Perusahaan Sektor Telekomunikasi Bangkrut ?

## Analisis dan Evaluasi Model

## Ariawan
Universitas Ichsan Gorontalo ariawanahmad@gmail.com
Eka Zahra Solikahan Universitas Ichsan Gorontalo ekazahra.solikahan@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  reveal  whether  the  telecommunication  sector  company  is  bankrupt  by using the Altman Z-Score, Zmijewski and Springate models and to measure which model provides a good  level  of  accuracy  in  predicting  bankruptcy.  Using  quantitative  methods  with  a  quantitative descriptive approach. The research data was taken from the financial statements of 5 companies in the  telecommunications  sector  for  the  period  2013-2017.  The  results  showed  that  the telecommunications sector companies have the potential to go bankrupt based on the measurement results of the Altman Z-Score, Zmijewski and Springate models. The best model used in predicting bankruptcy is the Zmijewski compared to the Altman Z-Score and Springate.
Keywords: Telecommunication, Altman Z-Score, Zmijewski, Springate, Financial Distress

## A. PENDAHULUAN
Perusahaan di  dirikan bertujuan untuk  mendapatkan profit atau keuntungan dalam rangka  membiayai  operasional  perusahaan  serta  mensejahterakan  pemilik  modal. Perusahaan dalam pencapaian tujuan tersebut harus mampu bertahan dan bersaing dengan perusahaan lainnya. Peran manajemen dalam mengelola perusahaan sangat penting karena kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan  serta  lemahnya  pengawasan  terkait  kondisi keuangan  perusahaan  akan  mengakibatkan  perusahaaan  mengalami  kesulitan  keuangan (Hidayat & Meiranto, 2014). Pada saat ini banyak perusahaan yang mengalami kebangkrutan seperti yang dialami oleh PT. Sariwangi Agricultural Estate Agency (SAEA), PT. Maskapai Perkebunan  Indorub  Sumber  Agung  (MPISW),  PT  Nyonya  Meneer  dan  PT.  Modern International tbk (MDRN), perusahaan tersebut mengalami kebangkrutan disebabkan oleh ketidak mampuan perusahaan untuk membiayai operasional dan membayar utang yang telah jatuh  tempo  (Merdeka.com).  Kegagalan  dalam  menjalankan  operasi  untuk  mencapai

## Volume 17 Nomor 1, Juni 2021
tujuannya  serta  tidak  mampu  bersaing  bukan  hanya  menjadi  penyebab  melainkan  juga karena faktor-faktor lain, seperti rendahnya kinerja manajemen, terjadinya inflasi, lemahnya perekonomian industri global, bahkan minimnya permintaan yang diikuti penurunan harga (Yolanda & Kristanti, 2020). Hal tersebut menjadi contoh bagaimana suatu perusahaan perlu di  kelola  dengan  baik  dan  melakukan  pengawasan  terkait  kondisi  keuangan  perusahaan dengan melakukan evaluasi kebangkrutan atau financial distres.
Sektor Komunikasi dan Informasi adalah salah sektor andalan dan masih berperan dalam pemasukan Gross Domestik Produk Indonesia sebesar 4%. Maka tidak mengherankan apabila  pemerintah  melakukan  upaya-upaya  dalam  mendukung  sektor  tersebut  dengan melakukan  percepatan  transformasi  digital  nasional  (infopubliksolokkota.go.id).  Dengan meningkatnya  kebutuhan  manusia  pada  era  globalisasi  saat  ini  membuat  operator telekomunikasi berlomba-lomba menyediakan fitur yang dapat mempermudah masyarakat dalam berkomunikasi serta mendapatkan informasi. Namun dalam perkembangannya sektor telekomunikasi  mengalami  permasalahan  seperti  yang  dikemukakan  oleh  Rusmardiana  et al.,  (2020)  bahwa  pertumbuhan  pendapatan  industri  telekomunikasi  di  Indonesia  pada triwulan pertama tahun 2017 pendapatan perusahaan tergolong tinggi namun seiring waktu pertumbuhan  pendapatan  menururn  sampai  pada  triwulan  ke  4  tahun  2018.  Dilihat  dari Komposisi asset lancar dan utang lancar perusahaan sektor telekmunikasi pada tahun 2013- 2017 seperti grafik dibawah ini
Gambar 1. Aset Lancar Dan Utang Lancar Sektor Telekomunikasi 2013-2017
Asset  lancar  dan  hutang  lancar  sub  sector  Telekomunikasi  diatas  memperlihatkan rata-rata hutang lancar dari tahun 2013-2017 lebih besar di bandingkan dengan rata-rata asset
Rp0 Rp5,000,000,000,000 Rp10,000,000,000,000 Rp15,000,000,000,000 Rp20,000,000,000,000 Rp25,000,000,000,000 Rp30,000,000,000,000 Rp35,000,000,000,000 2013 2014 2015 2016 2017 Current Liabilities Current Asset
lancarnya.  Hal  ini  di  sebabkan  karena  pada  tahun  2013-2017  Indonesia  mengalami terjadinya  perubahan  kurs  dollar  yang  tidak  menentu  sehingga  berdampak  pada  naiknya jumlah hutang lancar perusahaan sub sector Telekomunikasi. Hal ini dapat mengindikasikan bahwa  perusahaan  tersebut  akan  mengalami Financial  distress sebagaimana  yang  di katakana  oleh  Rahayu  et  al.,  (2016) Financial  distress merupakan  tahapan  penurunan kondisi keuangan suatu perusahaan sebelum terjadinya kebangkrutan ataupun likuidasi. Hal ini sejalan dengan Hanafi, (2016:637) yang mengatakan bahwa kondisi dimana utang lancar perusahaan  lebih  besar  dibandingkan  aset  lancarnya,  maka  kondisi  tersebut  dapat menggambarkan adanya kesulitan keuangan yang ringan ( Financial distress ringan). Untuk itu,  analisis  mengenai  gejala-gejala Financial  distress sangat  penting  dilakukan  untuk memperoleh peringatan awal kebangkrutan.
Financial distress adalah kondisi dimana perusahaan mengalami laba bersih operasi (net operation income) negatif selama beberapa tahun dan selama lebih dari satu tahun tidak melakukan  pembayaran  dividen,  pemberhentian  tenaga  kerja  atau  menghilangkan pembayaran dividen (Primasari, 2018). Dengan mengetahui kondisi financial distress sejak dini  perusahaan  diharapkan  dapat  melakukan  tindakan-tindakan  untuk  mengatasi  dan meminimalisir terjadinya kebangkrutan (Kadafi, 2019).
Beberapa  peneliti  telah  melakukan  pengukuran  financial  distress  dengan  berbagai model pengukuran seperti Altman z-score, Zmijewski dan Springate (Kadafi, 2019),  Model Altman Z-Score, Model Springate, model Zmijewski dan Grover (Prihanthini & Sari, 2013). Jayanti & Rustiana, (2015) Mengunakan lima Z-Score Altman, Y-Score Ohlson, X-Score Zmijewski,  G-Score  Grover  dan  S-Score  Springate.  Dari  beberapa  model  yang  dapat digunakan  dalam  memprediksi  kebangkrutan  memiliki  kelebihan  dan  kelemahan.  Model yang  paling  baik  adalah  model  Altman  Z-Score,  model  Springate  dan  model  Zmijewski (Rahayu  et  al.,  2016;  Prabowo  &  Wibowo,  2015;  Puspitaningrum  &  Purnamasari,  2016; Yulianto,  2014).  Selain  model  yang  baik  ketiga  model  tersebut  yang  paling  banyak digunakan dalam menganalisis financial distress karena model yang relative mudah untuk digunakan  dan  juga  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  cukup  tinggi  (Rahayu  et  al.,  2016; Prabowo & Wibowo, 2015; Yulianto, 2014)
Tingkat  keakuratan  ketiga  model  tersebut  cukup  tinggi.  Yunita  et  al.,  (2018) menjelaskan  bahwa  Metode  Altman  Z-Score  memiliki  tingkat  keakurat  95%.  Metode
Springate  memiliki  tingkat  keakuratan  92,5%  dan  mampu  membedakan  perusahaan  yang berada  dalam  zona  financial  distress  atau  zona  sehat.  Sedangkan  metode  Zmijewski memiliki tingkat keakuratan 94,9% dan mampu  membedakan perusahaan yang berpotensi mengalami  financial  distress  atau  jauh  dari  potensi  mengalami  kebangkrutan.  Sedangkan (Prabowo & Wibowo, 2015) menemukan metode prediktor delisting terbaik adalah metode Altman  yang  memiliki  akurasi  ketepatan  sebesar  71%,  selanjutnya  diposisi  kedua  adalah metode  springate  yang  memiliki  akurasi  ketepatan  tidak  jauh  berbeda  dengan  metode Altman yaitu sebesar 70%, dan diperingkat terakhir adalah metode Zmijewski yang hanya memiliki akurasi ketepatan sebesar 65%.
Penelitian  ini  akan  mengungkapkan  apakah  perusahaan  sektor  Telekomunikasi mengalami finansial distres mengunakan model Altman z-score, Zmijewski dan Springate serta melakukan pengukuran model mana yang memberikan tingkat keakuratan yang baik dalam memprediksi finansial distress.

## B. METODE
Metode  penelitian  mengunakan  metode  kuantitatif  yang  merupakan  suatu karakteristik  dari  suatu  variabel  yang  nilai-nilainya  dinyatakan  dalam  bentuk  angka  dan mengunakan  pendekatan  deskriftif-kuantitatif.  Statistik  Deskriptif  adalah  statistik  yang digunakan  untuk  menggambarkan  atau  menganalisis  suatu  ststistik  hasil penelitian,  tetapi tidak  digunakan  untuk  membuat  kesimpulan  yang  lebih  luas  (Mamduh.  Hanafi,  2016). Populasi penelitian ini adalah Perusahaan Sub sektor Telekomunikasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode tahun 2013 sampai dengan tahun 2017 yaitu PT. Bakri Telecom tbk. PT. XL Axiata tbk, PT. Smartfren Telecom tbk, PT. Indosat tbk, PT. Telkom Indonesia tbk. Menggunakan  sumber  data  sekunder  berasal  dari  Bursa  Efek  ndonesia  ( IDX )  berupa  data laporan keuangan perusahaan-perusahaan Sub Sektor Telekomunikasi periode 2013-2017. Data  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  dengan  cara  dokumentasi  yakni  mengambil  data laporan  keuangan  dari  tahun  2013-2017  di  website www.idx.co.id. Metode  analisis  data dilakukan mengikuti Primasari, (2018) dengan 2 tahap yaitu :
1. Menghitung  Finansial  Distres  mengunakan  tiga  metode  yaitu  Model  Altman  Z-Score, Model Springate, Model Zmijewski
a. Model Altman Z-Score
Altman  menggunakan  metode Multiple  Discriminant  Analysis dengan  lima  jenis rasio keuangan yaitu working capital to total asset, retained earning to total asset, earning before interest and taxes to total asset, nilai pasar saham biasa dan saham preferen tonilai buku total  hutang,  dan sales to  total  asset. Kelima rasio  tersebut dimasukkan ke dalam analisis MDA dan menghasilkan metode sebagai berikut:
𝒁 - 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝟏 , 𝟐𝑿 𝟏 + 𝟏 , 𝟒𝑿 𝟐 + 𝟑 , 𝟑𝑿 𝟑 + 𝟎 , 𝟔𝑿 𝟒 + 𝟏 , 𝟎𝑿 𝟓
Perbandingan nilai Cut-Off Z kritis dan skor Z daerah rawan pada model Altman dapat dilihat pada kriteria apabila Nilai Z < 1,81 dikategorikan sebagai perusahaan yang memiliki kesulitan keuangan ( Financial distress ) yang besar sehingga risiko tinggi mengalami kebangkrutan. jika 1,81 < Nilai Z < 2,99 berada didaerah abu-abu ( grey  area )  sehingga  dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang  memiliki  kesulitan keuangan  ( Financial  distress ),  namun  kemungkinan  terselamatkan  dan kemungkinan  bangkrut  sama  besarnya  tergantung  dari  keputusan  kebijakan manajemen  perusahaan  sebagai decision  maker ,  Nilai  Z  >  2,99  dikategorikan sebagai  perusahaan  yang  sangat  sehat  dan  tidak  mengalami  kesulitan  keuangan sehingga tidak memiliki risiko kebangkrutan (Primasari, 2018).
b. Model Springate
Model  springate  adalah  model  rasio  yang  menggunakan multiple  discriminate analysis atau MDA. Model springate dimasukan dalam rumus sbb :
S-Score = 1,03X1 + 3,07X2 +0,66X3 +0,4X4
Springate mengemukakan nilai cut off yang berlaku untuk metode ini adalah 0,862.
Nilai  skor  yang  lebih  kecil  dari  0,862  menunjukkan  bahwa  perusahaan  tersebut diprediksi akan mengalami Financial distress . Tetapi jika nilai skor lebih besar dari 0,861  menunjukkan  bahwa  perusahaan  tersebut  diprediksi  tidak  akan  mengalami Financial distress (Primasari, 2018)
c. Model Zmijewski
Model  ini  menggunakan  analisa  rasio  yang  mengukur  kinerja leverage , Profitabilitas ,  serta  likuiditas  suatu  perusahaan  untuk  model  prediksinya.
Zmijewski dimasukan dalam rumus sbb:
X-Score = -4.3 - 4.5X1 + 5.7X2 - 0.004X3
Zmijewski mengemukakan bahwa jika skor yang didapatkan lebih dari 0 (nol) maka perusahaan  diprediksi  akan  mengalami Financial  distress ,  tetapi  jika  skor  yang didapat kurang dari 0 (nol) maka perusahaan diprediksi tidak berpotensi mengalami Financial distress .
2. Melakukan Uji keakuratan Model Altman, Springate dan Zmijewski
a. Untuk mengetahui metode mana yang paling baik digunakan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Total Akurasi = Jumlah Sampel Benar
Jumlah Sampel X 100%

## Keterangan:
Jumlah  sampel  benar  diperoleh  dari  melihat  kondisi  rill  perusahaan  dengan kondisi  yang  dihitung  dengan  masing-masing  metode  apakah  di  tahun  yang sama terjadi kesamaan antara kondisi rill dan kondisi yang diperoleh dari hasil perhitungan  dengan  meggunakan  masing-masing  metode  tersebut. Jumlah sampel yaitu diperoleh dari keseluruhan perusahaan yang terdaftar dalam  sub sektor telekomunikasi
b. Menghitung Tingkat Type  error berdasarkan rumus sebagai berikut:
Error Type1 = Jumlah Kesalahan type 1 Jumlah Sampel kelompok 1 100%
Error Type 2 = Jumlah Kesalahan Type 2 Jumlah Sampel Kelompok 2 100%

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Perhitungan Finansial Distres
Berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  Altman,  Springate  dan Zmijewski pada Sub sektor Telekomunikasi periode 2013-2017 maka di peroleh hasil yang disajikan dalam tabel berikut ini:

## Tabel 1 Hasil Analisis Finansial Distress
Kode Perusahaan Tahun Metode Altman Springate Zmijewski Z-Score  Ket S-Score  Ket X-Score Ket BTEL 2013 -0.305  FD -0.808  FD 3.333  FD 2014 -1.094  FD -1.026  FD 0.316  FD 2015 -12.324  FD 0.991  Non FD 47.099  FD 2016 22.183  Non FD -5.607  FD 47.873  FD 2017 53.807  Non FD -8.237  FD 104.394  FD EXCL 2013 1.979  Grey Area 0.400  FD -0.884  Non FD 2014 1.186  FD 0.147  FD 0.760  FD 2015 1.050  FD 0.248  FD 1.970  FD 2016 0.966  FD 0.244  FD -1.112  Non FD 2017 1.084  FD 0.115  FD -0.821  Non FD FREN 2013 -1.374  FD -0.802  FD 1.022  FD 2014 -1.249  FD -0.415  FD 0.477  FD 2015 -0.433  FD -0.555  FD -0.147  Non FD 2016 -0.450  FD -0.648  FD 0.321  FD 2017 -1.165  FD -0.659  FD -0.223  Non FD ISAT 2013 1.071  FD -0.023  FD -0.109  Non FD 2014 3.443  Non FD 0.142  FD 0.029  FD 2015 1.076  FD 0.247  FD 0.128  FD 2016 1.284  FD 0.523  FD 0.323  FD 2017 14.236  Non FD -0.088  FD -3.385  Non FD TLKM 2013 4.451  Non FD 1.594  FD -2.764  Non FD 2014 5.0570  Non FD 1.484  Non FD -2.727  Non FD 2015 4.5580  Non FD 1.502  Non FD -2.713  Non FD 2016 5.2670  Non FD 2.018  Non FD -2.685  Non FD 2017 5.0340  Non FD 1.668  Non FD -2.483  Non FD
Sumber : Data diolah, 2020

## a). Model Altman Z-Score
Hasil  perhitungan  mengunakan  model  Altman  Z-Score  maka  sampel  /perusahaan yang mengalami financial distress sebanyak 15 kasus, abu-abu 1 kasus serta non financial distress 9 kasus. Terjadinya Financial distress pada 4 perusahaan yaitu BTEL, XL, FREN dan ISAT karena menurunnya modal kerja perusahaan yang menunjukkan angka negative di pengaruhi oleh lebih besarnya jumlah hutang lancar dari asset lancarnya . Manalu et al., (2017) mengatakan penurunan modal kerja terjadi dimana jumlah asset lancar dan hutang lancar  tidak  terjadi  keseimbangan  sehingga  modal  kerja  yang  diperoleh  negatif  dan  bisa mengakibatkan perusahaan berada pada kondisi  f inancial distress. Penurunan asset lancar dari tahun 2014-2017 merupakan penyebab terjadinya Financial distress pada perusahaan EXCL. Penurunan piutang usaha dan penurunan persediaan yang berimbas pada penurunan
asset  lancar  yang  dimiliki  membuat  modal  kerja  perusahaan  mengalami  penurunan  dan berada  di  angka  negatif  sehingga  menyebabkan  perusahaan  tersebut  tidak  liquid.  Sesuai dengan  Aji  et  al.,  (2016)  ketidak  cukupan  dalam  modal  kerja  merupakan  sebab  utama kegagalan  suatu  perusahaan.  Selain  penurunan  modal  kerja  juga  di  pengaruhi  oleh menurunnya laba yang diperoleh, kenaikan hutang membuat ISAT berada pada posisi yang tidak aman.
