## ANALISIS AKURASI MODEL ZMIJEWSKI, SPRINGATE, OLHSON

## DAN GROVER UNTUK MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS KLUB
SEPAK BOLA ( STUDI KASUS PADA KLUB SEPAK BOLA EROPA YANG TERGABUNG DI UEFA CHAMPIONS LEAGUE )
Anasia Fathiyati M 1) , Andria Referli 2) , Milka Susana Theorupun 3)
1) Fakultas Ekonomi, Universitas Boyolali Jl. Pandanaran, No. 405, Boyolali
2) Fakultas Ekonomi, Universitas Boyolali
Jl. Pandanaran, No. 405, Boyolali
3) Fakultas Ekonomi, Universitas Boyolali Jl. Pandanaran, No. 405, Boyolali
e-mail : anasia2406@gmail.com 1 ), andria.referli86@gmail.com 2 ), m.susana.theorupun@gmail.com 3 )

## ABSTRAK
Financial distress merupakan kondisi dimana menurunnya kinerja keuangan perusahaan yang ditandai dengan negatif  net  income disertai  kenaikan  jumlah  kewajiban.  Untuk  menghindari  adanya  suatu kebangkrutan  maka  diperlukan  adanya  suatu  analisis  prediksi  kesulitan  keuangan.Tujuan  dari penelitian ini yaitu untuk meneliti model prediksi kesulitan keuangan mana yang paling akurat untuk diterapkan pada klub yang pernah tergabung di Uefa Champions League. Penentuan sampel penelitian menggunakan metode purposive sampling dengan populasi sebanyak 93 klub Liga Champions Eropa musim  2011  -  2020  untuk  periode  penelitian  2016  -  2020  dan  didapatkan  sebanyak  80  sampel  dan dikelompokkan  ke  dalam  dua  kategori,  yaitu financial  distress dan non  financial  distress .  Metode analisis  data  yaitu  dengan  menggunakan  uji  keakuratan  model  dengan  cara  membandingkan  hasil perhitungan model prediksi dengan kategori sampel serta mempertimbangkan hasil tingkat type error I dan II. Tingkat error I dihasilkan dari penjumlahan kesalahan prediksi yang kenyataannya mengalami financial distress namun hasil prediksi non financial distress dan sebaliknya untuk type error II. Hasil dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Model  Zmijewski  merupakan  model  dengan  tingkat  akurasi paling  tinggi  untuk  memprediksi financial  distress klub  sepakbola  yang  pernah  berlaga  di Uefa Champions League dengan tingkat akurasi sebesar 71% dengan tipe error I sebesar 44,83% dan tipe error II sebesar 19,61%.
Kata Kunci : Financial distress, Uji Keakuratan, Tingkat type error, Klub sepakbola

## ABSTRACT
Financial  distress  is  a  condition  where  the  company's  financial  performance  declines  which  is indicated by negative net income accompanied by an increase in total liabilities. To avoid bankruptcy, it  is  necessary  to  have  a  prediction  analysis  of  financial  difficulties.  The  purpose  of  this  study  is  to examine  which  financial  difficulty  prediction  model  is  the  most  accurate  to  be  applied  to  clubs  that have  joined  in  the  Uefa  Champions  League.  Determination  of  the  research  sample  using  purposive sampling  method  with  a  population  of  93  European  Champions  League  clubs  for  the  2011  -  2020 season for the 2016 - 2020 research period and obtained as many as 80 samples and grouped into two categories, namely financial distress and non-financial distress. The data analysis method is using the model  accuracy  test  by  comparing  the  results  of  the  prediction  model  calculations  with  the  sample categories and considering the results of the type I and II error levels. The error rate I is generated from the sum of prediction errors which in fact experience financial distress but the prediction results are non-financial distress and vice versa for type II error. The results of this study indicate that the
Zmijewski model is the model with the highest level of accuracy for predicting the financial distress of football clubs that have competed in the Uefa Champions League with an accuracy rate of 71% with type I error of 44.83% and error type II of 19. 61%.
Keywords : Financial Distress, Accuracy Test, Error Type Level, Football Club
1. Pendahuluan
Sepak  bola  merupakan    salah  satu  jenis  bidang  olahraga  yang  populer  dan  digemari banyak orang. Hal ini dibuktikan  melalui riset worldatlas yang menyatakan bahwa sepakbola menempati  peringkat  pertama  olahraga  terpopuler  di  dunia,  olahraga  sepakbola  sudah dimainkan oleh lebih dari 250 juta pemain di lebih dari 200 negara, dengan jumlah penggemar sebanyak  4  miliar  orang,  yang  berarti  4  dari  7  penduduk  di  dunia  menyukai  sepakbola, sehingga  menjadikan  olahraga  ini  paling  populer  dan  diminati  di  dunia.  Dari  ke  enam konfederasi di dunia, UEFA merupakan badan sepakbola terbesar di dunia saat ini, dilihat dari segi  keuangan  dan  pengaruh  kepada sepakbola  dunia.  Dengan  banyaknya  pemain  non-Eropa yang bermain di klub-klub besar Eropa, baik pemain berkebangsaan Amerika, Asia, Australia, bahkan Afrika mengiblatkan persepakbolaan mereka ke Eropa. Jika dilihat dari segi gaji para pemain  juga  dapat  dilihat  bahwa  10  pemain  dengan  gaji  tertinggi  di  dunia  juga  berasal  dari konfederasi  UEFA.  Forbes,  sebuah  majalah  bisnis  dan financial yang  berbasis  di  Amerika Serikat  menyusun  daftar  10  pemain  sepakbola  dunia  dengan  penghasilan  tertinggi  terhitung sejak  Juni  2019  sampai  Juni  2020.  Dari  ke  sepuluh  pemain  ini  semuanya  berasal  dari konfederasi UEFA dan dapat dikatakan bahwa UEFA merupakan konfederasi terbaik diantara konfederasi lainnya.
UEFA mengadakan kompetisi internasional resmi di Eropa dan beberapa negara Asia bagian Utara, Barat dan Tengah untuk  tim  nasional  dan  klub  profesional,  yang  dikenal sebagai kompetisi UEFA , Liga Champions UEFA ( UEFA Champions League ) adalah sebuah kompetisi sepak bola antar klub paling bergengsi di Eropa yang diselenggarakan setiap tahun oleh Uni  Sepak  Bola  Eropa ( Union  of  European  Football  Associations ,  UEFA)  dan  diikuti oleh klub divisi tertinggi Eropa. UEFA Champions League (UCL) merupakan liga terpopuler di dunia jika dibandingkan dengan Champions League dari konfederasi lainnya di dunia, hal ini  dapat  diketahui  dari  jumlah  penonton  yang  menyaksikan  liga  ini. UEFA  Champions League (UCL)  pada  musim  2019/2020  kemarin ditonton oleh  4.758.398  orang  dengan  rata  - rata  39.987  penonton  per  pertandingan.  Jumlah  ini  sangat  tinggi  jika  dibandingkan  dengan AFC  Champions  League , OFC  Champions  League , CAF  Champions  League ,  COPA Amerika.
Untuk  dapat  berlaga  di  Liga  Champions  UEFA ( UEFA  Champions  League )  semua klub  harus  memenuhi  persyaratan  termasuk  di  dalamnya  mengenai  laporan  keuangan  yang disajikan. Melalui aturan FFP ( Financial Fair Play) ini menyatakan bahwa klub wajib untuk melaporkan  laporan  keuangan  klub  setiap  periode.  FFP  pertama  kali  di  berlakukan  pada musim 2011 hingga sekarang, oleh karena itu klub yang pernah berlaga di UEFA Champions League di  musim  2011  sampai  2020  di  pilih  peneliti  karena  klub  yang  berlaga  di UEFA Champions League merupakan klub – klub terbaik yang telah menenuhi persyaratan dalam hal pelaporan keuangan yang diberlakukan FIFA. (Putra, 2016)
Analisis  prediksi  kebangkrutan merupakan analisis yang  dapat  membantu  perusahaan untuk  mengantisipasi  kemungkinan  perusahaan  akan  mengalami kebangkrutan yang disebabkan  oleh  masalah-masalah  keuangan  jika  tidak  melakukan  perbaikan  yang  berarti dalam  manajemen  maupun  struktur  keuangan.  Berbagai  model  prediksi  analisis financial distress telah banyak dikembangkan. Terdapat berbagai alat analisis kebangkrutan yang telah
ditemukan  antara  lain  yaitu  analisis  model  Olhson,  Springate,  model  Zmijewski  ,  model Grover.  Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini adalah, Bagaimana penerapan model analisis Zmijewski, Olhson, Springate dan Grover untuk memprediksi financial  distress pada  klub  sepak  bola  Eropa  yang  tergabung  di Uefa Champions  Leauge musim  2010  –  2020  periode  2016  –  2020  ?  Diantara  model  analisis Zmijewski,  Olhson,  Springate  dan  Grover,  manakan  yang  merupakan  model  paling  akurat untuk  memprediksi  kebangkrutan  pada  klub  sepak  bola  Eropa  yang  tergabung  di Uefa Champions Leauge musim 2010 – 2020 periode 2016 – 2020 ?
Berdasarkan  rumusan  masalah  diatas,  maka  tujuan  penelitian  ini  yaitu  Untuk  meneliti tentang  penerapan  model  analisis  Zmijewski,  Olhson,  Springate  dan  Grover  untuk memprediksi financial  distress pada  klub  sepak  bola  Eropa  yang  tergabung  di Uefa Champions Leauge musim 2010 – 2020 periode 2016 – 2020 dan yang kedua untuk meneliti model analisis yang paling akurat diantara model Zmijewski, Olhson, Springate dan Grover guna  memprediksi  kebangkrutan  pada  klub  sepak  bola  Eropa  yang  tergabung  di Uefa Champions Leauge musim 2010 – 2020 periode 2016 – 2020.
2. Landasan Teori
Zmijewski mengembangkan model prediksi kebangkrutan pada tahun 1984. Model ini menggunakan  rasio  keuangan  yang  mengukur  kinerja  keuangan, leverage dan  likuiditas perusahaan. Bentuk persamaan Model Zmijewski adalah sebagai berikut :
Dimana :
X1 ROA = Laba Bersih / Total Aset, X2 Debt Ratio = Total Kewajiban / Total Aset dan X3 Current  Ratio = Aset Lancar / Kewajiban Lancar
Skor  yang  diperoleh  objek  penelitian  dari  perhitungan  persamaan  diatas  dapat  dibandingkan dengan  nilai  cut  off  dengan  kategori  X<  0  maka Non  Financial  Distress dan  X  >  0  masuk kategori Financial Distress .
Springate (1978) mengemukakan model analisis kebangkrutan dengan teknik analisis MDA. Bentuk persamaan Model Springate adalah sebagai berikut :
Dimana :
X1  :  Modal  Kerja/Total  Aset,  X2  :  Laba  Sebelum  Pajak/Total  Aset  ,  X3:  Laba  Sebelum Pajak/Kewajiban Lancar, X4 : Penjualan/Total Aset
Skor  yang  diperoleh  objek  penelitian  dari  perhitungan  persamaan  diatas  dapat  dibandingkan dengan nilai cut off dengan kategori S < 0,862 masuk kategori Non Financial Distress dan S >
0,862 masuk kategori Financial Distress.
James  Ohlson  mengemukakan  model  analisa  kebangkrutan  yang  dilakukan  pada penelitiannya pada tahun 1980. Untuk pertama kalinya, menerapkan model logit bersyarat ke studi prediksi default. Bentuk persamaan Model Olhson adalah sebagai berikut :
X = -4,3 – 4.5 X1 + 5.7 X2 – 0.004 X3
S = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4
Dimana :
X1 : Log (Total Aset), X2 : Total Utang/Total Aset, X3 : Modal Kerja/Total Aset , X4 : Utang Lancar/Aktiva Lancar, X5 : 1 Jika Total Utang > Total Aset, 0 Jika Total Utang < Total Aset, X6 : Laba Bersih/Total Aktiva, X7 : Arus Kas Operasi/Total Utang, X8 : 1 Jika Laba Bersih Negatif (-) Untuk 2 Tahun Terahir, 0 Jika Laba Bersih Positif (+) Untuk 2 Tahun Terakhir, X9 : (Laba Bersih Tahunt – Laba Bersih Tahunt-1)/(Laba Bersih Tahunt + Laba Bersih Tahunt-1)
Skor  yang  diperoleh  objek  penelitian  dari  perhitungan  persamaan  diatas  dapat dibandingkan  dengan  nilai  cut  off  dengan  kategori  O  <  0,38  masuk  kategori Non  Financial Distress dan O > 0,38 masuk Financial Distress .
Model grover diciptakan dengan pendesainan dan penilaian ulang terhadap model Altman Z- Score. Bentuk persamaan Model Grover adalah sebagai berikut :
Dimana :
X1= Working  Capital / Total  Asset, X3    = Earning Before  Interest  And  Taxes /  Total  Asset ROA = Net Income / Total Asset
Skor  yang  diperoleh  objek  penelitian  dari  perhitungan  persamaan  diatas  dapat  dibandingkan dengan  nilai cut  off dengan  kategori  G  >  0,01  adalah Non  Financial  Distress dan  G  <  -0,02 masuk kategori Financial Distress.
Kerangka Penelitian
O  Score  =    -1,32  –  0,407X1  +  6,03X2  –  1,43X3  +  0,0757X4  –  2,37X5  –
1,83X6 + 0,285X7 – 1,72X8 – 0,521X9
Score =1,650 X1 + 3,404 X3 +0,016 ROA + 0,057

## Metode Penelitian
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  data  kuantitatif. Metode  penelitian  kuantitatif  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  metode  komparatif. Dalam  penelitian  ini,  lingkup  penelitian  yang  ditetapkan  penulis  sesuai  dengan permasalahan  yang  akan  diteliti  adalah  pada  Klub  Sepak  Bola  Liga  Champions  UEFA ( UEFA  Champions  League )  Musim  2011  -  2020.  Populasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  semua  Klub  yang  mengikuti  Liga  Champions  UEFA  ( UEFA Champions  League )  Musim  2011-2020  dengan  jumlah  93  klub.  Teknik  pengambilan sampel  yang  dilakukan  adalah  menggunakan  metode purposive  sampling .  Teknik purposive sampling adalah teknik pengambilan sampel sumber data dengan pertimbangan tertentu  (Sugiyono,2016:85).  Dalam  penelitian  ini  sampel  terpilih  terbagi  kedalam  2 kategori yaitu Non Financial Distress dan Financial Distress.
Teknik  Pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan metode dokumentasi dengan cara mengumpulkan, mencatat dan mengkaji data laporan keuangan yang dipublikasikan melalui website resmi masing – masing klub sepak  bola.  Analisis  deskriptif  merupakan  sebuah  analisis  yang  dilakukan  dengan memaparkan  atau  mendeskripsikan  data.  Pengukuran  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  perhitungan  rasio  keuangan  dari  masing  –  masing  model  analisis financial distress untuk  tiap  klub  sepakbola.  Uji  keakuratan  dilakukan  dengan  membandingkan hasil prediksi masing - masing model dengan kategori sampel financial distress dan non- financial  distress yang  telah  ditentukan  diawal.  Langkah  ini  dilakukan  untuk  melihat prediksi  benar  antara  hasil  prediksi  model  dengan  yang  sebenarnya  (Menurut  Ghozali, 2016  dalam  Inayatul,  2021).  Analisis  disertai  dengan  perhitungan  presentase  akurasi masing  –  masing  model  prediksi.  Ketepatan  model  dengan  tingkat  presentase  akurasi paling  tinggi  merupakan  Model  analisis  yang  terbaik.  tingkat  akurasi  dapat  dihitung dengan cara sebagai berikut:
Tingkat Akurasi = Jumlah Prediksi Benar x 100 % Jumlah Sampel
Hal lain yang harus dipertimbangkan adalah tingkat kesalahan atau eror dari prediksi masing-masing  model.  Eror  tipe  1  merupakan  kesalahan  di  mana  pada  kenyataannya  terjadi financial  distress tetapi  hasil  prediksi  model non-financial  distress .  Eror  tipe  2  adalah kesalahan di mana kenyataannya non-financial distress tetapi hasil prediksi model mengalami financial distress (Gerritsen, 2015). Berikut merupakan perhitungan tingkat eror:
Type Error 1 = Jumlah Kesalahan Type Error 1 x 100 % Jumlah Sampel Type Error 2 = Jumlah Kesalahan Type Error 2 x 100 % Jumlah Sampel
Berdasarkan hasil perhitungan model analisis financial distress dapat diketahui bahwa keempat model memiliki hasil yang berbeda. Hal ini dapat dilihat dari banyaknya sampel yang
diperkirakan  mengalami financial  distress dan non  financial  distress, Hasil  perhitungan masing – masing model dengan keadaan yang sebenarnya yaitu klub yang mempunyai negatif net  income dan  diikuti  dengan  kenaikan  hutang  akan  dibandingkan  untuk  dihitung  tingkat akurasinya.  Tingkat  akurasi  akan  dihitung  untuk  ke  empat  model  analisis financial  distress yaitu Zmijewski, Springate, Olhson dan Grover. Setelah dilakukan perbandingan antara hasil perhitungan model Zmijewski pada klub sepak bola yang pernah berlaga di UEFA Champions League dengan keadaan klub yang sebenarnya pada tabel 4.2 dan 4.3 diperoleh hasil sebagai berikut :
REKAPITULASI HASIL PERHITUNGAN TOTAL FINANCIAL DISTRESS NON FINANCIAL DISTRESS Prediksi Benar 16 41 57 Prediksi Salah 13 10 23 Total Sampel 29 51 80 Tingkat Akurasi 71%
Model  Zmijewski  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  70%  berdasarkan  analisis  yang dilakukan  pada  80  sampel  penelitian. . Model  Zmijewski  memprediksi  benar  bahwa  klub mengalami financial  distress sesuai  dengan  kenyataan  sebanyak  16  sampel  dari  29  total sampel financial  distress sisanya  13  klub  diprediksi  secara  tidak  tepat  yaitu non  financial distress. Selanjutnya  untuk  prediksi non  financial  distress model  Zmijewski  memprediksi secara  tepat  sebanyak  41  sampel  dari  51  sampel  sedangkan  sisanya  sebanyak  10  sampel diprediksi  tidak  tepat,  yakni  dalam  keadaan financial  distress, sehingga  total  prediksi  benar menurut model Zmijewski yaitu sebanyak 57 sampel dari 80 total sampel.
REKAPITULASI TIPE EROR 1 TIPE EROR 2 JUMLAH 13 10 JUMLAH SAMPEL 29 51 TINGKAT EROR 44,83% 19,61%
Dari perhitungan type error model zmijewski diatas dapat diketahui bahwa pada tipe eror 1 terdapat 13 dari 29 sampel yang diprediksi non  financial distress pada kenyataannya adalah mengalami financial distress . Sedangkan untuk tipe eror 2 terdapat 10 sampel dari 51 sampel  yang  diprediksi  masuk  dalam  kategori financial  distress namun  pada  kenyataanya adalah non  financial distress . Sehingga tingkat eror tipe 1 yaitu sebesar 44,83% dan tipe eror 2 sebesar 19,61%.
REKAPITULASI HASIL PERHITUNGAN TOTAL FINANCIAL DISTRESS NON FINANCIAL DISTRESS Prediksi Benar 29 10 39 Prediksi Salah 0 41 41 Total Sampel 29 51 80 Tingkat Akurasi 49%
Model  Springate  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  49%  berdasarkan  analisis  yang dilakukan  pada  80  sampel  penelitian.  Model  Springate  memprediksi  benar  bahwa  klub mengalami financial  distress sesuai  dengan  kenyataan  sebanyak  29  sampel  dari  29  total sampel financial  distress. Selanjutnya  untuk  prediksi non  financial  distress model  Springate memprediksi secara tepat sebanyak 10 sampel dari 51 sampel sedangkan sisanya sebanyak 41 sampel diprediksi tidak tepat, yakni dalam keadaan financial distress, sehingga total prediksi benar menurut model Springate yaitu sebanyak 39 sampel dari 80 total sampel.
REKAPITULASI TIPE EROR 1 TIPE EROR 2 JUMLAH 0 41 JUMLAH SAMPEL 29 51 TINGKAT EROR 0% 80%
Dari perhitungan type error model  Springate  diatas  dapat  diketahui  bahwa  pada  tipe eror  1  dengan  29  sampel  tidak  terdapat  sampel  yang  diprediksi non    financial  distress pada kenyataannya  adalah  mengalami financial  distress .  Sedangkan  untuk  tipe  eror  2  terdapat  41 sampel  dari  51  sampel  yang  diprediksi  masuk  dalam  kategori financial  distress namun  pada kenyataanya adalah non  financial distress . Sehingga tingkat eror tipe 1 yaitu sebesar 0% dan tipe eror 2 sebesar 80%.
REKAPITULASI HASIL PERHITUNGAN TOTAL FINANCIAL DISTRESS NON FINANCIAL DISTRESS Prediksi Benar 1 47 48 Prediksi Salah 28 4 32 Total Sampel 29 51 80 Tingkat Akurasi 60%
Model  Olhson  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  60%  berdasarkan  analisis  yang dilakukan  pada  80  sampel  penelitian.  Model  Olhson  memprediksi  benar  bahwa  klub mengalami financial distress sesuai dengan kenyataan sebanyak 1 sampel dari 29 total sampel financial  distress. Selanjutnya  untuk  prediksi non  financial  distress model  Olhson memprediksi secara tepat sebanyak 47 sampel dari 51 sampel sedangkan sisanya sebanyak 4 sampel diprediksi tidak tepat, yakni dalam keadaan financial distress, sehingga total prediksi benar menurut model Olhson yaitu sebanyak 48 sampel dari 80 total sampel.
REKAPITULASI TIPE EROR 1 TIPE EROR 2 JUMLAH 28 4 JUMLAH SAMPEL 29 51 TINGKAT EROR 96,55% 7,84%
Dari perhitungan type error model Olhson diatas dapat diketahui bahwa pada tipe eror 1  dengan  29  sampel  terdapat  28  sampel  yang  diprediksi non    financial  distress pada kenyataannya  adalah  mengalami financial  distress .  Sedangkan  untuk  tipe  eror  2  terdapat  4 sampel  dari  51  sampel  yang  diprediksi  masuk  dalam  kategori financial  distress namun  pada kenyataanya adalah non  financial distress . Sehingga tingkat eror tipe 1 yaitu sebesar 96,55% dan tipe eror 2 sebesar 7,84%.
REKAPITULASI HASIL PERHITUNGAN TOTAL FINANCIAL DISTRESS NON FINANCIAL DISTRESS Prediksi Benar 2 50 52 Prediksi Salah 27 1 28 Total Sampel 29 51 80 Tingkat Akurasi 65%
Model  Grover  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  65%  berdasarkan  analisis  yang dilakukan  pada  80  sampel  penelitian  Model  Grover  memprediksi  benar  bahwa  klub mengalami financial distress sesuai dengan kenyataan sebanyak 2 sampel dari 29 total sampel financial  distress. Selanjutnya  untuk  prediksi non  financial  distress model  Grover memprediksi secara tepat sebanyak 50 sampel dari 51 sampel sedangkan sisanya sebanyak 1 sampel diprediksi tidak tepat, yakni dalam keadaan financial distress, sehingga total prediksi benar menurut model Grover yaitu sebanyak 52 sampel dari 80 total sampel.
REKAPITULASI TIPE EROR 1 TIPE EROR 2 JUMLAH 27 1 JUMLAH SAMPEL 29 51 TINGKAT EROR 93,10% 1,96%
Dari perhitungan type error model Grover diatas dapat diketahui bahwa pada tipe eror 1  sebanyak  27  sampel  dari  29  total  sampel  diprediksi non    financial  distress namun pada kenyataannya  adalah  mengalami financial  distress .  Sedangkan  untuk  tipe  eror  2  terdapat  1 sampel  dari  51  total  sampel  yang  diprediksi  masuk  dalam  kategori financial  distress namun pada  kenyataanya  adalah non    financial  distress .  Sehingga  tingkat  eror  tipe  1  yaitu  sebesar 93,10% dan tipe eror 2 sebesar 1,96%.
MODEL PREDIKSI TINGKAT AKURASI TINGKAT ERROR TIPE 1 TINGKAT ERROR TIPE 2 JUMLAH TIPE ERROR Model Zmijewski 71,00% 44,83% 19,61% 64,44% Model Springate 49,00% 0,00% 80,00% 80,00% Model Olhson 60,00% 96,55% 7,84% 104,39% Model Grover 65,00% 93,10% 1,96% 95,06%
Dari hasil perhitungan tingkat akurasi dan tipe eror diatas dapat diketahui bahwa dari ke empat  model  analisis  yaitu  Model  Zmijewski,  Model  Olhson,  Model  Springate  dan  Model Grover  terdapat  model  analisis financial  distress terbaik  yaitu  model  Zmijewski  dengan tingkat  akurasi  sebesar  71,00%  dan  jumlah  tipe  error  sebesar  64,44%.  Satu  hal  yang  perlu diingat  bahwa  hasil  prediksi  model  ini  adalah  sebagai  analisis  akurasi  model  terbaik  dalam memprediksi financial distress. Selain itu, model yang diciptakan belum sempurna, maka dari itu  hasil  prediksi  ini  tidak  boleh  dianggap  sebagai  hasil  yang  absolut.  Hasil  prediksi  dapat dipergunakan sebagai indikator agar pihak kreditur atau investor lebih berhati – hati dan lebih menggali informasi tambahan mengenai klub yang bersangkutan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Angka Berita, Admin. 2019. Lima Olahraga Terpopuler Sedunia : Kenapa Sepak bola Paling Terpopuler . https://angkaberita.id/2019/06/17/lima-olahraga-terpopuler-sedunia-kenapa-sepak bola-paling-populer/
[2] Antara  &  Widiastuti.  2021, Barcelona  Terlilit  Utang  Besar  dan  Teramcam  Bankrut,  Berikut Rinciannya . https://bola.tempo.co/read/1426969/barcelona-terlilit-utang-besar-dan-terancam- bangkrut-berikut-rinciannya/full&view=ok
[3] Gerritsen, P.L. 2015 Accuracy rate of bankruptcy prediction models for the Dutch professional football industry.
[4] Hariani, D.S. & Sujianto, A. 2017. Analisis Perbandingan Model Altman, Model Springate dan Model Zmijewski dalam memprediksi kebangkrutan Bank Syariah di Indonesia . Inventory Jurnal Akuntansi, Vol 1, Madiun: Program Studi Akuntansi-FEB UNIPMA
[5] Harlan  D.  Platt  And  Marjorie  B.  Platt,  2002. Predicting  Corporate  Financial  Distress: Reflections  On  Choice-Based  Sample  Bias.  Journal  Of  Economics  And  Finance  Volume  26 Number 2
[6] Hujianto, Septian Galuh. 2020. Sepak bola Dalam Pusaran Pembangunan . https://hmgp.geo.ugm.ac.id/2020/09/11/sepak bola-dalam-pusaran-pembangunan/
[7] Jati, Aning.
2019. Real Madrid Kelebihan Pemain Non-Eropa . www.google.com/amp/s/m.bola.com/amp/4029232/real-madrid-kelebihan-pemain-non-eropa
[8] Kompas,  Admin.  2021. 10  Pemain  Sepak  Bola  dengan  Bayaran  Tertinggi  di  Dunia,  Messi Teratas .
[9] Krusita, N.,& Wiagustini, N. 2019. Prediksi Financial Distress Menggunakan Model Zmijewski dan  Model  Grover  Pada  Perusahaan  Migas  Di  BEI . E-Jurnal  Manajemen ,  8(5),  2891- 2917.doi:10.24843/EJMUNUD.2019.v08.i05.p 11
[10]   Kusuma,  Refrigianto 2017, Analisis  pengukuran  financial  distress  dengan  model  analisis Altman, Springate, Zmijewski, Ohlson, dan Grover sebagai early warning system: Studi kasus pada  perusahaan  sektor  pertambangan  batubara  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. http://etheses.uin-malang.ac.id/11369/
[11]   Lutfiyyah,  I.,  &  Bhilawa,  L.  2021. Analisis  Akurasi  Model  Altman  Modifikasi  (Z”-Score), Zmijewski,  Ohlson,  Springate  dan  Grover  Untuk  Memprediksi  Financial  Distress  Klub  Sepak Bola. Jurnal Akuntansi , 13 (1), 46-60. https://doi.org/10.28932/jam.v13i1.2700
[12]   Ohlson, J. A. 1980. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research. 18(1), 109. https://doi.org/10.2307/2490395
[13]   Plihal, T., Sponerova, M. & Sponer, M. 2018. Comparative analysis Of Credit Risk Models In Relatoion  To  SME  Segment .”  DOI:10.5817/FAI-1-3  No.1. Czech  Republic:  Faculty  of Economics  and  Administration  Department  of  Finance  Masaryk  Universuty  &  Department  of Management Karel Englis College.
[14]   Priambodo,  Dimas 2018. Analisis  Perbandingan  Model  Altman,  Springate,  Grover,  Dan Zmijewski  Dalam  Memprediksi  Financial  Distress  (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Sektor Pertambangan  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2012-2017. S1  Thesis, Fakultas Ekonomi. https://eprints.uny.ac.id/55630/
[15]   Purwo Susongko,  Inayah  Adi  Sari  2018. Analisis  Diskriminan  Dalam  Penelitian  Ekonomi . https://media.neliti.com/media/publications/241218-analisis-diskriminan-dalam-penelitian-ek- a92272b4.pdf
[16]  Putra,  DionDB.  2019. Pertandingan  Copa  America  2019  Ternyata  Sepi  Penonton,  Ini Penyebabnya .
[17]   R  Putra.  2016. Tinjauan  Umum  Mengenai  Union  Of  European  Football  Association  (UEFA) Sebagai Organisasi Internasional. http://repository.unpas.ac.id/11618/3/10.BAB%20II.pdf
[18]  Shanazs. 2020. Sponsor UEFA Champions League Siapa Saja Sih?.
https://duomnibusdubitandum.wordpress.com/2020/05/30/sponsor-UEFA-champions-league- siapa-saja-sih/
[19]  Thomas.  2021. Bukan  Cuma  Barcelona,  Real  Madrid  Juga  Lagi  Krisis  Keuangan. https://today.line.me/id/v2/article/ezo5lx
[20]   Utama,  B.  I.,  Sudjana,  N.,  &  Nurlaily,  F.  2018. Analisis  Keakuratan  Model  Ohlson  dalam Memprediksi  Kebangkrutan  (Bankcrupty). Jurnal  Administrasi  Bisnis  (JAB)  Vol.  64  No.  2. Malang: Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya.
[21]   Widiasmara, Anny & Rahayu, Henny Catur 2019. Perbedaan Model Ohlson, Model Taffler Dan
Model Springate Dalam Memprediksi Financial Distress.
file:///C:/Documents%20and%20Settings/Kube%20Merapi/My%20Documents/Downloads/524 2-13454-1-SM.pdf
[22]   Zmijewski, M. E. 1984. Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research 22 (Supplement): 59-82.