<![CDATA[Perkembangan pesat sektor teknologi informasi di Indonesia mendorong meningkatnya jumlah perusahaan subsektor perangkat lunak dan jasa teknologi informasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Meskipun memiliki potensi pertumbuhan tinggi, sektor ini juga menghadapi tekanan profitabilitas, volatilitas harga saham, serta peningkatan risiko financial distress akibat struktur aset tidak berwujud dan ketergantungan pada pendanaan eksternal. Kondisi tersebut menuntut penggunaan model prediksi financial distress yang akurat dan sesuai dengan karakteristik industri teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan tingkat akurasi model Altman Z-Score, Springate Score, Zmijewski Score, dan Grover Score dalam memprediksi financial distress pada perusahaan subsektor perangkat lunak dan jasa teknologi informasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data sekunder berupa laporan keuangan tahunan perusahaan selama periode pengamatan penelitian. Analisis dilakukan melalui perhitungan skor masing-masing model, pengujian perbedaan menggunakan Wilcoxon Signed-Rank test, serta pengukuran tingkat akurasi menggunakan confusion matrix dan uji McNemar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara seluruh pasangan model prediksi financial distress. Model Altman memiliki tingkat akurasi tertinggi dibandingkan model lainnya, sementara model Springate berada pada posisi menengah. Model Grover dan Zmijewski menunjukkan kecenderungan yang lebih konservatif dengan tingkat akurasi yang relatif lebih rendah. Temuan ini menunjukkan bahwa tidak terdapat satu model yang sepenuhnya unggul, sehingga penggunaan beberapa model secara simultan disarankan untuk memperoleh penilaian risiko financial distress yang lebih komprehensif pada sektor teknologi informasi.]]>
Copyrights © 2026
