Riwayat Artikel: Tanggal diajukan: 31 Mei 2020
Tanggal diterima: 16 Juni 2020
Tanggal dipublikasi daring: 25 Juni 2020
Kata kunci: analisis laporan keuangan; kebangkrutan perusahaan; model prediksi kebangkrutan
Pengutipan: Masdianti, P. R. & Warasniasih, N. M. S. (2020). Laporan Keuangan dan Prediksi Kebangkrutan Perusahaan. JIA (Jurnal Ilmiah Akuntansi), 5 (1), 196-220
Keywords: bankruptcy prediction model; company bankruptcy; financial statement analysis
JIA (Jurnal Ilmiah Akuntansi) • Vol. 5, No. 1, Hal: 196-220 • Juni 2020

## Laporan Keuangan dan Prediksi Kebangkrutan Perusahaan
Putu Riesty Masdiantini*, Ni Made Sindy Warasniasih Universitas Pendidikan Ganesha, Jl. Udayana 11, Singaraja, Bali, Indonesia
* (riesty.masdiantini@undiksha.ac.id)

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  perbedaan prediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  sub  sektor kosmetik dan keperluan rumah tangga yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan menggunakan model Altman ,  model Springate ,  model Zmijewski ,  model Taffler ,  dan  model Fulmer ,  serta  untuk  mengetahui model  prediksi  kebangkrutan  yang  paling  akurat  dari kelima model prediksi kebangkrutan tersebut. Penelitian ini  menggunakan  data  sekunder  berupa  laporan keuangan  perusahaan  periode  2014-2018.  Teknik analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji Kruskal-Wallis .  Hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat perbedaan prediksi kebangkrutan dengan menggunakan model Altman , model Springate , model Zmijewski , model Taffler , dan model Fulmer . Model Zmijewski , Taffler , dan Fulmer memiliki  tingkat  akurasi  yang  sama yaitu  100% sehingga  ketiga  model  prediksi  tersebut  merupakan model  prediksi  yang  terakurat  untuk  memprediksi potensi  kebangkrutan  perusahaan  sub  sektor  kosmetik dan keperluan rumah tangga yang terdaftar di BEI.

## ABSTRACT
This  study  aims  to  determine  differences  in  bankruptcy predictions  at  company’s  sub-sector  of  cosmetics  and household  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX) using  the  Altman  model,  Springate  model,  Zmijewski model, Taffler model, and Fulmer model, and to determine the bankruptcy prediction model that is the most accurate of the five bankruptcy prediction models. This study uses secondary  data  in  the  form  of  company  financial statements  for  the  period  2014-2018.  Data  analysis techniques in this study used the Kruskal-Wallis test. The results  showed  there  were  differences  in  bankruptcy predictions  using  the  Altman  model,  Springate  model, Zmijewski  model,  Taffler  model,  and  Fulmer  model.  The Zmijewski,  Taffler,  and  Fulmer  models  have  the  same accuracy level of 100% so that the three prediction models are the most accurate prediction models for predicting the potential bankruptcy at companies sub-sector of cosmetics and household listed on the IDX.

## PENDAHULUAN
Setiap perusahaan yang didirikan  umumnya  bertujuan  untuk menghasilkan profit atau keuntungan sehingga  mampu  berkembang  dan bertahan  dalam  jangka  panjang. Perkembangan teknologi dan perubahan  kondisi  perekonomian menyebabkan dunia usaha juga terus mengalami  perubahan.  Persaingan
antar  perusahaan  semakin  ketat seiring semakin berkembangnya
kondisi  perekonomian  di  Indonesia.
Oleh  karena  itu,  agar  perusahaan dapat
bergerak cepat dalam mengantisipasi
perubahan yang terjadi,  para  manajer  perusahaan dituntut  untuk  memiliki  kemampuan pengelolaan  perusahaan  yang  lebih baik.  Tak  jarang  selain  perubahan yang  terus  terjadi  dan  persaingan usaha yang semakin sengit, tantangan  lain  yang  harus  dihadapi oleh suatu perusahaan adalah potensi kebangkrutan  (Prihanthini  &  Sari, 2013).
Analisis terhadap laporan keuangan  suatu  perusahaan  pada dasarnya  adalah  keinginan  untuk mengetahui tingkat profitabilitas (keuntungan)  dan  tingkat  risiko  atau tingkat  kesehatan  suatu  perusahaan. Kesehatan  suatu  perusahaan  bisa digambarkan  dari  titik  sehat  yang paling  ekstrem  hingga  ke  titik  paling tidak  sehat  yang  paling  ekstrem.
Kesulitan keuangan bisa berarti mulai dari  kesulitan  likuiditas  (jangka pendek)  yang  bersifat  sementara  dan belum  begitu  parah  hingga  ke pernyataan  kebangkrutan.  Kesulitan jangka pendek apabila tidak ditangani dengan  baik  dapat  berkembang menjadi kesulitan tidak solvabel. Jika tidak  solvabel,  perusahaan  dapat dilikuidasi atau direorganisasi (Hanafi
& Halim, 2016).
Kebangkrutan merupakan suatu kondisi  dimana  kesulitan  keuangan yang  dialami  sebuah  perusahaan sudah sangat parah sehingga perusahaan  tersebut  tidak  mampu lagi  untuk  beroperasi  dengan  baik. Analisis prediksi kebangkrutan dilakukan untuk memperoleh peringatan  awal  mengenai  potensi kebangkrutan  perusahaan.  Semakin awal tanda-tanda kebangkrutan tersebut terdeteksi, semakin baik bagi pihak  manajemen  dikarenakan  pihak manajemen memiliki kesempatan untuk melakukan berbagai perbaikan pada  perusahaan.  Demikian  pula dengan  pihak  kreditor  dan  pihak pemegang  saham  (investor),  dapat melakukan  berbagai persiapan  untuk mengantisipasi  kemungkinan  buruk yang terjadi pada perusahaan.
Tanda-tanda kebangkrutan tersebut  dapat  dilihat  melalui  data- data  akuntansi  (laporan  keuangan) perusahaan.    Dengan     melakukan

## Tabel 1. Sektor Industri Andalan
No Jenis Industri 1 Industri Pangan
2 Industri Farmasi, Kosmetik, dan Alat Kesehatan
3 Industri Tekstil, Kulit, Alas Kaki dan Aneka
4 Industri Alat Transportasi
5 Industri Elektronika dan Telematika/ICT
6 Industri Pembangkit Energi
Sumber: Kementerian Perindustrian RI (2015)
analisis  terhadap  laporan  keuangan, maka  pimpinan  perusahaan  dapat mengetahui
keadaan serta perkembangan keuangan perusahaan serta  hasil-hasil  yang  telah  dicapai oleh  perusahaan  pada  waktu  lampau dan  waktu  yang  sedang  berjalan (Mandalurang, Rate, & Untu, 2019).
Salah  satu  jenis  industri  yang saat  ini  sedang  mengalami  tingkat persaingan  tinggi  di  Indonesia  yaitu industri  kosmetik.  Industri  kosmetik nasional mencatatkan kenaikan
pertumbuhan  20%  atau  empat  kali lipat  dari  pertumbuhan  ekonomi nasional pada tahun 2017 (Kementerian Perindustrian RI, 2018a).  Kementerian  Perindustrian juga  telah  menempatkan  industri kosmetik  sebagai  sektor  andalan sebagaimana tertuang dalam Rencana
Induk Pembangunan Industri Nasional  (RIPIN)  tahun  2015-2035 seperti yang disajikan pada Tabel 1. Dalam RIPIN 2015-2035,
dijelaskan  bahwa  terdapat  enam
sektor industri andalan. Berdasarkan Tabel  1  dapat  diketahui  bahwa industri  kosmetik  menempati  urutan kedua  dari  enam  sektor  industri andalan dalam RIPIN 2015-2035. Hal ini  dikarenakan  prospek  bisnis  di sektor  industri  kosmetik  cukup gemilang  serta  memiliki  permintaan di  pasar  domestik  dan  ekspor semakin  meningkat  (Kementerian Perindustrian RI, 2018b).
Tidak  hanya  dinikmati  oleh industri kosmetik lokal, jumlah pasar yang  besar  menyebabkan  pasar kosmetik  Indonesia  juga  dinikmati oleh industri kosmetik impor (Purnajaya  &  Merkusiwati,  2014).
Keberlangsungan  produk  kosmetik dalam  negeri  dapat  terancam  dengan keberadaan  produk  kosmetik  dari luar  negeri  atau  impor.  Kurangnya inovasi  dan  variasi  dari  produk kosmetik  dalam  negeri  menjadi alasan  konsumen  dalam  negeri  lebih memilih  produk  kosmetik  impor. Persaingan  usaha  dengan  industri
kosmetik  luar  negeri  harus  segera diantisipasi  oleh  industri  kosmetik dalam  negeri  sehingga  perusahaan tidak  mengalami  kesulitan  keuangan atau financial distress .
Walaupun financial distress tidak  selalu  menyiratkan  bahwa perusahaan  yang  tertekan  pada akhirnya  akan  mengalami  kegagalan, penurunan yang signifikan dan terus- menerus  dalam  kinerja  keuangan perusahaan  pada  akhirnya  dapat mengakibatkan
kebangkrutan, sehingga dapat membuat investor dan kreditor menderita kerugian keuangan  yang  cukup  besar  (Kansal
&  Sharma,  2019).  Oleh  karena  itu,
model prediksi kebangkrutan
berfungsi  sebagai  sistem  peringatan dini yang mendukung manajer perusahaan untuk melakukan penyesuaian  yang  diperlukan  dalam strategi manajemen keuangan mereka untuk
menghindari terjadinya financial  distress (Vu,  2019).  Dalam mendeteksi adanya potensi kebangkrutan  suatu  perusahaan, diperlukan  suatu  alat  atau  model
prediksi.
Penelitian  mengenai  prediksi kebangkrutan telah banyak dilakukan sebelumnya. Terdapat beberapa model prediksi
kebangkrutan  yang  dapat  digunakan untuk  menganalisis  kebangkrutan perusahaan,  seperti  model  Springate,
model  Zmijewski,  model  Grover, model  Ohlson,  model  Altman,  model Taffler  dan  model  Fulmer.  Namun masih  terdapat  ketidakkonsistenan hasil  penelitian  dari  penelitian- penelitian terdahulu. Penelitian Chairunisa  (2017),  Wijaya  (2018), Syafitri  &  Wijaya  (2015),  dan  Ashraf et  al.  (2019)  menyatakan  bahwa model  Zmijewski  (1984)  memiliki akurasi  prediksi  yang  lebih  tinggi daripada model prediksi kebangkrutan lainnya.
Hasil  penelitian  yang  berbeda diperoleh  oleh  Mandalurang  et  al. (2019),  Meiliawati  &  Isharijadi  (2016) dan  Sawitri  (2019)  yang  menyatakan bahwa  model  Springate  yang  paling tepat  untuk  memprediksi  kesulitan keuangan. Sementara itu hasil penelitian  Pangkey  et  al.  (2018)  serta Prabowo & Wibowo (2015)
menemukan  bahwa  metode  Altman yang  merupakan  metode  yang  paling akurat  dalam  memprediksi  potensi kebangkrutan perusahaan.
Pada tahun 1983, Taffler merumuskan model prediksi kebangkrutan untuk perusahaan manufaktur. Akurasi prediksi
kebangkrutan  dari  model  Taffler adalah  95,7%  untuk  perusahaan yang  bangkrut  dan  100%  untuk perusahaan  yang  tidak  bangkrut (Sayari  &  Mugan,  2017).  Hasil penelitian  Widiasmara  &  Rahayu

## (2019)  menunjukkan  bahwa  model
Taffler  adalah  model  yang  memliki tingkat akurasi tertinggi dalam
memprediksi kondisi financial distress
perusahaan-perusahaan
yang terdaftar  di  BEI  dengan  tingkat akurasi  83,93%.  Demikian  juga dengan  hasil  penelitian  Anugrah (2019)  yang  menyatakan  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. Fulmer  menggunakan  metode step-wise Multiple Discriminate
Analysis (MDA)  dalam  melakukan evaluasi  terhadap  40  rasio  keuangan yang  digunakan  pada  60  sampel perusahaan,  yaitu  30  perusahaan gagal  dan  30  perusahaan  sukses, dengan  rata-rata  ukuran  aset  yang dimiliki  perusahaan  sampel  sebesar $455.000. Fulmer melaporkan bahwa tingkat keakuratan prediksi mencapai 98% dalam pengelompokan perusahaan  yang  diuji  pada  satu tahun  menjelang  kegagalan  dan tingkat keakuratan prediksi mencapai 81%  pada  perusahaan  yang  diuji lebih  dari  satu  tahun  menjelang bangkrut (Parquinda & Azizah, 2019). Penelitian  Munawarah  et  al.  (2019) menemukan bahwa keakuratan model  tertinggi  dicapai  oleh  model
Zmijewski  dan  model  Fulmer  sebesar
100%. Hasil yang sama juga ditunjukkan oleh penelitian Manurung,  Tiara,  &  Ovami  (2019) dimana  hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  dalam  memprediksi potensi kebangkrutan, tingkat akurasi  tertinggi  dicapai  oleh  model Fulmer dengan tingkat akurasi sebesar 99,3%. Penelitian ini merupakan modifikasi dari penelitian yang dilakukan oleh Purnajaya & Merkusiwati  (2014)  dengan  beberapa perbedaan. Pada penelitian ini menambahkan model prediksi kebangkrutan  lainnya  yaitu  model Taffler  dan  model  Fulmer,  sehingga lima  model  prediksi  kebangkrutan digunakan  dalam  penelitian  ini. Penelitian dengan menggunakan model  Taffler  dan  Fulmer  masih belum banyak dilakukan pada perusahaan  sub  sektor  kosmetik  dan keperluan  rumah  tangga,  sehingga kedua  model  prediksi  tersebut  juga digunakan  dalam  penelitian  ini.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga dilakukan  untuk  mengetahui  model prediksi  kebangkrutan  yang  terbaik dari kelima model prediksi kebangkrutan yang digunakan, sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan  bagi  manajer,  kreditor,
investor, maupun pihak-pihak
berkepentingan lainnya.
Pemilihan model Altman, Springate,  dan  Zmijewski  karena model-model  tersebut  relatif  mudah untuk digunakan. Selain itu berdasarkan hasil penelitian- penelitian  terdahulu,  ketiga  model tersebut  memiliki  tingkat  keakuratan yang cukup tinggi dalam memprediksi potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Adanya perbedaan tingkat  akurasi  dari  model-model prediksi kebangkrutan tersebut menyebabkan perlu dilakukan komparasi  kembali  hasil  prediksi kebangkrutan  dari  kelima  model prediksi kebangkrutan tersebut.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan prediksi kebangkrutan  pada  perusahaan  sub sektor kosmetik dan keperluan rumah tangga yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)
dengan menggunakan  model  Altman,  model Springate,  model  Zmijewski,  model Taffler,  dan  model  Fulmer,  serta untuk  mengetahui  model  prediksi kebangkrutan yang paling akurat dari kelima  model  prediksi  kebangkrutan tersebut dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan.

## TELAAH LITERATUR DAN PERUMUSAN HIPOTESIS

## Teori Sinyal
Teori  yang  mendasari  penelitian ini  adalah  Teori  Sinyal  ( signalling
theory ).  Michael  Spence  pada  tahun 1973  mengembangkan  teori  sinyal menjadi  teori  keseimbangan  sinyal. Teori  sinyal  menjelaskan  tentang bagaimana seharusnya sebuah perusahaan memberikan “sinyal” kepada  pengguna  laporan  keuangan. Sinyal  disini  dapat  berupa  promosi atau  informasi  lain  yang  dapat menyatakan bahwa perusahaan tersebut lebih baik daripada perusahaan lainnya. Manajemen selalu berusaha untuk mengungkapkan informasi privat yang menurut pertimbangannya akan sangat diminati investor dan pemegang  saham,  khususnya  jika informasi  tersebut  merupakan  berita baik ( good news ) (Susilawati, 2019).
Teori  sinyal  digunakan  untuk menjelaskan
bahwa laporan
keuangan  dapat  digunakan  untuk memberi  sinyal  positif  ( good  news ) maupun  sinyal  negatif  ( bad  news ) kepada para pengguna laporan keuangan.  Teori  sinyal  membahas bagaimana  seharusnya  sinyal-sinyal keberhasilan atau kegagalan manajemen ( agent ) disampaikan kepada pemilik ( principal ). Teori sinyal
menjelaskan bahwa pemberian sinyal dilakukan  oleh  manajemen  untuk mengurangi asimetri informasi (Primasari,  2017).  Informasi  yang terdapat  pada  laporan  keuangan dapat dijadikan media untuk
mengetahui  sinyal  adanya  kegagalan perusahaan atau kebangkrutan (Tuvadaratragool, 2013). Teori sinyal menekankan pentingnya informasi yang diterbitkan perusahaan terhadap keputusan investor  sebagai  pihak  eksternal. Investor selalu membutuhan informasi  yang  lengkap,  relevan,
akurat  dan  tepat  waktu  untuk menganalisis dalam mengambil keputusan  (Zulaecha  &  Mulvitasari, 2019).  Hasil  dari  analisis  prediksi kebangkrutan  juga  dapat  dijadikan sebagai sinyal kepada pihak eksternal atau  pihak  luar  perusahaan  tentang bagaimana  kondisi  yang  akan  terjadi pada  perusahaan  tersebut  di  tahun- tahun  berikutnya  (Pangkey  et  al., 2018).

## Analisis Laporan Keuangan
Kasmir (2013)
menyatakan bahwa  laporan  keuangan  adalah laporan  yang  menunjukkan  kondisi keuangan  perusahaan  pada  saat  ini atau  dalam  suatu  periode  tertentu. Biasanya  laporan  keuangan  dibuat per periode, misalnya tiga bulan, atau enam  bulan  untuk  kepentingan internal  perusahaan.  Sementara  itu, untuk  laporan  lebih  luas  dilakukan satu  tahun  sekali.  Melalui  laporan keuangan,  dapat  diketahui  posisi perusahaan  terkini  setelah  laporan keuangan  tersebut  dianalisis.  Dalam
praktiknya  dikenal  beberapa  macam laporan  keuangan  seperti:  (1)  neraca; (2)  laporan  laba  rugi;  (3)  laporan perubahan  modal;  (4)  laporan  arus kas;  dan  (5)  catatan  atas  laporan keuangan.  Laporan  keuangan  juga dapat diartikan sebagai suatu informasi yang menggambarkan kondisi  laporan  keuangan  suatu perusahaan  dan  lebih  jauh  informasi tersebut  dapat  dijadikan  sebagai gambaran kinerja keuangan perusahaan tersebut (Fahmi, 2012). Analisis laporan keuangan merupakan suatu metode atau teknik analisis  atas  laporan  keuangan  yang berfungsi  untuk  mengkonversikan data  yang  berasal  dari  laporan keuangan  sebagai  bahan  mentahnya menjadi informasi yang lebih berguna,  lebih  mendalam,  dan  lebih tajam dengan teknik tertentu. Tujuan pokok  analisis  keuangan  adalah analisis  kinerja  di  masa  yang  akan datang (Sanjaya, 2018).
Selain  itu,  analisis  terhadap laporan  keuangan  pada  dasarnya ingin mengetahui tingkat profitabilitas (keuntungan) dan
tingkat  risiko  atau  tingkat  kesehatan suatu  perusahaan.  Tingkat  risiko suatu  perusahaan  bisa  dilihat  dari kemungkinan perusahaan mengalami kesulitan  keuangan  atau  mengalami kebangkrutan  (Hanafi  &  Halim, 2016).

## Kebangkrutan
Kebangkrutan merupakan suatu kondisi dimana
suatu perusahaan  tidak  mampu  lagi  untuk mengoperasikan  perusahaan  dengan baik karena kesulitan keuangan yang dialami entitas tersebut sudah sangat parah  (Prihanthini  &  Sari,  2013).
Selain  itu,  Mohammed  &  Kim-soon (2012) berpendapat bahwa kebangkrutan atau kegagalan
keuangan dapat terjadi ketika jumlah kewajiban  melebihi  nilai  aset  lancar atau ketika kewajiban lancar melebihi nilai  wajar  aset.  Oleh  karena  itu, kebangkrutan dapat diartikan sebagai suatu  kondisi  disaat  perusahaan mengalami ketidakcukupan dana
untuk
menjalankan usahanya.
Kebangkrutan  ataupun  kegagalan keuangan yang dialami oleh sebagian besar  perusahaan  dapat  berdampak buruk terhadap kondisi perekonomian dunia. Kegagalan perusahaan berdampak negatif kepada  para  pemangku  kepentingan perusahaan.  Prediksi  kebangkrutan perusahaan
merupakan aspek penting  untuk  perlindungan  para pemangku  kepentingan  perusahaan (Li, 2012).
Weston  &  Copeland  (1997)
menyebutkan  bahwa  kebangkrutan adalah  suatu  kegagalan  yang  terjadi dalam perusahaan, apabila
perusahaan tersebut mengalami:
Kegagalan Ekonomi ( Economic Distressed ) Kegagalan  dalam  arti  ekonomis bahwa  pendapatan  perusahaan tidak mampu lagi menutup biayanya,  yang  berarti  bahwa tingkat labanya lebih kecil daripada biaya modalnya. Kegagalan Keuangan ( Financial Distressed )
Insolvensi  memiliki  dua  bentuk yakni default teknis  yang  terjadi apabila  suatu  perusahaan  gagal memenuhi  salah  satu  atau  lebih kondisi di dalam ketentuan hutangnya,  seperti  rasio  aktiva lancar  dengan  utang  lancar  yang ditetapkan, serta kegagalan
keuangan  atau  ketidakmampuan teknik  ( technical  insolvency )  yang terjadi  apabila  perusahaan  tidak mampu  memenuhi  kewajibannya pada  waktu  yang  telah  ditentukan meskipun  total  aset  melebihi  total utang yang dimilikinya (Tambunan, Dwiatmanto, & N.P, 2015).
Baik  dalam  praktek  maupun dalam  penelitian  empiris,  sulit  untuk mendefinisikan  kesulitan  keuangan. Kesulitan  semacam  ini  dapat  berarti mulai dari kesulitan likuiditas (jangka pendek),  yang  merupakan  kesulitan keuangan  yang  paling  ringan  hingga ke  pernyataan  kebangkrutan,  yang merupakan  kesulitan  yang  paling berat.
Financial distress dapat dianalisis dengan menggunakan suatu  formula  atau  model  yang disebut  sebagai  model  kesulitan keuangan.  Menurut  Subramanyam  &
Wild (2010) model kesulitan keuangan,  yang  umumnya  disebut model prediksi kebangkrutan ( bankruptcy prediction model ),
memberikan tren dan perilaku beberapa rasio tertentu. Karakteristik rasio tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi kemungkinan kesulitan  keuangan  di  masa  depan (Meiliawati & Isharijadi, 2016).

## Model Prediksi Kebangkrutan

## Model Altman
Pada  tahun  1983  dan  1984, Altman  melakukan  survei  model- model  prediksi  kebangkrutan  yang dikembangkan pada beberapa negara. Melalui penelitian tersebut ditemukan nilai  Z  yang  baru  untuk  perusahaan yang go-public ,  dan  ternyata  metode Z-Score  Altman  memiliki  tingkat prediksi yang cukup baik hingga 95% (Hanafi & Halim, 2016).

## Model Springate
Gordon  L.V  Springate  (1978) melakukan penelitian yang menghasilkan model prediksi kebangkrutan dengan mengikuti prosedur model Altman. Model prediksi kebangkrutan yang
kemudian  dikenal  sebagai  model Springate  ini  menggunakan  4  rasio keuangan  yang  dipilih  berdasarkan 19 rasio-rasio keuangan dari berbagai literatur (Prihanthini & Sari, 2013).

## Model Zmijewski
Model  prediksi  kebangkrutan yang  dihasilkan  Zmijewski  (1983) merupakan  hasil review studi  pada bidang  kebangkrutan  selama  20 tahun. Rasio keuangan yang digunakan pada model ini dipilih dari rasio keuangan yang telah digunakan pada  penelitian  terdahulu  dengan sebanyak 75 perusahaan yang
bangkrut dan 3573 perusahaan sehat selama  tahun  1972-1978  dijadikan sampel  (Purnajaya  &  Merkusiwati, 2014).

## Model Taffler
Model  ini  dipublikasikan  pada pada  tahun  1977.  Konstruksi  model ini  didasarkan  pada  model  Altman dan  model  ini  juga  didasarkan  pada metode  analisis  diskriminan  (Taffler, 1982).

## Model Fulmer
Fulmer  (1984)  menggunakan metode step-wise Multiple Discriminate Analysis (MDA)  untuk  melakukan evaluasi  40  rasio  keuangan  yang digunakan pada sampel 60 perusahaan,  yang  terdiri  dari  30

## perusahaan gagal dan 30 perusahaan sukses (Parquinda & Azizah, 2019).

## Perbedaan  Tingkat  Prediksi  Model Kebangkrutan Perusahaan
Penelitian  Altman  pada  tahun 1983  dan  1984  menemukan  nilai  Z yang baru untuk perusahaan yang go- public ,  dan  ternyata  metode  Z-Score Altman  memiliki  tingkat  kevalidan hingga  95%  (Hanafi  &  Halim,  2016). Springate  (1978)  menggunakan  40 perusahaan  sebagai  sampel  untuk menemukan  suatu  model  yang  dapat digunakan dalam memprediksi adanya potensi kebangkrutan
perusahaan  dengan  menggunakan analisis  multidiskriminan.  Model  ini memiliki  akurasi  92,5%  dalam  tes yang dilakukan Springate. Sementara itu  Zmijewski  selama  dua  puluh tahun  melakukan  studi  pada  bidang kebangkrutan.  Tingkat  akurasi  dari model  Zmijewski  ini  adalah  sebesar 94,9%  (Purnajaya  &  Merkusiwati, 2014).
Model  prediksi  kebangkrutan Taffler dirumuskan untuk
perusahaan  manufaktur  di  Bursa Efek  London  periode  1969–1976 (Taffler,  1983).  Terdapat  4  variabel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dan  Taffler  menggunakan  teknik analisis MDA dengan akurasi prediksi 95,7% untuk perusahaan yang bangkrut
dan 100% untuk
perusahaan  yang  tidak  bangkrut (Sayari & Mugan, 2017).
Fulmer melaporkan bahwa tingkat keakuratan prediksi mencapai 98% dalam pengelompokan
perusahaan  yang  diuji  pada  satu tahun  menjelang  kegagalan  dan tingkat keakuratan prediksi mencapai 81%  pada  perusahaan  yang  diuji lebih  dari  satu  tahun  menjelang bangkrut (Parquinda & Azizah, 2019).
Perbedaan  tingkat  akurasi  dari kelima  model  alat  analisis  prediksi kebangkrutan  tersebut  menyebabkan perlu  kembali  dilakukan  komparasi hasil  prediksi  kebangkrutan  dari kelima  model  prediksi  kebangkrutan tersebut,  sehingga  hipotesis  pertama dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut.
H 1 :  Terdapat  perbedaan  prediksi
kebangkrutan dengan menggunakan  model  Altman, model Springate, model
Zmijewski,  model  Taffler  dan model Fulmer.

## Dominansi  Tingkat  Prediksi  Model Kebangkrutan Zwijewski
Perluasan  studi  dalam  prediksi kebangkrutan
dilakukan oleh Zmijewski  menambah  validitas  rasio keuangan sebagai alat deteksi kegagalan  keuangan  perusahaan. Indikator F-test terhadap rasio – rasio kelompok, Rate  of  Return,  liquidity,
leverage,  turnover,  fixed  payment coverage,  trends,  firm  size ,  dan stock return  volatility ,  menunjukan  adanya
perbedaan  yang  signifikan  antara perusahaan  yang  sehat  dan  yang tidak sehat.
Dengan kriteria penilaian,    semakin  besar  nilai  Z maka  semakin  besar  kemungkinan atau
probabilitas perusahaan tersebut  bangkrut  dan  jika  bernilai negatif  maka  perusahaan  tersebut tidak  berpotensi  bangkrut  (Syafitri  & Wijaya, 2015).
Penelitian  Chairunisa  (2017) bertujuan mengetahui kondisi tingkat kebangkrutan
perusahaan dan tingkat  akurasi  metode  Altman  Z- Score dan Zmijewski pada perusahaan  pertambangan  batubara yang  terdaftar  di  BEI  selama  periode 2012-2014. Berdasarkan hasil penelitian,  kedua  metode  tersebut dinyatakan  memiliki  perbedaan  yang
signifikan. Perhitungan tingkat akurasi  metode  Altman  Z-Score memiliki tingkat akurasi sebesar 96% dan metode Zmijewski sebesar 100%.
Sementara  itu  penelitian  Wijaya
(2018)  bertujuan  untuk  mengetahui perbedaan  secara  statistik  antara prediksi  kebangkrutan  model  Altman Z-score,  Springate,dan  Zmijewski. Penelitian ini dilakukan pada
perusahaan Food  and  Beverage
terdaftar  di  BEI  periode  2013-2016
dengan sampel sebanyak 13 perusahaan. Hasil uji hipotesis menunjukkan  terdapat  perbedaan yang signifikan antara prediksi kebangkrutan  model  Altman  Z-score, Springate  dan  Zmijewski.  Persentase keakuratan  model  Zmijewski  adalah yang  paling  tinggi  dan  tipe error paling  kecil  dibandingkan  dua  model lainnya.  Demikian  pula  dengan penelitian  Syafitri  &  Wijaya  (2015) dan  Ashraf  et  al.  (2019)  menemukan bahwa  model  Zmijewski  memiliki tingkat keakuratan tertinggi dibanding model lainnya. Berdasarkan hasil penelitian-
penelitian  terdahulu,  maka  hipotesis kedua  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
H 2 :  Model  Zmijewski  merupakan model  prediksi  kebangkrutan yang terakurat

## METODE
Penelitian
ini merupakan penelitian kuantitatif. Populasi dalam penelitian  ini  adalah  perusahaan manufaktur  sub sektor  kosmetik  dan keperluan rumah tangga yang terdaftar  di  BEI  tahun  2014-2018.
Metode  pemilihan  sampel  dalam penelitian
ini adalah dengan purposive  sampling ,  sehingga  jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak empat perusahaan.

## Tabel 2. Daftar Perusahaan Sampel
Kode Saham Nama Perusahaan MBTO Martina Berto Tbk., MRAT Mustika Ratu Tbk., TCID Mandom Indonesia Tbk., UNVR Unilever Indonesia Tbk. Sumber: Bursa Efek Indonesia, IDX Fact Book (2019)
Data  penelitian  yang  digunakan merupakan  data  sekunder  yang berupa laporan keuangan perusahaan periode 2014-2018 yang dipublikasikan  pada website resmi BEI  dan website resmi  perusahaan sampel.  Empat  perusahaan  sampel yang  memenuhi  kriteria  sehingga dapat digunakan dalam penelitian ini yaitu  Martina  Berto  Tbk.,  Mustika Ratu  Tbk.,  Mandom  Indonesia  Tbk., serta  Unilever  Indonesia  Tbk.  yang merupakan perusahaan yang bergerak  di  sub  sektor  kosmetik  dan keperluan rumah tangga dan terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI)  sebagaimana  disajikan  pada Tabel 2.

## Definisi Operasional Variabel
Kelima  model  analisis  prediksi kebangkrutan  yang  digunakan  dalam penelitian ini memiliki formula perhitungan  yang  berbeda  dengan penggunaan  rasio-rasio  keuangan yang  juga  berbeda.  Berikut  ini  akan ditampilkan perhitungan setiap model analisis prediksi kebangkrutan, rasio-
rasio keuangan, serta titik cut-off yang digunakan.

## Model Altman
Berikut ini merupakan
persamaan dari model Altman.
Zi = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 +
1,0X5
Keterangan:
X1= Working Capital / Total Assets X2= Retained Earnings / Total Assets X3=EBIT/ Total Assets
X4= Market  Value  of  Equity / Book  Value  of Total Liabilities
X5= Sales / TotalAssets
Titik cut-off yang  digunakan model  ini  adalah  a)  jika  Zi<1,81  = perusahaan  masuk  dalam  kategori bangkrut;  b)  Jika  1,81<Zi<2,99  = perusahaan  masuk  dalam  kategori grey  area atau  daerah  rawan;  dan  c) jika  Zi>2,99  =  perusahaan  masuk dalam kategori tidak bangkrut (Hanafi & Halim, 2016).

## Model Springate
Model  ini  dapat  diukur  dengan persamaan berikut ini.
S = 1,03A + 3,07B + 0,66C +0,4D
Keterangan:
A = Working capital / Total assets B= Net profit before interest and taxes / Total assets
C = Net profit before Taxes / Current liabilities
D = Sales / Total assets
Titik cut-off pada model Springate ini adalah dengan mengklasifikasikan  perusahaan  yang memiliki skor S>0,862 sebagai perusahaan  yang  tidak  berpotensi mengalami  kebangkrutan,  sedangkan jika perusahaan memiliki skor S<0,862 diklasifikasikan sebagai perusahaan  yang  tidak  sehat  dan berpotensi untuk bangkrut
(Prihanthini & Sari, 2013).

## Model Zmijewski
Berikut  ini  adalah  persamaan dari model Zmijewski.
X = -4,3 - 4,5X1 + 5,7X2 – 0,004X3
Keterangan:
X1 = ROA ( Return on Asset ) X2 = Leverage ( Debt Ratio )
X3 = Likuiditas ( Current Ratio )
Titik cut-off yang  digunakan dalam model Zmijewski ini adalah jika skor yang diperoleh sebuah perusahaan melebihi 0 maka perusahaan  diprediksi  mengalami kebangkrutan. Sebaliknya, jika
sebuah  perusahaan  memiliki  skor yang kurang dari 0 maka perusahaan diprediksi tidak mengalami kebangkrutan  (Prihanthini  &  Sari, 2013).

## Model Taffler
Model  ini  dapat  diukur  dengan persamaan berikut ini.
T = 0,53X1 + 0,13X2 + 0,18X3 +
0,16X4
Keterangan:
X1= Earnings before taxes / Current liabilities
X2= Current assets / C urrent liabilities X3= C urrent liabilities / Total assets
X4= Sales / Total assets
Titik cut-off yang  digunakan dalam  model  Taffler  ini  adalah  untuk nilai T<0,2, perusahaan diklasifikasikan oleh model mengalami  kebangkrutan.  Jika  nilai T>0,3  perusahaan  diklasifikasikan tidak mengalami kebangkrutan.
Sementara  itu  perusahaan  berada pada grey  area apabila  nilai  T  dalam rentang  0,2-0,3  (Belyaeva,  2014); (Šofranková,  2014);(Karas  &  Srbová, 2019).

## Model Fulmer
Berikut ini merupakan persamaan dari model Fulmer. F = 5,528V1 + 0,212V2 + 0,073V3 + 1,270V4 - 0,120V5 + 2,335V6 +

## 0,575V7 + 1,083V8 + 0,894V9 - 6,075
Keterangan:
V1 = Retained Earning / Total Assets V2 = Sales / Total Assets V3 = EBT / Equity V4 = Cash Flow / Total Debt V5 = Debt / Total Assets V6 = Current Liabilities / Total Assets V7 = Log Fix Assets
V8 = Working Capital / Total Debt V9 = Log EBIT / Interest
Dengan kriteria penilaian adalah a) jika nilai F<0, perusahaan diklasifikasikan  sebagai  perusahaan dengan  kondisi  tidak  sehat  dan memiliki  peluang  yang  besar  untuk mengalami kebangkrutan; dan b) jika nilai F>0, maka perusahaan dikategorikan  sebagai  perusahaan yang  memiliki  kondisi  sehat  atau tidak
mengalami kebangkrutan (Lukman & Ahmar, 2015).

## Teknik Analisis Data
Tahapan-tahapan dalam
penelitian ini adalah, pertama,
mengumpulkan  data  penelitian  yang diperlukan,  yaitu  laporan  keuangan perusahaan sampel, kemudian melakukan perhitungan menggunakan data-data laporan keuangan perusahaan
sampel.
Perhitungan
dilakukan dengan menggunakan  lima  model  prediksi kebangkrutan  yaitu  model  Altman, Springate,  Zmijewski,  Taffler,  dan Fulmer. Perhitungan dilakukan untuk kelima  model  tersebut  selama  kurun waktu lima tahun (2014-2018),
kemudian  akan  dicari  rata-rata perhitungannya  sehingga  hasilnya dapat  digunakan  untuk  menentukan prediksi terhadap perusahaan (apakah perusahaan berpotensi
untuk  mengalami  kebangkrutan  atau tidak).
Selanjutnya,  melakukan input data  hasil  perhitungan  kelima  model prediksi  kebangkrutan  tersebut  pada aplikasi SPSS untuk pengujian hipotesis penelitian. Hipotesis
penelitian diuji dengan menggunakan aplikasi  SPSS.  Adapun  uji  yang dilakukan  adalah  uji Kruskal-Wallis . Keputusan untuk menerima hipotesis penelitian menggunakan tingkat
signifikansi  α  =  0,05  (5%),  dengan kriteria  sebagai  jika P-value <α,  maka
H0  ditolak  dan  jika P-value >α,  H0 diterima  (Junaidi,  2010).  Kemudian, melakukan perhitungan tingkat akurasi  pada  setiap  model  prediksi kebangkrutan  untuk  menilai  model prediksi  kebangkrutan  mana  yang merupakan prediktor paling baik.

## Tabel 3. Uji Kruskal-Wallis
Model Prediksi N Mean Rank Prediksi Model Altman 20 74,55 Model Springate 20 50,00 Model Zmijewski 20 10,50 Model Taffler 20 36,05 Model Fulmer 20 81,40 Total 100 Prediksi Kruskal-Wallis H 79,420 df 4 Asymp. Sig. 0,000 Sumber: Pengolahan Data Sekunder (2020)
Tingkat akurasi pada tiap model prediksi  kebangkrutan  akan  dihitung dengan  cara  berikut  ini  (Wijaya, 2018).
Tingkat akurasi = x100% Tingkat error = x100%

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbedaan Prediksi Model Kebangkrutan Pengujian hipotesis dalam penelitian  ini menggunakan uji Kruskal-Wallis. Hasil
pengujian
hipotesis  H 1 dapat  dilihat  pada  Tabel 3.  Berdasarkan  hasil  uji  Kruskal- Wallis, diketahui bahwa nilai Asymp.Sig sebesar 0,000<0,05.
Dengan  demikian  maka  H 1 diterima, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat  perbedaan  nilai  prediksi kebangkrutan  dengan  menggunakan
model  Altman,  model  Springate, model  Zmijewski,  model  Taffler,  dan model Fulmer.
Berdasarkan  hasil  penelitian-
penelitian terdahulu, terdapat perbedaan tingkat akurasi dari kelima model alat analisis prediksi kebangkrutan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Hal  ini  menyebabkan perlu  dilakukan  komparasi  kembali dari  hasil  prediksi  kebangkrutan untuk model Altman, model Springate,  model  Zmijewski,  model Taffler  dan  model  Fulmer.  Hasil pengujian Hipotesis 1 dengan menggunakan uji Kruskal-Wallis
diketahui  bahwa  nilai  Asymp.Sig sebesar  0,000<0,05  sehingga  H 1 diterima.
Hal ini berarti terdapat perbedaan  prediksi  kebangkrutan dengan  menggunakan  model  Altman, model   Springate,   model  Zmijewski,

## Tabel 4. Perhitungan dan Prediksi Model Altman
Tahun No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata- rata Prediksi 1 UNVR 7,486 7,239 7,130 7,643 8,055 7,511 Tidak Bangkrut 2 MBTO 2,838 2,261 2,291 1,676 0,546 1,922 Grey Area 3 MRAT 3,062 2,691 2,562 2,451 2,198 2,593 Grey Area 4 TCID 7,723 10,263 6,744 7,196 7,240 7,833 Tidak Bangkrut Sumber: Pengolahan Data Sekunder (2020) model Taffler, dan model Fulmer pada perusahaan  sub  sektor  kosmetik  dan
keperluan rumah tangga yang terdaftar  di  BEI.  Hasil  penelitian  ini sejalan dengan hasil penelitian Purnajaya  &  Merkusiwati  (2014)  dan Wijaya (2018).

## Pembahasan Hasil Penelitian
Analisis Prediksi Kebangkrutan
dengan  Menggunakan  Model  Altman, Model  Springate,  Model  Zmijewski, Model Taffler, dan Model Fulmer
Analisis model Altman Pada  model  Altman,  titik cut-off yang  digunakan  adalah  apabila  nilai Zi<1,81  maka  berarti  perusahaan masuk dalam kategori bangkrut. Jika nilai  Zi  dalam  rentang  1,81-2,99 maka  perusahaan  masuk  dalam kategori grey area atau daerah rawan.
Sedangkan  jika  nilai  Zi>2,99  maka perusahaan  masuk  dalam  kategori tidak bangkrut.
Pada  penelitian  ini  menggunakan sampel  empat  perusahaan  yang terdaftar  pada  sub  sektor  kosmetik
dan  keperluan  rumah  tangga  selama kurun waktu lima tahun (2014-2018). Adapun hasil perhitungan dan prediksi  model  Altman  ditunjukkan pada Tabel 4.
Berdasarkan  hasil  perhitungan model  Altman  yang  terdapat  pada Tabel  4,  dapat  diketahui  bahwa terdapat dua perusahaan yang diprediksi  tidak  memiliki  potensi kebangkrutan, yaitu UNVR dan TCID, karena  memiliki  nilai  rata-rata  Zi  > 2,99.  Sementara  itu,  terdapat  dua perusahaan  yang  diprediksi  berada dalam Grey  Area yaitu  MBTO  dan MRAT  dikarenakan  memiliki  nilai rata-rata Zi dalam rentang 1,81-2,99.
Analisis Model Springate
Titik cut-off pada model Springate  ini  adalah  apabila  nilai S>0,862, maka perusahaan diklasifikasikan  sebagai  perusahaan yang  tidak  berpotensi  mengalami kebangkrutan,
sedangkan jika perusahaan  memiliki  nilai  S<0,862 perusahaan diklasifikasikan sebagai

## Tabel 5. Perhitungan dan Prediksi Model Springate
Tahun No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata- rata Prediksi 1 UNVR 3,025 2,758 2,809 2,657 3,361 2,922 Tidak Bangkrut 2 MBTO 1,055 0,805 1,003 0,579 -0,525 0,583 Bangkrut 3 MRAT 1,047 0,968 0,851 0,866 0,812 0,909 Tidak Bangkrut 4 TCID 1,461 2,934 1,897 1,812 1,799 1,980 Tidak Bangkrut
Sumber: Pengolahan Data Sekunder (2020)

