## PREDIKSI KEBANGKRUTAN PADA PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
Melati Eka Putri  , Auliffi Ermian Challen Universitas Yarsi, Jakarta, Indonesia melatiputr6@gmail.com, auliffi.ermian@yarsi.ac.id
https://doi.org/10.46367/jas.v5i2.425 Received: Oct 29, 2021 Revised: Nov 25, 2021 Accepted: Dec 02, 2021 Published: Dec 21, 2021

## ABSTRACT
This study aims to examine the potential for bankruptcy of companies with three analytical models, namely Altman Z-Score, Springate S-Score, and Zmijewski X- Score, and assess the level of accuracy of the three models. Each model uses ratio analysis with the elements of assets, debt, capital, and company profits. This study uses a sample of coal mining companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX)  during  the  2014-2018  period.  The  sampling  technique  in  this  study  used purposive  sampling  and  obtained  24  sample  companies.  This  study  uses secondary  data,  namely  the  company's  financial  statements  obtained from  IDX's official website. This study calculates financial ratios, compares the scores of the three bankruptcy prediction models, and tests the model's accuracy. The results of this study show that of the three models, the Springate S-Score model is the most accurate in predicting bankruptcy, with an accuracy rate of 83.33%, as evidenced by  two  companies  that  were  delisted  from  the  IDX.  This  study  can  be  used  as  a reference  and  as  material  for  consideration  in  making  investment  decisions for companies and investors.
Keywords: Bankruptcy, Altman Z-Score, Springate S-Score, Zmijewski X-Score.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  potensi  kebangkrutan  perusahaan  dengan tiga  model  analisis,  yaitu  Altman  Z- Score ,  Springate  S- Score dan  Zmijewski  X- Score ,  serta  menilai  tingkat  akurasi  dari  ketiga  model  tersebut.  Setiap  model menggunakan  analisis  rasio,  dengan  unsur-unsur  aset,  utang,  modal,  serta  laba perusahaan.  Penelitian  ini  menggunakan  sampel  perusahaan  pertambangan batubara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2014-2018. Teknik  pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan purposive sampling dan  diperoleh  24  perusahaan  sampel.  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  yaitu  laporan  keuangan  perusahaan  yang  diperoleh  dari website resmi BEI. Penelitian ini melakukan perhitungan rasio keuangan, membandingkan Score dari  tiga  model  prediksi  kebangkrutan,  dan  melakukan  pengujian  keakuratan model.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  dari  ketiga  model  tersebut,  model Springate  S- Score yang  paling  akurat  dalam  memprediksi  kebangkrutan,  dengan tingkat akurasi sebesar 83,33%, dibuktikan dengan dua perusahaan yang delisting dari BEI. Penelitian ini dapat menjadi referensi dan sebagai bahan pertimbangan dalam membuat keputusan investasi bagi perusahaan dan investor.
Kata  Kunci:  Kebangkrutan,  Altman  Z- Score ,  Springate  S- Score, Zmijewski  X- Score .

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara penghasil batubara terbanyak keempat secara global.  Pada  tahun  2018,  produksi  batubara  Indonesia  sebesar  549  juta  ton, terbanyak dihasilkan dari Kalimantan (Idris 2020). Namun dengan demikian pada tahun  2017  PT.  Berau  Coal  Energy  Tbk.  (BRAU)  dan  PT.  Permata  Prima  Sakti Tbk.  (TKGA)  sebagai  perusahaan  yang  bergerak  pada  pertambangan  batubara delisting dari  BEI  karena  mengalami  kesulitan  keuangan  ( financial  distress) (Bareksa  2017) . Kemudian  pada  tahun  2019,  PT.  Bara  Jaya  Internasional  Tbk. (ATPK)  juga delisting dari  BEI  dikarenakan  masalah going  concern perusahaan (Wareza  2019).  Selanjutnya  menyusul  pada  tahun  2020,  PT.  Borneo  Lumbung Energi  &  Metal  Tbk.  (BORN)  juga  harus delisting dari  BEI  akibat  mengalami financial  distress (Saleh  2020) . Hal  ini  menegaskan  bahwa  perusahaan pertambangan  batubara  perlu  perhatian  khusus  dalam  masalah financial  distress yang dapat menyebabkan kebangkutan.
Penelitian  mengenai  prediksi  kebangkrutan  perusahaan  menggunakan  model analisis  Altman  Z- Score ,  Springate  S- Score ,  dan  Zmijewki  X- Score sudah  pernah dilakukan  oleh  para  peneliti  di  Indonesia,  seperti  yang  dilakukan  oleh Fatmawati (2012)  menguji  kebangkrutan  pada  perusahaan-perusahaan  yang  terdaftar  pada  BEI. Wulandari  and  Tasman  (2019)  meneliti  prediksi  kebangkrutan  perusahaan  pada sektor jasa telekomunikasi. Salim (2016) meneliti prediksi kebangkrutan perusahaan pada  sektor  pertambangan  batubara. Meiliawati  and  Isharijadi  (2017)  meneliti prediksi  kebangkrutan  perusahaan  pada  sektor  kosmetik.  Pelitawati  and Kusumawardana  (2020)  melakukan  kajian  prediksi  kebangkrutan  pada  beberapa perusahaan  di  BEI. Sari  (2018)  melakukan  penelitian prediksi  kebangkrutan pada perusahaan  sektor makanan  dan  minuman.  Santi  and  Sujianto  (2017)  melakukan penelitian prediksi kebangkrutan pada bank syariah.
Kemudian  Kadim,  Suratman,  and  Muis  (2019)  mengkaji prediksi kebangkrutan perusahaan  pada  sektor  hiburan.  Primasari  (2017);  Melissa  and Banjarnahor  (2020)  mengkaji prediksi  kebangkrutan perusahaan  pada  sektor industri  barang  konsumsi.  Al-Rahma,  Salim,  and  Priyono  (2021)  melakukan penelitian prediksi  kebangkrutan pada  perusahaan  sektor  otomotif.  Namun  dari semua  penelitian  tersebut,  memberikan  hasil  yang  beragam  karena  terdapat perbedaan  objek  dan  waktu  penelitian. Maka  dari  itu  pengujian  ulang  perlu dilakukan  untuk  ketiga  model  tersebut  dalam  memprediksi  potensi  kebangkrutan perusahaan  terutama  pada  sektor  pertambangan  batubara yang  tercatat  di  BEI . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Salim  (2016)  memiliki  persamaan  objek  dengan penelitian  ini  yaitu  pada  perusahaan  sektor  pertambangan  batubara,  namun  yang membedakan adalah waktu dan data penelitian.
Ketiga  model  analisis  yaitu  Altman  Z- Score ,  Springate  S- Score ,  dan Zmijewski  X- Score ,  masing-masing  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam memprediksi potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Oleh sebab itu penelitian ini bertujuan untuk menguji potensi kebangkrutan perusahaan dengan tiga model alat analisis  yaitu  Altman  Z- Score ,  Springate  S- Score ,  dan  Zmijewski  X- Score pada perusahaan  pertambangan  batubara  serta  menilai  keakuratan  dari  masing-masing model  alat  analisis. Untuk  membuktikan  keakuratan  masing-masing  model  dalam memprediksi  potensi  kebangkrutan  perusahaan,  dua  perusahaan  dijadikan  sampel, dimana dua perusahaan tersebut telah delisting dari BEI pada tahun berikutnya.

## TELAAH LITERATUR

## Signaling Theory
Signaling theory atau teori  sinyal  pertama  kali  dikemukakan  oleh  Spence (1973)  merupakan  cara  pandang  para  pemegang  saham  perusahaan  tentang peluang  perusahaan  dalam  meningkatkan  nilai  perusahaan  di  masa  yang  akan datang,  berdasarkan  informasi  yang  diberikan  oleh  manajemen  perusahaan. Informasi tersebut disampaikan guna memberikan isyarat kepada para pemegang saham  atau  investor  mengenai  manajemen  perusahaan  dalam  melihat  prospek perusahaan  di  masa  yang  akan  datang  sehingga  dapat  membedakan  perusahaan berkualitas  baik  dan  perusahaan  yang  dinilai  buruk.  Informasi  ini  menjadi indikator  investor  dalam  mengambil  keputusan  investasi  (Brigham  and  Houston 2014, 184) .

## Kebangkrutan
Kebangkrutan  dalam  ensiklopedia  ekonomi  keuangan  perdagangan merupakan  kondisi  dimana  seseorang  telah  dinyatakan  bangkrut  oleh  pengadilan dan  seluruh  aktivanya  diperuntukkan  untuk  melunasi  seluruh  kewajiban- kewajibannya  (Yuhelson  2019,  12).  Altman,  Hotchkiss,  and  Wang  (2019,  8) mengungkapkan  beberapa  alasan  perusahaan  dapat  mengalami  kegagalan  usaha, diantaranya  adalah:  (a)  Kinerja  operasi  yang  buruk  dan  tingginya  tingkat leverage; kinerja  operasi  yang  buruk  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor, diantaranya  buruknya  eksekusi  dalam  akuisisi,  munculnya  pesaingan  baru  dalam industri, naiknya harga komoditi secara ekstrem, dan lain-lain kemudian tingginya leverage dapat  memperburuk  akibat  dari  kinerja  operasi  yang  buruk.  (b) Kurangnya  inovasi  teknologi;  teknologi  berkembang  semakin  pesat,  untuk  itu perusahaan  diharuskan  mengikuti  perkembangan  teknologi  agar  tetap  dapat bertahan  dalam  industri.  (c)  Tingginya  tingkat  pembentukan  bisnis  baru; pembentukan  bisnis  baru  tentunya  membuka  peluang  besar  dalam  meraih keuntungan,  tetapi  tingkat  kegagalan  pada  bisnis  baru  cenderung  lebih  tinggi apabila kurangnya pengetahuan pada awal pembukaan bisnis baru. (d) Deregulasi industri  utama;  deregulasi  menyebabkan  hilangnya  perlindungan  pada  industri- industri  yang  telah  diregulasi  sebelumnya  sehingga  mendorong  lebih  banyak perusahaan  untuk  keluar-masuk.  (e)  Kewajiban  tidak  terduga;  contoh  kewajiban tidak  terduga  adalah  kewajiban  kontijensi.  Perusahaan  dapat  mengalami kebangkrutan apabila memiliki kewajiban kontijensi yang tinggi.

## Model Analisis Kebangkrutan
Kristanti  (2019,  42)  mengungkapkan  model  analisis  dalam  memprediksi kebangkrutan  perusahaan  mengalami  perkembangan  dari  waktu  ke  waktu:  (a) Analisis  univariat;  analisis  univariat  merupakan  teknik  statistik  yang menggunakan  rasio  keuangan  sebagai  prediktor  tunggal  tentang  kegagalan perusahaan.  Prosedur  pengklasifikasian  dipisah  diorganisir  secara  terpisah  untuk setiap rasio. Model ini menggunakan cut off point untuk meminimalisir kesalahan. Jika  nilai  rasio  dibawah cut  off  point maka  perusahaan  dikategorikan  sebagai perusahaan yang gagal, dan sebaliknya apabila nilai rasio diatas nilai cut off point maka  perusahaan  dikategorikan  sebagai  perusahaan  non  gagal.  Menurut  Altman (1968)  model  ini  memiliki  kemungkinan  memberikan  hasil  yang  tidak  konsisten
Desember 2021, Vol.5, No.2: 126-141
karena  model  ini  cenderung  sederhana  dan  mudah  diterapkan.  Model  ini  juga memberikan  hasil  klasifikasi  atas  rasio  yang  berbeda  untuk  perusahaan  yang sama.  (b)  Analisis  diskriminan  multivariat;  analisis  diskriminan  multivariat diperkenalkan  oleh  Altman  (1968)  untuk  menyempurnakan  kelemahan  dari analisis  univariat  dalam  memprediksi  potensi  kebangkrutan.  Model  analisis  ini menggunakan lima rasio keuangan dari 22 variabel sebagai prediksi terbaik untuk kegagalan  perusahaan  yang  dikenal  dengan  nama  “Z- Score Model ”.  (c)  Model probabilitas;  model  analisis  diskriminan  multivariat  (MDA)  mendapatkan  kritik yaitu  atas  hasil  MDA  menghasilkan  model  conditional  probability  atau probabilitas  yang  bersyarat  yang  tanpa  asumsi  terhadap  distribusi  variabel independennya.  Ohlson  (1980)  memperkenalkan  model  analisisnya  dengan meliputi  analisis  logit  dan  Zmijewski  (1984)  memperkenalkan  model  analisis yang  lain  dengan  teknik  probit  yang  lebih  kompleks  dari  analisis  logit.  Teknik logit  dan  probit  merupakan  model  probabilitas  linier  dimana  variabel  dependen berkarakteristik  diskrit  dan  tidak  kontinu  atau  berkelanjutan,  seperti  perusahaan distress dan non-distress .  Perbedaan  antara  model  logit  dan  probit  terletak  pada bentuk  dari  fungsi  distribusi  kumulatif,  dimana  model  logit  menyajikan  fungsi kumulatif  distribusi  logistik  sedangkan  probit  menyajikan  fungsi  distribusi normal.
Model Altman Z- Score
Altman Z- Score merupakan model analisis kebangkrutan perusahaan yang ditemukan  oleh  Edward  I  Altman  pertama  kali  pada  tahun  1968,  Altman  telah meneliti  potensi  kebangkrutan  terhadap  perusahaan  maufaktur  yang go  public
(Abbas, Kusdianto,  and  Inaya 2020) . Kemudian Kurniawan (2018) mengungkapkan  Altman menggunakan pendekatan multivariate pada tahun 1968 di negara-negara maju seperti Jepang, Brazail, Inggris, Amerika Serikat, Perancis, dan  lain-lain.  Permasalahan  yang  dibahas  adalah  apakah  rasio  keuangan  yang sama  dapat  digunakan  untuk  perusahaan  yang  berbeda-beda.  Untuk  itu,  Altman mengembangkan  hasil  penelitiannya  pada  tahun-tahun  berikutnya,  agar  dapat digunakan  untuk  semua  perusahaan,  dengan  mengganti  unsur  pada  variabel  ke empatnya  yang  semula  harga  pasar  ekuitas  menjadi  nilai  buku  ekuitas  (Altman 2013).  Kemudian  Chen,  Weston,  and  Altman  (1995)  memodifikasi  lagi  model analisisnya  dengan  menghapus  variabel  ke-lima  yaitu  rasio  penjualan  terhadap total aset. Pengukuran model Altman Z- Score revisi 1995:
Z” = 6,56X 1 + 3,26X 2 + 6,72X 3 + 1,05X 4
Keterangan: Z”   = indeks kebangkrutan
X 1 = modal kerja/total aset X 2 = saldo laba/total aset X 3 = laba sebelum bunga dan pajak/total aset X 4 = nilai buku ekuitas/nilai buku utang Angka-angka cut  off untuk  nilai  Z  sebagai  dasar  menentukan  perusahaan sedang  dalam  keadaan  bangkrut  atau  tidak,  yaitu:  Jika  nilai  Z”  <  1,1  maka perusahaan  masuk  dalam  kategori  bangkrut.  Jika  nilai  1,1  <  Z”  <  2,6  maka perusahaan  masuk  dalam  kategori greyarea atau  dengan  kata  lain  tidak  dapat
Desember 2021, Vol.5, No.2: 126-141
ditentukan  apakah  perusahaan  tersebut  dalam  kondisi  sehat  atau  tidak.  Jika  nilai Z” > 2,6 maka perusahaan masuk dalam kategori perusahaan sehat.
Model Springate S- Score
Springate  S- Score merupakan  model  analisis  potensi  kebangkrutan  yang dikembangkan  oleh  Gordon  LV.  Springate  pada  tahun  1978  (Darmayanti  and Rosyida  2020).  Springate  (1978)  menggunakan  rasio  berganda  analisis diskriminan  (MDA),  yaitu  memilih  4  dari  19  rasio  yang  digunakan  untuk memprediksi  perusahaan  yang  berpotensi  mengalami  kebangkrutan  atau perusahaan  yang  sehat  (Andriani  and  Colline  2019).  Dalam  penelitiannya Springate  menggunakan  sampel  sebanyak  40  perusahaan,  dengan  tingkat keakuratan  92,5%  (Abadi  and  Ghoniyah  2016).  Pengukuran  model  Springate  S- Score :
S = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D
Keterangan: S  = indeks kebangkrutan A  = modal kerja/total aset
B  = laba bersih sebelum bunga dan pajak/total aset
C  = laba bersih sebelum pajak/utang jangka pendek D  = penjualan/total aset
Pengelompokan  hasil  perhitungan  nilai  Springate  S- Score ini  sesuai dengan  nilai cut  off atau  disebut  dengan  batas  kritis  oleh  Springate  ditetapkan yaitu:  Jika  hasil  nilai  S  >  0,862  maka  perusahaan  dikategorikan  sebagai perusahaan yang sehat. Jika hasil nilai S < 0,862 maka perusahaan dikategorikan sebagai perusahaan tidak sehat atau berpotensi bangkrut.
Model Zmijewski X- Score
Zmijewski  X- Score merupakan  model  prediksi  kebangkrutan  yang dihasilkan  oleh  Zmijewski  tahun  1984  (Sari  and  Yunita  2019).  Menurut  Salim (2016),  Zmijewski  telah  melakukan  prediksi  dari  tahun  1972  sampai  tahun  1978 dengan  sampel  75  perusahaan  bangkrut  dan  3573  perusahaan  sehat.  Zmijewski (1984)  menemukan  beberapa  perbedaan  yang  signifikan  dari  hasil  pengujiannya antara perusahaan yang sehat dan yang bangkrut dalam indikator F- Test terhadap rasio  kelompok rate  of  return,  liquidity,  leverage  turn  over,  fixed  payment coverage, trens, firm size, dan stock return volatility. Zmijewski telah melakukan riset  selama  20  tahun  untuk  menelaah  ulang  studi  tentang  kebangkrutan perusahaan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  cukup  akurat  menurut  beberapa literatur (Abadi and Ghoniyah 2016). Pengukuran model Zmijewski X- Score :
X = -4,3 – 4,5X 1 + 5,7X 2 – 0,004X 3
Keterangan: X   = indeks kebangkrutan X 1 = Return On Aset (laba setelah pajak/total aset) X 2 = Debt Ratio (total utang/total aset) X 3 = Current Ratio (aset lancar/utang jangka pendek)
Pengelompokan  hasil  perhitungan  nilai  Zmijewski  X- Score ini  sesuai dengan  nilai cut  off ditetapkan  yaitu:  Jika  hasil  nilai  X  ≥  0  maka  perusahaan dikategorikan sebagai perusahaan berpotensi bangkrut. Jika hasil nilai X < 0 maka perusahaan dikategorikan sebagai perusahaan sehat.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menganalisis  potensi  kebangkrutan  perusahaan  dengan  tiga model analisis, yaitu Altman Z- Score , Springate S- Score dan Zmijewski X- Score . Masing-masing  dari  model  tersebut  menggunakan  perhitungan  analisis  rasio dalam  menentukan  tingkat  kebangkrutan  suatu  perusahaan,  untuk  itu  jenis penelitian  ini  menggunakan  metode  komparatif  dengan  pendekatan  kuantitatif. Populasi  penelitian  ini  adalah  perusahaan  pertambangan  sektor  batubara  yang tercatat  di  BEI  pada  tahun  2014-2018  sebanyak  24  perusahaan  yang  mana  dua perusahaan diantaranya telah delisting dari BEI yaitu PT. Bara Jaya Internasional Tbk.  (ATPK)  pada  tahun  2019  karena  masalah going  concern dan  PT  Borneo Lumbung  Energy  dan  Metal  (BORN)  pada  tahun  2020  karena  masalah financial distress .
Pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode purposive  sampling dengan  kriteria:  (a)  Perusahaan  pertambangan batubara  yang  terdaftar  di  BEI  pada  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2018.  (b) Perusahaan  pertambangan  batubara  yang  mempublikasikan  laporan  keuangannya pada website BEI  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2018.  Perusahaan pertambangan batubara yang cut off laporan keuangannya adalah pada tanggal 31 Desember.  Terdapat  kelengkapan  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  yaitu data modal kerja ( working capital ) , total asset, saldo laba (retained earning), laba sebelum  bunga  dan  pajak  (EBIT) , nilai  buku  ekuitas,  dan  liabilitas  untuk perhitungan  prediksi  kebangkrutan  perusahaan  dengan  metode  Altman  Z- Score , kemudian  laba  sebelum  pajak  (EBT) , utang  jangka  pendek , penjualan  untuk perhitungan  kebangkrutan  perusahaan  dengan  metode  Springate  S- Score ,  serta tambahan  data  laba  setelah  pajak,  dan  asset  lancar  untuk  perhitungan kebangkrutan perusahaan dengan metode Zmijewski X- Score .
Berdasarkan  kriteria  tersebut,  diperoleh  perusahaan  pertambangan batubara yang terdaftar di BEI yang memenuhi kriteria penelitian adalah sebanyak 24  perusahaan,  tahun  pengamatan  dari  2014  sampai  dengan  tahun  2018,  maka jumlah  unit  analisis  penelitian  adalah  sebanyak  120  data.  Kemudian  perusahaan tersebut  akan  dibagi  menjadi  dua  kategori  dengan  ketentuan  sebagai  berikut (Tabel  1):  (a)  Perusahaan  yang  tidak  berpotensi  mengalami  kebangkrutan  atau tidak  mengalami financial  distress (perusahaan  sehat)  adalah  perusahaan  yang tidak memiliki net income negatif  selama  2  tahun  berturut-turut  (Kategori  I).  (b) Perusahaan  yang  berpotensi  mengalami  kebangkrutan  atau  tengah  mengalami financial  distress adalah  perusahaan  yang  memiliki net  income negatif  selama  2 tahun berturut-turut (Kategori II).
