E-ISSN:
2548-1398
Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 09, September 2022

## ANALISIS  PENGARUH  FINANCIAL  DISTRESS  TERHADAP  BERITA NEGATIF PADA PERUSAHAAN ASURANSI DI INDONESIA
Dadang Dwi Panjaya Permadi 1* , Lenny Suardi 2 1*,2 Master of Management, Faculty of Economics and Business, Universitas Indonesia, Indonesia E-mail: dadang.dwi@ui.ac.id

## Abstrak
Perusahaan asuransi merupakan lembaga jasa keuangan yang berbasis kepercayaan, yang memiliki peran sebagai pelindung keuangan maupun berkontribusi terhadap perekonomian suatu negara. Dalam beberapa tahun terakhir, beberapa perusahaan asuransi  di  Indonesia  menghadapi  permasalahan  karena  gagal  membayar  klaim asuransi. Berita gagal bayar tersebut telah tersebar di berbagai media massa baik cetak  maupun  elektronik  dan  membuat  banyak  masyarakat  memberikan  stigma negatif  terkait  industri  asuransi  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  pengaruh financial  distress terhadap  berita  negatif  pada  perusahaan asuransi di Indonesia. Penelitian ini juga melakukan pengujian terhadap faktor lain yang  berpotensi  mempengaruhi  berita  negatif  yaitu  rasio  likuiditas  dan  ukuran perusahaan. Metode analisis mengunakan uji regresi data panel dengan pendekatan Fix  Effect  Model .  Penelitian  menggunakan sample 120  perusahaan  asuransi konvensional yang berizin di OJK per 31 Desember 2021. Penelitian menggunakan data  selama  5  tahun  (2017  –  2021).  Variabel  berita  negatif  diperoleh  dengan menghitung jumlah berita negatif terkait perusahaan asuransi di 12 media online di Indonesia, sementara variabel financial distress diukur berdasarkan rasio kesehatan keuangan  yang  telah  diatur  oleh  OJK  yaitu  solvabilitas  (RBC),  rasio  kecukupan investasi,  dan  ekuitas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa financial  distress berpengaruh  signifikan  terhadap  berita  negatif.  Rasio  likuiditas  dan  ukuran perusahaan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  berita  negatif  perusahaan asuransi.
Kata Kunci : Financial Distress, Perusahaan Asuransi, Berita Negatif.

## Abstract
Insurance  companies  are  trust-based  financial  service  institutions  that  serve  as financial protectors and contribute to a country's economy. In recent years, several Indonesian insurance companies have faced problems due to their failure to pay
insurance claims. News of the failure to pay has spread in various mass media, both print  and  electronic,  and  given  many  people  a  negative  stigma  regarding  the Indonesian insurance industry. This study aims to determine the effect of financial distress and negative news on insurance companies in Indonesia. This study also tests  other  factors  that  could  potentially  influence  negative  news,  namely  the liquidity ratio and firm size. The analytical method uses panel data regression with the fix-effect model approach. The research used a sample of 120 samples and data for five years. The negative news variable is obtained by counting the number of negative news stories related to insurance companies in 12 online media outlets in Indonesia, while the financial distress variable is measured based on the ratios of financial  soundness  regulated  by  the  Regulator  (solvency,  investment  adequacy ratio, and equity). The results show that financial distress has a significant effect on negative news. Liquidity ratio and firm size have no significant effect on negative news.
Keywords: Financial Distress, Insurance Company, Negative News.

## Pendahuluan
Perusahaan  asuransi  adalah  lembaga  jasa  keuangan  yang  berbasis kepercayaan.  Perusahaan  asuransi  memiliki  peran  sebagai  pelindung  keuangan individu  terhadap  peristiwa  yang  tidak  pasti,  berperan  penting dalam perekonomian suatu  negara  (Borch  et  al.,  2014),  dan  komponen  kunci  dari  pembangunan  ekonomi (Liedtke, 2007). Ketika perusahaan asuransi mengalami permasalahan keuangan, akan berdampak  negatif  terhadap  stabilitas  ekonomi  sektor  lain  di  suatu  negara  (Donnelly, 2007).
Statistik Perasuransian OJK (2021) mencatat premi bruto asuransi berkontribusi sebesar  3,13%  terhadap Product  Domestic  Bruto (PDB)  Indonesia  tahun  2021.  Total investasi perusahaan asuransi mencapai Rp1.360,86 Triliun (8,02% dari PDB). Jumlah penggunaan asuransi mencapai 38,2 juta orang atau 14,01% dari total populasi penduduk Indonesia  dan  jumlah  orang  yang  bekerja  pada  sektor  perasuransian  mencapai  31.975 orang. Jumlah individu yang bekerja sebagai agen asuransi mencapai 103.145 orang pada tahun  2021.  Statistik  Perasuransian  OJK  juga  mencatat  pertumbuhan  positif  industri asuransi di Indonesia.

