## Deteksi Kesehatan Keuangan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) Menggunakan Financial Discriminant Models
Achmad Iqbal 1 . Sofia Asyriana BR. P 2
Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas 17 Agustus 1945 Banyuwangi

## Banyuwangi, Indonesia
Abstract. State-owned enterprises (BUMN) are business entities that are not only responsible for profit creation but also  as  a  source  of  state  revenue.  This  study  aims  to  detect  the  financial  health  of  BUMN  using  Financial Discriminant  Models,  namely  the  Springate  and  Taffler  Models.  The  analysis  was  carried  out  on  the  BUMN financial reports for the 2014-2018 period of 16 companies with 80 financial reports being analyzed. The results of this study show that by using the Springate Model, it is known that 2017 is the best year, no BUMN is experiencing financial  distress.  2018  was  the  worst  year  with  12  BUMNs  declared  financial  distress  and  only  4  companies categorized  as  healthy.  The  results  of  the  analysis  with  the  Taffler  Model  show  that  in  2014  all  BUMNs  were categorized as healthy and only 1 company was declared to have financial distress.
Keywords: BUMN; Discriminant; Springate; Taffler ..
Abstrak. Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  merupakan  entitas  bisnis  yang  tidak  hanya  bertanggungjawab terhadap penciptaan laba tetapi juga sebagai sumber pendapatan negara. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kesehatan  keuangan  BUMN  menggunakan  Financial  Discriminant  Models,  yakni  Model  Springate  dan  Taffler. Analisis  dilakukan  terhadap  laporan  keuangan  BUMN  periode  2014-2018  sejumlah  16  perusahaan  dengan  80 laporan keuangan yang dianalisis. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan Model Springate, diketahui bahwa tahun 2017 merupakan tahun terbaik, tidak ada BUMN yang mengalami kesulitan finansial. Tahun 2018  merupakan  tahun  terburuk  dengan  12  BUMN  dinyatakan  kesulitan  keuangan  dan  hanya  4  perusahaan dikategorikan  sehat.  Hasil  analisis  dengan  Model  Taffler  menunjukkan  bahwa  tahun  2014  seluruh  BUMN dikategorikan sehat dan hanya 1 perusahaan dinyatakan mengalami kesulitan keuangan
Kata Kunci: BUMN; Diskriminan; Springate; Taffler .
Corresponding author. iqbalachmad@untag-banyuwangi.ac.id How  to  cite  this  article. Iqbal,  Ahmad  dan  Asyriana,  Sofia.  (2020).  Deteksi  Kesehatan  Keuangan  Badan  Usaha Milik Negara (BUMN) Menggunakan Financial Discriminant Models. Jurnal  ASET (Akuntansi Riset). Program Studi Akuntansi. Fakultas Pendidikan Ekonomi dan Bisnis Universitas Pendidikan Indonesia , 12(2),  289-300 . Retrieved from https://ejournal.upi.edu/index.php/aset/article/view/28072 History of article. Received : September 2020, Revision : Desember 2020, Published : Desember 2020 Online ISSN: 2541-0342 . Print ISSN: 2086-2563 . DOI : https://doi.org/10.17509/jaset.v12i2.28072 Copyright©2020. Jurnal ASET (Akuntansi Riset) Program Studi Akuntansi FPEB UPI .

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  besar dengan  berbagai  sumberdaya  yang  dimiliki. Seiring perkembangan bisnis, baik pemerintah maupun  swasta  terus  berupaya  bertahan ditengah  persaingan  dan  kondisi  pasar  yang tidak  menentu.  Badan  Usaha  Milik  Negara (BUMN)  merupakan  salah  satu  korporasi milik negara yang diharapkan mampu menjadi sumber pendapatan negara non pajak. BUMN didefinisikan  sebagai  badan  usaha  yang seluruh atau sebagian besar modalnya dimiliki oleh  negara  melalui  penyertaan  secara
langsung  yang  berasal  dari  kekayaan  negara yang dipisahkan (UU No. 19, 2003).
BUMN  merupakan  badan  usaha  yang tergolong profit  oriented .    Namun,  beban BUMN  tidak  hanya  menghasilkan  laba, BUMN memiliki tujuan utama yakni memberikan  sumbangsih  bagi  perkembangan ekonomi secara nasional. Artinya, tugas mulia BUMN menuntutnya untuk mampu meningkatkan laba dan sekaligus mengembangkan  ekonomi  nasional  melalui peran aktif dalam memberikan pembinaan dan bantuan  kepada  pengusaha  kecil,  koperasi,

## Menggunakan Financial Discriminant Models
bahkan  kepada  masyarakat  (UU  No.  19, 2003).
Menghadapi  kondisi  ekonomi  global  seperti saat  ini,  BUMN  tentu  memiliki  tantangan yang  cukup  besar.  Berdasarkan  data  laporan kinerja  BUMN  diketahui  bahwa  laba  BUMN Konstruksi  untuk  kuartal  I  2019  mengalami penurunan  yang  cukup  signifikan  yakni  35% (CNN  Indonesia,  2019).  Selain  kinerja BUMN dari perspektif laba, terdapat beberapa
masalah  seperti  laporan  keuangan  Pertamina telat  dan  laporan  keuangan  Garuda  Indonesia yang  tidak  sesuai  standar  (Prasongko,  2019). Namun,  Kementrian  BUMN  optimis  dengan kinerja  BUMN.  Hal  ini  didasarkan  pada  data laporan  kinerja  BUMN  di  tahun  2017 mengalami kenaikan secara kumulatif walaupun  tidak  signifikan.  Berikut  data kinerja BUMN tahun 2017.
