## PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI KEBANGKRUTAN SEKTOR BARANG KONSUMEN PRIMER INDONESIA

## COMPARISON OF BANKRUPTCY PREDICTION MODELS FOR INDONESIA’S PRIMARY CONSUMER GOODS SECTOR
Chiara Utami Sandra 1) , Andewi Rokhmawati 2) , Maha Martabar Mangatas Lumbanraja 3) Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Manajemen, Universitas Riau 1),2),3) Corresponden Author : maha.martabar@lecturer.unri.ac.id;

## ABSTRACT
The research aim to find differences in the results of the three bankruptcy models (Altman, Zmijewski and  Ohlson)  and  provide  suggestions  for  the  best  model  in  mapping  bankruptcy  that  occurs  in  the Indonesian Primary Consumer Goods Industry, where the symptoms of bankruptcy must be immediately mapped by the Finance Manager so that they can provide faster and more accurate advice. The study population  is  the  Indonesian  Capital  Market’s  Emiten  in  the  primary  consumer  goods  sector,  with symptoms of losses for 2 consecutive years, which are tested using the Man-Whitney U Test and the Accuracy Level. The research findings indicate that there are different results for each model, with the Ohlson Model being the best model for mapping bankruptcy. The impact of the findings is that there are academic alternatives which show that Ohlson is better than the Bankruptcy Model studied
Keywords: Kebangkrutan;  Financial Distress; Zmijewski;  Ohlson;  Altman;

## ABSTRAK
Penelitian  bertujuan untuk menemukan perbedaan hasil yang pada tiga model kebangkrutan (Altman, Zmijewski  dan  Ohlson)  dan  memberikan  saran  model  yang  terbaik  dalam  memetakan  kebangkrutan yang terjadi di Industri Barang Konsumen Primer Indonesia, dimana Gejala-gejala kebangkrutan harus dapat segera dipetakan oleh Manajer Keuangan sehingga dapat memberikan saran yang lebih cepat dan akurat.  Populasi  penelitian  adalah  emiten  di  Pasar  Modal  Indonesia  pada  sektor  Barang  Konsumen primer,  dengan  pada  gejala  kerugian  2  tahun  berturut  turut,  yang  diuji  dengan  menggunakan  Man- Whitney  U Test  (Uji  Beda)  dan Tingkat  Akurasi.  Temuan  penelitian  mengindikasikan  terdapat  beda hasil  pada  setiap  model,  dengan  Model  Ohlson  sebagai  Model  yang  Paling  Baik  memetakan Kebangkrutan.  Dampak  atas  temuan  adalah  adanya  alternatif  akademis  yang  menunjukkan  bahwa Ohlson lebih baik daripada Model Kebangkrutan yang diteliti.
Kata Kunci: Kebangkrutan, Kesulitan Keuangan; Zmijewski ; Altman ; Ohlson

## PENDAHULUAN
Kebangkrutan ialah situasi dimana total aset  perusahaan  sulit  untuk  melunasi kewajiban  dari  perusahaan  (Prabowo, 2019).  Kondisi  bangkrut  tidak  semerta- merta langsung terjadi namun memerlukan proses  waktu  sehingga  perusahaan  dapat mengantisipasi  gejala-gejala  yang  muncul (Barry,  2019).  Gejala  awal  kebangkrutan
yang  muncul  dapat  diindikasikan  oleh adanya kondisi kesulitan keuangan perusahaan. Brahmana (2007) menjelaskan bahwa perusahaan dengan kesulitan keuangan  biasanya  diindikasikan  dengan negatifnya  laba  operasional,  laba  bersih, EPS,  nilai  buku  atas  modal,  serta  potensi untuk melakukan merger.
Kebangkrutan  berpotensi  untuk  terjadi di seluruh perusahaan, sehingga diperlukan suatu  analisis  kebangkrutan  dengan  tujuan membaca gejala-gejala ketidaksehatan keuangan  suatu  perusahaan  yang  dapat dijadikan peringatan awal bagi manajemen sehingga kebangkrutan di masa depan dapat diantisipasi  (Bilondatu,  Dungga,  &  Selvi, 2019).  Analisis  atau  prediksi  keuangan tersebut  diharapkan  dapat  membantu  para pihak yang memiliki kepentingan, diantaranya  yaitu  Investor,  sebagai  dasar pengambilan kebijakan dalam berinvestasi.
Analisis kebangkrutan dilakukan dengan melibatkan sejumlah model seperti model diantaranya Altman, Zmijewski, dan Ohlson  (Munjiyah  &  Artati,  2020)  yang menunjukkan  adanya  perbedaan  hasil  atas prediksi  pada  model  Altman,  Springate, Ohlson  dan  Zmijewski  benar  terjadi, dengan  Ohlson  sebagai  model  dengan tingkat  akurat  paling  besar  (100%)  pada industri food and beverage di BEI periode 2015-2018,  sedangkan  model  Zmijewski (92,31%), dan model Altman dan Springate sebesar (69,23%).
Model  Altman  (Edward  I  Altman,
1968b), merupakan model prediksi kebangkrutan yang menggunakan pendekatan Multiple Discriminant Analysis atau  MDA,  yang  menggunakan  5  rasio keuangan  yang  dianggap  terbaik  untuk mengukur  kebangkrutan  dan  merupakan kombinasi  atas  22  rasio  keuangan,  yaitu liquidity , leverage , profitability , solvability , serta activity ratio .
Model  penelitian  Altman  diteliti  ulang oleh Pangkey, Saerang, & Maramis (2018), yang  menunjukan  standar  deviasi  pada model  Altman  lebih  rendah  (2.035) dibanding dengan model Zmijewski (3.1275),  sebagai  pembuktian  bahwa Altman  adalah  model  dengan  tingkat akurasi  paling  baik  dalam  memprediksi kebangkrutan  perusahaan.  Hasil  penelitian yang  menjelaskan  Altman  merupakan model dengan akurasi terbaik akurasi 86% dibandingkan dengan Zmijewski (73%) dan Springate  (60%)  juga  tampak  pada (Muzanni & Yuliana, 2021).
Namun  ternyata  tidak  seluruh  peneliti menunjukkan  Altman  dengan  tingkat akurasi  terbaik,  dimana  Mandagie,  Murni,
& Sondakh (2014) menunjukkan sebaliknya dimana model Altman memiliki keakurasian  yang  paling  rendah  (standar deviasi 4,3) dibandingkan model Springate (1,18) dan Zmijewski (2,03).
Selain  Altman,  juga  terdapat  Model Zmijewski sebagai formulasi untuk memprediksi  adanya  kebangkrutan  yang merupakan  pengembangan  dari  Altman pada  tahun  1983  setelah  riset  20  tahun lamanya  (Zmijewski,  1984),  dimana  rasio keuangan  yang  digunakan  untuk  melihat aspek  kinerja,  leverage,  dan  likuiditas dalam  memetakan  kesulitan  keuangan suatu  perusahaan.  (Zmijewski, 1984)  telah mengukur  akurasi  modelnya  dengan  nilai akurasi 95,3%. Pengukuran atas model juga didukung  oleh  Muzanni  &  Yuliana,
(2021),yang menjelaskan Zmijewski merupakan  prediksi  atas  kebangkrutan dengan  akurasi  paling  tinggi  pada  industri retail  Indonesia  (87%)  diikuti  Springate (80%)  dan  Altman  (60%).  Pernyataan  ini sendiri  berkebalikan  dengan  Fahma  & Setyaningsih  (2021),  dimana  Zmijewski memiliki  keakurasian  yang  paling  rendah (60%),  model  Zavgreen  (100%),    Ohlson (90%)  ,  Altman  dan  Grover  (80%)  serta Springate (70%)
Model  Ohlson  adalah  model  prediksi kebangkrutan  dengan  9  variabel,  sebagai perbaikan atas model MDA Altman dengan modifikasi  yang  melibatkan  regresii  logit untuk  meminimalkan  kelemahan  Altman (Ohlson,  1980).  Dalam  penelitian  Ohlson (1980), model Ohlson memprediksi kebangkrutan  dengan  tingkat  akurasi sebesar  95,15%  (Elviani  et  al.,  2020). Sembiring  (2016)  dan    Munjiyah  &  Artati (2020)    berpendapat  bahwa  model  Ohlson dipilih sebagai model prediksi kebangkrutan  karena  dianggap  lebih  baik dibanding  model  Altman  dengan  asumsi data  terdistribusi  normalnya.  Penelitian Munjiyah & Artati (2020) sendiri menyebutkan Ohlson memiliki keakurasian sebesar 100%.
Namun  hasil  penelitian  tersebut  tidak ditolak  oleh  Komarudin,  Syafnita,  & Ilmiani  (2019)  yang  mengungkapkan bahwa model Ohlson memiliki keakurasian lebih  rendah  (50%)  dibandingkan  dengan model  Altman  (66,7%),  Grover  (64,1%), Zmijewski (61,54%).
Terdapat  19  dari  total  60  emiten (Industri  Barang  Konsumen  Primer  BEI 2015-2021)  menujukkan  gejala  kesulitan keuangan,  yang  diindikasikan  pernah mengalami  rugi  bersih  2  tahun  berturut- turut. Hasil rugi bersih dari 19 perusahaan tersebut mampu memicu timbulnya kebangkrutan  yang disebabkan oleh faktor keuangan  yang  tidak  sehat,  sehingga memicu  peneliti  untuk  melakukan  analisis kinerja keuangan setiap perusahaan sangatlah dibutuhkan.
Penelitian  ini  dirancang  untuk  dapat memberikan  pendapat  model  yang  paling baik  untuk  memetakan  kebangkrutan  pada sektor konsumen primer di Indonesia yang melibatkan Model Altman, Zmijewski dan Ohlson.

## MATERI DAN METODE
Teori Sinyal Teori sinyal menyarankan cara perusahaan  dalam  mengkomunikasikan sinyal kepada Stakeholder laporan keuangan  (Halimatusyakdiah,  Kosim,  & Meirawati,  2015).  Investor,  sebagai  salah satu stakeholder dengan  kebutuhan  tinggi atas  lengkap,  relevan,  akurat,  dan  tepat waktunya sebuah informasi, serta menggunakannya  sebagai  pertimbangan dalam pengambilan kebijakan keuangannya (Zulaecha & Mulvitasari, 2019). Pemberian sinyal  dilakukan  untuk  meminimalkan adanya  asimetri  informasi,  sehingga  pihak eksternal  dan  internal  menerima  informasi yang sama (Primasari, 2018) .

## Kesulitan Keuangan
Kesulitan  Keuangan  yang  dikenal dengan istilah Financial distress , mengacu atas  situasi  dimana  arus  kas  operasi perusahaan  tidak  dapat  menggantikan  aset
bersih yang  negatif (Geng, Bose, & Chen, 2015). Financial  distress juga  dapat dijelaskan sebagai kondisi dimana perusahaan  mengalami  situasi  kesulitan dalam membayar hutangnya  akibat adanya kondisi  keuangan  yang  sedang  dialami (Fitri & Zannati, 2019).
Kesulitan  keuangan  oleh  akademisi diidenfitikasi sebagai gejala awal kebangkrutan suatu perusahaan yang dapat terlihat  dari  keuangan  perusahaan  yang terus  menurun  (Ratna  &  Marwati,  2018). Tanda  keuangan  perusahaan  menurun tercermin  dari  berkurangnya  dana  dalam menjalankan  usaha,  yang  diakibatkan  oleh berkurangnya  Penjulan  perusahaan,  atau tidak  sebanding  dengan  kewajiban  jatuh tempo  yang  harus  dibayarkan  (Sutra  & Mais, 2019).
Manajemen perusahaan perlu memastikan  bahwa  kondisi financial distress tidak berkembang menjadi kebangkrutan  dengan  mengidentifikasi rasio keuangan yang berdampak besar pada kondisi  keuangan  perusahaan  (Mahtani  & Garg, 2018).
Bankruptcy (Kebangkrutan) Kebangkrutan merupakan sebuah situasi  dimana  perusahaan  tidak  stabil dalam menjalankan bisnisnya, yang disebakan  oleh  ketidakmampuan  dalam memenuhi kewajibannya sehingga
berakibat turunnya
kemampuan menghasilkan  laba  (Abadi  &  Ghoniyah, 2016).
Perusahaan  dengan  ketidampampuan untuk menghasilkan laba (defisit) berpotensi untuk masuk dalam
kebangkrutan,  karena  laba  yang  diperoleh perusahaan memungkinkan
untuk digunakan untuk melunasi hutang,
membiayai kegiatan operasional perusahaan dan kewajiban-kewajiban lainnya  (Widiyawati,  Utomo,  &  Amah, 2015). Kadim & Sunardi (2018) mengatakan  bahwa  kebangkrutan  berawal dari  rencana  perusahaan  yang  tidak  selalu berjalan dengan lancar dan mengakibatkan kesulitan keuangan ringan yang dimana jika
terus  berlarut  tanpa  diatasi  dapat  berubah menjadi kesulitan keuangan yang berat.

## Penyebab Terjadinya Kebangkrutan
Jauch  and  Glueck  dalam  (Fiberesima, Shima,  &  Rani,  2015)  menyatakan  bahwa faktor-faktor penyebab kebangkrutan secara  garis  besar  yaitu  :  faktor  umum (kondisi ekonomi, kondisi sosial, penggunaan teknologi, dan sektor pemerintah),  Faktor  Eksternal  Perusahaan (konsumen , kreditur,  dan  pesaing),  dan Faktor  Internal  Perusahaan  (Ketentuan penjualan kredit yang terlalu lunak kepada pelanggan, Rendahnya efisiensi perusahaan karena  manajemen  yang  tidak  kompeten, dan Penyalahgunaan wewenang dan Penipuan).

## Model Kebangkrutan Altman
Dalam perkembangannya, Altman menemukan 3 model prediksi kebangkrutan yang  dikenal  dengan  model  Altman Pertama,  Altman  Revisi,  dan  Altman Modifikasi (Altman, 2018). Model Altman Pertama ditujukan ke perusahaan manufaktur  dengan  menggunakan  metode MDA (Altman, 1968), dengan kemampuan untuk  membedakan  antara  perusahaan manufaktur  yang  mengalami  kesulitan keuangan  dan  yang  tidak  mengalami kesulitan keuangan (MacCarthy, 2017).
Dalam  model  pertamanya,  Altman mengkombinasikan 5 rasio keuangan yaitu penjualan,  ,  hasil  pasar  saham,  nilai  buku keseluruhan  hutang,  laba  sebelum  bunga maupun pajak, modal kerja, , laba ditahan, dan keseluruhan asset (Priyanti & Riharjo, 2019). Adapun persamaan Altman sebagai berikut :
Rumus  Formula Altman Z-Score 𝑍 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = (1,2𝑋 1 ) + (1,4𝑋 2 ) + (3,3𝑋 3 ) + (0,6𝑋 4 ) + (0,999𝑋 5 )
Working  Capital  to  Total  Assets (X 1 ) adalah  indikator  berupa  persentase  total aset  yang  dapat  dikonversi  menjadi  kas dalam jangka waktu  pendek  untuk  dipakai melunasi  kewajiban  jangka  pendeknya. (Boedi & Tiara, 2013)
Retained Earnings to Total Assets (X 2 ) merupakan  indikator  dengan  tujuan  untuk
menghitung kemampuan perusahaan dalam menciptakan keuntungan. Pada Indikator ke 3  dilakukan  dengan  membandingkan  dua rasio EBIT dan Total Aset (Awan & Diyani, 2016).  (Toly,  Permatasari,  &  Wiranata, 2020).
Sedangkan  Rasio Market  Value  of Equity  to  Book  Value  of  Total  Liabilities (X 4 ) merupakan  pengukur  bagaimana perusahaan      mampu  untuk  memenuhi berbagai  kewajiban  dan  dibandingkan dengan  nilai    saham  biasanya  di  pasar (Putro  &  Pratama,  2017).  (Widiyawati  et al.,  2015).  Indikator Sales  to  Total  Assets
(X 5 ) merupakan sebuah nilai yang menggambarkan kondisi perusahaan dalam menciptakan  laba  atas  aset  yang  dimiliki (Altman, 1968).
Dalam  model  Altman  Pertama  ini, Perusahaan  dengan Z-Score <  1,81  akan disebut  sebagai  berusahaan  bangkrut. Sedangkan Perusahaan  yang dikategorikan Tidak  Bangkrut  apabila  nilai  Z  lebih  dari 2.99,  sedangkan  diantaranya  wilayah  abu- abu. (Altman, 1968).

## Model Kebangkrutan Zmijewski
Dalam penelitiannya Zmijewski menggunakan  indikator  menghitung  rasio kinerja, leverage , dan likuiditas dari Emiten dalam menyusun model prediksinya (Zmijewski, 1984). Zmijewski memberikan penekanan  pada  satu  poin  penting  yaitu proporsi  sampel  dan  populasi  harus ditentukan  dari  awal,  untuk  mendapatkan frekuensi  prediksi financial  distress suatu perusahaan  (Fauzi,  Sudjono,  &  Saluy, 2021).. Adapun persamaan model
Zmijewski sebagai berikut:
Rumus  Model Zmijewski X 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = −4,3 − (4,5𝑋 1 ) + (5,7𝑋 2 ) − (0,004𝑋 3 )
Indikator  (X 1 )  diukur  dengan    ROA untuk mengetahui perbandingan laba bersih dan  total  aset,  dengan  catatan  bahwa Emiten  dengan  ROA  Tinggi  berpotensi mampu  mempertahankan  kondisi  dan menciptakan laba dari aset yang dimilikinya  (Kartika  &  Hasanudin,  2019). (Assaji  &  Machmuddah,  2019),  artinya
bahwa peningkatan ROA suatu perusahaan maka akan meminimalkan potensi perusahaan  tersebut  berada  dalam  situasi financial distress.
Rasio  l everage (X 2 )  dalam  model Zmijweski (1984) diperoleh dengan
perbandingan antara total liabilitas dan total asset, sehingga kapabilitas emiten dipersepsikan semakin baik bila perusahaan memiliki  nilai  yang  semakin  rendah. Besarnya  rasio leverage suatu  dapat  juga dipersepsikan  memiliki  potensi  untuk mengalami  kondisi financial  distress dikarenakan  perusahaan  memiliki  hutang (yang harus dilunasi/dibayar) yang semakin  tinggi  (Ayuningtiyas  &  Suryono, 2019; Erayanti, 2019).
Likuiditas (X 3 ) dalam model Zmijweski (1984)  diperoleh  dengan  perbandingan jumlah aset lancar dengan liabilitas lancar. Rasio likuiditas atau liquidity menunjukkan potensi  perusahaan dalam melunasi hutang lancarnya  dengan  memanfaatkan  aktiva lancar  yang  dimiliki  (Septiani  &  Dana, 2019).  Emiten  dengan  tingkat  likuiditas yang tinggi berpotensi untuk tidak mengalami financial  distress dikarenakan perusahaan  tersebut  memiliki  kemampuan untuk  membayar  utang  jangka  pendeknya (Carolina, Marpaung, & Pratama, 2017)
Jika X-score yang  diperoleh  bernilai positif, perusahaan diprediksi akan bangkrutm  dan  konsekwensinya  jika X- score perusahaan bernilai negatif, perusahaan diprediksi terhindar dari kebangkrutan(Zmijewski, 1984).

## Model Kebangkrutan Ohlson
Ohlson  menggunakan  model  regresi logit  untuk  menguji  pengaruh  ukuran, struktur  keuangan,  kinerja  dan  likuiditas perusahaan dalam mengukur adanya potensi  kebangkrutan  (Ohlson,  1980). Regresi  logit  digunakan  Ohlson  dalam mengatasi  kekurangan  dari    model    MDA yang  diperkenalkan  oleh  Altman  (yang mengisyarakatkan data normal) (Widiasmara  &  Rahayu,  2019).  Ohlson (1980)  menggunakan  9  Pengukur  yang
diformulasikan sebagai berikut (Sujimantoro & Muthmainnah, 2017).:
Rumus Model Persamaan Ohlson O 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  – 1.32 –  0.407 X 1 + 6.03 X 1 – 1.43 X 3 + 0.0757  X 4 –  2.37 X 5 – 1.83 X 6 + 0.285 X 7 –  1.72 X 8 –  0.521 X 9 Keterangan :
X 1 =  Log  ( Total  assets  /  GNP  price-level index ) X 2 = Total Liabilities / Total Assets X 3 = Working Capital / Total Assets X 4 = Current Liabilities / Current Assets ( X 5 = 1 jika total utang > total aset ; 0 jika sebaliknya
X 6 = Net Income / Total Assets X 7 = Cash  Flow  From  Operations  /  Total Liabilities
X 8 =  1  jika  laba  bersih  negatif;  0  jika sebaliknya
X 9 = (Ni t – Ni t-1 )/(| Ni t | + Ni t-1 ), Ni t adala net income untuk periode terkini
Model  Ohlson  memiliki  batas  bawah 0.38  untuk  disebut  sebagai  perusahaan berpotensi bangkrut. Sebaliknya, nilai yang lebih  kecil  dari  0,38,  maka  perusahaan berpotensi bangkrut yang lebih kecil(Ohlson, 1980). Model Ohlson memiliki asumsi Emiten dengan size besar berpotensi lebih tinggi mengalami financial distress (Febriana  &  Wahidahwati,  2018). Rasio Cash    Flow    Operation    Total Liability (CFOTL) digunakan untuk menghitung  likuiditas  perusahaan  yaitu dalam kemampuan untuk menghasilkan kas yang  cukup  untuk  membayar  semua kewajibannya (Hartono & Safitri, 2014).
Penelitian merupakan penelitian dengan paradigma kuantitatif,  yang mengandalkan data yang beasal dari data sekunder berupa laporan  tahunan  dan  laporan  keuangan emiten  industri  barang  konsumen  primer. Data  dikumpulkan  melalui www.idx.com , dengan populasi penelitian ini sejumlah 60 Emiten  (Periode  2015-2021)  pada  Industri Sektor Barang Konsumen Primer.
Pengambilan  sampel  menggunakan teknik purposive sampling. Adapun kriteria yang ditentukan dalam pengambilan sampel sebagai berikut : 1) Terdaftar pada
awal tahun 2015; 2)Tidak Pernah delisting; 3)Menunjukkan laba negatif minimal 2 kali.
Teknik pengujian terhadap data menggunakan pendekatan Uji  Beda  ( Man- Whitney  U  Test )  untuk  mengetahui perbedaan antar model prediksi kebangkrutan;
dan
menggunakan perhitungan Level akurasi dan Error Tipe 1 dan Error tipe dua sesuai rumus berikut ini: Rumus Perhitungan Tingkat Error Pada Setiap Model
𝐿𝑒𝑣𝑒𝑙 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 × 100
Rumus  Perhitungan Error Tipe I
𝑇𝑖𝑝𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝐼 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 (𝐼)
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 × 100%

## Rumus  Perhitungan Error TIpe II
𝑇𝑖𝑝𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝐼𝐼 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 (𝐼𝐼) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 × 100% HASIL PENELITIAN DAN

## PEMBAHASAN
Hasil Analisis Crosstabulation Model Altman & Model Zmijewski
Berikut  hasil  analisis crosstabulation model Altman dan model Zmijewski:
Tabel 1 Hasil Crosstabulation Model

## Altman & Model Zmijewski
Zmijewski Total Bangkrut  Tidak Altman  Bangkrut 28 51 79 Abu-abu 2 21 23 Tidak Bangkrut 2 29 31 Total 32 101 133 Berdasarkan hasil analisis
crosstabulation Altman dan Zmijewski , dari
79 laporan keuangan, keduanya sependapat bahwa  terdapat  28  laporan  keuangan  yang terindikasi berada dalam zona kebangkrutan,  dan  sisanya  51  perusahaan terjadi  perbedaan  pendapat  yang  dimana model  Altman  memprediksi  bangkrut sedangkan  model  Zmijewski  memprediksi tidak bangkrut.
Sedangkan  pada  zona  abu-abu,  hanya model  Altman  yang  memiliki  klasifikasi
tersebut.  Terdapat  sebanyak  23  laporan keuangan  yang  terindikasi  berada  dalam zona  abu-abu  berdasarkan  model  Altman. 21  diantaranya  menurut  model  Zmijewksi terindikasi  berada  dalam  zona  non- bangkrut dan 2 sisanya berada dalam zona bangkrut.
Dari total 31 perusahaan yang diprediksi berada  dalam  zona  non-bangkrut,  kedua model  sependapat  bahwa  terdapat  29 laporan  keuangan  yang  terindikasi  berada dalam  zona  non-bangkrut  dan  sisanya terjadi  perbedaan  pendapat  dimana  model Altman  memprediksi  berada  dalam  zona tidak  bangkrut  dan  model  Zmijewski memprediksi bangkrut.
Tabel 1 Hasil Crosstabulation Model Altman & Model Ohlson
Ohlson Total Bangkrut Tidak Altman Bangkrut 73 6 79 Abu-abu 15 8 23 Tidak Bangkrut 19 12 31 Total 107 26 133 Dari  hasil  analisis crosstabulation Altman  dan  Ohlson ,  dari  79  laporan keuangan  yang  diprediksi  bangkrut  oleh model Altman dan model Ohlson, keduanya sependapat bahwa ada 73 laporan keuangan yang  terindikasi  berada  dalam  zona kebangkrutan, dan sisanya terdapat perbedaan  pendapat  yaitu  dimana  model Altman  menyatakan  bahwa  terdapat  6 laporan keuangan terindikasi berada dalam zona  bangkrut  sedangkan  model  Ohlson menyatakan  bahwa  terindikasi  berada dalam zona non-bangkrut.
Sama dengan sebelumnya, hanya model Altman yang memiliki klasifikasi zona abu- abu.  Terdapat  sebanyak  23  laporan keuangan  yang  terindikasi  berada  dalam zona  abu-abu  berdasarkan  model  Altman. 15  diantaranya  menurut  model  Ohlson terindikasi berada dalam zona bangkrut dan 8 sisanya berada dalam zona non-bangkrut. Dari total 31 perusahaan yang diprediksi berada  dalam  zona  non-bangkrut,  kedua model  sependapat  bahwa  terdapat  12 laporan  keuangan  yang  terindikasi  berada
dalam  zona  non-bangkrut  dan  sisanya terjadi  perbedaan  pendapat  dimana  model Altman  memprediksi  berada  dalam  zona tidak bangkrut dan model Ohlson memprediksi bangkrut.
Tabel  3  Hasil  Crosstabulation  Model Zmijewski & Model Ohlson
Ohlson Total Bangkrut Tidak Bangkrut Zmijewski Bangkrut 32 0 32 Tidak Bangkrut 75 26  101 Total 107 26  133 Dari crosstabulation prediksi Zmijewski dan Ohlson , terdapat 32 laporan keuangan yang  diprediksi  bangkrut  oleh  model Ohlson  dan  model  Zmijewski.    keduanya sependapat bahwa ada 73 laporan keuangan yang  terindikasi  berada  dalam  zona kebangkrutan, dan sisanya terdapat perbedaan  pendapat  yaitu  dimana  model Altman  menyatakan  bahwa  terdapat  6 laporan keuangan terindikasi berada dalam zona  bangkrut  sedangkan  model  Ohlson menyatakan  bahwa  terindikasi  berada dalam zona non-bangkrut.
Model  Zmijewski  dan  Ohlson  juga sependapat  bahwa  terdapat  26    laporan keuangan  yang  terindikasi  berada  dalam zona ssehat atau non-bangkrut. dan sisanya sebanyak 75 laporan menunjukkan perbedaan pendapat dimana model Zmijewski memprediksi berada dalam zona tidak bangkrut dan model Ohlson memprediksi bangkrut. Tabel 2 Hasil Uji Normalitas Model Altman Model Zmijewski Model Ohlson N 133 133 133 Normal Parameters a,b Mean 14.172 -.7976 2.8492 Std. Deviation 80.348 3.15969 4.111 Most Extreme Differences Absolute .464 .171 .202 Positive .464 .171 .202 Negative -.407 -.153 -.137 Test Statistic .464 .171 .202 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 c .000 c .000 c
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov , diperoleh  nilai  asymp  sig.  Altman,
Zmijewski,  dan  Ohlson  adalah  0.00. Dengan p-value dibawah 0,05, maka dapat dikatakan  bahwa  ketiga  model  tersebut tidak terdistribusi normal.
Berikut hasil uji beda model Altman dan model Zmijewski:
Tabel 3 Hasil Uji Beda Model Altman &
Model Zmijewski Altman x Zmi Altman x Ohl Ohlson x Zmi Mann- Whitney U 2478.500 7378.500 2223.000 Wilcoxon W 11389.500  16289.500  11134.000 Z -10.147 -2.337 -10.555 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .019 .000
Hasil  pada  tabel  5  menunjukan  nilai yang sama pada 3 pengujian Sig. (2-tailed) pada score model  Altman  dan  Zmijewski adalah sebesar 0,000 (< 0,05) yang artinya terdapat  perbedaan  signifikan  antara  dua kelompok sampel.
Langkah  berikut  adalah  melakukan prediksi atas level keakuratan dan ereor atas model  yang diuji,  dimana  Listyarini et  al., (2016)  menjelaskan  tipe error merupakan uraian  dan  atau  deskripsi  atas  galat  yang terjadi pada setiap model, sedangkan untuk mengetahui model mana yang paling akurat adalah dengan menggunakan rumus tingkat akurasi.  Untuk tipe error dalam penelitian ini menggunakan tipe error I. Tipe error I adalah kesalahan di mana pada kenyataannya terjadi kebangkrutan (financial  distress) tetapi  hasil  prediksi model  mengalami  non-bangkrut  ( non- financial  distress )  (Lutfiyyah  &  Bhilawa, 2021).
Berikut  adalah  hasil  dari  perhitungan akurasi dan kesalahan tiap model.
Tabel 6 Level Keakuratan dan Tipe Galat pada Ketiga Model
Prediksi Altman Z-Score Zmijewski Ohlson Zona Bangkrut 11 4 18 Zona Abu-abu 4 15 1 Zona Non-Bangkrut (Sehat) 4 Total 19 19 19 Tingkat Akurasi 57.89% 21.05% 94.74% Tipe error 21.05% 78.95% 5.26% Persentase Zona Abu-abu 21.05%
Berdasarkan  tabel  6,  model  Altman memprediksi benar mengalami
kebangkrutan (financial distress) sebanyak 11 dari 19 (57.89%), 4 sampel zona abu-abu (21.05%),  dan  sisanya  4  dalam  keadaan tidak  bangkrut  (21.05%)  diprediksi  secara tidak tepat . Zmijewski memprediksi dengan benar  4  kebangkrutan  (21.05%),  dan sisanya  15  (78.05)    Laporan  diprediksi secara tidak tepat yakni dalam keadaan non- bangkrut , atau  tingkat  akurasi  sebesar 21.05%  dengan  tingkat  error  sebesar 78.95%. Sedangkan Ohlson mampu memprediksi  18  dari  19  Sampel,  sehingga tingkat  akurasi  sebesar  94.74%  dengan tingkat error sebesar 5.26%
Pembahasan Hasil Penelitian Analisis Perbedaan Hasil Prediksi Kebangkrutan  Model  Altman Z-Score

## Dengan Model Zmijewski
Dugaan  adanya  perbedaan  Altman  dan Zmijewski  berhasil  dibuktikan  dalam penelitian  ini,  yang  ditunjukkan  dengan ditemukannya  perbedaan  yang  nyata  jelas antara  Altman  dan  Zmijewski  dalam memetakan  potensi  kebangkrutan.  Hasil pengujian  hipotesis  tersebut  juga  tampak nyata melalui perbedaan hasil prediksi pada kedua  model,  dimana  Model  Altman mampu  memprediksi  benar  11  Laporan Bangkrut , 4 zona  aman,  dan  4  perusahaan pada  zona  abu-abu.  Hasil  Zmijewski berbeda,  yang  hanya  mampu  memprediksi benar 4 Laporan pada Zona Bangkrut , dan 15 zona aman. Dari hasil pemetaan potensi kebangkrutan  berdasarkan  kedua  model menyampaikan  bahwa  model  Altman terbukti  lebih  baik  dalam  memprediksi kebangkrutan  perusahaan  sektor  barang konsumen  primer  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia selama tahun 2015-2021.
Perbedaan hasil prediksi antara Zmijewski dan Altman dikarenakan adanya perbedaan formula  yang  dipakai  dalam  kedua  model tersebut.    Model  Altman  dalam  modelnya menggunakan  pendekatan  MDA  (suatu model  yang  mengkombinasikan  sejumlah variabel  independen  secara  bersamaan dengan tujuan memetakan potensi
kebangkrutan  emiten).    Altman  (1968) memilih  menggunakan  MDA  dikarenakan MDA dianggap sebagai pendekatan statistik  yang  lebih  baik  daripada  analisis rasio  dan  model  lain  dalam  memetakan potensi  kebangkrutan  emiten  (Anggraeni, 2014).
Formulasi  yang  ditawarkan  oleh  Altman menggunakan lebih banyak rasio dibandingkan dengan model Zmijewski hal ini  membuat  model  Altman  menjadi  lebih selektif dalam memprediksi potensi kebangkrutan  perusahaan.  Model  Altman menekankan  poin  yang  paling  besar  pada perbandingan  antara EBIT dan total  asset (X 3 ).
Pada sampel penelitian, mayoritas perusahaan  memiliki EBIT yang  negatif sehingga  kebanyakan  perusahaan  sampel memiliki  nilai  X 3 yang  negatif.    Selain variabel X 3 , model Altman juga menekakan poin  yang  besar  pada  variabel  X 2 ( R/E  to total  assets). Pada  perusahaan  sampel penelitian  banyak  yang  tidak  mempunyai retained  earnings atau retained  earnings negatif  dikarenakan  keadaan  perusahaan yang  merugi.  Hal  ini  juga  mengakibatkan mayoritas  perusahaan  memiliki  nilai  X 2 yang rendah. Fenomena ini juga digambarkan  pada  penelitian  Altman (1968)  yang  dimana  sampel  perusahaan bangkrut  pada  penelitian  tersebut  juga mengalami hal yang sama.
Sedangkan  Zmijewski  (1984)  dalam persamaannya menggunakan model probit, (model  non  linier  yang  digunakan  untuk menganalisis hubungan antara satu variabel dependen dengan beberapa variabel independen,  dan  dependennya  bersifat kualitatif (1=Bangkrut; 0=Tidak Bangkrut) Zmijewski dalam persamaannya memberikan poin yang besar pada variabel X 2 yaitu leverage  (total  liabilities  to  total assets) yang  dimana  mayoritas  keadaan perusahaan memiliki total harta yang lebih kecil jika dikomparasi dengan keseluruhan hutang  yang  dimilikinya.  Hal  ini  yang mengakibatkan  model  Zmijewski  kurang tepat dalam memprediksi potensi kebangkrutan atau  sedang  berada  dalam
fase financial  distress perusahaan  secara benar  jika  dibandingkan  dengan  model Altman.
Prediksi  kebangkrutan  perusahaan  untuk setiap  periode  dengan  model  Altman menunjukkan bahwa mayoritas perusahaan yang  dinilai  berpotensi  bangkrut  berada pada  emiten  berkode  ALTO,  BTEK, BWPT,  JAWA,  SIMP,  UNSP,  artinya keadaan  dari  keenam  perusahaan  setiap tahunnya  mulai  dari  tahun  2015-2021 dalam  keadaan  yang  berpotensi  untuk bangkrut.  Sedangkan  perusahaan  yang dinilai berpotensi bangkrut secara berturut- turut  selama  periode  2015-2021  dengan model Zmijewski hanya pada  UNSP.
Berdasarkan penjabaran, maka diindikasikan  bahwa  emiten  dengan  nilai keuntungan,  dapat  menyisihkan  dana ditahan  atau retained  earnings, memiliki resiko lebih rendah untuk financial distress dan  bangkrut.  Selain  itu,  perusahaan dengan besar keseluruhan harga yang lebih besar daripada total liabilitasnya juga lebih aman  dari  adanya  potensi  kebangkrutan, yang  sesuai  dengan  Isnaini  et  al.,  (2022); Kisman & Wuryandari, (2021); Nurdyastuti &  Iskandar,  (2019);  Priambodo,  (2017). Namun penelitian ini terbukti berseberangan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Susanti  (2016)  yang membuktikan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara model Altman Z-Score dan model Zmijewski.
Analisis Perbedaan Hasil Prediksi Kebangkrutan  Model  Altman  Dengan Model Ohlson
Pada  pengujian  atas  dugaan  kedua  juga berhasil  dibuktikan  dalam  penelitian  ini, yang  ditunjukkan  dari  hasil  pengujian hipotesis yang menyatakan bahwa terdapat perbedaan nyata  antara model Altman dan Ohlson  dalam  memprediksi  kebangkrutan. Pernyataan  hasil  pengujian  ini  didukung fakta  penelitian,  dimana  perbedaan  hasil prediksi  terjadi  pada  dua  Model  (Altman dan  Ohlson)  yang  dimana  model  Ohlson mampu  memprediksi  benar  18  Laporan  di zona bangkrut (financial distress) , dan 1 di
zona aman. Sedangkan Altman hanya dapat memetakan dengan benar 11 laporan dalam zona bangkrut , 4 laporan di zona aman, dan 4 di zona abu-abu. Ohlson menunjukkan 7 perusahaan  yang  diprediksi  berpotensi untuk  bangkrut  secara berturut-turut mulai dari  tahun  2015-2021  yaitu  AISA,  ALTO, JAWA,  MBTO,  MPPA  dan  UNSP, sedangkan  berdasarkan  hasil  perhitungan model Altman hanya ada 6 perusahaan.
Perbedaan hasil pemetaan potensi kebangkrutan Altman dan Ohlson disebabkan oleh digunakannya pendekatan yang berbeda.  (Altman  dengan MDA nya dan  Ohlson  menggunakan  analisis  logit).
Ohlson (1980) dalam studinya menyampaikan bahwa penggunaan analisis logit  untuk  mengatasi  kekurangan  dari analisis MDA  yang sebelumnya dilakukan oleh  Altman,  (1968)  yang  dimana  analisis logit  tidak  memerlukan  asumsi  data terdistribusi normal seperti MDA.
Penelitian  menemukan  fakta  tambahan bahwa  hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa model Ohlson lebih baik dalam memetakan potensi kebangkrutan emiten , yang diduga disebabkan  Model  Ohlson  memiliki  rasio yang  lebih  banyak  dibandingkan  model Altman  yaitu  ada  sebanyak  9  rasio.  Salah satu  variabel  yang  dimiliki  model  Ohlson adalah X 8 yaitu 1 jika laba bersih negatif; 0 jika  sebaliknya.  Pada  keadaan  perusahaan sampel  variabel  ini  sangat  berpengaruh terhadap  hasil  perhitungan  dikarenakan mayoritas  perusahaan  sampel  penelitian memiliki laba yang negatif atau rugi. Hal ini yang  membuat  model  Ohlson  mampu memprediksi benar sebanyak 18
perusahaan  dari  19  perusahaan  sampel penelitian.
Hasil  dari  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian yang dilakukan oleh Asmaradana & Satyawan (2022) dan Isnaini et al. (2022) yang menyatakan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara model Altman Z-Score dan  model  Ohlson.  Namun penelitian ini tidak selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh Komarudin et  al.  (2019)  membuktikan  bahwa  tidak
terdapat perbedaan signifikan antara model Altman Z-Score dan model Ohlson.
Analisis Perbedaan Hasil Prediksi

## Kebangkrutan Model Zmijewski Dengan Model Ohlson
Hipotesis ketiga turut berhasil dibuktikan dengan  temuan  yang  menyatakan  bahwa terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara Ohlson  dan  Zmijewski  untuk  memetakan potensi kebangkrutan. Uraian hasil ini juga dibantu  oleh  adanya  fakta  perbedaan  hasil prediksi  yang  dimana  model  Ohlson mampu  memprediksi  benar  18  Laporan mengalami  kesulitan/  zona  bangkrut , dan sisanya  1  perusahaan  di  zona  aman. sedangkan model Zmijewski hanya mampu memprediksi  benar  4  perusahaan  yang dipetakan  bangkrut , dan  15  perusahaan sisanya diprediksi berada pada zona aman.
Perbedaan  hasil  prediksi  antara  model Zmijewski dan Ohlson dikarenakan adanya perbedaan  model  analisis  yang  dipakai dalam  kedua  model  tersebut.    Zmijewski menggunakan model probit dalam penelitiannya, sedangkan
Ohlson menggunakan model logit. Berbeda dengan model  logit  yang  menggunakan  fungsi logistik kumulatif, analisis probit menggunakan  fungsi  distribusi  normal kumulatif. Zmijewski (1984) pada penelitiannya juga menyampaikan bahwa ia menggunakan  teknik  estimasi Weighted Exogenous  Sample  Maximum  Likelihood (WESML) dalam model probitnya.
Selain perbedaan analisis yang digunakan,perbedaan  rasio  antara  model Zmijewski  dengan  model  Ohlson  sangat mencolok. Perbedaan tersebut terletak pada jumlah dan variabel  yang digunakan. Pada model  Ohlson  menggunakan  9  variabel sedangkan model Zmijewski hanya menggunakan 3 variabel atau rasio. Model Ohlson  dalam  persamaannya  menekankan pada  laba  bersih  perusahaan,  makin  tinggi laba bersih suatu perusahaan makin rendah potensi  perusahaan  untuk  dinyatakan kesulitan  keuangan  dan  akhirnyabangkrut. Sesuai dengan keadaan perusahaan sampel yang  pernah  mengalami  kerugian  minimal
2 kali berturut-turut hal ini membuat model Ohlson  lebih  tepat  dalam  memprediksi keadaan asli perusahaan.
Dari  hasil  prediksi  berdasarkan  kedua model  tersebut  dapat  dinyatakan  bahwa Ohlson  Ohlson  lebih  baik  daripada Zmijewski,  dan  hal  tersebut  sama  dengan yang  disampaikan  oleh  Asmaradana  & Satyawan,  (2022);  Isnaini  et  al.,  (2022); Komarudin et al., (2019) yang menyatakan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara model Zmijewski dan model Ohlson.

## Model Prediksi Yang Paling Akurat
Model  Ohlson  dengan  level  keakurantan tertinggi  (94,74%)  dibandingkan  dengan model-model  yang  lain,  diikuti  dengan Altman  (57.89%)  dan  Zmijewski  (21.05). Model  Ohlson  paling  akurat  ditenggarai disebabkan  oleh  pemanfaatan  rasio  yang lebih  banyak  dibandingkan  model  Altman dan  model  Zmijewski.  Beragamnya  rasio yang  diaplikasikan  oleh  Ohlson  dengan variasi  yang  lebih  luas,  mulai  dari  rasio profitabiltas, Liquidity , Solvability , dan firm size .  Model  Ohlson  terdiri  dari  4  rasio likuiditas,  3  rasio  profitabilitas,  1  rasio solvabilitas, dan 1 rasio firm size .
Rasio  pada model Ohlson lebih berfokus pada  likuiditas  perusahaan,  dapat  dilihat dari model Ohlson yang menggunakan total aktiva sebagai perbandingan dari beberapa variabel.  Selain  itu  model  Ohlson  juga menekankan  pada  laba  bersih  perusahaan dimana perusahaan dengan laba bersih yang positif  dinilai  lebih  aman  dari  resiko kebangkrutan (financial  distress) .  Hal tersebut  juga  dijelaskan  pada  penelitian Ohlson  (1980).  Melihat  dari  keadaan perusahaan sampel dimana pernah mengalami  kerugian  sebanyak  dua  kali berturut-turut  atau  lebih  membuat  model Ohlson  lebih  tepat  dalam  memprediksi benar keadaan sebenarnya perusahaan.
Hasil  penelitian  ini  selaras  dengan Munjiyah  &  Artati  (2020);  Najib  & Cahyaningdyah (2020); serta Elvama et al. (2021)  yang  menyatakan  Ohlson  sebagai prediksi terbaik dalam pemetaaan kebangkrutan.  Sedangkan  Hartono  &
Safitri (2014), Lutfiyyah & Bhilawa (2021), dan  Indriyanti  (2019)  yang  membuktikan bahwa model Ohlson memiliki keakurasian lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan model Altman Z-Score dan model
Zmijewski dalam memprediksi
kebangkrutan
(financial
distress) perusahaan. Pada penelitian yang dilakukan oleh    Elviani  et  al.  (2020);  Fahma  & Setyaningsih  (2021);  Indriyanti  (2019); Widiasmara  &  Rahayu  (2019)  juga disebutkan  bahwa  keakurasian  model Ohlson  tidak  lebih  tinggi  dari  model  lain, seperti  Springate,  Zavgreen,  Grover,  dan Taffler.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas Riau  dan  Tim Reviewer Jurnal  yang memberikan bantuan untuk menyelesaikan publikasi  penelitian  yang  dilaksankan secara mandiri ini.

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Perbedaan hasil yang nyata ditunjukkan oleh model Altman, Zmijewski, dan model Ohlson dapat dibuktikan oleh penelitian ini dengan  Ohlson  yang  terbaik  dalam memetakan  potensi  kebangkrutan.  Ohlson memiliki  tingkat  akurasi  perhitungan potensi  kebangkrutan  paling  tinggi  yaitu 94,74%  dibandingkan  dengan  model Altman dan model Zmijewski yang masing- masing  memiliki  akurasi  57,89%  dan 21,05%. Sehingga model Ohlson merupakan  model  yang  paling  efektif digunakan  untuk  memprediksi  potensi kebangkrutan  pada  perusahaan  sektor barang  konsumen  primer  yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia periode 2015-2021.
Investor  disarankan bagi investor untuk menggunakan  rasio-rasio  keuangan  dalam model Ohlson  sebagai  salah satu  alternatif dalam menilai kondisi keuangan perusahaan  yang  berpotensi  mengalami kebangkrutan  di  masa  yang  akan  datang sehingga investor dapat membuat
keputusan  yang  tepat  dalam  berinvestasi, perusahaan disarankan untuk lebih mempertimbangan  model  Ohlson  dalam mengevaluasi kondisi keuangannya, terutama  dalam  hal financial  distress ,  dan penelitian  lanjutan  disarankan  untuk  dapat memperluas sampel penelitian, dan menggunakan model-model deteksi kebangkrutan lainnya yang akan dibandingkan,  misalnya  model    Springate, Zavgreen, Grover, dan Taffler.

## DAFTAR PUSTAKA
Abadi,  M.  T.,  &  Ghoniyah,  N.  (2016).  Studi Potensi  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan Industri Properti Yang Go Public Di Bursa Efek  Indonesia. Jurnal  Riset  Bisnis Indonesia , 13 (1), 91–100.
Altman, E I. (2018). A fifty-year retrospective on  credit  risk  models,  the  Altman  Z-score family  of  models  and  their  applications  to financial markets and managerial strategies. Journal  of  Credit  Risk .  Retrieved  from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abs tract_id=3299519
Altman,  Edward  I.  (1968a).  Financial  Ratios, Discriminant  Analysis  And  The  Prediction Of  Corporate  Bankruptcy. The  Journal  of
Finance , 23 (4), 589–609. https://doi.org/10.1111/j.1540-
6261.1974.tb00057.x
Altman,  Edward  I.  (1968b).  The  Prediction  of Corporate  Bankruptcy:  A  Discriminant Analysis. The  Journal  of  Finance , 23 (1),
193. https://doi.org/10.2307/2325319
Anggraeni,  R.  (2014).  Penerapan  Model Multiple  Discriminant  Analysis  Untuk Memprediksi Financial Distress (Studi pada Sektor  Industri  Barang  Konsumsi  yang Listing  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode 2009-2012). Jurnal  Administrasi  Bisnis  S1 Universitas Brawijaya , 8 (2), 80536.
Asmaradana, L. B., & Satyawan, M. D. (2022). Analisis  Financial  Distress  dengan  Model Altman,  Grover,  Springate,  Zmijewski,  dan Ohlson  pada  Perusahaan  Subsektor  Jasa Konsumen  yang  terdaftar  di  BEI . 2 (1), 1325–1341.
Assaji, J. P., & Machmuddah, Z. (2019). Rasio Keuangan  Dan  Prediksi  Financial  Distress. Jurnal Penelitan Ekonomi Dan Bisnis , 2 (2),
58–67. https://doi.org/10.33633/jpeb.v2i2.2042
Awan,  T.  W.  K.,  &  Diyani,  L.  A.  (2016).
Prediksi Kebangkrutan Menggunakan
Altman Z-Score Studi Kasus pada
Perusahaan  Rokok  yang  Terdaftar  di  BEI Periode Tahun 2012 – 2014. Jurnal Online Insan Akuntan , 1 (2), 221–238.
Ayuningtiyas,  I.  S.,  &  Suryono,  B.  (2019).
Pengaruh
Likuiditas, Profitabilitas, Leverage  dan  Arus  Kas  terhadap  Kondisi Financial Distress. J , 8 (1), 1–17. Retrieved from http://jurnalmahasiswa.stiesia.ac.id/index.p hp/jira/article/view/242/243
Barry,  H.  (2019).  Prediksi  Model  Financial Distress  (Kebangkrutan)  Pada  Perusahaan Ritel  Bursa  Efek  Dengan  Model  Altman Dan  Springate    Indonesia  Periode  2012-
2016. Account , 6 (1), 941–947. https://doi.org/10.32722/acc.v6i1.1376
Bilondatu,  D.  N.,  Dungga,  M.  F.,  &  Selvi,  S.
(2019).  Analisis  Model  Altman  Z-Score, Springate,  dan  Zmijewski  Sebagai  Metode dalam  Memprediksi Kondisi Kebangkrutan pada  PT.  Garuda  Indonesia,  Tbk  Periode 2014-2018. JAMIN :  Jurnal  Aplikasi Manajemen  Dan  Inovasi  Bisnis , 2 (1),  40. https://doi.org/10.47201/jamin.v2i1.35
Boedi, S., & Tiara, D. (2013). Analisis Prediksi Kebangkrutan  Perusahaan  Telekomunikasi Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia Dengan  Model  Altman  Revisi. Jurnal Manajemen  Dan  Akuntansi , 14 (1),  63–70. Retrieved from http://journal.stiei- kayutangi- bjm.ac.id/index.php/jma/article/view/159/1 23
Brahmana, R. K. (2007). Identifying Financial
Distress Condition in Indonesia Manufacture Industry. Birmingham Business School, University of Birmingham, United Kingdom , 6 , 1–19.
Carolina,  V.,  Marpaung,  E.  I.,  &  Pratama,  D. (2017).  Analisis  Rasio  Keuangan  untuk Memprediksi  Kondisi  Financial  Distress (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia Periode  2014-2015). Jurnal  Akuntansi
Maranatha ,
9 (2),
137–145.
https://doi.org/10.28932/jam.v9i2.481
Elvama,  A.,  Fitriadi,  A.,  Nasyaroeka,  J.,  & Oktarina,  K.  (2021).  Model  Analisis Altman,  Springate,  Grover,  Ohlson  & Zmijewski  Sebagai  Early  Warning  System Terhadap Prediksi Financial Distress. Jurnal Gema Ekonomi , 11 (1), 1780–1802. Retrieved from https://e- jurnal.stieprasetiyamandiri.ac.id/index.php/
gem/article/view/309
Elviani, S., Simbolon, R., Riana, Z., Khairani,
F.,  Dewi,  S.  P.,  &  Fauzi,  F.  (2020).  The Accuracy of the Altman, Ohlson, Springate and  Zmejewski  Models  in  Bankruptcy Predicting  Trade  Sector  Companies  in Indonesia. Budapest International Research and  Critics  Institute  (BIRCI-Journal) : Humanities and Social Sciences , 3 (1), 334– 347. https://doi.org/10.33258/birci.v3i1.777 Erayanti,  R.  (2019).  Pengaruh  Likuiditas, Profitabilitas dan Leverage terhadap Prediksi  Financial  Distress. Jurnal  Riset Akuntansi & Perpajakan (JRAP) , 6 (01), 38– 51. https://doi.org/10.35838/jrap.v6i01.393
Fahma,  Y.  T.,  &  Setyaningsih,  N.  D.  (2021).
Analisis Financial Distress Dengan Metode Altman,  Zmijewski,  Grover,  Springate, Ohlson  Dan  Zavgren  Untuk  Memprediksi Kebangkrutan  Pada  Perusahaan  Ritel. Jurnal  Ilmiah  Bisnis  Dan  Ekonomi  Asia , 15 (2),
200–216. https://doi.org/10.32815/jibeka.v15i2.398
Fauzi, S. E., Sudjono, S., & Saluy, A. B. (2021).
Comparative Analysis of Financial Sustainability  Using  the  Altman  Z-Score, Springate,  Zmijewski  and  Grover  Models for  Companies  Listed  at  Indonesia  Stock Exchange  Sub-Sector  Telecommunication Period 2014 – 2019. Journal of Economics and Business , 4 (1). https://doi.org/10.31014/aior.1992.04.01.32
1
Febriana,  S.  K.,  &  Wahidahwati,  W.  (2018).
Analisis  Perbandingan  Model  Altman  Z- Score,  Zmijewski,  Ohlson,  Dan  Grover Dalam  Memprediksi  Financial  Distress. Jurnal  Ilmu  Dan  Riset  Akuntansi , 7 (9),  1– 21.
Fiberesima,  D.  D.,  Shima,  N.,  &  Rani,  A.
(2015). Strategy Management and Business Success . (July).
Fitri, N., & Zannati, R. (2019). Model Altman Z-Score  Terhadap  Kinerja  Keuangan  di Bursa  Efek  Indonesia  Melalui  Pendekatan Regresi  Logistik. AKURASI:  Jurnal  Riset Akuntansi  Dan  Keuangan , 1 (1),  63–72. https://doi.org/10.36407/akurasi.v1i1.75 Geng,  R.,  Bose,  I.,  &  Chen,  X.  (2015). Prediction of financial distress: An empirical study of listed Chinese companies using  data  mining.  In European Journal  of Operational  Research (Vol.  241).  Elsevier https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.08.016 Halimatusyakdiah, H., Kosim, A., & Meirawati,  E.  (2015).  Analisis  Financial Distress  Pada  Industri  Kosmetik  Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (Bei) Untuk  Memprediksi  Potensi  Kebangkrutan Perusahaan. Akuntabilitas .  Retrieved  from https://ejournal.unsri.ac.id/index.php/ja/arti cle/view/8859
Hartono, U., & Safitri, A. (2014). Aprilia Safitri dan Ulil Hartono ; Uji Penerapan Model … .
2 (2).
Indriyanti,  M.  (2019).  The  Accuracy  of Financial  Distress  Prediction  Models: Empirical Study on the World’s 25 Biggest Tech  Companies  in  2015–2016  Forbes’s Version. KnE  Social  Sciences , 3 (11),  442. https://doi.org/10.18502/kss.v3i11.4025 Isnaini, T., Yusnidar, C., & Fatrisia, P. (2022).
Measuring  The  Bankruptcy  Potential  Of Aceh  Beginners  With  The  Altman  Z-Score, Springate,  Ohlson,  Grover,  And  Zmijewski Method  In  The  Midst  Of  The  COVID-19 Pandemic . 1 (1), 131–138.
Kadim,  A.,  &  Sunardi,  N.  (2018).  Analisis Altman Z-Score Untuk Memprediksi
Kebangkrutan  Pada  Bank  Pemerintah (Bumn)  Di  Indonesia  Tahun  2012-2016 Articles Information Abstract Prodi Manajemen Unpam. Keuangan Dan Investasi ) , 1 (3), 142–156.
Kartika, R., & Hasanudin, H. (2019). Analisis Pengaruh  Likuiditas,  Leverage,  Aktivitas, Dan  Profitabilitas  Terhadap  Financial Distress  Pada  Perusahaan  Terbuka  Sektor Infrastruktur,  Utilitas,  Dan  Transportasi Periode  2011-2015. Oikonomia:  Jurnal
Manajemen , 15 (1), 1–16. https://doi.org/10.47313/oikonomia.v15i1.6 40
Kisman,  Z.,  &  Wuryandari,  R.  (2021).
Choosing the Best Model for Restructuring Business  Debt  in  Indonesia  Due  To  the Pandemic Using the Altman, Springate, and Zmijewski Model. International Journal of Research  in  Commerce  and  Management Studies , 03 (04), 12–30. https://doi.org/10.38193/ijrcms.2021.3402
Komarudin,  Syafnita,  &  Ilmiani,  A.  (2019).
Analisis  Komparasi  Prediksi  Financial Distress Metode Grover, Altman, Springate, Zmijewski,  dan  Ohlson  pada  Perusahaan Pertambangan di BEI. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 22 (2), 36–43.
Listyarini,  F.,  Rambe,  P.  A.,  &  Kusasi,  F. (2016). Analisis  Perbandingan  Prediksi
Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan  Model  Altman,  Springate Dan Zmijewski Pada Perusahaan Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia 2011-2014 . 1–17.
Lutfiyyah,  I.,  &  Bhilawa,  L.  (2021).  Analisis Akurasi  Model  Altman  Modifikasi  (Z”- Score),  Zmijewski,  Ohlson,  Springate  dan Grover  Untuk  Memprediksi  Financial Distress Klub Sepak Bola. Jurnal Akuntansi , 13 ,46–60. https://doi.org/10.28932/jam.v13i1.2700
MacCarthy, J. (2017). Using Beneish M-Score and  Altman  Z-Score  models  to  detect financial  fraud  and  company  failure. International  Journal  of  Finance  and Accounting , 6 (6), 159–166. https://doi.org/10.5923/j.ijfa.20170606.01
Mahtani,  U.  S.,  &  Garg,  C.  P.  (2018).  An analysis  of  key  factors  of financial  distress in  airline  companies  in  India  using  fuzzy AHP  framework. Transportation  Research Part  A:  Policy  and  Practice , 117 (May
2018),
87–102. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.08.016
Mandagie,  Y.,  Murni,  S.,  &  Sondakh,  C.  A. (2014).  Analisis  Potensi  Kebangkrutan Dengan  Menggunakan  Metode  Altman  Z- Score,  Springate  Dan  Zmijewski  Pada Industri  Perdagangan  Ritel  Yang  Terdaftar Di  Bei  Periode  2009-2013. Jurnal  Riset
Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 2 (4), 364–373.
Munjiyah,  M.,  &  Artati,  D.  (2020).  Analisis Prediksi  Kebangkrutan  dengan  Model Altman,  Springate,  Ohlson  dan  Zmijewski
Pada  Perusahaan  Food  and  Beverage  di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Jurnal  Ilmiah Mahasiswa Manajemen, Bisnis Dan
Akuntansi  (JIMMBA) , 2 (6),  901–909.
https://doi.org/10.32639/jimmba.v2i6.685 Muzanni, M., & Yuliana, I. (2021).
Comparative Analysis of Altman, Springate, and  Zmijewski  Models  in  Predicting  the Bankruptcy  of  Retail  Companies  in Indonesia  and  Singapore. TIJAB  (The
International Journal of Applied Business) , 5 (1), 81. https://doi.org/10.20473/tijab.v5.i1.2021.81
-93
Najib,  A.  S.,  &  Cahyaningdyah,  D.  (2020).
Analysis  of  The  Bankruptcy  of  Companies with  Altman  Model  and  Ohlson  Model. Management  Analysis  Journal , 9 (3),  243– 251.
https://doi.org/10.15294/maj.v9i3.37797
Nurdyastuti, T., & Iskandar, D. (2019). Analisis
Model Prediksi Kebangkrutan Pada
Perusahaan  Food  and  Beverages  Yang
Terdaftar  Di  Bei  2015-2017. Jurnal  Bisnis Terapan , 3 (01), 21–36. https://doi.org/10.24123/jbt.v3i01.1981
Ohlson, J. A. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic  Prediction  of  Bankruptcy. Journal of Accounting Research , 18 (1), 109. https://doi.org/10.2307/2490395
Pangkey, P. C., Saerang, I. S., & Maramis, J. B.
(2018).  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan Dengan Menggunakan Metode Altman Dan
Metode Zmijewski Pada Perusahaan Bangkrut Yang Pernah Go Public Di Bursa Efek  Indonesia  Bankruptcy  Prediction
Analysis  Using  Altman  Method  and Zmijewski Method on Bankrupt Companies That  . Analisis  Prediksi……  3178  Jurnal EMBA , 6 (4), 3178–3187.
Prabowo,  S.  C.  B.  (2019).  Analysis  on  the Prediction  of  Bankruptcy  of  Cigarette Companies  Listed  in  the  Indonesia  Stock Exchange  Using  Altman  (Z-Score)  Model and  Zmijewski  (X-Score)  Model. Jurnal Aplikasi  Manajemen , 17 (2),  254–260. https://doi.org/10.21776/ub.jam.2019.017.0 2.08
Priambodo,  D.  (2017).  Analisis  Perbandingan Model  Altman,  Springate,  Grover,  Dan Zmijewski  Dalam  Memprediksi  Financial Pertambangan  Yang  Terdaftar  Di  Bursa
Efek Indonesia Periode 2012-2015 ). Jurnal Pendidikan Akuntansi , 1–10.
Primasari,  N.  S.  (2018).  Analisis  Altman  Z- Score,  Grover  Score,  Springate,  dan Zmijewski  Sebagai  Signaling  Financial Distress  (Studi  Empiris  Industri  Barang- Barang Konsumsi di Indonesia). Accounting and  Management  Journal , 1 (1),  23–43. https://doi.org/10.33086/amj.v1i1.70
Priyanti,  M.,  &  Riharjo,  I.  (2019).  Analisis Metode  Altman  Z-Score  ,  Springate  ,  Dan Zmijewski  Untuk  Memprediksi  Financial Distress. Jurnal Ilmu  Dan Riset  Akuntansi , 8 .
Putro,  B.  E.,  &  Pratama,  F.  (2017).  Analisis Model  Prediksi  Kebangkrutan  Industri Garmen  dengan  Menggunakan  Metode Altman Z- Score. Jurnal Media Teknik Dan Sistem Industri , 1 , 1. https://doi.org/10.35194/jmtsi.v1i0.45
Ratna,  I.,  &  Marwati,  M.  (2018).  Analisis
Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Yang  Delisting  Dari  Jakarta  Islamic  Index Tahun 2012-2016. Jurnal Tabarru’: Islamic Banking and Finance , 1 (1), 51–62.
https://doi.org/10.25299/jtb.2018.vol1(1).2
044
Septiani,  N.  M.  I.,  &  Dana,  I.  M.  (2019).
Pengaruh Likuiditas, Leverage, Dan Kepemilikan Institusional Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property Dan  Real  Estate. E-Jurnal  Manajemen Universitas Udayana , 8 (5), 3110.
https://doi.org/10.24843/ejmunud.2019.v08 .i05.p19
Sujimantoro, & Muthmainnah. (2017). Analisis Kondisi  Kebangkrutan  dengan  Model Ohlson(1980)  O-Score. Future:  Jurnal Manajemen Dan Akuntansi , 4 (2), 12–28.
Susanti,  N.  (2016).  Analisis  Kebangkrutan dengan  Menggunakan  Metode  Altman  Z- score  Springate  dan  Zmijewski  pada Perusahaan  Semen  yang  Terdaftar  di  BEI Periode 2011-2015. Jurnal Aplikasi Manajemen , 14 (4), 802–806. https://doi.org/10.18202/jam23026332.14.4
.20
Sutra,  F.  M.,  &  Mais,  R.  G.  (2019).  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Financial Distress  dengan  Pendekatan  Altman  Z- Score pada Perusahaan Pertambangan yang
Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun 2015-2017. Jurnal Akuntansi Dan Manajemen , 16 (01), 34–72. https://doi.org/10.36406/jam.v16i01.267
Toly,  A.  A.,  Permatasari,  R.,  &  Wiranata,  E. (2020). The  Effect  of  Financial  Ratio (Altman  Z-Score)  on  Financial  Distress Prediction  in  Manufacturing  Sector  in Indonesia  2016-2018 . 144 (2019),  47–53. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200606.00 8 Widiasmara,  A.,  &  Rahayu,  H.  C.  (2019).
Perbedaan  Model  Ohlson,  Model  Taffler Dan  Model  Springate  Dalam  Memprediksi
Financial Distress. Inventory: Jurnal Akuntansi , 3 (2), 141. https://doi.org/10.25273/inventory.v3i2.524
2
Widiyawati, A. T., Utomo, S. W., & Amah, N. (2015).  Analisis  Rasio  Altman  Modifikasi Pada  Prediksi  Kebangkrutan  Perusahaan Property Dan Real Estate Yang Terdaftar Di Bei. Assets: Jurnal Akuntansi Dan Pendidikan , 4 (2), 112. https://doi.org/10.25273/jap.v4i2.680
Zmijewski,  M.  E.  (1984).  Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress  Prediction  Models. Journal  of Accounting Research , 22 , 59–82.
Zulaecha,  H.  E.,  &  Mulvitasari,  A.  (2019).
Pengaruh  Likuiditas,  Leverage,  Dan  Sales Growth  Terhadapfinancial  Distress. JMB : Jurnal Manajemen Dan Bisnis , 8 (1), 16–23. https://doi.org/10.31000/jmb.v8i1.1573
\