Antonius Yudhis Hindriarsana (2023) Analisis Risiko Kebangkrutan pada Perusahaan dengan Laporan Ekuitas Negati f , (5) 2, https://doi.org/xxxxx E-ISSN: Xxxxxx Published by: Ridwan Institute

## Analisis Risiko Kebangkrutan pada Perusahaan dengan Laporan Ekuitas Negatif

## Antonius Yudhis Hindriarsana, Darti Djuharni
STIE Malangkuçeçwara Malang, Indonesia Email: antonius.yudhis@gmail.com

## Abstrak
Metode  Altman,  Springate,  dan  Zmijewski  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan tujuan  untuk  menganalisis  perbandingan  perhitungan  risiko  kebangkrutan  dan menganalisis pengaruh ekuitas negatif terhadap risiko kebangkrutan yang dihitung secara  kuantitatif  dengan  menggunakan  populasi  sebanyak  810  perusahaan  yang terdaftar  pada  Busa  Efek  Indonesia.  Kemudian,  sampel  diambil  sebanyak  23 perusahaan  yang  dipilih  dengan  menggunakan  teknik purposive  sampling dengan menerapkan beberapa kriteria. Hasil penelitian menyatakan bahwa metode Altman, Springate,  dan  Zmijewski  memberikan  hasil  prediksi  kebangkrutan  dan  tingkat akurasi  ketepatan  prediksi  yang  berbeda-beda  pada  perusahaan  yang  diuji.  Dari ketiga  metode  tersebut,  metode  Altman  merupakan  metode  prediksi  kebangkrutan tertinggi dengan jumlah 18 perusahaan dibandingkan dengan metode  Springate 16 perusahaan  dan  Zmijewski  8  perusahaan.  Kemudian,  berdasarkan  hasil  uji  t  dapat diketahui bahwa metode Altman dan Springate memberikan hasil perusahaan dengan ekuitas  negatif  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap  risiko kebangkrutan.  Namun,  Zmijewski  memberikan  hasil  yang  berbeda  dimana perusahaan  dengan  ekuitas  negatif  tidak  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap risiko kebangkrutan.
Kata kunci : Ekuitas Negatif; Risiko Kebangkrutan; Altman; Springate; Zmijewski.

## Abstract
The Altman, Springate, and Zmijewski methods were used in this study to analyze the comparison  of  bankruptcy  risk  calculations  and  analyze  the  influence  of  negative equity on bankruptcy risk quantitatively using a population of 810 companies listed on  the  Indonesian  Stock  Exchange.  Then,  a  sample  of  23  companies  was  selected using  purposive  sampling  technique  by  applying  several  criteria.  The  research results indicate that the Altman, Springate, and Zmijewski methods provide different bankruptcy  prediction  results  and  levels  of  accuracy  in  predicting  the  tested companies. Among the three methods, the Altman method is the highest in predicting bankruptcy with 18 companies, compared to 16 companies for the Springate method and 8 companies for the Zmijewski method. Furthermore, based on the t-test results, it is found that the Altman and Springate methods show that companies with negative equity  have  a  positive  and  significant  impact  on  bankruptcy  risk.  However,  the Zmijewski method yields different results, where companies with negative equity do not have a positive and significant influence on bankruptcy risk.
Keywords:Negative Equity Report; Bankruptcy Risk; Altman; Springate; Zmijewski

## JOURNAL SYNTAX IDEA
p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 5, No. 2, February 2023

## PENDAHULUAN
Memprediksi  kebangkrutan  atau  kebangkrutan  merupakan  sinyal  penting  yang harus  diperhatikan  oleh  manajemen  sebagai  pengambil  keputusan   (Fachrudin,  2021). Kebangkrutan terjadi ketika perusahaan gagal memenuhi kewajibannya kepada debitur karena  tidak  cukup  dana  untuk  melanjutkan  bisnis  (Carolina,  Marpaung,  &  Pratama, 2017).  Perusahaan  yang  bangkrut,  keluar  atau  mengalami  likuidasi.  Hal  ini  tentu  saja menimbulkan banyak kerugian baik secara internal maupun eksternal. Oleh karena itu, perusahaan  harus  dapat  menghindari  kebangkrutan  dan  menciptakan  kondisi  keuangan yang  sehat  bagi  perusahaan.  Karena  itu,  perusahaan  harus  melakukan  analisis  untuk memprediksi kemungkinan kebangkrutan  (Raihan & Pascafiani, 2012).
Menilai dan menilai risiko kebangkrutan penting tidak hanya bagi manajer ketika memutuskan untuk meningkatkan kinerja keuangan perusahaan, tetapi juga bagi investor yang mempertimbangkannya sebelum mengambil keputusan investasi pada saham atau obligasi, bagi kreditur dan bagi perusahaan itu sendiri (Bărbuță-Mișu & Madaleno, 2020). Ekuitas negatif merupakan isu utama bagi perusahaan besar di Indonesia. Ekuitas negatif dapat  timbul  karena  jumlah  ekuitas  pada  periode  saat  ini  jauh  lebih  sedikit  daripada periode sebelumnya dan bahkan lebih banyak dana diperlukan untuk menutupnya, yaitu. perusahaan menderita kerugian besar (Setiawan & Aisyah, 2019). Akibatnya, perusahaan terus berkembang dan penawaran saham perusahaan menurun.
Penelitian yang dilakukan oleh (Mokhova & Zinecker, 2016) berusaha menganalisis apakah  ekuitas  negatif  perusahaan  merupakan  tanda  kebangkrutan  perusahaan  di  masa depan.  Hasilnya,  menunjukkan  bahwa  ekuitas  negatif  bukanlah  tanda  kebangkrutan perusahaan. Selanjutnya, penelitian yang dilakukan oleh (Tasáryová & Pakšiová, 2021) menyatakan bahwa terdapat hubungan langsung yang kuat antara ekuitas negatif dan zona kebangkrutan, hubungan tidak langsung yang lebih lemah antara ekuitas negatif dan zona abu-abu,  dan  hampir  tidak  ada  ketergantungan  ekuitas  negatif  dan  zona  kemakmuran. Kemudian, penelitian yang dilakukan oleh (Ratna & Marwati, 2018) menyatakan bahwa operating  capacity berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  risiko  kebangkrutan, sedangkan leverage dan  profit  margin  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  risiko kebangkrutan. Selanjutnya, (Horváthová & Mokrišová, 2018) menyatakan bahwa metode Data Envelopment Analysis (DEA) merupakan alternatif yang tepat untuk model Altman dalam  memprediksi  risiko  kemungkinan  kebangkrutan  bisnis.  Kemudian,  (Fachrudin, 2021)  menyatakan  bahwa  rasio  solvabilitas  dalam  satu  tahun  sebelumnya  dan  rasio profitabilitas  dalam  satu  dan  dua  tahun  sebelumnya  dapat  memprediksi  kemungkinan kebangkrutan dan kesehatan keuangan.
Adapun penelitian yang serupa dilakukan oleh (Kakauhe & Pontoh, 2017), dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis Model Altman (Z-Score) Dalam Mengukur Kinerja Keuangan  Untuk  Memprediksi  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Sektor Industri Barang" dalam penelitiannya menunjukkan bahwa model Atlman Z- Score dapat diimplementasikan  pada  perusahaan  industri  dan  manufaktur  barang  konsumsi  dapat dikelompokkan menjadi tiga kategori, yaitu perusahaan yang terindikasi sehat kategori,
perusahaan  diindikasikan  dalam  kategori grey  area atau  potensi  kebangkrutan  dan perusahaan yang terindikasi dalam kategori bangkrut.
Berdasarkan hasil beberapa penelitian terdahulu di atas, terdapat inkonsistensi hasil penelitian  terkait  pengaruh  ekuitas  negatif  terhadap  risiko  kebangkrutan.  Sehingga penelitian  lanjutan  dirasa  penting  untuk  dilakukan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti  saat  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  ekuitas  negatif  terhadap  risiko kebangkrutan.

