Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.uksw.edu//handle/123456789/32708
Title: Mengkaji Financial Distress pada Perusahaan Startup di Indonesia Menggunakan Multiple Discriminant Analysis
Authors: Widjajanto, Angela
Keywords: Financial Distress;Multiple Discriminant Analysis;Startup;Rasio Keuangan;Financial Ratios
Issue Date: 23-Feb-2024
Abstract: Financial distress menjadi indikator kondisi finansial perusahaan yang sedang bermasalah dan berpotensi kebangkrutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui determinan kebangkrutan pada perusahaan startup di Indonesia dengan penerapan Multiple Discriminant Analysis. Data sekunder yang digunakan berupa laporan keuangan dengan teknik pengambilan sampel menggunakan saturation sampling, yang artinya metode pengambilan ketika seluruh populasi dijadikan sampel penelitian sebanyak 12 perusahaan startup yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini menggunakan teknik analisis diskriminan berganda dengan software SPSS versi 26 sehingga menghasilkan variabel dominan penyebab potensi kebangkrutan. Hasil penelitian ini menemukan bahwa variabel yang dominan menyebabkan potensi kebangkrutan adalah ROE dengan tingkat akurasi prediksi klasifikasi sebesar 75%.
Financial distress is an indicator of a company's financial condition which is in trouble and has the potential for bankruptcy. This research aims to determine the determinants of bankruptcy in startup companies in Indonesia by applying Multiple Discriminant Analysis. The secondary data used is in the form of financial reports with a sampling technique using saturation sampling, which means that the entire population is used as a research sample of 12 startup companies listed on the Indonesia Stock Exchange. This research uses multiple discriminant analysis techniques with SPSS version 26 software to produce the dominant variable causing potential bankruptcy. The results of this research found that the dominant variable causing potential bankruptcy is ROE with a classification prediction accuracy level of 75%.
URI: https://repository.uksw.edu//handle/123456789/32708
Appears in Collections:T1 - Management



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.