## JURNAL EKONOMI EFEKTIF
ISSN: 2622 – 8882, E-ISSN: 2622-9935
Jurnal Ekonomi Efektif, Vol. 5, No. 1, Oktober 2022 @Prodi Manajemen Fakultas Ekonomi
Universitas Pamulang

## PERBANDINGAN MODEL FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN DELISTED BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2022
JH Wijaya 1* , Iis Supratini 2 1.2 Fakultas Ekonomi & Bisnis, Universitas Widyatama, Bandung, Indonesia john.henry@widyatama.ac.id 1* , iis.supratini@widyatama.ac.id 2
Manuskrip: Juli -2022; Ditinjau: Agustus -2022; Diterima: Agustus -2022;  Online: Oktober-2022; Diterbitkan: Oktober-2022

## ABSTRAK
Kebangkrutan  suatu  perusahaan  dapat  dilihat  dari  laporan  keuangan  dan  analisis  rasio keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Perbedaan Prediksi Kebangkrutan antara Model  Zmijewski  dan  Model  Grover  pada  perusahaan  yang  terdaftar  di  BEI.  Teknik pengambilan  sampel  menggunakan  purposive  sampling  dengan  jumlah  sampel  sebanyak  11 perusahaan.  Teknik  analisis  data  menggunakan  analisis  deskriptif,  dan  pengujian  statistik dengan  uji  One-Sample  Kolmogorov-Smirnov  dan  uji  Wilcoxon  Signed  Ranks  Test  yang diolah  menggunakan  SPSS  26.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  tidak  terdapat perbedaan  yang  signifikan  dalam  memprediksi  financial  distress  antara  Model  Zmijewski dengan Model Grover Pada Perusahaan yang terancam delisting 2022 di Bursa Efek Indonesia. Pada  dasarnya  ada  beberapa  rasio  perhitungan  dari  metode  zmijewski  dan  grover  yang mempunyai  kesamaan.  Persamaan  metode  Zmijewski  dan  Grover  tersebut  terdapat  pada variabel ROA, Current ratio di  metode Zmijewski yang memiliki keterikatan dengan working capital di metode Grover dan perhitungan total asset. Metode grover ini merupakan metode baru  hasil  dari  pengembangan  metode-metode  lama  sehingga  dipastikan  memiliki  dasar perhitungan  yang  sama.    Model  Zmijewski  menyatakan  Rata-rata  terdapat  3,25  Perusahaan Bangkrut selama 4 tahun yaitu 29,54% dan yang Tidak Bangkrut Rata-rata 7,75 Perusahaan selama 4 tahun yaitu 70,46%. Sedangkan pada Model Grover menyatakan Rata-rata terdapat 3,5 perusahaan Bangkrut selama 4 tahun yaitu 31,81% dan yang Tidak Bangkrut Rata-rata 7,5 perusahaan selama 4 tahun yaitu 68,19%.

## Kata Kunci: Kebangkrutan, Model Zmijewski, Model Grover

## ABSTRACT
Bankruptcy of a company can be seen from the financial statements and financial ratio analysis. This study aims to determine the differences in the prediction of bankruptcy between the  Zmijewski  model  and  the  Grover  model  in  companies  listed  on  the  IDX.  The  sampling technique  used  purposive  sampling  with a  total  sample  of  11  companies.  The  data  analysis technique used descriptive analysis, and statistical testing with the One-Sample Kolmogorov- Smirnov test and the Wilcoxon Signed Ranks Test which was processed using SPSS 26. Based on the results of the tests carried out there was no significant difference in predicting financial difficulties  between  the  Zmijewski  Model  and  the  Grover  Model.  For  companies  that  are
threatened with delisting in 2022 on the Indonesia Stock Exchange. Basically there are several ratio calculations from zmijewski and grover that have something in common. The equation of the  Zmijewski  and  Grover  methods  is  contained  in  the  ROA  variable,  Current  ratio  in  the Zmijewski method which has an attachment to working capital in the Grover method and the calculation of total assets. This grover method is a new method resulting from the development of old methods so that it is certain to have the same calculation basis. Zmijewski's model states that on average there are 3.25 Bankrupt Companies for 4 years, namely 29.54% and those that are Not Bankrupt an average of 7.75 Companies for 4 years, namely 70.46%. While the Grover Model states that on average there are 3.5 companies that are bankrupt for 4 years, namely 31.81% and those that are not bankrupt  on average are 7.5 companies for 4 years, namely 68.19%.

## Keywords: Bankruptcy, Zmijewski Model, Grover, Model

## I. PENDAHULUAN
Perusahaan  dibentuk  untuk  menciptakan  kekayaan,  dan  untuk  mencapainya perusahaan harus memiliki produk yang dapat dijual kepada publik. Produk tersebut dapat berupa  produk  non  fisik  (jasa)  atau  bahan  mentah  atau  barang  jadi  yang  tersedia  untuk dikonsumsi.  Agar  dapat  bertahan  dan  berkembang  dalam  jangka  panjang,  perusahaan didirikan  untuk  menghasilkan  keuntungan  (Permana,  Ahmar,  &  Djadang,  2017). Perusahaan  yang  tercatat  di  bursa  efek  akan  menggunakan  pasar  modal  sebagai  sarana untuk memperoleh sumber pendanaan atau alternatif investasi untuk memperoleh sumber pembiayaan  (Puspitaningrum  &  Purnamasari,  2016).  Pada  dasarnya,  perusahaan memutuskan  untuk  go  public  untuk  mendapatkan  keuntungan  lebih,  yaitu  akses permodalan  dengan  biaya  yang  relatif  rendah,  memenuhi  kebutuhan  likuiditas,  dan meningkatkan pendapatan dan keuntungan (Lakhaye, 2014). Karena kesulitan keuangan, beberapa  perusahaan  yang  beroperasi  untuk  jangka  waktu  tertentu  terpaksa  gagal memenuhi  kewajibannya  atau  dilikuidasi  (Permana  et  al.,  2017).  Jika  suatu  perusahaan tidak  dapat  meramalkan  dan  mempersiapkan  diri  menghadapi  kesulitan  keuangan,  maka usahanya akan menurun dan berujung pada kebangkrutan.
Kebangkrutan  dapat  terjadi  karena  faktor  internal  dan  eksternal  perusahaan.  Jika suatu  perusahaan  bangkrut,  beberapa  pihak  akan  dirugikan,  termasuk  pihak-pihak  yang berkepentingan dengan perusahaan tersebut, seperti investor dan kreditor. Kebangkrutan tidak terjadi secara tiba-tiba. Diperlukan alat untuk mendeteksi potensi kebangkrutan. Alat pendeteksi  dini  kebangkrutan  dibutuhkan  untuk  melihat tanda-tanda awal  kebangkrutan. Prediksi  kebangkrutan  dapat  digunakan  untuk  memahami  situasi  keuangan  suatu perusahaan melalui pengukuran laporan keuangan dan analisis rasio keuangan perusahaan (Bahri,  2015).  Laporan  keuangan  juga  digunakan  sebagai  informasi  di  antara  berbagai informasi yang diterbitkan oleh bursa mengenai perubahan kondisi keuangan, kinerja, dan kondisi  keuangan  perusahaan  (Paradiba  &  Nainggolan,  2015).  Jika  suatu  perusahaan berhenti mempublikasikan laporan keuangannya di bursa, maka perusahaan tersebut akan dibekukan atau dihentikan sementara dari perdagangannya sebelum delisting.
Indikator  perusahaan  bangkrut  di  pasar  modal  adalah  terjadinya  delisted  pada perusahaan.  Perusahaan  yang  delisted  dari  Bursa  Efek  Indonesia  artinya  perusahaan tersebut  dihapuskan  atau  dikeluarkan  dari  daftar  perusahaan  yang  sahamnya diperdagangkan  di  BEI.  Bagi  investor,  perusahaan  yang  sudah  delisted  adalah  identik dengan  bangkrut,  karena  mereka  sudah  tidak  bisa  lagi  investasi  di  perusahaan  tersebut. Mungkin, secara empiris sebuah perusahaan yang delisted masih beroperasi, tetapi sudah tidak lagi bisa dikses oleh publik.
Permasalahan keuangan (financial distress) dapat dilihat dari neraca dan laporan laba rugi  yang  ada  dalam  laporan  keuangan  perusahaaan.  Namun  untuk  meminimalisir terjadinya  financial  distress,  manajemen  perusahaan  selain  melihat  laporan  keuangan haruslah  lebih  peka  terhadap  risiko  yang  akan  terjadi  agar  sedini  mungkin  mengetahui potensi kebangkrutan perusahaannya. Permasalahan yang dihadapi perusahaan yang sudah lama  di  suspend  oleh  bursa  ini  diprediksi  bagaimana  kinerja  kedepan  nya.  Prediksi kebangkrutan  perusahaan  dapat  diteliti  dengan  berbagai  macam  metode.  Namun  pada penelitian ini adalah dengan metode Zmijewski dan metode Grover.
