Zmijewski,  Taffler,  Springate  dan  Grover  Model  :  Analisis  Model Prediksi Kebangkrutan

## M. Iswahyudi
1 *
1 Universitas 17 Agustus 1945, Banyuwangi – Indonesia

## A B S T R A K
Penelitian ini  bertujuan untuk menganalisis perbedaan  model Zmijewski, Model  Taffler,  model  Taffler  dan  Model  Grover  dalam  memprediksi financial  distress pada  BUMN.  BUMN  dipilih  karena  pada  BUMN  yang dianggap tidak memberikan kontribusi besar bagi APBN bahkan ada yang diberitakan mengalami kebangkrutan. Objek penelitian adalah BUMN yang telah mencatatkan namanya pada Bursa Efek Indonesia mulai tahun 2016 – 2020.  Dengan  jumlah  16  perusahaan  sehingga  didapat  90  total pengamatan.  Ukuran  variabel  diukur  dengan  nilai  cut-off  pada  model Zmijewski (X-Score), Taffler (T-Score), Springate (S-Score) dan Grover (G- Score).  Hasil  analisis  menunjukkan x-score,  t-score dan s-score menunjukkan hasil sama terkait dengan prediksi 2 BUMN yang mengalami kesulitan keuangan (GIAA dan KRAS), ketiga model ini lebih menekankan pada  kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban  kepada  pihak ketiga.  Selain  itu  Zmijewski  (X-Score),  Taffler  (T-Score),  Springate  (S- Score)  ini  juga  menunjukkan  ketidakcocokan  ketika  digunakan  sebagai prediktor kegalalan keuangan pada sektor perbankan. Sedangkan g-score menjadi  model  yang  tidak  begitu  sensitif  dalam  memprediksi kebangkrutan  karena  lebih  menekankan  pada  perbandingan  modal  kerja dan laba.

## A B S T R A C T
This  study aims  to analyze the differences between the Zmijewski model,  the Taffler model, the Taffler model and the Grover model in predicting financial distress in SOEs. BUMNs were chosen because BUMNs that were considered not to make a big contribution to the state budget were even reported to have gone bankrupt. The object of research is BUMN that has listed its name on the Indonesia Stock Exchange from 2016  -  2020.  With  a  total  of  16  companies,  90  total  observations  are  obtained.  The  variable  size  was measured  by  the  cut-off  value  in  the  Zmijewski  (X-Score),  Taffler  (T-Score),  Springate  (S-Score)  and Grover (G-Score) models. The results of the analysis show that the x-score, t-score and s-score show the same results regarding the predictions of 2 SOEs experiencing financial difficulties (GIAA and KRAS), these three models emphasize the company's ability to fulfill obligations to third parties. In addition, Zmijewski (X-Score),  Taffler  (T-Score),  Springate  (S-Score)  also  show  a  mismatch  when  used  as  a  predictor  of financial  failure  in  the  banking  sector.  Meanwhile,  the  g-score  is  a  less  sensitive  model  in  predicting bankruptcy because it emphasizes the comparison of working capital and profit.
* Corresponding author.
E-mail : m.iswahyudi@untag-banyuwangi.ac.id (M. Iswahyudi)

## A R T I C L E  I N F O
Article history: Received May 9, 2022 Received in revised form June 5, 2022 Accepted June 9, 2022 Available online June 28, 2022
Kata Kunci: BUMN, grover, kebangkrutan, springate, taffler, zmijewski.
Keywords: Grover, financial distress, SOEs, springate, taffler, zmijewski.
Copyright © 2022 Ekuitas: Jurnal Pendidikan Ekonomi
This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license -http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

## 1. Pendahuluan
Setiap perusahaan didirikan pasti memiliki tujuan, tujuan yang paling umum adalah menghasilkan profit (Kadek, Pardiastuti, & Herawati, 2020). Perusahaan dapat dikatakan memiliki profit yang baik jika perusahaan  mampu  menjaga  rasio  profitabilitas  dan  likuiditasnya  (Munawaroh,  2019).  Ketika profitabilitas perusahaan baik, diyakini akan mampu untuk memberikan kesejahteraan bagi pemiliknya.
Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  adalah  perusahaan  yang  sebagian  besar  kepemilikannya dimiliki oleh negara. BUMN menjadi sumber penghasilan bagi negara selain dari sektor Pajak (Cattleyana, Iqbal,  &  Asyriana,  2020).  Sebagai  perusahaan  milik  pemerintah  BUMN  tentu  diharuskan  untuk  dapat menghasilkan  laba,  yang  tujuannya  untuk  menambah  sumber  pendapatan  negara.  Karena  merupakan perusahaan  milik  pemerintah,  tentu  sebagian  besar  modalnya  besarnya  dari  anggaran  pendapatan belanja  negara  (APBN).  Sebagai  perusahaan  yang  menggunakan  APBN  tentu  BUMN  secara  tanggung jawab mempunyai tanggung jawab moral kepada pemerintah selaku pemilik dan juga rakyat indonesia selaku wajib pajak. Hal inilah yang kadang menjadi sorotan masyarakat.
Dilansir (Kompas.com) Pada awal bulan juni 2021 lalu, kita dikagetkan dengan berita bahwa utang Perusahaan Listrik Negara (PLN) Persero membengkak sampai 500 Trilyun. PT. Waskita Karya (Persero) Tbk (WSKT) sebagai BUMN yang bergerak pada bidang properti dan infrastruktur memiliki hutang yang sangat fantastis, dengan nilai sebesar 90 trilliun. Terdiri dari hutang obligasi dan hutang kepada vendor. PTSelain  PLN  dan  WSKT,  perusahaan  maskapai  penerbangan  milik  negara  (Garuda  Indonesia)  juga diberitakan  mempunyai  utang  senilai  70  trilyun  dari  yang  sebelumnya  mempunyai  utang  20  trilyun. Kenaikan  jumlah  utang  garuda  indonesia  ini  dinilai  oleh  banyak  pihak  sebagai  adanya  ketidaksehatan yang  terjadi  di  tubuh  garuda  indonesia,  bahkan  ditaksir  menjadikan  garuda  indonesia  menuju kebangkrutan. Selain PLN dan Garuda Indonesia beberapa BUMN yang mempunyai utang dengan jumlah fantastis diantaranya Waskita Karya dengan utang yang harus dibayarkan senilai 91,86 trilyun dan juga kereta  api  indonesia  yang  berhutang  senilai  15,5  trilyun.  Jika  ditotal  nilai  keseluruhan  hutang  BUMN mencapai 59,65 miliar dolar AS (Kompas.com).
PT. Garuda Indonesia (GIAA) sebagai BUMN yang bergerak pada bidang transportasi udara serta menjadi  satu-satunya  maskapai  penerbangan  kebanggan  Indonesia  banyak  meraih  penghargaan  dan sertifikasi.  Penghargaan  yang  diraih  berasal  dari  luar  negeri  terhadap  layanan  yang  diberikan  Garuda untuk  memberikan  kepuasan  terhadap  pengguna  jasanya.  Walaupun  seperti  itu,  keuangan  Garuda Indonesia berada pada kondisi yang memprihatinkan (Aviantara, 2021).
Menyikapi permasalahan keuangan yang terjadi pada Garuda Indonesia, Keuangan pada dasarnya diperlukan  untuk  setiap  bisnis  guna  memperluas  operasinya  baik  secara  nasional  dan  internasional (Travis  &  Venkatesan,  2015).  Bagi  sebuah  bisnis  untuk  memperbesar  bisnisnya  kearah  internasional kesehatan  keuangan  sangat  dibutuhkan.  Karena  keuangan  adalah  pondasi  bisnis  yang  mutlak,  maka kestabilan  keuangan  merupakan  hal  yang  wajib  diwujudkan.  Analisis  prediksi  kesulitan  keuangan perusahaan  dapat  membantu  perusahaan  untuk  merencanakan  kefiatan  bisnisnya  dalam  menjamin keberlangsungan  perusahaan.  Kegagalan  finansial  suatu  bisnis  disebut  kebangkrutan.  Kebangkrutan merupakan sesuatu yang tak terduga dan menyusahkan bagi ekonomi global. Dampaknya menyebabkan kegagalan keuangan, resesi, pengangguran dan situasi ekonomi yang buruk (Iswahyudi & Saputra, 2020). Oleh karena itu perlu adanya analisa terhadap kesehatan keuangan BUMN.
Pandemi Covid-19 yang melanda Indonesia dan Dunia justru akan memperparah keuangan BUMN. Garuda  indonesia  yang  merupakan  perusahaan  penerbangan  tentu  menjadi  BUMN  yang  paling berdampak karena pandemi. Pembatasan dalam hal berpegian, aturan terkait dengan pembatasan jumlah penumpang  tentu  akan  berpengaruh  terhadap  jumlah  pemasukan  perusahaan.  Sedangkan,  biaya  yang ditanggung perusahaan besarannya tetap. Misalnya adalah biaya sewa pesawat.
Kebangkrutan  adalah  sebuah  masalah  objektif  dan  praktis  yang  harus  dihindari  oleh  setiap perusahaan (Salehi & Pour, 2016). Beberapa model telah digunakan untuk mencari penyebab dan alasan terjadinya kebangkrutan. Prediksi kebangkrutann sangat penting bagi semua organisasi dan perusahaan yang  tentu  berdampak  besar  pada  perekonomian.  Ketika  kebangkutan  terjadinya,  Bank  biasanya mengurangi jumlah pinjaman ke perusahaan yang akan bangkrut. Hal ini tentu merupakan tindakan yang rasional, karena bank akan takut jika ternyata prediksi bangkutnya terjadi, maka perusahaan tidak akan memberikan pengembalian pinjaman. Maka atas dasar inilah, kebangkrutan harus dihindari.
Tujuan dari model prediksi kebangkrutan adalah untuk membedakan secara efektif, berdasarkan data  keuangan  antara  perusahaan  yang  mempunyai  keuangan  yang  sehat  dan  perusahaan  yang mengalami  kesulitan  keuangan  (Karas  &  Srbová,  2019).  Awal  mula  penciptaan  model  prediksi kebangkrutan adalah  untuk menemukan dan membedakan perusahaan yang sehat secara financial dan perusahaan yang terancam kebangkrutan.
This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license -http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Beberapa penelitian telah banyak dilakukan, misalnya penelitian yang dilakukan (Kou et al., 2021) yang  meneliti  mengenai  prediksi  kebangkuran  UMKM  di  Cina.  (Bai  &  Tian,  2020)  meneliti  mengenai kebangkrutan yang dikarenakan kurangnya inovasi perusahaan.  (Kang, James, & Fabian, 2020) meneliti mengenai  strategi  menghindari  ancaman  kebangkrutan.  Dan  (Dasgupta  &  Mason,  2020)  yang  meneliti mengenai pengaruh besarnya bunga terhadap potensi kebangkrutan. Dari beberapa penelitian yang telah dilakukan,  penelitian  ini  mempunyai  perbedaan  diantaranya  dari  tempat  atau  objek  yang  diteliti, perbedaan  sektor  dan  penyebab  kebangkrutan.  Sehingga  dengan  adanya  perbedaan  ini  akan  dapat memperkaya referensi terkait dengan kebangkrutan.
Berdasarkan  fenomena  diatas  maka  perlu  adanya  analisis  terhadap  kesehatan  BUMN.  Analisis keuangan  BUMN  dilakukan  dengan financial  discriminant  models. Financial  discrimant merupakan  alat analisis keuangan yang  digunakan untuk  menganalisis apakah  suatu  perusahaan  dikategorikan sebagai perusahaan yang memiliki keuangan yang sehat atau dalam kondisi yang buruk. Diantara beberapa modal financial diskriminan  yang  biasanya  dipakai  untuk  menganalisis  baik  buruknya  keuangan  perusahaan adalah model Zmijewski, taffler, springate dan grover .
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  kesehatan  finansial  Badan  Usaha  Milik  Negara (BUMN)  dengan  menggunakan  model  Zmijewski, taffler,  springate dan grover pada  tahun  2016  sampai dengan tahun 2020. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan gambaran terkait model yang cocok dalam merumuskan prediksi kebangkrutan untuk BUMN.
Penelitian mengenai prediksi kebangkrutan perusahaan dapat kita temui mulai dari tahun 1960- an. (Altman, 1968) menggunakan seperangkat rasio keuangan yang diambil dari laporan keuangan untuk mengukur risiko kebangkrutan. Sejak itu, rasio keuangan berbasis akuntansi dan informasi nonkeuangan lainnya telah dimasukkan untuk meningkatkan akurasi prediksi kebangkrutan (Altman & Saunders, 1997; Tian, Yu. Y, & H, 2015).
Resiko  keuangan  menunjukkan  kemungkinan  kerugian  yang  timbul  dari  kegagalan  mencapai tujuan keuangan. Resiko keuangan uang terkait dengan operasi keuangan suatu bisnis dapat mengambil berbagai bentuk. Resiko pasar yang ditentukan oleh perubahan harga komoditas, saham dan instrumen keuangan  lainnya (Vavrek  &  Kravˇ,  2021) .    Resiko  keuangan  ini  akan  bervariasi  dan  berbeda  antar perusahaan dengan sektor yang berbeda.
Kebangkrutan adalah  keadaan dimana perusahan tidak mampu untuk membayar hutangnya dan dapat  dianggap  sebagai  ketidakmampuan  perusahaan  mempertahankan  pasar  karena  rendahnya produktivitas (Kou et al., 2021). Resiko kebangkrutan menunjukkan kemugkinan suatu perusahaan tidak mampu untuk memenuhi kewajiban hutangnya. Penilaian resiko kebangkrutan sangat penting terutama bagi  investor  dalam  membuat  keputusan  investasinya.  Model  prediksi  kegagalan  juga  merupakan  alat penting bagi bankir, lembaga pemerintah dan bahkan perusahaan itu sendiri (Novi & Irianto, 2010).
Desain model yang andal untuk memprediksi kebangkrutan sangat penting untuk banyak proses pengambilan  keputusan  (Kang  et  al.,  2020).  Pendekatan  yang  digunakan  untuk  memprediksi kebangkrutan telah berkembang dari tahun ke tahun (Altman, 1968). Banyaknya model yang digunakan dalam  memprediksi  kebangkrutan  dikarenakan  meningkatnya  jumlah  perusahaan  yang  mengalami kesulitan  keuangan.  Untuk  mengantisipasi  terjadinya  kebangkrutan  suatu  perusahaan,  maka  perlu dilakukan analisis terhadap rasio-rasio keuangan perusahaan. Analisis ini dapat membantu  perusahaan menghindari financial  distress pada  masa  mendatang  (Munawaroh,  2019).  Sehingga  perusahaan  dapat melakukan antisipasi dari adanya prediksi financial distress. Terdapat beberapa model yang dapat digunakan untuk memprediksi financial distress, diantaranya Model Zmijewski, Model Taffler, Model Springate dan Model Grover. Model Zmijewski merupakan model prediksi dari hasil riset Zmijewski (1984) selama 20 tahun. Model ini memperhitungkan rasio keuangan profitabilitas  yang  diukur  melalui return  on  asset (ROA),  rasio  solvabilitas  yang  diukur  melalui Debt  to Asset Ratio (DAR) dan rasio likuditas yang diukur menggunakan current ratio (CR) .

## 2. Metode
Penelitian ini dilakukan pada BUMN yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI). Data laporan keuangan perusahaan diambil dari website idx.co.id dan juga berasal dari website perusahaan pada tahun 2016  sampai  dengan  tahun  2020.  Sebanyak  16  BUMN  terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia,  pemilihan sampel menggunakan metode sampel jenuh, semua BUMN menjadi sampel pada penelitian ini sehingga jumlah data sebanyak 90.
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  terhadap  keuangan  BUMN  menggunakan  model  Zmijewski, taffler,  springate dan grover .  Untuk  menganalisis  kesehatan  keuangan  BUMN  menggunakan  model Zmijewski, taffler, springate dan grover digunakan rumus sebagai berikut:
Copyright © 2022 Ekuitas: Jurnal Pendidikan Ekonomi
This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license -http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

## Persamaan Model Zmijewski (Zmijewski, 1984)
X = -4,3 - 4,5X 1 + 5,72X 2 – 0,004X 3
𝑋1 = Laba Bersih Total Aset
𝑋2 = Total hutang Total Aset 𝑋3 = Aktiva Lancar

## Kewajiban Lancar
Hasil analisis menggunakan model Zmijewski dikatakan BUMN memiliki keuangan yang baik jika hasil  dari  analisis  Zmijewski  dengan  nilai  <  0.  Sebaliknya  jika  hasil  perhitungan  menggunakan  model Zmijewski mencerminkan kondisi keuangan perusahaan buruk jika hasilnya > 0.
Persamaan Model Taffler (Taffler & Tissaw, 1977) T = 3,2 + 12,18X 1 + 2,50X 2 – 10,68X 3 + 0,0289X 4
𝑋1 = Laba Sebelum Pajak Kewajiban Lancar
𝑋2 = Aktiva Lancar
Total Kewajiban
𝑋3 = Kewajiban Lancar Total Aktiva 𝑋4 = Laba Bersih Setelah Pajak
Total Aktiva
Hasil analisis menggunakan model Taffler dikatakan BUMN memiliki keuangan yang baik jika hasil dari  analisis  taffler  dengan  nilai  >  0,3.  Sebaliknya  jika  hasil  perhitungan  menggunakan  model  Taffer mencerminkan kondisi keuangan perusahaan buruk jika hasilnya < 0,3
Persamaan Model Springate (Springate, 1978) S = 1,03X 1 + 3,07X 2 + 0,66X 3 + 0,4X 4
𝑋1 = Modal Kerja Total Aktiva 𝑋2 = Laba Sebelum Bunga dan Pajak Total Aset 𝑋3 = Laba Sebelum Pajak Hutang Lancar 𝑋4 = Penjualan
Total Aktiva
Hasil analisis menggunakan model springate  dikatakan BUMN  memiliki keuangan  yang  baik jika hasil dari analisis springate dengan nilai > 0,862. Sebaliknya jika hasil perhitungan menggunakan model grover mencerminkan kondisi keuangan perusahaan buruk jika hasilnya < 0,862
Persamaan Model Grover G = 1,650X 1 + 3,404X 2 – 0,01X 3 + 0,057
𝑋1 = Modal Kerja Total Aktiva 𝑋2 = Laba Sebelum Pajak Total Aset 𝑋3 = Laba Bersih Total Aktiva
Hasil analisis menggunakan model grover dikatakan BUMN memiliki keuangan yang baik jika hasil dari  analisis  grover  dengan  nilai  >  0,01.  Sebaliknya  jika  hasil  perhitungan  menggunakan  model  grover mencerminkan kondisi keuangan perusahaan buruk jika hasilnya < -0,02

## 3. Hasil dan pembahasan
Hasil  perhitungan  menggunakan  model  Zmijewski, taffler,  springate dan grover diperoleh  hasil beragam mulai dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020. Beberapa perusahaan yang viral diberikan
This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license -http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
mengalami  kondisi  kesulitan  keuangan  berdasarkan  analisis  Zmijewski, taffler,  springate dan grover menunjukkan hasil yang tidak jauh berbeda dengan apa yang diberitakan.
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan  model  Zmijewski  (pada  tabel  1)  Garuda  Indonesia  dan Krakatau  Steel  pada  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2020  mengalami  penurunan  kondisi  keuangan, yang  dapat  diartikan  keuangan  Garuda  Indonesia  (GIAA)  dan  Krakatau  Steel  (KRAS)  mengindikasikan kebangkrutan. Selain itu, model Zmijewski mengindikasikan beberapa BUMN yang bergerak pada bidang perbankan (Bank BNI, Bank BRI dan Bank Mandiri) mendapatkan nilai buruk pada analisis ini. skor buruk pada perbankan ini dikarenakan analisis Zmijewski lebih banyak menekankan pada analisis yg sifatnya terkait  dengan  kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajibannya.  Perbankan  sebagian  memiliki dana besar yang  berasal dari tabungan  nasabah  dan termasuk pada kategorikan kelompok aset lancar, sehingga memungkinkan perbankan memiliki rasio kemampuan membayar hutang yang rendah. Untuk itu  penulis  berkesimpulan  bahwa  model  Zmijewski  tidak  cocok  jika  digunakan  untuk  menganalisis financial distress pada sektor perbankan.
Tabel 1 . Hasil Analisis Kebangkrutan Menggunakan Model Zmijewski
No Kode Tahun 2016 2017 2018 2019 2020 1 GIAA (0.140) 0.297 0.786 0.487 2.184 2 KRAS (1.050) (0.802) (0.817) 1.489 0.649 3 PGAS (1.447) (1.748) (1.100) (1.138) (0.672) 4 PTPP (0.744) (0.730) (0.544) (0.355) (0.094) 5 SMGR (3.071) (2.209) (2.573) (1.286) (1.361) 6 SMBR (2.944) (2.564) (2.236) (2.187) (1.992) 7 TINS (2.092) (1.698) (0.935) 0.074 (0.425) 8 JSMR (2.708) (3.096) (3.011) (3.064) 0.034 9 TLKM (2.438) (2.322) (2.235) (1.998) (1.772) 10 INAF (0.894) (0.407) (0.461) (0.701) (0.022) 11 KAEF (1.669) (1.367) (0.891) (0.898) (0.902) 12 PTBA (2.326) (3.111) (3.392) (3.324) (3.063) 13 ADHI (0.205) 0.147 0.123 0.263 0.576 14 BBNI 0.285 0.322 0.364 0.274 0.678 15 BBRI 0.397 0.444 0.502 0.451 0.607 16 BMRI 0.062 0.122 0.089 0.029 0.590 Tabel 2 . Hasil Analisis Kebangkrtuan Menggunakan Model Taffler No Kode Tahun 2016 2017 2018 2019 2020 1 GIAA (0.061)  (2.491)  (5.041)  (3.654)  (5.134) 2 KRAS (0.875) 0.056 (0.403)  (6.189) 3.484 3 PGAS 9.128 14.667 6.788 5.944 0.813 4 PTPP 1.668 1.681 1.306 0.684 (0.114) 5 SMGR 13.538 5.382 8.290 4.871 5.927 6 SMBR 17.854 9.682 11.337 14.161 3.354 7 TINS 4.790 5.714 1.394 (1.659)  (0.111) 8 JSMR 3.199 3.999 1.871 0.912 3.231 9 TLKM 14.457 13.933 12.252 10.235 8.116 10 INAF 1.164 (0.776)  (0.251) 3.539 0.458 11 KAEF 5.129 4.363 2.886 0.640 0.661
Copyright © 2022 Ekuitas: Jurnal Pendidikan Ekonomi
This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license -http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
12 PTBA 9.018 20.806 20.049 18.108 14.586 13 ADHI (0.046) 0.497 0.305 (0.692)  (2.058) 14 BBNI (1.827)  (3.986)  (3.860)  (3.931)  (4.530) 15 BBRI (2.472)  (3.871)  (3.651)  (3.635)  (4.255) 16 BMRI (1.826)  (3.802)  (3.615)  (3.702)  (3.944) Tabel 3 . Hasil Analisis Kebangkrutan Menggunakan Model Springate No Kode Tahun 2016 2017 2018 2019 2020 1 GIAA 0.714 0.511 0.302 0.624 (0.514) 2 KRAS 0.361 0.503 0.502 0.652 0.395 3 PGAS 0.880 1.134 0.798 0.712 0.165 4 PTPP 0.787 0.729 0.660 0.570 0.364 5 SMGR 1.335 0.762 1.049 0.722 0.645 6 SMBR 1.305 0.837 1.088 1.310 0.317 7 TINS 0.750 0.997 0.942 0.783 0.968 8 JSMR 0.775 0.582 0.592 0.545 0.165 9 TLKM 1.972 1.908 1.704 1.702 1.237 10 INAF 0.736 0.464 0.546 0.868 0.695 11 KAEF 2.164 1.648 1.463 0.792 0.311 12 PTBA 1.545 2.742 2.547 2.211 1.461 13 ADHI 0.682 0.704 0.683 0.557 0.259 14 BBNI 0.277 0.270 0.264 0.271 0.217 15 BBRI 0.322 0.318 0.309 0.308 0.221 16 BMRI 0.246 0.271 0.290 0.292 0.227 Tabel 4 . Hasil Analisis Kebangkrtuan Menggunakan Model Grover No Kode Tahun 2016 2017 2018 2019 2020 1 GIAA 0.519 0.311 0.077 0.364 (0.474) 2 KRAS 0.660 0.733 0.684 0.567 0.202 3 PGAS 0.564 0.512 0.488 0.429 0.158 4 PTPP 0.642 0.566 0.532 0.441 0.259 5 SMGR 0.675 0.339 0.520 0.249 0.282 6 SMBR 0.519 0.434 0.520 0.484 0.159 7 TINS 0.581 0.761 0.768 0.381 0.539 8 JSMR 0.729 0.579 0.594 0.546 0.013 9 TLKM 0.872 0.827 0.721 0.833 0.746 10 INAF 0.344 0.126 0.164 0.643 0.380 11 KAEF 0.772 0.692 0.521 0.060 0.006 12 PTBA 0.813 1.472 1.377 1.151 0.821 13 ADHI 0.516 0.680 0.615 0.497 0.191 14 BBNI 0.382 0.374 0.365 0.379 0.359 15 BBRI 0.413 0.413 0.402 0.404 0.347 16 BMRI 0.361 0.388 0.407 0.412 0.358
This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license -http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Berdasarkan  analisis  model taffler (pada  tabel  2)  Garuda  Indonesia  dan  Krakatau  Steel  menjadi perusahaan dengan hasil analisis terburuk. Dari hasil analisisis menunjukkan bahwa kedua perusahaan berada diambang kebangkrutan. Garuda indonesia sebagai perusahaan maskapai penerbangan mulai dari tahun 2016 telah menunjukkan indikasi kebangkrutan yang terus meningkat sampai tahun 2020. Hal ini juga  diperparah  dengan  kondisi  pandemi  covid-19  yang  sangat  berdampak  bagi  perusahaan.  Adanya pembatasan  mobilisasi  dan  juga  pembatasan  kuota  penerbangan  yang  memperburuk  kondisi  garuda indonesia. Ditambah lagi adanya hutang garuda indonesia yang jatuh tempo pada tahun 2021 membuat keuangan  garuda  indonesia  semakin  suram.  Sewa  pesawat  yang  harus  segera  dibayar  walaupun armadanya  tidak  terpakai  menjadi  tambah  memberatkan  garuda  indonesia.  Disatu  sisi  pemasukan terganggu  karena  berkurangnya  volume  penerbangan  disisi  lain  pengeluaran  tetap  mengalir  karena adanya kesepakatan kontrak. Kini yang bisa dilakukan Garuda Indonesia adalah melakukan refinancing terhadap hutangnya Garuda Indonesia. Harapannya ditahun-tahun berikutnya kondisi keuangan Garuda Indonesia dapat terselesaikan dan dapat membumbung tinggi seperti burung Garuda, karena maskapai ini adalah kebanggaan kita semua.
Selain  Garuda,  Krakatau  Steel  (KRAS)  juga  menunjukkan  hasil  analisis taffler yang  buruk  pada tahun  2016  sampai  2019.  Pada  tahun  2020  hasil  analisisnya  mengalami  perbaikan.  Perbaikan  yang dilakukan oleh KRAS jika melihat pada data, perusahaan melakukan refinancing hutang pada tahun 2020. Perusahaan  pada  tahun  2020  melakukan  pelunasan  hutang  lebih  dari  60%,  sehingga  dengan  adanya pelunasan  hutang  yang  dilakukan  oleh  KRAS  ini  membuat  sentimen  positif  terhadap  hasil  analisis keuangan  perusahaan  tahun  2020.  Kejadian  ini  dapat  menjadi  contoh  bagi  garuda  indonesia  untuk melakukan hal yang sama seperti yang dilakukan oleh KRAS.
Perusahaan dengan fundamental keuangan yang baik seperti Perusahaan Gas Negara (PGAS), PP Property (PTPP), Semen Indonesia (SMGR), Semen Baturaja (SMBR), PT Timah (TINS), Jasamarga (JSMR), Telkom (TLKM), Indofarma (INAF), Kimia Farma (KAEF), PT. Bukit Asam (PTBA) dan Adhi Karya (ADHI) menunjukkan  hasil  analisis taffler yang  sangat  baik.  Walaupun  dari  7  tahun  yang  dianalisis  terdapat  1 atau  dua tahun yang menunjukkan hasil analisis yang  kurang  bagus. Namun secara keseluruhan sudah mencerminkan  adanya  indikasi  perbaikan.  Misalnya  ketika  PTPP  pada  tahun  2016  menunjukkan  hasil analisis taffler yang buruk pada tahun 2016, perusahaan langsung melakukan perbaikan pada tahun 2017 dengan menunjukkan hasil analisis tafler yang baik ditahun selanjutnya. Hal ini mengindikasikan bahwa perusahaan-perusahaan  ini  juga  melakukan  analisis  kebangkrutan  terhadap  keberlangsungan  usaha mereka.  Adanya  pandemi  mulai  dari  awal  tahun  2020  tidak  nampak  pada  laporan  keuangan  mereka. PGAS  misalnya  yang  menunjukkan  hasil  analisis  mentereng  selama  tahun  2016  sampai  tahun  2020  ini menunjukkan  mereka  sebagai  perusahaan  milik  negara  (BUMN)  telah  memiliki  fundamental  yang  kuat dalam  mengarungi  pandemi  yang  begitu  berat.  Pada  akhirnya  merekalah  yang  akan  menyokong  APBN Indonesia yang sebagian besarnya berasal dari Pajak yang mereka bayarkan.
Hasil analisis taffler pada BUMN yang bergerak pada perbankan menunjukkan hasil yang kurang memuaskan.  Setelah  ditelusur,  model taffler yang  didasarkan  pada  jumlah  hutang  yang  dimiliki perusahaan  membuat  hasil  analisis  tidak  begitu  baik.  Kita  tahu  bahwa  perbankan  adalah  perusahaan yang  melakukan  kegiatan  usaha  dengan  menampung  dana  nasabah  untuk  kemudian  dana  nasabah  itu disalurkan ke pemohon kredit. Hal ini menjadikan  perusahaan perbankan memiliki hutang lancar yang besar,  yang  berasal  dari  dana  nasabah  yang  dihimpun  (tabungan),  sehingga  terlihat  bahwa  perbankan mempunyai utang lancar yang besar.
Jika dilihat terkait dengan tingkat akurasi prediksi menggunakan t-score yang mencapai 92,5%, ini memang  benar  terjadi.  Misalnya  KRAS  dan  GIAA  yang  mendapatkan  nilai  buruk  pada  analisa tafller menunjukkan  indikasi  kebangkrutan.  Manajemen  telah  mengakui  bahwa  KRAS  dan  GIAA  berada  pada ambang  kebangkrutan.  Namun  untuk  beberapa  perusahaan  perbankan  yang  diindikasikan  mengalami kebangkrutan,  ini  tidak  menunjukkan  kondisi  yang  sebenarnya,  hal  ini  dikarenaka  perusahaan  pada sektor  perbankan  banyak  menggunakan  aspek leverage yang  umum  digunakan.  Jadi  penelitian  ini  juga menemukan bahwa t-score tidak cocok digunakan pada perusahaan sektor perbankan. Hasil  analisis  menggunakan  model springate (pada  tabel  3)  menunjukkan  hasil  yang  tidak  jauh berbeda dengan model taffler . Dengan menggunakan model springate Garuda Indonesia (GIAA), Krakatau Steel (KRAS) Dan Jasa Marga (JSMR) menjadi perusahaan dengan potensi kebangkrutan terbesar selama tahun 2014 sampai tahun 2020. Rata-rata hasil perhitungan menggunakan model springate untuk GIAA, KRAS dan JSMR berada dibawah 0,6. Padahal seharusnya jika berdasarkan model springate , perusahaan dikatakan sehat secara financial jika hasil perhitungan model springate berada diatas 0,862. Selain GIAA dan KRAS, sektor konstruksi (PTPP  & ADHI) juga menunjukkan hasil yang kurang begitu bagus. Hal ini dikarenakan  lonjakan  hutang  lancar  dari  kedua  perusahaan,  mengingat  pada  akhir-akhir  ini  indonesia sedang memfokuskan pembangunan infrastruktur seperti yang dicanangkan Presiden Joko Widodo.
Copyright © 2022 Ekuitas: Jurnal Pendidikan Ekonomi
This is an open access article distributed under the CC BY-NC 4.0 license -http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Sama dengan t-score, s-score juga menunjukkan ketidakcocokan model terhadap perusahaan pada sektor  perbankan.  Ketidakcocokan  ini  dikarenakan  kedua  model  ini  lebih  mengutamakan  pada kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajibannya. Sehingga dengan perbankan yang lebih banyak menggunakan modal dari tabungan nasabah, tentu akan menjadikan rasio likuditas perbankan menjadi tidak  sehat.  Padahal  dari  tabungan  nasabah  ini  sebenarnya  bukanlah  kewajiban  jangka  pendek  yang sebenarnya, karena kita tahu bahwa nasabah belum tentu akan menghabiskan tabungannya dalam waktu dekat,  bisa  saja  nasabah  menggunakan  tabungannya  untuk  masa  yang  lama  dan  lebih  dari  satu  tahun. Sehingga kedua model ini tidak cocok digunakan pada  perbankan. Atau  jika dua model ini  masih  tetap digunakan,  perlu  adanya  perubahan  pada  model,  misalnya  dari  yang  awalnya  menggunakan  hutang lancar sebagai pembanding, dirubah dengan menggunakan hutang jangka panjang sebagai pembagi.
Model  keempat  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  model  grover.  Jika  melihat  dari  hasil pehitungan  model  grover  (pada  tabel  4)  menunjukkan  rata-rata  perusahaan  memiliki  keuangan  yang sehat. Hal ini menunjukkan bahwa model grover bukanlah model yang begitu ketat seperti pada model Zmijewski, taffler dan springate .  Jika  model  Zmijewski ,  taffler dan springate lebih  melihat  kepada kemampuan perusahaan membayar hutang, maka model grover lebih melihat pada perbandingan antara model kerja, laba dan juga besaran aktiva perusahaan.

## 4. Simpulan dan saran
Dari  hasil  analisis  dan  pembahasan,  diketahui  bahwa  terdapat  2  BUMN  yang  kondisinya  sedang tidak baik-baik saja. 2 BUMN ini adalah Maskapai Penerbangan kebanggaan Indonesia (Garuda Indonesia) dengan  kode  saham  GIAA  dan  juga  krakatau  stell  dengan  kode  saham  KRAS.  Jika  melihat  kondisinya,  2 BUMN kesulitan untuk membayar hutang karena tingginya hutang jangka pendek yang jatuh tempo pada tahun 2019-2020. sehingga bagi peneliti kejadian seperti ini perlu adanya refinancing terhadap hutangnya BUMN.  Penggunaan  model  Zmijewski, Taffler dan  model springate ini  lebih  menekankan  pada kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban  kepada  debiturnya,  sehingga  perusahaan  dengan rasio  likuiditas  yang  berada  dibawah  normal  rasio  industri,  akan  menjadi  perusahaan  yang  berpotensi bangkrut.  Sedangkan  model  grover,  menjadi  model  dengan  prediktor  tidak  setajam  pada  model Zmijewski, taffler dan  model springate. Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  model Zmijewski, taffler dan  model springate tidak  begitu  cocok  jika  digunakan  untuk  memprediksi financial distress perusahaan yang bergerak pada sektor perbankan.

## Daftar Rujukan
Altman, E. . (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. J Financ , 23 (4), 589 – 609. http://doi.org/https://doi.org/10.2307/2978933 Altman, E. ., & Saunders. (1997). Credit risk measurement: developments over the last 20 years. J Bank and Finance , 21 (11), 1721 – 1742. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/ S0378-4266(97)00036-8 Aviantara, R. (2021). Scoring the financial distress and the financial statement fraud of Garuda Indonesia with  “DDCC”  as  the  financial  s olutions. Journal  of  Modelling  in  Management , 1 (1). http://doi.org/https://doi.org/10.1108/JM2-01-2020-0017
Bai,  Q.,  &  Tian,  S.  (2020).  Innovate  or  die :  Corporate  innovation  and  bankruptcy  forecasts. Journal  of Empirical Finance , 59 (September), 88 – 108. http://doi.org/10.1016/j.jempfin.2020.09.002 Cattleyana, D., Iqbal, A., & Asyriana, S. (2020). Analisis Kesehatan Keuangan Perusahaan Plat Merah Tahun 2009 - 2018. Jurnal Sains Manajemen Dan Bisnis Indonesia , 10 (2), 187 – 193. Dasgupta,  K.,  &  Mason,  B.  J.  (202 0).  The  effect  of  interest  rate  caps  on  bankruptcy :  Synthetic  control evidence  from  recent  payday  lending  bans. Journal  of  Banking  and  Finance , 119 ,  105917. http://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2020.105917 Iswahyudi,  M.,  &  Saputra,  P.  E.  (2020).  Sebuah  Anali sa  Fraud  Triangle  “Determinan  Fraud  Laporan Keuangan Perusahaan Plat Merah .” Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis Akuntansi , 8 (4), 1101 – 1109. Kadek, N., Pardiastuti, K., & Herawati, N. T. (2020). Penilaian Kinerja Manajemen melalui Analisis Laporan Keuangan. E kuitas : Jurnal Pendidikan Ekonomi , 8 (2), 129 – 136.
Kang,  T.  H.,  James,  S.  D.,  &  Fabian,  F.  (2020).  Real  options  and  strategic  bankruptcy. Journal  of  Business Research , 117 (May), 152 – 162. http://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.05.057
Karas,  M.,  &  Srbová,  P.  (2019).  Predicting  bankruptcy  in  construction  business :  Traditional  model validation  and  formulation  of  a  new  model, 12 (201  9),  283 – 296.  http://doi.org/10.14254/2071- 8330.2019/12-1/19
Kou, G., Xu, Y., Peng, Y., Shen, F., Chen, Y., Chang, K., & Kou, S. (2021). Bankruptcy prediction for SMEs using transactional  data  and  two-stage  multiobjective  feature  selection. Decision  Support  Systems , 140 , 113429. http://doi.org/10.1016/j.dss.2020.113429
Munawaroh.  (2019).  Zmijewski  dan  Springate :  Analisis  Diskriminan  dalam  Memprediksi  Financial Distress. Akuisisi Jurnal Akuntansi , 15 (1), 1 – 8.
Novi,  R.  K.,  &  Irianto,  G.  (2010).  Penerapan  Model  Beneish  dan  Model  Altman  dalam  Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan. Jurnal Akuntansi Multiparadigma , 1 (2), 155 – 172.
Salehi,  M.,  &  Pour,  M.  D.  (2016).  Bankruptcy  prediction  of  listed  companies  in  Tehran  Stock  Exchange.
International Journal of Law and Management , 58 (5). http://doi.org/http://dx.doi.org/10.1108/IJLMA-05-2015-0023 Springate,  G.  .  (1978). Predicting  the  Possibility  of  Failure  in  a  Canadian  Firm .  Burnaby:  Simon  Fraser University.
Taffler, R., & Tissaw, H. (1977). Going, going, gone — Four factors which predict. Accountancy , 88 , 50 – 54.
Tian, S., Yu. Y, & H, G. (2015). Variable selection and corporate bankruptcy forecasts,. J. Bank Finance , 52 , 89 – 100. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. jbankfin.2014.12.003
Travis,  V.  M.  A.  M.  L.,  &  Venkatesan,  P.  (2015).  A  Reference  Model  for  Business  Intelligence  toPredict Bankruptcy. Journal of Enterprise Information Management , 28 (2).
Vavrek, R., & Kravˇ, I. (2021). Evaluating the Financial Health of Agricultural Enterprises in the Conditions of the Slovak Republic Using Bankruptcy Models.