ANALISIS DISKRIMINAN DAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) UNTUK MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BEI
Erna Hayati Diah Ayu Novitasari Rosdiyati Universitas Islam Lamongan

## ABSTRAK
Persaingan bisnis yang sangat ketat di era globalisasi saat ini, menuntut perusahaan untuk   dapat   mempertahankan   kinerjanya.   Perusahaan   yang   tidak   mampu   bersaing dikhawatirkan   akan   mengalami financial   distress hingga   berujung   pada   terjadinya kebangkrutan. Mengingat pentingnya  prediksi terhadap financial distress bagi manajer perusahaan,   investor,   kreditur   dan   lembaga   pengambil   keputusan,   maka   perlu   dibuat model prediksi financial distress . Model prediksi financial distress yang dikembangkan pertama kali oleh Altman, menggunakan metode Statistika yaitu Analisis Diskriminan. Dalam penggunaannya, Analisis Diskriminan memiliki kelemahan yaitu harus memenuhi asumsi  tertentu yang  berkaitan dengan skala pengukuran prediktor, keterkaitan antara prediktor   dan   distribusi   bersama   prediktor.   Dalam   penelitian   ini   akan   dibuat   model prediksi financial   distress menggunakan   metode   baru   yaitu Multivariate   Adaptive Regression   Spline (MARS).   MARS   dipilih   karena   metode   ini   dikembangkan   dengan menggunakan pendekatan nonparametrik, sehingga tidak memerlukan asumsi tertentu dan lebih fleksibel. Metode MARS dan Analisis Diskriminan akan digunakan untuk membuat model prediksi financial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek   Indonesia.   Permodelan   yang   dihasilkan   dari   metode   MARS   dan   Analisis Diskriminan selanjutnya akan dibandingkan ketepatan prediksinya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model MARS memiliki kesalahan klasifikasi yang lebih kecil dan konsisten secara statistik dibandingkan dengan metode Analisis Diskriminan.
Kata kunci: Analisis Diskriminan , Financial Distress , MARS.

## ABSTRACT
Business competition that is very tight in the current era of globalization, requires companies to be able to maintain their performance. Companies that are not able to compete   are   feared   to   experience   financial   distress   until   it   leads   to   bankruptcy. Considering   the   importance   of   predicting   financial   distress   for   company   managers, investors, creditors and decision-making institutions, it is necessary to make a prediction model for financial distress. Financial distress prediction model that was first developed by Altman, using the statistical method, Discriminant Analysis. In its use, Discriminant Analysis  has  the   disadvantage  of  having to fulfill  certain assumptions  related  to  the predictor measurement scale, the relationship between predictors and distribution along with predictors. In this research a prediction model of financial distress will be made using   a   new   method,   Multivariate   Adaptive   Regression   Spline   (MARS).   MARS   was chosen because this method was developed using a nonparametric approach, so it does not   require   certain   assumptions   and   is   more   flexible.   The   MARS   method   and Discriminant Analysis will be used to make predictive models of financial distress in manufacturing   companies   listed   on   the   Indonesia   Stock   Exchange.   The   modeling resulting from the MARS and Discriminant Analysis methods will then be compared to the accuracy of the predictions. The results of this study indicate that the MARS model has a smaller classification error and is statistically consistent than the Discriminant Analysis method.
Keyword: Discriminant Analysis, Financial Distress, MARS.

## PENDAHULUAN
Di   era   pasar   bebas   saat   ini, dimana persaingan bisnis yang semakin ketat, menuntut perusahaan untuk dapat menjaga   keberlangsungan   usahanya dengan   berbagai   macam   strategi   agar tetap dapat mempertahankan konsumennya.   Ketatnya   persaingan memaksa   perusahaan   untuk   terus meningkatkan kinerjanya dan mengembangkan inovasi. Kondisi   perekonomian   yang rentan   akan   krisis   ekonomi   juga   dapat memberi   dampak   pada   kegiatan   usaha perusahaan,   tak   terkecuali   perusahaan manufaktur.   Di   Bursa   Efek   Indonesia, perusahaan   manufaktur   merupakan perusahaan   yang   paling   banyak terdaftar.   Oleh   karena   itu   perusahaan manufaktur dapat memberikan dorongan pertumbuhan   ekonomi   yang   cepat   dan stabil   bagi   perekonomian   Indonesia. Adanya   krisis   ekonomi   dapat memberikan dampak pertumbuhan yang negatif bagi industri manufaktur.
Perusahaan   yang   tidak   mampu bersaing   dan   memiliki   kinerja   yang menurun   lambat   laun   akan   mengalami financial   distress yang   berujung   pada kebangkrutan. Financial   distress atau kesulitan   keuangan   merupakan   suatu kondisi   dimana   perusahaan   mengalami penurunan   kondisi   keuangan   atau bahkan tidak dapat memenuhi kewajiban keuangannya   pada   para   kreditur. Beberapa   penelitian   mengkategorikan financial   distress dengan   cara   yang berbeda-beda.   Elloumi   dan   Gueyie (2001)   menentukan   perusahaan mengalami financial   distress dengan menggunakan   satu   tolak   ukur   yaitu apabila   perusahaan   memiliki   laba   per lembar   saham   ( Earning   per   Share ) negatif.   Luciana   dan   Kristijadi   (2003), dalam penelitiannya  menggunakan laba operasi   dan   nilai   buku   ekuitas   sebagai penentu financial   distress .   Jika   laba operasi   dan   nilai   buku   ekuitas perusahaan   negatif,   maka   perusahaan tersebut   mengalami financial   distress . Brigham   dan   Houston   (2001) menggunakan   rasio   hutang   sebagai
indikator   terjadinya financial   distress . Semakin   tinggi   rasio   hutang   suatu perusahaan,   maka   semakin   beresiko perusahaan tersebut.
Model prediksi financial distress perlu   dikembangkan   untuk   mengetahui suatu   perusahaan   akan   bangkrut   atau tidak sehingga dapat dilakukan tindakan antisipatif.   Model   prediksi financial distress dapat   dimanfaatkan   oleh berbagai   macam   pihak.   Bagi   manajer perusahaan,   model   prediksi   ini   dapat digunakan   untuk   mengawasi   kinerja perusahaannya.   Para   investor   bisa menggunakan  model  ini  sebagai  bahan pertimbangan   untuk   berinvestasi.   Para kreditur bisa juga menggunakan model ini   untuk   menilai   apakah   perusahaan dapat   mengembalikan   pinjamannya. Lembaga pembuat kebijakan atau   bisa menggunakan   model   ini   untuk mengawasi   kinerja   suatu   perusahaan sehingga   dapat   dikeluarkan   peraturan yang sesuai.
Pengembangan   model   prediksi financial   distress yang   telah dikembangkan   oleh   para   peneliti menggunakan   rasio   keuangan   sebagai alat   prediksi   dengan   pertimbangan bahwa   rasio   keuangan   dapat merefleksikan   kondisi   keuangan   suatu perusahaan. Altman (1968) pertama kali mengembangkan   model   prediksi financial   distress menggunakan   rasio keuangan. Adapun rasio keuangan yang digunakan yaitu Net Working Capital to Total Assets, Retained Earnings to Total Assets,   Earnings   before   Interest   and Taxes   to   Total   Assets,   Market   Value Equity to Book Value of  Total Debt dan Sales   to   Total   Assets .   Rasio   –   rasio keuangan tersebut terbukti berpengaruh signifikan   terhadap financial   distress . Adnan   dan   Kurnayasih   (2000),   dalam penelitiannya   menyimpulkan   bahwa rasio  likuiditas,   rasio  rentabilitas,   rasio solvabilitas,   rasio   profit   margin   dan rasio   operasi   mampu   membedakan perusahaan   yang   mengalami financial distress dan non   distress .   Penelitian Kharbari   dan   Zulkarnain   (2000)   telah membuktikan bahwa Total Liabilities to
Total Assets , Assets turn over , Inventory to Total Assets , Sales to Inventory dan Cash   to   Total   Assets berpengaruh signifikan   terhadap   prediksi financial distress . Admiral   (2006)   dalam penelitiannya menemukan bukti empiris bahwa Current   assets   to   current liabilities , Quick   assets   to   current liabilities , Net   income   to   total   assets ,
Operating   income   to   total   assets dan Retained   earnings   to   total   assets berpengaruh signifikan dalam memprediksikan financial   distress
perusahaan   di   Bursa   Efek   Jakarta. Kamal (2010) menggunakan rasio yang sama   dengan   yang   digunakan   oleh Altman   (1968)   dan   menyimpulkan bahwa   rasio-rasio  tersebut   berpengaruh terhadap   prediksi   kebangkrutan perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI.  Nugroho   dan   Wisnu   (2012) menggunakan Net  Working   to   Total Assets   Rasio,   Retained   to   Total   Assets Rasio,   Earning   Before   Interest   and Taxes   to   Total   Assets   rasio dan Book Value of Equity to Total Liabilities Rasio untuk   memprediksi   kebangkrutan perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Dengan rasio keuangan yang sama dengan   yang   digunakan   oleh   Nugroho dan   Wisnu   (2012),   penelitian   Anisa (2016)   membuktikan   bahwa   rasio keuangan   tersebut   berpengaruh signifikan   terhadap financial   distress perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI.
Model   prediksi financial   distress yang   dikembangkan   oleh   Altman (1968), Kharbari dan Zulkarnain (2000), Admiral (2006), Kamal (2010), Nugroho dan   Wisnu   (2012)  dan   Anisa   (2016) menggunakan   model   prediksi   yang dihasilkan   dari   Analisis   Diskriminan. Analisis Diskriminan merupakan model klasik   yang   dalam   penggunaanya mengharuskan   beberapa   asumsi terpenuhi   yaitu   terkait   dengan   skala pengukuran   variabel   prediktor, keterkaitan antar prediktor dan distribusi bersama   dari   prediktor   (Hair   et   al, 2006).   Oleh   karena   itu   metode   ini kurang   fleksibel.   Friedman   (1991) mengembangkan   metode   baru   dengan
pendekatan   nonparametrik   yaitu Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Model yang dibentuk dengan menggunakan   metode   MARS   lebih fleksibel   sehingga   dapat   memberikan ketepatan   prediksi   yang   lebih   tinggi. Chang   (2014)   menyatakan   bahwa MARS   mampu   mengeksplor   hubungan non linear antara variabel prediktor dan variabel respon serta efek interaksi pada struktur data yang kompleks. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini, metode MARS digunakan   untuk   membuat   model prediksi financial distress dan kemudian ketepatan prediksinya akan
dibandingkan   dengan   model   yang dihasilkan dari Analisis Diskriminan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Analisis Diskriminan Analisis   diskriminan   merupakan salah   satu   metode   multivariate   yang digunakan   untuk   mengklasifikasikan objek   ke   dalam   kelompok   berdasarkan perbedaan   karakteristik   objek   tersebut. Analisis   diskriminan   dapat   juga digunakan   untuk   mengetahui   variabel mana yang berkontribusi penting dalam membedakan   suatu   kelompok   dengan kelompok   yang   lain.   Analisis diskriminan dapat diterapkan pada kasus dimana variabel independen berupa data metrik   (interval   atau   ratio)   sedangkan variabel   dependennya   berupa   data   non metrik (nominal atau ordinal).
Analisis   diskriminan   dibentuk dari   kombinasi   linear     variabel   bebas yang   diteliti.   Nilai   diskriminan   dari masing-masing   objek   merupakan penentu   suatu   objek   masuk   kedalam kelompok   mana   objek   tersebut   berasal (Johnson   dan   Wichern,   2007).   Fungsi diskriminan   dengan   kombinasi   linear ditunjukkan   dengan   persamaan   berikut ini:
Z = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ...+ b k X k
Dimana:
Z =   nilai/skor   diskriminan   dan merupakan variabel dependen X = variabel independen b = koefisien diskriminan
Analisis Diskriminan ................. (Erna-Diah-Rosdiyati) hal. 16 - 24                                              18
Sebagaimana   metode   parametrik, dalam   penggunaannya,   analsis diskriminan   membutuhkan   asumsi- asumsi   yang   harus   terpenuhi.   Analisis diskriminan   dapat   digunakan   jika memenuhi   asumsi-asumsi   yaitu   data harus   berdistribusi   normal   multivariate dan kehomogenan matrik kovarian.
Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) Multivariate Addaptive Regression   Spline (MARS)   merupakan salah   satu   metode   statistika   modern yang   memanfaatkan  fleksibilitas  model di   dalam   pengklasifikasian   (Friedman, 1991).   Friedman   (1991)   pertama   kali mengenalkan   metode   MARS   yang digunakan   untuk   mengoptimasikan pembangunan   model-model   prediktif akurat   untuk   variabel   respon   yang kontinu   dan   biner.   Model   MARS mampu   mengatasi   permasalahan   data berdimensi   tinggi   serta   untuk menghasilkan   prediksi   yang   akurat. Beberapa   hal   yang   harus   diperhatikan dalam membangun model MARS yaitu Knot dan Basis   Function (Nash   dan David,   2001). Knot merupakan   akhir dari sebuah region dan awal dari sebuah region yang   lain,   sedangkan Basis Function ,   yaitu   kumpulan   dari   fungsi yang   digunakan   untuk   mewakili informasi (Anonim, 2001).
Secara umum model MARS dapat dituliskan sebagai berikut:
                M m K k km m k v km m m t x S a a x f 1 1 , 0 .
dimana: a 0 = konstanta
a m = koefisien dari basis fungsi ke-
m
M =   maksimum   basis   fungsi
( nonconstant basis function ) K m = derajat interaksi s km = nilainya ±1 x v(k,m) = variabel prediktor/independen t km
=   nilai   knots   dari   variabel prediktor/independen x v(k,m)
Pembentukan model MARS tidak membutuhkan   asumsi   dan   tidak
menentukan   pola   hubungan   khusus diantara   variabel   respon   dan   prediktor (Otok,   dkk.,   2006).   Oleh   karena   itu metode   MARS   sangat   populer   dan banyak diterapkan dibidang ilmu Sosial, Ekonomi,   Bisnis,   Industri,   Kesehatan dan Teknologi.

## Financial Distress
Financial   distress atau   yang sering   disebut   sebagai   kesulitan keuangan   merupakan   kemungkinan dimana   perusahaan   tidak   dapat memenuhi kewajibannya pada saat jatuh tempo   (Baimwera   dan  Muriuki,   2014). Financial   distress merupakan   tahapan awal   sebelum   terjadinya   kebangkrutan pada perusahaan dikarenakan penurunan kondisi   keuangan   (Ramadhani   dan Lukviarman,   2009).   Oleh   karena   itu financial   distress bisa   menjadi   sinyal bagi   manajemen   perusahaan   bahwa perusahaan   akan   menuju   pada   tahap kebangkrutan.
Ada   banyak   faktor   yang   bisa menyebabkan   terjadinya financial distress .   Jika   dilihat   dari   kondisi keuangan,   maka   penyebab financial distress dapat dibagi menjadi tiga, yaitu ketidakcukupan   modal,   beban   hutang dan   bunga,   dan   menderita   kerugian (Rodoni dan Ali, 2010). Kondisi di luar perusahaan   juga   dapat   menjadi   faktor penyebab   terjadinya financial   distress , seperti kondisi makro ekonomi.
Beberapa   penelitian   telah mengkategorikan financial   distress perusahaan   dengan   cara   yang   berbeda- beda.   Elloumi   dan   Gueyie   (2001) menggunakan Earning per Share negatif sebagai penentu financial distress suatu perusahaan.   Sedangkan   Brigham   dan Houston   (2001)   menggunakan   rasio hutang   sebagai   indikator.   Luciana   dan Kristijadi   (2003)   menggunakan indikator laba bersih operasi negatif dan selama   lebih   dari   satu   tahun   tidak membagikan deviden untuk menentukan suatu   perusahaan   mengalami financial distress .
Pengembangan   model   prediksi financial   distress sangat   penting dilakukan agar perusahaan terhindar dari 19                                                                          Media Mahardhika Vol. 17 No. 1 September 2018
kebangkrutan. Model prediksi financial distress dapat   dibangun   dengan menggunakan   rasio   keuangan   sebagai prediktornya   (Lakhsan   dan   Wijekoon,
2013).
Penelitian   awal   menggunakan rasio-rasio   keuangan   dilakukan   oleh Altman   (1968).   Model   prediksi   yang digunakan   Altman   (1968)   yaitu   model Multiple   Discriminant   Analysis dengan lima   rasio   keuangan   sebagai prediktornya.   Rasio   keuangan   yang digunakan oleh Altman (1968) yaitu Net Working   Capital   to   Total   Assets, Retained   Earnings   to   Total   Assets, Earnings   before   Interest   and   Taxes   to Total   Assets,   Market   Value   Equity   to Book Value of  Total Debt dan Sales to Total   Assets .   Rasio   tersebut   terbukti secara   empiris   berpengaruh   secara signifikan   dalam   memprediksi kebangkrutan.
Penelitian   yang   dilakukan   oleh Adnan   dan   Kurnayasih   (2000) menggunakan   kombinasi   lima   rasio keuangan   dalam   model   prediksinya yaitu rasio likuiditas, rasio solvabilitas, rasio rentabilitas, rasio profit margin dan rasio   oprasi.   Kharbari   dan   Zulkarnain (2000) menggunakan 63 rasio keuangan sebagai variabel prediktor dalam model diskriminan   untuk   memprediksi financial   distress .   Dari   63   rasio keuangan   tersebut   diperoleh   5   rasio yang   berpengaruh   signifikan   terhadap financial distress yaitu Total Liabilities to   Total   Assets , Assets   turn   over , Inventory   to   Total   Assets , Sales   to
Inventory dan Cash to Total Assets Admiral (2006) dalam penelitiannya   menggunakan   23   rasio keuangan   dan   hanya   5   rasio   keuangan yang   signifikan   dalam   model   yaitu Current   assets   to   current   liabilities , Quick   assets  to   current   liabilities , Net income   to   total   assets , Operating income   to   total   assets dan Retained earnings   to   total   assets .   Penelitian Nugroho   dan   Wisnu   (2012)   dan  Anisa (2016) menggunakan rasio Net Working to Total Assets Rasio, Retained to Total Assets   Rasio,   Earning   Before   Interest and   Taxes   to   Total   Assets   rasio dan
Book Value of Equity to Total Liabilities Rasio .   Terbukti   secara   empiris   bahwa keempat   rasio   keuangan   tersebut berpengaruh   signifikan   terhadap financial distress .

## METODE PENELITIAN
Data Penelitian
Data   yang   digunakan   dalam penelitian   ini   berasal   dari   laporan keuangan perusahaan manufaktur di BEI tahun   2013   sampai   2017.   Laporan keuangan   perusahaan   yang   memenuhi syarat untuk digunakan dalam penelitian ini yaitu laporan keuangan yang lengkap dan   berisi   semua   rasio   keuangan   yang dibutuhkan   dalam   penelitian   ini.   Total data   yang   memenuhi   yaitu   295   data. Data dibagi menjadi data training untuk pembentukan   model   dan   data   testing untuk   prediksi.   Dalam   rangka pembentukan model, maka data training yang digunakan yaitu data tahun 2013- 2016.   Sedangkan   data   tahun   2017 dijadikan sebagai data testing.
Variabel Penelitian Variabel   penelitian   yang digunakan   dalam   penelitian   ini   terdiri dari   dua   tipe   variabel,   yaitu   variabel respon  (Y)   dan  variabel   prediktor   (X). Variabel   respon   yang   digunakan   yaitu financial   distress .   Variabel   respon tersebut   terdiri   dari   dua   kategori   yaitu distress (0)   dan non   distress (1). Perusahaan   dikategorikan distress jika memiliki Earning per Share negatif dan dikategorikan  sebagai non  distress jika Earning per Share positif.
Berdasarkan   pada   bukti   empiris penelitian   sebelumnya,   maka   variabel prediktor   (X)   yang   diajukan   pada penelitian   ini   adalah   empat   variabel yaitu Net   Working   Capital   to   Total Assets (X 1 ), Retained Earning to Total Assets (X 2 ), Earning Before Interest and Tax to Total Assets (X 3 ) dan Book Value of Equity Total Liability (X 4 ).
Metode Analisis Data Model   fungsi   diskriminan   dan model   MARS   dibentuk   dari   data training.   Model   yang   terbentuk Analisis Diskriminan ................. (Erna-Diah-Rosdiyati) hal. 16 - 24                                              20
selanjutnya digunakan untuk
memprediksi   data   testing.   Untuk mengevaluasi   hasil   ketepatan   model prediksi financial   distress perusahaan manufaktur di BEI yang dihasilkan oleh metode MARS dan analisis diskriminan, maka   digunakan   kriteria   nilai   APER ( Apparent   Error   Rate) dan Press’s  Q . Besarnya   nilai   APER  dihitung   dengan persamaan sebagai berikut:
12 21
11 12 21 22 (%) n n APER n n n n      dimana: n 11 = Jumlah data Distress (0) dari hasil observasi yang tepat diklasifikasikan   pada   taksiran Distress (0)
n 12 = Jumlah data Distress (0) dari hasil observasi yang salah diklasifikasikan pada taksiran Non Distress (1) n 21 = Jumlah data Non Distress (1) dari hasil   observasi   yang   salah diklasifikasikan   pada   taksiran
Distress (0) n 22 = Jumlah data Non Distress (1) dari hasil   observasi   yang   tepat diklasifikasikan   pada   taksiran Non Distress (1)
Untuk   mengetahui   kestabilan dalam   pengklasifikasian,   maka   uji statistik yang digunakan yaitu Press’s Q .
Statistik   uji
Press’s   Q dapat
diformulasikan sebagai berikut:
  2 ( ) Pr ' ( 1) N nK ess s Q N K    dimana :
N = jumlah total sampel n =   jumlah   individu   yang   tepat diklasifikasikan K = jumlah kelompok Dengan menggunakan statistik uji
Press’s Q , dapat diketahui sejauh mana kelompok-kelompok   tersebut   dapat dipisahkan   dengan   menggunakan variabel-variabel   yang   ada.   Klasifikasi dianggap   sudah   stabil   dan   konsisten secara statistik jika  nilai dari Press’s Q >
(Hair et al, 2006).

## HASIL
Pembentukan Model Financial Distress Menggunakan Analisis Diskriminan Analisis   Diskriminan   merupakan salah satu metode parametrik, sehingga membutuhkan   asumsi   tertentu   yang harus   dipenuhi   dalam   penggunaan metode   tersebut.   Asumsi   homogenitas varian   merupakan   salah   satu   asumsi yang   harus   dipenuhi   dalam   analisis diskriminan.  Agar   asumsi   homogenitas varian   terpenuhi   maka   salah   satu syaratnya  adalah tidak ada data outlier. Pada data rasio keuangan di perusahaan manufaktur   ditemukan   data   outlier, sehingga   data   outlier   ini   harus dihilangkan.   Setelah   data   outlier dihilangkan,   maka   diperoleh   data sebesar 265 data yang kemudian dibagi menjadi data training (tahun 2013-2016) sebanyak   214   data   dan   data   testing (tahun 2017) sebanyak 51 data.
Hasil   uji   homogenitas   varian menggunakan   statistik   Box’s  M,   dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Nilai Box’s M Box’s M 0,703 F Approx 0,697 df1 1 df2 39644,552 Sig. 0,404
Berdasarkan   Tabel   1,   diketahui nilai   signifikansi   uji   Box’s   M   sebesar 0,404.   Nilai   tersebut   lebih   besar   dari nilai α (0,05), sehingga bisa diputuskan bahwa  varian antara  kelompok distress dan kelompok non distress homogen.
Setelah   asumsi   terpenuhi,   maka pembentukan   model   prediksi financial distress
menggunakan   analisis diskriminan   bisa   dilakukan.   Dengan menggunakan   metode stepwise ,
diperoleh   model   terbaik   fungsi diskriminan financial distress perusahaan   manufaktur   di   BEI   sebagai berikut: Z = -1,01 + 14, 012 X 3
Pada persamaan tersebut, variabel Earning Before Interest and Tax to Total Assets (X 3 )   merupakan   variabel   yang paling   efisien   dalam   membedakan perusahaan dengan kategori distress dan non   distress .   Hasil   ini   sesuai   dengan penelitian   yang   telah   dilakukan   oleh Altman (1968) yang menyatakan bahwa variabel   yang   memiliki   kontributor terbesar pada model kebangkrutan yaitu variabel Earning Before Interest and Tax to Total Assets (X 3 ). Pemodelan Financial   Distress Menggunakan MARS Model   MARS   dibentuk   dengan cara   mengkombinasikan   nilai Basis Function (BF), Maksimum   Interaction (MI)   dan Minimum   Observation (MO) sehingga   diperoleh   nilai   GCV   yang paling minimum. Dengan trial and error diperoleh kombinasi BF=16, MI=2 dan MO=2   yang   menghasilkan   nilai   GCV minimum sebesar 0,05133.
