## Rancang Bangun Sistem Prediksi Financial Distress Menggunakan Metode Altman Z-Score Modifikasi Pada Koperasi XYZ
Ni Made Lissa Primadani*, Ni Kadek Ariasih** *, **Program Studi Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia *lissaprimadani@gmail.com, ** kdariasih@stiki-indonesia.ac.id

## ABSTRACT
Financial distress is a condition in which a company begins to show signs of bankruptcy due to a decline in the company's financial condition. XYZ Cooperative is a savings and loan cooperative that needs to be  aware  of  experiencing  financial  distress.  What's  more,  the  XYZ  cooperative  has  experienced fluctuating  asset  conditions,  even  for  profit  in  a  certain  month,  it  has  experienced  a  negative  or  loss condition. Another problem that occurred is the covid-19 pandemic which made it difficult for people to carry out their obligations such as paying credit. This made the XYZ Cooperative's income experience a drastic decline from the previous year. Meanwhile, currently XYZ Cooperative does not have a prediction system or has never predicted financial distress in its company Based on these problems, an idea emerged to design and build a financial distress prediction system at the XYZ Cooperative using the Modified Altman  Z-Score  method.  This  model  was  chosen  because  the  financial  ratios  used  in  prediction calculations are in accordance with the financial ratios of the XYZ Cooperative. The final result of this research is the construction of a prediction system using the Altman Z-Score Modification method on the desktop-based XYZ Cooperative. From the 3 years of financial reports that were tested from 2017 to 2019, the prediction results were at a safe point, namely the Z value above 2.6. The calculation results for 2017 is 8.19, 2018 is 8.11 and 2019 is 7.82. However, the predicted Z value from 2017 to 2019 has decreased,  although  it  is  not  significant.  The  accuracy  calculation  obtained  compares  the  prediction results with the real situation of the cooperative using the average comparison formula and the typer error II formula. Where from the 3 sample data tested, the results of the sample received were 3 with a data error of 0.
Keyword: Financial Distress,  Altman Z-Score Modification, Cooperation

## 1. Introduction
Financial  distress adalah  kondisi  dimana  keadaan  keuangan  suatu  perusahaan  mulai  mengalami penurunan  [1].  Koperasi  XYZ  merupakan  salah  satu  koperasi  simpan  pinjam  yang  perlu  waspada  akan mengalami financial distress. Meskipun penilaian kesehatan keuangan Koperasi XYZ saat ini selalu stabil dari tahun ke tahun, bukan berarti perusahaan tidak mungkin mengalami masalah dalam kondisi keuangan suatu saat nanti. Terlebih lagi koperasi XYZ pernah mengalami kondisi aset yang naik turun bahkan untuk profit pada bulan tertentu pernah mengalami kondisi minus atau rugi. Permasalahan lain yang terjadi yaitu, pandemi covid-19 yang  membuat  masyarakat  sulit  melakukan  kewajibannya  seperti  membayar  kredit.  Hal  tersebut membuat  pendapatan  Koperasi  XYZ  mengalami  penurunan  drastis  dari  tahun  sebelumnya.  Sementara  itu Koperasi XYZ terus memberikan kelonggaran atau permakluman bagi nasabah yang tidak bisa melaksanakan kewajibannya  akibat  pandemi.  Apabila  kondisi  ini  terus  terjadi  dan  tidak  ada  kewaspadaan,  bukan  tidak mungkin  Koperasi  XYZ  juga  akan  mengalami financial  distress dan  koperasi  juga  akan  sulit  melakukan kewajibannya kepada nasabah lain.
Saat  ini  Koperasi  XYZ  belum  mempunyai  sistem  prediksi  atau  belum  pernah  melakukan  prediksi financial distress pada perusahaannya.   Untuk mengantisipasi hal yang tidak diinginkan di masa depan seperti penurunan kondisi keuangan atau bahkan kebangkrutan, Koperasi XYZ  memerlukan suatu prediksi yang dapat mengukur  potensi financial  distress dan  memberikan early  warning. Fungsi early  warning sendiri agar koperasi  dapat  menyiapkan  kebijakan-kebijakan  seperti  kapan  seharusnya  mulai  bertindak  tegas  dan  kapan tetap memberikan kelonggaran pada nasabahnya .
Berdasarkan permasalah tersebut, maka solusi yang diajukan yaitu merancang dan membangun sistem prediksi financial  distress menggunakan  Metode  Altman  Z- Score Modifikasi.  Model  Altman  Modifikasi dipilih karena rasio-rasio keuangan yang yang digunakan dalam perhitungannya sesuai dengan rasio keuangan yang  dimiliki  Koperasi  XYZ.    Selain  itu  pembuatan  prediksi  dalam  bentuk  sistem  diharapkan  agar  pihak koperasi lebih mudah dalam melakukan perhitungan financial distress, serta dapat digunakan oleh Koperasi XYZ  secara  terus  menerus  pada  tahun-tahun  berikutnya.    Sistem  yang  akan  dirancang  dan  dibangun  akan menggunakan  perancangan  tersetruktur  dan  pengembangan  sistem  dengan  metode waterfall .  Sistem  yang
diminta dalam bentuk desktop ini diharapkan dapat menghasilkan informasi aman atau tidaknya pada laporan keuangan  Koperasi  XYZ.  Informasi  yang  dihasilkan  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk menyiapkan kebijakan-kebijakan perusahaan agar dapat mencegah terjadinya financial distress pada Koperasi XYZ.
Adapun batasan-batasan dalam penelitian ini yaitu data yang digunakan sebagai sampel penelitian ini hanya data keuangan Koperasi XYZ dari tahun 2017 sampai 2019. Selain itu, penelitian ini tidak menggunakan uji  Hipotesis  untuk  menghitung  akurasi  metode,  melainkan  diganti  dengan  uji  pembanding  rata-rata  antara prediksi dengan keadaan real koperasi.
Dengan begitu penelitian yang berjudul “Rancang Bangun angun Sistem Prediksi Financial Distress Menggunakan Metode Altman Z- Score Pada Koperasi XYZ” ini bertujuan untuk meningkatkan kewaspadaan dan mencegah terjadinya masalah keuangan pada Koperasi XYZ.

## 1.1 Jurnal Yang Terkait
Ada beberapa penelitian terdahulu telah membahas topik yang sama, sehingga dijadikan acuan serta referensi dalam penelitian ini. Yang pertama adalah penelitian dari kartika yang berjudul Potensi Kebangkrutan Pada Sektor Perbankan Syariah Untuk Menghadapi Lingkungan Bisnis Dengan Menggunakan Model Altman Z- Score Modifikasi[2].  Permasalahan  dalam  penelitian  ini  yaitu  ketika  bank  konvensional  mengalami kesulitan akibat dari  krisis ekonomi. Sementara itu, perbankan syariah tidak terlalu mengalami dampak negatif akibat krisis yang terjadi. Tapi bukan berarti bank syariah tidak akan menghadapi resiko suatu saat nanti. Untuk mengantisipasi  resiko  tersebut,  maka  diperlukan  tindakan  mengukur  kondisi  keuangannya  sedini  mungkin. Berdasarkan latar belakang permasalahan tersebut, akhirnya digunakan teknik Multiple Discriminant Analysis (MDA) atau lebih tepatnya model Altman Z- Score Modifikasi untuk mengukur kondisi keuangan pada bank syariah.
Penelitian kedua oleh  Jati dan Prasetyo yang berjudul Analisis Potensi Kebangkrutan Bank Umum Syariah Di Indonesia Pada Periode 2012- 2016 Dengan Metode Multiple Discriminant Analysis [3] . Meskipun bank syariah tidak mengalami dampak krisis global namun jika aktivitas ekonomi terus menerus mengalami penurunan,  maka  bagi  hasil  syariah  menjadi  terganggu  akibat  keuntungan  yang  sangat  kecil.  Terlebih  lagi persaingan  bank  syariah  semakin  ketat  akibat  banyak  bank-bank  syariah  baru  yang  bermunculan.  Dengan begitu  untuk  mengukur  potensi  kebangkrutan  pada  Bank  Umum  Syariah,  penelitian  terdahulu  ini menggunakan model altman Z- Score Modifikasi sebagai metode perhitungan.
Penelitian  yang  ketiga  dilakukan  oleh  Riwoe  yang  berjudul  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan  Dengan  Altman’s  Z- Score Modifikasi  Dan  Pola  Arus  Kas  Pada  PT.  Bumi  Resources  Minerals TBK [4]. Permasalahan dalam penelitian ketika PT. Bumi Resources Minerals Tbk mengalami kerugian akibat saham yang diterbitkan tidak laku terjual. Sementara itu saham yang diterbitkan sebesar Rp 8,04 triliun atau USD 700 juta dengan jumlah sebanyak 32,19 miliar lembar. Dibalik itu PT. Bumi Resources Minerals Tbk memiliki  sejumlah  hutang  yang  belum  dapat  terbayarkan  sementara  harga  saham  terus  merosot.  Hal  inilah yang  menyebabkan  tingkat  keuangan  PT.  Bumi  Resources  Minerals  Tbk  mengalami  penurunan.  Dengan permasalahan yang ada, penelitian terdahulu ini melakukan analisa kebangkrutan pada PT. Bumi Resources Minerals Tbk menggunakan Altman’s Z- Score Modifikasi serta membandingkan dengan kondisi arus kasnya.
Penelitian  keempat  dilakukan  oleh  Aksad  dkk  yang  berjudul  Aplikasi  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan  Dengan Menggunakan  Metode  Z- Score Berbasis Web [5].  Penelitian  ini  membahas  bagaimana resiko kebangkrutan dapat dilihat melalui laporan keuangan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat kebangkrutan perusahaan adalah Metode Altman Z- Score . Dalam penelitian terdahulu yang disebutkan oleh Aksad dkk, penelitian dilakukan masih secara manual atau proses penilaian dilakukan secara konvensional.  Dengan  begitu  Aksad  dkk  melakukan  penelitian  untuk  merancang  sistem  informasi  berbasis web sebagai media untuk membantu memprediksi kebangkrutan perusahaan yang terdaftar pada BEI.
Penelitian terakhir dilakukan oleh fitriani dan Santosa yang berjudul Application of Altman Modified Z-Score to Predict Financial Distress in the Indonesian Telecommunications Industry [6] . Pada peneliyian ini membahas  bagaimana  pengaplikasian  Metode  Altman  Z-Score  Modifikasi  pada  beberapa  perusahaan telekomunikasi Indonesia untuk mengathui prospek ke depan dari perusahan-perusahaan tersebut.

## 1.2 Model Altman Z-Score Modifikasi (Altman Z’’-Score)
Altman  Z- Score merupakan  teknik  statikstik  yang  digunakan  untuk  memprediksi  kebangkrutan dengan  mengandalkan  rasio-rasio  keuangan.  Metode  ini  dikembangkan  oleh  peneliti  kebangsaan  Amerika Edward I.Altman pada pertengahan 1960 [7].
Altman Z- Score sendiri mempunyai tiga model perhitungan. Yang pertama adalah model Altman Z- Score Original  (Pertama),  dimana  model  ini  dicetuskan  untuk  perusahaan  manufaktur  yang go  public . Selanjutnya model Altman Z- Score kembali mengalami revisi agar dapat dipakai oleh perusahaan sektor-sektor swasta yang tidak go public . Model Altman yang kedua ini kemudian dikenal dengan Model Altman Z- Score Revisi  atau  Altman  Z’- Score .  Model  ketiga  yang  berkembang  adalah  model  Altman  Z- Score Modifikasi (Altman  Z’’- Score ).  Mengingat  tidak  semua  perusahaan  memiliki  rasio  yang  sama  seperti  perusahaan manufaktur, model modifikasi ini sengaja dikembangkan agar dapat digunakan oleh semua jenis perusahaan baik  itu  manufaktur  atau  pun  non  manufaktur  dan  perusahaan go  public maupun  yang non  public .  Model Modifikasi ini berbeda dengan kedua model sebelumnya, dimana terletak jumlah penggunaan rasio. Dua model sebelumnya menggunakan 5 rasio sementara model terakhir hanya menggunakan 4 jenis rasio.
Menurut  Supardi,  Altman  mengeliminasi  variable  X 5 ( sales  to  total  asset), karena  rasio  ini  sangat bervariatif pada industri dengan ukuran aset yang berbeda-beda. Supardi [8]. Adapun rumus dari model Altman Modifikasi adalah sebagai berikut [9]:
a. Rumus model Altman Z- Score Modifikasi dapat dilihat pada persamaan 1.
Z= 6,56X 1 + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4
Keterangan Z = Indeks Kebangkrutan X 1 = Modal Kerja/Total Aset X 2 = Laba Ditahan/Total Aset X 3 = Pendapatan Sebelum Bunga dan Pajak/Total Aset X 4 = Nilai Buku Ekuitas/Nilai Buku Hutang
b. Nilai Cutt-Off dapat dilihat seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Cutt-Off Z-Score Modifikasi Z < 1.1 Bangkrut 1.1 < z < 2.6 Rawan Z > 2.6 Aman

## 1.3  Penilaian Kesehatan Koperasi
Penilaian kesehatan adalah penelian yang dilakukan kepada koperasi dengan meninjau beberapa aspek yang dianggap berpengaruh terhadap  kesehatan koperasi. Aspek yang berpengaruh diantaranya manajemen, permodalan, kualitas aktiva produktif, efisiensi, kemandirian dan pertumbuhan. Serta tak lupa menilai dari segi likuiditas  dan  jati  diri  koperasi. Adapun  tingkap  kesehatan  pada  koperasi simpan  pinjam  dapat  dilihat  pada Tabel 2 [10].
Tabel 2. Tingkat Kesehatan Koperasi Skor Predikat 80<X<100 Sehat 60<X<80 Cukup Sehat 40<X<60 Kurang Sehat 20<X<40 Tidak Sehat <20 Sangat Tidak Sehat

## 2. Research Method
Adapun  metode-metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dibagi  berdasarkan  sifat  datanya,  yaitu data primer dan data sekunder.

## 2.1   Data Primer
Metode  pengumpulan  data  primer  yang  peneliti  lakukan  yaitu  dengan  melakukan  Wawancara langsung dengan pihak Koperasi XYZ. Pada tahap ini narasumber menjelaskan bagaimana pendapatan pada koperasi yang bisa naik turun dan tidak menentu.  Sehingga menemukan permasalahan bahwa pada koperasi belum ada prediksi financial distress untuk memberikan warning akibat naik turunnya pendapatan perusahaan. Serta dilakukan observasi  yang bertujuan untuk  mengamati kondisi yang terjadi pada rasio-rasio keuangan pada Koperasi XYZ.

## 2.2  Data Sekunder
Data  Sekunder  adalah  data  yang  digunakan  untuk  melengkapi  data  primer.  Adapun  data  sekunder yang digunakan dalam penelitian ini berupa dokumentasi rasio keuangan yang akan digunakan sebagai sampel perhitungan pada penelitian ini. Rasio keuangan dari Koperasi XYZ dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rasio Keuangan Koperasi XYZ Rasio Keuangan Koperasi XYZ Rasio 2017 2018 2019 Modal Kerja Rp. 1.722.761.962 Rp  2,350,101,175 Rp  2,600,991,823 Total Aset Rp. 1.816.081.208 Rp  2,421,905,672 Rp  2,827,488,041 Laba Ditahan Rp. 33.432.608 Rp        87,850,575    Rp        94,741,746 Pendapan SPB Rp. 444.084.963 Rp      466,501,830    Rp      570,260,899 Nilai Ekuitas Rp. 343.792.001 Rp      582,254,916    Rp      667,817,178 Nilai Buku Hutang Rp. 1.391.255.202 Rp  1,839,650,756 Rp  2,159,670,863

## 3. Result and Analysis
Adapun hasil dari analisis yang telah dilakukan adalah sebagai berikut:

## 3.1 Perhitungan Prediksi
Berikut merupakan rumus Altman Z- Score Modifikasi yang akan digunakan  :
Z= 6,56X 1 + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4
Berdasarkan  rumus  tersebut,  maka  dilakukan  perhitungan  menggunakan  rasion  keuangan  koperasi XYZ.  Untuk  mendapatkan  nilai  z- score akan  ada  tiga  kali  perhitungan,  dimana  perhitungan  yang  pertama untuk menentukan nilai X1, X2, X3 dan X4. Adapun hasil perhitungan pertama dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Pertama (Menentukan Nilai X) Perhitungan Pertama (Menentukan Nilai X) Rumus 2017 2018  2019 X1 = Modal kerja / Total Aset 0,95 0.97 0.92 X2 = Laba Ditahan / Total Aset 0,02 0.04 0.03 X3 = Pendapatan SPB / Total Aset 0,24 0.19 0.20 X4 = Nilai Ekuitas/ Nilai Buku Hutang 0,25 0.32 0.31
Setelah mendapatkan nilai X berdasarkan tabel di atas, maka selanjutnya mengalikan seluruh nilai X dengan nilai pengali yang sudah ditentukan pada rumus z- score modifikasi. Adapun hasil perhitungan kedua dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Kedua (Menentukan Score dari X) Perhitungan Kedua (Menentukan Score dari X) Rumus 2017 2018 2019 X1(6.56) 6,22 6.37 6.03 X2(3.26) 0,06 0.12 0.11 X3(6.72) 1,64 1.29 1.36 X4(1.05) 0,26 0.33 0.32
Setelah mendapatkan nilai seperti tabel di atas, maka selanjutnya menjumlahkan seluruh score pada table di atas. Adapun hasil perhitungan ketiga dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Perhitungan Ketiga (Menentukan Score dari X) Perhitungan ketiga (Hasil Prediksi) Keterangan 2017 2018 2019 Nilai Z-Score 8,19 8,11 7,82 Nilai Cutt Off Aman Aman Aman

## 3.2 Uji Perbandingan Perhitungan Prediksi Dengan Keadaan Real Koperasi
Dalam  penelitian  Wahyuni  dan  Suriyanti,  ada  cara  pengujiam  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  akurasi  metode  Altman  Z- Score Modfikasi  yaitu  Uji  Hipotesis  Secara  Parsial.  Dalam penelitiannya,  Wahyuni  dan  Suriyanti  menggunakan  20  data  perbankan  yang  terdaftar  dalam  BEI  untuk melakukan Uji Hipotesis, sehingga menemukan tingkat akurasi Altmat Z- Score sebesar 60% [11].
Yang kedua adalah penelitian yang dilakukan oleh Winarso, juga menggunakan Uji Hipotesis untuk mengetahui akurasi metode Altman Z- Score Modifikasi. Uji Hipotesis yang dilakukan Winarso menggunakan 13  sampel  perusahaan  Manufaktur  yang  tercatat  di  BEI.  Meskipun  dalam  jurnal  yang  diunggah  tidak dicantumkan  berapa  tingkat  akurasinya,  tapi  Winarso  jelas  mencantumkan  Uji  Hipotesis  sebagai  pengujian ketepatan prediksi financial distress menggunakan metode-metode yang ia gunakan [12].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pratiwi  dkk,  untuk  menghitung  tingkat  akurasi  metode Altman Z- Score dapat dilakukan dengan menghitung perbandingan tipe error II terhadap data sampel yang digunakan. Tipe error II sendiri merupakan kesalahan yang terjadi jika model memprediksi objek penelitian bangkrut tetapi kenyataannya tidak bangkrut [13]. Sementara itu dalam penelitian yang dilakukan oleh  Hastuti, juga membahas rumus perbandingan yang sama dapat dilihat pada Persamaan 2 dan Persamaan 3.
Persamaan 2 . Rumus Perbandingan Persamaan 3 . Rumus Tipe Error 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑥100
𝑇𝑖𝑝𝑒 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝐼𝐼 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑝𝑒 𝐼𝐼 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙
𝑥100
Dilihat  dari  penelitian  sebelumnya  maka  Uji  Hipotesis  belum  dilakukan  karena  keterbatasan  data sampel yang dimiliki saat ini. Namun untuk mengetahui prediksi dapat diterima atau tidak berdasarkan sampel data yang diberikan oleh Koperasi XYZ, maka dilakukan perhitungan menggunakan rumus perbandingan dan rumus tipe error.
Untuk  menentukan  prediksi  diterima  atau  tidak,  maka  dilakukan  perbandingan  prediksi  dengan keadaan real koperasi XYZ. Adapun penggolongan yang dilakukan dengan menggunakan penilaian tingkat kesehatan Koperasi XYZyang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Penggolongan Akurasi Kesehatan Koperasi Hasil Prediksi Keteragan Sehat Aman Diterima Cukup Sehat Aman Diterima Kurang Sehat Rawan Diterima Tidak Sehat Bangkrut Diterima Sangat Tidak Sehat Bangkrut Diterima
Sesuai  dengan  perhitungan  prediksi  pada  tahun  2017-2019  yang  menyatakan  keadaan  koperasi digolongkan  aman,  serta    penilaian  tingkat  Koperasi  XYZ  pada  tahun  2018-2020  yang  mendapatkan  nilai “Cukup Sehat”, maka hasil perbandingan dapat dilihat pada Tebel 8.
Tabel 8. Hasil Perbandingan Hasil Prediksi Kesehatan Koperasi Hasil Perbandingan Tahun Keterangan Tahun Keterangan 2017 Aman 2018 Cukup Sehat Diterima 2018 Aman 2019 Cukup Sehat Diterima 2019 Aman 2019 Cukup Sehat Diterima
Selanjutnya  adalah  proses  menghitung  berapa  persen  jumlah  prediksi  yang  diterima  dan  jumlah prediksi  yang  masuk  tipe error .  Berdasarkan  rumus  yang  dicantumkan  Pratiwi  dkk,  maka  persentase perbandingan dapat dilihat pada Persamaan 4 dan Persamaan 5.
Persamaan 4. Perhitungan Perbandingan
Persamaaan 5. Perhitungan Tipe Error
Dilihat perhitungan tingkat akurasi prediksi menggunakan 3 tahun data sampel pada Koperasi XYZ, dapat diterima ketiganya dengan tingkat tipe error sebesar 0 data. Dengan begitu perhitungan prediksi financial distress menggunakan Metode Altman Z- Score Modifikasi dapat diterima pada Koperasi XYZ.
Namun  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Pratiwi  dkk,  dimana  dengan  rumus  yang  sama Pratiwi dkk mendapatkan 4 prediksi yang diterima dari 5 sampel data yang diujikan. Dengan begitu akurasi yang didapatkan Pratiwi dkk sebesar 80% dengan tingkat tipe error II sebesar 20% [13]. Dengan perbedaan tingkat akurasi yang didapatkan dari penelitian ini dangan penelitian sebelumnya, dapat disimpulkan rumus perbandingan tingkat akurasi bergantung pada jumlah prediksi yang diterima pada sampel yang diujikan.

## 3.3 Perancangan Sistem
Dalam perancangan sistem, penulis menggunakan metode perancangan sistem terstruktur yang akan dijabarkan dengan pembuatan Context Diagram dan Data Flow Diagram Level 0.
A. Context Diagram Context Diagram merupakan  diagram  yang  dapat  menggambarkan  keseluruhan  Sistem  Prediksi Financial Distress pada Koperasi XYZ. Adapun context diagram pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 3 3 𝑥100 = 100%
𝑇𝑖𝑝𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝐼𝐼 = 0 3 𝑥100 = 0%
Gambar 1. Context Diagram

## B. Data Flow Diagran Level 0
Data flow diagram level 0 menjelaskan alur dari masing-masing proses yang berjalan. Perancangan sistem prediksi financial distress terdiri dari empat proses yaitu, login , mengelola data pengguna, mengelola data aktual dan mengelola prediksi. Data flow diagram level pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. DFD Level 0

## 3.4 Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan hasil dari analisis dan perancangan yang telah dibuat. Yang pertama ada halaman data aktual. Dimana pada halaman ini sudah terlihat list data aktual, tombol import data, tambah dan  edit  data,  tombol  prediksi,  tombol  statistik  dan  tombol  cetak  laporan  prediksi.  Impementasi  perhitunga prediksi  pada  sistem  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Implementasi  data  aktual  pada  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman List Data Aktual
Untuk  mengelola  prediksi, user harus  masuk  pada  halaman  aktual  terlebih  dahulu.  Pada  halaman aktual, manager dapat menekan tombol prediksi untuk melihat form perhitungan prediksi. Pada form prediksi manager  dapat  melakukan  proses  cari  data  aktual,  proses  hitung  dan  akurasi  prediksi.  Implementasi perhitungan prediksi pada sistem dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Form Prediksi
Untuk melakukan akurasi, user hanya perlu menekan tombol akurasi setelah melakukan perhitungan prediksi.  Proses  akurasi  ini  berfungsi  untuk  melihat  perbandingan  prediksi  dengan  kesehatan  koperasi sebenarnya, Implementasi perhitungan akurasi pada sistem dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Proses Akurasi
4. Conclusion
Berdasarkan penelitian Sistem Prediksi Financial Distress Menggunakan Metode Altman Z- Score Modifikasi  Pada Koperasi XYZ, dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Penerapan  Metode  Altman  Z- Score Modifikasi  terhadap  laporan  keuangan  koperasi  XYZ menggunakan laporan keuangan tahun 2017 sampai 2019 mendapatkan hasil prediksi berada pada titik  aman  yaitu  nilai  Z  diatas  2,6.  Untuk  hasil  perhitungan  tahun  2017  adalah  8.19,  tahun  2018 adalah   8.11  dan  tahun  2019  adalah  7.82.    Namun  nilai  Z  prediksi  dari  tahun  2017  sampai  2019 mengalami penurunan meskipun tidak signifikan.
2. Untuk  menghitung  akurasi,  saat  ini  belum  dilakukan  dengan  pengujian  Hipotesis  mengingat keterbatasan  data  sampel  yang  dimiliki  saat  ini  hanya  satu  perusahaan,  sementara  penelitian terdahulu yang menggunakan uji hipotesis menggunakan data lebih dari satu perusahaan. Dengan begitu  uji  hipotesis  diganti  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  dengan  keadaan real koperasi menggunakan rumus perbandingan rata-rata dan rumus t yper error II. Dimana dari 3 data sampel yang diujikan, mendapatkan hasil sampel yang diterima sebesar 3 dengan data error sebesar 0.

## References  (10 PT)
[1] E. D. Fahlevi and H. Mukhibad, “Penggunaan Rasio Keuangan Dan Good Corporate Governance Untuk Memprediksi Financial Distress,” J. Reviu Akunt. dan Keuang. , vol. 8, no. 2, pp. 147–158, 2018.
[2] S. P. Kartika, “Potensi Kebankrutan Pada Sektor Perbankan Syariah Untuk Menghadapi Perubahan Lingkungan Bisnis Dengan Menggunakan Model Altman Z-Score Modifikasi (Studi Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2010-2014),” pp. 1–97, 2015.
[3] R. P. Jati and S. E. M. S. Dr. Ari Prasetyo, “Analisis Potensi Kebangkrutan Bank Umum Syariah Di Indonesia Pada Periode 2012- 2016 Dengan Metode Multiple Discriminat Analysis,” Ekon. Syariah Teor. dan Terap. , vol. 5, no. 11, pp. 941–958, 2018.
[4] J. C. Riwoe, “Analisis Prediksi Kebangkrutan Perusahaan Dengan Altman’s Z-Score Modifikasi Dan Pola Arus Kas Pada PT. Bumi Resources Minerals TBK.,” Account. Bus. Stud. , vol. 1, no. 2, pp. 1– 15, 2017.
[5] H. Aksad, S. Natarsyah, and M. Rizky, “Aplikasi Prediksi Kebangkrutan Perusahaan Dengan Menggunakan Metode Z-Score Berbasis WEB,” vol. 1, 2017.
[6] R. Fifriani and P. W. Santosa, “Application of Altman Modified Z-Score to Predict Financial Distress in the Indonesian Telecommunications Industry,” J. Econ. Bus. Aseanomics , vol. 4, no. 1, pp. 23–34, 2019.
[7] R. D. W.Tambunan and M. G. W. E. N.P, “Analisis Prediksi Kebangkrutan Perusahaan Dengan Menggunakan Metode Altman (Z-Score) (Studi Pada Subsektor Rokok Yang Listing Dan Perusahaan Delisting Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009 – 2013),” J. Adm. Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 1–11,
2015.
[8] E. Oktarina, “Analisis Prediksi Kebangkrutan Dengan Metode Altman Z-Score Pada PT. BRI SYARIAH,” pp. 1–54, 2017.
[9]
M. S. . Dewi Laela Hilyatin, S.E. and E. Prasdiwi, “Analisis Prediksi Potensi Kebangkrutan Pada PT Bank Muamalat Indonesia TBK Periode 2012-2016 Dengan Menggunakan Metode Altman Modifikasi,” Ekon. Islam , vol. 5, no. 2, p. 302, 2017.
[10] H. G. Soedarsa and D. Natalia, “Analisis Tingkat Kesehatan Koperasi Pada Koperasi Simpan Pinjam Di Kabupaten Tulang Bawang Barat,” Akunt. Keuang. , vol. 7, no. 2, 2016.
[11] D. Wahyuni and L. H. Suriyanti, “Prediksi Financial Distress Dengan Altman Modifikasi Dan Springate Pada Perbankan Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2017,” Akunt. Ekon. , vol. 8, no. 2, 2018.
[12] E. Winarso, “Perbandingan Analisis Model Z”-Score Altman Modifikasi, Model X-Score Zmijewski, Model G-Score Grover, Dan Model S-Score Springate Untuk Menganalisis Ketepatan Prediksi Kebangkrutan (Studi Pada Perusahaan Manufaktur Sektor Industri Pelengkap Otomotif Yang,” vol. 1, no. 2, 2019.
[13] L. Pratiwi, M. Dheasey Amboningtyas, SE, and M. Azis Fathoni, SE, “Analisis Laporan Keuangan Dengan Menggunakan Model Altman ZScore dan Springate Dalam Memprediksi Kebangkrutan (Studi Pada Perusahaan Kosmetik yang Terdaftar di IDX Pada Tahun 2013-2017),” Management , vol. 5, no. 5, 2019.