## Wacana Ekonomi (Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Akuntansi)
Volume 22, Nomor 1, 2023; pp. 86 – 90 https://ejournal.warmadewa.ac.id/index.php/wacana_ekonomi ISSN Print: 1978 - 4007 and ISSN Online: 2655 - 9943 Dipublikasi: 9 Mei 2023

## Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Dengan Model Altman Z - Score
Gabriella Handayani* dan Putu Gede Wisnu Permana Kawisana Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Warmadewa, Denpasar - Bali *gabriellahandayanii@gmail.com

## How to cite (in APA style):
Handayani,  G.,  &  Kawisana,  P.  G.  W.  P.  (2023).  Analisis  Rasio  Keuangan  Untuk  Memprediksi  Kebangkrutan  Dengan Model  Altman  Z - Score. Wacana  Ekonomi  (Jurnal  Ekonomi,  Bisnis  dan  Akuntansi), 22(1),  pp.86 - 90. https:// doi.org/10.22225/we.22.1.2023.86 - 90

## Abstract
This study discusses predicting bankruptcy with the Altman Z - score model in automotive and component sub - sector companies. Companies with the characteristics of financial distress are shown if they are not handled properly, they will cause the company to be vulnerable to bankruptcy. The research was conducted using the Z - score model which is able to provide predictions in 3 categories based on financial statements, namely: non - bankrupt, gray and bankrupt. The purpose of this study was to identify and perform a bankruptcy prediction analysis for automotive and components sub - sector companies on the Indonesia Stock Exchange in 2016 – 2020 that experienced financial distress using the Altman Z - score research model analysis. The samples used were 7 companies with the method of determining using purposive sampling. Based on the results of data analysis, it is known that in 2016 there are 4 companies predicted to be non - bankrupt, 1 company in the gray category, and 2 companies  predicted  to  experience  bankruptcy;  2017  with  5  companies  predicted  non - bankruptcy  and  2 companies  predicted  bankruptcy;  In  2018 - 2020  it  is  predicted  that  3  companies  will  be  in  the  non - bankrupt category, 2 companies will be in the gray category, and 2 companies will experience bankruptcy.
Keywords: Bankruptcy, Z - score, automotive and components sub - sector company

## Abstrak
Penelitian ini membahas mengenai memprediksi kebangkrutan dengan model Altman Z - score pada perusahaan sub sektor automotive and component. Perusahaan dengan ciri - ciri Financial distress yang ditunjukkan apabila tidak  mendapat  penanganan  dengan  baik  akan  menyebabkan  perusahaan  rentan  mengalami  kebangkrutan. Penelitian dilakukan dengan mesnggunakan model Z - score yang mampu memberikan prediksi dalam 3 kategori berdasarkan laporan keuangan yaitu: non - bangkrut, grey, dan bangkrut. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui dan  melakukan  analisis  prediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  sub  sektor  automotive  and  components  di Bursa  Efek  Indonesia  tahun 2016 – 2020 yang  mengalami  financial  distress  dengan  analisis  model  penelitian Altman  Z - score.  Sampel  yang  digunakan  sebanyak  7  perusahaan  dengan  metode  penentuan  menggunakan purposive  sampling.  Berdasarkan  hasil  analisis  data,  diketahui  tahun  2016  terdapat  4  perusahaan  yang diprediksi  sebagai  non - bangkrut,  1  perusahaan  kategori  grey,  dan  2  perusahaan  diprediksi  mengalami kebangkrutan;  tahun  2017  dengan  5  perusahaan  diprediksi  non - bangkrut  dan  2  perusahaan  dengan  prediksi kebangkrutan; tahun 2018 - 2020 diprediksi 3 perusahaan dengan kategori non - bangkrut, 2 perusahaan dengan kategori grey, dan 2 perusahaan diprediksi mengalami kebangkrutan.
Kata Kunci : Kebangkrutan, Z - score, perusahaan sub sektor automotive and components

## I. PENDAHULUAN
Perusahaan automotive and components mengalami financial distress dilihat dari Tahun 2020 penjualan otomotif mobil mengalami penurunan tajam. Dikutip dari berita yang ditulis oleh Febriani (2021)  Mobil  yang  berhasil  terjual  di tahun  2020  secara pabrik  ke dealer terhitung  hanya  532.027 unit,  dibandingkan  tahun  2020  sebanyak  1.030.126  unit.  Kondisi  ekonomi  yang  memburuk diakibatkan  Covid - 19  membuat  beberapa  kegiatan  yang  ada  industri  otomotif  sementara  terpaksa dihentikan  dalam  rangka  menghentikan  penyebaran  virus. Financial  distress yang  dialami perusahaan  juga  ditunjukkan  dengan EPS  (Earning  Per  Share) yang  negatif  dari  9  perusahaan otomotif dan komponen dalam pelaporan mata uang rupiah ditemukkan 5 diantaranya ditahun 2016 - 2020 memiliki EPS negatif yaitu: AUTO tahun 2019, BOLT tahun 2020, GJTL tahun 2018, IMAS tahun  2016 - 2017  dan  2020,  LPIN  tahun  2016,  dan  PRAS  tahun  2016 - 2017  juga  2019 - 2020.
CC - BY - SA 4.0 License, ISSN 1978 - 4007, E - ISSN 2655 - 9943
Perusahaan  yang  menunjukkan  kondisi financial  distress memerlukan  penanganan  sehingga manajemen  mampu  menentukan  langkah  dalam  mengatasi financial  distress agar  tidak  mengarah kebangkrutan Perusahaan yang memperlihatkan ciri - ciri financial distress dapat melakukan identifikasi lebih dini  dengan  alat  ukur  yang  dapat  memprediksi  kondisi  keuangan.  Pengukuran  kondisi financial distress pada  perusahaan  memerlukan  model - model  analisis  rasio  keuangan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  perusahaan.  Model  terbaik  dalam  mengukur financial  distress pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Primasari  (2017)  tentang  menganalisis signaling financial  distress diperoleh  hasil bahwa  model  analisis  yang  memiliki  efektif  dan  keakuratan  terbaik  dalam  memberikan  kondisi siganaling financial distress pada perusahaan industri barang dan konsumsi adalah model Altman Z - Score . Hal ini juga didukung oleh penelitian yang dilakukan Merisa (2019) dalam pengujian model memprediksi kebangkrutan, hasil penelitiannya disebutkan bahwa model yang memiliki nilai akurasi yang  paling  tinggi  ialah  Altman  Z - score ,  dibandingkan  dengan  Zmijewski  dan  Springate.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah  perusahaan  sub  sektor automotive  and  components berpotensi  mengalami  kebangkrutan  sehingga  mampu  memberikan  analisis  mengenai  prediksi kebangrkutan  yang  dialami  perusahaan - perusahaan  khusus  bergerak  di  sub  sektor automotive  and components dari tahun ke tahun kepada pihak yang memerlukan

## II. KONSEP DAN HIPOTESIS

## Kebangkrutan
Kebangkrutan  merupakan  sebuah  kondisi  perusahaan  dalam  menjalankan  operasional dikarenakan  ketidakmampuan  dana  yang  dimiliki  (Sinaga  dkk.,  2019).  Dampak  dari  kebangkrutan menurut Brigham dan Houston (2012) dalam Sinaga, dkk. (2019) aktivitas perusahaan yang terhenti membuat perusahaan tidak memperoleh keuntungan dalam bisnis, selain itu tuntutan dari pihak yang memiliki hak atas perusahaan mengalami gagal dalam pembayaran ataupun biaya.

## Analisis Rasio Keuangan
Kasmir  (2019)  menyatakan  rasio  keuangan  ialah  sebuah  tindakan  membandingkan  angka  1 dengan  angka  lainnya  yang  terdapat  pada  laporan  keuangan,  perbandingan  yang  dimaksud  ialah komponen  yang  terdapat  pada  pos  akun - akun  yang  ada  dalam  laporan  keuangan,  selanjutnya membandingan angka - angka tersebut dalam 1 periode maupun beberapa periode.

## Financial distress
Financial  distress ialah  situasi  sulit  keuangan  yang  dialami  perusahaan,  artinya  perusahaan terancam  akan  mengalami  kebangkrutan  (Wibawa,  2019). Kondisi  kesulitan  keuangan  ringan  yang dialami perusahaan, misalkan perusahaan yang belum mampu melakukan pembayaran gaji bulanan karyawan sedangkan tidak mampunya perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka panjang yang telah jatuh tempo merupakan kondisi kesulitan keuangan berat.
Analisis kebangkrutan Altman Z - score
Altman  Z - score merupakan  kombinasi  beberapa  rasio  yang  digunakan  dalam memberikan prediksi kebangkrutan, Rasio keuangan untuk perusahaan go public ialah; rasio modal kerja pada total aset, rasio laba ditahan pada total aset, rasio laba sebelum bunga dan pajak  pada  total  aset,  rasio  nilai  pasar  ekuitas  pada  total  hutang  dan  rasio  penjualan  pada total  aset.  Umumnya  rasio  keuangan  ini  sering  dipakai  dalam  melakukan  penilaian  dalam memprediksi kebangkrutan. Altman mengkombinasikan rasio tersebut sehingga membentuk formula  yaitu  Z - score .  Rumus  dari  Z - score adalah  Z - Score =  1,2X1  +  1,4X2  +  3,3X3  + 0,6X4 + 1,0X5
Altman  (1968:  606)  mengkategorikan  kondisi  keuangan  berdasarkan  skor  dari perhitungan Z - score menjadi 3 kategori yaitu: Perusahaan yang memiliki nilai Z - score > 2,99 diklasifikasi sebagai perusahaan “ non– bangkrut ” Perusahaan yang memiliki nilai Z - score < 1,81 diklasifikasikan berpotensi mengalami
CC - BY - SA 4.0 License, ISSN 1978 - 4007, E - ISSN 2655 - 9943
Wacana Ekonomi (Jurnal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi), 22 (1) 2023, 87 Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Dengan Model Altman Z - Score
“ kebangkrutan ”.
Perusahaan yang memiliki nilai Z - score 1,81 sampai 2,99 diklasifikasi sebagai “ grey ”

## III. METODE
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  perusahaan  sub  sektor automotive and components yang terdaftar tahun 2016 – 2020 dengan obyek yang digunakan adalah model  rasio  keuangan  diantaranya:  modal  kerja  terhadap  aset,  laba  ditahan  terhadap  aset,  laba sebelum  bunga  dan  pajak  terhadap  aset,  nilai  buku  ekuitas  terhadap  nilai  buku  total  hutang  dan penjualan  terhadap total aset  pada  7  perusahaan.  Metode  dalam  menentukan  sampel  menggunakan purposive dengan  kriteria  tertentu  dalam  memilih  sampel  dan  teknik  analisis  dalam  mengolah menggunakan model Altman yaitu Z - score.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Rasio keuangan masing - masing perusahaan yang telah diolah data dan diaplikasikan dengan Z - score menunjukkan hasil sebagai berikut:
Tabel 1
Perhitungan Z - score Perusahaan Automotive and Components
CC - BY - SA 4.0 License, ISSN 1978 - 4007, E - ISSN 2655 - 9943
Wacana Ekonomi (Jurnal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi), 22 (1) 2023, 88 Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Dengan Model Altman Z - Score Kode Emiten Tahun 1,2 X1 1,4 X2 3,3 X3 0,6 X4 1,0 X5 Z - Score Keterangan ASII 2016 0,097721258 0,541154 0,22097038 1,648237 0,691543 3,199625 non - bangkrut 2017 0,092509887 0,53542 0,22673765 1,447035 0,696539 2,99824 non - bangkrut 2018 0,051218557 0,517041 0,25721372 1,172813 0,693929 2,692216 grey 2019 0,099202746 0,557131 0,24550429 1,018246 0,673847 2,593932 grey 2020 0,165245134 0,615312 0,12557842 1,025212 0,517577 2,448924 grey AUTO 2016 0,135153995 0,550402 0,10102616 1,454535 0,876446 3,117563 non - bangkrut 2017 0,179975016 0,570767 0,07744644 1,488095 0,917868 3,234152 non - bangkrut 2018 0,147037921 0,568499 0,07560116 0,918935 0,966439 2,676513 grey 2019 0,157761358 0,598012 0,11245939 0,821475 0,964352 2,654059 grey 2020 0,187981682 0,604206 0,02907025 0,824802 0,781894 2,427954 grey BOLT 2016 0,432275657 0,185139 0,43560546 4,631104 0,871469 6,555593 non - bangkrut 2017 0,370946065 0,208446 0,43063194 2,958964 0,881311 4,850298 non - bangkrut 2018 0,25714669 0,198499 0,35840068 2,375002 0,904614 4,093663 non - bangkrut 2019 0,279633211 0,223595 0,23885833 2,339644 0,953319 4,035049 non - bangkrut 2020 0,189482769 0,170243 - 0,0602323 2,651131 0,704932 3,655557 non - bangkrut GJTL 2016 0,20366143 0,311493 0,27678111 0,17411 0,729154 1,695199 bangkrut 2017 0,182753726 0,321908 0,18026413 0,113728 0,77768 1,576334 bangkrut 2018 0,175088667 0,291429 0,15805179 0,09823 0,778731 1,50153 bangkrut 2019 0,170359038 0,32463 0,1915165 0,096919 0,84532 1,628745 bangkrut 2020 0,194038689 0,373741 0,24817172 0,12534 0,755531 1,696822 bangkrut IMAS 2016 - 0,04313489 0,084322 0,07375265 0,114858 0,587108 0,816905 bangkrut 2017 - 0,12348865 0,062138 0,14224433 0,061439 0,481738 0,624071 bangkrut 2018 - 0,15784055 0,048773 0,09095 0,116191 0,435585 0,533658 bangkrut 2019 - 0,12877994 0,049648 0,07892662 0,054303 0,416465 0,470562 bangkrut 2020 - 0,14503506 0,023864 0,05414077 0,070425 0,314622 0,318017 bangkrut INDS 2016 0,318735096 0,267305 0,12034895 0,7794 0,660822 2,146612 grey 2017 0,414251466 0,318216 0,22325118 1,711965 0,808334 3,476018 non - bangkrut 2018 0,44326 0,342019 0,19706905 3,034041 0,966856 4,983245 non - bangkrut 2019 0,336475019 0,314189 0,15126281 3,454794 0,73789 4,994611 non - bangkrut 2020 0,356438096 0,308009 0,08712072 2,999773 0,575386 4,326727 non - bangkrut SMSM 2016 0,503422124 0,722679 0,97775712 5,018788 1,277254 8,499901 non - bangkrut 2017 0,564897163 0,780996 0,97629226 7,049067 1,366966 10,73822 non - bangkrut 2018 0,592745046 0,818301 0,97999599 7,431394 1,404166 11,2266 non - bangkrut 2019 0,647753688 0,839993 0,87388188 7,745489 1,266764 11,37388 non - bangkrut 2020 0,674235897 0,837866 0,67792848 6,58233 0,957982 9,730343 non - bangkrut
Sumber: Data diolah, 2021 Perhitungan  Z - score pada  perusahaan automotive  and  components diprediksi  tahun  2016 sebanyak  4  perusahaan  dikategorikan  sebagai  non - bangkrut  diantaranya:  ASII,  AUTO,  BOLT  dan SMSM;  1  perusahaan  dikategorikan grey yaitu  INDS; dan  terdapat  2  perusahaan  dikategorikan mengalami  kebangkrutan  diantaranya  GJTL  dan  IMAS.  Tahun  2017  diprediksi  5  perusahaan dikategorikan non - bangkrut, perusahaan tersebut adalah ASII, AUTO, BOLT, INDS,SMSM; dan 2 perusahaan  mengalami  kebangkrutan  diantaranya  GJTL  dan  IMAS.  Tahun  2018 - 2020  terdapat  3 perusahaan  dikategorikan  non - bangkrut  diantaranya  BOLT,INDS  dan  SMSM;  2  perusahaan dikategorikan grey perusahaan  tersebut  ialah  ASII  dan  AUTO;  dan  2  perusahaan  dikategorikan mengalami  kebangkrutan  yaitu  GJTL  dan  IMAS.  Terhitung  nilai  Z - score tertinggi  11,37388  milik SMSM tahun 2019, sedangkan Z - score terendah diperoleh 0,318017 dengan perusahaan IMAS pada tahun 2020.

