## MODEL PREDIKSI SPRINGATE SEBAGAI PREDIKTOR DELISTING TERBAIK DIBANDINGKAN MODEL ZMIJEWSKI

## Nenengsih
STIE Perbankan Indonesia, Padang. Jl. Raden Saleh No.23, Padang, Sumatera Barat Indonesia nengsihadeyakach@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan hasil prediksi delisting antara model Springate  dan  Zmijewski  serta  untuk  mengetahui  model  prediksi  paling  akurat.  Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif kuantitatif dengan sampel perusahaan delisting di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2008  sampai  2016.  Teknik  analisis  data  menggunakan analisis  paired  sampel  t  test.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan signifikan  antara  model  Springate  dan  Zmijewski  dalam  memprediksi  delisting.  Tingkat akurasi  model  prediksi  Springate  (77%)  lebih  tinggi  daripada  model  Zmijewski  (66%)i. Karena pada model  prediksi Springate lebih menekankan rasio  profitabilitas.  Kondisi ini lebih  cenderung  sebagai  penyebab  perusahaan  mengalami  delisting.  Sedangkan  pada model  prediksi  Zmijewski  jumlah  hutang  merupakan  faktor  penentu  dalam  pembentukan skor akhir.
Kata Kunci : Model Springate, Model Zmijewski, Delisting

## PENDAHULUAN
Persaingan  bisnis  yang  kompetitif  dan  kondisi  perekonomian  yang  fluktuatif mengakibatkan  suatu  perusahaan  rentan  mengalami  kesulitan  keuangan  ( financial distress ),  bahkan  kebangkrutan.  Salah  satu  indikator  perusahaan  bangkrut  di  pasar  modal adalah  perusahaan  yang  dikeluarkan    dari  daftar  perusahaan  yang  sahamnya diperdagangkan  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Keputusan  direksi  PT.  BEI  nomor  Kep- 308/BEJ/07-2004  yaitu  peraturan  Nomor  I-I  tentang  penghapusan  pencatatan  ( delisting ) dan pencatatan kembali  ( relist) memuat bahwa untuk  melindungi  kepentingan publik  dan dalam  rangka  penyelenggaraan  perdagangan  efek  yang  teratur,  wajar  dan  efisien,  bursa berwenang  untuk  menghapus  pencatatan  efek  tertentu  di  bursa,  menyetujui  atau  menolak permohonan pencatatan  kembali  termasuk  penempatannya pada papan pencatatan dengan mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  menjadi  penyebab  delisting.  Apabila  saham perusahaan  tercatat  dilakukan delisting ,  maka  semua  jenis  efek  perusahaan  tercatat  juga dihapuskan dari daftar efek yang tercatat di bursa.
Bursa  akan  menghapus  pencatatan  saham  perusahaan  tercatat  sesuai  aturan  yang berlaku.  Peraturan  tersebut  yaitu  apabila  perusahaan  tercatat  mengalami  kondisi  atau peristiwa,  yang  secara  signifikan  berpengaruh  negatif  terhadap  kelangsungan  usaha,  baik secara finansial  atau secara hukum,  atau terdapat kelangsungan status  perusahaan tercatat sebagai  perusahaan  terbuka,  dan  perusahaan  tercatat  tidak  dapat  menunjukkan  indikasi pemulihan yang memadai. Setelah sebuah perusahaan dikeluarkan dari bursa, maka semua kewajiban  yang  semula  melekat  akan  ikut  terhapus,  termasuk  kewajiban  untuk menerbitkan  laporan  keuangan.  Bagi  investor,  perusahaan delisting identik  dengan bangkrut.  Meski  perusahaan  tersebut  masih  beroperasi  namun  perusahaan  tersebut  tidak dapat lagi diakses oleh publik (Hadi dan Anggraeni, 2008).
Sejumlah model prediksi kebangkrutan suatu perusahaan yang telah dirancang dapat digunakan untuk memprediksi perusahaan yang akan delisting . Model tersebut antara lain dikemukakan oleh Altman (1968), Springate (1978), Zmijewski (1984), Quebec CA’s atau CA-Score (1987)  dan  Groever  (2001).  Perbandingan  akurasi  model  kebangkrutan  telah banyak  diteliti,  seperti  yang  dilakukan  oleh  Meiliwati  Anggi  (2016),  Husein  Fakhri  dan Galuh  (2014),  Fatmawati  Mila  (2012),  Wulandari  Veronita  dan  Emrinaldi  (2014). Sebagian  peneliti  menemukan  bahwa  model  Springate  lebih  akurat  dibandingkan  dengan model  prediksi  lainnya.  Namun,  sebagian  lagi  membuktikan  bahwa  model  prediksi Zmijewski  memiliki  kemampuan  memprediksi  lebih  bagus  dari  model  yang  lainnya. Berdasarkan  hal  itu,  penulis  tertarik  ingin  melihat  perbandingan  kemampuan  dua  model prediksi  kebangkrutan  ini,  Springate  dan  Zmijewski  dalam  memprediksi  perusahaan delisting selama sepuluh tahun terakhir, yakni pada tahun 2008 sampai tahun 2016.

## Model prediksi Springate
Model  prediksi  yang  dikembangkan  oleh  Springate  (1978)  dengan  mengikuti prosedur  yang  dimodelkan  oleh  Altman,  yaitu  menggunakan Stepwise  Multiple Discriminant  Analysis. Springate  menerapkan  analisis  multidiskriminan,  dengan menggunakan  40  perusahaan  sebagai  sampelnya.  Model  ini  dapat  digunakan  untuk memprediksi  kebangkrutan  dengan  tingkat  keakuratan  92,5%.  Model  Prediksi  yang dikembangkan oleh Springate, yaitu : Z = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D Keterangan: Z = Bankruptcy Index A = Working Capital / Total Asset B = N et Profit Before Interest and Taxes /Total Asset C = N et Profit Before Taxes /Currentliability D = Sales / Total Asset Model Springate mengklasifikasi bahwa apabila Z<0,862 maka perusahaan diklasifikasikan “ failed”.
Hadi  dan  Anggraeni  (2008)  dalam  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  hasil analisis  model  Springate  menunjukkan  tingkat  signifikansi  yang  cukup  tinggi  meskipun tidak lebih baik dari tingkat signifikansi model Altman.

## Model prediksi Zmijewski
Perluasan  studi  dalam  prediksi  kebangkrutan  dilakukan  oleh  Zmijewski  (1984) menambah  validitas  rasio  keuangan  sebagai  alat  deteksi  kegagalan  keuangan  perusahaan. Zmijewski melakukan studi dengan menelaah ulang studi bidang kebangkrutan hasil  riset sebelumnya selama 20 tahun. Rasio keuangan dipilih dari rasio–rasio keuangan penelitian terdahulu  dan  diambil  sampel  sebanyak  75  perusahaan  yang  bangkrut,  serta  3573 perusahaan sehat selama tahun 1972 sampai dengan 1978, indikator F-test terhadap rasio– rasio  kelompok, rate  of  return,  liquidity,  leverage,  turnover,  fixed  payment  coverage, trends, firm size, dan stock return volatility, menunjukan adanya perbedaan yang signifikan antara  perusahaan  yang  sehat  dan  yang  tidak  sehat.  Dengan  kriteria  penilaian  semakin besar nilai X maka semakin besar kemungkinan/probabilitas perusahaan tersebut bangkrut. Model yang berhasil ia kembangkan adalah sebagai berikut: X=-4.3-4.5X1 + 5.7X2 – 0.004X3 X1= Earning After Tax / Total Asset X2 = Total Debt / Total Asset X3= Current Asset/Curent Liabilities Keterangan:
X1 = ROA (return on asset) X2 = Leverage (debt ratio) X3 = Likuiditas (current ratio)
Hassan  dan  Moghaddam  (2012)  menguji  efisiensi  Altman,  Shirata,  Ohlson, Zmijewski, Springate, CA-Score , Fulmer, Farajzadeh, Genetik, dan  model McKee Genetik dalam  memberikan  hasil  prediksi  kebangkrutan  yang  akurat,  serta  membandingkan  hasil efisiensi  dan  prediksi  dari  model  tersebut  dan  menentukan  kekuatan  model  dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan-perusahaan yang terdaftar di bursa Teheran.  Hasil pengujian  pertama  hipotesis  menunjukkan  bahwa  Zmijewski,  Springate, CA-Score , Farajzadeh  Genetik,  dan  Model  McKee  genetik  cukup  mampu  memprediksi  kelanjutan dari  kegiatan  perusahaan  yang  terdaftar  di  bursa  Teheran  dengan  tingkat  akurasi  90%. Senada dengan penelitian yang dilakukan Fatmawati Mila (2012) menemukan bahwa dari hasil  analisis  prediksi delisting, model  Zmijewski  merupakan  prediktor  paling  akurat dibandingkan Springate dan Altman Modifikasi.

## Hipotesis Penelitian
Berdasarkan teori dan hasil  penelitian sebelumnya, hipotesis  yang diajukan dalam penelitian ini adalah:
H1 = Terdapat perbedaan signifikan antara model Springate dan Zmijewski dalam memprediksi delisting .
H2 =
Model  Zmijewski  merupakan  model  prediksi  paling  akurat  untuk memprediksi
delisting.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Obyek penelitian  ini  adalah  perusahaan delisting tahun  2008  sampai  tahun  2016,  serta  laporan keuangan  perusahaan  sampel  sebelum  mengalami delisting .  Sebagai  pembanding digunakan  perusahaan  yang  masih  terdaftar  pada  tahun  2008-2016  dengan    perusahaan sejenis  dan  jumlah  yang  sama  dengan  perusahaan delisting .  Penentuan  sampel  dilakukan secara purposive sampling dengan kriteria memiliki laporan keuangan yang dapat diakses maksimal  tiga  tahun  sebelum  perusahaan  mengalami delisting dan perusahaan  tidak termasuk dalam sektor keuangan dan perbankan.
Berdasarkan  hal  di  atas,  dari  tahun  2008  sampai  dengan  tahun  2016  terdapat  27 perusahaan  yang delisting .  Dari  27  perusahaan  tersebut,  hanya  22  perusahaan  yang memenuhi kriteria untuk dijadikan sampel.

## Tabel 1. Data perusahaan delisting tahun 2008-2016
No Tahun Delisting Kode Perusahaan Delisting Kode Perusahaan Listing Sektor 1 2008 BASS AALI Perikanan 2 2009 JASS CMNP Transportasi (Jasa) 3 BUKK EXCL Konstruksi (Jasa) 4 IATG TRUB Telekomunikasi (Jasa) 5 2010 - - -

## Sambungan tabel 1
6 2011 PTRA ADES Property & Realestate (Jasa) 7 AQUA BKSL Makanan & Minuman (Manufaktur) 8 DYNA FAST Plastik & Kemasan (Manufaktur) 9 ANTA HERO Hotel dan Pariwisata (Jasa) 10 ALFA MAPI Perdagangan Eceran (Jasa) 11 2012 RINA JPRS Konstruksi non Bangungan (Jasa) 12 SIIP RICY Property & Realestate (Jasa) 13 SIMM ISAT Alas Kaki (Manufaktur) 14 2013 CPDW ALDO Tambang Batubara (Pertambangan) 15 IDKM ASRI Advertising, Printing & Media (Jasa) 16 INCF TELE Lembaga Pembiayaan (Jasa) 17 PAFI MYOH Tekstil & Garmen (Manufaktur) 18 PWSI TLKM Property & Realestate (Jasa) 19 SAIP ADMG Pulp & Kertas (Manufaktur) 20 KARK ADRO Perdagangan Besar Barang Produksi (Jasa) 21 2014 ASIA CNKO Perdagangan Besar Barang Produksi (Jasa) 22 2015 DAVO MYOR Makanan dan Minuman 23 UNTX TFCO Tekstil dan Garmen 24 2016 - - -
Sumber: Data diolah penulis (2018)
Untuk  mengetahui  perbedaan  antara  analisis  model  Springate  dan  Zmijewski, teknik analisis  data menggunakan uji  t.  Pengujian hipotesis  menggunakan  regresi  logistik dengan  variabel  dependen dummy dan  menggunakan  aplikasi  khusus  analisis  statistik. Kategori 1 untuk perusahaan delisting dan kategori 0 untuk perusahaan yang masih tercatat di BEI. Sedangkan variabel independen merupakan skor kebangkrutan dari masing-masing model prediksi kebangkrutan, model Springate dan model Zmijewski. Berikut model persamaan yang digunakan:
Y = a + b₁ x₁ + b₂ x₂+ ε Keterangan: Y : Variabel dummy , 1= delisting 0= tercatat
a, b₁-₂  : Konstanta x₁ : S-Score x₂ : Z-Score
ε : Error (kesalahan penganggu)
Untuk  mengetahui  model  prediksi  mana  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi, maka  diperhatikan type  error dari  setiap  model.  Menurut  Hasanah  (2010)  tingkat  akurasi model dihitung dengan cara:
Tingkat akurasi = Jumlah prediksi benar/Jumlah sampel x 100% Type I Error = Jumlah kesalahan Type I/Jumlah Sampel x 100% Type II Error = Jumlah kesalahan Type II/Jumlah Sampel x 100%

