## Analisis Ancaman Kebangkrutan pada Perusahaan yang Terdaftar pada Jakarta Islamic Index (JII) dengan Model Springate dan Zmijewski
Nova Wahyuni Syafnur * , Slamet Haryono Magister Ekonomi Syariah, Fakultas Ekonomi dan Bisinis Islam, UIN Sunan Kalijaga
* Email: novawahyuni27@gmail.com

## Abstract
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengetahui  bagaimana  hasil perbandingan  kebangkrutan  model  tradisional  antara  Model  Springate  dengan  Model Zmijewski  pada  perusahaan  yang  terdaftar  di  Jakarta  Islamic  Indeks  (JII)  yang  sesuai dengan kriteria sampel yang telah ditentukan selama periode 2015-2019. Model Zmijewski menjadi  model  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  Model  Springate  dalam memprediksi kebangkrutan dengan prediksi seluruh perusahaan sehat dan tidak berpotensi mengalami  kebangkrtuan.  Berbeda  dengan  Model  Springate  yang  mendeteksi  ANTM mengalami kebangkrutan.
Kata kunci : Kebangkrutan, Springate, Zmijewski

## PENDAHULUAN
Krisis  keuangan  sebagian  besar  terkait  dengan  keuangan,  sistem  perbankan  internasional, dan  sektor  keuangan  liberalisasi  yang  mana  sistem  keuangan  domestik  tidak  lagi  terisolasi  dari perubahan  sistem  global  (Ghassan  &  Guendouz,  2019)  Kebangkrutan  atau  kegagalan  keuangan suatu perusahaan merupakan suatu kejadian yang dapat mengakibatkan kerugian yang cukup besar bagi  pemasok,  bank,  pemegang  saham,  dan  masyarakat  (Inam  et  al.,  2019).  Oleh  karena  itu, eksekutif  perusahaan  harus  mengetahui  bahwa  meramalkan  tidak  hanya  ketika  menghadapi kegagalan,  tetapi  juga  untuk  mengetahui  alasan  dimulainya  kesulitan  keuangan  yang  dapat menyebabkan  kebangkrutan  (Altman  et  al.,  2017).  (Wieczorek-kosmala  et  al.,  2018) mengungkapkan  bahwa,  biaya  kebangkrutan  dibebankan  oleh  penerapan  struktur  hutang  terhadap modal, yang pada gilirannya dapat meningkatkan nilai perusahaan jika pengaruh leverage keuangan positif.  Namun,  tingkat  hutang  yang  lebih  tinggi  dalam  struktur  modal  pada  akhirnya  dapat menyebabkan kebangkrutan karena munculnya kendala kapasitas hutang.
Volatilitas  arus  kas  yang  disebabkan  oleh  risiko  dapat  menyebabkan  kapasitas  utang  dan kendala likuiditas. Kerusakan pada aset perusahaan dapat berdampak pada arus kas, yang mana kas masuk  lebih  rendah  dari  yang  diharapkan  yang  disebabkan  oleh  kapasitas  produksi  yang  terbatas atau sebaliknya kas keluar lebih tinggi karena memulihkan aset yang rusak (Wieczorek-kosmala et al.,  2018).  Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  mendokumentasikan  hubungan  antara  struktur keuangan  perusahaan  dalam  hal leverage dan  kesulitan  keuangan.  (Quintiliani,  2017)  dalam penelitiannya  menunjukkan  bahwa  dalam  keadaan  tertentu,  probabilitas financial  distress perusahaan  meningkat  seiring  dengan  peningkatan financial  leverage .  Namun,  (Yazdanfar  & Öhman,  2020)  melaporkan  bahwa  peraturan  yang  mewajibkan  bank  untuk  meningkatkan penyangga  modal  dengan  meningkatkan leverage keuangannya  telah  meningkatkan  stabilitas keuangan  mereka.  Analisis  tradisional  terhadap  ancaman  kebangkrutan  dengan  penerapan  model diskriminan difokuskan pada antisipasi ancaman kebangkrutan.
Prediksi  kebangkrutan  adalah  seni  memprediksi  kebangkrutan  dan  berbagai  ukuran keuangan  kesulitan  dalam  bisnis.  Kebangkrutan  diprediksi  menggunakan  variabel  atau  rasio keuangan  dan  variabel  non  keuangan.  Variabel  ini  diterapkan  di  teknik  yang  berbeda  (Changiz  & Mohsen,  2015).  Kebangkrutan  adalah  salah  satu  ancaman  terbesar  bagi  perusahaan  dan  muncul sebagai  akibat  dari  ketidakmampuan  perusahaan  untuk  melakukan  pembayarannya  tepat  waktu. (Succurro  et  al.,  2019)  kebangkrutan  telah  menjadi  subyek  banyak  penelitian  selama  beberapa tahun terakhir yang mana para peneliti telah menyelidiki penyebab dan alat legislatif dan keuangan yang  tersedia  untuk  memulai  proses  pemulihan  atau  rehabilitasi  perusahaan.  Dalam  literatur, prediksi  kebangkrutan  telah  dipelajari  secara  ekstensif  dan  menjadi  bidang  minat  banyak  peneliti sejak  tahun  1960-an  (Jan  &  Marimuthu,  2015).  Untuk  memprediksi  kebangkrutan,  telah  banyak
Analisis Ancaman Kebangkrutan pada Perusahaan…
peneliti menggunakan berbagai metodologi dan teknik untuk memprediksi kebangkrutan. (Succurro et al., 2019) kebangkrutan telah menjadi subyek banyak penelitian selama beberapa tahun terakhir yang mana para peneliti telah menyelidiki penyebab dan alat legislatif dan keuangan yang tersedia untuk  memulai  proses  pemulihan  atau  rehabilitasi  perusahaan.  Berbagai  model  penelitian  telah disajikan  oleh  para  peneliti  sebelumnya  seperti  model  Altman  Z-score,  Springate,  Zmijewski  dan model-model pengukuran lainnya. Dalam penelitian ini alat analisis yang digunakan untuk meneliti kebangkrutan adalah Model Springate dan zmijewski yang merujuk pada penelitian  (Bărbuță-Mișu &  Madaleno,  2020).  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  perbandingan  keakuratan  antara  Model Springate dan zmijewski dalam mendeteksi kebangkrutan suatu perusahaan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Model Springate dan zmijewski untuk memprediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  yang  terdaftar  di Jakarta  Islamic  Indeks (JII)  dari tahun  2015-2019.  Selain  itu  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  alat  diagnostik  untuk mengetahui  kemungkinan  penyebab  yang  ada  dibalik  kemerosotan  kinerja  suatu  perusahaan. Tujuan  akhir  dari  penelitian  ini  nantinya  dapat  digunakan  sebagai  peringatan  awal  bagi  para investor dalam melakukan investasi pada suatu perusahaan.

## METODE PENELITIAN Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari laporan keuangan perusahan yang terdaftar pada JII sejak tahun 2015-2019. Teknik pemilihan sampel yang digunakan  yaitu purposive sampling  yang  mana  metode  ini  dilakukan  untuk  mencari  data  sesuai dengan  kriteria  pemilihan  sampel.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  sampel  pada penelitian ini, yaitu :
1. Perusahaan yang terdaftar di  Jakarta Islamic Indek (JII) dari tahun 2015-2019.
2. Perusahaan  yang  selalu  mengeluarkan  laporan  keuangan  setiap  tahunnya  pada  tanggal  31 Desember.
3. Perusahaaan yang memiliki laporan keuangan dan data yang lengkap pada rentang tahun 2015- 2019.
Berdasarkan  kriteria  sampel,  perusahaan    yang    memenuhi  syarat  berjumlah  10 perusahaan dari 30 perusahaan yang ada.

## Metode Penilaian Risiko Kebangkrutan
Seperti  yang  telah  disebutkan  dalam  tinjauan  literatur,  ada  banyak  model  untuk  prediksi risiko  kebangkrutan  dalam  penelitian  ini  kami  memilih  dua  model  penilaian  tradisional,  yaitu: Springate  Model  (1978)  dan  Zmijewski  Model  (1984).  Model  ini  digunakan  sebagai  metode penelitian  disini  karena  model  ini  merupakan  model  yang  banyak  digunakan  dan  dirujuk  sebagai model  kebangkrutan  yang  akurat.  Dalam  penelitian  (Bărbuță-Mișu  &  Madaleno,  2020)  dijelaskan beberapa prediksi dan kriteria dalam Model Springate dan Zmijewski sebagai berikut;
1. Model Springate
Model  prediksi  kebangkrutan  bisnis  Kanada  ini  dikembangkan  pada  tahun  1978  di Simon  Fraser  University  oleh  Gordon  LV  Springate,  mengikuti  prosedur  yang  dikembangkan oleh  Altman  dalam  data  AS.  Springate  (1978)  menggunakan  analisis  diskriminasi  ganda bertahap untuk memilih empat dari 19 rasio keuangan populer yang paling membedakan antara bisnis  yang  sehat  dan  bisnis  yang  benar-benar  gagal.  Model  prediksi  kebangkrutan  ini mencapai tingkat akurasi 92,5% menggunakan 40 perusahaan yang diuji oleh Springate.
Model  Springate  yang  digunakan  (Bărbuță-Mișu  &  Madaleno,  2020)  mengambil bentuk berikut:
S-Springate = 1,03 X1 + 3,07 X2 + 0,66 X3 + 0,4 X4 (2) Dimana : S-Springate = Indeks Keseluruhan Springate X1 = Modal Kerja / Total Aset mengukur aset likuid bersih perusahaan relatif terhadap kapitalisasi total.
X2 =  Pendapatan  Sebelum  Bunga  dan  Pajak  /  Total  Aset  adalah  ukuran produktivitas  sebenarnya  dari  aset  perusahaan,  terlepas  dari  pajak  atau faktor leverage. X3 =  Laba  sebelum  Pajak  /  Kewajiban  Lancar  adalah  ukuran  produktivitas sebenarnya dari aset perusahaan, terlepas dari faktor leverage. X4 =  Penjualan  /  Total  Aset  menggambarkan  kemampuan  menghasilkan penjualan  dari  aset  perusahaan.  Ini  merupakan  salah  satu  ukuran kemampuan manajemen dalam menghadapi kondisi persaingan.
Untuk interpretasi pada Model Springate adalah: S-Springate > 0,826, perusahaan berkinerja dan sehat, S-Springate <= 0.826, perusahaan bangkrut.

## 2. Model Zmijewski
Model Zmijewski (Zmijewski 1984) adalah model kebangkrutan yang digunakan untuk memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  dalam  dua  tahun.  Zmijewski  mengkritik  model sebelumnya,  mengingat  penilaian  kebangkrutan  lainnya  mengambil  model  sampel  terlalu banyak  perusahaan  yang  tertekan  dan  menyukai  situasi  dengan  data  yang  lebih lengkap. Dengan  demikian,  dalam  studi  Zmijewski  dua  isu  metodologis  yang  diteliti  terkait dengan estimasi model prediksi kebangkrutan.
Rasio  yang  digunakan  dalam  metode  Zmijewski  ditentukan  dengan  analisis  probit (probit  harus  dianggap  sebagai  unit  probabilitas)  untuk  membangun  model  prediksi kebangkrutan.  Seperti  fungsi  logit,  fungsi  probit  memetakan  nilai  antara  0  dan  1,  yang  dalam hal  ini  skor  yang  lebih  besar  dari  0,5  menunjukkan  probabilitas  default  yang  lebih  tinggi. Tingkat  akurasi  Model  Zmijewski  untuk  estimasi  sampel  adalah  99%.   Fungsi  probit  yang dibangun  dengan  variabel  dan  koefisien  estimasi  dari  studi  Zmijewski  yang  digunakan (Bărbuță-Mișu & Madaleno, 2020) adalah sebagai berikut:
Z Zmijewski = −4.336 - 4.513 X1 + 5.679 X2 + 0.004 X3 (1) dimana: Z Zmijewski = Keseluruhan Indeks Zmijewski X1 =  Pendapatan  Bersih  /  Total  Aset  adalah  rasio  profitabilitas  yang mengukur  pendapatan  bersih  yang  dihasilkan  oleh  total  aset  selama  suatu periode dengan membandingkan laba bersih dengan rata-rata total aset. X2 = Total Liabilities / Total Assets menunjukkan bagian dari aset perusahaan yang dibiayai melalui hutang. Jika rasionya kurang dari 0,5, sebagian besar aset perusahaan dibiayai melalui ekuitas. Jika rasionya lebih besar dari 0,5, sebagian besar aset perusahaan dibiayai melalui hutang. X3 =  Aktiva  Lancar  /  Kewajiban  Lancar  menyatakan  kapasitas  pembayaran dalam jangka pendek perusahaan. Zmijewski mengklasifikasikan perusahaan sebagai berikut:
- Perusahaan dengan probabilitas lebih besar atau sama dengan 0,5 diklasifikasikan sebagai pailit atau memiliki data yang lengkap.
- Perusahaan dengan probabilitas kurang dari 0,5 diklasifikasikan sebagai tidak pailit atau memiliki data yang tidak lengkap.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif
Penelitian  ini  menggunakan  data  laporan  keuangan  dari  10 perusahaan  yang  terdaftar  di  JII dari  periode  2015-2019.  Data  tersebut  diambil  dari Annual  report masing  perusahaan.  Rata-rata perhitungan rasio keuangan pada 10 sampel perusahaan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Statistik Deskriptif WCTA EBIT/TA EBT/CL SALES ROA DB LR Mean 0.217213 0.264011   0.865027   1.430181   0.119379   0.429454   2.538844 Median 0.207101 0.147336   0.655744   1.286268   0.094872   0.449909   1t.796250 Maximum 0.675117 3.379761   3.379761   3.379761   0.466601   0.744212   9.111110 Minimum -0.287573 0.007915   0.054521   0.236140   0.002162   0.157146   0.605632 Std. Dev. 0.233922 0.543336   0.849441   0.685104   0.105431   0.162445   2.057595 Observations 50 50 50 50 50 50 50
Sumber: Pengolahan Data Sekunder (2020)
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata  nilai Working  Capital  to  Total  Asset (WCTA)  yaitu  sebesar  0,217213  dengan  nilai  minimum  -0,2875117  dan  nilai  maximum  sebesar 0,675117. Standar deviasi dari WCTA adalah 0,233922. Berdasarkan hasil tersebut dapat diketahui bahwa  nilai std.  Dev lebih  besar  dari  nilai  rata-ratanya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  WCA terdisitribusi tidak merata.
Pada  Tabel  1  dapat diketahui  bahwa  rata-rata  nilai Earning Before  Interest  and Taxes pada 10  perusaahaan  selama  5  tahun  adalah  0,264011  dengan  nilai  minimum  0,007915  dan  nilai maximum sebesar 3,379761. Nilai standar deviasi dari EBIT adalah 0,543336 lebih besar dari nilai rata-rata sehingga dapat diartikan bahwa data EBIT terdistribusi merata.
Pada  Tabel  1,  diketahui  nilai  rata-rata Earning  Before  Taxed/Current  Liabilities sebesar 0,865027  dengan  nilai  minimum  0,054521  dan  nilai  maximum  sebesar  3,379761.  Hasil  dari standar  deviasi pada  Ebt  adalah  0,849441  yang  mana  lebih  kecil  dari  nilai  rata-ratanya.  Artinya data EBT/CL terdistribusi tidak merata.
Pada Tabel 1 juga dapat diketahui bahwa nilai rata-rata Sales pada 10 perusahaan  selama  5 tahun  adalah  1,430181  dengan  nilai  minimum  0,236140  dan  nilai  maximum  sebesar  3,379761. Untuk standar deviasi pada data Sales adalah 0,685104 yang mana lebih  kecil dari nilai  rata-rata, maka dapat diartikan bahwa data Sales terdistribusi tidak merata.
Pada Tabel 1 juga dapat diketahui bahwa nilai rata-rata ROA pada 10 perusahaan  selama  5 tahun  adalah  0,119379  dengan  nilai  minimum  0,002162  dan  nilai  maximum  sebesar  0,466601. Untuk standar deviasi pada data ROA adalah 0,105431 yang mana lebih  kecil dari nilai  rata-rata, maka dapat diartikan bahwa data ROA terdistribusi tidak merata.
Pada Tabel 1 juga dapat diketahui bahwa nilai rata-rata Debt Ratio (DR) pada 10 perusahaan selama  5  tahun  adalah  0,429454  dengan  nilai  minimum  0,157146  dan  nilai  maximum  sebesar 0,744212.  Untuk standar  deviasi pada  data  DR  adalah  0,162445  yang  mana  lebih  kecil  dari  nilai rata-rata, maka dapat diartikan bahwa data DR terdistribusi tidak merata.
Pada Tabel 1 juga dapat diketahui bahwa nilai rata-rata Liquidity Ratio pada 10 perusahaan selama  5  tahun  adalah  2,538844  dengan  nilai  minimum  0,605632  dan  nilai  maximum  sebesar 9,1111110. Untuk standar deviasi pada data Liquidity Ratio adalah 2,057595 yang mana lebih kecil dari nilai rata-rata, maka dapat diartikan bahwa data Sales terdistribusi tidak merata.

## Metode Springate
Berdasarkan hasil perhitungan variabel yang terbentuk dalam nilai Model Springate (s score) dapat dilihat dari tabel dibawah ini
Tabel 3. Metode Springate Tahun KODE 2015 2016 2017 2018 2019 Rata-rata Prediksi ACES 3.298  3.565  3.256  3.575 3.612 3.461 tidak bangkrut AKRA 1.128  0.843  0.994  0.848 0.702 0.903 tidak bangkrut ANTM 0.796  0.397  0.357  0.802 0.670 0.604 Bangkrut CPIN 1.299  1.888  1.917  2.609 2.149 1.973 tidak bangkrut ERAA 1.341  1.501  1.511  1.677  13.662 3.938 tidak bangkrut
ICBP 1.691  1.840  1.777  1.817 2.043 1.834 tidak bangkrut INDF 0.774  0.977  0.948  0.721 1.499 0.984 tidak bangkrut JPFA 1.049  1.669  1.369  1.544 1.350 1.396 tidak bangkrut KLBF 2.371  2.504  2.530  2.453 2.273 2.426 tidak bangkrut UNVR 2.737  2.784  3.242  3.347 9.155 4.253 tidak bangkrut
Sumber : Pengolahan Data Sekunder (2020)
Berdasarkan  kriteria  pada  analisis  kebangkrutan  dengan  Model  Springate,  perusahaan  akan mengalami  kebangkrutan  apabila  nilai  S<  0,826  sedangkan  titik cut-off Model  Springate  berada pada nilai S>0,826 sehingga perusahaan dapat dikategorikan sehat dan tidak berpotensi mengalami kebangkrutan.  Hasil  analisis  untuk  data  springate  pada  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  tabel  2. Berdasarkan  rata-rata  nilai  Springate  dari  tahun  2015  sampai  tahun  2019  perusahaan  yang berpotensi  mengalami  kebangkrutan  adalah  ANTM  karena  memiliki  rata-rata  dibawah  nilai S<0,826 yaitu 0,604. Dalam hal ini perusahaan dikategorikan tidak sehat, yang mana berdasarkan laporan tahunan ANTM kinerja perusahaan mengalami penurunan dan kurang stabil setia tahunnya. Sedangkan  9  perusahaan  lain  berada  diatas  titik cut  off sehingga  dikategorikan  perusahaan  yang sehat dan terbebas dari kemungkinan bangkrut.

## Model Zmijewski
Model  Zmijewski  juga  memiliki  kriteria  tersendiri  dalam  menggolongkan  perusahaan  yang mengalami  kebangkrutan.  Untuk  perusahaan  yang  memiliki  nilai  Z  >  0,5  maka  akan  tergolong tidak  sehat  dan  berujung  pailit.  Sedangkan  perusahaan  yang  memiliki  nilai  Z  <  0,5  maka perusahaan akan diprediksi tidak mengalami kebangkrutan.

## Tabel 4. Model Zmijewski
Tahun KODE 2015 2016 2017 2018 2019 Rata-rata Prediksi ACES -4.05864 - 4.18332 - 3.98317 -4.02821 -4.0268 -4.05603 tidak bangkrut AKRA -1.69896 - 1.85704 - 1.98024 -1.6398 - 1.47975 -1.73116 tidak bangkrut ANTM -2.30817 - 2.16346 - 2.18258 -2.14575 - 2.10226 -2.18044 tidak bangkrut CPIN -1.88885 -2.4022 - 2.76226 -3.39537 - 3.30247 -2.75023 tidak bangkrut ERAA -1.55049 - 0.98575 - 1.21097 -1.13941 - 1.71118 -1.31956 tidak bangkrut ICBP -2.66672 - 2.86891 - 2.82276 -3.02883 - 3.20494 -2.91843 tidak bangkrut INDF -1.48935 - 1.96628 - 1.94653 -1.82967 -2.1388 -1.87412 tidak bangkrut JPFA -0.82415 - 1.93961 - 1.54131 -1.62359 - 1.58297 -1.50232 tidak bangkrut KLBF -3.88519 -4.0191 - 4.08996 -4.08327 - 3.92113 -3.99973 tidak bangkrut UNVR -2.08136 - 1.97709 - 1.88549 -2.97015 - 1.72796 -2.12841 tidak bangkrut Sumber: hasil pengolahan data (2020)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  kebangkrutan  dengan  metode  Zmijewski  yang  terdapat  pada Tabel 4 dapat diketahui bahwa, nilai perhitungan 10 perusahaan yang terdaftar di JII tahun 2015  – 2019 berada diatas titik cut off dan memiliki nilai Z < 0,5 sehingga tidak terdapat perusahaan yang diprediksi mengalami kebangkrutan atau tidak sehat.

## Perbedaan Prediksi Model Kebangkrutan
Model-model  kebangkrutan  memiliki  kriteria  yang  berbeda  dalam  memprediksi kebangkrutan.hal  ini  juga  berlaku  pada  Model  Springate  dan  Zmijewski  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  dalam  penelitian  sebelumnya  dijelaskan  bahwa  adanya  perbedaan  tingkat  akurasi antara  setiap  model  kebagkrutan.  Pada  tabel  5  terdapat  hasil  perhitungan  antara  Model  Springate dan Zijewski pada 10 perusahaan yang terdaftar di JII selama kurun waktu 5 tahun dari 2015-2019.
Tabel 5. Model Springate dan Zmijewski KODE Speingate   Zmijewski ACES 3.461 -4.05603 AKRA 0.903 -1.73116 ANTM 0.604 -2.18044 CPIN 1.973 -2.75023 ERAA 3.938 -1.31956 ICBP 1.834 -2.91843 INDF 0.984 -1.87412 JPFA 1.396 -1.50232 KLBF 2.426 -3.99973 UNVR 4.253 -2.12841 Sumber : Pengolahan Data Sekunder (2020)
Berdasarkan hasil perhitungan rata-rata nilai kebangkrutan pada 10 perusahaan di JII selama 5  tahun    pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa,  pada  Model  Springate  nilai  perusahaan  ANTM mengalami kebangkrutan yang mana nilai cut off setiap tahunnya berada pada nilai S< 0,826. Rata- rata  nilai  perhitungan  perusahaan  ANTM  dengan  Model  Springate  adalah  0,604,  artinya  pada model  ini  perusahaan  ANTM  mengalami  kebangkrutan.  Berbeda  dengan  Model  Zmijewski,  hasil seluruh  perhitungan  pada  10  perusahaan  di  JII  berada  diatas  titik cut  off ,  yang  mana  nilai  semua perusahaan  <=0,826  yang  artinya  seluruh  perusahaan  diprediksi  sehat  dan  tidak  akan  mengalami kebangkrutan.
Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  dapat  diartikan  bahwa  terdapat  perbedaan  antara  prediksi kebnagkrutan  dengan  menggunakan  Model  Springate  dan  Zmijewski  pada  10  Perusahaan  yang terdaftar  di  JII.  Dengan  perhitungan  yang  berbeda  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  Model  Zmijewski memiliki  perhitungan  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  Model  Springate  karena  pada kenyataannya  perusahaan  yang  diprediksikan  mengalami  kebangkrutan  oleh  Model  Springate sampai  saat  ini  masih  bertahan  dan  beroperasi  dengan  baik.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian (Ashraf et al., 2019) yang menyimpulkan bahwa model berbasis akuntansi konvensional oleh Altman (1968) dan Zmijewski  (1984) masih berguna untuk memprediksi kesulitan  keuangan di pasar negara berkembang dan dapat digunakan oleh pebisnis, pakar keuangan, administrator, dan pihak  terkait  lainnya  yang  berniat  untuk  berinvestasi  dalam  sebuah  organisasi  atau  ingin meningkatkan organisasinya kinerja.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kebangkrutan  telah  menjadi  subyek  banyak  penelitian  dalam  beberapa  tahun  terakhir. Berbagai alat analisis digunakan untuk mempredisksi adanya kebangkrutan pada suatu perusahaan. Dalam  penelitian  ini  alat  analisis  yang  digunakan  untuk  menyelidiki  kebangkrutan  adalah  Model Springate  dan  Zmijewski.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  Model  Springate dan  Zmijewski  sebagai  alat  untuk  memprediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  yang  terdaftar  di Jakarta  islamic  Indeks  tahun  2015-2019.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ditemukan  bahwa  Model Zmijewski  memiliki  keakuratan  yang  lebih  baik  dari  Model  Springate  dalam  meneliti kebangkrutan.  Hal  tersebut  dibuktikan  dari  hasil  perhitungan  dalam  Model  Springate  yang memiliki  perusahaan  beresiko  pailit  yaitu  ANTM.  Sedangkan  hasil  perhitungan  dengan  Model Zmijewski  tidak  menemukan  adanya  perusahaan  yang  diprediksi  mengalami  kebangkrutan.
Meskipun  pada  hasil  Springate  terdapat  perusahaan  yang  mengalami  kebangkrutan,  pada kenyataannya  sampai  saat  ini  perusahaan  masih  berjalan  dengan  lancar.  Berdasarkan  hal  tersebut, model kebangkrutan yang diprediksi lebih akurat adalah Model Zmijewski.
Penelitian ini masih memiliki keterbatasan, terutama pada model prediksi kebangkrutan yang digunakan.  Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  berbagai  model  penelitian  lainnya seperti  Ohlson,  Taffler,  Theodossiou  dan  model  lainnya  yang  sesuai  dengan  jenis  variabel  yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman,  E.  I.,  Iwanicz-Drozdowska,  M.,  Laitinen,  E.  K.,  &  Suvas,  A.  (2017).  Financial  Distress Prediction  in  an  International  Context:  A  Review  and  Empirical  Analysis  of  Altman’s  Z- Score Model. Journal of International Financial Management and Accounting , 28 (2), 131– 171. https://doi.org/10.1111/jifm.12053
Ashraf, S., G. S. Félix, E., & Serrasqueiro, Z. (2019). Do Traditional Financial Distress Prediction Models  Predict  the  Early  Warning  Signs  of  Financial  Distress? Journal  of  Risk  and Financial Management , 12 (2), 55. https://doi.org/10.3390/jrfm12020055
Bărbuță-Mișu, N., & Madaleno, M. (2020). Assessment of Bankruptcy Risk of Large Companies: European Countries Evolution Analysis. Journal of Risk and Financial Management , 13 (3), 58. https://doi.org/10.3390/jrfm13030058
Changiz,  &  Mohsen.  (2015).  A  reference  model  for  business  intelligence  to  predict  bankruptcy.
Journal of Enterprise Information Management , 28 (2), 14–39. https://doi.org/10.1108/JEIM- 09-2013-0069
Ghassan, H. B., & Guendouz, A. A. (2019). Panel modeling of z-score: evidence from Islamic and conventional Saudi banks. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management , 12 (3), 448–468. https://doi.org/10.1108/IMEFM-04-2018-0122
Inam,  F.,  Inam,  A.,  Mian,  M.  A.,  Sheikh,  A.  A.,  &  Awan,  H.  M.  (2019).  Forecasting  Bankruptcy for  organizational  sustainability  in  Pakistan. Journal  of  Economic  and  Administrative Sciences , 35 (3), 183–201. https://doi.org/10.1108/jeas-05-2018-0063
Jan,  A.,  &  Marimuthu,  M.  (2015).  Altman  Model  and  Bankruptcy  Profile  of  Islamic  Banking Industry:  A  Comparative  Analysis  on  Financial  Performance. International  Journal  of Business and Management , 10 (7). https://doi.org/10.5539/ijbm.v10n7p110 Quintiliani, Andrea. (2017). The Journal of Risk Finance For Authors. The Journal of Risk Finance Iss , 5 (4), 58–65. https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/eb023001/full/html Succurro, M., Arcuri, G., & Costanzo, G. D. (2019). A combined approach based on robust PCA to improve  bankruptcy  forecasting. Review  of  Accounting  and  Finance , 18 (2),  296–320. https://doi.org/10.1108/RAF-04-2018-0077
Wieczorek-kosmala,  M.,  Błach,  J.,  &  Trz,  J.  (2018). Analysis  of  Bankruptcy  Threat  for  Risk Management Purposes : A Model Approach . 1982 . https://doi.org/10.3390/ijfs6040098
Yazdanfar,  D.,  &  Öhman,  P.  (2020).  Financial  distress  determinants  among  SMEs:  empirical evidence from Sweden. Journal of Economic Studies , 47 (3), 547–560. https://doi.org/10.1108/JES-01-2019-0030