## RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMEN

## Aji Sunarji
e-mail: officialajisunarji@gmail.com
Mujibah A. Sufyani Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pasundan

## Abstract
This study aims to analyze the financial ratios in predicting the condition of financial distress, and to determine the factors causing bankruptcy in textile and garment companies listed on the Indonesia Stock Exchange. The research method used to predict financial distress is by using the methods of Zmijewski (X-Score), Olhson (Y-Score), Altman (Z-Score), Grover (G-Score) and Springate (S-Score). The results showed that there were companies that ran into financial distress; five of them used Zmijewski (X-Score) method, ten of them used Olhson (Y-Score) method, nine of them used Altman (Z-Score) method, six of them used Grover (G -Score) method, and thirteen of them used the Springate (S-Score) method. Financial distress is caused by two main factors that come from internal and external. Internal factors include financial structure errors, allocation of funding resources, two consecutive losses, and poor management. External factors include government policy, market demand, poor macro conditions, and intense competition.
Keywords : financial distress, bankruptcy, financial ratio analysis.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis rasio keuangan dalam memprediksi kondisi financial distress ,  serta  untuk  mengetahui  faktor  penyebab  terjadinya  kebangkrutan  pada  perusahaan tekstil dan garmen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Metode penelitian yang digunakan untuk memprediksi financial distress adalah dengan menggunakan metode Zmijewski (X- Score ), Ohlson (Y- Score ), Altman (Z- Score ), Grover (G- Score ), dan metode Springate (S- Score ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 5 perusahaan yang mengalami financial distress dengan menggunakan metode Zmijewski (X- Score ), 10 perusahaan dengan metode Ohlson (Y- Score ), 9 perusahaan dengan metode Altman (Z- Score ), 6 perusahaan dengan metode Grover (G- Score ), dan  13  perusahaan  dengan  metode  Springate  (S- Score ). Financial  distress disebabkan  oleh  2 faktor utama yang berasal dari internal dan eksternal. Faktor internal yaitu kesalahan struktur keuangan, alokasi sumber dana, kerugian yang berturut-turut selama 2 tahun, dan manajemen yang buruk. Faktor eksternal yaitu kebijakan pemerintah, permintaan pasar, kondisi makro yang buruk, dan persaingan yang ketat.
Kata Kunci : financial distress, bankruptcy, financial ratio analysis.

## Jurnal Riset Bisnis dan Manajemen (JRBM)
Volume 10, No 2, Agustus 2017, Hal. 11-23 ISSN 1979-0600 ( print ) 2580-9539 ( online )

## PENDAHULUAN
Krisis finansial global mulai muncul sejak bulan Agustus  2007,  yaitu  pada  salah  satu  perusahaan Perancis  BNP  Paribas  mengumumkan  pembekuan beberapa  sekuritas  yang  terkait  dengan  kredit perumahan  berisiko  tinggi  Amerika  Serikat ( subprime  mortgage ).  Pembekuan  ini  lantas  mulai memicu  gejolak  di  pasar  finansial  dan  akhirnya merambat ke seluruh dunia. Di penghujung triwulan III-2008, intensitas krisis semakin membersar seiring dengan bangkrutnya bank investasi terbesar Amerika Serikat Lehman Brothers, yang diikuti oleh kesulitan keuangan yang semakin parah di sejumlah lembaga keuangan berskala besar di AS, Eropa, dan Jepang.
Dampak  dari  krisis  global  selain  perlambatan pertumbuhan  ekonomi  ialah  menurunnya  kinerja neraca pembayaran, negara adidaya Amerika Serikat mengalami  resrsi  yang  serius,  sehingga  terjadi
perlambatan pertumbuhan ekonomi yang selanjutnya menggerus  daya  beli  masyarakat  Amerika.  Hal  ini sangat  mempengaruhi  negara  lain  karena  Amerika Serikat merupakan pangsa pasar yang besar termasuk Indonesia. Penurunan daya beli masyarakat Amerika Serikat menyebabkan penurunan impor dari Indonesia. Dengan  demikian  ekspor  Indonesia  pun  menurun. Inilah yang menyebabkan terjadi defisit NPI.
Selanjutnya  adalah  tekanan  pada  nilai  rupiah. Secara umum, nilai tukar rupiah relatif stabil sampai pertengahan  September  2008.  Pada  pertengahan September  2008,  krisis  global  yang  semakin  dalam telah  memberi  efek  depresiasi  terhadap  mata  uang. Kurs  rupiah  melemah  menjasi  Rp  11.711,-  per USD  pada  bulan  November  2008  yang  merupakan depresiasi  yang  cukup  tajam,  karena  pada  bulan sebelumnya Rupiah berada di posisi Rp 10.048,- per USD.  Pergerakan  Kurs  Rupiah  selama  tahun  2008 dan awal 2009 dapat dilihat dari Gambar 1.
Aji Sunarji Mujibah A. Sufyani
Gambar 1. Kurs Rupiah terhadap USD (sumber :www.bi.go.id) data diolah
Kurs Rupiah terhadap USD Kurs 12500 12000 11500 11000
10500 10000
9500 9000 8500 8000 Jan
Feb Mar Apri Mei Juni Juli Agus Sep O kto N ov Des Jan Fe b
Mar Apr
2008 2009 Bulan 9403 9181 9185 9209 9291 9163 9296 9149 9341 10045 11711 11325 11167
11853 11950 11025
Jan
Feb Mar Apri Mei Juni Juli Agus Sep O kto N ov Des Jan Fe b Mar Apr 2008 7.36 Bulan 8.17 7.4 8.96 10.38 11.00 11.9 11.85 12.14 11.17 11.68
11.06 9.17 8.6 7.92 7.31 2009 13 12 11 10 9 8 7 6 Inflasi (%)
Gambar 2. Pergerakan Inflasi Indonesia (sumber :www.bi.go.id) data diolah
Industri  Tekstil  dan  Produk  Tekstil  (TPT) merupakan salah satu industri andalan Indonesia yang terus  memberi  kontribusi  terhadap  devisa  negara. Selain  itu,  industri  ini  memainkan  peranan  penting pula dalam meningkatkan orientasi ekspor di negara Asia lainnya, seperti Hongkong, Singapura, Taiwan, Korea Selatan, Malaysia, Cina, Indonesia, Thailand, dan Vietnam.
