<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

ANALISIS PERBANDINGAN MODEL ALTMAN Z-SCORE, SPRINGATE, DAN ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS SAAT COVID-19 (Studi pada Perusahaan Pariwisata dan Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia)

dc.Identifier.NIM18312455
dc.contributor.advisorNeni Meidawati, Dra., M.Si., Ak., CA.
dc.contributor.authorFikrillah, Ayuditha
dc.date.accessioned2023-04-10T02:13:13Z
dc.date.available2023-04-10T02:13:13Z
dc.date.issued2023-03-29
dc.description.abstractTujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat akurasi paling tinggi dari beberapa model prediksi financial distress pada perusahaan pariwisata dan transportasi. Penelitian ini menggunakan tiga model prediksi financial distress yaitu Altman Z-score, Springate, dan Zmijewski. Dalam penelitian ini populasi yang digunakan adalah semua perusahaan sektor pariwisata dan transportasi yang terdaftar di BEI tahun 2020-2021. Sampel diambil dengan cara purposive sampling dan didapatkan sampel sebanyak 33 perusahaan dengan jumlah observasi sebanyak 165. Data yang digunakan adalah data sekunder yang dapat diambil dari website Bursa Efek Indonesia. Hasil analisis menunjukan bahwa untuk memprediksi financial distress sektor pariwisata dan transportasi digunakan model dengan tingkat akurasi paling tinggi yaitu model Springate, diikuti oleh Zmijewski dan Altman z-score.en_US
dc.identifier.urihttp://repository.uii.ac.id/handle/123456789/43228
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectFinancial distressen_US
dc.subjectAltman Z-Scoreen_US
dc.subjectSpringateen_US
dc.subjectZmijewskien_US
dc.titleANALISIS PERBANDINGAN MODEL ALTMAN Z-SCORE, SPRINGATE, DAN ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS SAAT COVID-19 (Studi pada Perusahaan Pariwisata dan Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia)en_US
dc.typeThesisen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
18312455.pdf
Size:
2.44 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
18312455

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections