(Studi pada Bank Muamalat Indonesia )
Volume 15 Nomor  1, Juni  2019
Analisis Prediksi Financial Distress Menggunakan Pendekatan Model Altman Dan Grover
(Studi pada Bank Muamalat Indonesia )
Bakri IAIN Sultan Amai Gorontalo bakriewahid@gmail.com

## Abstract
This study discusses the Altman and Grover models that lead to financial distress. The purpose of this study is to determine the extent of the two approaches between Grover and Altman in estimating  the  possibility  of  financial  distress.  The  research  study  was  conducted  at  Bank Muamalat Indonesia by taking financial reports from 2015 to 2018. The research method used was descriptive quantitative using secondary data from the financial statements of PT. Bank Muamalat  Indonesia  per  quarter.  The  results  of  the  study  illustrate  that  with  the  Z-Score approach, Bank Muamalat can be predicted to experience financial distress in 2015, 2017 and 2018, this can happen, considering that the company's net profit has dropped significantly due to pressure on the company's main income account so that injections are needed. fresh funds from  investors  to  continue  their  business.  Another  cause  is  the  error  of  Bank  Muamalat Indonesia in carrying out a business strategy because it does not focus on corporate funding so that financing is problematic. As for using the G-Score approach which takes an indicator of the company's ability to generate working capital, so that it can pay its obligations, shows a condition  where  Bank  Muamalat  has  no potential  for  bankruptcy  and  is  still  categorized  as healthy.
Keywords: Financial Distress, Altman Model, Grover Model

## A. PENDAHULUAN
Peningkatan    suatu  perekonomian  suatu  negara,  seiring    banyaknya    jenis  lembaga keuangan bank maupun non bank, lembaga keuangan bank merupakan salah satu dari beberapa lembaga  keuangan  yang  memiliki  peranan  sangat  besar  dalam  perekonomian.  Karena pentingnya  perbankan  dalam  masyarakat,  sehingga  dianggap  sebagai  penggerak  roda perekonomian yang sangat vital. Fungsinya adalah dapat menciptakan peredaran uang sebagai penunjang kegiatan usaha, tempat menyimpan uang, melakukan pembayaran atau penagihan, dan masih banyak lagi fungsi yang lainnya.
Melihat  peran  perbankan  yang  sangat  strategis,  kesehatan  dan  stabilitas  perbankan menjadi suatu yang sangat vital. .Bank yang sehat, secara individu, maupun secara keseluruhan sebagai  suatu  sistem  merupakan  suatu  kebutuhan  perekonomian  yang  ingin  tumbuh  dan
berkembang  dengan  baik.  Perkembangan  sektor  perbankan  di  Indonesia  telah memunculkan suatu dual banking system. Sistem tersebut menghadirkan alternative jasa perbankan lengkap yang terdiri dari sistem perbankan konvensional dan sistem syariah. Sistem perbankan syariah itu sendiri berbeda dengan sistem perbankan konvensional karena pengoperasiannya dilakukan berdasarkan prinsip syariah bagi hasil yang mengedepankan keadilan dalam bertransaksi, etika dalam berinvestasi, nilai persaudaraan dan kebersamaan dalam berproduksi, serta menghindari spekulasi dalam bertransaksi (Bank Indonesia, 2008.)
Hingga  saat  ini  eksistensi  perbankan  syariah  yang  ada  Indonesia  terus  mengalami pertumbuhan, dilihat dari peningkatan kuantitasnya. Berikut ini tingkat pertumbuhan perbankan syariah tahun 2015-2019  (Keuangan, 2019).
Tabel 1 Jaringan Kantor Perbankan Syariah Indikator Tahun 2015 2016 2017 2018 Bank Umum Syariah Jumlah Bank 12 13 13 14 Unit Usaha Syariah BUS  Konvensional    yang memiliki UUS 22 21 21 20 Bank  Pembiyaan  Rakyat Syariah Jumlah Bank 163 166 167 167
Sumber: Otoritas Jasa Keuangan (OJK), Statistik Perbankan Syariah
Data pada Tabel 1  dapat dilihat bahwa Bank Umum Syariah mengalami peningkatan jumlah  bank  sedangkan  untuk  Unit  Usaha  Syariah  mengalami  penurunan,  dikarenakan  ada beberapa  Unit  Usaha  Syariah  yang  telah  berubah  menjadi  Bank  Umum  Syariah    dan  untuk jumlah Bank Pembiayaan Rakyat Syariah mengalami kenaikan. Managemen dan Perumusan Kebijakan  LPS  Suwandi  menyatakan,  BPR  yang  dilikuidasi  itu  tidak  menyajikan  laporan keuangan yang kredibel. “Setelah pemeriksaan OJK, banyak kredit , CAR atau Rasio Modal Minimum Anjlok (Suwandi, 2019).
Tabel  2 Indikator Utama Perbankan Syariah (dalam miliaran rupiah) Indikator Tahun 2015 2016 2017 2018 Asset 336.5 356.504  424.181  477.327 Pembiayaan 153.968  177.482  189.789  202.298 DPK 174.894  206.407  238.393  257.606 FDR 88.03 85.99 79.61 78.53 NPF 4.84 4.42 4.76 3.26

