## MEMPREDIKSI PERUSAHAAN YANG BERPOTENSI MENGALAMI MASALAH KEUANGAN DENGAN MODEL ALTMAN, SPRINGATE DAN ZMIJEWSKI
(Studi pada Perusahaan Ritel yang Terdaftar di BEI Periode Tahun 2012-2016)
Devy Nilasari, Mulyo Haryanto 1
Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Diponegoro

## ABSTRACT
National retail sales in the period of January-June 2017 experienced in a slowdown  compared  to  the  same  period  the  previous  year  (YoY).  Nielsen  retail Audit  data  show that  national  retail  sales  in  the  first  half  of  this  year  only  grew 3.7 percent from 10.2 percent. This study purpose to find out the prediction model of Financial Distress that is most suitable for its application in  retail companies in  Indonesia.  This  study  compares  three  models  of  financial  distress  prediction there  are  the  model  of  Altman,  Springate,  and  Zmijewski  by  analyzing  the accuracy  of  each  model.  The  model  with  the  highest  accuracy  is  used  to  predict retail companies that will experience financial distress in the future. The research data is taken from the financial statements of retail companies listed in Indonesia Stock Exchange (IDX) for the period 2012-2016. The samples used in this study as many  as  12  companies  by  using  purposive  sampling  technique.  The  method  of analysis  used  is  logistic  regression. The  results  indicate  if  the  Altman  and Zmijewski  models  can  be  used  to  predict  financial  distress  in  retail  companies.
The most accurate model is the Zmijewski model. At the end of the research model Zmijewski used to predict 12 companies Ritel listed on the IDX period 2016. The prediction results show that three companies are predicted to experience financial distress in the future.
Keywords:  Financial  Distress,  Altman  Model,  Springate  Model,  Zmijewski Model, Financial Statement, retail

## ABSTRAK
Penjualan  ritel  nasional  pada  periode  Januari-Juni  2017  mengalami perlambatan dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya (YoY). Data ritel Nielsen menunjukkan bahwa penjualan ritel nasional di semester I tahun ini hanya tumbuh  3,7  persen  dari  10,2  persen.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui model  prediksi Financial  Distress yang  paling  sesuai  untuk  penerapannya  pada perusahaan  ritel  di  Indonesia.  Studi  ini  membandingkan  tiga  model  prediksi marabahaya  keuangan  yaitu  model  Altman,  Springate  dan  Zmijewski  dengan menganalisis  keakuratan  masing-masing  model.  Model  dengan  akurasi  tertinggi
1 Corresponding Author
digunakan  untuk  memprediksi  perusahaan  ritel  yang  akan  mengalami  kesulitan keuangan di masa depan.
Data  penelitian  diambil  dari  laporan  keuangan  perusahaan  ritel  yang tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  untuk  periode  2012-2016.  Sampel  yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 12 perusahaan dengan teknik purposive sampling . Metode analisis yang digunakan adalah regresi logistik.
Hasilnya menunjukkan jika model Altman dan Zmijewski dapat digunakan untuk  memprediksi financial  distress pada  perusahaan  ritel.  Model  yang  paling akurat  adalah  model  Zmijewski.  Pada  akhir  model  penelitian  Zmijewski digunakan  untuk  memprediksi  12  perusahaan  ritel  yang  terdaftar  pada  periode BEI  2016.  Hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa  tiga  perusahaan  diprediksi mengalami kesulitan keuangan di masa depan.
Kata  kunci : Financial  Distress ,  Model  Altman,  Model  Springate,  Model Zmijewski, Laporan Keuangan, Ritel

## Pendahuluan
Banyak  faktor  yang  dapat  menyebabkan perusahaan  mengalami  kesulitan keuangan dan memutuskan untuk bubar dikarenakan mengalami kondisi financial distress yang  pada  akhirnya  mengarah  pada  kebangkrutan.  Perkembangan  era digital saat ini sangat mempengaruhi industri ritel di Indonesia. Banyaknya bisnis berbasis online menyebabkan industri ritel mengalami pelemahan daya beli serta menjadi  faktor  utama  penurunan  pertumbuhan  industri  ritel.  Selain  munculnya pergeseran  ke online ,  biaya  produksi  juga  menjadi  salah  satu  penyebab  yang cukup  mempengaruhi  dikarenakan  terjadinya  perubahan  konsumen.  Penjualan ritel  nasional  periode  Januari-Juni  2017  mengalami  perlambatan  dibanding periode  yang  sama  tahun  sebelumnya  (YoY).  Data  Nielsen  ritel  Audit menunjukkan  bahwa  penjualan  ritel  nasional  pada  semester  I  tahun  ini  hanya tumbuh 3,7 persen dari sebelumnya sebesar 10,2 persen.