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kuantitatif.  Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia  sebanyak  810  perusahaan.  Kemudian,  sampel  penelitian  dipilih menggunakan  teknik purposive  sampling sehingga  sampel  yang  didapat  lebih  akurat dengan menerapkan beberapa kriteria, yaitu: (1) perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  selama  periode  2019-2021  yaitu  sebanyak  810  perusahaan,  (2)  Perusahaan yang  mengalami  ekuitas  negatif  selama  tahun  2019-2021  sebanyak  26  perusahaan,  (3) perusahaan  berekuitas  negatif  yang  mengeluarkan  laporan  keuangan  tahunan  dengan mata  uang  rupiah  selama  periode  2019-2021  sebanyak  23  perusahaan.  Sehingga, perusahaan yang memenuhi ketiga kriteria sampel tersebut sebanyak 23 perusahaan.
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  teknik dokumentasi. Teknik dokumentasi dilakukan dengan menganalisis data sekunder berupa laporan keuangan perusahaan.  Data diperoleh dari  Bursa Efek Indonesia  (BEI) dengan website www.idx.co.id.  Sedangkan  variabel-variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah:  (1)  variabel  bebas  yakni  perusahaan  dengan  ekuitas  negatif,  (2) variabel  terikat  yaitu  risiko  kebangkrutan  yang  diukur  menggunakan  metode  Altman, Springate, dan Zmijewski. Definisi operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat ditunjukkan dalam tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Variabel Indikator Independent Variable Perusahaan dengan ekuitas negatif Perusahaan yang mendapatkan notasi E dalam daftar yang dimuat oleh BEI (www.idx.com) Dependent Variable Risiko Kebangkrutan dengan metode Altman Z-score = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Risiko Kebangkrutan dengan metode Springate S-score = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 Risiko Kebangkrutan dengan metode Zmijewski X = -4,3 – 4,5X1 +5,7X2 - 0,004X3
Setelah data terkumpul, kemudian dilakukan analisis data. Berikut adalah langkah- langkah analisis data:

## 1. Menghitung Rasio Keuangan
Menghitung  rasio-rasio  keuangan  terhadap  seluruh  data  yang  ada  di  dalam komponen perhitungan metode kebangkrutan Altman, Springate, dan Zmijewski. Perhitungan rasio keuangan ini merupakan tahap awal penentuan score atau nilai akhir  perusahaan  dari  tiap  metode  kebangkrutan.  Rasio  keuangan  yang digunakan  pada  metode  Altman,  Springate,  dan  Zmijewski,  meliputi: working capital to total asset, retained earnings to total asset, earnings before interest and taxes to total asset, market value of equity to book value of total debt, sales to  total  asset,  return  on  asset,  earnings  before  taxes  to  current  liability,  debt ratio, dan current ratio.
2. Menghitung Metode Kebangkrutan
Analisis kebangkrutan dilakukan untuk  menilai  apakah perusahaan mengalami kebangkrutan atau tidak mengalami kebangkrutan di masa mendatang. Metode kebangkrutan dihitung dengan cara memasukkan rasio-rasio keuangan yang telah dihitung  sebelumnya  ke  dalam  perhitungan  di  setiap  metode.  Metode kebangkrutan yang akan digunakan dalam penelitian ini, sebagai berikut:
a. Metode Altman Z-score
Persamaan diskriminan Metode Altman sebagai berikut:
Z-score = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Dimana:
X1 = Working Capital / Total Asset X2 = Retained Earnings / Total Asset
X3 = Earnings Before Interest and Taxes / Total Asset
X4 = Market Value of Equity/Book Value of Total Debt
X5 = Sales/Total Asset
Klarifikasi perusahaan sehat dan bangkrut didasarkan pada Z-score. Jika Z < 1,81  maka  perusahaan  bangkrut.  Jika  1,81  <  Z  <  2,99  maka  termasuk grey area (tidak dapat ditentukan apakah perusahaan sehat atau bangkrut). Jika Z > 2,99 maka termasuk perusahaan tidak bangkrut.
b. Metode Springate
Springate  memilih  empat  rasio  saja.  Empat  rasio  tersebut  dirumuskan menjadi:
S-score = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 Dimana:
X1 = Working Capital / Total Asset
X2 = Net Profit Before Interest and Taxes / Total Asset
X3 = Net Profit Before Taxes / Current Liability
X4 = Sales / Total Asset
Klarifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai S-score. Jika skor S > 0,862 maka perusahaan tidak berpotensi bangkrut. Jika skor S < 0,862 maka perusahaan tidak sehat dan berpotensi bangkrut.
c. Metode Zmijewski
Metode ini menghasilkan rumus sebagai berikut:
X = -4,3 – 4,5X1 +5,7X2 - 0,004X3 Dimana: X1 = ROA X2 = Leverage ( Debt Ratio )
X3 = Likuiditas ( Current Ratio )
Klarifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai X-score. Jika  nilai  X  >  0,  maka  perusahaan  diprediksi  berpotensi  mengalami kebangkrutan.  Jika  X  <  0,  maka  perusahaan  diprediksi  tidak  berpotensi mengalami kebangkrutan.
3. Membuat Tabel Perbandingan Hasil Prediksi Kebangkrutan.
4. Menghitung Tingkat Akurasi
Rumus yang digunakan untuk mengukur tingkat akurasi adalah sebagai berikut: Tingkat Akurasi = Jumlah Prediksi Benar   x 100%
Jumlah Sampel
5. Melakukan Uji Hipotesis
Untuk  menguji  hipotesis  yang  telah  diajukan  dan  untuk  menguji  pengaruh ekuitas  negatif  terhadap  risiko  kebangkrutan,  maka  peneliti  menggunakan beberapa  analisis,  yaitu  uji  t  dan  uji  koefisien  determinasi.  Uji  t  adalah  uji statistik secara individu atau parsial untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat, yaitu pengaruh antara variabel ekuitas negatif  terhadap  risiko  kebangkrutan  dengan  metode  Altman,  Springate,  dan Zmijewski.  Jika  nilai  sig  t  >  α  (5%),  maka  H 0 diterima  dan  Ha  ditolak,  yang artinya variabel bebas secara parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika sig t < α (5%), maka H 0 ditolak dan Haditerima,  maka  variabel  bebas  secara  parsial  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap variabel terikat. Kemudian, uji koefisien determinasi adalah untuk mengetahui besarnya sumbangan atau kontribusi dari variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y), sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel yang tidak  dimasukkan  ke  dalam  model.  Model  dianggap  baik  apabila  koefisien determinasi sama dengan satu atau mendekati satu (Sugiyono, 2013).
6. Melakukan Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik atau uji asumsi dasar digunakan untuk mengetahui pola dan varian  serta  kelinieritasan  dari  suatu  populasi  data.  Uji  asumsi  klasik  ini dilakukan dengan uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedasitas untuk mengetahui apakah model regresi berganda dalam penelitian ini terbebas dari  asumsi-asumsi  klasik  statistik  (Dewi,  Herawati,  &  Sulindawati,  2015). Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis korelasi untuk menganalisis  pola  hubungan  antar  variabel  dengan  tujuan  untuk  mengetahui pengaruh  antara  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Analisis  korelasi dimulai  dengan  menyusun  model  atau  kerangka  hubungan  antar  variabel. Berikut merupakan model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Perhitungan Risiko
1. Metode Altman
Berdasarkan penerapan model Altman yang telah dilakukan pada masing-masing perusahaan  yang  menjadi  sampel  telah  diketahui  masing-masing  prediksi kebangkrutannya. Maka klasifikasi prediksi kebangkrutan dengan model Altman Z-Score seluruh perusahaan dapat diringkas dan disajikan dalam Tabel 2 sebagai berikut:

## Tabel 2 Hasil Perhitungan Metode Altman
No  Kode Emiten Skor Tahunan (%) Rata-rata Prediksi 2019 2020  2021 1 JKSW 1,18 1,00 0,94 1,04 Bangkrut 2 SIMA 1,32 1,30 0,97 1,20 Bangkrut 3 KSRW 4,71 5,18 5,10 5,00 Tidak Bangkrut 4 UNSP 1,40 2,06 1,15 1,53 Bangkrut 5 TRIO 0,97 1,19 1,31 1,16 Bangkrut 6 DWGL -0,32 0,10 -0,67 -0,30 Bangkrut 7 TAXI 3,35 2,57 2,28 2,73 Grey Area 8 BTEL 1,49 1,17 0,89 1,18 Bangkrut 9 SAFE 1,32 -0,20  -0,27 0,28 Bangkrut 10 CANI 0,92 1,32 0,83 1,02 Bangkrut 11 MDRN 2,39 1,00 -0,05 1,11 Bangkrut 12 MGNA -0,14  -0,02  -0,12 -0,09 Bangkrut 13 POLY -0,39 1,18 -0,33 0,15 Bangkrut 14 ZBRA 1,25 0,99 0,82 1,02 Bangkrut 15 CNTX 1,17 1,46 1,53 1,39 Bangkrut 16 OCAP 1,20 1,22 1,69 1,37 Bangkrut 17 SULI 2,93 2,46 5,00 3,46 Tidak Bangkrut 18 GLOB 1,64 1,90 1,68 1,74 Bangkrut 19 CNKO 13,47  -8,52  2,15 2,36 Grey Area 20 ARGO -0,37  -0,09  -0,15 -0,20 Bangkrut 21 SQMI 1,45 1,42 0,09 0,99 Bangkrut 22 ETWA 2,92 6,12 -5,55 1.16 Bangkrut 23 LAPD 1,06 4,60 1,03 2,23 Grey Area
Risiko Kebangkrutan dengan metode Altman Risiko Kebangkrutan dengan metode Springate Risiko Kebangkrutan dengan metode Zmijewski vvvv Perusahaan dengan Ekuitas Negatif (X)
Berdasarkan  tabel  2  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa  berdasarkan  perhitungan dengan  metode  Altman  diperoleh  bahwa  dari  23  perusahaan  yang  memiliki  ekuitas negatif, 18 di antaranya diprediksi bangkrut, 3 perusahaan masuk dalam kategori grey area , dan 2 perusahaan masuk dalam kategori tidak bangkrut.

