Volume 24 No 1, Januari 2022
Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas
Analisis Keakuratan Prediksi Financial Distress
Sari Octavera 1, Aristia Syafel 2
Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Dharma Andalas 1,2
e-mail : sarioctavera@gmail.com 1
aristya.syafel@gmail.com 2

## ABSTRACT
This  research  is  a  descriptive  research  with  a  quantitative  approach.  The  sampling  technique used purposive sampling technique with 11 metal and similar sub-sector companies are listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) for the Q2 2018-Q2 2020 period as samples. The method used in this study is the Paired sample T test to see the differences between to the groups of models in  predicting  financial  distress,  and  the  result  show  that  the  Altman  Z–Score-Zmijewski, Altman_Z_Score – Grover, Springate – Zmijewski, Grover – Zmijewski models have differences in predicting financial distress. Grover-Springate models has no differences predicting financial distress    by  looking  at  the  Asymp  value.  Sig  (2-tailed).  Classify  companies  that  experience financial distress and that do not experience financial distress as seen from the achievement of company  profits  that  are  positive  categorized  as  companies  that  do  not  experience  financial distress, and the other way companies that have negative profits are categorized as experiencing financial distress. Calculated the accuracy level of the model used in predicting financial distress and obtained the highest level of accuracy is owned by the Grover model with a value of 81.82% while the lowest level of accuracy is owned by the Altman Z-Score model with a value of 36.36%. Keywords : financial distress, accuracy, altman z – score, grover, zmijewski dan springate

## ABSTRAK
Penelitian ini  merupakan penelitian deskriptif dengan  pendekatan kuantitatif. Teknik penarikan sampel  yang  digunakan  adalah  teknik  pusposive  sampling,  maka  didapatkan  11  perusahaan subsektor logam dan sejenisnya yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode Q2 2018- Q2 2020 sebagai sampel. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Paired Sample T Test untuk melihat perbedaan antar dua kelompok model dalam memprediksi financial distress, dan didapatkan hasil bahwasanya model Altman Z–Score-Zmijewski, Altman_Z_Score – Grover, Springate  –  Zmijewski,  Grover  –  Zmijewski  memiliki  perbedaan  dalam  memprediksi  financial distress  sementara  model  Grover  –  Springate  tidak  memiliki  perbedaan  dalam  memprediksi financial distress dengan melihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed). Pengklasifikasian perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang dilihat dari pencapaian laba perusahaan yang bernilai positif dikategorikan kepada perusahaan yang tidak mengalami  financial  distress,  dan  sebaliknya  perusahaan  yang  memiliki  laba  negatif dikategorikan mengalami financial distress. Kemudian dilakukan perhitungan tingkat akurasi dari model  yang  digunakan  dalam  memprediksi  financial  distress  dan  didapatkan  tingkat  akurasi tertinggi  dimiliki  oleh  model  Grover  dengan  nilai  81,82%  sedangkan  tingkat  akurasi  yang terendah dimiliki oleh model Altman Z-Score dengan nilai 36,36%.
Keywords : financial distress, keakuratan, Altman Z – Score, grover, zmijewski, springate

## PENDAHULUAN
Pentingnya  pengukuran  kinerja perusahaan  dapat  dijelaskan  dengan  dua teori  yaitu agency  theory dan signalling theory .    Pada  teori  agensi  dijelaskan bahwasanya  ada  dua  pihak  yang  saling berinteraksi  yaitu  pemegang  saham  dan manajemen perusahaan, maka diperlukan proporsi  pengaturan  hak  dan  kewajiban masing-masing untuk menghindari
konflik kepentingan (Jensen dan Meckling,  1976),  kesepakatan  tersebut diharapkan dapat memaksimumkan utilitas  pemilik,  dan  dapat  memuaskan serta menjamin manajemen untuk menerima  reward  atas  hasil  pengelolaan perusahaan.
Teori  kedua  yang  menjelaskan pentingnya  pengukuran  kinerja  adalah teori  signal  (signalling  theory).  Teori signal  membahas  bagaimana  seharusnya signal- signal keberhasilan atau kegagalan manajemen (agen) disampaikan kepada pemilik ( principal ). Teori signal menjelaskan bahwa
pemberian signal dilakukan oleh manajemen  untuk  mengurangi  informasi asimetris. salah  satu  caranya  adalah dengan memberikan signal kepada pihak luar  berupa  informasi  keuangan  yang dapat dipercaya sehingga dapat mengurangi  ketidakpastian  mengenai prospek perusahaan pada masa yang akan datang.    Informasi  tersebut  merupakan unsur  yang  sangat  penting  bagi  investor dan  pemangku  kepentingan  lainnya, karena  di  dalam  informasi  tersebut menjelaskan mengenai keterangan, catatan,  maupun  gambaran  perusahaan baik di masa lalu maupun di masa depan (ugene F. Brigham 2014).
Teori sinyal dalam topik financial distress menjelaskan  bahwa  jika  kondisi keuangan  dan  prospek  perusahaan  baik, manajer memberi sinyal dengan menyelenggarakan akuntansi liberal. Sebaliknya, jika  perusahaan  dalam kondisi financial distress dan mempunyai
prospek  yang  buruk,  manajer  memberi sinyal dengan menyelenggarakan akuntansi  konservatif.  Oleh  karena  itu, teori sinyal digunakan untuk memberikan sinyal  kepada  para  manajer  tentang informasi  yang  baik  dan  buruk  bagi perusahaan  agar  seorang  manajer  dapat mengambil  tindakan  atau  langkah  cepat dalam menyelesaikan masalah khususnya masalah  kesulitan  keuangan  ( financial distress ) yang timbul di suatu perusahaan. Platt  dan  Platt  (2002)  dalam (Junaedy  and  Yanti  2019)  menyatakan kegunaan informasi jika suatu perusahaan mengalami  financial  distress  adalah:  1. Dapat mempercepat tindakan manajemen untuk mencegah masalah sebelum terjadinya kebangkrutan. 2. Pihak manajemen  dapat  mengambil  tindakan merger  atau  takeover  agar  perusahaan lebih  mampu  untuk  membayar  hutang dan  mengelola  perusahaan  dengan  baik. 3.  Memberikan  tanda  peringatan  awal adanya  kebangkrutan  pada  masa  yang akan datang
Perang dagang yang terjadi antara Amerika Serikat dengan China mengenai tarif bea masuk antar sesama merupakan salah  satu  konflik  perekonomian  yang menyeret  perekonomian  dunia  menjadi melemah.  Perang  dagang  Amerika  dan China yang di mulai pada tahun 2018 lalu membuat  perekonomian  dunia  menjadi tidak  stabil  dan  cenderung  menagalami penurunan  secara  menyeluruh.  Menurut International Monitery Bank pada CNBC Oktober 2019 di kutip pada pengumuman besaran tarif akan membuat pertumbuhan perekonomian dunia mengalami
penurunan  0,8  persen  (Fauzia  2019).
Belum lagi kondisi perekonomian membaik, timbul lagi pandemi Coronavirus  Disease 2019  (COVID-19) yang menyerang ratusan negara di dunia. Pandemi  yang  muncul  pertama  kali  di kota  Wuhan,  Provinsi  Hubei,  Tiongkok pada  1  Desember  2019,  hingga  saat  ini sudah  menyerang  kurang  lebih  dari  210
negara  di  dunia,  dengan  kurang  lebih 64.188.964 kasus positif yang di laporkan (Koesno 2020). Akibat yang di timbulkan oleh pandemi ini tidak hanya menyerang kesehatan masyarakat di berbagai negara, namun  juga  menyerang  perekonomian dunia.  Penutupan  usaha  dan  beberapa kegiatan produksi yang tidak berhubungan  dengan  produksi  barang konsumsi dan kebutuhan pangan lainnya, tidak  hanya  harga  komoditas  yang menurun namun juga daya beli masyarakat juga  melemah akibat adanya pandemi  ini.  Perdagangan  secara  global anjok  sekitar  18,5  persen  dari  biasanya (Abrar 2020).
Indonesia  merupakan  salah  satu negara  yang  terkena  dampak  dari  kasus tersebut,  sektor  vital  perekonomian Indonesia  mengalami  dampak  negatif khususnya yang dirasakan oleh
perusahaan  yang  ada  di  Indonesia,  baik Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN) maupun perusahaan milik swasta. Dalam menjalankan  kegiatan  produksi  banyak perusahaan  yang  mengandalkan  impor bahan  baku  dari  luar  negeri  hal  ini dilakukan karena tidak tersedianya bahan baku  sampai  kualitas  bahan  baku  yang dibutuhkan tidak tersedia di dalam negeri, sehingga pembelian bahan baku dari luar negeri  akan  memberikan  dampak  yang cukup signifikan dikarenakan pelemahan harga  rupiah  menjadikan  biaya  yang dikeluarkan oleh perusahaan lebih banyak dari sebelumnya, tidak hanya  itu kondisi pandemi Covid-19 yang menyebabkan  kurangnya  permintaan karena menurunnya daya beli masyarakat dan pembatasan kegiatan selama pandemi Covid-19 yang membuat kegiatan produksi  dan  pembangunan  terhambat, sehingga  berdampak  pada  perusahaan perusahaan  yang  ada  di  Indonesia,  salah satunya perusahaan yang bergerak dibidang  industri  dasar  dan  kimia. Perusahaan  ini  bergerak  di  bidang industri  manufaktur.  Perusahaan  pada
sektor  industri  manufaktur  merupakan salah satu perusahaan terbanyak yang ada di Indonesia, sedangkan untuk perusahaan pada sektor industri dasar dan kimi a yang listing di BEI ada 9 subsektor dan  salah  satunya  adalah  sub  sektor logam  dan  sejenisnya.  Dampak  dari kondisi  perekonomian  saat  ini  sangat berimbas  pada  perusahaan  pada  sektor industri  kimia  dasar,  pada  Jumat  28 Februari 2020 penurunan indeks yang di alami  sektor  ini  mencapai 21,24 persen (Sari 2020)
Melemahnya  kinerja  perusahaan membuat  pendapatan  menurun  sehingga laba yang dihasilkan tidak bisa memenuhi kebutuhan operasional perusahaan. Tidak hanya itu, dampak yang sangat besar juga dapat berimbas pada kemampuan perusahaan dalam membayarkan kewajiban baik kewajiban jangka panjang maupun  kewajiban  jangka  pendeknya, dengan  demikian  kesulitan  keuangan akan  melanda  perusahaan,  akibatnya perusahaan  akan  mengalami financial distress . Kondisi financial distress pada perusahaan  akan  memberi  kecemasan dari  berbagai  pihak  baik  pihak  internal maupun pihak eksternal.

## Laporan Keuangan Perusahaan
Laporan keuangan dapat di artikan sebagai dokumen yang memberikan  informasi  pencatatan  dari segala  transaksi  yang  berkaitan  dengan uang,  pembelian  dan  penjualan  serta kredit (Harmony 2020). Laporan Keuangan juga berguna untuk memberikan  informasi  mengenai  posisi keuangan, kinerja keuangan dan arus kas perusahaan  yang  bermanfaat  untuk bagian  internal  perusahaan  ataupun bagian  eksternal  dari  perusahaan  itu sendiri. Bagian internal perusahaan yakni manajemen,  karyawan  dan  pemilik perusahaan  guna  mengambil  keputusan bisnis, sedangkan bagian eksternal merupakan investor, bank dan
masyarakat  yang  memiliki  kebutuhan akan laporan keuangan perusahaan.
Laporan  keuangan  perusahaan yang disajikan merupakan bentuk pertanggung  jawaban  dari  manajemen perusahaan  kepada  kepada  pihak-pihak yang  berkepentingan  pada  perusahaan. Laporan  keuangan  adalah  bagian  dari proses pelaporan keuangan yang lengkap biasanya meliputi laporan posisi keuangan,  laporan  laba  rugi,  laporan posisi  keuangan  yang  dapat  di  sajikan dalam  berbagai  cara,  misalnya  :  sebagai laporan  arus  kas  dan  laporan  lain  serta materi  penjelasan yang merupakan bagian integral dari laporan keuangan.
Analisis Laporan Keuangan
Analisis laporan keuangan menurut  Harahap  adalah  menguraikan pos–pos  laporan  keuangan  menjadi  unit informasi  yang  lebih  kecil  dan  melihat hubungannya  bersifat  signifikan  atau yang  mempunyai  makna  antara  satu dengan  yang  lain  baik  antara  data kuantitatif  maupun  yang  tidak  dengan tujuan untuk mengetahui kondisi keuangan  lebih  dalam  yang  sangat penting  dalam  proses  menghasilkan keputusan  yang  tepat  (Harahap  Syafitri 2013).
Analisis  laporan  keuangan  perlu dilakukan karena sangat bermanfaat bagi para  analis  untuk  dapat  mengetahui keadaan  dan  perkembangan  keuangan dari perusahaan. Manajemen perusahaan sangat  membutuhkan  analisis  laporan keuangan untuk mengetahui keadaan dan perkembangan perusahaan yang dipimpinnya.  Manajemen  dapat  dengan mudah mengetahui pencapaian yang telah diraih  pada  masa  lalu  yang  sedang berjalan  sehingga  dapat  menentukan tindakan  yang  akan  diambil  untuk  masa yang akan datang.
Kesulitan Keuangan (Financial Distress) Beams  mendefinisikan financial distress sebagai  kegagalan    usaha  yang merupakan  keadaan  yang  tidak  muncul secara  tiba-tiba,  ketidakmampuan  untuk memenuhi kewajibannya pada saat jatuh tempo  (Beams  2015).  Financial  Distress juga dimaksudkan sebagai suatu keadaan atau situasi di mana perusahaan mengalami kekurangan dan ketidakcukupan dana untuk menjalankan atau  melanjutkan  usahanya.  Perusahaan akan  mengalami financial  distress jika arus kas operasi perusahaan tidak mampu mencukupi pemenuhan kewajiban jangka pendek  seperti pembayaran bunga kredit yang  telah  jatuh  tempo.  Semakin  besar kewajiban yang dimiliki perusahaan akan menyebabkan  semakin  besarnya  resiko terjadinya financial distress . Financial  distress juga  dapat dikatakan  sebagai  penurunan  kondisi keuangan perusahaan sebelum terjadinya kebangkrutan  ataupun  likuidasi.  Salah satu  mengindikasikan  kondisi  keuangan perusahaan  dalam  keadaan distress adalah ketidakmampuan perusahaan dalam  membiayai  operasional  usaha disebabkan  minimnya  pemasukan  dari produksi.  Oleh  karena  itu  perusahaan harus  memastikan  keuangan  bagus,  baik dari segi neraca maupun laporan laba rugi dalam laporan keuangan demi
meminimalisir terjadinya financial distress . Financial distress terjadi sebelum kebangkrutan  pada  suatu  perusahaan, oleh  karena  itu  setiap  perusahaan  harus melakukan  prediksi financial  distress karena  kondisi  kesulitan  keuangan  ini mungkin  akan  membantu  perusahaan mengetahui
kondisi
kesehatan
perusahaan yaitu kondisi kebangkrutan
perusahaan.  Salah  satu  faktor  yang mengakibatkan  perusahaan  mengalami kebangkrutan  adalah  kondisi  ekonomi suatu negara.
Metode Analisis Financial Distress Model Altman Z-Score Rumus Z-Score untuk
memprediksi  kebangkrutan  perusahaan yang  pertama  kali  dipublikasi  oleh Edward  I.  Altman  di  Amerika  Serikat pada tahun 1968 (Hantono 2019), Edward I. Altman mengunakan analisis ini untuk melakukan prediksi terhadap perusahaan yang  akan  mengalami  kebangkrutan dalam  2  tahun  berikutnya.  Dalam penelitiannya  Altman  menggunakan  5 rasio  keuangan  yakni  rasio  likuiditas, rasio  profitabilitas,  rasio leverage ,  rasio solvabilitas  dan  rasio  aktivitas.  Dari penelitian  yang  dilakukan  oleh  Altman didapatkan rumus sebagai berikut :
Z = 0,717X₁ + 0,847X₂ + 3,107X₃ + 0,42X₄ +0,998X₅
Keterangan  : X₁   : Working Capital / Total Asset X₂   : Retained Earning / Total Asset X₃      : Earning  Before  Interst  And  Taxes  /  Total Asset X₄   : Book Value Of Euity / Book Value Of Total Debt X₅  : Sales / Total Asset
Metode  Altman  Z-Score  melihat jika  nilai    Z  <  1,8  maka  perusahaan mengalami kesulitan keuangan, jika nilai Z  antara  1,81  –  2,99  perusahaan dikatakan  dalam  masa  kondisi  kritis dalam  keuangannya,  dan  nilai  Z  >  2,99 Perusahaan dikatakan sehat dan tidak ada kemungkinan mengalami kesulitan keuangan atau financial distress.
Model Grover Model  grover  diciptakan  dengan melakukan  pendesainan  dan  penilaian ulang  terhadap  model  altman  Z-score. Jeffrey  S.  Grover  menggunakan  sampel sesuai  dengan  model  Altman  Z-score pada  tahun  1968  dengan  menambahkan 13 rasio keuangan baru  (Hantono 2019).
Nama  model  analisis  ini  di  ambil  dari nama  penemunya,  yakni  Grover.  Dalam menemukan  rumus  untuk  analisis  ini pada  tahun  1982  Grover  melakukan penelitian kepada 70 perusahaan sebagai sampel,  dari  penelitian  tersebut  terdapat 35 perusahaan yang mengalami kebangkrutan  dan  35  perusahaan  yang tidak bangkrut atau dalam keadaan sehat.
Dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh Grover ditemukan rumus berikut :
G = 1,650X₁ + 3,404X₂ - 0,016X₃ + 0,057
Keterangan : X₁: Working Capital / Total Asset X₂: Retained Earning / Total Asset X₃: Return On Assets
Hasil dari analisa grover ini akan menunjukan  perusahaan  dalam  keadaan bangkrut  jika  nilai  G  <  atau  =  -0,02  , untuk  perusahaan  dalam  keadaan  sehat ditandai dengan nilai G atau = 0,01.

## Model Zmijewski
Model Zmijewski ditemukan oleh Zmijewski  pada  tahun  1983  dengan melakukan  riset  selama  20  tahun  dalam kurun  waktu  1972  sampai  dengan  1978 dalam  (Supriati,  Bawono,  and  Anam 2019)  .  Dalam  menemukan  rumus  ini Zmijewski menggunakan 143 perusahaan sebagai sampel, dimana ada 75 perusahaan  dalam  kondisi  sehat  dan  73 perusahaan  dalam  kondisi  bangkrut, sehingga dalam hasil penelitian
Zmijewski  perbedaan  antara  perusahaan yang tidak bangkrut dan perusahaan yang bangkrut  sangat  terlihat.  Dari  penelitian yang dilakukan oleh Zmijewski ditemukan rumus berikut :
Z = -4,3 – 4,5X₁ + 5,7X₂ - 0,004X₃
Keterangan : X₁: Return On Assets X₂: Debt Ratio X₃: Current Ratio
Hasil dari analisa Zmijewski dapat menentukan
kesulitan keuangan
perusahaan  jika  nilai  dari  Z  >  atau  = dengan  0,  namun  jika  nilai  Z  suatu
perusahaan  <  dari  0  maka  perusahaan diprediksi dalam keadaan sehat.

## Model Springate
Model  Springate  ditemukan  oleh Gorgon  L.V  Springate  pada tahun  1978. Model  analisis  springte  ini  merupakan rumus model rasio multiple discriminant analysis . Rumus springate yang digunakan  (Yuliastary  and  Wirakusuma 2014) adalah sebagai berikut
S = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D
Keterangan : A : Working Capital to Total Assets B : Earning Before Interest and Taxes to Total Assets C : Earning Before Taxes to Current Liabilities D : Sales to Total Assets Analisa model Springate menunjukan  perusahaan  dalam  menilai kesulitan  keuangan  sebuah  perusahaan jika nilai dari S < dari 0,862, namun jika nilai  perusahaan  >  0,862  perusahaan  di prediksi dalam keadaan sehat.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian ini adalah penelitian  deskriptif  dengan  pendekatan kuantitatif,  menurut  (Sugiyono  2018) adalah  penelitian  yang  dilakukan  untuk nilai variable mandiri dengan menggunakan pendekatan statistik namun tanpa membuat perbandingan atau hubungan  dengan  variable  lainnya.  Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data  sekunder  berupa  laporan  keuangan pada  perusahaan  subsektor  logam  dan sejenisnya  yang terdaftar  di  BEI periode Q2 2018  –  Q2  2020. Populasi penelitian ini merupakan seluruh perusahaan subsektor  logam  dan  sejenisnya  yang terdaftar  di  BEI  periode  Q2  2018  –  Q2 2020.
Pengambilan sampel dengan metode purposive  sampling ,  penulis mengambil kriteria sebagai berikut :
1. Perusahaan  subsektor  logam  dan sejenisnya  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  periode  Q2 2018-Q2 2020.
2. Perusahaan  subsektor  logam  dan sejenisnya  yang  mempublikasikan laporan  keuangan  secara  berturut– turut  selama  periode  Q2  2018-Q2 2020.
Sampel  yang  digunakan  pada penelitian  dengan  menggunakan  teknik purposive  sampling adalah  sebagai berikut :
Tabel 1 Kriteria Sampel Dengan Metode Purposive Sampling No Kriteria Jumlah 1 Perusahaan  subsektor  logam  dan  sejenisnya yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) periode Q2 2018-Q2 2020. 17 2 Perusahaan  subsektor  logam  dan  sejenisnya yang  tidak  mempublikasikan  laporan  keuangan secara berturut – turut selama periode Q2 2018- Q2 2020 (6) Total 11 Pengujian penelitian ini menggunakan uji normalitas yang dilakukan  apakah  data  yang  digunakan terdistribusi  normal  atau  tidak,  dan selanjutanya  akan  dilakukan  pengujian hipotesis menggunakan uji Paired
Sample  T  Test dimana  dengan    metode pengujian  ini  akan  terlihat  tingkat perbedaan dari model dalam memprediksi financial distress . Kemudian perhitungan tingkat keakuratan model dalam memprediksikan financial distress dengan  tahapan  yang    akan  digunakan mengelompokkan perusahaan yang mengalami financial  distress dan non financial distress dengan melihat perusahaan  yang  memiliki  laba  positif dan  negative  kemudian  menghitung tingkat  keakuratan  model  dengan  rumus sebagai berikut (Mulyani et al. 2018) : Setelah  dilakukan  perhitungan  dengan rumus keakuratan seperti berikut :
Keakuratan = Jumlah Prediksi Benar Jumlah sampel x100%

## HASIL DAN PEMBAHAAN Uji Statistik Deskrptif
Tabel 2. Statistik Deskriptif Model N Minimum  Maximum  Mean Std. Deviation Altman Z- Score 99 -0.21 110.22 8.9057 23.63489 Grover 99 -1.74 3.81 0.9394 1.39271 Zmijewski 99 -4.31 0.97 - 1.9688 1.46833 Springate 99 -0.43 4.22 .6924 0.69801 Valid N (listwise) 99 Sumber: Hasil Pengolahan Data,2021
Hasil perhitungan dari 99 data di atas  dapat  terlihat  bahwa  terdapat perbedaan  signifikan  pada standart deviation yang  dimiliki  oleh  Altman  Z- Score,  hal  ini  dikarenakan  nilai maket value of equity to book value of total debt pada perusahaan mencapai nilai tertinggi yakni 110.22257, angka dari perhitungan rasio tersebut juga menjadi nilai maximum tertinggi  pada  perhitungan financial  distress dari  keempat  model, sedangkan  untuk  nilai  terendah  -4.31 pada perhitungan financial distress model Zmijewski dikarenakan nilai cut off yang menyatakan  perusahaan  dalam  keadaan sehat  jika  nilai  Z  <  0 dan  nilai  -4.31 tersebut ada pada perusahaan KRAS pada kuartal keempat tahun 2019.
Uji Normalitas
Tabel 3. Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Altman Z-Score Grover Zmijews ki Springate N 99 99 99 99 Normal Parameters a,b Mean 8.9057 .9394 -1.9688 .6924 Std. Deviation 23.6348 9 1.39271 1.46833 .69801 Most Extreme Differences Absolute .456 .162 .125 .129 Positive .456 .162 .107 .129 Negative -.350 -.116 -.125 -.120 Test Statistic .456 .162 .125 .129 Asymp. Sig. (2-tailed) .060 c .090 c .071 c .0650 c Sumber: Hasil Pengolahan Data,2021 Uji normalitas dengan menggunakan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov mengatakan bahwa  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari taraf  signifikansi  0.05  sehingga  dapat disimpulkan bahwa data sudah terdistrribsi  normal.  Uji  normalitas dilakukan  untuk  menilai  sebaran  data apakah  sudah  berdistriburi  normal  atau tidak  yang  diambil  dari  populasi  yang normal.

## Hasil Uji Hipotesis Penelitian
1. Uji Paired Sample T Test
Pada  uji paired  sample  t  test ini melihat dari nilai Asymp. Sig. (2-tailed), jika  nilai  Asymp.  Sig.  (2-tailed)  >  0.05, maka  tidak  terdapat  perbedaan  yang signifikan  antara  dua  kelompok  sampel. Namun  bila  probabilitas  <  0.05,  maka terdapat perbedaan yang signifikan antara dua  kelompok  sampel  (Mulyani  et  al. 2018).
Berikut hasil pengolahan data uji paired sample t test yang dilakukan di SPPS :
Tabel 4

## Uji Paired Sample T Test
Paired Differences t df Sig. (2-tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1 Altman_Z_Score - Springate 8,21267 23,79763 2,39175 3,46631 12,95902 3,434 98 ,001 Pair 2 Altman_Z_Score - Zmijewski 10,87465 24,39658 2,45195 6,00884 15,74046 4,435 98 ,000 Pair 3 Altman_Z_Score - Grover 7,96611 23,90519 2,40256 3,19830 12,73392 3,316 98 ,001 Pair 4 Springate - Zmijewski 2,66198 1,72793 ,17366 2,31735 3,00661 15,328 98 ,000 Pair 5 Springate - Grover -,24656 1,25306 ,12594 -,49648 ,00336 -1,958 98 ,053 Pair 6 Grover - Zmijewski 2,90854 2,59949 ,26126 2,39008 3,42700 11,133 98 ,000

## Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2021
a) Hasil Pengujian Hipotesis Pertama
Berdasarkan hasil perhitungan table 4 di atas yang menunjukan nilai Sig. (2- tailed) pada pair 1 yakni antara score model  Altman  Z-Score  dan  model Springate  adalah  sebesar  0.001,  hasil ini  menunjukan  bahwa  probabilitas  < 0.05,  hal  ini  berarti  bahwa  model Altman Z-Score dan  model Springate memiliki perbedaan dalam memprediski financial distress
sehingga  H1  dapat  diterima  dengan tingkat keyakinan 95%.
b) Hasil Pengujian Hipotesis Kedua Berdasarkan hasil perhitungan table 4 di atas yang menunjukan nilai Sig. (2- tailed) pada pair 2 yakni antara score model  Altman  Z-Score  dan  model Zmijewski adalah sebesar 0.000, hasil ini  menunjukan  bahwa  probabilitas  < 0.05,  hal  ini  berarti  bahwa  model Altman Z-Score dan model Zmijewski memiliki perbedaan dalam  memprediski  financial  distress sehingga  H2  dapat  diterima  dengan tingkat keyakinan 95%.
c) Hasil Pengujian Hipotesis Ketiga
Berdasarkan hasil perhitungan table 4 di atas yang menunjukan nilai Sig. (2- tailed) pada pair 3 yakni antara score model  Altman  Z-Score  dan  model Grover adalah sebesar 0.001, hasil ini menunjukan  bahwa  probabilitas  < 0.05,  hal  ini  berarti  bahwa  model Altman  Z-Score  dan  model  Grover memiliki perbedaan dalam memprediski financial distress sehingga  H3  dapat  diterima  dengan tingkat keyakinan 95%.
d) Hasil Pengujian Hipotesis Keempat Berdasarkan hasil perhitungan table 4 di atas yang menunjukan nilai Sig. (2- tailed) pada pair 4 yakni antara score model Springate dan model Zmijewski adalah  sebesar  0.001,  hasil  ini menunjukan  bahwa  probabilitas  < 0.05,  hal  ini  berarti  bahwa  model Springate  dan  model  Zmijewski memiliki perbedaan dalam memprediski financial distress sehingga  H4  dapat  diterima  dengan tingkat keyakinan 95%.
e) Hasil Pengujian Hipotesis Kelima Berdasarkan hasil perhitungan table 4 di atas yang menunjukan nilai Sig. (2-
tailed) pada pair 5 yakni antara score model  Springate  dan  model  Grover adalah  sebesar  0.053,  hasil  ini menunjukan  bahwa  probabilitas  >
0.05,  hal  ini  berarti  bahwa  model Springate  dan  model  Grover  tidak memiliki perbedaan dalam memprediksi financial distress sehingga H5 ditolak.
f) Hasil Pengujian Hipotesis Keenam
Berdasarkan hasil perhitungan table 4 di atas yang menunjukan nilai Sig. (2- tailed) pada pair 6 yakni antara score model  Grover  dan  model  Zmijewski adalah  sebesar  0.000,  hasil  ini menunjukan  bahwa  probabilitas  < 0.05,  hal  ini  berarti  bahwa  model
Grover dan model Zmijewski
memiliki  perbedaan  sehingga  H6 dapat diterima.
2. Analisis  Uji  Keakuratan  Model Prediksi
Setelah melakukan perhitungan tingkat keakuratan dengan membagi perusahaan  menjadi  2  kriteria  yakni perusahaan yang diindikasikan
mengalami financial  distrees dan perusahaan  yang  tidak  mengalami financial  distrees dengan  kriteria sebagai berikut:
1. Perusahaan yang mengalami financial  distress selanjutnya  akan disebut  dengan  perusahaan  kategori 1 dengan kriteria sampel:
a. Perusahaan  memiliki  laba  bersih negatif  selama  3  kuartal  berturut- turut selama periode Q2 2018-Q2 2020.
b. Perusahaan  berasal  dari  sektor yang  sama  yakni  Sub  Sektor Logam dan Sejenisnya.
2. Perusahaan  yang  tidak  terindikasi financial  distress,  selanjutnya  akan disebut sebagai perusahaan kategori 2, dengan kriteria :
a. Perusahaan  tidak  memiliki  laba bersih  negatif  selama  3  kuartal
berturut-turut selama periode Q2
2018-Q2 2020.
b. Perusahaan  berasal  dari  sektor yang  sama  yakni  Sub  Sektor Logam dan Sejenisnya.
Setelah  dilakukan  perhitungan  dengan rumus keakuratan seperti berikut :
Keakuratan = Jumlah Prediksi Benar Jumlah sampel 𝑥100% Maka diperoleh hasil seperti dibawah ini: Tabel 5 Hasil Perhitungan Keakuratan No Model Prediksi Tingkat Akurasi 1 Altman Z-Score 36,36% 2 Grover 81,82% 3 Zmijewski 63,64% 4 Springate 54,55%

## Sumber: Hasil Pengolahan Data,2021
Perhitungan  analisis  keakuratan prediksi financial  distress dengan  model Altman Z-Score, Grover, Zmijewski dan Springate,  menunjukan  bahwa  tingkat akurasi  yang  tertinggi  dimiliki  oleh model  Grover  dengan  nilai  81.82%  dan disusul  oleh  Zmijewski  dan  Springate dengan  nilai  masing-masingnya  adalah 63.64%  dan  54.55%  dengan  tingkat akurasi  terendah  dimiliki  oleh  model Altman Z-Score dengan nilai 36.36%.

## Pembahasan
Financial  distress salah  satu metoda dalam menghitung dan menganalisis  kinerja  keuangan  dengan menggunakan  data  akuntansi  atau  data keuangan. Teory signal dalam financial distress memberikan  signal  kepada  para manager  tentang  informasi  yang  akan diambil berkaitan dengan kondisi keuangan  perusahaan  saat  ini  agar  dapat diambil kebijakan dan strategi yang tepat kedepannya.  Sehingga  manager  dapat menentukan  strategi  yang  tepat  dalam menentukan  kebijakan  yang  berkaitan dengan kondisi keuangan perusahaan dan juga  bisa  memberikan  signal  yang  tepat kepada  para  investor  terhadap  kondisi
keuangan  perusahaan.  Perkembangan model prediksi kebangrutan memberikan prediksi  dan  nilai  keakuratan  yang berbeda-beda, dan memberikan
alternative  bagi  manajemen  perusahaan memilih  metode  yang  sesuai  dengan sektor masing-masing.
Jika dibandingkan dari komponen perhitungan  masing-masing  model  yang digunakan  dalam  memprediksi  financial distress maka model Altman Z-Score dan model  Zmijewski  lebih  komprehensif didalam memprediksi kebangkutan dikarenakan tidak hanya mempertimbangan pada jumlah aset yang dimiliki  oleh  perusahaan,  namun  juga melihat  bagaimana  kondisi  liabilitas  dan ekuitas perusahaan, karena untuk memprediksi kondisi keuangan perusahaan tidak hanya dilihat dari asset atau  kekayaan  yang  dimiliki  perusahaan namun  juga  harus  melihat  efektifitas penggunaan  utang  dan  kemampuan perusahaan memenuhi  kewajibannya
serta bagaimana memanfaatkan asset dan ekuitas  perusahaan  dalam  memperoleh keuntungan.  Sehingga  kedua  metode  ini menjadi metode yang dapat dipertimbangan perusahaan untuk
memprediksi  dan  melihat  indikasi  dari kinerja keuangan yang terjadi.

## SIMPULAN
1. Berdasarkan hasil uji Paired Sample T- Test antara  model  Altman-Springate, Altman-Zmijewski,  Altman  Grover, Springate-Zmijewski,
Grover-
Zmijewski  mengatakan  bahwa  model ini memiliki perbedaan yang signifikan dalam  memprediksi financial  distress sebuah  perusahaan.  Namun  dari  hasil perhitungan  juga  dikatakan  antara model  Springate  dan  Model  Grover memiliki kesamaan dalam menghitung financial  distress, hal  ini  dibuktikan dengan tingkat Sig. (2-tailed)
probilitasnya > 0.05.
2. Berdasarkan perhitungan analisis keakuratan  prediksi financial  distress dengan model Altman Z-Score,
Grover,  Zmijewski  dan  Springate, menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi yang  tertinggi  dimiliki  oleh  model
Grover  dengan  nilai  81.82%  dan  di susul  oleh  Zmijewski  dan  Springate dengan nilai masing-masingnya adalah 63.64%  dan  54.55%  dengan  tingkat kaurasi  tereendah  dimiliki  oleh  model Altman Z-Score dengan nilai 36.36%.
3. Berdasarkan  model  prediksi  yang digunakan  dapat  disimpulkan  bahwa model  yang  lebih  baik  digunakan dalam  melakukan  analisis financial distress adalah model Altman Z-Score dan  model  Zmijewski  dikarenakan model  ini  tidak  hanya  berfokus  pada jumlah  aset  yang  dimiliki  oleh perusahaan,  namun juga melihat bagaimana kondisi liabilitas dan ekuitas  perusahaan,  hal  ini  diperlukan untuk melihat apakah perusahaan dapat mengelola liabilitas dan ekuitas dengan baik dan pengelolaan liabilitas juga  berpengaruh  akan  kemampuan perusahaan dalam membayarkan kewajibannya,  dimana  kemampuan perusahaan dalam membayarkan kewajiban  merupakan  indikator utama yang  dilihat  dalam  analisis financial distress. Berdasarkan kesimpulan yang telah dikemukakan, maka penulis dapat mengajukan saran-saran sebagai berikut:
1. Dalam  penelitian  ini  hanya  digunakan 4  model  analisis  financial  distress sehingga  pada  penelitian  selanjutnya diharapkan  dapat  menambah  model atau menggunakan model prediksi lain dalam menganalisis prediksi 2. Dalam penelitian
ini hanya memprediksi  financial  distress  pada sub  sektor  logam  dan  sejenisnya, sehingga  pada  penelitian  selanjutnya diharapkan dapat menerapkannya pada sektor  lain  seperti  sektor  properti,
manufaktur,  perbankan,  dan lain sebagainya. Penelitian selanjutnya dapat  menggunakan  kriteria  financial distress yang berbeda. 3. Dalam penelitian ini hanya menggunakan periode penelitian kuartal,  untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan dapat menggunakan
periode  yang  lebih  panjang  sehingga dapat  melihat  perubahan  lebih  banyak tentang kinerja perusahaan.
4. Agar  perusahaan  dapat  mengelola asetnya  dengan  baik,  karena  dengan mengelola  aset  dengan  baik  maka perusahaan  dapat  menjaga  nilai  aset tetap tinggi, sehingga manajemen aset tetap baik dan stabil.
5. Agar  perusahaan  menentukan  tujuan pengalokasian
yang tepat, pengalokasian dana yang tepat diharapkan dapat meminimalisir kerugian  yang  mungkin  akan  di dapatkan oleh perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abrar,  Thea  Fathanah.  2020.  “Efek
Covid-19, WTO Sebut Perdagangan Global Anjlok 18,5%.” Www.Cnbcindonesia.Com . Beams,  Floyd  A.  2015. Akuntansi
Lanjutan .  Delapan.  Jakarta  Barat: Indeks.
Fauzia,  Mutia.  2019.  “IMF:  Dampak Perang  Dagang  Ke  Ekonomi  Dunia Bisa Setara Ekonomi Swiss.” Www.Kompas.Com . Hantono.  2019.  “Memprediksi  Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman Score , Grover Score ,  Zmijewski  Score  (  Studi  Kasus Pada Sub Sektor Perusahaan Perdagangan  Besar  ).”  9(April):  1– 12. Harahap Syafitri, Sofyan. 2013. Analisis Krintis  Atas  Laporan  Keuanga . Kesebelas. Rajawali Pers, Jakarta.
Harmony.  2020.  “Inilah  Pengertian
Laporan  Keuangan  Sesuai  PSAK,
Fungsi  Dan  Contoh  Praktisnya.” Www.Harmony.Co.Id . Junaedy,  Intan,  And  Yanti.  2019.  “Uji Beda Karakteristik Terhadap Perusahaan  Financial  Distress  Dan Non-Financial  Distress.” Jurnal Multiparadigma  Akuntansi I(3):
927–36. Koesno,  Dhito.  2020.  “Update  Corona Dunia  2  Desember  2020:  Total Kasus Mencapai 64,1 Juta.” Www.Tirto.Id . Mulyani,  Luh,  Ni  Luh,  Gede  Erni,  And Made Arie Wahyuni. 2018. “Analisis  Perbandingan  Ketepatan Prediksi  Finan-  Pada  Perusahaan
Retail Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia  Periode  2015-2017  ).” Jimat  (Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Akuntansi)  Universitas  Pendidikan Ganesha, 9: 139–50.
Sari,  Ika  Puspita.  2020.  “Indeks  Sektor Industri  Dasar  Dan  Kimia  Anjlok
21,24%,  Begini  Kata  Analis.” Www.Kontan.Co.Id . Sugiyono. 2018. Metodepenelitian Kuantitatif  Kualitatif  Dan  R&D .
Bandung: Alfabeta. Supriati,  Diana,  Icuk  Rangga  Bawono, And Kusriyadi Choirul Anam. 2019. “Analisis Perbandingan Model Springate,  Zmijewski,  Dan  Altman Dalam Memprediksi Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di Bursa  Efek  Indonesia.” Journal  Of
Applied  Business  Administration
3(2): 258–70.
Ugene  F.  Brigham,  Joel  F.  Houston.
2014.  “Essentials  Of  Financial Management Dasar-Dasar Manajemen Keuangan.” Yuliastary,  Etta  Citrawati,  And  Made
Gede  Wirakusuma.  2014.  “Analisis Financial  Distress  Dengan  Metode Z-.” 3: 379–89.