Canthe Financial Distressmodel Predict Early Warning Signs Of Financial distress?
Apakah  Model Financial  Distress Dapat  Memprediksi  Tanda-Tanda  Peringatan  Dini Kesulitan Keuangan?
Ramadahniel Islami 1 , Poppy Nurmayanti 2 , Azwir Nasir 3 , Ria Nelly Sari 4
Universitas Riau 1,2,3,4 ramadahniel.islami1824@grad.unri.ac.id 1 , poppy.nurmayanti@lecturer.unri.ac.id 2 , azwir.nasir@lecturer.unri.ac.id 4 , ria.nellysari@lecturer.unri.ac.id 4
* Corresponding Author

## ABSTRACT
Financial distress is a stage of decline in a company's financial condition that occurs before bankruptcy and liquidation occurs in a company. However, if a company is experiencing financial distress it is uncertain that it will end in bankruptcy. This depends on the ability of a company to prevent and overcome financial distress conditions that will lead to bankruptcy. Bankruptcy occurs when the company is unable to meet its maturing obligations either from the company's current operating activities or from the company's mandatory payments. The study aims to find out whether the financial distress model can predict early signs  of  financial  distress  by  using  the  Zmijewski,  Springate  and  Grover  models  for  manufacturing companies  listed  on  the  Indonesian  stock  exchange  for  the  2008-2017  period.  This  research  uses quantitative  methods.  The  sample  selection  technique  used  purposive  sampling  and  obtained  100 companies included with a period of 10 years so that 1000 samples were observed. The analysis technique used in this study is panel data regression analysis using the Excel software application. The results showed that financial distress in the Zmijewski model contained 149 companies experiencing distress, springate 410 and grover 100 companies experiencing distress and an accuracy rate of 85,10% for the Zmijewski model, 59% for the springate model and 90% for grover. Thus giving the conclusion that the three models can predict effectiv in determining the financial distress of a company so that it can  provide  early warning system.
Keywords: Grover Model, Springate Model And Zmijewski Model

## ABSTRAK
Financial  distress merupakan  tahapan  penurunan  kondisi  keuangan  suatu  perusahaan  yang  terjadi sebelum  terjadinya  kebangkrutan  dan  liquidasi  pada  suatu  perusahaan,  Tetapi,  jika  perusahaan  yang sedang mengalami kondisi financial distress belum dapat dipastikan akan diakhiri dengan kebangkrutan. Hal  ini  bergantung  pada  kemampuan  sebuah  perusahaan  untuk  mencegah  dan  mengatasi  kondisi financial distress yang akan mengarah pada kebangkrutan. Kebangkrutan terjadi apabila perusahaan tidak mampu untuk memenuhi kewajiban yang jatuh tempo baik dari aktivitas operasi perusahaan saat ini atau dari  pembayaran  wajib  perusahaanPenelitian  bertujuan  untuk  menemukan  apakah  model  financial distress dapat memprediksi tanda-tanda dini kesulitan keuangan dengan menggunakan model Zmijewski, Springate dan Grover pada  perusahaan  manufaktur  periode  2008-2017  yang  terdaftar  di  bursa  efek Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Teknik  pemilihan  sampel  menggunakan purposive  sampling dan  diperoleh  100  perusahaan  yang  disertakan  dengan  kurun  waktu  10  tahun sehingga  didapat  1000  sampel  yang  diobservasi.  Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  analisis  regresi  data  panel  dengan  menggunakan  aplikasi software  excel. Hasil  Penelitian menunjukan  bahwa financial  distress pada  model zmijewski terdapat  149  perusahaan  mengalami distress, springate 410 dan grover 100 perusahaan yang mengalami distres dan tingkat akurasi sebesar 85,10 % untuk model zmijewski, 59 % untuk model springate dan 90 % untuk model grover. Sehingga memberikan  kesimpulan  bahwa  ketiga  model  dapat  memprediksi  secara  efektif  dalam  menentukan distress suatu perusahaan sehingga dapat memberikan sistem peringatan dini ( early warning sistem ). Kata Kunci: Model Grover , Model Springate Dan Model Zmijewski

## 1. Pendahuluan

## Latar Belakang
Setiap  perusahaan  dibentuk  dan  didirikan  dengan  harapan  dan  tujuan  akan menghasilkan  suatu  profit  sehingga  mampu  untuk  bertahan  dan  berkembang  dalam  jangka panjang yang tak terbatas. Hal ini berarti dapat dikatakan bahwa perusahaan akan terus hidup dan  diharapkan  tidak  akan  mengalami  kesulitan  keuangan.  Penjelasan  kesulitan  keuangan selanjutnya akan disebutkan dengan financial distress. Financial distress merupakan tahapan penurunan kondisi keuangan suatu perusahaan yang terjadi sebelum terjadinya kebangkrutan dan liquidasi pada suatu perusahaan (Plat dan Plat 2002 di dalam Carolin dkk 2017). Perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan dalam jangka waktu yang lama memiliki kecenderungan untuk mengalami kebangkrutan. Ada banyak pihak yang akan dirugikan jika suatu perusahaan mengalami  kebangkrutan.  Untuk  itulah  diperlukan  model  prediksi  kebangkrutan  yang  dapat memberikan  peringatan  dini  bagi  perusahaan.  Biasanya,  para  investor  menilai  sebuah perusahaan berdasarkan kinerja keuangannya.
Perusahaan  yang  mengalami  kebangkrutan  akan  diawali  dengan  kondisi financial distress pada  perusahaan  tersebut.  Tetapi,  jika  perusahaan  yang  sedang  mengalami  kondisi financial distress belum dapat dipastikan akan diakhiri dengan kebangkrutan. Hal ini bergantung pada kemampuan sebuah perusahaan untuk mencegah dan mengatasi kondisi financial distress yang  akan  mengarah  pada  kebangkrutan.  Kebangkrutan  terjadi  apabila  perusahaan  tidak mampu untuk memenuhi kewajiban yang jatuh tempo baik dari aktivitas operasi perusahaan saat ini atau dari pembayaran wajib perusahaan.
Kondisi financial distress seperti ini dapat dikendalikan lebih awal sebelum terjadinya dengan menggunakan suatu model sistem peringatan dini ( early warning system ). Model ini dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  mengenali  gejala  awal  kondisi financial distress  untuk selanjutnya  dilakukan  upaya  memperbaiki  kondisi  sebelum  sampai  pada  kondisi  krisis  atau kebangkrutan. (Sari dan Yulianto 2018)
Dalam sistem peringatan dini ( early warning system ) suatu perusahaan terdapat model analisis  kebangkrutan  yang  diharapkan  dapat  dipakai  perusahaan  untuk  mengantisipasi kemungkinan memburuknya kondisi keuangan perusahaan yang pada akhirnya berakibat pada kebangkrutan yang terbagi dalam beberapa model. Yaitu di antaranya : Model Zmijewski , Model Springate , Model Grover , Model Altman Z-Score , Model Ohlson Y-Score , Model Fulmer , Model Foster , Model CA-Score , Model Zavgren . (Elia dan Rahayu, 2021;  Sumarna dkk, 2020; Sari dan Yunita, 2019) menunjukkan bahwa model Zmijewski, Springate dan Grover dapat menentukan financial distress dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dalam penelitian lainnya yang dilakukan oleh (Nasri, Aini dan Sunarti, 2020; Komaruddin dkk, 2019; Shalih dan Kusumawati, 2019; Ria efendi,  2018;  Rya  dan  Gustyana,  2018;  Herawati,  2017)  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi model  Model Altman  Z-Score , Ohlson  Y-Score,  Fulmer,  Foster,  CA-Score dan  Model Zavgren tingkat akurasi dalam menentukan financial distress suatu perusahaan sangatlah rendah. Keseluruhan model financial distress yang telah diuraikan diatas terdapat tiga model terbaik dan terakurat dalam mendeteksi tanda-tanda kebangkrutan perusahaan yaitu: (1) Model Grover ,  (2)  Model Zmijewski ,  dan  (3)  Model Springate .  Dari  tiga  model  yang  paling  akurat menurut  beberapa  penelitian  sebelumnya,  penulis  ingin  menguji  kembali  model  mana  yang paling akurat dalam memprediksi financial distress.
Ketika  adanya  sistem  peringatan  dini  ( early  warning  sistem) Perusahaan  akan melakukan prinsip kehati-hatian ( prudence) dalam mengengoperasikan perusahaannya. Untuk mengetahui sebuah perusahaan sedang mengalami financial distress dapat dilihat dari beberapa indikator,  salah  satunya  dilihat  dari  kinerja  keuangan  yang  dipublikasikan  dalam  laporan keuangan dan indeks saham perusahaan. (Darmansyah, 2016).
Dengan  menggunakan  model  prediksi financial  distress untuk  mengaktifkan  sistem peringatan dini ( early warning sistem), banyak perusahaan telah melihat perbedaan signifikan
dalam  stabilitas  keuangan  mereka  dan  bahkan  mampu  menurunkan  peluang  mereka  untuk bangkrut. Kebangkrutan pencegahan tidak hanya memperpanjang umur ekonomi perusahaan dan  meningkatkan  kinerja  keuangannya,  tetapi  juga  berfungsi  untuk  meningkatkan kesejahteraan ekonomi negara secara keseluruhan. (Alsraf dkk, 2019)
Selama  tahun  2019  terjadi  penurunan  laba  pada  beberapa  emiten  makanan  dan minuman  dengan  kapitalisasi  pasar  besar,  bahkan  yang  menjadi market  leader di  sektornya. Yaitu Unilever Indonesia Tbk (UNVR), Mayora Indah Tbk (MYOR), dan Garuda food Putra Putri Jaya Tbk (GOOD). Laba bersih ketiga emiten tersebut turun masing-masing sebesar 4,37% untuk UNVR, 0,51% untuk MYOR, dan paling besar dialami GOOD mencapai 19,9%. Segmen ini hanya berhasil membukukan penjualan sebesar Rp 3,1 triliun atau turun sekitar 8,8% dibandingkan perolehan tahun lalu yang mencapai Rp 3,4 triliun. (Tamara, 2020)
Ketika berbicara perkara pailit pada lima pengadilan niaga di Indonesia ada 411 perkara, dengan 297 perkara PKPU, dan 194 perkara pailit pada 2018. Sementara pada 2017 tercatat ada 353 perkara dimana 238 merupakan perkara PKPU, dan 115 perkara pailit. Ditelisik lebih dalam, perusahaan  manufaktur  jadi  sektor  industri  yang  paling  banyak  dibawa  terjerat.  Ada  69 permohonan PKPU, dan 17 permohonan pailit. Perusahaan tekstil, garmen, baja, hingga plastik adalah beberapa sektor yang sering dimohonkan. (Septriadi, 2018)
Berikut ini adalah penjelasan kasus perusahaan manufaktur yang mengalami pailit: Pertama, Anak Usaha PT Tiga Pilar Sejahtra Tbk (AISA) yang fokus di bisnis beras, yakni PT Dunia Pangan, dinyatakan pailit oleh Pengadilan Niaga Semarang pada Senin Tanggal 6 Mei 2019. Tiga anak usaha Dunia Pangan alias cucu perusahaan TPS Food yakni PT Jatisari Srirejeki, PT Indoberas Unggul dan PT Sukses Abadi Karya Inti juga dinyatakan pailit dari Pengadilan Niaga Semarang.  Empat  perusahaan  tersebut  dinyatakan  pailit  karena  tak  mampu  membayar pinjaman ke sejumlah kreditor. Diperkirakan utang tersebut nilainya mencapai Rp 3,8 triliun, senilai Rp 1,4 triliun merupakan utang kepada kreditor separatis dan Rp 2,5 triliun utang kepada kreditor konkruen. (Wareza 2019). Adapun PKPU Putra Taro Taloma dan Balaraja Bisco Paloma dengan  No.  117/Pdt.Sus-PKPU/2018/PN  Jkt.Pst,  masih  menjalani  restrukturisasi  utang  PN Jakarta Pusat. Dikabarkan mengalami kepailitan dalam jumlah tagihan utang yang harus dilunasi oleh perusahaan sebesar Rp 498 miliar pada Oktober 2018. (Wulandari, 2019)
Kedua,  PT  Sariwangi  Agricultural  Estates  Agency.  Pengadilan  Niaga  pada  Pengadilan Negeri Jakarta Pusat memutuskan PT Sariwangi Agricultural Estates Agency (Sariwangi A.E.A) dan  anak  usahanya  yaitu  PT  Maskapai  Perkebunan  Indorub  Sumber  Wadung  (Indorub) melakukan  ingkar  janji  atau  wanprestasi  terhadap  perjanjian  perdamaian  atau  homologasi dalam Penundaan Kewajiban Pembayaran Utang (PKPU) Sampai dengan jatuh waktu pada 20 Maret  2017,  Sariwangi  AEA  dan  Indorub,  tidak  bisa  membuktikan  telah menunaikan kewajibannya kepada PT Bank ICBC Indonesia  (ICBC) selaku pemohon. (Sidik, 2018) Ketiga, Seven Eleven dikelola oleh PT Modern Sevel Indonesia, anak dari PT Modern International  Tbk.  Per  30  Juni  2017,  7-Eleven  atau Sevel secara  resmi  telah  menutup seluruh  gerainya  yang  ada  di  Indonesia.  Menanggapi  hal  tersebut,  Menteri Perdagangan Enggartiasto  Lukita akhirnya  mengungkapkan  alasan  Sevel  menutup gerainya  di  Indonesia.  Tutupnya  sevel  ini  lantaran  pihak  perusahan  tidak  berani mengambil keputusan. Sehingga ditengah perusahaan mengalami kerugian, Sevel tidak ada bisa menentukan arahnya Dan penjualan Sevel menurun, pun begitu dengan jumlah gerainya.  Pada  tahun  2015  itu,  total  penjualan  bersih  Sevel  turun  menjadi  Rp886,84 miliar. (Himawan, 2017)
Keempat,  PT  Dwi  Aneka  Jaya  Kemasindo  (DAJK)  pada  23  November  2017,  DAJK dinyatakan  pailit  oleh  Pengadilan  Negeri  (PN)  Jakarta  Pusat  setelah  tuntutan  dari  PT  Bank Mandiri Tbk (BMRI) selaku kreditur dikabulkan. DAJK memiliki utang sebesar Rp 428,27 miliar pada BMRI. DAJK juga memiliki utang dengan Standard Chartered Bank sebesar Rp 262,42 miliar, Bank Commenwealth sebesar Rp 50,47 miliar, Citibank N.A senilai Rp 26,62 miliar, serta Bank
Danamon senilai Rp 9,9 miliar. Pada periode tersebut DAJK juga membukukan kerugian bersih sebesar Rp 59,61 miliar, serta total aset senial Rp 1,30 triliun. (Bosnia, 2018)
Beberapa fenomena di atas, menunjukkan bahwa Perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan  jika  tidak  dideteksi  dan  diatasi  secara  cepat  cenderung  akan  mengalami kebangkrutan, oleh karena itu perlunya sistem peringatan dini (early warmimg sistem) . Model- model financial  distress adalah  model  yang  digunakan  dalam  memprediksi  kebangkrutan . Penelitian ini berfokus pada tiga model ( Grover, Zmijewski , dan Springate ) dalam memprediksi financial  distress pada  perusahaan  manufaktur  periode  2008-2017  dan    berdasarkan  bukti empiris terdahulu ketiga model ini cenderung lebih akurat dalam memprediksi financial distress dibandingkan model lain. Penulis ingin menguji kembali model mana yang paling akurat dalam memprediksi financial distress dengan 10 tahun masa observasi sehingga akan mendapatkan model  yang  paling  akurat  dari  tiga  model  yang  dipilih . Model  ini  di  prediksi  yang  dapat membantu  para  calon  investor  dan  kreditur  dalam  memilih  perusahaan  yang  tepat  untuk menaruh  dana  agar  tidak  terjebak  dalam  masalah financial  distress tersebut.  Adapun  judul penelitian  yaitu   "Apakah  Model  Prediksi Financial  Distress Dapat  Memprediksi  Tanda-Tanda Peringatan Dini Kesulitan Keuangan?”
Teori Dan  Pengembangan Penelitian Teori Pensinyalan (signaling theory) Signalling  Theory atau  teori  sinyal  dikembangkan  oleh  Ross  (1977).  Dalam Signalling Theory menyatakan bahwa pihak eksekutif perusahaan memiliki informasi lebih baik mengenai perusahaannya akan terdorong untuk menyampaikan informasi tersebut kepada calon investor agar harga saham perusahaannya meningkat.
Teori  pensinyalan  menunjukkan  adanya  asimetri  informasi  antara  manajemen perusahaan  dan  pihak-pihak  lain  yang  berkepentingan  dengan  informasi  tertentu.  Teori  ini menjelaskan  mengapa  perusahaan  mempunyai  insiatif  dan  dorongan  untuk  memberikan informasi kepada pihak eksternal. Informasi tersebut bisa berupa laporan keuangan, informasi kebijakan perusahaan maupun informasi lain yang dilakukan secara sukarela oleh manajemen perusahaan.  Informasi  yang  sifatnya  relavan,  akurat,  lengkap,  dan  tepat  waktu  sangat dibutuhkan  oleh  investor  dan  masyarakat  yang  digunakan  sebagai  alat  analisis  untuk  dapat mengambil suatu keputusan investasi.
Informasi-informasi yang dipublikasikan sebagai wadah pengumuman yang diharapkan dapat diterima oleh investor dalam pengambilan suatu keputusan investasi. Jika pengumuman tersebut  bersifat  nilai  positif,  maka  diharapkan  pasar  akan  bereaksi  pada  saat  pengumuman tersebut diterima oleh pasar. Pada saat suatu informasi diumumkan dan semua pelaku pasar telah  mendapatkan  informasi  tersebut,  maka  untuk  pelaku  pasar  terlebih  dahulu menginterpretasikan  dan  menganalisis  informasi-informasi  yang  didapat  sebagai  signal  baik (good  news) ataupun  informasi  tersebut  berisikan  tentang  signal  buruk (bad  news) .  Apabila pengumuman  informasi  yang  didapat  tersebut  sebagai  signal  baik  untuk  investor,  maka terjadilah perubahan yang ada dalam volume perdagangan saham. Jika perusahaan manufaktur dibeli  sahamnya  oleh  investor,  maka  perusahaan  tersebut  harus  melakukan  pengungkapan laporan keuangan yang sifatnya secara terbuka dan transparansi.
Teori pensinyalan dalam penelitian ini menjelaskan bahwa ketika keadaan perusahaan manufaktur tidak mengalami financial distress itu memberikan informasi kepada masyarakat untuk menginvestasikan uangnya dalam membeli saham di perusahaan manufaktur tersebut, dan  Ketika  perusahaan  manufaktur  mengalami financial  distress perusahaan  tetap menginformasikannya.  Informasi-informasi  yang  dipublikasikan  sebagai  wadah  pengumuman yang diharapkan dapat diterima oleh investor dalam pengambilan suatu keputusan investasi. Jika pengumuman tersebut bersifat nilai positif, maka diharapkan pasar akan bereaksi pada saat pengumuman tersebut diterima oleh pasar.

