## ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN MENGGUNAKAN MODEL ALTMAN DAN MODEL ZAVGREN PADA SUBSEKTOR PERTAMBANGAN LOGAM DAN MINERAL YANG TERDAFTAR DI BEI
Tazkiya Laras Pramesti Eska* 1 , Hendratno 2
Prodi Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom
tazkiyalaras@gmail.com* 1 ,  hendratno58@gmail.com 2
Abstrak: Kondisi  perekonomian  Indonesia  khususnya  pada  sektor  pertambangan mengalami  penurunan  yang  cukup  drastis  selama  lima  tahun  terakhir.  Diterapkannya berbagai  aturan  mengenai  larangan  ekspor  bahan  mineral  mentah,  berimbas  pada  laju pertumbuhan  produk  domestik  bruto  (PDB)  yang  terus  menurun,  serta  tergerusnya  laba perusahaan  subsektor  pertambangan  logam  dan  mineral  sehingga  dapat  dikatakan perusahaan mengalami kesulitan keuangan (financial distress), yang dapat berakibat pada kebangkrutan. Penelitian ini menggunakan Uji wilcoxon signed rank test untuk mengetahui perbedaan  hasil  prediksi  model  Altman Z”-score dan model Zavgren dalam memprediksi kebangkrutan.  Hasil  prediksi  kebangkrutan  menggunakan  model  Altman  dan  model Zavgren mengalami fluktuasi dan tidak stabil setiap tahunnya. Secara keseluruhan, model Altman Z”-score dari 40 data hasil penelitian memprediksi 17,5% pada kondisi gray zone atau  kritis,  lalu  27,5%  mengalami  financial  distress  atau  kebangkrutan,  dan  55%  berada dalam  kondisi  non-bankruptcy  atau  sehat.  Sedangkan  model  Zavgren  memprediksi  55% pada kondisi gray zone atau kritis, lalu 25% mengalami financial distress atau kebangkrutan, dan 20% berada dalam kondisi non-bankruptcy atau sehat. Tingkat akurasi model Altman Z”-score adalah 60% dan tingkat akurasi pada model Zavgren hanya 50%, sehingga tingkat akurasi yang paling tinggi untuk subsektor logam dan mineral pada Bursa Efek Indonesia periode 2013 – 2017 adalah model Altman Z”-score.
Kata  kunci: Kebangkrutan,  Financial  Distress,  Altman,  Zavgren,  Subsektor  logam  dan mineral.
Abstract  : The  Indonesian  economy,  especially  in  the  mining  sector,  has  experienced a sharp decline over the past five years. The implementation of various regulations regarding the  export  ban  on  raw  minerals,  has  an  impact  on  the  rate  of  growth  of  gross  domestic product (GDP) which continues to decline, and eroded corporate profits from the metal and mineral mining subsector so that companies can experience financial distress, which can result  in  bankruptcy  .  This  study  used  the  Wilcoxon  signed  rank  test  to  determine  the differences  in  the  predictions  of  the  Altman  Z  "-core  and  Zavgren's  models  in  predicting bankruptcy. The prediction of bankruptcy uses the Altman model and the Zavgren model fluctuates and is unstable every year. Overall, the Altman Z-core model from 40 research data  predicts  17.5%  in  gray  zone  or  critical  conditions,  then  27.5%  experience  financial distress  or  bankruptcy,  and  55%  are  in  a  non-bankruptcy  or  healthy  condition.  While  the Zavgren  model  predicts  55%  in  gray  zone  or  critical  conditions,  then  25%  experience financial distress or bankruptcy, and 20% are in a non-bankruptcy or healthy condition. The accuracy of the Altman Z "-score model is 60% and the accuracy of the Zavgren model is only  50%,  so  the highest  level  of  accuracy  for  the metals  and minerals  subsector  on  the Indonesia Stock Exchange for the period 2013 - 2017 is the Altman Z" -score model. Keywords: Bankruptcy, Financial Distress, Altman, Zavgren, Metal Subsector and mineral.

## PENDAHULUAN
Krisis  global  dunia  pada  Tahun 2008  yang  disebabkan  oleh  subprime mortgage  membawa  dampak  buruk  bagi semua  negara,  tak  terkecuali  Indonesia walaupun  dengan  skala  krisis  yang berbeda beda. Financial distress ditransmisikan secara berbeda di berbagai  perusahaan  dan  industri,  dan perusahaan  yang  paling  terpuruk  ialah perusahaan  yang  aset  berwujudnya sedikit    (Popov  &  Udell,  2010).  Financial distress  adalah  tahap  penurunan  kondisi keuangan perusahaan yang terjadi sebelum  terjadinya  kebangkrutan  atau likuidasi    (Widarjo  &  Setiawan,  2009). Naturan  Resource  Governance  Institute mendapatkan hasil data bahwa pertambangan
Indonesia mendapati peringkat  kedua  setelah  Laos  dalam  hal kesenjangan praktik dan hukum (Naturan Resource  Governance  Institute,  2017). Salah satu faktor eksternal yang melemahkan  penilaian  pertambangan Indonesia sehingga mengalami
kesenjangan  praktik  dan  hukum  adalah Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 4 Tahun 2009 Tentang
Pertambangan  Mineral  dan  Batubara yang  berisikan  larangan  ekspor  bahan mineral  mentah  dan  perusahaan  wajib memiliki smelter pribadi sejak Tahun 2014 untuk  mendukung  hilirisasi  mineral  di dalam  negeri,  meningkatkan  produk domestik bruto dan meningkatkan penyerapan  tenaga  kerja.  Namun  pada kenyataannya, banyak sekali perusahaan yang tidak siap akan hal tersebut. Menurut data  Badan  Pusat  Statistik  aturan pelarangan  ekspor  tersebut  berdampak pada  laju  pertumbuhan  produk  domestik bruto  (PDB)  sektor  pertambangan,  yang dalam lima tahun terakhir terus mengalami  fluktuasi,  tetapi  cenderung menurun.  Data  laju  pertumbuhan  produk domestik  bruto  (PDB)  pada  Tahun  2013 sampai dengan Tahun 2017 dapat dilihat pada  Gambar  1  berikut    (Badan  Pusat Statistik, 2017):
Gambar 1. Laju Pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) Sektor Pertambangan Tahun 2013 –2017
Sumber : (Badan Pusat Statistik, 2013 –2017)
Berdasarkan  Gambar  1  dapat diketahui  bahwa  sektor  pertambangan mengalami penurunan dari tahun ke tahun dan sektor yang laju pertumbuhan produk domestik  bruto  (PDB)  paling  menurun tajam  sepanjang  Tahun  2015,  yaitu  -
3,42%.  Angka  tersebut  adalah  angka terburuk  sepanjang  lima  tahun  terakhir. Efek  dari  financial  distress  tidak  terbatas pada perusahaan yang baru saja mengalami  penurunan  likuiditas,  tetapi secara potensial sebagian besar efek dari
2.53% 0.43% -3.42% 0.95% 0.69% -4.00% -3.00% -2.00% -1.00% 0.00% 1.00% 2.00% 3.00% 2013 2014 2015
2016 2017
financial  distress  terjadi  ketika  beberapa tahun sebelumnya perusahaan mengalami  banyak  kerugian  atau  rugi bersih  (negatif)  (Whitaker,  1999).  Berikut data laporan keuangan
laba/rugi
perusahaan  subsektor  pertambangan logam dan mineral yang telah terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia  periode  2013 – 2017 dituangkan dalam Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Angka Laba/Rugi Perusahaan Subsektor Pertambangan Logam dan Mineral yang Telah Terdaftar di BEI 2013 – 2017 (Dalam Jutaan Rupiah) No. Kode 2013 2014 2015 2016 2017 1. ANTM 409.947  (775.286)  (1.440.853) 64.806 136.503 2. CITA 686.687  (384.699) (341.206)  (265.247) (47.493) 3. CKRA 258  (281.665) (54.628) (54.180)  (260.595) 4. DKFT 337.286 (46.208) (32.645) (87.161) (44.594) 5. INCO 471.129  2.143.051 696.914 25.609  (206.892) 6. PSAB (320.849) 321.919 431.552 298.560 195.794 7. SMRU (45.548) (36.295) (175.454)  (225.670) 32.612 8. TINS 580.570 672.991 101.561 251.832 502.430 Sumber: Laporan Keuangan masing-masing perusahaan, 2013 –2017
Berdasarkan  keseluruhan  laporan keuangan  masing  masing  perusahaan selama  lima  tahun  terakhir,  dapat diperhatikan bahwa perusahaan subsektor  pertambangan  logam  dan mineral  mayoritas  mengalami  rugi  atau penurunan laba di perusahaannya. Prediksi  kebangkrutan  dapat  menjadi “ early warning system ”  perusahaan
sebagai tanda adanya masalah perusahaan  yang  mengalami financial distress lebih awal dapat memiliki banyak waktu  untuk  melakukan  restrukturisasi atas  keinginan  sendiri  dan  reorganisasi (Rodoni & Ali, 2010).
Terdapat beberapa
model pendeteksi  kebangkrutan  yang  dapat digunakan dan salah satunya yaitu model Altman  dan  model  Zavgren.  Terdapat empat  rasio  keuangan  yang  digunakan dalam  Model Altman  Z”- score untuk memprediksi  kebangkrutan  yaitu  (X 1 ) modal kerja/total aktiva, (X 2 ) laba ditahan/total  aktiva,  (X 3 )  laba  sebelum bunga dan pajak/total aktiva, dan (X 4 ) total ekuitas/total liabilitas  (Putra., et al, 2016). Adapun  dalam  model  Zavgren,  terdapat tujuh  rasio  keuangan  yang  digunakan dalam  prediksi  kebangkrutan  dan  sangat
berpengaruh  dalam  penentuan  suatu perusahaan  mengalami  kondisi financial distress yaitu  (X 1 ) Inventories ,  (X 2 ) Receivables ,  (X 3 ) Cash ,  (X 4 ) Quick ,  (X 5 ) ROI , (X 6 ) DEBT , dan (X 7 ) TURN (Rya & Gustyana, 2018). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui:
1. Prediksi kebangkrutan dengan menggunakan model Altman.
2. Prediksi kebangkrutan dengan menggunakan model Zavgren.
3. Perbedaan  hasil  prediksi  antara model  Altman  dan  Zavgren  dalam memprediksi kebangkrutan.

## Laporan Keuangan
Laporan  keuangan  adalah  laporan pertanggungjawaban manajer atau pimpinan  perusahaan  atas  pengelolaan perusahaan yang dipercayakan
kepadanya  dan  kepada  pihak-pihak  luar perusahaan (Wahyudiono, 2014).

## Analisis Laporan Keuangan
Analisis laporan keuangan mencerminkan kekuatan perusahaan dan kejadian  jangka  pendek  yang  akan datang, dan informasinya dapat digunakan oleh manajemen untuk
meningkatkan performa perusahaan untuk  memprediksi  hasil  di  masa  depan (Brigham & Houston, 2012).

## Kinerja Keuangan
Pengukuran  kinerja keuangan juga  berarti  membandingkan  antara standar  yang  telah  ditetapkan  dengan kinerja  keuangan  yang  ada  dalam perusahaan.  Dengan  pengukuran  kinerja keuangan  ini  dapat  dilihat  prospek pertumbuhan dan perkembangan keuangan perusahaan dari mengandalkan sumber daya yang dimilikinya  (Hery, 2015).

## Financial Distress
Financial  distress adalah  periode ketika  seorang  peminjam  tidak  dapat melakukan  pembayaran  kepada  pemberi pinjaman  dan  kreditor  lainnya  (Saunders &  Cornett,  2008). Financial  distress
dimulai dari ketidakmampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban- kewajibannya,  terutama  kewajiban  yang bersifat
jangka pendek termasuk kewajiban  likuiditas,  dan  juga  termasuk kewajiban  dalam  kategori  solvabilitas (Fahmi, 2014).

## Kebangkrutan
Kebangkrutan  adalah  perusahaan yang mengalami likuidasi atau
reorganisasi  dan  tidak  dapat  membayar hutang-hutangnya (Brealey., et al, 2012). Awal  terjadinya  kebangkrutan  ditandai dengan terjadinya financial distress pada suatu perusahaan (Rodoni & Ali, 2010).
Metode-Metode Analisis Kebangkrutan ALTMAN Z”- score Penelitian  ini  menggunakan  model prediksi  kebangkrutan  Altman  untuk perusahaan  non- manufaktur  yaitu  Z”- score . Berikut adalah  formula dari model Altman  Z”- score (Altman  &  Hotchkiss, 2006).
Keterangan: Z”  =  indeks  kebangkrutan  untuk perusahaan non-manufaktur X 1 = modal kerja / total aset X 2 = laba yang ditahan / total aset X 3 = laba sebelum bunga dan pajak / total aset
X 4 = total ekuitas / total liabilitas
Nilai Z merupakan indeks keseluruhan dari fungsi multiple discriminant analysis (MDA). Untuk mengetahui prediksi dari laporan keuangan  masing –masing  perusahaan dapat  dikelompokan  sesuai  dengan  nilai cut off Z”- score yang telah ditentukan oleh Altman. Berikut kategorinya:
1. Z”  >  2,60  ( Safe  Zone  /  Non- bankruptcy )
2. 1,10 < Z” < 2,60 ( Gray Zone / kritis )
3. Z”  <  1,10  ( Distress  Zone  / Bankruptcy )

## ZAVGREN
Zavgren pada Tahun 1985 memperkenalkan sebuah model berdasarkan  pada  analisis  statistik  yang tidak berparameter yang terkenal sebagai logit.  Nilai  atau  hasil  perkalian  rasio keuangan  dengan  koefisien  khusus dijumlahkan secara bersama (Y). Berikut ini  adalah  formula  dari  model  Zavgren (Rya & Gustyana, 2018):
Keterangan: Y = Jumlah dari koefisien × rasio X 1 = INV = persediaan / penjualan X 2 = REC = piutang / persediaan X 3 = CASH = kas / total aktiva X 4 = QUICK = aktiva lancar / hutang lancar
Z” = 6,56 (X 1 ) + 3,26 (X 2 ) + 6,72 (X 3 ) +
1,05 (X 4 )
Y = 0,23883 – 0,108 (X 1 ) – 1,583
(X 2 ) – 10,78 (X 3 ) + 3,074 (X 4 ) + 0,486 (X 5 ) – 4,35 (X 6 ) + 0,11 (X 7 )
X 5 = ROI =  laba  operasi  bersih  / (total aktiva – hutang lancar) X 6 = DEBT = hutang jangka panjang / (total aktiva - hutang lancar) X 7 = TURN =  penjualan  /  (modal  + aktiva tetap)
Lalu menghitung
probabilitas kebangkrutan perusahaan dikalkulasi dengan  fungsi  probabilitas  logit  (P i ).
Berikut ini adalah formula dari probabilitas kebangkrutan  model  Logit  (Rya  & Gustyana, 2018):
Keterangan: P i = probabilitas kebangkrutan e  = bilangan alam = 2,71828 Y  =  formula  model  Zavgren  pada rumus (2.2)
Nilai  probabilitas  yang  mendekati 1 1 atau 100% dikategorikan dalam kesulitan keuangan.  Probabilitas  kondisional  nilai logit berada di antara 0 dan 1 (Agustina & Rahmawati,  2010).  Setelah  didapatkan hasil  dari  model  Zavgren  di  atas,  maka data di uji lagi dengan statistik dikarenakan model Zavgren tidak memiliki titik cut off seperti model Altman, sehingga digunakanlah statistik untuk tingkat kepastian  yang  lebih  tinggi.  Rumus statistika yang digunakan adalah sebagai berikut (Rya & Gustyana, 2018):
Keterangan: SD = standar deviasi (untuk n ≤ 30) x i = data ke-i x   = rata-rata industri n    = jumlah sampel
Berikutnya  adalah  menghitung  rentang interval dengan tingkat keyakinan 95% (α =  0,05).  Berikut  adalah  rumus  rentang interval (Rya & Gustyana, 2018):
Keterangan: x    = rata-rata industri t     = koefisien t-tabel α    = koefisien alfa = 0,05 SD = standar deviasi n    = jumlah sampel
Hasil P i tersebut dapat menentukan zona  yang  dialami  oleh  masing-masing perusahaan.  Apabila  nilai  P i kurang  dari batas  bawah  rentang  interval  maka perusahaan  terprediksi  masuk  dalam kategori  zona  aman  dari  kebangkrutan, apabila  nilai  P i berada  antara  batas  atas dan  batas  bawah  rentang  interval  maka perusahaan  terprediksi  berada  di gray zone atau  kritis  yang  berarti  bisa  saja perusahaan jatuh ke dalam kebangkrutan atau  bahkan  tidak  bangkrut,  sedangkan bila  nilai  P i di  atas  batas  atas  rentang interval  maka  perusahaan  terprediksi berada  pada  zona  potensi  kebangkrutan yang lebih tinggi.
Berdasarkan  latar  belakang  yang telah  dipaparkan,  maka  akan  dilakukan analisis  melalui  data  sekunder  berupa laporan keuangan. Analisis yang digunakan  untuk  prediksi  kebangkrutan adalah model Altman dan model Zavgren. Terdapat  indikator-indikator  rasio  yang menentukan  perusahaan  berada  pada kategori  bangkrut,  kritis,  ataupun  sehat. Hasil data tersebut lalu akan di uji dengan uji Wilcoxon untuk menguji hipotesis yang ada.
P i = 1 1+ 𝑒 y x - t  α 2 ⁄ SD √ n < P i < x + t  α 2 ⁄ SD √ n
SD = √∑ (x i - x) 2 n - 1

## Gambar 2. Kerangka Pemikiran Teoritis
Sumber : (Rya & Gustyana, 2018)
Berdasarkan penelitian dan kerangka  pemikiran  yang  telah  dibuat, maka  hipotesis  dalam  penelitian  ini adalah:
H1: “Terdapat perbedaan prediksi kebangkrutan  antara model  Altman dengan model Zavgren pada perusahaan subsektor pertambangan  logam  dan  mineral yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia periode 2013 –2017”

## METODE PENELITIAN Karakteristik Penelitian
Berdasarkan metode penelitiannya, metode  yang  digunakan  adalah  metode kuantitatif. Berdasarkan tujuan penelitian, penelitian ini termasuk kedalam deskriptif. Penelitian deskriptif dilakukan saat peneliti  sudah  mengetahui  faktor  atau variabel untuk mengukur suatu objek atau bidang tetapi belum mengetahui
hubungan  antara  faktor  atau  varibel tersebut  (Indrawati,  2015).  Berdasarkan tipe  penyidikan,  penelitian  ini  tergolong penelitian komparatif. Berdasarkan keterlibatan peneliti, penelitian ini bersifat tidak  mengintervensi  data  karena  dalam proses  penelitiannya  data  tidak  dirubah dan  langsung  bersumber  dari  sumber data.  Berdasarkan  waktu  pelaksanaan penelitian, penelitian ini termasuk kedalam  penelitian  cross  sectional  dan time series.

## Populasi dan Sampel
Jumlah  populasi  dari  penelitian  ini berjumlah  sepuluh  perusahaan  dari subsektor  pertambangan  logam  dan mineral  yang  terdaftaf  di  Bursa  Efek Indonesia periode 2013 –2017.
Sampel adalah anggota-anggota populasi yang  terpilih  untuk  dilibatkan  dalam penelitian,  baik  untuk  diamati,  diberi
perlakuan,  maupun  dimintai  pendapat tentang  yang  diteliti  (Indrawati,  2015). Penelitian  ini  mengambil  sampel  dengan teknik pengambilan sampel non- probability sampling dengan teknik sampel purposive sampling.
Berdasarkan  pertimbangan  dan kriteria tersebut, maka total sampel yang diteliti  sebanyak  delapan  perusahaan subsektor  pertambangan  logam  dan mineral  dengan  periode  penelitian  lima tahun.

## Teknik Pengumpulan Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini menurut sifatnya adalah data kuantitatif.  Data  kuantitatif  adalah  data yang berbentuk angka atau data kualitatif yang diangkakan/scoring (Sugiyono, 2017).  Sedangkan  jenis  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menurut cara memperolehnya adalah data sekunder. Laporan sekunder yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah laporan  keuangan  audit  perusahaan subsektor  pertambangan  logam  dan mineral  periode  2013 –2017,  penelitian sebelumnya yang berkaitan dan
mendukung  penelitian  ini,  buku-buku yang  mendukung  penelitian  ini.  Data dokumen laporan keuangan untuk menganalisis  terjadinya  financial  distress atau  sebaliknya  dan  dokumen  tersebut dapat  diperoleh  dari  website  Bursa  Efek Indonesia  dan  website  masing-masing perusahaan.

## Teknik Analisis Data
1. Analisis deskriptif Statistika  deskriptif  juga  statistik yang berkenaan dengan bagaimana cara mendeskripsikan, menggambarkan, menjabarkan, atau  menguraikan  data  sehingga mudah  dipahami    (Siregar,  2014). Pada penelitian ini, analisa deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan, menggambarkan,
menjabarkan,  atau  menguraikan
data  dari  perhitungan  prediksi kebangkrutan
dengan
menggunakan  model  Altman  Z”- score  dan  model  Zavgren  pada perusahaan subsektor
pertambangan  logam  dan  mineral periode 2013 –2017.
2. Analisis Komparatif
Analisis komparatif berhubungan erat dengan menganalisis hipotesis komparatif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan  hasil  prediksi  antara model  Altman  dan  Zavgren  dalam memprediksi  potensi  kebangkrutan pada perusahaan subsektor pertambangan  logam  dan  mineral yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia periode 2013 –2017.
Penelitian ini menggunakan metode statistik non-parametrik yaitu  uji  wilcoxon  signed  rank  test yaitu uji yang dilakukan bila sampel berkorelasi/berpasangan  atau  dua sampel  yang  berbeda  tetapi  terkait kondisi atau unit  yang sama, tetapi data tidak terdistribusi normal (Santoso, 2015).
Analisis komparatif berhubungan erat dengan menganalisis hipotesis komparatif.  Hipotesis  komparatif adalah  hipotesis  yang  dirumuskan untuk  memberikan  jawaban  pada permasalahan yang bersifat membedakan atau membandingkan antara  satu  data  dengan  data lainnya (Siregar, 2014). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan hasil prediksi  antara  model  Altman  dan Zavgren dalam memprediksi potensi kebangkrutan pada perusahaan subsektor
pertambangan  logam  dan  mineral yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia periode 2013 –2017.
Penelitian ini menggunakan metode statistik non-parametrik yaitu uji wilcoxon signed  rank  test  yaitu  uji  yang  dilakukan bila sampel berkorelasi/berpasangan atau dua  sampel  yang  berbeda  tetapi  terkait kondisi  atau  unit  yang  sama,  tetapi  data tidak terdistribusi normal  (Santoso, 2015).
1. Menentukan hipotesis
2. Menentukan taraf signifikan
3. Menentukan uji statistik
4. Mengaplikasikan  z  hitung  pada
kaidah pengujian
5. Membandingkan  z  hitung  dan  z tabel
6. Tujuan membandingkan z hitung
7. Kriteria  pengujian  two  tail,  karena arah  hipotesis  tidak  diketahui  dan hanya  mencari  perbedaan  dalam hipotesis:
H0 diterima, jika: z hitung > z tabel H0 ditolak, jika: z hitung < z tabel

## Tingkat Kesesuaian/Akurasi
Menghitung tingkat kesesuaian pada analisis prediksi kebangkrutan untuk setiap  model  yang  digunakan,  dapat menggunakan  rumus  error  percentage formula.  Berikut  merupakan  formula perhitungan yang digunakan:
Setelah perhitungan prediksi kebangkrutan  dengan model  Altman  dan model  Zavgren  didapatkan,  maka  akan terlihat  perusahaan  mana  saja  yang termasuk  klasifikasi  sesuai  dengan  titik cut off  masing-masing model.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 2. Hasil Prediksi Kebangkrutan Model Altman Z"- score Seluruh Perusahaan Periode
2013-2017
Hasil penelitian tersebut pada Tabel
2  memperlihatkan  hasil  yang  beragam.
Hasil  prediksi  model  Altman  Z”-score
terbaik diraih oleh tiga perusahaan, yaitu CKRA, INCO, dan TINS. Ketiga perusahaan  tersebut  selama  lima  tahun
Tingkat Akurasi  = jumlah prediksi benar jumlah data x 100% Type error = jumlah prediksi salah jumlah data x 100%
berturut-turut  terprediksi  berada  pada zona aman atau non-bankruptcy.
Sedangkan  hasil  terburuk  dipegang  oleh perusahaan  PSAB,  yang  tergolong  pada distress  zone  selama  empat  tahun berturut-turut  periode  Tahun  2013-2016,
dan pada Tahun 2017 berada pada zona kritis  atau  gray  zone.  Perusahaan  lain yang  diprediksi  berada  dalam  kondisi bankruptcy terbanyak kedua adalah CITA dan  SMRU  yaitu  pada  periode  Tahun 2015-2017.
Tabel 3. Hasil Prediksi Kebangkrutan Model Zavgren Seluruh Perusahaan Periode 2013-2017
Hasil penelitian tersebut pada Tabel 3  memperlihatkan  hasil  yang  beragam. Hasil  prediksi  model  Zavgren  terbaik diraih oleh satu perusahaan, yaitu INCO. Perusahaan  tersebut  selama  tiga  tahun berturut-turut  terprediksi  berada  pada zona sehat atau non-bankruptcy.
Sedangkan  hasil  terburuk  dipegang  oleh
perusahaan  PSAB  dan  SMRU,  yang tergolong  pada  distress  zone  selama empat  tahun  berturut-turut.  Perusahaan lain yang diprediksi berada dalam kondisi bankruptcy terbanyak kedua adalah CITA pada Tahun 2015 dan CKRA pada Tahun 2017.

## Tabel 4. Hasil Uji Normalitas

## Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic Df Sig. Statistic Df Sig. Model Altman Z"- ,327 40 ,000 ,495 40 ,000 score Model Zavgren ,515 40 ,000 ,173 40 ,000
Sumber: Data yang telah diolah penulis

## Lilliefors Significance Correction
Hasil pada Tabel 4 menggambarkan normal atau tidaknya
sebuah  distribusi.  Jika  nilai  signifikansi  < 0,05 maka data tidak terdistribusi normal, dan sebaliknya jika nilai signifikansi > 0,05 maka  data  terdistribusi  normal.  Dalam kasus  ini,  nilai  signifikasi  0,000  <  0,05 maka  data  tidak  terdistribusi  normal Distribusi  data  yang  tidak  normal  dalam model  Altman  Z”-score  dan  model
Zavgren mengharuskan metode pengujian hipotesis yang dilakukan menggunakan  metode  non-parametrik. Uji  yang  dilakukan  adalah  uji  wilcoxon signed  ranks  test,  yang  berupa  alternatif dari  uji  t-paired  untuk  data  yang  tidak terdistribusi  normal.  Tabel  5  dibawah  ini merupakan hasil uji wilcoxon signed ranks test  untuk  model  Altman  Z”-score  dan Model Zavgren.

## Tabel 5 Hasil Uji Wilcoxon Signed Ranks Test
Test Statistics a Model Zavgren - Model Altman Z"- score Z -2,285 b Asymp. Sig. (2- ,022 tailed)
a. Wilcoxon Signed Ranks Test b. Based on positive ranks.
Sumber: Data yang telah diolah penulis
Berdasarkan  nilai  signifikansi  two tailed,  dasar  pengambilan  keputusan adalah sebagai berikut; Jika nilai signifikansi > 0,05 maka H0 diterima, dan sebaliknya  jika  nilai  signifikansi  <  0,05 maka  H0  ditolak.  Dalam  kasus  ini,  nilai signifikasi  0,022  <  0,05  maka  h0  ditolak sehingga  terdapat  perbedaan  prediksi kebangkrutan  antara  model  Altman dengan model Zavgren pada perusahaan subsektor  pertambangan  logam  dan mineral  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia periode 2013 – 2017. Berdasarkan hasil tingkat kesesuaian  dan  type  error  delapan perusahaan  selama  lima  tahun  terakhir menggunakan model Altman Z”-score dan model  Zavgren,  didapatkan  hasil  bahwa model
Altman
Z”-score
mampu memprediksi dengan jumlah benar sebanyak  24  data  dan  jumlah  salah sebanyak 16 data, dari total 40 data. Maka
dapat disimpulkan model Altman Z”-score memiliki tingkat akurasi sebesar 60% dan type error sebesar 40% pada perusahaan sub  sektor  logam  dan  mineral  di  Bursa Efek Indonesia periode Tahun 2013-2017.
Sedangkan model Zavgren mampu memprediksi dengan jumlah benar sebanyak  20  data  dan  jumlah  salah sebanyak 20 data, dari total 40 data. Maka dapat disimpulkan model Zavgren memiliki tingkat akurasi sebesar 50% dan type error sebesar 50% pada perusahaan sub  sektor  logam  dan  mineral  di  Bursa Efek Indonesia periode Tahun 2013-2017.
Dapat diartikan bahwa model Altman memiliki tingkat akurasi lebih baik dalam
memprediksi kebangkrutan dibandingkan  dengan  model  Zavgren pada  perusahaan  subsektor  logam  dan mineral  lainnya  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  hasil analisis  deskriptif  maupun  komparatif, beserta  pembahasan  yang  ada  dalam memprediksi kebangkrutan pada delapan perusahaan subsektor logam dan mineral yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia periode 2013 –2017 dengan
menggunakan model Altman Z”-score dan model  Zavgren,  maka  kesimpulan  dari penelitian ini adalah:
1. Prediksi kebangkrutan dengan menggunakan  model  Altman  Z”- score  dari  40  data  hasil  penelitian memprediksi 17,5% (7 data) perusahaan pada kondisi gray zone atau  kritis,  lalu  27,5%  (11  data) perusahaan  mengalami  financial distress  atau  kebangkrutan,  dan 55%  (22  data)  perusahaan  berada dalam  kondisi  non-bankruptcy  atau sehat. Tingkat akurasi untuk model Altman  Z”-score  lebih  tinggi  dari model Zavgren, dengan nilai tingkat akurasi sebesar 60% dan Type error atau  ketidaksesuaian  dalam  model Altm an Z”-score memiliki nilai 40%.
2. Prediksi kebangkrutan dengan menggunakan  model  Zavgren  dari 40 data hasil penelitian memprediksi 55% (22 data) perusahaan pada kondisi gray zone atau  kritis,  lalu  25%  (10  data) perusahaan  mengalami  financial distress  atau  kebangkrutan,  dan 20%  (8  data)  perusahaan  berada dalam  kondisi  non-bankruptcy  atau sehat. Tingkat akurasi untuk model Zavgren  lebih  rendah  dari  model Altman  Z”-score,  dengan  nilai tingkat  akurasi  sebesar  50%  dan Type  error  atau  ketidaksesuaian dalam model Zavgren memiliki nilai 50%.
3. Analisis  komparatif  menggunakan
Uji  Wilcoxon  Signed  Ranks  Test menunjukkan  hasil  bahwa  terdapat perbedaan  prediksi  kebangkrutan antara model Altman dengan model
Zavgren
pada perusahaan subsektor pertambangan logam dan mineral yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2017.
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan  pada  penelitian  ini,  saran yang  akan  dipaparkan  adalah  sebagai berikut:
1. Saran untuk perusahaan Bagi perusahaan yang diprediksi
pada  kategori  sehat  atau  non- bankruptcy  diharapkan  untuk  terus meningkatkan  kinerja  perusahaan dari  sisi  keuangan  agar  tidak  jatuh pada  titik  kritis  atau  kebangkrutan, sedangkan untuk perusahaan yang diprediksi  mengalami  kritis  atau kebangkrutan disarankan untuk meningkatkan  kinerja  keuangan perusahaan dari berbagai sisi, yaitu: Modal  kerja  harus  ditingkatkan, Retained  earnings  yang  dihasilkan oleh  perusahaan  haruslah  bernilai positif,  Menurunkan  dan  efisiensi beban-beban  yang  berpengaruh pada  neraca,  Meningkatkan  nilai ekuitas  perusahaan  jauh  di  atas total liabilitas.
2. Saran  untuk  investor  dan  kreditur
Sebelum  mengambil  keputusan untuk  menanamkan  modal  dan meminjamkan dana kepada perusahaan,  investor  dan  kreditur dapat meneliti perhitungan mengenai  prediksi  kebangkrutan perusahaan. 3. Saran  untuk  peneliti  selanjutnya Peneliti selanjutnya disarankan untuk memprediksi potensi kebangkrutan dengan model prediksi  lainnya  seperti  Zmijewski, Springate, O-score, Grover, Taffler, maupun Chesser agar dapat dihasilkan model prediksi kebangkrutan dengan tingkat
akurasi  yang  paling  tinggi  untuk subsektor  logam  dan  mineral  di Bursa Efek Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina,  Y.,  &  Rahmawati.  (2010).
Kebangkrutan Perusahaan Menggunakan  Model  Altman  dan Zavgren  pada  Perusahaan  Food and  Beverages. Journal  The
Winners, Vol. 11(No. 1), 12-25. Altman,  E.  I.,  &  Hotchkiss,  E.  (2006). Corporate  Financial  Distress  and Bankruptcy:  Predict  and  Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed  Debt. New  Jersey:
Wiley Finance. Badan  Pusat  Statistik.  (2017).  Berita Resmi Statistik Pertumbuhan Ekonomi  Indonesia  Tahun  2016. Badan  Pusat  Statistik.  Retrieved September 26, 2018.
Brealey, R. A., Myers, S. C., & Marcus, A.
J. (2012). Fundamental of Corporate  Finance .  United  States
of America: McGraw-Hill. Brigham,  E.  F.,  &  Houston,  J.  F.  (2012). Fundamental of Financial Management. Mason: South Western Cengage Learning. Fahmi,  I.  (2014). Pengantar  Manajemen Keuangan: Teori dan Soal Jawab. Bandung: Alfabeta. Hery. (2015). Analisis Laporan Keuangan Pendekatan Rasio Keuangan.
Yogyakarta:  Center  of  Academic
Publishing Service (CAPS). Indrawati.  (2015). Metode  Penelitian Manajemen dan Bisnis: Konvergensi Teknologi Komunikasi dan Informasi . Bandung: Refika Aditama. Naturan  Resource  Governance  Institute. (2017, Agustus 11). Sektor Tambang Indonesia Terbaik Kedua  Setelah  India.  (C.  N. Nababan,  Editor,  &  Trans  Media) Retrieved  September  26,  2018, from CNN Indonesia: https://www.cnnindonesia.com/ek onomi/20170810210544-85-
233886/sektor-tambang-
indonesia-terbaik-kedua-setelah- india
Popov,  A.,  &  Udell,  G.  F.  (2010). Cross- border banking and the international transmission of financial  distress  during  the  crisis of 2007-2008. ECB Working Paper (No. 1203).
Putra,  Y.  P.,  Norita,  &  Firli,  A.  (2016). Prediksi  Kebangkrutan  dengan Menggunakan  Model  Altman  Z- score  dan  Zavgren  (Studi  Pada Perusahaan  Subsektor  Batubara Yang  Terdaftar  Di  BEI  Dan Mengalami Kerugian Periode 2010-2014). e-Proceeding of Management, Vol.3(No.3),  2894- 2904. Rodoni, A., & Ali, H. (2010). Management Keuangan . Jakarta: Mitra Wacana Media. Rya, M., & Gustyana, T. T. (2018). Potensi Kebangkrutan Menggunakan Model  Zavgren  dan  Altman  pada Subsektor  Tekstil  dan  Garmen  di
BEI. Jurnal  Riset  Akuntasi  & Keuangan, Vol.14 (No.1), 25-30. Santoso, S. (2015). Menguasai SPSS 22 . Jakarta: Elex Media Komputindo.
Saunders,  A.,  &  Cornett,  M.  M.  (2008). Financial Institutions Management: A Risk Management Approach. New York: McGraw-Hill. Siregar,  S.  (2014). Statistika  Deskriptif untuk Penelitian: Dilengkapi [erhitungan  Manual  dan  Aplikasi
SPSS  Versi  17. Depok:  Rajawali Pers.
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian Bisnis:  Pendekatan  Kuantitatif, Kualitatif,  Kombinasi,  dan  R&D. Bandung: Alfabeta. Wahyudiono, B. (2014). Mudah Membaca Laporan Keuangan. Jakarta: Raih Asa  Sukses  (Penebar  Swadaya Grup).
Whitaker, R. B. (1999). The Early Stages of  Financial  Distress. Journal  of
Economics and Finance, Vol.23(No.23), 123-133. Widarjo,  W.,  &  Setiawan,  D.  (2009). Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Kondisi Financial Distress  Perusahaan  Otomotif. Jurnal  Bisnis  dan  Akuntansi, Vol.
11(No. 2), 107-119.