Klasifikasi Dynamic Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2012-2014 Menggunakan Regresi Logistik Biner dan Classification Analysis & Regression Tree (CART)

Muniroh Muniroh, Suharsono Agus
Submission Date: 2016-07-18 14:11:33
Accepted Date: 2016-12-19 14:56:51

Abstract


Financial distress adalah suatu konsep luas yang terdiri dari beberapa situasi dimana suatu perusahaan menghadapi masalah kesulitan keuangan. Apabila kondisi financial distress ini diketahui, diharapkan dapat dilakukan tindakan untuk memperbaiki situasi tersebut sehingga perusahaan tidak akan masuk pada tahap kesulitan yang lebih berat seperti kebangkrutan ataupun likuidasi. Untuk itu dilakukan klasifikasi dynamic financial distress dengan menggunakan metode rgresi logistik biner dan CART. Tujuan dilakukan penelitian ini yaitu untuk mengetahui faktor-faktor yang diduga berpengaruh signifikan terhadap financial distress, serta untuk mengetahui model klasifikasi financial distress. Berdasarkan hasil analisis regresi logistik biner, terdapat dua variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress perusahaan manufaktur yaitu variabel rasio likuiditas (X1) dan rasio aktivitas (X5), dengan ketepatan klasifikasi sebesar 84,8%. Metode CART menghasilkan pohon klasifikasi maksimum sama dengan pohon klasifikasi optimum, dengan simpul utamanya adalah variabel rasio solvabilitas (X4). Dengan nilai ketepatan klasifikasi sebesar 96,3%. Perbandingan kedua metode menghasilkan bahwa metode CART memiliki nilai ketepatan klasifikasi yang lebih besar 11,5% dari metode regresi logistik biner.

Keywords


CART; Financial Distress; Regresi Logitik Biner

References


Kompasiana. 2013. http://www.kompasiana.com/virginiafladian/ dampak-krisis-global-terhadap-ketenagakerjaan-diindonesia_55282 627f17e61a01d8b4603. Diakses Tanggal 21 November 2015.

Ardhinita, Nur A. 2009. “Manfaat Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial distress Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia” Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta.

Sun, Jie, and Li, Hui, 2011. “Dynamic Financial Distress Prediction Using Instance Selection for The Disposal of Concept Drift”, 2011

Breiman L, Friedman J, Olshen R, dan Stone C. 1993. “Classification and Regression Trees”. Chapman Hall : New York – London.

D. W. Hosmer and S. Lemeshow. “Applied Logistic Regression”. Wiley, New York, 1989

Agresti, A. (1990). “Categorical Data Analysis”. New York: John Wiley dan Sons, Inc.


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.