Detail Karya Ilmiah
-
Prediksi Financial Distress Pada Perusahaan Sektor PertambanganPenulis : Awanda Arum SiwiDosen Pembimbing I : Yuni Rimawati,SE.,M.S.Ak.,Ak.,CADosen Pembimbing II :Abstraksi
Penambangan adalah adalah salah satu sektor penting di Indonesia. Penambangan memiliki karakteristik unik dan kompleksitas tinggi yang dapat menyebabkan masalah keuangan. Oleh karena itu, penting untuk menganalisis kesulitan keuangan perusahaan sektor pertambangan untuk menghindari kebangkrutan. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor keuangan yang mempengaruhi kesulitan keuangan pada perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2014-2018. Sepuluh perusahaan sektor pertambangan dipilih berdasarkan purposive sampling. Penelitian ini menggunakan DSCR (rasio cakupan utang) sebagai proksi darikesulitan keuangan. Metode analisis menggunakan regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio ROE dan TATO memiliki pengaruh positif signifikan terhadap DSCR. Namun EBITDA terhadap total aset, DAR dan WC/TA tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap DSCR. Kata Kunci:perusahaan sektor pertambangan, DSCR, kesulitan keuangan, regresi linier berganda.
AbstractionMining is one of important sector in Indonesia. Mining has unique characteristics and high complexity which can lead to financial problems. Therefore, its important to analyzed financial distress in mining sector company in order to avoid bankruptcy. This research analyzed financial factors that influence financial distress in mining sector companies listed in Indonesia stock exchangeperiod 2014-2018. Tenmining sector companies were selected based on purposive sampling.This study used DSCR (debt service coverage ratio) as a proxy of financial distress. The method of analysis used Multiple Linier regression. The results showed that financial ratios are ROE and TATO have a significant positive effect to DSCR. However, EBITDA to total assets, DAR and WC/TA have no significant effect to DSCR. Keywords:mining sector companies, DSCR, financial ditress, multiple linier regression.