<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="3233">
 <titleInfo>
  <title>ANALISIS KINERJA PERUSAHAAN DENGAN MODEL ALTMAN Z-SCORE TERHADAP FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN PROPERTY &amp; REAL ESTATE YANG TERDAFTAR DI BEI PERIODE 2020-2022</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Chagita Nanda Alifa</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">BEKASI</placeTerm>
  </place>
  <publisher>USNI</publisher>
  <dateIssued>2023</dateIssued>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Text</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Perusahaan property &amp; real estate merupakan industri yang bergerak dibidang&#13;
pengembangan jasa dengan memfasilitasi pembangunan kawasan-kawasan yang&#13;
terpadu dan dinamis. Pada tahun 2020 Indonesia sempat mengalami perlambatan&#13;
ekonomi secara drastis akibat pandemik Covid-19, hal tersebut mengakibatkan&#13;
banyaknya perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan atau financial distress.&#13;
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja perusahaan dengan model&#13;
altman z-score terhadap financial distress pada perusahaan property &amp; real estate&#13;
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.&#13;
Pada penelitian ini menggunakan jenis data sekunder berupa data laporan&#13;
keuangan tahunan perusahaan property &amp; real estate yang terdaftar di Bursa Efek&#13;
Indonesia selama periode 2020-2022. Data yang diperoleh dengan menggunakan&#13;
teknik purposive sampling yaitu sebanyak 39 perusahaan dengan 93 sampel.&#13;
Metode analisis data yang digunakan yaitu analisis statistik deskriptif dan analisis&#13;
regresi logistik.&#13;
Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa Market Valuef of Equity to Book&#13;
Value of Debt berpengaruh terdapat Financial Distress. Sedangkan Working&#13;
Capital to Total Asset, Retained Earning to Total Asset, Earning Before Interest&#13;
and Tax to Total Asset, dan Sales to Total Asset tidak berpengaruh terhadap&#13;
Financial Distress. Berdasarkan hipotesis secara simultan variabel WCTA, RETA,&#13;
EBITA, MVBV, dan SETA secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap&#13;
variabel Financial Distress.</note>
 <note type="statement of responsibility">Chagita Nanda Alifa</note>
 <subject authority="">
  <topic>Akuntansi</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>Financial Distress</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>Kinerja Perusahaan</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>Model Altman Z-Score</topic>
 </subject>
 <classification>NONE</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Institutional Repository USNI Universitas Satya Negara Indonesia</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">8230222</numerationAndChronology>
    <sublocation>Perpustakaan USNI Kampus B</sublocation>
    <shelfLocator>INV/8230222</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:digitals>
  <slims:digital_item id="3356" url="" path="/6344d219bf75ab1ee4d407dbd4c533ad.pdf" mimetype="application/pdf">ANALISIS KINERJA PERUSAHAAN DENGAN MODEL ALTMAN Z-SCORE TERHADAP FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN PROPERTY &amp; REAL ESTATE YANG TERDAFTAR DI BEI PERIODE 2020-2022</slims:digital_item>
 </slims:digitals>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>3233</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-09-11 10:36:36</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-09-11 10:44:35</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>