Analisis Prediksi Financial Distress Dan Corporate Turnaround Strategy

  • Hadzar Tasmin Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi
  • Bambang Wicaksono Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi
  • Achmad Iqbal Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi

Abstract

Kondisi krisis akibat pandemi menyebabkan perusahaan-perusahaan rentan sekali mengalami financial distress. Corporate turnaround merupakan proses untuk mengembalikan kondisi perusahaan yang awalnya mengalami financial distress kembali menjadi stabil. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan empat model prediksi financial distress yaitu Altman, Springate, Taffler, dan Zmijewski serta melihat adakah kaitan antara hasil analisis model prediksi financial distress dengan corporate turnaround strategy perusahaan yang terindikasi distress. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian ini menggunakan sampel perusahaan sektor pariwisata, restoran, dan hotel yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2020 – 2021. Teknik pengambilan sampel menggunakan purposive sampling dengan jumlah sampel sebesar 72 perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi yang paling akurat dalam memprediksi financial distress perusahaan sub sektor pariwisata, restoran, dan hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020 – 2021 adalah model Springate dengan tingkat akurasi sebesar 83%. Model Springate memprediksi 36 perusahaan mengalami financial distress di tahun 2020 dan 34 perusahaan di tahun 2021. Terdapat kaitan antara hasil prediksi dengan keberhasilan corporate turnaround strategy 2 perusahaan dan faktor yang berperan adalah free assets. Penelitian ini masih memerlukan pengembangan lebih lanjut dan perlu adanya penggunaan faktor internal perusahaan lain untuk melihat pengaruhnya terhadap keberhasilan corporate turnaround strategy.

Published
2023-12-17
How to Cite
TASMIN, Hadzar; WICAKSONO, Bambang; IQBAL, Achmad. Analisis Prediksi Financial Distress Dan Corporate Turnaround Strategy. JCA (Jurnal Cendekia Akuntansi), [S.l.], v. 4, n. 2, p. 55-70, dec. 2023. ISSN 2723-0090. Available at: <https://ejournal.uniska-kediri.ac.id/index.php/akuntansi/article/view/4472>. Date accessed: 27 dec. 2024. doi: https://doi.org/10.32503/akuntansi.v4i2.4472.
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.