## 2. Metode Springate
Tabel 3 Hasil Perhitungan Metode Springate No  Kode Emiten Skor tahunan (%) Rata-rata Prediksi 2019  2020  2021 1 JKSW 1,18 1,11 0,94 1,08 Tidak Bangkrut 2 SIMA 0,64 0,59 0,42 0,55 Bangkrut 3 KSRW 2,06 2,24 2,22 2,18 Tidak Bangkrut 4 UNSP 0,63 1,19 0,44 0,75 Bangkrut 5 TRIO 0,34 0,53 0,62 0,50 Bangkrut 6 DWGL 1,17 1,75 1,50 1,48 Tidak Bangkrut 7 TAXI 1,93 1,20 1,01 1,38 Tidak Bangkrut 8 BTEL 0,69 0,58 0,43 0,57 Bangkrut 9 SAFE 0,70 -0,36  -0,15 0,07 Bangkrut 10 CANI 0,28 0,62 0,05 0,32 Bangkrut 11 MDRN 1,59 0,46 0,05 0,70 Bangkrut 12 MGNA -0,62  -0,11  -0,29 -0,34 Bangkrut 13 POLY -0,11 0,03 -0,41 -0,16 Bangkrut 14 ZBRA 0,57 0,48 -0,02 0,34 Bangkrut 15 CNTX 0,54 0,72 0,69 0,65 Bangkrut 16 OCAP 0,63 0,61 0,60 0,61 Bangkrut 17 SULI 2,21 2,18 1,28 1,89 Tidak Bangkrut 18 GLOB 0,82 0,88 1,92 1,21 Tidak Bangkrut 19 CNKO 0,95 0,87 0,50 0,78 Bangkrut 20 ARGO -0,37  -0,14  -1,26 -0,59 Bangkrut 21 SQMI 1,06 1,11 -0,09 0,69 Bangkrut 22 ETWA 1,91 1,74 0,14 1,26 Tidak Bangkrut 23 LAPD 0,25 0,51 0,65 0,47 Bangkrut
Berdasarkan  tabel  3  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa  berdasarkan  perhitungan dengan metode Springate diperoleh bahwa dari 23 perusahaan yang memiliki ekuitas negatif, 16 di antaranya diprediksi bangkrut dan 7 perusahaan masuk dalam kategori tidak bangkrut.

## 3. Metode Zmijewski
Tabel 4 Hasil Perhitungan Metode Zmijewski
No Kode Emiten Skor Tahunan (%) Rata-rata Prediksi 2019 2020 2021 1 JKSW -2,60 -2,22 -1,70 -2,17  Tidak Bangkrut 2 SIMA -1,49 -1,33 -0,84 -1,22  Tidak Bangkrut 3 KSRW 0,00 -0,3 -1,01 -0,38  Tidak Bangkrut 4 UNSP -2,72 -3,46 -2,72 -2,97  Tidak Bangkrut 5 TRIO 0,63 0,23 0,47 0,44 Bangkrut 6 DWGL 11,86 11,58 13,08 12,18 Bangkrut 7 TAXI -3,77 -3,62 -3,41 -3,60  Tidak Bangkrut 8 BTEL -0,80 -0,76 -0,56 -0,71  Tidak Bangkrut 9 SAFE -0,60 0,61 1,83 0,61 Bangkrut 10  CANI 0,03 -0,35 -0,40 -0,24  Tidak Bangkrut 11  MDRN -3,19 -2,22 -2,27 -2,56  Tidak Bangkrut 12  MGNA 0,09 0,68 0,09 0,29 Bangkrut 13  POLY -0,63 -0,35 1,64 0,22 Bangkrut 14  ZBRA -0,41 -0,21 -0,14 -0,25  Tidak Bangkrut 15  CNTX -1,43 -1,33 -0,85 -1,20  Tidak Bangkrut 16  OCAP 0,43 0,36 0,27 0,35 Bangkrut 17  SULI -4,28 -4,27 -4,27 -4,27  Tidak Bangkrut 18  GLOB 0,64 0,40 -0,16 0,29 Bangkrut 19  CNKO -5,26 -5,84 -3,60 -4,90  Tidak Bangkrut 20  ARGO -3,51 -1,52 -2,60 -2,55  Tidak Bangkrut 21  SQMI -3,91 -3,93 -3,86 -3,90  Tidak Bangkrut 22  ETWA -3,25 -3,49 11,51 1,59 Bangkrut 23  LAPD -1,29 -1,39 -2,84 -1,84  Tidak Bangkrut
Berdasarkan tabel 4 di atas dapat dijelaskan bahwa berdasarkan perhitungan dengan metode Zmijewski diperoleh bahwa dari 23 perusahaan yang memiliki ekuitas negatif, 8 di  antaranya  diprediksi  bangkrut,  dan  15  perusahaan  masuk  dalam  kategori  tidak bangkrut.

## B. Tabel Perbandingan Hasil Prediksi Kebangkrutan
Pembuatan  tabel  perbandingan  hasil  prediksi  kebangkrutan  dilakukan  dengan menghitung jumlah prediksi perusahaan yang memprediksi perusahaan tersebut berada di  kategori  bangkrut, grey  area ,  dan  kategori  tidak  bangkrut.  Pembuatan  tabel ditujukan pula agar pembaca dan peneliti dengan mudah membaca metode manakah yang  memiliki  jumlah  kebangkrutan  tertinggi  hingga  terendah.  Berikut  ini  tabel perbandingan hasil prediksi kebangkrutan:
Tabel 5 Perbandingan Hasil Prediksi Kebangkrutan Metode Kebangkrutan
Hasil Prediksi
Jumlah Perusahaan
Bangkrut Grey Area Tidak Bangkrut Altman 18 3 2 23 Springate 16 - 7 23 Zmijewski 8 - 15 23

