Analisis Financial Distress Pada Perusahaan Sektor Transportasi dan Logistik Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2018-2022
Ananda Putri Rahmadani Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Negeri Makassar Jl. A. P. Pettarani, Makassar, Sulawesi Selatan rahmadanianandaputri@gmail.com
Anwar Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Negeri Makassar Jl. A. P. Pettarani, Makassar, Sulawesi Selatan anwar.rauf82@gmail.com
Andi Mustika Amin Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Negeri Makassar Jl. A. P. Pettarani, Makassar, Sulawesi Selatan andimustika@unm.ac.id
Anwar Ramli Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Negeri Makassar Jl. A. P. Pettarani, Makassar, Sulawesi Selatan anwar288347@yahoo.com
Hety Budiyanti Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Negeri Makassar Jl. A. P. Pettarani, Makassar, Sulawesi Selatan hety.budiyanti@unm.ac.id
Article’s History :
Received  11  December  2024;  Received  in  revised  form  21  December    2024;  Accepted  8  January  2024;  Published  1 February  2024.  All  rights  reserved  to  the  Lembaga  Otonom  Lembaga  Informasi  dan  Riset  Indonesia  (KITA  INFO  dan RISET).

## Suggested Citation:
Rahmadani, A. P.,  Anwar., Amin, A.  M., Ramli,  A., &  Budiyanti, H. (2024). Analisis Financial Distress Pada Perusahaan Sektor  Transportasi  dan  Logistik  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2018-2022.  JEMSI  (Jurnal  Ekonomi, Manajemen,  dan  Akuntansi).  JEMSI  (Jurnal  Ekonomi,  Manajemen,  Dan  Akuntansi),  10  (1).  341-349. https://doi.org/10.35870/jemsi.v10i1.1942

## Abstrak:
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kondisi financial distress pada perusahaan transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2018-2022 dengan menggunakan metode Altman Z-Score. Penelitian ini bersifat deskriptif kuantitatif. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan purposive sampling, dari 43 populasi yang ada diperoleh  14  sampel  untuk  penelitian.  Sumber  data  dalam  penelitian  ini  adalah  laporan  keuangan  perusahaan  sektor transportasi  dan  logistik  yang  dapat  diakses  dan  diunduh  dari  situs  resmi  Bursa  Efek  Indonesia.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa kondisi financial distress pada perusahaan transportasi dan logistik di Bursa Efek Indonesia periode 2018-2022 relatif rendah. Dari 14 perusahaan yang dianalisis, 4 perusahaan mengalami financial distress, 1 perusahaan berada dalam kondisi grey area dan 9 perusahaan berada dalam kondisi safe zone.
Kata Kunci : Financial Distress , Altman Z-Score, kebangkrutan

## Pendahuluan
Perekonomian  Indonesia  sangat  terdampak  diakibatkan  pandemi  COVID-19.  Salah  satu  sektor  yang terdampak  secara  signifikan  adalah  sektor  transportasi  dan  logistik.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  menurunnya jumlah  penumpang  maupun  barang  yang  diangkut  selama  masa  pandemi  akibat  pembatasan  sosial  dan lockdown. Tekanan yang dialami sektor transportasi dan logistik secara signifikan disebabkan masyarakat yang membatasi  pengeluaran untuk sebagian  besar  layanan  non-esensial  seperti  perjalanan  dan  pariwisata.  Hal  ini
menyebabkan  anjloknya  pendapatan  dan  laba  perusahaan  transportasi  dan  logistik,  bahkan  beberapa perusahaan mengalami kerugian yang terindikasi mengalami kesulitan keuangan.
Penurunan kinerja perusahaan juga dapat dilihat dari laba yang didapatkan oleh perusahaan. Whitaker (1999)  menyatakan bahwa  suatu  perusahaan dapat  dikatakan berada  dalam  kondisi  financial  distress  apabila perusahaan  tersebut  mengalami  laba  bersih  negatif  selama  beberapa  tahun.  Ketidakmampuan  perusahaan dalam  memaksimalkan  kinerjanya  merupakan  indikator  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  yang mengarah  terhadap  financial  distress  (Putra,  2019).  Kondisi  kesulitan  keuangan  (financial  distress)  yang didefinisikan oleh Platt dan Platt (2002) merupakan suatu tahap dimana terdapat penurunan kondisi keuangan pada perusahaan sebelum terjadinya kebangkrutan ataupun likuidasi.
Tabel 1. Perolehan Laba/Rugi Perusahaan Sektor Transportasi dan Logistik Kode Tahun 2018 2019 2020 2021 2022 AKSI 26.482 4.177 3.036 24.226 46.969 ASSA 142.242 91.615 63.896 159.581 37.043 BIRD 460.273 315.622 -163.183 8.720 364.027 BPTR 14.431 81.082 3.116 11.394 18.111 JAYA 568.243 1.472.314 3.027.215 5.691.984 4.337.339 LRNA -29.874 -6.857 -43.027 -26.467 -21.312 MIRA 591 -3.223 -18.218 -13.196 -31.352 SAFE -20.514 9.207 -17.590 792 10.252 SAPX -31.069 39.508 31.334 44.750 831 SDMU -26.296 -36.224 -43.293 -97.420 2.850 TAXI -836.820 -276.073 -53.222 188.590 -14.904 TNCA 2.638 2.318 -3.185 1.168 736 TRUK 1.337 948 -9.242 -4.929 -4.266 WEHA 3.190 4.519 -33.601 -9.623 19.939
Sumber: www.idx.co.id (Data diolah, 2023)
Berdasarkan  data  pada  tabel  1,  dari  segi  laba  rugi  perusahaan  transportasi  dan  logistik  tahun  2018 hingga 2022 cenderung mengalami fluktuasi. Pada tahun 2020 terdapat sebagian besar perusahaan mengalami penurunan laba bersih yang dipengaruhi dengan adanya dampak dari kebijakan pemerintah dalam membatasi mobilitas masyarakat untuk bepergian jauh secara bebas dan pembatasan jumlah penumpang pada kendaraan umum,  sehingga  perusahaan  transportasi  mengalami  penurunan  pendapatan  disebabkan  berkurangnya penumpang. Pada tahun 2021 - 2022, kondisi perekonomian Indonesia kembali pulih dalam masa pengendalian COVID-19 sehingga sebagian besar perusahaan dapat memulihkan kembali kinerja keuangannya.
Penurunan  laba  bersih  secara  signifikan serta  meningkatnya  hutang  perusahaan menjadi  tanda  awal perusahaan  mengalami  kebangkrutan.  Kenaikan  hutang  yang  diikuti  oleh  menurunnya  laba  secara  terus menerus akan mengarah pada terjadinya financial distress seperti yang dinyatakan oleh Sumani (2019). Prediksi kebangkrutan merupakah salah satu cara untuk mengukur kinerja keuangan perusahaan. Menurut Altman dan McGough (1974), model Altman Z-Score terbukti mempunyai keakuratan yang tinggi dalam memprediksi tingkat financial distress. Analisis model Altman Z-Score adalah analisis yang dirancang untuk membantu memprediksi laporan  keuangan,  yaitu  untuk  mengungkapkan  kekuatan  dan  kelemahan  relatif  suatu  perusahaan  yang menunjukkan  apakah  posisi  keuangan  membaik  atau  memburuk  demi  kelangsungan  usaha  perusahaan (Darsono & Ashari, 2010:110).
Berbagai penelitian telah dilakukan mengenai potensi financial distress, hasil penelitian yang dilakukan Febriana  &  Wahidahwati  (2018)  menunjukkan  bahwa  metode  Altman  lebih  baik  dalam  mendeteksi  potensi kesulitan  keuangan  suatu  perusahaan.  Selanjutnya,  Ullah  et  al.  (2021)  dan    Puspitasari  et  al.  (2020)  juga menggunakan model Altman Z-Score untuk memprediksi financial distress sektor perbankan di Indonesia. Dengan  analisis  financial  distress  ini  akan  diketahui  kondisi  financial  distress  pada  perusahaan  sektor transportasi  dan  logistik  untuk  memperbaiki  kinerja  keuangan  serta  menjadi  acuan  bagi  investor  dan  kreditur
karena sangat penting bagi pihak eksternal mengetahui kondisi perusahaan untuk menjamin keamanan investasi modal mereka, sehingga analisis financial distress terhadap perusahaan sangat diperlukan dalam pengambilan keputusan investasi.

## Tinjauan Pustaka

## Laporan Keuangan
Menurut  Fahmi  (2015:22)  laporan  keuangan  merupakan  suatu  informasi  yang  menggambarkan  kondisi  dan kinerja  suatu  perusahaan.  Beberapa  jenis  laporan  keuangan  yang  biasa  dikenal  adalah  neraca,  laporan  laba rugi, laporan arus kas dan laporan perubahan posisi keuangan. Sedangkan menurut Sugiono & Untung (2016:1), laporan keuangan merupakan hasil akhir dari kegiatan akuntansi (siklus akuntansi) yang mencerminkan kondisi keuangan dari hasil operasi perusahaan pada periode tertentu.

## Analisis Laporan Keuangan
Menurut Rudianto (2013) analisis laporan keuangan adalah aktivitas untuk meneliti  hubungan  yang  terdapat  di antara  unsur-unsur  dalam  laporan  keuangan, dan  melakukan  perbandingan  unsur-unsur  terhadap  laporan keuangan   pada tahun  yang   berjalan   dengan  unsur-unsur   yang   sama   dengan   tahun   lalu,  atau   angka pembanding    lain    serta    menjelaskan    sebab    yang    membuatnya    berubah.    Analisis  laporan  keuangan dilakukan  supaya  informasi  laporan  keuangan  menjadi  memiliki  makna  terhadap  keperluan  pemakai  laporan keuangan dalam membuat keputusan ekonomi.

## Financial Distress
Menurut Plat dan Plat (2002) bahwa financial distress merupakan suatu tahap penurunan kondisi keuangan yang terjadi  sebelum  terjadinya  kebangkrutan  ataupun  likuidasi.  Financial  Distress  dimulai  atas  ketidakmampuan perusahaan  memenuhi  kewajiban-kewajibannya,  terutama  kewajiban  yang  bersifat  jangka  pendek  termasuk kewajiban  likuiditas,  dan  juga  termasuk  kewajiban  dalam  kategori  solvabilitas.  Financial    distress  dapat    pula diartikan  sebagai  suatu  kondisi  perusahaan yang  mengalami  kegagalan  dalam  menjalankan  operasional perusahaan  dalam tujuannya untuk menghasilkan laba (Harahap et al., 2020).
Terdapat  banyak    model    yang    telah    dikembangkan    untuk    memprediksi  financial    distresssebagai    usaha menghindari  kebangkrutan.  Salah  satu  metode yang dimaksud adalah metode analisis diskriminasi Altman. Analisis  diskriminasi  Altman  merupakan      salah      satu      teknik      statistik      yang      bisa      digunakan      untuk memprediksi  adanya  kebangkrutani  di  dalam  suatu  perusahaan. Berikut persamaan Altman Modifikasi Z- Score (Rudianto, 2013:257):
Z” = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 Keterangan: Z” = bankruptcy index X1 = net working capital / total assets X2 = retained earnings / total assets X3 = earning before interest and taxes (EBIT) / total assets X4 = market value equity / book value of debt
Altman Modifikasi menggunakan nilai cut off  jika nilai Z < 1,1 termasuk zona berbahaya (bankruptcy), jika nilai 1,1 < Z < 2,6 maka perusahaan berada pada zona abu-abu (grey area) dan jika nilai Z > 2,6 maka perusahaan pada zona aman (nonbankruptcy).

## Metodelogi
Penelitian  ini  bersifat  deskriptif  kuantitatif.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder yang  berisi  informasi  berupa  laporan  keuangan  objek  penelitian yang  diakses  dan  diunduh  dari  web resmi Bursa Efek Indonesia. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh laporan keuangan perusahaan sektor transportasi  dan  logistik  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Dengan  menggunakan  metode  purposive sampling,  diperoleh  14  perusahaan  sebagai  sampel  dalam  penelitian.  Teknik  analisis  yang  digunakan  adalah metode Altman Z-Score Modifikasi sebagai berikut:
Z = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 Keterangan: Z    :   Overall Index X1 :   Modal Kerja/Total Aset X2 :   Laba Ditahan/Total Aset X3 :   EBIT/Total Aset X4 :  Nilai Pasar Saham/Nilai Buku Utang
Adapun nilai cut off yang digunakan adalah:
Z < 1,10 : Distress 1,10 < Z <2,60 : Grey Area Z > 2,60 : Safe Zone
Tingkat kondisi financial distress perusahaan diukur dengan menggunakan klasifikasi sebagai berikut:
1) Kondisi financial distress tergolong tinggi apabila jumlah perusahaan yang memiliki nilai Z < 1,10 sebesar 66,7% - 100%.
2) Kondisi financial distress tergolong sedang apabila jumlah perusahaan yang memiliki nilai 1,10 < Z <  2,60 sebesar 33,4% - 66,6%.
3) Kondisi financial distress tergolong rendah apabila jumlah perusahaan yang memiliki nilai Z > 2,60 sebesar 0% - 33,3%.

## Hasil dan Pembahasan
Setelah menghitung nilai rasio keuangan dari metode Altman Z-Score, kemudian menghitung nilai rasio tersebut  berdasarkan  rumus  dan  ketentuan  dari  Altman  Z-Score  maka  diperoleh  hasil  kondisi  keuangan perusahaan sektor transportasi dan logistik pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Z-Score dan Kondisi Keuangan Perusahaan
Emiten Tahun X1 X2 X3 X4 Z-
Score Keterangan AKSI 2018 0,74 0,27 0,021 1,62 2,65 Safe 2019 1,13 0,31 0,024 4,35 5,81 Safe 2020 1,10 0,21 0,008 1,62 2,94 Safe 2021 1,57 0,51 0,020 4,61 6,71 Safe 2022 1,08 0,80 0,024 1,16 3,07 Safe ASSA 2018 -0,99 0,29 0,013 0,44 -0,24 Distress 2019 -0,80 0,32 0,011 0,75 0,28 Distress 2020 -1,03 0,35 0,009 0,61 -0,06 Distress 2021 -0,13 0,39 0,012  292,77  293,04 Safe 2022 -0,22 0,37 0,005 60,10 60,25 Safe BIRD 2018 0,43 1,12 0,012 4,46 6,02 Safe 2019 0,16 1,10 0,007 3,24 4,51 Safe 2020 0,54 1,04 -0,005 1,69 3,28 Safe
2021 0,80 1,10 0,000 2,50 4,40 Safe 2022 0,45 1,15 0,009 2,40 4,01 Safe BPTR 2018 -1,30 0,10 0,012 0,14 -1,05 Distress 2019 -1,54 0,17 0,013 0,17 -1,19 Distress 2020 -1,44 0,21 0,010 0,15 -1,07 Distress 2021 -0,87 0,20 0,010 0,53 -0,13 Distress 2022 -0,77 0,19 0,011 0,11 -0,46 Distress JAYA 2018 0,79 1,10 0,011 0,33 2,24 Grey Area 2019 0,94 1,17 0,009 0,73 2,85 Safe 2020 1,46 1,24 0,005 1,30 4,01 Safe 2021 2,05 1,34 0,004 0,36 3,76 Safe 2022 1,76 1,45 0,008 0,57 3,79 Safe LRNA 2018 0,28 -0,60 -0,017 0,89 0,55 Distress 2019 0,46 -0,69 -0,018 1,16 0,91 Distress 2020 -0,12 -1,29 -0,016 1,23 -0,20 Distress 2021 0,00 -1,82 -0,013 1,57 -0,26 Distress 2022 -0,18 -2,25 0,017 1,28 -1,13 Distress MIRA 2018 2,12 -13,11  0,005 0,77 -10,22 Distress 2019 0,67 -0,66 -0,025 0,69 0,67 Distress 2020 -3,41 -1,06 -0,053 0,33 -4,20 Distress 2021 2,60 0,29 -0,011 8,60 11,48 Safe 2022 1,82 0,15 -0,001 7,09 9,06 Safe SAFE 2018 -3,20 -7,37 0,007 0,31 -10,25 Distress 2019 -3,04 -7,09 0,023 0,33 -9,78 Distress 2020 -3,39 -8,04 0,011 0,31 -11,11 Distress 2021 -6,52 -8,67 0,020 0,39 -14,78 Distress 2022 -4,31 -9,43 0,028 0,44 -13,27 Distress SAPX 2018 3,94 -2,31 -0,002 19,07 20,70 Safe 2019 3,81 -0,60 0,036 14,43 17,68 Safe 2020 3,39 30,63 0,027 26,45 60,50 Safe 2021 3,34 0,29 0,029 13,25 16,92 Safe 2022 2,87 0,17 0,001 8,05 11,08 Safe SDMU 2018 0,06 -0,13 -0,008 0,35 0,27 Distress 2019 -1,41 -1,11 -0,028 0,36 -2,19 Distress 2020 -3,64 -2,14 -0,035 0,40 -5,42 Distress 2021 -4,32 -2,42 -0,009 0,51 -6,24 Distress 2022 0,26 -2,57 -0,014 0,58 -1,75 Distress TAXI 2018 -5,71 -2,88 -0,035 0,06 -8,57 Distress 2019 -7,00 9,46 0,082 0,07 2,62 Safe 2020 -11,40  -19,53  -0,056 0,24 -30,74 Distress 2021 5,07 -45,44  -0,041 20,40 -20,01 Distress 2022 5,28 57,25  -0,030 26,24 88,73 Safe TNCA 2018 5,56 -0,63 0,011 12,79 17,72 Safe 2019 5,61 -0,44 0,009 13,20 18,38 Safe 2020 1,89 -0,62 -0,008 24,60 25,86 Safe 2021 1,83 -0,49 0,006 94,03 95,37 Safe
2022 1,87 -0,35 0,003 13,12 14,64 Safe TRUK 2018 0,08 0,41 0,004 3,58 4,08 Safe 2019 0,13 0,40 0,009 1,78 2,32 Grey Area 2020 -0,43 0,10 -0,011 3,45 3,11 Safe 2021 -0,34 -0,09 -0,007 4,12 3,68 Safe 2022 -0,17 -0,29 -0,006 2,78 2,32 Grey Area WEHA 2018 -0,67 0,07 0,009 79,26 78,67 Safe 2019 -0,47 0,12 0,007  117,00  116,66 Safe 2020 -0,53 -0,32 -0,025 49,67 48,79 Safe 2021 -0,51 0,49 -0,003  168,22  168,20 Safe 2022 0,36 -0,15 0,015  108,88  109,11 Safe
Sumber: Data diolah, 2023
Dari tabel 2 diketahui kondisi keuangan setiap perusahaan melalui hasil perhitungan Altman Z-Score, selanjutnya adalah mengukur kondisi financial distress pada perusahaan sektor transportasi dan logistik dengan menghitung rata-rata nilai Z-Score selama periode 2018-2022.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Rata-Rata Nilai Z-Score Nama Perusahaan Tahun Z-Score Rata-Rata Kondisi Mineral Sumberdaya Mandiri Tbk
2018 2,65
4,23 Safe 2019 5,81 2020 2,94 2021 6,71 2022 3,07 Adi Sarana Armada Tbk
2018 -0,24
70,66 Safe 2019 0,28 2020 -0,06 2021 293,04 2022 60,25 Blue Bird Tbk
2018 6,02 4,44 Safe
2019 4,51 2020 3,28 2021 4,40 2022 4,01 Batavia  Prosperindo  Trans Tbk 2018 -1,05
-0,78 Distress
2019 -1,19 2020 -1,07 2021 -0,13 2022 -0,46 Armada Berjaya Trans Tbk
2018 2,24 3,33
Safe 2019 2,85 2020 4,01 2021 3,76 2022 3,79 Eka  Sari  Lorena  Transport Tbk
2018
0,55 -0,03 Distress 2019 0,91 2020 -0,20 2021 -0,26
2022 -1,13 Mitra International Resources Tbk 2018
-10,22
1,36 Grey Area 2019 0,67 2020 -4,20 2021 11,48 2022 9,06 Steady Safe Tbk 2018
-10,25
-11,84 Distress 2019 -9,78 2020 -11,11 2021 -14,78 2022 -13,27 Satria Antaran Prima Tbk
2018 20,70
25,37 Safe 2019 17,68 2020 60,50 2021 16,92 2022 11,08 Sidomulyo Selaras Tbk
2018 0,27
-3,07 Distress
2019 -2,19 2020 -5,42 2021 -6,24 2022 -1,75 Express  Trasindo  Utama Tbk
2018 -8,57
6,40 Safe 2019 2,62 2020 -30,74 2021 -20,01 2022 88,73 Trimuda Nuansa Citra Tbk
2018 17,72
34,40
Safe
2019 18,38 2020 25,86 2021 95,37 2022 14,64 Guna Timur Raya Tbk
2018 4,08 3,10 Safe
2019 2,32 2020 3,11 2021 3,68 2022 2,32 WEHA Transportasi Indonesia Tbk
2018 78,67
104,29
Safe
2019 116,66 2020 48,79 2021 168,20 2022 109,11

## Sumber: Data diolah, 2023
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  financial  distress  pada  perusahaan transportasi dan logistik di Indonesia tergolong rendah karena jumlah persentase perusahaan yang memiliki nilai Z > 2,60 sebesar 64,28%. Sedangkan perusahaan yang memiliki nilai Z < 1,1 tidak memenuhi klasifikasi, begitu pula dengan jumlah persentase yang memiliki nilai Z berada di antara 1,1 sampai 2,6.
Dari  14  perusahaan  yang  dianalisa  terdapat  4  perusahaan  yang  bermasalah  yaitu;  PT.  Batavia Prosperindo Trans Tbk, PT. Eka Sari Lorena Transport Tbk, PT. Steady Safe Tbk dan PT. Sidomulyo Selaras Tbk. Jika dilihat pada perbandingan modal kerja terhadap total aktiva (X1) menunjukkan hasil negatif disebabkan tingginya  kewajiban lancar  menyebabkan modal kerja  bersih  yang  dimiliki  perusahaan rendah  bahkan bernilai negatif.  Hal  tersebut  berpengaruh  terhadap  kemampuan  perusahaan  menghasilkan  laba  usaha  disebabkan penjualan yang menurun. Dari sisi perbandingan EBIT terhadap total aktiva (X3) menunjukkan hasil yang rendah bahkan  bernilai  negatif,  hal  ini  terjadi  karena  perusahaan  tidak  mampu  menghasilkan  laba  serta  tidak  dapat menutupi pengeluaran kegiatan operasional sehingga berpengaruh pula terhadap laba ditahan.
Jika  dilihat  dari  perbandingan  laba  ditahan  terhadap  total  aktiva  (X2)  juga  menunjukkan  hasil  yang rendah bahkan bernilai negatif, hal ini disebabkan karena laba ditahan memiliki nilai yang negatif. Perusahaan dengan laba ditahan yang negatif disebabkan perusahaan tersebut tidak dapat menghasilkan laba. Perusahaan yang  memiliki  laba  ditahan  yang  negatif  menyebabkan  nilai  buku  utang  perusahaan  meningkat  karena  tidak adanya  sumber  ekuitas.  Kemudian  dapat  dilihat  dari  sisi  perbandingan  nilai  pasar  saham  terhadap  nilai  buku utang (X4) menunjukkan nilai yang rendah disebabkan utang perusahaan yang meningkat dan lebih besar dari nilai  pasar  modal  itu  sendiri.  Hal  ini  disebabkan  karena  perusahaan  tidak  mampu  menghasilkan  laba  secara optimal  sehingga  perusahaan  tidak  dapat  memenuhi  kewajibannya.  Oleh  karena  itu,  untuk  memperoleh  laba yang optimal maka harus didorong oleh modal kerja yang kuat.
Kedua, perusahaan yang berada dalam kondisi grey area hanya terdapat 1 perusahaan, yaitu PT. Mitra International  Resources  Tbk.  Jika  dilihat  pada  rasio  modal  kerja  terhadap  total  aktiva  (X1)  dari  perushaaan tersebut  cenderung  menghasilkan  nilai  rasio  yang  positif  meskipun  terdapat  1  periode  bernilai  negatif,  artinya perusahaan  tersebut  mampu  memanfaatkan  aktiva  yang  dimiliki  untuk  menghasilkan  modal  kerja.  Kemudian perbandingan  modal  EBIT  terhadap  total  aktiva  (X3)  cenderung  menunjukkan  hasil  yang  negatif  disebabkan karena nilai EBIT yang diperoleh bernilai negatif. Nilai EBIT yang negatif dengan modal kerja yang masih positif menunjukkan  bahwa  perusahaan  memiliki  likuiditas  yang  masih  baik.  Selanjutnya  perbandingan  laba  ditahan terhadap  total  aktiva  (X2)  menunjukkan sebagian  besar  hasil  rasio  bernilai  negatif,  penyebabnya  karena  nilai laba  ditahan  yang  negatif.  Sedangkan  perbandingan  nilai  pasar  saham  terhadap  nilai  buku  utang  (X4) menunjukkan nilai positif yang berarti perusahaan mampu memenuhi kewajibannya dari nilai pasar saham yang dimiliki.
Ketiga,  perusahaan  dengan  kondisi  sehat  (safe  zone)  sebanyak  9  perusahaan,  yakni  PT.  Mineral Sumberdaya Mandiri Tbk, PT. Adi Sarana Armada Tbk, PT. Blue Bird Tbk, PT. Armada Berjaya Trans Tbk, PT. Satria Antaran Prima Tbk, PT. Express Trasindo Utama Tbk, PT. Trimuda Nuansa Citra Tbk, PT. Guna Timur Raya Tbk,  dan  PT.  WEHA Transportasi  Indonesia  Tbk.  Rasio  perbandingan  modal  kerja  terhadap  total  aktiva (X1)  menunjukkan  nilai  positif,  kecuali  pada  ASSA,  TAXI  dan  WEHA  menghasilkan  nilai  negatif.  Hal  tersebut dipengaruhi  oleh  modal  kerja  yang  negatif  akibat  kewajiban  lancar  yang  lebih  besar  dibanding  aset  lancar. Dengan  rendahnya  modal  kerja  yang  dimiliki  tentu  akan  berpengaruh  terhadap  perolehan  laba  perusahaan. Dapat  dilihat  perbandingan  EBIT  terhadap  total  aktiva  (X3)  juga  menghasilkan  nilai  yang  cukup  rendah  dan terdapat beberapa perusahaan yang menghasilkan nilai negatif yaitu; BIRD, SAPX, TAXI, TNCA dan WEHA. Hal ini  dikarenakan  perusahaan-perusahaan  tersebut  memiliki  laba  usaha  negatif  (rugi)  akibat  turunnya  penjualan yang  disebabkan modal  kerja  bersih  yang  rendah  pula.  Selanjutnya  perbandingan  laba  ditahan  terhadap  total aktiva (X2) juga menunjukkan beberapa perusahaan yang memiliki nilai negatif yaitu; SAPX, TAXI, TNCA, TRUK dan  WEHA.  Hal  ini  disebabkan  oleh  nilai  laba  ditahan  yang  diperoleh  perusahaan  bernilai  negatif  karena perusaaan  belum  menghasilkan  laba  yang  optimal.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  kelima  perusahaan tersebut  jika  dilihat  dari  rasio  X2  belum  mampu  menghasilkan  laba  ditahan  dari  total  aktiva  yang  dimiliki perusahaan. Perbandingan nilai pasar modal terhadap nilai buku utang (X4) secara keseluruhan menghasilkan nilai  positif,  artinya  nilai  buku  utang  perusahaan masih  baik  dan  perusahaan mampu memenuhi  kewajibannya dari  nilai  pasar  modal.  Dari  keempat  rasio  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  beberapa  perusahaan  yang sebelumnya memliki nilai rasio X1, rasio X2, maupun rasio X3 yang bermasalah tetapi didorong oleh rasio X4 yang tinggi sehingga tetap berada dalam kondisi safe zone.

## Kesimpulan
Hasil perhitungan rata-rata nilai Z-Score periode 2018-2022 pada perusahaan sektor transportasi dan logistik menunjukkan bahwa kondisi financial distress pada perusahaan transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia  tergolong  rendah.  Hasil  perhitungan  Altman  Z-Score  menunjukkan  bahwa  dari  14  perusahaan yang  dianalisis,  perusahaan  yang  terindikasi  mengalami  financial  distress  sebanyak  28,58  (4  perusahaan), perusahaan-perusahaan tersebut antara lain; BPTR, LRNA, SAFE dan SDMU. Perusahaan yang berada dalam kondisi grey area sebanyak 7,14% (1 perusahaan), perusahaan tersebut ialah MIRA. Perusahaan yang berada dalam kondisi safe zone sebanyak 64,28% (9 perusahaan), perusahaan-perusahaan tersebut antara lain; AKSI, ASSA, BIRD, JAYA, SAPX, TAXI, TNCA, TRUK dan WEHA.
Perusahaan yang terindikasi mengalami financial distress memiliki modal kerja negatif yang menyebabkan perusahaan tidak  mampu  menghasilkan laba yang  berpengaruh terhadap  negatifnya  laba  ditahan perusahaan sehingga  nilai  rasio  X1,  X2  dan  X3  bernilai  negatif.  Pada  perusahaan  dengan  kondisi  grey  area  terdapat beberapa rasio negatif. Dalam hal ini cenderung memiliki laba usaha yang rendah menyebabkan laba ditahan yang  dimiliki  bernilai  negatif.  Perusahaan  dengan  kondisi  safe  zone  meskipun  terdapat  perusahaan  yang memiliki nilai rasio negatif namun dapat didorong oleh rasio X4 yang tinggi sehingga perusahaan berada dalam kondisi aman.

## Referensi
[1]  Altman,  E.  I.,  &  McGough,  T.  P.  (1974).  Evaluation  of  a  company  as  a  going  concern.  The  Journal  of Accounting, 138(6).
[2]  Badan  Pusat  Statistik.  (2023).  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Triwulan  III-2022.  Jakarta.  www.bps.go.id Diakses pada tanggal 25 Februari 2023.
[3] Bursa Efek Indonesia. (2023). Laporan Keuangan & Tahunan. www.idx.co.id  Diakses pada tanggal 01 Maret 2023.
[4] Darsono & Ashari. (2010). Pedoman Praktis Memahami Laporan Keuangan. Yogayakarta: Penerbit Andi.
[5] Fahmi, I. (2015). Analisis Laporan Keuangan. Cetakan Kelima. Bandung: Alfabeta.
[6] Febriana,  S.  K.,  &  Wahidahwati.  (2018).  Analisis  Perbandingan  Model  Altman  Z-Score, Zmijewski,  Ohlson, dan Grover dalam Memprediksi Financial Distress. Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi, 7(9).
[7]  Hanafi,  I.,  &  Supriyadi,  S.  G.  (2018).  Prediksi Financial Distress  Perusahaan Manufaktur  Yang Terdaftar  di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ekuivalensi, 4(1), 24-51.
[8] Harahap, Rahmawati, L., Wulandari, S., Thoyib, E., & Effendy, R. Y. (2020). Penggunaan Metode Altman Z- Score Dalam Analisis Risiko Keuangan PT. BTPN Syariah, Tbk. Jurnal Ilmu Manajemen, 10(1): 15-24.
[9] Harahap, S. S. (2007). Analisis Kritis atas Laporan Keuangan. Jakarta:PT. Raja Grafindo Persada.
[10] Platt, H., & Platt, M. (2002). Predicting Corporate Financial Distress:  Refrection on Choice-Based Sample Bias. Journal of Economic.
[11]  Puspitasari,  D.  M.,  Roespinoedji,  D.,  &  Napitupulu,  S.  (2020).  Applicability  of  Altman  Model  in  Predicting Financial Distress: Evidence from Rural Bank in Indonesia. Solid State Technology, 63(3).
[12] Putra, G. B. (2019). Analisis Prediksi Kebangkrutan Model Altman Dan Pendapat Auidtor Pada Perusahaan Sektor  Infrastruktur,  Utilitas  Dan  Transportasi  Di  Bursa  Efek  Indonesia.  Pontianak:  UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONTIANAK.
[13]  Rudianto.  (2013).  Akuntansi  Manajemen  Informasi  Untuk  Pengambilan  Keputusan  Strategis.  Jakarta: Erlangga.
[14] Sugiyono, A., & Untung, E. (2016). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: PT Grasindo.
[15]  Sumani.  (2019).  The  Structure  of  Good  Corporate  Governance  and  Financial  Indicators  as  Predictor  of Financial  Distress  in  Mining  Sector  Company  in  Indonesia.  Research  in  Business  and  Management, 6(1), 1-12.
[16]  Ullah,  H.,  Wang,  Z.,  Abbas,  M.  G.,  Zhang,  F.,  Shahzad,  U.,  &  Mahmood,  M.  R.  (2021).  Association  of Financial Distress and Predicted Bankruptvy: The Case of Pakistani Banking Sector. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(1), 573-585. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no.1.573 [17] Whitaker, R. B. (1999). The Earley Stages of Financial Distress. Journal of Economics and Finance.