Dikutip dari Binis.com Bursa Efek Indonesia selaku media untuk memperjualbelikan saham  telah  memberikan  suspend  berkepanjangan  kepada  11  emiten  dari  mulai  Febuari tahun 2020. Sampai saat ini Febuari 2022 perusahaan dalam kondisi masih di suspend. Ini berarti perusahaan tersebut terancam Deslisting. Perusahaan tersebut mendapatkan sanksi karena  beberapa  faktor  antara  lain  emiten  yang  tidak  mempublikasikan  laporan keuangannya  selama  beberapa  tahun,  sehingga  pihak  investor  tidak  bisa  melihat  hasil kinerjanya.  Pada  umumnya,  apabila  suatu  emiten  tidak  atau  belum  mempublikasikan laporan  keuangan,  emiten  tersebut  diindikasikan  mengalami  kendala  keuangan  atau financial distress .
Gambar 1. Rata-Rata Pendapatan Perusahaan Dari  gambar  diatas  terlihat  pergerakan  pendapatan  yang  begitu  signifikan  dari  11 perusahaan. Terlihat adanya kecenderungan rata-rata pendapatan perusahaan yang semakin menurun,  hal  ini  menjadi  catatan  tersendiri  bagi  perusahaan  untuk  memperbaiki  kinerja perusahaan  agar  terhindar  dari  gulung  tikar.  Hal  ini  menjadi  acuan  penelitian  untuk memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  tersebut  menggunakan  model  Mjizewski  dan Grover.  Dari  penelitian  sebelumnya  menurut  Avenhuis  (2013)  Model  Zmijewski  (1984) menggunakan teknik probit untuk membangun model prediksi kebangkrutannya. Sampel estimasi  akhir  dari  Studi  Zmijewski  tahun  1984  berisi  40  perusahaan  bangkrut  dan  800 perusahaan  yang  tidak  bangkrut.  Menurut  Putra  dan  Septiani  (2016)  Model  Zmijewski dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan memperhatikan rasio-rasio keuangan seperti (Return on Assets, Debt Ratio, Current Ratio).
Berdasarkan  hasil  penelitian  terdahulu  diketahui  terdapat  Perbedaan  Prediksi Kebangkrutan  antara  Model  Zmijewski  dan  Model  Grover.  Akan  tetapi  perbedaan  hasil prediksi  di  beberapa  penelitian  dapat  disebabkan  karna  menggunakan  objek,  teknik pengumpulan  sampel,  periode  penelitian  serta  model  prediksi  yang  berbeda.  Perbedaan hasil  penelitian  terdahulu  menjadi  dasar  untuk  melakukan  penelitian  ini  guna  menguji Adanya  Perbedaan  Prediksi  Kebangkrutan  antara  Model  Zmijewski  dan  Model  Grover pada perusahaan yang terancam delisting di BEI 2022.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini adalah  apakah  terdapat  perbedaan  prediksi  kebangkrutan  antara  Model  Zmijewski  dan Model Grover pada perusahaan yang terancam delisting di BEI Periode 2022?

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 1. Laporan Keuangan
Laporan keuangan adalah laporan yang memuat hasil-hasil perhitungan dari proses akuntansi yang menunjukkan kinerja keuangan suatu perusahaan pada suatu saat tertentu atau  merupakan  hasil  akhir  dari  proses  akuntansi  yang  menyajikan  informasi  yang berguna  untuk  pengambilan  keputusan  oleh  berbagai  pihak  (Pasrizal,  2014).  Kegiatan dalam analisis laporan keuangan dapat dilakukan dengan cara menentukan dan mengukur antara  pos-pos  yang  ada  dalam  satu  laporan  keuangan.  Kemudian,  analisis  laporan keuangan  juga  dapat  dilakukan  dengan  menganalisis  laporan  keuangan  yang  dimiliki dalam satu periode.Disamping itu, analisis laporan keuangan dapat dilakukan pula antara beberapa  periode.  Ada  pun  tujuan  penyusunan  laporan  keuangan  adalah  memberikan penjelasan jenis dan jumlah aktiva perusahaan, modal dan kewajiban perusahaan, jumlah dan  jenis  pendapatan  yang  diperoleh,  dan  aktifitas  perubahan  kinerja  keuangan perusahaan  (Fitri,  2016).  Laporan  keuangan  yang  lengkap  terdiri  atas  neraca,  laporan laba/rugi,  laporan  perubahan  posisi  keuangan,  catatan,  dan  laporan  lain  beserta  materi penjelasan  yang  menjadi  bagian  integral  laporan  keuangan,  termasuk  skedul  dan informasi tambahan yang berkaitan dengan laporan keuangan (Bahri, 2015).
2. Kebangkrutan
Kebangkrutan merupakan suatu keadaan atau situasi dimana perusahaan gagal atau tidak  mampu  lagi  memenuhi  kewajiban-kewajiban  karena  perusahaan  mengalami kekurangan  dan  ketidak  cukupan  dana  untuk  menjalankan  atau  melanjutkan  usahanya sehingga  tujuan  ekonomi  yang  ingin  dicapai  oleh  perusahaan  tidak  bisa  dicapai. (Syilviana, 2016).
3. Metode Analisis Zmijewski Score
Model  Zmijewski  (1984)  menggunakan  analisis  rasio  yang  mengukur  kinerja, leverage,  dan  likuiditas  suatu  perusahaan  untuk  model  prediksinya.  Zmijewski menggunakan probit analisis yang diterapkan pada 40 perusahaan yang telah bangkrut dan 800 perusahaan. Model yang berhasil dikembangkan adalah sebagai berikut:
Z = -4,3 – 4,5X1 + 5,7X2 – 0,004X3
Keterangan: X1 = ROA (Return on Assets) , X2 = DR (Debt Ratio), X3 = CR (Current Ratio) “ Jika X ≥ 0 maka perusahaan diklasifikasikan bangkrut”

## 4. Metode Analisis Grover
Pada tahun 2001 Jeffrey S.Groever melakukan peninjauan ulang terhadap model Altman untuk mengembangkan sebuah model prediksi kebangkrutan yang baru. Model kebangkrutan yang dikembangkan oleh Groever adalah:
Score = 1,650X1 + 3,404X2 - 0,016ROA + 0,057 Keterangan:
X1 = Working capital / total assets
X2 = Earnings before interest and taxes / total assets
ROA  = Net income / total assets
“Jika nilai Score ≤ -0, 02 maka termasuk perusahaan yang bangkrut.”

## III. METODE PENELITIAN
Teknik  analisis  data  menggunakan  analisis  deskriptif,  dan  pengujian  statistik dengan  uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov dan uji Wilcoxon Signed Ranks Test yang diolah menggunakan SPSS 26. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diambil dari www.idx.co.id yang merupakan website resmi Bursa Efek Indonesia. Data berupa
laporan  keuangan  beberapa  Perusahaan  yang  sudah  disuspend  cukup  lama  dan  akan terancam delisting di Bursa Efek Indonesia. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode dokumenter yaitu pengumpulan data berupa laporan keuangan tahunan yang dikeluarkan oleh Perusahaan yang terdaftar di BEI selama periode 2016-2019.
Metode  analisis  yang  digunakan  analisis  deskriptif  dan  pengujian  hipotesis. Analisis deskriptif yang bertujuan untuk menganalisa suatu data dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, nilai maksimum, dan nilai minimum. Untuk menguji hipotesis dan mengetahui adanya Perbedaan Prediksi Kebangkrutan antara Model Zmijewski dan Model  Grover  digunakan  alat  uji  normalitas  Kolmogorov  Smirnov  dan  Wilcoxon sign rank  test.  Uji  wilcoxon  digunakan  untuk  menganalisis  hasil  pengamatan  yang berpasangan dua data apakah berbeda atau tidak. Wilcoxon sign rank test ini digunakan hanya  untuk  data  yang  bertipe  interval  atau  ratio.  Wilcoxon  merupakan  bagian  dari statistik  non  parametrik  jadi  dalam  uji  ini  distribusi  data  tidak  diharuskan  normal. Wilcoxon digunakan sebagai alternatif dari uji beda paired sample t-test, jika data tidak berdistribusi normal.
Dasar pengambilan keputusan uji wilcoxon
1. Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) < 0,05, maka Hipotesis diterima.
2. Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) > 0,05, Maka Hipotesis ditolak. Hipotesis  (Ha)  peneitian  ini  yaitu  Terdapat  perbedaan  yang  signifikan  dalam memprediksi  financial  distress  antara  Model  Zmijewski  dengan  Model  Grover  Pada Perusahaan Yang Terancam delisting 2022 di Bursa Efek Indonesia.

## IV. HASIL PENELITIAN

## 1. Hasil Uji Instrumen
Dari  hasil  pengujian  diperoleh  seluruh  item  kuesioner  variabel  pelatihan diperoleh nilai signifikansi 2 tailed sebesar 0,000 < 0,05, dengan demikian instrumen valid.
Tabel 1. Perhitungan Score Model Zmijewski
Sumber : Data yang diolah: Keterangan : (Bangkrut 0<S<0 sehat) Model Zmijewski menggunakan teknik probit untuk membangun Model prediksi kebangkrutannya.  Berdasarkan  table  1  diatas  maka  dapat  diketahui  bahwa  dari  11 sampel  perusahaan  yang  penulis  sajikan  pada  tahun  2016  terdapat  8  perusahaan dikategorikan  berada  pada  kondisi  tidak  bangkrut.  Tahun  2017  dapat  diketahui terdapat  10  perusahaan  tidak  bangkrut.  Tahun  2018  dapat  diketahui  terdapat  7 perusahaan  tidak  bangkrut  Berikutnya  tahun  2019  dapat  diketahui  terdapat  6 perusahaan tidak bangkrut.
SCORE KET SCORE KET SCORE KET SCORE KET 1 ETWA 3,51284 B 3,31084 B -2,97064 TB -2,92821 TB 2 GBTO -2,67791 TB -3,43144 TB -3,15768 TB -3,08645 TB 3 HOME -3,44796 TB -1,89071 TB -2,82392 TB -3,08700 TB 4 IIKP -4,95164 TB -3,62216 TB -3,66218 TB -2,63983 TB 5 MABA 1,20438 B 0,43746 B -0,03966 TB 0,36524 B 6 MGNA 14,30470 B 1,74911 B -1,76723 TB 0,72984 B 7 NASA -4,03122 TB -3,91859 TB -3,33153 TB -3,72442 TB 8 OCAP 20,70451 B 16,98475 B 15,39897 B 9,08089 B 9 POOL -0,75780 TB -2,59633 TB -5,31510 TB -3,79053 TB 10 SMRU -0,73391 TB -1,30729 TB -1,54599 TB -0,50733 TB 11 TELE 13,05118 B -1,51853 TB -1,13731 TB -1,10179 TB
2016 NO KODE 2019 2018
2017
2. Analisis Financial Distress dengan Model Grover
Tabel 2. Perhitungan Score Model Grover
Sumber : Data yang diolah Keterangan : (Bangkrut -0,02 (Z ≤ -0,02) dan Tidak Bangkrut 0,01 (Z ≥ 0,01) Model  Grover  merupakan  Model  yang  diciptakan  dengan  melakukan pendesainan dan penilaian ulang terhadap Model Altman Z-Score. Berdasarkan tabel diatas maka  dapat  diketahui  bahwa  dari 11  sampel  perusahaan  yang  penulis  sajikan pada tahun 2016 terdapat 8 perusahaan yang memiliki nilai skor diatas standar Model Grover dikategorikan berada pada kondisi tidak bangkrut. Tahun 2017 dapat diketahui terdapat  10  perusahaan  tidak  bangkrut.  Tahun  2018  dapat  diketahui  terdapat  7 perusahaan  tidak  bangkrut  Berikutnya  tahun  2019  dapat  diketahui  terdapat  5 perusahaan tidak bangkrut.

## 3. Perbandingan Perhitungan Model Zmijewski dan Model Grover
Tabel 3. Hasil Perbandingan Perhitungan Model Zmijewski dan Model Grover Tahun 2016-2019
Sumber : Data yang diolah
Pada tabel 3 diatas,  berdasarkan hasil Model Zmijewski maka dapat diketahui bahwa dari 11 sampel perusahaan yang diteliti dapat dijelaskan bahwa dari tahun 2016- 2019 dapat disimpulkan bahwa perusahaan berada dalam kondisi cukup sehat. Dari 11 perusahaan yang termasuk dalam kategori tidak bangkrut yaitu jumlahnya 31 point dari total  point  perusahaan  tahun  2014-2018.  Sedangkan  yang  termasuk  dalam  kategori bangkrut  adalah  13  perusahaan  dari  tahun  2014-2018.  Ini  menunjukkan  perusahaan berada dalam kondisi yang cukup sehat karna banyak perusahaan yang dikategorikan tidak bangkrut dibandingkan dengan kategori bangkrut.
SCORE KET SCORE KET SCORE KET SCORE KET 1 ETWA -1,43381 B -1,29701 B 0,19355 TB 0,33018 TB 2 GBTO -0,18776 B 0,44174 TB -0,01234 TB -0,00972 TB 3 HOME 1,28922 TB -0,43992 B 0,13601 TB 0,08519 TB 4 IIKP 0,37053 TB -0,13560 B -0,09266 B -0,31070 B 5 MABA 0,30747 TB 0,50925 TB 0,59474 TB 0,86295 TB 6 MGNA -4,07248 B -0,83843 B 0,15600 TB 0,96638 TB 7 NASA 0,31728 TB 0,33996 TB 0,14518 TB -0,04506 B 8 OCAP 0,15929 TB 0,06104 TB 0,61283 TB 0,53561 TB 9 POOL -0,79009 B 1,02858 TB 2,46814 TB 1,21520 TB 10 SMRU -0,11920 B 0,29799 TB 0,11443 TB -0,02162 B 11 TELE -1,68806 B 1,62587 TB 1,58250 TB 1,72660 TB NO KODE 2019 2018 2017 2016 2019 2018 2017 2016 ZMIJEWSKI B B TB TB GROVER B B TB TB ZMIJEWSKI TB TB TB TB GROVER B TB TB TB ZMIJEWSKI TB TB TB TB GROVER TB B TB TB ZMIJEWSKI TB TB TB TB GROVER TB B B B ZMIJEWSKI B B TB B GROVER TB TB TB TB ZMIJEWSKI B B TB B GROVER B B TB TB ZMIJEWSKI TB TB TB TB GROVER TB TB TB B ZMIJEWSKI B B B B GROVER TB TB TB TB ZMIJEWSKI TB TB TB TB GROVER B TB TB TB ZMIJEWSKI TB TB TB TB GROVER B TB TB B ZMIJEWSKI B TB TB TB GROVER B TB TB TB NASA OCAP POOL SMRU TELE GBTO HOME IIKP MABA MGNA 7 8 9 10 11 2 3 4 5 6 MODEL TAHUN NO KODE ETWA 1
Sedangkan  hasil  Model  Grover  maka  dapat  diketahui  bahwa  dari  11  sampel perusahaan  yang  diteliti  dapat  dijelaskan  bahwa  dari  tahun  2016-2019  dapat disimpulkan bahwa perusahaan berada dalam kondisi cukup sehat. Dari 11 perusahaan yang termasuk dalam kategori tidak bangkrut yaitu jumlahnya 30 point dari total point perusahaan  tahun  2014-2018.  Sedangkan  yang  termasuk  dalam  kategori  bangkrut adalah  14  perusahaan  dari  tahun  2014-2018.  Ini  menunjukkan  perusahaan  berada dalam  kondisi  yang  cukup  sehat  karna  banyak  perusahaan  yang  dikategorikan tidak bangkrut dibandingkan dengan kategori bangkrut.
Berdasarkan hasil perhitungan Perusahaan Bangkrut dan Tidak Bangkrut Model Zmijewski dan Model Grover dalam memprediksi financial distress Pada perusahaan di  BEI  tahun  2016-2019.  Model  Zmijewski  menyatakan  Rata-rata  terdapat  3,25 Perusahaan Bangkrut selama 4 tahun yaitu 29,54% dan yang Tidak Bangkrut Rata-rata 7,75  Perusahaan  selama  4  tahun  yaitu  70,46%.  Sedangkan  pada  Model  Grover menyatakan Rata-rata terdapat 3,5 perusahaan Bangkrut selama 4 tahun yaitu 31,81% dan yang Tidak Bangkrut Rata-rata 7,5 perusahaan selama 4 tahun yaitu 68,19%.
4. Statistik Deskriptif Model Zmijewski dan Grover
Tabel 4. Statistik Deskriptif
Sumber : Data yang diolah, SPSS 26 Berdasarkan  hasil  perbandingan  perhitungan  Model  Zmijewski  dan  Model Grover  dapat  diketahui  Pada  nilai  minimum  Model  Zmijewski  diketahui  sebesar  - 5,3151, sedangkan pada Model Grover terdapat nilai minimum sebesar -4,07248. Pada Model  Zmijewski  diketahui  nilai  maximum  sebesar  20,70451,  sedangkan  nilai maximum  pada  Model  Grover  terdapat  sebesar  2,46814.  Pada  nilai  sum  yang dihasilkan  Model Zmijewski  diketahui  sebesar  19,33242,  sedangkan  nilai  sum  pada Model  Grover  terdapat  nilai  sebesar  6,97925.  Pada  Model  Zmijewki  diketahui  nilai mean  sebesar  0,4393732,  sedangkan  nilai  mean  pada  Model  Grover  terdapat  nilai sebesar  0,1586193.  Pada  standar  deviasi  Model  Zmijewski  diketahui  sebesar 6,28407683  sedangkan  pada  Model  Grover  terdapat  nilai  standar  deviasi  sebesar 1,03570445.  Pada  variansi  Model  Zmijewski  diketahui  sebesar  39,490,  sedangkan pada Model Grover terdapat nilai variansi sebesar 1,073.
5. Uji Normalitas Model Zmijewski dan Model Grover
Tabel 5. Uji Normalitas
Sumber : Data yang diolah, SPSS 26
ZMIJEWSKI GROVER
N
44 44 Normal Parameters a,b Mean 0,4393732 0,1586193 Std. Deviation 6,28407683 1,03570445 Most Extreme Differences Absolute 0,254 0,187 Positive 0,254 0,126 Negative -0,193 -0,187 Test Statistic 0,254 0,187 Asymp. Sig. (2-tailed)
.000 c .001 c
One -Sample  Kolmogorov-Smirnov Te st
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation Variance ZMIJEWSKI 44 -5,31510 20,70451 19,33242 0,4393732 6,28407683 39,490 GROVER 44 -4,07248 2,46814 6,97925 0,1586193 1,03570445 1,073 Valid N (listwise) 44
Berdasarkan hasil uji normalitas dapat diketahui Nilai Signifikansi pada Model Zmijewski  diperoleh  sebesar  0,000  yang  dimana  data  yang  dihasilkan  berdistribusi tidak  normal.  Sedangkan  Nilai  Signifikansi  pada  Model  Grover  diperoleh  sebesar 0,001 yang bearti nilai signifikansi pada Model Grover juga berdistribusi tidak normal. Karena Model Zmijewski dan Grover berdistribusi tidak normal maka pengujian dalam penelitian ini menggunakan alat uji statistik nonparametrik yaitu Uji Wilcoxon Signed Ranks Test.
6. Uji Wilcoxon Signed Ranks Test Model Zmijewski dan Model Grover
Tabel 6. Wilcoxon Signed Ranks Test
Sumber : Data yang diolah, SPSS 26 Berdasarkan  output  Test  Statistics  diatas,  diketahui  Asymp.  Sig.  (2-tailed) bernilai  0,072.  Karena  nilai  0,072  lebih  besar  dari  >  0,05,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  Ho  diterima,  Ha  ditolak.    Artinya  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan dalam memprediksi financial distress antara Model Zmijewski dengan Model Grover Pada Perusahaan Yang Terancam delisting 2022 di Bursa Efek Indonesia. Hal ini dapat terjadi karena pada dasarnya ada beberapa variabel perhitungan dari metode zmijewski dan  grover  yang  mempunyai  kesamaan.  Persamaan  metode  Zmijewski  dan  Grover tersebut  terdapat  pada  variabel  ROA,  Current  ratio  pada  metode  Zmijewski  yang memiliki keterikatan dengan working capital di metode Grover dan perhitungan total asset.  Metode  grover  ini  merupakan  metode  baru  hasil  dari  pengembangan metode- metode lama sehingga dipastikan memiliki dasar perhitungan yang sama.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara  Model  Zmijewski  dan  Model  Grover  dalam  memprediksi  financial  distress  pada Perusahaan  Yang  Terancam  delisting  2022  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Pada  dasarnya  ada beberapa  variabel  perhitungan  dari  metode  zmijewski  dan  grover  yang  mempunyai kesamaan. Persamaan metode Zmijewski dan Grover tersebut terdapat pada variabel ROA, Current ratio di  metode Zmijewski yang memiliki keterikatan dengan working capital di metode Grover dan perhitungan total asset. Metode grover ini merupakan metode baru hasil dari pengembangan metode-metode lama sehingga dipastikan memiliki dasar perhitungan yang  sama.  Model  Zmijewski  menyatakan  Rata-rata  terdapat  3,25  Perusahaan  Bangkrut selama 4 tahun yaitu 29,54% dan yang Tidak Bangkrut Rata-rata 7,75 Perusahaan selama 4 tahun  yaitu  70,46%.  Sedangkan  pada  Model  Grover  menyatakan  Rata-rata  terdapat  3,5 perusahaan Bangkrut selama 4 tahun yaitu 31,81% dan yang Tidak Bangkrut Rata-rata 7,5 perusahaan selama 4 tahun yaitu 68,19%.
N Mean Rank Sum of Ranks GROVER - ZMIJEWSKI Negative Ranks 11 a 31,00 341,00 Positive Ranks 33 b 19,67 649,00 Ties 0 c Total 44 Ranks GROVER - ZMIJEWSKI Z -1.797 b Asymp. Sig. (2-tailed) 0,072 Test Statistics a

## VI. DAFTAR PUSTAKA
Agustin, Hamdi. (2016). “Manajemen Keuangan”. UIR PRESS.Pekanbaru.
Aminian, Abolfazl, Hedayat Mousazade & Omid Imani Khoshkho. (2016).Investigate the Ability of Bankruptcy Prediction Models of Altman and  Springate and Zmijewski and  Grover  in  Tehran  Stock  Exchange”Mediterranean  Journal  of  Social Sciences,7(4), pp 207-214.
Aulia,  Gita.  (2018).  “Analisis  prediksi  financial  distress  dengan  pendekatan  metode altman, springate, dan zmijewski pada perusahaan ritel yang terdaftar di bursa efek indonesia”. Skripsi Manajemen. Fakultas Ekonomi UIR.
Avenhuis, Jeroen O. (2013). “Testing the Generalizability of the Bankruptcy Prediction Models of Altman, Ohlson, and Zmijewski for Dutch Listed and Large Non-Listed Firms”.Journal of School of Management and Governance University of Twente.
Darsono dan Ashari.(2005). “Pedoman Praktis Memahami Laporan
Keuangan”ANDI.Yogyakarta.
Ghozali, Imam. 2016. “Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21”. Semarang: Badan Percetakan Universitas Diponegoro.
Gumilar,  Pandu.  2022.”  40  Emiten  Berisiko  Delisting  dari  Bursa,  Ini  Daftarnya" https://market.bisnis.com/read/20220117/7/1489893/40-emiten-berisiko-delisting- dari-bursa-ini-daftarnya. , diakses pada 19 Maret 2022 pukul 13.31.
Harahap,  Sofyan  Syafri.  (2007).  “Analisis  Kritis  atas  Laporan  Keuangan”,  PT.  Raja Grafindo Persada. Jakarta.
Hery.(2015). “Analisis Kinerja Manajemen”, PT. Grasindo. Jakarta.
Husein, P, M. & T.G Pambekti. (2014). “Precision of the models of Altman, Springate,
Zmijewski, and Grover for predicting the financial distress”. Journal of Economics, Business, and Accountancy Ventura, Vol. 17 (3): 405-416.
Kasmir.(2015). “Analisis Laporan Keuangan”.PT Raja Grafindo Persada. Jakarta. Krusita, Ni Wayan Yulia &Wiagustini, Ni Luh Putu.(2019). “Prediksi Financial Distress Menggunakan  ModelZmijewski  Dan  Model  Grover  Pada  Perusahaan  Migas  Di BEI”. E-Jurnal Manajemen Unud, Vol. 8, No. 5, 2019 : 2891-2917 Issn: 2302-8912. Prihanthini,  Ni  Made  Evi  Dwi&  Maria  M.  Ratna  Sari.  (2013).  “Prediksi  Kebangkrutan dengan Model Grover, Altman Z-Score, Springate, dan Zmijewski Pada Perusahaan Food  and  Beverages  Di  Bursa  Efek  Indonesia”.E-jurnal  Akuntansi  Universitas Udayana, 5 (2), hal.417-435.
Putra,  Ivan  Gumilar  Sambas  &  Rahma  Septiani.  (2016).  “Analisis  Perbandingan Model Zmijewski  dan  Grover  pada  Perusahaan  Semen  di  BEI  2008-2014”.Jurnal  Riset Akuntansi dan Keuangan, 4 (3), hal.1143-1154.
Putri, Ayu Ike.2019. “Analisis Perbandingan Model mmijewski dan Model Grover Dalam Memprediksi  Financial  Distress  Pada  Subsektor  Metal  And  Production  di  BEI”. Skripsi Manajemen. Fakultas Ekonomi UIR.
Supartini. (2018). “Analisis Penggunaan Metode Altman Z-Core, Metode Springate, Dan Zmijewski  Untuk  Mengetahui  Potensi  Terjadinya  Financial  Distress  Pada Perusahaan Pulp & Paper Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI)”. Skripsi Manajemen. Fakultas Ekonomi UIR.
Supramono  dan      Utami      Intiyas.      (2004).      “Desain      Proposal      Penelitian”. ANDI.Yogyakarta.
Toto  P.  (2008).  “7  Deteksi  Cepat  Kondisi  Laporan  Keuangan:  Analisis  Laporan Keuangan”. Ed ke-1. Jakarta (ID): PPM.
Yollanda,  Puspa.  (2014).  “Analisis  Financial  Distress  Pada  Industri  Transportasi  Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia”. Skripsi Manajemen. Fakultas Ekonomi UIR.