Jurnal Indonesia Sosial Teknologi: p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN : 2745-5254 Vol. 2, No. 7 Juli 2021
PERTARUNGAN  MODEL  ALTMAN,  SPRINGATE,  ZMIJEWSKI  DAN GROVER MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PERUSAHAAN JASA
Mohamad Ismail Chandra¹, Suyanto², Tri Widyastuti³, Nurmala Ahmar⁴ ¹Universitas Pancasila, Jakarta, ²Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi IPWI, Jakarta, ³Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, ⁴Universitas Pancasila, Jakarta Email: chandraismail1307@gmail.com 1 , suyanto.ipwija@gmail.com 2 , triewidhiastuti@yahoo.com 3 , nurmala.ahmar@univ.pancasila.co.id 4

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meneliti  model  prediksi  financial  distress  terbaik diantara    4  model  yaitu Altman  Z  Score,  Springate,  Zmijewski, dan Grover dalam memprediksi financial distress pada perusahaan jasa pada sub sektor investasi dan sekuritas yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2016. Sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  16  perusahaan  jasa  sub  sektor  sekuritas dan  investasi  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Tehnik  sampling  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah purposive sampling yaitu salah satu tehnik non random dimana peneliti menentukan pengambilan sample dengan cara menetapkan ciri-ciri khusus yang sesuai dengan tujuan penelitian. Hasil Penelitian menunjukan bahwa terdapat perbedaan hasil prediksi financial distress antara model Altman Z Score, Springate, Zmijewski,  dan  Grover  dalam  memprediksi  financial  distress.  M odel  Grover merupakan  model  terbaik,  kemampuan  variabel  independen  secara  bersama-sama dalam  mempengaruhi  variabel  dependen  juga  cukup  baik,  dari  3  variabel  yang digunakan,  semua  variabel  berpengaruh  positif  terhadap  financial  distress.  Model Grover juga yang paling rendah memprediksi perusahaan yang distress baik melalui uji deskriptif crosstab maupun non parametrik sesuai dengan kondisi real yang ada dimana  perusahaan jasa  studi  kasus  (sub  sektor  investasi  dan  sekuritas)  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang dijadikan sample penelitian tersebut sampai dengan tahun 2016 tidak ada yang distress dan baru pada tahun 2018 ada 1 (satu) perusahaan yang di suspend.
Kata Kunci: skor altman Z ; pegas; zmijewski ; grover dan kesulitan keuangan

## Abstract
This  study  aims  to  examine  the  best financial  distress  prediction  models  among  4 models ie Altman Z Score, Springate, Zmijewski,and Grover in predicting financial distress  at  the  company  services in  the investment  and  securities  sub-sector  listed on  the  Indonesia  Stock  Exchange  for  the  period  2012-2016.  The  samples  used  in this  study  were  as  many  as  16  companies  services  securities  and  investment  sub- sector  on  the  Indonesia  Stock  Exchange.  The  data  analysis  technique  used  in  this study  was  purposive  sampling  technique.  The  results  showed  that  there  were differences  in  the  prediction  results  of  financial  distress  between  the  Altman  Z Score,  Springate,  Zmijewski,  and  Grover  models.  in  predicting  financial  distress. Grover's model is the best model, the ability of the independent variables together
to influence the dependent variable is also quite good, of the 3 variables used, all variables have a positive effect on financial distress. The Grover model is also the lowest  predictor  of  companies  that  are  distressed  both  through crosstab  and  non- parametric  descriptive  tests  according  to  the  existing  real  conditions  where  the company  c ase  study  services  (investment  and  securities  sub-sector)  listed  on  the Indonesia  Stock  Exchange  which  were  used  as  research  samples  until  2016  had no distress and  only in 2018  there was 1 (one) company that was suspended.

## Keywords: altman Z score; springate; zmijewski; grover and financial distress

## Pendahuluan
Pelaku  usaha  berperan  besar  dalam  menopang  pertumbuhan  ekonomi  serta kinerja  pemerintahan  khususnya  bidang  pembagunan  dan  ekonomi.  “Tingginya pertumbuhan  ekonomi  akan  mampu  meningkatkan  tingkat  kesejahteraan  dan  tingkat pendidikan  dan  pada  akhirnya  akan  mampu  memperbaiki  citra  dan  mutu  hidup” (Tambunan,  Elisabet.  “Modul  Ajar  Teori  Ekonomi  Makro”.  www.manajemen.sari- mutiara.ac.id.  Diakses  pada  01  Januari  2018).  Setiap  perusahaan  didirikan  dengan harapan  akan  menghasilkan  profit  sehingga  mampu  untuk  bertahan  dan  berkembang dalam  jangka  panjang  dan  tidak  mengalami  likuidasi  ( Aprillianto,  Wulandari,  & Kurrohman , 2014).  Kenyataannya, asumsi tersebut tidak selalu terjadi dengan baik dan sesuai  harapan.  Seringkali  perusahaan  yang  telah  beroperasi  dalam  jangka  waktu tertentu terpaksa bubar karena mengalami kesulitan keuangan ( financial distress ) yang berujung pada kebangkrutan.