## Tabel 6. Perhitungan dan Prediksi Model Zmijewski
Tahun No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata- rata Prediksi 1 UNVR -2,241 -2,021 -1,916 -1,824 -2,909 -2,182 Tidak Bangkrut 2 MBTO -2,781 -2,304 -2,184 -1,463 -2,029 -2,152 Tidak Bangkrut 3 MRAT -3,040 -2,918 -2,888 -2,777 -2,665 -2,858 Tidak Bangkrut 4 TCID -2,967 -4,451 -3,564 -3,407 -3,494 -3,577 Tidak Bangkrut Sumber: Pengolahan Data Sekunder (2020) perusahaan  yang  tidak  sehat  dan berpotensi untuk mengalami kebangkrutan. Adapun hasil
perhitungan  dan  prediksi  model Springate ditunjukkan pada Tabel 5.
Berdasarkan hasil analisis model Springate yang terdapat pada Tabel 5, dapat  diketahui  bahwa  terdapat  tiga perusahaan  yang  diprediksi  tidak memiliki  potensi  kebangkrutan  yaitu UNVR,  MRAT  dan  TCID,  karena memiliki  nilai  S  rata-rata  diatas  titik cut-off (nilai  Z>0,862).  Sementara  itu ada  satu  perusahaan  yang  diprediksi mengalami kebangkrutan yaitu MBTO dikarenakan memiliki nilai S rata-rata di bawah titik cut-off (nilai S<0,862).
Analisis Model Zmijewski
Pada  model  Zmijewski,  titik cut- off yang  digunakan  adalah  apabila nilai  X  yang  diperoleh  sebuah perusahaan melebihi 0, maka perusahaan diprediksi berpotensi untuk mengalami kebangkrutan.
Akan  tetapi  jika  sebuah  perusahaan memiliki  nilai  X  yang  kurang  dari  0, maka  perusahaan  diprediksi  tidak mengalami kebangkrutan.
Adapun  hasil  perhitungan  dan prediksi model Zmijewski ditunjukkan pada  Tabel  6.  Berdasarkan  hasil perhitungan  model  Zmijewski  yang terdapat pada Tabel 6, dapat diketahui    bahwa    tidak   terdapat

## Tabel 7. Perhitungan dan Prediksi Model Taffler
Tahun No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata- rata Prediksi 1 UNVR 1,042 0,976 0,988 0,940 1,116  1,012 Tidak Bangkrut 2 MBTO 0,584 0,414 0,466 0,320 -0,005  0,356 Tidak Bangkrut 3 MRAT 0,655 0,599 0,551 0,525 0,491  0,564 Tidak Bangkrut 4 TCID 0,707 1,977 1,109 1,029 1,094  1,183 Tidak Bangkrut Sumber : Pengolahan Data Sekunder (2020) perusahaan yang diprediksi berpotensi  mengalami  kebangkrutan. Keseluruhan perusahaan sampel yaitu UNVR, MBTO, MRAT dan TCID, diprediksi tidak
mengalami kebangkrutan  karena  perusahaan- perusahaan  tersebut  memiliki  nilai  X rata-rata  di  bawah  titik cut-off (nilai X<0).
Analisis Model Taffler Titik cut-off yang  digunakan dalam model Taffler ini adalah apabila nilai
T<0,2 maka perusahaan diklasifikasikan oleh model berpotensi mengalami  kebangkrutan.  Apabila nilai T>0,3 maka perusahaan diklasifikasikan tidak mengalami kebangkrutan. Sementara itu, apabila nilai  T  dalam  rentang  0,2-0,3  maka perusahaan  diklasifikasikan  berada pada grey area.
Adapun  hasil  perhitungan  dan prediksi  model  Taffler  ditunjukkan pada  Tabel  7.  Hasil  perhitungan menggunakan  model  Taffler  pada
Tabel 7, dapat diketahui bahwa tidak terdapat  perusahaan  yang  memiliki potensi  kebangkrutan.  Sementara  itu keseluruhan perusahaan sampel yaitu UNVR, MBTO, MRAT dan TCID, karena  memiliki  nilai  T  rata-rata diatas  titik cut-off (nilai  T>0,3).
Meskipun  nilai  T  rata-rata  untuk MBTO  masih  berada  pada  kisaran 0,3,  yaitu  0,356  namun  nilai  T  dari MBTO  masih  berada  di  atas  titik cut- off , sehingga diprediksi tidak berpotensi mengalami kebangkrutan.

## Analisis Model Fulmer
Titik cut-off dalam model Fulmer, yaitu  apabila  nilai  F<0,  maka perusahaan  diklasifikasikan  sebagai perusahaan  dengan  kondisi  tidak sehat  dan  berpeluang  besar  untuk mengalami  kebangkrutan.  Namun jika  nilai  F>0,  maka  perusahaan dikategorikan  sebagai  perusahaan yang  memiliki  kondisi  sehat  atau diprediksi tidak mengalami kebangkrutan

## Tabel 8. Perhitungan dan Prediksi Model Fulmer
Tahun No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata- rata Prediksi 1 UNVR 7,309 7,032 6,869 6,892 7,764  7,173 Tidak Bangkrut 2 MBTO 4,387 3,801 3,486 2,617 2,365  3,331 Tidak Bangkrut 3 MRAT 6,388 6,041 1,912 5,389 5,240  4,994 Tidak Bangkrut 4 TCID 5,630 10,501 8,456 8,077 8,111  8,155 Tidak Bangkrut Sumber: Pengolahan Data Sekunder (2020)

## Tabel 9. Tingkat Akurasi Model Prediksi Kebangkrutan
Prediksi Model Altman Model Springate Model Zmijewski Model Taffler Model Fulmer Bangkrut 0 1 0 0 0 Grey Area 2 0 0 0 0 Tidak Bangkrut 2 3 4 4 4 Total 4 4 4 4 4 Akurasi (%) 50% 75% 100% 100% 100% Type error (%) 50% 25% 0% 0% 0%
Sumber: Pengolahan Data Sekunder (2020)
Adapun  hasil  perhitungan  dan prediksi  model  Fulmer  ditunjukkan pada  Tabel  8.  Berdasarkan  hasil analisis  model  Fulmer  yang  terdapat pada  Tabel  8,  dapat diketahui  bahwa tidak  terdapat  perusahaan  yang diprediksi memiliki
potensi
kebangkrutan. Keseluruhan perusahaan  sampel,  yaitu  UNVR, MBTO,  MRAT  dan  TCID,  diprediksi tidak
mengalami kebangkrutan karena  memiliki  nilai  F  rata-rata  di atas titik cut-off (nilai F> 0).

## Tingkat Akurasi Model
Pengukuran tingkat akurasi kelima  model  prediksi  kebangkrutan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk menjawab Hipotesis 2, dilakukan  dengan  membandingkan hasil prediksi dengan keadaan sesungguhnya.  Uji  keakuratan  dapat menunjukkan  model  prediksi  yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi beserta  menunjukan  persentase error type yang dimiliki dengan membandingkan hasil prediksi
dengan  keadaan  sebenarnya  (Januri, Sari, & Diyanti, 2017)
Selain itu perhitungan ini dilakukan  untuk  mengetahui  model mana yang merupakan model terbaik dalam  memprediksi  kebangkrutan perusahaan  yang  digunakan  sebagai sampel penelitian. Perhitungan tingkat  kesesuaian/akurasi  ini  akan menghasilkan hasil prediksi kategorisasi  yang  akan  dibandingkan dengan
hasil prediksi model
kebangkrutan  (Oktaviandri,  Firli,  &
Iradianty, 2017). Berdasarkan hasil tabulasi perhitungan yang terdapat pada Tabel 9, dapat disimpulkan bahwa perolehan  tingkat  akurasi  dari  yang tertinggi sampai yang terendah secara berturut-turut
adalah model Zmijewski  (100%),  model  Taffler (100%),  model  Fulmer  (100%),  model Springate  (75%),  dan  model  Altman (50%).
Analisis  prediksi  kebangkrutan dengan  model  Zmijewski,  Taffler,  dan Fulmer  selama  tahun  2014-2018
diperoleh hasil prediksi bahwa keseluruhan perusahaan sampel diprediksi  Tidak  Bangkrut.  Apabila dibandingkan  dengan  menggunakan data  perusahaan  yang  terdaftar  di BEI  pada  tahun  2019,  maka  hasil prediksi  model  Zmijewski,  Taffler  dan Fulmer sudah sesuai dengan kenyataan.  Keseluruhan  perusahaan
sampel  masih  terdaftar  di  BEI  dan masih beroperasi dengan baik, sehingga tingkat akurasi berdasarkan model  Zmijewski,  Taffler,  dan  Fulmer adalah 100%.
Oleh  karena  itu  H 2 ditolak.
Model  Zmijewski  bukan  merupakan model  prediksi  kebangkrutan  yang terakurat dalam penelitian ini. Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada Tabel 9, model Zmijewski, Taffler, dan Fulmer memiliki tingkat akurasi yang sama  yaitu  100%  sehingga  ketiga model  prediksi  tersebut  merupakan model  prediksi  yang  terakurat  untuk memprediksi  potensi  kebangkrutan perusahaan  sub  sektor  kosmetik  dan keperluan rumah tangga yang terdaftar  di  BEI.  Hasil  penelitian  ini mendukung  penelitian  Wijaya  (2018), Widiasmara  &  Rahayu  (2019)  dan Munawarah et al. (2019).