## C. Perhitungan Tingkat Akurasi dan Tipe Kesalahan
Tingkat  akurasi  terhadap  perhitungan  prediksi  kebangkrutan  dilakukan  untuk menentukan  seberapa  besar  tingkat  keakuratan  metode  untuk  mendeteksi  suatu kebangkrutan  perusahaan.  Semakin  tinggi  persentase  tingkat  akurasi  menunjukan bahwa metode yang digunakan untuk memprediksi semakin dapat dipercaya. Berikut adalah hasil perhitungan tingkat akurasi dari setiap metode beserta perhitungannya:
1. Metode Altman
Tingkat Akurasi   = Jumlah prediksi benar X 100%
Jumlah sampel
= 18    X 100% 23 = 78,26% Grey Area = Jumlah prediksi benar X 100% Jumlah sampel = 3    X 100% 23
= 13,04%
Berdasarkan  hasil  analisis  prediksi  kebangkrutan  dengan  metode  Altman terhadap  23  perusahaan  yang  memiliki  ekuitas  negatif.  Telah  diketahui  pada perhitungan  di  atas  bahwa  metode  Altman  memiliki  tingkat  akurasi  ketepatan sebesar  78,26%  dengan  sebanyak  18  perusahaan  yang  diprediksi  tepat  sesuai dengan  kondisi  riilnya.  Hasil  Metode  Altman  ini  memprediksi  sebanyak  18 perusahaan yang akan mengalami kondisi kebangkrutan dimasa mendatang sesuai dengan  kondisi  riilnya  saat  ini  yang  mengalami  ekuitas  negatif.  Untuk  kategori Grey  Area sebesar  13,04%  yang  terdiri  dari  3  perusahaan.  Kategori Grey  Area sendiri tidak dimasukan kedalam perhitungan tingkat akurasi, dikarenakan kategori grey  area tidak  dapat  ditentukan  apakah  masuk  ke  dalam  kondisi  kebangkrutan ataupun  justru  kondisi  keuangan  sehat.  Dengan  kata  lain,  kondisi Grey  Area merupakan kondisi  di  mana perusahaan berada di  batas nilai  bangkrut  dan tidak bangkrut.

## 2. Metode Springate
Tingkat Akurasi    = Jumlah prediksi benar X 100%
Jumlah sampel = 16   X 100%
23
= 69,57%
Berdasarkan hasil analisis prediksi kebangkrutan dengan metode Springate terhadap 23 perusahaan. Telah diketahui pada penghitungan di atas bahwa metode Springate memiliki tingkat akurasi ketepatan sebesar 69,57%. Dengan sebanyak 16 perusahaan yang diprediksi tepat sesuai dengan kondisi riilnya. Hasil metode Springate ini memprediksi sebanyak 16 perusahaan yang akan mengalami kondisi kebangkrutan  di  masa  mendatang  sesuai  dengan  kondisi  riilnya  saat  ini  yang mengalami ekuitas negatif.

## 3. Metode Zmijewski
Tingkat Akurasi = Jumlah prediksi benar X 100%
Jumlah sampel
=  8     X 100%
23
= 34,78%
Berdasarkan hasil analisis prediksi kebangkrutan dengan metode Zmijewski terhadap 23 perusahaan. Telah diketahui pada penghitungan di atas bahwa metode Zmijewski memiliki tingkat akurasi ketepatan sebesar 34,78%. Dengan sebanyak 8  perusahaan yang diprediksi tepat  sesuai  dengan kondisi  riilnya. Hasil metode Zmijewski ini memprediksi sebanyak 8 perusahaan yang akan mengalami kondisi kebangkrutan  di  masa  mendatang  sesuai  dengan  kondisi  riilnya  saat  ini  yang mengalami ekuitas negatif.
Sehingga  dari  perhitungan  tingkat  akurasi  terhadap  tiga  metode  untuk memprediksi  kebangkrutan,  maka  dapat  dijelaskan  bahwa  metode  Altman, Springate,  dan  Zmijewski  memberikan  hasil  prediksi  kebangkrutan  dan  tingkat akurasi ketepatan prediksi yang berbeda-beda pada perusahaan yang diuji. Dari ketiga  metode  tersebut,  metode  Springate  merupakan  metode  prediksi kebangkrutan tertinggi dibandingkan dengan metode Altman dan Zmijewski pada perusahaan yang memiliki ekuitas negatif dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2019-2021.

## D. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik atau uji asumsi dasar digunakan untuk mengetahui pola dan varian serta kelinieritasan dari suatu  populasi data. Uji  asumsi  klasik ini dilakukan dengan  uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  dan  uji  heteroskedasitas  untuk mengetahui apakah model regresi berganda dalam penelitian ini terbebas dari asumsi- asumsi klasik statistik.
a) Uji Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  menguji  apakah  dalam  model  penelitian  variabel terdistribusi secara normal. Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan
One-Sample Kolmogorov Smirnov test yang terdapat dalam program SPSS 26.0 for  Windows .  Data  dikatakan  terdistribusi  dengan  normal  apabila  residual terdistribusi dengan normal yaitu memiliki tingkat signifikansi di atas 5%.
Tabel 6 Uji Normalitas Unstandardized Residual N 100 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation .14821667 Most Extreme Differences Absolute .116 Positive .046 Negative -.117 Kolmogorov-Smirnov Z 1.177 Asymp. Sig. (2-tailed) .126
Dari  Tabel  6,  besarnya  nilai  Kolmogorov-Smirnov  Z  adalah  1,177  lebih besar dari 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan H0 diterima dan H1 ditolak, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  distribusi  residual dengan  distribusi  normal,  atau  dapat  dikatakan  seluruh  residual  pada  setiap variabel berdistribusi normal.

## b) Uji Multikolinearitas
Hasil  pengujian  asumsi  Multikolinieritas  menunjukkan  di  dalam  model tidak terjadi Multikolinieritas.  Hal ini dapat dilihat dari matriks korelasi antara variabel bebas pada Tabel 7.
Tabel 7 Hasil Pengujian Multikolinieritas Model T Sig. Collinearity Statistics Tolerance VIF 1  (Constant) 1.027 .305 Altman 5.744 .000 .108 9.221 Springate 4.145 .001 .108 9.221 Zmijewski 1.379 .110 .107 9.371
Pengujian  multikolinieritas  dapat  diketahui  dengan  melihat  VIF  dan  nilai tolerance yang diperoleh. Jika nilai nilai toleransi lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF  lebih  kecil  dari  10  maka  dapat  disimpulkan  tidak  terjadi  multikolinieritas. Dari hasil pengujian diketahui bahwa seluruh nilai VIF  lebih  kecil  dari  10  dan nilai tolerance lebih  besar  dari  0,10  sehingga disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas.

## c) Uji Heteroskedasitas
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi terjadi ketidaksamaan variasi dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain.  Model  regresi  yang  baik  adalah  yang  homokedastisitas  atau  tidak heteroskedastisitas.  Uji  heterokesdaksitas  dalam  penelitian  ini  diuji  dengan scaterplots .  Data  tidak  mengalami  heteroskedastisitas  apabila  dalam  gambar scater plot titik-titik tersebar di atas dan di bawah angka nol dan tidak membentuk pola tertentu yang teratur. Uji Heteroskedastisitas pada ekuitas negatif terhadap penghitungan  risiko  kebangkrutan  dengan  metode  Altman,  Springate,  dan Zmijewski dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 1. Uji Heteroskedastisitas
Hasil  uji  heteroskedastisitas  ekuitas  negatif  terhadap  risiko  kebangkrutan dengan metode Altman, Springate, dan Zmijewski menunjukan bahwa titik-titik tersebar  di  atas  dan  di  bawah  angka  nol.  Titik-titik  menyebar  dan  tidak membentuk pola tertentu yang teratur sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas.

## E. Uji Regresi Linear Berganda
Analisis Regresi Linier Berganda ditujukkan untuk mengetahui pengaruh atau hubungan variabel bebas ekuitas negatif (X) terhadap variabel terikat (Y) yaitu risiko kebangkrutan  dengan  metode  Altman,  Springate,  dan  Zmijewski,  maka  untuk memperoleh  hasil  yang  lebih  akurat,  penulis  menggunakan  bantuan  program software SPSS versi 26 dari Tabel coefficient maka dihasilkan output pada tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Regresi Berganda Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .145 .141 1.027 .305 Altman .591 .100 .586 5.744 .000 Springate .445 .103 .439 4.145 .001 Zmijewski .178 .100 .148 1.379 .110
Sumber: Data primer yang diolah (2023)
Hasil regresi linear berganda di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Konstanta sebesar 0,145; artinya jika ekuitas negatif (X) adalah 0, maka risiko kebangkrutan dengan metode Altman, Springate, dan Zmijewski (Y) nilainya adalah 0,145.
2. Koefisien  regresi  variabel  ekuitas  negatif  (X)  sebesar  0,586;  artinya  jika variabel independen lain nilainya tetap dan ekuitas negatif mengalami kenaikan 1%,  maka  risiko  kebangkrutan  dengan  metode  Altman  (Y)  akan  mengalami kenaikan  sebesar  0,586.  Koefisien  bernilai  positif  artinya  terjadi  pengaruh positif  antara  ekuitas  negatif  terhadap  risiko  kebangkrutan  dengan  metode Altman,  semakin  tinggi  ekuitas  negatif,  maka  semakin  tinggi  risiko kebangkrutan dengan metode altman.
3. Koefisien  regresi  variabel  ekuitas  negatif  (X)  sebesar  0,439;  artinya  jika variabel independen lain nilainya tetap dan ekuitas negatif mengalami kenaikan 1%, maka risiko kebangkrutan dengan metode Springate (Y) akan mengalami kenaikan  sebesar  0,439.  Koefisien  bernilai  positif  artinya  terjadi  pengaruh positif  antara  ekuitas  negatif  terhadap  risiko  kebangkrutan  dengan  metode Springate,  semakin  tinggi  ekuitas  negatif,  maka  semakin  tinggi  risiko kebangkrutan dengan metode Springate.
4. Koefisien  regresi  variabel  ekuitas  negatif  (X)  sebesar  0,148;  artinya  jika variabel independen lain nilainya tetap dan ekuitas negatif mengalami kenaikan 1%, maka risiko kebangkrutan dengan metode Zmijewski (Y) akan mengalami kenaikan  sebesar  0,148.  Koefisien  bernilai  positif  artinya  terjadi  pengaruh positif  antara  ekuitas  negatif  terhadap  risiko  kebangkrutan  dengan  metode Zmijewski,  semakin  tinggi  ekuitas  negatif,  maka  semakin  tinggi  risiko kebangkrutan dengan metode Zmijewski.
5. Nilai Standard  error untuk  meminimalisisr  kesalahan  yang  terjadi  sehingga nilai e disini adalah 0,141.

## F. Uji Hipotesis
Uji  t  adalah  uji  statistik  secara  individu  atau  parsial  untuk  mengetahui pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat, yaitu pengaruh
antara  variabel  ekuitas  negatif  terhadap  risiko  kebangkrutan  dengan  metode Altman, Springate, dan Zmijewski. Jika nilai sig t > α (5%), maka H0 diterima dan Ha ditolak, yang artinya variabel bebas secara parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika sig t < α (5%), maka H0 ditolak dan Ha diterima, maka variabel bebas secara parsial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Berikut merupakan pengujian uji t yang dilakukan.
Tabel 9 Uji t Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .145 .141 1.027 .305 Altman .591 .100 .586 5.744 .000 Springate .445 .103 .439 4.145 .001 Zmijewski .178 .100 .148 1.379 .110
Berdasarkan tabel di atas, maka dapat dideskripsikan sebagai berikut, yaitu:
a) Metode Altman memiliki nilai signifikansi (Sig.) 0,000 dengan nilai α (derajat signifikansi) 0,05 artinya 0,000<0,05 atau terdapat pengaruh yang signifikan dan  uji  t  menunjukkan  5,744>t  tabel  (2,069).  Artinya  ekuitas  negatif berpengaruh positif dan signifikan terhadap risiko kebangkrutan yang dihitung dengan metode Altman.
b) Metode  Springate  memiliki  nilai  signifikansi  (Sig.)  0,001  dengan  nilai  α (derajat  signifikansi)  0,05  artinya  0,001<0,05  atau  terdapat  pengaruh  yang signifikan dan uji t menunjukkan 4,145>t tabel (2,069). Artinya ekuitas negatif berpengaruh positif dan signifikan terhadap risiko kebangkrutan yang dihitung dengan metode Springate.
c) Metode  Zmijewski  memiliki  nilai  signifikansi  (Sig.)  0,110  dengan  nilai  α (derajat  signifikansi)  0,05  artinya  0,110>0,05  atau  tidak  terdapat  pengaruh yang signifikan dan uji t menunjukkan 1,379<t tabel (2,069). Artinya ekuitas negatif tidak berpengaruh positif dan signifikan terhadap risiko kebangkrutan yang dihitung dengan metode Zmijewski. Hal ini karena memang berdasarkan hasil pengukuran tingkat  akurasi  metode  Zmijewski sangat  rendah dan tidak signifikan  jika  dibandingkan  dengan  metode  yang  lain  seperti  Altman  dan Springate.
Berdasarkan hasil uji t diatas dapat diketahui bahwa perusahaan dengan ekuitas negatif memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap risiko kebangkrutan diukur  dengan  metode  Altman  dan  Springate.  Namun,  perusahaan  dengan  ekuitas negatif tidak memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap risiko kebangkrutan yang diukur dengan metode Zmijewski.
Risiko  kebangkrutan  yang  terjadi  dapat  diakibatkan  oleh  beberapa  hal,  di antaranya adalah ekuitas negatif yang dimiliki oleh perusahaan. Ekuitas dengan nilai negatif  menjadi  permasalahan  yang  serius  bagi  perusahaan-perusahaan  besar  di Indonesia. Ekuitas negatif dapat terjadi sebab jumlah ekuitas periode sekarang jauh lebih  kecil  daripada  periode  lalu,  dan  bahkan  dibutuhkan  dana  tambahan  untuk menutupinya (Samsul, 2006).
Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mokhova  & Zinecker  (2016)  yang  menunjukkan  bahwa  ekuitas  negatif  tidak  berpengaruh terhadap  kebangkrutan  perusahaan.  Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh Tasáryová & Pakšiová (2021) menyatakan bahwa terdapat hubungan langsung yang kuat  antara  ekuitas  negatif  dan  zona  kebangkrutan,  hubungan  tidak  langsung  yang lebih  lemah  antara  ekuitas  negatif  dan  zona  abu-abu,  dan  hampir  tidak  ada ketergantungan  ekuitas  negatif  dan  zona  kemakmuran.  Kemudian,  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Ratna  &  Marwati,  2018)  menyatakan  bahwa operating  capacity berpengaruh positif dan signifikan terhadap risiko kebangkrutan, sedangkan leverage dan profit margin tidak berpengaruh signifikan terhadap risiko kebangkrutan.

## G. Koefisien Determinasi
Uji  koefisien  determinasi  adalah  untuk  mengetahui  besarnya  sumbangan  atau kontribusi dari variabel  bebas  (X) terhadap variabel  terikat (Y), sedangkan sisanya dijelaskan  oleh  variabel  yang  tidak  dimasukkan  ke  dalam  model.  Model  dianggap baik apabila koefisien determinasi sama dengan satu atau mendekati satu (Sugiyono, 2013). Berikut merupakan penghitungan koefisien determinasi.
Tabel 10

## Koefisien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .683 a .712 .692 .14752 1.897
Berdasarkan tabel 10 di atas diperoleh angka R 2 (R Square) sebesar 0,712 atau (71,2%).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  prosentase  sumbangan  pengaruh  variabel independen  yang  terdiri  dari  penghitungan  risiko  kebangkrutan  dengan  metode Altman, Springate, dan Zmijewski terhadap variabel dependen ekuitas negatif sebesar 71,2%. Atau variasi variabel independen yang digunakan yaitu penghitungan risiko kebangkrutan dengan metode Altman, Springate, dan Zmijewski mampu menjelaskan sebesar 71,2% variasi variabel dependen (ekuitas negatif). Sedangkan sisanya sebesar 28,8% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.

## KESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan tingkat akurasi terhadap tiga metode untuk memprediksi kebangkrutan, maka dapat disimpulkan :
1. Metode  Altman  merupakan  metode  prediksi  kebangkrutan  tertinggi  dengan  jumlah 18 perusahaan dibandingkan dengan metode Springate 16 perusahaan dan Zmijewski 8 perusahaan.
2. Hasil  uji  t  dapat  diketahui  bahwa  metode  Altman  dan  Springate  memberikan  hasil perusahaan  dengan  ekuitas  negatif  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan terhadap  risiko  kebangkrutan.  Namun,  Zmijewski  memberikan  hasil  yang  berbeda dimana  perusahaan  dengan  ekuitas  negatif  tidak  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap risiko kebangkrutan.
Berdasarkan  kesimpulan  tersebut,  adapun  saran  yang  bisa  dipergunakan  sebagai bahan pertimbangan bagi pihak-pihak yang berkepentingan atas kinerja keuangan emiten perusahaan. Saran-saran tersebut adalah sebagai berikut:
1. Setelah diketahui hasil dari penelitian mengenai seberapa besar potensi kebangkrutan perusahaan yang menjadi sampel, sebaiknya segera mengadakan evaluasi perusahaan, upaya  peningkatkan  kinerja  operasional  dan  keuangan  perusahaan  bagi  perusahaan yang diprediksi bangkrut.
2. Bagi  investor,  sebaiknya  lebih  selektif  dalam  memilih  perusahaan  untuk menginvestasikan modal. Hal ini tentu akan berdampak pada untung rugi yang akan diterima oleh investor. Dalam hal  ini, investor lebih baik  menghindari perusahaan- perusahaan dengan ekuitas yang negatif.
3. Untuk peneliti selanjutnya dapat menggunakan obyek penelitian emiten perusahaan sektor  tertentu  sehingga  mendapatkan  gambaran  yang  lebih  spesifik  mengenai kesehatan  emiten  pada  suatu  sektor  ataupun  menggunakan  perusahaan  dengan kelompok  notasi  lainnya.  Selain  itu,  peneliti  lain  juga  bisa  menggunakan  periode penelitian yang berbeda dan model prediksi kebangkrutan yang berbeda dengan yang digunakan  dalam  penelitian  ini  lainnya  seperti  Grover,  Foster,  dan  Taffler  atau metode prediksi lainnya.

## BIBLIOGRAFI
Adalessossi,  K.  (2015).  Prediction  of  Corporate  Bankruptcy:  Evidence  from  West African’s SMEs. Journal of Economics, Finance and Accounting , 2: 331–52.
Aleksanyan, L., & Huiban, J. P. (2016). Economic and Financial Determinants of Firm Bankruptcy:  Evidence  from  the  French  Food  Industry. Review  of  Agricultural, Food and Environmental Studies , 97: 89–108.
Alkhatib,  K.,  &  Al-Bzour,  A.  E.  (2018).  Predicting  corporate  bankruptcy  of  Jordanian listed  companies:  Using  Altman  and  Kida  Models. International  Journal  of Business and Management , 6: 208–15.
Armeanu,  S.  D.,  &  Cioaca,  S.  I.  (2015).  An  assessment  of  the  bankruptcy  risk  on  the Romanian capital market. Procedia Social and Behavioral Sciences , 182: 535–42.
Arroyave,  Jackson.  (2018).  A  comparative  analysis  of  the  effectiveness  of  corporate bankruptcy prediction models based on financial ratios: Evidence from Colombia. Journal of International Studies, 11: 273–87.
Ashraf, Sumaira, Elisabete G. S.  Félix, and Zélia Serrasqueiro.  (2019).  Do Traditional Financial Distress Prediction Models Predict the Early Warning Signs of Financial Distress?. Journal of Risk and Financial Management , 12: 55.
Bărbuță-Mișu,  N.,  &  Madaleno,  M.  (2020).  Assessment  of  Bankruptcy  Risk  of  Large Companies:  European  Countries  Evolution  Analysis. Journal  of  Risk  and Financial Management , 13 (3), 58. https://doi.org/10.3390/jrfm13030058.
Brown, P., Lajbcygier, B., & LI, S. (2018). Going Negative: What To Do With Negative Boo Equity Stocks. The Journal of Portfolio Management , 35(1), 95– 102.
Creswell J. D. (2016). Research Design: Quantitative, Qualitative, and Mixed Methods Approaches . Jakarta: Salemba Empat.
Effendi, Ria. (2018). Analisis Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Altman, Springate, Zmijewski, Foster, dan Grover Pada Emiten Jasa Transportasi. Parsimonia , Vol. 4 NO. 3 JANUARI 2018 : 307-318.
Fachrudin, K. A. (2021). Insolvency and financial health prediction model for the listed companies  on  the  Indonesia  Stock  Exchange. Jurnal  Akuntansi  &  Auditing Indonesia , 25 (1), 24–32. https://doi.org/10.20885/jaai.vol25.iss1.art3.
Ghozali,  I.  (2016). Aplikasi  analisis  Multivariete  dengan  Program  IBM  SPSS  23. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Horváthová,  J.,  &  Mokrišová,  M.  (2018).  Risk  of  Bankruptcy,  Its  Determinants  and Models. Risks , 6 (4), 117. https://doi.org/10.3390/risks6040117.
Idi,  C.  M.,  &  Borolla,  J.  D.  (2021).  Analisis  Financial  Distress  Menggunakan  Metode Altman  Z–Score  pada  PT.  Golden  Plantation  Tbk.  Periode  2014-2018. LPPM STIA  Said  Perintah ,  Volume  2,  No.  1,  Maret  2021,  https://stia-saidperintah.e- journal.id/ppj.
Kim, K., & Wang. (2019). Debt Restructuring Through Equity Issues. Journal of Banking and Finance , 106, 341-356).
Listyarini, F. (2020). Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress dengan Menggunakan Model Altman, Springate dan Zmijewski. Jurnal Bina Akuntansi, Januari 2020, Vol.7 No.1 Hal 1 - 20.
Mokhova, N., & Zinecker, M. (2016). Corporate Negative Equity: The Evidence from the European  Union. Acta  Universitatis  Agriculturae  et  Silviculturae  Mendelianae Brunensis , 64 (3), 1021–1036. https://doi.org/10.11118/actaun201664031021.
Moreno-Bromberg, S., & Vo, Q. (2017). Resolution of Financial Distress Under Agency Frictions. Journal of Bank Finance , 82, 40–58.
Nguyen, T. T., & Kien, V. D. (2022). Leverage and Bankruptcy Risk  - Evidence from Maturity Structure of Debt: An Empirical  Study from  Vietnam. The Journal  of Asian Finance, Economics and Business , 9 (1), 133–142. https://doi.org/10.13106/JAFEB.2022.VOL9.NO1.0133.
Nubli, I. A., & Viverita. (2021). Analysis of Debt Restructuring Methods for Negative
Equity  Firm. 1  st  ICEMAC  2020:  International  Conference  on  Economics, Management, and Accounting , Volume 2021, http://dx.doi.org/10.11594/nstp.2021.1001. Raihan,  A.  M.,  &  Pascafiani,  S.  F.  (2021).  Analisis  Financial  Distress  dan  Prediksi Kebangkrutan. Jurnal Akuntansi, 12 (2), 17–30.
https://doi.org/10.12256/AK.2021.vol12.no2.1730.
Ratna, I., & Marwati, M. (2018). Analisis Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Kondisi Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Yang  Delisting  dari  Jakarta  Islamic  Index Tahun 2012-2016. Jurnal Tabarru’: Islamic Banking and Finance , 1 (1), 51–62. https://doi.org/10.25299/jtb.2018.vol1(1).2044.
Rihma, A. (2020). Prediksi Kebangkrutan Pada PT Bakrie & Brothers Tbk. di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajrmrn, 14 (2), 25–40.
https://doi.org/10.15245/jm.2020.vol14(2).2540.
Sepec & Grazl. (2020). Debt-To-Equity Conversion in Bankruptcy Reorganization and Post-Bankruptcy  Firm  Survival. International  Review  of  Law  and  Economics , 61(C), 1-7.
Siregar,  S.  (2014).  Metode  Penelitian  Kuantitatif;  Dilengkapi  Dengan  Perhitungan Manual & SPSS. Jakarta: Kencana.
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D .  Bandung: Alfabeta.
Sutra, F. M., & Mais, R. G. (2019). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Financial Distress Dengan  Pendekatan  Altman  Z-Score  Pada  Perusahaan  Pertambangan  Yang Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2015-2017. Jurnal  Akuntansi  dan Manajemen , Vol 16 No. 01 April 2019.
Suwandi. (2022). Penyebab Ekuitas Negatif: Uji Signifikansi Pada Laba Bersih dan Nilai Utang. AKUA: Jurnal Akuntansi dan Keuangan , 1 (2), 216–225. https://doi.org/10.54259/akua.v1i2.786.
Tasáryová, K., & Pakšiová, R. (2021). The Impact of Equity Information as An Important Factor  in  Assessing  Business  Performance. Information , 12 (2),  85. https://doi.org/10.3390/info12020085.

## Copyright holder:
Antonius Yudhis Hindriarsana, Darti Djuharni (2023)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: