Volume 01  Nomor 01  2019 ISSN: Online 2655-6499

## Analisis Komparatif dalam Memprediksi Kebangkrutan pada
Perusahaan Telekomunikasi yang Listing di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2017
Maylani Wulandari 1 , Abel Tasman 1
1 Universitas Negeri Padang e-mail: maylaniwulandari@gmail.com; abelltasman@gmail.com

## Abstract
The purpose of this research is to explain the different score from some prediction of bankruptcy model,  that  are  Altman  Modification,  Springate,  and  Zmijewski.  The  object  of  this  research  is telecomunication companies that listed in Indonesian Stock Exchange (IDX) from 2008-2017. To analyze the data, this research used Wilcoxon Match Pair T-test to answer hypothesys 1, 2, and 3 and  hypothesys  4  used  Accuration  Test.  The  result  is  Wilcoxon  Match  Pair  T-test  are  that Altman,  Springate,  and  Zmijewsk’s  was  not  have  different  score  to  predict  bankruptcy  of telecomunication companies. Meanwhile the result of accuration test showed the highest model to  predict  of  bankruptcy  in  telecomunication  companies  is  Zmijewski’s  model  with  89%,  then 64% for Altman, and the lower is 62% to Springate’s model.
Keywords: Brand Personality, Service Quality, Store Atmosphere, Repurchase Intention

## Pendahuluan
Perusahaan  didirikan  untuk  mencapai  tujuan  memperoleh  laba.    Namun  ada  kondisi  yang  menyebabkan perusahaan  sulit  dalam  memperoleh  laba  yaitu  persaingan  yang  ketat  didalam  industri.  Saat  ini  industri  yang sedang mengalami perkembangan  adalah industri telekomunikasi. Perkembangan dipicu oleh adanya kemajuan teknologi  berupa  alat  komunikasi. Smartphone menjadi  salah  satu    alat  komunikasi  yang  paling  populer  dan banyak  digunakan  oleh  berbagai  lapisan  masyarakat.  Perkembangan  alat  komunikasi  berdampak  pada meningkatnya permintaan akan akses data atau lebih dikenal dengan internet.
Abrijani  Pangerapan  (2017)  selaku  Direktur  Jenderal  Aplikasi  Informatika  (Aika)  pada  Kementrian Komunikasi dan Informatika (Kemenkominfo) mengatakan, “Berdasarkan data, pertumbuhan pengguna internet di Indonesia kian pesat dengan rata-rata pertambahan pengguna 1,3% per tahunnya dari tahun 2013 hingga 2016. Pada tahun 2013 tercatat pengguna internet sebanyak 74,6 juta, lalu bertambah menjadi 83,6 juta (2014), 93,4 juta (2015), dan 102,8 juta di tahun 2016. Pada  akhir  tahun  2016   pengguna internet mencapai 132,7  juta jiwa dari total populasi penduduk Indonesia sebanyak 256,2 juta”. Berdasarkan hal tersebut akses data atau internet telah menjadi  kebutuhan  bagi  masyarakat  Indonesia.  Meningkatnya  permintaan  akan  layanan  internet  ini  akan menimbulkan  persaingan  yang  ketat  antar  perusahaan  telekomunikasi.  Perusahaan  yang  mampu  bersaing  akan bertahan  sedangkan  yang  tidak  mampu  akan  mengalami  penurunan  linerja.  Tasman,  Masdupi,  dan  Davista (2014)  mengatakan  salah  satu  cara  untuk  bertahan  dan  memenangkan  persaingan  adalah  dengan  mengelola keuangan agar terhindar dari financial distress dan kebangkrutan.
Kebangkrutan  sering  disebut  likuidasi  atau  penutupan  perusahaan  atau  insolvensi  (Dwijayanti,  2010). Kebangkrutan (Bankruptcy) adalah  kondisi  disaat  perusahaan  mengalami  ketidakcukupan  dana  untuk menjalankan  usahanya.  Kebangkrutan  ditandai  dengan  adanya financial  distress yaitu  keadaan  dimana perusahaan lemah dalam menghasilkan laba atau cenderung mengalami defisit (Dwijayanti, 2010). Hofer (1980) berpendapat financial distress adalah kondisi dimana perusahaan mengalami  laba bersih negatif selama beberapa tahun. Sedangkan menurut  Whitaker (1999) financial distress adalah kondisi dimana arus kas yang ada lebih kecil daripada  porsi  utang  jangka  panjang  yang  akan  jatuh  tempo,  adanya  pemberhentian  tenaga  kerja,  atau  jika selama  2  tahun  mengalami  laba  bersih  operasi  negatif  dan  selama  lebih  dari  satu  tahun  tidak  melakukan pembayaran dividen.
Analisis Komparatif dalam Memprediksi Kebangkrutan pada Perusahaan Telekomunikasi
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  perusahaan  telkomunikasi  mengalami financial distress salah  satu  tandanya adalah perkembangan  industri  telekomunikasi  di  Indonesia tidak  dibarengi dengan  meningkatnya  laba  didalam operasi dari  perusahaan telekomunikasi, bahkan beberapa  perusahaan  malah mengalami  laba negatif  atau  rugi. Hal ini sesuai dengan pernyataan Tasman dan Erni (2014) bahwa jika perusahaan mengalami laba bersih negatif maka  perusahaan  tersebut  terindikasi financial  distress .  Selain  karena  persaingan  faktor  lain  yang  menyebabkan penurunan  kinerja  perusahaan  telekomunikasi  adalah  diberlakukannya  peraturan  Kementrian  Komunikasi  dan Informatika  (Kominfo)  sejak  31  Oktober  2017  hingga  akhir  Februari  2018,  yang  menetapkan  kebijakan  untuk melakukan registrasi kartu, dan membatasi satu NIK (Nomor Induk Kependudukan) hanya untuk pendaftaran 3 SIM Card saja Kebijakan  ini membuat  sebagian  besar  usaha  yang  menjual  kartu  seluler mengalami penurunan pendapatan  yang  menyebabkan  kerugian,  dengan  turunnya  penjualan  kartu  seluler  oleh  usaha  kecil  ini  juga berimbas pada menurunya pendapatan dari perusahaan telekomunikasi.
Untuk  mengetahui  lebih  jauh  mengenai  seberapa  besar  potensi financial  distress pada  perusahaan telekomunikasi,  maka  perlu  dilakukan  analisis  dengan  menggunakan  model  tertentu.  Salah  satu  teknik  yang dapat  diterapkan  untuk  mengatasi  masalah financial  distress adalah  dengan  menganalisa  rasio  keuangan perusahaan  yang  bersangkutan,  seperti  rasio  likuiditas  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya, rasio leverage mengukur sejauh mana aktivitas perusahaan dibiayai oleh utang, rasio aktivitas yang mengukur sejauh mana perusahaan mampu efektif dalam menggunakan sumber daya yang  dimilikinya,  dan  rasio  profitabilitas  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan  menghasilkan  laba  yang diinginkan (Tasman dan Kurniawati, 2014).
Model kuantitatif yang paling terkenal untuk memprediksi kebangkrutan  adalah model Altman Z’score yang dikembangkan  tahun  1968  oleh  Edward  I.  Altman,  seorang  profesor  di  New  York’s  Stern  School  of  Business untuk mengukur perusahaan manufaktur. Z’score adalah analisis diskriminan ganda yang menggabungkan rasio dalam konteks multivariat. Lalu Model Springate dikembangkan pada tahun 1978 oleh Gorgon L.V. Springate. Mengikuti Altman (1968) menggunakan stepwise Multiple Discriminate Analysis (MDA),untuk memilih 4 dari 19 rasio  keuangan  yang  popular  sehingga  dapat  membedakan  perusahaan  yang  berada  dalam  zona  bangkrut  atau zona  aman.  Model  ini  memiliki  akurasi  92,5%  dalam  tes  yang  dilakukan  Springate  (Rahayu  et  al,  2016). Selanjutnya  model  Zmijewski,  ia  menggunakan  analisis  rasio  yang  mengukur  kinerja,  leverage,  dan  likuiditas suatu  perusahaan  untuk  model  prediksinya.  Zmijewski  menggunakan  probit  analisis  yang  diterapkan  pada  40 perusahaan  yang  telah  bangkrut  dan  800  perusahaan  yang  masih  bertahan  saat  itu.  Setelah  diukur  sendiri  oleh Zmijewski, tingkat akurasi dari model ini adalah akurasi 94,9% (Rahayu et al, 2016)
Setiap penelitian tentang model kebangkrutan memiliki hasil yang berbeda-beda. Purnajaya dan Merkusiwati (2014)  dengan  uji Kruskal  Wallis diperoleh  bahwa  terdapat  perbedaan  potensi  kebangkrutan  industri  kosmetik yang terdaftar di BEI dengan metode Z-Score model Altman, model Springate dan model Zmijewski. Perbedaan rata-rata  terlihat  pada  model  Altman,  sedangkan  model  Springate  dan  Zmijewski  memiliki  rata-rata  potensi kebangkrutan yang sama. Sinarti dan Sembiring (2015) melakukan penelitian pada perusahaan manufaktur yang terdaftar  di  BEI.  Hasilnya  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  model  Altman,  Springate  dan Zmijewski.  Meskipun  tidak  ada  perbedaan  score  yang  signifikan  namun  model  Altman  dan  Springate memprediksi lebih banyak perusahaan yang mengalami distress daripada model Zmijewski.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  setiap  metode  menghasilkan  prediksi  yang  berbeda-beda dengan  tingkat  akurasi  yang  berbeda  juga,  sehingga  peneliti  merasa  tertarik  untuk  mengetahui  perbandingkan beberapa  model  prediksi  kebangkrutan  yaitu  Model  Altman  Modifikasi,  Springate  dan  Zmijewski,  hal  ini dilakukan untuk melihat tingkat perbedaan keakuratan dan model mana yang paling akurat untuk memprediksi kebangkrutan  pada  perusahaan  telekomunikasi,  maka  dari  itu  penulis  ingin  melakukan  penelitian  mengenai “Analisis  Komparatif  dalam  Memprediksi  Kebangkrutan  pada  Perusahaan  Telekomunikasi  yang  Listing  di karena pada masa inilah kebutuhan masyarakat akan akses data mengalami peningkatan yang pesat.

## Kajian Teori

## Kebangkrutan
Menurut  Prihadi  (2008:177),  kebangkrutan  adalah  kondisi  dimana  perusahaan  tidak  mampu  lagi  melunasi kewajibannya.  bahwa  kebangkrutan  adalah  kesulitan  keuangan  yang  dialami  perusahaan  dimana  perusahaan tidak mampu melunasi kewajiban lancarnya, yang ditandai adanya kegagalan ekonomi dan kegagalan keuangan dalam  perusahaan.  Kegagalan  ekonomi  diartikan  bahwa  perusahaan  mengalami  kesulitan  dalam  menutupi
Analisis Komparatif dalam Memprediksi Kebangkrutan pada Perusahaan Telekomunikasi
biayanya  sendiri,  yang  diakibatkan  karena  menurun  atau  berkurangnya  pendapatan  perusahaan,  sedangkan kegagalan keuangan (financial distress) merupakan insolvensi yang membedakan antara dasar arus kas dan dasar saham.

## Indikator Terjadinya Kebangkrutan
Salah satu tanda atau indikator dari kebangkrutan adalah kesulitan keuangan ( Financial Distress ). Faktor yang menjadi  kunci  dalam  mengidentifikasi  apakah  perusahaan  berada  dalam  kondisi financial  distress adalah  ketika perusahaan  menghasilkan  laba  bersih  operasi  ( net  operation  income )  negatif  selama  beberapa  tahun  dan  selama lebih  dari  satu  tahun  tidak  melakukan  pembayaran  dividen,  pemberhentian  tenaga    kerja  atau  menghilangkan pembayaran dividen (Almilia dan Kristijadi, 2003).
Harnanto  (1984)  mengatakan  indikator  dari finacial  distress dapat  dilihat  dari  beberapa  sisi  seperti  dari  sisi manajemen  perusahaan  yang  berhubungan  dengan  efektivitas  dan  efisiensi  operasinya,  diantaranya  penurunan volume penjualan karena adanya perubahan selera atau permintaan konsumen, kenaikan biaya produksi, tingkat persaingan  yang  semakin  ketat,  kegagalan  melakukan  ekspansi,  ketidakefektifan  dalam  melaksanakan  fungsi pengumpulan  piutang, k urang  adanya  dukungan  atau  fasilitas  perbankan  (kredit),  tingginya  tingkat ketergantungan terhadap piutang.

## Faktor – Faktor Penyebab Kebangkrutan
Ada  beberapa  faktor  yang  menjadi  penyebab  kebangkrutan  pada    perusahaan  adalah  sebagai  berikut (Arisudana dan Adnan, 2011):
1. Faktor umum
a. Sektor ekonomi
b. Sektor sosial
c. Sektor teknologi
d. Sektor pemerintah
2. Faktor Eksternal
a. Sektor pelanggan
b. Sektor pemasok
c. Sektor pesaing
3. Faktor Internal Perusahaan
Model Prediksi Kebangkrutan
a. Model Z-Score Altman Modifikasi , model yang digunakan adalah sebagai berikut :
Z = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4 Keterangan: X1 = Working Capital to Total Assets (Modal Kerja/Total Aset)
X2 = Retained Earning to Total Assets (Laba Ditahan/Total Aset) X3 = Earnings Before Interest and Taxes (EBIT) to Total Assets (Pendapatan  Sebelum Dikurangi Biaya Bunga/Total Aset)
X4 = Market Value of Equity to Book Value of Total Liabilities (Total Ekuitas/Nilai Total Utang)
Dengan kriteria penilaian sebagai berikut:
1. Z-Score >  2,6  dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang  sangat  sehat    sehingga  tidak  mengalami  kesulitan keuangan.
2. 1,1  < Z-Score <  2,6  berada  di  daerah  abu-abu  sehingga  dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang  memiliki kesulitan  keuangan,  namun  kemungkinan  terselamatkan  dan  kemungkinan  bangkrut  sama  besarnya tergantung dari keputusan kebijaksanaan manajemen perusahaan sebagai pengambil keputusan.
3. Z-Score <  1,1  dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang  memiliki  kesulitan  keuangan  yang  sangat  besar  dan beresiko tinggi sehingga kemungkinan bangkrutnya sangat besar.
b. Model S-Score Springate, Model yang berhasil dikembangkan oleh Springate adalah:
S = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4
Analisis Komparatif dalam Memprediksi Kebangkrutan pada Perusahaan Telekomunikasi
Dimana: 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
Jika  skor  yang  didapat  S  >  0,862  maka  perusahaan  diklasifikasikan  sehat  dan  jika  skor  S  <  0,862  maka perusahaan diklasifikasikan mengalami Kebangkrutan.
c. Model X-Score Zmijewski (1984)
Model yang berhasil dikembangkan oleh Zmijewski yaitu:
X= –4.3 – 4.5X1 + 5.7X2 – 0.004X3
Keterangan: X1 = ROA (Return on Asset) = EAT/Total Asset X2 = Leverage (Debt Ratio) = Total Debt/Total Asset
X3 = Likuiditas ( Current Ratio) = Current Asset/Current Liability
Dengan kriteria penilaian sebagai berikut:
1. X < 0 dikategorikan sebagai perusahaan aman
2. X > atau  = 0 dikategorikan  sebagai perusahaan yang  memiliki  kesulitan keuangan yang sangat besar dan beresiko tinggi sehingga kemungkinan bangkrutnya sangat besar.

## Penelitian Terdahulu
Penelitian  Purnajaya  dan  Merkusiwati  (2014)  mengenai  analisis  komparatif  kebangkrutan  pada  perusahaan kosmetik  dengan  menggunkan  Model  Altman,  Springate,  dan  Zmijewski.  Hasilnya  perbedaan  rata-rata  terlihat pada  model  Altman,  sedangkan  model  Springate  dan  Zmijewski  memiliki  rata-rata  potensi  kebangkrutan  yang sama.
Penelitian  yang  dilakukan  Sinart  dan  Sembiring  (2015)  pada  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI menyatakan  tidak  ada  perbedaan  antar  Model  Altman,  Springate,  dan  Zmijewski.  Namun  hasil  Altman  dan Springate memprediksi perusahaan distress lebih banyak dibanding model Zmijewski.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rachaprima  (2015) tentang  analisis  kebangkrutan  pada  perusahaan  kontruksi dan  bangunan  dengan  menggunakan  metode  Ohlson,  Springate,  Zmijewski,  dan  Grover  diperoleh  hasil  model Springate,  model  Zmijewsky,dan  model  Grover  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  yaitu  100%.  Selanjutnya diikuti oleh model Ohlson dengan tingkat akurasi 80%.
Susanti (2016) menyatakan bahwa tidak ada perbedaan score antara model Altman, Springate dan Zmijewski pada  perusahaan  semen  yang  terdaftar  di  BEI.  Berdasarkan  penelitiannya  model  yang  paling  akurat  untuk memprediksi kebangkrutan adalah Zmijewski.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Harvandy  (2017)  tentang  analisis  komparatif  kebangkrutan  dengan menggunakan  model  altman  dan  springate  pada  perusahaan  tambang  batu  bara  didapatkan  hasil  bahwa  Model Springate dinilai lebih akurat dibanding dengan Model Altman.
Analisis Komparatif dalam Memprediksi Kebangkrutan pada Perusahaan Telekomunikasi

## Kerangka Konseptual

## Hipotesis
Berdasarkan teori dan penelitian terdahulu, maka didaptkan hipotesis sebagai berikut:
H1 : Terdapat perbedaan score antara Model Altman Modifikasi dengan Model Springate dalam memprediksi kebangkrutan pada perusahaan telekomunikasi yang terdaftar di BEI pada tahun 2008-2017.
H2 : Terdapat perbedaan score antara Model Altman Modifikasi dengan Model Zmijewski dalam memprediksi kebangkrutan pada perusahaan telekomunikasi yang terdaftar di BEI pada tahun 2008-2017.
H3  :  Terdapat  perbedaan score antara  Model  Spingate  dengan  Model  Zmijewski  dalam  memprediksi kebangkrutan pada perusahaan telekomunikasi yang terdaftar di BEI pada tahun 2008-2017.
H4  :  Terdapat  satu  model  prediksi  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi  dalam  memprediksi  kebangkrutan perusahaan telekomunikasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## Metode
Penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  yang  sifatnya  membandingkan  atau  komparatif.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder.Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan telekomunikasi  yang  terdaftar  di  BEI  pada  periode  pengamatan  dari  tahun  2008  sampai  tahun  2017,  yaitu sebanyak  6  perusahaan  dimana  satu  perusahaan  delisting  pada  tanggal  23  oktober  2017  yaitu  INVS  (Inovidi Infracom Tbk) , sehingga ada hanya ada 5 perusahaan sub sektor telekomunikasi. Penelitian ini merupakan studi populasi yaitu  penelitian yang menggunakan semua elemen  yang  ada dalam  populasi  untuk diteliti.Perusahaan yang dijadikan sebagai sampel dalam penelitian  ini mencakup  seluruh perusahaan  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  yairu  BTEL,  EXCL,  FREN,  ISAT,  dan  TLKM.  Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini adalah metode studi dokumentasi, dengan mendapatkan data berupa laporan tahunan yang telah dipublikasikan oleh perusahaan di website Indonesian Stock Exchange.
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menghitung  data  menggunakan metode  analisis  kebangkrutan  yaitu  metode  Altman,  Springate,  dan  Zmejewski,  setelah  itu  data  diolah menggunakan SPSS dengan melakukan uji normalitas untuk melihat apakan data berdistribusi normal atau tidak, hal  ini  merupakan  syarat  untuk  melakukan  uji  beda Paired  Sample  T-test jika  data  tidak  normal  maka  uji  beda dilakukan dengan menggunkan Uji Wilcoxon Match Pair Sample T-test untuk menjawab hipotesis 1, 2, dan 3. Uji akurasi dan tingkat error untuk menjawab hipotesis 4. Tingkat akurasi dihitung dengan cara:
Perusahaan Telekomunikasi yang Listing di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008-2017
Non Financial distress Financial distress
Model Altman Modifikasi
Model
Model Tingkat Akurasi
Tingkat Akurasi = (Jumlah prediksi benar / Jumlah Sampel) x 100%
Error dibagi  dua  jenis,  yaitu  Type  I  dan  Type  II.  Type  I  error  adalah  kesalahan  yang  terjadi  jika  model memprediksi  sampel  tidak  akan  mengalami  distress  padahal  kenyataannya  mengalami  distress.  Type  II  error adalah  kesalahan  yang  terjadi  jika  model  memprediksi  sampel  mengalami  distress  padahal  kenyataannya  tidak mengalami distress.Tingkat akurasi tiap model dihitung dengan cara :
Type I Error = (Jumlah kesalahan Type I / Jumlah Sampel) x 100%. Type II Error = (Jumlah kesalahan Type II / Jumlah Sampel) x 100%

## Hasil dan Pembahasan
1. Hasil Perhitungan Model Kebangkrutan
a.) Model Altman Modifikasi
Perhitungan  dengan  model  Altman  selama  periode  penelitian  memprediksi  sebanyak  34  perusahaan dinyatakan  mengalami  distress  dan  11  dalam  keadaan  non-distress  (Lampiran  1).  Nilai  Zscore    terendah  yaitu <2,6  yang  artinya  perusahaan  mengalami  distress  terjadi  pada  perusahaan  BTEL  dengan  nilai  -42,0907  pada tahun 2017. Rendahnya Zscore pada BTEL karena nilai rasio retaitned earning terhadap total asset (RETA) rendah, artinya  laba  ditahan  perusahaan  ini  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  total  asetnya.  Pemicu  dari  rendahanya laba ditahan adalah karena kerugian yang dialami oleh BTEL pada tahun tersebut.

## b.) Model Springate
Sebanyak 35 perusahaan distress dan 10 perusahaan non distress (Lampiran 1). Seperti halnya model Altman Modifikasi  yang  memprediksi  BTEL  mengalami  distress  dan  memiliki  nilai Zscore terendah,  pada  model Springate juga menyatakan hal yang sama. Dimana ditahun 2017 Sscor e BTEL merupakan yang terendah. Sscore tersebut bernilai  <0,862  yaitu  -9,0159  dan  membuat  BTEL  masuk  dalam  ketegori distress .  Penyebab  rendahnya nilai Sscore adalah rendahnya rasio earning before tax terhadap current liability (EBTCL). Hal ini mengindikasikan bahwa  laba  sebelum  pajak  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  hutang  lancar  yang  dimiliki  BTEL.  Artinya perusahaan tidak mampu menutupi hutang jangka pendeknya dengan laba sebelum pajak yang dimiliki.

## c.) Model Zmijewski
Hasil perhitungan Zmijewski memprediksikan ada 15 perusahaan yang mengalami distress dan 30 perusahaan dinyatakan  aman (no  distress) (lampiran1).  Sama  halnya  dengan  perhitungan  model  Altman  Modifikasi  dan Springate  untuk  perhitungan  hasil Xscore tertinggi  atau  >0  terdapat  pada  BTEL  ditahun  2017.  Dengan  nilai 123,151  membuat  BTEL  dikategorikan  kedalam  perusahaan  yang  mengalami distress karena  nilai cutoff >0 . Penyebab Xscore bernilai  tinggi  adalah  rasio  solvabilitas  yaitu total  debt terhadap total  asset (TDTA).  Sehingga menunjukkan bahwa rendahnya kemampuan BTEL untuk melunasi seluruh kewajibannya dengan menggunakan Aktiva yang dimiliki.

## 2. Statistik Deskriptif
Hasil yang diperoleh memperlihatkan jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 45 sampel.  Pada  model  Altman  Modifikasi  nilai  minimumnya  adalah  -42,0907  nilai  ini  berasal  dari  PT  Bakrie Telecom  Tbk  (BTEL)  pada  tahun  2017  sedangkan  nilai  maksimumnya  20,3355  dari  PT  Telekomunikasi Indonesia Tbk (TLKMP pada tahun 2012, maksud dari nilai minimum dan maksimum ini adalah score Altman Modifikasi  pada  perusahaan  telekomunikasi  berada  diantara  -42,0907  sampai  20,3355.  Nilai  Mean  bernilai 0,761833  dengan  standar  deviasi  10,0585537.  Berarti  nilai  rata-rata  lebih  kecil  dari  standar  deviasi  hal  ini menunjukan bahwa data sampel menyebar (bervariasi) dari rata-ratanya.
Tabel 1. Statistik Deskriptif N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Altman Modifikasi 45 -42,0907 20,3355 ,761833  10,0585537 Springate 45 -9,0159 1,7081 -,265914  2,1245573 Zmijewski 45 -2,7533 123,1514  4,540065 21,1682172 Valid N (listwise) 45
Sumber : Data diolah dengan SPSS 16, 2019

## 3. Uji Normalitas
Dari  hasil  uji  normalitas  dengan  menggunakan  Kolmogrov-Smirnov  dapat  dilihat  bahwa  tingkat  signifikansi untuk Model Altman Modifikasi, Springate dan Zmijewski nilai signifikansi masing-masing sebesar 0,49, 0,14 dan 0,00 artinya < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data tidak berdistribusi normal. Karena asumsi normal tidak terpenuhi  maka  untuk  melakukan  uji  beda  sebagai  pengganti Paired  Sample  T-test digunakan  uji  statistik  non parametrik Wilcoxon Match Pair Sample Test dimana uji ini tidak mengharuskan data berdistribusi normal.
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas

## One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Altman Springate Zmijews ki N 45 45 45 Normal Parameters a Mean ,761833 -,265914 4,540065 Std. Deviation 10,0585537 2,1245573  21,1682172 Most Extreme Differences  Absolute .203 .235 .434 Positive .180 .176 .434 Negative -.203 -.235 -.365 Kolmogorov-Smirnov Z 1.364 1.578 2.910 Asymp. Sig. (2-tailed) .049 .014 .000 Sumber: Data diolah dengan SPSS 16, 2019 4. Uji beda Wilcoxon Match Pair Sample T-test
Hipotetsis 1: Berdasarkan  hasil menunjukan hipotesis 1  ditolak,  artinya secara keseluruhan   tidak terdapat perbedaan score antara  model  atman  modifikasi  dengan  springate  dalam  memprediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan telekomunikasi. Hal ini karena tingkat signifikansi pada uji beda bernilai 0,126 berarti nilainya >0,05 maka sesuai dengan yang telah dijelaskan sebelumnya jika signifikansi >0,05 hipotesis 1 ditolak.
Tabel 3. Uji Wilcoxon Match Pair Sample T-test Altman Modifikasi – Springate Z -1.529 a Asymp. Sig. (2- tailed) .126
Sumber: Data diolah dengan SPSS 16, 2019

## Hipotesis 2:
Tingkat  signifikansi  dari  uji  beda  Altman  Modifikasi  dengan  Zmijewski  bernilai  >0,05  yaitu  0,138  artinya hipotesis  2  ditolak  dan  tidak  ada  perbedaan score antara  model  Altman  Modifikasi  dengan  Zmijewski  dalam mempredeksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  telekomunikasi.  Berikut  hasil  uji  beda  untuk  hipotesis  2  yang ditunjukan pada tabel 4.
Tabel 4. Uji Wilcoxon Match Pair Sample T-test Altman Modifikasi – Zmijewski Z -1.484 a Asymp.  Sig.  (2- tailed) .138
Sumber: Data diolah dengan SPSS 16, 2019
Analisis Komparatif dalam Memprediksi Kebangkrutan pada Perusahaan Telekomunikasi

## Hipotesis 3:
Bedasarkan  tabel  5  yang  memperlihatkan  hasil  uji  beda  untuk  model  Springate  dengan  Zmijewski  nilai signifikansinya  adalah    0,189  atau  >0,05  artinya  hipotesis  3  ditolak  dan  tidak  terdapat  perbedaan  score  antara Springate dengan Zmijewski dalam memprediksi kebangkrutan pada perusahaan telekomunikasi.
Tabel 5. Uji Wilcoxon Match Pair Sample T-test Hipotesis 3 Springate – Zmijewski Z -1.315 a Asymp. Sig. (2-tailed) .189 Sumber: Data diolah dengan SPSS 16, 2019

## 5. Uji Keakuratan Model Prediksi
Berdasarkan tabel 6 secara keseluruhan tingkat akurasi model prediksi tertinggi adalah Model Zmijewski yaitu 89%  dengan  error  terendah  11%.    Disusul  oleh  model  Altman  dengan  akurasi  64%  kemudian  model  Springate dengan 62%. Untuk hasil tingkat akurasi tertinggi adalah model Zmijewski dengan tingkat akurasi 89% dan error 11%.  Tingginya  tingkat  akurasi  karena  jumlah  perusahaan  yang  diprediksi  sesuai  dengan  keadaan  perusahaan sebenarnya  yang  di  kategorikan  dalam  sampel  baik  kategori  1 (distress) dan  0 (non  distress) adalah  sebanyak  40 perusahaan dan jumlah prediksi salahnya hanya 5 perusahaan saja. Sehingga model Zmijewski yang lebih cocok untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan telekomunikasi.
Tabel 6. Rekapitulasi Tingkat Akurasi & Error Model Prediksi Kebangkrutan Altman Springate Zmijewski Kategori 1 (distress) 18 18 14 kategori 0 (non distress) 11 10 26 Jumlah Prediksi Benar 29 28 40 Jumlah Prediksi Salah 16 17 5 Total Sampel 45 45 45 Tingkat Akurasi 64% 62% 89% Tingkat Error 36% 38% 11% Sumber : Data diolah tahun 2019

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan  analisis  data  didapatkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan score antara  model kebangkrutan  Altman  Modifikasi,  Springate,  dan  Zmijewski  dalam  memprediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan telekomunikasi  pada  tahun  2008-2017.  Dengan  menggunakan  model  Altman  Modifikasi,  Springate,  dan Zmijewski  jumlah  perusahaan  yang  mengalami distress selama  periode  penelitian  hasilnya  sama  yaitu  PT  Bakrie Telecom  Tbk  (BTEL)  dan  PT  Smartfren  Tbk  (FREN),  dan  perusahaan  yang  diprediksi  aman  atau nondistress adalah PT Telekomunikasi Indonesia (TLKM).
Meskipun  tidak  ada  perbedaan score namun  masing-masing  model  prediksi  kebangkrutan  memiliki  tingkat akurasi yang berbeda-beda. Tingkat akurasi tertinggi dimiliki oleh model Zmijewski dengan nilai 89%, disusul oleh Altman  Modifikasi  sebesar  64%,  tereakhir  model  Springate  dengan  tingkat  akurasi  tidak  jauh  berbeda  dengan Altman  Modifikasi  yaitu  sebesar  62%.    Dengan  demikian  model  prediksi  kebangkrutan  yang  cocok  untuk perusahaan telekomunikasi adalah model Zmijewski.

## Ketebatasan
Keterbatasan dari penelitian ini adalah jumlah sampel yang kecil dikarenakan jumlah populasi yang juga kecil. Diharapkan untuk peneliti selanjutnya agar menambah jumlah sampel dengan memperpanjang periode penelitian. Selain itu penelitian ini hanya menggunakan tiga metode analisis prediksi kebangkrutan. Jika ingin mendapatkan hasil yang  optimal untuk peneliti selanjutnya sebaiknya  menambah  metode  lain  agar hasil yang didapatkan bisa lebih baik.
Analisis Komparatif dalam Memprediksi Kebangkrutan pada Perusahaan Telekomunikasi
Perusahaan  yang  diprediksi  mengalami distress sebaiknya  segera  memperbaiki  kinerja  keuangannya  sebelum kerugian bertambah parah dan membuat  perusahaan mengalami bangkrut. Untuk perusahaan yang dinilai tidak mengalami distress tetap harus melakukan  analisis  mengenai kinerja keuangannya  agar dapat mengantisipasi  jika sewaktu-waktu hasil analisis kinerja bernilai buruk perusahaan sudah memiliki strategi untuk mengatasinya. Selain itu  penting  bagi  investor  untuk  melakukan  prediksi  kebangkrutan  ini,  sebagai  informasi  yang  berguna  tentang perusahaan mana yang memiliki kinerja yang baik sehingga tepat untuk dijadikan sebagai tempat berinvestasi.

## Daftar Rujukan
Almilia,  Luciana  Spica.  (2003).  Analisis  Rasio  Keungan  untuk  Memprediksi  Kondisi Financial  Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta. JAAI Vol 7 No. 2
Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, Vol. 23, No. 4, pp. 589-609.
Dwijayanti, Patricia Febriana. (2010). Penyebab, Dampak, dan Prediksi dari Financial Distress serta Solusi untuk Mengatasi Financial Distress. Jurnal Akuntansi Kontemporer , Vol. 2 No. 2 (hal.19)
Harvandy,  Try  Justary.  (2017).  Analisis  Komparatif  Prediksi  Kebangkrutan  dengan  Model  Altman Z-Score dan Model Springate pada Perusahaan Tambang Batu Bara yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. JOM Fekon, Vol. 4 No.1
Khaliq,  et  al.  2014.  Identifying  Financial  Distress  Firms:  A  Case  Study  of  Malaysia’s  Government  Linked Companies (GLC) . International Journal of Economics, Finance and Management, Vol. 3, No.03
Masdupi,  E.,  Tasman,  A.,  Davista.,  A.  (2018).  The  Influence  of  Liquidity,  Leverage  and  Profitability  on Financial  Distress  of  Listed  Manufacturing  Companies  in  Indonesia. Advance  in  Economics,  Business  and Management Research , Volume 37
Purnajaya,  Komang  Devi  Methili.  (2014).  Analisis  Komparatif  Prediksi  Kebangkrutan  dengan  Model Z-Score Altman, Spingate, dan Zmijewski pada Industri Kosmetik yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 7.1 (2014):48-63
Rahayu,  Fitriani  dkk.  (2016).  Analisis Financial  Distress Dengan  Menggunakan  Metode  Altman  Z-Score, Springate, dan Zmijewski Pada Perusahaan Telekomunikasi. E-Journal Bisma Universitas Pendidikan Ganesha : Vol. 4.
Tasman,  A.,  dan  Kurniawati,  T.  (2014).  Prediksi  Kesulitan  Keuangan  dan  Kebangkrutan  Perusahaan  Sektor Properti  dan  Real  Estate  dengan  Pendekatan  Analisis  Multivariat  Diskriminan. Jurnal  Kajian  Manajemen Bisnis , Volume 3 No.1, Maret 2014
Tasman,  A.,  dan  Masdupi,  E.  2014. Determinant factor of financial  distress and  bankruptcy in  miscellaneous industry. The  2nd  International  Conference  on  Business  and  Economics  2014 . Fakultas  Ekonomi,  Universitas Andalas Padang
Whitaker, Richard B. (1999). The Early Stages of Financial Distress. Jurnal of Economics and Finance . Volume 23. Widodo,  Arry  dan  Sembring,  Elia  Efrta.  2015.  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Perusahaan  dengan  Metode Altman Z-Score dan Springate. E-Proceeding of Management: Vol 2, No.3 Desember 2015
Yuliastary,  Etta  Citrawati  dan  Wirakusuma,  Made  Gede.  Analisis Financial  Distress dengan  Metode  Z-Score Altman, Springate, dan Zmijewski.E-Journal Akuntansi Universitas Udayana 6.3 (2014):379-389
Zmijewski,  M.  E.  (1984) . Methodological  Issues  Related  to  the  Estimation  of  Financial  Distress  Prediction Models . Journal of Accounting Research 24 (Supplement): 59-82OE.