## Sumber:  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK),  Statistik  Perbankan Syariah
Data  Tabel  2  menunjukan  perkembangan  terakhir  indikator-indikator  umum  kinerja perbankan  syariah.Perkembangan  asset  Perbankan  syariah  meningkat  secara  signifikan  dari tahun 2015 sampai dengan 2018. Penghimpunan dana (DPK) dan Pembiayaan juga mengalami peningkatan  sehingga  menunjukan  perkembangan  yang  sangat  baik.  Jika  dilihat  dari  rasio pembiayaan pada Financing to Deposit Rasio. , Perbankan Syariah tahun 2015 sampai dengan 2018  mengalami  penurunan  ,  tetapi  masih  dalam  kondisi  batas  aman  yakni  sebesar  78%. Sedangkan pada rasio Non Perfoming Finance (NPF) Bank Syariah pada tahun 2015 sampai dengan 2018 mengalami kenaikan dan penurunan tetapi masih dalam kondisi batas aman karena berada dibawah 5%.
Bank Muamalat adalah Bank Syariah pertama kali berdiri di Indonesia terus berinovasi dalam  mengeluarkan  produk-  produk  terbarunya  agar  bisa  dinikmati  oleh  konsumennya. Tantangan  terbesar  yang  dihadapi  oleh  Bank  Muamalat  sepanjang  2018    adalah  proses penguatan struktur permodalan yang masih terus berjalan untuk menunjang bisnis Bank dimasa depan.  Bank  Muamalat  masih  berproses  untuk  mendapatkan  investor  yang  baru  untuk mempertahankan bank yang telah dijalankan puluhan tahun.
Dalam  persaingan  didunia  perbankan  yang  semakin  banyak  dan  berkualitas  harus diimbangi dengan manajemen yang baik pula. Salah satu faktor yang harus diperhatikan yaitu dengan mengamati laporan keuangannya karena dari suatu laporan keuangannya  itulah dapat
memperlihatkan  resiko  keuangan  yang  akan  terjadi.  Berikut  data  iktishar  keuangan  Bank Muamalat Indonesia tahun 2015 TWR I – 2018 TWR IV .

## Grafik 1
Asset Bank Muamalat Indonesia
(Dalam Miliaran Rupiah)

## Sumber: Bank Muamalat Indonesia, Laporan Tahunan 2018
Grafik  diatas  menunjukan  bahwa  Asset  dan  DPK  pada  tahun  2018  mengalami penurunan sedangkan Pembiyaan Bank Muamalat setiap triwulanya mengalami penurunan.Hal ini juga berimbas terhadap kemampuan Bank Muamalat dalam menghasilkan laba bersih setiap triwulannya.  Berikut  laba  bersih  yang  dihasilkan  Bank  Muamalat  2015  TRW  I  hingga  2018 TRW IV:
Grafik  2 Laba Bersih Bank Muamalat (Dalam Miliaran Rupiah) 0 10 20 30 40 50 60 70 ASSET PEMBIYAAN DPK
0 20 40 60 80 100 120 Laba Bersih

## Sumber: Bank Muamalat Indonesia, Laporan Tahunan 2018
Grafik  diatas  menunjukan  kemampuan  bank  muamalat  dalam  menghasilakan  laba bersih  mengalami  kenaikan  dan  penurunan  setiap  triwulannya.  Kenaikan  yang  signifikan berada pada tahun 2018 triwulan ketiga dengan total laba bersih sebesar 111,792 M.namun pada tahun  2018  triwulan  ke  4  laba  bersih  yang  diperoleh  Bank  Muamalat  Indonesia  mengalami penurunan drastis dengan hasil hanya mencapai 2.401 M.
Adanya  penurunan  kinerja  Bank  Muamalat  Indonesia  telah  melakukan  penutupan sejumlah kantor baik kantor cabang, kantor cabang pembantu maupun kantor kas pada tahun 2015-2017
Tabel  3. Jaringan Kantor BMI Indikator 2015 2016 2017 2018 KC 84 83 83 83 KCP 275 202 152 150 KK 101 78 43 43 Jumlah 460 363 278 276

## Sumber: Bank Muamalat Indonesia, Laporan Tahunan 2018
Data  pada  tabel  di  atas  menunjukan  bahwa  bank  muamalat  mengalami  penurunan sejumlah  kantor  pada  tahun  2015-2017.  Hal  ini  mengakibatkan  Bank  Muamalat  telah melakukan PHK dan Pensiunan dini untuk para karyawannya. Berikut data jumlah karyawan Bank Muamalat Indonesia  hingga desember 2018:
Grafik1.3

## Jumlah Karyawan BMI
Data diatas menunjukan setiap tahunnya Bank Muamalat mengalami penurunan karyawan.
Berdasarkan data di atas menunjukan bahwa kinerja bank muamalat mengalami penurunan. Salah  satu  masalah  yang  sering  dihadapi  oleh  suatu  perusahaan  adalah  kebangkrutan  atau kepailitan,  hal  tersebut  dapat  dihindari  dengan  cara  memprediksi  sebab-sebab  yang
0 2 4 6 8 2015 2016 2017 2018 2019 JUMLAH KARYAWAN BMI
(Studi pada Bank Muamalat Indonesia )
mengakibatkan kebangkrutan yaitu dengan melihat adanya Financial distress. Menurut (Fahmi, 2015: 169) mendefinisikan Financial distress sebagai tahap penurunan kondisi keuangan yang terjadi  sebelum  terjadinya  kebangkrutan  atau  likuidsi.  Untuk  mendeteksi  adanya  potensi kebangkrutan pada suatu perusahaan secara dini kita perlu menggunakan analisis. Oleh karena itu Bank Muamalat harus segera mengantisipasi adanya potensi kebangkrutan perusahaan atau Financial Distress sebelum akhirnya terjadi kebangkrutan bank.