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu laporan  keuangan  yang  diambil  dari website resmi  BEI  (www.idx.co.id),  dimana data yang diambil dalam laporan keuangan tersebut adalah modal kerja ( working capital ) , total aset,  saldo  laba , laba  sebelum  bunga  dan  pajak  (EBIT) , nilai  buku ekuitas,  liabilitas,  laba  sebelum  pajak  (EBT) , utang  jangka  pendek , penjualan,
Desember 2021, Vol.5, No.2: 126-141
laba  setelah  pajak,  dan  aset  lancar.  Teknik  pengumpulan  data  menggunakan teknik  dokumentasi.  Metode  pengumpulan  data  umum  seperti  ekstrasi  dari dokumen  perusahaan  memiliki  kelebihan  dalam  tingkat  akurasi,  yang  dilakukan dengan  cara  mengumpulkan  dan  memanfaatkan  laporan  keuangan  perusahaan pertambangan  batubara  periode  tahun  2014-2018  yang  diperoleh  dari website resmi BEI. Penelitian ini menganalisis rasio dan Score dari masing-masing model dihitung  secara  matematis  dengan  aplikasi  Microsoft  Excel  Office  2019, kemudian analisis statistik deskriptif menggunakan perangkat lunak SPSS.
Tabel 1. Daftar Nama Perusahaan Kode Nama Perusahaan Kode Nama Perusahaan Kategori I (Non Distress) Kategori II ( Distress) ADRO PT Adaro Energy Tbk. ARII PT Atlas Resources Tbk. BSSR PT Baramulti Suksessarana Tbk. ATPK PT Bara Jaya Internasional Tbk. DEWA PT Darma Henwa Tbk. BORN PT Borneo Lumbung Energi & Metal Tbk. DOID PT Delta Dunia Makmur Tbk. BUMI PT Bumi Resources Tbk. DSSA PT Dian Swastatika Sentosa Tbk. BYAN PT Bayan Resources Tbk. GEMS PT Golden Energy Mines Tbk. GTBO PT Garda Tujuh Buana Tbk. HRUM PT Harum Energy Tbk. INDY PT Indika Energy Tbk. ITMG PT Indo Tambangraya Megah Tbk. PKPK PT Perdana Karya Perkasa Tbk. KKGI PT Resource Alam Indonesia Tbk. PTRO PT Petrosea Tbk. MBAP PT Mitrabara Adiperdana Tbk. SMMT PT Golden Eagle Energy Tbk. MYOH PT Samindo Resources Tbk. SMRU PT SMR Utama Tbk. PTBA PT Tambang Batubara Bukit Asam Tbk.
TOBA PT Toba Bara Sejahtra Tbk. Sumber: data sekunder (diolah)

## HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN
Statistik Deskriptif
Tabel 2. Statistik Deskriptif N Minimum  Maximum  Mean  Std. Deviation Altman 120 -20,30 13,85 2,5549 5,73405 Springate 120 -6,94 4,14 ,5940 1,64099 Zmijewski 120 -4,59 9,18 -1,3503 2,53055 Valid N (listwise) 120 Sumber: data sekunder (diolah)
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  120  data.  Altman  Z- Score memiliki  nilai minimum  sebesar  -20,30  dan  nilai  maksimum  sebesar  13,85.  Nilai  rata-rata Altman  Z- Score adalah  2,5549  dengan  standar  deviasi  sebesar  5,73405.  Nilai minimum sebesar -20,30 dimiliki oleh PT. Borneo Lumbung Energi & Metal Tbk. pada  tahun  2015.  Kemudian  nilai  maksimum  sebesar  13,85  dimiliki  oleh  PT. Harum Energy Tbk. pada tahun 2015.
Springate  S- Score memiliki  nilai  minimum  sebesar  -6,94  dan  nilai maksimum  sebesar  4,14.  Nilai  rata-rata  Springate  S- Score adalah  0,5940  dengan standar  deviasi  sebesar  1,64099.  Nilai  minimum  sebesar  -6,94  dimiliki  oleh  PT Garda  Tujuh  Buana  Tbk.  pada  tahun  2015.  Kemudian  nilai  maksimum  sebesar 4,14 dimiliki oleh PT Mitrabara Adiperdana Tbk. pada tahun 2017.
Zmijewski  X- Score memiliki  nilai  minimum  sebesar  -4,59  dan  nilai maksimum  sebesar  9,18.  Nilai  rata-rata  Zmijewski  X- Score adalah  -1,3588 dengan  standar  deviasi  sebesar  2,53055.  Nilai  minimum  sebesar  -4,59  dimiliki oleh PT. Mitrabara Adiperdana Tbk. pada tahun 2017. Kemudian nilai maksimum sebesar 9,18 dimiliki oleh PT. Bumi Resources Tbk. pada tahun 2015.

## Model Altman Z- Score
Hasil  perhitungan  dan  analisis  dengan  model  Altman  Z- Score dari  24 perusahaan  pertambangan  batubara  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2014-2018 menggunakan  persamaan  Z” =  6,56  (X1)  +  3,26  (X2)  +  6,72  (X3)  +  1,05  (X4). Menganalisis kondisi perusahaan berdasarkan Score dari metode Altman Z- Score , dihitung  rata-rata Score Z  dari  24  perusahaan  pertambangan  batubara  yang terdaftar  di  BEI  periode  2014-2018  dengan  kriteria  memprediksi  kebangkrutan pada model Altman Z- Score.
Tabel 3. Rata-Rata Nilai Z- Score Perusahaan Kategori I
No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata-Rata Kategori 1 ADRO 2,60 3,13 3,78 4,49 4,25 3,65 Sehat 2 BSSR 1,04 3,31 4,86 8,18 5,71 4,62 Sehat 3 DEWA 1,85 1,33 0,97 0,42 0,27 0,97 Bangkrut 4 DOID 1,28 1,33 1,03 1,71 2,00 1,47 Greyarea 5 DSSA 3,14 2,12 3,05 3,07 2,21 2,72 Sehat 6 GEMS 6,06 4,62 6,33 5,23 3,35 5,12 Sehat 7 HRUM 8,82 13,85  11,50 12,68 10,47 11,47 Sehat 8 ITMG 5,78 5,84 7,57 7,97 6,93 6,82 Sehat 9 KKGI 7,02 8,86 12,58 12,17 6,67 9,46 Sehat 10 MBAP 4,74 8,67 9,04 11,60 9,63 8,74 Sehat 11 MYOH 4,63 6,00 8,63 8,33 9,94 7,51 Sehat 12 PTBA 6,19 5,35 5,53 7,77 8,18 6,60 Sehat 13 TOBA 2,88 1,90 2,43 3,41 3,05 2,74 Sehat Sumber: data sekunder (diolah) Tabel 4. Rata-Rata Nilai Z- Score Perusahaan Kategori II No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata-Rata Kategori 1 ARII (2,40) (3,67) (4,41) (3,77) (5,02) (3,85) Bangkrut 2 ATPK 3,78 0,64 (1,83) (5,52) (5,65) (1,72) Bangkrut 3 BORN (18,38)  (20,30) (8,44) (8,33) (9,43) (12,98) Bangkrut 4 BUMI (7,64) (17,28) (4,47) (2,73) (2,98) (7,02) Bangkrut 5 BYAN (2,22) 0,13 1,13 5,39 7,65 2,42 Greyarea 6 GTBO 7,51 7,33 6,91 4,81 5,92 6,50 Sehat 7 INDY 2,36 1,80 1,96 2,77 2,87 2,35 Greyarea 8 PKPK 1,20 (2,72) (2,02) 0,48 1,25 (0,36) Bangkrut 9 PTRO 3,10 2,49 3,11 3,10 3,13 2,99 Sehat 10 SMMT 2,08 0,23 0,49 0,86 1,47 1,03 Bangkrut 11 SMRU 1,46 (1,42) (0,23) (0,10) 0,81 0,10 Bangkrut
Sumber: data sekunder (diolah)
Berdasarkan Tabel 3 perusahaan kategori I dinyatakan sehat yaitu ADRO, BSSR,  DSSA,  GEMS,  HRUM,  ITMG,  KKGI,  MBAP,  MYOH,  PTBA,  TOBA, kemudian  hanya  perusahaan  dengan  kode  DEWA  yang  dinyatakan  bangkrut  dan
DOID dinyatakan grey area. Sementara  pada Tabel 4  untuk perusahaan kategori II,  sebanyak  7  perusahaan  dinyatakan  bangkrut  yaitu  ARII,  ATPK,  BORN, BUMI,  PKPK,  SMMT,  dan  SMRU,  kemudian  GTBO  dan  PTRO  dinyatakan sehat, BYAN dan INDY dinyatakan grey area.