## Tabel 1
Perkembangan Industri Asuransi Indonesia Tahun 2017 – 2021 Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 Pelaku Asuransi 152 151 151 148 149 Aset (Triliun Rp) 1.176,97 1.249,05 1.357,14 1.450,32 1.643,90 Investasi (Triliun Rp) 1.006,12 1.067,44 1.174,25 1.224,64 1.360,86 Premi Bruto (Triliun Rp)  407,71 433,38 481,10 503,30 530,92 Klaim Bruto (TriliunRp)  275,65 324,88 364,26 356,53 377,07
Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 Densitas (Juta Rp) 1,55 1,64 1,80 1,86 1,95 Penetrasi (%) 2,00 2,92 3,04 3,26 3,13
Sumber: Statistik Perasuransian OJK Tahun 2017 – 2021, telah diolah kembali
Meskipun  secara  umum  data  perkembangan  industri  asuransi  di  Indonesia menunjukkan angka positif, dalam beberapa tahun terakhir terdapat beberapa perusahaan asuransi  di  Indonesia  yang  mengalami  gagal  bayar  antara  lain  PT  Asuransi  Jiwasraya (Persero)  yang  tidak  mampu  memenuhi  kewajiban  pembayaran  klaim  asuransi  jatuh tempo sebesar Rp12,4 triliun pada akhir tahun 2019 (Haryanti, 2023). AJB Bumiputera 1912 gagal membayar klaim kepada pemegang polis mencapai sekitar Rp13 triliun. PT Asuransi Jiwa Kresna merugikan pemegang polis hingga mencapai Rp6,4 triliun dan PT AJ  Adisarana  Wanaartha  sebesar  Rp15  triliun  (Aprilia,  2023).  Selain  itu,  terdapat beberapa perusahaan asuransi bermasalah lainnya yang telah dicabut izin usahanya oleh OJK  karena  tidak  memenuhi  ketentuan  dan/atau  gagal  membayar  klaim  seperti  PT Asuransi  Recapital,  PT  Asuransi  Raya,  PT  Asuransi  Himalaya  Pelindung,  dan  PT Asuransi Jiwa Bakrie (Bakrie Life).
Kegagalan  perusahaan  asuransi  membayarkan  klaim  asuransi  kepada tertanggung/pemegang  polis  karena  perusahaan  asuransi  tersebut  tidak  memiliki kecukupan dana atau terganggunya cashflow . Hal ini merupakan indikasi awal kondisi perusahaan  mengalami financial  distress, yaitu penurunan  kinerja  keuangan  akibat kesulitan  likuiditas  yang  terjadi  sebelum  akhirnya  kondisi  perusahaan  menuju kebangkrutan (Emery et al., 2004) atau kondisi arus kas operasi perusahaan tidak cukup untuk memenuhi kewajiban saat ini (Ross et al., 2019).
Pemerintah  Indonesia  dan  Regulator  di  sektor  industri  asuransi  di  Indonesia (OJK)  telah  menerbitkan  berbagai  kebijakan  dan  regulasi  untuk  mengatur  kegiatan perasuransian  di  Indonesia.  Dengan  ditetapkannya  kebijakan  dan  regulasi  tersebut, industri  asuransi  diharapkan  dapat  semakin  tumbuh  dan  meningkatkan  perannya  pada perekonomian nasional, memiliki daya saing tinggi, serta mampu menjaga kepercayaan masyarakat  dan stakeholders ,  khususnya  pemegang  polis  asuransi.  Namun  demikian, dalam beberapa tahun terakhir terdapat  berbagai  pemberitaan  yang kurang baik  terkait asuransi di Indonesia sebagaimana diumumkan dalam website OJK dan berbagai media massa, baik cetak maupun elektronik.
Media memberitakan berbagai permasalahan yang dihadapi perusahaan asuransi antara  lain  perusahaan  asuransi  gagal  membayar  klaim  asuransi,  perusahaan  asuransi tidak  menyelesaikan  pengaduan  pemegang  polis,  dan  perusahaan  asuransi  melanggar ketentuan peraturan perundangan sehingga harus dicabut izin usahanya oleh OJK. Berita ini  membuat  banyak  pihak  memberikan  stigma  negatif  terhadap  industri  asuransi  di Indonesia.  Berita  terkait  asuransi  tersebut  dapat  dikategorikan  dalam  berita  negatif menurut Scanner (2023) yang menyatakan bahwa berita negatif sebagai segala informasi buruk  dan  negatif  tentang  pelanggan  atau  bisnis  yang  ditemukan  di  berbagai  sumber seperti  surat  kabar,  majalah,  TV,  radio,  blog,  artikel web ,  dan  lain  sebagainya.  Berita
negatif  juga  didefinisikan  sebagai  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  ketegangan internasional, kekacauan sipil, kejahatan dan keburukan, serta kecelakaan dan bencana (Gieber, 1955).
Permasalahan industri asuransi sebagaimana diuraikan di atas menarik untuk diteliti apakah financial distress berpengaruh terhadap munculnya berita negatif pada perusahaan asuransi di Indonesia. Penelitian ini juga akan mengkaji faktor-faktor lain yang mempengaruhi berita negatif seperti rasio likuiditas dan ukuran Perusahaan.
Berdasarkan  hasil  studi  literatur,  terdapat  beberapa  penelitian  yang  membahas keterkaitan financial  distress dengan  kinerja  keuangan  atau return saham,  antara  lain penelitian  Eisdorfer  (2007)  menyatakan  bahwa  perusahaan  yang  mengalami  masalah keuangan  ( financial  distress )  lebih  cenderung  memperhatikan  berita  tentang  arus  kas masa depan daripada perusahaan yang tidak mengalami masalah keuangan. Ahmad et al. (2018) melakukan penelitian untuk mengetahui pengaruh pengumuman financial distress terhadap  reaksi  pasar  perusahaan  yang listing di  bursa  efek  Malaysia.  Hasil  penelitian Rubab  et  al.  (2022)  menyimpulkan  bahwa financial  distress memiliki  dampak  negatif terhadap  performa  keuangan  perusahaan  manufaktur  di  Pakistan.  Beberapa  penelitian juga  menyatakan  bahwa financial  distress memberikan  dampak  negatif  terhadap pengungkapan  sukarela  ( voluntary  disclosure ) perusahaan  manufaktur  yang listing di pasar  modal  Indonesia  (Pernamasari,  2020), financial  distress mempunyai  pengaruh negatif terhadap audit report lag (Khamisah et al., 2021), financial distress berpengaruh negatif  terhadap  opini going  concern Bank  yang  terdaftar  di  pasar  modal  Indonesia (Jamaluddin, 2018), dan financial distress berpengaruh secara signifikan terhadap return saham  pada  perusahaan  manufaktur  yang listing di  pasar  modal  Indonesia  (Fachrudin, 2021).

## Landasan Teori
Financial distress adalah kondisi  arus kas operasi  perusahaan tidak mencukupi untuk  memenuhi  kewajiban  saat  ini,  antara  lain  kewajiban  membayar  utang  atas perdagangan  yang  dilakukan  atau  beban  bunga,  sehingga  perusahaan  harus  segera melakukan  langkah  perbaikan  (Ross  et  al.,  2019). Financial  distress adalah fase memburuknya  kondisi  keuangan  yang  dialami  oleh  perusahaan,  yang  terjadi  sebelum bankrupt atau likuidasi. Kondisi ini umumnya dicirikan dengan EBIT, EBITDA dan net income mengalami negatif selama 2 tahun berturut-turut (Platt & Platt, 1991).
Berdasarkan studi literatur, pengukuran financial distress dapat dilakukan dengan beberapa  pendekatan,  misalnya  BarNiv  &  Hershbarger  (1990)  memprediksi  potensi terjadinya financial  distress dengan  menggunakan multidiscriminant  analysis , nonparametrik  analisis  dan  logit  analisis.  E.  I.  Altman  &  Hotchkiss  (2010) mengembangkan  metode  Altman  Z-Score  untuk  memprediksi financial  distress pada perusahaan manufaktur dan non manufaktur.   Sihombing (2020) menentukan financial distress berdasarkan  nilai  EPS  yang  bernilai  negatif.  Dewi  (2017)  mendefinisikan financial  distress perusahaan  asuransi  umum  di  Indonesia  yang  mengalami financial distress jika perusahaan asuransi tersebut memiliki negatif net profit selama 2 (dua) tahun
terturut-turut.  Gandhi  et  al.  (2019)  menentukan financial  distress bank  di  US  dengan kriteria bahwa bank tersebut mengalami delisting dari NYSE; Amex; or Nasdaq; faktor pembayaran dividen; persentase kerugian pinjaman dan ROA.
Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (2016)  mengartikan  berita  sebagai  suatu  cerita atau  keterangan  mengenai  kejadian  atau  peristiwa  atau  kabar. Berita  negatif  menurut Gieber  (1955)  merupakan  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  ketegangan  internasional, kekacauan  sipil,  kejahatan  dan  keburukan,  serta  kecelakaan  dan  bencana.  Harcup  & O’neill (2001) mendefinisikan berita negatif sebagai cerita dengan nuansa negatif seperti konflik  atau  tragedi.  Beberapa  penelitian  mendefinisikan  berita  negatif  sesuai  dengan tujuan penelitian, misalnya  Koppel  & Shtrimberg (2006) mendefinisikan berita negatif sebagai berita yang berkaitan dengan perubahan harga saham perusahaan yang menurun. Wiebe  et  al.  (2001)  dalam  Koppel  &  Shtrimberg  (2006)  menyatakan  bahwa  penilaian sentimen  dalam  berita  bersifat  subyektif.  Hasil  studi  pada  tahun  1970an  dan  1980an menemukan  bahwa  berita  negatif  memiliki  dampak  negatif.  Berita  negatif  dapat mengurangi perilaku menolong, menurunkan sikap toleransi, persepsi tentang kebajikan dan mampu menyebabkan terjadinya depresi atau ketidakberdayaan (Galician & Vestre, 1987).  Meskipun  memiliki  dampak  negatif,  berita  negatif  dinilai  lebih  menarik dibandingkan berita dibandingkan berita positif (Aust, 1985).
Berita negatif dapat diukur dengan pendekatan berbasis leksikon dan pendekatan berdasarkan machine  learning (L.  Wu  &  Ow,  2021).  Pendekatan  berbasis  leksikon mengukur sentimen berita dengan mengkonversi teks yang ada dalam artikel dalam angka numerik sesuai dengan daftar kata/ dictionary (Moreno-Marcos et al., 2018). Teknik ini pernah dilakukan  Loughran  & McDonald  (2011)  dengan mengembangkan daftar kata- kata ( dictionary ) untuk mengukur sentimen dari suatu artikel/berita. Carlini et al. (2020) menggunakan Loughran & McDonald (2011) dictionary untuk mencari pengaruh berita terhadap  harga  saham  bank.  Pendekatan  berbasis machine  learning menganalisis sentimen  negatif  berdasarkan  logaritma  yang  disusun  secara  manual  atau  otomatis (Yadav et al., 2019). Menurut Song et al. (2020) penggabungan dua pendekatan tersebut meningkatkan  hasil  dalam  pengukuran  sentimen  berita.    Algoritma  sentimen  analisis Azure  Machine  Learning pernah  diteliti  oleh  Harfoushi  et  al.  (2018)  dengan  hasil penelitian yang menyimpulkan bahwa Azure Machine Learning dapat digunakan untuk membangun  model  Sentimen  Analisis  yang  efektif,  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  analitik  data.  Beberapa  penelitian  juga  menggunakan Azure  Machine Learning untuk melakukan sentimen analisis pada Twitter (Liu et al., 2015) dan sentimen analisis atas opini dan reviu dari Amazon dan Microsoft (Qaisi & Aljarah, 2016).

## Metode Penelitian
Pada penelitian ini terdapat 3 (tiga) variabel yaitu variabel dependen berupa berita negatif  terkait  asuransi,  variabel  independen  berupa financial  distress ,  dan  variabel kontrol berupa rasio likuiditas dan ukuran Perusahaan. Variabel berita negatif dihitung sesuai  dengan  jumlah  berita  negatif  yang  ada  pada  perusahaan  asuransi  ( firm  level ). Sumber dari berita negatif diperoleh dari 12 media online yaitu Detik.com, Kompas.com,
CNN  Indonesia,  Tribunnews.com,  TVOnenews.com,  MetroTVnews.com,  Kumparan, Okezone,  Bisnis  Indonesia,  CNBC  Indonesia,  Kontan,  dan  Investor  Daily.  Dalam pengambilan  data  berita  negatif,  Peneliti  menggunakan software /aplikasi Octoparse , yang merupakan alat web scraping yang kuat  yang dapat mengambil data terbuka dari hampir semua situs web. Fitur Octoparse memungkinkan pengguna untuk bekerja dengan data dinamis tidak terstruktur hanya dengan meng- klik satu data point dan Octoparse akan menghasilkan kode yang efisien untuk mengekstraksi data secara otomatis  (Ahamad et al., 2017).
Berita  diambil  dengan  menggunakan keyword nama  perusahaan  asuransi,  baik nama  lengkap  maupun  nama  lain  yang  dikenal  secara  luas  di  masyarakat,  misalnya pencarian berita untuk Bumiputera, maka menggunakan nama “AJB Bumiputera 1912” atau  “Bumiputera”  atau  “AJBB”.    Pencarian  PT  Asuransi  Jiwa  Adisarana  Wanaartha menggunakan  nama  “Wanaartha”  atau  “WAL.  Pencarian  PT  Asuransi  Jasa  Indonesia (Persero) menggunakan  nama lengkap atau  “Jasindo”.  Penentuan berita positif, netral, atau  negatif  tidak  dilakukan  secara  manual  melainkan  menggunakan Azure  Machine Learning yang tersedia dalam add in Microsoft Excel .
Gambar 1 . Proses Mining dan Penilaian Berita Negatif
Sumber: Peneliti, 2023
Masuk pada laman web media online misalkan www. detik.com atau www.kumparan.com Ketik nama perusahaan asuransi pada menu pencarian yang ada pada web , misalkan “Jiwasraya” Copy link web /alamat url yang didapat dari website media online .
Jika proses scraping sudah selesai, simpan file dalam eksistensi Microsoft excel . Proses scraping dilakukan satu per satu untuk setiap perusahaan Tunggu sampai aplikasi Octoparse selesai melakukan scraping data.
Proses ini dapat berjalan lama tergantung dari banyak sedikitnya data yang di- scraping . Buka aplikasi Octoparse dan paste link yang dicopy dari web media online , pada bagian searching yang ada pada halaman depan Octoparse. Kemudian klik “Start” Data yang didapat selanjutnya dilakukan cleansing untuk memastikan tidak ada double data dan relevansi berita. Selanjutnya upload data pada google translate untuk mengubah bahasa dari Indonesia ke Inggris. Jika Bahasa teks sudah menjadi Inggris, buka file
excel tersebut. Pilih menu insert kemudian my Add- Ins (apabila ms.Excel belum memiliki program
Azure Machine Learning) Langkah selanjutnya ikuti proses/tahapan yang ada pada program Azure
Maching Learning . Program ini akan menampilkan score dan label berita (positif, netral, atau negatif) berdasarkan text yang dimasukan.
Variabel financial distress menggunakan variabel dummy , yaitu bernilai 1 (satu) jika  terjadi financial  distress dan  bernilai  0  (nol)  jika  tidak  terjadi financial  distress . Perusahaan  asuransi  dikatakan  mengalami financial  distress apabila  nilai  RBC perusahaan asuransi berada di bawah 100%, nilai rasio kecukupan investasi (RKI) berada di  bawah  100%,  atau  ekuitas  perusahaan  asuransi  yang  dihitung  berdasarkan  standar akuntansi  keuangan berada di  bawah Rp100 miliar. Hal  ini didasarkan pada ketentuan peraturan OJK, yang menyatakan bahwa perusahaan asuransi sekurang-kurangnya harus memiliki  RBC  sebesar  100%,  RKI  sebesar  100%  dan  ekuitas  sebesar  Rp100  miliar. Secara ringkas variabel penelitian disajikan pada tabel berikut:
Tabel 2 Variabel Penelitian dan Pengukuran Kategori Variabel Pengukuran Variabel Dependen Berita Negatif Jumlah  Berita  Negatif  Terkait  Perusahaan Asuransi ( Firm-Level ) Variabel Independen Financial Distress Perusahaan  Asuransi  mengalami financial distress jika RBC <100%, RKI<100%, atau Ekuitas <Rp100 miliar. Variabel Kontrol Rasio Likuiditas  Aset Lancar/Kewajiban Lancar Ukuran Perusahaan Logaritma Natural dari Aset Perusahaan
Penelitian mengambil sampel sebanyak 120 perusahaan asuransi atau 80,5% dari total populasi pelaku asuransi sebanyak 149 per 31 Desember 2021 atau 96,8% dari total populasi pelaku usaha asuransi konvensional sebanyak 124 per 31 Desember 2021. Data untuk  mengukur financial distress perusahaan asuransi  merupakan data sekunder  yang diperoleh antara lain dari laporan statistik perasuransian yang diterbitkan OJK, laporan publikasi  dari  perusahaan  asuransi  yang  tersedia  dalam website perusahaan  asuransi, dan/atau laporan publikasi dari asosiasi perusahaan asuransi. Data untuk  variabel  rasio likuiditas dan ukuran perusahaan juga didapatkan dari ketiga sumber tersebut.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  tahunan  ( yearly )  dengan rentang  dari  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2021.  Apabila  data  perusahaan  asuransi tidak tersedia pada sumber di atas untuk periode tertentu, Peneliti akan menggunakan data pada  periode  sebelum/setelahnya.  Data  penelitian  tidak  termasuk  perusahaan  asuransi yang izin usahanya dicabut oleh OJK pada periode 2017-2021.
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  data  panel  dengan  tujuan  untuk mengamati pengaruh peubah prediktor terhadap satu peubah respon yang berbentuk data panel.  Dalam  estimasi  parameter  model  regresi  data  panel,  terdapat  tiga  metode  yang digunakan, yakni pendekatan Common Effects Model (CEM), Fixed Effects Model (FEM) dan Random  Effects  Model (REM).    Untuk  menentukan  pendekatan  terbaik  diantara ketiga  model  tersebut  dilakukan  dengan  Uji  Chow,  Uji  Hausman  dan  Uji  Lagrange Multiplier, dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
Tabel 3 Ketentuan Pengambilan Keputusan Pengujian Ketentuan Uji Chow H 0 : Model CEM adalah model yang sesuai (nilai Prob.>α) H a : Model FEM adalah model yang sesuai (nilai Prob.<α) Uji Hausman H 0 : Model REM adalah model yang sesuai (nilai Prob.>α) H a : Model FEM adalah model yang sesuai (nilai Prob.<α) Uji Lagrange Multiplier H 0 : Model CEM adalah model yang sesuai (nilai Prob.>α) H a : Model REM adalah model yang sesuai (nilai Prob.<α)
Sebelum  melakukan  analisis  regresi  data  panel,  peneliti  akan  melakukan verifikasi  terhadap asumsi  klasik.  Uji  asumsi  klasik  digunakan untuk  memastikan data yang digunakan dalam penelitian konsisten, tidak bias dan efisien. Apabila model regresi menggunakan random effect tidak perlu dilakukan uji asumsi klasik. Namun demikian, jika digunakan model regresi Common Effect atau Fixed Effect maka perlu dilakukan uji asumsi klasik (Gujarati & Porter, 2013). Dalam model Common Effect dan Fix Effect , uji asumsi klasik menggunakan heteroskedastisitas dan multikolinearitas (jika variabel bebas lebih  dari  1).  Namun,  dalam  model Random  Effect ,  uji  asumsi  klasik  menggunakan normalitas dan multikolinearitas (Kuncoro et al., 2003).
Setelah  dilakukan  uji  asumsi  klasik,  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  uji regresi. adapun  Model yang digunakan dalam penelitian untuk menguji hipotesis yaitu sebagai berikut:
Y i,t+1 =  α +  β 1 FDistress 1it + β 2 RLikuiditas 2it +   β 3 LnSize 3it + e it

## Dengan:
Y=  Jumlah  Berita  Negatif;  α=Konstanta;  β=Koefisien  Regresi;  Fdistress=Financial distress, bernilai 1 (satu) apabila dalam kondisi financial distress dan bernilai 0 (nol) jika  tidak  dalam  kondisi  financial  distress;  Rlikuiditas=  Rasio  likuiditas;  LnSize= logaritma  natural  dari  ukuran  usaha  berdasarkan  total  aset;  i=sampel  perusahaan asuransi;    t=  periode  tahun;  t+1=  Berita  negatif  diasumsikan  muncul  t+1  setelah terjadinya financial distress; it= sampel perusahaan asuransi ke-i dan tahun ke-t.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian mengambil sampel sebanyak 120 perusahaan asuransi atau 80,5% dari total populasi pelaku asuransi sebanyak 149 per 31 Desember 2021 atau 96,8% dari total populasi  pelaku  usaha  asuransi  konvensional  sebanyak  124  per  31  Desember  2021. Penelitian  ini  tidak  mengambil  sampel  pelaku  usaha  reasuransi,  usaha  asuransi  sosial, serta  usaha  asuransi  wajib  dikarenakan  keterbatasan  data,  perbedaan  kegiatan  usaha, dan/atau perbedaan pengaturan dibandingkan bisnis asuransi pada umumnya.
Hasil  analisis  perusahaan  asuransi  yang  mengalami financial  distress menunjukkan trend peningkatan. Pada tahun 2017 perusahaan asuransi yang mengalami financial distress sebanyak 3 entitas (2,5% dari total sampel) meningkat menjadi 5 entitas pada  tahun  2018.  Pada  tahun  2019  terdapat  sedikit  penurunan  menjadi  4  entitas mengingat terdapat 1 (satu) perusahaan asuransi yang dicabut izin usahanya pada tahun tersebut  yaitu  PT  Asuransi  Himalaya  Pelindung.  Pada  tahun  2020  dan  2021  terdapat peningkatan  secara  signifikan  perusahaan  asuransi  yang  mengalami financial  distress yaitu masing-masing sebanyak 9 dan 10 entitas.

## Grafik 1. Perusahaan Asuransi Dalam Financial Distress
Sumber: Hasil Olahan Peneliti, 2023
Hasil  analisis  berita  menunjukkan  bahwa  jumlah  berita  (positif,  netral,  dan negatif) terkait perusahaan asuransi mengalami trend peningkatan selama periode 2016 – 2018.  Jumlah  berita  pada  tahun  2019  sebanyak  1.913  berita  sedikit  menurun dibandingkan  jumlah  berita  pada  tahun  2018  sebanyak  2.123  berita.  Pada  tahun  2020 jumlah  berita  mengalami  peningkatan  secara  signifikan  dibandingkan  pada  periode tahun-tahun sebelumnya menjadi sebanyak 6.066 berita. Total berita pada tahun 2021 dan 2022 masing-masing sebanyak 3.707 berita dan 3.559 berita menurun secara signifikan dibandingkan  pada  tahun  2020  sebanyak  6.066  berita.  Berita  positif  terkait  asuransi memiliki proporsi yang lebih tinggi dibandingkan berita negatif dan berita netral. Berita negatif terkait asuransi memiliki trend peningkatan dari tahun 2016 s.d. 2018 dan sedikit menurun pada tahun 2019. Jumlah berita negatif pada tahun 2020 sebanyak 1.003 berita berada  pada  puncak  tertinggi  dibandingkan  tahun-tahun  sebelum  (2016-2019)  dan setelahnya  (2021-2022).  Banyaknya  berita  negatif  pada  tahun  2019,  2020  dan  2021 disebabkan  adanya pemberitaan  yang massif terhadap Jiwasraya dan  Bumiputera  yang tidak  mampu  membayar  klaim  asuransi  kepada  para  pemegang  polis,  termasuk  kasus fraud dan pidana yang terjadi pada Jiwasraya.
2017 2018 2019 2020 2021 Financial Distress 3 5 4 9 10 % 2,50% 4,17% 3,33% 7,50% 8,33% 0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% 7,00% 8,00% 9,00% 0 2 4 6 8 10 12

## Grafik 2. Sentimen Berita Perusahaan Asuransi Tahun 2016 – 2022
Sumber: Hasil Olahan Peneliti, 2023
Kontribusi  Jiwasraya  dan  Bumiputera  pada  berita  negatif  tahun  2019  masing- masing sebesar 32,5% dan 10,4%; pada tahun 2020 masing-masing sebesar 61,9% dan 6,9%; dan pada tahun 2021 masing-masing sebesar 29,0% dan 12,3%. Berita negatif yang terjadi pada tahun 2022 paling tinggi berasal dari Wanaartha (13,8%), Jiwasraya (12,3%) dan Bumiputera (6,4%).

