Riset Ekonomi Manajemen
http://jurnal.untidar.ac.id
ANALISIS PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS BERDASARKAN MODEL ALTMAN DAN GROVER PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
Heni Hirawati 
Program Studi Manajemen, Untidar, Magelang, Indonesia

## Info Artikel
________________ Sejarah Artikel: Diterima Disetujui Dipublikasikan
________________ Keywords: Financial Distress, Altman, Grover ____________________

## Abstrak
___________________________________________________________________ Model  prediksi  financial  distress  sebagai  model  sistem  peringatan  dini  (early  warning  system) diperlukan untuk mengetahui kondisi keuangan perusahaan di masa yang akan datang, sehingga membantu  para  stakeholders  dalam  pengambilan  keputusan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  model  prediksi  financial  distress  yang  paling  sesuai  untuk  digunakan  dalam penerapannya  pada  perusahaan  manufaktur  di  Indonesia.  Penelitian  ini  membandingkan  dua model prediksi financial distress, yaitu model Altman dan model Grover. Perbandingan dilakukan dengan  menganalisis  tingkat  akurasi  dan  tipe  error  setiap  model.  Populasi  dalam penelitian  ini adalah  semua  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Jumlah  sampel adalah 81 perusahaan manufaktur, terdiri dari 27 perusahaan yang mengalami financial distress dan  54  perusahaan  yang  tidak  mengalami  financial  distress.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  model  Grover  lebih  akurat  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  85,19%  sedangkan  model Altman memiliki tingkat akurasi sebesar 30.86%

## ANALYSIS OF ALTMAN AND GROVER FINANCIAL DISTRESS PREDICTION MODEL ON MANUFACTURING COMPANY LISTED IN INDONESIA STOCK EXCHANGE

## Abstract
___________________________________________________________________ Financial  distress  prediction  model  as  an  early  warning  system  is  required  to  determine  the company's financial condition in the future, thus helping the stakeholders in decision making. The objective  of  this  study  is  to  determine  the  best  financial  distress  prediction  models  for manufacturing  companies  in  Indonesia.  The  study  compared  two  financial  distress  prediction models: Altman and Grover model. Comparisons were made by analyzing the levels of accuracy and  error  type  of  each  model.  The  samples  of  this  research  are  81  manufacturing  companies, consisting  of  27  companies  experiencing  financial  distress  and  54  companies  that  are  not experiencing financial distress. The results showed that Grover model more accurate (the accuracy rate is 85.19%) than Altman model (the accuracy rate is 30.86%)
JEL Classification: ...
 Alamat korespondensi : Jl. Kapten Suparman 39 Magelang 56116
E-mail: heni.hirawati@untidar.ac.id ISSN 2086-0668 (cetak) 2337-5434 (online)

## PENDAHULUAN
Tujuan  utama  sebuah  perusahaan adalah  memaksimalkan  nilai  perusahaan (Brigham, 2005). Nilai sebuah perusahaan  bisa  dilihat  dari  tingkat keuntungan perusahaan, harga saham, dan faktor  lain  seperti  kesejahteraan  pegawai dan kepuasan konsumen.
Dalam menjalankan usahanya, perusahaan menggunakan  asumsi going  concern dimana  perusahaan  dianggap  mampu mempertahankan  usahanya  dalam  jangka panjang  dan  tidak  akan  dilikuidasi  dalam jangka pendek (Hadi, 2008). Akan tetapi, hal  tersebut  tidak  selalu  bisa  tercapai. Sebuah  perusahaan  dapat  mengalami financial distress
yang bisa mengakibatkan kebangkrutan. Zu’amah (2005) menyatakan kondisi  perekonomian  di  Indonesia  yang tidak  stabil  mengakibatkan  tingginya risiko suatu perusahaan untuk mengalami kesulitan keuangan atau bahkan kepailitan. Data dari Bursa Efek
Indonesia  menunjukkan  terdapat  26 perusahaan dihapus pencatatan sahamnya ( delisting )  dari  Bursa  Efek  Indonesia sepanjang  tahun  2009  hingga  awal  tahun 2015.
PT  Davomas  Abadi  (DAVO) merupakan  salah  satu  perusahaan  yang dihapus  pencatatan  sahamnya  dari  Bursa Efek  Indonesia.  Dilihat  dari  laporan keuangannya,  perusahaan  yang  bergerak di bidang pengolahan coklat ini mengalami kemerosotan kinerja keuangan  sejak  tahun  2011.  Didi,  dkk
(2012) menyatakan nilai penjualan
DAVO turun sebesar 39% dari Rp.1.194,94    miliar  menjadi  Rp.729,45 miliar.  Penurunan  ini  berdampak  pada laba kotor yang menyusut dari Rp.229,75 miliar  menjadi  Rp.126,60  miliar.  Selain itu,  beban  usaha  justru  meningkat  7,7% sehingga  mengakibatkan  kerugian  usaha sebesar  56,41  miliar.  Kemudian  pada  21 Januari  2015,  PT  Davomas  Abadi
dinyatatakan delisting dengan  alasan tidak  memiliki  keberlangsungan  usaha (going concern).
Financial distress merupakan tahapan  penurunan  kondisi  keuangan suatu  perusahaan  sebelum  terjadinya kebangkrutan  (Platt,  2002).  Seperti  kasus yang  terjadi  pada  PT  Davomas  Abadi tersebut, kebangkrutan perusahaan terjadi setelah  periode financial  distress .  Para stakeholders perlu  untuk  mengetahui lebih  awal  kondisi  perusahaan  yang mengalami financial  distress, sehingga tidak melakukan kesalahan dalam memprediksi kelangsungan operasi perusahaan  di  masa  yang  akan  datang. Kesalahan  prediksi  bisa  mengakibatkan kerugian  bagi  para stakeholder s,  salah satunya yaitu kehilangan investasi. Informasi  lebih  awal  kondisi financial distress pada  perusahaan  memberikan kesempatan  bagi  para stakeholders untuk melakukan  upaya-upaya  yang  dapat mengurangi  atau  bahkan  menghindari kerugian.  Manajemen  dan  pemilik  dapat melakukan upaya untuk mencegah kondisi  perusahaan  yang  lebih  parah  ke arah  kebangkrutan,  serta  investor  dapat mengambil keputusan untuk tetap melakukan  investasi  atau  harus  menarik investasi yang telah dilakukan.
Model  prediksi financial  distress suatu perusahaan menjadi hal yang sangat dibutuhkan oleh para stakeholders . Model prediksi financial  distress merupakan early  warning  system atau  model  sistem peringatan  dini  untuk  mengenali  gejala awal kondisi financial distress perusahaan.  Beberapa  peneliti  telah mengembangkan  model  prediksi  untuk membantu para stakeholders supaya tidak terjebak dalam masalah financial distress tersebut.  Model-model  tersebut  antara lain  dikemukakan  oleh  Altman  (1968), dan Grover (2001).
Altman  mengadakan  penelitian pada  tahun  1968  dengan  menggunakan metode Multivariate Discriminant
Analysis (MDA)  untuk  menemukan model prediksi financial distress . Pengambilan  sampel  dalam  penelitian Altman  dilakukan  dengan  menggunakan teknik matched  paired  sample. Analisis tersebut menghasilkan satu model perhitungan  dengan  lima  rasio  keuangan sebagai  pengukur  tingkat  kesehatan perusahaan  yang  disebut  dengan  Altman Z-score. Tahun  2001,  Jeffrey  S.  Grover menciptakan  model  prediksi  dengan melakukan  pendesainan  dan  penilaian ulang  terhadap  model  Altman Z-Score . Grover  menggunakan  sampel  sesuai dengan model Altman Z-score pada tahun 1968,  dengan  menambahkan  tiga  belas rasio keuangan baru.
Model financial  distress perlu dikembangkan  sebagai  sistem  peringatan dini, sehingga perusahaan dapat mengantisipasi  kondisi  yang  mengarah kepada  kebangkrutan.  Literatur  yang menggambarkan model prediksi financial distress perusahaan  telah  banyak,  namun masih  sedikit  penelitian  yang  membahas mengenai model prediksi financial distress yang  tepat  untuk  diterapkan  bagi suatu  perusahaan.  Selain  itu,  penelitian yang  telah  dilakukan  menunjukkan  hasil yang  berbeda-beda  mengenai  model prediksi yang paling tepat untuk digunakan.  Maka  penelitian  ini  akan mencari  model  yang  paling  tepat  untuk digunakan  dalam  memprediksi  kondisi financial
distress
dengan
membandingkan dua model prediksi yaitu model  Altman  dan  model  Grover. Berdasar  latar  belakang  tersebut,  maka perumusan  masalah  dalam  penelitian  ini yaitu  manakah  diantara  model  Altman, atau  Grover  yang  paling  tepat  dalam memprediksi financial distress perusahaan manufaktur di Indonesia?

## KAJIAN PUSTAKA
Financial  distress atau  kesulitan keuangan pada perusahaan dapat
diartikan  sebagai  masalah  likuiditas  yang parah  yang  tidak  dapat  diatasi  tanpa melakukan  perubahan  ukuran  yang  besar terhadap operasi atau struktur perusahaan (Foster,  1986:  535). Financial  distress juga didefinisikan sebagai tahap penurunan kondisi keuangan yang dialami  oleh  suatu  perusahaan,  yang terjadi  sebelum  terjadinya  kebangkrutan ataupun likuidasi (Platt,  2002:1). Kondisi ini  pada  umumnya  ditandai  antara  lain dengan  adanya  penundaan  pengiriman, kualitas  produk  yang  menurun,  dan penundaan  pembayaran  tagihan  dari bank.  Definisi  lain  atas financial  distress yang  terkait  dengan  informasi  pada laporan  keuangan  yaitu financial  distress menurut  Hofer  (1980)  adalah  kondisi dimana  perusahaan  mengalami  laba bersih  operasi  negatif  selama  beberapa tahun. Sedangkan Whitaker (1999)
menyatakan financial  distress adalah kondisi  dimana  arus  kas  yang  ada  lebih kecil daripada porsi utang jangka panjang yang akan jatuh tempo.
Kesalahan  umum  yang  terjadi adalah financial distress sering
disamakan dengan kebangkrutan, padahal keduanya  merupakan  hal  yang  berbeda. Financial  distress merupakan  salah  satu penyebab  terjadinya  kebangkrutan  pada sebuah  perusahaan.  Namun  tidak  berarti semua  perusahaan yang  mengalami
financial distress akan menjadi  bangkrut. Sedangkan pengertian kebangkrutan menurut Beaver (1966:71) adalah ketidakmampuan perusahaan untuk
membayar utang pada saat utang tersebut jatuh tempo.
Kondisi  suatu  perusahaan  bisa berada  pada  kondisi  sehat  yang  paling ekstrim  sampai  ke  titik  tidak  sehat  yang paling ekstrim. Kesulitan keuangan jangka  pendek  bersifat  sementara  dan belum  begitu  parah.  Tetapi  kesulitan semacam  ini  apabila  tidak  ditangani  bisa berkembang menjadi kesulitan yang tidak solvable yang dapat menyebabkan
perusahaan dilikuidasi atau direorganisasi. Perusahaan dilikuidasi jika nilai  likuidasi  lebih  besar  dibandingkan dengan nilai  perusahaan. Jika perusaahan masih  menunjukkan  prospek  dan  nilai perusahaan lebih besar dibandingkan nilai likuidasi, maka perusahaan bisa melakukan reorganisasi (Hanafi & Halim, 2009:260). Prediksi terhadap kondisi financial distress perusahaan dapat menjadi early warning system atau sistem peringatan  dini  bagi  para  pihak  yang berkepentingan sehingga membantu dalam  pengambilan  keputusan.  Platt
(2002) menyatakan bahwa prediksi
financial  distress mempunyai  beberapa manfaat yaitu:
1. Untuk mengidentifikasi permasalahan  dalam  perusahaan sehingga  permasalahan  tersebut dapat diperbaiki sebelum perusahaan mengalami krisis. 2. Informasi  lebih  awal  mengenai kondisi  perusahaan  yang  akan
mengalami kondisi financial distress dapat mempercepat pengambilan  keputusan,  seperti merger  atau  diambil  alih  oleh perusahaan  dengan  manajemen yang lebih baik.
3. Prediksi financial distress memberikan  peringatan  dini  dari kemungkinan  kebangkrutan  masa depan.
Menurut  Hanafi  &  Halim  (2009) analisis  terhadap  kesulitan  keuangan perusahaan  bermanfaat  untuk  melakukan antisipasi  yang diperlukan. Ada beberapa indikator  yang  bisa  menjadi  prediksi kesulitan  keuangan  perusahaan,  yaitu analisis  aliran  kas  untuk  saat  ini  atau untuk  masa  mendatang,  analisis  strategi perusahaan, laporan keuangan perusahaan dan  juga  informasi  eksternal.  Informasi mengenai  kesulitan  keuangan  perusahaan juga bermanfaat bagi banyak pihak, yaitu:
a. Pemberi pinjaman, untuk mengambil  keputusan  siapa  yang akan  diberi  pinjaman  dan  untuk kebijakan  memonitor  pinjaman yang ada.
b. Investor,  agar  bisa  melihat  tanda- tanda kebangkrutan seawal mungkin dan mengantisipasi kemungkinan tersebut. c. Pihak pemerintah, bertindak sebagai  pengawas  mempunyai kepentingan  untuk  melihat  tanda- tanda  kebangkrutan  lebih  awal supaya  tindakan-tindakan  yang perlu bisa dilakukan lebih awal. d. Akuntan, untuk menilai kemampuan going  concern suatu perusahaan
e. Manajemen,  untuk  mendeteksi lebih awal sehingga bisa melakukan  penghematan  terhadap biaya-biaya yang harus dikeluarkan  ketika  mengalami kebangkrutan. Model Altman (1968) Altman (1968) menggunakan metode Multivariate Discriminant Analysis (MDA)  dalam  penelitiannya. Data  perusahaan  yang  digunakan  Altman berasal  dari Moody’s  Industrial  Manual dengan periode tahun 1946-1965. Sampel penelitian  berjumlah  66  perusahaan  yang terbagi dua kelompok, yaitu 33 perusahaan yang mengalami kebangkrutan  dan  33  perusahaan  lainnya yang tidak mengalami kebangkrutan.
Rumus  yang  dihasilkan  Altman adalah sebagai berikut :
Z  =  0,012 X1 +  0,014 X2 +  0,033 X3 + 0,006 X4 + 0,999 X5\

## Dimana :
X1(WCTA) =  Working  capital/Total assets X2(RETA) =  Retained  earnings/Total assets
X3 (EBITTA)  = Earnings before interest and taxes/Total assets
X4(MVEBVD) = Market value of equity/Book value of total debt X5(SATA) = Sales/Total assets
Model  Altman  mengkategorikan perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut dengan  skor  kurang  dari  1,81  (Z<1,81). Sedangkan  nilai  untuk  perusahaan  yang dikategorikan dalam keadaan tidak bangkrut adalah lebih dari 2,99 (Z>2,99). Perusahaan  dengan  nilai  Z-score  antara 1,81  sampai  dengan  2,99  masuk  dalam kategori gray area .
Model Grover (2001) Model  Grover,  dalam  Prihanthini &  Sari  (2013),  merupakan  model  yang diciptakan dengan melakukan pendesainan dan penilaian ulang terhadap model  Altman Z-Score .  Sampel  yang digunakan sebanyak 70 perusahaan dengan 35 perusahaan yang bangkrut dan 35  perusahaan  yang  tidak  bangkrut  pada tahun  1982  sampai  1996.  Jeffrey  S. Grover  menghasilkan  fungsi  sebagai berikut:
G  =  1,650X1  +  3,404X2  –  0,016X3  + 0,057
Dimana : X1 (WCTA) = Working  capital/Total assets X2 (EBITTA) = Earnings  before  interest and taxes/Total assets X3 (NITA) = Net income/Total Asset Model Grover mengkategorikan perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut dengan  skor  kurang  atau  sama  dengan  - 0,02  (G  ≤  -0,02).  Sedangkan  nilai  untuk perusahaan  yang  dikategorikan  dalam keadaan  tidak  bangkrut  adalah  lebih  atau sama dengan 0,01 (G ≥ 0,01).

## METODE

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  semua  industri  manufaktur  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Sampel perusahaan  yang  dipilih  merupakan perusahaan manufaktur yang mempublikasikan laporan keuangan setidaknya  selama  tiga  tahun  berturut- turut  pada  periode  tahun  2009-2014. Sampel  dibagi  menjadi  2  kategori  yaitu perusahaan  yang  mengalami financial distress dan  yang  tidak  mengalami financial distress (non-financial distress) . Pada penelitian ini setiap satu perusahaan financial  distress dibandingkan  dengan dua  perusahaan non-financial  distress. Berikut  ini  adalah  kriteria  khusus  untuk sampel  yang  termasuk  kategori financial distress :
1. Perusahaan tersebut memiliki ekuitas  negatif.  Ekuitas  negatif berarti  total  utang  perusahaan melebihi  total  asetnya.  Hal  ini sesuai dengan kriteria yang digunakan oleh Christianti (2003); atau 2. Perusahaan  tersebut  memiliki net operating income negatif selama 2 tahun berturut-turut. Hal ini sesuai dengan  kriteria  yang  digunakan Platt (2002) Adapun  kriteria  khusus  yang harus  dipenuhi  oleh  perusahaan  yang termasuk  kategori non - financial  distress , yaitu:
1. Tidak  memiliki  ekuitas  negatif,
atau  tidak  memiliki net  operating income negatif  selama  2  tahun berturut-turut.
2. Berasal  dari  tahun  yang  sama dengan sampel kategori 1.
3. Berasal  dari  sektor  yang  sama dengan sampel kategori 1.

## Teknik Analisis Data
Data  laporan  keuangan  tahun 2011 – 2014 digunakan sebagai pedoman penentuan  apakah  suatu  perusahaan mengalami financial  distress atau  tidak (periode  T).  Perhitungan  menggunakan model  prediksi  dilakukan  1  tahun  (T-1) dan  2  tahun  (T-2)  sebelum  terjadi financial  distress dan non-financial distress perusahaan.  Data  yang  akan diolah  dengan  model  prediksi  tersebut adalah  data  dari  laporan  keuangan  tahun 2009-2012  (periode  T-1  dan  T-2).  Nilai atau  score  hasil  perhitungan  masing- masing  model  dibandingkan  dengan  nilai cut-off yang  dimiliki  setiap  model  untuk menentukan  apakah  sampel  diprediksi mengalami distress atau tidak.
Langkah berikutnya adalah menganalisis  ketepatan  hasil  prediksi kedua model dengan melakukan perbandingan antara hasil prediksi dengan kondisi perusahaan sesungguhnya.
Kondisi  nyata  perusahaan  sampel  terdiri dari  dua  kategori  yaitu financial  distress (FD)  dan non-financial  distress (NFD). Sedangkan  untuk  hasil  prediksi  terdiri dari  3  kategori  yaitu financial  distress (FD), non-financial  distress (NFD)  dan gray  area (GA).  Prediksi  dinyatakan benar  jika  hasil  prediksi  sama  dengan kondisi sesungguhnya, sedangkan
kesalahan  atau error terjadi  ketika  hasil prediksi  tidak  sesuai  dengan  kondisi nyata perusahaan. Gambaran hasil prediksi  dibandingkan  dengan  kondisi sesungguhnya  dapat  dilihat  pada  tabel berikut ini :
Prediksi FD GA NFD Real FD Benar Tipe error IV Tipe error I NFD Tipe error II Tipe error III Benar
Christianti  (2013)  menyatakan bahwa  tingkat  akurasi  menunjukkan berapa persentase model dalam memprediksi  kondisi  perusahaan  dengan benar  berdasarkan  keseluruhan  sampel yang ada. Tingkat akurasi = Jumlah prediksi benar x 100% Jumlah sampel Dalam  perhitungan  setiap  model selalu  terdapat  kemungkinan  kesalahan prediksi.  Karena  itu  selain  menghitung tingkat akurasi setiap model, dipertimbangkan  juga  tingkat  kesalahan atau  tingkat error dari  setiap  model. Dalam penelitian ini menggunakan empat tipe error , yaitu :
- Tipe error I
Tipe error I  adalah  kesalahan  yang terjadi  jika  model  memprediksi perusahaan  tidak  akan  mengalami distress padahal kenyataannya perusahaan tersebut mengalami distress .
Tipe error I = Jumlah kesalahan tipe I x 100% Jumlah sampel - Tipe error II Tipe error II  adalah  kesalahan  yang terjadi  jika  model  memprediksi perusahaan mengalami distress padahal kenyataannya tidak mengalami distress .
Tipe error II = Jumlah kesalahan tipe II x 100% Jumlah sampel - Tipe error III
Tipe error III adalah kesalahan  yang terjadi  jika  model  memprediksi perusahaan  termasuk  dalam  kategori gray  area padahal  kenyataaannya perusahaan tersebut  tidak mengalami distress.
Tipe error III = Jumlah kesalahan tipe III x 100% Jumlah sampel
- Tipe error IV Tipe error IV adalah kesalahan yang terjadi  jika  model  memprediksi perusahaan  termasuk  dalam  kategori gray  area padahal  kenyataaannya perusahaan tersebut
mengalami
distress. Rumus  untuk  menghitung tipe error IV adalah sebagai berikut :
Tipe error IV = Jumlah kesalahan tipe IV
x 100% Jumlah sampel
Tingkat  akurasi  dan  tipe error digunakan  untuk  menyimpulkan  model prediksi financial  distress mana  yang paling  baik  untuk  diterapkan,  dengan memilih  model  prediksi  yang  memiliki tingkat akurasi paling tinggi dan tipe error yang rendah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  perhitungan  seluruh  rasio yang  digunakan  oleh  dua  model  prediksi dalam penelitian ini menunjukkan adanya perbedaan  kondisi  keuangan  perusahaan yang mengalami financial distress dengan perusahaan yang tidak mengalami
financial distress.
Tabel statistik deskriptif  menunjukkan  rata-rata  semua rasio  keuangan  pada  perusahaan non- financial distress bernilai positif, sedangkan  rata-rata  rasio  keuangan  pada perusahaan financial  distress beberapa menunjukkan nilai negatif.
Model  Altman  memiliki  jumlah prediksi benar yang sama pada periode T- 1  dan  T-2  yaitu  sebanyak  25  sampel. Tingkat akurasi model Altman, baik pada periode T-1, T-2 maupun secara keseluruhan adalah sebesar 30,86%. Tipe error I  yang  dimiliki  model  ini  sangat rendah  yaitu  sebesar  0,62%,  sedangkan tipe error II-nya  sangat  tinggi  yaitu mencapai  55,56%. Cut-off model  Altman
memiliki  range  yang  lebar  pada  kategori gray area, sehingga sangat besar kemungkinan  adanya  tipe error III  dan tipe error IV.  Tipe error III  pada  model Altman  sebesar  9,88%  dan  tipe error IV sebesar 3,09%.
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat dikatakan bahwa model Altman mempunyai  batasan  yang  tinggi  dalam menyatakan sebuah perusahaan aman dari distress. Hal  ini  terlihat  pada  tingginya tingkat error pada  tipe error II  yang dimiliki  model  Altman.  Jika  investor mengikuti  hasil  prediksi  model  Altman sehingga tidak berinvestasi pada perusahaan yang diprediksi akan mengalami distress padahal pada kenyataannya  tidak  mengalami distress , investor tersebut telah kehilangan kesempatan untuk mendapatkan keuntungan dari berinvestasi pada perusahaan tersebut.
Model  Grover  memiliki  jumlah prediksi  benar  sejumlah  70  sampel  pada periode  T-1  dan  68  sampel  pada  periode T-2, sehingga total jumlah prediksi benar adalah  sejumlah  138  sampel  dari  162 sampel  keseluruhan.  Tingkat  akurasi model  Grover  pada  periode  T-1  sebesar 86,42%,  lebih  tinggi  dari  periode  T-2 yang  memiliki  tingkat  akurasi  83,95%. Sedangkan  secara  keseluruhan,  model Grover  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 85,19%. Tipe error I yang dimiliki model ini  sebesar  14,20%,  sedangkan  tipe error II-nya  lebih  rendah  yaitu  sebesar  0,62%. Berdasarkan  perhitungan  model  Grover, tidak  ada  perusahaan  yamg  masuk  dalam kategori gray  area sehingga  model Grover  tidak  memiliki  tipe error III  dan tipe error IV.
Berdasarkan  hasil  tersebut,  model Grover  memiliki  tingkat  akurasi  lebih baik dibandingkan model Altman.
Tabel 1. Statistik Deksriptif Perusahaan Financial Distress (FD) Mean Median Std. Dev Range Minimum  Maximum Sum Count WCTA -0.26646 -0.09766 0.669797 3.17447 -2.31009 0.864375 -14.3891 54 RETA -0.65052 -0.39666 1.309742 7.805829 -5.10314 2.702694 -35.1283 54 EBITTA -0.04215 -0.02133 0.117464 0.593264 -0.41204 0.181226 -2.27608 54 MVEBVD 1.175102  0.478526 1.673688 7.985065 0.018025 8.00309 63.45551 54 SATA 0.927701  0.837843 0.759718 3.683202 0 3.683202 50.09584 54 NITA -0.03869 -0.01694 0.145355 0.965967 -0.61852 0.347449 -2.08905 54 Sumber : Data diolah Tabel 2. Statistik Deksriptif Perusahaan Non-Financial Distress (NFD) Mean Median Std. Dev Range Minimum  Maximum Sum Count WCTA 0,231277  0,188932 0,206079 0,95062 -0,15254 0,798076 24,97796 108 RETA 0,219277  0,165802 0,465435 5,071978 -1,59255 3,479425 23,68192 108 EBITTA 0,115703  0,091875 0,092993 0,558075 -0,00075 0,557326 12,4959 108 MVEBVD 3,09389 1,106494 5,9204 40,73651 0,032537 40,76905 334,1401 108 SATA 1,303897  1,109847 0,780609 5,342233 0,305049 5,647281 140,8209 108 NITA 0,077469  0,064756 0,075517 0,443469 -0,02727 0,4162 8,366632 108 Sumber : Data diolah Tabel 3. Rekapitulasi Tingkat Akurasi & Tipe Error Altman Rekapitulasi Prediksi Sampel T-1 Prediksi Sampel T-2 Prediksi Sampel Total FD GA
NFD ∑ FD GA NFD ∑ FD GA NFD ∑ Real FD 24 2 1 27 24 3 0 27 48 5 1 54 NFD 43 10 1 54 47 6 1 54 90 16 2 108 TOTAL 67 12 2 81 71 9 1 81 138 21 3 162 T-1 T-2 TOTAL Tingkat Akurasi 30.86% 30.86% 30.86% Tipe Error I 1.23% 0.00% 0.62% Tipe Error II 53.09% 58.02% 55.56% Tipe Error III 12.35% 7.41% 9.88% Tipe Error IV 2.47% 3.70% 3.09% Sumber : Data diolah Tabel 4. Rekapitulasi Tingkat Akurasi & Tipe Error Grover
Rekapitulasi Prediksi Sampel T-1 Prediksi Sampel T-2 Prediksi Sampel Total FD GA NFD
∑ FD GA NFD ∑ FD GA NFD ∑ Real FD 17 0 10 27 14 0 13 27 31 0 23 54 NFD 1 0 53 54 0 0 54 54 1 0 107 108 TOTAL 18 0 63 81 14 0 67 81 32 0 130 162 T-1 T-2 TOTAL Tingkat Akurasi 86,42% 83,95% 85,19% Tipe Error I 12,35% 16,05% 14,20% Tipe Error II 1,23% 0,00% 0,62% Tipe Error III 0,00% 0,00% 0,00% Tipe Error IV 0,00% 0,00% 0,00%
Sumber : Data diolah

## SIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  Model  Grover  merupakan  model
prediksi yang paling sesuai dalam memprediksi financial distress perusahaan manufaktur  di  Indonesia  karena  memiliki tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dibanding
model  Altman  dan  memiliki  tingkat  error yang cukup rendah.
Perusahaan non-financial  distress dan perusahaan financial distress memiliki karakteristik  yang  berbeda  dimana  rasio- rasio pada perusahaan non-financial distress lebih  baik  dibanding  rasio-rasio perusahaan  yang  mengalami financial distress. Karena  itu  model  prediksi financial distress diperlukan untuk mengetahui kondisi perusahaan lebih awal sehingga  dapat  melakukan  antisipasi terhadap  kondisi  yang  lebih  parah. Berdasar hasil penelitian ini, para stakeholder direkomendasikan untuk menggunakan  model  Grover  sebagai model  prediksi  dengan  tingkat  akurasi yang  lebih  tinggi  untuk  memprediksi kondisi  perusahaan  di  masa  yang  akan datang  sehingga  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan.  Selain  itu,  rasio keuangan  yang  patut  untuk  diperhatikan adalah Working Capital/Total asset, EBIT/Total  Asset, dan Net  Income/Total Asset

## DAFTAR PUSTAKA
Altman,  Edward  L.  (1968).  Financial Ratios,  Discriminant  Analysis  and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal  of  Finance , Vol. XXIII (4), 589-609.
Beaver,  William  H.  (1966).  Financial Ratios  as  Predictors  of  Failure. Journal  of  Accounting  Research , Empirical Research in Accounting: Selected Studies, 71-111
Brigham,  E.F.  &  Ehrdart,  M.C.  (2005). Financial  Management:  Theory and  Practice,  11e .  Ohio:  South- Western, Thomson Corporation
Christianti,  Ari.  (2013).  Akurasi  Prediksi Financial  Distress :  Perbandingan Model  Altman  dan  Ohlson. Jurnal
Ekonomi  dan  Bisnis, Vol.  7  (2), 77-89
Didi,  Ahmad,  Ardi,  &  Bani.  (2012,  23 Juli). “Cuci Tangan” Ala Davomas Mulai Terungkap. Harian Ekonomi Neraca. Diambil dari http://www.neraca.co.id Foster, George. (1986). Financial Statement  Analysis .  New  Jersey: Prentice-Hall Englewood Cliffs.
Hanafi,  Mamduh  M.  &  Halim,  Abdul. (2009). Analisis Laporan Keuangan. Yogyakarta  :  UPP STIM YKPN Hadi,  S.,  &  Anggraeni  A.  (2008). Pemilihan Prediktor Delisting Terbaik  (Perbandingan Antara The Zmijewski  Model,  The  Altman
Model,  dan  The  Springate  Model.
Jurnal  Akuntansi  dan  Auditing Indonesia, Vol.12 (2)
Hofer, C. W. (1980). Turnaround
Strategies. Journal  of  Business
Strategy, Vol. 1, 19-31.
Platt,  H.  &  Platt,  MB.  (2002).  Predicting Financial  Distres:  Reflections  on Choice-Based Sample Bias. Journal of Economics and Finance, Vol. 26 (2), 184-199 Prihanthini,  Ni  Made  E.D.,  &  Sari,  Maria M.R. (2013). Prediksi Kebangkrutan dengan Model Grover, Altman Z-Score , Springate dan  Zmijewski  pada  Perusahaan Food  And  Beverage di  Bursa  Efek Indonesia. E-Jurnal Akuntansi Universitas  Udayana, 5  (2),  417- 435. Diambil dari http://www.ojs.unud.ac.id/index.ph p/Akuntansi/article/view/7065/533 1
Whitaker,  R.  B.  (1999).  The  Early  Stages of  Financial  Distress. Journal  of Economics  and  Finance ,  Vol.  23, 123-133. Zu’amah, S., (2005). Perbandingan Ketepatan Klasifikasi Model Prediksi Kepailitan Berbasis Akrual dan Berbasis Aliran Kas . Simposium Nasional Akuntansi, VIII.441-459