Authors:

Titis Puspitaningrum D.K, Linda Purnamasari

Abstract:

“Abstrak: Analisis Prediktor Delisting Terbaik (Perbandingan Antara Model Zmijewski, Model Altman,Model Springate). Penelitian ini bertujuan untuk memberikan bukti empiris tentang beberapa modelkebangkrutan dalam memprediksi kebangkrutan serta memberikan predictor terbaik dalam memprediksikebangkrutan dari ketiga model tersebut. Dimana model tersebut adalah model zimjewski, Altman, danSpringate. Variabel yang diuji dalam penelitian ini adalah prediksi kebangkrutan yang dihitung dari skormasing-masing model sebagai variabel independen sedangkan yang menjadi variabel dependen adalahperusahaan delisted dan non-delisted. Populasi dan sampel penelitian ini adalah perusahaan manufakturtahun 2009-2013. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dimana alat analisis yang digunakanadalah uji regresi sederhana dengan SPSS versi 16. Hasil penelitian ini dapat menambah referensi tentangprediktor model kebangkrutan yang paling baik dan akurat dalam membuktikan prediksi kebangkrutan.Harapan untuk penelitian selanjutnya dapat mengembangkan model prediksi kebangkrutan denganmodel integrasi neuro-fuzzy. Kata Kunci : prediktor, kebangkrutan, model zmijewski, model altman, model springate”

Keywords

: prediktor, kebangkrutan, model zmijewski, model altman, model springate

Downloads:

Download data is not yet available.

References

References Not Available

PDF:

https://jurnal.harianregional.com/bse/full-22297

Published

2016-07-23

How To Cite

PUSPITANINGRUM D.K, Titis; PURNAMASARI, Linda. ANALISIS PREDIKTOR DELISTING TERBAIK (PERBANDINGAN ANTARA MODEL ZMIJEWSKI, MODEL ALTMAN, MODEL SPRINGATE.Buletin Studi Ekonomi, [S.l.], july 2016. ISSN 2580-5312. Available at: https://jurnal.harianregional.com/bse/id-22297. Date accessed: 28 Aug. 2025.

Citation Format

ABNT, APA, BibTeX, CBE, EndNote - EndNote format (Macintosh & Windows), MLA, ProCite - RIS format (Macintosh & Windows), RefWorks, Reference Manager - RIS format (Windows only), Turabian

Issue

VOL.21.NO.1.FEBRUARI.2016 (PP 1-114)

Section

Articles

Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License