## Analisis Komparasi Prediktor Potensi Kebangkrutan Pada Perusahaan Reasuransi Di Indonesia
Comparative Analysis Potential Of Bankruptcy Predictor On

## Indonesian Reinsurance Company
Anggi Prayoga Sutrisno 1 , Mustanwir Zuhri 2 1, 2 Perbanas Institute Jakarta mustanwir@yahoo.com
Abstrak - Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi kebangkrutan pada perusahaan reasuransi di Indonesia  periode  2012-2015  serta  membandingkan  keempat  metode  analisis  tersebut.  Populasi penelitian  meliputi  perusahaan-perusahaan  reasuransi  di  Indonesia  dari  mulai  tahun  pendirian  sampai sekarang.  Metode  penarikan  sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode purposive  sampling dan didapat  sampel  4  perusahaan  reasuransi  di  Indonesia  periode  2012-2015.  Potensi  kebangkrutan  diukur dengan  menganalisis  laporan  keuangan  perusahaan  melalui  analisis Altman  Z-Score , Springate , Zmijewski ,  dan Grover .  Pengujian  hipotesis  menggunakan  uji  beda One  Way  ANOVA ,  uji Kruskal  Wallis dan perhitungan tingkat akurasi. Hasil olah data dengan keempat metode analisis tersebut diperoleh hasil yang  berbeda  satu  sama  lain,  serta  didapat  3  perusahaan  yang  berpotensi  bangkrut  pada  tahun-tahun tertentu.  Tingkat  akurasi  untuk  model Altman  Z-Score adalah  75%  sedangkan  model Springate sebesar 56,25%,  model Zmijewski sebesar  87,50%,  dan  model Grover dengan  nilai  akurasinya  100%.  Di  antara keempat  model  analisis  kebangkrutan  tersebut  yang  memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  adalah  model Grover.
Kata Kunci : Analisis Kebangkrutan, Altman Z-Score , Springate , Zmijewski , Grover , Reasuransi,  Laporan Keuangan
Abstract - The purpose of this study is to determine the  potential of bankruptcy on reinsurance company in    Indonesia    during  period  2012-2015  and  to  compare  the  four  methods  of  analysis.  Population  in  this study are all reinsurance company since the company was established until now. Sampling method in this study uses purposive sampling method and obtained 4 reinsurance companies in Indonesia during period 2012-2015.  The  potential  of  bankruptcy  is  measured  by  analyzing  corporate  financial  reports  with  the Altman  Z-score  model,  Springate  model,  Zmijewski  model  and  Grover  model.  Hypothesis  testing  uses different test One Way  ANOVA, Kruskal-Wallis test and calculation accuracy  rate. The result of  this study with the 4 analysis methods has different result for each other, there are 3 companies that have potential bankruptcy  in  certain  years.  The  level  of  accuracy  for  the  Altman  Z-score  model  is  75%,  the  Springate model is 56,25% and the Zmijewski model is 87,50% while the Grover model with its accuracy level 100%. Among the four models of bankruptcy analysis accuracy which has the  highest  level  of  the  accuracy  is the Grover model.
Keywords: Bankruptcy  Analysis,  Altman  Z-Score,  Springate,  Zmijewski,  Grover,  Reinsurance,  Financial Report

## PENDAHULUAN
Perusahaan  reasuransi  yang  sehat,  dapat diandalkan,  dan  kompetitif  sangat  diperlukan  dalam perekonomian nasional. Aktivitas perusahaan reasuransi di dalam mengelola risiko diharapkan mampu  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  negara.  Dalam  indutri  perasuransian  dan reasuransi dekade akhir ini, solvabilitas menjadi isu utama di dalam kebijakan regulator tentang asuransi.  Oleh  karena  itu  perusahaan  dalam  industri  asuransi  dan  reasuransi  melakukan strategi  dan  teknik  di  dalam  mengelola losses agar  mencegah  terjadinya  insolvensi  (Pitselis, 2006).  Peranan  usaha  perasuransian  dan  reasuransi    di  Indonesia  dalam  menunjang pembangunan  nasional  perlu  diarahkan  agar  dalam  kegiatan  usahanya  perusahaan- perusahaan  di  Indonesia  dapat  tumbuh  dan  berkembang  dengan  tidak  mengabaikan  prinsip usaha yang sehat dan bertanggung jawab.
Meskipun Direktorat Asuransi, Ditjen Lembaga Keuangan, Kementerian Keuangan dan Otoritas Jasa  Keuangan  selalu  mengadakan  pengawasan  dan  penilaian  yang  menggunakan  ukuran rasio-rasio  keuangan  terhadap  laporan  keuangan  perusahaan  asuransi  dan  reasuransi  setiap tahun  yang  dipublikasikan  di  media  cetak,  namun  masih  terdapat  beberapa  perusahaan  di industri  asuransi  yang  kinerjanya  buruk  sehinga  harus  dilikuidasi.  Adapun  perusahaan- perusahaan tersebut dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1  Jumlah Perusahaan Asuransi dan Reasuransi di Indonesia
Jumlah Perusahaan Asuransi Perusahaan Asuransi 2006  2007  2008  2009  2010  2011  2012  2013  2014 Asuransi Jiwa 51 46 45 46 46 45 46 49 53 Asuransi Kerugian 97 94 90 89 87 85 83 82 83 Jumlah 152 144 139 139 137 134 133 135 141 Reasuransi 4 4 4 4 4 4 4 4 5
Sumber: Badan Pusat Statistik
Selama  beberapa  tahun  belakangan  ini,  perkembangan  industri  asuransi  di  Indonesia mengalami  penurunan  jumlah  perusahaan.  Menurut  Badan  Pusat  Statistik  jumlah  perusahaan asuransi  kerugian  di  Indonesia  mengalami  penurunan  jumlah  tiap  tahunnya  mulai  dari  tahun 2006-2014.  Hal  ini  disebabkan  karena  ketidakmampuan  perusahaan  asuransi  kerugian mengelola modal yang mengakibatkan pada keadaan insolvency . Dan jika perusahaan asuransi tidak mampu melakukan pengelolaan usahanya dengan baik maka regulator akan mencabut ijin usaha  perasuransiannya.  Di  sisi  lain  jumlah  perusahaan  reasuransi  sampai  tahun  2014  tidak mengalami penurunan jumlah  bahkan  bisa dibilang mengalami kenaikan jumlah  di  tahun  2014 dari  yang  sebelumnya  berjumlah  4  (empat)  perusahaan  sejak  tahun  2000 –  2013  menjadi  5 (lima)  perusahaan  di  tahun  2014  dengan  penambahan  PT  Reasuransi  Maipark  Indonesia. Namun demikian bukan berarti perusahaan reasuransi tidak dibayang-bayangi dengan masalah yang  dapat  membuat  perusahaan  tersebut  menjadi insolvent .  Dengan  melihat  kondisi perekonomian Indonesia yang fluktuatif karena sangat terpengaruh oleh keadaan ekonomi dan politik  dunia,  membuat  perusahaan  reasuransi  yang  ada  mengkhawatirkan  adanya  pendatang baru  yang  lebih  kompetitif  dan  dapat  mengakibatkan  turunnya  kinerja  atau  performa perusahaan yang dapat mengakibatkan bangkrutnya usaha mereka.
Kebangkrutan  adalah  suatu  kondisi  di  mana  suatu  perusahaan  tidak  mampu  lagi  untuk mengoperasikan  perusahaan  dengan  baik  karena  kesulitan  keuangan  yang  dialami  entitas tersebut  sudah  sangat  parah  (Ni  Made  Evi  Dwi  Prihanthini,  2013).  Elmabrok,  et  al  (2012) berpendapat  bahwa  kebangkrutan  atau  kegagalan  keuangan  terjadi  ketika  jumlah  kewajiban melebihi nilai wajar aset atau ketika kewajiban lancar melebihi aktiva lancar. Kebangkrutan atau kegagalan  keuangan  yang  dialami  oleh  sebagian  besar  perusahaan  dapat  berdampak  buruk terhadap perekonomian dunia (June Li, 2012). Almilia dan Herdiningtyas (2005) menilai bahwa kebangkrutan  cepat  terjadi  pada  negara  yang  mengalami  kesulitan  ekonomi  atau  krisis keuangan.  Ramadhani  dan  Lukviarman  (2009)  serta  Ghosh  (2013)  menyatakan  bahwa kebangkrutan  perusahaan  ditandai  dengan  adanya  penurunan  kondisi  keuangan  perusahaan yang  terjadi  secara  berkepanjangan  dan  terus-menerus (financial  distress) .  Menurut  penelitian Gamayuni  (2011),  penyebab  kebangkrutan  dapat  berasal  dari  faktor  internal  dan  eksternal perusahaan.  Faktor  internal  antara  lain  kurangnya  pengalaman  manajemen,  kurangnya pengetahuan  dalam  mempergunakan  aset  dan  liabilitas  secara  efektif.  Sedangkan  faktor eksternal yaitu inflasi, sistem pajak dan hukum, depresiasi mata uang asing, dan alasan lainnya. Ada  pihak-pihak  yang akan dirugikan jika suatu perusahaan sampai mengalami kebangkrutan. Adriana,  dkk  (2012)  menjelaskan  bahwa  pihak  yang  dirugikan  adalah  pihak  yang  memiliki kepentingan terhadap perusahaan seperti investor dan kreditur. Untuk itu, diperlukan suatu alat
atau  model  prediksi  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  potensi  kebangkrutan perusahaan.
Penelitian mengenai alat deteksi kebangkrutan telah banyak dilakukan sehingga memunculkan berbagai model prediksi kebangkrutan yang digunakan sebagai alat untuk memperbaiki kondisi perusahaan  sebelum  perusahaan  mengalami  kebangkrutan  (Endri,  2009).  Pradhan  (2011) menilai  bahwa  tindakan  untuk  memperbaiki  keadaan  keuangan  setelah  menerima  peringatan dini  untuk  kebangkrutan  tergantung  pada  penggunaan  kapasitas  sektor  tertentu  dan ketersediaan  pilihan  keuangan  perusahaan  tersebut.  Seperti  yang  dinyatakan  Nidhi  dan  Saini (2013)  bahwa  keadaan  keuangan  perusahaan  dapat  dinilai  menggunakan  rasio  keuangan standar. Beberapa alat deteksi kebangkrutan yang dapat digunakan yaitu model Altman Z-score (1968),  model  Springate  (1978),  model  Zmijewski  (1983)  serta  model  Grover  yang  diciptakan melalui penilaian dan pendesainan ulang terhadap model Altman.
Dari model prediksi kebangkrutan di atas, ditemukan perbedaan pada hasil prediksi. Penelitian Syafitri  dan  Wijaya  (2013)  menyatakan  bahwa  model  Zmijewski,  Foster,  dan  Grover  memiliki tingkat  akurasi  tertinggi  daripada  model  Altman  Z-score  dan  model  Springate,  tetapi  Hadi  dan Anggraeni  (2008)  menyimpulkan  bahwa  model  prediksi  Altman  merupakan  prediktor  terbaik  di antara ketiga prediktor yang dianalisa yaitu model Altman Z-score, model Zmijewski dan model Springate.  Model  Springate  masih  memberikan  hasil  prediksi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  model  Zmijewski,  sedangkan  model  Zmijewski  memberikan performance yang  buruk dalam memprediksi kebangkrutan. Ch. A. Sondakh (2014) memprediksi bahwa dari perhitungan Standar  Deviasi  rata-rata,  analisis  Springate  lah  yang  memiliki  tingkat  keakuratan  lebih  tinggi. Ini juga didukung dengan metode analisis Springate yang lebih memfokuskan pada nilai hutang lancar  suatu  perusahaan.  Ni  Made  Evi  (2013)  dalam  penelitiannya  menyatakan  bahwa  Model Grover  merupakan  model  prediksi  yang  paling  sesuai  diterapkan  karena  model  ini  memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi dibandingkan dengan model prediksi lainnya yaitu sebesar 100%. Melihat perbedaan hasil penelitian di atas, maka penelitian kali ini akan mengkaji tentang perbedaan prediksi kebangkrutan model Altman Z-score, model Springate dan model Zmijewski dengan  menambahkan  model  Grover.  Penelitian  ini  juga  dilakukan  untuk  mengetahui  model prediksi  kebangkrutan  terakurat  yang  digunakan  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan reasuransi  di  Indonesia  sehingga  mendapatkan  model  yang  tepat  untuk  memprediksi kebangkrutan.

## TINJAUAN LITERATUR

## Laporan Keuangan
Laporan keuangan menggambarkan kondisi keuangan dan hasil usaha suatu perusahaan pada saat  tertentu  atau  periode  tertentu.  Menurut  Kamaludin  (2011:  34)  laporan  keuangan  adalah hasil  akhir  dari  suatu  proses  pencatatan  yang  merupakan  suatu  ringkasan  dari  transaksi keuangan  yang  terjadi  selama  tahun  buku  yang  bersangkutan.  Mamduh  M.Hanafi  dan  Abdul Halim  (2016)  menuturkan  bahwa  laporan  keuangan  adalah  laporan  yang  diharapkan  bisa memberi informasi mengenai perusahan, dan digabungkan dengan informasi yang lain, seperti industri, kondisi  ekonomi, bisa memberikan gambaran  yang lebih baik mengenai prospek dan risiko perusahaan. Bagian dari laporan keuangan meliputi: (a) Neraca ( Balance Sheet ), bagian dari  laporan  keuangan  yang  mencatat  informasi  tentang  aset,  kewajiban  pembayaran  pada pihak  pihak  yang  terkait  dalam  operasional  perusahaan  dan  modal  pada  saat  tertentu.;  (b) Laporan  Laba  Rugi  ( Income  Statement ),  bagian  dari  laporan  keuangan  yang  mencatat  unsur- unsur penghasilan dan beban perusahaan sampai akhirnya menghasilkan suatu laba atau rugi bersih.  Laporan  laba  rugi  terdiri  dari  pendapatan  dan  biaya-biaya  yang  telah  dikeluarkan sehubungan  dengan  kegiatan  perusahaan;(c)Laporan  Perubahan  Ekuitas,  bagian  dari  laporan keuangan  yang  menunjukkan  laba  rugi  bersih  periode  yang  bersangkutan,  transaksi  modal dengan pemilik dan distribusi kepada pemilik; (d) Laporan Arus Kas ( Statement of Cash Flow ),
bagian  yang  melaporkan  penerimaan  kas,  dan  perubahan  bersih  kas,  baik    yang  berasal  dari aktivitas operasi, investasi maupun pendanaan pada suatu periode tertentu.

## Kebangkrutan
Kebangkrutan  menurut  Altman  (1973)  adalah  perusahaan  yang  secara  hukum  bangkrut. Sedangkan menurut Undang Undang RI No. 37 Tahun 2004 tentang Kepailitan dan Penundaan Kewajiban Pembayaran Utang, kebangkrutan adalah sita umum atas semua kekayaan Debitor Pailit  yang  pengurusan  dan  pemberesannya  dilakukan  oleh  Kurator  di  bawah  pengawasan Hakim Pengawas sebagaimana diatur dalam Undang-Undang.
Kebangkrutan  sebagai  suatu  kegagalan  yang  terjadi  pada  sebuah  perusahaan  didefinisikan dalam beberapa pengertian yaitu: (a) Kegagalan Ekonomi – Economic Distressed berarti bahwa perusahaan  kehilangan  uang  atau  pendapatan  perusahaan  tidak  mampu  menutupi  biayanya sendiri, ini berarti tingkat labanya lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dari arus kas perusahaan  lebih  kecil  dari  kewajiban.  Kegagalan  terjadi  bila  arus  kas  sebenarnya  dari perusahaan  tersebut  jauh  di  bawah  arus  kas  yang  diharapkan;(b)  Kegagalan  Keuangan – Financial Distressed mempunyai makna kesulitan dana baik dalam arti dana dalam pengertian kas atau dalam pengertian modal kerja. Sebagian asset liability management sangat berperan dalam pengaturan untuk menjaga agar tidak terkena financial distressed . Kegagalan keuangan bisa  juga  diartikan  sebagai  insolvensi  yang  membedakan  antara  dasar  arus  kas  dan  dasar saham.
Model – Model Prediksi Kebangkrutan
Model Altman
Edward  I  Altman,  Ph.  D.  adalah  seorang  profesor  dan  ekonom  keuangan  dari New  York University’s  Stern  School  of  Business pada  tahun  1968.  Altman  (1968),  melakukan  penelitian pada  topik  yang  sama  seperti  topik  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Beaver  tetapi  Altman menggunakan teknik multivariate discriminant analysis dan menghasilkan model dengan 7 rasio keuangan.  Dalam  penelitiannya,  Altman  menggunakan  sampel  33  pasang  perusahaan  yang pailit dan tidak pailit dengan model  yang disusunnya  secara tepat mampu mengidentifikasikan 90  persen  kasus  kepailitan  pada  satu  tahun  sebelum  kepailitan  terjadi.  Altman  (1968) mempelopori  penggunaan multivariate  discriminant  analysis dalam  memprediksi corporate failure .  MDA  mengkombinasi  informasi  yang  diperoleh  dari multivariate  independent  failure (seperti rasio-rasio) ke dalam nilai tunggal ( single scope ) yang digunakan mengklasifikasi suatu observasi ke dalam mutually exclusive groups . Dalam hal ini, MDA lebih menonjol dibandingkan univariate  analysis ,  karena  MDA  mempertimbangkan  seluruh  profil  variabel  dari  suatu perusahaan termasuk interaksi antar variabel tersebut.
Penggunaan model Altman sebagai salah satu pengukuran kinerja kebangkrutan tidak bersifat tetap  atau  stagnan  melainkan  berkembang  dari  waktu  ke  waktu,  di  mana  pengujian  dan penemuan  model  terus  diperluas  oleh  Altman  hingga  penerapannya  tidak  hanya  pada perusahaan  manufaktur  publik  saja  tapi  sudah  mencakup  perusahaan  manufaktur  non  publik dan perusahaan obligasi korporasi. Perkembangan model Altman terdiri dari  : (a)  Model Altman Pertama .
Setelah melakukan penelitian terhadap variabel dan sampel yang dipilih, Altman menghasilkan model  kebangkrutan  yang  pertama.  Persamaan  kebangkrutan  yang  ditujukan  untuk memprediksi  sebuah  perusahaan  publik  manufaktur.  Persamaan  dari  model  Altman  pertama yaitu:
Z = 1,21X 1 +1,42X 2 +3,3X 3 +0,64X 4 +0,999X 5 Keterangan: Z = Bankruptcy Index; X 1 = Working Capital / Total Asset ;X 2 = Retained Earnings / Total Asset ; X 3 = Earning Before Interest And Taxes / Total Asset ;X 4 = Market Value Of Equity / Book Value Of Total Debt ; X 5 = Sales / Total Asset Nilai  Z  adalah  indeks  keseluruhan  fungsi multiple  discriminant  analysis .  Menurut  Altman terdapat  angka-angka cut-off nilai  Z  yang  dapat  menjelaskan  apakah  perusahaan  akan
mengalami  kegagalan  atau  tidak  pada  masa  mendatang  dan  ia  akan  membaginya  ke  dalam tiga kategori, yaitu: (1)Jika nilai Z< 1,8 maka termasuk perusahaan yang bangkrut; (2) Jika nilai 1,8  <  Z  <  2,99  maka  termasuk grey  area (tidak  dapat  ditentukan  apakah  perusahaan  sehat ataupun  mengalami  kebangkrutan);  (3)  Jika  nilai  Z  >  2,99  maka  termasuk  perusahaan  yang tidak bangkrut
(b)  Model Altman Revisi
Model  yang  dikembangkan  Altman  ini  mengalami  revisi.  Revisi  yang  dilakukan  oleh  Altman merupakan  penyesuaian  yang  dilakukan  agar  model  prediksi  kebangkrutan  ini  tidak  hanya perusahaan manufaktur  yang go public melainkan juga dapat diaplikasikan untuk perusahaan- perusahaan di sektor swasta. Model yang lama mengalami perubahan pada salah satu variabel yang  digunakan.  Altman  mengubah  pembilang Market  Value  of  Equity pada  X 4 menjadi Book Value of Equity karena perusahaan privat tidak memiliki harga pasar untuk ekuitasnya. Z = 0,717X 1 +0,847X 2 +3,108X 3 +0,42X 4 +0,988X 5 Keterangan: Z = Bankruptcy Index ; X 1 = Working Capital / Total Asset ;X 2 = Retained Earnings / Total Asset ; X 3 = Earning Before Interest And Taxes / Total Asset ; X 4 = Book Value Of Equity / Book Value Of Total Debt ; X 5 = Sales / Total Asset
Klasifikasi  perusahaan  yang  sehat  dan  bangkrut didasarkan  pada  nilai  Z-  score  model  Altman (1983) yaitu: (1)Jika nilai Z< 1,23 maka termasuk perusahaan yang bangkrut; (2)Jika nilai 1,23 < Z < 2,9 maka termasuk grey area (tidak dapat ditentukan apakah perusahaan sehat ataupun mengalami kebangkrutan); (3) Jika nilai Z > 2,9 maka termasuk perusahaan yang tidak bangkrut (c)  Model Altman Modifikasi
Seiring  dengan  berjalannya  waktu  dan  penyesuaian  terhadap  berbagai  jenis  perusahaan. Altman  kemudian  memodifikasi  modelnya  supaya  dapat  diterapkan  pada  semua  perusahaan seperti  manufaktur,  non  manufaktur,  dan  perusahaan  penerbit  obligasi  di  negara  berkembang ( emerging  market ).  Dalam  Z-score  modifikasi  ini  Altman  mengeliminasi  dengan  ukuran  aset yang berbeda-beda. Berikut persamaan Z-score yang dimodifikasi Altman dkk. (1995): Z = 6,56X 1 +3,26X 2 +6,72X 3 +1,05X 4 Keterangan: Z = Bankruptcy Index ; X 1 = Working Capital / Total Asset ; X 2 = Retained Earnings / Total  Asset ;  X 3 = Earning  Before  Interest  And  Taxes  /  Total  Asset ;  X 4 = Book  Value Of  Equity  /

## Book Value Of Total Debt
Klasifikasi  perusahaan  yang  sehat  dan  bangkrut didasarkan  pada  nilai  Z-  score  model  Altman (1995) yaitu: (1)Jika nilai Z< 1,1 maka termasuk perusahaan yang bangkrut; (2)Jika nilai 1,1 < Z <  2,6  maka  termasuk grey  area (tidak  dapat  ditentukan  apakah  perusahaan  sehat  ataupun mengalami  kebangkrutan);  (3)  Jika  nilai  Z  >  2,60  maka  termasuk  perusahaan  yang  tidak bangkrut Terlihat  bahwa  X 5 tidak  digunakan  karena  pada  perusahaan  non  manufaktur,  umumnya menawarkan service dan bukan menjual barang. Nilai X 5 menggambarkan assets turnover yang filosofinya  adalah  memahami  seberapa  efisien  aset  yang  dimiliki  dapat  memberikan pendapatan. Pada perusahaan jasa, fixed asset biasanya tidak berhubungan langsung dengan pendapatan. Misalnya, apabila perusahaan menambah satu buah kantor, tidak secara otomotis pendapatannya  akan  naik.  Lain  halnya  dengan  perusahaan  manufaktur.  Apabila  kapasitas mesin ditambah sebesar X%, maka pendapatan pun akan naik sebesar X%. Oleh karena itulah pada perusahaan manufaktur, nilai assets turnover seringkali tidak memberikan informasi yang cukup berarti.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  proses  analisis  ini  adalah  sebagai  berikut:  (1) Menghitung  X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,  dan  X 4 masing  masing  perusahaan  tiap  waktunya;  (2)  Menghitung  Z- score  berdasarkan  rumus  perhitungan  Altman.;  (3)  Menganalisis  laporan  keuangan berdasarkan  rasio  keuangan  secara time  series dan  juga cross  sectional serta  apa  yang menyebabkan  hal  itu  bisa  terjadi;  (4)Menghitung  masing-masing  skor  perusahaan  menurut formula  Altman  Z-score;  (5)Mengkategorikan  masing-masing  perusahan  sesuai  dengan cut-off
yang  sudah  ditentukan;  (6)Mengambil  kesimpulan  dari  kinerja  perusahaan  dan  prediksi terhadap kebangkrutan perusahaan tersebut.

## Model Springate
Model  ini  dikembangkan  pada  tahun  1978  oleh  Gorgon  L.V.  Springate  yang  melakukan penelitian  untuk  menemukan  suatu  model  yang  dapat  digunakan  dalam  memprediksi  adanya potensi  (indikasi)  kebangkrutan.  Springate  (1978)  menggunakan  19  rasio-rasio  keuangan populer  yang  bisa  dipakai  untuk  memprediksi financial  distress .  Setelah  melalui  uji  statistik analisis multiple  discriminant yang  sama  dengan  yang  dilakukan  Altman  (1968),  yaitu membedakan  antara  perusahaan  yang  mengalami distress dan  yang  tidak distress (Vickers (2005:67).  Sampel  yang  digunakan  Springate  berjumlah  40  perusahaan  manufaktur  yang berlokasi  di  Kanada,  yaitu  20  perusahaan  yang  mengalami  kesulitan  keuangan  dan  20  yang dalam  keadaan  sehat.  Springate  akhirnya  menemukan  4  rasio  yang  dapat  digunakan  dalam memprediksi  adanya  potensi  (indikasi)  kebangkrutan  perusahaan  yang  menurut  Ghodrati memiliki  tingkat  keakuratan  hingga  92,5%  (2012).  Keempat  rasio  tersebut  dikombinasikan dalam suatu formula yang dirumuskan Gordon L.V. Springate yang selanjutnya terkenal dengan istilah Metode Springate (S-Score) . Springate merumuskan metodenya sebagai berikut: Z = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D Di  mana:  A: Working  Capital  /  Total  Assets; B: Earning  Before  Interest  And  Taxes  /  Total Assets ;C: Earning  Before  Taxes  /  Current  Liabilities ;  D: Sales/Total  Assets .  Jika  Z<0,862 maka perusahaan diklasifikasikan failed .

## Model Zmijewski
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zmijewski  menggunakan  sampel  tidak  acak  dengan  populasi perusahaan yang diteliti meliputi seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Amerika dan New  York  selama  periode  1972-1978  dengan  jumlah  populasi  berkisar  antara  2082-2241  per tahun. Setiap perusahaan diidentifikasi sebagai perusahaan bangkrut atau tidak, menggunakan tiga  sumber  yaitu Capital  Changes  Reporter,  the  Wall  Street  Journal  Index,  dan  Compustat Research File . Berdasarkan hasil identifikasi tersebut, maka terdapat 129 perusahaan bangkrut, di  mana  81  di  antaranya  memiliki  data  yang  lengkap.  Dua  jenis  data  yang  digunakan  yaitu periode  listing di CRSP Daily Return File dan  laporan keuangan  yang diperoleh  dari  SEC 10K (untuk perusahaan bangkrut) dan dari Compustat Annual Industrial File (untuk perusahaan tidak bangkrut,  di  mana  67%  diantaranya  memiliki  data  yang  lengkap)  (Zmijewski,  1984:59-64) Dengan  menggunakan  model  probit  yang  didasarkan  pada  sampel  40  perusahaan  bangkrut dan 800 perusahaan tidak bangkrut, maka diperoleh persamaan sebagai berikut. X= -4,3 – 4,5X 1 + 5,7X 2 + 0,004X 3 Di  mana:  X 1 =  ROA (Return  On  Asset) ;  X 2 = Leverage  (Debt  Ratio) ;  X 3 =  Likuiditas (Current Ratio) Cut-off yang  digunakan  dalam  model  ini  adalah  0  di  mana  jika  nilai  Z  bernilai  positif,  berarti perusahaan  berpotensi  mengalami  kebangkrutan.  Sedangkan  semakin  negatif  nilai  Z  dari perusahaan maka semakin jauh perusahaan dari potensi mengalami kebangkrutan.

## Model Grover
Model Grover merupakan model yang diciptakan dengan melakukan pendesainan dan penilaian ulang terhadap model Altman Z-Score. Jeffrey S. Grover menggunakan sampel sesuai dengan model  Altman  Z-score  pada  tahun  1968  dengan  menambahkan  13  rasio  keuangan  baru. Sampel  yang  digunakan  sebanyak  70  perusahaan  dengan  35  perusahaan  yang  bangkrut  dan 35  perusahaan  yang  tidak  bangkrut  pada  tahun  1982  sampai  1996.  Grover  (2001)  dalam Prihanthini (2013) menghasilkan persamaan sebagai berikut: G-Score = 1,650X 1 + 3,404X 3 – 0,016ROA + 0,057 Keterangan: X 1 = Working Capital/Total Assets ; X 3 = Earnings Before Interest And Taxes/Total Assets ; ROA = Net Income/Total Assets
Model Grover mengkategorikan perusahaan dalam keadaan bangkrut dengan skor kurang atau sama  dengan  - 0,02  (G  ≤  -0,02)  sedangkan  nilai  untuk  perusahaan  yang  dikategorikan  dalam keadaan  tidak  bangkrutadalah  lebih  atau  sama  dengan  0,01  (G  ≥  0,01).  Perusahaan  dengan skor di antara batas atas dan batas bawah berada pada grey area.

## Kerangka Pemikiran
Dalam penelitian ini penulis menggunakan laporan keuangan perusahaan reasuransi Indonesia yaitu laporan neraca dan  laporan laba rugi sebagai  variabel  penelitian. Dari laporan keuangan tersebut akan dianalisis variabel atau rasio  rasio keuangan dari masing masing model analisis kebangkrutan yang digunakan. Hasil rasio tersebut yang digunakan penulis untuk menganalisa data  dalam  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  reasuransi  di  Indonesia.  Untuk  setiap metode  akan menghasilkan  nilai cut-off sebagai  acuan  apakah  perusahaan  tersebut diprediksi mempunyai  ancaman  mengalami  kebangkrutan  ataupun  tidak  mengalami  kebangkrutan. Gambaran kerangka pemikiran penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 1 Kerangka Pemikiran Analisis Komparasi Prediktor Potensi Kebangkrutan Pada Perusahaan Reasuransi di Indonesia

## Perumusan Hipotesis
Berdasarkan  kerangka  pemikiran  yang  menjadi  panduan  penelitian  dan  penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya, maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 0: Tidak Terdapat perbedaan  antara masing-masing model dalam memprediksi kebangkrutan pada perusahaan reasuransi di Indonesia untuk periode 2012-2015 H 1: Terdapat  perbedaan  antara  masing-masing  model  dalam  memprediksi  kebangkrutan  pada perusahaan reasuransi di Indonesia untuk periode 2012-2015

## METODE PENELITIAN Populasi dan Sampel
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perusahaan  reasuransi  di Indonesia.  Metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan  sampel  adalah  sampel purposive ( purposive  sampling ).  Penarikan  sampel purposive adalah  penarikan  sampel  dengan pertimbangan  tertentu.  Pertimbangan  tersebut  didasarkan  pada  kepentingan  atau  tujuan penelitian. Pengambilan sampel pada penelitian ini adalah berdasarkan kriteria sebagai berikut: (1)Perusahaan  merupakan  perusahaan  reasuransi  Indonesia  yang  telah  berdiri  sejak  tahun 2012    sampai  tahun  2015.;  (2)  Perusahaan  tersebut  menerbitkan  laporan  keuangan  berupa laporan  neraca  dan  laporan  laba  rugi  di website atau  laman  masing-masing  perusahaan  pada tahun 2012 sampai tahun 2015.
Operasionalisasi Variabe l Variabel Bebas
Variabel bebas  yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio-rasio keuangan dalam Model Altman yang telah dimodifikasi pada tahun 1995, rasio-rasio keuangan dalam model Zmijewski, model Springate dan model Grover. Rasio-rasio keuangan tersebut meliputi:
1)  Working  Capital  to  Total  Assets  . Rasio  ini  pada  dasarnya  merupakan  salah  satu  rasio likuiditas  yang  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban  jangka
pendek  perusahaan.    Modal  kerja  yang  dimaksud  diperoleh  dengan  cara  aktiva  lancar dikurangi  dengan  kewajiban  lancar.  Aktiva  lancar    merupakan  aktiva  yang  dapat  dikonversi menjadi  kas  dalam  waktu  kurang  dari  satu  tahun  atau  siklus  operasi  bisnis  perusahaan. Sedangkan yang dimaksud kewajiban lancar merupakan kewajiban perusahaan pada pihak lain  yang  harus  diselesaikan  dalam  jangka  waktu  kurang  dari  satu  tahun.  Rumus  rasio  ini yaitu :
2)  Retained  Earnings  to  Total  Assets. Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk menghasilkan laba ditahan dari total aktiva perusahaan. Laba ditahan merupakan laba yang tidak  dibagikan  kepada  para  pemegang  saham  yang  digunakan  perusahaan  untuk pengembangan usaha. Laba ditahan menunjukkan berapa banyak pendapatan perusahaan yang  tidak  dibayarkan  dalam  bentuk  dividen  kepada  para  pemegang  saham.  Laba  ditahan dilaporkan  dalam  neraca  bukan  merupakan  kas  dan  tidak  tersedia  untuk  pembayaran dividen dan yang lain.  Rumus rasio ini yaitu:
3)  Earning  Before  Interest  And  Taxes  to  Total  Asset. Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba terhadap aktiva yang digunakan. Rasio ini merupakan rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  rentabilitas/profitabilitas  perusahaan.  Rasio  ini menunjukkan  kemampuan  perusahaan  menghasilkan  laba  yang  diukur  dari  jumlah  laba sebelum dikurangi bunga dan pajak dibandingkan dengan total aktiva. Rumus rasio ini yaitu:
4)  Book  Value  Of  Equity  to  Book  Value  Of  Total  Debt. Rasio  ini  menunjukkan  perbandingan antara  nilai  buku  ekuitas  dengan  nilai  total  buku  utang.  Variabel  ini  digunakan  untuk mendeteksi  kemampuan  dana  perusahaan  yang  tertanam  dalam  keseluruhan  aktiva  yang berputar  dalam  satu  periode  tertentu.  Pada  umumnya  perusahaan  mengungkapkan perubahan-perubahan  yang  terjadi  pada  hak-hak  pemegang  saham  dalam  suatu  laporan keuangan  tersendiri  berupa  laporan  perubahan  ekuitas.  Nilai  buku  ekuitas  dihitung berdasarkan  nilai  buku  aktiva  dikurangi  nilai  buku  dari  kewajiban.  Sedangkan  nilai  buku hutang  dihitung  berdasarkan  utang  lancar  ditambah  utang  jangka  panjang. Rumus  rasio  ini yaitu:
5)  Sales  to  Total  Asset  . Rasio  ini  menunjukkan  apakah  perusahaan  menghasilkan  volume bisnis  yang  cukup  dibandingkan  investasi  dalam  total  aktivanya.  Rasio  ini  mencerminkan efisiensi  manajemen  dalam  menggunakan  keseluruhan  aktiva  perusahaan  untuk menghasilkan penjualan dan mendapatkan laba. Rumus rasio ini yaitu:
6)  Earning Before Taxes to Current Liabilities . Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk melunasi kewajiban lancarnya, sebelum membayar pajak.Rumus rasio ini yaitu:
7)  Return  on  Asset. ROA  mencerminkan  seberapa  besar return yang  dihasilkan  atas  setiap rupiah uang yang ditanamkan dalam bentuk aset. Harapannya makin tinggi ROA maka akan makin baik. Rumus ROA yaitu:
8)  Debt Ratio. Rasio ini menunjukkan seberapa besar total aset yang dimiliki perusahaan yang didanai  oleh  krediturnya.  Makin  tinggi  DR  akan  menunjukkan  makin  berisiko  perusahaan karena makin besar utang yang digunakan untuk pembelian asetnya. Rumus rasio ini yaitu:
9)  Current  Ratio  . Rasio  yang  biasa  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan memenuhi liabilitas jangka pendek ( short run solvency ) yang akan jatuh tempo dalam waktu satu  tahun.  Liabilitas  lancar  digunakan  sebagai  penyebut  ( denominator )  karena mencerminkan  liabilitas  yang  segera  harus  dibayar  dalam  waktu  setahun.  Biasanya  rasio lancar yang direkomendasikan adalah sekitar dua. Rasio lancar yang terlalu tinggi bermakna bahwa  perusahaan  terlalu  banyak  menyimpan  aset  lancar.  Padahal  aset  lancar  kurang menghasilkan return yang  tinggi  dibandingkan  dengan  aset  tetap.  Sebaliknya  rasio  lancar yang terlalu rendah atau bahkan kurang dari satu mencerminkan adanya risiko perusahaan untuk tidak mampu memenuhi liabilitas yang jatuh tempo. Rumus rasio ini yaitu:
Variabel Terikat
Variabel  terikat  atau  variabel  dependen  adalah  variabel  yang  menjadi  penyebab  timbulnya variabel.
Nilai  Z,  S,  X,  maupun  G  dalam  penelitian  ini  merupakan  nilai  keseluruhan  penjumlahan  rasio- rasio berdasarkan model  yang  digunakan. Nilai tersebut menunjukkan kemungkinan terjadinya kebangkrutan ataupun ketidakbangkrutan pada  perusahaan setelah dibandingkan dengan nilai cut-off dari masing-masing model tersebut.

## TEMUAN DAN PEMBAHASAN Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  digunakan  untuk  menggambarkan  tentang  ringkasan  variabel-variabel penelitian tanpa menghubungkan atau membandingkan dengan variabel lain, jadi menceritakan karateristik  statistik  suatu  variabel  secara  mandiri.  Langkah  awal  untuk  memulai  analisis deskriptif yaitu dengan terlebih dahulu memeriksa kelengkapan data secara cermat, antara lain neraca  historis  perusahaan  dan  laporan  laba  rugi  perusahaan  reasuransi  Indonesia  periode 2012  sampai  dengan  periode  2015.  Langkah  kedua  yaitu  melakukan  perhitungan  data-data laporan  keuangan  dengan  menggunakan  setiap  model  analisis  kebangkrutan  yaitu  model analisis kebangkrutan Altman Z-score modifikasi, model Springate, model Zmijewski, dan model Grover.  Dari  setiap  perhitungan  tersebut,  ditentukan  prediksi  model  analisis  kebangkrutan terhadap perusahaan berdasarkan klasifikasi nilai cut-off (apakah akan mengalami distress atau tidak)
Tabel 2 Hasil Perhitungan Model Analisis Kebangkrutan Altman Z-score Modifikasi
Nama Perusahan Reasuransi Tahun X 1 X 2 X 3 X 4 Cut-off Nasional Reasuransi 2012 0,258 0,097 0,052 0,422 2,80 2013 0,211 0,101 0,047 0,306 2,35 2014 0,249 0,104 0,051 0,357 2,70 2015 0,250 0,135 0,072 0,415 3,00 Tugu Reasuransi 2012 0,203 0,123 0,050 0,301 2,39 2013 0,140 0,119 0,054 0,204 1,89 2014 0,170 0,133 0,036 0,258 2,06 2015 0,211 0,181 0,101 0,359 3,03 Indonesia Reasuransi 2012 0,327 0,107 0,076 0,417 3,44
2013 0,288 0,103 0,056 0,334 2,95 2014 0,412 0,093 0,053 0,589 3,98 2015 0,380 0,118 0,078 0,584 4,02 Maskapai Reasuransi Indonesia 2012 0,340 0,299 0,142 0,703 4,90 2013 0,339 0,328 0,125 0,707 4,87 2014 0,273 0,334 0,112 0,672 4,34 2015 0,317 0,375 0,114 0,765 4,87
Sumber: Data Diolah, 2017
Klasifikasi  perusahaan  yang  sehat  dan  bangkrut didasarkan  pada  nilai  Z-  score  model  Altman (1995) yaitu: (1) Jika nilai Z< 1,1 maka termasuk perusahaan yang bangkrut; (2) Jika nilai 1,1 < Z  <  2,6  maka  termasuk grey  area (tidak  dapat  ditentukan  apakah  perusahaan  sehat  ataupun mengalami  kebangkrutan);  (3)  Jika  nilai  Z  >  2,60  maka  termasuk  perusahaan  yang  tidak bangkrut.  Perhitungan  nilai  Z  yaitu  dengan  menggunakan  rumus  persamaan  Altman  Z-score modifikasi  dengan  rumus  Z  =  6,56X 1 +3,26X 2 +6,72X 3 +1,05X 4 .  Tabel  4.11  menunjukkan  nilai  Z yang diperoleh Perusahaan Maskapai Reasuransi Indonesia tahun 2012.
Tabel  3  Nilai Z-score Perusahaan Maskapai Reasuransi Indonesia Tahun 2012
Nama  Perusahaan Reasuransi 6.56X 1 3.26X 2 6.72X 3 1,05X 4 Z-Score Prediksi  Z- Score Maskapai Reasuransi Indonesia 2,22 0,98 0,96 0,74 4,90 Tidak Bangkrut Sumber: Data Diolah, 2017 . Tabel 4  Hasil Perhitungan Model Analisis Kebangkrutan Springate Nama Perusahan Reasuransi Year A B C D Cut-off Nasional Reasuransi 2012 0,258 0,052 0,074 0,850 0,812 2013 0,211 0,047 0,063 0,753 0,705 2014 0,249 0,051 0,071 0,715 0,748 2015 0,250 0,072 0,102 0,839 0,881 Tugu Reasuransi 2012 0,203 0,050 0,066 0,674 0,676 2013 0,140 0,054 0,065 0,695 0,632 2014 0,170 0,036 0,045 0,620 0,563 2015 0,211 0,101 0,139 0,666 0,887 Indonesia Reasuransi 2012 0,327 0,076 0,105 0,829 0,970 2013 0,288 0,056 0,084 0,794 0,841 2014 0,412 0,053 0,089 0,594 0,885 2015 0,380 0,078 0,092 0,714 0,978 Maskapai Reasuransi Indonesia 2012 0,340 0,142 0,243 0,924 1,316 2013 0,339 0,125 0,214 0,820 1,203 2014 0,273 0,112 0,188 0,721 1,036 2015 0,317 0,114 0,202 0,747 1,108 Sumber: Data Diolah, 2017
Klasifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai S-Score model Springate yaitu  Jika  Z<0,862  maka  perusahaan  diklasifikasikan failed .    Perhitungan  nilai  S  yaitu  dengan menggunakan rumus persamaan Springate dengan rumus  S = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D. Tabel 4 menunjukkan nilai S yang diperoleh Perusahaan Nasional Reasuransi tahun 2012.
Tabel 5  Nilai S-score Perusahaan Nasional Reasuransi tahun 2012 Nama Perusahaan Reasuransi 1,03A 3,07B 0,66C 0,4D S-Score Prediksi  S- Score Nasional Reasuransi 0,265 0,158 0,049 0,340 0,812 Failed Sumber: Data Diolah, 2017 Tabel 6 Hasil Perhitungan Model Analisis Kebangkrutan Zmijewski Nama Perusahaan Reasuransi Year X 1 X 2 X 3 Cut-off Nasional Reasuransi 2012 0,048 0,703 1,368 -0,501 2013 0,042 0,766 1,279 -0,121 2014 0,045 0,737 1,342 -0,296 2015 0,061 0,707 1,357 -0,540 Tugu Reasuransi 2012 0,044 0,769 1,266 -0,114 2013 0,043 0,831 1,170 0,244 2014 0,038 0,795 1,215 0,065 2015 0,084 0,736 1,289 -0,479 Indonesia Reasuransi 2012 0,060 0,706 1.508 -0,541 2013 0,053 0,750 1,422 -0,262 2014 0,044 0,629 1.727 -0,904 2015 0,049 0,631 1.661 -0,916 Maskapai Reasuransi Indonesia 2012 0,124 0,587 1.581 -1.505 2013 0,106 0,586 1.580 -1,430 2014 0,093 0,598 1,461 -1,301 2015 0,094 0,566 1.565 -1,489
Sumber: Data Diolah, 2017
Klasifikasi  perusahaan  yang  sehat  dan  bangkrut  didasarkan  pada  nilai  X-Score  model Zmijewski  yaitu:  (1)  Jika cut-off didapat  hasilnya  positif  maka  dikategorikan  bangkrut;  (2)  Jika cut-off didapat  hasilnya  negatif  maka  dikategorikan  tidak  bangkrut.  Perhitungan  nilai  X  yaitu dengan  menggunakan  rumus  persamaan  Zmijewski  dengan  rumus    X  =  -4,3 – 4,5X 1 +  5,7X 2 + 0,004X 3 .  Tabel  4.15  menunjukkan  nilai  X  yang  diperoleh  Perusahaan  Tugu  Reasuransi  tahun 2012.
Tabel 7  Nilai X-score Perusahaan Tugu Reasuransi Tahun 2012
Nama Perusahaan Reasuransi 4,5X 1 5,7X 2 0,004X 3 XScore Prediksi X-Score Tugu Reasuransi 0,199 4,381 0,005 -0,114 Tidak Bangkrut Tabel 8  Hasil Perhitungan Model Analisis Kebangkrutan Grover Nama Perusahaan Reasuransi Year X1 X3 ROA Cut-off Nasional Reasuransi 2012 0,258 0,052 0,048 0,657
2013 0,211 0,047 0,042 0,565 2014 0,249 0,051 0,045 0,643 2015 0,250 0,072 0,061 0,713 Tugu Reasuransi 2012 0,203 0,050 0,044 0,563 2013 0,140 0,054 0,043 0,472 2014 0,170 0,036 0,038 0,459 2015 0,211 0,101 0,084 0,750 Indonesia Reasuransi 2012 0,327 0,076 0,060 0,853 2013 0,288 0,056 0,053 0,721 2014 0,412 0,053 0,044 0,918 2015 0,380 0,078 0,049 0,949 Maskapai Reasuransi Indonesia 2012 0,340 0,142 0,124 1,099 2013 0,339 0,125 0,106 1,040 2014 0,273 0,112 0,093 0,886 2015 0,317 0,114 0,094 0,965 Sumber: Data Diolah, 2017
Klasifikasi  perusahaan  yang  sehat  dan  bangkrut  didasarkan  pada  nilai  G-Score  model  Grover yaitu:
1)  Jika hasil cut-off kurang dari atau sama dengan -0,02 maka dikategorikan bangkrut 2)  Jika hasil cut-off lebih dari atau sama dengan 0,01 maka dikategorikan tidak bangkrut 3)  Jika hasil cut-off diantara -0,02 dan 0,01 maka dikategorikan rawan bangkrut Perhitungan  nilai  G  yaitu  dengan  menggunakan  rumus  persamaan  Grover  dengan  rumus  G  = 1,650X 1 +  3,404X 3 –  0,016ROA  +  0,057.  Tabel  4.17  menunjukkan  nilai  G  yang  diperoleh Perusahaan Indonesia Reasuransi tahun 2012.
Tabel 9 Nilai G-score Perusahaan Indonesia Reasuransi Tahun 2012 Nama Perusahaan Reasuransi 1,65X 1 3,404X 3 0,016 ROA GScore Prediksi GScore Indonesia Reasuransi 0,54 0,27 0,00096 0,853 Tidak Bangkrut

## Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data terdistribusi normal atau tidak. Pengujian normalitas data dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dan uji Shapiro-Wilk .
Tabel 10
Uji Normalitas Data Analisis Kebangkrutan Model Altman Z-score, Springate, Zmijewski, dan Grover pada perusahaan reasuransi di Indonesia Periode 2012-2015
Method Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic  Df Sig. Statistic df Sig. Cut-off Altman ,184 16 ,152 ,920 16 ,170 Springate ,131 16 ,200 * ,977 16 ,936 Zmijewski ,188 16 ,136 ,928 16 ,228 Grover ,106 16 ,200 * ,960 16 ,662
Method Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic  Df Sig. Statistic df Sig. Cut-off Altman ,184 16 ,152 ,920 16 ,170 Springate ,131 16 ,200 * ,977 16 ,936 Zmijewski ,188 16 ,136 ,928 16 ,228 Grover ,106 16 ,200 * ,960 16 ,662
a. Lilliefors Significance Correction
Sumber : Data Diolah, 2017
Tabel10    memuat  hasil  uji  normalitas  data  pada  masing  masing cut-off model  analisis kebangkrutan pada perusahaan reasuransi di Indonesia standar nilai pada uji normalitas adalah apabila  nilai p-value >0,05  maka  data  dianggap  terdistribusi  normal  sebaliknya  data  tidak terdistribusi  normal  jika  nilai p-value <0,05.  Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dillihat  bahwa semua model analisis kebangkrutan memiliki data yang berdistribusi normal.

## Uji Homogenitas
Uji  homogenitas  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  varian  dari  populasi  penelitian  memiliki hasil  yang  sama  atau  tidak.  Uji  ini  dilakukan  sebagai  prasyarat  dalam analysis  of  variance (ANOVA).
Tabel  11
Uji Homogenitas (Levene’s Test) Data Analisis Kebangkrutan Model Altman Z- score, Springate, Zmijewski, dan Grover pada Perusahaan Reasuransi di Indonesia Periode 2012 - 2015

## Cut-off
Levene Statistic df1 df2 Sig. 20,764 3 60 ,000 Sumber: Data Diolah, 2017
Dari  tabel  uji  homogenitas  diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai p-value Levene  sebesar  0,000 dimana  <0,05  maka  varian  antara  kelompok model  Altman  Z-score,  Springate,  Zmijewski,  dan Grover adalah tidak sama atau heterogen.

## Uji One Way ANOVA
Uji one  way  ANOVA digunakan  untuk  mengetahui  perbedaan mean (rata-rata)  kelompok sampel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 12 Uji One Way ANOVA Data Analisis Kebangkrutan Model Altman Z-score, Springate, Zmijewski, dan Grover pada Perusahaan Reasuransi di
Indonesia Periode 2012-2015 Cut-off Sum of Squares Df Mean Square F Sig. Between Groups 131,323 3 43,774 120,735 ,000 Within Groups 21,754 60 ,363 Total 153,077 63
Sumber: Data Diolah, 2017
Pada  tabel  12    diperoleh  nilai  ANOVA  sig  ( p-value )  sebesar  0,000  dimana  <0,05  maka kesimpulan  yang  didapat  adalah  H 0 ditolak  y ang  berarti  “Terdapat  perbedaan  tingkat kebangkrutan  antara  model  Altman  Z-score,  Springate,  Zmijewski,  dan  Grover  pada perusahaan reasuransi di Indonesia periode 2012- 2015”. Setelah mengetahui hasil uji One Way ANOVA,  di  mana  hasilnya  menunjukkan  H 0 ditolak  yang  berarti  adanya  perbedaan,  dan  hasil tes menunjukkan varian tidak sama, maka uji lanjut yang digunakan adalah uji Games-Howell . Tabel 4.2.4.2 menunjukkan hasil uji Games-Howell keempat model analisis kebangkrutan yaitu Altman,  Springate,  Zmijewski,  dan  Grover  merupakan  kelompok  yang  menunjukkan  adanya perbedaan rata-rata nilai (hasil perhitungan).
Tabel 13  Uji Games-Howell Data Analisis Kebangkrutan Model Altman Z-score, Springate, Zmijewski, dan Grover pada Perusahaan Reasuransi di Indonesia Periode 2012-2015

## Multiple Comparisons
Cut-off
Method (I) Method (J) Mean Difference (I-J) Std. Error  Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Games- Howell Altman Springate 2,458 ,2608 ,000 1,713 3,204 Zmijewski 3,979 ,2923 ,000 3,171 4,787 Grover 2,582 ,2604 ,000 1,838 3,327 Springate Altman -2,458 ,2608 ,000 -3,204 -1,713 Zmijewski 1,520 ,1509 ,000 1,095 1,945 Grover ,124 ,0719 ,329 -,071 ,319 Zmijewski Altman -3,979 ,2923 ,000 -4,787 -3,171 Springate -1,520 ,1509 ,000 -1,945 -1,095 Grover -1,396 ,1503 ,000 -1,819 -,973 Grover Altman -2,582 ,2604 ,000 -3,327 -1,838 Springate -,124 ,0719 ,329 -,319 ,071 Zmijewski 1,396 ,1503 ,000 ,973 1,819 Sumber: Data Diolah, 2017

## Uji Kruskal Wallis
Uji Kruskal  Wallis digunakan  untuk  mengetahui  perbedaan mean (rata-rata)  kelompok  sampel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 14  Uji Kruskal – Wallis Data Analisis Kebangkrutan Model Altman Z-score, Springate, Zmijewski, dan Grover pada Perusahaan Reasuransi di Indonesia Periode 2012-2015
Ranks
Method N Mean Rank Cut-off Altman 16 56,50 Springate 16 34,88
Zmijewski 16 8,50 Grover 16 30,12 Total 64 Test Statistics a,b Cut-off Chi-Square 53,690 Df 3 Asymp. Sig. ,000
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variabel: Method Sumber: Data Diolah, 2017
Uji  beda  rata-rata  yang  dilakukan  pada  nilai cut-off potensi  kebangkrutan  perusahaan reasuransi  di  Indonesia  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  potensi kebangkrutan  perusahaan  reasuransi  di  Indonesia  dengan  tingkat  signifikansi  0,05. Berdasarkan hasil analisis dengan uji Kruskal-Wallis diperoleh tingkat signifikansi sebesar 0,000. Tingkat  signifikansi  yang  diperoleh  lebih  kecil  dari  0,05  dan  menyebabkan  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Hal  tersebut  artinya  terdapat  perbedaan  potensi  kebangkrutan  pada  perusahaan reasuransi  di  Indonesia  dengan  model  Altman  Z-score  modifikasi,  model  Springate,  model Zmijewski dan model Grover.

## Tingkat Akurasi
Melakukan  perhitungan  tingkat  akurasi  pada  setiap  model  kebangkrutan  untuk  menilai  model kebangkrutan  mana  yang  merupakan  prediktor  paling  baik  di  antara  keempat  model kebangkrutan tersebut.
Tabel 15 Tingkat Akurasi Analisis Kebangkrutan Model Altman Z-score, Springate, Zmijewski,  dan Grover pada perusahaan Reasuransi di Indonesia Periode 2012 -
2015 Summary Altman Springate Zmijewski Grover TOTAL B RB TB
B TB B TB B RB TB Real B 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 TB 0 4 12 7 9 2 14 0 0 16 64 Total 0 4 12 7 9 2 14 0 0 16 64 Akurasi 75% 56,25% 87,50% 100% Error 25% 43,75% 12,50% 0%
Sumber: Data Diolah, 2017

## Interpretasi Hasil
Dalam sub bab ini akan dibahas mengenai penafsiran hasil analisis data statistik sesuai dengan tujuan penelitian.
Interpretasi hasil perhitungan Z-score
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  dari  4  (empat)  perusahaan  reasuransi  yang  diteliti  terdapat dua  perusahaan  reasuransi  yang  belum  dapat  diprediksi  apakah  perusahaan  tersebut mengalami  masalah  dalam  manajemen  maupun  struktur  keuangan.  Hasil  perhitungan  Z  pada
tahun  2013  PT  Nasional  Reasuransi  dengan  nilai cut-off 2,35  dan  hasil  perhitungan  Z  pada tahun  2012-2014  PT  Tugu  Reasuransi  dengan  nilai cut-off 2,39;  1,89;  dan  2,06;.  Pada  tahun 2013    PT  Nasional  Reasuransi  memiliki  nilai  X 1 yang  paling  kecil  dibandingkan  nilai  X 1 pada tahun-tahun  lain.  Sedangkan  pada  tahun  2012 –  2014  selain  faktor  nilai  X 1 yang  lebih  kecil dibandingkan nilai X 1 pada tahun 2015, hal lain yang memengaruhi penilaian kriteria grey area perusahaan  ini  yaitu  nilai  X 3 yang  juga  memiliki  nilai  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  nilai  X 3 pada  tahun  2015.  Maka  dari  itu  perusahaan  tersebut  dinyatakan  memiliki  masalah  dalam manajemen  maupun  struktur  keuangan  jika  tidak  melakukan  perbaikan  dalam  manajemen maupun struktur keuangan.
Interpretasi hasil perhitungan Springate
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  dari  4  (empat)  perusahaan  reasuransi  yang  diteliti  terdapat tiga perusahaan reasuransi diprediksi mengalami masalah dalam manajemen maupun struktur keuangan.  Hasil  perhitungan  S  pada  tahun  2012-2014  PT  Nasional  Reasuransi  dengan  nilai cut-off 0,812; 0,705; dan 0,748, hasil perhitungan S pada tahun 2012-2014 PT Tugu Reasuransi dengan nilai cut-off 0,676; 0,632; dan 0,563, hasil perhitungan S pada tahun 2013 PT Indonesia Reasuransi dengan nilai cut-off 0,841. Pada tahun 2012-2014  PT Nasional Reasuransi memiliki nilai  B  dan  nilai  C  yang  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  nilai  B  dan  nilai  C  pada  tahun 2015.  Sedangkan  pada  tahun  2012-2014  selain  faktor  nilai  B  dan  nilai  C  yang  lebih  kecil dibandingkan nilai B dan nilai C pada tahun 2015, hal lain yang memengaruhi penilaian kriteria kebangkrutan perusahaan ini yaitu nilai A dan nilai D di tahun 2012-2014 yang juga memilki nilai yang  lebih  kecil  dibandingkan  nilai  A  dan  nilai  D  pada  tahun  2015.  Pada  tahun  2013  PT Indonesia  Reasuransi  memiliki  nilai  A  yang  paling  kecil  jika  dibandingkan  dengan  nilai  A  pada tahun lain. Maka dari itu perusahaan-perusahaan tersebut dinyatakan memiliki masalah dalam manajemen  maupun  struktur  keuangan  jika  tidak  melakukan  perbaikan  dalam  manajemen maupun struktur keuangan.
Interpretasi hasil perhitungan Zmijewski
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  dari  4  (empat)  perusahaan  reasuransi  yang  diteliti  terdapat satu perusahaan reasuransi  diprediksi mengalami masalah dalam manajemen maupun struktur keuangan. Hasil perhitungan X pada tahun 2013 - 2014 PT Tugu Reasuransi dengan nilai cut- off 0,244; dan 0,065;. Pada tahun 2013-2014  PT Tugu Reasuransi memiliki nilai X 1 yang lebih rendah  jika  dibandingkan  dengan  nilai  X 1 pada  tahun  2012  dan  tahun  2015.  Maka  dari  itu perusahaan-perusahaan  tersebut  dinyatakan  memiliki  masalah  dalam  manajemen  maupun struktur  keuangan  jika  tidak  melakukan  perbaikan  dalam  manajemen  maupun  struktur keuangan.
Interpretasi hasil perhitungan Grover
Berdasarkan  hasil  analisis,  nilai  G  masing-masing  perusahaan  pada  tahun  penelitian  adalah ≥0,01,  maka  perusahaan  reasuransi  pada  tahun  2012-2015  dinyatakan  tidak  mengalami masalah  dalam  manajemen  maupun  struktur  keuangan  yang  menyebabkan  terjadinya kebangkrutan.

## Analisis Kebangkrutan
Pada  analisis  kebangkrutan  model  Altman  Z-score,  pada  tahun  2013  PT  Nasional  Reasuransi diprediksi berada pada kondisi grey area  atau rawan bangkrut, dan pada tahun 2012-2014 PT Tugu Reasuransi juga diprediksi berada pada kondisi grey area atau rawan bangkrut.
Dalam  analisis  kebangkrutan  model  Springate  dilakukan  penggabungan  pada  keempat  rasio tersebut  yang  hasilnya  menyatakan  pada  tahun  2012-2014  PT  Nasional  Reasuransi  dan  PT Tugu Reasuransi diprediksi berpotensi bangkrut dan pada tahun 2013 PT Indonesia Reasuransi diprediksi berpotensi bangkrut.
Pada  model  Zmijewski  dalam  menganalisis  kebangkrutan  didapat  hasil  yang  menyatakan bahwa sepanjang periode 2013 dan 2014 PT Tugu Reasuransi diprediksi berpotensi bangkrut.
Didapatkan hasil analisis model Grover yang menyatakan bahwa sepanjang tahun 2012, 2013, 2014,  dan  2015  diprediksi  tidak  ada  perusahaan  reasuransi  yang  berpotensi  mengalami kebangkrutan.  Berdasarkan  rumusan  masalah  yang  pertama  pada  penelitian  ini,  maka dilakukan  uji  One  Way  ANOVA.  Dari  hasil  uji  yang  dilakukan  didapatkan  hasil  bahwa  H 1 diterima  sehingga  didapatkan  hasil  bahwa  terdapat  perbedaan  analisis  kebangkrutan  antara keempat model pada perusahaan reasuransi di Indonesia selama periode 2012-2015. Tingkat Akurasi
Dalam  tabel  perhitungan  tingkat  akurasi  didapat  bahwa  dari  keempat  model  analisis kebangkrutan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu model Altman Z-score, model Springate, model  Zmijewski  dan  model  Grover.  Model  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi adalah Model Grover dengan nilai akurasinya 100%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  diuraikan  pada  bab  IV,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  perbedaan  potensi  kebangkrutan  pada  perusahaan  reasuransi  di Indonesia  dengan  model  analisis  prediksi  kebangkrutan  Altman  Z-Score,  model  Springate, model Zmijewski dan model Grover. Berdasarkan uji Kruskal-Wallis diperoleh bahwa perbedaan rata-rata terlihat pada setiap model analisis prediksi kebangkrutan. Hal ini dikarenakan adanya perbedaan  penggunaan  rasio  keuangan  dan  kriteria  masing-masing  model  analisis  prediksi kebangkrutan. Dari  keempat model  analisis  prediksi kebangkrutan  (Altman  Z-score,  Springate, Zmijewski,  dan  Grover)  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  adalah  model  Grover dengan nilai akurasi 100%.
Saran  yag  dapat  diberikan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  :  (1)  Dari  beberapa  rasio  keuangan yang  digunakan  dalam  keempat  model  analisis  kebangkrutan  tersebut,  perusahaan  yang diprediksi  mengalami  kebangkrutan  diharapkan  dapat  memperbaiki  rasio-rasio  keuangannya; (2)Hasil  perhitungan  tingkat  akurasi  dari  keempat  model  menunjukkan  bahwa  model  Grover memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi,  maka  sebaiknya  perusahaan  menggunakan  model  Grover untuk  memprediksi  risiko  kebangkrutan  usahanya;  (3)  Bagi  calon  investor  diharapkan  agar memperhatikan  kinerja  dan  kesehatan  perusahaan  yang  akan  digunakan  untuk  berinvestasi. Hal ini bertujuan agar investasi yang ditanamkan oleh investor dapat memberikan keuntungan; (4)  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  publikasi  dan  bisa  jadi merupakan  data  yang  telah  diolah. Sehingga  diharapkan  bagi  peneliti  selanjutnya  untuk  dapat memperoleh  data  tambahan  yang  berasal  dari  sumber  yang  tepat  guna  memperkuat  hasil analisis;(5)  Bagi  peneliti  selanjutnya  yang  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  ulang  mengenai masalah    ini    dengan    lebih    teliti,  diharapkan    dapat    memperluas    objek    penelitiannya  agar didapatkan  penelitian  yang  lebih  rinci  lagi  mengenai  penggunaan  keempat model  tersebut sebagai    alat    prediksi    (prediktor)    dalam    menganalisis    kebangkrutan  suatu    perusahaan dimasa  yang  akan  datang  dan  juga  perhitungan  tingkat  akurasi untuk setiap model dapat menjadi  lebih  akurat;  (6)  Bagi    peneliti    selanjutnya,    diharapkan    untuk    dapat    mencari    dan menggunakan  model    analisis    kebangkrutan    lainnya    yang    berbeda  seperti Ohlson,  Shirata, CA  Score,  Fulmer,  Farajzadeh  Genetic dan  memperpanjang  waktu  pengamatan    agar    dapat dibandingkan  dan dapat mengetahui model-model analisis kebangkrutan apa saja yang  dapat digunakan  dalam  menganalisis  kebangkrutan  suatu  perusahaan  analisis  kebangkrutan  tidak hanya  dilakukan  dengan  menggunakan  rasio  keuangan  keempat  model  saja  yaitu  Altman  Z- score,  Springate, Zmijewski,  dan  Grover.  Namun  juga  harus  memperhatikan  dari    faktor-faktor lainnya,  baik  yang  berasal  dari  internal  perusahaan    maupun  dari  eksternal  perusahaan misalnya kondisi politik, kondisi  ekonomi dan lainnya. Faktor-faktor lainnya tersebut tidak dapat digunakan  dalam  penelitian  ini  karena sulitnya  pengukuran.  Apabila    faktor-faktor  lain  tersebut dapat diperoleh dan diukur dengan tepat,  tentunya akan diperoleh analisis kebangkrutan yang lebih akurat; (7) Pihak manajemen perusahaan harus tetap berhati-hati dalam mengelola   dan
menjalankan  operasional  perusahaan.  Maka  dari  itu,  pihak  manajemen  harus  melakukan tindakan-tindakan  perbaikan  kinerja  perusahaannya  untuk  menghindari  atau  mencegah terjadinya gangguan-gangguan yang berdampak terhadap kelangsungan hidup perusahaan; (8) Bagi  perusahaan  yang  diprediksi  mengalami  kebangkrutan  menurut  kriteria  metode  analisis prediktor  potensi  kebangkrutan  dalam  penelitian  ini.  :  (a)  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan sebagai  bahan  pertimbangan  dan  evaluasi  untuk  melakukan  perbaikan  dalam  manajemen maupun  struktur  keuangan;(b)  Identifikasi  mengenai  berbagai  kendala/permasalahan  yang dihadapi  perusahaan    selama  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk  perbaikan  serta peningkatan  kinerja  perusahaan  dikemudian  hari;  (c)  Untuk  mengoptimalkan  hasil working capital dalam  rasio working  capital/total  asset ,    perusahaan  Nasional  Reasuransi  dan  Tugu Reasuransi  dapat  lebih  selektif  dalam  memilih  bentuk  penempatan  retrosesi  baik  melalui penempatan  retrosesi  secara proportional maupun  penempatan  retrosesi  secara non- proportional sehingga  akan  menambah  jumlah  aset  lancar  dalam  bentuk  piutang  retrosesi;(d) Untuk  mengoptimalkan  hasil  EBIT  di  mana  EBIT  digunakan  sebagai  pembilang  dalam  rasio prediktor  potensi  kebangkrutan,  perusahaan  Nasional  Reasuransi  dan  Tugu  Reasuransi  dapat lebih  selektif  dalam  memilih  bentuk  penempatan  retrosesi  baik  melalui  penempatan  retrosesi secara proportional maupun  penempatan  retrosesi  secara non-proportional sehingga  akan mengurangi  jumlah  beban underwriting karena  mendapat back-up dalam  bentuk  beban retrosesi;  (e)  Bagi  perusahaan-perusahaan  reasuransi  yang  diprediksi  mengalami  potensi kebangkrutan,  dapat  mempelajari  laporan  keuangan  perusahaan  PT  Maskapai  Reasuransi Indonesia  Tbk.  sebagai  pembanding  sehingga  dapat  diketahui  berbagai  kelebihan  serta kekurangan  rasio-rasio  yang  ada  agar  dapat  dilakukan  perbaikan  dan  pengembangan  atas rasio-rasio tersebut.

## REFERENSI
Altman,  E.  (2000). Predicting  financial  distress  of  companies:  revisiting  the  Z-score  and  ZETA models . Stern School of Business, New York University .
Augusty Ferdinand. (2014). Metode Penelitian Manajemen . Semarang: Universitas Diponegoro Press.
Ben,  D.  A.  (2015). Analisis  Metode  Springate  (S-Score)  Sebagai  Alat  Untuk  Memprediksi Kebangkrutan  Perusahaan  (  Studi  Pada  Perusahaan  Property  Dan  Real  Estate  Yang Listing Di Bursa Efek Indonesia Pada Tahun 2011-2013 ) , 21 (1), 1 –9.
Damayanti,  M.  (2014). Prediksi  Kebangkrutan  Perusahaan  Asuransi  Syariah  Berdasarkan Metode  Altman  Z-Score .  Skripsi  tidak  diiterbitkan.  Jakarta:  Program  Studi  Muamalat (Ekonomi Islam) Fakultas Syariah dan Hukum Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Evi,  Dwi,  &  Maria,  M.  (2013). Prediksi  Kebangkrutan  Dengan  Model  Grover,  Altman  Z-Score, Springate dan Zmijewski Pada Perusahaan Food and Beverage di Bursa Efek Indonesia , 1 (2), 417 –435.
Hanafi,  Mamduh,  &  Halim,  Abdul  (2011). Analisis  Laporan  Keuangan. Yogyakarta:  UPP  STIM YKPN.
Kamaludin. (2011). Manajemen  Keuangan,  Konsep  Dasar  dan  Penerapannya. Bandung:  Maju Mundur.
Komang,  &  Lely,  Merkusiwati.  (2014). Analisis  Komparasi  Potensi  Kebangkrutan  Dengan Metode Z-Score Altman, Springate, dan Zmijewski Pada Industri Kosmetik yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia , E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 7.1, 48-63.
Kokyung,  &  Khairani,  S.  (2012). Analisis  Penggunaan  Altman  Z-Score  Dan  Springate  Untuk Mengetahui Potensi Kebangkrutan Pada PT.Bakrie Telecom Tbk.
Kurniawati,  S.  (2014). Analisis  Kebangkrutan  Dengan  Metode  Z-Score  Altman  Springate  Dan Zmijewski Pada PT. Mandom , 23 (2), 248 –266.
Nuning, & Rita, K. (2003). Analisis Kebangkrutan Perusahaan dengan Menggunakan Metode Z- Score (Studi Kasus pada Industri Consumer Goods di  Bursa Efek Jakarta Periode  1997- 2000) , Jurnal Akuntansi dan Investasi Vol. 4 No. 1,12-27 .
Qisthi,  D.,  Suhadak,  &  Handayani,  S.  (2013). Analisis  X-Score  (  Model  Zmijewski  )  Untuk Memprediksi Gejala Kebangkrutan Perusahaan , 1 (2), 68 –77.
Rhomadhona,  M.  N.  (2012). Analisis  Perbandingan  Kebangkrutan  Model  Altman,  Model Springate,  Dan  Model  Zmijewski  Pada  Perusahaan  Yang  Tergabung  Dalam  Grup  Bakrie Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2012 , 1 –24.
Sondakh,  C.  A.,  Murni,  S.,  &  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, 2 (4), 364 –373.
Syafitri, L. & Wijaya, T. (2013). Analisis Analisis Komparatif Dalam Memprediksi Kebangkrutan Pada PT Indofood Sukses Makmur Tbk., 1 –14.
Tri, U. &  Arlin, F. (2014). Analisis Prediksi Tingkat Kebangkrutan Perusahaan  Dengan  Metode Altman Z-Score dan Springate (Studi Kasus pada Perusahaan Sub Sektor Pertambangan Minyak  dan  Gas  Bumi  yang  Tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  Tahun  2009-2012) ,
Jurnal Studi Manajemen dan Bisnis Vol 1 No. 2.
Utami,  E.,  &  Susanti,  N.  (2015). Analisis  Kebangkrutan  PT.  Bank  Centra  Asia  Persero)  Tbk Periode 2011-2013 , 1 (2), 207 –218.