%0 Thesis
%9 S1
%A Santoso, Nugroho
%B Manajemen
%D 2017
%F UNY:51998
%I Fakultas Ekonomi
%T PREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS MENGGUNAKAN BINARY LOGIT PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
%U http://eprints.uny.ac.id/51998/
%X Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi financial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Periode penelitian  yang digunakan adalah tahun 2011-2015.  Penelitian mengenai prediksi financial distress ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Populasi penelitian meliputi seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2011-2015. Sampel ditentukan dengan teknik purposive sampling. Metode analisis data yang digunakan yaitu regresi logistik.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) rasio net income to equity (NITE) tidak berpengaruh terhadap financial distress. Hal ini ditunjukkan dengan koefisien regresi sebesar −6,094 dan nilai signifikansi yang dihasilkan lebih besar dari tingkat signifikansi yang disyaratkan yaitu 0,133 > 0,05. (2) rasio current assets to total assets (CATA) berpengaruh negatif terhadap financial distress. Hal ini ditunjukkan dengan koefisien regresi sebesar −11,214 dan nilai signifikansi yang dihasilkan lebih kecil dari yang disyaratkan yaitu 0,041 < 0,05. (3) rasio current assets to current liabilities (CACL) tidak berpengaruh terhadap financial distress. Hal ini ditunjukkan dengan koefisien regresi sebesar 1,589 dan nilai signifikansi yang dihasilkan lebih besar dari tingkat signifikansi yang disyaratkan yaitu 0,165 > 0,05. (4) rasio total liabilities to total assets (TLTA) berpengaruh positif terhadap financial distress. Hal ini ditunjukkan dengan koefisien regresi sebesar 11,152 dan nilai signifikansi yang dihasilkan lebih kecil dari yang disyaratkan yaitu 0,047 < 0,05. (5) rasio cash flow from operation to total assets (CFFOTA) tidak berpengaruh terhadap financial distress. Hal ini ditunjukkan dengan koefisien regresi sebesar -11,412 dan nilai signifikansi yang dihasilkan lebih besar dari tingkat signifikansi yang disyaratkan yaitu 0,344 > 0,05. (6) Nilai koefisien Nagelkerke R Square regresi ini sebesar 0,785 yang berarti bahwa variabel prediksi financial distress sebesar 78,5%. Sisanya sebesar 21,5% merupakan faktor lain di luar model yang menjelaskan variabel dependen.