## B. KAJIAN PUSTAKA

## 1. Financial Distress
Financial Distress atau yang lebih dikenal dengan  kesulitan keuangan adalah kondisi suatu perusahaan tidak dapat membayar atau melunasi utang-utangnya (Indonesia, 2011). Kesulitan keuangan merupakan tahap awal sebelum terjadinya kebangkrutan suatu perusahaan. Financial distress juga dapat didefinisikan sebagai suatu kodisi keuangan perusahaan yang mengalami kesulitan likuidasi  yang sangat parah sehingga perusahaan tidak mampu menjalankan operasi dengan  baik.  Kebangkrutan  juga  disebut  dengan  likuidasi  atau  penutupan  perusahaan. Financial  distress bisa  diartikan  sebagai  munculnya  sinyal  atau  gejala-gejala  awal  terhadap penurunan kondisi keuangan yang dialami oleh suatu perusahaan, atau juga kondisi yang terjadi sebelum terjadinya kebangkrutan ataupun likuidsi. Kepailitan tersebut  dapat disebabkan oleh kegagalan  perusahaan  dalam  kegiatan  operasional  untuk  menghasilkan  suatu  laba  dan ketidakmampuan suatu perusahaan dalam membayar utangnya.
Perusahaan dapat mengetahui tanda-tanda adanya Financial distress salah satunya dengan melihat  keadaan  laba  yang  diperoleh  suatu  perusahaan  dalam  periode  tertentu. Financial distress dapat diakibatkan oleh beberapa penyebab yang bermacam-macam.
Awal  terjadinya Financial  distress dapat  bermula  pada  saat  arus  kas  yang  dimiliki perusahaan  lebih  kecil  dari  jumlah  utang  jangka  panjang  yang  telah  jatuh  tempo.  Hal  ini mencerminkan  bahwa  perusahaan  tersebut  tidak  mampu  untuk  memenuhi  pembayaran kewajiban yang seharusanya dibayar pada saat itu juga. Salah satu masalah yang sering dihadapi oleh suatu perusahaan adalah kebangkrutan atau kepailitan, hal tersebut dapat dihindari dengan cara memprediksi sebab-sebab yang mengakibatkan kebangkrutan yaitu dengan melihat adanya Financial distress.
Menurut  (Indonesia,  2011:  102)    mendefinisikan Financial  distress sebagai  tahap penurunan  kondisi  keuangan  yang  terjadi  sebelum  terjadinya  kebangkrutan  atau  likuidsi.
(Studi pada Bank Muamalat Indonesia )
Financial  distress dimulai  dari  ketidakmampuan  perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban- kewajibannya, terutama kewajiban yang bersifat jangka pendek termasuk kewajiban likuiditas dan juga termasuk kewajiban dalam kategori solvabilitas.
Menurut undang-undang kepailitan No.4 Thn 1998 yaitu, debitur yang mempunyai dua atau lebih  kreditur  dan  tidak  membayar  sedikitnya  satu    utang  yang  telah  jatuh  tempo  dan  dapat ditagih, dinyatakan pailit dengan putusan pengadilan yang berwenang, baik atas permohonan sendiri maupun atas permintaan seorang atau lebih krediturnya (Nomor, 1AD)

## 2. Altman Z-Score Modifikasi
Altman  (1968)  adalah  orang  yang  pertama  yang  menerapkan Multiple  Discriminant Analysis .Analisis  diskriminan  berguna  bagi  perusahaan  untuk  mendapatkan  peringatan  dini kebangkrutan dan kelangsungan usaha. Perusahaan yang memperoleh peringatan kebangkrutan sebelumnya, akan semakin baik pengelolaannya karena manajemen dapat melakukan perbaikan dan dapat memberikan gambaran dan harapan yang solid akan nilai masa depan perusahaan. Analisis diskriminan ini merupakan suatu teknik statistik yang mengidentifikasikan beberapa macam rasio keuangan yang dianggap memiliki nilai paling penting dalam mempengaruhi suatu kejadian,  lalu  mengembangkannya  dalam  suatu  model  dengan  maksud  untuk  memudahkan menarik kesimpulan dari suatu kejadian. Analisa diskriminan ini kemudian menghasilkan suatu dari beberapa pengelompokan yang bersifat apriori atau mendasarkan teori dari kenyataan yang sebenarnya (Arifin, 2007).
Dalam menyusun model Z Altman mengambil sampel 33 perusahaan manufaktur yang bangkrut pada periode 1960 sampai 1965 dan 33 perusahaan yang tidak bangkrut dengan lini industri dan ukuran yang sama. Dengan menggunakan data laporan keuangan dari 1 sampai 5 tahun sebelum kebangkrutan, Altman menyusun 22 rasio keuangan yang paling memungkinkan dan mengelompokkannya dalam 5 kategori: likuiditas, profitabilitas, leverage, solvabilitas dan kinerja. Lima macam rasio dari lima variabel yang terseleksi akan di kombinasikan bersama untuk  memperoleh  prediksi  yang  paling  akurat  tentang  kebangkrutan.  Ketepatan  dan keakuratan  model  Altman  Z-Score telah diuji  beberapa  kali  dan  secara  umum menunjukkan hasil  yang  relatif  dapat  dipercaya  untuk  memprediksi  kegagalan  perusahaan  dalam  jangka waktu  kurang  dari  5  tahun.  Dalam  tulisannya,  Altman  membuktikan  bahwa  model  yang diciptakannya  ini  dapat  memprediksi  kebangkrutan  dengan  tingkat  keakuratan  95%  untuk periode 1 tahun sebelum bangkrut, 72% untuk periode 2 tahun sebelum bangkrut, 48% untuk
periode 3 tahun sebelum bangkrut, 29% untuk periode 4 tahun sebelum bangkrut dan 36% untuk periode 5 tahun sebelum bangkrut. Keadaan tersebut menunjukkan bahwa kemampuan prediksi dari model Z-score menurun dari tahun ke tahun (Rasidah, 2008: 202).
Penggunaan model Altman sebagai salah satu pengukuran kinerja kebangkrutan tidak bersifat tetap atau stagnan melainkan berkembang dari waktu kewaktu, dimana pengujian dan penemuan  model  terus  diperluas  oleh  Altman  hingga  penerapannya  tidak  hanya  pada perusahaan manufaktur publik saja tapi sudah mencakup perusahaan manufaktur non publik, perusahaan  non manufaktur,  dan  perusahaan  obligasi  korporasi.  Altman  mengatakan  “In  the current study, our empirical analysis focuses on the performance of the Z”-Score model version in predicting bankruptcy, where it has its widest scope, as it is intended for both privately held and publicly listed firms and for both manufacturing and non-manufacturing firms (Altman et al., 2017).
Dalam studi saat ini, analisis empiris berfokus pada  kinerja model z-score modifikasi dalam memprediksi kebangkrutan, dimana ia memiliki cakupan terluas, seperti ditujukan untuk perusahaan  swasta,  public  dan  perusahaan  manufaktur,  non  manufaktur.  Dalam  Z-score modifikasi  ini  Altman  mengeliminasi  variable  E (sales/total  asset) karena  rasio  ini  sangat bervariatif  pada industri dengan ukuran asset yang berbeda-beda.Berikut persamaan Z-Score yang di ModifikasiAltman dkk (1995):
Z = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6.72 X3 + 1,05 X4
Dimana:
X1 = Net Working Capital to Total Asset
Rumus  Perhitungan
= Aktiva Lancar – Hutang Lancar
Total Aktiva
Rasio  ini  digunakan  dalam  menentukan  hasil  dari  nilai  Z  karena  menunjukan  kemampuan perusahaan  untuk  menghasilkan  modal  kerja  bersih  dari  keseluruhan  total  aktiva  yang dimilikinya. Rasio ini dihitung dengan membagi modal kerja bersih dengan dengan total aktiva. Modal kerja bersih diperoleh dengan cara aktiva lancar dikurangi dengan kewajiban lancar. X1 yang  negative  atau  semakin  kecil  kemungkinan  besar  akan  menghadapi  masalah  dalam menutupi kewajiban jangka pendeknya karena tidak tersedianya aktiva lancar yang cukup untuk melancarkan kegiatan operasional begitupun sebaliknya (Dialysa, 2018).
X2= Retained Earning to Total Asset

