Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress : Studi Empiris Pada Perusahaan Property dan Real Estate
Sutyowati 1 , Ilham Wahyudi 2 , Gandy Wahyu Maulana Zulma 3*
1,2,3 Universitas Jambi, Indonesia

## ABSTRACT
This study aims to provide evidence of whether financial ratios have an effect on predicting financial distress in companies.  The population in this study are property and real estate companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2018-2020.  The sampling method used is purposive sampling.  The sample used in this study were 35 companies with an observation period of 3 years with sampling criteria.  The type of data used is secondary data  The  analytical  method  used  in  this  study  is  logistic  regression  analysis  with  statistical  techniques  and descriptive  analysis.  The  results  of  this  study  indicate  ROE  has  significant  effect  by  partially  in  predicting financial distress. Besides, Grover Method is the most significant method to be used in predicting financial distress conditions in property and real estate companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2018-2020. Keywords : Financial Ratios, Financial Distress Analysis, Grover Method

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  model  analisis financial  distress mana  yang  terbaik  dan memberikan  bukti  apakah  rasio  keuangan  berpengaruh  dalam  memprediksi  kondisi financial  distress pada perusahaan. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  tahun 2018-2020. Metode  pengambilan  sampel yang  digunakan  adalah purposive  sampling .  Sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 35 perusahaan dengan periode observasi selama 3 tahun dengan kriteria pengambilan sampel. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik dengan teknik statistik dan analisis deskriptif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Return On Equity (ROE) berpengaruh signifikan dalam memprediksi kondisi financial distress .  Selain  itu,  Grover  Method  merupakan  metode  yang  paling  signifikan  untuk  digunakan  dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2018-2020. Kata kunci: Rasio keuangan, Analisis Kebangkrutan , Metode Grover
Corresponding author: maulanagandi25@unja.ac.id How to cite this article: Sutyowati, Wahyudi I., & Zulma, G.W.M (2022). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress : Studi Empiris Pada Perusahaan Property dan Real Estate. Neraca Keuangan: Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Keuangan , 17 (1). Retrieved from http://ejournal.uika-bogor.ac.id/index.php/neracakeuangan History of Article: Received: January 2022. Revision: February 2022. Published: March 2022. DOI Prefix 10.32832/neraca.v17i

## PENDAHULUAN
Perkembangan  zaman  yang  diikuti  oleh  siklus  ekonomi  yang  semakin  maju  menuntut  sebuah perusahaan untuk terus mengembangkan usahanya seefisien dan seefektif mungkin (Muzakky, 2016). Salah satu dampak buruk dari globalisasi ekonomi adalah terjadinya global financial crisis dimana hal tersebut mengakibatkan aktivitas ekonomi dunia menjadi lemah. Dalam dunia ekonomi, kebangkrutan sering  dihubungkan  dengan  suatu  kondisi  yang  disebut  “ financial  distress”. Dengan  adanya  model financial distress ini  diharapkan dapat menjadi suatu early  warning  system untuk  perusahaan  dalam mengelola kegiatan bisnisnya (Marli dan Widanarni, 2021).
Di Indonesia khususnya, Covid 19 pada akhir tahun 2019 memberikan dampak pada pemasukan para  pelaku  usaha property  &  real  estate .  Berdasarkan  survei  Indonesia  Property  Watch  (IPW), penjualan  rumah  mengalami  penurunan  hingga  rata-rata  50,1%  pada  kuartal  I  2020  di  wilayah Jabodetabek hingga Banten (Detik.com, 2021). Akibat pandemi Covid 19 hampir semua sektor properti mengalami penurunan yang sangat tajam hingga 90%. Seperti mal turun mencapai 85%, okupansi hotel turun  90%,  perkantoran  turun  74%,  dan  rumah  komersial  turun  50-80%  (Muzakir,  2020).  Direktur
SUTYOWATI, Ilham WAHYUDI, Gandy Wahyu Maulana ZULMA/ Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress: Studi Empiris Pada Perusahaan Property dan Real Estate
Eksekutif Riset Colliers International Asia telah menyatakan bahwa tekanan ekonomi yang diciptakan oleh Covid 19 banyak memberikan dampak negatif khususnya sektor properti.
Rasio keuangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Debt to Asset Ratio, dan CLAR ( Current Liabilities to Total Asset), ROA ( Return On Asset ), dan ROE ( Return  On  Equity ).  Model  yang  digunakan  dalam  pengukuran  kondisi financial  distress dalam penelitian ini menggunakan 4 model yang sekaligus dapat diperbandingkan hasilnya. 4 model ini yaitu Modified Z-Score, Springate, Zmijewski , dan juga Grover.
Penelitian  sebelumnya  yang  berhubungan  dengan  analisis  rasio  keuangan  untuk  memprediksi kondisi financial distress , antara lain: Nirmalasari (2018) mendapat hasil bahwa rasio likuiditas positif tidak  signifikan  terhadap  terjadinya financial  distress sedangkan  rasio  solvabilitas  dan  rasio pertumbuhan  menunjukkan  positif  signifikan  kemudian  rasio  aktivitas  dan  profitabilitas  negatif signifikan  terhadap  kondisi financial  distress .  Komala  (2019)  mendapat  hasil  bahwa leverage cenderung berpengaruh positif terhadap financial distress baik dengan model Grover maupun dengan model Springate, pertumbuhan perusahaan cenderung berpengaruh negatif terhadap financial distress dengan  model  Springate,  dan  kepemilikan  institusional  cenderung  memperlemah  pengaruh leverage terhadap financial  distress dengan  model  Springate.  Azizah  (2021)  mendapatkan  hasil  bahwa  rasio profitabilitas  dan  rasio  likuiditas  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap financial  distress perusahaan sedangkan  rasio Leverage memiliki  pengaruh  positif  terhadap financial  distress, dan  rasio  aktivitas tidak memiliki pengaruh terhadap financial distress di suatu perusahaan.

## LANDASAN TEORI
Laporan  keuangan  adalah  hasil  dari  kinerja  perusahaan  yang  ditampilkan  dalam  bentuk  berupa angka-angka  ternilai  yang  dapat  dipertanggungjawabkan  dan  juga  dapat  di  jadikan  acuan  untuk pengambilan  suatu  keputusan  demi  perusahaan  atau  lain  hal  sebagainya. Analisis  laporan  keuangan adalah  metode  evaluatif  dalam  menilai  kinerja  perusahaan  di  masa  lalu,  saat  ini,  dan  juga  untuk diproyeksikan  (Rizqi  et  al.,  2021).  Analisis  laporan  keuangan  digunakan  untuk  mengidentifikasi perbandingan trend dan rasio dalam periode tertentu. Harahap (2010) menyatakan bahwa tujuan dari analisis  laporan  keuangan  yaitu Screening (analisis  yang  dilakukan  dengan  melihat  secara  analisis laporan  keuangan  yang  bertujuan  untuk  memilih  kemungkinan  investasi  atau merger ), Forecasting (analisis yang digunakan untuk meramalkan kondisi keuangan perusahaan dimasa yang akan datang), Diagnosis (analisis ini dimaksudkan untuk melihat kemungkinan adanya masalah-masalah yang terjadi baik dalam manajemen, operasi, keuangan atau masalah lain), dan Evaluation (analisis ini dilakukan untuk menilai prestasi perusahaan dalam mengelola perusahaan).
Financial  distress merupakan  kondisi  dimana  perusahaan  tidak  mampu  memenuhi  kewajiban lancar yang telah jatuh tempo misalnya; utang usaha, utang bank jangka pendek, utang pajak (Rahmat, 2020).  Dalam  mengukur  Financial  Distress,  Altman  melakukan  revisi  ketiga  pada  tahun  1995  yang disebut saat ini sebagai modified altman z-score, dengan rumus sebagai berikut:
ZM = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Dimana: X1 = Working Capital / Total Asset X2 = Retained Earnings / Total Asset X3 = EBIT (Earnings Before Interest and Tax / Total asset
X4 = Book Value Equity / Total Debt
Dengan zona diskriminan apabila ZM > 2,60= Healthy, 1,10 > ZM < 2,60= Grey Zone, dan ZM < 1,10 = Bangkrupt.

## Springate Method (S-Score)
Persamaan metode Springate adalah: S = 1,03X 1 + 3,07X 2 + 0,66X 3 + 0,4X 4
Dimana:
X 1 = Working Capital / Total Assets X 2 = EBIT / Total Assets X 3 = EBT / Current Liabilities X 4 = Sales / Total Assets
Nilai cut off yang berlaku adalah sebesar 0,862. Apabila S < 0,862 = tidak sehat dan S > 0,0862 = Sehat. Model ini memiliki akurasi 92,5% (Purnajaya dan Merkuisiwati 2014).

## Zmijewski Method
X = -4,3 – 4,5X1 + 5,7X2 + 0,004X3 Dimana: X1 = ROA (Return On Asset) X2 = Leverage (Debt Ratio)
X3 = Likuiditas (Current Ratio)
Jika skor yang didapat lebih dari 0 (nol) maka perusahaan diprediksi akan mengalami kebangkrutan, dan sebaliknya.

## Grover Method
Grover (2001) menghasilkan persamaan sebagai berikut:
G-Score = 1,650X1 + 3,404X2 – 0,016ROA + 0,057
Dimana:
X1 = Working Capital / Total Assets X2 = Earnings Before Interest and Taxes / Total Assets
ROA  = Net Income / Total Assets
Model ini mengkategorikan perusahaan dalam keadaan bangkrut jika diperoleh skor kurang dari atau sama dengan -0,02 (G ≤ -0,02) dan perusahaan dikatakan tidak memiliki potensi bangkrut jika diperoleh skor lebih atau sama dengan 0,01 (G ≥ 0,01), perusahaan diantara batas atas dan bawah berada dalam grey zone.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  termasuk  dalam  penelitian  kuantitatif  karena  menggunakan  angka  dan  bersifat deskriptif  kuantitatif.  Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah metode dokumentasi berupa pengumpulan data dengan cara mengumpulkan data sekunder dari laporan keuangan yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia melalui situs resmi www.idx.co.id .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum menguji Hipotesis, dapat terlihat pada Tabel 1 terlihat Statistik Deskriptif variabel pada penelitian ini. Nilai maksimum untuk likuiditas perusahaan rata-rata DAR sebesar 42,4% dan nilai rata- rata DER sebesar 66%. Sedangkan profitabilitas perusahaan yang ditunjukkan dengan nilai ROA dan ROE menunjukkan rata-rata positif sebesar 13% dan 24%.
Tabel 1. Statistik Deskriptif
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation CR 105 0,18 24,88 3,4188 3,72064 DAR 105 0,04 1,45 0,4244 0,25714 DER 105 -10,26 3,74 0,6606 1,57555 CLAR 105 0,01 0,75 0,1993 0,14506 ROA 105 -0,54 0,42 0,0132 0,09252 ROE 105 -0,55 0,33 0,0246 0,11498 Valid N (listwise) 105
Sumber: Program SPSS (Data diolah)
SUTYOWATI, Ilham WAHYUDI, Gandy Wahyu Maulana ZULMA/ Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress: Studi Empiris Pada Perusahaan Property dan Real Estate
Analisis Financial Distress Metode Altman Z-Score, Springate, Zmijewski, dan Grover

## Sumber: Data diolah (Microsoft Excel)
Gambar 1. Analisis Financial Distress Metode Modified Altman Z-Score, Springate, Zmijewski, dan Grover
Perbandingan Analisis Financial Distress
Gambar 2 menunjukkan bahwa metode yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi saat keadaan ekonomi  normal  adalah  metode  Grover  dengan  tingkat  akurasi  99%  begitupun  pada  saat  ekonomi upnormal  dengan  tingkat  91%.    Tingkat  akurasi  terendah  pada  saat  ekonomi  normal  dan  upnormal adalah metode Springate dengan tingkat akurasi 33% dan 14%. Metode yang memilki tingkat kesalahan paling tinggi pada saat keadaan ekonomi upnormal adalah metode Springate dengan tingkat kesalahan sebesar 86% dan tingkat kesalahan paling tinggi saat keadaan ekonomi normal yaitu metode Springate dengan  tingkat  kesalahan  67%.  Untuk  tingkat  kesalahan  paling  rendah  pada  saat  keadaan ekonomi normal  adalah  metode  Grover  dengan  tingkat  kesalahan  1%  dan  0%,  pada  saat  kondisi  ekonomi upnormal  tingkat kesalahan sebesar 3% dan 6% (Lihat Gambar 2).

## Gambar 2. Diagram Perbandingan Analisis Financial Distress
Sumber: Data diolah (Microsoft Excel)

## Uji Multikolinearitas
Dari  hasil  pengolahan  statistik  berikut  diketahui  nilai  VIF  dari  semua  variabel  independen adalah  VIF  <  10,  maka  dapat  disimpulkan  data  dari  penelitian  ini  bebas  dari  masalah multikolinearitas atau tidak terjadi multikolinearitas.
Tabel 2. Uji Multikolinearitas Variabel VIF X1 1,198 X2 2,424 X3 1,549 X4 2,199 X5 3,480 X6 3,505 Sumber: Data diolah (Program SPSS) Regresi Logistik
Berdasarkan Tabel 3 diperoleh persamaan regresi logistik sebagai berikut:
Ln = (B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5 + B6X6) Ln = 1,032 + 64,43X1 + 26,68X2 + 8,76X3 – 205,63X4 – 736,79X5 + 429,93X6 Tabel 3. Regresi Logistik B Step 1 a X1 64,436 X2 26,681 X3 8,760 X4 -205,630 X5 -736,799 X6 429,936 Constant 1,032
Sumber: Data diolah (Program SPSS)
80% 4% 16% 33% 67% 96% 4% 99% 1% 0 74% 14% 11% 14% 86% 86% 14% 91% 3% 6% Tingkat Akurasi Type Error 1 Type Error 2 Tingkat Akurasi Type Error Tingkat Akurasi Type Error Tingkat Akurasi Type Error
1 Type Error 2
Modified Altman Z-Score
Springate (S-Score) Zmijewski Grover (G-Score) Perbandingan Analisis Financial Distress Keadaan Ekonomi Normal (2018-2019) Keadaan Ekonomi Upnormal (2020)
SUTYOWATI, Ilham WAHYUDI, Gandy Wahyu Maulana ZULMA/ Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress: Studi Empiris Pada Perusahaan Property dan Real Estate
Pengujian Hipotesis Log-Likelihood (Uji Keseluruhan Model)
Tabel 4. Nilai -2log-likelihood

## Sumber: Data diolah (Program SPSS)

## Hosmor and Lemeshows Goodness of Fit Test (Uji Kesesuaian Model)
Berdasarkan Tabel di bawah diketahui nilai sig. atau probabilitas sebesar 1,000. Maka lebih besar dibandingkan dengan tingkat signifikansi, yakni 0,05, maka secara keseluruhan model telah memenuhi persyaratan kelayakan model.
Tabel 5. Hosmer and Lemeshow Test

## Sumber: Data diolah (Program SPSS)

## Mcfadden R-Squared (Uji Koefisien Determinasi)
Berdasarkan  tabel  berikut,  nilai  statistik McFadden  R-Squared 0,172,  maka  diinterpretasikan sebagai kemampuan CR, DAR, DER, CLAR, ROA, dan ROE dalam mempengaruhi financial distress sebesar 17,2%, sisanya 82,8% dijelaskan oleh variabel-variabel atau faktor-faktor lain.
Tabel 6. McFadden R-Squared Model Summary Step -2 Log likelihood Cox  &  Snell R Square Nagelkerke R Square 1 ,000 a ,172 1,000 Sumber: Data diolah (Program SPSS) -2 Log likelihood Keterangan Awal Akhir 36,323 33,819
Adanya  penurunan  nilai  -2log-likelihood  awal dengan  -2log-likelihood  dilangkah  berikutnya (akhir) menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data. Penurunan nilai - 2log-likelihood menunjukkan  bahwa  model penelitian  ini  dinyatakan fit, artinya  adanya penambahan-penambahan  variabel  independen yaitu CR, DAR, DER, CLAR, ROA, dan ROE ke dalam model logistik akan memperbaiki model fit dalam penelitian ini (model fit atau layak) 22,858 17,223 20,113 11,770 19,812 9,455 19,805 7,192 19,805 5,599 19,805 3,775 1,983 ,822 ,315 ,118 ,044 ,016 ,006 ,002 ,001 ,000

## Omnibus Test (Pengujian Simultan)
Berdasarkan tabel berikut, diketahui nilai Chi-square 19,805 dengan nilai signifikan 0,003. Niali signifikan sebesar 0,003 > 0,05 yang menunjukkan bahwa CR, DAR, DER, CLAR, ROA, dan ROE secara simultan berpengaruh signifikan terhadap financial distress.
Tabel 7. Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square  Df Sig. Step 1 Step 19,805 6 ,003 Block  19,805 6 ,003 Model  19,805 6 ,003

## Sumber: Data diolah (Program SPSS)

## Uji Wald (Uji Signifikansi Pengaruh Parsial)
Diketahui nilai probabilitas dari CR adalah 0,351, DAR adalah 0,295, DER adalah 0,378, CLAR adalah 0,062, ROA adalah 0,194, yang artinya > 0,05 tidak berpengaruh signifikan, ROE adalah 0,014, yang artinya < 0,05, maka berpengaruh signifikan secara parsial terhadap financial distress.
Tabel 8. Uji Wald B Sig. Step 1 a X1 23967,850 ,351 X2 -2,078 ,295 X3 -,973 ,378 X4 -6,446 ,062 X5 5,233 ,194 X6 8,851 ,014 Sumber: Program SPSS (Data diolah)

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu ROE berpengaruh signifikan sedangkan CR, DAR, DER, CLAR, dan ROA, tidak berpengaruh signifikan dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan property dan real estate tahun 2018-2020. Grover Method merupakan metode yang paling signifikan untuk digunakan dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan property dan real  estate yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2018-2020.  Peneliti  selanjutnya disarankan untuk menggunakan sampel yang lebih luas, menggunakan rasio-rasio yang belum diuji sebagai variabel bebasnya dan menambahkan variabel dalam  rasio keuangannya, dan mencoba untuk menggunakan metode analisis financial distress yang lebih beragam dan terbaru.

## REFERENSI
Azizah, L. N. dan A. (2021). Analisis Rasio Keuangan Pada Financial Distress Perusahaan Retail Yang Terdaftar Di BEI (2016-2019) . 21 , 362–371.
Detik.com. (2021). Sektor
Property Indonesia Cetak Prestasi di Kala Pandemi . https://finance.detik.com/properti/d-5668531/sektor-properti-indonesia-cetak-prestasi-di-kala-pandemi Harahap, S. S. (2010). Analisis Kritis Laporan Keuangan . Komala, F. (2019). Analisis Rasio Keuangan Terhadap Financial Distress Dengan Struktur Kepemilikan Sebagai Variabel Moderasi . 8 (021), 176–205.
Marli  dan  Widanarni.  (2021). Analisis  Model  Grover,  Springate  dan  Zmijewski  Sebagai  Predictor  Financial Distress Pada Perusahaan Retail Yang Terdaftar Di BEI Tahun 2016-2019 . 14 (1), 83–99.
Muzakir, I. (2020). Pandemi Sebabkan Sektor Properti Turun Tajam Hingga 90% . https://www.beritasatu.com/ekonomi/695181/pandemi-sebabkan-sektor-properti-turun-tajam-hingga-90
SUTYOWATI, Ilham WAHYUDI, Gandy Wahyu Maulana ZULMA/ Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress: Studi Empiris Pada Perusahaan Property dan Real Estate
Muzakky,  R.  A.  (2016). Prediksi  Financial  Distress  Dengan  Menggunakan  Model  Altman  (Z-Score)  dan Zmijewski  (X-Score)  (Studi  Pada  Perusahaan  Otomotif  dan  Komponen  yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia Periode 2013-2016) .
Nirmalasari, L. (2018). Analisis Financial Distress Pada Perusahaan Sektor Property, Real Estate dan Konstruksi Bangunan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia .
Rahmat. (2020). Analisis Financial Distress Menggunakan Model Altman Z- Score ,Springate, Zmijewski, Grover dan Penilaian Kesehatan Bank Metode Camel . 12 (1), 1–16.
Rizqi, M. N., Yudiana, Y., Damayanti, T., & Hurriyaturrohman, H. (2021). Analisis Laporan Keuangan Dalam Mengukur Kinerja Keuangan PT Pembangunan Perumahan Tbk Periode 2015-2019. Neraca Keuangan: Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Keuangan , 16 (2), 28-40.