## Perbandingan Ketepatan Prediksi Financial Distress
antara Model Altman Z-Score dengan

## Model Zmijewski X-Score
Ramly 1* , Amilia 2 1, 2, Universitas Muhammadiyah, Makassar, Sulawesi Selatan, Indonesia *amilia1025@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  model  prediksi  yang  paling  akurat antara  model Altman ( Z-Score )  dan Zmijewski ( X-Score )  dalam  Memprediksi Financial  Distress perusahaan  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2019-2020.  Adapun data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  laporan  keuangan yang di  publikasikan di  bursa  efek  Indonesia  yang  dapat  di  akses  melalui  situs www.idx.co.id.  Adapun  populasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  perusahaan  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2019-2021.  Teknik  pengambilan sampel  dalam  penelitian  ini  menggunkan  teknik purposive  sampling sehingga didapat  53  perusahaan  yang  akan  dijadikan  sampel.  Penelitian  ini membandingkan score dua  model  prediksi.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan model Altman lebih  akurat  memprediksi financial  distress dengan  score  66.04%, dibandingkan dengan model Zmijewski dengan score 49.06%.

## ABSTRACT
This study aims to determine the most accurate predictive model between the Altman (Z- Score) and Zmijewski (X-Score) models in predicting the Financial Distress of companies listed  on  the  IDX  in  2019-2020.  The  data  used  in  this  study  are  financial  report  data published on the Indonesian stock  exchange which can be accessed through the  website www.idx.co.id. The population in this study are companies listed on the Indonesian stock exchange  for  the  2019-2021  period.  The  sampling  technique  in  this  study  used  a purposive sampling technique so that 53 companies were obtained as samples. This study compares the scores of the two prediction models. The results of this study indicate that the  Altman  model  is  more  accurate  at  predicting  financial  distress  with  a  score  of 66.04%, compared to the Zmijewski model with a score of 49.06%.
Volume 8 Nomor 1 Halaman 55-63 Makassar, Juni 2023 p-ISSN 2528-3073 e-ISSN 24656-4505
Tanggal masuk 24 Mei 2023 Tanggal Revisi 7 Juni 2023 Tanggal diterima 10 Juni 2023

## Kata kunci:
Financial Distress, Altman (Z-Score), Zmijewski (X- Score)
Keywords : Financial Distress, Altman (Z-Score), Zmijewski (X- Score)
Mengutip artikel ini sebagai: Amilia dan Ramly. 2023. Perbandingan Ketepatan Prediksi Financial Distress antara Model Altman Z-Score dengan Model Zmijewski . Tangible Jurnal, Vol. 8, No. 1, Juni 2023, Hal. 55-63.  https://doi.org/10.53654/tangible.v8i1.340

## PENDAHULUAN
Financial  distress merupakan  keadaan  kesulitan  keuangan  yang  sedang dihadapi perusahaan dan merupakan indikasi awal sebelum terjadinya kebangkrutan. Plat  dan  Platt  mengemukakan  bahwa  f inancial  distress dapat  diartikan  sebagai  fase penurunan  kondisi  keuangan  suatu  perusahaan  yang  terjadi  sebelum  kebangkrutan maupun  likuidasi  (Supriati  et  al.,  2019). Financial  distress dapat  diawali  dengan ketidakmampuan perusahaan dalam melunasi liabilitas jangka pendek serta liabilitas jangka  panjangnya.  Langkah-langkah  perbaikan  tentunya  dapat  dilakukan  untuk mencegah  situasi  kesulitan  keuangan  yang  parah,  seperti  kebangkrutan,  jika  kondisi kesulitan  keuangan  tersebut  diidentifikasi  sejak  awal.  Dengan  mengawasi  situasi keuangan perusahaan menggunakan teknik analisis laporan keuangan perkembangan keuangan  perusahaan,  kelemahan,  dan  kebangkrutan  masa  depan  dapat  ditemukan,
Perkembangan Kebangkrutan Perusahaan di BEI Tahun 2017-2021
10 5 0 2017 2018 2019
2020 2021
hal ini dikarenakan laporan keuangan dapat digunakan sebagai informasi yang dapat dipercaya  untuk  mengetahui  keadaan  keuangan  perusahaan  dan  kinerja  manajemen periode  tertentu,  serta  sebagai  sumber  inspirasi  pengambilan  keputusan  (Listyarini, 2020).
Tujuan dibentuknya suatu perusahaan adalah berorientasi untuk kelangsungan usahanya  dimasa  depan  sebagai  prinsip  dasar  dalam  mendirikan  suatu  perusahaan, yaitu  untuk  dapat  beroperasi  secara  terus  menerus  ( going  concern ).  Oleh  karena  itu, untuk menghindari kegagalan suatu usaha, perusahaan harus terus mengevaluasi dan meningkatkan kinerja keuangan. Kegagalan usaha sebenarnya bisa diantisipasi dengan menggunakan berbagai pendekatan teori ilmu keuangan. Grafik berikut menunjukkan perkembangan kebangkrutan perusahaan di BEI selama lima tahun terakhir.

## Gambar 1. Perkembangan Kebangkrutan Perusahaan

## Sumber: Bursa Efek Indonesia (2023)
Sebelum  mengalami  kebangkrutan  suatu  perusahaan  mengalami financial distress terlebih  dahulu.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada  saat  tersebut  keadaan keuangan  yang  terjadi  dalam  sebuah  perusahaan  dalam  kondisi  tidak  stabil  (krisis). Financial distress merupakan gejala awal sebelum terjadinya kebangkrutan perusahaan yang ditandai dengan profit perusahaan yang negatif selama dua tahun berturut-turut dan tidak membagikan dividen selama satu tahun (Prasetianingtias dan Kusumowati, 2019).  Banyaknya  perusahaan  yang  mengalami financial  distress di  sektor  tersebut membuat  berbagai  pihak  perlu  melakukan  analisis  untuk  mencegah  kebangkrutan yang  kemungkinan  bisa  terjadi,  sehingga  membutuhkan  model  prediksi financial distress perusahaan yang paling akurat.
Munculnya berbagai model prediksi financial distress merupakan antisipasi dan sistem  peringatan  dini  sehingga  perusahaan  perlu  melakukan  analisis  untuk  dapat memprediksi  kemungkinan  terjadinya financial  distress agar  perusahaan  dapat mengidentifikasi  bahkan  memperbaiki  kondisi  sebelum  sampai  pada  krisis  atau kebangkrutan.  Semakin  awal  tanda  kebangkrutan  tersebut  terdeteksi,  semakin  baik bagi  pihak  manajemen  untuk  melakukan  perbaikan.  Beberapa  model  analisis  telah ditemukan  dalam  memprediksi financial  distress diantaranya  yaitu  model Altman (1968), Springate (1978), Zmijewsk i (1984), Grover dan lain-lain. Pangkey et al., (2018) dalam penelitiannya menunjukkan bahwa model Altman (Z-Score ) yang lebih konsisten akurat dibandingkan dengan model Zmijewski (X-Score) . Hal  ini  dibenarkan  oleh  Sutra  Tanjung  P  (2020)  dalam  penelitiannya  menunjukkan bahwa  Model Altman adalah  model  prediksi  yang  paling  akurat  untuk  memprediksi kesulitan keuangan hal yang sama dikemukakan oleh Yendrawati dan Adiwafi (2020) dalam penelitiannya mengatakan bahwa model Altman merupakan model yang paling akurat dalam memprediksi kesulitan keuangan.
Menurut  Nilasari  dan  Haryanto  (2018)  dalam  penelitiannya  menunjukkan bahwa  metode Zmijewski yang  menjadi  metode  yang  paling  akurat  dengan  tingkat akurasi sebesar 82,5% dan Type Error sebesar 17,5%. Hal ini dibenarkan oleh Listyarini
(2020)  dalam  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  model Zmijewski merupakan  model yang paling akurat untuk memprediksi financial distress pada perusahaan manufaktur di  Indonesia  karena  memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  dibandingkan  model lainnya  yaitu  100%.  Hal  yang  sama  dikemukakan  oleh  Ambarwati  dan  Sriwardany (2021)  saat  memprediksi  kebangkrutan  PT.  Bintang  Persada  Satelit  dan mengemukakan  bahwa  model  prediksi  yang  paling  akurat  adalah Zmijewski dengan tingkat akurasi 100%.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti sebelumnya  diketahui  bahwa  terdapat  perbedaan  hasil  penelitian  karena menggunakan  objek,  periode  penelitian,  teknik  pengumpulan  sampel  serta  model prediksi  yang  berbeda.  Perbedaan  hasil  penelitian  terdahulu  menjadi  alasan  peneliti untuk  melakukan  penelitian  mengenai  model  prediksi  manakah  yang  paling  akurat diterapkan  antara  model Altman  (Z-Score) dengan  model Zmijewski  (X-Score) guna memprediksi financial distress pada perusahaan yang terdaftar di BEI.

## TINJAUAN TEORITIS
Financial  distress merupakan  indikasi  awal  sebelum  terjadinya  kebangkrutan perusahaan.  Menurut  plat  dan  platt financial  distress merupakan  tahapan  penurunan kondisi  keuangan  suatu  perusahaan  sebelum  likuidasi maupun kebangkrutan  terjadi (Piscestalia, 2019).
Financial  distress dapat  terjadi  di  berbagai  perusahaan  dan  bisa  menjadi penanda/sinyal  dari  kebangkrutan  yang  mungkin  akan  dialami  perusahaan.  Jika perusahaan  sudah  masuk  dalam  kondisi financial  distress ,  maka  manajemen  harus berhati-hati  karena  bisa  saja  masuk  pada  tahap  kebangkrutan.  Manajemen  dari perusahaan  yang  mengalami financial  distress harus  melakukan  tindakan  untuk mengatasi  masalah  keuangan  tersebut  dan  mencegah  terjadinya  kebangkrutan (Erawati, 2016).
Menurut  Ellen  (dalam  fitri,  2022)  terdapat  lima  bentuk financial  distress, (1) Economic  failure (kegagalan  ekonomi),  merupakan  keadaan  dimana  ekonomi  yang menyebabkan  pendapatan  perusahaan  tidak  cukup  untuk  membayar  semua  total biaya  termasuk  biaya  modal,  tetapi  jika  investor  menambah  modal  dan  menerima return dibawah tingkat pasar maka perusahaan yang terkena economic failure (kegagalan ekonomi)  dapat  terus  beroperasi;  (2) Business  failure maupun  kegagalan  bisnis,  yang merupakan  kondisi  ketika  suatu  perusahaan  mengalami  kerugian  dan  kehilangan kreditur  sehingga  harus  menghentikan  operasi  perusahaan;  (3) Technical  insolvency, merupakan  perusahaan  yang  secara  teknik  mengalami  keadaan  bangkrut  apabila tidak dapat mengatasi kewajibannya yang jatuh tempo karena ketidakcukupan kas; (4) Insolvency  in  bankruptcy adalah  apabila  nilai  buku  dari  total  kewajiban  melebihi  nilai pasar  wajar  dari  aset  perusahaan.  Kondisi  ini  lebih  serius  dari technical  insolvency , karena  secara  umum  adalah  tanda  dari economic  failure dan  sering  mengarah  ke likuidasi  bisnis  dengan  catatan  bahwa  perusahaan  dengan insolvency  in  bankruptcy tidak  perlu  dalam  proses  legal  bankruptcy;  (5) Legal  Bankruptcy, Suatu  kondisi perusahaan yang telah dinyatakan bangkrut secara hukum yang telah diatur menurut undang- undang federal.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian dengan menggunakan metode kuantitatif. Penelitian ini dilaksanakan di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan mengakses website resmi bursa efek indonesia melalui situs www.idx.co.id. Jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  teknik  dokumentasi,  dengan  mengumpulkan,  mempelajari  dan  menganalisis data  sekunder.  Informasi  diambil  dari  laporan  keuangan  tahunan  perusahaan  yang
terdaftar di BEI. Metode analisis data dalam penelitian ini yaitu menghitung variabel dengan menggunakan masing-masing model, yaitu model Altman dan Zmijewski.

## Model Altman
Edward  I.  Altman  mengembangkan  model  analisis  kebangkrutan  perusahaan yang dikenal dengan sebutan model altman Z-Score pada tahun 1968 dengan meneliti potensi  kebangkrutan  perusahaan  manufaktur  yang go  public (Abbas et  al .,  2020). Altman menggunakan teknik multivariate discriminant analysis (MDA) pada tahun 1968 di  negara-negara  industri  termasuk  Jepang,  Brasil, Inggris,  Amerika  Serikat,  Prancis, dan negara lainnya.
Sebagai  salah  satu  pengukuran  kinerja  keuangan,  model Altman mengalami tiga kali perkembangan agar penerapannya tidak hanya pada perusahaan manufaktur tetapi juga mencakup perusahaan non manufaktur, perusahaan manufaktur non public , dan perusahaan obligasi korporasi. Altman kemudian memodifikasi modelnya dengan melakukan penyesuaian  dengan  cara  mengeliminasi  ukuran  aset  yang  berbeda-beda agar model prediksi buatannya dapat diterapkan pada semua jenis  perusahaan seperti perusahaan manufaktur, non manufaktur dan perusahaan penerbit obligasi di negara berkembang,  sehingga  memunculkan  persamaan  yang  baru.  Persamaan  modifikasi altman , yaitu:
Z = 6, 56 𝑋 1 + 3, 26 𝑋 2 + 6, 72 𝑋 3 + 1, 05 𝑋 4
Keterangan: Z  = Bankruptcy Index ( Indeks Kebangkrutan ) X 1 = Working Capital (Modal  Kerja) / Total Assets (WCTA) Modal  Kerja = Aset Lancar – Kewajiban Lancar X 2 = Retained Earnings (Laba Ditahan ) / Total Assets (RETA) X 3 = Earnings  Before  Interest  and  Taxes (Laba  Sebelum  Bunga  dan  Pajak)/ Total Assets (EBITTA) X 4 = Book value of equity (Nilai Buku Ekuitas) / Total Liabilities (BVETL)
Perusahaan  yang  sehat  dan yang  mengalami financial distress
berdasarkan altman modifikasi 1995 dapat diklasifikasikan sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Score Altman Modifikasi Area Altman Score Distress zone Z < 1,1 Grey area 1,1 ≤ Z ≤ 2,6 Safe zone Z > 2,6 Sumber: Diolah oleh Penulis (2023)
a. Jika nilai Z < 1,1 maka dapat dikategorikan sebagai perusahaan yang berpotensi mengalami financial distress.
b. Jika  nilai  1,1  ≤  Z ≤  2,6  maka  perusahaan  termasuk  dalam  grey  area atau perusahaan dalam kondisi rawan mengalami financial distress .
c. Jika nilai Z > 2,6 maka perusahaan dikategorikan sebagai perusahaan sehat atau tidak berpotensi mengalami financial distress .

## Model Zmijewski (X- Score)
Model  prediksi  kebangkrutan  yang  dibuat  oleh  Zmijewski  pada  tahun  1984 disebut  dengan Zmijewski  X-Score (Sari  dan  Yunita  2019).  Dalam  penelitiannya Zmijewski  menggunakan  teknik random  sampling ,  Zmijewski  mensyaratkan  bahwa karakteristik  populasi  harus  ditentukan.  Sebelum  data  dikumpulkan,  populasi  harus
benar-benar  diidentifikasi  dan  asumsi financial  distress harus  dioperasionalisasikan dengan  jelas . Salim  (2016)  mengungkapkan  bahwa  Zmijewski  telah  melakukan penelitian sejak tahun 1972-1978 menggunakan 3.573 sampel perusahaan sehat dan 75 perusahaan  bangkrut.  Zmijewski  (1984)  menemukan  beberapa  perbedaan  yang signifikan  dalam  indikator F-  Test terhadap  rasio rate  of  return,  liquidity,  laverage  turn over,  fixed  payment  coverage,  trens,  firm  size, dan stock  return  volatility dari  hasil pengujiannya  antara  perusahaan  yang  sehat  dengan  perusahaan  yang  bangkrut. Zmijewski telah menghabiskan waktu selama dua puluh tahun untuk meninjau studi tentang  kebangkrutan  perusahaan  untuk  memberikan  temuan  yang  akurat  menurut beberapa literature (Abadi dan Ghoniyah, 2016). Persamaan model Zmijewski (X- Score) , yaitu:
X = −4, 3  − 4, 5 X 1 + 5, 7 X 2 – 0, 004 X 3
Keterangan: X = Bankruptcy Index (Indeks Kebangkrutan) X 1 = Return of Asset (ROA) = Laba Setelah Pajak/ Total Aset X 2 = Debt Ratio = Total Utang / Total Aset X 3 = Current Ratio = Aset Lancar / Utang Jangka Pendek
Perusahaan  yang  sehat  dan  yang  mengalami financial  distress dapat diklasifikasikan sebagai berikut:
Tabel 2 Kriteria Score Zmijewski Zmijewski Area Score Distress Zone X ≥ 0 Safe Area X < 0 Sumber: Diolah oleh Penulis (2023)
a. Jika  nilai  X  ≥  0  maka  dapat  dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang berpotensi mengalami financial distress.
b. Jika  nilai  X  <  0  maka  perusahaan  dikategorikan  sebagai  perusahaan  sehat atau tidak berpotensi mengalami financial distress .

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Altman Z-Score
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  memprediksi financial  distress dengan menggunakan model Altman Z-Score yaitu menghitung variabel dengan mengguankan rumus Z = 6,56 𝑋 1 + 3,26 𝑋 2 + 6,72 𝑋 3 + 1,05 𝑋 4 dan kemudian diperoleh perusahaan yang mengalami financial distress atau tidak. Kemudian membandingkan hasil prediksi dengan kondisi real yaitu tahun 2021.
Tabel 3 Tingkat Akurasi dan Tingkat Error Model Altman Keterangan Jumlah Tingkat Akurasi Prediksi Benar 35 66.04% Prediksi Salah Tingkat error Type I Error 15 28.30% Type II Error 3 5.66% Jumlah 18 33.96% Total Sampel 53 100% Sumber: Diolah oleh Penulis (2023) Tingkat Akurasi
Berdasarkan  tabel  3  di  atas  memperlihatkan  bahwa,  model Altman  Z–  Score
dapat memprediksi financial distress sebanyak 35 perusahaan dengan akurat dari total 53 sampel dengan tingkat akurasi yaitu 66.04%.  Dari total sampel yang ada, terdapat 30 perusahaan yang diprediksi secara akurat akan mengalami financial distress , hal ini dibuktikan dengan laba perusahaan yang negatif pada tahun 2021. Perusahaan yang tidak akan mengalami financial distress diantaranya yaitu, BWPT, JAWA, SMRU, KIAS, BRNA, TIRT, HDTX, ALTO, LMPI, POSA, LAPD, FREN, CMPP, SDMU, HADE, INPS, INTA,  WICO,  GLOB,  HERO,  MPPA,  TRIO,  BUVA,  CLAY,  FITT,  PANR,  PDES, ABBA, MSKY dan VIVA. Kemudian  perusahaan yang tidak akan mengalami financial distress ada 5 yaitu AMFG, LMSH, PCAR, KICI, dan AIMS hal ini diperkuat dengan laba  perusahaan  yang  positif,  sehingga  hasil  prediksi  dinyatakan  akurat.  Kemudian sebanyak  18  perusahaan  dari  total  53  sampel  diprediksi  secara  tidak  akurat  dengan tingkat error sebesar  33.96%Tingkat error (kesalahan)  model Altman terbagi  menjadi dua, yaitu type I error dan type II error.

## Type I Error
Type I Error adalah kesalahan yang terjadi apabila model prediksi sampel tidak akan  mengalami financial  distress atau  berada  pada grey  area padahal  kenyataannya mengalami financial distress . type I error dapat dihitung dengan cara membandingkan jumlah kesalahan type I dengan jumlah sampel.
Berdasarkan tabel 3 sebanyak total 15 perusahaan yang diprediksi oleh model Altman ,  tidak  akan  mengalami financial  distress padahal  kenyataannya distress . Sehingga  dari  data  tersebut  maka type  I  error model Altman yaitu  sebesar  28.30  %. Adapun perusahaan yang diprediksi secara tidak akurat atau hasil prediksi mengalami type  I  error diantaranya  yaitu  MTSM,  MORE,  RBMS,  SATU,  LRNA,  MKNT,  AKKU, HRME, JGLE, NASA, PNSE, PSKT, SHID, SOTS, dan POOL.

## Type II Error
Type  II  error adalah  kesalahan  yang  terjadi  apabila  model  prediksi  sampel mengalami financial  distress padahal  kenyataannya  tidak  mengalami financial  distress . Type  II  error dapat  dihitung  dengan  cara  membandingkan  jumlah  kesalahan type  II dengan jumlah sampel.
Berdasarkan  tabel  3  sebanyak  total  3  perusahaan  yang  diprediksi  oleh  model Altman ,  akan  mengalami financial  distress padahal  kenyataannya  tidak  mengalami financial distress.  Sehingga  dari  data  tersebut  maka type  II  error model Altman yaitu sebesar  5.66%.  Adapun  perusahaan  yang  diprediksi  secara  tidak  akurat  atau  hasil prediksi mengalami type II error diantaranya yaitu GZCO, MDRN dan MLPL.

## Zmijewski X- Score
Langkah awal yang dilakukan dalam memprediksi financial distress dengan menggunakan  model Zmijewski  X-Score yaitu  menghitung  variabel  dengan menggunakan model Zmijewski X-Score dengan mengguankan rumus X = −4,3 − 4,5 X 1 +  5,7  X 2 − 0,004  X 3 dan kemudian  diperoleh  perusahaan  yang  mengalami financial distress atau  tidak.  Kemudian  membandingkan  hasil prediksi  dengan  kondisi real yaitu tahun 2021.
Setelah  menghitung  variabel  dengan  menggunakan  Zmijewski  X-  Score  dan kemudian diperoleh perusahaan yang mengalami financial distress atau tidak. Setelah dibandingkan dengan keadaan real yaitu tahun 2021 maka diperoleh informasi sebagai berikut.

## Tabel 4 Tingkat Akurasi dan Tingkat
Error Model Zmijewski Keterangan Jumlah Tingkat Akurasi Prediksi Benar 26 49.06% Prediksi Salah Tingkat error Type I Error 26 49.06% Type II Error 1 1.89% Jumlah 28 50.94% Total Sampel 53 100%

## Sumber: Diolah oleh Penulis (2023)

## Tingkat Akurasi
Berdasarkan  tabel  4  di  atas  memperlihatkan  bahwa,  model Zmijewski  X-Score dapat memprediksi financial distress sebanyak 26 perusahaan dengan akurat dari total 53 sampel dengan tingkat akurasi yaitu 49.06%.  Dari total sampel yang ada, terdapat 19 perusahaan yang diprediksi secara akurat akan mengalami financial distress hal ini dibuktikan dengan  laba  perusahaan yang  negatif  pada  tahun  2021.  Perusahaan yang dimaksud  yaitu  BWPT,  JAWA,  TIRT,  HDTX,  POSA,  LAPD,  CMPP,  SDMU,  HADE, INTA,  GLOB,  MKNT,  MPPA,  TRIO,  BUVA,  CLAY,  PDES,  ABBA,  dan  VIVA. Kemudian terdapat 7 perusahaan yang dipediksi secara akurat tidak akan mengalami financial distress, hal ini dibuktikan dengan laba perusahaan yang positif pada tahun 2021.  Perusahaan  yang  dimaksud  diantaranya  yaitu  GZCO,  AMFG,  LMSH,  PCAR, KICI,  AIMS,  dan  MLPL.  Kemudian  sebanyak  27  perusahaan  dari  total  53  sampel diprediksi  secara  tidak  akurat  dengan  tingkat error sebesar  50.94%.  Tingkat  error (kesalahan) model Zmijewski X- Score terbagi menjadi dua, yaitu type I error dan type II error .
Type I Error Type I Error adalah kesalahan yang terjadi apabila model prediksi sampel  tidak akan  mengalami financial  distress atau  berada  pada gray  area padahal  kenyataannya mengalami financial distress . Type I Error dapat dihitung dengan cara membandingkan jumlah kesalahan type I dengan jumlah sampel.
Berdasarkan tabel 4 sebanyak total 26 perusahaan yang diprediksi oleh model Zmijewski ,  tidak  akan  mengalami financial  distress padahal  kenyataannya  mengalami financial  distress .  Sehingga  dari  data  tersebut  maka error  type  I model Zmijewski yaitu sebesar  49.06%.  Adapun  perusahaan  yang  diprediksi  secara  tidak  akurat  atau  hasil prediksi  mengalami type  I  error yaitu  SMRU,  KIAS, BRNA,  ALTO,  LMPI,  MTSM, MORE, RBMS, SATU, FREN, LRNA, INPS, WICO, HERO, AKKU, FITT, HRME, JGLE, NASA, PANR, PNSE, PSKT, SHID, SOTS, MSKY, dan POLL.

## Type II Error
Type II error adalah kesalahan yang terjadi apabila model memprediksi sampel akan  mengalami financial  distress padahal  kenyataannya  tidak  mengalami financial distress.  Type  II  Error dapat  dihitung  dengan  cara  membandingkan  jumlah kesalahan type II dengan jumlah sampel.
Berdasarkan  tabel  4  sebanyak  total  1  perusahaan  yang  diprediksi  oleh  model Zmijewski ,  akan  mengalami financial  distress padahal  kenyataannya  tidak  mengalami financial  distress .  Sehingga  dari  data  tersebut  maka type  II  error model Zmijewski yaitu  sebesar  1.89%.  Adapun  perusahaan  yang  diprediksi  secara tidak  akurat atau hasil  prediksi  mengalami type  II  error yaitu  MDRN.
Berikut  adalah  penjelasan  mengenai  tingkat  keakuratan  model Altman dan Zmijewski.
Tabel 5 Perbandingan Model Altman dengan Model Zmijewski Metode Tingkat Akurasi Type I Error Type II Error Altman 66.04 % 28.30% 5.66% Zmijewski 49.06 % 49.06% 1.89%

## Sumber : Diolah oleh Penulis (2023)
Berdasarkan  tabel  5  di  atas  menunjukkan  bahwa  model Altman dapat memprediksi financial distress dengan tingkat keakuratan sebesar 66.04% dengan type I error sebesar 28.30% dan type II error sebesar 5.66% sehingga secara keseluruhan tingkat error model Altman sebesar  33.96%.  Sedangkan  perhitungan  dengan  menggunakan model Zmijewski  X-Score menunjukkan  bahwa  model Zmijewski dapat  memprediksi financial distress dengan tingkat keakuratan sebesar 49.06% dengan type I error sebesar 49.06% dan type II error sebesar 1.89% sehingga secara keseluruhan tingkat error model Zmijewski sebesar  50.94%,  sehingga  dengan  mempertimbangkan  tingkat  akurasi  dan tingkat error dari  setiap  model  maka  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model Altman lebih  akurat  dibandingkan  dengan  model Zmijewski dalam  memprediksi financial distress.

## SIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model prediksi yang paling akurat antara  model Altman dan  model  Z mijewski dalam  memprediksi financial  distress perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Berdasarkan  hasil perhitungan  menunjukkan  bahwa  model Altman dapat  memprediksi financial  distress dengan  tingkat  keakuratan  sebesar  66.04%  dengan type  error sebesar  33.96%. Sedangkan perhitungan dengan menggunakan model Zmijewski X-Score menunjukkan bahwa  model Zmijewski dapat  memprediksi financial  distress dengan  tingkat keakuratan  sebesar  49.06%  dengan type  error 50.94%,  sehingga  dengan mempertimbangkan  tingkat  akurasi  dan  tingkat error dari  setiap  model  maka  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model Altman lebih  banyak  memprediksi financial distress yang  sesuai  dengan  kenyataan  laba  tahun  2021,  dibandingkan  dengan model zmijewski.

## DAFTAR PUSTAKA
Abadi,  Muhammad  Taufiq,  and  Nunung  Ghoniyah.  (2016).  Studi  Potensi Kebangkrutan Pada Perusahaan Industri Properti Yang Go Public Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Riset Bisnis Indonesia 13(1): 91-100.
Abbas,  Dirvi  Surya,  Kusdianto  Kusdianto,  and  Lailatul  Inayah.  (2020).  “Pengaruh Altman  Z-Score”  Dan  Springate  S-Score  Sebagai  Alat  Prediksi  Potensi Kebangkrutan Terhadap Harga Saham (Pada Perusahaan Batubara Yang Listing Di Bursa Efek Indonesia Periode 2016-2018).” Dynamic Management Journal 4 (1): 18-34.
Altman, Edward I. (2013). “ Predicting Financial Distress Of Companies: Revisiting The Z- Score and Zeta Models.” Handbook of Research Methods and Applications in Empirical Finance : 428–456.
Ambarwati,  K.  F.,  dan  Sriwardany.  (2021).  Analisis  Perbandingan  Model  Springate Dan  Model  Zmijewski  Dalam  Mengukur  Tingkat  Kesehatan  Perusahaan  Pada PT. Bintang Persada Satelit. Indonesian Journal of Business Analytics , 1 (2), 261–270.
Erawati,  R.  (2016).  Pengaruh  likuiditas,  leverage,  profitabilitas,  aktivitas  dan  sales growth  terhadap financial  distress .  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Perbanas Surabaya.
Fitri. (2022). Pengaruh Financial Distress Dan Struktur Modal Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Manufaktur  Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2016 – 2021.
Listyarini, F. (2020). Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Metode Altman, Springate, Dan Zmijewski. Jurnal Bina Akuntansi , 7 (1), 1–20.
Meiliawati,  Anggi  .(2016).  Analisis  Perbandingan  Model  Springate  dan  Altman  Z- score Terhadap Potensi Financial Distress (Studi Kasus Pada Perusahaan Sektor Kosmetik  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia ).  Jurnal  Akuntansi  dan Pendidikan . Vol. 5 No.
Nilasari,  D.,  dan  Haryanto,  M.  (2018).  Memprediksi  Perusahaan  Yang  Berpotensi Mengalami Masalah Keuangan Dengan Model Altman, Springate Dan Zmijewski (Studi  pada  Perusahaan  Ritel  yang  Terdaftar  di  BEI  Periode  Tahun  2012-2016). Jurnal Stie Semarang, 10(1), 1–16.
Pangkey,  P.  C.,  Saerang,  I.  S.,  dan  Maramis,  J.  B.  (2018).  Analisis  Prediksi Kebangkrutan  Dengan  Menggunakan  Metode  Altman  Dan  Metode  Zmijewski Pada  Perusahaan  Bangkrut  Yang  Pernah  Go  Public  Di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal EMBA , 6 (4), 3178–3187.
Piscestalia,  N.,  dan  Priyadi,  M.  P.  (2019).  Analisis  Perbandingan  Model  Prediksi Financial  Distress  dengan  Model  Springate,  Ohlson,  Zmijewski,  dan  Grover. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi , 8(6), 1–17.
Prasetianingtias, E dan Kusumowati, D. (2019). Analisis Perbandingan  Model Altman, Grover,  Zmijewski  Dan  Springate  Sebagai  Prediksi  Financial  Distress. Jurnal Akuntansi dan Perpajakan , Vol 5, No 1.
Salim,  M.  Noor.  (2016).  “Potensi  Kebangkrutan  Perusahaan  Pertambangan Batu Bara Terdaftar Di  BEI  Dengan  Pendekatan  Model  Altman, Springate  Dan Zmijewski Periode 2011-2014.” Jurnal Ekonomi 18 (3): 376–96.
Sari,  Mauli  Permata,  and  Irni  Yunita.  (2019).  “Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Dan Tingkat  Akurasi  Model  Springate,  Zmijewski,  Dan  Grover.”  JIM  UPB  (Jurnal Ilmiah Manajemen Universitas Putera Batam) 7 (2): 69-77.
Supriati., et al . (2019). Analisis Perbandingan Model Springate, Zmijewski, Dan Altman Dalam  Memprediksi  Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Journal of Business Administration Vol 3, No 2.
Sutra  Tanjung,  P.  (2020).  Comparative  Analysis  Of  Altman  Z-Score,  Springate, Zmijewski  And  Ohlson  Models  In  Predicting  Financial  Distress.  EPRA International Journal of Multidisciplinary Research (IJMR). Vol 6 , Issue 3.
Yendrawati,  R.,  dan  Adiwafi,  N.  (2020).  Comparative  analysis  of  Z-score,  Springate, and  Zmijewski  models  in  predicting financial  distress conditions. Journal  of Contemporary Accounting , 2 (2), 72–80.
Zmijewski,  Mark  E.  (1984).  “Methodological  Issues  Related  to  the  Estimation  of
Financial Distress Prediction Models.” Journal of Accounting Research 22: 59-82.