## KESIMPULAN, IMPLIKASI
DAN

## KETERBATASAN PENELITIAN
Analisis terhadap laporan keuangan  suatu  perusahaan  pada dasarnya  adalah  keinginan  untuk mengetahui tingkat profitabilitas (keuntungan)  dan  tingkat  risiko  atau tingkat  kesehatan  suatu  perusahaan. Analisis  prediksi  kebangkrutan  dapat dilakukan untuk memperoleh peringatan  awal  mengenai  potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Semakin awal tanda-tanda
kebangkrutan  tersebut  terdeteksi,
semakin  baik  bagi  pihak  manajemen dikarenakan pihak manajemen memiliki kesempatan untuk
melakukan  berbagai  perbaikan  pada perusahaan.  Demikian  pula  dengan pihak  kreditor  dan  investor,  dapat melakukan berbagai persiapan untuk mengantisipasi  kemungkinan  buruk yang  terjadi  pada  perusahaan.  Salah satu  jenis  industri  yang  saat  ini sedang mengalami tingkat persaingan tinggi  di  Indonesia  yaitu  industri kosmetik.
Persaingan usaha
dengan industri  kosmetik  luar  negeri  harus segera  diantisipasi  oleh  industri kosmetik  dalam  negeri  sehingga perusahaan  tidak  sampai  mengalami kesulitan  keuangan  atau financial distress .  Dalam  mendeteksi  adanya potensi  kebangkrutan  perusahaan, diperlukan  suatu  alat  atau  model prediksi.
Penelitian  ini  telah  menemukan bahwa berdasarkan hasil uji Kruskal- Wallis,  terdapat  perbedaan  prediksi kebangkrutan  dengan  menggunakan model  Altman,  model  Springate, model  Zmijewski,  model  Taffler  dan model Fulmer.
Berdasarkan  hasil  perhitungan tingkat akurasi model prediksi, dapat disimpulkan  bahwa  model Zmijewski, Taffler  dan  Fulmer  memiliki  tingkat akurasi  yang  sama  yaitu  100%
sehingga ketiga model prediksi tersebut  merupakan  model  prediksi yang  terakurat  untuk  memprediksi potensi  kebangkrutan  perusahaan sub  sektor  kosmetik  dan  keperluan rumah tangga yang terdaftar di BEI.
Penelitian ini memberikan implikasi  terkait  model  prediksi kebangkrutan  yang  dapat  digunakan oleh  pihak  yang  berkepentingan terhadap  kondisi  perusahaan.  Model Zmijewski, Taffler, dan Fulmer memiliki  tingkat  akurasi  yang  sama yaitu  100%  sehingga  ketiga  model prediksi  tersebut  dapat  digunakan sebagai  bahan  pertimbangan  dalam pengambilan  keputusan,  baik  untuk melakukan  perbaikan  pada  kinerja keuangan perusahaan maupun untuk melakukan investasi pada perusahaan yang akan dipilih.
Penelitian  ini  tidak  terlepas  dari beberapa  keterbatasan.  Penelitian  ini hanya  menggunakan  lima  model prediksi  kebangkrutan.  Penelitian selanjutnya dapat menggunakan model  prediksi  kebangkrutan  yang berbeda seperti model Ohlson, Foster,
The  IN05,  Index  Creditworthiness, maupun  model  B  -  Gheorghe Băile ș teanu  (Balte ș &  Pavel,  2019).
Selain  itu  penelitian  ini  hanya menggunakan sampel dari
perusahaan  sub  sektor  kosmetik  dan keperluan  rumah  tangga,  penelitian selanjutnya  dapat  menambah  sampel
penelitian, karakteristik industri, periode  penelitian,  serta  dapat  juga menggunakan  sampel  perusahaan sektor  publik  (Rajasekar,  Ashraf,  & Deo,  2014).  Penelitian  selanjutnya juga dapat mempertimbangkan faktor internal  maupun  faktor  eksternal perusahaan, sehingga diperoleh analisis  prediksi  kebangkrutan  yang lebih  akurat,  bahkan  model  prediksi kebangkrutan yang baru.

## REFERENSI

## Anugrah, M. D. (2019). Analisis Model
Altman,  Taffler,  dan  Zmijewski Dalam  Memprediksi  Perusahaan Yang  Delisting  Secara  Paksa Karena Kegagalan Keuangan Dari Bursa  Efek  Indonesia  Periode 2010-2014. TECHNOBIZ : International  Journal  of  Business , 2 (1), 38. https://doi.org/10.33365/tb.v2i1 .283 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 (55), 1–
17.
https://doi.org/10.3390/jrfm120
20055
Balte ș ,  N.,  &  Pavel,  R.  M.  (2019).
Assessment  of  the  Insolvency Risk  in  Companies  Listed  on  the Bucharest Stock Exchange. Studia Universitatis"Vasile Goldis” Arad  .  Economics  Series , 29 (4),
58–71. https://doi.org/10.2478/sues- 2019-0018
Belyaeva, E. (2014). On a New Logistic
Regression  Model  for  Bankruptcy Prediction  in  the  IT  Branch.  In Uppsala Universitet . Chairunisa,  A.  A.  (2017).  Analisis Tingkat Kebangkrutan Pada Perusahaan Pertambangan Batubara yang Terdaftar di Bursa
Efek  Indonesia. Ekonomia , 6 (3), 1–15.
Fahmi,  I.  (2012). Analisis  Kinerja Keuangan . Bandung: Alfabeta.
Hanafi,  M.  M.,  &  Halim,  A.  (2016). Analisis Laporan Keuangan
(Kelima).  Yogyakarta:  UPP  STIM
YKPN. Januri,  Sari,  E.  N.,  &  Diyanti,  A. (2017).  The  Analysis  of  the Bankruptcy Potential Comparative  by  Altman  Z-Score, Springate and Zmijewski Methods at  Cement  Companies  Listed  in Indonesia  Stock  Exchange. IOSR Journal of Business and Management , 19 (10), 80–87. https://doi.org/10.9790/487X-
1910068087
Junaidi,  J.  (2010).  Statistik  Uji
Kruskal-Wallis. Jurnal  Fakultas Ekonomi Universitas Jambi , (January 2015), 1–5. https://doi.org/10.6084/M9.FIG SHARE.1439656 Kansal, A. K., & Sharma, S. (2019). A Methodological Review of Financial Distress Prediction Techniques. 4th International Conference on Advances in
Management  &  Digital  Sciences ,
(1968), 294–301.
Karas,  M.,  &  Srbová,  P.  (2019).
Predicting Bankruptcy in Construction Business: Traditional  Model  Validation  and Formulation  of  a  New  Model. Journal  of  International  Studies ,
12 (1), 283–296. https://doi.org/10.14254/2071- 8330.2019/12-1/19
Kasmir.  (2008). Analisis  Laporan Keuangan . Jakarta: Rajawali Press. Kementerian Perindustrian RI. (2018a). Industri Kosmetik Nasional Tumbuh 20% . Kementerian Perindustrian RI. (2018b). Kinerja Industri Kosmetik
Nasional  Lampaui  Pertumbuhan Ekonomi .
Li,  J.  (2012).  Prediction  of  Corporate
Bankruptcy  from  2008  Through 2011. Journal  of  Accounting  and Finance , 12 (1), 31–41.
Lukman,  M.,  &  Ahmar,  N.  (2015). Model  Prediksi  Kebangkrutan Fullmer  H-Score  dan  Springate: Mana  yang  Lebih  Kuat? Seminar Nasional Cendekiawan 2015 , 12–
29. Mandalurang,  J.,  Rate,  P.  Van,  &
Untu,  V.  N.  (2019).  Analisis Kebangkrutan dengan Menggunakan  Metode  Altman dan  Springate  Pada  Industri Perdagangan Ritel yang Terdaftar di BEI Periode 2014-2018. Jurnal EMBA , 7 (3), 4358–4366.
Manurung, F., Tiara, S., & Ovami, D. C.  (2019).  Model  Springate  , Model  Fulmer  dan  Kebangkrutan Perusahaan. Sensasi 2019 , 30 (3), 65–67.
Meiliawati,  A.,  &  Isharijadi,  I.  (2016).
Analisis Perbandingan Model Springate  Dan  Altman  Z  Score Terhadap Potensi Financial Distress  (Studi  Kasus  Pada Perusahaan Sektor Kosmetik Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia). Assets: Jurnal Akuntansi  Dan  Pendidikan , 5 (1), 15–24.
https://doi.org/10.25273/jap.v5i
1.1183
Mohammed, A. A. E., & Kim-soon, N. (2012).  Using  Altman  ’  s  Model
and  Current  Ratio  to  Assess  the Financial  Status  of  Companies Quoted  In  the  Malaysian  Stock Exchange. International Journal of Scientific and Research Publications , 2 (7), 1–11. Munawarah, M., Wijaya, A.,
Fransisca,  C.,  Felicia,  F.,  &
Kavita,  K.  (2019).  Ketepatan Altman  Score,  Zmijewski  Score, Grover  Score,  dan  Fulmer  Score dalam  menentukan  Financial Distress  pada  Perusahaan  Trade and  Service. Owner , 3 (2),  278. https://doi.org/10.33395/owner. v3i2.170
Oktaviandri,  A.,  Firli,  A.,  &  Iradianty,
A. (2017). Analisis Prediksi Kebangkrutan Dengan Model Altman,  Springate,  Ohlson,  Dan
Grover  Pada  Perusahaan  Di Sektor  Pertanian  Bursa  Efek Indonesia  Periode  2011  –  2015. Majalah  Ilmiah  UNIKOM , 15 (1),
71–78. https://doi.org/10.34010/miu.v1 5i1.278
Pangkey,  P.  C.,  Saerang,  I.  S.,  & Maramis,  J.  B.  (2018).  Analisis Prediksi  Kebangkrutan  dengan Menggunakan  Metode  Altman dan  Metode  Zmijewski  Pada Perusahaan Bangkrut yang
Pernah  Go  Public  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal  EMBA:  Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan  Akuntansi , 6 (4),  3178–3187. https://doi.org/10.35794/emba. v6i4.21292
Parquinda, L., & Azizah, D. F. (2019).
Analisis Penggunaan Model
Grover  (  G-  Score  ),  Fulmer  (  H- Score  ),  Springate  (  S-  Score  ), Zmijewski  (  X-  Score  ),  dan Altman  (  Z-  Score  )  Sebagai Prediktor  Kebangkrutan  (Studi pada  Perusahaan  Tekstil  dan Garmen  yang  Listing  di  Bursa Efek  Indonesia  (BEI). Jurnal Administrasi  Bisnis  (JAB) , 72 (1),
110–118.
Prabowo,  R.,  &  Wibowo.  (2015). Analisis Perbandingan Model Altman  Z-Score,  Zmijewski,  dan Spingate dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan Delisting  di  BEI. Account,  Jurnal Akuntansi Keuangan & Perbankan , 1 (3), 195–203. https://doi.org/10.1007/s10661- 011-2291-4
Prihanthini, N. M. E. D., & Sari, M. M.
R. (2013). Prediksi Kebangkrutan dengan  Model  Grover,  Altman  Z- Score,  Springate  dan  Zmijewski Pada  Perusahaan  Food  And Beverage di Bursa Efek Indonesia. E’jurnal  Akuntansi Universitas Udayana , 2 , 417–435.
Primasari,  N.  S.  (2017).  Analisis
Altman  Z-Score,  Grover  Score, Springate, dan Zmijewski sebagai Signaling Financial Distress (Studi  Empiris  Industri  Barang- Barang  Konsumsi  di  Indonesia). Accounting and Management Journal , 1 (1), 23–43. https://doi.org/10.33086/amj.v1 i1.70 PT  Bursa  Efek  Indonesia.  (2019). IDX FACT BOOK 2019 . Jakarta.
Purnajaya,  K.  D.  M.,  &  Merkusiwati,
N.  K.  L.  A.  (2014).  Analisis Komparasi Potensi Kebangkrutan dengan  Metode  Z  -Scorealtman, Springate,  dan  Zmijewski  Pada Industri  Kosmetik  yang  Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. E Jurnal Akuntansi , 1 , 48–63.
Rajasekar,  T.,  Ashraf,  S.,  &  Deo,  M. (2014).  An  Empirical  Enquiry  on the Financial Distress of Navratna  Companies  in  India. Journal of Accounting and Finance , 14 (3), 100–110.
Sanjaya,  S.  (2018).  Analisis  Prediksi
Kebangkrutan Perusahaan
dengan  menggunakan  Metode
Altman Z-Score pada Perusahaan Sektor Perkebunan yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  (  BEI  ) Periode  2011-2016. Jurnal  Ilmu Manajemen , 6 (2), 51–61.
Sawitri,  N.  N.  (2019).  FDPM  after  the Global  Price  Crisis  in  the  Coal Industry. International  Journal  of Monetary Economics and Finance ,
12 (1), 59–74.
Sayari,  N.,  &  Mugan,  C.  S.  (2017). Industry Specific Financial Distress  Modeling. BRQ  Business
Research Quarterly , 20 (1), 45–62. https://doi.org/10.1016/j.brq.20 16.03.003
Šofranková,  B.  (2014).  Bankruptcy Prediction  Models  and  Their Application  in  Slovak  ’  s  Hotel. EXclusive E-JOURNAL , 1–8.
Subramanyam,  K.  R.,  &  Wild,  J.  J. (2010). Analisis Laporan Keuangan:  Financial  Statement Analysis . Jakarta: Salemba Empat. Susilawati, E. (2019). Analisis Prediksi  Kebangkrutan  Dengan Model  Alman Z-Score Pada Perusahaan Semen Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode  2012-2018. FAIRVALUE: JURNAL ILMIAH AKUNTANSI DAN KEUANGAN , 2 (1), 1–12.
Syafitri,  L.,  &  Wijaya,  T.  (2015).
Analisis Komparatif dalam Memprediksi  Kebangkrutan  Pada PT  .  Indofood  Sukses  Makmur Tbk. Jurusan Manajemen Keuangan, STIE MDP, Palembang ,
1–14. Taffler,  R.  J.  (1982).  Forecasting Company Failure in the UK Using Discriminant Analysis and Financial  Ratio  Data. Journal  of the  Royal  Statistical  Society. Series  A  (General) , 145 (3),  342–
358.
Taffler,  R.  J.  (1983).  The  Assessment of Company Solvency and Performance  Using  a  Statistical Model. Journal  Accounting  and Business  Research , 13 (52),  295–
308. Tambunan,  R.  W.,  Dwiatmanto,  & N.P,  M.  .  W.  E.  (2015).  Analisis Prediksi Kebangkrutan Perusahaan Dengan Menggunakan Metode  Altman  (Z- Score)  (Studi  Pada  Subsektor Rokok yang Listing dan Perusahaan  Delisting  di  Bursa Efek  Indonesia  Tahun  2009  –
2013). Jurnal Administrasi Bisnis ,
2 (1), 1–11. https://doi.org/10.1016/j.vaccin e.2013.04.004 Tuvadaratragool,  S.  (2013). The  Role of  Financial  Ratios  in  Signalling Financial Distress : Evidence from Thai Listed Companies . Vu,  L.  T.  (2019).  Feature  Selection Methods and Sampling Techniques  to  Financial  Distress Prediction  for  Vietnamese  Listed Companies. Investment Management and Financial Innovations , 16 (1), 276–290. https://doi.org/10.21511/imfi.1 6(1).2019.22
Weston,  J.  F.,  &  Copeland,  T.  E.
(1997). Manajemen  Keuangan (9th  ed.).  Jakarta:  Binarupa Aksara.
Widiasmara,  A.,  &  Rahayu,  H.  C. (2019).  Perbedaan  Model  Ohlson, Model Taffler dan Model Springate  dalam  Memprediksi
Financial  Distress. INVENTORY : Jurnal Akuntansi , 3 (2), 141–158. Wijaya,  B.  K.  (2018). Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model  Altman  Z-Score,  Springate Dan  Zmijewski .  (Prodi  Akuntansi
Universitas  PGRI  Yogyakarta),  1– 12.
https://doi.org/10.1017/CBO97 81107415324.004
Zulaecha,  H.  E.,  &  Mulvitasari,  A.
(2019). Pengaruh Likuiditas, Leverage,  dan  Sales  Growth Terhadap Financial Distress. JMB :  Jurnal  Manajemen  Dan Bisnis , 8 (1), 16–23. https://doi.org/10.31000/jmb.v8 i1.1573