Tahun  2019  PT.  Bara Jaya  Internasional Tbk.  (ATPK) delisting dari  BEI karena masalah going concern. Dari hasil analisis dengan model Altman Z- Score , ATPK  masuk  dalam  kategori  bangkrut.  Kemudian,  tahun  2020  PT.  Borneo Lumbung  Energy  dan  Metal  (BORN)  juga delisting dari  BEI  karena  masalah financial  distress. Hasil  model  Altman  Z- Score ,  BORN  masuk  dalam  ketegori bangkrut.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model  Altman  Z- Score cukup  akurat dalam  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan.  Model  Altman  Z- Score ini  cukup mudah  dalam  penggunaan  serta  penerapannya  untuk  perusahaan  sektor pertambangan batubara. Hal tersebut dilakukan dengan menggabungkan beberapa rasio  keuangan,  model  analisis  ini  dapat  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan pertambangan batubara.

## Model Springate S- Score
Hasil  perhitungan  dan  analisis  dengan  model  Springate  S- Score dari  24 perusahaan pertambangan batubara yang  terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2014-2018 menggunakan persamaan  S = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D. Untuk menganalisis  kondisi  perusahaan  berdasarkan Score dari  metode  Springate  S- Score , maka dihitung rata-rata Score S dari 24 perusahaan pertambangan batubara yang  terdaftar  di  BEI  periode  2014-2018  dengan  kriteria  memprediksi kebangkrutan pada model Springate S- Score.
Berdasarkan  Tabel  5,  diketahui  perusahaan  kategori  I,  10  perusahaan dinyatakan  sehat  yaitu  ADRO,  BSSR,  GEMS,  HRUM,  ITMG,  KKGI,  MBAP, MYOH,  PTBA,  TOBA,  dan  3  perusahaan  dinyatakan  tidak  sehat  yaitu  DEWA, DOID, DSSA . Sementara pada Tabel 6 untuk perusahaan kategori II, sebanyak 10 perusahaan  dinyatakan  tidak  sehat  yaitu  ARII,  ATPK,  BORN,  BUMI,  GTBO, INDY,  PKPK,  PTRO,  SMMT,  SMRU dan  1  perusahaan  dinyatakan  sehat  yaitu BYAN.
Tabel 5. Rata-Rata Nilai S- Score Perusahaan Kategori I
No Kode 2014  2015  2016  2017  2018 Rata-Rata Kategori 1 ADRO 0,72 0,84 1,12 1,44 1,47 1,12 Sehat 2 BSSR 0,55 1,62 1,63 3,85 2,79 2,09 Sehat 3 DEWA 0,48 0,41 0,35 0,32 0,28 0,37 Tidak Sehat 4 DOID 0,71 0,47 0,76 1,01 0,98 0,79 Tidak Sehat 5 DSSA 0,33 0,09 0,61 0,82 0,63 0,50 Tidak Sehat 6 GEMS 1,11 0,76 1,82 2,13 1,67 1,50 Sehat 7 HRUM 1,01 0,28 1,33 2,22 1,60 1,29 Sehat 8 ITMG 1,85 1,43 1,77 2,40 2,23 1,93 Sehat 9 KKGI 1,40 1,30 2,14 2,32 0,34 1,50 Sehat 10 MBAP 1,84 3,42 3,15 4,14 3,28 3,17 Sehat 11 MYOH 1,89 2,11 2,58 1,73 2,90 2,24 Sehat 12 PTBA 1,56 1,33 1,30 2,44 2,43 1,81 Sehat 13 TOBA 1,67 1,01 0,93 1,59 1,55 1,35 Sehat Sumber: data sekunder (diolah)
Tahun  2019  PT.  Bara Jaya  Internasional Tbk.  (ATPK) delisting dari  BEI karena  masalah going  concern .  Dari  hasil  analisis  dengan  model  Springate  S- Score ,  ATPK  masuk  dalam  kategori  tidak  sehat  atau  berpotensi  bangkrut. Kemudian,  tahun  2020  PT.  Borneo  Lumbung  Energy  dan  Metal  (BORN)  juga delisting dari  BEI  karena  masalah financial  distress .  Dari  hasil  analisis  dengan menggunakan model Springate S- Score , BORN masuk dalam ketegori tidak sehat atau  berpotensi  bangkrut.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model  Springate  S- Score juga  cukup  akurat  dalam  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan.  Model Springate S- Score ini cukup mudah dalam penggunaan serta penerapannya untuk perusahaan  sektor  pertambangan  batubara.  Karena  menggabungkan  beberapa rasio  keuangan,  model  Springate  S- Score dapat  memprediksi  kebangkrutan perusahaan pertambangan batubara.
Tabel 6. Rata-Rata Nilai S- Score Perusahaan Kategori II No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata-Rata Kategori 1 ARII (0,66)  (0,74)  (0,76)  (0,49)  (0,81) (0,69) Tidak Sehat 2 ATPK 0,78 (0,76)  (1,45)  (2,07)  (1,05) (0,91) Tidak Sehat 3 BORN  (3,49)  (3,02) 0,13 (0,26)  (0,63) (1,45) Tidak Sehat 4 BUMI (1,22)  (3,58)  (0,09) 0,25 0,16 (0,90) Tidak Sehat 5 BYAN  (0,67)  (0,18) 0,77 2,86 3,68 1,29 Sehat 6 GTBO  (0,64)  (6,94)  (3,70) 0,03 0,72 (2,11) Tidak Sehat 7 INDY 0,33 0,12 (0,07) 0,87 1,03 0,46 Tidak Sehat 8 PKPK (0,31)  (1,72)  (0,74)  (4,31)  (0,03) (1,42) Tidak Sehat 9 PTRO 0,71 0,18 0,27 0,65 0,87 0,54 Tidak Sehat 10 SMMT 0,01 (0,54)  (0,30) 0,26 0,50 (0,01) Tidak Sehat 11 SMRU 0,10 (0,59)  (0,50) 0,13 (0,05) (0,18) Tidak Sehat Sumber: data sekunder (diolah)
Model Zmijewski X- Score
Hasil  perhitungan  dan  analisis  dengan  model  Zmijewski  X- Score dari  24 perusahaan pertambangan batubara yang  terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2014-2018  dengan  menggunakan  persamaan  X  =  -4,3  –  4,5X1  +  5,7X2  – 0,004X3. Untuk menganalisis kondisi perusahaan berdasarkan Score dari metode Zmijewski  X- Score ,  maka  di  dihitung  rata-rata Score X  dari  24  perusahaan pertambangan  batubara  yang  terdaftar  di  BEI  periode  2014-2018  dengan  dengan kriteria memprediksi kebangkrutan pada model Zmijewski X- Score. Berdasarkan Tabel 7, diketahui pada perusahaan kategori I, 12 perusahaan dinyatakan  sehat  yaitu  ADRO,  BSSR,  DEWA,  DSSA,  GEMS,  HRUM,  ITMG, KKGI, MBAP, MYOH, PTBA, TOBA, dan 1 perusahaan dinyatakan tidak sehat yaitu  DOID . Sementara  Tabel  8,  untuk  perusahaan  kategori  II,  sebanyak  3 perusahaan  dinyatakan  tidak  sehat  yaitu  ARII,  BORN,  BUMI,  dan  8  perusahaan dinyatakan sehat yaitu ATPK, BYAN, GTBO, INDY, PKPK, PTRO, SMMT, dan SMRU .
