ANALISIS PERBANDINGAN MODEL ALTMAN Z-SCORE MODIFIKASI DAN BANKOMETER DALAM MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN (Studi Empiris pada BPR/BPRS Tahun 2022 – 2025)

GUSTI, RESHA PRIMARINI (2026) ANALISIS PERBANDINGAN MODEL ALTMAN Z-SCORE MODIFIKASI DAN BANKOMETER DALAM MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN (Studi Empiris pada BPR/BPRS Tahun 2022 – 2025). Masters thesis, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	Text abstak.pdf Download (1MB) | Preview
	Text tesis full.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy
Preview	Text tesis full tanpa pembahasan.pdf Download (3MB) | Preview

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kemampuan model Altman Z-Score modifikasi dan Bankometer dalam memprediksi kebangkrutan pada perusahaan sektor perbankan di Indonesia periode 2022–2025. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya jumlah Bank Perekonomian Rakyat (BPR) dan Bank Perekonomian Rakyat Syariah (BPRS) yang dicabut izin usahanya oleh Otoritas Jasa Keuangan, sehingga diperlukan model prediksi yang akurat sebagai sistem peringatan dini terhadap kondisi financial distress. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan data sekunder berupa laporan keuangan tahunan. Sampel penelitian terdiri dari 26 BPR dan BPRS yang mengalami pencabutan izin usaha hingga tahun 2025, yang dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Analisis dilakukan dengan menghitung nilai Altman ZScore modifikasi dan skor Bankometer pada periode satu tahun (t-1) dan dua tahun (t-2) sebelum kebangkrutan. Selanjutnya, dilakukan pengujian tingkat akurasi dan tingkat kesalahan untuk mengevaluasi kinerja masing-masing model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model mampu memprediksi kondisi financial distress sebelum terjadinya kebangkrutan. Namun, model Bankometer menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Altman Z-Score modifikasi, terutama pada periode satu tahun sebelum kebangkrutan. Penelitian ini memberikan implikasi bahwa Bankometer lebih efektif digunakan sebagai alat deteksi dini kebangkrutan bank dan dapat menjadi referensi bagi regulator, manajemen, dan investor dalam pengambilan keputusan. Kata kunci: kebangkrutan, financial distress, Altman Z-Score modifikasi, Bankometer, perbankan This study aims to analyze and compare the ability of the modified Altman Z-Score and Bankometer models in predicting bankruptcy in the Indonesian banking sector during the period 2022–2025. This research is motivated by the increasing number of Rural Banks (BPR) and Islamic Rural Banks (BPRS) whose business licenses have been revoked by the Financial Services Authority, indicating the need for an accurate prediction model as an early warning system for financial distress. This study employs a quantitative descriptive approach using secondary data in the form of audited annual financial statements. The sample consists of 26 BPR and BPRS that experienced license revocation by 2025, selected using purposive sampling technique. The analysis is conducted by calculating the modified Altman Z-Score and Bankometer scores at one year (t-1) and two years (t-2) prior to bankruptcy. Furthermore, accuracy and error rate testing are performed to evaluate the performance of each model. The results show that both models are capable of predicting financial distress prior to bankruptcy. However, the Bankometer model demonstrates higher accuracy compared to the modified Altman Z-Score, particularly in the one-year prediction period. The Bankometer model is more sensitive in detecting banking risks as it incorporates specific ratios related to asset quality, liquidity, and capital adequacy. This study implies that the Bankometer model is more effective as an early warning tool for detecting potential bank failure and can serve as a reference for regulators, management, and investors in decisionmaking. Keywords: bankruptcy, financial distress, modified Altman Z-Score, Bankometer

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	?? 330 ?? ?? 600 ?? ?? 650 ??
Divisions:	?? Akuntansi-S2 ??
Depositing User:	2605511536 Digilib
Date Deposited:	06 Jul 2026 01:15
Last Modified:	06 Jul 2026 01:15
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/102000

Actions (login required)

View Item