ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN DENGAN METODE ALTMAN Zâ€-SCORE PADA PERUSAHAAN TRANSPORTASI YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) TAHUN 2019 - 2021
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Author
Yulianti, Sinta Dwi
LINAWATI, LINAWATI
SUGENG, SUGENG
LINAWATI, LINAWATI
SUGENG, SUGENG
Subject
562 Accounting
Datestamp
2022-08-21 04:29:23
Abstract :
Sektor transportasi merupakan sektor vital dalam perekonomian nasional, yang diibaratkan sebagai jantung kegiatan ekonomi dan memiliki kontribusi dalam pertumbuhan produk domestik bruto (PDB), namun akibat pandemi Covid 19 omzet, laba dan kontribusi sektor transportasi terhadap PDB menurun. Oleh karena itu, perlu untuk mengetahui tingkat kesehatan perusahaan dari segi financialnya agar dapat mengetahui penyebabnya dan langkah penyelesaiannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Altman Z?-Score pada Perusahaan Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2019?2021. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Subjek penelitian adalah 15 perusahaan transportasi yang terdaftar di BEI dan telah di audit dengan penyajian satuan Rupiah dalam laporan keuangannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tahun pada 2019 terdapat 7 perusahaan transportasi yang diklasifikasikan bangkrut, 4 perusahaan diklasifikasikan grey area dan 4 perusahaan diklasifikasikan sehat. Kemudian tahun 2020 terdapat 10 perusahaan diklasifikasikan bangkrut, 2 perusahaan diklasifikasikan rawan bangkrut, dan 3 perusahaan diklasifikasikan sehat. Selanjutnya, tahun 2021 terdapat 6 perusahaan diklasifikasikan bangkrut, 4 perusahaan diklasifikasikan rawan, dan 5 perusahaan diklasifikasikan sehat. Berdasarkan hasil nilai Z?-Score selama tahun 2019-2021 terjadi tren kondisi keuangan yang fluktuatif, ada yang mengalami peningkatan berturut-turut dan sebaliknya ada yang memiliki tren menurun dalam 3 tahun terakhir.
Sektor transportasi merupakan sektor vital dalam perekonomian nasional, yang diibaratkan sebagai jantung kegiatan ekonomi dan memiliki kontribusi dalam pertumbuhan produk domestik bruto (PDB), namun akibat pandemi Covid 19 omzet, laba dan kontribusi sektor transportasi terhadap PDB menurun. Oleh karena itu, perlu untuk mengetahui tingkat kesehatan perusahaan dari segi financialnya agar dapat mengetahui penyebabnya dan langkah penyelesaiannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Altman Z?-Score pada Perusahaan Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2019?2021. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Subjek penelitian adalah 15 perusahaan transportasi yang terdaftar di BEI dan telah di audit dengan penyajian satuan Rupiah dalam laporan keuangannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tahun pada 2019 terdapat 7 perusahaan transportasi yang diklasifikasikan bangkrut, 4 perusahaan diklasifikasikan grey area dan 4 perusahaan diklasifikasikan sehat. Kemudian tahun 2020 terdapat 10 perusahaan diklasifikasikan bangkrut, 2 perusahaan diklasifikasikan rawan bangkrut, dan 3 perusahaan diklasifikasikan sehat. Selanjutnya, tahun 2021 terdapat 6 perusahaan diklasifikasikan bangkrut, 4 perusahaan diklasifikasikan rawan, dan 5 perusahaan diklasifikasikan sehat. Berdasarkan hasil nilai Z?-Score selama tahun 2019-2021 terjadi tren kondisi keuangan yang fluktuatif, ada yang mengalami peningkatan berturut-turut dan sebaliknya ada yang memiliki tren menurun dalam 3 tahun terakhir.
File :
RAMA_62201_18102010021.pdf
RAMA_62201_18102010021_SIMILARITY.pdf
RAMA_62201_18102010021_0708048501_0713026101_01_front_re.pdf
RAMA_62201_18102010021_0708048501_0713026101_02.pdf
RAMA_62201_18102010021_0708048501_0713026101_03.pdf
RAMA_62201_18102010021_0708048501_0713026101_04.pdf
RAMA_62201_18102010021_0708048501_0713026101_05.pdf
RAMA_62201_18102010021_0708048501_0713026101_06_ref.pdf
RAMA_62201_18102010021_0708048501_0713026101_07_lamp.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