Lesunya perekonomian domestik dan turunnya daya beli masyarakat telah berdampak terhadap industri ritel di Indonesia.  Jika suatu perusahaan tidak dapat bertahan  dengan  situasi  tersebut,  maka  terdapat  kemungkinan  bahwa  dalam jangka panjang perusahaan akan mengalami financial distress. Menurut Platt dan Platt  (2002) Financial  distress merupakan  tahapan  penurunan  kondisi  keuangan suatu  perusahaan  sebelum  terjadinya  kebangkrutan. Financial  distress dapat
digambarkan  sebagai  suatu  kondisi  bilamana  perusahaan  mengalami  laba  bersih operasi  ( net  operation  income )  negatif  selama  beberapa  tahun  dan  selama  lebih dari satu tahun tidak melakukan pembayaran dividen.
Pengenalan  lebih  awal  mengenai  kondisi financial  distress yang  dialami suatu  perusahaan  dapat  dilakukan  menggunakan  model  sistem  peringatan  dini ( early  warning  system ).  Telah  terdapat  beberapa  peneliti  yang  melakukan pengembangan  model  prediksi financial  distress .  Model-model  tersebut  antara lain  dikemukakan  oleh  Altman  (1968),  Springate  (1978)  dan  Zmijewski  (1984). Uji  model  prediksi financial  distress telah  cukup  banyak  dilakukan  serta memberikan  hasil  yang  berbeda  setiap  penelitiannya,  seperti  penelitian  yang dilakukan  oleh  Fatmawati  (2012)  studi  dengan  menganalisis  model  Zmijewski, Altman  dan  Springate  sebagai  prediktor delisting perusahaan  yang  terdaftar  di BEI.  Hasil  dari  penelitiannya  menyatakan  bahwa  model  prediksi  Zmijewski merupakan  model  terbaik  sebagai  prediktor delisting. Namun,  berbeda  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hadi  dan  Anggraeni  (2008)  hasil  penelitiannya menyebutkan  bahwa  model  Zmijewski  tidak  dapat  digunakan  sebagai  prediktor delisting perusahaan yang terdaftar di BEI.
Secara  harfiah  setiap  model  prediksi  memiliki  kelebihan  maupun kekurangannya  yang  dimiliki.  Hanya  saja  pada  suatu  keadaan  model  prediksi tersebut menjadi tidak sesuai digunakan. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk  menemukan  model  yang  paling  akurat  dalam  memprediksi financial distress pada kondisi saat ini serta memprediksi perusahaan yang akan mengalami financial distress berbasis pada model prediksi yang paling akurat tersebut.

## Masalah Penelitian
Berdasarkan latar belakang permasalahan seperti yang telah dikemukakan di atas maka  disusunlah  suatu  perumusan  masalah.  Perumusan  masalah  yang  diajukan pada penelitian ini adalah:
1. Apakah Score hasil  perhitungan  model  Altman  dapat  digunakan  untuk memprediksi kondisi Financial Distress pada perusahaan ritel di Indonesia
2. Apakah  Score  hasil  perhitungan  model  Springate  dapat  digunakan  untuk memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan ritel di Indonesia
3. Apakah score hasil  perhitungan  model  Zmijewski  dapat  digunakan  untuk memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan ritel di Indonesia
4. Apakah  terdapat  satu  model  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi  dalam memprediksi kondisi f inancial distress pada perusahaan ritel di Indonesia

## Kajian Teoritis
1. Financial Distress pada Perusahaan Ritel Menurut  Beaver  (1966)  tidak  terdapat  satupun  definisi  secara  pasti  yang dapat  menjelaskan financial  distress. Para  ahli  ekonomi  memiliki  penjelasan masing-masing  yang  berbeda-beda  dalam  mendefinisikan financial  distress. Financial distress merupakan salah satu keadaan yang menggambarkan terjadinya penurunan  kondisi  keuangan  suatu  perusahaan,  dimana  sebelum  mengalami kebangkrutan  ataupun  likuidasi  maka  perusahaan  akan  mengalami financial distress terlebih  dahulu.  Kondisi financial  distress (Platt  dan  Platt,  2002:1) Menurut  Whitaker    (1999,  dalam  Rismawaty  2012)  kondisi financial  distress dapat  diartikan  dengan  lebih  besarnya  utang  jangka  panjang  yang  akan  jatuh tempo dibandingkan dengan arus kas perusahaan atau jika selama dua tahun laba bersih  operasi  perusahaan  negatif  dan  selama  lebih  dari  satu  tahun  tidak membayar dividen.
