## KETEPATAN MODEL FINANCIAL DISTRESS DALAM BISNIS JASA KEUANGAN
Edi Edi 1 Natalis Christian 2 Aviany Santi 3 1 Fakultas Bisnis dan Manajemen, Universitas Internasional Batam, Indonesia Email : edi.king@uib.ac.id
2 Fakultas Bisnis dan Manajemen, Universitas Internasional Batam, Indonesia Email : Natalis.Christian@uib.ac.id
3 Fakultas Bisnis dan Manajemen, Universitas Internasional Batam, Indonesia Email : 2042088.aviany@uib.edu
Diterima: 25 Oktober 2023 Direview: 14 November 2023 Dipublikasikan: 20 Desember 2023

## Abstract
The research was formulated to identify and assess models capable of measuring financial distress in the  financial  sector  during  the  Covid-19  pandemic,  considering  the  potential  rise  in  financial challenges encountered this sector at the pandemic's onset and throughout its duration. Models such as Altman, Springate, Zmijewski, Grover, Fulmer, Ohlson, and CA Score served as instrumental tools in the study. The survey employed quantitative approach targeting population of 79 financial sector companies listed on Indonesian Stock Exchange from 2019 to 2021, with sample of 64 firms selected through  purposive  sampling  method.  Data  analysis  involved  panel  regression  utilizing  Eviews continued  with  SPSS  software  due to  significant  data  deviations.  Conducted  comprehensive  suite  of statistical tests including descriptive statistics, outlier tests, chow tests, hausman tests, F tests, adjusted R tests, and t tests. Findings indicated the efficacy of Altman, Springate, Zmijewski, and Fulmer models identifying challenging financial conditions within financial sector companies. Conversely, the Grover, Ohlson, and CA Score models did not yield significant findings in measuring financial challenges within the sector. T-statistics underscored that the Springate model emerged as the most effective, achieving the highest score among all models at 2.769227, followed by the Zmijewski, Altman, Fulmer, Grover, CA Score, and Ohlson models.
Keywords: Financial Distress, Altman, Springate, Zmijewski, Grover

## Abstrak
Penelitian  ini  dirumuskan  untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  model  yang  mampu  mengukur kesulitan keuangan di sektor keuangan selama pandemi Covid-19, hal ini didasarkan pada kemungkinan meningkatnya  tantangan  keuangan  yang  dihadapi  oleh  perusahaan-perusahaan  di  sektor  keuangan, khususnya pada awal dan kelanjutan pandemi. Model seperti Altman, Springate, Zmijewski, Grover, Fulmer,  Ohlson,  dan  CA  Score  berfungsi  sebagai  alat  instrumental  dalam  penelitian.  Survei  ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan melibatkan populasi 79 perusahaan sektor keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari 2019 hingga 2021, dengan sampel 64 perusahaan yang dipilih melalui  pemeriksaan  sampel.  Metodologi  analisis  data  melibatkan  regresi  panel  menggunakan perangkat  lunak  Eviews  dan  dilanjutkan  dengan  SPSS  dikarenakan  terdapat  data  yang  menyimpang secara signifikan. Dilakukan tes statistik yang komprehensif termasuk statistik deskriptif, uji outlier, uji chow , uji hausman , uji F, uji R disesuaikan, dan uji t. Temuan menunjukkan efektivitas model Altman, Springate, Zmijewski, dan Fulmer dalam mengidentifikasi kondisi keuangan yang menantang di dalam perusahaan  sektor  keuangan.  Sebaliknya,  model  Grover,  Ohlson,  dan  CA  Score  tidak  menghasilkan temuan  yang  signifikan  dalam  mengukur  tantangan  keuangan  di  sektor  ini.  T-statistics  menekankan bahwa model Springate muncul sebagai yang paling efektif, mencapai skor tertinggi di antara semua model  dengan  2.769227,  diikuti  oleh  model  Zmijewski,  Altman,  Fulmer,  Grover,  CA  Score,  dan Ohlson.
Kata Kunci: Kesulitan Keuangan , Altman, Springate, Zmijewski, Grover

## PENDAHULUAN
Sejak akhir tahun 2019, kemunculan pandemi Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) pertama kali di  Kota  Wuhan,  China  telah  menguncang  dunia.  Virus  yang  mematikan  telah  menjangkau  berbagai belahan  dunia  dari  manusia  ke  manusia  melalui  percikan  cairan  yang  keluar  dari  manusia  yang terinfeksi Covid-19 ( World Health Organization, 2022 ).  Untuk mencegah penyebaran dan penularan, pemerintah  telah  menetapkan  peraturan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  dimana  semua aktivitas biasa dilakukan di luar dibatasi dan terhambat. Pandemi ini telah menyebabkan krisis dunia, seperti  krisis  kesehatan,  sosial,  ekonomi,  dan  tidak  terkecuali  pada  sektor  keuangan.  Otoritas  Jasa Keuangan (OJK) mengatakan bahwa pandemi ini telah memberikan pukulan berat, salah satunya bagi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Mulai dari awal tahun 2020 hingga maret 2020 IHSG merosot dari 6,300 hingga 3,900. Dengan ini para investor ikut serta khawatir terhadap kondisi pasar keuangan pada masa mendatang. Kekhawatiran ini tidak habis hingga munculnya virus Delta pada pertengahan tahun 2021 hingga awal tahun 2022 yaitu virus Omicron ( Pratama, 2022 ).
Dalam  sebuah  perusahaan  diharapkan  dapat  berjalan  berkelangsungan  hidup.  Situasi  memburuk perekonomian menyebabkan sulit sebuah perusahaan untuk bertahan dalam pasar. Terutama jika arus kas  tidak  berjalan  lancar  sehingga  sulit  untuk  memenuhi  kewajibannya.  Situasi  tersebut menggambarkan  perusahaan  sedang  tidak  baik  sehingga  perusahaan  berpotensi  akan  mengalami kebangkrutan. Hal ini telah mempengaruhi keberlangsungan hidup sebuah perusahaan, oleh sebab itu penting  sebuah  perusahaan  memprediksi financial  distress perusahaan    sebagai  upaya  pencegahan bahwa perusahaan tidak benar terjadinya kebangkrutan ( Nirmala dkk. 2023 )
Perusahaan  yang  menghadapi  masalah  keuangan  memiliki  potensi  menghadapi  situasi kebangkrutan di masa depan. Salah satu PT Asuransi Jiwa Kresna (Kresna Life) telah diumumkan  pailit pada Juni 2021 oleh Mahkamah Agung, hal tersebut diakibatkan dengan melandanya pandemi Covid- 19  yang  akhirnya  menyebabkan  masalah  likuidasi  portofolio  investasi    ( Respati,  2022 ).  Dimana perusahaan tidak mampu untuk melakukan pembayaran polis nasabah hingga  melakukan penundaan pembayaran. Kemudian pada PT Asuransi Jiwasraya, dinyatakan tidak mampu membayar polis asuransi nasabah dengan kesalahan pengolahan investasi dalam perusahaan. Dengan penyebab utamanya adalah dengan  adanya  peluncuran  produk  disebut  JS  Saving  Plan.  Dana  yang  diberikan  oleh  produk  ini diinvestasikan  pada  reksadana  dan  instrumen  saham  dengan  kualitas  rendah.  Saham-saham  berisiko yang  mengakibatkan  penyebaran  negatif  dan  tekanan  likuiditas  pada  PT  Asuransi  Jiwasraya  adalah salah satu faktor yang berkontribusi pada gagal bayar perusahaan tersebut ( Ulya, 2020 ). Melainkan hal tersebut, Asuransi Jiwa Bersama (AJB) Bumiputera 1912 juga terjerat kasus keterlambatan pembayaran klaim nasabah. Dimana pada tahun 2018, dilansirkan bahwa tercatat aset sebesar Rp 10,28 triliun dan liabilitas  sebesar  Rp  31  triliun.  Hal  ini  menjadi  permasalahan  yang  menimbulkan  perusahaan mengalami gagal bayar dalam pembayaran klaim asuransi kepada nasabah karena jumlah kewajiban pembayaran yang harus dipenuhi oleh perusahaan melebihi nilai aset yang dimilikinya ( Respati, 2023 ). Berdasarkan  kasus,  situasi  perusahaan  menggambarkan  bahwa  perlu  diperhatikan  kondisi  keuangan perusahaan  agar  tidak  terjadi financial  distress kedepannya.  Pengukuran financial  distress menjadi salah satu hal penting agar perusahaan dapat mempersiapkan diri sebelum terjadinya kebangkrutan.
Analisis memprediksi financial distress dibutuhkan model sebagai alat mendeteksi kebangkrutan perusahaan. Terdapat sejumlah model prediksi financial distress yang dikemukakan oleh ahli, seperti model Altman, Springate, Zmijewski, Grover, Fulmer, Ohlson, serta CA Score yang merupakan model prediksi financial distress terkenal akan tingkat keakuratannya dan sering digunakan oleh pihak yang membutuhkan. Elia  &  Rahayu  (2021) melakukan  perbandingan  model  dan  Grover  adalah  model terakurat. Piscestalia  and  Priyadi  (2019) menunjukkan  model  Springate  merupakan  model  paling akurat. Puro  et  al.  (2019) memperoleh  hasil  akurasi  model  Altman  sebesar  88.67%. Dailibas  & Ramdani, (2021) memprediksi dengan hasil menunjukkan model Zmijewski paling akurat. Peter et al. (2021) menganalisis  menunjukkan  bahwa  Fulmer  merupakan  metode  dengan  tingkat  akurasi  paling tertinggi dibandingkan model lainnya. Munjiyah & Artati (2020) meneliti dengan hasil menunjukkan tingkat akurat 100% dengan tipe kesalahan 0%. Berbeda dengan lainnya Nenengsih (2018) melakukan penelitian  pada  perusahaan  delisted,  menunjukkan  CA  Score  merupakan  prediktor  yang  terbaik. Perbedaan  hasil  penelitian  tersebut  disebabkan  pada  variabel,  rumus,  kriteria,  serta  nilai  cutoff  dari metode masing-masing model. Melainkan hal tersebut, tingkat akurasi ditetapkan berdasarkan prediksi kondisi perusahaan yang sebenarnya.

## KAJIAN PUSTAKA DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS

## Kajian Pustaka

## Signaling Theory
Teori sinyal mengkaji cara perusahaan merespon ketidakseimbangan informasi antara manajemen dan  pihak  eksternal  dengan  memberikan  sinyal  atau  informasi  kepada  pihak  eksternal  ( Febriana  & Wahidahwati, 2018 ). Sinyal tersebut diberikan kepada pengguna laporan keuangan, baik dalam bentuk sinyal positif (kabar baik) atau sinyal negatif (kabar buruk) ( Adiyanto, 2021 ). Sebuah perusahaan yang menghadapi  kabar  buruk  dapat  menjelaskan  bahwa  hal  tersebut  merupakan  indikasi  yang  kurang menguntungkan  bagi  investor  untuk  menanamkan  dana  mereka.  Sebaliknya,  ketika  perusahaan mendapat  kabar  baik,  hal  tersebut  dapat  diartikan  sebagai  sinyal  positif  bagi  investor,  mendorong mereka untuk meningkatkan investasi mereka. Dengan demikian, investor dapat merasa percaya dan cenderung  menambah  modal  di  perusahaan,  yang  kemudian  dapat  membantu  menghindari  potensi kesulitan keuangan sebuah perusahaan ( Idawati & Wardhana, 2021 ).

## Financial Distress
Financial distress menjelaskan keadaan atas entitas bisnis dimana berada dalam kepelikan atas dana ( Renalita & Tanjung, 2020 ). Menurut Febriana & Wahidahwati (2018) financial distress ialah fase pra- likuiditas  yang  menandakan  kemunduran  kinerja  perusahaan  sebelum  mengalami  kebangkrutan. Definisi lainnya oleh Fauzi dkk. (2021) bahwa financial distress menciptakan sebuah situasi dimana perusahaan  sedang  memiliki  masalah  terkait  kebutuhan  keuangan,  disimpulkan  bahwa  keuangan perusahaan tersebut sedang dalam kondisi tidak sehat. Hal tersebut menggambarkan perusahaan akan memiliki kondisi financial distress yang cenderung mengalami kesulitan dalam memenuhi kewajiban, yang  kemudian  akan  berdampak  pada  keterlambatan  pembayaran  kewajiban  ( Idawati  &  Wardhana, 2021 ).
Financial distress umumnya timbul dikarenakan beberapa faktor seperti biaya tetap yang tinggi, aset yang dimiliki perusahaan sebagian besar tidak likuid, serta pendapatan yang sensitif menyebabkan kemerosotan  ekonomi.  Melainkan  itu  dapat  menyebabkan  seorang  individu  mengalami  kesulitan keuangan,  seperti  pengeluaran  berlebihan,  beban  utang  yang  tinggi,  hingga  kehilangan  pekerjaan ( Hayes, 2021 ). Kondisi financial distress juga berkaitan erat dengan kebangkrutan ( Asmaradana, 2022 ). Hal  tersebut  menjadi  salah  satu  alasan  suatu  perusahaan  bangkrut,  namun  tidak  mengartikan  bahwa ketika  perusahaan  menghadapi  kesulitan  keuangan  serius  dan  tidak  mampu  mengatasi  masalahnya, peluang untuk mengalami kebangkrutan meningkat. Jika financial distress dapat diatasi dengan tepat waktu, hal tersebut dapat mencegah perusahaan dari kebangkrutan ( Febriana & Wahidahwati, 2018 ). Kebutuhan prediksi dan analisis kondisi financial distress tidak hanya penting bagi seorang investor dan kreditur, namun juga bagi perusahaan itu sendiri ( Prasetianingtias & Kusumowati, 2019 ).

## Pengembangan Hipotesis Pengaruh model Altman terhadap financial distress
Fauzi dkk. (2021) melakukan penelitian dengan hasil menunjukkan Altman paling terbaik karena akurat, konsisten dan  hasilnya  memiliki  ketepatan  prediksi  sebesar  94%, serta teruji baik secara deskriptif maupun statistik dengan menghasilkan uji t yang tertinggi dibandingkan model lain sebesar 2,528.  Kondisi  tersebut  disebabkan  adanya solvency  ratio dengan Debt  to  Asset (DAR)  yang menggambarkan  potensi  sebuah  perusahaan  untuk  pemenuhan  obligasinya  dengan  dengan menggunakan  asetnya.  Dengan  semakin  tinggi  DAR,  maka  kemungkinan  perusahaan  menghadapi tantangan  keuangan  akan  meningkat.  Hasil  penelitian  sesuai  studi  terdahulu  ( Surwanti  dkk,  2022 ; Febriana & Wahidahwati, 2018 ; Aryo & Trisnaningsih, 2021; Puro et al., 2019 ). Didasarkan hasil atas studi terdahulu, penulis merumuskan hipotesis pertama berupa H 1 :  Model  Altman  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam  memprediksi financial  distress pada perusahaan.

## Pengaruh model Springate terhadap financial distress
Penelitian  oleh Sembiring  &  Sinaga  (2022) menerangkan  bahwasanya Springate  models lebih akurat dengan level of accuracy ialah 79% dimana disebabkan oleh fakta bahwa entitas dimana didapati financial distress umumnya ditandai atas persentase modal kerja neto yang lebih rendah daripada total
asetnya, kinerja perusahaan yang rendah dalam menciptakan earnings before interest maupun pajak, serta earnings before interest yang minim. Hasil penelitian tersebut tidak jauh dengan penelitian lainnya oleh ( Octaviani & Haryadi, 2021 ; Surwanti dkk, 2022 ; Piscestalia & Priyadi, 2019 ; Kason dkk.  2020 ). Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penelitian  sebelumnya,  penulis  merumuskan  hipotesis kedua berupa:
H 2 :  Model  Springate  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam  memprediksi financial  distress pada perusahaan.

## Pengaruh model Zmijewski terhadap financial distress
Dalam  Zmijewski  menegaskan  bahwa  saat  melakukan  prediksi  atas  situasi financial  distress , profitability  ratio ,  likuiditas,  dan leverage adalah  variabel  penting.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Munawarah & Hayati (2019) memprediksi bahwa model Zmijewski lebih akurat dibandingkan model lainnya sebesar 86%. Terkait model ini, evaluasi rasio keuangan dilakukan dengan mempertimbangkan lebih  dari  sekadar  rasio  probabilitas.  Model  ini  juga  memperhitungkan  faktor-faktor  seperti  rasio leverage dan rasio likuiditas. Dimana ketiga rasio tersebut mempermudah seorang manajer perusahaan untuk mengidentifikasi kondisi perusahaan saat ini agar dapat menghindari kondisi financial distress . Hasil penelitian serupa oleh ( Munawarah dkk. 2019 ; Dailibas & Ramdani, 2021 ; Lobo & Cakranegara, 2022 ; Listyarini, 2020 ).
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penelitian  sebelumnya,  penulis  merumuskan  hipotesis ketiga berupa:
H 3 : Model Zmijewski memiliki pengaruh yang signifikan dalam memprediksi financial distress pada perusahaan.

## Pengaruh model Grover terhadap financial distress
Ismail dkk. (2021) melakukan penelitian menunjukkan model Grover memiliki kemampuan guna estimasi terhadap financial distress. Hal tersebut dipengaruhi oleh ketiga variabel, baik Working Capital to Total Asset (WCTA), Earning Before Interest Tax Total Asset (EBITTA), dan Net Income Total Asset (NITA) bisa dipergunakan atas acuan analisis kelangsungan usaha dengan prediksi financial distress . Hal  dalam  penelitian  berbeda  atas  studi  terdahulu  ( Elia  &  Rahayu,  2021 ; Prasetianingtias  & Kusumowati, 2019 ; Rizkyansyah & Laily, 2018 ; Yohanes & Magdalena, 2019 ).
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penelitian  sebelumnya,  penulis  merumuskan  hipotesis keempat berupa:
H 4 :  Model  Grover  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam  memprediksi financial  distress pada perusahaan.

## Pengaruh model Fulmer terhadap financial distress
Hernadianto  dkk.  (2020) melakukan  penelitian  bahwa  Fulmer  ialah  model  yang  terbaik  dengan akurasi 90,91%, dimana model ini memastikan untuk lebih menekankan pada biaya operasional agar jauh lebih efisien sehingga tidak melebihi pendapatan yang dihasilkan oleh perusahaan. Dengan cara ini juga,  perusahaan  akan dipandang  baik  oleh  kreditur  dengan  adanya  kemampuan  dalam  melunasi utang.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  ( Sudarman  dkk.  2020 ; Peter  et  al.,  2021 ; Mahmud,  2022 ) menghasilkan hasil yang sama bahwa Fulmer merupakan model yang terbaik.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penelitian  sebelumnya,  penulis  merumuskan  hipotesis kelima berupa:
H 5 :  Model  Fulmer  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam  memprediksi financial  distress pada perusahaan.

## Pengaruh model Ohlson terhadap financial distress
Saat melakukan analisis, Ohlson mempergunakan logistic analysis guna melakukan penghindaran distress  yang  terkait  dengan  asumsi  model Multiple  Discriminant  Analysis (MDA)  oleh  Altman ( Febriana  &  Wahidahwati,  2018 ).  Pada  model  ini  mencakup  variabel  penelitian  seperti  ukuran perusahaan, dimana kemungkinan perusahaan besar memiliki kesulitan keuangannya lebih kecil karena dapat berkembang serta beroperasi dengan baik dan stabil ( Renalita & Tanjung, 2020 ). Penelitian oleh Munjiyah & Artati (2020) bahwa Ohlson ialah model prediksi terakurat dengan nilai signifikan 65,5%. Hasil prediksi telah menunjukkan bahwa perusahaan sehat sesuai dengan kenyataannya. Hasil tersebut
sama seperti peneliti lainnya oleh  ( M. Noor Salim & Ismudjoko, 2021 ; Najib & Cahyaningdyah, 2020; Salimah & Yunita, 2020 ; Kartikasari & Hariyani, 2019 ).
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penelitian  sebelumnya,  penulis  merumuskan  hipotesis keenam berupa:
H 6 :  Model  Ohlson  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam  memprediksi financial  distress pada perusahaan.

## Pengaruh model CA Score terhadap financial distress
Model CA Score telah menggunakan analisis diskriminasi berganda bertahap dalam menganalisis tingkat  kegagalan  pada  perusahaan  di  Kanada  ( Mahmud,  2022 ). Nenengsih  (2018) melakukan penelitian menunjukkan CA Score sebagai salah satunya model prediktor delisting terbaik dengan 96% tingkat akurasi. Hal tersebut dikaitkan dengan rasio shareholders investment/total assets . Dimana pada perusahaan delisting, shareholders investment cenderung memiliki kontribusi yang lebih rendah yang mengakibatkan nilai akhir model menjadi kecil.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penelitian  sebelumnya,  penulis  merumuskan  hipotesis ketujuh berupa:
H 7 : Model CA Score  memiliki pengaruh yang signifikan dalam memprediksi financial distress pada perusahaan.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  kuantitatif  dan  menggunakan  teknik  purposive sampling  dalam  pemilihan  sampel.  Penelitian  tersebut  berpusat  pada  pemeriksaan  laporan  keuangan perusahaan sektor keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2019 hingga tahun 2021. Data  bersumber  dari www.idx.co.id dan  situs  resmi  masing-masing  perusahaan.  Analisis  dilakukan dengan menggunakan software Eviews 12 dengan teknik analisis regresi panel dan software SPSS versi 25.0  yang  digunakan  untuk  melakukan  uji outlier dikarenakan  terdapat  data  yang  menyimpang  jauh secara signifikan. Investigasi ini secara khusus berfokus pada rentang waktu 2019 hingga 2021, yang mencakup  permulaan  dan  perkembangan  pandemi  Covid-19.  Pemilihan  periode  ini  didasarkan  pada kemungkinan meningkatnya tantangan keuangan yang dihadapi oleh perusahaan-perusahaan di sektor keuangan, khususnya pada awal dan kelanjutan pandemi.
Pada  penelitian  ini,  model  Altman,  Springate,  Zmijewski,  Grover,  Fulmer,  Ohlson,  dan  CA Score digunakan sebagai alat analisis untuk mengevaluasi pengaruhnya terhadap financial distress .

## Definisi Operasional Variabel

## Financial Distress
Variabel  utama  yang  ditekankan  berupa financial  distress . Financial  distress merujuk  pada keadaan di mana perusahaan menghadapi kesulitan keuangan yang muncul akibat memasuki fase resesi sebelum  mencapai  tahap  kebangkrutan.  ( Rizkyansyah  &  Laily,  2018 ).  Cara  pengukuran financial distress berupa: FD = ( Net Income/Total Equity ) – BI Rate
Dalam financial distress terdapat kriteria, jika nilai FD negatif, dapat diklasifikasikan bahwa entitas didapati financial distress , serta saat nilai FD positif, dapat diklasifikan sebagai perusahaan yang sehat ( Edi & Tania, 2018 ).

## Model Altman
Model Altman ialah model financial distress dimana dikenalkan Edward Altman sekitar tahun 1960. Model yang telah berhasil dikembangkan adalah:
Z = 1.2Z1 +1.4Z2 +3.3Z3 +0.6Z4 +0.999Z5
Keterangan: Z1 = Working Capital/Total Asset Z2 = Retained Earnings/Total Asset Z3 = Earnings Before Interest and Tax/Total Asset Z4 = Market capitalization/Book value of liabilities Z5 = Sales/Total asset
Terdapat 3 kriteria dalam perhitungan model Altman, apabila Z < 1.8 untuk itu usaha diprediksi akan bangkrut, saat 1.81 < Z < 2.99 untuk itu usaha diprediksi dalam zona grey area , kemudian apabila Z > 2.99 maka perusahaan diprediksi sehat (Edi & Tania, 2018).

## Model Springate
Model  Springate,  yang  dibuat  oleh  Gordon  L.  V.  Springate  pada  tahun  1978,  merupakan financial distress yang mahir. Model yang dirumuskan secara efektif adalah:
S = 1.03A + 3.07B + 0.66C + 0.4D
Keterangan: A = Working Capital/Total Assets B = Net Profit Before Interest and Taxes/Total Assets C = Net Profit Before Taxes/Current Liabilities D = Sales/Total Asset
Dalam Springate terdapat kriteria, jika nilai Z <0,862, dapat diklasifikasikan bahwa perusahaan yang bangkrut, dan jika nilai Z >0,862, dapat diklasifikan sebagai perusahaan yang sehat ( Edi & Tania, 2018 ).

## Model Zmijewski
Model Zmijewski ialah model financial distress yang dikembangkan oleh Mark E. Zmijewski pada tahun 1984. Model yang telah berhasil dikembangkan adalah:
X-Score = -4,3 – 4,5X1+ 5,72X2 – 0,004X3
Keterangan: X1 = Return on Asset (ROA) X2 = Debt to Asset Ratio (DAR) X3 = Current Ratio
Apabila  hasil  X-Score  >0  maka  perusahaan  diprediksi  akan  mengalami financial  distress . Sebaliknya,  jika  hasil  X-Score  <0  maka  perusahaan  diprediksi  tidak  berpotensi  akan  mengalami financial distress ( Edi & Tania, 2018 ).

## Model Grover
Model Grover ialah model financial distress yang dikembangkan oleh Grover pada tahun 2001. Model yang telah berhasil dikembangkan adalah:
G = 1,650X1 + 3,404X2 – 0,016ROA + 0,057
Keterangan: X1 = Working Capital/Total Assets X2 = Net profit before interest and tax/Total asset X3 = Return on asset (ROA)
Dalam model Grover terdapat kriteria, jika -0,02 (Z< -0,02) maka perusahaaan dikategorikan dalam kondisi bangkrut. Apabila 0,01 (Z > 0,01) maka perusahaan dikategorikan berada dalam keadaan tidak bangkrut ( Edi & Tania, 2018 ).

## Model Fulmer
Model Fulmer ialah model financial distress yang dikenal sebagai H-Score. Pengukuran model berupa:
H-Score  =  5,528X1  +  0,212X2+  0,073X3+1,270X4  -  0,120X5+2,335X6  +0,575X7  +  1,083X8  + 0,894X9 - 6,075
Keterangan: X1 = Average Retained Earnings/Total Assets X2 = Revenue/Average Total Assets X3 = Earnings Before Income and Taxes/Total Equity X4 = Cash flow from operation/Average Total Debt X5 = Average Total Debt/Total Equity X6 = Total Current Liability X7 = log (Average Tangible Assets) X8 = Average Working Capital/Average Total Debt X9 = log (Earnings Before Income and Taxes)/Interest Expense Jika hasil H-Score kurang dari 0, hal ini menunjukkan adanya financial distress yang diantisipasi bagi perusahaan. Sebaliknya, hasil H-Score yang  melebihi 0 menunjukkan perusahaan non-financial distress (Munawarah et al., 2019) .

## Model Ohlson
Model Ohlson ialah model financial distress yang dibesarkan pada tahun 1980 oleh James A. Ohlson. Model yang berhasil dibesarkan adalah:
O = -1,32 - 0,407X1 + 6,03X2 - 1,43X3+0,0757X4 -2,37X5 - 1,83X6 +0,285X7 - 1,72X8 - 0,521X9
Keterangan: X1 = Log (Total Assets/GNP price-level index) X2 = Total Liabilities/Total Asset X3 = Working Capital/ Total Asset X4 = Current Liabilities/Current Asset X5 = 1 jika Total Liablities > Total Asset; 0 jika sebaliknya X6 = Net Income/ Total Asset (ROA) X7 = Cash flow from operations/Total Liabilities X8 = 1 jika Net Income negatif; 0 jika sebaliknya X9 = ( Net lncome – Net lncome -1) / ( Net lncome  + Net lncome -1)
Dalam  model  Ohlson terdapat  kriteria, jika  O  >0,38 maka  perusahaaan  dikategorikan dalam kondisi bangkrut. Apabila O <0,38 maka perusahaan dikategorikan berada dalam keadaan yang sehat ( Asmaradana, 2022 ).

## Model CA Score
Model  CA  Score  ialah  model financial  distress yang  dirancang  oleh  Jean  Legault  dari Universitas Quebec di Montreal. Model yang berhasil dirancang berupa:
CA-Score= 4.5913X1 + 4.508X2 ++0.3936X3 - 2.7616
Keterangan: X1 = Shareholder Index/Asset X2= Earnings Before Taxes+Financial Expense/Asset X3= Sales/Asset
Apabila CA Score >-0,3 maka dapat dikategorikan bahwa perusahaan sedang sehat, namun jika <- 0,3 maka Perusahaan dikatakan dalam kondisi financial distress ( Kartikasari & Hariyani, 2019 ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Statistik Deskriptif
Analisis  statistik  deskriptif  diterapkan  dalam  penelitian  ini  untuk  memberikan  ikhtisar mengenai data statistik dari variabel dependen dan independen. Hasil statistik tersebut mencakup mean, median, maximum value, minimum value, and standard deviation untuk setiap variabel. Penelitian ini melibatkan  sampel  dari  69  perusahaan  di  sektor  keuangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Dalam proses tersebut, dilakukan pengujian terhadap data outlier , dan hasilnya menunjukkan bahwa terdapat 5 data yang signifikan menyimpang jauh. Oleh karena itu, 5 sampel tersebut dihapus, sehingga hanya tersisa 64 data perusahaan yang digunakan untuk analisis selanjutnya.
Tabel 1. Hasil Analisis Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Financial Distress 207 -1.778 1.818 -.02299 .235225 Altman 207 -5.099 3365 51240 299976 Springate 207 -2.883 1.406 .38484 .419065 Zmijewski 207 -4.272 7.9839 -.39441 1.54509 Grover 207 -2.809 1.880 .58311 .513911 Fulmer 207 9.492 79.496 22.124 8.24060 Ohlson 207 -82.306 8.164 .01888 6.24175 CA Score 207 -8.018 3.807 -1.3549 1.42610 Valid N (listwise) 207 Sumber : Data yang diolah (2023)
Hasil  statistik  deskriptif  menunjukkan  bahwa  pada financial  distress data  yang  diperoleh berupa -1.778 hingga 1.818 dengan rata-rata -0.2299 yang berarti sektor keuangan di Indonesia dalam pengelolaan  ekuitas  pemegang  saham  masih  kurang  efisien,  sehingga  menyebabkan  perolehan probabilitas  yang  cenderung  rendah  yang  menyebabkan  sulit  untuk  memenuhi  kewajibannya.  Data model Altman yang diperoleh -5.099 hingga 3365 dengan rata-rata 51240 yang menunjukkan bahwa secara  menyeluruh  perusahaan  sektor  keuangan  dapat  bertahan  dalam  keadaan  sehat  pada  masa pandemi  dikarenakan  aktivitas  yang  terbatas  sehingga  transaksi  digital  digunakan  dengan  baik  oleh masyarakat. Data model Springate yang diperoleh -2.883 hingga 1.406 dengan rata-rata .38484 yang berarti  perusahaan  berjalan  dengan  baik  sering  dengan  tingkat  suku  bunga  rendah  yang  mendorong masyarakat untuk melakukan peminjaman kredit. Data model Zmijewski yang diperoleh berupa -4.272
hingga  7.9839  dengan  rata-rata  -.39441  secara  menyeluruh  banyak  perusahaan  sedang  mengalami kesulitan keuangan yang diakibatkan penurunan pendapatan. Data model Grover yang diperoleh berupa -2.809  hingga  1.880  dengan  rata-rata  .58311  yang  berarti  adanya  peningkatan  asuransi  jiwa  seiring ketidakpastian  perekonomian  serta  kesehatan.  Data  model  Fulmer  diperoleh  9.492  hingga  79.496 dengan  rata-rata  22.124  dimana  adanya  kebijakan  pemerintah  yang  mendorong  masyarakat  untuk melancarkan siklus keuangan. Data model Ohlson yang diperoleh -82.306 hingga 8.164 dengan rata- rata .01888 dimana siklus keuangan yang kurang merata, seperti banyak yang melakukan peminjaman kredit namun kurang melakukan penanam dana. Data model CA Score yang diperoleh -8.018 hingga 3.807 dengan rata-rata  -1.3549 secara keseluruhan banyak investor asing yang  melakukan penarikan modal secara tidak terduga dalam kegiatan investasi.

## Uji Chow
Tabel 2. Hasil Uji Chow Effect Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2077.217046320.81573 (68,126) 0.0000 Cross-section Chi-square 1 68 0.0000 Sumber : Data yang diolah (2023)
Berasal  dari  temuan  yang  disajikan  pada  Tabel  3,  uji  Chi-Square  menunjukkan  probabilitas 0,000 sesuai dengan Uji Chow . Hasil ini, dengan probabilitas di bawah 0,05, mengarah pada kesimpulan bahwa  Model  Efek  Tetap  adalah  model  yang  paling  tepat.  Selanjutnya  evaluasi  dilanjutkan  dengan penerapan Hausman Test .
Uji Hausman
Tabel 3. Hasil Uji Hausman Test Summary Statistic Chi-Sq. Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section Random 43.391994 7 0.0000 Sumber : Data yang diolah (2023)
Dengan memeriksa data yang disajikan pada Tabel 4, uji Hausman menunjukkan probabilitas 0,0000  untuk  cross-section  acak.  Nilai  ini  berada  di  bawah  ambang  batas  0,05  yang  berarti  model optimal untuk analisis data adalah Fixed Effect Model .

## Koefisien Determinasi (R Squared)
Tabel 4. Hasil Koefisien Determinasi (R Squared) Adjusted R-squared 0.812760
Sumber : Data yang diolah (2023)
Informasi  yang  disajikan  pada  tabel  di  atas  menunjukkan  nilai  Adjusted  R-squared  sebesar 0,812760.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sekitar  81,28%  fluktuasi  variabel  dependen  disebabkan  oleh variabel  independen  yang  dimasukkan  ke  dalam  model  penelitian.  Sementara  itu,  sisanya  sebesar 18,72% merupakan variasi yang dipengaruhi oleh faktor-faktor yang tidak tercakup dalam model.

## Uji t
Tabel 5. Hasil Uji t Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.402468 0.089974 -4.473174 0.0000 Altman 9.08E-09 4.02E-09 2.255775 0.0258 Springate 0.627903 0.226743 2.769227 0.0065 Zmijewski 0.153947 0.058240 2.643305 0.0093 Grover 0.192578 0.305293 0.630796 0.5293 Fulmer 0.003285 0.001461 2.248501 0.0263 Ohlson -0.000901 0.000703 -1.280928 0.2026 CA Score -0.004656 0.024122 -0.193041 0.8472 Sumber : Data yang diolah (2023)
Didasarkan  atas  uji  t,  bahwasanya  model  Altman  menunjukkan  probabilitas  model  Altman 0,0258,  koefisien  9,08,  serta  t-statistic  2,255775  yang  berarti  didapati  signifikan  positif  atas pengaruhnya  terhadap financial  distress ,  untuk  itu  hipotesis  pertama  diterima  dan  akurasi  model peringkat ketiga. Hasil model Springate menerangkan probabilitas 0,0065, koefisien 0,627903, dengan t-statistic  2.769227  dimana  hasil  tersebut  berarti  berpengaruh  signifikan  positif  terhadap financial distress , yang diartikan hipotesis kedua diterima dan akurasi model pada peringat pertama. Hasil model Zmijewski  menunjukkan  probabilitas  0,0093,  koefisien  0,153947,  dan  t-statistic  2.643305  hasil  ini menunjukkan  bahwa  berpengaruh  signifikan  positif  terhadap financial  distress ,  hal  ini  diartikan hipotesis  ketiga  diterima  dan  akurasi  model  peringkat  kedua.  Hasil  model  Grover  menunjukkan probabilitas  0,5293,  koefisien  0,92578,  serta  t-statistic  0.630796  yang  berarti  tidak  berpengaruh signifikan terhadap financial distress , yang diartikan hipotesis keempat ditolak dan akurasi model pada peringkat kelima. Hasil model Fulmer menunjukkan probabilitas 0,0263, koefisien 0,003285, dengan t- statistic 2.248501 dimana hasil tersebut berarti berpengaruh signifikan terhadap financial distress, hal ini diartikan hipotesis kelima diterima dan akurasi model pada peringkat keempat. Hasil model Ohlson menunjukkan probabilitas 0,2026, koefisien -0,000901, dan t-statistic -1.280928 hal ini menerangkan bahwasanya tidaklah didapati signifikasi atas pengaruh dari financial distress , yang diartikan hipotesis keenam  ditolak  dan  akurasi  model  pada  peringkat  terakhir.  Hasil  model  CA  Score  menunjukkan probabilitas  0,8472,  koefisien  -0,004656,  serta  t-statistic  -0.193041  yang  berarti  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap financial  distress, artinya  hipotesis  ketujuh  ditolak  dan  akurasi  model  pada peringkat keenam.

## PEMBAHASAN

## Pengaruh model Altman terhadap financial distress
Hasil  model  Altman  menunjukkan  probabilitas  model  Altman  0,0258  serta  koefisien  9,08  yang berarti berpengaruh signifikan positif terhadap financial distress . Dimana terdapat faktor penting dalam memprediksi financial distress , seperti probabilitas, likuiditas, serta rentabilitas yang meliputi dalam Altman  ( Edi  &  Tania,  2018 ).  Hal  tersebut  menjelaskan  rasio  seperti  WCTA,  EBITTA ,  Retained Earning to Total Asset (RETA), serta Book Value Equity to Book Value of Total Debt . Dengan rasio WCTA  maka  perusahaan  dapat  menilai  tingkat  likuiditas,  dimana  semakin  tinggi  WCTA  maka perusahaan  dikatakan  dalam  kondisi  sehat.  RETA  dapat  mengestimasi  keuntungan  yang  diperoleh perusahaan,  dengan  keuntungan  semakin  tinggi  maka  kesehatan  perusahaan  semakin  meningkat. EBITTA  dapat  menghitung  laba  yang  diperoleh  sebelum  bunga  dan  pajak  dalam  produktivitas aktivanya perusahaan. Book Value Equity to Book Value of Total Debt yang dapat menilai kewajiban yang dapat dilunasi perusahaan dengan semakin tinggi rasio modal yang diperoleh, semakin kuat posisi keuangan perusahaan, menunjukkan bahwa perusahaan berada dalam  situasi yang sehat ( Febriana & Wahidahwati, 2018 ). Hasil penelitian tersebut serupa yang dilakukan oleh M. Noor Salim & Ismudjoko (2021) , Puro et al. (2019) , Fauzi dkk. (2021) , Numanovich & Abbosxonovich (2020) .

## Pengaruh model Springate terhadap financial distress
Hasil  dari  model  Springate  menunjukkan  kemungkinan  sebesar  0,0065  dan  koefisien  sebesar 0,627903, yang menunjukkan dampak positif yang signifikan secara statistik terhadap financial distress . Temuan tersebut dipengaruhi oleh rasio yang menunjukkan bahwa ketika suatu perusahaan menghadapi kondisi financial  distress ,  maka Working  Capital yang  dimilikinya  cenderung  lebih  kecil  dari  total asetnya,  sehingga  berdampak  pada  penurunan  laba  sebelum  bunga  dan  pajak,  serta  penurunan  laba bersih  sebelum  pajak  ( Sembiring  &  Sinaga,  2022 ).  Meski  demikian,  kemungkinan  dan  besarnya penjualan juga ikut menentukan kondisi suatu perusahaan. Dengan mengoptimalkan Working Capital , seseorang dapat meningkatkan keuntungan dalam jangka waktu tertentu. Keuntungan maksimal dicapai ketika  perusahaan  meningkatkan  volume  penjualan  sekaligus  menekan  biaya  operasional.  Dalam skenario  seperti  itu,  jika  volume  dan  nilai  penjualan  dioptimalkan,  laba  akan  meningkat  sehingga berdampak  positif  pada  aset  yang  diperoleh  perusahaan  ( Octaviani  &  Haryadi,  2021 ).  Temuan  ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh peneliti lain, termasuk Kason et al. (2020) , Damayanti (2021) , Piscestalia & Priyadi (2019) .

## Pengaruh model Zmijewski terhadap financial distress
Hasil  model  Zmijewski  menunjukkan  probabilitas  0,0093  dan  koefisien  0,153947,  hasilnya menerangkan  bahwasanya  signifikasi  positif  atas  pengaruhnya  ditemukan  dalam  keadaan financial
distress . Rasio model Zmijewski mencakup DAR, Return On Asset (ROA), serta Current Ratio (CR) ( Ismail dkk. 2021 ). Zmijewski sendiri memiliki fungsi dalam melakukan penekanan terhadap hutang dalam financial  distress .  Rasio  DAR  dan  CR  sendiri  berkaitan  dengan  hutang.  Dengan  semakin besarnya  hutang  untuk  itu  entitas  tersebut  dipreduksi  mengalami financial  distress ,  yang  kemudian menyebabkan leverage serta likuiditas perusahaan menjadi masalah. Hal tersebut persis dengan temuan dari penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Dailibas & Ramdani (2021) , Listyarini (2020) , Lobo & Cakranegara (2022) , Munawarah & Hayati (2019) .

## Pengaruh model Grover terhadap financial distress
Hasil model Grover menunjukkan probabilitas 0,5293 serta koefisien 0,92578, yang berarti tidak berpengaruh signifikan terhadap financial distress . Hal tersebut dipengaruhi rasio dalam model Grover seperti, WCTA, EBITTA, dengan ROA. WCTA digunakan dalam menentukan tingkat likuiditas suatu perusahaan.  EBITTA  berperan  menghitung  produktivitas  bisnis  dengan  menghasilkan  laba  sebelum bunga dan pajak. Sedangkan ROA berfungsi mengevaluasi kemampuan perusahaan dalam memperoleh keuntungan  berdasarkan  aset  yang  dimilikinya.  Secara  menyeluruh  bahwa  rasio  tersebut  cenderung menekankan probabilitas untuk menggambarkan kondisi suatu entitas ( Febriana & Wahidahwati, 2018 ). Namun  diketahui  bahwa  dalam  memprediksi financial  distress ,  kewajiban  memiliki  peran  penting untuk memperlihatkan kemampuan entitas untuk melunasi kewajiban tersebut ( Edi & Tania, 2018 ).

## Pengaruh model Fulmer terhadap financial distress
Hasil  model  Fulmer  menunjukkan  probabilitas  0,0263  dengan  koefisien  0,003285,  dimana  hasil tersebut  berarti  berpengaruh  signifikan  terhadap financial  distress .  Dalam  Fulmer  sendiri  telah mencakup rasio yang dapat memprediksi financial distress , seperti Working Capital to Debt Ratio yang mampu menilai kemampuan suatu entitas untuk menghilangkan kewajiban dengan perhitungan modal kerja.  Dengan  kemampuan  perusahaan  dalam  melunasi  hutang  dengan  cepat  akan  dilihat  baik  oleh kreditur serta dapat menunjukkan keuangan yang sehat (Hernadianto dkk. 2020 ). Hasil penelitian sesuai Mahmud (2022) , Peter et al. (2021) , Sudarman dkk. (2020) .

## Pengaruh model Ohlson terhadap financial distress
Hasil model Ohlson menunjukkan probabilitas 0,2026 dan koefisien -0,000901, dimana memiliki arti bahwasanya tidak signifikan atas pengaruhnya dari financial distress . Hasil rasio dimana mencakup dalam model memberikan pengaruh terhadap hasil model ini. Rasio seperti ROA yang menunjukkan seberapa efisien perusahaan saat dihasilkannya keuntungan atas asetnya, Cash Flow Operation Total Liability (CFOTL)  mampu  mengevaluasi  perolehan  kas  untuk  melunasi  kewajibannya, Current Liability Current Asset (CLCA) berperan melihat kemampuan perusahaan dalam memenuhi tanggung jawab  lancarnya,  serta  WCTA  mengevaluasi  likuiditas  suatu  perusahaan  ( Febriana  &  Wahidahwati, 2018 ).  Masing-masing  dari  nilai  perolehan  rasio  tersebut  membuktikan  jika  nilai  rasio  tinggi  maka perusahaan dalam kondisi sehat, sebaliknya jika rasio rendah maka dikatakan dalam kondisi financial distress .

## Pengaruh model CA Score terhadap financial distress
Hasil  model  CA  Score  menunjukkan  probabilitas  0,8472  serta  koefisien  -0,004656,  yang  berarti tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap financial  distress. Pada  kenyataannya  perusahaan  sektor keuangan mayoritas melakukan listing. Hal ini berhubungan dengan rasio yang mencakup dalam model, yaitu Shareholder Investment . Shareholder Investment berperan penting dalam menentukan nilai hasil akhir dari model tersebut. Dimana perusahaan listing cenderung memiliki Shareholder Investment yang tinggi,  dengan  ini  maka  entitas  bisnis  dikatakan  memiliki  potensi  bisnis  yang  menjanjikan  sehingga dapat memperoleh nilai akhir model lebih besar. Sebaliknya pada perusahaan delisting menunjukkan Shareholder Investment lebih rendah, maka potensi bisnis yang mendatang kurang  menjanjikan yang mengakibatkan nilai skor menjadi kecil ( Nenengsih, 2018 ).
Hasil persamaan regresi panel yang dapat disimpulkan berupa:
Financial  Distress =  -0,402468  +  9,08E-09Altman  +  0,627903Springate  +  0,153947Zmijewski  + 0,192578Grover + 0,003285Fulmer – 0,000901Ohlson – 0,004656CA Score + e

## KESIMPULAN
Studi ini mempunyai maksud dalam mengidentifikasi model dimana mengukur financial distress di financial  sector .  Hasil  penelitian  menunjukkan  model  Altman  dapat  menjadi tolak  ukur financial distress sektor keuangan, hal ini dipengaruhi oleh faktor probabilitas, likuiditas, dan rentabilitas melalui rasio seperti WCTA, RETA, EBITTA, serta Book Value of Total Debt. Model Springate dapat dijadikan referensi  untuk  membantu memahami  dan  mengantisipasi  kemungkinan  terjadinya financial  distress dalam suatu perusahaan, dengan fokus pada rasio-rasio seperti Working Capital , volume penjualan, dan faktor-faktor  lain  yang  mempengaruhi  perolehan  laba  dan  kondisi  keuangan  perusahaan.  Model Zmijewski, dengan perhitungan rasio ROA, DAR, dan CR, dapat digunakan sebagai alat yang efektif dalam membantu mengidentifikasi dan mengantisipasi potensi terjadinya financial distress dalam suatu perusahaan. Model Grover tidak menunjukkan pengaruh signifikan terhadap financial distress , dimana rasio  cenderung  menekankan  probabilitas  yang  tidak  menggambarkan financial  distress secara menyeluruh. Model Fulmer dengan penggunaan rasio Working Capital to Debt Ratio dapat dijadikan referensi  untuk  membantu  mengidentifikasi  dan  mengantisipasi  potensi  terjadinya financial  distress dalam  suatu  perusahaan.  Model  Ohlson  memiliki  rasio  ROA,  CFOTL,  CLCA,  serta  WCTA  yang memberikan  informasi  tentang  kondisi  keuangan  perusahaan,  namun  rasio  tersebut  tidak  secara signifikan  mempengaruhi  kemungkinan  terjadinya financial  distress . CA  Score  Model tidaklah menunjukkan pengaruh atas signifikasi mengenai adanya financial distress . Hal ini dapat disebabkan oleh  adanya  korelasi  antara Shareholder  Investment dengan  status  listing  atau  delisting  perusahaan. Berdasarkan hasil t-statistic bahwa model Springate ialah model terbaik dengan hasil paling tertinggi diantara semua model yaitu 2.769227, yang kemudian dilanjutkan dengan model Zmijewski, Atlman, Fulmer, Grover, CA Score, dan Ohlson.

## SARAN

## Saran Praktis
Saran Praktis berupa mampu dalam memberikan bantuan pada entitas atas pengambilan tindakan pencegahan  atau  mengurangi  risiko  kebangkrutan  dengan  melakukan  perhitungan  dengan  model Springate.  Dengan  mengidentifikasi  risiko  keuangan  dan  mengambil  tindakan  pencegahan  atau pengelolaan risiko yang tepat dapat membantu perusahaan membangun ketahanan keuangan, menarik minat  dari  pemangku  kepentingan,  dan  merencanakan  keuangan  jangka  panjang  dengan  lebih  baik. Dengan  mengurangi  potensi  terjadinya financial  distress ,  seorang  manajer  keuangan  dapat berkontribusi  secara  signifikan  dalam  mengidentifikasi  potensi  masalah  keuangan  dan  menjaga stabilitas perusahaan di masa depan.

## Saran Teoritis
Saran Teoritis untuk studi lanjutan berupa melakukan penelitian pada bidang usaha diluar sektor keuangan, baik seperti sektor kesehatan, pariwisata, dan transportasi  yang berdampak langsung akibat pandemi  covid-19  sehingga  dapat  memaksimalkan  rasio Working  Capital pada  hasil  akhir  model. Melainkan hal tersebut, dapat melakukan pengujian model financial distress yang lain, seperti Zavgren Zavgren ( Kartikasari & Hariyani, 2019 ), Taffler ( Indriyanti, 2019 ), Beaver ( Karugu et al. 2018 ), dan model financial  distress lainnya,  sampai  didapati  wawasan  lebih  atas  keadaan  keuangan  suatu perusahaan  dan  mengidentifikasi  model  yang  paling  efektif  dalam  mengantisipasi  potensi  kesulitan keuangan.

## REFERENSI
Adiyanto,  Y.  (2021).  The  Influence  of  Institutional  Ownership  ,  Liquidity  ,  and  Company  Size  on Financial Distress (Empirical Study on Property & Real Estate Sub Sector Companies Listed on The Indonesia Stock Exchange 2015 - 2018). International Journal of Economics, Management,
Business
and
Social Science (IJEMBIS) , 1 (1), 111–120. https://cvodis.com/ijembis/index.php/ijembis
Aryo, B., & Trisnaningsih, S. (2021). Penggunaan Model Altman Z-Score, Springate, Zmijewski Dan Grover Dalam Memprediksi Financial Distress. Seminar Nasional Akuntansi Dan Call for Paper (SENAPAN) , 1 (2), 754–769. https://doi.org/10.33005/senapan.v1i2.152
Asmaradana,  L.  B.  (2022).  Analisis  Financial  distress  dengan  Model  Altman,  Grover,  Springate, Zmijewski, dan Ohlson pada Perusahaan Subsektor Jasa Konsumen yang terdaftar di BEI. JIKEM: Jurnal Ilmu Komputer, Ekonomi dan Manajemen , 2 (1), 1325-1341.
Cahyo,  K.  Y.  R.,  Magdalena.  M.  (2019).  ANALISIS  POTENSI  KEBANGKRUTAN  DENGAN MENGGUNAKAN  MODEL  PREDIKSI  FINANSIAL  DISTREES  OHLSON,  GROVER, ALTMAN  Z-SCORE  PADA  PERUSAHAAN  PROPERTY  &  REAL  ESTATE. Jurnal  Solusi ,
13 . https://doi.org/10.51277/keb.v13i2.36.
Dailibas, & Ramdani, D. (2021). Analysis of Bunkruptcy Prediction With Altman Z-Score, Springate and  Zmijewski  Models  Based  Engineering  Science  (Case  study  at  Garuda  Indonesia  Airline, Period  Years  of  2014-2017). Turkish  Journal  of  Computer  and  Mathematics  Education (TURCOMAT) , 12 (4), 1530–1537. https://doi.org/10.17762/turcomat.v12i4.1408
Damayanti, S. (2021). Does the Analysis of Altman Z-Score Model, Zmijewski Model, and Springate Model  Impact  the  Financial  Distress? Proceedings  of  the  5th  Global  Conference  on  Business, Management and Entrepreneurship (GCBME 2020) , 187 (Gcbme 2020), 70–72. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.210831.015
Edi,  E.,  &  Tania,  M.  (2018).  Ketepatan  Model  Altman,  Springate,  Zmijewski,  Dan  Grover  Dalam Memprediksi  Financial  Distress. Jurnal  Reviu  Akuntansi  Dan  Keuangan , 8 (1),  79. https://doi.org/10.22219/jrak.v8i1.28
Elia,  R.,  &  Rahayu,  Y.  (2021).  Analisis  Prediksi  Financial  Distress  Dengan  Model  Springate,
Zmijewski, Dan Grover. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi , 1 (3), 1–16.
Fauzi, S. E., Sudjono., & Saluy, A. B. (2021). Comparative Analysis of Financial Sustainability Using the Altman Z-Score, Springate, Zmijewski and Grover Models for Companies Listed at Indonesia Stock Exchange Sub-Sector Telecommunication Period 2014 – 2019. Journal of Economics and Business , 4 (1). https://doi.org/10.31014/aior.1992.04.01.321.
Febriana, S. K., & Wahidahwati, W. (2018). Analisis Perbandingan Model Altman Z-Score, Zmijewski, Ohlson, Dan Grover Dalam Memprediksi Financial Distress. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi , 7 (9), 1–21.
Hayes,
A. (2021). Financial Distress Definition . Investopedia.
https://www.investopedia.com/terms/f/financial_distress.asp
Hernadianto,  Yusmaniarti,  &  Fraternesi.  (2020).  Analisis  Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Jasa Subsektor  Property. Jurnal  Sains  Manajemen  Dan  Bisnis  Indonesia , Vol.10 (1),  80–102. http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/SMBI/article/view/3391/2569
Idawati, W & Wardhana, A. K. (2021). Analysis Of Financial Distress With Profitability As Moderation Variable. Jurnal Akuntansi , 25 (2), 222–238. https://doi.org/10.24912/ja.v25i2.807
Indriyanti, M. (2019). The Accuracy of Financial Distress Prediction Models: Empirical Study on the World’s 25 Biggest Tech Companies in 2015–2016 Forbes’s Version. KnE Social Sciences , 3 (11), 442. https://doi.org/10.18502/kss.v3i11.4025
Ismail Chandra, M., Suyanto, S., Widyastuti, T. ., & Ahmar, N. . (2021). Pertarungan Model Altman, Springate,  Zmijewski  dan  Grover  Memprediksi  Financial  Distress  Perusahaan  Jasa. Jurnal Indonesia Sosial Teknologi , 2 (07), 1183–1196. https://doi.org/10.59141/jist.v2i07.195
Kartikasari, K., & Hariyani, D. S. (2019). Ketepatan Model Prediksi Financial Distress Pada Perusahaan Retail  Di  Indonesia. Jurnal  Nusantara  Aplikasi  Manajemen  Bisnis , 4 (2),  117–127. https://doi.org/10.29407/nusamba.v4i2.12651
Karugu, C., Achoki, G., & Kiriri, P. (2018). Capital Adequacy Ratios as Predictors of Financial Distress in  Kenyan  Commercial  Banks. Journal  of  Financial  Risk  Management , 07 (03),  278–289. https://doi.org/10.4236/jfrm.2018.73018
Kason, K., Angkasa, C., Gozali, Y. G., Wijaya, R. A., & Hutahean, T. F. (2020). Analisis Perbandingan Keakuratan Memprediksi Financial Distress dengan Menggunakan Model Grover, Springate dan Altman  Z-Score  pada  Perusahaan  Pertambangan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada Tahun  2013-2017. Jurnal  Ilmiah  Manajemen,  Ekonomi,  &  Akuntansi  (MEA) , 4 (3),  441-458. https://doi.org/10.31955/mea.v4i3.438
Listyarini, F. (2020). Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Dengan Menggunakan Metode  Altman,  Springate,  Dan  Zmijewski. Jurnal  Bina  Akuntansi , 7 (1),  1–20. https://doi.org/10.52859/jba.v7i1.71
Lobo  Pinto,  L.  N.,  &  Cakranegara,  P.  (2022).  PREDICTION  OF  FINANCIAL  DISTRESS  IN INDONESIA  FAST  MOVING  CONSUMER  GOODS  (FMCG)  INDUSTRY.  Eqien  -  Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, 10(2), 218 - 231. https://doi.org/10.34308/eqien.v10i2.604
M.  Noor  Salim,  &  Ismudjoko,  D.  (2021).  An  Analysis  of  Financial  Distress  Accuracy  Models  in Indonesia  Coal  Mining  Industry:  An  Altman,  Springate,  Zmijewski,  Ohlson  and  Grover Approaches. Journal  of  Economics,  Finance  and  Accounting  Studies , 3 (2),  01–12. https://doi.org/10.32996/jefas.2021.3.2.1
Mahmud,  A.  (2022). A  Study  of  the  Applicability  of  Bankruptcy  Prediction  Models :  An  Empirical Analysis  of  Steel  Manufacturing  Companies  of  Bangladesh  A  Study  of  the  Applicability  of Bankruptcy Prediction Models : An Empirical Analysis of Steel Manufacturing Companies of Ba . August .
Munawarah,  M.,  &  Hayati,  K.  (2019).  Accuracy  of  Springate,  Zmijewsky  and  Grover  As  Logistic Models  in  Finding  Financial  Difficulty  of  Financing  Companies. Accruals , 3 (1),  1–12. https://doi.org/10.35310/accruals.v3i1.36
Munawarah, M., Wijaya, A., Fransisca, C., Felicia, F., & Kavita, K. (2019). Ketepatan Altman Score, Zmijewski  Score,  Grover  Score,  dan  Fulmer  Score  dalam  menentukan  Financial  Distress  pada Perusahaan Trade and Service. Owner , 3 (2), 278. https://doi.org/10.33395/owner.v3i2.170
Munjiyah, M., & Artati, D. (2020). Analisis Prediksi Kebangkrutan dengan Model Altman, Springate, Ohlson dan Zmijewski Pada Perusahaan Food and Beverage di Bursa Efek Indonesia (BEI). Jurnal Ilmiah  Mahasiswa  Manajemen,  Bisnis  Dan  Akuntansi  (JIMMBA) , 2 (6),  901–909. https://doi.org/10.32639/jimmba.v2i6.685
Najib, A. S., & Cahyaningdyah, D. (2020). Analysis of The Bankruptcy of Companies with Altman Model and Ohlson Model. Management Analysis Journal , 9 (3), 243–251. https://doi.org/10.15294/maj.v9i3.37797
Nenengsih. (2018). Pemilihan Prediktor
Delisting Terbaik Perbandingan Model
Altman,Springate,Zmijewski,CA-Score dan Grover. Jurnal Profet , 1 (1), 67–72.
Nirmala, N., Hikmah, R., & Widyaningrum, U. (2023). Perspektif Perkembangan dan Tantangan Pasar Modal di Indonesia. Jurnal Ilmiah Wahana
Pendidikan , 9 (3), 336-341. https://doi.org/10.5281/zenodo.7627245
Numanovich, A. I., & Abbosxonovich, M. A. (2020). THE ANALYSIS OF LANDS IN SECURITY ZONES OF HIGH-VOLTAGE POWER LINES (POWER LINE) ON THE EXAMPLE OF THE FERGANA REGION PhD of Fergana polytechnic institute, Uzbekistan PhD applicant of Fergana polytechnic  institute,  Uzbekistan. EPRA  International  Journal  of  Multidisciplinary  Research (IJMR)-Peer Reviewed Journal , 2 , 198–210. https://doi.org/10.36713/epra2013
Octaviani,  R.,  &  Haryadi, D.  (2021).  Analysis  Of  Potential  Bankrupties  Using  The  Altman  Z-Score And Springate Score Methods In The Textile And Garment Sub-Sector Manufacturing Companies Listed On The Indonesian Stock Exchange (IDX) For The 2014-2019 Period. Jurnal Akuntansi, Audit Dan Sistem
Informasi Akuntansi (JASa) , 5 (2), 291–304.
http://journalfeb.unla.ac.id/index.php/jasa
Peter,  P.,  Herlina,  H.,  &  Wiraatmaja,  J.  (2021).  Analisis  Kebangkrutan  Perusahaan  Melalui Perbandingan  Model  Altman  Z-Score,  Model  Springate’S,  Dan  Model  Fulmer  Pada  Industri Semen Di Indonesia. ULTIMA Management , 13 (2), 369–378.
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), 1–17. http://jurnalmahasiswa.stiesia.ac.id/index.php/jira/article/view/2134
Prasetianingtias,  E.,  &  Kusumowati,  D.  (2019).  Analisis  Perbandingan  Model  Altman,  Grover, Zmijewski Dan Springate Sebagai Prediksi Financial Distress. Jurnal Akuntansi Dan Perpajakan , 5 (1), 1–3. https://doi.org/10.26905/ap.v5i1.3072
Pratama,  M.  (2022). Covid-19  dan  Efeknya  Ke  Performa  Pasar  Modal  Indonesia .  BI  Institute. https://www.bi.go.id/id/bi-institute/BI-Epsilon/Pages/Covid-19-dan-Efeknya-ke-Performa-Pasar- Modal-Indonesia.aspx
Puro, N., Borkowski, N., Hearld, L., Carroll, N., Byrd, J., & Smith, D. (2019). Financial distress and bankruptcy prediction: A comparison of three financial distress prediction models in acute care hospitals. Journal of Health Care Finance , 1–15.
Renalita,  P.,  &  Tanjung,  S.  (2020).  COMPARATIVE  ANALYSIS  OF  ALTMAN  Z-SCORE, SPRINGATE,  ZMIJEWSKI  AND  OHLSON  MODELS  IN  PREDICTING  FINANCIAL DISTRESS. EPRA  International  Journal  of Multidisciplinary  Research  (IJMR)-Peer  Reviewed Journal . https://doi.org/10.36713/epra2013
Respati, A. R. (2022). Duduk Perkara Kasus Kresna Life, Perusahaan Asuransi Jiwa yang Alami Gagal Bayar . Kompas.Comcom. https://money.kompas.com/read/2022/09/21/171000526/duduk- perkara-kasus-kresna-life-perusahaan-asuransi-jiwa-yang-alami-gagal
Respati,  A.  R.  (2023). Daftar  Kasus  Asuransi  Gagal  Bayar  dengan  Nilai  Fantastis  di  Indonesia . Kompas.Com. https://money.kompas.com/read/2023/02/15/203600326/daftar-kasus-asuransi- gagal-bayar-dengan-nilai-fantastis-di-indonesia?page=3#google_vignette
Rizkyansyah, K., & Laily, N. (2018). Pengukuran tingkat kesehatan dan gejala financial distress dengan metode springate, zmijewski, dan grover. Jurnal Ilmu Dan Riset Manajemen , 7 (5), 1–16.
Salimah, S & Yunita, I. (2020). Analisis Tingkat Akurasi Model Springate, Ohlson Dan Grover Dalam Memprediksi  Financial  Distress  (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Sub  Sektor  Pertambangan Batubara Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2017). Jurnal Mitra Manajemen , 4 (2), 302–311. https://doi.org/10.52160/ejmm.v4i2.350
Sembiring,  S.,  &  Sinaga,  H.  W.  C.  (2022). ANALISIS  AKURASI  MODEL  ALTMAN,  GROVER, SPRINGATE, ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS (STUDI EMPIRIS  PADA  PERUSAHAAN  RITEL  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK  INDONESIA . 8 (2), 299–311.
Sudarman,  Efni,  Y.,  &  Savitri,  E.  (2020).  Perbandingan  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Model Springate’s , Fulmer , Foster dan Altman Z-Score ( Studi pada Perusahaan Sektor Non Keuangan yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  ). Jurnal  Ekonomi  KIAT , 31 (1),  15–22. https://journal.uir.ac.id/index.php/kiat/article/view/2705
Surwanti.  A.,  Fauzi.  R.,  &  Masruki.  R.  (2022).  Predicting  Corporate  Bankruptcy  in  Indonesia’S Transportation  Industry. Journal  of  Applied  Management  (JAM) , 20 (2),  276–288. https://doi.org/10.21776/ub.jam.2022.020.02.06
Ulya,  F.  N.  (2020).  Simak,  Ini  Kronologi  Lengkap  Kasus  Jiwasraya  Versi  BPK  Halaman  all  - Kompas.com. KOMPAS.Com .  https://money.kompas.com/read/2020/01/09/063000926/simak- ini-kronologi-lengkap-kasus-jiwasraya-versi-bpk?page=all#page2
World  Health  Organization.  (2022).  Pertanyaan  jawaban  terkait  COVID-19  untuk  publik.  In World Health Organization . https://www.who.int/indonesia/news/novel-coronavirus/qa/qa-for-public Yohanes Reva Cahyo K, Magdalena. M. (2019). ANALISIS POTENSI KEBANGKRUTAN DENGAN MENGGUNAKAN  MODEL  PREDIKSI  FINANSIAL  DISTREES  OHLSON,  GROVER, ALTMAN  Z-SCORE  PADA  PERUSAHAAN  PROPERTY  &  REAL  ESTATE. Jurnal  Solusi ,
13 .