## Jurnal Ilmu Sosial dan Pendidikan (JISIP)
Vol. 6, No. 1 Januari 2022 e-ISSN : 2656-6753, p-ISSN: 2598-9944 DOI: 10.36312/ jisip.v6i1.2794/http://ejournal.mandalanursa.org/index.php/JISIP/index

## Model Altman Untuk Menilai Kinerja Perusahaan Subsektor Pertambangan Batubara Periode 2015-2019
Agus Munandar 1 , Herman Hidayat 2 , Ramdani³
1 Magister Akuntansi, Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, Universitas Esa Unggul
2 Manajemen, Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, Universitas Esa Unggul ³Manajemen, Fakultas Ekonomi Dan Bisnis, Universitas Esa Unggul
Article Info Abstract Article history: Received 03 Januari 2022 Publish 07 januari 2022 This study aims to determine the degree of accuracy of the Altman Z-score method in  predicting  the  bankruptcy  of  a  company.  This  study  uses  quantitative  research with  a  descriptive  approach  through  accuracy  and  error  type  tests.  Where  the samples used are companies that are members of the coal mining sub-sector during the  2015-2019  period.  Purposive  sampling  method  was  used  in  sampling  with  a total sample of 19 companies. The Altman Z-score method has an accuracy rate and type error of 11% and 42%, which indicate that the method is not good for use in companies that are members of the coal mining sub-sector.
Keywords:
Financial Distress Altman Z-Scor
Coal
Info Artikel ABSTRACT Article history: Diterima 03 Januari 2022 Publis 07 Januari 2022 Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  keakuratan  metode  Altman  Z-score dalam  memprediksi  tingkat  kebangkrutan  suatu  perusahaan.  Penelitian  ini menggunakan  penelitian  kuantitatif  dengan  metode  deskriptif  melalui  pengujian akurasi  dan  tipe  kesalahan.  Sampel  yang  digunakan  adalah  perusahaan  yang tergabung  dalam  subsektor  pertambangan  batubara  selama  periode  2015-2019. Metode purpose sampling digunakan untuk sampel 19 perusahaan. Jenis akurasi dan error  dari  metode  Altman  Z-score  masing-masing  sebesar  11%  dan  42%,  yang menunjukkan bahwa metode tersebut tidak diterapkan dengan baik pada perusahaan yang tergabung dalam subsektor pertambangan batubara.
This is an open access article under the Lisensi Creative Commons Atribusi- BerbagiSerupa 4.0 Internasional
Corresponding Author: Agus Munandar, Universitas Esa Unggul Email: agus.munandar@esaunggul.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Globalisasi dan perkembangan teknologi  yang pesat memaksa bisnis untuk beroperasi lebih intens dalam lingkungan yang kompetitif. Oleh karena itu, penentuan risiko bisnis dan manajemen risiko  yang  efektif  menjadi  elemen  penting  untuk  kesuksesan  jangka  panjang.  Manajemen  risiko yang  efektif  memerlukan  identifikasi  masalah,  penilaian,  dan  prioritas  risiko  atau  ketidakpastian, serta mitigasi, pemantauan, dan pengendalian konsekuensi risiko. Dalam konteks ini, memprediksi kesulitan  keuangan  dan  menentukan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kegagalan  keuangan menjadi  semakin  penting  bagi  bisnis  (Miller,  2009).  Fakta  bahwa  bisnis  telah  berada  dalam lingkungan  yang  sangat  kompetitif  dalam  beberapa  tahun  terakhir  membuat  bisnis  sulit  untuk beroperasi  di  seluruh  dunia.  Contoh  kecil  dari  risiko  financial  distress,  seperti  kerugian  usaha
dan/atau perusahaan mengalami masalah likuiditas, dapat berdampak lebih parah pada perusahaan dan berisiko bangkrut dan likuidasi bisnis jika tidak diambil keputusan yang bijak (Nguyen & Fa, 2010).
Laporan  keuangan  perusahaan  dapat  menunjukkan  permasalahan  keuangan  yang  dapat menyebabkan  penurunan  kinerja  hingga  kepailitan.  Financial  Distress  yang  terjadi  pada  satu perusahaan merupakan suatu keadaan yang mengerikan yang dialami dalam keuangan perusahaan, terutama  hal-hal  yang  mengacu  pada  kesehatan  keuangan  perusahaan.  Investor  berpotensi  cemas dengan  kondisi  perusahaan  yang  akan  diinvestasikannya.  Jadi,  pada  dasarnya  rasio  keuangan perusahaan  sangat  penting  bagi  mereka  ketika  hendak  menginvestasikan  uangnya  di  perusahaan. (Jordan,  dkk,  2008)  mendefinisikan  bahwa  financial  distress  sebagai  situasi  dimana  arus  kas operasional  tidak  mampu  menutupi  syarat  obligasi,  sehingga  diperlukan  Tindakan  segera  oleh manajemen.
Kebangkrutan  juga  diprediksi  melalui  laporan  keuangan  perusahaan.  Kinerja  keuangan adalah pernyataan kinerja ekonomi perusahaan dari pencapaiannya selama periode waktu tertentu. Bisnis saat ini menilai prediksi kebangkrutan sebagai masalah penting. Prediksi kebangkrutan yang tepat,  memberikan  catatan  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan  untuk  mengevaluasi  risiko  atau mencegah terjadinya kebangkrutan. Memprediksi financial distress merupakan metode yang cukup ampuh  untuk  membantu  perusahaan  dan  investor  dalam  mengambil  keputusan  yang  bijak. Memprediksi  sebelum  terjadinya  financial  distress  membantu  perusahaan  melakukan  tindakan preventif agar perusahaan tidak terkena kondisi financial distress.
Kebangkrutan  tidak  dapat  disangkal  adalah  situasi  mengerikan  yang  sering  muncul  pada sector  pertambangan.  Subsektor  pertambangan  batubara  dianggap  sebagai  salah  satu  bidang  yang paling  berkontribusi  dalam  pembangunan  ekonomi  secara  nasional,  salah  satu  perannya  yaitu sebagai penyedia bahan baku energi untuk peningkatan ekonomi nasional. Untuk menggali sumber daya  dalam  pengembangan  pertambangan,  perusahaan  pertambangan  membutuhkan  kekuatan finansial yang besar.
Menurut  (Salim,  2016)  fenomena  kebangkrutan  yang  terjadi  di  industri  pertambangan batubara Indonesia sudah terindikasi sejak tahun 2011 dimana harga jual komoditas batubara turun, juga  kenaikan  biaya  produksi  yang  signifikan.  Perusahaan  batubara  mengalami  berbagai  tekanan pasar  yang  berujung  pada  kebangkrutan,  mengalami  insufisiensi,  tidak  mampu  mendanai  biaya operasional  yang  besar,  dan  harga  batubara  global  sejak  2011  juga  tidak  hanya  meningkat  tetapi juga diduga cenderung menurun. (Salim, 2016)
Perusahaan  sub  sektor  pertambangan  batubara  yang  bangkrut  karena  kesulitan  keuangan akhirnya dihadapkan pada risiko kerugian yang besar, sehingga delisting di Bursa Efek Indonesia. Delisting yaitu suatu proses pengeluaran perusahaan dari bursa yang dilakukan oleh badan otoriras bursa  itu  sendiri.  Perusahaan  dapat  melakukan  proses  delisting  dengan  delisting  secara  sukarela atau delisting paksa. Biasanya proses delisting terjadi karena perusahaan tidak lagi aktif beroperasi, dinyatakan  pailit,  penggabungan  perusahaan,  tidak  lagi  sesuai  dengan  ketentuan  bursa,  atau memutuskan untuk menjadi perusahaan tertutup.
Terjadinya fenomena ini akan berakibat perusahaan agar lebih memiliki prinsip kehati-hatian didalam  mengelola  perusahaannya,  terutama  dalam  mengelola  kondisi  keuangan  perusahaan. Subjek  penelitian  ini,  yaitu  kesulitan  keuangan,  yang  telah  menjadi  subjek  penelitian  dan  diskusi yang  intens  oleh  para  ekonom,  bankir,  kreditur,  pemegang  saham,  akuntan,  dan  manajemen. Dampak  kesulitan  keuangan  yang  besar  dapat  mempengaruhi  pemegang  saham,  kreditur, pemerintah, dan sebagainya. Hal ini menuntut perusahaan untuk terus memantau kegiatan mereka untuk  mencegah  kemungkinan  kebangkrutan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  instrumen  untuk dapat memprediksi potensi kondisi financial distress. Semakin dini tanda-tanda kebangkrutan dapat diidentifikasi,  semakin  bagus  untuk  perusahaan.  Perusahaan  bisa  mengambil  langkah-langkah antisipasi agar perusahaan tidak mengarah pada kebangkrutan. (Salim, 2016)
Penelitian  tentang  prediksi  kebangkrutan  pertama  kali  dilakukan  oleh  (Beaver,  1966),  dan selanjutnya dilakukan oleh (Altman, 1968) sehingga terciptalah model prediksi kebangkrutan yang disebut  model  penelitian  Altman  Z.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Beaver  dan  Altman  ini dilatarbelakangi oleh banyaknya perusahaan yang bangkrut pada tahun 1960-an di Amerika Serikat. Model  untuk  memprediksi  kebangkrutan  terus  berkembang  setelah  tahun  1970-an,  baik  dari  segi bentuk  struktural,  formula,  sistem  analisis,  dan  sampel,  seperti  Model  Probit  Zmijewski,  Model Springate,  Model  Grover,  Model  Ohlson  Logit,  Model  Fulmer,  Model  Shumway  Hazard.  Untuk memprediksi  kebangkrutan  sedini  mungkin,  model-model  ini  memberikan  tingkat  akurasi  yang berbeda berdasarkan pengukuran yang digunakan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Financial Distress
Konsep  financial  distress  dalam  status  keuangan  suatu  perusahaan  adalah  kondisi perusahaan  menghadapi  kesulitan  keuangan  atau  kehilangan  kemampuan  untuk  mendanai investor  atau  krediturnya.  Diyakini  bahwa  sebagian  besar  kegagalan  bisnis  terkait  dengan kesulitan  keuangan.  Dapat  disimpulkan  bahwa  financial  distress  mengacu  pada  suatu  keadaan dimana  suatu  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  yang  cukup  besar  dan  dapat menyebabkan perusahaan tersebut bangkrut (Achsani et al., 2010).
Menurut  (Isayas,  2021)  suatu  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  ketika  terjadi pelanggaran  kewajiban  kontraktual  hutang,  ketika  organisasi  mengalami  kerugian  bisnis  yang berkelanjutan,  dan  gagal  memenuhi  kewajiban  yang  jatuh  tempo.  Ketika  suatu  perusahaan mengalami kesulitan keuangan, maka kegiatan operasional perusahaan juga semakin memburuk sehingga  menimbulkan  beban  keuangan  yang  berat  bagi  perusahaan  yang  berakibat  pada ketidakmampuan perusahaan untuk mendanai kewajibannya (Chancharat, 2008). (Wesa, EW, & Otinga,  2018)  mencatat  bahwa  perusahaan  yang  mengalami  financial  distress  biasanya dihadapkan  pada  dua  kemungkinan  masalah  yaitu  mengalami  kekurangan  kas  atau  kewajiban yang telah jatuh tempo dari posisi  laporan keuangan. Dampak negatif dari  kesulitan keuangan suatu  perusahaan  mengancam  kelangsungan  hidup  perusahaan  karena  dapat  mengarah  pada kebangkrutan.

## 2.2 Kepailitan
Kepailitan  biasanya  diartikan  sebagai  suatu  keadaan  dimana  suatu  perusahaan  mengalami pailit  atau  tidak  mampu  lagi  memenuhi  kewajiban  debiturnya  karena  kekurangan  dan ketidakcukupan  dana  perusahaan  (Ningsih  &  Permatasari,  2019).  Kebangkrutan  biasanya bermula  dari  kesulitan  keuangan  dan,  sebagai  kondisi  akhir,  dimulai  dengan  kegagalan perusahaan  untuk  memenuhi  kewajibannya,  faktor  ekonomi,  salah  urus,  atau  bencana  alam. Kebangkrutan  juga  dapat  diartikan  sebagai  kegagalan  perusahaan  dalam  menjalankan  operasi perusahaan  untuk  menghasilkan  keuntungan,  yang  ditandai  dengan  kesulitan  keuangan,  yang membuat perusahaan tidak dapat menjalankan kegiatan usahanya secara normal.

## 2.3 Altman Z-score
Studi multivariat pertama kali diterbitkan oleh Altman (1968). Altman Z-score merupakan salah satu  metode untuk  mengetahui  tingkat  kesehatan keuangan suatu  perusahaan  yang dapat digunakan  untuk  menilai  keberhasilan  atau  kegagalan  pengelolaan  suatu  perusahaan.  Altman menggunakan  Analisis  Diskriminan  Multivariat  (MDA)  untuk  mengembangkan  model  lima faktor  untuk  memprediksi  kebangkrutan.  Z-score  memprediksi  kebangkrutan  ketika  skor perusahaan berada dalam kisaran kriteria tertentu.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan pada 19 perusahaan sub sektor pertambangan batubara yang terdaftar di BEI periode 2015 – 2019. jumlah perusahaan dalam penelitian ini adalah 19 perusahaan selama
periode 2015 – 2019. Metode purposive sampling digunakan dalam penelitian ini untuk pemilihan sampel. Purposive sampling adalah teknik pengambilan sampel sumber data dengan perbandingan tertentu (Sugiyono, 2015).
Model  Z- Score menggunakan  analisis  diskriminan  multivariat  untuk  memilih  lima  variabel yang  paling  signifikan  untuk  mengukur  kesulitan  keuangan  perusahaan  dimana  kategori  rasio standar adalah: likuiditas, profitabilitas, leverage, solvabilitas, dan aktivitas (Altman, 1968). Rasio ini dipilih berdasarkan popularitasnya dalam literatur dan potensi relevansinya untuk penelitian ini.
Fungsi MDA yang dilakukan oleh (Altman, 1968) adalah sebagai berikut:
Z = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4
Sedangkan:
Z = Indeks Keseluruhan (Altman Z-score) X1 = Modal Kerja terhadap Total Aktiva X2 = Laba Ditahan Terhadap Total Aset X3 = Laba Sebelum Pajak Penghasilan (EBIT) terhadap Total Aset X4 = Nilai Buku Ekuitas terhadap Total Kewajiban
Tabel 1. Kriteria Penilaian Z- score
Sumber; Altman, 1968
Dari tabel di atas diketahui bahwa;
1. Perusahaan bangkrut, jika nilai Z dibawah 1,10
2. Perusahaan  berada  pada  wilayah abu  abu karena  tidak  dapat  dikatakan  bangkrut  atau sehat jika mendapat skor 1,10 – 2,60
3. Perusahaan sehat, jika nilai Z lebih dari 2.60

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  dilampirkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  penulis  berdasarkan  data laporan keuangan tahunan perusahaan pertambangan batubara periode 2015-2019 :
Tabel 2. Hasil Perhitungan Metode Altman No Emiten Tahun 2015 2016 2017 2018 2019 1 ADRO Bangkrut Abu-abu Abu-abu Abu-abu Bangkrut 2 ARII Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut 3 BRMS Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut 4 BSSR Abu-abu Abu-abu Sehat Sehat Bangkrut 5 BUMI Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut 6 BYAN Bangkrut Abu-abu Sehat Sehat Abu-abu 7 DEWA Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut 8 DOID Bangkrut Abu-abu Abu-abu Abu-abu Bangkrut
9 GEMS Abu-abu Abu-abu Sehat Sehat Abu-abu 10 HRUM Bangkrut Abu-abu Abu-abu Abu-abu Abu-abu 11 ITMG Abu-abu Abu-abu Sehat Sehat Abu-abu 12 KKGI Abu-abu Abu-abu Abu-abu Bangkrut Abu-abu 13 MBAP Sehat Sehat Sehat Sehat Sehat 14 MYOH Abu-abu Sehat Abu-abu Sehat Sehat 15 PKPK Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut 16 PTBA Abu-abu Abu-abu Abu-abu Abu-abu Abu-abu 17 PTRO Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut Abu-abu Abu-abu 18 SMMT Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut  Bangkrut 19 TOBA Abu-abu Abu-abu Abu-abu Abu-abu Abu-abu Sumber : olah data, 2021
Berdasarkan  pengolahan  dengan  metode  altman  z-score  diketahui  bahwa  rata-rata perusahaan  yang  bergabung  dalam  subsektor  pertambangan  batubara  berada  dalam  wilayah bangkrut. Hal ini mengindikasikan bahwa subsektor pertambangan batu bara merupakan salah satu sektor  yang  sangat  riskan  dipilih  oleh  para  investor,  dengan  berada  di  wilayah  bangkrut,  tidak tertutup  kemungkinan  investor  tidak  akan  mendapatkan  tingkat  pengembalian  atas  nilai  investasi yang telah mereka lakukan.
Dari total sembilan belas sampel perusahaan, terlihat bahwa sembilan perusahaan masuk ke dalam  kriteria  abu-abu,  dua  perusahaan  termasuk  dalam  kriteria  sehat  dan  tujuh  perusahaan termasuk  ke  dalam  kriteria  bangkrut.  Sementara  satu  perusahaan  tidak  dihitung  karena  masing- masing dalam kriteria abu-abu atau bangkrut. Sembilan perusahaan yang termasuk kedalam kriteria abu-abu  yaitu  ADRO,  BYAN,  DOID,  GEMS,  HRUM,  ITMG,  KKGI,  PTBA  dan  TOBA.  ADRO selama periode penelitian mengalami penurunan pendapatan yang diakibatkan menurunnya jumlah penjualan yang dilakukan oleh perusahaan. BYAN selama periode penelitian mengalami penurunan yang besar pada kemampuan perusahaan dalam menghasilkan modal kerja bersih dari seluruh total aset  yang  dimiliki.  DOID  mengalami  penurunan  yang  besar  pada  kemampuan  perusahaan  dalam memenuhi  beberapa  kewajiban  dari  nilai  pasar  modal  sendiri  (saham  biasa)  selama  periode penelitian. GEMS mengalami penurunan pada kemampuan perusahaan dalam menghasilkan modal kerja bersih dari seluruh total aset yang dimiliki selama periode penelitian. HRUM selama periode penelitian  kurang  optimal  dalam  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  dari  aset perusahaan.  ITMG,  KKGI,  PTBA  dan  TOBA  hampir  semua  mengalami  penurunan  dari  mulai kemampuan  menghasilkan  laba  maupun  kemampuan  memenuhi  beberapa  kewajibannya  selama periode penelitian.
Untuk  dua  perusahaan  yang  termasuk  kedalam  kriteria  sehat  yaitu  MBAP  dan  MYOH, selama periode penelitian memiliki kinerja perusahaan yang baik, meliputi kemampuan perusahaan dalam  menghasilkan  modal  kerja  bersih  dari  seluruh  total  aset  yang  dimiliki,  kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba  ditahan  dari  total aset  perusahaan, kemampuan perusahaan dalam  menghasilkan  laba  dari  aset  perusahaan,        sebelum        pembayaran  bunga  dan  pajak  dan kemampuan    perusahaan  dalam  memenuhi  beberapa  kewajiban  dari  nilai  pasar  modal  sendiri (saham biasa).
Sementara  sembilan  perusahaan  yang  masuk  kriteria  bangkrut,  yaitu  ARII,  BRMS,  PKPK dan  BUMI  selama  periode  penelitian  memiliki  kinerja  perusahaan  yang  buruk,  meliputi kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  modal  kerja  bersih  dari  seluruh  total  aset  yang dimiliki,  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba    ditahan    dari    total  aset    perusahaan, kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dari aset perusahaan,    sebelum    pembayaran
bunga dan pajak dan kemampuan  perusahaan dalam memenuhi beberapa kewajiban dari nilai pasar modal  sendiri  (saham  biasa).  Untuk  DEWA,  PTRO  dan  SMMT  selama  periode  penelitian mengalami  kinerja  yang  buruk  pada  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  modal  kerja bersih dari seluruh total aset yang dimiliki.
Setelah diketahui metode perhitungan prediksi Altman Z-score, selanjutnya dihitung tingkat akurasi dan jenis kesalahannya. Berikut adalah hasil perhitungannya;
Tabel 3. Hasil Perhitungan Metode Altman Deskripsi Prediksi Bangkrut Abu-abu Sehat Total Metode Perhitungan Altman Z- score 8 9 2 19 Perusahaan riil tidak mengalami kebangkrutan 19 Accuracy Rate 11% Type Error 42% Gray Area 47% Sumber: Hasil Penelitian, 2021 Dimana : Tingkat Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 × 100% Jenis Kesalahan = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 × 100%
Berdasarkan pengolahan data yang sudah dilakukan, dapat diketahui bahwa dari sebanyak 19 perusahaan, metode Altman Z-score  menunjukkan ada sebanyak 2 perusahaan dikatakan sehat atau dengan kata lain tingkat akurasi  yang menyatakan bahwa sebanyak 2 perusahaan yang dinyatakan sehat adalah sebesar 11%. Masih dengan menggunakan metode Altman Z-score, didapatkan tingkat jenis  kesalahan  perhitungan  adalah  sebesar  42%  dengan  jumlah  perusahaan  yang  dinyatakan bangkrut  sebanyak  8  perusahaan,  dan  sebanyak  9  perusahaan  berada  pada  area  abu-abu,  tidak dinyatakan bangkrut maupun sehat sebesar 47%.
Perusahaan  mengalami  financial  distress  padahal  sebenarnya  tidak  mengalami  financial distress.  Artinya,  dalam  memprediksi  perusahaan  dengan  kondisi  riill  tidak  mengalami  financial distress  model  Altman.  Jika  investor  mempercayai  model  Altman  maka  investor  bisa  kehilangan kesempatan  untuk  berinvestasi  karena  model  Altman  memprediksi  perusahaan  sehat  kedalam kategori  perusahaan  yang  mengalami  kondisi  keuangan  buruk,  hal  ini  akan  menimbulkan opportunity cost bagi investor.
Perhitungan  dengan  metode  Altman  Z-score  ternyata  memiliki  kelemahan  untuk  dapat menggambarkan  keadaan  perusahaan  yang  sebenarnya,  seperti  yang  sudah  disebutkan  diatas, bahwa  sebanyak  8  perusahaan  dinyatakan  bangkrut  tidak  tepat,  karena  pada  kenyataannya  hingga saat ini, ke 8 perusahaan itu tetap eksis berada di bursa.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dari  sebelumnya,  dapat  dikatakan  bahwa  metode Altman  Z-score kurang  tepat  digunakan  di  perusahaan-perusahaan  subsektor  pertambangan  batubara  karena  jika dilihat  selama  periode  penelitian  tidak  tertutup  adanya  kesalahan  perusahaan  dalam  melakukan kesalahan  pencatatan  dalam  pelaporan  keuangannya,  hal  ini  yang  dapat  menyebabkan  metode
Altman  Z-score tidak  akurat  dalam  penentuan  kinerja  perusahaan  yang  sebenarnya,  sehingga  ada baiknya tidak hanya menggunakan satu metode dalam memprediksi kinerja perusahaan.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Achsani, NA, Manurung, AH, & Nuryartono, N. (2010). Dinamika Corporate Financial Distress pada Emerging Market Economy : Dinamika Corporate Financial Distress pada  Emerging Market Economy : Bukti Empiris dari Bursa Efek Indonesia 2004-2008 . Agustus 2014 . Altman,  EI  (1968).  RASIO  KEUANGAN,  ANALISIS  DISKRIMINAN  DAN  PREDIKSI
KEBANGKITAN PERUSAHAAN. Jurnal Keuangan, 23(4), 589–609.
https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Beaver, WH (1966). Rasio Keuangan Sebagai Prediktor Kegagalan. Jurnal Penelitian Akuntansi, 4,
71-111. https://doi.org/10.2307/2490171
Chancharat,  N.  (2008).  Kumpulan  Tesis  Universitas  Wollongong  Analisis  empiris  perusahaan Australia  yang  mengalami  kesulitan  keuangan:  penerapan  analisis  kelangsungan  hidup Nongnit Chancharat.
Isayas, YN (2021). Kesulitan keuangan dan faktor penentunya : Bukti dari perusahaan asuransi di Ethiopia  Kesulitan  keuangan  dan  faktor  penentunya  :  Bukti  dari  perusahaan  asuransi  di Ethiopia. Bisnis & Manajemen yang Cogent, 8(1).
https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1951110
Jaffe  Jordan,  Bradford  D.,  Ross,  Stephen  A.,  Westerfield,  Randolph  W.,  JF  (2008).  Manajemen keuangan modern. McGraw-Hill/Irwin.
Miller, W. (2009). Salinan elektronik tersedia di: http://ssrn.com/abstract=1516762. Desember. Nguyen,  H.,  &  Faff,  R.  (2010).  Apakah  perusahaan  melakukan  lindung  nilai  atau  berspekulasi?
Hubungan  antara  derivatif  keuangan  dan  risiko  perusahaan.  Ekonomi  Keuangan  Terapan, 20(10), 827–843. https://econpapers.repec.org/RePEc:taf:apfiec:v:20:y:2010:i:10:p:827-843
Ningsih, S., & Permatasari, FF (2019). Model X-Score Zmijewski Untuk Memprediksi Kesulitan Keuangan  Pada  Perusahaan  Go  Public  Sub  Sektor  Otomotif  Dan  Komponennya.  19(02), 134-140.
Prof.Dr.Sugiyono.  (2015).  Metode  penelitian  pendidikan  (pendekatan  kuantitatif,  kualitatif  dan r&d.
Salim,  MN  (2016).  Potensi  Kebangkrutan  Perusahaan  Pertambangan  Batubara  Yang  Terdaftar  di BEI  Dengan  Pendekatan  Model  Altman,  Springate  dan  Zmijewski  Periode  2011-2014. Economic Journal, 18(3) , 376–396.
Wesa,  EW,  &  Otinga,  H.  (2018).  DETERMINAN  KESULITAN  KEUANGAN  ANTARA PERUSAHAAN  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK  NAIROBI,  KENYA  Strategic Journal of Business & Change Management, 5(4), 1056–1073.