## Pembahasan
Hasil analisis perhitungan pada perusahaan automotive and components yang menjadi sampel penelitian  dengan  5  rasio  keuangan  dan  perolehan  perhitungan  Z - score ,  maka  dari  hasil  penelitian dapat diklasifikasi sebagai berikut:

## Ketegori Perusahaan Bangkrut
Kebangkrutan  dapat  terjadi  ketika  perusahaan  gagal  dalam  memperoleh  laba  secara  terus - menerus, hal ini dapat terjadi ketika perusahaan kurang optimal dalam mengupayakan sumber daya modal, tidak efisiennya manajemen dalam menjalankan operasional perusahaan, serta pengendalian uang yang kurang baik.
Perhitungan  Altman  Z - score 2  perusahaan  dikategorikan  bangkrut  selama  tahun  2016 - 2020. Perusahaan  yang  diprediksi  mengalami  bangkrut  berdasarkan  Altman  Z - score adalah  Indomobil Sukses Internasional Tbk (IMAS) dan Gajah Tunggal Tbk (GJTL).
Analisis  perusahaan  IMAS  yang  menjadikan  rendahnya  nilai  Z - score sehingga  perusahaan dikategorikan bangkrut disebabkan modal kerja perusahaan yang negatif (X1), hal ini terjadi karena jumlah  kewajiban  jangka  pendek  yang  lebih  tinggi  dari  aset  lancar  yang  dimiliki,  sehingga perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendek menjadi tidak likuid; Rendahnya laba ditahan yang dihasilkan dari total aset (X2); tingginya total hutang dibanding total nilai pasar ekuitas (X4), sehingga  rendahnya  perusahaan  dalam  pemenuhan  kewajiban;  dan  kurang  efisiennya  perusahaan menggunakan aset dalam meningkatkan penjualan (X5).
Analisis  perusahaan  GJTL  yang  menjadikan  rendahnya  nilai  Z - score sehingga  perusahaan dikategorikan  bangkrut  disebabkan  rendahnya  nilai  pasar  ekuitas  yang  menyebabkan  pemenuhan kewajiban/hutang dari nilai pasar ekuitas yang tidak dapat dijamin lebih dari Rp 1 nilai pasar ekuitas (X4).

## Kategori Perusahaan Grey
Perusahaan dengan kategori grey atau rawan, dapat diartikan dengan kemungkinan perusahaan akan memiliki potensi kebangkrutan atau pun memiliki peluang terselamatkan.
Perhitungan Altman Z - score terdapat 1 perusahaann yang dikategorikan grey tahun 2016 dan 2 perusahaan  dikategorikan grey selama  tahun  2018 - 2020.  Perusahaan  yang  diprediksi  mengalami rawan atau grey berdasarkan Altman Z - score adalah Indospring Tbk (INDS), Astra International Tbk (ASII) dan Astra Otoparts (AUTO).
Analisis perusahaan INDS yang menjadikan dikategorikan sebagai rawan atau grey pada tahun 2016 , disebabkan harga pasar saham yang rendah di tahun 2016 sehingga nilai pasar ekuitas yang rendah  dalam  pemenuhan  kewajiban  jangka  panjang  dari  nilai  pasar  ekuitas  rentan  mengalami kebangkrutan  (X4);  dan  rendahnya EBIT terhadap  total  aset  yang  dimiliki  perusahaan  (X3) menjadikan  perusahaan  kurang  efisien  dalam  mengelola total  aset  yang  dimiliki  dikarenakan EBIT yang dihasilkan perusahaan terlalu kecil.
Analisis perusahaan ASII yang menjadikan dikategorikan sebagai rawan atau grey , disebabkan hutang  lancar  tahun  2018  mengalami  kenaikan  signifikan  sehingga  modal  kerja  yang  dimiliki perusahaan mengalami penurunan dari tahun - tahun sebelumnya; dan harga saham dari tahun 2018, 2019  dan  2020  yang  mengalami  penurunan  dengan  total  hutang  yang  bertambah  menjadikan
CC - BY - SA 4.0 License, ISSN 1978 - 4007, E - ISSN 2655 - 9943
Wacana Ekonomi (Jurnal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi), 22 (1) 2023, 89 Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Dengan Model Altman Z - Score
rendahnya nilai pasar ekuitas terhadap total hutang sehingga pemenuhan kewajiban dari nilai pasar ekuitas yang kurang baik dalam jangka panjang beresiko rentan kebangkrutan.
Analisis  perusahaan  AUTO  yang  menjadikan  dikategorikan  sebagai  rawan  atau grey , disebabkan  harga  pasar  saham  yang  rendah  di  tahun  2018  dan  terus  mengalami  penurunan  hingga 2020 sehingga nilai pasar ekuitas yang rendah dalam pemenuhan kewajiban jangka panjang dari nilai pasar  ekuitas  rentan  mengalami  kebangkrutan  (X4)  jika  harga  saham  terus  mengalami  penurunan harga.
Kategori Perusahaan Non - Bangkrut
Perusahaan  dengan  kategori  non - bangkrut,  dapat  diartikan  dengan  perusahaan  terbebas  dari prediksi  kebangkrutan.  Berdasarkan  Tabel  1  dari  tabel  tersebut  terdapat  4  perusahaan  yang dikategorikan non - bangkrut tahun 2016, 5 perusahaan tahun 2017, dan 3 perusahaan pada tahun 2018 - 2020.  Perusahaan  yang  diprediksi  non - bangkrut  tahun  2016  adalah  ASII,  AUTO,  BOLT,  SMSM; tahun 2017 adalah ASII, AUTO, BOLT, INDS, dan SMSM; tahun 2018 - 2020 ialah BOLT, INDS, dan  SMSM.  Perusahaan  dengan  kategori  non - bangkrut  menandakan  perusahaan  dikelola  dengan baik,  akan  tetapi  perlu  lebih  berwaspada  agar  tidak  diprediksi  mengalami  kondisi  dengan  kategori grey ataupun bangkrut di masa depan nantinya

## V. SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  data  dan  pembahasan  prediksi  kebangkrutan  dengan  model  Altman  Z - score pada perusahaan automotive and components di Bursa Efek Indonesia tahun 2016 - 2020, dari perhitungan  diketahui  tahun  2016  terdapat  4  perusahaan  yang  diprediksi  sebagai  non - bangkrut,  1 perusahaan kategori grey , dan 2 perusahaan diprediksi mengalami kebangkrutan; tahun 2017 dengan 5 perusahaan diprediksi non - bangkrut dan 2 perusahaan dengan prediksi kebangkrutan; tahun 2018 - 2020 diprediksi 3 perusahaan dengan kategori non - bangkrut, 2 perusahaan dengan kategori grey, dan 2 perusahaan diprediksi mengalami kebangkrutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman,  E.I.  (1968).  Financial  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  the  Prediction  of  Corporate  Bankcuptcy. Journal of Finance 23: 589 - 609
Febriani, L. (2021). Penjualan Mobil di Indonesia Turun 48% Sepanjang 2020:
Kasmir.  (2019). Analisis  Laporan  Keuangan  ,edisi  Revisi,  cetakan  11 .  Depok.  Penerbit  :  PT  Raja  Grafindo Persada.
Merisa,  M.  (2019) .  Pengujian  Model  Altman  Z - Score,  Zmijewski,  dan  Springrate  dalam  memprediksi kebangkrutan    pada  perusahaan  manufaktur  sektor  industri  barang  konsumsi  periode  2014 - 2018 (Skripsi Universitas Pelita Bangsa).
Primasari, N. S. (2017). Analisis Altman Z - Score , Grover score , Springate dan Zmijewski Sebagai Signaling Financial  Distress  (Studi  Empiris  Barang  – barang  Konsumsi  Di  Indonesia). Accounting  and Management Journal 1 (1). Journal.Unusa.ac.id
Sinaga, M. N., Pelleng, F. A., & Mangindaan, J. V. (2019). Analisis Tingkat Kebangkrutan Pada Perusahaan Asuransi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. JURNAL ADMINISTRASI BISNIS (JAB) , 9 (2), 28
- 36.
Wibawa,  B.  A.  S.  (2019). Pengaruh  Kepemilikan  Manajerial,  Kepemilikan  Institutional,  Profitabilitas  Dan Likuiditas Terhadap Kemungkinan Terjadinya Financial Distress Pada Perusahaan Makanan Dan Minuman  Yang  Terdaftar  Di  Bei  Periode  2013 - 2017  ( Skripsi  tidak  dipublikasikan).  Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Warmadewa, Denpasar
CC - BY - SA 4.0 License, ISSN 1978 - 4007, E - ISSN 2655 - 9943
Wacana Ekonomi (Jurnal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi), 22 (1) 2023, 90 Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Dengan Model Altman Z - Score