Analisis Tingkat Akurasi Model Altman, Model Springate Dan Model Grover Dalam Memprediksi Financial Distress (Studi Kasus Pada Perusahaan Jasa Kecuali Perusahaan Sektor Keuangan Yang Terdaftar Di Bei Periode 2009-2013)

Penelitian ini bertujuan untuk melihat tingkat akurasi dan tingkat kesalahan dari ketiga model yaitu, model Altman, model Springate dan model Grover dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan jasa kecuali perusahaan sektor keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode tahun 2009- 2013. Sampel penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan jasa kecuali perusahaan sektor keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2009-2013. Total sampel dalam penelitian ini adalah 60 perusahaan yang dipilih dengan teknik purposive sampling dengan menggunakan matched pair. Data diperoleh dari Internet Data Exchange (IDX). Penelitian ini menggunakan software SPSS 16 dan Eviews 8.1. Alat analisis yang digunakan adalah paired sample t-test dengan tingkat signifikan (ᵅ = 5%) dan regresi logistik untuk melihat nilai tingkat akurasi dan kesalahan model. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model Grover adalah model prediksi terbaik yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi yaitu 73,33% dan memiliki tingkat kesalahan paling rendah yaitu 26,67%