Prasetyo, Hilmy Bagus (2025) ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN MENGGUNAKAN METODE FOSTER, SPRINGATE DAN GROVER PADA PT BETON JAYA MANUNGGAL TBK PADA TAHUN 2020-2023. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM KADIRI.
![[thumbnail of 21130210049_ABSTRAK.pdf]](http://repo.uniska-kediri.ac.id/style/images/fileicons/text.png)
21130210049_ABSTRAK.pdf
Download (145kB)
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi keuangan dan memprediksi potensi kebangkrutan PT Betonjaya Manunggal Tbk selama periode 2020 hingga 2023 menggunakan tiga model prediksi financial distress, yaitu Foster, Springate, dan Grover. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan data sekunder berupa laporan keuangan tahunan perusahaan yang dianalisis secara sistematis. Hasil analisis menunjukkan bahwa berdasarkan model Foster, perusahaan mengalami kondisi sehat dengan rata-rata F Score sebesar 1,386, meskipun terdapat indikasi financial distress pada beberapa tahun tertentu. Model Springate memberikan hasil yang konsisten dengan nilai rata-rata S-Score sebesar 0,960, menunjukkan perusahaan berada dalam zona aman dan sehat. Sedangkan model Grover juga menunjukkan kondisi keuangan sehat dengan rata-rata G-Score sebesar 1,068 selama periode penelitian. Ketiga model secara keseluruhan memberikan gambaran bahwa PT Betonjaya Manunggal Tbk memiliki kondisi keuangan yang stabil dan tidak mengalami kebangkrutan selama periode 2020–2023. Penelitian ini menegaskan keandalan ketiga model prediksi dalam mendeteksi financial distress pada perusahaan sektor konstruksi dan manufaktur.
Kata Kunci : Kebangkrutan, Foster, Springate, Grover
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | 300 - Ilmu Sosial > 330 Ekonomi > 330 Ekonomi 600 - Teknologi (Ilmu Terapan) > 650 Manajemen dan hubungan masyarakat > 658 Manajemen umum |
Divisions: | Fakultas Ekonomi > Manajemen |
Depositing User: | Perpustakaan Pusat |
Date Deposited: | 14 Oct 2025 02:42 |
Last Modified: | 14 Oct 2025 02:42 |
URI: | http://repo.uniska-kediri.ac.id/id/eprint/1799 |
Actions (login required)
Downloads
Downloads per month over past year