## Financial Distress
Menurut (Hutahuruk dkk. 2021: 237-246) financial distress adalah dapat dialami oleh semua  perusahaan  yang  profit  oriented.  Keadaan  ini  akan  sangat  berpotensi  untuk mengarahkan  perusahaan  kepada  kebangkrutan  usaha  secara  ekonomi.  Sehingga  dengan demikian  maka  diperlukan  suatu  analisis  dalam  membuat  prediksi  kebangkrutan  untuk memastikan kondisi perusahaan dan semua pihak yang berkepentingan terhadap situasi ini.
Kondisi  dimana  suatu  perusahaan  mengalami financial  distress dimulai  dari ketidakmampuan dalam memenuhi kewajiban-kewajibannya, terutama kewajiban yang bersifat jangka  pendek  termasuk  kewajiban  likuiditas,  dan  juga  termasuk  kewajiban  dalam  kategori solvabilitas.  Jika  suatu  perusahaan  mengalami  masalah  dalam  likuiditas  maka  sangat memungkinkan  perusahaan  tersebut  mulai  memasuki  masa  kesulitan  keuangan  ( financial distress ),  dan  jika  kondisi  kesulitan  tersebut  tidak  cepat  diatasi  maka  ini  bisa  berakibat kebangkrutan usaha (bankruptcy ). Kondisi financial distress seperti ini dapat dikendalikan lebih awal  sebelum  terjadinya  dengan  menggunakan  suatu  model  sistem  peringatan  dini  ( early warning system ). Model ini dapat digunakan sebagai alat untuk mengenali gejala awal kondisi financial distress untuk selanjutnya dilakukan upaya memperbaiki kondisi sebelum sampai pada kondisi krisis atau kebangkrutan. (Sari dan Yulianto 2018)
Untuk  menghindari  kebangkrutan  ini  dibutuhkan  berbagai  kebijakan,  strategi  dan bantuan, baik bantuan dari pihak internal maupun eksternal. Pada saat ini banyak formula yang telah dikembangkan untuk menjawab berbagai permasalahan tentang bankruptcy ini, salah satu yang dianggap popular dan banyak dipergunakan dalam berbagai penelitian serta analisis secara umum adalah model kebangkrutan Altman. Model Altman ini atau lebih umum publik menyebut model Z-score Altman dengan mempergunakan pendekatan analisis diskriminan.

## Tanda-Tanda Kesulitan Keuangan
Kesulitan keuangan adalah keadaan dimana perusahaan tidak memiliki arus kas yang cukup untuk memenuhi kewajiban hutangnya. Adapun tanda-tanda kesulitan keungan pada perusahaan menurut (Carolina, Marpaung dan Pratama, 2018:141) antara lain:
1. Kesulitan arus kas
Terjadi  ketika  adanya  kesalahan  manajemen  saat  mengelola  kas  perusahaan  untuk pembayaran  aktivitas  perusahaan  yang  dapat  memperburuk  keuangan  perusahaan  serta perusahaan  tidak  dapat  menutupi  biaya-biaya  yang  timbul  karena  aktivitas  operasi perusahaan.
2. Kerugian dalam kegiatan operasional perusahaan selama  beberapa  tahun  Hal  ini  terjadi  karena  beban  operasional  perusahaan  lebih  besar daripada pendapatan. Dapat dilihat dari jumlah pendapatan yang diterima dengan jumlah biaya yang dikeluarkan. Sehingga baik buruknya keadaan perusahaan dapat dilihat melalui laporan keuangannya.
3. Besarnya jumlah utang
Pengambilan sejumlah utang perusahaan dapat menutupi biaya yang timbul akibat operasi perusahaan,  sehingga  menimbulkan  kewajiban  bagi  perusahaan  untuk  mengembalikan utang di masa depan. Ketika perusahaan tidak mempunyai cukup dana untuk membayar yang jatuh tempo, maka terjadi penyitaan harta untuk menutupi kekurangan tagihan.

## Model Grover
Model Grover diciptakan  dengan  pendesainan  dan  penilaian  ulang  terhadap  model Altman  Z-Score .  Model Grover mengkategorikan  perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut  jika diperoleh  skor  kurang  atau  sama  dengan  -0,02  (G  ≤  -0,02)  dan  perusahaan  dikatakan  tidak memiliki  potensi  bangkrut  yang  jika  diperoleh  skor  lebih  atau  sama  dengan  0,01  (G  ≥  0,01)
perusahaan dengan memiliki skor diantara batas atas dan batas bawah berada pada grey area (-0.02≤ G ≤0.01). Rumus Grover yaitu sebagai berikut: G-Score= 1,650 X1 + 3,404 x2 + 0,016 ROA + 0,057 Keterangan: X1= working capital/ total asset X2= Earning before interst and taxes/total asset ROA= Net Income/total asset Menghitung rasio-rasio model Grover :
1. Working Capital to Total Asset = !"#$%&' )*+%,*- .",*- /001,
2. EBIT to Total Asset = 2*#&%&' 314"#1 5&,1#10, *&6 .*710
.",*- /001,
3. ROA = 8*9* 31#0%: .",*- /001,

## Model Zmijewski
Model prediksi yang dihasilkan oleh Zmijewski tahun 1983 ini merupakan riset selama 20 tahun yang telah diulang. Zmijewski (1984) menggunakan analisis rasio likuiditas, leverage , dan mengukur kinerja suatu perusahaan. Model ini menghasilkan rumus sebagai berikut (Sari, 2013):
X-Score = -4,3 - 4,5 X1 + 5,7 X2 - 0,004 X3 Keterangan: X1= ROA (Return on Asset) X2= Leverage (Debt Ratio) X3= Likuiditas (Current Ratio) Klarifikasi dari hasil perhitungan tersebut dimasukan kedalam cut off point yang telah ditentukan yaitu:
a. Jika hasil >0 Perusahaan berpotensi financial distress b. Jika hasil < 0 Perusahaan tidak berpotensi financial distress Menghitung rasio-rasio model Zmijewski :
1. Return on Asset = ;1, <#"4%,
.",*- /001,
2. Leverage (Debt Ratio) = .",*- =1>*?%9*& .",*- /001,
3. Rasio Lancar = /$,%@* 8*&A*#
BC,*&' 8*&A*#

## Model Springate
Gordon  L.  V  Springate  (1978)  telah  melakukan  penelitian  berkaitan  dengan  model prediksi potensi financial distress suatu perusahaan. Pada awalnya Springate menggunakan 19 rasio keuangan namun setelah melakukan pengujian Springate mengambil empat rasio. Model Springate memiliki rumus:
S-Score = 1,03 A + 3,07 B+ 0,66 C + 0,4 D Keterangan: A= Working capital / Total asset B= Net profit before interest and taxes / Total asset C= Net profit before taxes / Current liabilities D= Sales / Total asset Springate mengemukakan nilai cut off yang berlaku untuk model ini adalah 0,862 dengan kriteria penilaian apabila:
a. Nilai S-score < 0,862  Perusahaan berpotensi financial distress b. 0,862 < Nilai S-score > 1,062  Perusahaan berada dalam Grey Area
c. Nilai S-score > 1,802  Perusahaan tidak berpotensi financial     distress
Menghitung rasio-rasio model Springate :
1 .Working Capital to Total Asset = !"#$%&' )*+%,*-
.",*- /001,
2. Net Profit Before Interest and Taxes To Total asset = ;1, <#"4%, 314"#1 5&,1#10, *&6 .*710 .",*- /001,
2. Net Profit Before Interest to Current Liabilities = ;1, <#"4%, 314"#1 .*710 )C##1&, 8%*9%-%,%10
3. Sales to Total Asset =
E*-10
.",*- /001,

## Perhitungan Tingkat Akurasi
Menghitung tingkat akurasi guna mengetahui seberapa besar ketepatan masing-masing metode  dalam  analisis financial  distress pada  saat  keadaan  ekonomi  sedang  memburuk  dan keadaan  ekonomi  yang  sedang  membaik.  Menurut  Altman  (1968),  tingkat  akurasi  dihitung dengan cara sebagai berikut:
Tingkat akurasi = FGHIJK LMNOPQRP SNTJM
FGHIJK UJHVNI x100
Jumlah  prediksi  benar  yaitu  jumlah  sampel  perusahaan  Manufaktur  yang  tidak mengalami financial distress jika dihitung menggunakan model Grover, Springate dan Zmijewski . Jumlah Sampel adalah jumlah perusahaan yang dijadikan sampel pada penelitian ini yaitu jumlah perusahaan Manufaktur yang dijadikan sampel penelitian. (M. P. Sari and Yunita 2019)
Setelah menghitung tingkat akurasi, dilakukan perhitungan kesalahan atau tingkat error untuk setiap model yang digunakan dalam penelitian ini. Cara menghitung tingkat error adalah kesalahan yang terjadi apabila suatu model memprediksi bahwa sampel yang diteliti mengalami financial distress . Tingkat error dihitung dengan cara sebagai berikut:
Type  Error = FGHIJK WNRJIJKJT .X+1 FGHIJK UJHVNI x100
Jumlah  kesalahan  adalah  jumlah  perusahaan  model Grover,  Springate  dan  Zmijewski yang  mengalami financial  distress .  Jumlah  sampel  adalah  jumlah  perusahaan  yang  dijadikan sampel pada penelitian ini yaitu jumlah perusahaan manufaktur.

## 2. Metode Penelitian
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan  Manufaktur  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2008-2017 . Sampel  merupakan  bagian  dari populasi. Dengan menggunakan sampel, maka dapat diperoleh suatu ukuran yang dinamakan statistik.  Metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan  sampel  adalah Purposive  Sampling dengan kriteria-kriteria sebagai berikut :
Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesi (BEI) pada periode 2008- 2017 secara konsisten, tidak delisting dan Initial Public Offering (IPO) adalah perusahaan yang menawarkan  saham  perdana  pada  masyarakat  luas  yang  diselenggarakan  oleh  sebuah perusahaan dalam rentang waktu 2008-2017. Hal ini pun membuat perusahaan yang awalnya adalah  perusahaan  tertutup,  menjadi  perusahaan  terbuka  yang  sahamnya  bisa  dibeli  oleh masyarakat luas.
Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  sampel  perusahaan  Manufaktur  dengan  kriteria sebagai berikut :
Kriteria Purposive Sampling Keterangan Jumlah Perusahaan Populasi 192 Perusahaan yang tidak menyajikan laporan keuangan secara konsisten periode 2008-2017 (8) Perusahaan yang IPO (79)
Delisting dari BEI (5) Perusahaan yang terpilih menjadi sampel 100

## Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data sekunder, dimana data  sekunder  adalah  data  yang  tidak  langsung  diperoleh  dari  sumber  pertama  dan  telah tersusun  dalam  bentuk  dokumen  tulis.  Data  sekunder  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  laporan  keuangan  perusahaan  manufaktur  berupa  laporan  neraca,  laporan  laba/rugi, laporan arus kas, laporan perubahan ekuitas, dan catatan atas laporan keuangan perusahaan perusahaan manufaktur pada periode 2008-2017 yang telah diterbitkan di website bursa efek Indonesia.

## Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Dalam memperoleh data-data penelitian, peneliti menggunakan dua cara yaitu studi pustaka dan studi dokumentasi. 1. Studi Pustaka
Peneliti mendapatkan data yang berkaitan dengan judul dan masalah yang diteliti melalui berbagai sumber seperti buku, jurnal, tesis, internet, dan sumber bacaaan lain yang memiliki hubungan dengan objek yang diteliti.
2. Studi Dokumentasi
studi yang digunakan untuk mencari dan memperoleh hal-hal yang berupa catatan-catatan, laporan-laporan  serta  dokumen-dokumen  yang  berkaitan  dengan  masalah  yang  diteliti. Dokumentasi  data  historis  laporan  keuangan  perusahaan  manufaktur  didapatkan  dengan membuka website dari objek perusahaan manufaktur yang diteliti, sehingga dapat diperoleh laporan  keuangan  yang  telah  diaudit  selama  periode  2008-2017,  gambaran  umum  serta perkembangannya.

## Metode Analisis Data
Keseluruhan  data  yang  terkumpul  selanjutnya  dianalisis  untuk  dapat  memberikan jawaban  dari  masalah  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini.  Dalam  menganalisis  data,  peneliti menggunakan program Microsoft Excel . Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik.
Tahapan Penelitian dalam Penelitian ini adalah:
1. Pemilihan Sampel sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan.
2.  Input  dan  mengolah  data  menggunakan Microsoft  Excel untuk  menghitung  rasio  model penelitian.
3.  Setelah  mengetahui  hasil  perhitungan  rasio  model  penelitian,  kemudian  menganalisis perhitungan  kebangkrutan  menggunakan  formula  dari  model  Zmijewski,  Springate,  dan Grover.
4.  Penarikan  kesimpulan  untuk  memberikan  peringatan  dini  ( early  warning  system) pada perusahaan manufaktur sehingga perusahaan dapat menerapkan prinsip kehati-hatian atau Prudence.

## Hasil Penelitian dan Pembahasan
Analisis  tingkat  akurasi  ditujukan  untuk  mengetahui  model  mana  yang  paling  akurat untuk memprediksi financial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.  Menghitung  tingkat  akurasi  guna  mengetahui  seberapa  besar  ketepatan  masing- masing metode dalam analisis financial distress pada saat keadaan ekonomi sedang memburuk dan keadaan ekonomi yang sedang membaik. Menurut Altman (1968), tingkat akurasi dihitung
dengan cara sebagai berikut:
Tingkat akurasi = FGHIJK LMNOPQRP SNTJM
FGHIJK UJHVNI x100
Jumlah  prediksi  benar  yaitu  jumlah  sampel  perusahaan  Manufaktur  yang  tidak mengalami financial distress jika dihitung menggunakan model Grover, Springate dan Zmijewski . Jumlah Sampel adalah jumlah perusahaan yang dijadikan sampel pada penelitian ini yaitu jumlah perusahaan Manufaktur yang dijadikan sampel penelitian. (M. P. Sari and Yunita 2019)
Setelah menghitung tingkat akurasi, dilakukan perhitungan kesalahan atau tingkat error untuk setiap model yang digunakan dalam penelitian ini. Cara menghitung tingkat error adalah kesalahan yang terjadi apabila suatu model memprediksi bahwa sampel yang diteliti mengalami financial distress . Tingkat eror dihitung dengan cara sebagai berikut:
Type  Error = FGHIJK WNRJIJKJT .X+1
FGHIJK UJHVNI

## x100
Jumlah  kesalahan  adalah  jumlah  perusahaan  model Grover,  Springate dan Zmijewski yang  mengalami financial  distress .  Jumlah  sampel  adalah  jumlah  perusahaan  yang  dijadikan sampel pada penelitian ini yaitu jumlah perusahaan manufaktur Berikut di bawah ini peneliti sajikan tabel yang menunjukkan hasil perolehan dari model Zmijewski, Springate, dan Grover setelah dihitung sesuai titik cut off masing-masing model.
Tabel 1. Hasil Perbandingan financial distress No Metode Periode Prediction Total Distress  Grey Area Non Distress 1 Zmijewski (X1) 2008 21 79 100 2009 20 80 100 2010 12 88 100 2011 13 87 100 2012 13 87 100 2013 14 86 100 2014 16 84 100 2015 13 87 100 2016 14 86 100 2017 13 87 100 Jumlah 149 1000 2 Springate (X2) 2008 45 32 23 100 2009 38 39 23 100 2010 28 41 31 100 2011 27 43 30 100 2012 35 35 30 100 2013 44 31 25 100 2014 44 37 19 100 2015 53 31 16 100 2016 46 36 18 100 2017 50 32 18 100 Jumlah 410 1000
3 Grover (X3) 2008 6 1 93 100 2009 6 0 94 100 2010 7 0 93 100 2011 9 0 91 100 2012 11 1 88 100 2013 12 2 86 100 2014 14 0 86 100 2015 11 1 88 100 2016 11 0 89 100 2017 13 0 87 100 Jumlah 100 1000 Berdasarkan dua tabel di atas, tingkat akurasi masing-masing model dihitung melalui rumus di bawah ini: Tabel 2. Hasil Tingkat Akurasi No Metode Tingkat Akurasi Tipe Eror 1 Zmijewski YZ[ [\\\ x 100% = 85,10 % []^ [\\\ x 100% = 14,90 % 2 Spriangate Z^\ [\\\ x 100% = 59 % ][\ [\\\ x 100% = 41 % 3 Grover ^\\ [\\\ x 100% = 90 % [\\ [\\\ x 100% = 10 %
Berdasarkan perhitungan dari rumus di atas, terlihat bahwa model springate memiliki tingkat  akurasi  terbesar  dalam  memprediksi  dan  menganalisis financial  distress pada perusahaan manufaktur periode 2008-2017 yang terdaftar pada bursa efek Indonesia, dengan tingkat akurasi sebesar 90 % dengan tipe eror sebesar 10% menandakan bahwa model grover memiliki  tingkat  akurat  tertinggi  dengan  kesalahan  dalam  pendeteksian distress suatu perusahaan  hanya  sebesar  10%, zmijewski dengan  tingkat  akurasi  85,10%  dengan  tipe  eror 14,90% dan yang terendah spriangate dengan akurasi 59 % dengan tipe eror 41 %.

## Kondisi Perusahaan Yang Memiliki Tingkat Distress Terbanyak
Hasil analisa financial distress Model zmijewski, springate dan grover dalam penelitian ini menenjukkan ada beberapa perusahaan memang memiliki masalah keuangan yang signifikan yang hingga saat ini tidak megalami kebangkrutan, hal ini dapat dilihat dari tiga perusahaan yang memiliki rata-rata industri yang tinggi atau memiliki rasio hutang yang tinggi ketiga perusahaan tersebut adalah :
1. PT SLJ Global Tbk (SULI)
Perusahaan  SLJ  Global  Tbk  (SULI)  dalam  hasil  ketiga  model  salah  satu  perusahaan  paling banyak  mengalami distress kurun  waktu  2007-2010  dan  diperkuat  dengan  tingginya  nilai rasio  hutangnya  dengan  rata-rata  industri  hal  ini  dapat  kita  lihat  pada  tahun  2019  SULI mengalami rugi sebesar $ 420.000, pada tahun 2020 mengalami rugi sebesar $ 21,05 juta dan pada tahun 2021 berhasil membalikkan keadaan SULI, sehingga dapat meraup laba tahun berjalan sebesar US$ 3,43 juta (Handoyo 5-04-2022).

## 2. PT Asia Pacific Investama Tbk (MYTX)
PT Asia Pacific Investama Tbk  membukukan rugi bersih pada tahun 2017 sebesar Rp 1,2 triliun,  pada  tahun  2018  juga  mengalami  rugi  sebesar  Rp  141,2  dan  tahun  2020  yang mencetak  kerugian  sebesar  111,1  miliar  pada  tahun  miliar  2021  sebesar  134,7  miliar. (Bursa Efek Indonesia)

## 3. PT Asia Pasific Fibers Tbk (POLY)
Pada tahun 2018 pt asia pasific fibers mengalami keuntungan sebesar $ 12,32 juta namun
pada tahun 2019 rugi bersih Asia Pacific Fibers  sebesar US$11,91 juta, kerugian ini juga terjadi pada tahun 2020 yang diatribusikan kepada pemilik entitas induk menjadi US$20,54 juta naik dari posisi 2019. (Azka 2021)
Dari  ketiga  perusahaan  di  atas  yang  di  ambil  dari  data  olahan  yang  menunjukkan perusahaan paling banyak mengalami financial distress dari ketiga model yang menunjukkan perusahaan  tersebut  merupakan  perusahaan  paling  buruk  atau  paling  banyak  mengalami financial distress selama 10 tahun masa penelitian. Ketiga perusahaan menunjukkan net income perusahaan  yang  selalu  menurun  hingga  mengalami  kerugian  sehingga  ini  menjadi  pemicu manejemen perusahaan untuk mengambil serangkaian kebijakan yang bertujuan meningkatkan income perusahaan  sehingga  pada  tahun  2020  hingga  2021  keadaan  perusahaan  mulai membaik.

## 4. Penutup
Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis financial distress menggunakan model Zmijewski, Springate , dan Grover pada perusahaan manufaktur periode 2008-2017 yang terdaftar pada bursa efek indonesia, maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Peneliti  memilih  tiga  model  terbaik  yakni  model Zmijewski,  Springate ,  dan Grover dari kesembilan  model  berdasarkan  sejumlah  penelitian  sebelumnya  untuk  mencari  model terbaik.
2. Pengujian financial distress pada perusahaan manufaktur dengan mengunakan Zmijewski, Springate ,  dan Grover periode  2008-2017  yang  terdaftar  pada  bursa  efek  indonesia menunjukkan  hasil  pada  model zmijewski terdapat  149  perusahaan  mengalami distress, springate 410 dan grover 100 perusahaan yang mengalami distress.
3. Pengujian tingkat akurasi dalam menentukan financial distress pada perusahaan manufaktur dengan mengunakan Zmijewski,  Springate , dan Grover periode 2008-2017 yang terdaftar pada bursa efek indonesia menunjukkan hasil tingkat akurasi sebesar 85,10 % untuk model zmijewski, 59 % untuk model springate dan grover , 90 % .
4. Hasil analisis financial distress pada perusahaan manufaktur dengan mengunakan Zmijewski, Springate ,  dan Grover periode  2008-2017  yang  terdaftar  pada  bursa  efek  indonesia menunjukkan bahwa ketiga model dapat menentukan distress suatu perusahaan sehingga dapat memberikan peringatan dini ( early warning sistem).
Saran
Berdasarkan hasil penelitian diatas, penelitian dapat diperoleh saran-saran yang dapat dijadikan bahan pertimbangan yaitu sebagai berikut :
1. Bagi Perusahaan Manajemen mendeteksi faktor-faktor yang dapat menyebabkan financial distress sejak dini dan segera melakukan tindakan agar perusahaan terhindar dari fenomena financial distress . Untuk  perusahaan  yang  berada  pada  kondisi  non  distress  atau  sehat,  maka  sebaiknya perusahaan mempertahankan dan terus meningkatkan kinerja, sehingga tidak berada pada kondisi grey  area atau  mengalami financial  distress .  Sedangkan  untuk  perusahaan  yang memiliki  kondisi grey  area dan financial  distress ,  maka  perusahaan  perlu  mengevaluasi, memperbaiki, dan meningkatkan kinerja perusahaan, agar perusahaan tidak menuju pada.
2. Bagi Peneliti
Penelitian  ini  sudah  menyimpulkan  dari  kesembilan  model financial  distress maka ditemukanlah  tiga  model  terbaik  dari  ketujuh  model  lainnya  berdasarkan  hasil  penelitian sebelumnya. Peneliti menemukan bahwa ketiga model yakni model zmijewxki, springate dan grover memiliki akurat yang tinggi dengan model grover memiliki tingkat akurat tertinggi.

## Referensi
Ahmad  suryahadi.  (2019)  .”Ini  Penyebab  anjloknya  kinerja index sektor  manufaktur” https://investasi.kontan.co.id/news/ini-penyebab-anjloknya-kinerja-indeks-sektor- manufaktur-sejak-awal-tahun
Adhitya  Himawan.  (2017).  “Mendag  Akhirnya  Bongkar  Penyebab  7-Eleven  Bankrut”. https://www.suara.com/bisnis/2017/07/04/144938/mendag-akhirnya-bongkar- penyebab-7-eleven-bangkrut
Anggar  Septiadi.  (2018).  “Sepanjang  2018,  Jumlah  Perkara  Pailit  Melonjak”. https://nasional.kontan.co.id/news/sepanjang-2018-jumlah-perkara-kepailitan- melonjak?page=1
Angga. (2018). “Perbandingan Model Prediksi Kebangkrutan Perusahaan Publik (Model Altman,
Springate Dan, Ohlson)” Tesis
Adhitama,  Muh  Luthfi.  (2016).  Analisis  Laporan  Keuangan  dengan  Menggunakan  Metode Altman  dalam  Memprediksi  Potensi Financial  Distress Perusahaan  Manufaktur  yang Terdaftar  di  Jakarta  Islamic  Index  (JII).  Skripsi.  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  Islam  UIN Alauddin
Anita, Maria Sherly. (2017). Analisis Prediksi Kebangkrutan Studi Kasus di Perusahaan Jasa Sub Sektor  Restoran,  Hotel  dan  Pariwisata  tahun  2011-  2015.  Skripsi.  Fakultas  Ekonomi. Yogyakarta.
Ahsraf, diasampah, serrasquiro. (2019). Do Traditional Financial Distress model predict the Early Warning Signs of Financial Distress . 2019,22, 55 Astuti  dan  Sari.  (2021). Overview  of  Company  Internal  Factors  Affecting  Financial  Distress (Empirical  Study  on  Banking  Companies  Listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange) . Duconomics Sci-meet Vol. 1, Hal 370-380
Deswanto, Bayu. (2016). Pengaruh Rasio Keuangan dalam Prediksi Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Skripsi. Fakultas Ekonomi. Jakarta. Elia.  (2021),  “Analisis  Prediksi Financial  Distress Dengan  Model Springate,  Zmijewski ,  Dan Grover ” Vol 10, No. 3
Eska  dan Hendratno. 2019. “Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Dan Model Zavgren Pada Subsektor Pertambangan Logam Dan Mineral Yang Terdaftar Di BEI” Vol.3 No. 2
Effendi. (2018). “Analisis Prediksi Kebangkrutan Dengan Metode Altman, Springate, Zmijewski, Foster, Dan Grover Pada Emiten Jasa Transportasi” Vol.4 No.3
Fadrul  dan  Ridawati.  (2020).  Analisis  Metode  yang  Digunakan  untuk  Memprediksi  Potensi Kesulitan Keuangan pada Perusahaan Pulp dan Kertas di Indonesia. Jurnal International .
Hal 57-69
Fajar  Sidik.  (2018).  “Sariwangi  Pailit,  Ini  kah  Gambaran  Industri  Makanan  dan  Minuman”. https://m.bisnis.com/amp/read/20181018/257/850811/sariwangi-pailit-inikah- gambaran-industri-makanan-minuman
Hirawati.  (2017).  “Analisis  Prediksi Financial  Distress Berdasarkan  Model Altman Dan Grover Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia” Hery. (2015). Analisis Laporan Keuangan. Edisi 1. Yogyakarta: Center For Academic Publishing Services
Husnan, Suad. (1998). Manajemen Keuangan Teori Dan Penerapan (Keputusan Jangka Pendek). Yogyakarta: BPFE.
Indriantoro,  Nur,  &  Supomo,  Bambang.  (2014).  Metodologi  Penelitian  Bisnis  Akuntansi  dan Manajemen. Yogyakarta. BPFE Yogyakarta.
Ilmi, Norita dan Firli. (2017). “Analisis Financial Distress Dengan Menggunakan Metode Altman, Ohlson, Dan Fulmer Untuk Memprediksi Kebangkrutan Serta Kesesuaian Dengan Opini Auditor (Studi Pada Perusahaan Sektor Pertambangan Batu Bara Yang Terdaftar Di Bursa
Efek Indonesia Tahun 2009-2014)” Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom Junaidi. (2016). Pengukuran Tingkat Kesehatan dan Gejala Financial Distress pada Bank Umum Syariah di Indonesia. Kinerja, Volume 20, No.1, 2016.
Kartikasari, dan Hariyani. (2019). “Ketepatan Model Prediksi Financial Distress Pada Perusahaan Retail Di Indonesia” Jurnal Nusamba VOL. 4, No.2
Kasmir. (2019). Analisis Laporan Keuangan, Edisi keempat (Revisi). PT Raja Grafindo Persada. Jakarta.
Kieso.  2018.  Akuntansi  Keuangan  Menengah  ( Intermediate  Accounting) , Edisi  IFRS.  Jakarta  : Salemba Empat
Kusumanisita dan Musdalifah. (2021).” Analisis Prediksi Kebangkrutan Pada Bank Umum Syariah Di Indonesia Menggunakan Metode Fulmer Periode 2010-2019” Vol. 7, No.2 Komarudin, Syafnita dan Ilmiani. (2019). “Analisis Komparasi Prediksi Financial Distress Metode Grover, Altman, Springate, Zmijewski , Dan Ohlson Pada Perusahaan Pertambangan Di BEI” Vol. 22, No. 02
Listriyani.  (2020).  Analisis  perbandingan  Prediksi  Kondisi  Financial  Distress  Dengan Menggunakan Model Altman , Springate Dan Zmijewski . Jurnal Bina Akuntansi, Vol. 7, No. 1 Hal. 1-20
Lyn  M.  Fraser  dan  Ormiston,  Aileen.  (2015).  Memahami  Laporan  Keuangan. Edisi  Ketujuh, Indeks. Jakarta (Terjemahan) .
Monika  Wareza.  (2019).  “Anak  Usaha  Tiga  Pilar  Pailit,  BEI  Soroti  Nasib  Emiten”. https://www.cnbcindonesia.com/market/20190515103904-17-72572/anak-usaha-tiga- pilar-pailit-bei-soroti-nasib-emiten
Mulyani, Sulindawati dan Wahyuni. (2018). “Analisis Perbandingan Ketepatan Prediksi Financial Distress  Perusahaan  Menggunakan  Metode Altman,  Springate,  Zmijewski ,  Dan Grover (Studi Pada Perusahaan Retail Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2015-2017” Vol 9, No. 2
Nugroho,  Vidyarto.  (2012).  Pengaruh  Camel  Dalam  Memprediksi  Kebangkrutan  Bank.  Jurnal Akuntansi, Vol. XVI, No. 01, 2012.
Noorchasana Natasha Wulandari. (2019). “Produsen Taro dan Mie Kremes Pailit. Terlilit Utang Hampir 500  Miliar”.      https://solo.tribunnews.com/amp/2019/01/14/produsen-taro-dan-mie- kremezz-dinyatakan-pailit-terlilit-utang-hampir-rp-500-miliar
Nasri, Aini dan Sunarti. (2020). “Pengukuran Financial Distress Dengan Model Foster, Grover Dan Ohlson (Studi Empiris Pada Perusahaan Property Dan Real Estate )”
Oktaviandri,dkk.  (2017).  “Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Dengan  Model  Altman,  Springate,
Ohlson, Dan Grover Pada Perusahaan Di Sektor Pertanian Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2015.
Patmawati Dkk. (2020). Model Altman Score dan Grover Score : Mendeteksi Financial Distress Pada Perusahaan Retail di Indonesia. Akuntabilitas Vol, 14, No. 1 Plat dan Plat. (2009), Prediksi Kebangkrutan Bank untuk Menghadapi dan Mengelola Perubahan Lingkungan Bisnis; Analisis Model Altman’s Z-Score , Perbanas Quartely Review, Vol. 2. No.
1 . Maret 2009.
Putera,  Swandari  dan  Ohlson.  (2016).  “Perbandingan  Prediksi Financial  Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate Dan Ohlson”. Vol. 4 No. 3 Priambodo,  Dimas.  (2017).  Analisis  Perbandingan  Model Altman,  Springate,  Grover ,  dan Zmijewski dalam Memprediksi Financial Distress (Studi Empiris pada Perusahaan Sektor Pertambangan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2012-2015).  Skripsi. Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Yogyakarta.
Rudi, Komang Agus dan Darmawati Ayu. (2019). Analisis Uji Akurasi Model Grover, Springate dan Zmijewski dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan Delisted di BEI. Jurnal Magister Universitas Mataram Volume 8, No.1.
Rya, Merchy dan Gustyana, Tieka. (2018). Potensi Kebangkrutan Menggunakan Model Zavgren dan Altman pada Subsektor Tekstil dan Garment di BEI. Jurnal JRAK, Volume 14. No. 1,
2018.
Sari dan Yunita. (2019). “Analisis Prediksi Kebangkrutan Dan Tingkat Akurasi Model Springate, Zmijewski ,  Dan Grover Pada  Perusahaan  Sub  Sektor  Logam  Dan  Mineral  Lainnya  Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2012-2016” Volume 7, No.1 2019 . Shalih  dan  Kusumawati.  (2019).  “Prediksi Financial  Distress Pada  Perusahaan  Manufaktur: Analisis Perbandingan Model Springate Dan Model Fulmer” Jil. 7, No. 2 Hal. 44-96 Sekaran,  Uma  dan  Bougie,  Roger.  2017.  Metode  Penelitian  untuk  Bisnis.  Jakarta:  Salemba Empat.
Sudarman,Efni  Dan  Safitri.  (2020),  “Perbandingan  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Model Springate’s,  Fulmer,  Foster dan Altman  Z-Score (Studi  pada  Perusahaan  Sektor  Non Keuangan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia):” Vol. 31, No. 1 Susanti Dkk. (2020). Pengaruh Profitabilitas, Leverage , dan Likuiditas Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Ritel Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jilid.10, No. 1, Hal 45-52 Sudrajat dan Wijayanti. (2019).  Analisis Prediksi kebangkrutan ( Financial Distress )     dengan perbandingan model Altman,Zmijewski dan Grover, Madiun, Vol. 3, No.2, 2019 Syafitriani.  (2017).  “Analisis  Akurasi  Model Grover Dan  Model Ohlson Dalam  Memprediksi Financial Distress Pada Perusahaan Pertambangan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2010-2014”
Tito  Bosnia.  (2018).  “Pailit,  Emiten  Kemasan  Kertas  ini Delisting Dari  Bursa”. https://www.cnbcindonesia.com/market/20180518084557-17-15466/pailit-emiten- kemasan-kertas-ini-delisting-dari-bursa
Tamara.  (2020).  “Lesunya  Konsumsi  Masyarakat  yang  Memukul  Kinerja  Perusahaan Konsumer”.https://katadata.co.id/nazmi/analisisdata/5e9a57afa440e/lesunya- konsumsi-masyarakat-yang-memukul-kinerja-perusahaan-konsumer Utami dan Kartika. (2019). Determinan Kesulitan Keuangan pada Perusahaan Properti dan Real Estate . Surabaya, Vol. 9, Hal 109-120
Wulandari, Nur dp dan Julita. (2014). Analisis Perbandingan Model Altman, Springate, Ohlson, Fulmer,  CA-Score dan Zmijewski Dalam  Memprediksi Financial  Distress . Jurnal  Online Mahasiswa Fekon, Vol. 1, No. 2, 2014 .
Yazid  Muamar.  (2020).  “  Sektor  Manufaktur  RI  2019  Lesu,  11  Saham  Otomotif  ini  Merana”. https://www.cnbcindonesia.com/market/20200206164015-17-135908/sektor- manufaktur-ri-2019-lesu-11-saham-otomotif-ini-merana.