Keberadaan  industri  dalam  suatu  negara dapat    dipengaruhi    oleh    berbagai  faktor, salah    satunya    adalah    lingkungan. Lingkungan    tersebut    dapat    dibagi menjadi    dua    kategori,    yaitu    lingkungan internal    dan    lingkungan    eksternal. Lingkungan internal merupakan lingkungan    dari    dalam    perusahaan    yang dapat diubah,  dan  diatur  oleh  perusahaan sesuai  dengan  kebutuhannya.  Lingkungan eksternal  merupakan  lingkungan    yang berada  di  luar  perusahaan    yang  tidak dapat  dikontrol    oleh    perusahaan.    Salah satu    faktor    dalam    lingkungan    eksternal yang  paling  berpengaruh  dalam  suatu perusahaan adalah faktor ekonomi.
Kondisi    ekonomi    global    terus berubah  dari  waktu  ke  waktu,  begitupun dengan    Indonesia.    Kondisi    ekonomi    di Indonesia  terus  berubah dari  satu periode ke periode lainnya. Setiap tahun,  Indonesia mengalami kejadian ekonomi, yang berpengaruh  pada  situasi  ekonomi  global maupun regional.
Sektor  industri  merupakan  motor penggerak bagi pertumbuhan perekonomian menuju  keadaan  yang  lebih  baik  karena sektor  industri  dianggap  efisien  dalam
menggunakan  sumber  daya  ekonomi. Namun  dalam  beberapa  tahun,  kinerja sektor  industri  tanah  air  turun.  Hal  ini disebabkan  kenaikan  harga  bahan  bakar minyak  yang  menyebabkan  menurunnya daya beli masyarakat.
Industri  manufaktur  merupakan sektor  terbesar  didalam  produk  domestik bruto  (PDB)  Indonesia.  Sumbangan  besar industri manufaktur terhadap perekonomian adalah dalam hal penyerapan  tenaga  kerja  dan  penghasilan devisa  negara  dari  ekspor.    Dewasa  ini industri  manufaktur  di  Indonesia  sudah berada  diujung  kesulitan  yang  ditandai dengan menurunnya pertumbuhan industri manufaktur yang cukup tajam.
Industri    tekstil    dan    garmen    di Indonesia    menjadi    salah    satu    tulang punggung industri manufaktur dan merupakan  industri  prioritas  nasional yang masih prospektif untuk dikembangkan. Industri tekstil dan garmen  memberikan  kontribusi    cukup besar    terhadap    pertumbuhan    ekonomi, selain    menciptakan  lapangan    kerja cukup    besar,    industri    ini    mendorong peningkatan    investasi  dalam    dan    luar

## Prediksi Financial Distress Berdasarkan Variabel-Variabel Keuangan Pada Industri Tekstil

## REFNI SUKMADEWI
Dosen Tetap Akademi Sekretari dan Manajemen Persada Bunda Jl. Diponegoro No. 42 Pekanbaru E-mail: Soekma_dhewi@yahoo.co.id
Abstract :  This  research  aims  at  providing  empirical  evidance  on  factors  that  affect  firms financial  distress.  This  research  examines  the  role  of  financial  ratios  in  predicting  the occurance  of  financial  distress  at  firm  in  textiles  industry  listed  at  Bursa  Efek  Jakarta. Discriminant analysis used to test the ability of financial ratio to predict financial distress and construct financial distress prediction model by using stepwise procedure. Variabel indicator are financial ratios. The result shows that there are four ratios different and significantly effect financial  distress  prediction  model.  The  ratios  are  Rasio  Current  Asset/Current  Liability, Working Capital/Total Asset, Net Income/Total Asset, Liability/Total Aset. The classificaton results based on the cut-off-Z Score values able to predict  firms  financial distress in textiles industry  at  the  accuracy  rate  0f  100%  . The  accuracy  rate  of  model  shows  that  discriminant model is accurate in measuring financial distress at firms in textile industry.
Keywords: Financial distress, Prediction Models, Financial Ratios
negeri.    Industri    tekstil    dan    garmen merupakan    industri    padat  karya,    yang sedikitnya    menyerap    1,8    juta    pekerja. Dari    sisi    tenaga    kerja,  pengembangan atau    penambahan    kapasitas    industri dapat    dengan    mudah  terakomodasi    oleh melimpahnya    tenaga    kerja    dan    upah yang  kompetitif, khususnya  dibandingkan dengan  kondisi  di  industri  negara  maju. Industri  tekstil  adalah  industri yang berorientasi ekspor.
Industri    tekstil    dan    garmen    di Indonesia    saat    ini    sedang    menghadapi tantangan    sekaligus    menghadapi    tekanan ditengah    globalisasi    dunia    untuk perdagangan    bebas.    Pemberlakuan perjanjian    perdagangan    bebas    antara Indonesia    dengan    beberapa    negara memberikan    tekanan    cukup    berat    bagi industri    tekstil    nasional  khususnya  di pasar.
Prediksi  terhadap  perusahaan  yang mengalami  kesulitan  keuangan  merupakan suatu studi yang menarik. Analisis financial  distress sangat  membantu  dalam mengambil keputusan untuk melihat kemampuan  perusahaan  mengelola  kasnya. Perusahaan  secara  tepat  waktu  diharapkan dapat  memenuhi  kewajiban  membayar bunga,  cicilan  hutang,  dan  penyediaan modal kerja
Penelitian
akademis bisa menyediakan model untuk mencegah financial distress yang sangat diperlukan di Indonesia.  Keberadaan  model  diharapkan membantu  perusahaan,  investor,  kreditor dan  pihak  lain  untuk  mengawasi  kinerja keuangan  perusahaan.  Ada  cara  yang  bisa menggambarkan kondisi keuangan perusahaan pada pasar di Indonesia dengan membuat model prediksi untuk memprediksi kemungkinan finacial distress perusahaan  di  Indonesia  sebagai  instrumen peringatan  dini  yang  dirumuskan  sebagai berikut: meskipun indikator yang memberikan  kontribusi  dominan  terhadap kemungkinan financial  distress perusahaan belum  jelas,  tetapi  rasio  keuangan  bisa memberikan  gambaran  kondisi  keuangan perusahaan.  Karena  itu  dibangun  model
berdasarkan rasio keuangan yang diharapkan  dengan  model  tersebut  adalah sebagai peringatan dini untuk memprediksi financial distress perusahaan.
Altman  memformulasikan  model prediksi kesulitan keuangan dengan menggunakan  lima  rasio  keuangan  yang dikenal dengan Altman Z Score. Menggunakan  analisis  diskriminan  linier dengan  akurasi  95%  kasus finacial distress pada satu tahun sebelum kesulitan keuangan  terjadi.  Analisis  diskriminan yang  dipakai  dalam  formulasi  Z  Score umumnya dipakai untuk mengklasifikasikan  sekumpulan  observasi kedalam  beberapa  kelompok,  biasanya variabel dependen yang akan diformulasikan  bersifat  kualitatif,  seperti distress  atau  tidak  distress.  Secara sederhana,  anallisis  diskriminan  akan menghasilkan kombinasi linier dari karakteristik-karakteristik dalam kelompok yang membedakan secara signifikan kelompok tersebut yaitu kelompok distress dan yang tidak distress.
Z-Score yang pertama kali dikembangkan untuk menentukan kecenderungan finacial  distress dapat juga  digunakan  sebagai  ukuran  dari keseluruhan kinerja keuangan perusahaan. Hal  yang  menarik  dari  Z-Score  adalah keandalannya  sebagai  alat  analisis  tanpa memperhatikan bagaimanan ukuran perusahaan.

## METODE
Data  berupa  data  kuantitatif  dari laporan keuangan dari semua industri tekstil yang  dijadikan  objek  penelitian  yaitu sebanyak  14  perusahaan.  Sumber  data berasal  dari  laporan  keuangan  yang  sudah di  audit  dari  PT  Bursa  Efek  Indonesia. Penelitian bersifat deskriptif dan eksploratif yang  bertujuan  untuk  membuat  gambaran secara  sistematis,  faktual  dan  akurat mengenai  fakta  yang  ditemukan  pada perusahaan-perusahaan  menggunakan  data sekunder  dari  laporan  tahunan  dari  Burse Efek Indonesia. Analisis deskriptif
Prediksi Financial Distress Berdasarkan Variabel-Variabel Keuangan Pada Industri Tekstil (Refni Sukmadewi)
56
dilakukan  untuk  memperoleh  kejelasan mengenai  variabel  yang  akan  diteliti. Penelitian eksploratif berusaha untuk mencari  ide-ide  atau  hubungan-hubungan yang  baru  dan  tidak  menggunakan  hipotesis. Data  berupa  14  rasio  keuangan  di  analisis menggunakan analisis diskriminan menggunakan bantuan program SPSS.

## HASIL
Identifikasi  suatu  objek  bertujuan untuk mengetahui apakah objek-objek penelitian  dapat  digunakan  untuk  menguji perbedaan suatu kelompok terhadap kelompok lain. Objek  yang dimaksud adalah rasio  keuangan.  Identifikasi  rasio  keuangan dilakukan  dengan  cara  menguji  kesamaan rata-rata  kelompok  yang  dapat  digunakan dengan 2 cara, yaitu:
Besarnya  angka  Wilks’  Lambda adalah  antara  angka  0  sampai  angka  1.  Jika angka  mendekati  0,  maka  data  cenderung berbeda  sebaliknya  jika  angka  mendekati  1 maka data cenderung sama.
Ada empat variabel  yang mempunyai angka  signifikan  yang  mendekati  0  yaitu variabel  X3  (Working  Capital/Total  Asset), variabel  X9  (Net  Income/Total  Asset),  X11 (Liability  /  Total  Asset),  X12  (Equity/Total Asset).  Dengan  demikian  empat  variabel tersebut  merupakan  faktor  pembeda  dalam memprediksi  financial  distress  antara  dua kelompok, yaitu kelompok distress dan  yang tidak distress.
Dalam  uji  ini  akan  dilihat  variabel independen  mana  saja  yag  berbeda  secara signifikan diantara kelompok yang diprediksi distress dan yang tidak distress menggunakan kriteria  F    test.  Kriteria  uji  menggunakan ketentuan  berikut:  Jika  signifikan  >0,05, maka  tidak  akan  ada  perbedaan  dalam kelompok;  Jika  signifikan  <0,05,  maka  ada perbedaan dalam kelompok.
Ada empat variabel  yang mempunyai angka  signifikan  lebih  kecil  dari  0,05  yaitu variabel  X3  (Working  Capital/Total  Asset), variabel  X9  (Net  Income/Total  Asset),  X11 (Liability  /  Total  Asset),  X12  (Equity/Total Asset).  Dengan  demikian  empat  variabel tersebut  merupakan  faktor  pembeda  dalam
memprediksi  financial  distress  antara  dua kelompok,  yaitu  kelompok  distress  dan yang tidak distress.
Jika dilihat pengujian menggunakan kriteria Wilks’ Lambda dan kiteria angka F terdapat kesamaan variabel-variabel independen  yang  dianggap  signifikan. Setelah  dilakukan  uji  rata-rata  kelompok diatas, selanjutnya dari empat variabel yang dianggap  signifikan  ini,    akan  dilanjutkan dengan menguji signifikan perbedaan antara kedua  kelompok  dan  mencari  faktor-faktor pembeda yang mempengaruhi terbentuknya klasifikasi  dua  kelompok,  yaitu  kelompok yang  distress  (0)  dan  kelompok  yang  tidak distress  (1)  dengan  menggunakan  metode stepwise.
Model diskriminan dibentuk dengan menggunakan  metode  stepwise  dimana Mahalanobis  distance menjadi  kriteria discriminating  power  dari  masing-masing variabe  independen.  Prosedur  stepwise dilakukan  untuk  menentukan  variabel- variabel  independen  mana  yang  efisien dalam  membedakan  distress  atau  tidak distress  nya  perusahaan.  Prosedur  stepwise dimulai  dengan  memilih  rasio  keuangan yang  dikeluarkan  dari  model  dan  memilih rasio yang memaksimumkan jarak Mahalanobis antar kelompok.
Dari  empat  variabel  independen yang  dianggap  signifikan  menggunakan kriteria angka Wilks’ Lambda dan angka F tadi,  ada  dua  variabel  independen  yang dianggap  memiliki  discriminating  power paling tinggi, artinya yang palingg membedakan diantara kelompok.
Dalam memilih variabel independen yang  masuk  dalam  model  diskriminan, sesuai  aturan  dalam  metode  stepwise  ini maka hanya variabel yang mempunyai nilai Mahalanobis distance tinggi yang dimasukkan,  lalu  periksa  apakah  nilai signifikansi  nya  lebih  kecil  dari  0,05.  Jika nilai  signifikansi  nya  lebih  kecil  dari  0,05 maka  variabel  tersebut  dimasukkan  dalam model diskriminan. Tahapan dalam pemasukan  variabel  independen  dalam model diskriminan adalah sebagai berikut:
57 1. Memasukkan variabel Working
Capital  /  Total  Asset  (X3)  ke  dalam model  dengan  nilai  Mahalanobis distance  7,145  dengan  signifikansi 0,004.  Pada  tahap  pertama  ini, variabel  Working  Capital  /  Total Asset (X3) terpilih.
2. Memasukkan  variabel  Liability/Asset (X11)  ke  dalam  model  dengan  nilai Mahalanobis  distance  18,966  dengan signifikansi  0,001.  Pada  tahap  kedua ini, Liability/Asset (X11) terpilih.
3. Memasukkan variabel
Net Income/Total  Asset  (X9)  ke  dalam model  dengan  nilai  Mahalanobis distance  61,083  dengan  signifikansi 2.974E-5.  Pada  tahap  kedua  ini,  Net Income/Total Asset (X9) terpilih.
4. Memasukkan variabel
Current Asset/Current Liability (X2) ke dalam model  dengan  nilai  Mahalanobis distance  134,111  dengan  signifikansi 7.117E-6.  Pada  tahap  kedua  ini, Current  Asset/Current  Liability  (X2) terpilih.
Empat  variabel  independen  yang dimasukkan  kedalam  prosedur  stepwise  tadi dianggap paling signifikan. Dengan demikian dapat  dikatakan  bahwa  variabel  Working Capital  /  Total  Asset  (X3),  variabel Liability/Asset (X11), variabel Net Income/Total  Asset  (X9)    dan  variabel Current Asset/Current
Liability (X2) membedakan  kondisi  distress  atau  tidak distress nya perusahaan tekstil.
Wilks’  Lambda  pada  prinsipnya adalah jumlah varian diskriminan  yang tidak bisa  dijelaskan  oleh  perbedaan  diantara kelompok-kelompok yang diteliti. Jika dilihat angka  Wilks’  Lambda  pada  tabel  4,  maka terjadi  proses  tahapan  empat  kali  sesuai dengan jumlah variabel bebas yang memenuhi  persyaratan.  Pada  tahap  pertama 49,5%  varian  tidak  dapat  dijelaskan  oleh adanya  perbedaan  antar  kelompok,  Pada tahap  kedua  27%  varian  tidak  dapat dijelaskan  oleh  adanya  perbedaan  antar kelompok  ,  Pada  tahap  ketiga  10,3%  varian tidak dapat dijelaskan oleh adanya perbedaan antar  kelompok  pada  tahap  keempat  varian
paling kecil yaitu sebesar 5%.
Penurunan  angka  Wilks’  Lambda adalah  baik  untuk  model  diskriminan, karena  varian  yang  tidak  bisa  dijelaskan semakin  kecil.  Angka  signifikan  untuk empat variabel adalah lebih kecil dari 0,05. Karena keempat variabel tersebut mempunyai nilai  signifikan lebih kecil dari 0,05  maka  variabel  tersebut  mempunyai perbedaan yang signifikan. Aspek
multivariate model dilaporkan  dalam  tabel  5 Eigenvalues. Canonical correlation menunjukkan hubungan  antara  nilai  diksriminan  dengan kelompok.  Nilai Canonical  correlation yang  baik  adalah  jika  memiliki  nilai  >0,50 (50%).  Nilai Canonical  correlation sebsar 0,975  (97,5%)  menunjukkan  hubungan yang  tinggi  karena  memiliki  nilai  >0,50 (50%).
Adanya  korelasi  antara  variabel- variabel independen dengan fungsi diskriminan  yang  tebentuk.  Pada  tabel  6 dapat  dilihat  bahwa  variabel  X3  (Working Capital / Total Asset) paling erat hubungannya  dengan  fungsi  diskriminan, diikuti  oleh  variabel  X9  (Net  Income/Total Asset  X11  (Liability/Total  Aset)  dan    X2 Current Asset/Current Liability.
Dari  tabel  structure  matrix  tadi dapat dilihat bahwa variabel yang diikutkan dalam  proses  analisis  diskriminan  adalah (yang  tidak  bertandakan  huruf  a)  yaitu variabel X3 (Working Capital / Total Asset) paling  erat  hubungannya  dengan  fungsi diskriminan,  diikuti  oleh  variabel  X9  (Net Income/Total  Asset  X11  (Liability/Total Aset)  dan    X2  Current  Asset/Current Liability.
Dari  analisis  menggunakan  model diskriminan diperoleh model sebagai berikut:
Z=-2,174+  -0,001  X2  +  0,002  X3+  -0,024 X9 + 0,007 X11 Dimana
X2 = Current Asset/Current Liability. X3     =  Working Capital/Total Asset X9 =  Net Income/Total Asset
X11   = Liability/Total Aset
Dari fungsi diskriminan yang
Prediksi Financial Distress Berdasarkan Variabel-Variabel Keuangan Pada Industri Tekstil (Refni Sukmadewi)
58
diperoleh,  dapat  dilihat  pada  tabel  7  bahwa nilai  rata-rata  variabel  yang  paling  dominan untuk  memprediksi  perbedaan  kelompok perusahaan yang diprediksi distress dan tidak distress  adalah  variabel  X11  (Liability/Total Asset.),  karena  memiliki  koefisien  tertinggi sebesar  0,007.  Sedangkan  rata-rata  variabel yang paling lemah memprediksi kebangkrutan adalah variabel X2 (Liability/Total  Asset),  karena  memiliki koefisien terendah sebesar -0,001.
Untuk    masing-masing  kelompok terdapat  nilai  rata-rata  untuk  nilai  z  Score diskriminan yang disebut centroid. Pada tabel 8  terdapat  dua  kelompok  diskriminan  yaitu kelompok  yang  diprediksi  distress  dan kelompok yang diprediksi tidak distress.
Keakuratan prediktif fungsi diskriminan  dicapai  dengan classification result . Sebelum
mengembangkan classification result, terlebih dahulu menentukan cutting  score .  Rumus  untuk menentukan  nilai cutting  score adalah sebagai berikut:
Zcu   =   NA.ZB + NB.ZA NA +NB Dimana:
Zcu  = Nilai kritis NA  = Jumlah grup A NB  = Jumlah grup B ZA  = Centroid Grup A ZB  = Centroid Grup B Maka  perhitungan  nilai  kritis  adalah sebagai berikut:
= [(2) x (-1,654)] + [(12) x (9,926)]
2+12 = 8,27 Karena  critical  cutting  score  sebesar 8,27 maka prosedur untuk
mengklasifikasikan  perusahaan  adalah:  Z> 8,27; perusahaan yang
dikategorikan
bangkrut Z< 8,27; perusahaan yang
dikategorikan tidak bangkrut Selanjutnya dilakukan prosedur
casewise statistic untuk mengevaluasi tingkat keberhasilan model diskriminan yang dihasilkan  dalam  mengidentifikasi financial distress pada  perusahaan  industri  tekstil.
Hasil  prosedur casewise  statistic berupa nilai  Z  Score  dan  hasil  yang  diperoleh berdasarkan  nilai  Z  Score  menggunakan model diskriminan.
Prediksi financial
distress ditentukan  dengan  melihat  nilai equity perusahaan.  Bila  nilai equity positif  maka dikategorikan perusahaan yang tidak bangkrut,  sedangkan  bila equity negatif maka dikategorikan perusahaan yang bangkrut.  Berdasarkan  nilai  equity  tersebut terdapat  dua  perusahaan  yang  bangkrut yaitu  PT  Asia  Pacific  Fibers  Tbk,  dan  PT Argo Pantes Tbk. Sedangkan 12 perusahaan lainnya tidak bangkrut.
Dari  prosedur casewise  statistic dapat  dilihat  mana  saja  perusahaan  yang memiliki  nilai  Z>  8,27  yaitu  perusahaan yang dikategorikan bangkrut dan perusahaan  yang  memiliki  nilai  Z<8,27 yaitu  perusahaan  yang  dikategorikan  tidak bangkrut. Ada dua perusahaan  yang berada pada  konisi  bangkrut  dengan  nilai  Z>8,27 yaitu  PT  Asia  Pacific  Fibers  Tbk,  dan  PT Argo  Pantes  Tbk.  Nilai  Z  Score  PT  Asia Pacific Fibers Tbk sebesar 9,17, dan nilai Z Score PT Argo Pantes Tbk sebesar 10,683. Sedangkan  12  perusahaan  lainnya  berada pada  kondisi  tidak  bangkrut  yang  memiliki Z<8,27.
Dari  2  perusahaan  yang  awalnya diprediksi bangkrut dan 12 perusahaan yang diprediksi tidak bangkrut. Setelah menggunakan  model  diskriminan    dengan didasarkan  pada  nilai  cut  off  score  yang telah  ditentukan,  terdapat  2  perusahaan bangkrut dan 12 perusahaan tidak bangkrut. Jadi dengan menggunakan model diskriminan  pengklasifikasian  yang  benar adalah  sebanyak  12  perusahaan  dengan tingkat akurasi 100%, dan pengklasifikasian yang salah tidak ada.

## PEMBAHASAN
Model
diskriminan untuk mengetahui  kebangkrutan  pada  industri tekstil adalah:
Z=-2,174+  -0,001  X2  +  0,002  X3+  -0,024 X9 + 0,007 X11 Critical cutting score untuk model
diskriminan adalah:
Z>  8,27;  perusahaan  yang  dikategorikan bangkrut Z<  8,27;  perusahaan  yang  dikategorikan tidak bangkrut
Rasio  yang  dapat  menilai  prediksi kebangkrutan  perusahaan  adalah  Current Asset/Current Laibility, rasio Working Capital/Total  Asset,  Net  Income/Total  Asset dan Rasio Liability/Total Asset menunjukkan proporsi  total  aset  untuk  membiayai  utang perusahaan. Rasio  yang  positif menunjukkan bahwa  nilai  aset  lebih  besar  dari  kewajiban perusahaan. Rasio yang negatif menunjukkan nilai  aset  lebih  kecil  dari  kewajiban perusahaan.  Ini  berarti  bahwa  perusahaan mempunyai hutang yang lebih besar dibandingkan  dengan  aset  yang  dimiliki perusahaan.
Perusahaan  yang  bangkrut  dengan menggunakan  model  diskriminan  ada  dua perusahan yaitu PT Argo Pantes Tbk dan PT Asia Pacific Fibers Tbk. PT Argo Pantes Tbk dengan  nilai  Z  Score  9,170  dan  perusahaan PT  Asia  Pacific  Fibers  Tbk  dengan  niai  Z Score 10,683. Perusahaan-perusahaan tersebut  memiliki  nilai  Z  Score  lebih  besar dari  nilai  cut  off  score  yaitu  sebesar  8,27 sehingga  perusahaan  tersebut  digolongkan pada  kelompok  perusahaan  yang  mengalami kebangkrutan.

## SIMPULAN
Model  prediksi  kebangkrutan  pada industri  tekstil  adalah:  Z=-2,174+  -0,001  X2 +  0,002  X3+  -0,024  X9  +  0,007  X11. Persentase tingkat akurasi model diskriminan adalah  sebesar  100%.  Dengan  menggunakan model diskriminan diatas dilakukan pengujian terhadap rasio-rasio keuangan.
Rasio  keuangan  dapat  digunakan untuk  membedakan  antara  perusahan  yang distress  dan  perusahaan  yang  tidak  distress. Dari  hasil  pengujian  menggunakan  analisis diskriminan  menunjukkan  bahwa  rasio  yang dapat  membedakan  antara  perusahaan  yang distress  dan  perusahaan  yang  tidak  distress pada  industri  tekstil  adalah  empat  rasio keuangan  Current  Asset/Current  Liability, rasio  Working  Capital/Total  Asset,  Net
Income/Total Asset
dan Rasio Liability/Total Asset.

## DAFTAR RUJUKAN
Agnes  Sawir.  2003.  Analisis  Kinerja keuangan dan Perencanaan Keuangan Perusahaan. PT Gramedia              Pustaka  Utama, Jakarta.
Altman, Edward,  I. 1968. Financcial  Ratio,
Discriminant  Analysis  and  The Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance (September): 589-609
Altman,  Edward,  I.  2000.  Predicting Financial  Distress  of  Companies: Revisiting The Z Score adn Zeta ® Models.
Avianti,  Ilya.  2002.  Bankruptcy  Prediction Models  for  Companies  Listed  at the  Jakarta  Stock  Exchange  Using Financial  Indicators.  Economics Journal FE-Unpad
Brigham  F.  Eugene.  2004.  Intermediate
Financial Management. Eight Edition.  Thomson  South  Western,
USA
Gitman,  Lawrence  J.  2006.  Principle  of Maganerial Finance. Eight Edition. Pearson  Eaducation,  Inc,  Boston- Unites States of America
Hadad,  Muliaman  D.,  Santoso,  Wimboh., Ruliana, ita. 2003. Indikator Kepailitan di Indonesia: An
Additional  Early  Warning  Tools Pada Stabilitas Keuangan
Mamduh  M.  Hnafi,  dan  Abdul  Hakim. 2005.  Analisis  Lporan  Keuangan. Edisi  Kedua.  UPP  AMP  YKPN. Yogyakarta.
Prediksi Financial Distress Berdasarkan Variabel-Variabel Keuangan Pada Industri Tekstil (Refni Sukmadewi)

## 60
Palepu,  Khrisna  G.  At.all.2004.  Busines
Analysis & Valuation, Third
Edition.  Thomson  Learning,  unites States of America
Sarwono, jonathan. 2006. Panduan Cepat dan Mudah  SPSS  14.  CV  Andi  Offset. Yogyakarta
Weston,  and  Brigham.  1993.  Essential  of Managrial  Finannce,  Tenth  Edition. Harcourt  Brace  College  Publisher, Unites States of America
White,  Gerald,  I.,  Sondhi,  Shwinpaul,  C., Fried, Dov. 2003. The Analysis and Use  of  Financial  Statement.  Third Eddition.  John  Willey  &  Sons,  Inc, Unites States of America .