ANALISIS FINANCIAL DISTRESS DENGAN  REGRESI LOGISTIK  DAN BINARY MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE  (B-MARS)

Moch Bisyri Effendi

doi:10.29138/spirit.v4i1.579

Moch Bisyri Effendi STIE Perbanas

DOI: https://doi.org/10.29138/spirit.v4i1.579

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel - variabel yang mempengaruhi financial distress perusahaan manufaktur. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik dan binary multivariate adaptive regression spline (B-MARS). Pengambilan sample dalam penelitian ini bersifat purposive sample. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2012 - 2014. Variabel dependent pada penelitian ini adalah kondisi perusahaan (financial distress) yang bersifat dikotomus dan variabel independent pada penelitian ini adalah 15 variabel yang terdiri dari rasio rasio keuangan. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah SPSS 23 dan MARS 2.0. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode MARS lebih baik daripada metode analisis regresi logistik. Variabel yang berpengaruh terhadap financial distrees perusahaan manufaktur adalah ROA, FATO, IT, PM dan RTO sedangkan variabel yang paling berpengaruh financial distrees perusahaan manufaktur adalah ROA.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Afriyeni, Endang. "Model Prediksi Financial Distress Perusahaan." Poli Bisnis 4.2 (2013): 01-10.
Fiedman, J.H. (1991). Multivariate Adaptive Regression Splines (with discussion). Annual Statistics. 19:1-141.
Hosmer, D. W., dan Lemeshow, S. (2000), Applied Logistic Regression, John Wiley dan Sons, New York.
Mas’ud, I., & Srengga, R. M. (2012). Analisis Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kondisi Financial distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Akuntansi Universitas Jember, 11(2).
Nash, M.S. dan Bradford, D.F. (2001), Parametric and Non Parametric Logistic Regression for Prediction of Precense/ Absence of an Amphibian. Las Vegas: Nevada.
Nindita, Kanya, et al. (2014) “Prediction on Financial distress of Mining Companies Listed in BEI using Financial Variables and Non-Financial Variables”. European Journal of Business and Management Vol.6, No.34,2014.
Radiansyah, Bagus. Pengaruh Efisiensi Operasi, Arus Kas Operasi dan Pertumbuhan Perusahaan dalam Memprediksi Financial Distress. Jurnal Akuntansi 1.3 (2013).
Scott, R.W. 2012. Financial accounting theory. Sixth Edition. Pearson Education Canada.
Widarjo, W., & Setiawan, D. (2009). Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Kondisi Financial distress Perusahaan Otomotif. Jurnal Bisnis dan Akuntansi, 11(2), 107-119.