E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia  p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 6, Juni 2022
ANALISIS  AKURASI  MODEL  ALTMAN  Z-SCORE,  SPRINGATE  S-SCORE, DAN OHLSON O-SCORE DALAM MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS

## Rizqa Humairoh, Sunarto Sunarto, Alfasadun
Universitas Stikubank Semarang, Indonesia Email: rieskariska37@gmail.com, sunarto@edu.unisbank.ac.id, alfasadun@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  telah  mengganggu  aktivitas  ekonomi  dan  secara  tajam mengurangi  pendapatan  bisnis  di  berbagai  skala  ekonomi.  BEI  telah  menghapus pencatatan saham atau delisting sebanyak 25 perusahaan selama tahun 2015-2020. Penelitian ini bertujuan untuk memverifikasi keakuratan model Altman, Springate dan  Ohlson  dalam  memprediksi  kegagalan  perusahaan.  Populasi  dalam  penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di BEI pada tahun 2015–2020. Sampel penelitian ini adalah perusahaan delisting dari BEI selama tahun 2015 hingga 2020 dan  bukan  perusahaan  yang  bergerak  di  sektor  keuangan.  Penentuan  sampel menggunakan  teknik Purposive  Sampling .  Teknik  analisis  dalam  penelitian  ini menggunakan  analasis  regresi  logistik  dan  analisis chi-square. Hasil  pengujian menggunakan  analisis  regresi  logistik  pada  model  Altman  variabel  yang berpengaruh  pada  kegagalan  perusahaan satu  tahun  kedepan  yaitu  WC/TA  =0,60, RE/TA  =0,0340,  EBIT/TA  0,075,  dan  S/TA  0,034  sedangkan  MPE/BVD  tidak signifikan.  Variabel  model  Springate  yang  mampu  memprediksi  kegagalan perusahaan  satu  tahun  kedepan  yaitu  WC/TA  =0,30  dan  S/TA  =0,018  sedangkan variabel EBIT/TA =0,378 dan EBT/Hutang Lancar =0,62. Variabel model Ohlson yang mampu memprediksi kegagalan pada satu tahun kedepan yaitu log TA/GNP =0,027, X =0,041 dan Y  =0,010 sedangkan variabel lainnya tidak signifikan yaitu TLTA  =0,683, WCTA =0,904, CLCA =0,268, NITA =0,148, FFOTL =0,745, dan DNI.NI =0,462. Berdasarkan tabel klasifikasi, model Altman mampu memprediksi secara  tepat  sebesar  86,3%.  Model  Springate  mampu  memprediksi  secara  tepat sebesar 83,8%. Model Ohlson secara keseluruhan memprediksi secara tepat sebesar 86,3%.  Berdasarkan  analisis chi-square model  Altman  dapat  memprediksi  secara tepat  sebesar  71,25%,  model  Springate  sebesar  55%,  dan  model  Ohlson  sebesar 65%.
Kata Kunci: Financial  Distress ,  Altman  Z-Score,  Springate  S-Score,  dan  Ohlson  O- Score

## Abstract
The  Covid-19  pandemic  has  disrupted  economic  activity  and  sharply  reduced business revenues across economies of scale. IDX has removed the listing of shares or delisted as many as 25 companies during 2015-2020. This study aims to verify the  accuracy  of  the  Altman,  Springate  and  Ohlson  models  in  predicting  company failure. The population in this study were all companies listed on the IDX in 2015–
2020. The sample of this  research is  delisting from BEI during 2015 to 2020 and not companies engaged in the financial sector. Determination of the sample using purposive  sampling.  The  analysis  technique  in  this  study  uses  logistic  regression analysis  and  chi-square  analysis.  The  results  of  the  test  using  logistic  regression analysis  on  the  Altman  model,  the variables  that  affect  the company's  failure  one year ahead are WC/TA = 0.60, RE/TA = 0.0340, EBIT/TA 0.075, and S/TA 0.034 while MPE/BVD does not. significant. The Springate model variables that are able to  predict  the  company's  failure  in  the  next  year  are  WC/TA  =  0.30  and  S/TA  = 0.018, while the EBIT/TA = 0.378 and EBT/Current Debts = 0.62. Ohlson's model variables that are able to predict failure in the next year are log TA/GNP = 0.027, X = 0.041 and Y = 0.010 while other variables are not significant, namely TLTA = 0.683,  WCTA  =  0.904,  CLCA  =  0.268,  NITA  =  0.148,  FFOTL  =  0.745,  and DNI.NI  =  0.462.  Based  on  the  classification  table,  the  Altman  model  is  able  to accurately predict 86.3%. The Springate model is able to accurately predict 83.8%. The  overall  Ohlson  model  predicts  86.3%  correctly.  Based  on  the  chi-square  the Altman  model  can  accurately  predict  71.25%,  the  Springate  model  55%,  and  the Ohlson model 65%.

## Keywords: Financial Distress, Altman Z-Score, Springate S-Score, and Ohlson O-Score

## Pendahuluan
Pandemi  COVID-19  telah  mengganggu  aktivitas  ekonomi  dan  secara  tajam mengurangi  pendapatan  bisnis  di  berbagai  skala  ekonomi.  Jumlah  bisnis  yang  gagal dalam  episode  ini  akan  bergantung  pada  berbagai  faktor,  termasuk  ukuran  penyangga kas  bisnis  individu  sesaat  sebelum  pandemi,  penurunan  pendapatan,  kapasitas  untuk mengurangi biaya operasional, dan sejauh mana dukungan dari Pemerintah dan pemberi pinjaman swasta. Banyak penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa Pandemi Covid- 19  dapat  menyebabkan  kegagalan  banyak  perusahaan (Amankwah-Amoah,  Khan,  & Wood, 2021) .
Sebagai contoh, pada tahun 2020 Bursa Efek Indonesia (BEI) telah menghapus pencatatan saham atau delisting sebanyak empat perusahaan yaitu PT Borneo Lumbung Energi  &  Metal  Tbk  (BORN),  PT  Arpeni  Pratama  Ocean  Line  Tbk.  (APOL),  PT Danayasa Arthatama Tbk (SCBD), dan PT Leo Investments Tbk. (ITTG) dan PT Cakra Mineral Tbk (CKRA). Dari lima perusahaan tersebut, hanya Danayasa Arthatama Tbk. yang delisting secara  sukarela  alias  atas  kemauan  sendiri (Mediatama,  2020) . Sebelumnya  PT  Cakra  Mineral  Tbk  (CKRA)  merugi  2,27  miliar  pada  tahun  2019 Kerugian ini menurun jauh jika dibandingkan dengan kerugian bersih tahun 2018 yang mencapai 419,11 miliar hingga tahun 2020 perusahaan yang bergerak dibidang investasi pada perusahaan pertambangan ini memiliki saldo rugi sebesar 1,09 triliun.
Pada  tahun  2015  hingga  2019  tercatat  ada  23  perusahaan  yang  mengalami delisting .  Pada  tahun-tahun  sebelumnya,  BEI  juga  telah  menghapus  PT  Sekawan Intipratama Tbk. (SIAP) pada 17 Juni 2019 (Market-Bisnis.com). Kasus delisting tidak hanya terjadi pada SIAP. Selain delisting oleh BEI, ada beberapa eks emiten yang juga cabut dari bursa dengan berbagai alasan. Berdasarkan pada Peraturan Bursa Nomor I-I tentang  penghapusan  pencatatan  dan  pencatatan  kembali  saham  di  bursa,  delisting
terjadi jika  perusahaan itu mengalami kondisi atau peristiwa yang berpengaruh negatif terhadap  kelangsungan  status  perusahaan  tercatat  sebagai  perusahaan  terbuka.  Selain itu, delisting dilakukan  jika  perusahaan  tercatat  tidak  dapat  menunjukkan  indikasi pemulihan yang memadai. Jika melihat kinerja keuangan, laporan keuangan SIAP yang terakhir rilis adalah 2018. Pada periode itu, SIAP mencatatkan kerugian senilai Rp. 15,3 miliar. Nilai kerugian itu lebih besar ketimbang 2017 yang senilai Rp. 10,58 miliar. Hal yang  hampir  sama juga  terjadi  pada  Citra  Maharlika  Nusantara  Corpora  pada  Oktober 2017. BEI melakukan delisting pada eks emiten dengan kode CPGT karena perusahaan mengalami  kondisi  yang  tidak  baik.  Sebelumnya  pada  2014,  beberapa  petinggi  CPGT ditahan polisi terkait dugaan kasus penggelapan dan penipuan koperasi Cipaganti. BEI menghentikan sementara perdagangan efek CPGT karena perusahaan sudah berada pada kondisi  pailit  serta  harta  pailit  dalam  keadaan  insolvensi (Grenisia,  2019) .  Berikut perincian perusahaan delisting dari BEI pada tahun 2015 hingga 2020 :
Tabel 1

## Daftar perusahaan delisting tahun 2015-2020
No Kode Nama Perusahaan Tanggal Delisting 1 UNTX Unitex Tbk 07 Desember 2015 2 DAVO Davomas Abadi Tbk 21 Januari 2015 3 SOBI Sorini Agro Asia Corporindo Tbk 03 Juli 2017 4 BRAU Berau Coal Energy Tbk 16 Nopember 2017 5 CPGT Citra Maharlika Nusantara Corpora Tbk 19 Oktober 2017 6 CTRP Ciputra Property Tbk 19 Januari 2017 7 CTRS Ciputra Surya Tbk 19 Januari 2017 8 INVS Inovisi Infracom Tbk 23 Oktober 2017 9 TKGA Permata Prima Sakti Tbk 16 Nopember 2017 10 LAMI Lamicitra Nusantara Tbk 28 Desember 2017 11 SQBB Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk 21 Maret 2018 12 SQBI Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk 21 Maret 2018 13 DAJK Dwi Aneka Jaya Kemasindo Tbk 18 Mei 2018 14 JPRS Jaya Pari Steel Tbk 08 Oktober 2018 15 TRUB Truba Alam Manunggal Engineering Tbk 12 September 2018 16 TMPI Sigmagold Inti Perkasa Tbk 11 Nopember 2019 17 ATPK Bara Jaya Internasional Tbk 30 September 2019 18 BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk 02 Mei 2019 19 NAGA Bank Mitraniaga Tbk 23 Agustus 2019 20 GMCW Grahamas Citrawisata Tbk 13 Agustus 2019 21 SIAP Sekawan Intipratama Tbk 17 Juni 2019 22 BORN Borneo Lumbung Energi & Metal Tbk 20 Januari 2020 23 ITTG Leo Investments Tbk 23 Januari 2020 24 APOL Arpeni Pratama Ocean Line Tbk 06 April 2020 25 CKRA Cakra Mineral Tbk 28 Agustus 2020 Sumber : Britama.com
Berdasarkan  tabel  diatas,  beberapa  perusahaan  yang  memilih  untuk  melalukan merger yaitu  Ciputra  Property  Tbk  (CTRP)  dan  Ciputra  Surya  Tbk  (CTRS)  kemudian Taisho  Pharmaceutical  Indonesia  Tbk  (SQBB)  dan  Taisho  Pharmaceutical  Indonesia
Tbk  (SQBI).  Kegagalan  bisnis  adalah  risiko  utama  sistem  keuangan  karena  beberapa alasan.  Pertama,  tingkat  kegagalan  bisnis  yang  lebih  tinggi  berarti  akan  ada  kerugian pinjaman yang lebih besar, karena perusahaan yang bangkrut memiliki hutang (menurut definisi). Kedua, peningkatan tingkat kegagalan bisnis dapat menimbulkan risiko tidak langsung  pada  sistem  keuangan  jika  hal  itu  menyebabkan  hilangnya  pekerjaan  yang meluas yang membahayakan keuangan rumah tangga. Ketiga, ada efek limpahan yang merugikan jika perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan tidak membayar hutang kepada  bisnis  lain  dalam  rantai  pasokan  mereka.  Akhirnya,  penutupan  bisnis  yang meluas dapat menyebabkan peningkatan penjualan kebakaran properti, dengan efek arus ke  harga  properti  komersial,  yang  digunakan  sebagai  jaminan  bagi  banyak  pinjaman bisnis. Kegagalan bisnis adalah metrik kesehatan finansial yang tidak lengkap. Sebelum bisnis  bangkrut,  beberapa  mungkin  memilih  untuk  keluar  secara  sukarela  karena prospek pertumbuhan yang terbatas atau kurangnya akses ke kredit.
