Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan membuat model early warning system yang mampu memprediksi financial distress pada bank umum di Indonesia. Model early warning system dibuat dengan mengestimasi indikator yang menyebabkan suatu bank mengalami permasalahan finansial sehingga harus diberhentikan oleh pemerintah. Estimasi dilakukan dengan menggunakan tiga metode, yaitu analisis diskriminan, pooled logit, dan panel logit. Data yang digunakan untuk membuat model berupa rasio keuangan bank 1994-1997 yang berasal dari Direktori Perbankan Indonesia (DPI). Sedangkan untuk pengujian out-sample menggunakan data tahun 1998. Model yang dibuat digunakan untuk memprediksi financial distress bank di atas tahun 2000. Hasil penelitian menunjukkan beberapa ciri bank yang akan tutup pada dua atau tiga tahun ke depan. Selain itu, model early warning system yang dibuat mampu memprediksi financial distress pada bank umum di Indonesia.

---

This research aims to create early warning system models for predicting financial distress on Indonesian commercial banks. Early warning system models is made by estimating bank indicators that led bank run into financial problems which to be shut down by the government. Estimation use three methods, discriminant analysis, pooled logit, and panel logit. The data used to create models is bank's financial ratios in 1994-1997 gathered from Direktori Perbankan Indonesia (DPI). Out of the sample test use the data in 1998. All model were used to predict the bank's financial distress after 2000. This study found some characteristics of distressed banks that will be in the state of failure in two or three years. Finally, this research found that early warning system models is able to predict the probability of financial distress on commercial banks.;"

"Krisis keuangan global yang terjadi sekitar tahun 2008 hingga 2009 menimbulkan dampak ke Indonesia, salah satunya ancaman kebangkrutan pada perusahaan publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis prediksi financial distress dengan menggunakan teknik analisis logistic regression dan discriminant analysis pada perusahaan publik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2005 hingga 2010. Hasilnya adalah dengan menggunakan teknik analisis logistic regression, tingkat akurasi prediksi financial distress dalam memprediksi jawaban yang benar adalah sebesar 89.3 persen dan dengan menggunakan teknik teknik analisis discriminant analysis, tingkat akurasi prediksi financial distress dalam memprediksi jawaban yang benar adalah sebesar 62 persen. Pada penggunaan teknik discriminant analysis, waktu yang terbaik untuk memprediksi adalah tiga tahun sebelum financial distress, dengan nilai persentase sebesar 66 persen yang merupakan angka tertinggi selama periode penelitian.

---

Due to global financial crisis in 2008 until 2009 affects to Indonesia, one of them is the threat of financial distress which occures before bankruptcy. This research aimed to predict the financial distress using logistic regression and discriminant analysis to public companies listed in Indonesia Stock Exchange (IDX) in 2005-2010. The results are by using logistic regression, financial distress can be predicted 89.3% significantly. Moreover, by using discriminant analysis, financial distress can be predicted 62% significantly. Discriminant analysis approach gets best prediction in 3 years prior to occurence of financial distress with 66% correct percentage."

"Tahun 2020 merupakan tahun dimulainya pandemi di seluruh negara. Kondisi pandemi menyebabkan tekanan secara drastis pada kondisi perekonomian global. Salah satu dampaknya dapat terlihat pada penurunan kinerja pasar di Indonesia. Pada Maret 2020 IHSG sempat menyentuh harga di bawah 4.000 sebelum akhirnya kembali memasuki tahun 2021. Ditengah tekanan ekonomi tersebut terdapat banyak perusahaan asuransi yang mengalami permasalahan keuangan yang disebabkan berbagai faktor. Dalam penelitian terdahulu metode Altman Z-score serta Ohlson O-score digunakan sebagai model dalam menentukan kondisi tekanan pada perusahaan asuransi. Penelitian ini bertujuan untuk meneliti tingkat akurasi dari metode Altman Z-score dan Ohlson O-score, serta menemukan model baru dengan metode analisis diskriminan untuk menentukan kondisi tekanan keuangan pada perusahaan asuransi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi metode Altman Z-score lebih baik daripada Ohlson O-score. Hasil analisis diskriminan menemukan model untuk mengidentifikasi kondisi financial distress ditentukan oleh variabel antara lain Net Working Capital Ratio, Return on Total Assets Ratio, Current Ratio, Investment Adequacy Ratio, dan Solvency Ratio.

