ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
ANALISIS RISIKO KEBANGKRUTAN DENGAN METODE ALTMAN Z-SCORE, SPRINGATE, DAN ZMIJEWSKI PADA PERUSAHAAN HIBURAN KOREA YANG TERCATAT DI BURSA KOREA
TAHUN 2012 – 2016
A.Kadim 1) Adji Suratman 2) dan Muhammad Abdul Muis 3)
1,2) dosen universitas pesada idonesia YAI, email : sak_kadim@yahoo.com , prof.adjisuratman@yahoo.com
3) dosen STIE YAI, email : Muhammad.muis@yahoo.co.id ARTICLES INFORMATION ABSTRACT

## JURNAL SEKURITAS
( Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
Vol.2, No.2, Januari  2019 Halaman  : 141 – 155 © LPPM & Prodi Manajemen UNVERSITAS   PAMULANG
ISSN ( online )  : 2581-2777 ISSN ( print )     : 2581-2696
Keyword : Bankruptcy Analysis, Altman Z-Score, Springate, Zmijewski, Korean Entertainment
JEL. classification : C33, G21, G34, N25

## Contact Author :

## PRODI MANAJEMEN UNPAM
JL.Surya Kencana No.1 Pamulang Tangerang Selatan – Banten Telp. (021) 7412566, Fax (021) 7412491 Email : jurnalfinance.unpam@gmail.com
This  study  aims  to  analyze  the  risk  of  bankruptcy  in  Korean entertainment companies listed on the Korean Exchange in 2012- 2016.  The  research  methodology  used  is  a  comparative descriptive method with panel data and quantitative data obtained on  the  Korean  Exchange.  Sampling  technique  using  purposive sampling method  with data during the period of 2012  until  2016. Data analysis techniques used are different test techniques. The results  of  this  research  showed  that  calculation  with  altman  z- score  was  able  to  predicts  19  non-bankrupt  companies,  3 companies in grey area, and 3 bankrupt companies. Whereas the calculation  of  Springate  method  was  able  to  predicts  16  non- bankrupt  companies  and  9  bankrupt  companies.  And  the calculation  of  Zmijewski  method  was  able  to  predicts  25  non- bankrupt  companies  and  0  bankrupt  companies.  Compared  with all  these  three  method.  The  Springate  method  is  the  most effective method in predicting bankruptcy of risk companies. The Springate  is  more  effective  than  the  Altman  Z-Score  and Zmijewski method
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696

