## SPRINGATE METHOD ANALYSIS (S-SCORE) UNTUK PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI JAKARTA ISLAMIC INDEX
Ema Sari 1 , Fitriana Umar 2 , Aqilah Al Afif Fadhil 3 , Alfrindah Sari 4 , Hardy lewi Nuppu 5
1,3,4 Digital Business, Institut Kesehatan dan Bisnis Kurnia Jaya Persada, 91914, Indonesia
2,5 Retail Management, Institut Kesehatan dan Bisnis Kurnia Jaya Persada, 91914, Indonesia Email: ema@ikbkjp.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan prediksi kebangkrutan perusahaan-perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index dengan menggunakan metode Springate. Data yang digunakan adalah data sekunder, yaitu laporan keuangan tahunan perusahaan yang dipublikasikan di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2018-2022. Teknik research sampling menggunakan teknik purposive sampling yang disesuaikan dengan kriteria  dan  diperoleh  sampel  sebanyak  13  perusahaan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  1 perusahaan yang berpotensi bangkrut yaitu WIKA, sedangkan PT ADRO masih memiliki potensi financial distress namun  masih  terkendali.  Selain  itu,  11  perusahaan  lainnya  (AKRA,  ASII,  ICBP,  INCO,  INDF,  KLBF,  PTBA, SMGR, TLKM, UNTR, UNVR) tidak berpotensi pailit.

## Kata kunci: kesulitan keuangan Springate; Jakarta Islamic Index; Prediksi

## ABSTRACK
This study aims to analyze and compare bankruptcy predictions of companies listed on the Jakarta Islamic Index using the Springate method. The data used is secondary data, namely the company's annual financial statements published  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX)  2018-2022  period.  The  research  sampling  technique  used purposive sampling technique which was adjusted to the criteria and obtained a sample of 13 companies. The results showed that there were 1 companie that had the potential to go bankrupt, namely WIKA, while PT ADRO still had the potential for financial distress but was still under control. In addition, the other 11 companies (AKRA, ASII, ICBP, INCO, INDF, KLBF, PTBA, SMGR, TLKM, UNTR, UNVR)  do not have the potential for bankruptcy.
Keywords: Financial Distress Springate ; Jakarta Islamic Index;  Prediction

## PENDAHULUAN
Kondisi ekonomi telah berubah cukup signifikan (Patadungan et al., 2023) (Sahrir, 2022). Hal ini terutama disebabkan oleh pandemi Covid 19 dan Invasi Rusia-Ukraina yang berdampak pada  perekonomian  dunia  dan  Indonesia  adalah  salah  satunya.  Banyak  perusahaan  yang terkena dampak peristiwa tersebut bahkan mengalami kerugian yang berujung pada kesulitan finansial (Fitriani & Huda, 2020)
Setiap perusahaan didirikan dengan tujuan menghasilkan laba sehingga dapat bertahan atau  berkembang  dalam  jangka  panjang  (Sari  et  al.,  2022).  Namun,  tujuan  ini  tidak  selalu tercapai seperti yang diharapkan. Seringkali perusahaan yang telah beroperasi dalam jangka waktu tertentu mengalami kesulitan keuangan yang berujung pada kebangkrutan (Sari et al., 2019).  Analisis  gejala  kebangkrutan  harus  dilakukan,  guna  mengantisipasi  kebangkrutan  di masa  depan.  Cara  yang  dilakukan  adalah  dengan  menganalisis  rasio-rasio  keuangan
perusahaan. Cara ini penting dilakukan mengingat tidak sedikit fenomena kebangkrutan yang dialami perusahaan di Indonesia (Sudarman, Yulia efni, 2020).
Financial distress adalah tahap dimana kondisi keuangan perusahaan menurun sebelum mencapai  tahap  kebangkrutan  (Muhammad  et  al.,  2024).  Kesulitan  keuangan  terkait  erat dengan  likuiditas.  Jika  sebuah  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan,  perusahaan  tidak akan dapat memenuhi kewajibannya. Jika kondisi ini diabaikan tanpa penanganan yang tepat, maka  dapat  dipastikan  perusahaan  akan  mengalami  kebangkrutan  (Zeze  Zakaria  Hamzah., Retnadinda Ari Putri., 2022). Beberapa gambaran yang dapat dilihat ketika sebuah perusahaan mengalami  Financial  Distress  adalah  mengalami  penurunan  dividen,  penutupan  pabrik, kerugian,  PHK,  dan  arus  kas  operasi  yang  tidak  dapat  memenuhi  kewajibannya  (Jahari Muchlis., 2021).
Oleh  karena  itu,  untuk  menghindari  kesulitan  keuangan,  perusahaan  dapat memperhatikan  kondisi  keuangannya  dari  segi  neraca  dan  laporan  laba  rugi  yang  terdapat dalam  laporan  keuangan  dengan  menggunakan  teknik  analisis  laporan  keuangan,  seperti menggunakan  model  Springate  (S-Score)  (Isayas,  2021).    Springate  S-Score  Model  yang dikembangkan  pada  tahun  1978  oleh  Gordon  L.V.  Springate  di  Simon  Fraser  University. Springate  S-Score  Model  menggunakan  analisis  diskriminan  berganda  bertahap  untuk mengidentifikasi sebagian besar dari 19 rasio keuangan populer sehingga dapat membedakan antara  perusahaan  yang  sehat  dan  gagal  dan  Springate  memilih  4  rasio  yang  diyakini membedakan  antara  sehat  dan  tertekan.  Springate  menggabungkan  empat  jenis  rasio,  yaitu modal  kerja  terhadap  total  aset  aset  (A),  EBIT  terhadap  total  aset  (B),  EBT  terhadap  total kewajiban lancar (C), dan penjualan (C). terhadap total kewajiban lancar (C), dan penjualan terhadap  total  aset  (D).  terhadap  total  aset  (D)  (Pertiwi  &  Putri,  2021).  Dalam  Springate  S- Score  Model,  prediksi  financial  distress  dilakukan  dengan  menganalisis  laporan  keuangan suatu pada akhirnya perusahaan akan diklasifikasikan dalam safe zone from financial distress (S > 0.862) atau prediksi zona potensi financial distress (S < 0.862). (Fitriani & Huda, 2020).
Ada beberapa penelitian sebelumnya yang meneliti penggunaan metode springate untuk memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  (Suadnyana  &  Musmini,  2022)  (Neiska  Oliviana  & Maria  Yovita  R.  Pandin,  2023)  (Febrianti  &  Munandar,  2021)  (Ali  Sadikin  &  Dalimunthe, 2022) (Marlinda & Yulia, 2020). Namun, belum ada riset yang menjadikan perusahaan yang terdaftar  di  Jakarta  Islamic  index  sebagai  objeknya.  Oleh  karena  itu,  peneliti  tertarik  untuk menjadikan perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index sebagai objek dalam penelitian ini.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Springate Method Analysis (S-Score)
Menurut  Peter  dan  Yoseph  (2011)  Model  ini  dikembangkan  pada  tahun  1978  oleh Gorgon  L.V.  Springate.  Gordon  L.V.  Springate  (1978)  melakukan  penelitian  untuk menemukan suatu model yang dapat digunakan dalam memprediksi adanya potensi (indikasi) kebangkrutan.  Springate  (1978)  menggunakan  19  rasio-rasio  keuangan  populer  yang  bisa dipakai  untuk  memprediksi financial  distress. Setelah  melalui  uji  statistik  analisis  multiple discriminant  yang  sama  dengan  yang  dilakukan  Altman  (1968),  yaitu  membedakan  antara perusahaan yang mengalami distress dan yang tidak distress (vickers (2005:67).

## Financial Distress
Financial distress adalah suatu kondisi di mana perusahaan tidak dapat menghasilkan pendapatan  atau  pendapatan  yang  cukup,  sehingga  tidak  dapat  memenuhi  atau  membayar kewajiban  keuangannya .  Financial  distress adalah  suatu  kondisi  perusahaan  atau  individu tidak dapat menghasilkan pendapatan atau laba yang cukup (Pintek, 2021). Hal ini umumnya disebabkan  oleh  biaya  tetap  yang  tinggi,  tingkat  aset  yang  tidak  likuid  yang  besar,  atau pendapatan yang sensitif terhadap penurunan kondisi ekonomi.
Financial  distress  dapat  diinterpretasikan  dimana  keadaan  perusahaan  mengalami kesulitan  keuangan  yang  ditandai  dengan  arus  kas  yang  dihasilkan  perusahaan  tidak  cukup untuk  memenuhi  kewajiban  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek  serta  perusahaan  juga diharuskan  melakukan  koreksi  terhadap  aktivitas  perusahaan.  Jika  perusahaan  tersebut mengalami financial distress dan tidak ada tindakan lanjut untuk perbaikan, maka perusahaan dapat mengalami kebangkrutan atau bisa jadi dapat dilikuidasi. Namun, jika kinerja perusahaan membaik maka perusahaan juga memiliki kesempatan untuk mengatasi kesulitan keuangan.

## METODOLOGI
Jenis penelitian dalam penelitian  ini adalah deskriptif kuantitatif dimana penelitian ini akan  melihat  dan  mendeskripsikan  data  berupa  angka  secara  objektif  mulai  dari  proses pengumpulan  hingga  interpretasi  hasil  yang  diperoleh  (Ilyas  et  al.,  2024).  Penelitian  ini menggunakan  data  sekunder.  Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah  laporan keuangan  perusahaan  yang  diperoleh  melalui  website  Bursa  Efek  Indonesia  yaitu www.idx.co.id  (Fadhil,  2023).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kondisi keuangan  perusahaan  dengan  menggunakan  metode  Altman  dalam  memprediksi  terjadinya financial distress pada perusahaan.

## Populasi dan sampel
Penelitian  ini  mengambil  populasi  perusahaan  yang  terdaftar  dalam  indeks  Jakarta Islamic  yang  sampelnya  diperoleh  dengan  menggunakan  teknik  purposive  sampling  dengan kriteria sebagai berikut:
1. Perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index.
2. Perusahaan yang konsisten tercatat di Jakarta Islamic Index selama 5 tahun berturut-turut.
3. Perusahaan  yang  mempublikasikan  laporan  keuangan  lengkap  selama  masa  studi  (5 tahun).
Berdasarkan kriteria di atas, jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 13 perusahaan.
Daftar sampel dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

## Tabel 1. Nama Perusahaan
NO CODE COMPANY NAME 1  ADRO PT. ADARO ENERGY TBK 2  AKRA PT AKR CORPORINDO TBK 3  ASII PT ASTRA INTERNATIONAL 4  ICBP PT INDOFOOD CBP SUKSES MAKMUR TBK 5  INCO PT VALE INDONESIA TBK 6  INDF PT INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK 7  KLBF PT KALBE FARMA TBK 8  PTBA PT BUKIT ASAM TBK 9  SMGR PT SEMEN INDONESIA TBK 10  TLKM PT TELKOM INDONESIA TBK 11  UNTR PT UNITED TRACTORS TBK 12  UNVR UNILEVER INDONESIA
13  WIKA PT WIJAYA KARYA TBK

## Teknik analisis data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Springate. Langkah pertama  untuk  melakukan  analisis  Springate  S-Score  adalah  mengumpulkan  data  laporan keuangan perusahaan yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) dari tahun 2018 hingga 2020 sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan.  Langkah  selanjutnya  adalah  menganalisis  prediksi
Financial distress dengan menjumlahkan dan menghitung hasil masing-masing variabel pada Springate S-Score (Prakoso et al., 2022). Springate dianalisis menggunakan empat rasio yang dapat dirumuskan secara matematis sebagai berikut:
S = 1. 03X1 + 3. 0X2 + 0. 66X3 + 0. 4X4
Deskripsi:
X1 = Modal kerja/Total aset
X2 = Laba Bersih Sebelum Bunga dan Pajak/ Total Aseet
X3 = Laba Bersih Sebelum Pajak/Kewajiban Lancar
X4 = Penjualan / Total Aset
Menurut Gordon L.V springate dengan kriteria penilaian model skor Springate (ssore) adalah penilaian kelangsungan hidup perusahaan yang diklasifikasikan (Dhea Zatira., Abdul Karim., 2020):
S>(Marlinda   & Yulia, 2020) 0,862 dikategorikan sebagai perusahaan yang sehat.
S<0.862 dikategorikan sebagai perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan dan berpotensi mengalami kebangkrutan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, hasilnya diperoleh pada tabel di bawah ini:

## Tabel 2. Ringkasan hasil perhitungan Springate S-Score
Code Date Ratio S-Score Clasification A B C D ADRO 2022 -0,14901 0,04190 0,27363 0,00630  0,158283  distress 2021 -0,09277 0,24899 2,60150 0,00413  2,387487  non distress 2020 0,091936 0,09037 0,50373 0,39721  0,863488  non distress 2019 0,121562 0,13365 0,78257 0,47902  1,243627  non distress 2018 0,111015 0,03213 0,27788 0,51266  0,601453  distress AKRA 2022 0,167753 0,15641 0,37697 0,01169  0,906441  non distress 2021 0,115525 0,09755 0,24639 1,09352  1,018484  non distress 2020 0,157374 0,10961 0,40139 0,94821  1,142799  non distress 2019 0,09646 0,08838 0,21717 1,01371  0,919498  non distress 2018 0,160769 0,07796 0,19281 1,18090 1,00454  non distress ASII 2022 0,146674 0,16958 0,58800 0,72920 1,35145  non distress 2021 0,153777 0,13894 0,49175 0,63566  1,163746  non distress 2020 0,137704 0,11401 0,44973 0,51758  0,995693  non distress 2019 0,082669 0,14274 0,50258 0,67385  1,124608  non distress 2018 0,049729 0,14728 0,43591 0,69393  1,068641  non distress ICBP 2022 0,182441 0,18900 2,17186 0,56196  2,426344  non distress 2021 0,127962 0,17190 1,07362 0,48133  1,560666  non distress 2020 0,111403 0,16628 1,87708 0,45025  2,044189  non distress
2019 0,260107 0,37211 2,19695 1,09268  3,297338  non distress 2018 0,200371 0,35690 1,69521 1,11774  2,867993  non distress INCO 2022 0,30683 0,11809 1,79141 0,44417  2,038558  non distress 2021 0,26591 0,10356 1,47747 0,39668  1,725633  non distress 2020 0,23125 0,05374 0,77393 0,33039  1,046107  non distress 2019 0,20325 0,05295 0,86186 0,35183  1,081462  non distress 2018 0,20689 0,04722 0,59314 0,35274  0,890629  non distress INDF 2022 0,133848 0,18828 1,10564 0,61425  1,691296  non distress 2021 0,076866 0,18114 0,80375 0,55416  1,387424  non distress 2020 0,06401 0,16399 0,95625 0,50100  1,400894  non distress 2019 0,06982 0,23614 0,92018 0,79620  1,722663  non distress 2018 0,021427 0,20937 0,64774 0,76027  1,396445  non distress KLBF 2022 0,450723 0,42964 2,64085 1,06212  3,951058  non distress 2021 0,403542 0,43963 2,10728 1,02316  3,565381  non distress 2020 0,438684 0,45409 3,22543 1,02430  4,384422  non distress 2019 0,426622 0,50548 3,97479 1,11689 5,06137  non distress 2018 0,460704 0,54270 4,30761 1,16136  5,448181  non distress PTBA 2022 0,333125 0,43590 1,67881 1,03474  3,203233  non distress 2021 0,332727 0,41888 1,79774 0,90899  3,178776  non distress 2020 0,186721 0,18981 1,17916 0,72018  1,841365  non distress 2019 0,267784 0,29165 1,62249 0,83483 2,57596  non distress 2018 0,281457 0,22942 1,12361 0,87565  2,086067  non distress SMGR 2022 0,07013 0,12871 0,81752 0,43851 1,18233  non distress 2021 0,018997 0,14342 0,80143 0,44887  1,168345  non distress 2020 0,052027 0,14893 1,00964 0,45088  1,357505  non distress 2019 0,055362 0,15931 1,03870 0,50582  1,433974  non distress 2018 0,15257 0,18239 1,13748 0,59988  1,707785  non distress TLKM 2022 -0,05571 0,13205 0,51627 0,53528  0,902861  non distress 2021 -0,02833 0,15758 0,63181 0,51666 1,07824  non distress 2020 -0,09148 0,15702 0,56120 0,55261  0,979263  non distress 2019 -0,07525 0,17137 0,64945 0,61285  1,122367  non distress 2018 -0,01452 0,17656 0,78695 0,63427  1,300168  non distress UNTR 2022 0,262622 0,24743 0,82685 0,87990  1,927798  non distress 2021 0,267542 0,17470 0,64498 0,70593 1,51997  non distress 2020 0,196183 0,13237 0,65965 0,52663  1,254453  non distress 2019 0,137086 0,18639 0,54065 0,70749  1,353254  non distress 2018 0,059047 0,18154 0,43270 0,72776  1,194829  non distress UNVR 2022 -0,2661 1,04077 1,53228 2,25017  4,832451  non distress 2021 -0,25188 1,02926 1,57703 2,07389  4,770774  non distress 2020 -0,22056 1,09362 1,68122 2,09268 5,0769  non distress 2019 -0,21962 1,06680 1,68604 2,07864  4,993106  non distress 2018 -0,10582 1,05471 1,89427 2,09030  5,215308  non distress WIKA 2022 0,046616 0,02934 0,06095 0,28614  0,292766  distress
Edisi Februari
2021 0,003128 0,02442 0,04584 0,25668  0,211122  distress 2020 0,055976 0,02239 0,03452 2,42825 1,12047  non distress 2019 0,192978 0,05603 0,11467 0,43813  0,621714  distress 2018 0,258375 0,06086 0,12759 0,52605  0,747598  distress

## .

## Diskusi Hasil Penelitian

## 4.2.1 Analisis perhitungan S-Score tahun 2018
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  pada  tahun  2018  terdapat  2  perusahaan  yang dikategorikan  mengalami  disabilitas  karena  nilai  S  sebesar  <0,862.  2  perusahaan  tersebut adalah  ADRO  dan  WIKA  dan  10  perusahaan  lainnya  dikategorikan  non-financial  distress karena nilai S> 0,862.

## 4.2.2 Analisis perhitungan S-Score tahun 2019
Analisis perhitungan S-Score pada tahun tersebut Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, hanya ada 1 perusahaan yang masuk dalam kategori dstress, yaitu WIKA. Ini karena nilai S-Score perusahaan lebih kecil dari 0,862. Sebaliknya, 11 perusahaan lain berada di zona aman.

## 4.2.3 Analisis perhitungan S-Score tahun 2020
Pada tahun 2020, semua perusahaan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini berada dalam kategori aman atau tidak tertekan. Hasil ini dapat dilihat pada nilai S-Score> 0,862 yang menandakan bahwa seluruh perusahaan tidak mengalami distress.

## 4.2.4. Analisis perhitungan S-Score pada tahun 2021
Pada  tahun  2021  hanya  ada  1  perusahaan  dalam  kategori  distress  dilihat  dari  nilai  S- Score. Hal ini menandakan bahwa Perseroan WIKA telah mengalami penurunan kinerja dari tahun sebelumnya.

## Analisis perhitungan S-Score tahun 2022
Pada tahun 2022, terdapat 2 perusahaan yang mengalami penurunan kinerja, yaitu ADRO dan WIKA. Nilai S-Score kedua perusahaan berada di bawah atau lebih kecil dari 0,862. Secara keseluruhan, PT WIKA perlu memperbaiki kondisi likuiditas dan profitabilitasnya. Rata-rata, modal kerja, EBIT, dan EBT perusahaan negatif. Kecilnya nilai modal kerja, EBIT, dan EBT perusahaan menghasilkan nilai rata-rata S yang kecil juga.

## KESIMPULAN
Dari hasil riset yang diperoleh, mayoritas perusahaan yang menjadi sampel riset memiliki kondisi keuangan yang aman. Hal ini dibuktikan dengan hasil S-Score Perusahaan yang lebih besar dari 0,862, bahkan ada 10 perusahaan yang telah berada dalam kategori aman selama 5
tahun  berturut-turut.  Perusahaan-perusahaan  tersebut  adalah  AKRA,  ICBP,  INCO,  INDF, KLBF, PTBA, SMGR, TLKM, UNTR, dan UNVR.
Nilai  s-score  tertinggi  diperoleh  KLBF  pada  tahun  2018  dengan  nilai  S-Score  sebesar 5,448181 sedangkan kinerja terendah diperoleh oleh PT ADRO dengan nilai S-Score sebesar 0,158283.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali  Sadikin,  &  Dalimunthe,  F.  R.  (2022).  Penerapan  Metode  Springate  Dalam  Menilai Kebangkrutan  Pada  Subsektor  Perkebunan  Di  Lahan  Basah. Jwm  (Jurnal  Wawasan Manajemen) , 10 (2), 123–133. https://doi.org/10.20527/jwm.v10i2.206
Dhea Zatira., Abdul Karim., H. (2020). Perbandingan Model Altman, Amijewski, Springate, Grover dan foster dalam memprediksi kebangkrutan Perusahaan Maskapai Penerbangan Indonesia  di  Masa  Pandemi  Covid  19. ECOBISMA  (Jurnal  Ekonomi,  Bisnis  Dan Manajemen , 9 (2), 92–102.
Fadhil,  A.  A.  afif. (2023).  Pengaruh Return  on  Asset ,  Earning  per Sharedan  Price  to  Book Valueterhadap Harga Saham : Studi pada Perusahaan LQ45 yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. ECOMA:  Journal  of  Economics  and  Management , 1 (2),  86–93. https://doi.org/https://doi.org/10.55681/ecoma.v1i2.15
Febrianti,  N.,  &  Munandar,  A.  (2021).  Analisis  Financial  Distress  pada  PT.  Indosat  Tbk. dengan  Menggunakan  Metode  Altman  (Z-Score)  dan  Metode  Springate. Jurnal  IIlmu Akuntansi , 3 (2), 246–257. https://doi.org/https://doi.org/10.26618/inv.v3i2.6030
Fitriani, M., & Huda, N. (2020). Analisis Prediksi Financial Distress Dengan Metode Springate (S-Score)  Pada  Pt  Garuda  Indonesia  Tbk. Nominal:  Barometer  Riset  Akuntansi  Dan Manajemen , 9 (1), 45–62. https://doi.org/10.21831/nominal.v9i1.30352
Ilyas, M., Sari, E., & Umar, F. (2024). Efficiency Level Of Zakat Management In Palopo City. EKOMBIS  REVIEW:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Dan  Bisnis , 12 (1),  829–836. https://doi.org/10.37676/ekombis.v12i1.5051
Isayas,  Y.  N.  (2021).  Dinancial  distress  and  its  determinants :  Evidence  from  insurance companies  in  Ethiopia. Cogent  Busisness  &  Mangement , 8 (1951110),  1–16. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1951110
Jahari Muchlis ., S. A. (2021). Analisis Perbandingan Model Prediksi Kebangkrutan dengan Menggunakan  Model  Springate  dan  Altman  Z-Score  pada  PT  Gajah  Tunggal  Tbk. Kelola : Jurnal Bisnis Dan Manajemen , 8 (2), 11–21.
Marlinda,  D.,  &  Yulia,  A.  (2020).  Analisis  Potensi  Financial  Distress  Dengan  Metode Springate Pada Bank  Umum  Syariah  Di  Indonesia. Jurnal Ilmiah  Mahasiswa Ekonomi Akuntansi , 5 (1), 36–49. https://doi.org/10.24815/jimeka.v5i1.15427
Muhammad, I., Sari, E., & Umar, F. (2024). Financial Distress Analysis to Predict Company Bankruptcy  Using  the  Modified  Altman  Method. Almana :  Jurnal  Manajemen  Dan Bisnis , 8 (1), 77–86. https://doi.org/10.36555/almana.v8i1.2365