Sumber: Laporan Kinerja BUMN 2017 Gambar 1. Kinerja BUMN 2017
Berdasarkan  fakta  diatas,    perlu dilakukan  analisis  keuangan  terhadap  BUMN di Indonesia. Analisis keuangan untuk menilai keuangan  perusahaan  dapat  menggunakan beberapa financial  discriminant  models . Beberapa model perhitungan tersebut diantaranya Model Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover . Model Altman merupakan model yang paling  lazim  digunakan  untuk  mengukur financial  distress suatu  perusahaan.  Beberapa penelitian  telah  menggunakan altman  z  score diantaranya (Yuliastry & Wirakusuma, 2014), (Hájek,  Zhunissova,  Čábelová,  &  Baidildina, 2017),  (Afiqoh  &  Laila,  2018),  dan  (Idawati &  Pratama,  2019).  Beberapa  penelitian tersebut  juga  mengombinasikan  beberapa model  lain  seperti Springate,  Zmijewski ,  dan Grover .
Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis  kondisi  keuangan  perusahaan BUMN  di  Indonesia  dengan  menggunakan model Springate dan Taffler’s Model . Penelitian  ini  mengembangkan  penelitian terdahulu yang ada di Indonesia terkait model
diskriminan. (Afiqoh & Laila, 2018), (Idawati &  Pratama,  2019)  hanya  menggunakan altmant z score untuk memprediksi kebangkrutan  sektor  perbankan.  Peneliti menggunakan  model Springate didasarkan pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Edi  & Tania,  2018)  yang  menunjukkan  hasil  bahwa terdapat  model  diskriminan  yang  memiliki  R square tinggi  dalam  memprediksi  kondisi keuangan perusahaan, yaitu Springate. Sedangkan  untuk  pengembangan  penelitian, peneliti  menambahkan  analisa  menggunakan Taffler’s  Model yang  didasarkan  pada penelitian  (Hájek  et  al.,  2017).  Penelitian  ini diharapkan  mampu  menjadi  acuan  terhadap pengambilan  keputusan stakeholder dalam melihat kondisi keuangan BUMN di Indonesia.

## KAJIAN LITERATUR
Kondisi  keuangan  perusahaan  dapat dilihat  dari  laporan  keuangannya  yang meliputi neraca dan laporan laba rugi. Namun untuk melihat perkembangan kondisi keuangan perusahaan kita tidak dapat melihat
laporan  keuangan  satu  periode  saja  tapi beberapa periode di masa lalu dan melakukan analisis  terhadap  laporan  keuangan-laporan keuangan tersebut. Analisis laporan keuangan dilakukan  dengan  menghitung  rasio-rasio keuangan  yang  berguna  untuk  menilai bagaimana  kinerja  keuangan  perusahaan dimasa  lalu,  saat  ini,  dan  kemungkinannya  di masa  depan.  Rasio  keuangan  yang  biasa digunakan  untuk  menilai  kinerja  keuangan perusahaan  adalah  rasio  likuiditas,  rasio leverage,  rasio  aktivitas,  rasio  profitabilitas, dan rasio nilai pasar. Penghitungan dari rasio- rasio  keuangan  tersebut  dapat  menunjukkan kondisi  keuangan  perusahaan  dari  tahun  ke tahun,  yang  sedang  mengalami  kenaikan atau penurunan  kinerja.  Boleh  dibilang  analisis rasio keuangan ini adalah analisis awal untuk menghindari kebangkrutan.
Wahlen, Baginski, & Bradshaw (2015) menjelaskan  bahwa  analisi  laporan  keuangan didasarkan  pada  tiga  pilar, yakni  1) mengidentifikasi  karakter  ekonomi  dari  suatu industri,  2)  mengetahui  strategi  perusahaan, dan  3)  mengevaluasi  laporan  keuangan perusahaan.  Ketiga  pilar  inilah  yang  dapat dilakukan untuk memahami kondisi keuangan perusahaan secara kompleks.

## Financial Distress
Dalam  perjalanan  usahanya  sebuah perusahaan atau  entitas bisnis suatu saat akan menghadapi  situasi  di  mana  perusahaan mengalami  kesulitan  keuangan  sebelum akhirnya mengalami kebangkrutan jika mereka  tidak  mampu  meningkatkan  kinerja keuangannya.  Situasi  kesulitan  keuangan inilah  yang  disebut  dengan financial  distress . Kesulitan  keuangan  jangka  pendek  biasanya bersifat jangka pendek, tetapi bisa berkembang menjadi parah. Indikator kesulitan  keuangan  dapat  dilihat  dari  analisis aliran  kas,  analisis  strategi  perusahaan,  dan laporan keuangan perusahaan.
Financial  distress merupakan  kondisi dimana  adanya  ketidakmampuan  perusahaan untuk  memenuhi  kewajiban  lancarnya  yang telah  jatuh  tempo  misalnya;  hutang  usaha, hutang    pajak,  hutang  bank  jangka  pendek. Brigham  &  Gapenski  (1997)  membagi
definisi  financial    distress  menjadi  beberapa tipe  yaitu economic  failure,  business  failure, technical insolvency, insolvency in
bankruptcy, dan legal bankruptcy. Financial Discriminant Models
dan
Formulasinya
Pada  dasarnya  bentuk  badan  usaha dikelompokkan  menjadi  tiga,  yaitu  Badan Usaha  Milik  Negara,  Badan  Usaha  Milik Swasta, dan Badan Usaha Campuran. Mengingat  pentingnya  peran  BUMN  bagi perkembangan  ekonomi  secara  nasional maupun  bagi  pengusaha  kecil,  koperasi, bahkan masyarakat ditambah kondisi ekonomi global saat ini yang cenderung melemah maka BUMN dituntut mampu menghasilkan kinerja keuangan yang baik.
Suatu  kondisi  kesulitan  keuangan sebelum  akhirnya  perusahaan  dinyatakan pailit  disebut  dengan  financial  distress. Kondisi ini tentu akan menimbulkan kekhawatiran  bagi  kreditor  maupun  investor. Maka untuk mengurangi tingkat kekhawatiran tersebut  sangat  diperlukan  suatu teknik  untuk memprediksi  tingkat  kebangkrutan.  Analisis keuangan untuk menilai keuangan perusahaan dapat menggunakan beberapa financial discriminant  models.  Dari  beberapa  model analisis  ini  semua  bermuara  pada  satu  tujuan yaitu untuk mengetahui apakah suatu perusahaan  berada  pada  area  bangkrut,  tidak bangkrut  atau  abu-abu.  Pengelompokan  ini akan  sangat  bermanfaat  dalam  penentuan strategi peningkatan kinerja keuangan perusahaan  ke  depannya  nanti.  Adapun formulasi  dari  financial  discriminant  models sebagai berikut:
Model Springate
Model Springate merupakan model yang juga memprediksi kebangkrutan perusahaan. Model ini menggunakan empat rasio keuangan.  Penelitian ini  menggunakan  rumus model Springate yang diadopsi dari penelitian (Edi  &  Tania,  2018)  dengan  persamaan sebagai berikut:
S=1,03A+3,07B+0,66C+0,4D
Model Taffler
Model Taffler juga digunakan untuk memprediksi  kebangrutan  perusahaan.  Model ini  menggunakan  4  rasio.  Persamaan  Model Taffler diadopsi  dari  penelitian  (Hájek  et  al., 2017) sebagai berikut: TZ=0,53*R1+0,13*R2+0,18*R3+0,16*R4

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penili ti an deskriptif  komparatif.  Penelitian  komparatif bertujuan  untuk  membandingkan  teori  dan praktik  dilapangan.  Penelitian  ini  dilakukan pada ranah akuntansi keuangan. Penelitian ini berfokus  pada  analisis  kondisi  keuangan BUMN  di  Indonesia  menggunakan  model diskriminan yakni Sringate dan Taffler.
Penelitian  ini  dilakukan  pada  pelaku BUMN  yang  terdaftar  di  BEI.  Populasi  yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh BUMN  di  Indonesia  yang  telah  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia.  Peneliti  memilih BUMN  sebagai  objek  penelitian  karena kondisi  keuangan  BUMN  yang  mengalami penurunan. Fokus pada BUMN juga dikarenakan  tugas  BUMN  yang  mulia  yakni selain  menghasilkan  laba,  BUMN  juga  harus mampu sebagai pelopor perkembangan ekonomi secara nasional.
Di  Indonesia,  terdapat  19  BUMN  yang tercatat di BEI. Namun, terdapat BUMN yang tidak  dimasukkan  dalam  analisis  karena menggunakan  satuan  modeter  dollar  ($). BUMN  yang  menggunakan  satuan  dollar diantaranya,  Garuda  Indonesia  (Persero)  Tbk dengan kode saham GIAA, PT Krakatau Steel (Persero)  Tbk  dengan  kode  KRAS,  dan  PT Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk dengan kode  PGAS.  Sehingga  penelitian  ini  hanya menganalisis  berjumlah  16  perusahaan  atau total  ada  80  data  laporan  keuangan  yang dianalisis.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  bersumber  dari  data  sekunder  berupa laporan  keuangan  perusahaan  BUMN  sejak tahun  2014-2018.  Data  diperoleh  dari  situs www.idx.co.id dan  situs  masing-masing perusahaan  BUMN.  Analisis  data  dalam
penelitian  ini  dilakukan  dengan  beberapa tahapan antara lain :
1. Perhitungan Financial Discriminant models
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa financial  discriminant  models untuk  menilai kondisi  keuangan  perusahaan  BUMN  di Indonesia.  Berikut  model  diskriminan  yang digunakan dalam penelitian ini:

## a. Model Springate
Model Springate merupakan  model  yang juga  memprediksi  kebangkrutan  perusahaan. Model ini menggunakan empat rasio keuangan.  Penelitian ini  menggunakan  rumus model Springate yang diadopsi dari penelitian (Edi  &  Tania,  2018)  dengan  persamaan sebagai berikut:
Dimana, A= Modal Kerja / Total Aset B= EBIT / Total Aset C= Laba sebelum pajak / Utang Lancar D= Penjualan / Total Aset Kesimpulan  dari  model Spingate adalah sebagai berikut:
1) Jika  nilai  S>0,862,  maka  perusahaan dalam kondisi sehat secara finansial
2) Jika  nilai  S<0,862,  maka  perusahaan berada pada kondisi bangkrut
b. Model Taffler
Model Taffler juga  digunakan  untuk memprediksi  kebangrutan  perusahaan.  Model ini  menggunakan  4  rasio.  Persamaan  Model Taffler diadopsi  dari  penelitian  (Hájek  et  al., 2017) sebagai berikut:
Dimana,
R1 = Laba sebelum pajak / Utang lancar R2 = Aset lancar / Utang R3 = Utang lancar / Total aset R4 = Penjualan / Total Aset Kesimpulan  dari  Model Grover adalah sebagai berikut:
1) Jika  nilai  TZ>0,3,  maka  perusahaan memiliki kemungkinan bangkrut rendah
2) Jika  nilai  0,2<TZ<0,3,  maka  perusahaan berada pada grey zone
3) Jika  nilai  Z<0,2,  maka  perusahaan memiliki kemungkinan bangkrut tinggi
2. Analis Individual dan Komparatif
Analisis  individual  artinya  analisis  yang dilakukan  pada  masing-masing  perusahaan. Sedangkan  analisis  komparatif  merupakan analisis dengan membandingkan antar perusahaan BUMN. Gambar 2. Kerangka Berfikir

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis kesehatan keuangan BUMN dilakukan
terlebih dahulu dengan menggunakan  Model Springate .  Model  ini menggunakan empat rasio keuangan.
