## ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN TERHADAP PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI
(Springate, Zmijewski, Taffler & Altman Z-Score)
Siti Maisyarah*

## Slamet Haryono
Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta *email: sitiimaisyarah7@gmail.com
ABSTRACT INFO ARTIKEL
The purpose of conducting this research is a first step to find out the  difference  in  model  bankruptcy  prediction  in  manufacturing sector  companies  with  several  models  of  bankruptcy  analysis namely springate model model, Zmijewski model, Taffler model and Altman Z-Score model, and researchers will try to do an analysis of bankruptcy calculation, in order to provide a result that shows the most appropriate bankruptcy prediction model for the accuracy of the  four  models.  this  study  tried  to  test  existing  manufacturing companies in IDX with a research period starting from 2015-2019. Data  calculations  are  used  with  data  analysis  techniques  in accordance with the formula of each ratio in accordance with the bankruptcy  prediction  model  used  by  researchers.  The  results showed that there was a difference from each bankruptcy prediction using  the  Springate  model,  Zmijewski  model,  Taffler  model  and Altman  model.  And  there  are  three  bankruptcy  prediction  models that  have  a  high  accuracy  rate  of  100%  namely  the  Springate model, Taffler Model and Altman model. While the Zmijewski model has a low level of accuracy compared to others.
Diterima: 16 Januari 2021 Direview: 20 Januari 2021 Disetujui: 8 Februari 2021 Terbit: 30 Juni 2021 Keywords:
Bankruptcy, Model Springate, Model Zmijewski,
Model  Taffler  and  Model Altman Z-Score

## PENDAHULUAN
Dunia  bisnis  kian  mulai  banyak  diminati,  bagi  orang-orang  yang  sudah  memahami  peluang dalam dunia bisnis akan memanfaatkannya dengan baik, namun dunia bisnis ini tidak selalu bersifat stabil melainkan fluktuatif yang terus berkembang dan berubah, tapi perubahan tersebut tergantung pada  faktor-faktor  yang  ada.  Kelangsungan  hidup  bagi  lingkungan  ekonomi  bukan  hanya memerlukan  keunggulan  kompetitif  bisnisnya,  tetapi  juga  manajemen  keuangan  perusahaan  yang berkualitas diperlukan, sebab melalui keuangan  yang baik dapat  menciptakan sebuah kepercayaan bagi para calon investor yang akan bergabung dalam bisnisnya (Adamko & Chutka, 2020). Keuangan perusahaan  yang  berkualitas  adalah  sebuah  gambaran  awal  dari  kesehatan  keuangan  yang  baik, keuangan yang baik sangat diperlukan, karena melalui keuangan orang yang berasal dari eksternal perusahaan dapat melihat kondisi internal perusahaannya terlebih untuk melihat potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Kebangkrutan ini menjadi salah satu pemabahasan penting yang tidak terlepas dari kesehatan keuangan suatu perusahaan.
Kebangkrutan ini dapat memberikan opsi bagi seseorang yang akan melakukan investasi. Dan kebangkrutan menjadi salah satu tugas terpenting bagi manajemen risiko (Štefko et al., 2020). Bagi
manajer  resiko  untuk  menerapkan  manajemen  risiko  ini  akan  membahas  tentang  ancaman kebangkrutan  atau  masalah  kurangnya  investasi  (Wieczorek-Kosmala  et  al.,  2018).  Kebangkrutan merupakan  sebagai  keadaan  keuangan  perusahaan  yang  dapat  menghentikan  kegiatan  bisnis  atau mengatur  ulang,  kapan  kesulitan  keuangan  tetap  tidak  terseleseikan,  hal  itu  dapat  menyebabkan kebangkrutan (Puro, 2019).
Menganalisis kebangkrutan di setiap perusahaan akan berusaha memberikan alat atau strategi kepada para manajer agar dapat terhindar dari kondisi kebangkrutan (Victoria, 2020). Namun untuk meneliti  sebuah  kebangkrutan  perusahaan  terdapat  berbagai  pendapat  untuk  menjadikan  model terbaik  dalam  mengukur  kesehatan financial sebuah  perusahaan.  Banyak  pihak-pihak  yang menjadikan  masalah  kebangkrutan  ini  menjadi  suatu  hal  penting  bagi  pemangku  kepentingan perusahaan (Korol, 2019).
Penelitian ini mencoba menganalisis secara dini untuk  kebangkrutan perusahaan manufaktur yang dimana perusahaan manufaktur ini mengalami dampak dari adanya  pengaruh keuangan, dari sekian banyak perusahaan manufaktur, perusahaan yang menjadi  sampel  penelitian ini merupakan perusahaan  dengan  kondisi  asset  yang  rendah.  Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  model pendekatan perhitungan kebangkrutan. Setiap model memiliki hasil akurasi yang berbeda, sehingga peneliti  mencoba  membandingan  dari  beberapa  model  kebangkrutan  yang  mana  diantara  model tersebut yang paling memberikan hasil yang paling akurat.
Para peneliti dan praktisi telah berdedikasi untuk mengembangkan metode model dan teknik untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan yang memberikan hasil lebih cepat dan akurat (Qu et al.,  2019).  Pengukuran  risiko  kebangkrutan  perusahaan  adalah  sebagai  tantangan  perekonomian modern  dan  penelitian  keuangan,  karena  kondisi  saat  ini  masalah-masalah  ekonomi  yang  bisa mempengaruhi kesehatan keuangan suatu perusahaan.
Para  ahli  manajemen  keuangan  merancang  banyak  teknik  bantuan  dalam  melakukan  sebuah analisis  kesehatan  keuangan  perusahaan  untuk  memprediksi  kebangkrutan  yang  menghasilkan analisis prediksi yang efisien dan akurat (Khan & Raj, 2020). Jika perusahaan ingin mengembangkan dan  mampu  bersaing  dengan  perusahaan  di  lingkungan  pasar,  maka  perusahaan  harus  melakukan analisis keuangan rutin terhadap kegiatannya, melakukan evaluasi keberhasilan dan kegagalan, dan menggunakan hasil yang diperoleh dari beberapa tahap tadi yang dapat membantu perusahaan dalam mengambil  sebuah  keputusan  strategis  yang  sesuai  dengan  kondisi  perusahaannya  untuk pengembangan bisnis di masa depan dan keberlangsungan hidup perusahaannya (Adamko & Chutka, 2020).
Kebangkrutan  perusahaan  dapat  berakibat  pada  fungsi  ekonomi  perusahaan  yang  merugikan karena  berdampak  pada  pemegang  saham,  pemberi  pinjaman  keuangan,  dan  pihak-pihak  penting lainnya bagi perusahaan, sehingga berkaitan dengan memprediksi kinerja perusahaan akan membantu jika  kondisi  perusahaan  memburuk  ke  tingkat  di  mana  memiliki  potensi  tinggi  untuk  mengajukan kebangkrutan sehingga untuk melakukan sebuah analisi prediksi disini sangat dibutuhkan dan sangat membantu (Bansal et al., 2020).
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menemukan  sebuah  model  yang  tepat  dari  berbagai  model prediksi  kebangkrutan  dikarenakan  terdapat  banyak  sekali  model  analisis  kebangkrutan  yang  ada, maka  perlu  kiranya  memilih  sebuah  model  analisis  kebangkrutan  yang  tingkat  akurasinya  paling bagus diantara model yang lainnya dan dari model tersebut mampu lebih konsisten dan akurat dari hasil penelitian ini.
Untuk saat ini kita dapat mengamati beberapa penerapan model prediksi yang akan dilakukan peneliti sebelumnya dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan. Csikosova et al., 2019 melakukan sebuah  penelitian  yang  memprediksi  kebangkrutan  menggunakan  model  secara  individual, pengunaan  analisis  diskriminan  ganda  (MDA)  dan  model  Logit  mendominasi  penelitiannya. Uthayakumar et al., 2020 Yang mengunakan pengembangan kerangka kerja klasifikasi aturan induksi (CRI) dalam menganalisi kebangkrutan. Qu et al., 2019 mengulas model pembelajaran mesin atau deep  learning yang  digunakan  dalam  prediksi  kebangkrutan,  termasuk  model  pembelajaran  mesin
klasik  seperti multivariant  discriminant  analysis (MDA), Logistic  regression (LR),  metode  NN, SVM, DBN dan CNN. Model lain yang digunakan dalam memprediksi kebangkrutan adalah DEA dibandingkan dengan metode statistik, DEA adalah metode non-parametrik yang relative baru, yang mewakili salah satu pendekatan utama yang munngkin untuk menilai kesehatan keuangan bisnis dan risiko kebangkrutan (Stefko et al., 2018).
Tinjauan  literatur  sistematis  dilakukan  untuk  prediksi  kebangkrutan,  sebagian  besar  studi menemukan dampak positif likuiditas pada profitabilitas dan juga ditemukan bahwa model Altman Z-score banyak digunakan dan menerima model prediksi kebangkrutan. Muiruri Jeremiah Njoroge, 2017 Menemukan bahwa likuiditas dipastikan sebagai penentu profitabilitas, maka terdapat sebuah hubungan  yang  positif  antara  keduanya  pada  likuiditas  dan  profitabilitas.  Bansal  et  al.,  2020 menemukan dalam penelitiannya bahwa pada beberapa rasio ini yaitu Profitabilitas , Leverage , dan Efisiensi pada rasio keuangan dapat secara positif menunjukkan kebangkrutan.
Adamko  &  Chutka,  2020  yang  meneliti  tentang  Kebangkrutan  perusahaan  dan  prediksinya dalam kondisi globalisasi, dengan menemukan hasil penelitian bahwa model logit dan probit adalah positif menjadi model terbaik memperlihatkan kebangkrutan pada penelitiannya.Victoria, 2020 yang meneliti tentang prediksi kebangkrutan menemukan sebuah hasil penelitian yang dilakukan bahwa menunjukkan  prediktor  kebangkrutan  terbaik  adalah  variabel  keuangan  yang  terkait  dengan profitabilitas dan hutang dan bahwa Deep Recurrent Convolutional Neural Network melebihi regresi logistik dalam kapasitas prediktif.
Puro, 2019 meneliti tentang kebangkrutan di rumah sakit, yang menemukan bahwa skor Altman Z-score  yang  dimodifikasi  (1993)  lebih  efektif  dalam  memprediksi  tekanan  keuangan  yang mengakibatkan kebangkrutan rumah sakit perawatan akut AS jika dibandingkan dengan skor Ohlson O  (1980)  dan  Zmijewski  (1984).  Namun,  kami  tidak  menemukan  signifikansi  mengenai  rasio keuangan di antara ketiga model dalam  membedakan rumah sakit yang bangkrut  dari rumah sakit non-bangkrut,  Maka  rasio  keuangan  tunggal  tidak  ditemukan  konsisten  yang  memisahkan  rumah sakit bangkrut dari non-bangkrut selama ketiga tahun sebelum kebangkrutan.
Struktur  perusahaan  memiliki  pengaruh  terhadap  model  yang  baik  untuk  digunakan  dalam melakukan prediksi kebangkrutan, sehingga dalam peneltian ini mencoba untuk melakukan sebuah analisis  tentang  prediksi  kebangkrutan  di  perusahaan  sektor  manufaktur  dengan  melakukan perbandingan pada beberapa model yaitu Model Springate’s , Model Zmijewski, Model Taffler dan Model Altman..

## LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Kebangkrutan
Tekanan finansial juga dapat dimaknai sebagai tahap akhir penurunan kondisi organisasi yang mendahului  sebelum  terjadinya  kondisi  kebangkrutan.  Oleh  karena  itu,  tekanan  keuangan  berbeda dari  kebangkrutan;  dimana  tekanan  finasial  mengacu  pada  periode  saat  peminjam  tidak  dapat memberikan  kewajibannya  dalam  melakukan  pembayaran  kepada  pemberi  pinjaman.  Sedangkan, kebangkrutan  adalah  deklarasi  resmi  atas  publikasi  kondisi  keuangan  perusahaan  oleh  negara,  di mana  negara  dapat  melakukan  pemberhentian  kegiatan  bisnis  atau  dapat  melakukan  sebuah pembaharuan  dalam  mengatur  ulang  kondisi  perusahaan  yang  dalam  kondisi  bangkrut  tersebut. Ketika tekanan keuangan sebagai kondisi awal tetap pada posisi yang tidak dapat diseleseikan, itu dapat menyebabkan kebangkrutan, tetapi hasil itu bukan kepastian (Puro, 2019).

## Model Springate’s
Model Springate diperkenalkan oleh seorang ahli ekonom yang dibuat pada tahun 1978 oleh Gordon L.V. Springate berasal dari model Altman. Berdasarkan analisis diskriminatif multidimensi, ia memilih 4 dari 19 rasio. Model ini memilih indikator untuk mengidentifikasi kekurangan di bidang pendapatan, likuiditas, dan laba. Model ini mencapai prediksi tingkat keberhasilan 92% dari masalah keuangan ketika diterapkan pada 40 bisnis. Jika nilai S kurang dari 0,862, maka kita sangat mungkin dapat mengharapkan beberapa masalah karena perusahaan memiliki kesehatan keuangan yang buruk. Model ini memiliki rumus sebagai berikut: (Adamko & Chutka, 2020).
S = 1,03 X1 + 3,07 X2 + 0,66 X3 + 0,4 X4 (1)
Keterangan:
X1 : working capital/total asset
X2 : net profit before interest and taxes/total asset
X3 : net profit before taxes/current liabilities
X4 : sales/ total asset
Hasil perhitungan dengan menggunakan model Springate’s tersebut akan memberikan sebuah hasil  skor  yang  berbeda  antara  satu  perusahaan  dengan  perusahaan  lainnya.  Penilaian  berikut  ini digunakan  untuk  menilai  keberlangsungan  hidup  sebuah  perusahan,  Skor  yang  dapat  memberikan penilaian terhadap kondisi perusahaan akan analisi kebangkrutan adalah sebagai berrikut: (Adamko & Chutka, 2020)

## S> 0,862 artinya perusahaan sehat

## S< 0,861 artinya bahwa perusahaan potensial bangkrut

## Model Zmijewski
Model ini merupakan hasil dari Ohlson (1980) yang kemudian model analisi ini diperkenalkan di  dunia bisnis  dalam menganalisis kebangkrutan sebuah perusahaan, Zmijewski  mengembangkan parameter  untuk  model  berdasarkan  estimasi  probit  untuk  prediksi  kebangkrutan.  Proses penghitungan skor Zmijewski, berdasarkan hasil dari model probit yang diringkas dalam persamaan model di bawah ini, berikut ini adalah persamaan dari model Zmijewski: (Puro, 2019)
Z = -4,3 – 4,5 X1 + 5,7 X2 – 0,004 X3 (2)
Keterangan:
X1 : Laba Bersih/Total Aktiva
X2 : Total Hutang/Total Aktiva

## X3 : Aktiva Lancar/Kewajiban Lancar
Skor cutoff atau  titik  skor  yang  menggambarkan  kondisi  perusahaan  adalah  berisiko  untuk kebangkrutan sebagai berikut: perusahaan bangkrut memiliki skor Zmijewski lebih besar dari 0,50 dan perusahaan non-bangkrut memiliki skor Zmijewski kurang dari 0,5.(Puro, 2019)

## Model Taffler
Model  ini  merupakan  sebuah  model  analisis  yang  menilai  risiko  kebangkrutan,  model  ini diperkenalkan  oleh  Taffler  (1983),  yang  didasarkan  pada  acuan  metodologi  dari  model  Altman. Taffler  menilai  bahwa  indikator  tingkat  pendanaan  dan  profitabilitas  sangat  menentukan  untuk memprediksi kebangkrutan dibandingkan dengan indikator likuiditas yang kurang penting.
Desain ini pernah menganalisi kebangkrutan pada sampel perusahaan manufaktur Inggris dari 1969 hingga 1975, yang memberikan sebuah hasil analisis bahwa setengah dari mereka bangkrut dan setengah lainnya tidak menunjukkan tanda-tanda situasi keuangan yang buruk. Model Taffler (1983) menggunakan  empat  rasio:  profitabilitas,  risiko  keuangan,  kecukupan  modal  kerja  dan likuiditas.Model ini dapat diukur dengan persamaan sebagai berikut: (Adamko & Chutka, 2020)
T = 0,53 X1 + 0,13 X2 + 0,18 X3 + 0,16 X4 (3)
Keterangan:
X1 : Earnings Before Taxes/Current Liabilities
X2 : Current Assets/Current Liabilities
X3 : Current Liabilities/Total Assets
X4 : Sales/ Total Assets
Titik cut-off yang digunakan dalam  model Traffler ini adalah untuk  nilai  T< 0,2 perusahaan diklasifikasikan  mengalami  kebangkrutan,  dan  jika  nilai  T>  0,3  maka  perusahaan  dikalsifikasikan dalam kondisi tidak mengalami kebangkrutan (Adamko & Chutka, 2020).

## Model Altman Z-Score
Model  ini  adalah  menjadi  model  pertama  ynag  diperkenalkan  untuk  menganalisis  kondisi kebangkrutan  sebuah  perusahaan  yang  di  perkenalkan  oleh  Altman.  Skor  Altman  Z-Score  yang dimodifikasi (1993) menggunakan beberapa analisis diskriminatif (MDA) dan menggunakan model four ratio yang cocok untuk organisasi layanan untuk membedakan antara perusahaan yang bangkrut dari perusahaan yang sehat secara finansial. Empat rasio keuangan likuiditas, profitabilitas, efisiensi, dan  produktivitas  diharapkan  dapat  menjelaskan  kebangkrutan  perusahaan  melalui  kontribusinya terhadap model (Altman, 1993). Hasil penelitian yang dikembangkan Atman yaitu: (Puro, 2019)
Z = 0.0717 Z1 + 0.874 Z2 + 3.107 Z3 + 0.420 Z4 + 0.988 Z5 (4)
Keterangan:
Z1 : working capital/total asset
Z2 : retained earning/total asset
Z3 : earning before taxes/total asset
Z4 : book value of equity/book value of debt

## Z5 : sales/total asset
Hasil akhir Z-score dari masing-masing perusahaan akan dikelompokkan sesuai dengan standar nilai kritis yang ditetapkan oleh Altman, yaitu : (Puro, 2019)
1. Jika nilai Z-Score lebih besar dari 2,60 maka perusahaan masuk ke safe zone , yaitu area dimana perusahaan diartikan dalam kondisi diantara sehat atau tidak bangkrut
2.  Jika  nilai  Z-Score  yang  berada  di  antara  1,01-2,60  termasuk  pada  grey  zone,  yang  berarti perusahaan  berada  di  daerah  yang  di  mana  perusahaan  dapat  berpotensi  tidak  bangktur  atau bangkrut
3.  Jika  nilai  Z-Score  lebih  kecil  dari  1,01  berarti  perusahaan  masuk  ke  distress  zone,  di  mana perusahaan  dikatakan  sebagai  perusahaan  yang  tidak  sehat  atau  berpotensi  mengalami kebangkrutan.

## Kerangka Pikiran

## Hipotesis
Berdasrkan pada telaah Pustaka, penelitian terdahulu dan kerangka pemikiran yang ada, maka hipotesis yang diajukan adalah sebagai berikut:
H1  = Terdapat  perbedaan  prediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  manufaktur  terdaftar  di  BEI periode  2015-2019  yang  menggunakan  model  Springate’s,  model  Zmijewski,  model  Taffler  dan model Altman Z-score.
H2 = Model Zmijewski merupakan model prediksi kebangkrutan yang terkuat dengan model prediksi

## kebangkrutan lainnya .

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  bermaksud  untuk  mengetahui  perbedaan  model  analisis  prediksi  kebangkrutan pada  perusahaan  manufaktur.  Jenis  penelitian  ini  menggunakan  penelitian explanatory, bahwa penelitian  eksplanatori  ini  adalah  penelitian  yang  mencoba  menjelaskan  posisi  masing-masing variabel  yang  diteliti  serta  hubungan  antara  satu  variabel  dengan  variabel  yang  lainnya.  Populasi penelitian ini merupakan perusahaan yang termasuk dalam sektor manufaktur yang jumlahnya adala 10 perusahaan. Metode pemilihan sampel dalam penelitian adalah menggunakan purposive sampling . Data  penelitian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  berupa  laporan  keuangan perusahaan  periode  2015-2019  yang  dipublikasikan  oleh  BEI  dan  pada  website  resmi  perusahaan sampel.

## Definisi operasional variable
Penelitian ini menggunakan 4 model prediksi kebangkrutan yang memiliki formula perhitungan dan  rasio-rasio  keuangan  yang  juga  berbeda.  Berikut  ini  terdapat  tabel  yang  menampilkan perhitungan setiap model analisis prediksi kebangkrutan, serta rasio keuangan, dan titik cut-off yang digunakan, sebagai berikut:
No Model Formulation Description Score Category 1 Model springate’s S = 1,03 X 1 + 3,07 X 2 + 0,66 X 3 + 0,4 X 4
X 1 : working capital/total asset X 2 : net profit before interest and taxes/total asset
X 3 : net profit before taxes/current liabilities X 4 : sales/ total asset
S>0,862= Perusahaan sehat S<0,861= Perusahaan potensial bangkrut 2 Model Zmijewski ZS = -4,3 – 4,5
X 1 + 5,7 X 2 – 0,004 X 3 X 1 : Laba   Bersih/Total Aktiva X 2 : Total   Hutang/Total Aktiva X 3 :Aktiva Lancar/Kewajiban Lancar
ZS>0.50= Bangkrut ZS<0.5=Perusahaan non bankgrut 3 Model Taffler T = 0,53 X 1 + 0,13 X 2 + 0,18
X 3 + 0,16 X 4 X 1 : Earnings Before Taxes atau Current Liabilities X 2 :Current Assets atau Current Liabilities X 3 : Current Liabilities/Total Assets
X 4 : Sales/ Total Assets
T<0,2= Bangkrut T>0,3=Tidak  bangkrut 4 Altman ZScore Z = 0.0717 Z1 + 0.874 Z2 + 3.107 Z3 + 0.420 Z4 + 0.988 Z5c Z 1 : working capital/total asset Z 2 : retained earning/total asset Z 3 : earning before taxes/total asset Z 4 : book value of equity/book value of debt
Z 5 : sales/total asset
Z > 2.60 = Safe zone Z- 1,01-2,60= Grey zone Z<1.01= D istress zone

## Teknik Analisis
Tahapan-tahapan  dalam  penelitian  ini  yaitu  pertama  Mengumpulkan  data  laporan  keuangan sesuai dengan komponen-komponen dari masing-masing indikator dari model yang diteliti. Kedua Setelah  terpilih  indikator  perhitungan  pada  laporan  keuangan  kemudian  interpretasi  atas  laporan keuangaan menggunakan model Springate’s, model Zwijewski, model Taffler dan model Altman. Ketiga  ada  menghitung  masing-masing  komponen  variabel  sesuai  dengan  rumus  perhitungan  dan interpretasi  data  sesuai  dengan  ke  empat  model,  yang  memberikan  hasil  prediksi  model  terhadap perusahaan  baik  yang  mengalami  distress  ataupun  tidak.  Keempat  melakukan  penjabaran  dan interpretasi mengenai perusahaan yang mengalami financial distress dan penjabaran pada item dalam masing-masing  model  ( Springate’s,  Zwijewski,  taffler,  dan  Altman). Kelima  Melakuan  pengujian hipotesis, peneliti menggunakang uji K sampel independent ( Kruskal walls Test ) dimana melalui uji ini,  apakah  terdapat  perbedaan  dari  masing-masing  model.  Keputusan  menerima  hipotesisi  ini
menggunakan tingkat signifikansi α = 0.05(5%) dengan kriteria jika P-value < α , maka Ho ditolak, dan jika P-value >α, Ho diterima (Masdiantini & Warasniasih, 2020). Selanjutnya melakukan input data hasil dari perhitungan dari keempat model prediksi kebangkrutan.
Dan  tahap  terakhir  adalah  melakukan  perhitungan  tingkat  akurasi  pada  setiap  model  analisi prediksi  kebangkrutan  yang  hasilnya  merupakan  prediktor  paling  baik,  tingkat  akurasi  model predaiksi kebangkrutan akan dihitung dengan cara sebagai berikut :(Wijaya, 2018)
Tingkat akurasi = jumlah prediksi benar x 100%
Jumlah sampel
Tingkat error = jumlah prediksi salah x 100% Jumlah sampel

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perbedaan Prediksi Model Kebangkrutan
Pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji Kruskal-Wallis .  Berikut  ini  tabel yang memperlihatkan hasil dari uji Kruskal-Wallis, sebagai berikut:
Table 2. Uji Kruskal-Walls Ranks Model Prediksi N Mean Rank Prediksi   Model Altman 10 35.50 Model Taffler 10 13.80 Model Zmijewski 10 13.40 Model Springate 10 19.30 Total 40 Test Statistics a,b Kruskal-Wallis H 23.542 Df 3 Asymp. Sig. .000
Dimana  pada    pengujian  hipotesisi  dalam  penelitian  ini    memperlihatkan  bahwa  nilai Asymp.Sig  sebesar  0.000<0.05.  Dengan  nilai  tersebut  menjelaskan bahwasannya  H1  diterima, yang  dapat  diambil  kesimpulannya  bahwa  terdapat  perbedaan  nilai  prediksi  kebangkrutan  dengan menggunakan model Springate’s, model Zmijewski, model Taffler dan model Altman Z-score.
Hal  ini  berarti  bahwa  adanya  perbedaan  prediksi  kebangkrutan  dengan  model  Springate’s, model  Zmijewski,  model  Taffler  dan  model  Altman  Z-score  pada  perusahaan  manufaktur  yang terdaftar  di  BEI.  Hal  ini  pun  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  sama  membahas  tentang model prediksi kebangkrutan  yaitu penelitian (wijaya, 2018) dan  (Masdiantini & Warasniasih, 2020)

## Analisis  Prediksi  Kebangkrutan    Dengan  Menggunakan    Model    Prediksi  Kebangkrutan Analisi Model Springate’s
Pada model Springate’s, memiliki titik cut-off yang digunakan adalah jika nilai S>0.862 yang memiliki makna bahwa perusahaan tersebut masuk dalam klasifikasi sebagai perusahaan yang sehat atau  tidak  berpotensi  kebangkrutan,  sedangkan  pada  titik  nilai  S<0.862  mengklasifikasikan  pada
posisi  perusahaan  sebagai  perusahaan  tidak  sehat  atau  dapat  berpotensi  mengalami  kebangkrutan. Adapun hasil perhitungan dalam prediksi dengan model Springate’s ditunjukkan dalam tabel 3.

## Table 3 Hasil Analisi Model Springate’s
NO Nama Perusahaan Skor  Tahunan Rata-rata  Prediksi 2015 2016 2017 2018 2019 1 MLBI 2.111 3.201 3.708 4.131   3.061 13.7632 sehat 2 SIDO 3.501 2.251 3.465 2.681   3.357 12.5694 sehat 3 GOOD 1.162 1.917 1.565 0.811   0.114 1.1138 sehat 4 SMSM 2.351 2.689 3.065 3.137   3.048 11.8516 sehat 5 ROTI 1.536 1.402 0.752 0.931   0.886 4.7982 sehat 6 KINO 1.195 0.951 0.879 0.859   1.186 4.1212 sehat 7 DLTA 2.936 3.846 3.637 3.441   3.631 14.5862 sehat 8 STTP 1.346 1.153 1.505 1.347   2.382 5.8274 sehat 9 IMPC 1.094 1.164 0.964 0.993   0.872 4.3894 sehat 10 WOOD 1.358 0.557 0.516 0.624 0.574 3.1698 sehat
Sumber: Data Sekunder Diolah
Pada table 3 yang menunjukkan hasil analisis model Springate yang menunjukkan dari 10 perusahaan yang dijadikan sebagai sampel menunjukkan bahwa semua perusahaan dalam kondisi sehat yan tidak memiliki potensi bangkrut, karena bisa dilihat dari titik Cut-off yang nilainya S>0.862 seluruh perusahaan berada pada diatas cut-off Model Springate’s.

## Analisis Model Zmijewski
Pada model ini, tersapat titik cut-off pada nilai ZS > 0.50 sebagai tingkat titik bangkrut ZS < 0.5 menjelaskan posisi titik Perusahaan non bankgrut. Berikut ini pada tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4 Model Zmijewski No Nama Perusahaan Skor Tahunan RataRata Prediksi 2015 2016 2017 2018 2019 1 MLBI -1.745   -2.599 -3.393 -2.814   -2.732   - 11.0974   sehat 2 SIDO -4.64 -4.304 -4.618 -4.466   -5.325   -19.093 sehat 3 GOOD -0.087 1.853 2.754 1.437   1.819 6.3208   bangkrut 4 SMSM 0.169 -0.26 -0.581 -0.682   -0.616   -1.4772 sehat 5 ROTI 2.312 1.035 1.907 1.654   1.491 7.2062   bangkrut 6 KINO 1.822 1.818 1.783 1.855   1.398 7.5576   bangkrut 7 DLTA -0.621   -1.018 -1.032 -1.078   -1.142   -3.9774 sehat 8 STTP 1.85 -0.253 1.505 1.199   -0.033 4.2944   bangkrut 9 IMPC 0.467 2.128 2.138 1.998   -0.798 6.5714   bangkrut 10 WOOD 3.527 2.648 -0.095 2.193   2.552 8.7834   bangkrut Sumber: Data Sekunder Diolah
Adapun  hasil  perhitungan  dan  analisi  prediksi  Kebangkrutan  pada  Model  Zmijewski  yang digambarkan pada tabel 4. Berdasarkan hasil perhitungan model ini dapat kita ketahui bahwa terdapat 4 perusahaan yang pada posisi sehat dan terdapat 6 perusahaan yang sedang mengalami kebangkrutan yaitu perusahaan GOOD, ROTI, KINO, STTP, IMPC dan WOOD yang dimana posisinya memiliki titik cut-offf yang melebihi nilai ZS > 0.50.

## Analisis Hasil Perhitungan Model Taffler
Pada  model  Taffler  ini  memiliki  titik cut-off bahwa  jika  pada  nilai  T<0,2  maka  posisi perusahaan masuk dalam klasifikasi yang berpotensi mengalami kebangkrutan dan jika nilai T>0.3 maka  titik  ini  menggambarkan  perusahaan  tidak  mengalami  kebangrutan  atau  dalam  kondisi  yang sehat.  Dan  sementara  nlai  T  berada  dalam  rentang  0.2-0.3  termasuk  dalam  klasifikasi  pada  posisi Grey area. Pada tabel 5 menjelaskan hasil perhitungan model ini yang menunjukkan bahwa seluruh
perusahaan yang menjadi sampel penelitian selama periode 2015-2019 yang nilainya di rata-ratakan bahwa  mereka  tidak  ada  satupun  perusahaanyang  mengalami  selain  posisi  sehat.  Berikut  ini  tabel perhitungannya sebagai berikut.
Tabel 5 Model Taffler No Nama Perusahaan Skor Tahunan Rata-rata    Prediksi 2015 2016 2017 2018 2019 1 MLBI 0.678 0.731 1.564 1.238 0.941 4.3992 sehat 2 SIDO 2.957 1.995 2. 890 1.951 2.063 2.3712 sehat 3 GOOD 0.752 0.844 0.449 0.748 0.747 2.9424 sehat 4 SMSM 1.095 1.302 1.644 0.224 1.776 4.6202 sehat 5 ROTI 0.927 1.029 0.517 0.774 0.542 3.3554 sehat 6 KINO 0.601 0.531 2.214 0.502 0.595 3.967 sehat 7 DLTA 1.911 2.487 2.633 2.268 2.502 9.7994 sehat 8 STTP 0.691 0.645 0.989 0.712 1.378 3.3126 sehat 9 IMPC 0.644 3.203 0.754 0.765 0.727 11.093 sehat 10 WOOD 0.259 0.383 0.403 0. 403 0.413 1.4986 sehat Sumber: Data Sekunder Diolah

## Analisis Perhitungan Model  Altman Z-Score
Pada model Altman z-Score berdasarkan hasil analisis perhitungan sesuai dengan titik cutoff nya menjelaskan bahwa dari sekian jumlah perusahaan yang dijadikan sampel menunjukkan bahwa tidak terdapat perusahaan yang berpotensi kebangkrutan melainkan menunjukkan kondisi perusahaan dalam  posisi  yang  sehat.  Dimana  titik cut-off nya  Z<1.81  maka  berarti  perusahaa  dalam  kategori bangkrut,  dan  jika  Z  dalam  rentang  1.91-2.99  masuk  sebagai  kategori Grey  area. Dan  jika  nilai Z>2.99  maka  perusahaan  masuk  dalam  kategori  tidak  bangkrut.  Sesuai  dengan  hasil  analisis perhitungan model Altman sesuai dengan titik cut-off maka pada penelitian  ini menunjukkan kondisi perrusahaan yang semua pada posisi sehat. Bisa dilihat dari tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Model Altman No Nama Skor Tahun Rata-rata Prediksi 2015 2016 2017 2018 2019 1 MLBI 97.039 193.066 117.025   124.462   125.245 556.641 sehat 2 SIDO 67.688 120.877 60.437 912.81   169.401   1195.69235   sehat 3 GOOD 27.784   14.87068 18.76 11.212   139.353   100.497282   sehat 4 SMSM 52.156 40.63 44.061 41.81 39.084 186.4738 sehat 5 ROTI 5.839 2.952 24.192 2.87 24.081 40.6692 sehat 6 KINO 131.201 94.63 63.02 69.794   77.634 374.1718 sehat 7 DLTA 42.04 35.609 28.54 30.412 39.252 144.4514 sehat 8 STTP 166.214   151.678 174.894   126.862   180.815 655.811 sehat 9 IMPC 194.437 6.876 17.173 14.691 1.381 233.4532 sehat 10 WOOD 5.201 4.477 34.161 67.206   67.691 124.5832 sehat Sumber: Data Sekunder Diolah

## Tingkat Akurasi Model
Pengukuran  pada  tingkat  akurasi  pada  empat  model  prediksi  kebangkrutan  yang    digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  menjawab  hipotesis  2    yang  dimana  bahwa  model  Zmijewski menjadi  model  terbaik  dibandingkan  dengan  model  lainnya  dalam  prediksi  kebangkrutan  pada penelitian ini. Untuk membuktikan hipotesisi 2 pada penelitian ini maka perlu dilakukannya sebuah tingkat akurasi model yang nantinya pada hasil model ini menunjukkan model prediksi yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi beserta menunjukkan tingkat error type yang nantinya dijadikan sebagai
perbandingan hasil prediksi. (Masdiantini & Warasniasih, 2020) Berikut ini ada tabel 7 yang akan menunjukan hasil perhitungan akurasi model dan error type , sebagai berikut:
Tabel 7 Tingkat Akurasi Model Prediksi Kebangkrutan
Prediksi Model Altman Model Springate Model Zmijewski Model Taffler Bangkrut 0 0 6 0 Grey area 0 0 0 0 Tidak bangkrut 10 10 4 10 Total Akurasi (%) 100% 100% 40% 100% Type error (%) 0% 0% 60% 0% Sumber : Pengelolaan Data Sekunder (2020)
Adapun hasil perhitungan akurasi menunjukkan bahwa tingkat akurasi terdapat 3 model yang memiliki tingkat tertinggi yaitu model Altman, model Springate, Model Taffler pada tingkat 100%, sedangkan  hanya  ada  satu  model  yang  berada  pada  tingkat  akurasi  yang  terendah  yaitu  model Zmijewski  dengan  tingkat  40%  dan  tingkat error  type sebanyak  60%.  Oleh  sebab  itu  H2  ditolak. Model Zmijewski bukan sebagai model prediksi kebangkrutan yang akurat dalam penelitian ini, pada kita lihat pada tabel 7 bahwa model Zmijewski ternyata pada posisi tingkat akurasi yang paling rendah dibandingkan  dengan  model  prediksi  kebangkrutan  lainnya.  Model  Altman,  model  Springate  dan model  Taffler  menunjukkan  posisi  mereka  adalah  pada  tingkat  akurasi  yang  baik  sebesar  100%, sehingga  ketiga  model  prediksi  terseut  menjadi  model  prediksi  yang  terkuat  untuk  memprediksi potensi  kebangkrutan  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI  selama  periodesasi  dari  tahun 2015-2019.  Mendukung  penelitian  sebelumnya  (Masdiantini  &  Warasniasih,  2020)  dan  (wijaya, 2018).

## KESIMPULAN
Analisisi prediksi kebangkrutan adalah salah satu Langkah awal dalam mengamati gejala awal mengenai  potensi  kebangkrutan  sebuah  perusahaan,  semakin  awal  mengetahui  tanda-tanda kebangkrutan,  maka  akan  semakain  baik  dalam  menyeleseikan  permasalahan  yang  menyebabkan potensi kebangkrutan terlebih bagi  para manajemen. Kegiatan prediksi kebangkrutan ini juga baik pula  untuk  pihak  kreditor  dan  investor,  sehingga  dapat  melakukan  antisipasi  jika  terjadinya kebangkrutan pada perusahaan tersebut.
Dalam melakukan prediksi kebangkrutan diperlukannya sebuah alat atau model yang dijadikan sebagai  sebuah  model  yang  mampu  memberikan  sebuah  hasil  prediksi  kebangkrutan  yang  baik. Dengan  adanya  berbagai  model  yang  dijadikan  sebagai  model  prediksi  maka  dalam  penelitian  ini menggunakan  4  model  prediksi  kebangkrutan  yaitu  terdiri  dari  model  Altman,  model  Springate, Model Zmijewski dan model Taffler.
Dengan  penggunaan  uji Kruskal-Walls menemukan  sebuah  hasil  uji  bahwa  yang  menjadi hipotesis  awalnya  ternyata  memang  benar  tedapat  sebuah  perbedaan  yang  signifikan  pada  setiap model  prediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  ini.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  tingkat  akurasi model prediksi, dapat ditarik kesimpulan bahwa model Springate's, model Altman dan Model Taffler memberikan tingkat akuarasi yang sama yaitu sebesar 100%, sehingga ketiga model prediksi adalah model  prediksi  yang  terkuat  dalam  menunjukkan  potensi  kebangkrutan  sebuah  perusahaaan  pada sektor manufaktur yang terdaftar di BEI.
Maka  dari  hasil  analisis  perhitungan  yang  dilakukan  peneliti  yang  menghasilkan  3  model prediksi dengan tingkat 100% dapat dijadikan sebagai model prediksi kebangkrutan oleh pihak yang berkepentingan  baik  dalam  mengambil  tindakan  dalam  memutuskan  kinerja  keuanagan  ataupun investasi pada perushaan yang mereka inginkan.
Keterbatasan  dalam  penelitian  ini  adalah  bahwa  dalam  melakukan  sebuah  analisis  prediksi
kebangkrutan  pada  perusahaan,  hal  yang  perlu  diperhatikan  adalah  melihat  masing-masing karakteristik  disetiap  perusahaan  yang  akan  diteliti,  dikarenakan  setiap  perusahaan  memiliki karakteristik  yang  berbeda,  dengan  perbedaan  tersebut  maka  untuk  melakukan  analisis  prediksi kebangkrutan  model  yang  digunakan  harus  mendukung  dengan  kondisi  karakteristik  perusahaan. Model  kebangkrutan  yang  digunakan  dipengaruhi  dengan  kondisi  perusahaan  dan  mempengaruhi hasil  dari  analisi  prediksi  kebangkrutan  tersebut.  Dan  dalam  penelitian  inilah  yang  menjadi keterbatasan,  bahwa  dalam  memilih  model  prediksi  kebangkrutan  di  penelitian  ini  tidak memperhatikan karakteristik dan kondisi dari setiap perusahaan yang akan diteliti.
Setiap  model  prediksi  kebangrutan  harus  disesuaikan  dengan  kondisi  perusahaan  yang  akan diteliti  sehingga  inilah  yang  menjadi  saran  bagi  peneliti  selanjutnya  untuk  memperhatikan  setiap karakteristik dari setiap model prediksi kebangkrutan yang disesuaikan dengan kondisi perusahaan.
Tidak  dipungkiri  pula  bahwa  penelitian  ini  hanya  menggunakan  pada  4  model  prediksi kebangkrutan  saja,  sehingga  menghasilkan  gap  untuk  penelitian  selanjutnya,  maka  model  prediksi kebangkrutan  lainnya  dapat  dijadikan  sebagai  model  prediksi  penelitian  dan  dapat  memperluas sampel  perusahaan  untuk  melakukan  penelitian  selanjutnya.  Terdapat  Model  analisis  prediksi kebangkrutan lainnya yang menjadi saran peneliti selanjutnya yaitu seperti Model Neural Network, Model  Regresi  Logistik  (Logistical  regression  analysis),  Fulmer  Model  ,  Model  Discriminant Analysis dan model lainnya.

## REFERENSI
Adamko,  P.,  &  Chutka,  J.  (2020).  Company  Bankruptcy  And  Its  Prediction  In  Conditions  Of Globalization. SHS Web Of Conferences . Https://Doi.Org/10.1051/Shsconf/20207405002
Bansal,  A., Chopra, A.,  &  Wadhwa,  A. (2020).  Evidence Of Predicting  Early Signs  Of Corporate Bankruptcy Using Financial Ratios In The Indian Landscape. In Arxiv .
Csikosova, A., Janoskova, M., & Culkova, K. (2019). Limitation Of Financial Health Prediction In Companies  From  Post-Communist  Countries. Journal  Of  Risk  And  Financial Management . Https://Doi.Org/10.3390/Jrfm12010015
Khan, M. M., & Raj, K. B. (2020). Liquidity-Profitability Analysis & Prediction Of Bankruptcy - A Study  Of  Select  Telecom  Companies.  In Journal  Of  Critical  Reviews . Https://Doi.Org/10.31838/JCR.07.03.62
Korol, T. (2019). Dynamic Bankruptcy Prediction Models For European Enterprises. Journal Of Risk And Financial Management . Https://Doi.Org/10.3390/Jrfm12040185
Masdiantini, P. R., & Warasniasih, N. M. S. (2020). Laporan Keuangan Dan Prediksi Kebangkrutan Perusahaan. Jurnal Ilmiah Akuntansi . Https://Doi.Org/10.23887/Jia.V5i1.25119
Muiruri Jeremiah Njoroge. (2017). The Effect Of Liquidity On Profitability Of Commercial Bank In Kenya. Research Project Submitted In Partial Fulfillment Of The Requirements For The Award  Of  The  Degree  Of  Masters  Of  Busiess  Administration,  University  Of  Nairobi, . Http://Erepository.Uonbi.Ac.Ke/Bitstream/Handle/11295/102940/Muiruri%2Cjeremiah N_The  Effect  Of  Liquidity  On  Profitability  Of  Commercial  Banks  In Kenya.Pdf?Sequence=1&Isallowed=Y.
Puro, N. (2019). Financial  Distress  And Bankruptcy Prediction: A Comparison Of Thee Financial Distress Prediction Models In Acute Care Hospitals. Journal Of Health Care Finance .
Qu,  Y.,  Quan,  P.,  Lei,  M.,  &  Shi,  Y.  (2019).  Review  Of  Bankruptcy  Prediction  Using  Machine Learning And Deep Learning Techniques. Procedia Computer Science . Https://Doi.Org/10.1016/J.Procs.2019.12.065
Rafael  Bacerra-Victoria.  (2020).  Deep  Recurrent  Convolution  Neural  Network  For  Bankruptcy Predicton: A Case Of The Restaurant Industry. Journal MDPI Sustainability .
Stefko,  R.,  Gavurova,  B.,  &  Kocisova,  K.  (2018).  Healthcare  Efficiency  Assessment  Using  DEA
Analysis In The Slovak Republic. Health Economics Review . Https://Doi.Org/10.1186/S13561-018-0191-9
Štefko, R., Horváthová, J., & Mokrišová, M. (2020). Bankruptcy Prediction With The Use Of Data Envelopment Analysis: An Empirical Study Of Slovak Businesses. Journal Of Risk And Financial Management . Https://Doi.Org/10.3390/Jrfm13090212
Uthayakumar,  J.,  Vengattaraman,  T.,  &  Dhavachelvan,  P.  (2020).  Swarm  Intelligence  Based Classification  Rule  Induction  (CRI)  Framework  For  Qualitative  And  Quantitative Approach: An Application Of Bankruptcy Prediction And Credit Risk Analysis. Journal
Of King Saud University - Computer And Information Sciences . Https://Doi.Org/10.1016/J.Jksuci.2017.10.007
Wieczorek-Kosmala, M., Błach, J., & Trzęsiok, J. (2018). Analysis Of Bankruptcy Threat For Risk Management Purposes: A Model Approach. International Journal Of Financial Studies . Https://Doi.Org/10.3390/Ijfs6040098
Wijaya, B. K. (2020). Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Z-Score, Springate Dan Zmijewski. Prodi