Pasar tujuan ekspor industri TPT nasional adalah Amerika Serikat yang sejak tahun 2003 nilainya lebih dari US$ 2,3 milyar bahkan di tahun 2007 mencapai US$  4,3  milyar. Amerika  Serikat  merupakan  pasar komoditi TPT terbesar dunia, dan sejauh ini ekspornya masih didominasi oleh China, yang nilai ekspornya lebih  dari  US$  27  milyar  di  tahun  2007.  Setelah Amerika Serikat, pasar ekspor TPT terbesar Inonesia adalah Uni Eropa, Jepang merupakan pasar terbesar ketiga  ekspor  TPT  Indonesia  dengan  nilai  ekspor rata-rata di atas US$ 350 juta sejak tahun 2003-2007.
Dengan  catatan  ekspor  yang  besar  tersebut, Indonesia  masuk  sepuluh  besar  pengekspor  TPT peringkat  atas  dunia.  Seiring  dengan  melesunya perekonomian  dunia  akibat  krisis  properti Amerika Serikat ( subprime mortgage) , ekspor TPT Indonesia mengalami penurunan pada tahun 2009. Nilai ekspor tersebut hanya mencapai US$ 9,4 milyar atau turun sebesar  9,9  persen  dibandingkan  dengan  angka ekspor tahun 2008.
Memasuki tahun 2010, industri TPT Indonesia dihadapkan  pada  tantangan  yang  cukup  serius. Bea masuk 0% dari China berdasarkan perjanjian CAFTA  (China  –  ASEAN Free  Trade  Area ) yang  telah  ditandatangani  tahun  2005  dan  akan berlaku  di  Indonesia  pada  tahun  2010,  mau tidak  mau  akan  memberikan  dampak  serius  bagi pasar  domestik.  Impor  TPT  China  ke  Indonesia mengalami lonjakan besar dari hanya US$ 262 juta di tahun 2006 menjadi US$ 1,144 milyar di tahun 2009.  Lonjakan  ini  membuktikan  bahwa  sebelum pemberlakuan  CAFTA  produk  TPT  China  sudah sangat kompetetif.
Perkembangan  industri  tekstil  Indonesia  yang kalah  bersaing  dengan  China  dapat  membawa perusahaan  pada  kebangkrutan.  Terdapat  beberapa model untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan ( financial  distress ),  yai=tu  Model  Zmijewski (X- Score )  dalam  formulanya  menggunakan  rasio keuangan seperti current ratio , debt ratio , dan return on assets . Ketiga rasio tersebut secara umum selalu menjadi  perhatian  investor  karena  secara  dasar dianggap  sudah  mempresentasikan  analisis  awal tentang kondisi suatu perusahaan. Hal tersebut juga sejalan dengan pendapat dari Irham Fahmi (2013:53), bahwa  bagi  investor  ada  tiga  rasio  keuangan  yang paling dominan yang dijadikan rujukan untuk melihat kinerja  perusahaan,  yaitu  rasio  likuiditas  ( liquidity
ratio ), rasio solvabilitas (s olvability ratio ), dan rasio profitabilitas  ( profitability  ratio) .  Model  Zmijewski juga  sudah  diuji  akurasinya  dalam  memprediksi financial  distress perusahaan  sektor  properti (Priyantini, 2015). Model  Ohlson  (1980)  dalam  Ying  Wang dan  Michael  Campbell  (2010)  memprediksikan kebangkrutan  perusahaan  dengan  menggunakan rasio  keuangan size (log  (total assets /GNP Price - level  index)),  total  liabilities/total assets ,  working capital /total assets , current liabilities / current assets , net  income /total assets , funds  from  operations /total liabilities .  Ohlson  membagi  model  logit  menjadi  3, yaitu model 1 (satu) memprediksi kebangkrutan satu tahun sebelum pengumuman bangkrut, model 2 (dua) memprediksikan  kebangkrutan  dua  tahun  sebelum bangkrut,  dan  model  3  (tiga)  memprediksikan kebangkrutan dalam satu tahun atau dua tahun. Model Altman (1968) memberikan tiga kategori prediksinya  yaitu  kondisi financial  distress , grey area , dan non-financial distress . Perusahaan dalam keadaan  bangkrut  dengan  skor  kurang  atau  sama dengan  -0,02  (Z  ≤  -0,02),  dalam  keadaan  tidak bangkrut  adalah  lebih  atau  sama  dengan  0,01  (Z  ≥ 0,01). Model Springate (1978) dengan menggunakan analisis  multidiskriminan  dengan  menggunakan  40 perusahaan sebagai sampel.
Selanjutnya  untuk  mengetahui  lebih  dini mengenai financial  distress yang  dialami  oleh perusahaan  akan  memudahkan  para  pengambilan keputusan  melakukan  restrukturasi  keuangan perusahaan  agar  tidak  menjadi  bangkrut. Financial distress terjadi  sebelum  kebangkrutan  pada  suatu perusahaan.  Dengan  demikian  model financial distress perusahaan  sejak  dini  diharapkan  dapat dilakukan  tindakan-tindakan  untuk  mengantisipasi kondisi yang mengarah pada kebangkrutan. Financial distress dapat  dilakukan  dengan  cara  menganalisis laporan keuangan perusahaan.
Alasan  memilih  perusahaan  tekstil  dan  garmen, karena memberikan kontribusi cukup besar terhadap pertumbuhan ekonomi, menciptakan lapangan kerja yang  cukup  besar  (lebih  dari  1,3  juta  orang  secara langsung)  dari  jumlah  tenaga  kerja  tersebut,  lebih dari  setengah  (600  ribu  orang)  bekerja  di  industri tekstil  dan  garmen  yang  juga  merupakan  industri padat  karya  dan  kontribusi  produk  tekstil  terhadap PDB  Nasional  cukup  signifikan,  yaitu  sebesar  IDR 90 Triliun pada tahun 2007, walaupun sempat turun karena  krisis  di  tahun  2009  (MP3EI,  2011),  serta industri juga mendorong peningkatan investasi dalam dan luar negeri.
Sekitar  tahun  1980-an,  ekspor  menjadi  sumber utama pertumbuhan dalam industri tekstil dan garmen Indonesia.  Berdasarkan  nilai  ekspor,  pada  periode 1980-1993,  pertumbuhan  rata-rata  ekspor  tahunan
Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Tekstil dan Garmen
tekstil dan garmen masing-masing mencapai 32% dan 37%. Pada tahun 1993, Indonesia bahkan masuk ke 13 besar eksportir tekstil dan garmen dunia. Pangsa ekspor Indonesia untuk tekstil dan garmen mencapai 2,6% dari total ekspor tekstil dan garmen dunia. Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah:
1.  Bagaimana  kinerja  keuangan  perusahaan  tekstil dan  garmen  periode  2011-2015  yang  diukur melalui  analisis  rasio  keuangan  dalam  model Altman,  Springate,  Grover,  Zmijewski,  dan Ohlson.
2.  Bagaimana  model  Altman,  Springate,  Grover, Zmijewski,  dan  Ohlson  dapat  digunakan  untuk memprediksi financial  distress dalam  menilai kinerja keuangan perusahaan tekstil dan garmen yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2011-2015.
3.  Apa  saja  faktor  yang  mempengaruhi  kondisi financial  distress  pada  perusahaan  tekstil  dan garmen yang terdaftar di Bursa Edek Indonesia.

## METODE
Kemampuan  untuk  memprediksi financial distress penting bagi perusahaan itu sendiri, investor dan  calon  investor,  kreditur,  dan  pihak  lainnya. Penelitian  ini  diawali  dengan  mempelajari  laporan keuangan perusahaan sektor tekstil dan garmen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2011-2015. Alat  bantu  yang  digunakan  adalah  dengan  analisis rasio  keuangan  dengan  tujuan  memprediksi  kondisi kesulitan keuangan ( financial distress ) (Irham Fahmi, 2013).  Paradigma  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Aji Sunarji Mujibah A. Sufyani Gambar 3. Paradigma Penelitian Adriana (2012)
Fahmi (2012)
Dafi Qisthi Syuhada, dan Siti Ragil Handayani (2013) Tio Noviandri (2014) Tio Noviandri (2014) Luciana Spica Almilia dan Kristijadi (2003) Ika Yuanita (2010) Financial Distress Analisis Prediksi Financial Distress Distress Non Distress Kinerja Keuangan Zmijewski Ohlson Altman Grover Springate Alat Prediksi Financial Distress Luciana Spica Almilia dan Kristijadi (2003) Denny Liana, Sutrisno (2014) Prihanthini (2013) Jouzbarkand, et.al.  (2013)
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah pendekatan kualitatif dengan tujuan menggambarkan realita empirik di balik fenomena secara mendalam, rinci,  dan  tuntas.  Operasionalisasi  variabel ditunjukkan pada Tabel 1 sampai 5.

## HASIL
Prediksi financial  distress ditentukan  oleh penerapan nilai rasio keuangan dengan nilai regresi tiap  variabel  dalam    formula    Zmijewski.  Besarnya nilai  X- Score dipengaruhi  oleh  besar  kecilnya  nilai rasio  keuangan  yang  diperoleh.  Berdasarkan  hasil perhitungan  X- Score pada  Tabel  6,  diprediksi  6 perusahaan  berada  pada  kondisi financial  distress , karena  memiliki  X- Score >  0. Financial  distress ditandai  dengan  kecenderungan  memiliki  beberapa rasio  keuangan  negatif  yang  tinggi,  berarti  adanya ketidaksesuaian  perbandingan  masing-masing  rasio, seperti rendahnya likuiditas dan profitabilitas. Secara keseluruhan semakin besar nilai rasio keuangan yang dihasilkan  (terutama return  on  assets dan current ratio ),  maka  semakin  sehat  perusahaan,  namun dengan mengamati rasio leverage (DAR), tingginya nilai  X- Score dipengaruhi  juga  besarnya  nilai  rasio leverage . Semakin besar DAR berarti semakin besar prediksi financial  distress yang  mengarah  potensi perusahaan  bangkrut,  karena  DAR  berhubungan dengan  jumlah  hutang  yang  dimiliki  sehingga mempunyai risiko tinggi dalam memenuhi kewajiban jangka pendek maupun jangka panjangnya.
Berdasarkan  perhitungan  Y- Score pada  Tabel 7,  diprediksi  sebanyak  10  perusahaan  berada  pada kondisi financial distress pada lima tahun berturut- turut  .  Dalam  model  Ohlson,  perusahaan  dengan nilai  Y- Score negatif  tinggi  diprediksi  berpotensi financial  distress ,  berarti  adanya  ketidak-sesuaian perbandingan  masing-masing  rasio  tersebut. Perusahaan  dikategorikan  mengalami  financial distress  karena  nilai  Y- Score yang  tergolong  tinggi atau memiliki nilai lebih dari 0,38.
Berdasarkan  perhitungan  Z- Score pada  Tabel 8,  perusahaan  yang  diprediksi  berada  pada  kondisi financial distress pada lima tahun berturut-turut yakni sebanyak 9 perusahaan  (Z- Score kurang dari 1,81), sedangkan  nilai  Z- Score lebih  dari  2,99  diprediksi dalam  kondisi  sehat  (2  perusahaan),  nilai  Z- Score berada  diantara  1,81  sampai  2,99  diprediksi  berada pada kondisi rawan atau grey area (6 perusahaan). Berdasarkan  hasil  perhitungan  G- Score pada Tabel 9, terdapat 6  perusahaan yang diprediksi berada pada  kondisi financial  distress pada  lima  tahun berturut-turut.    Dalam  model  Grover,  perusahaan dengan  nilai  G- Score paling  tinggi  yang  diprediksi berpotensi financial distress kecenderungan memiliki rasio  keuangan  negatif,  nilai  Grover  kurang  dari
Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Tekstil dan Garmen
atau  sama  dengan  -0,02  maka  perusahaan  tersebut dikategorikan ke dalam kondisi bangkrut, nilai grover yang  lebih  dari  atau  sama  dengan  0,01  perusahaan kondisi  sehat,  apabila  nilai  grover  berada  diantara nilai  -0,02  sampai  dengan  0,01  maka  perusahaan dikategorikan ke dalam kondisi rawan.
Berdasarkan hasil perhitungan S- Score pada Tabel 10,  terdapat  13    perusahaan  yang  diprediksi  berada pada  kondisi financial  distress selama  lima  tahun berturut-turut.  Dalam  model  Springate,  perusahaan dengan  nilai  S- Score paling  rendah  yang  diprediksi berpotensi financial distress kecenderungan memiliki beberapa  rasio  keuangan  positif  dengan  nilai cukup  tinggi  yang  berarti  adanya  ketidaksesuaian perbandingan  masing-masing  rasio  tersebut.  Jika perusahaan  memiliki  nilai  yang  kurang  dari  atau sama dengan 0,862 maka dikatakan distress.
Pada  Tabel  11,  perusahaan  yang  termasuk  ke dalam kondisi financial distress yaitu PT. Polychem Indonesia  Tbk  (ADMG),  PT.  Argo  Pantes  Tbk (ARGO), PT. Century Textile Industry Tbk (CNTX), PT. Ever Shine Tbk (ESTI), PT. Indo Rama Synthetic Tbk  (INDR),  PT.  Panasia  Indo  Resources  Tbk (HDTX), PT. Apac Citra Centertex Tbk (MYTX), PT. Asia Pasific Fibers Tbk (POLY), PT. Sunson Textile Manufacturer Tbk  (SSTM),  PT.  Star  Petrocem Tbk (STAR), dan PT. Nusantara Inti Corpora Tbk (UNIT). Perusahaan  yang  tidak  termasuk  ke  dalam  kondisi non-financial  distress  adalah  PT.  Eratex  Djaya  Tbk (ERTX), PT. Pan Brothers Tbk (PBRX), PT. Ricky Putra Globalindo Tbk (RICY), PT. Sri Rejeki Isman Tbk (SRIL), PT. Tifico Fiber Indonesia Tbk (TFCO), dan PT. Trisula International Tbk (TRIS).
Pada  Tabel  11  dapat  terlihat  bahwa  pada  PT. ADMG,  PT.  INDR,  dan  PT.  STAR  berdasarkan perhitungan  rata-rata  dari  model  yang  peneliti gunakan dalam penelitian ini bahwa model Zmijewski (X- Score ) dan model Grover (G- Score ) menyatakan ketiga  perusahaan  tersebut  berada  pada  kondisi non-financial  distress ,  sedangkan  model  Ohlson (Y- Score ) dan Springate (S- Score ) menyatakan ketiga perusahaan  tersebut  berada  pada  kondisi financial distress mengalami  masalah  kesulitan  keuangan, sedangkan  model  Altman  (Z- Score )  menyatakan ketiga perusahaan tersebut berada pada kondisi abu- abu atau berada pada kondisi yang terancam bangkrut atau dapat juga berada pada posisi aman.
Perusahaan  tekstil  dan  garmen  yang  terdaftar di  BEI  diprediksi  berpotensi financial  distress mencapai  lebih  dari  50  %.  Hasil  penelitian  empiris menunjukkan  adanya  hubungan  antara  rasio keuangan  dan  kesehatan  perusahaan  dan  kegagalan bisnis,  serta  pada  saat  bersamaan  rasio  keuangan mampu memprediksi kegagalan perusahaan  (Bhunia dan Sarkar, 2011). Kinerja keuangan pada perusahaan tekstil  dan  garmen  yang  berada  kondisi financial
distress jika diamati baik rasio return on asset , debt ratio , dan juga current ratio terjadi pada perusahaan yang memiliki kerugian selama 2 tahun berturut-turut, memiliki total hutang yang tinggi, struktur keuangan yang  salah,  serta  kesalahan  alokasi  sumber  dana. Dengan  demikian  perusahaan  tekstil  dan  garmen mengalami kesulitan keuangan karena dari rata-rata profitabilitas mempunyai nilai paling rendah.
Tingginya rata-rata profitabilitas sangat mempengaruhi  kondisi  perusahaan  karena  profit merupakan  modal  untuk  mengembangkan  usaha, misalnya  untuk  penambahan  assets,  membiayai beban  operasi,  dan  membagikan  keuntungan  pada pemegang  saham.  Rendahnya  profitabilitas  dapat menjadikan perusahaan mengalami salah satu gejala financial  distress ,  karena  berdampak  terhadap penurunan  asset  lancar,  terhambatnya  pelunasan kewajiban  dan  penurunan  asset  lainnya  untuk dijadikan modal operasi. Hasil penelitian Bhunia, et. al. (2011) menunjukkan bahwa dua rasio yang secara signifikan  menentukan  keberhasilan  dan  kegagalan perusahaan adalah rasio kas terhadap penjualan dan lamanya hari pengumpulan piutang.
Besarnya  jumlah  hutang  yang  digunakan  untuk menutupi biaya yang timbul akibat operasi perusahaan akan menimbulkan kewajiban untuk mengembalikan hutang  di  masa  depan.  Ketika  tagihan  jatuh  tempo dan  perusahaan  tidak  mempunyai  cukup  dana untuk  membayar  tagihan  maka  kemungkinan  yang dilakukan adalah mengadakan penyitaan harta untuk menutupi  kekurangan  pembayaran  bahkan  kondisi ini  dapat  menunjukkan  kondisi  ekuitas  negatif  dari neraca. Kerugian operasi perusahaan selama beberapa tahun  dapat  menimbulkan  arus  kas  negatif,  karena beban operasi lebih besar daripada pendapatan.
Perusahaan tekstil dan garmen yang mengalami kondisi financial distress dipengaruhi faktor internal seperti  kemampuan  manajerial  yang  buruk,  dimana manajemen tidak mampu memimpin dan memotivasi karyawan  bekerja  sesuai  dengan  program  kerja yang  ditetapkan.  Ketidakmampuan  mengelola pasar  sehingga  pangsa  pasarnya  sempit,  perputaran hartanya lambat. Ketidakmampuan mengelola proses produksi, seperti produk gagal, biaya produksi tinggi, beban pemasaran tinggi, dan beban administrasi tinggi sehingga  laba  operasi  rendah.  Ketidakmampuan mengelola keuangan yang menyebabkan kekurangan modal  kerja,  dan  rasio  modal  kerja  terhadap  total harta kecil.
Faktor  eksternal  yang  mempengaruhi  adalah pasar  yang  sepi  diakibatkan  oleh  ketidakpastian pendapatan,  penjualan  ekspor  menurun  diakibatkan muncul pesaing baru seperti China dan Vietnam yang menawarkan harga lebih murah.
Strategi  yang  dibangun  perusahaan  untuk mengatasi  hambatan  ini  adalah  dengan  penundaan
kenaikan  gaji,  rasionalisasi  tenaga  kerja,  dan penundaan investasi jangka panjang. Strategi tersebut memungkinkan  perusahaan  untuk  bertahan.  Hasil penelitian    Alifiah  (2014)  menunjukkan  faktor eksternal  yang  berpengaruh    adalah  tingkat  suku bunga pinjaman.

## KESIMPULAN
Penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yaitu : 1)  Kinerja keuangan perusahaan tekstil dan garmen periode 2011-2015 yang diukur melalui analisis rasio-rasio  keuangan  dalam  model  Zmijewski (X- Score ),  model  Ohlson  (Y- Score ),  model Altman (Z- Score ), model Grover (G-Score), dan model Springate (S- Score ) menunjukkan sebagian besar  perusahaan  masih  memiliki  nilai  arus  kas negatif sehingga tidak bisa membayar kewajiban yang sudah jatuh tempo. Hal ini mencerminkan kinerja  perusahaan  berada  pada  kondisi  tidak cukup baik, namun kinerja keuangan perusahaan masih bisa ditingkatkan.
2)  Terdapat  11  perusahaan  tekstil  dan  garmen periode 2011-2015 berada pada kondisi financial distress dan  6  perusahaan  berada  pada  kondisi non-financial distress . 3)  Faktor  yang  mempengaruhi financial  distress pada perusahaan tekstil dan garmen berasal dari (1) faktor internal yaitu struktur keuangan yang salah,  kesalahan  alokasi  sumber  dana,  kerugian yang  berturut-turut  selama  2  tahun,  manajemen yang  buruk,  dan  (2)  faktor  eksternal  yaitu kebijakan pemerintah, permintaan pasar, kondisi makro yang buruk, serta persaingan yang ketat.

## DAFTAR PUSTAKA
Adriana,  A.N.  dan  Rusli.  2012.  Analisis  Prediksi Kebangkrutan  Menggunakan  Metode  Springate pada  Perusahaan Foods and Beverages yang Terdftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2006 – 2010. Jurnal Repository. FE Universitas Riau.
Altman,    Edward    I.  1968. Financial  Ratios , Discriminant  Analysis  and  The  Predictions  of Corporate  Bankruptcy , Journal  of  Finance , September.
Alifiah, Mohd Norfian. 2014. Prediction of  Financial Distress Companies in The Trading and Services Sector  in  Malaysia  Using  Macroeconomic Variables . International Conference on Innovation, Management and Technology Research , Malaysia, 22-23 September 2013, Vol 129 Hal. 90-98. Ayuk  Priyantini,  Analisis  Penggunaan  Model Zmijewski  (X- Score )  Untuk  Memprediksi Kondisi  Financial  Distress  Pada  Perusahaan Sektor Properti dan Real Estate Yang Terdaftar Di
16 Jurnal Riset Bisnis dan Manajemen (JRBM) Volume 10, No 2, Agustus 2017 Aji Sunarji Mujibah A. Sufyani
Bursa Efek Indonesia (BEI) 2009-2013, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Surakarta.(eprints.ums.ac.id/40279/1/Naskah%20 Publikasi.pdf)
Bhunia, Amalendu; Sri Islam Uddin Khan, and Sommath Mukhuti. 2011. Prediction of Financial Distress – A Case Study of Indian Companies . Asian Journal of Business Management 3 (3): 210 – 218. Bhunia, Amalendu and Sarkar Ruchira. 2011. A Study of Financial Distress Based on MDA . Journal of Management Research , Vol. 3, No. 2: E8, 2011. Dafi  Qisthi,  Suhadak,  dan  Siti  Ragil  Handayani, 2013, Analisis X- Score (Model Zmijewski) Untuk Memprediksi  Gejala  Kebangkrutan  Perusahaan, Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang, Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), Vol. 1, No.2, April 2013.
Deny Liana, Sutrisno., 2014, Analisis Rasio Keuangan Untuk  Memprediksi  Kondisi Financial  Distress Perusahaan Manufaktur, Jurnal Studi Manajemen dan Bisnis UII – Yogyakarta, Vol. 1 No. 2.
Fahmi,  Irham,  2013,  Analisis  Laporan  Keuangan, Bandung: Alfabeta. Ika Yuanita. 2010. Prediksi Financial Distress dalam Industri Textile  dan  Garment  (Bukti  Empiris  Di Bursa  Efek  Indonesia),  Jurusan  Administrasi Niaga,  Politeknik  Negeri  Padang,  Jurnal Akuntansi dan Manajemen Vol. 5 No. 1 Juni 2010 ISSN 1858-3687 hal 101-119).
Jouzbarkand, Mohammad; Farshad Sameni Keivani; Mohsen  Khodadadi, and Seyed  Reza  Seyed Nezhad  Fahim.  2013. Bankruptcy  Prediction Model by Ohlson and Shirata Models in Tehran Stock Exchange. World Applied Sciences Journal 21 (2): 152 – 156.
Kasmir, 2008, Analisis Laporan Keuangan, Cetakan Keenam, Jakarta: PT. Raja Grafindo. Luciana  Spica Almilia  dan  Kristijadi.  2003. Analisis Rasio  Keuangan  Untuk  Memprediksi  Kondisi
Financial  Distress Perusahaan  Manufaktur  Yang
Terdaftar Di Bursa Efek Jakarta, STIE PERBANAS Surabaya, JAAI Vol. 7 No. 2, Desember. Ohlson,  James, A.  1980. Financial  Ratios  and  The Probabilistic  Prediction  of  Bankruptcy . Journal of Accounting Research 18 (1): 109 - 131. Prihanthini, Ni Made Evi Dwi dan Maria M. Ratna Sari.  2012.  Prediksi  Kebangkrutan  dengan Model  Grover,  Altman  Z- Score ,  Springate,  dan Zmijewski pada Perusahaan Food and Beverage di  Bursa  Efek  Indonesia.  E-Jurnal  Akuntansi Universitas Udayana 5.2: 417 – 435.
Sofyan  Syafri  Harahap,  2008,  Analisis  Kritis  atas Laporan  Keuangan,Jakarta  :  PT.  Raja  Grafindo Persada.
Suwito,  Edy  dan  Arleen  Herawaty.  2005.  Analisis Pengaruh  Karakteristik  Perusahaan  terhadap Tindakan  Perataan  Laba  yang  Dilakukan  oleh Perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Simposium Nasional Akuntansi VIII. Solo. 15 – 16 November. Springate, Gordon L. 1978. Predicting the Possibility of  Failure  in  a  Canadian  Firm . Unpublished Master of Business Administration Project . Simon Fraser University.
Tio  Noviandri,  2014,  Peranan  Analisis  Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Sektor Perdagangan, Jurusan Manajemen,  Fakultas  Ekonomi,  Universitas Negeri Surabaya, Jurnal Ilmu Manajemen, Vol. 2, No. 4, Oktober 2014. Wang, Ying and Michael Campbell. 2010. Business Failure Prediction for Publicly Listed Companies in China . Journal of Business and Management . Vol. 16, No 1. Pg. 75. Zmijewski, Mark E. and Robert Hagerman. 1981. An Income Strategy Approach to the Positive Theory of  Accounting  Standard  Setting / Choice , Journal of Accounting and Economics 3, 129 -149.
http://www.bi.go.id.id www.idx.co.id

## Tabel 1. Operasionalisasi Variabel Model Zmijewski
Variabel Definisi Dimensi Indikator Ukuran Skala Profit- abilitas Merupakan rasio untuk menilai kemam- puan perusahaan dalam mencari keun- tungan atau laba dalam suatu periode tertentu. (Kasmir, 2012) ROA ( Return On Assets ) ROA= EBIT Total Assets (Kasmir, 2012) Nominal Rasio Leverage Rasio Leverage didefinisikan sebagai persentase perubahan laba bersih yang tersedia untuk para pemegang saham dengan persentase perubahan laba se- belum bunga dan pajak. (J. Fred Weston dikutip Kasmir, 2012:106-107) Debt to Assets Ratio DAR= Total Debt x100% Total Assets (J. Fred Weston dikutip Kasmir, 2012:106-107) Persen Rasio Likuiditas Rasio Likuiditas merupakan rasio yang menggambarkan kemampuan peru- sahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendek. (J. Fred Weston dikutip Kasmir, 2012:129) Rasio Lancar ( Current Ratio ) Current= Ratio C.Assets x100% C.Liabilities (J. Fred Weston dikutip Kasmir, 2012:129) Persen Rasio
Sumber : data diolah penulis.

## Tabel 2.Operasionalisasi Variabel Model Ohlson
Variabel Definisi Dimensi Indikator Ukuran Skala SIZE Size perusahaan adalah pengelompokan peru- sahaan kedalam beberapa kelompok, diantara perusahaan besar, sedang dan kecil.(Suwito dan Herawaty 2005) SIZE SIZE = LOG (Total  Assets  /  GNP  Level  Index) (Suwito dan Herawaty 2005) Nominal Rasio Leverage Rasio Leverage didefinisikan sebagai persen- tase perubahan laba bersih yang tersedia untuk para pemegang saham dengan persentase pe- rubahan laba sebelum bunga dan pajak.(J. Fred Weston dikutip Kasmir (2012:129) TLTA (Total Liabilities to Total Assets) TLTA = (T.Liabilities) (T.Assets) (J. Fred Weston dikutip Kasmir (2012:129) Nominal Rasio Likuiditas Rasio Likuiditas merupakan rasio yang meng- gambarkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendek.(J. Fred Weston dikutip Kasmir, 2012:129) WCTA (Working Capital to Total Assets) WCTA= (C.Assets-C.Liabilities) (Total Assets) (J.  Fred Weston dikutip Kasmir, 2012:129) Nominal Rasio Likuiditas Rasio Likuiditas merupakan rasio yang meng- gambarkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban (hutang) jangka pendek. (J. Fred Weston dikutip Kasmir , 2012:129) CLCA ( Current Liabilities to Current Assets ) CLCA= (C.Liabilities) (C.Assets) (J.  Fred Weston dikutip Kasmir, 2012:129) Nominal Rasio INTWO Variabel dummy dinyatakan dalam angka 1 jika laba bersih dua tahun terakhir negatif, atau an- gka 0 jika terjadi lainnya. INTWO 1 jika Total Liabilities >Total As- sets; 0 jika sebaliknya Nominal Rasio Profita- bilitas Merupakan rasio untuk menilai kemampuan pe- rusahaan dalam mencari keuntungan atau laba dalam suatu periode tertentu.(Kasmir, 2012) NITA (Net Income to Total Assets) NITA= (Net Income) (Total Assets) (Kasmir, 2012) Nominal Rasio Operat- ing Cash Flow Operating Cash Flow adalah kas yang timbul dari kegiatan operasional perusahaan FUTL FUTL= (Cash Flow From opr.) (T.Liabilities) Nominal Rasio OENEG yang berkaitan dengan penerimaana, penge- luaran, pendapatan dan biaya-biaya. Variabel dummy dinyatakan dalam angka 1 Jika Total Utang ≥ Total Aset, atau angka 0 jika Total Utang < Total Aset. OENEG 1 jika Net Income negatif; 0 jika sebaliknya Nominal Rasio Profita- bilitas Merupakan rasio untuk menilai kemampuan pe- rusahaan dalam mencari keuntungan atau laba dalam suatu periode tertentu.( Kasmir, 2012) CHIN CHIN= ((NIt-NIt+1)) ((NIt+NIt+1)) Nominal Rasio
Sumber : data diolah penulis.

## Tabel 3. Operasionalisasi Variabel Model Altman
Variabel Definisi Dimensi Indikator Ukuran Skala Likuiditas Rasio Likuiditas merupakan rasio yang menggam- barkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendek (J. Fred Weston dikutip Kasmir, 2012:129) WCTA WCTA= (C.Assets- C.Liabilities) (Total Assets) Nominal Rasio Profitabili- tas Merupakan rasio untuk menilai kemampuan peru- sahaan dalam mencari keuntungan atau laba dalam suatu periode tertentu.(Kasmir, 2012) RETA RETA= (Retained Earning) (Total Assets) Nominal Rasio Profitabili- tas Merupakan rasio untuk menilai kemampuan peru- sahaan dalam mencari keuntungan atau laba dalam suatu periode tertentu.(Kasmir, 2012) EBITTA EBITTA= EBIT (Total Assets) Nominal Rasio MVETL Nilai  pasar modal sendiri yaitu jumlah saham bere- dar dikalikan harga pasar perlembar saham pada periode yang bersangkutan. MVETL MVETL= MVE (T.Liabilities) Nominal Rasio STA Rasio untuk mengukur kemampuan manajemen dalam menghadapi kondisi persaingan dan sebagai ukuran kinerja manajemen serta menunjukkan efek- tifitas penggunaan seluruh harta perusahaan dalam rangka menghasilkan penjualan bersih yang dapat dihasilkan oleh setiap rupiah yang diinvestasikan dalam bentuk harta perusahaan. STA STA= Sales (Total Assets) Nominal Rasio
Sumber : data diolah penulis.
Tabel 4. Operasionalisasi Variabel Model Grover
Variabel Definisi Dimensi Indikator Ukuran Skala Likuiditas Rasio Likuiditas (liquidity ratio) merupakan rasio yang menggambarkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban (hutang) jangka pendek.(J. Fred Weston dikutip Kasmir , 2012:129) WCTA WCTA= (C.Assets- C.Liabilities) (Total Assets) Nominal Rasio Profitabili- tas Merupakan rasio untuk menilai kemampuan peru- sahaan dalam mencari keuntungan atau laba dalam suatu periode tertentu.(Kasmir, 2012) EBITTA EBITTA= EBIT (Total Assets) Nominal Rasio Profitabili- tas Rasio Profitabilitas adalah kemampuan perusahaan mendapatkan laba melalui semua kemampuan, dan sumber yang ada seperti kegiatan penjualan, kas, modal jumlah karyawan, jumlah cabang dan sebagainya.(Sofyan Safri Harahap, 2008:304) ROA ROA= EBIT Total Assets Nominal Rasio
Sumber : data diolah penulis.

## Tabel 5. Operasionalisasi Variabel Model Springate
Variabel Definisi Dimensi Indikator Ukuran Skala Likuiditas Rasio Likuiditas merupakan rasio yang menggambarkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendek.(Fred Weston dikutip Kasmir, 2008:129) WCTA WCTA= (C.Assets-C.Liabilities) (Total Assets) Nominal Rasio Profitabili- tas Merupakan rasio untuk menilai kemampuan pe- rusahaan dalam mencari keuntungan atau laba dalam suatu periode tertentu.(Kasmir, 2008) EBITTA EBITTA= EBIT (Total Assets) Nominal Rasio Profitabili- tas Merupakan rasio untuk menilai kemampuan pe- rusahaan dalam mencari keuntungan atau laba dalam suatu periode tertentu.(Kasmir, 2008) EBTCL EBTCL= EBT (C.Liabiitiies) Nominal Rasio STA Rasio untuk mengukur kemampuan manajemen dalam menghadapi kondisi persaingan dan sebagai ukuran kiner- ja manajemen serta menunjukkan efektifitas penggunaan seluruh harta perusahaan dalam rangka menghasilkan penjualan bersih yang dapat dihasilkan oleh setiap rupian yang diinvestasikan dalam bentuk harta perusahaan.
STA STA= Sales (Total Assets) Nominal Rasio
Sumber : data diolah penulis.
Tabel 6. Nilai X-Score Pada Perusahaan Tekstil dan Garmen Yang Terdaftar di BEI - Pada Tahun 2011-2015
KODE X-SCORE ZMIJEWSKI 2011 2012 2013 2014 2015 ADMG -1,785 -1,69 -1,87 -1,97 -1,99 ARGO 0,556 1,437 0,977 3,208 -4,3 CNTX 0,126 1,536 1,178 0,888 -4,3 ERTX -3,954 -3,254 -2,854 -2,764 -2,415 ESTI -1,505 -0,934 -0,623 -0,183 0,897 HDTX -1,884 -1,294 0,098 0,686 0,067 INDR -1,324 -1,059 -0,893 -0,883 -0,719 MYTX 2,058 0,806 1,028 2,038 1,0859 PBRX -2,606 -2,395 -2,553 -2,975 -2,584 POLY -2,671 -2,231 -2,011 -0,541 -1,091 RICY -1,827 -1,209 -0,597 -0,535 -0,535 SRIL -0,774 -0,754 -1,214 -0,85 -0,93 SSTM 0,713 0,173 0,225 0,285 -4,3 STAR -2,627 -2,538 -2,667 -2,467 -2,607 TFCO -3,385 -3,196 -3,136 -3,347 -3,792 TRIS -2,357 -2,91 -2,76 -2,288 -2,178 UNIT -4,90004 -2,602 -2,432 -2,092 -1,982 Keterangan : = Perusahaan diprediksi mengalami financial distress.
= Perusahaan diprediksi tidak mengalami financial distress.
Sumber : www.idx.co.id (data diolah)
Tabel 7. Nilai Y-Score Pada Perusahaan Tekstil dan Garmen Yang Terdaftar di BEI Pada Tahun 2011-2015
KODE X-SCORE ZMIJEWSKI 2011 2012 2013 2014 2015 ADMG 2,69 2,72 2,51 1,40 2,26 ARGO 1,63 1,62 3,76 1,05 2,41 CNTX 1,92 81,20 3,21 3,12 -1,32 ERTX -4,44 -1,49 -2,02 -2,39 -2,50 ESTI -0,92 -1,12 -0,07 0,67 1,48 HDTX 0,81 2,26 1,14 3,34 2,16 INDR 1,12 1,35 0,94 0,08 0,69 MYTX 1,64 0,08 0,68 1,64 1,31 PBRX -0,02 0,35 -0,10 -1,63 -1,28 POLY -1,61 -1,01 -0,32 1,86 3,54 RICY 0,94 1,69 2,07 2,14 2,58 SRIL 2,29 1,91 0,92 0,93 0,79 SSTM -0,001 1,25 1,40 1,43 1,30 STAR 0,46 0,78 0,64 0,70 0,75 TFCO -1,39 -0,92 -10,00 -3,00 -3,20 TRIS -0,65 0,06 0,37 -0,89 -0,74 UNIT -2,06 0,07 0,16 0,60 0,32
Tabel 8. Nilai Z-Score Pada Perusahaan Tekstil dan Garmen Yang Terdaftar di BEI  Pada Tahun 2011-2015
KODE X-SCORE ZMIJEWSKI 2011 2012 2013 2014 2015 ADMG 2,028 1,94 2,227 2,045 1,848 ARGO -1,673 -1,022 -0,137 -2,669 -3,135 CNTX 2,278 1,49 1,2281 1,5277 0 ERTX 0,2594 1,463 1,522 1,6104 2,134 ESTI 2,104 1,47752 1,014 0,748 0,513 HDTX 1,5752 0,97 0,104 0,1634 0,166 INDR 3,044 2,907 2,007 1,949 1,746 MYTX -0,068 -0,3953 -0,105 -0,495 -0,865 PBRX 2,773 2,5166 3,095 2,6972 2,5322 POLY -1,349 -1,649 -2,04 -2,963 -3,618 RICY 2,733 1,363 1,229 2,275 2,224 SRIL 0,066 2,028 2,17 2,332 2,321 SSTM 1,0013 1,1313 1,115 0,8985 0,8606 STAR 2,046 1,976 2,115 1,888 2,069 TFCO 3,328 3,394 3,4048 4,131 6,5167 TRIS 3,759 3,943 3,723 3,254 3,269 UNIT 2,799 1,298 0,818 0,975 1,005 Keterangan : = Perusahaan diprediksi mengalami financial distress. = Perusahaan diprediksi tidak mengalami financial distress.
Sumber : www.idx.co.id (data diolah)
Keterangan : = Perusahaan diprediksi mengalami financial distress. = Perusahaan diprediksi tidak mengalami financial distress.
= Perusahaan dalam kondisi Rawan . Sumber : www.idx.co.id (data diolah)
Tabel 9. Nilai G-Score Pada Perusahaan Tekstil dan Garmen Yang Terdaftar di BEI  Pada Tahun 2011-2015
KODE X-SCORE ZMIJEWSKI 2011 2012 2013 2014 2015 ADMG 0,49336 0,504356 0,604572 0,18252 0,21672 ARGO -1,50416 -0,3132 -0,05586 -1,21756 -0,92458 CNTX 0,4288 -0,33306 -0,6957 -0,62202 0,057 ERTX 0,35441 0,25988 0,16375 0,29613 0,62888 ESTI 0,40958 0,12522 -0,14196 -0,39138 -0,47332 HDTX 0,18624 0,092048 -0,38914 0,01833 -0,09246 INDR 0,32676 0,37777 0,429328 0,412863 0,41166 MYTX -0,3358 -0,32478 -0,21782 -0,6191 -0,90296 PBRX 1,01454 0,86412 1,51058 1,37146 1,30666 POLY -3,25606 -3,72126 -4,3203 -5,80106 -6,60356 RICY 1,23144 0,88688 0,77154 1,06868 1,0553 SRIL -0,0255 0,53468 0,70176 1,2791 1,17906
Keterangan : = Perusahaan diprediksi mengalami financial distress.
= Perusahaan diprediksi tidak mengalami financial distress.
= Perusahaan dalam kondisi Rawan . Sumber : www.idx.co.id (data diolah) SSTM 0,477544 0,426124 0,35984 0,22524 0,163128 STAR 0,60726 0,75752 0,79108 0,74086 0,63906 TFCO 0,4783 0,30626 0,17074 0,22112 0,301144 TRIS 1,14542 1,40926 1,30834 1,02328 1,00782 UNIT 0,20222 -0,05578 -0,20364 -0,102 -0,0195
Tabel 10. Nilai S-Score Pada Perusahaan Tekstil dan Garmen Yang Terdaftar di BEI Pada Tahun 2011-2015
KODE X-SCORE ZMIJEWSKI 2011 2012 2013 2014 2015 ADMG 0,9054 0,6817 0,8358 0,0657 0,015 ARGO -1,4055 -0,2468 0,2924 -1,0307 -0,6642 CNTX 0,9432 -0,1495 -0,11135 0,03933 0 ERTX 1,00221 0,6313 0,62819 0,75653 1,1604 ESTI 0,7447 0,320388 0,0252 -0,1455 -0,2389 HDTX 0,56488 0,29478 -0,3203 -0,06039 -0,2807 INDR 0,7158 0,705 0,7361 0,7098 0,6107 MYTX 0,1046 -0,02277 0,2262 -0,1682 -0,3523 PBRX 1,41 1,2639 1,8229 1,405 1,3595 POLY -1,4998 -1,7992 -2,1699 -3,0372 -3,47 RICY 1,3365 0,6587 0,6266 1,2539 3,2021 SRIL -0,0515 1,0008 1,1198 1,9429 1,8194 SSTM 0,37337 0,45547 0,4707 0,34305 0,32154 STAR 0,5377 0,6346 0,7119 0,6389 0,5616 TFCO 1,0583 0,6101 0,2823 0,3523 0,36763 TRIS 1,8906 1,9612 1,8038 1,4354 1,4434 UNIT 0,292 0,0735 -0,003 0,0795 0,1298 Keterangan : = Perusahaan diprediksi mengalami financial distress.
= Perusahaan diprediksi tidak mengalami financial distress.
= Perusahaan dalam kondisi Rawan .
Sumber : www.idx.co.id (data diolah)
Tabel 11. Klasifikasi Pada Perusahaan Tekstil dan Garmen Yang Terdaftar di BEI Pada Tahun 2011-2015
KODE X-SCORE ZMIJEWSKI 2011 2012 2013 2014 2015 ARGO Distress Distress Distress Distress Distress CNTX Distress Distress Distress Distress Distress MYTX Distress Distress Distress Distress Distress ESTI Non-Distress Non-Distress Distress Distress Distress POLY Non-Distress Non-Distress Distress Distress Distress UNIT Non-Distress Non-Distress Distress Distress Distress HDTX Distress Distress Distress Non-Distress Distress SSTM Distress Distress Distress Non-Distress Distress ADMG Non-Distress Distress Grey Area Non-Distress Distress INDR Non-Distress Distress Grey Area Non-Distress Distress RICY Non-Distress Distress Grey Area Non-Distress Non-Distress SRIL Non-Distress Distress Grey Area Non-Distress Non-Distress STAR Non-Distress Distress Grey Area Non-Distress Distress ERTX Non-Distress Non-Distress Distress Non-Distress Distress TFCO Non-Distress Non-Distress Non-Distress Non-Distress Distress PBRX Non-Distress Non-Distress Grey Area Non-Distress Non-Distress TRIS Non-Distress Non-Distress Non-Distress Non-Distress Non-Distress Keterangan : = Perusahaan diprediksi mengalami financial distress.
= Perusahaan diprediksi tidak mengalami financial distress.
= Perusahaan dalam kondisi Rawan . Sumber : www.idx.co.id (data diolah)