## Rumus Perhitungan = Laba yang Ditahan

## Total Aktiva
Rasio  ini  digunakan  dalam  menentukan  hasil  dari  nilai  Z  karena  menunjukan kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan  laba  ditahan  dari  total  aktiva  persahaan.  Laba ditahan  merupakan  laba  yang  tidak  dibagikan  kepada  para  pemegang  saham.  Semakin  besar laba ditahan maka akan berpengaruh pada terhadap posisi modal sendiri yang semakin besar. X2 yang negatife  atau semakin kecil menunjukan bahwa perusahaan tidak dapat menghasilkan laba  ditahan  dari  keseluruhan  asset  yang  dimiliki  oleh  perusahaan  dan  tidak  ada  laba  yang dibagikan  kepada  deviden  maupun  untuk  keperluan  pembayaran  kewajiban  begitupun sebaliknya  (Harlen et al., 2019).
X3 = Earning Before Interest and Tax To Total Asset
Rumus Perhitungan = Laba Sebelum Bunga dan Pajak

## Total Aktiva
Rasio  ini  digunakan  dalam  menentukan  hasil  dari  nilai  Z  karena  menunjukan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan  laba dari aktiva perusahaan, sebelum pembayaran bunga  dan  pajak.  Laba  sebelum  bunga  dan  pajak  disebut  juga  dengan  laba  operasi  yang merupakan  indicator  probabilitas  perusahaan.X3  yang  bernilai  negative  atau  semakin  kecil menunjukan bahwa perusahaan tidak mampu menghasilkan laba dari keseluruhan aktiva yang dimiliki sebelum pengurangan pajak dan bunga begitupun sebaliknya.
X4 = Market Value Equity toBook value Of  Debt
Rumus Perhitungan = Nilai Ekuitas

## Total Kewajiban
Rasio ini digunakan untuk menentukan dari nilai Z karena menunjukan kemampuan perusahaan untuk  memenuhi  kewajiban-kewajiban  dari  nilai  pasar  modal  sendiri.Nilai  pasar  ekuitas dipoeroleh dengan dengan mengalikan jumlah lembar saham biasa yang beredar dengan harga pasar per lembar saham biasa. X4 yang bernilai positif atau semakin besar menunjukan bahwa perusahaan memiliki kemampuan melunasi kewajiban-kewajibannya dengan nilai pasar yang tinggi (Harlen et al., 2019).
Klasifikasi  perusahaan  yang  sehat  dan  bangkrut  didasarkan  pada  nilai  Z-score  model Altman Modifikasi yaitu (Ramadhani & Lukviarman, 2009) :
1. Jika nilai Z” < 1,1 maka termasuk perusahaan yang bangkrut.
2. Jika nilai 1,1< Z” < 2,6 maka termasuk grey area (tidak dapat ditentukan apakah perusahaan sehat ataupun mengalami kebangkrutan).
3. Jika nilai Z” > 2,6 maka termasuk perusahaan yang tidak bangkrut.

## 2. Model Grover
Jeffrey S. Grover menggunakan sampel sesuai dengan  model Altman Z-score pada tahun 1968 dengan menambahkan 13 rasio keuangan baru. Sampel yang digunakan sebanyak 70 perusahaan dengan 35 perusahaan yang bangkrut dan 35 perusahaan yang tidak bangkrut pada tahun 1982 sampai 1996. Rumus grover yaitu sebagai berikut :
G Score= 1,650 A + 3,404 B + 0,016 ROA + 0,057
Keterangan :
G = Bankrupcy Index
A= Working Capital/ Total asset
B = Earning before interest and taxes/ Total asset
ROA = Net income/ Total asset
Uraian dari maing-masing  Variabel diatas sebagai berikut:
1. Net Working Capital to Total Asset (A)

## A= Aktiva Lancar – Hutang Lancar
Total Aktiva
Rasio  ini  digunakan  dalam  menentukan  hasil  dari  nilai  S  karena  menunjukan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan modal kerja bersih dari keseluruhan total aktiva yang dimilikinya. Rasio ini dihitung dengan membagi modal kerja bersih dengan dengan total aktiva.  Modal  kerja  bersih  diperoleh  dengan  cara  aktiva  lancar  dikurangi  dengan  kewajiban lancar.

## 2. Earning Before Interest and Tax To Total Asset
B= Laba Sebelum Bunga dan Pajak

## Total Aktiva
Rasio  ini  digunakan  dalam  menentukan  hasil  dari  nilai  S  karena  menunjukan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan  laba dari aktiva perusahaan, sebelum pembayaran bunga  dan  pajak.  Laba  sebelum  bunga  dan  pajak  disebut  juga  dengan  laba  operasi  yang merupakan indicator probabilitas perusahaan.
3. Return On Asset
ROA = Laba Bersih x 100%

## Total Asset
Menurut  (Septadi  et  al.,  2013),  ROAmerupakan  salah  satu  rasio  profitabilitas,  yaitu rasio  yang  menunjukan  seberapa  efektifnya  perusahaan  beroperasi  sehingga  menghasilkan keuntungan  laba  bagi  perusahaaan.  ROA  berfungsi  untuk  mengukur  efektifitas  perusahaan dalam menghasilakan laba dari aktiva yang dipergunakan. Semakin besar ROA yang dimiliki suatu perusahaan maka semakin efisiensi  pengguna aktiva sehingga akan memperbesar laba.
Model  grover  mengkategorikan  perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut  dengan  skor kurang  atau  sama  dengan    -0,02  (G  ≤  -0,02)  sedangkan  nilai  untuk  perusahaan  yang dikategorikan dalam keadaan tidak bangkrut adalah lebih atau sama dengan 0,01 (G ≥ 0,01). Perusahaan dengan skor diantara batas atas dan batas bawah berada pada grey area (Sari, 2015).

## C. METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan oleh penulis adalah jenis penelitian kuantitatif deskriptif, dengan  menggunakan  empat  model  analisis  yakni  model analisis  altman  z-score modifikasi, model  analisis  grover,  model  zmijwski  dan  model  springate  .  Penelitian  ini  penulis menggunakan  data  sekunder  atau  data  yang  berupa  laporan  keuangan.  Bank  Muamalat  dari tahun 2015 TRW I – 2019 TRW IV.

## D. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 1.  Metode Z-Score Modifikasi
Berikut persamaan Z-Score yang di Modifikasi Altman dkk (1995):
Z = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6.72 X3 + 1,05 X4 Keterangan:
Z” = Bankrupcy Iindex X1 = Working Capital/ Ttotal Asset X2 = Retained Earnings / Total Asset X3 = Earning Before Interest and Tax / Ttotal Asset X4 = Book Value Of Equity / Total Debt
Berikut Hasil Model  Z-Score Modifikasi

## Hasil Z-Score
Tahun X1 X2 X3 X4 Z Hasil 2015 TRW I 0.066 0.013 0.002 0.399 0.907 Financial Distress 2015 TRW II 0.095 0.016 0.003 0.263 0.971 Financial Distress 2015 TRW III 0.11 0.016 0.003 0.269 1.076 Financial Distress 2015 TRW IV 0.092 0.021 0.001 0.253 0.945 Financial Distress 2016 TRW I 0.099 0.023 0.001 0.253 0.997 Financial Distress 2016 TRW II 0.079 0.023 0.001 0.232 0.844 Financial Distress 2016 TRW III 0.10 0.023 0.001 0.249 0.999 Financial Distress 2016 TRW IV 0.12 0.025 0.002 0.229 1.195 Grey Area 2017 TRW I 0.099 0.023 0.0003 0.273 0.951 Financial Distress 2017 TRW II 0.11 0.016 0.001 0.279 1.074 Financial Distress 2017 TRW III 0.10 0.022 0.001 0.316 1.07 Financial Distress 2017 TRW IV 0.11 0.020 0.0008 0.401 1.213 Grey Area 2018 TRW I 0.046 0.021 0.0004 0.317 0.706 Financial Distress 2018 TRW II 0.14 0.023 0.002 0.286 1.306 Grey Area 2018 TRW III 0.17 0.024 0.003 0.317 1.546 Grey Area 2018 TRW IV 0.12 0.020 0.0008 0.286 1.157 Grey Area
Sumber: data diolah 2018
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  Z-Score  menggambarkan  bahwa  dominan perhitungan menunjukkan financial distress dan sebahagian pada zona Grey Area. Hal tersebut disimpulkan dengan mengacu padaa nilai 1,1< Z” < 2,6 . dari gambaran tersebut dapat di lihat bahwa  PT.  Bank  Muamalat  dalam  kondisi  yang  kurang  baik  dan  sesegara  mungkin membutuhkan  antisipasi  dari  pemerintah,  sebagaimana  yang  dikatakan  oleh  (Ma’ruf Amin,2019) bahwa jangan biarkan bank muamalat mati sehingga harus diberikan suntikan dana segar dari investor untuk melanjutkan bisnisnya. Ma’ruf Amin menyayangkan jika ban syariah pertama di tanah air itu tak bisa diselamatkan.

## 2.  Metode Analisis Grover
Jeffrey S. Grover menggunakan sampel sesuai dengan model Altman Z-score pada tahun 1968 dengan menambahkan rasio keuangan baru. Rumus grover yaitu sebagai berikut :
G Score= 1,650 A + 3,404 B + 0,016 ROA + 0,057
Keterangan :
(Studi pada Bank Muamalat Indonesia )
G = Bankrupcy Index A= Working Capital/ Total asset B = Earning before interest and taxes/ Total asset ROA = Net income/ Total asset
a. Working to Capital Total Asset (A)
Berikut rumusan Net Working Capital to Total Asset (A)

## A= Aktiva Lancar – Hutang Lancar
Total Aktiva
Tabel 5.

## Working Capital Total Asset
Tahun Modal Kerja Total Asset A 2015 TRW I 3.697.955 56.062.164 0.066 2015 TRW II 5.305.189 55.859.682 0.095 2015 TRW III 6.597.416 56.501.544 0.11 2015 TRW IV 5.335.306 57.712.588 0.092 2016 TRW I 5.335.308 53.712.592 0.099 2016 TRW II 4.184.391 52.695.732 0.079 2016 TRW III 5.718.560 54.105.544 0.10 2016 TRW IV 6.542.885 55.786.398 0.12 2017 TRW I 5.335.308 54.827.523 0.099 2017 TRW II 6.568.210 58.602.532 0.11 2017 TRW III 5.888.109 57.711.079 0.10 2017 TRW IV 6.627.231 61.696.920 0.11 2018 TRW I 2.616.426 57.283.526 0.046 2018 TRW II 7.688.520 55.202.239 0.14 2018 TRW III 9.275.632 54.850.713 0.17 2018 TRW IV 6.946.355 57.227.276 0.12
Sumber: data diolah 2018
b. Earning Before Interest and Taxes to Total Asset (B)
Tabel 6.