## A. Pendahuluan
Korea  Selatan  merupakan  sebuah  negara  di  Asia  Timur  yang  meliputi  bagian Selatan  Semenanjung  Korea.  Disebelah  Utara,  Republik  Korea  berbatasan  dengan  Korea Utara dimana keduanya bersatu sebagai Negara hingga tahun 1948. Korea Selatan tergabung dalam  beberapa  organisasi  seperti  G-20  ekonomi  utama,  APEC,  WTO,  dan  OECD. Pertumbuhan ekonomi yang sangat cepat membuat negara ini dikenal dengan sebutan Macan Asia  dan  dikategorikan  sebagai  salah  satu  negara  yang  akan  menguasai  perekonomian  di dunia  di  group  next  eleven,  pertumbuhan  ekonomi  yang  sangat  pesat  ini  sering  dijuluki dengan dijuluki dengan istilah Keajaiban Sungai Han. Korea Selatan dengan 51,25 juta jumlah penduduk  pada  tahun  2016  dan  PDB  sebesar  1,411  triliun  USD  pada  tahun  2016,  menurut data statistik ekspor tahun 2017 tercatat sebesar 15,8% dan menduduki peringkat pertama di antara  10  negara  pengekspor  besar  di  dunia.  Kesuksesan  ekonomi  Korea  Selatan  dicapai pada akhir 1980-an ketika PDB berkembang dari rata-rata 8% per tahun (US$2,7 miliar) pada tahun  1962  menjadi  US$230  miliar  pada  1989.  Jumlah  ini  20  kali  lipat  dari  Korea  Utara  dan sama dengan ekonomi-ekonomi menengah di Uni Eropa.
Industri  Korea  Selatan  bergerak  pesat  terutama  atas  permintaan  produk  elektronik. Otomotif  dan  telekomunikasi  juga  menjadi  industri  andalan  di  Korea  Selatan.  Ekspor  Korea Selatan bergerak dalam bidang semi konduktor, peralatan telekomunikasi nirkabel, kendaraan bermotor,  komputer,  baja,  kapal  dan  petrokimia.  Ekonomi  Korea  Selatan  dipimpin  oleh konglomerat besar yang dikenal dengan chaebol. Beberapa chaebol yang terbesar antara lain, Samsung Electronics, POSCO, Hyundai Motor Company, KB Financial Group, Korea Electric Company, Samsung Life Insurance, Shinhan Financial Group, dan LG Electronics. Dalam seni budaya pun Korea Selatan tak ketinggalan, melalui Korean Wave ekspansi kebudayaan Korea ke seluruh dunia dilancarkan pemerintah, seperti film-film drama, musik, konser dan tariannya tumbuh  secara  global  merambah  ke  sejumlah  negara  di  berbagai  belahan  dunia  sehingga menimbulkan  “Demam  Korea”.  Sejak  tahun  1980-an,  Asia  Timur  telah  mengalami  ledakan produksi  budaya  yang  populer  seperti film, musik  pop,  animasi, komik,  program  televisi,  dan majalah  fashion  yang  mana  tidak  hanya  secara  domestik  melainkan  lintas  negara  bahkan lintas regional (Otmazgin & Ben-Ari, 2011 : 3). Korea Selatan merupakan salah satu negara di Asia,  di  mana  pertumbuhan  industri  budaya  sangat  berkembang  pesat.  Salah  satu  demam budaya Korea yang melanda dunia adalah Korean Wave. Korean Wave atau dalam istilah lain dikenal sebagai Hallyu, sebuah istilah yang disematkan oleh jurnalis Tiongkok tahun 1990-an, di  mana  industri  hiburan  Korea  Selatan  seperti  Korean  pop  populer  di  kalangan  pemuda Tiongkok.  Akibatnya,  timbulah  cultural  exchange  yang  mana  Hallyu  memicu  masyarakat Tiongkok mempelajari bahasa Korea dan termasuk kebudayaannya.  Korea Selatan memang sejak lama dikenal tipikal masyarakatnya sangat menjaga nilai tradisi dan kebudayaan leluhur, sehingga  tak  heran  jika  masyarakat  Korea  sangat  bangga  dengan  apa  yang  dikenakan, dikatakan, dan dimakan.
Karakter  yang  kuat  pada  jati  diri  masyarakat  Korea,  sebagai  pemicu  menguatnya nation  building  Korea,  yang  mendorong  meningkatnya  industri  hiburan  di  Negeri  Ginseng tersebut.  Alhasil,  industri  yang  menfasilitasi  pop  Korea  dan  drama  Korea  memperoleh popularitas  yang  tinggi  di  industri  hiburan  Asia.  Sementara  pada  abad  ke-21,  Korean  Wave terus  berkembang  di  berbagai  negara,  mulai  dari  aspek  gaya  berpakaian,  gaya  penataan rambut hingga K-Pop (Korean Pop). Fenomena Korean Wave yang berhasil membius warga dunia  mengenal  lebih  dalam  kebudayaan  Korea  Selatan,  hal  tersebut  telah  diprediksi  oleh Joseph Nye dalam Jang (2012 : 198) yang menjelaskan salah satu cara untuk melakukan soft power  adalah  dengan  cara  cultural  exchanges.  Cultural  Exchanges  menjadikan  soft  power yang dimiliki oleh Korea Selatan menimbulkan daya tarik tersendiri dari segi kebudayaan yang dimiliki,  termasuk  Korean Wave.  Kelebihan  dari  cultural  exchange  selain  dinikmati  oleh  para pelaku  bisnis  industri  hiburan  Korea,  pemerintah  Korea  Selatan  merasa  diuntungkan  karena berhasil  membendung  budaya  miliki  Barat  dan  memiliki  pengaruh  kuat  sebagai  pemiliki
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
identitas  Korean  Wave.  Pemerintah  Korea  melihat  perkembangan  pesat  industri  hiburan Korea  akan  berdampak  pada  semakin  dikenalnya  Negeri  Ginseng  di  mata  dunia  dan membawa  keuntungan  bagi  perekonomian  negara  juga.  Seperti  dari  sisi  industri  pariwisata yang secara tidak langsung diperkenalkan dalam drama Korea. Satu hal yang harus dipahami ketika berusaha memahami fenomena ini adalah tren global K-Pop bukanlah suatu kebetulan. Korean  Wave  adalah  hasil  kolaborasi  sistematis  pemerintah  dan  pihak  swasta  dalam pengembangan  industri  kreatif  Korea  Selatan  yang  dipicu  oleh  krisis  finansial  1997/1998. Tidak  jauh  berbeda  dengan  Indonesia,  perekonomian  Korea  Selatan  berkontraksi  negatif hingga 7 persen akibat krisis finansial 1997/1998. Hal ini memaksa pemerintah Korea Selatan untuk meminjam dana dari IMF sebesar USD 97 miliar. Sama halnya dengan Indonesia pada saat krisis, terjadi lonjakan pengangguran saat itu. Untuk memulihkan kondisi ekonomi Korea Selatan  dan  menyerap  tenaga  kerja,  Presiden  Korea  Selatan  saat  itu,  Kim  Dae-Jung mendorong  pengembangan  sektor-sektor  industri  baru.  Dua  sektor  industri  yang  mendapat perhatian  khusus  oleh  Kim  Dae  Jung  adalah  sektor  teknologi  informasi  dan  industri  kreatif. Alasan  dipilihnya  teknologi  informasi  adalah  karena  pengembangan  di  sektor  ini  akan berdampak positif kepada sektor-sektor  industri lainnya.  Sedangkan dipilihnya sektor  industri kreatif karena dapat mendorong ekspor produk-produk industri kreatif seperti musik, film, serta fashion  sekaligus  meningkatkan  citra  Korea  Selatan.  Untuk  mengembangkan  sektor  industri kreatif dalam hal ini industri hiburan, Pemerintah Korea Selatan memberikan dukungan secara berkelanjutan  mulai  dari  suntikan  modal,  subsidi,  hingga  insentif  pajak.  Tercatat  pada  tahun 2005, Pemerintah Korea Selatan menyuntikkan modal investasi sebesar USD 1 miliar kepada industri  musik  Korea  Selatan.  Jumlah  investasi  ini  memang  terlihat  besar.  Namun  per  tahun 2014, industri kreatif tercatat menyumbangkan USD 11,6 miliar terhadap PDB Korea Selatan. Selain  injeksi  modal,  pemerintah  Korea  Selatan  juga  memiliki  badan  di  bawah  Kementerian Kebudayaan Korea Selatan. Divisi ini memiliki anggaran USD 500 juta dan diberi target untuk mencapai nilai ekspor industri kreatif Korea Selatan sebesar USD 10 miliar pada tahun 2019. Tidak  hanya  dari  sisi  Pemerintah,  tapi  sisi  pelaku  usaha  yaitu  perusahaan  hiburan  di  Korea Selatan,  mereka  memiliki  sistematika  kerja  yang  sangat  rapi  dan  menekankan  kualiatas produk. Untuk mempersiapkan seorang artis K-Pop, perusahaan-perusahaan manajemen artis rata-rata  menghabiskan  dana  sebesar  USD  2-3  juta  selama  rentang  waktu  2-3  tahun  untuk persiapan  dan  pelatihan  seorang  artis  sebelum  dikenalkan  ke  publik.  Dan  itu  hanya  biaya pelatihan sang artis saja, belum dana yang dikeluarkan untuk mempersiapkan materi lagu dan promosi lebih besar  lagi. Pertumbuhan industri hiburan di Korea tidak telepas dari berdirinya perusahaan-perusahaan  yang  bergerak  dibidang  hiburan  seperti  produksi  musik, film,  drama baik itu yang sudah listing di Bursa atau independen.
Bagi  sebuah  perusahaan  apalagi  perusahaan  hiburan  yang  sudah  IPO  (Initial  Public Offering)  tentunya  sangat  dipengaruhi  dengan  isu-isu  internal  maupun  eksternal  yang  jika mengalami  suatu  keadaan  positif  atau  negatif  internal  akan  mempengaruhi  perusahaan tersebut.  Ini  disebabkan  karena  investor  melihat  perkembangan  artis  atau  kegiatan  yang dibuat  oleh  perusahaan  itu  secara  langsung  dan  dapat  dipantau  terus  menerus  di  media massa.  Tentunya  ini  menjadi  sebuah  kekhawatiran  bagi  para  investor  jika  ingin  berinvestasi pada  saham  perusahaan  hiburan  Korea  Selatan.  Dimana  bila  tidak  secara  aktif memperhatikan  perkembangan  perindustrian  ini  maka  para  investor  akan  kehilangan momentum  baik  itu  peningkatan  ataupun  penurunan  setelahnya  terlepas  dari  jejak  laporan keuangannya.  Setiap  perusahaan  yang  berada  pada  tahap  dewasa  memiliki  potensi kebangkrutan.  Kebangkrutan  adalah  kondisi  dimana  perusahaan  tidak  mampu  membayar kewajibannya  kepada  kreditur.  Perusahaan  akan  mengalami  kebangkrutan  jika  faktor penyebabnya,  baik  dari  internal  maupun  eksternal  tidak  dapat  segera  diatasi.  Platt  (dalam Andre,  2013)  menyatakan  bahwa  Financial  Distress  merupakan  tahapan  penurunan  kondisi keuangan  suatu  perusahaan  sebelum  terjadinya  kebangkrutan  ataupun  likuidasi.  Kondisi keuangan tersebut  misalnya  ditinjau  dari  komposisi  neraca  yaitu  perbandingan jumlah  aktiva
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
dan  kewajiban  dimana  pada  saat  aktiva  tidak  cukup  atau  lebih  kecil  daripada  jumlah hutangnya, modal kerja yang negatif sehingga terjadi ketidakseimbanagan modal yang dimiliki perusahaan  dengan  hutang  piutang  yang  dimiliki  dan  berdampak  pada kegiatan  perusahaan dimana  perusahaan tidak mampu  membiayai  seluruh  biaya  operasionalnya.  Oleh karena  itu, untuk  mengatasi  dan  meminimalisir  terjadinya  Financial  Distress,  perusahaan  dapat mengawasi  kondisi  keuangannya  dari  segi  neraca  dan  laporan  laba  rugi  yang  ada  dalam laporan keuangan perusahaan dengan menggunakan teknik-teknik analisis laporan keuangan.
Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  hasil  perhitungan  Metode  Altman  Z-Score  dalam memprediksi  kebangkrutan pada perusahaan hiburan Korea yang tercatat di Bursa Korea tahun 2012-2016?
2. Bagaimana  hasil  perhitungan  Metode  Springate  dalam  memprediksi kebangkrutan  pada perusahaan hiburan Korea yang tercatat di Bursa Korea tahun 2012-2016?
3. Bagaimana  hasil  perhitungan  Metode  Zmijewski  dalam  memprediksi kebangkrutan  pada perusahaan hiburan Korea yang tercatat di Bursa Korea tahun 2012-2016?
4. Bagaimana  tingkat  akurasi  metode  Altman  Z-Score,  Springate,  dan Zmijewski  dalam memprediksi kebangkrutan  pada  perusahaan  hiburan Korea  yang  tercatat  di  Bursa  Korea tahun 2012-2016?

