PREDIKSI KEBANGKRUTAN MENGGUNAKAN MODEL ALTMAN Z-SCORE, SPRINGATE DAN ZMIJEWSKI (Pada Perusahaan Food and Beverage yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013-2016)

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan secara statistik antara prediksi kebangkrutan model Altman Z-score, Springate,dan Zmijewski. Penelitian dilakukan pada perusahaan Food and Beverage terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2016 dengan sampel sebanyak 13 perusahaan yang di ambil dengan metode purposive sampling. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data sekunder berupa laporan keuangan sampel yang dipilih. Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan formulasi prediksi kebangkrutan model Altman Zscore, Springate, dan Zmijewski yang diolah dengan bantuan aplikasi Ms. Excel. Uji hipotesis, menggunakan Kruskal-Wallis Test melalui aplikasi SPSS pada taraf signifikasi =0,05, dimana Ha diterima jika < . Hasil penelitian menunjukan berdasarkan perhitungan rata-rata selama empat tahun prediksi kebangkrutan model Altman Z-score, perusahaan yang berpotensi mengalami kebangkrutan yaitu ALTO, INDF, ROTI, pada grey area yaitu ICBP, MYOR, PSDN, SKBM, SKLT dan ULTJ, perusahaan yang diprediksi sehat yaitu CEKA, DLTA, MLBI. Berdasarkan prediksi kebangkrutan model Springate, ALTO dan PSDN yang berpotensi mengalami kebangkrutan. Berdasarkan prediksi kebangkrutan model Zmijewski hanya MLBI yang berpotensi mengalami kebangkrutan. Hasil uji hipotesis menunjukan terdapat perbedaan yang signifikan antra prediksi kebangkrutan model Altman Z-score, Springate dan Zmijewski (0,000 < 0,05)

ANALISA RASIO PROFITABILITAS TERHADAP PERUBAHAN LABA MASA DEPAN PADA PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK JAKARTA

Pokok permasalahan dalam penelitian ini adalah: 1) Apakah terdapat pengaruh yang signifikan secara individu antara variabel independen ROI (Return On Invesment), ROE (Return On Equity), GPM (Gross Profit Margin), NPM (Net Profit Margin), dan OPM (Operating Profit Margin) terhadap prediksi perubahan laba masa depan? 2) Apakah terdapat pengaruh yang signifikan secara serentak antara variabel independen ROI (Return On Invesment), ROE (Return On Equity), GPM (Gross Profit Margin), NPM (Net Profit Margin), dan OPM (Operating Profit Margin) terhadap prediksi perubahan laba masa depan?. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta selama periode 2001 sampai dengan 2004. Pengambilan sampel yang diambil sebanyak 39 perusahaan manufaktur yang go public, dengan menggunakan metode purposive non random sampling. Dalam penelitian ini data bersumber dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD) 2002, 2003,2004 dan 2005 yang diperoleh dari Bursa Efek Jakarta. Metode analisi data menggunakan analisis regresi linier berganda yang meliputi: uji F, t, dan koefisien determinasi (Adjusted R2). Pengujian asumsi klasik meliputi: normalitas, autokorelasi, multikolinieritas, dan heteroskedastisitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi dengan variabel dependen prediksi perubahan laba tahun 2002 berdasarkan uji F, terdapat pengaruh yang signifikan secara serentak antara variabel independen (ROI, ROE, NPM, GPM dan OPM) terhadap prediksi perubahan laba masa depan, Berdasarkan uji t, terdapat pengaruh yang signifikan secara individu antara ROE, NPM, dan OPM terhadap prediksi perubahan laba masa depan. Model regresi dengan variabel dependen prediksi perubahan laba tahun 2003 berdasarkan uji F, terdapat pengaruh yang signifikan secara serentak antara variabel independen (ROI, ROE, NPM, GPM dan OPM) terhadap prediksi perubahan laba masa depan, Berdasarkan uji t, terdapat pengaruh yang signifikan secara individu antara ROE, NPM, dan OPM terhadap prediksi perubahan laba masa depan. Model regresi dengan variabel dependen prediksi perubahan laba tahun 2004, berdasarkan uji F, terdapat pengaruh yang signifikan secara serentak antara variabel independen (ROI, ROE, NPM, GPM dan OPM) terhadap prediksi perubahan laba masa depan. berdasarkan uji t, terdapat pengaruh yang signifikan secara individu antara ROE, NPM, dan GPM terhadap prediksi perubahan laba masa depan

Analisis Prediksi Financial Distress Berdasarkan Model Altman dan Grover pada Perusahaan Manufacktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Model prediksi financial distress sebagai model sistem peringatan dini (early warning system) diperlukan untuk mengetahui kondisi keuangan Perusahaan di masa yang akan datang, sehingga membantu para stakeholders dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model prediksi financial distress yang paling sesuai untuk digunakan dalam penerapannya pada Perusahaan manufaktur di Indonesia. Penelitian ini membandingkan dua model prediksi financial distress, yaitu model Altman dan model Grover. Perbandingan dilakukan dengan menganalisis tingkat akurasi dan tipe error setiap model. Populasi dalam penelitian ini adalah semua Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jumlah sampel adalah 81 Perusahaan manufaktur, terdiri dari 27 Perusahaan yang mengalami financial distress dan 54 Perusahaan yang tidak mengalami financial distress. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Grover lebih akurat dengan tingkat akurasi sebesar 85,19% sedangkan model Altman memiliki tingkat akurasi sebesar 30.86

Akurasi Pengukuran Financial Distress Menggunakan Metode Springate dan Zmijewski pada Perusahaan Property dan Real Estate di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2015

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui akurasi model Springate dan model Zmijewski dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan property dan real estate di Indonesia, untuk mengetahui model prediksi Springate yang paling akurat dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan property dan real estate di Indonesia, dan untuk mengetahui model prediksi model Zmijewski yang paling akurat dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan property dan real estate di Indonesia. Penelitian ini membandingkan dua model prediksi financial distress, yaitu model Springate dan Zmijewski. Populasi penelitian ini menggunakan laporan keuangan perusahaan property dan real estate di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2015. Teknik pengambilan sampel menggunakan pair matching sampling dengan total sampel yang didapat sebanyak 18 perusahaan, terdiri dari 9 perusahaan mengalami financial distress dan 9 perusahaan tidak mengalami financial distress. Perbandingan dari kedua model prediksi financial distress ini dibuat dengan menganalisis akurasi masing-masing model bedasarkan kondisi real perusahaan. Hasilnya menunjukkan bahwa model Zmijewski adalah model yang paling akurat untuk memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan property dan real estate di Indonesia karena memiliki tingkat akurasi tertinggi dibandingkan dengan model lainnya, yaitu 100%, sedangkan model Springate hanya memiliki tingkat akurasi sebesar 66,66%

Pendekatan Level Data Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas Pada Prediksi Cacat Software

Dataset software metrics secara umum bersifat tidak seimbang, hal ini dapat menurunkan kinerja model prediksi cacat software karena cenderung menghasilkan prediksi kelas mayoritas. Secara umum ketidakseimbangan kelas dapat ditangani dengan dua pendekatan, yaitu level data dan level algoritma. Pendekatan level data ditujukan untuk memperbaiki keseimbangan kelas, sedangkan pendekatan level algoritma ditujukan untuk memperbaiki algoritma atau menggabungkan (ensemble) pengklasifikasi agar lebih konduktif terhadap kelas minoritas. Pada penelitian ini diusulkan pendekatan level data dengan resampling, yaitu random oversampling (ROS), dan random undersampling (RUS), dan mensintesis menggunakan algoritma FSMOTE. Pengklasifikasi yang digunakan adalah Naϊve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model FSMOTE+NB merupakan model pendekatan level data terbaik pada prediksi cacat software karena nilai sensitivitas dan G-Mean model FSMOTE+NB meningkat secara signifikan, sedangkan model ROS+NB dan RUS+NB tidak meningkat secara signifikan

Penerapan Metode Svm Berbasis Pso untuk Penentuan Kebangkrutan Perusahaan

Kebangkutan merupakan sebuah kondisi dari ketidakmampuan suatu Perusahan melakukan pengelolaan Perusahaan. Kebangkrutan berakibat sangat buruk bagi karyawan, Perusahaan dan ekonomi nasional. Untuk itu diperlukan suatu prediksi model akurasi yang tepat. Dalam melakukan prediksi model akurasi terdapat beberapa motode yang bisa digunakan dari metode pendekatan ilmu akuntansi dan metode pendekatan ilmu komputer. Dalam ilmu komputer telah diketahui bahwa data mining merupakan metode yang biasa digunakan dalam segala bidang untuk melakukan penilaian nilai akurasi. Data mining memiliki banyak tugas dan fungsi salah satunya mampu menghasilkan prediksi dan clustering sehingga dapat diperoleh prediksi mengenai data keuangan dan dapat mencegah suatu Perusahan dari kondisi kebangkrutan. Salah satu metode yang diketahui mampu menghasilkan nilai akurasi yang tinggi yaitu Support Vector Machine. Dalam penelitian ini akan dilakukan pengolahan data keuangan dengan menggunakan metode Support Vector Machine kemudian ditingkatan nilai akurasi dengan menggunakan metode optimasi yaitu PSO. Sehingga diperoleh nilai akurasi 99,6

Penerapan Metode Fuzzy TIME Series untuk Prediksi Laba pada Perusahaan

Agar suatu Perusaan tetap eksis dalam menjalankan USAhanya maka diperlukan prediksi laba pada Perusahaan tersebut yang bertujuan untuk mengetahui prospek Perusahaan di masa mendatang. Prediksi dengan metode fuzzy time series mempunyai kemampuan untuk dapat menangkap pola data yang telah lalu untuk memprediksi data yang akan datang tidak membutuhkan sistem yang rumit, sehingga lebih mudah untuk digunakan. Pada penelitian ini membahas tentang prediksi laba menggunakan model heuristic time invariant fuzzy time series menggunakan variabel data yaitu laba yang dimasukkan langsung kedalam sistem. Prediksi laba dimulai dengan menentukan semesta pembicaraan dan interval dari data aktual laba, kemudian menentukan himpunan fuzzy dan fuzzifikasi data aktual. Selanjutnya dilakukan hubungan logika fuzzy dan pengelompokan hubungan logika fuzzy terhadap data hasil fuzzifikasi. Setelah itu dilakukan proses prediksi yang terbagi atas dua tahapan yaitu tahap training yang bertujuan untuk menentukan prediktor tren dan tahap testing untuk menentukan hasil prediksi. Dengan menggunakan 24 data sampel laba diperoleh error prediksi dengan menggunakan MAPE sebesar 11,64% dan ditambahkan 13 data laba untuk testing diperoleh error prediksi 22,27%. Hal ini mengindikasikan bahwa model ini cukup baik digunakan dalam memprediksi lab

ANALISIS PENGARUH PERSEPSI KONSUMEN TENTANG KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN KONSUMEN PADA RUMAH SAKIT UMUM WONOGIRI

Tujuan penelitian : 1) Untuk menganalisis pengaruh persepsi konsumen tentang Reliability (keandalan) berpengaruh terhadap kepuasan konsumen di Rumah Sakit Umum Wonogiri. 2) Untuk menganalisis pengaruh persepsi konsumen tentang Responsive (daya tanggap) berpengaruh terhadap kepuasan konsumen di Rumah Sakit Umum Wonogiri. 3) Untuk menganalisis pengaruh persepsi konsumen tentang Assurance (jaminan) berpengaruh terhadap kepuasan konsumen di Rumah Sakit Umum Wonogiri. 4) Untuk menganalisis pengaruh persepsi konsumen tentang Empathy (empati) berpengaruh terhadap kepuasan konsumen di Rumah Sakit Umum Wonogiri. 5) Untuk menganalisis pengaruh persepsi konsumen tentang Tangibles (bukti langsung) berpengaruh terhadap kepuasan konsumen di Rumah Sakit Umum Wonogiri. Hipotesis dalam penelitian ini adalah Diduga persepsi konsumen (Reliability (keandalan), Responsive (daya tanggap), Assurance (jaminan), Empathy (empati), Tangibles (bukti langsung) berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan konsumen di Rumah Sakit Umum Wonogiri ? Berdasarkan hasil uji ttest maka diperoleh yaitu : Variabel Reliability menunjukkan bahwa Relia bility berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen, dengan demikian model tersebut bisa dijadikan sebagai prediksi. Variabel Responsive menunjukkan bahwa Responsive berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen, dengan demikian model tersebut bisa dijadikan sebagai prediksi. Variabel Assurance menunjukkan bahwa Assurance berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen, dengan demikian model tersebut bisa dijadikan sebagai prediksi. Variabel Empathy menunjukka n bahwa Empathy berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen, dengan demikian model tersebut juga bisa dijadikan sebagai prediksi Variabel Tangibles menunjukkan bahwa Tangibles mempunyai pengaruh yang paling signifikan dan positif terhada p kepuasan konsumen, dengan demikian model tersebut juga bisa dijadikan sebagai prediksi. Berdasarkan hasil uji F maka secara bersama-sama antara variabel Reliability (X1), Responsive (X2), Assurance (X3), Empathy (X4), dan Tangibles (X5) berpengaruh terh adap Kepuasan Konsumen. Sehingga model yang digunakan adalah fit

PREDIKSIPREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DI KABUPATEN ACEH TENGAH CURAH HUJAN DENGAN MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DI KABUPATEN ACEH TENGAH

Hujan merupakan komponen penting dalam proses hidrologi di bidang pertanian, seperti yang diketahui bahwa tanaman memerlukan air untuk kebutuhan utama baik secara kualitas maupun kuantitas. Peramalan dapat membantu permasalahan yang akan timbul seperti kekurangan ataupun kekeringan air. Secara umum manfaat informasi data curah hujan adalah meningkatkan kewaspadaan terhadap akibat negatif yang dapat ditimbulkan oleh curah hujan sehingga terhindar dari kerugian dan bencana. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengetahui hubungan curah hujan dan debit di Kabupaten Aceh Tengah.Penelitian ini diawali dengan mengidentifikasi trend dari curah hujan di Kabupeten Aceh Tengah dengan menggunakan Minitab 17.1. analisis trend model linear, model quadratic dan model eksponential growth terhadap data curah hujan dari tahun 1992 hingga tahun 2015. Selanjutnya dilakukan prediksi curah hujan dengan menggunakan model model Vector Autoregressive (VAR) dari data curah hujan dan debit pada tahun 2008-2015. Untuk mendapatkan model VAR tersebut dilakukan pengujian data yang bersifat stasioner menggunakan uji Augmented Dickey Fuller (ADF), penentuan lag optimum ditentukan dengan menggunakan Akaike Information Criterion (AIC) (pemilihan orde), dan uji kausalitas. Data tahun 2016-2017 dijadikan sebagai perbandingan untuk data prediksi yang didapat pada penelitian ini.Identifikasi trend curah hujan pada penelitian ini menghasilkan model trend quadratic. Hal ini disebabkan karena model quadratic memiliki nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MAD (Mean Absolute Deviation) dan MSD (Mean Squarred Deviation) terkecil dibandingkan dengan trend linear, dan trend eksponential growth. hasil dari uji Augmented Dickey Fuller (ADF) terhadap data untuk model Vector Autoregressive (VAR) bersifat stasioner dengan tingkat kepercayaan 95%. Nilai lag optimum dengan menggunakan Akaike Information Criterion (AIC) ditentukan berdasarkan nilai yang terkecil yaitu pada lag 2 dengan nilai 2.0452. Uji kausalitas antar variabel menunjukkan AR 1,2,2 dan AR 2,2,2 menolak H0 karena nilainya lebih kecil 5%. Hal ini menunjukkan ada hubungan antara curah hujan dan debit. Hasil prediksi curah hujan dan debit untuk tahun 2016-2017 telah diperoleh, dan diuji akurasi. Hasil uji akurasi dengan menggunakan Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) terhadap data prediksi dan data aktual didapat nilai 0,9522. Pengaruh curah hujan prediksi dengan curah hujan aktual R2 sebesar 0,6584 atau 65%. Sedangkan untuk hubungan debit prediksi dengan debit aktual menghasilkan R2 sebesar 0,0691 atau 6,91 % dengan persamaan y = -0,0063.x2 + 0,2438x + 0,2487