Kondisi    ekonomi    di    Indonesia    terus berubah  dari    satu  periode  ke  periode lainnya. Setiap tahun, Indonesia mengalami kejadian ekonomi, yang berpengaruh  pada  situasi  ekonomi  global maupun  regional.  Pertumbuhan  ekonomi Indonesia  pada  2015  sebesar  4,79  persen, merupakan  pertumbuhan  ekonomi  yang terendah  selama  6  tahun  dari  tahun  2009 menurut  Badan  Pusat  Statistik.    Turunnya pertumbuhan ekonomi kita dibanding tahun sebelumnya salah satunya adalah penurunan kinerja ekspor seiring anjloknya harga  komoditas  dan  lambannya  eksekusi belanja pemerintah. Sektor industri merupakan motor penggerak bagi pertumbuhan perekonomian menuju keadaan  yang  lebih  baik.  Namun  dalam beberapa  tahun,  kinerja  sektor  industri tanah  air  turun.  Hal  ini  disebabkan kenaikan  harga  bahan  bakar  minyak  yang menyebabkan menurunnya daya beli masyarakat.
Industri jasa memiliki potensi besar untuk meningkatan pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  karena dapat  berkontribusi  terhadap  peningkatan Produk Domestik Bruto Nasional,
penciptaan  lapangan  kerja.  Industri  jasa masih  berpeluang  tumbuh  di  Indonesia. Apabila  dikelola  dengan  baik  potensi kontribusinya sangat besar bagi perekonomian  Indonesia.  Sektor  industri jasa  berkontribusi  meningkatkan  Produk Domestik Bruto nasional dari 45 persen di tahun  2010  menjadi  55  persen  di  tahun 2012. Selain itu mampu mencipatkan 21,7 juta  lapangan  pekerjaan  dalam  kurun waktu  2000-2010.  Industri  jasa  mampu mengurangi angka kemiskinan di Indonesia.
Sektor jasa mampu menjadi sumber  utama  pertumbuhan  ekonomi Indonesia  melalui  berbagai  industri  jasa seperti pariwisata, logistik, dan transportasi. Kendati begitu, masih terdapat sejumlah kendala dalam pengembangan  sektor  industri  jasa  ini. Salah satunya masih lemahnya daya saing pelaku  industri  jasa  di  Indonesia  karena adanya  kebijakan  dan  regulasi  yang membatasi kesempatan pertumbuhan industri  jasa.  Kebijakan  pemerintah  saat ini  semakin  mendukung  pertumbuhan sektor  jasa.  Dengan  kebijakan  Indonesia yang telah menyepakati Asean

## Rasio Keuangan Sebagai Penentu Kondisi Kesulitan Keuangan Pada Perusahaan Sektor Transportasi Pada Bursa Efek Indonesia

## REFNI SUKMADEWI
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Persada Bunda Jl. Diponegoro No. 42 Pekanbaru E-mail : Soekma_dhewi@yahoo.co.id
Abstract :  This  research  aims  at  providing  empirical  evidance  on  factors  that  affect  firms financial distress. This research examines the role of financial ratios at 2015 in predicting the occurance  of  financial  distress  at  firm  in  sector  transportation  listed  at  Bursa  Efek  Jakarta. Discriminant analysis used to test the ability of financial ratio to predict financial distress and construct financial distress prediction model by using stepwise procedure. Variabel indicator are financial ratios.The result shows that there are three ratios different and significantly effect financial  distress  prediction  model.  The  ratios  are,  Working  Capital/Total  Asset  Current Asset/Total  Asset,  dan  Equity/Total  Aset.  The  classificaton  results  based  on  the  cut-off-Z Score  values  able  to  predict  firms  financial  distress  in  sector  transportation  at  the  accuracy rate  0f  100%  .  The  accuracy  rate  of  model  shows  that  discriminant  model  is  accurate  in measuring financial distress at firms in sector transportation.
Keywords: Financial Ratios, Financial Distress
Framework Agreement on Services (AFAS) membuka  peluang  sektor  jasa  domestik untuk  berkembang  tidak  hanya  di  dalam negeri,  namun  juga  di  tingkat  regional tanpa adanya dikriminasi maupun hambatan.
Industri transportasi merupakan salah satu infrastruktur pendukung pertumbuhan ekonomi yang sangat strategis. Peranan  perusahaan  transportasi sangat penting untuk saling menghubungkan  daerah  sumber  bahan baku,  daerah  produksi,  daerah  pemasaran dan  daerah  pemukiman  sebagai  tempat tinggal  konsumen.  Pengangkutan  berfungsi sebagai    faktor    penunjang      dan perangsang   pembangunan   dan   pemberi jasa    bagi        perkembangan        ekonomi. Sebagai      salah      satu      mesin pertumbuhan,      sektor      ini  membutuhkan dukungan  anggaran  besar.  Untuk    itu dibutuhkan   modal    besar   agar  perusahaan dapat    menjalankan    kegiatan    bisnisnya. Investor    menjadi    salah    satu  penyedia dana dalam kegiatan bisnis perusahaan.
Pertumbuhan  industri  transportasi tidak  akan  merata  dikarenakan  adanya saham  yang  memiliki  eksposure  yang  kuat terhadap  krisis  ekonomi  global.  Subsektor transportasi  laut  diperkirakan  masih  sulit tumbuh.  Melemahnya  harga  komoditi membuat transaksi perdagangan internasional  masih  akan  rendah.  Jasa angkutan  laut  masih  didominasi  oleh produk-produk  komoditi  dan  migas  yang paling  terimbas  perlambatan  ekonomi global.
Prediksi  terhadap  perusahaan  yang mengalami  kesulitan  keuangan  merupakan suatu studi yang menarik. Analisis kesulitan keuangan sangat membantu dalam  mengambil  keputusan  untuk  melihat kemampuan  perusahaan  mengelola  kasnya. Perusahaan  secara  tepat  waktu  diharapkan dapat  memenuhi  kewajiban  membayar bunga,  cicilan  hutang,  dan  penyediaan modal kerja.
Penelitian akademis bisa menyediakan model untuk mencegah kesulitan  keuangan  yang  sangat  diperlukan
di Indonesia. Keberadaan model diharapkan membantu perusahaan, investor,  kreditor    dan  pihak  lain  untuk mengawasi  kinerja  keuangan  perusahaan. Ada  cara  yang  bisa  menggambarkan kondisi  keuangan  perusahaan  pada  pasar di  Indonesia  dengan  membuat  model prediksi untuk memprediksi kemungkinan kesulitan keuangan perusahaan di Indonesia  sebagai  instrumen  peringatan. Karena  itu  dibangun  model  berdasarkan rasio  keuangan  yang  diharapkan  dengan model  tersebut  adalah  sebagai  peringatan untuk  memprediksi  kesulitan  keuangan perusahaan.
Altman  memformulasikan  model prediksi kesulitan keuangan dengan menggunakan  lima  rasio  keuangan  yang dikenal dengan Altman Z Score. Menggunakan  analisis  diskriminan  linier dengan  akurasi  95%  kasus  kesulitan keuangan  pada  satu  tahun  sebelum kesulitan keuangan terjadi. Analisis diskriminan yang dipakai dalam formulasi Z Score umumnya dipakai untuk mengklasifikasikan  sekumpulan  observasi kedalam  beberapa  kelompok,  biasanya variabel dependen yang akan diformulasikan  bersifat  kualitatif,  seperti mengalami  kesulitan  keuangan  atau  tidak mengalami kesulitan keuangan.
Z-Score  yang  pertama  kali dikembangkan untuk menentukan kesulitan  keuangan  dapat  juga  digunakan sebagai  ukuran  dari  keseluruhan  kinerja keuangan  perusahaan.  Hal  yang  menarik dari Z-Score adalah keandalannya sebagai alat analisis tanpa memperhatikan bagaimana ukuran perusahaan

## METODE
Dalam penelitan ini akan membentuk model kesulitan keuangan pada perusahaan-perusahaan transportasi di Indonesia berdasarkan rasio-rasio keuangan,  dengan  menggunakan  data laporan  keuangan  periode  tahun  2015 sebagai  penentu  statusnya.  Berdasarkan model  yang  terbentuk,  diharapkan  dapat menghasilkan nilai yang dapat memprediksi
perusahaan-perusahaan  transportasi  dalam kategori  mengalami  kesulitan  keuangan  dan yang  tidak  mengalami  kesulitan  keuangan dalam kategori.
Dengan demikian, maka metode yang digunakan    dalam  penelitian  ini  adalah metode  deskriptif  dan  eksploratif  yang bertujuan  untuk  memberikan  gambaran sistematis  dan  akurat  mengenai  fakta  yang ditemukan pada perusahaan-perusahaan transportasi menggunakan data sekunder dari laporan  tahunan  di  Bursa  Efek  Indonesia. Analisis deskriptif dilakukan untuk memperoleh  kejelasan  mengenai  variabel yang  akan  diteliti.  Analisis  eksploratif berusaha untuk mecari ide-ide atau hubungan yang baru dan tidak menggunakan hipotesis.
Data  berupa  13  rasio  keuangan sebagai variabel independen. Variabel Dependen  adalah  adalah  status  keuangan perusahaan. Kesulitan keuangan secara teknis terjadi apabila kondisi perusahaan mempunyai  nilai  buku  jumlah  kewajiban melebihi  jumlah  nilai  aset,  sehingga  nilai ekuitas  menjadi  negatif,  maka  perusahaan tersebut  dalam  kondisi  mengalami  kesulitan keuangan. Sebaliknya nilai perusahaan memiliki  ekuitas  positif  maka  perusahaan berada  dalam  kondisi  tidak  mengalami kesulitan keuangan. Dalam pengujian statistik,  kedua  status  tersebut  kemudian dikuantifikasi  menjadi  angka  0  untuk perusahaan  yang  tidak  dalam  kondisi kesulitan  keuangan,  dan  angka  1  untuk perusahaan  yang  terkondisikan    dalam mengalami kesulitan keuangan. Data  di analisis  menggunakan  analisis  diskriminan menggunakan bantuan program SPSS.

## HASIL
Identifikasi  rasio  keuangan  dilakukan dengan  cara  menguji  kesamaan  rata-rata kelompok  yang  dapat  digunakan  dengan  2 cara,  yaitu  Wilks’  Lambda  dan  F  Test. Besarnya  angka  Wilks’  Lambda  adalah antara  angka  0  sampai  angka  1.  Jika  angka mendekati  0,  maka  data  cenderung  berbeda sebaliknya jika angka mendekati 1 maka data cenderung  sama.  Ada  empat  variabel  yang mempunyai angka signifikan yang mendekati
0 yaitu variabel X2 (Working Capital/Total Asset),  variabel  X8  (Net  Income  /  Total Asset),  X10  (Liability/Total  Asset),  dan X11 (Equity/Total
Asset). Dengan
demikian empat variabel tersebut merupakan faktor pembeda dalam memprediksi kesulitan keuangan .
Dalam  uji  F  Test  ini  akan  dilihat variabel  independen  mana  saja  yang berbeda  secara  signifikan  menggunakan kriteria  F    test  dengan    ketentuan  berikut ini:  Jika  signifikan  >0,05,  maka  tidak  akan ada  perbedaan  dalam  kelompok  dan  Jika signifikan  <0,05,  maka  ada  perbedaan dalam kelompok
Ada empat variabel yang mempunyai  angka  signifikan  lebih  kecil dari  0,05  yaitu  variabel  X2  (Working Capital/Total  Asset),  variabel  X8  (Net Income / Total Asset), X10 (Liability/Total Asset),  dan  X11  (Equity  /Total  Asset). Dengan  demikian  empat  variabel  tersebut merupakan faktor pembeda dalam memprediksi kesulitan keuangan.
Jika dilihat pengujian menggunakan kriteria Wilks’ Lambda dan kiteria angka F terdapat kesamaan variabel-variabel independen  yang  dianggap  signifikan. Setelah  dilakukan  uji  rata-rata  kelompok diatas, selanjutnya dari empat variabel yang dianggap  signifikan  ini,    akan  dilanjutkan dengan menguji signifikan perbedaan antara kedua  kelompok  dan  mencari  faktor-faktor pembeda yang mempengaruhi terbentuknya klasifikasi  dua  kelompok,  yaitu  kelompok yang  yang  mengalami  kesulitan  keuangan (0)  dan  kelompok  yang  tidak  mengalami kesulitan keuangan (1) dengan menggunakan metode stepwise.
Model diskriminan dibentuk dengan menggunakan  metode  stepwise.  Prosedur stepwise  dilakukan  untuk  menentukan variabel-variabel  independen  mana  yang efisien  dalam  membedakan  perusahaan yang  mengalami  kesulitan  keuangan  atau yang  tidak  mengalami  kesulitan  keuangan perusahaan.  Prosedur  stepwise  dimulai dengan  memilih  rasio  keuangan  yang dikeluarkan dari model.
Dari  empat  variabel  independen
yang  dianggap  signifikan  menggunakan kriteria  angka  Wilks’  Lambda  dan  angka  F tadi,  ada  tiga  variabel  independen  yang dianggap  memiliki  discriminating  power paling tinggi, artinya yang paling membedakan diantara kelompok.
Dalam  memilih  variabel  independen yang masuk dalam model diskriminan, sesuai aturan  dalam  metode  stepwise  ini  maka hanya  variabel  yang  mempunyai  nilai Mahalanobis distance tinggi yang dimasukkan,  lalu  periksa  apakah  nilai signifikansi  nya  lebih  kecil  dari  0,05.  Jika nilai  signifikansi  nya  lebih  kecil  dari  0,05 maka  variabel  tersebut  dimasukkan  dalam model diskriminan.
Tiga variabel independen yang dimasukkan  kedalam  prosedur  stepwise  tadi dianggap paling signifikan. Dengan demikian dapat  dikatakan  bahwa  variabel  Working Capital  /  Total  Asset  (X2),  variabel Equity/Asset  (X11),  dan  variabel  Current Asset/Current  Liability  (X3)  membedakan kondisi perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan atau yang tidak mengalami kesulitan keuangan pada perusahaan sektor transportasi.
Wilks’  Lambda  pada  prinsipnya adalah jumlah varian diskriminan yang tidak bisa  dijelaskan  oleh  perbedaan  diantara kelompok-kelompok  yang  diteliti.  Terjadi proses tahapan tiga kali sesuai dengan jumlah variabel  bebas  yang  memenuhi  persyaratan. Pada tahap pertama 11,9% varian tidak dapat dijelaskan  oleh  adanya  perbedaan  antar kelompok,  Pada  tahap  kedua  8,1%  varian tidak dapat dijelaskan oleh adanya perbedaan antar  kelompok  ,  Pada  tahap  ketiga  5,1% varian  tidak  dapat  dijelaskan  oleh  adanya perbedaan antar kelompok.
Penurunan  angka  Wilks’  Lambda adalah baik untuk model diskriminan, karena varian  yang  tidak  bisa  dijelaskan  semakin kecil. Angka signifikan untuk ketiga variabel sebesar  0,000  adalah  lebih  kecil  dari  0,05. Karena  ketiga  variabel  tersebut  mempunyai nilai  signifikan  lebih  kecil  dari  0,05  maka variabel tersebut mempunyai perbedaan yang signifikan.
Aspek  multivariate model dilaporkan dalam
Eigenvalues. Canonical correlation menunjukkan hubungan antara nilai diksriminan dengan kelompok. Nilai Canonical correlation yang baik adalah jika memiliki nilai >0,50 (50%). Nilai Canonical correlation sebsar 0,974 (97,4%) menunjukkan  hubungan  yang  tinggi  karena memiliki nilai >0,50 (50%).
Stuctuce matrix menunjukkan adanya  korelasi  antara  variabel-variabel independen  dengan  fungsi  diskriminan yang  terbentuk.  Variabel  X2  (Working Capital / Total Asset) paling erat hubungannya  dengan  fungsi  diskriminan, diikuti  oleh  variabel  X11  (Equity/Total Asset),    dan    X3  (Current  Asset/Total Asset).  Dari  tabel  structure  matrix  tadi dapat dilihat bahwa variabel yang diikutkan dalam  proses  analisis  diskriminan  adalah (yang  tidak  bertandakan  huruf  a)  yaitu variabel X2 (Working Capital / Total Asset) paling  erat  hubungannya  dengan  fungsi diskriminan,  diikuti  oleh  variabel  X11 (Equity  /Total  Asset)  dan    X3  (Current Asset/ Total Asset).
Dari analisis menggunakan model diskriminan diperoleh model sebagai berikut:
Z=-4,882+ -7,198 X2 + 6,348 X3+ 3,574 X11 Dimana:
X2    =  Working Capital/Total Asset
X3   =  Current Asset/Total Asset
X11 =Equity/TotalAset Dari fungsi diskriminan yang diperoleh, dapat dilihat bahwa nilai rata-rata variabel  yang  paling  dominan  untuk memprediksi perbedaan kelompok perusahaan  yang  diprediksi  mengalami kesulitan  keuangan  dan  tidak  mengalami kesulitan  adalah  variabel  X3  (Current Asset/Total Asset.), karena memiliki koefisien tertinggi sebesar 6,348. Sedangkan  rata-rata  variabel  yang  paling lemah  memprediksi  kesulitan  keuangan adalah  variabel  X2  (Working  Capital/Total Asset),  karena  memiliki  koefisien  terendah sebesar -7,198.
Untuk    masing-masing  kelompok terdapat  nilai  rata-rata  untuk  nilai  Z  Score diskriminan yang disebut centroid.
Terdapat  dua  kelompok  diskriminan  yaitu kelompok yang diprediksi mengalami kesulitan keuangan memiliki rata-rata 11,212 dan kelompok yang diprediksi tidak mengalami  kesulitan  keuangan  memiliki rata-rata -1,529.
Keakuratan  prediktif  fungsi  diskriminan dicapai dengan classification result . Sebelum mengembangkan classification result, terlebih dahulu menentukan cutting score . Karena  critical  cutting  score  sebesar 9,683 maka prosedur
untuk mengklasifikasikan  perusahaan  adalah:  Z> 9,683; perusahaan yang dikategorikan mengalami  kesulitan  keuangan  Z<  9,683; perusahaan yang dikategorikan tidak mengalami kesulitan keuangan Selanjutnya dilakukan prosedur
casewise statistic untuk mengevaluasi tingkat keberhasilan model diskriminan yang dihasilkan       dalam         mengidentifikasi kesulitan  keuangan pada  perusahaan  sektor transportasi. Hasil prosedur casewise statistic berupa nilai Z Score dan hasil yang diperoleh berdasarkan  nilai  Z  Score  menggunakan model diskriminan.
Prediksi kesulitan keuangan ditentukan  dengan  melihat  nilai equity perusahaan.  Bila  nilai equity positif  maka dikategorikan perusahaan yang tidak mengalami  kesulitan  keuangan,  sedangkan bila equity negatif  maka  dikategorikan perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan.  Berdasarkan  nilai  equity  tersebut terdapat  3  perusahaan  yang  mengalami kesulitan keuangan yaitu PT Arpeni Pratama Ocean  Line  Tbk,  PT  ICTSI  Jasa  Prima  Tbk, dan  PT  Steaddy  Safe  Tbk.  Sedangkan  22 perusahaan lainnya tidak mengalami kesulitan  keuangan.  Dari  prosedur casewise statistic dapat  dilihat  mana  saja  perusahaan yang  memiliki  nilai  Z>  9,683  yaitu perusahaan  yang  dikategorikan  mengalami kesulitan  keuangan  dan  perusahaan  yang memiliki  nilai  Z<9,683  yaitu  perusahaan yang dikategorikan tidak mengalami kesulitan  keuangan.  Ada  dua  perusahaan yang    berada  pada  mengalami  kesulitan keuangan  dengan  nilai  Z>9,683  yaitu  PT Arpeni  Pratama  Ocean  Line  Tbk,  dan  PT
Steaddy Safe Tbk. Nilai Z Score PT Arpeni Pratama  Ocean  Line  Tbk  sebesar  13,070, dan  nilai  Z  Score  PT  Steaddy  Safe  Tbk sebesar  12,203.  Sedangkan  23  perusahaan lainnya berada pada kondisi tidak mengalami kesulitan keuangan yang memiliki Z<9,683.
Dari  3  perusahaan  yang  awalnya diprediksi  kesulitan  keuangan  dan  22 perusahaan  yang  diprediksi  tidak  kesulitan keuangan.  Setelah  menggunakan  model diskriminan    dengan  didasarkan  pada  nilai cut off score yang telah ditentukan, terdapat 3  perusahaan  kesulitan  keuangan  dan  22 perusahaan  tidak  kesulitan  keuangan.  Jadi dengan  menggunakan  model  diskriminan pengklasifikasian yang benar adalah sebanyak  25  perusahaan  dengan  tingkat akurasi  100%,  dan  pengklasifikasian  yang salah tidak ada.
Dari  ketiga  belas  variabel  yang digunakan  yaitu  rasio  current  asset/current liability  (X1),  rasio  working  capital/  total asset  (X2),  rasio  current  asset/  total  asset (X3),  rasio  fixed  asset/  total  asset  (X4), rasio  sale/  total  asset  (X5),  rasio  sale/ current  asset  (X6),  rasio  sale/  working capital  (X7),  rasio  net  income/  total  asset (X8),  rasio  net  income/  equity  (X9),  rasio liability/total  asset  (X10),  rasio  equity/total asset  (X11),  rasio  cash/current  liability (X12),  rasio  cash/  total  asset  (X13),  yang membentuk  model  diskriminan  hanya beberapa  variabel  saja  yaitu  rasio  working capital/ total asset (X2), rasio current asset/ total asset (X3), dan rasio equity/total asset (X11).  Ketiga  variabel  ini  masuk  kedalam model  dan  membentuk  model  diskriminan untuk  memprediksi  kesulitan  keuangan perusahaan.
Rasio-rasio keuangan yang digunakan  dalam  memprediksi  kesulitan keuangan  di  tes  dengan  uji  beda  dengan menggunakan  statistik  wilk’s  lambda  dan uji  F. ada empat rasio-rasio keuangan  yang memenuhi  uji  statistik  wilk’s  lambda  dan uji  F.  kemudian  setelah  dilakukan  statistik wilk’s  lambda  dan  uji  F,  dilakukan pemilihan variabel untuk  membentuk
model  prediksi  kesulitan  keuangan  dengan menggunakaan metode stepwise.

## PEMBAHASAN
Pada hasil penelitian telah dikemukakan beberapa bukti tentang perbedaan rasio keuangan, antara perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan maupun yang  tidak  mengalami  kesulitan  keuangan dengan  menggunakan  uji  statistik  wilks lambda  dan  uji  F  sebagai  alat  ukur. Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut,  telah menghasilkan model  diskriminan  yang  dapat dijadikan  alat  untuk  memprediksi  kesulitan keuangan pada perusahaan sektor transportasi  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. Kemudian model tersebut perlu di uji  lagi  dalam  kaitannya  dengan  tingkat keakuratan model tersebut. Dimana pengujian tersebut melalui uji validasi.

## SIMPULAN
Rasio  keuangan  dapat  digunakan untuk  membedakan  antara  perusahan  yang mengalami kesulitan keuangan dan perusahaan  yang  tidak  mengalami  kesulitan keuangan. Dari hasil pengujian menggunakan analisis  diskriminan  menunjukkan  bahwa rasio  yang  dapat  membedakan  antara perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan  dan  perusahaan  yang  tidak mengalami kesulitan
keuangan
pada perusahaan  sektor  transportasi  adalah  tiga rasio keuangan yaitu, rasio Working Capital/Total  Asset,  Current  Asset/  Total Asset,  Equity/Total  Asset.  Model  prediksi kesulitan  keuangan  pada  perusahaan  sektor transportasi adalah:
Z=-4,882+ -7,198 X2 + 6,348 X3+ 3,574 X11

## DAFTAR RUJUKAN
Altman,  Edward,  I.  1968.  Financial  Ratio, Discriminant  Analysis  and  The Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance (September):
589-609
Altman, Edward, I. 2000. Predicting Financial  Distress  of  Companies:
Revisiting The Z Score adn Zeta ® Models.
Al-Rawi,  K., R., and  Vedd, RR, 2008. The Use  of  Altman  equation  for Bankruptcy Prediction in an Industrial Firm, International
Business  and  Economic  Research Journal, July
Atmaja,  Lukas  Setia.  2008.  Teori  dan Praktik  Manajemen  Keuangan. Andi. Jakarta
Avianti,  Ilya.  2002.  Bankruptcy  Prediction Models  for  Companies  Listed  at the  Jakarta  Stock  Exchange  Using Financial  Indicators.  Economics Journal FE-Unpad
Brealy,  Myers  dan  Marcus.  2008.  Dasar-
Dasar Manajemen Keuangan Perusahaan. Erlangga. Jakarta
Fachruddin  ,  Khaira  Amallia.  2008. Kesulitan  Keuangan  Perusahaan dan Personal. USU Press Medan
Harahap,  Sofyan  Syafri.  2011.  Analisis Kritis  Atas  Laporan  Keuangan. Raja Grafindo Persada. Jakarta
Kasmir. 2012.  Analisis  Laporan  Keuangan. Rajawali Pers. Jakarta
Peter dan Yoseph. 2011. Analisis
Kebangkrutan  dengan  Metode  Z- Score  Altman,  Springate  dan Zmijewski  pada  PT  Indofood Sukses Makmur Tbk periode 2005- 2009.  Dalam  Akurat  Jurnal  Ilmiah Akuntansi  Nomor  04  Tahun  ke-2 Januari-April 2011
Santoso,  Singgih.  2012.  Aplikasi  SPSS pada  Statistik  Multivariat.  Elex Media Komputindo. Jakarta
Subramanyan, K.R dan Wild, John J. 2010.
Financial Statement Analysis.
Salemba empat. Jakarta
Suharman, H. 2007. Analisis Risiko Keuangan untuk Memprediksi Tingkat  Kegagalan  Usaha  Bank.
Jurnal  Ilmiah  ASET,  Vol  9,  No.  1 Februari
Yuanita,  Ika.  2010.  Prediksi  Financial Distress  dalam  Industri  Tekstil  dan
Garmen  (Bukti  Empiris  di  Bursa Efek Indonesia. Dalam Jurnal
Akuntansi & Manajemen Vol. 5 No. 1 Hal 101-119