## Grafik 3. Dua Besar Perusahaan Asuransi Yang Memiliki Banyak Berita Negatif
Sumber: Hasil Olahan Peneliti, 2023
Statistika  deskriptif  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  berita  negatif memiliki nilai minimum 0,00000 yang menunjukkan bahwa terdapat perusahaan asuransi yang tidak memiliki berita negatif dan nilai maksimum 665 yang menunjukkan bahwa terdapat perusahaan yang memiliki berita negatif hingga mencapai 665 berita. Nilai mean variabel  berita  negatif  sebesar  4,745  artinya  jika  direrata  setiap  perusahaan  memiliki berita  negatif  sebanyak  4,745  berita.  Variabel  ini  memiliki  angka  simpang  baku  atau standar  deviasi  yang  tinggi  yaitu  sebesar  29,529,  sehingga  menunjukkan  adanya  Gap yang tinggi antara jumlah berita negatif pada level individu perusahaan asuransi dengan
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Negatif 170 300 377 338 1074 569 522 Netral 221 326 467 375 1003 653 673 Positif 640 950 1279 1200 3989 2485 2364 Total 1031 1576 2123
1913 6066 3707 3559 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 2 8 3 16 19 33 110 35 665 74 165 70 64 43 0 100 200 300 400 500 600 700 PT Jiwasraya (Persero) AJB Bumiputera 1912 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
rata-rata jumlah berita negatif. Variabel financial distress memiliki nilai minimum 0,0000 dan  nilai  maksimum  1.  Hal  ini  sesuai  dengan  fakta  bahwa  variabel financial  distress adalah  variabel dummy yang  memiliki  dua  kemungkinan,  yaitu  mengalami financial distress bernilai  1  (satu)  dan  tidak  mengalami financial  distress bernilai  0  (nol).  Nilai mean variabel  ini  adalah  0,0516,  yang  menunjukkan  bahwa  rata-rata  sebesar  5,16% perusahaan mengalami financial distress setiap tahunnya.
Variabel  rasio  likuiditas  memiliki  nilai  minimum  0,100  atau  10,0%  yang menunjukkan  bahwa  terdapat  perusahaan  asuransi  memiliki  rasio  likuiditas  sebesar 10,0%.  Nilai  maksimum  rasio  likuiditas  tercatat  sebesar  33,82060  atau  3.382,06% menunjukkan  bahwa  terdapat  perusahaan  asuransi  yang  memiliki  rasio  likuiditas mencapai  3.382,06%. Mean variabel  rasio  likuiditas  sebesar  2,533128  atau  253,31% menunjukkan bahwa rata-rata rasio likuiditas Perusahaan asuransi sebesar 253,31% atau jauh  berada  di  bawah threshold sekurang-kurangnya  100%.  Simpangan  baku/standar deviasi variabel rasio likuiditas sebesar 2,973486 atau 297,34% menunjukkan gap yang tinggi  antara  rasio  likuiditas  pada level individu  perusahaan  asuransi  dengan  rasio likuiditas  rata-rata.  Variabel  ukuran  perusahaan  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai minimum  aset  perusahaan  asuransi  sebesar  Rp107,16  miliar  dan  nilai  maksimum  aset perusahaan  asuransi  sebesar  Rp71,76  triliun.  Rata-rata  aset  asuransi  sebesar  Rp5,785 triliun dengan standar deviasi yang tinggi yaitu sebesar Rp11,134 triliun.
Tabel 4 Statistika Deskriptif Uraian Minimum Maximum Mean Std. Dev. Berita Negatif 0,000000 665 4,745 29,529 Financial Distress 0,000000 1,000000 0,051667 0,221538 Rasio Likuiditas 0,100000 33,82060 2,533128 2,973486 Ukuran Perusahaan (juta Rp)    107.161 71.757.702 5.785.544 11.134.495 Sumber: Hasil Olahan Peneliti, 2023
Berdasarkan  hasil  uji  Chow  dan  uji  Hausman  diketahui  bahwa  model  regresi terbaik untuk data panel adalah Fix Effect Model sebagaimana ditunjukkan dalam tabel di bawah ini:
Tabel 5 Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f Prob. Cross-section F 2,451086 (119,477) 0,0000 Cross-section Chi-square 286,294353 119 0,0000 Sumber: Hasil Olahan Peneliti, 2023
Berdasarkan  tabel  5  di  atas,  diketahui  bahwa  Prob.  ( Cross-section  F )  sebesar 0,0000 lebih kecil daripada nilai signifikansi α sebesar 0,05, sehingga model yang dipilih adalah Fix Effect Model (FEM).
Tabel 6 Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f Prob. Cross- section random 14,328938 3 0,0025 Sumber: Hasil Olahan Peneliti, 2023
Dari tabel hasil uji Hausman di atas, diketahui bahwa nilai probabilitas (p) untuk Cross-Section Random sebesar 0,0025 atau lebih kecil dari nilai α sebesar 0,05, sehingga model yang dipilih yaitu Fix Effect Model .
Dengan terpilihnya Fix Effect Model ini, maka menurut Kuncoro et al. (2003) uji asumsi  klasik  yang  digunakan  adalah  uji  Multikolinearitas  dan  uji  Heteroskedastisitas. Berikut ini disajikan hasil uji asumsi klasik dimaksud.

## Tabel 7
Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Berita Negatif Financial Distress Rasio Likuiditas Ukuran Perusahaan Berita Negatif (a) 1,000000 0,302411 -0,060973 0,15821 Financial Distress (b) 0,302411 1,000000 0,0081 0,2696 Rasio Likuiditas (c) -0,060973 0,0081 1,000000 0,0136 Ukuran Perusahaan (d) 0,158207 0,2696 0,0136 1,00000 Probability 0,0000* (a,b) 0,1357 (a,c) 0,0001* (a,d)
* signifikan pada level α sebesar 1% ** signifikan pada level α sebesar 5%
Sumber: Hasil Olahan Peneliti, 2023
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 7 di atas, dapat diketahui bahwa korelasi antara variabel financial distress dengan rasio likuiditas sebesar 0,0081, korelasi antara variabel financial distress dengan ukuran perusahaan sebesar 0,2696, dan korelasi antara variabel  rasio  likuiditas  dengan  ukuran  perusahaan  adalah  sebesar  0,0136.  Dengan demikian nilai korelasi antara setiap variabel independen berada dibawah 0,9 atau tidak terdapat korelasi antara variabel independen (tidak terjadi multikolinearitas). Dari tabel 7 di  atas,  dapat  diketahui  juga  nilai  koefisien  korelasi  antara  variabel  dependen  berita negatif  dengan  variabel  independen financial  distress sebesar  0,302411  dengan  nilai prob. (0,0000)<α=5%. Hal ini menunjukkan bahwa financial distress dan berita negatif memiliki  hubungan  korelasi  positif  dan  signifikan,  artinya  semakin  perusahaan mengalami financial  distress ,  semakin  banyak  juga  berita  negatif.  Sementara  itu, koefisien korelasi antara variabel rasio likuiditas dengan berita negatif bernilai -0,060973
dengan  nilai prob. (0,1357)>α=5%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  rasio  likuiditas  tidak memiliki korelasi dengan berita negatif pada perusahaan asuransi di Indonesia. Koefisien korelasi antara berita negatif dengan ukuran perusahaan menunjukkan angka 0,158207 dengan  nilai prob. (0,0001)<α=5%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ukuran  perusahaan memiliki  korelasi  positif  dan  signifikan  terhadap  berita  negatif,  artinya  semakin  besar ukuran perusahaan maka semakin banyak juga berita negatif yang bermunculan.
Berdasarkan hasil pengolahan dengan menggunakan eviews 8, didapatkan hasil bahwa  nilai residual tidak  melewati  batas  (500  dan  -500)  yang  artinya  varian  residual sama.  Oleh  karena  itu,  tidak  terjadi  gejala  heteroskedastisitas  atau  lolos  dalam  uji heteroskedastisitas.
-200 -100 0 100 200 300 400 500 1 - 17 5 - 17 9 - 17 1 3 - 1 7 1 7 - 1 7 2 1 - 1 7 2 5 - 1 7 2 9 - 1 7 3 3 - 1 7 3 7 - 1 7 4 1 - 1 7 4 5 - 1 7 4 9 - 1 7 5 3 - 1 7 5 7 - 1 7 6 1 - 1 7 6 5 - 1 7 6 9 - 1 7 7 3 - 1 7 7 7 - 1 7 8 1 - 1 7 8 5 - 1 7 8 9 - 1 7 9 3 - 1 7 9 7 - 1 7 1 01 - 17 1 05 - 17 1 09 - 17 1 13 - 17 1 17 - 17

## BNEGATIF_Y Residuals
Grafik 4. Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber: Hasil Olahan Peneliti, 2023
Berdasarkan  hasil  Uji  Chow  dan  Uji  Hausman,  diketahui  bahwa  pendekatan terbaik  untuk  regresi  data  panel  dalam  penelitian  ini    adalah Fix  Effect  Model (FEM). Berdasarkan hasil pengolahan data variabel dependen, independen, dan variabel kontrol dengan menggunakan software eviews versi 9, diperoleh hasil regresi data panel dengan pendekatan Fix Effect Model (FEM) adalah sebagai berikut:

## Tabel 8
Hasil Regresi Data Panel Variabel Coefficient  Std.Dev t-Statistic Prob. Konstanta (α) 84,48400 57,92548 1,458495 0,1454 Financial Distress (X 1 ) 18,72637 6,317158 2,964366 0,0032* Rasio Likuiditas (X 2 ) -0,366894 0,546144 -0,671790 0,5020 Ukuran Perusahaan (X 3 ) -5,552269 3,996103 -1,389421 0,1654 R-squared 0,449331
Variabel Coefficient  Std.Dev t-Statistic Prob. F-statistic 0,000000 * signifikan pada level α sebesar 1%.
** signifikan pada level α sebesar 5%
Sumber: Hasil Olahan Peneliti, 2023
Berdasarkan uji regresi pada tabel 8 di atas, diketahui bahwa financial distress, rasio likuiditas, ukuran perusahaan secara bersama-sama memberikan pengaruh terhadap berita  negatif  perusahaan  asuransi,  sebagaimana  ditunjukan  dengan  prob.  (F-Statistik) sebesar 0,0000 atau lebih kecil dari α sebesar 0,05. Nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang ditunjukan dengan nilai R-squared sebesar 0,449331 atau 44,93% menunjukkan bahwa variabel financial  distress, rasio  likuiditas,  dan  ukuran  perusahaan  mempengaruhi variabel berita negatif sebesar 44,93% sementara sisanya sebesar 55,07% dijelaskan oleh variabel independen lain di luar penelitian ini.
Nilai probabilitas atau signifikansi variabel financial distress sebesar 0,0032 atau lebih kecil dari pada nilai α sebesar 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa financial distress berpengaruh  terhadap  berita  negatif  perusahaan  asuransi.  Nilai  probabilitas  atau signifikansi variabel kontrol rasio likuiditas sebesar 0,5020 atau lebih besar daripada nilai α sebesar 0,05, menunjukkan bahwa rasio likuiditas tidak memiliki pengaruh terhadap munculnya berita negatif pada perusahaan asuransi. Nilai probabilitas atau signifikansi variabel kontrol ukuran perusahaan sebesar 0,1654 atau lebih besar daripada nilai α=0,05, menunjukkan  bahwa  ukuran  perusahaan  tidak  berpengaruh  terhadap  munculnya  berita negatif perusahaan asuransi.
Berdasarkan  hasil  regresi  dan  uji  korelasi,  diketahui  bahwa financial  distress berpengaruh terhadap munculnya berita negatif pada perusahaan asuransi di Indonesia. Financial  distress dan berita  negatif  memiliki  korelasi  positif  dan  signifikan,  artinya semakin perusahaan asuransi mengalami financial distress semakin banyak jumlah berita negatif  terkait  perusahaan  asuransi.  Temuan  penelitian  ini  dapat  dipahami  mengingat berita  negatif  yang  timbul  terkait  perusahaan  asuransi  sebagian  besar  dikontribusikan oleh  perusahaan  asuransi  yang  saat  ini  menghadapi  permasalahan  seperti  PT  Asuransi Jiwasraya  (Persero),  AJB  Bumiputera  1912,  PT  AJ  Adisarana  Wanaartha,  dan  PT Asuransi Jiwa Kresna.
Hasil penelitian ini searah dengan beberapa penelitian yang mengaitkan financial distress dengan kinerja keuangan atau reaksi pasar seperti yang dilakukan oleh Rubab et al.  (2022)  yang  menyatakan  bahwa financial  distress mempunyai  dampak  negatif terhadap kinerja perusahaan manufaktur, Ahmad et al. (2018) yang menyatakan bahwa pasar bereaksi terhadap financial distress perusahaan listing di Malaysia, dan Eisdorfer (2007)  menyatakan  bahwa  berita  terkait  arus  kas  masa  depan  menjadi  lebih  dominan untuk perusahaan dalam kondisi financial distress dibandingkan perusahaan yang tidak dalam kondisi financial distress .
Dengan hasil penelitian yang menemukan bahwa financial distress berpengaruh terhadap  munculnya  berita  negatif,  maka  perusahaan  asuransi  perlu  memperhatikan
secara mendalam kondisi keuangan perusahaan agar tidak mengalami kondisi financial distress . Hal ini mengingat berita negatif juga dapat berpengaruh terhadap beberapa hal seperti hasil penelitian Gandhi et al., (2019) yang menyatakan bahwa berita negatif dapat menjadi proxy kemungkinan  terjadinya financial  distress bank-bank  di  US,  berita berpengaruh  terhadap  perubahan  harga  saham  perusahaan  yang  terdaftar  dalam  bursa saham (Carlini et al., 2020; C. C. Wu et al., 2022, dan G. G.-R. Wu et al., 2019).
Hasil analisis antara rasio likuiditas terhadap berita negatif menunjukkan bahwa rasio likuiditas tidak berpengaruh terhadap munculnya berita negatif terkait perusahaan asuransi. Rasio likuiditas juga tidak memiliki korelasi dengan berita negatif perusahaan asuransi.  Hasil  penelitian  ini  bertolak  belakang  dengan  beberapa  penelitian  yang dilakukan  oleh  Diyanto  (2020)  yang  menyatakan  bahwa  likuiditas  mempengaruhi terjadinya financial  distress perusahaan  manufaktur  dan  penelitian  Fachrudin  (2021) yang menyatakan bahwa likuiditas berpengaruh secara signifikan terhadap return saham perusahaan manufaktur  yang listing di  bursa saham  Indonesia. Namun  demikian, rasio likuiditas ini berpengaruh terhadap kemungkinan terjadinya financial distress perusahaan asuransi.  Hal  ini  mengingat  rasio  likuiditas  merupakan  rasio  yang  menunjukkan kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban  jangka  pendeknya.  Rasio  ini diperoleh  dengan  membagi  antara  aset  lancar  dengan  kewajiban  lancar  atau  aset  dan kewajiban  yang  umurnya  di  bawah  1  (satu)  tahun.  Jika  aset  lancar  perusahaan  tidak mampu  memenuhi  kewajiban  lancar  perusahaan,  maka  perusahaan  berpotensi menghadapi  permasalahan.  Hal  ini  bersesuaian  dengan  hasil  penelitian  dari  Idawati  & Wardhana  (2021);  Zelie  (2019),  Dewi  (2017),  dan  Taswin  &  Suhendra  (2022)  yang menyatakan bahwa likuiditas memiliki hubungan dengan financial distress .
Hasil  analisis  pengaruh  ukuran  perusahaan  dengan  berita  negatif  menunjukkan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap munculnya berita negatif terkait asuransi.  Namun  demikian,  ukuran  perusahaan  memiliki  korelasi  positif  dengan  berita negatif.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  besar  atau  kecilnya  aset  perusahaan asuransi tidak mempengaruhi munculnya berita negatif terkait perusahaan asuransi. Hasil penelitian ini tidak bersesuaian dengan penelitian yang dilakukan oleh Fachrudin (2021) yang  menyatakan  bahwa  ukuran  perusahaan  ( firm  size )  berpengaruh  positif  terhadap return saham  dan  ukuran  perusahaan  memiliki  korelasi  negatif.  Dalam  beberapa  hasil penelitian seperti Fachrudin (2021), Dewi (2017), dan Isayas (2021) menyatakan bahwa ukuran  perusahaan  memiliki  korelasi  negatif  dan  signifikan  terhadap  kemungkinan terjadinya financial  distress. Hasil  penelitian  dari Liahmad  et  al.  (2021) menyatakan bahwa  ukuran  perusahaan  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemungkinan  terjadinya financial distress .

## Kesimpulan
Penelitian  ini  memberikan  kesimpulan  bahwa financial  distress berpengaruh signifikan  terhadap  munculnya  berita  negatif  pada  perusahaan  asuransi  di  Indonesia. Koefisien korelasi antara financial distress dan berita negatif menunjukkan angka positif, yang artinya semakin perusahaan asuransi mengalami financial distress , maka semakin
banyak berita negatif terhadap perusahaan asuransi. Jumlah berita negatif yang muncul terhadap perusahaan asuransi di Indonesia mengalami trend peningkatan dari tahun 2016 s.d. 2022. Puncak tertinggi berita negatif berada pada tahun 2020 disebabkan pemberitaan yang  massif  terkait  PT  Asuransi  Jiwasraya  (Persero)  dan  AJB  Bumiputera  1912  yang gagal membayar klaim asuransi. Jumlah perusahaan asuransi yang mengalami financial distress juga  memiliki  trend  meningkat  setiap  tahunnya.  Pada  tahun  2017  perusahaan asuransi  yang  mengalami financial  distress sebanyak  3  (tiga)  perusahaan,  meningkat menjadi 10 (sepuluh) perusahaan pada tahun 2021.
Variabel  kontrol  rasio  likuiditas  tidak  berpengaruh  dan  tidak  memiliki  korelasi dengan munculnya berita negatif perusahaan asuransi. Namun demikian, rasio likuiditas memiliki pengaruh signifikan dan berkorelasi negatif dengan financial distress. Variabel kontrol  ukuran  perusahaan  asuransi  tidak  memiliki  pengaruh  dengan  berita  negatif perusahaan  asuransi,  namun  memiliki  hubungan/korelasi  positif  dengan  berita  negatif pada perusahaan asuransi.

## BIBLIOGRAFI
Ahmad, A. H., Hiau Abdullah, N. A., & Taufil Mohd, K. N. (2018). Market reactions to financial  distress  announcements:  Do  political  connections  matter? Cogent Economics & Finance , 6 (1), 1483304.
Aprilia,  Z.  (2023). Cerita  di  Balik  3  Kasus  Asuransi  Besar  Yang  Gantung . https://www.cnbcindonesia.com/market/20230117103458-17-406027/cerita-di- balik-3-kasus-asuransi-besar-yang-gantung
Aust, C. F. (1985). Judgments of Well-Being after Exposure to Televised Bad and Good News.
BarNiv,  R.,  &  Hershbarger,  R.  A.  (1990).  Classifying  financial  distress  in  the  life insurance industry. Journal of Risk and Insurance , 110–136.
Borch, K. H., Sandmo, A., & Aase, K. K. (2014). Economics of insurance . Elsevier.
Carlini, F., Cucinelli, D., Previtali, D., & Soana, M. G. (2020). Don’t talk too bad! stock market reactions to bank corporate governance news. Journal of Banking & Finance , 121 , 105962.
Dewi, T. T. C. (2017). Effect of change in surplus ratio, incurred loss ratio, liquidity ratio, premium  growth  ratio,  size  and  risk  based  capital  to  predict  the  possibilities  of financial  distress:  The  case  of  Indonesian  non-life  insurance  listed  in  Indonesia insurance directory. Advanced Science Letters , 23 (8), 7285–7288. https://doi.org/10.1166/asl.2017.9352
Diyanto, V. (2020). The effect of liquidity, leverage and profitability on financial distress. Indonesian Journal of Economics, Social, and Humanities , 2 (2), 127–133.
Donnelly,  S.  (2007).  The  international  accounting  standards  board. New  Political Economy , 12 (1), 117–125.
Eisdorfer, A. (2007). The importance of cash‐flow news for financially distressed firms. Financial Management , 36 (3), 33–48.
Emery, D. R., Finnerty, J. D., & Stowe, J. D. (2004). Corporate financial management . Prentice Hall.
Fachrudin,  K.  A.  (2021).  The  effect  of  financial  distress  probability,  firm  size  and liquidity  on  stock  return  of  energy  users  companies  in  Indonesia. International Journal of Energy Economics and Policy .
Galician,  M.-L.,  &  Vestre,  N.  D.  (1987).  Effects  of  ‘good  news’  and  ‘bad  news’  on newscast image and community image. Journalism Quarterly , 64 (2–3), 399–525.
Gandhi, P., Loughran, T., & McDonald, B. (2019). Using annual report sentiment as a
proxy for financial distress in US banks. Journal of Behavioral Finance , 20 (4), 424– 436.
Gieber, W. (1955). Do Newspapers Overplay ‘Negative’News? Journalism  Quarterly , 32 (3), 311–318.
Harcup, T., & O’neill, D. (2001). What is news? Galtung and Ruge revisited. Journalism Studies , 2 (2), 261–280.
Harfoushi, O., Hasan, D., & Obiedat, R. (2018). Sentiment analysis algorithms through azure machine learning: Analysis and comparison. Modern Applied Science , 12 (7), 49.
Haryanti,  R.  (2023).  Analisis  Kecurangan  Laporan  Keuangan  PT  Asuransi  Jiwasraya dengan Analisis Fraud Pentagon. Sanskara Akuntansi Dan Keuangan , 1 (02), 92–99. Idawati, W., & Wardhana, A. K. (2021). Analysis of Financial Distress with Profitability as Moderation Variable. Jurnal Akuntansi , 25 (2), 222–238.
Isayas, Y.  N. (2021).  Financial distress  and its determinants: Evidence from  insurance companies in Ethiopia. Cogent Business and Management , 8 (1). https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1951110
Jamaluddin, M. (2018). The effect of financial distress and disclosure on going concern opinion of the banking company listing in Indonesian Stock Exchange. International Journal of Scientific Research and Management , 6 (01), 64–70.
Khamisah, N., Listya, A., & Saputri, N. D. M. (2021). Does Financial Distress Has an Effects  on  Audit  Report  Lag?(Study  on  Manufacturing  Companies  Listed  in Indonesia Stock Exchange). Akuntabilitas , 15 (1), 19–34.
Koppel,  M.,  &  Shtrimberg,  I.  (2006).  Good  news  or  bad  news?  let  the market  decide. Computing Attitude and Affect in Text: Theory and Applications , 297–301.
Kuncoro,  M.,  Sumiharti,  Y.,  &  Kristiaji,  W.  C.  (2003). Metode  riset  untuk  bisnis  dan ekonomi .
Liahmad,  K.  R.,  Utami,  Y.  P.,  &  Sitompul,  S.  (2021).  Financial  Factors  and  Non- Financial to Financial Distress Insurance Companies That Listed in Indonesia Stock Exchange. Budapest International Research and Critics Institute (BIRCI-Journal): Humanities and Social Sciences , 4 (1), 1305–1312.
Liedtke, P. M. (2007). What’s insurance to a modern economy? The Geneva Papers on Risk and Insurance-Issues and Practice , 32 , 211–221.
Liu,  B.,  Zhang,  J.,  Liu,  Q.,  Li,  H.,  Zhang,  M.,  Qiu,  R.,  &  Zhao,  J.  (2015).  Data Acquisition,  Hot  Issues  and  System  of  Microblog  Mining. 2015  International Conference on Network and Information Systems for Computers , 116–119.
Loughran,  T.,  &  McDonald,  B.  (2011).  When  is  a  liability  not  a  liability?  Textual analysis, dictionaries, and 10‐Ks. The Journal of Finance , 66 (1), 35–65.
Moreno-Marcos,  P.  M.,  Alario-Hoyos,  C.,  Muñoz-Merino,  P.  J.,  Estévez-Ayres,  I.,  & Kloos,  C.  D.  (2018).  Sentiment  analysis  in  MOOCs:  A  case  study. 2018  IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) , 1489–1496.
OJK.  (2021). Statistik  Perasuransian .  https://www.ojk.go.id/id/kanal/iknb/data-dan- statistik/asuransi/Pages/Statistik-Perasuransian-2021.aspx
Pernamasari,  R.  (2020).  Determinants  of  Voluntary  Disclosure:  Based  on  Financial Ratios  and  Financial  Distress. International  Journal  of  Management  Studies  and Social Science Research , 2 (4), 130–141.
Platt,  H.  D.,  &  Platt,  M.  B.  (1991).  A  note  on  the  use  of  industry-relative  ratios  in bankruptcy prediction. Journal of Banking & Finance , 15 (6), 1183–1194.
Qaisi, L. M., & Aljarah, I. (2016). A twitter sentiment analysis for cloud providers: a case study of Azure vs. AWS. 2016 7th International Conference on Computer Science and Information Technology (CSIT) , 1–6.
Ross,  S.  A.,  Westerfield,  R., Jaffe,  J.  F., Jordan, B.  D.,  Jaffe,  J.,  & Jordan,  B.  (2019).
Corporate finance . McGraw-Hill Education New York.
Rubab,  S.  T.,  Hanif,  N.,  Bukhari,  S.  A.  F.,  Munir,  U.,  &  Kamran,  M.  M.  (2022).  The Impact  of  Financial  Distress  on  Financial  Performance  of  Manufacturing  Firms Listed  at  Pakistan  Stock  Exchange. Bulletin  of  Business  and  Economics  (BBE) , 11 (2), 382–391.
Scanner, S. (2023). Adverse Media or Negative News Screening . https://sanctionscanner.com/knowledge-base/adverse-media-144
Sihombing, P. (2020). Financial Distress Analysis of Registered Insurance Companies in Indonesia  Stock  Exchange  2015-2019. European  Journal  of  Business  and Management Research , 5 (6).
Song,  C.,  Wang,  X.-K.,  Cheng,  P.,  Wang,  J.,  &  Li,  L.  (2020).  SACPC:  A  framework based on probabilistic linguistic terms for short text sentiment analysis. Knowledge- Based Systems , 194 , 105572.
Taswin, T., & Suhendra, E. S. (2022). The Influence of the Financial Health Indicators towards the Financial Distress with Risk Level Moderation: Empirical Study on Life Insurance Companies in  Indonesia. Expert  Journal  of  Business and Management , 10 (2).
Wu, C. C., Yan, Y., Yuan, T., Huang, C. C., & Tsai, Y. J. (2022). A study of network negative news based on behavioral finance analysis of abnormal fluctuation of stock price. Discrete Dynamics in Nature and Society , 2022 .
Wu, G. G.-R., Hou, T. C.-T., & Lin, J.-L. (2019). Can economic news predict Taiwan stock market returns? Asia Pacific Management Review , 24 (1), 54–59.
Wu,  L.,  &  Ow,  S.  H.  (2021).  The  Impact  of  news  sentiment  on  the  stock  market fluctuation: the case of selected energy sector. Jurnal Ekonomi Malaysia , 55 (3), 1– 21.
Yadav,  R.,  Kumar,  A.  V.,  &  Kumar,  A.  (2019).  News-based  supervised  sentiment analysis  for  prediction  of  futures  buying  behaviour. IIMB  Management  Review , 31 (2), 157–166.
Zelie, E. M. (2019). Determinants of financial distress in case of insurance companies in ethiopia. Research Journal of Finance and Accounting , 10 (15), 1697–2222.

## Copyright holder:
Dadang Dwi Panjaya Permadi, Lenny Suardi (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: