## PERBANDINGAN  ANALISIS  PREDIKSI  KEBANGKRUTAN  MODEL  SPRINGATE’S, FULMER, FOSTER DAN ALTMAN Z-SCORE

## Sudarman
Program  Studi Manajemen, Universitas Riau, Riau, Indonesia Email : Sudarman9400 @gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan antara tingkat kebangkrutan Springate's Model, Fulmer  Model,  Foster  Model,  dan  Altman  Model,  serta  langkah-langkah  model  mana  yang  paling akurat  dalam  memprediksi  kebangkrutan  di  perusahaan  sektor  non  keuangan.  Variabel  penelitian terdiri  dari rasio  keuangan  yang  terkandung  dalam  model  prediksi  kebangkrutan  yang  terkandung dalam Springate's Model, Fulmer Model, Foster Model, dan Altman Model. Populasi penelitian adalah semua  perusahaan  sektor  non  keuangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  sejumlah  546 perusahaan  yang  tersebar  di  8  sektor.  Perusahaan  yang  akan  diperiksa  terdiri  dari  18  perusahaan. Menggunakan pengumpulan data sekunder. Penggunaan data dalam laporan keuangan periode 2013- 2017.  Analisis  data  dilakukan  dengan  langkah-langkah  uji  Kruskal  Wallis  menggunakan  SPSS  18. Hasil uji Kruskal Wallis, menunjukkan bahwa terdapat perbedaan prediksi kebangkrutan berdasarkan Springate's Model, Fulmer Model, Foster Model, dan Altman Model. Selain itu, untuk tingkat akurasi tertinggi adalah model Fulmer.
Kata kunci: Kebangkrutan,  Model  Springate’s,  Model  Fulmer,  Model  Foster,  Model Altman

## SPRINGATE'S,  FULMER,  FOSTER  AND  ALTMAN  Z-SCORE  BANKRUPTCY  PREDICTION ANALYSIS

## Abstract
This study aims to determine the difference between the rate of bankrupcy Springate’s Model, Fulmer Model,  Foster  Model,  and  Altman  Model,  as  well  as  measures  which  model  is  most  accurate  in predicting  bankrupcy  in  non  financial sector  companies.  The  research  variables  consist  of  financial ratios contained in the bankrupcy prediction model contained in the Springate’s Model, Fulmer Model, Foster Model, and Altman Model. The study population was all non sector financial companies listed on the  Indonesia  Stock  Exchange  a  number  of  546 companies that spreaded in 8 sector. Companies that will  be  examined  consist  of  18  companies. Secondary  data  collection. The data  use  in  the  financial statements of  the  period  2013-2017.  Data analysis  was  performed  with  the  steps  Kruskal  Wallis  test using SPSS 18. Result kruskal wallis test, showed that there were differences of bankrupcy prediction based on the Springate’s Model, Fulmer Model, Foster Model, and Altman Model. In addition, for the highest level of accuracy is the model of Fulmer.
Keywords: Bankcruptcy Prediction, Springate’s, Fulmer, Foster, and Altman Model

## PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  didirikan  dengan  tujuan  meng-  hasilkan  keuntungan  sehingga mampu bertahan atau berkembang dalam jangka panjang. Akan  tetapi, tujuan tersebut tidak selalu tercapai dengan baik sesuai  harapan. Seringkali perusahaan yang telah beroperasi dalam jangka  waktu  tertentu  mengalami  kesulitan  keuangan  yang  berujung  pada  kebangkrutan. Analisis  mengenai  gejala-gejaja  kebangkrutan  harus  dilaku-  kan,  guna  mengantisipasi terjadinya  kebangkrutan  dimasa  yang  akan  datang.  Cara  yang  dilakukan  adalah  dengan menganalisis rasio-rasio keuangan perusahaan dengan model tertentu seperti dalam penelitian ini.  Hal  ini  mengingat  tidak  sedikit  fenomena-fenomena  kebangkrutan  yang  dialami perusahaan-perusahaan di Indonesia
Keadaan bisnis di Indonesia dalam keadaan waspada, Ini dikarenakan adanya gejolak ekonomi  yang  terjadi  di  Indonesia.  Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  terus  mengalami perlambatan sejak 2010 hingga 2015. Gejolak tersebut terkait dengan kondisi suku bunga bank yang  relatif tinggi akibat  melemahnya rupiah  terhadap  dollar  Amerika  Serikat.  Berikut  data pertumbuhan ekonomi Indonesia dari tahun 2010-2017. Pada beberapa tahun belakangan ini perusahaan yang listing di BEI selalu ada yang mengalami delisting . Berdasarkan laporan BEI (http://www.idx. com) Pada tahun 2013-2017 terdapat sekitar 25  perusahaan delisting dari BEI, baik  itu  karena  kebangkrutan,  kenginan  perusahaan  untuk  go  private  maupun  disebabkan merger dengan perusahaan lainnya. Adanya potensi kebangkrutan pada perusahaan yang listing di BEI menjadi ancaman bagi investor maupun pihak perusahaan, sehingga diperlukan suatu metode yang dapat memprediksi kebangkrutan perusahaan.
Prediksi kebangkrutan merupakan topik yang penting dalam dunia bisnis. Prediksi yang tepat  pada  waktunya  sangat  berharga  bagi  perusahaan  maupun investor  untuk  mengevaluasi resiko atau mencegah kebangkrutan. Berbagai penelitian prediksi kebang- krutan di luar negeri saat ini dilakukan bertujuan untuk mencari model prediksi kebangkrutan yang paling tepat dan akurat untuk digunakan sebagai  alat prediksi. Namun dari berbagai hasil  penelitian tersebut, model yang dihasilkan merupakan hasil penelitian yang dilakukan terhadap perusahaan luar negeri, ada kemungkinan bahwa  model-model prediksi tersebut tidak cocok diterapkan pada perusahaan-perusahaan di Indonesia.
Penelitian prediksi kebangkrutan di Indonesia perlu dikembangkan lebih lanjut untuk menemukan  dan membandingkan model yang paling sesuai untuk diterapkan pada perusahaan Indonesia. Hal ini penting  mengingat kharakteristik keuangan perusahaan di Indonesia berbeda dengan perusahaan luar  negeri, yang dipengaruhi oleh perbedaan ekonomi, hukum, politik, dan peraturan pemerintah pada masing-masing negara. Penelitian mengenai prediksi kebangkrutan di Indonesia sudah cukup banyak dilakukan, akan tetapi hasil penelitian yang diperoleh tidak konsisten sehingga perlu dilakukan penelitian lebih lanjut agar diperoleh model prediksi yang paling akurat dan konsisten.

## Rumusan Masalah
Mengacu  pada  latar  belakang  yang  telah disampaikan  tersebut,  maka  rumusan masalah yang disampaikan dalam penelitian ini adalah:
1. Apakah  terdapat  perbedaan  prediksi  kebangkrutan  dari  masing-masing  model (Springate’s, Foster, Fulmer dan Altman) pada perusahaan sektor Non Keuangan yang terdaftar di bursa Efek Indonesia tahun 2013-2017 ?
2. Manakah  model  prediksi  kebangkrutan  yang  menunjukkan  hasil  akurat  pada perusahaan sektor Non Keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2013- 2017 ?

## Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk :
1. Mengetahui perbedaan prediksi kebangkrutan dari masing-masing model (Springate’s, Foster, Fulmer dan Altman) pada perusahaan sektor Non Keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2013-2017
2. Mengetahui  model  prediksi  kebangkrutan  yang  menunjukkan  hasil  akurat  pada perusahaan sektor Non Keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2013- 2017.

## KAJIAN PUSTAKA

## Kebangkrutan
Menurut UU nomor 37 tahun 2004 pasal 1 ayat (1) yang dimaksud dengan  kepailitan adalah  sita  umum  atas  semua  kekayaan Debitor  Pailit  yang  pengurusan  dan  pemberesannya dilakukan  oleh  kurator  di  bawah  pengawasan  Hakim  Pengawas  sebagaimana  diatur  dalam Undang-Undang ini.
Menurut  Toto  (2013:  332)  kebangkrutan  (bankruptcy)  merupakan  kondisi  dimana perusahaan tidak mampu lagi untuk melunasi kewajibannya. Kondisi ini biasanya tidak muncul begitu  saja  di  perusahaan.  Ada  indikasi  awal  dari  perusahaan  tersebut  yang  biasanya  dapat dikenali  lebih  dini  jika  laporan  keuangan  dianalisis  secara  lebih  cermat  dengan  suatu  cara tertentu. Sedangkan menurut Hanafi (2014: 638) perusahaan dapat dikatakan bangkrut apabila perusahaan  itu  mengalami  kesulitan  yang  ringan  (seperti  masalah  likuiditas),  dan  sampai kesulitan yang lebih serius, yaitu solvabel (utang lebih besar dibandingkan dengan aset).
Kebangkrutan  sebagai  suatu  kegagalan  yang  terjadi  pada  sebuah  perusahaan  didefinisikan dalam beberapa pengertian menurut Martin dalam Karina (2014: 19) yaitu :
1) Kegagalan  Ekonomi  (Economic  Distressed).  Kega-  galan  dalam  ekonomi  berarti  bahwa perusahaan kehilangan uang atau pendapatan perusahaan tidak mampu menutupi biayanya sendiri, ini berarti tingkat labanya lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dari arus kas perusahaan lebih kecil dari kewajiban.
2) Kegagalan  Keuangan  (Financial  Distressed).  Pengertian  financial  distressed  mempunyai makna  kesulitan  dana  baik  dalam  arti  dana  dalam  pengertian  kas  atau  dalam  pengertian modal kerja.
Beberapa perusahaan mengalami tahapan berikut menjelang kebangkrutan. Namun, beberapa perusa- haan juga tidak mengalami tahapan kebangkrutan berikut (Kordestani, et al., 2011). Tahapan dari kebangkrutan dijabarkan sebagai berikut (Kordestani, et al., 2011):
1)  Latency, pada tahap ini ROA (Return On Asset) mengalami penurunan.
2)  Shortage of Cash, pada tahap ini perusahaan tidak memiliki sumber dana.
3)  Financial  Distress,  pada  tahap  ini  kesulitan  keuangan  bisa  dianggap  sebagai  keadaan darurat.  Tetapi  banyak  peneliti  menganggap  hal  ini  berada  diantara  kebangkrutan  dan keadaan darurat.
4)  Bankrupty,  pada  tahap  ini  perusahaan  tidak  mampu  menyembuhkan  gejala  kesulitan keuangan yang akan bangkrut.

## Model springate’s
Penelitian yang dilakukan oleh Gordon L.V Springate’s (1978) menghasilkan model prediksi kebangkrutan yang dibuat dengan mengikuti prosedur model Altman. Model prediksi kebangkrutan yang dikenal sebagai model springate’s ini menggunakan 4 rasio keuangan yang dipilih  berdasarkan  19  rasio-rasio  keuangan  dalam  berbagai  literatur.  Model  ini  memiliki rumus sebagai berikut:
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 menghasilkan skor  yang  berbeda  antara  satu  perusahaan  dengan  perusahaan  lainnya.  Skor  tersebut  harus dibandingkan  dengan  standar  penilaian  berikut  ini  untuk  menilai  keber-  langsungan  hidup perusahaan tersebut:
S > 0,862 = Perusahaan sehat S < 0,861 = Perusahaan potensial bangkrut

## Model Fulmer
Dalam  Lukman  dan  Ahmar  (2015:  14)  Analisis  kebangkrutan  Fulmer  (1984) menggunakan analisa step wise multiple discriminant untuk mengevaluasi 40 rasio keuangan yang diaplikasikan pada sampel 60 perusahaan, 30 gagal dan 30 sukses dengan rata-rata ukuran
asset perusahaan adalah $455.000. Fulmer melaporkan 98% akurat pada perusahaan satu tahun sebelum gagal dan 81% akurat lebih dari satu tahun sebelum kebangkrutan.
H-Score = 5,52X1 + 0,212X2 + 0,073X3 + 1,27X4 - 0,12X5 + 2,335X6 + 0,575X7 + 1,082X8 +0,894X9 - 6,075 Dimana : X1 = Retained Earning/Total Asset X2 = Revenue/Total Asset X3 = EBIT/Total Equity X4 = Cash Flow from Operation/Total Liabilities
X5  =  Total  Liabilities/Total  Equity  X6  =  Current  Liabilities/Total  Asset  X7  =  Log  (Fixed Asset)
X8 = Working Capital/Total Liabilities X9 = Log (EBIT)/Interest Expense
Kriteria  analisisya  adalah,  jika  H  <  0  diprediksi  mengalami  kebangkrutanatau  atau kondisi perusahaan tidak sehat H > 0 diprediksi kondisi perusahaan Dalam keadaan baik atau sehat.

## Model Foster
George  Foster  pada  1978  dalam  bukunya  Financial  Statement  Analysis  menerapkan model multivariat untuk mengindetifikasi perusahaan-perusahaan transportasi yang bangkrut dan yang tidak, dengan menggunakan dua variabel, yaitu TE/OR (Trans- portation Expense to Operating  Revenue)  dan  TIE  (Times  Interest  Earned).  Rasio  yang  pertama  menjelaskan seberapa  besar  biaya  operasi  dibanding-  kan  dengan  pengahasilan,  sedangkan  rasio  kedua menunjukkan  seberapa  besar  laba  operasi  apabila  dibandingkan  dengan  bunga  yang  harus dibayar. Studi dilakukan terhadap 10 perusahaan, 8 tidak bangkrut dan 2 bangkrut. Model yang disusun adalah:
z = aX + bY X = TE/OR Y = TIE Hasil perhitungan persamaan diskriminan yang diperoleh adalah sebagai berikut: Z = -3,366X + 0,657Y
Persamaan  ini  kemudian  dipergunakan  untuk  menyusun  peringkat  nilai-nilai  untuk semua  perusahaan  yang  diambil  sebagai  sampel.  Setelah  itu  dicari  cutoff  point  untuk memisahkan perusahaan yang bangkrut dan yang tidak. Dalam contoh yang dipergunakan oleh Foster, diperoleh cut off pointnya, z = 0,640. Kurang dari nilai ini perusahaan diperki- rakan akan  bangkrut.  Penghitungan  yang  dilakukan  oleh  Foster  dinilai  berhasil,  kesalahan pengklasifi- kasian hanya terjadi pada 1 perusahaan dari 10 perusahaan yang dijadikan sampel (Suad, 2013: 685).

## Model Altman Pertama
Model Altman Z-score merupakan model yang dikembangkan oleh Edward l Altman untuk  menganalisis  kebangkrutan.  Z-score  merupakan  suatu  persamaan  multivariabel  yang digunakan oleh Altman dalam rangka memprediksi tingat kebangkrutan. Altman menggunakan model statistik yang disebut multiple discriminat analysis (MDA).
Altman  Z-score  yang  diperkenalkan  pada  tahun  1968  merupakan  model  Altman  Z- score  pertama  yang  diperuntukkan  pada  perusahaan  publik  pada  sector  manufaktur.  Model tersebut adalah:
Z = 0,012X1 + 0,014X2 + 0,033X3 + 0,006X4 + 0,999X5  (9) di mana:
X1 = Working capital/Total assets X2 = Retained earnings/Total assets X3 = Earnings before interest and taxes/Total assets X4 = Market value of equity/Book value of total debt X5 = Sales/Total assets
Nilai cut off pada model Altman Z-score adalah 1,8. Jika nilai Z dari perusahaan yang diteliti  <  1  berisiko  tinggi  terhadap  kebangkrutan,  bila  nilai  Z  berada  diantara  1,81-  2,99 dikatakan masih memiliki resiko kebangkrutan, bila di atas nilai 2,99 atau Z > 2,99 aman dari kebangkrutan.

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Jenis Penelitian ini merupakan penelitian explanatory, Definisi penelitian eksplanatori menurut  Sugiyono  (2012:21)  yaitu  “Penelitian  eksplanatori  merupakan  penelitian  yang bermaksud menjelaskan kedudukan variabel-variabel yang diteliti serta hubungan antara satu variabel dengan yang lain.”

## Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan yang masuk dalam sektor non keuangan yang tercatat di BEI yang berjumlah 546 perusahaan dan terbagi dalam 8 sektor.
Sedangkan  sampel  adalah  bagian  dari  jumlah  dan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  populasi (Sugiyono,2011:62). Teknik pengambilan sampel yang diguna- kan dalam penelitian ini adalah purposive sampling.
Pemilihan sampel penelitian ini atas dasar kriteria berikut:
1)  Perusahaan  masuk  dalam  sektor  non  keuangan  yang  listed  di  BEI  pada  periode  2013-2017 tanpa pernah delisting dan terdapat dalam www.idx.co.id.
2)  Perusahaan  mengalami  kerugian  atau  laba  bernilai  negatif  minimal  2  tahun  berturut-turut selama periode 2013-2017.
3)  Perusahaan memiliki nilai equity negatif dan kecenderungan naiknya utang.
4)  Perusahaan memiliki kelengkapan data laporan keuangan periode 2013-2017.
Setelah berdasarkan kriteria di atas, maka perusahaan yang akan diteliti berjumlah 18 perusahaan.

## Teknik Pengumpulan Data
Prosedur  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  melihat  dan mengumpulkan data laporan keuangan tahunan perusahaan yang listing di BEI yang terdiri dari perusahaan sektor non keuangan pada periode 2013-2017.

## Teknik Analisis Data
Teknik analisis yang digunakan adalah teknik kuantitatif. Penelitian dilakukan dengan langkah-langkah antara Iain:
1. Mengumpulkan dan melakukan interpretasi laporan keuangan sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.
2. Setelah  terpilih,  melakukan  interpretasi  atas  laporan  keuangan  menggunakan  model Springate’s, Fulmer, Foster, dan Altman.
3. Pada masing-masing perhitungan dan interpretasi data, ditentukan prediksi model terhadap perusahaan baik yang mengalammi distress ataupun tidak.
4. Melakukan  penjabaran  dan  interpretasi  mengenai  perusahaan  yang  mengalami  financial distress dan penjabaran pada tiap item dalam masing-masing model (Springate’s, Fulmer, Foster dan Altman).
5. Melakukan  pegujian  hipotesis  dengan  uji  K  sampel  independen  (Kruskal  Wallis  Test) apakah terdapat perbedaan dari masing-masing model.
6. Menghitung tingkat akurasi dari masing-masing model kebangkrutan. Untuk menentukan model  kebangkrutan  mana  yang  menjadi  prediktor  paling  baik.  Tingkat  akurasi  masing- masing model dihitung dengan cara sebagai berikut (Altman, 1968) dan (Lili Syafitri dan Trisnadi Wijaya, 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisis  potensi  kebangkrutan  dengan  Model  Springate’s,  Fulmer,  Foster  dan Altman  pada  perusahaan  non  sektor  keuangan  yang  tercatat  di  BEI  2013-2017  kemudian diberikan angka 1, 2, 3 sesuai cut off dari masing-masing model analisis kemudian di cari nilai rata-rata dari keseluruhan sampel. Angka 1 menunjukkan   perusahaan   berada   pada   zona bangkrut,  angka  2  menunjukkan  perusahaan  berada  pada  zona  abu-abu,  dan  angka  3 menunjukkan perusahaan berada pada zona aman.
Tabel 1. Rekapitulasi prediksi kebangkrutan Tahun Rank Rata-Rata Springate's Fulmer Foster Altman 2013 1,3 2,2 1,9 1,1 2014 1,2 1,9 1,9 1,1 2015 1,1 1,4 1,3 1,2
Tahun Rank Rata-Rata Springate's Fulmer Foster Altman 2016 1,1 1,2 1,2 1,3 2017 1,0 1,3 1,2 1,3

## Sumber: Data olahan (2019)
Nilai rata-rata skor prediksi Springate’s terus menurun sejak 2013 1,3 hingga pada 2017 1,0, artinya model Springate’s memprediksi rata-rata perusahaan mengalami penurunan kinerja dari  2013  hingga  2017,  bahkan  model  Springate’s  memprediksi  seluruh  perusahaan  berada dalam zona bangkrut pada 2017. Begitu juga dengan model Fulmer, rata-rata skor Fulmer juga mengalami penurunan secara konsisten sejak 2013 2,2 hingga 2017 1,3, artinya juga bahwa model Fulmer menilai terjadi penurunan kinerja perusahaan sehingga hasil prediksi bergerak kearah  zona  bangkrut.  Model  Foster  juga  sama,  rata-rata  skor  Foster  juga  mengalami penurunan secara konsisten sejak 2013 1,9 hingga 2017 1,2, artinya juga bahwa model Foster menilai  terjadi  penurunan  kinerja  perusahaan  sehingga  hasil  prediksi  bergerak  kearah  zona bangkrut.  Sedangkan  model  Altman  justru  berkebalikan  dari  model  Springate’s  dan  model Fulmer, model altman justru memprediksi kinerja perusahaan membaik secara konsisten dari tahun 2013 1,1 hingga 2017 1,3. Artinya model Altman menilai perusahaan bergerak kearah yang lebih baik sejak 2013, berkebalikan dengan model Springate’s dan model Fulmer yang justru menilai perusahaan bergerak kearah yang lebih buruk. Setelah didapatkan hasil prediksi, kemudian  dilakukan  test  statistik  uji  kruskal  wallis  untuk  mengetahui  apakah  terdapat perbedaan dari masing- masing model, sebagai berikut:

## Tabel 2. Hasil test statistik uji kruskal wallis

## Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum PREDIKSI 360 1,37 ,768 1 3 MODEL PREDIKSI 360 2,50 1,120 1 4

## Sumber: Data olahan (2019)
Hasil tes statistik menunjukkan bahwa nilai Asyimp.sig uji kruskal wallis sebesar 0,000. Karena nilai asymp. Sig. < 0,005, maka hipotesis 0 ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan prediksi kebangkrutan  berdasarkan  model Springate’s, Fulmer, Foster dan Altman.
Setelah  didapatkan  hasil  prediksi,  kemudian dilakukan  penghitungan  tingkat  akurasi dengan mencocokkan hasil prediksi dengan kondisi perusahaan yang sebenarnya dengan acuan kekayaan bersih perusahaan, sebagai berikut:
Tabel 3. Tingkat akurasi model analisis kebangkrutan
REKAP SPRINGATE'S FULMER FOSTER ALTMAN B TB B TB B TB B TB 51 39 62 28 55 35 41 49 TOTAL 90 90 90 90 AKURASI 56,67% 68,89% 61,11% 45,56% ERROR 43,33% 31,11% 38,89% 54,44% TOTAL 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% TYPE ERROR 1 2 2,22% 7 7,78% 8 8,89% 7 7,78% TYPE ERROR 2 37 41,11% 21 23,33% 27 30% 42 46,67%

## Sumber: Data olahan (2019)
Dari hasil penghitungan akurasi dapat disimpul- kan bahwa model Fulmer merupakan model  prediksi  kebangkrutan  yang  paling  akurat  dengan  akurasi 68,89%  error type  1  7,78% dan error type 2 23,33%. Disusul model Foster dengan akurasi 61,11% error type  1  8,89% error  type  2  30%,  kemudian  model Springate’s dengan akurasi 56,67% error type 1 2,22% error type 2 41,11% berikutnya model Altman dengan akurasi  45,56%  error  type  1  7,78% error  type  2 46,67%.
Hasil  tes  statistik  menunjukkan  bahwa  nilai  Asyimp.sig  uji  kruskal  wallis  sebesar 0,000. Karena nilai asymp. Sig. < 0,005, maka H0 ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan prediksi kebangkrutan berdasarkan model Springate’s, Fulmer, Foster dan Altman pada perusahaan sektor non keuangan yang tercatat di BEI periode  2013-2017 pada tingkat  signifikansi  5%.  Hasil  ini  juga menunjukkan  bahwa  model  prediksi  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  prediksi  kebang-  krutan,  perbedaan  ini  disebabkan  oleh penggunaan variabel, jumlah variabel yang digunakan, nilai koefisien, serta nilai cut off yang juga berbeda-beda. Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Watri (2016) bahwa terdapat perbedaan antara model Altman, Foster, dan Taffler. Begitu juga dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Wardhani  (2007) bahwa  terdapat  perbedaan  antara  model  Altman  dan model Foster, hasil penelitian ini juga sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Safitri dan Trisnadi Wijaya (2014) bahwa terdapat perbedaan di antara lima model analisis kebangkrutan (Altman, Springate’s, Zmijewski, Foster, dan Grover). Dan juga sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Prasetio (2009) bahwa terdapat perbedaan tingkat kebang- krutan pada model Altman dan model Foster. Namun, penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Puspita (2016) bahwa tidak terdapat perbedaan antara model Altman dan model Foster.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  prediksi  kebangkrutan berdasarkan model Springate’s, Fulmer, Foster dan Altman dengan nilai akurasi yang berbeda- beda,  jumlah  sampel  terdiri  dari  18  perusahaan  yang  dihitung  secara  time  series sehingga jumlahnya menjadi 90. model Fulmer merupakan model prediksi kebangkrutan yang paling
akurat  dengan  akurasi  68,89%  error type  1  7,78%  dan  error  type  2  23,33%.  Disusul  model Foster  dengan  akurasi  61,11%  error  type  1  8,89%  error  type  2  30%,  kemudian  model Springate’s dengan akurasi 56,67% error type 1 2,22% error type 2 41,11% berikutnya model Altman  dengan  akurasi  45,56%  error  type  1  7,78%  error  type  2  46,67%.  Penelitian  ini menunjuk-  kan  hasil  yang  sama  atau  mendukung  hasil  penelitian  yang  dilakaukan  oleh Manurung dkk (2019) yang menyatakan model fulmer adalah prediktor terbaik dibandingkan model springate’s. begitu juga dengan penelitian Marcelinda (2014) yang menyatakan model Altman memiliki tingkat akurasi yang relatif rendah, begitu juga dengan penelitian Priambodo (2017) yang menyatakan model Springate’s lebih baik dari model Altman dalam memprediksi kebangkrutan perusa- haan, dan juga sama dengan penelitian yang dilakukan Sabrina (2018) dan penelitian yang dilakukan oleh Fadillah (2017) yang menyatakan model Springate’s lebih baik  dari  model  Altman.  Namun  hasil  penelitian  ini  tidak  sesuai  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Syafitri dan Trisnadi Wijaya (2014) yang menyatakan model Foster memiliki tingkat  akurasi  tertinggi.  Begitu  juga  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Yami  (2014)  yang menyatakan model Altman lebih baik dari model Springate’s.

## PEMBAHASAN

## Perbedaan Prediksi Masing-Masing Model Kebangkrutan
Hasil  tes  statistik  menunjukkan  bahwa  nilai  Asyimp.sig  uji  kruskal  wallis  sebesar 0,000.  Karena  nilai  asymp.sig  <0,005,  maka  H 0 ditolak  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat perbedaan prediksi kebangkrutan berdasarkan model Springate’s, Fulmer, Foster dan Altman pada perusahaan sektor non keuangan yang tercatat di BEI periode 2013-2017 pada tingkat  signifikansi  5%.  Hasil  ini  juga  menunjukkan  bahwa  model  prediksi  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  prediksi  kebangkrutan,  perbedaan  ini  disebabkan  oleh penggunaan variabel, jumlah variabel yang digunakan, nilai koefisien, serta nilai cutt off yang juga berbeda-beda. Tingginya akurasi model Fulmer terkait dengan penggunaan variabel yang menurut  Luciana  (2003)  sangat  dominan  dalam  menentukan  kesulitan  keuangan  yaitu  rasio current liabilities / total assets. Model Springate’s menggunakan rasio yang terdiri dari akun- akun  riil  yang  terdapat  pada  neraca.  Model  Fulmer  menggunakan  rasio  yang  terdiri  dari kombinasi akun riil dan akun nominal. Model Foster menggunakan rasio yang terdiri dari akun nominal. Sedangkan Model Altman menggunakan rasio yang terdiri dari akun riil.
Berdasarkan hasil prediksi kebangkrutan dapat diketahui bahwa hasil prediksi model Springate’s, Fulmer, Foster, dan Altman sangat beragam, perbedaan ini terlihat dari hasil rata- rata skor prediksi kebangkrutan, model Springate’s memberikan skor rata-rata perusahaan 1,3 pada tahun 2013 dan terus menurun hingga 1,0 pada tahun 2017, sama halnya dengan model Springate’s, model Fulmer juga memberikan skor prediksi yang cenderung menurun yaitu skor 2,2  pada  tahun  2013  terus  menurun  hingga  1,3  pada  2017,  akan  tetapi  model  Fulmer memberikan nilai skor prediksi yang lebih tinggi dibandingkan model Springate’s untuk setiap tahunnya,  sama  halnya  dengan  model  Springate’s  dan  model  Fulmer,  model  Altman  juga
memberikan penilaian yang juga menurun, dimana pada tahun 2013 rata-rata skor prediksi 1,9 terus  menurun  hingga  1,2  pada  2017.  Dari  hasil  perhitungan  skor  prediksi  dapat  diartikan bahwa model Springate’s, model model Fulmer dan model Foster memberikan penilaian bahwa rata-rata perusahaan mengalami penurunan kinerja yang ditandai dengan skor prediksi yang cenderung  menurun  akan  tetapi  skor  prediksi  yang  diberikan  model  Fulmer  lebih  tinggi dibandingkan  model  Foster  dan  model  Springate’s,  sedangkan  model  Altman  justru memberikan  penilaian  cenderung  meningkat  yang    artinya  menilai  kinerja  perusahaan membaik meskipun masih dalam nilai yang rendah.
Pada  hasil  uji  kruskall  wallis  menunjukkan  bahwa  nilai  mean  rank  tertinggi  adalah model Fulmer dengan nilai rata-rata 203,12, hasil mean rank yang tinggi menunjukkan bahwa semakin  tinggi  mean  rank  semakin  tinggi  akurasi  model  prediksi  kebangkrutan.  Tingginya akurasi model Fulmer terkait dengan variabel-variabel yang digunakan dalam menilai kondisi kesehatan perusahaan.
Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Watri  (2016)  bahwa  terdapat perbedaan  antara  model  Altman,  Foster,  dan  Taffler.  Begitu  juga  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Wardhani (2007) bahwa terdapat perbedaan antara model Altman dan model Foster, hasil penelitian ini juga sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Safitri dan Trisnadi Wijaya (2014) bahwa terdapat perbedaan diantara lima model analisis kebangkrutan (Altman, Springate’s, Zmijewski, Foster, dan Grover). Dan juga sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Prasetio (2009) bahwa terdapat perbedaan tingkat kebangkrutan pada model Altman dan model Foster. Namun, penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Puspita (2016) bahwa tidak terdapat perbedaan antara model Altman dan model Foster.

## Penentuan Model Prediksi Yang Paling Akurat
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  prediksi  kebangkrutan berdasarkan model Springate’s, Fulmer, Foster dan Altman dengan nilai akurasi yang berbeda- beda,  jumlah  sampel  terdiri  dari  18  perusahaan  yang  dihitung  secara time  series sehingga jumlahnya  menjadi  90.  model  Fulmer  merupakan  model  prediksi  kebangkrutan  yang  paling akurat dengan akurasi 68,89% error type 1 7,78% dan error type 2 23,33%. Disusul  model Foster  dengan  akurasi  61,11%  error  type  1  8,89%  error  type  2  30%,  kemudian  model Springate’s dengan akurasi 56,67% error type 1 2,22% error type 2 41,11% berikutnya model Altman dengan akurasi 45,56% error type 1 7,78% error type 2 46,67%, dengan demikian dapat disimpulkan H 2 ditolak karena model Altman bukan merupakan model yang paling akurat. Model Fulmer merupakan model dengan tingkat akurasi tertinggi untuk memprediksi apakah perusahaan dalam keadaan bangkrut atau dalam keadaan tidak bangkrut dengan acuan kebangkrutan  bila  perusahaan  memiliki  kekayaan  bersih  bernilai  negatif  dengan  akurasi 68,89%  dan  ketepatan  prediksi  ini  berjumlah  62,  dengan  total  error  31,11%  dan  kesalahan prediksi ini berjumlah 28 , error type 1 sebesar 7,78%, merupakan nilai tertinggi dibandingkan model lainnya, error type 1 artinya kesalahan yang terjadi ketika model Fulmer memprediksi
perusahaan dalam keadaan tidak bangkrut tetapi pada kenyataannya perusahaan dalam keadaan bangkrut yang ditandai dengan kekayaan bersih bernilai negatif, error type 2 sebesar 23,33%, nilai ini merupakan error type 2 terendah dibandingkan model lainnya yang artinya kesalahan yang terjadi ketika model Fulmer memprediksi perusahaan dalam keadaan bangkrut tetapi pada kenyataannya perusahaan dalam keadaan tidak bangkrut yang ditandai dengan kekayaan bersih bernilai positif.
Model  dengan  akurasi  tertinggi  kedua  adalah  Model  Foster,  dengan  akurasi  sebesar 61,11%, ketepatan prediksi ini berjumlah 55, dengan total error 38,89% dan kesalahan prediksi ini berjumlah 35 , error type 1 sebesar 8,89%. Error type 1 artinya kesalahan yang terjadi ketika model Foster memprediksi perusahaan dalam keadaan tidak bangkrut tetapi pada kenyataannya perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut  yang  ditandai  dengan  kekayaan  bersih  bernilai  negatif, error  type  2  30%  yang  artinya  kesalahan  yang  terjadi  ketika  model  Foster  memprediksi perusahaan dalam keadaan bangkrut tetapi pada kenyataannya perusahaan dalam keadaan tidak bangkrut yang ditandai dengan kekayaan bersih bernilai positif.
Model  dengan  akurasi  tertinggi  ketiga  adalah  Model  Springate’s,  dengan  akurasi sebesar 56,67%, ketepatan prediksi ini berjumlah 51, dengan total error 43,33% dan kesalahan prediksi ini berjumlah 39 , error type 1 sebesar 2,22% yang merupakan error type 1 terendah dibandingkan  model  lainnya.  Error  type  1  artinya  kesalahan  yang  terjadi  ketika  model Springate’s memprediksi perusahaan dalam keadaan tidak bangkrut tetapi pada kenyataannya perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut  yang  ditandai  dengan  kekayaan  bersih  bernilai  negatif, error type 2 41,11% yang artinya kesalahan yang terjadi ketika model Springate’s memprediksi perusahaan dalam keadaan bangkrut tetapi pada kenyataannya perusahaan dalam keadaan tidak bangkrut yang ditandai dengan kekayaan bersih bernilai positif.  Kelemahan model Springate’s yaitu rasio keuangan yang digunakan didalam model yang hanya mengukur dari empat macam rasio  keuangan  yaitu  rasio  modal  kerja  bersih  terhadap  total aset,  rasio  EBIT terhadap  total aset, rasio EBT terhadap utang lancar, dan rasio penjualan terhadap total aset, sehingga belum cukup menggambarkan kondisi perusahaan secara menyeluruh.
Kemudian  model  dengan  akurasi  terendah  adalah  Model  Altman,  dengan  akurasi sebesar 45,56%, ketepatan prediksi ini berjumlah 50, dengan total error 44,44% dan kesalahan prediksi ini berjumlah 41 , error type 1 sebesar 7,78%, merupakan nilai tertinggi dibandingkan model lainnya, error type 1 artinya kesalahan yang terjadi ketika model Altman memprediksi perusahaan dalam keadaan tidak bangkrut tetapi pada kenyataannya perusahaan dalam keadaan bangkrut  yang  ditandai  dengan  kekayaan  bersih  bernilai  negatif,  error  type  2  46,67%, merupakan  nilai  tertinggi  dibandingkan  model  lainnya  yang  artinya  kesalahan  yang  terjadi ketika  model  Foster  memprediksi  perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut  tetapi  pada kenyataannya perusahaan dalam keadaan tidak bangkrut yang ditandai dengan kekayaan bersih bernilai positif. Kelemahan model Altman juga dari penggunaan rasio keuangan yang hanya mengukur dari 5 rasio keuangan perusahaan yaitu rasio modal kerja bersih terhadap total aset, rasio  laba  ditahan  terhadap  total  aset,  rasio  EBIT  terhadap  total  aset,  rasio  nilai  kapitalisasi
perusahaan terhadap total utang, dan rasio penjualan terhadap total aset, sehingga hasil prediksi belum mampu menggambarkan kondisi perusahaan.
Tingkat akurasi dari model Fulmer dalam memprediksi kondisi kesehatan perusahaan pada  sektor  non  keuangan  merupakan  yang  tertinggi  dari  keempat  model  yang  digunakan, analisis  pada  sektor  non  keuangan  berkaitan  dengan  karakteristik  sektor  non  keuangan  dan sektor  keuangan  yang  berbeda,  analisis  akurasi  prediksi  kebangkrutan  dalam  penelitian  ini tidak  menggunakan  perusahaan  sektor  keuangan  dikarenakan  sektor  keuangan  memiliki karakteristik yang berbeda secara mendasar dibandingkan sektor non keuanagan, hal ini terkait dengan  sektor  keuangan  yang  memiliki  karakteristik  struktur  modal  yang  berbeda  dengan sektor lainnya ( high leverage ). Hal tersebut terkait pula dengan sektor keuangan yang sebagian besar terdiri atas regulated firm, dimana kegiatan usahanya diatur dan dipengaruhi oleh suatu undang-undang  sehingga  struktur  modal yang  digunakan  pada  sektor  ini  tidak  sama  dengan struktur  modal  pada  sektor  lainnya.  Akurasi  yang  tinggi  pada  model  Fulmer  terkait  dengan rasio  keuangan  yang  digunakan  lebih  kompleks  untuk  menentukan  kesehatan  perusahaan, diantaranya yaitu rasio X1 (Retained Earning / Total Asset) , X2 (Revenue / Total Asset), X3 (Ebt / Total Equity) , X4 (Cash Flow From Operation / total liabilities) , X5 (Total Liabilities / Total  Equity), X6 (Current  Liabilities  /  Total  Asset), X7 (Log  Fixed  Asset) X8 (Working Capital /  Total Liabilities) dan X9 (log ebit / interest expense. Berbeda dengan model Fulmer, model Foster justru menggunakan akun nominal sehingga prediksi tidak cukup akurat untuk menilai kesehatan perusahaan dengan acuan prediksi berdasarkan kekayaan bersih perusahaan. Model Springate’s menggunakan akun riil dalam model prediksinya, dengan penekanan atau porsi  yang  lebih  pada  rasio  X2  yaitu Ebit  /  Total  Asset, dan tidak  menggunakan  akun-akun yang  berkaitan  langsung  dengan  kekayaan  bersih  perusahaan  seperti Total  Equity maupun Total  Liabilities sehingga  model  ini  tidak  cukup  akurat  untuk  memprediksi  kesehatan perusahaan  dengan  acuan  kekayaan  bersih  perusahaan.  Begitu  juga  halnya  dengan  model Altman yang menggunakan akun riil dan memberikan penekanan atau porsi yang lebih pada rasio  penjualan  terhadap  total  aset,  akan tetapi  minim  dalam  menggunakan  akun-akun  yang berkaitan langsung  dengan  kekayaan  bersih  perusahaan,  seperti  total  equity  maupun  current liabilities sehingga hasil prediksi tidak cukup akurat untuk menggambarkan kondisi perusahaan berdasarkan kekayaan bersih.
Penelitian  ini  menunjukkan  hasil  yang  sama  atau  mendukung  hasil  penelitian  yang dilakaukan oleh Manurung dkk (2019) yang menyatakan model fulmer adalah prediktor terbaik dibandingkan  model  springate’s.  begitu  juga  dengan  penelitian  Marcelinda  (2014)  yang menyatakan model Altman memiliki tingkat akurasi yang relatif rendah, begitu juga dengan penelitian  Priambodo  (2017)  yang  menyatakan  model  Springate’s  lebih  baik  dari  model Altman dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan, dan juga sama dengan penelitian yang dilakukan Sabrina (2018) dan penelitian yang dilakukan oleh Fadillah (2017) yang menyatakan model  Springate’s  lebih  baik  dari  model  Altman.  Namun  hasil  penelitian  ini  tidak  sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Syafitri dan Trisnadi Wijaya (2014) yang menyatakan
model Foster memiliki tingkat akurasi tertinggi. Begitu juga dengan penelitian yang dilakukan Yami (2014) yang menyatakan model Altman lebih baik dari model Springate’s.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian mengenai perbandingan analisis prediksi kebangkrutan model Springate’s, Fulmer, Foster dan Altman dapat diambil beberapa kesimpulan, antara lain:
1. Terdapat perbedaan prediksi kebangkrutan antara model Springate’s, Fulmer, Foster dan Altman.
2. Model prediksi kebangkrutan yang menunjukkan hasil paling akurat adalah model Fulmer. Tingkat  akurasi  tertinggi  kedua  adalah  model  Foster.  Tingkat  akurasi  tertinggi  ketiga adalah  model Springate’s.  Dan  tingkat  akurasi  kebangkrutan  terendah  adalah  model Altman.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar  Sanusi.,  2011. Metodologi  Penelitian  Bisnis,
Salemba Empat Jakarta. Desilya Vita Puspita. 2016. Analisis Tingkat Kebangkrutan Model Altman dan Foster pada Perusahaan  Agribisnis  di  Bursa  Efek  Indonesia. EJurnal  Agribisnis  dan  Agrowisata ISSN: 2301- 6523 Vol.5, No. 1, Januari 2016.
Dimas  Priambodo.  (2017). Analisis  Perbandingan  Model Altman,  Springate,  Grover,  Dan Zmijewski Dalam  Memprediksi  Financial  Distress  (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan Sektor  Pertambangan Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode 2012-2015). Skripsi Universitas Negeri Yogyakarta: Yogyakarta.
Evi Wardhani., Analisis Tingkat Kebangkrutan Model Altman dan Foster pada Perusahaan Textile dan Garment Go Public di Bursa Efek Jakarta, 2007, Skripsi, Universitas Negeri Semarang.
Hanafi,  Mamduh  M.  2014. Manajemen  Keuangan .
Cetakan ke-7. Yogyakarta : BPFE.
Karina, Sevira Dita. 2014. Prediksi Kebangkrutan pada Perusahaan Media yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia . Laporan Akhir. Jurusan Akuntansi, Politeknik Negeri Sriwijaya. Palembang.
Kordestani, Gholamreza, Vahid Biglari and Mehrdad Bakhtiari.2011. Ability of Combinations of  Cash  Flow  Components  to  Predict  Financial  Distress .  Verslas:  teorija  ir  praktika, 2011, 12(3): 277-285.
Lily Syafitri, dan Trisnadi Wijaya., 2014. Analisis Komparatif  dalam  Memprediksi
Kebangkrutan Pada  PT.    Indofood    Sukses    Makmur    Tbk.
http://eprints.mdp.ac.id/1392/1/Jurnal.pdf
Nurul     Fadillah.     (2017). Analisis  Prediksi Kebangkrutan Perusahaan  Pulp  &  Kertas Di  Bursa  Efek  Indonesia  (Suatu  Perbandingan  Antar Beberapa  Model). Skripsi Universitas Hasanuddin Makassar.
Sena  Sabrina.  (2018 ).  Analisis  Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Model  Prediksi  Financial Distress (Studi Kasus Pada Sektor Pertambangan Yang Terdaftar Di Bei Periode 2012- 2016). Skripsi Uin Syarif Hidayatullah Jakarta.
Sheilly  Olivia  Marcelinda,  dkk.,  2014, Analisis  Akurasi Prediksi  Kebangkrutan  Model Altman Z-Score pada Perusahaan Manfaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia, e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2014, Volume 1 (1) : 1-3.
Suad  Husnan.,  2013, Manajemen  Keuangan,  Teori  dan Pembahasan  (Keputusan  Jangka Pendek) Buku 2, BPFE Yogyakarta, Yogyakarta.
Sugiyono., 2011, Statistika Untuk Penelitian , Alfabeta, Bandung.
Toto  Prihadi.,  2013 ,  Analisis  Laporan  Keuangan:  Teori dan  Aplikasi,  PPM  Manajemen , Jakarta.
Watri.  (2016). Perbandingan  analisis  prediksi  kebangkrutan  model  Altman,  Foster  dan Tafler  (pada  perusahaan  manufaktur  tercatat  di  bursa  efek  indonesia  periode2009- 2014). Tesis Universitas Riau: Riau.