PENGARUH PREDIKSI KEBANGKRUTAN TERHADAP RETURN SAHAM PADA PERUSAHAAN PERTAMBANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2020-2023

SITI SEKAR ANANTI, . (2025) PENGARUH PREDIKSI KEBANGKRUTAN TERHADAP RETURN SAHAM PADA PERUSAHAAN PERTAMBANGAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2020-2023. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text COVER.pdf Download (402kB)
	Text BAB 1.pdf Download (97kB)
	Text BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (145kB) | Request a copy
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (132kB) | Request a copy
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (169kB) | Request a copy
	Text BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (52kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (116kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Sektor pertambangan memperoleh realisasi investasi terbesar di tahun 2022. Pada tahun 2023, kinerja perusahaan tambang menurun, yang jika penurunan terjadi secara terus-menerus maka perusahaan dapat berpotensi mengalami kebangkrutan. Perlu model analisis untuk memprediksi kebangkrutan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan menganalisis pengaruh prediksi kebangkrutan terhadap return saham. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data sekunder berupa laporan tahunan perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2020-2023. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis statistic deskriptif dan analisis regresi data panel dengan bantuan perangkat lunak Eviews 13. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hasil prediksi kebangkrutan menggunakan model Grover (G-Score) berpengaruh positif secara signifikan terhadap return saham. Sedangkan untuk hasil prediksi kebangkrutan menggunakan model Zmijewski (Z-Score) dan model Springate (S-Score) secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham. Perusahaan diharapkan dapat menggunakan model prediksi kebangkrutan untuk memperbaiki kinerja keuangan dan mencegah risiko kebangkrutan***** The mining sector achieved the largest realized investment in 2022. In 2023, however, the performance of mining companies declined, and if this decline persists, companies may be at risk of bankruptcy. Thus, an analytical model is needed to predict potential bankruptcy. This study aims to test and analyze the effect of bankruptcy prediction on stock returns. The research employs a quantitative approach, utilizing secondary data derived from the annual reports of mining sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) for the period 2020–2023. The analysis methods used in this study are descriptive statistical analysis and panel data regression analysis, with the assistance of EViews 13 software. The results show that bankruptcy prediction using the Grover model (G-Score) has a significant positive effect on stock returns. In contrast, bankruptcy predictions using the Zmijewski model (Z-Score) and the Springate model (S-Score) do not have a significant partial effect on stock returns. It is expected that companies can use bankruptcy prediction models to improve financial performance and mitigate the risk of bankruptcy

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Prof. Dr. I Gusti Ketut Agung Ulupui, S.E., M.Si., Ak., CA. ; 2). Ratna Anggraini, M.Si
Subjects:	Ilmu Sosial > Perdagangan, e-commerce > Akuntansi Ilmu Sosial > Keuangan
Divisions:	FE > S1 Akuntansi
Depositing User:	Siti Sekar Ananti .
Date Deposited:	07 Aug 2025 06:17
Last Modified:	07 Aug 2025 06:17
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/58767

Actions (login required)

View Item