Value : Jurnal Manajemen dan Akuntansi, 19 (2), Hal. 547 - 562 p-ISSN: 1979-0643 e-ISSN: 2685-7324

## PENGUKURAN METODE FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN TRANSPORTASI DI BEI 2020-2022
Steven Liong Winoto 1 Fredella Colline 2 1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Kristen Krida Wacana Email : steven.312020079@civitas.ukrida.ac.id
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Kristen Krida Wacana Email : fredella.colline@ukrida.ac.id
Diterima: 4 Februari 2024 Direview: 3 Mei 2024 Dipublikasikan: 20 Mei 2024

## Abstrak
Penelitian ini fokus pada identifikasi potensi financial distress , perbandingan lima metode pengukuran (Altman  Z-score,  Springate,  Zmijewski,  Grover,  dan  Merton),  dan  evaluasi  tingkat  akurasi  pada perusahaan  transportasi  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2020-2022  serta mengulas  implikasi penggunaan  metode-metode  tersebut  dalam  mendukung  pengambilan  keputusan  investasi  dan manajemen  risiko  perusahaan  transportasi. Dari  27  sampel,  Altman  Z-score  mengidentifikasi  8 perusahaan berpotensi mengalami kesulitan keuangan, sementara Springate, Zmijewski, Grover, dan Merton menyajikan angka 18, 6, 9, dan 5 perusahaan secara berturut-turut. Analisis statistik Kruskal Wallis  menunjukkan  perbedaan  signifikan  antara  metode  prediksi financial  distress .  Meskipun demikian, tiga uji paired sample menunjukkan ketidaksignifikan pada pasangan Grover dan Merton, Grover dan Springate, serta Merton dan Springate. Dengan tingkat akurasi tertinggi, metode Merton dianggap paling efektif dengan tingkat error terendah. Implikasi penelitian ini mencakup pemahaman risiko keuangan dan kesiapan perusahaan transportasi menghadapi fenomena financial distress di BEI. Kata Kunci : Kesulitan Keuangan, Pengukuran, Perbandingan, Akurasi

## Abstract
This  study  focuses  on  identifying  potential  financial  distress,  comparing  five  measurement  methods (Altman Z-score, Springate, Zmijewski, Grover, and Merton), and evaluating the level of accuracy in transportation  companies  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX)  in  2020-2022  and  reviewing  the implications of using these methods in supporting investment decision making and risk management of transportation  companies.  Out  of  27  samples,  Altman  Z-score  identified  8  companies  as  potentially experiencing financial distress, while Springate, Zmijewski, Grover, and Merton presented 18, 6, 9, and 5 companies respectively. Kruskal Wallis statistical analysis showed significant differences between the financial distress prediction methods. However, three paired sample tests showed insignificance in the pairings of Grover and Merton, Grover and Springate, and Merton and Springate. With the highest accuracy,  the  Merton  method  is  considered  the  most  effective  with  the  lowest  error  rate.  The implications  of  this  study  include  an  understanding  of  financial  risk  and  the  readiness  of  transport companies to face the phenomenon of financial distress on the IDX.
Keywords: financial distress, measurement, comparing, accuracy

## PENDAHULUAN
Budi  Karya  Sumadi  selaku  menteri  perhubungan  Indonesia  mengatakan  bahwa,  industri  pada sektor transportasi dan logistik mempunyai peran penting untuk menggerakkan roda perekonomian di Indonesia (dephub, 2021) . Di sisi lain, pandemi covid-19 menjadi ancaman bagi banyak perusahaan nasional tak terkecuali di sektor transportasi dan logistik di sepanjang tahun 2020 (Retaduari, 2022) . Hal ini dipertegas dengan pernyataan dari Direktur Eksekutif Asosiasi Emiten Indonesia yaitu Samsul Hidayat  yang  menyatakan  bahwa,  salah  satu  industri  yang  paling  terkena  dampak  dan  terindikasi mengalami  gagal  bayar  merupakan  sektor  transportasi  dan  logistik (Sidik,  2020) .  Dilansir  dari BeritaSatu.com, Bapak Budi Karya Sumadi menjelaskan bahwa perusahaan sektor industri transportasi mengalami penurunan omset mencapai 30 persen, bahwa untuk perusahaan penerbangan mencapai 50 persen pada tahun 2020 (Desfika, 2020) .
Tabel 1. Data Laba/Rugi Tahun Berjalan Perusahaan Sektor Transportasi dan Logistik Periode
2020 – 2022 Kode Perusahaan 2020 2021 2022 MIRA -Rp18,218,177,373 -Rp13,195,658,734 -Rp31,352,237,717 GIAA -Rp34,932,913,387,645 -Rp59,558,874,034,592  Rp58,781,560,552,224 CMPP -Rp2,754,589,873,561 -Rp2,337,876,178,035 -Rp1,646,936,950,638 TAXI -Rp53,221,960,000 Rp188,614,656,000 -Rp14,903,708,000 BLTA -Rp11,525,816,120 Rp84,121,277,103 Rp142,179,357,884
Sumber: Data diolah, 2023
Peneliti juga memaparkan pada tabel di atas, ditunjukkan data laba rugi perusahaan industri sektor transportasi dan logistik yang tercatat di Bursa Efek Indonesia pada periode 2020-2022. Setelah hampir 1 tahun pandemi covid-19, kelima perusahaan tersebut mengalami kerugian yang kronis. Contohnya pada  perusahaan  dengan  kode  MIRA  (PT.  Mitra  International  Resources  Tbk.)  sempat  mengalami kenaikan di tahun 2021 dengan mencatatkan kenaikan di angka -Rp13,195,658,734. Namun pada tahun 2022,  angka  tersebut  menurun  lebih  tajam  ke  -Rp31,352,237,717.  Sama  halnya  dengan  TAXI  (PT. Express Transindo Utama Tbk.), perusahaan tersebut sempat meningkat tajam pada tahun 2021 di angka Rp188,614,656,000 tetapi menurun pada angka -Rp 14,903,708,000. Menarik jika melihat pada GIAA (PT. Garuda Indonesia Tbk), di mana terdapat penurunan yang sangat tajam pada tahun 2021 di angka -Rp59,558,874,034,592,  namun  dapat  kembali  naik  ke  angka  Rp58,781,560,552,224.  Peneliti  juga mengambil informasi melalui data Badan Pusat Statistik (BPS), di mana terdapat laporan bahwa terjadi penurunan kunjungan wisatawan yaitu dengan jumlah 64,11 persen di sepanjang tahun 2020 saat itu. Hal ini diperkuat oleh Carmelita Hartoto seorang Ketua Umum Kamar Dagang dan Industri (Kadin) Indonesia yang berasumsi, bahwa pengisolasian stasiun, terminal dan bandara di kurun waktu pandemi memicu depresiasi performa keuangan pada industri transportasi dan logistik yang mencapai angka 50 persen. Masalah  -  masalah  yang  dialami  oleh  perusahaan  tersebut  membuat  munculnya  fenomena financial  distress yang  terjadi  di  banyak  bidang  perusahaan,  tak  terkecuali  pada  sektor  industri transportasi dan logistik.
Penelitian ini dilandasi oleh teori yang dijelaskan oleh Tron (2021) , secara konservatif menyatakan bahwa literatur ekonomi keuangan mengilustrasikan depresiasi keuangan atau financial distress sebagai peristiwa  yang  memakan  suatu  biaya,  yang  kemungkinannya  penting  dalam  menentukkan  struktur modal optimal bagi sebuah perusahaan. Selain itu, fenomena financial distress diidentifikasi sebagai suatu  keadaan  keuangan  perusahaan  yang  mengarahkan  perusahaan  tersebut  kepada  kebangkrutan. Sedangkan,  berdasarkan  penelitian Colline  (2020) ,  kondisi financial  distress diartikan  sebagai  suatu fenomena yang terjadi sebelum adanya kebangkrutan perusahaan, namun perusahaan tersebut belum bisa dipastikan akan bangrut atau tidak. Fenomena financial distress dapat dikaji dan diprediksi dengan melakukan  analisis  laporan  keuangan.  Dalam  hal  ini,  peneliti  ingin  mencoba  mengetahui  dan menganalisis perusahaan sektor transportasi dan logistik yang terdaftar pada BEI di periode 2020 - 2022 berpotensi  terindikasi  terkena financial  distress ,  menganalisa  dan  mengetahui  perbedaan  hasil signifikan antara kelima metode yang dipakai serta membandingkan metode pengukuran yang memiliki
tingkat  akurasi  paling  tinggi  untuk  mengukur  fenomena financial  distress tanpa  adanya  pengaruh. Merujuk  pada  latar  belakang  tersebut,  maka  akan  dilakukan  penelitian  yang  berjudul  “Pengukuran Metode Financial Distress Pada Perusahaan Transportasi Di BEI 2020-2022” tanpa adanya perngaruh. Analisis financial  distress ,  sangat  penting  untuk  dilakukan. Keunggulan  penelitian  ini  adalah pendekatannya  yang  komprehensif  dalam  menganalisis  potensi financial  distress pada  perusahaan sektor  transportasi  dan  logistik  yang  berfokus  pada  periode  2020-2022.  Berbeda  dengan  penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan satu metode pengukuran, penelitian ini mengadopsi pendekatan multi-metode  dengan  mengintegrasikan  lima  metode  berbeda  dengan  salah  satunya  menggunakan konsep probabilty of default pada Merton. Ini tidak hanya meningkatkan validitas analisis, tetapi juga memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang kondisi keuangan perusahaan. Tujuan dari penelitian  ini  di  mana  peneliti  ingin  mencoba  mengetahui  dan  menganalisis  perusahaan  sektor transportasi dan logistik yang terdaftar pada BEI di periode 2020-2022 berpotensi terindikasi terkena financial distress menggunakan software Microsoft Excel . Peneliti akan menggunakan kelima metode pengukuran financial  distress yaitu  metode  :  Altman  Z-score,  Springate,  Zmijewski,  Grover  dan Merton.  Kedua,  peneliti  juga  ingin  menganalisa  dan  mengetahui  perbedaan  hasil  signifikan  antara kelima metode yang dipakai. Peneliti menggunakan software IBM SPSS Statistics 23 Version untuk melakukan  uji  Kruskal  Wallis,  di  mana  uji  Kruskal  Wallis  ini  digunakan  untuk  menganalisa  dan mengetahui  perbedaan  hasil  signifikan.  Terakhir,  berdasarkan Ji  et  al.  (2019) ,  peneliti  akan membandingkan  metode  pengukuran  yang  memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  untuk  mengukur fenomena financial distress menggunakan rumus MAD ( Mean Absolute Deviation ) dan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ).

## KAJIAN PUSTAKA

## Signaling Theory
Teori sinyal adalah praktik perusahaan dalam memberikan informasi terpilih kepada pihak luar perusahaan (Ross, 1977) . Teori sinyal mendorong perusahaan untuk mengumumkan kerugian secara jelas  dalam  laporan  keuangan  yang  tersedia  untuk  umum (Fahmi,  2011) .  Prediksi  mengenai kemungkinan  kesulitan  keuangan  akan  memberikan  petunjuk  kepada  manajemen  perusahaan  untuk mengambil langkah-langkah yang sesuai dengan kinerja mereka, sementara bagi pihak eksternal, itu akan membantu mereka meramalkan masa depan kerja sama dengan perusahaan tersebut (Sudaryanti &  Dinar,  2019) .  Teori  sinyal  mengkomunikasikan  kepada  pasar  mengenai  kondisi  finansial  suatu perusahaan, yang memungkinkan pasar untuk memperoleh nilai rasio current ratio, debt to equity ratio , dan debt to assets ratio . Rasio-rasio ini berfungsi sebagai penanda apakah perusahaan tersebut berada dalam keadaan sehat atau sedang mengalami kesulitan finansial (Putri & Kristanti, 2020) .

## Financial Distress
Menurut Tron  (2021) ,  secara  konservatif  menyatakan  bahwa  literatur  ekonomi  keuangan mengilustrasikan  depresiasi  keuangan atau financial distress sebagai  peristiwa yang memakan  suatu biaya,  yang  kemungkinannya  penting  dalam  menentukkan  struktur  modal  optimal  bagi  sebuah perusahaan.
Selain itu, fenomena financial distress diidentifikasi sebagai suatu keadaan keuangan perusahaan yang mengarahkan perusahaan tersebut kepada kebangkrutan. Lalu berdasarkan Colline (2020) , kondisi financial  distress diartikan  sebagai  suatu  fenomena  yang  terjadi  sebelum  adanya  kebangkrutan perusahaan, namun perusahaan tersebut belum bisa dipastikan akan bangrut atau tidak.

## Metode Altman Z-Score
Menurut Altman  et  al.,  (2019) , formula prediksi  kebangkrutan  yang  digunakan  Altman  yaitu melalui suatu metode statistik dengan menggabungkan lima rasio keuangan. Bentuk perhitungan hasil yang dicapai dinamakan Z -score yaitu metode rasio yang memanfaatkan formula Multiple Discriminant Analysis . Formula metode Altman Z -score dijelaskan secara rinci sebagai berikut : Z = 1.2 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.6 X4 + 1.0 X5
Di mana : X1 = Modal Kerja Bersih/ Total Aset.
Modal  Kerja  Bersih  sangat  diperlukan  untuk  mengukur  modal  kerja.  Cara  menghitung  Modal Kerja Bersih adalah dengan mengurangi aktiva lancar dengan kewajiban lancar. Hasil dari perhitungan tersebut dibagi dengan total Aset untuk menghasilkan X1. X2 = Laba ditahan/ Total Aset.
Laba ditahan/ Total Aset merupakan suatu perbandingan antara laba ditahan dan total aset yang tertera. Laba ditahan akan berkurang jika suatu perusahaan mengalami depresiasi. Jadi dengan semakin berkurang  laba  ditahan  terhadap  aktiva  total,  lebih  tinggi  kemungkinan  perusahaan  mengalami fenomena financial distress . X3 = Laba Operasional/ Total Aset.
Laba Operasional/ Total Aset dijelaskan sebagai salah satu rasio profitabilitas di mana kapasitas suatu  perusahaan  untuk memperoleh laba. Maka,  semakin  kecil  rasio ini, makin besar  kemungkinan perusahaan terindikasi terkena fenomena financial distress . X4 = Nilai Pasar Ekuitas/ Nilai Buku.
Nilai  Pasar  Ekuitas/  Nilai  Buku  merupakan  dijelaskan  sebagai  kapasitas  perusahaan  untuk memenuhi kewajibannya dengan modal sendiri yang tertera pada laporan keuangan. Jika semakin kecil rasio ini, maka semakin tinggi kemungkinan financial distress yang akan dialami perusahaan. X5 = Penjualan/ Total Aset.
Penjualan/ Total Aset diperlukan untuk mengukur efisiensi penjualan yang dihasilkan dari suatu aset  perusahaan.  Rasio  penjualan/  total  aset  menempati  peringkat  tinggi  dalam  kontribusinya mencerminkan kapasitas diskriminatif model keseluruhan.
Berikut kriteria yang digunakan untuk memprediksi fenomena financial distres s suatu perusahaan dengan menggunakan metode Altman Z- score : Z > 2.90
: Perusahaan dinyatakan perusahaan sehat. 1.23 < Z  2.90 : Perusahaan dinyatakan sebagai zona abu. Z < 1.23
: Perusahaan dinyatakan perusahaan tidak sehat.

## Metode Springate
Metode Springate memprediksi  kebangkrutan  dengan  mengaplikasikan  4  jenis  rasio  keuangan. Keempat rasio tersebut yaitu Modal Kerja Bersih, Laba Operasional, Laba sebelum pajak/ Utang jangka pendek,  dan  Penjualan.  Berbeda  dengan  Altman  Z- score ,  metode Springate mempunyai  rasio  Laba Sebelum Pajak/ Utang Jangka Pendek. Pada definisi rasio keuangan lainnya yaitu Laba Sebelum Pajak/ Utang  Jangka  Pendek  merupakan  perolehan  dari  nilai  laba  bersih  sebelum  dikeluarkan  pajak  dibagi hutang saat ini yang dikategorikan sebagai rasio profitabilitas (Listyarini, 2020) . Menurut Azzahra dkk. (2022) , formula metode Springate dijelaskan sebagai berikut: S = 1.03X1 + 3.07X2 + 0.66X3 + 0.4X4 Berikut kriteria penjelasan hasil dari perhitungan metode Springate : S < 0.862 : Perusahaan tidak sehat. S > 0.862 : Perusahaan sehat.

## Metode Zmijewski
Menurut Rahmat (2020) , Zmijewski melakukan analisa pada penelitiannya dengan menggunakan sampel  secara  tidak  arbitrer  dengan  populasi  yang  ditelitinya.  Ketiga  rasio  yang  dimanfaatkan Zmijewski  diantaranya  yaitu  Laba  Setelah  Pajak/  Total  Aset,  Total  Hutang/  Total  Aset,  dan  Aset Lancar/ Utang Jangka Pendek.
Formula metode Zmijewski dijelaskan sebagai berikut : X = −4.3 − 4.5X1 + 5.7X2 − 0.004X3 Di mana : X1 = Laba Setelah Pajak/ Total Aset.
Rasio pertama yang digunakan merupakan perbandingan antara laba bersih yang dikurangi setelah pajak  dengan  total  aset  yang  dimiliki  oleh  suatu  perusahaan.  Tujuannya  adalah  untuk  menunjukkan seberapa baik sebuah perusahaan menggunakan aset yang telah diinvestasikan. X2 = Total Hutang/ Total Aset.
Total Hutang/  Total Aset merupakan rasio yang membandingkan total hutang dengan total aset yang  dimiliki  oleh  perusahaan.  Tujuan  dari  rasio  Total  Hutang/  Total  Aset  yaitu  digunakan  untuk mengukur likuiditas suatu perusahaan secara keseluruhan. X3 = Aset Lancar/ Utang Jangka Pendek.
Sama halnya dengan rasio total hutang/ total aset, rasio Aset Lancar/ Utang Jangka Pendek ingin mengukur likuiditas suatu perusahaan, tetapi dipusatkan dalam jangka pendek. Berikut kriteria penjelasan hasil dari perhitungan metode Zmijewski : Nilai X < 0 : Perusahaan dinyatakan sebagai perusahaan sehat. Nilai X > 0 : Perusahaan dinyatakan perusahaan tidak sehat.

## Metode Grover
Berdasarkan Piana  dan  Hidayat  (2023) ,  metode Grover merupakan  hasil  dari  implementasi refactoring dan reassessing dari  metode  Altman Z-score yang  di  mana  dengan  menjumlahkan  13 indikator  keuangan  yang  aktual  serta  dianalisis  dengan  memanfaatkan Canonical  Discriminant Function Coefficients . Formula metode Grover dijelaskan sebagai berikut : G-score = 1.650X1 + 3.404X2 + 0.016ROA + 0.05 Berikut kriteria penjelasan hasil dari perhitungan metode Grover : G- score  0.01  : Perusahaan sehat. G- score  -0.02  : Perusahaan tidak sehat.

## Metode Merton
Menurut Wijoyo  (2021) ,  menghitung  nilai probability  of  default atau  probabilitas  gagal  bayar menggunakan Metode Merton berlandasan bahwa pertama , nilai ekuitas adalah sumber cadangan dari pembiayaan  perusahaan.  Sementara  itu,  pinjaman  merupakan  bagian  dari  liabilitas  atau  kewajiban. Kedua ,  volatilitas  nilai  aset  perusahaan  terjadi  dari  waktu  ke  waktu.  Dan terakhir ,  nilai  liabilitas memiliki tingkat resiko yang berbeda-beda tergantung dari skala prioritas yang tertera.
Merton  (1974) berasumsi  bahwa,  semakin  tinggi  nilai  liabilitas  terhadap  nilai  ekuitasnya  maka semakin  besar  juga  probabilitas  gagal  bayar  perusahaan  tersebut.  Sebaliknya,  semakin  rendah  nilai liabilitas terhadap nilai ekuitasnya, maka semakin rendah probabilitas gagal bayar perusahaan tersebut (Ramadhani & Fitri, 2022) . Formula metode Merton dijelaskan sebagai berikut : 1. Perhitungan return total asset (Aini et al., 2020) :
Keterangan, Δ PA
= Return total aset perusahaan. Δ PAt = Total aset pada periode sekarang (t).
ΔPAt-1 = Total aset pada periode sebelumnya.
2. Perhitungan Distance to Default (Mahfirah & Wibowo, 2022) :
Keterangan, DDt = Distance to Default . VA,t  = Total Aset.
Xt = Total Liabilitas.
 = Suku Bunga Bebas Risiko/ BI Rate .
 A = Standar Deviasi Return Total Aset.
T = Jangka waktu diasumsikan 1 tahun.
3. Perhitungan probability of default (Mahfirah & Wibowo, 2022) :
Keterangan, Pdef  = Probability of default . N = Distribusi normal kumulatif.
Dalam menetapkan probability of defaul t perusahaan, dapat menggunakan fungsi pada excel yaitu =NORMSDIST untuk mencari distribusi normal kumulatifnya.
Berikut  kriteria yang  digunakan  untuk memprediksi financial  distres s  suatu perusahaan  dengan menggunakan model Merton (Wibowo, 2017) : ‘% Probability of default < 50% : Stabil. ‘% Probability of default > 50% : Tidak Stabil.
Kerangka berpikir pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Kerangka Berpikir Penelitian

## PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Berdasarkan teori dari Altman, fenomena financial distress tentunya disebabkan oleh rasio modal kerja bersih yang turun signifikan terhadap aset perusahaan tersebut. Dalam penelitian Azzahra dkk. (2022) ,    menunjukkan  bahwa  terdapat  sampel  15  perusahaan  sektor  transportasi  dan  logistik  yang terdaftar  di  BEI.  Pada  metode Altman , Springate dan Zmijewski dijelaskan  bahwa  terdapat  sedikit perusahaan yang terindikasi terkena fenomena financial distress . Sementara itu, terdapat kesenjangan yang dituliskan oleh Wijayanti dan Ratih (2022) , bahwa dijelaskan terdapat 9 perusahaan transportasi dan  logistik  yang  menjadi  sampel  serta  perusahaan  yang  terindikasi  terkena financial  distress berdasarkan metode Altman Z -score yaitu PT. Pelayaran Nasional Bina Buana Raya Tbk (BBRM), PT. Berlian Laju Tanker Tbk (BLTA) dan PT. Humpuss Intermoda Transportasi Tbk (TERHIT). Selain itu, terdapat  3  perusahaan  yang  berada  pada  wilayah  zona  warna  abu,  dan  3  perusahaan  yang  kondisi keuangannya sehat alias terindikasi tidak terkena financial distress . Maka  dapat  dirumuskan  hipotesis penelitian yaitu:
H1: Perusahaan industri sektor transportasi dan logistik yang terdapat di Bursa Efek Indonesia pada periode 2020-2022 berpotensi mengalami fenomena financial distress .
Pada  penelitian Piana  dan  Hidayat  (2023) disimpulkan  bahwa,  hasil  dari  penelitian  tersebut dinyatakan tidak terdapat dismilaritas hasil yang signifikan antara metode Altman Z -score , Springate dan Grover dalam mengukur tingkat fenomena financial distress pada perusahaan sektor transportasi dan logistik. Sampel yang digunakan pada penelitian tersebut yaitu 25 perusahaan yang terdaftar pada BEI periode tahun 2018-2021. Dalam penelitian ini menyatakan bahwa, tidak terdapat dismilaritas hasil yang  signifikan,  sehingga  terdapat  kesenjangan  pada  penelitian  tersebut.  Hal  ini  juga  terdapat  pada penelitian Tiono  dan  Colline  (2020) yang  menyatakan  bahwa,  metode  Altman  Z -score , Springate , Grover dan Zmijewski memiliki  rata-rata  yang  sama,  namun  mempunyai  perbedaan  hasil  yang signifikan.  Pada  sampel  penelitian  ini  menggunakan  perusahaan  sektor  pertambangan  sub  sektor minyak dan gas bumi yang terdaftar di bursa efek Indonesia periode tahun 2014-2018. Maka dari itu, peneliti ingin membuktikan bahwa terdapat dismilaritas hasil yang signifikan antara metode Altman Z - score , Springate , Zmijewski dan Grover dalam memprediksi fenomena financial distress . Maka dapat dirumuskan  hipotesis penelitian yaitu:
H2: Terdapat perbedaan hasil antara metode Altman Z -score , Springate , Zmijewski , Grover dan Merton dalam memprediksi fenomena financial distress .
Penelitian yang dituliskan oleh Ramadhani dkk. (2023) menyatakan bahwa, terdapat 23 perusahaan dari  sektor  transportasi  dan  logistik  digunakan  sebagai  sampel.  Dari  analisis  pengukuran  yang dilakukan,  menyatakan  bahwa  terdapat  dismilaritas  yang  signifikan  antara  metode  Altman  Z -score , Zmijewski dan Grover . Terakhir, ditegaskan bahwa metode Zmijewski merupakan metode yang paling akurat dengan tingkat error paling rendah. Hal tersebut juga dipertegas melalui penelitian Sembiring dan Sinaga (2022) , bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara keempat model yaitu Altman Z - score , Grover , Springate dan Zmijewski . Di sisi lain, dinyatakan bahwa metode springate menunjukkan tingkat akurasi yang paling tinggi dengan angka 79 persen. Hal ini justru menjadi kesenjangan yang harus teliti bahwa metode pengukuran mana yang paling akurat untuk mengukur fenomena financial distress . Maka  dapat  dirumuskan  hipotesis penelitian yaitu: H3:  Terdapat  metode  yang  paling  akurat  untuk  memprediksi financial  distress pada  perusahaan sektor transportasi dan logistik yang terdapat di BEI pada periode tahun 2020-2022.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu laporan keuangan yang sudah diaudit sebagai data ikhtisar  hasil  kinerja  perusahaan.  Populasi  dalam  penelitian  ini  yaitu  perusahaan  industri  sektor transportasi  dan  logistik  yang  terdaftar  di  BEI  periode  tahun  2020  –  2022.  Periode  2020  –  2022 merupakan masa peralihan pasca Covid-19, sehingga peneliti ingin meneliti dan melihat perusahaan yang terindikasi financial distress , khususnya pada sektor transportasi dan logistik. Jumlah sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak 27 perusahaan. Peneliti telah melakukan penyaringan terhadap  perusahaan  sektor  transportasi  dan  logistik  yang  terdaftar  di website Bursa  Efek  Indonesia (BEI).  Dalam  hal  ini  terdapat  total  37  perusahaan  sektor  transportasi  dan  logistik,  lalu  peneliti kerucutkan  menjadi  27  perusahaan.  Hal  ini  disebabkan  terdapat  empat  perusahaan  yang  tidak mempunyai laporan keuangan atau tidak muncul pada website , satu perusahaan yang tidak mempunyai laporan  keuangan  tahun  2022  dan  lima  perusahaan  lainnya  tercantum  pada  tahun  2023  yang  bukan masuk pada kriteria data sampel penelitian.
Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan  oleh  peneliti  pada  penelitian  ini  adalah  teknik purposive sampling , di mana teknik purposive sampling merupakan teknik pengambilan sampel melalui sumber data dengan pertimbangan tertentu (Abdussamad, 2021) . Penelitian ini menggunakan sampel laporan keuangan dari perusahaan di sektor transportasi dan logistik yang sudah diaudit dan terdaftar di BEI selama periode 2020-2022. Peneliti awalnya melakukan uji deskriptif pada 27 perusahaan dengan IBM SPSS Statistics versi 23, menghitung mean , maksimum, minimum, dan standar deviasi. Kemudian, peneliti  melakukan  uji  hipotesis,  termasuk  perhitungan  metode financial  distress dengan Microsoft Excel untuk mengidentifikasi potensi financial distress perusahaan. Pengujian Kruskal Wallis dengan IBM  SPSS  Statistics  versi  23  dilakukan  untuk  menilai  perbedaan  antara  lima  metode  prediksi, sementara pengujian tingkat akurasi menggunakan Microsoft Excel dengan rumus MAD dan MAPE dilakukan untuk menentukan metode yang paling akurat dalam memprediksi financial distress .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang terkumpul merupakan hasil perhitungan melalui lima metode prediksi financial distress dari  periode  2020-2022,  telah  dirata-ratakan  dan  dilakukan  pengujian  statistik  deskriptif  melalui aplikasi IBM SPSS Statistics versi 23. Berikut adalah hasil uji statistik deskriptif dengan menggunakan IBM SPSS Statistics versi 23 disajikan pada tabel 2 seperti di bawah ini.
Tabel 2. Hasil Uji Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Altman_ZScore 27 -19,20 7689,92 287,2867 1479,44535 Springate 27 -2,32 7156,87 265,4985 1377,25492 Zmijewski 27 -4,22 8,47 -1,0011 2,89110 Grover 27 -2,99 7934,88 293,8815 1527,06922 Merton 27 0,01 0,91 0,2559 0,26246 Valid N (listwise) 27
Sumber: Data diolah, 2023
Berdasarkan  tabel  2  di  atas,  masing-masing metode prediksi  memiliki  hasil  jumlah  angka  yang berbeda-beda.  Pada  metode pertama Altman  Z- score memiliki  nilai  angka  rata-rata  ( mean )  sebesar 287.2867, nilai tertinggi (maksimum) sebesar 7689.92, nilai terendah (minimum) sebesar -19.20, dan standar  deviasi  sebesar  1479.44535.  Nilai  rata-rata  tertinggi  perusahaan  periode  2020-2022  dimiliki oleh PT Samudera Indonesia Tbk (SMDR) pada tahun 2022 dan nilai minimum dimiliki oleh PT Berlian Laju Tbk (BLTA) pada tahun 2021. Standar deviasi sebesar 1479.44535 yang berarti bahwa titik data semakin menyebar dari nilai rata-rata pada metode Altman Z- score . Perhitungan kedua yaitu  metode  Springate,  memiliki  nilai  angka  rata-rata  ( mean )  sebesar 265.4985,  nilai  tertinggi (maksimum) sebesar  7156.87,  nilai  terendah (minimum) sebesar  -2.32,  dan standar  deviasi  sebesar  1377.25492.  Nilai  rata-rata  tertinggi  perusahaan  periode  2020-2022  dimiliki oleh  PT  Samudera  Indonesia  Tbk  (SMDR)  pada  tahun  2022  dan  nilai  minimum  dimiliki  oleh  PT AirAsia  Indonesia  Tbk  (CMPP)  pada  tahun  2020.  Standar  deviasi  sebesar  1377.25492  yang  berarti bahwa titik data semakin menyebar kedua dari nilai rata-rata pada metode Springate.
Perhitungan ketiga yaitu  Metode  Zmijewski,  memiliki  nilai  angka  rata-rata  ( mean )  sebesar  - 1.0011, nilai tertinggi (maksimum) sebesar 8.47, nilai terendah (minimum) sebesar -4.22, dan standar deviasi  sebesar  2.89110.  Nilai  rata-rata  tertinggi  perusahaan  periode  2020-2022  dimiliki  oleh  PT AirAsia Indonesia Tbk (CMPP) pada tahun 2022 dan nilai minimum dimiliki oleh PT Pelayaran Nelly Dwi Putri Tbk (NELY) pada tahun 2022. Dalam hal ini arti maksimum dan minimum berbeda dengan kedua  metode  sebelumnya  yang  menunjukkan  bahwa  maksimum  berarti  perusahaan  yang  sehat sedangkan minimum merupakan perusahaan tidak sehat. Namun, pada penelitian ini metode Zmijewski menafsirkan maksimum yaitu angka tertinggi perusahaan merupakan perusahaan yang tidak sehat dan sedangkan minimum perusahaan yang tidak sehat. Standar deviasi sebesar 2.89110 yang berarti bahwa titik data semakin menyebar ketiga dari nilai rata-rata pada metode Zmijewski.
Perhitungan keempat yaitu  Metode  Grover,  memiliki  nilai  angka  rata-rata  ( mean )  sebesar 293.8815,  nilai  tertinggi (maksimum) sebesar  7934.88,  nilai  terendah (minimum) sebesar  -2.99,  dan standar  deviasi  sebesar  1527.06922.  Nilai  rata-rata  tertinggi  perusahaan  periode  2020-2022  dimiliki oleh  PT  Samudera  Indonesia  Tbk  (SMDR)  pada  tahun  2022  dan  nilai  minimum  dimiliki  oleh  PT AirAsia  Indonesia  Tbk  (CMPP)  pada  tahun  2021.  Standar  deviasi  sebesar  1527.06922  yang  berarti bahwa titik data semakin menyebar keempat dari nilai rata-rata pada metode Grover.
Perhitungan terakhir yaitu Metode Merton, memiliki nilai angka rata-rata ( mean ) sebesar 0.2599, nilai tertinggi (maksimum) sebesar 0.91, nilai terendah (minimum) sebesar 0.01, dan standar deviasi sebesar  0.26246.  Nilai  rata-rata  tertinggi  perusahaan  periode  2020-2022  dimiliki  oleh  PT  AirAsia Indonesia Tbk (CMPP) pada tahun 2021 dan nilai minimum dimiliki oleh PT Krida Jaringan Nusantara Tbk (KJEN) pada tahun 2021. Dalam hal ini arti maksimum dan minimum berbeda juga dengan metode sebelumnya yang menunjukkan bahwa maksimum berarti perusahaan yang sehat sedangkan minimum merupakan perusahaan tidak sehat. Namun, pada penelitian ini metode Merton menafsirkan maksimum yaitu  angka  tertinggi  perusahaan  merupakan  perusahaan  yang  tidak  stabil  dan  sedangkan  minimum
perusahaan  yang  stabil.  Standar  deviasi  sebesar  0.26246  yang  berarti  bahwa  titik  data  semakin menyebar kelima dari nilai rata-rata pada metode Merton.
Berikut  merupakan  hasil  penelitian  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  kelima  metode financial distress dengan hasil yang ditunjukkan table 3 berikut ini.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Metode Financial Distres No. Nama Perusahaan Kode Saham Altman Z- Score Springate Zmijewski Grover Merton Rata-rata Perhitungan Score Periode 2020 - 2022 1 PT Mineral Sumberdaya Mandiri Tbk AKSI 5.09 1.46 -1.45 0.82 0.22 2 PT Adi Sarana Armada Tbk ASSA 3.37 0.46 -0.39 0.13 0.31 3 PT Blue Bird Tbk  BIRD 5.35 0.3 -2.98 0.23 0.05 4 PT Berlian Laju Tbk BLTA -19.2 0.68 -1.54 0.33 0.19 5 PT Batavia Prosperindo Trans Tbk BPTR 2.83 0.22 -0.43 0.03 0.28 6 PT AirAsia Indonesia Tbk CMPP -2.7 -2.32 8.47 -2.99 0.91 7 PT Dewata Freight International Tbk DEAL 1.1 -0.56 2.49 -0.71 0.62 8 PT Garuda Indonesia (Persero) Tbk GIAA 0.83 -0.21 4.14 -0.7 0.81 9 PT Jaya Trishindo Tbk HELI 2.54 -0.32 -0.18 -0.31 0.26 10 PT Indomobil Multi Jasa Tbk IMJS 2.4 0.05 0.51 -0.02 0.43 11 PT Armada Berjaya Trans Tbk JAYA 8.22 0.93 -3.75 0.57 0.01 12 PT Krida Jaringan Nusantara Tbk KJEN 8.54 -0.22 -3.64 0.1 0.01 13 PT Eka Sari Lorena Transport Tbk LRNA 4.53 -0.7 -2.56 -0.01 0.05 14 PT Mitra International Resources MIRA -2 -0.23 -2.07 -0.08 0.1 15 PT Mitra Investindo Tbk MITI 9.49 1.49 -3.77 1.04 0.03 16 PT Pelayaran Nelly Dwi Putri Tbk NELY 9.34 2.44 -4.22 0.78 0.01 17 PT Prima Globalindo Logistik Tbk PPGL 6.48 1.63 -3.29 0.94 0.05
18 PT Putra Rajawali Kencana Tbk PURA 9.33 0.47 -3.79 0.31 0.02 19 PT Steady Safe Tbk SAFE -1.94 -0.86 2.67 -1.55 0.74 20 PT Satria Antaran Prima Tbk SAPX 6.84 2.15 -2.91 1.29 0.09 21 PT Sidomulyo Selaras Tbk SDMU 1.12 -0.56 1.72 -0.93 0.57 22 PT Samudera Indonesia Tbk SMDR 7,689.92 7156.87 -2.02 7934.88 0.18 23 PT Express Transindo Utama Tbk TAXI -13.39 2.25 -0.21 -1 0.36 24 PT Temas Tbk TMAS 4.67 1.64 -1.65 0.9 0.24 25 PT Trimuda Nuansa Citra Tbk TNCA 6.87 0.86 -3.16 0.5 0.04 26 PT Transkon Jaya Tbk TRJA 3.77 0.69 -1.45 0.36 0.21 27 PT WEHA Transportasi Indonesia Tbk WEHA 3.34 -0.15 -1.57 -0.11 0.12
Sumber: Data diolah, 2023
Dalam tabel 3 di atas, hasil perhitungan metode Altman Z- score menunjukkan bahwa 8 dari 27 perusahaan  terlihat  mengalami  kesulitan  keuangan.  Ada  3  perusahaan  yang  berada  di  zona  abu-abu, sementara  16  perusahaan  lainnya,  berdasarkan  kriteria  Z- score ,  tidak  menunjukkan  tanda-tanda kesulitan keuangan.. Nilai rata-rata tertinggi perusahaan periode 2020-2022 dimiliki oleh PT Samudera Indonesia Tbk (SMDR) pada tahun 2022, hal ini diperkuat dengan hasil modal kerja bersih yang tinggi dan positif sepanjang periode 2020 hingga 2022. Nilai minimum z- score dimiliki oleh PT Berlian Laju Tbk (BLTA) pada tahun 2022, di mana hal ini diperkuat juga dengan jumlah hasil laba ditahan yang selalu merugi di sepanjang tahun 2020 hingga 2022. Namun jika dilihat dari segi perkembangan aset, PT  Berlian  Laju  Tbk  (BLTA)  memberikan  kenaikan  yang  signifikan  berdasarkan  data  dari  laporan keuangan tahun 2020 hingga 2022. Hasil ini menunjukkan perhitungan metode Altman Z- score sejalan dengan  hasil  penelitian  dari Wijayanti  dan  Ratih  (2022) yang  menyatakan  bahwa,  9  perusahaan transportasi  dan  logistik  yang  menjadi  sampel  serta  perusahaan  yang  terindikasi  terkena financial distress berdasarkan  metode  perhitungan  Altman  Z -score yaitu  diantaranya  adalah  PT  Berlian  Laju Tanker Tbk (BLTA). Selain itu penelitian tersebut menyatakan terdapat 3 perusahaan yang berada pada wilayah zona warna abu sama seperti pada penelitian ini.
Metode Springate memberikan banyak indikasi kesulitan keuangan, dengan 18 perusahaan terkena dampak, sedangkan 9 perusahaan lainnya tidak menunjukkan masalah keuangan.  Nilai z- score yang paling rendah dimiliki oleh PT AirAsia Indonesia Tbk (CMPP) pada tahun 2020 dengan nilai -2.53. Hal ini didukung juga dengan hasil perhitungan rasio laba operasi perusahan yang merugi dari periode 2020 hingga 2022. Namun jika dilihat dari hasil perhitungan z- score metode springate, PT AirAsia Indonesia Tbk (CMPP) memberikan hasil z- score yang terus berkembang menuju yang lebih baik. Hal tersebut ditunjukkan dengan hasil z- score yang terus mengecil di periode 2020 hingga 2022. Lalu jika mengacu pada  nilai  rata-rata  tertinggi  perusahaan  periode  2020-2022,  masih  dimiliki  dan  dipegang  oleh  PT Samudera Indonesia Tbk (SMDR) pada tahun 2022 serta diikuti oleh PT Pelayaran Nelly Dwi Putri Tbk (NELY) di tahun 2022. Hasil nilai rasio laba operasi dan penjualan terhadap total aset yang tinggi dan positif sepanjang periode 2020 hingga 2022 memberikan dukungan pada PT Samudera Indonesia Tbk  (SMDR)  dan  PT  Pelayaran  Nelly  Dwi  Putri  Tbk  (NELY).  Hasil  ini  menunjukkan  perhitungan metode Springate tidak sesuai dengan penelitian yang dijelaskan oleh Azzahra dkk. (2022) bahwa, pada metode  perhitungan  Springate  memberikan  hasil  yaitu  di  mana  terdapat  sedikit  perusahaan  yang terindikasi terkena fenomena financial distress . Namun nyatanya, metode springate memberikan hasil
indikasi financial  distress yang  cukup  banyak  dengan  total  jumlah  18  dari  27  perusahaan  sektor transportasi dan logistik terindikasi fenomena financial distress .
Secara keseluruhan, ada 6 perusahaan yang terindikasi kesulitan keuangan dari total 27 perusahaan. Nilai  z- score yang  paling  tinggi  dimiliki  oleh  PT  AirAsia  Indonesia  Tbk  (CMPP)  pada  tahun  2022 dengan nilai 10.04. Hal ini didukung juga dengan hasil perhitungan rasio laba tahun berjalan perusahaan yang terus merugi dari periode 2020 hingga 2022. Nilai z-score yang tertinggi, dalam metode Springate memiliki arti bahwa perusahaan tersebut terindikasi financial distress . Sedangkan, pada nilai z- score terendah dipegang oleh PT Pelayaran Nelly Dwi Putri Tbk (NELY) pada tahun 2022 dengan nilai z- score sebesar -4.58 dan diikuti oleh PT Putra Rajawali Kencana Tbk (PURA) di tahun 2022 sebesar - 3.91  di  tahun  2021.  Hasil  z- score milik  PT  Pelayaran  Nelly  Dwi  Putri  Tbk  (NELY)  dan  PT  Putra Rajawali  Kencana  Tbk (PURA)  membuktikan  bahwa  perusahaan tersebut tidak  terindikasi financial distress . Hal ini didukung juga dengan hasil rasio perbandingan total aset lancar dengan liabilitas jangka pendeknya  yang  positif  di  sepanjang  tahun  2020  hingga  2022.  Hasil  ini  menunjukkan  perhitungan metode Zmijewski sejalan dengan penelitian yang dijelaskan oleh  Azzahra dkk. (2022) bahwa, pada metode  perhitungan  Zmijewski  memberikan  hasil  yaitu  di  mana  terdapat  sedikit  perusahaan  yang terindikasi terkena fenomena financial distress . Hal ini diperkuat dengan jumlah total perusahaan sektor transportasi  dan  logistik  yang  terindikasi financial  distress yaitu  6  dari  total  27  perusahaan  pada penelitian ini.
Metode  Grover  menunjukkan  9  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  dari  total  27 perusahaan berdasarkan nilai rata-rata periode 2020 hingga 2022. Nilai z- score terkecil dimiliki oleh PT AirAsia Indonesia Tbk (CMPP) pada tahun 2021 dengan nilai -3.14 dan diikuti oleh PT Steady Safe Tbk (SAFE) dengan nilai -2.00 pada tahun 2021 . Hal ini tentunya dibuktikan dengan jumlah modal kerja bersih yang terus merugi secara signifikan dari periode 2020 hingga 2022. PT AirAsia Indonesia Tbk (CMPP) dan PT Steady Safe Tbk (SAFE) juga mempunyai hasil rasio return on asset terhadap total aset yang sangat merugi di tahun 2021. Sedangkan, jumlah nilai z- score tertinggi dimiliki oleh PT Samudera Indonesia Tbk (SMDR) pada tahun 2022. Hasil rasio laba operasi terhadap total aset yang dimiliki oleh PT Samudera Indonesia Tbk (SMDR) terus bertumbuh hingga tahun 2022, hal ini tentunya sangat berpengaruh kepada nilai z- score perusahaan tersebut. Rasio return on asset miliki PT Samudera Indonesia Tbk (SMDR) juga menunjukkan nilai yang terus bertumbuh secara signifikan dari tahun 2020 hingga tahun 2022. Hasil ini menunjukkan perhitungan metode Grover sejalan dengan penelitian yang dijelaskan oleh Kusumastuti dkk. (2023) bahwa, pada metode perhitungan Grover memberikan hasil yaitu di mana terdapat indikasi fenomena financial distress yang lebih besar sesudah Covid-19 di rentan tahun 2020 hingga 2021. Metode Grover memberikan hasil indikasi financial distress dengan jumlah total  nilai  rata-rata  periode  2020  hingga  2022  sebesar  9  dari  27  perusahaan  sektor  transportasi  dan logistik.
Terakhir, metode Merton mengidentifikasi 5 dari 27 perusahaan mengalami kesulitan keuangan. Pada 2 di atas, menunjukkan nilai probabilitas gagal bayar tertinggi dimiliki oleh PT AirAsia Indonesia Tbk  (CMPP)  di  tahun  2021  sebesar  99.62  persen.  Hal  ini  tentunya  memperkuat  indikasi financial distress yang  tinggi  pada  PT  AirAsia  Indonesia  Tbk  (CMPP).  Tentunya  indikasi  ini  juga  diperkuat melalui perhitungan distance to default atau jarak ke gagal bayarnya yang sangat rendah di tahun 2021. Sedangkan  menariknya,  nilai  probabilitas  gagal  bayar  terendah  di  pegang  oleh  PT  Krida  Jaringan Nusantara  Tbk  (KJEN)  pada  tahun  2021  dengan  angka  probabilitas  sebesar  0.00  peren.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  PT  Krida  Jaringan  Nusantara  Tbk  (KJEN)  memiliki  probabilitas  terendah  dan tidak terindikasi financial distress . Indikasi ini juga diperkuat melalui perhitungan distance to default atau jarak ke gagal bayar nya yang sangat tinggi di tahun 2021.
Namun, perhitungan metode Merton sejalan dengan penelitian yang dijelaskan oleh Kang et al. (2022) bahwa,  pada  metode  perhitungan  Merton  memiliki  kelebihan  dari  kedua  model  hazard  dan model  Merton Distance  to  Default yang  dimodifikasi,  dengan  tambahan  dapat  secara  tepat  waktu mencerminkan  volatilitas  pasar  dan  memprediksi  kapan distress akan  terjadi.  Sehingga,  dari  hasil penelitian ini memberikan indikasi perusahaan sektor transportasi dan logistik yang terkena financial distress secara akurat.
Hasil  perhitungan metode-metode  yang  peneliti  lakukan,  kode  saham  CMPP  atau  PT.  Air  Asia Indonesia Tbk menjadi perusahaan yang paling banyak disebut terindikasi berpotensi financial distress . Hal ini tentunya didukung dari hasil liabilitas yang terus menjadi beban perusahaan dan catatan rugi bersih  usaha  akibat  beban  yang  berlebihan.  Jika  mengacu  pada  faktor stock-base  insolvency ,  nilai
current  asset yang  lebih  kecil  dari  pada current liabilitiesnya  pada  CMPP  juga  mendukung  bahwa perusahaan tersebut terindikasi berpotensi financial distress .  Menurut CNBC Indonesia (2023) , data laporan keuangan juga tercatat total liabilitas CMPP malah meningkat sebesar Rp1,1 triliun menjadi Rp11,  47  triliun  per  September  2022.  Liabilitas  sewa  menjadi  yang  terbesar  pada  posisi  liabilitas perusahaan. Nilainya mencapai Rp5,7 triliun atau 49,6 persen dari total liabilitas CMPP. Kedua faktor kuat  tersebut  yang  mendorong  bahwa  memang  PT.  Air  Asia  Indonesia  Tbk  terindikasi  fenomena financial  distress .  Perusahaan  CMPP  wajib  melakukan  reorganisasi  dengan  mengubah  struktur modalnya dan melakukan likuidasi yaitu menjual aset-aset perusahaan untuk menutupi kewajibannya. Selain  CMPP,  ada  juga  SMDR  atau  PT  Samudera  Indonesia  Tbk  yang  disebut  di  beberapa  hasil perhitungan metode memiliki kinerja keuangan yang sangat baik. Hal ini tentunya tidak terlepas dari kenaikan  pendapatan  sebesar  12  persen  menjadi  US$  490,84  juta  pada  2020  dibandingkan  tahun sebelumnya. Terdapat juga lini bisnis Samudera Shipping yang menjadi kontributor pendapatan terbesar dengan menyumbangkan 72 persen terhadap total pendapatan (Mahardika, 2021). Jika mengacu pada faktor flow-base insolvency , arus kas yang dimiliki SMDR tidak menunjukkan melewati batas dari debt covenan t yang berarti stabil dan termasuk kriteria yang baik. Berdasarkan  kelima  perhitungan  metode financial  distress yang  peneliti  lakukan,  bahwa  tidak semua perusahaan industri sektor transportasi dan logistik yang terdapat di BEI 2020-2022 berpotensi mengalami fenomena financial distress . Maka dari itu H0 diterima dan H1 ditolak.
Pada  uji  hipotesis  kedua,  peneliti  melakukan  pengujian  Kruskal  Wallis  pada  kelima  metode pengukuran  fenomena financial  distress menggunakan  nilai  rata-rata  z-s core kelima  metode pengukuran financial distress pada periode 2020-2022, sehingga jumlah total N atau data berjumlah 135.  Lalu  hasil  pengujian  tersebut  menghasilkan  nilai Asymptotic  Sigma 0.000  <  0.05,  yang  berarti bahwa  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  diantara  kelima  metode  pengukuran  fenomena financial distress pada tabel 4 penelitian ini.
Tabel 4. Hasil Pairwise Comparisons Metode Financial Distress
Pairwise Comparisons of Metode FinancialDistress Sample 1-Sample 2 Test Statistic Std. Error Std. Test Statistic Sig. Adj. Sig. Zmijewski-Grover -24.981 10.646 -2.347 0.019 0.189 Zmijewski-Merton -28.481 10.646 -2.675 0.007 0.075 Zmijewski-Springate 33.278 10.646 3.126 0.002 0.018 Zmijewski-Altman Z-Score 60.759 10.646 5.708 0.000 0.000 Grover-Merton -3.500 10.646 -0.329 0.742 1.000 Grover-Springate 8.296 10.646 0.779 0.436 1.000 Grover-Altman Z-Score 35.778 10.646 3.361 0.001 0.008 Merton-Springate 4.796 10.646 0.451 0.652 1.000 Merton-Altman Z-Score 32.278 10.646 3.032 0.002 0.024 Springate-Altman Z-Score 27.481 10.646 2.582 0.010 0.098
Sumber: Hasil Output IBM SPSS Statistics 23 Version, 2023
Dari tabel 4 menunjukkan bahwa terdapat tiga uji paired sampel yang tidak terdapat perbedaan secara  signifikan  yaitu  metode  Grover  -  Merton,  metode  Grover  -  Springate  serta  metode  Merton  - Springate. Namun, selain ketiga paired tersebut terdapat perbedaaan hasil yang signifikan antara paired lainnya. Hasil uji Kruskal Wallis ini menunjukkan ketidaksesuaian dengan penelitian yang dijelaskan oleh Piana dan Hidayat (2023) bahwa, tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara ketiga metode perhitungan financial distress yaitu Altman Z- score , Springate dan Grover. Pada pair kesepuluh dan ketujuh menyimpulkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara metode perhitungan financial distress .  Namun,  hanya pair  keenam yang  menyimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  yang
signifikan antara metode perhitungan financial distress . Sehingga, berdasarkan hasil uji Kruskal Wallis di atas yang peneliti lakukan menunjukkan bahwa H0 ditolak dan H2 diterima.
Pada pengujian hipotesis ketiga yaitu uji tingkat akurasi, peneliti menggunakan formula dari Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menghasilkan tingkat error dari kelima metode prediksi fenomena financial distress (Ji et al., 2019). Dalam hal ini, metode yang  mempunyai  tingkat  error  yang  paling  kecil  dari Mean  Absolute  Percentage Error  (MAPE) merupakan  metode  yang  paling  akurat  dari  kelima  metode  tersebut.  Pada  penelitian  ini,  data  aktual merupakan rata-rata nilai z- score dari periode 2020 hingga 2022. Sedangkan, nilai prediksi yaitu nilai z- score dari  masing-masing  tahun  tersebut. Hasil  dari  perhitungan  uji  tingkat  akurasi  dari  kelima metode ditunjukkan pada tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Uji Tingkat Akurasi Metode Pengukuran Financial Distress
Metode Financial Distress Mean Absolute Deviation Mean Squared Error Mean Absolute Percentage Error Altman Z- Score 192.91 1,382,380.62 1.06 Springate 176.70 1,194,319.85 1.26 Zmijewski 0.90 5.58 2.18 Grover Score 195.57 1,468,188.98 1.24 Merton 0.11 0.02 0.81 Sumber: Data diolah, 2023
Perhitungan  MAD pertama pada  metode  Altman  Z- score memberikan  nilai  sebesar  192.91, dilanjutkan MSE sebesar 1,382,380.62 dan nilai MAPE dari metode Altman Z- score yaitu sebesar 1.06. Tabel 5 di atas juga memberikan hasil perhitungan uji tingkat akurasi pada metode springate dengan memberikan  nilai  sebesar  176.70,  dilanjutkan  MSE  sebesar  1,194,319.85  dan  MAPE  dari  metode Springate  yaitu  sebesar  1.26  yang  merupakan  tingkat  persentase error dari  metode  perhitungan financial distress tersebut. Perhitungan MAD ketiga pada metode Zmijewski memberikan nilai sebesar 0.90,  dilanjutkan  MSE  sebesar  5.58  dan  MAPE  dari  metode  Zmijewski  yaitu  sebesar  2.18  yang merupakan  tingkat  persentase error dari  metode  perhitungan financial  distress tersebut.  Hasil perhitungan MAD keempat pada metode Grover memberikan nilai sebesar 195.57, dilanjutkan dengan MSE sebesar 1,468,188.98 serta nilai MAPE dari metode Grover yaitu sebesar 1.24 yang merupakan tingkat persentase error dari metode perhitungan financial distress tersebut.
Hasil uji tingkat akurasi ini menunjukkan ketidaksesuaian penelitian yang dijelaskan oleh Sudrajat dan Wijayanti (2019) bahwa, dinyatakan metode perhitungan Grover merupakan metode yang paling akurat  dalam  mengukur  fenomena financial  distress .  Namun,  pada  penelitian  ini  metode  Merton merupakan metode yang paling akurat diantara kelima metode perhitungan financial distress . Sehingga sejalan dengan hasil penelitian yang dijelaskan oleh Kang et al. (2022) pada penelitiannya.
Berdasarkan hasil uji tingkat akurasi dengan menggunakan formula MAD dan MAPE yang peneliti lakukan, bahwa H0 ditolak dan H3 diterima. Hal ini disebabkan karena terdapat metode yang paling akurat  untuk  memprediksi financial  distress pada  perusahaan  sektor transportasi  dan  logistik  yang terdapat  di  BEI  pada  periode  tahun  2020-2022.  Dalam  penelitian  ini,  metode  Merton  mempunyai tingkat akurasi yang paling tinggi dikarenakan mempunyai tingkat error yang paling rendah dari kelima metode perhitungan financial distress .
Dari uji tingkat akurasi, metode Merton dianggap paling akurat dalam mengukur financial distress dengan  menggunakan distance  to  default untuk  memprediksi  probabilitas  kegagalan  pembayaran perusahaan. Meskipun begitu, keempat metode lainnya juga memberikan penilaian yang berharga. Oleh karena  itu,  peneliti  menekankan  pentingnya  tidak  mengabaikan  metode  prediksi  financial  distress lainnya. Metode Altman Z- score dan Springate, misalnya, menggunakan rasio modal kerja bersih dalam perhitungan financial distress . Zmijewski menggunakan rasio laba bersih setelah pajak dan total hutang terhadap total aset sebagai indikator financial distress . Terakhir, metode Grover memanfaatkan rasio laba operasional dan pendapatan bersih terhadap total aset perusahaan.
Temuan dari pengujian hipotesis menunjukkan bahwa pertama , berdasarkan kelima perhitungan metode financial distress yang peneliti lakukan tidak semua perusahaan industri sektor transportasi dan logistik  yang terdapat  di  BEI  2020-2022  berpotensi mengalami  fenomena financial  distress . Kedua , terdapat perbedaan yang signifikan antara paired sample metode yang dilakukan. Ketiga , metode yang memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  adalah  metode  merton  dikarenakan  mempunyai  tingkat error yang paling kecil. Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Wijayanti dan Ratih (2022) ; Kusumastuti dkk. (2023) ; Kang et al. (2022) ; Ramadhani dkk. (2023) .

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini,  ditemukan  dan  simpulkan  bahwa  berbagai  metode  pengukuran financial distress menunjukkan  variasi  dalam  kemampuan  mereka  untuk  memprediksi  potensi  kesulitan keuangan pada perusahaan transportasi di Bursa Efek Indonesia. Metode Altman Z-score, Springate, Zmijewski, Grover, dan Merton memberikan prediksi yang beragam mengenai kemungkinan kesulitan keuangan,  dengan  jumlah  perusahaan  yang  terindikasi  mengalami  kesulitan  yang  berbeda-beda. Analisis uji Kruskal Wallis menunjukkan adanya perbedaan signifikan antara hasil beberapa metode, menyoroti  keberagaman  pendekatan dalam mengidentifikasi financial  distress .  Selanjutnya,  evaluasi tingkat  akurasi  menunjukkan  bahwa  metode  Merton  memiliki  tingkat  error  yang  paling  rendah dibandingkan dengan metode lainnya. Hal ini memiliki implikasi penting dalam pengambilan keputusan investasi  dan  manajemen  risiko  bagi  perusahaan  transportasi,  menekankan  pentingnya mempertimbangkan  keberagaman  metode  dalam  upaya  untuk  mengantisipasi  dan  mengatasi  potensi kesulitan keuangan.

## SARAN
Saran praktis yang diambil dari temuan penelitian ini adalah fokus pada peningkatan pengelolaan aset untuk memaksimalkan tingkat laba perusahaan dan peningkatan pengawasan terhadap pedoman manajemen risiko, anggaran, dan target usaha. Tindakan preventif seperti likuidasi, mengubah hutang jangka  pendek  menjadi  hutang  jangka  panjang,  dan  melibatkan  diri  dalam  merger  atau  reorganisasi perusahaan juga dapat diambil untuk mengatasi potensi kesulitan keuangan. Terutama, melindungi total modal kerja bersih menjadi langkah krusial untuk menghindari dampak negatif dari rasio modal kerja bersih.
Saran  teoritis  yang  ditekankan  oleh  peneliti  adalah  signifikansi  penggunaan  prediksi financial distress sebagai langkah proaktif untuk mitigasi risiko kebangkrutan dan menjaga stabilitas keuangan perusahaan . Selain itu, penelitian ini juga mengakui adanya keterbatasan dan berharap agar penelitian berikutnya  dapat  mengatasi  keterbatasan  tersebut  dengan  mengikuti  saran  dan  manfaat  yang  telah diusulkan,  seperti  menggunakan  atau  menambahkan  metode  pengukuran  lain  yaitu  metode  Fulmer, Zavgren dan Ohlson yang berfokus pada penggunaan model statistik untuk memprediksi kebangkrutan, eksplorasi dengan sampel sektor yang berbeda selain dari bidang transportasi dan logistik dikarenakan masih banyak lagi fokus sektor yang belum diuji, serta memanfaatkan tipe error serta tingkat akurasi untuk meningkatkan akurasi metode pengukuran financial distress .

## REFERENSI
Abdussamad, Z. (2021). Buku Metode Penelitian Kualitatif (P. Rapanna, Ed.; 1st ed.). Syakir Media Press.
Aini, N., Susilowati, Y., Murdianto, A., & Wulandari, P. (2020). Pengaruh Return On Asset, Current Ratio, Debt To Equity Ratio, Dan Pertumbuhan Aset Terhadap Return Saham (Studi Kasus Pada Perusahaan Pertambangan Yang Terdaftar Di BEI Tahun 2015 - 2017). Proceeding SENDIU 2020 , 661–668. Retrieved from https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi_u/article/view/8050 Altman,  E.,  Hotchkiss,  E.,  &  Wang,  W.  (2019). Corporate  Financial  Distress,  Restructuring,  and Bankruptcy: Analyze Leveraged Finance, Distressed Debt, and Bankruptcy. (4th Edition). John Wiley & Sons.
Azzahra,  S.  Z.,  Cahyani,  D.,  &  2  ,  P.  (2022).  Analisis  Tingkat  Akurasi  Model  Prediksi  Financial Distress Pada Perusahaan Sektor Transportasi Dan Logistik. AKUNTABEL: Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 19 (1), 59–67. https://doi.org/10.29264/jakt.v19i1.10727
CNBC Indonesia. (2023, February 21). AirAsia “Kegendutan” Utang, Sahamnya Tak Bisa Terbang! Retrieved  from https://www.cnbcindonesia.com/research/20230221130437-128-415632/airasia- kegendutan-utang-sahamnya-tak-bisa-terbang
Colline, F. (2020). Bankruptcy Prediction Analysis: A Case Study of Retail Companies in Indonesia. Advances in Economics, Business and Management Research , 151 , 326–330. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200915.073 dephub. (2021, June 16). Pergerakan Angkutan Logistik Dukung Geliat Perekonomian Nasional 2021 . Retrieved from https://dephub.go.id/post/read/pergerakan-angkutan-logistik-dukung-geliat- perekonomian-nasional-2021#
Desfika, T. R. (2020, August 10). Menhub: Sektor Transportasi dan Logistik Paling Terdampak Covid- 19 . Retrieved from https://www.beritasatu.com/nasional/664295/menhub-sektor-transportasi-dan- logistik-paling-terdampak-covid19
Fahmi, I. (2011). Analisis Laporan Keuangan . ALFABETA.
Ji, S., Wang, X., Zhao, W., & Guo, D. (2019). An application of a three-stage XGboost-based model to sales forecasting of a cross-border e-commerce enterprise. Hindawi: Mathematical Problems in Engineering , 2019 , 1–15. https://doi.org/10.1155/2019/8503252
Kang, C. M., Wang, M. C., & Lin, L. (2022). Financial Distress Prediction of Cooperative Financial Institutions—Evidence  for  Taiwan  Credit  Unions. International  Journal  of  Financial  Studies , 10 (2), 1–25. https://doi.org/10.3390/ijfs10020030
Kusumastuti,  R.,  Tiswiyanti,  W.,  &  Marselina,  S.  (2023).  Analisis  Perbandingan  Potensi  Financial Distress Sebelum dan Selama Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Grover, Springate dan Zmijewski.
Owner:
Riset & Jurnal Akuntansi , 7 (2), 1059–1073. https://doi.org/10.33395/owner.v7i2.1331
Listyarini, F. (2020). Analisis Perbandingan Prediksi Kondisi Financial Distress Menggunakan Model Altman, Springate
Dan Zmijewski.
Jurnal Bina Akuntansi , 7 (1), 1–20. https://doi.org/10.52859/jba.v7i1.71 Mahardika, J. (2021, July 9). Kinerja Samudera Indonesia Meningkat, Meskipun Pandemi . Retrieved from https://investor.id/market-and-corporate/254793/kinerja-samudera-indonesia-meningkat- meskipun-pandemi
Mahfirah,  T.  F., & Wibowo,  B.  (2022).  Merton  Model  of  Default  Risk  and  Stock  Return:  Evidence from Indonesian Stock Market. IJHCM (International Journal of Human Capital Management) , 6 (2), 20–31. https://doi.org/10.21009/ijhcm.06.02.2
Merton, R. C. (1974). ON THE PRICING OF CORPORATE DEBT: THE RISK STRUCTURE OF INTEREST  RATES. The  Journal  of  Finance , 29 (2),  449-470.  https://doi.org/10.1111/j.1540- 6261.1974.tb03058.x
Piana,  I.  A.,  &  Hidayat,  R.  (2023).  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Perusahaan  Transportasi Menggunakan Altman, Grover Dan Springate Di Bursa Efek Indonesia. EKOBIS , 24 (2), 72–82. http://dx.doi.org/10.30659/ekobis.24.2.72%20-%2082
Putri,  A.  K.,  &  Kristanti,  F.  T.  (2020).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Financial  Distress Menggunakan Survival Analysis. JIMFE (Jurnal Ilmiah Manajemen Fakultas Ekonomi) , 6 (1), 31– 42. https://doi.org/10.34203/jimfe.v6i1.2031
Rahmat,  R.  (2020).  Analisis  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Altman  Z-Score,  Springate Zmijewski, Grover dan Penilaian Kesehatan Bank Metode Camel. Jurnal ASET (Akuntansi Riset) , 12 (1), 1–16. https://doi.org/10.17509/jaset.v12i1.23062
Ramadhani,  R.,  Yuliani,  Y.,  Saputri,  N.  D.  M.,  &  Muthia,  F.  (2023).  Prediksi  Financial  Distress: Analisis Metode Altman Z-Score, Zmijewski, dan Grover pada Perusahaan Sektor Transportasi dan  Logistik. Widya  Cipta:  Jurnal  Sekretari  Dan  Manajemen , 7 (2),  207–217. https://doi.org/10.31294/widyacipta.v7i2.16108
Ramadhani, Z. R., & Fitri, A. (2022). Analisis Probabilitas Gagal Bayar Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19  Dengan Model Merton  Pada  Perusahaan  Leasing  Terdaftar  Di  Bursa Efek  Indonesia. Jurnal Akuntansi Dan Pajak , 22 (2), 1130–1135. https://doi.org/10.29040/jap.v22i2.3239
Retaduari,  E.  A.  (2022,  March  2). 2  Maret  2020,  Saat  Indonesia  Pertama  Kali  Dilanda  Covid-19 . https://nasional.kompas.com/read/2022/03/02/10573841/2-maret-2020-saat-indonesia-pertama- kali-dilanda-covid-19
Ross,  S.  (1977).  The  Determination  of  Financial  Structure:  The  Incentive-Signalling  Approach. The Bell Journal of Economics , 8 (1), 23–40. https://doi.org/10.2307/3003485
Sembiring,  S.,  &  Sinaga,  H.  W.  C.  (2022).  Analisis  Akurasi  Model  Altman,  Grover,  Springate, Zmijewski Dalam Memprediksi Kondisi Financial Distress (Studi Empiris Pada Perusahaan Ritel yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia). JRAK , 8 (2), 299–311. https://doi.org/10.2307/3003485 Sidik, S. (2020, May 12). Emiten dari Sektor Ini Paling Sengsara Hadapi Efek Covid-19 . Retrieved from https://www.cnbcindonesia.com/market/20200512130429-17-157880/emiten-dari-sektor- ini-paling-sengsara-hadapi-efek-covid-19
Sudaryanti, D., & Dinar, A. (2019). Analisis Prediksi Kondisi Financial Distress Menggunakan Rasio Likuiditas, Profitabilitas, Financial Leverage Dan Arus Kas. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia , 13 (2), 101–110. https://doi.org/10.32812/jibeka.v13i2.120
Sudrajat, M. A., & Wijayanti, E. (2019). Analisis Prediksi Kebangkrutan (Financial Distress) Dengan Perbandingan Model Altman, Zmijewski Dan Grover. INVENTORY : Jurnal Akuntansi , 3 (2), 116– 129. http://doi.org/10.25273/inventory.v3i2.5240
Tiono,  K.  B.,  &  Colline.  F  (2020).  Analisis  Penggunaan  Model  Altman  Z-Score,  Model  Springate, Model Grover, Dan Model Zmijewski Sebagai Prediktor Kebangkrutan (Studi pada Perusahaan Sektor Pertambangan Sub Sektor Minyak dan Gas Bumi yang terdaftar di Bursa efek Indonesia Periode 2014 - 2018). Jurnal Akuntansi , 20 (1), 21–42.
https://doi.org/10.36452/akunukd.v20i1.1961 Tron, A. (2021). Corporate Financial Distress: Restructuring and Turnaround (1st Edition). Emerald Publishing Limited.
Wibowo, B. (2017). Metode Pengukuran Probabilitas Kebangkrutan Bank Dan Analisis Hubungannya Dengan  Diversifikasi  Sumber  Pendapatan:  Kasus  Perbankan  Indonesia. Matrik :  Jurnal Manajemen, Strategi
Bisnis Dan Kewirausahaan , 11 (1), 51–66.
https://doi.org/10.24843/matrik:jmbk.2017.v11.i01.p05
Wijayanti, M., & Ratih, S. (2022). Prediction of Financial Distress Model Altman Z-Score (Study on Shipping  Companies  Listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  for  the  2019-2021  Period). Daengku:  Journal  of  Humanities  and  Social  Sciences  Innovation , 2 (6),  777–789. https://doi.org/10.35877/454ri.daengku1250
Wijoyo, N. A. (2021). Probability of Default Bank Umum di Indonesia: Alternatif dalam Implementasi Sisitem Premi Deferensial. Kajian Ekonomi Dan Keuangan , 5 (1), 50–73. https://doi.org/10.31685/kek.v5i1.531