2. Model Altman dalam Memprediksi Financial Distress Perusahaan Ritel Model Altman pada tahun 1968 dalam penelitiannya menggunakan metode step-wise  multiple  discriminant  analysis atau  disebut  MDA.  MDA  merupakan teknik  statistika  yang  biasa  digunakan  untuk  membuat  model  yang  mana output yang dihasilkan dari teknik MDA yaitu persamaan linear yang dapat membedakan antara dua keadaan variabel dependen. Diperoleh lima rasio yang diyakini Altman baik dan sesuai untuk dijadikan variabel dalam model. Berikut persamaan model Altman yang digunakan untuk memprediksi financial distress :
Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 0.999X5
Keterangan:
X1 = Working capital/total assets
X2 = Retained earnings/total assets
X3 =Earnings before interest and taxes/total assets
X4 = Market value of equity/book value of total debt
X5 = Sales/total assets
Setelah  diketahui  hasil  skor  berdasarkan perhitungan,  selanjutnya  Altman menggunakan nilai cutoff 2,675 dan 18,1 dengan kriteria sebagai berikut:
1) Perusahaan yang memperoleh skor Z>2,675 diprediksi tidak akan mengalami financial distress dimasa depan.
2) Perusahaan  yang  memperoleh  skor  Z<1,81  diprediksi  akan  mengalami financial distress dimasa depan.
3) Perusahaan  yang  memperoleh  skor  1,81<  Z  <2,675  diklasifikasikan  sebagai perusahaan pada grey area .
3. Model Springate dalam Memprediksi Financial Distress Perusahaan Ritel Springate  (1978)  merupakan  revolusi  dari  model  Altman  yang dikembangkan dengan teknik Multivariate Discriminants Analysis (MDA). Model Springate  memiliki  empat  rasio  setelah  melalui  berbagai  pengujian  yang dilakukan  untuk  menentukan  perusahaan  yang  dikatakan  sehat  atau  berpotensi mengalami  kebangkrutan.  Berikut  persamaan  model  Springate  yang  digunakan untuk memprediksi financial distress :
S = 1.03A + 3.07B + 0.66C + 0.4D
Keterangan:
A = Working capital/total assets
B=Earning before interest and taxes/total assets
C=Earning before taxes/current liabilities
D= Sales/total assets
Model  Springate  memiliki  nilai cut  off sebesar  0,862  yang  digunakan untuk  mengkategorikan  kondisi  perusahaan.  Jika  skor  S<0,862  maka  perusahaan
tersebut diprediksi akan mengalami financial distress. Adapun jika skor S>0,862 maka perusahaan diprediksi tidak akan mengalami financial distress .
4. Model Zmijewski dalam Memprediksi Financial Distress Perusahaan Ritel Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  Zmijewski  (1984)  menggunakan teknik random sampling. Zmijewski menggunakan analisis rasio yang digunakan untuk  mengukur  kinerja, leverage ¸  dan  likuiditas  suatu  perusahaan.  Metode statistic  yang  digunakan  yaitu regresi  logit .    Berikut  ini  merupakan  persamaan model Zmijewski:
X = -4.3 - 4.5X1 + 5.7X2 - 0.004X3
Keterangan:
X1 = ROA (NITA) X2 = Debt Ratio (TLTA)

## X3= Current Ratio (CACL)
Model  Zmijewski  memiliki  nilai cutoff sebesar  0  yang  digunakan  untuk mengkategorikan  kondisi  perushaan.  Jika  skor  S<0  maka  perusahaan  tersebut diprediksi  tidak  akan  mengalami financial  distress. Adapun  jika  skor  S>0  maka perusahaan diprediksi akan mengalami financial distress .
Setiap  model  memiliki  kelebihan  maupun  kekurangan  masing-masing, dikarenkan rasio ataupun variabel yang terdapat dalam tiap model berbeda-beda. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gunawan  (2017)  yang  menganalisis dengan  membandingkan  tingkat  akurasi  antara  model  Altman,  Zmijewski  dan Grover  dalam  memprediksi  kondisi  kesulitan  keuangan.  Hasil  penelitiannya menyatakan  bahwa  model  Zmijewski  merupakan  model  paling  akurat  untuk memprediksi kondisi kesulitan keuangan.

## Metodologi
1. Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini yaitu seluruh perusahaan ritel yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  sebanyak  23  perusahaan.  Perusahaan  yang  akan menjadi  sampel  penelitian  adalah  perusahaan  yang  mengalami financial  distress
yang  ditentukan  dengan  teknik purposive  sampling. Berdasarkan  kriteria,  maka jumlah sampel penelitian ini sebanyak 12 perusahaan.
2. Jenis dan Sumber data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder,  artinya  peneliti  mendapatkan data secara tidak langsung dari obyek penelitian. Data-data yang diperoleh peneliti merupakan data laporan keuangan perusahaan ritel di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode  2012-2016.  Sumber  data  tersebut  diperoleh  dari Indonesian  Capital Market  Directory (ICMD)  tahun  2012-2016  dan  website Indonesian  Stock Exchange.

## Variabel Penelitian
1. Variabel Terikat
Variabel terikat dalam penelitian ini adalah financial distress yang diukur dengan  variabel dummy, 1=  Perusahaan  yang  mengalami financial  distress ;  0= Perusahaan  yang  tidak  mengalami financial  distress .  Kriteria  khusus  digunakan untuk  menentukan  apakah  perusahaan  mengalami  financial  disterss  atau  tidak. Perusahaan  dikatakan  mengalami financial  distress apabila:  (1)  perusahaan mengalami  net  income  negatif  selama  2  (dua)  tahun  berturut-turut;  atau  (2) perusahaan tidak melakukan pembayaran dividen lebih dari 1 tahun (Husein dan Pambekti 2014).
2. Variabel Bebas
Variabel  bebas  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  nilai  atau skor hasil perhitungan tiaprasio dalam model prediksi financial distress yang telah dikembangkan oleh peneliti-peneliti sebelumnya, yakni meliputi model Altman Z- score ,  Springate  dan  Zmijewski.  Untuk  kemudian  setelah  itu  dihitung  sesuai persamaan  model  dengan  masing-masing  koefisien  yang  dimiliki  tiap  model prediksi.

## Metode Analisis
Pada bagian metode analisis akan membahas mengenai alat analisis yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini  yang  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan sebagaimana yang dijelaskan berikut:
Analisis Regresi Logistik
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  regresi  logistik  ( logistic  regression ) untuk  melakukan  uji  hipotesis.  Selanjutnya  model  regresi  logistik  dapat  diukur dengan menggunakan model sebagai berikut:
1. Menilai Keseluruhan Model ( Overall Model Fit )
Penilaian model fit dilakukan dengan cara membandingkan antara nilai -2Log Likelihood  pada block  number=  0 dengan  nilai  -2Log  Likelihood  pada block number  =  1 .  Apabila  terjadipenurunan  nilai  -2LL  maka  model  yang dihipotesiskan fit dengan data. (Ghozali, 2005)
2. Menilai Kelayakan Model Regresi ( Goodness Of Fit )
Penilaian  Goodness  Of  Fit  yakni  dengan  melakukan  uji Hosmer  and Lemeshow’s Goodness Of Fit Test , Untuk mengetahui apakah data empiris cocok ataupun sesuai dengan model yang artinya model dikatakan fit dikarenakan tidak terdapat perbedaan antara model dengan data.
