Judul: Analisis Financial Distress terhadap Perusahaan Delisting Tercatat pada Bursa Efek Indonesia Tahun 2013-2019
Abstrak: Pasar modal merupakan wadah untuk mengembangkan suatu negara dengan menawarkan saham perusahaan kepada pemodal sebagai sumber dana dengan mendaftarkan perusahaanya atau biasa disebut Initial Public Offering (IPO). Perusahaan dapat melakukan IPO di pasar modal yang bernama Bursa Efek Indonesia (BEI) sehingga bisa memanfaatkan fasilitas dan melakukan perdagangan komoditas. Syarat utama agar perusahaan tetap terdaftar atau dikatakan aktif di BEI dengan melaporkan keuangan dua tahun terakhir yang telah diaudit. Selain itu, perusahaan tidak dalam kondisi disclaimmer opinion dan adverse opinion dari audit, serta status pailit oleh kreditur. Jika selama waktu tertentu terjadi hal tersebut dan tidak segera dilakukan perbaikan, maka BEI dan Bapepam LK akan menghapus secara paksa perusahaan tercatat dari bursa atau bisa disebut force delisting. Selain force delisting, terdapat jenis delisting lain yaitu perusahaan mengajukan diri untuk dihapuskan efeknya dari bursa dengan mencantumkan alasan yang jelas disebut voluntary delisting. Perusahaan yang sudah beroperasi bertahun-tahun dan melakukan berbagai aksi korporasi untuk menambah kepercayaan pemodal serta meningkatkan kinerja perusahaan masih belum mampu bertahan di BEI sehingga jumlah delisting cenderung meningkat. Selain itu, kasus perusahaan delisting banyak merugikan pemodal karena belum ada jaminan bahwa dana investasi dapat dikembalikan sesuai harga minimal saat pembelian. Regulasi yang dibuat oleh BEI, Bapepam, dan OJK sudah membantu untuk memberi peringatan dan pengawasan kepada perusahaan terkait untuk bertanggung jawab. Namun, fakta yang terjadi adalah masih ada perusahaan belum mematuhi peraturan Bapepam UU No. 40 Tahun 2007 terkait kewajaran harga saham bagi pemegang saham publik setelah perusahaan delisting. Berkaca dari kejadian-kejadian yang terjadi di Indonesia, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kesehatan dan ciri-ciri suatu perusahaan akan delisting yang ditandai financial distress di BEI. Hal tersebut berfungsi untuk mengurangi jumlah resiko kerugian pemodal dengan cara mengevaluasi rasio kecukupan kas (sufficiency ratios). Penelitian dilakukan memanfaatkan data sekunder berupa laporan keuangan tahunan dari perusahaan-perusahaan yang masuk dalam daftar delisting periode 2013-2019. Jumlah sampel diperoleh sebanyak 11 perusahaan dibedakan menjadi dua kelompok, yaitu force delisting dan voluntary delisting. Metode yang digunakan adalah purposive sampling dan analisis regresi. Sebelum dilakukan analisis regresi, perusahaan dikelompokkan dalam empat tahapan financial distress, yakni good comapany, early impairment, deterioration of performance, dan cashflow problem. Pengujian menerapkan lima variabel termasuk dalam sufficiency ratios, yaitu Cash Flow Adequacy Ratio, Long-term Debt Payment, Devidend Payout, Reinvestment, dan Depreciation-amortization Impact yang akan dilihat pengaruhnya terhadap Debt Service Coverage Ratio sebagai acuan kondisi keuangan perusahaan dalam kategori baik atau tidak. Selain itu, dilakukan pengamatan antara nilai DSCR dengan pendapatan, perputarang piutang, dan harga saham masing-masing perusahaan. Hasil penelitian menggunakan empat tahapan financial distress menunjukkan perbedaan kondisi keuangan yang jelas bahwa kelompok force delisting lebih rendah dibandingkan kelompok voluntary delisting karena mayoritas berada dalam kategori cashflow problem. Selain itu, nilai DSCR perusahaan force delisting berada di bawah 1,2, artinya perusahaan dalam keadaan financial distress. Penelitian dilanjutkan dengan menguji kelima variabel independent yang memiliki pengaruh signifikan terhadap nilai DSCR adalah rasio long-term debt payment, dividend payout, reinvestment, dan depreciation-amortization impact. Variabel-variabel tersebut diharapkan menjadi acuan dalam mengelompokkan kinerja keuangan yang sehat dan tidak. Perusahaan dengan keuangan sehat akan menampilkan kondisi yang terbebas dari gagal bayar hutang jangka panjang dan jangka pendek, memiliki jadwal pembagian dividen secara
Keyword: Debt Service Coverage Ratio, Financial Distress, Force Delisting, Sufficiency Ratios, Voluntary Delisting

Judul: Penerapan Statistik Untuk Memodelkan Dinamika Financial Distress Perusahaan Publik Di Bursa Efek Indonesia
Abstrak: Model prediksi dinamika financial distress adalah suatu model yang digunakan untuk memprediksi perubahan kondisi keuangan perusahaan, baik yang berhasil keluar dari kondisi distress maupun yang menuju ke kondisi distress. Prediksi tentang kesulitan keuangan perusahaan, yang kemudian mengalami kebangkrutan dapat diamati dengan mencermati nilai rasio-rasio keuangan dari tahun ke tahun. Pada penelitian ini, rasio-rasio keuangan yang dijadikan sebagai faktor yang mempengaruhi dinamika financial distress adalah Profitabilitas (NP/TS), Likuiditas (CR), Efisiensi (EBITDA/TA), Leverage (DER), dan solvabilitas (RE/TA dan EQ/TA). Keenam rasio tersebut digunakan sebagai prediktor dalam pembentukan model dinamika financial distress menggunakan metode regresi logistik multinomial. Hal ini dikarenakan status dari kondisi keuangan perusahaan di Indonesia dibedakan atas empat kategori yang berskala nominal yaitu: Good company, early empairment, deterioration, cashflow problem. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi dinamika financial distress dari perusahaan publik di Bursa Efek Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari laporan keuangan perusahaan publik khususnya perusahaan yang tidak bergerak dalam bidang keuangan (non financial companies) dari tahun 2004 sampai tahun 2008. Sepanjang periode tersebut ada gejolak perekonomian yang mempengaruhi keuangan perusahaan, yaitu pada bulan Maret dan Oktober 2005 terjadi kenaikan harga BBM, serta pada triwulan ke keempat tahun 2007 dan sepanjang tahun 2008 juga terjadi krisis keuangan global. Oleh karena itu data pengamatan difokuskan pada periode 2004-2005 dan 2007-2008. Tahapan analisis yang dilakukan dalam penelitian ini antara lain, mengklasifikasikan perusahaan yang pada tahun awal periode berada pada status cash flow problem dan good company. Perubahan kondisi keuangan dari perusahaan tersebut diidentifikasikan kedalam peubah respon yang berskala nominal, kemudian dibentuk model dinamika financial distress dengan metode Analisis Regresi Logistik Multinomial. Eksplorasi dari perubahan kondisi keuangan perusahaan publik di Bursa Efek Indonesia dianalisis menggunakan Analisis Biplot.....dst
Keyword: Multinomial Logistic Regression Analysis, Biplot Analysis, Financial Distress

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: