## DAMPAK PANDEMI COVID-19 TERHADAP PREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN DENGAN KONDISI KEUANGAN SEBELUM PANDEMI COVID-
19 SEBAGAI VARIABEL MODERASI
Nona Jane Onoyi Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Batam nonajane@univbatam.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menggunakan  kondisi  keuangan  sebelum  pandemi Covid-19 sebagai variabel moderasi untuk menguji pengaruh pandemi Covid- 19  terhadap  prediksi  kebangkrutan  perusahaan.  Dampak  pandemi  diukur dengan melihat keterbukaan informasi yang disampaikan oleh perusahaan go publik kepada Bursa Efek Indonesia.  Prediksi kebangkrutan diproksikan oleh model Springate . Kondisi keuangan sebelum pandemi Covid-19 diproksikan oleh current  ratio dan debt  to  equity  ratio. Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  perusahaan  sub  sektor  ritel  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia tahun  2019-2020  sebanyak  27  perusahaan.    Sampel  dalam  penelitian  ini sebanyak  24  perusahaan  ritel  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  teknik purposive  sampling. Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  regresi linear dengan model moderasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dampak pandemi  Covid-19  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  prediksi kebangkrutan.
Sementara itu, kondisi keuangan sebelum pandemi Covid-19 mampu menjadi  variabel  moderasi.  Saran  untuk  perusahaan  adalah  tetap  menjaga tingkat  likuiditas  dan  solvabilitas  dalam  masa  pandemi  Covid-19  yang berkepanjangan.  Bagi perusahaan yang sudah masuk pada prediksi bangkrut berdasar  penelitian  ini,  harus  segera  melakukan  perubahan  dengan  cara melakukan  efisiensi  penggunaan  keuangan,  restrukturisasi,  diferensiasi produk  dan  jasa,  mengembangkan e-commerce agar  penjualan  dan pendapatan perusahaan kembali pulih.
Kata Kunci: Dampak Pandemi Covid-19, Model Springate , Kondisi Keuangan

## ABSTRACT
This study uses financial conditions before the Covid-19 pandemic as a moderating variable to examine the effect of the Covid-19 pandemic on the prediction  of company  bankruptcy.  The impact  of  the  Covid-19  pandemic  is measured  by  the  disclosure  of  information  submitted  by  publicly  traded companies  to  the  Indonesia  Stock  Exchange.  The  prediction  of  company bankruptcy was proxied by the Springate model. The financial condition before the Covid-19 pandemic was proxied by the current and debt-to-equity ratios. The  population  in  this  study  is  retail  sub-sector  companies  listed  on  the Indonesia Stock Exchange in 2019-2020, as many as 27 companies. A total 0f 24 samples were obtained using the purposive sampling technique. The data analysis technique we used was linear regression with a moderation model. The  result found  that  the  Covid-19  pandemic  has  a  negative  and  significant impact on the bankruptcy prediction.
Meanwhile, the financial condition before the Covid-19 pandemic has a  moderating  effect.  Suggestion  for  the  company  is  to  maintain  the  level  of liquidity and solvency during the prolonged Covid-19 pandemic. Based on this study,  companies  that  have  entered into a  bankruptcy  prediction  must  make changes immediately by efficiently using finance, restructuring, product and service  differentiation,  and  developing  an  e-commerce  to  recover  sales  and revenues.

## Keywords: Effect of Covid-19 Pandemic, Springate Model, Financial
Condition

## PENDAHULUAN
Bisnis  ritel  memiliki  peran  penting  dalam  riasan  setiap  kota  yang  merupakan  mata rantai  terakhir  dan  paling  penting  dalam  proses  pendistribusian  barang  untuk  disalurkan kepada penggunanya. Perusahaan ritel asing seperti Makro (Belanda), Carrefour (Prancis), dan Giant (Malaysia) membuka gerai baru di Indonesia yang  selanjutnya bermitra dengan PT  Hero  Supermarket  Tbk  dan  tersebar  di  kota-kota  besar  seperti  Jakarta,  Makassar, Semarang, Bandung, Yogyakarta , Medan, dan lain-lain.
Namun  pada  awal  tahun  2020  setelah  Organisasi  Kesehatan  Dunia  WHO mengumumkan  virus  corona  sebagai  pandemi  Covid-19  semuanya  berubah.    Pandemi Covid-19  merubah  tatanan  struktur  perekonomian  Indonesia  dan  tantangan  yang  tidak pernah  terbayangkan  sebelumnya.  Kepanikan  dan  kekhawatiran  melanda  semua  sektor usaha.  Sektor yang paling berdampak pandemi adalah sektor ritel.
Dalam  mengatasi  penyebaran  virus  Covid-19,  pemerintah  memberikan  himbauan kepada masyarakat agar dapat menjaga jarak secara fisik dan membatasi diri untuk kegiatan diluar  rumah  (Djalante  et  al.,  2020)  sehingga  menyebabkan  bisnis  ritel  mengalami perlambatan pertumbuhan.  Pembatasan ini menyebabkan kegiatan operasional perusahaan dan aktivitas penjualan gerai-gerai menjadi terganggu. Hal ini mempengaruhi kondisi dan performa perusahaan.  Perusahaan sub sektor ritel pendapatannya menjadi berkurang sangat jauh padahal sudah berada pada tingkat yang paling efisien.  Akibatnya sejumlah perusahaan sub  sektor  ritel  mengalami  kerugian  bahkan  tidak  sedikit  yang  berisiko  mengalami kebangkrutan.
Pada Gambar 1 pertumbuhan dan indeks penjualan ritel tahun 2019-2020, terlihat di bulan Maret 2020 indeks penjualan ritel berada di angka 220 kemudian di bulan April 2020 indeks merosot tajam menjadi 190.  Kemudian di bulan Mei 2020 naik kembali menjadi 200 namun di bulan Juni sampai Juli 2020 indeks penjualan ritel mengalami penurunan kembali.
Kebangkrutan merupakan suatu kondisi dimana perusahaan mengalami ketidakmampuan melanjutkan kegiatan operasinya.  Faktor penyebab kebangkrutan ada 2, yaitu faktor eksternal (kondisi ekonomi, keadaan politik, bencana alam) dan faktor internal (kinerja  perusahaan,  kebijakan  perusahaan  dan  budaya  perusahaan).    Kondisi ketidakmampuan ini tidak serta merta muncul dengan sendirinya.  Ada indikasi awal yang bisa diperhatikan jika laporan keuangan diperiksa lebih teliti.
Dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan, salah satu alat yang dapat digunakan adalah  model Springate ( S-Score )  (Ben,  2015)  yang  menurut  Ghodrati  &  Moghaddam (2012)  memiliki  tingkat  keakuratan  hingga  92,5%.    Model  ini  menghitung  nilai  dari beberapa rasio lalu dimasukan dalam suatu persamaan diskriminan yang menghasilkan suatu nilai yang disebut S-Score .  Nilai tersebut menunjukkan perusahaan berada dalam potensi sehat  (tidak  bangkrut)  dan  potensi  bangkrut.  Fakta  bahwa  pandemi  Covid-19  memiliki konsekuensi besar bagi sektor usaha ritel menarik untuk diteliti, apakah pandemi Covid-19
sampai  berdampak  perusahaan  sektor  ritel  berpotensi  mengalami  kebangkrutan  ?  Colline (2020)  melakukan  studi  pada  perusahaan  sub  sektor  ritel  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  periode  2015-2018.  Hasilnya  menunjukkan  empat  perusahaan  terprediksi bangkrut  dengan  menggunakan  model Altman  Z-Score ,  delapan  perusahaan  terprediksi bangkrut dengan menggunakan model Springate dan enam perusahaan terprediksi bangkrut dengan menggunakan model Zmijewski .
Gambar 1. Grafik Pertumbuhan dan Indeks Penjualan Ritel 2019-2020

## Sumber: Bank Indonesia
Penelitian ini menganalisis kondisi keuangan sebelum pandemi Covid-19 yaitu 2019, sebagai  variabel  moderasi,  karena  posisi  kas  yang  kuat  dan  posisi  utang  yang  rendah sebelum  tahun  2020  dapat  memitigasi  pengaruh  pandemi  Covid-19  terhadap  harga  pasar saham (Ding et al., 2021). Song et al. (2021) menemukan bahwa perusahaan dengan ukuran yang lebih besar, arus kas yang lebih tinggi, dan ROA yang lebih rendah lebih kebal terhadap efek merugikan dari Covid-19.

## KAJIAN LITERATUR Dampak Pandemi Covid-19
Perekonomian  Indonesia  saat  ini  sedang  dalam  kondisi  sulit  sebagai  akibat  dari kebijakan  pemerintah  yang  bertujuan  untuk  menghentikan  perkembangan  Covid-19 (Silalahi & Ginting, 2020). Dampak yang ditimbulkan pandemi sangat signifikan terhadap aktivitas perekonomian Indonesia. Kondisi di tahun 2020 pertumbuhan ekonomi Indonesia mengalami  kontraksi  hinga  mencapai  2,07  persen.  Hampir  semua  sektor  mengalami kontraksi  jika  dibandingkan  dengan  tahun  2019  (BPS  :  LaporanPerekonomian  Indonesia 2021). Menurut catatan Hippindo, pada tahun 2020 omset peritel turun dengan bervariasi. Bisnis ritel dengan kategori supermarket atau hipermarket, omsetnya  merosot hingga 20%- 30%.  Untuk segmen fashion turun lebih dari 50%, begitu juga kategori department store (Kontan.co.id).
Berdasar  Surat  BEI  No.  S-02842/BEI.PPU/05/2020  perihal  Permintaan  Penjelasan terkait  Dampak  Pandemik  COVID-19  dengan  merujuk  pada  Peraturan  Otoritas  Jasa Keuangan No. 31/POJK.04/2015 tentang Keterbukaan atas Informasi atau Fakta Material oleh  Emiten  atau  Perusahaan  Publik  (POJK  31),  dan  Keputusan  Direksi  PT  Bursa  Efek Indonesia  No.  Kep306/BEJ/07-2004  tanggal  19  Juli  2004  tentang  Peraturan  Nomor  I-E tentang  Kewajiban  Penyampaian  Informasi  (Peraturan  BEI  I-E),  maka  perusahaan- perusahaan  yang  terdaftar  di  BEI  harus  menyampaikan  keterbukaan  informasi  terkait dampak  pandemi  COVID-19.    Indikator  keterbukaan  informasi  antara  lain  gangguan
operasional, hilangnya pendapatan, pemutusan hubungan kerja (PHK), kemungkinan gagal bayar, dan risiko tuntutan hukum akibat gangguan bisnis yang berkelanjutan (BEI, 2020).

## Prediksi Kebangkrutan
Kebangkrutan  adalah  suatu  kondisi  di  mana  suatu  perusahaan  tidak  lagi  dapat beroperasi secara efisien karena masalah keuangan yang sudah parah. Kebangkrutan sering disebut  juga  sebagai  likuidasi  perusahaan  atau  penutupan  perusahaan  atau  insolvabilitas. Menurut Undang-Undang No. 4 Tahun 1998, kebangkrutan adalah keadaan dimana suatu institusi dinyatakan oleh keputusan pengadilan bila debitur memiliki dua atau lebih kreditur dan tidak membayar sedikitnya satu hutang yang telah jatuh tempo dan tidak dapat ditagih.
Abusalah  et  al.,  (2012)  berpendapat  bahwa  kebangkrutan  atau  kegagalan  keuangan terjadi  ketika  jumlah  kewajiban  melebihi  nilai  wajar  aset  atau  ketika  kewajiban  lancar melebihi  aktiva  lancar.  Kebangkrutan  dapat  diprediksi  dengan  menggunaka  model Springate .  Model ini dikembangkan pada tahun 1978 oleh Gorgon L.V Springate.  Awalnya Gorgon  L.V  Springate  menggunakan  19 rasio  keuangan  populer  yang  bisa  dipakai  untuk memprediksi financial distress .

## Kondisi Keuangan
Kondisi keuangan merupakan suatu komplemen yang digunakan untuk melihat tingkat kesehatan  perusahaan  melalui  laporan  keuangan  dan  sekaligus  dapat  digunakan  untuk memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  (Thohari  et  al.,  2015).  Menurut  Rodoni  dan  Ali dalam  (Afriyeni,  2013)  apabila  ditinjau  dari  kondisi  keuangan  ada  tiga  keadaan  yang menyebabkan financial distress yaitu faktor ketidakcukupan modal atau kekurangan modal, besarnya beban utang dan bunga serta menderita kerugian. Ketiga aspek itu saling berkaitan. Oleh  karena  itu  harus  dijaga  keseimbangannya  agar  perusahaan  terhindar  dari  kondisi financial distress yang mengarah kepada kebangkrutan.  Dengan demikian kondisi keuangan dari  aspek  likuiditas,    solvabilitas  dan  profitabilitas  menjadi  informasi  penting  ketika perusahaan terindikasi kebangkrutan.
Perusahaan yang memiliki tingkat likuiditas yang tinggi mengindikasikan perusahaan memiliki sejumlah aset lancar yang siap untuk membayar hutang jangka pendeknya. Dengan demikian,  perusahaan  tersebut  dapat terhindari  dari  kondisi  kebangkrutan. Current  ratio merupakan  rasio  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam  membayar  kewajiban jangka pendek atau hutang yang segera jatuh tempo (Kasmir, 2016). Solvabilitas merupakan kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  semua  hutangnya  baik  hutang  lancar  maupun hutang  jangka  panjang  dengan  menggunakan  asset  yang  dimiliki. Debt  to  equity ratio (DER) merupakan rasio yang digunakan untuk menilai hutang dengan ekuitas dengan cara membandingkan antara seluruh hutang dengan seluruh ekuitas (Kasmir, 2016). Profitabilitas merupakan suatu gambaran atas kemampuan perusahaan untuk mendapatkan laba melalui semua  kemampuan  dan  sumber  yang  ada  dalam  perusahaan  tersebut  seperti  kegiatan penjualan,  kas,  modal,  dan  sebagainya  (Sofyan,  2013).    Yang  termasuk  dalam  rasio profitabilitas adalah return on asset (ROA).

## Pengembangan Hipotesis
H 1 Pandemi Covid-19 berdampak signifikan terhadap prediksi kebangkrutan H 2 Kondisi  keuangan  sebelum  pandemi  Covid-19  yang  diproksikan  oleh current  ratio mampu  memoderasi  pengaruh  dampak  pandemi  Covid-19  terhadap  prediksi kebangkrutan
H 3 Kondisi  keuangan  sebelum  pandemi  Covid-19  yang  diproksikan  oleh debt  to  equity ratio mampu  memoderasi  pengaruh  dampak  pandemi  Covid-19  terhadap  prediksi kebangkrutan
Berdasarkan pengembangan hipotesis, maka kerangka pemikiran yang akan di analisis sesuai dengan Gambar 2.

## Gambar 2. Kerangka Pemikiran

## METODE PENELITIAN

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  adalah  perusahaan  sub  sektor  ritel  yang  terdaftar  di  BEI Tahun 2019-2020 yang terdiri sebanyak 27 perusahaan.  Pemilihan sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling dan didapatkan 24 perusahaan dengan kriteria yang dapat dilihat pada Tabel.
Tabel 1. Populasi dan Sampel Keterangan Jumlah Populasi perusahaan sub sektor ritel yang terdaftar tahun 2020 27 Eliminasi sampel karena tidak mengungkapkan keterbukaan informasi - Eliminasi sampel karena tidak tersedia laporan keuangan 3 Jumlah perusahaan sampel 24
Sumber :Hasil olahan data, 2021

## Jenis dan Sumber Data
Sumber data yang digunakan adalah data sekunder. Teknik pengumpulan data dengan studi  dokumentasi,  yaitu  pengumpulan  data  dengan  mencari  data  mengenai  hal-hal  atau variabel berupa jurnal penelitian yang relevan, buku, artikel yang terkait dan menggunakan laporan keuangan perusahaan yang diperoleh dari BEI dan situs perusahaan yang menjadi objek penelitian.

## Definisi Operasional Variabel
Prediksi  Kebangkrutan  dihitung  dengan  menggunakan  model Springate sebagai berikut:
S = 1,03X 1 + 3,07 X 2 + 0,66 X 3 + 0,4 X 4
Dampak  pandemi  Covid-19  pada  masing-masing  perusahaan  diidentifikasi  dan diperhitungkan  menggunakan  skor  komposit  untuk  memperhitungkan  indikator  variabel dampak pandemi Covid-19 yang didapat dari keterbukaan informasi yang disampaikan oleh perusahaan  kepada  BEI.  Posisi  kas  dan  hutang  pada  laporan  keuangan  akan  menjadi informasi  penting  dalam  situasi  terindikasi  kebangkrutan.  Kondisi  keuangan  perusahaan
sebelum pandemi dengan jumlah saldo kas yang relatif besar dan saldo hutang yang relatif rendah  akan lebih mampu mengantisipasi dampak pandemi covid-19. Posisi kas perusahaan akan dilihat dari current ratio (CR) sedangkan posisi hutang perusahaan akan dilihat dari debt to equity ratio (DER). Rumus kedua rasio tersebut sebagai berikut :
𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 𝐻𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 (Kasmir, 2016)
𝐷𝐸𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠 (Kasmir, 2016)

## Teknik Analisis Data
Analisis dimulai dari analisis deskriptif (Hafni et al., 2020; Lind et al., 2018) untuk menjelaskan  gambaran  umum  variabel.  Komponen  yang  digunakan  adalah  rata-rata, median, modus, standar deviasi, dan komponen statistik deskriptif lainnya.
Selanjutnya  dilakukan  uji  asumsi  klasik  seperti  uji  normalitas  data  (Razali &  Wah, 2011)  menggunakan  uji Kolmogorov-smirnov dengan  syarat  tidak  signifikan,  uji heteroskedastisitas    (Murray,  2013)  dengan  uji Spearman  Rho yang    tidak  signifikan; autokolerasi (Uyanto, 2020) dengan run test yang tidak signifikan, dan uji multikolinieritas (Raheem et al., 2019) dengan VIF dibawah lima.
Setelah  asumsi  klasik  dipenuhi  kemudian  dilanjutkan  analisis  regresi  linier.  Uji  ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat.  Model regresi yang digunakan sebagai berikut :
Y = a + b 1 X + e Dimana : Y  = S-Score a   = konstanta b 1 = koefisien regresi X   = Dampak pandemi Covid-19 e    = error
Selanjutnya dilakukan uji  interaksi ( Moderated Regression Analysis ) karena adanya variabel moderasi (kondisi keuangan sebelum pandemi) dengan rumus persamaan sebagai berikut :
Y = a + b 1 X + b 2 Z 2 + b 3 XZ 2 + e
Dimana :
Y
= S-Score
a = konstanta
b 1 b 2 b 3 = koefisien regresi X = Dampak pandemi Covid-19 Z 1 Z 2 = Variabel moderasi (kondisi keuangan sebelum pandemi) X*Z = Interaksi antara variabel bebas dengan variabel moderasi e = error
Analisis  koefisien  determinasi  digunakan  untuk  melihat  seberapa  besar  pengaruh variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Semakin  mendekati  angka  satu  berarti  variabel bebas  memiliki  kemampuan  untuk  menjelaskan  variabel  terikat  lebih  baik.  Uji F  sering disebut  dengan uji ketepatan  atau kelayakan  model ( goodness  of  fit )  digunakan  untuk menguji  apakah  terdapat  pengaruh  signifikan  secara  keseluruhan  terhadap  model  regresi
(Ghozali, 2018) . Apabila nilai Sig . < 0,05, maka model layak.Uji hipotesis menggunakan uji t, dengan syarat apabila nilai Sig . < 0,05, maka hipotesis diterima.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Pada  tahap  awal,  peneliti  melakukan  analisa  gambaran  umum  data  penelitian menggunakan  statistik  deskriptif.  Berdasarkan  Gambar  3  dari  hasil  perhitungan menggunakan model Springate, di tahun 2020, sebanyak delapan perusahaan atau sebanyak 33% terprediksi tidak bangkrut (sehat) dan 16 perusahaan atau sebanyak 67% terprediksi bangkrut.

## Gambar 3: Prediksi Kebangkrutan
Sumber :Hasil olahan data, 2021
Statistik  Deskriptif  Tabel  2  menunjukkan  variabel  prediksi  kebangkrutan  yang diproksikan  oleh S-Score memiliki  rata-rata  sebesar  -1,09  dengan  standar  deviasi sebesar 8,4454  serta  nilai  minimum  sebesar  -39,37  dan  nilai  maksimum  sebesar  3,38.    Variabel Dampak Pandemi Covid-19 memiliki rata-rata sebesar 9,38 dengan standar deviasi sebesar 7,389  serta  nilai  minimum  sebesar  0  dan  nilai  maksimum  sebesar  21.  Variabel  Kondisi keuangan sebelum pandemi Covid-19 yang diproksikan oleh Current Ratio memiliki rata- rata  sebesar  2,2387  dengan  standar  deviasi  sebesar  1,91053  serta  nilai  minimum  sebesar 0,02 dan nilai maksimum sebesar 8,08. Variabel Kondisi keuangan sebelum pandemi Covid- 19  yang  diproksikan  oleh Debt  to  Equity  ratio memiliki  rata-rata  sebesar  1,6242  dengan standar  deviasi  sebesar  2,06730  serta  nilai  minimum  sebesar  -1,04  dan  nilai  maksimum sebesar 6,58.
Tabel 2 Statistik Deskriptif Variabel N Minimum Maximum Mean Std. Deviation S_Score 24 -39,37 3,38 -1,0900 8,44554 Dampak Pandemi 24 0 21 9,38 7,389 CR 24 0,02 8,08 2,2387 1,91053 DER 24 -1,04 6,58 1,6242 2,06730
Sumber: Hasil olahan data, 2021

## Uji Asumsi Klasik
Berdasar  Tabel  3  Hasil  uji  asumsi  klasik,  uji  normalitas  dengan Kosmogorov Smirnov memberikan nilai Sig. 0,099 > 0,05.  Uji heteroskedastisitas dengan Spearman Rho memberikan  nilai Sig .  >  0,05,  uji  autokorelasi  dengan runs  test memberikan  nilai Sig .  > 0,297  dan  uji  multikolinearitas  memberikan  nilai  VIF  di  bawah  lima.  Hal  ini  berarti  uji asumsi klasik untuk normalitas, heteroskedastisitas, autokorelasi dan multikolinearitas telah memenuhi semua persyaratan. Tahapan berikutnya adalah analisis regresi linear.

## Analisis Regresi Linear
Koefisien regresi pada Tabel 4 menunjukkan variabel Dampak Pandemi Covid-19 (b 1 )  bertanda  negatif  yang  berarti  setiap  kenaikan  satu  satuan  variabel  ini  akan mengakibatkan  penurunan  0,541    satuan  Prediksi  Kebangkrutan . Persamaan  regresi  yang diperoleh Y = 3,896 – 0,541 X + e.
Tabel 3. Hasil Uji Asumsi Klasik Sig.1 VIF Sig.2 Dampak Pandemi 0,342 3,572 CR 0,667 3,274 DER 0,765 3,744 Dampak Pandemi*CR 0,455 4,057 Dampak Pandemi*DER 0,832 3,399 Kosmogorov-Smirnov Test 0,099 Run Test 0,297 Sig. 1 = Sig of Spearman Rho Sig. 2 = Sig of Kosmogorov Smirnov
Sumber: Hasil olahan data, 2021
Tabel 4. Regresi Linear Model Unstandardized Coeficient Stardardized Coeficients t Sig. B Sdt.Error Beta 1   (Constant) 3,896 2,541 1,568 0,131 Dampak Pandemi -0,541 0,215 -0,474 -2,523 0,019
a. Dependent Variable: S_Score
Sumber: Hasil olahan data, 2021

## Analisis Regresi Linear Model Moderasi (MRA)
Berdasarkan Tabel 5 Analisis Regresi Moderasi 1, koefisien regresi variabel Current Ratio (b 2 )  bertanda  positif  yang  berarti  setiap  kenaikan  satu  satuan  variabel  ini  akan mengakibatkan  kenaikan  1,111  satuan  variabel  Prediksi  Kebangkrutan . Koefisien  regresi variabel  X*Z 1 (interaksi  antara  Dampak  Pandemi  Covid-19  dan Current  Ratio )  atau  b 3 bertanda positif yang berarti setiap kenaikan satu satuan variabel ini akan mengakibatkan kenaikan 0,295 satuan variabel Prediksi Kebangkrutan . Koefisien regresi variabel moderasi Current  Ratio (b 2 ) memiliki  nilai Sig. 0,204  >  0,05,  berarti  tidak  signifikan.    Sementara koefisien  regresi  variabel  interaksi  b 3 memiliki  nilai Sig. 0,015  <  0,05  berarti  signifikan. Dengan  demikian  variabel  moderasi Current  Ratio merupakan  variabel Pure Moderasi antara  Dampak  Pandemi  Covid  19  Terhadap  Prediksi  Kebangkrutan.  Persamaan  regresi yang diperoleh Y = 3,896 – 0,541X + 1,111Z1 + 0,295 XZ1 + e
Tabel  6  menunjukkan  hasil  analisis  regresi  moderasi  2.  Koefisien  regresi  variabel Debt to Equity (b 2 ) bertanda positif yang berarti setiap kenaikan satu satuan variabel ini akan mengakibatkan  kenaikan  0,852  satuan  variabel  Prediksi  Kebangkrutan . Koefisien  regresi variabel X*Z 2 (interaksi antara Dampak Pandemi Covid-19 dan Debt to Equity Ratio ) atau b 3 bertanda positif yang berarti setiap kenaikan satu satuan variabel ini akan mengakibatkan kenaikan 0,272 satuan variabel Prediksi Kebangkrutan. Koefisien regresi variabel moderasi Debt to Equity Ratio (b 2 ) memiliki nilai Sig. 0,298> 0,05, berarti tidak signifikan. Sementara koefisien regresi variabel interaksi (b 3 ) memiliki nilai Sig . 0,041< 0,05 berarti signifikan. Dengan  demikian  variabel  moderasi Debt  to  Equity  Ratio merupakan  variabel Pure
Moderasi antara Dampak Pandemi Covid 19 Terhadap Prediksi Kebangkrutan. Persamaan regresi yang diperoleh Y = 3,896 – 0,541X+ 0,852Z 2 + 0,272XZ 1 + e.

## Tabel 5. Analisis Regresi Moderasi 1
Model Unstandardized Coeficient Stardardized Coeficients t Sig. B Sdt.Error Beta 1  (Constant) 3,986 2,541 1,568 0,131 DAMPAK PANDEMI -,541 ,215 -,474 -2,523 0,019 2  (Constant) ,788 3,491 ,226 0,824 DAMPAK PANDEMI -,466 ,219 -,407 -2,127 0,045 CR 1,111 ,847 ,251 1,313 0,204 3  (Constant) 7,854 4,065 1,932 0,068 DAMPAK PANDEMI -1,159 ,324 -1,014 -3,573 0,002 CR -1,442 1,216 -,326 -1,185 0,250 DAMPAK PANDEMI*CR ,295 ,111 ,839 2,658 0,015
a. Dependent Variable : S_Score Sumber: Hasil olahan data, 2021

## Tabel 6 Analisis Regresi Moderasi 2
Model Unstandardized Coeficient Stardardized Coeficients t Sig. B Sdt.Error Beta 1  (Constant) 3,986 2,541 1,568 0,131 DAMPAK PANDEMI -,541 ,215 -,474 -2,523 0,019 2  (Constant) 1,959 3,167 ,619 0,543 DAMPAK PANDEMI -,473 ,223 -,414 -2,116 0,046 DER ,852 ,798 ,209 1,067 0,298 3  (Constant) 5,005 3,231 1,549 0,137 DAMPAK PANDEMI -,700 ,230 -,612 -3,037 0,007 DER -1,558 1,325 -,381 -1,176 0,253 DAMPAK PANDEMI*DER ,272 ,124 ,680 2,186 0,041
a. Dependent Variable : S_Score Sumber: Hasil olahan data, 2021

## Pengujian Hipotesis
Hipotesis  pertama  penelitian  ini  adalah  pandemi  Covid-19  berdampak  signifikan terhadap  prediksi  kebangkrutan.  Hasil  pengujian  regresi  linear  dengan  Prediksi Kebangkrutan  sebagai  variabel  terikat  dan  Dampak  Pandemi  Covid-19  sebagai  variabel bebas  disajikan  dalam  Tabel  7.  Pada  Tabel  7  Koefisien  Determinasi,  diperoleh R Square sebesar 22,4%  berarti sebesar 22,4% variabel Prediksi Kebangkrutan bisa dijelaskan oleh variabel Dampak Pandemi Covid19 sedangkan sisanya77,6% dijelaskan oleh  faktor-faktor lain di luar model. Pada Tabel 8 Uji F diperoleh nilai F hitung sebesar 6,363 dengan Sig. 0,019  <  0,05,  berarti  Dampak  Pandemi  Covid19  berpengaruh  terhadap  Prediksi kebangkrutan.  Hasil  analisis  regresi  linear  (Tabel  4)  menunjukkan  nilai t  hitung  Dampak Pandemi  Covid-19  sebesar  -2,523  dengan  nilai Sig. 0,019  <  0,05  dan  koefisien  regresi sebesar  -0,541.    Hal  ini  berarti  Dampak  Pandemi  Covid-19  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap Prediksi Kebangkrutan.
Tabel 7 Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,474 a ,224 ,189 7,60526 a. Predictor  : (Constant), Dampak Pandemi Tabel 8 Uji F Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1   Regression 368,046 1 368,046 6,363 ,019 b Residual 1272,479 22 57,840 Total 1640,525 23 a. Dependent Variable: S_SCORE b. Predictors: (Constant), DAMPAK PANDEMI
Sumber: Hasil olahan data, 2021
Hipotesis  kedua  adalah  kondisi  keuangan  sebelum  pandemi  yang  yang  diproksikan oleh Current  Ratio mampu  memoderasi  pengaruh  dampak  pandemi  Covid-19  terhadap prediksi  kebangkrutan.  Hasil  pengujian  Analisis  Regresi  Moderasi  1  dengan  Prediksi Kebangkrutan sebagai variabel terikat, Dampak Pandemi Covid-19 sebagai variabel bebas dan Current  Ratio sebagai  variabel  moderasi  disajikan  dalam  Tabel  9.  Pada  Tabel  9 Koefisien Determinasi,  nilai R Square sebesar 47% berarti sebesar 47% variabel Prediksi Kebangkrutan  bisa  dijelaskan  oleh  variabel  Dampak  Pandemi  Covid-19  yang  dimoderasi oleh Current Ratio sedangkan sisanya77,6% dijelaskan oleh faktor-faktor lain diluar model. Nilai R  Square model  ini  mengalami  kenaikan  24,6%  dari R  Suare model  regresi  linear (Tabel  7)  yang  berarti  variabel  moderasi Current  Ratio memperkuat  pengaruh  Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Prediksi Kebangkrutan.
Tabel  10  Uji  F  menunjukkan  nilai  F  hitung  sebesar  5,918  dengan Sig. 0,005<  0,05 berarti  Dampak  Pandemi  Covid19  dan  variabel  moderasi Current  Ratio secara  simultan berpengaruh  signifikan  terhadap  Prediksi  kebangkrutan.  Hasil  analisis  analisis  regresi moderasi  1  (tabel  5)  menunjukkan  variabel  X1*Z1  mempunyai  t  hitung  sebesar  2,658 dengan nilai Sig . 0,015 < 0,05.  Hal ini berarti Current Ratio merupakan pemoderasi dalam hubungan antara Dampak Pandemi Covid-19 dengan Prediksi Kebangkrutan.
Tabel 9 Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,686 a ,470 ,391 6,59190 b. Predictor: (Constant), DAMPAK PANDEMI*CR, CR, DAMPAK PANDEMI Tabel 10 Uji F Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1   Regression 771,461 3 257,154 5,918 ,005 b Residual 869,064 20 43,453 Total 1640,525 23 a. Dependent Variable: S_SCORE
b. Predictors: (Constant), DAMPAK PANDEMI*CR, CR, DAMPAK PANDEMI Sumber: Hasil olahan data, 2021
Hipotesis ketiga kondisi keuangan sebelum pandemi yang diproksikan oleh Debt to Equity  Ratio mampu  memoderasi  pengaruh  dampak  pandemi  Covid-19 terhadap  prediksi kebangkrutan. Hasil pengujian  analisis regresi moderasi  2 dengan Prediksi Kebangkrutan sebagai  variabel  terikat,  Dampak  Pandemi  Covid-19  sebagai  variabel  bebas  dan Debt  to Equity Ratio sebagai variabel moderasi disajikan dalam Tabel 11. Dari Tabel 11, diperoleh R  Square sebesar  40,6%  berarti  sebesar  40,6%  variabel  Prediksi  Kebangkrutan  bisa dijelaskan oleh variabel Dampak Pandemi Covid-19 yang dimoderasi oleh Debt to Equity Ratio sedangkan  sisanya  59,4%  dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lain  diluar  model.  Nilai R Square model  ini  mengalami  kenaikan  sebesar  18,2%  dari R  Suare model  regresi  linear (tabel  7),  yang  berarti  variabel  moderasi Debt  to  Equity  Ratio memperkuat  pengaruh Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Prediksi Kebangkrutan.
Tabel 11 Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,637 a ,406 ,317 6,97969
a. Predictor  : (Constant), DAMPAK PANDEMI*DER, DER, DAMPAK PANDEMI
Sumber: Hasil olahan data, 2021
Tabel  12  Uji  F  memberikan  nilai  F  hitung  sebesar  4,558  dengan Sig. 0,014<  0,05 berarti  Dampak  Pandemi  Covid19  dan  variabel  moderasi Debt  to  Equity  Ratio secara simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap  Prediksi  kebangkrutan.  Hasil  analisis  analisis regresi moderasi 2 (tabel 6) menunjukkan variabel X*Z2 mempunyai t hitung sebesar 2,186 dengan nilai Sig . 0,041< 0,05.  Hal ini berarti Debt to equity ratio merupakan pemoderasi dalam hubungan antara Dampak Pandemi Covid-19 dengan Prediksi Kebangkrutan.
Tabel 12. Uji F Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1   Regression 666,202 3 222,067 4,558 ,014 b Residual 974,323 20 48,716 Total 1640,525 23 a. Dependent Variable: S_SCORE
b. Predictors: (Constant), DAMPAK PANDEMI*DER, DER, DAMPAK PANDEMI Sumber: Hasil olahan data, 2021

## Pembahasan
Hasil pengujian hipotesis pertama, variabel Dampak Pandemi Covid-19 memiliki nilai koefiesien regresi sebesar -0,541 dan t hitung sebesar -2,523 dengan nilai Sig . 0,019 < 0,05. Berarti  Dampak  Pandemi  Covid-19  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap Prediksi Kebangkrutan.  Dengan demikian hipotesis pertama diterima. Semakin tinggi nilai dampak pandemi  Covid-19  berarti  semakin  rendah  nilai S-Score ( S-Score <  0,862)  yang  berarti perusahaan  terindikasi  prediksi  mengalami  kebangkrutan  dan  sebaliknya  semakin  rendah nilai dampak pandemi Covid-19 berarti semakin tinggi nilai S-Score ( S-Score > 0,862) yang berarti  perusahaan  terindikasi  prediksi  tidak  mengalami  kebangkrutan  (sehat).  Dampak pandemi  Covid-19  membawa  perubahan  yang  signifikan  terhadap  kinerja  keuangan perusahaan.    Banyak  perusahaan  mengalami  penurunan  penjualan  akibat  terganggunya operasional  perusahaan  dan  terbatasnya  aktivitas  penjualan  sebagai  imbas  dari  kebijakan pembatasan  fisik  yang  dikeluarkan  pemerintah.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang
dilakukan oleh Armadani et al. (2021) dan Kurniawan et al. (2021) bahwa perusahaan yang tidak  mampu  bertahan  dalam  menghadapi  dampak  pandemi  Covid-19  akan  terancam mengalami kebangkrutan.
Hasil  pengujian  variabel  moderasi  kondisi  keuangan  sebelum  pandemi  yang diproksikan oleh Current Ratio didapat koefisien regresi sebesar 0,295 dan t hitung sebesar 2,658  dengan  nilai Sig .  0,015  <  0,05,  berarti  Kondisi  keuangan  sebelum  pandemi  yang diproksikan oleh Current Ratio mampu memoderasi Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Prediksi  Kebangkrutan.    Dengan  demikian  hipotesis  kedua  diterima.  Perusahaan  yang mempunyai Current Ratio lebih dari 2 dapat dikatakan bahwa perusahaan tersebut dalam kondisi likuid.   Artinya perusaahan memiliki aset lancar dua kali lebih besar dari kewajiban lancarnya, sehingga perusahaan dapat menyediakan dana apabila perusahaan membutuhkan dana  untuk  memenuhi  kewajiban  lancar.  Pandemi  Covid-19  yang  masih  terus berkepanjangan hingga saat ini (September 2021) sangat mengganggu aktivitas operasional perusahaan,  sementara  perusahaan  harus  mengeluarkan  biaya-biaya  yang  tetap  (misal kewajiban  pokok  dan  bunga)  dan  hanya  perusahaan  yang  memiliki  saldo  aktiva  lancar (terutama kas) yang cukup yang akan terhindar dari masalah kebangkrutan. Hasil penelitian ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dewi  et  al.  (2019)  yang  menyatakan bahwa Current Ratio berpengaruh signifikan terhadap financial distress .
Hasil  pengujian  variabel  moderasi  kondisi  keuangan  sebelum  pandemi  yang diproksikan oleh Debt to Equity Ratio didapat koefisien regresi sebesar 0,272 dan t hitung sebesar 2,186 dengan nilai Sig. 0,041 < 0,05, berarti Kondisi keuangan sebelum pandemi yang diukur dengan Debt to Equity Ratio mampu memoderasi Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Prediksi Kebangkrutan.  Dengan demikian hipotesis ketiga diterima. Perusahaan yan memiliki nilai debt to equity ratio lebih dari 1, berarti perusahaan tersebut mendapatkan pendanaan dari pemberi hutang atau investor. Hal ini sangat berbahaya dan harus diawasi secara  ketat,  karena  perusahaan  tersebut  tentunya  harus  membayar  utang  yang  telah dipinjam  dalam  kurun  waktu  tertentu.  Kebangkrutan  biasanya  diawali  dengan  terjadinya momen gagal bayar.  Apabila suatu perusahaan pembiayaanya lebih banyak menggunakan hutang, hal ini beresiko akan terjadi kesulitan pembayaran di masa yang akan datang akibat hutang lebih besar dari aset yang dimiliki. Jika keadaan ini tidak dapat diatasi dengan baik, maka  potensi  terjadinya  kebangkrutan  semakin  besar.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rusli,  (2019)  dan  Islamiyatun  (2021)  yang  menyatakan bahwa Debt to equity ratio berpengaruh signifikan terhadap financial distress .

## PENUTUP
Penelitian ini menemukan bahwa dampak pandemi Covid-19 menjadikan perusahaan terprediksi  mengalami  kebangkrutan.    Kondisi  keuangan  sebelum  terjadinya  pandemi Covid-19,  yaitu  tahun  2019  meliputi current  ratio dan debt  to  equity  ratio mampu memoderisasi dampak pandemi terhadap prediksi kebangkrutan. Kondisi ini perlu disikapi manajemen  untuk  tetap  fokus  menjaga  tingkat  likuiditas  dan  solvabilitas  dalam  kondisi pandemi  Covid-19  yang masih  berlangsung  hingga  saat  ini.  Bagi  perusahaan  yang  sudah masuk pada prediksi bangkrut berdasar penelitian ini, harus segera melakukan penyesuaian dengan  kondisi  pandemi  dengan  cara  melakukan  efisiensi  penggunaan  keuangan, restrukturisasi, diferensiasi produk dan jasa, mengembangkan e-commerce agar penjualan dan  pendapatan  perusahaan  kembali  pulih.  Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan model prediksi kebangkrutan yang berbeda, yang mengkin memberikan hasil yang berbeda dan  menambahkan  faktor  lain  yang  kemungkinan  memiliki  pengaruh  terhadap  prediksi kebangkrutan.

