## FINANCIAL DISTRESS USING GROVER, FOSTER, SPRINGATE AND ALTMAN (Z-SCORE) METHODS
Mimelientesa Irman 1 , Adi Gusman Halim 2 , Yenny Wati 3 , Okalesa 4 , Andi 5
1,2,3,4&5 Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia Email: mimelientesa.irman@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## ABSTRACT
The purpose of this study is to find out how the Grover Model, Foster Model, Springate Model, and Altman Z- Score Model analyze Financial Distress in Consumer Goods companies listed on the Indonesia Stock Exchange. The period used in this study is five years, starting from 2016-2020. This study uses a  quantitative descriptive approach, namely research that is used to determine the value of a variable. The data analysis model used is the Grover Model, Foster Model, Springate Model, and Altman Z-Score Model. This research was conducted by taking secondary data with predetermined criteria from the official website of the Indonesia Stock Exchange.
Keywords : Financial Distress; Model Grover; Model Foster; Model Springate; Model Altman Z-Score
FINANCIAL DISTRESS MENGGUNAKAN METODE GROVER, FOSTER, SPRINGATE DAN ALTMAN (Z-SCORE)

## ABSTRAK
Tujuan penelitian  ini adalah untuk  mengetahui bagaimana Model Grover, Model Foster, Model Springate, dan Model Altman Z-Score menganalisis Financial Distress pada perusahaan Consumer Goods yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia.  Periode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  lima  tahun  yaitu  mulai  tahun  2016- 2020.Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif  kuantitatif  yaitu  penelitian  yang  digunakan  untuk mengetahui  nilai dari suatu  variabel. Model analisis data  yang digunakan adalah Model  Grover, Model Foster, Model Springate, dan Model Altman Z-Score . Penelitian ini dilakukan dengan mengambil data sekunder dengan kriteria yang telah ditentukan dari situs resmi Bursa Efek Indonesia.
Kata Kunci : Financial Distress ; Model Grover; Model Foster; Model Springate; Model Altman Z-Score

## PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
Perusahaan  merupakan  suatu  entitas  organisasi  yang  didirikan  oleh  perseorangan  ataupun  sekelompok  orang dimana aktivitas operasionalnya secara umum memiliki tujuan untuk memperoleh laba dengan mengelola berbagai sumber daya yang dimiliki, antara lain yaitu manusia, modal, serta bahan baku dan lain sebagainya. Laba tercipta atas hasil dari total pendapatan atau penjualan perusahaan yang dikurangkan dengan total beban atau biaya yang harus  dikeluarkan  oleh  perusahaan  selama  menjalankan  aktivitasnya.  Laba  yang  diperoleh  dapat  dimanfaatkan untuk mempertahankan eksistensi maupun melakukan pengembangan pada perusahaan itu sendiri. Perusahaan  - perusahaan yang ada di suatu negara dapat dikelompokkan ke dalam beberapa sektor industri berdasarkan produk, layanan, dan aktivitasnya.
Menurut  pencatatan  Kementerian  Perindustrian,  Dalam  5  tahun  terakhir  Industri Consumer  Goods mengalami pertumbuhan yang baik di tahun 2017 mampu tumbuh 9,23% meskipun tahun 2018 tumbuh 7,91% dan  pada  TW  II  2019  mampu  tumbuh  sebesar  7,99%.  Meskipun  masih  dalam  ancaman  perang  dagang  antara Amerika dan China, industri tekstil dan pakaian jadi perlahan tapi pasti mampu tumbuh dari -4,79% di tahun 2015 menjadi 8,73% di tahun 2018 sedangkan TW II 2019 tumbuh sebesar 20,71%. Pertumbuhan industri komputer, barang elektronik, dan optik tidak cukup baik sejak tahun 2016 meskipun sempat tumbuh sebesar 8,98% di tahun 2015 lalu mengalami pertumbuhan negatif ditahun 2017 dan 2018 serta sampai dengan TW II 2019 masih tumbuh negatif  sebesar  4,14%.  Hal  yang  sama  juga  dengan  industry  kendaraan  bermotor,trailer,  dan  semi  trailer  yang mengalami pelambatan sejak tahun 2016 yang mampu tumbuh sebesar 6,98% melandai sampai tahun 2017 sebesar 2,79% dan tumbuh lagi di tahun 2018 sebesar 3,10% sedangkan TW II 2019 -5,17%. Untuk industri bahan kimia dan barang dari bahan kimia pertumbuhannya mengalami pelambatan dari 4,43% di tahun 2015 menjadi 3,48% di tahun 2017 sedangkan tahun 2018 -4,18%, namun di TW II 2019 mampu tumbuh sebesar 7,58%.
Perkembangan  zaman  pada  era  globalisasi  saat  ini  dengan  diikuti  berbagai  perkembangan  termasuk teknologi  industri  ini  semakin  berkembang  dapat  dikatakan  sangatlah  pesat  dan  selalu  meningkatkan  kualitas produk yang dihasilkan. Apalagi ditambah dengan adanya toko online atau disebut toko daring yang menyediakan berbagai  jenis  produk  atau  jasa  secara  online  yang  sangat  memudahkan  semua  kalangan  untuk  membeli  suatu produk atau menggunakan jasa, sehingga menyebabkan dunia usaha semakin mengalami perubahan yang drastis. Perubahan ini sangat berdampak pada persaingan yang ketat yang dialami oleh para pelaku usaha. Dalam hal ini perusahaan  diharapkan  mampu  beradaptasi  dengan  lingkungan  dan  menjaga  kelangsungan  usaha  ditengah perubahan-perubahan yang terjadi, karena bila tidak mempersiapkan lebih dini dan tidak mampu bersaing akan menyebabkan  aktivitas  bisnis  menjadi  buruk.  Apabila  perusahaan  tidak  dapat  bertahan,  maka  akan  membuat kondisi keuangan perusahaan menjadi tidak sehat dan mengalami suatu permasalahan yang muncul bahkan dapat mengalami kebangkrutan Salsabila (2019).
Financial distress adalah suatu kondisi dimana perusahaan sedang mengalami kesulitan keuangan, yang artinya  perusahaan  dalam  posisi  tidak  aman  dari  ancaman  terjadinya  kebangkrutan  atau  terjadi  kegagalan perusahaan  dalam  menjalankan  usahanya.  Kesulitan  keuangan  menurut  Moh.  Zanuar  Fahmi  (2017),  saat perusahaan tidak bisa memenuhi jadwal dalam pembayaran atau saat arus kas  mengindikasikan jika perusahaan tersebut tidak akan dapat memenuhi kewajibannya. Perusahaan tidak dapat memenuhi kewajibannya dikarenakan perusahaan  sedang  mengalami  kekurangan  atau  dana  tidak  mencukupi  dimana  total  liabilitas  lebih  besar dibandingkan total asset.
Analisis  kebangkrutan  sangat  bermanfaat  bagi  semua  pihak.  Karena  analisis  kebangkrutan  ini  dapat memberikan  pengetahuan  bagi  pihak-pihak  tentang  kinerja  keuangan  perusahaan  untuk  menghadapi  kesulitan- kesulitan dimasa yang akan datang. Bagi pemilik perusahaan analisis ini dapat digunakan untuk memutuskan untuk tetap  mempertahankan  kepemilikannya  di  perusahaan  atau  menjualnya  dan  menanamkan  modal  ditempat  lain. Investor  dan  kreditor  sebagai  pihak  eksternal  perusahaan  dituntut  untuk  mengetahui  perkembangan  yang  ada dalam  perusahaan  demi  keamanan  investasi  modalnya.  Sebab,  ketidakmampuan  untuk  membaca  sinyal-sinyal dalam kesulitan usaha akan mengakibatkan kerugian dalam investasi yang dilakukan.
Banyak  model  analisis  yang  dikembangkan  untuk  menganalisis  dini  kebangkrutan  perusahaan.  Model prediksi  kebangkrutan  adalah  model  yang  digunakan  untuk  menilai  kapan  perusahaan  akan  bangkrut  dengan menggabungkan  sekelompok  rasio  keuangan  yang  nantinya  akan  memberikan  gambaran  mengenai  kondisi keuangan atau kinerja perusahaan. Salah satu faktor yang menopang perusahaan agar tetap beroperasi adalah faktor financial atau kondisi keuangan perusahaan, sehingga banyak peneliti yang telah mengembangkan model prediksi kebangkrutan  Primasari  (2018).  Dalam  analisis  kali  ini,  akan  menggunakan  Empat  model  untuk  dapat memprediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  sektor Consumer  Goods pada  periode  2016  –  2020,  yaitu  Model Grover, Model Foster, Model Springate, dan model Atlman Z-Scrore.
Model Grover  merupakan  model  yang diciptakan dengan  melakukan pendesainan dan  penilaian ulang terhadap model Altman  Z-Score. Jeffrey S. Grover menggunakan sampel sesuai dengan model Altman  Z-score pada  tahun  1968,  dengan  menambahkan  tiga  belas  rasio  keuangan  baru.  Sampel  yang  digunakan  sebanyak  70 perusahaan dengan 35 perusahaan yang bangkrut dan 35 perusahaan yang tidak bangkrut pada tahun 1982 sampai 1996.
Menurut penelitian Salma Salimah Dan Yunita (2020) Dari   rangkuman   perhitungan   ketiga   model dalam   memprediksi   financial distress  yang  digunakan  dalam  penelitiannya dapat  disimpulkan  bahwa model Grover merupakan model yang terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 89% dalam  memprediksi financial  distress pada  perusahaan  sub  sektor  pertambangan  batubara  periode 2013-2017.
Model  foster  adalah  model  yang  dibuat  oleh  George  Foster  dengan  melakukan  penelitian  untuk memprediksi  kebangkrutan  perusahaan-perusahaan  kereta  api  di  Amerika  Serikat  periode  1970  -  1971.  Ia menggunakan  unnivariate  models dengan  menggunakan dua variabel rasio secara terpisah,  yaitu Tranportation Expense to Operating Revenue Ratio (TE/OR Ratio) dan Time Interest Earned Ratio (TIE Ratio) . Dalam hal ini Foster  mempergunakan  “ Cut  off  point ” Z=0,640, jadi perusahaan yang mempunyai  Z < 0,640 termasuk dalam kelompok perusahaan yang bangkrut, sedangkan jika Z > 0,640 termasuk dalam kelompok perusahaan yang tidak bangkrut.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nasri  et  al  (2018)  dari  ketiga  model  yang  digunakan  dalam memprediksi kebangkrutan pada perusahaan property dan real estate , model foster memiliki 89% tingkat akurasi dalam memprediksi kebangkrutan. Penelitian yang dilakukan Kosasih (2010) juga mengatakan model foster dapat digunakan  untuk  memprediksi  kebangkrutan.  Ini  berbeda  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wibisono  Teguh Dan  Dp  (2014)  mengatakan  bahwa  model  foster  memiliki  tingkat  akurasi  yang  rendah  dalam  penelitian  yang dilakukannya.
Model  Springate  merupakan  model  yang  dikembangkan  oleh  Springate  (1978)  dengan  menggunakan analisis multidiskriminan. Pada awalnya Springate menggunakan 19 rasio, namun setelah melakukan pengujian Springate  mengambil  empat  rasio.  Keempat  rasio  tersebut  dikombinasikan  dalam  suatu  persamaan  yang dirumuskan springate yang selanjutnya terkenal dengan istilah Model Springate.
Menurut  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Meiliawati  Dan  Isharijadi  (2017),  Hasil  pengujian menunjukan bahwa model Springate merupakan model yang paling akurat dalam memprediksi financial distress perusahaan sektor kosmetik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI), begitu juga menurut penelitian yang dilakukan oleh  Hariyani Dan Sujianto (2018) dari ketiga model yang digunakan dalam memprediksi kebangkrutan pada bank syariah di Indonesia, model springate yang mempunyai tingkat akurasi paling tinggi.
Model Altman merupakan model yang ditemukan oleh Edward I. Altman di tahun 1968. Model Altman (1968)  menggunakan  metode Multiple  Discriminant  Analysis dengan  lima  jenis  rasio  keuangan  yaitu working capital to total asset , retained earning to total asset, earning before interest and taxes to total asset, market value of equity to book value of total debts, dan sales to total asset . Sampai saat ini, Altman Z-Score masih lebih banyak digunakan  oleh  para  peneliti,  praktisi,  serta  para  akademis  di  bidang  akuntansi  dibandingkan  model  prediksi lainnya
Penelitian yang dilakukan oleh Ramadhan (2016) model altman z-score dapat digunakan dalam menguji kebangkrutan.  Begitu  juga  dengan  penelitian  (Febriana  Dan  Wahidahwati  (2018)  dalam  penelitian  yang dilakukannya  model  altman  memiliki  tingkat  akurasi  dan  ketepatan  paling  tinggi  dibandingkan  dengan  model lainnya.  Berbeda  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hariyani  Dan  Sujianto  (2018)  dari  tiga  model  yang digunakan dalam penelitiannya, model altman mempunya akurasi yang rendah.

## TINJAUAN PUSTAKA
Signalling Theory dan Agency Theory Adapun  menurut Signalling  theory dikatakan  bahwa  laporan  keuangan  dapat  memberikan  sinyal  positif (keberhasilan) maupun sinyal negatif (kegagalan) manajemen (agent) kepada pihak pemilik atau pemakai laporan keuangan (principal). Tujuan  dari  penggunaan  teori  ini  adalah  untuk  menghindari  asimetri  informasi  yang mungkin terjadi antara pihak manajemen dengan pemegang saham.
Didasarkan pada teori keagenan, diharapkan dapat berfungsi sebagai alat untuk memberikan keyakinan kepada  para  investor  bahwa  mereka  akan  menerima  return  atas  dana  yang  telah  mereka  investasikan.  Hal  ini berkaitan  dengan  bagaimana  para  investor  yakin  bahwa  manajer  akan  memberikan  keuntungan  bagi  mereka. Sebaliknya,  dari  adanya  laporan  keuangan  yang  buruk  dalam  pelaporan  laba  dan  arus  kasnya,  hal  ini  dapat menunjukkan  kondisi financial  distress .  Kondisi  tersebut  dapat  menciptakan  keraguan  dari  pihak  investor  dan kreditor untuk memberikan dananya karena tidak adanya kepastian atas return dana yang telah diberikan.

## Laporan Keuangan
Laporan keuangan Kasmir (2015) Laporan keuangan merupakan suatu informasi yang menggambarkan kondisi keuangan suatu perusahaan, dimana informasi tersebut dapat dijadikan sebagai gambaran kinerja keuangan suatu perusahaan. Laporan keuangan adalah alat yang sangat penting untuk memperoleh informasi sehubungan dengan posisi keuangan dan hasil-hasil yang telah dicapai oleh perusahaan bersangkutan, dengan begitu laporan keuangan diharapkan akan membantu para pengguna untuk membuat keputusan ekonomi yang bersifat finansial.
Menurut Purwanti (2018) Laporan keuangan merupakan alat penguji dari pekerjaan bagian pembukuan yang  digunakan  untuk  menentukan  atau  menilai  posisi  keuangan  perusahaan.  Dari  laporan  keuangan,  dapat diketahui posisi keuangan perusahaan serta hasil-hasil yang telah dicapai perusahaan. Menurut Munawir (2010) Laporan keuangan terdiri dari neraca dan suatu perhitungan laba-rugi serta laporan mengenai perubahan ekuitas.
Neraca tersebut menunjukkan atau menggambarkan jumlah suatu aset, kewajiban dan juga mengenai ekuitas dari suatu perusahaan pada tanggal tertentu.

## Analisis Laporan Keuangan
Analisis  laporan  keuangan  yaitu  analisis  dengan  menggunakan  laporan  keuangan  yang  dimaksudkan  untuk melakukan prediksi kinerja keuangan di masa depan serta untuk memahami posisi dan kinerja perusahaan atau entitas.  Analisis  laporan  keuangan  adalah  dilakukan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  dengan  cara mengkonversi data dalam laporan keuangan menjadi informasi. Analisis laporan keuangan dapat dilakukan secara teknikal maupun fundamental. Analisis teknikal dilakukan untuk mencari pola atau bentuk dari kondisi harga dan volume saham dari data historis Ramadhan (2016).

## Financial Distress
Kebangkrutan pada perusahaan bisa dideteksi dari kesulitan keuangan jangka pendek sampai kesulitan keuangan jangka  panjang  dengan  melihat  hutang  yang  dimiliki  lebih  besar  dari  aset  perusahaan  tersebut.  Fahma  & Setyaningsih (2021) menjelaskan  kesulitan  keuangan dalam jangka pendek sifatnya  hanya  sementara dan  tidak berpengaruh terhadap berlangsungnya perusahaan, tetapi kesulitan keuangan jangka panjang dapat menyebabkan terganggu  aktivitas  dari  perusahaan  tersebut,  karena  secara  neraca  keuangan  sudah  tidak  solvable,  dan  akibat terburuk perusahaan tersebut bisa dilikuidasi. Financial Distress mencerminkan ada permasalahan terhadap neraca keuangan  dan  secara  likuiditas,  kondisi  keuangan  perusahaan  tersebut  sudah  tidak  sehat.  Dilihat  dari  kacamata tersebut  maka  jika  pengelolaan Financial  Distress jangka  pendek  tidak  tepat,  maka  akan  menimbulkan permasalahan  keuangan  yang  sangat  serius  dikedapannya  dan  akhirnya  perusahaan  tersebut  mengalami kebangkrutan atau dilikuidasi. Oleh karena itu, untuk mengatasi dan meminimalisir terjadinya financial distress, perusahaan dapat mengawasi kondisi keuangannya dari segi neraca dan laporan laba rugi yang ada dalam laporan keuangan perusahaan dengan menggunakan teknik-teknik analisis laporan keuangan, seperti menggunakan metode Grover, Foster, Springate dan Altman ZScore .

## Model Grover
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Hastuti (2018), disebutkan bahwa model Grover merupakan model yang diciptakan dengan melakukan pendesainan dan penilaian ulang terhadap model Altman Z-Score. Jeffrey S. Grover menggunakan sampel sesuai  dengan  model  Altman  Z-score  pada tahun 1968, dengan  menambahkan tiga belas rasio keuangan baru. 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 (2001) menghasilkan fungsi sebagai berikut:
G-Score = 1,650X1 + 3,404X2 – 0,016ROA + 0,057 Keterangan: X1 = Working Kapital / Total Assets X2 = Earnings before interest and taxes / Total assets ROA = Net Income / Total Assets
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).  Perusahaan  dengan  skor  di  antara  batas  atas  dan  batas  bawah berada pada grey area .

## Model Foster
George  Foster  dalam  bukunya  yang  berjudul  “ Financial  Statement  Analysis ”  melakukan  penelitian  untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan-perusahaan kereta api di Amerika Serikat periode 1970-1971. Semula ia menggunakan Univariate Models dengan menggunakan dua variabel rasio secara terpisah, yaitu Transportation Expense to Operating Revenue Ratio (TE/OR Ratio) dan Time Interest Earned Ratio (TIE Ratio) Wibisono Teguh Dan Dp (2014). Karena terdapat kesalahan pada model tersebut Foster kemudian mencoba menerapkan sampel perusahaan yang sama untuk dianalisis dengan Multivariate Models, yaitu:
Z-Score= -3,366 X + 0,657 Y Keterangan: X = Transpotation Expense / Operating Revenue Y = EBIT / Interest Expensive
Rasio  yang  pertama  menjelaskan  seberapa  besar  biaya  operasi  dibandingkan  dengan  penghasilan, sedangkan rasio kedua menunjukkan seberapa besar laba operasi apabila dibandingkan dengan bunga yang harus
dibayar. Dalam hal ini Foster mempergunakan “ Cut off Point ” Z = 0,640, sehingga perusahaan yang mempunyai Z < 0,640 termasuk dalam kelompok perusahaan yang bangkrut.

## Model Springate
Model  Springate  ditemukan  oleh  Gordon  L.V.  Springate  pada  tahun  1978  sebagai  pengembangan  dari  model Altman  dalam  memprediksi  kebangkrutan.  Springate  Score  merupakan  model  untuk  memprediksi keberlangsungan  hidup  suatu  perusahaan  dengan  mengkombinasikan  beberapa  rasio  keuangan  dengan memberikan bobot yang berbeda diantara rasio tersebut. Gordon L.V. Springate menggunakan step–wise multiple discriminate analysis untuk memilih empat dari 19 rasio keuangan sehingga dapat membedakan perusahaan yang berada dalam zona bangkrut atau aman. Rumus dari model ini adalah sebagai berikut:
S = 1.03 X1 + 3.07 X2 + 0.66 X3 + 0.4 X4 Sumber: Sumendap et al. (2019) Keterangan: X1 = Working capital /total assets X2 = Net profit before interest and taxes /total assets X3 = Net profit before taxes/current liabilities X4 = Sales /total assets
Klasifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai S-Score Model Springate yaitu: (1) Jika nilai S-Score > 0,862 maka perusahaan dikatakan sehat (tidak bangkrut). (2) Jika nilai S-Score < 0,862 maka perusahaan dikatakan tidak sehat (berpotensi bangkrut).

## Model Altman Z-Score
Altman  (1968)  menggunakan  metode Multiple  Discriminant  Analysis (MDA)  yang  menghasilkan  suatu  nilai (score) yang dikenal sebagai Altman Z-Score. Skor tersebut menunjukkan kondisi perusahaan sehubungan dengan kemungkinan  kebangkrutan.  Analisis  ini  bermanfaat  untuk  perusahaan  agar  memperoleh  peringatan  awal  akan adanya indikasi kebangkrutan. Pendekatan MDA dapat mengkombinasikan berbagai rasio menjadi suatu model prediksi yang berarti dan dapat digunakan untuk seluruh perusahaan. Hasil penelitian yang dikembangkan Altman, yaitu :
Z = 1,2Z1 + 1,4 Z2 + 3,3 Z3 + 0,6 Z4 + 1,0 Z5 Sumber: Hidayat et al. (2014)
Adapun rasio-rasio tersebut  yaitu: (1)  Modal Kerja / Total Aktiva (Z1), Rasio ini  mengukur likuiditas dengan membandingkan aktiva lancar bersih dengan total aktiva. Modal kerja didefinisikan sebagai total aktiva lancar dikurangi total kewajiban lancar. (2) Laba Ditahan / Total Aktiva (Z2), Rasio ini mengukur kemampulabaan ( profitabilitas )  kumulatif  dari  perusahaan.  Pada  beberapa  tingkat,  rasio  ini  juga  mencerminkan  umur perusahaan.Umumnya,  bila  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan,  modal  kerja  akan  turun  lebih  cepat daripada  total  aktiva  menyebabkan  rasio  ini  turun.  (3)  EBIT  /  Total  Aktiva  (Z3),  Rasio  ini  mengukur kemampulabaan  ( profitabilitas )  yaitu  tingkat  pengembalian  dari  aktiva,  yang  dihitung  dengan  membagi  laba sebelum  bunga  dan  pajak  (EBIT)  tahunan  perusahaan  dengan  total  aktiva  pada  neraca  akhir  tahun.  (4)  Modal Sendiri / Total Hutang (Z4), Nilai  modal sendiri  yang dimaksud adalah nilai pasar  modal sendiri,  yaitu jumlah saham  perusahaan  dikalikan  dengan  harga  pasar  per  lembar  sahamnya.  Umumnya  perusahaan  yang  gagal, mengakumulasikan  lebih  banyak  hutang  dibandingkan  modal  sendiri.  (5)  Penjualan/Total  Aktiva  (Z5),  Rasio perputaran modal adalah standar rasio keuangan yang menggambarkan kemampuan peningkatan penjualan dari aktiva perusahaan yang merupakan suatu ukuran dari kemampuan manajemen dalam menghadapi kondisi yang kompetitif.
Penggunaan  metode  Altman  dapat  digunakan  oleh  perusahaan  untuk  melakukan  tindakan-tindakan pencegahan ( early warning ) apabila terindikasi sudah berada pada kondisi menuju kebangkrutan.Kriteria resiko kebangkrutan ( cut-off ) sebuah perusahaan berdasarkan metode analisis Altman dapat dilihat dari nilai Z-Scorenya, yaitu : (1) Untuk nilai Z-Score lebih kecil atau sama dengan 1,81 berarti perusahaan mengalami kesulitan keuangan dan risiko tinggi. (2) Untuk nilai Z-Score antara 1,81 sampai 2,99 maka perusahaan dianggap berada pada daerah abu-abu ( grey area ) atau dalam kondisi rawan. (3) Untuk nilai Z-Score lebih besar dari 2,99 memberikan penilaian bahwa  perusahaan  berada  dalam  keadaan  yang  sangat  sehat  sehingga  kemungkinan  kebangkrutan  sangat  kecil terjadi.

## Kerangka Pemikiran
Berdasarkan  teori  dan  penelitian  terdahulu,  dapat  disimpulkan  bahwa  kerangka  pemikiran  merupakan  suatu diagram  yang  menjelaskan  secara  garis  besar  alur  berjalannya  suatu  penelitian.  Dalam  penelitian  ini  variabel independennya  adalah  Model  Grover,  Model  Foster,  Model  Springate  dan  Model  Altman  Z-Score,  sedangkan
variabel dependennya adalah Financial Distress . Kerangka Pemikiran dari penelitian ini dapat dilihat di Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## METODE PENELITIAN Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada dengan mengambil data dari bebarapa situs, diantaranya Bursa Efek Indonesia (BEI) yang  dikenal  dengan  sebutan  www.idx.co.id,  ICMD,  Edu  Saham  dan  sumber  relevan  lainnya  dengan menggunakan  data  dari  Perusahaan  Sektor Consumer  Goods .  Waktu  yang  digunakan  selama  penelitian  ini berlangsung yakni dimulai dari September 2021 sampai dengan Desember 2021.

## Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan sektor consumer goods yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2016-2020. Berdasarkan data yang diperoleh tahun 2020, perusahaan yang menjadi populasi ada sebanyak 36 perusahaan. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling. Adapun kriteria pemilihan sampel dapat dilihat di Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Pengambilan Sampel
No Kriteria Pengambilan Sampel Jumlah Perusahaan 1 Perusahaan Sektor Consumer Goods yang terdaftar di BEI periode 2016- 2020 57 2 Perusahaan yang IPO setelah 1 Januari 2016 (15) 3 Perusahaan yang delisting dari BEI 0 4 Perusahaan Manufaktur yang di suspend oleh BEI 0 5. Perusahaan Manufaktur yang tidak memiliki laporan keuangan lengkap (6) Jumlah Sampel 36 Sumber : Data olahan, 2021

## Operasional Variabel Penelitian
Variabel  Model  Grover  yaitu:  (1)  Modal  kerja  terhadapat  total  harta  ( working  capital /  total  asset)  /  X1.  (2) Penghasilan sebelum bunga dan pajak terhadap total harta (EBIT / total asset ) / X2. (3) Penghasilan bersih terhadap total harta ( Net Income / total asset) / ROA ( Return on Asset ).
Variabel  Model  Foster  yaitu:  (1)  Biaya  transportasi  terhadapat  pendapatan  operasi  ( Transpotation Expense / Operating Revenue ) / X. (2) Penghasilan sebelum bunga dan pajak terhadap biaya bunga (EBIT / Interest Expensive ) / Y.
Variabel Model Springate yaitu: (1) Modal kerja terhadapat total harta ( working capital / total asset) / X1. (2) Penghasilan sebelum bunga dan pajak terhadap total harta (EBIT / total asset) / X2. (3) Laba sebelum pajak terhadap utang lancer ( Net profit before taxes/current liabilities ) / X3. (4) Penjualan terhadapat total harta ( Sales / total asset) / X4.
Variabel Model Altman yaitu: (1) Modal kerja terhadapat total harta ( working capital / total asset) / Z1. (2) Laba ditahan terhadap total harta / Z2. (3) Penghasilan sebelum bunga dan pajak terhadap total harta (EBIT / total asset) / Z3. (4) Modal sendiri terhadap Total Hutang / Z4. (5) Penghasilan bersih terhadap total harta ( Net Income / total asset) / Z5.

## Teknik Analisis Data Analisis Deskriptif
Pada penelitian ini, analisis deskriptif digunakan untuk mengetahui nilai minimum, maximum, mean dan standar deviasi dari keempat model analisis kebangkrutan dari perusahaan Consumer Goods di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2016 hingga 2020. Nilai minimum menggambarkan nilai terendah dari sejumlah data/sampel yang dianalisis. Nilai maksimum menggambarkan nilai tertinggi dari sejumlah data atau sampel yang dianalisis. Nilai mean menggambarkan  nilai  rata-rata  skor  dari  data  atau  sampel  yang  dianalisis.  Standar  deviasi  menyatakan kecenderungan  variasi  data  atau  sampel  yang  dianalisis.  Semakin  tinggi  standar  deviasi  suatu  variabel,  maka semakin menyebar data dalam variabel tersebut dari nilai mean nya. Sebaliknya, semakin rendah standar deviasi suatu  variabel,  maka semakin  mengumpul data dalam  variabel tersebut pada nilai mean nya. Statistik deskriptif berguna  sebagai  alat  untuk  menganalisis  data  dengan  cara  menggambarkan  sampel  yang  ada  tanpa  maksud membuat kesimpulan berlaku umum.

## Metode Grover
Perhitungan kebangkrutan menggunakan metode grover melalui rumus:
G-Score = 1,650X1 + 3,404X2 – 0,016ROA + 0,057 Keterangan : X1 = Working Kapital / Total Assets X2 = Earnings before interest and taxes / Total assets ROA = Net Income / Total Assets
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). Perusahaan dengan skor di antara  batas atas dan batas bawah berada pada grey area .

## Metode Foster
Perhitungan kebangkrutan menggunakan metode foster melalui rumus:
Z-Score= -3,366 X + 0,657 Y Keterangan : X = Transpotation Expense / Operating Revenue Y = EBIT / Interest Expensive
Rasio  yang  pertama  menjelaskan  seberapa  besar  biaya  operasi  dibandingkan  dengan  penghasilan, sedangkan rasio kedua menunjukkan seberapa besar laba operasi apabila dibandingkan dengan bunga yang harus dibayar. Dalam hal ini Foster mempergunakan “ Cut off Point ” Z = 0,640, sehingga perusahaan yang mempunyai Z  <  0,640  termasuk  dalam  kelompok  perusahaan  yang  bangkrut,  sedangkan  jika  Z  >  0,640  termasuk  dalam kelompok perusahaan yang tidak bangkrut.

## Metode Springate
Perhitungan kebangkrutan menggunakan metode springate melalui rumus :
S = 1.03 X1 + 3.07 X2 + 0.66 X3 + 0.4 X4 Keterangan: X1 = Working capital /total assets X2 = Net profit before interest and taxes/ total assets X3 = Net profit before taxes/current liabilities X4 = Sales /total assets
Klasifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai S-Score Model Springate yaitu: (1) Jika nilai S-Score > 0,862 maka perusahaan dikatakan sehat (tidak bangkrut). (2) Jika nilai S-Score < 0,862 maka perusahaan dikatakan tidak sehat (berpotensi bangkrut).

## Metode Altman ( Z-Score )
Perhitungan kebangkrutan menggunakan metode altman ( z-score ) melalui rumus:
Z = 1,2Z1 + 1,4 Z2 + 3,3 Z3 + 0,6 Z4 + 1,0 Z5
Z1 = Modal Kerja / Total Asset Z2 = Laba Ditahan / Total Asset Z3 = EBIT / Total Asset Z4 = Modal Sendiri / Total hutang Z5 = Penjualan / Total Asset
Kriteria  resiko  kebangkrutan  ( cut-off )  sebuah  perusahaan  berdasarkan  metode  analisis  Altman  dapat dilihat dari nilai Z-Scorenya, yaitu : (1) Untuk nilai Z-Score lebih kecil atau sama dengan 1,81 berarti perusahaan mengalami kesulitan keuangan dan risiko tinggi. (2) Untuk nilai Z-Score antara 1,81 sampai 2,99 maka perusahaan dianggap berada pada daerah abu-abu ( grey area ) atau dalam kondisi rawan. (3) Untuk nilai Z-Score lebih besar dari  2,99  memberikan  penilaian  bahwa  perusahaan  berada  dalam  keadaan  yang  sangat  sehat  sehingga kemungkinan kebangkrutan sangat kecil terjadi.

## Hasil dan Pembahasan
Analisis Deskriptif
Tabel 2. Analisis Deskriptif Minimum Maksimum Rata - Rata Standar Deviasi Model Grover -11,5746 2,4710 0,7577 1,1875 Model Foster -22904,5120 11641,8644 283,9147 2518,2662 Model Springate -13,1072 4,4312 1,2366 1,7464 Model Altman (Z- Score) -212,1500 139,8941 2,8337 25,3131
Sumber : Data Olahan, 2021
Hasil  pengujian  pada  tabel 2  analisis  deskriptif  model  Grover  menunjukkan  nilai  minimum  pada  -11,5746 dan maksimum pada 2,4710 dengan rata – rata nilai 0,7577 sedangkan nilai standar deviasi di 1,1875. Nilai rata – rata pada angka 0,7577 menunjukkan lebih besar dari 0,01 yang menandakan bahwa pada perusahaan sektor consumer goods tidak mengalami financial distress.
Hasil analisis deskriptif dari model Foster menunjukkan nilai minimum pada -22904,5120 dan maksimum pada 11641,8644 dengan rata – rata nilai 283,9147 sedangkan nilai standar deviasi di 2518,2662. Nilai rata – rata pada  angka  283,9147  menunjukkan  lebih  besar  dari  0,64  yang  menandakan  bahwa  pada  perusahaan  sektor consumer goods tidak mengalami financial distress.
Hasil analisis deskriptif dari model Springate menunjukkan nilai minimum pada –13,1072 dan maksimum pada 4,4312 dengan rata – rata nilai 1,2366 sedangkan nilai standar deviasi di 1,7464. Nilai rata – rata pada angka 1,2366  menunjukkan  lebih  besar  dari  0,862  yang  menandakan  bahwa  pada  perusahaan  sektor consumer  goods tidak mengalami financial distress.
Hasil analisis deskriptif dari model Altman (Z-Score) menunjukkan nilai minimum pada –212,1500 dan maksimum pada 139,8941 dengan rata – rata nilai 2,8337 sedangkan nilai standar deviasi di 25,3131. Nilai rata – rata  pada  angka  2,8337  menunjukkan  nilai  berada  antara  1,81  dengan  2,99  yang  menandakan  bahwa  pada perusahaan sektor consumer goods berada pada gray area.

## Metode Grover
Hasil analisis model grover menunjukkan tahun 2016, terdapat dua perusahaan yang mengalami kondisi financial distress, sedangkan tiga puluh empat perusahaan lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress . Pada tahun 2017 terdapat empat perusahaan yang mengalami financial distress, sedangkan tiga puluh dua perusahaan lainnya  merupakan  perusahaan  yang  sehat  / Non-Distress .  Pada  tahun  2018  terdapat  lima  perusahaan  yang mengalami financial distress, sedangkan tiga puluh satu perusahaan lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress . Pada tahun 2019 terdapat tiga perusahaan yang mengalami financial distress, ada satu perusahaan yang  berada  pada gray  area, dan tiga  puluh  dua  perusahaan  lainnya  merupakan  perusahaan  yang  sehat  / Non- Distress .  Selanjutnya  pada  tahun  2020  terdapat  lima  perusahaan  yang  mengalami financial  distress, ada  satu
perusahaan yang berada pada gray area, dan tiga puluh perusahaan lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress .

## Metode Foster
Hasil analisis model foster menunjukkan tahun 2016, terdapat empat belas perusahaan yang mengalami financial distress, sedangkan  dua  puluh  dua  perusahaan  lainnya  merupakan  perusahaan  yang  sehat  / Non-Distress .  Pada tahun  2017,  terdapat  tiga  belas  perusahaan  yang  mengalami financial  distress, sedangkan  dua  puluh  tiga perusahaan  lainnya  merupakan  perusahaan  yang  sehat  / Non-Distress .  Pada  tahun  2018,  terdapat  tiga  belas perusahaan  yang  mengalami financial  distress, sedangkan  dua  puluh  tiga  perusahaan  lainnya  merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress . Pada tahun 2019, terdapat tiga belas perusahaan yang mengalami financial distress, sedangkan  dua  puluh  tiga  perusahaan  lainnya  merupakan  perusahaan  yang  sehat  / Non-Distress . Selanjutnya  pada  tahun  2020,  terdapat  tujuh  belas  perusahaan  yang  mengalami financial  distress, sedangkan Sembilan belas perusahaan lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress .

## Metode Springate
Hasil analisis model Springate menunjukkan tahun 2016, terdapat sebelas perusahaan yang mengalami financial distress, sedangkan dua puluh lima perusahaan lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress . Pada tahun  2017,  terdapat  dua  belas  perusahaan  yang  mengalami financial  distress, sedangkan  dua  puluh  empat perusahaan  lainnya  merupakan  perusahaan  yang  sehat  / Non-Distress .  Pada  tahun  2018,  terdapat  empat  belas perusahaan  yang  mengalami financial  distress, sedangkan  dua  puluh  dua  perusahaan  lainnya  merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress . Pada tahun 2019, terdapat tiga belas perusahaan yang mengalami financial distress, sedangkan  dua  puluh  tiga  perusahaan  lainnya  merupakan  perusahaan  yang  sehat  / Non-Distress . Selanjutnya  pada  tahun  2020,  terdapat  tujuh  belas  perusahaan  yang  mengalami financial  distress, sedangkan sembilan belas perusahaan lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress .

## Metode Altman Z-Score
Hasil  analisis  model  altman  z-score  menunjukkan  tahun  2016,  Terdapat  enam  perusahaan  yang  mengalami financial  distresss, ada  lima  perusahaan  dalam  keadaan gray  area, dan  dua  puluh  lima  perusahaan  lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress . Pada tahun 2017, Terdapat delapan perusahaan yang mengalami financial  distress, ada  dua  perusahaan  dalam  keadaan gray  area, dan  dua  puluh  enam  perusahaan  lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress . Pada tahun 2018, Terdapat sepuluh perusahaan yang mengalami financial  distress, ada  tujuh  perusahaan  dalam  keadaan gray  area, dan  Sembilan  belas  perusahaan  lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress . Pada tahun 2019, Terdapat delapan perusahaan yang mengalami financial  distress, ada  empat  perusahaan  dalam  keadaan gray  area, dan  dua  puluh  empat  perusahaan  lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress . Selanjutnya pada tahun 2020, Terdapat tiga belas perusahaan yang mengalami financial distress, ada lima perusahaan dalam keadaan gray area, dan delapan belas perusahaan lainnya merupakan perusahaan yang sehat / Non-Distress .

## PENUTUP
Model  grover  menunjukkan  pada  tahun  2016  terdapat  dua perusahaan,  tahun  2017  terdapat  empat  perusahaan, tahun 2018 terdapat lima perusahaan, dan tahun 2019 terdapat tiga perusahaan yang mengalami financial distress. Sedangkan tahun 2020 terdapat lima perusahaan yang mengalami financial distress, ada satu perusahaan dalam keadaan Gray  area, dan  selebihnya  ada  tiga  puluh  perusahaan  dalam  keadaan non-distress. Model  foster menunjukkan pada tahun 2016 terdapat empat belas perusahaan, sedangkan tahun 2017, 2018 dan 2019 terdapat tiga belas perusahaan yang mengalami financial distress. Pada tahun 2020 terdapat tujuh belas perusahaan yang mengalami financial distress, dan selebihnya ada Sembilan belas perusahaan dalam keadaan non-distress. Model springate menunjukkan pada tahun 2016 terdapat sebelas perusahaan, tahun 2017 terdapat dua belas perusahaan, tahun  2018  terdapat  empat  belas  perusahaan,  dan  tahun  2019  terdapat  tiga  belas  perusahaan  yang  mengalami financial distress. Sedangkan tahun 2020 terdapat tujuh belas perusahaan yang mengalami financial distress, dan selebihnya ada Sembilan belas perusahaan dalam keadaan non-distress. Model grover menunjukkan pada tahun 2016 terdapat enam perusahaan, tahun 2017 terdapat delapan perusahaan, tahun 2018 terdapat sepuluh perusahaan, dan tahun 2019 terdapat delapan perusahaan yang mengalami financial distress. Sedangkan tahun 2020 terdapat tiga  belas  perusahaan  yang  mengalami financial  distress, ada  lima  perusahaan  dalam  keadaan Gray  area, dan selebihnya ada delapan belas perusahaan dalam keadaan non-distress.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan ini, masih terdapat beberapa keterbatasan, diantaranya dari empat model  yang  digunakan  ini  masih  bisa  menambahkan  model  analisis financial  distress lainnya  seperti  ohlson, beaver atau lain sebagainya untuk dapat meningkatkan tingkat akurasi dalam menunjukkan financial distress dan Bagi  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  mencoba  menerapkannya  pada  sektor  lain  seperti  transportasi, pariwisata, dan dengan jumlah sampel yang diambil pada penelitian selanjutnya lebih banyak lagi.
e-ISSN 2580-3743

## DAFTAR RUJUKAN
Chenranata, V. (2020). Pengaruh ROA, ROE, dan NPM Terhadap Pertumbuhan Laba Dan Return Saham Pada Perusahaan  Manufaktur  Subsektor  Makanan  dan  Minuman  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  indonesia Periode Tahun 2014 - 2018 .
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 Febriana, S. K., & Wahidahwati. (2018). Analisis Perbandingan Model Altman Z-Score, Zmijewski, Ohlson, Dan Grover  Dalam  Memprediksi  Financial  Distress. Jurnal  Ilmu  Dan  Riset  Akuntansi , 7 (9),  1–21. http://jurnalmahasiswa.stiesia.ac.id/index.php/jira/article/view/1131
Gamayuni,  R.  R.  (2011).  Analisis  Ketepatan  Model  Altman  Sebagai  Alat  Untuk  Memprediksi  Kebangkrutan. Jurnal  Akuntansi  dan  Keuangan,  vol.  16  No.2,  176-190. Pemikiran  Islam  Di  Malaysia:  Sejarah  Dan Aliran , 20 (5), 40–43.
Hariyani,  D.  S.,  &  Sujianto,  A.  (2018).  Analisis  Perbandingan  Model  Altman,  Model  Springate,  Dan  Model Zmijewski Dalam Memprediksi Kebangkrutan Bank Syariah Di Indonesia. Inventory: Jurnal Akuntansi , 1 (1), 13. https://doi.org/10.25273/inventory.v1i1.2289 Hastuti,  R.  T.  (2018).  Analisis  Komparasi  Model  Prediksi  Financial  Distress  Altman,  Springate,  Grover  dan Ohlson Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2013. Jurnal Ekonomi . https://doi.org/10.24912/je.v20i3.405
Herawati,  H.  (2019).  Pentingnya  Laporan  Keuangan  Untuk  Menilai  Kinerja  Keuangan  Perusahaan. Jurnal Akuntansi Unihaz , 2 (1), 16–25. https://journals.unihaz.ac.id/index.php/jaz/article/view/1333
Hidayat, R., Administrasi, F. I., &  Brawijaya, U. (2014). ( Studi pada PT Bursa Efek Indonesia Periode 2011- 2013 ) . 10 (1), 1–8.
Kasmir. (2012). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta : PT. Raja Grafindo Persada. 85 (1), 2071–2079. Kasmir (2015). Analisis Laporan Keuangan . Edisi1-8. Jakarta: Rajawali Pers.
Kosasih. (2010). Pada Perusahaan Textile Dan Garment Go Public . 1–184.
Meiliawati,  A., & Isharijadi, I. (2017). Analisis Perbandingan Model Springate Dan  Altman  Z  Score Terhadap Potensi Financial Distress (Studi Kasus Pada Perusahaan Sektor Kosmetik Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia). Assets: Jurnal Akuntansi Dan Pendidikan , 5 (1), 15. https://doi.org/10.25273/jap.v5i1.1183 Moh. Zanuar Fahmi Surya Negara. (2017). Pengaruh Financial Distress Terhadap Likuiditas Saham . 1–23. Munawir. (2010). Analisis laporan Keuangan Edisi keempat. Cetakan Kelima Belas. Yogyakarta: Liberty . 47 (2), 330-373. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/imre.12028/abstract
Nasri, R., Aini, N., & Sunarti. (2018). Pengukuran Financial Distress dengan Model Foster , Grover, dan Ohlson ( Studi Empiris pada Perusahaan Property dan Real Estate  ). Seminar Nasional Penelitian Universitas Muhammadiyah Jakarta , 1 (1), 1–13.
Primasari, N. S. (2018). Analisis Altman Z-SCORE, Grover Score, Springate, Dan Zmijweski Sebagai Signaling Financial  Distress  (Studi  Empiris  Industri  Barang-Barang  Konsumsi  di  Indonesia). Accounting  and Management Journal , 1 (1), 23–43. https://doi.org/10.33086/amj.v1i1.70 Purwanti, E. (2018). Analisis Pengetahuan Laporan Keuangan Pada Umkm Industri Konveksi Di Salatiga. Among Makarti , 10 (2). https://doi.org/10.52353/ama.v10i2.152
Ramadhan, F. A. (2016). Pengaruh Prediksi Kebangkrutan Terhadap Harga Saham Perusahaan . 148 , 148–162. Salma  Salimah,  &  Yunita,  I.  (2020).  Analisis  Tingkat  Akurasi  Model  Springate,  Ohlson  Dan  Grover  Dalam Memprediksi Financial Distress (Studi Empiris Pada Perusahaan Sub Sektor Pertambangan Batubara Di Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2013-2017). Jurnal  Mitra  Manajemen , 4 (2),  302–311. https://doi.org/10.52160/ejmm.v4i2.350
Salsabila, N. (2019). Analisis kebangkrutan perusahaan menggunakan model zmijweski dan model springate . 103. Sumendap, R. R., Murni, S., Untu, V. N., Ekonomi, F., & Manajemen, J. (2019). Perbandingan Kinerja Keuangan Dengan  Menggunakan  Metode  Altman  Z-Score  Dan  Springate  S-Score  (Pada  Industri  Semen  Di  Bei Periode  2014-2018). Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis  Dan  Akuntansi , 7 (4),
5167–5174. https://doi.org/10.35794/emba.v7i4.26028 Tina, M. (2021). Analisis Pengaruh Perputaran Kas, Perputaran Piutang Dan Perputaran Persediaan Terhadap Likuiditas Pada Perusahaan Sub Sektor Tekstil & Garmen Yang Terdaftar di BEI Periode 2015-2019 . WibisonoTeguh, R., & Dp, E. nur. (2014). Analisis Tingkat Kebangkrutan Model Altman, Foster, dan Springate Pada  Perusahaan  Property  and  Real  Estate  Go  Public  di  Bursa  Efek  Indonesia  (Periode  2008-2011). Jurnal Online Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Riau , 1 (2), 33431. Zmijewski,  D.  A.  N.  (2016). Prediksi  Kebangkrutan  Menggunakan  Model  Altman  Z-Score,  Springate  Dan Zmijewski .