Pada  berbagai  kondisi  yang  terjadi  di  banyak  negara  di  dunia,  jika  kesulitan keuangan tidak terdeteksi pada waktunya dan langkah-langkah perubahan yang diambil maka  kemungkinan  besar  kebangkrutan  akan  terjadi,  sedangkan  biaya  kebangkrutan sangat  besar  dan  mempengaruhi  semua  pemangku  kepentingan  perusahaan (Altman, Iwanicz‐Drozdowska,  Laitinen,  &  Suvas,  2017) .  Oleh  karena  itu,  peneliti  akademis mengusulkan  beberapa  pendekatan  untuk  memprediksi  kegagalan  seperti  laporan keuangan  analisis  yang  merupakan  alat  termudah  dan  terbaik  untuk  mengevaluasi kinerja  perusahaan,  analisis  rasio,  tetapi  masalahnya  masih  model  mana  yang  terbaik untuk  mengambil  tindakan  yang  tepat.  Keadaan  bisnis  baik  internal  maupun  eksternal mempunyai pengaruh yang signifikan setelah kegagalan bisnis. Kegagalan finansial itu terjadi  ketika  perusahaan  jatuh  untuk  membayar  kewajibannya  atau  secara  wajar penilaian aset lebih pendek dari kewajiban. Berkaitan dengan hal tersebut menunjukkan bahwa  upaya  memprediksi  kebangkrutan  telah  mengalami  beberapa  perubahan,  yang didorong  oleh  keinginan  pemilik  perusahaan  untuk  menjaga  bisnis  mereka  tetap bertahan (Levratto, 2013) .
Peristiwa  yang  terjadi  baru-baru  ini  yang  disebabkan  oleh  pandemi  Covid-19 telah menyebabkan banyak perusahaan nampaknya bisa mengarah pada adanya tekanan keuangan bahkan menyebabkan kebangkrutan. Studi mengenai risiko dan kebangkrutan kembali menjadi minat utama penelitian. Hal ini terkait dengan adanya kebutuhan bukti empiris  mengenai  upaya  untuk  dapat  meminimalkan  risiko  bagi  pemegang  saham, selain  itu  dalam  pandangan  yang  lebih  luas,  adalah  karena  kebangkrutan  akan  sangat mempengaruhi  sistem  keuangan  dengan  menciptakan  atmosfer  yang  rentan  bagi ekonomi,  maka  beberapa  penelitian  berupaya  mulai  mencari  cara  untuk  meramalkan potensi kabangkrutan tersebut (Setyaningrum, Atahau, & Sakti, 2020) .
Kegagalan  perusahaan  umumnya  diawali  dengan  terjadinya  kebangkrutan  dan Financial  Distress . Financial  Distress merupakan  situasi  di  mana  kewajiban  melebihi aset  dalam  perusahaan  dan  biasanya  terjadi  karena  undercapitalisation,  tidak  memiliki uang tunai ynag cukup, sumber daya tidak dimanfaatkan dengan baik, pengelolaan yang tidak efisien dalam berbagai aktivitas, penjualan yang menurun dan merugikan. Masalah
Financial  Distress atau  kesulitan  keuangan  sangat  beragam  dan  telah  didekati  dari berbagai  disiplin  dan  perspektif  termasuk  teori  politik,  teori  hukum,  manajemen, ekonomi, akuntansi dan keuangan. Kesulitan keuangan dan kegagalan adalah akibat dari kerugian  kronis  yang  menyebabkan  peningkatan  kewajiban  yang  tidak  proporsional yang  disertai  dengan  penyusutan  nilai  aset.  Kesulitan  keuangan  terjadi  ketika perusahaan  tidak  memiliki  kapasitas  untuk  memenuhi  kewajibannya  terhadap  pihak ketiga (Panigrahi, 2019) .
Banyak  penelitian  telah  mempelajari  dan  menganalisis  kesehatan  keuangan perusahaan  oleh  akuntan  dan  peneliti  di  seluruh  dunia.  Rasio  akuntansi  telah  banyak digunakan  dalam  pengembangan  model  untuk  prediksi  kesehatan  keuangan  dan kesulitan  keuangan  perusahaan.  Para  peneliti  juga  telah  mencoba  membangun  model yang  akan  membantu  dalam  memprediksi  kesehatan  keuangan  perusahaan.  Beberapa model  untuk  memprediksi  kegagalan  kebangkrutan  dan Financial  Distress misalnya adalah  Altman  Z–Score,  Ohlson  O-Score  dan  Springate.  Altman  Z-score  adalah  salah satu  model  yang  dapat  membantu  para  investor  memperkirakannya  kebangkrutan perusahaan  tertentu.  Meskipun  dikembangkan  pada  1960-an,  Altman  Z-Score  masih banyak digunakan untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan. Altman pada awalnya menganalisis perusahaan manufaktur di Amerika Serikat yang dinyatakan bangkrut dan korespondensinya  yang  sesuai.  Pada  saat  itu  Altman  mendasarkan  penelitiannya  pada lima  rasio  keuangan  yaitu  profitabilitas,  leverage,  likuiditas,  aktivitas,  dan  rasio solvabilitas,  dan  dengan  menjalankan  analisis  diskriminan  ia  mampu  mengembangkan model  yang  meningkatkan  prediksi  kebangkrutan  perusahaan  manufaktur  di  Amerika Serikat yang dimiliki publik (Altman et al., 2017) .
Sebelum  adanya  Altman  Z-score,  kebangkrutan  secara  umum  dimodelkan dengan  model  analisis  rasio  univariat,  seperti  studi  klasik  yang  dilakukan  oleh  Beaver pada  tahun  1966.  Munculnya  model  Altman  Z-Score  multivariat  dan  penggunaan Multiple Discriminant Analisys (MDA)  menjadikan penelitian mengenai kebangkrutan perusahaan  telah marak  dilakukan.  Dalam  memprediksi  kebangkrutan  Altman  Z-Score menggunkan  5  prediktor.  Model  Springate  melanjutkan  penelitian  Altman. Sebagaimana  model  Altman,  Springate  menggunakan  analisis  diskriminan  ganda bertahap untuk memilih empat dari 19 rasio keuangan populer yang paling membedakan antara  bisnis  yang  sehat  dan  bisnis  yang  benar-benar  gagal.  Keempat  rasio  keuangan tersebut adalah modal kerja terhadap total aset, laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset, laba sebelum pajak sebelum hutang lancar terhadap, penjualan terhadap total aset tersebut menghasilkan S-Score.
Seiring waktu perkembangan analisis lain seperti regresi logistik (Logit) model telah dikembangkan di tahun-tahun kemudian, yang paling terkenal dari mereka adalah Ohlson's O-Score pada tahun 1980. Ohlson O-score adalah hasil dari kombinasi linier 9 faktor dari rasio bisnis tertimbang koefisien yang diperoleh atau diturunkan dari laporan pengungkapan  keuangan  berkala  standar  yang  disediakan  oleh  perusahaan  publik. Bahkan  baru-baru  ini,  peningkatan  daya  komputasi  telah  terlihat  pengembangan berbagai teknik  Artificial  intelegence  seperti  jaringan  saraf,  algoritma  genetika,  alasan
berbasis  kasus  dan  partisi  rekursif.  Meskipun  dengan  munculnya  teknik-teknik  baru seperti  itu,  penggunaan  Altman  Z-Score  belum  surut  popularitasnya (Akhir  & Islahuddin, 2019) .
Namun  demikian  masalahnya  adalah  bahwa  model  Altman,  Springate  dan Ohlson  tersebut  diuji  untuk  perusahaan  manufaktur  di  Amerika  Serikat.  Sedangkan untuk  menganalisis  lingkungan  keuangan  di  Indonesia,  untuk  memperkirakan kebangkrutan  perusahaan,  serta  untuk  melihat  jika  rasio  keuangan  awal  juga  berlaku dalam  situasi  ini,  model-model  tersebut  harus  dikalibrasi.  Hal  ini  dimaksudkan  bahwa keakuratan  dan  validitas  model-model  prediksi  tersebut  bermanfaat  bagi  banyak  agen ekonomi,  seperti  calon  investor,  manajer,  pelanggan,  pemasok,  pemberi  pinjaman, kreditor  dan  lainnya.  Akibatnya,  ada  bunga  berkelanjutan  yang  dibayarkan  atas kegagalan pemodelan prediksi dalam studi keuangan dan akuntansi.
Sebagian  besar  penelitian  mengenai  keakuratan  model  prediksi  kebangkrutan sangat dipengaruhi oleh sejumlah data korporasi Amerika Serikat yang telah digunakan oleh  banyak  peneliti  yang  telah  memberikan  teknik  berbeda  untuk  membantu mengidentifikasi kebangkrutan. Hal ini melaporkan bahwa baik model Altman Z-score, Springate  S-Score  maupun  model  Ohlson  O-Score  adalah  model-model  yang  diterima dengan baik dan umum digunakan saat ini.
Para  peneliti  telah  memeriksa  beberapa  model  untuk  mengidentifikasi kemampuan  model  tersebut  untuk  memprediksi  kegagalan  perusahaan  dan mengesitmasi keakuratan model. Oleh karena itu, negara dengan ekonomi  maju, seperti Amerika  Serikat,  Inggris,  Kanada  dan  Cina,  model-model  tersbeut  telah  digunakan sebagai  studi  kasus.  Misalnya,  model  Altman  Z-score  adalah  studi  pertama  yang mengidentifikasi  perusahaan  sebagai  perusahaan  gagal  dan  tidak  gagal  menggunakan MDA.  Hasil  Altman  Z-Score  ditemukan  bahwa  akurasi  tahun  pertama  dan  kedua sebelum  kegagalan  masing-masing  sebesar  95%  dan  72%.  Perusahaan  manufaktur publik  digunakan  dalam  model  Altman  Z-score  untuk  memprediksi  kebangkrutan. Kemudian,  perusahaan  manufaktur  swasta  dipekerjakan  dalam  model  Altman  Z-score yang  direvisi  tahun  1983.  Keakuratan  model  terakhir  ini  ditunjukkan  oleh  akurasi masing-masing  sebesar  95%  dan  73%  pada  tahun  pertama  dan  tahun  kedua  sebelum kegagalan.  Sementara  penelitian  awal  yang  dilakukan  oleh  Springate  pada  tahun 1978 menunjukkan  bahwa  setelah  menguji  pada  40  perusahaan  model  Springate  memiliki keakuratan prediksi hingga 92,5%.
Penelitian di Indonesia validitas dan akuasi model Altman Z-score, Springate S- Score  dan  Ohlson  O-Score  juga  beberapa  kali  telah  diteliti.  Penelitian (Melissa  & Banjarnahor,  2020) menemukan  bahwa  model  Altman  memiliki  akurasi  sebesar  90% dalam  menjelaskan  kebangkrutan  perusahaan.  Sementara (Novita,  2018) menemukan bahwa  model  Altman  Z-score  memiliki  akurasi  dalam  memprediksikan  kebangkrutan perusahaan  hingga  66,43%.  Penelitian (Edi  &  Tania,  2018) yang  meneliti  keakuratan model  Altman,  dan  Springate  pada  sebanyak  1321  data  perusahaan  dengan  analisis regresi logistik menemukan bahwa model Springate memiliki keakuratan hingga 69,7% sedangkan Altman hanya sebesar 12,0%.
Penelitian  lain  yaitu  oleh (Tiara  &  Ovami,  2019) menunjukkan  bahwa perusahaan  LQ-45  tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  mengalami  kebangkrutan  sebesar 84%  dari  total  objek.  Perusahaan  yang  mengalami  kebangkrutan  sebanyak  25  dan perusahaan  yang  tidak  mengalami  kebangkrutan  berdasarkan  metode  Ohlson  hanya berjumlah  5  perusahaan.  Dari  hasil  tersebut  Ohlson  dinyatakan  efektif  dalam memprediksi  kebangkrutan  dimana  kisaran  80%  dari  total  objek  telah  dilalui  oleh Ohlson  dimana  Ohlson  mencapai  84%.  Sementara (Utama,  2018) menemukan  bahwa model Ohlson menghasilkan akurasi sebesar 61,90%.
Adanya  banyak  variasi  mengenai  hasil  penelitian  yang  membuktikan  validitas model Altman Z-Score, Springate S-Score dan Ohlson O-Score tersebut maka penelitian ini akan menguji kembali kemampuan prediktabilitas model Altman Z-Score, Springate S-Score  dan  Ohlson  O-Score  untuk  kegagalan  perusahaan.  Perbedaan  beberapa penelitian  sebelumnya  umumnya  terletak  pada  ukuran  kebangkrutan  atau  kegagalan yang  dihadapi  perusahaan.  Pada  penelitian  ini  kegagalan  yang  dihadapi  perusahaan mengggunakan  delisting  dari  Bursa  Efek  Indonesia.  Penelitian  ini  akan  menggunakan indikator delisting sebagai  ukuran  kegagalan  perusahaan.  Hal  ini  karena  delisting merupakan  satu  ukuran  yang memiliki  kekuatan  ukuran  yang  juga  diakui  oleh  otoritas bursa  efek  yang  mengindikasikan  bahwa  bursa  efek  tidak  mempercayai  perusahaan dalam menjalankan usahanya. Maka dalam penelitian ini penulis akan meneliti kembali model  yang  lebih  akurat  dalam  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  dengan  judul “Analisis  Akurasi  Model  Altman  Z-Score,  Springate  S-Score  dan  Ohlson  O-Score dalam Memprediksi Financial Distress pada Perusahaan Delisting Bursa Efek Indonesia tahun 2015-2020”.

## Metode Penelitian
1. Teknik Penentuan Sampel
Teknik  penentuan  sampel  menggunakan  teknik puposive  sampling yaitu  teknik pengambilan  sampel  yang  dilakukan  dengan  pertimbangan  atau  kriteria  tertentu. Sampel penelitian ini dibagi menjadi dua kelompok yaitu :
1. Kelompok Kasus (perusahaan delisting ), dengan kriteria sebagai berikut :
a. Perusahaan yang sudah delisting dari BEI selama tahun 2015 hingga 2020.
b. Bukan perusahaan yang bergerak di sektor keuangan
2. Kelompok Kontrol, dengan kriteria sebagai berikut :
a. Perusahaan  yang  masih  terdaftar  di  BEI  atau listing yang  berada  pada  sub sektor yang sama dengan perusahaan pada kelompok kasus pada tahun 2015- 2020.
b. Perusahaan  memiliki  data  yang  lengkap  yang  dibutuhkan  selama  periode penelitian.
Penggunaan  data  perusahaan  kontrol  diterapkan  karena  kesalahan  model  prediksi dapat  dikarenakan  kesalahan  dalam  mengklasifikasikan  perusahaan  yang  gagal menjadi  perusahaan  tidak  gagal,  namun  juga  kesalahan  dalam  mengklasifikasikan perusahaan  tidak  gagal  ke  dalam  perusahaan  gagal.  Populasi  dalam  penelitian  ini
adalah  seluruh  perusahaan  yang  terdaftar  di  BEI  pada  tahun  2015–2020.  Populasi adalah  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  atas  obyek/  subyek  yang  mempunyai kuantitas  dan  karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  peneliti  untuk  dipelajari  dan kemudian  ditarik  kesimpulannya (Sugiyono,  2016) .  Penelitian  ini  menggunakan data  sekunder  yang  diperoleh  dari  BEI  (www.idx.co.id).  Sampel  penelitian  ini adalah  perusahaan  yang delisting pada  tahun  2015  hingga  2020  yang  bukan merupakan perusahaan di sektor keuangan. Berikut ini adalah perincian sampel :
Tabel 2 Perincian Sampel Penelitian No Keterangan 2015  2016  2017  2018  2019  2020 1 Perusahaan delisting 3 0 8 4 6 6 2 Perusahaan keuangan (1) (0) (0) (2) (0) 3 Alasan merger (0) (2) (0) 4 Data laporan keuangan tahun sebelumnya tersedia (0) (0) (0) (0) (2) Jumlah 2 0 6 4 4 4 Total 20 Sampel perusahaan non delisting = 3X Perusahaan delisting 60 Total sampel 80 Sumber : idx.co.id

## 2. Variabel Penelitian
a. Variabel Dependen
Variabel dependen dalam penelitian ini yaitu Financial Distress , diukur dengan menggunakan variabel dummy dimana perusahaan yang masuk dalam kelompok kasus atau delisting diberi nilai 0 dan perusahaan yang masuk dalam kelompok kontrol diberi nilai 1.
b. Variabel Independen
Variabel  independen  adalah  variabel  yang  mempengaruhi  variabel  dependen (Sugiyono,  2011) .  Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  adalah  model Altman, Springate dan model Ohlson.
3. Teknik Analisis
1. Analisis Regresi Logistik
Beberapa  hal  yang  dilakukan  dalam  pengujian  regresi  logistik  yaitu  model  fit, koefisien  determinasi,  matrik  klasifikasi  dan  model  regresi.  Pada  pengujian kelayakan  model  regresi  logistik  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan pengujian  ketepatan  antara  prediksi  model  regresi  logistik  dengan  data  hasil pengamatan meliputi :
a. Goodness  of  Fit =  jika  Sig  >  0.05  menunjukkan  tidak  adanya  perbedaan antara data estimasi model regresi logistik dengan data observasi.
b. Omnibus  Test  (Overall  Test) =  jika  Sig  <  0.05  menunjukkan  adanya pengaruh yang bermakna dari variabel-variabel bebas.
c. Koefisien  determinasi  =  besarnya  estimasi  kegagalan  yang  dapat  dijelaskan oleh variabel-variabel bebas.
d. Model regresi logistik = melihat pengaruh seberapa besar variabel yang diuji terhadap Financial Distress
e. Klasifikasi  model  =  Untuk  memperjelas  gambaran  atas  ketepatan  model regresi  logistik  dengan  data  observasi  dapat  ditunjukkan  dengan  tabel klasifikasi  yang  berupa  tabel  tabulasi  silang  antara  dari  hasil  prediksi  dan hasil observasi.
2. Analisis Chi Square
Analisis Chi  square dengan  pendekatan  tabulasi  silang.  Skema  pengujian kemampuan  prediksi  dan  perbedaan  kemampuan  prediksi  dilakukan  dengan menggunakan prosedur berikut ini :

## Tabel 3 Observasi Hasil Prediksi Model
Kondisi nyata (observasi) Hasil prediksi model Total Gagal Tidak gagal Gagal a b a + b Tidak gagal c d c + d Total a + c b + d Akurasi atau ketepatan prediksi dari suatu model diperoleh sebagai berikut : a + d Akurasi = x 100% a + b + c + d
Pengujian  statistik  menggunakan  uji chi  square .  Kriterianya  adalah  sebagai berikut :
a. Jika  signifikansi  di  atas  0,05  maka  tidak  ada  perbedaan  antara  prediksi dengan estimasinya.
b. Jika signifikansi di bawah 0,05 maka ada perbedaan antara prediksi dengan estimasinya

## Hasil dan Pembahasan Hasil Analisis Regresi Logistik
1. Hasil pengujian variabel Altman, Springate, dan Ohlson menggunakan Goodness of Fit Test.
Hasil  pengujian  menggunakan Goodness  of  fit  test model  Altman menghasilkan  nilai  Sig  0,075,  hasil  pengujian  Springate  menghasilkan  nilai  Sig 0,356  dan  hasil  pengujian  Ohlson  menghasilkan  nilai  Sig  0,346.  Hasil  pengujian ketiga  model  tersebut  menghasilkan  nilai  sig  kurang  dari  0,05  yang  menunjukkan bahwa  tidak  adanya  perbedaan  antara  data  estimasi  model  regresi  logistik  dengan data observasi.
2. Hasil  pengujian  variabel  Altman,  Springate,  dan  Ohlson  menggunakan Omnibus Test
Hasil pengujian omnibus test pada model Altman mengasilkan nilai sig 0,000, hasil  pengujian  model  Springate  mengasilkan  nilai  sig  0,002  dan  hasil  pengujian model  ohlson  menghasilkan  nilai  sig  0,000.  Ketiga  model  tersebut  menghasilkan nilai sig kurang dari 0,05 yang menunjukkan adanya pengaruh yang bermakna dari variabel-variabel bebas.
3. Hasil Pengujian Koefisien Determinasi model Altman, Springate dan Ohlson Hasil  pengujian  koefisien  determinasi  model  Altman  menghasilkan  nilai 0.382, Springate 0.277 dan Ohlson menghasilkan nilai 0.484. Ketiga model tersebut memiliki  nilai  Sig  kurang  dari  0.05  yang  menunjukkan    adanya  perngaruh  yang bermakna dari variabel-ariabel tersebut.
4. Hasil Uji Regresi Logistik Altman

## Tabel 4
Hasil Uji Regresi Logistik Altman B S.E. Wald df Sig. Exp (B) Step 1 a Z1 1.467 .781 3.526 1 .060 4.335 Z2 .859 .405 4.489 1 .034 2.361 Z3 -3.520 1.979 3.165 1 .075 .030 Z4 .082 .098 .707 1 .400 1.086 Z5 1.809 .852 4.501 1 .034 6.102 Consta nt .208 .533 .153 1 .696 1.232
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2021
Hasil  regresi  logistik  Altman  menghasilkan  persamaan,  kegagalan  = 0,208+1,467 Z1   +0,859Z2 – 3,520 Z3 + 0,082 Z4 + 1,809 Z5
5. Hasil Uji Regresi Logistik Springate
Tabel 5 Hasil uji regresi logistik Springate B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a A 1.459 .674 4.691 1 .030 4.303 B -1.883 2.175 .750 1 .387 .152 C .454 .917 .245 1 .621 1.574 D 2.005 .845 5.635 1 .018 7.427 Consta nt -.014 .454 .001 1 .976 .986
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2021
Hasil    regresi  logistik  Springate  menghasilkan  persamaan,  kegagalan  =  -0,014 +1,459A – 1,883 B + 0,454C+2,005D
6. Hasil Uji Regresi Logistik Ohlson
Tabel 6 Hasil uji regresi logistik Ohlson B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a L0GTAGNP 1.426 .643 4.913 1 .027 4.161 TLTA .931 2.278 .167 1 .683 2.538 WCTA .285 2.375 .014 1 .904 1.330 CLCA -.622 .561 1.227 1 .268 .537 X -5.251 2.570 4.174 1 .041 .005 NITA -2.937 2.031 2.091 1 .148 .053 FFOTL -.393 1.209 .106 1 .745 .675 Y -2.457 .950 6.691 1 .010 .086 DNI.NI -.470 .639 .541 1 .462 .625 Constant 2.141 1.546 1.916 1 .166 8.506 Sumber : Data sekunder yang diolah, 2021
Hasil  regresi  logistik  Ohlson  menghasilkan  persamaan,  kegagalan  =  2,141  + 1,426 Log (TA/GNP) + 0,932TL/TA + 0,285 WC/TA – 0,622 CA/CL – 5,251 X – 2,937 NI/TA – 0.393 FFO/CL – 2,457 Y – 0,470 DNI/NI
7. Klasifikasi Model Altman, Springate dan Ohlson
Berdasarkan  tabel  yang  sudah  diolah  model  Altman  menunjukkan  bahwa  10 sampel  atau  50,0%  dari  perusahaan  yang  empiris  gagal  dan  59  perusahaan  atau 98,3%  yang  secara  tepat  diprediksi  oleh  model  regresi  logistik  tersebut.  Dengan demikian  secara  keseluruhan  86,3%  secara  tepat  dapat  diprediksikan  dari  model regresi  logistik.  Model  Sapringate  menunjukkan  bahwa  8  sampel  atau  40,0%  dari perusahaan  yang  empiris  gagal  dan  59  perusahaan  atau  98,3%  yang  secara  tepat diprediksi oleh model regresi logistik tersebut. Dengan demikian secara keseluruhan 83,3%  secara  tepat  dapat  diprediksikan  dari  model  regresi  logistik.  Model  Ohlson menunjukkan bahwa 11 sampel atau 55,0% dari perusahaan yang empiris gagal dan 58  perusahaan  atau  96,7%  yang  secara tepat  diprediksi  oleh model  regresi  logistik tersebut.  Dengan  demikian  secara  keseluruhan  86,3%  secara  tepat  dapat diprediksikan dari model regresi logistik.

## Analisis Chi Square
Penggunaan  analisis chi  square dimaksudkan  untuk  mengkonfirmsi  validitas model  Altman,  Springate  dan  Ohlson  dalam  penerapan  langsung  terhadap  data penelitian.
1. Model Altman
Pengujian  kemampuan  prediksi  model  Altman  dalam  memprediksikan  kegagalan perusahaan  berdasarkan  data  yang  sudah  diolah  yaitu  sebanyak  12  sampel  atau 60,0%  perusahaan  gagal  dan  45  perusahaan  tidak  gagal  atau  75,0%  yang  secara tepat  diprediksi  oleh  model  Altman.  Dengan  demikian  secara  keseluruhan (12+45)/80 atau 71,25% secara tepat dapat diprediksikan dari model Altman.
2. Model Springate
Pengujian kemampuan prediksi model Springate dalam memprediksikan kegagalan perusahaan  berdasarkan  data  yang  sudah  diolah  yaitu  sebanyak  18  sampel  atau 90,0%  perusahaan  gagal  dan  26  perusahaan  tidak  gagal  atau  43,3%  yang  secara tepat  diprediksi  oleh  model  Springate.  Dengan  demikian  secara  keseluruhan (18+26)/80 atau 55,00% secara tepat dapat diprediksikan dari model Springate.
3. Model Ohlson
Hasil  pengujian  kemampuan  prediksi  model  Ohlson  dalam  memprediksikan kegagalan perusahaan berdasarkan data yang sudah diolah yaitu sebanyak 6 sampel atau 30,0% perusahaan gagal dan 46 perusahaan tidak gagal atau 76,7% yang secara tepat diprediksi oleh model Ohlson. Dengan demikian secara keseluruhan (6+46)/80 atau 65,00% secara tepat dapat diprediksikan dari model Ohlson.
4. Hasil uji chi square
Hasil uji perbedaan kemampuan prediksi model Altman, Springate dan Ohlson dalam  memprediksikan  kegagalan  perusahaan  diuji  dengan  uji Friedman .  Hasil pengujian  menunjukkan  nilai chi  square sebesar  26,123  dan  dengan  signifikansi sebesar 0,000<0,50. Hal ini menunjukkan adanya perbedaan perbedaan kemampuan prediksi model Altman, Springate dan Ohlson.

## Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  model  prediksi  kegagalan  Altman, Springate  dan  Ohlson  dalam  memprediksi  kesulitan  keuangan  perusahaan  di  berbagai perusahaan  yang  terdaftar  di  Indonesia. Tekanan  keuangan  terjadi  sebagai  akibat  dari tekanan ekonomi, penurunan kinerja dan manejemen perusahaan yang kurang baik.
Terkadang  sangat  sulit  untuk  memastikan  faktor-faktor  ini  dapat  menunjukkan bahwa  sebuah  perusahaan  sedang  mengalami  kesulitan  keuangan. Salah  satu  alat  yang paling biasa digunakan adalah laporan keuangan dan analisis rasio. Proses ini berfungsi untuk memprediksi kesulitan keuangan suatu perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan kegagalan perusahaan di pasar modal Indonesia untuk 1 tahun ke depan dapat diprediksi menggunakan  model  prediksi  Altman,  Springate  dan  Ohlson  karena  beberapa perusahaan diberi label cocok dengan model sudah dikeluarkan dari BEI karena kondisi kinerja  keuangannya  yang  tampaknya  tidak  berfungsi  dengan  baik  dan  memiliki masalah sustainability . Berikut pembahasan hasil analisis :
1. Keakuratan  model  Altman  Z-score  dalam  memprediksi  kemungkinan kegagalan perusahaan atau Financial Distress.
Hipotesis  pertama  dalam  penelitian  ini  mengatakan  bahwa  keakuratan  model Altman  Z-Score  dapat  memprediksi  kemungkinan  kegagalan  perusahaan  atau Financial  Distress .  Hasil  koefisien  regresi  logistik  menunjukkan  bahwa Working Capital  to  Total  Asset bernilai  0,060  sedangkan Retained  Earning  to  Total  Asse t bernilai 0,034, EBIT To Total Asset bernilai 0,075 dan Sales to Total Asset bernilai 0,034.  Ke-4  variabel  tersebut  memiliki  nilai  kurang  dari  0,05  sehingga  empat variabel  tersebut  dikatakan  signifikan  terhadap Financial  Distress .  Sedangkan variabel Market  Value  of  Equity  to  Book  Value  of  Debt memiliki  nilai  0,400  atau
lebih  dari  0,05  yang  menunjukkan  bahwa  angka  tersebut  tidak  signifikan  terhadap Financial  Distress .  Berdasarkan  tabel  klasifikasi  menunjukkan  bahwa  dari  20 perusahaan  yang  secara  empiris  gagal  atau delisting ,  sebanyak  10  perusahaan  atau 50%  secara  tepat  diprediksikan  oleh  model  regresi  logistik  ini  sedangkan  dari  60 perusahaan yang tidak gagal, sebanyak 59 perusahaan atau 98,3% yang secara tepat diprediksi  oleh  model  regresi  logistik  tersebut.  Secara  keseluruhan  86,3%  secara tepat dapat diprediksikan dari model regresi logistik ini. Hasilnya konsisten dengan temuan  sebelumnya  yang  juga  melaporkan  dapat  diterapkannya  model  prediksi kebangkrutan Altman Z-Score di yurisdiksi lain termasuk di Indonesia. Hasilnya ini serupa dengan temuan (Melissa & Banjarnahor, 2018) dimana model Altman dapat memprediksi  beberapa  perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  yang berisiko  gagal  yaitu  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  90%  sedangkan  penelitian (Novita,  2018) memprediksi  beberapa  perusahaan  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 66,43%. Dengan demikian, hipotesis satu diterima.
2. Keakuratan  model  Springate  S-Score  dalam  memprediksi  kemungkinan kegagalan perusahaan atau Financial Distress.
Hipotesis  kedua  dalam  penelitian  ini  mengatakan  bahwa  keakuratan  model Springate  S-Score  dapat  memprediksi  kemungkinan  kegagalan  perusahaan  atau Financial  Distress .  Hasil  koefisien  regresi  logistik  menunjukkan  bahwa Working Capital to Total Asset bernilai 0,030 dan Sales to Total Asset bernilai 0,018. Kedua variabel  tersebut  memiliki  nilai  kurang  dari  0,05  sehingga  variabel  tersebut signifikan  terhadap Financial  Distress .  Sedangkan  kedua  variabel EBIT  to  Total Asset bernilai  0,0378  dan  variabel EBT  to  Current  Liabilities bernilai  0,62  dimana kedua  variabel  tersebut  lebih  besar  dari  0,05  maka  dinyatakan  tidak  signifikan terhadap Financial Distress . Berdasarkan tabel klasifikasi menunjukkan bahwa dari 20 sampel yang secara empiris gagal atau delisting , sebanyak 8 sampel atau 40,0% yang secara tepat dapat diprediksikan oleh model regresi logistik ini, sedangkan dari 60  perusahaan  yang  tidak  gagal,  sebanyak  59  perusahaan  atau  98,3%  yang  secara tepat  diprediksi  oleh  model  regresi  logistik  tersebut.  Secara  keseluruhan  83,8% secara tepat dapat diprediksikan dari model regresi logistik ini. Hasil penelitian ini sejalan  dengan  penelitian (Mulyani,  2018) yang  mendapatkan  bahwa  model Springate  mampu memprediksikan  kesulitan  keuangan  perusahaan  hingga  83,33%. Dengan demikian, hipotesis dua diterima.
3. Keakuratan  model  Ohlson  O-Score  dalam  memprediksi  kemungkinan kegagalan perusahaan atau Financial Distress.
Hipotesis  ketiga  dalam  penelitian  ini  mengatakan  bahwa  keakuratan  model Ohlson  dalam  memprediksi  kemungkinan  kegagalan  perusahaan  atau Financial Distress . Hasil koefisien regresi logistic menunjukkan bahwa koefisien variabel log (TA/GNP) bernilai 0,027 dan perubahan laba bersih terhadap laba bersih saja yang memiliki arah koefisien  positif yaitu X bernilai 0,041 dan Y bernilai 0,010. Ketiga variabel  tersebut  memiliki  nilai  kurang  dari  0,05  dinyatakan  signifikan  sedangkan variabel  lain  memiliki  arah  negatif  atau  tidak  signifikan.  Koefisien  variabel  yang
tidak signifikan atau nilai koefisian variabel lebih dari 0,05 yaitu Total Liabilities to total  assets bernilai  0,683, Working  Capital  to  Total  Asset bernilai  0,904, Current Liabilities to Current Asset bernilai 0,268, Nett Income to Total Asset bernilai 0,148, Funds  from  Operations  to  Total  Liabilities bernilai  0,745  serta Nett  Income atau DNI.NI  bernilai  0,462.  Berdasarkan  tabel  klasifikasi  menunjukkan  bahwa  dari  20 sampel  yang  secara  empiris  gagal  atau delisting ,  sebanyak  6  sampel  atau  30,0% yang  secara  tepat  dapat  diprediksikan  oleh  model  Ohlson.  Sebaliknya  dari  60 perusahaan yang tidak gagal, sebanyak 46 perusahaan atau 76,7% yang secara tepat diprediksi  oleh  model  Ohlson.  Secara  keseluruhan  65,00%  secara  tepat  dapat diprediksikan dari model Ohlson. Penelitian ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh (Utama,  2018) menemukan  bahwa  model  Ohlson  ini  menghasilkan akurasi  sebesar  61,90%.  Sementara (Tiara  &  Ovami,  2019) menemukan  akurasi hingga 84%. Dengan demikian, hipotesis tiga diterima.
4. Perbedaan analisis antara model Altman, Springate dan Ohlson
Hipotesis  keempat  megatakan  bahwa  adanya  perbedaan  hasil  prediksi  yang dilakukan  oleh  Altman,  Springate  dan  Ohlson.  Hasil  pengujian chi  square menghasilkan  nilai  sebesar  26,123  dengan  signifikansi  sebesar  0,000<0,50.  Hal  ini menunjukkan  adanya  perbedaan-perbedaan  kemampuan  prediksi  model  Altman, Springate  dan  Ohlson.  Hal  ini  sejalan  dengan  puuenelitian  yang  dilakukan  oleh (Komarudin,  2019) menemukan  bahwa  prediksi  kebangkrutan  Altman  Z-Score memiliki tingkat akurasi sebesar 66,67%, Springate memiliki tingkat akurasi sebesar 48,72%  serta  model  Ohlson  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  25,64%.  Dengan demikian, hipotesis empat diterima.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  memverifikasi  keakuratan  model  Altman, Springate, dan Ohlson dalam memprediksi kegagalan perusahaan. Selain itu penelitian ini juga untuk menentukan besaran perusahaan delisting dari BEI tahun 2015-2020 yang memiliki validitas berdasarkan ketiga model tersebut. Dari ketiga model yang memiliki tingkat akurasi dalam memprediksi Financial Distress paling besar yaitu model Altman yaitu  mampu  memprediksi  sebesar  71,25%,  selanjutnya  yaitu  model  Ohlson  yang mampu memprediksi sebesar 65,00% dan yang terakhir model Springate yaitu mampu memprediksi sebesar 55,00%.

## BIBLIOGRAFI
Akhir,  Husnul,  &  Islahuddin,  Islahuddin.  (2019).  Predicting  Bankruptcy  On  Mining Companies Using Altman Z-Score Model (Empirical Study On Mining Companies Listed In Indonesian Stock Exchange Year 2014-2015). Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Akuntansi , 4 (3), 394–404. Google Scholar
Altman,  Edward  I.,  Iwanicz‐Drozdowska,  Małgorzata,  Laitinen,  Erkki  K.,  &  Suvas, Arto. (2017). Financial distress prediction in an international context: A review and empirical analysis of Altman’s Z‐score model. Journal of International Financial Management & Accounting , 28 (2), 131–171. Google Scholar
Amankwah-Amoah, Joseph, Khan, Zaheer, & Wood, Geoffrey. (2021). COVID-19 and business  failures:  The  paradoxes  of  experience,  scale,  and  scope  for  theory  and practice. European Management Journal , 39 (2), 179–184. Google Scholar
Edi,  Edi,  &  Tania,  May.  (2018).  Ketepatan  model  altman,  springate,  zmijewski,  dan grover  dalam  memprediksi  financial  distress. Jurnal  Reviu  Akuntansi  Dan Keuangan , 8 (1), 79–92. Google Scholar
Grenisia,  O.  (2019). Market.bisnis.com.  Diambil  kembali  dari  Binis.com: Retrieved from Market.bisnis.com
Levratto,  Nadine.  (2013).  From  failure  to  corporate  bankruptcy:  a  review. Journal  of Innovation and Entrepreneurship , 2 (1), 1–15. Google Scholar
Mediatama, G. (2020). Lima emiten delisting dari BEI hingga akhir Agustus 2020 .
Melissa,  Puput,  &  Banjarnahor,  Haposan.  (2020).  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Z-Score, Springate dan Zmijewski yang terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis Dan Akuntansi , 8 (1). Google Scholar
Novita,  Diana.  (2018).  Analisis  Tingkat  Akurasi  Model  Altman  Z-Score,  Indeks Kepailitan,  dan  Indeks  IN05  Sebagai  Prediktor  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan Manufaktur  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2011-2015. Jurnal Ecogen , 1 (1), 197–205. Google Scholar
Panigrahi, C. M. A. (2019). Validity of Altman’s ‘z’score model in predicting financial distress  of  pharmaceutical  companies. NMIMS  Journal  of  Economics  and  Public Policy , 4 (1). Google Scholar
Setyaningrum,  Kristina  Dewanti,  Atahau,  Apriani  Dorkas  Rambu,  &  Sakti,  Imanuel Madea.  (2020).  Analisis  Z-Score  Dalam  Mengukur  Kinerja  Keuangan  Untuk Memprediksi  Kebangkrutan  Perusahaan  Manufaktur  Pada  Masa  Pandemi  Covid- 19. Jurnal Riset Akuntansi Politala , 3 (2), 74–87. Google Scholar
Sugiyono.  (2016). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D .  Bandung: Alfabeta.
Sugiyono, Prof. (2011). Metodologi penelitian kuantitatif kualitatif dan R&D. Alpabeta, Bandung .
Tiara,  Shita,  &  Ovami,  Debbi  Chyntia.  (2019).  Analisis  Metode  Ohlson  Dalam Memprediksi  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan Lq  45. Jurnal Akuntansi  Audit  Dan Perpajakan Indonesia (JAAPI) , 1 (1), 49–52. Google Scholar
Utama,  Bayu  Insan.  (2018). Analisis  Keakuratan  Model  Ohlson  Dalam  Memprediksi Kebangkrutan  (Bankruptcy)(Studi  Pada  Perusahaan  Delisting  Yang  Terdaftar  Di BEI Periode 2013-2017) . Universitas Brawijaya. Google Scholar

## Copyright holder:
Rizqa Humairoh, Sunarto Sunarto, Alfasadun (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: