## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
Eka Zahra Solikahan Univesitas Ichsan Gorontalo ekazahra.solikahan@gmail.com
Nurhayati Olii Univesitas Ichsan Gorontalo Nurhayati.olii03@gmail.com

## Abstract
This study aims to determine financial distress by using the Bankruptcy Prediction Model Altman Z-Score and to validate the Altman Z-Score variable in the telecommunications sub-sector listed on the Indonesia Stock Exchange. A quantitative approach with bankruptcy prediction model Altman Z-score and correlation analysis using  Eviews  is  used  in  this  study.  The  results  show  that  during  the  2015-2019  observation  period,  the telecommunications sub-sector companies as a whole experienced financial distress, but in 2017 the category was  healthy.  In addition,  the  results  of  the  research  based on  the  telecommunication  sub-sector  companies obtained were Telekomunikasi Indonesia Tbk (TLKM) in healthy condition, Bakrie Telecom Tbk (BTEL) and Smartfren  Telecom Tbk  (FREN)  in  financial distress,  XL Axiata  Tbk  (EXCL) and  Indosat Tbk  (ISAT),  gray area  condition.  The  results  of  the  correlation  ratio  of  the  Altman  Z-Score  variable  obtained  the  strongest correlation, namely the ratio variable X2, X3 and X5, the ratio variable X1, the category is quite strong and the one that gives the smallest contribution is X4 with the low category. The results of this study are expected to contribute to knowledge about the potential for financial distress with the bankruptcy prediction model in order to minimize the risk of bankruptcy
Keywords: Financial Distress, Altman Z-Score, , Bankruptcy Prediction Model

## A. PENDAHULUAN
Memprediksi financial  distress (kesulitan  keuangan)  dalam  organisasi  apa  pun  membantu kelompok  yang  berkepentingan  di  dalam  perusahaan,  seperti  pemangku  kepentingan,  pemodal, karyawan,  kontraktor,  pelanggan,  dan  pemerintah  dalam  mengambil  keputusan  yang  tepat,  (Choi, Son,  &  Kim,  2018;  Rajasekar,  Ashraf,  &  Deo,  2014).  Selain  itu,  dengan  memprediksi financial distress dapat  memberikan  sinyal  kepada  para  pemangku  kepentingan  dan  investor  perusahaan, berkaitan  dengan  kelayakan  perusahaan  dalam  investasi  atau  saham  yang  ada  di  perusahaan (Rajasekar et al., 2014).
Perusahaan  yang  tidak  dapat  mengelola financial  distress dengan  baik  dapat  menyebabkan terjadinya  kebangkrutan  ( bankruptcy ).  Hal  ini  disebabkan  kesulitan  keuangan  perusahaan  dapat menyebabkan terjadinya krisis keuangan, seperti kebangkrutan dan likuidasi. (Hernandez Tinoco &

## Volume 18 Nomor 2, Desember 2022

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
Wilson,  2013).  Menurut  McKee,  (2003) suatu  perusahaan  akan  melewati  berbagai  tahap financial distress sebelum  mengalami bankruptcy ,  diantaranya  pendapatan  yang  tidak  memadai  dan  posisi asset. likuid yang tidak memadai sebagai dua tahap sebelum mengalami kebangkrutan ( bankruptcy ). Adanya potensi financial distress yang dimiliki setiap perusahaan maka perlu dilakukan analisis financial distress untuk meminimalisir resiko dari berbagai pihak, untuk menghindari kebangkrutan. Model  yang  biasa  digunakan  untuk mengukur financial  distress dengan  menggunakan bankruptcy prediction model adalah Altman, (1968) Ohlson, (1980), Zmijweski, (1984), dan Springate (1978). Namun berdasarkan penelitian terdahulu Altman Z-Score bankruptcy prediction model yang banyak digunakan  untuk  memprediksi  kegagalan  bisnis  atau  kebangkrutan  perusahaan  dan  memprediksi kemampuan  perusahaan  untuk  kelangsungan  usaha  dimasa  depan  dibandingkan  model  lainnya (Hasan, Omar, & Hassan, 2018).
Menurut  Pustylnick,  (2015)  variabel  rasio  Z-Score  memiliki  hubungan  yang  kuat  antara pendapatan perusahaan dan keadaan kekuatan keuangan. Z-Score dapat digunakan untuk mengukur risiko insolvable (Agrawal & Maheshwari, 2016; Raz, 2018). Selain itu, model Z-Score adalah salah satu  teknik  yang  dapat  memeriksa  kecurangan  akuntansi  (Drábková,  2014)  dan  keterlibatan manajemen dalam manipulasi laba juga dapat diperkirakan menggunakan Z-Score (Persons, 1995). Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  meneliti bankruptcy  prediction  model yang  digunakan  untuk mengukur financial  distress yaitu  penelitian  yang  dilakukan  pada  perusahaan  perbankan  yaitu (Adhikari  &  Agrawal,  2016;  Andrieș,  Căpraru,  &  Nistor,  2018;  Lepetit  &  Strobel,  2015;  Mare, Moreira, & Rossi, 2017; Raz, 2018) menemukan bahwa financial distress yang diukur dengan Altman Z-Score mampu memperediksi kebangkrutan dilihat dari sisi risiko secara lebih akurat.
Penelitian financial distress dengan menggunakan Altman Z-Score juga banyak dilakukan pada perusahaan  industrial non-financial dan  perbankan  yang  berada  di  eropa  dan  asia  namun  tidak spepesifik melakukan penelitan pada satu sektor tertentu seperti penelitian yang dilakukan (Altman, Iwanicz-Drozdowska,  Laitinen,  &  Suvas,  2017;  Hasan  et  al.,  2018;  Panigrahi,  2019),  menemukan model  Altman  Z-Score  mampu  memprediksi financial  distress melalui  efesiensi  laba  dan pengurangan manipulasi data keuangan. Penelitian (Almamy, Aston, & Ngwa, 2015; Ko, Fujita, & Li, 2017), memprediksi financial distress melalui efisiensi penggunaan rasio keuangan dan penelitian yang  dilakukan  Al-Kassar  &  Soileau,  (2014);  Rim  &  Roy,  (2014) memprediksi financial  distress melalui ukuran kinerja keuangan dan non keuangan menggunakan Z-Score. Penelitian Almamy et al., (2015), Altman Z-Score mampu memprediksi financial distress melalui efisiensi penggunaan rasio keuangan.

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
Sub sektor telekomunikasi yang terdaftar di bursa efek indonesia periode 2015-2019 digunakan sebagai objek dalam penelitian ini, disebabkan  Perusahaan Telekomunikasi merupakan perusahaan yang  menyediakan  berbagai  macam  fitur  untuk  mempermudah  dalam  berkomunikasi  dan mendapatkan informasi. Selain itu, selama lima tahun sub sektor telekomunikasi mengalami kerugian sehingga  berakibat  pada  modal  kerja  yang  terus  menurun  hal  ini  menunjukkan  identifikasi  awal perusahaan sub sektor telekomunikasi mengalami financial distress, modal kerja yang negatif juga menunjukkan penggunaan utang lancar yang lebih banyak dibandingkan aset  lancar oleh sebab itu jika hal ini terus berlanjut maka dapat menyebabkan kebangkrutan.
Gambar 1. Kerugian dan Modal Kerja Sub sektor telekomunikasi 2015 – 2019
Berdasarkan  data  sub  sektor  telekomunikasi  serta  penelitian  terdahulu  maka  penting  untuk melakukan penelitian terkait financial distress dengan menggunakan model Altman Z-Score untuk mencegah terjadinya kesulitan keuangan yang akan berdampak pada kebangkrutan. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan melakukan analisis financial distress secara lebih spesifik  pada sub sektor telokomunikasi dengan menggunakan bankruptcy prediction model altman z-score serta memvalidasi variabel  pembentuk model altman  z-score  melaui  analisis  korelasi  untuk  meminimalkan  risiko kebangkrutan.

## B. KAJIAN PUSTAKA

## Financial Distress
Secara teoritis definisi financial distress menyiratkan ketidakmampuan suatu perusahaan untuk membayar  kewajiban  keuangannya  ketika  mereka  jatuh  tempo  (Agrawal  &  Maheshwari,  2016). Hernandez  Tinoco  &  Wilson,  (2013)  mendefinisikan  Sebuah  perusahaan  diklasifikasikan  sebagai financial  distress ,  setiap  kali  EBITDA-nya  lebih  rendah  daripada  biaya  keuangannya  selama  dua
(310.493.951.578)
(390.975.459.136)
(600.087.319.885) (708.201.843.859)
(433.353.549.051)
(1.962.823.861.003)
(2.824.490.111.648) (3.862.456.911.049)
(4.160.680.063.252)
(4.395.642.043.997) 2015 2016 2017 2018 2019 (5.000.000.000.000) (4.000.000.000.000) (3.000.000.000.000) (2.000.000.000.000) (1.000.000.000.000) - 1.000.000.000.000 1 2 3 4 5 Rugi Modal kerja
Tahun

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
tahun berturut-turut, dan setiap kali perusahaan menderita dari pertumbuhan negatif dalam nilai pasar selama dua tahun berturut-turut. Selain itu, Memba & Job, (2013) menghubungkan financial distress dengan dua pengelompokan dikotomi dari variabel endogen dan eksogen. Variabel endogen adalah spesifik  perusahaan  dan  termasuk:  ketidakmampuan  modal;  kekurangan  tenaga  terampil;  catatan akuntansi yang buruk; dan manajemen internal yang buruk.
Kahl,  (2002)  mendefinisikan financial  distress merupakan  proses  jangka  panjang  perusahaan yang dapat berdampak negatif terhadap struktur modal perusahaan, kinerja kebijakan investasi, dan kelangsungan bisnis. Piatt & Piatt, (2002) mendefinisikan financial distress sebagai tahap akhir dari kemunduran  perusahaan  sebelum mengalami  kebangkrutan.  Oleh  sebab itu  sebelum  kebangkrutan ada beberapa peristiwa  yang dapat dikenali, ini sejalan dengan apa  yang  McKee,  (2003) nyatakan bahwa  suatu  perusahaan  melewati  berbagai  tahap  kesulitan  keuangan.  berdasarkan  beberapa penelitian terdahulu  Andrea (2017) menyimpulkan pengertian financial distress menjadi dua yaitu pertama, jika perusahaan hanya mampu menutupi (setidaknya selama dua tahun berturut-turut) biaya keuangan  melalui  arus  kas  yang  dihasilkan  oleh  pendapatan  operasional  –  EBITDA.  Kedua, mengklasifikasi  penurunan  struktur  keuangan  yang  menggunakan  rasio  solvabilitas  (Net  Worth  ÷ Total Debt) selama dua tahun berturut-turut.

## Bankruptcy Prediction Model Altman Z-Score
Studi  awal  dalam  memprediksi financial  distress suatu  perusahan  berdasarkan  informasi  dari laporan  keuangan  (Agrawal  &  Maheshwari,  2016).  Namun  berdasarkan  perkembangan  penelitian bankruptcy  prediction  model lebih  banyak  digunakan  oleh  peneliti  untuk  menganalisis financial distress yaitu  Z-Score.  Altman  (1968)  membangun  model  prediksi  Z-score  dengan  menggunakan kombinasi analisis rasio keuangan tradisional dan teknik statistik analisis diskriminan dan menguji model  untuk  menilai  kemungkinan  suatu  perusahaan  akan  bangkrut.  Fungsi  diskriminan  yang dibangun dengan variabel dan koefisien yang diperkirakan dari studi Altman, (1968) adalah sebagai berikut:
𝑍 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 1,2𝑋 1 +  1,4𝑋 2 +  3,3𝑋 3 +  0,6𝑋 4 +  1,0𝑋 5

## Dimana:
X1: Modal kerja/total aset . Merupakan ukuran aset likuid bersih perusahaan relatif terhadap total kapitalisasi.  Modal  kerja  didefinisikan  sebagai  perbedaan antara  aset  lancar  dan  kewajiban  lancar. Selain ini rasio ini menggambarkan karakteristik likuiditas.

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
X2:  Laba  ditahan/total  aset . Menggambarkan  profitabilitas  dari  waktu  ke  waktu  dan  rasio  ini mempertimbangkan usia perusahaan.
X3:  EBIT/total  aset . Rasio  ini  menggambarkan  ukuran  produktivitas  dari  asset  perusahaan  yang didasarkan  pada  kekuatan  pendapatan  dari  asetnya  dalam  memprediksi  dengan  kegagalan perusahaan. Hal ini disebabkan kepailitan terjadi ketika total kewajiban melebihi penilaian wajar aset perusahaan dengan nilai yang ditentukan oleh kekuatan pendapatan aset
X4: Nilai pasar saham/ total hutang . Rasio ini menggambarkan ekuitas yang diukur dengan nilai pasar gabungan dari semua saham, preferen dan biasa, sementara hutang mencakup jangka pendek dan jangka panjang.
X5:  Penjualan/total  aset . Rasio  yang  menggambarkan  kemampuan  menghasilkan  penjualan  dari aset  perusahaan.  Hal  tersebut  merupakan  salah  satu  ukuran  kemampuan  manajemen  dalam menghadapi kondisi persaingan.
Nilai cut-off sebagai berikut:
a. Perusahaan yang memiliki skor Z > 2,99 termasuk dalam sektor sehat
b. sementara perusahaan-perusahaan yang memiliki Z < 1,81 kategori financial distress Area antara 1,81 dan 2,99 didefinisikan sebagai area abu-abu

## C. METODOLOGI
Pendekatan  kuantitatif  dengan bankruptcy  prediction  model Z-score  digunakan  dalam menganalisis financial distress dan memvalidasi variabel pembentuk Altman Z-score dengan analisis korelasi  menggunakan  Eviews.  Populasi  yang  digunakan  adalah  perusahaan  sub  sektor telekomunikasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Metode pengambilan sampel adalah Sampel Purposive  ( Purposive  Sampling )  yang  terdiri  dari  perusahaan-perusahaan  pada  sub  sektor telekomunikasi  yang  terdaftar  di  BEI  pada  periode  2015  –  2019,  perusahaan-perusahaan  yang mempunyai kelengkapan data laporan keuangan dan listing selama periode 2015-2019.
Berdasarkan pengambilan sampel maka jumlah sampel yang digunakan adalah empat perusahaan sub  sektor  telekomunikasi  yaitu  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk  (TLKM),  Bakrie  Telecom  Tbk (BTEL), Smartfren Telecom Tbk (FREN), XL Axiata Tbk (EXCL) dan Indosat Tbk (ISAT). Selain itu, penelitian ini mengadopsi model Altman Z-Score (Altman, 1968; Altman & Fleur, 1981).

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Korelasi Altman Z Score
Korelasi variabel model Altman Z-Score digunakan untuk menjelaskan variabel rasio apa yang menjadi pendorong utama Z-Score. Kegunaanya sebagai dasar manajemen dalam meningkatkan rasio tersebut untuk menghindari financial distress dan meningkatkan kinerja perusahaan. Adapun korelasi antara model rasio Altman Z-Score yaitu:
Tabel 1. Matrix Korelaasi Model Altman Z-Score
X1 X2 X3 X4 X5 Z X1 1 0.948 0.061979  0.407965  0.06151 0.582095 X2 0.948 1 0.376365  0.451531  0.375928  0.810588 X3 0.061979  0.376365  1 0.227313  1 0.847633 X4 0.407965  0.451531  0.227313  1 0.22681 0.402618 X5 0.06151 0.375928  1 0.22681 1 0.847382 Z 0.582095  0.810588  0.847633  0.402618  0.847382  1
Sumber: Laporan keuangan 2015 – 2019 (Data Diolah 2021)
Tabel 2. Kategori Korelasi Variabel Rasio Altman Z-Score Variabel Rasio Altman Z Score Korelasi Kategori X1 (Modal kerja/ total asset) 0.5820948  Cukup kuat X2 (Laba ditahan/ total asset) 0.8105885  Kuat X3 (EBIT/ total aset) 0.8476326  Kuat X4 (Nilai pasar saham/ total hutang) 0.4026176  Rendah X5 (Penjualan/ total aset) 0.8473823  Kuat
Sumber: Data Diolah 2021
Tabel 1. menunjukkan korelasi positif untuk setiap variabel rasio pembentuk model Altman Z- Score. Untuk kategori korelasi berdasarkan model kriteria Guilford diperoleh variabel rasio X2, X3 dan X5 dengan kategori kuat, variabel rasio X1, kategori cukup kuat dan yang memberikan konribusi paling kecil yaitu X4 dengan kategori rendah.
Berdasarkan kategori korelasi (Tabel 2) dapat diartikan bahwa X2, X3 dan X5 merupakan varibel rasio  yang  memberikan  kontribusi  kuat  dalam  menyebabkan financial  distress ,  sehingga  jika

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
perusahaan  dapat  mengendalikan  ketiga  variabel  rasio  tersebut  dapat  membantu  perusahaan menghindari financial  distress .  Hal  ini  disebabkan  variabel  rasio  X3  (EBIT/  total  aset)  dan  X5 (penjualan/ total aset) merupakan variabel rasio yang menggambarkan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan profitabilitas. Sementara variabel rasio X2 (Laba ditahan/ total asset) menggambarkan kempuan perusahaan dalam mengelola leverage . Menurut Timmermans, (2014), EBIT/ total aset dan penjualan/ total asset diproxsikan dalam rasio profitabilitas serta laba ditahan/ total asset diproxsikan dalam rasio leverage dalam menganalisis Altman Z-Score.

## Analisis Variabel Rasio Keuangan Berdasarkan Model Altman Z-Score
Tabel 3. Rasio Model Altman Z-Score

## Bakrie Telecom Tbk (BTEL)
TAHUN X1 X2 X3 X4 X5 Z-Score KONDISI PERUSAHAAN 2015 -3.378 -5.763 0.167  -0.838 0.237 -11.838 Financial Distress 2016 -5.190 -8.853 0.057  -0.899 0.390 -18.583 Financial Distress 2017 -12.435  -19.714 0.005  -0.952 0.041 -43.036 Financial Distress 2018 -14.148  -21.610 0.005  -0.956 0.012 -47.776 Financial Distress 2019 - 626.647 - 972.379 0.257  -0.999 0.566 - 2112.493 Financial Distress Rata- Rata - 132.360 - 205.664 0.098  -0.929 0.249  -446.745 Financial Distress XL Axiata Tbk (EXCL) TAHUN X1 X2 X3 X4 X5 Z-Score KONDISI PERUSAHAAN 2015 -0.095 0.129 0.389 0.486 0.390 2.031 Grey Area 2016 -0.140 0.146 0.389 1.104 0.390 2.372 Grey Area 2017 -0.143 0.149 0.406 1.111 0.041 2.085 Grey Area 2018 -0.151 0.089 0.398 0.779 0.413 2.138 Grey Area

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
2019 -0.226 0.093 0.401 0.857 0.430 2.127 Grey Area Rata- Rata -0.151 0.121 0.397 0.868 0.333 2.151 Grey Area Smartfren Telecom Tbk (FREN) TAHUN X1 X2 X3 X4 X5 Z-Score KONDISI PERUSAHAAN 2015 -0.094 -5.763 0.146 0.494 0.210 -7.192 Financial Distress 2016 -0.123 -0.674 0.159 0.347 0.195 -0.162 Financial Distress 2017 -0.159 -0.763 0.194 0.622 0.217 -0.030 Financial Distress 2018 -0.164 -0.870 0.218 0.975 0.236 0.126 Financial Distress 2019 -0.157 -0.872 0.253 0.854 0.262 0.199 Financial Distress Rata- Rata -0.139 -1.788 0.194 0.658 0.224 -1.412 Financial Distress Indosat Tbk (ISAT) TAHUN X1 X2 X3 X4 X5 Z-Score KONDISI PERUSAHAAN 2015 -0.183 0.173 0.483 0.315 0.478 2.285 Grey Area 2016 -0.217 0.210 0.574 0.387 0.566 2.727 Grey Area 2017 -0.133 0.226 0.591 0.413 0.567 2.921 Grey Area 2018 -0.247 0.157 0.435 0.296 0.454 1.992 Grey Area 2019 -0.154 0.159 0.416 0.279 0.419 1.997 Grey Area Rata- Rata -0.187 0.185 0.500 0.338 0.497 2.384 Grey Area

## Telekomunikasi Indonesia Tbk  (TLKM)
TAHUN X1 X2 X3 X4 X5 Z-Score KONDISI PERUSAHAAN 2015 0.075 0.332 0.617 1.284 0.610 3.971 Sehat

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
2016 0.044 0.341 0.648 1.425 0.651 4.174 Sehat 2017 11.008  350.451  646.178 1.298  637.220  3274.229 Sehat 2018 -0.015 0.367 0.634 1.320 0.623 4.004 Sehat 2019 -0.075 0.344 0.613 1.128 0.619 3.709 Sehat Rata- Rata 2.208 70.367  129.738 1.291  127.945 658.017 Sehat
Sumber: Laporan keuangan 2015 – 2019 (Data Diolah)
Berdasarkan  tabel  3,  Perusahaan  Sub  Sektor  Telekomunikasi  periode  tahun  2015-2019  yang menunjukkan nilai Z-Score tinggi yaitu perusahaan Telekomunikasi Indonesia Tbk (TLKM) dengan kondisi  perusahaan  sehat.  Dua  perusahan  mengalami financial  distress yaitu  Bakrie  Telecom Tbk (BTEL) dan Smartfren Telecom Tbk (FREN), sementara dua perusahaan berada di grey area yaitu XL  Axiata  Tbk  (EXCL)  dan  Indosat  Tbk  (ISAT).  Hal  ini  menujukkan  sebagian  besar  perusahaan tidak memiliki cukup pendapatan untuk membayar kewajibannya, sehingga dapat menjadi indikator utama kegagalan perusahaan dan memberikan sinyal awal kebangkrutan.
Kondisi  perusahaan  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk  (TLKM)  selama  lima  tahun  tergolong katergori sehat. Hal ini disebabkan TLKM mampu menghasilkan keuntungan dengan nilai rasio X3 dan  X5  yang  tinggi  dibandingkan  variabel  rasio  pembentuk  Z-Score,  karena  semakin  banyak perusahaan  menghasilkan  keuntungan  maka  semakin  besar  dana  untuk  memenuhi  kebutuhan likuiditasnya.  Menurut  Rafatnia,  Ramakrishnan,  Abdullah,  Nodeh,  &  Farajnezhad,  (2020), profitabilitas  yang  tinggi  menciptakan  efisiensi  yang  lebih  tinggi  dan  likuiditas  yang  lebih  baik, sehingga dapat menurunkan risko gagal bayar. Selain itu menurut Jaafar, Muhamat, Alwi, Karim, & Rahman, (2018), profitabiltas perusahaan yang rendah dapat meningkatkan financial distress , namun jika  profitabilatas  meningkat/tinggi,  perusahaan  dapat  memiliki  modal  yang  cukup  untuk mempertahankan bisnisnya sehingga dapat terhindar dari financial distress .
Adapun  kondisi  perusahaan  selain  TLKM  yaitu  perusaahaan  BTEL  dan  FREN  mengalami financial  distress sementara  perusahaan  EXCL  dan  ISAT  berada  di grey  area hal  ini  disebabkan variabel rasio  X1 (modal kerja terhadap total asset) model Altman Z-Score memiliki nilai negatif. Kondisi  ini  mengidentifikasi  perusahaan  mengalami  masalah  likuiditas,  dimana  profitabilitas perusahaan tidak mampu menutupi kebutuhan likuiditasnya. Selain itu, rasio modal kerja terhadap total  asset  merupakan  faktor  yang  mempertimbankan  likuiditas  sebagai  indikator  dari  kerugian operasi perusahaan. Menurut Rafatnia, Ramakrishnan, Abdullah, Nodeh, & Farajnezhad, (2020) jika

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
perusahaan  mengalami  kerugian  operasi  secara  konsisten,  maka  akan  mengalami  penyusutan likuiditas.  Sehingga  dapat  disimpulkan  modal  kerja  yang  negatif  akan  menyebabkan  kemampuan likuiditas  perusahaan  menurun  dan  jika  terjadi  secara  konsisten  dapat  menyebabkan  terjadinya financial distress .
Kontribusi rasio lainnya yang memiliki pengaruh besar dalam menyebabkan kesulitan keuangan perusahaan  Sub  Sektor  Telekomunikasi  yaitu  X2  (rasio  laba  ditahan  terhadap  total  asset)  dengan perolehan nilai negatif pada perusahaan BTEL dan FREN. Hal ini menunjukkan kedua perusahaan tersebut tidak mampu mengahasilkan laba sehingga dapat menyebabkan kegagalan perusahaan dalam mengatasi financial distress .
Tabel 4. Model Altman Z-Score Sub Sektor Telekomunikasi
TAHUN PERUSAHAAN RATA- RATA KONDISI PERUSAHAAN BTEL EXCL  FREN  ISAT TLKM 2015 -11.838 2.031 -7.192  2.285 3.971 -2.149 Financial Distress 2016 -18.583 2.372 -0.162  2.727 4.174 -1.894 Financial Distress 2017 -43.036 2.085 -0.030  2.921  3274.229  647.234 Sehat 2018 -47.776 2.138 0.126 1.992 4.004 -7.903 Financial Distress 2019 - 2112.493 2.127 0.199 1.997 3.709 - 420.892 Financial Distress
Sumber: Laporan keuangan 2015 – 2019 (Data Diolah 2021)
Secara  keseluruhan  perusahaan  Sub  Sektor  Telekomunikasi  selama  lima  tahun  mengalami financial  distress ,  hanya  pada  tahun  2017  kondisi  perusahaan  kategori  sehat.  Kondisi financial distress pada  perusahaan  Sub  Sektor  Telekomunikasi  disebabkan  masalah  likuiditas  terlihat  pada tabel 3 pada variabel X1 yang menggambarkan likuiditas perusahaan dari kelima perusahaan hanya perusahaan  TLKM  yang  memiliki  likuiditas  yang  positif  sementara  empat  perusahaan  lainnya (BTEL, EXCL, FREN dan ISAT) memiliki likuiditas negatif. Menurut Sun, Li, Huang, & He, (2014) likuiditas merupakan masalah utama dalam menyebabkan financial distress.
Penyebab  lainnya  perusahaan  Sub  Sektor  Telekomunikasi  mengalami financial  distress yaitu adanya  peningkatan  hutang  lancar  disebabkan  adanya  peningkatan  beban  operasional  perusahaan

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
berupa beban infrastruktur, penjualan dan pemasaran serta interkoneksi dan beban langsung lainnya serta pergeseran atas layanan legacy (voice dan SMS) ke Data, yang berdampak pada earning before interest and tax (EBIT) perusahaan. Namun pada tahun 2017 perusahaan Sub Sektor Telekomunikasi dalam kondisi sehat disebabkan TLKM  mencatat laba tahun berjalan tumbuh sebesar 14.43% dari perolehan laba Rp. 19,35 triliun menjadi Rp. 22.14 triliun dengan kategori cukup besar dibandingkan empat perusahaan lainya yang mengalami penurunan laba tahun berjalan.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  perusahaan  Sub  Sektor  Telekomunikasi  mengalami financial distress disebabkan  tidak  manghasilkan  laba  posif  dan  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan likuiditasnya.  Selain  itu  kondisi financial  distress perusahaan  Sub  Sektor  Telekomunikasi digolongkan dalam kategori Ekonomi Failure. Menurut Altman, (1968) ekonomi failure (kegagalan ekonomi) merupakan keadaan dimana perusahaan tidak dapat menutup total biaya termasuk biaya modal atau cost of capital , sebagai  akibat dari kondisi perekonomian yang tidak stabil (menurun). Oleh sebab itu, untuk memperbaiki kondisi perusahaan yang mengalami financial distress dan tidak sampai pada tahap bangkrut dapat dilakukan dengan cara menghindari terjadinya likuiditas ringan ( mild liquidity ), likuiditas parah ( severe liquidity ) dan pengurangan keuntungan ( profit reduction ). Selain  itu  perusahaan  harus  mengurangi  biaya  keuangan  melalui  arus  kas  yang  dihasilkan  oleh pendapatan operasional – EBITDA (Andrea, 2017; Farooq, Jibran Qamar, & Haque, 2018).

## E. KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukan bahwa Perusahaan Sub Sektor Telekomunikasi periode tahun 2015- 2019  secara  keseluruhan  dapat  dikatakan  dalam  kondisi financial  distress (kesulitan  keuangan). Kondisi ini disebabkan perusahaan mengalami masalah likuiditas serta adanya peningkatan beban/ biaya perusahaan terutama beban  infrastruktur, penjualan dan pemasaran serta interkoneksi, beban langsung lainnya, beban perbaikan dan pemeliharaan serta peningkatan beban bunga yang berdampak pada penurunan laba perusahaan.
Kondisi diatas didukung dari hasil korelasi dimana variabel rasio model Altman Z- Score yaitu variabel rasio X2, X3 dan X5 dengan kategori kuat, variabel rasio X1, kategori cukup kuat dan yang memberikan  konribusi  paling  kecil  yaitu  X4  dengan  kategori  rendah.  Hal  ini  disebabkan  variabel rasio  X3  (EBIT/  total  aset)  dan  X5  (penjualan/  total  aset)  merupakan  variabel  rasio  yang menggambarkan  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  profitabilitas.  Sementara  variabel rasio X2 (Laba ditahan/ total asset) menggambarkan kempuan perusahaan dalam mengelola leverage .

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
Namun  jika  dilihat  kondisi  perusahaan  Sub  Sektor  Telekomunikasi  tidak  mampu  menghasilkan profitabilitas yang positif (rugi) dan tingkat likuiditas yang rendah.
Adapun keterbatasan pada penelitian ini yaitu penelitian terfokus pada mengidentifikasi tingkat financial distress dengan menggunakan model Z-score pada perusahaan sub sektor telekomunikasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, maka untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat meneliti faktor  –  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi financial  distress dengan  jumlah  sampel  yang  lebih besar.  Serta  meneliti financial  distress dengan  menggunakan bankruptcy  prediction  model yang berbeda seperti model Springate, Zmijewski, Grover, Ohlson.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhikari, B. K., & Agrawal, A. (2016). Does local religiosity matter for bank risk-taking? Journal of Corporate Finance , 38 , 272–293. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2016.01.009
Agrawal,  K.,  &  Maheshwari,  Y.  (2016).  Predicting  financial  distress:  revisiting  the  option-based model. South Asian Journal of Global Business Research , 5 (2), 268–284.
https://doi.org/10.1108/sajgbr-04-2015-0030
Al-Kassar, T. A., & Soileau, J. S. (2014). Financial performance evaluation and bankruptcy prediction (failure)1. Arab Economic
and Business Journal , 9 (2), 147–155. https://doi.org/10.1016/j.aebj.2014.05.010
Almamy, J., Aston, J., & Ngwa, L. N. (2015). An evaluation of Altman’s Z-score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent financial crisis: Evidence from the UK. Journal of Corporate Finance , 36 , 278–285. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2015.12.009
Altman, E. I. (1968). The Prediction of Corporate Bankruptcy: A Discriminant Analysis. The Journal of Finance , 23 (1), 193. https://doi.org/10.2307/2325319
Altman, E. I., &  Fleur, J. K.  L. (1981). Managing a return to financial health. Journal of Business Strategy , 2 (1), 31–38. https://doi.org/10.1108/eb038922
Altman,  E.  I.,  Iwanicz-Drozdowska,  M.,  Laitinen,  E.  K.,  &  Suvas,  A.  (2017).  Financial  Distress Prediction in an International Context: A Review and Empirical Analysis of Altman’s Z-Score Model. Journal  of  International  Financial  Management  and  Accounting , 28 (2),  131–171. https://doi.org/10.1111/jifm.12053
Andrea, Q. (2017). Financial distress cost of Italian small and medium enterprises: a predictive and interpretative model. The Journal of Risk Finance Iss , 18 (5), 564–580. Retrieved from https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/eb023001/full/html
Andrieș, A. M., Căpraru, B., & Nistor, S. (2018). Corporate governance and efficiency in banking: evidence  from  emerging  economies. Applied  Economics , 50 (34–35),  3812–3832. https://doi.org/10.1080/00036846.2018.1436144
Choi, H., Son, H., & Kim, C. (2018). Predicting financial distress of contractors in the construction industry  using  ensemble  learning. Expert  Systems  with  Applications , 110 ,  1–10.

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.05.026
Drábková, Z. (2014). Possibilities of Identifying Manipulated Financial Statements . 135–140.
Farooq,  U.,  Jibran  Qamar,  M.  A.,  &  Haque,  A.  (2018).  A  three-stage  dynamic  model  of  financial distress. Managerial Finance , 44 (9), 1101–1116. https://doi.org/10.1108/MF-07-2017-0244 Hasan, S., Omar, N., & Hassan, R. A. (2018). Financial health and management practices: a multi- year cross country analysis of PLCs . 25 (3), 646–657.
Hernandez  Tinoco,  M.,  &  Wilson,  N.  (2013).  Financial  distress  and  bankruptcy  prediction among listed companies using accounting, market and macroeconomic variables. International Review of Financial Analysis , 30 , 394–419. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2013.02.013
Jaafar,  M.  N.,  Muhamat,  A.  A.,  Alwi,  S.  F.  S.,  Karim,  N.  A.,  &  Rahman,  S.  binti  A.  (2018). Determinants  of  Financial  Distress  among  the  Companies  Practise  Note  17  Listed  in  Bursa Malaysia. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences , 8 (11). https://doi.org/10.6007/ijarbss/v8-i11/4956
Kahl, M. (2002). Economic distress, financial distress, and dynamic liquidation. Journal of Finance , 57 (1), 135–168. https://doi.org/10.1111/1540-6261.00418
Ko,  Y.  C.,  Fujita,  H.,  &  Li,  T.  (2017).  An  evidential  analysis  of  Altman  Z-score  for  financial predictions: Case study on solar energy companies. Applied Soft Computing Journal , 52 , 748– 759. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.09.050
Lepetit, L., & Strobel, F. (2015). Bank insolvency risk and Z-score measures: A refinement. Finance Research Letters , 13 , 214–224. https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.01.001
Mare, D. S., Moreira, F., & Rossi, R. (2017). Nonstationary Z-Score measures. European Journal of Operational Research , 260 (1), 348–358. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.12.001
McKee,  T.  E.  (2003).  Rough  sets  bankruptcy  prediction  models  versus  auditor  signalling  rates.
Journal of Forecasting , 22 (8), 569–586. https://doi.org/10.1002/for.875
Memba,  F.,  &  Job,  A.  N.  (2013).  Causes  of  Financial  Distress :  A  Survey  of  Firms  Funded  by Industrial  and  Commercial  Development  Corporation  in  Kenya. Interdisciplinary  Journal  of Contemporary Research in Business , 4 , 1171–1185.
Ohlson,  J.  A.  (1980).  Financial  Ratios  and  the  Probabilistic  Prediction  of  Bankruptcy. Journal  of Accounting Research , 18 (1), 109. https://doi.org/10.2307/2490395
Panigrahi, A. K. (2019). Validity of Altman’s “Z” Score Model in Predicting Financial Distress of Pharmaceutical Companies . IV (1), 65–73. Retrieved from www.moneycontrol.com
Persons, O. S. (1995). Using Financial Statement Data to Identify Factors Associated with Fraudulent Financial Reporting. Journal of Applied Business Research , Vol. 11, pp. 38–46.
Piatt,  H.  D.,  &  Piatt,  M.  B.  (2002).  Predicting  corporate  financial  distress:  Reflections  on  choice- based sample bias. Journal of Economics and Finance , 26 (2), 184–199. https://doi.org/10.1007/bf02755985
Pustylnick,  I.  (2015).  Use  of  Z-Score  in  Detection  of  Earnings  Manipulations. SSRN  Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.2577473

## Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan Bankruptcy Prediction Model
Rafatnia,  A.  A.,  Ramakrishnan,  S.,  Abdullah,  D.  F.  B.,  Nodeh,  F.  M.,  &  Farajnezhad,  M.  (2020). Financial  distress  prediction  across  firms. Journal  of  Environmental  Treatment  Techniques , 8 (2), 646–651.
Rajasekar,  T.,  Ashraf,  S.,  &  Deo,  M.  (2014).  An  Empirical  Enquiry  on  the  Financial  Distress  of Navratna Companies in India. Journal of Accounting and Finance , 14 (3), 100–110.
Raz, A. F. (2018). Risk and capital in Indonesian large banks. Journal of Financial Economic Policy , 10 (1), 165–184. https://doi.org/10.1108/JFEP-06-2017-0055
Rim, E. K., & Roy, A. B. (2014). Classifying Manufacturing Firms in Lebanon: An Application of Altman’s  Model. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 109 , 11–18. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.413
Sun, J., Li, H., Huang, Q. H., & He, K. Y. (2014). Predicting financial distress and corporate failure: A review from the state-of-the-art definitions, modeling, sampling, and featuring approaches. Knowledge-Based Systems , 57 , 41–56. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2013.12.006
Timmermans, M. (2014). U.S. corporate bankruptcy predicting models . (November), 1–49.
Zmijweski,  M.  E.  (1984).  Methodological  Issues  Related  to  the  Estimation  of  Financial  Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research , 22 , 59–82.