Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKArtikel ini bertujuan untuk menganalisis kesehatan perusahaan pada PT Tunas Baru Lampung TBK di Bursa Efek Indonesia. Data berasal dari PT Tunas Baru Lampung TBK pada tahun 2013-2015. Metode yang digunakan adalah metode Altman Z-Score, Springate, Zmijewski dan Fulmer. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan hasil prediksi kebangkrutan antara metode Altman Z-score, Springate, Zmijewski dan Fulmer. Hal ini karena adanya perbedaan penggunaan rasio keuangan dan kriteria kebangkrutan antara Altman Z-score, Springate, Zmijewski dan Fulmer. Untuk itu perusahaan diharapkan meningkatkan penjualan, melakukan strategi yang efektif, menekan biaya operasional agar lebih efesian sehingga perusahaan dapat memenuhi kriteria kesehatan perusahaan."

"Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi financial distress guna menanggapi penurunan kinerja perusahaan terbuka akibat pandemi COVID-19. Metode penelitian yang digunakan adalah regresi logistik untuk menguji hubungan antara financial distress dengan variabel independen seperti rasio keuangan dan rasio pasar saham. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio leverage, solvabilitas, dan profitabilitas berpengaruh lebih signifikan dibandingkan rasio lainnya. Karena financial distress tidak terjadi secara tiba-tiba, penelitian ini membagi modelnya menjadi 2, yaitu 1 tahun sebelum distress (M1) dan 2 tahun sebelum distress (M2). Hasilnya menunjukkan bahwa M1 memiliki hasil yang lebih baik, dengan akurasi prediksi mencapai 91,63% (dengan default cut-off point = 0,5). Penulis juga memperkirakan ulang model berbasis akuntansi lainnya dan membandingkan model penulis dengan model lain. Hasilnya menunjukkan bahwa model penulis berkinerja lebih baik dibandingkan model lain (selisih +12,24%); sehingga model penulis menjadi model berbasis akuntansi yang paling cocok untuk prediksi financial distress untuk emiten di Bursa Efek Indonesia. Hal ini dikarenakan model penulis didasarkan pada kombinasi variabel akuntansi dan variabel pasar modal

---

This study aims to create a new model for financial distress prediction in response to public companies’ deteroriation of performance due to the COVID-19 pandemic. The research method used was logistic regression to examine the relation between financial distress and independent variables such as financial ratios and stock market ratios. The result shows that the ratios of leverage, solvency, and profitability affected more significantly than other ratios. Since financial distress does not occur suddenly, this study divided its model into 2, namely 1 year before the distress (M1) and 2 years before the distress (M2). The results indicate that M1 had a better result, with 91,63% classification accuracy (by default cut-off point = 0.5). We also re-estimated other accounting-based models and compare our model to them. The results demonstrate that our model performed better than other models (+12,24% difference); thereby our model appeared to be the most suitable accounting-based model for financial distress prediction for the Indonesia Stock Exchange. This is because author’s model is based on a combination of accounting variables and capital market variables."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh financial distress yang diukur melalui rating downgrade dengan book-to-market ratio, accruals, unexpected earnings, dan asset growth sebagai variabel kontrol terhadap anomaly return yang diukur melalui abnormal return. Pengukuran financial distress pada penelitian ini menggunakan rating downgrade atau penurunan peringkat kredit menawarkan ukuran langsung yang dapat diamati dari kondisi perusahaan yang memburuk. Dengan demikian, kesulitan keuangan, seperti yang diproksikan dengan penurunan peringkat, kemungkinan akan menjadi indikator utama dari kinerja masa depan perusahaan (Avramov et al, 2012). Penelitian menggunakan sampel perusahaan non-keuangan yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia periode 2015-2021 dengan teknik penarikan sampel menggunakan purposive sampling dan menggunakan pendekatan data kuantitatif. Data pada penelitian menggunakan data panel yang memiliki arti gabungan cross section  dan time series. Hasil pada penelitian ini menunjukkan terdapat pengaruh yang signifikan antara financial distress, Book-to-market ratio, dan Unexpected earnings terhadap anomaly return. Namun terdapat pengaruh yang tidak signifikan antara accruals dan asset growth terhadap anomaly return.

---

The purpose of this research is to analyze the effect of financial distress, measured through rating downgrade, on anomaly returns, which are measured through abnormal return, using book-to-market ratio, accruals, unexpected earnings, and asset growth as control variables. The measurement of financial distress in this research uses rating downgrade as a direct observable measurement of a worsening condition of a company. Thus, financial difficulties, as proxied by the downgrade, are likely to be the main indicator of a company's future performance (Avramov et al, 2012). The research uses a sample of non-financial companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2015-2021, with a purposive sampling technique and a quantitative data approach. The data in this research uses panel data, which has a combination of cross-section and time series meanings. The results of this research show that there is a significant effect between financial distress, Book-to-market ratio, and Unexpected earnings on anomaly returns. However, there is no significant effect between accruals and asset growth on anomaly returns.

 

 

"

"Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh rasio-rasio keuangan antara perusahaan yang dalam kondisi distress dengan perusahaan yang sehat/non distress, dan juga untuk menguji rasio keuangan apakah yang paling tepat untuk dapat memprediksi suatu perusahaan dalam kondisi sehat atau tidak sehat. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2010 sampai 2014 sebanyak 532 perusahaan. Klasifikasi pengelompokan awal perusahaan distress dan non distress berdasarkan saldo Total Arus Kas Operasi pada tahun 2013 dan 2014. Berdasarkan hasil analisis regresi logistik, hasil penelitian menyimpulkan: (1) Rasio DER, NPM, ROA, ROE dan EPS dapat memprediksi kesulitan keuangan, (2) Rasio ROA, ROE dan NPM terbukti secara signifikan bisa memprediksi financial distress.

---

This study aimed to examine the effect of the financial ratios of the company which is in a state of distress with healthy corporate/non-distress, and also to test which financial ratios are the most appropriate to be able to predict a financial distress. The population in this study are companies registered in Indonesia Stock Exchange in the period 2010 to 2014 for total 532 companies. The company's initial grouping classification distress and non-distress based on the balance of the operating cash flow statement in 2013 and 2014. Based on the results of logistic regression analysis, the results of the study concluded : (1) Ratio of EPS, DER, ROA, ROE and NPM are able to predict financial distress, (2) ROA, ROE, and NPM shown to significantly able to predict financial distress."

"Penelitian ini bertujuan untuk meneliti pengaruh tata kelola perusahaan corporate governance, terhadap kemungkinan perusahaan terkena permasalahan keuangan pada perusahaan terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Variabel-variabel tata kelola yang diteliti adalah variabel kepemilikan keluarga, kepemilikan institusi, proporsi direktur independen, ukuran komite audit, ukuran dewan direksi, dan ukuran dewan komisaris. Penelitian dilakukan untuk periode tahun 2011 ndash; 2015 dengan menggunakan sampel perusahaan non keuangan di Indonesia dengan total 190 observasi.Metode pengumpulan sampel perusahaan dilakukan dengan paired matched, yaitu memasangkan perusahaan distress dengan data laporan keuangan lengkap sebanyak 95 observasi dengan 95perusahaan yang tidak memiliki kesulitan keuangan, yang berasal dari sektor industri yang sama, periode yang sama, dan ukuran aset yang mirip. Analisis data dalam penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi logistik Binary Logistic Regresion.Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepemilikan keluarga, ukuran dewan direksi, ukuran dewan komisaris, dan ukuran komite berperan dalam mengurangi kemungkinan perusahaan mengalami distress terhadap laporan keuangannya. Sementara kepemilikan institutional dan proporsi direktur independen tidak berpengaruh terhadap kemungkinan perusahaan terkena financial distress.

---

This study aims to examine the influence of corporate governance, on the possibility of companies exposed to financial problems at companies listed on the Indonesia Stock Exchange. The governance variables studied were family ownership variables, institutional ownership, the proportion of independent directors, the size of the audit committee, the size of the board of directors, and the size of the board of commissioners. The study was conducted for the period of 2011 2015 using a sample of non financial companies in Indonesia with a total of 190 observations.

The company 39s sample collection method was paired matched, which paired the distress company with complete financial statements of 95 observations with 95 firms with no financial difficulties, with same industry sector, same period, and similar asset size. Data analysis in this research use logistic regression analysis technique Binary Logistic Regresion.

The results show that family ownership, board size, board size, and committee size play a role in reducing the likelihood of a company being distressed on its financial statements. While institutional ownership and the proportion of independent directors have no effect on the company 39 s likelihood of financial distress."

"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.

"

"Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kesulitan keuangan pada perusahaan non keuangan yang telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2008 hingga 2017. Penelitian dilakukan dengan melihat pengaruh dari variabel akuntansi, pasar, dan ekonomi makro sebagai variabel independennya terhadap kesulitan keuangan sebagai variabel dependennya. Penelitian dilakukan dengan mengadopsi model logit regresi untuk melihat nilai koefisien diantara dua kelompok sampel yaitu perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan dan perusahaan yang tidak dengan model regresi logit (Yn, Xn). Penentu perusahaan yang mengalami financial distress didasarkan pada interest coverage ratio negatif selama dua tahun berturut-turut. Temuan dalam penelitian menunjukkan model regresi variabel akuntansi, pasar, dan ekonomi makro berpengaruh signifikan dalam memprediksi kesulitan keuangan. Dari ketiga model regresi yang dilakukan peneliti, ditemukan bahwa regresi akuntansi, pasar, dan ekonomi makro memiliki signifikansi yang paling tinggi yaitu 80%. Model kedua yang memiliki pengaruh signifikan adalah variabel pasar dengan ekonomi makro dengan persentase signifikan sebesar 78.2%. hasil regresi variabel akuntansi dengan ekonomi makro menunjukan hasil yang signifikan sebesar 76.1%.This research aims to predict financial problems in non-financial companies that have been listed on the Indonesia Stock Exchange during the period 2008 to 2017. The study was conducted by looking at the influence of accounting, market and macroeconomic variables as independent variables on financial difficulties as the dependent variable. The study was conducted using a logit regression model to see the coefficient values between two sample groups, namely companies that increase financial distress and companies that are not with logit regression models (Yn, Xn). The company's emphasis on increasing financial distress based on the ratio of negative interest coverage for two years was consecutive. The findings in the study show a significant regression model of accounting, market, and macroeconomic variables in predicting financial distress. Of the three regression models conducted by researchers, it was found that regression, markets, and macroeconomics had the highest significance of 80%. The second model that has a significant influence is the market and macroeconomic variables with a significant percentage of 78.2%. the results of regression of accounting and macroeconomic variables showed a significant result of 76.1%."

"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 mengkaji penggunaan trade credit oleh perusahaan-perusahaan yang berada pada keadaan financial distress. Trade credit merupakan sumber pembiayaan jangka pendek yang dapat berguna bagi perusahaan yang mengalami financial distress. Proksi yang digunakan untuk variabel financial distress adalah coverage ratio. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pengaruh financial distress terhadap keputusan penggunaan trade credit. Penelitian ini memiliki 3 hipotesis: pertama, perusahaan yang financial distress berpengaruh positif terhadap ratio of trade payable to cost of good sold, kedua, perusahaan yang financial distress berpengaruh positif terhadap ratio of trade payable to equity dan yang ketiga, perusahaan yang financial distress berpengaruh positif terhadap ratio of trade payable to financial debt. Sampel penelitian diambil dari perusahaan-perusahaan non-keuangan yang tercatat di BEI pada periode tahun 2007-2016. Metode penelitian yang digunakan adalah regresi data panel dengan menggunakan model estimasi fixed effect model dan random effect. Penelitian ini menemukan bahwa perusahaan-perusahaan yang mengalami financial distress cenderung meningkatkan penggunaan trade credit. Hal tersebut tercermin dari hasil penelitian yang menunjukkan koefisien positif dan signifikan pada variabel financial distress terhadap ratio of trade payable to cost of good sold dan ratio of trade payable to equity.

---

This study examines the use of trade credits by firms that are in a state of financial distress. Trade credit is a short term financing that can be useful for firms in financial distress. The proxy used for financial distress variables is coverage ratio. The purpose of this study is to analyze the effect of financial distress on trade credit. This research has 3 hypotheses first, the firms in financial distress have a positive coefficient on the ratio of trade payable to the cost of good sold, secondly, the firms in financial distress have a positive coefficient on the ratio of trade payable to equity and third, the firms financial distress have a positive coefficient on the ratio of trade payable to financial debt. The study sample was taken from non financial firms listed on the IDX in the period of 2007 2016. The research method is panel data regression by using estimation model of fixed effect model and random effect. This study found that firms in financial distress tend to increase the use of trade credit. This is reflected from the results of research showing the positive and significant coefficients on the variable financial distress on the ratio of trade payable to cost of good sold and the ratio of trade payable to equity."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui, menganalisis, membuktikan dan menguji perbedaan hasil status kesehatan antara model Grover, Springate, dan Zmijewski. Model tersebut digunakan oleh investor yang akan menanamkan modalnya di perusahaan. Data penelitian diuji menggunakan uji chi square. Hasil penelitian menunjukkan hipotesis 1 diterima yaitu terdapat perbedaan status kesehatan pada pengujian model Grover, Springate, dan Zmijewski pada perusahan manufaktur yang terdaftar di BEl tahun 2006-2015. Model Springate merupakan model prediksi terbaik dibandingkan model Grover dan Springate, karena mempunyai komponen lebih banyak dari kedua model lainnya dan model Springate mempunyai komponen EBIT To Current Liabilities yaitu seberapa besar kemampuan laba dalam membayar hutang perusahaan. Komponen ini adalah komponen yang sangat penting untuk melihat kesulitan keuangan, karena kesulitan keuangan sabh satunya terjadi karena hutang yang tidak tercakup oleh perusahaan."