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
Mauli Permata Sari 1 , Irni Yunita 2
Universitas Telkom Bandung
maulitriga@gmail.com

## ABSTRACT
The metal industry has weakened because of the increased price due to rising gas prices, causing increased costs which affected the profits' decrease. Even the World Bank predicts that gas prices will keep rising from 2017  to  2030.  This  study  aims  to  explore  the  potential  bankruptcy  of  other  metal  and  mineral  sub-sector companies listed on the IDX in 2012-2016 using the Springate, Zmijewski, and Grover models and to find out the  accuracy  of  those  models.  There  are  8  samples  used  in  this  study.  The  results  of  this  study  shows  that there are 2 companies predicted to be healthy and 6 companies to go bankrupt based on the Springate model. The  Zmijewksi  and  Grover  models  predicted  that  8  companies  are  not  potentially  bankrupt.  Zmijewski  and Grover  are  the  most  accurate  models  in  predicting  the  bankruptcy  of  the  companies  because  they  have  a 100% accuracy rate, whereas Springate rate is 75%.
Keywords : Bankcruptcy, Springate, Zmijewski, Grover, Accuracy

## ABSTRAK
Industri  logam  mengalami  pelemahan  karena  meningkatnya  harga  industri  logam  yang  diakibatkan  dari meningkatnya  harga  gas,  sehingga  menyebabkan  biaya  meningkat  yang  berpengaruh  pada  penurunan  laba. Bahkan Bank Dunia memprediksi harga gas akan terus mengalami kenaiakan dari 2017 hingga 2030. Tujuan dari  penelitian  ini  untuk  mengerahui  potensi  kebangkrutan  pada  perusahaan  sub  sektor  logam  dan  mineral lainnya  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2012-2016  dengan  menggunakan  model  Springate,  Zmijewski,  dan Grover. Serta untuk mengetahui tingkat akurasi dari ketiga model tersebut dalam memprediksi kebangkrutan. Populasi  pada  penelitian  ini  sebanyak  10  perusahaan.  Dengan  menggunakan  teknik purposive  sampling , diperoleh  8  perusahaan  yang  menjadi  objek  penelitian.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  2  perusahaan diprediksi  sehat  dan  6  perusahaan  diprediksi  bangkrut  menurut  model  Springate.  Model  Zmijewksi  dan Grover memprediksi 8 perusahaan tidak berpotensi bangkrut. Zmijewski dan Grover merupakan model yang paling  akurat  dalam  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  sub  sektor  logam  dan  mineral  lainnya,  karena memiliki tingkat akurasi 100%. Sedangkan Springate memiliki tingkat akurasi 75%.
Kata Kunci : Kebangkrutan, Springate, Zmijewski, Grover, Keakuratan

## PENDAHULUAN
Industri pertambangan memiliki beberapa  macam  risiko,  yaitu  (eksplorasi) yang  berhubungan  dengan  ketidakpastian penemuan  sumber  daya  atau  cadangan (produksi), risiko teknologi yang berhubungan  dengan  ketidakpastian  biaya, dan  risiko  pasar  yang  berhubungan  dengan perubahan  harga,  serta  risiko  kebijakan pemerintah yang berhubungan dengan perubahan pajak dan harga domestik (Industri Pertambangan, 2015).
Menurut berita dari kompas.com,
Julianto (2018) memaparkan bahwa
Penerimaan  Negara  Bukan  Pajak  (PNBP) mencapai  Rp  40,6  triliun  hanya  dari  sektor pertambangan saja pada tahun 2017. Dengan nominal  tersebut  target  sejumlah  Rp  32,7 triliun  untuk  tahun  2017  sudah  terlampaui, bahkan sebesar 125% dari yang ditargetkan.
Berdasarkan artikel riaupos.com,  Sinaga
(2018)  memaparkan  bahwa  industri  logam yang  masuk  ke  dalam  sektor  pertambangan, mengalami pelemahan pertumbuhan
dikarenakan  biaya  produksi  industri  logam dasar  yang  meningkat.  Peningkatan  biaya produksi tersebut adalah akibat dari semakin mahalnya  harga  gas  Indonesia.  Harga  gas  di Indonesia  senilai  9,5  dolar  AS  per  MMBTU (Juta British Thermal Unit), sedangkan harga gas di Jepang dan Rusia senilai 6,3 dolar AS per  MMBTU,  lebih  murah  3,2  dolar  AS  per MMBTU daripada harga gas di Indonesia.
Dilihat dari laporan keuangan perusahaan  sub  sektor  logam  dan  mineral, terjadi  ketidak  stabilan  biaya  produksi  dari tahun ke tahun. Hal tersebut dikarenakan ada beberapa  perusahaan  yang  tidak  melakukan pembelian atau pembayaran kepada pemasok pada tahun tertentu, sehingga mengakibatkan tidak timbulnya biaya produksi yang berdampak  pada  tidak  terjadinya  penjualan. Dan  laba  yang  diperoleh  pun  mengalami penurunan  yang  draastis  dari  tahun  2013 hingga 2015, tetapi terjadi kenaikan laba dari tahun 2015 ke 2016.
Namun dengan tingginya kenaikan harga gas  yang  manjadi  bahan  produksi  pada industri  logam  ,  memungkinkan  sub  sektor pertambangan  logam  dan  mineral  lainnya mengalami  penurunan  laba  pada  tahun berikutnya. Bahkan dalam artikel yang ditulis oleh  San  (2017),  seorang  pakar  Politik  dan Ekonomi  Lingkar  Studi,  Gede  Sandra, memaparkan  bank  dunia  telah  memprediksi kenaikan harga gas alam hingga tahun 2030.
Berdasarkan artikel jawapos.com,
Riyandi  (2018)  memaparkan  biaya  produksi dan  bahan  baku  membuat  pertumbuhan industri logam lesu. Salah satunya disebabkan  oleh  mahalnya  harga  gas  yang membuat  biaya  produksi  logam  dasar membengkak.  Sehingga  dari  banyaknya  sub sektor  pertambangan,  salah  satu  yang berpotensi  mengalami  kebangkrutan  adalah sub  sektor  pertambangan  logam  dan  mineral lainnya.  Hal  tersebut  dikarenakan  adanya kenaikan harga gas alam yang menjadi bahan baku  dalam  pertambangan  logam  dan berakibat pada biaya produksi yang tinggi di industri logam.
Dengan naiknya harga bahan baku dapat menyebabkan  kesulitan  untuk  mendapatkan laba  yang  tinggi  jika  tidak  diiringi  dengan pendapatan  yang  tinggi.  Jika  hal  tersebut terjadi terus menerus, maka akan mengakibatkan perusahaan mengalami
financial  distress  ( kesulitan  keuangan)  yang merupakan salah satu gejala dari kebangkrutan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  Mulyawan  (2015:83),  laporan keuangan  merupakan  alat  penguji  dari pekerjaan bagian pembukuan yang digunakan  untuk  menentukan  atau  menilai posisi  keuangan  perusahaan.  Dari  laporan keuangan,  dapat  diketahui  posisi  keuangan perusahaan  serta  hasil-hasil  yang  telah dicapai  perusahaan.  Laporan  keuangan  juga merupakan summary proses  perhitungan setiap  tutup  pembukuan  yang  digunakan untuk melihat perkembangan perusahaan.
Harahap  (2015:105)  memaparkan  bahwa laporan  keuangan  menggambarkan  kondisi keuangan  dan  hasil  usaha  perusahaan  pada saat  tertentu  atau  jangka  waktu  tertentu. Laporan  keuangan  tentunya  dibuat  dengan memiliki  tujuan,  menurut  Hery,  (2016:7) tujuan  khusus  laporan  keuangan  yaitu menyajikan posisi keuangan, hasil usaha, dan perubahan  posisi  keuangan  lainnya  secara wajar  dan  sesuai  dengan  prinsip-prinsip akuntansi  yang  berlaku  umum.  Sedangkan tujuan  umum  laporan  keuangan  adalah memberikan  informasi  terpercaya  mengenai sumber  daya  ekonomi  dan  kewajiban perusahaan, serta mengenai sumber kekayaan bersih  yang  berasal  dari  kegiatan  usaha dalam mencari laba.
Tujuan  laporan  keuangan  tersebut  dapat tercapai  jika  dilakukan  analisis  pada  laporan keuangan  perusahaan.  Menurut Harahap (2015:297) analisis laporan keuangan adalah menguraikan pos-pos laporan keuangan  menjadi  unit  informasi  yang  lebih kecil dan melihat hubungannya yang bersifat signifikan  atau  yang  mempunyai  makna antara satu dengan yang lain, baik antara data
kuantitatif  maupun  data  non-kuantitatif dengan  tujuan  untuk  mengetahui  kondisi keuangan  lebih  dalam  yang  sangat  penting dalam  proses  menghasilkan  keputusan  yang tepat.
Harahap  (2015:297)  mengungkapkan bahwa  penguraian  dan  perbandingan  dari satu  pos  laporan  keuangan  dengan  pos lainnya  yang  mempunyai  hubungan  yang relevan  dan  signifikan  (berarti)  memperoleh hasil  berupa  angka  yang  disebut  rasio keuangan. Seperti yang telah dinyatakan oleh Wulandari et  al ,  (2015)  salah  satu  tujuan analisis  laporan  keuangan  adalah  untuk mengetahui kemungkinan kebangkrutan perusahaan,  sehingga  dengan  mengetahui kemungkinan kebangkrutan perusahaan, maka  perusahaan  dapat  membuat  rencana jangka panjang dan antisipasi untuk
menghindari situasi tersebut. Dimana
kebangkrutan  yang  sering  disebut  juga sebagai  likuidasi  perusahaan  atau  penutupan perusahaan  atau  insolvabilitas,  diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasi perusahaan untuk menghasilkan  laba  (Hartono et  al, 2014).
Menurut  Undang-Undang  No.  37  Tahun 2004  tentang  Kepailitan  dan  Penundaan Kewajiban Pembayaran Utang, syarat kepailitan  adalah  adanya  debitor  yang mempunyai dua atau lebih kreditor dan tidak membayar  lunas  sedikitnya  satu  utang  yang telah  jatuh  waktu  dan  dapat  ditagih, dinyatakan  pailit  oleh  putusan  Pengadilan, baik  atas  permohonannya  sendiri    maupun atas permohonan satu atau lebih kreditornya.
Suatu  perusahaan  tidak  langsung begitu  saja  dinyatakan  bangkrut,  ada beberapa  tahapan  yang  dilalui.  Tetapi, tidak semua perusahaan yang mengalami kebangkrutan  melalui  tahap-tahap  yang disebutkan  oleh    Putra  (2016)  dibawah ini:
1. Latency adalah kondisi dimana terjadinya  penurunan Return  On  Asset
(ROA)
2. Shortage  of  Cash  / Kekurangan  Kas adalah  kondisi  dimana  perusahaan tidak memiliki cukup sumber daya kas untuk  memenuhi  kewajiban  saat  ini, meskipun  masih  mungkin  memiliki tingkat profitabilitas yang kuat 3. Financial Distress / Kesulitan
Keuangan  yang  dianggap  sebagai keadaan  darurat  keuangan,  dimana kondisi ini mendekati kebangkrutan
4. Bankruptcy ,  adalah  kondisi  ketika perusahaan  tidak  bisa  menyembuhkan gejala  kesulitan  keuangan  ( financial distress) , maka perusahaan akan bangkrut.
Model  prediksi  kebangkrutan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Springate,  Zmijewski,  dan  Grover.  Berikut adalah  penjelasan  mengenai  ketiga  model prediksi kebangkrutan tersebut:
1. Model Springate
Model  Springate  dikembangkan  pada tahun 1978 oleh Gorgon L.V. Springate  dengan  menggunakan  40 perusahaan  sebagai  sampel  dalam penelitiannya. Model ini menggunakan step-wise Multiple Discriminant Analysis (MDA) untuk memilih 4 dari
19  rasio  keuangan  yang  popular sehingga dapat membedakan perusahaan  yang  berada  dalam  zona bangkrut  dan  zona  aman.  Model Springate  memiliki  tingkat  keakuratan sebesar  92,5%  Pambekti,  (2014). Rumus dari model ini yaitu:
S = 1,03 A + 3,07 B + 0,66 C + 0,4 D Dimana:
A= Working Capital to Total Assets B= EBIT to Total Assets C= EBT to Current Liabilities D= Sales to Total Assets
Model  ini  memiliki  nilai cut off 0,862, sehingga bila hasil akhirnya lebih  dari  0,862  maka  perusahaan tersebut  masuk  ke  dalam  kategori sehat,  tetapi  jika  kurang  dari  0,862 maka  perusahaan  tersebut  masuk  ke
dalam  kategori  bangkrut  (Putra  &
Ferlina , 2014).
2. Model Zmijewski Model  prediksi  kebangkrutan  ini dihasilkan  oleh  Zmijewski tahun  1983 dan  merupakan  riset  selama  20  tahun yang  telah  diulang.  Zmijewski  (1984) menggunakan  analisis  rasio  likuiditas, laverage,  dan  mengukur  kinerja  suatu perusahaan.  Zmijewski melakukan prediksi dari tahun 1972 sampai tahun 1978  dengan  sampel  75  perusahaan bangkrut  dan  3573  perusahaan  sehat, indikator F-Test terhadap rasio kelompok rate  of  return,  liquidity, leverage  turn  over,  fixed  payment coverage,  trens,  firm  size, dan stock
return volatility , menunjukkan perbedaan signifikan antara perusahaan yang sehat dan tidak sehat
(Purnajaya  dan  Merkusiwati,  2014). Selanjutnya  dikemukakan  juga  rumus dari model Zmijewski, yaitu : Z = -4,3 – 4,5X 1 + 5,7X 2 + 0,004X 3 Dimana: X 1 = ROA ( Return On Asset ) X 2 = Leverage ( Debt Ratio )
X 3 = Likuiditas  ( Current Ratio ) Jika suatu perusahaan memperoleh  skor  melebihi  0  dalam perhitungan model prediksi kebangkrutan  ini  maka  perusahaan tersebut diprediksi berpotensi
mengalami  kebangkrutan.  Tetapi  jika kurang  dari  0  maka  perusahaan tersebut  diprediksi  tidak  berpotensi untuk mengalami kebangkrutan.
3. Model Grover Model  Grover  adalah  model yang  dibuat  dengan  merancang  dan mengkaji  ulang  model  Altman  Z-
Score. Jeffrey S. Grover menggunakan sampel  yang  sama  sesuai  dengan model  Altman  Z-Score  pada  tahun 1968,  dan  menambahkan  tiga  belas rasio keuangan baru (Salim &
Sudiono, 2017).
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh
Prihantini  dan  Sari  (2013)  memaparkan bahwa Jeffrey S. Grover (2001)
menghasilkan fungsi sebagai berikut:
Score  =  1,650X 1 +  3,404X 2 –  0,016ROA  + 0,057
Dimana: X 1 = Working Capital / Total Asset
X 2 = Earnings  before  Interest  and  Taxes  / Total Asset
ROA = Net Income / Total Asset
Model  ini  mengategorikan  perusahaan dalam keadaan bangkrut dengan skor kurang atau  sama  dengan  -0,02  (Z  ≤  -0,02),  dan perusahaan  yang  termasuk  dalam  kategori keadaan  tidak  bangkrut  adalah  dengan  skor lebih atau sama dengan 0,01 (Z ≥ 0,01).
Untuk  mengetahui  model  mana  yang lebih  akurat  dari  ketiga  model  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  maka dilakukan perhitungan tingkat akurasi dengan rumus berdasarkan penelitian dari  (Salim & Sudiono, 2017) berikut:
Tingkat  Akurasi  =  (Jumlah  Prediksi  Benar  / Jumlah Sampel) x 100
Type  Error  =    (Jumlah  Prediksi  Salah  / Jumlah Sampel) x 100
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  mengukur tingkat keakuratan adalah sebagai berikut:
1. Menghitung nilai berdasarkan  model prediksi kebangkrutan.
2. Nilai yang didapat
lalu diklasifikasikan berdasarkan titik cut off dari setiap model.
3. Hasilnya  akan  ditemukan  posisi perusahaan  tersebut  dalam  keadaan seperti apa.
Untuk mengetahui tingkat kesesuaian atau  ketepatan  model  prediksi  kebangkrutan melalui  laporan  keuangan,  dapat  dikatahui melalui  hasil  akhir  prediksi  dari  masing- masing  model  dan  dibandingkan  dengan keadaan  sebenarnya  yang  dialami  setiap perusahaan  satu  tahun  setelah  periode penelitian yaitu tahun 2017.

