ISSN 2797-958x, Vol 3, No 2, 2023, 123-150
Analisis  Financial  Distress  pada  Perusahaan  Konstruksi Selama PSBB-PPKM era COVID-19 di Indonesia (Analysis
of the Level of Financial Distress in Construction Companies during the PSBB-PPKM era of COVID-19 in Indonesia) Lucky Satria Budiman Universitas Padjadjaran, Jawa Barat lucky22001@mail.unpad.ac.id

## Riwayat Artikel
Diterima pada 10 November 2023 Revisi 1 pada 15 November 2023 Revisi 2 pada 20 November 2023 Disetujui pada 24 November 2023

## Abstract
Purpose: The  purpose  of  this  study  is  to  analyze  the  extent  of financial distress experienced by construction companies during the implementation  of  the  PSBB-PPKM  policy  in  the  COVID-19  era during 2020-2022.
Methodology/approach: This  research  methodology  uses descriptive statistical analysis and review studies in a quantitative approach.  The  data  used  is  secondary  data  sourced  from  the financial statements of construction companies that have been listed on  the  Indonesia  Stock  Exchange,  then  processed  and  analyzed using the Microsoft Excel application.
Result/findings: During  the  implementation  of  the  PSBB-PPKM policy, there were 31 samples of construction companies detected as financial  distress,  12  and  20 samples of  companies  detected  as grey area and safe zone. Financial distress companies occur because they  have  poor  profitability  ratios  and  the  largest  solvency  ratios among other groups, gray area companies occur because they have large  solvency  ratios  and  poor  profitability  ratios,  and  safe  zone companies occur because they have high liquidity and profitability ratios,  and  the  smallest  solvency  ratios  among  other  group companies.
Limitation: The limitations of this study are the lack of consistent research analysis directions in previous journals, and not all sample company financial statements provide specific explanations of the development of account items in their financial statements.
Contribution: This  research  can  contribute  as  one  of  the  main references of stakeholders to make decisions that can avoid losses in  the  current  financial  situation  of  construction  companies  in Indonesia in the future.
Keywords: Financial  Distress, PSBB-PPKM, COVID-19, Construction Companies, Modified Altman Z-score How  to  cite: Budiman,  L,  S.  (2023).  Analisis  Financial  Distress pada Perusahaan Konstruksi Selama PSBB-PPKM era COVID-19 di  Indonesia. Reviu  Akuntansi,  Manajemen  dan  Bisnis, 3(2),  123- 150.
1. Pendahuluan
Aktivitas  perekonomian  di  Indonesia  banyak  berasal  dari  kontribusi  perusahaan  di  berbagai  sektor, salah  satunya  di  bidang  konstruksi.  Sektor  ini  telah  berkembang  dan  melakukan  berbagai  hal  yang menopang sebagian dari kegiatan perekonomian di Indonesia secara krusial.
Gambar 1. Harga Pasar PDB yang Dihasilkan dari Sektor Konstruksi di Indonesia Tahun 2014-2019 Sumber: Data diolah dari Statistics Indonesia (2023)
Berdasarkan gambar 1, Statistics Indonesia (2023) menyatakan bahwa harga pasar Produk Domestik Bruto  (PDB)  yang  dihasilkan  dari  sektor  konstruksi  di  Indonesia  selalu  meningkat  dari  tahun  2014- 2019. Hal ini dapat dinyatakan bahwa kontribusi dari perusahaan konstruksi semakin krusial terhadap kegiatan perekonomian Indonesia. Interpretasi tersebut sejalan dengan pernyataan Titik Kristanti et al. (2023)  bahwa  perusahaan  konstruksi  merupakan  perusahaan  dengan  sektor  terbesar  keempat  yang memiliki tingkat kontribusi terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia sebesar 10,48% di tahun 2021. Dengan demikian, pernyataan tersebut dapat ditemukan bahwa kontribusi perusahaan konstruksi terhadap perekonomian di Indonesia tidak hanya terjadi di situasi normal saja, melainkan juga berlaku di situasi abnormal seperti pandemi COVID-19.
Mengenai pandemi COVID-19 di Indonesia, pemerintah Republik Indonesia secara resmi menetapkan pandemi COVID-19 sebagai bencana nasional melalui Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor 12  Tahun  2022  pada  tanggal  13  April  2020.  Keputusan  ini  diambil  sebulan  setelah  World  Health Organization (WHO) menetapkan COVID-19 sebagai pandemi pada tanggal 11 Maret 2020 (Sekretaris Kabinet  Republik  Indonesia,  2020).  Dua  minggu  setelahnya,  pemerintah  Republik  Indonesia  secara resmi  mengumumkan  kebijakan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  melalui  Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 21 Tahun 2020 pada tanggal 31 Maret 2020 (Covid19.go.id, 2020). Hampir setahun  setelah  pengumuman  kebijakan  tersebut,  pemerintah  Republik  Indonesia  resmi  menerapkan kebijakan  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  pada  tanggal  21  Januari  2021 (Sekretaris Kabinet Republik Indonesia, 2021). Salah satu perbedaan utama antara PPKM dan PSBB adalah  pelaksanaan  PPKM  berdasarkan  instruksi  langsung  dari  pemerintah  pusat.  Pada  akhirnya berdasarkan  Humas  Sekretariat  Kabinet  Republik  Indonesia  (2022),  kebijakan  tersebut  secara  resmi dicabut melalui penerbitan Instruksi Menteri Dalam Negeri Nomor 53 Tahun 2022.
Selama masa pandemi COVID-19, banyak kegiatan perekonomian Indonesia yang sangat terdampak oleh  pandemi  tersebut,  khususnya  pada  aktivitas  sektor  konstruksi.  Titik  Kristanti  et  al.  (2023) menyatakan  bahwa  pemberlakuan  PSBB  telah memberikan  dampak besar terhadap  seluruh  kegiatan bisnis  perusahaan  termasuk  perusahaan  konstruksi.  Dimana,  pemberlakuan  ini  memberikan  dampak penundaan  proyek-proyek  dari  perusahaan  konstruksi  tersebut,  sehingga  otomatis  berdampak  juga terhadap kondisi keuangan mereka.
Tabel 1. Sampel Perusahaan Konstruksi di Indonesia yang Mengalami Kerugian secara Berturut-Turut selama Pandemi COVID-19
NAMA PERUSAHAAN TAHUN RUGI BERSIH PT Waskita Karya (Persero) Tbk 2020 -Rp. 7.359.679.861.100 2021 -Rp. 1.096.212.049.912 2022 -Rp. 1.899.817.183.583 PT Acset Indonusa Tbk 2020 -Rp. 1.323.209.000.000 2021 -Rp. 695.549.000.000 2022 -Rp. 448.905.000.000 PT Meta Epsi Tbk 2020 -Rp. 29.162.014.688 2021 -Rp. 229.807.628.249 2022 -Rp. 42.527.007.877 PT Aesler Grup Internasional Tbk 2020 -Rp. 4.557.245.930 2021 -Rp. 2.931.618.224 2022 -Rp. 27.388.561.027
Sumber: Laporan keuangan perusahaan yang diolah kembali
Pada  tabel  1,  ditemukan  beberapa  perusahaan  konstruksi  selama  pandemi  COVID-19  mengalami kerugian tiga tahun beruntun, dari tahun 2020 ke 2022. Pandemi COVID-19 membuat beberapa dari perusahaan konstruksi masih kesulitan untuk keluar dari jeratan kerugian bersihnya. Apalagi, salah satu perusahaan  dari  daftar  perusahaan  pada  tabel  1  sedang  melakukan  restrukturisasi  utangnya  akibat menghadapi risiko kondisi gagal bayar yang sangat besar pada tahun 2023. Hasil ini dapat dijelaskan lebih lanjut dari Muparuri & Gumbo (2022) bahwa suatu perusahaan dikatakan mengalami financial distress apabila menerima kerugian selama dua tahun berturut-turut dalam laporan keuangannya.
Financial distress adalah suatu kondisi keuangan perusahaan yang mengalami kesulitan likuiditas yang sangat parah, sehingga perusahaan tidak mampu menjalan operasi dengan baik (Yati & Afni Patunrui, 2017).  Kondisi financial  distress tergambar dari  ketidakmampuan atau tidak tersedianya dana  untuk membayar kewajiban yang telah jatuh tempo. Financial distress yang dialami perusahaan dapat terjadi karena ketidakmampuan manajerial dalam mengimplementasikan strategi bisnis (Altman & Hotchkiss, 2010),  kurangnya  pengetahuan  manajemen  terkait  keuangan,  kegagalan  dalam  menentukan  rencana permodalan, manajemen utang  dan pengendalian risiko yang buruk, serta kegagalan perusahaan dalam mengikuti  pasar  keuangan  (Chen  &  Du,  2009).  Oleh  karena  itu,  prediksi  dan  pencegahan financial distress sangat penting untuk meminimalisir dampak jangka panjang dari krisis pada perusahaan (Nik et al., 2016). Untuk mengukur financial distress , terdapat banyak indikator pengukuran, salah satunya yakni  Altman  Z-score,  yaitu  suatu  model  untuk  memprediksi  kebangkrutan  atau  kegagalan  suatu perusahaan.  Metode  ini  sering  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu  perusahaan  karena  mudah digunakan.
Adapun beberapa hasil penelitian terdahulu mengenai prediksi financial distress terhadap perusahaan konstruksi,  terdapat  beberapa  inkonsistensi  jumlah  perusahaan  konstruksi  yang  terdeteksi financial distress dimana hasil tahun penelitiannya melibatkan waktu abnormal tersebut. Penelitian Munandar et al.  (2023)  menghasilkan  bahwa  11  dari  30  sampel  perusahaan  konstruksi  yang  telah  dikumpulkan selama  tahun  2019-2021  terdeteksi  mengalami financial  distress .  Lalu,  penelitian  Wulansari  (2022) menghasilkan bahwa dari 9 sampel perusahaan konstruksi yang dikumpulkan selama tahun 2018-2020, semuanya  terdeteksi financial  distress .  Sedangkan,  penelitian  Rahmawati  &  Prihastiwi  (2021) menghasilkan bahwa 3 dari 16 sampel perusahaan konstruksi selama tahun 2020 mengalami financial distress . Dengan demikian, hal ini dapat ditemukan bahwa belum ada penelitian yang khusus mengkaji analisis financial  distress pada  perusahaan  konstruksi  selama  penerapan  kebijakan  PSBB-PPKM dengan menggunakan laporan keuangan tahunan yang sudah diaudit.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  bertujuan  melakukan  analisis financial  distress pada  perusahaan konstruksi selama PSBB-PPKM era COVID-19 di Indonesia, sehingga diketahui seberapa jauh tingkat financial distress yang dialami oleh perusahaan konstruksi selama penerapan kebijakan PSBB-PPKM, dan sesuai dengan pernyataan Wu et al. (2022) dan Muparuri & Gumbo (2022) bahwa hasil prediksi ini dapat dimanfaatkan oleh pihak internal dan eksternal perusahaan (investor, shareholder, pemerintah dll) sebagai penunjang untuk membuat keputusan yang dapat menghindari kerugian.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Financial Distress
Financial distress adalah suatu kondisi keuangan perusahaan yang mengalami kesulitan likuiditas yang sangat parah, sehingga perusahaan tidak mampu menjalan operasi dengan baik (Yati & Afni Patunrui, 2017).  Kondisi financial  distress tergambar dari  ketidakmampuan atau tidak tersedianya dana  untuk membayar  kewajiban  yang  telah  jatuh  tempo  (Widarjo  &  Setiawan,  2009),  dimana  hal  ini  senada dengan  Tandiawan  (2022)  mengenai  kekurangan  atau  tidak  cukupnya  dana  untuk  menjalankan  atau meneruskan usaha kembali. Altman & Hotchkiss (2010) menyatakan bahwa financial distress dapat terjadi di berbagai ukuran dan jenis pada perusahaan. Financial distress yang dialami perusahaan dapat terjadi karena ketidakmampuan manajerial dalam mengimplementasikan strategi bisnis.  Chen & Du (2009)  menyatakan  bahwa financial  distress juga  dapat  disebabkan  karena  kurangnya  pengetahuan manajemen  terkait  keuangan,  kegagalan  dalam  menentukan  rencana  permodalan,  manajemen  utang dan pengendalian risiko yang buruk, serta kegagalan perusahaan dalam mengikuti pasar keuangan. Oleh karena  itu,  Nik  et.  al  (2016)  menyatakan  bahwa  prediksi  dan  pencegahan financial  distress sangat penting untuk meminimalisir dampak jangka panjang dari krisis pada perusahaan.
Titik Kristanti et al. (2023) menyatakan bahwa memprediksi financial distress telah menjadi topik yang dicari  dalam  perekonomian  sejak  lama  karena  mampu  menggambarkan  kondisi  kesehatan  keuangan perusahaan.  Prediksi financial  distress memiliki  dampak  signifikan  terhadap  setiap  keputusan  yang diambil oleh para stakeholder (Mishraz et al., 2021). Maka dari itu, Wu et al. (2022) dan Muparuri & Gumbo (2022)  menyatakan bahwa hasil prediksi financial distress dapat memberikan indikasi pertama mengenai kondisi kesehatan keuangan perusahaan yang dapat dimanfaatkan oleh pihak internal maupun eksternal,  seperti  investor,  shareholder,  pemerintah,  dan  lain-lain,  untuk  mengambil  keputusan  yang dapat menghindari kerugian. Hal ini senada dengan Laksmiwati & Priyanto (2020), bahwa diharapkan kemungkinan adanya keadaan kesulitan keuangan (financial distress) dapat dihindari dan menjauh dari kondisi pailit atau bangkrut.

## 2.2. Altman Z-Score
Altman  Z-score  merupakan  suatu  model  untuk  memprediksi  kebangkrutan  atau  kegagalan  suatu perusahaan (Sari et al., 2020). Altman Z-score menggunakan teknik statistik untuk menghasilkan alat prediksi yang merupakan fungsi linier dari beberapa variabel penjelas (Ambarwati et al. 2017). Awalnya,  Altman  (1968)  mengembangkan  modelnya  untuk  perusahaan  manufaktur  publik.  Seiring jalannya  waktu,  Altman  (1983)  mengembangkan  modelnya  lebih  lanjut  untuk  perusahaan  non- manufaktur, dimana model ini mengeliminasi variabel X₅ (total penjualan/total aset). Dengan demikian, variabel yang terlibat dalam persamaan ini berjumlah empat buah, yaitu:

## 2.2.1. X₁ = Modal Kerja / Total Aset
X₁ adalah rasio likuiditas, yaitu berdasarkan Nurkomala et al. (2022) rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya.  Kurniasih at al. (2020) menjelaskan bahwa rasio ini dapat dicari dengan cara membandingkan modal kerja dan total aset perusahaan. Adapun untuk mencari nilai modal kerja dapat diperoleh dengan total aset dikurangi total kewajiban lancar.

## 2.2.2. X₂ = Laba Yang Ditahan / Total Aset
X₂ adalah rasio profitabilitas. Oktasari & Parashakti (2019) menjelaskan bahwa rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba ditahan dari total aset perusahaan. Berdasarkan  Hadi  &  Wijaya  (2019),  laba  ditahan  dapat  digunakan  untuk  memberikan  pendanaan, memberikan  pembiayaan  internal,  melunasi  beban  hutang,    dan  sebagai  reinvestasi  dalam pengembangan perusahaan.

## 2.2.3. X₃ = Laba Sebelum Bunga dan Pajak / Total Aset
X₃ adalah  rasio  profitabilitas.  Tania  et  al.  (2021)  menjelaskan  bahwa  rasio  ini  digunakan  untuk mengetahui kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba sebelum dikurangi biaya bunga dan pajak dari total aset yang dimilikinya. Dengan kata lain, dapat dikatakan bahwa rasio ini digunakan untuk menilai seberapa baik laba yang dihasilkan oleh perusahaan dengan memanfaatkan semua aset yang dimilikinya.  Berdasarkan  Sandy  et.  al  (2022),  untuk  mencari  laba  sebelum  bunga  dan  pajak  adalah dengan menggunakan metode tidak langsung, yaitu laba bersih ditambah dengan beban pajak dan beban bunga. Metode ini digunakan untuk menghitung keuntungan di akhir tahun.

## 2.2.4. X₄ = Nilai Pasar Ekuitas / Nilai Buku Hutang
X₄ adalah rasio solvabilitas. Yati & Afni Patunrui (2017) menjelaskan bahwa rasio ini menunjukkan kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban  dari  nilai  pasar  modal  mereka  sendiri  (saham biasa).  Adapun  nilai  pasar  ekuitas  dapat  diperoleh  dengan  mengalikan  antara  jumlah  lembar  saham biasa yang beredar dengan harga pasar per lembar pada saham biasa, sedangkan nilai buku hutang dapat diperoleh dengan mengakumulasikan kewajiban lancar dan kewajiban jangka panjang pada perusahaan.

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1. Jenis Penelitian
Adapun  jenis  penelitian  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  dengan menggunakan  pendekatan  analisis  statistik  deskriptif.  Menurut  Sugiyono  (2013),  analisis  statistik deskriptif adalah metode yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan  data      yang      telah      terkumpul  sebagaimana  adanya  tanpa  bermaksud  membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.  Selain itu, Sugiyono (2013) juga berpendapat bahwa yang termasuk dalam statistik deskriptif antara lain penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan modus, median, mean, perhitungan desil, persentil, penyebaran data melalui perhitungan rata-rata, standar deviasi, dan perhitungan persentase.

## 3.2. Populasi dan Sampel
Populasi yang dipakai pada penelitian ini adalah seluruh perusahaan konstruksi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI), yang ditemukan bahwa populasi pada perusahaan sektor tersebut berjumlah 26 perusahaan. Selanjutnya, penelitian ini menggunakan purposive sampling . Menurut Sugiyono (2013), purposive sampling adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Alasan pemilihan sampel dengan menggunakan purposive sampling adalah karena tidak semua sampel memiliki kriteria yang sesuai dengan yang penulis tentukan. Adapun kriterianya adalah sebagai berikut:
1. Perusahaan sektor konstruksi yang melantai di BEI pada tahun 2020-2022
2. Perusahaan  tersebut  konsisten  mempublikasikan  laporan  keuangan  di  situs  resmi  Bursa  Efek Indonesia, yaitu idx.co.id pada tahun 2020-2022
3. Perusahaan tersebut menggunakan mata uang rupiah secara konsisten pada tahun 2020-2022
Setelah  dilakukan purposive  sampling ,  daftar  sampel  yang  memenuhi  kriteria  diatas  adalah  sebagai berikut:
Tabel 2. Sampel Perusahaan Konstruksi di Indonesia yang Mengalami Kerugian secara Berturut-Turut selama Pandemi COVID-19
NO NAMA PERUSAHAAN KODE 1 PT Acset Indonusa Tbk ACST 2 PT Adhi Karya (Persero) Tbk ADHI 3 PT Bukaka Teknik Utama Tbk BUKK 4 PT Nusa Konstruksi Enjiniring Tbk DGIK 5 PT Indonesia Pondasi Raya Tbk IDPR 6 PT Jaya Konstruksi Manggala Pratama Tbk JKON 7 PT Meta Epsi Tbk MTPS 8 PT Nusa Raya Cipta Tbk NRCA 9 PT Paramita Bangun J Sarana Tbk PBSA 10 PT PP Presisi Tbk PPRE 11 PT Djasa Ubersakti Tbk PTDU 12 PP (Persero) Tbk PTPP 13 PT Pratama Widya Tbk PTPW 14 PT Aesler Grup Internasional Tbk RONY 15 PT Surya Semesta Internusa Tbk SSIA 16 PT Lancartama Sejati Tbk TAMA 17 PT Totalindo Eka Persada Tbk TOPS 18 PT Total Bangun Persada Tbk TOTL 19 PT Wijaya Karya Bangunan Gedung Tbk WEGE 20 PT Wijaya Karya (Persero) Tbk WIKA 21 PT Waskita Karya (Persero) Tbk WSKT
Sumber: Data Diolah dari idx.co.id (2023)

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Adapun jenis data yang dikumpulkan pada penelitian berupa data sekunder yang bersumber dari laporan keuangan pada perusahaan sektor konstruksi dan data harga pasar saham per lembar pada perusahaan sektor tersebut di website idx.co.id, kemudian diolah dengan aplikasi microsoft excel . Studi pustaka pada penelitian ini berupa review study , yaitu mempelajari serta mengkaji sumber bacaan yang berupa buku pustaka, artikel yang berkaitan tentang objek yang diteliti, jurnal penelitian terdahulu dan sumber lainnya yang berkaitan dengan objek yang diteliti.

## 3.4. Operasionalisasi Variabel
Mengenai pengukuran variabel yang dipakai untuk mengukur tingkat financial distress perusahaan pada penelitian  ini  adalah  dengan  model  Altman  Z-score  modifikasi,  karena  berdasarkan  Oktaviani  & Sembiring (2021), metode ini merupakan metode yang secara empirik paling akurat dan memiliki level error yang paling rendah. Sari et al. (2020) menyatakan bahwa metode ini memiliki akurasi ketepatan hingga  95%.  Alasan  ini  tentu  sejalan  dengan  penelitian  empiris  yang  dilakukan  oleh  Fahma  & Setyaningsih  (2021)  bahwa  metode  Altman  Z-score  memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik  untuk memprediksi  potensi keuangan  pada  suatu  perusahaan.  Kemudian alasan ini lebih  diperjelas  dengan pernyataan Nirmalasari (2018), bahwa metode Altman modifikasi z-score menjadi metode paling akurat dan  sesuai  untuk  mengukur  kesulitan  keuangan  pada  perusahaan  sektor  konstruksi,  baik  pada  saat keadaan ekonomi sedang baik maupun sedang buruk.
Adapun persamaan pada Altman Z-score modifikasi pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝑍  =  6,56 𝑋 1 + 3,26 𝑋 2 + 6,72 𝑋 3 + 1,05 𝑋 4 Keterangan: Z   = Indeks Kebangkrutan X₁ = Modal Kerja/Total Aset X₂ = Laba Ditahan/Total Aset X₃ = Laba sebelum Bunga dan Pajak/Total Aset X₄ = Nilai Pasar Ekuitas/Nilai Buku Liabilitas
Dimana apabila:
1. Nilai Z > 2,6, maka perusahaan tersebut berada di dalam safe zone dan perusahaan diprediksi tidak akan bangkrut.
2. Nilai Z di antara 1,1 dan 2,6, maka perusahaan tersebut berada di dalam grey area , dan diprediksi mengalami masalah keuangan, serta berpotensi akan bangkrut.
3. Nilai  Z  <  1,1,  maka  perusahaan  mengalami  financial  distress  dan  diprediksi  akan  mengalami bangkrut.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Hasil
Penjelasan pada Sub-bab ini dimulai dengan menyajikan tabel daftar perusahaan yang terdeteksi dalam kelompok financial distress (FD) , grey area (GA) , dan safe zone (SZ) . Peneliti juga akan menyajikan tabel daftar akumulasi perusahaan yang terbagi menjadi kelompok tersebut, serta tabel hasil statistik deskriptif keseluruhan secara sebagai pengantar untuk penjelasan sub-bab pembahasan berikutnya:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Altman Z-Score
NO KODE TAHUN Z KELOMPOK 1 ACST 2020 -5,313 FD 2021 -3,845 FD 2022 -5,552 FD 2 ADHI 2020 0,894 FD 2021 0,461 FD 2022 1,203 GA 3 BUKK 2020 2,651 SZ 2021 2,703 SZ
2022 2,623 SZ 4 DGIK 2020 0,512 FD 2021 0,869 FD 2022 0,331 FD 5 IDPR 2020 0,579 FD 2021 1,612 GA 2022 1,999 GA 6 JKON 2020 2,862 SZ 2021 3,521 SZ 2022 3,712 SZ 7 MTPS 2020 4,141 SZ 2021 -11,087 FD 2022 -9,050 FD 8 NRCA 2020 4,298 SZ 2021 4,493 SZ 2022 4,220 SZ 9 PBSA 2020 3,913 SZ 2021 4,896 SZ 2022 5,301 SZ 10 PPRE 2020 1,398 GA 2021 0,988 FD 2022 1,395 GA 11 PTDU 2020 0,747 FD 2021 1,280 GA
2022 -1,932 FD 12 PTPP 2020 1,030 FD 2021 0,891 FD 2022 1,086 FD 13 PTPW 2020 5,067 SZ 2021 4,741 SZ 2022 6,102 SZ 14 RONY 2020 -0,210 FD 2021 -0,256 FD 2022 -32,772 FD 15 SSIA 2020 2,127 GA 2021 1,825 GA 2022 2,377 GA 16 TAMA 2020 -1,910 FD 2021 -1,863 FD 2022 -1,033 FD 17 TOPS 2020 -0,175 FD 2021 1,968 GA 2022 1,073 FD 18 TOTL 2020 2,868 SZ 2021 3,272 SZ 2022 2,995 SZ 19 WEGE 2020 1,545 GA 2021 2,425 GA
2022 3,457 SZ 20 WIKA 2020 0,557 FD 2021 0,393 FD 2022 0,663 FD 21 WSKT 2020 -1,568 FD 2021 1,096 FD 2022 0,744 DF
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Tabel 4. Daftar Tiga Kelompok Perusahaan Secara Keseluruhan KELOMPOK 2020 2021 2022 TOTAL PERSENTASE Financial Distress 11 10 10 31 49% Grey Area 3 5 4 12 19% Safe Zone 7 6 7 20 32% TOTAL SAMPEL 21 21 21 63 100%
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Pada hasil penyajian tabel 4 dapat dijelaskan bahwa jumlah perusahaan yang masuk dalam kelompok financial  distress sebanyak  31  sampel  perusahaan  (49%),  disusul  perusahaan  yang  masuk  dalam kelompok grey area dan safe zone sebanyak 12 (19%) dan 20 sampel perusahaan (32%) dari populasi penelitian berjumlah 63 sampel perusahaan, dimana hasil ini berbeda dengan Rahmawati & Prihastiwi (2021)  yang  jumlah  sampel  perusahaan financial  distress justru  sangat  sedikit  dari  total  sampel penelitiannya. Artinya, selama penerapan kebijakan PSBB-PPKM di era COVID-19, hampir setengah populasi penelitian diprediksi bangkrut di masa depan (49%), mayoritas perusahaan sektor perusahaan berkaitan dengan kebangkrutan (49% financial distress + 19% grey area = 68% ), dan hanya sebagian kecil saja perusahaan-perusahaan yang diprediksi akan baik-baik saja ( safe zone ) di masa depan (32% dari populasi penelitian).
Tabel 5. Hasil Statistik Deskriptif Secara Keseluruhan
Variabel N Min Max Mean Financial Distress X1 31 -0,351 0,369 0,0533 X2 31 -3,685 0,242 -0,3502 X3 31 -3,337 0,067 -0,1887
X4 31 0,001 0,020 0,0065 Z 31 -32,77 1,096 -2,0533 Grey Area X1 12 -0,001 0,311 0,1555 X2 12 -0,064 0,556 0,1748 X3 12 -0,101 0,084 0,0248 X4 12 0,002 0,020 0,0055 Z 12 1,20 2,425 1,7629 Safe Zone X1 20 0,067 0,665 0,3522 X2 20 0,004 0,568 0,3208 X3 20 -0,036 0,178 0,0792 X4 20 0,00082 0,0084 0,0031 Z 20 2,62 6,102 3,8917
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Pada tabel 5, dapat dijelaskan lebih lanjut sebagai berikut:
1. Nilai rata-rata X₁ safe zone sebesar 0,3522, lebih tinggi daripada grey area (0,1555), dan grey area memiliki nilai rata-rata X₁ lebih tinggi daripada financial distress (0,0533). Artinya, jika merujuk pada Kurniasih at al. (2020), perusahaan yang diprediksi bangkrut memiliki kemampuan yang lebih buruk dalam memenuhi kewajiban lancarnya daripada perusahaan yang berpotensi bangkrut, dan perusahaan  yang  berpotensi  bangkrut  memiliki  kemampuan  yang  lebih  buruk  dalam  memenuhi kewajiban lancarnya daripada perusahaan kelompok safe zone . 2. Nilai rata-rata X₂ safe zone sebesar 0,3208, lebih tinggi daripada grey area (0,1748), dan grey area memiliki nilai rata-rata X₂ lebih tinggi daripada financial distress (-0,352). Artinya, jika merujuk pada Oktasari & Parashakti (2019) dan Hadi & Wijaya (2019), perusahaan yang diprediksi bangkrut memiliki  kemampuan  penyediaan  dana  untuk  pembiayaan  internal,  pendanaan,  melunasi  beban hutang,  dan  melakukan  reinvestasi  dalam  pengembangan  perusahaan  lebih  buruk  daripada perusahaan  yang  berpotensi  bangkrut,  karena  perusahaan  dalam financial  distress mengalami kerugian  dari  laba  ditahan  yang  dihasilkannya.  Demikian  dengan  perusahaan  yang  berpotensi bangkrut memiliki kemampuan penyediaan dana untuk keempat hal tersebut lebih buruk daripada perusahaan dalam kelompok safe zone .
3. Nilai Rata-rata X₃ safe zone sebesar 0,0792, lebih tinggi daripada grey area (0,0248), grey area memiliki  nilai  rata-rata  X₃  yang  lebih  tinggi  daripada financial  distress (-0,1887).  Artinya,  jika merujuk  pada  Tania  et  al.  (2021),  perusahaan  yang  diprediksi  bangkrut  memiliki  kemampuan menghasilkan laba dari semua asetnya lebih buruk daripada perusahaan yang berpotensi bangkrut, karena perusahaan financial distress mengalami kerugian dari laba sebelum bunga dan pajak yang dihasilkannya,  dan  perusahaan  yang  berpotensi  bangkrut  menghasilkan  laba  dari  semua  asetnya lebih  buruk  daripada  perusahaan safe  zone .  Kesimpulannya,  semakin  mendekati  kebangkrutan, semakin buruk perusahaan konstruksi tersebut dalam menghasilkan laba dari semua asetnya.
4. Nilai rata-rata X₄ financial distress sebesar 0,0065, lebih tinggi daripada perusahaan kelompok grey area (0,0055), grey  area memiliki  nilai  rata-rata  X₄  lebih  tinggi  daripada safe  zone (0,0031). Artinya, Jika merujuk pada Yati & Afni Patunrui (2017), perusahaan yang diprediksi bangkrut lebih berpotensi menggunakan nilai pasar pada saham mereka dalam memenuhi kewajibannya daripada perusahaan  berpotensi  bangkrut,  dan  perusahaan  berpotensi  bangkrut  lebih  berpotensi menggunakan nilai pasar pada saham mereka dalam memenuhi kewajibannya daripada perusahaan safe  zone .  Kesimpulannya,  semakin  mendekati  kebangkrutan,  semakin  berpotensi  berpotensi kemungkinan  membayar  kewajibannya  pada  perusahaan  konstruksi  tersebut  melalui  penjualan saham perusahaan ke publik.
5. Rata-rata  nilai  Z safe  zone sebesar  3,897,  lebih  tinggi  daripada  perusahaan  kelompok grey  area (1,7629), grey area memiliki nilai rata-rata Z yang lebih tinggi daripada financial distress (-2,0533). Artinya, indeks kebangkrutan yang dimiliki perusahaan safe zone lebih besar daripada perusahaan yang berpotensi bangkrut, dan perusahaan yang berpotensi bangkrut memiliki indeks kebangkrutan lebih besar daripada perusahaan yang diprediksi bangkrut.

## 4.2. Pembahasan
Di Sub-bab ini akan dijelaskan secara spesifik mengenai situasi keuangan dalam indeks kebangkrutan yang  terjadi  masing-masing  pada  perusahaan  kelompok financial  distress , grey area ,  dan safe zone . Untuk menjelaskan spesifikasi ini, selain berdasarkan fakta-fakta penelitian yang terdapat di sub-bab hasil, juga berdasarkan pemilihan dua variabel dengan nilai terkecil dalam persamaan Altman Z-score pada  setiap  kelompok  perusahaan,  sebagai  bagian  lain  yang  ikut  melengkapi  dalam  spesifikasi penjelasan situasi keuangan dalam indeks kebangkrutan pada tiga kelompok perusahaan tersebut.

## 4.2.1Perusahaan Financial Distress
Gambar 2. Perkembangan Indeks Kebangkrutan pada Perusahaan Kelompok Financial Distress Tahun 2020-2022
Sumber: Hasil Penelitian, 2023 (Data Diolah)
Berdasarkan  gambar  2,  indeks  kebangkrutan  perusahaan-perusahaan  yang  masuk  dalam  kelompok financial  distress merosot  berturut-turut  dari  tahun  2020  hingga  2022.  Artinya,  selama  penerapan PSBB-PPKM di era COVID-19, perusahaan kelompok ini semakin mendekati kebangkrutan.
Tabel 6. Hasil Statistik Deskriptif Khusus Perusahaan Financial Distress VARIABEL MEAN RATA-RATA KESELURUHAN 2020 2021 2022 X₁ 0,0221 0,0625 0,0783 0,0543 X₂ -0,0498 -0,2433 -0,7877 -0,3602 X₃ -0,0641 -0,1276 -0,3868 -0,1928 X₄ 0,0060 0,0047 0,0088 0,0065 Z -0,4415 -1,2354 -4,6443
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Berdasarkan  tabel  6  dapat  dinyatakan  bahwa  dua  rasio  yang  terkecil  pada  kelompok  perusahaan  ini adalah  X₂  dan  X₃.  Artinya,  dua  faktor  utama  perusahaan  konstruksi  diprediksi  bangkrut  adalah kemampuannya dalam menghasilkan laba ditahan dan laba sebelum bunga dan pajak dari asetnya buruk. Untuk memperdalam penjelasan dua faktor tersebut, maka analisis berikutnya adalah identifikasi laba ditahan pada sampel laporan keuangan perusahaan kelompok financial distress .
Tabel 7. Daftar Laba Ditahan pada Perusahaan Financial Distress
KODE SAHAM TAHUN LABA DITAHAN ACST 2020 -Rp. 2.096.193.000.000 2021 -Rp. 2.786.845.000.000 2022 -Rp. 3.228.872.000.000 ADHI 2020 Rp. 1.989.824.895.076 2021 Rp. 2.041.377.034.231 DGIK 2020 -Rp. 161.636.513.261 2021 -Rp. 156.718.356.923 2022 -Rp. 144.052.899.805 IDPR 2020 Rp. 234.725.256.264
MTPS 2021 -Rp. 229.660.328.222 2022 -Rp. 272.874.420.785 PPRE 2021 Rp. 456.570.114.040 PTDU 2020 Rp. 810.196.902 2022 -Rp. 63.532.513.164 PTPP 2020 Rp. 2.827.417.340.878 2021 Rp. 3.390.262.150.289 2022 Rp. 3.661.960.939.208 RONY 2020 Rp. 629.785.517 2021 -Rp. 2.427.392.779 2022 -Rp. 29.796.286.747 TAMA 2020 -Rp. 1.441.065.115 2021 -Rp. 1.354.247.822 2022 -Rp. 6.320.323.744 TOPS 2020 -Rp. 153.401.784.104 2022 -Rp. 245.032.416.813 WIKA 2020 Rp. 348.575.904.000 2021 Rp. 4.457.008.744.000 2022 Rp. 4.372.391.037.000 WSKT 2020 -Rp. 4.793.421.164.835 2021 -Rp. 5.961.138.405.267 2022 -Rp. 8.214.646.146.182
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Pada  tabel  7,  ditemukan  bahwa  19  dari  31  sampel  laba  ditahan  pada  sampel  laporan  keuangan perusahaan  konstruksi  kelompok financial  distress minus.  Artinya,  mayoritas  perusahaan financial distress bermasalah dengan pengelolaan laba, terutama kesulitan untuk menyediakan dana yang cukup untuk melakukan berbagai opsi kebijakan bisnis, seperti pendanaan, pembiayaan internal, pembiayaan hutang,  dan  reinvestasi  pengembangan  perusahaan.  Hal  ini  memvalidasi  pernyataan  dari  Widarjo & Setiawan  (2009),  bahwa  kondisi financial  distress pada  perusahaan  tergambar  ketika  perusahaan kelompok  tersebut  tidak  mampu  menyediakan  dana  yang  cukup  untuk  membiayai  beban  hutang perusahaan  yang  sangat  berkaitan  erat  dengan  kewajiban  perusahaan.  Tentunya,  ketidakmampuan penyediaan kecukupan dana berpengaruh terhadap likuiditas perusahaan, sehingga kelancaran aktivitas operasional perusahaan terganggu. Maka, hal ini memvalidasi pernyataan Yati & Afni Patunrui (2017) bahwa  perusahaan  yang  mengalami  kesulitan  likuiditas  menyebabkan  ketidakmampuan  menjalani operasi  dengan  baik  termasuk  perusahaan financial  distress .  Untuk  mengkaji  lebih  lanjut  penyebab utama saldo laba minus pada sampel perusahaan tersebut, sampel laporan keuangan yang diambil untuk kajian selanjutnya adalah 19 sampel laporan keuangan yang saldo pada laba ditahannya minus untuk mengetahui penyebab utamanya, dan menghindari bias dalam analisis penyajian data berikutnya.
Tabel 8. Faktor Penyebab Laba Ditahan Pada Perusahaan Financial Distress Minus
NO FAKTOR PENYEBAB FREKUENSI 1 Rugi Bersih Tahun Berjalan 8 2 Dampak Penerapan PSAK 71, 72, dan 73 2
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Pada tabel 8, ditemukan bahwa mayoritas penyebab laba ditahan perusahaan financial distress minus adalah rugi bersih tahun berjalan dengan jumlah sebanyak 8 buah, dan dampak dari penerapan PSAK 71, 72,  dan 73 dengan jumlah sebanyak 2 sampel. Untuk penjelasan lebih lanjut adalah sebagai berikut:
a. Rugi Bersih Tahun Berjalan Dari 19 sampel perusahaan financial distress dengan saldo laba ditahan minus, mereka mengalami ketimpangan dimana laba bruto perusahaan tidak mampu menutupi beban operasionalnya dengan baik, sehingga hal ini terjadi kerugian bersih tahun berjalan lalu berimbas pada saldo laba ditahan yang  belum  ditentukan  pemakaiannya  untuk  menutupi  kerugian  tersebut.  Hal  ini  mengganggu peluang opsi bisnis perusahaan untuk berkembang di tahap berikutnya. Selain itu, kerugian bersih ini berkaitan dengan rasio profitabilitas lainnya, yaitu X₃ sebagai rasio terkecil kedua pada kelompok perusahaan ini, sehingga hal ini juga merepresentasikan buruknya kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba, sebelum laba tersebut diatribusikan ke saldo laba ditahan lalu digunakan untuk berbagai  keperluan  bisnis  perusahaan  selanjutnya.  Adapun  rincian  penyebab  selanjutnya  dalam penjelasan ini adalah sebagai berikut:
Tabel  9.  Jenis  Beban  Operasional  Terbesar  pada  19  Perusahaan Financial  Distress dengan  Laba
Ditahan Minus KODE SAHAM TAHUN BEBAN PENJUALAN BEBAN UMUM DAN ADMINISTRASI BEBAN KEUANGAN ACST 2020 Rp. 631.450.000.000 Rp. 154.742.000.000 Rp. 285.705.000.000 2021 Rp. 333.332.000.000 Rp. 133.252.000.000 Rp. 79.306.000.000 2022 Rp. 20.150.000.000 Rp. 132.417.000.000 Rp. 35.587.000.000 DGIK 2020 Rp. - Rp. 103.462.665.042 Rp. 10.296.814.268
2021 Rp. - Rp. 65.166.132.189 Rp. 4.509.765.456 2022 Rp. - Rp. 78.666.105.945 Rp. 3.483.884.168 MTPS 2021 Rp. - Rp. 14.645.393.278 Rp. 5.790.249.784 2022 Rp. - Rp. 8.651.180.622 Rp. 5.794.166.063 PTDU 2022 Rp. - -Rp. 14.479.554.991 Rp. 10.552.714.297 RONY 2021 Rp. 20.251.080 Rp. 4.356.863.401 Rp. 124.839.191 2022 Rp. - Rp. 4.065.411.852 Rp. 93.426.183 TAMA 2020 Rp. - Rp. 5.014.150.432 Rp. 9.533.697.761 2021 Rp. - Rp. 5.757.875.049 Rp. 9.977.834.909 2022 Rp. - Rp. 8.576.789.099 Rp. 10.832.556.586 TOPS 2020 Rp. - Rp. 53.071.340.593 Rp. 53.667.116.436 2022 Rp. - Rp. 63.384.550.192 Rp. 30.818.996.285 WSKT 2020 Rp. 389.921.044.656 Rp. 4.334.417.918.832 Rp. 4.877.332.458.300 2021 Rp. 46.484.305.094 Rp. 2.034.110.066.390 Rp. 4.840.185.769.843 2022 Rp. 42.193.324.081 Rp. 2.412.171.385.796 Rp. 4.286.996.169.770
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Berdasarkan tabel 9, jenis beban operasional terbesar adalah beban penjualan, beban administrasi dan  umum,  dan  beban  keuangan.  Adapun  untuk  pemeringkatan  jenis  beban  operasional  terbesar adalah sebagai berikut:
Tabel 10. Pemeringkatan Klasifikasi Jenis Beban Operasional
KLASIFIKASI JENIS BEBAN OPERASIONAL NOMINAL (RATA-RATA) Beban Keuangan Rp. 766.346.761.016 Beban Umum dan Administrasi Rp. 505.339.435.459 Beban Penjualan Rp. 81.308.384.717
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Berdasarkan tabel 10, ditemukan bahwa  beban keuangan yang sangat berkaitan erat dengan beban bunga  merupakan  beban  yang  paling  berkontribusi  terhadap  kerugian  perusahaan,  disusul  beban umum dan administrasi, dan beban penjualan, sehingga perusahaan konstruksi yang merugi terpaksa harus  mengorbankan  saldo  pada  laba  ditahan  belum  ditentukan  penggunaannya  guna  menutupi kerugian tersebut.
b. Dampak dari PSAK 71, PSAK 72, dan PSAK 73
Penerapan PSAK 71 (Instrumen Keuangan), PSAK 72 (Pendapatan dari Kontrak Pelanggan), dan PSAK 73 (Sewa) ikut turut serta mempengaruhi saldo laba yang belum dicadangkan perusahaan. Dimana ketiga PSAK tersebut mulai berlaku sejak tahun 2020, dan tahun tersebut adalah tahun penerapan PSBB di Indonesia. Pada dampak ini, dua sampel perusahaan yang masuk dalam ruang lingkup ini adalah WSKT dan ACST, dimana untuk penjelasan lebih spesifiknya adalah sebagai berikut:
1. WSKT
Tabel 11. Spesifikasi Pos Akun Terdampak dari Penerapan PSAK 71, PSAK 72, dan PSAK 73 pada Laporan Posisi Keuangan WSKT Tahun 2020
POS AKUN SALDO SEBELUM PENERAPAN DAMPAK PSAK 71 DAMPAK PSAK 72 DAMPAK PSAK 73 TOTAL PENYE- SUAIAN SALDO SESUDAH PENERA- PAN Piutang Usaha - Berelasi Rp. 1.085.899.931. 009 - Rp.123.243.08 0.914 -Rp. 123.243.080 .914 Rp. 962.656.850 .095 Piutang Usaha - Ketiga Rp. 2.469.994.551. 718 -Rp. 297.637.330.99 9 -Rp. 204.751.555. 909 -Rp. 502.388.886 .908 Rp. 1.967.605.6 64.810 Piutang Retensi - Berelasi Rp. 1.461.470.561. 988 -Rp. 39.822.752.002 -Rp. 39.822.752. 002 Rp. 1.421.647.8 09.986 Piutang Retensi - Ketiga Rp. 321.656.594.68 9 -Rp. 197.089.047.76 9 -Rp. 197.089.047 .769 Rp. 124.567.546 .920 Piutang Lain-Lain lancar - Berelasi Rp. 3.961.228.866. 682 -Rp. 95.513.646.098 -Rp. 95.513.646. 098 Rp. 3.865.715.2 20.584 Piutang Lain-Lain lancar - Ketiga Rp. 4.437.931.030. 282 -Rp. 150.601.900.41 9 -Rp. 150.601.900 .419 Rp. 4.287.329.1 29.863 Persediaan Rp. 4.470.845.549. 423 Rp. 515.904.682. 029 Rp. 515.904.682 .029 Rp. 4.986.750.2 31.452 Tagihan Bruto Kepada Pengguna Jasa Bagian Lancar - Berelasi Rp. 11.475.684.609 .873 -Rp. 876.823.076.25 5 -Rp. 102.391.742. 550 - -Rp. 979.214.818 .805 Rp. 10.496.469. 791.068
Tagihan Bruto Kepada Pengguna Jasa Bagian Lancar - Ketiga Rp. 2.695.490.949. 143 -Rp. 824.846.594.27 9 -Rp. 330.807.350. 000 - -Rp. .155.653.94 4.279 Rp. 1.539.837.0 04.864 Investasi Pada Entitas Asosiasi dan Ventura Bersama Rp. 5.384.494.191. 741 -Rp. 99.920.492.1 77 - -Rp. 99.920.492. 177 Rp. 5.284.573.6 99.564 Aset Sewa Guna Usaha - - - Rp. 86.215.323. 245 Rp. 86.215.323. 245 Rp. 86.215.323. 245 Aset Pajak Tangguhan Rp. 1.542.424.572 Rp. 215.291.424.28 9 Rp. 215.291.424 .289 Rp. 216.833.848 .861 *Aset Lain- lain Rp. 922.343.976.80 8 - - -Rp. 84.000.000 -Rp. 84.000.000 Rp. 922.259.976 .808 TOTAL -Rp. 2.390.286.004. 446 -Rp. 221.966.458. 607 Rp. 86.131.323. 245 -Rp. 2.526.121.1 39.808 Rp. 36.162.462. 098.120 Uang Muka Kontrak Jangka Pendek - Pihak Ketiga Rp. 315.921.526.48 5 Rp. 639.728.615. 510 Rp. 639.728.615 .510 Rp. 955.650.141 .995 Liabilitas Sewa Guna Usaha Rp - Rp. 90.142.397. 508 Rp. 90.142.397. 508 Rp. 90.142.397. 508 Saldo Laba - Belum Ditentukan Penggunaan nya (diatribusika n ke pemilik) Rp. 8.561.015.893. 115 Rp. - 2.390.286.004. 446 Rp. - 861.695.074. 117 Rp. - 4.011.074.2 63 -Rp. 3.255.992.1 52.826 Rp. 5.305.023.7 40.289 TOTAL Rp. 8.876.937.419. 600 Rp. - 2.390.286.004. 446 Rp. - 221.966.458. 607 Rp. 86.131.323. 245 Rp. - 2.526.121.1 39.808 Rp. 6.350.816.2 79.792
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Pada tabel 11, ditemukan bahwa penerapan PSAK 71 di laporan posisi keuangan perusahaan pada tahun 2020 memberikan dampak terbesar dalam menyebabkan penurunan saldo laba ditahan yang belum  ditentukan  penggunaanya  sebesar  2,39 triliun rupiah,  diikuti  dengan  penerapan  PSAK  72 sebesar 861 milyar rupiah dan PSAK 73 sebesar 4 milyar rupiah. Adapun total penurunan saldo laba ditahan yang belum ditentukan penggunaanya akibat penerapan ketiga PSAK tersebut sebesar 3,25 triliun rupiah.
Pada PSAK 71, terjadi perubahan mekanisme pengakuan pendapatan keuangan dibanding PSAK sebelumnya  (PSAK  55)  yang  menyebabkan  terjadinya  kerugian  kredit  berbagai  jenis  piutang perusahaan sebagai salah satu dari jenis aset lancar, yaitu piutang usaha, piutang retensi, piutang lain-lain lancar, dan tagihan bruto kepada pengguna jasa, baik untuk pihak berelasi maupun pihak ketiga. Disisi lain, penerapan PSAK ini menyebabkan munculnya pos aset pajak tangguhan, namun tidak cukup untuk menutupi penurunan jenis aset lancar tersebut, sehingga, penurunan aset sebesar 2,39  triliun  rupiah  ini  berimbas  ke  saldo  laba  yang  masih  belum  ditentukan  penggunaanya. Penurunan ini merupakan penurunan yang paling signifikan di antara pengaruh PSAK lainnya.
Kemudian,  PSAK  72  terjadi  penyesuaian  klasifikasi  pengakuan  pendapatan  kontrak  dengan pelanggan, dimana pendapatan tersebut mengecualikan pendapatan yang berkaitan dengan sewa, asuransi, instrumen keuangan, dan pertukaran aset non-moneter antar entitas yang berada di lini yang sama di bawah naungan perusahaan induk. Akibatnya, terjadi penurunan kontrak pelanggan pada  piutang  usaha  pihak  ketiga,  dan tagihan  bruto  kepada  pengguna  jasa  bagian  lancar  baik  di pihak berelasi dan pihak ketiga, serta investasi pada entitas asosiasi dan ventura bersama. Disisi lain, penerapan ini juga memunculkan uang muka kontrak jangka pendek sebagai kewajiban lancar yang harus dibayar WSKT sebagai pemberi kerja ke para kontraktornya di masa depan. Meskipun pada penerapan PSAK ini  menyebabkan kenaikan nilai persediaan yang berkaitan dengan ruang lingkup  pengakuan  pendapatan  pada  PSAK  tersebut,  namun  kenaikan  ini  tetap  tidak  mampu menutupi penurunan aset lainnya, sehingga tetap berimbas pada penurunan saldo laba yang belum ditentukan penggunaanya tersebut.
Terakhir, PSAK 73 terjadi perubahan pengakuan dimana baik sewa jenis pembiayaan dan operasi harus diakui sebagai aset sewa dan liabilitas sewa, bukan lagi dicatat sebagai beban sewa. Hal ini menyebabkan  meningkatnya  utang  di  sisi  perusahaan karena  terdapat transaksi sewa  aset  secara kredit  dari  pihak  ketiga  WSKT.  Adapun  aset  yang  disewa  secara  kredit  yaitu  tanah,  bangunan, kendaraan  dan  peralatan.  Sewa  kredit  usaha  yang  baru  dibayar  sebagian sebesar  4  triliun  rupiah menyebabkan penurunan saldo laba ditahan yang belum ditentukan penggunaannya tersebut.

## 2. ACST
Tabel  12.  Spesifikasi  Pos  Akun  Terdampak  dari  Penerapan  PSAK  72  pada  Laporan  Laba/Rugi ACST Tahun 2020
POS AKUN SALDO SEBELUM PENERAPAN PSAK 72 SALDO SESUDAH PENERAPAN Beban Pokok Pendapatan Rp. 1.493.086.000.000  Rp. 7.184.000.000  Rp. 1.500.270.000.000 Beban Keuangan Rp. 305.705.000.000 Rp. 20.000.000.000 Rp. 325.705.000.000
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Pada  tabel  12,  ditemukan  bahwa  dampak  penerapan  ketiga  PSAK  tersebut  juga  mempengaruhi laporan  laba/rugi  perusahaan.  Sebagai  contoh,  terjadi  peningkatan  beban  pokok  pendapatan  dan keuangan pada ACST di laporan laba/ruginya tahun 2020 akibat penerapan dari PSAK 72, sehingga hal  ini  menyebabkan  penurunan  laba  bersih  perusahaan  yang  secara  tidak  langsung  berdampak terhadap saldo laba ditahan perusahaan.
Adapun  kesimpulan  dari  penjelasan  dua  faktor  utama  penyebab  saldo  laba  ditahan  pada  perusahaan financial distress adalah:
1. Kemampuan laba sebelum bunga dan pajak yang buruk, dimana hal ini berimbas pada penurunan saldo  laba  ditahan  yang  signifikan.  Beban  keuangan  dan  administrasi  dan  umum  menjadi  2 klasifikasi beban operasional terbesar yang tidak mampu ditutupi oleh laba bruto perusahaan
2. Penerapan PSAK 71, PSAK 72, dan PSAK 73 ikut serta menyebabkan saldo laba ditahan perusahaan semakin menurun dan memburuk. Penurunan nilai aset lancar, meningkatnya saldo liabilitas, dan meningkatnya  saldo  beban  pokok  pendapatan  dan  beban  keuangan  yang  membengkak  menjadi penyebab utama menurunnya saldo laba ditahan perusahaan sebagai dampak dari ketiga PSAK ini.
Adapun dua faktor ini dapat dijelaskan lebih lanjut oleh Altman & Hotchkiss (2010), bahwa salah satu kemungkinan  penyebab  perusahaan financial  distress adalah  ketidakmampuan  manajerial  dalam mengimplementasikan strategi bisnis. Pernyataan tersebut mengimplikasikan bahwa selama penerapan kebijakan  PSBB-PPKM,  perusahaan financial  distress tidak  mampu  mengimplementasikan  strategi bisnis  mereka  dengan  baik,  akibat  berbagai  pembatasan  kegiatan  bisnis  sebagai  bagian  dari  kajian strategi  bisnis  yang  menyebabkan  berbagai  pelaksanaan  proyek  tertunda.  Hal  ini  searah  dengan pernyataan Titik Kristanti et al. (2023) mengenai proyek perusahaan konstruksi yang tertunda sebagai dampak dari penerapan kebijakan pembatasan seperti PSBB. Akibatnya, perusahaan financial distress gagal mencapai pendapatan optimalnya, sehingga sangat berdampak terhadap rasio profitabilitas dan likuiditas perusahaan.

## 4.2. 2 Perusahaan Grey Area
Gambar 3. Perkembangan Indeks Kebangkrutan pada Perusahaan Kelompok Grey Area Tahun 2020-2022 Sumber: Hasil Penelitian, 2023 (Data Diolah)
Berdasarkan  gambar  3,  indeks  kebangkrutan  perusahaan grey  area fluktuatif  naik  dari  tahun  2020 hingga  2022.  Artinya,  perusahaan  yang  masuk  di  dalam  kelompok  ini  mengalami  fluktuasi  namun cenderung  menjauh  dari  arah  kebangkrutan  selama  penerapan  PSBB-PPKM  di  era  COVID-19,  dan perusahaan grey area masih memiliki kemungkinan besar untuk lolos dari jeratan kebangkrutan di masa depan.
Tabel 13. Hasil Statistik Deskriptif Khusus Perusahaan Grey Area
VARIABEL MEAN RATA-RATA KESELURUH AN 2020 2021 2022 X₁ 0,1397 0,1924 0,1214 0,1512
X₂ 0,1810 0,1538 0,1963 0,1771 X₃ 0,0268 0,0075 0,0450 0,0264 X₄ 0,0032 0,0076 0,0048 0,0052 Z 1,6900 1,8221 1,7436
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Berdasarkan tabel 13 dapat dinyatakan bahwa dua rasio yang terkecil pada kelompok perusahaan ini adalah  X₄  dan  X₃.  Artinya,  dua  faktor  utama  penyebab  perusahaan  masuk  dalam  grey  area  adalah kemampuan  perusahaan  dalam  potensi  mengandalkan  nilai  pasar  sahamnya  untuk  memenuhi kewajibannya kecil, dan kemampuan menghasilkan laba sebelum bunga dan pajak dari asetnya yang buruk. Namun untuk X₄, rasio solvabilitas perusahaan yang kecil adalah pertanda terdapat suatu harapan bahwa perusahaan tersebut menjauh dari potensi bangkrut karena perusahaan berkemungkinan masih mampu melunasi kewajibannya tanpa harus melalui pendapatan atas penjualan saham ke publik. Oleh karena itu, untuk memperdalam dua rasio penyebab ini lebih lanjut,  tahap analisis berikutnya adalah identifikasi sampel laporan keuangan perusahaan yang teridentifikasi kelompok grey area .
Tabel 14. Daftar Sampel Laporan Keuangan Perusahaan Grey Area Tahun 2020-2022 KODE FREKUENSI TOTAL 2020 2021 2022 ADHI - - 1 1 IDPR - 1 1 2 PPRE 1 - 1 2 PTDU - 1 - 1 SSIA 1 1 1 3 TOPS - 1 - 1 WEGE 1 1 - 2 TOTAL 3 5 4 12
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Berdasarkan  tabel  14,  ditemukan  terdapat  12  sampel  laporan  keuangan  perusahaan  yang  masuk  ke dalam kelompok grey area , dengan rincian 3, 5, dan 14 sampel laporan keuangan perusahaan kelompok grey area pada tahun 2020, 2021, dan 2022.
Gambar 4. Rata-Rata Nilai Pasar Ekuitas Setiap Kelompok Perusahaan Tahun 2020-2022 Sumber: Hasil Penelitian, 2023 (Data Diolah)
Pada gambar 4, ditemukan bahwa perusahaan kelompok financial distress memiliki nilai rata–rata pasar ekuitas tertinggi, dilanjutkan dengan perusahaan kelompok grey area dan safe zone . Artinya, terdapat salah  satu  alasan  mengapa  perusahaan  kelompok financial  distress memiliki  rasio  solvabilitas  yang tinggi karena memiliki nilai pasar ekuitas tertinggi diantara lainnya.
Gambar 5. Rata-Rata Modal Dasar Saham Setiap Kelompok Perusahaan Tahun 2020-2022 Sumber: Hasil Penelitian, 2023 (Data Diolah)
Pada  gambar  5,  bahwa  modal  yang  disediakan  perusahaan  untuk  dijual  yaitu  modal  dasar  saham, perusahaan kelompok financial distress menjadi yang tertinggi atas modal tersebut, disusul perusahaan kelompok grey area dan safe zone . Apabila gambar 4 dan 5 dijelaskan ulang secara sinergis, perusahaan kelompok financial  distress memiliki  ketersediaan  saham  yang  dijual  ke  publik  tertinggi  diantara kelompok  lainnya  karena  memiliki  nilai  pasar  saham  tertinggi.  Hal  ini  membuka  kemungkinan  lain bahwa  perusahaan  yang  berkaitan  erat  dengan  kebangkrutan  ( financial  distress dan grey  area ) berpotensi besar akan mengandalkan uang penjualan dari penerbitan saham ke publik untuk membiayai semua  kewajibannya,  sebab  mereka  memiliki  rasio  likuiditas  dan  profitabilitas  yang  buruk dibandingkan perusahaan kelompok safe zone . Ini akan merugikan shareholder karena berakibat dividen yang didapatkan lebih sedikit, apabila kepemilikan saham oleh publik tersebut semakin besar dan para shareholdernya semakin variatif.
Mengenai  rasio  profitabilitas,  salah  satu  rasio  yang  menyebabkan  perusahaan  konstruksi  masuk  ke dalam kelompok grey area selama penerapan kebijakan PSBB-PPKM adalah kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba bersih sebelum bunga dan pajak yang buruk, sehingga tidak mampu menutupi segala beban operasionalnya dengan baik. Berikut dibawah ini adalah tabel daftar perusahaan kelompok grey area dan beban-beban operasionalnya:
Tabel 15. Jenis Beban Operasional pada Perusahaan Grey Area Tahun 2020-2022
KODE SAHAM PERIODE BEBAN UMUM DAN ADMINISTRASI BEBAN PAJAK FINAL BEBAN KEUANGAN ADHI 2022 Rp. 711.884.250.955 Rp. 368.065.065.638 Rp. 806.691.421.118 IDPR 2021 Rp. 109.458.053.588 Rp. - Rp. 40.338.765.366 2022 Rp. 118.087.833.892 Rp. - Rp. 42.769.411.524 PPRE 2020 Rp.  49.106.773.824 Rp. 58.724.362.566 Rp. 191.470.892.230 2022 Rp. 89.257.811.132 Rp. 102.223.249.418 Rp. 230.326.938.099 PTDU 2021 Rp. 18.026.795.909 Rp. 5.654.121.831 Rp. 8.915.149.812 SSIA 2020 Rp. 484.664.392.312 Rp. 75.809.716.534 Rp. 201.865.374.586 2021 Rp. 432.939.123.542 Rp. 56.561.501.062 Rp. 222.389.257.439 2022 Rp. 527.965.573.552 Rp. 82.818.775.866 Rp. 233.944.976.725 TOPS 2021 Rp. 53.007.920.297 Rp. 18.124.573.919 Rp. 21.888.532.577 WEGE 2020 Rp. 63.292.821.051 Rp. 84.955.702.800 Rp. 32.495.826.644 2021 Rp. 58.273.419.678 Rp. 96.753.619.428 Rp. 63.517.792.202
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Tabel 16. Pemeringkatan Klasifikasi Jenis Beban Operasional
KLASIFIKASI BEBAN NOMINAL (RATA-RATA) Beban Umum dan Administrasi Rp. 226.330.397.478 Beban Keuangan Rp. 174.717.861.527 Beban Pajak Final Rp. 79.140.890.755
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Berdasarkan tabel 15, ditemukan tiga klasifikasi beban operasional tertinggi pada perusahaan grey area , yaitu    beban  umum  dan  administrasi,  beban  pajak  final,  dan  beban  keuangan.  Untuk  klasifikasi pemeringkatannya, ditemukan di tabel 16 bahwa beban umum dan administrasi merupakan jenis beban
operasional  tertinggi,  disusul  beban  keuangan,  dan  beban  pajak  final.  Artinya,  beban  umum  dan administrasi  merupakan  jenis  beban  operasional  yang  paling  membebani  atas  pendapatan  pada perusahaan kelompok grey area selama penerapan PSBB-PPKM di era pandemi COVID-19.

## 4.2.3 Perusahaan Safe Zone
Berkebalikan  dengan  perusahaan  kelompok financial  distress ,  perusahaan  di  dalam  kelompok  ini termasuk perusahaan yang diprediksi akan baik-baik saja di masa depan. Adapun perkembangan indeks kebangkrutan pada perusahaan kelompok ini selama penerapan PSBB-PPKM di era pandemi COVID- 19 adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Perkembangan Indeks Kebangkrutan pada Perusahaan Kelompok Safe Zone Tahun 2020- 2022 Sumber: Data Diolah (2023)
Pada  gambar  6,  dapat  ditemukan  bahwa  selama  penerapan  kebijakan  PSBB-PPKM  di  era  pandemi COVID-19,  indeks  kebangkrutan  pada  perusahaan  kelompok safe  zone meningkat  berturut-turut. Artinya, rasio likuiditas, profitabilitas, dan solvabilitas pada perusahaan kelompok ini semakin menjauh dari kebangkrutan.
Tabel 17. Hasil Statistik Deskriptif Khusus Perusahaan Safe Zone Variabel Mean Rata-Rata Keseluruhan 2020 2021 2022 X₁ 0.367 0.343 0.345 0.3517 X₂ 0.269 0.350 0.348 0.3222 X₃ 0.059 0.081 0.098 0.0793 X₄ 0.002 0.003 0.004 0.0031 Z 3.686 3.938 4.059
Sumber: Data sekunder yang diolah kembali (2023)
Pada  tabel  17,  ditemukan  bahwa  selama  masa  penerapan  PSBB-PPKM  di  era  COVID-19,  rasio likuiditas (X₁) merupakan rasio tertinggi diantara rasio lainnya, disusul dengan rasio profitabilitas (X₂ dan X₃), dan rasio solvabilitas (X₄) sebagai rasio terkecil. Terkecilnya rasio solvabilitas tidak serta merta perusahaan kelompok ini memiliki rasio solvabilitas terburuk di antara kelompok lainnya, sebab hal ini dapat  dimaknai  bahwa  perusahaan safe  zone memiliki  kemungkinan  terkecil  dalam  keterandalannya untuk  membayar  kewajiban  melalui  hasil  penerbitan  saham  ke  publik,  dimana  hal  tersebut  dapat dibuktikan secara jelas dengan gambar 4 dan 5. Hal ini dapat terjadi karena perusahaan safe zone sudah memiliki  rasio  likuiditas  dan  profitabilitas  yang  baik  dan  cukup  untuk  membayar  kewajibannya, sehingga  hal  tersebut  menguntungkan  shareholder  karena  mereka  tidak  perlu  khawatir  untuk mendapatkan dividen yang lebih sedikit akibat kemungkinan shareholder yang makin bervariasi setelah penerbitan saham perusahaan ke publik.  Selain itu, dengan bagusnya rasio likuiditas dan profitabilitas yang  dimiliki  juga  mengindikasikan  bahwa  perusahaan  safe  zone  mengelola  asetnya  secara  efektif karena  perhitungan  dua  rasio  ini  menggunakan  total  aset  sebagai  pembagi.  Sehingga  hal  ini  dapat dijelaskan lanjut berdasarkan pernyataan Noviyanti & Yulianti (2022), bahwa Semakin baik perusahaan
dalam mengelola asetnya, menunjukkan bahwa adanya efektivitas perusahaan dalam penggunaan aset, sehingga  dapat  mengurangi  biaya  yang  dikeluarkan.  Dari  pengurangan  biaya  tersebut  perusahaan mendapat kecukupan serta penghematan dana guna melangsungkan usaha. Jika dananya cukup akan membuat kecilnya kemungkinan perusahaan berhadapan dengan Financial Distress .

## 5. Kesimpulan dan Saran

## 5.1. Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang dapat ditarik dari bab hasil dan pembahasan sebelumnya adalah bahwa selama penerapan kebijakan PSBB-PPKM di era COVID-19:
1. Terdapat  31  sampel  perusahaan  konstruksi  terdeteksi financial  distress ,  12  sampel  perusahaan konstruksi  terdeteksi grey  area ,  dan  20  perusahaan  konstruksi  terdeteksi safe  zone dari  total  63 sampel perusahaan Artinya, hampir setengah dari total populasi perusahaan mengalami kesulitan keuangan sehingga diprediksi akan bangkrut di masa depan.
2. Perusahaan financial distress memiliki kemampuan likuiditas dan profitabilitas yang lebih buruk daripada perusahaan grey area , dan perusahaan grey area memiliki kemampuan yang lebih buruk pada dua aspek rasio tersebut daripada perusahaan safe zone . Namun, perusahaan financial distress memiliki rasio solvabilitas yang lebih tinggi daripada perusahaan grey area , demikian perusahaan grey area memiliki rasio solvabilitas yang lebih tinggi daripada perusahaan safe zone .
3. Perusahaan financial  distress memiliki  dua  rasio  utama  yang  menyebabkan  perusahaan  tersebut mengalami  kesulitan  keuangan  sehingga  diprediksi  akan  bangkrut  di  masa  depan,  yaitu  rasio profitabilitas dalam menghasilkan laba ditahan dan laba bersih sebelum bunga dan pajak yang buruk dari pemanfaatan pada semua aset yang dimilikinya. Laba bruto yang tidak mampu menutupi beban operasional, dan dampak PSAK 71, PSAK 72, dan PSAK 73 ikut serta mempengaruhi tingkat laba ditahan  perusahaan,  dan  laba  sebelum  bunga  dan  pajak.  Selain  itu,  karena  memiliki  rasio profitabilitas  dan  likuiditas  terburuk,  perusahaan  kelompok  ini  berpotensi  paling  besar  akan mengandalkan  memakai  pendapatan  dari  hasil  penjualan  saham  guna  membiayai  kewajibannya. Hal ini akan merugikan shareholder perihal jumlah dividen yang akan didapatkan.
4. Perusahaan grey area memiliki dua rasio utama yang menyebabkan perusahaan tersebut mengalami kesulitan keuangan sehingga berpotensi bangkrut, yaitu rasio solvabilitas yang lebih tinggi daripada perusahaan safe zone, dan rasio profitabilitas dalam menghasilkan laba bersih bunga dan pajak yang buruk dari semua asetnya. Hal ini terjadi karena grey area memiliki rasio profitabilitas yang buruk, sehingga berpotensi besar akan mengandalkan pendapatan dari penjualan saham ke publik.
5. Perusahaan safe zone memiliki rasio likuiditas, rasio profitabilitas, dan rasio solvabilitas yang lebih baik  daripada  perusahaan grey  area dan safe  zone .  Selain  itu,  rasio  likuiditas  dan  profitabilitas merupakan rasio tertinggi pada perusahan tersebut, maka perusahaan safe zone dapat melakukan aktivitas  operasionalnya  dengan  baik  dan  lancar  sehingga  tidak  mengandalkan  kemungkinan meraih pendapatan dari hasil penjualan saham ke publik demi kelancaran aktivitas operasional pada perusahaan tersebut. Hal ini dibuktikan dengan rasio solvabilitasnya yang paling rendah di antara perusahaan grey area dan financial distress .

## 5.2. Saran
Adapun saran penelitian yang dapat dilakukan oleh penelitian selanjutnya mengenai keberlanjutan penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  jurnal-jurnal  pendahulu  yang  arah  analisis  penelitiannya  searah,  sehingga memudahkan peneliti selanjutnya dalam menentukan arah analisis pembahasan secara jelas.
2. Mengkombinasikan  antara  sampel  laporan  keuangan  dan  sumber-sumber  pendukung  sebagai referensi utama dalam menganalisa perkembang pos-pos akun pada rasio keuangan di persamaan Altman  Z-score,  sehingga  peneliti  selanjutnya  dapat  menganalisa  hal  tersebut  lebih  optimal  dan akurat.

## Limitasi dan Studi Lanjutan
Adapun keterbatasan yang terjadi selama proses pelaksanaan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Kurangnya petunjuk arah analisis pembahasan pada topik ini secara konsisten dari jurnal pendahulu yang  dikumpulkan,  sehingga  seringkali  menghambat  peneliti  dalam  menentukan  arah  analisis pembahasan secara jelas.
2. Selama  proses  analisis  penelitian,  ditemukan  tidak  semua  sampel  laporan  keuangan  perusahaan menyajikan penjelasan perkembangan pos-pos akun pada laporan keuangannya secara spesifik. Hal ini menghambat peneliti dalam menganalisis pos-pos akun pada setiap rasio keuangan di persamaan Altman Z-score lebih mendalam lagi, sehingga hal tersebut menghambat optimalisasi akurasi pada analisis penelitian.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  dipersembahkan  kepada  Program  Studi  Magister  Akuntansi  Universitas Padjadjaran dan BEI yang telah memberikan kesempatan lebar perihal fasilitas penelitian yang telah diberikan, baik dalam bentuk fasilitas kurikulum pendidikan maupun sumber empiris yang reliable dan kredibel, sehingga penelitian ini dapat selesai dengan baik. Serta, terima kasih juga sebesar-besarnya kepada pihak-pihak lain baik berupa finansial maupun non-finansial.

## Daftar Pustaka
Altman,  E.  I.  (1968).  Financial  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  the  Prediction  of  Corporate Bankruptcy. The  Journal  of  Finance , 23 (4),  589–609.  https://doi.org/10.1111/j.1540- 6261.1968.tb00843.x
Altman,  E.  I.  (1983). Corporate  financial  distress:  A  complete  guide  to  predicting,  avoiding,  and dealing with bankruptcy . Wiley.
Altman, E. I., & Hotchkiss, E. (2010). Corporate Financial Distress and Bankruptcy: Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt . John Wiley & Sons. Ambarwati, U., Sudarwati, S., & Widayanti, R. (2017). Analisis Financial Distress pada PT Tunas Baru Lampung  TBK  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Organisasi  Dan  Manajemen , 13 (2),  129–141. https://doi.org/10.33830/jom.v13i2.65.2017
Chen,  W.-S.,  &  Du,  Y.-K.  (2009).  Using  Neural  Networks  and  Data  Mining  Techniques  for  the Financial  Distress  Prediction  Model. Expert  Systems  with  Applications , 36 (2),  4075–4086. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.03.020
Covid19.go.id.  (2020,  April  2).  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  21  Tahun  2020 tentang  PSBB  -  Regulasi. Covid19.Go.Id .  https://covid19.go.id/p/regulasi/pp-no-21-tahun-2020- tentang-psbb-dalam-rangka-penanganan-covid-19 Fahma,  Y.  T.,  &  Setyaningsih,  N.  D.  (2021).  Analisis  Financial  Distress  dengan  Metode  Altman,
Zmijewski,  Grover,  Springate,  Ohlson  dan  Zavgren  untuk  Memprediksi  Kebangkrutan  pada Perusahaan Ritel. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia , 15 (2), 200–216. https://doi.org/10.32815/jibeka.v15i2.398
Hadi, C., & Wijaya, A. (2019). Modal kerja dan laba ditahan merupakan prediktor yang positif terhadap laba perusahaan. Jurnal
Manajerial Dan Kewirausahaan , 1 (4), 695. https://doi.org/10.24912/jmk.v1i4.6548
Kurniasih,  N.,  Mai,  M.  U.,  &  Masli,  L.  (2020).  Prediksi  Kebangkrutan  pada  Bank  BUMN  dengan Menggunakan Metode Altman Z-Score Modifikasi Periode 2019. Indonesian Journal of Economics and Management , 1 (1), 83–95. https://doi.org/10.35313/ijem.v1i1.2420
Laksmiwati, M., & Priyanto, S. (2020). Peran financial distress Altman memediasi kinerja keuangan terhadap harga saham pada BUMN di BEI. Jurnal Akuntansi, Keuangan, Dan Manajemen , 2 (1),
27–40. https://doi.org/10.35912/jakman.v2i1.125
Mishraz,  N.,  Ashok,  S.,  &  Tandon,  D.  (2021).  Predicting  Financial  Distress  in  the  Indian  Banking Sector:  A  Comparative  Study  between  the  Logistic  Regression,  LDA and  ANN  Models. Global Business Review , 097215092110267. https://doi.org/10.1177/09721509211026785
Munandar,  A.,  Rahmatiah,  N.  N.,  Darmawan,  I.,  &  Nurhayati.  (2023).  Penilaian  Kebangkrutan Perusahaan Sub Sektor Konstruksi & Bangunan Periode 2019-2021 dengan Menggunakan Metode Altman Z-Score. Jurnal Cahaya Mandalika , 4 (3), 67–80.
Muparuri,  L., &  Gumbo, V.  (2022).  On  Logit and Artificial  Neural  Networks  in  Corporate  Distress Modelling  for  Zimbabwe  Listed  Corporates. Sustainability  Analytics  and  Modeling , 2 ,  100006. https://doi.org/10.1016/j.samod.2022.100006
Nik, P. A., Juoh, M., Shaari, A. H., & Sarmdi, T. (2016). Predicting the Probability of Financial Crisis in  Emerging  Countries  using  an  Early  Warning  System:  Artificial  Neural  Network. Journal  of Economic Cooperation and Development , 37 (1), 25–40.
Nirmalasari, L. (2018). Analisis Financial Distress pada Perusahaan sektor property, Real estate dan Konstruksi Bangunan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen Bisnis Indonesia (JMBI) , 7 (1), 46–61.
Noviyani,  N.,  &  Yulianti,  E.  (2022).  Faktor  Penentu  Financial  Distress  pada  Perusahaan  Sektor Pertanian yang Terdaftar di BEI Periode 2015-2019. Studi Ilmu Manajemen Dan Organisasi , 3 (2), 315–326. https://doi.org/10.35912/simo.v3i2.852
Nurkomala, N., Yuliansyah, Y., & amelia, yunia. (2022). Analisis Kebijakan Hutang pada Subsektor Kontruksi dan Bangunan di Indonesia. Jurnal Akuntansi, Keuangan, Dan Manajemen , 3 (4), 343– 358. https://doi.org/10.35912/jakman.v3i4.1398
Oktasari,  D.  P.,  &  Parashakti,  R.  D.  (2019).  Analisis  Rasio  Keuangan  sebagai  Alat  Prediksi Kemungkinan  Kebangkrutan  pada  Perusahaan  Textil dan  Garment  yang  Tercatat  di  BEI. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis , 5 (2), 218–225. https://doi.org/10.22441/jimb.v5i2.6840 Oktaviani, E., & Sembiring, F. M. (2021). Pengaruh Likuiditas, Leverage, Profitabilitas dan Ukuran Perusahaan  terhadap  Financial  Distress:  Studi  Pada  Perusahaan  Sub  Sektor  Wholesale  di  BEI Periode. Reviu Akuntansi, Manajemen,
Dan Bisnis , 1 (2), 127–144.
https://doi.org/10.35912/rambis.v1i2.944
Rahmawati,  F.,  &  Prihastiwi,  D.  A.  (2021).  Analisis  Financial  Ratio  dan  Financial  Distress  pada Perusahaan Pariwisata, Hotel, Restoran, dan Konstruksi Nangunan Dimasa Pandemi COVID-19.
Jurnal Edukasi
(Ekonomi,
Pendidikan Dan Akuntansi) , 9 (2), 147.
https://doi.org/10.25157/je.v9i2.6235 Sandy, A., Andrian, A., Jessyka, Astuti, E., & Oktaviani, D. (2022). Analisis Resiko Retensi Keuangan
Perusahaan PT Ace Hardware. Jurnal Mirai Management , 7 (3), 400–411.
https://doi.org/10.37531/mirai.v7i3.2499 Sari, N. R., Hasbiyadi, H., & Arif, M. F. (2020). Mendeteksi Financial Distress dengan Model Altman Z-Score.
Jurnal Ilmiah Akuntansi Dan Humanika , 10 (1), 93–102.
https://doi.org/10.23887/jiah.v10i1.23102
Sekretaris  Kabinet  Republik  Indonesia.  (2020,  April  13).  Presiden  Tetapkan  Bencana  Nonalam Penyebaran  Covid-19  sebagai  Bencana  Nasional. Sekretariat  Kabinet  Republik  Indonesia . https://setkab.go.id/presiden-tetapkan-bencana-nonalam-penyebaran-covid-19-sebagai-bencana- nasional/
Sekretaris Kabinet Republik Indonesia. (2021, January 6). Pemerintah Terapkan kebijakan pembatasan kegiatan  masyarakat  pada  11-25  januari  2021. Sekretariat  Kabinet  Republik  Indonesia . https://setkab.go.id/pemerintah-terapkan-kebijakan-pembatasan-aktivitas-pada-11-25-januari- 2021/
Sekretaris Kabinet Republik Indonesia. (2022, December 30). Mendagri Terbitkan Inmendagri 53/2022 terkait Percabutan PPKM. Sekretariat Kabinet Republik Indonesia . https://setkab.go.id/mendagri- terbitkan-inmendagri-53-2022-terkait-percabutan-ppkm/
Statistics  Indonesia.  (2023,  June  12). Gross  domestic  product  at  current  market  prices  from construction in Indonesia from 2014 to 2022 (in trillion Indonesian rupiah) [Graph] . In Statista;
Statista Research
Department.
https://www-statista-
com.unpad.idm.oclc.org/statistics/1019350/indonesia-gdp-construction/
Sugiyono.  (2013). Metode Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D (16th ed.). Alfabeta.
Tandiawan, W. (2022). The effect of financial distress and corporate governance on the discretionary allowance  for  impairment  losses. Studi  Akuntansi,  Keuangan,  Dan  Manajemen , 2 (2),  99–111. https://doi.org/10.35912/sakman.v2i2.1563
Tania, S., Pratiwi, L. N., & Laksana, B. (2021). Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Metode Altman Z-Score Modifikasi pada PT Inti (Persero). Indonesian Journal of Economics and Management , 1 (3), 628–633. https://doi.org/10.35313/ijem.v1i3.3077
Titik Kristanti, F., Safriza, Z., & Fitrizal Salim, D. (2023). Are Indonesian Construction Companies Financially Distressed? A Prediction Using Artificial Neural Networks. Investment Management and Financial Innovations , 20 (2), 41–52. https://doi.org/10.21511/imfi.20(2).2023.04 Widarjo, W., & Setiawan, D. (2009). Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Kondisi Financial Distress
Perusahaan Otomotif. Jurnal Bisnis Dan Akuntansi , 11 (2), 107–119. https://doi.org/10.34208/jba.v11i2.174
Wu, D., Ma, X., & Olson, D. L. (2022). Financial Distress Prediction Using Integrated Z-Score and Multilayer  Perceptron  Neural  Networks. Decision  Support  Systems , 159 ,  113814. https://doi.org/10.1016/j.dss.2022.113814
Wulansari, M. (2022). Analisis Kinerja Jeuangan dengan Metode Altman Z – Score dan Springate pada Industri  Konstruksi  yang  Terdaftar  di  BEI. Akrab  Juara :  Jurnal  Ilmu-Ilmu  Sosial , 7 (2),  211. https://doi.org/10.58487/akrabjuara.v7i2.1806
Yati,  S.,  &  Afni  Patunrui,  K.  I.  (2017).  Analisis  Penilaian  Financial  Distress  Menggunakan  Model Altman (Z-Score) pada Perusahaan Farmasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2013- 2015. JURNAL AKUNTANSI, EKONOMI Dan MANAJEMEN BISNIS , 5 (1), 55. https://doi.org/10.30871/jaemb.v5i1.275