## Analisis Perbandingan Ketepatan Prediksi Financial Distress Perusahaan Menggunakan Model Altman, Zmijewski dan Springate
Ririn Saputri Panai, Hartaty Hadady, dan Muhsin N. Bailusy Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Khairun Jl. Pertamina Kampus II Gambesi Kota Ternate, 97719, Maluku Utara

## Abstrak
Tujuan  dari  Penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kelayakan  model  prediksi financial  distress  dan  model  prediksi  terbaik  dengan  melihat  tingkat  keakurasian tertinggi  dalam  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan  Asuransi  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2017sampai dengan 2020. Jumlah sampel  penelitian  yang  dipilih  menggunakan  purposive  sampling  didapatkan sebanyak 60 perusahaan asuransi.Metode analisis yang dipergunakan ialah metode analisis  regresi logistic dengan alat bantu aplikasi SPSS 25. Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa Model Altman, Model Zmijewski dan Model Springate dapat digunakan  dalam  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan  asuransi  serta model  yang  memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  dan  menjadi  model  predictor terbaik  adalah  model  zmijewski  dengan  nilai  79,4%,  sedangkan  model  dengan tingkat akurasi terendah terdapat pada model springate dengan nilai 33,3%.
Kata  Kunci: Financial  Distress,  Model  Altman,  Model  Springate,  dan  Model Zmijewski.

## PENDAHULUAN
Menurut informasi yang telah dipublis oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK), diketahui bahwa pertumbuhan industry asuransi di Indonesia mempunyai peran yang penting. Hal tersebut bisa dilihat dari keterlibatan perusahaan asuransi dalam mengembangkan dana jangka  panjang  dengan  jumlah  yang  besar,  dari  dana  tersebut  kemudian  dimanfaatkan dalam  pembangunan  yang  dilakukan  oleh  pemerintah.  Industri  asuransi  pun  mem- berikan perlindungan resiko dan kerugian kepada masyarakat dimana hal tersebut tidak dapat dipredksi dikemudian hari. Oleh karena itu, pertumbuhan dari  industry asuransi memiliki manfaat yang cukup besar dalam progres ekonomi dan pembangunan (Eno & Iwan,  2017:2).  Namun,  industri  perasuransian  selama  tahun  2017-2020  mengalami penurunan pertumbuhan pendapatan premi secara agregat. Salah satu alasannya adalah munculnya Virus Covid-19 di Indonesia tanpa terkecuali.
Covid-19  tidak  hanya  memberikan  masalah  kesehatan  bagi  masyarakat  saja  tetapi memberikan  dampak  pada  perekonomian  Indonesia,  dimana  salah  satunya  industri asuransi  terkena  imbasnya  dengan  penurunan  pertumbuhan  pendapatan  secara  terus- menerus  yang  berbeda  dengan  tahun  sebelumnya.  (Achmad,  2020:46)  mengatakan penurunan  pertumbuhan  industri  asuransi  dikarenakan  karena  adanya  pemberlakuan PSBB yaitu pembatasan interaksi fisik yang juga berpengaruh pada penurunan daya beli
masyarakat.  Penyusutan  kinerja  keuangan  industri  biasa  dituturkan  dengan financial distress .  Jika  perusahaan  ada  pada  tahap  yang  tidak  baik  dimana  tahap  tersebut ditunjukkan dengan adanya penurunan kondisi keuangan, maka hal itu disebut financial distress (Hastuti,  2015:447).  (F  susandra,  2015:62)  mengatakan  bahwa  jika  suatu perusahaan  ingin  terhindar  dari  indikasi  kebangkrutan  maka  langkah  yang  dapat dilakukan yaitu menganalisis risiko kesulitan keuangan (financial distress) dengan tujuan agar suatu perusahaan mendapat peringatan dini sebelum terjadi kebangkrutan. Adapun model yang bisa dipergunakan sebagai alat dalam memprediksi terjadinya financial  distress bahkan  dapat  membantu  perusahaan  untuk  memperbaiki  kondisi keuangan  perusahaan.  Kinerja  keuangan  suatu  perusahaan  akan  sulit  untuk  diketahui jika tidak didukung oleh perhitungan ( Eno dan Iwan, 2017:4 ). Bermacam-macam model analisis  pun  telah  diciptakan  untuk  memprediksi  kesulitan  keuangan sebagai  sinyal kebangkrutan  suatu  perusahaan  (Barbara  dkk,  2017:1).  Adapun  model-model  prediksi kesulitan keuangan yang diciptakan menggunakan teknik Multiple Discriminant Analysis (MDA), dimana model tersebut menggabungkan beberapa macam rasio keuangan dalam suatu  persaman  (Komarudin  dkk,  2019:37).  Model  analisis  yang  dimaksud  ialah  Model Altman, Zmijewski  dan Springate. Tujuan dari  penggunaan model  analisis  yakni  untuk memprediksi kesulitan keuangan bahkan kebangkrutan, model analisis tersebut tentunya memiliki keakurasian yang berbeda-beda pada pengukurannya dan juga perbedaan pada penggunaan analisis rasio keuangannya.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Fitri  Listyarini,  2020)  mengatakan  model  yang memiliki  tingkat  keakuratannya  rendah  adalah  model  altman  yang  memiliki  tingkat keakurasiannya  sebesar  75%  .Sedangkan  hasil  penelitian  dari  (Komarudin  dkk,  2019) mengatakan bahwa  model  yang  paling  sesuai dan  relevan  dalam  memprediksi financial distress adalah  model  altman,  dimana  model  ini  mempunyai  tingkat  keakurasiannya 66,67%.Berbeda  dengan  riset  penelitian  oleh  (Veni  Tiara  Sari  dkk,  2011).  Dengan  hasil bahwa  model  Zmijewski  tingkat  keakuratannya  0%  .Hasil  prediksi  dengan  realita  tidak sejalan,  karena  dengan  menggunakan  model  zmijewski  dikatakan  bahwa  perusahaan bangkrut  , namun  pada  realitanya  perusahaan masih  berjalan  hingga  saat  ini.Penelitian yang  dilakukan  oleh  Viciwati  (2020),  dengan  judul Bankruptcy  Prediction  Analysis  Using zmijewski  Model  (X-Score)  And  The  Altman  Model  (Z-Score) ,  dimana  hasil  penelitiannya mengatakan bahwa  Model  Zmijewski  (X-Score)  adalah  model  yang mempunyai  tingkat akurasi  tertinggi  dalam  memprediksi  kebangkrutan  dengan  tingkat  akurasi 90%.Sedangkan  penelitian  dari  A.Kadim,  dkk  (2019),  dimana  hasil  penelitiannya mengatakan bahwa model springate memiliki ketepatan yang lebih baik diantara model lainnya  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  88%,  berbeda  dengan  penelitian  dari  (Elly Rahmawati  dkk,  2018),  kesimpulannya  mengatakan  model  memiliki  tingkat keakuratannya rendah ialah model springate yang mempunyai tingkat akurasi 81,25%. Melihat  ketidak  konsistenan  dari  hasil  penelitian  di  atas  dan  juga  masalah  atau fenomena  yang  terjadi  pada  perusahaan  asuransi,  maka  peneliti  terdorong  untuk mengkaji  penelitian  tentang  analisis  perbandingan  ketepatan  prediksi financial  ditress perusahaan  menggunakan  model  altman,  zmijewski  dan  springate  pada  perusahaan asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2017-2020.

## TELAAH LITERATUR
Teori Sinyal (Signalling Theory) Signaling  theory beranggapan  bahwa  perusahaan  dapat  menggunakan  laporan keuangan  untuk  menjadi  sinyal  sebagai  upaya  pemberi  informasi  atau  peringatan  awal untuk  pihak  internal  maupun  pihak  eksternal,dikarenakan  hal  tersebut  dapat  menjadi
informasi yang sangat penting mengenai masalah ataupun prospek perusahaan (Spence, 1973). Menurut (Conelly dkk, 2011) teori sinyal ialah konsep dimana pemberi informasi ini bisa memilih apa serta bagaimana informasi disampaikan dan pihak yang menerima bisa memilih bagaimana menginterpretasikan informasi yang telah diterima.
Laporan  keuangan  dapat  menunjukkan  negative  atau  positifnya  perusahaan memperoleh  laba  selama  beberapa  tahun,  apabila  perusahaan  berada  pada  kondisi kesulitan  keuangan  maka  perusahaan  akan  menyampaikan  sinyal (bad  news) kepada pihak-pihak  penting  berupa  informasi  mengenai  kondisi  kesehatan  keuangan perusahaan.  Sebaliknya,  perusahaan  akan  memperoleh  investasi  dari  investor  yang disebabkan karena perusahaan memiliki prospek yang baik atau laporan keuangan yang menunjukkan  hasil  baik  selama  periode  tertentu  sehingga  menjadi  sinyal  ( good  news) (Supeng, Tan & Cheung, 2014)

## Financial Distress
Menurut  (F.Susandra,  2015:63),  Kesulitan  keuangan  adalah  peringatan  dinil  yang mengindikasikan  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  dikemudian  hari,  hal  inilah yang akan membantu pihak manajemen dalam kesulitan mengambil keputusan.
(Hanafi,  2013:637)  mengatakan  bahwa  perusahaan  tentunya  tidak  selalu  memiliki proses  yang  berjalan  sesuai  rencana. Pada  saat  kondisi  tertentu,  perusahaan bisa  dalam kondisi  tidak  baik  contohnya  kesulitas  keuangan  likuiditas,  namun  dari  kesulitan  yang ringan  bisa  berubah  menjadi  kesulitan  yang  berat  seperti  mendorong  perusahaan  pada kondisi  kebangkrutan,  hal  tersebut  dikarenakan  perusahaan  tidak  menyelesaikan kesulitan  ringan  dengan  baik.  Kesulitan  keuangan  juga  dapat  diartikan  menjadi  sinyal awal suatu perusahaan dalam menghadapi resiko, misalnya perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan lebih awal disebabkan karena memiliki hutang yang banyak, berbeda halnya  dengan  perusahaan  yang  hanya  memiliki  hutang  sedikit  maka  perusahaan tentunya tetap berada pada kondisi yang baik-baik saja (Sri Fitri & Rubiyah, 2014:64).

## PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Signaling  theory yaitu  langkah  yang  bisa  dipergunakan  pihak  perusahaan  untuk menyampaikan  informasi  atau  petunjuk  pada  pihak  penting  yang  melihat  kinerja perusahaan.  Petunjuk  tersebut  bisa  dipergunakan  sebagai  informasi  bagi  pemangku kepentingan  dan  pemegang  saham,  dimana  hasil  dari  sinyal  ini  menentukkan  langkah dalam  pengambilan  keputusan.  Berbagai  rasio  keuangan  pun  telah  dikembangkan melalui teknik MDA agar mendapatkan sinyal dari financial distress .
Model  Altman  Z-Score,  Model  Zmijewski  dan  Springate.Dimana  model  altman dengan rasio Net Working Capital to Total Asset, Retained Earning to Total Asset, EBIT to Total Asset, dan Book Value of Equity to Total Liabilities , adapun model Springate dengan rasio Net Working Capital to Total Asset, EBIT to Total Asset, Earnings Before Taxes to Current Liabilities, dan Sales to Total Asset sedangkan Model Zmijewski dengan rasio likuiditas, leverage, dan ROA.  Beberapa  model  diatas  merupakan  model  dengan  rasio-rasio  penting  yang berpengaruh  dalam  memprediksi financial  distress ,  dimana  metode  altman  dan  juga metode springate memiliki rasio profitabilitas yang dapat menggambarkan kemampuan manajemen  dalam  memperoleh  laba,  jika  tingkat  profitabilitas  pada  perusahan  tinggi maka  dapat  dikatakan  bahwa  perusahaan  mempunyai  laba  yang  bisa  dipergunakan untuk  menjalankan  segala  aktivitas  perusahaan  dan  membiayai  kewajiban,  karena  hal tersebut  perusahaan  dapat  menghindari  terjadinya  kesulitan  keuagan.  Berbeda  dengan model  zmijewski,  rasio  yang  paling  bisa  mempengaruhi  prediksi  kesulitan  keuangan ialah rasio ukuran hutang.Jika kemampuan perusahaan untuk membiayai kewajibannya
semakin  baik,  maka  perusahaan  akan  terhindar  dari  resiko  kesulitan  keuangan.  Dari uraian diatas, maka yang menjadi hipotesis pada penelitian ini ialah:
H1:    Model  Altman  dapat  memprediksi financial  distress pada  perusahaan  asuransi, dimana dalam hipotesis ini didukung oleh:
1. Riset  dari  (Primasari,  2017)  dan  (Cahyaningttyas  dkk,  2016)  menyatakan  model altman dapat dipergunakan dalam memprediksi kesulitan keuangan.
2. Begitupun  riset  yang  dilakukan  oleh  (Komarudin  dkk,  2019)  mendapatkan  hasil penelitian  yang  mengatakan  model  terbaik  untuk  memprediksi  kesulitan  keu- angan ialah model altman.
H2:  Model Zmijewski dapat memprediksi financial distress pada perusahaan asuransi, dimana dalam hipotesis ini didukung oleh:
1. Penelitian (Yami, 2015) mengatakan model zmijewski mampu memprediksi kesu- litan keuangan, sehingga dapat digunakan sebagai model predictor.
2. Pada penelitian (Fakhri dan Galuh Tri, 2014) yang mengatakan model yang rele- van  untuk  dipergunakan  dalam  memprediksi financial  distress ialah  model  zmi- jewski,  dikarenakan  zmijewski  ini  memiliki  beberapa  rasio  yang  tepat  untuk memprediksi kesulitan keuangan diantaranya rasio profitabilitas, rasio solvabilitas dan rasio likuiditas.
H3: Model Springate dapat memprediksi Financial Distress pada perusahaan asuransi, dimana dalam hipotesis ini didukung oleh:
1. (Edi  &  May,  2018)  menyimpulkan  bahwa  model  springate  dapat  memprediksi kesulitan  keuangan  dan  juga  merupakan  model  predictor  terbaik  dibandingkan dengan model lainnya.
2. (F  susandra,  2015)  yang  mengatakan  model  springate  bisa  dipergunakan  dalam memprediksi kesulitan keuangan.
H4:  Model Zmijewski memiliki tingkat akurasi paling tinggi diantara model lainnya dalam  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan  asuransi,  dimana  dalam hipotesis ini didukung oleh:
1. Penelitian yang dilakukan oleh (Barbara dan Desi, 2017) menyatakan model yang mempunyai  tingkat  keakuratan  tinggi  ialah  model  zmijewski,  dikarenakan  rasio pada  model  zmijewski  lebih  dominan  pada  ukuran  hutang  yang  paling  ber- pengaruh terhadap financial distress.
2. (Hantono,  2019)  menyimpulkan  bahwa  model  yang  paling  tepat  dan  memiliki tingkat  akurasi  tinggi  ialah  model  zmijewski  dengan  nilai  akurasinya  sebesar 100%