## METODE PENELITIAN
Metode  pada  penelitian  ini  adalah kualitatif deskriptif dan teknik sampling yang digunakan adalah purposive sampling dengan kriteria sebagai berikut:
1. Perusahaan  sub  sektor  logam  dan mineral  lainnya  yang  terdaftar  di  BEI periode 2012 – 2016
2. Perusahaan  sub  sektor  logam  dan mineral lainnya yang konsisten menerbitkan  laporan  keuangan  hasil audit periode 2012-2016 di idx.co.id Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder,  berupa  laporan  keuangan  yang
telah  diaudit  dari  perusahaan  yang  menjadi sampel  pada  peneitian  ini.  Dan  teknik analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini  menggunakan  model Springate, model Zmijewski , dan model Grover untuk menganalisis  potensi  kebangkrutan  pada perusahaan  sampel  penelitian.  Selanjutnya, penulis  menggunakan  analisis  deskriptif untuk  mendeskripsikan  hasil  perhitungan. Dilanjutkan  dengan  menganalisis  model prediksi  kebangkrutan  yang  paling  akurat dengan menggunakan rumus error
percentage formula .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Model Springate
Tabel 4. 1 Hasil Perhitungan Model Springate NO KODE 2012 2013 2014 2015 2016 AVERAGE KESIMPULAN 1  ANTM 1,438 0,392 0,059 0,030 0,374 0,459 Bangkrut 2  CITA 1,451 2,027 -0,207 -0,451 -0,156 0,533 Bangkrut 3  CKRA 0,347 0,615 -13,368 -0,816 -1,686 -2,982 Bangkrut 4  DKFT 3,513 3,713 -0,810 -0,294 -0,183 1,188 Sehat 5  INCO 0,847 0,657 1,518 0,756 0,367 0,829 Bangkrut 6  PSAB 1,419 -0,340 0,459 0,455 0,449 0,488 Bangkrut 7  SMRU -1,633 0,415 0,127 -0,516 -0,419 -0,405 Bangkrut 8  TINS 1,557 1,152 1,110 0,632 0,776 1,046 Sehat Sumber: Data diolah penulis, (2018) Model  Springate  memiliki  nilai cut off 0,862,  maka  perusahaan  dapat  diprediksi sehat  apabila  nilainya  lebih  dari  0,862  dan dapat  diprediksi  bangkrut  apabila  nilainya kurang  dari  0,862.  Berdasarkan  tabel  4.8 dapat dilihat bahwa ada dua perusahaan yang nilai  rata-ratanya  diatas  0,862  dan  ada  6
perusaaan yang nilai rata-ratanya kurang dari 0,862. Dua perusahaan yang diprediksi sehat tersebut adalah DKFT dan TINS, perusahaan lainnya  yang  diprediksi  bangkrut  adalah ANTM,  CITA,  CKRA,  INCO,  PSAB,  dan SMRU.

## 2. Model Zmijewski
Tabel 4. 2 Hasil Perhitungan Model Zmijewski
NO.  KODE 2012 2013 2014 2015 2016 AVERAGE  KESIMPULAN 1 ANTM  -2,985  -1,857 -2,314 -1,815 -2,100 -2,214 Tidak berpotensi bangkrut 2 CITA -2,422  -2,577 -1,407 -0,683 -0,171 -1,452 Tidak berpotensi bangkrut 3 CKRA  -3,967  -3,950 -2,698 -3,784 -3,846 -3,649 Tidak berpotensi bangkrut 4 DKFT -4,598  -4,706 -3,783 -3,879 -2,073 -3,808  Tidak berpotensi
bangkrut 5 INCO -2,922  -2,946 -3,280 -3,250 -3,285 -3,137 Tidak berpotensi bangkrut 6 PSAB -2,120  -0,285 -0,640 -0,946 -1,001 -0,998 Tidak berpotensi bangkrut 7 SMRU  -2,651  -2,844 -1,396 -0,797 -0,494 -1,637 Tidak berpotensi bangkrut 8 TINS -3,192  -1,884 -1,506 -1,941 -2,087 -2,122 Tidak berpotensi bangkrut Sumber: Data diolah penulis, (2018)
Model ini memiliki nilai cut off 0, maka jika perusahaan  mendapatkan  score  lebih  dari  0 diprediksi  berpotensi  bangkrut,  tetapi  jika kurang  dari  0  maka  diprediksi  tidak berpotensi  bangkrut.  Berdasarkan  tabel  4.9 semua  rata-rata  perusahaan  bernilai  kurang dari 0, sehingga berdasarkan hasil
perhitungan  tersebut  semua  perusahaan sampel  diprediksi  tidak  berpotensi  bangkrut. Perusahaan  tersebut  yaitu  ANTM,  CITA, CKRA,  DKFT,  INCO,  PSAB,  SMRU,  dan TINS.

## 3. Model Grover
Tabel 4. 3 Hasil Perhitungan Model Grover NO.  KODE  2012 2013 2014 2015 2016 AVERAGE  KESIMPULAN 1 ANTM  0,59487  0,36327 0,17683  0,35488 0,40339 0,378647 tidak bangkrut 2 CITA 0,75189  1,36462 0,21892  -0,32605  0,10531 0,422938 tidak bangkrut 3 CKRA  0,84555  0,92904 0,39181  0,41840 0,39851 0,596663 tidak bangkrut 4 DKFT 2,00214  1,70993 0,76509  0,80244 0,09285 1,074489 tidak bangkrut 5 INCO 0,49486  0,45694 0,83880  0,49700 0,42522 0,542563 tidak bangkrut 6 PSAB 0,26570  -0,08271  0,18503  0,13750 0,21287 0,143676 tidak bangkrut 7 SMRU  0,10364  0,61669 0,23959  -0,49083  -0,02163  0,089493 tidak bangkrut 8 TINS 1,16336  0,93270 0,88886  0,52150 0,61016 0,823318 tidak bangkrut Sumber: Data diolah penulis, (2018)
Nilia cut off yang dimiliki model ini adalah  kurang  dari  atau  sama  dengan  -0,02 maka  masuk  kedalam  kategori  bangkrut, tetapi  jika  hasilnya  lebih  dari  atau  sama dengan  0,01  maka  masuk  dalam  kategori tidak bangkrut. Berdasarkan tabel 4.10 dapat dilihat  bahwa  semua  perusahaan  sampel memiliki  nilai  rata-rata  lebih  dari  0,01 sehingga semua perusahaan sampel diprediksi  tidak  bangkrut.  ANTM,  CITA, CKRA,  DKFT,  INCO,  PSAB,  SMRU,  dan TINS  adalah  kode  dari  semua  perusahaan sampel  yang  dinyatakan  tidak  bangkrut  oleh model Grover ini.

## 4. Tingkat Akurasi Model
Tabel 4. 4 Hasil Perhitungan Tingkat Akurasi Model Prediksi Springate  Zmijewski  Grover Bangkrut 2 0 0 Tidak Bangkrut 6 8 8 Total Sampel 8 8 8 Kenyataan: Tidak Bangkrut 0 0 0 Tingkat Akurasi 75 100 100 Tipe Eror 25 0 0 Sumber: Data diolah penulis, (2018) Hasil  dari  prediksi  kebangkrutan perusahaan  dengan  menggunakan  model Springate, Zmijewski, dan Grover,
dibandingkan  dengan  kenyataan  satu  tahun setelah  periode  penelitian  yaitu  tahun  2017. Berdasarkan  kenyataan  ditahun  2017,  tidak
ada  satu  pun  perusahaan  yang  bangkrut, tetapi  ada  perusahaan  yang  mengalami penurunan  laba  atau  mengalami  kerugian seperti yang dialami oleh CKRA, INCO, dan DKFT.
Berdasarkan  tabel  4.11  dapat  dilihat bahwa  Springate  memiliki  tingkat  akurasi sebesar  75%  dengan  tipe  eror  25%, sedangkan  Zmijewski  dan  Grover  memiliki tingakt akurasi 100% dan tipe eror 0% dalam memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  sub sektor  logam  dan  mineral  lainnya  periode 2012-2016.  Berarti  model  Zimjewski  dan model  Grover  adalah  model  yang  paling akurat  dalam  memprediksi  kebangkrutan pada  perusahaan  sub  sektor  logam  dan mineral lainnya.

## SIMPULAN
Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini dalah sebagai berikut:
1. Menurut model Springate terdapat enam perusahaan yang diprediksi akan
bangkrut, yaitu PT Aneka Tambang Tbk (ANTM),  PT  Cita  Mineral  Investindo Tbk  (CITA),  PT  Cakra  Mineral  Tbk (CKRA), PT Vale IndonesiaTbk (INCO),  J  Resource  Asia  Pasifik  Tbk (PSAB),  dan  PT  SMR  Utama  Tbk (SMRU). Lalu diprediksi bahwa ada dua perusahaan  yang  sehat  atau  tidak dinyatakan  bangkrut  yaitu  PT  Central Omega  Resources  Tbk  (DKFT)  dan  PT Timah Persero Tbk (TINS).
2. Menurut  model  Zmijewski,  semua perusahaan yang menjadi sampel penelitian ini diprediksi tidak berpotensi mengalami  kebangkrutan.  Perusahaan tersebut  yaitu  PT  Aneka  Tambang  Tbk (ANTM),  PT  Cita  Mineral  Investindo Tbk  (CITA),  PT  Cakra  Mineral  Tbk (CKRA),  PT  Central  Omega  Resources Tbk  (DKFT),  PT  Vale  Indonesia  Tbk (INCO),  PT  J  Resources  Asia  Pasifik Tbk  (PSAB),  PT  SMR  Utama  Tbk (SMRU), dan PT Timah Tbk (TINS).
3. Hasil  yang  diperoleh  model  Grover sama  dengan  yang  dihasilkan  oleh
model Zmijewski, yaitu semua perusahaan yang menjadi sampel penelitian  diprediksi  tidak  bangkrut. Perusahaan  tersebut  diantaranya  adalah PT  Aneka  Tambang  Tbk  (ANTM),  PT Cita Mineral Investindo Tbk (CITA), PT Cakra Mineral Tbk (CKRA), PT Central Omega  Resources  Tbk  (DKFT),  PT Vale  Indonesia  Tbk  (INCO),  PT  J Resources Asia Pasifik Tbk (PSAB), PT SMR  Utama  Tbk  (SMRU),  dan  PT Timah Tbk (TINS).
4. Model  Zmijewski  dan  model  Grover memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi dari  tiga  model  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  100%,  dan  model Springate  memiliki  tingkat  akurasi  75% pada penelitian ini.

## SARAN
1. Bagi  peneliti  selanjutnya  disarankan untuk  menggunakan  model  prediksi lain  agar  mengetahui  model  yang lebih  tinggi  tingakt  akurasinya  dari model Zmijewski, dan Grover.
2. Bagi  investor  yang  akan  melakukan investasi  para  perusahaan  sub  sektor logam  dan  mineral,bisa  melakukan analisis prediksi kebangkrutan terleih dahulu  dengan  menggunakan  model Zmijewski atau pun model Grover.
3. Sebaiknya  perusahaan  melakukan analisis prediksi kebangkrutan secara berkala  untuk  mengurangi  atau menghilangkan tanda-tanda akan adanya  kebangkrutan,  bisa  dengan cara meningkatkan nilai ROA perusahaan,  karena  tahapan  awal terjadinya kebangkrutan adalah perusahaan  yang  mengalami latency atau  penurunan  nilai  ROA.  Dengan cara  menjual  aset  yang  sudah  tidak terpakai  sehingga  uangnya  dapat digunakan  untuk  kegiatan  operasi perusahaan  yang  dapat  mendukung peningkatan laba. Lalu meningkatkan laba  perusahaan  yang  dilakukan dengan cara meningkatkan
produktivitas, meningkatkan pendapatan,  serta  mengefisiensikan biaya.  Bisa  juga  dengan  cara mengelola rasio yang menjadi
variabel dalam penelitian ini.
Disarankan  untuk  semua  perusahaan yang  menjadi  sampel  penelitian, khususnya  untuk  perusahaan  yang diprediksi bangkrut.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayu  Putri  Wulandari,  N.  d.  (2015).  The Effect  of  Bankruptcy  Prediction
Using Ohlson Score Model Towards Stock  Returns  (Study  in  Textile  and Garment Company Listed in IDX for year 2010-2014). International
Journal  of  Science  and  Research (IJSR) , 1853-1858.
Harahap,  S.  S.  (2015). Analisis  Kritis  atas Laporan  Keuangan. Jakarta:  PT Rajagrafindo Persada. Hartono, A. S. (2014). Uji Penerapan Model Prediksi  Financial  Distress  Altman, Springate,  Ohlson,  dan  Zmijewski pada Perusahaan Sekotr Keuangan di Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Ilmu Manajemen, Vol. 2, No. 2 , 328 - 337. Hery, S. M. (2016). Mengenal da Memahami Dasar-dasar  Laporan  Keuangan. Jakarta: PT Grasindo.
Industri  Pertambangan .  (2015).  Retrieved from www.tukangbatu.com: http://www.tukangbatu.com/2015/11 /industri-pertambangan.html Julianto,  P.  A.  (2018,  Januari  11). Harga Komoditas Membaik, PNBP Pertambangan Lampaui Target . Retrieved from ekonomi.kompas.com: https://ekonomi.kompas.com/read/20 18/01/11/184049226/harga-
komoditas-membaik-pnbp- pertambangan-lampaui-target
Merkusiwati, K. D. (2014). Analisis
Komparasi  Potensi  Kebangkrutan dengan  Metode  Z-Score  Altman, Springate,  dan  Zmijewski  pada
Industri  Kosmetik  yang  Terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia. E-Jurnal Akuntansi  Universitas  Udayana ,  48- 63.
Pambekti,  M.  F.  (2014).  Precision  of  the
models of Altman, Springate, Zmijewski, and Grover for Predicting  The  Financial  Distress. Journal of Ecomonics, Business, dan Accountancy Ventura. Vol. 17, No. 3 , 405 - 416. Putra,  P.  (2016).  Prediksi  Kebangkrutan Dengan Menggunakan Model Altman Z-Score dan Zavgren. Fakultas Ekonomi dan Bisnis,
Universitas  Telkom.  e-Proceeding  of Management. Vol 3. No. # . Riyandi,  S.  (2018,  Februari  07). Harga  Gas
Mahal,  Industri  Logam  Terancam Bangkrut . Retrieved from jawapos.com: https://www.jawapos.com/read/2018/
02/07/186970/harga-gas-mahal- industri-logam-terancam-bangkrut San. (2017, Desember 27). Harga Gas Sudah Naik, Pemerintah Harus Tekan Inpex Kebut  Proyek  Masela .  Retrieved from ekbis.rmol.co:
https://ekbis.rmol.co/read/2017/12/2 7/319959/Harga-Gas-Sudah-Naik,- Pemerintah-Harus-Tekan-Inpex- Kebut-Proyek-Masela-
Sari,  N.  M.  (2013).  Prediksi  Kebangkrutan Dengan  Model  Grover,  Altman  Z- Score, Springate, dan Zmijewskipada Perusahaan  Food  &  Beverage  di Bursa  Efek  Indonesia. E-Jurnal Akuntansi  Universitas  Udayana  5.2 , 417-435.
Setia  Mulyawan,  S.  M.  (2015). Manajemen Keuangan. Bandung:  CV  Pustaka Setia.
Sinaga,  F.  A.  (2018). Industri  Logam  Bakal Bangkrut . Retrieved from Riaupos.co: http://www.riaupos.co/172554- berita-industri-logam-bakal-
bangkrut.html#.WpSwtLyWbMy
Sudiono,  M.  N.  (2017).  An  Analysis  of Bankruptcy  Likelihood  on  Coal Mining Listed Firms in The Indonesian  Stock  Exchange:  An Altman,  Springate,  and  Zmijewski Aprroaches. Eurasian  Journal  of
Economics ad Finance , 99-108.
Sujarweni,  V.  W.  (2017). Analisis  Laporan Keuangan  (Teori,  Aplikasi,  &  Hasil Pnelitian0. Yogyakarta: Pustaka Baru Press. Tri Utama Putra & Arlin Ferlina Moch T, S. M. (2014). Analisis Prediksi Tingkat Kebangkrutan  Perusahaan  Dengan Metode Altman Z-Score Dan Springate (Studi Kasus Pada Perusahaan Sub Sektor Pertambangan  Minyak  dan  Gas Bumi  yang  Tercatat  di  Bursa  Efek
Indonesia  Pada  Tahun  2009-2012). Jurnal  Studi  Manajemen  Bisnis (JSMB), Vol. 1, No. 2 .