Uji Corelation Summary Of Canonical Discriminant Functions Menentukan Fungsi Diskriminan Titik Cut-off Ketepatan Prediksi Discriminant Analysis

109

3. Uji Corelation Summary Of Canonical Discriminant Functions

Pada tabel 4.11 Eigenvalues terdapat nilai canonical correlation. Canonical correlation digunakan untuk mengukur hubungan antara hasil diskriminan skor dan kelompok perusahaan atau besarnya variabilitas yang mampu diterangkan oleh variabel independen terhadap variabel dependen. Tabel 4.11 Eigenvalues Sumber: Hasil olah data Dari tabel diatas, diperoleh nilai canonical correlation sebesar 0.373, bila dikuadratkan menjadi 0.139 atau 0.14 artinya 14 varians dari variabel dependen dapat dijelaskan dari model diskriminan yang terbentuk.

4. Menentukan Fungsi Diskriminan

Menerangkan model diskriminan yang terbentuk. Persamaan model discriminant ini digunakan untuk menghasilkan discriminant score yang berfungsi untuk memprediksi pengklasifikasian suatu objek kelompok bangkrut dan kelompok tidak bangkrut. Model diskriminan ini sama halnya dengan model regresi. 110 Tabel 4.12 Canonical Discriminant Function Coefficients Sumber: Hasil olah data Hasil canonical discriminant fuction coefisien dapat dimasukkan kedalam formula model Multiple Discriminant Analysis atau persamaan yang dapat digunakan untuk mengukur prediksi kebangkrutan pada perusahaan property and real estate. Berikut ini merupakan model untuk mengukur prediksi kebangkrutan perusahaan:

5. Titik Cut-off

Tabel 4.13 Penentuan titik cut-off Sumber: Hasil olah data Z = -1.579 + 1.373X 4 debt to equity 111 Pada tabel 4.13 Functions at Group Centroids digunakan untuk menentukkan cut-off pengelompokkan metode prediksi kebangkrutan. Besarnya titik cut-off dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut: = . + − . + = -0.748 a. Jika nilai Z score -0.748 maka dikelompokkan sebagai perusahaan yang mengalami kebangkrutan. b. Jika Z score -0.748 maka dikelompokkan sebagai perusahaan yang tidak mengalami kebangkrutan.

6. Ketepatan Prediksi Discriminant Analysis

Untuk melihat suatu ketepatan model prediksi yang digunakan dalam penelelitian ini dapat ditunjukkan pada tabel 4.14 berupa predicted values dari suatu keadaan perusahaan dan baris merupakan data aktual yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Cut-off = Z + Z + 112 Tabel 4.14 Hasil Ketepatan Prediksi MDA Sumber : Hasil olah data Menurut tabel diatas, jumlah perusahaan yang diamati sebanyak 104 perusahaan sedangkan yang diprediksi yang mengalami kebangkrutan menunjukkan 22 perusahaan, jadi ketepatan klasifikasi yang diamati untuk perusahaan yang mengalami kebangkrutan sebesar 61.1. Sedangkan untuk jumlah perusahaan yang diamati sebanyak 104 perusahaan sedangkan yang diprediksi yang tidak mengalami kebangkrutan sebanyak 46 perusahaan dengan ketepatan klasifikasi yang diamati untuk perusahaan yang tidak mengalami kebangkrutan sebesar 67.6. Secara keseluruhan ketepatan klasifikasi untuk group pada Discriminant Analysis sebesar 65.4. Untuk fungsi diskriminan mampu mengelompokkan kasus dengan benar sebesar

4. Analisis Regresi Logistik