## Jurnal Solusi
Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
ISSN 1907-2376

## Daftar Isi
Analisis Dampak Pendanaan Konstruksi Proyek Pembangunan  Prasarana Light Rail Transit Jabodebek (Studi Kasus: PT Adhi Karya (Persero) Tbk.) ~ 1
Pemetaan Orientasi Visi Misi Perguruan Tinggi Swasta di Wilayah Kopertis V Yogyakarta ~ 23
Pengaruh Komunikasi Atasan Bawahan dan Motivasi Terhadap Kinerja Karyawan di Ramai Departement Store And Supermarket Yogyakarta ~ 33
Analisis Potensi Kebangkrutan Dengan Menggunakan Model Prediksi Finansial Distrees Ohlson, Grover, Altman Z-Score Pada Perusahaan Property & Real Estate ~ 55
Analisis Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Kinerja Pegawai Rumah Sakit ~ 73
Dampak  Relokasi Pasar Terhadap Tingkat Kunjungan dan Pertumbuhan Pedagang Bagi Pedagang Keripik Belut di Pasar Godean ~ 89
Potensi, Efektivitas dan Kontribusi Pajak Hotel di Kabupaten Sleman Periode 2012-2016 ~ 103
Ki Syahgolang Permata, Imo Gandakusuma Lucia Ika Fitriastuti Nerys Lourensius L. T., Th. A. Radito Yohanes Reva Cahyo K, Maria Magdalena Yayuk Setyowati Rini Susilawati, Arief Budi Pratomo, Maria Magdalena
Arif  Triwinarso, Iwan Budiherwanto

## ANALISIS POTENSI KEBANGKRUTAN DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PREDIKSI FINANSIAL DISTREES OHLSON, GROVER, ALTMAN Z-SCORE PADA PERUSAHAAN PROPERTY & REAL ESTATE
1 Yohanes Reva Cahyo K, STIE Nusa Megarkencana email: yreva@gmail.com
2 Maria Magdalena PD, STIE Nusa Megarkencana email: mariastienus@gmail.com

## Abstract
The Property Industry will experience an increase or decrease in profit making. So, the company must anticipate that the company does not experience financial distress or lead to colaps. Because the company has a goal that utilizes existing sources of funds and resources as optimal as possible so that the company does not suffer losses that can ultimately lead to colaps.
Industry Property in Indonesia is increasingly dragged into large debt and is part of the global property company debt that has accumulated. Debt of global property companies is said to reach US $ 25 trillion, and domestic developers are affected because almost all property companies are owned by foreign investors.
Key Word : Colaps Potencial  Analisis , Industry Property

## A. PENDAHULUAN
Indonesia tercatat sebagai salah satu negara yang mengalami akselerasi industri property yang tinggi, selain Tiongkok, India, Rusia, dan Brasil. Sedangkan, beberapa negara yang saat ini tergolong negara maju, justru mengalami kemunduran kontribusi industri property .  Pertumbuhan Property dan Real Estate Indonesia pasti mampu menjadi pendorong pertumbuhan Indonesia yang sedang dalam masa krisis ini. Kejadian krisis keuangan yang terjadi di dunia berdampak pada penurunan ekspor Indonesia. Oleh karena itu, pemerintah harus tetap melakukan upaya guna mendorong pertumbuhan perusahaan jasa terutama dalam sektor Property dan Real Estate , tidak hanya memperhatikan kondisi dalam negeri saja, tetapi dalam konteks kerjasama
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
56 .::.
dengan Negara lain. Industry Property akan mengalami kenaikan atau penurunan dalam menghasilkan  profit.  Maka,  perusahaan  pun  harus  mengantisipasi  supaya perusahaan tidak mengalami financial distress atau berujung pada kebangkrutan. Karena perusahaan mempunyai tujuan dimana memanfaatkan sumber dana dan sumber daya yang ada seoptimal mungkin sehingga perusahaan tidak menderita kerugian yang akhirnya dapat menyebabkan kebangkrutan.
Industry Property di Indonesia kian terseret dalam hutang yang besar dan merupakan bagian dari hutang perusahaan property global yang menumpuk. Hutang perusahaan property global disebut-sebut mencapai US$25 triliun, dan para pengembang dalam negeri terkena imbasnya   karena hampir semua semua perusahaan property justru dimiliki sahamnya oleh asing. Kasus kesulitan keuangan pada perusahaan skala nasional yang dapat dilihat dari data Lembaga analis independen, terdapat adanya gejala financial distress. Hutang rupiah 10 perusahaan terafiliasi dengan Bakrie Brothers pada tahun 2012 mencapai Rp 21,4 triliun, dengan hutang jatuh tempo sebesar Rp 7,1 triliun. Tingginya ketergantungan perusahaan terhadap pendanaan pihak ketiga dapat dilihat dari laba bersih yang diperoleh Bakrie Brother dua tahun berturut-turut negative .  Struktur pembiayaan seperti ini menimbulkan beban bunga yang tinggi bagi perusahaan. Beban bunga yang tinggi dan keharusan pemenuhan pembayaran pokok dan bunga pinjaman yang jatuh tempo menyebabkan terganggunya modal kerja perusahaan dengan indikasi berupa rasio likuiditas current ratio dan net working capital to assets ratio masing-masing sebesar 100,72% dan negatif 0,3%. Terganggunya modal kerja pada  akhirnya  mengganggu  operasional  perusahaan  sehingga  profitabilitas perusahaan juga menurun dengan capaian profit margin dan return on assets masing-masing negatif 22,03 dan negative 53,38. Dari model prediksi financial distress yang digunakan untuk melihat potensi kebangkrutan, ditemukan perbedaan pada hasil prediksi. Penelitian Rismawaty (2012) menyatakan bahwa model Zmijweski X- Score merupakan model prediksi yang lebih akurat daripada model Altman Z- Score dan model Springate, tetapi Ufi, dkk (2014) menyimpulkan bahwa model  Altman Z- Score dan Zmijewski X-Score merupakan predictor yang tepat untuk memprediksi potensi kebangkrutan perusahaan. Sedangkan Ni Made dan Maria (2013) memiliki kesimpulan yang berbeda yaitu Model Grover yang memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi dibandingkan model prediksi Altman Z- Score , model Springate, dan model Zmijewski X-Score . Melihat perbedaan hasil penelitian  tersebut, maka penelitian kali ini mengkaji tentang perbedaan
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
.::. 57
prediksi model Altman Z- Score , model Zmijewski X-Score , model Grover dan menambahkan model Ohlson. Penelitian bertujuan untuk melihat manakah model prediksi yang memiliki tingkat akurasi yang tepat. maka penulis tertarik untuk meneliti dengan judul sebagai berikut : “Analisis Potensi Kebangkrutan dengan Menggunakan Model Prediksi Financial Distrees Ohlson, Grover, Altman Z- Score dan Zmijewski X-Score pada Perusahaan Property & Real Estate ”. ].

## B. KERANGKA TEORITIS

## 1. Analisis Laporan Keuangan
Analisis laporan keuangan mencakup pengaplikasian berbagai alat dan tehnik analisis pada laporan dan data keuangan dalam rangka untuk memperoleh ukuran-ukuran dan hubungan-hubungan yang berarti dan berguna dalam proses pengambilan keputusan. Menurut Leopold A. Bernstein, analisis laporan keuangan merupakan suatu proses yang penuh pertimbangan dalam rangka membantu mengevaluasi posisi keuangan dan hasil operasi perusahaan pada masa sekarang dan masa lalu, dengan tujuan untuk menentukan estimasi dan prediksi yang paling mungkin mengenai kondisi dan kinerja perusahaan pada masa mendatang.
Analisis laporan keuangan merupakan suatu proses untuk membedah laporan keuangan kedalam unsur-unsurnya dan menelaah masing-masing dari unsur-unsur tersebut dengan tujuan untuk memperoleh pengertian dan pemahaman yang baikdan tepat atas laporan keuangan. Analisis laporan keuangan merupakan suatu metode yang membantu para pengambil keputusan untuk mengetahui kekuatan dan kelemahan perusahaan melalui informasi yang didapat dari laporan keuangan (Hery, 2015:131). Hasil analisis laporan ini dapat membantu menginterpretasikan berbagai hubungan kunci dan cenderung dapat memberikan dasar pertimbangan mengenai potensi keberhasilan di masa yang akan datang.

## 2. Teori Kebangkrutan
Menurut Endri dalam Patricius (2016), kebangkrutan secara umum diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasi perusaahaan dalam menghasilkan laba.
Sedangkan menurut Undang-Undang No. 4 Tahun 1998, kebangkrutan adalah keadaan dimana suatu institusi dinyatakan oleh keputusan pengadilan bila debitur memiliki dua atau lebih kreditur dan tidak membayar sedikitnya
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
satu hutang yang telah jatuh tempo dan dapat ditagih. Kebangkrutan sering juga disebut likuidasi perusahaan atau penutupan perusahan ataupun insolvabilitas. Manfaat dari analisis kebangkrutan sendiri adalah bahwa analisis kebangkrutan dilakukan untuk memperoleh peringatan awal kebangkrutan (tanda-tanda awal kebangkrutan).
Menurut  Supardi  &  Mastuti  (2003),  kebangkrutan  didefinisikan  ke dalam beberapa pengertian, yaitu:
1. Economic distress, berarti perusahaan kehilangan uang atau pendapatan sehingga tidak mampu menutup biaya sendiri karena tingkat laba yang lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dan arus kas perusahaan lebih kecil dari kewajiban. Kegagalan terjadi bila arus kas perusahaan sebenarnya jauh di bawah arus kas yang diharapkan atau tingkat pendapatan atas biaya historis dan investasinya lebih kecil daripada biaya modal perusahaan yang dikeluarkan untuk sebuah investasi.
2. Financial distress, berarti kesulitan dana untuk menutup kewajiban perusahaan atau kesulitan likuiditas yang diawali dengan kesulitan ringan sampai pada kesulitan yang lebih serius, yaitu jika hutang lebih besar dibandingkan dengan aset. Definisi financial distress yang lebih pasti sulit dirumuskan tetapi terjadi dari kesulitan ringan sampai berat.
Kondisi financial distress perusahaan didefinisikan sebagai kondi - si di mana hasil operasi perusahaan tidak cukup untuk memenuhi ke- wajiban perusahaan (Insolvency). Insolvency dapat dibedakan dalam 2 kategori (Suroso dalam Fitri Listyarini, 2016) yaitu:
a.  Technical Insolvency Bersifat sementara dan munculnya karena perusahaan kekurangan kas untuk memenuhi kewajiban-kewajiban jangka pendek.
b .  Bankruptcy Insolvency
Bersifat lebih serius dan munculnya ketika total nilai hhutang melebihi nilai total aset perusahaan atau nilai ekuitas perusahaan negatif. Banyak faktor yang dapat menyebabkan perusahaan menghadapi financial  distress yaitu antara lain kenaikan biaya operasi, ekspansi berlebihan, ketinggalan teknologi, kondisi persaingan, kondisi ekonomi, kelemahan manajemen perusahaan dan penurunan aktifitas perdagangan industri (Whitaker, 1999). Sejak penelitian tentang financial  distress dilakukan oleh Bea- ver (1966), tidak ada satu definisi khusus atas financial distress . Mas- ing-masing ahli ekonomi mempunyai pengertian yang berbeda dalam mendefinisikan financial distress .
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
.::. 59
Menurut Ross dan Westerfield (1996 : 808) financial distress ada- lah suatu dimana cash flow operasi perusahaan tidak mampu menutupi atau mencukupi kewajiban saat ini, financial distress dapat membawa suatu perusahaan mengalami kegagalan ( corporate failure ) pada kon- traknya yang akhirnya dapat dilakukan restrukturisasi financial antara perusahaan, kreditor dan investor.
Platt dan Platt dalam Fitri Listyarini (2016) mendefinisikan bahwa financial distress adalah tahap penurunan kondisi keuangan yang diala- mi oleh suatu perusahaan, yang terjadi sebelum terjadinya kebangkru- tan ataupun likuidasi. Kondisi ini pada umumnya ditandai antara lain dengan adanya penundaan pengiriman, kualitas produk yang menurun, dan penundaan pembayaran tagihan dari bank.
3. Penelitian Terdahulu Penelitian terdahulu sangat penting sebagai dasar penyusunan penelitian ini. Telah ada beberapa penelitian yang membandingkan ketepatan antar model prediksi financial distress . Diantaranya adalah sebagai berikut:
1.  Penelitian dilakukan Purwanti (2005) yang berjudul analisis rasio  keuangan  dalam  memprediksi  kondisi  keuangan  financial distress  perusahaan manufaktur yang terdaftar di bursa efek jakarta menyimpulkan bahwa tidak ada rasio keuangan lain yang dapat digunakan sebagai alat untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan selain rasio – rasio keuangan yang digunakan dalam model Altman Z- Score .
2.  Ni Made dan Ratna Sari (2013) dengan menggunakan model Grover, Altman Z- Score , dan Springate pada perusahaan food and beverage di Bursa Efek dan hasilnya dari ketiga model tersebut terdapat perbedaan yang sangat signifikan. Model Grover memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi dibandingkan dengan model prediksi lainnya yaitu sebesar 100 %. Sedangkan model Altman Z- Score memiliki tingkat akurasi terendah sebesar 80% dibanding model Springate yang mencapai tingkat akurasi sebesar 90%.
3.  Penelitian Rismawati (2012) analisis perbandingan model prediksi  financial  distress  Altman  Z- Score , Springate, Ohlson, dan Zmijewski X- Score (studi empiris pada perusahaan food and beverages yang terdaftar di bursa efek indonesia), dengan menunjukkan hasil bahwa model prediksi Zmijewski X -Score merupakan model yang paling sesuai diterapkan untuk perusahaan manufaktur di Indonesia.
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
4.  Ufi, dkk (2014) dengan menggunakan Model Zmijewski X- Score dan Altman Z- Score untuk memprediksi Kebangkrutan (Studi Pada Perusahaan Tekstil dan Garmen yang Terdaftar di (BEI) Bursa Efek Indonesia Periode 2009-2012 menyimpulkan bahwa model Altman Z- Score dan Zmijewski X-Score merupakan predictor yang tepat untuk memprediksi potensi kebangkrutan perusahaan. 5.  Veronita (2014) dengan menggunakan model Altman Z- Score, Springate, Ohlson, Fulmer, CA- Score dan Zmijewski X -Score pada perusahaan Food and Beverages di BEI pada periode 2010- 2012 menyimpulkan bahwa model Ohlson merupakan model yang paling efektif dan akurat dalam memprediksi kondisi financial distress . Tingkat kesesuaian prediksi yang dihasilkan model Ohlson berdasarkan pada hasil uji hipotesis dimana nilai koefisien determinasi  dan  nilai  signifikansi  F  model  Ohlson  merupakan nilai tertinggi dibandingkan model lain yang digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan.
6.  Fitri Listyarini (2016) pada perusahaan manufaktur menggunakan model Altman Z- Score , Springate, dan Zmijewski X -Score menunjukan hasil bahwa model prediksi Zmijewski X -Score adalah model yang terbaik dalam memprediksi financial distress dengan tingkat akurasi 100%.
7.  Lintang Kurniawati dan Nurkholis (2016) menyimpulkan bahwa tiga model yaitu Altman Z- Score, Grover dan Springatte dapat dijadikan alat untuk memprediksi financial distress pada perusahaan perbankan syariah di Indonesia dan model yang terbaik dalam memprediksi financial distress adalah Grover karena didasarkan pada satu komponen rasio likuiditas dan dua rasio profitabilitas.

## C. METODE PENELITIAN

## 1. Pengukuran Variabel
Variabel penelitian terdiri atas 2 macam, yaitu: variabel terikat (dependen) atau variabel tergantung pada variabel lainnya, dan variabel bebas (independen) atau variabel dalam penelitian ini adalah :
a. Variabel terikat :  -  Potensi Kebangkrutan (Y)
b. Variabel tidak terikat :  -  Model Prediksi Altman Z- Score (X1) -  Model Prediksi Ohlson (X2) -  Model Prediksi Grover (X3) -  Model Prediksi Zmijewski X -Score (X4)
Objek dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang bergerak dalam bidang property . Perusahaan yang terdaftar di BEI digunakan sebagai objek penelitian karena perusahaan tersebut mempunyai kewajiban untuk menyampaikan laporan keuangan tahunan ( annual report ) kepada pihak luar perusahaan sehingga memungkinkan data tersebut dapat diperoleh dalam penelitian ini.
Sedangkan, model prediksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah model-model prediksi financial distress yang sudah dikembangkan sebelumnya, yaitu model Altman Z- Score, Ohlson O- Score , Zmijewski X -Score dan Grover.
A. Model Altman Z- Score
Z = 1.2 WCTA + 1.4 RETA + 3.3 EBITTA + 0.6 MVEBVD + 0.999 SATA Model Altman Z- Score mengklasifikasikan  perusahaan  dengan  skor <1,23 berpotensi untuk mengalami kebangkrutan. Skor 1,23–2,90 diklasifikasikan  sebagai grey area, sedangkan perusahaan dengan skor >2,90 diklasifikasikan sebagai perusahaan yang tidak berpotensi mengalami kebangkrutan.
B.

## Model Grover
Z = 1,650 WCTA + 3,404 EBITTA – 0,016 NITA + 0,05 Model Grover mengkategorikan perusahaan dalam keadaan bangkrut dengan skor kurang atau sama dengan -0,02 (Z≤-0,02). Sedangkan nilai untuk perusahaan yang dikategorikan dalam keadaan tidak bangkrut adalah lebih atau sama dengan (Z≥0,01).
C.

## Model Ohlson
O = -1,32 – 0,407 LOGTAGNP + 6,03 TLTA – 1,43 WCTA +  0,0757 CLCA – 2,37 EQNEG – 1,83 NITA + 0,285 CFOTL – 1,72 NINEG – 0,521 DELTANI
Model Ohlson menyatakan bahwa model ini memiliki cut off point optimal pada nilai 0,38. Maksud dari cut off ini adalah bahwa perusahaan yang memilki nilai O diatas 0,38 berarti perusahaan tersebut didprediksi mengalami kebangkrut. Sebaliknya, jika nilai O perusahaan dibawah
0,38, maka perusahaan diprediksi tidak mengalami kebangkrutan
D.

## Model Zmijewaski
X = -4,3 – 4,5 NITA + 5,7 TLTA – 0,004 CACL Jika skor yang diperoleh sebuah perusahaan dari model prediksi kebangrutan ini melebihi 0 maka perusahaan diprediksi berpotensi mengalami kebangkrutan. Sebaliknya, jika sebuah perusahaan memilki skor yang kurang dari 0 maka perusahaan diprediksi tidak berpotensi untuk mengalami kebangkrutan.
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
Selanjutnya berikut ini akan diuraikan cara pengukuran atau operasionalisasi untuk seluruh yang terdapat dalam keempat model penelitian di atas.

## 1. WCTA (Working capital/total asset)
Variabel ini merupakan variabel untuk mengukur likuiditas perusahaan. Variabel ini digunakan dalam 3 model, yaitu Altman Z- Score , Ohlson, dan Grover. Variabel ini dihitung dengan cara sebagai berikut: WCTA = (current asset – current liabilities)/total asset Semua data diperoleh dari neraca perusahaan. Uraian perhitungan WCTA dapat dilihat pada lampiran halaman 1-4

## 2. RETA (Retained Earnings/Total asset)
Variabel  ini  merupakan  variabel  yang  mengukur  profitabilitas perusahaan secara kumulatif selama perusahaan berdiri. Variabel ini digunakan hanya di model Altman Z- Score saja. Variabel ini dihitung dengan cara sebagai berikut: RETA = retained earnings/total asset
3. EBITTA (Earnings before interest and taxes/total asset) Variabel  ini  merupakan  variabel  yang  mengukur  profitabilitas perusahaan. Variabel ini digunakan dalam 2 model yaitu Altman Z- Score dan Grover. Variabel ini dihitung dengan cara sebagai berikut: EBITTA = EBIT / Total asset
EBIT diperoleh dari laporan laba rugi, sedangkan total aset diperoleh dari neraca perusahaan.
4.

## MVEBVD (Market value of equity/book value of total debt)
Variabel ini merupakan variabel yang menunjukkan nilai sebuah perusahaan di mata investor dalam pasar aktif (pasar modal). Variabel ini digunakan dalam model Altman Z- Score saja. Cara menghitungnya adalah sebagai berikut:
MVEBVD = (harga saham x jumlah saham beredar)/ total liabilities Harga saham diperoleh dari berbagai sumber seperti yahoofinance , dan ICMD. Sedangkan jumlah saham beredar serta total liabilities diperoleh dari neraca perusahaan.

## D. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 1. Uji Beda Rata-rata
Penulis akan melakukan uji beda untuk mengetahui apakah adanya perbedaan  yang  signifikan  dari  model financial  distress pada perusahaan
.::. 63
Property & Real Estate yaitu model Altman Z- Score , Grover, Ohlson, dan Zmijewski X-Score . Uji test of homogeneity of variances untuk menguji apakah data sampel diperoleh dari populasi yang bervarian sama atau homogen. Untuk melakukan pengujian homogenitas populasi penelitian diperlukan hipotesis sebagai berikut:
H0
: Data populasi bervarian homogen
Ha : Data populasi bervarian heterogen Dengan kriteria apabila nilai signifikan kurang dari atau sama dengan alpha yang telah ditetapkan (5%) maka H0 ditolak.

## Tabel 4.5 Uji Homogenitas Varian
Test of Homogeneity of Variances

## HASIL SKOR
20,242
3 152 ,000 Levene Statistic df1 df2 Sig.

## Sumber : Data diolah
Berdasarkan tabel hasil uji test of homogeneity of variances, diperoleh nilai signifikan sebesar 0,000<0,05, maka H0 ditolak sehingga varian kelompok data adalah berbeda atau tidak homogen, maka akan dilakukan uji Kruskal Wallis untuk menjawab hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini. Hipotesis yang diuji dalam penelitian ini sebagai berikut : H0  :   tidak ada perbedaan hasil rata-rata skor antara model Altman Z- Score , Grover, Ohlson, dan Zmijewski X-Score . Ha  :   ada perbedaan hasil rata-rata skor antara model Altman Z- Score , Grover, Ohlson, dan Zmijewski X-Score .
Tabel 4.6 Hasil Mean Rank Model Financial Distress
Ranks
39 133,13 39 97,82 39 28,09 39 54,96 156 model Altman Grover Ohlson
Zmijewski Total HASIL SKOR N Mean Rank Sumber : Data diolah
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
Berdasarkan tabel diatas, diperoleh nilai rata-rata dari perangkingan model financial distress terhadap potensi dalam memprediksi kebangkrutan, terlihat bahwa model Altman Z- Score memperoleh mean rank tertinggi, yakni 133,13 itu menandakan bahwa dalam memprediksi kebangkrutan paling banyak memprediksi perusahaan Property & Real Estate berada pada kondisi tidak aman mulai dari tahun 2010-2013.
Sesuai dengan Purwanti (2005) yang menyatakan bahwa Altman Z- Score menerapkan prinsip kehati-hatian daripada ketiga model prediksi yang lain sehingga analisis yang diperoleh pada Altman Z- Score cenderung selalu menuju kebangkrutan perusahaan. Tetapi dengan hasil Altman Z- Score yang paling banyak dalam memprediksi belum tentu model Altman Z- Score paling baik dalam memprediksi kebangkrutan karena pada dasarnya kondisi yang terjadi pada tahun 2010-2013 hanya ada 6 perusahaan saja.
Tabel 4.7 Pengujian Kruskal-Wallis Test
Test Statistics a,b
123,304 3 ,000 Chi-Square df Asymp. Sig. HASIL SKOR Kruskal Wallis Test a.
Grouping Variable: model b.

## Sumber: Data diolah
Berdasarkan tabel diperoleh nilai Asymp. Sig 0,000 yang berarti lebih kecil dari 0,05 (0,00<0,05) maka Ha diterima. Dengan demikian berarti terdapat perbedaan hasil rata-rata skor antara model Altman Z- Score , Grover, Ohlson, dan Zmijewski X-Score . Adanya perbedaan hasil rata-rata skor antara model Altman Z- Score , Grover, Ohlson, dan Zmijewski X-Score disebabkan karena adanya perbedaan variabel dan koefisien dalam rumus perhitungannya. Dengan demikian, berdasarkan hasil signifikan yang terdapat pada tabel dan hasil pembahasan melalui penerimaan hipotesis yang diajukan penulis, maka temuan ini searah dengan dengan temuan penelitian Purwanti (2005), Rismawaty (2012),  Ni Made dan Ratna Sari (2013), serta Veronita (2014) bahwa terdapat perbedaan dari perbandingan model-model financial distress . Hasil kesimpulan ini tidaklah mengejutkan bahwa ada perbedaan hasil rata- rata dari model Altman Z- Score , Grover, Ohlson, dan Zmijewski X-Score . Hal ini dikarenakan adanya perbedaan nilai koefisien dan variabel masing-masing model yang digunakan sebagai penentu besaran nilai skor dalam memprediksi kebangkrutan.
.::. 65
a. Model Financial Distress yang Terbaik Dalam Memprediksi Kebangkrutan Untuk mengetahui model financial  distress yang paling baik dalam memprediksi potensi kebangkrutan yaitu dengan cara membandingkan hasil perhitungan nilai Score model Altman Z- Score , Grover, Ohlson dan Zmijewski X-Score dengan kondisi perusahaan Property & Real Estate yang terjadi sebenarnya pada tahun 2010-2013.
Tabel 1. Perusahaan Property & Real Estate yang Mengalami Financial
Distress Tahun 2010-2013 KODE SAHAM NAMA PERUSAHAAN KETERANGAN BIPP Bhuwanatala Indah Permai Tbk 4 tahun berturut-turut Net Income negatif (2010-2013) BKDP Bukit Darmo Property Tbk 4 tahun berturut-turut Net Income negatif (2010-2013) ELTY Bakrieland Development Tbk 2 tahun berturut-turut Net Income negatif (2012-2013) FMII Fortune Mate Indonesia Tbk 2 tahun berturut-turut Net Income negatif (2010-2011) LCGP Eureka Prima Jakarta Tbk 4 tahun berturut-turut Net Income negatif (2010-2013) CTRP Ciputra Property Tbk 2 tahun berturut-turut TL>TA (2010-2011)
Pada tabel 1 di atas merupakan perusahaan Property & Real Estate pada tahun 2010-2013 yang mengalami financial  distress . Kondisi tersebut dapat dilihat dari hasil net income yang 2 tahun berturut-turut mengalami nilai negatif atau mengalami kerugian. Selain itu, dapat dilihat dari total liabilitas yang lebih besar dari total assetnya (Luciana dalam Sri Kalimah, 2017).
Tabel 2. Hasil Prediksi Kebangkrutan Periode 2010-2013
Tahun Model Altman Z- Score
Model Grover Model Ohlson Model Zmijewski X-Score Sehat Grey Area Bangkrut Sehat Grey Area Bangkrut Sehat Grey
Area Bangkrut Sehat Grey Area Bangkrut 2010 14 7 18 33 0 6 37 0
2 38 0 1 2011 11 15 13 35 0 4 38 0
1 39 0 0 2012 14 7 18 37 0 2 37 0
2 38 0 1 2013 13 9 17 36 0 3 37 0
2 39 0 0 Jumlah 52 38 66 141 0 15 149 0 7 154 0 2
Sumber : Data diolah
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
Pada tabel diatas menunjukkan bahwa model yang memprediksi kebangkrutan paling banyak adalah model Altman Z- Score , yakni sebanyak 66 perusahaan mulai dari tahun 2010-2013, kemudian disusul model Grover sebanyak 14 perusahaan, kemudian model Ohlson dengan 7 perusahaan, sedangkan untuk model Zmijewski X-Score hanya 2 perusahaan yang diprediksi bangkrut.
Tabel 3. Prediksi Perusahaan Property & Real Estate yang Mengalami Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Z- Score pada tahun 2010-
2013 NO PERUSAHAAN 1 APLN Agung Podomoro Land Tbk 2 ASRI Alam Sutera Realty Tbk 3 BAPA Bekasi Asri Pemula Tbk 4 BIPP Bhuwanatala Indah Permai Tbk 5 BKDP Bukit Darmo Property Tbk 6 COWL Cowell Development Tbk 7 CTRA Ciputra Development Tbk 8 CTRP Ciputra Property Tbk 9
CTRS
Ciputra Surya Tbk 10 DART Duta Anggada Realty Tbk 11 DILD Intiland Development Tbk 12 ELTY Bakrieland Development Tbk 13 FMII Fortune Mate Indonesia Tbk 14 GMTD Gowa Makassar Tourism Development Tbk 15 GPRA Perdana Gapuraprima Tbk 16 JIHD Jakarta International Hotels & Development 17 KIJA Kawasan Industri Jababeka Tbk 18 LAMI Lamicitra Nusantara Tbk 19 LCGP Eureka Prima Jakarta Tbk 20 LPCK Lippo Cikarang Tbk 21 LPKR Lippo Karawaci Tbk 22 MDLN Modernland Realty Ltd Tbk 23 MORE Indonesia Prima Property Tbk
24
PWON
Pakuwon Jati Tbk.
.::. 67
NO

## PERUSAHAAN
25 RDTX Roda Vivatex Tbk 26 RODA Pikko Land Development Tbk 27 SCBD Danayasa Arthatama Tbk 28 SMDM Suryamas Dutamakmur Tbk 29 SMRA

## Summarecon Agung Tbk
Berdasarkan perhitungan Score Altman Z- Score , dapat dilihat pada tabel model Altman Z- Score memprediksi ada 29 perusahaan yang mengalami financial distress. Perusahaan tersebut mengalami kerugian atau net income negatif selama dua tahun berturut-turut. Tetapi berdasarkan tabel yang menunjukkan kondisi yang sebenarnya perusahaan Property & Real Estate hanya ada 6 perusahaan. Jadi, untuk model Altman Z- Score yang memprediksi 29 perusahaan sudah pasti tingkat kebenarannya rendah. Begitu juga model Ohlson dapat dilihat pada tabel 4.11, memprediksi 7 perusahaan yang bangkrut mulai tahun 2010-2013 tetapi 5 perusahaan yang mengalami financial distress berturut-turut tidak ada yang tepat dengan kondisi sebenarnya pada perusahaan Property & Real Estate tahun 2010-2013.
Tabel 4. Hasil Prediksi Perusahaan Property & Real Estate yang Mengalami Kebangkrutan Menggunakan Model Ohlson pada tahun 2010-2013
NO PERUSAHAAN 1 DART Duta Anggada Realty Tbk 2 GMTD
Gowa Makassar Tourism Development Tbk 3 KPIG
MNC Land Tbk 4 MORE
Indonesia Prima Property Tbk
5 SMDM

## Suryamas Dutamakmur Tbk
Model Zmijewski X-Score hanya memprediksi 2 perusahaan saja yaitu Duta Anggada Realty Tbk dan MNC Land Tbk dan sama seperti Ohlson perusahaan yang terprediksi tidak mengalami kebangkrutan atau financial distress pada kondisi yang sebenarnya pada tahun 2010-2013.
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
Tabel 5. Hasil Prediksi Perusahaan Property & Real Estate yang Mengalami Kebangkrutan Menggunakan Model Grover pada tahun 2010-2013
NO PERUSAHAAN 1 ASRI Agung Podomoro Land Tbk 2 BIPP
Bhuwanatala Indah Permai Tbk 3 DART Duta Anggada Realty Tbk 4 DILD Intiland Development Tbk 5 ELTY Bakrieland Development Tbk 6 FMII Fortune Mate Indonesia Tbk 7 LCGP Eureka Prima Jakarta Tbk 8 MORE
Indonesia Prima Property Tbk
9 PWON
Pakuwon Jati Tbk.
Sedangkan model Grover memprediksi 14 perusahaan yang bangkrut mulai dari tahun 2010-2013 dan terdapat 9 perusahaan yang mengalami financial  distress atau mengalami kebangkrutan tetapi dapat dilihat dalam tabel model Grover terdapat 4 perusahaan yang diprediksi akan mengalami kebangkrutan dan hasilnya tepat dengan kondisi real perusahaan Property & Real Estate yaitu perusahaan Bhuwanatala Indah Permai Tbk, Bakrieland Development Tbk, Fortune Mate Indonesia Tbk, dan Eureka Prima Jakarta Tbk. Dengan demikian, berdasarkan pembahasan di atas maka temuan penelitian ini seaarah dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Ni Made dan Ratna Sari (2013) dengan menggunakan model Grover, Altman Z- Score , dan Springate pada perusahaan food and beverage di Bursa Efek dan hasilnya model Grover memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi dibandingkan dengan model prediksi lainnya yaitu sebesar 100%. Sedangkan model Altman Z- Score memiliki tingkat akurasi terendah sebesar 80% dibanding model yang mencapai tingkat akurasi sebesar 90%.

## E. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
2. Model-model financial  distress yang digunakan dalam penelitian ini adalah Alman Z- Score, Grover, Ohlson, dan Zmijewski X-Score .
Keempat model tersebut memberikan prediksi yang berbeda-beda pada tahun 2010-2013. Model Altman Z- Score memberikan peringkat tertinggi sebanyak 29 perusahaan, Grover memberikan tingkat prediksi sebanyak 9 perusahaan, Ohlson memberikan tingkat prediksi sebanyak 5 perusahaan dan Zmijewski X-Score memberikan tingkat prediksi paling rendah yaitu 2 perusahaan yang diprediksi mengalami kebangkrutan pada tahun 2010-2013.
Hasil dari analisis hipotesis menunjukkan terdapat perbedaan pada model Alman Z- Score, Grover, Ohlson, dan Zmijewski X-Score dalam memprediksi potensi kebangkrutan pada perusahaan Property & Real Estate tahun 2010-2013. Perbedaan ini disebabkan adanya perbedaan variabel dan koefisien dalam perhitungan rumus keempat model terse - but.
3. Dari keempat model financial distress yang digunakan dalam penelitian ini, model Grover merupakan model prediksi yang terbaik dibandingkan dengan ketiga model lainnya. Karena model Grover yang paling memiliki ketepatan mendekati 100% dalam memprediksi kebangkrutan selama tahun 2010-2013. Jadi, secara otomatis variabel-variabel yang terdapat dalam model Grover merupakan faktor yang menentukan financial distress perusahaan di masa yang akan datang.

## Saran
Peneliti memberikan beberapa saran yang dapat digunakan untuk mengembangkan penelitian di masa depan:
1. Memperluas sampel perusahaan untuk mencapai hasil yang lebih akurat karena dalam penelitian ini hanya fokus pada satu jenis sampel perusahaan saja yaitu perusahaan Property & Real Estate . Pada penelitian selanjutnya dapat ditambahkan juga jenis perusahaan yang lain sehingga dapat lebih bervariasi. Namun harus diperhatikan mengenai perbedaan karakter tiap jenis perusahaan tersebut.
2. Menggunakan model-model analisis kebangkrutan lainnya untuk dapat dijadikan sebagai pembanding dalam memprediksi kebangkrutan. Selain itu, disarankan pula untuk menggunakan alternatif metode yang lain untuk uji beda secara statistik.
3. Penelitian selanjutnya bukan lagi bersifat membandingkan antar model, namun bisa diarahkan kepada membuat model prediksi financial distress baru yang dapat diaplikasikan di Indonesia.
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018

## DAFTAR PUSTAKA
Almilia dkk. 2003. Analisis Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta .  STIE PERBANAS Surabaya. Altman Z- Score , Edward L. 1968. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy . Journal of Finance.pp 589-609.
Altman Z- Score , Edward L. 1983. Corporate Financial Distress . New York: John Wiley & Sons.
Altman Z- Score ,  E.  I.  (2000).  Predicting  financial  distress  of  companies: Revisiting the Z Score and Zeta® Models. Journal of Banking & Finance, 1.
Asquith P., R. Gertner dan D. Scharfstein. 1994. Anatomy of Financial Distress: An Examination of Junk-Bond Issuers. Quarterly Journal of Economics 109: 1189-1222. Baridwan, Zaki. 2004. Intermediate Accounting , edisi kedelapan. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.
Beaver, William H. 1966. Financial Ratios as Predictors of Failure . Journal ofAccounting Research, Supplement.
Christianti, Ari. 2013. AkurasiPrediksi Financial Distress: Perbandingan Model Altman Z- Score Dan Model Ohlson. Jurnal. UniversitasUdayana. Bali. Fahmi, Irham. 2012. Analisis Laporan Keuangan. Cetakan Ke-2.Alfabeta. Bandung Fatmawati, Mila. 2012. Penggunaan The Zmijewski X-ScoreModel, The Altman Z- Score Model, dan The Springate Model sebagai Prediktor Delisting . Jurnal Keuangan Dan Perbankan, Vol. 16, No. 1, Januari
2012, hlm.56-65.
Ferdinand. Augusty. 2006. Metode Penelitian Manajemen: Pedoman Penelitian untuk Penulisan Skripsi, Tesis, dan Disertasi Ilmu Manajemen. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Foster, George. 1986. Financial Statement Analysis . Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.
Hadad, M.D., W. Santoso, danSarwedi. 2004. Model prediksi kepailitan Bank Umum di Indonesia . Direktorat Penelitian dan Pengaturan Perbankan Bank Indonesia.
.::. 71
Hanifah, Oktita. 2013. Pengaruh Struktur Corporate Governance dan Financial Indicators Terhadap Kondisi Financial Distress. Universitas Diponegoro. Semarang Harahap, Sofyan Syafri. 2007. Teori Akuntansi . Edisi Revisi Sembilan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Harahap, Sofyan Syafri. 2010. Analisis Kritis atas Laporan Keuangan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Hariani, Delvia. 2009. Analisis Potensi Kebangkrutan dengan Menggunakan Model Altman Z- Score pada Perusahaan Food dan Beverage Go Public di Bursa Efek Indonesia . Universitas Lampung. Lampung. Listyarini, Fitri dkk. 2016. Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2011-2014. Universitas Maritim Raja Ali Haji. Riau Luciana. 2006. Prediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Go Public Dengan Menggunakan Analisis Multinomial Logit . Jurnal Ekonomi dan Bisnis Vol. XII.
Machfoedz , Mas’ud.1999. Akuntansi Manajemen 2 , Edisi 3, BPFE, Yogyakarta. Ni  Made dan Maria Ratna. 2013. Prediksi Kebangkrutan dengan Model Grover, Altman Z- Score, dan Springatepada Perusahaan Food and Beverage di Bursa Efek Indonesia . Universitas UDAYANA Bali. Ohlson, James A. 1980. Financial Ratios and Probabilistic Prediction of Bankruptcy . Journal of Accounting Research. Patricius. 2016. Analisis Akurasi Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski Dalam Memprediksi Perusahaan Delisting. Universitas Sanata Dharma. Yogakarta Rismawaty. 2012. AnalisisPerbandingan Model Prediksi Financial Distress Altman Z- Score, Springate , Ohlson , Dan Zmijewski X-Score (Studi Empiris Pada Perusahaan Food and Beverages Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia ). Skripsi. Universitas Hasanuddin, Makassar. Riyanto, Bambang. 2010. Dasar-dasar Pembelanjaan Perusahaan. Edisi Ke- 4. Yogyakarta: BPPE.
S. Munawir. 2010. Analisa Laporan Keuangan . Edisi Ke-4.Yogyakarta: Liberty Weston, Fred. J. 1993. ManajemenKeuangan . Indonesia: Erlangga. Whitaker, R. B. 1999. The Early Stages of Financial Distress .  Journal of Economics and Finance, 23: 123-133.
Wijono, Topo dkk. 2014. Analisis Penggunaan Model Zmijewski X-Score (X-Score) dan Altman Z- Score (Z-Score) untuk Memprediksi Potensi
Jurnal Solusi, Volume 13, Nomor 2, Desember 2018
72 .::.
Kebangkrutan (Studi Pada Perusahaan Tekstil dan Garmen yang terdaftar di BEI periode 2009-2012). Universitas Bramiwijaya Malang. Wulandari, Veronita. 2014. Analisis Perbandingan Model Altman Z- Score, Springate, Ohlson, Fulmer, CA-Score dan Zmijewski X-Score Dalam Memprediksi Financial Distress. JOM FEKON Vol. 1 No. 2.