Received: 21 February 2023
Revised: 30 January 2024
Available online: 15 June 2024
Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01 P-ISSN : 2339-2185, E-ISSN : 2654-3869
Model Prediksi Financial Distress: Manakah yang Lebih Akurat dan Sesuai dengan Opini Auditor?
Ahmad Faiz Fikri 1 , Fitri Romadhon 2* , Muhammad Akbar 3 ahmad.fikri18@student.uisi.ac.id ; fitri.romadhon@uisi.ac.id* ; muhammad.akbar@uisi.ac.id Universitas Internasional Semen Indonesia 1,2,3

## ABSTRACT
The  financial  performance  of  property  and  real  estate  sector  companies  has decreased significantly due to the covid-19 pandemic. The purpose of this study is to empirically test several financial distress prediction models in accordance with the initial auditor's opinion report and then compare them with the actual state of the  company.  The  sample  of  this  research  is  real  estate  companies  listed  on  the Indonesia  Stock  Exchange  from  2019  to  2020.  The  data  analysis  method  in  this research  is  to  measure  the  accuracy,  precision,  and  error  rate  of  the  Altman  Z- Score, Ohlson,  Fulmer,  Grover,  and  Zmijewski prediction  models.  The  results of this  research  show  that  the  Grover  model  predicts  financial  distress  most accurately, which is 70% for 2019 and 62% for 2020. Meanwhile, the Zmijewski model predicts financial distress with the highest level of conformity, which is 96% for 2019 and 86% for 2020.

## Keywords: financial distress, financial reporting, audit

## PENDAHULUAN
Pandemi yang telah terjadi belakangan ini menjadi penyebab beberapa pelaku usaha di Indonesia terkena dampaknya. Dampak nyata yang dapat dilihat dengan mudah adalah  dampak  di  bidang  ekonomi.  Beberapa  sektor  perusahaan  mengalami penurunan  kinerja  keuangan  yang  dapat  mengakibatkan  kemungkinan  terjadinya kebangkrutan  di  masa  depan  jika  perusahaan  tidak  dapat  mengantisipasinya sesegera  mungkin  dengan  efektif  dan  efisien  (Shifa  Nurhaliza,  2021).  Salah  satu cara  untuk  memeriksa  apakah  laporan  keuangan  perusahaan  memasuki  fase financial  distress adalah  mengukur  kinerja  keuangan  dengan  menggunakan beberapa metode, diantaranya adalah Altman Z-Score, Fulmer, Ohlson, Grover, dan Zmijewski.
Laporan audit merupakan luaran dari proses audit atau proses atestasi lainya karena laporan audit memberikan informasi kepada pemakai laporan keuangan mengenai apa yang telah dilakukan oleh auditor dan kesimpulan apa yang telah diperolehnya (Yuliyani & Erawati, 2017). Opini audit yang dikeluarkan auditor didasarkan pada prinsip  profesional  yang  terbebas  dari  ikatan  pihak  tertentu.  Opini  Audit dikeluarkan  berdasarkan  pernyataan  atas  asersi  yang  disajikan  auditor.  Dalam mengeluarkan  sebuah  opini going  concern ,  auditor  akan  memastikan  apakah

## Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01
perusahaan  berdasarkan  laporan  keuangannya  dapat  mempertahankan  usahanya dalam  jangka  waktu  yang  tidak  terbatas,  atau  dengan  kata  lain  perusahaan  dapat mempertahankan  kelangsungan  hidup  atas  usaha  yang  dijalankan.  Opini  audit going  concern haruslah  bermanfaat  bagi  investor  sebagai  sinyal  negatif  tentang kelangsungan  hidup  perusahaan,  sebaliknya  opini non going  concern dianggap sebagai  sinyal  positif  bagi  investor  sebagai  penanda  bahwa  perusahaan  dalam keadaan baik (Yuliyani & Erawati, 2017). Laporan audit yang berhubungan dengan going concern dapat memberikan informasi peringatan awal  bagi investor, untuk menghindari kesalahan dalam membuat.
Penelitian  terdahulu  memfokuskan  pada  analisa  perbandingan  keakuratan  untuk mengukur  prediksi financial  distress diantara  beberapa  metode  yang  digunakan (Mulyani et al., 2019), (Hertina & Kusmayadi, 2020), (Kason et al., 2020), (Hadi, 2021),  (Suryaman et  al.,  2017),  (Susanti et  al.,  2021),  dan  (Vandiani  DA,  2021). Pada  penelitian  ini  akan  menganalisa  kembali  keakuratan  prediksi financial distress ,  kemudian  akan  membandingkan  kesesuaian  hasil  prediksi  dengan  opini audit  yang  telah  dikeluarkan  oleh  auditor  independen.  Selain  itu,  model  prediksi financial  distress yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Altman  Z-Score, Ohlson,  Fulmer,  Grover,  dan  Zmijewski.  Model  prediksi  ini  dipilih  karena merupakan  model  yang  paling  sering  digunakan  pada  penelitian  terdahulu, sehingga akan menunjukkan konsistensi dan kualitas dari hasil pengukuran prediksi financial distress .
Pentingnya membandingkan setiap model prediksi pada penelitian ini dikarenakan tingkat akurasi setiap model prediksi berbeda sehingga perlu dibandingkan untuk mengetahui  model  prediksi  apa  yang  dapat  dinyatakan  paling  akurat  dan  paling sesuai sehingga memudahkan pengguna dalam memprediksi financial distress dan kesesuaian  dengan  opini  auditor  tanpa  mengukur  dengan  semua  model  sehingga lebih  hemat  waktu.  Berdasarkan  pemaparan  terhadap  latar  belakang  yang  telah dijelaskan, maka rumusan masalah pada penelitian ini adalah  a) Model apa yang paling  akurat  dalam  memprediksi financial  distress ?;  b)  Apakah  terdapat kesesuaian antara opini yang dikeluarkan auditor dengan model prediksi financial distress ?; dan c) Model apa yang dinyatakan paling akurat memprediksi financial distress ?.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  berarti  data  yang  telah dikumpulkan dari berbagai sumber dimana peneliti bukan sebagai pihak pertama (Siyoto & Sodik, 2015). Data sekunder dalam penelitian ini diambil dari situs resmi Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id, 2021). Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).  Teknik  pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik purposive sampling dengan kriteria perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang menerbitkan laporan keuangan dari tahun 2019 sampai tahun 2020. Sehingga pada penelitian ini terpilih sampel sebanyak 50 perusahaan  dengan  100  data  dari  77  perusahaan  properti  dan  real  estat  yang
Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01 P-ISSN : 2339-2185, E-ISSN : 2654-3869
terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penentuan periode penelitian pada tahun 2019 dan 2020 dengan pertimbangan bahwa pada tahun tersebut sedang terjadi pandemi covid-19, yang menyebabkan terhambatnya aktivitas ekonomi sehingga berdampak pada kondisi keuangan perusahaan, salah satunya adalah kondisi financial distress .

## Indikator Pengukuran
Variabel financial distress menggunakan pengukuran variabel dummy dengan skor 0  digunakan  untuk  perusahaan  yang  tidak  mengalami financial  distress dengan ketentuan  perusahaan  tidak  mengalami  rugi  komprehensif  dan/atau  tidak mengalami  ekuitas  negatif  selama  dua  tahun  berturut-turut,  sedangkan  skor  1 digunakan untuk perusahaan yang mengalami financial distress dengan ketentuan perusahaan  mengalami  rugi  komprehensif  dan/atau  mengalami  ekuitas  negatif selama dua tahun berturut-turut (Almilia & Kristijadi, 2003).
Variabel opini auditor menggunakan pengukuran variabel dummy dengan skor  0 digunakan  untuk  perusahaan  yang  mendapatkan  opini  wajar  tanpa  pengecualian, sedangkan skor 1 digunakan untuk perusahaan yang mendapatkan opini wajar tanpa pengecualian  dengan  paragraf  penjelas,  opini  wajar  dengan  pengecualian,  opini tidak wajar, dan opini tidak menyatakan pendapat (Ilmi et al., 2016). Berdasarkan paparan diatas, dapat disimpulkan bahwa skor 0 digunakan untuk perusahaan yang diduga  tidak  mengalami financial  distress ,  sedangkan  skor  1  digunakan  untuk perusahaan yang diduga mengalami financial distress .

## Model Financial Distress
Beberapa model prediksi financial distress dikembangkan dan ditemukan dengan formulasi data keuangan, namun setiap model prediksi memiliki tingkat akurasinya sendiri pada sektor tertentu.

## Model Altman Z-Score
Altman pada tahun 1968 menggunakan model step-wise multivariate discriminant analysis (MDA)  dalam  penelitiannya.  Metode  altman  menggunakan  rasio  EBIT terhadap  aset  sehingga  dapat  diketahui  tingkat  perolehan  laba  sebelum  pajak perusahaan  dari  kegiatan  operasionalnya.  Selain  itu,  model  Altman  dapat diterapkan pada perusahaan private maupun yang sudah IPO. Indikator pengukuran model altman pada nilai: Z < 1,1 = distress ; 1,1 < Z < = grey area ; dan Z > 2,6 = safe . Model prediksi Altman menggunakan rumus sebagai berikut:
Z = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4

## Model Ohlson
Ohlson  pada  tahun  1980,  dalam  penelitiannya  menggunakan  metode statistic conditional  logistic untuk  membangun  model  probabilitas  kebangkrutan  dalam memprediksi  kebangkrutan.  Ohlson  terinspirasi  oleh  penelitian-penelitian sebelumnya  dan  melakukan  modifikasi  atas  studinya  dan  berpendapat  bahwa metode  ini  dapat  menutupi  kekurangan  yang  terdapat  di  metode  MDA  yang digunakan oleh Altman. Model ohlson menggunakan rasio firm size sehingga dapat diketahui seberapa besar ukuran perusahaannya. Model ohlson menggunakan rasio

## Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01
arus kas dari aktivitas operasi terhadap total hutang yang dimiliki sehingga dapat diketahui apakah perusahaan menjalankan aktivitas operasionalnya menggunakan hutang  atau  tidak.  Indikator  pengukuran  model  ohlson  pada  nilai:  O  >  0,038  = distress ; dan O < 0,038 = safe . Model prediksi Ohlson menggunakan rumus sebagai berikut:
O = -1,32 – 0,407X1 + 6,03X2 – 1,43X3 + 0,0757X4 – 2,37X5 – 1,83X6
+ 0,285X7 – 1,72X8 – 0,521X9

## Model Fulmer
Analisa kebangkrutan model Fulmer pada tahun 1984 menggunakan analisa step- wise  multiple  discriminant  untuk  mengevaluasi  40  rasio  keuangan.  Fulmer melaporkan 98% akurat pada perusahaan satu tahun sebelum gagal dan 81% akurat lebih  dari  satu  tahun  sebelum  kebangkrutan.  Model  fulmer  menggunakan perhitungan firm  size sehingga  dapat  diketahui  seberapa  besar  ukuran  suatu perusahaan.  Menggunakan  rasio  pendapatan  pada  total  aset  sehingga  dapat diketahui perputaran aset dalam menghasilkan pendapatan.  Indikator pengukuran model fulmer pada nilai: H < 0 = distress ; dan H > 0 = safe . Model prediksi Fulmer menggunakan rumus sebagai berikut:
H = 5,52X1 + 0,212X2 + 0,073X3 + 1,27X4 – 0,12X5 +2,335X6
+ 0,575X7 + 1,082X8 + 0,894X9 – 6,075

## Model Grover
Pada  tahun  2001,  Jeffrey  S.  Grover  melakukan  pendesainan  dan  penilaian  ulang terhadap model Altman Z- score, dengan menambahkan 13  rasio keuangan baru. Model Grover menggunakan perbandingan working capital terhadap aset sehingga dapat diketahui kemampuan perusahaan dalam menghasilkan working capital dari total  asset  yang  dimiliki.  Menggunakan  rasio  EBIT  terhadap  total  aset  sehingga dapat diketahui kemampuan perusahaan menghasilkan laba sebelum pajak dari total aset  yang  dimiliki.  Indikator  pengukuran  model  grover  pada  nilai:  G  ≤  -0,02  = distress ; dan G ≥ 0,01 = safe . Model prediksi Grover menggunakan rumus sebagai berikut:
G = 1,65X1 + 3,404X2 – 0,0166ROA + 0,057

## Model Zmijewski
Perluasan  studi  dalam  prediksi financial  distress dilakukan  oleh  Zmijewski  pada tahun 1983 yang menambah validitas rasio keuangan sebagai alat deteksi kegagalan keuangan perusahaan. Model zmijewski menggunakan rasio lancar sehingga dapat diketahui tingkat kemampuan perusahaan dalam melaksanakan kewajiban jangka pendek.  Menggunakan  rasio leverage untuk  mengukur  perbandingan  total kewajiban dengan total asetnya. Indikator pengukuran model zmijewski pada nilai:
X > 0 = distress ; dan X < 0 = safe . Model prediksi Zmijewski menggunakan rumus sebagai berikut:
X = -4,3 – 4,51X1 + 5,7X2 + 0,004X3

## Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01

## Teknik Analisa Data
Analisis  data  dengan  menentukan  dugaan  awal  perusahaan  mengalami financial distress atau tidak dengan melihat kondisi laporan keuangan berupa laporan laba rugi dan laporan terkait opini yang telah dikeluarkan auditor. Menghitung financial distress dengan  berdasarkan  pada  data  laporan  keuangan  perusahaan  dengan menggunakan  model  Altman  Z-Score,  Ohlson,  Fulmer,  Grover,  dan  Zmijewski. Perhitungan  tingkat  akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  analisis financial distress menggunakan model Altman Z-Score, Ohlson, Fulmer, Grover, dan  Zmijewski  dengan  keadaan  perusahaan  yang  sesungguhnya.  Model  prediksi dapat  dikatakan  benar  apabila  dugaan  awal  sesuai  dengan  hasil  perhitungan. Apabila dugaan awal perusahaan berdasarkan laporan laba rugi tahunan dan laporan opini audit menyatakan bahwa perusahaan mengalami fase financial distress dan didukung  dengan  model  prediksi  setelah  yang  mana  telah  melewati  perhitungan menyatakan  bahwa  perusahaan  mengalami  fase financial  distress, maka  model prediksi dapat dikatakan benar, begitu pula sebaliknya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Perhitungan Keakuratan Model Prediksi Financial Distress

## Akurasi Model Prediksi Altman Z-Score
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  1,  terdapat  15  perusahaan  dengan laporan keuangan tahun 2019 dan 23 perusahaan dengan laporan keuangan tahun 2020  yang  mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  kondisi  perusahaan  yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Altman Z-Score.
Tabel 1.
Hasil Perhitungan Tingkat Akurasi dan Type of Error Altman Z-Score Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 35 27 Jumlah prediksi salah 15 23 Total prediksi 50 50 Tingkat akurasi 70% 54% Type of error 1 8 / 16% 15 / 30% Type of error 2 7 / 14% 8 / 16% Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan tabel 1, tingkat akurasi model prediksi Altman Z-Score untuk tahun 2019 sebesar 70% dan tahun 2020 sebesar 54%. Pada tahun 2019, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 8 data atau 16% sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 7 data atau 14%. Pada tahun 2020, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 15 data atau 30% sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 8 data atau 16%.

## Akurasi Model Prediksi Ohlson
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  2,  terdapat  40  perusahaan  dengan laporan keuangan tahun 2019 dan 32 perusahaan dengan laporan keuangan tahun

## Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01
2020  yang  mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  kondisi  perusahaan  yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Ohlson.
Tabel 2.
Hasil Perhitungan Tingkat Akurasi dan Type of Error Ohlson Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 10 18 Jumlah prediksi salah 40 32 Total prediksi 50 50 Tingkat akurasi 20% 36% Type of error 1 8 / 16% 11 / 22% Type of error 2 32 / 64% 21 / 42%
Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan  tabel  2,  tingkat  akurasi  model  prediksi  Ohlson  untuk  tahun  2019 sebesar 20% dan tahun 2020 sebesar 36%. Pada tahun 2019, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 8 data atau 16% sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 32 data atau 64%. Pada tahun 2020, perhitungan type of error tipe 1  menghasilkan  11  data  atau  22%  sedangkan  perhitungan type  of  error tipe  2 menghasilkan 21 data atau 42%.

## Akurasi Model Prediksi Fulmer
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  3,  terdapat  17  perusahaan  dengan laporan keuangan tahun 2019 dan 22 perusahaan dengan laporan keuangan tahun 2020  yang  mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  kondisi  perusahaan  yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Fulmer.
Tabel 3.
Hasil Perhitungan Tingkat Akurasi dan Type of Error Fulmer Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 33 28 Jumlah prediksi salah 17 22 Total prediksi 50 50 Tingkat akurasi 66% 56% Type of error 1 13 / 26% 20 / 40% Type of error 2 4 / 8% 2 / 4% Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan  tabel  3,  tingkat  akurasi  model  prediksi  Fulmer  untuk  tahun  2019 sebesar 66% dan tahun 2020 sebesar 56%. Pada tahun 2019, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 13 data atau 26% sedangkan perhitungan type of error tipe 2  menghasilkan 4 data atau 8%. Pada tahun 2020, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 20 data atau 40% sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 2 data atau 4%.

## Akurasi Model Prediksi Grover
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  4,  terdapat  15  perusahaan  dengan laporan keuangan tahun 2019 dan 19 perusahaan dengan laporan keuangan tahun 2020  yang  mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  kondisi  perusahaan  yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Grover.
Tabel 4.

## Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01
Hasil Perhitungan Tingkat Akurasi dan Type of Error Grover Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 35 31 Jumlah prediksi salah 15 19 Total prediksi 50 50 Tingkat akurasi 70% 62% Type of error 1 14 / 28% 16 / 32% Type of error 2 1 / 2% 3 / 6%
Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan  tabel  4,  tingkat  akurasi  model  prediksi  Grover  untuk  tahun  2019 sebesar 70% dan tahun 2020 sebesar 62%. Pada tahun 2019, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 14 data atau 28% sedangkan perhitungan type of error tipe 2  menghasilkan 1 data atau 2%. Pada tahun 2020, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 16 data atau 32% sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 3 data atau 6%.

## Akurasi Model Prediksi Zmijewski
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  5,  terdapat  17  perusahaan  dengan laporan keuangan tahun 2019 dan 26 perusahaan dengan laporan keuangan tahun 2020  yang  mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  kondisi  perusahaan  yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Zmijewski.
Tabel 5.
Hasil Perhitungan Tingkat Akurasi dan Type of Error Zmijewski Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 33 24 Jumlah prediksi salah 17 26 Total prediksi 50 50 Tingkat akurasi 66% 48% Type of error 1 17 / 34% 24 / 42% Type of error 2 0 / 0% 2 / 4% Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan tabel 5, tingkat akurasi model prediksi Zmijewski untuk tahun 2019 sebesar 66% dan tahun 2020 sebesar 48%. Pada tahun 2019, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 17 data atau 34% sedangkan perhitungan type of error tipe 2  menghasilkan 0 data atau 0%. Pada tahun 2020, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 24 data atau 48% sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 2 data atau 4%.
Hasil  Perhitungan  Kesesuaian  Model  Prediksi  Financial  Distress  Dengan Opini Auditor

## Kesesuaian Model Prediksi Altman Z-Score
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  6,  terdapat  11  perusahaan  dengan laporan keuangan tahun 2019 dan 14 perusahaan dengan laporan keuangan tahun 2020  yang  mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  opini  audit  sesuai  kondisi perusahaan yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Altman Z-Score.
Tabel 6.
Hasil Perhitungan Tingkat Kesesuaian dan Type of Error Altman Z-Score
Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 39 36 Jumlah prediksi salah 11 14 Total prediksi 50 50 Tingkat akurasi 78% 72% Type of error 1 0 / 0% 0 / 0% Type of error 2 11 / 12% 13 / 26% Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan  tabel  6,  tingkat  kesesuaian  model  prediksi  Altman  Z-Score  untuk tahun  2019  sebesar  78%  dan  tahun  2020  sebesar  72%.  Pada  tahun  2019, perhitungan type  of  error tipe  1  menghasilkan  0  data  atau  0%  sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 11 data atau 22%. Pada tahun 2020, perhitungan type  of  error tipe  1  menghasilkan  1  data  atau  2%  sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 13 data atau 26%.

