## ANALISIS MODEL ALTMAN, TAFFLER, DAN ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI PERUSAHAAN YANG DELISTING
SECARA PAKSA KARENA KEGAGALAN KEUANGAN DARI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2010-2014
Meilinda Dwi Anugrah Fakultas Ilmu Sosial dan Humaniora Program Studi Akuntansi Universitas Putera Batam. Kepulauan Riau, Indonesia. E-mail: Meilinda.Dwi@puterabatam.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  dan  membuktikan  apakah  model  analisis kebangkrutan  Altman  (1983),  Taffler  (1983),  dan  Zmijewski  (1984)  mampu  memprediksi perusahaan  yang delisting secara  paksa  karena  kegagalan  keuangan  dari  Bursa  Efek Indonesia  serta  menganalisis  tingkat  akurasi  ketiga  model  tersebut.  Prediksi  kebangkrutan dibutuhkan  sebagai  model  untuk  mencegah  terjadinya  kebangkrutan  perusahaan  yang  dapat diantisipasi  sejak  dini.  Sampel  penelitian  adalah  seluruh  perusahaan  yang  dihapuskan pencatatannya  secara  paksa  ( delisting )  karena  kegagalan  keuangan.  Data  yang  digunakan adalah  laporan  keuangan  selama  tiga  tahun  sebelum  perusahaan  mengalami delisting. Penelitian  ini  dilakukan  pada  periode  2010  hingga  2014.  Berdasarkan  hasil  uji chi-square masing-masing model prediksi, model Altman (1983) dan Taffler (1983) menunjukkan hasil yang signifikan untuk memprediksi perusahaan yang delisting secara paksa karena kegagalan keuangan  selama  tiga  tahun  berturut-turut . Sementara  model  Zmijewski  (1984)  memiliki kemampuan  yang  rendah  dalam  memprediksi  perusahaan  yang  mengalami delisting secara paksa karena kegagalan keuangan di bursa selama tiga tahun sebelum perusahaan mengalami delisting .
Kata kunci: delisting , model prediksi kebangkrutan, Altman, Taffler, Zmijewski.

## 1. Latar Belakang
Menurut  Hanafi  dan  Halim  (2009), informasi  kebangkrutan  bermanfaat  bagi banyak  pihak  diantaranya  yaitu;  pemberi pinjaman,  investor,  pihak  pemerintah, akuntan  dan  manajemen.  Kebangkrutan atau  kegagalan  keuangan  terjadi  ketika suatu  perusahaan  tidak  mampu  untuk memenuhi  kewajibannya  hingga  jatuh tempo  atau  ketika  jumlah  kewajiban melebihi nilai wajar aset (Elmabrok et al . 2012). Salah  satu  dampak  dari  kegagalan keuangan di Bursa Efek Indonesia adalah terjadinya  penghapusan  secara  paksa ( delisting )  dari  bursa.  Menurut  Peraturan Bursa Efek Nomor I-I Tahun 2014, bursa menghapus pencatatan saham atas perusahaan  tercatat  karena  mengalami
masalah  kegagalan  keuangan  ( financial distress) atau  masalah  hukum. Delisting dari  daftar  efek  di  bursa  terjadi  atas kemauan perusahaan tercatat yang bersangkutan  atau  dihapus  secara  paksa oleh  bursa  sesuai  dengan  peraturan. Delisting karena kemauan dari perusahaan  yang  bersangkutan  biasanya karena  ingin  melakukan merger atau privatisasi.  Sedangkan delisting secara paksa  oleh  bursa  dikarenakan  memiliki masalah  finansial  atau  hukum  yang berpengaruh negatif
terhadap kelangsungan  hidup  perusahaan  tercatat. Prediksi dan pencegahan kegagalan keuangan  merupakan  salah  satu  faktor utama  yang  harus  dianalisis  untuk memperoleh  peringatan  awal  terjadinya
kebangkrutan  tersebut  (Kasilingam  &
Ramasundaram, 2012).
Terdapat beberapa  model  prediksi  yang  populer untuk  digunakan  dalam  menganalisis kebangkrutan  perusahaan,  diantaranya yaitu:  Beaver  (1966),  Altman  (1968), Ohlson  (1980),  Fulmer  (1984).  Selain model  tersebut,  terdapat  model  lain  yang juga  dapat  memprediksi  kebangkrutan perusahaan.  Diantaranya  yaitu  model Taffler  (1983)  dan  Zmijewski  (1984). Penelitian terdahulu terbatas pada pengujian  model  Altman  (1968),  namun belum  ada  yang  menguji  tingkat  akurasi model  pembaharuan  Altman  (1983)  dan membandingkan tingkat akurasinya dengan  model  lain.  Oleh  karena  itu, penelitian ini memperluas studi sebelumnya  dengan  menganalisis  tingkat akurasi  model  prediksi  kebangkrutan Altman  (1983)  dan  membandingkan model tersebut dengan model lainnya.

## 2. Kajian  Teori  Dan  Pengembangan
Hipotesis
Analisis Kebangkrutan Berikut tahapan kebangkrutan yang dialami oleh beberapa perusahaan (Kordestani et  al .  2011):  (1) Latency stage (perusahaan akan mengalami penurunan Return  On  Assets  (ROA) ;  (2)
Shortage of Cash stage (perusahaan tidak memililki  sumber  daya  kas  yang  cukup untuk  memenuhi  kewajibannya  walaupun masih memiliki tingkat profitabilitas yang tinggi;  (3) Financial  distresss  stage (perusahaan  akan  mengalami  kesulitan keuangan  yang  darurat  (3) Bankruptcy stage  ( perusahaan  tidak  mampu  untuk mengatasi  kesulitan  keuangan,  sehingga mengakibatkan  perusahaan  tidak  dapat memenuhi  kewajiban  dan  kemudian mengalami kebangkrutan)
Model Altman (1983) Model ini dikembangkan oleh
Edward  I  Altman  pada  1968.  Altman sukses  dalam  memprediksi  kebangkrutan perusahaan dengan menggunakan multiple  discriminant  analysis dengan tingkat  akurasi  mencapai  95%.  Altman menggunakan  lima  rasio  keuangan  untuk mengukur likuiditas, profitabilitas, financial leverage , aktivitas, dan solvensi. Pada 1983, Altman merevisi ulang model tersebut  dengan  mengganti  variabel  X4 menjadi  nilai  buku  ekuitas  per  total kewajiban  agar  dapat  di  aplikasikan  pada perusahaan  manufaktur privat (Khoury  & Beaino,
2014).
Keterangan:
X1 = Modal kerja per total aset
X2 = Laba ditahan per total aset X3 = Pendapatan sebelum bunga dan pajak per total aset X4 = nilai buku ekuitas per total kewajiban X5 = Penjualan per total aset Nilai pisah batas model Altman (1983):
Jika Z > 2,9
: Perusahaan tidak dalam kondisi delisting Jika Z < 1,23
: Mengalami delisting Jika 1,23 < Z < 2,9  : Daerah rawan delisting

## Model Taffler (1983)
Model  ini  dikembangkan  oleh  R.J  Taffler  pada  1983.  Model  Taffler  (1983) menggunakan empat variabel dan nilai pisah batas untuk model ini tidak terdapat grey zone.
Z = 0,717X1 + 0,842X2 + 3,107X3 + 0,42X4 + 0,998 X5
ZT = 3,2 + 12,18T1 + 2,5T2 – 10,68T3 + 0,029 T4 Keterangan: T1 = Laba sebelum pajak per kewajiban lancar T2 = Aset lancar per total kewajiban T3 = Kewajiban lancar per total aset T4  =  (Aset  cepat  -  kewajiban  lancar)  per  {(penjualan  -    laba  sebelum  pajak  – depresiasi)} / 365 Nilai pisah batas model Taffler (1983): Jika Z > 0  : Perusahaan tidak dalam kondisi delisting Jika Z < 0  : Mengalami delisting

## Model Zmijewski (1984)
Model  ini  dikembangkan  oleh  Mark  E.  Zmijewski  pada  tahun  1984  untuk  mengukur kinerja  perusahaan,  solvabilitas  atau leverage ,  dan  likuiditas  perusahaan.  Berikut  model Zmijewski (1984):
Z = -4,3 – 4,5Z1 + 5,7Z2 – 0,004Z3 Keterangan: Z1 = Laba bersih per total aset Z2 = Total utang per total aset Z3 = Aset lancar per kewajiban lancar Nilai pisah batas model Zmijewski (1984): Jika Z >/= 0,5 : Diprediksi delisting Jika Z < 0,5 : Diprediksi tidak delisting
Hasil penelitian terdahulu
menyatakan bahwa model prediksi Beaver  (1966)  memiliki  tingkat  akurasi sebesar  90%  dalam  mengidentifikasi kebangkrutan  perusahaan  selama  satu tahun  sebelum  perusahaan  bangkrut. Altman (1968) melakukan pengembangan model analisis dari Beaver (1966) dengan mengunakan multiple discriminant analysis (MDA). Hasil dari penelitiannya menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi mencapai 95% setahun sebelum perusahaan  tersebut  bangkrut  dan  72% untuk periode dua tahun sebelum bangkrut.  Hasil  penelitian  model  Ohlson (1980)  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar  98%  selama  satu  tahun  sebelum perusahaan tersebut mengalami kebangkrutan  dan  81%  setelah  lebih  dari satu  tahun  mengalami  kebangkrutan. Hasil  dari  penelitian  Hartanti  (2011) menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi model Altman dapat memprediksi perusahaan yang delisting sebesar 78,57% dan  akurasi  model  Wang  dan  Campbell dapat  memprediksi  32,14%.  Tetapi,
penelitian  Hartanti  tidak  membedakan antara  perusahaan  yang delisting secara paksa karena kegagalan keuangan maupun  secara  sukarela.  Raras  (2014) menggunakan  model  analisis  Altman (1983), Wang dan Campbell (2010), serta Springate  (1978).  Hasil  dari  penelitian menunjukkan bahwa akurasi model Altman
lebih dari 92% dapat memprediksi  perusahaan  yang delisting dari  bursa  efek,  kemudian  Springate dengan  tingkat  akurasi  90%,  dan  Wang dan Campbell dapat memprediksi sebesar 89,5%.  Pada  penelitian  ini,  Raras  (2014) melakukan  perbaikan  dalam  penelitian yang  dilakukan  Hartanti  (2011),  yaitu dengan  membedakan  perusahaan  yang delisting secara  paksa  karena  kegagalan keuangan maupun secara sukarela.
Berdasarkan uraian diatas dan penelitian  terdahulu  mengenai  model prediksi  kebangkrutan,  maka  hipotesis yang diambil adalah:
H 1 : Model  Altman  (1983)  mampu memprediksi perusahaan yang
delisting  secara  paksa    karena kegagalan keuangan
dari pencatatan Bursa Efek Indonesia.
H 2 : Model Taffler (1983) mampu memprediksi perusahaan yang delisting secara paksa karena kegagalan keuangan
dari pencatatan Bursa Efek Indonesia. H 3 :  Model  Zmijewski  (1984)  mampu memprediksi perusahaan yang delisting secara paksa karena kegagalan keuangan
dari pencatatan Bursa Efek Indonesia.
3. Metode Penelitian
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah perusahaan  yang  masih listing dan perusahaan  yang  dinyatakan delisting oleh  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  pada tahun  2010  hingga  2014.  Sampel  yang diambil dalam populasi ini dibagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok satu untuk emiten  yang  dinyatakan delisting dan kelompok  dua  untuk  emiten  yang  masih listing .  Penelitian  ini  menggunakan  data selama  tiga  tahun  sebelum  perusahaan mengalami delisting. Pengambilan sampel dilakukan dengan metode purposive sampling. Kriteria untuk kelompok  d elisting adalah  perusahaan yang  dinyatakan delisting secara  paksa karena  kegagalan  keuangan  di  BEI  pada tahun  2010  hingga  2014,  perusahaan tersebut merupakan perusahaan nonkeuangan dan bukan perusahaan yang delisting karena  merger  atau go  private,
serta  perusahaan  tersebut  mengeluarkan laporan  keuangan  yang  lengkap.  Sampel kelompok listing dibagi menjadi dua yaitu sampel  pembanding  kecil  dan  sampel pembanding  besar.  Perusahaan  yang mengalami delisting akan  dibandingkan dengan  kedua  kelompok  sampel  tersebut. Sampel pembanding kecil adalah perusahaan  yang  berasal  dari  industri yang  sama  dan  memiliki  nilai  aset  yang besarnya  hampir  sama  dengan  kelompok perusahan delisting, sedangkan  sampel pembanding  besar  berasal  dari  industri yang  sama  dengan  perusahaan  kelompok delisting .

## 4. Analisis Dan Pembahasan
Selama  tahun  2010  hingga  2014, terdapat  18  perusahaan  yang  mengalami delisting dari  bursa.  Di  antara  18 perusahaan  yang delisting ,  hanya  10 perusahaan yang delisting karena kegagalan keuangan. Namun, di antara 10 perusahaan  yang  mengalami delisting secara  paksa  karena  kegagalan  keuangan, hanya  6  perusahaan  yang  dapat  dijadikan sampel. Hal ini dikarenakan 4 perusahaan lainnya tidak memenuhi kriteria pengambilan sampel, yaitu tidak menerbitkan laporan keuangan satu tahun sebelum  perusahaan  tersebut delisting . Sampel  untuk  perusahaan listing dibagi menjadi  dua  yaitu  sampel  pembanding kecil  dan  sampel  pembanding  besar. Berikut  jumlah  sampel  yang  digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1 Sampel pembanding kecil
Jumlah perusahaan yang delisting secara paksa karena kegagalan keuangan dengan data laporan keuangan lengkap 6 Jumlah perusahaan pembanding dari industri yang sama dan memiliki nilai aset yang mendekati 6 Tabel 2 Sampel pembanding besar Jumlah perusahaan yang delisting secara paksa karena kegagalan keuangan dengan laporan keuangan lengkap 6 Jumlah perusahaan pembanding dari industri yang sama 116

## Hasil uji Chi-Square
Uji Chi-Square model Altman (1983)
Altman  (1983)  membagi z-score kedalam  3  kategori,  yaitu delisting , rawan,  dan listing .  Dalam  penelitian  ini, kategori  rawan  digabung  menjadi  satu dalam  kategori listing karena  perusahaan dengan prediksi rawan
pada kenyataannya masih listing di bursa.
Tabel 3 Hasil pengujian Chi-Square sampel pembanding kecil dengan model Altman (1983)
Model Altman Chi-Square p value t-1 6,000 0,050* t-2 6,000 0,050* t-3 4,500 0,105
Berdasarkan  hasil  uji chi-square dengan  model  Altman  (1983)  yang disajikan pada tabel 3, tahun pertama dan kedua  sebelum delisting menunjukkan angka  6,000,  atau  lebih  besar  dari chi- square tabel  yaitu  5,991.  Ini  artinya, model  Altman  (1983)  signifikan.  Namun pada  tahun  ketiga  sebelum delisting model  Altman  (1983)  tidak  signifikan karena  nilai chi-square lebih  kecil  dari chi-square tabel. Pada tahun pertama dan kedua sebelum delisting, p value menunjukkan  angka  yang  signifikan. Sedangkan tahun ketiga sebelum delisting menunjukkan angka yang tidak signifikan.  Angka p  value dianggap signifikan  jika  angka  tersebut  lebih  kecil dari  tingkat  signifikansi,  yaitu  lebih  kecil dari  5%  atau  0,005.  Berikut  hasil pengujian chi-square dengan  model Altman (1983) untuk sampel pembanding besar:
Tabel 4 Hasil pengujian Chi-Square sampel pembanding besar dengan model Altman (1983) Model Altman Chi-Square p value t-1 10,426  0,005** t-2 6,752 0,034* t-3 6,025 0,049* Hasil uji chi-square sampel pembanding besar pada tabel 4
menunjukkan hasil yang signifikan selama  3  tahun  berturut-turut  sebelum delisting , yaitu sebesar 10,426; 5,752; dan 6,025.  Selain  itu,  nilai p  value untuk tahun  pertama  hingga  tahun  ketiga  juga menunjukkan  hasil  signifikan,  yaitu sebesar 0,005; 0,034; dan 0,049.

## Uji Chi-Square model Taffler (1983)
Kategori perusahaan dibedakan menjadi dua, yaitu delisting dan listing . Berikut hasil analisis uji chi-square dengan model Taffler (1983) pada sampel pembanding kecil:
Tabel 5 Hasil pengujian Chi-Square sampel pembanding kecil dengan model Taffler (1983)
Model Taffler Chi-Square  p value t-1 6,000 0,014* t-2 1,500 0,221 t-3 0,000 1,000
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  hasil uji chi-square sampel  pembanding  kecil pada  tahun  pertama  adalah  signfikan karena chi-square hitung  lebih  besar  dari chi-square tabel,  yaitu  3,841.  Sementara tahun kedua dan ketiga tidak menunjukkan  hasil yang  signifikan. Selain itu, nilai p value selama tiga tahun sebelum delisting adalah 0,014;  0,221; dan  1,000.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa hanya  pada  tahun  pertama  model  Taffler (1983)  menunjukkan  angka  signifikan. Sementara  untuk  tahun  kedua  dan  ketiga tidak  menunjukkan  angka  signifikan. Berikut hasil pengujian chi-square dengan model Taffler (1983) pada sampel pembanding besar:
Tabel 6 Hasil pengujian Chi-Square sampel pembanding besar dengan model Taffler (1983)
Model Taffler Chi-Square  p value t-1 21,185 0,000* t-2 6,233 0,013* t-3 3,673 0,055
Berdasarkan  hasil  uji chi-square yang  disajikan  pada  table  6,  sampel pembanding  besar  menunjukkan  hasil yang  signifikan  selama  3  tahun  berturut- turut. Selain itu, nilai p value untuk tahun pertama  dan  kedua  menunjukkan  angka yang  signifikan  pada  batasan  5%. Sedangkan  tahun  ketiga  menunjukkan angka signifikan pada batasan 10%.

## Uji Chi-Square model Zmijewski (1984)
Berikut hasil analisis uji chi-square model Zmijewski (1984) pada sampel pembanding kecil:
Tabel 7 Hasil pengujian Chi-Square sampel pembanding kecil dengan model Zmijewski (1984)
Model Zmijewski Chi-Square  p value t-1 0,000 1,000 t-2 0,000 1,000 t-3 1,333 0,248 Hasil uji chi-square sampel
pembanding kecil pada tabel 7 menunjukkan  bahwa  selama  3  tahun berturut-turut  model  Zmijewski  (1984) menunjukkan  hasil  yang  tidak  signifikan. Selain  itu,  nilai p  value selama  3  tahun berturut-turut  berada  dibawah  tingkat signifikansi .
Tabel 8 Hasil pengujian Chi-Square
sampel pembanding besar dengan model Zmijewski (1984) Model Zmijewski Chi- Square p value t-1 0,797 0,372 t-2 7,384  0,007** t-3 2,968 0,085 Hasil uji chi-square sampel pembanding  besar  pada  tabel  8  selama  3 tahun  berturut-turut  adalah  0,797;  7,384; dan  2,968.  Model  Zmijewski  (1984) menunjukkan  hasil  yang  signifikan  pada tahun kedua dan ketiga. Pada tahun kedua nilai p value menunjukkan angka signifikan  dengan  batasan  1%    dan  tahun ketiga  signifikan  dengan  batasan  10%.
Berdasarkan  hasil  analisis  uji chi-square di  atas,  dari  ketiga  model  yang  dapat memberi  hasil  signifikan  selama  tiga tahun berturut-turut adalah model Altman (1983)  dan  Taffler  (1983).  Sementara model Zmijewski (1984) memiliki tingkat signifikansi rendah. Pada sampel
pembanding  kecil,  model  Altman  (1983) memberikan  hasil  yang  signifikan  untuk tahun  pertama  dan  kedua  sebelum delisting. Model Taffler (1983) memberikan  hasil  yang  signifikan  hanya pada  tahun  pertama  sebelum delisting. Model Zmijewski (1984) tidak memberikan hasil  yang signifikan  selama tiga tahun berturut-turut sebelum delisting. Pada sampel pembanding besar,
model  Altman  (1983)  dan  model  Taffler (1983)
menunjukkan hasil yang
signifikan selama tiga tahun berturut-turut sebelum delisting .  Sementara  model Zmijewski  (1984)  menunjukkan  hasil yang  signifikan  pada  tahun  kedua  dan ketiga sebelum delisting .
Tabel 9 Tingkat Akurasi Sampel
Pembanding Kecil Altman (1983) Taffler (1983) Zmijewski (1984) t-1 83,3% 83,35% 50% t-2 83,3% 66,65% 50% t-3 66,65% 50% 33,3%
Sedangkan pada sampel pembanding besar yang disajikan pada tabel 9, tingkat akurasi  paling  tinggi  pada  tahun  pertama dihasilkan dari model Taffler (1983), lalu posisi  kedua  adalah  model  Altman (1983),  dan  terakhir  model  Zmijewksi (1984).  Pada  tahun  kedua  dan  ketiga, tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  adalah model  Altman  (1983),  lalu  posisi  kedua model Taffler (1983), dan terakhir adalah model Zmijewski (1984).
Tabel 10 Tingkat Akurasi Sampel Pembanding Besar Altman (1983) Taffler (1983) Zmijewski (1984) t-1 82,75% 90,5% 54,9% t-2 75,25% 68,55% 64,05% t-3 74% 65,95% 61,05%
Hasil  penelitian  ini  mendukung penelitian  sebelumnya  (Raras,  2014) dalam  sampel  pembanding  kecil  dan sampel pembanding besar yang menunjukkan bahwa Altman (1983) dapat memprediksi  perusahaan  yang delisting selama 3 tahun berturut-turut.
Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan oleh  Taffler  (1983)  menunjukkan  bahwa tingkat akurasi perusahaan yang diprediksi delisting sesuai dengan kenyataannya  adalah  sebesar  96%,  dan perusahaan  yang  diprediksi listing sesuai dengan  kenyatannya adalah  sebesar  74%. Marcinkevicius  dan  Kanapickiene  (2014) melakukan penelitian dengan menggunakan  model  Taffler  (1983) selama  tiga  tahun  sebelum delisting dengan  jumlah  sampel  sebanyak  244 perusahaan. Hasil
penelitian
menunjukkan bahwa model Taffler (1983)  memiliki  tingkat  akurasi  rendah. Dari pemaparan di atas, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini mendukung penelitian dari Taffler (1983) dan juga Marcinkevicius dan Kanapickiene  (2014).  Penelitian  Grice dan  Dugan  (2003)  menyimpulkan  bahwa tingkat  akurasi  model  Zmijewski  (1984) untuk perusahaan yang delisting mencapai 58,7% untuk kelompok delisting dan  86,1%  untuk  kelompok listing, dengan  total  akurasi  sebesar 81,3%. Dibandingkan penelitian sebelumnya,  penelitian  ini  menunjukkan perbedaan,  yakni  tingkat  akurasi  yang rendah untuk model Zmijeski (1984).

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  uji chi-square , maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model yang dapat memprediksi perusahaan yang mengalami delisting dengan  baik  dan
memberikan  hasil  yang  signifikan  adalah model Altman (1983) dan Taffler (1983). Model Zmijewski (1984) memiliki banyak kesalahan prediksi sehingga tidak menunjukkan  hasil  yang  signifikan.  Pada sampel pembanding kecil, tingkat akurasi model Altman (1983) pada tahun pertama dan kedua adalah sebesar 83,3%, sementara  tahun  ketiga  sebesar  66,65%. Model  Taffler  (1983)  memiliki  tingkat akurasi  selama  tiga  tahun  berturut-turut sebelum delisting adalah 83,35%; 66,65%;  dan  50%.  Model  Zmijewski (1984)  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 50%  untuk  tahun  pertama  dan  kedua. Sedangkan  pada  tahun  ketiga  model Zmijewski  (1984)  memberikan  tingkat akurasi yang rendah, yaitu sebesar 33,3%. Pada  sampel  pembanding  besar,  model Altman  (1983)  dan  Taffler  (1983) memberikan hasil  yang signifikan  selama tiga tahun berturut-turut sebelum delisting. Sedangkan  model  Zmijewski (1984)  memberikan  hasil  yang  signifikan untuk  tahun  kedua  dan  ketiga.  Tingkat akurasi  model  Altman  selama  tiga  tahun berturut-  turut  sebelum delisting adalah 82,75%; 75,25% dan 74%. Model Taffler (1983)  menghasilkan  tingkat  akurasi selama  tiga  tahun  berturut-turut  adalah 90,5%;  68,55%;  dan  65,95%.  Model Zmijewski  (1984)  menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  54,9%  pada  tahun pertama. Kemudian pada tahun kedua dan ketiga  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 64,05% dan 61,05%.
Dari  penjelasan  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  model  pertama  yang paling baik dalam memprediksi perusahaan  yang delisting dari  bursa adalah model Altman (1983), lalu  Taffler (1983) dan terakhir adalah model Zmijewski  (1984).  Penelitian  memiliki beberapa keterbatasan, yaitu tidak lengkapnya  data  laporan  keuangan  dari beberapa  perusahaan  saat  satu  tahun sebelum  perusahaan  tersebut delisting, sehingga  jumlah  sampel  perusahaan delisting dari  tahun  2010  hingga  2014
yang  memiliki  laporan  keuangan  lengkap sedikit.

## DAFTAR PUSTAKA
Achim,  V.  M.,  &  Borlea,  N.  S.  (2012). Consideration  on  Business  Risk  of Bankruptcy. Faculty  of  Economics and Business Administration & Faculty of Science Economics, Romania. Altman,  E.  I.  (1968).  Financial  Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction  of  Corporate  Bankruptcy. Journal  of  Finance,  23 (4),  589-609. New York: John Wiley. Altman, E. I. (1983). Corporate Financial Distress: A complete guide to predicting & distress and profiting from bankruptcy. (2 nd ed.). New York: John Wiley.
Beaver.  W.  (1966).  Financial  Ratios  as Prediction  of  Failure. Journal  of Accounting Research 4, 71-111. Elmabrok, A.  A. (2012). Using  Altman’s Model and Current Ratio to Asses the Financial Status of Companies Quoted in  the  Malaysian  Stock  Exchange. International Journal of Scientific and Research Publications 2 . Fulmer,  J.  G.  Jr.,  Moon,  James  E.,  Gavin, Thomas  A.,  Erwin,  Michael  J.  (1984) A  Bankruptcy  Classification  Model For Small Firms. Journal of Commercial Bank Lending, 25-37.
Grice,  J.  T  &  Dugan,  M.  T.  (2001).  The Limitations
of
Bankruptcy
Prediction  Models:  Some  Cautions for  the  Researcher. Review  of Quantitavie Finance
and
Accounting, 17, 151-166. Grice,  J.  T  &  Dugan,  M.  T.  (2003).  Re- Estimation  Of  The  Zmijewski  and
Ohlson Bankruptcy Prediction Models. Advanced  in  Accounting
20 ,77-93. Elsevier.
Hanafi,  M.  M  &  Halim,  A.  (2009).
Analisis Laporan Keuangan. Yogyakarta:  UPP  STIM YKPN. Hartanti,  V.  (2011).  Analisis  Ketepatan Model Kebangkrutan Dalam Memprediksi Perusahaan Yang
Delisting Dari Bursa Efek Indonesia. Yogyakarta, Indonesia: EBDL. Ohlson.  J.  (1960).  Financial  Ratios  and the  Probabilistic  of  Bankruptcy.
Journal  of  Accounting  Research  18 ,
109-131.
Kasilingam,  R.  &  Ramasundaram,  G.
(2012).  Predicting  Solvency  of  Non –Banking  Financial  Institution  In
India  Using  Fulmer  and  Springate Model . Journal of Services Research,  12 (1),  April-September 2012. Khoury, E., Beaino, A. (2014).
Classifying  Manufacturing  Firms  in Lebanon: An Application of Altman’s  Model. Procedia-Social and Behavioral Sciences 109 , 11-18. Elsevier. Kordestani,  G.,  Biglari,  V.,  &  Bakhtiari, M.  (2011).  Ability  of  Combination of  Cash  Flow  Components  to Predict Financial Distress. Business: Theory  and  Practice,  12 (3),  277-
285.
Marcinkevicius,  R.,  &  Kanapickiene,  R.
(2014). Bankruptcy Prediction in the
Sector  of  Construction  in  Lithuania.
Procedia-Social and Behavioral Sciences 156 , 553-557. Elsevier. Raras,  D.  (2014).  Analisa  Prediksi Kegagalan Keuangan Model
Altman,  Wang  Campbell,  Springate yang delisting tahun 2009-2012.
Taffler,  R.  J.  (1983).  The  Assesment  of
Company Solvency and
Performance  Using  a  Statistical Model. Accounting  and  Business
Research, 13:52, 295-308. Zmijewski, M. E. (1984). “Methodological  Issues  Related  to the  Estimation  of  Financial  Distress Prediction Models.” Journal
of
Acoounting Research 22 , 59-82.