONESIA:

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keakuratan analisis financial distress dari model Altman, Zmijewski, Grover, Springate, Ohlson dan CA-Score untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2020.

Penelitian ini menggunakan penelitian kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder yang berasal dari laporan keuangan perusahaan. Populasi dalam penelitian ini adalah Perusahaan Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2020. Teknik pengambilan sampel dengan menggunakan metode purposive sampling sehingga didapat 11 perusahaan yang dijadikan sampel penelitian. Analisis statistik pada penelitian ini menggunakan perhitungan rasio keuangan perusahaan masing-masing model kebangkrutan, sedangkan pada uji hipotesis menggunakan tingkat akurasi dan tipe error I dengan bantuan aplikasi Microsoft Excel.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Model Altman memiliki tingkat akurasi sebesar 9,09%, model Zmijewski memiliki tingkat akurasi sebesar 9,09%, model Grover memiliki tingkat akurasi sebesar 90,91%, model Springate memiliki tingkat akurasi sebesar 0%, model Ohlson dan CA-Score memiliki tingkat akurasi yang sama sebesar 100% . Dapat disimpulkan bahwa model Ohlson dan CA-Score adalah model yang paling akurat untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan perbankan.

ENGLISH:

This study aims to determine the accuracy of financial distress analysis from the Altman, Zmijewski, Grover, Springate, Ohlson and CA-Score models to predict bankruptcy in banking companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2016-2020.

This research uses quantitative research with a descriptive approach. The data used in this study are secondary data from the company's financial statements. The population in this study are banking companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2016-2020. The sampling technique used purposive sampling method in order to obtain 11 companies that were used as research samples. The statistical analysis in this study uses the calculation of the company's financial ratios for each bankruptcy model, while the hypothesis testing uses the level of accuracy and type of error I with the help of the Microsoft Excel application.

The results of this study indicate that the Altman model has an accuracy rate of 9.09%, the Zmijewski model has an accuracy rate of 9.09%, the Grover model has an accuracy rate of 90.91%, the Springate model has an accuracy rate of 0%, the Ohlson model and CA-Score has the same accuracy rate of 100%. It can be concluded that the Ohlson and CA-Score models are the most accurate models for predicting bankruptcy in banking companies.

ARABIC:

تهدف هذه الدراسة إلى تحديد دقة تحليل الضائقة المالية من نماذج إلتمان و
ظميجيوسكي و غروڢير و صپرينعاتي و أهلسون و زإءصچوري للتنبؤ
بالإفلاس في الشركات المصرفية المدرجة في بورصة إندونيسيا للفترة
٢٠١٦ ٢٠٢٠ .

يستخدم هذا البحث البحث الكمي بمنهج وصفي. البيانات المستخدمة في هذه
الدراسة هي بيانات ثانوية من البيانات المالية للشركة. السكان في هذه الدراسة هم
شركات مصرفية مدرجة في بورصة إندونيسيا للفترة ٢٠١٦ ٢٠٢٠ . استخدمت
تقنية أخذ العينات طريقة أخذ العينات الهادفة للحصول على ١١ شركة تم
استخدامها كعينات بحثية. يستخدم التحليل الإحصائي في هذه الدراسة حساب
النسب المالية للشركة لكل نموذج إفلاس ، بينما يستخدم اختبار الفرضيات
مستوى الدقة ونوع الخطأ بمساعدة تطبيق ميچروسوفت ىخچيل

تشير نتائج هذه الدراسة إلى أن نموذج ألتمان لديه معدل دقة ٩٫٠٩ ٪ ، ونموذج
ظميجيوسكي معدل دقة ٩٫٠٩ ٪ ، ونموذج غروڢير بمعدل دقة ٩٠٫٩١ ، ٪
ونموذج صپرينعاتي معدل دقة ٠٪. ونموذج أهلسون و زإءصچوري لهما نفس
معدل الدقة بنسبة ١٠٠ ٪ . يمكن الاستنتاج أن نماذج أهلسون و زإءصچوري هي
أكثر النماذج دقة للتنبؤ بالإفلاس في الشركات المصرفية