Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170
e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507

## Ketepatan Altman , Zmijewski, Grover , dan
Fulmer menentukan Financial Distress pada Perusahaan Trade and Service
Munawarah Universitas Prima Indonesia Medan noramunawarah88@gmail.com Anton Wijaya Universitas Prima Indonesia Medan anton.wu8888@gmail.com Cindy Fransisca Universitas Prima Indonesia Medan cindyfransisca1999@gmail.com Felicia Universitas Prima Indonesia Medan feliciaalim04@gmail.com Kavita
Universitas Prima Indonesia Medan kvitacco120@gmail.com

## ABSTRACT
This  research  aims  to  predict  financial  distress  or  bankruptcy  of  a  company. Previously, many companies listed on the Indonesia Stock Exhange went bankrupt due to several factors, as example long-term and short-term debt and many other factors. There are  many  ways  to  predict  financial  distress,  such  as  Altman  Score,  Zmijewski  Score, Grover Score, Fulmer Score, and many more. This research uses 4 models to determine financial  distress,  with  a  total  prediction  of  89.4%,  and  also  compare  the  4  prediction models using real conditions of the company. The Data that used in this research are all form  of  annual  financial  reports  published  by  companies  on  the  Indonesia  Stock Exchange  website.  The  population  used  is  Trade  and  Service’s  company  listed  on  the Indonesia  Stock  Exchange  for  the  period  2013-2017.  Purposive  sampling  used  in  this research  to  obtain  34  companies  as  research  sample.  This  research  compares  four prediction models of financial distress using logistic regression analysis. According to the result of this research shows the accuracy between the Altman, Zmijewski, Grover, and Fulmer models to predict financial distress, which the highest level of accuracy is achieved by Zmijewski model and Fulmer model with a value of 100%, followed by Grover model with a value of 97% while Altman model with a value of 73,5%.
Keywords: Financial Distress, Altman Score, Zmijewski Score, Grover Score, and Fulmer Score.

## I. PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  didirikan  dengan harapan ke depannya agar mampu meraup keuntungan  yang  besar  ataupun  dengan kata  lain  tidak  rugi  secara  operasional, sehingga  perusahaan  dapat  bertahan
dalam jangka waktu yang panjang. Di sisi lain,  dari  tujuan  tersebut  ternyata  masih ada  beberapa  ketakutan  dari  setiap pemimpin,  yaitu  perusahaan  yang  tidak dapat bertahan (bangkrut) karena kondisi finansial  keuangan  yang  dalam  bahasa
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170
e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
akuntansi  adalah financial  distress .  Di tahun 2015 Fauzi menyatakan “seringkali perusahaan  yang  telah  beroperasi  dalam jangka waktu tertentu terpaksa bubar atau dilikuidasi  karena  mengalami  kesulitan keuangan (financial  distress) yang  bisa berujung pada kebangkrutan.” Kesulitan keuangan dikatakan
sebagai ketidakmampuan perusahaan untuk  membayar  kewajiban  keuangan baik  kewajiban  jangka  panjang  maupun kewajiban jangka pendek yang menyebabkan  kebangkrutan  perusahaan. Untuk  menghindari  kesulitan  keuangan, maka  perusahaan  harus  sigap  dalam mencegah  permasalahan  keuangan  yang ada.  Dari  pihak  manajemen,  harus melakukan  audit  rutin  untuk  mencegah adanya  penyimpangan  laporan  keuangan yang  nantinya  ditakuti  akan  memicu bangkrutnya sebuah perusahaan.
Seperti  kasus  yang  terjadi  di  Medan pada  tahun  2015,  siapa  yang  tidak  kenal dengan  Macan  Yaohan,  swalayan  yang lokasinya  tersebar  luas  di  penjuru  kota, tiba-tiba diindikasikan akan gulung tikar. Kabar tersebut yang menjadi perbincangan  selama  sepekan  akhirnya dibenarkan oleh karyawan yang menerima  kabar  bahwa  Macan  Yaohan akan  segera  ditutup.  Ada  kabar  yang mengatakan  bahwa  Macan  Yaohan  yang kalah bersaing dengan Indomaret,
Alfamart, dan toko lainnya. Dari  contoh  kasus  di  atas,  peneliti berharap  perusahaan-perusahaan  bisa selalu siap akan persaingan di sekitar yang hendak mengancam. Peneliti akan membahas beberapa perusahaan jasa yang bergerak  di  bidang Trade  and  Service
yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI).  Perusahaan  jasa  yang  bergerak  di bidang Trade and Service harus mengedepankan misi agar dapat
menyenangkan konsumen.
Dengan begitu, perusahaan akan mudah mencapai tujuan  perusahaan  dan  otomatis  akan
mengurangi  tingkat  resiko financial distress .
II. Studi Pustaka
II.1. Pengertian Financial Distress
Financial  distress atau  kesulitan keuangan dapat diartikan sebagai ketidakmampuan perusahaan untuk membayar  kewajiban  keuangannya  pada saat  jatuh  tempo  yang  menyebabkan kebangkrutan  perusahaan  (Darsono  dan Ashari, 2005 dalam Kartikawati, 2008).
Financial  distress juga  didefinisikan sebagai tahap penurunan kondisi keuangan yang terjadi sebelum
kebangkrutan  atau  likuidasi  (Platt  dan Platt, 2002 dalam Iramani, 2007).
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan pengukuran yang
digunakan  oleh  Husein  dan  Pambekti (2014)  dalam  menentukan financial distress dengan  cara  membandingkan ROE dengan BI rate tahun bersangkutan. Pengukuran  dependen  pada  variabel  ini adalah  variabel  Dummy.  Apabila  ROE lebih besar dari BI rate maka diberi kode 0 atau dengan kata lain, perusahaan dapat dikatakan  sehat.  Dan  sebaliknya,  jika ROE lebih kecil dari BI rate maka diberi kode 1 dengan kata lain, perusahan dapat dikatakan bangkrut.

## II.2. Altman Score
Model  yang  dikembangkan  oleh Edward  I.  Altman  pada  tahun  1968 mengalami  suatu  modifikasi  pada  tahun 1995. Altman melakukan  modifikasi model untuk meminimalisir efek industry karena  keberadaan  variabel  perputaran aset (X ₅ ). Dengan model yang dimodifikasi, model Altman dapat diterapkan  pada  semua  perusahaan  baik perusahaan
manufaktur maupun
perusahaan nonmanufaktur. Dalam Model Altman  Z-Score Modifikasi, Altman mengeliminasi variabel X ₅ (Ramadhani, 2009).
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170 e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
Persamaan  untuk  mengukur  variabel Altman Z Score sebagai berikut:
Z-Score = 6,56X ₁ + 3,26X ₂ + 6,72X ₃ + 1,05X ₄
Keterangan: X ₁ = Working Capital / Total Assets X ₂ = Retained Earning / Total Assets X ₃ = Earning Before Interest and Taxes / Total Assets X ₄ = Book  Value  of  Equity  /  Total Liabilities
Kriteria  memprediksi  kebangkrutan pada Altman Score adalah jika Z-Score > 2,60    ;  maka  termasuk  perusahaan non financial  distress ,  sedangkan Z-Score berada  antara  1,1  sampai  2,60  ;  maka termasuk grey area (kritis) dan jika nilai Z-Score < 1,1 maka termasuk perusahaan financial distress . (Imam Ghozali, 2013)
II.3. Zmijewski Score
Zmijewski  Score menggunakan  rasio keuangan yang mengukur dengan kinerja perusahaan, leverage , dan likuiditas untuk mengembangkan modelnya. Dalam penelitiannya, Zmijewski (1984) mensyaratkan  satu  hal  yang  krusial. Proporsi  dari  sample  dan  populasi  harus ditentukan  di  awal,  sehingga  didapat besaran  frekuensi financial  distress . Frekuensi ini diperoleh dengan membagi jumlah sampel yang mengalami financial distress dengan jumlah sampel keseluruhan (Rismawati, 2012).
Persamaan  untuk  mengukur  variabel Zmijewski Score sebagai berikut:
X-Score = -4,3 - 4,5X ₁ + 5,7X ₂ - 0,004X ₃
Keterangan: X ₁ = Earning After Taxes / Total Asset X ₂ = Total Debt / Total Asset X ₃ = Current Asset  / Current Liability Kriteria  memprediksi  kebangkrutan pada Zmijewski  Score adalah  jika  skor yang  dihasilkan  lebih  dari  0  maka
perusahaan diprediksi mengalami financial  distress ,  tetapi  jika  skor  yang dihasilkan kurang dari 0 maka perusahaan non financial distress . (Grice dan Dugan, 2003)
II.4. Grover Score
Prihanthini  (2013)  model Grover merupakan model yang diciptakan dengan melakukan  pendesainan  dan  penilaian ulang  terhadap  model Z-Score  Altman . 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  bangkrut  dan  35 perusahaan  yang  tidak  bangkrut  pada tahun 1982 sampai 1996.
Persamaan  untuk  mengukur  variabel Grover Score sebagai berikut:
G-Score = 1,650X ₁ + 3,404X ₂ + 0,016 ROA + 0,057
Keterangan: X ₁ = Working Capital  / Total Assets X ₂ = Earning Before Interest and Taxes / Total Assets X ₃ = Net Income / Total Assets Kriteria  memprediksi  kebangkrutan pada Grover Score adalah jika skor yang dihasilkan kurang atau sama dengan - 0,02 dikategorikan mengalami financial distress ,  sedangkan  jika  skor  yang dihasilkan  lebih  atau  sama  dengan  0,01 maka  perusahaan  dikategorikan non financial  distress .  (Prihanthini  dan  Sari, 2013).
II.5. Fulmer Score
Dalam  Lukman  dan  Ahmar  (2015) analisis  kebangkrutan Fulmer (1984) menggunakan analisa step - wise multiple discriminant untuk mengevaluasi 40 rasio keuangan yang diaplikasikan pada sampel 60  perusahaan,  30  gagal  dan  30  sukses dengan  rata-rata  ukuran  aset  perusahaan
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170
e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
adalah  $455.000. Fulmer melaporkan 98%  akurat  pada  perusahaan  satu  tahun sebelum gagal dan 81% akurat lebih dari satu tahun sebelum kebangkrutan.
Persamaan  untuk  mengukur  variabel Fulmer Score sebagai berikut:
H-Score = 5.528X ₁ + 0.212X ₂ + 0.073X ₃ + 1.270X ₄ – 0.120 X ₅ + 2.335X ₆ + 0.575X ₇ + 1.083X ₈ + 0.894X ₉ -6.075
Keterangan: X ₁ = Average  Retained  Earning  /  Total Assets X ₂ = Revenues / Average Total Assets X ₃ = Earning Before Interest and Taxes / Total Equity X ₄ = Cash  Flow  from  Operation  / Average Total Debt X ₅ = Average Total Debt / Total Equity X ₆ = Total  Current  Liability  /  Average Total Assets X ₇ = Log (Average Tangible Assets) X ₈ = Average Working Capital / Average Total Debt X ₉ = Log  (Earning  Before  Interest  and Taxes) / Interest Expenses
Kriteria  memprediksi  kebangkrutan pada Fulmer Score adalah jika H-Score < 0  ;  maka  perusahaan  diklasifikasikan sebagai  perusahaan financial  distress , sedangkan  jika  nilai H-Score >  0,  maka perusahaan dikategorikan sebagai perusahaan non financial distress.
II.6.  Altman  Score  terhadap  Financial Distress.
Pada  tahun  2017,  Kahauhe  dan Pontoh  melakukan  penelitian  untuk mengukur  ketepatan  dari Altman  Score pada  perusahaan  manufaktur  sektor industri  barang  konsumsi.  Hasilnya, banyak  perusahaan  dalam  kondisi  sehat atau non financial  distress karena perusahaan  mengalami  peningkatan  laba dan  peningkatan  aset  baik  aset  tetap  dan aset  tidak  tetap.  Sedangkan  perusahaan
dalam  kondisi grey  area dan  tidak  sehat mengalami  penurunan  terhadap  aset perusahaan,  laba,  dan  adanya  kerugian pada  perusahaan  tersebut.  Maka  dari  itu, diajukan hipotesis sebagai berikut :
H 1 :  Altman  Score  berpengaruh signifikan dalam memprediksi Financial Distress.
II.7. Zmijewski
Score terhadap Financial Distress.
Di  tahun  2017,  Abadi  membuktikan bahwa Zmijewski dapat mengukur Financial  Distress .  Hasil  perhitungan rasio  keuangan  dengan  model Zmijewski lebih  menekankan  pada  kasus  yang terdapat leverage  ratio sebagai  indikator kesulitan  keuangan.  Maka  dari  itu, diajukan hipotesis sebagai berikut :
H 2 :  Zmijewski  Score  berpengaruh signifikan dalam memprediksi Financial Distress.

## II.8.  Grover  Score  terhadap  Financial
Distress.
Di  tahun  2017,  Fauzan  dan  Sutiono mengungkapkan  bahwa  model Grover mampu  menggambarkan  kondisi  FD dengan  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 100%  dan  tipe error sebesar  0%. Sehingga  metode Grover sangat  cocok diterapkan  pada  perusahaan  yang  telah go-public .  Maka  dari  itu,  diajukan hipotesis sebagai berikut :
H 3 :  Grover  Score  berpengaruh signifikan dalam memprediksi
Financial Distress.
II.9.  Fulmer  Score  terhadap  Financial Distress.
Fulmer
H-Score menggunakan analisa Stepwise  multiple  discriminant
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170 e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
dalam melakukan evaluasi terhadap rasio keuangan  baik  perusahaan  yang  tidak sehat  dan  perusahaan  sehat.  Di  tahun 2016,  Lukman  dan  Ahmar  menyatakan bahwa Fulmer memiliki  tingkat  akurasi hingga  98%  yang  diujikan  pada  suatu perusahaan dalam waktu 1 tahun sebelum perusahaan  tersebut  mengalami financial distress .  Dan  di  penelitian  lainnya,  dia menyatakan  tingkat  akurasi  81%  yang diujikan  dalam  waktu  lebih  dari  1  tahun sebelum perusahaan mengalami financial distress .  Maka dari itu, diajukan hipotesis sebagai berikut :
H 4 :  Fulmer  Score  berpengaruh signifikan dalam
memprediksi
Financial Distress.

## III. Metode Penelitian

## III.1. Populasi
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah perusahaan Trade  and  Service yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode  2013  -  2017  sebanyak  113 perusahaan.
III.2. Sampel No Keterangan Jumlah 1 Perusahaan Trade and Service yang terdaftar secara berturut-turut di Bursa Efek Indonesia periode
2013 – 2017 113 2 Perusahaan Trade and Service yang tidak mempublikasikan laporan keuangan selama periode 2013 -2017.