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil pembuktian hipotesis 1
Pengujian  hipotesis  1  adalah  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  signifikan antara  model  Springate  dan  Zmijewski  dalam  memprediksi delisting .  Untuk  menentukan menerima atau menolak H₀ didasarkan pada tingkat signifikansi (ά) 5% dengan kriteria : 1. Jika : -t hitung < t tabel < t hitung , maka H0 diterima.
2. Jika sig > ά maka H0 diterima dan jika sig < ά maka H0 ditolak.
Tabel 2. Hasil pengujian Hipotesis 1 menggunakan paired sampel t-test
Paired Samples Test
Paired Differences t df Sig. (2-tailed)
Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1  Springate - Zmijewski  .250 .488 .074 .102 .398 3.397 43 .001

## Sumber: Data diolah penulis (2018)

## Hasil pembuktian hipotesis 1
Berdasarkan  tabel  2  terlihat  bahwa  nilai  sig.  (2-tailed)  sebesar  0.001,  lebih  kecil dari  ά  yakni  0.05.  Kesimpulannya  adalah  H1  dapat  diterima,  artinya  terdapat  perbedaan yang signifikan antara model Springate dan model Zmijewski dalm memprediksi delisting perusahaan Bursa Efek Indonesia.

## Hasil pembuktian hipotesis 2
Jumlah  perusahaan  yang  menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini  44  perusahaan. Rinciannya,  22  perusahaan  yang  mengalami delisting dan  22  perusahaan listing .  Hasil prediksi dari masing-masing model prediksi dapat dilihat pada tabel 2 dan 3. Pada model prediksi Springate, skor  yang menjadi patokan adalah X  > 0,862.  Artinya, semakin besar nilai  X  dari  standar  tersebut  maka  menandakan  bahwa  perusahaan  memiliki  kemampuan bertahan yang bagus. Sebaliknya, bila skor X < 0,862 maka perusahaan diprediksikan akan bangkrut.  Sedangkan  Model  prediksi  Zmijewski  jika  X  bernilai  negatif  maka  potensi perusahaan  dikategorikan  tidak  berpotensi  bangkrut.  Sebaliknya,  bila  nilai  X  semakin besar, maka perusahaan tersebut diprediksi mengalami kebangrutan.
Tabel 2. Analisis perusahaan delisting Kode Perusahaan Delisting Z-Score Kesimpulan X-Score Kesimpulan BASS -2.627 D 7.542 D JASS 1.964 L -1.607 L BUKK -0.925 D 8.725 D IATG 1.265 L -2.489 L TRA -0.521 D 4.325 D AQUA 3.071 L -2.312 L DYNA 0.543 D -1.156 L ANTA 0.808 D -0.462 L ALFA 0.616 D -0.887 L RINA 0.608 D -3.946 L SIIP 0.164 D -0.739 L SIMM -1.736 D 9.201 D CPDW -0.91 D 2.774 D IDKM 1.02 L -1.413 L INCF -251.885 D 1040.103 D PAFI -0.851 D 5.614 D PWSI -1.281 D 8.485 D SAIP 0.595 D -2.261 L KARK 0.721 D -1.877 L ASIA 0.207 D -2.548 L DAVO 379.123 L -8.469 L UNTX -0.24 D 6.397 D
Sumber: Data diolah penulis (2018)
Hasil  analisis  masing-masing  model  prediksi  terlihat  bahwa  pada  perusahaan  yang sebenarnya delisting di  BEI,  model  Springate  mampu  memprediksi  17  atau 77%perusahaan  akan  mengalami delisting .  Sedangkan  model  Zmijewski  memprediksi  9 atau 41% perusahaan akan mengalami delisting .

## Tabel 3. Analisis Perusahaan Listing
Kode Perusahaan Delisting Z-Score Kesimpulan X-Score  Kesimpulan AALI 5.740 L -5.089 L CMNP 0.831 D -1.724 L EXCL 0.855 D 0.262 D TRUB 0.681 D -0.715 L ADES 1.409 L -1.202 L BKSL 4.921 L -5.452 L FAST 2.790 L -3.030 L HERO 1.795 L -1.017 L
MAPI 1.074 L -1.133 L JPRS 0.866 L -1.500 L RICY 1.135 L -1.802 L ISAT 0.674 D -1.802 L ALDO 1.530 L -1.810 L ASRI 1.231 L -1.569 L TELE 4.697 L -3.944 L MYOH 1.325 L 0.201 D TLKM 2.228 L -2.775 L ADMG 0.993 L -1.718 L ADRO 1.535 L -1.410 L CNKO 0.845 D -2.059 L MYOR 1.763 L -1.412 L TFCO 0.909 L -3.123 L Sumber: Data diolah penulis (2018)
Hasil analisis masing-masing model prediksi terlihat bahwa pada perusahaan yang sebenarnya listing di  BEI,  model  Springate  mampu  memprediksi  17  perusahaan  atau 77%perusahaan  mengalami listing .  Sedangkan  model  Zmijewski  memprediksi  20 perusahaan atau 90% perusahaan akan mengalami listing .
Tabel 4. Hasil perhitungan tingkat akurasi model Rekap Model Springate  Model Zmijewski Tingkat Akurasi 77% 66% Type Error I 23% 34% Type Error II 0 0
Hipotesis kedua menyatakan bahwa model prediksi Zmijewski lebih akurat daripada model Springate. Akan tetapi dari hasil perhitungan, terbukti bahwa model Springate lebih akurat dibandingkan  dengan  Zmijewski.  Hal  ini  berarti  H2  ditolak.  Artinya,  akurasi  model Springate  lebih tinggi dalam memprediksi delisting daripada model Zmijewski.

## Pembahasan
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  dua  model  prediksi  kebangkrutan  memiliki perbedaan signifikan dalam memprediksi delisting. Perbedaan tersebut terletak pada rasio yang  digunakan  pada  masing-masing  model.  Model  Springate  lebih  menekankan  pada rasio  profitabilitas  sebagai  penentu  skor  akhir.  Sedangkan  model  Zmijewski  lebih memfokuskan pada rasio leverage, yakni total debt dari total asset .
Bila  diuji  tingkat  akurasi,  ternyata  model  prediksi  Springate  lebih  akurat  dalam memprediksi  perusahaan delisting, dibandingkan  dengan  model  Springate.  Meskipun perbedaannya  tidak  terlalu  tinggi  dengan  model  Zmijewski.  Berdasarkan  analisis  model prediksi  Springate,  dari  44  perusahaan  sampel  sebanyak  77%  hasil  prediksi  Springate akurat.  Sedangkan  tingkat  akurasi  Zmijekwsi  hanya  66%.  Perbedaan  ini  terjadi  karena pada  analisis  Springate,  skor  akhir  paling  dominan  dibentuk  oleh  tingkat  kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba. Sedangkan pada model Zmijewski, skor akhir lebih banyak dipengaruhi oleh item jumlah hutang.
Model Springate lebih akurat untuk memprediksi delisting karena pada perusahaan yang  akan  bangkrut  cenderung  memperlihatkan  kinerja  keuangan  yang  tidak  sehat. Artinya,  kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan  laba  semakin  menurun  dan  bahkan mengalami  kerugian.  Rendahnya  profitabilitas  mengakibatkan  perusahaan  tidak  dapat bertahan  dan  akhirnya  memutuskan  untuk delisting, atau  pihak  BEI  akan  menghapus pencatatan  saham  dari  lantai  bursa  sebab  perusahaan  tercatat  tidak  dapat  menunjukkan indikasi  pemulihan  yang  memadai.  Hasil  ini  bertantangan  dengan  penelitian  sebelumnya Mila Fatmawati (2012) yang menemukan bahwa model Zmijewski lebih akurat dari model prediksi Altman dan Springate.
Hasil analisis model Zmijewski  kurang akurat karena model ini lebih menekankan pada jumlah hutang sebagai penentu x-score. Semakin besar jumlah hutang maka semakin besar kemungkinan perusahaan tersebut akan bangkrut. Kondisi ril di Indonesia pada tahun 2008  sampai  tahun  2016,  perusahaan  yang delisting tercermin  dari  tingkat  kemampuan perusahaan menghasilkan laba. Sedangkan jumlah hutang dibandingkan dengan total  aset memiliki kecendrungan nilai yang relatih rendah.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa model Springate dan model Zmijewski memiliki perbedaan  yang signifikan dalam menganalisis delisting perusahaan di  BEI dari tahun 2008 sampai tahun 2016.
Tingkat  akurasi  model  prediksi  Springate  lebih  tinggi  daripada  model  Zmijewski. Karena  pada  model  prediksi  Springate  lebih  menekankan  rasio  profitabilitas.  Kondisi  ini lebih  cenderung  terjadi  sebagai  penyebab  perusahaan  mengalami delisting .  Sedangkan pada  model  prediksi  Zmijewski  jumlah  hutang  merupakan  faktor  penentu  dalam pembentukan skor akhir.
Saran
Analisis  terhadap  kemampuan  dua  model  prediksi delisting pada  penelitian  ini, didasarkan  pada  hasil  skor  akhir  masing-masing  model  prediksi.  Ada  kemungkinan pembentukan skor akhir dalam satu model prediksi, dipengaruhi oleh rasio paling dominan yang tidak dimiliki sama sekali oleh model prediksi lain.
Tehadap hal itu, disarankan untuk peneliti selanjutnya agar menguji masing-masing rasio  yang  terdapat  dalam  satu  model,  sehingga  nantinya  akan  tercipta  modifkasi  model atau model prediksi baru.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman,  E.  I.  1968.  Financial  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  the  Prediction  of
Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, 23:589-609.
Fatmawati,  Mila.  2012.    Penggunaan  the  Zmijewski  Model,  the  Altman  Model,  dan pringate  Model  sebagai  prediktor  delisting. Jurnal  Keuangan  dan  Perbankan,
Vol.16, No.1 Januari 2012, hlm 56-65.
Fakhri,  M  Husein,  dan  Galuh  (2014),  Precision  of  the  models  of  Altman,  Springate, Zmijewski   and  Grover  for  predicting  the  financial  distress. Journal  of Economics,   Business, and Accountancy Ventura Vol.17, No. 3, December 2014, pages 405-416
Groever, J. 2001. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy:  A  Service  Industry  Extension  of  Altman’s  Z-Score  Model  of Bankruptcy   Prediction. SOuthern Finance Association.
Hadi, Syamsul dan Anggraeni. 2008. Pemilihan Prediktor terbaik (Perbandingan antara the ZMijewski  Model,  the  Altman  Model,  dan  the  Springate  Model).  J urnal Akuntansi &  Auditing (JAAI) , Vol.12, No.2.
Hasanah,  Nur.  (2010).  Analisis  Rasio  Keuangan  Model  Altman  dan  Model  Springate sebagai Early  Warning  Sistem  terhadap  prediksi  kondisi  bermasalah  pada bank go publik. Jakarta  :  Fakultas  Ekonomi  dan  Ilmu  Sosial,  Universitas Islam Negeri Syarif  Hidayatullah. https://Jurkomuin.co.id.//. diakses  pada  28 Desember 2017.
Meiliawati,  Anggi  dan  Iharjadi.  (2016).  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, Vol.5, No.1. Springate, G. (1978). Predicted the Possibility of Failure in a Canadian Firm. Unpublished MBA Research Project, Simon Fraser University .
Wulandari,  Veronita  dan  Nur  Emrinaldi.  (2014).  Analisis  Perbandingan  Model  Altman, Springate,  Ohlson,  Fulmer,  CA-Score  dan  Zmijewski  dalam  memprediksi Financial Distress  (Studi  empiris  pada  Perusahaan  Food  and  Beverages  yang terdaftar di Bursa Efek   Indonesia Periode 2010-2012). Jom Fekon Vol.1 No.2 Zmijewski,  M.  E.  (1984).  Methodological  Issues  Related  to  the  Estimation  of  Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, Vol. 22, pp.59-82.