DRAFT NASKAH PUBLIKASI

PROGRAM STUDI AKUNTANSI
FAKULTAS EKONOMI
UNIVERSITAS MERCU BUANA
YOGYAKARTA

PERBANDINGAN ANALISIS KEBANGKRUTAN PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
(Studi Kasus Pada Perusahaan Sub Sektor Farmasi)

Sarasati, Annisa Galih. 2017. Perbandingan Analisis Kebangkrutan Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (Studi Kasus Pada Perusahaan Sub Sektor Farmasi). Fakultas Ekonomi  Program Studi Akuntansi Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Kata kunci: Kebangkrutan, Altman Z- Score, Zmijewski, Springate.
ABSTRAK
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui hasil prediksi, apakah terdapat perbedaan model Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate, dan model mana yang lebih baik dalam prediksi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate dan prediksi kebangkrutan. Sampel yang digunakan adalah 8 perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan memiliki laporan keuangan yang lengkap periode 2013-2016. Dalam penelitian menggunakan metode analisis Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate, serta pengujian hipotesis menggunakan uji Kruskal Wallis.
Berdasarkan hasil penelitian disimpulkan bahwa model-model  analisis kebangkrutan yang digunakan memberikan tingkat prediksi yang berbeda-beda pada tahun 2013 hingga 2016. Hasil analisis uji Kruskal Wallis menunjukkan terdapat perbedaan dengan menggunakan model Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate pada perusahaan sub sektor farmasi. Model-model analisis kebangkrutan yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Altman Z- Score, model Zmijewski, dan model Springate. Dari ketiga model tersebut, model Zmijewski merupakan model terbaik dalam memprediksi kebangkrutan dengan memberikan tingkat akurasi paling tinggi dibandingakan dengan model Altman Z- Score dan Springate.
Kata kunci: Kebangkrutan, Altman Z- Score, Zmijewski, Springate.

PENDAHULUAN
Setiap perusahaan didirikan dengan tujuan untuk memperoleh profit dan berkembang dalam jangka waktu yang lama. Namun dengan semakin majunya perekonomian serta teknologi saat ini, ditambah dengan banyaknya kompetitor perusahaan sejenis menimbulkan adanya ancaman kebangkrutan bagi seluruh perusahaan yang  ada, terlebih bagi perusahaan yang tidak mampu atau kalah bersaing dengan perusahaan lainnya.
Kebangkrutan sebuah perusahaan dapat terjadi akibat dari faktor ekstern (dari luar perusahaan) seperti keadaan ekonomi global, letak geografis, serta bencana alam maupun faktor intern (dari dalam perusahaan itu sendiri) seperti lemahnya manajemen sebuah perusahaan dan lain sebagainya. Terjadinya kebangkrutan dapat menimbulkan masalah bagi beberapa pihak misalnya bagi investor yang kehilangan uang mereka dan karyawan perusahaan yang kehilangan pekerjaan mereka. Hal ini sebenarnya dapat teratasi apabila kebangkrutan sebuah perusahaan dapat terdeteksi sejak dini sehingga akan mengurangi bahkan menghilangkan resiko terjadinya kebangkrutan pada sebuah perusahaan.
Kebangkrutan perusahaan biasanya diawali dengan munculnya kesulitan keuangan pada perusahaan (financial distress), hal ini terlihat dari kinerja perusahaan itu sendiri yaitu pertama perusahaan akan mengalami kesulitan keuangan jangka pendek (likuiditas) yang apabila itu berkelanjutan dan tidak teratasi akan mengakibatkan kesulitan jangka panjang (solvabilitas) sehingga akan berujung pada kebangkrutan sebuah perusahaan. Menurut Darsono dan Ashari (2005) dalam Tri Zulhijah Juliana (2014), “kesulitan keuangan dapat diartikan sebagai ketidakmampuan perusahaan untuk membayar kewajiban keuangannya pada saat jatuh tempo yang menyebabkan kebangkrutan perusahaan”.
Pengukuran atas kinerja perusahaan dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya dengan mengukur kinerja keuangan perusahaan dengan menganalisis laporan keuangan yang dilaporkan setiap periodenya. Dengan berbagai metode yang telah ditemukan, analisa terhadap laporan keuangan dapat memberikan informasi yang bermanfaat untuk mengetahui kondisi keuangan perusahaan dan kinerja sebuah perusahaan yang sedang berjalan, serta sebagai alat untuk memprediksi kondisi perusahaan di masa yang akan datang apakah perusahaan tersebut akan berkembang atau sebaliknya. Namun analisis keuangan yang sering digunakan adalah analisis rasio.
Menurut Bappepam (2005) dalam Rizky Amaliah Yahya (2014), analisis rasio merupakan salah satu bentuk analisis univariate, cara ini yang pada umumnya digunakan investor untuk menghitung dan menganalisis berbagai macam rasio keuangan seperti modal kerja, rasio-rasio profitabilitas, tingkat hutang atau leverage, dan likuiditas untuk mendeteksi tanda-tanda kebangkrutan suatu perusahaan, tetapi timbul suatu permasalahan yaitu masing-masing rasio mempunyai kegunaan dan memberikan indikasi yang berbeda mengenai kesehatan keuangan sebuah perusahaan. Kadang-kadang rasio-rasio tersebut juga terlihat berlawanan satu sama lain. Oleh karena itu, jika hanya bergantung pada perhitungan rasio secara individual maka para investor dan pihak-pihak lainnya akan mendapat kesulitan dan kebingungan untuk memutuskan apakah perusahaan dalam kondisi sehat atau sebaliknya, sehingga diperlukan suatu alat analisis untuk menggabungkan beberapa aspek keuangan tersebut, alat tersebut merupakan analisis kebangkrutan.
Analisis kebangkrutan memiliki berbagai macam model yang bisa digunakan dalam memprediksi kebangkrutan sebuah perusahaan. Namun dalam penelitian ini hanya dipilih tiga model analisis kebangkrutan, yaitu model Altman Z- Score, model Zmijewski, dan model Springate. Ketiga analisis kebangkrutan tersebut merupakan analisis yang sering digunakan dan dikenal sebagai analisis yang mudah serta memiliki keakuratan cukup tinggi dalam memprediksi kebangkrutan sebuah perusahaan.
Menurut Agus Isnaen (2011), Altman (1968) menggunakan metode Multiple Discriminant Analysis dengan lima jenis rasio keuangan yaitu working capital to total asset, retained earning to total asset, earning before interest and taxes to total asset, market value of equity to book value of total debts, dan sales to total asset. Penelitian ini menggunakan sampel 66 perusahaan yang terbagi dua masing-masing 33 perusahaan bangkrut dan 33 perusahaan yang tidak bangkrut. Hasil studi Altman ternyata mampu memperoleh tingkat ketepatan prediksi sebesar 95% untuk data satu tahun sebelum kebangkrutan. Untuk data dua tahun sebelum kebangkrutan 72%. Selain itu, ditketahui juga bahwa perusahaan dengan profitabilitas yang rendah sangat berpotensi mengalami kebangkrutan.
Menurut Agus Isnaen (2011), Zmijewski (1984) menggunakan analisis rasio yang mengukur kinerja, leverage, dan likuiditas suatu perusahaan untuk model prediksinya. Zmijewski menggunakan probit analisis yang diterapkan pada 40 perusahaan yang telah bangkrut dan 800 perusahaan yang masih bertahan saat itu. Hasil analisis Zmijewski ternyata memperoleh ketepatan prediksi sebesar 94, 9%.
Menurut Agus Isnaen (2011), analisis Springate dikembangkan oleh Springate (1978) dengan menggunakan analisis multidiskriminan, dengan menggunakan 40 perusahaan sebagai sampelnya. Model ini dapat digunakan untuk memprediksi kebangkrutan dengan tingkat keakuratan 92,5%. 
Analisis kebangkrutan sangat bermanfaat bagi sebuah perusahaan sebagai upaya manajemen perusahaan mencegah terjadinya kebangkrutan di perusahaannya dengan cara mengetahui tanda-tanda kebangkrutan lebih dini. Menurut Hanafi (2003: 263) dalam Tri Zulhijah Juliana (2014), “Semakin awal tanda-tanda kebangkrutan ditemukan, semakin baik bagi pihak manjemen, karena dapat melakukan perbaikan sejak awal”. 
Pentingnya analisis kebangkrutan dalam memprediksi kebangkrutan sebuah perusahaan menarik minat peneliti melakukan penelitian dengan membandingkan ketiga model analisis kebangkrutan tersebut terhadap kondisi keuangan perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia. Sehingga dengan dilakukannya penelitian dengan membandingkan model analisis kebangkrutan dapat membuat manajemen sebuah perusahaan mengantisipasi potensi terjadinya kebangkrutan di perusahaannya.
Berdasarkan latar belakang tersebut, judul yang peneliti pilih dalam mengadakan penelitian ini adalah “Perbandingan Analisis Kebangkrutan Pada Perusahaan Manufaktur  Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (Studi Kasus Pada Perusahaan Sub Sektor Farmasi)”.
RUMUSAN MASALAH
Rumusan masalah yang akan peneliti bahas dalam penulisan ini adalah:
1.	Bagaimana hasil prediksi kebangkrutan pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa efek Indonesia menggunakan model Altman Z- Score, model Zmijewski, dan model Springate?
2.	Apakah terdapat perbedaan dari model analisis kebangkrutan Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia?
3.	Manakah model analisis kebangkrutan yang lebih baik dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berdasarkan tingkat akurasinya?

LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS
1.	Laporan Keuangan
Laporan keuangan adalah catatan informasi keuangan suatu perusahaan pada suatu periode akuntansi yang dapat digunakan untuk menggambarkan kinerja perusahaan tersebut. Laporan keuangan adalah bagian dari proses pelaporan keuangan. Menurut Standar Akuntansi Keuangan yang dikeluarkan oleh Ikatan Akuntan Indonesia tujuan laporan keuangan adalah menyediakan informasi yang menyangkut posisi keuangan, kinerja, serta perubahan posisi keuangan suatu perusahaan yang bermanfaat bagi sejumlah besar pemakai dalam pengambilan keputusan.
Laporan keuangan yang disusun untuk tujuan ini memenuhi kebutuhan bersama sebagian besar pemakai. Namun, laporan keuangan tidak menyediakan semua informasi yang mungkin dibutuhkan pemakai dalam mengambil keputusan ekonomi karena secara umum menggambarkan pengaruh keuangan dan kejadian masa lalu, dan tidak diwajibkan untuk menyediakan informasi nonkeuangan.
2.	Kebangkrutan
Semakin majunya dunia teknologi saat ini juga berdampak terhadap kemajuan perekonomian suatu negara, hal ini membuat persaingan antar perusahaan menjadi semakin ketat. Dengan demikian manajemen sebuah perusahaan dituntut untuk dapat memperkuat fondasi perusahaannya serta mengantisipasi segala resiko yang dapat membuat perusahaannya bangkrut.
Pihak-pihak lain seperti investor dan kreditor juga dituntut untuk dapat membaca kondisi keuangan sebuah perusahaan tempat mereka mengivestasikan dan mengkreditkan uang mereka. Apabila mereka tidak dapat membaca kondisi keuangan sebuah perusahaan maka dapat memungkinkan mereka akan kehilangan uang investasi maupun kredit mereka. 
Untuk mengantisipasi hal-hal tersebut maka investor dan kreditor harus dapat mendeteksi kemungkinan terjadinya kebangkrutan pada sebuah perusahaan. Salah satu cara untuk mendeteksi kebangkrutan adalah dengan melakukan analisis kebangkrutan, karena menurut Hanafi (2003: 263) dalam Tri Zulhijah Juliana (2014) “semakin awal tanda-tanda kebangkrutan tersebut ditemukan, semakin baik bagi pihak manajemen, karena dapat melakukan perbaikan sejak awal”.
Kebangkrutan (Bankruptcy) biasanya diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasi perusahaan untuk menghasilkan laba, Supardi dan Mastuti (2003) dalam Ardi Al- Maqassary (2013). Sedangkan menurut Undang-Undang No. 4 Tahun 1998 dalam Ardi Al- Maqassary (2013), kebangkrutan adalah keadaan dimana suatu institusi dinyatakan oleh keputusan pengadilan bila debitur memiliki dua atau lebih kreditur dan tidak membayar sedikitnya satu utang yang telah jatuh tempo dan dapat ditagih.
Kebangkrutan sebagai kegagalan didefinisikan dalam beberapa arti, Martin et.al (1995) dalam Ardi Al- Maqassary (2013):
1.	Kegagalan ekonomi (economic failure) 
Kegagalan dalam arti ekonomi biasanya berarti bahwa perusahaan kehilangan uang atau pendapatan. Kegagalan terjadi bila arus kas sebenarnya dari perusahaan tersebut jatuh di bawah arus kas yang diharapkan. Bahkan kegagalan dapat juga berarti bahwa pendapatan atas biaya historis dari investasinya lebih kecil daripada biaya modal perusahaan.
2.	Kegagalan keuangan (financial failure) 
Kegagalan keuangan bisa diartikan sebagai insolvensi yang membedakan antara dasar arus kas dan dasar saham. Insolvensi atas dasar arus kas ada dua bentuk:

1.	Insolvensi teknis (technical insolvency). 
Perusahaan dapat dianggap gagal jika perusahaan, tidak dapat memenuhi kewajiban pada saat jatuh tempo. Walaupun total aktiva melebihi total utang atau terjadi bila suatu perusahaan gagal memenuhi salah satu atau lebih kondisi dalam ketentuan hutangnya seperti rasio aktiva lancar terhadap utang lancar yang telah ditetapkan atau rasio kekayaan bersih terhadap total aktiva yang disyaratkan. Insolvensi teknis juga terjadi bila arus kas tidak cukup untuk memenuhi pembayaran bunga pembayaran kembali pokok pada tangga tertentu.
2.	Insolvensi dalam pengertian kebangkrutan
Dalam pengertian ini kebangkrutan didefinisikan dalam ukuran sebagai kekayaan bersih negatif dalam laporan posisi keuangan konvensional atau nilai sekarang dari arus kas yang diharapkan lebih kecil dari kewajiban.
Secara umum faktor-faktor penyebab kebangkrutan dijelaskan sebagai berikut, menurut Reny (2011:28) dalam Muchlisin Riadi (2017):
1.	Faktor Ekonomi
Faktor-faktor penyebab kebangkrutan dari sektor ekonomi adalah gejala inflasi dan deflasi dalam harga barang dan jasa, kebijakan keuangan, suku bunga dan devaluasi uang dalam hubungannya dengan uang asing serta neraca pembayaran, surplus dalam hubungannya dengan perdagangan luar negeri. 
2.	Faktor Sosial
Faktor sosial yang sangat berpengaruh terhadap kebangkrutan cenderung pada perubahan gaya hidup masyarakat yang mempengaruhi permintaan terhadap produk dan jasa ataupun cara perusahaan berhubungan dengan karyawan. 
3.	Faktor Teknologi
Penggunaan teknologi informasi juga menyebabkan biaya yang ditanggung perusahaan membengkak terutama untuk pemeliharaan dan implementasi yang tidak terencana, sistemnya tidak terpadu dan para manajer pengguna kurang profesional.
4.	Faktor Pemerintah
Kebijakan pemerintah terhadap pencabutan subsidi pada perusahaan dan industri, pengenaan tarif ekspor dan impor barang yang berubah, kebijakan undang-undang baru bagi perbankan atau tenaga kerja dan lain-lain. 
5.	Faktor Pelanggan
Perusahaan harus mengidentifikasi sifat konsumen, untuk menghindari kehilangan konsumen, juga untuk menciptakan peluang, menemukan konsumen baru dan menghindari menurunnya hasil penjualan dan mencegah konsumen berpaling ke pesaing. 
6.	Faktor Pemasok
Perusahaan dan pemasok harus tetap bekerjasama dengan baik karena kekuatan pemasok untuk menaikkan harga dan mengurangi keuntungan pembelinya tergantung pada seberapa besar pemasok ini berhubungan dengan perdagangan bebas. 
7.	Faktor Pesaing
Perusahaan juga jangan melupakan persaingan karena kalau produk pesaing lebih diterima di masyarakat, maka perusahaan akan kehilangan konsumen dan hal tersebut akan berakibat menurunnya pendapatan perusahaan.
1.	Analisis Kebangkrutan
Analisis kebangkrutan merupakan sebuah alat analisis yang digunakan untuk memperoleh tanda-tanda awal kebangkrutan sebuah perusahaan. Analisis ini menggunakan rasio-rasio keuangan yang diperoleh dari laporan keuangan sebuah perusahaan yang berfungsi untuk menganalisis kemudian mengklasifikasi kondisi keuangan sebuah perusahaan yang tergolong bangkrut atau sehat. Tujuannya adalah untuk dijadikan sebuah informasi bagi manejemen perusahaan apabila perusahaan tergolong prediksi bangkrut harus segera memperbaiki manjemen perusahaan, dan apabila tergolong sehat maka manjemen berhak untuk mempertahankan kinerjanya ataupun meningkatkan kinerjanya. Adapun bagi pihak luar perusahaan  yakni investor maka dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam perencanaan investasinya.
1.	Analisis Kebangkrutan Model Altman Z- Score
Altman Z-score merupakan indikator untuk mengukur potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Nilai tersebut (Z-score) diperoleh dari penjumlahan hasil perkalian suatu nilai konstanta tertentu masing-masing dengan 5 unsur rasio; working capital to total assets, retairned earning to total assets, earning before interest and tax to total assets, market value to book value of total debt, and total revenue to total assets. Rasio-rasio tersebut menggambarkan rasio dari kemampuan manajemen di dalam mengelola aktiva perusahaan, sehingga Altman Z-score dapat juga digunakan sebagai mengukur kinerja perusahaan, yaitu dari sisi potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Oleh karena itu, maka kedua pengukur tersebut memiliki peran yang berbeda dalam menggambarkan kondisi perusahaan.
Z-score dikembangkan oleh Edward I Altman, Ph.D, seorang professor dan ekonom keuangan dari New York University’s Stern School of Business pada tahun 1968. Model Altman diprediksi dengan akurasi 95% terhadap sampel perusahaan-perusahaan yang mengajukan kebangkrutan dalam waktu 12 bulan. Z-Score Altman ditentukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut: 
			Z  =  1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5
Masalah lain yang sering dihadapai oleh Altman dalam melakukan penelitian di Indonesia adalah sedikitnya perusahaan Indonesia yang go public. Jika perusahaan tidak go- public, maka nilai pasar menggunakan nilai buku saham biasa dan preferen sebagai salah satu komponen variabel bebasnya, dan kemudian mengembangkan model diskriminan kebangkrutan, dan memperoleh model sebagai berikut ini.
Z = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5
X1  = working capital / total asset
X2= retained earnings / total asset
X3= earnings before interest and taxes / total asset
X4= market value equity / book value of total debt
X5= sales / total asset
Kriteria yang digunakan untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan dengan model ini adalah, perusahaan yang mempunyai skor Z > 2,99 diklasifikasikan sebagai perusahaan sehat, sedangkan perusahaan yang mempunyai skor Z < 1,81 diklasifikasikan sebagai perusahaan potensial bangkrut. Selanjutnya skor antara 1,81-2,99 diklasifikasikan sebagai perusahaan pada grey area.
Rasio–rasio inilah yang akan digunakan dalam menganalisa laporan keuangan sebuah perusahaan untuk kemudian mendeteksi kemungkinan terjadinya kebangkrutan pada perusahaan tersebut. Dalam manajemen keuangan, rasio-rasio yang digunakan dalam metode Altman ini dapat dikelompokkan dalam tiga kelompok besar yaitu rasio likuiditas yang terdiri dari X1, rasio profitabilitas yang terdiri dari X2 dan X3 serta rasio aktivitas yang terdiri dari X4 dan X5 menurut Riyanto (2001: 330) dalam Rindu Rika Gamayuni (2009).

2.	Analisis Kebangkrutan Model Zmijewski
Model prediksi yang dihasilkan oleh Zmijewski pada tahun 1983 menurut Rindu Rika Gamayuni (2009), merupakan hasil riset selama 20 tahun yang ditelaah ulang. Model ini menghasilkan rumus sebagai berikut:
X = -4,3 - 4,5X1 + 5,7X2 – 0,004X3
Rasio keuangan yang dianalisis adalah rasio-rasio keuangan yang terdapat pada model Zmijewski yaitu:
X1=  EAT / Total Asset		
X2 = Total Debt / Total Assset        
X3 = Current Asset / Current Liabilities
Nilai cut off yang berlaku dalam model ini adalah 0. Hal ini berarti perusahaan yang nilai X lebih besar dari atau sama dengan 0 maka diprediksi akan mengalami kebangkrutan di masa depan. Sebaliknya, perusahaan yang memiliki nilai lebih kecil dari 0 maka diprediksi tidak akan mengalami kebangkrutan. Zmijewski telah mengukur akurasi modelnya dengan nilai akurasi 94,9%.
3.	Analisis Kebangkrutan Model Springate
Penelitian yang dilakukan oleh Gordon L.V Springate (1978) dalam Rindu Rika Gamayuni (2009), menghasilkan model prediksi kebangkrutan yang dibuat dengan mengikuti prosedur model Altman. Model prediksi kebangkrutan yang dikenal sebagai model Springate ini menggunakan 4 rasio keuangan yang dipilih berdasarkan 19 rasio-rasio keuangan dalam berbagai literatur. Model ini memiliki rumus sebagai berikut:
S  = 1,03X1+ 3,07X2 + 0,66X3+ 0,4X4
Rasio keuangan yang dianalisis adalah rasio-rasio keuangan yang terdapat pada model Springate yaitu:
X1 = working capital / total asset
X2 = net profit before interest and taxes / total asset
X3 = net profit before taxes / current liability
X4 = sales/ total asset
Springate (1978) dalam Agus Isnaen (2011), mengemukakan nilai cut off yang berlaku untuk model ini adalah 0,862. Nilai S yang lebih kecil dari 0,862 menunjukkan bahwa perusahaan tersebut diprediksi akan mengalami kebangkrutan. Model ini memiliki akurasi 92,5% dalam tes yang dilakukan Springate.
4.	Analisis Kebangkrutan Model Datastream
Model ini dibuat berdasarkan sampel 100 perusahaan di UK yang terdiri dari 50 perusahaan gagal dan 50 perusahaan tidak gagal. Informasi mengenai konstrak model ini sangat sedikit, namun diketahui bahwa model ini terdiri dari 4 variabel yang masing-masing mengukur aspek yang berbeda dari kinerja perusahaan. Variabel tersebut antaralain: X1 = measures profi tability, X2 = measures liquidity, X3 = measures gearing, X4 = measures stock turnover.
5.	Analisis Kebangkrutan Model Fulmer 
Fulmer mengunakan step-wise multiple discriminate analysis untuk mengevaluasi sampel 60 perusahaan yang terdiri dari 30 perusahaan gagal dan perusahaan sukses. Rata-rata nilai aktiva perusahaan $455,000. Bentuk model sebagai berikut:
H  =  5.528 (V1) + 0.212 (V2) + 0.073 (V3) + 1.270 (V4) - 0.120 (V5) + 2.335 (V6)  + 0.575 (V7) + 1.083 (V8) + 0.894 (V9)  - 6.075.
H < 0	: perusahaan diklasifikasikan “gagal”
V1	: Retained Earning/Total Assets
V2 	: Sales/Total Assets
V3  	: EBT/Equity
V4  	: Cash Flow/Total Debt
V5	: Debt/Total Assets
V6  	: Current Liabilities/Total Assets
V7  	: Log Tangible Total Assets
V8 	:  Working Capital/Total Debt
V9 	:  Log EBIT/Interest
Model  Fulmer menghasilkan tingkat keakuratan 98% dalam mengklasifikasikan perusahaan satu tahun sebelum kebangkrutan dan tingkat keakuratan 81 % untuk lebih dari satu tahun sebelum kebangkrutan.
6.	Analisis Kebangkrutan Model CA-Score
Model ini direkomendasikan oleh Ordre des compatables agrees des Quebec (Quebec CA's) dan telah digunakan oleh 1000 CA's di Quebec. Model dibawah pengawasan Jean Legault of the University of Quebec at Montreal  ini dibangun menggunakan step-wise multiple discriminate analysis, menguji 30 rasio keuangan, dengan sampel sebanyak 173 perusahaan manufaktur di Quebec yang memiliki annual sales berkisar antara $1 - $20 juta. Bentuk model ini sebagai berikut:
CA-Score = 4.5913 (*shareholders' investments(1)/total assets(1)) + 4.5080  (earnings before taxes and extraordinary items + financial expenses(1)/total assets(1)) + 0.3936  (sales(2)/total assets(2))- 2.7616.
CA-Score < - 0.3; perusahaan diklasifikasikan “gagal”.
1.	1)  diperoleh dari satu tahun sebelum 
2.	2)   diperoleh dari dua tahun sebelum
Menurut Bilanas (1987) dalam Rindu Rika Gamayuni (2009), model ini memiliki rata-rata tingkat reliabilitas 83% dan terbatas hanya untuk mengevaluasi perusahaan manufaktur.
7.	Analisis Kebangkrutan Model Regresi Logistik (Logistical regression analysis)
Hair dkk. (1998) dan Angelina (2004) dalam Rindu Rika Gamayuni (2009), menyatakan bahwa Logit analysis merupakan bentuk khusus dari regresi dimana variabel dependennya nonmetrik dan terbagi menjadi dua bagian/kelompok (biner), walaupun formulasinya dapat saja meliputi lebih dari dua kelompok. Secara umum, penginterpretasian logit analysis sangat mirip dengan regresi linear.  Berikut adalah bentuk model regresi logit:  
Log [Prob / (1 – Prob)] = a + b1Xi1 + b2Xi2 + … + bnXin
Dengan model regresi logistik ini data kebangkrutan akan diolah dan selanjutnya dikategorikan menjadi perusahaan sehat dan perusahaan tidak sehat (gagal), yang diberi nilai masing-masing 0 dan 1. Data seri yang dilabel 0 dan 1 tersebut merupakan variabel Y. Variabel X sebagai penjelas merupakan suatu set yang terdiri dari X1, X2,….,Xp, yang terdiri dari rasio keuangan perusahaan.
Berg (2005) dalam Rindu Rika Gamayuni (2009), penelitiannya menyatakan bahwa Ohlson (1980) adalah yang pertama menggunakan analisis logit dalam memprediksi kebangkrutan. Penelitian Ohlson menggunakan 105 perusahaan bangkrut dan 2058 perusahaan tidak bangkrut, menyatakan bahwa kemampuan prediksi dibawah penelitian sebelumnya. Platt dan Platt (2002) melakukan penelitian terhadap 24 perusahaan yang mengalami financial distress dan 62 perusahaan yang tidak mengalami financial distress, dengan menggunakan model logit mereka berusaha untuk menentukan rasio keuangan yang paling dominan untuk memprediksi adanya financial distress. Temuan dari penelitian ini adalah:
1.	Variabel EBITDA/sales, current assets/current liabilities dan cash flow growth rate memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan perusahaan akan mengalami financial distress. Semakin besar rasio ini maka semakin kecil kemungkinan perusahaan mengalami financial distress.
2.	Variabel net fixed assets/total assets, long-term debt/equity dan notes payable/total assets memiliki hubungan positif terhadap kemungkinan perusahaan akan mengalami financial distress. Semakin besar rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan mengalami financial distress.
Penelitian prediksi kebangkrutan di Indonesia yang menggunakan analisis regresi logit menurut Rindu Rika Gamayuni (2009), antara lain dilakukan oleh Almilia dan Kristiaji (2003), Angelina (2004), Brahmana (2005). Penelitian Angelina (2004) menggunakan model regresi logit sebagai early warning system (EWS) untuk memprediksi kegagalan pada perbankan, menghasilkan ketepatan prediksi 91,61% pada satu tahun sebelum kegagalan, dan ketepatan prediksi 90,97% pada periode dua tahun sebelum kegagalan perusahaan.

8.	Analisis Kebangkrutan Model Neural Network
Dalam beberapa tahun terakhir ini, model neural network  mendapatkan perhatian cukup besar dalam hal prediksi kebangkrutan. Menurut Gan dkk. (2005) dalam Rindu Rika Gamayuni (2009), model ini terinspirasi oleh struktur syaraf di otak, yang direpresentasikan sebagai hubungan internal paralel yang sangat besar antara beberapa unit komputasi yang sederhana yang berinteraksi satu sama lain melalui sistem koneksi yang dibobot. Masing-masing unit komputasi (disebut juga neuron atau node), terdiri dari koneksi input yang menerima sinyal dari unit komputasi lainnya. Output dari unit komputasi ini adalah hasil dari transfer fungsi terhadap penjumlahan seluruh sinyal dari masing-masing koneksi (Xi) dikalikan nilai dari bobot koneksi antara node j dan koneksi I (Wij). Model neural network ini menggunakan variabel rasio keuangan. Penggunaan model ini biasanya dikombinasikan dengan model prediksi kebangkrutan lainnya, seperti MDA, fuzzy system, atau regresi logit.
Penelitian Hsieh et al. (2006) dalam Rindu Rika Gamayuni (2009), menggabungkan model neural network dengan model MDA. Penelitian Hsieh menggunakan neural netwok model yang dibantu oleh MDA model untuk memprediksi kebangkrutan. MDA model dalam hal ini dipakai untuk memformulasikan rasio keuangan yang akan dipakai sebagai input variabel. Penelitian Hsieh tersebut membuktikan bahwa model neural network yang dibantu oleh model MDA dapat memberikan tingkat keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan dengan model lain yang tidak dikombinasikan dengan neural network. Penelitian Thomaidis et al. (1998) dalam Rindu Rika Gamayuni (2009), menggunakan neural network model dikombinasikan dengan fuzzy system. Fuzzy system  adalah suatu metode prediksi kebangkrutan yang menggunakan suatu paket software matematikal. Hasil penelitian Thomaidis membuktikan bahwa model ini memberikan hasil yang lebih baik dalam memprediksi kebangkrutan dibandingkan model konvensional lainnya. Altman, Marco dan Varetto (1994) dan Yang, Platt dan Platt (1999) menggunakan model neural network untuk membedakan perusahaan yang gagal dan tidak gagal.
9.	Analisis Kebangkrutan Model TR (Trait Recognition)
Trait Recognition (TR) adalah istilah umum untuk proses intensif komputer yang memanfaatkan data input untuk mengembangkan fitur-fitur (atribut-atribut) yang dapat digunakan untuk membedakan antara bermacam kelompok. Model TR merupakan pendekatan non-parametrik untuk permasalahan pilihan biner untuk masalah identifikasi bank-bank umum yang bangkrut di Indonesia. Angelina (2004) dalam Rindu Rika Gamayuni (2009), menyebutkan bahwa prosedur ini telah diterapkan pada bermacam identifikasi permasalahan dalam ilmu pengetahuan, termasuk prediksi gempa bumi (Gelfand dkk, 1972; Briggs, Press dan Guberman, 1977; dan Benavidez dan Caputo, 1988), deteksi uranium (Briggs dan Press, 1977) dan eksplorasi minyak (Bongard dkk, 1966). Namun prosedur ini masih sangat jarang digunakan dalam bidang penelitian bisnis. Angelina (2004) menggunakan model TR sebagai early warning system untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan perbankan Indonesia, dan membandingkan keakuratannya dengan model prediksi kebangkrutan yang lain yaitu model regresi logit dan MDA. Langkah-langkah TR untuk desain sistem :
1.	Pengukuran terkendali karakteristik atau ciri observasi dan pengkodean informasi;
2.	Pra-pemrosesan dan ekstraksi fitur-fitur yang berbeda yang menunjukkan pola umum dari bermacam kelompok observasi;
3.	Pembelajaran prosedur tentang observasi sampel dimana didalamnya aturan keputusan arbitrer awalnya diterapkan dan sebuah proses berulang digunakan untuk mencapai set aturan keputusan yang memuaskan (optimal);
4.	Diskriminasi observasi dalam holdout sample kedalam bermacam kelompok dengan model TR.
TR berbeda dari model EWS sebelumnya dalam dua hal. Pertama, TR mengkodekan data untuk masing-masing pengamatan dalam lajur biner berdasarkan pada distribusi pengamatan untuk variabel-variabel bebas. Kedua, TR benar-benar memanfaatkan informasi yang dikumpulkan dari eksplorasi pemanfaatan semua interaksi yang memungkinkan dari variabel-variabel bebas yang diambil satu, dua dan tiga kali sekaligus. Tiap rasio keuangan dan interaksi dari rasio-rasio ini dikenal sebagai traits, dan traits pembeda yang disebut sebagai fitur secara selektif dipertahankan untuk pengklasifikasian pengamatan berdasarkan pada prosedur voting. Penelitian Angelina (2004) menggunakan model TR sebagai early warning system (EWS) untuk memprediksi kegagalan pada perbankan, menghasilkan ketepatan prediksi 98,651% pada satu tahun sebelum kegagalan, dan ketepatan prediksi 98,57% pada periode dua tahun sebelum kegagalan perusahaan.
1.	Hasil Penelitian Sebelumnya
Penelitian terdahulu yang menguji perbandingan model-model analisis kebangkrutan adalah sebagai berikut:
Syamsul Hadi dan Atika Anggraeni (2008), menguji pemilihan predictor delisting terbaik (perbandingan antara The Zmijewski model, The Altman model, dan The Springate model), hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model prediksi Altman merupakan prediktor terbaik diantara ketiga prediktor yang dianalisa yaitu Altman model, Zmijewski model dan Springate model, tetapi selisih dengan Springate tidak terlalu jauh. Springate model masih memberikan hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan Zmijewski model. Sedangkan Zmijewski model tidak dapat digunakan untuk memprediksi delisting.
Ayu Suci Ramadhani (2009), menguji perbandingan analisis prediksi kebangkrutan menggunakan model Altman model pertama, Altman revisi, dan Altman modifikasi dengan ukuran dan umur perusahaan sebagai variabel penjelas (studi pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia), hasil dari penelitiannya menunjukkan dari ketiga model yang digunakan, model Altman pertama memberikan tingkat prediksi kebangkrutan yang paling tinggi dibandingkan dengan model Altman revisi dan Altman modifikasi. Perusahaan manufaktur yang diprediksi bangkrut dengan menggunakan ketiga model Altman, untuk kelompok perusahaan kecil memiliki persentase prediksi kebangkrutan yang paling tinggi dari pada prediksi kebangkrutan untuk kelompok perusahaan besar. Dimana model Altman pertama memprediksi kebangkrutan paling tinggi untuk kelompok perusahaan kecil ini. Walaupun demikian berdasarkan penelitian perusahaan manufaktur yang diprediksi mengalami kebangkrutan dapat dialami oleh kelompok perusahaan manufaktur kecil, maupun perusahaan manufaktur besar. Perusahaan yang diprediksi bangkrut dengan menggunakan ketiga model Altman, untuk kelompok perusahaan berumur dibawah 30 tahun memiliki persentase prediksi kebangkrutan yang paling tinggi dari pada kelompok perusahaan manufaktur berumur diatas 30 tahun. Dimana model Altman pertama memprediksi kebangkrutan paling tinggi untuk perusahaan manufaktur kelompok umur dibawah 30 tahun ini. Walaupun demikian perusahaan manufaktur yang diprediksi mengalami kebangkrutan dapat dialami perusahan yang telah lama berdiri maupun perusahaan baru.
Atik Hendarwati (2013), menguji Analisis Komparasi Potensi Kebangkrutan Model altman Z- Score, Springate, dan Zmijewski Pada Industri Makanan dan Minuman Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia, hasilnya dari analisis berdasarkan model Z-Score Altman diketahui bahwa terda-pat empat perusahaan memiliki kondisi keuangan bagus (DLTA, MLBI, ROTI dan ULTJ), dua perusahaan memiliki kondisi keuangan yang buruk sehingga berpotensi bangkrut (ADES dan AISA) dan enam perusahaan berada di gray area (CEKA, INDF, MYOR, PSDN, SKLT dan STTP), dari analisis berdasarkan model Springate diketahui bahwa hanya satu perusahaan yang memiliki kondisi keuangan buruk sehingga berpotensi bangkrut, yaitu: AISA sedangkan sebelas perusahaan lainnya memiliki kondisi keuangan bagus (tidak bangkrut), dari analisis berdasarkan model Springate diketahui bahwa semua perusahaan sampel memiliki kondisi keuangan yang sehat atau tidak satupun perusahaan yang diprediksi bangkrut. Sedangkan berdasarkan output Kruskal Wallis Test menunjukkan tingkat signifikansi sebesar 0,000, artinya terdapat perbedaan penilaian potensi kebangkrutan berdasarkan Z-Score Altman Model, Springate Model dan Zmijewski Model yang dilakukan terhadap keduabelas perusahaan industri makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 
Tri Zulhijah Juliana (2014), menguji perbandingan analisis kebangkrutan Springate, Zmijewski, dan Altman Z- Score sebagai alat memprediksi kebangkrutan pada perusahaan perkebunan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2009 sampai 2011. Hasil dari penelitiannya menunjukkan model Altman Z- Score memberikan tingkat prediksi tertinggi sebanyak 15 perusahaan, model Springate memberikan tingkat prediksi sebanyak 7 perusahaan, sedangkan model Zmijewski memberikan tingkat prediksi paling rendah, yaitu 0.  Model Altman Z- Score merupakan model yang lebih baik dalam memberikan tingkat prediksi kebangkrutan dibandingkan dengan model Springate dan Zmijewski. Hasil dari analisis hipotesis menunjukkan terdapat perbedaan antara ketiga model tersebut yang disebabkan adanya perbedaan variabel dan koefisien dalam perhitungan rumus ketiga model tersebut.
Komang Devi Methili Purnajaya dan Ni K. Lely A. Merkusiwati (2014), menguji analisis komparasi potensi kebangkrutan dengan metode Z- Score Altman, Springate, dan Zmijewski pada industri kosmetik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasilnya, berdasarkan uji Kruskal-Wallis diperoleh bahwa terdapat perbedaan potensi kebangkrutan industri kosmetik yang terdaftar di BEI dengan metode Z-Score model Altman, model Springate dan model Zmijewski. Perbedaan rata-rata terlihat pada model Altman, sedangkan model Springate dan Zmijewski memiliki rata-rata potensi kebangkrutan yang sama.
Wahyu Nurcahyanti (2015), menguji studi komparatif model Z- Score Altman, Springate, dan Zmijewski dalam mengindikasikan kebangkrutan perusahaan yang terdaftar di BEI, hasil penelitiannya menunjukkan terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil analisis kebangkrutan Model Altman Z-score, Model Springate dan model Zmijewski pada perusahaan yang terdaftar di BEI, model yang yang paling akurat berdasarkan uji post hoc adalah model Altman sedangkan Model yang paling akurat berdasarkan tipe eror adalah model Zmijewski, perusahaan yang diprediksi akan mengalami kebangkrutan berdasarkan model Altman dan Zmijewski adalah PT. Argo Pantes Tbk, PT. Arpeni Pratama Ocean Line Tbk, PT. Steady Safe Tbk, PT. Bakrie Telkom Tbk dan PT. Smartfren Tbk.
Neneng Susanti (2016), menguji Analisis Kebangkrutan dengan Menggunakan Metode Altman Z- Score, Springate dan Zmijewski pada Perusahaan Semen yang Terdaftar di BEI Periode 2011-2015, hasil perhitungan prediksi kebangkrutan dengan mengunakan metode Altman Z-Score didapat hasil perusahan INTP merupakan perusahaan dengan kondisi paling sehat karena memiliki nilai terbesar yaitu 18,99 pada tahun 2011, disusul dengan SMGR dengan nilai sebesar 5,12 pada tahun 2012 dan SMCB sebesar 16,19 pada tahun 2012. Namun terdeteksi adanya predisi kebangkrutan dengan mengunakan metode Altman pada perusahaan SMCB tahun 2014 dan 2015 masing-masing berada di angka 2,18 (Grey Area) dan 1,53 pada kondisi bangkrut. Dengan perhitungan Springate didapatkan hasil untuk INTP terbesar pada tahun 2012 sebesar 3,7, SMCB pada tahun 2011 sebesar 2,93 sedangkan SMGR pada tahun 2014 sebesar 3,65. SMCB masih terprediksi mengalami kebangkrutan pada tahun 2015 dengan nilai 0,45 Dengan menggunakan metode Zmijewski didapatkan hasil untuk INTP terbesar pada tahun 2011 sebesar -4,41, SMCB tahun 2012 sebesar -3,04, SMGR 2011 sebesar -3,94. Pada metode ini tidak terlihat adanya perusahaan yang diprediksi mengalami kebangkrutan. Dari hasil uji beda Kruskall Wallis didapat hasil signifikansi sebesar 0,351 atau > 0,05 yang artinya H0 diterima atau tidak terdapat perbedaan yang sigifikan antara metode altmn Z-Score, Springate dan Zmijewwski pada perusahaan semen di BEI periode 2011-2015.
Berdasarkan beberapa penelitian diatas dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan antara beberapa model dalam memprediksi kebangkrutan suatu perusahaan yang diakibatkan oleh beberapa indikator seperti perbedaan koefisien, variabel, dan rumus. Penelitian ini mengembangkan penelitian-penelitian sebelumnya dengan menggunakan perusahaan sub sektor farmasi sebagai sampel penelitian.
METODE PENELITIAN
2.	Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah dokumentasi, yaitu suatu metode pengumpulan data dengan mempelajari, melakukan penganalisaan dan pengolahan terhadap data yang berhubungan dengan analisis kebangkrutan seperti literatur, jurnal-jurnal, media massa dan hasil penelitian yang diperoleh baik dari perpustakaan maupun sumber lain.
3.	Populasi dan Sampel 
1.	Populasi 
Populasi adalah jumlah total dari seluruh unit/elemen di mana penyelidik tertarik Ulber Silalahi (2009:253) dalam Tri Zulhijah Juliana (2014). Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013- 2016.
2.	Sampel
Sampel menurut Ulber Silalahi (2009:253) dalam Tri Zulhijah Juliana (2014) adalah bagian tertentu yang dipilih dari populasi. Sampel adalah bagian populasi yang karakteristiknya hendak diduga. Pada penelitian ini metode penggunaan sampel ditentukan dengan metode Purposive Sampling. Purposive Sampling menurut Indriantoro dan Supomo (1998) dalam Tri Zulhijah Juliana (2014) adalah tipe pemilihan sampel secara tidak acak yang informasinya diperoleh dengan menggunakan pertimbangan tertentu (umumnya disesuaikan dengan tujuan atau masalah penelitian). Sampel dipilih berdasarkan kriteria sebagai berikut :
1.	Perusahaan yang diteliti adalah perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
2.	Data-data laporan keuangan yang dianalisis dalam penelitian ini adalah laporan keuangan tahunan berupa laporan posisi keuangan dan laporan laba rugi  komprehensif yang telah diaudit mulai tahun 2013 sampai dengan 2016 pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
3. 	Definisi Operasional Variabel
Agar penelitian ini dapat dilaksanakan sesuai dengan yang diharapkan, maka perlu dipahami berbagai unsur-unsur yang menjadi dasar dari suatu penelitian ilmiah yang memuat dalam operasionalisasi variabel penelitian sebagai berikut :
1.	Working Capital to Total Asset, mengukur kemampuan perusahaan untuk menghasilkan modal kerja dari keseluruhan total aktiva yang dimilikinya. 
2.	Retained Ernings to Total Assets, mengukur kemampuan laba kumulatif dari perusahaan dari total aktiva.
3.	Earning Before Interest and Tax (EBIT) to Total Assets, mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dengan semua aktiva yang dimiliki oleh perusahaan. 
4.	Market Value of Equity to Book Value Total Debt, mengukur kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban-kewajibannya dari nilai pasar modal sendiri (saham biasa). 
5.	Sales to Total Asset, digunakan untuk mengukur kemampuan efektivitas perusahaan dalam menghasilkan jumlah penjualan dengan menggunakan aktiva perusahaan. 
6.	Net Profit Before Taxes to Current Liability, mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba atas utang lancar yang dimiliki perusahaan.
7.	Earning After Taxes to Total Asset, mengukur seberapa besar kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba atas aktiva yang dipergunakan.
8.	Total Debt to Total Asset, mengukur besarnya total dana yang dipenuhi atau dibiayai dengan utang.
9.	Current Asset to Current Liablities, mengukur kemampuan perusahaan memenuhi utang jangka pendeknya dengan menggunakan aktiva lancar.
10.	Model Penelitian
1.	Model Analisis Kebangkrutan
Analisis yang digunakan untuk menemukan nilai skor dalam penentuan prediksi kebangkrutan perusahaan adalah melalui perhitungan rasio keuangan yang merupakan komponen dalam model Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate berdasarkan data laporan laba rugi komprehensif dan laporan posisi keuangan perusahaan sampel.
1.	Model Altman Z- Score
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5
Dimana:
X1  = working capital / total asset
X2= retained earnings / total asset
X3= earnings before interest and taxes / total asset
X4= market value equity / book value of total debt
X5= sales / total asset
Dengan titik cut off sebagai berikut:
Z < 1,81		= bangkrut
1,81 ≤ Z ≥ 2,99 = grey area
Z > 2, 99		= sehat
2.	Model Zmijewski
X = -4,3 – 4,5X1 + 5,7X2 – 0,004X3
Dimana:
X   = Total Skor
X1=  EAT / Total Asset		
X2 = Total Debt / Total Assset        
X3 = Current Asset / Current Liabilities
Dengan titik cut off sebagai berikut:
X >0  = bangkrut
X <0  = sehat
3.	Model Springate
S = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4
Dimana:
S   = Total Skor
X1= working capital / total asset
X2= net profit before interest and taxes / total asset
X3= net profit before taxes / current liability
X4 = sales/ total asset
Dengan titik cut off sebagai berikut:
S < 0,862 = bangkrut
S > 0,862 = sehat
1.	Analisis Uji Kruskal Wallis
Setelah hasil skor dari ketiga model diketahui, maka selanjutnya dilakukan uji perbedaan menggunakan analisis uji Kruskal Wallis dengan bantuan software IBM SPSS Statistic 21. Alat uji ini untuk menguji apakah ketiga model tersebut memiliki perbedaan signifikan atau tidak.
Asumsi dalam prosedur Kruskal Wallis adalah sebagai berikut :
1.	Variabel independen berskala kategorik lebih dari 2 kategori
2.	Variabel dependen berskala numerik (interval/rasio) atau skala ordinal
3.	Independen artinya sampel ditiap kategori harus bebas satu sama lain, yaitu tidak boleh ada sampel yang berada pada 2 kategori atau lebih
4.	Tiap kategori memiliki variabilitas yang sama
Hipotesisnya:
H0 : tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara ketiga model analisis kebangkrutan tersebut
Ha : terdapat perbedaan yang signifikan antara ketiga model analisis kebangkrutan tersebut
Kesimpulan uji Kruskal Wallis adalah nilai p value, yaitu apabila p value ˂ 0,05 maka Ha diterima dan H0 ditolak.
2.	Menguji Tingkat Akurasi
Setelah hasil skor ketiga model diketahui, kemudian dikelompokkan berdasarkan kriteria kesehatan keuangannya. Dalam menguji tingkat akurasi ini perusahaan yang masuk kategori grey area akan dikategorikan ke dalam perusahaan tidak bangkrut/sehat, karena menurut penelitian Suwitno (2013) dalam Queenaria Jayanti Rustiana (2015), 93% perusahaan yang masuk kategori grey area tidak mengalami kebangkrutan pada tahun – tahun operasional berikutnya.
Menurut Altman (1968) dalam Siti Ngatijah (2016), tingkat akurasi dihitung dengan cara sebagai berikut:
Tingkat Akurasi = Jumlah Prediksi Benar/Jumlah Sampel X 100%
Selain menghitung akurasi pada model, yang juga menjadi pertimbangan adalah tingkat error. Error dapat dibagi dua jenis, yaitu Tipe I dan Tipe II. Tipe I error adalah kesalahan yang terjadi jika model memprediksi sampel tidak akan mengalami bangkrut padahal kenyataannya mengalami bangkrut. Tipe II error adalah kesalahan yang terjadi jika model memprediksi sampel mengalami bangkrut padahal kenyataannya tidak mengalami bangkrut. Tingkat error dihitung dengan cara sebagai berikut:
Tipe I Error = Jumlah kesalahan Tipe I / Jumlah Sampel x 100% 
Tipe II Error = Jumlah kesalahan Tipe II / Jumlah Sampel x 100% 

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Tabel  Proses Pemilihan Sampel Penelitian

Proses pemilihan sampel dalam penelitian ini, adalah sebagai berikut:

KRITERIA	JUMLAH	
Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI	141 perusahaan	
Perusahaan manufaktur, sub sektor farmasi yang terdaftar di BEI	10 perusahaan	
Perusahaan manufaktur, sub sektor farmasi yang terdaftar di BEI dan memiliki laporan keuangan dari tahun 2013 hingga 2016 	8 perusahaan	

Sumber: www.idx.co.id

Tabel  Daftar Perusahaan Sampel Penelitian

		Berdasarkan proses pemilihan sampel tersebut, maka dalam penelitian ini, peneliti menggunakan 8 perusahaan manufaktur, sub sektor farmasi sebagai sampel penelitian. Perusahaan-perusahaan tersebut antara lain:

No	Kode	Nama Perusahaan	
1	DVLA	Darya-Varia Laboratoria Tbk.	
2	INAF	Indofarma Tbk.	
3	KAEF	Kimia Farma (Persero) Tbk.	
4	KLBF	Kalbe Farma Tbk.	
5	MERK	Merck Tbk.	
6	PYFA	Pyridam Farma Tbk.	
7	SIDO	PT. Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk.	
8	TSPC	Tempo Scan Pacific Tbk.	

Sumber: www.idx.co.id

Analisis hasil penelitian yang telah didapatkan akan dipaparkan untuk menjawab pertanyaan penelitian yang telah dibuat sebelumnya, yaitu:
2.	Bagaimana hasil prediksi kebangkrutan pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa efek Indonesia menggunakan model Altman Z- Score, model Zmijewski, dan model Springate?
3.	Apakah terdapat perbedaan dari model analisis kebangkrutan Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia?
4.	Manakah model analisis kebangkrutan yang lebih baik dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berdasarkan tingkat akurasinya?
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan Microsoft excel dan IBM SPSS Statistic 21, peneliti menjawab pertanyaan penelitian dan menguraikannya.
Hasil Prediksi Kebangkrutan Pada Perusahaan Sub Sektor Farmasi di Bursa Efek Indonesia Menggunakan Model Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate
Berdasarkan perhitungan statistik yang dilakukan terhadap laporan laba rugi komprehensif dan laporan posisi keuangan 8 perusahaan sub sektor farmasi tahun 2013-2016 diperoleh hasil prediksi kebangkrutan menggunakan model Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate. Untuk mengetahui lebih jelas, berikut ini akan dijelaskan mengenai hasil prediksi kebangkrutan menggunakan ketiga model tersebut.
1.	Hasil Prediksi Kebangkrutan Model Altman Z- Score
Hasil perhitungan Altman Z- Score pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di BEI dapat dilihat pada tabel di bawah.
Berdasarkan hasil penelitian 8 perusahaan sub sektor farmasi tahun 2013 diperoleh hasil prediksi 6 perusahaan sehat (Darya-Varia Laboratoria Tbk., Kimia Farma (Persero) Tbk., Kalbe Farma Tbk., Merck Tbk., PT Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk., Tempo Scan Pacific Tbk.), 1 perusahaan berada di grey area yaitu Pyridam Farma Tbk., dan 1 perusahaan diprediksi bangkrut yaitu Indofarma Tbk.
Sedangkan hasil di tahun 2014, 4 perusahaan sehat (Darya-Varia Laboratoria Tbk., Kimia Farma (Persero) Tbk., Merck Tbk., dan Tempo Scan Pacific Tbk.), 3 perusahaan diprediksi berada di dalam grey area (Kalbe Farma Tbk., Pyridam Farma Tbk., PT Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk.), dan satu perusahaan diprediksi bangkrut, yaitu Indofarma Tbk.

Tabel 4. 3 Analisis Kebangkrutan Model Altman Z- Score Perusahaan Sub Sektor Farmasi Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan Kriteria Penelitiannya Tahun 2013- 2016

Hasil prediksi tahun 2015, sebanyak 6 perusahaan diprediksi sehat (Darya-Varia Laboratoria Tbk., Indofarma Tbk, Kalbe Farma Tbk., Merck Tbk., PT Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk., Tempo Scan Pacific Tbk.) dan 2 perusahaan diprediksi berada di grey area, yaitu Kimia Farma (Persero) Tbk. dan Pyridam Farma Tbk. Sedangkan prediksi tahun 2016, sebanyak 5 perusahaan diprediksi sehat (Darya-Varia Laboratoria Tbk., Kalbe Farma Tbk., Merck Tbk., PT Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk., Tempo Scan Pacific Tbk.), dan 3 perusahaan berada di grey area (Indofarma Tbk., Kimia Farma (Persero) Tbk., Pyridam Farma Tbk.).

Tabel Analisis Kebangkrutan Model Altman Z- Score Perusahaan Sub Sektor Farmasi Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan Kriteria Penelitiannya Tahun 2013-2016

No	Kode	Nama Perusahaan	2013	2014	2015	2016	
			Z- Score	Kriteria	Z- Score	Kriteria	Z- Score	Kriteria	Z- Score	Kriteria	
1 	DVLA	Darya-Varia Laboratoria Tbk.	3,69	Sehat	3,15	Sehat	3,02	Sehat	3,04	Sehat	
2 	INAF	Indofarma Tbk.	1,38	Bangkrut	1,60	Bangkrut	199,11	Sehat	1,86	Grey Area	
3 	KAEF	Kimia Farma (Persero) Tbk.	8,72	Sehat	3,23	Sehat	2,98	Grey Area	2,54	Grey Area	
4 	KLBF	Kalbe Farma Tbk.	3,73	Sehat	2,91	Grey Area	3,67	Sehat	3,66	Sehat	
5 	MERK	Merck Tbk.	4,61	Sehat	3,53	Sehat	4,21	Sehat	4,08	Sehat	
6 	PYFA	Pyridam Farma Tbk.	2,20	Grey Area	2,44	Grey Area	2,43	Grey Area	2,77	Grey Area	
7 	SIDO	PT. Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk.	5,27	Sehat	2,36	Grey Area	6,91	Sehat	6,37	Sehat	
8 	TSPC	Tempo Scan Pacific Tbk.	3,27	Sehat	3,26	Sehat	3,10	Sehat	10,64	Sehat	
SEHAT	6	4	6	5	
GREY AREA	1	3	2	3	
BANGKRUT	1	1	0	0	

Sumber : Data Diolah

2.	Hasil Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski
Hasil perhitungan model Zmijewski pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di BEI dapat dilihat pada tabel dibawah.
Berdasarkan tabel tersebut diketahui bahwa pada tahun 2013, 2014, 2015, dan 2016 seluruh perusahaan manufaktur yang diteliti diprediksi sehat.

Tabel Analisis Kebangkrutan Model Zmijewski Perusahaan Sub Sektor Farmasi  Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan Kriteria dan Penilaiannya Tahun 2013- 2016

No	Kode	Nama Perusahaan	2013	2014	2015	2016	
			X- Score	Kriteria	X- Score	Kriteria	X- Score	Kriteria	X- Score	Kriteria	
1 	DVLA	Darya-Varia Laboratoria Tbk.	(3,47)	Sehat	(3,26)	Sehat	(2,99)	Sehat	(3,06)	Sehat	
2 	INAF	Indofarma Tbk.	(1,02)	Sehat	(1,31)	Sehat	(4,32)	Sehat	(0,99)	Sehat	
3 	KAEF	Kimia Farma (Persero) Tbk.	(2,75)	Sehat	(2,44)	Sehat	(2,37)	Sehat	(1,68)	Sehat	
4 	KLBF	Kalbe Farma Tbk.	(3,69)	Sehat	(3,89)	Sehat	(3,85)	Sehat	(4,35)	Sehat	
5 	MERK	Merck Tbk.	(3,94)	Sehat	(4,16)	Sehat	(3,86)	Sehat	(4,01)	Sehat	
6 	PYFA	Pyridam Farma Tbk.	(1,82)	Sehat	(1,86)	Sehat	(2,33)	Sehat	(2,32)	Sehat	
7 	SIDO	PT. Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk.	(4,32)	Sehat	(4,62)	Sehat	(4,64)	Sehat	(4,61)	Sehat	
8 	TSPC	Tempo Scan Pacific Tbk.	(3,21)	Sehat	(3,31)	Sehat	(2,94)	Sehat	(2,98)	Sehat	
SEHAT	8	8	8	8	
BANGKRUT	0	0	0	0	

Sumber : Data Diolah

3.	Hasil Prediksi Kebangkrutan Model Springate
Hasil perhitungan model Springate pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di BEI dapat dilihat pada tabel di bawah.
Berdasarkan tabel tersebut, diketahui bahwa pada tahun 2013, 7 perusahaan diprediksi sehat (Darya-Varia Laboratoria Tbk., KKimia Farma (Persero) Tbk., Kalbe Farma Tbk., Merck Tbk., Pyridam Farma Tbk., PT. Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk., Tempo scan Pacific Tbk.) dan 1 perusahaan diprediksi bangkrut yaitu INdofarma Tbk.
Sedangkan tahun 2014, 6 perusahaan diprediksi sehat (Darya-Varia Laboratoria Tbk., Kimia Farma (Persero) Tbk., Kalbe Farma Tbk., Merck Tbk., PT Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk., Tempo Scan Pacific Tbk.) dan 2 perusahaan diprediksi bangkrut yaitu Indofarma Tbk. dan Pyridam Farma Tbk. 
Pada tahun 2015 dan 2016 diperoleh hasil prediksi 7 perusahaan sehat (Darya-Varia Laboratoria Tbk., Kimia Farma (Persero) Tbk., Kalbe Farma Tbk., Merck Tbk., Pyridam Farma Tbk., PT Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk., Tempo Scan Pacific Tbk.) dan satu perusahaan diprediksi bangkrut yaitu Indofarma Tbk.

Tabel Analisis Kebangkrutan Model Springate Perusahaan Sub Sektor Farmasi  Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan Kriteria Penilaiannya Tahun 2013- 2016

No	Kode	Nama Perusahaan	2013	2014	2015	2016	
			S- Score	Kriteria	S- Score	Kriteria	S- Score	Kriteria	S- Score	Kriteria	
1 	DVLA	Darya-Varia Laboratoria Tbk.	2,25 	Sehat	1,61 	Sehat	1,59 	Sehat	1,65 	Sehat	
2 	INAF	Indofarma Tbk.	0,42 	Bangkrut	0,63 	Bangkrut	0,65 	Bangkrut	0,67 	Bangkrut	
3 	KAEF	Kimia Farma (Persero) Tbk.	1,76 	Sehat	1,62 	Sehat	1,43 	Sehat	1,22 	Sehat	
4 	KLBF	Kalbe Farma Tbk.	2,36 	Sehat	2,49 	Sehat	2,40 	Sehat	2,35 	Sehat	
5 	MERK	Merck Tbk.	3,42 	Sehat	1,37 	Sehat	3,07 	Sehat	3,16 	Sehat	
6 	PYFA	Pyridam Farma Tbk.	0,91 	Sehat	0,93 	Bangkrut	1,05 	Sehat	1,11 	Sehat	
7 	SIDO	PT. Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk.	2,84 	Sehat	3,50 	Sehat	3,50 	Sehat	3,45 	Sehat	
8 	TSPC	Tempo Scan Pacific Tbk.	1,89 	Sehat	1,80 	Sehat	1,59 	Sehat	1,61 	Sehat	
SEHAT	7	6	7	7	
BANGKRUT	1	2	1	1	

Sumber : Data Diolah

Perbedaan Dari Model Analisis Kebangkrutan Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate Pada Perusahaan Sub Sektor Farmasi
Untuk menjawab rumusan masalah ketiga dilakukan uji hipotesis dengan didasarkan pada pengujian Kruskal Wallis untuk menguji adakah perbedaan yang signifikan antara ketiga model tersebut.
Untuk melakukan pengujian Kruskal Wallis diperlukan hipotesis sebagai berikut:
H0 : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara ketiga model analisis kebangkrutan 
Ha : Terdapat perbedaan yang signifikan antara ketiga model analisis kebangkrutan
Dengan kriteria apabila nilai signifikansi kurang dari atau sama dengan alpha yang telah ditetapkan (5%) maka H0 ditolak.
Tabel
Hasil Test Kruskal Wallis	
	Score yang dihasilkan	
Chi-Square	73,810	
Df	2	
Asymp. Sig.	,000	
a. Kruskal Wallis Test	
b. Grouping Variable: metode yang digunakan

Berdasarkan tabel tersebut diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05, maka H0 ditolak dan Ha diterima (terdapat perbedaan yang signifikan antara ketiga model analisis kebangkrutan tersebut).
Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian dari Atik Hendarwati (2013), Komang Devi Methili Purnajaya dan Ni K. Lely A. Merkusiwati (2014), bahwa terdapat perbedaan antara model kebangkrutan Altman Z- Score, Springate, dan Zmijewski.
Model Analisis Kebangkrutan Yang Lebih Baik Dalam Memprediksi Kebangkrutan Berdasarkan Tingkat Akurasinya
Untuk mengetahui hasil prediksi kebangkrutan paling baik dari hasil perhitungan model Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dapat dilihat dari tabel berikut ini:

Tabel Hasil Prediksi Kebangkrutan Periode 2013- 2016

Tahun	Model Altman Z- Score	Model Zmijewski	Model Springate	
	Sehat	Grey Area	Bangkrut	Sehat	Bangkrut	Sehat	Bangkrut	
2013	6	1	1	8	0	7	1	
2014	4	3	1	8	0	6	2	
2015	6	2	0	8	0	7	1	
2016	5	3	0	8	0	7	1	
Jumlah	21	9	2	32	0	27	5	

Sumber: Data Diolah

Tabel Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe II

Model Prediksi	Tingkat Akurasi	Kesalahan Tipe II	
Atman Z- Score	93,75%	6,25%	
Zmijewski	100,00%	0,00%	
Springate	84,38%	15,63%	

Sumber: Data Diolah

Tabel tersebut menunjukkan jumlah hasil prediksi dari ketiga model yang memprediksi kebangkrutan, sedangkan tabel tingkat akurasi dan kesalahan tipe II menunjukkan metode kebangkrutan yang lebih baik dalam memprediksi kebangkrutan berdasarkan tingkat akurasi dan kesalahan tipe II , metode Zmijewski merupakan metode yang paling baik karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi yaitu 100% dan kesalahan tipe II nya 0%, yang berada diurutan kedua yaitu model analisis Altman Z- Score dengan tingkat akurasi 93,75% dan kesalahan tipe II 6,25%, dan yang terakhir adalah model analisis Springate dengan tingkat akurasi 84,38% dan tipe kesalahan II 15,63%.

PENUTUP
Kesimpulan
Berdasarkan analisis data, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1.	Berdasarkan hasil prediksi kebangkrutan menunjukkan bahwa terdapat potensi kebangkrutan pada perusahaan sub sektor farmasi yang terdaftar di BEI menggunakan model Springate sebanyak 2 perusahaan dan model Altman Z- Score 1 perusahaan, sedangkan model Zmijewski menunjukkan tidak terdapat potensi kebangkrutan pada seluruh perusahaan tersebut.
2.	Berdasarkan output Kruskal Wallis menunjukkan tingkat signifikansi sebesar 0,000, artinya terdapat perbedaan dengan menggunakan model Altman Z- Score, Zmijewski, dan Springate pada perusahaan sub sektor farmasi. 
3.	Berdasarkan analisis data dapat disimpulkan bahwa model prediksi Zmijewski merupakan model terbaik dengan tingkat akurasi tertinggi 100% dan kesalahan tipe II 0%, dibandinkan dengan 2 model lainnya yang memiliki tingkat akurasi 93,75% dan kesalahan tipe II 6,25% untuk Altman Z- Score, dan tingkat akurasi 84,38% dan kesalahan tipe II 15,63% untuk Springate.
Saran
Dari hasil penelitian diatas, ada beberapa hal yang dapat dijadikan saran bagi penelitian selanjutnya, yaitu:
1.	Memperluas sampel perusahaan yang diteliti untuk memperoleh hasil yang akurat, karena pada penelitian ini hanya fokus terhadap satu sampel penelitian saja, yaitu perusahaan sub sektor farmasi. 
2.	Menggunakan model-model analisis kebangkrutan lainnya untuk dapat dijadikan sebagi pembanding dalam memprediksi kebangkrutan. 
3.	Menggunakan alternatif metode yang lain untuk uji beda statistik.

DAFTAR PUSTAKA

Al- Maqassary, Ardi. 2013. Faktor-Faktor Penyebab Kebangkrutan. Terpublikasi melalui link www.e-jurnal.com Diakses tanggal: 24 Maret 2017
Al- Maqassary, Ardi. 2013. Pengertian Kebangkrutan.Terpublikasi melalui link www.e-junal.com Diakses tanggal: 24 Maret 2017
Anonym. 2015. Pengertian Analisis Rasio Keuangan, Jenis, dan Rumusnya. Terpublikasi melalui link www.landasanteori.com Diakses tanggal: 7 Mei 2017
Anonym. 2016. Mengenal Catatan Atas Laporan Keuangan. Terpublikasi melalui link www.akuntansionline.id Diakses tanggal: 7 Mei 2017
Gamayuni, Rindu Rika. 2009. Berbagai Alternatif Model Prediksi Kebangkrutan. Terpublikasi melalui link repository.lppm.unila.ac.id Diakses tanggal: 24 April 2017
Hadi, Syamsul dan Atika Angraeni. 2008. Pemilihan Prediktor Delisting Terbaik (Perbandingan antara The Zmijewski Model, The Altman Model, dan The Springate Model) Terpublikasi melalui link jurnal.uii.ac.id Diakses tanggal: 20 April 2017
Hendarwati, Atik. 2013. Analisis Komparasi Potensi Kebangkrutan Model Z- Score, Springate, dan Zmijewski Pada Industri Makanan dan Minuman Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Terpublikasi melaui link manajemen.upy.ac.id Diakses tanggal: 22 Mei 2017
Isnaen, Agus. 2011. Model Prediksi Keabangkrutan Sistem Peringatan Dini Delisted Sebuah Perusahaan. Terpublikasi melalui link infoapaaja.blogspot.co.id Diakses tanggal 22 Maret 2017
Jayanti, Queenaria dan Rustiana. 2015. Analisis Tingkat Akurasi Model-Model Prediksi Kebangkrutan Untuk Memprediksi Voluntary Auditor Switching (Studi Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di BEI). Terpublikasi melalui link: ojs.uajy.ac.id Diakses pada tanggal: 4 Juni 2017
Juliana, Tri Zulhijah. 2014. Perbandingan Analisis Kebangkrutan Pada Perusahaan Perkebuanan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Terpublikasi melalui link trizulhijah.files.wordpress.com Diakses tanggal: 20 Maret 2017
Ngatijah, Siti. 2016. Perbandingan Model Prediksi Kebangkrutan (altman, Springate, Zmijewski, dan Grover). Terpublikasi melalui link: digilib.unila.ac.id Diakses tanggal: 4 Juni 2017
Nurcahyanti, Wahyu. 2015. Studi Komparatif Model Z- Score Altman, Springate, dan Zmijewski Dalam Mengindikasi Kebangkrutan Perusahaan Yang Terdaftar di BEI. Terpublikasi melalui link ejournal.unp.ac.id Diakses tanggalL 20 April 2017
Purnajaya, Komang Devi Methili dan Ni K. Lely A. Merkusiwati. 2014. Analisis Komparasi Potensi Kebangkrutan Dengan Metode Z- Score Altman, Springate, dan Zmijewski Pada Industri Kosmetik Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Terpublikasi melalui link: ojs.unud.ac.id Diakses tanggal: 22 Maret 2017
Ramadhani, Ayu Suci. 2009. Perbandingan Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Pertama, Altman Revisi, dan Altman Modifikasi dengan Ukuran dan Umur Perusahaan Sebagai Variabel Penjelas (Studi Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia). Jurnal Siasat Bisnis: 15-28
Refreandi. 2013. Laporan Posisi Keuangan (Statement of Fianancial Position)- IFRS. Terpublikasi melalui link refreandi.blogspot.co.id Diakses tanggal: 7 Mei 2017
Riadi, Muchlisin. 2017. Pengertian, Tanda, dan Faktor Penyebab Kebangkrutan. Terpublikasi melalui link www.kajianpustaka.com Diakses tanggal: 20 Maret 2017
Susanti, Neneng. 2016. Analisis Kebangkrutan dengan Menggunakan Metode Altman Z- Score, Springate, dan Zmijewski pada Perusahaan Semen yang Terdaftar di BEI Periode 2011-2015. Terpublikasi melalui link jurnaljam.ub.ac.id Diakses tanggal: 22 Mei 2017
Watidewi, Hikmah. 2016. Laporan Laba Rugi Komprehensif dan Laporan Perubahan Ekuitas. Terpublikasi melalui link hikmahwatidewi97.blogspot.co.id Diakses tanggal: 7 Mei 2017
www.idx.co.id
Yahya, Rizky Amaliah. 2014. Analisis Prediksi Kebangkrutan Perusahaan. Terpublikasi melalui link irmajhe.blogspot.co.id Diakses tanggal: 26 Maret 2017