## PLI  SI  LTM N’S  -SCORE UNTUK MEMPREDIKSI KEPAILITAN PADA PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA
EFEK INDONESIA TAHUN 2008-2017
Andreas Anggara Anindyajati Universitas Multimedia Nusantara andreas.anggara@student.umn.ac.id
Ika Yanuarti Universitas Multimedia Nusantara ika_y@umn.ac.id

## ABSTRACT
Altman’s  Z-Score  is  a  mathematical  model  consists  of  four  to  five  financial variables’  that  can  be  used  by  investor  and  company’s  management  to  predict company’s bankruptcy. This study aims to find out how accurate the Altman Z”- Score in predicting bankruptcy of a company in Indonesia in the period 2008 until 2017.  The  result  is Altman’s  Z”-Score  prediction  is  able  to  reach  75%  with  the total population of 32. The population in this research is divided into two groups, the  first  group  is  companies  that  go  bankrupt  and  delisted  from  the  Indonesia Stock Exchange  named  “class  A”,  the  second  group  consist  companies  that  are still listed in Exchange is named “class  ”. A total of eight bankrupt companies are  incorporated  in  class  A,  and  class     becomes  a  “mirror”  for  class  A  that contains  companies  with  similar  characteristics.  This  research  found  that  are some variables of Altman’s Z”-Score that can be used as early signs of company’s bankruptcy,  that  has  negative  values  of  retained  earnings,  cannot  produce  a positive EBIT, and have debt quite high. The author hopes the result of this study can be useful for investor to save their investment and company’s management in order to save the company and avoid bankruptcy.
Keyword : Altman’s Z-Score, bankruptcy, financial distress, IDX

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi bursa efek pada suatu negara dapat merefleksikan kondisi ekonomi secara  keseluruhan,  akurat,  kredibel, dan  seimbang,  keberadaan  bursa pada  suatu  negara  menjadi  penting karena  dengan  adanya  bursa  dapat menjadi  prasarana  yang  dibutuhkan oleh  perekonomian  negara  tersebut agar  dapat  terus  maju.  Di  saat  yang
sama  bursa  efek  bisa  memberikan kesempatan  baik  para  pemodal  dan para  pelaku  usaha  untuk  perusahaan yang  membutuhkan  dana  untuk ekspansi.  (swa.co.id,  2017)  Dalam kurun  waktu  sepuluh  tahun  terakhir, kenaikan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di BEI merupakan yang  tertinggi  dari  seluruh  dunia, selain  itu  pada  tahun  2017  juga

## Indonesia mendapat predikat “Layak
Investasi”  dari  lembaga  pemeringkat internasional  (ekonomi.kompas.com, 2017). Pada tahun 2017, ada sebanyak 36 perusahaan yang melakukan Initial  Public  Offering (IPO)  di  Bursa  Efek  Indonesia dengan  nilai  lebih  dari  Rp.  8  triliun. Jumlah perusahaan baru ini melebihi
target  Bursa  Efek  Indonesia  tahun
2017  yang  hanya  35  perusahaan untuk melakukan IPO (investasi.kontan.co.id, 2017).
Jumlah  perusahaan  yang  IPO  tahun
2017  meningkat  lebih  dari  dua  kali lipat  dibandingkan  dengan  tahun 2016  yang  hanya  sebanyak  14 perusahaan.
Tabel 1. Jumlah Perusahaan Listing Tahun 2008-2017 Tahun Jumlah Perusahaan 2017 36 2016 14 2015 30 2014 15 2013 23 2012 21 2011 25 2010 16 2009 10 2008 18 Total 208 Sumber: web.idx.co.id
Pada  tabel  1.  menunjukkan  jumlah emiten  yang  melakukan  pencatatan di  BEI  pada  tahun  2008-2017,  tahun 2017 menjadi tahun terbanyak emiten  IPO di  Bursa.  Total  emiten yang  melakukan  IPO  di  Bursa  Efek Indonesia  dari  tahun  2008-2017 berjumlah  208  perusahaan.  Tito Sulistyo, Direktur Utama BEI, mengatakan bahwa BEI terus berusaha  agar  perusahaan  besar  di
Indonesia  untuk  melakukan  IPO, beberapa perusahaan besar ini berbentuk perusahaan keluarga seperti  Djarum,  Teh  Botol,  Kapal Api,  dan  Kopi  Luwak  tujuan  Bursa
Efek Indonesia
mengajak perusahaan-perusahaan  ini  adalah untuk memperbesar kapitalisasi pasar (investasi.kontan.co.id, 2018). Banyak  keuntungan  bagi  perusahaan yang  melakukan go  public beberapa
diantaranya adalah mendapatkan sumber  pemodalan  dan  kemampuan untuk mempertahankan kelangsungan usaha. (gopublic.idx.go.id)  Maka  dari  itu, Otoritas Jasa Keuangan (OJK)
menyederhanakan  aturan  penerbitan obligasi,  sukuk,  dan  saham  dengan tujuan  untuk  mendorong  kegiatan  di pasar modal Indonesia, (ekonomi.kompas.com, 2017) Tabel 2. Jumlah Perusahaan Delisting Tahun 2011-2017 Tahun Jumlah Perusahaan 2017 8 2016 0 2015 2 2014 1 2013 7 2012 4 2011 5 2010 0 2009 12 2008 8 Total 47 Sumber: web.idx.go.id
Dalam  kurun  waktu  lima  tahun, tahun  2017  menjadi  tahun  terbanyak perusahaan  yang  keluar  dari  Bursa Efek  Indonesia,  namun  dalam  kurun waktu  sepuluh  tahun,  tahun  2009 menjadi  tahun  terbanyak  perusahaan yang keluar dari Bursa Efek
Indonesia  dengan  jumlah  dua  belas perusahaan  yang  keluar  dari  Bursa Efek  Indonesia.  Pada  tabel  2.  yang penulis  olah  dari  situs  Bursa  Efek Indonesia, perusahaan yang
melakukan delisting pada  tahun
2008-2017 ada sebanyak 47
perusahaan.  Alasan delisting ini  pun
beragam,  dari  keinginan  perusahaan untuk  menjadi  perusahaan  tertutup hingga  statusnya  yang  dinyatakan pailit. Delisting sendiri adalah lawan dari listing ,  yaitu  penghapusan  efek dari  daftar  efek  saham  yang  tercatat di  Bursa  Efek  Indonesia,  sehingga efek tersebut tidak bisa diperdagangkan di bursa (ekonomi.metrotvnews.com,  2018). Apabila efek
tidak bisa diperdagangkan  maka  investor  pun akan  kehilangan  investasinya  hingga emiten  tersebut  kembali  melakukan listing di  bursa  efek.  Dampak  dari
delisting ini tentu memberatkan pada investor  terutama  investor  individu atau retail .  Pada  awal  Desember 2017,  salah  satu  perusahaan  yang dinyatakan  pailit  adalah  PT  Dwi Aneka  Jaya  Kemasindo  (DAJK) yang  menyebabkan  para  pemegang sahamnya harus kehilangan investasi yang mereka investasikan di
perusahaan tersebut. Menurut Samsul Hidayat, Direktur Bursa Efek Indonesia, Bursa memiliki
kewenangan untuk melakukan proses forced  delisting atau delisting secara
paksa terhadap perusahaan- perusahaan  yang  sudah  cukup  lama disuspensi, namun bila pihak manajemen berupaya untuk melakukan  perbaikan  perusahaan atau berusaha menghidupkan perusahaan,  maka  Bursa  masih memberikan  kesempatan  untuk  tetap terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Menurut Hans Kwee, Direktur Investa  Saran  Mandiri,  menjual saham yang disuspensi akan menjadi masalah  bagi  investor  karena  saham yang disuspensi hanya bisa
diperdagangkan  di  pasar  negosiasi yang harganya sering terdiskon besar sehingga merugikan investor.
Walaupun seharusnya investor
mengerti  bahwa  ada  risiko  dalam berinvestasi  di  saham.  Hans  juga mengatakan bahwa manajemen emiten  memiliki  sejumlah  opsi  agar bisa  keluar  dari  ancaman delisting bursa, salah satunya adalah menggandeng  investor  strategis  atau mengalihkan  bisnis  inti,  sehingga perusahaan masih bisa diselamatkan. Bagi para investor, Hans menyarankan  perlu  mencermati  dan teliti  sebelum  membeli  saham  untuk mengurangi potensi kerugian. (tribunnews.com, 2017).
Perusahaan  terakhir  yang delisting dari  Bursa  Efek  Indonesia  tahun 2017 adalah PT. Lamicitra Nusantara Tbk  (LAMI)  yang delisting pada tanggal  28  Desember  2017.  Pada tahun  2017  juga  sudah  ada  delapan emiten  yang  keluar  dari  Bursa. Secara garis besar, ada dua penyebab sebuah  emiten  keluar  dari  lantai bursa,  yang  tertulis  pada  peraturan nomor  I-I  yang  diedarkan  oleh direksi  PT.  Bursa  Efek  Indonesia tahun 2014 dengan nomor surat Kep- 308/BEJ/07-2004  yang  mengatur tentang penghapusan pencatatan ( delisting )  dan  pencatatan  kembali ( relisting )  saham,  dua  penyebabnya sebagai berikut:
1. Permohonan
delisting
saham yang diajukan oleh perusahaan  tercatat  yang bersangkutan  ( voluntary delisting) ;
2. Dihapusnya pencatatan saham  oleh  bursa  sesuai dengan  ketentuan  yang berlaku ( forced delisting ).
Pada  tahun  2018,  Bursa  Efek Indonesia  sudah  menyampaikan  ada 15  emiten  yang  terancam delisting, karena  telah  disuspensi  sejak  tahun 2015,  emiten-emiten  ini  disuspensi oleh  pihak  Bursa  Efek  Indonesia karena tidak menyelesaikan kewajibannya  sebagai  perusahaan terbuka,  seperti  melaporkan  laporan keuangan,  keterbukaan  informasi hingga  kejelasan  keberlangsungan usaha  ( going  concern ),  agar  tidak disuspensi,  Bursa  Efek  Indonesia mengumumkan kepada seluruh emiten  untuk  memenuhi  segala bentuk  kewajiban  dan  ketentuan
yang  sudah  berlaku  di  bursa. (news.metrotvnews.com, 2018). Dampak  langsung  dari delisting kepada  para  investor  adalah  para investor  kehilangan  investasinya  di perusahaan tersebut, kecuali perusahaan tersebut melakukan pembelian kembali terhadap sahamnya. Pemegang saham menjadi urutan  terakhir  dalam  pembagian lelang aset setelah emiten membayar utang  dan  kewajibannya  terlebih dahulu.  Samsul  Hidayat  mengatakan bahwa pemegang saham tidak menjadi prioritas utama dalam likuidasi  aset  (finance.detik.com, 2017).  Direktur  Eksekutif  Asosiasi Emiten Indonesia (AEI), Isaka Yoga, juga  menyampaikan  hal  senada dalam  hal  kerugian  investor  bahwa dalam delisting yang paling dirugikan adalah investor. (neraca.co.id, 2013)
Tabel 3. Beberapa Perusahaan yang delisting tahun 2009-2017 Tanggal Delisting Nama Perusahaan Alasan 19-1-2017 PT. Ciputra Property Tbk Merger 19-1-2017 PT. Ciputra Surya Tbk Merger 3-6- 2017 PT. Sorini Agro Asia Corporindo Go Private 19-10-2017 PT. Citra Maharlika Nusantara Corpora Tbk Pailit 23-10-2017 PT. Inovisi Infracom Tbk Tidak memenuhi kewajiban
Tanggal Delisting Nama Perusahaan Alasan 19-2-2013 PT. Dayaindo Resources Internasional Tbk  Pailit 17-5-2013 PT. Panca Wirasakti Tbk Pailit 31-10-2013 PT. Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk Pailit 1-4-2011 PT. Aqua Golden Mississippi Tbk Go Private 29-12-2009 PT. Infoasia Teknologi Global Tbk Pailit Sumber: berbagai sumber, diolah
Pada  tabel  3,  ada  beberapa  alasan perusahaan  keluar  dari  Bursa  Efek Indonesia, beberapa diantaranya adalah  merger,  tidak  ingin  menjadi perusahaan  terbuka,  tidak  memenuhi kewajibannya  sebagai  perusahaan terbuka  serta  pailit.  Awal  tahun 2017,  PT  Ciputra  Property  Tbk (CTRP)  dan  PT  Ciputra  Surya  Tbk (CTRS)  disuspensi  oleh  BEI  karena dalam  proses merger dengan  PT Ciputra  Development  Tbk  (CTRA), saat itu pun CTRS dan CTRP sedang dalam  proses  pembelian  saham kepada  para  pemegang  saham  yang tidak setuju dengan keputusan merger. Pada  tanggal  19  Januari
2017,  CTRS  dan  CTRP  resmi dikeluarkan dari
bursa (investasi.kontan.co.id,  2017).  PT
Dynaplast  Tbk  (DYNA)  keluar  dari bursa  tahun  2011  karena  pada  Rapat Umum Pemegang Saham Luar Biasa
(RUPSLB) para pemegang sahamnya setuju agar DYNA menjadi perusahaan private .  PT  Lamicitra
Nusantara
(LAMI) menjadi perusahaan  privat  pada  tahun  2017 lantaran  tidak  memenuhi  kewajiban BEI  mengenai  kepemilikan  saham. Bursa  Efek  Indonesia  mewajibkan minimal sebesar 7,5% saham dipegang  oleh  masyarakat  umum, sedangkan  saham  LAMI  yang  saat itu  dipegang  oleh  publik  hanya sebesar  7,11%  (market.bisnis.com, 2017).  Perusahaan  terakhir  yang dinyatakan  pailit  pada  tahun  2017 adalah PT. Dwi Aneka Jaya Kemasindo  (DAJK)  sebelumnya,  PT Citra  Maharlika  Nusantara  Corpora Tbk.  (CPGT)  dinyatakan  pailit  sejak tanggal 28 April 2017 dan kemudian dihapus  pencatatannya  pada  tanggal 19 Oktober 2017. (investasi.kontan.co.id, 2017)
Tabel 4. Perusahaan Tbk yang Dinyatakan Pailit pada Tahun 2008-2017
Tahun Kode Nama Perusahaan 2017 DAJK  PT. Dwi Aneka Jaya Kemasindo 2017 CPGT  PT. Citra Maharlika Nusantara 2013 KARK  PT. Dayaindo Resources International Tbk 2013 PWSI PT. Panca Wirasakti Tbk 2013 SAIP PT. Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk 2009 IATG PT. Infoasia Teknologi Global Tbk 2009 DSUC  PT. Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk 2008 SUBA  PT. Suba Indah Tbk Sumber: Berbagai sumber, diolah
Tabel  4  adalah  daftar  perusahaan terbuka yang dinyatakan pailit selama  tahun  2009  hingga  tahun 2017,  perusahaan  pailit  terbanyak terjadi  pada  tahun  2013  dengan jumlah  tiga  perusahaan  yang  pailit dan kemudian dikeluarkan dari lantai bursa.  Kondisi  pailit  inilah  yang dapat  membuat  emiten  dikeluarkan oleh  pihak  Bursa  Efek  Indonesia, bila  Bursa  Efek  Indonesia  melihat bahwa kinerja emiten semakin buruk selama  beberapa  tahun,  emiten tersebut akan  dikenakan  sanksi  yaitu suspensi,  bila  emiten  tidak  bisa memperbaiki kinerjanya dan dinyatakan pailit karena tidak mampu  memenuhi  kewajibannya,
Bursa Efek Indonesia akan mengeluarkan  emiten  secara  paksa karena  perushaaan  sudah  tidak  bisa
beroperasi.
Edward  I. Altman  menemukan sebuah model yang dapat
memprediksi  kebangkrutan  suatu perusahaan  pada  tahun  1967  dan dipublikasikan  pada  tahun  1968. Pada penelitiannya,
Altman menggunakan  rasio-rasio  keuangan perusahaan untuk memprediksi kebangkrutannya,  tujuannya  untuk mendapatkan nilai “Z” untuk melihat
kondisi perusahaan apakah perusahaan  tersebut  mengarah  pada kebangkrutan  atau  bisa  dikatakan sehat.  Model  ini  kemudian  dikenal dengan nama Altman’s Z-Score, pada penelitian  pertamanya  tahun  1968 model in mampu memprediksi kebangkrutan hingga ketepatan 94%. Pada versi awal tahun 1968, Z-Score menggunakan  lima  variabel  untuk memprediksi  kebangkrutan,  hasil perhitungan  dari  lima  variabel  ini kemudian  diklasifikasikan,  apabila nilai  Z-nya  dibawah  1.8  maka perusahaan  tersebut  sedang  menuju kebangkrutan, bila nilai Z-nya diatas
3.0,  Altman  mengklasifikasikannya sebagai  perusahaan  yang  sehat. Menurut  Alkhatib  dan  Al  Bzour (2011) Altman’s  Z-Score lebih unggul  karena  memiliki  kemampuan prediksi  yang  lebih  tingi  dengan metode yang lain, penelitian tersebut membandingkan Altman’s  Z-Score dengan  Kida’s  Z-Score  yang  juga menggunakan  lima  buah  variabel namun  berbeda  isi  variabelnya, hasilnya  adalah  model Altman’s  Z- Score memiliki  tingkat  akurasi  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan model  milik  Kida,  yaitu  rata-rata keakuratan  Altman  sebesar  93,8% sedangkan  milik  Kida  hanya  sebesar 70,2%,  penelitian ini  dilakukan  pada perusahaan Yordania yang dilikuidasi  pada  tahun  1990-2006 dengan  perusahaan  pada  sektor  jasa dan industri. Namun menurut Berzakalne  dan  Zelgave  (2013) model Zmijewski yang hanya menggunakan  tiga  varabel,  lebih unggul  dibandingkan  model  Altman dalam  memprediksi  kebangkrutan pada  75  perusahaan  negara-negara daerah  Baltik  (Latvia,  Estonia  dan Lithuania)  periode  2002  hingga 2011.  Hasil  yang  berbeda-beda  ini membuat  peneliti  tertarik  untuk
menggunakan Altman’s  Z-Score sebagai  alat  untuk  memprediksi perusahaan  pailit  pada  Bursa  Efek Indonesia Berdasarkan latar belakang di  atas,  rumusan  masalah  pada penelitian ini adalah apakah Altman’s Z-Score mampu memprediksi perusahaan yang delisting karena  pailit  pada  Bursa Efek  Indonesia  tahun  2008-2017? Berdasarkan  fenomena  yang  penulis paparan  mengenai  invesor  yang kehilangan  investasinya  pada  saham yang  perusahaannya  pailit,  penulis berharap dengan penelitian ini investor  bisa  melakukan  tindakan preventif terhadap pemilihan emiten, agar investor tidak menginvestasikan uangnya  pada  perusahaan  yang masuk pada area yang berbahaya.

## 2. TELAAH LITERATUR
Regulator  dan  Peranan  Bursa Efek Indonesia
Bursa  Efek  Indonesiaa  memiliki kewenangan untuk mengatur pelaksanaan  kegiatannya,  sehingga seluruh  ketentuan  yang  dikeluarkan oleh Bursa
Efek Indonesia mempunyai  kekuatan mengikat  yang wajib ditaati oleh seluruh pihak yang bekerja  sama  dengan  Bursa  Efek
Indonesia  termasuk  emiten  yang efeknya  tercatat  di  bursa,  sehingga
Bursa Efek Indonesia dapat memberikan  sanksi  apabila  emiten melanggar  peraturan  yang  ada  di Bursa.  Berikut  adalah  sanksi  yang akan  diberikan  oleh  Bursa  terhadap pelanggaran yang terjadi, diatur pada surat  Keputusan  Direksi  PT  Bursa
Efek Jakarta Nomor: Kep- 307/BEJ/07-2004  Peraturan  Nomor
I-H Tentang Sanksi:
1. Peringatan tertulis I;
2. Peringatan tertulis II;
3. Peringatan tertulis III
4. Denda, setinggi-tingginya Rp500.000.000,-  (lima  ratus juta rupiah);
5. Pernghentian sementara perdagangan  efek  perusahaan tercatat (suspensi) di Bursa. Bursa Efek Indonesia juga menetapkan persyaratan bagi perusahaan  tercatat  untuk  tetap
tercatat  di  Bursa  sebagaimana  diatur pada  Keputusan  Direksi  PT  Bursa
Efek Indonesia Nomor: Kep- 00001/BEI/01-2014 Peraturan
Nomor  I-A  Tentang  Pencatatan
Saham  dan  Efek  Bersifat  Ekuitas
Selain  Saham  yang  Diterbitkan  oleh Perusahaan Tercatat
Selain  syarat  yang  diatur  pada peraturan  nomor  I-A,  Bursa  Efek Indonesia  mewajibkan  emiten  untuk menyampaikan  berbagai  informasi kepada  bursa.  Bursa  Efek  Indonesia berhak untuk melakukan penghentian sementara  efek  satu  emiten  agar terjadi perdagangan efek yang teratur,  wajar  dan  efisien  serta memungkinkan penyebaran informasi  secara  lebih  luas  di  bursa.
Selain laporan berkala seperti laporan keuangan dan laporan tahunan, emiten juga wajib melaporkan segala kejadian, informasi  atau  fakta  material  yang berkaitan dengan perusahaan tercatat dan  atau  perusahaan  anak  yang laporan keuangannya dikonsolidasikan dengan laporan keuangan  perusahaan  tercatat  yang dapat  mempengaruhi  harga  efek perusahaan tercatat dan atau keputusan pemodal.

## Mekanisme Delisting
Menurut Surat Keputusan Direksi PT Bursa  Efek  Jakarta  nomor:  I-I  Kep- 308/BEJ/07-2004 tentang penghapusan  pencatatan  (delisting) dan  pencatatan  kembali  (relisting) saham di bursa, definisi dari
penghapusan
pencatatan atau
delisting  adalah  penghapusan  Efek dari  daftar  Efek  yang  tercatat  di bursa  sehingga  Efek  tersebut  tidak dapat  diperdagangkan  di  Bursa.  BEI memiliki kewenangan untuk menghapus  pencatatan  efek  tertentu di  bursa,  dan  menyetujui  atau menolak permohonan pencatatan kembali  termasuk  penempatannya pada papan pencatatan dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang menjadi penyebab delisting.

## Pailit
Menurut  Undang-Undang  Republik Indonesia  Nomor  37  Tahun  2004 tentang  Kepailitan  dan  Penundaan
Kewajiban Pembayara Utang, kepailitan  adalah  sita  umum  atas semua  kekayaan  debitor  pailit  yang pengurusan dan pemberesannya dilakukan  oleh  kurator  di  bawah pengawasan hakim pengawas sebagaimana  diatur  dalam  undang- undang  nomor  37  tahun  2004. Debitor  yang  mempunyai  dua  atau lebih  kreditor  dan  tidak  membayar lunas  sedikitnya  satu  utang  yang telah  jatuh  tempo  dan  dapat  ditagih, dinyatakan  pailit  dalam  putusan Pengadilan.  Menurut  Kamus  Besar
Bahasa  Indonesia,  kepailitan  adalah kondisi seseorang atau badan hukum yang  tidak  mampu  lagi  membayar kewajibannya  kepada  si  pemegang utang.  Menurut  Ross  et  al  (2016) semakin tinggi perusahaan menggunakan utang dalam permodalannya,  semakin  besar  pula risiko perusahaan tidak dapat melunasi kewajibannya. Ketika perusahaan  pailit  maka  kepemilikan aset  perusahaan  berpindah  dari pemegang  saham  ke  pemegang utang. Pada dasarnya saat perusahaan pailit,  nilai  aset  perusahaan  menjadi sama dengan nilai utangnya membuat  nilai  ekuitasnya  menjadi nol  (0)  sehingga  pemegang  saham tidak memiliki kendali atas perusahaan.  Bryan  et  al  (2013) menjelaskan  bahwa  ada  dua  faktor yang
menimbulkan risiko kebangkrutan yaitu produktivitas dan strategi  perusahaan.  Produktivitas adalah kemampuan perusahaan mengubah  input  menjadi  output. Dalam  penelitiannya,  semakin  tinggi produktivitas risiko kebangkrutannya semakin  kecil.  Selain  itu  strategi perusahaan dalam menjalankan bisnisnya  bila  diterapkan  dengan
baik  juga  bisa  menurunkan  risiko kebangkrutan perusahaan. Mbat  dan  Eyo  (2013)  menyebutkan dalam  penelitiannya  beberapa  hal yang  menjadi  faktor  kebangkrutan suatu perusahaan:
1. Manajeman yang tidak efektif dan efisien.
2. Ekspansi berlebihan.
3. Sales force yang tidak efektif.
4. Tingginya biaya produksi
5. Buruknya manajemen keuangan.
6. Manajemen risiko.
7. Kebijakan  kredit  yang  tidak sesuai.
8. Kurangnya pengembangan kemampuan karyawan.
9. Modal yang kurang.
10. Faktor sosial kultural.
11. Ketidakstabilan pendapatan.
12. Kebijakan oleh pemerintah.
Menurut Ross et al (2016)
perusahaan yang tidak bisa atau tidak memilih untuk membayar kewajibannya kepada
kreditor
memiliki  dua  pilihan  sebagai  proses dalam kepailitan, yaitu: a. Likuidasi
Likuidasi berarti membubarkan perusahaan,
termasuk  menjual  segala  aset perusahaan.  Segala  proses dan hasil likuidasi didistribusikan kepada kreditor sesuai dengan prioritasnya.
b. Reorganisasi
Melakukan restrukturisasi keuangan untuk tetap menjalankan  perusahaannya. Biasanya perusahaan
menerbitkan  sekuritas  baru untuk  mengganti  sekuritas yang lama.

## l man’s  -Score Model
Menurut  Ross  et  al  (2016)  pailit dapat diprediksi dengan
menggunakan  Altman’s  Z-Score. Altman’s  Z-Score  adalah  persamaan linear menggunakan empat atau lima rasio  bisnis  yang  cukup  umum. Berdasarkan  perhitungan  Altman’s
Z-Score, perusahaan bisa diklasifikasikan menjadi tiga kategori,  Z-Score  dibawah  1.81 berada  pada  kategori  berisiko  tinggi untuk pailit, perusahaan yang memiliki nilai Z diatas 2,99 dikategorikan aman dan apabila nilai
Z-nya  berada  diantara  1,81  dan  2,99 masuk dalam grey area. Altman’s Z-
Score  dipublikasikan  oleh  Edward  I. Altman  pada  tahun  1968  yang digunakan  untuk  melakukan  analisa performa dari sebuah bisnis menggunakan  rasio-rasio  keuangan.
Z-Score  ini  dapat  memprediksi apakah  sebuah  perusahaan  sedang menuju  pailit  atau  berada  pada kesulitan
keuangan.
Sehingga
Altman’s  Z-Score  dapat  menjadi sinyal  bagi  investor  atau  manajemen dalam  mengambil  tindakan.  Altman melakukan  revisi  terhadap modelnya sebanyak  dua  kali  yang  kemudian dinamakan  Z’-Score  dan  Z”-Score. Model  Z-Score  tahun  1968  adalah sebagai berikut:
Z = 1.2X 1 + 1.4X 2 + 3.3X 3 + 0.6X 4 + 1.0X 5
Di mana:
X 1 = w orking capital/total assets,
X 2 = retained earnings/total assets ,
X 3 = earning before interest and taxes/total assets ,
X 4 = book value of equity/total liabilities
X 5 = sales/total assests
Dari  perhitungan  nilai  Z,  Altman  mengelompokkan  suatu  perusahaan  pada  tiga kategori berikut:
Tabel 5. Interpretasi dari nilai Z-Score No.  Nilai Z-Score Interpretasi 1. Z > 2,99 Perusahaan  berada  pada  kondisi  yang  baik  dan aman dari kesulitan keuangan. 2. 1,81 < Z < 2,99 Perusahaan memiliki peluang untuk menghadapi masalah kebangkrutan. 3. Z < 1,81 Perusahaan  berada  dalam  kondisi  menuju kebangkrutan. Sumber: Khaliq et al (2014)
Berikut adalah Altman’s Z”-Score yang dikembangkan oleh Altman tahun 1995:
Z = 6,65X 1 + 3,26X 2 + 6,73X 3 + 1,05X 4
Di mana:
X 1 = w orking capital/total assets,
X 2 = retained earnings/total assets ,
X 3 = earning  before  interest  and taxes/total assets ,
X 4 = book  value  of  equity/total liabilities
Dalam  mengkategorikan  hasilnya,
Z”-Score juga mengalami perubahan pada  nilai  penentuan distress,  grey, dan safe zone , sebagai berikut: Tabel 6. Interpretasi dari nilai Z”-Score No.  Nilai Z-Score Nama Zona 1. Z > 2,60 Safe Zone 2. 1,10 < Z < 2,60 Grey Zone 3. Z < 1,10 Distress Zone Sumber: Calandro (2007) Ringkasan Penelitian terdahulu Tabel 7. Hasil Penelitian Terdahulu Judul Penelitian Teori yang digunakan Hasil Penelitian Sumber Best Predictors of Bankruptcy Analysis Methods Using Altman,
Springate And Zmijewski In Delisting Company Of The
Indonesia Stock Exchange 2012 (Study Of Financial Report 2007-2011) Altman, Springate, Zmijewski Metode Altman menempati urutan tertinggi dalam memprediksi kebangkrutan yaitu 100%, Springate sebesar 66,67& dan Zmijewski sebesar 33,33% Dita Wisnu Savitri (2012) Bankruptcy Prediction Models: A Comparative Study Of The Baltic Listed Companies Altman, Zmijewski Model Zmijewski memiliki tingkat error paling kecil diantara Altman Z' dan Altman Z" Irina Berzkalne, Elvira Zelgalve (2013) A Study of the Efficacy of Altman’s Z To Predict Bankruptcy of Specialty Retail Firms Doing Business in Contemporary Times Altman Model Altman mampu memprediksi kebangkrutan hingga 90% pada perusahaan retail Suzanne K. Hayes, Kay A. Hodge, Larry W. Hughes (2010) Business Failure Prediction for Publicly Listed Companies in China Altman Model Altman mampu memprediksi kebangkrutan pada perusahaan di China Yin Wang, Michael Campbell (2010)
Judul Penelitian Teori yang digunakan Hasil Penelitian Sumber Comparing Models of Corporate Bankruptcy Prediction: Distance to Default vs. Z-Score Morningstar's Distance to Default, Altman Peneliti merekomendasikan menggunakan model Distance to Default dibandingkan milik Altman ketika ingin memprediksi kebangkrutan Warren Miller (2009) 3. METODOLOGI PENELITIAN Dalam menghitung kemampuan prediksi  Altman’s  Z-Score,  penulis menggunakan dua
kategori perusahaan  yang  berbeda,  yang pertama  adalah  perusahaan  yang sudah dinyatakan pailit dan sudah di- delising  dari  Bursa  Efek  Indonesia pada  tahun  2008-2018,  kategori  ini penulis namakan “Class A”. Kategori kedua adalah perusahaan yang masih terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia pada  periode  2008-2018.  Prediksi Class A akan dikatakan tepat apabila nilai  Z-nya  berada  pada  kategori distress zone, sedangkan untuk Class B  akan  dikatakan  tepat  apabila  nilai Znya berada pada kategori safe zone.
Nilai cutoff sebesar 1,81 direkomendasikan oleh Altman untuk  mengkategorikan  perusahaan
menjadi  2  kategori  yaitu  distress untuk  nilai  Z  dibawah  1,81  dan  safe untuk nilai Z di atas 1,81.
Objek  dari  penelitian  ini  adalah perusahaan  yang  pailit  kemudian keluar  dari  Bursa  dan  perusahaan yang  masih  terdaftar  pada  Bursa Efek  Indonesia  periode  tahun  2008 hingga tahun 2018. Pemilihan perusahaan  yang  pailit  didasarkan dari tujuan utama penelitian ini untuk menguji  kemampuan  model  Altman untuk  memprediksi  perusahaan  yang akan  pailit.  Perusahaan  yang  masih terdaftar dipilih berdasarkan kesamaan industri dan nilai aset total yang  mirip  dengan  perusahaan  yang sudah pailit. Data yang akan digunakan  adalah  nilai  Z  dari Altman’s  Z-Score  tahun  1995,  rasio working  capital,  nilai  total  assets, nilai  retained  earnings,  nilai  earning before  interest  and  taxes,  nilai  book value of equity dan nilai total equity dari  setiap  perusahaan  pailit.  Data- data ini diambil dari laporan keuangan  setiap  perusahaan,  untuk mendapatkan laporan tahunan
perusahaan yang sudah pailit, penulis mencari  di  website  milik  The Indonesia  Capital  Market  Institute (TICMI) sebuah lembaga pendidikan dan  pelatihan  profesi  pasar  modal yang  merupakan  anak  perusahaan
dari  PT.  Bursa  Efek  Indonesia sedangkan  untuk  perusahaan  yang masih  terdaftar,  laporan  tahunan tersedia  di  website  Bursa  Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Langkah-langkah yang peneliti
lakukan adalah sebagai berikut:
1. Mencari  daftar  perusahaan yang  pernah  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  dan keluar  dari  Bursa  karena dinyatakan  pailit  pada  tahun 2008 sampai tahun 2017.
2. Mengumpulkan data dari website Bursa Efek Indonesia,  apabila  laporan keuangan sudah tidak tersedia di website Bursa Efek Indonesia,  penulis  mencari  di website TICMI lalu melakukan pembelian.
3. Data  yang  penulis  gunakan adalah  nilai  current  asset,
current  liabilities,  nilai  total assets, nilai retained earnings, nilai  earning  before  interest and taxes, nilai book value of equity dan nilai total liabilities.
4. Membuat kategori perusahaan  Class  B  dengan kriteria yang sudah ditentukan, penulis menggunakan  website  Philip Sekuritas (poems.co.id) untuk melakukan screening
terhadap perusahaan.
5. Melakukan perhitungan
dengan  model  Altman’s  Z- Score  tahun  1995  dengan mencari nilai X1, X2, X3, X4
Altman’s Z-Score
Prediksi kepailitan
perusahaan pailit dan
sehat
dan  Z  pada  perusahaan  Class
A dan Class B. 6. Menentukan tingkat keberhasilkan prediksi
dengan  nilai  Z  yang  sudah didapatkan  dari  langkah  lima (5) pada Class A, Class B dan total  dari  Class  A  dan  Class B.
7. Melakukan  analisis  terhadap hasil penelitian.

## Variabel Penelitian
Menurut  Sekaran  dan  Bougie  (2010) variabel  adalah  segala  sesuatu  yang dapat  digunakan  membedakan  atau memvariasikan  sebuah  nilai.  Pada penelitian  ini  variabelnya  adalah nilai  X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,  X 4 ,  dan  Z  dari
Altman’s Z-Score dalam memprediksi kepailitan suatu perusahaan.

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  pada  penelitian ini  adalah  dengan  cara  pengolahan nilai  Z  yang  telah  dikumpulkan  oleh penulis  dan  memberikan  analisis pada hasil Class A. Penulis menggunakan  software  Microsoft Excel 2010 dalam melakukan pengolahan  data.  Cara  pengolahan data  adalah  dengan  mencari  nilai  Z pada  setiap  perusahaan  Class  A  dan Class  B.  Nilai  Z  dihitung  dengan rumus  yang  sudah  dibuat  oleh Altman sebagai berikut:
Z = 6,65X 1 + 3,26X 2 + 6,73X 3 + 1,05X 4
Dimana:
X 1 = w orking capital/total assets,
X 2 = retained earnings/total assets ,
X 3 = earning before interest and taxes/total assets ,
X 4 = book value of equity/total liabilities
Hasil  dari  perhitungan  nilai  Z  akan  dikelompokkan  menjadi  tiga  (3)  kategori sebagai berikut:
Tabel 8. Interpretasi dari nilai Z”-Score No.  Nilai Z-Score Nama Zona 1. Z > 2,60 Distress Zone 2. 1,10 < Z < 2,60 Grey Zone 3. Z < 1,10 Safe Zone Sumber: Calandro (2007)
Altman  (2000)  menentukan  sebuah nilai  cut-off  1,81,  apabila  nilai  Z perusahaan  di  atas  1,81  maka
perusahaan tersebut akan
dikategorikan  pada  safe  zone,  dan sebaliknya,  apabila  nilai  Z  di  bawah 1,81  maka  perusahaan  tersebut  akan masuk ke distress zone.

## 4. HASIL & ANALISIS
Berikut ini adalah paparan perusahaan  yang  menjadi  sampel penelitian:
Tabel 9. Sampel Penelitian dan Data Total Asset
Rumus Altman’s Z-Score yang penulis gunakan dalam penelitian ini adalah rumus Altman revisi tahun 1995 sebagai berikut:
Z = 6,65X 1 + 3,26X 2 + 6,73X 3 + 1,05X 4
Di mana:
X 1 = w orking capital/total assets,
X 2 = retained earnings/total assets ,
X 3 = earning before interest and taxes/total assets ,
Sektor Class Perusahaan Tahun Rata-rata Total Aset A DAJK 2016 - 2015 1.761.795.107.500 B KDSI 2016 - 2015 1.159.683.500.000 A CPGT 2016 - 2015 303.565.413.270 B SDMU 2016 - 2015 420.094.463.928 A KARK 2011 - 2010 2.909.212.743.557 B TRIO 2011 - 2010 3.102.306.940.248 A PWSI 2010 - 2009 274.515.601.834 B FMII 2010 - 2009 327.576.000.000 A SAIP 2012 - 2011 1.426.782.606.501 B SPMA 2012 - 2011 1.608.065.335.811 A DSUC 2008 - 2007 262.963.497.764 B APLI 2010 - 2009 318.665.829.812 A IATG 2007 - 2006 364.521.182.404 B MIRA 2012 - 2011 405.381.496.093 A SUBA 2006 - 2005 816.037.097.456 B DLTA 2006 - 2005 557.597.955.000 Consumer Goods Industry Basic Industry & Chemical Transportation Service, Trade & Investment Property, Real Estate and Building Construction Basic Industry & Chemical Infrastucture, Utilities and Transportation
X 4 = book value of equity/total liabilities
Dengan kategori nilai Z sebagai berikut:
Tabel 10. Kategori nilai Z No.  Nilai Z Nama Zona 1. Z > 1,81 Safe Zone 2. Z < 1,81 Distress Zone
Pada class  A, prediksi  Altman  akan dinyatakan  tepat  bila  nilai  Z-Score perusahaan masuk pada distress zone karena perusahaan class A akan pailit dan kemudian dikeluarkan dari Bursa pada  tahun-tahun  yang  akan  datang, sedangkan  untuk class  B , prediksi Altman  akan  dinyatakan  tepat  bila nilai  Z-Score  perusahaan  berada dalam safe  zone karena class  B masih  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia hingga tahun 2018. Langkah pertama yang penulis lakukan  untuk  mendapatkan  nilai  Z adalah  dengan  menghitung  X 1 ,  X 2 , X 3 dan  X 4 pada  formula  Altman dengan  menggunakan  nilai current asset, current liabilities , total assets , retained  earnings , EBIT , book  value of equity dan total liabilities. Berikut rumus-rumus  untuk  menghitung  X 1 ,
X 2 , X 3 dan X 4 :
X 1 =  w orking capital/total assets,
X 2 = retained earnings/total assets , X 3 = earning  before  interest  and taxes/total assets ,
X 4 = book  value  of  equity/total liabilities
Dari hasil X 1 , X 2 , X 3 dan X 4 tersebut penulis bisa mendapatkan nilai Z dan kemudian  diklasifikasikan  menjadi dua area yaitu distress dan safe . Data yang digunakan adalah data perusahaan  selama  dua  tahun  secara berurutan.  Oleh  karena  keterbatasan data,  CPGT  –  Citra  Maharlika
Nusantara Corpora
tidak menggunakan laporan keuangan tahunan  namun  data  terakhir  yang digunakan  adalah  data quarterly tahun 2016. Berikut adalah hasil dari X 1 ,  X 2 ,  X 3 dan  X 4 dari  setiap perusahaan class A dan class B .
Perusahaan Tahun Variabel Nilai Variabel Perusahaan Tahun Variabel Nilai Variabel X1 0.2936 X1 -0.0156 X2 -0.3526 X2 -1.1759 X3 -0.2402 X3 -0.0624 X4 0.3468 X4 1.8357 X1 0.0862 X1 0.0548 X2 -0.0857 X2 -1.0451 X3 -0.2202 X3 0.1204 X4 0.6310 X4 2.3055 X1 -1.4408 X1 -0.9726 X2 -2.5123 X2 -1.0633 X3 -0.4849 X3 -0.3609 X4 -0.4015 X4 -0.3698 X1 -0.9424 X1 -0.4829 X2 -1.2760 X2 -0.6026 X3 -0.0114 X3 -0.1839 X4 -0.1483 X4 -0.1747 X1 0.5029 X1 0.0630 X2 0.0509 X2 0.3281 X3 0.0299 X3 0.0326 X4 5.8403 X4 1.8568 X1 0.4492 X1 0.1255 X2 0.0343 X2 0.3203 X3 0.0427 X3 0.0493 X4 4.9819 X4 1.8463 X1 -1.0647 X1 -0.9710 X2 -1.5355 X2 -0.8631 X3 -0.0129 X3 -0.0443 X4 -0.5534 X4 -0.1521 X1 -1.0516 X1 -0.9585 X2 -1.5207 X2 -0.7557 X3 -0.0511 X3 -0.2228 X4 -0.5505 X4 -0.0974 CPGT - Citra Maharlika Nusantara Corpora 2016 2015
Class A
SAIP - Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas 2012
2016
2015
DAJK - Dwi Aneka Jaya Kemasindo
2011 DSUC - Daya Sakti Unggul Corporindo 2008 2007 PWSI - Panca Wiratama Sakti 2010 SUBA -
Suba Indah
2006 2009 2005 KARK - Dayaindo Resources International 2011 IATG - Infoasia Teknologi Global 2007
2010
2006
Tabel 11. Hasil Nilai X 1 , X 2 , X 3 dan X 4 class A
Tabel 12. Nilai X 1 , X 2 , X 3 dan X 4 perusahaan class B
Hasil  dari  perhitungan  X 1 ,  X 2 ,  X 3 dan  X 4 ini  digunakan  untuk  mencari nilai Z dengan rumus :
Z  =  6,65X 1 +  3,26X 2 +  6,73X 3 +
1,05X 4
Prediksi class A menggunakan Altman  akan  tepat  apabila  hasil klasifikasi  perusahaan  adalah  zona distress karena beberapa tahun
berikutnya  perusahaan  akan  pailit dan  kemudian  dikeluarkan  dari Bursa.  Zona distress memiliki  arti bahwa  perusahaan  yang  berada dalam  zona  ini  memiliki  tingkat kemungkinan  pailit  yang  tinggi. Perusahaan  diklasifikasikan  dalam zona distress bila  nilai  Z  di  bawah 1,81.  Berikut  hasil  nilai  Z  untuk class A :
Perusahaan Tahun Variabel Nilai Variabel Perusahaan Tahun Variabel Nilai Variabel X1 0.1169 X1 0.1804 X2 0.2130 X2 0.1094 X3 0.0558 X3 0.0322 X4 0.5810 X4 0.8809 X1 0.0841 X1 0.0430 X2 0.1683 X2 0.0993 X3 0.0127 X3 0.0286 X4 0.4747 X4 0.9390 X1 0.0453 X1 0.2186 X2 0.1224 X2 0.1371 X3 0.0067 X3 0.0981 X4 1.4920 X4 2.1798 X1 -0.0189 X1 0.1087 X2 0.2031 X2 0.0703 X3 0.0071 X3 0.1515 X4 1.0927 X4 1.0604 X1 0.2659 X1 0.0297 X2 0.1573 X2 -2.8969 X3 0.1098 X3 0.0278 X4 0.4019 X4 3.1104 X1 0.3035 X1 0.2131 X2 0.1518 X2 -2.9185 X3 0.1169 X3 9.2086 X4 0.5555 X4 2.6346 X1 0.2090 X1 0.5352 X2 -0.1150 X2 0.6981 X3 -0.0195 X3 0.1052 X4 3.4343 X4 3.1762 X1 0.1478 X1 0.5191 X2 -0.1129 X2 0.6916 X3 0.0366 X3 0.1470 X4 10.7230 X4 3.1017 FMII - Fortunate Mate Indonesia 2010 DLTA - Delta Djakarta 2006 2009 2005 TRIO - Trikomsel Oke 2011 MIRA - Mitra International Resources 2012 2010 2011 SDMU - Sidomulyo Selaras 2016 APLI - Asiaplast Industries 2010
2015
2009 Class B KDSI - Kedawung Setia Industrial 2016 SPMA - Suparma 2012 2015 2011
No Perusahaan Tahun Data Z-Score Klasifikasi Prediksi 2016 -0,45 Distress Tepat 2015 -0,53 Distress Tepat 2016 -21,46 Distress Tepat 2015 -10,66 Distress Tepat 2011 9,84 Safe Tidak Tepat 2010 8,62 Safe Tidak Tepat 2010 -12,75 Distress Tepat 2009 -12,87 Distress Tepat 2012 -2,43 Distress Tepat 2011 0,19 Distress Tepat 2008 -12,75 Distress Tepat 2007 -6,60 Distress Tepat 2007 3,66 Safe Tidak Tepat 2006 4,15 Safe Tidak Tepat 2006 -9,73 Distress Tepat 2005 -10,44 Distress Tepat Class A 8 SUBA - Suba Indah 3 KARK - Dayaindo Resources International
4 PWSI - Panca Wiratama Sakti
5 SAIP - Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas
6 DSUC - Daya Sakti Unggul Corporindo 7 IATG - Infoasia Teknologi Global 1 DAJK - Dwi Aneka Jaya Kemasindo 2 CPGT - Citra Maharlika Nusantara Corpora No. Perusahaan Tahun Data Z-Score Klasifikasi Prediksi 2016 2,46 Safe Tepat 2015 1,69 Distress Tidak Tepat 2016 2,31 Safe Tepat 2015 1,73 Distress Tidak Tepat 2011 3,44 Safe Tepat 2010 3,88 Safe Tepat 2010 4,49 Safe Tepat 2009 12,12 Safe Tepat 2012 2,70 Safe Tepat 2011 1,79 Distress Tidak Tepat 2010 4,85 Safe Tepat 2009 3,09 Safe Tepat 2012 -5,79 Distress Tidak Tepat 2011 56,64 Safe Tepat 2006 9,88 Safe Tepat 2005 9,95 Safe Tepat 3 Class B MIRA - Mitra International Resources 8 DLTA - Delta Djakarta 5
SPMA - Suparma 6 APLI - Asiaplast Industries
7 TRIO - Trikomsel Oke
4 FMII - Fortunate Mate Indonesia
1 KDSI - Kedawung Setia Industrial
2 SDMU - Sidomulyo Selaras Tabel 13. Prediksi class A
Pada  perusahaan class  B, hasil prediksi  Altman  akan  tepat  apabila hasil  klasifikasi  perusahaan  berada dalam  zona safe karena  perusahaan- perusahaan  tersebut  masih  terdaftar
di  Bursa  Efek  Indonesia  hingga tahun  2018.  Perusahaan  yang  masuk ke  dalam  zona safe memiliki  nilai  Z di  atas  1,81.  Berikut  adalah  daftar nilai Z class B .
Tabel 14. Prediksi class B
Kategori Prediksi Tepat Persentase Tepat Prediksi Tidak Tepat Persentase Tidak Tepat Total Prediksi Class A 12 75% 4 25% 16 Class B 12 75% 4 25% 16 Total 24 75% 8 25% 32
Dari  tabel  13  dan  tabel  14  hasil prediksi class A lebih tepat dibandingkan prediksi class B ,
prediksi class  A adalah  12  tepat  dan 4  tidak  tepat  dengan  total  16 prediksi.  Sehingga  dalam  prediksi perusahaan  yang  sudah  pailit  di
Indonesia, Altman mampu memprediksi hingga 75%
keakuratannya.  Sama  dengan class A , Altman juga mampu memprediksi perusahaan  yang  sehat  hingga  75% dengan  hasil  12  prediksi  tepat  dan  4 prediksi  tidak  tepat  dan  total  16 prediksi.    Bila  tidak  menggunakan nilai cutoff 1,81,  hasilnya  akan  lebih
tinggi class  B ,  karena  prediksi SMDU  –  Sidomulyo  Selaras  tahun 2016  dan  2015,  SPMA  –  Suparma tahun  2012  dan  KDSI  –  Kedawung Setia  Industrial  tahun  2015  akan menjadi  tepat  karena  untuk  masuk zona  “ distress ”  nilai  Z  harus  lebih kecil  dari  1,10.  Maka,  tingkat keakuratan  model  Altman  dengan nilai Z < 1,10 zona “ distress ” adalah 88%  dengan  prediksi  14  tepat  dan  2 tidak  tepat.  Berikut  adalah  hasil prediksi 16 perusahaan
menggunakan  model  Altman  dan nilai cutoff sebesar 1,81.
Tabel 15. Rangkuman hasil prediksi dengan Altman’s Z-Score
Total  keakuratan  model  Altman untuk class  A dan class  B adalah 75%  dengan  24  tepat  dan  8  tidak tepat  dengan  total  32  prediksi. Berdasarkan tahun sebelum pailit, t-1 (satu  tahun)  sebelum  perusahaan  di- delisting memiliki  tingkat  prediksi tertinggi  yaitu  100%  keakuratan
prediksi,  lalu  tingkat  prediksinya menurun  menjadi  71%  pada  t-2,  dan ke  tingkat  yang  paling  rendah  67% pada t-3 sebelum perusahaan dinyatakan pailit. Berikut rangkuman dari  prediksi  berdasarkan  tahun sebelum delisting .
Tabel 16. Hasil prediksi class A Altman berdasarkan tahun sebelum delisting
Data Sebelum Delisting t-1 t-2 t-3 t-4 Total 2 7 6 1 16 Prediksti Tepat t-1 t-2 t-3 t-4 Total 2 5 4 1 12 100% 71% 67% 100% 75%
Dari  hasil  perhitungan  nilai  X 1 ,  X 2 , X 3 ,  X 4 ,  dan  Z,  ada  beberapa  nilai yang dapat dijadikan sebagai peringatan  dini  untuk  menentukan apakah suatu perusahaan berada pada zona distress .  Pada  penelitian  ini, seluruh  nilai  X 2 class  A yang prediksinya  tepat,  memiliki  nilai yang  negatif.  X 2 adalah  hasil  dari retained  earnings dibagi  dengan total  assets ,  nilai retained  earnings perusahaan  yang  prediksinya  tepat memiliki nilai yang negatif. Retained earnings adalah kumulatif keutungan setelah dikurangi pembagian dividen. Retained  earnings dapat  digunakan
untuk  melakukan  ekspansi  atau membayar utang. X 2 juga memberikan informasi bahwa perusahaan membiayai aset menggunakan  keuntungan,  bukan dari  utang  (Altman,  2000).  Sehingga dapat  dikatakan  bahwa  perusahan menggunakan utang untuk melakukan kegiatan usahanya, karena  salah  satu  komponen  aset adalah  persediaan  yang  digunakan perusaha  untuk  melakukan  kegiatan usahanya.  Bagi  perusahaan  yang pailit  namun  prediksinya  tidak  tepat, nilai X 2 memiliki nilai positif dengan nilai EBIT yang juga positif.
No. Perusahaan Tahun X 2 Prediksi 2016 -35,2582% Tepat 2015 -8,5709% Tepat 2015 -251,2331% Tepat 2014 -127,6010% Tepat 2011 5,0910% Tidak Tepat 2010 3,4322% Tidak Tepat 2010 -153,5489% Tepat 2009 -152,0695% Tepat 2012 -117,5892% Tepat 2011 -104,5123% Tepat 2008 -106,3305% Tepat 2007 -60,2634% Tepat 2007 32,8128% Tidak Tepat 2006 32,0267% Tidak Tepat 2006 -86,3145% Tepat 2005 -75,5704% Tepat 7 IATG - Infoasia Teknologi Global
8 SUBA - Suba Indah
4 PWSI - Panca Wiratama Sakti 5 SAIP - Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas 6 DSUC - Daya Sakti Unggul Corporindo 1 DAJK - Dwi Aneka Jaya Kemasindo 2 CPGT - Citra Maharlika Nusantara Corpora 3 KARK - Dayaindo Resources International

## Tabel 17. Nilai X 2 Class A
Bila  perusahaan  terus  menggunakan utang  dan  tidak  mampu  untuk menghasilkan
keuntungan,
perusahaan  akan  kesulitan  untuk melunasi kewajibannya, hal ini dapat dilihat  pada  nilai  X 3 yang  di dalamnya memiliki komponen EBIT . Dari  12  populasi  data,11  populasi diantaranya  memiliki EBIT dengan nilai yang negatif atau dapat
dikatakan  bahwa  perusahaan  yang diprediksi  pailit  mengalami  kerugian selama  minimal  dua  tahun  sebelum dinyatakan  pailit.  Ketidakmampuan perusahaan untuk menghasilkan keuntungan dapat menyebabkan perusahaan  dinyatakan  pailit  dan kemudian  dikeluarkan  oleh  Bursa Efek Indonesia.
No. Perusahaan Tahun EBIT Prediksi 2016 (366.446.707.000) Tepat 2015 (439.810.233.000) Tepat 2015 (110.932.298.494) Tepat 2014 (4.329.139.114) Tepat 2011 85.389.445.683 Tidak Tepat 2010 126.286.117.331 Tidak Tepat 2010 (3.528.641.927) Tepat 2009 (14.038.407.369) Tepat 2012 (123.394.838.206) Tepat 2011 248.901.636.605 Tepat 2008 (85.535.652.575) Tepat 2007 (53.150.006.853) Tepat 2007 12.496.413.029 Tidak Tepat 2006 17.067.713.972 Tidak Tepat 2006 (35.202.443.902) Tepat 2005 (186.747.215.629) Tepat 7 IATG - Infoasia Teknologi Global
8 SUBA - Suba Indah
4 PWSI - Panca Wiratama Sakti 5 SAIP - Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas 6 DSUC - Daya Sakti Unggul Corporindo 1 DAJK - Dwi Aneka Jaya Kemasindo 2 CPGT - Citra Maharlika Nusantara Corpora
3 KARK - Dayaindo Resources International
Tabel 18. EBIT class A; dinyatakan dalam Rupiah
Selain  itu,  perusahaan class  A yang di  prediksi  akan  pailit  ini  memiliki rasio  lancar  dibawah  satu  (1), menunjukkan  bahwa  nilai  kewajiban lancar perusahaan lebih besar
daripada aset lancarnya. Rasio lancar dapat memberikan informasi kemampuan perusahaan dalam melunasi kewajibannya dalam waktu yang singkat. Rasio
lancar
didapatkan  dari  membagi current asset dengan current  liablities.
Sembilan  (9)  dari  dua  belas  (12) populasi class  A memiliki  rasio lancar  di  bawah  satu  (1)  sehingga perusahaan  akan  menemui  kesulitan apabila  kewajibannya  mereka  jatuh tempo  karena  tidak  bisa  diselesaikan dengan aset lancarnya.
No. Perusahaan Tahun Rasio Lancar Prediksi 2016 6.8469 Tepat 2015 1.2293 Tepat 2015 0.0893 Tepat 2014 0.1075 Tepat 2011 18.4564 Tidak Tepat 2010 7.7340 Tidak Tepat 2010 0.2353 Tepat 2009 0.2374 Tepat 2012 0.8498 Tepat 2011 2.9867 Tepat 2008 0.2386 Tepat 2007 0.4399 Tepat 2007 1.3472 Tidak Tepat 2006 1.9084 Tidak Tepat 2006 0.0317 Tepat 2005 0.0287 Tepat 8 SUBA - Suba Indah
1 DAJK - Dwi Aneka Jaya Kemasindo 2 CPGT - Citra Maharlika Nusantara Corpora
3 KARK - Dayaindo Resources International 4 PWSI - Panca Wiratama Sakti
5 SAIP - Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas 6 DSUC - Daya Sakti Unggul Corporindo
7 IATG - Infoasia Teknologi Global

## Tabel 19. Rasio lancar class A
Hal  ini  dapat  membuat  perusahaan dimohonkan pailit oleh para
pemegang utangnya, bila perusahaan tidak mampu membayar
kewajibannya, maka perusahaan akan  dinyatakan  pailit.  Sebanyak  10 dari  12  perusahaan class  A yang prediksinya  tepat,  memiliki  nilai total  liablities yang  lebih  tinggi  dari book  values  of  equity .  Sehingga
dalam  membiayai  aset,  perusahaan lebih  banyak  menggunakan  utang daripada  modal  milik  perusahaan, bahkan  diantaranya  ada  perusahaan yang  memiliki book  values  of  equity yang  negatif  karena  memiliki  nilai retained  earnings yang negatif sehingga book  values  of  equity akan terus  di  kurangi  oleh retained earnings hingga nilainya negatif.
2016 63.697.916.133 Tepat 2015 14.890.268.268 Tidak Tepat 2016 2.937.607.586 Tepat 2015 2.882.818.395 Tidak Tepat 2011 418.222.400.916 Tepat 2010 279.975.654.422 Tepat 2010 (6.768.608.221) Tepat 2009 11.233.779.378 Tepat 2012 53.663.026.543 Tepat 2011 44.417.304.471 Tidak Tepat 2010 32.857.344.888 Tepat 2009 45.814.678.498 Tepat 2012 11.241.698.615 Tidak Tepat 2011 3.736.127.692.668 Tepat 2006 60.756.416.000 Tepat 2005 79.070.523.000 Tepat 6 APLI - Asiaplast Industries 7 MIRA - Mitra International Resources
8 DLTA - Delta Djakarta
SDMU - Sidomulyo Selaras
3 TRIO - Trikomsel Oke
4 FMII - Fortunate Mate Indonesia
5
SPMA - Suparma Perusahaan Tahun Data
EBIT Prediksi 1
KDSI - Kedawung Setia Industrial
No.
2
No. Perusahaan
Tahun Book values of equity Total Liabilities Prediksi 2016 392.927.309.000 1.132.896.039.000 Tepat 2015 772.893.948.000 1.224.872.919.000 Tepat 2015 (153.476.213.618) 382.265.444.787 Tepat 2014 (65.880.920.012) 444.222.515.383 Tepat 2011 2.442.407.853.702 418.199.882.385 Tidak Tepat 2010 2.463.353.071.501 494.464.679.526 Tidak Tepat 2010 (339.945.214.185) 614.284.612.253 Tepat 2009 (336.422.331.411) 611.114.137.011 Tepat 2012 1.279.134.192.649 696.824.557.751 Tepat 2011 1.441.953.835.213 625.451.485.135 Tepat 2008 (139.039.004.601) 376.002.779.915 Tepat 2007 (61.180.107.687) 350.101.022.518 Tepat 2007 248.486.248.450 133.825.206.568 Tidak Tepat 2006 223.866.892.643 121.250.849.964 Tidak Tepat 2006 (142.385.598.296) 936.338.400.353 Tepat 2005
(90.460.322.942)
928.407.540.451 Tepat
6 DSUC - Daya Sakti Unggul Corporindo
7 IATG - Infoasia Teknologi Global 8 SUBA - Suba Indah 3 KARK - Dayaindo Resources International 4 PWSI - Panca Wiratama Sakti 5 SAIP - Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas
1 DAJK - Dwi Aneka Jaya Kemasindo 2 CPGT - Citra Maharlika Nusantara Corpora Tabel 20. Komposisi X 4 perusahaan class A
Hasil  penelitian  pada class  A sejalan dengan hasil penelitian pada class B.
Sebanyak  11  dari  12  populasi  yang prediksinya tepat memilki nilai EBIT yang  positif,  hal  ini  memperkuat bukti bahwa EBIT menjadi salah satu faktor  yang  membuat  perusahaan dapat  terus  beroperasi.  Selain EBIT
pada  perusahaan class  B yang
prediksinya  tepat , nilai current  asset memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi daripada current liabilities- nya. Sehingga  bila  kewajibannya  jatuh tempo,  perusahaan  dapat  membayar kewajiban  lancarnya  lebih  mudah daripada class  A karena  memiliki aset  lancar  yang  lebih  tinggi  dari kewajiban lancarnya.
Tabel 21. EBIT class B ; dinyatakan dalam Rupiah
2016 1,232 Tepat 2015 1,157 Tidak Tepat 2016 1,202 Tepat 2015 0,936 Tidak Tepat 2011 1,375 Tepat 2010 1,476 Tepat 2010 3,313 Tepat 2009 2,440 Tepat 2012 2,646 Tepat 2011 1,219 Tidak Tepat 2010 1,862 Tepat 2009 1,402 Tepat 2012 1,224 Tidak Tepat 2011 2,470 Tepat 2006 3,805 Tepat 2005 3,694 Tepat Rasio Lancar
8 DLTA - Delta Djakarta 5
SPMA - Suparma 6 APLI - Asiaplast Industries
7 MIRA - Mitra International Resources
2 SDMU - Sidomulyo Selaras
3 TRIO - Trikomsel Oke 4 FMII - Fortunate Mate Indonesia No. Perusahaan Tahun Data Prediksi 1 KDSI - Kedawung Setia Industrial
Pada  tabel  21  hanya  ada  satu populasi  yang  memiliki  nilai EBIT negatif  namun  prediksinya  tepat, yaitu  perusahan  PT.  Fortunate  Mate Indonesia  Tbk.  (FMII),  selain  FMII, perusahaan  lain  yang  prediksinya tepat  dapat  memperoleh  keuntungan dari kegiatan perusahaannya. Sehingga  hasil  ini  bertolak  belakang dengan  hasil  perusahaan class  A yang tidak mampu untuk
menghasilkan EBIT yang  positif sehingga  berada  pada  zona distress . Hasil  dari EBIT  class  A dan class  B
memperkuat pernyataan Altman bahwa kelangsungan hidup
perusahaan  sangat  ditentukan  dari
kemampuannya  untuk  menghasilkan keuntungan  (Altman,  2000).  Tabel
22 adalah rasio lancar dari perusahaan class  B memiliki  nilai  di atas  satu  (1).  Sebanyak  14  populasi dari 16 populasi memiliki hasil rasio lancar  di  atas  satu  (1).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  kemampuan perusahaan class  B untuk  membayar kewajibannya  dengan  menggunakan aset  lancarnya  lebih  baik  dari perusahaan class A . Hal ini menjelaskan bahwa perusahaan terlilit  utang,  perusaahan  tersebut dapat menjual aset lancarnya sehingga  tidak  perlu  digugat  pailit oleh para pemilik utang.
Tabel 22. Rasio lancar class B

## 5. KESIMPULAN
Ketepatan  prediksi  model  Altman’s
Z-Score untuk
memprediksi kebangkrutan  perusahaan  terbuka yang  ada  di  Indonesia  pada  tahun 2008-2017  sebesar  adalah  sebesar 75%  baik  pada  class  A  dan  class  B, yaitu  sebesar  75%,  dengan  total  32 populasi, 16 populasi setiap
kategorinya, dengan populasi delapan perusahaan dan
menggunakan  dua  tahun  laporan keuangan  setiap  perusahaan.  Pada penelitian  ini,  sinyal  pailit  bagi perusahan  dapat  dilihat  sejak  tiga tahun  sebelum  pailit,  dan  terus menguat  hingga  satu  tahun  sebelum perusahaan dinyatakan pailit.
Sehingga Z-Score model  milik
Altman  dapat  digunakan  sebagai peringatan  dini  bagi  para  investor dan  manajemen  perusahaan  untuk mengambil tindakan untuk menyelamatkan investasi dan
menyelamatkan perusahaan pada perusahaan-perusahaan
yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.
Penulis mengambil kesimpulan bahwa investor tidak perlu menghitung  keseluruhan  nilai  Z untuk  mengetahui  apakah  suatu perusahaan berada pada zona distress
atau zona aman, karena ada beberapa variabel  yang  dapat  menunjukkan bahwa  perusahaan  berada  dalam zona  distress  dan  terancam  pailit dalam  beberapa  tahun  ke  depan. Pada penelitian ini beberapa variabel tersebut  adalah  nilai  X2,  EBIT  dan X4.  X2  pada  class  A  memiliki kekuatan  sebagai  peringatan  dini yang  paling  tinggi  dibandingkan dengan  nilai  EBIT  dan  X4,  karena dari  hasil  penelitian  ini,  semua  nilai X2  pada  class  A  yang  prediksinya tepat  memiliki  nilai  yang  negatif. Hasil ini juga memberikan informasi bagi investor bahwa perusahaan yang tidak  dapat  membagikan  dividen selama beberapa tahun memiliki nilai retained  earnings  yang  negatif  dan terancam  pailit.  Hal  ini  didukung oleh  ketidakmampuan  perusahaan menghasilkan  EBIT  yang  positif, karena 11 dari 12 perusahaan class A yang prediksinya tepat memiliki nilai EBIT yang negatif. Variabel terakhir adalah X4 yang berisi book values of equity  dibagi  dengan  total  liabilities. Sebanyak  10  dari  12  perusahaan class  A  yang  prediksinya  tepat memiliki  total  liabilities  yang  lebih tinggi  dari  nilai  buku  ekuitasnya. Namun pada akhirnya, hasil
penelitian  ini  tidak  dapat  menjadi patokan utama apakah suatu perusahaan  dipastikan  pailit  bila masuk  pada  zona  distress.  Hasil penelitian  ini  dapat  digunakan  bagi investor dalam menilai suatu perusahaan, dan menentukan kebijakan-kebijakan bagi manajemen perusahaan,  terutama  kemampuan
perusahaan menghasilkan keuntungan  dan  kebijakan  dalam utang,  karena  apabila  perusahaan terlalu  banyak  menggunakan  utang tanpa  memiliki  keuntungan  dan jumlah  aset  yang  cukup,  perusahaan akan kesulitan membayar kewajibannya  dan  kemudian  pailit sehingga tidak hanya pihak perusahaan  saja  yang  mengalami kerugian, tapi juga para investor dan pemegang utangnya juga ikut mengalami kerugian.
Altman’s  Z-Score  dapat  digunakan sebagai  salah  satu  pertimbangan dalam  menentukan  tindakan  dalam berinvestasi,  bila  perusahaan  berada dalam  zona  distress,  investor  perlu hati-hati  dalam  berinvestasi  pada perusahaan  tersebut  karena  bila perusahaan  pailit,  maka  investor akan  kehilangan  semua  investasinya karena sahamnya tidak dapat
diperjual  belikan  kembali  hingga perusahaan tersebut melakukan relisting  di  Bursa  Efek  Indonesia. Namun,  bila  perusahaan  masuk dalam zona aman, investor juga tidak boleh  percaya  sepenuhnya  bahwa perusahaan tidak akan pailit, walaupun  dari  penelitian  ini  hanya ada dua perusahaan yang masuk zona aman namun pailit.
Perusahaan dapat membuat kebijakan yang dapat menyelamatkan perusahaan dari zona distress  karena  Altman’s  Z-Score dapat dijadikan sinyal bagi perusahaan  yang  terancam  pailit. Dari hasil penelitian ini, ada beberapa aspek yang perlu manajemen  perusahaan  perhatikan yaitu kemampuan perusahaan menghasilkan keuntungan dan kebijakan  utang,  yang  mana  saling berkaitan.  Bila  perusahan  tidak mampu  menghasilkan  keuntungan maka kebijakan utang perlu diperhatikan jangan sampai
perusahaan  memiliki  utang  yang cukup  tinggi  hingga  aset  dan keuntungannya tidak dapat digunakan untuk memenuhi
kewajiban tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Alkhatib,  K.,  &  Bzour,  A.  E.  (2011). Predicting  Corporate  Bankruptcy of  Jordanian  Listed  Companies:
Using  Altman  and  Kida  Models. International  Journal  of  Business and Management, 6(3). doi:10.5539/ijbm.v6n3p208 Altman,  E.  I.  (1968).  Financial  Ratios, Discriminant  Analysis  and  the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589. doi:10.2307/2978933 Altman,  E.  I.  (2000).  Predicting financial  distress  of  companies: Revisiting the Z-Score and ZETA®  models.  Handbook  of Research Methods and Applications in Empirical Finance, 428-456. doi:10.4337/9780857936097.0002 7 Altman,  E.  I.  (n.d.).  The  Use  of  Credit Scoring Models and the Importance  of  a  Credit  Culture. Lecture  presented  in  New  York
University.
Altman,  E.  I.,  et  al.  (2016).  Financial Distress Prediction in an International  Context:  A  Review and Empirical Analysis of Altmans  Z-Score  Model.  Journal of International Financial Management & Accounting, 28(2), 131-171. doi:10.1111/jifm.12053
Berzkalne,  I.,  &  Zelgalve,  E.  (2013).
Bankruptcy  Prediction  Models:  A
Comparative Study Of The  Baltic Listed  Companies.  Journal  of Business Management, 7, 72-82.
Bryan,  D.,  et  al.  (2013).  Bankruptcy risk, productivity and firm strategy.  Review  of  Accounting and  Finance,  12(4),  309-326. doi:10.1108/raf-06-2012-0052
Calandro,  J.  (2007).  Considering  the utility  of  Altmans  Z ‐ score  as  a strategic assessment and performance  management  tool. Strategy &  Leadership, 35(5), 37- 43. doi:10.1108/10878570710819206 Celli,  M.  (2015).  Can  Z-Score  Model Predict Listed Companies’ Failures  in  Italy?  An  Empirical Test.  International  Journal  of Business and Management, 10(3).
doi:10.5539/ijbm.v10n3p57
Hayes, S. K., Hodge, K. A., & Hughes,
L.  W.  (2010).  A  Study  of  the Efficacy of Altman’s Z To Predict Bankruptcy  of  Specialty  Retail Firms Doing Business in
Contemporary  Times.  Economics &  Business  Journal:  Inquiries  & Perspectives, 3, 1st ser.
Keputusan  Direksi  Pt  Bursa  Efek Jakarta  Nomor:  Kep-307/Bej/07- 2004 Tentang Peraturan Nomor I- H Tentang Sanksi
Keputusan  Direksi  Pt  Bursa  Efek
Jakarta  Nomor:  Kep-308/Bej/07- 2004 Tentang Peraturan Nomor I- I Tentang Penghapusan Pencatatan (Delisting) Dan Pencatatan  Kembali  (Relisting) Saham Di Bursa
Khaliq,  A.,  et  al.  (2014).  Identifying Financial  Distress  Firms:  A  Case Study  of  Malaysia’s  Government Linked Companies (GLC). International Journal of Economics, Finance and Management, 3, 3rd ser. Mbat,  D.  O.,  &  Eyo,  E.  I.  (2013). Corporate  Failure:  Causes  and Remedies. Business and Management Research, 2(4). doi:10.5430/bmr.v2n4p19 Miller,  W.  (2009).  Comparing  Models of Corporate Bankruptcy Prediction: Distance to Default vs. Z-Score. SSRN Electronic Journal. doi:10.2139/ssrn.1461704 Peraturan Nomor I-A Tentang Pencatatan  Saham  Dan  Efek Bersifat  Ekuitas  Selain  Saham Yang Diterbitkan Oleh Perusahaan Tercatat
Ross, S., et al. (2016). Fundamentals of corporate  finance.  New  York: McGraw Hill Education.
Savitri, D. W. (2012). Best Predictors of Bankruptcy  Analysis  Methods Using  Altman,  Springate  And Zmijewski  In  Delisting  Company
Of The Indonesia Stock Exchange
2012  (Study  Of  Financial  Report
2007-2011). Sekaran,  U.,  &  Bougie,  R.  (2011). Research methods for business: A skill building approach. Chichester: John Wiley & Sons. Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor  37  Tahun  2004  Tentang Kepailitan Dan Penundaan Kewajiban Pembayaran Utang. Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor  8  Tahun  1995  Tentang
Pasar Modal.
Wang,  Y.,  &  Campbell,  M.  (2010). Business  Failure  Prediction  for Publicly  Listed  Companies  in China.  Journal  of  Business  and Management, 16, 1st ser.