## Earning Before Interest and Taxes to Total Asset
Tahun Laba Sebelum Pajak Total Asset X3 = Laba Kotor Total Asset 2015 TRW I 87.457 56.062.164 0.002 2015 TRW II 142.053 55.859.682 0.003 2015 TRW III 151.947 56.501.544 0.003 2015 TRW IV 33.612 57.712.588 0.001 2016 TRW I 33.612 53.712.592 0.001 2016 TRW II 40.685 52.695.732 0.001 2016 TRW III 50.605 54.105.544 0.001 2016 TRW IV 116.459 55.786.398 0.001 2017 TRW I 16.357 54.827.523 0.0003 2017 TRW II 63.893 58.602.532 0.001 2017 TRW III 45.000 57.711.079 0.001 2017 TRW IV 60.268 61.696.920 0.0008 2018 TRW I 22.142 57.283.526 0.0004 2018 TRW II 109.728 55.202.239 0.002 2018 TRW III 149.056 54.850.713 0.003 2018 TRW IV 45.806 57.227.276 0.0008
Sumber: data dioalh 2018
Melihat  hasil yang diperoleh dari tahun ke tahun,  perhitungan ratio Earning before tax to total  asset  rata-rata  rendah,  hingga  dengan  hasil  0.0001.  hasil  ini  disebabkan  laba yang dihasilkan oleh Bank Muamalat relatif kecil

## c. Return On Asset
ROA  merupakan  salah  satu  rasio  profitabilitas,  yaitu  rasio  yang  menunjukan  seberapa efektifnya  perusahaan  beroperasi  sehingga  menghasilkan    keuntungan  laba  bagi perusahaaan (Septadi et al., 2013). ROA berfungsi untuk mengukur efektifitas perusahaan dalam  menghasilakan  laba  dari  aktiva  yang  dipergunakan.  Semakin  besar  ROA  yang dimiliki  suatu  perusahaan  maka  semakin  efisiensi    penggunaaktiva  sehingga  akan memperbesar  laba.  Laba  yang  besar  akan  menarik investor  karena  perusahaan  memiliki tingkat  pengembalian  yang  semakin  tinggi.  Bank  Indonesia  sebagai  otoritas  moneter menetapkan angka ROA minimal sebesar 1,5%, agar Bank tersebut  dapat dikatan dalam kondisi sehat (Sandra, 2009).
Tabel 7. Return 0n Asset Tahun Laba Bersih Total Asset X3 = Laba Bersih Total Asset 2015 TRW I 87,457 56.062.164 0.0015 2015 TRW II 112,327 55.859.682 0.0020 2015 TRW III 111,352 56.501.544 0.0019 2015 TRW IV 75,884 57.712.588 0.0013 2016 TRW I 75,884 53.712.592 0.0013 2016 TRW II 32,925 52.695.732 0.0006 2016 TRW III 41,414 54.105.544 0.0007 2016 TRW IV 80,511 55.786.398 0.0014 2017 TRW I 12,268 54.827.523 0.0002 2017 TRW II 29,956 58.602.532 0.0005 2017 TRW III 34,170 57.711.079 0.0007 2017 TRW IV 26,716 61.696.920 0.0008 2018 TRW I 16,606 57.283.526 0.0004 2018 TRW II 103,737 55.202.239 0.0019 2018 TRW III 111,792 54.850.713 0.0020 2018 TRW IV 46,002 57.227.276 0.0008
Sumber:data diolah 2020
Data  diatas  menunjukan  bahwa  kemampuan  Bank  Muamalat  Indonesia  dalam menghasilkan keuntungan laba bagi perusahaan kurang efektif atau dalam kondisi tidak sehat. Bank Indonesia sebagai otoritas moneter menetapkan angka ROA minimal sebesar 1,5%, agar Bank tersebut dapat dikatan dalam kondisi sehat

## d. Hasil Analisis Grover
Tabel  8. Hasil Analisis Grover Tahun A B ROA G Hasil 2015 TRW I 0.066 0.002 0.0015 0.172 Tidak bangkrut 2015 TRW II 0.095 0.003 0.0020 0.224 Tidak bangkrut 2015 TRW III 0.11 0.003 0.0019 0.249 Tidak bangkrut 2015 TRW IV 0.092 0.001 0.0013 0.210 Tidak bangkrut 2016 TRW I 0.099 0.001 0.0013 0.223 Tidak bangkrut 2016 TRW II 0.079 0.001 0.0006 0.190 Tidak bangkrut 2016 TRW III 0.10 0.001 0.0007 0.225 Tidak bangkrut 2016 TRW IV 0.12 0.001 0.0014 0.258 Tidak bangkrut
Analisis Prediksi Financial Distress Menggunakan Pendekatan Model Altman Dan Grover (Studi pada Bank Muamalat Indonesia )
2017 TRW I 0.099 0.0003 0.0002 0.221 Tidak bangkrut 2017 TRW II 0.11 0.001 0.0005 0.241 Tidak bangkrut 2017 TRW III 0.10 0.001 0.0007 0.225 Tidak bangkrut 2017 TRW IV 0.11 0.0008 0.0008 0.241 Tidak bangkrut 2018 TRW I 0.046 0.0004 0.0004 0.134 Tidak bangkrut 2018 TRW II 0.14 0.002 0.0019 0.295 Tidak bangkrut 2018 TRW III 0.17 0.003 0.0020 0.347 Tidak bangkrut 2018 TRW IV 0.12 0.0008 0.0008 0.257 Tidak bangkrut
Sumber: data diolah 2020
1. Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  G-Score  pada  tahun  2015-2018 menghasilkan  nilai  dimana  mengalami  prediksi  tidak  mengalami  kebangkrutan  atau sehat karena pada metode G-Score nilai yang baik atau yang tidak mengalami prediksi kebangkrutan adalah lebih atau sama dengan 0.01 (G ≥ 0,01).

## D.  HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 1.  Analisis Metode Altman Z-Score
Berdasarkan hasil analisis jika menggunakan model Altman Z-Score dengan mengambil sampel  laporan  keuangan  Bank  Muamalat  Indonesia,  menunjukkan  kesulitan  keuangan  atau mengalami financial distress pada tahun 2015 hingga 2017 namun dalam  satu tahun terakhir 2018  bank muamalat menunjukan kinerja yang cukup bagus karena berada pada zona grey area tetapi hal ini  belum mampu menutupi kesulitan keuangan yang dimiliki oleh bank muamalat. Hasil  penelitian  diatas  selaras  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nikmah  yang menganalisis prediksi potensi kebangkrutan dengan menggunakan model Altman Z-Score Pada PT Bank Muamalat Indonesia periode 2014-2018.
Bank  Muamalat  hingga  saat  ini  masih  membutuhkan  dana  segar  untuk  menjalankan kembali bisnisnya secara normal. Jika dilihat dari perhitungan rasio Working Capital to Total Asset (XI) Bank Muamalat cukup bagus meskipun dengan nilai yang diperoleh relatif   kecil. Berdasarkan penelitian Altman (1968) dan Marvin (1942), rasio Working Capital to Total Asset berpengaruh positif terhadap financial distress, karena rasio ini menunjukan tingkat likuiditas perusahaan yang berasal dari selisih antara aktiva lancar dan kewajiban lancar, jika aktiva lancar lebih besar dibandingkan kewajiban lancar maka menunjukan perusahaan dengan mudah bisa memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Semakin kecil  rasio ini akan meningkatkan potensi Financial Distress (Aprylia, 2016).
Dilihat dari rasio Retained  Earning to Total Asset (X2) Bank Muamalat Indonesia relatif rendah.  Dalam  penelitian  Altman  (1968),  Bell  (2013)  dan  Kasmis  (2009),  kegagalan perusahaan banyak terjadi pada perusahaan baru  karerna cenderung memiliki nilai yang rendah karena  belum  mempunyai  waktu  untuk membangun  keuntungan  kumulatifnya  dibandingkan perusahaan  lama.  Artinya  perdiksi  financial  distrees  perusahaan  dapat  dipengaruhi  dengan menggunakan rasio ini.
Jika dilihat dari rasio Earning Before Tax to Total Asset (X3) Bank Muamalat Indonesia sangatlah  rendah.  Nilai  terendah  berada  pada  tahun  terakhir  dengan  perolehan  angka 0.000.Rasio ini digunakan dalam menentukan hasil dari nilai Z karena menunjukan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dari aktiva perusahaan sebelum pembayaran bunga dan pajak.  Namun  naik  turunya  laba  tidak  mempengaruhi  dari  nilai  Z-Score  atau  kebangkrutan suatu perusahaan. Hal ini selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh oktarina (2017) dan hidayah (2014).
Dilihat dari Rasio Book Value Of Equity to Total Debt (X4) Bank Muamalat Indonesia cukuplah Besar namun nilai yang di peroleh belum bisa menjadikan nilai Z-Score berada pada keadaan yang sehat. Rasio ini merupakan predictor kebangkrutan yang lebih efektif dari rasio yang sejenis lainnya yang digunakan. (Aprylia, 2016).

## 2. Analisis Metode Grover
Berdasarkan analisis metode Grover Bank Muamalat Indonesia Tbk tidak mengalami financial  distress  atau  tidak  berpotensi  kebangkrutan  karena  bank  muamalat  dalam  keadaan sehat.Metode  Grover  ini  lebih  menekankan  pada  rasio  Working  Capital  to  Total  Asset  (A) dalam  menentukan  hasil  dari  nilai  G  karena  menunjukan  kemampuan  perusahaan  untuk menghasilkan modal kerja bersih dari keseluruhan aktiva yang dimilikinya.Dimana modal kerja bersih  yang  dimiliki  bank  muamalat  Indonesia  mampu  membayar  kewajiban  jangka pendeknya.Nilai  modal  kerja  bersih  dapat  diperoleh  dengan  mengurangkan  aktiva  lancar dengan  kewajiban  lancar  milik  perusahaan.jika  aktiva  lancar  lebih  besar  dibandingkan kewajiban  lancar  maka  menunjukan  perusahaan  dengan  mudah  bisa  memenuhi  kewajiban jangka  pendeknya.  Hal  ini  selaras  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Enggar  dan  Dewi (2019)
Jika dilihat dari rasio Earning Before Tax to Total Asset (B) Bank Muamalat Indonesia sangatlah  rendah.  Nilai  terendah  berada  pada  tahun  terakhir  dengan  perolehan  angka 0.000.Rasio  ini  digunakan  dalam  menentukan  hasil  dari  nilai  G  karena  menunjukan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dari aktiva perusahaan sebelum pembayaran bunga  dan  pajak.  Namun  naik  turunya  laba    tidak  mempengaruhi  dari  nilai  G-Score  atau kebangkrutan suatu perusahaan. Hal ini selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh oktarina (2017) dan hidayah (2014).
Dalam metode grover terdapat ROA. Return On Asset . Merupakan rasio yang mengukur laba  bersih  yang  didapat  dari  pemakaian  aktiva.ROA  yang  semakin  tinggi  menunjukan profitabilitas  perusahaan  yang  baik.Namun  jika  dilihat  dari  hasil  perhitungan  ROA  Bank Muamlat Indonesia Menunjukan hasil yang kurang baik dimana dalam periode terakhir berada pada  angka  0.000  namun  hal  ini  tidak  mempengaruhi  hasil  dari  nilai  G-Score  atau Kebangkrutan  untuk  perusahaan.Hal  ini  selaras  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Nur  Aeni (2020), Rahmania (2015) dan Kristanti (2016).

## E.  KESIMPULAN DAN SARAN

## 1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang sudah dijabarkan diatas, maka penulis akan menyimpulkan hasil dari penelitian ini:
1. Dari  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  metode  Z-Score  pada  tahun  2015  Bank Muamalat mengalami prediksi Financial Distress atau dalam keadaan tidak sehat.
2. Dari hasil penelitian dengan menggunakan metode Z-Score pada tahun 2016 TRW I, II dan III Bank Muamalat mengalami prediksi Financial Distress atau tidak sehat sedangkan TRW IV Bank Muamalat tidak dapat diprediksi karena berada pada zona Grey Area.
3. Dari hasil penelitian dengan menggunakan metode Z-Score pada tahun 2017 TRW I, II dan III Bank Muamalat mengalami prediksi Financial Distress atau tidak sehat sedangkan TRW IV Bank Muamalat tidak dapat diprediksi karena berada pada zona Grey Area
4. Dari hasil penelitian dengan menggunakan metode Z-Score pada tahun 2018 TRW I bank muamalat mengalami prediksi Financial Distress atau dikatan dalam keadaan tidak sehat sedangkan TRW II, III dan IV Bank Muamalat tidak dapat diprediksi karena berada pada zona Grey Area .
5. Dari hasil penelitian dengan menggunakan metode G-Score pada tahun 2015-2018 Bank Muamalat tidak mengalami prediksi Financial Distress atau dikatan dalam keadaan sehat.
(Studi pada Bank Muamalat Indonesia )
6. Dari hasil diatas ada 2 metode yang digunakan tetapi dengan hasil yang berbeda, karena adanya isu-isu dimasyarakat yang beredar bahwa Bank Muamalat bangkrut maka dari itu masyarakat  harus  melihat  penelitian  di  dengan  menggunakan  metode  G-Score  karena dengan menggunakan metode itu hasilnya lebih dipercaya karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Maka dari itu Bank Muamalat dikatakan tidak Bangkrut sebab hingga saat ini Bank Muamalat Indonesia Tbk masih beroperasi.

## 2. Saran
Penulis menyadari bahwa penulisan ini masih jauh dari kata sempurnah untuk itu penulis memberikan saran sebagai berikut:
1. Untuk  menyelamatkan  perusahaan  langkah  yang  dapat  diambil  adalah  dengan  cara mencari investor baru dan dapat menjual surat-surat berharga yang dimiliki perusahaan.
2. Untuk para investor dan para nasabah agar mengetahui bahwa Bank Muamalat belum bangkrut, tetapi Bank Muamalat dalam proses memperbaiki kinerja keuangannya dan memperbaiki permasalahan di pembiayaan.
3. Diharapkan untuk penelitian selanjutnya menggunakan variabel lain selain metode  Z- Score dan G-Score. Dengan menggunakan metode yang lain agar mengetahui potensi kebangkrutan hasilnya lebih akurat.

## DAFTAR  PUSTAKA
Altman, E. I., Iwanicz‐Drozdowska, M., Laitinen, E. K., & Suvas, A. (2017). Financial distress prediction in an international context: A review and empirical analysis of Altman’s Z‐score model. Journal of International Financial Management & Accounting , 28 (2), 131–171.
Aprylia, C. (2016). Analisis Potensi Financial Distress dengan Metode Altman Z-Score Pada Bank Umum Syariah di Indonesia Periode Tahun 2010-2014. Skripsi. FEB Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta .
Arifin, J. (2007). Cara cerdas menilai kinerja perusahaan berbasis Komputer . Elex Media Komputindo.
Dialysa, F. (2018). Analisis Perbandingan Financial Distress pada PT. Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat & Banten, TBK (Bank BJB) dan PT. Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur, Tbk.(Bank Jatim) menggunakan Model Altman Z-Score dan Grover G- Score.
Fahmi, I. (2015). Pengantar Manajemen Keuangan; Teori dan soal jawab.
Harlen, Y. S., Topowijono, T., & Azizah, D. F. (2019). Analisis Penggunaan Model Altman (Z-Score) Untuk Memprediksi Potensi Kebangkrutan (Studi Kasus pada Perusahaan Sub
Sektor Pertambangan Minyak dan Gas Bumi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2012-2016). Jurnal Administrasi Bisnis , 66 (1), 79–88.
Indonesia, K. B. B. (2011). Jakarta. Republik Indonesia .
Keuangan, O. J. (2019). Statistik Perbankan Syariah (Sharia Banking Statistics). Tersedia: Www. Https://Www.Ojk.Go.Id/Id/Kanal/Syariah/Data-Dan-Statistik/Statistik-
Perbankan-Syariah/Pages/Statistik-Perbankan-Syariah---Mei-2019.Aspx, Di Unduh Pada Tanggal 25 Mei 2019 .
Nomor, U.-U. R. I. (1AD). Tahun 1998 tentang Kepailitan Menjadi Undang-Undang. Ramadhani, A. S., & Lukviarman, N. (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).
Rasidah, R. (2008). Analisis Diskriminan Model Altman (Z-Score) Dalam Mengukur Kinerja Keuangan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Pada Industri Kayu Yang Terdaftar Di Bursa Efek Jakarta. Jurnal Ekonomi Pembangunan, Manajemen, Dan Akuntansi , 7 (2), 200–230.
Sandra, U. R. (2009). Analisis Pengaruh Ldr, Nim dan Bopo Terhadap Roa pada Sektor Perbankan Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2005-2009. Jurnal Manajemen Update , 2 (1).
Sari, E. W. P. (2015). Penggunaan model Zmijewski, Springate, Altman Z-Score dan Grover dalam memprediksi kepailitan pada Perusahaan transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Skripsi. Universitas Dian Nuswantoro. Semarang .
Septadi, R. A., Rodhiyah, R., & Hidayat, W. (2013). Analisis Pengaruh Return on Asset (Roa), Return on Equity (Roe) Dan Tingkat Inflasi Terhadap Per (Price Earnings Ratio) Pada Perusahaan Manufaktur Bidang Food and Beverage Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmu Administrasi Bisnis , 2 (3), 1–8.
Suwandi. (2019). Terungkap Penyebab Masalah Kronis di Bank Muamalat. Www.Cnbcindonesia.Com/Market/20191115093424-17115443/Terungkap-Penyebab- Masalah-Kronis-Di-Bank-Muamalat .