## Analisis Perbandingan Potensi Financial Distress Sebelum dan Selama Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Grover, Springate dan
Zmijewski
Sintia Marselina 1 , Ratih Kusumastuti 2* , Wiwik Tiswiyanti 3 1,2,3) Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jambi
1) sintselina@gmail.com , 2) ratihkusumastuti@unja.ac.id , 3) wiek-muis@unja.ac.id *Corresponding Author Diajukan : 27 November 2022 Disetujui
: 16 Desember 2022
Dipublikasi : 1 April 2023

## ABSTRACT
Pandemi COVID-19 merupakan peristiwa menyebarnya penyakit coronavirus 2019 yang menjadi masalah kesehatan yang serius saat ini di berbagai negara termasuk di Indonesia. Hal tersebut juga  berdampak  pada  terkontraksinya  perekonomian  Indonesia  sesuai  data  BPS  yaitu  -5,32% YoY  dikarenakan  menurunnya  daya  beli  masyarakat  akibat  kekhawatiran  juga  kebijakan Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB).  Salah  satu  sektor  yang  terkena  dampak  pandemi adalah  sektor  transportasi,  tercatat  pendapatan  sektor  transpotasi  menurun  25%-50%  sejak adanya  pandemi  COVID-19.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  perbandingan potensi  financial  distress  sebelum  dan  selama  pandemi  COVID-19  pada  perusahaan  sektor transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan metode grover, springate dan  zmijewski.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penelitian  kuantitatif  dan  berdasarkan pendekatan yang digunakan, penelitian ini termasuk ke dalam penelitian komparatif. Pemilihan sampel  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  purposive  sampling, sehingga diperoleh diperoleh jumlah sampel sebanyak 11 perusahaan. Metode pengumpulan data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  dokumentasi  dengan  data  sekunder berupa  laporan  keuangan  perusahaan  tahun  2018-2021.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa tidak  terdapat  perbedaan  potensi  financial  distress  sebelum  dan  selama  pandemi  COVID-19 berdasarkan  metode  grover  dan  zmijewski.  Sedangkan  berdasarkan  metode  springate, menunjukkan  hasil  bahwa  terdapat  perbedaan  potensi  financial  distress  sebelum  dan  selama pandemi COVID-19. Peneliti memberikan saran kepada peneliti selanjutnya untuk meneliti sektor lain dan variabel lain selain financial distress yang kemungkinan juga terdampak karena adanya pandemi  COVID-19.  Selain  itu,  diharapkan  juga  agar  dapat  menambah  model  prediksi  lain seperti  model  altman,  ohlson,  fulmer,  zavgren,  taffler  dan  lain  sebagainya  sehingga  hasil  yang didapatkan lebih bervariasi.
Keywords: COVID-19, Financial Distress , Grover, Springate, Zmijewski.

## PENDAHULUAN
Financial distress dapat dikatakan sebagai penurunan kondisi keuangan perusahaan sebelum terjadinya  kebangkrutan  ataupun  likuidasi.  Perusahaan  harus  mewaspadai  dan  mengantisipasi kondisi  seperti  ini  karena  dapat  menghambat  kegiatan  operasional  perusahaan  (Octavera  & Syafel,  2022).  Sudaryanti  &  Dinar  (2019)  menyatakan  dalam  penelitiannya  bahwa  kondisi kesulitan  keuangan  antara  lain  ditandai  oleh  terjadinya  laba  negatif  yang  dialami  perusahaan secara  berturut-turut.  Akibatnya,  perusahaan  tidak  memiliki  sumber  dana  yang  memadai  untuk memenuhi  kewajiban  yang  harus  segera  dipenuhinya  (perusahaan  mengalami  kebangkrutan).
Assaji  &  Machmuddah  (2019)  mengemukakan  bahwa  situasi  dimana  perusahaan  sedang mengalami  kesulitan  keuangan  dapat  dinilai  dan  dilihat  melalui  laporan  keuangan  yang  tercatat pada indeks-indeks tertentu.
Laporan  keuangan  disusun  untuk  menyediakan  informasi  yang  menyangkut  posisi keuangan,  kinerja  dan  perubahan  posisi  keuangan  suatu  perusahaan  yang  bermanfaat  bagi sejumlah  besar  pemakai  dalam  pengambilan  keputusan  ekonomi  (Sulistyowati,  2015).  Ada beberapa hal yang dapat menyebabkan perusahaan mengalami financial distress selain dilihat dari sisi  laporan  keuangan,  salah  satunya  berasal  dari  internal  perusahaan  yaitu  manajemen perusahaan  yang  kurang  berkompeten  dalam  menjalankan  tanggung  jawabnya  sehingga berpengaruh  terhadap  pengambilan  keputusan  dan  kebijakan  yang  ditentukan.  Selain  penyebab internal,  penyebab  dari  luar  atau  eksternal  juga  dapat  menyebabkan  perusahaan  berada  dalam kondisi financial distress sehingga harus diwaspadai dan diantisipasi. Kondisi tersebut bisa terjadi karena penurunan harga produk atau jasa yang dihasilkan, penurunan jumlah permintaan, kondisi perekonomian  secara  makro  baik  domestik  maupun  internasional,  dan  sebagainya  (Rudianto, 2013).
Peristiwa lain yang sedang mewabah akhir ini yaitu pandemi COVID-19, yang juga diduga sangat  berimbas  pada  kinerja  perusahaan  baik  keuangan  maupun  operasionalnya.  Dengan banyaknya kasus yang terkonfirmasi positif COVID-19, secara global World Health Organization (2020) mencatat  per 24 Oktober 2020 jumlah kasus sebanyak 41.809.078 sedangkan di Indonesia sendiri  adalah  385.890  kasus.  Hal  tersebut  berdampak  pada  terkontraksinya  perekonomian Indonesia  sesuai  data  BPS  yaitu  -5,32%  YoY  dikarenakan  menurunnya  daya  beli  masyarakat akibat  kekhawatiran  juga  kebijakan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  yang  dilakukan pemerintah  yang  pada  akhirnya  berimbas  pada  banyaknya  perusahan  yang  gulung  tikar (Armadani et al., 2021).
Pada CNBC Indonesia 12 Mei 2020, Asosiasi Emiten Indonesia (AEI) menyebutkan bahwa 50  emiten  mengalami  kesulitan  arus  kas  yang  diakibatkan  oleh  adanya  pandemi  COVID-19, diantaranya  adalah  emiten  otomotif  terbesar  yakni  PT.  Astra  International  Tbk  (ASII)  yang mengalami penurunan penjualan sebesar 40%. Beberapa sektor yang juga paling tertekan akibat dari  pademi  COVID-19  yaitu  berasal  dari  sektor  manufaktur,  konstruksi,  pariwisata,  serta transportasi  (CNBC,  2020).  Dalam  CNN  Indonesia  pada  13  April  2020,  Kamar  Dagang  dan Industri  (KADIN)  mencatat  pendapatan  sektor  transpotasi  menurun  25%-50%  sejak  adanya pandemi  COVID-19,  sebagai  dampak  penerapan  sosialiasi  masif  kepada  masyarakat  untuk bekerja, belajar dan beribadah dari rumah yang diterapkan oleh pemerintah (CNN, 2020).
Perusahaan sektor transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagian besar  mengalami  penurunan  pendapatan  dan  laba  bahkan  terdapat  perusahaan  yang  juga mengalami  kerugian  selama  pandemi  COVID-19.  Seperti  yang  dikutip  dalam  CNN  Indonesia pada  02  Juni  2021,  PT  Garuda  Indonesia  Tbk  (GIAA)  dikatakan  mengalami  kerugian  pada kuartal  III-2020  sebesar  US$  1,07  miliar  atau  setara  Rp  15,19  triliun,  padahal  di  periode  yang sama  tahun  2019  perusahaan  berhasil  membukukan  laba  bersih  sebesar  US$  122,42  juta  atau setara  Rp  1,73 triliun.  Selain itu  Direktur  Utama  PT Garuda  Indonesia  mengatakan  bahwa rata- rata  pendapatan  perusahaan  turun  hampir  60%  pada  2020.  Penurunan  ini  disebabkan  oleh menurunnya jumlah penumpang secara drastis meskipun pengeluaran tetap tinggi (CNN, 2021).
Di  sisi  lain,  ada  perusahaan  yang  selama  pandemi  COVID-19  justru  mengalami peningkatan pendapatan  dan laba serta penurunan kerugian seolah-olah tidak terdampak adanya pandemi COVID-19. Perusahaan yang tidak terdampak salah satunya adalah PT. Armada  Berjaya  Trans  Tbk,  yang  merupakan  salah  satu  perusahaan  di  bidang  industri angkutan  yang  turut  membantu  mendistribusikan  bahan  pangan,  kertas,  dan  berbagai komoditi  lainnya.  Diberlakukannya  kebijakan  PSBB  juga  membantu  kelancaran  proses distribusi  dan  memangkas  waktu  pengiriman,  sehingga  komoditi  dapat  diantarkan  ke tujuan dengan lebih cepat dan efisien.
Model  analisis  untuk  memprediksi  kondisi financial  distress ada  beberapa  macam  dan penulis  memilih  menggunakan  model Grover,  Springate dan Zmijewski dalam  penelitian  ini karena  model-model  tersebut  relatif  mudah  untuk  digunakan.  Berdasarkan  hasil  penelitian  -
penelitian  terdahulu,  ketiga  model  tersebut  juga  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  cukup  tinggi dalam  memprediksi potensi  kebangkrutan  suatu  perusahaan. Yunita & Wibowo (2021) dalam penelitian  yang  dilakukannya  menyatakan  bahwa  model  terbaik  dalam  memprediksi financial distress adalah  model Grover. Sedangkan  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Edi  & Tania  (2018)  memperlihatkan  bahwa  model Springate adalah  model  prediksi  terbaik  untuk financial  distress diantara  model  lainnya,  dan  menurut  penelitian  Gunawan  et  al.  (2017)  model Zmijewski memiliki tingkat akurasi tertinggi dalam memprediksi kondisi financial distress.
Penelitian  ini  mengembangkan  penelitian  dari  Sari  &  Setyaningsih    (2022)  yang menganalisis financial distress dan financial performance sebelum dan selama pandemi COVID- 19. Persamaan penelitian ini dengan penelitian yang dilakukan oleh Sari dan Setyaningsih terletak pada variabel penelitian yaitu financial distress dan model prediksi yang digunakan yaitu Grover Score. Sedangkan perbedaan penelitian ini dengan penelitian Sari dan Setyaningsih yaitu terletak pada  objek  dan  periode  penelitian.  Dalam  penelitian  ini  ingin  dilakukan  analisis  perbandingan potensi financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi  COVID-19  pada  perusahaan  sektor transportasi  dan  logistik  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2018-2021  yaitu sebanyak 11 perusahaan.
Alasan penulis memilih perusahaan sektor transportasi dan logistik sebagai objek penelitian ini  dikarenakan  sektor  transportasi  dan  logistik  adalah  salah  satu  sektor  yang  terkena  dampak adanya  pandemi  COVID-19.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  menurunnya  pendapatan  dan  laba perusahaan bahkan meningkatnya kerugian yang dialami oleh perusahaan selama masa pandemi COVID-19. Selain itu, menurut Silondae (2016) dalam perkembangan sistem transportasi, secara langsung mencerminkan pertumbuhan pembangunan ekonomi. Jika pergerakan moda transportasi tersebut berhenti, tentu akan menimbulkan dampak lain terutama akan terganggunya aktivitas di bidang sosial dan juga rantai perekonomian masyarakat.
Berdasarkan pertimbangan  fenomena  dan  fakta  diatas ,  maka  peneliti  tertarik  untuk melakukan  penelitian.  Penelitian  ini  akan  menganalisis  perbandingan  potensi financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi  COVID-19  pada  perusahaan  sektor  transportasi  dan  logistik  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2018-2021 dengan menggunakan tiga metode prediksi yaitu  metode grover,  springate dan zmijewski. Dengan  menggunakan  tiga  metode  prediksi tersebut, maka kita dapat melihat apakah terdapat perbedaan potensi financial distress pada masa sebelum dan selama pandemi COVID-19 berdasarkan hasil dari masing-masing metode prediksi. Hal  ini  yang  mendorong  peneliti  untuk  melakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengetahui dan  menganalisis  perbedaan financial  distress sebelum  dann  selama  pandemi  COVID-19 berdasarkan metode grover, springate dan zmijewski.

## STUDI LITERATUR

## Teori Sinyal
Pada  dasarnya,  teori  sinyal  menyatakan  bahwa  perusahaan  menjadi  pihak  yang terdorong  untuk  menyajikan  informasi  seputar  laporan  keuangan  terhadap  pihak-pihak pemangku  kepentingan  sehingga  situasi  perusahaan  dapat  diketahui.  Harapannya  adalah supaya  pihak-pihak  pemangku  kepentingan  dapat  memberikan  penilaian  secara  tepat kepada  perusahaan  (Assaji  &  Machmuddah,  2019). Teori  sinyal  digunakan  untuk menjelaskan bahwa laporan keuangan dapat digunakan untuk memberi sinyal positif ( good news ) maupun  sinyal  negatif  ( bad  news )  kepada  para  pengguna  laporan  keuangan.  Teori  sinyal membahas  bagaimana  seharusnya  sinyal-sinyal  keberhasilan  atau  kegagalan  manajemen  ( agent ) disampaikan kepada pemilik ( principal ) (Masdiantini & Warasniasih, 2020).

## Laporan Keuangan
Laporan keuangan merupakan suatu informasi yang menggambarkan kondisi keuangan suatu perusahaan, dimana informasi tersebut dapat dijadikan sebagai gambaran kinerja keuangan suatu perusahaan. Laporan keuangan yang dipublikasikan dianggap memiliki arti penting dalam menilai suatu  perusahaan,  karena  informasi  laporan  keuangan  itu  dapat  dianalisa  apakah  perusahaan  itu baik  atau  tidak  baik  bagi  yang  berkepentingan.  Berdasarkan  konsep  keuangan  maka  laporan
keuangan  sangat  diperlukan  untuk  mengukur  hasil  usaha  dan  perkembangan  perusahaan  dari waktu  ke  waktu  dan  untuk  mengetahui  sudah  sejauh mana  perusahaan  mencapai  tujuannya  (W. W.  Hidayat,  2018).  Analisa  terhadap  laporan  keuangan  dapat  diteliti  menggunakan  rasio-rasio keuangan  yang  menjadi  tolok  ukur  kinerja  keuangan  perusahaan  termasuk  kemungkinan terjadinya financial distress atau bahkan kebangkrutan (Assaji & Machmuddah, 2019).

## Financial Distress
Financial  distress dan  kebangkrutan  merupakan  kondisi  yang  berbeda  tetapi  secara  umum keduanya  sering  dianggap  sama.  Kebangkrutan  dapat  diidentifikasi  lebih  awal  dan financial distress merupakan indikasi awal dari kebangkrutan (Nakamura, 2021). Financial distress adalah tahap  penurunan  situasi  pendanaan  yang  terjadi  sebelum  perusahaan  dinyatakan  bangkrut  atau mengalami  kebankrutan  maupun  likuidasi.  Kesulitan  keuangan  dapat  dimulai  dari  kesulitan likuidasi dalam jangka pendek yang dianggap sebagai kondisi financial distress ringan hingga ada pada  pernyataan  kebangkrutan  yang  dianggap  sebagai financial  distress terberat  (Assaji  & Machmuddah, 2019).

## Kebangkrutan
Kebangkrutan  merupakan  suatu  kondisi  dimana  kesulitan  keuangan  yang  dialami sebuah  perusahaan  sudah  sangat  parah  sehingga  perusahaan  tersebut  tidak  mampu  lagi untuk  beroperasi  dengan  baik  (Masdiantini  &  Warasniasih,  2020). Menurut  Yati  &  Afni Patunrui  (2017)  kebangkrutan  secara  umum  didefinisikan  sebagai  keadaan  di  mana  perusahaan mengalami  kegagalan  menjalankan  operasional  perusahaan  sehingga  tidak  dapat  menghasilkan laba dan  membayar kreditur mereka. Perusahaan dapat mengetahui potensi kebangkrutan melalui analisis  prediksi  kebangkrutan  sehingga  pimpinan  perusahaan  dapat  mengetahui  keadaan  dan perkembangan  keuangan  perusahaan.  Selain  itu,  pihak  manajemen  juga  dapat  melakukan perbaikan untuk mengantisipasi kemungkinan buruk yang terjadi pada perusahaan.

## Model Prediksi Kebangkrutan
Ada  berbagai  macam  metode  untuk  menganalisis  potensi  kebangkrutan  perusahaan  antara lain  model grover,  springate dan zmijewski. Pertama  adalah  metode grover oleh    Jeffrey  S. Grover  yang  secara  konsisten  melakukan  pengembangan  atas  model  prediksi  kebangkrutan Altman Z-Score yang dibangun oleh Altman pada tahun 1968. Pada awalnya Grover melakukan perancangan dan pengevaluasian ulang model Altman Z-Score dengan menambahkan tiga belas rasio  keuangan  baru,  tetapi  akhirnya  pada  2001  Grover  merumuskan  model  prediksi kebangkrutan  dengan  membatasi  rasio-rasio  keuangan  yang  digunakan  dan  mengubah  bobot tertimbang keofisien atas masing-masing rasio dengan nilai cutoff 0,01 dan -0,02. Hal ini berarti perusahaan yang nilai G-nya lebih besar dari atau sama dengan 0,01 diprediksi tidak berpotensi bangkrut,  sedangkan  perusahaan  yang  nilai  G-nya  lebih  kecil  dari  atas  sama  dengan  -0,02 diprediksi dalam keadaan bangkrut (Irfani, 2020).
Kedua adalah metode springate yang diciptakan oleh Gordon L. V pada tahun1978. Metode prediksi kebangkrutan perusahaan ini menggunakan 4 rasio keuangan yang dipilih berdasarkan 19 rasio  keuangan  yang  dianggap  paling  berkontribusi  terhadap  prediksi  kebangkrutan  perusahaan. Keempat  rasio  keuangan  digabungkan  dalam  formula  yang  disebut  model Springate .  Metode Springate memiliki  nilai cutoff 0,862  yang  artinya  jika  nilai  S-nya  lebih  kecil  dari  atau  sama dengan  0,862  maka  perusahaan  diprediksi  berpotensi  mengalami  kesulitan  keuangan  dan berpotensi  mengalami  kebangkrutan.  Sedangkan  jika  nilai  S-nya  lebih  besar  dari  atau  sama dengan  0,862  maka  perusahaan  dalam  kondisi  keuangan  yang  sehat  dan  tidak  berpotensi mengalami kesulitan keuangan dan kebangkrutan (Hutabarat, 2020).
Ketiga  adalah  metode zmijewski. Menurut  Zmijewski  (1983)  model  ini  menggunakan  teori yang berbeda, yaitu bahwa rasio profitabilitas (X1), rasio leverage (X2), dan rasio liquiditas (X3) perusahaan  sebagai  variabel  terpenting  dalam  memprediksi  kebangkrutan.  Teori  ini  bisa disamakan dengan teori liquidity, profitability, dan wealth. Nilai cutoff yang berlaku dalam model ini  adalah  0.  Hal  ini  berarti  perusahaan  yang  nilai  X-nya  lebih  besar  dari  atau  sama  dengan  0 diprediksi akan mengalami kebangkrutan di masa depan (Effendi, 2018).
Pandemi  COVID-19  menimbulkan  banyak  dampak,  salah  satunya  yaitu  dalam  bidang perekonomian.  Hampir  seluruh  sektor  ekonomi  terkena  dampak  buruk  pandemi  COVID-19. Akibat  dari  adanya  pandemi  ini,  pemerintah  menerapkan  PSBB  atau  pembatasan  aktivitas masyarakat  dalam  rangka  menekan  penyebaran  COVID-19.  Penerapan  PSBB  ini  sangat berdampak terhadap penurunan pendapatan dan laba perusahaan. Sektor transportasi merupakan salah  satu  sektor  yang  terkena  dampak  buruk  dari  diberlakukannya  penerapan  PSBB  akibat pandemi COVID-19.
Perekonomian  yang  kurang  stabil  dapat menyebabkan  penurunan  kinerja  keuangan  hingga dapat  membuat  perusahaan  berada  dalam  kondisi  kesulitan  keuangan.  Kesulitan  keuangan  atau biasa  disebut financial  distress adalah  kondisi  dimana  perusahaan  mengalami  penurunan keuangan  yang  terjadi  secara  terus  menerus  sehingga  dapat  berujung  pada  kebangkrutan. Perusahaan  yang  sudah  mengalami financial  distress sebelum  adanya  pandemi  COVID-19 kemungkinan akan lebih parah tingkat financial distress nya selama adanya pandemi COVID-19. Kemungkinan juga, ada perusahaan yang tetap berada dalam kondisi sehat, baik sebelum maupun selama  pandemi  COVID-19  dan  tidak  mengalami  peningkatan  kondisi financial  distress .  Oleh karena  itu,  akan  timbul  perbedaan  tingkat financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi COVID-19.
Berdasarkan  hasil  penelitian  E.  Gunawan  &  Debbianita  (2022)  yang  meneliti  terkait perbedaan financial  distress sebelum  dan  sesudah  pandemi  COVID-19  menggunakan  model altman dan springate, dimana  kedua  model  tersebut  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat perbedaan financial  distress sebelum  dan  sesudah  pandemi  COVID-19  pada  perusahaan  sub industri penerbangan dan kereta api yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Selain itu, penelitian (Fitriyah  et  al.,  2022)  juga  menunjukkan  bahwa  kondisi  keuangan  sektor  transportasi  dan pariwisata  mengalami  penurunan  kesehatan  keuangan  sejak  adanya  COVID-19,  dimana  sektor transportasi  dan  pariwisata  sebelum  terjadi  COVID-19  rata-rata  aman  tetapi  setelah  adanya COVID-19  mengalami  kenaikan  tingkat distress dan  posisi  amannya  mengalami  penurunan. Selanjutnya  berdasarkan  model Zmijewski, pada  perusahaan  farmasi  dan  rumah  sakit  sebelum terdapat  COVID-19  semua  perusahaan  yang  diteliti  memiliki  kinerja  keuangan  yang  sehat. Namun selama masa COVID-19 terdapat 2 (dua) perusahaan yang mengalami kinerja keuangan yang  tidak  sehat  (Bambang  et  al.,  2022).  Berdasarkan  teori  dan  penelitian  sebelumnya,  maka hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah:
H 1 :   Terdapat perbedaan potensi financial distress sebelum dan selama pandemi COVID-19 pada perusahaan transportasi dan logistik berdasarkan metode Grover.
H 2 :  Terdapat perbedaan potensi financial distress sebelum dan selama pandemi COVID-19 pada perusahaan transportasi dan logistik berdasarkan metode Springate.
H 3 :  Terdapat perbedaan potensi financial distress sebelum dan selama pandemi COVID-19 pada perusahaan transportasi dan logistik berdasarkan metode Zmijewski.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penelitian  kuantitatif  dan  berdasarkan  pendekatan yang  dilakukan,  penelitian  ini  termasuk  ke  dalam  penelitian  komparatif.  Penelitian  komparatif adalah  penelitian  yang  diarahkan  untuk  mengetahui  apakah  antara  dua  atau  lebih  variabel  ada perbedaan  dalam  suatu  aspek  yang  diteliti  (Jaya,  2020).  Populasi  dalam  penelitian  ini  yaitu mencakup  seluruh  perusahaan  sektor  transportasi  dan  logistic  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia tahun 2018 hingga tahun 2021 yaitu sejumlah 28 perusahaan. Pemilihan sampel dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode purposive  sampling, yaitu  penentuan sampel  data  yang  didasarkan  pada  kriteria  tertentu.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  yaitu perusahaan sektor transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berturut-turut dari  tahun  2018-2021  dan  menerbitkan  laporan  keuangan  serta  mempunyai  data  yang  lengkap tahun  2018-2021.  Berdasarkan  kriteria  tersebut,  maka  diperoleh  jumlah  sampel  sebanyak  11 perusahaan.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data sekunder. . Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan peneliti dari berbagai sumber yang telah ada. Sumber data dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui  laporan  keuangan  perusahaan  sektor  transportasi  dan
logistik  tahun  2019  dan  2020  yang  telah  tersedia  di website Bursa  Efek  Indonesia melalui  situs www.idx.co.id, website perusahaan, jurnal, buku dan literatur lainnya. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode dokumentasi. Data yang berasal dari laporan  keuangan  perusahaan  yang  telah  terkumpul  selanjutnya  di  analisis  menggunakan  rasio- rasio dalam metode Grover, Springate dan Zmijewski. Setelah menghitung rasio-rasio keuangan dan  mendapatkan  nilai G-Score,  S-Score dan X-Score maka  selanjutnya  peneliti  melakukan  uji statistic  deskriptif,  uji  asumsi  klasik  (normalitas),  dan  uji  hipotesis  untuk  menguji  seluruh hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini melalui uji beda Wilcoxon signed rank test.
Tabel 1. Definisi Operasional Variabel
Model Rumus Referensi Grover G-Score = 1,650 X 1 + 3,404 X 2 – 0,016 X 3 + 0,057
Keterangan : X 1 = Working Capital / Total Asset X 2 = EBIT / Total Asset X 3 = Net Income / Total Asset Yunita & Wibowo (2021) Springate S = 1,03 X 1 + 3,07 X 2 + 0,66 X 3 + 0,4 X 4
Keterangan: X 1 = Working Capital / Total Asset X 2 = EBIT / Total Asset X 3 = EBT / Current Liabilities X
4 = Sales / Total Asset Yunita & Wibowo (2021) Zmijeski X = -4,3 – 4,5 X 1 + 5,7 X 2 – 0,004 X 3
Keterangan: X 1 = Net Income / Total Asset X 2 = Total Debt / Total Asset X 3 = Current Asset / Current Liabilities Yunita & Wibowo (2021)

## HASIL
Statistik  deskriptif  adalah  statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan  cara mendeskripsikan  atau  menggambarkan  data  yang  telah  terkumpul  sebagaimana  adanya  tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi (Anshori & Iswati, 2009).  Data  statistik  disajikan  dengan  menggunakan  tabel  statistik  deskriptif  yang  memaparkan nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata (mean), dan standar deviasi ( standard deviation ) (Armadani  et  al.,  2021).  Berikut  ini  adalah  hasil  uji  statistik  deskriptif  untuk  masing-masing variabel yang dihitung menggunakan software SPSS versi 26, yaitu:
Tabel 2. Statistik Deskriptif Model Grover
Descriptive Statistics N  Minimum  Maksimum  Mean Std. Deviation FD G-score Sebelum COVID-19 22  -3,56 ,89 -,2093  1,15080 FD G-score Selama COVID-19 22  -4,10 1,06 -,4427  1,46353 Valid N (listwise) 44 Sumber : SPSS 26.
Berdasarkan data pada tabel 2,
jumlah  sampel  untuk  FD G-score sebelum  COVID-19 dan  FD G-score selama  COVID-19  masing-masing  sebanyak  22  sampel.  Untuk  FD G-score sebelum  COVID-19  memiliki  nilai  minimum  yaitu  sebesar  -3,56  dan  nilai  maksimum  sebesar 0,89. Sedangkan nilai rata-rata (mean) yang diperoleh sebesar -0,2093 dan standar deviasi sebesar 1,15080. Artinya, secara rata-rata nilai FD G-score sebelum COVID-19 sebesar -0,2093 berada pada  kondisi  bangkrut.  Untuk  FD G-score selama  COVID-19  memiliki  nilai  minimum  yaitu sebesar -4,10 dan nilai maksimum sebesar 1,06. Sedangkan nilai rata-rata (mean) yang diperoleh sebesar  -0,4427  dan  standar  deviasi  sebesar 1,46353.  Artinya,  secara  rata-rata  nilai FD G-score selama COVID-19 sebesar -0,4427 berada pada kondisi bangkrut. Nilai ini menunjukkan bahwa secara  rata-rata potensi financial  distress (kebangkrutan)  selama  COVID-19  lebih  tinggi dibandingkan sebelum COVID-19.
Tabel 3. Statistik Deskriptif Model Springate
Descriptive Statistics N Minimum  Maksimum  Mean  Std. Deviation FD S-score Sebelum COVID-19 22  -2,86 2,36 ,3362  1,21107 FD S-score Selama COVID-19 22  -3,00 10,47 ,3241  2,74079 Valid N (listwise) 44
Sumber : SPSS 26. Berdasarkan data pada tabel 3, didapatkan nilai minimum dari FD S-score sebelum COVID- 19 yaitu sebesar -2,86 dan nilai maksimum yaitu sebesar 2,36. Sedangkan nilai rata-rata (mean) yang diperoleh sebesar 0,3362  dan standar deviasi sebesar 1,21107 . Artinya, secara rata-rata nilai FD S-score sebelum  COVID-19  sebesar  0,3362  berada  pada  kondisi  bangkrut.  Untuk  nilai minimum  dari  FD S-score selama  COVID-19  yaitu  sebesar  -3,00  dan  nilai  maksimum  yaitu sebesar  10,47.  Sedangkan  nilai  rata-rata  (mean)  yang  diperoleh  sebesar  0,3241  dan  standar deviasi  sebesar  2,74079 .  Artinya,  secara  rata-rata  nilai FD S-score selama  COVID-19  sebesar 0,3241  berada  pada  kondisi  bangkrut.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa secara  rata-rata potensi financial distress (kebangkrutan) selama COVID-19 lebih tinggi dibandingkan sebelum COVID- 19.
Tabel 4. Statistik Deskriptif Model Zmijewski Descriptive Statistics N  Minimum Maksimum  Mean  Std. Deviation FD X-score Sebelum COVID-19 22  -4,21 9,39 -,2811  3,34753 FD X-score Selama COVID-19 22  -12,71 14,57 ,0721  5,59717 Valid N (listwise) 44
Sumber : SPSS 26. Berdasarkan  data  pada  tabel  4,  maka  didapatkan  nilai  minimum  dari  FD X-score sebelum COVID-19 yaitu sebesar -4,21 dan nilai maksimum yaitu sebesar 9,39. Sedangkan nilai rata-rata (mean) yang diperoleh sebesar -0,2811  dan standar deviasi sebesar 3,34753 . Artinya, secara rata- rata nilai FD X-score sebelum COVID-19 sebesar -0,2811 berada pada kondisi sehat. Untuk nilai minimum dari FD X-score selama COVID-19 yaitu sebesar  -12,71 dan nilai maksimum sebesar 14,57.  Sedangkan  nilai  rata-rata  (mean)  yang  diperoleh  sebesar  0,0721  dan  standar  deviasi sebesar 5,59717 . Artinya, secara rata-rata nilai FD X-score sebelum COVID-19 sebesar 0,0721 berada  pada  kondisi  bangkrut.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa secara  rata-rata potensi financial distress (kebangkrutan) selama COVID-19 lebih tinggi dibandingkan sebelum COVID-19. Hasil  analisis  data  bermanfaat  untuk  melihat  bagaimana  nilai  variabel  yang  diteliti  pada masa  sebelum  dan  selama  adanya  pandemi  COVID-19,  yaitu  dengan  menggunakan  data  tahun 2018  dan  2019  untuk  masa  sebelum  pandemi  COVID-19  dan  data  tahun  2020  dan  2021  untuk masa selama pandemi COVID-19. Adapun rincian datanya dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini :
Tabel 5. GROVER tahun 2018-2021 2018 2019 2020 2021 Mineral Sumberdaya Mandiri Tbk 0,73174 0,88556 0,51797 0,90851 Adi Sarana Armada Tbk 0,10603 0,10203 0,00433 0,28659 Blue Bird Tbk 0,43753 0,26803 0,0877 0,24907 Berlian Laju Tanker Tbk 0,29108 0,03556 -0,0804 0,51936 AirAsia Indonesia Tbk -2,4798 -0,599 -2,8033 -3,1014 Garuda Indonesia (Persero) Tbk -0,892 -0,6172 -1,2091 -3,0626 Mitra International Resources 0,71242 0,28314 0,02091 0,01849 Pelayaran Nelly Dwi Putri Tbk 0,86909 0,77588 0,72372 0,61353 Express Transindo Utama Tbk -2,1752 -3,5618 -4,096 0,36066 Temas Tbk -0,0798 0,09311 0,0764 1,06273 WEHA Transportasi Indonesia Tbk 0,10218 0,10712 -0,6995 -0,1367 Rata-Rata -0,216 -0,203 -0,678 -0,207 Rata-Rata Sebelum dan Selama COVID-19 Perusahaan GROVER Sebelum Selama COVID-19
-0,209 -0,443 COVID-19
Sumber: Data diolah, 2021.
Berdasarkan  data  pada  tabel  5  di atas,  dapat  dilihat  untuk  nilai Grover pada masa  sebelum COVID-19  memiliki  nilai  sebesar  -0,209  lebih  kecil  dibandingkan  masa  selama  COVID-19 sebesar  -0,443.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  secara  rata-rata  perusahaan  sampel  memiliki  nilai G-score yang rendah setelah adanya COVID-19 dibandingkan dengan sebelum adanya COVID- 19. Nilai yang rendah ini menunjukkan bahwa perusahaan relatif besar kemungkinan mengalami financial distress berdasarkan model Grover karena nilainya berkorelasi negatif. Sehingga dapat diartikan  bahwa  perusahaan  memiliki  potensi financial  distress yang  tinggi  setelah  adanya COVID-19 dibandingkan sebelum adanya COVID-19.
Tabel 6. SPRINGATE dan ZMIJEWSKI tahun 2018-2021 2018 2019 2020 2021 2018 2019 2020 2021 Mineral Sumberdaya Mandiri Tbk 1,383 1,437 1,075 1,617 -1,315 -0,950 -0,687 -1,702 Adi Sarana Armada Tbk 0,402 0,351 0,291 0,679 -0,357 -0,260 -0,244 -0,391 Blue Bird Tbk 1,207 0,760 -0,197 0,282 -3,220 -2,948 -2,621 -3,063 Berlian Laju Tanker Tbk 0,673 0,133 -0,002 0,885 -1,259 -1,136 -0,955 -1,582 AirAsia Indonesia Tbk -1,570 0,596 -2,528 -2,427 4,441 1,228 6,167 9,205 Garuda Indonesia (Persero) Tbk -0,283 0,031 -1,329 -2,918 0,769 0,470 3,459 8,853 Mitra International Resources 0,594 0,282 -0,201 -0,119 -2,613 -2,369 -2,218 -2,250 Pelayaran Nelly Dwi Putri Tbk 2,360 2,280 2,038 1,940 -4,212 -4,063 -3,980 -4,106 Express Transindo Utama Tbk -1,907 -2,858 -3,000 10,467 6,992 9,391 14,573 -12,714 Temas Tbk 0,281 0,504 0,381 1,858 -0,805 -0,806 -0,462 -1,549 WEHA Transportasi Indonesia Tbk 0,337 0,403 -1,458 -0,201 -1,275 -1,888 -0,962 -1,187 Rata-Rata 0,316 0,356 -0,448 1,097 -0,259 -0,303 1,097 -0,953 Rata-Rata Sebelum dan Selama COVID-19 Perusahaan SPRINGATE ZMIJEWSKI Sebelum Selama Sebelum Selama COVID-19 COVID-19 COVID-19
0,336 0,324 -0,281
0,072 COVID-19
Sumber: Data diolah, 2021.
Berdasarkan  data  pada  tabel  6  di  atas,  dapat  dilihat  untuk  nilai Springgate pada  masa sebelum COVID-19 memiliki nilai sebesar 0,336 lebih besar dibandingkan masa selama COVID- 19  sebesar  0,324.  Nilai ini  menunjukkan  bahwa  secara  rata-rata  perusahaan  sampel memiliki S- score yang rendah setelah adanya COVID-19 dibandingkan dengan sebelum adanya COVID-19. Nilai  yang  rendah  ini  menunjukkan  bahwa  perusahaan  relatif  besar  kemungkinan  mengalami financial  distress berdasarkan  model Springgate. Sehingga  dapat  diartikan  bahwa  perusahaan
memiliki potensi financial distress yang tinggi setelah adanya COVID-19 dibandingkan sebelum adanya COVID-19. Untuk nilai Zmijewski pada masa sebelum COVID-19 memiliki nilai sebesar -0,281  lebih  kecil  dibandingkan  masa  selama  COVID-19  sebesar  0,072.  Nilai  ini  menunjukkan bahwa  secara  rata-rata  perusahaan  sampel  memiliki  nilai X-score yang  rendah  sebelum  adanya COVID-19 dibandingkan dengan setelah adanya COVID-19. Nilai yang rendah ini menunjukkan bahwa perusahaan berada dalam kondisi sehat dan relatif kecil kemungkinan mengalami financial distress berdasarkan  model Zmijewski. Sehingga  dapat  diartikan  bahwa  perusahaan  memiliki potensi financial  distress yang  tinggi  setelah  adanya  COVID-19  dibandingkan  sebelum  adanya COVID-19.
Tabel 7. Uji Normalitas Shapiro Wilk
Sumber: SPSS 26.
Berdasarkan data pada tabel 7 di atas, maka dapat diketahui nilai Sig. untuk data FD G-score sebelum COVID-19 sebesar 0,000 dan nilai Sig. untuk data FD G-score selama COVID-19 juga sebesar  0,000.  Kemudian  nilai  Sig.  untuk  data  FD  S-score  sebelum  COVID-19  sebesar  0,020 sedangkan nilai Sig. untuk data FD S-score selama COVID-19 sebesar 0,000. Terakhir yaitu nilai Sig. untuk data FD X-score sebelum COVID-19 sebesar 0,001 sedangkan nilai Sig. untuk data FD X-score  selama  COVID-19  sebesar  0,005.  Nilai  ini  menandakan  bahwa  data  keenam  kelompok ini  tidak  berdistribusi  normal,  karena  nilai  Sig.  untuk  masing-masing  kelompok  data lebih  kecil dari kriteria yaitu Sig. < 0,05. Berdasarkan hasil uji normalitas ini, maka pengujian hipotesis yang akan dilakukan dengan menggunakan pendekatan non-parametrik, yaitu uji Wilcoxon Rank-test. Tabel 8. Uji Wilcoxon Rank Test Model Sig. Wilcoxon Rank Test Kriteria Keterangan Grover 0.062 Sig. > 0,05 hipotesis tidak diterima Sig. < 0,05 hipotesis diterima Hipotesis tidak diterima, bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan financial distress sebelum dan selama COVID-19 menggunakan model grover ( G-score ) Springate 0.033 Sig. > 0,05 hipotesis tidak diterima Sig. < 0,05 hipotesis diterima Hipotesis  tidak  diterima,  bahwa terdapat perbedaan signifikan financial distress sebelum dan selama COVID-19 menggunakan model springate ( S-score ) Zmijewski 0.082 Sig. > 0,05 hipotesis tidak diterima Sig. < 0,05 hipotesis diterima Hipotesis tidak diterima, bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan financial distress sebelum dan selama COVID-19 menggunakan model zmijewski ( X-score )
Sumber : SPSS 26.
Variabel Sig. Shapiro Wilk Kriteria Keterangan FD G-Score sebelum COVID-19 0.000 Sig. > 0,05 Normal Sig. < 0,05 Tidak Normal Data tidak berdistribusi normal FD G-Score selama COVID-19 0.000 Sig. > 0,05 Normal Sig. < 0,05 Tidak Normal Data tidak berdistribusi normal FD S-Score sebelum COVID-19 0.020 Sig. > 0,05 Normal Sig. < 0,05 Tidak Normal Data tidak berdistribusi normal FD S-Score selama COVID-19 0.000 Sig. > 0,05 Normal Sig. < 0,05 Tidak Normal Data tidak berdistribusi normal FD X-Score sebelum COVID-19 0.001 Sig. > 0,05 Normal Sig. < 0,05 Tidak Normal Data tidak berdistribusi normal FD X-Score selama COVID-19 0.005 Sig. > 0,05 Normal Sig. < 0,05 Tidak Normal Data tidak berdistribusi normal
Berdasarkan data pada tabel 8 di atas, menunjukkan bahwa  model Grover memperoleh nilai  Sig.  sebesar  0,062  >  0,05  yang  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan potensi financial distress sebelum dan selama pandemi COVID-19 menggunakan model Grover pada perusahaan sektor transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, sehingga dapat  disimpulkan  hipotesis  satu tidak  diterima.  Pengujian  hipotesis  kedua menunjukkan  bahwa model Springate memperoleh nilai Sig. sebesar 0,033 < 0,05 yang menunjukkan bahwa terdapat perbedaan  signifikan  potensi financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi  COVID-19 menggunakan model Springate pada perusahaan sektor transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia,  sehingga  dapat  disimpulkan  hipotesis  dua  diterima.  Pengujian  hipotesis ketiga menunjukkan bahwa  model Zmijewski memperoleh nilai Sig. sebesar 0,082 > 0,05 yang menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  potensi financial  distress sebelum  dan selama pandemi COVID-19 menggunakan model Zmijewski pada perusahaan sektor transportasi dan  logistik  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia,  sehingga  dapat  disimpulkan  hipotesis  tiga tidak diterima.
Untuk mengetahui bagaimana bentuk perbedaan tersebut maka dapat dilihat pada output ranks pengujian yaitu sebagai berikut:
Tabel 9. Output Ranks Uji Wilcoxon
Model Arah Perbedaan Jumlah Data Rata-rata Rank Jumlah Rank
Negative Ranks 16 11.50 184.00 Positive Ranks 6 11.50 69.00 Ties 0 0 0 Negative Ranks 16 12.00 192.00 Positive Ranks 6 10.17 61.00 Ties 0 0 0 Negative Ranks 7 10.43 73.00 Positive Ranks 15 12.00 180.00 Ties 0 0 0
Grover Springate Zmijewski
Sumber: SPSS 26.
Berdasarkan  data  pada  tabel  di  atas,  maka  dapat  dilihat  bahwa  nilai negative  ranks lebih banyak daripada nilai positive ranks dan nilai ties untuk model grover dan springate. Sedangkan untuk  model zmijewski, nilai positive  rank lebih  banyak  daripada  nilai negative  ranks dan  nilai ties .  Hal  ini  menunjukan  bahwa  perbedaan  yang  signifikan financial  distress selama  adanya COVID-19  cenderung  meningkat  dibandingkan  sebelum  adanya  COVID-19  menurut  model prediksi grover, springate dan zmijewski .

## PEMBAHASAN
Perbedaan Potensi Financial Distress Sebelum dan Selama COVID-19 berdasarkan Metode Grover
Hasil pengujian hipotesis pertama membuktikan bahwa tidak terdapat perbedaan potensi financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi  COVID-19  berdasarkan  model grover dengan nilai  signifikansi  0,062  >  0,05.  Hasil  dari  analisis  model grover, pada  masa  sebelum  terjadinya pandemi COVID-19 yaitu tahun 2018 dan 2019 nilai rata-ratanya sebesar -0,209. Sedangkan pada tahun 2020 dan 2021 yang merupakan tahun setelah adanya pandemi COVID-19 memiliki nilai rata-rata  sebesar  -0,443.  Jika  dikaitkan  dengan  kriteria  model grover oleh  Irfani  (2020)  dengan nilai cutoff 0,01  dan  -0,02,  di  mana  perusahaan  yang  nilai  G-nya  lebih  besar  dari  atau  sama dengan 0,01 (G  >  0,01) maka  diprediksi  tidak berpotensi  bangkrut,  sedangkan perusahaan  yang nilai G-nya lebih kecil dari atau sama dengan -0,02 (G < -0,02) diprediksi  dalam  keadaan  bangkrut.  Berdasarkan  kriteria  tersebut,  maka  dapat  diartikan  bahwa
pada  tahun  2018  dan  2019  sebelum  adanya  pandemi  COVID-19  perusahaan  transportasi  dan logistik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berada dalam keadaan bangkrut (-0,209 < -0,02 ). Hal ini menunjukkan bahwa kemungkinan terjadinya kebangkrutan lebih besar pada masa selama pandemi  COVID-19  dibandingkan  dengan  masa  sebelum  pandemi  COVID-19  di  mana perusahaan juga berada dalam kondisi bangkrut (-0,443 < -0,02).
Hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Sari  & Setyaningsih,  2022)  yang  meneliti  terkait  perbedaan financial  distress sebelum  dan  selama pandemi  COVID-19  ,  yang  hasilnya  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi  COVID-19  pada  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  periode  2019-2020.  Selain  itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Fitriyah  et  al., 2022) juga menunjukkan bahwa kondisi keuangan sektor transportasi dan pariwisata mengalami penurunan kesehatan keuangan sejak adanya COVID-19. Meskipun demikian, terdapat penelitian yang hasilnya sejalan dengan hasil dari penelitian ini antara lain yaitu penelitian yang dilakukan (Kumajas,  2022)  yang  meneliti financial  distress perusahaan  transportasi  di  Indonesia  sebelum dan    saat  pandemi  COVID-19,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  signifikan kondisi keuangan perusahaan transportasi sebelum COVID-19 dan pada saat COVID-19.

## Perbedaan Potensi Financial Distress Sebelum dan Selama COVID-19 berdasarkan Metode Springate
Hasil  pengujian  hipotesis  kedua  membuktikan  bahwa  terdapat  perbedaan  potensi financial distress sebelum dan selama pandemi COVID-19 berdasarkan model springate dengan nilai  signifikansi  0,033  <  0,05.  Hasil  analisis  model springate pada  masa  sebelum  terjadinya pandemi COVID-19 yaitu tahun 2018 dan 2019 nilai rata-ratanya sebesar 0,336. Sedangkan pada tahun 2020 dan 2021 yang merupakan tahun setelah adanya pandemi COVID-19 memiliki nilai rata-rata  sebesar  0,324.  Jika  dikaitkan  dengan  kriteria  model springate oleh  Hutabarat  (2020) dengan  nilai cutoff 0,862,  di  mana  perusahaan  diprediksi  berpotensi  mengalami  kesulitan keuangan dan berpotensi mengalami kebangkrutan jika S < 0,862. Sedangkan jika nilai S > 0,862 maka perusahaan dalam kondisi keuangan yang sehat dan tidak berpotensi mengalami kesulitan keuangan  dan  kebangkrutan.  Berdasarkan  kriteria  tersebut,  maka  dapat  diartikan  bahwa  pada tahun  2018  dan  2019  sebelum  adanya  pandemi  COVID-19  perusahaan  transportasi  dan  logistik yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  berada  pada  kondisi  kesulitan  keuangan  dan  berpotensi mengalami kebangkrutan (0,336  < 0,862). Hal ini menunjukkan bahwa kemungkinan terjadinya kesulitan keuangan dan kemungkinan mengalami kebangkrutan tahun 2020 dan 2021 lebih  besar dibandingkan  tahun  2018  dan  2019  di  mana  perusahaan  transportasi  dan  logistik  juga  berada dalam kondisi kesulitan keuangan dan berpotensi mengalami kebangkrutan (0,324 < 0,862).
Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  (E. Gunawan & Debbianita,  2022)  yang  meneliti  terkait  perbedaan financial  distress sebelum  dan  sesudah pandemi  COVID-19  menggunakan  model altman dan springate, dimana  kedua  model  tersebut menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan financial  distress sebelum  dan  sesudah  pandemi COVID-19 pada perusahaan sub industri penerbangan dan kereta api yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.  Selain  itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Bramantha,  2022)  juga  menunjukkan bahwa  semua  perusahaan  mengalami financial  distress dari  tahun  2018-2020  yang  disebabkan oleh  tingkat  pendapatan,  laba,  likuiditas  dan  profitabilitas  yang  semakin  rendah  dan  utang meningkat  serta  adanya  peristiwa  pandemi  COVID-19  yang  menambah  ancaman  potensi financial distress perusahaan.
Meskipun demikian, terdapat penelitian yang hasilnya sejalan dengan hasil dari penelitian ini antara lain yaitu penelitian yang dilakukan  (Aadilah & Hadi, 2022) yang melakukan analisis kebangkrutan  sebelum  dan  saat  pandemi  pada  perusahaan  retail  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  2016-2020,  menunjukkan  pada  periode  tahun  2016  sampai  2018  sebelum  pandemi terdapat tiga perusahaan yang berada pada keadaan bangkrut sedangkan pada saat terjadi pandemi periode tahun 2019 sampai 2020 terdapat enam perusahaan yang berada pada keadaan bangkrut berdasarkan perhitungan model springate.
Perbedaan Potensi Financial Distress Sebelum dan Selama COVID-19 berdasarkan Metode

## Zmijewski
Hasil  pengujian  hipotesis  ketiga  membuktikan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  potensi financial distress sebelum dan selama pandemi COVID-19 berdasarkan model zmijewski dengan nilai  signifikansi  0,082  >  0,05.  Hasil  analisis  model zmijewski pada  masa  sebelum  terjadinya pandemi COVID-19 yaitu tahun 2018 dan 2019 nilai rata-ratanya sebesar -0,281. Sedangkan pada tahun 2020 dan 2021 yang merupakan tahun setelah adanya pandemi COVID-19 memiliki nilai rata-rata  sebesar  0,072.  Jika  dikaitkan  dengan  kriteria  model zmijewski oleh  Effendi  (2018) dengan nilai cutoff yang berlaku adalah 0, di mana perusahaan yang nilai X-nya lebih besar dari atau sama dengan 0 (X > 0) diprediksi akan mengalami kebangkrutan. Sedangkan jika nilai X < 0 maka  perusahaan  dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang  sehat  dan  tidak  berpotensi  mengalami kebangkrutan.  Berdasarkan  kriteria  tersebut,  maka  dapat  diartikan  bahwa  pada  tahun  2018  dan 2019 sebelum adanya pandemi COVID-19 perusahaan transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia  berada  dalam  kondisi  sehat  (-0,281  <  0).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kemungkinan  terjadinya  kesulitan  keuangan  dan  kemungkinan  mengalami  kebangkrutan  cukup besar  terjadi  pada  tahun  2020  dan  2021  di  mana  perusahaan  transportasi  dan  logistik    berada dalam kondisi kesulitan keuangan dan berpotensi mengalami kebangkrutan (0,072 > 0).
Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Bambang et al., 2022)  yang  meneliti  terkait  kinerja  keuangan  rumah  sakit  dan  farmasi  sebelum  dan  setelah COVID-19, dimana hasilnya menunjukkan sebelum terdapat COVID-19 semua perusahaan yang diteliti  memiliki  kinerja  keuangan  yang  sehat,  namun  selama  masa  COVID-19  terdapat  2  (dua) perusahaan  yang  mengalami  kinerja  keuangan  yang  tidak  sehat.  Meskipun  demikian,  terdapat penelitian yang hasilnya sejalan dengan hasil dari penelitian ini antara lain yaitu penelitian yang dilakukan  oleh  (Azizah,  2021)  yang  melakukan  analisis  perbedaan  tingkat financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi  COVID-19,  yang  hasilnya  menunjukkan  bahwa  tidak  ada perbedaan yang signifikan antara tingkat financial distress menggunakan metode zmijewski baik sebelum maupun selama pandemi COVID-19.

## KESIMPULAN
Hasil pengujian H1 menyatakan bahwa tidak terdapat perbedaan potensi financial distress sebelum  dan  selama  COVID-19  berdasarkan  metode grover. Hasil  pengujian  H2  menyatakan bahwa terdapat perbedaan potensi financial distress sebelum dan selama COVID-19 berdasarkan metode springate. Hasil  pengujian  H3  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan potensi financial distress sebelum dan selama COVID-19 berdasarkan metode zmijewski. Hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat kepada investor agar lebih selektif dalam memilih perusahaan yang  akan  dijadikan  tempat  untuk  berinvestasi,  agar  tidak  terjadi  kesalahan  dalam mengambil  keputusan  dan  meminimalisir  resiko  yang  terjadi  dengan  melihat  kondisi kesehatan keuangan perusahaan melalui hasil prediksi financial distress .
Beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian  ini  yaitu  penelitian  ini  hanya  menganalisis perbedaan potensi financial distress pada masa sebelum dan selama pandemi COVID-19 dengan menggunakan  model grover,  springate dan zmijewski. Padahal  masih  terdapat  beberapa  model dalam  memprediksi financial  distress lainnya.  Selain  itu,  penelitian  ini  terbatas  hanya menggunakan perusahaan sektor transportasi dan logistik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan  jumlah  sampel  terbatas  pada  11  perusahaan.  Variabel  dalam  penelitian  ini  hanya  satu yaitu financial  distress sedangkan  masih  ada  variabel  lain  yang  bisa  digunakan  sebagai  objek penelitian yang kemungkinan terdampak karena adanya pandemi COVID-19. Adapun saran yang dapat  peneliti  ajukan  yaitu  diharapkan  bagi  peneliti  selanjutnya  untuk  meneliti  sektor  lain  dan variabel lain selain financial distress yang kemungkinan juga terdampak karena adanya pandemi COVID-19. Selain itu, diharapkan juga agar dapat menambah model prediksi lain seperti model altman, ohlson, fulmer, zavgren, taffler dan lain sebagainya sehingga hasil yang didapatkan lebih bervariasi.

## REFERENSI
Aadilah,  S.  R.,  &  Hadi,  T.  P.  (2022).  ANALISIS  TINGKAT  KEBANGKRUTAN  SEBELUM DAN  SAAT  PANDEMI  SPRINGATE  S-SCORE  (  Studi  pada  Perusahaan  Retail  yang Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  2016-2020). Dinamika  Akuntansi,  Keuangan  Dan Perbankan , 11 (1), 81–91.
Anshori, M., & Iswati, S. (2009). Metodologi Penelitian Kuantitatif (Pertama). Pusat Penerbitan dan Percetakan UNAIR (AUP).
https://www.google.co.id/books/edition/Metodologi_Penelitian_Kuantitatif_Edisi/ltq0DwA AQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=Anshori,+M.,+%26+Iswati,+S.+(2009).+Metodologi+Peneliti an+Kuantitatif+(Pertama).+Pusat+Penerbitan+dan+Percetakan+UNAIR+(AUP).&printsec= frontcover
Armadani,  Fisabil,  A.  I.,  &  Salsabila,  D.  T.  (2021).  Analisis  Rasio  Kebangkrutan  Perusahaan pada Masa Pandemi COVID-19. Jurnal Akuntansi , 13 (1), 99–108.
Assaji, J. P., & Machmuddah, Z. (2019). Rasio Keuangan Dan Prediksi Financial Distress. Jurnal Penelitan Ekonomi Dan Bisnis , 2 (2), 58–67.
Azizah,  A.  H.  (2021). Analisis  Perbedaan  Tingkat  Financial  Distress  Menggunakan  Metode Zmijewski  Sebelum  dan  Selama  Pandemi  COVID-19  (Studi  Empiris  Perusahaan  yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2019 dan 2020) .
Bambang, Jumaidi, L. T., & Nabila, D. T. Della. (2022). Analisa Kinerja Keuangan Rumah Sakit dan Farmasi Sebelum dan Setelah COVID-19 . 6 (2), 51–62.
Bramantha,  I.  W.  S.  Y.  (2022).  Analisis  Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Property  &  Real Estate yang Terdaftar di BEI Periode 2016-2020. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 11 (3).
CNN.  (2020). Pendapatan  Sektor  Transportasi  Anjlok  50  Persen  karena  Corona . https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20200413074954-92-492895/pendapatan-sektor- transportasi-anjlok-50-persen-karena-corona
CNN.  (2021). Curhat  Bos  Garuda  Rugi  Triliunan  Rupiah  di  Tengah  Pandemi . https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20210531200046-92-648946/curhat-bos-garuda- rugi-triliunan-rupiah-di-tengah-pandemi
Edi, E., & Tania, M. (2018). Ketepatan Model Altman, Springate, Zmijewski, Dan Grover Dalam Memprediksi Financial Distress. Jurnal Reviu Akuntansi Dan Keuangan , 8 (1), 79.
Effendi,  R.  (2018).  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Dengan  Metode  Altman,  Springate, Zmijewski,  Foster,  Dan  Grover  Pada  Emiten  Jasa  Transportasi. Jurnal  Parsimonia , 4 (3), 307–318.
Fitriyah,  N.,  Bambang,  B.,  &  Mariadi,  Y.  (2022). Analisis  Komprehensif  Kesehatan  Keuangan Sektor Pariwisatan dan Transportasi dengan Menggunakan Financial Discriminant Models Pra dan Saat Pandemi COVID-19 . 8 (2).
Gunawan, B., Pamungkas, R., & Susilawati, D. (2017). Perbandingan Prediksi Financial Distress Menggunakan  Model  Altman,  Grover  dan  Zmijewski. Jurnal  Akuntansi  Dan  Investasi , 18 (1), 119–127.
Gunawan,  E.,  &  Debbianita.  (2022).  Analisis  Financial  Distress  pada  Perusahaan  Sub  Industri Penerbangan dan Kereta Api yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Sebelum dan Sesudah Pandemi Covid-19. Jurnal Akuntansi , 14 (1), 112–126.
Hidayat,  W.  W.  (2018). Dasar-  Dasar  Analisa  Laporan  Keuangan (F.  Fabri  (ed.);  Pertama).
Uwais Inspirasi Indonesia.
https://www.google.co.id/books/edition/DASAR_DASAR_ANALISA_LAPORAN_KEUA NGAN/FIl_DwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=Dasar- +Dasar+Analisa+Laporan+Keuangan&printsec=frontcover
Hutabarat,  F.  (2020). Analisis  Kinerja  Keuangan  Perusahaan (G.  Puspitasari  (ed.);  Pertama).
Desanta Muliavisitama. https://www.google.co.id/books/edition/Analisis_Kinerja_Keuangan_Perusahaan/Vz0fEAA
AQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=Analisis+Kinerja+Keuangan+Perusahaan&printsec=frontcove r
Irfani, A. S. (2020). Manajemen Keuangan dan Bisnis : Teori dan Aplikasi (Bernadine (ed.)). PT Gramedia Pustaka Utama. https://www.google.co.id/books/edition/MANAJEMEN_KEUANGAN_DAN_BISNIS_Teo ri_dan/qln8DwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=Manajemen+Keuangan+dan+Bisnis :+Teori+ dan+Aplikasi&printsec=frontcover
Jaya, I. M. L. M. (2020). Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif (F. Husaini (ed.); Pertama).
Anak Hebat Indonesia.
https://www.google.co.id/books/edition/Metode_Penelitian_Kuantitatif_dan_Kualit/yz8KE AAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=Metode+Penelitian+Kuantitatif+dan+Kualitatif&printsec= frontcover
Kumajas, L. I. (2022). Financial Distress Perusahaan Transportasi di Indonesia Sebelum dan Saat Pandemi  COVID-19. Jurnal  Informasi,  Perpajakan,  Akuntansi,  Dan  Keuangan  Publik , 17 (1).
Masdiantini,  P.  R.,  &  Warasniasih,  N.  M.  S.  (2020).  Laporan  Keuangan  dan  Prediksi Kebangkrutan Perusahaan. Jurnal Ilmiah Akuntansi , 5 (1), 196.
Nakamura, T. M. (2021). Analisis Financial Distress Saat Krisis Keuangan Global: Studi Empiris Pada Bumn Non-Keuangan. Media Akuntansi Dan Perpajakan Indonesia , 2 (2), 107–124.
Octavera,  S.,  &  Syafel,  A.  (2022).  Analisis  Keakuratan  Prediksi  Financial  Distress. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Dharma Andalas , 24 (1), 194–204.
Rudianto.  (2013). Akuntansi  Manajemen  Informasi  untuk  Pengambilan  Keputusan Strategis . Jakarta: Erlangga.
Sari,  T.  N.,  &  Setyaningsih,  P.  R.  A.  (2022).  Analisis  Financial  Distress  dan  Financial Performance  Sebelum  dan  Selama  Pandemi  COVID-19  Pada  Perusahaan  Manufaktur. Jurnal Riset Akuntansi , 8 (1), 53–65.
Silondae, S. (2016). KETERKAITAN JALUR TRANSPORTASI DAN INTERAKSI EKONOMI KABUPATEN  KONAWE  UTARA  DENGAN  KABUPATEN/KOTA  SEKITARNYA. Jurnal Progres Ekonomi Pembangunan , 1 (1), 49–64.
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.
Sulistyowati,  N.  W.  (2015).  Analisis  Laporan  Keuangan  Sebagai  Alat  Untuk  Menilai  Kinerja Keuangan Pt Pelabuhan Indonesia III Surabaya. Assets: Jurnal Akuntansi Dan Pendidikan , 4 (2), 125.
Yati, S., & Afni Patunrui, K. I. (2017). Analisis Penilaian Financial Distress Menggunakan Model Altman  (Z-Score)  Pada  Perusahaan  Farmasi  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia Periode  2013-2015. JURNAL  AKUNTANSI,  EKONOMI  Dan  MANAJEMEN  BISNIS , 5 (1),
55.
Yunita, R. T., & Wibowo, D. (2021). Kemampuan Teori Model Altman, Springate, Grover, Dan Zmijewski  Dalam  Memprediksi  Financial  Distress  Perusahaan  Transportasi. Jurnal  Ilmu Dan Riset Akuntansi , 10 (11), 1–21.