Pada tahun 2013 EXCL mengalami kodisi grey area karena nilai Z- Score berada di angka 1,979 yang tidak lebih > 2,99 , kondisi ini mencerminkan bahwa perusahaan tersebut berada pada posisi abu-abu sehingga memungkinkan perusahaan tersebut mengalami kodisi Financial distress maupun kondisi non Financial distress.
Dua perusahaan berada pada posisi aman dan tidak mengalami Financial distress, karena BTEL memiliki laba ditahan jauh lebih besar dari tahun 2013-2015. Meningkatnya jumlah  laba  ditahan  membuat  perusahaan  menurunkan  penggunaan  jumlah  hutang, Sedangkan TLKM memiliki jumlah asset lancar lebih besar dari jumlah hutang lancar dan peningkatan  jumlah  laba  yang  dihasilkan  oleh  perusahaan  semakin  tinggi,  sehingga perusahaan  mampu  melakukan  pembayaran  hutang  lancarnya,  hal  ini  sejalan  dengan Setiawan & Amboningtyas, (2018) bahwa apabila perusahaan semakin likuid maka semakin kecil potensi terjadinya Financial distress.

## b). Model Springate
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  metode  springate  bahwa  dari  ke  5 perusahaan hampir seluruh perusahaan dari tahun 2013-2017 mengalami kondisi Financial distress atau sebanyak 19 sampel yang mengalami Financial distress dan 6 sampel lainnya tidak  mengalami Financial  distress. Terjadinya financial  distres pada  BTEL disebabkan penurunan penjualan yang mempengaruhi jumlah laba yang di peroleh perusahan. Menurut Nailufar et al., (2018) kurangnya penjualan dapat menurunkan pendapatan sehingga dapat membuat  perusahaan  mengalami  kerugian.  Kerugian  yang  besar  dan  berlangsung  secara terus-menerus tidak mampu menutupi beban operasional membuat perusahaan mengalami Financial  distress. FREN  mengalami finacial  distress karena  besarnya  beban  bunga  atas utang  dan  beban  depresiasi  sehingga  berdampak  pada  negatifnya  EBIT  dan  EBT. Meningkatnya jumlah beban yang terjadi pada FREN disebabkan oleh inflasi yang terjadi. Menurut  Tyaga  &  Kristanti,  (2020)  Apabila  nilai  inflasi  dari  tahun  ke  tahun  mengalami
kenaikan  maka  daya  beli  konsumen  terhadap  penjualan  perusahaan  akan  berkurang menyebabkan  menurunnya  pendapatan  perusahaan.  Jika  dari  tahun  ke  tahun  perusahaan memiliki pendapatan yang menurun kemungkinan perusahaan tersebut akan mengarah pada kondisi  financial  distress.  Jadi,  semakin  tinggi  nilai  inflasi  akan  menyebabkan  kondisi financial  distress  suatu  perusahaan  tinggi  juga.  Sementara  ISAT  mengalami  financial distress karena besarnya jumlah pajak penghasilan yang dikeluarkan karena besarnya jumlah laba  bersih  yang  dimilikinya.  Maulitdia  et  al.,  (2018)  semakin  besar  laba  yang  diperoleh maka  semakin  besar  pula  jumlah  beban  pajak  yang  dikeluarkan.  Beban  pajak  yang  besar menurunkan hasil yang di peroleh sehingga tidak mencapai angka 0.862 termasuk kategori Financial distress.
Namun hal yang berbeda di tunjukkan oleh BTEL dan TLKM di tahun 2015 berada di posisi non Financial distress karena meningkatnya jumlah penjualan sehingga berimbas pada  meningkatnya  jumlah  laba  yang  di  hasilkan  perusahaan.  Peningkatan  laba  membuat TLKM cenderung menggunakan modal yang berupa laba ditahan untuk kegiatan operasional perusahaan dari pada menggunakan hutang. Setiawan & Amboningtyas, (2018) mengatakan perusahaan yang memiliki Profitabilitas tinggi cenderung menggunakan utang yang relatif kecil  karena  laba  ditahan  yang  tinggi  sudah  memadai  untuk  membiayai  sebagian  besar kebutuhan pendanaan dan perusahaan akan menggunakan laba ditahan sebelum memutuskan untuk menggunakan utang Jika profitabilitas semakin tinggi, maka semakin terhindar dari financial distress.

## c). Model Zmijewski
Berdasarkan hasil  perhitungan metode Zmijewski  maka  sebanyak 13 sampel  yang mengalami Financial  distress dan  sebanyak  12  sampel  yang  tidak  mengalami Financial distress. Penyebab  perusahaan  mengalami  kondisi Financial  distress yaitu  jumlah pendapatan setelah pajak EAT mengalami penurunan yang disebabkan oleh besarnya jumlah beban  bunga  atau  beban  keuangan  yang  dibayarkan  sehingga  mengakibatkan  rugi  atau negative. Selain  hal  tersebut  penyebab  BTEL  dan  EXCL  mengalami  kondisi financial disress karena jumlah hutang lancar yang dimiliki jauh lebih besar dari jumlah asset lancar yang  dimilikinya  sehingga  membuat  perusahaan  tersebut  mengalami  kindisi Financial distress. Hal tersebut seperti dikatakan oleh Mamduh. Hanafi, (2016) bahwa kondisi dimana utang  lancar  perusahaan  lebih  besar  dibandingkan  aset  lancarnya,  maka  kondisi  tersebut
dapat menggambarkan adanya kesulitan keuangan yang ringan ( Financial distress ringan). Penyebab  terjadinya Financial  distress pada  FREN dan  ISAT mengalami  kerugian mengakibatkan jumlah EAT berada pada angka negatif dan besarnya beban bunga atas utang dan  beban  depresiasi  yang  tinggi  mengakibatkan  jumlah  laba  yang  dihasilkan  mengalami penurunan.  Sesuai    dengan  Carolina  et  al.,  (2018)  bahwa  penggunaan  hutang  yang  tinggi bisa menimbulkan besarnya biaya atau beban bunga atas hutang yang akan dikeluarkan.
Perusahaan  tidak  mengalami  kondisi  Financial  distress    adalah  FREN,  ISAT,  dan TLKM pada beebrapa kasus, hal tersebut karena  meningkatnya jumlah asset, meningkatnya pendapatan. Sesuai dengan Carolina et al., (2018) yang mengatakan bahwa perusahaan yang memiliki Profitabilitas tinggi cenderung menggunakan utang yang relatif kecil karena laba ditahan yang tinggi sudah memadai untuk membiayai sebagian besar kebutuhan pendanaan dan  Perusahaan  yang  memiliki  profitabilitas  tinggi  mengindikasikan  perusahaan  dapat mengelola dengan baik  produktivitas asset dalam memperoleh keuntungan bersih. Hal ini akan mengakibatkan perusahaan terhindar dari financial distress.

## 2. Evaluasi Keakuratan Model
Berdasarkan  analisis  uji  keakuratan  dan  type error yang  telah  dilakukan,  maka perbandingan keakuratan prediksi dan type error Financial distress dengan metode Altman,
Springate dan Zmijewski dapat dilihat dalam tabel berikut ini:
Tabel 2. Tingkat keakuratan Model Altman, Springate dan Zmijewski
Model Tingkat Keakuratan Type Error 1 Type Error 2 Altman 68% 21,43% 45,45% Springate 72% 7,14% 54,55% Zmijewski 88% 14,29% 9,09%
Sumber : Data diolah, 2020
Hasil  Evaluasi  keakuratan  model  Altman,  Springate  dan  Zmijewski  maka  metode yang paling baik digunakan adalah metode Zmijewski, karena memiliki tingkat keakuratan sebesar 88% yang nilai tersebut lebih besar dari tingkat akurasi pada metode Altman dan springate  yang  hanya  68%  dan  72%.  Besarnya  tingkat  keakuratan  model  zmijewski  ini dipengaruhi  oleh  besarnya  jumlah  prediksi  benar  yang  diperoleh  dari  melihat  kondisi  rill perusahaan berdasarkan laba/rugi dalam laporan keuangan selama 2 tahun berturut-turut dan menghasilkan  hasil  yang  sama  dari  perhitungan  menggunakan  model  Zmijewski.  Sesuai dengan  Kholidah  et  al.,  (2016)  bahwa  salah  satu  indikator  yang  dapat  dijadikan  kriteria
perusahaan yang mengalami Financial distress adalah adanya laba bersih negatif selama dua tahun  berturut-turut.  Selain  hal  tersebut  rendahnya type  error yang  dimiliki  oleh  metode Zmijewski dari pada metode Altman dan springate. .
Penelitian  ini  di  dukung  oleh  Nilasari  &  Haryanto,  (2018);  Husein  &  Pambekti, (2014) bahwa metode Zmijewski adalah metode yang paling baik digunakan dengan tingkat akurasi  lebih besar dari metode Altman dan springate. Namun  penelitian ini tidak sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Prabowo  &  Wibowo,  (2015);  Puspitaningrum  & Purnamasari, (2016) yang mengatakan bahwa metode Altman adalah metode yang paling baik dalam memprediksi financial distress.

## D. SIMPULAN
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa  Metode Altman  memprediksi  sebanyak  15  sampel  yang  mengalami Financial  distress, 1  sampel yang  mengalami grey  area dan  9  sampel  lainnya  tidak  mengalami Financial  distress. Metode Springate memprediksi sebanyak 19 sampel yang mengalami Financial distress dan 6  sampel  lainnya  tidak  mengalami Financial  distress. Metode  Zmijewski  memprediksi sebanyak 13 sampel yang mengalami Financial distress dan sebanyak 12 sampel yang tidak mengalami Financial distress. Maka dapat disimpulkan perusahaan sektor Telekomunikasi mengalami kebangkrutan ( financial distress )
Metode  Zmijewski  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  lebih  baik  yaitu  88% dibandingkan  dengan  metode  Altman  sebesar  68%  dan  Springate  sebesar  72%  dalam memprediksi Financial distress. Nilai error yang dimiliki oleh metode Zmijewski lebih baik dibanding  metode  Altman  dan  Springate  dalam  memprediksi Financial  distress. Berdasarkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dengan  tingkat error yang  rendah,  maka  metode yang  paling  baik  digunakan  dalam  memprediksi Financial  distress adalah  metode Zmijewski.
Dengan  mempertimbangkan  keterbatasan  penelitian  ini,  diharapkan  penelitian- penelitian yang akan datang untuk menggunakan metode-metode yang lain seperti Grover, Ohlson  atau  Foster  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik.  Serta  memperluas  objek penelitiannya  seperti  pada  sektor  manufaktur, Food  and  Baverages, Perbankan  dan  lain sebagainya dengan memperluas periode waktu sampel agar dapat melihat kondisi Financial distress perusahaan dengan lebih lengkap.

## DAFTAR PUSTAKA
Aji, P. P. W., Astuti, D. S. P., & Widarno, B. (2016). Pengaruh Perputaran Piutang Dagang, Persediaan, Dan Modal Kerja Terhadap Likuiditas Perusahaan CV Surya Mandiri Solo.
Jurnal Akuntansi Dan Sistem Teknologi Informasi , 12 (1), 27–35. Https://Doi.Org/10.1007/S11664-018-06850-8.
Carolina,  V.,  Marpaung,  E.  I.,  &  Pratama,  D.  (2018).  Analisis  Rasio  Keuangan  Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2014-2015). Jurnal  Akuntansi Maranatha , 9 (2), 137–145. Https://Doi.Org/10.28932/Jam.V9i2.481.
Hidayat, M. A., & Meiranto, W. (2014). Prediksi Financial Distress Perusahaan Manufaktur Di Indonesia. None , 3 (3), 538–548.
Husein, M. F., & Pambekti, G. T. (2014). Precision Of The Models Of Altman , Springate , Zmijewski  ,  And  Grover  For  Predicting  The  Financial  Distress . 17 (3),  405–416. Https://Doi.Org/10.14414/Jebav.14.1703010
Jayanti,  Q.,  &  Rustiana.  (2015).  Analisis  Tingkat  Akurasi  Model-Model  Prediksi Kebangkrutan  Untuk  Memprediksi  Voluntary  Auditor  Switching  (  Studi  Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bei ). Jurnal Ilmiah Universitas Atma Jaya Yogyakarta , 27 (2), 87–108.
Kadafi,  M.  A.  (2019).  Evaluasi  Potensi  Kebangkrutan  Perusahaan  Pertambangan  Minyak Dan Gas Bumi Indonesia Periode 2013-2015. Jurnal Forum Ekonomi , 21 (2), 154–164.
Kholidah, A. N., Gumanti, T. A., & Mufidah, A. (2016). Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi  Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Sektor  Industri  Dasar  Dan  Kimia Yang Terdafatar Di Bei Tahun 2011-2015. Jurnal Bisnis Dan Manajemen , 10 (3), 279– 291.
Mamduh. Hanafi. (2016). Manajemen Keuangan (2nd Ed.). PT. Alfabeta.
Manalu, S., Octavianus, R. J. N., & Kalmadara, G. S. S. (2017). Financial Distress Analysis With  Altman  Z-Score  Approach  And  Zmijewski  X-Score  On  Shipping  Service Company.
Jurnal Aplikasi Manajemen , 15 (4), 677–682. Https://Doi.Org/10.21776/Ub.Jam.2017.015.04.15.
Maulitdia,  W.  Y.,  Nasir,  A.,  &  Sofyan,  A.  (2018).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Manajemen  Laba  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Sub  Sektor  Makanan  Dan  Minuman Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia TahuN 2013-2016. Jurnal Online Mahasiswa , 1 (1), 1–14.
Nailufar,  F.,  Sufitrayati,  &  Badaruddin.  (2018).  Pengaruh  Laba  Dan  Arus  Kas  Terhadap Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Non Bank Yang Terdaftar Di Bursa Efek
Halaman  21-34
Indonesia. Jurnal Penelitian Ekonomi Akuntansi (JENSI) , 2 (2), 147–162.
Nilasari,  D.  .,  &  Haryanto,  M.  .  (2018).  Memprediksi  Perusahaan  Yang  Berpotensi Mengalami  Masalah  Keuangan  Dengan  Model  Altman,  Springate  Dan  Zmijewski (Studi Pada Perusahaan Ritel Yang Terdaftar Di BEI Periode Tahun 2012-2016). Jurnal Stie Semarang , 10 (1), 1–16. Https://Doi.Org/10.33747/Stiesmg.V10i1.83.
Prabowo,  R.,  &  Wibowo.  (2015).  Jurnal  Keuangan  Dan  Perbankan. Account  ,  Jurnal Akuntansi, Keuangan Dan Perbankan , 3 (1), 1–10.
Prihanthini, N. M. E. D., & Sari, M. M. R. (2013). Analisis Prediksi Kebangkrutan Dengan Model Grover, Altman Z-Score, Springate Dan Zmijewski Pada Perusahaan Food And Beverage Di Bei. E-Jurnal Akuntansi , 5 (2), 417–435.
Primasari, N. S. (2018). 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.
Puspitaningrum, T., & Purnamasari, L. (2016). ( Perbandingan Antara Model Zmijewski , Model Altman , Model Springate ). Buletin Studi Ekonomi , 21 (1), 38–47.
Rahayu,  F.,  Suwendra,  I.  W.,  &  Yulianthini,  N.  N.  (2016).  Analisis  Financial  Distress Dengan  Menggunakan. E-Journal  Bisma  Universitas  Pendidikan  Ganesha  Jurusan Manajemen , 4 , 1–13.
Rusmardiana, A., Rusmawan, T., Anam, H., Ariawan, & Zulfa Wafirotin, K. (2020). Can The Resources Acquisition Act Act As A Bridge Between Intellectual Capital, Strategic Change And The Firm’s Financial Performance?-Evidence From The Telecom Sector Of Indonesia. In International Journal Of Innovation, Creativity And Change (Vol. 11, Issue 6). Primrose Hall Publishing Group. Www.Ijicc.Net
Setiawan, H., & Amboningtyas, D. (2018). Financial Ratio Analysis For Predicting Financial Distress  Conditions  (Study  On  Telecommunication  Companies  Listed  In  Indonesia Stock Exchange Period 2010-2016). Journal Of Management , 4 (4), 1–18.
Tyaga,  M.  S.,  &  Kristanti,  F.  T.  (2020).  Analisis  Survival  Dalam  Memprediksi  Kondisi Financial Distress. Buletin
Studi Ekonomi , 25 (1), 112–132. Https://Doi.Org/10.24843/BSE.2020.V25.I01.P07.
Yolanda,  J.,  &  Kristanti,  F.  T.  (2020).  Analisis  Survival  Pada  Financial  Distress Menggunakan Model Cox Hazard. BALANCE: Economic, Business, Management And Accounting Journal , 17 (2), 21. Https://Doi.Org/10.30651/Blc.V17i2.4260
Yulianto,  A.  (2014).  Mengukur  Kesehatan  Keuangan  Jasa  Perhotelan  Dengan  Model Altman, Springate Dan Zmijewski. Jurnal Khasanah Ilmu , V (1), 21–32.
Yunita, I., Azhari, M.,  &  Prameswari, A. (2018). Prediksi Kebangkrutan Dengan Metode Altman  Z-Score,  Springate  Dan  Zmijewski  Pada  Perusahaan  Delistingdi  Bursa  Efek Indonesia (Bei). Jurnal Riset Akuntansi Kontemporer , 10 (1), 8–15.