(15)
3 Perusahaan Trade and Service di Bursa Efek Indonesia yang tidak memiliki laba bersih periode 2013 – 2017
(40)
4 Perusahaan Trade and Service di Bursa Efek Indonesia yang tidak membagikan dividen periode 2013 – 2017 (24) Jumlah perusahaan yang menjadi sampel penelitian 34 Berdasarkan tabel, jumlah data pengamatan dalam penelitian ini yaitu 34
sampel  yang  diambil  dari jumlah  sampel
34  perusahaan  selama  5  tahun  periode penelitian.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV.1. Statistik Deskriptif
N Min Max Mean Sd Altman Zmijewski Grover Fulmer
Non_Financial Distress
Valid N (listwise)
142 142 142 142 142 142 -.01 -5.40
-.05 1.34 .00 12.65 .19 2.27 9.92 .00 4.6777 -2.1296 .8752 3.6040 .0000 2.83229 1.18989 .51979 1.44510 .00000
Tabel  diatas  menunjukkan  hasil statistik  deskriptif  dari  perusahaan  yang dikategorikan Non  Financial  Distress oleh  peneliti  dengan  total  sampel  142 perusahaan dimana angka terkecil Altman Score -0,01  dan  angka  terbesar  12,65. Angka terkecil Zmijewski Score -5,40 dan angka  terbesar  0,19.  Angka  terkecil Grover  Score -0,05  dan  angka  terbesar 2,27.  Angka  terkecil Fulmer  Score 1,34 dan angka terbesar 9,92.
N Min Max Mean Sd Altman Zmijewski Grover Fulmer Non_Financial Distress Valid N (listwise) 28 28 28 28 28
28
.44 -3.66
0.1 1.17 1.00 8.56 1.15 1.67 6.57 1.00 4.0729 -2.3479 .3946 2.7039 1.0000 2.17616 1.20730 .38552 1.26192 .00000
Tabel  diatas  menunjukkan  hasil statistic  deskriptif  dari  perusahaan  yang dikategorikan Financial  Distress oleh peneliti dengan total sampel 28 perusahaaan,  dimana  angka  terkecil Altman Score 0,44 dan angka terbesarnya 8,56.  Angka  terkecil Zmijewski  Score - 3,66  dan  angka  terbesarnya  1,15.  Angka terkecil Grover  Score 0,01  dan  angka terbesarnya  1,67.  Angka  terkecil Fulmer Score 1,17 dan angka terbesarnya 6,57.
IV.2. Uji Hosmer – Lemeshow goodness- of-fit
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170 e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
Step Chi-square df Sig. 1 15.796 8 .050
Tabel  diatas  menunjukkan  nilai Hosmer dan Lemeshow  Test dimana hasil signifikansi sebesar 0.050 dimana, jika nilai signifikansi sama dengan atau lebih besar dari 5% atau 0.05 maka dapat dikatakan  hipotesis  nol  tidak  dapat ditolak  dan  berarti  model  mampu memprediksi  nilai  observasi.  Sehingga, dapat  dikatakan  bahwa  model  dapat diterima.

## IV.3. Uji Kelayakan Model (Goodness
of Fit Test)
Iteration -2 log likelihood Coefficients Constant Block 0 1 2 3 4 154.099 152.126 152.113 152.113 -1.341 -1.600 -1.623 -1.624
Tabel  diatas  akan  menilai  model  fit yang  dapat  dilihat  dari  nilai  statistik  -2 LogL  yang  berawal  dari  tanpa  variabel dan  dianggap  hanya  konstanta  saja sebesar  154.099.  Kemudian,  dilakukan pengolahan  untuk  melihat  apakah  model tersebut  fit.  Hasilnya,  nilai  -2  LogL mengalami  penurunan  menjadi  152.113 sehingga  dapat  dikatakan  penurunan  ini signifikan dan dapat dikatakan model ini
fit. Iteration -2 Log likehood Coefficients Consta nt Altm an Zmije wski Grove r Fulm er Block 1
1 126.887 -1.210 .305 .011 -2.472 .134 2 112.964 -1.488 .421 -.093 -4.222 .240 3 110.515 -1.539 .493 -.107 -5.330 .306 4 110.384 -1.522 .518 -.096 -5.640 .317 5 110.384 -1.519 .519 -.094 -5.660 .317 6 110.384 -1.519 .519 -.094 -5.660 .317
Tabel  diatas  akan  menilai  model  fit yang  dapat  dilihat  dari  nilai  statistik  -2 LogL  yang  berawal  dari  tanpa  variabel dan  dianggap  hanya  konstanta  saja sebesar  126.887.  Kemudian,  setelah
dimasukkan 4 variabel bebas, maka nilai - 2  LogL  mengalami  penurunan  menjadi
110.384 sehingga dapat dikatakan penurunan  ini  signifikan.  Hal  ini  berarti penambahan  4  variabel  bebas Altman Score , Zmijewski  Score , Grover  Score , dan Fulmer  Score ke  dalam  model semakin mendukung model fit.

