J URNAL T EKNOLOGI DAN M ANAJEMEN - V OL . 21 N O . 1 (2023) 1-8

## Jurnal Teknologi dan Manajemen
ISSN (Print) 1693-2285   ISSN (Online) 2808-9995

## Artikel Penelitian

## Analisis Potensi Kebangkrutan Pada PT. Prima Mulia Engineering Dengan Metode Altman Z-Score Untuk Periode 2017-2020
Marison Sitorus 1 , Siti Maryani Yulita 1
1 Politeknik STMI Jakarta, Jl. Letjen Suprapto, No.26, Jakarta Pusat, 10510, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Diterima           : 09 Juli 2022 Direvisi            : 30 Agustus 2022 Diterbitkan       : 08 Februari 2023 Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengatahui  kelangsungan  usaha  PT.  Prima  Mulia Engineering  menggunakan  data  primer  berupa  laporan  keungan  untuk  periode  2017  –  2020. Penelitian ini menggunakan metode Altman Z-Score yang merupakan salah satu metode untuk menilai potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Metode ini menggunakan lima rasio keuangan, yaitu modal kerja terhadap total aktiva, laba ditahan terhadap total aktiva, laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva, nilai buku ekuitas terhadap total aktiva, dan penjualan terhadap total aktiva. Penurunan jumlah penjualan selama beberapa tahun terakhir dan pandemi covid 19 yang melanda hampir semua sektor industri memberi dampak yang signifikan terhadap kinerja perusahaan. Dari hasil penelitian diketahui bahwa PT. Prima Mulia Engineering untuk periode 2017-2019  nilai  Z-Score  yang  diperoleh  menunjukan  perusahaan  berada  pada  zona  abu-abu, sedangkjan pada tahun 2020, nilai Z-Score yang diperoleh menunjukan perusahaan berada pada zona berbahaya. Kondisi tersebut menunjukan bahwa PT. Prima Mulia Engineering untuk tahun 2017 terindikasi memiliki potensi untuk bangkrut.
K ATA K UNCI
Altman Z-Score, Kebangkrutan, Manufaktur

## K ORESPONDENSI
E-mail Author Korespondensi: marison.sitorus@gmail.com

## PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  didirikan  tentunya  dengan  harapan memiliki  kelangsungan  hidup  di  masa  yang  akan datang. Pandemi Covid di akhir tahun 2019 menjadi ancaman bagi keberlangsungan sebagian besar perusahaan dari berbagai sektor, salah satunya pada industri otomotif  (Liang et al., 2022). Pandemi secara berkepanjangan telah menghambat laju  industri  otomotif  nasional,  sehingga  dampak perekonomian  yang  dirasakan  yakni  penurunan  laba  dan pendapatan  yang  signifikan.  Tujuan  utama  dalam menjalankan  perusahaan  yaitu  untuk  menciptakan  laba yang optimal sehingga dapat terus berkembang, berinovasi dan  memperluas  usaha  agar  mampu  bertahan  di  waktu yang lama (Rusli, 2014).
Setiap  perusahaan  akan  berupaya  mempertahankan  laba sebagai salah satu cara untuk terhindar dari kebangktutan. Kebangkrutan  merupakan  suatu  kegagalan  yang  terjadi pada  suatu  perusahaan  yang  dapat  disebut  dengan kegagalan  ekonomi  dan  kegagalan  keuangan.  Kegagalan
ekonomi  merupakan  suatu  keadaan  dimana  pendapatan perusahaan  tidak  mampu  untuk  mencukupi  kewajiban- kewajiban pada debitur untuk melanjutkan usahanya, dapat juga diartikan tingkat laba lebih kecil dari biaya modal atau arus kas lebih kecil dari kewajiban. Sedangkan kegagalan keuangan  merupakan  kegagalan  untuk  memenuhi  kas dalam  operasi  rutin  perusahaan  (Pirmatua  Sirait,  2019). Kebangktutan  adalah  kondisi  yang  dapat  dideteksi  lebih awal  untuk  dijadikan  acuan  strategi  yang  akan  diambil perusahaan sehingga tidak memperburuk kondisi keuangan perusahaan.
PT.  Prima  Mulia  Engineering  merupakan  perusahaan otomotif  yang  bergerak  di  bidang  manufaktur  sebagai produsen  komponen  alat  berat.  Sebagai  dampak  dari pandemi  Covid-19  yang  mempengaruhi  pendapatan, dikhawatirkan  perusahaan  berpotensi  untuk  bangkrut. Selain  itu,  pada  beberapa  tahun  terakhir  penjualan  PT. Prima  Mulia  Engineering  tidak  dapat  mencapai  target. Krisis  ekonomi  juga  dapat  menyebabkan  kebangkrutan, seperti  krisis  global  yang  terjadi  di  tahun  2008  yang berpengaruh pada perekonomian di seluruh dunia termasuk
Indonesia. Berdasarkan keadaan tersebut, pada saat itu PT. Prima  Mulia  Engineering  juga  menjadi  salah  satu perusahaan yang terkena dampak hingga harus melakukan pengurangan jumlah karyawan.
Untuk  dapat  menjaga  kelangsungan  hidup  perusahaan, manajemen  harus  mampu  menciptakan  strategi  dan mengambilan  keputusan  yang  tepat  terutama  yang berhubungan  dengan  masa  depan  perusahaan.  Laporan keuangan yang baik dapat mendukung manajemen dalam memberikan  informasi  yang  akurat  terkait  kondisi  dan kinerja  keuangan  yang  sesuangguhnya  sebagai  bahan pengambilan  keputusan  (Machmury  et  al.,  2021).  Hal tersebut  dapat  diperoleh  dengan  melakukan  analisis laporan  keuangan.  Kegiatan  analisis  laporan  keuangan dapat menjadi media untuk mendapat informasi yang lebih luas  dan  lebih  akurat  sehingga  bisa  dijadikan  bahan pengambilan  keputusan.  Dengan  melakukan  analisis laporan  keuangan,  perusahaan  dapat  mengetahui  kondisi keuangan  dan  kinerja  manajemen  yang  sedang  berjalan maupun  yang  telah  lalu.  Hasil  analisis  ini  juga  dapat digunakan untuk menentukan arah dan tujuan perusahaan ke depan.
Analisis  laporan  keuangan  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  potensi  kebangkrutan  suatu  perusahaan diantarannya yakni metode Altman Z-Score (Oktavia et al., 2016), metode Zmijewski (Fahma & Setyaningsih, 2021), metode  Springate  (Widenda,  2016),  dan  metode  lainnya yang  menggunakan  rasio  keuangan  sebagai  variabelnya. Metode Altman Z-Score adalah metode yang dikembangkan  oleh  Altman  yang  berhasil  merumuskan rasio-rasio keuangan terbaik dalam memprediksi kebangkrutan  perusahaan.  Metode  Altman  Z-Score merupakan  perhitungan  standar  keuangan  dimana  skor yang dihasilkan menunjukan kemungkinan kebangkrutan. Metode ini digunakan untuk mengukur kesehatan finansial dari  sebuah perusahaan. Dengan metode Altman-Z Score yang  menggunakan  beberapa  rasio  keuangan  akan diperoleh hasil Z-Score yang dapat memberikan gambaran apakah  perusahaan  berada  di  zona  bangkrut,  tidak bangkrut, atau rawan kebangkrutan.

## Laporan Keuangan
Menurut  Hery  (2018),  laporan  keuangan  merupakan produk  akhir  dari  serangkaian  kegiatan  proses  pencataan dan  pengikhtisaran  data  transaksi  bisnis.  Laporan keuangan pada  dasarnya ialah hasil dari  proses akuntansi yang dapat digunakan sebagai alat untuk mengkomunikasikan  data  keuangan  atau  aktivitas perusahaan  kepada  pihak-pihak  yang  berkepentingan. Sedangkan  menurut  (Sirait,  2019),  laporan  keuangan adalah  informasi  kuantitatif  keuangan  suatu  entitas  pada periode tertentu, dan merupakan hasil proses akuntansi.
Secara  umum  laporan  keuangan  merupakan  catatan informasi  keuangan  yang  dibuat  oleh  suatu  perusahaan untuk  periode  tertentu  yang  dapat  digunakan  untuk menggambarkan  posisi  keuangan  dan  kinerja  perusahaan tersebut. Laporan keuangan yang lengkap meliputi neraca, laporan  laba  rugi,  laporan  perubahan  posisi  keuangan (dapat disajikan sebagai laporan arus kas atau laporab arus dana), penjelasan dan laporan lain yang merupakan bagian dari laporan keuangan. Laporan keuangan menggambarkan posisi keuangan dan kinerja perusahaan, karena  didalamnya  memberikan  informasi  kuantitatif mengenai  keuangan  entitas.  Laporan  keuangan  bersifat relevan,  komprehensif,  akurat,  serta  reliabel  sehingga dapat dijadikan dasar analisis untuk kepentingan berbagai pengambilan keputusan

## Analisis Laporan Keuangan
Analisis  laporan  keuangan  merupakan  suatu  proses pengolahan  laporan  keuangan  untuk  mengevalusi  posisi keuangan  dan  aktivitas  perusahaan  di  masa  sekarang maupaun  di  masa  lalu,  sehingga  diperoleh  prediksi  yang paling  mungkin  menganai  kondisi  dan  performance perusahaan di masa yang akan datang.
Dalam  analisis  laporan  keuangan  terdapat  3  (tiga)  jenis analisis yang biasa digunakan, yakni:

## Analisis Vertikal (Time Series Analysis)
Analisis vertikan adalah analisis yang hanya meliputi satu periode  laporan  keuangan.  Analisis  ini  dilakukan  dengan membandingkan antara akun yang satu dengan akun yang lain  dalam  laporan  keuangan  periode  tersebut,  sehingga hasil  yang  diperoleh  dari  analisis  ini  hanya  keadaan keuangan  pada  saat  itu  saja  dan  tidak  memberikan informasi  perkembangan  perusahaan  dari  periode  ke periode (Kasmir, 2018).

## Analisis Horizontal (Cross Section Analysis)
Analisis  horizontal  adalah  analisis  dengan  melakukan perbandingan  laporan  keuangan  pada  beberapa  periode. Dari  hasil  analisis  ini  akan  terlihat  perkembangan perusahaan dari  periode satu  ke  periode lainnya  (Kasmir, 2018).

## Kebangkrutan
Kebangkrutan  pada  umumnya  merupakan  suatu  keadaan dimana  perusahaan  tidak  mampu  lagi  untuk  melunasi kewajibannya  dikarenakan  jumlah  hutang  melebihi  nilai wajar aset total perusahaan. Hal ini dapat diartikan bahwa perusahaan tidak memiliki cukup dana untuk melanjutkan usahanya.
Kebangkrutan  merupakan  suatu  kegagalan  yang  terjadi pada suatu perusahaan. Kegagalan dapat diartikan sebagai ketidakmampuan  perusahaan  dalam  mencapai  sasaran yang  telah  di  tetapkan.  Kegagalan  yang  terus-menerus
dihadapi  perusahaan  dapat  mengancam  kelangsungan hidup  perusahaan  dalam  jangka  Panjang.  Menurut Pirmatua Sirait (Sirait, 2019), kegagalan dapat dikategorikan  atas  kegagalan  ekonomi  dan  kegagalan keuangan yang dapat dijelaskan sebagai berikut:

## Kegagalan Ekonomi (Economic Failure)
Kegagalan  ekonomi  adalah  keadaan  dimana  pendapatan perusahaan  tidak  mampu  untuk  menutupi  kewajiban- kewajiban pada debitur untuk melanjutkan usahanya. Hal ini dapat diartikan bahwa laba perusahaan lebih kecil dari biaya modal yang dibutuhkan dan arus kas lebih kecil dari kewajiban.  Kegagalan  terjadi  bila  arus  kas  perusahaan lebih  kecil  dari  arus  kas  yang  diharapkan  (Utari  et  al., 2016).

## Kegagalan Keuangan (Financial Distress)
Kegagalan  keuangan  adalah  ketidakmampuan  harta perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban-kewajibannya. Suatu  perusahaan  dikatakan  mengalami  kegagalan keuangan ketika harta lancar perusahaan tidak cukup untuk memenuhi kewajiban yang jatuh tempo atau seluruh harta perusahaan tidak cukup untuk memenuhi semua kewajiban pada saat likuidasi (Utari et al., 2016).

## Faktor-faktor Kebangkrutan
Secara umum mendirikan sebuah perusahaan atau sebuah bisnis  memang  sudah  pasti  memiliki  risiko  yang  cukup besar. Kebangkrutan merupakan sebuah risiko yang selalu mengancam  setiap  bisnis.  Tidak  sedikit  perusahaan  yang mengalami  kebangkrutan  dalam  menjalankan  bisnisnya, karena perusahaan yang dinilai baik  atau  stabil  pun tetap memiliki risiko yang sama besar untuk bangkrut.
Kebangkrutan atau kegagalan perusahaan tidak serta-merta terjadi begitu saja. Terdapat penyebab yang dalam jangka panjang  dapat  memicu  terjadinya  hal  tersebut.  Menurut (Utari  et  al.,  2016)  secara  umum  penyebab  kegagalan perusahaan dapat digolongkan menjadi dua, yaitu:

## Faktor Internal
Faktor  internal  yang  dapat  menjadi  penyebab  kegagalan perusahaan, antara lain:
1) Kemampuan manajerial yang buruk,
2) Ketidakmampuan mengelola pasar yang mengakibatkan pangsa pasar sempit,
3) Ketidakmampuan  mengelola  proses  produksi sehingga laba operasi terhadap total harta rendah,
4) Ketidakmampuan  mengelola  keuangan  sehingga kekurangan modal kerja,
Ketidakmampuan  menyediakan  laba  ditahan  sehingga rasio laba ditahan terhadap total harta kecil

## Faktor Eksternal
Selain faktor internal, terdapat  faktor eksternal  yang juga ikut mempengaruhi kegagalan suatu perusahaan antara lain adalah  terjadi  resesi  ekonomi,  inflasi,  stagnasi,  stagflasi, krisis sosial, krisis politik (campur tangan kekuasaan), dan faktor alam.
Faktor  eksternal  biasanya  merupakan  faktor  yang  terjadi diluar batas kendali manajemen perusahaan, seperti tingkat persaiangan  industri,  stabilitas  politik  dan  ekonomi, kebijakan  pemerintah  yang  berlaku,  krisis  global,  tingkat inflasi  yang  mempengaruhi  daya  beli  masyarakat,  dan kondisi lain yang tidak bisa diprediksi manajemen.

## Metode Altman Z-Score
Pada  tahun  1968  Edward  I.  Altman  melakukan  sebuah penelitian yang berhubungan dengan fenomena kebangktutan.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  sebuah rumus  yang  disebut  Z-Score  (Hanafi  &  Halim,  2018). Analisis  Z-Score  merupakan  metode  analisis  yang  dapat memprediksi  kebangkrutan  suatu  perusahaan  dengan mengkombinasikan beberapa rasio keuangan dan pemberian  bobot  yang  berbeda-beda.  Berikut  terdapat perkembangan model Altman, yakni:

## Altman Z-Score Pertama
Dalam  penelitian  pertamanya,  Altman  melakukan  studi pada berbagai perusahaan manufaktur di Amerika Serikat yang  menjual  sahamnya  di  bursa  efek.  Oleh  karena  itu, rumus Z-Score pertama ini dinilai lebih cocok digunakan pada  perusahaan  manufaktur  yang go  public .  Model Altman  I  ini  dikenal  dengan  sebutan  Z-Score  dengan persamaan diskriminan sebagai berikut:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Keterangan:
X1 = Modal  Kerja  terhadap  Total  Aktiva
(Working Capital to Total Assets)
X2 = Laba  ditahan  terhadap  Total  Aktivat (Retained Earning to Total Assets) X3 = EBIT  terhadap  Total  Aktiva  (Earning Before  Interest  and  Taxes  to  Total Assets) X4 = Nilai Pasar Saham  terhadap Nilai Buku Total Hutang (Market Value of Equity to Book Value of Total Debt)
X5 = Penjualan  terhadap  Total  Aktiva  (Sales to Total Assets) Tabel 1. Cut-Off Altman Pertama Nilai Z-Score Potensi Kebangkrutan Z < 1,81 Zona berbahaya (Distress Area) 1,81 < Z < 2,99 Zona Abu-abu (Grey Area) Z > 2,99 Zona  Aman (Non  Distress Area) Sumber: (Hanafi & Abdul Halim, 2018)

## Altman Z-Score Revisi
Selanjutnya karena banyak pula perusahaan yang tidak go public  dan  dengan  demikian  perusahaan  tersebut  tidak memiliki  nilai  pasar, maka  Altman  melakukan  penelitian kembali  pada  tahun  1984.  Pada  penelitian  ini  Altman menggunakan  berbagai  perusahaan  manufaktur  privet yang tidak go public atau yang tidak terdaftar di bursa efek (Sarmigi et al., 2021). Kemudian Altman mengembangkan model alternatif dengan mengganti variabel X4. Dari hasil penelitiannya  tersebut,  Altman  merevisi  Z-Score  model pertaman  menjadi  model  Altman  revisi  dengan  rumus sebagai berikut:
Z’ = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,17X3 + 0,420X4 + 0,998X5 Keterangan:
X1 = Modal  Kerja  terhadap  Total  Aktiva
(Working Capital to Total Assets)
X2 = Laba  ditahan  terhadap  Total  Aktivat (Retained Earning to Total Assets)
X3 = EBIT  terhadap  Total  Aktiva  (Earning
Before  Interest  and  Taxes  to  Total
Assets)
X4 = Nilai  Buku  Ekuitas  terhadap  Total
Hutang (Book Value of Equity to Book Value of Total Debt)
X5 = Penjualan  terhadap  Total  Aktiva  (Sales to Total Assets) Tabel 2 Cut-Off Altman Revisi Nilai Z-Score Potensi Kebangkrutan Z < 1,23 Zona berbahaya (Distress Area) 1,23 < Z < 2,9 Zona Abu-abu (Grey Area) Z > 2,9 Zona  Aman (Non Distress Area)
Sumber: (Kariyoto, 2018)

## Altman Z-Score Modifikasi
Seiring  dengan  penyesuaian  terhadap  berbagai  jenis perusahaan,  Altman  melakukan  penelitian  kembali  untuk dapat  mengukur  potensi  kebangkrutan  perusahaan- perusahaan lain selain  perusahaan manufaktur, baik  yang bersifat go public maupun privet. Formula rumus Z-Score ketiga ini dinilai sangat  fleksibel karena dapat  digunakan untuk  berbagia  jenis  perusahaan  dan  cocok  digunakan  di negara  berkembang  seperti  Indonesia.  Model  Altman  III ini  dikenal  dengan  sebutan  model  Altman  Modifikasi dengan rumus sebagai berikut:
Z’’ = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 Keterangan:
X1 = Modal  Kerja  terhadap  Total  Aktiva
(Working Capital to Total Assets) X2 = Laba  ditahan  terhadap  Total  Aktivat (Retained Earning to Total Assets) X3 = EBIT  terhadap  Total  Aktiva  (Earning Before  Interest  and  Taxes  to  Total Assets) X4 = Nilai  Buku  Ekuitas  terhadap  Total Hutang (Book Value of Equity to Book Value of Total Debt) Tabel 3 Cut-Off Altman Modifikasi Nilai Z-Score Potensi Kebangkrutan Z < 1,1 Zona berbahaya (Distress Area) 1,1 < Z < 2,6 Zona Abu-abu (Grey Area) Z > 2,6 Zona  Aman (Non
Distress Area)
Sumber: (Kariyoto, 2018)

## METODE

## Objek Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada PT. Prima Mulia Engineering yang merupakan perusahaan manufaktur di bidang industri otomotif yang bersifat private atau tidak go public.

## Jenis dan Sumber Data
Jenia data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif.  Data  kuantitatif  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  seperti  neraca  dan  laporan  laba  rugi  yang terdapat  pada  laporan  keuangan  PT.  Prima  Mulia Engineering. Sedangkan sumber data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  primer.  Data  primer  yang digunakan  berupa  laporan  keuangan  perusahaan  yang meliputi  neraca  dan  laporan  laba  rugi  yang  diperoleh langsung dari PT. Prima Mulia Engineering untuk periode 2017-2020.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Wawancara Wawancara  merupakan  metode  pengumpulan data melalui tanya jawab antara pengumpul data dengan  pimpinan  maupun  karyawan  PT.  Prima Mulia Engineering.
2) Observasi Observasi merupakan pengamatan langsung yang dilakukan  pada  divisi  terkait  dengan  cara
mengumpulkan data-data dari dokumen yang ada pada perusahaan.
3) Observasi Kepustakaan Pengumpulan  data  yang  dilakukan  berdasarkan kepustakaan  yang  bersumber  dari  buku-buku yang dapat menunjang penelitian.

## Metode Analisis Data
Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Altman  Z-Score  Revisi.  Langkah-langkah  analisis  yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Perhitungan Lima rasio yang menjadi variabel penting dalam  metode  Altman  Z-Score  untuk  memprediksi kebangkrutan adalah:
a. Modal Kerja terhadap Total Aktiva (Working
Capital to Total Assets)
X1 = 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂 𝒍𝒂𝒏𝒄𝒂𝒓−𝑯𝒖𝒕𝒂𝒏𝒈 𝑳𝒂𝒏𝒄𝒂𝒓
𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂
Variabel  ini  digunakan  untuk  mengukur kemampuan suatu perusahaan dalam
memenuhi kewajiban jangka pendeknya dan untuk  mengukur  tingkat  likuiditas  aktiva perusahaan (Harahap, 2016, p. 175).
b. Laba  Ditahan  terhadap  Total  Aktiva (Retained Earning to Total Assets)

## X2 = 𝑳𝒂𝒃𝒂 𝑫𝒊𝒕𝒂𝒉𝒂𝒏 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂
Variabel  ini  digunakan  dalam  mengukur profitabilitas  kumulatif  atau  laba  ditahan perusahaan  yang  dapat  mencerminkan  usia perusahaan serta kekuatan pendapatan perusahaan. Laba ditahan yang rendah dapat
menunjukan  tahun  bisnis  yang  buruk  atau pengurangan umur bagi perusahaan.
c. Laba  Sebelum  Bunga  dan  Pajak  terhadap Total  Aktiva  (Earning  before  Interest  and Taxes to Total Assets)

## X3 = 𝑳𝒂𝒃𝒂 𝑺𝒆𝒃𝒆𝒍𝒖𝒎 𝑩𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 𝒅𝒂𝒏 𝑷𝒂𝒋𝒂𝒌 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂
Variabel  ini mengukur profitabilitas, artinya berfungsi  untuk  mengukur  kemampuan perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  atas aktiva yang digunakan atau dapat  dikatakan sebagai ukuran
produktivitas aset perusahaan.
d. Nilai  buku  Ekuitas  terhadap  Nilai  Buku Hutang  (Book  Value  of  Equity  to  Book Value of Debt)
X4 = 𝑵𝒊𝒍𝒂𝒊 𝑩𝒖𝒌𝒖 𝑬𝒌𝒖𝒊𝒕𝒂𝒔 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑯𝒖𝒕𝒂𝒏𝒈
Variabel ini berfungsi mengukur kemampuan perusahaan untuk membayar seluruh kewajibannya,  baik  dalam  jangka  pendek maupun  jangka  panjang.  Variabel  ini digunakan  untuk  mengetahui  sejauh  mana modal  perusahaan  dibiayai  dari  hutang. Artinya,  berapa  besar  beban  hutang  yang ditanggung perusahaan dibandingkan dengan modalnya.
e. Penjualan  terhadap  Total  Aktiva  ( Sales  to Total Assets )
X5 = 𝑷𝒆𝒏𝒋𝒖𝒂𝒍𝒂𝒏 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂
Variabel  ini  berfungsi  untuk  mengatur kemampuan perusahaan dalam menggunakan  aktiva  untuk  menghasilkan penjualan dan menunjukan tingkat
perputaran  seluruh  aktiva  perusahaan  demi menjaga kelangsungan hidup perusahaan.
2) Setelah  mengetahui  kelima  rasio  tersebut,  langkah berikutnya adalah mencari nilai Z-Score dari masing- masing  periode  yang  diteliti  dengan  menggunakan formula Altman Z-Score sebagai berikut:
Z  =  0,717X1  +  0,847X2  +  3,107X3  +  0,420X4  + 0,998X5
3) Hasil  perhitungan  Z-Score  yang  diperoleh  kemudian dinilai dengan klasifikasi kriteria sebagai berikut:
a. Z  <  1,23  artinya  perusahaan  mengalami kesulitan  dalam  keuangan  dan  dapat dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang berada  pada  zona  berbahaya  atau  memiliki potensi untuk bangkrut.
b. 1,23 < Z < 2,9 artinya perusahaan termasuk dalam  kategori  area  abu-abu  dimana  pada konsisi  ini  tidak  dapat  ditentukan  apakah perusahaan  dalam  keadaan  aman  atau berpotensi untuk bangkrut.
c. Z > 2,9 artinya perusahaan dapat dikategorikan dalam keadaan yang aman atau sehat.
4) Langkah  terakhir  yakni  dengan  menghitung  rata-rata nilai  Z-score  dari  4  periode  yang  diteliti,  terdiri  atas tahun 2017, 2018, 2019, dan 2020. Dari  perhitungan
rata-rata  tersebut  dapat  diketahui  apakah  perusahaan termasuk  dalam  golongan  tidak  bangktut,  rawan bangkrut, atau berpotensi bangkrut.

## HASIL DAN DISKUSI
Sebelum  melakukan  analisis  dengan  metode  Altman  Z- Score  revisi  pada  PT.  Prima  Mulia  Engineering  untuk periode  2017  –  2020  terlebih  dahulu  untuk  melakukan perhitungan  pada  rasio-rasio  keungan  untuk  mengukur prediksi kebangkrutan.
Tabel 1. Nilai Z-Score PT. Prima Mulia Engineering
Tahun X1 X2 X3 X4 X5 Z- Score Prediksi 2017 0,225 0,086 0,023 0,310 0,617 1,262 Abu-abu 2018 0,222 0,106 0,019 0,368 0,525 1,241 Abu-abu 2019 0,105 0,044 0,059 1,411 0,077 1,696 Abu-abu 2020 0,152 0,056 0,029 0,368 0,103 0,707 Bangkrut
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat hasil perhitungan Z- Score  menunjukan  bahwa  pada  tahun  2017-2019  PT. Prima  Mulia  Engineering  terindikasi  berada  dalam  zona abu-abu,  artinya  perusahaan  dalam  keadaan  rawan. Sedangkan untuk taun 2020 berada dalam zona berbahaya, artinya  perusahaan  mengalami  kesulitan  dalam  keuangan dan memiliki potensi untuk bangkrut.
Nilai Z-Score tertinggi pada PT. Prima Mulia Engineering tahun 2017-2020 dapat dilihat sebagai berikut:
Gambar 1. Nilai Z-Score Tertinggi pada PT. Prima Mulia Engineering tahun 2017-2020
Dari  gambar  1.  dapat  dilihat  bahwa  hasil  perhitungan  z- score  pada  PT.  Prima  Mulia  Engineering  yang  mencapai nilai  tertinggi  ialan  taun  2019  yaitu  sebesar  1,696. Selanjutanya tahun 2020 ialah tahun yang memiliki nilai z- score terendah dengan nilai 0,707.
Nilai  Z-Score  PT.  Prima  Mulia  Engineering  pada  tahun 2017 memperoleh nilia z-score sebesar 1,262, tahun 2018 mengalami  penurunan  dengan  memperoleh  nilai  z-score sebasar 1,241, tahun 2019 mengalami peningkatan dengan memperoleh  nilai  z-score  sebesar  1,696,  dan  tahun  2020 kembali  mengalami  penurunan  yang  signifikan  dengan
memperoleh  nilai  z-score  sebesar  0,707.  Kondisi  PT. Prima Mulia  Engineering  berdasarkan metode Altman Z- Score  terindikasi  memiliki  potensi  untuk  bangkrut dikarenakan  selama  tiga  tahun  berturut-turut,  yaitu  pada tahun  2017-2019  nilai  z-score  menunjuakan  perusahaan berada dalam keadaan rawan atau zona bau-abu. Kemudian terjadi  penurunan  yang  signifikan  dari  zona  abu-abu menjadi zona berbahaya di tahun 2020.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  laporan  keuangan  dengan menggunakan  metode  Altman  Z-Score  maka  dapat disimpulkan  bahwa  PT.  Prima  Mulia  Engineering terindikasi  memiliki  potensi  untuk  bangkrut  akibat penurunan kinerja yang signifikan. Hal tersebut dapat diliat pada  nilai  z-score  yang  menunjukan  bahwa  dalam  tiga tahun  berturut-turun,  yaitu  pada  tahun  2017-2019  PT. Prima Mulia Engineering berada dalam zona rawan dengan nilai z-score untuk tahun 2017 sebesar 1,262, tahun 2018 sebesar 1,241, dan taun 2019 sebesar 1,696. Walau nilai z- score mengalami kenaikan di tahun 2019, tetapi kemudian terjadi penurunan yang signifikan dari zona rawan menjadi zona  berbahaya  pada  tahun  2020  sebesar  0,707.  Prediksi tersebut dapat terjadi jika tidak diikuti dengan perbaikan- perbaikan yang tepat.  Maka dari itu, hasil analisis dengan metode Altman Z-Score ini dapat menjadi peringatan awal bagi pihak manajemen perusahaan untuk cepat melakukan perbaikan  dan  mengantisipasi  agar  kondisi  keuangan perusahaan  tidak  semakin  buruk  sehingga  kelangsungan hidup perusahaan tetap terjaga

## DAFTAR PUSTAKA
Fahma,  Y.  T.,  &  Setyaningsih,  N.  D.  (2021).  Analisis Financial Distress Dengan Metode Altman, Zmijewski, Grover, Springate, Ohlson Dan Zavgren Untuk Memprediksi Kebangkrutan Pada Perusahaan Ritel. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia , 15 (2), 200–216. https://doi.org/10.32815/jibeka.v15i2.398 Hanafi, M. M., & Abdul Halim. (2018). Analisis Laporan Keuangan . UPP STIM YKPN.
Hery. (2018). Analisis Laporan Keuangan . PT Grasindo. Kariyoto.  (2018). Manajemen  Keuangan  Konsem  dan Implementasi . UB Press.
Kasmir.  (2018). Analisis  Laporan  Keuangan .  PT  Raja Grafindo Persada.
Liang,  J.,  Pan,  X.,  Wang,  B.,  &  Yang,  S.  (2022).  The Impact of COVID-19 on The Automotive Industry - -  A  Case  Study  of  Ford  Motor. Advances  in Economics,  Business  and  Management  Research , 656 (Icemed), 1199–1202.
Machmury,  A.,  Jumardi,  J.,  Salam,  S.,  &  Mustamin,  A. (2021). Pengaruh kompetensi sdm, sistem informasi akuntansi,  dan  pemanfaatan  teknologi  informasi
terhadap  kinerja  manajemen  devisi  keuangan perhotelan. Akuntabel ,
18 (2), 272–283. https://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/AKUNTA BEL/article/view/9624 Oktavia,  S.  N.,  Iskandar,  R.,  &  Utomo,  R.  P.  (2016). Analisis Altman Z-Score Pada Perusahaan Otomotif dan  Komponen  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal  Ilmu  Akuntansi  Mulawarman , 3 (4), 1–13. Pirmatua  Sirait.  (2019). Analisis  Laporan  Keuangan .
Expert. Rusli, M. A. (2014). OPTIMALISASI LABA
PERUSAHAAN  MELALUI  EFISIENSI  BIAYA
PRODUKSI  M.  Avifan  Rusli  Rumanintya  Lisaria
Putri Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Kesuma Negara Blitar. InFestasi , 11 (1), 72–82. Sarmigi, E., Abdallah, Z., & Maryanro. (2021). Akuntansi Manajemen:  Dasar-Dasar  Pengukuran  Kinerja Manajemen . Deepublish. Sofyan  Syafri  Harahap.  (2016). Analisis  Kritis  Laporan Keuangan . PT Raja Grafindo Persada.
Utari,  D.,  Purwanti,  A.,  &  Prawironegoro,  D.  (2016).
Akuntansi Manajemen . Mitra Wacana Media.
Widenda,  F.  R.  (2016).  Prediction  of  corporate  financial distress  in  Indonesia  based  on  Altman,  Springate, and Zmijewski models. Jimfeb , 53 (9), 1689–1699. Zhang,  M.,  Shi,  Z.,  Mathieu,  L.,  Anwer,  N.,  &  Yang,  J.
(2015).  Geometric  product  specification  of  gears: The  GeoSpelling  perspective. Procedia  CIRP , 27 , 90–96. https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.04.049
(Halaman ini sengaja dikosongkan) (Halaman ini sengaja dikosongkan)