Anda belum login :: 23 Nov 2024 23:56 WIB
Detail
BukuPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN SUB SEKTOR HOTEL, RESTORAN, DAN PARIWISATA YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA MASA PANDEMI COVID 19
Bibliografi
Author: Kurniawati, Ezra ; Sumani (Advisor)
Topik: model Altman Modifikasi Z-Score; model Fuzzy Logic; model Kroeze; prediksi financial distress
Bahasa: (ID )    
Penerbit: Program Studi Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unika Atma Jaya     Tempat Terbit: Jakarta    Tahun Terbit: 2022    
Jenis: Theses - Undergraduate Thesis
Fulltext:
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil prediksi financial distress dengan menggunakan model Altman Modifikasi Z-Score, Fuzzy Logic, dan Kroeze pada perusahaan sub sektor hotel, restoran, dan pariwisata yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model prediksi financial distress yang paling akurat diantara ketiga model diatas untuk diterapkan di perusahaan sub sektor hotel, restoran, dan pariwisata yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dalam masa pandemi COVID-19. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif komparatif dengan pendekatan kuantitatif. Dalam penelitian ini, objeknya adalah perusahaan dari sub sektor hotel, restoran, dan pariwisata yang tercatat di Bursa Efek Indonesia tahun 2020 dan 2021 yang merupakan populasi penelitian. Sampel penelitian ini berjumlah 20 perusahaan. Data analisis dilakukan dengan menggunakan perhitungan tingkat akurasi dan tingkat error dari setiap model prediksi financial distress. Setiap model menunjukkan perbedaan yang signifikan antara hasil prediksi financial distress dengan menggunakan model Altman Modifikasi Z-Score, Fuzzy Logic, dan Kroeze. Model Kroeze merupakan model yang memprediksi non-financial distress terbanyak sebanyak 18 prediksi. Model Fuzzy Logic merupakan model terendah dalam memprediksi non-financial distress dengan 0 prediksi. Hasil perhitungan tingkat akurasi dan tingkat error model Kroeze menunjukkan bahwa model Kroeze merupakan model yang paling akurat, dengan nilai tingkat akurasi sebesar 90% dan tingkat error 10%.
Opini AndaKlik untuk menuliskan opini Anda tentang koleksi ini!

Lihat Sejarah Pengadaan  Konversi Metadata   Kembali
design
 
Process time: 0.15625 second(s)