http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm

## MODEL PREDIKTOR POTENSI KESULITAN KEUANGAN PERUSAHAAN RETAIL DI INDONESIA
Anandhayu Mahatma Ratri Universitas Merdeka Malang anandhayu.ratri@unmer.ac.id

## Abstract:
The purpose of this study is to analyze and find out the financial distress predicted of retail company in Indonesia using  the  Altman,  Springate,  Zmijewski,  and  Grover  models,  as  well  as  to  analyze  and  find  out  the  different predictions of the four models in predicting the financial difficulties of Retail companies in Indonesia. This type of research used in this study is a type of quantitative research with a comparative research approach with cross sectional methods. The data analysis tool used is SPSS 25 using the One Way Anova Test. The sample of this research is 22 retail companies which listing in Bursa Efek Indonesia in 2015  - 2017. The results of the study show  that  result’s  comparison  of  the  four  bankruptcy  prediction  models,  Altman,  Springate,  Zmijewski,  and Grover  shows  insignificant  differences.  The  total  bankrupt  companies  numbered  3  (three)  using  the  four bankruptcy prediction models for Altman, Springate, Zmijewski, and Grover. The results of the One Way ANOVA different test also showed insignificant results, because the P Value value of 0.350 was greater than 0.05. Thus, the  results  of  this  study  can  be  concluded  that  the  four  bankruptcy  prediction  models  of  Altman,  Springate, Zmijewski, and Grover did not show significant differences.
Keywords: Financial DIstress, Altman, Springate, Zmijewski, Grover

## Abstrak:
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengetahui  hasil  prediksi  potensi  kesulitan  keuangan perusahaan  Retail  di  Indonesia  menggunakan  model  Altman,  Springate,  Zmijewski,  dan  Grover,  serta  untuk menganalisis dan mengetahui perbedaan prediksi dari keempat model tersebut dalam  memprediksi kesulitan keuangan perusahaan Retail di Indonesia. Jenis penelitian yang digunakan di dalam penelitian ini adalah jenis penelitian  kuantitatif  dengan  pendekatan comparative  research atau  penelitian  perbandingan  dengan  metode cross sectional . Alat analisis data yang digunakan adalah SPSS 25 dengan menggunakan Uji One Way Anova. Sampel penelitian ini adalah 22 perusahaan sub sektor perdagangan ecer yang listing di Bura Efek Indonesia pada tahun 2015 – 2017. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perbandingan hasil perhitungan keempat model prediksi kebangkrutan Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover menunjukkan perbedaan yang tidak signifikan. Perusahaan  yang  dinyatakan  bangkrut  keseluruhan  berjumlah  3  (tiga)  menggunakan  keempat  model  prediksi kebangkrutan Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover. Hasil dari uji beda ANOVA One Way juga menunjukkan hasil  perbedaan  yang  tidak  signifikan,  dikarenakan  hasil  nilai  P  Value  sebesar  0,350  lebih  besar  dari  0,05. Dengan  demikian,    hasil  dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  keempat  model  prediksi  kebangkrutan Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan.
Kata Kunci: Prediksi Kebangkrutan, Altman, Springate, Zmijewski, Grover
JEL Classification: G32, M16

## Pendahuluan
Industri ritel semakin berubah seiring dengan perubahan teknologi, perkembangan dunia serta kebutuhan konsumen.  Siap  atau  tidak,  ritel  di  Indonesia  akan  menghadapi  persaingan  yang  demikian  sengit.  Apalagi dengan semakin maraknya ritel asing di Indonesia yang punya kekuatan merek dan dana yang “tak terbatas”. Oleh  karenanya  Retail  di  Indonesia  perlu  mewaspadai  atau  memahami  berbagai  tren  yang  akan  terjadi  pada dunia  ritel  di  masa  depan.  Berdasarkan  data  Global  Retail  Development  Index  2017,  nilai  penjualan  ritel Indonesia  mencapai  US$  350  miliar  atau sekitar  Rp  4,6 kuadriliun.  Angka  ini  jauh di  atas  nilai  penjualan  ritel negara-negara di kawasan Asia Tenggara (ASEAN) lainnya. Namun, jika dibandingkan  dengan penjualan ritel Tiongkok  dan  India,  Indonesia  jauh  tertinggal.  Penjualan  ritel  Filipina  hanya  mencapai  US$  137  miliar  dan Thailand  sebesar  US$  119  miliar,  keduanya  berada  di  bawah  Indonesia.  Sementara  penjualan  ritel  Tiongkok mencapai  US$  3.128  miliar  dan  India  sebesar  US$  1.071  miliar.  Jumlah  populasi  Negeri  Tirai  Bambu  yang sangat besar yakni 1,38 miliar jiwa menjadi kunci kekuatan bagi ritel negara tersebut.

## Gambar 1. Nilai Penjualan Ritel di beberapa Negara Asia
Aturan untuk keberadaan pasar modern ada dalam Keputusan Presiden Nomor 112 Tahun 2008 tentang Penataan  dan  Pembinaan  Pasar  Tradisional,  Pusat  Perbelanjaan,  dan  Toko  Modern.  Dalam  pasal  5  diatur perihal  letak  pasar  modern  segala  ukuran,  dari  hipermarket  yang  terbesar  hingga  minimarket  yang  terkecil (Retno, 2010). Kebijakan regulasi pemerintah yang dirasakan persaingan bisnis ritel itu memberi dampak tidak sehat. Akar permasalahan industri ritel di Indonesia adalah sedikitnya keberadaan pasar tradisional menata diri menjadi profesional. Pemda pun memperketat proses perizinan dalam pendirian ritel baru, terutama ritel asing. Pemerintah  cenderung  mengobral  ijin  terhadap  pemain  besar,  meskipun  sebenarnya  pasarnya  sudah  jenuh. Akibatnya di beberapa kota mulai ada gerai ritel besar yang tutup (Retno, 2010).
Di  samping  obral  ijin  terhadap  pemain  besar,  munculnya  fenomena  belanja  online  di  masyarakat  serta ketatnya persaingan juga membuat pertumbuhan penjualan emiten ritel mengalami penurunan dalam lima tahun terakhir.  Dapat  dilihat  pada  data  dibawah  ini,  10  sektor  perusahaan  dengan  nilai  kredit  bermasalah  terbesar, sektor perdagangan besar dan eceran menempati posisi paling tinggi dengan jumlah kredit mencapai 38,1 triliun.
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm

## Gambar 2. Grafik 10 Sektor dengan Nilai Kredit Bermasalah Terbesar
Sumber: Otoritas Jasa Keuangan (OJK), 2018
Hal  tersebut  sudah  cukup  menggambarkan  kondisi  finansial  yang  kurang  baik  bagi  perusahaan  dan disarankan agar melakukan analisa lebih lanjut dengan harapan segala kemungkinan terburuk dapat diantisipasi sedini mungkin untuk lebih menjaga dan mengontrol kondisi keuangan perusahaan agar dapat dikelola dengan lebih baik lagi dan terhindar dari kegagalan finansial.
Model sistem peringatan untuk mengantisipasi adanya financial distress perlu untuk dikembangkan, karena model  ini  dapat  digunakan  sebagai  sarana  untuk  mengidentifikasikan  bahkan  memperbaiki  kondisi  sebelum sampai  pada  kondisi  krisis  atau  kebangkrutan.  Laporan  keuangan  dapat  dijadikan  dasar  untuk  mengukur kesehatan suatu perusahaan melalui rasio-rasio keuangan yang ada (Hanafi, 2004). Kondisi suatu perusahaan dapat  diketahui  menggunakan  beberapa  model  yang  mungkin  dapat  memprediksi  terjadinya  kondisi financial distress .
Terdapat  penelitian  terdahulu  yang  mencoba  untuk  melakukan  analisis  prediksi  kebangkrutan  atau kesulitan  keuangan  terhadap  perusahaan.  Brimantyo,  dkk.  (2013)  mencoba  untuk  menggunakan  salah  satu metode  prediksi  kebangkrutan  yaitu z-score untuk  mengetahui  potensi  kebangkrutan  perusahaan  di  sektor telekomunikasi.  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  terdapat  tiga  perusahaan  yang  memiliki  kondisi keuangan  yang  kurang  baik  sehingga  menurut  analisis  diskriminan  altman z-score maka  ketiga  perusahaan tersebut dinyatakan bangkrut.
Di  dalam  penelitian  ini,  peneliti  mencoba  untuk  menggunakan  tidak  hanya  satu  model  prediktor.  Peneliti mengunakan model Altman ( z-score ), Springate ( s-score ), Zmijewski ( x-score ), dan Grover ( g-score ) di dalam penelitian ini. Ada dua motif dilakukannya penelitian dalam model ramalan kesulitan keuangan. Pertama adalah untuk menguji hubungan antara faktor finansial dan pengukuran kegagalan, yang kedua mengembangkan model bagi peramalan kebangkrutan (Sumarno Zain, 1995). Penelitian yang dilakukan oleh peneliti berkaitan dengan
motif  kedua,  yaitu  untuk  mengembangkan  model  bagi  peramalan  kebangkrutan  dengan  memasukkan  fakor- faktor yang memengaruhinya. Hal inilah yang menarik dan mendorong peneliti untuk melakukan penelitian lebih lanjut  dengan  tujuan  untuk  mendalami  model  prediktor  potensi  kesulitan  keuangan  pada  perusahaan  retail  di Indonesia.

## Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah  jenis  penelitian  kuantitatif  dengan pendekatan comparative research atau penelitian perbandingan dengan metode cross sectional . Penelitian ini mencoba  membandingkan  potensi  financial  distress  pada  Perusahaan  retail  dengan  empat  model  prediksi kebangkrutan, yaitu Z-score, S-score, X-score, dan G-score. Penelitian dilakukan pada perusahaan sub sektor perdagangan  eceran  yang  terdaftar  (listing) di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  2015 –  2017.  Alat analisis data yang digunakan adalah SPSS 25 dengan menggunakan Uji One Way Anova. Sampel penelitian ini adalah 22 perusahaan sub sektor perdagangan ecer yang listing di Bura Efek Indonesia pada tahun 2015 – 2017.

## Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil perhitungan model Altman, Springate, Zmijewski, dan grover pada perusahaan sub sektor  perdagangan  eceran  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  dapat  diketahui  dari  perhitungan keempat model tersebut tidak sama. Perbedaan hasil perhitungan tersebut dapat dilihat dari banyaknya sampel yang  sehat  dan  berpotensi  mengalami financial  distress berdasarkan  analisis  menggunakan  keempat  model analisis kebangkrutan. Banyaknya sampel yang sehat dan berpotensi mengalami financial distress dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Perbandingan Hasil Empat Model Prediksi Kebangkrutan NO NAMA PERUSAHAAN TAHUN Z-SCORE S-SCORE X-SCORE G-SCORE 1 ACES 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2017 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2 AMRT 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 2017 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 3 CENT 2015 SEHAT DISTRESS SEHAT SEHAT 2016 SEHAT DISTRESS SEHAT SEHAT 2017 GREY AREA DISTRESS SEHAT SEHAT 4 CSAP 2015 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 2016 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 2017 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 5 ECII 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 SEHAT DISTRESS SEHAT SEHAT 2017 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 6 ERAA 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 2017 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 7 GLOB 2015 DISTRESS DISTRESS  DISTRESS  DISTRESS 2016 DISTRESS DISTRESS  DISTRESS  DISTRESS 2017 DISTRESS DISTRESS  DISTRESS  DISTRESS 8 GOLD 2015 SEHAT DISTRESS SEHAT SEHAT 2016 GREY AREA DISTRESS SEHAT DISTRESS
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
Hlm. 46 - 54 NO NAMA PERUSAHAAN TAHUN Z-SCORE S-SCORE X-SCORE G-SCORE 2017 GREY AREA DISTRESS SEHAT DISTRESS 9 HERO 2015 SEHAT DISTRESS SEHAT SEHAT 2016 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2017 SEHAT DISTRESS SEHAT SEHAT 10 KOIN 2015 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 2016 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 2017 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 11 LPPF 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2017 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 12 MAPI 2015 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 2016 GREY AREA DISTRESS SEHAT SEHAT 2017 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 13 MIDI 2015 GREY AREA SEHAT SEHAT SEHAT 2016 DISTRESS SEHAT SEHAT SEHAT 2017 DISTRESS DISTRESS SEHAT DISTRESS 14 MKNT 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2017 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 15 MPPA 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2017 DISTRESS DISTRESS  DISTRESS  DISTRESS 16 RALS 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2017 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 17 RANC 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2017 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 18 RIMO 2015 DISTRESS DISTRESS  DISTRESS  DISTRESS 2016 DISTRESS DISTRESS  DISTRESS  DISTRESS 2017 DISTRESS DISTRESS SEHAT DISTRESS 19 SKYB 2015 DISTRESS DISTRESS SEHAT SEHAT 2016 SEHAT SEHAT SEHAT DISTRESS 2017 SEHAT DISTRESS SEHAT SEHAT 20 SONA 2015 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2016 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 2017 SEHAT SEHAT SEHAT SEHAT 21 TELE 2015 SEHAT SEHAT DISTRESS SEHAT 2016 SEHAT SEHAT DISTRESS SEHAT 2017 SEHAT SEHAT DISTRESS SEHAT 22 TRIO 2015 DISTRESS DISTRESS  DISTRESS  DISTRESS
NO NAMA PERUSAHAAN TAHUN Z-SCORE S-SCORE X-SCORE G-SCORE 2016 DISTRESS DISTRESS  DISTRESS  DISTRESS 2017 DISTRESS

## DISTRESS  DISTRESS  DISTRESS

## Sumber : Data diolah (2020)
Pada  tabel  perbandingan  hasil  empat  model  prediksi  kebangkrutan  dapat  dilihat  perusahaan  yang mengalami financial distress menggunakan keempat model prediksi  adalah PT. Matahari Putra Prima Tbk pada tahun 2017, PT. Rimo International Lestari Tbk pada tahun 2015 – 2016, dan PT. Trikomsel Oke Tbk pada tahun 2015  –  2017.  Perusahaan  yang  masuk  klasifikasi  sehat  dengan  menggunakan  keempat  model  tersebut diantaranya adalah PT. Ace Hardware Indonesia Tbk pada tahun 2015 – 2017, PT. Sumber Alfaria Trijaya Tbk pada tahun 2015, PT. Electronic City Indonesia Tbk pada tahun 2015 dan 2017, PT. Erajaya Swasembada Tbk pada tahun 2015, PT. Hero Supermarket Tbk pada tahun 2016, PT. Matahari Departement Store Tbk pada tahun 2015 – 2017, PT. Mitra Komunikasi Nusantara Tbk pada tahun 2015  – 2017, PT. Matahari Putra Prima  pada tahun 2015 – 2016, PT. Ramayana Lestari Sentosa Tbk pada tahun 2015 – 2017, PT. Supra Boga Lestari Tbk pada tahun 2015 – 2017, serta PT. Sona Topas Tourism Industry Tbk pada tahun 2015 – 2017.
Untuk  melihat  perbedaan  hasil  pengukuran  dari  keempat  model  analisis financial  distress ,  Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover, maka akan dilakukan Uji One Way Anova untuk menguji perbedaan hasil skor dari ketiga model tersebut. Berikut hasil Uji ANOVA menggunakan program SPSS:
Tabel 2

## Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic  df1  df2  Sig. 40.944 3  260 .000
Sumber : Data diolah (2020)
Tabel 3 ANOVA Sum of Squares  df  Mean Square  F Sig. Between Groups 1.514E10 3 5.047E9 1.099  .350 Within Groups 1.194E12  260 4.591E9 Total 1.209E12  263

## Sumber : Data diolah (2020)
Dari  tabel  hasil  Uji  ANOVA  diatas  pada  kolom  Sig.  Didapatkan  nilai  P  (P value )  sebesar  0,350.  Karena hasilnya lebih dari 0,05 maka, dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan terhadap keempat model analisis financial distress Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover.
Pembahasan Perbandingan hasil Prediksi Financial Distress Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover
Hasil analisis dari ketiga metode Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover memberikan hasil prediksi yang berbeda-beda  namun  tidak  begitu  signifikan,  3  (tiga)  perusahaan  PT.  Matahari  Putra  Prima  Tbk  (MPPA),  PT. Rimo  International  Lestari  Tbk  (RIMO),  dan  PT.  Trikomsel  Oke  Tbk  (TRIO)  dinyatakan  mengalami financial distress dengan  menggunakan  keempat  model  analisis financial  distress Altman,  Springate,  Zmijewski,  dan Grover. Perbedaan hasil perhitungan dari setiap model analisis kebangkrutan disebabkan karena perbedaan nilai cut-off dan komponen perhitungan variabel yang berbeda-beda dari masing-masing metode. Dapat dilihat pada tabel  1  yang  merupakan  hasil  perbandingan  status  prediksi  22  (dua  puluh  dua)  perusahaan  menggunakan keempat model analisis kebangkrutan Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover.
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
Perusahaan dengan kondisi bangkrut dengan jumlah tertinggi didapatkan oleh model Springate (S-Score) sebanyak  11  (sebelas)  perusahaan  antara  lain:  PT.  Centratama  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk  (CENT),  PT. Electronic City Indonesia Tbk (ECII), PT. Global Teleshop Tbk (GLOB),  PT. Golden Retailindo Tbk (GOLD),  PT. Hero Supermarket Tbk (HERO), PT. Mitra Adiperkasa Tbk (MAPI), PT. Midi Utama Indonesia Tbk (MIDI), PT. Matahari Putra Prima Tbk (MPPA), PT. Rimo  International Lestari Tbk(RIMO), PT. Skybee Tbk (SKYB), serta PT. Trikomsel Oke Tbk (TRIO).
Kondisi  perusahaan  sehat  tertinggi  dimiliki  oleh  metode  Grover  sebanyak  16  (enam  belas)  perusahaan, kemudian  diurutan  kedua  dengan  metode  Springate  sebanyak  15  (lima  belas)  perusahaan  yang  mendeteksi perusahaan dalam kondisi tidak bangkrut, dan posisi dengan jumlah kondisi perusahaan tidak bangkrut terendah adalah  dengan  menggunakan  metode  Altman  yang  mengindikasi  sebanyak  12  (dua  belas)  perusahaan  yang tidak mengalami kebangkrutan di masa mendatang. Terdapat 1 (satu) metode kebangkrutan dengan kondisi grey area dimana pada kondisi tersebut tidak dapat ditentukan perusahaan tersebut pada kondisi bangkrut atau tidak sebanyak 6 (enam) perusahaan.
Hasil  penelitian  ini  memiliki  kecenderungan  pada  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Oktaviandri, et.al. (2015), pada sektor perusahaan pertanian dengan menggunakan metode Altman, Springate, Ohlson dan Grover dimana terdapat perbedaan dari hasil prediksi tiap model analisis financial distress . Namun, pada penelitian ini perbedaan hasil keempat model Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover ketika diterapkan pada perusahaan sub sektor perdagangan eceran hasil perbedaannya tidak begitu signifikan. Pada penelitian sebelumnya, dilakukan perhitungan tingkat akurasi dari keempat metode analisis kebangkrutan, pada penelitian hanya melihat perbedaan dari keempat model Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover dengan menggunakan Uji ANOVA One Way.

## Perbedaan Prediksi Financial Distress Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover
Untuk melihat ada tidaknya perbedaan yang signifikan dari keempat model prediksi financial distress dalam penelitian ini dilakukan uji beda dengan uji One Way ANOVA. Uji ANOVA digunakan untuk membandingkan dan melihat perbedaan populasi lebih dari 2 mean , pada penelitian ini digunakan uji ANOVA One Way untuk menguji rata-rata pada satu kategori sampel. Bila P value > 0,05 maka, tidak ada perbedaan yang signifikan terhadap hasil  keempat  model  analisis financial  distress Altman,  Springate,  Zmijewski,  dan  Grover.  Sebaliknya,  bila  P value < 0,05 maka, rata-rata yang dibandingkan menunjukkan adanya perbedaan.
Hasil uji beda One Way ANOVA didapatkan nilai Sig. sebesar 0,350 hasil P value lebih besar dari 0,05, sehingga  hasil  tersebut  menunjukkan  tidak  adanya  perbedaan  yang  signifikan  dari  rata-rata  hasil  skor  ketiga model analisis financial distress Altman, Springate Zmijewski, dan Grover. Hal tersebut menunjukkan hasil yang sama  dengan  perbandingan  hasil  skor  yang  telah  disajikan  pada  tabel  1  bahwa  tidak  ada  perbedaan  yang signifikan  dari  hasil  perhitungan  keempat  model  analisis financial  distress Altman,  Springate,  Zmijewski,  dan Grover.
Hasil penelitian ini mengarah pada penelitian Nikmah dan Sulestari (2014) dimana pada penelitian tersebut dilakukan untuk melihat perbedaan hasil 2 (dua) model prediksi kebangkrutan Ohlson dan Altman, karena yang dibandingkan adalah 2 (dua) metode, uji yang digunakan adalah Paired Sampel T-Test untuk menguji adanya perbedaan rata-rata dari 2 (dua) sampel yang berpasangan. Hasil yang didapatkan dari uji Paired T-Test untuk metode  Altman  dan  Ohlson  adalah  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  terhadap  2  (dua)  model  prediksi kebangkrutan  Altman  dan  Ohlson.  Dalam  penelitian  ini,  karena  terdiri  dari  3  (tiga)  metode,  maka  uji  yang digunakan adalah uji ANOVA One Way untuk menguji rata-rata lebih dari 2 (dua) kelompok data dengan satu kategori  sampel.  Hasil  uji  ANOVA One  Way pada  penelitian  ini  menunjukkan  hasil  perbedaan  yang  tidak signifikan,  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  2  (dua)  metode  kebangkrutan  dengan menggunakan  Paired  T-Test  yang  diaplikasikan  pada  perusahaan  sektor  perdagangan  besar  dan  kecil menunjukkan perbedaan yang signifikan terhadap hasil analisis metode Altman dan Ohlson.
Lesmana  (2003)  mengatakan  bahwa  kebangkrutan  adalah  ketidakpastian  mengenai  kemampuan  atas suatu  perusahaan  untuk  melanjutkan  kegiatan  operasinya  jika  kondisi  keuangan  yang  dimiliki  mengalami penurunan. Darsono dan Ashari, (2005) mengemukakan bahwa kemampuan dalam memprediksi kebangkrutan akan memberikan keuntungan banyak pihak, terutama pada kerditor dan investor. Model prediksi kebangkrutan sudah  dikembangkan  di  beberapa  Negara,  Altman  (1983-1984)  melakukan  survey  model-model  yang dikembangkan di Belanda, Kanada, Perancis, Jerman, Swiss, Brazil, Australia, Amerika Serikat, Jepang, Inggris, dan Irlandia yang kemudian nilai tersebut dinyatakan dalam Z-Score.
Springate  (1978),  menggunakan  19  rasio-rasio  keuangan  populer  yang  bisa  dipakai  untuk  memprediksi financial distress. Rasio tersebut dikombinasikan dalam suatu formula akhirnya menemukan 4 rasio yang dapat digunakan dalam memprediksi adanya potensi (indikasi) kebangkrutan perusahaan. Metode Grover diciptakan dengan  mendesain  dan  menilai  ulang  metode  Altman  Z-score,  Jeffry  S.  Grover  menggunakan  sampel  sesuai dengan  Altman  Z-score  pada  tahun  1968  dengan  menambah  tiga  belas  rasio  keuangan  baru.  (Prihantini  dan Sari,  2013).  Banyak  metode  kebangkrutan  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kondisi  financial perusahaan.  Hal  tersebut  tentu  sangat  perlu  dilakukan,  apalagi  apabila  kondisi  kinerja  keuangan  perusahaan dirasa sudah mulai menurun guna deteksi dini dan sebagai peringatan awal untuk mengatur strategi di masa mendatang  agar  kondisi  terburuk  dapat  diminimalisir  dan  dihindarkan.  Selain  untuk  perusahaan,  informasi tersebut juga penting untuk kreditor dan investor sebagai bahan pertimbangan pengambilan keputusan sebelum memberikan kredit dan investasi.

## Kesimpulan
Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan, maka terdapat dua kesimpulan sebagai berikut:Pertama, perbandingan hasil perhitungan keempat model prediksi kebangkrutan Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover menunjukkan perbedaan yang tidak signifikan. Perusahaan yang dinyatakan bangkrut keseluruhan berjumlah 3 (tiga)  menggunakan keempat  model prediksi kebangkrutan  Altman,  Springate,  Zmijewski,  dan  Grover.  Kedua, Hasil dari uji beda ANOVA One Way juga menunjukkan hasil perbedaan yang tidak signifikan, dikarenakan hasil nilai P Value sebesar 0,350 lebih besar dari 0,05. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa  keempat  model  prediksi  kebangkrutan  Altman,  Springate,  Zmijewski,  dan  Grover  tidak  menunjukkan perbedaan yang signifikan.

## Daftar Pustaka
Ariani,  Desi,  Retno.  (2010).  “Pengaruh Faktor  Personality Terhadap  Keahlian  Karyawan  Dalam  Menggunakan Komputer (Studi Kasus Pada Karyawan Administrasi Universitas Sebelas Maret Surakarta)”, Universitas Muhammdiyah Surakarta.
Brimantyo,  H.,  &  HUSAINI,  A.  (2013).  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, 1(1), 188-198.
Hanafi, 2004. Manajemen Keuangan. Yogyakarta: BPFE UGM.
Oktaviandri,  Annisa.,  Firli,  Anisah.,  Iradianty,  Aldilla.  (2017)  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Dengan  Model Altman,  Springate,  Ohlson,  dan  Grover  pada  Perusahaan  di  Sektor  Pertanian  Bursa  Efek  Indonesia Periode 2011-2015. Vol. 15, No. 1, Hal: 71-78. Retrieved from Majalah Ilmiah Unikom. Nikmah  dan  Sulestari,  Dinna  Dwi.  (2014).  Prediksi  Financial  Distress  untuk  Perusahaan  Besar  dan  Kecil  di Indonesia Perbandingan Ohlson dan Altman. Vol. 4 No. 1, 2014: 36-58.
Rico, Lesmana dan rudi Surjano.  (2003). Finansial Performence Analizing. Elek Media Komputindo Kelompok Gramedia: Jakarta
Darsono dan Ashari. (2005). Pedoman Praktis Memahami Laporan Keuangan. Yogyakarta : CV. Andi Offset E. Altman. 1983. Financial Ratios, Diskriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Accounting
Springate, Gordon L. V. (1978). Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm. MBA Research Project Simon Fraser University: unpublished.
http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
Prihanthini,  N.  M  dan  Sari,  R.  M.  (2013).  Prediksi  Kebangkrutan  dengan  Model  Grover,  Altman  Z-Score, Springate,  dan  Zmijewski  pada  Perusahaan  Food  and  Beverage  di  Bursa  Efek  Indonesia.  E-Jurnal Akuntansi UniversitasUdayana 5.2 (2013): 417-435. Retrieved from Scholarly Articles Journal.