## B. LANDASAN TEORI DAN HIPOTESIS

## 1.  Pengertian Manajemen
Menurut  Ismail  Solihin  (2009  :  4)  manajemen  dapat  didefinisikan  sebagai “proses  perencanaan,  pengorganisasian,  kepemimpinan  dan  pengendalian  dari berbagai sumber daya organisasi untuk mencapai tujuan secara efektif dan efisien”.

## 2.  Definisi Manajemen Keuangan
Menurut  Suyono  Salamun  dan  F.X.  Isworo  (2013  :  1) manajemen  keuangan atau sering disebut pembelanjaan perusahaan dapat diartikan sebagai semua aktivitas perusahaan  yang berhubungan  dengan  berbagai  usaha  untuk  mendapatkan  dana perusahaan dengan biaya  yang murah, yang kemudian dana tersebut digunakan dan dialokasikan secara efisien.
3.  Pengertian Kebangkrutan
Kebangkrutan  adalah  suatu  kondisi  di  saat  perusahaan  mengalami ketidakcukupan  dana  untuk  menjalani  usahanya.  Menurut  Undang-Undang  Kepailitan No.4  Tahun  1998,  debitur  yang  mempunyai  dua  atau  lebih  kreditur  dan  tidak membayar sedikitnya satu hutang yang telah jatuh waktu dan dapat ditagih, dinyatakan pailit  dengan  putusan  pengadilan  yang  berwenang  baik  atas  permohonannya  sendiri, maupun  atas  permintaan  seorang  atau  lebih  krediturnya.  Kebangkrutan  merupakan kegagalan  perusahaan  dalam  menjalankan  operasi  perusahaan  untuk  menghasilkan laba.  Kebangkrutan  merupakan  kondisi  dimana  perusahaan  tidak  mampu  lagi  untuk melunasi kewajibannnya.
4.  Metode Altman Z-Score
Dalam Endri (2009) menurut The Journal of Finance Altman pada tahun 1968, model Altman adalah model pengklasifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai Z yang diperoleh.  Altman  menggunakan  metode  step-wise  multivariate  discriminant  analysis (MDA)  dalam  penelitiannya.  Seperti  regresi  logistik,  teknik  stastistika  ini  juga  bisa digunakan untuk membuat model dimana variabel dependennya merupakan kualitatif. Analisis  Z-Score  Altman  mengkombinasikan  beberapa  rasio  menjadi  model  prediksi dengan  teknik  statistik  yaitu  analisis  diskriminan  yang  digunakan  untuk  memprediksi kebangkrutan  perusahaan  dengan  metode  Altman  Z-Score.  Dalam  memprediksi
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
kebangkrutan  perusahaan  perlu  memasukkan  rasio-rasio  keuangan  ke  dalam  model Altman  yang  dapat  menentukan  besarnya  kemungkinan  kebangkrutan.  Rasio –  rasio keuangan  memberikan  indikasi  tentang  kekuatan  keuangan  dari  suatu  perusahaan. Altman  menemukan  lima  jenis  rasio  keuangan  yang  dapat  dikombinasikan  untuk melihat perbedaan antara perusahaan yang bangkrut dan tidak bangkrut.
5.  Metode Springate
Dalam Peter dan Yoseph (2010) model Springate merupakan model prediksi kebangkrutan yang didasarkan pada penelitian G. I. V. Springate pada tahun  1978,  yang  kemudian  dikenal  sebagai  Model  Springate  atau  Canadian  Model. Penelitian  ini  dibuat  dengan  mengikuti  prosedur  yang  dimodelkan  oleh  Altman,  yaitu menggunakan  stepwise  multiple  discriminant  analysis  untuk  memilih  empat  dari sembilan belas rasio keuangan yang popular untuk membedakan dengan baik antara perusahaan yang sehat dan perusahaan yang bangkrut (gagal).

## 6.  Metode Zmijewski
Sampel  model  Zmijewski  (1984)  berjumlah  840  perusahaan,  terdiri  dari  40 perusahaan yang mengalami financial distress dan 800 yang tidak mengalami financial distress.  Data  dikumpulkan  dari  tahun 1972-1978.  Model  statistik  yang  digunakan Zmijewski sama dengan yang digunakan Ohlson, yaitu regresi logit.

## Kerangka Pemikiran

## C. HIPOTESIS
Hipotesis adalah proporsi yang dirumuskan dengan maksud untuk diuji secara empiris. Proporsi  merupakan  ungkapan  atau  pernyataan  yang  dapat  dipercaya,  disangkal,  atau  diuji kebenarannya  mengenal  konsep  atau  konstruksi  yang  menjelaskan  atau  memprediksi fenomena-fenomena.  Penelitian  ini  tanpa  menggunakan  hipotesis  yang  dirumuskan  secara ketat, dimana dalam penelitian ini tidak menggunakan hipotesis untuk diuji secara statistik.

## D. METODE
Pada  penelitian  ini,  penelitian  menggunakan  metode  deskriptif  komparatif.  Metode deskriptif  adalah  metode  penelitian  yang  meneliti  suatu  objek,  kondisi,  atau  peristiwa  yang bertujuan  untuk  menjelaskan  atau  menggambarkan  karakteristik  variabel  yang  diteliti  dalam suatu  situasi.  Metode  komparatif  yaitu  membandingkan  teori  yang  ada  dengan  praktik  yang ditemui  di  lapangan.  Dalam  penelitian  diolah  data  berupa  laporan  keuangan  perusahaan dengan  menghitung  rasio-rasio  yang  ada  dalam  metode  prediksi  kebangkrutan.  Setelah datanya  diolah,  kemudian  penulis  menjelaskan  hasil  yang  didapat  serta  membandingkan
Laporan Keuangan Altman Z- Score Springate Zmijewski Tingkat Risiko Kebangkrutan Perusahaan
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
metode Altman Z-Score, Springate dan Zmijewski dalam memprediksi kebangkrutan serta dari hasil tersebut meliha adanya potensi kebangkrutan pada perusahaan hiburan Korea.
Populasi  adalah  kumpulan  suatu  objek  atau  subjek  dalam  suatu  wilayah  yang mempunyai  karakteristik  yang  ditentukan  oleh  peneliti  yang  dijadikan  suatu  pehataian  untuk diteliti. Besarnya populasi yang digunakan dalam suatu penelitian tergantung pada jangkauan kesimpulan  yang  akan  dibuat  atau  dihasilkan.  Populasi  sasaran  dalam  penelitian  ini keseluruhan perusahaan hiburan Korea yang ada di Korea tahun 2012-2016. Sampel adalah bagian  dari  populasi  yang  kerakteristiknya  hendak  diduga.  Dari  populasi  yang  ada,  tidak semua  perusahaan  hiburan  Korea  dalam  populasi  dijadikan  penelitian  ini  karena  jumlahnya yang relatif besar. Untuk efesiensi waktu dan biaya, maka digunakan teknik pemilihan sampel untuk  menentukan  sampel  yang  akan  dijadikan  penelitian.  Sejalan  dengan  permasalahan yang  diteliti  dalam  penelitian  ini,  maka  pengambilan  sampel  memakai  teknik  Purposive Sampling.  Purposive  Sampling  merupakan  teknik  sampling  yang  pemilihan  sampelnya dilakukan secara sengaja atau tidak secara acak oleh peneliti. Jenis data dalam penelitian ini yaitu data panel (gabungan dari time series dan cross section) dan data kuantitatif. Data yang digunakan  adalah  data  laporan  keuangan  tahunan  dari  tahun  2012  sampai  dengan  tahun 2016  dan  5  (lima)  perusahaan  hiburan  Korea  yang  dijadikan  sebagai  sampel.  Sumber  data yang digunakan adalah data sekunder, yaitu data yang tidak dihimpun langsung oleh peneliti. Data  tersebut  berupa  laporan  keuangan  perusahaan  tahun  2012  sampai  dengan  2016  yang telah diakses melalui www.krx.co.kr (Korean Exchange).

## Deskripsi Data Penelitian
Working Capital to Total Asset (WCTA)
Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  modal  kerja bersih dari total keseluruhan aktiva yang dimiliki oleh perusahaan.
Retained Earning to Total Asset (RETA)
Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  yang ditahan dari total keseluruhan aktiva yang dimiliki oleh perusahaan.
Earning Before Interest and Tax to Total Asset (EBITTA)
Rasio  ini  menggambarkan  kemampuan  suatu  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba usaha dari total keseluruhan aktiva yang dimiliki oleh perusahaan.
Market Value of Equity to Book Value of Debt (MVEBVD)
Rasio  ini  adalah  perbandingan  antara  nilai  pasar  ekuitas  dengan  nilai  buku  hutang yang  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban-kewajiban  dari  nilai pasar modal sendiri (saham biasa).

## Sales to Total Asset (STA)
Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  dalam  menggunakan  aset  untuk menghasilkan  penjualan.  Rasio  ini  menujukkan  apakah  perusahaan  menghasilkan  volume bisnis yang cukup dibandingkan investasi dalam total aktivanya.
Earning Before Tax to Current Liabilities (EBTCL)
Rasio  ini  bertujuan  mengukur  perbandingan  antara  laba  sebelum  pajak  yang  telah dipotong dengan bunga dengan kewajiban lancar.

## Return to Total Asset (ROA)
ROA  merupakan  salah  satu  rasio  probabilitas  yang  dapat  mengukur  kemampuan perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  dari  aktiva  yang  digunakan.  ROA  mampu  mengukur
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
kemampuan  perusahaan  menghasilkan  keuntungan  pada  masa  lampau  untuk  kemudian diproyeksikan di masa yang akan datang.
Debt Ratio (DR)
Rasio  ini  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  besar  perusahaan  mengandalkan hutang untuk membiayai asetnya.
Current Ratio (CR)
Rasio  ini  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam  memenuhi kewajiban jangka pendeknya.

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah teknik  uji  beda  yaitu,  untuk  mengetahui  prediksi risiko kebangkrutan dengan menggunakan metode Altman Z-Score, Springate, dan Zmijewski.
a. Metode Alman Z-Score
Z-Score= 1,2X ₁ + 1,4X ₂ + 3,3X ₃ + 0,6X ₄ + 1,0X ₅ Ket: X ₁ = Working Capital to Total Assets X ₂ = Retained Earning to Total Assets X ₃ = Earning Before Interest and Taxes to Total Assets X ₄ = Market Value of Equity to Book Value of Total Debt X ₅ = Sales to Total Asset
Di mana mempunyai kriteria penilaian sebagai berikut : 1)  Z-Score  >  2,99  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  yang  tidak  berpotensi  mengalami kebangkrutan dengan kata lain perusahaan yang sangat sehat ;
2)  1,81  <  Z-Score  >  2,99  diklasifikasikan  sebagai  daerah  abu-abu,  yaitu  perusahaan  yang memiliki  kesulitan  keuangan  namun  kemungkinan  terselamatkan  dan  kemungkinan  bangkrut sama besarnya tergantung hasil keputusan manajemen ;
3)  Z-Score  <  1,81  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  yang  memiliki  potensi  besar mengalami kebangkrutan.
b. Metode Springate
S = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D Ket: A = Working Capital to Total Assets B = Earning before Interest & Taxes to Total Asset C = Earning before Taxes to Current Liabilities D = Sales to Total Assets
Di mana mempunyai kriteria penilaian sebagai berikut :
1)  S  >  0,862  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  yang  tidak  berpotensi  mengalami kebangkrutan dengan kata lain perusahaan yang sangat sehat ;
2)  S  <  0,862  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  yang  memiliki  potensi  besar  mengalami kebangkrutan
c. Metode Zmijewski
X = -4,3 – 4,5X ₁ + 5,7X ₂ + 0,004X ₃ Ket: X ₁ = Return on Asset (ROA) X ₂ = Debt Ratio (DR) X ₃ = Current Ratio (CR)
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
Di mana mempunyai kriteria penilaian sebagai berikut : a.  X  >  0  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  tidak  berpotensi  mengalami  kebangkrutan dengan kata lain perusahaan yang sangat sehat ;
b.  X  <  0  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  yang  memiliki  potensi  besar  mengalami kebangkrutan

## E. HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Objek Penelitian
Objek  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan  hiburan  Korea  yang terdaftar di Bursa Korea. Sampel penelitian berdasarkan metode purposive sampling sehingga diperoleh  sebanyak  5  perusahaan  dengan  periode  selama  5  tahun  yaitu  2012-2016,  maka jumlah data adalah 25 data.
NO KODE NAMA PERUSAHAAN TANGGAL IPO 1 KOSDAQ: 041510 S.M Entertainment Co., Ltd. 27 April 2000 2 KOSDAQ: 122870 YG Entertainment Inc. 23 November 2011 3 KOSDAQ: 035900 JYP Entertainment Corp. 30 Agustus 2001 4 KOSDAQ: 016170 Kakao M Corp. 11 Januari 2001 5 KOSDAQ: 032800 Fantagio Corp. 26 Juni 1997
Sumber : Data diolah penulis, 2018

## Hasil Analisa Data

## A.  Altman Z-Score
2012 2013 2014 2015 2016 SM WCTA 0,383 0,336 0,292 0,280 0,302 RETA 0,260 0,261 0,284 0,283 0,250 EBITTA 0,188 0,103 0,090 0,079 0,039 MVEBVD 11,091 7,212 6,293 6,573 3,768 STA 0,747 0,685 0,750 0,708 0,666 Z-SCORE 8,85 6,12 5,95 5,64 3,77 YG WCTA 0,613 0,570 0,645 0,543 0,427 RETA 0,380 0,431 0,215 0,258 0,226 EBITTA 0,183 0,168 0,064 0,058 0,066 MVEBVD 31,578 27,375 7,688 6,888 3,685 STA 0,907 0,881 0,459 0,514 0,661 Z-SCORE 21,72 19,15 6,36 5,85 3,92 JYP WCTA 0,558 0,204 0,185 0,200 0,294 RETA -2,707 -0,989 -0,819 0,030 0,123 EBITTA -0,266 -0,037 0,112 0,057 0,160 MVEBVD 12,708 6,307 7,259 9,372 7,882
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
STA 0,613 0,309 0,656 0,682 0,851 Z-SCORE 4,24 2,83 4,46 6,77 6,63 KAKAO M WCTA 0,480 0,394 0,476 0,438 0,432 RETA 0,338 0,370 0,436 0,454 0,500 EBITTA 0,174 0,157 0,192 0,175 0,176 MVEBVD 7,758 5,568 11,323 18,187 12,674 STA 1,069 1,065 1,064 0,986 0,993 Z-SCORE 7,36 5,92 9,67 13,64 10,40 FANTAGIO WCTA 0,429 0,369 -0,121 -0,043 -0,189 RETA -0,360 -0,613 -1,063 -0,957 -1,203 EBITTA -0,028 -0,108 -0,108 0,021 -0,102 MVEBVD 3,468 1,880 3,712 3,124 6,095 STA 0,388 0,498 0,325 0,559 0,609 Z-SCORE 2,39 0,86 0,56 1,11 2,02
Sumber : Data Diolah Penulis, 2018
B.  Springate
2012 2013 2014 2015 2016 SM WCTA 0,383 0,336 0,292 0,280 0,302 EBITTA 0,188 0,103 0,090 0,079 0,039 EBTCL 0,758 0,416 0,345 0,290 0,168 STA 0,747 0,685 0,750 0,708 0,666 S-SCORE 1,770 1,211 1,104 1,006 0,810 YG WCTA 0,613 0,570 0,645 0,543 0,427 EBITTA 0,183 0,168 0,064 0,058 0,066 EBTCL 1,246 1,044 0,845 0,787 0,483 STA 0,907 0,881 0,459 0,514 0,661 S-SCORE 2,377 2,143 1,603 1,462 1,225 JYP WCTA 0,558 0,204 0,185 0,200 0,294 EBITTA -0,266 -0,037 0,112 0,057 0,160 EBTCL -1,725 0,251 0,455 0,251 0,705 STA 0,613 0,309 0,656 0,682 0,851 S-SCORE -1,133 0,386 1,097 0,819 1,598 KAKAO M WCTA 0,480 0,394 0,476 0,438 0,432
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
EBITTA 0,174 0,157 0,192 0,175 0,176 EBTCL 0,705 0,604 0,623 0,587 0,559 STA 1,069 1,065 1,064 0,986 0,993 S-SCORE 1,922 1,715 1,918 1,770 1,751 FANTAGIO WCTA 0,429 0,369 -0,121 -0,043 -0,189 EBITTA -0,028 -1,108 -0,108 0,021 -0,102 EBTCL -0,221 -0,657 -2,100 0,068 -0,291 STA 0,388 0,498 0,352 0,559 0,609 S-SCORE 0,366 -0,184 -1,711 0,290 -0,457
Sumber: Data Diolah Penulis, 2018
C.  Zmijewski
2012 2013 2014 2015 2016 SM ROA 0,104 0,051 0,009 0,049 0,009 DR 0,260 0,321 0,264 0,296 0,285 CR 2,664 2,167 2,315 2,310 2,179 X-SCORE -6,259 -6,366 -5,857 -6,218 -5,971 YG ROA 0,153 0,117 0,050 0,066 0,038 DR 0,171 0,150 0,277 0,283 0,280 CR 4,623 4,844 7,778 5,825 4,048 X-SCORE -5,984 -5,700 -6,137 -6,231 -6,086 JYP ROA -0,401 -0,056 0,106 0,038 0,095 DR 0,426 0,323 0,243 0,206 0,226 CR 3,398 1,936 1,765 1,973 2,371 X-SCORE -4,939 -5,899 -6,170 -5,654 -6,024 KAKAO M ROA 0,137 0,142 0,147 0,145 0,121 DR 0,260 0,324 0,323 0,322 0,334 CR 2,861 2,266 2,512 2,418 2,323 X-SCORE -6,409 -6,793 -6,810 -6,796 -6,756 FANTAGIO ROA -0,073 -0,225 -0,703 0,025 -0,107 DR 0,321 0,364 0,385 0,390 0,384 CR 2,483 2,158 0,638 0,878 0,480
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
X-SCORE -5,810 -5,372 -3,332 -6,641 -6,006
Sumber: Data Diolah Penulis, 2018
Berdasarkan tabel-tabel di atas, dari 5 perusahaan dengan sampel data sebanyak 25 sampel, yang  memiliki  hasil  prediksi  bangkrut  tertinggi  adalah  metode  Springate  yaitu  sebanyak  9 sampel,  lalu  kemudian  metode  Altman  sebanyak  3  sampel  dan  metode  Zmijewski  tidak memiliki  sampel  bangkrut.  Sedangkan  untuk  yang  memiliki  hasil  tidak  bangkrut  tertinggi adalah metode Zmijewski sebanyak 25 sampel, metode Altman Z-Score sebanyak 19 sampel dan  Springate  sebanyak  16  sampel.  Untuk  penilaian  grey  area  yang  hanya  dimiliki  oleh Altman Z-Score dengan hasil sebanyak 3 sampel.

## Perbandingan Prediksi dengan Laba Bersih Perusahaan
Tahun Kode Net Income Z-Score Springate Zmijewski 2012 S.M 33.523.100.393 Sehat Sehat Sehat YG 18.026.439.135 Sehat Sehat Sehat JYP (9.852.911.220) Sehat Bangkrut Sehat KAKAO M 23.662.154.378 Sehat Sehat Sehat FANTAGIO (1.844.388.681) Abu-abu Bangkrut Sehat 2013 S.M 19.849.297.058 Sehat Sehat Sehat YG 15.483.619.552 Sehat Sehat Sehat JYP (3.844.643.157) Abu-abu Bangkrut Sehat KAKAO M 33.649.877.085 Sehat Sehat Sehat FANTAGIO (4.582.819.389) Bangkrut Bangkrut Sehat 2014 S.M 3.567.628.237 Sehat Sehat Sehat YG 17.175.227.165 Sehat Sehat Sehat JYP 8.564.077.011 Sehat Sehat Sehat KAKAO M 44.627.133.672 Sehat Sehat Sehat FANTAGIO (27.154.037.087) Bangkrut Bangkrut Sehat 2015 S.M 22.444.058.246 Sehat Sehat Sehat YG 24.768.602.603 Sehat Sehat Sehat JYP 2.815.618.125 Sehat Bangkrut Sehat KAKAO M 52.521.996.642 Sehat Sehat Sehat FANTAGIO 1.053.047.562 Bangkrut Bangkrut Sehat 2016 S.M 4.509.490.310 Sehat Bangkrut Sehat YG 18.578.979.563 Sehat Sehat Sehat JYP 8.245.738.533 Sehat Sehat Sehat KAKAO M 54.951.434.572 Sehat Sehat Sehat FANTAGIO (3.814.754.108) Abu-Abu Bangkrut Sehat
Sumber: Data Diolah Penulis, 2018
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
Perhitungan Tingkat Akurasi Altman Z-Score
Rill Prediksi Bangkrut Grey Area Tidak Bangkrut Total Bangkrut 2 0 1 3 Tidak Bangkrut 1 3 18 22 Total 3 3 19 25 Tingkat Akurasi 83% Type Error I 4% Type Error II 8% Grey Area 12%
Sumber: Data Diolah Penulis, 2018
Berdasarkan tabel diatas, dari 5 perusahaan dengan sampel sebanyak 25 buah, maka dapat dilihat  bahwa  dari  total  25  sampel  yang  sebenarnya  mengalami  kebangkrutan  adalah  3 sampel, Altman memprediksi 2 sampel tersebut sesuai dengan sebenarnya yaitu bangkrut dan terdapat  1  sampel  yang  kenyataanya  tidak  bangkrut  tetapi  Altman  memprediksi  sampel tersebut  itu  bangkrut.  Dari  total  25  sampel  yang  diprediksi  sehat  terdapat  1  sampel  yang sebenarnya  mengalami  kebangkrutan  namun  Altman  memprediksi  sampel  tersebut  sehat. Maka dari itu, Altman memiliki jumlah prediksi yang akurat yaitu sebesar 83%, tetapi terdapat tingkat kesalahan tipe I sebesar 4% dan tingkat kesalahan tipe II sebesar 8%.

## Perhitungan Tingkat Akurasi Springate
Rill Prediksi Bangkrut Tidak Bangkrut Total Bangkrut 6 0 6 Tidak Bangkrut 3 16 19 Total 9 16 25 Tingkat Akurasi 88% Type Error I 0% Type Error II 12%
Sumber: Data Diolah Penulis, 2018
Berdasarkan hasil tabel diatas, dari 5 perusahaan dengan sampel sebanyak 25 sampel maka dapat  dilihat  bahwa  total  9  perusahaan  yang  diprediksi  bangkrut,  Springate  memprediksi sebenarnya  ada  6  sampel  yang  sesuai  dengan  sebenarnya  dan  terdapat  3  sampel  yang kenyataannya  tidak  bangkrut tetapi  Springate memprediksi  sampel-sampel  itu  bangkrut.  Dan terdapat 16 sampel yang diprediksi Springate sesuai dengan keadaannya yaitu tidak bangkrut. Maka  dari  itu,  Springate  memiliki  jumlah  prediksi  yang  akurat  yaitu  sebesar  88%,  tetapi terdapat tingkat kesalahan tipe I sebesar 0% dan tipe II sebesar 12% .
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696

## Perhitungan Tingkat Akurasi Zmijewski
Rill Prediksi Bangkrut Tidak Bangkrut Total Bangkrut 0 6 6 Tidak Bangkrut 0 19 19 Total 0 25 25 Tingkat Akurasi 79% Type Error I 24% Type Error II 0%
Sumber: Data Diolah Penulis, 2018
Berdasarkan hasil tabel diatas, dari 5 perusahaan dengan sampel sebanyak 25 sampel, maka dapat dilihat bahwa terdapat 19 sampel yang diprediksi tidak mengalami kebangkrutan sesuai dengan keadaan  riilnya  sedangkan  terdapat  6 sampel  yang keadaan riilnya  bangkrut  namun Zmijewski  memprediksi  tidak  mengalami  kebangkrutan.  Maka  dari  itu,  Zmijewski  memiliki jumlah  prediksi  yang  akurat  yaitu  sebesar  79%,  tetapi  terdapat  tingkat  kesalahan  tipe  I sebesar 24% dan tipe kesalahan II sebesar 0%.

## F. SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  analisis  potensi  kebangkrutan  dengan  menggunakan  metode Altman  Z-score,  Springate,  dan  Zmijewski  pada  perusahaan  hiburan  Korea  yang  tercatat  di Bursa  Korea  tahun  2012  sampai  dengan  2016  dari  (5)  lima  perusahaan  dengan  25  sampel, maka  dapat  diketahui  bagaimana  perbandingan  banyaknya  hasil  prediksi  yang  dianalisis dengan menggunakan Altman Z-Score, Springate, dan Zmijewski yaitu:
METODE HASIL PREDIKSI JUMLAH TIDAK BANGKRUT GREY AREA BANGKRUT ALTMAN Z- SCORE 19 3 3 25 SPRINGATE 16 - 9 25 ZMIJEWSKI 25 - - 25
Sumber: Data Diolah Penulis, 2018
Dan  berdasarkan  hasil  perbandingan  dalam  analisa  data  dan  pembahasan  maka  Springate memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  dibandingkan  metode  lainnya.  Springate  memiliki  tingkat akurasi sebesar 88%  dengan tipe error I sebesar 0% dan tipe error II sebesar  12%. Metode Altman Z-Score memiliki tingkat akurasi sebesar 83% dengan tipe error I sebesar 4% dan tiper error II sebesar 8%. Metode Zmijewski memiliki tingkat akurasi sebesar 79% dengan tipe error I sebesar 24% dan tipe error II sebesar 0%. Metode Springate memiliki ketepatan yang lebih baik  daripada  Altman  Z-Score  dan  Zmijewski  dalam  memprediksi  kebangkrutan  pada perusahaan  hiburan  Korea  yang  tercatat  di  Bursa  Korea  dengan  menggunakan  data  pada laporan keuangan selama tahun 2012-2016.
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696

## Saran
Setelah  melakukan  penelitian  ini,  peneliti  mempunyai  saran  (1)  Bagi  peneliti selanjutnya,  disarankan  untuk  menambah  periode  penelitian,  sektor  industri,  variabel  untuk menganalisis tingkat akurasi metode dan metode-metode prediksi kebangkrutan lainnya yang akan dibandingkan. (2) Bagi perusahaan, dari perbandingan hasil perhitungan metode Altman Z-Score, Springate dan Zmijewski dapat dijadikan sebagai pertimbangan untuk menilai kondisi perusahaan di masa yang akan datang. (3) Bagi Investor, dari perbandingan hasil perhitungan metode  Altman  Z-Score,  Springate,  dan  Zmijewski  dapat  dijadikan  pertimbangan  untuk memprediksi  adanya  kemungkinan  perusahaan  akan  mengalami  kebangkrutan  sehingga investor  dapat  membuat  keputusan  yang  tepat  untuk  memilih  perusahaan  mana  yang diinvestasikan.

## G. DAFTAR PUSTAKA
Bimawiratma,  Partisius  Gerdian.  2016 .  Analisis  Akurasi  Metode  Altman,  Grover,  Springate dan  Zmijewski  dalam  Memprediksi  Perusahaan  Delisting  (Studi  Empiris  pada Perusahaan  Manufaktur  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2009-2013) .  Skripsi. Universitas Sanata Dharma
Burhanuddin, Rizky Amalia. 2015. Analisis Penggunaan Metode Altman Z-Score dan Metode Springate  untuk  Mengetahui  Potensi  Terjadinya  Financial  Distress  pada  Perusahaan Manufaktur  Sektor  Industri  Dasar  dan  Kimia  Sub  Sektor  Semen  Periode  2009-2013 . Skripsi. Universitas Hasanuddin
Fitra,  Halkadri.  2015. Analisis  Komparasi  Model  Potensi  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan Semen  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia .  Jurnal  Ilmiah  SNEMA  Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang
Hadad,  Zulfikar.  2018. Analisis  Kinerja  Keuangan  Dalam  Memprediksi  Financial  Distress pada  Bank  Umum  Syariah  periode  2010-2016 .  Jurnal  Imliah  Mahasiswa  UIN  Syarif Hidayatullah Jakarta
Husnan,  Suad  dan  Enny  Pudjiastuti.  2012. Dasar-Dasar  Manajemen  Keuangan .  UPP  STIM YKPN. Yogyakarta
Insani, Puspa Cahya. 2017. Memprediksi Financial Distress Pada Perusahaan Asuransi Unit Syariah Periode 2011-2015 dengan Metode Altman Z-Score .  Jurnal Ilmiah Mahasiswa Fakultas Ekonomi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Meita,  Elvinna  WF.  2015. Analisis  Penggunaan  Metode  Altman,  Springate,  dan  Zmijewski dalam  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  pertambangan  batubara  periode  2012- 2014 .  Jurnal Ilmiah  Mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Negeri  Surabaya  Vol.  3 No. 3, 2015
Nasution, Sri Hartati an. 2016. Analisis Financial Distress pada sektor Pertambangan (Studi Kasus  pada  Perusahaan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2005-2015. Jurnal Ilmiah Mahasiswa UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Ngatijah,  Siti.  2016 .  Perbandingan  Model  Prediksi  Kebangkrutan  (Altman,  Springate, Zmijewski, Grover) . Skripsi. Universitas Lampung Peter dan Yoseph. 2011. Analisis Kebangkrutan Dengan Metode Z-Score Altman, Springate dan  Zmijewski  pada  PT.  Indofood  Sukses  Makmur  Tbk.  Periode  2005-2009 .  Jurnal Ilmiah Akuntansi Universitas Kristen Maranatha No. 4 Tahun ke-2 Januari-April 2011 Pratama,  Muhammad  Bani.  2016. Memprediksi  Kondisi  Financial  Distress  dengan Menggunakan  Metode  Altman  Z-Score  (Studi  Empiris  pada  Perusahaan  Property  dan Real  Estate  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2011-2015 .  Jurnal  Ilmiah Mahasiswa Fakultas Ekonomi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta
Prihadi, Toto. 2013. Analisis Laporan Keuangan: Teori dan Aplikasi . Jakarta:  Penerbit PPM
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
Prihanthini,  Ni  Made  E.D  dan  Maria  M.  Ratna  Sari.  2013. Prediksi  Kebangkrutan  Dengan Model  Grover,  Altman  Z-Score,  Springate  dan  Zmijewski  pada  Perusahaan  Food  and Beverage  di  Bursa  Efek. Jurnal  Ilmiah  Akuntasi  Universitas  Udayana  Vol.  5  No.  2 November 2013
Rodoni,  Ahmad  dan  Herni  Ali.  2014. Manajemen  Keuangan  Modern .  Bogor:  Mitra  Wacana Media
Rohutomo,  Muhammad  Adyan.  2017. Analisis  Model  Prediksi  Kebangkrutan  pada perusahaan  ternak  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2011-2015. Skripsi. Universitas MH. Thamrin
Salamun, Suyono dan F.X Isworo. 2013. Manajemen Keuangan : Investasi dan Pembiayaan. Jakarta: IFM Publishing Solihin, Ismail. 2009. Pengantar Manajemen . Jakarta: Penerbit Erlangga
Srikandi, Khazar. 2017. Analisis Komparasi Potensi Kebangkrutan dengan metode Altman Z- score,  Springate,  Zmijewski  pada  perusahaan  pertambangan  (studi  diambil  pada perusahaan  pertambangan  yang  terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2012- 2015. Skripsi. Universitas MH. Thamrin
Wibisono, Rizki Teguh, dkk. 2014. Analisis Tingkat Kebangkrutan Model Altman, Foster dan Springate  pada  Perusahaan  Property  and  Real  Estate  Go  Public  di  Bursa  Efek Indonesia . Jurnal Online Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Riau Vzaol. 1 No. 2 Oktober 2014
Yusuf,  A  Muri.  2014. Metode  Penelitian  :  Penelitian  Kuantitatif  dan  Penelitian  Gabungan. Edisi Pertama. Jakarta: Prenadamedia Group www.krx.co.kr www.bloomberg.com