Neiska  Oliviana,  &  Maria  Yovita  R.  Pandin.  (2023).  Analisis  Financial  Distress  Dengan Menggunakan  Metode  Altmn  Z-Score  Dan  Springate  S-Score  Pada  Perusahaan  Sub Sektor Industri Makanan Dan Minuman Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017 – 2021. Journal of Student Research , 1 (2), 334–346.
https://doi.org/10.55606/jsr.v1i2.1005
Patadungan,  H.,  Sari,  E.,  &  Dewi,  S.  R.  K.  (2023).  Pengaruh  Relate  Marketing  terhadap Kepuasan Nasabah Tabungan. Statistik Penelitian Manajemen Dan Akuntansi , 3 (1), 120– 134.
Pertiwi, D., & Putri, A. G. (2021). Analisis Prediksi Financial Distress Dengan Menggunakan Model  Altman  Z-Score  Pada  Perusahaan  Ritel  Tahun  2018-2020. Keunis , 9 (2),  132. https://doi.org/10.32497/keunis.v9i2.2636
Prakoso, W. H., Ulupui, I. G. K. A., & Perdana, P. N. (2022). Analisis Perbandingan Model Taffler,  Springate,  dan  Grover  dalam  Memprediksi  Kebangkrutan  Perusahaan. Jurnal Akuntansi , Perpajakan Dan Auditing , 3 (1), 1–15. https://doi.org/: http://doi.org/XX.XXXX/Jurnal
Pintek. (2021). Penyaluran Dana BOS Reguler 2021 dan Mekanisme Pencairannya! Retrieved from djpk.kemenkeu.go.id:
https://pintek.id/blog/penyaluran-dana-bos/ Sahrir, S. S. (2022). Evaluasi Dampak Pengelolaan Hutang, Modal dan Biaya terhadap Profitabilitas pada PT. Vale Indonesia periode 2012- 2021. YUME : Journal of Management , 5 (3), 411–419. https://doi.org/https://doi.org/10.37531/yum.v5i3.2984
Sari, E., Alam, S., & Sobarsyah, M. (2022). Evaluation Perfomance of Stock Portfolio Using the Risk Adjusted Perfimance Methods. Hasanuddin Journal of Business Strategy , 1 (4).
Sari,  E.,  Nurhayati,  &  Umar,  F.  (2019).  Evaluasi  Kinerja  Portofolio  Saham  dengan Menggunakan Metode Sharpe, Treynor, dan Jensen Periode 2016-2020. YUME : Journal of Management , 2 (1), 476–486. https://doi.org/https://doi.org/10.37531/yum.v6i1.3684 Springate,  Gordon  L.V.  1978.  Predicting  the  Possibility  of  Failure  in  a  Canadian Firm.Unpublished Masters Thesis. Simon Fraser University. January 1978.
Suadnyana, M., & Musmini, L. S. (2022). Analisis Financial Distress Dengan Model Springate pada Perusahaan Subsektor Pariwisata, Restoran dan Hotel yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Jurnal Akuntansi Profesi , 12 (2), 615–625.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.23887/jippg.v3i2 Analisis
Sudarman  ,  Yulia  efni,  E.  S.  (2020).  Perbandingan  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Model Springate’s,  Fulmer,  Foster  dan  Altman  Z-Score  (Studi  pada  Perusahaan  Sektor  Non Keuangan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia). Jurnal Ekonomi KIAT , 31 (1), 1–7.
Vickers, Frank. 2005. The dynamic small bussiness manager. North carolina: Lulu Press
Zeze Zakaria Hamzah., Retnadinda Ari Putri., E. H. (2022). Prediksi Financial Distress Dengan Menggunakan  Metode  Altman  Z”-Score,  Springate,  Dan  Zmijewski  Pada  Pt  Matahari Department Store Tbk Periode 2018-2020. Economicus , 16 (1), 1–10. https://ejournal.dewantara.ac.id/index.php/economicus/article/view/276