Penelitian  ini  menggunakan  rumus  model Springate yang  diadopsi  dari  penelitian  (Edi
&  Tania,  2018)  dengan  persamaan  sebagai berikut:
Berikut  hasil  analisis  kesehatan  keuangan BUMN  selama  tahun  2014-2018  dengan menggunakan Model Springate .
Tabel 1. Hasil Analisis dengan Model Springate Kode Perusahaan Nama Perusahaan Tahun 2014 2015 2016 2017 2018 ADHI PT Adhi Karya (Persero) Tbk 0,839 0,762 0,579  2,170  0,571 ANTM PT Aneka Tambang (Persero) Tbk 0,046 -0,024 0,430  1,708  0,715 BBNI PT Bank BNI (Persero) Tbk 1,976 0,301 1,230  1,594  0,296 BBRI PT Bank BRI (Persero) Tbk 2,510 0,442 1,273  1,658  0,253 BBTN PT Bank BTN (Persero) Tbk 1,416 0,368 1,990  1,388  0,186 BMRI PT Bank Mandiri (Persero) Tbk 1,487 0,399 1,152  1,489  0,307 INAF PT Indofarma (Persero) Tbk 0,715 0,693 0,772  3,806  0,646 JSMR PT Jasa Marga (Persero) Tbk 0,665 0,461 0,348  1,579  0,195 KAEF PT Kimia Farma (Persero) Tbk 1,619 1,483 1,218  3,855  4,636 PTBA PT Tambang Batubara Bukit Asam (Persero) Tbk 1,679 1,358 1,320  4,290  2,441 PTPP PT Pembangunan Perumahan (Persero) Tbk 0,926 0,873 0,768  2,091  0,574 SMBR PT Semen Baturaja (Persero) Tbk 2,788 2,269 1,307  1,363  0,576 SMGR PT Semen Gresik (Persero) Tbk 2,062 1,475 1,078  2,339  1,031 TINS PT Timah (Persero) Tbk 1,173 0,703 0,788  3,183  0,799 TLKM PT Telkom (Persero) Tbk 1,533 1,533 1,639  2,914  1,352 WIKA PT Wijaya Karya (Persero) Tbk 0,729 0,689 0,652  2,244  0,654 Sumber: Data diolah (2020)
Berdasarkan  hasil  analisis  dengan Model Springate diketahui  bahwa  selama tahun  2014,  terdapat  5  BUMN  yang  masuk dalam  kategori  bangkrut,  yakni  ADHI, ANTM, INAF, JSMR, dan WIKA. Sedangkan 11 BUMN lainnya dikategorikan sehat  secara finansial.  Selama  tahun  2014,  ANTM merupakan BUMN yang paling kecil nilainya yakni sebesar 0,046 dan SMBR memiliki nilai yang  paling  tinggi  dengan  2,788.  ANTM mengalami Financial  distress sesuai  hasil analisis model Springate  yang  sejalan dengan laporan kuartal  I  tahun  2014  ANTM mengalamai  penurunan  penjualan  sebesar 31,03%  dibanding  tahun  sebelumnya  yang dipicu oleh adanya larangan ekspor dan masih rendahnya harga komoditas (Tempo.co, 2014). Sedangkan SMBR pada kuartal I tahun 2014  justru  mengalami  kenaikan  penjualan sebesar  30%  dibanding  tahun  sebelumnya (Yogataman, 2014).
Tahun 2015, terdapat 10 BUMN  yang mengalami  kebangkrutan  da  nada  6  BUMN dalam  kategori  sehat  secara  finansial.  ANTM merupakan  BUMN  yang  memiliki  nilai terendah  yakni  hanya  sebesar  -0,024  dan SMBR,  masih  sama  seperti  tahun  2014, memiliki  nilai  tertinggi  yakni  2,269.  ANTM mengalami nilai terendah karena mencatatkan rugi  pada  tahun  2015  sebesar  1.4  T.  Tahun 2015  sektor  jasa  keuangan  seperti  BBNI,
BBRI, BBTN, maupun BMRI juga mengalami keadaan financial distress. Hal ini juga sama seperti pada 294ndustry engeenering & construction di sektor industrial mengalami financial  distress, kecuali PTPP. Secara umum, kondisi ekonomi yang  lesu  ditahun  2015  menjadi  pemicu kondisi  keuangan  perbankan  memburuk. Terjadinya  peningkatan  kredit  bermasalah menjadi  penyebab  kinerja  perbankan  yang menurun (Sari, 2015). Secara umum, berdasarkan  kelompok  bank  sampai  dengan September  2015,  mengalami  penurunan  laba. Laba  bank  campuran  diketahui  mengalami penurunan  sebesar  60,69%,  bank  asing 17,57%,  Bank  Umum  Swasta  Nasional (BUSN)  turun  11,85%,  BUSN  nondevisa turun  6,28%,  sedangkan  bank  BUMN  turun 1,36%.  Pada  industri  konstruksi,  JSMR merupakan BUMN yang paling kecil nilainya yakni hanya 0,461. JSMR mencatat penurunan  laba  bersih  selama  semester  I tahun  2015  yakni  sebesar  17,44%  (Pasopati, 2015).  Hal  ini  dipicu  adanya  peningkatan beban  dari  aktivitas  ekonomi  dan  adanya pelemahan bisnis konstruksi .
Tahun 2016, terlihat bahwa terdapat 7 BUMN  yang  mengalami financial  distress dan  sisanya,  9  BUMN  dikategorikan  sehat secara  finansial.  7  BUMN  yang  mengalami financial distress diantaranya, ADHI, ANTM,
INAF,  JSMR,  PTPP,  TINS,  dan  WIKA. BUMN  yang  memiliki  nilai  terendah  adalh JSMR, masih sama seperti tahun sebelumnya. Sedangkan  BUMN  yang  memiliki  nilai tertinggi  di  tahun  2016  adalah  BBTN.  Tahun 2016,  JSMR  melakukan  investasi  dengan melakukan  pembangunan  13  ruas  tol,  hal  ini yang  memicu  kesehatan  keuangan  belum berubah  dari  zona  merah.  BBTN  yang memiliki  nilai  tertinggi  pada  tahun  2016 dikarenakan penyaluran kredit yang mengalami  peningkatan  diimbangi  penurunan pada  kredit  bermasalah.  Kredit  BBTN  di tahun  2016  mengalami  kenaikan  18,34%. Pertumbuhan  kredit  ini  tertinggi  dibanding rata-rata  indsutri  perbankan  secara  nasional yang  berada  pada  angka  7,8%  (Setiawan, 2017).
Tahun  2017  merupakan  tahun  dengan nihilnya  BUMN  yang  dikategorikan  dalam keadaan  kesulitan  keuangan.  Semua  BUMN pada  tahun  2017  berada  dalam  kategori  sehat secara  finansial.  Nilai  tertinggi  dimiliki  oleh PTBA  sebesar  4,290  dan  nilai  terkecil  adalah SMBR  sebesar  1,363.  Kondisi  BUMN  pada tahun 2017 dipicu oleh peningkatan pertumbuhan  ekonomi  tertinggi,  sejak  tahun 2014,  yakni  sebesar  5,07  (Setiawan,  2018)  .
PTBA memiliki nilai tertinggi sejalan dengan naiknya  laba  ditahun  2017.  Sampai  dengan September 2017, PTBA mencatat pertmbuhan laba sebesar 250% dibanding tahun sebelumnya.  Hal  ini  juga  berdampak  pada peningkatan  256%  pada earning  per  share (Toarik, 2017).
Tahun  2018  merupakan  tahun  yang paling buruk dibanding tahun-tahun sebelumnya.  Terdapat  12  BUMN  berada dalam kesulitan finansial dan hanya 4 BUMN dalam  kondisi  sehat  secara  finansial.  Nilai tertinggi  diperoleh  KAEF  (4,636)  dan  nilai terendah  diperoleh  BTN  (0,186).  KAEF mencatat  nilai  tertinggi  karena  pada  tahun 2018  mencatat  peningkatan  laba  bersih sebesar  21,13%  dibanding  tahun  2017. Pertumbuhan  pendapatan  juga  didapatkan KAEF  akibat  kenaikan  penjualan  pada  lini produk Over  The  Counter (OTC)  dan  alat kesehatan (Wulandhari, 2019). BBTN mengalami  penurunan  laba  sebanyak  7% dibanding  tahun  2017.  Hal  ini  dikarenakan arus  kas  dari  aktivitas  operasi  mengalami mengalami kenaikan pengeluaran dibandingkan tahun 2017. Berikut rekapitulasi hasil  analisis  dengan  Model  Springate terhadap  16  BUMN  sejak  tahun  2014-2018.
Sumber: Data diolah (2020) Gambar 3. Rekapitulasi Hasil Analisis Model Springate
Tahun 2017 merupakan tahun terbaik bagi BUMN  sedangkan  2015  adalah  tahun  terburuk selama  kurun  waktu  2014-2018.  Dilihat  dari  rata-
rata  nilai springate, tren  kesehatan  keuangan BUMN akan tampak sebagai berikut
Sumber: Data diolah (2020)
Gambar 4. Rerata Nilai Springate

## Analisis  selanjutnya  menggunakan  Model
Taffler. Model Taffler juga  digunakan  untuk memprediksi  kebangrutan  perusahaan.  Model ini  menggunakan  4  rasio.  Persamaan  Model Taffler  diadopsi  dari  penelitian  Hajek, et  al. (2017) sebagai berikut:
Berikut  hasil  analisis  kesehatan  keuangan BUMN  selama  tahun  2014-2018  dengan menggunakan Model Taffler . Tabel 2. Hasil Analisis dengan Model Taffler Kode Perusahaan Nama Perusahaan Tahun 2014 2015 2016 2017 2018 ADHI PT Adhi Karya (Persero) Tbk 0,450 0,338  0,379 0,370 0,353 ANTM PT Aneka Tambang (Persero) Tbk 0,084 -0,076  0,223 0,246 0,354 BBNI PT Bank BNI (Persero) Tbk 1,299 0,308  0,307 0,350 0,317 BBRI PT Bank BRI (Persero) Tbk 1,956 0,313  0,327 0,370 0,325 BBTN PT Bank BTN (Persero) Tbk 1,121 0,304  0,303 0,300 0,313 BMRI PT Bank Mandiri (Persero) Tbk 0,666 0,304  0,267 0,314 0,323 INAF PT Indofarma (Persero) Tbk 0,315 0,394  0,438 0,430 0,416 JSMR PT Jasa Marga (Persero) Tbk 0,467 0,264  0,233 0,237 0,219 KAEF PT Kimia Farma (Persero) Tbk 0,737 0,568  0,549 0,466 1,040 PTBA PT Tambang Batubara Bukit Asam (Persero) Tbk 0,746 0,533  0,593 1,072 0,932 PTPP PT Pembangunan Perumahan (Persero) Tbk 0,469 0,388  0,388 0,359 0,342 SMBR PT Semen Baturaja (Persero) Tbk 2,694 1,108  0,789 0,327 0,285 SMGR PT Semen Gresik (Persero) Tbk 1,067 0,694  0,558 0,385 0,503 TINS PT Timah (Persero) Tbk 0,563 0,306  0,421 0,444 0,396 TLKM PT Telkom (Persero) Tbk 0,733 0,669  0,736 0,714 0,622 WIKA PT Wijaya Karya (Persero) Tbk 0,418 0,361  0,360 0,370 0,259 Sumber: Data diolah (2020)
Berdasarkan  hasil  analisis  dengan menggunakan model Taffler, diketahui bahwa,  pada  tahun  2014,  hampir  seluruh BUMN  dikategorikan  sehat  secara  finansial, hanya  saja  ANTM  yang  berada  pada  posisi kesulitan  finansial.  Sejalan  dengan  hasil analisis  dengan  model Springate, hasil analisis dengan Model Taffler juga menunjukkan  SMBR  menjadi  BUMN  yang memiliki nilai tertinggi,  yakni 2,694.  ANTM, berdasarkan  tabel  2,  diketahui  berada  dizona merah,  artinya  mengalami  kesulitan  secara finansial dengan nilai 0,084. Larangan ekspor mengakibatkan  turunnya  penjualan  ANTM
pada  kuartal  I  2014  bahkan  sampai  turun sebesar 31,03%.
Tahun  2015,  tidak  ada  BUMN  yang berada  dalam  kesulitan  finansial.  Terdapat  1 BUMN  berada  di grey  area dan  sisanya  15 BUMN  berada  pada  kategori  sehat.  Nilai taffler terendah diperoleh ANTM dengan nilai -0,076  dan  nilai  tertinggi  diperoleh  SMBR dengan  1,108.  Penurunan  yang  paling signifikan  adalah  ANTM  yang  berada  pada nilai  -0,076.  Hal  ini  dipicu  karena  ANTM pada  tahun  2015  mengalami  kerugian. Turunnya  nilai  JSMR  dibanding  tahun sebelumnya  merupakan  akibat  turunnya  laba JSMR  pada  kuartal  pertama  2015  sebesar 17%.  Penurunan  ini  sebagai  akibat  aktivitas konstruksi  yang  dilakukan  JSMR  yang mengakibatkan  beban  konstruksi  meningkat dibanding  tahun  sebelumnya  (Hardiyan, 2015).  SMBR  masih  konsisten  seperti  tahun 2014  dengan  nilai taffler tertinggi  walau nilainya  turun  dibanding  tahun  sebelumnya. SMBR  masih  dikategorikan  sehat  secara finansial.  Dilihat  dari  laporan  keuangannya, terjadi peningkatan penjualan sebesar 20,28% dibanding  tahun  2014.  INAF  juga  mencatat peningkatan  nilai  dibanding itahun  2014.  Hal ini  dipicu  adanya  peningkatan  laba  bersih yang signifikan mencapai 356,35% dibanding tahun 2014.
Tahun  2016,  terdapat  3  BUMN  yang berada  di grey  area, yakni  ANTM,  BMRI, dan  JSMR.  Sedangkan  13  BUMN  lainnya berada  dalam  kondisi  sehat  secara  finansial. ANTM  yang  sempat  berada  dalam  keadaan financial  distress ditahun  2014  dan  2015, justru  mengalami  pertumbuhan  (berada  pada grey  area )  ditahun  2016.  Hal  ini  dikarenakan ANTM  berhasil  mencatat  laba  64,8  milyar dibanding  tahun  2015  yang  mengalami kerugian.  ANTM  bangkit  juga  didorong  oleh pertumbuhan saham pada sektor pertambangan.
Sejak Januari hingga September  2016,  indeks  saham  sektor pertambangan  paling  tinggi  dibanding  sektor lainnya,  yakni  42,1%.  Sektor  perbankan pada tahun  2016  yang  berubah  menjadi grey  area
adalah  BMRI.  Hal  ini  dipicu  karena penurunan net  income dari  tahun  2015  yakni sebesar 30,74%.
Tahun  2017,  terdapat  2  BUMN  yang berada di grey area dan 14 BUMN dinyatakan sehat  secara  finansial.  ANTM  dan  JSMR merupakan  BUMN  yang  masih  belum berubah  dari grey  area seperti  tahun sebelumnya.  Nilai  tertinggi  diperoleh  PTBA dengan  nilai  1,072  dan  nilai  terendah diperoleh  JSMR  dengan  nilai  0,237.  PTBA mengalami  peningkatan  nilai taffler seiring dengan  peningkatan  laba  bersih  sebesar 124,6%  dibanding  tahun  2016.  Hal  ini diimbangi  dengan  peningkatan  penjualan sebesar 38,5% dari tahun sebelumnya.
Tahun  2018,  terdapat  3  BUMN  yang berada di grey area, yakni JSMR, SMBR, dan WIKA  sedangkan  sisanya  13  BUMN  berada di  kategori  sehat.  JSMR  merupakan  BUMN yang  sejak  2015-2018  masih  berada  di grey area. Hal  ini  dipicu  karena  pada  tahun tersebut JSMR sedang melakukan pembangunan beberapa ruas tol  baru. Perubahan positif diperoleh ANTM. Berada di grey  area pada  tahun  2017,  ANTM  justru dinyatakan  sehat  secara  finansial  ditahun 2018. Hal ini dikarenakan terjadinya peningkatan  laba  bersih  ANTM  sebesar 540,6%  dibanding  tahun  2017.  Peningkatan laba  bersih  dipicu  oleh  peningkatan  total penjualan. Berbanding terbalik dengan ANTM,  SMBR  justru  berubah  dari  sehat menjadi grey  area. Penyebabnya  karena terjadi  penurunan  laba  bersih  dari  146,6 milyar  ditahun  2017  menjadi  76,1  milyar ditahun  2018.  Dilihat  dari  arus  kas,  pada tahun  2018  SMBR  biaya  untuk  aktivitas operasional  meningkat  signifikan  dibanding tahun  sebelumnya,  yakni  48,8%.  WIKA  juga mengalami  kondisi  serupa  dengan  SMBR. Pengeluaran untuk aktivitas investasi menjadi alasan  WIKA  mengalami  penurunan  dari kondisi sehat menjadi grey area.
Berikut  rekapitulasi  hasil  analisis dengan  Model Taffler terhadap  16  BUMN sejak tahun 2014-2018.

## Sumber: Data diolah (2020)
Gambar 5. Rekapitulasi Hasil Analisis Model Taffler Dilihat dari rata-rata nilai Taffler , tren kesehatan  keuangan  BUMN  menujukkan bahwa  tahun  2017  memiliki  nilai  rata-rata taffler terendah dan tahun 2014 memiliki nilai
rata-rata taffler tertinggi.  Berikut  grafik  rata- rata  nilai taffler dari  16  BUMN  sejak  tahun 2014-2018.
Sumber: Data diolah (2020) Gambar 6. Rerata Nilai Taffler

## SIMPULAN
Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN) merupakan  badan  usaha  yang  memiliki  tugas ganda.  Berusaha  untuk sustainable dengan tetap berorientasi pada laba sekaligus memperjuangkan  kesejahteraan  masyarakat. Sebagai  perusahaan  milik  negara,  BUMN secara  finansial  harus  selalu  dalam  kondisi sehat. Penggunaan analisis diskriminan dengan  menggunakan  model Springate dan Taffler menjadi perlu dilakukan.
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan menggunakan  model Springate, diketahui ANTM  merupakan  BUMN  dengan  rata-rata paling  tidak  baik  dibanding  BUMN  lainnya. Sedangkan KAEF merupakan BUMN dengan rerata tertinggi. Pemerintah harus mewaspadai kondisi  BUMN  ditahun  2018  dengan  12 BUMN  berada  dalam  kategori financial distress.
Hasil  analisis  dengan  menggunakan  model Taffler, dapat  disimpulkan  secara  umum perusahaan  BUMN  berada  dalam  kondisi sehat  secara  finansial.  BUMN  yang  memiliki nilai  rerata  tertinggi  dimiliki  oleh  SMBR sedangkan  rerata  terendah  dimiliki  oleh ANTM.  Namun,  ANTM  pada  tahun  terakhir mulai  menunjukkan  perubahan  yang  positif. Pemerintah  harus  memberikan  perhatian khusus pada JSMR karena sejak 2015 hingga 2018  masih  berada  di grey  area. Selain  itu, SMBR  dan  WIKA  pada  tahun  terakhir analisis mengalami penurunan kondisi menjadi grey area.
Hasil penelitian ini dapat gunakan oleh stakeholder terkait  dalam  melihat  kondisi keuangan  BUMN.  Hal  ini  berguna  untuk penyusunan  kebijakan  oleh  pemerintah  dan dapat  dijadikan  dasar  fundamental  bagi pemegang  saham  dalam  melakukan  investasi
terhadap  perusahaan  milik  negara.  Bagi perusahaan, hasil penelitian ini dapat dijadikan  dasar  empiris  dalam  melihat kesehatan  perusahaan  dengan  menggunakan model  diskriminan.  Sehingga  hasil  penelitian ini  dapat  dijadikan early  warning terkait kondisi  keuangan  perusahaan  Bagi  penelitian selanjutnya  penelitian  ini  dapat  dijadikan dasar  pengembangan  penelitian  dalam  bidang keuangan terutama terkait analisis diskriminan.  Karena  penelitian  ini  hanya bertujuan untuk mendeteksi kesehatan keuangan, sehingga peneliti selanjutnya dapat melakukan pengembangan
dengan menambahkan model diskriminan dan menguji  model  manakah  yang  paling  baik dalam memprediksi financial distress perusahaan  seperti  penelitian  Edi  dan  Tania (2018).

## DAFTAR PUSTAKA
Afiqoh,  L.,  &  Laila,  N.  (2018).  Pengaruh Kinerja  Keuangan  Terhadap  Risiko Kebangkrutan  Bank  Umum  Syariah  Di Indonesia  (Metode  Altman  Z-Score Modifikasi  Periode  2011-2017). Jurnal Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam  (Journal  of Islamic  Economics  and  Business) , 4 (2), 166. https://doi.org/10.20473/jebis.v4i2.10757
Brigham,  F.,  &  Gapenski.  (1997). Financial Management:  Theory  and  Practice .  Fort Worth: The Dryden Press.
CNN  Indonesia.  (2019).  Laba  BUMN Konstruksi  Kuartal  I  2019  Anjlok  35 Persen.  Retrieved  August  3,  2019,  from https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/ 20190508101733-92-392941/laba-bumn- konstruksi-kuartal-i-2019-anjlok-35- persen
Edi, E., & Tania, M. (2018). Ketepatan Model Altman,  Springate,  Zmijewski,  Dan Grover  Dalam  Memprediksi  Financial Distress. Jurnal  Reviu  Akuntansi  Dan
Keuangan , 8 (1), 79. https://doi.org/10.22219/jrak.v8i1.28
Hájek,  P.,  Zhunissova,  G.,  Čábelová,  T.,  &
Baidildina,  A.  (2017).  Competitiveness
Analysis  Of  Kazakhstan  Confectionary Sector  Using  Financial  Discriminant Models. CBU  International  Conference On Innovations in Science and Education ,  144–154.  Prague,  Czech Republic.
Hardiyan,  Y.  (2015).  Semester  I/2015:  Laba Jasa  Marga  (JSMR)  Melorot  17%. Retrieved July 21, 2020, from https://finansial.bisnis.com/read/2015073
0/309/457858/semester-i2015-laba-jasa- marga-jsmr-melorot-17
Idawati, I.  A.  A., &  Pratama, I.  G. S. (2019).
Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Pada Sektor  Keuangan  Bank  Yang  Terdaftar
Di Bei Menggunakan Multiple Discriminant  Analysis . 3 (1),  45–48. Retrieved from http://ejournal.warmadewa.ac.id/index.p hp/wicaksana/article/view/1039 Pasopati,  G.  (2015).  Bisnis  Konstruksi  Lesu, Laba Jasa Marga Turun Rp 141,5 Miliar.
Retrieved July 20, 2020, from https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/
20150730135544-92-69099/bisnis- konstruksi-lesu-laba-jasa-marga-turun- rp-1415-miliar
Prasongko,  D.  (2019).  Laporan  Keuangan Pertamina Telat 3 Bulan, Apa Alasannya?  Retrieved  August  3,  2019,
from https://bisnis.tempo.co/read/1211135/lap oran-keuangan-pertamina-telat-3-bulan- apa-alasannya
Sari,  E.  V.  (2015).  Ekonomi  Lesu,  Jumlah Kredit  Bermasalah  Perbankan  Melaju.
Retrieved July 20, 2020, from https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/
20151124124634-78-93682/ekonomi- lesu-jumlah-kredit-bermasalah- perbankan-melaju
Setiawan,  S.  R.  D.  (2017).  Kredit  BTN  2016 Tumbuh  18,34  Persen  Jadi  Rp  164,44 Triliun.  Retrieved  July  20,  2020,  from https://money.kompas.com/read/2017/02 /13/180945726/kredit.btn.2016.tumbuh.1 8.34.persen.jadi.rp.164.44.triliun
Setiawan, S. R. D. (2018). Ekonomi Indonesia
2017  Tumbuh  5,07  Persen,  Tertinggi
Sejak  Tahun  2014.  Retrieved  July  20,
2020,
from https://ekonomi.kompas.com/read/2018/ 02/05/113820026/ekonomi-indonesia- 2017-tumbuh-507-persen-tertinggi-sejak- tahun-2014#:~:text=JAKARTA%2C KOMPAS.com  -  Badan,tertinggi  sejak tahun 2014 silam.
Tempo.co.  (2014).  Larangan  Ekspor  Mineral,
Antam  Rugi  Rp  272  Miliar.  Retrieved July 20, 2020, from https://bisnis.tempo.co/read/581910/laran gan-ekspor-mineral-antam-rugi-rp-272- miliar
Toarik, M. (2017). Laba Bukit Asam Tumbuh
250%  Menjadi  Rp  2,63  Triliun  Hingga September  2017.  Retrieved  July  20, 2020, from https://www.beritasatu.com/nasional/458 974-laba-bukit-asam-tumbuh-250- menjadi-rp-263-triliun-hingga- september-2017
UU No. 19. (2003). Undang-Undang
Republik  Indonesia  Nomor  19  Tahun 2003  Tentang  Badan  Usaha  Milik Negara . Retrieved from http://jdih.bumn.go.id/baca/19 Tahun 2003.pdf
Wahlen,  J.,  Baginski,  S.,  &  Bradshaw,  M.
(2015). Financial  Reporting,  Financial Statement  Analysis  and  Valuation (8th ed.). Boston: Cengage Learning.
Wulandhari,  R.  (2019).  Kimia  Farma  Raih Laba  Bersih  Rp  401,79  Miliar  Selama 2018.  Retrieved  July  20,  2020,  from https://www.republika.co.id/berita/ekono mi/korporasi/pr4xrr370/kimia-farma- raih-laba-bersih-rp-40179-miliar-selama- 2018
Yogataman,  B.  K.  (2014).  Kuartal  I-2014, penjualan  semen  Baturaja  naik  30%.
Retrieved July 20, 2020, from https://industri.kontan.co.id/news/kuartal -i-2014-penjualan-semen-baturaja-naik-
30
Yuliastry,  E.  C.,  &  Wirakusuma,  M.  G.
(2014). Analisis Financial Distress dengan Metode Z-Score Altman, Springate, Zmijewski. E-Jurnal
Akuntansi  Universitas  Udayana , 6 (3),
379–389.