Analisis Faktor-faktor Penentu Financial Distress Dengan Metode Principal Component Analysis (studi Pada Perusahaan Telekomunikasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2017)

Authors

  • Dylla Cendana Ayu Telkom University
  • Brady Rikumahu Telkom University

Abstract

Abstrak Telekomunikasi sebagai alat pertukaran informasi yang semakin cepat antar Kota ataupun Negara. Berkembangnya teknologi internet menjadikan produk antar perusahaan telekomunikasi harus mampu bersaing dengan produk perusahaan lain. Produk yang tidak siap terhadap perubahan yang ada akan kalah saing dengan produk perusahaan lain yang lebih bagus. Kondisi ini akan memberikan dampak negatif bagi perusahaan dengan menurunnya keuntungan yang didapat akan memperburuk kondisi keuangan perusahaan. Kepercayaan investor mulai menurun dan banyak masalah keuangan yang dihadapi oleh perusahaan tersebut. Kondisi perusahaan dalam masalah kesulitan keuangan dapat disebut financial distress. Financial distress dapat diukur dengan berbagai macam model prediksi kebangkrutan seperti model Altman Z-score, Springate Score, Zmijewski, Zavgren, Ohlson dan lain sebagainya. Pada penelitian ini penulis ingin mengambil rasio-rasio keuangan yang ada dalam model Altman Z-score, Springate Score, Zmijewski, Zavgren dan Ohlson. Peneliti mempunyai 22 rasio keuangan dan akan di sederhanakan menggunakan principal component analysis (PCA) untuk mengetahui model yang mana yang paling berpengaruh dalam memprediksi kebangkrutan. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan telekomunikasi yang terdaftar pada BEI. Teknik pemilihan sampel yang digunakan yaitu purposive sampling dan diperoleh 5 perusahaan teknologi dengan periode penelitian pada tahun 2013-2017. Metode analisis data dalam penelitian ini adalah principal component analysis data panel dengan menggunakan software SPSS. Penelitian ini menggunakan metode principal component analysis untuk menentukan factor yang paling kuat dalam financial distress. Prosedur yang digunakan untuk menentukan banyaknya faktor dilihat berdasarkan eigenvalues. Dalam pendekatan ini, hanya faktor dengan eigenvalues lebih besar dari satu yang dipertahankan. Hasil akhir penelitian ini terdapat dua komponen yang terbentuk untuk seluruh perusahaan. Jika 15 indikator variabel yang diuji dijadikan satu faktor, maka faktor tersebut dapat menjelaskan varian indikator sebesar 81,841%. Jika 15 indikator variabel yang diuji dijadikan dua faktor, maka faktor tersebut dapat menjelaskan varian indikator sebesar 90,315%. Kata Kunci: Rasio Keuangan, Financial Distress, Principal Component Analysis. Abstract Telecommunications as a means of exchanging information that is getting faster between cities or countries. The development of internet technology makes products among telecommunications companies must be able to compete with other companies' products. Products that are not ready for existing changes will lose competitiveness with other better company products. This condition will have a negative impact on the company by decreasing the profits obtained will worsen the financial condition of the company. Investor confidence began to decline and many financial problems faced by the company. The condition of the company in the matter of financial difficulties can be called financial distress. Financial distress can be measured by various types of bankruptcy prediction models such as the Altman Z-score model, Springate Score, Zmijewski, Zavgren, Ohlson and others. In this study the authors want to take financial ratios that exist in the Altman Z-score model, Springate Score, Zmijewski, Zavgren and Ohlson. The researcher has 22 financial ratios and will be simplified using principal component analysis (PCA) to find out which model is the most influential in predicting bankruptcy. The population in this study is a telecommunications company registered on the IDX. The sample selection technique used was purposive sampling and obtained 5 technology companies with the research period in 2013- 2017. The method of data analysis in this study is panel data regression analysis using SPSS software. This study uses the principal component analysis method to determine the most powerful factor in financial ISSN : 2355-9357 e-Proceeding of Management : Vol.6, No.3 Desember 2019 | Page 5663 distress. The procedure used to determine the number of factors is seen based on eigenvalues. In this approach, only factors with eigenvalues greater than one are retained. The final results of this study there are two components that are formed for the entire company. If the 15 indicator variables tested become one factor, then these factors can explain the indicator variance of 81.841%. If the 15 indicator variables tested are made into two factors, then these factors can explain the indicator variance of 90.315%. Keyword : Financial Ratio, Financial Distress, Principal Component Analysis.

Downloads

Published

2019-12-01

Issue

Section

Program Studi S1 Akuntansi