## ANALISIS PERBANDINGAN PREDIKSI KONDISI FINANCIAL

## DISTRESS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ALTMAN, SPRINGATE DAN ZMIJEWSKI
Fitri Listyarini Universitas Maritim Raja Ali Haji flistyarini@gmail.com

## ABSTRACT
This study aims to: 1) Determine the accuracy of the Altman model, the springate model and  the  zmijewski  model  in  predicting  financial  distress  conditions  in  manufacturing companies  in  Indonesia,  2)  To  find  out  the  most  accurate  prediction  models  in predicting financial distress conditions in manufacturing companies in Indonesia. This study  compares  three  financial  distress  prediction  models,  the  Altman,  Springate  and Zmijewski  models.  The  population  of  this  study  is  the  financial  statements  of manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2011- 2014.  The  sampling  technique  is  pair  matching  sampling  with  a  total  sample  of  28 companies,  consisting  of  14  companies  experiencing  financial  distress  and  14 companies  not  experiencing  financial  distress.  Comparisons  of  the  three  financial distress prediction models are made by analyzing the accuracy of each model based on the  company's  real  conditions.  The  results  show  that  the  zmijewski  model  is  the  most accurate  model  for  predicting  financial  distress  in  manufacturing  companies  in Indonesia because it has the highest level of accuracy compared to other models, which is  100%,  followed  by  the  Springate  model  which  has  an  accuracy  rate  of  89.29%  and the Altman model by 75%.
Keywords : Financial distress , Altman Model, Springate Model, Zmijewski Model

## PENDAHULUAN
Pada  umumnya,  setiap  perusahaan didirikan dengan tujuan untuk memaksimalkan
keuntungan, menjalankan  fungsi-fungsi  sosial  dalam masyarakat  serta  dapat  bertahan  hidup dalam  persaingan  dan  berkembang dalam jangka waktu yang tidak terbatas.
Dengan  kata  lain,  perusahaan  didirikan dengan  asumsi going  concern ,  yakni perusahaan  mempu  mempertahankan usahanya  dalam  jangka  waktu  yang panjang  dan  diharapkan  tidak  akan dilikuidasi  dalam  jangka  waktu  pendek (Hadi  &  Anggraeni,  2008;  Rismawaty, 2012). Namun dalam praktiknya asumsi
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski
tersebut tidak selamanya berjalan lancar. Seringkali perusahaan yang telah beroperasi  dalam  kurun  waktu  tertentu terpaksa  bubar  atau  dilikuidasi  karena terus  berada  dalam  kesulitan  keuangan (financial  distress) disetiap  periodenya, baik  itu  karena  terjadinya  kerugian akibat piutang tak tertagih,  pembayaran kredit  yang  tersendat  dan  lain  lain.  Hal ini  pada  akhirnya  akan  merujuk  pada kebangkrutan  (Rismawaty,  2012).  Platt
& Platt (2002), Ramadhani &
Lukviarman (2009) menyebutkan dalam penelitiannya  bahwa, financial  distress merupakan  tahapan  penurunan  kondisi keuangan  suatu  perusahaan  sebelum terjadinya kebangkrutan ataupun likuidasi.  Terjadinya financial  distress tentu  akan  merugikan  banyak  pihak yang  berkaitan  dengan  perusahaan. Oleh  karena  itu  haruslah  dilakukannya upaya-upaya  untuk  mencegah  kondisi financial distress . Ramadhani & Lukviarman  (2009)  memaparkan  dalam penelitiannya  bahwa  untuk  mengatasi dan meminimalisir terjadinya kebangkrutan, perusahaan dapat mengawasi  kondisi  keuangan  dengan menggunakan  teknik-teknik  analisis laporan keuangan. Dengan begitu maka dapat diketahui kondisi dan
perkembangan financial perusahaan, kelemahan  dan  potensi  kebangkrutan perusahaan.  Hal  ini  terjadi  karena laporan keuangan dapat dijadikan sebagai  informasi  baik  mengenai  posisi keuangan  perusahaan  maupun  prestasi manajemen  pada  periode  tertentu, laporan  keuangan  juga  dapat  dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan. (Purnajaya & Merkusiwati, 2014).Beberapa  model  prediksi  yang telah  dikembangkan  untuk  menjadi  alat prediksi  kondisi financial  distress diantaranya  adalah  yang  dikemukakan oleh  Altman  (1968),  Springate  (1978) dan  Zmijewski  (1984).  Model  Altman yang  disebut  dengan  Altman  Z-Score merupakan  salah  satu  alat  yang  dapat memprediksi  kebangkrutan  berdasarkan 5  rasio  keuangan  dengan  menggunakan analisis multiple  diskriminant Analysis (MDA). Model Springate (1978) menggunakan juga menggunakan teknik analisis  Multiple  Discriminant  Analysis dengan menggunakan
sampel perusahaan di Kanada. Springate memprediksi kebangkrutan dengan menggunakan 4 rasio keuangan.
Zmijewski  (1983)  yaitu  profitabilitas, leverage dan likuiditas. Metode pemilihan  sampel  yang  digunakan
adalah random sampling , jadi perusahaan  yang  dipisahkan  menjadi dua  kategori  yaitu distress dan  non- distress  tidak  harus  sama  jumlahnya (Rismawaty, 2012). Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  berapakah tingkat akurasi model Altman,
Springate dan Zmijewski dalam
memprediksi kondisi financial distress
pada perusahaan manufaktur di Indonesia  serta  model  manakah  yang paling  akurat.  Dengan  diketahuinya model  dengan  akurasi  tertinggi,  maka perusahaan atau investor dapat mengaplikasikan  model  tersebut  untuk memprediksi  kondisi financial  distress pada perusahaan manufaktur di
Indonesia.

## TELAAH LITELATUR

## Financial Distress
Ramadhani  &  Lukviarman  (2009) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa financial  distress (kesulitan
keuangan) terjadi sebelum
kebangkrutan benar-benar terjadi.
Pengertian financial distress
didefinisikan  oleh  Ross,  Westerfield,  & Jaffe  (2003)  sebagai  ketidakmampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban-kewajibannya (insolvency).
Ada  dua  kriteria  yakni stock-based insolvency dan flow-base  insolvency .
Stock-based  insolvency ialah  suatu kondisi dimana laporan posisi keuangan perusahaan  mengalami  ekuitas  negatif (negative  net  worth), sedangkan flow- base  insolvency merupakan  kondisi dimana arus kas operasi (operating cash flow) tidak dapat memenuhi kewajiban-
kewajiban lancar perusahaan. Penelitian yang  dilakukan  oleh  Hofer  (1980)  dan Whitaker  (1999)  dalam  Luciana  (2006) mendefinisikan financial distress sebagai suatu kondisi perusahaan mengalami    laba  bersih (net  income) negatif  selama  beberapa  tahun.  Jadi, dapat  disimpulkan  bahwa financial distress adalah  kondisi  penurunan keuangan yang tercermin dalam laporan keuangan  maupun  aktivitas  operasional perusahaan yang terjadi sebelum perusahaan mengalami kebangkrutan.
Model Prediksi Altman
Altman  pada  tahun  1968  menggunakan metode multivariate discriminant analysis (MDA)  dalam  penelitiannya.
Altman  menggunakan  teknik pair matching dalam  pemilihan  sampelnya.
Pair  matching yang  digunakan  Altman
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski
menggunakan  2  kriteria,  yaitu  industri yang  sama  dan  besarnya  perusahaan (total aset) yang sama. Altman mengambil  sampel  66  perusahaan Amerika,  33  perusahaan  manufaktur yang  bangkrut  pada  periode  1946-1965 dan 33 perusahaan yang tidak bangkrut. Altman  menyusun  22  rasio  keuangan yang paling memungkinkan dan
mengelompokkannya kedalam 5 kategori  yaitu  likuiditas,  profitabilitas, solvabilitas, leverage dan kinerja.
Kemudian  dengan  menggunakan  teknik MDA,  Altman  mendapatkan  5  rasio keuangan  untuk  memprediksi  kondisi
financial  distress .  Altman  merevisi model Z-Score dengan  melakukan beberapa penyesuaian. Revisi ini dilakukan agar model yang dia ciptakan dapat  digunakan  tidak  hanya  untuk perusahaan  manufaktur  yang go  public tetapi  untuk  semua  perusahaan private maupun go  public .  Dalam  revisinya,
Altman  mengahadirkan  2  buah  model baru  yang  juga  dapat  digunakan  untuk perusahaan private dan untuk perusahaan sektor non-manufaktur
(Altman, 2000).
Z‟ = 0.717 WCTA + 0.847 RETA + 3.107 EBITTA + 0.420 TETL + 0.998 SATA Keterangan:
Jika  nilai  Z‟  <  1.23  maka  termasuk  perusahaan  yang mengalami financial dstress . Jika nilai 1.23 < Z‟ < 2.9 maka termasuk gray area .
Jika nilai Z‟ > 2.9 maka termasuk perusahaan yang tidak mengalami financial distress .
Model Prediksi Springate Springate  membuat  model  prediksi financial  distress pada  tahun  1978.
Dalam pembuatannya, Springate menggunakan metode yang sama dengan Altman yaitu multiple discriminant  analysis (MDA).  Seperti Altman, pada awalnya Springate (1978) mengumpulkan  rasio-rasio  keuangan
populer  yang  bisa  dipakai  untuk memprediksi financial  distress .  Jumlah rasio awalnya yaitu 19 rasio. Kemudian Springate memilih 4 rasio yang dipercaya  bisa  membedakan  antara perusahaan  yang  mengalami distress dan  yang  tidak distress .  Springate menggunakan  sample  20  perusahaan bangkrut kemudian dipasangkan dengan
20  perusahaan  yang  tidak  bangkrut
(Sondakh,  Murni,  &  Mandagie,  2014;
Boritz, Kennedy & Sun, 2007) di mana dengan rumus sebagai berikut:
Z = 1.03 WCTA + 3.07 EBITTA + 0.66 EBTCL + 0.4 SATA.
Keterangan:
Jika nilai Z < 0.862 maka termasuk perusahaan yang mengalami financial distress .
Jika nilai Z > 0.862 maka termasuk perusahaan yang tidak mengalami financial distress .
Model Prediksi Zmijewski Berbeda  dengan  penelitian  Altman  dan Springate,  Zmijewski  menggunakan teknik random sampling dalam penelitiannya.  Dalam  penelitiannya, Zmijewski mensyaratkan bahwa karakteristik  populasi  harus  ditentukan. Sebelum  data  dikumpulkan,  populasi harus  benar-benar  diidentifikasi  dan asumsi financial distress harus dioperasionalisasikan dengan jelas.
Sampel  yang  digunakan  Zmijewski berjumlah  840  perusahaan,  terdiri  dari 40 perusahaan yang mengalami financial  distress dan  800  yang  tidak mengalami financial  distress .  Data diperoleh dari Compustat Annual Industrial  File .  Data  dikumpulkan  dari tahun 1972-1978. Metode statistik yang digunakan  Zmijewski  adalah  regresi logit (Zmijewski, 1984).

## X= -4.3 – 4.5 NITA + 5.7 TLTA – 0.004 CACL
Keterangan:
Jika  nilai  X  >  0  maka  termasuk  perusahaan  yang  mengalami financial distress .
Jika nilai X < 0 maka termasuk perusahaan yang tidak mengalami financial distress .

## METODOLOGI PENELITIAN
Objek  dan  ruang  lingkup  penelitian yang  di  lakukan  penulis  lakukan  pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-
2014.  Objek  penelitian  ini  adalah laporan  keuangan  akhir  tahun  setiap perusahaan  manufakur.  Variabel  adalah suatu  simbol  yang  berisi  suatu  nilai (Jogiyanto,  2008).  Variabel  dalam
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski
penelitian  ini  adalah  variabel  yang digunakan  oleh  model-model  prediksi financial  distress ,  dalam  hal  ini  adalah
model Altman, Springate dan Zmijewski. Variabel-variabel yang digunakan  oleh  ketiga  model  tersebut adalah
Model Altman
Z‟ = 0.717 WCTA + 0.847 RETA + 3.107 EBITTA + 0.420 TETL + 0.998 SATA Keterangan:
Z‟
= overall index
WCTA = working capital / total asset RETA  =
retained earning / total asset
EBITTA  = earning before interest and taxes / total asset
TETL  = book value of equity / book value of total liabilities
SATA  = sales / total asset
Model Springate
Z = 1.03 WCTA + 3.07 EBITTA + 0.66 EBTCL + 0.4 SATA
Keterangan:
Z             = overall index
WCTA    = working capital / total asset
EBITTA  = earningt before interest and taxes / total asset
EBTCL    = earning before taxes / current liabilities
SATA      = sales / total asset
Model Zmijewski
X = -4.3 – 4.5 NITA + 5.7 TLTA – 0.004 CACL
Keterangan:
X =
overall index
NITA  = net income / total asset
TLTA  = total liabilities / total asset
CACL = current asset / current liabilities
Metode pengumpulan data dalam
penelitian ini adalah teknik pengambilan  basis  data,  yaitu  dengan mendapatkan data arsip sekunder (Jogiyanto, 2008). Data sekunder adalah data  yang  diterbitkan  oleh  organisasi yang  bukan  pengolahnya  (Suliyanto, 2009).  Data  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  ini  adalah  laporan  keuangan tahunan  perusahaan  manufaktur  yang terdaftar di  Bursa Efek  Indonesia tahun tutup  buku  31  Desember.  Data  dalam penelitian  ini  diperoleh  dari  website Bursa  Efek  Indonesia www.idx.co.id . Populasi  merupakan  keseluruhan  objek yang  karakteristiknya  hendak  kita  uji (Suliyanto,  2009).  Populasi  dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2014.
Alasan  pemilihan  sektor  manufaktur adalah  dikarenakan  model financial distress yang  diteliti  memiliki  variabel yang sesuai dengan karakteristik perusahaan  manufaktur. Sampel adalah bagian dari populasi yang karakteristiknya hendak kita uji (Suliyanto,  2009).  Teknik  sampling yang  digunakan  peneliti  adalah  teknik purposive sampling dimana pengambilan  sampel  ini  dilakukan
dengan mengambil sampel dari populasi bedasarkan  kriteria  tertentu  (Jogiyanto, 2008).  Adapun  kriteria  sampel  yang ditentukan  dalam  penelitian  ini  adalah kriteria  khusus  dan  kriteria  umum. Berikut  adalah  kriteria  umum  yang ditetapkan adalah perusahaan
mempublikasikan data laporan keuangan  pada  tahun  2011-  2014, Perusahaan  mempublikasikan  laporan keuangan  dengan  tahun  fiskal  berakhir pada  bulan  Desember,  Perusahaan mempublikasikan  laporan  keuangan yang  disajikan  dengan  mata  uang rupiah.  Selain  kriteria  umum  penelitian ini  juga  menetapkan  kriteria  khusus yang  harus  dipenuhi  untuk  tujuan mengkategorikan sampel. Sampel dibagi menjadi 2 kategori yaitu perusahaan  yang  mengalami financial distress dan  yang  tidak  mengalami financial distress . Sampel dipilih dengan  teknik pair  matching .  Teknik pair  matching  dilakukan  dengan  cara masing-masing item pada sampel dipadankan dengan item sampel kontrol dengan karakteristik yang sama sedangkan yang berbeda hanya kategori (Jogiyanto, 2008). Berikut adalah kriteria financial  distress menurut beberapa peneliti:
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski
Hofer  (1980)  dan  Whitaker  (1999) dalam  Luciana  (2006)  mendefinisikan financial  distress sebagai  suatu  kondisi perusahaan yang mengalami laba bersih (net  income) negatif  selama  beberapa tahun. Christianti (2013)
mengkategorikan financial distress kedalam  dua  kondisi,  yaitu  ketika perusahaan  memiliki  ekuitas  negatif yang  berarti  total  utang  melebihi  total aset yang dimiliki perusahaan (TL>TA) dan  perusahaan  tersebut  memiliki  net income negatif selama 2 tahun berturut- turut.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  karakteristik financial  distress adalah  sebagai  berikut  perusahaan tersebut memiliki laporan neraca
dengan  ekuitas  negatif.  perusahaan tersebut  memiliki  laporan  laba  rugi dengan net income yang bernilai negatif selama  beberapa  tahun.  Karakteristik yang  disebutkan  di  atas  merupakan kriteria  khusus  yang  digunakan  untuk memenuhi  kriteria  sampel  kategori  1 perusahaan  yang  mengalami financial distress . Untuk memenuhi krieria sampel  kategori  dua  perusahaan  yang tidak  mengalami financial  distress , maka ditetapkan kriteria khusus sebagai berikut:
1. Perusahaan tersebut tidak memiliki  laporan  neraca  dengan ekuitas negatif. 2. Perusahaan tersebut tidak
memiliki  laporan  laba  rugi dengan net income yang bernilai negatif selama beberapa tahun.
3. Perusahaan  berasal  dari  tahun yang  sama  dengan  perusahaan kategori 1.
4. Perusahaan  berasal  dari  sektor yang  sama  dengan  perusahaan dengan kategori 1.
5. Memiliki  rata-rata  total  aset yang  relatif  sama  dengan  total aset perusahaan kategori 1.
Dalam penelitian ini data diolah dengan menggunakan aplikasi SPSS 21.
Sebelum melakukan pengujian hipotesis, maka langkah pertama adalah menguji  apakah  kriteria  khusus  sampel sudah  matched  atau  belum,  maka  perlu dilakukan uji beda dua rata-rata. Uji ini digunakan  untuk  membandingkan  rata- rata  dari  dua  sampel  dimana  sampel- sampel  tersebut  saling  bebas  atau  tidak memiliki  hubungan.  Dalam  kasus  ini digunakan  untuk  menguji  apakah  ada perbedaan  rata-  rata  total  aset  antara  2 kategori sampel. Jika data berdistribusai
normal,  maka  uji  yang  digunakan adalah  uji  independen  sampel  t-test (Trihendardi,  2013).  Namun,  jika  data berdistribusi  tidak  normal,  maka  uji yang  digunakan  adalah  uji  Mann Whitney  (Trihendradi,  2013).    Hasil yang  akan  dilihat  dalam  kedua  uji  ini dengan menggunakan tingkat signifikansi 95%  apabila signifikansi > 0.025  maka  keputusannya  adalah  Ho diterima.  Maka  tidak  ada  perbedaan antara  rata-rata  total  aset  pada  sampel kategori  1  dan  kategori  2.  apabila signifikansi < 0.025 maka keputusannya adalah Ho ditolak. Maka, ada perbedaan antara  rata-rata  total  aset  sampel kategori  1  dan  kategori  2.  Berikut adalah  tahapan-tahapan  yang  dilakukan dalam penelitian ini:
1. Mengolah data dengan
menggunakan microsoft  excel untuk mengetahui seluruh
sampel yang akan diproses.
2. Melakukan uji beda dua rata-rata pada seluruh sampel yang bertujuan untuk memastikan bahwa  seluruh  kriteria  match antara kriteria sampel kategori 1 (perusahaan  yang  mengalami financial  distress )  dan  sampel kategori  2  (perusahaan  yang
tidak mengalami financial distress ). 3. Mengolah data untuk mendapatkan  statistik  deskriptif dengan menggunakan SPSS 21.
4. Menghitung  variabel  dengan menggunakan masing-masing model,  yaitu  model  Altman, Springate  dan  Zmijewski.  Dari setiap  perhitungan  maka  dapat ditentukan prediksi model terhadap perusahaan apakah
akan mengalami financial
distress atau tidak.
5. Membandingkan hasil yang diperoleh  model  dengan  kondisi real.
6. Menghitung  tingkat  akurasi  tiap model  untuk  menemukan  model prediksi kondisi financial distress terbaik.  Model  dengan tingkat  akurasi  paling  tinggi adalah  model  prediksi  kondisi financial distress terbaik.
Eror tipe I adalah kesalahan yang terjadi jika  model  memprediksi  sampel  tidak mengalami distress padahal kenyataannya  mengalami distress .  Eror tipe II adalah kesalahan yang terjadi jika model  memprediksi  sampel  mengalami distress padahal  kenyataannya  tidak
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski
mengalami distress (Altman,  2000).
Tingkat  eror  dihitung  dengan  cara
sebagai berikut:
Error Tipe I = (Jumlah Kesalahan Tipe 1) / (Jumlah Sampel Kelompok 1)  x 100 %
Error Tipe 2 = (Jumlah Kesalahan Tipe 1) / (Jumlah Sampel Kelompok 2) x 100%
Tingkat error merupakan  deskripsi kesalahan  yang terjadi pada tiap model. Kemudian untuk mengetahui
model  mana  yang  paling  akurat  adalah dengan  menggunakan  total  akurasi. Total akurasi didapat dari:
Total Akurasi = (Jumlah Sampel benar) / (Jumlah Sampel) x 100%

## PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  populasi seluruh  perusahaan  manufaktur  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia periode  2011-2014.  Pemilihan  sampel menggunakan  teknik pair  matching sampling dengan kriteria yang telah
ditentukan.  Sehingga  didapatkan  28 sampel,  dimana  14  adalah  perusahaan yang  mengalami financial  distress dan 14  perusahaan  adalah  perusahaan  yang tidak mengalami financial distress .

## Tabel 1 Pengujuan Mann Whitney
Total Assets Mann-Whitney U 98,000 Wilcoxon W 203,000 Z ,000 Asymp. Sig. (2-tailed) 1,000 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] 1,000 b
Dapat  hasil  tersebut  dapat  di  lihat bahwa  nilai  Sig  (2-tailed)  yang  didapat adalah sebesar 1,000  dan nilai  tersebut lebih  besar  dari  0,025.  Hal  ini menunjukan sehingga dapat di katakana
bahwa  tidak  ada  perbedaan  antara  rata- rata  total  aset  pada  sampel  kategori  1 dan  kategori  2.  Oleh  karena  itu dikatakan bahwa dengan ini menunjukan bahwa di mana dikatakan  di  mana  berarti  sampel  yang digunakan  sudah  memenuhi  semua kriteria pair  matching dan  dapat diproses untuk tahap penelitian selanjutnya.  Berdasarkan  pada  tabel  2, terlihat  bahwa  sebanyak  14  perusahaan dengan kondisi real mengalami financial  distress dengan  menggunakan model  Altman  memprediksi  sebanyak 14  perusahaan  tersebut  dengan  tepat. Artinya, dalam memprediksi
perusahaan  kondisi  real  mengalami financial  distress model    Altman  tidak menghasilkan  salah  prediksi  sehingga error  tipe  I  sangat  rendah  yaitu  bernilai 0%.  Sedangkan  untuk  14  perusahaan dengan  kondisi real dapat  di  ketahui bahwa  di  mana  tidak  mengalami financial distress model Altman memprediksi 1 perusahaan yang mengalami financial distress
.
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski

## Tabel 2 Jenis Perusahaan Dengan Berbagai Kategori
Perusahaan mengalami
financial distress padahal sebenarnya tidak mengalami financial  distress .  Artinya, dalam  memprediksi  perusahaan  dengan
kondisi  real  tidak  mengalami financial distress model  Altman  memiliki  eror tipe II sebesar 7,14%. Hal ini mengindikasikan  bahwa  model  Altman Jenis Perusahaan Nama Altman Springate Zmijewski Z’ Kes Z Kes. X Kes Katagori 1 UNTX -1,10 D -1,11 D 7,72 D SIMM -5,21 D -2,70 D 9,20 D SIMA -5,22 D -5,33 D 6,92 D MYTX 0,90 D 1,43 D 1,91 D SULI -1,62 D -0,93 D 2,06 D JKSW -1,36 D -0,38 D 9,81 D SIMA -1,54 D -0,72 D 3,71 D MYTX 0,02 D -0,10 D 1,79 D SULI -3,36 D -1,89 D 5,21 D JKSW -1,31 D -0,13 D 10,35 D RMBA 0,40 D -0,38 D 3,17 D MYTX -0,28 D -0,52 D 2,50 D SCPI 0,82 D 0,51 D 1,79 D JKSW -1,23 D 0,22 D 9,39 D Katagori 2 LPIN 2,29 GA 1,21 ND -3,22 ND LMSH 3,86 ND 2,05 ND -2,44 ND KICI 2,49 GA 1,03 ND -2,84 ND MAIN 1,86 GA 2,08 ND -1,52 ND HDTX 0,82 D 0,21 D -1,27 ND EKAD 3,52 ND 1,87 ND -3,20 ND KICI 2,38 GA 1,17 ND -2,72 ND AKPI 1,43 GA 0,55 D -1,49 ND DLTA 6,18 ND 4,38 ND -4,47 ND DPNS 5,21 ND 5,36 ND -4,78 ND MYOR 2,23 GA 1,05 ND -1,06 ND TOTO 2,92 ND 1,73 ND -2,72 ND KBLI 3,48 ND 1,63 ND -2,86 ND APLI 3,53 ND 1,19 ND -3,47 ND
mampu  memprediksi  kondisi  keuangan perusahaan  manufaktur.  Namun,  model Altman  memiliki  eror  tipe  II  yang berada  pada  angka  7,14%  lebih  besar daripada  eror  tipe  I  yang  bernilai  0% mengindikasikan  bahwa  model  Altman terlalu pesimis dalam menilai perusahaan.  Jika  investor  mempercayai model  Altman  maka  investor  bisa kehilangan kesempatan untuk berinvestasi  karena  model  Altman memprediksi  perusahaan  sehat  kedalam kategori  perusahaan  yang  mengalami kondisi keuangan, hal ini akan menimbulkan opportunity  cost bagi investor.
Kemudian terdapat 6
perusahaan yang masuk kedalam kategori gray  area .  Kondisi grey  area menurut  Altman  (2000)  adalah  kondisi dimana  perusahaan  tidak  diketahui apakah berada dalam kondisi mengalami  kondisi financial  distress ataupun tidak mengalami kondisi financial  distres ,  karena  pada  area  ini model  Altman  rentan  menghasilkan salah  klasifikasi.  Dengan  adanya  6 perusahaan  yang  berada  kondisi  grey area  atau  sebesar  21,42%  menunjukkan bahwa  model  Altman  masih  kurang mampu  untuk  menentukan  kondisi keuangan  perusahaan  secara  umum
dikarenakan  masih  banyak  perusahaan yang  tidak  dapat  digolongkan  dalam kondisi  mengalami  kondisi financial distress ataupun  tidak.  Dengan  adanya batas grey  area yang  ditentukan Altman, dan persentasi perusahaan yang berada  digolongan  ini  cukup  tinggi, maka  akan  menjadi  keragu-raguan  bagi investor  saat  menggunakan  model Altman.  Daerah  „ragu-ragu‟  ini  akan menjadi  peluang  munculnya  kesalahan dalam  keputusan  investasi.  Hal  ini sejalan  tingkat  total  akurasi  yang dihasilkan  oleh  model  Altman  sebesar 75%,  dimana  masih  ada  peluang kesalahan yang lebih tinggi dibandingkan dengan 2 model lain yang dibandingkan  pada  penelitian  ini  dalam mengukur  kondisi financial  distress suatu  perusahaan.  Model  Springate memprediksi  13  perusahaan  dengan tepat.  Dengan  kata  lain,  terdapat  1 perusahaan  diprediksi  tidak  mengalami financial  distress padahal  sebenarnya mengalami financial  distress .  Artinya, dalam  memprediksi  perusahaan  dengan kondisi real mengalami financial distress model Springate memiliki error tipe  I  sebesar  7,14%.  Sedangkan  untuk 14 perusahaan dengan kondisi real tidak mengalami financial  distress model
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski
Springate kurang tepat dalam
memprediksi  2  perusahaan.  Dengan kata lain, 2 perusahaan tersebut diprediksi  mengalami financial  distress padahal  sebenarnya  tidak  mengalami financial distress . Artinya, dalam memprediksi perusahaan dengan kondisi real tidak  mengalami financial distress model  Springate  memiliki  eror tipe  II  sebesar  14,29%.  Serupa  dengan model  Altman,  tingginya error tipe  II dibanding error tipe  I  mengindikasikan bahwa  model  Springate  terlalu  pesimis dalam menilai perusahaan. Jika investor mempercayai  model  Springate  maka investor  bisa  kehilangan  kesempatan untuk berinvestasi karena model Springate memprediksi perusahaan sehat kedalam kategori perusahaan yang mengalami  kondisi  keuangan,  hal  ini akan  menimbulkan opportunity  cost bagi investor. Tingkat total akurasi yang dihasilkan adalah 89,29% di mana lebih akurat  dari  model  Altman,  model Zmijewski  memprediksi  14  perusahaan dengan  tepat.  Dengan  kata  lain,  tidak terdapat  kesalahan  dalam  memprediksi perusahaan dengan kondisi real mengalami financial  distress .  Artinya, dalam  memprediksi  perusahaan  dengan kondisi real mengalami financial
distress model Zmijewski memiliki eror tipe  I  sebesar  0%.  Begitu  pula  dengan kondisi  sebaliknya,  model  Zmijewski mampu memprediksi benar 14 perusahaan  dengan  kondisi  real  tidak mengalami financial  distress .  Artinya, dalam  memprediksi  perusahaan  dengan kondisi  real  tidak  mengalami financial distress model Zmijewski memiliki eror tipe  II  sebesar  0%.  Secara  keseluruhan, dari  28  perusahaan  model  Zmijewski benar memprediksi kondisi 28
perusaahan  tersebut  sehingga  total akurasi model Zmijewski sebesar 100%. Model Zmijewski berhasil memprediksi kondisi  perusahaan  dengan  sempurna. Hal ini dapat disebabkan oleh sesuainya pemilihan rasio keuangan yang membentuk  model  dengan  definisi financial  distress dalam  penelitian  ini, yaitu Net  Income / Total  Asset ,  Total Liabilities /  Total  Asset  dan  Current Asset / Current Liabilities . Keseluruhan dari  rasio  ini  adalah  rasio-rasio  yang mewakili  ekuitas  dan net  income perusahaan.  Hal  inilah  yang  menjadi salah  satu  penyebab  tingginya  nilai akurasi dalam model Zmijewski. Menurut Husein & Pambekti (2014) hal lain  yang  dapat  kita  lihat  pada  model Zmijewski adalah bahwa model
Zmijewski  menekankan  besarnya  utang dalam  memprediksi  kondisi financial distress perusahaan.  Antara  tiga  rasio dalam  model  ada  dua  rasio  yang dipengaruhi  oleh  utang.  Semakin  besar jumlah utang maka model akan memprediksi  perusahaan  mengalami financial distress . Hal ini juga
menunjukkan perusahaan yang mengalami financial distress cenderung memiliki masalah pada leverage (TLTA) dan likuiditas (CACL). Berdasarkan semua penghitungan, dapat diketahui  bahwa  model  Zmijewski merupakan  model  prediksi  dengan tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu sebesar  100%.  Menurut  Husein  & Pambekti  (2014)  hal  lain  yang  dapat kita lihat pada model  Zmijewski adalah bahwa  model  Zmijewski  menekankan besarnya  utang  dalam  memprediksi kondisi financial  distress perusahaan.
Antara  tiga  rasio  dalam  model  ada  dua rasio  yang  dipengaruhi  oleh  utang. Semakin  besar  jumlah  utang  maka model  akan  memprediksi  perusahaan mengalami financial  distress .  Hal  ini juga  menunjukkan  perusahaan  yang mengalami financial distress cenderung memiliki masalah pada leverage (TLTA) dan likuiditas (CACL).
Berdasarkan semua penghitungan, dapat diketahui  bahwa  model  Zmijewski merupakan  model  prediksi  dengan tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu sebesar  100%.  Menurut  Husein  & Pambekti  (2014)  hal  lain  yang  dapat kita lihat pada model  Zmijewski adalah bahwa  model  Zmijewski  menekankan besarnya  utang  dalam  memprediksi kondisi financial  distress perusahaan.
Antara  tiga  rasio  dalam  model  ada  dua rasio  yang  dipengaruhi  oleh  utang. Semakin  besar  jumlah  utang  maka model  akan  memprediksi  perusahaan mengalami financial  distress .  Hal  ini juga  menunjukkan  perusahaan  yang mengalami financial distress cenderung memiliki masalah pada leverage (TLTA) dan likuiditas (CACL).
Berdasarkan semua penghitungan, dapat diketahui  bahwa  model  Zmijewski merupakan  model  prediksi  dengan tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu sebesar  100%.  Menurut  Husein  & Pambekti  (2014)  hal  lain  yang  dapat kita lihat pada model  Zmijewski adalah bahwa  model  Zmijewski  menekankan besarnya  utang  dalam  memprediksi kondisi financial  distress perusahaan. Antara  tiga  rasio  dalam  model  ada  dua rasio  yang  dipengaruhi  oleh  utang.
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski
Semakin  besar  jumlah  utang  maka model  akan  memprediksi  perusahaan mengalami financial  distress .  Hal  ini juga  menunjukkan  perusahaan  yang mengalami financial distress cenderung memiliki masalah pada leverage
(TLTA) dan likuiditas (CACL).
Berdasarkan semua penghitungan, dapat diketahui  bahwa  model  Zmijewski merupakan  model  prediksi  dengan tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu sebesar  100%.  Menurut  Husein  & Pambekti  (2014)  hal  lain  yang  dapat kita lihat pada model  Zmijewski adalah bahwa  model  Zmijewski  menekankan besarnya  utang  dalam  memprediksi kondisi financial  distress perusahaan.
Antara  tiga  rasio  dalam  model  ada  dua rasio  yang  dipengaruhi  oleh  utang. Semakin  besar  jumlah  utang  maka model  akan  memprediksi  perusahaan mengalami financial  distress .  Hal  ini juga  menunjukkan  perusahaan  yang mengalami financial distress cenderung memiliki masalah pada leverage
(TLTA) dan likuiditas (CACL). Berdasarkan semua penghitungan, dapat diketahui  bahwa  model  Zmijewski merupakan  model  prediksi  dengan tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu sebesar  100%.  Menurut  Husein  &
Pambekti  (2014)  hal  lain  yang  dapat kita lihat pada model  Zmijewski adalah bahwa  model  Zmijewski  menekankan besarnya  utang  dalam  memprediksi kondisi financial  distress perusahaan.
Antara  tiga  rasio  dalam  model  ada  dua rasio  yang  dipengaruhi  oleh  utang. Semakin  besar  jumlah  utang  maka model  akan  memprediksi  perusahaan mengalami financial  distress .  Hal  ini juga  menunjukkan  perusahaan  yang mengalami financial distress cenderung memiliki masalah pada leverage (TLTA) dan likuiditas (CACL).
Berdasarkan semua penghitungan, dapat diketahui  bahwa  model  Zmijewski merupakan  model  prediksi  dengan tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu sebesar  100%.  Menurut  Husein  & Pambekti (2014) mengatakan bahwa hal lain  yang  dapat  kita  lihat  pada  model Zmijewski adalah bahwa model Zmijewski  menekankan  besarnya  utang dalam  memprediksi  kondisi financial distress perusahaan.  Antara  tiga  rasio dalam  model  ada  dua  rasio  yang dipengaruhi  oleh  utang.  Semakin  besar jumlah utang maka model akan memprediksi  perusahaan  mengalami financial distress . Hal ini juga menunjukkan perusahaan yang
mengalami financial distress cenderung memiliki masalah pada leverage
(TLTA) dan likuiditas (CACL).
Berdasarkan semua penghitungan, dapat diketahui  bahwa  model  Zmijewski merupakan  model  prediksi  dengan tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu sebesar 100%. kondisi financial distress perusahaan.  Dari  banyaknya  rasio  yaitu ada  tiga  rasio  dalam  model  ada  dua Berdasarkan  semua  penghitungan  yang dilakukan  oleh  penulis  di  mana  dapat
diketahui  bahwa  model  Zmijewski merupakan  model  prediksi  dengan tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu sebesar  100%.  Selanjutnya    berturut- turut    diikuti    oleh    model    Springate sebesar  89,29%  dan  model  Altman sebesar  75%.  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  yang    dilakukan    oleh    Yami (2015),    Syafitri    &    Wijaya    (2014), Husein    &    Pambekti  (2014)  dan Rismawaty (2012).
Tabel 3 Total Perhitungan Dengan Menggunakan Altman, Springate dan Zmijewski
Prediksi Altman Springate Zmijewski Distress 14 13 14 Non Distress 7 12 14 Total 21 25 28 % Akurasi 75% 89,29% 100% SIMPULAN Penelitian ini bertujuan untuk menemukan bukti empiris terkait model prediksi  yang  paling  akurat  untuk memprediksi  kondisi financial  distress di perusahaan manufaktur yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  periode 2011-  2014.  Dari  hasil  pengujian
empiris didapatkan kesimpulan di mana tingkat  akurasi  masing-masing  model prediksi  adalah  75%  untuk  model Altman, 89,29% untuk model Springate dan  100%  untuk  model  Zmijewski. Berdasarkan  tingkat  akurasi  tertinggi, model  yang  paling  akurat  dalam memprediksi  kondisi financial  distress
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski
di  perusahaan  manufaktur  di  Indonesia adalah model Zmijewski dengan tingkat akurasi 100%. Penelitian ini tidak lepas dari keterbatasan-keterbatasan yang membatasi  ruang  lingkup  penelitian. Jangka waktu penelitian yang diobservasi  dibatasi  untuk  periode 2011-2014, dan model prediksi financial  distress terbatas  pada  model Altman,  Springate  dan  Zmijewski. Adapun  saran  yang  mungkin  bisa digunakan untuk menyempurnakan penelitian,  bagi  penelitian  selanjutnya diharapkan  jumlah  sampel  dan  periode sebaiknya  ada  penambahan  atau  jenis perusahaan  yang  berbeda.  Penelitian
selanjutnya  bisa  menggunakan  kriteria financial distress yang berbeda. Penelitian selanjutnya
dapat menggunakan  model-model  prediksi lain  yang  ada,  seperti  model  Ohlson, Fulmer, Grover, Zavgren, CA Score dan model  lainnya.  Bagi  Investor  dan Manajemen  Perusahaan,  dari  hasil perhitungan  tingkat  akurasi  dari  ketiga model  yang  menunjukan  bahwa  model Zmijewski  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi,  maka  sebaiknya  investor  dan pihak  perusahaan  menggunakan  model Zmijewski  untuk  memprediksi  kondisi financial distress perusahaan .

## DAFTAR PUSTAKA
Almilia, L. S. 2006. Prediksi Kondisi Financial  Distress  Perusahaan Go-Public Dengan Menggunakan Analisis Multinomial Logit. Jurnal Ekonomi  dan  Bisnis.  vol.  12  no.
1.
Kristijadi. 2003. Analisis Rasio Keuangan  Untuk  Memprediksi Kondisi Financial Distress
Perusahaan  Manufaktur  Yang Terdaftar Di Bursa Efek Jakarta.
Jurnal  Akuntasi  dan  Auditing Indonesia,  vol.  7  no.  2,  p.  183-
210. Altman, E. E. 1968. Financial Ratios, Discriminant  Analysis  and  The Prediction of Corporate Bankruptcy. The  Journal  of Finance.  vol.  23  no.  4,  p.  589- 609.

## Christianti, A. 2013. Akurasi
Prediksi Financial Distress: Perbandingan  Model  Altman dan  Ohlson. Jurnal  Ekonomi dan  Bisnis,  vol.  7  no.  2,  p.  77- 89 .
Gamayuni, R. R. 2011. Analisis Ketepatan Model Altman sebagai Alat untuk Memprediksi Kebangkrutan  (Studi  Empiris pada  Perusahaan  Manufaktur  di BEI). Jurnal  Akuntansi  dan
Keuangan,  vol.  16  no.  2,  p.158- 176.
Hadi, S., dan Anggraeni, A. 2008.
Pemilihan  Prediktor  Delisting Terbaik  (Perbandingan  Antara The  Zmijewski  Model,  The Altman Model, dan The Springate Model). Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia, vol. 12 no. 2. Hery. 2015. Praktis Menyusun
Laporan Keuangan .  Jakarta: Grasindo.
Husein, M. F., and Pambekti, G. T. 2014. Precision of the Models of Altman,  Springate,  Zmijewski,
and  Grover  for  Predicting  the Financial  Distress. Journal  of Economics, Business, and
Accountancy  Vantura.  Vol  17.
No 3, p.405-416.
Ikatan Akuntansi Indonesia. 2009. Pernyataan  Standar  Akuntansi
Keuangan . Jakarta: Salemba Empat.
Jogiyanto. 2008. Metodologi
Penelitian;  Sistem  Informasi . Yogyakarta: BPFE- Yogyakarta.
Platt, H. D., and Platt, M. B. 2002. Predicting  Corporate  Financial Distress: Reflections on Choice- Based  Sample  Bias. Journal  of Economic  and  Finance,  vol.  26 no. 2, p.184-199.
Purnajaya, K. D., dan Merkusiwati,
N. K. 2014. Analisis Komparasi Potensi  Kebangkrutan  Dengan Motode Z-Score Altman, Springate,  Dan  Zmijewski  Pada Perusahaan  Industri  Kosmetik Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. E-Jurnal  Akuntansi
Universitas  Udayana,  vol.  7  no. 1, p. 48-63.
Ramadhani, A. S., dan Lukviarman,
N.  2009.  Perbandingan  Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan  Model  Altman Pertama,  Altman  Revisi,  dan Altman Modifikasi Dengan Ukuran  dan  Umur  Perusahaan Sebagai Variabel Penjelas (Studi Pada  Perusahaan  Manufaktur
Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia). Jurnal  Siasat  Bisnis Vol. 13 No. 1, p. 15-28 .
Ross, S. A., Westerfield, R., and Jaffe.  2003. Corporate  Finance.

## Sixth Edition.
United  States  of  America:  The McGraw-Hill Companies, Inc.
Sondakh, C. A., Murni, S., dan
Mandagie,  Y.  2014.  Analisis Potensi  Kebangkrutan  Dengan Menggunakan  Metode  Altman Z-Score, Springate dan Zmijewski Pada Industri Perdagangan Ritel Yang Terdaftar  di  BEI  Periode  2009- 2013. Jurnal  Riset  Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi. Vol. 2, No. 4, p. 364- 373.
Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski
Suliyanto. 2009. Metode Riset Bisnis . Yogyakarta: ANDI.
Sunyoto, D. 2013. Analisis Laporan Keuangan  Untuk  Bisnis  (Teori dan  Kasus). Yogyakarta:  Center of Academic Publishing Service.
Trihendradi, C. 2013 . Langkah Mudah  Menguasai  SPSS  21 . Yogyakarta: ANDI Wild, J.
J., Subramanyam, K. R., and Halsey,
R. F. 2008. Financial  Statement Analysis (Analisis Laporang
Keuangan).  Edisi  8 .  Buku  Satu. Jakarta: Salemba Empat. Zmijewski, M. E. 1984. Methodological  Issues  Related
to  the  Estimation  of  Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research.
vol. 22, p. 59-82.