Analisis  Perbandingan  Prediksi  Kebangkrutan  Perusahaan  dengan Model Altman Z-Score , Springate , dan Grover
Herawati Khotmi 1
Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  AMM, Nusa Tenggara Barat, Indonesia

## Abstract
Business activities  necessary to predict if the company is in a good state or not. In this study aims to predict bankruptcy with Model Grover, Model Althman Z-Score Model  Springate  and  to  identify  the  difference  between  Model  Grover,  Model Althman Z-Score Model Springate. The type of research is the descriptive, research site of PT. BPR Tresna Niaga is located on Jl. Jendral Sudirman, Tiwugalih, Praya, regency of Lombok Tengah Nusa Tenggara Barat. The data source uses secondary data. The research analysis techniques are identifying data, calculating ratio ratios, creating  bankruptcy  prediction  categories  and  making  conclusions.  There  is  a difference in ratio or results Z-score by using model Grover model and Altman Z- score with model Springate in the addiction of bankruptcy. Where to mo del Ghover is a disdiction of PT. BPR Tresna Niaga Praya is not in the condition of bankruptcy. Unlike the model of Althman Z-Score criteria of the predictions of PT. BPR Tresna Niaga  Praya  in  thebankruptcy  condition  and  the  same  as  the  Model  Springate predictions in the position of bankruptcy. The suggestion of this research is that the analysis results are not fully used as a result of predicting bankruptcy, by predicting there is no measures to overcome financial difficulties. It is better to have financ ial analysis to improve financial performance and should further researchers post the research period.
Keywords : bankruptcy prediction, three models, financial anaysis

## Abstrak
Kegiatan  bisnis  perlu  untuk  memprediksi  apakah  perusahaan  dalam  keadaan  bagkrut atau  tidak.  Didalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  kebangkrutan  dengan Model Grover , Model Althman Z- Score Model Springate dan  untuk mengidentifikasi  perbedaan  antara  Model Grover ,  Model  Althman  Z- Score Model Springate .  Jenis  Penelitian  yaitu  penelitian  dekriptif,  lokasi  penelitian PT.  BPR Tresna  Niaga  terletak  di  Jl.  Jendral  Sudirman,  Tiwugalih,  Praya,  Kabupaten  Lombok Tengan  Nusa  Tenggara  Barat.  Sumber  data  menggunakan  data  sekunder.  Teknik analisis  penelitian  yaitu  mengidentifikasi  data,  menghitung  rasio-rasio,  membuat kategori  prediksi  kebangkrutan  dan  membuat  kesimpulan. Terdapat  perbedaan  rasio atau  hasil  Z- score dengan  menggunakan  model Model Grover Model dan Altman Z- Score dengan  Model Springate dalam  memperediksi  kebangkrutan.  Dimana  untuk model  Ghover  dipresdiksi  PT.  BPR  Tresna  Niaga  Praya  tidak  dalam  kondisi bangkrut.  Berbeda  halnya  dengan  model  Althman  Z- Score criteria  pridiksi  PT.  BPR Tresna  Niaga  Praya  dalam  kondisi  bangkrut  dan  sama  halnya  dengan  Model Springate prediksi  pada  posisi  bangkrut.  Saran  dari  penelitian  ini  yaitu  hasil  analisis tidak  sepenuhnya  digunakan  sebagai  uapya  memprediksi  kebangkrutan,  dengan  dapat memprediksi  sedtidaknya  ada  langkah-langkah  untuk  mengatasi  kesulitan  keuangan.
1 Penulis koresponden. khotmi.2084@gmail.com
Sebaiknya  terdapat  analisis  keuangan  untuk  memperbaiki  kinerja  keuangan  dan sebaiknya  peneliti  selanjutnya  memperpajang  periode  penelitian.
Kata Kunci: prediksi  kebangkrutan,  tiga model,  analisa keuangan

## PENDAHULUAN
Di  dalam  dunia  bisnis  untuk  mengahasilkan  keuntungan  yang  maksimal  diperlukan beberapa    strategi  untuk  menjalankan  bisnis  tersebut  agar  usaha  yang  dijalankan  berjalan  secara berkesinambungan.  Salah  satu  strategi  yang  digunakan  yaitu  dengan  melihat  pesaing  dan pesaing merupakan  salah  satu  tantangan  yang  dihadapi  ketika  menjalankan  usaha.  Dengan  melihat pesaing  merupakan  langkah    untuk  membenahi  atau  memperbaiki  usaha  yang  dijalankan.  Untuk memperbaiki  usaha  bukan  hanya  keuntungan  maksmial  yang  diperhatikan  akan  tetapi  bagaimana usaha bisa berjalan  secara berkesinambungan.
Dalam  mempertahankan  kesinambungan  usaha,  setidaknya  melihat  apakah  kondisi  dalam keadaan  baik  atau  sehat,  kondisi  rawan  atau  dalam  zona  berbahaya  atau  perusahaan  dalam kondisi  bangkrut.  Kondisi  bangkrut  diawali  usaha  mengalami  kesulitan  keuangan  dimana  dalam menghasilkan  laba  atau  keuntungan  dari  tahun  ketahun  menurun  atau  bahkan  bisa  jadi  rugi. Kesulitan  keuangan  ( financial  distress )  merupakan  kerugian akibat terlalu besarnya beban utang perusahaan.  Dalam  bentuk  kesulitan  keuangan  yang  serius  bisa  berupa  mengarah  kepada kebangkrutan  (Sugeng,  2019:308).
Adapun  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tambunan,  dkk,  2015  mengenai  Analisis  Prediksi Kebangkrutan  Perusahaan  Dengan  Menggunakan Metode  Altman  (Z-Score) menunjukkan  hasil terdapat  1  perusahaan  yang  termasuk  kategori  rawan  pada  tahun  2012  dan  kemudian  dalam kategori  bangkrut  di  tahun  2013,  sedangkan  2  perusahaan  lainnya  selalu  masuk  dalam  kategori sehat  berturut-turut.  Berbeda  halnya  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Marcelinda  dkk,  2014 mengenai  analisis  akurasi  prediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  manufaktur  tahun  2012-2014, hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  persentase  keakuratan  model Altman  Z-Score menghasilkan tingkat  akurasi  prediksi  sebesar  27,96%  hal  ini  berarti  model  prediksi  kebangkrutan Altman  Z- Score mempunyai  tingkat  akurasi  yang  rendah.  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan Widiyawati,  dkk  2015  meneliti  mengenai  Analisis  Rasio Altman Modifikasi  Pada  Prediksi Kebangkrutan  Prusahaan  Property  dan  Real  Estate  Yang  Terdaftar  Di  BEI  menunjukkan  hasil working capital/total asset dan retained earning/total asset dan market value of equity/book value  of equity tidak berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan, earning before interest and tax/total Asset berpengaruh terhadap prediksi  kebangkrutan.
PT.  BPR  Tresna  Niaga  Praya  didirikan  tanggal  28  Oktober  2004  dan  mendapatkan  izin operasional  Bank.  Sebagaimana  fungsi  utama  dari  bank  yaitu  menghimpun  dan  menyalurkannya kepada  masyarakat.  Kondisi  PT.  BPR  Tresna  Niaga  dalam  hal  menyalurkan  kreditnya  memiliki tingkat  NPL  ( Non  Performing  Loan )  ditahun  2018  di  atas  5%.  Berikut  uraian  NPL  PT.  BPR Niaga Tresna Niaga Dapat dilihat  pada tabel 1  di bawah ini  :
Tabel 1. Data NPL & Laba PT. BPR Tresna Niaga
Tahun NPL Nett NPL Gross Laba Bersih 2016 17,24% 18,45% Rp. 898.066.485 2017 16,12% 18,74% Rp. 449.000.572 2018 9,68%  12,23% Rp. 1.219.718.751
Sumber : Data PT. BPR Tresna Niaga Diolah,  2019
Berdasarkan  peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  15/2/PBI/2013  Tentang  Penetapan  Status Dan  Tindak  Lanjut  Pengawasan  Bank  Umum  Konvensional,  kategori  rasio  kredit  bermasalah
secara  neto  lebih  dari  5%  (lima  persen)  dari total kredit dan penyelesaian  bersifat kompleks. Jika dilihat  berdasarkan  data  NPL  PT.  BPR  Tresna  Niaga  dari  tahun  ketahun  tingkat  NPL  berada pada  posisi  5%  (lima  persen)  ke  atas,  hal  ini  berarti  kategori  dalam  kredit  bermasalah  PT.  BPR Tresna  Niaga  salah  yang  penyelesaiannya  bersifat  kompleks.  Sedangkan  jika  dilihat  dari  laba ditahun  2017  mengalami  penurunan  50%  (lima  puluh  persen)  dari  tahun  2016  sebesar  Rp. 449.065.913,-  dan  ditahun  2018  mengalami  peningkatan  171%  dari  tahun  2017  (seratus  tujuh puluh  satu  persen)  sebesar  Rp.  770.718.179,-.  Hal  ini  menunjukkan  besarnya  lama  PT.  BPR Tresna  Niaga  berfluatif  cukup  tinggi  dari  tahun  ke  tahun.  Berdasarkan  tingkat  NPL  dan  laba yang  berpluktuatif  dikhawatirkan  PT.  BPR  Tresna  Niaga  mengarah  kepada  kondisi  bangkrut. Berdasarkan  uraian  sebelumnya  maka  peneliti  tertarik  meneliti  mengenai  Analisis  Prediksi Kebangkrutan  Usaha  Dengan  Menggunakan  Model Grover ,  Model  Althman  Z- Score Model Springate pada PT. BPR Tresna Niaga Praya.

## Kajian  Pustaka
Berdasarkan  Undang-Undang  Republik  Indonesia    No.  10  Tahun  1998  Tenatng Perubahan Atas  Undang-Undang  No.  7  tahun  1992  Tentang  Perbankan,  Bank  adalah  badan  usaha  yang menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk  simpanan  dan  menyalurkan kepada masyarakat dalam  bentuk  kredit  dan  atau  bentuk-bentuk  lainnya  dalam  rangka  meningkatkan  taraf  hidup rakyat  banyak.  Sedangkan  menurut  Ismail  (2018:1)  Bank  dianggap  sebagai  suatu  lembaga keuangan  yang  aman  dalam  melakukan  berbagai  macam  aktivitas  keuangan.  Aktivitas  keuangan yang  dilakukan  yaitu  menyimpan  dana,  investasi,  pengiriman  uang  dari  suatu  tempat  ke  tempat yang  lain  atau  dari  suatu  daerah  ke  daerah  yang  lain  dengan  cepat  dan  aman  serta  aktivitas keuangan  lainnya.  Berdasarkan  definisi  yang  diuraikan  maka  dapat  disimpulkan  Bank merupakan  badan  usaha  yang  melakukan  aktivitas  keuangan  dengan  cara  menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkannya  kemasyarakat.
Berdasarkan  undang-Undang  No.  4  Tahun  1998  tentang  kepailitan,  menyatakan  bahwa kebangkrutan  sebagai  suatu  situasi  yang  dinyatakan  pailit  oleh  keputusan  pengadilan. Kebangkrutan  diartikan  sebagai  kegagalan  perusahaan  dalam  menjalankan  operasi  serta ketidakmampuan  perusahaan  membayar  kewajiban  pada  saat  jatuh  tempo.  Adapun  manfaat informasi  kebangkrutan  menurut Rudianto  (2013)  yaitu:
a. Manajemen
Apabila  manajemen  memprediksi  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  lebih  awal.  Maka tindakan  pencegahan  dapat  dilakukan.  Berbagai  aktivitas  ataupun  biaya  yang  dianggap sebagai penyebab kebangkrutan  dapat dihilangkan  atau diminimalkan.
b. Pemberi Pinjaman  (kreditor) Informasi  kebangkrutan  bermanfaat  bagi  kreditor  untuk  mengambil  keputusan  mengenai diberikan  atau  tidaknya  pinjaman  kepada  perusahaan  yang  mengalami  kebangkrutan  yang selanjutnya  informasi  tersebut berguna untuk  memonitor  pinjaman  yang diberikan.
c. Investor
Jika  investor  mengetahui  saham  ataupun  obligasi  yang  dikeluarkan  dideteksi  mengalami kebangkrutan,  maka  calon  investor  tersebut  dapat  memutuskan  untuk  membeli  atau  tidak surat berharga yang dikeluarkan  oleh perusahaan tersebut.
d. Pemerintah
Pemerintah  mempunyai  kepentingan  untuk  melihat  tanda-tanda  kebangkrutan  lebih  awal supaya tindakan  yang perlu untuk  dilakukan  lebih  awal.
e. Akuntan Publik
Akuntan  publik  perlu  menilai  potensi  keberlangsungan  hidup  perusahaan  yang  sedang diauditnya,  karena akuntan akan menilai  kemampuan  keberlanjutan  perusahaan tersebut.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yuliastary  &  Wirakusuma  meneliti  mengenai  Analisis Financial  Distress  dengan  Metode  Z- Score Althman, Springate ,  Zmijewski  dengan  hasil  analisis
PT.  Fast  Food  Indonesia  Tbk  periode  2008-2012  diklasifikasikan  dalam  keadaan  sehat atau tidak berpotensi  bangkrut.  Sama  halnya  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Prihanthini  &  Sari  (2013) meneliti  mengenai  Prediksi  Kebangkrutan  dengan  Model  Grover,  Model  Althman  Z- Score Springate dan Zmijewski pada perusahaan food and beverage di Bursa Efek Indonesia. Dimana hasil  penelitian  Prihanthini  &  Sari  menunjukkan  terdapat  perbedaan  signifikan  antara  model Ghover  dengan  model  Althman  Z- Score .  Model Grover merupakan  model  prediksi  yang  paling sesuai  diterapkan  perusahaan  Food  and  Beverage  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) karena  tingkat  keakuratan  yang  paling  tinggi  dibandingkan  dengan  prediksi  kebangkrutan lainnya  yaitu  100%  sedangkan  Althman  Z- Score memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  80%  dan Model Springate 90%.  Berdasarkan  penelitian  terdahulu  terdapat  Prihanthini  &  Sari  (2013) model  yang digunakan  yaitu  model  Model Grover , Model Althman  Z- Score Model Springate .

## Model Grover
Model  Grover  merupakan  model  yang  diciptakan  dengan  melakukan  dan  penilaian  ulang terhadap  model  Althman  Z-Score.  Jeffey  S.  Grover  Menggunakan  Sampel  sesuai  dengan  model Althman  Z-Score pada  tahun  1968  (Prihanthini  &  Sari,  2013:420).  Berikut  fungsi  yang dihasilkan  :
Score = 1,650X 1 + 3,404X 3 -0016ROA  + 0,057
Dimana : X1   = Working Capital/Total Asset X3   = Earning before interest and taxes/Total Asset ROA = Net Income / Total Asset
Model Grover Mengkategorikan  perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut  dengan  skor  atau sama  dengan  -0,02  (Z≤  -0,02).  Sedangkan  nilai  untuk  perusahaan  yang  dikategorikan  dalam keadaan tidak  bangkrut  adalah lebih  atau sama dengan 0,01(Z≥0,01)
Model Althman Z - Score
Model Althman  Z - Score terbentuk  tahun  1968  dan  mengalami  perubahan  terhadap  model dasar Althman  Z - Score di  tahun  1983.  Dimana Altman memulai  dengan  22  rasio  yang tampaknya  secara  intuitif  masuk  akal  memprediksi  kebangkrutan.  Bentuk  dasarnya  dari Model Althman Z-Score (Sudiyatno & Puspitasari,  2010:16)  yaitu  :
Score = 0,717X 1 +0,847X 2 +3,107X 3 +0,420X 4 +0,988X 5
Dimana : X1 = Working Capital / Total Asset X2 = Retained Earning / Total Asset X3 = Earning Before Interest and Taxes/Total Asset X4 = Book Value of Equty / Book Value of Total Debt X5 = Sales / Total Asset
Model Altman Z- Score mengklasifikasikan  perusahaan  dengan  skor  <  1,23  berpotensi mengalami  kebangkrutan.  Skor  1,23  -2,90  klasifikasi  sebagai  Grey  are,  Sedangkan  perusahaan dengan  skor  >2,90  dikalsifikasikan  sebagai  perusahaan  yang  tidak  berpotensi  mengalami kebangkrutan.

## Model Springate
Model  ini  dikembangkan  oleh  Springate  (1978)  dengan  menggunakan  analisis multidiskriminan,  model  ini  dapat  digunakan  untuk  memrediksi  tingkat  kebangkrutan  92,5% (Hariyani,  dkk,  2017:15).  Berikut model  yang berhasil  dikembangkan  melalui  persamaan :
S = 1,03  A+3,07B+0,66C+0,4D
Dimana : A  = Working Capital / Total Asset B  = Net Profit Before Interest and Taxes /  Total Asset C  = Net Profit Before Taxes / Current Liabilities D  = Sales / Total Asset
Model Springate mengklasifikasikan  perusahaan  skor  S  >  0,862  merupakan  peruashaan yang  tidak  berpotensi  kebangkrutan  dan  jika  perusahaan  memiliki  S<  0,862  diklasifikasikan sebagai perusahaan tidak  sehat dan berpotensi  untuk  bangkrut.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  deskriptif  adalah  suatu  bentuk  penelitian  yang  ditujukan  untuk  mendiskripsikan atau  menggambarkan  fenomena-fenomena  yang  ada,  baik  phenomena  alamiah  maupun phenomena  buatan  manusia.  Fenomena  ini  bisa  berupa  bentuk,  aktivitas,  karakteristik, perubahan,  hubungan,  kerjasama  dan  perbedaan  antara  fenomena  yang  satu  dengan  fenomena yang  lain  (Furchan  (2004)  dalam  Indra  &  Cahyaningrum,  2019).  Dalam  penelitian  ini menganalisis  prediksi  kebangkrutan  usaha  dengan  Model Grover ,  Model  Althman  Z- Score Model Springate .
Lokasi  Penelitian  berada  di  PT.  BPR  Tresna  Niaga  terletak  di  Jalan  Jendral  Sudirman, Tiwugalih,  Praya,  Kabupaten  Lombok  Tengan  Nusa  Tenggara  Barat.  Data  sekunder  yang diperoleh  berupa laporan  keuangan perusahaan yang dipublikasikan.
Teknik  analisis  yang  digunakan  yaitu  (1)  Mengindentifikasi  data  yang  digunakan  sebagai rasio  model  prediksi  kebangkrutan  yaitu  Model Grover ,  Model  Althman  Z- Score Model Springate .  (2)  Menghitung  rasio-rasio  dengan  kesusaian  dengan  yang  diperlukan  berdasarkan Model Grover ,  Model  Althman  Z- Score Model Springate .  (3)  Membuat  kategori  prediksi kebangkrutan  dengan persamaan pada model Grover , Model Althman  Z- Score Model Springate . Menarik.  Hasil  akhirnya  akan  melihat  apakah  terdapat  perbedaan  hasil  diantara  ke  tiga  yaitu model Grover , Model Althman  Z- Score Model Springate .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  data  yang  diperoelh  dari  laporan  keuangan neraca  dan  laba-rugi  periode  2016-2018.  Data  yang  digunakan  dalam  analisis  data  untuk perhitungan  rasio  keuangan  yang  terdapat  pada  model Altman  Z-Score dapat dilihat pada tabel 2 berikut  ini  :
Tabel 2. Data Dasar Perhitungan Rasio Model Althman Z-Score 2016 2017 2018 Aset Lancar 26.378.854.263 Rp 23.195.262.460 Rp 30.534.426.689 Rp Utang Lancar 22.707.527.590 Rp 19.899.452.387 Rp 26.229.915.805 Rp Modal kerja 3.671.326.673 Rp 3.295.810.073 Rp 4.304.510.884 Rp Total Aset 26.978.330.820 Rp 24.532.716.479 Rp 32.069.214.168 Rp Laba sebelum Pajak 945.752.111 Rp 489.323.850 Rp 1.272.468.602 Rp Nilai buku ekuitas 4.251.594.889 Rp 4.630.563.092 Rp 5.827.998.363 Rp Nilai buku utang 22.726.735.931 Rp 19.902.153.387 Rp 26.241.215.805 Rp Laba Ditahan 44.404.779 Rp 89.404.779 Rp 89.404.779 Rp Laba 989.066.485 Rp 449.000.572 Rp 1.219.718.751 Rp Pendapatan 4.766.722.384 Rp 4.040.792.703 Rp 5.274.181.324 Rp Tahun Keterangan

## Sumber : data diolah, 2020
Berdasarkan  tabel  2  nilai  aset  lancar  mengalami  berfluktuasi  dari  tahun  ketahun,  dimana ditahun  2016  mengalami  penurunan  asset  lancar  dan  ditahun  2018  mengalami  kenaikan.  Faktor yang  mempengaruhi  aset  lancar  disebabkan  oleh  menurunnya  jumlah  kas  dan  menurunnya
jumlah  piutang.  Sama  halnya  dengan  utang  lancar,  modal,  total  asset,  laba  sebelum  pajak,  nilai buku  utang,  laba  dan  pendapatan  berfluktuasi,  rata-rata  ditahun  2017  mengalami  penurunan, sedangkan untuk  laba ditahan  dan nilai  buku  ekuitas mengalami  kenaikan  dari tahun ketahun.
Data  tabel  2  digunakan  untuk  menghitung  rasio-rasio  yang  ada  pada  model Grover , Model Althman  Z- Score Model Springate .  Adapun  perhitungan  dari  masing-masing  model  dijelaskan berikut  ini  :
Model Grover Model Grover menghasilkan  fungsi  sebagai berikut  :
Score = 1,650X 1 + 3,404X 3 -0016ROA  + 0,057
Berdasarkan model Grover berikut dijabarkan  uraian  hasil  perhitungan  :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Rasio Working Capital dengan Total Asset Tahun Working Capital (1) Total Assets (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 3.671.326.673 Rp 26.978.330.820 Rp 0,136 2017 3.295.810.073 Rp 24.532.716.479 Rp 0,134 2018 4.304.510.884 Rp 32.069.214.168 Rp 0,134
Sumber : data diolah,  2020
X 1 menunjukkan  hasil  perbandingan  antara working  capital dengan total  asset sehingga menghasilkan  rasio  0,136  ditahun  2016,  rasio  0,134  ditahun  2017  dan  rasio  0,134  ditahun  2018. Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  X 1 menunjukkan working capital dan total asset mengalami fluktuasi,  dimana  pada  tahun  2017  mengalami  penurunan  jumlah working  capital dan  ditahun 2018  mengalami  kenaikan  hal  ini  disebabkan  oleh  adanya  penurunan  laba  pada  tahun  2017 sehingga  pengaruhnya  pada working  capital sedangkan  untuk total asset ditahun 2017 menurun dikarenakan    terjadi  penurunan  pada  jumlah  piutang  dan  jumlah  kas.  Berbeda  halnya  dengan hasil  perhitungan  rasio  yang  diperoleh,  hasil  perhitungan  rasio  pada  tahun  2017  mengalami penurunan  dari  tahun  2016  hal  ini  disebabkan  oleh  terjadi  penurunan working capital yang tidak diimbangi  dengan  penurunan total  asset .  Sedangkan  untuk  tahun  2018  untuk  skor  rasio  tetap sama dengan tahun sebelumnya tahun 2017, walaupun terjadi kenaikan working capital dan total asset ditahun  2018.  Faktor  penyebabnya  yaitu  kenaikan working  capital diimbangi  dengan kenaikan  dari total asset .
Tabel 4. Hasil Perhitungan Rasio Earnings Before Interest and Taxes dengan Total Asset tahun Earnings Before interest and taxes Total Assets Hasil Rasio (1):(2) 2016 945.752.111 Rp 26.978.330.820 Rp 0,04 2017 489.323.850 Rp 24.532.716.479 Rp 0,02 2018 1.272.468.602 Rp 32.069.214.168 Rp 0,04
Sumber : data diolah,  2020
X 3 menunjukkan  hasil  perbandingan  antara Earnings  Before  Interest and  Taxes  dengan total  asset sehingga  menghasilkan  rasio  0,04  ditahun  2016,  rasio  0,02  ditahun  2017  dan  rasio 0,04  ditahun  2018.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  X 3 menunjukkan Earnings  Before Interest and  Taxes ditahun  2017  mengalami  penurunan  dibandingkan  dengan  tahun  sebelumnya yaitu  tahun  2016  dan  ditahun  2018  mengalami  kenaikan  terhadap Earnings  Before  Interest and Taxes  dari  tahun  sebelumnya  yaitu  2017.  Penyebab  penurunan  laba  dikarenakan  minimnya tingkat  pemasaran  yang  dilakukan  oleh  pihak  bank,  sedangkan  untuk  tahun  2018  mengalami kenaikan  secara  signifikan  hal  ini  dikarenakan  penggunaan  laba  ditahan  sepenuhnya  digunakan untuk  operasional  perusahaan,  baik  itu  promosi  pemasaran  atau  yang  lainnya.  Tujuannya  untuk meningkatkan  laba  ditahun  2018  setelah  mengalami  penurunan  ditahun  2017.  Sedangkan  untuk total  asset berfluktuasi,  ditahun  2017  mengalami  penurunan  hal  ini  disebabkan  oleh  kemampuan pemasaran yang  minim,  sehingga  berpengaruh  pada jumlah  piutang.
Tabel 5. Hasil Perhitungan ROA Tahun net income (1) Total Assets (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 989.066.485 26.978.330.820 0,037 2017 449.000.572 24.532.716.479 0,018 2018 1.219.718.751 32.069.214.168 0,038 Sumber : data diolah,  2020 ROA  menunjukkan  perbandingan  antara net  income dengan total  asset sehingga menghasilkan  rasio  0,037  ditahun  2016,  rasio  0,018  ditahun  2017  dan  rasio  0,038  ditahun  2018. Berdasarkan  hasil  perhitungan  ROA  menunjukkan net  income berfluktuasi  dari  tahun  ketahun. Dimana net  income pada  tahun  2017  mengalami  penurunan  dari  tahun  2016  dan  ditahun  2018 net  income mengalami  kenaikan,  ini  disebabkan  oleh  teknik  pemasaran  masih  minim  sehingga pengaruhnya  pada  penurunan  laba.  Sedangkan  ditahun  2018 net income mengalami kenaikan, hal ini  sebabkan  oleh  penggunaan  laba  ditahan  sepenuhnya  untuk  memenuhi  kebutuhan  operasional pihak  bank.  Sedangkan  untuk Total  Asset berfluktuasi  dimana  pada  tahun  2017  mengalami penurunan total  asset sedangkan  ditahun  2018  mengalami  kenaikan  jumlah total  asset ,  hal  ini disebabkan  oleh  adanya  pembelian  asset  oleh perusahan dan penambahan jumlah kas yang ada di bank.
Berdasarkan  hasil  rasio  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan  melalui  perhitungan  Z- score dengan Model Grover yang tampak pada tabel 6 di bawah ini  :
Tabel 6. Hasil Perhitungan Model Grover Tahun 1,65 X1 3,404 X3 0,016 ROA 0,057 Score Titik Cut Off Prediksi 2016 0,136 0,035 0,037 0,057 0,400 Z≥0,01 Tidak Bangkrut 2017 0,134 0,020 0,018 0,057 0,346 Z≥0,01 Tidak Bangkrut 2018 0,134 0,040 0,038 0,057 0,413 Z≥0,01 Tidak Bangkrut
Sumber : data diolah,  2020
Berdasarkan  tabel  6  dengan  Model Grover menunjukkan  hasil Score ditahun  2016  sampai 2018  mengalami  fluktuasi,  dimana  pada  tahun  2016  nilai Score 0,400,  di  tahun  2017  nilai Score 0,346  mengalami  penurunan  dari  tahun  sebelumnya  yaitu  tahun  2016.  Sedangkan  nilai Score 0,413  ditahun  2018  mengalami  kenaikan.  Jika  dilihat  berdasarkan  kriteria Score kondisi  bank berada pada posisi  tidak bangkrut  dari tahun  2016 sampai 2018.
Model Altman Z-Score Model Altman Z Score menghasilkan  fungsi  sebagai berikut  :
Score = 0,717X 1 +0,847X 2 +3,107X 3 +0,420X 4 +0,988X 5
Berdasarkan Altman Z Score berikut dijabarkan  uraian hasil  perhitungan  :
Tabel 7. Hasil perhitungan Working Capital dengan Total Asset Tahun Working Capital (1) Total Assets (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 3.671.326.673 26.978.330.820 0,136 2017 3.295.810.073 24.532.716.479 0,134 2018 4.304.510.884 32.069.214.168 0,134 Sumber : data diolah,  2020
X 1 menunjukkan  hasil  perbandingan  antara working  capital dengan total  asset sehingga menghasilkan  rasio  0,136  ditahun  2016,  rasio  0,134  ditahun  2017  dan  rasio  0,134  ditahun  2018. Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  X 1 menunjukkan working capital dan total asset mengalami fluktuasi,  dimana  pada  tahun  2017  mengalami  penurunan  jumlah working  capital dan  ditahun 2018  mengalami  kenaikan  hal  ini  disebabkan  oleh  adanya  penurunan  laba  pada  tahun  2017 sehingga  pengaruhnya  pada working  capital sedangkan  untuk total asset ditahun 2017 menurun
dikarenakan    terjadi  penurunan  pada  jumlah  piutang  dan  jumlah  kas.  Sama  halnya  dengan  hasil perhitungan  rasio  yang  diperoleh,  hasil  perhitungan  rasio  pada  tahun  2017  mengalami  penurunan dari  tahun  2016  hal  ini  disebabkan  oleh  terjadi  penurunan working  capital yang  tidak  diimbangi dengan  penurunan total  asset .  Sedangkan  untuk  tahun  2018  untuk  skor  rasio  tetap sama dengan tahun sebelumnya tahun 2017, walaupun terjadi kenaikan working capital dan total asset ditahun 2018.  Faktor  penyebabnya  yaitu  kenaikan working  capital diimbangi  dengan  kenaikan dari total asset .
Tabel 8. Hasil perhitungan Rasio Retained Earning dengan Total Asset Tahun Retained Earnings Total Assets (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 44.404.779,00 26.978.330.820 0,002 2017 89.404.779,00 24.532.716.479 0,004 2018 89.404.779,00 32.069.214.168 0,003 Sumber : data diolah,  2020
X 2 menunjukkan  hasil  perbandingan  antara Retained Earning dengan Total Asset sehingga menghasilkan  rasio  0,002  ditahun  2016,  rasio  0,004  ditahun  2017  dan  rasio  0,003  ditahun  2018. Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  X 2 menunjukkan  laba  ditahan  pada  tahun  2017  mengalami kenaikan  dari  sebelumnya  pada  tahun  2016  ini  disebabkan  oleh  adanya  laba  pada  tahun  2017 tidak  sepenuhnya  digunakan  untuk  operasional  perusahaan.  Sedangkan  untuk Retained  Earning di  tahun  2018  sama  dengan Retained  Earning tahun  2018.  Hal  ini  disebabkan  oleh  penggunaan dari  laba  sepenuhnya  untuk  operasional  perusahaan.  Kebijakan  ini  dilakukan  oleh  perusahaan untuk  menaikkan  laba  ditahun  berikutnya.  Sedangkan  untuk Total  Asset berfluktuasi  ditahun 2017  mengalami  penurunan  hal  ini  disebabkan  oleh  kemampuan  pemasaran  dalam  pemasaran produk  perbankan  minim,  sehingga  berpengaruh  pada  jumlah  piutang.  Sedangkan  jika  dilihat dari  perhitungan  hasil  rasio  ditahun  2017  mengalami  peningkatan  dari  tahun  sebelumnya  yaitu tahun  2017,  hal  ini  disebabkan  oleh  kenaikan  jumlah Retained  Earning tidak  diimbangi  dengan adanya  kenaikan  dari total  asset ,  dimana  jumlah Total  Asset pada  tahun  2017  justru  menurun. Sedangkan  untuk  tahun  2018  terjadi  penurunan  asset  hal  ini  disebabkan  oleh dengan menetapnya Retained  Earning diimbangi  dengan  kenaikan  dari Total  Asset sehingga  mempengaruhi  skor rasio pada tahun 2018.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Rasio Earning Before Interest And Taxes dengan Total Asset tahun Earning Before Interest And Taxes (1) Total Assets (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 945.752.111 26.978.330.820 0,035 2017 489.323.850 24.532.716.479 0,020 2018 1.272.468.602 32.069.214.168 0,040
Sumber : data diolah,  2020
X 3 menunjukkan  hasil  perbandingan  antara Earnings  Before  Interest and  Taxes dengan total  asset sehingga  menghasilkan  rasio  0,035  ditahun  2016,  rasio  0,02  ditahun  2017  dan  rasio 0,04  ditahun  2018.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  X 3 menunjukkan Earnings  Before Interest and  Taxes ditahun  2017  mengalami  penurunan  dibandingkan  dengan  tahun  sebelumnya yaitu  tahun  2016  dan  ditahun  2018  mengalami  kenaikan  terhadap Earnings  Before  Interest and Taxes  dari  tahun  sebelumnya  yaitu  2017.  Penyebab  penurunan  laba  dikarenakan  minimnya tingkat  pemasaran  yang  dilakukan  oleh  pihak  bank,  sedangkan  untuk  tahun  2018  mengalami kenaikan  secara  signifikan  hal  ini  dikarenakan  penggunaan  laba  ditahan  sepenuhnya  digunakan untuk  operasional  perusahaan,  baik  itu  promosi  pemasaran  atau  yang  lainnya.  Tujuannya  untuk meningkatkan  laba  ditahun  2018  setelah  mengalami  penurunan  ditahun  2017.  Sedangkan  untuk total  asset berfluktuasi,  ditahun  2017  mengalami  penurunan  hal  ini  disebabkan  oleh  kemampuan pemasaran  dalam  pemasaran  produk  perbankan  minim,  sehingga  berpengaruh  pada  jumlah piutang.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Rasio Book Value of Equity dan Book Value of Total Debt tahun Book Value of Equity (1) Book Value of Total Debt (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 4.251.594.889 22.726.735.931 0,187 2017 4.630.563.092 19.902.153.387 0,233 2018 5.827.998.363 26.241.215.805 0,222
Sumber : data diolah,  2020
X 4 menunjukkan  hasil  perbandingan  antara Book  Value  of  Equity (nilai  buku  ekuitas) dengan Book  Value  of  Total  Debt (nilai  buku  utang)  sehingga  menghasilkan rasio 0,187 ditahun 2016,  rasio  0,233  ditahun  2017  dan  rasio  0,222  ditahun  2018.  Berdasarkan  hasil  perhitungan rasio  nilai  buku  ekuitas  dari  tahun  ketahun  mengalami  kenaikan  dari  tahun  sebelumnya.  Nilai buku  ekuitas  ditahun  2017  mengalami  kenaikan  dari  tahun  2016  hal  ini  disebabkan  adanya kenaikan  nilai  laba  ditahan  pada  tahun  2017  begitu  juga  dengan  tahun  2018  mengalami  kenaikan dari  tahun  2017.  Sedangkan  untuk  nilai  buku  utang  dari  tahun  ketahun  berfluktuasi,  dimana ditahun  2017  mengalami  penurunan  nilai  buku  utang  hal  ini  disebabkan  karena  berkurangnya masyarakat  yang  menabung.  Sedangkan  untuk  tahun  2018  mengalami  kenaikan  karena bertambahnya  nilai  masyarakat  yang  menabung  dan  penambahan  investasi  dari  pihak  ketiga yang  menanamkan  modalnya.  sedangkan  jika  dilihat  dari  rasio  juga  mengalami  fluktuasi. Ditahun  2017  mengalami  kenaikan  dari  tahun  2016  hal  ini  disebabkan  oleh  kenaikan  nilai  buku ekuitas  tidak  diimbangi  dengan  kenaikan  nilai  buku  utang,  dimana  nilai  buku  utang  ditahun  2018 mengalami  penurunan.  Sedangkan  untuk  tahun  2018  hasil  rasio  mengalami  penurunan,  hal  ini disebabkan  oleh  kenaikan  nilai  buku  utang  tidak  diimbangi  dengan  kenaikan  nilai  buku  ekuitas. walaupun  nilai  buku  ekuitas  naik  ditahun  2018,  kenaikan  nilai  buku  utang  lebih  besar dibandingkan  dengan nilai  buku  ekuitas.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Rasio Sales dengan Total Asset tahun Sales (1) Total Assets (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 4.766.722.384 26.978.330.820 0,177 2017 4.040.792.703 24.532.716.479 0,165 2018 5.274.181.324 32.069.214.168 0,164 Sumber : data diolah,  2020
X 5 menunjukkan  hasil  rasio  0,177  ditahun  2016,  0,165  ditahun  2017  dan  0,164  ditahun 2018.  Sedangkan  untuk  jumlah sales berfluktuasi  dari  tahun  ketahun  dimana  pada  tahun  2017 mengalami  penurunan  dari  tahun  sebelumnya  dan  ditahun  2018  mengalami  kenaikan.  Sedangkan untuk Total  Asset berfluktuasi  ditahun  2017  mengalami  penurunan  hal  ini  disebabkan  oleh kemampuan  pemasaran  dalam  pemasaran  produk  perbankan  minim,  sehingga  berpengaruh  pada jumlah  piutang.  Sedangkan  untuk  tahun  2018  mengalami total  asset mengalami  kenaikan  hal  ini disebabakan  karena adanya eknaikan  jumlah  kas, jumlah  piutang.
Berdasarkan  hasil  rasio  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan  melalui  perhitungan  Z- score dengan Model Altman Z- Score yang tampak pada tabel 12 di bawah ini  :
Tabel 12. Hasil Perhitungan Model Altman Z- Score Tahun 0,717X1 0,847X2 3,107X3 0,42X4 0,998X5 Z-Score Titik Cut Off Prediksi 2016 0,136 0,002 0,035 0,187 0,177 0,463 < 1,23 Bangkrut 2017 0,134 0,004 0,020 0,233 0,165 0,423 < 1,23 Bangkrut 2018 0,134 0,003 0,040 0,222 0,164 0,479 < 1,23 Bangkrut
Sumber : data diolah,  2020
Berdasarkan  tabel  12  dengan  Model Altman Z-Score menunjukkan  hasil Z-Score ditahun 2016  sampai    2018  mengalami  fluktuasi,  dimana  pada  tahun  2016  nilai Z - Score 0,463,  di  tahun 2017  nilai Z-Score 0,423  mengalami  penurunan  dari  tahun  sebelumnya  yaitu  tahun  2016. Sedangkan  nilai  Z- Score ditahun  2018  mengalami  kenaikan  dari  tahun  sebelumnya  dengan  nilai
Z-Score 0,479.  Jika  dilihat  berdasarkan  kriteria Score kondisi  bank  berada  pada  prediksi  posisi bangkrut  dari tahun 2016  sampai 2018.
Model Springate Model Springate menghasilkan  fungsi  sebagai berikut  :
Z= 1,03  A+3,07B+0,66C+0,4D
Berdasarkan Model Springate berikut dijabarkan  uraian hasil  perhitungan  :
Tabel 13. Hasil perhitungan Rasio Working Capital dengan Total Asset Tahun Working Capital (1) Total Assets (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 3.671.326.673 26.978.330.820 0,136 2017 3.295.810.073 24.532.716.479 0,134 2018 4.304.510.884 32.069.214.168 0,134

## Sumber : data diolah,  2020
Berdasarkan  persamaan  1,03  A menunjukkan  hasil  perbandingan  antara working  capital dengan total  asset sehingga  menghasilkan  rasio  0,136  ditahun  2016,  rasio  0,134  ditahun  2017 dan  rasio  0,134  ditahun  2018.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  1,03  A menunjukkan working capital dan total  asset mengalami  fluktuasi,  dimana  pada  tahun  2017  mengalami  penurunan jumlah working  capital dan  ditahun  2018  mengalami  kenaikan  hal  ini  disebabkan  oleh  adanya penurunan  laba  pada  tahun  2017  sehingga  pengaruhnya  pada working  capital sedangkan  untuk total  asset ditahun  2017  menurun  dikarenakan    terjadi  penurunan  pada  jumlah  piutang  dan jumlah  kas.  Sama  halnya  dengan  hasil  perhitungan  rasio  yang  diperoleh,  hasil  perhitungan  rasio pada  tahun  2017  mengalami  penurunan  dari  tahun  2016  hal  ini  disebabkan  oleh  terjadi penurunan working capital yang tidak diimbangi dengan penurunan total asset . Sedangkan untuk tahun  2018  untuk  skor  rasio  tetap  sama  dengan  tahun  sebelumnya  tahun  2017,  walaupun  terjadi kenaikan working  capital dan total  asset ditahun  2018.  Faktor  penyebabnya  yaitu  kenaikan working capital diimbangi dengan kenaikan  dari total asset .
Tabel 14. Hasil Perhitungan Rasio Net Profit Before Interest And Taxes dengan Total Asset
tahun Net Profit Before Interest And Taxes (1) Total Assets (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 945.752.111 26.978.330.820 0,035 2017 489.323.850 24.532.716.479 0,020 2018 1.272.468.602 32.069.214.168 0,040
Sumber : data diolah,  2020
Rasio 3,07 B menunjukkan hasil perbandingan antara Net Profit Before Interest and Taxes dengan total  asset sehingga  menghasilkan  rasio  0,035  ditahun  2016,  rasio  0,020  ditahun  2017 dan  rasio  0,040  ditahun  2018.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  X 3 menunjukkan Earnings Before  Interest and  Taxes ditahun  2017  mengalami  penurunan  dibandingkan  dengan  tahun sebelumnya  yaitu  tahun  2016  dan  ditahun  2018  mengalami  kenaikan  terhadap Earnings  Before Interest and Taxes dari  tahun  sebelumnya  yaitu  2017.  Penyebab  penurunan  laba  dikarenakan minimnya  tingkat  pemasaran  yang  dilakukan  oleh  pihak  bank,  sedangkan  untuk  tahun  2018 mengalami  kenaikan  secara  signifikan  hal  ini  dikarenakan  penggunaan  laba  ditahan  sepenuhnya digunakan  untuk  operasional  perusahaan,  baik  itu  promosi  pemasaran  atau  yang  lainnya. Tujuannya  untuk  meningkatkan  laba  ditahun  2018  setelah  mengalami  penurunan  ditahun  2017. Sedangkan  untuk total  asset berfluktuasi,  ditahun  2017  mengalami  penurunan  hal  ini  disebabkan oleh  kemampuan  pemasaran  dalam  pemasaran  produk  perbankan  minim,  sehingga  berpengaruh pada jumlah  piutang  serta jumlah  kas yang diterima  dan ditahun  2018  mengalami  kenaikan.
Tabel 15. Hasil Perhitungan Rasio Net Profit Before Taxes dengan Current Liabilities tahun Net Profit Before Taxes Current Liabilities Hasil Rasio (1):(2) 2016 945.752.111 22.707.527.590 0,042 2017 489.323.850 19.899.452.387 0,025 2018 1.272.468.602 30.534.426.689 0,042
Sumber : data diolah,  2020
Berdasarkan  tabel  15  menunjukkan  hasil  rasio  ditahun  2016  dengan  skor  0,042.  Ditahun 2017  nilai  skor  0,025  mengalami  penurunan  dari  tahun  2016.  Sedangkan  ditahun  2018 mengalami  kenaikan  0,042.  Sama  halnya  dengan Net  Profit  Before  Taxed dan Current Liabilities dengan  nilai  yang  berfluktuasi.  Dimana  pada  tahun  2017  mengalami  penurunan  laba dan  ditahun  2018  mengalami  kenaikan  laba.  Sedangkan  untuk current  liabilities ditahun  2017 mengalami  tingkat  utang  menurun  yang  disebabkan  oleh  adanya  pelunasan  utang  yang  dilakukan oleh  pihak  bank dan Untuk tahun 2018  mengalami  kenaikan  utang.
Tabel 16. Hasil Perhitungan Rasio Sales dengan total Asset tahun Sales (1) Total Asset (2) Hasil Rasio (1):(2) 2016 4.766.722.384 22.726.735.931 0,210 2017 4.040.792.703 24.532.716.479 0,165 2018 5.274.181.324 32.069.214.168 0,164

## Sumber : data diolah,  2020
Berdasarkan  tabel  16  hasil  rasio  0,210  ditahun  2016,  rasio  0,165  ditahun  2017  dan  rasio 0,164  ditahun  2018.  Nilai sales pada  tahun  2017  mengalami  penurunan  dari  tahun  2016,  hal  ini disebabkan  karena  kurangnya  pemasaran  terhadap  produk  perbankan  dengan  kata  lain  minimnya pemasaran  yang  dilakukan  pihak  bank.  Sedangkan  untuk  tahun  2018  mengalami  peningkatan  hal ini  dikarenakan  penggunaan  laba  ditahan  sepenuhnya  untuk  biaya  operasional  terkait  mengenai produk  yang  ditawarkan  pihak  perbankan.  Sedangkan  untuk total  asset berfluktuasi,  ditahun 2017  mengalami  penurunan  hal  ini  disebabkan  oleh  kemampuan  pemasaran  dalam  pemasaran produk  perbankan  minim,  sehingga  berpengaruh  pada  jumlah  piutang  dan  jumlah  kas  yang diterima  dan ditahun  2018  mengalami  kenaikan.
Berdasarkan  hasil  rasio  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan  melalui  perhitungan  Z dengan Model Springate yang tampak pada tabel 17 di bawah ini  :
Tabel 17. Hasil Perhitungan Model Springate Tahun 1,03A 3,07B 0,66C 0,4C Z Titik Cut Off Prediksi 2016 0,035 0,042 0,210 0,057 0,325 Z<0,862 Bangkrut 2017 0,020 0,025 0,165 0,057 0,228 Z<0,862 Bangkrut 2018 0,040 0,042 0,164 0,057 0,300 Z<0,862 Bangkrut

## Sumber : data diolah,  2020
Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  model Springate menunjukkan  dari  tahun  ketahun mengalami  fluktuasi.  Dimana  ditahun  2016  nilai  Z  =0,325,  ditahun  2017  nilai  Z=0,228 mengalami  penurunan  dari  tahun  2016.  Ditahun  2018  nilai  Z=0,300  mengalami  kenaikan  dari tahun  2017.  Jika  dilihat  berdasarkan  kriteria Score kondisi  bank  berada  pada  prediksi  posisi bangkrut  dari tahun 2016  sampai 2018.

## SIMPULAN
Model Grover dengan  fungsi Score =  1,65X 1 +  3,404X 3 -0016ROA  +  0,057.  Dengan Model Grover menunjukkan  hasil Score ditahun  2016  sampai    2018  mengalami  fluktuasi, dimana  pada  tahun  2016  nilai Score 0,400,  di  tahun  2017  nilai Score 0,346  mengalami penurunan  dari  tahun  sebelumnya  yaitu  tahun  2016.  Sedangkan  nilai Score 0,413  ditahun  2018
mengalami  kenaikan.  Jika  dilihat  berdasarkan  kriteria Score kondisi  bank  berada  pada  posisi tidak  bangkrut  dari  tahun  2016  sampai  2018.  Model Altman Z- Score dengan  model  persamaan Score =0,717X 1 +0,847X 2 +3,107X 3 +0,420X 4 +0,988X 5 .  Berdasarkan  dengan  Model Altman Z- Score menunjukkan  hasil  Z- Score ditahun  2016  sampai    2018  mengalami  fluktuasi,  dimana  pada tahun  2016  nilai  Z- Score 0,463,  di  tahun  2017  nilai  Z- Score 0,423  mengalami  penurunan  dari tahun  sebelumnya  yaitu  tahun  2016.  Sedangkan  nilai  Z- Score ditahun  2018  mengalami  kenaikan dari  tahun  sebelumnya  dengan  nilai  Z- Score 0,479.  Jika  dilihat  berdasarkan  kriteria Score kondisi  bank  berada  pada  prediksi  posisi    bangkrut  dari  tahun  2016  sampai  2018.  Model Springate dengan  Z=  1,03  A+3,07B+0,66C+0,4D.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio  model Springate menunjukkan  dari  tahun  ketahun  mengalami  fluktuasi.  Dimana  ditahun  2016  nilai  Z =0,325,  ditahun  2017  nilai  Z=0,228  mengalami  penurunan  dari  tahun  2016.  Ditahun  2018  nilai Z=0,300  mengalami  kenaikan  dari  tahun  2017.  Jika  dilihat  berdasarkan  kriteria Score kondisi bank berada pada prediksi  posisi   bangkrut dari tahun 2016  sampai 2018.
Terdapat  perbedaan  rasio  atau  hasil  Z- score dengan  menggunakan  model  Model Grover Model  dan Altman Z- Score dengan  Model Springate dalam  memperediksi  kebangkrutan. Dimana  untuk  model  Ghover  dipresdiksi    PT.  BPR  Tresna  Niaga  Praya  tidak  dalam  kondisi bangkrut.  Berbeda  halnya  dengan  model  Althman  Z- Score criteria  pridiksi  PT.  BPR  Tresna Niaga  Praya  dalam  kondisi  bangkrut  dan  sama  halnya  dengan  Model Springate prediksi  pada posisi  bangkrut.  “
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  yaitu  (1)  hasil  dari  analisis  dalam  memprediksi kebangkrutan  bukan  merupakan  salah  satu  faktor  untuk  memprediksi  kebangkrutan  dan  tidak sepenuhnya  perusahaan  pada  kondisi  bangkrut.  Hasil  analisis  perlu  untuk  dilakukan  untuk memberikan  antisipasi  dini  mengenai  kesulitan  keuangan  dalam  bank  tersebut  sehingga  ada upaya  yang  dilakukan  kelangkah  perbaikan  untuk  mengatasi  kesulitan  dalam  keuangan  dan tentunya  untuk  kelangsungan  usaha.  (2)  sebaiknya  pihak  bank  membuat  analisis  keuangan tujuan bukan  hanya  untuk  memprediksi  kebangkrutan  akan  tetapi  untuk  mengidentifikasi  kinerja keuangan  yang  ada  dalam  perbankan  dan  untuk  mengurangi  mengurangi  nilai  NPL.  (3)  Pada penelitian  selanjutnya  jangka  waktu  penelitian  diperpajang  untuk  memperoleh  hasil  yang maksimal  dan  alat  analisis  yang  digunakan  hanya  terbatas  pada  3  model,  akan  tetapi  terdapat tambahan  model  yaitu  model Zmijewski, yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kebangkrutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Hariyani,  D.S,  Sujianto,  Agung.  2017.  Analisis  Perbandingan  Model  Altman,  Model  Springate dan  Model  Zmijewski  Dalam  Memprediksi  Kebangkrutan  Bank  Syariah  di  Indonseia. Inventory Jurnal Akuntansi . Prodi Akuntansi-FEB UNIPMA. Vol 1 No. 1 Oktober 2017. Indra,  I  Made,  Cahyaningrum  Ika,  2019. Cara  Mudah  Memahami  Metodologi  Penelitian . Yogyakarta : Depublish.
Ismail,  2018. Manajemen Perbankan Dari Teori Menuju Aplikasi . Jakarta : Prenadamedia Grup. Marcelinda,  S.O,  Paramu  Hadi,  Puspitasari,  Novi,  2014.  Analisis  Akurasi  Prediksi  Kebangkrutan Model Altman Z- Score Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. e-Jounal  Ekonomi  Bisnis  dan  Akuntansi, Volume  1  (1)2014:1-3.  ISSN  2685- 3523. http://  jurnal.unej.ac.id  /index.php  /e-JEBAUJ/  article/  view/  556 .  Di  akses  tanggal 10 Maret 2020.
Prihanthini,  NM  ED,  Sari  Maria  MR.  2013.  Prediksi  Kebangkrutan  Dengan  Model  Ghover, Model  Althman  Z- Score Springate Dan  Zmijewski  Pada  Perusahaan Food And Beverage Di  Bursa  Efek  Indonesia. E-Jurnal  Akuntansi  Universitas  Udayana 5.2.  2013:417-435 ISSN  :  2302-8556. https://  ojs.unud.ac.id/  index.php/  Akuntansi/  article/ view7065/5331. Diakses 11 Maret 2020.
Sudiyatno,  Bambang  &  Puspitasari,  Elen,  2010.  Tobin’s  Dan  Althman  Z-Score  Sebagai  Induk Indikator  Pengukuran  Kinerja  Perusahaan. Kajian  Akuntansi .  Februari  2010.  Hal  9-21.
ISSN :1979-4886.  https:// www.unisbank.ac.id/ ojs/  index.php/  fe4/ article/  view/ 223. Sugeng,  Bambang, 2019. Manajemen Keuangan Fundamental . Yogyakarta : Deepublish. Sugiyono.  2014. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & D. Bandung : Alfabeta. Tambunan  RW.,  Dwiatmanto,  Endang  M.G.  Wi.  2015.  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan  Dengan  Menggunakan Metode  Altman  (Z-Score) (Studi  Pada  Sub  Sektor Rokok  Yang  Listing  Dan  Perusahaan  Delisting  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2009- 2013) .  Jurnal  Administrasi  Bisnis  (JAB)  Vol  2  No.1. http://  administrasibisnis. studentjoulnal.ub.ac.id/  index.php  /jab/  article/  view/  777 .  Dia  akses  tanggal  10  Maret 2020.
______Undang-Undang Republik  Indonesia  No. 4 tahun 1998 tentang Kepailitan Widiyawati,  A.  T.,  Utoma  S.W.,  Amah  Nik.,  2015.  Analisis  Rasio Altman Modifikasi  Pada Prediksi Kebangkrutan Prusahaan Property dan Real Estate Yang Terdaftar Di BEI. Asset: Jurnal  Akuntansi  dan  Pendidikan,  Vol  4.  No.  2. ISSN  :  2477-4995.  http://e- jounal.unipma.ac.id/index.php/asset/article/view/680.  Di akses tanggal 10 Maret 2020.
Yuliastary,  EC  &  Wirakusum,  M.G.  2014.  Analisis  Financial  Distress  Dengan  Metode  Z- Score Althman,  Spingate,  Zmijewski.  E  Jurnal  Akuntansi  Udayana  6.3  :379-389.  ISSN  2302- 8556.  Http://unud.ac.id/index.php/Akuntansi/article/view/8336/6213.  Di  akses  tanggal  13 Maret 2020.