## Kesesuaian Model Prediksi Ohlson
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  7,  terdapat  41  perusahaan  dengan laporan keuangan tahun 2019 dan 36 perusahaan dengan laporan keuangan tahun 2020  yang  mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  opini  audit  sesuai  kondisi perusahaan yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Ohlson.
Tabel 7.
Hasil Perhitungan Tingkat Kesesuaian dan Type of Error Ohlson Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 9 14 Jumlah prediksi salah 41 36 Total prediksi 50 50 Tingkat akurasi 18% 28% Type of error 1 0 / 0% 0 / 0% Type of error 2 41 / 82% 36 / 72% Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan  tabel  7,  tingkat  kesesuaian  model  prediksi  Altman  Z-Score  untuk tahun  2019  sebesar  18%  dan  tahun  2020  sebesar  28%.  Pada  tahun  2019, perhitungan type  of  error tipe  1  menghasilkan  0  data  atau  0%  sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 41 data atau 82%. Pada tahun 2020, perhitungan type  of  error tipe  1  menghasilkan  0  data  atau  0%  sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 36 data atau 72%.

## Kesesuaian Model Prediksi Fulmer
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  8,  terdapat  10  perusahaan  dengan laporan  keuangan  tahun  2019  dan  8  perusahaan  dengan  laporan  keuangan  tahun 2020  yang  mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  opini  audit  sesuai  kondisi perusahaan yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Fulmer.
Tabel 8.
Hasil Perhitungan Tingkat Kesesuaian dan Type of Error Fulmer Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 40 42 Jumlah prediksi salah 10 8 Total prediksi 50 50

## Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01
Tingkat akurasi 80% 84% Type of error 1 1 / 2% 0 / 0% Type of error 2 9 / 18% 8 / 16%
Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan tabel 8, tingkat kesesuaian model prediksi Fulmer untuk tahun 2019 sebesar 80% dan tahun 2020 sebesar 84%. Pada tahun 2019, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 1 data atau 2% sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 9 data atau 18%. Pada tahun 2020, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan  0  data  atau  0%  sedangkan  perhitungan type  of  error tipe  2 menghasilkan 8 data atau 16%.

## Kesesuaian Model Prediksi Grover
Berdasarkan hasil perbandingan pada tabel 9, terdapat 6 perusahaan dengan laporan keuangan tahun 2019 dan 15 perusahaan dengan laporan keuangan tahun 2020 yang mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  opini  audit  sesuai  kondisi  perusahaan yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Grover.
Tabel 9.
Hasil Perhitungan Tingkat Kesesuaian dan Type of Error Grover Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 44 35 Jumlah prediksi salah 6 15 Total prediksi 50 50 Tingkat akurasi 88% 70% Type of error 1 1 / 2% 1 / 2% Type of error 2 5 / 10% 14 / 28% Sumber: Data diolah, 2022
Berdasarkan tabel 9, tingkat kesesuaian model prediksi Grover untuk tahun 2019 sebesar 88% dan tahun 2020 sebesar 70%. Pada tahun 2019, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 1 data atau 2% sedangkan perhitungan type of error tipe 2 menghasilkan 5 data atau 10%. Pada tahun 2020, perhitungan type of error tipe 1  menghasilkan  1  data  atau  2%  sedangkan  perhitungan type  of  error tipe  2 menghasilkan 14 data atau 28%.

## Kesesuaian Model Prediksi Zmijewski
Berdasarkan  hasil  perbandingan  pada  tabel  10,  terdapat  2  perusahaan  dengan laporan  keuangan  tahun  2019  dan  6  perusahaan  dengan  laporan  keuangan  tahun 2020  yang  mengalami  perbedaan  antara  dugaan  awal  opini  audit  sesuai  kondisi perusahaan yang sebenarnya dengan hasil prediksi Model Zmijewski.
Tabel 10.
Hasil Perhitungan Tingkat Kesesuaian dan Type of Error Zmijewski Keterangan 2019 2020 Jumlah prediksi benar 48 44 Jumlah prediksi salah 2 6 Total prediksi 50 50 Tingkat akurasi 96% 88% Type of error 1 1 / 2% 1 / 2% Type of error 2 1 / 2% 5 / 10% Sumber: Data diolah, 2022

## Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01
Berdasarkan  tabel  10,  tingkat  kesesuaian  model  prediksi  Zmijewski  untuk  tahun 2019 sebesar 96% dan tahun 2020 sebesar 88%. Pada tahun 2019, perhitungan type of error tipe 1 menghasilkan 1 data atau 2% sedangkan perhitungan type of error tipe 2  menghasilkan 1 data atau 2%. Pada tahun 2020, perhitungan type of error tipe  1  menghasilkan  1  data  atau  2%  sedangkan  perhitungan type  of  error tipe  2 menghasilkan 5 data atau 10%.

## Analisis Model Prediksi Paling Akurat Dalam Memprediksi Financial Distress
Berdasarkan  rangkuman  tabel  11,  model  prediksi yang  dapat  dinyatakan  paling akurat dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sektor properti dan real  estate yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2019-2020  adalah Model Prediksi Grover dengan  tingkat  keakuratan sebesar 70%  pada  tahun  2019 dan 62% pada tahun 2020.
Tabel 11. Rangkuman Hasil Perhitungan Tingkat Akurasi Keterangan 2019 2020 Altman Z-Score 68% 48% Ohlson 20% 36% Fulmer 66% 56% Grover 70% 62% Zmijewski 66% 48% Sumber: Data diolah, 2022
Model  Grover  dapat  dinyatakan  paling  akurat  karena  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi  karena  hasil  perhitungan  model  prediksi  tersebut  mendapatkan  banyak kesesuaian  dengan  dugaan  awal  kondisi  perusahaan.  Model  Grover  memiliki pengukuran  dengan  rumus  yang  dinyatakan  paling  sesuai  dengan  sektor  properti dan real estate yaitu rasio total aset. Rasio total aset dalam sektor properti sangat penting mengingat sektor properti memiliki persediaan dengan nominal yang cukup besar jika dibandingkan dengan industri yang lain. Persediaan pada sektor properti berasal  dari  aktivitas  operasional  perusahaan  dengan  jangka  waktu  lebih  dari  1 (satu)  tahun.  Oleh  karena  itu,  model  prediksi  Grover  dapat  dinyatakan  sebagai model prediksi financial distress paling akurat digunakan pada perusahaan dengan sektor properti.
Model prediksi Altman, Ohlson, dan Fulmer memiliki tingkat akurasi yang rendah dikarenakan  pada  pengukuran  rumusnya  menggunakan  rasio  yang  berhubungan dengan  modal  kerja.  Rasio  modal  kerja  cenderung  digunakan  pada  perusahaan manufaktur yang memiliki aktivitas operasional perusahaan dibawah 1 (satu) tahun. Model  prediksi  Zmijewski  tidak  menggunakan  rasio  aset  pada  semua pengukurannya.  Oleh  karena  itu  model  prediksi  Altman,  Ohlson,  Fulmer,  dan Zmijewski  tidak  cocok  digunakan  untuk  memprediksi financial  distress pada perusahaan dengan sektor properti.
Analisis  Model  Prediksi  Financial  Distress  Paling  Sesuai  Dengan  Opini Auditor
Berdasarkan  rangkuman  tabel  12,  model  prediksi financial  distress yang  dapat dinyatakan paling sesuai dengan dugaan awal opini auditor pada perusahaan sektor

## Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01
properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2019- 2020  adalah  model  prediksi  Zmijewski  dengan  tingkat  kesesuaian  sebesar  96% pada  tahun  2019  dan  86%  pada  tahun  2020.  Model  Zmijewski  dapat  dinyatakan paling  sesuai  karena  memiliki  tingkat  kesesuaian  tertinggi  dan  hasil  perhitungan model  prediksi  tersebut  paling  banyak  terdapat  kesesuaian  dengan  dugaan  awal kondisi  perusahaan.  Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian  (Husein  & Pambekti,  2014;  Mulyati  &  Ilyasa,  2020;  Yendrawati  &  Adiwafi,  2020)  yang menunjukkan  hasil  bahwa  model  prediksi  Zmijewski  merupakan  yang  terbaik dalam  memprediksi financial  distress ,  dan  hasil  prediksi  tersebut  didukung  oleh tingkat  kesesuaian  tertinggi  dengan  opini  yang  dikeluarkan  oleh  auditor independen.
Tabel 12. Rangkuman Hasil Perhitungan Tingkat Kesesuaian Keterangan 2019 2020 Altman Z-Score 78% 72% Ohlson 18% 28% Fulmer 80% 84% Grover 88% 70% Zmijewski 96% 86% Sumber: Data diolah, 2022
Model  prediksi  Zmijewski  menggunakan  pengukuran  dengan  rasio  laba  setelah pajak (earning  after  tax) .  Perusahaan  yang  mampu  mencetak  laba  setelah  pajak dianggap  memiliki  kemampuan  untuk  melangsungkan  usahanya  sesuai  dengan prinsip  opini going concern.  Selain  itu,  perusahaan  yang  mampu  mencetak  laba setelah pajak dianggap mampu untuk memenuhi kewajiban dan kepatuhan terhadap peraturan  perpajakan.  Hal  ini  selaras  dengan  tujuan  dilakukannya  audit  yaitu memastikan  perusahaan  untuk  patuh  terhadap  peraturan  yang  berlaku,  baik peraturan pada Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) yang ditetapkan oleh  Dewan  Standar  Ikatan  Akuntan  Indonesia  (DSAK  IAI)  dan  Dewan  Standar Syariah Ikatan Akuntan Indonesia (DSAS IAI), maupun peraturan perpajakan yang ditetapkan oleh pemerintah melalui Kementerian Keuangan. Oleh karena itu, model prediksi financial distress Zmijewski dapat dinyatakan paling sesuai dengan opini auditor pada perusahaan sektor properti.
Model  prediksi  Altman  Z-Score  dan  Fulmer  menggunakan  pengukuran  dengan rumus rasio retained earning yang mana laba ditahan tidak dapat dijadikan acuan bahwa  perusahaan  tersebut  terhindar  dari financial  distress, sehingga  diragukan kelangsungan  hidup  usahanya  berdasarkan  opini going  concern .  Model  prediksi Ohlson  dan  Grover  menggunakan  rasio Return  on  Asset yang  tidak  berkaitan dengan opini audit. Oleh karena itu, model prediksi Altman, Ohlson, Fulmer, dan Grover tidak dapat dijadikan pedoman dalam membandingkan tingkat kesesuaian model  prediksi financial  distress dengan  opini  auditor  pada  perusahaan  sektor properti.

## KESIMPULAN

## Wacana Equiliberium : Jurnal Pemikiran & Penelitian Ekonomi Vol. 12, No.01
Model  prediksi  Grover  dinyatakan  paling  akurat  memprediksi financial  distress dengan tingkat akurasi sebesar 70% pada tahun 2019 dan 62% pada tahun 2020. Terdapat  kesesuaian  antara  model  prediksi financial  distress dengan  opini  yang dikeluarkan oleh auditor. Model prediksi financial distress Zmijewski dinyatakan paling sesuai dengan dugaan awal opini auditor dengan tingkat kesesuaian sebesar 96% pada tahun 2019 dan 86% pada tahun 2020.
Model  prediksi  Ohlson  dapat  dipredikatkan  paling  tidak  akurat  memprediksi financial distress dan paling tidak sesuai dengan dugaan awal opini auditor dengan tingkat akurasi sebesar 20% pada 2019 dan 36% pada 2020, serta tingkat kesesuaian sebesar 18% pada 2019 dan 28% pada 2020. Seluruh model prediksi, kecuali model prediksi  Ohlson,  tingkat  akurasi  pada  tahun  2019  lebih  tinggi  daripada  tingkat akurasi  pada  tahun  2020.  Hal  ini  dikarenakan  Pandemi  Covid-19  menimpa masyarakat Indonesia pada awal tahun 2020, sehingga dapat menjadi alasan bahwa tingkat akurasi padat tahun 2020 cenderung menurun daripada tingkat akurasi pada tahun 2019.
Seluruh  model  prediksi,  kecuali  model  prediksi  Ohlson  dan  Fulmer,  tingkat kesesuaian dengan dugaan awal opini auditor pada tahun 2019 lebih tinggi daripada tingkat  kesesuaian  pada  tahun  2020.  Hal  ini  dikarenakan  Pandemi  Covid-19 menimpa  masyarakat  Indonesia  pada  awal  tahun  2020,  sehingga  dapat  menjadi alasan  bahwa  tingkat  kesesuaian  pada  tahun  2020  cenderung  menurun  daripada tingkat kesesuaian pada tahun 2019. Seluruh model prediksi, kecuali model prediksi Ohlson,  mengalami  peningkatan  jumlah  perusahaan  yang  diduga  mengalami financial distress dari tahun 2019 ke tahun 2020.

## Keterbatasan
Keterbatasan pada penelitian ini adalah sampel penelitian hanya pada perusahaan sektor properti dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2019 – 2020.  Penelitian  ini  juag  terbatas  pada  model  prediksi  Altman  Z-Score,  Ohlson, Grover, Fulmer, dan Zmijewski. Tidak ada ketentuan bahwa setiap model prediksi financial  distress lebih  tepat  digunakan  pada  industri  tertentu,  sehingga  setiap model prediksi dapat menghasilkan prediksi yang berbeda bagi industri tertentu.
Hasil penelitian ini dapat dijadikan rujukan untuk menambah wawasan keilmuan terutama  di  bidang financial  distress agar  meminimalisir  terjadinya  kegiatan perusahaan  yang  dapat  merugikan  pihak  eksternal.  Model  prediksi  Grover  dapat dijadikan acuan utama untuk memprediksi terjadinya financial distress serta model prediksi Zmijewski dapat dijadikan acuan utama karena model tersebut dinyatakan paling  sesuai  dengan  dugaan  awal  tentang  opini  auditor.  Bagi  auditor,  hasil  dan pembahasan  pada  penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  sebagai  acuan  dalam mengeluarkan opini audit bagi perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Almilia, L. S., & Kristijadi, K. (2003). Analisis rasio keuangan untuk memprediksi kondisi  financial  distress  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  bursa  efek Jakarta. Jurnal Akuntansi Dan Auditing Indonesia , 7 (2).
Hadi, T. P. (2021). Evaluasi Perbandingan Tingkat Kebangkrutan Model Altman, Springate  dan  Zmijewski  Pada  Perusahaan  Retail  di  Indonesia .  Proceeding  of Seminar  Nasional  Multi  Disiplin  Ilmu  dan  Call  for  Papers,  Ed:  Nirma,  Y., Universitas Stikubang, Semarang, 78 - 87
Hertina,  D.,  &  Kusmayadi,  D.  (2020).  Comparative  analysis  of  the  Altman, Springate, Grover and Zmijewski models as predicting financial distress. PalArch’s Journal of Archaeology of Egypt/Egyptology , 17 (5), 552–561.
Husein,  M.  F.,  &  Pambekti,  G.  T.  (2014).  Precision  of  the  models  of  Altman, Springate,  Zmijewski,  and  Grover  for  predicting  the  financial  distress. Journal  of Economics, Business, & Accountancy Ventura , 17 (3), 405–416.
Ilmi,  A.  B.,  Norita,  &  Firli,  A.  (2016).  Analisis  Financial  Distress  dengan Menggunakan  Metode  Altman,  Ohlson,  dan  Fulmer  untuk  Memprediksi Kebangkrutan  Serta  Kesesuaian  dengan  Opini  Auditor  (Studi  pada  Perusahaan Sektor  Pertambangan  Batu  Bara  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun 2009-20. Sosiohumanitas , 18 (2), 11–30.
Kason, K., Angkasa, C., Gozali, Y. G.,  Wijaya, R. A., & Hutahean, T. F. (2020). Analisis  Perbandingan  Keakuratan  Memprediksi  Financial  Distress  dengan Menggunakan  Model  Grover,  Springate  dan  Altman  Z-Score  pada  Perusahaan Pertambangan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  Tahun  2013-2017. Jurnal Ilmiah Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi (MEA) , 4 (3), 441–458.
Mulyani,  L.,  Sulindawati,  N.  L.  G.  E.,  &  Wahyuni,  M.  A.  (2019).  Analisis Perbandingan  Ketepatan  Prediksi  Fi-Nancial  Distress  Perusahaan  Menggunakan Metode Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover (Studi Pada Perusahaan Retail Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2015-2017). JIMAT (Jurnal Ilmiah Mahasiswa Akuntansi) Undiksha , 10 (1).
Mulyati,  S.,  &  Ilyasa,  S.  (2020).  The  Comparative  Analysis  of  Altman  Z-Score, Springate, Zmijewski, And Internal Growth Rate Model in Predicting the Financial Distress  (Empirical  Study  on  Mining  Companies  Listed  on  Indonesia  Stock Exchange 2014-2017). Kinerja , 24 (1), 82–95.
Shifa  Nurhaliza.  (2021). Keuangan  Menurun  dan  Utang  Menumpuk,  Puluhan Perusahaan Raksasa Ikut Terdampak Pandemi . https://www.idxchannel.com/economics/keuangan-menurun-dan-utang- menumpuk-puluhan-perusahaan-raksasa-ikut-terdampak-pandemi
Siyoto,  S.,  &  Sodik,  M.  A.  (2015). Dasar  Metodologi  Penelitian (Ayup,  Ed.;  1st ed.). Literasi Media Publishing.
Suryaman,  A.,  Nurhayati,  I.,  &  Yudawati,  D.  (2017).  Analisis  Prediksi  Financial Distress  Menggunakan  Model  Altman  Z-Score,  Zmijewski,  Springate  Pada
Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (Bei). Inovator , 6 (2), 44–57.
Susanti,  N.,  Ikhwati,  N.,  Reformita,  G.,  Fentia,  V.,  &  Amalia,  G.  R.  (2021).  The Accuracy of Financial Distress Measurement on Altman Z-Score, Grover, Springate, and Zmijewski Methods (Study on Companies in LQ-45 Index Listed in Indonesia Stock Exchange During the 2015-2019 Period). Psychology and Education Journal , 58 (3), 520–531.
Vandiani DA. (2021). Analisis Perbandingan Keakuratan Model Grover, Zmijewski, Ohlson,  dan  Fulmer  Dalam  Memprediksi  Financial  Distress  Pada  Perusahaan Pertambangan Yang Terdaftar di BEI Tahun 2015-2019 . Universitas Internasional Semen Indonesia.
www.idx.co.id. (2021). Laporan Keuangan dan Tahunan [dataset].
https://www.idx.co.id/id/perusahaan-tercatat/laporan-keuangan-dan-tahunan
Yendrawati, R., & Adiwafi, N. (2020). Comparative analysis of Z-score, Springate, and  Zmijewski  models  in  predicting  financial  distress  conditions. Journal  of Contemporary Accounting , 72–80.
Yuliyani,  N.  M.  A.,  &  Erawati,  N.  M.  A.  (2017).  Pengaruh  Financial  Distress, Profitabilitas, Leverage dan Likuiditas Pada Opini Audit Going Concern. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana , 19 (2), 1490–1520.