WULANDARI, KHAIRUNNISA (2025) PREDIKSI KEBANGKRUTAN DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ALTMAN, SPRINGATE DAN GROVER PADA PERUSAHAAN PLASTIK DAN KEMASAN YANG TERDAFTAR DI BEI 2021-2023. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text COVER KHAIRUNNISA.pdf Download (26kB)
	Text ABSTRAK KHAIRUNNISA.pdf Download (240kB)
	Text BAB 1 KHAIRUNNISA.pdf Download (144kB)
	Text DAPUS KHAIRUNNISA.pdf Download (248kB)
	Text Skripsi_Khairunnisa_wulandari Cetak.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kemampuan tiga model prediksi kebangkrutan, yaitu Altman Z-Score, Springate, dan Grover, dalam memprediksi potensi kebangkrutan pada perusahaan plastik dan kemasan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2021–2023. Penelitian ini menggunakan 39 sampel data laporan keuangan dari 13 perusahaan yang diambil . Setiap model dianalisis dengan menghitung skor prediksi kebangkrutannya, lalu dibandingkan menggunakan uji Kruskal-Wallis untuk mengetahui perbedaan signifikan antar model. Selain itu, dilakukan pengukuran tingkat akurasi masingmasing model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Grover memiliki tingkat akurasi tertinggi dalam memprediksi kebangkrutan di perusahaan yang sehat, sedangkan Altman menunjukkan nilai mean rank tertinggi. Uji KruskalWallis menunjukkan adanya perbedaan signifikan antara ketiga model yang digunakan. Temuan ini diharapkan dapat memberikan masukan yang berguna bagi investor, kreditor, dan manajemen perusahaan dalam melakukan analisis risiko kebangkrutan secara lebih tepat dan efektif.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	H Social Sciences > HB Economic Theory H Social Sciences > HC Economic History and Conditions H Social Sciences > HF Commerce > HF5601 Accounting H Social Sciences > HG Finance H Social Sciences > HJ Public Finance
Divisions:	Fakultas Ekonomi dan Bisnis > 62201 - Jurusan Akuntansi
Depositing User:	Wulandari Khairunnisa
Date Deposited:	30 Jul 2025 03:34
Last Modified:	30 Jul 2025 03:34
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/13138

Actions (login required)

View Item