Tahun  2020  PT.  Borneo  Lumbung  Energy  dan  Metal  (BORN)  juga delisting dari  BEI  karena  masalah financial  distress .  Dari  hasil  analisis  dengan menggunakan  model  Zmijewski  X- Score ,  BORN  masuk  dalam  ketegori  tidak sehat.  Kemudian,  pada  tahun  2019  PT.  Bara  Jaya  Internasional  Tbk.  (ATPK) delisting dari  BEI  karena  masalah going  concern .  Sedangkan,  dari  hasil  analisis dengan model Zmijewski X- Score , ATPK masuk dalam kategori sehat. Sehingga
dapat  dikatakan  bahwa  model  Zmijewski  X- Score tidak  cukup  akurat  dalam memprediksi  kebangkrutan  perusahaan,  karena  tidak  bisa  memprediksi  kondisi financial distress untuk perusahaan ATPK.
Tabel 7. Rata-Rata Nilai X- Score Perusahaan Kategori I
No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata-Rata Kategori 1 ADRO (1,63) (1,93) (2,15) (2,39) (2,39) (2,10) Sehat 2 BSSR (1,73) (2,73) (3,22) (4,45) (3,37) (3,10) Sehat 3 DEWA (2,19) (2,05) (1,98) (1,86) (1,80) (1,97) Sehat 4 DOID 0,78 0,85 0,39 0,10 (0,15) 0,39 Tidak Sehat 5 DSSA (2,30) (1,60) (2,01) (1,84) (1,31) (1,82) Sehat 6 GEMS (3,24) (2,45) (3,03) (2,34) (1,82) (2,58) Sehat 7 HRUM (3,28) (3,55) (3,72) (3,93) (3,89) (3,67) Sehat 8 ITMG (3,14) (2,89) (3,37) (3,47) (3,25) (3,22) Sehat 9 KKGI (2,91) (3,31) (3,92) (4,00) (2,84) (3,40) Sehat 10 MBAP (2,67) (3,89) (4,15) (4,59) (3,99) (3,86) Sehat 11  MYOH (2,05) (2,60) (3,43) (3,31) (3,83) (3,04) Sehat 12 PTBA (2,44) (2,28) (2,33) (3,12) (3,40) (2,72) Sehat 13 TOBA (1,83) (2,14) (2,07) (2,00) (1,66) (1,94) Sehat Sumber: data sekunder (diolah) Tabel 8. Rata-Rata Nilai X- Score Perusahaan Kategori II No Kode 2014 2015 2016 2017 2018 Rata-Rata Kategori 1 ARII (0,08) 0,40 0,78 0,94 1,60 0,73 Tidak Sehat 2 ATPK (2,47) (1,44)  (0,43) 0,53 0,23 (0,72) Sehat 3 BORN 7,32 8,25 5,22 5,37 5,97 6,43 Tidak Sehat 4 BUMI 2,76 9,18 6,34 0,32 0,48 3,82 Tidak Sehat 5 BYAN 0,88 0,74 (0,01) (3,62) (4,01) (1,21) Sehat 6 GTBO (3,18) (2,39)  (3,08) (3,15) (3,43) (3,05) Sehat 7 INDY (0,82) (0,65)  (0,67) (0,75) (0,48) (0,68) Sehat 8 PKPK (0,91) 0,23 (0,74) (0,77) (1,39) (0,71) Sehat 9 PTRO (0,97) (0,86)  (0,99) (1,09) (0,76) (0,93) Sehat 10  SMMT (2,19) (1,41)  (1,88) (2,14) (2,10) (1,95) Sehat 11  SMRU (1,45) (0,80)  (0,51) (1,55) (1,31) (1,12) Sehat Sumber: data sekunder (diolah)
Uji Akurasi
Tabel 9. Tingkat Akurasi Model Altman Model Jumlah Perusahaan Kategori Sehat Kategori Bangkrut Grey area Jumlah Prediksi Benar Jumlah Prediksi Salah Altman Z- Score 24 13 8 3 19 5
Sumber: data sekunder (diolah)
Altman  (2013)  telah  merekomendasikan  bahwa  perusahaan  yang  masuk dalam  kategori grey  area diambil  titik  potong  dalam  klasifikasi  untuk  masuk dalam kategori perusahaan sehat. Berdasarkan dari hasil perhitungan pada Tabel 9 dan  kategori  perusahaan  jumlah  prediksi  benar  untuk  model  Altman  adalah sebanyak  19  dan  prediksi  salah  adalah  sebanyak  5  perusahaan.  Sehingga  tingkat
akurasi  model  Altman  Z- Score adalah  sebesar  79,17%  dan  tingkat error sebesar 20,83%.
Tabel 10 Tingkat Akurasi Model Springate Model Jumlah Perusahaan Kategori Sehat Kategori Bangkrut Jumlah Prediksi Benar Jumlah Prediksi Salah Springate S- Score 24 11 13 20 4 Sumber: data sekunder (diolah)
Tabel  10  merupakan  hasil  perhitungan  secara  keseluruhan  nilai  S  dari model  Springate  S- Score untuk  24  perusahaan  yang  telah  dikategorikan. Berdasarkan dari hasil perhitungan dan kategori perusahaan jumlah prediksi benar untuk model Springate adalah sebanyak 20 dan prediksi salah adalah  sebanyak 4 perusahaan.  Sehingga  tingkat  akurasi  model  Springate  S- Score adalah  sebesar 83,33% dan tingkat error sebesar 16,67%.
Tabel 11 Tingkat Akurasi Model Zmijewski
Model Jumlah Perusahaan Kategori Sehat Kategori Bangkrut Jumlah Prediksi Benar Jumlah Prediksi Salah Zmijewski X- Score 24 20 4 15 9 Sumber: data sekunder (diolah)
Tabel  11  merupakan  hasil  perhitungan  secara  keseluruhan  nilai  X  dari model  Zmijewski  X- Score untuk  24  perusahaan  yang  telah  dikategorikan. Berdasarkan dari hasil perhitungan diatas dan kategori perusahaan jumlah prediksi benar  untuk  model  Zmijewski  adalah  sebanyak  15  dan  prediksi  salah  adalah sebanyak  9  perusahaan.  Sehingga  tingkat  akurasi  model  Zmijewski  X- Score adalah sebesar 62,50% dan tingkat error sebesar 37,50%.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  model  Altman  Z- Score cukup  akurat  dalam memprediksi potensi kebangkrutan perusahaan. Selain tingkat akurasi yang tinggi yaitu sebesar 79,17%, hasil pada perusahaan yang telah dinyatakan delisting pada tahun  2019  dan  2020  juga  menyatakan  bahwa  kedua  perusahaan  tersebut dinyatakan tidak sehat. Kemudian model Springate juga menunjukkan hasil yang sama,  tingkat  akurasi  model  Springate  pada  penelitian  ini  menunjukkan  angka yang paling tinggi yaitu sebesar 83,33%, dan untuk perusahaan ATPK dan BORN yang telah delisting pada tahun 2019 dan 2020 model Springate juga menyatakan bahwa kedua perusahaan tersebut tidak sehat. Sedangkan untuk model Zmijewsk memiliki  tingkat  akurasi  terendah  dalam  penelitian  ini  sebesar  62,50%  dan menyatakan  BORN  masuk  kategori  perusahaan  tidak  sehat,  tetapi  model Zmijewski  tidak  dapat  memprediksi  potensi  kebangkrutan  untuk  perusahaan ATPK,  karena  perusahaan  ATPK  dinyatakan  masuk  kategori  perusahaan  sehat. Hasil  penelitian  ini  sama  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Meiliawati  and Isharijadi  (2017)  yang  meneliti  potensi  kebangkrutan  untuk  perusahaan  sektor kosmetik,  model  prediktor  terbaik  dalam  penelitian  tersebut  adalah  model Springate S- Score.
Berdasarkan hasil penelitian  dari tiga model analisis, ditemukan beberapa perusahaan  yang  diprediksi  akan  mengalami  kebangkrutan.  Manajemen
Desember 2021, Vol.5, No.2: 126-141
perusahaan  perlu  melakukan  analisis  potensi  kebangkrutan  perusahaan  secara berkala  agar  dapat  mengetahui  kondisi  keuangan  perusahaan  dan  atau  dapat meminimalisir dampak yang ditimbulkan akibat kebangkrutan. Ketiga model yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yakni  model  Altman,  Springate,  dan  Zmijewski dapat  digunakan  oleh  manajemen  perusahaan.  Apabila  deteksi  dilakukan  lebih awal maka perusahaan dapat melakukan strategi bisnis perusahaan yang lebih baik untuk  meminimalisir  risiko financial  distress yang  sedang  dialami  perusahaan. Manajemen  perusahaan  dapat  mempertimbangkan  jangka  waktu  dalam  utang, misalnya mengganti utang jangka pendek dengan utang jangka panjang agar biaya modal yang dikeluarkan untuk utang dapat menjadi lebih kecil.

## KESIMPULAN
Terdapat perbedaan hasil prediksi kebangkrutan perusahaan menggunakan model prediksi Altman Z- Score , Springate S- Score , dan Zmijewski X- Score untuk perusahaan  pada  sektor  pertambangan  batubara  periode  2014-2018.  Ternyata model  Springate lebih akurat  dalam  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  pada sektor pertambangan batubara periode 2014-2018 dengan tingkat akurasi sebesar 83,33%.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan  perusahaan  PT.  Bara  Jaya  Internasional Tbk. (ATPK) yang delisting dari BEI pada tahun 2019 dan PT. Borneo Lumbung Energy dan Metal Tbk. (BORN) pada tahun 2020.
Penelitian  ini  dapat  menjadi  referensi  dan  sebagai  bahan  pertimbangan dalam membuat keputusan investasi. Para investor sebaiknya memilih perusahaan yang masuk dalam kategori sehat dari analisis menggunakan ketiga model seperti PT.  Indo  Tambangraya  Megah  (ITMG),  dan  PT.  Resource  Alam  Indonesia (KKGI)  dan  tidak  memilih  perusahaan  yang  diprediksi  akan  mengalami kebangkrutan  dari  analisis  menggunakan  ketiga  model  seperti  PT.  Bumi Resources  (BUMI).  Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  yaitu  waktu  penelitian hanya lima tahun dan perusahaan yang diteliti hanya dari satu sektor.
Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan model prediksi lain yang  berbeda  dari  ketiga  model  tersebut  seperti  model  Olhson,  model  Groover, dan model Foster. Kemudian disarankan dapat mengembangkan sampel penelitian selain perusahaan pertambangan batubara yang terdaftar di BEI. Kemudian dapat menambah periode penelitian agar hasil penelitian dapat lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Abadi,  Muhammad  Taufiq,  and  Nunung  Ghoniyah.  2016.  “Studi  Potensi Kebangkrutan Pada Perusahaan Industri Properti Yang Go Public Di Bursa Efek Indonesia.” Jurnal Riset Bisnis Indonesia 13(1): 91–100. http://lppm- unissula.com/jurnal.unissula.ac.id/index.php/jrbi/article/view/1186.
Abbas,  Dirvi  Surya,  Kusdianto  Kusdianto,  and  Lailatul  Inayah.  2020.  “Pengaruh Altman  Z-Score”  Dan  Springate  S-Score  Sebagai  Alat  Prediksi  Potensi Kebangkrutan  Terhadap  Harga  Saham  (Pada  Perusahaan  Batubara  Yang Listing  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2016-2018).” Dynamic Management Journal 4 (1): 18-34. https://doi.org/10.31000/dmj.v4i1.2083.
Desember 2021, Vol.5, No.2: 126-141
Al-Rahma,  Annisa  Abidah,  M.  Agus  Salim,  and  Achmad  Agus  Priyono.  2021. “Analisis  Potensi  Kebangkrutan  Menggunakan  Model  Altman  Z-Score, Springate  S-Score  Dan  Zmijewski  X-Score  (Pada  Perusahaan  Sub  Sektor Otomotif  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016-2019).” Jurnal Ilmiah Riset Manajemen 10 (14): 44-58. http://www.riset.unisma.ac.id/index.php/jrm/article/view/11171. Altman,  Edward  I.  1968.  “Financial  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  the
Prediction of Corporate Bankruptcy.” The Journal of Finance 23 (4): 589- 609. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x.
Altman, Edward I. 2013. “Predicting Financial Distress Of Companies: Revisting
The  Z-Score  and  Zeta  Models.” Handbook  of  Research  Methods  and Applications in Empirical Finance : 428–456. https://www.elgaronline.com/view/edcoll/9780857936080/978085793608
0.00027.xml.
Altman, Edward I., Edith  Hotchkiss, and Wei Wang. 2019. Corporate Financial Distress,  Restructuring,  and  Bankruptcy  Fourth  Edition .  Hoboken:  John Wiley and Sons, Inc.
Andriani,  Dian,  and  Fredella  Colline.  2019.  “Analisis  Potensi  Kebangkrutan
Berdasarkan  Metode  Altman  Z-Score,  Springate,  Dan  Zmijewski  Pada Perusahaan  Retail  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2015- 2017.” Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis 19 (1): 1-10. http://ejournal.ukrida.ac.id/ojs/index.php/IMB/article/view/1817. Bareksa.  2017.  “Saham  BRAU  Dan  TKGA  Resmi  Delisting  November,  Begini Historis Pergerakannya.” bareksa.com. 2017. https://www.bareksa.com/berita/id/text/2017/10/19/saham-brau-dan-tkga- resmi-delisting-november-begini-historis-pergerakannya/17050/news.
Brigham,  Eugene  F.,  and  Joel  F.  Houston.  2014. Dasar-Dasar  Manajemen Keuangan, Buku 2 Edisi 11 . Jakarta: Salemba Empat.
Chen, Yehning, J. Fred Weston, and Edward I. Altman. 1995. “Financial Distress and  Restructuring  Models.” Financial  Management 24  (2):  57-75. https://www.jstor.org/stable/3665535.
Darmayanti,  Novi,  and  Isnaini  Anniswati  Rosyida.  2020.  “Analisis  Prediksi Kebangkrutan  Terhadap  Harga  Saham  Dengan  Model  Zmijewski  Dan Springate  (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Sub  Sektor  Pertambangan Minyak Dan Gas Bumi Dan Batubara Yang Tercatat Di Bei Tahun 2016- 2018).” EKONIKA :  Jurnal  Ekonomi  Universitas  Kadiri 5  (2):  157-181. https://doi.org/10.30737/ekonika.v5i2.848.
Fatmawati, Mila. 2012. “Penggunaan The Zmijewski Model, The Altman Model, Dan  The  Springate  Model  Sebagai  Prediktor  Delisting.”  JKP  (Jurnal Keuangan dan Perbankan) 16 (1): 56-65. https://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jkdp/article/view/1046. Idris, Muhammad. 2020. “Daftar 10 Negara Penghasil Batu Bara Terbesar Dunia, RI Urutan Berapa?” kompas.com. 2020. https://money.kompas.com/read/2020/07/20/184132126/daftar-10-negara- penghasil-batu-bara-terbesar-dunia-ri-urutan-berapa.
Kadim,  A.,  Adji Suratman,  and Muhammad Abdul Muis. 2019. “Analisis Risiko Kebangkrutan Dengan Metode Altman Z-Score, Springate, Dan Zmijewski Pada  Perusahaan  Hiburan  Korea  Yang  Tercatat  Di  Bursa  Korea  Tahun
2012-2016.” Jurnal Sekuritas (Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi) 2 (2): 141-155. http://dx.doi.org/10.32493/skt.v2i2.2496.
Kristanti, Farida Titik. 2019. Financial Distress . Malang: Inteligensia Media. Kurniawan,  Pratama  Gilang.  2018. Pengaruh  Altman  Z-Score  Dan  Springate  S- Score  Sebagai  Alat  Prediksi  Potensi  Kebangkrutan  Terhadap  Harga
Saham Pada Perusahaan Batubara Yang Listing Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2015 . Skripsi Universitas Negeri Yogyakarta. https://eprints.uny.ac.id/59988/.
Meiliawati, Anggi, and Isharijadi Isharijadi. 2017. “Analisis Perbandingan Model Springate Dan Altman Z Score Terhadap Potensi Financial Distress (Studi Kasus  Pada  Perusahaan  Sektor  Kosmetik  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia).” ASSETS:  Jurnal  Akuntansi  Dan  Pendidikan 5  (1):  15-24. https://doi.org/10.25273/jap.v5i1.1183.
Melissa, Puput, and Haposan Banjarnahor. 2020. “Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan  Model  Altman  Z-Score,  Springate  Dan  Zmijewski  Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.” Jurnal Emba: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi 8 (1): 903-912. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/emba/article/view/28040.
Ohlson, James Arvid. 1980.  “Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy.” Journal  of  Accounting  Research 18  (1):  109-131. https://doi.org/10.2307/2490395.
Pelitawati,  Dyah,  and  Ragil  Alex  Kusumawardana.  2020.  “Analisis  Komparasi Model  Altman,  Zmijewski  Dan  Springate  Untuk  Memprediksi  Financial Distress  Pada  Perusahaan  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia.” Jurnal  Economics  and  Sustainable  Development 5  (1):  13-24. https://ejournal-unipra.com/index.php/ESD-UNIPRA/article/view/107.
Primasari,  Niken  Savitri.  2017.  “Analisis  Altman  Z-Score,  Grover  Score, Springate,  Dan  Zmijewski  Sebagai  Signaling  Financial  Distress  (Studi Empiris Industri Barang-Barang Konsumsi di Indonesia).” Accounting And Management Journal 1 (1): 23-43. https://doi.org/10.33086/amj.v1i1.70. Santi, Hariyani Diyah, and Agung Sujianto. 2017. “Analisis Perbandingan Model Altman,  Model  Springate,  Dan  Model  Zmijewski  Dalam  Memprediksi Kebangkrutan  Bank  Syariah  Di  Indonesia.” INVENTORY:  Jurnal Akuntansi 1 (2): 13-23. http://doi.org/10.25273/inventory.v1i1.2289.
Saleh,  Tahir.  2020.  “Resmi  Delisting!  Sayonara  Borneo  Lumbung  Energy”. cnbcindonesia.com. https://www.cnbcindonesia.com/market/20200120165257-17- 131360/resmi-delisting-sayonara-borneo-lumbung-energy Salim,  M.  Noor.  2016.  “Potensi  Kebangkrutan  Perusahaan  Pertambangan  Batu Bara Terdaftar Di BEI Dengan Pendekatan Model Altman, Springate Dan Zmijewski  Periode  2011-2014.” Jurnal  Ekonomi 18  (3):  376–96. http://ejournal.borobudur.ac.id/index.php/1/article/view/8.
Sari, Mauli Permata, and Irni Yunita. 2019. “Analisis Prediksi Kebangkrutan Dan Tingkat  Akurasi  Model  Springate,  Zmijewski,  Dan  Grover.” JIM  UPB (Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Universitas  Putera  Batam) 7  (2):  69-77. https://doi.org/10.33884/jimupb.v7i1.907.
Sari, Rita Purnama. 2018. “Analisis Perbandingan Model Altman, Springate Dan Zmijewski  Dalam  Memprediksi  Kebangkrutan.”  AKTUAL: Jurnal  of
Desember 2021, Vol.5, No.2: 126-141
Accounting and Financial 3 (1): 33-41. https://e-journal.stie- aub.ac.id/index.php/aktual/article/view/297.
Spence, Michael. 1973. “Job Market Signaling.”. Quarterly Journal of Economics 87 (3): 355-374. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-214850-7.50025-5. Springate, Gordon L.V. 1978. Predicting The Possibility of Failure in aCanadian Firm . Unpublised Masters Thesis. Simon Fraser University. Wareza,  Monica.  2019.  “3  Emiten  Akan  Delisting,  Ada  Apa?” cnbcindonesia.com.
https://www.cnbcindonesia.com/market/20190909125031-17-98023/3- emiten-akan-delisting-ada-apa.
Wulandari,  Maylani,  and  Abel  Tasman.  2019.  “Analisis  Komparatif  Dalam
Memprediksi  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan  Telekomunikasi  Yang Listing  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2008-2017.” Jurnal  Kajian Manajemen Dan Wirausaha 1 (1): 232–240.
http://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/mnj/article/view/5516.
Yuhelson,  Yuhelson.  2019. Hukum  Kepailitan  Di  Indonesia .  Gorontalo:  Ideas Publishing.
Zmijewski,  Mark  E.  1984.  “Methodological  Issues  Related  to  the  Estimation  of Financial  Distress  Prediction  Models.” Journal  of  Accounting  Research 22: 59-82. https://doi.org/10.2307/2490859.