---

Year 2020 is the year that pandemic started in all over the world. This condition causing global economic distress. One of the effects can be seen in the declining market performance in Indonesia. In March 2020, IHSG price drop below 4,000 before recovering in 2021. In the midst of these economic distress, there were many insurance companies experiencing financial problems caused by various factors. In previous studies, the Altman Z-score and Ohlson O-score methods were used as models in determining the financial distress on insurance companies. This study aims to examine the accuracy of the Altman Z-score and Ohlson O-score methods, as well as to find a new model with the discriminant analysis method to determine the financial distress condition on insurance companies. The results showed that the accuracy level of the Altman Z-score method was better than the Ohlson O-score method. The results of discriminant analysis found a model to identify financial distress conditions determined by Net Working Capital Ratio, Return on Total Assets Ratio, Current Ratio, Investment Adequacy Ratio, and Solvency Ratio."

"Penelitian dilakukan untuk memprediksi financial distress pada perusahaan dengan menggunakan analisis arus kas pada perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013 -2016. Pengujian dilakukan dengan menggunakan model regresi logistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio-rasio keuangan pada analisis arus kas memiliki pengaruh signifikan terhadap financial distress.

---

The purpose of study is to predict Corporate Financial distress through Cash Flow Analysis An Empirical Studies of Mining Companies in The Indonesian Stock Exchange in 2013 2016. The test is conducted by using logistic regression model. The study found that the financial ratios in the cash flow analysis have a significant influence on financial distress."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis apakah model analisis regresi logistik dapat digunakan dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan serta menganalisis rasio ? rasio keuangan apa saja yang paling dominan dalam memprediksi kondisi perusahaan financial distress perusahaan manufaktur. Sampel yang digunakan adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI selama tahun 2004 ? 2010 sebanyak 46 perusahaan manufaktur di Indonesia. Hasil pertama yang didapat dari penelitian ini menunjukkan model analisis regresi logistik dapat digunakan dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan. Sedangkan hasil kedua menghasilkan 3 rasio keuangan dominan, yaitu Net Profit Margin yang memberikan pengaruh sebesar 28,012%, Growth to Sales yang memberikan pengaruh sebesar 16,0391%, kemudian Sales to Current Asset yang memberikan pengaruh sebesar 4,8264%. Ketiga rasio diatas memberikan pengaruh negatif dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan manufaktur.

---

This study aims to analyze whether the model of logistic regression analysis can be used in predicting the condition of financial distress as well as analyzing the ratio of the company - financial ratios are the most dominant in predicting corporate financial distress condition of the manufacturing company. The sample used is a manufacturing company listed on the Stock Exchange during the years 2004 - 2010 as many as 46 companies manufacturing in Indonesia.

The first results obtained from this study show the logistic regression analysis model can be used in predicting corporate financial distress condition. While the results of the two produced three dominant financial ratios, the Net Profit Margin influenced by 28.012%, Sales Growth to the influence of 16.0391%, and Sales to Current Assets to the influence of 4.8264%. The third ratio above have negative effect in predicting financial distress condition of the manufacturing company."

"ABSTRAKRasio keuangan sebagai hasil pengolahan data laporan keuangan dapatdigunakan sebagai alat untuk memprediksi terjadinya kepailitan perusahaan jikadikombinasikan dengan metode prediksi yang tepat. Hasil prediksi ini bukanhanya dapat digunakan bagi manajemen perusahaan, namun pihak-pihak lain pundapat menggunakannya sebagai sarana untuk membantu pengambilan keputusan,misalnya keputusan investasi bagi investor, maupun keputusan berkenaan denganpembinaan perusahaan bagi regulator. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksirasio keuangan yang berfungsi sebagai prediktor kepailitan suatu perusahaan,khususnya industri perusahaan pembiayaan. Selain itu, penelitian ini berusahamenentukan model prediksi yang dapat digunakan regulator perusahaanpembiayaan untuk meningkatkan fungsi pembinaan dan pengawasan terhadapindustri tersebut.

---

ABSTRACTFinancial ratios from financial statement combined with the appropriate predictionmethod can be used as a tool to predict the occurence of bankruptcy. Bankruptcyprediction is not only usefull for company’s management, but also for otherstakeholders, such as in decision making investment for investor, or guidanceindustry’s regulator. The purpose of this research, is to determine ratios that canpredict the occurance of a company’s bankruptcy, particularly in the financecompanies industry. In addition, this study also aim to determine the predictionmodel that is appropriate to be apllied by the regulator of finance companiesindustry in Indonesia."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk menguji secara empiris pengaruh corporate governance terhadap financial performance dan potensi financial distress pada perusahaan publik di Indonesia. Sampel penelitian adalah perusahaan non-finansial yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2013 sampai 2015 dan termasuk dalam pemeringkatan ASEAN Corporate Governance Scorecard ACGS yang dilakukan oleh Indonesian Institute for Corporate Directorship IICD pada tahun 2013 sampai 2015. Pengukuran corporate governance pada penelitian ini menggunakan hasil pemeringkatan yang dilakukan oleh IICD dengan menggunakan ACGS. Financial performance diukur dengan menggunakan Tobin rsquo;s Q, sedangkan indikasi financial distress diukur dengan menggunakan Altman Z-score. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan metode regresi efek tetap dan metode regresi logistik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa corporate governance tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap financial performance, namun corporate governance memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap potensi financial distress.

---

ABSTRACTThis research aims to empirically examine the impact of corporate governance on financial performance and financial distress likelihood on Indonesian public listed companies. This research is based on a sample of non financial companies listed in Indonesian Stock Exchange for the period of 2013 until 2015 and included in the ASEAN Corporate Governance Scorecard ACGS assessment by Indonesian Institute for Corporate Directorship IICD for the period of 2013 until 2015. To assess the quality of corporate governance practices, this research uses the evaluation of corporate governance practices using ACGS by IICD. Tobin rsquo s Q is used to assess corporate financal performance and Altman Z score is used as a financial distress indicator. The fixed effect regression and logistic regression are used to test the hypothesis of this research. The result indicates that corporate governace does not have significant impact on financial performance. However, corporate governance has negative significant impact on financial distress likelihood."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model diskriminan yang memiliki konsistensi hasil paling baik dalam menilai kelayakan kredit peusahaan sektor manufaktur. Penelitian menilai kelayakan kredit perusahaan berdasarkan kinerja keuangan perusahaan di masa lalu melalui analisis diskriminan dan berdasarkan kondisi struktur modal perusahaan untuk melihat prospek perusahaan di masa depan melalui analisis struktur modal optimal. Penelitian ini menggunakan dua model yaitu Model I mengacu pada Model Altman Z-Score dan Model II menggunakan variabel-variabel yang menjadi best predictor pada penelitian sebelumnya. Penelitian menggunakan data laporan keuangan selama lima periode 2010-2015 . Penelitian menemukan bahwa Model I dengan cut-off point kedua memiliki konsistensi hasil paling baik yaitu 47 dalam menilai kelayakan kredit perusahaan manufaktur dengan menggunakan analisis diskrimiman dan struktur modal optimal.

---

This study aims to find discriminant models that have the best consistency in assessing the corporate creditworthiness on manufacturing sector. This study assesses the corporate creditworthiness based on the historical corporate finance performance by using discriminant analysis and based on the condition of corporate capital structure to know the prospect of the firms in the future. This study uses two models, Model I refers to Altman Z Score Model and Model II uses the best predictor variables in previous studies. This study uses financial statement data for a 5 year period 2010 2015 . The result of the study shows that Model I with the second cut off point has the best consistency of 47 in assessing corporate creditworthiness on manufacturing sector by using discriminant analysis and optimal capital structure."

"Krisis ekonomi global yang terjadi pada tahun 2008 turut berdampak kepada kondisi perekonomian di Indonesia, salah satunya ancaman terjadinya kebangkrutan pada perusahaan. Penelitian mengenai prediksi terjadinya kebangkrutan (financial distress) pada awalnya hanya menggunakan rasio keuangan saja, kemudian diperluas hingga ekonomi makro. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh rasio keuangan berupa total turnover asset ratio, debt ratio, current ratio, quick ratio, working capital to total asset ratio, dan return on asset serta ekonomi makro berupa Produk Domestik Bruto (PDB), Indeks Harga Konsumen (IHK), jumlah uang yang beredar (M2), Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan BI Rate terhadap probabilitas terjadinya financial distress perusahaan non – keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2008 – 2017. Sampel terdiri dari 192 perusahaan yang di kategorikan sebagai perusahaan financial distress dan non – financial distress. Data tersebut kemudian di analisis menggunakan teknik analisis regresi logistik dan data akan diolah dengan SPSS. Hasil menunjukkan bahwa rasio keuangan dan ekonomi makro dapat digunakan sebagai prediktor terjadinya financial distress dengan tingkat akurasi dalam memprediksi jawaban yang benar sebesar 80,4%. Dari enam rasio keuangan hanya total turnover asset ratio, working capital to total asset ratio dan return on asset ratio yang signifikan berpengaruh terhadap financial distress. Serta, hanya dua komponen dari ekonomi makro yaitu Produk Domestik Bruto (PDB) dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dari lima komponen lainnya yang berpengaruh signifikan terhadap financial distress.

---

The economic crisis that occurred in 2008 affected Indonesia economic conditions by way of increased threat of bankruptcy. Studies prediction of financial distress are initially limited to financial ratios for determinants, however they were extend to macroeconomic variables. This study aims to analyze the effect of financial ratios that are total asset turnover ratio, debt ratio, current ratio, quick ratio, working capital to total asset ratio, and return on assets also macroeconomic variables that are Gross Domestic Product (GDP), Consumer Price Index (CPI), Money Supply (M2), Indonesia Composite Index, and BI Rate on the probability of financial distress of non-financial companies listed in Indonesia Stock Exchange in 2008 - 2017. The sample consisted of 192 listed companies which are categorized financially and non-financially distressed companies. Data analyzed using logistic regression analysis techniques. The results show that financial ratios and macroeconomic variables can be used as predictors of financial distress with 80.4% accuracy rate in variables. From six financial ratios only total asset turnover ratio, working capital to total asset ratio and return on asset ratio significantly affect to financial distress. Only two components out of the five macroeconomic variables that has significant effect on financial distress, namely Gross Domestic Product (GDP) and Indonesia Composite Index.

"

"Penelitian ini bertujuan untuk mengindentifikasi prediksi financial distress untuk perusahaan yang tercatat di Indonesia. Variabel yang digunakan adalah rasio akuntansi dan faktor pasar. Rasio akuntansi yang digunakan berupa profitabilitas, likuiditas, dan leverage, serta dua faktor pasar yang penting yaitu SIZE dan PER. Sampel yang digunakan sebanyak 241 perusahaan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2008 sampai 2017 dan metode regresi logistik digunakan untuk memprediksi financial distress. Perusahaan yang mengalami distress didefinisikan sebagai perusahaan yang telah melaporkan nilai ekuitas negatif selama tiga tahun berturut-turut. Temuan empiris dari penelitian ini menunjukkan bahwa variabel accounting yang terdiri dari profitabilitas, likuiditas, leverage, dan arus kas berpengaruuh signifikan. Kemudian, SIZE dan PER yang merupakan variabel market juga dinilai memiliki pengaruh yang signifikan dalam memprediksi kemungkinan financial distress.

---

This research aims to identify the predictors of financial distress for the Indonesian listed firms. Variables used are the accounting and market variables. Financial ratios representing profitability, liquidity, and leverage, as well as two important market factors which are firm’s size (SIZE) and price earnings ratio (PER) . The sample consist of 241 firms listed in Indonesia Stock Exchange stretching from 2008 to 2017 and logit regression is applied to predict financial distress. A distressed firm is defined as a firm that has reported a negative value of equity for three consecutive years. Empirical findings from this study show that accounting variable consisting of profitability, liquidity, leverage, and cash flow ratios are significant. Also, SIZE and PER as market variable is significant in predicting financial distress.

"