## METODE PENELITIAN Lokasi dan Objek Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  diambil  dari  www.idx.co.id  yang merupakan website resmi dari Bursa Efek Indonesia (BEI).Data berupa laporan keuangan tahunan Perusahaan Asuransi Yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2017-2020.

## Populasi dan Sampel
Populasi  merupakan  keseluruhan  objek  yang  mempunyai  karakteristik  tertentu berdasarkan ketentuan dari  peneliti  yang selanjutnya diuji  dan diambil kesimpulannya,
populasi  penelitian  ini  adalah  17  Perusahaan  Asuransi  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  yang  kemudian  dijadikan  petunjuk  penentuan  apakah  perusahaan  asuransi sedang berada pada posisi kesulitan keuangan ataupun tidak.
Pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  digunakan  teknik purposive  sampling , tujuannya adalah untuk memperoleh sampel yang relevan dengan kriteria  yang dibuat. Sampel  adalah  bagian  dari  populasi  dan  tentunya  ada  penetapan  kriteria  tertentu  dari peneliti. Berikut adalah kriteria yang ditetapkan dalam penelitian ini:
1. Perusahaan Asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2017- 2020.
2. Perusahaan  mempublikasikan  laporan  keuangan  pada  tahun  tutup  buku  31 desember.
3. Perusahaan mempublikasikan data laporan keuangan 4 tahun berturut-turut peri- ode 2017-2020.
Berdasarkan kriteria sampel diatas, maka sampel yang dipergunakan dalam riset ini yakni  Perusahaan  Asuransi  sejumlah  15  perusahaan  yang  memiliki  data  laporan keuangan lengkap selama 4 tahun ( 2017-2020 ) dan juga yang sesuai dengan kriteria yang telah peneliti tetapkan di atas.

## Jenis dan Sumber Data
Jenis penelitian yang peneliti gunakan pada riset ini ialah penelitian kuantitatif. Adapun yang menjadi sumber data pada penelitan ini yakni sumber data sekunder yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2017-2020 yang telah diterbitkan pada tutup buku 31 Desember secara online.

## Teknik Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  data  yang  tepat  sehingga  dapat  dipergunakan  untuk  menjadi pedoman dalam proses analisis, maka teknik pengumpulan data pada penelitian ini ialah teknik  pengambilan  basis  data,  yaitu  mendapatkan  data  arsip  sekunder. Data  sekunder adalah data yang dipublish suatu organisasi yang memang bukan pengolahnya ataupun data  yang  didapatkan  dari  situs  resmi  suatu  dari  pemerintah,  misalnya  data  yang dibutuhkan pada riset ini ialah laporan keuangan dengan tahun tutup buku 31 desember yang didapatkan dari situs Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id.

## Definisi Operasional Variabel
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel No Variabel Definisi Indikator Skala Ukur 1 Altman Model  untuk  melihat kinerja  keuangan  perus- ahaan dan melihat seberapa  mampu  perus- ahaan  bertahan  dari  ke- bangkrutan. Z-Score = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 Rasio 2 Zmijewski Model untuk mempred- iksi  financial  distress dengan  nilai  cut  offnya 0. X-Score = -4,3 – 4,5X1 + 5,7X2 – 0,004X3 Rasio
3 Springate Model  yang  mampu dengan  baik  dalam membandingkan  perus- ahaan  bangkrut  dan tidak. S-Score = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 Rasio 4 Financial Ditress Kondisi  yang  menun- jukkan  suatu  perus- ahaan  sedang  dalam tahap tidak sehat dengan indikasi bangkrut. DER (Debt to Equity Ratio) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠 × 100% (Rasio DER diatas 100% = 1) (Rasio DER dibawah 100%
= 0)
(Sinarwati, 2010:7) Nominal
Sumber: Data Diolah

## Teknik Analisis Data
Statistik deskriptif
Menurut  (Ghozali,  2018:19)  Statistik  deskriptif  menyajikan  mengenai  deskripsi terhadap  data  yang  bisa  diketahui  dari  nilai  mean,  standar  deviasi, maksimum,  dan minimum.

## Analisis Regresi Logistik
Analisis regresi logistik digunakan untuk menguji probabilitas bahwa variabel bebas dapat diprediksi oleh variabel terikat. Bila menggunakan model regresi logistik ini, tidak diperlukan distribusi normal dari variabel bebas (Ghozali, 2018:325). Maka, teknik analisis ini tidak memerlukan asumsi klasik seperti uji normalitas, uji heteroskedastisitas dan uji asumsi  klasik  lainnya  pada  variabel  bebasnya  (M  Dewi,  2020:38)  dan  (F  Susandra, 2015:65).

## Menilai Keseluruhan Model (Overall Model fit)
Uji Overall  Model  Fit didasarkan  pada  fungsi -2  Log  Likelihood . Statistic  –2  LL dipergunakan untuk menilai apakah dimasukkannya variabel independen dalam model secara signifikan dapat meningkatkan kecocokan model, jika model yang dihipotesiskan sesuai dengan dengan data, maka hal ini disebabkan penyusutan nilai baris kedua (akhir) atau biasanya dikatakan block number 1 sampai baris pertama (intercept only) atau biasanya dikatakan block number 0 (Sarah dan Wahidahwati, 2018:11). Jika terjadi penurunan nilai dari Block  0 sampai Block  1, maka  model  regresi  dapat  dikatakan  lebih  baik  atau  dapat diartikan sebagai model yang cocok dengan data (Ghozali, 2018:332-333).

## Menguji Kelayakan dengan Goodness if Fit Test
Kelayakan  model  regresi  dinilai  dengan  menggunakan Hosmer  and  Lemeshow’s Goodness of Fit Test ( Sarah dan Wahidahwati , 2018:11). Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test menguji apakah model regresi dapat dikatakan layak dengan data observasinya. Tingkat  signifikansi  yang  digunakan  pada  uji goodness  of  fit ialah  >  0,05,  jika signifikansinya goodness  of  fit  test lebih  dari  0,05  maka  bisa  disimpulkan  model  dapat diterima dikarenakan model sesuai dengan data yang diamati.

## Menguji Signifikansi Simultan (Omnibus Test)
Pengujian  simultan  bertujuan  untuk  menguji  secara  simultan  pengaruh  seluruh variabel  independen  (Model  Altman,  Zmijewski,  dan  Springate)  terhadap  variabel dependen  (Financial  Distress).  Dalam  tabel omnibus  test ,  jika  nilai  signifikansinya  <  5% maka dapat dikatakan bahwa variabel independen secara bersama-sama (simultan) bisa digunakan dalam memprediksi financial distress (Hernadianto dan Fraternesi, 2020: 96).

## Koefisien Determinasi (Nagelkerke R Square)
Koefisien  determinasi  (R 2 )  dipergunakan  untuk  mengetahui  seberapa  baik  variabel independen  dalam  menjelaskan  variabel  dependen.  Koefisien  determinasi  pada  regresi logistic  bisa  dilihat  pada  nilai Nagelkerke  R  Square .  Nilai  R 2 yang  kecil  berarti  kekuatan variabel  dependen  amat  terbatas  atau  model  dianggap  tidak  goodness of  fit,  sementara jika nilai R 2 lebih besar berarti bisa dikatakan variabel independen mampu menjelaskan dengan  baik  variasi  variabel  dependen  atau  model  semakin goodness  of  fit (Ghozali, 2018:97).

## Uji Koefisien Regresi Logistik
Penggunan analisis koefisien regresi logistic ini untuk menguji kemampuan prediksi model altman, zmijewski dan springate dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan asuransi.
Model analisis regresi logistic dapat dinyatakan dengan persamaan berikut:
𝑌 =  𝛼 +  𝛽1𝐴𝑙𝑡𝑚𝑎𝑛 +  𝛽2𝑍𝑚𝑖𝑗𝑒𝑤𝑠𝑘𝑖 + 𝛽3𝑠𝑝𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑡𝑒 + 𝑒 Keterangan:
Y : Probabilitas terjadinya kesulitan keuangan α : konstanta 𝑒 : error β 1 – β3 : koefisien regresi Altman : Model Altman Zmijewski : Model Zmijewski Springate : Model Springate

## Uji Hipotesis Uji Wald
Penelitian ini menggunakan uji wald, dengan memperhatikan tingkat signifikansi uji wald. Asumsi uji wald memiliki taraf signifikan 0,05 (5%) untuk masing-masing variabel independen,  yang  menjadi  tolak  ukur  pada  pengujian  hipotesis  ini  yakni  apabila signifikansi Wald  Test <  5%  maka  adanya  pengaruh  yang  signifikan  atapun  dapat dikatakan  model  mampu  memprediksi financial  distress (Sarah  dan  Wahidahwati, 2018:12).  Model  analisis  regresi  logistic  untuk  individual  variabel  dapat  dinyatakan dengan persamaan berikut:
1. Y = 𝛼 +  𝛽𝑋1 + 𝑒
2. Y = 𝛼 +  𝛽𝑋2 + 𝑒
3. Y = 𝛼 +  𝛽𝑋3 + 𝑒
Keterangan: Y : Probabilitas terjadinya kesulitan keuangan α : konstanta 𝑒 : error β
: koefisien regresi
X1 : Model Altman X2 : Model Zmijewski X3 : Model Springate

## Uji Perbandingan Model
(Sarah dan Wahidahwati, 2018:12) mengatakan bahwa untuk mengetahui perbedaan tingkat akurasi pada setiap model predictor dapat diukur dari nilai Nagelkerke R square pada  koefisien  determinasi.  Adapun  Pengukuran  pada  koefisien  determinasi  ini  juga dipergunakan  untuk  menjawab  hipotesis  ke  empat  dalam  penelitian  ini,  dimana perbandingan nilai Nagelkerke R square digunakan untuk menjadi tolak ukur dari  ketiga model  prediksi  dengan  cara  membandingkan  setiap  nilai R  square dari  ketiga  model. Model  yang  mempunyai  Hasil R  square tertinggi  maka  dapat  dikatakan  model  tersebut dikatakan  paling  akurat  untuk  menaksir financial  distress  ( Sarah  dan  Wahidahwati, 2018:12).

## HASIL PENELITIAN Statistik Deskriptif
Analisis  statistic  deskriptif  menyampaikan  penjelasan  ataupun  gambaran  mengenai variabel  yang  dipergunakan,  kemudian  diutarakan  dengan  nilai  maksimum,  minimum, mean, juga standar deviasi dari masing-masing variabel riset.
Dari tabel 4.1 dapat diketahui jumlah pengamatan yang dipergunakan dalam riset ini sejumlah  60  observasi,  berdasarkan  4  periode  laporan  keuangan  tahunan  (2017-2020). Statistik deskriptif atas sampel riset ini dapat dilihat pada tabel 4.1 dibawah ini:
Tabel 2.

## Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics N Minimum  Maximum Mean Std. Deviation Altman 60 1.6442 9.6919 4.413010 1.9106252 Zmijewski 60 -8.7308 -5.2293 -7.350567 .9814973 Springate 60 -.4261 5.6754 1.257465 1.1714084 Valid N (listwise) 60 Sumber: Output SPSS, Data diolah oleh peneliti (2022)
Pada  tabel  4.1  menunjukkan  statistic  deskriptif  dari  masing-masing  variabel  riset. Variabel model altman memperoleh nilai mean 4,413010 dan memperoleh standar deviasi 1,9106252  serta  memperoleh  nilai minimum 1,  6442  yang  dipunyai  oleh  MTWI  atau dengan nama lain Malacca Trust wuwungan Insurance Tbk dan memperoleh nilai maxi- mum 9,6919 yang dipunyai oleh PNLF atau dengan nama lain Panin Financial Tbk. Variabel model zmijewski memperoleh nilai mean -7,350567 dan memperoleh standar deviasi  0,9814973  serta  memperoleh  nilai minimum sebesar  -8,7308  yang  dipunyai  oleh ASRM atau dengan nama lain Asuransi Ramayana Tbk dan memperoleh nilai maximum -
5,2295 yang dipunyai oleh PNIN atau dengan nama lain Paninuest Tbk. Variabel model springate memperoleh nilai mean 1,257465 dan memperoleh standar
deviasi  1,1714084  serta  memperoleh  nilai minimum -0,4261  yang  dipunyai  oleh  AHAP
atau dengan nama lain Asuransi Harta Aman Pratama Tbk dan memperoleh nilai maxi- mum 5,6754 yang dipunyai oleh PNLF atau dengan nama lain Panin Financial Tbk.

## Analisis Regresi Logistik
Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
Tujuan dilakukannya pengujian overall model fit ini untuk melihat bahwa model re- gresi  dengan  datanya  baik.  Pengujian  dilaksanakan  melalui  cara  membandingkan  nilai antara  -2  Log likelihood  (-2LL)  awal (Block Number =  0) dengan  nilai  -2 log  likelihood(- 2LL) akhir (Block Number=1). Jika dalam pengujian menghasilkan adanya penurunan an- tara nilai -2LL awal dengan Nilai -2LL akhir maka dianggap model yang diasumsikan fit dengan data serta model regresi semakin baik. Hasil uji Overall Model Fit dapat di lihat pada tabel berikut:

## Tabel 3.
Hasil Uji Overall Model Fit (Block Number=0) Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 67.591 1.000 2 67.480 1.096 3 67.480 1.099 4 67.480 1.099
Sumber: Output SPSS, data diolah peneliti (2022)
Tabel 4. Hasil Uji Overall Model Fit (Block Number=1) Iteration -2 Log likeli- hood Coefficients Constant Altman  Zmijewski  Springate Step 1  1 32.725 -7.679 -.080 -1.247 -.105 2 24.374 -15.065 .012 -2.276 -.182 3 21.721 -21.852 .085 -3.222 -.295 4 21.044 -26.303 .046 -3.886 -.394 5 20.961 -28.218 -.007 -4.189 -.422 6 20.960 -28.499 -.015 -4.233 -.424 7 20.960 -28.504 -.015 -4.234 -.424 8 20.960 -28.504 -.015 -4.234 -.424
Sumber: Output Spss, data diolah peneliti (2022)
Dari  tabel  3  dan  4  menunjukkan  perbandingan  antara  nilai  -2LL  awal (Block  Num- ber=0) dan  nilai  -2LL  akhir (Block  Number=1). Berdasarkan  hasil  output  SPSS,  terlihat bahwa  -2LL  awal (Block  Number=0), atau  model  yang  hanya  berisi  konstanta menghasilkan  nilai  67,480,  dan  setelah  dimasukkannya  konstanta  juga  variabel  bebas,
nilai pada -2ll akhir (Block Number=1) menurun sebesar 20,960. Oleh karena itu, nilai -2LL awal (Block Number=0) lebih besar dari nilai  -2LL akhir (Block Number=1) dengan selisih penurunan  46,520.  Maka  bisa  disimpulkan  bahwa  model  yang  diasumsikan  fit  dengan data.

## Menguji Kelayakan dengan Goodness of Fit Test
Penggunaan Hosmer and Lemeshow  Goodness of Fit Test untuk melihat kelayakan model regresi. Jika nilai signifikansi Hosmer an Lemeshow Goodness of Fit Test mempunyai nilai > 0,05 maka hipotesis diterima, sehingga model regresi ini bisa dibilang cocok untuk penelitian selanjutnya. Hasil Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Test ditunjukkan pada tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5. Hasil Uji Kelayakan Model Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square Df Sig. 1 4.448 8 .815 Sumber: Output SPSS, Data diolah oleh Peneliti (2022)
Tabel 5 yang menunjukkan bahwa nilai chi square sebesar 4,448 yang memiliki df. 8 dengan signifikansi 0,815 > 0,05. Mengacu pada hasil tersebut, berarti model regresi bisa dikatakan layak dengan data observasi sehingga model regresi bisa dipergunakan untuk analisis seterusnya.

## Tabel 6.
Ringkasan Uji Simultan, Uji Koefisien Regresi, Uji Wald dan Koefisien Determinasi
Variabel FULL VARIABEL INDIVIDUAL VARIABEL Altman Zmijewski Springate Koefisien Probability Sig. Koefisien Probability Sig. Koefisien Probability Sig. Koefisien Probability Sig. Constanta -28.504 0.008 5.535 n/a -28.628 n/a 2.723 n/a Altman -0.015 0.980 -0.945 0.001 n/a n/a n/a n/a Zmijewski -4.234 0.004 n/a n/a -4.189 0.002 n/a n/a Springate -0.424 0.570 n/a n/a n/a n/a -1.194 0.005 Omnibust test 0.000 n/a n/a n/a n/a n/a n/a Nagelkerke R Square 0.799 0.487 0.794 0.333
Sumber:  Output Spss, Data diolah peneliti (2022)
Ringkasan  tabel  6  di  atas  dapat  dipergunakan  untuk  melihat  hasil  dari  uji  simultan (omnibus  test) atau  uji  untuk  keseluruhan  variabel  independen  terhadap  variabel dependen dengan penggunaan rumus yang bisa dilihat dari  rumus uji koefisien regresi logistic , yakni:
: 𝑌 =  𝛼 +  𝛽1𝐴𝑙𝑡𝑚𝑎𝑛 +  𝛽2𝑍𝑚𝑖𝑗𝑒𝑤𝑠𝑘𝑖 + 𝛽3𝑠𝑝𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑡𝑒 + 𝑒
Dapat  dipergunakan  juga  untuk  melihat  hasil  koefisien  determinasi  dengan  nilai nagelkerke  r  square  secara  keseluruhan  kemampuan  variabel  independen  dalam menerangkan  variabel  dependen.Tabel  6  di  atas juga  dipergunakan  untuk  melihat  hasil
dari  koefisien  regresi  logistic  dari  full  variabel  dan  individual  variabel  atau  masing- masing  model  serta  melihat  hasil  dari  uji  wald  (individual  variabel)  apakah  masing- masing  variabel  independen  dapat  digunakan  dalam  memprediksi financial  distress dengan rumus yang dimiliki dari setiap model, yakni (1) Y= α + βX1, (2) Y = α + βX2, dan (3)  Y=  α  +  βX3.  Uji  perbandingan  dari  masing-masing  model  pun  dapat  dilihat  pada ringkasan tabel 6 di atas.

## PEMBAHASAN

## Model Altman Dapat Memprediksi Financial Distress
Berdasarkan  pada  hasil  pengujian  hipotesis  pertama  yang  menunjukkan  tingkat signifikansi  wald  test  0,001  yang  lebih  kecil  dari  0,05  dan  berdasarkan  nilai  koefisiensi yang negative sebesar -0,945, dengan kata lain semakin besar variabel skor model altman, berpengaruh  terhadap  probabilitas  dalam  memprediksi  kondisi  financial  distress perusahaan.  Dari  nilai  pada  tabel  nagelkerke  r  square  diatas  terlihat  bahwa  nilainya cukup  tinggi  yaitu  0,487  atau  48,7%.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  kemampuan  model altman dalam memprediksi financial distress dapat dikatakan cukup tinggi.
Dari hasil yang ada dalam tabel di atas bisa disimpulkan bahwa H 1 dapat diterima, karena  berdasarkan  hasil  uji  wald  individual  variabel  memiliki  nilai  yang  signifikan. Dengan demikian, model altman dapat digunakan untuk memprediksi financial distress pada  perusahaan  asuransi  dengan  arah  negatif.  Artinya  penggunaan signaling  theory sesuai  dengan  hasil  penelitian  ini,  yang  menerangkan  bahwa  teori  sinyal  ialah  indikasi informasi  penting  mengenai  kinerja  keuangan  suatu  perusahaan,  yang  bisa  dilihat melalui  beberapa  rasio  keuangan  yang  dicantumkan  pada  laporan  keuangan,  yang kemudian  dijadikan  sebagai  petunjuk  ataupun  sinyal  kepada  investor  (Spence,  1973), untuk  model  predictor  ini terdiri  dari  beberapa  rasio  keuangan  yang  bisa mendeskripsikan  keadaan  perusahaan.  Model  altman  lebih  menekankan  pada  rasio profitabilitas  yang  bisa  menyampaikan signal kepada  investor,  karena  bisa mendeskripsikan kemampuan perusahaan dalam memperoleh laba.
Hasil  riset  ini  pun  sejalan  dengan  riset  yang  dilakukan  oleh  (Hernadianto  dan Fraternesi,  2020)  yang  mengatakan  bahwa  model  altman  berpengaruh  signifikan  yang artinya model altman dapat digunakan untuk memprediksi financial distress. Hasil riset ini juga sejalan dengan riset yang dilakukan oleh (Primasari, 2017;Cahyaningtyas, dkk, 2016) yang  mengatakan  bahwa  model  altman  dapat  dipergunakan  dalam  memprediksi kesulitan  keuangan.  Hasil  ini  tidak  sejalan  dengan  riset  dari  (Marcelinda,  2014)  yang mengatakan  bahwa  hasil  prediksi  model  altman  relative  tidak  mampu  menjelaskan kondisi  keuangan  perusahaan  ditahun  yang  sama.  Oleh  karena  itu  baik  manajer keuangan  maupun  investor  perlu  berhati-hati  dalam  mengaplikasikan  model  altman dalam menilai kondisi keuangan perusahaan.

## Model Zmijewski Dapat Memprediksi Financial Distress
Berdasarkan  pada  hasil  pengujian  hipotesis  kedua  yang  menunjukkan  tingkat signifikansi wald test 0,002 yang lebih kecil dari 0,05 dan berdasarkan nilai koefisien yang negative sebesar  -4,189, dengan kata lain semakin besar variabel skor model zmijewski, berpengaruh  terhadap  probabilitas  dalam  memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan.  Dari  nilai  pada  tabel  nagelkerke  r  square  diatas  terlihat  bahwa  nilainya cukup  tinggi  yaitu  0,794  atau  79,4%.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  kemampuan model zmijewski untuk memprediksi financial distress bisa dibilang sangat tinggi.
Dari hasil yang ada dalam tabel di atas bisa disimpulkan bahwa H 2 dapat diterima, karena  berdasarkan  hasil  uji  wald  individual  variabel  memiliki  nilai  yang  signifikan. Dengan  demikian,  model  zmjewski  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  financial distress  pada  perusahaan  asuransi  dengan  arah  negatif.  Artinya  penggunaan signaling theory sesuai  dengan  hasil  penelitian  ini,  yang  menerangkan  bahwa  teori  sinyal  ialah indikasi  informasi  penting  mengenai  kinerja  keuangan  suatu  perusahaan,  yang  bisa dilihat melalui beberapa rasio keuangan yang dicantumkan pada laporan keuangan, yang kemudian  dijadikan  sebagai  petunjuk  ataupun  sinyal  kepada  investor  (Spence,  1973). untuk  model  predictor  ini terdiri  dari  beberapa  rasio  keuangan  yang  bisa mendeskripsikan  keadaan  perusahaan.  Model  zmijewski  lebih  menekankan  pada  rasio ukuran  hutang  atau  likuiditas  dan  leverage  yang  bisa  menyampaikan signal kepada investor,  karena bisa  menggambarkan  tingkat  kemampuan  perusahaan  dalam  melunasi kewajibannya.  hasil  ini  serupa  dengan  riset  dari  (Sarah  dan  Wahidahwati,  2018)  yang mengatakan  bahwa  model  zmijewski  bisa  dipergunakan  dalam  memprediksi  kesulitan keuangan .
Riset ini pun didukung juga oleh riset dari  (Yami, 2015) dan (Pambekti, 2014) yang menyatakan  model  zmijewski  memprediksi  kesulitan  keuangan,  sehingga  dapat digunakan sebagai model predictor. Riset ini pun serupa dengan riset dari (Veronita dan Emrinaldi,  2014)  yang  menyebutkan  model  zmijewski  bisa  dipergunakan  dalam memprediksi kesulitan keuangan perusahaan. Sedangkan riset ini tidak konsisten dengan riset  dari  (Desmawati  dkk,  2016)  yang  menyebutkan  model  zmijewski  memperoleh kesalahan  tertinggi  sehingga  model  tersebut  dikatakan  tidak  dapat  memprediksi kesulitan keuangan.

## Model Springate Dapat Memprediksi Financial Distress
Berdasarkan pada hasil pengujian hipotesis ketiga menunjukkan tingkat signifikansi wald test 0,005 yang lebih kecil dari  0,05 dan berdasarkan nilai  koefisien yang negative sebesar  -1,194,  dengan  kata  lain  semakin  besar  variabel  skor  model  springate, berpengaruh  terhadap  probabilitas  dalam  memprediksi  kondisi  financial  distress perusahaan. Dari nilai nagelkerke r square diatas, dapat dilihat bahwa nilainya cukup tinggi yaitu 0,333 atau 33,3%. Nilai ini menunjukkan bahwa kemampuan model altman dalam memprediksi financial distress dapat dikatakan cukup tinggi.
Dari hasil yang ada dalam tabel di atas bisa disimpulkan bahwa H 3 dapat diterima, karena  berdasarkan  hasil  uji  wald  individual  variabel  memiliki  nilai  yang  signifikan. Dengan demikian, model springate dapat digunakan untuk memprediksi financial distress pada  perusahaan  asuransi  dengan  arah  negatif.  Artinya  penggunaan signaling  theory sesuai  dengan  hasil  penelitian  ini,  yang  menerangkan  bahwa  teori  sinyal  ialah  indikasi informasi  penting  mengenai  kinerja  keuangan  suatu  perusahaan,  yang  bisa  dilihat melalui  beberapa  rasio  keuangan  yang  dicantumkan  pada  laporan  keuangan,  yang kemudian  dijadikan  sebagai  petunjuk  ataupun  sinyal  kepada  investor  (Spence,  1973), untuk  model  predictor  ini terdiri  dari  beberapa  rasio  keuangan  yang  bisa mendeskripsikan  keadaan  perusahaan.  Model  springate  lebih  menekankan  pada  rasio profitabilitas  yang  bisa  menyampaikan signal kepada  investor,  karena  bisa menggambarkan kemampuan perusahaan dalam memperoleh laba.
Hasil  riset  ini  serupa  dengan  riset  dari  (Edi  dan  May,  2018)  yang  menyimpulkan bahwa  model  springate  dapat  memprediksi  kesulitan  keuangan.  Hasil  riset  ini  pun didukung  oleh  riset  dari  (Fakhri  dan  Galuh,  2014)  yang  menyimpulkan  bahwa  model springate bisa dipergunakan dalam memprediksi kesulitan keuangan perusahaan dimasa yang  akan  datang.  Hasil  riset  ini  tidak  konsisten  oleh  riset  yang  dilakukan  oleh  (Devi
Nilasari, 2018) yang mengatakan bahwa model springate menunjukkan nilai  yang tidak signifikan  terhadap financial  distress ,  artinya  skor  yang  dihitung  dari  model  springate tidak dapat digunakan untuk memprediksi keadaan financial distress .
Perbandingan Model Prediksi Financial Distress Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  zmijewski  merupakan  model  yang paling akurat dalam memprediksi financial distress . Terlihat dari pengujian hipotesis, nilai R Square yang diukur dengan Nagelkerke R square model  zmijewski memperoleh nilai sebesar 0,794. Hal ini dapat dikatakan berarti keakuratan dan ketepatan model zmijewski terhadap financial distress sebesar 79,4% dan nilai sig.wald test 0,002. Selanjutnya, model altman  berada  pada  posisi  kedua  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  dalam memprediksi financial  distress perusahaan  dengan  nilai  Nagelkerke  R  Square  sebesar 48,7%  dan  nilai  sig.wald  test  0,001.  Sedangkan  yang  menempati  posisi  terakhir  adalah model springate, dimana model ini memiliki nilai Nagelkerke R Square terendah sebesar 33,3% dan nilai sig.wald test 0,005.
Hal ini menunjukkan bahwa rasio keuangan yang digunakan dalam model zmijewski dapat menggambarkan financial distress perusahaan asuransi dengan sangat tepat. Hal ini disebabkan  juga  karena  sesuainya  pemilihan  rasio  keuangan  yang  lebih  dominan  pada ukuran  hutang  sehingga  membentuk  model  dalam  memprediksi financial  distress ,  oleh karena  itulah  yang  menjadi  penyebab  tingginya  nilai  akurasi  dalam  model  zmijewski. Berdasarkan signaling  theory ,  skor  perhitungan  model  zmijewski  lebih  akurat  dengan adanya  rasio  yang  lebih  dominan  pada  ukuran  hutang  sehingga  dapat dijadikan  sinyal (good  news) bagi  investor  karena  hutang  bisa  menjadi  sinyal  yang  lebih  dipercaya (credible). Semakin tinggi skor model zmijewski menandakan bahwa perusahaan jauh dari resiko financial distress .
Hasil riset ini konsisten dengan riset yang dilakukan oleh (Barbara dkk, 2017) yang mengatakan  model  zmijewski  memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi  dalam memprediksi financial  distress dikarenakan  rasio  pada  model  ini  lebih  dominan  pada ukuran hutang. Hasil ini juga konsisten dengan riset yang dilakukan oleh (Viciwati, 2020) yang  mengatakan  bahwa  model  yang  mempunyai  tingkat  keakuratan  tertinggi  dalam memprediksi  kebangkrutan  ialah  model  zmijewski,  riset  ini  juga  didukung  oleh penelitian  (Hantono,  2019)  yang  hasil  risetnya  mengatakan  bahwa  model  yang memperoleh nilai  akurasi  tertinggi  untuk memprediksi kesulitan keuangan ialah model zmijewski dengan nilai akurasinya sebesar 100%. Sedangkan hasil riset ini tidak konsisten dengan riset yang dilakukan oleh (Reza dan Bowo, 2015) yang mengatakan bahwa model zmijewski memiliki tingkat keakuratan yang paling terakhir atau yang paling rendah.

## KESIMPULAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui  kelayakan  dari  masing-masing  model altman, zmijewski dan springate dalam memprediksi financial distress dan untuk menguji perbandingan akurasi ketiga model predictor. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang diuraikan di atas, penelitian ini mengambil kesimpulan sebagai berikut:  (1) Model Altman dapat digunakan untuk memprediksi financial distress pada perusahaan asuransi yang terdaftar di Bursa Efek Indnesia periode 2017-2020, hal ini disebabkan adanya rasio profitabilitas  yang  termasuk  dalam  model  altman.  Semakin  menguntungkan  suatu perusahaan,  semakin  kecil  resiko  perusahaan  mengalami financial  distress .(2)  Model Zmijewski  dapat  digunakan  untuk  memprediksi financial  distress pada  perusahaan asuransi  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indnesia  periode  2017-2020,  hal  ini  disebabkan adanya  rasio  likuiditas  yang  termasuk  dalam  model  zmijewski.  Semakin  tinggi  tingkat
likuiditas  perusahaan,  semakin  kecil  resiko  perusahaan  mengalami financial  distress .  (3) Model Springate dapat digunakan untuk memprediksi financial distress pada perusahaan asuransi  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2017-2020,  hal  ini  disebabkan adanya  rasio  profitabilitas  yang  termasuk  dalam  model  springate.  Semakin menguntungkan suatu perusahaan, semakin kecil resiko perusahaan mengalami financial distress . (4) Model Zmijewski memiliki tingkat akurasi paling tinggi dibandingkan dengan model  lainnya.  Pada  riset  ini  menunjukkan  bahwa  Model  Zmijewski  memiliki  akurasi tertinggi,  sehingga  dapat  dikatakan  Model  Zmijewski  adalah  model  predictor  terbaik dibandingkan  model  lainnya  dalam  memprediksi financial  distress pada  Perusahaan Asuransi.

## SARAN
Saran yang dapat peneliti berikan untuk penelitian selanjutnya terhadap hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
1. Bagi Perusahaan
Bagi  perusahaan  secara  keseluruhan,  dan  manajemen  keuangan  pada  khususnya, agar penelitian ini bisa dipergunakan dalam menjalankan langkah preventif agar pe- rusahaan  terlepas  dari  tanda-tanda  kesulitan  keuangan  atau  bahkan  kebangkrutan, dimana  langkah  yang  dapat  diambil  yaitu  pihak  manajemen  keuangan  maupun akuntan perusahaan dapat menggunakan alat  prediksi model  zmijewski yang telah teruji bahwa model zmijewski merupakan model dengan prediksi terakurat dan ter- baik  sehingga  dapat  membantu  dalam  melihat  kinerja  keuangan  di  kemudian  hari dengan  relevan.  Adapun solusi  yang  dilakukan  perusahaan  setelah  mengetahui bahwa perusahaan sedang berada pada kondisi ditress dengan menggunakan model zmijewski ialah:
a) Restrukturisasi utang
b) Meningkatkan efisiensi (Penghematan dalam pengeluaran rutin perusahaan).
c) Perubahan dalam manajemen.
2. Bagi Investor
Bagi investor yang berniat untuk berinvestasi disarankan untuk memilih perusahaan dengan cermat, dan hasil riset ini bisa dipergunakan menjadi acuan untuk keputusan investasi dan pemilihan perusahaan, terutama perusahaan dengan kondisi keuangan yang  sehat,  menjadikannya  alternatif  yang  terjamin.  Sehingga  investor  tidak  men- galami kerugian.
3. Bagi Peneliti Selanjutnya
Bagi peneliti selanjutnya, Jika penelitian serupa dilakukan, diharapkan menggunakan sampel yang besar dan menambahkan variabel lain, dikarenakan banyak model lain yang dapat digunakan untuk membandingkan akurasi dalam memprediksi kesulitan keuangan dan menambah waktu pengamatan

## DAFTAR PUSTAKA
A.E.Z  dan  A.A.Dorkas,  R.  (2020).  Prediksi  Kebangkrutan  PT  ASURANSI  JIWASRAYA DAN  PT  PRUDENTIAL  LIFE  INSURANCE:    Aplikasi  Metode  Altman  Z-Score. Jurnal Riset Akuntansi Politala , Vol. 3 , No. 1:  17-24. ATIKA, D. D. S. R. H. (2013). Pengaruh Beberapa Rasio Keuangan Terhadap Prediksi Kondisi Financial Distress . Jurnal Administrasi Bisnis , Vol.1, No. 2:  1-27.
Damayanti, N. A. dan, & Prasetyaningtyas, S. (2011). Analisis Perbandingan Model Prediksi Kebangkrutan Altman Z-Score dan Zmijewski . E-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi , Vol. 6, No. 2:  171-174.
Edi, E., & Tania, M. (2018). Ketepatan Model Altman, Springate, Zmijewski, Dan Grover Dalam Memprediksi Financial Distress . Jurnal Reviu Akuntansi Dan Keuangan , Vol. 8, No. 1: 79-92. Fakhri Husein, M., & Tri Pambekti, G. (2014). Precision of the models of Altman, Springate, Zmijewski, and Grover for predicting the financial distress . Journal of Economics , Vol. 17, No. 3:  405-416.
G.  Norma,  S.  S.  W.  S.  N.  W.  (2020).  Analisis  Perbandingan  Model  Altman  Z-Score, Springate,  Zmijewski  Dan  Grover  Dalam  Memprediksi Financial  Distress . Jurnal Aktual Akuntansi Keuangan Bisnis Terapan , Vol. 3, No. 1:  145-162.
Gantino, R. dan J. G. (2020). Pengaruh Hasil Altman Z-Score, Springate, Dan Zmijewski Sebagai  Alat  Prediksi  Kebangkrutan Financial  Distress Terhadap  Harga  Saham. Riset Akuntansi Tridinanti , Vol. 1, No. 2:  121-144. Ghozali, I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 25 Edisi 9 . Badan penerbit – undip, Diponegoro.
Gunawan,  B.,  Pamungkas,  R.,  &  Susilawati,  D.  (2017).  Perbandingan  Prediksi  Financial Distress  Menggunakan  Model  Altman,  Grover  dan  Zmijewski. Jurnal  Akuntansi Dan Investasi , Vol. 18, No. 1:  119-127.
Hadi, S. dan Anggraeni, A. (2008). Pemilihan Prediktor Delisting Terbaik (Perbandingan Antara  The  Zmijewski  Model,  The  Altman  Model,  Dan  The  Springate  Model).
Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia , Vol. 12, No. 2:  1-9.
Hanafi, M. M. (2013). Manajemen Keuangan Edisi 1 .BPFE, Yogyakarta. Susandra,  F.  (2015).  Analisis  Pemilihan  Model  Prediktor  Financial  Distress  Terbaik (Perbandingan  Antara  The  Zmijewski  Model,  The  Ohlson  Model,  The  Altman Model, Dan The Springate Model). JURNAL AKUNIDA , Vol. 1, No. 2:  61-70.
Viciwati.  (2020).  Bankruptcy  Prediction  Analysis  Using  The  Zmijewski  Model  (X-Score) And The Altman Model (Z-Score). DIJEFA , Vol. 1, No. 5:  794-806.