DOI: https://doi.org/10.38035/jemsi.v5i6 Received: 7 Juli 2024, Revised: 16 Juli 2024, Publish: 17 Juli 2024 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

## Prediksi Financial Distress pada Sektor Perbankan dengan Menggunakan Metode Altman Z-Score, Grover, Springate dan Zmijewski
Khazimatul Mufidah 1 , Anita Handayani 2
1 Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia, khazimatulmufidah@gmail.com 2 Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia, anita.handayani@umg.ac.id
Corresponding Author : khazimatulmufidah@gmail.com
Abstract: This study aims to analyze the condition of financial distress in banking companies listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  during  the  2020-2022  period  using  the  Altman  Z- Score,  Grover,  Springate,  and  Zmijewski  models.  This  research  uses  quantitative  methods with  secondary  data  from  annual  financial  reports,  as  well  as  documentation  techniques  in data  collection.  Research  variables  include  independent  variables  (X)  which  use  financial distress  prediction  models  and  dependent  variables  (Y),  namely  the  company's  financial distress condition. The results showed that the Grover model has the highest accuracy rate of 100%,  followed  by  the  Springate  model  with  64%  accuracy,  the  Altman  model  with  60% accuracy, and the Zmijewski model with 52% accuracy. The Grover model proved to be the most effective in predicting financial distress in banking companies in Indonesia during the study  period.  The  conclusion  of  this  study  is  that  there  are  differences  in  the  results  of predicting financial distress in each model. The Grover model is most accurate in predicting financial  distress,  so  it  can  be  used  as  a  reference  for  company  management  in  decision making  and  risk  management.  Recommendations  for  future  researchers  are  to  increase  the number of company samples, extend the research period, and conduct a more comprehensive analysis between the financial ratios of the Altman, Grover, Springate, and Zmijewski models with other financial distress prediction measurement tools.
Keyword: Financial Distress, Banking Sector, Prediction Models.
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  kondisi  financial  distress  pada  perusahaan perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  selama  periode  2020-2022  menggunakan model  Altman  Z-Score,  Grover,  Springate,  dan  Zmijewski.  Penelitian  ini  menggunakan metode  kuantitatif  dengan  data  sekunder  dari  laporan  keuangan  tahunan,  serta  teknik dokumentasi dalam pengumpulan data. Variabel penelitian meliputi variabel independen (X) yang menggunakan model prediksi financial distress dan variabel dependen (Y) yaitu kondisi financial  distress  perusahaan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  Grover  memiliki tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  100%,  diikuti  oleh  model  Springate  dengan  akurasi  64%, model  Altman  dengan  akurasi  60%,  dan  model  Zmijewski  dengan  akurasi  52%.  Model Grover  terbukti  paling  efektif  dalam  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan
perbankan  di  Indonesia  selama  periode  penelitian.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah terdapat  perbedaan  hasil  prediksi  financial  distress  pada  masing-masing  model.  Model Grover  paling  akurat  dalam  memprediksi  financial  distress,  sehingga  dapat  digunakan sebagai  acuan  bagi  manajemen  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  dan  manajemen risiko.  Rekomendasi  untuk  peneliti  selanjutnya  adalah  meningkatkan  jumlah  sampel perusahaan,  memperpanjang  periode  penelitian,  dan  melakukan  analisis  lebih  komprehensif antara  rasio  keuangan  model  Altman,  Grover,  Springate,  dan  Zmijewski  dengan  alat pengukuran prediksi financial distress lainnya.
Kata Kunci: Kesulitan Keuangan, Sektor Perbankan, Model Prediksi.

## PENDAHULUAN
Peran  perbankan  dalam  masyarakat  sangat  diperlukan,  lebih  dari  sekadar  entitas perusahaan menjadi institusi yang terlibat langsung dalam interaksi masyarakat (Scheyvens et al.,  2020).  Kegiatan  perbankan  sangat  bergantung  pada  kepercayaan  yang  diberikan  oleh nasabah atau masyarakat luas (Rosidi et al., 2021). Ketidakstabilan dalam struktur perbankan dapat  memicu  reaksi  yang  kuat  dari  masyarakat,  karena  perbankan  dianggap  sebagai penggerak  utama  perekonomian  suatu  negara,  sehingga  memberikan  pengaruh  yang signifikan terhadap stabilitas ekonomi secara keseluruhan.
Kinerja  keuangan  mencakup  sejauh  mana  perusahaan  menghasilkan  laba  bersih, mempertahankan  likuiditas  yang  memadai,  mengelola  utang,  mengoptimalkan  pemanfaatan aset,  dan  mencapai  pertumbuhan  yang  berkelanjutan  (Purwanti,  2021).  Kinerja  keuangan berfungsi  sebagai  barometer  keberhasilan  operasional  dan  keberhasilan  strategi  manajerial. Kinerja keuangan diukur melalui berbagai metrik dan rasio yang mencerminkan aspek-aspek keuangan  tertentu.  Indikator  utama  meliputi  profitabilitas,  likuiditas,  solvabilitas,  aktivitas operasi, dan pertumbuhan (Reysa et al., 2022; Putra et al., 2021; Angelina & Nursasi, 2021).
Meskipun setiap perusahaan menginginkan kinerja keuangan  yang baik,  kemunculan Covid-19 dari tahun 2019 hingga 2022 telah berdampak signifikan pada sektor perbankan di seluruh dunia. Salah satu dampak utamanya adalah meningkatnya risiko kredit akibat tekanan keuangan  yang  dihadapi  oleh  bisnis  dan  individu,  yang  berpotensi  mempengaruhi kemampuan  pembayaran  pinjaman  mereka  (Solikhin  &  Parasetya,  2023).  Selain  itu, ketidakpastian  ekonomi  yang  ada  dapat  berdampak  pada  likuiditas  dan  kesehatan  keuangan perusahaan,  sehingga  menantang  bank  untuk  mempertahankan  tingkat  likuiditas  yang memadai.
Pelemahan  ekonomi  juga  dapat  berdampak  pada  laba  bersih  bank,  yang  berasal  dari berkurangnya  pendapatan  karena  penurunan  aktivitas  pinjaman  dan  investasi.  Namun, pandemi mempercepat adopsi teknologi dan transformasi digital di sektor perbankan, dengan bank-bank  yang berfokus pada pengembangan solusi perbankan digital untuk meningkatkan layanan  jarak  jauh.  Pemerintah  dapat  berperan  dengan  memberikan  dukungan  dan  regulasi untuk menjaga stabilitas sektor keuangan, seperti kebijakan stimulus ekonomi dan penundaan pembayaran pinjaman (Fitri, 2022; Septiani, 2023).
Pergeseran  pola  konsumen,  terutama  peningkatan  penggunaan  layanan  perbankan digital, bersamaan dengan peningkatan fokus pada manajemen risiko dan kepatuhan, muncul sebagai  aspek  penting  dalam  mengatasi  tantangan  selama  pandemi  (Akbar,  2023).  Oleh karena  itu,  sektor  perbankan  perlu  menyiapkan  strategi  yang  fleksibel,  berkelanjutan,  dan adaptif untuk menghadapi dinamika yang terus berubah.
Dampak  pandemi  virus  corona  Covid-19  menyebabkan  penurunan  laba  bagi  banyak perusahaan, termasuk institusi perbankan, sepanjang tahun 2020. Hal ini terutama disebabkan oleh  individu  yang  lebih  memilih  untuk  menabung  daripada  membelanjakan  uang  mereka, yang  menyebabkan  penurunan  volume  pinjaman  yang  signifikan  oleh  bank.  Pada  tahun
tersebut,  bank-bank  besar  di  Indonesia,  termasuk  PT  Bank  Central  Asia  Tbk  (BBCA),  PT Bank  Rakyat  Indonesia  Tbk  (BBRI),  dan  PT  Bank  Mandiri  Tbk  (BMRI),  terkena  dampak pandemi  Covid-19.  Seiring  dengan  menyebarnya  pandemi,  saham  bank-bank  besar  tersebut mengalami  penurunan  karena  ketidakpastian  masyarakat  terhadap  virus  corona.  Hal  ini mempengaruhi  kinerja  beberapa  bank  besar,  termasuk  PT  Bank  Central  Asia  Tbk  (BBCA), PT Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI), dan PT Bank Mandiri Tbk (BMRI).
Evaluasi kinerja keuangan mencerminkan tantangan yang dihadapi oleh bank-bank ini selama pandemi dengan tetap mempertahankan pertumbuhan dalam aspek keuangan tertentu. Sebagai  contoh,  meskipun  laba  bersih  BBCA  mengalami  penurunan  sebesar  5%,  bank  ini menunjukkan ketahanan dan pertumbuhan di berbagai aspek keuangan. Demikian pula, BRI, bank  dengan  aset  terbesar  di  Indonesia,  mencatat  penurunan  kinerja  keuangan  yang signifikan,  menggarisbawahi  pentingnya  transisi  ke  sektor  ultra-mikro  sebagai  fokus  jangka panjang yang potensial. Sementara itu, Bank Mandiri mengalami penurunan laba bersih yang substansial,  bersamaan  dengan  penurunan  pendapatan  bunga  bersih  dan  laba  operasional, yang mengindikasikan adanya tantangan dalam manajemen risiko kredit.
Menganalisis  fenomena  kesulitan  keuangan  sangat  penting  untuk  mengantisipasi potensi  risiko  kebangkrutan  dan  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  (Faisal,  2022; Ferdawati  et  al.,  2023).  Kesulitan  keuangan  mengacu  pada  penurunan  kesehatan  keuangan perusahaan  atau  penurunan  kinerja  sebelum  mencapai  titik  kebangkrutan  atau  likuidasi (Purba,  2020).  Langkah-langkah  pencegahan  menjadi  penting  untuk  mengurangi  risiko kebangkrutan,  dengan  analisis  laporan  keuangan  memainkan  peran  penting,  terutama mengingat pelaporan keuangan wajib bagi perusahaan publik.
Pentingnya  informasi  dalam  memprediksi  kebangkrutan  menjadi  krusial  untuk mendukung  pengambilan  keputusan.  Dengan  memiliki  data  prediksi  kebangkrutan, perusahaan  dapat  dengan  cepat  dan  efektif  mengambil  keputusan  untuk  meramalkan  atau mempersiapkan  diri  untuk  skenario  kebangkrutan  yang  mungkin  terjadi.  Salah  satu  metode analisis  yang  membantu  perusahaan  dalam  memperkirakan  kemungkinan  kebangkrutan karena  masalah  keuangan  adalah  analisis  financial  distress.  Beberapa  penelitian  telah dilakukan untuk mengembangkan model prediksi kebangkrutan, salah satu model yang sering digunakan  adalah  model  Altman  Z-Score,  Grover,  Springate,  dan  Zmijewski  (Nisa  et  al., 2022; Sudrajat & Wijayanti, 2019; Wulandari & Fauzi, 2022).
Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  penulis  bertujuan  untuk  melakukan  penelitian  dan menyajikannya dalam tesis yang berjudul "Prediksi Financial Distress pada Sektor Perbankan dengan  Menggunakan  Metode  Altman  Z-Score,  Grover,  Springate,  dan  Zmijewski."  Hasil analisis  tersebut  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  positif  dalam  menjaga  stabilitas sektor perbankan regional, mendukung pertumbuhan, dan memastikan keberlanjutan.

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, yang melibatkan analisis data statistik untuk mendapatkan hasil dalam bentuk angka. Metode ini lebih kompleks karena melibatkan sampel yang lebih besar, tetapi lebih sistematis dari awal hingga akhir. Penelitian dilakukan di  Universitas  Muhammadiyah  Gresik,  Kabupaten  Gresik,  Jawa  Timur.  Populasi  penelitian meliputi 30 perusahaan sektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2023. Sampel diambil dengan menggunakan teknik purposive sampling dengan kriteria laporan  keuangan  yang  telah  diaudit  untuk  tahun  2020-2022.  Data  sekunder  diperoleh  dari laporan  keuangan  tahunan  yang  terdaftar  di  BEI.  Teknik  pengumpulan  data  menggunakan metode  dokumentasi.  Variabel  dalam  penelitian  terdiri  dari  variabel  independen  (X)  yang menggunakan  model  Altman  Z-Score,  Grover  G-Score,  Springate  S-Score,  dan  Zmijewski untuk  memprediksi  financial  distress,  dan  variabel  dependen  (Y)  yang  merupakan  kondisi financial distress perusahaan. Pengukuran data dilakukan dengan skala interval dan dianalisis
dengan teknik deskriptif. Langkah-langkah analisis meliputi pengumpulan data, perhitungan sesuai model, analisis masing-masing model, dan pemeringkatan prediksi financial distress.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  memprediksi  Financial  Distress  dengan  menggunakan model  Altman-Score,  Grover,  Springate,  dan  Zmijewski.  Kemudian  melihat  hasil  yang dilanjutkan  dengan  perbandingan  antara  keempat  model  tersebut  akan  diuji  keakuratannya mana  yang  lebih  tinggi  keakuratannya,  maka  model  prediksi  tersebut  lebih  unggul dibandingkan dengan yang lainnya.

## Model Altman Z-Score
Berikut ini adalah hasil prediksi financial distress pada perusahaan sektor perbankan yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  yaitu  AGRO  (PT  Bank  Raya  Indonesia  Tbk), AGRS (PT Bank IBK  Indonesia Tbk), BRIS (PT Bank Syariah Indonesia Tbk), ARTO (PT Bank  Jago  Tbk),  BABP  (PT  Bank  MNC  Internasional  Tbk),  BACA  (PT  Bank  Capital Indonesia Tbk), BANK (PT Bank Aladin Syariah Tbk), BBCA (PT Bank Central Asia Tbk), BBHI (PT Allo Bank Indonesia Tbk), BBKP (PT Bank KB Bukopin Tbk), BBMD (PT Bank Mestika  Dharma  Tbk),  BBNI  (PT  Bank  Negara  Indonesia  (Persero)  Tbk),  BBRI  (PT  Bank Rakyat  Indonesia  (Persero)  Tbk),  BBSI  (PT  Krom  Bank  Indonesia  Tbk),  BBTN  (PT  Bank Tabungan  Negara  (Persero)  Tbk),  BBYB  (PT  Bank  Neo  Commerce  Tbk),  BCIC  (PT  Bank Jtrust  Indonesia  Tbk),  BSIM  (PT  Bank  Sinarmas  Tbk),  BEKS  (PT  Bank  Pembangunan Daerah  Banten  Tbk),  BGTG  (PT  Bank  Ganesha  Tbk),  BINA  (PT  Bank  Ina  Perdana  Tbk), BJBR  (PT  Bank  Pembangunan  Daerah  Jawa  Barat  Tbk),  BJTM  (PT  Bank  Pembangunan Daerah Jawa Timur Tbk), BKSW (PT Bank QNB Indonesia Tbk), BMAS (PT Bank Maspion Indonesia Tbk), BMRI (PT Bank Mandiri (Persero) Tbk), BNBA (PT Bank Bumi Arta Tbk), BNGA  (PT  Bank  CIMB  Niaga  Tbk),  BNII  (PT  Bank  Maybank  Indonesia  Tbk),  BNLI  (PT Bank Permata Tbk) untuk periode 2020-2022 dengan menggunakan metode Altman Z-Score.
Berdasarkan  penelitian  pada  30  perusahaan  perbankan  dengan  tahun  2020-2022 dengan  menggunakan  metode  Altman  Z-Score  dengan  menggunakan  persamaan  Z-Score  = 6,56 X1  + 3,26 X2  + 6,72 X3  + 1,05X4, dengan kriteria penilaian  Z  >  60 Tidak  Bangkrut, jika 1,10 < Z < 60 dikategorikan Grey Area, dan jika Z < 1,10 dikategorikan Bangkrut.
Tabel 1 Analisis Model Altman Z-Score KODE PERIODE X1 X2 X3 X4 Z-Score KATEGORI AGRO 2020 0.072 0.007 0.002 0.181 0.698 Bangkrut 2021 0.126 0.169 0.196 0.171 2.873 Tidak Pailit 2022 0.152 0.204 0.008 0.322 2.057 Area Abu-abu AGRS 2020 0.236 -0.018 -0.018 0.239 1.620 Area Abu-abu 2021 0.253 0.001 0.001 0.265 1.943 Area Abu-abu 2022 0.227 0.006 0.005 0.295 1.851 Area Abu-abu BRIS 2020 0.107 0.002 0.013 0.332 1.140 Area Abu-abu 2021 0.098 0.036 0.015 0.425 1.307 Area Abu-abu 2022 0.125 0.034 0.019 0.414 1.490 Area Abu-abu ARTO 2020 0.202 -0.156 -0.087 1.301 1.594 Area Abu-abu 2021 0.097 -0.021 0.001 2.087 2.767 Tidak Pailit 2022 0.070 -0.014 0.000 1.011 1.476 Area Abu-abu BABP 2020 0.109 -0.073 0.001 0.154 0.650 Bangkrut 2021 0.169 -0.060 0.002 0.203 1.136 Area Abu-abu 2022 0.190 -0.047 0.009 0.192 1.356 Area Abu-abu BACA 2020 0.175 0.037 0.004 0.088 1.391 Area Abu-abu 2021 0.323 0.038 0.002 0.105 2.366 Area Abu-abu 2022 0.178 0.043 0.002 0.190 1.519 Area Abu-abu BANK 2020 0.077 0.000 0.062 0.016 0.939 Bangkrut 2021 0.533 0.000 -0.056 0.012 3.131 Tidak Pailit 2022 0.381 0.000 -0.056 0.004 2.127 Area Abu-abu
BBCA 2020 0.010 0.147 0.031 2.159 3.022 Tidak Pailit 2021 1.443 1.442 0.316 0.199 16.500 Tidak Pailit 2022 0.122 0.151 0.038 0.203 1.763 Area Abu-abu BBHI 2020 0.040 -0.053 0.018 0.155 0.371 Bangkrut 2021 0.042 0.012 0.047 0.389 1.040 Bangkrut 2022 0.066 0.029 0.032 1.379 2.194 Area Abu-abu BBKP 2020 0.196 -0.018 -0.049 0.118 1.020 Bangkrut 2021 0.172 -0.041 -0.035 0.174 0.939 Bangkrut 2022 0.191 -0.096 -0.057 0.142 0.703 Bangkrut BBMD 2020 0.004 0.171 0.030 0.395 1.194 Area Abu-abu 2021 0.059 0.176 0.042 0.367 1.629 Area Abu-abu 2022 0.080 0.193 0.040 0.378 1.825 Area Abu-abu BBNI 2020 0.136 0.072 0.006 0.151 1.325 Area Abu-abu 2021 0.175 0.078 0.013 0.151 1.648 Area Abu-abu 2022 0.155 0.089 0.022 0.158 1.617 Area Abu-abu BBRI 2020 0.097 0.102 0.019 0.170 1.273 Area Abu-abu 2021 0.081 0.108 0.024 0.210 1.267 Area Abu-abu 2022 0.130 0.106 0.035 0.194 1.638 Area Abu-abu BBSI 2020 0.109 0.081 0.031 2.334 3.640 Tidak Pailit 2021 0.046 0.078 0.034 5.140 6.182 Tidak Pailit 2022 0.090 0.079 0.029 12.348  14.009 Tidak Pailit BBTN 2020 0.083 0.005 0.006 0.062 0.666 Pailit 2021 0.101 0.007 0.008 0.065 0.808 Pailit 2022 0.095 0.008 0.010 0.079 0.799 Pailit BBYB 2020 0.061 0.000 0.003 0.261 0.697 Bangkrut 2021 0.211 0.000 0.000 0.342 1.746 Area Abu-abu 2022 0.000 0.000 0.000 0.235 0.248 Bangkrut BCIC 2020 0.119 0.740 0.036 0.098 3.536 Tidak Pailit 2021 0.155 0.583 0.026 0.143 3.244 Tidak Pailit 2022 0.127 0.367 0.001 0.125 2.168 Area Abu-abu BSIM 2020 0.137 0.029 0.003 0.186 1.208 Area Abu-abu 2021 0.291 0.027 0.003 0.190 2.217 Area Abu-abu 2022 0.230 0.034 0.006 0.217 1.892 Area Abu-abu BEKS 2020 0.042 0.448 0.049 0.342 2.425 Area Abu-abu 2021 0.194 0.300 0.023 0.272 2.693 Tidak Pailit 2022 0.121 0.401 0.039 0.294 2.672 Tidak Pailit BGTG 2020 0.180 0.000 0.001 0.270 1.469 Area Abu-abu 2021 0.428 0.000 0.002 0.334 3.168 Tidak Pailit 2022 0.370 0.000 0.006 0.538 3.035 Tidak Pailit BINA 2020 0.119 0.004 0.003 0.169 0.993 Pailit 2021 0.205 0.005 0.003 0.187 1.578 Area Abu-abu 2022 0.033 0.011 0.010 0.190 0.516 Bangkrut BJBR 2020 0.003 0.023 0.015 0.098 0.301 Bangkrut 2021 0.071 0.023 0.016 0.095 0.751 Bangkrut 2022 0.025 0.022 0.016 0.093 0.435 Bangkrut BJTM 2020 0.153 0.018 0.018 0.139 1.330 Area Abu-abu 2021 0.202 0.015 0.019 0.124 1.635 Area Abu-abu 2022 0.186 0.015 0.020 0.128 1.532 Area Abu-abu BKSW 2020 0.130 0.119 0.015 0.290 1.645 Area Abu-abu 2021 0.156 0.212 0.084 0.294 2.588 Area Abu-abu 2022 0.128 0.248 0.024 0.386 2.212 Area Abu-abu BMAS 2020 0.116 0.038 0.009 0.146 1.096 Bangkrut 2021 0.591 0.102 0.024 0.103 4.479 Tidak Pailit 2022 0.451 0.112 0.030 0.267 3.806 Tidak Pailit BMRI 2020 0.127 0.074 0.016 0.172 1.361 Area Abu-abu 2021 0.109 0.080 0.022 0.167 1.300 Area Abu-abu 2022 0.136 0.081 0.028 0.163 1.518 Area Abu-abu BNBA 2020 0.009 0.076 0.007 0.246 0.608 Bangkrut 2021 0.163 0.078 0.007 0.347 1.735 Area Abu-abu 2022 0.135 0.081 0.006 0.599 1.821 Area Abu-abu BNGA 2020 0.087 0.098 0.010 0.171 1.141 Area Abu-abu 2021 0.141 0.099 0.017 0.162 1.529 Area Abu-abu
2022 0.092 0.109 0.021 0.173 1.287 Area Abu-abu BNII 2020 0.141 0.078 0.010 0.186 1.444 Area Abu-abu 2021 0.142 0.089 0.013 0.205 1.520 Area Abu-abu 2022 0.096 0.099 0.013 0.225 1.273 Area Abu-abu BNLI 2020 0.130 0.000 0.008 0.216 1.133 Area Abu-abu 2021 0.186 0.008 0.007 0.185 1.481 Area Abu-abu 2022 0.223 0.013 0.010 0.173 1.755 Area Abu-abu
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  1  pada  periode  2020-2021,  nilai  Z-Score menunjukkan bahwa pada tahun 2020 terdapat 16 perusahaan perbankan yang masuk dalam kriteria  Grey  Area,  pada  tahun  2021  terdapat  17  perusahaan  perbankan  yang  masuk  dalam kriteria Grey Area, dan  pada  tahun 2022 terdapat  21 perusahaan  yang masuk dalam kriteria Grey Area karena nilai Z-Score 1.10 < Z < 2.60, sedangkan pada kriteria Non-Bankrupt pada tahun 2020 terdapat 3 perusahaan yang masuk dalam kriteria Non-Bankrupt, pada tahun 2021 terdapat  9  perusahaan  yang  masuk  dalam  kriteria  Non-Bankrupt,  dan  pada  tahun  2022 terdapat 4 perusahaan yang masuk dalam kriteria Non-Bankrupt. 60, sedangkan pada kriteria Tidak Bangkrut pada tahun 2020 terdapat 3 perusahaan yang masuk kriteria Tidak Bangkrut, pada tahun 2021 terdapat 9 perusahaan yang masuk kriteria Tidak Bangkrut, dan pada tahun 2022 terdapat 4 perusahaan yang masuk kriteria Tidak Bangkrut karena nilai Z-Score > 2. 60, dan  pada  kriteria  Bankrupt  pada  tahun  2020  terdapat  11  perusahaan  yang  masuk  dalam kriteria  Bankrupt,  pada  tahun  2021  terdapat  4  perusahaan  yang  masuk  dalam  kriteria Bankrupt,  dan  pada  tahun  2022  terdapat  5  perusahaan  yang  masuk  dalam  kriteria  Bankrupt karena nilai Z-Score

## Model Grover G-Score
Berdasarkan  penelitian  pada  30  perusahaan  perbankan  dengan  tahun  2020-2022 dengan menggunakan metode Grover dengan menggunakan persamaan G-Score = 1.650X1 + 3.404X3  -  0.016ROA  +  0.057,  dengan  kategori  apabila  ≤  -  0.02  perusahaan  mengalami kebangkrutan tetapi apabila ≥ 0.01 perusahaan tidak mengalami kebangkrutan.
Tabel 2. Analisis Model Grover KODE PERIODE X1 X3 ROA G-Score KATEGORI AGRO 2020 0.072 0.002 0.001 0.183 Sehat 2021 0.126 0.196 0.181 0.929 Sehat 2022 0.152 0.008 0.001 0.336 Sehat AGRS 2020 0.236 -0.018 -0.018 0.386 Sehat 2021 0.253 0.001 0.001 0.476 Sehat 2022 0.227 0.005 0.006 0.449 Sehat BRIS 2020 0.107 0.013 0.009 0.276 Sehat 2021 0.098 0.015 0.011 0.270 Sehat 2022 0.125 0.019 0.014 0.326 Sehat ARTO 2020 0.202 -0.087 -0.087 0.095 Sehat 2021 0.097 0.001 0.007 0.220 Sehat 2022 0.070 0.000 0.001 0.172 Sehat BABP 2020 0.109 0.001 0.001 0.242 Sehat 2021 0.169 0.002 0.001 0.341 Sehat 2022 0.190 0.009 0.003 0.401 Sehat BACA 2020 0.175 0.004 0.003 0.360 Sehat 2021 0.323 0.002 0.002 0.597 Sehat 2022 0.178 0.002 0.002 0.357 Sehat BANK 2020 0.077 0.062 0.062 0.395 Sehat 2021 0.533 -0.056 -0.056 0.747 Sehat 2022 0.381 -0.056 -0.056 0.496 Sehat BBCA 2020 0.010 0.031 0.025 0.179 Sehat 2021 1.443 0.316 0.256 3.510 Sehat 2022 0.122 0.038 0.031 0.388 Sehat BBHI 2020 0.040 0.018 0.014 0.183 Sehat
2021 0.042 0.047 0.041 0.287 Sehat 2022 0.066 0.032 0.024 0.275 Sehat BBKP 2020 0.196 -0.049 -0.041 0.213 Sehat 2021 0.172 -0.035 -0.026 0.221 Sehat 2022 0.191 -0.057 -0.056 0.178 Sehat BBMD 2020 0.004 0.030 0.023 0.164 Sehat 2021 0.059 0.042 0.033 0.296 Sehat 2022 0.080 0.040 0.032 0.327 Sehat BBNI 2020 0.136 0.006 -0.041 0.301 Sehat 2021 0.175 0.013 -0.026 0.390 Sehat 2022 0.155 0.022 -0.056 0.387 Sehat BBRI 2020 0.097 0.019 0.012 0.280 Sehat 2021 0.081 0.024 0.018 0.273 Sehat 2022 0.130 0.035 0.028 0.390 Sehat BBSI 2020 0.109 0.031 0.024 0.342 Sehat 2021 0.046 0.034 0.027 0.249 Sehat 2022 0.090 0.029 0.023 0.304 Sehat BBTN 2020 0.083 0.006 0.004 0.215 Sehat 2021 0.101 0.008 0.006 0.251 Sehat 2022 0.095 0.010 0.008 0.247 Sehat BBYB 2020 0.061 0.003 0.003 0.168 Sehat 2021 0.211 0.000 0.087 0.405 Sehat 2022 0.000 0.000 -40.065 0.698 Sehat BCIC 2020 0.119 0.036 0.000 0.375 Sehat 2021 0.155 0.026 0.000 0.401 Sehat 2022 0.127 0.001 0.000 0.271 Sehat BSIM 2020 0.137 0.003 0.003 0.292 Sehat 2021 0.291 0.003 0.002 0.548 Sehat 2022 0.230 0.006 0.005 0.457 Sehat BEKS 2020 0.042 0.049 0.058 0.292 Sehat 2021 0.194 0.023 0.030 0.455 Sehat 2022 0.121 0.039 0.033 0.390 Sehat BGTG 2020 0.180 0.001 0.001 0.357 Sehat 2021 0.428 0.002 0.001 0.768 Sehat 2022 0.370 0.006 0.005 0.689 Sehat BINA 2020 0.119 0.003 0.002 0.265 Sehat 2021 0.205 0.003 0.003 0.406 Sehat 2022 0.033 0.010 0.008 0.145 Sehat BJBR 2020 0.003 0.015 0.012 0.114 Sehat 2021 0.071 0.016 0.013 0.230 Sehat 2022 0.025 0.016 0.012 0.151 Sehat BJTM 2020 0.153 0.018 0.018 0.371 Sehat 2021 0.202 0.019 0.015 0.456 Sehat 2022 0.186 0.020 0.015 0.430 Sehat BKSW 2020 0.130 0.015 0.022 0.323 Sehat 2021 0.156 0.084 0.089 0.599 Sehat 2022 0.128 0.024 0.024 0.349 Sehat BMAS 2020 0.116 0.009 0.023 0.278 Sehat 2021 0.591 0.024 0.065 1.113 Sehat 2022 0.451 0.030 0.085 0.903 Sehat BMRI 2020 0.127 0.016 0.012 0.320 Sehat 2021 0.109 0.022 0.018 0.312 Sehat 2022 0.136 0.028 0.023 0.377 Sehat BNBA 2020 0.009 0.007 0.005 0.095 Sehat 2021 0.163 0.007 0.005 0.349 Sehat 2022 0.135 0.006 0.005 0.301 Sehat BNGA 2020 0.087 0.010 0.007 0.236 Sehat 2021 0.141 0.017 0.013 0.346 Sehat 2022 0.092 0.021 0.017 0.282 Sehat BNII 2020 0.141 0.010 0.007 0.325 Sehat 2021 0.142 0.013 0.010 0.334 Sehat 2022 0.096 0.013 0.010 0.258 Sehat
BNLI 2020 0.130 0.008 0.004 0.299 Sehat 2021 0.186 0.007 0.005 0.386 Sehat 2022 0.223 0.010 0.008 0.460 Sehat
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari  tabel  2,  nilai  G-Score  pada  periode  2020-2022 menunjukkan  hasil  yang  sehat  dari  30  perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di  BEI  karena nilai G-Score ≥0,01. Jika hasil nilai G-Score ≤-0,02 maka dinyatakan Bangkrut, karena pada periode  2020-2022  hasilnya  semua  dinyatakan  Sehat  jika  dipresentasikan  100%  dari  90 perusahaan sampel yang terdaftar di BEI.

## Analisis Model Springate
Berdasarkan  penelitian  pada  30  perusahaan  perbankan  dengan  tahun  2020-2022 dengan menggunakan metode Springate dengan menggunakan persamaan S-Score = 1.03X1 +  3.07X2  +0.66X3  +0.4X4,  dengan  kategori  apabila  <  0.862  dinyatakan  Bangkrut  tetapi apabila > 0.862 maka dinyatakan Sehat.
Tabel 3. Analisis Springate KODE PERIODE X1 X2 X3 X4 Z-Score KATEGORI AGRO 2020 0.072 0.002 4.052 0.003 2.756 Sehat 2021 0.126 0.196 3.328 0.007 2.930 Sehat 2022 0.152 0.008 6.949 0.044 4.786 Sehat AGRS 2020 0.236 -0.018 -0.001 -0.060 0.164 Bangkrut 2021 0.253 0.001 0.000 -0.041 41.117 Sehat 2022 0.227 0.005 0.001 -0.026 0.239 Bangkrut BRIS 2020 0.107 0.013 3.113 0.012 2.208 Sehat 2021 0.098 0.015 6.675 0.011 4.558 Sehat 2022 0.125 0.019 5.603 0.012 3.888 Sehat ARTO 2020 0.202 -0.087 -23.628 0.030 -15.642 Bangkrut 2021 0.097 0.001 0.041 0.048 0.149 Bangkrut 2022 0.070 0.000 -0.017 0.080 0.092 Bangkrut BABP 2020 0.109 0.001 0.092 0.032 0.190 Bangkrut 2021 0.169 0.002 0.325 0.029 0.405 Bangkrut 2022 0.190 0.009 1.730 0.038 1.381 Sehat BACA 2020 0.175 0.004 0.913 0.002 0.796 Bangkrut 2021 0.323 0.002 0.037 -0.023 0.354 Bangkrut 2022 0.178 2.009 0.399 -19.142 182.092 Sehat BANK 2020 0.077 0.062 22.412 0.001 15.062 Sehat 2021 0.533 -0.056 -120.912 0.000 -79.425 Bangkrut 2022 0.381 -0.056 -16.162 0.004 -10.445 Bangkrut BBCA 2020 0.010 0.031 0.450 0.050 0.423 Bangkrut 2021 1.443 0.316 0.526 0.457 2.987 Sehat 2022 0.122 0.038 0.666 0.049 0.702 Bangkrut BBHI 2020 0.040 0.018 16.900 0.018 11.257 Sehat 2021 0.042 0.047 4.272 0.042 3.025 Sehat 2022 0.066 0.032 2.539 0.057 1.865 Sehat BBKP 2020 0.196 -0.049 -3.840 0.007 -2.481 Bangkrut 2021 0.172 -0.035 -10.868 0.009 -7.100 Bangkrut 2022 0.191 -0.057 -13.244 0.012 -8.716 Bangkrut BBMD 2020 0.004 0.030 26.933 0.056 17.893 Sehat 2021 0.059 0.042 60.488 0.057 40.134 Sehat 2022 0.080 0.040 59.968 0.060 39.809 Sehat BBNI 2020 0.136 0.006 0.919 0.063 0.790 Bangkrut 2021 0.175 0.013 2.756 0.052 2.060 Sehat 2022 0.155 0.022 4.841 0.053 3.443 Sehat BBRI 2020 0.097 0.019 1.938 0.058 1.460 Sehat 2021 0.081 0.024 2.186 0.068 1.628 Sehat 2022 0.130 0.035 2.593 0.067 1.979 Sehat BBSI 2020 0.109 0.031 8.277 0.043 5.688 Sehat 2021 0.046 0.034 18.161 0.041 12.155 Sehat
2022 0.090 0.029 14.806 0.042 9.971 Sehat BBTN 2020 0.083 0.006 0.477 0.025 0.429 Bangkrut 2021 0.101 0.008 0.819 0.035 0.683 Bangkrut 2022 0.095 0.010 1.209 0.037 0.941 Sehat BBYB 2020 0.061 0.003 1.010 0.029 0.750 Bangkrut 2021 0.211 0.000 -5.906 0.000 -3.680 Bangkrut 2022 0.000 0.000 -3.107 0.000 -2.051 Bangkrut BCIC 2020 0.119 0.036 5.863 0.002 4.103 Sehat 2021 0.155 0.026 8.779 0.005 6.035 Sehat 2022 0.127 0.001 0.665 0.019 0.581 Bangkrut BSIM 2020 0.137 0.003 0.603 0.049 0.567 Bangkrut 2021 0.291 0.003 1.373 0.046 1.234 Sehat 2022 0.230 0.006 2.148 0.053 1.694 Sehat BEKS 2020 0.042 0.049 1.180 0.006 0.974 Sehat 2021 0.194 0.023 1.757 0.007 1.433 Sehat 2022 0.121 0.039 0.816 0.022 0.792 Bangkrut BGTG 2020 0.180 0.001 0.824 0.030 0.744 Bangkrut 2021 0.428 0.002 2.554 0.020 2.139 Sehat 2022 0.370 0.006 0.515 0.034 0.754 Bangkrut BINA 2020 0.119 0.003 1.159 0.020 0.906 Sehat 2021 0.205 0.003 5.511 0.014 3.864 Sehat 2022 0.033 0.010 52.094 0.027 34.457 Sehat BJBR 2020 0.003 0.015 163.847 0.046 108.208 Sehat 2021 0.071 0.016 101.109 0.050 66.875 Sehat 2022 0.025 0.016 4.731 0.046 3.214 Sehat BJTM 2020 0.153 0.018 3.109 0.049 2.284 Sehat 2021 0.202 0.019 3.263 0.046 2.440 Sehat 2022 0.186 0.020 2.327 0.048 1.806 Sehat BKSW 2020 0.130 0.015 1.975 0.014 1.490 Sehat 2021 0.156 0.084 1.803 0.019 1.616 Sehat 2022 0.128 0.024 0.515 0.000 0.545 Bangkrut BMAS 2020 0.116 0.009 0.197 0.023 0.286 Bangkrut 2021 0.591 0.024 0.185 0.065 0.831 Bangkrut 2022 0.451 0.030 0.112 0.085 0.665 Bangkrut BMRI 2020 0.127 0.016 5.691 0.042 3.952 Sehat 2021 0.109 0.022 7.129 0.043 4.903 Sehat 2022 0.136 0.028 13.900 0.045 9.419 Sehat BNBA 2020 0.009 0.007 3.823 0.083 2.587 Sehat 2021 0.163 0.007 5.265 0.060 3.688 Sehat 2022 0.135 0.006 4.350 0.042 3.046 Sehat BNGA 2020 0.087 0.010 0.810 0.044 0.674 Bangkrut 2021 0.141 0.017 1.602 0.042 1.271 Sehat 2022 0.092 0.021 1.776 0.044 1.351 Sehat BNII 2020 0.141 0.010 8.178 0.011 5.579 Sehat 2021 0.142 0.013 6.004 0.013 4.153 Sehat 2022 0.096 0.013 5.772 0.013 3.952 Sehat BNLI 2020 0.130 0.008 4.972 0.045 3.458 Sehat 2021 0.186 0.007 4.099 0.042 2.934 Sehat 2022 0.223 0.010 5.174 0.041 3.692 Sehat
Berdasarkan hasil perhitungan tabel 4.3 pada periode tahun 2020-2021, nilai S-Score menunjukkan bahwa pada tahun 2020 terdapat 17 perusahaan perbankan yang masuk dalam kriteria Sehat, pada tahun 2021 terdapat 22 perusahaan perbankan yang masuk dalam kriteria Sehat, dan pada tahun 2022 terdapat 19 perusahaan yang masuk dalam kriteria Sehat karena nilai  S-Score  >  0,862.  Sedangkan  nilai  S-Score  pada  kriteria  Bangkrut  pada  tahun  2020 terdapat  13  perusahaan  perbankan  yang  masuk  dalam  kriteria  Bangkrut,  pada  tahun  2021 terdapat 8 perusahaan perbankan yang masuk dalam kriteria Bangkrut, dan pada  tahun 2022 terdapat 11 perusahaan perbankan yang masuk dalam kriteria Bangkrut karena nilai S-Score < 0,862.

## Analisis Model Zmijewski
Berdasarkan  penelitian  pada  30  perusahaan  perbankan  dengan  tahun  2020-2022 dengan menggunakan metode Zmijewski dengan menggunakan persamaan X = -4,3 - 4,5 X1 +  5,7  X2  +  0,004  X3,  dengan  kategori  jika  >  0  perusahaan  berpotensi  mengalami  financial distress.
Table 4. Analisis Zmijewski KODE PERIODE X1 X2 X3 Score KATEGORI AGRO 2020 0.001 0.847 127.698 0.012 PM FD 2021 0.181 0.854 215.616 -1.106 TM FD 2022 0.001 0.756 127.411 -0.503 TM FD AGRS 2020 -0.018 0.807 0.014 0.382 PM FD 2021 0.001 0.790 0.022 0.201 PM FD 2022 0.006 0.772 0.025 0.076 PM FD BRIS 2020 0.009 0.273 26.800 -2.892 TM FD 2021 0.011 0.222 43.615 -3.262 TM FD 2022 0.014 0.205 38.852 -3.348 TM FD ARTO 2020 -0.087 0.435 55.778 -1.654 TM FD 2021 0.007 0.321 6.390 -2.527 TM FD 2022 0.001 0.482 5.509 -1.579 TM FD BABP 2020 0.001 0.867 8.342 0.604 PM FD 2021 0.001 0.831 35.140 0.293 PM FD 2022 0.003 0.839 36.958 0.321 PM FD BACA 2020 0.003 0.919 41.999 0.756 PM FD 2021 0.002 0.905 5.411 0.829 PM FD 2022 1.558 840.631 36.368 4780.145 PM FD BANK 2020 0.062 0.055 27.714 -4.375 TM FD 2021 -0.056 0.041 1.154 -3.821 TM FD 2022 -0.056 0.168 111.028 -3.534 TM FD BBCA 2020 0.025 0.080 0.142 -3.961 TM FD 2021 0.256 0.008 2.399 -5.414 TM FD 2022 0.031 0.827 2.117 0.265 PM FD BBHI 2020 0.014 0.866 39.291 0.414 PM FD 2021 0.041 0.720 4.789 -0.403 TM FD 2022 0.024 0.420 6.297 -2.040 TM FD BBKP 2020 -0.041 0.894 16.305 0.914 PM FD 2021 -0.026 0.852 54.019 0.456 PM FD 2022 -0.056 0.875 45.196 0.760 PM FD BBMD 2020 0.023 0.717 4.325 -0.335 TM FD 2021 0.033 0.732 87.237 -0.625 TM FD 2022 0.032 0.726 120.111 -0.787 TM FD BBNI 2020 -0.041 0.837 22.822 0.364 PM FD 2021 -0.026 0.869 38.066 0.449 PM FD 2022 -0.056 0.864 34.974 0.403 PM FD BBRI 2020 0.012 0.837 11.102 0.372 PM FD 2021 0.018 0.826 8.208 0.294 PM FD 2022 0.028 0.837 10.766 0.306 PM FD BBSI 2020 0.024 0.300 29.729 -2.819 TM FD 2021 0.027 0.163 25.372 -3.593 TM FD 2022 0.023 0.075 46.621 -4.161 TM FD BBTN 2020 0.004 0.890 7.269 0.722 PM FD 2021 0.006 0.881 11.283 0.649 PM FD 2022 0.008 0.815 12.955 0.259 PM FD BBYB 2020 0.003 0.000 22.266 -4.402 TM FD 2021 0.087 0.000 14.298 -61.883 TM FD 2022 -40.065 0.001 18.147 175.926 PM FD BCIC 2020 0.000 0.911 20.431 0.811 PM FD 2021 0.000 0.875 54.034 0.473 PM FD 2022 0.000 0.889 60.912 0.525 PM FD BSIM 2020 0.003 0.730 32.686 -0.283 TM FD 2021 0.002 0.737 132.998 -0.644 TM FD
2022 0.005 0.708 85.555 -0.625 TM FD BEKS 2020 0.058 0.745 2.014 -0.322 TM FD 2021 0.030 0.786 15.776 -0.016 TM FD 2022 0.033 0.773 3.496 -0.059 TM FD BGTG 2020 0.001 0.788 160.000 -0.453 TM FD 2021 0.001 0.749 640.300 -2.595 TM FD 2022 0.005 0.650 30.733 -0.741 TM FD BINA 2020 0.002 0.856 41.646 0.401 PM FD 2021 0.003 0.842 339.881 -0.870 TM FD 2022 0.008 0.840 174.153 -0.243 TM FD BJBR 2020 0.012 0.870 31.584 0.481 PM FD 2021 0.013 0.871 440.498 -1.154 TM FD 2022 0.012 0.872 8.439 0.583 PM FD BJTM 2020 0.018 0.860 27.419 0.411 PM FD 2021 0.015 0.873 35.290 0.468 PM FD 2022 0.015 0.871 22.909 0.504 PM FD BKSW 2020 0.022 0.775 16.777 -0.049 TM FD 2021 0.089 0.773 3.360 -0.311 TM FD 2022 0.024 0.722 2.742 -0.306 TM FD BMAS 2020 0.023 0.873 2.586 0.564 PM FD 2021 0.065 3.047 4.569 12.757 PM FD 2022 0.085 2.382 1.661 8.886 PM FD BMRI 2020 0.012 0.770 46.642 -0.153 TM FD 2021 0.018 0.769 35.988 -0.142 TM FD 2022 0.023 0.775 67.773 -0.255 TM FD BNBA 2020 0.005 0.802 5.651 0.230 PM FD 2021 0.005 0.742 127.086 -0.601 TM FD 2022 0.005 0.625 96.959 -1.145 TM FD BNGA 2020 0.007 0.854 7.710 0.504 PM FD 2021 0.013 0.860 14.514 0.487 PM FD 2022 0.017 0.852 8.651 0.449 PM FD BNII 2020 0.007 0.843 110.725 0.028 PM FD 2021 0.010 0.830 66.936 0.117 PM FD 2022 0.010 0.816 44.532 0.132 PM FD BNLI 2020 0.004 0.823 79.997 0.053 PM FD 2021 0.005 0.844 114.832 0.027 PM FD 2022 0.008 0.853 113.583 0.070 PM FD
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  4  pada  periode  2020-2021,  nilai  Score menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2020  terdapat  18  perusahaan  perbankan  yang  masuk  ke dalam  kriteria  Berpotensi  Mengalami  Financial  Distress,  pada  tahun  2021  terdapat  13 perusahaan  perbankan  yang  masuk  ke  dalam  kriteria  Berpotensi  Mengalami  Financial Distress,  dan  pada  tahun  2022  terdapat  16  perusahaan  perbankan  yang  masuk  ke  dalam kriteria  Berpotensi  Mengalami  Financial  Distress  karena  nilai  Score  >0,  Sedangkan  nilai Score  pada  kriteria  Tidak  Mengalami  Financial  Distress  pada  tahun  2020  terdapat  12 perusahaan perbankan yang masuk dalam kriteria Tidak Mengalami Financial Distress, pada tahun 2021 terdapat  17  perusahaan perbankan  yang masuk dalam kriteria Tidak Mengalami Financial  Distress,  dan  pada  tahun  2022  terdapat  14  perusahaan  perbankan  yang  masuk dalam  kriteria  Tidak  Mengalami  Financial  Distress  karena  nilai  Score  berada  di  angka  <0. Dari  beberapa  kriteria  tersebut,  jika  dipresentasikan  maka  pada  periode  2020-2022  yang berpotensi mengalami financial distress sebesar 52% dan tidak mengalami financial distress sebesar 48%.

## Pembahasan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  model  Altman  Z-Score  mampu memprediksi  financial  distress  pada  beberapa  perusahaan  perbankan,  dengan  beberapa perusahaan  berada  pada  kategori  grey  area.  Dari  total  90  perusahaan,  16  perusahaan  tidak
bangkrut,  54  perusahaan  berada  di  grey  area,  dan  20  perusahaan  bangkrut,  dengan  tingkat akurasi sebesar 60%.
Penelitian  dengan  menggunakan  model  Grover  menunjukkan  bahwa  seluruh perusahaan  perbankan  yang  menjadi  sampel  berada  dalam  kategori  sehat,  tidak  ada  yang mengalami financial distress. Model Grover memiliki tingkat akurasi sebesar 100%, sehingga menjadi  model  prediksi  dengan  rata-rata  tertinggi  dan  sangat  efektif  dalam  memprediksi financial distress.
Model  Springate  menunjukkan  bahwa  58  dari  90  perusahaan  tidak  mengalami kebangkrutan, sementara 32 perusahaan mengalami financial distress, dengan tingkat akurasi sebesar 64%. Model Zmijewski mengidentifikasi 43 perusahaan yang tidak bangkrut dan 47 perusahaan yang mengalami financial distress, dengan tingkat akurasi 52%.
Dari  tabel  tingkat  akurasi,  model  Grover  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  (100%), diikuti  oleh  model  Springate  (64%),  model  Altman  (60%),  dan  model  Zmijewski  (52%). Tingginya akurasi metode Grover menunjukkan keefektifannya dalam mengestimasi financial distress pada perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI periode 2020-2022. Hal ini penting bagi  investor  dan  kreditur  karena  informasi  mengenai  kondisi  keuangan  perusahaan merupakan hal yang krusial dalam pengambilan keputusan dan manajemen risiko.
Penelitian  ini  sejalan  dengan  temuan  dari  Hantono  (2019)  bahwa  metode  Grover memberikan  hasil  prediksi  tertinggi  dengan  nilai  akurasi  sebesar  100%  pada  sub  sektor perusahaan  perdagangan  besar.  Selain  itu,  Nisa  et  al.  (2022)  menemukan  bahwa  metode Grover dan Zmijewski memberikan nilai akurasi tertinggi pada sektor farmasi yang terdaftar di BEI dan Bursa Efek Kuala Lumpur. Penelitian oleh Arini (2021) pada perusahaan ritel di Top  30  Global  Retails  2019  versi  Kantar  juga  menunjukkan  bahwa  metode  Grover memberikan hasil akurasi tertinggi dengan nilai 76,67%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  perbedaan  hasil  prediksi  financial distress  pada  setiap  model  yang  digunakan.  Kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  sebagai berikut:  Keempat  model  yang  digunakan  yaitu  model  Altman,  Grover,  Springate,  dan Zmijewski  memiliki  hasil  prediksi  financial  distress  yang  berbeda  pada  perusahaan perbankan  di  Indonesia.  Terdapat  perbedaan  skor  antara  model  Altman,  Grover,  Springate, dan  Zmijewski  pada  perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2020-2022.  Berdasarkan  hasil  analisis  financial  distress,  model  Grover  memiliki  tingkat akurasi  paling  tinggi  yaitu  sebesar  100%  dibandingkan  dengan  model  lainnya.  Model Springate memiliki tingkat akurasi sebesar 64%, model Altman 60%, dan model Zmijewski 52%. Oleh karena itu, model Grover adalah yang paling akurat untuk memprediksi financial distress  pada  perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2020- 2022.
Manajemen perusahaan perlu memperhatikan besaran rasio keuangan yang digunakan pada  model  Altman  Z-Score,  model  Grover,  Springate,  dan  Zmijewski,  karena  nilai  rasio tersebut  dapat  memberikan gambaran mengenai  keberlangsungan usaha perusahaan di  masa yang  akan  datang.  Perusahaan  perbankan  perlu  memperkuat  manajemen  risiko  dengan mengidentifikasi,  mengukur,  dan  mengelola  risiko  kredit,  pasar,  operasional,  dan  likuiditas dengan  menggunakan  teknologi  dan  analitik  untuk  pemantauan  secara  real-time. Mempertahankan  tingkat  likuiditas  yang  sehat  dengan  melakukan  diversifikasi  sumber pendanaan dan memastikan ketersediaan aset  likuid  yang memadai adalah penting. Struktur modal  harus  dioptimalkan  dengan  menjaga  keseimbangan  antara  ekuitas  dan  utang  serta memperkuat  cadangan  modal.  Untuk  peneliti  selanjutnya,  disarankan  untuk  menerapkan temuan  penelitian  ini.  Disarankan  juga  untuk  menambah  jumlah  sampel  perusahaan  dan memperpanjang periode penelitian, serta melakukan analisis yang lebih komprehensif antara
rasio keuangan Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski dengan alat ukur prediksi financial distress yang lain.

## REFERENSI
Akbar,  M.  R.  (2023).  Perkembangan  yang  Pesat  dan  Tantangan  yang  Dihadapi  oleh Perbankan Digital di Indonesia. Ecobankers: Journal of Economy and Banking , 4 (2), 95–111.
Angelina,  M.,  &  Nursasi,  E.  (2021).  Pengaruh  penerapan  green  accounting  dan  kinerja lingkungan  terhadap  kinerja  keuangan  perusahaan. Jurnal  Manajemen  Dirgantara , 14 (2), 211–224.
Arini,  I.  N.  (2021).  Analisis  akurasi  model-model  prediksi  financial  distress. Jurnal  Ilmu Manajemen , 9 (3), 1196–1204.
Faisal, M. F. A. (2022). Analisis Perbandingan Model Pendeteksi Financial Distress. Jurnal Riset Terapan Akuntansi , 6 (1), 35–43.
Ferdawati, F., Sulastri, R. E., & Rahmita, T. (2023). Analisis Perbandingan Model Pendeteksi Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Sektor  Aneka  Industri:-. Jurnal  Akuntansi Keuangan Dan Bisnis , 16 (1), 140–148.
Fitri,  W.  (2022).  Pengaruh  integritas  perbankan  syariah  sebagai  sektor  keuangan  dalam meningkatkan  perekonomian  Indonesia  pada  masa  pandemi. Jurnal  Komunikasi Hukum (JKH) , 8 (1), 317–333.
Hantono, H. (2019). Predicting financial distress using Altman score, Grover score, Springate score,  Zmijewski  score  (case  study  on  consumer  goods  company). Accountability , 8 (1), 1–16.
Nisa, K., Yulianto, M. R., & Setyono, W. P. (2022). Analisis Perbandingan Tingkat Akurasi Prediksi  Kebangkrutan  Metode  Altman  Z-Score,  Grover,  dan  Zmijewski. Surplus: Jurnal Riset Mahasiswa Ekonomi, Manajemen, Dan Akuntansi , 2 (1), 23–35. Park, H., & Kim, J. D. (2020). Transition towards green banking: role of financial regulators and  financial  institutions. Asian  Journal  of  Sustainability  and  Social  Responsibility , 5 (1), 1–25.
Purba, I. (2020). Pengaruh Profitabilitas, Kesulitan Keuangan, Ukuran Perusahaan Dan Umur Perusahaan  Terhadap  Ketepatan  Waktu  Pelaporan  Keuangan  Emiten  Di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal Riset Akuntansi & Keuangan , 1–22.
Purwanti,  D.  (2021).  Determinasi  Kinerja  Keuangan  Perusahaan:  Analisis  Likuiditas, Leverage Dan Ukuran Perusahaan (Literature Review Manajemen Keuangan). Jurnal Ilmu Manajemen Terapan , 2 (5), 692–698.
Putra,  M.  W.,  Darwis,  D.,  &  Priandika,  A.  T.  (2021).  Pengukuran  Kinerja  Keuangan Menggunakan  Analisis  Rasio  Keuangan  Sebagai  Dasar  Penilaian  Kinerja  Keuangan (Studi  Kasus:  CV  Sumber  Makmur  Abadi  Lampung  Tengah). Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi Akuntansi , 1 (1), 48–59.
Reysa, R., Fitroh, U., Wibowo, C. R., & Rustanti, D. (2022). Determinasi Kebijakan Dividen Dan Kinerja Perusahaan: Kepemilikan Manajerial Dan Kinerja Keuangan (Literature Review  Manajemen  Keuangan). Jurnal  Manajemen  Pendidikan  Dan  Ilmu  Sosial , 3 (1), 364–374.
Rosidi,  A.,  Prastyo,  H.,  &  Zusrony,  E.  (2021).  Peranan  perbankan  syariah  dalam pemberdayaan  umkm  sebagai  upaya  peningkatan  kualitas  hidup  masyarakat  Kota Salatiga. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , 7 (2), 1068–1075.
Scheyvens,  R.,  Banks,  G.,  Vunibola,  S.,  Steven,  H.,  &  Meo-Sewabu,  L.  (2020).  Business serves society: Successful locally-driven development on customary land in the South Pacific. Geoforum , 112 , 52–62.
Septiani, F. D. (2023). Krisis Keuangan Dan Transformasi Kebijakan Apbn: Tantangan Dan Strategi  Khusus  Pada  Pajak  Penghasilan  (Pph)  Dan  Pajak  Pertambahan  Nilai  (PPN).
JMBI  UNSRAT  (Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Bisnis  Dan  Inovasi  Universitas  Sam Ratulangi). , 10 (3), 2180–2192.
Solikhin,  Z.  R.  A.,  &  Parasetya,  M.  T.  (2023).  Analisis  Pengaruh  Tekanan,  Peluang, Rasionalisasi,  Dan  Kapabilitas  Terhadap  Kemungkinan  Kecurangan  Laporan Keuangan:  Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di  Bei Periode 2016-2020. Diponegoro Journal of Accounting , 12 (1).
Sudrajat, M. A., & Wijayanti, E. (2019). Analisis Prediksi Kebangkrutan (Financial Distress) dengan  Perbandingan  Model  Altman,  Zmijewski  dan  Grover. INVENTORY:  Jurnal Akuntansi , 3 (2), 116–130.
Wulandari,  E.,  &  Fauzi,  I.  (2022).  Analisis  Perbandingan  Potensi  Kebangkrutan  dengan Model  Grover,  Altman  Z-Score,  Springate  dan  Zmijewski  Pada  Perusahaan  Real Estate  dan  Property  di  Bursa  Efek  Indonesia. Ekonomi,  Keuangan,  Investasi  Dan Syariah (EKUITAS) , 4 (1), 109–117.