Valid Jurnal Ilmiah Vol. 20 No. 2, Juni 2023, 42-51 DOI. 10.53512/valid.v20i2.285
Menakar Tingkat Keakuratan Prediksi Financial Distress melalui Tiga Model Prediksi Pada Industri Otomotif
Rini Ridhawati 1* , Adhitya Bayu Suryantara 2 1,2, Universitas Mataram, Nusa Tenggara Barat, Indonesia

## Abstract
The automotive industry is one of the mainstay sectors in spurring national economic growth. Indonesia has the second-largest car manufacturing industry in the ASEAN region. However, based on data from the combined car and motorcycle tool industry (GIAMM), in 2018, the export value was lower than the import value of automotive components,  resulting  in  a  deficit  of  hundreds  of  millions  of  US  dollars.  This condition  allows  companies  to  experience  financial  distress  due  to  decreased company  productivity.  This  study  aims  to  compare  the  financial  distress  prediction model  in  the  automotive  industry  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  using  the Altman,  Grover,  and  Springgate  models.  The  results  of  this  study  indicate  that  the Altman model is the most accurate predictor of financial distress, with an accuracy rate of 87%, followed by the Grover model with 84% and the Springate model with 80%.
Keywords : financial distress; automotive; altman; grover; springgate .

## Abstrak
Industri Otomotif merupakan salah satu sektor andalan dalam memacu pertumbuhan ekonomi  nasional.  Indonesia  memilki  industri  manufakur  mobil  terbesar  kedua diwilayah  ASEAN.  Namun,  berdasarkan  data  gabungan  industri  alat  mobil  dan motor  (GIAMM)  pada  Tahun  2018  nilai  ekspor  lebih  rendah  dari  nilai  impor komponen  otomotif  sehingga  terjadi  defisit  yang  mencapai  ratusan  juta  dollar  AS. Kondisi  ini  memungkinkan  perusahaan  rawan  mengalami financial  distress yang disebabkan  turunnya  produktivitas  perusahaan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode komparatif  yang  bertujuan  untuk  membandingkan  model  prediksi financial  distress pada  industri  otomotif  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  menggunakan  model Altman,  model  Grover,  dan  model  Springgate.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  model  Altman  merupakan  model  prediksi financial  distress paling  akurat dengan  tingkat  akurasi  sebesar  87%,  diikuti  oleh  model  Grover  84%  dan  model Springate sebesar 80%.
Kata Kunci : financial distress; otomotif; altman; grover; springgate

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  rumah  bagi  sektor  manufaktur  mobil  terbesar  kedua  di  ASEAN, setelah  Thailand  yang  memegang  sekitar  50%  produksi  mobil  di  wilayah  ini.  Indonesian- Investment.com  menyatakan  bahawa  pasar  mobil  Indonesia  yang  merupakan  pasar  terbesar, dimana Indonesia menguasai sepertiga total penjualan mobil di ASEAN (2017). Oleh karena itu, sektor  otomotif  merupakan  salah  satu  penyumbang  utama  pertumbuhan  ekonomi  nasional. Sektor  otomotif  bergantung  pada  perhatian  dan  tuntutan  masyarakat  akan  otomotif,  meskipun sektor  otomotif  bukanlah  kebutuhan  utama.  Atau  dengan  kata  lain,  ekspansi  industri  mobil bergantung pada permintaan domestik.
1 Penulis Koresponden: rini.ridhawati@unram.ac.id
Tidak  hanya  bergantung  pada  permintaan  domestik,  kesehatan  keuangan  perusahaan otomotif  sangat  dipengaruhi  oleh  bahan baku  komponen  otomotif  nasional.  Pasalnya,  sebagian bahan baku yang digunakan untuk membuat komponen mobil, seperti pelet plastik, aluminium, dan  bijih  besi,  masih  diimpor  dari  negara  lain.  Sekitar  90%  kebutuhan  bahan  baku  komponen otomotif  nasional  masih  didatangkan  dari  sejumlah  negara  Asia,  antara  lain  China,  Singapura, Jepang, Taiwan, dan Singapura. Tentunya hal ini berdampak pada aliran bahan baku yang terus menerus  ketika ada  pembatasan  aktivitas  atau lockdown .  Penurunan  produktivitas akibat  bahan baku  yang  masih  harus  didatangkan  dari  negara  lain  menjadi  ancaman  bagi  industri  otomotif. Anjloknya  harga  saham  dan  melemahnya  nilai  tukar  rupiah  bisa  disebabkan  oleh  penurunan permintaan mobil dan terganggunya pasokan bahan baku akibat lockdown yang diterapkan saat wabah. Karena penurunan produksi organisasi, skenario ini memungkinkan bisnis menanggung kesulitan keuangan.
Ketika  sebuah  bisnis  terus-menerus  mengalami  penurunan  keuntungan  atau  bahkan kerugian,  bisnis  dapat  dikatakan  dalam  kesulitan  keuangan  atau financial  distress .  Jika  situasi kesulitan  keuangan  berlanjut,  kebangkrutan  akan  terjadi.  Terdapat  beberapa  pendapat  tentang financial  distress yang  menyamakan financial  distress dengan  kebangkrutan.  Namun financial distress dan kebangkrutan merupakan dua hal yang berbeda. Financial distress merupakan salah satu  penyebab  terjadinya  kebangkrutan  dalam  hal  ini  keuangan  perusahaan,  sedangkan  masih banyak  faktor-faktor  luar  keuangan  yang  dapat  menyebabkan  kebangkrutan  perusahaan.  Setiap perusahaan  yang  mengalami financial  distress tidak  selalu  akan  mengalami  kebangkrutan, tergantung  dari  pihak  manajemn  bisa  mengatasinya  atau  tidak. Financial  distress dapat dikatakan sebagai sinyal kebangkrutan suatu perusahaan.
Ratna dan Marwati (2018: 55) dalam Piscestalia  dan Priyadi (2019) menyatakan, terdapat beberapa  indikator  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  indikasi  atau  penyebab  terjadinya masalah  keuangan  baik  dari  perspektif  internal  maupun  eksternal  perusahaan.  Secara  internal, misalnya,  penurunan  volume  penjualan  yang  disebabkan  oleh  ketidakmampuan  manajemen untuk menerapkan kebijakan dan strategi dapat digunakan untuk menunjukkan hal ini. Salah satu indikasi  atau  penyebab  masalah  keuangan  adalah  menurunnya  kemampuan  perusahaan  untuk menghasilkan  laba  akibat  kesalahan  dalam  memilih  strategi  pemasaran  dan  ketergantungannya pada  pinjaman  yang  sangat  besar,  yang  membuat  perusahaan  semakin  sulit  untuk  membayar kembali. Pihak eksternal mungkin melihat kondisi pengurangan jumlah dividen yang dibayarkan kepada  pemegang  saham  selama  beberapa  kuartal  berturut-turut  atau  sebagai  penurunan pendapatan  yang  stabil  hingga  perusahaan  mengalami  kerugian.  Harga  saham  di  pasar  saham yang  mulai  menghadapi  penurunan  terus-menerus  adalah  salah  satu  alasan  potensial  masalah keuangan dari perspektif eksternal, seperti penutupan atau penjualan satu atau lebih divisi bisnis, atau bahkan pemutusan hubungan kerja masal staf
Analisis  untuk  meramalkan  kesulitan  keuangan  atau financial  distress dalam  suatu perusahaan  sangat  penting  bagi  banyak  pihak,  termasuk  bisnis  dan  pihak  lain  yang  terkait dengannya.  Tanda  peringatan  dini  kebangkrutan  dapat  diketahui  dengan  menggunakan  analisis prediksi  financial  distress.  Manajemen  perusahaan  akan  lebih  diuntungkan  dengan  deteksi  dini gejala  kebangkrutan  karena  akan  memiliki  lebih  banyak  waktu  untuk  meningkatkan  tindakan korektif dengan menyelesaikan masalah segera untuk mencegah kebangkrutan.
Darsono  dan  Ashari  (2006)  mendefinisikan financial  distress sebagai  ketidakmampuan perusahaan  untuk  membayar  hutangnya  pada  saat  jatuh  tempo.  Jika  kondisi  ini  tidak  ditangani dengan segera dan tepat dapat mengakibatkan kebangkrutan perusahaan. financial distress . dapat berkisar  pada  tingkat  keparahan  dari  tekanan  keuangan  yang  paling  ringan,  yaitu  kesulitan membayar  hutang  jangka  pendek,  hingga  kesulitan  keuangan  yang  paling  parah,  yaitu pernyataan  kebangkrutan.  Dalam  situasi  ini,  pihak  internal  atau  eksternal  dapat  disalahkan  atas timbulnya  kesulitan  keuangan  secara  umum.  Masalah  internal  biasanya  berkembang  sebagai
akibat  manajemen  mengambil  keputusan  kebijakan  yang  tergesa-gesa  yang  mengakibatkan beberapa masalah keuangan (Prasetianingtias dan Kusumowati, 2019).
Metode  analisis  prediksi financial  disstress pada  umumnya  menggunakan  metode  Fuzzy (1965),  Beaver  (1966),  Altman  (1968,  1984,1995,  2000),  Ohlson  (1980),  Springate  (1978), Zmijewski (1983)  dan  Grover  (2001).  Penggunaan  masing-masing  metode  tersebut  untuk menganalisis financial  distress menghasilkan  hasil  yang  beragam  pada  penelitian  sebelumnya. Sebagai ilustrasi, Machfudz (2017) mengontraskan model Altman, Springate, dan Grover ketika meneliti financial distress pada perusahaan pertambangan batubara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.  Pendekatan  Grover  memiliki  tingkat  akurasi  100%  dan  kesalahan  tipe  I/II  0%, menurut hasil, menjadikannya metode yang paling tepat. Namun temuan penelitian  Robiansyah et  al.,  (2019)  pada  perusahaan  di  sektor  maufaktur  pada  Bursa  Efek  Indonesia  berbeda.  Studi tersebut  menemukan  bahwa  model      Altman      yang      paling      tepat      digunakan      dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan manufaktur  dibandingkan  Springate,  Zmijewski,  dan Grover.
Dalam  perbandingan  model  Grover,  Altman,  dan  Zmijewski,  Sudrajat  dan  Wijayanti (2019)  menemukan  bahwa  model  Grover  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  (88,14%), menjadikannya model prediksi yang paling andal.  Untuk periode 2012–2016, Machfudz (2017) meneliti  perusahaan  pertambangan  batu  bata  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  dengan menggunakan  metodologi  Altman,  Springate,  dan  Grover.  Keakuratan  dari  tiga  pendekatan Grover  dengan  Altman  dan  Springate  berbeda  sebagai  hasilnya.  Pendekatan  Grover  memiliki nilai  akurasi  100%  dan  nilai  error  0%  untuk  tipe  1  dan  2.  Springate  bertahan  di  posisi  kedua dengan  tingkat  akurasi  66,6%,  dan  teknik  Altman  Z-Score  bertahan  di  posisi  terakhir  dengan tingkat akurasi 33,3%.
Keakuratan  prediksi financial  distress menggunakan  model  Altman,  Grover,  Zmijewski, dan  Springate  untuk  mengidentifikasi  kesulitan  keuangan  pada  perusahaan  pertanian  yang terdaftar di BEI antara tahun 2016 dan 2017 dibandingkan oleh Prasetianingtias dan Kusumowati (2019). Menurut Prasetianingtias dan Kusumowati (2019), model Grover dengan tingkat akurasi 85,29% memiliki tingkat akurasi paling tinggi jika dibandingkan dengan model lainnya. Hal ini disebabkan tingkat akurasi yang tinggi dari model Grover sebesar 85% dalam memproyeksikan pembayaran  dividen  dan  laba  bersih  negatif.  Model  Springate  berada  di  urutan  kedua  dengan persentase  83,82%,  diikuti  model  Altman  dengan  persentase  68,65%,  dan  Zmijewski  dengan persentase 25%.
Komarudin  et  al.,  (2019)  membandingkan  model  prediksi financial  distress dengan menggunakan  model  Grover,  model  Altman,  model  Springate,  model  Zmijewski  dan  model Ohlson pada perusahaan Pertambangan di Bursa Efek Indonesia.  Hasil penelitian Komarudin et al., menyimpulkan bahwa dari kelima model prediksi kebangkrutan dalam penelitian ini, model yang  paling  baik  adalah  model  Altman,  diikuti  model  Grover,  model  Zmijewski,  model Springate  dan  model  Ohlson.  Sehingga  hipotesis  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  model prediksi financial distress paling akurat adalah model Altman. Rahmawati  et.al  (2018) juga  menganalisis financial  distress dengan  menggunakan  model Grover,  model  Altman,  model  Springate,  dan  model  Zmijewski  pada  perusahaan Telekomunikasi. Rahmawati et al menyimpulkan bahwa model Grover merupakan model akurasi paling akurat dengan tingkat akurasi paling tinggi  yaitu 100% jika dibandingkan dengan model Altman  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  87,5%.  Sudrajat  dan  Wijayanti  (2019)  dalam membandingkan  model  Altman,  model  Zmijewski  dan  model  Grover  dalam  memprediksi financial distress pada perusahan manufaktur pada sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2015-2018.  Sudrajat  dan  Wijayanti  menyimpulkan  bahwa model  Grover  menjadi  model  prediksi  paling  akurat  dengan  tingkat  keakuratan  mencapai 85.14%. Disusul oleh model Altman dengan tingkat akurasi sebesar 77,7% dan model Zmijewski sebesar  79,73%.  Sehingga,  berdasarkan  hasil  dari  penelitian  terdahulu  yang  diuraikan  diatas
maka  penelitian  mengajukan  hipotesis  kedua  yaitu  model  prediksi financial  distress paling akurat adalah model Grover.
Penelitian  dari  Piscestalia  et.al  (2019)  membandingan  model  prediksi financial  distress menggunakan  model  Springate,  model  Ohlson,  model  Zmijewski  dan  model  Grover  pada perusahaan  batubara  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2012-2016.  Piscestalia menyimpulkan bahwa model Springate merupakan model prediksi paling akurat dengan tingkat akurasi paling tinggi sebesar 85%, diikuti oleh model Ohlsn sebesar 62%, model Zmijewski 65% dan  Grover  sebesar  64%.  Wardana  (2020)  memprediksi  kondisi  keuangan  perusahaan  dengan model Altman, model Zmijewski dan model Springate pada perusahaan Rotel yang terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia  2014-2018.  Hasil  penelitian  Wardana  menyimpulkan  bahwa  model Springate  merupakan  model  prediksi financial  distress yang  paling  baik  digunakan  pada perusahaan ritel yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia karena memilki tingkat akurasi tertinggi yaitu  sebesar  81,18  dengan Error  I  Type sebesar  18,82%  dan  tidak  ada Error  II  Type. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  mengajukan  hipotesis  ketiga  yaitu  model  prediksi financial  distress paling akurat adalah model Springate.
Berdasarkan perbedaan yang muncul pada hasil penelitian terdahulu, maka penelitian yang akan dilakukan kali ini mengkaji tentang perbandingan prediksi financial distress dengan metode Altman,  Sprinagate  dan  Grover.  Perbandingan  prediksi financial  distress ini  dilakukan  pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada Tahun 2015-2019.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  kuantitatif  dengan  menggunakan  data sekunder yang kemudian di analisis, dan di interpretasikan data tersebut (Sugiyono, 2015). Data sekunder  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  laporan  keuangan  perusahaan  otomotif yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Metode  pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah metode sampel bertujuan ( purposive sampling ). Metode ini digunakan agar mendapatkan sampel yang  representatif  sesuai  dengan  pertimbangan  dan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Penarikan sampel ini dilakukan berdasarkan kriteria sebagai berikut:
1) Perusahaan otomotif yang terdaftar di BEI pada Tahun 2015-2019
2) Perusahaan  otomotif  yang  menerbitkan  laporan  keuangan  tahunan  dalam website perus- ahaan atau website BEI pada Tahun 2015-2019.
3) Perusahaan  otomotif  yang  menerbikan  laporan  keuangan  tahunan  dalam  bentuk  Rupiah pada Tahun 2015-2019
4) Data yang berkaitan dengan varibel penelitian disajikan secara lengkap (data secara kese- luruhan tersedia pada publikasi selama periode 2015-2019).
Sembilan  perusahaan  dari  13  perusahaan  mobil  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia diperoleh  berdasarkan  parameter  sampling  tersebut  di  atas.  Untuk  menguji  akurasi  model prediksi pada bisnis mobil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, sampel produsen mobil akan dibagi menjadi dua kategori yang dianggap sebagai kondisi aktual (nyata). Kedua kelompok ini adalah:
1) Perusahaan  yang mengalami financial distress (selanjutnya disebut kelompok 1), kriterianya adalah:
a. Perusahaan memilki net income negatif selama 2 tahun berturut turut.
b. Perusahaan tidak membagikan deviden selama lebih dari 1 tahun
2) Perusahaan yang tidak mengalami financial distress (selanjutnya disebut kelompok 0), krite- rianya adalah
a. Perusahaan tidak memilki net income yang negatif selama 2 tahun berturut turut,
b. Perusahaan berasal dari tahun daan sektor yang sama dengan sampel kategori 1.
Untuk  meramalkan  masalah  keuangan  di  industri  otomotif  topik  penelitian,  penelitian  ini menganalisis  secara  eksperimental  model  perbandingan  Altman,  Springate,  dan  Grover.
Berdasarkan  skor  dan  tingkat  akurasi  dari  ketiga  model  prediksi—Altman,  Springate,  dan Grover—penelitian  ini  membandingkannya  untuk  menentukan  situasi  financial  distress  dari bisnis mobil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia antara tahun 2015 dan 2019. Model prediksi tercantum  di  bawah  ini,  bersama  dengan  metrik  yang  digunakan  untuk  menetapkan  skor  pada setiap model prediksi:
1. Model Altman Z-score
Model  Altman  menggunakan  lima  rasio  yang  digunakan  dalam  analisis  MDA,  sehingga menghasilkan model sebagai berikut :
(1)
Dimana:
X 1 = Working Capital/total assets X 2 = Retained Earning / total asset X 3 = E arning Before Interest and Taxes/total aseets X 4 = Market Value Of Equity/total liabilites X 5 = Sales to total Asset
Altman menggunakan nilai cutoff 2,675 dan 1,81. Artinya, jika nilai Z yang diperoleh lebih dari 2,675 perusahaan diprediksi tidak mengalami Financial Distress dimasa depan. Perusahaan yang perhitungan nilai Z-nya berada diantara 1,81 dan 2,675 berarti berada di dalam grey area , akan  dikategorikan  kedalam  perusahaan  yang  tidak  mengalami  masalah financial  distress . Sedangkan  perusahaan  yang  nilai  Z  nya  dibawah  1,81  maka  perusahaan masuk  dalam  kategori financial distress .
2. Model Springate
Model ini memilki dasar perhitungan sebagai berikut:
(2) Dimana: A = Working capital/total assets B =Net profit before interest and taxes/total aseets
C =Net profit before taxes/current liabilities D =Sales/total assets
Springgate  menggunakan  nilai cutoff sebesar  0,862.  Interpretasi atas  nilai  S  ialah sebagai berikut.  Jika  nilai  S  yang  didapat  melebihi  0,862  maka  perusahaan  diklasifikasi  sehat  dan  jika nilai  S  yang  didapatkan  kurang  dari  0,862  maka  perusahaan  dikalsifikasi  mengalami financial distress.

## 3. Model Grover
Model Grover menggunakan perhitungan nilai G Score sebagai berikut: (3)
Dimana:
X 1 =Working capital/total assets
X 2 =Earning before interest and taxes/total assets

## ROA=Net income/total assets
Model Grover mengelompokkan perusahaan dalam keadaan financial distress dengan skor kurang atau sama dengan -0,02 (G<-0,02). Sedangkan nilai untuk perusahaan yang dikategorikan dalam  keadaan  tidak  mengalami financial  distress adalah  lebih  atau  sama  dengan  0,01  (G  > 0,01).
Setiap  model  prediksi  lalu  diuji  tingkat  akurasi  dan  tingkat error .  Keakuratan  model prediksi  merupakan  pengujian  hipotesis  yang  dilakukan  untuk  menguji  keakuratan  model prediksi.  Prediksi  benar  dihitung  berdasarkan  ketepatan  prediksi  model  dengan  keadaan sebenarnya  yang  ada  pada  pengumpulan  kategori  sampel  (kategori  1  dan  kategori  0).  Tingkat akurasi tiap model dihitung dengan cara sebagai berikut:
Tingkat akurasi = (jumlah prediksi benar/jumlah sampel) x100% (4)
Selain  tingkat  akurasi  model,  penilitian  ini  juga  menguji  tingkat error masing-masing model prediksi. Tingkat error dibagi menjadi dua jenis,  yaitu Type I dan Type II. Type  I error adalah  kesalahan  yang  terjadi  jika  model  memprediksi  sampel  tidak  akan  mengalami financial distress walaupun pada kenyataannya mengalami  sampel mengalami financial distress . Type  II error adalah  kesalahan  yang  terjadi  jika  model  memprediksi  sampel  mengalami financial distress wlaaupun  pada  kenyataannya  sampel tidak  mengalami financial  distress .  Tingkat  error dihitung dengan cara sebagai berikut:
Type I Error = (Jumlah Kesalahan Type I / Jumlah Sampel) x 100% (5) Type II Error = (Jumlah Kesalahan Type II / Jumlah sampel) x 100% (6) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan kriteria pengambilan sampel  yang telah dikemukakan sebelumnya, diperoleh 9  sampel  perusahaan  otomotif.  Proses  pemilihan  sampel  dapat  dilihat  pada  Tabel 1,  sedangkan daftar perusahan sampel yang terpilih dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Proses Pemilihan Sampel Perusahaan otomotif yang terdaftar di BEI 13 Perusahaan otomotif yang tidak menerbitkan laporan keuangan pada tahun 2015-2019 (1) Perusahaan otomotif yang tidak menerbitkan laporan keuangan dalam bentuk rupiah (3) Jumlah Sampel 9 Sumber: Data diolah Tabel 2. Daftar Perusahaan Sampel Financial distress Non-Financial distress 1. PT.  Indomobil  Sukses  Internation- al Tbk (IMAS) 5. PT. Astra International Tbk (ASII) 2. PT. Multi Prima Sejahtera Tbk d.h Lippo Enterpriss Tbk (LPIN) 6. PT. Astra Otoparts Tbk (AUTO) 3. PT.  Prima  Alloy  Steel  Universal Tbk (PRAS) 7. PT. Garuda Metalindo Tbk (BOLT) 4. PT. Gajah Tunggal Tbk (GJTL) 8. PT. Indospring Tbk (INDS) 9. PT. Selamat Sempurna Tbk (SMSM)
Sumber: Data diolah
Berikut ini akan menyajikan hasil statistik deskriptif model Altman, Grover dan Springate.
Tabel 3. Hasil Statistik Deskriptif N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Altman 45 -23,849 6,951 -,38800 7,904062 Grover 45 -27,273 1,846 -2,37282 8,192979 Springate 45 -49,036 3,065 -3,98049 13,881020 Sumber: data diolah
Untuk  sembilan  korporasi  yang  dijadikan  sampel  antara  Tahun  2015  dan  2019,  skor Altman  memiliki  nilai  rata-rata  -0,38800.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  skor  rata-rata  model Altman  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  memprediksi  kesulitan  keuangan  sembilan organisasi  sampel  adalah  -0,3880.  Multi  Prima  Sejahtera  Tbk,  yang  merupakan  anggota  Lippo Enterpriss Tbk (LPIN) memberikan nilai maksimal 6.951 pada Tahun 2019. Hal ini karena Multi Prima Sejahtera Tbk memiliki total utang pada  Tahun 2019 sebesar Rp. 21.617.412.367, cukup
rendah  dibandingkan  utang  8  perusahaan  otomotif  lainnya.  Pada  Tahun  2019,  Multi  Prima Sejahtera  Tbk  mencapai  rasio market  to  book  value  of  equity (MVE/BVE)  sebesar  14.030, mengungguli  bisnis  otomotif  lainnya.  Rasio  solvabilitas,  yang  menilai  kemampuan  perusahaan untuk  membayar  utangnya,  dipengaruhi  oleh  total  utang.  Gajah  Tunggal  Tbk  (GJTL) memberikan  nilai  minimum  untuk  model  Altman,  yaitu  -23.849,  pada  Tahun  207.  Hal  ini disebabkan EBIT negatif perusahaan Gajah Tunggal Tbk (GJTL) sebesar Rp-147.391.679. Rasio produktivitas menggunakan aset untuk menghasilkan laba sebelum bunga dan pajak dipengaruhi oleh EBIT negatif ini.
Selamat Sempurna Tbk (SMSM) adalah penyebab utama dari nilai maksimum 1.846 yang dihasilkan  oleh  prediksi financial  distress menggunakan  model  Grover.  Dibandingkan  dengan perusahaan otomotif lainnya, Selamat Sempurna Tbk (SMSM) menghasilkan EBIT sebesar Rp. 797.862.000.000.  Nilai  rasio  produktivitas  penggunaan  aset  dalam  menciptakan  keuntungan sebelum  membayar  bunga  dan  pajak  dipengaruhi  oleh  EBIT  yang  berdampak  besar.  Gajah Tunggal  Tbk  (GJTL),  yang  melaporkan  EBIT  negatif  sebesar  Rp.-147.391679.  pada  Tahun 2017, memberikan nilai minimum untuk model Grover sebesar -27.273.
Selamat  Sempurna  Tbk  (SMSM)  juga  memberikan  nilai maksimum  3.065  untuk prediksi financial  distress menggunakan  model  Springate  pada  Tahun  2018.  Selamat  Sempurna  Tbk (SMSM) memiliki EBIT yang mengesankan pada Tahun 2018 dibandingkan dengan perusahaan mobil  lainnya,  dengan  total  Rp.  797.862.000.000.  EBIT  yang  signifikan  ini  berdampak  pada rasio  produktivitas,  yang  mengukur  seberapa  efektif  aset  digunakan  untuk  menghasilkan keuntungan  sebelum  bunga  dan  pajak  dibayarkan  kepada  perusahaan.  Gajah  Tunggal  Tbk (GJTL)  memberikan  nilai  minimum  pada  model  Spring  yaitu  -49.036.  Pada  tahun  2015,  GJTL menghasilkan EBIT negatif sebesar Rp. -140.202.603.

## Tabel 4. Rekapitulasi Perhitungan Model Prediksi
Model prediksi Tingkat akurasi Type I error Type II error Altman 87% 8% 20% Grover 84% 28% 0% Springate 80% 0% 45% Sumber: Data diolah
Tingkat kesalahan Tipe 1 untuk model Springate memiliki nilai terendah jika dibandingkan dengan  dua  model  lainnya,  yaitu  0%,  menurut  perhitungan  akurasi  model  prediksi financial distress .  Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  kesalahan  dalam  kemampuan  model Springate  untuk  mengantisipasi  kesulitan  keuangan  dan  ada  kemungkinan  lebih  rendah  bahwa model  tersebut  akan  membuat  kesalahan  Tipe  I.  Persentase  sampel  dari  kategori  1  (masalah keuangan) yang diprediksi dengan benar oleh model Springate,  sebanyak 20 perusahaan dari 20 perusahan,  juga  mendukung  angka  0%.  Dengan  kata  lain,  saat  melakukan  peramalan financial distress untuk  data  sampel  perusahaan  kategori  1,  model  Springate  memiliki  tingkat  kesalahan yang paling rendah dibandingkan kedua model lainnya.
Dalam hal kesalahan Tipe II, Model  Grover memiliki nilai paling rendah—sebesar 0%— jika dibandingkan dengan dua model prediksi lainnya. Angka ini mewakili model Grover dengan sedikit  atau  tanpa  kesalahan  Tipe  II  dalam  model  prediksi  Grover.  Jumlah  ini  juga  dikuatkan oleh tingkat akurasi model Grover, yaitu 25 dari kemungkinan 25 perkiraan dalam data kategori 0 ( non-financial distress ). Kesimpulannya, model Grover memprediksi kesulitan keuangan untuk data sampel perusahaan kategori 0 dengan tingkat kesalahan Tipe II terendah jika dibandingkan dengan dua model lainnya.
Model  Altman  menghasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi,  yaitu  setara  dengan  87%,  ketika tingkat akurasi seluruh sampel dihitung. Model Grover memiliki tingkat akurasi sebesar 84% dan disusul oleh model Springate sebesar 80%. Angka tersebut menunjukkan bahwa model prediksi Altman  yang  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  87%  merupakan  model  prediksi  yang  paling
akurat  dalam  penelitian  ini.  Model  Altman,  yang  dianggap  sebagai  model  prediksi  kesulitan keuangan  yang  paling  dapat  diandalkan,  adalah  hipotesis  pertama.  Hipotesis  ketiga,  bahwa Springate  adalah  model  prediksi  kesulitan  keuangan  yang  paling  akurat,  tidak  diterima,  begitu pula  yang  kedua,  bahwa  model  Grover  adalah  prediktor  kesulitan  keuangan  yang  paling  dapat diandalkan.
Rasio  nilai  buku  ekuitas  terhadap  nilai  buku  utang  diperhitungkan  dalam  model  Altman. Rasio ini membedakan model Altman dari model  prediksi lainnya. Total nilai pasar dari semua saham  digunakan  untuk  menghitung  ekuitas,  sedangkan  kewajiban  lancar  dan  jangka  pendek membentuk  total  kewajiban.  Menurut  Altman,  rasio  ini  menunjukkan  jumlah  aset  perusahaan yang dapat dikurangi nilainya sebelum kewajiban melebihi aset dalam keadaan finacial distress (diukur dengan nilai pasar saham ditambah kewajiban).
Rasio  ROA,  atau Return  On  Asset ,  dipertimbangkan  oleh  model  Grover.  Laba  bersih tahunan  yang  dihasilkan  dari  penggunaan  aktivasi  diukur  dengan  rasio  ini.  Nilai  ROA  yang tinggi  menunjukkan  profitabilitas  bisnis yang  meningkat.  Nilai  kewajiban  saat  ini  adalah  fokus utama dari prediksi yang dibuat menggunakan model Springate. Oleh karena itu, semakin besar tingkat  hutang  perusahaan  saat  ini,  semakin  sedikit  likuiditas  yang  dimiliki  perusahaan.  Ketika likuiditas  terbatas,  kemungkinan  besar  kesulitan  keuangan  akan  atau  sudah  dialami  oleh perusahaan.
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dan  mendukung  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Komarudin  et al.,  (2019)  dan  Robiansyah  et  al.,  (2022).  Disisi  lain,  hasil  penelitian  ini  tidak  sesuai  dan tidak mendukung penelitian yang dilakukan oleh Machfudz (2017), Sulistyorini (2019), Sudrajat  dan Wijayanti  (2019)  dan  Prasetianingtias  et.al  (2019)  yang  masing-masing  menghasilkan  model Grover  dan  Sprinagte  sebagai  model  dengan  tingkat  akurasi  paling  tinggi  dalam  memprediksi financial distress .

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menyimpulkan  bahwa  perbandingan  model  prediksi financial  distress menggunakan model Altman, Grover dan Sprinngate pada perusahaan otomotif yang terdafar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2015-2019 menunjukkan bahwa model Altman merupakan model prediksi financial distress yang paling akurat jika dibandingkan dengan model Grover dan model  Springgate.  Hal  ini terlihat  dari  tingkat  akurasi  model  Altman  sebesar  87%,  diikuti  oleh model Grover 84% dan model Springate sebesar 80%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model Altman  merupakan  model  paling  akurat  dalam  memprediksi  kondisi financial  distress pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini tidak sempurna, oleh karena itu perlu penelitian lanjutan yang menggunakan sampel penelitian yang lebih luas untuk mendapatkan hasil penelitian yang bersifar general. Penelitian selanjutnya juga membandingkan lebih banyak model prediksi financial distress , seperti model Zmijewski,  model Ohlson, model Fulmer, model Ca-Score, dan lain-lain. Sehingga dapat disimpulkan model prediksi mana yang paling akurat dalam memprediksi financial distress .

## DAFTAR PUSTAKA
Darsono, & Ashari. (2006). Pedoman Praktis Memahami Laporan Keuangan (1st ed.). Andi. Halimatusyakdiah, Kosim, A., & Meirawati, E. (2015). Analisis Financial Distresspada Industri Kosmetik  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  Untuk  Memprediksi  Potensi Kebangkrutan Perusahaan. Akuntabilitas: Jurnal Penelitian Dan Pengembangan Akuntansi, 9(2), 125–140.
Herlina,  S.  (2019).  Analisis  Pengukuran  Financial  Distress  Dengan   Model  Grover  Dan  Model Ohlson (Studi Kasus Pada Perusahaan Tekstile Dan Garmen Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia).
Indonesian  Investment.  (2017,  July  12).  Industri  Manufaktur  Otomotif  Indonesia.
https://www.indonesia-investments.com/id/bisnis/industri-sektor/otomotif/item6047 Kementrian  Perindustrian  Republik  Indonesia.  (2018,  August  1).  Laju  Industri  Otomotif Nasional Kian Melesat. https://www.kemenperin.go.id/artikel/19529/Laju-Industri- Otomotif-Nasional-Kian-Melesat
Komarudin,  Syafnita,  &  Ilmiani,  A.  (2019).  Analisis  Komparasi  Prediksi  Financial  Distress Metode  Grover,  Altman,  Springate,  Zmijewski,  Dan  Ohlson  Pada  Perusahaan Pertambangan Di Bei. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, 22(2), 36–43.
Machfudz,  M.  I.  (2017).  Perbandingan  Hasil  Prediksi  Metode  Altman  Z-Score,  Springate,  Dan Grover  Dalam  Memprediksi  Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Pertambangan  Batubara Yang Terdaftar Di BEI.
Mandalurang,  J.,  Rate,  P.  van,  &  Untu,  V.  N.  (2019).  Analisis  Kebangkrutan  Dengan Menggunakan  Metode  Altman  Dan  Springate  Pada  Industri  Perdagangan  Ritel  Yang Terdaftar Di BEI Periode 2014-2018. Jurnal EMBA, 7(3), 4538–4366.
Patunrui, K. I. A., & Yati, S. (2017). Analisis Penilaian Financial DistressMenggunakan Model Altman  (Z-Score)  Pada  Perusahaan  Farmasi  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia Periode  2013-2015.  Jurnal  Akuntansi,  Ekonomi  Dan  Manajemen  Bisnis,  5(1),  55–71. www.idx.co.id
Piscestalia,  N.,  &  Priyadi,  M.  P.  (2019).  Analisis  Perbandingan  Model  Prediksi  Financial Distress Dengan Model Springate, Ohlson, Zmijewski, dan Grover. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi, 8(6). www.beritasatu.com
Prasetianingtias,  E.,  &  Kusumowati,  D.  (2019).  Analisis  Perbandingan  Model  Altman,  Grover, Zmijewski  Dan  Springate  Sebagai  Prediksi  Financial  Distress.  Jurnal  Akuntansi  Dan Perpajakan, 5(1), 1–03.
Pratiwi,  L.,  Amboningtyas,  D.,  &  Fathoni,  A.  (2019).  Analisis  Laporan  Keuangan  Dengan Menggunakan  Model  Altman  Z-Score  Dan  Springate  Dalam  Memprediksi  Kebangkrutan (Studi Pada Perusahaan Kosmetik Yang Terdaftar Di IDX Pada Tahun 2013-2017). Journal of Management, 5(5).
Priambodo,  D.,  &  Pustikaningsih,  A.  (2018).  Analisis  Perbandingan  Model  Altman,  Springate, Grover,  Dan  Zmijewski  Dalam  Memprediksi  Financial Distress  (Studi  Empiris  Pada Perusahaan Sektor Pertambangan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2012- 2015). Profita Kajian Ilmu Akuntansi, 6(4)
Puji  Lestari, E.,  Fatimah, F., & Sunaryo, D. (2022). Analysis Of The Effect Of The Altman Z- Score  Method  On  Financial  Distress.  International  Journal  of  Educational  Research  & Social Sciences (IJERSC), 3(1), 46–61. https://ijersc.org
Qisthi,  D.,  Suhadak,  &  Handayani,  S.  R.  (2013).  Analisis  X-Score  (Model  Zmijewski)  Untuk Memprediksi  Gejala  Kebangkrutan  Perusahaan  (Pada  Industri  Otomotif  Dan Komponennya  Yang  Terdaftar  Di  BEI  Periode  2009-2011).  Jurnal  Administrasi  Bisnis (JAB)|Vol, 1(2), 68–77.
Rahmawati, E., Wardiningsih, S. S., & Utami, S. S. (2018). Analisis Financial Distress Dengan Menggunakan Model Grover, Altman Z-Score, Springate, Dan Zmijewskipada Perusahaan Telekomunikasi. Jurnal Ekonomi Dan Kewirausahaan, 18(2), 352–360.
Rialdy,  N.  (2017).  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  dengan  Menggunakan  Metode  Altman  Z- Score pada PT. ADHI Karya (Persero) Tbk. Jurnal Keuangan Dan Bisnis, 9(1), 79–96.
Robiansyah,  A.,  Yusminiarti,  Sari,  I.  K.,  Novrianda,  H.,  &  Irwanto,  T.  (2022).  Analisis Perbandingan  Model  Altman,  Springate,  Zmijewski,  Dan  Grover  Dalam  Memprediksi Kebangkrutan  Perusahaan  Di  Bursa  Efek  Indonesia(Studi  Empiris  Pada  Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2017). Jurnal Ekombis Review, 10(Special Issue), 25–36.
Sari,  E.  W.  P.  (2014).  Penggunaan  Model  Zmijewski,  Springate,  Altman  Z-Score  Dan  Grover Dalam  Memprediksi  Kepailitan  Pada  Perusahaan  Transportasi  Yang  Terdaftar  Di  Bursa
Efek Indonesia.
Sudarwan,  I.  A.  (2020,  January  17).  Realisasi  Penjualan  Mobil  2019  Turun  10,81  Persen  dari
2018. https://m.bisnis.com/amp/read/20200117/46/1191435/realisasi-penjualan-mobil- 2019-turun-1081-persen-dari-2018
Sudrajat, M. Agus, & Wijayanti, E. (2019). Analisis Prediksi Kebangkrutan (Financial Distress) Dengan  Perbandingan  Model  Altman,  Zmijewski  Dan  Grover.  Inventory:  Jurnal Akuntansi, 3(2), 116–129.
Sugiyono. (2015). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Alfabeta.
Supriadi  Agust.  (2016,  January  21).  2015,  Masa  Suram  Industri  Otomotif  Indonesia. https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20160121095016-92-105737/2015-masa-suram- industri-otomotif-indonesia
Triyanto,  D.  N.  (2019).  Detection  of  Financial  Reporting  Fraud:  The  Case  of  Socially Responsible  Firms.  Journal  of  Economics,  Business,  and  Accountancy  Ventura,  22(3), 399–410. https://doi.org/10.14414/jebav.v22i3.1792
Indonesian Stock Exchange. (n.d.). Retrieved October 8, 2021, from https://www.idx.co.id/id/perusahaan-tercatat/laporan-keuangan-dan-tahunan/