HERY KURINIAWAN, 040016861 (2006) PERBANDINGAN KEAKURATAN ANALISIS DISKRIMINAN DAN ANALISIS LOGIT SEBAGAI ALAT PREDIKSI AWAL KEBANGKRUTAN. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (ABSTRAK) gdlhub-gdl-s1-2006-kuriniawan-985-b4906-k.pdf Download (292kB) | Preview
	Text (FULL TEXT) 7620.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Alat peramalan kebangkrutan telah menjadi salah satu alternatif bagi investor dalam menganalisis kinerja keuangan dan menginvestasikan dana yang dimiliki. Jika investor atau pihak yang berkepentingan dapat mengetahui lebih awal tentang kemungkinan terjadinya kebangkrutan suatu perusahaan, maka akan dapat diambil tindakan yang dapat meminimalisasi kemungkinan risiko yang akan diderita. Pendekatan dalam peramalan kebangkrutan dibedakan menjadi dua. Yang pertama, peramalan kebangkrutan digunakan sebagai pencarian yang empiris untuk peramal atau rasio keuangan didorong ke arah misklasifikasi yang paling rendah. Pendekatan yang kedua, berkonsentrasi pada pencarian dengan metode statistik yang didorong ke arah peningkatan ketelitian peramalan. Analsis diskriminan dan analisis logit merupakan alat analisis yang banyak digunakan dalam penelitian peramalan kebangkrutan. Analisis diskriminan dan analisis logit mempunyai asumsi yang berbeda mengenai hubngan antar variabel independen. Analisis diskriminan didasarkan pada kombinasi linier dari variabel, sedangkan analisis logit menggunakan fungsi probabilitas secara kumulatif. Tujuan analisis diskriminan antara lain, untuk mengidentifikasi variabel-variabel yang mampu membedakan antara kedua kelompok. Sedangkan analisis logit bertujuan untuk menguji probabilitas terjadinya variabel terikat dengan variabel bebasnya. Dengan melihat dari pendekatan yang kedua dari penelitian mengenai peramalan kebangkrutan, yaitu kecenderungan ke arah peningkatan ketelitian peramalan, yang ditunjukkan dengan ketepatan klasifikasi, maka dari hasil peneltian diperoleh hasil bahwa analisis logit memberikan tingkat keakuratan yang lebih tinggi (98,7%) dibandingkan analisis diskriminan (83,3%). Tingkat klasifikasi dari analisis logit yang lebih tinggi tersebut kemungkinan besar disebabkan karena analisis logit tidak memerlukan asumsi yang harus dipenuhi oleh analisis diskriminan, seperti data yang harus terdistribusi normal.

Actions (login required)

View Item