## IV.4. Uji Koefisien Determinasi
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 110.384 a .218 .368
Tabel  diatas  menunjukkan  nilai Cox & Snell R Square sebesar 0.218 dan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0.368 yang berarti  variabel  bebas  yang  dapat menjelaskan  variabel  terikat  sebesar 36.8%.

## IV.5. Uji Hipotesa (Uji Wald)
Pengujian  hipotesis  menggunakan regresi  logit  biner.  Adapun  hasil  dari hipotesis disajikan sebagai berikut :
B Wald Sig. Step 1 a Altman Zmijewski Grover Fulmer Constant .519 -.094 - 5.660 .317 - 1.519 3.256 .039 18.334 .831 2.106 .071 .844 .000 .362 .147
Tabel  diatas  menunjukkan  hasil Uji Wald dari  4  variabel  bebas  yaitu Altman Score , Zmijewski  Score , Grover  Score, dan Fulmer Score .
Dari  data  di  atas Grover  Score memiliki nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05  maka Grover  Score berpengaruh signifikan  terhadap Financial  Distress . Sedangkan Altman  Score , Zmijewski Score ,  dan Fulmer  Score memiliki  nilai signifikansi  lebih  besar  dari  0.05  maka Altman  Score , Zmijewski  Score ,  dan Fulmer Score berpengaruh tidak signifikan terhadap Financial Distress .
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170 e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
Persamaan regresi dapat dinyatakan sebagai berikut :
Ln 𝑝 1−𝑝 =   −1.519 + 0. 𝐴𝑙𝑡𝑚𝑎𝑛 − 0.094 𝑍𝑚𝑖𝑗𝑒𝑤𝑠𝑘𝑖 − 5.660 𝐺𝑟𝑜𝑣𝑒𝑟 + 0.317 𝐹𝑢𝑙𝑚𝑒𝑟
Dari  persamaan  regresi  di  atas  dapat kita  lihat  bahwa Financial  Distress dipengaruhi oleh  4  variabel  terikat  yakni Altman  Score , Zmijewski  Score , Grover Score dan Fulmer Score . Dapat kita lihat bahwa  pengaruh  variabel  yang  paling berpengaruh adalah Grover Score karena menunjukkan  angka  –  5.660.  Telah dijelaskan  dari  hasil  Uji  Hipotesa  (Uji Wald ), bahwa Grover berpengaruh signifikan  terhadap Financial  Distress. Dapat  kita  lihat  pengaruh  dari Altman Score sebesar  0.519  dimana  jika Altman Score mengalami peningkatan maka akan berpengaruh juga dengan kenaikan
Financial Distress , sebaliknya jika
Altman  Score mengalami  penurunan, maka  akan  berpengaruh  juga  pada penurunan Financial  Distress . Zmijewski Score menunjukkan  -  0.094  dimana  jika Zmijewski  Score mengalami  kenaikan, maka Financial Distress akan mengalami penurunan,  sebaliknya  jika Zmijewski Score mengalami  penurunan,  maka Financial  Distress akan  meningkat. Grover  Score menunjukkan  –  5.660
dimana jika nilai Grover Score mengalami  kenaikan,  maka Financial
Distress akan  mengalami  penurunan, sebaliknya jika Grover Score mengalami penurunan, maka Financial Distress akan meningkat. Variabel Fulmer menunjukkan  0.317  dimana  jika Fulmer Score mengalami kenaikan, maka Financial  Distress juga  akan  mengalami peningkatan,  sebaliknya  jika Zmijewski Score mengalami  penurunan,  maka Financial Distress akan menurun.
Chi-square Df Sig. Step 1 Step 41.729 4 .000 Block 41.729 4 .000
Model 41.729 4 .000

## Tabel  diatas  menunjukkan  nilai  dari
Omnibus  Tests  of  Model  Coefficients dimana  nilai  signifikansi  0.000  dimana, jika nilai signifikansi lebih kecil dari 5% atau 0.05 maka dapat dikatakan 4 variabel bebas Altman  Score , Zmijewski  Score , Grover Score , dan Fulmer Score mampu mendukung  model  tersebut,  sehingga dapat dikatakan model fit.
Observed Predicted Financial Distress
Precentage Correct Non_Financ ial Distress Financial Distress Step 0 Financial Distress Non_Financi al Distress 140 2 98.6 Financial Distress 16 12 42.9 Overall Percentage 89.4
Tabel  diatas  menunjukkan  analisis yang  dilakukan  dengan  Program  SPSS v20  dimana  hasil  menunjukkan  bahwa dari  142  perusahaan  yang  dikategorikan Non  Financial  Distress ,  ternyata  140 perusahaan yang benar dikategorikan Non Financial Distress, 2 perusahaan lainnya dikategorikan Financial  Distress .  Dan dijelaskan  tingat  keakuratan  persentase mencapai  98.6%.  Sedangkan  dari  28 perusahaan  yang  diungkapkan  peneliti sebagai  perusahaan Financial  Distress , ternyata hanya 12 perusahaan yang dapat dikategorikan sebagai Financial Distress, sedangkan  16  perusahaan  lainnya  masih dianggap sebagai perusahaan Non Financial Distress. Dan dijelaskan tingkat keakuratan  persentase  hanya  mencapai 42.9%.  Dan  secara  keseluruhan,  total keakuratan  presentase  mencapai  89.4% dimana  dapat  dikatakan  bahwa  semua variable  bebas  yakni Altman  Score, Zmijewski  Score,  Grover  Score dan Fulmer  Score berpengaruh  terhadap Financial  Distress  dan  dapat  digunakan untuk  memprediksi Financial  Distress untuk perusahaan yang telah go public .
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170 e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
IV.6. Tabel Perhitungan Model Altman, Zmijewski, Grover, dan Fulmer Score
Kode Z-Score Keterangan X-Score Keterangan G-Score Keterangan F-Score Keterangan ACES 10,42 Sehat -3,94 Sehat 1,81 Sehat 6,733 Sehat AMRT -0,01 Tidak Sehat -0,02 Sehat -0,05 Tidak Sehat 3,813 Sehat APII 3,12 Sehat -2,09 Sehat 0,47 Sehat 2,432 Sehat ASGR 4,97 Sehat -2,21 Sehat 1,09 Sehat 4,551 Sehat CLPI 7,30 Sehat -3,18 Sehat 1,13 Sehat 3,280 Sehat CSAP 1,26 Grey Area -0,37 Sehat 0,24 Sehat 3,189 Sehat EMTK 7,12 Sehat -3,29 Sehat 0,77 Sehat 4,708 Sehat EPMT 6,63 Sehat -2,86 Sehat 1,19 Sehat 3,286 Sehat ERAA 2,40 Grey Area -1,16 Sehat 0,49 Sehat 2,769 Sehat FAST 2,88 Sehat -1,56 Sehat 0,56 Sehat 2,520 Sehat FISH 1,97 Grey Area -0,52 Sehat 0,47 Sehat 3,344 Sehat HEXA 4,85 Sehat -2,03 Sehat 0,96 Sehat 4,072 Sehat INPP 1,74 Grey Area -2,32 Sehat 0,01 Sehat 1,820 Sehat JIHD 3,20 Sehat -2,97 Sehat 0,09 Sehat 2,133 Sehat JKON 3,76 Sehat -2,20 Sehat 0,68 Sehat 2,633 Sehat JSPT 3,36 Sehat -2,66 Sehat 0,38 Sehat 2,351 Sehat JTPE 2,94 Sehat -2,26 Sehat 0,49 Sehat 2,828 Sehat KPIG 6,57 Sehat -3,61 Sehat 0,65 Sehat 2,554 Sehat LPPF 6,14 Sehat -2,63 Sehat 1,62 Sehat 5,991 Sehat LTLS 0,78 Tidak Sehat -0,60 Sehat 0,13 Sehat 2,556 Sehat MDIA 6,84 Sehat -2,04 Sehat 1,57 Sehat 3,993 Sehat MICE 5,41 Sehat -2,97 Sehat 0,89 Sehat 3,097 Sehat MLPT 2,98 Sehat -1,52 Sehat 0,58 Sehat 2,856 Sehat MNCN 5,75 Sehat -2,80 Sehat 1,12 Sehat 4,434 Sehat MPMX 2,17 Grey Area -1,50 Sehat 0,34 Sehat 2,317 Sehat MTDL 4,90 Sehat -1,94 Sehat 1,09 Sehat 2,993 Sehat PGLI 2,83 Sehat -2,79 Sehat 0,07 Sehat 2,442 Sehat PJAA 1,97 Grey Area -1,90 Sehat 0,32 Sehat 2,174 Sehat RALS 6,38 Sehat -3,06 Sehat 1,02 Sehat 4,552 Sehat SAME 2,21 Grey Area -2,26 Sehat 0,23 Sehat 1,650 Sehat SCMA 10,60 Sehat -4,38 Sehat 1,73 Sehat 7,188 Sehat
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170 e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
TELE 5,76 Sehat -1,14 Sehat 1,34 Sehat 2,469 Sehat TGKA 4,41 Sehat -1,10 Sehat 1,06 Sehat 3,465 Sehat UNTR 4,35 Sehat -2,32 Sehat 0,89 Sehat 4,546 Sehat
Tabel  perhitungan  model Altman
Score menunjukkan 34 Perusahaan Trade and Service yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2017 dimana dari 34  perusahaan  tersebut  terdapat  9 perusahaan  yang  dikategorikan  tidak sehat, dan 25 perusahaan yang dikategorikan sehat.
Tabel  perhitungan  model Zmijewski Score menunjukkan 34 Perusahaan Trade and Service yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2017 dimana dari
34 perusahaan tersebut , semua
Perusahaan dinyatakan sehat
Tabel  perhitungan  model Grover
Score menunjukkan 34 Perusahaan Trade and Service yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2017 dimana dari 34 perusahaan tersebut, hanya 1 perusahaan  yang  dikategorikan  tidak sehat,  dan  33  perusahaan  lainnya dikategorikan sehat.
Tabel  perhitungan  model Fulmer Score menunjukkan 34 Perusahaan Trade and Service yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2017 dimana dari 34 Perusahaan tersebut, semua dinyatakan sehat.
Ada  perbedaan  keakuratan  dari Altman  Score , Zmijewski  Score , Grover Score ,  dan Fulmer  Score dimana keakuratan Altman  Score memprediksi hanya  25  perusahaan  yang  dinyatakan sehat,  dimana  persentase  keakuratan sebesar  73,5%.  Keakuratan Zmijewski Score memprediksi  semua  perusahaan yang dinyatakan sehat, dimana persentase keakuratan  sebesar  100%.  Keakuratan Grover  Score memprediksi  ada  33
perusahaan yang dinyatakan sehat,
dimana  persentase  keakuratan  sebesar 97%. Keakuratan Fulmer Score memprediksi  semua  perusahaan  dalam keadaan sehat dengan persentase keakuratan sebesar 100%.
Sebagai  contoh,  PT.  Sumber  Alfaria
Trijaya,Tbk  (AMRT)  yang  menurut
Altman Score dan Grover Score
dinyatakan tidak sehat, sedangkan menurut Zmijewski  Score dan Fulmer Score dalam keadaan sehat. Ini disebabkan  karena  banyak  hal  yang mempengaruhi Financial Distress seperti penjualan, laba bersih, perputaran piutang bahkan beban bunga.
Menurut  Munawarah  dan  Keumala (2019)  menyatakan  ternyata  perusahaan yang mampu bertahan adalah perusahaan yang  mampu  menjaga  keseimbangan komposisi laporan keuangan ditandai dari 4  rasio  keuangan  yaitu  profitabilitas, solvabilitas,  likuiditas  dan  aktivitas. Dengan  kata  lain,  perusahaan  harus mengatur aset tetap dan mengatur hutang jangka  pendek  dan  panjang  sebaik mungkin  agar  terhindar  dari  resiko kebangkrutan.
Perbedaan  keakuratan  antara Altman Score , Zmijewski  Score , Grover  Score , dan Fulmer  Score karena Altman  Score membandingkan  total  asel,  penjualan. Zmijewski Score membandingkan pengembalian  terhadap  aset,  hutang.
Grover  Score membandingkan  laba bersih,  pengembalian  terhadap  aset.
Sedangkan Fulmer Score
membandingkan  perputaran  uang,  total utang, beban bunga. Maka dapat dikatakan  perusahaan  dinyatakan  sehat oleh Zmijewski Score , Grover Score , dan
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170
e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
Fulmer  Score namun  tidak  sehat  oleh Altman  Score karena  total  aset  dan penjualan yang tidak signifikan. Sehingga perusahaan harus melakukan pengecekan terhadap Altman Score , Zmijewski Score , Grover  Score ,  dan Fulmer  Score supaya perusahaan bisa menjadi lebih baik.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
V.1. Kesimpulan
Perbedaan  keakuratan  dari Altman Score,  Zmijewski  Score, Grover  Score, dan Fulmer  Score dipengaruhi  oleh banyak  hal  sehingga  perusahaan  dapat dikategorikan  sehat  di  salah  satu  model, namun dapat dikategorikan tidak sehat di model lainnya. Keakuratan model tertinggi dicapai oleh Zmijewski Score dan Fulmer Score sebesar 100%, disusul oleh Grover  Score sebesar  97%  kemudian Altman Score sebesar 73,5%.

## V.2. Saran
Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  ketepatan  hasil  dari  model Financial  Distress pada  Perusahaan Trade  and  Service yang  terdaftar  di  BEI dengan  menggunakan  model Altman Score,  Zmijewski  Score, Grover  Score, dan Fulmer Score. Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang dapat mempengaruhi  hasil  penelitian financial distress dan peneliti selanjutnya disarankan untuk menambah model yang lain dalam mendeteksi terjadinya financial  distress ,  seperti beneish  score , ohlson, dan ca-score untuk  memperluas sampel dan mendapatkan hasil yang lebih maksimal  lagi  dalam  mencakup  laporan keuangan perusahaan untuk membuktikan model mana yang lebih akurat digunakan dalam memprediksi financial distress dan dalam penelitian ini terdapat keterbatasan bahwa analisis ini hanya membandingkan akurasi  kondisi  keuangan  perusahaan sehingga  keempat  model  ini  tidak  bisa dijadikan  ketentuan  apakah  perusahaan
tersebut mengalami financial distress atau tidak.

## REFERENSI
Altman,  E.  I.  (1968).  “Financial  Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”. The Journal of Finance. 23.
Altman.  (1968). The  journal  o  f philosophy. Perception , xcv(9), 561–
572.
Anggarini,  T.  V.  (2010).  Pengaruh Karakteristik  Komite  Audit  terhadap Financial  Distress (  Studi  Empiris Pada  Perusahaan  Yang  Terdaftar  di
Bursa Efek. Skripsi. Fakultas Ekonomika  Dan  Bisnis  UNDIP :
Semarang. Indonesia , 29–30.
Ali, H. (2017). The International Journal Of Business & Management Financial Distress  Comparative  Analysis  of Japanese  Electronic  Manufacturer after  Financial  Global  Crisis  2008. The International Journal of Business
& Management, 5(7), 131–141.
Barlos,  K.,  Gatos,  D.,  Kallitsis,  J.,
Papaphotiu, G., Sotiriu, P., Wenging, Y., & Schäfer, W. (1989). Memprediksi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman Score, Grover Score, Zmijewski Score (Studi Kasus Pada Perusahaan Perbankan). Tetrahedron  Letters , 30(30), 3943–3946. https://doi.org/10.1190/segam2013- 0137.1
Brimantyo,  H.,  Topowijono,  &  Husaini, A. (2011). Penerapan Analisis Altman Z-Score Sebagai  Salah  Satu  Alat Untuk Mengetahui Potensi Kebangkrutan Perusahaan (Pada Perusahaan  Telekomunikasi  yang
Listing  di  BEI  Periode  Tahun  2009- 2011). Jurnal Administrasi Bisnis .
Volume 3 Nomor 2, Agustus 2019 https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170 e –ISSN  : 2548-9224 p–ISSN  : 2548-7507
Fauzan,  H.,  &  Sutiono,  F.  (2017).
Perbandingan  Model Altman  Z- Score  ,  Zmijewski  ,  Springate  ,  dan Grover Dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan Perbankan. Jurnal  Online  Insan  Akuntan ,  2(1),
49–60.
Gunathilaka, C. (2015). Financial Distress
Prediction : A Comparative Study of Solvency  Test  and  Z  -Score  Models with  Reference  to  Sri  Lanka. (September 2014).
Gunawan, B., Pamungkas, R., & Susilawati,  D.  (2017).  Perbandingan Prediksi Financial Distress Menggunakan Model Altman, Grover dan Zmijewsk i. Jurnal Akuntansi Dan Investasi , 18(1), 119–127.
Munawarah,  M.,  &  Hayati,K.  (2019).
Accuracy  of  Springate,  Zmijewsky and  Grover  as  Logistic  Models  in Finding  Difficulty  Of  Financing Companies. ACCRUALS: Accounting
Research  Journal  of  Sutaatmadja . 3(1), 1-12.
Nilasari,  D.,  &  Haryanto,  A.  M.  (2018). Memprediksi Perusahaan yang Berpotensi Mengalami Masalah Keuangan  dengan  Model Altman, Springate , dan Zmijewski . Diponegoro Journal of Management , 7(2), 1–11.
Patunrui,  K.  I.  A.,  &  Yati,  S.  (2017). Analisis Penilaian Financial Distress Menggunakan Model  Altman ( Z- Score )  Pada  Perusahaan  Farmasi Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek
Indonesia Periode 2013-2015. Jurnal Akuntansi, Ekonomi Dan Manajemen Bisnis , 5(1), 55–71.
Permana, R. K., Ahmar, N., & Djadang, S.
(2017).  Prediksi Financial  Distress
Pada  Perusahaan  Manufaktur  Di Bursa Efek Indonesia. Esensi: Jurnal Bisnis  Dan  Manajemen ,  7(2),  149– 166. https://doi.org/10.15408/ess.v7i2.479 7
Primasari,  N.  S.  (2018).  Analisis Altman Z-Score,  Grover  Score,  Springate , Dan Zmijewski Sebagai  Signaling
Financial  Distress  (Studi  Empiris Industri  Barang-Barang  Konsumsi  di Indonesia). Accounting and Management Journal , 1(1), 23–43. Raharja,  B.  B.,  Wahyuni,  M.  A.,  & Sinarwati,  N.  K.  (2017).  Analisis Prediksi Kebrangkutan Dengan Metode  Analisis Z-Score Model Altman ,  Model Springate ,  Dan Model Zmijewski Pada  Perusahaan Property Dan Real Estate Go Public Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013- 2015. 1(1).
Studi, P., Universitas, A., & Indonesia, P.
(2019). Memprediksi Financial Distress Dengan Menggunakan
Model Altman Score , Grover Score , Zmijewski  Score (  Studi  Kasus  Pada Sub  Sektor  Perusahaan  Perdagangan Besar ). 9(April), 1–12.
Wulandari,  V.  (2012). Zmijewski Dalam Memprediksi Financial Distress ( studi empiris pada Perusahaan Food and  Beverages yang  Terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2010- 2012  )  Analysis  Of  Comparison Financial  Distress  Prediction  Models Altman  ,  Springate  ,  Ohlson  , Fulmer ,. 1(2), 1–18.
Zmijewski,  G.  (2017).  Perbandingan
Prediksi Financial  Distress dengan Model. 18(1), 119–127. https://doi.org/10.18196/jai.18164