Financial  Distress adalah  keadaan  kesulitan  keuangan  atau  likuiditas  yang mungkin  merupakan  awal  terjadinya  kebangkrutan.  Menurut  Gamayuni  terdapat  5 (lima)  bentuk  financial  distress  atau  kesulitan  keuangan  diantaranya  yaitu    sebagai berikut :
a. Economic failure , yaitu dimana suatu keadaan pendapatan perusahaan tidak dapat menutup total biaya perusahaan, termasuk biaya modal.
b. Business  failure ,  yaitu  dimana  suatu  keadaaan  perusahaan  menghentikan kegiatan  operasional  dengan  tujuan  mengurangi  (akibat)  kerugian  bagi kreditor.
c. Technical  insolvency ,  yaitu  dimana  suatu  keadaan  perusahaan  tidak mampu memenuhi kewajiban yang jatuh tempo.
d. Insolvency  in  bankruptcy ,  yaitu  dimana  suatu  keadaan  nilai  buku  dari  total kewajiban melebihi nilai pasar asset perusahaan .
e. Legal  bankcruptcy ,  yaitu  dimana  suatu  keadaan  perusahaan  dikatakan bangkrut secara hukum.
Beberapa  penyebab  terjadinya  kesulitan  keuangan  bagi  usaha  kecil  diantaranya struktur  permodalan  yang  kurang  diantaranya , menggunakan  peralatan  dan  metode bisnis  yang  ketinggalan  jaman , ketiadaan  perencanaan,  dan  kualifikasi  pribadi. Kualifikasi  pribadi  yang  dimaksud  adalah    yaitu  kurangnya  pengetahuan  bisnis,  tidak
ingin  bekerja  terlalu  keras,  tidak  ingin  mendelegasikan  tugas  dan  wewenang, ketidakmampuan memelihara hubungan baik dengan konsumen.
Perusahaan  jasa  adalah  suatu  perusahaan  yang  kegiatan  usahanya  ditujukan untuk  memperoleh  pendapatan  ataupun  penghasilan  melalui  pelayanan  jasa-jasa tertentu. Perusahaan jasa merupakan suatu tempat berlangsungnya proses produksi yang menggabungkan  faktor-faktor  produksi  untuk  menghasilkan  suatu  jasa  ( Ramadhani  & Lukviarman ,  2009).    Jasa  tidak  dapat  dilihat,  dirasa,  diraba,  didengar,  atau  dicium sebelum jasa itu dibeli. Jasa tidak mengenal persediaan atau penyimpanan produk yang telah dihasilkan. Jasa dihasilkan dan dikomsusi secara bersamaan.
Pada  perkembangan  dunia  usaha  yang  pesat  khususnya  perusahaan  di  bidang jasa,  semakin  banyak  masalah-masalah  yang  dihadapi  oleh  pemimpin  perusahaan ataupun  pihak  manajemen.  Oleh  karena  itu,  memungkinkan  seseorang  pemimpin mengawasi seluruh jalannya operasional perusahaan secara langsung dan terus menerus, agar  pihak  manajemen  perusahaan  dapat  melakukan  tugasnya  dengan  baik  serta mewujudkan  sistem  informasi  yang  dapat  bekerja  untuk  mencapai  tujuan  memperoleh keuntungan  dan  dapat  memuaskan  kebutuhan  masyarakat.  Maka  dengan  didirikannya sebuah  perusahaan  tujuannya  bukanlah  untuk  mengalami  kebangkrutan  melainkan berorientasi  untuk  kelangsungan  usahanya  dimasa  yang  akan  datang  sebagai  prinsip utama dari mendirikan perusahaan, yaitu untuk dapat melakukan usahanya secara terus menerus ( going concern ). Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk mengevaluasi dan mempertahankan kinerja keuangan agar perusahaan terhindar dari kegagalan usaha. Kegagalan  usaha  sendiri  merupakan  sesuatu  yang  sebenarnya  bisa  diprediksi  dengan menggunakan  berbagai  pendekatan  teori  ilmu  keuangan.  Berikut  ini  adalah  grafik perkembangan kebangkrutan perusahaan jasa selama 8 (delapan)  tahun terakhir:

## Gambar 1.1

## Perkembangan Kebangkrutan Perusahaan Jasa Tahun 2009-2016
Sumber : Indonesia Capital Market Directory 2009-2016 Berdasarkan gambar 1.1 dapat dinyatakan bahwa perkembangan perusahaan jasa yang delisting dari  tahun  2009-2016  tercatat  BEI  telah  mengeluarkan  13  emiten. Dimana  pada  tahun  2009  sebanyak  5  emiten  yaitu  PT.  Singer  Indonesia  Tbk  (SING), PT. Courts Indonesia (MACO), PT. Jasa Angkasa Semesta (JASS), PT. Bukaka Teknik Utama  Tbk  (BUKK),  dan  PT.  Infoasia  Teknologi  Global  Tbk  (IATG)  yang  telah  di
delisting dan tahun 2010 tidak terdapat perusahaan delisting oleh BEI sedangkan  pada tahun 2011 BEI kembali melakukan delisting sebanyak 3 emiten yaitu PT. New Century Development, Tbk (PTRA),  PT. Anta Express Tour and Travel Services, Tbk (ANTA) dan PT. Alfa Retailindo ,Tbk (ALFA) .  Pada tahun 2012 sebanyak 2 emiten  yaitu PT. Katarina Utama,Tbk (RINA) dan PT Suryainti Permata, Tbk (SIIP), tahun 2013 terdapat 3  emiten  yaitu  PT.  Panca  Wirasakti  Tbk (PWSI),  Indosiar  Karya  Media,  Tbk  (IDKM) dan  Amstelci  Indonesia Tbk  (INCF)  tahun  2014,  2015  dan  2016  tidak ada  perusahaan jasa yang delisting.
Munculnya  berbagai  model  prediksi  kebangkrutan  merupakan  antisipasi  dan sistem  peringatan  dini  terhadap  kebangkrutan  karena  model  tersebut  dapat  digunakan sebagai sarana untuk mengidentifikasikan bahkan memperbaiki kondisi sebelum sampai pada krisis atau kebangkrutan.
Berkaitan  dengan  upaya  melihat  aspek  keuangan  dan  resiko  yang  memadai dalam  industri    Jasa,  diperlukan  suatu  indikator  untuk  melihat  tingkat  kesehatan  dan kinerja perusahaan yang digunakan untuk membuat prediksi apakah sebuah perusahaan memiliki  potensi  untuk  bangkrut  atau  tidak.  Salah  satu  cara  untuk  melihat  kondisi keuangan  dan  kinerja  perusahaan    kinerja  yaitu  dengan  menggunakan  rasio  keuangan, ( Van  Horne  &  Wachowicz ,  2021).  Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk memprediksi  potensi  kebangkrutan  dengan  menggunakan  rasio  keuangan    dalam menganalisis tingkat kesehatan, misalnya :  ( Fatmawati , 2012) yang menyatakan bahwa model Zmijewski merupakan model prediksi  yang lebih akurat daripada model Altman Z-Score  dan  model  Springate,  ( Prihanthini  &  Sari ,  2013)  menyatakan  bahwa  model Grover  paling  akurat  dibandingkan  dengan  model  Springate,  Zmijewski  dan  model Altman  Z-Score,  (Purnajaya  &  Merkusiwati,  2014)  menyatakan  bahwa  model  Altman Z-  Score  dan  model  Zmijewski  paling  akurat  dibandingkan  dengan  model  Springate, (Wulandari,  n.d.)  menyatakan  bahwa  model  Zmijewski  dan  Grover  paling  akurat dibandingkan  dengan  model  Springate,  Nurchayati  menyatakan  bahwa  model Zmijewski lebih akurat dibandingkan dengan Altman Z-Score dan Springate, (Armini & Wirama,  2015)  menyatakan    bahwa  model  Altman  Z-Score  akurasinya  sangat  tinggi (95%), (Sayyidah & Saifi, 2017) menyatakan bahwa Altman Z Score tingkat akurasinya lebih tinggi apabila dibandingkan dengan Springate, Zmijewski dan Grover, ( Aprillianto et al ., 2014) menyatakan bahwa model Altman Z-Score tingkat akurasinya lebih tinggi dibandingkan  dengan  Springate  dan  Zmijewski,  Marcelinda,  (Marcelinda,  2014) menyatakan  bahwa  model  Altman  Z-Score  tingkat  akurasinya  sangat  rendah  (27,9%), (Kusdiana, 2014) menyatakan bahwa model Altman Z-Score tingkat akurasinya sangat tinggi  (100%),  Yami  dan  Pratiwi menyatakan  bahwa  tingkat  akurasi model  Zmijewski lebih  tinggi  dibandingkan  Springate  dan  Z-Score,  (Chrisnawan  &  Norita,  2017) menyatakan  bahwa  tingkat  akurasi  model  Z-Score  lebih  baik  dari  Springate  dan Zmijewski,  (HARTONO,  2014)  menyatakan  bahwa  tingkat  akurasi  model  Springate lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  Zmijewski  dan  Z-Score,  Rahmadini  menyatakan bahwa  tingkat  akurasi  model  Z-Score  dan  Springate  sama-sama  rendah  hanya  20%, (KARTIKA  &  Purnamasari,  2016)  menyatakan  bahwa  tingkat  akurasi  model  Z-Score
lebih tinggi dibandingkan dengan model Springate dan Zmijewski. Dari hasil penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa  rasio  keuangan  bermanfaat  dalam  menilai  kondisi kesehatan  perusahaan,  bahkan  bermanfaat  dalam  memprediksi  kebangkrutan perusahaan. Informasi kesehatan dan prediksi kebangkrutan sangat penting, oleh karena itu  penelitian ini perlu dilakukan.
Penelitian  ini  mencoba  menguji  teori  yang  dihasilkan  oleh  Altman  (1968), Springate  (1978),  Zmijewski  (1983)  serta    model  Grover  yang  diciptakan  melalui penilaian  dan  pendesainan  ulang  terhadap  model  Altman.    Altman  menggunakan  lima rasio,  Springate  (1978)  dengan  mengunakan  empat  rasio,  Zmijewski  (1983) menggunakan  teori  yang  berbeda,  yaitu  bahwa  profitabilitas,  volatilitas,  dan  kondisi leverage perusahaan sebagai variabel terpenting dalam memprediksi distress sedangkan Model Grover menggunakan tiga rasio, teori ini bisa disamakan dengan teori liquidity, profitability,  dan  wealth. Berdasarkan  pada  penelitian  terdahulu  terdapat  perbedaan tingkat akurasi dalam memprediksi Financial Distress. Diketahui bahwa Model Almant Z-Score paling  sering  digunakan  dalam  memprediksi Financial  Distress kemudian Springate , Zmijewski dan  yang  terakhir Grover akan  tetapi  jika  dilihat  dari  rata-rata tingkat  akurasi  model Grover paling  tinggi  dalam  memprediksi Financial  Distress .
Kebaruan dari penelitian ini adalah sebagai berikut ;
a. Perbedaan  tingkat  akurasi  dalam  penelitian  terdahulu  dalam  memprediksi financial distress
b. Belum  ada  penelitian  sebelumnya  analisis  prediksi financial  distress pada perusahaan  jasa  studi  kasus  sub  sektor  investasi  dan  sekuritas  yang  terdaftar  di BEI
c. Pengolahan data kedalam analisis uji statistik deskriptif dgn cara crosstabulation status  financial  distress per  tahun  per  model  dan  .deskripsi  variabel  dan komponen variabel dengan one way anova
d. Pengolahan data kedalam uji beda statistik non parametrik

## Metode Penelitian
Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan  publik  kelompok  perusahaan investasi  dan  sekuritas  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Sesuai  dengan publikasi idx.go.id menunjukkan bahwa jumlah perusahaan yang terdaftar pada periode 2012-2016 sejumlah 17 emiten atau sejumlah 85 data tahun.
Pada penelitian ini melibatkan 2 variabel,  yaitu  variabel dependen dan variabel independen.  Variable  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah financial  distress sebagai  variable  dependen.  Rasio  prediksi  kebangkrutan  yang  digunakan  pada  model Altman, Springate, Zmijewski dan Grover sebagai variable independen. Metode dalam mengukur masing-masing model prediksi financial distress adalah sebagai berikut.
Metode Z-Score (Altman) adalah skor yang ditentukan dari hitungan standar kali nisbah-nisbah  keuangan  yang  akan  menunjukkan  tingkat  kemungkinan  kebangkrutan perusahaan.
Z=6,56 X 1 + 3,26 X 2 +6,72 X 3 +1,05 X 4
X 1 = Rasio modal kerja terhadap total aktiva (WCTA)
X 2 = Rasio laba ditahan terhadap total aktiva (RETA)
X 3 = Rasio earning before interest and taxes terhadap total aktiva (EBITTA) X 4 = Rasio modal sendiri terhadap total utang (MVETL)
Model  Springate  adalah  model  rasio  yang  menggunakan  multiple  discriminat analysis  (MDA).  Dalam  metode  MDA  diperlukan  lebih  dari  satu  rasio  keuangan  yang berkaitan  dengan  kebangkrutan  perusahaan  untuk  membentuk  suatu  model  yang  baik. Untuk  menentukan  rasio-rasio  mana  saja  yang  dapat  mendeteksi  kemungkinan kebangkrutan,  Springate  menggunakan  MDA  untuk  memililh  4  rasio  dari  19  rasio keuangan  yang  populer  dalam  literatur-literatur,  yang  mampu  membedakan  secara terbaik antara sound business yang pailit dan tidak pailit. (Adnan & Arisudhana, 2017)
S = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4
X 1 = Working Capital / Total Assets (WCTA)
X 2 = Net Profit Before Interest Taxes / Total Assets (EBITTA)
X 3 = Net Profit Before Taxes / Current Liability (EBTCL)
X 4 = Sales / Total Assets  (STA)
Model Grover adalah pendesainan dan penilaian ulang terhadap model Altman Z-Score . Jeffrey  S.  Grover  menggunakan  sampel  sesuai  dengan  model  Altman Z-score pada tahun 1968, dengan menambahkan tiga belas rasio keuangan baru ( Prihanthini & Sari , 2013).
G = 1,650 X 1 + 3,404 X 2 – 0,016 X 3
X 1 = Working Capital / Total Assets (WCTA)
X 2 = Earnings Before Interest and Taxes / Total Asset (EBITTA)
X 3 = Net Income / Total Assets (NITA)
Model  Zmijewski  menggunakan  analisis  rasio  yang  mengukur  kinerja,  leverage  dan likuiditas  perusahaan.  Model  ini  menekankan  pada  jumlah  hutang    sebagai  komponen yang paling berpengaruh terhadap kebangkrutan ( Rudianto , 2013).
Zm = -4,3-4,5 X 1 +5,7 X 2 -0,004 X 3
X 1 = Earning after Taxes / Total Assets (ROA)
X 2 = Total Debt / Total Assets (DR)
X 3 = Current Asset / Current Liabilities (CR)
Menghitung metode financial distress yang akan digunakan dari setiap kategori populasi  sasaran.  Untuk  menilai  apakah  perusahaan  mengalami  tidak  distress    atau
distress dimasa mendatang. Metode financial distress dihitung dengan cara memasukan rasio-rasio  keuangan  yang  telah  dihitung  sebelumnya  kedalam  perhitungan  di  setiap metode.  Adapun  status  4  macam  metode  financial  distress  yang  menunjukkan perusahaan tidak distress atau distress adalah sebagai berikut ;
1. Altman , didasarkan pada Z-score . Jika Z < 1,81 maka perusahaan distress. Jika 1,81  <  Z  <  2,99  maka  termasuk grey  area (tidak  dapat  ditentukan  apakah perusahaan sehat atau bangkrut). Jika Z > 2,99 maka termasuk perusahaan tidak distress.
2. Springate,  perusahaan yang tidak distress dan distress didasarkan pada nilai S- score. Jika skor S > 0,862 maka perusahaan tidak berpotensi distress. Jika skor S < 0,862 maka perusahaan tidak sehat atau distress.
3. Zmijewski, perusahaan yang tidak distress dan distress didasarkan pada nilai X- score .  Jika  nilai  X  >  0,  maka  perusahaan  diprediksi  berpotensi  mengalami distress. Jika X < 0, maka perusahaan diprediksi tidak distress.
4. Grover,  perusahaan  yang  tidak  distress  dan  distress  didasarkan  pada  nilai  G- score. Jika  skor G ≤ -0,02 maka perusahaan yang diprediksi mengalami distress, sedangkan bila G ≥ 0,01, maka perusahaan tidak distress.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membuktikan    beberapa  metode  dalam  prediksi financial  distress. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  populasi Perusahaan  yang  masuk  dalam  kategori  Perusahaan sub  sektor  jasa di  Bursa  Efek Indonesia yang telah mepublikasikan laporan keuangan tahunannya.
Berdasarkan tujuan yang ingin dicapai, metode yang digunakan dalam penelitian menggunakan metode statistik deskriptif. Perusahaan yang masuk kelompok perusahaan jasa selanjutnya menganalisis metode Altman Z-Score , Springate , Zmijewski dan Grover yang dapat memberikan peringatan dini kepada Perusahaan satu atau dua tahun sebelum terjadinya kondisi financial distress
Tehnik analisis dalam pengolahan data:
a. Mengumpulkan data, data yang digunakan pada penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan jasa (sub sektor investasi dan sekuritas)  yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Data  laporan  keuangan  perusahaan  tersebut dikumpulkan selama periode lima tahun
b. Menghitung Rasio Keuangan, rasio-rasio keuangan dihitung terhadap seluruh data yang ada di dalam komponen perhitungan  model  prediksi  financial distress  Altman,  Springate,  Zmijewski,  dan  Grover.    Perhitungan  rasio keuangan  ini  merupakan  tahap  awal  penentuan score atau  nilai  akhir perusahaan dari tiap model prediksi financial distress.  Rasio keuangan yang digunakan pada metode Altman, Springate, Zmijewski dan Grover
c. Menghitung  metode  financial  distress  yang  akan  digunakan  dari  setiap kategori populasi sasaran. Untuk menilai apakah perusahaan mengalami tidak distress  atau  distress  dimasa  mendatang.  Metode  financial  distress  dihitung dengan  cara  memasukan  rasio-rasio  keuangan  yang  telah  dihitung sebelumnya  kedalam  perhitungan  di  setiap  metode.  Adapun  status  4  macam
metode  financial  distress  yang  menunjukkan  perusahaan  tidak  distress  atau distress
d. Membuat  tabel  status  masing-masing  metode  financial  distress,  setelah dilakukannya  perhitungan  financial  distress  tahun  2012,  2013,  2014,  2015 dan  2016  dari  setiap  metode.  Kemudian  membuat  tabel  setiap  metode  hasil perhitungan  financial  distress;  metode  Altman,  Springate,  Zmijewski  dan Grover beserta data masing-masing variabel dari metode tersebut.
e. Mengolah data kedalam analisis uji statistik deskriptif
Statistik deskrptif dilakukan dengan beberapa cara:
1) Crosstabulation status financial distress per tahun per model
2) Deskripsi variabel dan komponen variabel dengan one way anova
f. Membuat tabel excel 4 status metode financial distress
g. Mengolah data kedalam uji beda statistik Non Parametrik
h. Menarik kesimpulan

## Hasil dan Pembahasan
Perbandingan  model  prediksi  financial  distress  dilakukan  untuk  menjawab Hipotesis kelima (H5)  yaitu “model terbaik yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi financial distress pada perusahaan jasa sub sektor investasi dan sekuritas yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2012 – 2016”.
Pada  tabel  4.19  akan  menyajikan  perbandingan  dari  masing-masing  mode prediksi financial distress.
Tabel 4.19 Perbandingan Model Prediksi Financial Distress 1
ALTMAN 92.5% 7.5% 0,000 0,000 0,000 0,318 - - - - - SPRINGATE 63.8% 36.2% 0.000 0.000 - - 0,015 0,898 - - - ZMIJEWSKI 75.0% 25.0% - - - - - - 0,000 0,010 0,367 GROVER 95.0% 5.0% 0.000 - 0,000 - - - 0,000 - - Crosstab Anova (Sig) WCTA RETA EBITTA MVETL EBTCL STA NITA DAR CR Tidak Distress Model Financial Distress Distress Sumber: Data diolah, 2018
Berdasarkan tabel 4.19 yang disajikan dapat dijelaskan bahwa melihat dari hasil Uji  statistik  deskriptif  crosstab  terlihat  prosentase  “Tidak  Distress”    secara  berurutan yang paling besar Grover, Altman, Zmijewski dan Springate.
Dari  hasil  analisis  diatas  tersebut  terlihat  tingkat  akurasi  prediksi  financial distress model Grover memiliki tingkat akurasi yang paling baik karena ketiga variabel independennya  berpengaruh  signifikan  terhadap  financial  distress  dibanding  dengan model  Altman,  Springate  dan  Zmijewski  yang  tidak  semua  variabel  independennya berpengaruh signifikan terhadap financial distress.
Tabel 4.20 Perbandingan Model Prediksi Financial Distress 2
0 1
ST-ZSCORE 2.28
74 6 2.28
ST-SPRINGATE 2.86 51 29 2.86 ST-ZMIJEWSKI 2.63 60 20 2.63 ST-GROVER 2.23 76 4 2.23
N 80 80 CHI-SQUARE 52.299 52.299 DF 3 3
ASYMP.SIG 0.000 0.000 0.000 Friedman (Ranks) Uji Statistik Value Cohran Kendall's W (Ranks) 80 52.299 3
Sumber: Data diolah, 2018
Berdasarkan tabel 4.20 diatas yang disajikan dapat dijelaskan bahwa melihat dari hasil  uji  statistik  Friedman  terlihat    status  ranking  rata-rata  tertinggi  yang  menyatakan distress  secara  berurutan  adalah  model    Springate,  Zmijewski,  Altman  dan  terakhir Grover.  Terlihat  juga  output  test  statistic  pada  tabel  diatas  dimana  jumlah  sample  80, nilai Chi Squre hitung sebesar 52.299,  df (derajat kebebasan) sebesar 3 dan asymp sig 0.000  sehingga  didapatkan  nilai   Chi  Square  Tabel  adalah  sebesar  7.815  ,  karena nilai Chi Square Hitung   > Chi Squre Tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima atau dengan kata  lain ada  perbedaan  ranking  rata-rata  status  model  financial  distress  pada  keempat kelompok waktu pengukuran.
Uji  statistik  Cohran  pada  tabel  4.20  diatas  terlihat  model  financial  distress dengan  frekwensi  tertinggi  yang  menyatakan  distress  (value  =  1)  secara  berurutan adalah  model  Springate, Zmijewski, Altman dan terakhir Grover. Terlihat juga output test statistic pada tabel diatas dimana jumlah sample 80, nilai Chi Squre hitung sebesar 52.299,  df (derajat kebebasan) sebesar 3 dan asymp sig 0.000 sehingga didapatkan nilai Chi Square Tabel adalah sebesar 7.815, karena nilai Chi Square Hitung   > Chi  Squre Tabel , maka Ho ditolak dan Ha diterima atau dengan kata lain ada perbedaan frekwensi status prediksi financial distress antara Altman, Springate, Zmijewski dan Grover.
Uji  statistik  Kendall’s  W  pada  tabel  4.20  diatas  terlihat  ranking  status  model financial  distress  yang  menyatakan  distress  tertinggi  secara  berurutan  adalah  model Springate,  Zmijewski,  Altman  dan  terakhir  Grover.  Terlihat  juga  output  test  statistic pada tabel diatas dimana jumlah sample 80, nilai Chi Squre hitung sebesar 52.299,  df
(derajat  kebebasan)  sebesar  3  dan  asymp  sig  0.000  sehingga  didapatkan  nilai    Chi Square Tabel adalah sebesar 7.815 , karena nilai Chi Square Hitung   > Chi Squre Tabel ,  maka  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima  atau  dengan  kata  lain  ada  ada  perbedaan  ranking rata-rata status model financial distress pada keempat kelompok waktu pengukuran.
Dari  hasil  pengujian  hipotesis  yang  telah  dilakukan,  menyatakan  ada  hipotesis yang  diterima  dan  ada  juga  hipotesis  yang  ditolak.  Hipotesis  untuk  menguji  tingkat kelayakan  model  prediksi  financial  distress  jika  digunakan  pada  perusahaan  di Indonesia.
Pengujian  pertama  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  Model  Altman  bisa digunakan  untuk  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan  j asa  studi  kasus  (sub sektor investasi dan sekuritas) yang terdaftar di b ursa efek Indonesia .
Hasil  pengujian  pada  hipotesis  pertama  menunjukkan  bahwa  model  Altman mampu  memprediksi  financial  distress  dengan  cukup  baik.  Dari  4  variabel  yang digunakan (WCTA,RETA, EBITTA, MVETL), 3 variabel yang berpengaruh signifikan yaitu WCTA, RETA dan EBITTA. Variabel WCTA, RETA dan EBITTA menunjukkan mampu  memprediksi    financial  distress    perusahaan.  Sementara  variabel  MVETL menunjukkan  tidak  mampu  memprediksi    financial  distress    perusahaan.  Hasil  ini menekankan  bagi  para  investor  dan  stakeholder    bahwa  rasio    WCTA,  RETA  dan EBITTA  bisa  menjadi  patokan  untuk  menganalisis going  concern perusahaan  dengan melakukan  prediksi  financial  distres.  Dari  hasil  penelitian  ini  model  Altman  dinilai layak untuk digunakan di Indonesia sebagai alat dalam memprediksi financial distress.
Pengujian  kedua  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  Model  Springate  bisa digunakan  untuk  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan  j asa  studi  kasus  (sub sektor investasi dan sekuritas) yang terdaftar di b ursa efek Indonesia .
Hasil  pengujian  pada  hipotesis  kedua  menunjukkan  bahwa  model  Springate mampu  memprediksi  financial  distress  dengan  cukup  baik.  Dari  4  variabel  yang digunakan  (WCTA,RETA,  EBTCL,  STA)  ,  3  variabel  yang  berpengaruh  signifikan yaitu  WCTA,  RETA  dan  EBTCL.  Variabel  WCTA,  RETA  dan  EBTCL  menunjukkan mampu  memprediksi    financial  distress    perusahaan.  Sementara  variabel  STA menunjukkan  tidak  mampu  memprediksi    financial  distress    perusahaan.  Hasil  ini menekankan  bagi  para  investor  dan  stakeholder    bahwa  rasio    WCTA,  RETA  dan EBTCL  bisa  menjadi  patokan  untuk  menganalisis  going  concern  perusahaan  dengan melakukan prediksi financial distres.   Dari  hasil penelitian ini model Springate dinilai layak untuk digunakan di Indonesia sebagai alat dalam memprediksi financial distress.
Pengujian  ketiga  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  Model  Zmijewski  bisa digunakan  untuk  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan  j asa  studi  kasus  (sub sektor investasi dan sekuritas) yang terdaftar di b ursa efek Indonesia .
Hasil  pengujian  pada  hipotesis  kedua  menunjukkan  bahwa  model  Zmijewski mampu  memprediksi  financial  distress  dengan  cukup  baik.  Dari  3  variabel  yang digunakan (NITA, DAR, CR) , 2 variabel yang berpengaruh signifikan yaitu NITA dan DAR.  Variabel  NITA  dan  DAR  menunjukkan  mampu  memprediksi    financial  distress perusahaan. Sementara variabel CR menunjukkan tidak mampu memprediksi  financial
distress    perusahaan.  Hasil  ini  menekankan  bagi  para  investor  dan  stakeholder    bahwa rasio    NITA  dan  DAR  dapat  menjadi  patokan  untuk  menganalisis  going  concern perusahaan  dengan  melakukan  prediksi  financial  distres.      Dari  hasil  penelitian  ini model  Zmijewski  dinilai    layak  untuk  digunakan  di  Indonesia  sebagai  alat  dalam memprediksi financial distress.
Pengujian  keempat  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  Model  Grover  bisa digunakan  untuk  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan  j asa  studi  kasus  (sub sektor  investasi  dan  sekuritas)  yang  terdaftar  di b ursa  efek  Indonesia .  Hasil  pengujian pada hipotesis kedua menunjukkan bahwa model Grover mampu memprediksi financial distress dengan cukup baik. Dari 3 variabel yang digunakan (WCTA, EBITTA, NITA) , seluruh  variabel  yang  berpengaruh  signifikan.  Variabel  WCTA,  EBITTA  dan  NITA menunjukkan  mampu  memprediksi    financial  distress    perusahaan.  Hasil  ini menekankan  bagi  para  investor  dan  stakeholder    bahwa  rasio    WCTA,  EBITTA  dan NITA  dapat  menjadi  patokan  untuk  menganalisis  going  concern  perusahaan  dengan melakukan prediksi financial distres.
Dari  hasil  penelitian  ini  model  Grover  dinilai    layak  untuk  digunakan  di Indonesia sebagai alat dalam memprediksi financial distress. Hasil penelitian ini sejalan dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Yuniwati,  dimana  dalam penelitianya  menyimpulkan  bahwa  model    Grover    dapat  digunakan  sebagai  prediktor financial distress dengan menggunakan variabel WCTA.
Pengujian  kelima  bertujuan  untuk  mengetahui  model  prediksi  financial  distress terbaik  digunakan  dari  empat  model  yang  diteliti.  Hasil  pengujian  pada  hipotesis keempat  menunjukkan  bahwa  model  Grover  merupakan  model  yang  terbaik  didukung dengan  seluruh  variabel  yang  berpengaruh  signifikan.  Sementara  model  Altman, Springate  dan  Zmijewski  dinilai  kurang  sempurna  karena  dianggap  tidak  semua variabelnya  mampu  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan jasa  studi  kasus (sub  sektor  investasi  dan  sekuritas)  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia karena terdapat  satu  variabel  independennya  yang  tidak  berpengaruh  signifikan  dalam memprediksi financial distress.
Model  Altman  jika  digunakan  di  Indonesia,  ternyata  dari  4  variabel  yang dianggap  mampu  menjadi  faktor  penentu  prediksi  financial  distress  pada  perusahaan jasa  studi  kasus  (sub  sektor  investasi  dan  sekuritas)  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia ,  hanya  3  variabel  yang  berpengaruh  positif  terhadap  financial  distress,  yaitu WCTA, RETA dan EBITTA sementara MVETL tidak berpengaruh positif.
Model  Springate  jika  digunakan  di  Indonesia,  ternyata  dari  4  variabel  yang dianggap  mampu  menjadi  faktor  penentu  prediksi  financial  distress  pada  perusahaan jasa  studi  kasus  (sub  sektor  investasi  dan  sekuritas)  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia ,  hanya  3  variabel  yang  berpengaruh  positif  terhadap  financial  distress,  yaitu WCTA, RETA dan EBTCL  sementara STA tidak berpengaruh positif.
Model  Zmijewski  jika  digunakan  di  Indonesia,  ternyata  dari  3  variabel  yang dianggap  mampu  menjadi  faktor  penentu  prediksi  financial  distress  pada  perusahaan jasa  studi  kasus  (sub  sektor  investasi  dan  sekuritas)  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek
Indonesia ,  hanya  2  variabel  yang  berpengaruh  positif  terhadap  financial  distress  yaitu NITA dan DAR sedangkan CR tidak berpengaruh positif.

## Kesimpulan
Model  Grover  jika  digunakan  di  Indonesia,  ternyata  dari  3  variabel  yang dianggap  mampu  menjadi  faktor  penentu  prediksi  financial  distress  pada  perusahaan jasa  studi  kasus  (sub  sektor  investasi  dan  sekuritas)  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia , semua variabel berpengaruh positif terhadap  financial distress yaitu WCTA, EBITTA dan NITA.
Dari  keempat  model  prediksi  financial  distress  yang  diteliti  model  Grover terbaik,  kemampuan  variabel  independen  secara  bersama-sama  dalam  memprengaruhi variabel  dependen  juga  cukup  baik,  dari  3  variabel  yang  digunakan,  semua  variabel berpengaruh positif terhadap financial distress. Model Grover juga  yang paling rendah memprediksi perusahaan yang distress baik melalui uji deskriptif crosstab maupun non parametrik sesuai dengan kondisi real yang ada dimana perusahaan jasa studi kasus (sub sektor  investasi  dan  sekuritas)  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  yang  dijadikan sample penelitian tersebut sampai dengan tahun 2016 tidak ada yang distress dan  baru pada tahun 2018 ada 1 (satu) perusahaan yang di suspend.

## Bibliografi
Adnan,  Hafiz,  &  Arisudhana,  Dicky.  (2017). Analisis  kebangkrutan  model  Altman  Z- Score  dan  Springate  pada  perusahaan  industri  property . Jurnal  Akuntansi  Dan Keuangan , 1 (1).
Aprillianto,  Bayu,  Wulandari,  Novi,  &  Kurrohman,  Taufik.  (2014).  P erilaku  investor saham  individual  dalam  pengambilan  keputusan  investasi:  Studi  Hermeneutika- Kritis . E-Journal Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi , 1 (1), 16–31.
Armini,  Ni  Nyoman  Ayu,  &  Wirama,  Dewa  Gede.  (2015). Pengaruh  Pertumbuhan Perusahaan,  Kepemilikan  Manajerial  dan  Kebijakan  Dividen  pada  Kinerja Perusahaan . E-Jurnal Akuntansi , 12 (2), 313–327.
Chrisnawan,  Rico,  &  Norita,  Norita.  (2017). Analisis  Prediksi  Kebangkrutan Menggunakan  Metode  Altman  Z-score,  Grover  Dan  Fulmer  Pada  Industri  Sub Sektor  Perkebunan  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (studi  Kasus Perusahaan  Perkebunan  Kelapa  Sawit  Periode  2011-2015) . EProceedings  of Management , 4 (1).
Fatmawati, Mila. (2012). Penggunaan the Zmijewski Model, the Altman Model, dan the Springate  Model  sebagai  prediktor  delisting . Jurnal  Keuangan  Dan  Perbankan , 16 (1).
HARTONO,  ULIL.  (2014). UJI  PENERAPAN  MODEL  PREDIKSI  FINANCIAL DISTRESS  ALTMAN,  SPRINGATE,  OHLSON  DAN  ZMIJEWSKI  PADA PERUSAHAAN  SEKTOR  KEUANGAN  DI  BURSA  EFEK  INDONESIA APRILIA SAFITRI . Jurnal Ilmu Manajemen| Volume , 2 (2).
KARTIKA,  TITIS  PUSPITANINGRUM  DEWI,  &  Purnamasari,  Linda.  (2016). Analisis  Prediktor  Delisting  Terbaik  (Perbandingan  Antara  Model  Zmijewski, Model Altman, Model Springate) . Jurnal Buletin Studi Ekonomi , 21 (1), 38–47.
Kusdiana,  Yayu.  (2014). Analisis  Model  CAMEL  dan  Altman’s  Z-Score  dalam Memprediksi  Kebangkrutan  Bank  Umum  di  Indonesia  (Studi  pada  Bank  Umum yang  Tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2007-2011) . Jurnal  Tepak Manajemen Bisnis , 6 (1).
Marcelinda,  Sheilly  Olivia.  (2014). Analisis  Akurasi  Prediksi  Kebangkrutan  Model Altman  Z-Score  pada  Perusahaan  Manufaktur  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia . E-Journal Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi , 1 (1), 1–3.
Prihanthini, Ni Made Evi Dwi, & Sari, Maria M. Ratna. (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 , 5 (2), 417–435.
Purnajaya, Komang Devi Methili, & Merkusiwati, NKLA. (2014). Analisis Komparasi
Potensi Kebangkrutan Dengan Metode Z-Score Altman, Springate, Dan Zmijewski Pada  Industri  Kosmetik  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia . E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana , 7 (1), 48–63.
Ramadhani,  Ayu  Suci,  &  Lukviarman,  Niki.  (2009). Perbandingan  analisis  prediksi kebangkrutan  menggunakan  Model  Altman  pertama,  Altman  revisi,  dan  altman modifikasi  dengan  ukuran  dan  umur  perusahaan  sebagai  variabel  penjelas  (studi pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia) . Jurnal Siasat Bisnis , 13 (1).
Rudianto, Edi. (2013). Akuntansi Manajemen Informasi Untuk Pengambilan Keputusan Strategis . Jakarta: Erlangga .
Sayyidah,  Ulfah,  &  Saifi,  Muhammad.  (2017). Pengaruh  Intellectual  Capital  Terhadap Nilai  Perusahaan  Dengan  Profitabilitas  Sebagai  Variabel  Moderasi  (Studi  Pada Perusahaan Sub Sektor Property Dan Real Estate Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2015) . Jurnal Administrasi Bisnis , 46 (1), 163–171.
Van  Horne,  James  C.,  &  Wachowicz,  John  M.  (2021). Prinsip-prinsip  manajemen keuangan .
Wulandari,  Tessa  Fitria.  (n.d.). PENGARUH  LIKUIDITAS,  PROFITABILITAS, UKURAN  PERUSAHAAN,  DAN  PERTUMBUHAN  PENJUALAN  TERHADAP STRUKTUR MODAL .