3. Menguji Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square )
Dalam  menguji  koefisien  determinasi Nagelkerke  R  Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox and Snell untuk menghasilkan nilai yang bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu). Nilai Cox and Snell’s R Square dalam output logistic regression dapat diinterpretasikan dengan R Square (Ghozali, 2016:329).
4. Menguji Signifikansi Simultan ( Omnibus Test )
Omnibus test digunakan melakukan pengujian seberapa jauh seluruh variabel bebas  yang  dimasukan  dalam  model  memiliki  pengaruh  terhadap  kemungkinan perusahaan  mengalami financial  distress. Untuk  menentukan  apakah  H 0 mengalami  penerimaan  atau  penolakan  maka  disasarkan  pada  tingkat  signifikasi (α) 5% atau 0,005.
5. Pengujian Hipotesis ( Partial Test)
Partial  test dapat  dilihat  melalui  koefisien  regresi.  Koefisien  regresi  tiap variabel yang diuji akan menunjukan bentuk hubungan antara variabel. Pengujian hipotesis  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  antara  nilai  probabilitas  (sig) dengan  tingkat  signifikansi  (α).  Persamaan logistic  regression dapat  dinyatakan sebagai berikut (Ghozali, 2016):
= − ) 1 ( P P
Ln β 0 + β 1 X1+ β 2 X2+ β 3 X3+ Ɛ 1
Keterangan:
) 1 ( P P Ln − =   Log dari perbandingan antara peluang financial distress dan non financial distress
β 0 =   Konstanta
β 1, β 2, β 3 =   Nilai koefisien dari setiap variabel
X1 =   Skor yang diperoleh hasil perhitungan rumus pada model Altman X2 =  Skor  yang  diperoleh  hasil  perhitungan  rumus  pada  model Springate X3 =  Skor  yang  diperoleh  hasil  perhitungan  rumus  pada  model Zmijewski Ɛ 1 =   Error
Berikut  merupakan  kriteria  penerimaan  hipotesis.  Hipotesis  satu  hingga tiga diterima apabila nilai sig Wald test < alpha (0,05) dengan taraf signifikasi 5% (α = 0,05). Hipotesis 4 di uji dengan cara membandingkan nilai Nagelkerke R2. Model  prediktor financial  distress dengan  Nagelkerke’s  R2  tertinggi menggambarkan  bahwa  model  tersebut  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi dibandingkan  dengan  model-model  lainnya  yang  diteliti  dalam  penelitian  ini. Nilai  Nagelkerke’s  R2  setiap  model  didapat  dengan  cara  melakukan  pengujian ulang masing-masing model prediktor financial distress .

## Pembahasan
Pada Tabel 1 disajikan informasi mengenai sampel yang di gunakan pada penelitian ini yaituPerusahaan Ritel yang terdaftar di BEI pada tahun 2012-2016, jumlah  perusahaan  yang  dapat  dijadikan  sampel  berjumlah  12  perusahaan. Ringkasan hasil pemilihan sampel perusahaan financial distress sebagai berikut:
Tabel 1 Ringkasan Hasil Pemilihan Sampel Perusahaan Financial Distress No Keterangan Jumlah Perusahaan 1 Perusahaan ritel yang terdaftar di BEI 23 2 Perusahaan yang tidak mempublikasikan laporan keuangan dan laporan tahunan pada periode pengamatan yaitu 2012-2016 2 3 Perusahaan yang tidak mengalami net operating income negatif selama 2 tahun berturut-turut dan lebih dari 1 tahun melakukan pembayaran dividen 9 Jumlah Sampel 12 Menilai Keseluruhan Model ( Overall Model Fit ) Pada  Tabel  2  dapat  disimak  bahwa  terjadi  penurunan  nilai -2LogLikelihood dari block number = 0 ke block number = 1 . Hal tersebut mengindikasikan bahwa model yang dihipotesiskan Fit dengan data.

## Tabel 2
Overall Model Fit Uji Model Fit Hasil -2 Log Likehood -2 LL Block Number 0 57,169 -2 LL Block Number 1 29,732
Menilai Kelayakan Model Regresi ( Goodness Of Fit )
Pada Tabel 3 dapat disimpulkan bahwa hipotesis nol (H 0 ) diterima artinya bahwa model  regresi  fit  dengan  data  hasil  perhitungan  skor  model  Altman,  Springate, dan  Zmijewski  atau  dapat  dikatakan  fit atau  cocok  dalam memprediksi financial distress.
Tabel 3 Hosmer and Lemeshow’s Test Step Chi-Square Df Sig. 1 4,907 8 0,767
Menguji Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square )
Hasil  Uji  koefisien  determinasi  menunjukan  nilai Nagelkerke  R  Square yaitu sebesar  0,597  yang  berarti  bahwa  variabilitas  variabel financial  distress yang dapat  dijelaskan  oleh  variabilitas  variabel  Altman,  Springate,  dan  Zmijewski sebesar  59,7%  sedangkan  sisanya  sebesar  40,3%  dijelaskan  oleh  variabel  bebas lain diluar penelitian ini.
Menguji Signifikansi Simultan ( Omnibus Test )
Pada  Tabel  4  dapat  disimak  bahwa  nilai  signifikansi  (Sig.)  adalah  0,00  <  alpha 0,05, Artinya dengan dimasukannya variabel Altman, Springate dan Zmijewski ke dalam  model  regresi  maka  dapat  digunakan  sebagai  ukuran  kemampuan  dalam memprediksi financial distress.
Tabel 4 Omnibus Test of Model Coefficient Chi-Square df Sig. Step 1 Step 27,438 3 0,000 Block 27,438 3 0,000 Model 27,438 3 0,000
Hasil Pengujian Hipotesis ( Partial Test)
Untuk pembahasan hipotesis 1, 2, dan 3 disajikan pada Tabel 5. Hasil pengujian regresi logistic sebagai berikut:
Tabel 5 Hasil Uji Regresi Logistik B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) Step 1 a X1 0,429 0,199 4,656 1 0,031 1,536 X2 0,080 0,083 0,942 1 0,332 1,084 X3 0,159 0,070 5,213 1 0,022 1,173 Constant 0,473 0,774 0,373 1 0,541 1,604
Bentuk persamaan regresi logistik dapat ditulis sebagai berikut:
= − ) 1 ( P P Ln
0,473 + 0,429X1 + 0,080X2 + 0,159X3
Definisi dari masing-masing koefisien adalah sebagai berikut:
1. Model Altman (X1)
Berdasarkan pada Tabel 4.9 nilai signifikansi yang diperoleh yaitu 0,031 dengan nilai  B  0,429.  Dari  hasil  yang  didapatkan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  nilai signifikansi kurang dari nilai α 0,05 (0,031 < 0,05), sehingga dapat disimpulkan jika  variabel  Altman  secara  parsial  berpengaruh  dan  arahnya  positif  terhadap kondisi financial  distress. Sehingga  hipotesis  pertama  yang  menyatakan  bahwa score hasil  perhitungan  model  Altman  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kondisi Financial Distress pada perusahaan Ritel di Indonesia diterima. Koefisien X1  bertanda  positif  hal  ini  berarti  bahwa  semakin  besar  skor  variabel  model Altman  makaakan  semakin  besar  pula  probabilitas  dalam  memprediksi  kondisi financial distress perusahaan.
2. Model Springate (X2)
Berdasarkan pada Tabel 4.9 nilai signifikansi yang diperoleh yaitu  0,332 dengan nilai  B  0,080.  Dari  hasil  yang  didapatkan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  nilai signifikansi lebih dari nilai α 0,05 (0,332 > 0,05), sehingga dapat disimpulkan jika variabel  Springate  secara  parsial  tidak  berpengaruh  dan  arahnya  positif  terhadap kondisi financial  distress. Sehingga  hipotesis  kedua  yang  mengungkapkan  jika score hasil  perhitungan  model  Springate  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kondisi Financial  Distress pada  perusahaan  Ritel ditolak .  Koefisien  X2  bertanda positif  hal  ini  berarti  bahwa  semakin  besar  skor  variabel  model  Springate,  tidak berpengaruh  terhadap  probabilitas  dalam  memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan.
3. Model Zmijewski (X3)
Berdasarkan pada Tabel 4.9 nilai signifikansi yang diperoleh yaitu 0,022 dengan nilai  B  0,159.  Dari  hasil  yang  didapatkan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  nilai signifikansi kurang dari nilai α 0,05 (0,022 < 0,05), sehingga dapat disimpulkan jika  variabel  Zmijewski  secara  parsial  berpengaruh  dan  arahnya  positif  terhadap kondisi financial  distress. Sehingga  hipotesis  ketiga  yang  mengungkapkan  jika score hasil  perhitungan  model  Zmijewski  dapat  digunakan  untuk  memprediksi
kondisi Financial  Distress pada  perusahaan  Ritel diterima .  Koefisien  X3 bertanda  positif  hal  ini  berarti  bahwa  semakin  besar  skor  variabel  model Zmijewski makaakan semakin besar pula probabilitas dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan.
Hasil Pengujian Hipotesis 4
Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat urutan model berdasarkan pada tingkat akurasi terbaik yang digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress yaitu model Zmijewski (97,9%) yang kemudian di urutan kedua ditempati oleh model Altman (88,1%) sedangkan yang paling rendah adalah model Springate (87,9%).
Tabel 6. Hasil Uji Tingkat Akurasi Rank Model Prediktor Nagelkerke R Square 1 Zmijewski 0,979 2 Altman Z-Score 0,881 3 Springate 0,879
Sehingga hipotesis keempat yang menyatakan terdapat satu model dengan tingkat akurasi  terbaik  dalam  memprediksi  kondisi financial  distress pada  perusahaan ritel yaitu model Zmijewski.
Prediksi Masalah Keuangan Perusahaan Ritel
Berdasarkan  pada  model  prediksi  dengan  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  Model Zmijewski,  maka  akan  dilakukan  suatu  prediksi  terhadap  perusahaan-perusahaan ritel yang terdaftar di BEI dimana juga merupakan sampel yang digunakan dalam penelitian  ini.  Jumlah  perusahaan  yang  akan  diprediksi  sebanyak  12  perusahaan pada tahun 2016.Hasilnya terdapat tiga perusahaan dengan nilai cut off lebih dari 0 artinya perusahaan dengan nilai cut off lebih dari 0 diprediksi akan mengalami financial distress dimasa depan. Perusahaan-perusahaan tersebut yaitu: Kokoh Inti Aremba Tbk, Rimo Internasional Lestari Tbk, dan Trikomsel Oke Tbk.

## Kesimpulan
Penelitian ini membahas mengenai kesesuaian serta tingkat akurasi model- model dalam memprediksi financial distress terdapat tiga model prediksi financial
distress dalam  penelitian  ini  yaitu  model  Altman,  Springate,  dan  Zmijewski. Selanjutnya,  pemilihan  sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik purposive  sampling diperoleh  sebanyak  12  perusahaan  dengan  jumlah  sampel keseluruhan  sebanyak  60  perusahaan.  Program  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  SPSS  21.0  dan  memiliki  empat  hipotesis  yang  akan dijelaskan.
Pada variabel  Model Altman hasil yang diperoleh menunjukan nilai yang signifikan dan arahnya positif terhadap financial distress . Dalam penelitian yang dilakukan  melalui  uji  regresi  logistik  ditemukan  hasil  sebesar  0,031  dengan koefisien  bertanda  positif  (0,429).  Dengan  begitu  membuktikan  jika  skor perhitungan model Altman dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan  ritel,  dengan  kata  lain,  hal  tersebut  menandakan  bahwa semakin  besar  skor  variabel  model  Altman  maka  akan  semakin  besar  pula probabilitas  dalam  memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan.  Sehingga dapat disimpulkan, hipotesis 1 yang menyebutkan bahwa score hasil perhitungan model  Altman  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kondisi Financial  Distress pada perusahaan ritel diterima.
Pada  variabel  Model  Springate  hasil  yang  diperoleh  menunjukan  nilai yang  tidak  signifikan  dan  arahnya  positif  terhadap financial  distress .  Dalam penelitian  yang  dilakukan  melalui  uji  regresi  logistik  ditemukan  hasil  sebesar 0,332 dengan koefisien bertanda positif (0,080). Dengan begitu membuktikan jika skor  perhitungan  model  Springate  tidak  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kondisi financial  distress perusahaan  ritel,  dengan  kata  lain,  hal  tersebut menandakan  bahwa  semakin  besar  variabel  skor  model  Springate,  tidak berpengaruh  terhadap  probabilitas  dalam  memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan.  Sehingga  dapat  disimpulkan,  hipotesis  2  yang  menyebutkan  bahwa score hasil  perhitungan  model  Springate  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kondisi Financial Distress pada perusahaan ritel ditolak.
Pada  variabel  Model  Zmijewski  hasil  yang  diperoleh  menunjukan  nilai yang signifikan dan arahnya positif terhadap financial distress . Dalam penelitian yang dilakukan melalui uji regresi logistik ditemukan hasil sebesar 0,022 dengan
koefisien  bertanda  positif  (0,159).  Dengan  begitu  membuktikan  jika  skor perhitungan  model  Zmijewski  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan  ritel,  dengan  kata  lain,  hal  tersebut  menandakan bahwa  semakin  besar  skor  variabel  model  Zmijewski  makaakan  semakin  besar pula  probabilitas  dalam  memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan. Sehingga  dapat  disimpulkan,  hipotesis  3  yang  menyebutkan  bahwa score hasil perhitungan  model  Zmijewski  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kondisi Financial Distress pada perusahaan ritel diterima.
Sedangkan  hipotesis  4  menyebutkan  bahwa  terdapat  satu  model  yang paling sesuai untuk memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan ritel.
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  terdapat  satu  model  dengan  tingkat  akurasi tertinggi yaitu Model Zmijewski dengan tingkat akurasi sebesar 97,9%, kemudian pada  urutan  kedua  ditempati  oleh  Model  Altman  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 88,1% dan model dengan tingkat akurasi terendah yaitu Model Springate sebesar 87,9%.
Hasil  dari  penelitian  ini  perusahaan-perusahaan  yang  diprediksi  akan mengalami financial  distress dimasa  yang  akan  datang  dengan  menggunakan Model Zmijewski yaitu Kokoh Inti Aremba Tbk, Rimo Internasional Lestari Tbk, dan Trikomsel Oke Tbk.

## Daftar Pustaka
Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy . Journal of Finance, pp 589-609.
Altman, E. I., &Edith Hotchkiss. (2005). Corporate Financial Distress and Bankruptcy . New York: Wiley Finance.
Beaver,  W.  H.  (1966). Financial  Ratios  as  Predictors  of  Failure .  Journal  of Accounting Research.
Databoks,  2017,  Penjualan  Ritel  di  Pasar  Tradisional  dan  Modern  Melambat. http://databoks.katadata.co.id/datapublish/2017/10/04/penjualan-ritel-di- pasar-tradisional-dan-pasar-modern-melambat/ diakses 14 Oktober 2017
Fauzi, Yuliana, 2017, Kuartal I 2017, Penjualan Industri Ritel Melorot 20 persen.
http://m.cnnindonesia.com/ekonomi/20170404181823/kuartal-i-2017- penjualan-industri-ritel-melorot-20-persen/ diakses 14 Oktober 2017
Ghozali, I. (2005). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Husein, M. F., &Galuh T. Pambekti. (2014 ). Precision of the models of Altman, Springate, Zmijewski, and Grover for Predicting the Financial Distress . Journal of Economics, Business, and Accountancy Ventura, pp. 405-416.
Platt, H., and M. B. Platt. (2002). Predicting Financial Distress . Journal of Financial Service Professionals .
Rismawaty. (2012). Analisis Perbandingan Model Prediksi Financial Distress Altman, Springate, Ohlson, dan Zmijewski ( Studi empiri pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia). Skripsi. Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Hassanudin Makassar
Santosa, Purbayu&Ashari. (2005). Analisis Statistik dengan Microsoft Excel dan SPSS . Yogyakarta: Andi Offset.
Springate, G. L. (1978). Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm . M.B.A. Research Project; Simon Fraser University.January.
Sugiyono. (2009). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta.
Zmijewski,  M.  (1984). Predicting  Corporate  Bankruptcy:  An  Empirical Comparison  of  the  Extant  Financial  Distress  Models . Working  paper; SUNY at Buffalo.
www.idx.com diakses pada tanggal 23 Oktober 2017
www.sahamok.com diakses pada tanggal 23 Oktober 2017