## DAFTAR RUJUKAN
Abusalah, A., Mohammed, E., & Kim-soon, N. (2012). Using Altman’s Model and Current Ratio to Assess the Financial Status of Companies Quoted In the Malaysian Stock . Afriyeni, E. (2013). Model prediksi financial distress perusahaan. Poli Bisnis , 4 (2), 1–10.
Armadani,  A.,  Fisabil,  A.  I.,  &  Salsabila,  D.  T.  (2021).  Analisis  Rasio  Kebangkrutan Perusahaan  pada  Masa  Pandemi  Covid-19. Jurnal  Akuntansi , 13 (1),  99–108. https://doi.org/10.28932/jam.v13i1.3197
Ben, D. A. (2015). Analisis Metode Springate (S-Score) Sebagai Alat Untuk Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan (Studi pada Perusahaan Property dan Real estate yang listing di Bursa Efek Indonesia pada Tahun 2011-2013). Jurnal Administrasi Bisnis , 21 (1).
Colline, F. (2020). Bankruptcy Prediction Analysis: A Case Study of Retail Companies in Indonesia .
Dewi, N. L. P. A., Endiana, I. D. M., & Arizona, I. P. E. (2019). Pengaruh Rasio Likuiditas, Rasio Leverage Dan Rasio Profitabilitas Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur. Kumpulan  Hasil  Riset  Mahasiswa  Akuntansi  (KHARISMA) , 1 (1),  322– 333.
Ding,  W.,  Levine,  R., Lin,  C., &  Xie, W.  (2021).  Corporate  immunity to  the  COVID-19 pandemic. Journal of Financial Economics , 141 (2), 802–830.
Djalante, R., Lassa, J., Setiamarga, D., Sudjatma, A., Indrawan, M., Haryanto, B., Mahfud, C., Sinapoy, M. S., Djalante, S., & Rafliana, I. (2020). Review and analysis of current responses to COVID-19 in Indonesia: Period of January to March 2020. Progress in Disaster Science , 6 , 100091.
Ghodrati,  H.,  &  Moghaddam,  A.  M.  (2012).  A  Study  of  the  Accuracy  of  Bankruptcy Prediction Models: Altman, Shirata, Ohlson, Zmijewsky, CA Score, Fulmer, Springate, Farajzadeh  Genetic,  and  McKee  Genetic  Models  for  the  Companies  of  the  Stock Exchange of Tehran. American Journal of Scientific Research , 59 , 55–67.
Hafni,  L.,  Renaldo,  N.,  Chandra,  T.,  &  Thaief,  I.  (2020). The  Use  of  Regression Models with  Supply  Chain  Management  to  Increase  Financial  Satisfaction  of  Generation  Z. International Journal of Supply Chain Management , 9 (5), 1641–1650.
Islamiyatun,  S.  B.  (2021).  Pengaruh  Profitabilitas,  Likuiditas  dan  Solvabilitas  Terhadap Kondisi  Financial  Distress. COMPETITIVE  Jurnal  Akuntansi  Dan  Keuangan , 5 (2), 25–34.
Kasmir. (2016). Pengantar Manajemen Keuangan: Edisi Kedua . Prenada Media. Kurniawan,  M.  A.,  Hariadi,  K.  E.,  Sulistyaningrum,  W.  O.,  &  Kristanto,  A.  B.  (2021). Pandemi COVID-19 dan Prediksi Kebangkrutan: Apakah Kondisi Keuangan Sebelum 2020 Berperan? Jurnal Akuntansi , 12–22.
Lind, D. A., Marchal, W. G., & Wathen, S. A. (2018). Statistical Techniques in Business & Economics. In Economics (Seventeent). McGraw-Hill Education. Murray,  J.  (2013).  Likert  data:  what  to  use,  parametric  or  non-parametric? International Journal of Business and Social Science , 4 (11).
Raheem, M. A., Udoh, N. S., & Gbolahan, A. T. (2019). Choosing Appropriate Regression Model in the presence of Multicolinearity. Open Journal of Statistics , 9 (2), 159–168. Razali,  N.  M.,  &  Wah,  Y.  B.  (2011).  Power  comparisons  of  shapiro-wilk,  kolmogorov- smirnov,  lilliefors  and  anderson-darling  tests. Journal  of  Statistical  Modeling  and Analytics , 2 (1), 21–33. Rusli, M. (2019). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, Dan Solvabilitas Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (Bei) Periode Tahun 2015-2017 . Universitas Negeri Jakarta.
Silalahi,  D.  E.,  &  Ginting,  R.  R.  (2020). Strategi  Kebijakan  Fiskal  Pemerintah  Indonesia Untuk  Mengatur  Penerimaan  dan  Pengeluaran  Negara  Dalam  Menghadapi  Pandemi
Covid-19. Jesya (Jurnal Ekonomi Dan Ekonomi Syariah) , 3 (2), 156–167.
Sofyan,  S.  H.  (2013).  Analisis  kritis  atas  laporan  keuangan. Jakarta:  PT  Rajagrafindo Persada .
Thohari, M. Z., Sudjana, N., & Zahroh, Z. A. (2015). Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Analisis Model Z-Score (Studi Pada Subsektor Textile Mill Products Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2009-2013). Jurnal Administrasi Bisnis , 28 (1), 149– 157.
Uyanto, S. S. (2020). Power comparisons of five most commonly used autocorrelation tests. Pakistan Journal of Statistics and Operation Research , 119–130.
https://newssetup.kontan.co.id/news/bisnis-ritel-jadi-salah-satu-sektor-usaha-yang- terperosok-paling-dalam-akibat-pandemi?page=all. https://www.idx.co.id/perusahaan-tercatat/keterbukaan-informasi/