## Ekonomis: Journal of Economics and Business, 4(2), September 2020, 268-278
Publisher by Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122 Website: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI 10.33087/ekonomis.v4i2.169
Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
Hana Tamara Putri 1 , Muhammad Syukri 2
1,2 Faculty of Economic, Batanghary University, Jambi-Indonesia Correspondence email: hanatamaraputri88@gmail.com
Abstrak . Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kesulitan keuangan pada Industri Otomotif di Bursa Efek Indonesia Periode 2014-2018  dimana  terdapat  13  emiten  yang  menjadi  sampel  penelitian.  Analisis  Prediksi  Kesulitan  Keuangan  ini  menjadi peringatan  dini  bagi  manajemen  untuk  bisa  mengambil  langkah  antisipatif  jika  perusahaan  terindikasi  ada  masalah  keuangan,. Alat Analisis yang digunakan adalah metode X Score Zmijewski dan Grover Score serta menggunakan Uji Beda Wilcoxon untuk melihat perbedaan dari kedua  model prediksi. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa terdapat  perbedaan prediksi antara model  X Score Zmijewski dan Grover Score, X Score mendeteksi terdapat 5 perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan dan Grover Scre memprediksi terdapat 4 perusahaan yang terindikasi kesulitan keuangan
Kata Kunci : Prediksi Kebangkrutan; Grover Score; Zmijewski Score
Abstract.  This study aims to  predict financial  distress in  the Automotive Industry listed on the Indonesia  Stock Exchange in  the 2014-2018 period, there are 13 companies that become research samples. Analysis of Prediction of Financial Distress is an early warning for management to be able to take anticipatory steps if the company indicates there are financial problems. The analysis tool  used  is  the  Zmijewski  X  Score  and  Grover  Score  methods  and  the  Wilcoxon  Test  to  see  the  differences  between  the  two prediction  models. The results  showed that there  were differences in  predictions between the X Score Zmijewski  model  and the Grover Score, X Score detected there were 5 companies experiencing financial difficulties and Grover Score predicted there were 4 companies that indicated financial difficulties
Keywords: Bankruptcy Prediction; Grover Score; Zmijewski Score.

## PENDAHULUAN
Invasi i Mobil i City i Car i dan i LCGC i ( low i cost i green i car ) i serta i Peningkatan i Pendapatan i Domestik i Bruto sebelum i Tahun i 2012 i mendorong i daya i beli i masyarakat i terutama masyarakat ekonomi menengah i untuk membeli mobil i yang i membuat i industri i otomotif i di i Indonesia i semakin menarik i minat i investor. i Namun, Tahun 2014 terjadi penurunan i pembelian i yang i signifikan i karena i dampak dari i krisis i global i sehingga i pemerintah melakukan kebijakan untuk menaikkan harga bahan bakar dan mencabut subsidi i bahan i bakar i sehingga masyarakat banyak yang merasa i berat, i Hal i yang i tidak i kalah i penting i adalah i rupiah i melemah i dan i dollar menguat i sedangkan i sebagian besar i bahan i baku i di i import i dengan i menggunakan i USD i sehingga i terjadi kenaikan i biaya i produksi i dan berdampak i Perusahaan i Otomotif i harus i menaikkan i harga i jual i mobil. Pemanufakur i mengalami i dilema i antara tetap i bertahan i untuk i menaikkan i harga i mobil i namun i beresiko kehilangan i pangsa i pasar i karena i banyak produsen mobil i lain i yang i bersaing i atau i tetap i bertahan i dengan i resiko mengalami i kerugian i dan i masalah i kesulitan keuangan.
Masalah i kesulitan i keuangan i tidak i selalu i mengindikasikan i bahwa i perusahaan i tersebut i akan i segera bangkrut, kesulitan i keuangan i dapat i terindikasi i jika i terlihat i beberapa i rasio-rasio i keuangan i yang i menurun i dari kriteria i seharusnya. i Tidak i ada i juga i jaminan i bahwa i yang i mengalami i kesulitan i keuangan i hanya i perusahaan- perusahaan i kecil saja karena indikasi kesulitan i keuangan i seperti i kerugian i dapat i dialami i oleh i perusahaan- perusahaan i besar. Jika i terus i terjadi i masalah i penurunan i rasio i likuiditas i secara i berkepanjangan i tanpa i perbaikan maka i perusahaan i tersebut i baru i bisa i terindikasi i akan i mengalami i kebangkrutan. i Oleh i karena i itu i manajemen perlu i melakukan i perhitungan-perhitungan i yang i berfokus i untuk i mengukur i prediksi i financial i distress. i Ada i beberapa i metode i analisis i laporan i keuangan i memprediksi i financial i distress, i seperti i metode i Altman, Metode i Springate, i Metode i Ohlson, i Metode i Zmijewki, i Metode i Grover, i dll. i Dalam i penelitian i ini i berfkus i pada dua i metode i metode i yaitu i metode i Grover i dan i Metode i X i Score i Zmijewski. Model tersebut adalah model pengembangan i dari i model i Altman i dengan i ditambah i beberapa i kompoen i rasio i keuangan i dan i jumlah i sampel penelitian.
Rasio i pertama i yang i biasa i dipakai i adalah i Rasio i lancar i dengan i komponen i harta i lancer i dan i utang lancar. Jika i utang i lancar i lebih i kecil i dari i harta i lancar i berarti i perusahaan i memiliki i kinerja i keuangan i yang i cukup
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
untuk i menjamin i  i utang-utang i lancar i yang i harus i dibayar. i Dengan i pengertian i inilah i maka i muncullah i rasio lancar i yang i merupakan i perbandingan i antara i harta i lancar i dengan i kewajiban i lancar.Berikut i Data i Current i Ratio pada i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i Periode i 2014-2018.
Tabel i 1. Data i Rasio i lancar i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i Periode i 2014-2018 (dalam i persen) NO KODE EMITEN 2014 2015 2016 2017 2018 1 ASII 132,26 137,93 123,94 122,86 114,71 2 AUTO 133,19 132,29 150,51 155,87 147,87 3 BRAM 141,56 180,65 189,08 238,89 214,88 4 GDYR 94,43 93,66 86,00 86,07 68,89 5 GJTL 201,63 177,81 173,05 162,99 149,61 6 INDS 291,22 223,13 303,27 512,54 521,1 7 LPIN 216,32 78,97 71,35 520,65 792,48 8 MASA 174,78 128,52 105,36 94,98 106,02 9 PRAS 100,33 100,5 100,71 95,71 82,29 10 SMSM 211,2 239,38 286,03 373,91 394,32 11 MPMX 147,39 159,43 129,15 168,18 212,8 12 IMAS 103,24 93,53 92,42 83,77 76,76 13 BOLT 138,72 439,10 768,07 312,70 179,84 TOTAL 2.086,27 2.184,90 2.578,94 2.929,12 3.061,57 RATA-RATA 160,48 168,07 198,38 225,32 235,51 Sumber: www.idx.co.id
Keadaan i Rasio i Lancar i Pada i Industri i Otomotif i  i di i Bursa i Efek i Indonesia i Periode i 2014-2018 i selalu mengalami i peningkatan i setiap i tahunnya, i dimana i Rasio i lancar i tertinggi i pada i tahun i 2018 i dan i terendah i pada tahun i 2014.
Selain i Rasio i lancar i maka i Rasio i Keuangan i yang i sering i digunakan i dalam i menganalisis i kinerja keuangan i perusahaan i adalah i ROA i atau i Return i on i Asset i merupakan i rasio i yang i digunakan i untuk i mengukur bagaimana i kinerja i harta i perusahaan i dalam i menghasilkan i laba i atau i Net i Income. i Makin i besar i nilai i ROA i atau Return i on i assets i maka i kinerja i perusahaan i makin i baik.
Tabel 2. Data i ROA i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i Periode i 2014-2018 (dalam i persen) NO KODE EMITEN 2014 2015 2016 2017 2018 1 ASII 9,37 6,36 6,99 7,84 8,00 2 AUTO 6,65 2,25 3,31 3,71 4,28 3 BRAM 5,15 4,31 7,53 8,07 5,73 4 GDYR 2,18 -0,09 1,47 -0,72 0,4 5 GJTL 1,68 -1,79 3,35 0,25 -0,37 6 INDS 5,59 0,08 2,00 4,67 4,50 7 LPIN -2,23 -5,61 -13,4 71,6 11 8 MASA 0,08 -4,49 -1,1 -1,23 -2,78 9 PRAS 0,88 0,42 -0,17 -0,21 0,38 10 SMSM 24,09 20,78 22,27 22,73 22,61 11 MPMX 3,68 2,13 2,75 3,91 30,99 12 IMAS -0,29 -0,09 -1,22 -0,2 0,24 13 BOLT 12,64 10,63 11,56 8,18 5,77 TOTAL 69,47 34,89 45,34 128,6 90,75 RATA-RATA 5,34 2,68 3,49 9,89 6,98 Sumber: i www.idx.co.id
Keadaan i ROA i pada i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i dari i tahun i 2014 i sampai i tahun i 2018 berfluktuasi i dengan i ROA i tertinggi i pada i tahun i 2017 i dan i terendah i pada i tahun i 2015.
Modal i kerja i adalah i selisih i antara i harta i lancar i dengan i kewajiban i lancar. i Jika i harta i lancar i banyak i dan kewajiban i lancar i sedikit i maka i perusahaan i memiliki i harta i yang i banyak. i Sebaliknya i jika i kewajiban i lancar sangat i besar, i sedangkan i harta i lancar i sedikit i maka i perusahaan i memiliki i kesulitan i keuangan. i Berikut i data Modal i kerja i pada i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i Periode i 2014-2018, i dapat i dilihat i dalam i tabel i 3 berikut i ini:
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
i Tabel 3. Data i Working i Capital i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i Periode i 2014-2018 (dalam i jutaan
i rupiah) NO KODE EMITEN 2014 2015 2016 2017 2018 1 ASII 23.718.000 28.919.000 21.351.000 22.571.000 26.605.000 2 AUTO 1.280.271 1.170.863 1.645.756 1.874.054 1.934.791 3 BRAM 399.449 668.064 712.894 917.969 975.149 4 GDYR -46.152 -57.721 -102.479 -127.213 -185.267 5 GJTL 3.167.029 2.889.133 3.173.347 2.770.421 2.853.885 6 INDS 640.831 547.922 657.995 840.453 910.743 7 LPIN 45.643 -37.980 -75.109 107.836 116.737 8 MASA 891.536 517.354 103.651 -123.360 -29.565 9 PRAS 1.880 3.299 4.855 -27.864 72.885 10 SMSM 596.930 796.846 945.905 1.150.197 1.313.495 11 MPMX 1.993.768 2.405.869 1.290.744 1.463.522 3.210.199 12 IMAS 372.114 -843.256 -954.996 -2.558.109 -4.145.455 13 BOLT 132.095 375.980 430.604 367.484 298.896 TOTAL 33.193.394 37.355.373 29.184.167 29.226.390 33.931.493 RATA-RATA 2.553.338 2.873.490 2.244.936 2.248.184 2.610.115 Sumber: www.idx.co.id
Kondisi i Working i Capital i Pada i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i Periode i 2014-2018 i berfluktuasi dimana i Working i Capital i tertinggi i pada i tahun i 2015 i dan i Terendah i pada i Tahun i 2016. . Total i Aktiva i adalah i keseluruhan i harta i yang i dimiliki i oleh i perusahaan i baik i yang i bersifat i lancar i atau likuid i maupun i yang i bersifat i tetap. i Perkembangan i Total i Aktiva i pada i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI Periode i 2014-2018, i dapat i dilihat i dalam i tabel i 4 i berikut i ini:
Tabel i 4. Data i Total i Aktiva i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i Periode i 2014-2018 (dalam i jutaan i rupiah)
Sumber: www.idx.co.id
Keadaan i Total i Aktiva i pada i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i Periode i 2014-2018 i terus mengalami i peningkatan i dengan i Total i Aktiva i tertinggi i pada i tahun i 2018 i dan i terendah i pada i tahun i 2014. i
Pengertian i Kesulitan i Keuangan i (Kebangkrutan) Menurut Gunardiansyah Satria  Perwira  (2009), I jika perusahaan tidak dapat menjalankan kegiatan operasionalnya dan i terjadi i kesulitan i keuangan i yang i parah maka i dapat dikatakan telah mengalami kebangkrutan. Jika i masalah kebangkrutan i terjadi i karena i masalah i kesulitan i likuiditas i maka disebut kesulitan keuangan. i Ada beberapa jenis kebangkrutan i yang i dinyatakan i oleh Gunardiansyah i yaitu: a. Kegagalan i Ekonomi Kondisi i ini i terjadi i jika i perusahaan i tidak i mampu i membayar i beban i atau i kewajiban i yang i ada i di perusahaan termasuk i biaya i modal i namu i perusahaan i tetap i dapat i melakukan i operasional i jika i ada i kreditur yang i tetap memberi i modal i dan i owner i tetap i menerima i return i dari i kegiatan i perusahaan.
b. Kegagalan i Bisnis
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
Menurut Bradstreet  &  Dun (Irma Thisca,  2010) kegagalan i bisnis i dapat i terjadi i walaupun perusahaan tidak mengalami i kebangkrutan i secara i normal, i gagal i bisnis terjadi jika perusahaan dianggap tidak i mampu membayar i kewajiban i pada i kreditur.
c. Kebangkrutan i yang i disebabkan i oleh i masalah i teknis Perusahaan i dianggap i mengalami i masalah i teknis jika perusahaan untuk i semntara i waktu i tidak i dapat memenuhi kewajiban i atau i utangnya i pada i kreditur, i namun i jika i perusahaan i mampu i memperbaiki i masalah likuiditasnya dan i kembali i dapat i membayar i utangnya i maka i dapat i tetap i beroperasi. d. Kepailitan i dalam i kebangkrutan/ insolvency i bankruptcy Sebuah i perusahaan i dapat i dinyatakan i mengalami i kepailitan i dalam i kebangkrutan/ insolvency i bankruptcy jika nilai pasar i harta i perusahaan i lebih i kecil i dari i nilai i buku i total i kewajibannya. i Kondisi i ini i lebih i serius dan dapat i mengarah i kearah i likuidasi i perusahaa i jika i tidak i ditangani i dengan i baik. e. Bangkrut i Secara i Hukum Bangkrut i secara i hukum i terjadi i jika i telah i dikeluarkan i surat i resmi i bangkrut i oleh i pengadilan i dan berdasarkan i UU i dalam i suatu i Negara
Faktor-Faktor i Penyebab i Kesulitan i Keuangan i (Kebangkrutan) Menurut i Jauch and Glueck (dalam skripsi Irma Tisca indriyati,  2010) faktor-faktor penyebab i kebangkrutan yaitu:
1. Faktor Umum a. Sektor i ekonomi b. Sektor i sosial c. Sektor i teknologi d. Sektor i pemerintah 2. Faktor i eksternal i perusahaan a. Sektor i pelanggan b. Sektor i pemasok c. Sektor i pesaing 3. Faktor i internal i perusahaan Menurut i Harnanto (Sayekti Indah, 2005) i faktor i yang i menyebabkan i kebangkrutan i secara i internal adalah sebagai i berikut:
a. Kebijakan i penjualan i secara i kredit i atau i piutang i terjadap i pelanggan i berpotensi i gagal i bayar. i b. Manajemen i yang i tidak i efisisen i seperti i menurunnya i hasil i penjualan, i menurunnya i mutu i barang, kesalahan penetapan i harga, i manajemen i utang i dan i piutang, i manajemen i modal i kerja, manajemen biaya, i manajemen investasi, i manajemen i biaya i dan i manajemen i IT. c. Tindakan i fraud i dalam i perusahaan
Manfaat i Prediksi i Kesulitan i Keuangan Menurut Platt & Platt (Subagyo, 2007) manfaat prediksi i financial i distress untuk: 1. Sebagai i pengingat i awal i manajemen i jika i terjadi i masalah i keuangan 2. Manajemen i dapat i segera i mengambil i langkah i perbaikan i atau i pencegahan i agara i masalah i tidak i berkelanjutan 3. Jika i dirasa i perlu i dan i masalah i semakin i berlarut i maka i manajemen i mengambil i tindakan i perbaikan i dengan merger i atau i diambil i alih i oleh i perusahaan i lain.
Prediksi Kesulitan Keuangan i Model X Score Zmijewski
Zmijewski i pada i tahun i 1973 i melakukan i pengembangan i riset i terkait i studi i kebangkrutan i dengan mengambil i sampel i 3573 i perusahaan i tidak i bangkrut i dan i 75 i sampel i perusahaan i bangkrut i serta i menambahkan beberapa i rasio i keuangan i dari i tahun i 1972-1978, i indikator i F-test i dilakukan i terhadap, i Rate i of i Return, i liquidity, leverage, turnover, fixed i payment i coverage, i trends, i firm i size, i dan i stock i return i volatility, i menunjukan iadanya perbedaan i yang i signifikan i antara i perusahaan i yang i sehat i dan i yang i tidak i sehat. i Berikut i ini i adalah i model yang dirumuskan oleh Zmijewski:
X-score i = i -4,3 i – i 4,5X₁ i + i 5,7X₂ i - i 0,004X₃
Rasio i keuangan i yang i dianalisis i adalah i rasio-rasio i keuangan i yang i terdapat i pada i model i Zmijewski i yaitu: X₁ i = i EAT i / i Total i Hartas i x i 100% i (Return i on i asset) X₂ i = i Total i Debt i / i Total i Harta i x i 100% i (Debt i Ratio i atau i Leverage)
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
X₃ i = i Lancar i Harta i / i Lancar i Liabilities i (Rasio i lancar i atau i Likuiditas)
Klasifikasi i perusahaan i model i Zmijewski i ini i didasarkan i pada i nilai i cut-off i point i sebesar i 0 i (nol). Perusahaan idalam i kondisi i sehat i Jika i nilai i X-Score i < i nilai i i cut-off i point i 0 . i Jika i X-Score i > i 0 i ( cut-off i point) maka i perusahaan i dinyatakan i dalam i kondisi i kesulitan i keuangan .
Analisis i Kebangkrutan i Model Z Score Grover Jeffrey i S. i Grover i mengembangkan i riset i dari i peneliti i sebelumnya i yaitu i Altman i . i dengan imenggunakan sampel i yang i sama i yaitu i 35 i perusahaan i bangkrut i dan i 35 i perusahaan i tidak i bangkrut i ditambahkan i 13 i rasio keuangan i baru i selama i tahun i 1982-1996. i Pada i Tahun i 2001 Grover i (2001) i memformulasikan i model i sebagai berikut i :
Grover i Score i = i 1,650X1 i + i 3,404X3 i – i 0,016ROA i + i 0,057 Dimana i : X1 i = i Working i capital/Total i hartas X3 i = i Earnings i before i interest i and i taxes/Total i Hartas i ROA i = i net i income/total i hartas
Perusahaan i dikategorikan i bangkrut i jika i nilai i Z ≤ -0,02. i Jika i nilai i Z i ≥ i 0,01 i perusahaan i dinyatakan tidak bangkrut.

## METODE
Jenis i dan i Sumber i Data Penelitian i ini i menggunakan i Data i sekunder, i yaitu i data i yang i diperoleh i oleh i peneliti i melalui i banyak i sumber yang i sebelumnya i sudah i ada i dimana i peneliti i berperan i sebagai i pihak i kedua i karena i tidak i mendapatkannya secara i langsung, i biasanya i diperoleh i dari i buku, i jurnal, i laporan, i dan i sebagainya. i Data i sekunder i dalam i penelitian ini i berupa i data i Laporan i Keuangan i Tahunan Industri Otomotif periode 2014-2018 yang telah dipublikasikan dan diambil secara online dari situs resmi Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id.
Metode i Pengumpulan i Data i Metode i Pengumpulan i Data i dilakukan i melalui i riset i pustaka i atau i library i research i yang i terkait i studi referensi i dari i sumber i data i pendukung .
Populasi i dan i Sampel i Penelitian Populasi i pada i penelitian i ini i adalah i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i BEI i Periode i 2014-2018 dimana keseluruhan i jumlah i Populasi i akan i menjadi i keseluruhan i jumlah i Sampel i yaitu i berjumlah i 13 Perusahaan, i berikut nama-nama i perusahaan i yang i menjadi i sampel i penelitian.
Metode i Analisis i data Dalam i penelitian i ini, i peneliti i menggunakan i metode i analisis i sebagai i berikut i : 1. Deskriptif i Kuantitatif Yaitu i metode i yang i digunakan i untuk i membandingkan i data i yang i ada i dari i tahun i ketahun i dan menghitung perubahan i yang i terjadi.
2. Deskriptif i Kualitatif Yaitu i metode i yang i digunakan i untuk i melakukan i analisis i terhadap i data i yang i ada i dengan i menggunakan teori i atau i konsep i yang i relevan i sebagai i acuan i sehingga i diperoleh i hasil i analisis i yang i sesuai i dengan i yang diharapkan
. i Alat i Analisis i Data Dalam i penelitian i yang i dilakukan, i data i yang i diperoleh i akan i dianalisis i dengan i menggunakan i alat analisis sebagai i berikut Metode i Zmijewski i X i Score
X-score i = i -4,3 i – i 4,5X₁ i + i 5,7X₂ i - i 0,004X₃ Dimana:
X₁ i = i EAT i / i Total i Hartas i x i 100% i (Return i on i asset) X₂ i = i Total i Debt i / i Total i Harta i x i 100% i (Debt i Ratio i atau i Leverage)
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
X₃ i = i Lancar i Harta i / i Lancar i Liabilities i (Rasio i lancar i atau i Likuiditas) Klasifikasi i perusahaan i model i Zmijewski i ini i didasarkan i pada i nilai i cut-off i point i sebesar i 0 i (nol). i Apabila nilai X-Score i dibawah i cut-off i point , i maka i perusahaan i berada i pada i kondisi i yang i sehat. i Namun, i jika i X-Score berada i diatas i cut-off i point i maka i perusahaan i berada i pada i kondisi i kesulitan i keuangan .
Metode i Grover
Model  Z  Score  Grover i merupakan i model i yang i diciptakan i dengan i melakukan i pendesainan i dan penilaian i ulang i terhadap i model i Altman i Z-Score . i Jeffrey i S. i Grover i menggunakan i sampel i sesuai i dengan model i Altman i Z-score i pada i tahun i 1968, i dengan i menambahkan i tiga i belas i rasio i keuangan i baru. i Sampel yang i digunakan i sebanyak i 70 i perusahaan i dengan i 35 i perusahaan i yang i bangkrut i dan i 35 i perusahaan i yang tidak i bangkrut i pada i tahun i 1982 i sampai i 1996. i Jeffrey i S. i Grover i (2001) i menghasilkan i fungsi i sebagai berikut:
Grover i Score i = i 1,650X1 i + i 3,404X3 i – i 0,016ROA i + i 0,057 dimana:
X1 = i Working i capital/Total i hartas X3 i = i Earnings i before i interest i and i taxes/Total i Hartas i ROA = i net i income/total i hartas Model Z Score Grover i mengkategorikan i perusahaan i dalam i keadaan i bangkrut i dengan i skor i kurang i atau sama i dengan i -0,02 i (Z i ≤ i -0,02). i Sedangkan i nilai i untuk i perusahaan i yang i dikategorikan i dalam i keadaan i tidak bangkrut i adalah i lebih i atau i sama i dengan i 0,01 i (Z i ≥ i 0,01).
Uji i Wilcoxon Untuk i melihat i apakah i terdapat i perbedaan i antara i Prediksi i Kesulitan i Keuangan i menggunakan i metode Zmijewski i X i Score i dan i metode i Grover i pada i sampel i yang i sama i namun i dengan i alat i analisis i yang i berbeda maka i digunakan i Uji i Wilcoxon i dengan i bantuan i alat i hitung i SPPS i versi i 22, i Uji i ini i digunakan i sebagai alternatif i dari i Uji i Paired i Sample i T i Test i jika i data i penelitian i tidak i berdistribusi i normal i karena i Uji i Wilcoxon adalah i bagian i dari i Statistik i Non i Parametrik i maka i tidak i diperlukan i data i yang i berdistribusi i normal i dimana hipotesisnya i sebagai i berikut:
H 0 i : i Tidak i Ada i Perbedaan i antara i Metode i Zmijeski i X i Score i dan i Metode i Grover H a i : i Terdapat i Perbedaan i antara i Metode i Zmijeski i X i Score i dan i Metode i Grover Menurut i Singgih i Santoso (2014:265) i pedoman i pengambilan i keputusan i dalam i uji i paired i sample i test berdasarkan i nilai i signifikansi i sebagai i berikut i : a. Jika i nilai i Asymp i Sig i 2 i tailed i > i 0,05 i maka i Ho i ditolak i dan i Ha i diterima i artinya i tidak i terdapat i perbedaan antara i Metode i Zmijeski i X i Score i dan i Metode i Grover. b. Jika i nilai i Asymp i Sig i 2 i tailed i < i 0,05 i maka i Ha i ditolak i dan i Ho i diterima i artinya i terdapat i perbedaan antara Metode i Zmijeski i X i Score i dan i Metode i Grover.
HASIL DAN PEMBAHASAN Prediksi i Kebangkrutan i X i Score Sub i bab i berikut i akan i menampilkan i hasil i dari i masing-masing i Rasio i Keuangan i yang i digunakan i dalam Model i X i Score.
Tabel 5. Perhitungan Rasio i X Score No Nama Perusahaan Tahun X Score X1 X2 X3 X Score PREDIKSI 1 ASII 2014 42.17 2.79 0.53 -44.20 SEHAT 2015 28.62 2.76 0.55 -30.71 SEHAT 2016 31.46 2.65 0.50 -33.60 SEHAT 2017 35.28 2.68 0.49 -37.39 SEHAT 2018 36.00 2.82 0.46 -37.94 SEHAT 2 AUTO 2014 29.93 1.68 0.53 -33.08 SEHAT 2015 10.13 1.66 0.53 -13.29 SEHAT 2016 14.90 1.58 0.60 -18.21 SEHAT 2017 16.70 1.54 0.62 -20.07 SEHAT 2018 19.26 1.66 0.59 -22.49 SEHAT 3 BRAM 2014 23.18 2.39 0.57 -25.65 SEHAT 2015 19.40 2.13 0.72 -22.29 SEHAT
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
2016 33.89 3.06 0.76 -35.89 SEHAT 2017 36.32 1.64 0.96 -39.93 SEHAT 2018 25.79 1.46 0.86 -29.49 SEHAT 4 GDYR 2014 9.81 3.14 0.38 -11.35 SEHAT 2015 -0.41 3.04 0.37 -1.23 SEHAT 2016 6.62 2.86 0.34 -8.40 SEHAT 2017 -3.24 3.23 0.34 1.83 KESULITAN KEUANGAN 2018 1.80 3.24 0.28 -3.14 SEHAT 5 GJTL 2014 7.56 3.57 0.81 -9.09 SEHAT 2015 -8.06 3.94 0.71 6.98 KESULITAN KEUANGAN 2016 15.08 3.92 0.69 -16.15 SEHAT 2017 1.13 3.92 0.65 -2.16 SEHAT 2018 -1.67 4.00 0.60 0.76 KESULITAN KEUANGAN 6 INDS 2014 25.16 1.13 1.16 -29.49 SEHAT 2015 0.36 1.41 0.89 -4.14 SEHAT 2016 9.00 0.94 1.21 -13.57 SEHAT 2017 21.02 0.68 2.05 -26.69 SEHAT 2018 20.25 0.66 2.08 -25.97 SEHAT 7 LPIN 2014 -10.04 1.49 0.87 6.36 KESULITAN KEUANGAN 2015 -25.25 3.65 0.32 24.28 KESULITAN KEUANGAN 2016 -60.30 5.08 0.29 60.80 KESULITAN KEUANGAN 2017 322.20 0.78 2.08 -327.81 SEHAT 2018 49.50 0.52 3.17 -56.45 SEHAT 8 MASA 2014 0.36 2.28 0.70 -3.08 SEHAT 2015 -20.21 2.41 0.51 17.80 KESULITAN KEUANGAN 2016 -4.95 2.53 0.42 2.76 KESULITAN KEUANGAN 2017 -5.54 2.78 0.38 3.63 KESULITAN KEUANGAN 2018 -12.51 2.88 0.42 10.66 KESULITAN KEUANGAN 9 PRAS 2014 3.96 2.66 0.40 -6.00 SEHAT 2015 1.89 3.02 0.40 -3.58 SEHAT 2016 -0.77 3.22 0.40 -0.72 SEHAT 2017 -0.95 3.20 0.38 -0.54 SEHAT 2018 1.71 3.30 0.33 -3.04 SEHAT 10 SMSM 2014 108.41 1.96 0.84 -111.59 SEHAT 2015 93.51 2.00 0.96 -96.77 SEHAT 2016 100.22 1.70 1.14 -103.95 SEHAT 2017 102.29 1.44 1.50 -106.64 SEHAT 2018 101.75 1.32 1.58 -106.30 SEHAT 11 MPMX 2014 16.56 3.55 0.59 -17.90 SEHAT 2015 9.59 3.60 0.64 -10.93 SEHAT 2016 12.38 3.54 0.52 -13.65 SEHAT 2017 17.60 2.99 0.67 -19.58 SEHAT 2018 139.46 1.51 0.85 -143.10 SEHAT 12 IMAS 2014 -1.31 4.06 0.41 0.66 KESULITAN KEUANGAN 2015 -0.41 4.16 0.37 -0.11 SEHAT 2016 -5.49 4.21 0.37 5.03 KESULITAN KEUANGAN 2017 -0.90 4.01 0.34 0.28 KESULITAN KEUANGAN 2018 1.08 4.26 0.31 -1.42 SEHAT 13 BOLT 2014 56.88 2.42 0.55 -59.32 SEHAT 2015 47.84 0.98 1.76 -52.91 SEHAT 2016 52.02 0.75 3.07 -58.64 SEHAT 2017 36.81 2.25 1.25 -40.12 SEHAT 2018 25.97 2.49 0.72 -28.49 SEHAT Sumber: Data Diolah
Berdasarkan i perhitungan i menggunakan i Metode i X i Score i pada i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di i Bursa Efek i Indonesia i pada i tahun i 2014-2018 i dari i 13 i sampel i perusahaan i terdapat i 8 i perusahaan i yang i diprediksi kondisi i keuangannya i berturut-turut i tiap i tahun i dalam i kondisi i Sehat i yaitu i  i PT.Astra  International  Tbk.(ASII), PT.Astra Otoparts Tbk  (  AUTO),  PT.Indo Kordsa Tbk (BRAM), PT.Indospring Tbk  (INDS), PT.Prima  Alloy  Steel Universal Tbk ( PRAS), PT.Selamat Sempurna Tbk (SMSM), PT.Mitra Phinastika Mustika,Tbk (MPMX), PT.Garuda Metalindo,Tbk  (BOLT)  sedangkan  5  Perusahaan  diprediksi  mengalami  kesulitan  keuangan  yaitu  PT.Goodyear
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
Indonesia Tbk.,(GDYR), PT.Gajah Tunggal Tbk. (GJTL), PT.Multi Prima Sejahtera Tbk( LPIN), PT.Multistrada Arah Sarana Tbk., (MASA), PT.Indo Mobil Sukses Internasional,Tbk, (IMAS).
Prediksi i Kebangkrutan i Grover i Score Sub i bab i berikut i akan i menampilkan i hasil i dari i masing-masing i Rasio i Keuangan i yang i digunakan i dalam Model i X i Score.
Tabel 6. Perhitungan Rasio Grover Score No Nama Perusahaan Tahun Grover Score X1 X3 Roa x5 grover score PREDIKSI 1 ASII 2014 0.14 3.94 0.15 0.057 3.99 TIDAK BANGKRUT 2015 0.10 2.72 0.10 0.057 2.78 TIDAK BANGKRUT 2016 0.09 2.89 0.11 0.057 2.93 TIDAK BANGKRUT 2017 0.09 3.36 0.13 0.057 3.38 TIDAK BANGKRUT 2018 0.09 2.68 0.13 0.057 2.71 TIDAK BANGKRUT 2 AUTO 2014 0.22 0.26 0.11 0.057 0.43 TIDAK BANGKRUT 2015 0.21 0.10 0.04 0.057 0.34 TIDAK BANGKRUT 2016 0.21 0.15 0.05 0.057 0.37 TIDAK BANGKRUT 2017 0.26 0.16 0.06 0.057 0.42 TIDAK BANGKRUT 2018 0.25 0.13 0.07 0.057 0.37 TIDAK BANGKRUT 3 BRAM 2014 0.17 0.00 0.08 0.057 0.15 TIDAK BANGKRUT 2015 0.26 0.00 0.07 0.057 0.25 TIDAK BANGKRUT 2016 0.30 0.00 0.12 0.057 0.24 TIDAK BANGKRUT 2017 0.37 0.01 0.13 0.057 0.30 TIDAK BANGKRUT 2018 0.32 0.00 0.09 0.057 0.29 TIDAK BANGKRUT 4 GDYR 2014 -0.05 0.00 0.03 0.057 -0.02 BANGKRUT 2015 -0.16 0.00 0.00 0.057 -0.10 BANGKRUT 2016 -0.11 0.00 0.02 0.057 -0.08 BANGKRUT 2017 -0.21 0.00 -0.01 0.057 -0.15 BANGKRUT 2018 -0.28 0.00 0.01 0.057 -0.23 BANGKRUT 5 GJTL 2014 0.33 0.08 0.03 0.057 0.44 TIDAK BANGKRUT 2015 0.27 -0.06 -0.03 0.057 0.29 TIDAK BANGKRUT 2016 0.28 0.15 0.05 0.057 0.43 TIDAK BANGKRUT 2017 0.25 0.02 0.00 0.057 0.32 TIDAK BANGKRUT 2018 0.24 0.00 -0.01 0.057 0.31 TIDAK BANGKRUT 6 INDS 2014 0.00 0.00 0.09 0.057 -0.03 BANGKRUT 2015 0.00 0.00 0.00 0.057 0.06 TIDAK BANGKRUT 2016 0.00 0.00 0.03 0.057 0.03 TIDAK BANGKRUT 2017 0.00 0.00 0.07 0.057 -0.02 BANGKRUT 2018 0.00 0.00 0.07 0.057 -0.01 TIDAK BANGKRUT 7 LPIN 2014 0.40 0.00 -0.04 0.057 0.50 TIDAK BANGKRUT 2015 -0.14 0.00 -0.09 0.057 0.00 TIDAK BANGKRUT 2016 -0.26 0.00 -0.21 0.057 0.01 TIDAK BANGKRUT 2017 0.66 0.00 1.15 0.057 -0.42 BANGKRUT 2018 0.66 0.00 0.18 0.057 0.54 TIDAK BANGKRUT 8 MASA 2014 0.19 0.00 0.00 0.057 0.25 TIDAK BANGKRUT 2015 0.08 0.00 -0.07 0.057 0.21 TIDAK BANGKRUT 2016 0.07 0.00 -0.02 0.057 0.14 TIDAK BANGKRUT 2017 0.08 0.00 -0.02 0.057 0.16 TIDAK BANGKRUT 2018 0.03 0.00 -0.04 0.057 0.14 TIDAK BANGKRUT 9 PRAS 2014 0.00 0.00 0.01 0.057 0.04 TIDAK BANGKRUT 2015 0.00 0.00 0.01 0.057 0.05 TIDAK BANGKRUT 2016 0.00 0.00 0.00 0.057 0.06 TIDAK BANGKRUT 2017 0.00 0.00 0.00 0.057 0.06 TIDAK BANGKRUT 2018 0.00 0.00 0.01 0.057 0.05 TIDAK BANGKRUT 10 SMSM 2014 0.56 1.05 0.39 0.057 1.29 TIDAK BANGKRUT 2015 0.59 0.89 0.33 0.057 1.21 TIDAK BANGKRUT 2016 0.69 0.99 0.36 0.057 1.39 TIDAK BANGKRUT 2017 0.78 1.00 0.36 0.057 1.47 TIDAK BANGKRUT 2018 0.82 0.31 0.36 0.057 0.82 TIDAK BANGKRUT 11 MPMX 2014 0.24 0.17 0.06 0.057 0.40 TIDAK BANGKRUT
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
2015 0.27 0.12 0.03 0.057 0.41 TIDAK BANGKRUT 2016 0.14 0.14 0.04 0.057 0.30 TIDAK BANGKRUT 2017 0.17 0.19 0.06 0.057 0.36 TIDAK BANGKRUT 2018 0.44 0.05 0.50 0.057 0.05 TIDAK BANGKRUT 12 IMAS 2014 0.00 0.00 0.00 0.057 0.06 TIDAK BANGKRUT 2015 0.00 0.00 0.00 0.057 0.06 TIDAK BANGKRUT 2016 0.00 0.00 -0.02 0.057 0.08 TIDAK BANGKRUT 2017 0.00 0.00 0.00 0.057 0.06 TIDAK BANGKRUT 2018 0.00 0.00 0.00 0.057 0.05 TIDAK BANGKRUT 13 BOLT 2014 0.00 0.00 0.20 0.057 -0.14 BANGKRUT 2015 0.01 0.00 0.17 0.057 -0.11 BANGKRUT 2016 0.01 0.00 0.18 0.057 -0.12 BANGKRUT 2017 0.01 0.00 0.13 0.057 -0.07 BANGKRUT 2018 0.00 0.00 0.09 0.057 -0.03 BANGKRUT Sumber: Data Diolah
Berdasarkan i perhitungan i menggunakan i Metode i Grover i Score i pada i Industri i Otomotif i yang i terdaftar i di Bursa i Efek i Indonesia i pada i tahun i 2014-2018 i dari i 13 i sampel i perusahaan i terdapat i 9 i perusahaan i yang diprediksi i kondisi i keuangannya i berturut-turut i tiap i tahun i dalam i kondisi i Sehat i yaitu i  i PT.Astra  International Tbk.(ASII),  PT.Astra  Otoparts  Tbk  (  AUTO),    PT.Indo  Kordsa  Tbk  (BRAM),  PT.Gajah  Tunggal  Tbk.  (GJTL), PT.Prima  Alloy  Steel  Universal  Tbk  (  PRAS),  PT.Multistrada  Arah  Sarana  Tbk.,  (MASA),  PT.Indo  Mobil  Sukses Internasional,Tbk,  (IMAS),  PT.Selamat  Sempurna  Tbk  (SMSM),  PT.Mitra  Phinastika  Mustika,Tbk  (MPMX) sedangkan  4  Perusahaan  diprediksi  mengalami  kesulitan  keuangan  yaitu  PT.Goodyear  Indonesia  Tbk.,(GDYR), PT.Indospring Tbk (INDS), PT.Multi Prima Sejahtera Tbk( LPIN) , PT.Garuda Metalindo,Tbk (BOLT).

## Uji Wilcoxon
Berikut i akan i ditampilkan i hasil i olah i SPSS i dari i Uji i Beda i Wilcoxon
Tabel 7. Perhitungan Uji Wilcoxon Test Statistics a Grover Score - X Score Z -5.352 b Asymp. Sig. (2-tailed) .000 a. Wilcoxon Signed Ranks Test
b. Based on negative ranks.
Descriptive Statistics N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X Score 65 -28.098769 51.6160683 -327.8100 60.8000 Grover Score 65 .454154 .8735754 -.4200 3.9900

## Pembahasan
Metode X Score dan Metode Grover Score
Setelah i dianalisis i menggunakan i dua i Metode i diatas i terdapat i 2 i Perusahaan i yang i sama-sama i diprediksi mengalami i kesulitan i keuangan i yaitu i PT. Goodyear i Indonesia, Tbk i (GDYR) i dan i PT.Multi Prima Sejahtera Tbk( LPIN). Perusahaan i pertama i yang i diprediksi i dalam i kondisi i kesulitan i keuangan i yaitu i PT i Goodyear i Indonesia, Tbk i (GDYR) i sebagai i informasi, i penjualan i bersih i Goodyear i mengalami i kenaikan i namun i kenaikan i penjualan terdorong i kenaikan i harga i jual i akibat i kenaikan i harga i pasar i bahan i baku. i Namun, i beban i pokok i penjualan i dan laba i kotor i juga i ikut i naik i disebabkan i harga i pasar i bahan i baku i dan i upah i tenaga i kerja.
Presiden i Direktur i Goodyear i Loi i Siew i Kee i mengatakan, i terjadi i ketidakstabilan i harga i bahan i baku i yang menciptakan i hambatan i signifikan i pada i hasil i produksi, i tekanan i persaingan i yang i sangat i ketat i dan ketidakstabilan i harga i di i pasar i ban i juga i membuat i bisnis i Goodyear i tertekan. i Sehingga i perusahaan i mencatat kerugian i bersih i dan i mengambil i kebijakan i tidak i membagikan i dividen i pada i tahun i 2017.Namun, i neraca keuangan i GDYR i masih i terbilang i kuat. i Untuk i mengurangi i kerugian, i GDYR i melakukan i penghematan i efisiensi di i seluruh i bisnis i lewat i pelatihan i proses i plant i optimization , i menekan i limbah, i menerapkan i kinerja i operasional terbaik i dan i mengumpulkan i sumber i daya i untuk i berinvestasi i di i masa i depan. i
Untuk mendukung pertumbuhan basis pelanggan, perusahaan  telah  mengembangkan saluran distribusi melalui ekspansi  geografis  di  seluruh  Indonesia.  Selain  itu,  Goodyear  fokus  mengembangkan  segmen  armada  dan original
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
equipment (OE).  Sekaligus  memperkuat  pengembangan ban i komersial ,  tidak  hanya  untuk  produk  ban  biasa  tetapi juga produk ban radial untuk truk dan bus sedang dan berat.Pada ban konsumer, GDYR fokus meningkatkan produksi ban  dan  menyasar  segmen  kendaraan  ramah  lingkungan  (LCGC)  dan multi-purpose  vehicle (MPV)  yang  mengalami pertumbuhan  stabil.  Terbukti  usaha  yang  dilakukan  oleh  GDYR  berhasil  karena  terlihat  pada  Tahun  2018  kondisi keuangannya mengalami perbaikan.
Perusahaan i kedua i yang i diprediksi i mengalami i kesulitan i keuangan i yaitu i PT. Multi Prima Sejahtera  Tbk (LPIN)  yang  bergerak  dalam  produksi  busi  atau  suku  cadang  mobil  diketahui  dari  laporan  keuangan  LPIN  terus merugi selama tahun 2014-2016 disebabkan oleh besarnya beban lain-lain, disisi lain perusahaan menyatakan bahwa kenaikan  harga  dollar  mempengaruhi  harga  bahan  baku  sehingga  perusahaan  harus  mengurangi  pemesanan  bahan baku  dimana  jika  dilakukan  pengurangan  pemesanan  bahan  baku  akan  mengurangi  jumlah  produksi  dan  penjualan. Kemudian  perusahaan  juga  melakukan  ekspansi  usaha  ke  bidang food  and  beverages melalui  anak  perusahaannya PT.Maxx Coffee Prima dimana pada tahun 2016 memilik 77 gerai kopi namun menurun pada tahun 2017 menjadi 76 gerai kopi dan mereka harus merevisi rencana semula yang akan terus menambah gerai hingga 115 gerai namun tidak jadi  dilakukan  karena  lebih  focus  melakukan  pembenahan  bisnis  kopi  tersebut.  Hal  ini  mungkin  yang  menjadi  salah satu alasan menurunnya kinerja keuangan LPIN.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut LPIN menyiapkan beberapa strategi, salah satunya dengan memperluas jaringan  pasar  ke  Indonesia  bagian  timur  dan  memperkuat  penjualan  ke  bengkel-bengkel.  LPIN  juga  mulai  fokus untuk melakukan pembinaan pada retailer dan bengkel yang menampung pembelian serta aktif melakukan branding produk. Dalam rapat umum pemegang saham luar biasa juga menyetujui rencana aksi korporasi pemecahan nilai nominal saham alias stock split .

## Metode X Score
Selain Perusahaan PT Goodyear Indonesia Tbk dan PT. Multi Prima Sejahtera, Tbk terdapat 3 perusahaan lain yang  diprediksi  mengalami  kesulitan  keuangan  yaitu  PT.  Gajah  Tunggal  Tbk.  (GJTL),  PT.Multistrada  Arah  Sarana Tbk.,  (MASA),  PT.Indo  Mobil  Sukses  Internasional,  Tbk,  (IMAS).  PT  Gajah  Tunggal  sebagai  produsen  besar  ban diIndonesia  diprediksi  kesulitan  keuangan  pada  tahun  2015  dan  2018  dikarenakan  mengalami  kerugian  kurs  dan minusnya  nilai ebitda ( earning  before  interest,  tax,  depreciation,  amortization )  namun  terjadi  perbaikan  kondisi perusahaan  yang  sangat  signifikan  pada  tahun  2019  dimana ebitda yang  semula  minus  meningkat  positif  sampai 113,7%.
PT.  Multistrada  Arah  Sarana  Tbk.,  (MASA)  diprediksi  mengalami  kesulitan  keuangan  dikarenakan beban pokok penjualan  naik  lebih tinggi dibandingkan dengan pertumbuhan penjualan.  Kemudian Beban pokok penjualan, beban  penjualan  dan  distribusi  perseroan  juga  naik  signifikan  sehingga  laba  sebelum  pajak  tercatat  negatif.  Namun kondisi  keuangan  MASA  terus  membaik  pada  tahun  2019  dikarenakan  Pada  Tahun  2019  tersebut  MASA  telah diakuisisi oleh Perusahaan Otomtif Besar dari Perancis yaitu Perusahaan Michelin.
PT.Indo  Mobil  Sukses  Internasional,Tbk,  (IMAS)  diprediksi  kesulitankeuangan  dikarenakan Penjualan kendaraan penumpang yang menurun menjadi sebab terjadinya penurunan pendapatan IMAS. Pendapatan dari segmen suku cadang, pertumbuhan ekonomi yang stagnan ditambah harga komoditas yang rendah mempengaruhi permintaan mobil.  Kualitas  transportasi  umum  di  sejumlah  kota  besar  sudah  meningkat  signifikan.  Hal  tersebut  secara  perlahan mendorong masyarakat untuk lebih memanfaatkan transportasi umum yang relatif terjangkau dari segi biaya daripada membeli  kendaraan  pribadi.Meningkatnya  transportasi online juga  mulai  mengubah  pola  konsumsi  masyarakat terhadap kendaraan pribadi, penjualan mobil juga diperburuk oleh masuknya produsen otomotif internasional. Kondisi ini membuat kapasitas produksi yang ada di Indonesia kurang dimanfaatkan dengan maksimal ketika ekonomi sedang stagnan.
Indomobil Sukses Internasional memiliki rencana strategis untuk membalik kinerja menjadi positif pada tahun 2019.Salah  satu  langkahnya  adalah  perbaikan  keuntungan  dealer  yang  akan  didorong  oleh  kenaikan  volume  dan margin  dealer  yang  lebih  baik  karena  adanya  peluncuran  Nissan  New  Grand  Livina.  Strategi  lainnya  adalah  potensi melonjaknya laba anak usaha yaitu PT Indomobil Multi Jasa Tbk (IMJS), yang 92% sahamnya dimiliki IMAS. Faktor terakhir  berasal  dari  bisnis  distribusi  BBM,  yang  saat  ini  sudah  memiliki  20  stasiun  pengisian  BBM  umum  (SPBU) bermerek 'Mobil'.

## Metode Grover Score
Melihat  hasil  penelitian  menggunakan  metode  Grover  Score  diatas  selain  PT.Goodyear  Indonesia  Tbk., (GDYR) dan PT.Multi Prima Sejahtera Tbk (LPIN) terdapat dua perusahaan lain yang juga diprediksi akan bangkrut yaitu  PT.Indospring  Tbk  (INDS)  dan  PT.Garuda  Metalindo,  Tbk  (BOLT).  PT.Indospring  Tbk  (INDS)  bergerak  di bidang produksi pegas untuk otomotif diprediksi mengalami kesulitan keuangan dikarenakan menurunnya penjualan pokok  persero  dan  meningkatnya  utang  persero  diikuti  dengan  meningkatnya  beban  usaha  dan  beban  keuangan. Namun pada tahun 2018 kinerja perusahaan membaik dikarenakan suksesnya ekspansi ke kawasan ASEAN dan juga
Hana Tamara Putri dan Muhammad Syukri, Penggunaan Model Zmijewski dan Model Grover dalam Memprediksi Kesulitan Keuangan pada Industri Otomotif yang Terdaftar di BEI Tahun 2014-2018
INDS  berhasil  berinovasi  di  mesin  dan  meningkatnya skill sumber  daya  manusia  yang  menyebabkan  meningkatnya jumlah produksi.
PT.Garuda  Metalindo,Tbk  (BOLT)  mengalami  penurunan  kondisi  keuangan  disebabkan  oleh pelemahan  nilai tukar  rupiah  pada  2018  menyebabkan  adanya  kerugian  kurs  atas  utang  dagang  yang  terjadi,  biaya  bahan  baku meningkat  signifikan  yang  menyebabkan  laba  bruto  perseroan  menurun  dikarenakan  hampir  seluruh  bahan  baku perseroan, termasuk  juga  anak perusahaan mengimpor bahan baku dari luar  negeri dalam  mata uang dolar  AS. Pada 2019,  kondisi  perusahaan  jauh  lebih  baik  dari  sisi  laba  dikarenakan  lebih  stabilnya  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar AS  pada  kuartal  I/2019.  Selain  itu,  tahun  2019  BOLT  akan   meningkatkan  penjualan  ekspor  komponen  otomotif  ke sejumlah  negara  di  antaranya  adalah  Jerman,  Brazil,  Thailand,  India,  Malaysia,  dan  Amerika  Serikat  dan  juga  ada penyesuaian harga jual terhadap beberapa pelanggan yang akan juga memperbaiki laba bruto atas penjualan-penjualan tersebut.

## Uji Wilcoxon
Berdasarkan hasil perhitungan SPPS diperoleh hasil Uji Wilcoxon dengan Nilai Sig (2 tailed) sebesar 0,00 < sig 0,05 i maka i Ha i ditolak i dan i Ho i diterima i artinya i terdapat i perbedaan i antara i Metode i Zmijeski i X Score dan Metode i Grover. Kemudian i juga i dapat dilihat i perbedaan i dari i nilai i mean atau i rata-rata i hitung dari Metode Zmijewski i X i Score i benilai i negatif i sebesar -28.098  berbeda  dengan  nilai  rata-rata  hitung  dari  Metode  Grover  yang  bernilai positif sebesar 0,454.

## SIMPULAN
Dengan imenggunakan i Metode i Zmijewski i X i Score i terdapat i 5 i perusahaan i yang i diprediksi i mengalami kesulitan i keuangan i namun i hanya i ada 4 Perusahaan i diprediksi i kesulitan i keuangan i menggunakan i metode Grover Score. Dari i kedua metode tersebut terdapat 2 perusahaan yang sama diprediksi bangkrut.  Berdasarkan hasil Uji Wilcoxon juga disimpulkan terdapat perbedaan i antara i prediksi i kesulitan i keuangan menggunakan metode Zmijewski i X i Score i dan i Metoe i Grover
NO PERUSAHAAN DENGAN PREDIKSI KESULITAN KEUANGAN Zmijewski  X SCORE GROVER SCORE X SCORE & Grover Score 1 GDYR GDYR GDYR 2 GJTL INDS LPIN 3 LPIN LPIN 4 MASA BOLT 5 IMAS

## DAFTAR PUSTAKA
Indah, i Sayekti. i 2005. i Analisis i Penggunaan i Z-Score i Altman i untuk i Menilai i Potensi i Kebangkrutan i Perusahaan Manufaktur i di i Bursa i Efek i Jakarta i Periode i 1995-2002 . i Skripsi i S1 i Program i Manajemen i Universitas Sebelas i Maret: i Surakarta.
Satria i Perwira, i Gunardiansya. i 2009. i Analisis i Metode i Z i score i Altman i Untuk i Memprediksi i Kebangkrutan Industri i Baja i di i BEI. i Tesis i S2 i Program i Manajemen i Universitas i Gunadarma. Thisca Indriyati, i Irma. 2010. Analisis i Laporan i Keuangan i dan i Penggunaan i Z-Score i Altman i untuk i Memprediksi Tingkat i Kebangkrutan i Perusahaan i Properti i yang i Terdaftar i di i Bursa i Efek i Jakarta i Periode i 2006-2008 . Tesis i S2 i Program i Manajemen i Universitas i Sebelas i Maret: i Surakarta.
Subagyo,  Rr.  Iramani,  2007,  “Model  Prediksi  Financial  Distress  di  Indonesia  Era  Globalisasi”,  PPM National Conference on Management Research.
Platt,  H.  &  Platt,  MB.  (2002).  Predicting  Financial  Distres:  Reflections  on  Choice-Based  Sample  Bias. Journal of Economics and Finance, Vol. 26 (2), 184-199
www.idx.co.id