Variabel   yang   masuk   ke   dalam model   MARS   berdasarkan   tingkat kepentingannya   yaitu Earning   Before Interest and Tax to Total Assets (X 3 ) dan Retained  Earning  to  Total  Assets (X 2 ). Model financial   distress perusahaan manufaktur di BEI menggunakan model MARS adalah sebagai berikut: Y = 0,0327666 – 35,3286 BF 5 – 173,002 BF 8 + 35,7705 BF 9 Dimana: BF 1 = max( 0, X 3 – 0,056);
BF 5 = max( 0, X 3 – 0,013); BF 8 = max( 0, 0,001 - X 2 ) BF 1 ;
BF 9 = max( 0, X 3 + 0,012)
Ketepatan  Klasifikasi   Model Financial Distress dengan   Metode   Analisis Diskriminan dan MARS Untuk   mengetahui   peluang kesalahan   dalam   pengklasifikasian kedua   metode   yaitu   Analisis Diskriminan   dan   MARS   maka digunakan nilai APER. Berikut ini nilai APER   data   training   dan   testing   kedua metode.
Tabel 2. Nilai APER Data Training dan Testing Metode APER (%) Training Testing Analisis Diskriminan 19,16 54,9 MARS 7,01 15,67
Dari  Tabel  2,  bisa  dilihat  bahwa kesalahan   klasifikasi   metode   MARS dalam   mengelompokkan   perusahaan manufaktur   di   BEI   pada   kelompok distress dan non   distress lebih   kecil dibandingkan   dengan   metode   Analisis diskriminan   baik   untuk   data   training maupun data testing.
Selanjutnya   akan   dilihat kestabilan   klasifikasi   perusahaan manufaktur dilihat dari nilai Press’s Q .
Tabel 3.  Nilai Press’s Q Data Training dan Testing Metode Press’s Q (%) Training Testing Analisis Diskriminan 81,42 0,49 MARS 158,21 24,02 Pada Tabel 3, hanya nilai Press’s
Q
data   testing   pada   Analisis Diskriminan   saja   yang   nilainya   lebih kecil   dari   nilai
=   3,841,
sehingga   belum   dikatakan   konsisten secara statistik. Sedangkan yang lainnya, nilai Press’s  Q lebih   besar   dari   nilai
=   3,841,   sehingga   dapat dikatakan konsisten secara statistik. Berdasarkan   nilai   APER   dan Press’s Q , maka dapat diputuskan bahwa metode   MARS   merupakan   metode terbaik   dalam   memodelkan financial distress pada perusahaan manufaktur di BEI   dibandingkan   dengan   metode Analisis Diskriminan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan   hasil   analisis   data dan   pembahasan,   maka   dapat   ditarik kesimpulan bahwa metode MARS pada saat   kombinasi   BF   =   16,   MI=2   dan Analisis Diskriminan ................. (Erna-Diah-Rosdiyati) hal. 16 - 24                                              22
MO=2   memiliki   kesalahan   klasifikasi yang   kecil   dan   kekonsistenan   yang tinggi   dalam   pengklasifikasian perusahaan   manufaktur   di   BEI berdasarkan financial distress .  Sehingga disimpulkan   bahwa   metode   MARS merupakan   metode   terbaik   dalam memodelkan financial   distress pada perusahaan   manufaktur   di   BEI dibandingkan   dengan   metode   Analisis Diskriminan.

## SARAN
Sebagai pengembangan penelitian,   penulis   memberikan   saran bagi   penelitian   berikutnya   yaitu menambahkan   variabel   prediktor   lain yang   berpengaruh   terhadap financial distress dan   membandingkan   metode MARS   dengan   metode   nonparametrik lainnya  untuk memperoleh model yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
Buku Anonim.   (2001). MARS TM User   Guide . Salford Systems. Brigham,   E.   dan   J.   F.  Houston.   2001. Manajemen   Keuangan .   Edisi Kedelapan,   Buku   II.   Jakarta: Erlangga.
Elloumi   dan   Gueyie.   2001. Financial Distress   and   Corporate Governance   :   An   Empirical Analysis, Corporate Governance .
MCB University Press.
Hair, J.F., Anderson, R.E, Black, W.C.,
Babin,   B.J.,   and   Tatham,R.L, 2006, Multivariate Data Analysis . Sixth   edition,   Prentice   Hall International, UK.
Johnson,   R.  A.   dan   Whichern,   D.   W.,
(2007), Applied   Multivariate Statistical Analisys . Sixth Edition, Prentice-Hall, Inc., United States of America.
Nash,   M.   S.   and   David   F.B.   2001. Parametric   and  Non   Parametric Logistic Regression for Prediction   of   Precense/   Absence of   an   Amphibian. Las   Vegas, Nevada   :   US   Environmental Protection   Agency   Office   of Research   and Development National   Exposure   Research Laboratory Environmental Sciences Division. Rodoni, A dan Ali, H. 2010. Manajemen
Keuangan . Mitra Wacana  Media. Jakarta.
Jurnal
Adnan,   M.   dan   Kurnayasih,   E.   2000. “Analisis   Tingkat   Kesehatan Perusahaan   Untuk   Memprediksi
Potensi   Kebangkrutan   Pada Pendekatan   Altman”. Jurnal
Akuntansi dan Auditing Indonesia, Vol. 4, hal.131-149. Altman,   E.   1968.   “Financial   Ratios, Discriminant   Analysis   And   The Prediction   of   Corporate Bankruptcy” .   The   Jurnal   of Finance, Vol. 23, hal. 589-609.
Anisa.   2016.   “Analisis   Variabel Kebangkrutan terhadap Financial Distress dengan   Metode   Altman Z- Score”. Jurnal Ilmu dan Riset Manajemen , Vol.5, No.5. Baimwera,   Bernard   dan   Muriuki, Antony Murimi.  2014. “Analysis Of   Corporate   Financial   Distress Determinants: A Survey of Non- Financial   Firms   Listed   In   the NSE”. International   Journal   of Current   Business   and   Social Sciences , Vol 1.Issue 2. Chang,   Li-Yen.   2014.   “Analysis   of Bilateral Air Passenger Flows: A Non   Parametric   Multivariate Adaptive   Regression   Spline Approach” .  Journal   of  Air Transport   Management ,   Vol.   34, hal. 123-130. Friedman,   J.   H.   1991. Multivariate Adaptive Regression Splines . The Annals of Statistics, Vol. 19, No. 1, hal. 1-141 Kharbari,   Y.   and   Zulkarnain.   2000. “Prediction   of   Corporate Financial   Distress:   Evidence From   Malaysian   Listed   Firm During   The   Asian   Financial Crisis”. Journal   Management , Vol. 1, hal.1-27.
Lakhsan,   A.M.I.   dan   Wijekoon, W.M.H.N..   2013.   “The   Use   of Financial   Ratios   in   Predicting Corporate  Failure  in  Sri  Lanka”. American   GSTF   International Journal on Business Review , Vol. 2 No 4, July 2013. Luciana,   S.A.   dan   Kristijadi.   2003. “Analisis   Rasio   Keuangan   untuk Memprediksi   Kondisi Financial Distress Perusahaan   Manufaktur yang   Terdaftar   di   BEJ”.   JAAI,
Vol.7, No.2.
Nugroho, M.I.D dan Wisnu, M. 2012.”
Analisis   Prediksi Financial Distress dengan   Menggunakan Model Altman Z-Score Modifikasi   1995   (Studi   Kasus pada   Perusahaan   Manufaktur yang Go   Public di   Indonesia Tahun   2008   sampai   dengan 2010)”   . Diponegoro  Journal   of Management , Vol.1, No.1, Hal. 1- 11. Otok,   B.W.,   Guritno,   S.   dan   Subanar, Haryatmi,   S..   (2006).   “ Bootstrap dalam   MARS   untuk   Klasifikasi Perbankan”. Inferensi   Jurnal Statistik , Vol. 2, No.1. Ramadhani, Ayu Suci, dan Lukviarman, Niki.   2009.   “Perbandingan Analisis   Prediksi   Kebangkrutan Menggunakan   Model   Altman Pertama,   Altman   Revisi,   Dan Altman   Modifikasi   Dengan Ukuran   Dan   Umur   Perusahaan Sebagai   Variabel   Penjelas   (Studi Pada   Perusahaan   Manufaktur Yang   Terdaftar   Di   Bursa   Efek Indonesia)”, Jurnal Siasat Bisnis , Vol. 13 No. 1.
Skripsi, Tesis dan Disertasi Admiral,   T.A.   2006.   Analisis   Laporan
Keuangan   Berdasarkan   Altman’s Model   sebagai   Alat   untuk Memprediksi Kepailitan Perusahaan   yang   Terdaftar   di Bursa   Efek   Jakarta.   [Skripsi], Universitas Airlangga, Surabaya.
Kamal,   I.   M.   2010.   Analisis   Prediksi Kebangkrutan   Pada   Perusahaan Perbankan   Go   Public   di   Bursa
Efek Indonesia dengan Menggunakan   Model   Altman   Z- Score.   [Skripsi], Universitas Hasanuddin, Makassar.