## Prediksi Financial Distress Pada Perusahaan Listed di Indonesia Akibat Pandemi Covid-19
Khoerul Umam 1* , Dwi Ratmono 2
1,2) Magister Akuntansi FEB Universitas Diponegoro Semarang Indonesia
1) khoerulumam.brebes@gmail.com , 2) dwi.ratmono2@gmail.com
*Corresponding Author
Diajukan : 3 April 2023 Disetujui : 9 Mei 2023
Dipublikasi : 1 Oktober 2023

## ABSTRACT
The purpose of this study is to examine the financial distress of companies before and during the Covid-19  pandemic.  The  research  sample  is  all  public  companies  listed  on  the  Indonesia  Stock Exchange (IDX) during the period 2019 to 2021. Data is collected from company annual reports with the IDX database, the number of samples is determined using the Slovin formula approach and sampling uses a stratified random sampling technique based on the type of industry . The Z- Score value was then analyzed using a different test with paired sample t-test. The results of this study show that the financial distress of IDX listed companies did not change significantly before and during the Covid-19 pandemic, except for the Consumer Non-Cyclicals sector. This finding also shows that these companies are able to adapt to the pandemic. Besides that, the market value of  their  equity  is  also  able  to  survive  on  the  stock  exchange.  This  study  contributes  to  the prediction  of  financial  distress  related  to  the  Covid-19  pandemic  to  stakeholders,  especially investors as material for investment considerations during a pandemic or crisis caused by other causes. The government can also use the results of this research as a reference in making policies during  a  pandemic.  This  finding  also  complements  previous  studies,  which  have  examined  the effects of pandemic conditions on company conditions.
Keywords: Financial distress, Covid-19 pandemic, Z-score

## PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 mempengaruhi perekonomian secara luar biasa. Tahun 2020 seluruh dunia menghadapi  penurunan  ekonomi  dan  menyebabkan  kontraksi  yang  sangat  dalam  karena  hampir semua  negara  melakukan  pembatasan  mobilitas  secara  ketat.  Bahkan  banyak  negara  yang menerapkan lockdown yang memberikan konsekuensi pada perekonomian yang langsung merosot sangat  tajam.  Dunia  pada  tahun  2020  mengalami  kontraksi  minus  3,1%  dari  sisi  pertumbuhan ekonominya  ( IMF ,  2022).  Pertumbuhan  perdagangan  dunia  yang  biasanya  mencapai  dua  digit, tahun 2020 mengalami kontraksi hingga minus 7,9 persen ( IMF , 2022).
Ekonomi  Indonesia  tahun  2020  mengalami  kontraksi  pertumbuhan  sebesar  2,07  persen dibandingkan  tahun  2019,  dan  2021  tumbuh  sebesar  3,69  persen.  Disamping  itu,  total perdagangan Indonesia tahun 2020 mengalami penurunan sebesar 10,09 persen dibanding tahun 2019,  dan  naik  40,37  persen  ditahun  2021  (BPS,  2022).  Kondisi  ini  tentu  membahayakan  bagi kelangsungan  hidup  perusahaan-perusahaan  yang  terdampak  Covid-19.  Tindakan  korektif diperlukan  bagi  perusahaan-perusahaan  yang  terdampak  negatif.  Di  sisi  lain,  pengambilan kebijakan  peremerintah  juga  memerlukan  pertimbangan  yang  seimbang  diantara  mengendalikan penyebaran Covid-19 dan dampaknya terhadap kelangsungan usaha.
Salah  satu  dampak  dari  pandemi  Covid-19  adalah  kemungkinan  kesulitan  keuangan ( Financial  distress )  pada  perusahaan-perusahaan  di  Indonesia. Financial  distress merupakan situasi di mana arus kas operasi perusahaan tidak cukup untuk memenuhi dan perusahaan dipaksa untuk  mengambil  tindakan  korektif  (Ross,  2012).  Kesulitan  keuangan  tersebut  meliputi
pengurangan dividen, terjadinya kerugian, pemutusan hubungan kerja, pengunduran diri CEO dan harga saham yang jatuh.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  menguji  pengaruh  pandemi  Covid-19  yang  terkait  dengan financial  distress /kesulitan  keuangan  pada  perusahaan-perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia,  menggunakan  prediksi financial  distress Altman  dengan Z-Score .  Banyak  penelitian mengenai financial  distress ,  menemukan  hasil  yang berbeda.  Menggunakan  rasio  pengembalian modal  yang  digunakan,  arus  kas  terhadap  total  kewajiban,  rasio  perputaran  aset,  aset  tetap terhadap  total  aset,  rasio  utang  terhadap  ekuitas,  dan  ukuran  perusahaan,  (Sehgal  et  al.,  2021) menemukan bahwa lima rasio keuangan tersebut memainkan peran yang sangat signifikan dalam prediksi financial distress . Sedangkan (Li et al., 2021) menggunakan Real Earnings Management (REM) untuk memprediksi financial distress dan menemukan bahwa Real Earnings Management (REM)  dapat  meningkatkan  peringatan  dini  perusahaan  yang  terdistress  dengan  sedikit pengorbanan  akurasi  dalam  memprediksi  perusahaan  yang  sehat  di  China.  (da  Rosa  München, 2022)  menghubungkan financial  distress dengan  struktur  modal,  dan  didapatkan  hasil  empiris bahwa  dalam  periode  resesi  ekonomi,  pengaruh  kesulitan  keuangan  bank  terhadap  modal ditemukan negatif.
Penelitian lain dilakukan oleh Karim et al., 2021, yang meneliti dampak COVID-19 terhadap likuiditas  dan  kesehatan  keuangan  bank-bank  yang  terdaftar  di  Bangladesh,  menemukan  hasil memburuknya  posisi  likuiditas  dan  kesehatan  keuangan  bank-bank  yang  terdaftar  setelah munculnya  pandemi  ini.  Menggunakan  model  prediksi  Springate  dan  Taffler,  (Kassidy  et  al., 2020)  menemukan  perbedaan  hasil  prediksi financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi COVID-19.  Tapi  dengan  model  prediksi  Grover  dan  Zmijewski  mendapatkan  hasil  yang cenderung  tidak  menunjukkan  adanya  perbedaan.  Penelitian  pada  perusahaan  transportasi  dan logistik  oleh  (Hafsari  &  Setiawanta,  2021)  dengan  pendekatan  Altman  ( Z-Score )  menemukan hasil yang tidak konsisten, yaitu kinerja keuangan yang diukur dengan return on assets dan rasio likuiditas  yang  diukur  dengan  current  ratio  berpengaruh  terhadap financial  distress perusahaan. Kinerja  keuangan  yang  diukur  dengan return  on  equity dan  rasio leverage yang  diukur  dengan debt to asset ratio tidak berpengaruh pada financial distress perusahaan. Menggunakan  prediksi financial  distress Altman  ( Z-Score ),  penelitian  ini  menganilis financial distress perusahaan listed di semua sektor industri sebelum dan selama pandemi Covid- 19.  Keuntungan  dari  model  Z-score  adalah  menghilangkan  bias  statistik  yang  biasanya  terjadi ketika membuat perbandingan antara perusahaan. Bias ini biasanya disebabkan oleh variasi besar dalam  ukuran  dan  kapasitas  masing-masing  perusahaan  dalam  hal  pendapatan  dan  aset, diproksikan  oleh  total  penjualan  bersih  dan  total  aset.  Rasio  keuangan  yang  digunakan  oleh Altman umumnya dikenal oleh para ahli di bidang akuntansi dan keuangan oleh karena itu model ini  telah  banyak  digunakan  oleh  para  ahli  keuangan  tersebut  serta  oleh  profesi  terkait  lainnya selama beberapa dekade (Pozzoli & Paolone, 2017).
Penelitian ini memberikan kontribusi mengenai perdiksi financial distress perusahaan akibat pandemi  kepada  stakeholder,  terutama  investor  sebagai  bahan  pertimbangan  investasi  pada  saat terjadi pandemi atau krisis yang diakibatkan sebab lain. Disisi lain, manajemen perusahaan juga dapat mengambil langkah-langkah antisipasi jika terjadi krisis. Selanjutnya temuan penelitian ini diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  referensi  dalam  membuat  kebijakan  saat  terjadi  pandemi dengan mengambil langkah yang berimbang diantara mengendalikan pandemi dan menjaga iklim usaha..

## STUDI LITERATUR

## Penelitian Terdahulu
Teori sinyal dikembangkan pertama kali oleh Spence (1973). Teori ini menjelaskan perilaku dua pihak ketika mereka mengakses informasi yang berbeda. Teori sinyal menjelaskan tindakan yang  diambil  oleh  pemberi  sinyal  untuk  mempengaruhi  perilaku  penerima  sinyal.  Salah  satu model  dalam  teori  sinyal  adalah  model  sinyal  struktur  keuangan  (Megginson,  1996).  Model  ini dapat digunakan untuk membedakan perusahaan yang berkualitas bagus dan kurang bagus dengan melihat  bagaimana  perusahaan  dapat  mengatasi  kemungkinan  kegagalan  keuangan  ( financial distress ).  Menurut  Altman  (2019),  sebuah  perusahaan  dalam  kesulitan  keuangan  mengalami
kekurangan arus kas yang dibutuhkan untuk memenuhi kewajiban utangnya.
Altman  menyampaikan  pandangan  ada  banyak  faktor  yang  menyebabkan  tingginya  angka kegagalan  keuangan.  Faktor  tersebut  mencakup  kinerja  operasi  yang  buruk  dan  leverage keuangan yang tinggi, kurangnya inovasi teknologi, tingkat pembentukan bisnis baru yang relatif tinggi pada periode tertentu, deregulasi industri utama dan kewajiban tak terduga.
Penelitian  mengenai financial  distress sudah  banyak  dilakukan.  (Sehgal  et  al.,  2021), menemukan  bahwa  lima  rasio  keuangan,  yaitu  pengembalian  modal  yang  digunakan,  arus  kas terhadap total kewajiban, rasio perputaran aset, aset tetap terhadap total aset, rasio utang terhadap ekuitas,  dan  ukuran  perusahaan,  memainkan  peran  yang  sangat  signifikan  dalam  prediksi financial distress . (Li et al., 2021) menyelidiki pentingnya seperangkat prediktor manajemen laba dan  mengembangkan  model  prediksi financial  distress dengan  pertimbangan  manajemen  laba untuk pasar Cina. Hasil secara konsisten menunjukkan bahwa Real Earnings Management (REM) dapat  meningkatkan  peringatan  dini  perusahaan  yang  terdistress  dengan  sedikit  pengorbanan akurasi dalam memprediksi perusahaan yang sehat. Hasil penelitian belum dapat digeneralisasi ke pasar  negara  berkembang  lainnya  dengan  bukti  yang  lebih  empiris,  dan  dalam  kondisi  krisis misalnya karena adanya pandemi.
Da Rosa München  (2022) meneliti pengaruh kesulitan keuangan pada struktur modal. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  dalam  waktu  normal,  pengaruh  kemungkinan  gagal  bayar  pada leverage  konsisten  dengan  hipotesis  dan  sejalan  dengan  hasil  yang  ditemukan  dalam  literatur. Namun,  dalam  periode  resesi  ekonomi,  pengaruh  kesulitan  keuangan  bank  terhadap  modal ditemukan  negatif,  yang  menunjukkan  bahwa  dampak  kesulitan  keuangan  bank  terhadap  modal sangat  penting  selama  periode  ketidakpastian  pasar  tersebut.  Kedua,  ditemukan gerakan  kontra- siklus untuk bank-bank terdaftar di Brasil.
Karim et al. (2021) meneliti dampak COVID-19 terhadap likuiditas dan kesehatan keuangan bank-bank  yang  terdaftar  di  Bangladesh.  Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  memburuknya posisi  likuiditas  dan  kesehatan  keuangan  bank-bank  yang  terdaftar  setelah  munculnya  pandemi ini.  (Kassidy  et  al.,  2020)  menemukan  perbedaan  hasil  prediksi financial  distress dengan menggunakan  model  prediksi  Springate  dan  Taffler  sebelum  maupun  selama  pandemi  COVID- 19. Sementara itu, penelitian menunjukkan bahwa hasil prediksi financial distress dengan model prediksi  Grover  dan  Zmijewski  cenderung  tidak  menunjukkan  adanya  perbedaan.  Hafsari  & Setiawanta  (2021)meneliti financial  distress dengan  pendekatan  Altman  (Z-Score)  pada perusahaan  transportasi  dan  logistik  dan  menemukan  hasil  yang  tidak  konsisten,  yaitu  kinerja keuangan  yang  diukur  dengan  return  on  assets  dan  rasio  likuiditas  yang  diukur  dengan  current ratio berpengaruh terhadap financial distress perusahaan. Kinerja keuangan yang diukur dengan return on equity dan rasio leverage yang diukur dengan debt to asset ratio tidak berpengaruh pada financial distress perusahaan.
Meskipun  telah  banyak  penelitian  mengenai financial  distress, namun  mereka  meneliti financial  distress  secara  parsial  dengan  obyek  perusahaan  pada  sektor  tertentu.  Penelitian  ini menganilis  bagaimana  perbedaan  prediksi financial  distress perusahaan-perusahaan listed di Indonesa disemua sektor industri sebelum dan selama pandemi Covid-19 menggunakan Z-Score . Pandemi Covid-19 diduga mengakibatkan penurunan kinerja penjualan perusahaan, dimana salah satu sumber utama pendanaan modal kerja adalah dari hasil penjualan. Selain modal kerja, hasil penjualan  juga  akan  mempengaruhi  pendapatan  sebelum  pajak  perusahaan  dan  pada  akhirnya juga akan mempengaruhi besaran laba ditahan serta Market Value of Equity . Atas dasar argumen tersebut, penelitian ini mangajukan hipotesis sebagai berikut:
H 1 . Ada perbedaan prediksi financial distress pada perusahaan-perusahaan listed di Indonesia sebelum dan selama pandemi Covid-19.
Karena  hasil  yang  tidak  konsisten  pada  penelitian  Kassidy  et  al.  (2020)  pada  perusahaan manufaktur dan penelitan Hafsari & Setiawanta (2021) pada perusahaan transportasi dan logistik diduga karena efek dari pendemi Covid-19 akan berbeda terhadap sektor industri yang berbeda, sehingga hipotesis berikutnya adalah:
H 2 : Pandemi Covid-19 mempunyai efek yang berbeda terhadap sektor industri yang berbeda dilihat dari prediksi financial distress perusahaan.

## METODE
Penelitian ini meganalisis pengaruh pandemi Covid-19 terhadap kesulitan keuangan perusahaan di  Indonesia.  Obyek  penelitian  adalah  seluruh  perusahaan  publik  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI) selama periode 2019 hingga 2021. Laporan keuangan 2019 adalah gambaran dari kondisi  perusahaan  sebelum  pandemi  Covid-19  sedangkan  laporan  keuangan  2020  dan  2021 menggambarkan  kondisi  perusahaan  selama  pandemi  Covid-19.  Data  dikumpulkan  dari  laporan tahunan  perusahaan  dan  basis  data  IDX.  Penentuan  jumlah  sampel  menggunakan  pendekatan rumus Slovin, yaitu :
n = N 1 + Ne²
dimana: n = jumlah sampel N = jumlah populasi e = margin error Pengambilan  sample  menggunakan  teknik stratified  random  sampling berdasarkan  jenis industrinya.  Terhadap  setiap  sampel  data  dilakukan  4  kali  pengamatan,  sehingga  jumlah pengamatan adalah 352 kali. Berikut adalah jumlah sampel berdasarkan klasifikasi industri sesuai dengan klasifikasi industri IDX tahun 2021:
Tabel 1. Jumlah Sampel Sesuai Klasifikasi Industri
No. Sektor Industri Jumlah Populasi Sample Jumlah Pengamatan Sebelum Covid (2018-2019) Selama Covid (2020- 2021) 1 Energi 71 8 16 16 2 Basic Material 93 11 22 22 3 Industrial 54 6 12 12 4 Consumer Non-Cyclicals 98 11 22 22 5 Consumer Cyclicals 132 15 30 30 6 Healthcare 23 3 6 6 7 Financials 105 12 24 24 8 Properties & Real Estate 80 9 18 18 9 Technology 28 3 6 6 10 Infrastructures 57 7 14 14 11 Transportation & Logistic 28 3 6 6 Jumlah 769 88 176 176 Mengacu  pada  Altman  (2019)  dengan  model Z-Score untuk  mengetahui  prediksi financial distress , variabel-variabel yang digunakan adalah rasio modal kerja terhadap total aset, rasio laba ditahan  terhadap  total  asset,  rasio  laba  sebelum  bunga  dan  pajak  terhadap total  asset, rasio nilai pasar ekuitas terhadap nilai buku dari total utang dan rasio penjualan terhadap total asset. Model Z-score menggunakan persamaaan : Z = 1.2 X 1 + 1.4 X 2 + 3,3 X 3 + 0,6 X 4 + 1.0 X 5 , dimana: X 1 = Modal kerja/Total aset ( Working capital/Total assets ). Modal kerja sama dengan aset lancar minus kewajiban lancar.
X 2 = Laba ditahan/Total aset ( Retained earnings/Total assets ). Laba ditahan adalah akumulasi laba bersih yang tidak dibagikan ke pemegang saham sebagai dividen.
X 3 =  Laba  sebelum  bunga  dan  pajak/Total  aset  ( Earnings  before  interest  and  tax atau EBIT/Total  assets ).  EBIT  dalah  laba  yang  diperoleh  perusahaan  dari  keseluruhan  operasinya, sebelum membayar pengeluaran rutin, pajak dan bunga.
X 4 =  Nilai  pasar  ekuitas/Total  liabilitas  ( Market  value  of  equity/Total  assets ).  Rasio  ini mengukur  solvabilitas  perusahaan  menggunakan  nilai  pasar  alih-alih  nilai  buku.  Nilai  pasar
ekuitas  sama  dengan  perkalian  antara  harga  saham  perusahaan  dengan  jumlah  saham  yang beredar, termasuk saham biasa dan saham preferen.
X 5 =  Pendapatan/Total  aset  ( Total  sales/Total  assets ).  Ini  adalah  rasio  perputaran  aset,  yakni kemampuan perusahaan untuk menghasilkan pendapatan dari aset yang dimiliki.
Untuk  Z-Score  ini,  peluang  kebangkrutan  semakin  tinggi  jika  skor  berada  di  bawah  1,8. Sementara, perusahaan yang memiliki skor di atas 3 berpeluang kecil untuk bangkrut dan relatif aman. Sedangkan, skor antara 1,81 dan 3 mewakili zona hati-hati.
Setelah  didapatkan  nilai  Z-Score,  kemudian  dianalisis  menggunakan  uji  beda  dengan paired sample  t-test yang  merupakan  bagian  dari  analisis  parametrik  sehingga  hal  yang  harus diperhatikan  pertama  kali  adalah  datanya  harus  berdistribusi  normal.  Tentu  untuk  mengetahui apakah  data  yang  digunakan  telah  berdistribusi  normal  atau  belum  maka  harus  dilakukan  uji kenormalan atau uji normalitas terlebih dahulu.

## HASIL
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  menguji  apakah  ada  perbedaan  prediksi  financial  distress perusahaan di Bursa Efek Indonesia (IDX) sebelum dan selama pandemi Covid-19 dan menguji perbedaan  di  masing-masing  sektor  industri.  Pengujian  ini  menggunakan  data  hasil  perhitungan prediksi financial distress menggunakan pendekatan Z-Score Altman dengan menghitung rasio- rasio  keuangan  setiap  perusahaan.  Data  dari  88  perusahaan  dengan  352  pengamatan menghasilkan prediksi financial distress (FD) masing-masing perusahaan. Analisis Statistik Deskriptif Statistik  deskriptif  masing-masing  perusahaan  yang  dihitung  menggunakan  software  SPSS versi 26 ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel Obervasi Mean Std. Dev. Min Max FDSebelum 176 2.7014 3.8719 -16.0459 17.4359 FDSesudah 176 2.7368 5.0027 -17.7912 34.0790
Dari  Tabel  2.  didapatkan  data  nilai  paling  rendah  dari fnancial  distress sebelum  Covid-19 (FDSebelum)  yaitu  sebesar  -16.0459  dan  nilai  tertinggi  FDSebelum  sebesar  17.4359.  FD  yang rendah  menunjukkan  perusahaan  dalam  kondisi  yang  tidak  baik  dan  berada  dalam  resiko kebangkrutan.  Sebaliknya,  FD  yang  tinggi  menunjukkan  perusahaan  dalam  kondisi  baik,  dan kecil kemungkinan mengalami kebangkrutan.
Sementara  itu  dari  statistik  deskriptif  menunjukkan  nilai  terendah  fnancial  distress  sesudah Covid-19  (FDSesudah)  sebesar  -17.7912  dan  nilai tertinggi  FD  Sesudah  sebesar  34.0790.  Rata- rata FDSebelum sebesar 2.7015 sedangkan rata-rata FDSesudah sebesar 2.7368. Ini menunjukkan tidak terjadi banyak perubahan financial distress sebelum pandemi Covid-19 dan selama pandemi Covid-19 untuk perusahaan yang terdaftar di BEI.

## Uji Normalitas
Hasil  uji  normalitas  menunjukkan  bahwa  variabel  FDSebelum  dan  FDSesudah  mempunyai nilai  signifikansi  sebesar  0,000  dan  0,000  yang  berarti  nilai  tersebut  lebih  kecil  dari  nilai  alpha 0,05  (0.00  <  0.05).  Ini  berarti  data  FDSebelum  dan  FD  Sesudah  tidak  berdistribusi  normal. Namun, karena jumlah data yang besar maka data tersebut tetap dapat digunakan walaupun tidak terdistribusi normal (Ghozali, 2018).
Tabel 3. Uji Normalitas
Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. FDSebelum .173 176 .000 .819 176 .000 FDSesudah .194 176 .000 .715 176 .000

## Uji Hipotesis T-test
Hasil Pengujian hipotesis menunjukkan bahwa nilai signifikansi (2-tailed) sebesar 0,913 yang berarti nilai sig.(2-tailed) = 0,913 >0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak, uji paired sample t-test pada financial  ditress tidak  signifikan.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan tingkat financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi  covid-19.  Sedangkan  hasil  pengujian hipotesis  menggunakan  t-hitung  dan  t-tabel  menunjukkan  bahwa  uji  t  ( paired  sample  t-test )  di atas, menunjukkan tidak adanya perbedaan yang signifikan antara financial distress sebelum dan selama  pandemi  covid-19  m  enggunakan  metode  Z-Score  Altman.  Hasil paired  sample  t-test dapat dilihat dalam tabel 3.
Tabel 4. Paired Samples Test
Paired Differences Mean Std. Deviation Std.Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t df Sig. (2- tailed) Pair 1  FDSebelum- FDSesudah -.0353159 4.3021933 .3242900  -.6753387 .6047069 - .109 175  .913
Untuk melihat nilai t tabel maka didasarkan pada derajat kebebasan (dk), yang besarnya adalah N-1,  yaitu  176-1  =  175.  Nilai  dk  =  175  pada  taraf  signifikan  0,05  diperoleh  t-tabel  =  1.660. Berdasarkan hasil analisis uji t (paired sample t-test), maka dapat diperoleh hasil bahwa t-hitung lebih  kecil  dari  t-tabel  yaitu  -0,109  <  1.660,  maka  H0  diterima  dan  Ha  ditolak  sehingga  dapat disimpulkan tidak ada perbedaan tingkat financial distress pada perusahaan sebelum dan selama pandemi covid-19.
Sementara  itu,  jika  dilihat  dari  hasil paired  sample  t-test untuk  setiap  sektor  industri  secara parsial, ditemukan bahwa dari 11 sektor industri yang ada, hanya sektor Consumer Non-Cyclicals yang mempunyai nilai signifikansi (2-tailed) lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,019 (0,019 < 0,05) yang berarti nilai H 0 ditolak dan Ha diterima (ada perbedaan tingkat prediksi financial distress sebelum dan selama pandemi Covid-19).
Tabel. 5 Paired Samples Test Consumer Non Cyclical
Paired Differences t df Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Sig. (2- tailed) Lower Upper Pair 1 SebelumCons umerNonCycli cals - SesudahConsu merNonCyclic als 1.2266 545 2.273999 9 .4848184  .2184195  2.234889 6 2.530 21 .019

## PEMBAHASAN
Sejumlah  88  perusahaan  yang  menjadi  sampel.  rata-rata  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan pada tingkat financial distress saat sebelum adanya pandemi covid-19 dan selama pandemi covid- 19. Hanya beberapa perusahaan pada masing- masing sektor yang mengalami perubahan tingkat financial  distress sebelum  dan  selama  pandemi  covi-19.  Namun  jika  dilihat  lebih  dalam  lagi, tingkat financial distress masing-masing sektor industri dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 6. Financial Distress Per Sektor Industri No. Sektor Industri Rata-rata FD T-Test Sebelum Covid (2018-2019) Selama Covid (2020-2021) 1 Energy 2.744338 3.185938 tidak signifikan 2 Basic Material 4.180495 3.696768 tidak signifikan 3 Industrial 2.784525 2.806925 tidak signifikan 4 Consumer Non-Cyclicals 5.769550 4.542895 signifikan 5 Consumer Cyclicals 0.941287 0.855750 tidak signifikan 6 Healthcare 2.848567 3.299750 tidak signifikan 7 Financials 0.776654 3.393862 tidak signifikan 8 Properties & Real Estate 1.607006 2.330322 tidak signifikan 9 Technology 7.730300 4.023050 tidak signifikan 10 Infrastructures 2.947414 1.470943 tidak signifikan 11 Transportation & Logistic -0.217217 0.357783 tidak signifikan
Sektor yang terdampak secara signifikan adalah sektor Consumer Non-Cyclicals , sedangkan sektor lain tidak  signifikan  yang  berarti  tidak  ada  perbedaan  tingkat financial  distress pada  sektor-sektor  selain Consumer  Non-Cyclicals .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perusahan-perusahaan  tersebut  secara  umum mampu beradaptasi  terhadap pandemi.  Disamping  itu  nilai  pasar  equitas  mereka  juga mampu  bertahan di bursa efek.
Prediksi financial distress sektor Consumer Non-Cyclicals merupakan satu-satunya sektor yang terdapat perbedaan  signifikan  sebelum  dan  selama  pandemi  Covoid-19.  Sektor  ini  terdiri  dari  perusahaan- perusahaan  retailer  makanan  dan  bahan  pokok,  makanan  dan  minuman,  tembakau  dan  produk  rumah tangga  tidak  tahan  lama.  Sebagian  merupakan  perusahaan  perdagangan  ritel  seperti  mall  dan  pusat perbelanjaan.  Secara  riil  memang  dapat  dilihat  bahwa  kebijakan  lock  down  yang  diterapkan  pemerintah berdampak langsung terhadap kelangsungan usaha perusahaan-perusahaan tersebut, yang pada saat puncak pandemi bahkan berhenti beroperasi sementara.
Temuan  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  membedakan  sektor  industri  yang  berkualitas bagus  dan  kurang  bagus  dengan  melihat  bagaimana  sektor  industri  ini  dapat  mengatasi kemungkinan kegagalan keuangan (financial distress) dimasa pandemi dan ini konsisten dengan salah  satu  model  dalam  teori  sinyal  yaitu  model  sinyal  struktur  keuangan  (Megginson,  1996). Berdasarkan  temuan  ini,  sektor Consumer  Non-Cyclicals mempunyai  kualitas  kurang  bagus dalam mengatasi kemungkinan kegagalan keuangan ( financial distress ) dimasa pandemi. Secara umum temuan ini konsisten dengan hasil penelitian (Hafsari & Setiawanta, 2021 dan Kassidy et al.,  2020),  yang  cenderung  tidak  menunjukkan  adanya  perbedaan  prediksi financial  distress . Berbeda  dengan (Karim  et  al.,  2021),  yang  meneliti dampak  COVID-19  terhadap  likuiditas dan kesehatan  keuangan  bank-bank  yang  terdaftar  di  Bangladesh,  menemukan  memburuknya  posisi likuiditas  dan  kesehatan  keuangan  bank-bank  yang  terdaftar  setelah  munculnya  pandemi  ini. Temuan ini juga sekaligus melengkapi penelitian-penelitian sebelumnya, yang meneliti financial distress hanya  dalam  sektor  industri  tertentu,  sehingga  dengan  hasil  penelitoan  ini  dapat  dilihat secara keseluruhan prediksi financial distress perusahaan-perusahaan di Indonesia.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membandingkan  tingkat financial  distress perusahaan  sebelum dan selama pandemi Covid-19, dengan menggunakan metode Z-Score Altman sebagai prediktor financial  distress .  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa dengan  menggunakan  pendekatan  Z-Score  Altman,  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  tingkat financial  distress  sebelum dan  selama  pandemi  Covid-19.  Kedua,  sektor yang terdampak  secara signifikan  adalah  sektor Consumer  Non-Cyclicals ,  sedangkan  sektor  lain  tidak  signifikan.  Hasil penelitian  dapat  digunakan  sebagai  peringatan  dini  terhadap  sektor  industri Consumer  Non- Cyclicals jika  terjadi  pandemi  atau  krisis  yang  sejenis.    Disisi  lain,  hasil  penelitian  ini  dapat digunakan  oleh  investor  untuk  mempertimbagkan  sektor  industri  yang  layak  dalam  mengambil keputusan  investasi.  Pemerintah,  selaku  pembuat  kebijakan  dapat  menggunakan  hasil  penelitian ini  untuk  merumuskan  ulang  kebijakan  mengenai  pembatasan  jumlah  pengunjung  pusat perbelanjaan atau bahkan penutupan sementara, yang terbukti mempengaruhi kelangsungan usaha sektor ritel secara langsung apabila terjadi krisis serupa.
Penelitian  ini  hanya  menggunakan  satu  variabel,  yaitu financial  distress ,  hal  ini mengasumsikan  hanya  pandemi  Covid19  yang  mempengaruhi  perbedaan  tingkat financial distress pada perusahaan. Selain itu, data yang dihasilkan dalam penelitian ini hanya berasal dari laporan  keuangan  yang  diterbitkan  oleh  perusahaan  di  BEI,  oleh  karena  itu  kesimpulan  yang diambil  tergantung  hanya  dari  data  yang  dikumpulkan  dan  diteliti.  Penelitian  selanjutnya disarankan  untuk  menggunakan  metode  prediksi  financial  distress  lainnya  agar  dapat dibandingkan hasil  prediksi  financial  distress  dengan Z-Score  dan metode lain. Melakukan riset berkelanjutan  juga  dapat  melihat  dan  mengevaluasi  setiap  perubahan  laporan  keuangan perusahaan dari satu periode ke periode lainnya. Disamping itu dapat pula ditambahkan variabel lain yang mungkin mempengaruhi financial distress selain pandemi Covid-19.

## REFERENSI
da  Rosa  München,  D.  (2022).  The  effect  of  financial  distress  on  capital  structure:  The  case  of Brazilian  banks. Quarterly  Review  of  Economics  and  Finance , 86 ,  296–304. https://doi.org/10.1016/j.qref.2022.07.010
Ghozali, I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 25 (9th ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hafsari, N. A., & Setiawanta, Y. (2021). Analisis Financial Distress Dengan Pendekatan Altman Pada  Awal  Covid-19  Di  Indonesia  (Studi  Empiris  Perusahaan  Transportasi  dan  Logistik Periode 2019). Jurnal Akuntansi Dan Pajak , 22 (1), 380.
https://doi.org/10.29040/jap.v22i1.2309
Karim,  M.  R.,  Shetu,  S.  A.,  &  Razia,  S.  (2021).  COVID-19,  liquidity  and  financial  health: empirical evidence from South Asian economy. Asian Journal of Economics and Banking , 5 (3), 307–323. https://doi.org/10.1108/ajeb-03-2021-0033 Kassidy,  C.  L.,  Handoko,  J.,  Bisnis,  F.,  Katolik,  U.,  Mandala,  W.,  Distress,  F.,  &  Distress,  F.
(2020). Prediksi Financial Distress Sebelum dan Selama Masa Pandemi Covid-19 . 3005– 3018. https://doi.org/10.24843/EJA.2022.v32.i10.p08
Li, C., Lou, C., Luo, D., & Xing, K. (2021). Chinese corporate distress prediction using LASSO: The  role  of  earnings  management. International  Review  of  Financial  Analysis , 76 (April), 101776. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101776
Pozzoli,  M.,  &  Paolone,  F.  (2017). Corporate  Financial  Distress:  A  Study  of  the  Italian Manufacturing Industry . 1–55. https://doi.org/10.1007/978-3-319-67355-4 Ross,  S.  A.  .  J.  B.  D.  .  W.  R.  W.  .  (2012). Fundamentals  of  Corporate  Finance . http://slims.umn.ac.id//index.php?p=show_detail&id=3226
Sehgal, S., Mishra, R. K., Deisting, F., & Vashisht, R. (2021). On the determinants and prediction of  corporate  financial  distress  in  India. Managerial  Finance , 47 (10),  1428–1447. https://doi.org/10.1108/MF-06-2020-0332