## Jurnal Ekonomika
Manajemen, Akuntansi dan Perbankan Syari’ah Vol.12 No 1, Maret 2023 e-ISSN: 25808117; p-ISSN: 25276379 ===========================================================================

## ANALISIS LAPORAN KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN SUBSEKTOR TEKSTIL DAN GARMEN MENGGUNAKAN METODE ALTMAN Z-SCORE MODIFIKASI
PERIODE 2016-2020
Pantas P. Pardede 1 , Rina Qomara 2
Universitas Widya Gama Mahakam Samarinda

## rinaqomara02@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  financial  distress  condition  of  textile  and  garment  sub-sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the 2016-2020 period. The sampling technique used  is  Purposive  Sampling.  This  research  was  conducted  on  5  textile  and  garment  sub-sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the 2016-2020 period. The type of data used in this study is secondary data obtained from the website www.idx.co.id or the websites of each company. The  method  used  to  analyze  financial  distress  is  the  Altman  Z-Score  Modification  method  using  5 variables  (X1,  X2,  X3,  X4,  X5)  using  the  formula  Z  =  0.717X1  +  0.847X2  +  3.107X3  +  0.420X4  + 0.998X5  with  categories  Z-Score  assessment  >  2.6  is  in  the  Safe  Zone, 1.1  <  Z-Score  <  2.6  is  in  the Gray Zone so that the possibility of being saved and the possibility of bankruptcy is equally dependent on the decision. Z-Score <1.1 is in the Danger Zone categorized as a company experiencing financial difficulties and at high risk of bankruptcy. The results showed that 3 companies were in the Gray Zone, including: PT Star Petrochem Tbk, PT Trisula International Tbk, and PT Ricky Putra Globalindo Tbk. Meanwhile,  there  are  2  companies  located  in  the  Danger  Zone,  namely  PT  Panasia  Indo  Resources Tbk and PT Asia Pacific Investama Tbk.
Keywords: Altman Z-Score Modification, Financial Distress, Textile and Garment Sub-Sector Company 2016-2020.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kondisi  financial  distress  perusahaan  subsektor  tekstil  dan garmen  yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia periode 2016-2020. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah Purposive Sampling. Penelitian ini dilakukan pada 5 perusahaan subsektor tekstil dan garmen  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016-2020. Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  situs  www.idx.co.id  atau  website  masing- masing  perusahaan.  Metode  yang  digunakan  untuk  menganalisa  financial  distress  adalah  metode Altman  Z-Score  Modifikasi  dengan  menggunakan  5  variabel  (X1,  X2,  X3,  X4,  X5)  dengan menggunakan  rumus  Z  =  0,717X1  +  0,847X2  +  3,107X3  +  0,420X4  +  0,998X5  dengan  kategori penilaian Z-Score > 2,6 berada di Zona Aman, 1,1 < Z-Score < 2,6 berada di Zona Abu-abu sehingga kemungkinan  terselamatkan  dan  kemungkinan  bangkrut  sama  besarnya  tergantung  dari  keputusan.  Z- Score  <  1,1  berada  di  Zona  Berbahaya  dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang  mengalami  kesulitan keuangan  dan  beresiko  tinggi  mengalami  kebangkrutan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  3 perusahaan berada di Zona Abu-abu, antara lain: PT Star Petrochem Tbk, PT Trisula International Tbk, dan  PT  Ricky  Putra  Globalindo  Tbk.  Sedangkan  ada  2  perusahaan  yang  berada  di  Zona  Berbahaya yaitu PT Panasia Indo Resources Tbk dan PT Asia Pasific Investama Tbk Kata  Kunci: Altman  Z-Score  Modifikasi,  Financial  Distress,  Perusahaan  Subsektor  Tekstil  dan Garmen Periode 2016-2020

## PENDAHULUAN
Pihak  manajemen  harus  lebih  berhati-hati  dalam  mengontrol  kondisi  keuangan  yang terjadi  di  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  pihak  manajemen  harus  bertindak  sedemikian  rupa sehingga  membuat  pihak  manajemen  dapat  memprediksi  penurunan  kondisi  keuangan  suatu perusahaan  pada  waktunya,  sehingga  juga  dapat  meningkatkan  kondisi  keuangan  perusahaan. Oleh karena itu, prediksi financial distress dapat dibuat dengan menggunakan neraca dan laporan laba rugi sebagai indikasi awal, karena prediksi ini dapat digunakan perusahaan, kreditur, serta investor. Perusahaan yang menghadapi masalah keuangan jika tidak dikelola dengan baik dapat membawa perusahaan ke jurang kebangkrutan.
Tujuan  umum  dari  berdirinya  suatu  perusahaan  adalah  untuk  menghasilkan  keuntungan (laba). Laba adalah selisih antara pendapatan yang dicapai perusahaan dengan biaya-biaya yang dikeluarkan perusahaan dalam suatu periode tertentu. Laporan laba rugi disusun untuk membantu perusahaan  menggambarkan  apa  yang  telah  dilakukan  perusahaan  untuk  mencapai  tujuan  laba selama  periode  waktu  tertentu.  Kesulitan  keuangan  ( financial  distress )  merupakan  salah  satu indikator  yang  digunakan  untuk  menilai  kekuatan  status  keuangan  suatu  perusahaan  atau lembaga  keuangan  guna  menentukan  sehat  atau  tidaknya  kondisi  keuangan  suatu  perusahaan.
Laporan  keuangan  dapat  digunakan  untuk  melihat  dan  mengukur  kebangkrutan  suatu perusahaan. Data keuangan harus diubah menjadi informasi yang berguna untuk membuat suatu keputusan ekonomi.
Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan investor dan kreditur  serta  pihak  internal  perusahaan  dalam  menentukan  situasi  keuangan  perusahaan (khususnya  perusahaan  tekstil  dan  garmen).  Selain  itu,  perusahaan  juga  dapat  mewaspadai kondisi  keuangannya  sehingga  dapat  mengambil  tindakan  pencegahan  tersebut  jika  diketahui sedang  mengalami  kesulitan  keuangan  ( financial  distress ).  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu:
Untuk  mengetahui  nilai  rasio  keuangan  yang  digunakan  sebagai  analisis  menggunakan  metode Altman Z-Score Modifikasi  dan  juga  untuk  memprediksi financial  distress dilihat  dari  nilai Z- Score pada perusahaan subsektor tekstil dan garmen periode 2016-2020.

## TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Pengertian Laporan Keuangan
Secara  umum,  laporan  keuangan  terdiri  dari  neraca,  laporan  laba  rugi,  dan  laporan perubahan  ekuitas.  Neraca  menggambarkan  total  aset,  liabilitas,  dan  ekuitas  perusahaan  pada
tanggal  tertentu.  Sedangkan  laporan  laba  rugi  menunjukkan  hasil  yang  dicapai  perusahaan  dan biaya  yang  dikeluarkan  dalam  suatu  periode  tertentu,  dan  laporan  perubahan  ekuitas menunjukkan  dan  menggambarkan  sumber  dan  penggunaan  atau  alasan-alasan  sebagai  faktor yang mengubah ekuitas perusahaan, hal ini disampaikan oleh Munawir (2016: 5).

## Tujuan Laporan Keuangan
Menurut  Hans  (2016:  126),  laporan  keuangan  bertujuan  untuk  memberikan  informasi tentang  kondisi  keuangan  perusahaan,  kinerja  keuangan,  dan  arus  kas  entitas  yang  bermanfaat bagi sebagian besar pengguna laporan keuangan ketika membuat keputusan suatu permasalahan ekonomi.  Laporan  keuangan  juga  sebagai  wujud  pertanggungjawaban  manajemen  atas penggunaan sumber daya yang dipercayakan kepada mereka dalam mengelola suatu entitas.

## Manfaat Laporan Keuangan
 Bagi pihak manajemen, sebagai dasar untuk pemberian kompensasi.
 Bagi  pihak  pemilik  perusahaan,  yang  menjadi  tolak  ukur  untuk  menilai  peningkatan  nilai suatu perusahaan.
 Bagi pihak supplier , untuk mengetahui besarnya kemungkinan pembayaran hutang.
 Hal  ini  menunjukkan  kepada  pihak  bank  bahwa  perusahaan  tersebut  likuid  dan  memiliki modal kerja yang cukup.

## Karakteristik Laporan Keuangan
 Dapat dipahami, fakta bahwa informasi laporan keuangan mudah dipahami adalah fitur yang signifikan.
 Relevan,  untuk  memenuhi  kebutuhan  pengguna  dalam  proses  pengambilan  keputusan, informasi yang berguna juga harus relevan.
 Keandalan,  informasi  harus  memiliki  kualitas  yang  dapat  diandalkan,  karena  tidak mengandung  kesalahan  material,  menyesatkan  dan  dapat  diandalkan  oleh  pengguna  dalam menyajikan secara jujur apa yang disajikan.
 Dapat  dibandingkan,  pengguna  harus  dapat  mengevaluasi  laporan  keuangan  perusahaan secara teratur untuk melihat kecenderungan (tren) posisi dan kinerja keuangan perusahaan.

## Sifat Laporan Keuangan
 Bersifat  historis,  menandakan  bahwa  laporan  keuangan  dibuat  menggunakan  data  historis atau sebelumnya/masa lalu.
 Bersifat  menyeluruh  (kompleks),  artinya  laporan  keuangan  disusun  menurut  standar  yang telah ditetapkan.

## Keterbatasan Laporan Keuangan
 Menyiapkan laporan keuangan historis menggunakan data dari tahun-tahun sebelumnya.
 Laporan  keuangan  dirancang  dan  dipublikasikan  kepada  semua  orang  (bukan  hanya  untuk pihak tertentu saja).
 Proses penyusunan laporan keuangan tidak terlepas dari taksiran-taksiran dan pertimbangan- pertimbangan tertentu.
 Laporan keuangan menangani situasi yang tidak pasti dengan hati-hati.
 Laporan  keuangan  selalu  berpegang  teguh  kepada  sudut  pandang  ekonomi  dalam memandang peristiwa-peristiwa yang terjadi bukan sifat formalnya.
Akuntansi hanya memberikan informasi yang penting.

## Jenis-Jenis Laporan Keuangan
 Neraca, laporan yang menunjukkan posisi keuangan perusahaan pada tanggal tertentu.
 Laporan laba rugi, laporan keuangan yang merangkum kinerja keuangan perusahaan selama periode waktu tertentu.
 Laporan perubahan ekuitas, laporan yang berisi jumlah dan jenis modal saat ini.
 Laporan  arus  kas,  laporan  yang  memberikan  seluruh  aspek  yang  berkaitan  dengan  kegiatan perusahaan, baik yang berpengaruh langsung maupun tidak langsung terhadap kas.
 Catatan  atas  laporan  keuangan,  laporan  yang  dapat  memberikan  informasi  ketika  laporan keuangan tertentu diperlukan.

## Pengertian Financial Distress
Secara  umum, financial  distress adalah  suatu  fenomena  yang  menunjukkan  penurunan kinerja  keuangan  suatu  perusahaan.  Umumnya, financial  distress berada  pada  tahap  awal sebelum terjadinya kebangkrutan.

## Jenis-Jenis Financial Distress
 Economic  failure adalah  kegagalan  ekonomi  terjadi  ketika  pendapatan  perusahaan  tidak dapat menutupi total biaya, termasuk biaya modalnya.
 Business  failure adalah  tindakan  menghentikan  operasi  pada  bisnis  dengan  akibat  kerugian pada kreditur disebut sebagai kegagalan bisnis.
 Technical  insolvency adalah  jika  sebuah  perusahaan  tidak  dapat  memenuhi  kewajibannya disaat ketika jatuh tempo, itu disebut technical insolvency .
 Insolvency  in  bankruptcy adalah  suatu  perusahaan    dapat    dikatakan    dalam    keadaan insolvency in bankruptcy jika nilai buku hutangnya melebihi nilai pasar aset.
 Legal  bankruptcy adalah  suatu  perusahaan  dapat  dianggap  bangkrut  secara  hukum  jika gugatan telah diajukan secara resmi.

## Kategori Penggolongan Financial Distress
 Financial distress kategori A : Kategori ini akan memungkinkan suatu perusahaan untuk dikatakan berada diposisi bangkrut.
 Financial distress kategori B :  Pada  kondisi  ini,  perusahaan  harus  memikirkan  solusi yang tepat untuk bisa menyelamatkan berbagai aset perusahaan, seperti aset mana saja yang ingin dijual dan ingin dipertahankan.
 Financial distress kategori C :  Pada  situasi  ini,  perusahaan  sudah  harus  melakukan berbagai  perombakan  pada  beberapa  kebijakan  serta  konsep  manajemen  yang  selama  ini sudah diterapkan.
 Financial distress kategori D :  Dalam  kategori  ini,  perusahaan  dinilai  hanya  mengalami kondisi  fluktuasi  finansial  temporer  yang  diakibatkan  oleh  berbagai  kondisi  internal  dan eksternal, termasuk karna adanya keputusan yang tidak tepat.

## Manfaat Informasi Financial Distress
 Pemberi Pinjaman :  Informasi  mengenai  kesulitan  keuangan  dapat  berguna  untuk  siapapun ketika  pengambilan  keputusan  diberikan,  selain  itu  berguna  bagi  kebijakan  memonitor pinjaman yang ada.
 Investor :  Jika  investor  memiliki  lebih  banyak  strategi,  maka  prediksi  kesulitan keuangan bisa diketahui dengan cepat. Sehingga dapat diselesaikan dengan baik.
 Akuntan :  Akuntansi  memegang  peranan  penting  dalam  informasi  kelangsungan hidup  suatu  perusahaan  karena  seorang  akuntan  akan  menilai  aset  perusahaan  secara berkesinambungan.
 Manajemen :  Jika  perusahaan  dapat  mendeteksi  kesulitan  keuangan  lebih  cepat  maka tindakan-tindakan  penghematan  bisa  dilakukan,  misalnya  dengan  melakukan merger sehingga biaya kebangkrutan dapat dihindari.
 Pemerintah :  Pemerintah  memiliki  kekuasaan  guna  melihat  tanda-tanda  adanya kebangkrutan  sejak  dini,  agar  mampu  memberikan  informasi  kepada  manajemen  untuk melakukan pencegahan kebangkrutan secepat mungkin.

## Penyebab Financial Distress
 Kesulitan arus kas
 Kerugian dalam kegiatan operasional perusahaan selama beberapa tahun
 Besarnya jumlah hutang

## Altman Z-Score Modifikasi
Model ini pertama kali diperkenalkan pada tahun 1968, dan beberapa variasi diproduksi dan  dikembangkan  pada  tahun  1983.  Model  ini  menggunakan  data  akuntansi  dan  data  pasar keuangan,  dengan  memakai  teknik  statistik.  Berikut  ini  adalah  persamaan Z-Score Modifikasi oleh Edward Altman:
Z = 0,717X 1 + 0,847X 2 + 3,107X 3 + 0,420X 4 + 0,998X 5
Model  konseptual  berikut  akan  digunakan  untuk  menggambarkan  alur  pemikiran  penelitian secara lebih rinci:

## Gambar 1.1 Model Konseptual

## METODE
Pendekatan yang dipakai pada penelitian ini yakni pendekatan kuantitatif. Jenis penelitian yang  dipakai  yaitu  penelitian  deskriptif  kuantitatif,  definisi  deskriptif  kuantitatif adalah  metode penelitian  yang  menggambarkan  suatu  hal  yang  diteliti,  selanjutnya  menganalisis  guna memberikan  alternatif  memakai  tabel  maupun  grafik,  penyelesaian  masalah  yang  diteliti memakai rumus-rumus serta angka-angka.

## Populasi dan Sampel
Berdasarkan  Sugiyono  (2019:126),  ia  menyatakan  bahwa  populasi  ialah  tempat  dimana hal-hal  dengan  sifat  dan  karakteristik  tertentu  digeneralisasi  oleh  peneliti  lalu  dipelajari  dan kemudian  ditarik  kesimpulannya.  Populasi  dalam  penelitian  ini  merupakan  seluruh  perusahaan subsektor  tekstil  dan  garmen  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016-2020  yang berjumlah 21 perusahaan.
Menurut  Sugiyono  (2019:127),  sampel  merupakan  bagian  yang  berasal  dari  jumlah  dan karakteristik  populasi  yang  diperoleh.  Metode  pengumpulan  sampel  yang  digunakan  yaitu purposive  sampling yaitu  teknik  penentuan  sampel  dengan  pertimbangan  tertentu  sehingga peneliti  menentukan  kriteria  tertentu  dalam  menentukan  sampel.  Sampel  dalam  penelitian  ini adalah 5 perusahaan subsektor tekstil dan garmen periode 2016-2020.

## Teknik Pengumpulan Data
Jenis  data  pada  penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif  meliputi  angka-angka  hasil perhitungan  rasio  keuangan  dan  dapat  juga  dihitung  secara  matematik.  Data  yang  diperoleh penulis  pada  penelitian ini  didapat  dengan  cara  riset internet  ( online  research )  adalah  berbagai data  sekunder  dan  informasi  yang  didapat  dari  situs-situs  yang  berhubungan  dengan  penelitian yaitu, PT Bursa Efek Indonesia ( www.idx.co.id ) dan website masing-masing perusahaan.

## Metode Analisis
Analisis  akan  dilakukan  pada  laporan  keuangan  Perusahaan  Subsektor  Tekstil  dan Garmen periode 2016-2020, yaitu terdiri dari modal kerja, laba ditahan, EBIT, nilai buku ekuitas, penjualan,  total  liabilitas  dan  total  aset.  Peneliti  menggunakan  metode  Altman Z-Score Modifikasi  untuk  menganalisis  data  sebagai  alat  prediktor  potensi  kebangkrutan  perusahaan.
Berikut ini adalah langkah-langkah untuk menganalisis data dalam penelitian ini:
1. Penggunaan lima rasio keuangan yang menjadi variabel penting dalam prediksi kebangkrutan metode Altman Z-Score Modifikasi.
2. Setelah lima rasio teratas ditentukan, langkah selanjutnya adalah mencari nilai Z-Score dari Perusahaan  Subsektor  Tesktil  dan  Garmen  periode  2016-2020  yang  diteliti  dengan menggunakan metode Altman Z-Score Modifikasi, sebagai berikut:
Z = 0,717X 1 + 0,847X 2 + 3,107X 3 + 0,420X 4 + 0,998X 5

## Dimana:
a. Modal Kerja/Total Aset ( Working Capital/Total Assets ) X 1 =
b. Laba Ditahan/Total Aset ( Retained Earnings/Total Assets ) X 2 =
c. Laba  Sebelum  Bunga  dan  Pajak/Total  Aset  ( Earnings  Before  Interest  and  Tax/Total
Assets ) X 3 =
d. Nilai Pasar Ekuitas/Total Liabilitas ( Market Value of Equity/Total Liabilities )
X 4 =
e. Penjualan/Total Aset ( Total Sales/Total Assets ) X 5 =
3. Kriteria  klasifikasi  berikut  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  perhitungan Z-Score
Modifikasi:
a. Jika  nilai  Z  <  1,1
=  Zona  Berbahaya
b. Jika  nilai  1,1  <  Z  <  2,6 =  Zona  Abu-abu c. Jika  nilai  Z  >  2,6
=  Zona  Aman

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Rasio Keuangan Metode Altman Z-Score Modifikasi

## Tabel 1
Working Capital to Total Assets (X 1 ) Kode Tahun Aset Lancar  Liabilitas Lancar  Total Aset (X 1 ) (a) (b) (c) (a-b) : (c) HDTX 2016 582.043 855.007 4.743.579 -0,057 2017 247.829 1.083.630 4.035.085 -0,207 2018 37.133 235.055 586.940 -0,337 2019 21.150 245.687 423.790 -0,529 2020 20.737 245.260 384.116 -0,584 STAR 2016 386.235 193.182 690.187 0,279 2017 321.284 115.972 614.704 0,334 2018 332.865 115.834 615.955 0,352 2019 579.106 89.743 579.812 0,844 2020 496.511 1.637 497.557 0,940 TRIS 2016 462.578 281.765 639.701 0,282 2017 356.846 185.606 544.967 0,314 2018 439.825 273.186 633.013 0,263 2019 757.558 416.684 1.147.245 0,297 2020 684.007 362.127 1.068.940 0,201 RICY 2016 943.936 821.755 1.288.683 0,094 2017 1.037.820 873.224 1.374.443 0,119 2018 1.211.372 994.288 1.539.601 0,141 2019 1.311.243 1.040.814 1.619.854 0,166 2020 1.449.567 1.086.614 1.736.897 0,208 MYTX 2016 360.309 854.929 1.619.757 -0,305 2017 764.428 1.643.507 3.458.737 -0,254 2018 807.543 1.885.089 3.747.570 -0,287 2019 727.262 1.645.796 3.686.259 -0,249 2020 680.147 1.787.544 3.884.567 -0,285 Sumber: Data Diolah, 2021

## Tabel 2
Retained Earnings to Total Assets (X2)
Kode Tahun Laba Ditahan Total Aset (X 2 ) (a) (b) (a : b) HDTX 2016 (1.105.184) 4.743.579 -0,232 2017 (1.738.284) 4.035.085 -0,430 2018 (1.799.253) 586.940 -3,065 2019 (1.864.157) 423.790 -4,398 2020 (1.912.614) 384.116 -4,979 STAR 2016 6.278 690.187 0,009 2017 6.696 614.704 0,010 2018 6.716 615.955 0,010 2019 8.667 579.812 0,014 2020 14.475 497.557 0,029 TRIS 2016 48.576 639.701 0,075 2017 90.107 544.967 0,165 2018 89.316 633.013 0,141 2019 84.953 1.147.245 0,074 2020 71.349 1.068.940 0,066 RICY 2016 64.219 1.288.683 0,049 2017 73.623 1.374.443 0,053 2018 82.220 1.539.601 0,053 2019 95.619 1.619.854 0,059 2020 13.861 1.736.897 0,007 MYTX 2016 (1.591.305) 1.619.757 -0,982 2017 (1.726.055) 3.458.737 -0,499 2018 (2.549.481) 3.747.570 -0,680 2019 (2.791.301) 3.686.259 -0,757 2020 (2.917.150) 3.884.567 -0,750 Sumber: Data Diolah, 2021 Tabel 3

## Earnings Before Interest and Tax to Total Assets (X3)
Kode Tahun EBIT Total Aset (X 3 ) (a) (b) (a : b) HDTX 2016 (224.181) 4.743.579 -0,047 2017 (403.810) 4.035.085 -0,100 2018 (269.305) 586.940 -0,458 2019 (56.734) 423.790 -0,133 2020 (57.730) 384.116 -0,150 STAR 2016 24.232 690.187 0,035 2017 20.139 614.704 0,032 2018 16.805 615.955 0,027 2019 7.014 579.812 0,012 2020 5.100 497.557 0,010 TRIS 2016 46.831 639.701 0,073 2017 33.409 544.967 0,061 2018 41.507 633.013 0,065
Kode Tahun EBIT Total Aset (X 3 ) (a) (b) (a : b) 2019 90.949 1.147.245 0,079 2020 33.554 1.068.940 0,031 RICY 2016 67.201 1.288.683 0,052 2017 98.070 1.374.443 0,071 2018 50.352 1.539.601 0,032 2019 (5.706) 1.619.854 -0,003 2020 (91.347) 1.736.897 -0,052 MYTX 2016 (147.128) 1.619.757 -0,090 2017 (132.539) 3.458.737 -0,038 2018 (83.378) 3.747.570 -0,022 2019 (120.737) 3.686.259 -0,032 2020 (144.237) 3.884.567 -0,037 Sumber: Data Diolah, 2021 Tabel 4 Market Value of Equity to Total Liabilities (X4) Kode Tahun Total Ekuitas Total Liabilitas (X 4 ) (a) (b) (a : b) HDTX 2016 1.178.467 3.565.112 0,330 2017 333.535 3.701.550 0,090 2018 136.139 450.800 0,301 2019 70.157 353.633 0,198 2020 20.985 363.130 0,057 STAR 2016 490.025 200.160 2,448 2017 490.282 124.422 3,940 2018 491.354 124.600 3,943 2019 490.018 89.794 5,457 2020 495.839 1.718 288,6 TRIS 2016 346.627 293.073 1,182 2017 356.231 188.735 1,887 2018 356.224 276.789 1,286 2019 660.613 486.632 1,357 2020 644.696 424.243 1,519 RICY 2016 412.499 876.184 0,470 2017 430.265 944.178 0,455 2018 444.909 1.094.692 0,406 2019 457.256 1.162.597 0,393 2020 372.970 1.363.926 0,273 MYTX 2016 (924.973) 2.544.730 -0,363 2017 349.085 3.109.652 0,112 2018 238.836 3.508.734 0,068 2019 311.778 3.374.481 0,092 2020 33.694 3.850.873 0,008 Sumber: Data Diolah, 2021

## Tabel 5 Sales to Total Assets (X5)
Kode Tahun Penjualan Total Aset (X 5 ) (a) (b) (a : b) HDTX 2016 1.647.106 4.743.579 0,347 2017 1.293.363 4.035.085 0,320 2018 528.163 586.940 0,899 2019 8.369 423.790 0,019 2020 10.600 384.116 0,027 STAR 2016 129.480 690.187 0,187 2017 114.496 614.704 0,186 2018 131.833 615.955 0,214 2019 78.512 579.812 0,135 2020 2.940 497.557 0,005 TRIS 2016 901.909 639.701 1,409 2017 773.806 544.967 1,419 2018 860.682 633.013 1,359 2019 1.478.735 1.147.245 1,288 2020 1.141.269 1.068.940 1,067 RICY 2016 1.221.519 1.288.683 0,947 2017 1.600.432 1.374.443 1,164 2018 2.107.868 1.539.601 1,369 2019 2.151.323 1.619.854 1,328 2020 1.286.059 1.736.897 0,740 MYTX 2016 1.296.753 1.619.757 0,800 2017 1.640.409 3.458.737 0,474 2018 2.327.448 3.747.570 0,621 2019 1.846.733 3.686.259 0,500 2020 1.388.468 3.884.567 0,357 Sumber: Data Diolah, 2021 Tabel 7 Perhitungan Altman Z-Score Kode Tahun Rumus Altman Z-Score Modifikasi : Z = 0,717X 1 + 0,847X 2 + 3,107X 3 + 0,420X 4 +
0,998X 5 Z Kategori (a) (b) (c) (d) (e) (a + b + c + d + e) HDTX 2016 -0,041 -0,197 -0,146 0,139 0,346 0,102 Berbahaya 2017 -0,148 -0,364 -0,311 0,038 0,319 -0,466 Berbahaya 2018 -0,242 -2,596 -1,423 0,126 0,897 -3,237 Berbahaya 2019 -0,379 -3,725 -0,413 0,083 0,019 -4,416 Berbahaya 2020 -0,584 -4,979 -0,150 0,057 0,027 -5,629 Berbahaya STAR 2016 0,200 0,008 0,109 1,028 0,187 1,531 Abu-abu 2017 0,239 0,008 0,099 1,655 0,186 2,188 Abu-abu 2018 0,252 0,008 0,084 1,656 0,214 2,214 Abu-abu 2019 0,605 0,012 0,037 2,292 0,135 3,081 Aman 2020 0,674 0,025 0,031 121,212 0,005 121,947 Aman TRIS 2016 0,202 0,064 0,227 0,496 1,406 2,395 Abu-abu
Kode Tahun Rumus Altman Z-Score Modifikasi : Z = 0,717X 1 + 0,847X 2 + 3,107X 3 + 0,420X 4 +
0,998X 5 Z Kategori (a) (b) (c) (d) (e) (a + b + c + d + e) 2017 0,225 0,140 0,190 0,793 1,416 2,763 Aman 2018 0,189 0,119 0,202 0,540 1,356 2,406 Abu-abu 2019 0,213 0,063 0,245 0,570 1,285 2,376 Abu-abu 2020 0,144 0,056 0,096 0,638 1,065 1,999 Abu-abu RICY 2016 0,067 0,042 0,162 0,197 0,945 1,413 Abu-abu 2017 0,085 0,045 0,221 0,191 1,162 1,704 Abu-abu 2018 0,101 0,045 0,099 0,171 1,366 1,782 Abu-abu 2019 0,119 0,050 -0,009 0,165 1,325 1,650 Abu-abu 2020 0,149 0,006 -0,162 0,115 0,739 0,847 Berbahaya MYTX 2016 -0,219 -0,832 -0,280 -0,152 0,798 -0,684 Berbahaya 2017 -0,182 -0,423 -0,118 0,047 0,473 -0,203 Berbahaya 2018 -0,206 -0,576 -0,068 0,029 0,620 -0,202 Berbahaya 2019 -0,179 -0,641 -0,099 0,039 0,499 -0,381 Berbahaya 2020 -0,204 -0,635 -0,115 0,003 0,356 -0,595 Berbahaya

## Sumber: Data Diolah, 2021
Berdasarkan  hasil  yang  telah  diperoleh  dari  tahun  2016  sampai  2020  setiap  perusahaan memiliki  kondisi  keuangan  yang  berbeda-beda  untuk  setiap  tahunnya.  Dari  hasil  yang  telah diperhitungkan  pada  perusahaan  subsektor  tekstil  dan  garmen  terdapat  2  perusahaan  yang memiliki  kondisi  keuangan  yang  tidak  berkembang  dengan  baik  antara  lain  PT  Asia  Pasific Investama Tbk dan PT Panasia Indo Resources Tbk dari tahun 2016 sampai 2020 berada di Zona Berbahaya.
Selanjutnya  yaitu  tiga  perusahaan  yang  mengalami  kondisi  keuangan  yang  berkembang  secara perlahan,  diantaranya  PT  Star  Petrochem  Tbk  yang  berada  di  Zona  Abu-Abu  dari  tahun  2016 sampai  2018,  kemudian  berada  di  Zona  Aman  pada  tahun  2019  dan  2020.  Selanjutnya,  PT Trisula  International  Tbk  yang  berada  di Zona  Abu-Abu  pada  tahun  2016,  kemudian  berada  di Zona  Aman  pada  tahun  2017,  dan  kembali  berada  di  Zona  Abu-Abu  pada  tahun  2018  hingga 2020.  Selanjutnya,  PT  Ricky  Putra  Globalindo  Tbk  berada  di  Zona  Abu-Abu  selama  4  tahun hingga memasuki Zona Berbahaya pada tahun 2020.

## SIMPULAN
a. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa financial distress pada perusahaan subsektor tekstil dan garmen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Analisis yang dilakukan dalam penelitian ini hanya menggunakan metode Altman Z-Score Modifikasi sebagai alat untuk
menilai  kondisi  keuangan  perusahaan  yang  berpotensi  kebangkrutan  dengan  data keuangan selama 5 tahun yaitu 2016, 2017, 2018, 2019 dan 2020.
b. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 3 perusahaan yang berada di Zona Abu-abu, antara lain: PT Star Petrochem  Tbk, PT Trisula International Tbk, PT Ricky Putra  Globalindo, sedangkan 2 perusahaan berada di Zona Berbahaya, dimana kondisi keuangan perusahaan menunjukkan kemungkinan kebangkrutan, yaitu PT Panasia Indo Resources Tbk dan PT Asia Pasific Investama Tbk. Adapun beberapa perusahaan yang sempat memasuki/berada di Zona Aman yaitu PT Star Petrochem Tbk dan PT Trisula International Tbk di  tahun- tahun  tertentu  karena  perubahan  kondisi  keuangan  perusahaan  yang  berkembang  secara perlahan.

## DAFTAR PUSTAKA
Carolina,  V.,  Marpaung,  E.  I.,  &  Pratama,  D;  2018; Analisis    Rasio    Keuangan    untuk Memprediksi    Kondisi    Financial    Distress    (Studi    Empiris    pada    Perusahaan Manufaktur  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2014-2015) , Jurnal Akuntansi  Maranatha, 9(2), 137-145.
Fahmi,  Irham; 2011; Analisis  Laporan  Keuangan , Alfabeta, Bandung.
Fahmi,  Irham; 2017; Analisis  Laporan  Keuangan , Alfabeta, Bandung.
Hanafi, Mamduh M & Abdul Halim; 2016; Analisis  Laporan  Keuangan , Edisi  Kelima, UPP STIM YKPN, Yogyakarta.
Hans    Kartikahadi,    dkk;  2016; Akuntansi    Keuangan    Berdasarkan    SAK    Berbasis    IFRS Buku  I , Salemba  Empat, Jakarta.
Hery; 2016; Analisis  Laporan  Keuangan , Gramedia  Widiasarana  Indonesia, Jakarta.
Hutauruk,    Martinus    Robert;  2017; Akuntansi    Perusahaan    Jasa    Aplikasi    Program   Zahir Accounting  Versi  6 , Indeks, Jakarta Barat.
Ikatan  Akuntan  Indonesia; 2015; Pernyataan  Standar  Akuntansi  Keuangan , Ikatan  Akuntan Indonesia, Jakarta.
Kasmir; 2016; Analisis  Laporan  Keuangan , Raja  Grafindo  Persada, Jakarta.
Kasmir; 2018; Analisis  Laporan  Keuangan , Raja  Grafindo  Persada, Jakarta.
Mahmud; 2011; Metode  Penelitian  Pendidikan , Pustaka  Setia, Bandung.
Munawir; 2016; Analisis  Laporan  Keuangan , Edisi  Kedua, Liberty, Yogyakarta.
Setyobudi, A.,  Amboningtyas, D., & Yulianeu; 2016; The  Analysis  Of  Liquidity,  Leverage, Profitability,    And    Firm    Size    Influence    Toward    The    Financial    Distress    With Good  Corporate  Governonce  As  The  Moderating  Variable  In  Pt. Telekomunikasi Indonesia  Tbk.  And  Pt. Indosat  Tbk .
Sugiyono; 2019; Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  R&D , Alfabeta, Bandung.