{"title":"使用 Altman Z-Score、Grover、Springate 和 Zmijewski 方法预测银行业的财务困境","authors":"Khazimatul Mufidah, Anita Handayani","doi":"10.38035/jemsi.v5i6.2479","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi financial distress pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2020-2022 menggunakan model Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data sekunder dari laporan keuangan tahunan, serta teknik dokumentasi dalam pengumpulan data. Variabel penelitian meliputi variabel independen (X) yang menggunakan model prediksi financial distress dan variabel dependen (Y) yaitu kondisi financial distress perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Grover memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 100%, diikuti oleh model Springate dengan akurasi 64%, model Altman dengan akurasi 60%, dan model Zmijewski dengan akurasi 52%. Model Grover terbukti paling efektif dalam memprediksi financial distress pada perusahaan perbankan di Indonesia selama periode penelitian. Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat perbedaan hasil prediksi financial distress pada masing-masing model. Model Grover paling akurat dalam memprediksi financial distress, sehingga dapat digunakan sebagai acuan bagi manajemen perusahaan dalam pengambilan keputusan dan manajemen risiko. Rekomendasi untuk peneliti selanjutnya adalah meningkatkan jumlah sampel perusahaan, memperpanjang periode penelitian, dan melakukan analisis lebih komprehensif antara rasio keuangan model Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski dengan alat pengukuran prediksi financial distress lainnya.","PeriodicalId":330805,"journal":{"name":"Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi","volume":"104 37","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-07-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Prediksi Financial Distress pada Sektor Perbankan dengan Menggunakan Metode Altman Z-Score, Grover, Springate dan Zmijewski\",\"authors\":\"Khazimatul Mufidah, Anita Handayani\",\"doi\":\"10.38035/jemsi.v5i6.2479\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi financial distress pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2020-2022 menggunakan model Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data sekunder dari laporan keuangan tahunan, serta teknik dokumentasi dalam pengumpulan data. Variabel penelitian meliputi variabel independen (X) yang menggunakan model prediksi financial distress dan variabel dependen (Y) yaitu kondisi financial distress perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Grover memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 100%, diikuti oleh model Springate dengan akurasi 64%, model Altman dengan akurasi 60%, dan model Zmijewski dengan akurasi 52%. Model Grover terbukti paling efektif dalam memprediksi financial distress pada perusahaan perbankan di Indonesia selama periode penelitian. Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat perbedaan hasil prediksi financial distress pada masing-masing model. Model Grover paling akurat dalam memprediksi financial distress, sehingga dapat digunakan sebagai acuan bagi manajemen perusahaan dalam pengambilan keputusan dan manajemen risiko. Rekomendasi untuk peneliti selanjutnya adalah meningkatkan jumlah sampel perusahaan, memperpanjang periode penelitian, dan melakukan analisis lebih komprehensif antara rasio keuangan model Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski dengan alat pengukuran prediksi financial distress lainnya.\",\"PeriodicalId\":330805,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi\",\"volume\":\"104 37\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-07-19\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.38035/jemsi.v5i6.2479\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.38035/jemsi.v5i6.2479","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Prediksi Financial Distress pada Sektor Perbankan dengan Menggunakan Metode Altman Z-Score, Grover, Springate dan Zmijewski
Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi financial distress pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2020-2022 menggunakan model Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data sekunder dari laporan keuangan tahunan, serta teknik dokumentasi dalam pengumpulan data. Variabel penelitian meliputi variabel independen (X) yang menggunakan model prediksi financial distress dan variabel dependen (Y) yaitu kondisi financial distress perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Grover memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 100%, diikuti oleh model Springate dengan akurasi 64%, model Altman dengan akurasi 60%, dan model Zmijewski dengan akurasi 52%. Model Grover terbukti paling efektif dalam memprediksi financial distress pada perusahaan perbankan di Indonesia selama periode penelitian. Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat perbedaan hasil prediksi financial distress pada masing-masing model. Model Grover paling akurat dalam memprediksi financial distress, sehingga dapat digunakan sebagai acuan bagi manajemen perusahaan dalam pengambilan keputusan dan manajemen risiko. Rekomendasi untuk peneliti selanjutnya adalah meningkatkan jumlah sampel perusahaan, memperpanjang periode penelitian, dan melakukan analisis lebih komprehensif antara rasio keuangan model Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski dengan alat pengukuran prediksi financial distress lainnya.