## Model  Prediksi Financial  Distress Grup  Perusahaan  Keluarga  di Indonesia Dengan Model Beneish Ratio Index
Nurina Prawinin Tyas 1 , Nurmala Ahmar 2 , M. Ardiansyah Syam 3
1,2, Universitas Pancasila, Jakarta, Indonesia

## INFO ARTIKEL
JEL Classification :
G32, M41
Keywords : financial  distress,  beneish m-score

## ABSTRACT
This study aims to test and prove the empirical evidence of the Financial Distress Prediction Model of Family Companies in Indonesia with the Beneish Ratio Index. The sample used in this study is a group of family companies in Indonesia which are listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  with  an  observation period of 31 December 2014 to 2018. The research method used is a quantitative method with a survey approach for secondary data. The Days Sales in Receivable Index (DSRI), Sales Growth Index  (SGI),  Sales  General  and  Administrative  Index  (SGAI), and  Leverage  Index  (LVGI)  variables  do  not  differ  in  the treatment  of  the  Beneish  Model  components  based  on  the Financial  Distress  status  of  the  Family  Group  Company. Variable Gross Margin Index (GMI), Asset Quality Index (AQI), Depreciation Index (DEPI), and Total Accruals to Total Assets Index  (TATA)  differ  in  the  treatment  of  the  Beneish  Model component based on the Financial Distress status of the Family Company  Group.  This  research  contributes  to  the  parties concerned  with  the  prediction  of  financial  distress,  such  as auditors  and  the  government  in  assessing  the  potential  for financial distress in the company.

## ABSTRAK
Studi ini bertujuan untuk menguji dan membuktikan bukti empiris  Model  Prediksi Financial  Distress Grup  Perusahaan Keluarga  Di  Indonesia  Dengan Beneish  Ratio  Index .  Sampel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Grup  perusahaan keluarga  di  Indonesia  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia dengan  periode  pengamatan  31  Desember  2014  hingga  2018. Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif dengan pendekatan survey untuk data sekunder. Variabel Days Sales  in  Receivable  Index ( DSRI ), Sales  Growth  Index  (SGI), Sales General and Administrative Index (SGAI) , dan Leverage Index (LVGI) tidak ada perbedaan perlakuan komponen Beneish Model berdasarkan  status Financial  Distress pada  Grup Perusahaan  Keluarga.  Variabel Gross  Margin  Index  (GMI), Asset  Quality  Index  (AQI), Depreciation  Index  (DEPI), dan Total  Accruals  to  Total  Assets  Index  (TATA) ada  perbedaan perlakuan  komponen Beneish  Model berdasarkan  status financial  distress pada  Grup  Perusahaan  Keluarga.  Riset  ini memberikan panduan kepada pihak-pihak yang berkepentingan terhadap memprediksi financial distress yang akan terjadi dalam perusahaan ataupun industri, pihak yang berkepentingan seperti Auditor dan Pemerintahan.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  ekonomi  yang  semakin  pesat dalam  persaingan  usaha  semakin  kompetitif  yang mengharuskan  perusahaan  tetap  mampu  bersaing dalam  bisnisnya  bergerak  dalam  berbagai  sektor. Disegala  situasi  kondisi,  perusahaan  memerlukan suatu  keputusan  yang  tepat  menyangkut  upaya pengembangan  usaha.  Menurut  data  Indonesian Institute  for  Corporate  and  Directorship  (IICD, 2010),  lebih  dari  95  persen  bisnis  di  Indonesia merupakan  perusahaan  yang  dimiliki  maupun dikendalikan oleh keluarga. Artinya kegiatan bisnis keluarga terus memperlihatkan eksistensinya dengan memberikan kontribusi besar dalam menopang dan memberikan modal kekuatan terhadap pembangunan ekonomi nasional. Terutama, di saat krisis  ekonomi  pada  tahun  1997/1998  serta  2008 pada  pemulihan  ekonomi  nasional.  Namun,  bisnis keluarga  tentu  memiliki  ragam  persoalan  yang kadang sulit dipecahkan (Simanjuntak, 2010).
Kesehatan  perusahaan  dapat  dilihat  dari  hasil kinerja  manajemen  dalam  mengelola  dana  dan bekerjasama  dengan  area  usaha  perusahaan  yang merupakan  faktor-faktor  dari  luar  yang  dapat mempengaruhi  kinerja  perusahaan  baik  organisasi maupun manajemennya (Anggarini, 2010).
Krisis  keuangan  disebabkan  oleh  perusahaan selalu  rugi,  penjualan  tidak  laku,  musibah  alam berakibat  properti  perusahaan  rusak,  sistem  tata kelola  (Corporate  Governance)  yang  buruk  dan keadaan  perekonomian  negeri  tidak  stabil  yang mengakibatkan  terjadi  krisis  keuangan  secara meluas.  Akibat  terburuk  yang  muncul  dari  krisis keuangan  yang  dialami  perusahaan  adalah perusahaan  dapat  dinyatakan  pailit/bangkrut  oleh pengadilan  di  negara  setempat.  Tahap  penurunan kondisi keuangan perusahaan yang terjadi sebelum terjadi  kebangkrutan  ataupun  likuidasi  disebut sebagai financial distress (Agusti, 2013).
Selain itu, menurut  Brigham  dan  Daves  dalam Hidayat  (2013),  financial  distress  terjalin  atas serangkaian  kesalahan,  pengambilan  keputusan yang  tidak  tepat  serta  kelemahan-kelemahan  yang berhubungan  berakibat  secara  langsung  atau  tidak langsung  kepada  manajemen  dan  minimnya  upaya pengawasan  keuangan  perusahaan  sehingga  tidak cocok dengan apa yang diperlukan ( Hidayat, 2013). Oleh  sebab  itu  dibutuhkan  upaya  menghindari perusahaan terjebak pada keadaan financial distress dengan  memprediksi  financial  distress  pada perusahaan.  Dengan  mengenali  sedini  mungkin kondisi financial distress pada perusahaan sehingga
bisa mengambil tindakan apabila perusahaan menuju pada kebangkrutan (Hidayat, 2013).
Adapun  contoh  perusahaan  yang  mengalami financial  Distress  yaitu  PT  Modern  Internasional Tbk (MDRN) per 30 Juni 2017 terjadi kebangkrutan pada anak usaha yaitu PT Modern Sevel Indonesia menutup  gerai  7-Eleven  (Sevel),  penyebabnya karena  besarnya  pengeluaran  biaya  operasional, biaya  sewa  dan  biaya  infrastruktur  sarana mengakibatkan  hutang  besar  yang  tidak  mampu dibayarkan.
Kemudian Perusahaan Kodak yang bangkrut di tahun  2012  yaitu  perusahaan  pertama  yang menemukan film gulung dan fotografi, dikarenakan tidak  berinovasi  dan  bertahan  dengan  kamera sederhananya.  Sementara  perusahaan  kamera lainnya  melakukan  inovasi  dengan  menciptakan kamera  digital  sesuai  mengikuti  perkembangan zaman dan permintaan pasar.
Lalu  PT  Sariwangi  yang  mengalami  Distress disebabkan  gagal  bayar  hutang  dengan  total  1,5 triliun  kepada  sejumlah  bank  yang  dipakai  untuk megembangkan  teknologi  air  tetapi  hasilnya  tidak sesuai  harapan  sehingga  tidak  mampu  membayar cicilan  pinjaman  Bank.  Dan    adapula  Nyonya Meneer yang mengalami Distress disebabkan tidak mampu membayar hutang sebesar 267 miliar kepada sejumlah kreditur yang disebabkan krisis operasional  yang  panjang  dan  urusan  internal perusahaan  (sengketa  perbutan  kekuasaan  antar Keluarga).
Salah satu yang mempengaruhi financial distress merupakan financial ratios, dimana dapat diamati di dalam  informasi  keuangan  yang  dirilis  oleh perusahaan. Biasanya riset mengenai kebangkrutan, kecurangan,  ataupun  financial  distress  memakai kemampuan finansial sebagai memprediksi financial distress  di  Perusahaan  yang  akan  datang. Indikatornya  didapat  dari  penghitungan  rasio-rasio keuangan  yang  ada  pada  data  informasi  finansial yang  dikeluarkan  perusahaan  setiap  triwulan maupun tahunan. (Hidayat, 2013).
Indikator  yang  digunakan  untuk  memprediksi financial  distress  adalah  Beneish  Ratio  Index. Faktor-faktor Rasio Beneish yang digunakan untuk memprediksi  financial  distress  ialah  Days  Sales Receivable  Index  (DSRI),  Gross  Margin  Index (GMI),  Asset  Quality  Index  (AQI),  Sales  Growth Index (SGI), Depreciation  Index (DEPI), Sales General and Administrative Index (SGAI), Leverage Index (LVGI)  dan Total  Accruals  to  Total  Assets Index (TATA).
Fenomena  penelitian  ini  dipilih  dikarenakan sedikitnya  penelitian  mengenai financial  distress terhadap  perusahaan  keluarga  di  Indonesia  yang terdaftar  di  BEI.  Beberapa  peneliti  terdahulu melakukan penelitian terhadap financial distress di perusahaan  manufaktur,  jasa  dan  pertambangan yang  terdaftar  di  BEI.  Adapun  peneliti  terdahulu yang  dilakukan  oleh  Kristanti  dkk  (2015) menyatakan ”pengaruh rasio tata kelola perusahaan dan  keuangan  terhadap  kemungkinan  perusahaan keluarga  Indonesia  yang  mengalami financial distress ,  ada  perbedaan  kinerja  antara  perusahaan keluarga  dan  perusahaan  non  keluarga  Indonesia, namun tidak ada perbedaan risiko antara keduanya. Regresi logistik menunjukkan bahwa penerapan tata kelola  perusahaan  dapat  meningkatkan  kinerja keuangan  perusahaan  dan  memungkinkan  mereka untuk menghindari tekanan keuangan. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa struktur modal konservatif tidak diadopsi oleh perusahaan keluarga Indonesia.”
Banyak perusahaan yang didirikan oleh orang- orang  yang  masih  memiliki  ikatan  atau  di  sebut keluarga.  Perusahaan  keluarga  berperan  dalam mengelola  dan  mengendalikan  seluruh  kegiatan perusahaan  baik  dalam  aturan,  kewenangan  dan kebijakan. Dalam dunia bisnis, perusahaan keluarga mampu  bersaing  dalam  go  publik  dengan perusahaan-perusahaan  disektor-sektor  lain  dalam go  publik.  Perusahaan  Keluarga  dapat  mampu mempengaruhi  kesejahteraan  masyarakat  dalam memberikan keinginan masyarakat karena berhubungan dengan kelangsungan umur perusahaan  dalam  persaingan  bisnis.  Banyak  topik yang  sering  dibahas  “apakah  perusahaan  keluarga memiliki kinerja lebih baik daripada perusahaan non keluarga,  sehingga  tidak  mengalami Financial Distress ?”
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka dilakukan prediksi faktor penjelas financial distress pada perusahaan keluarga di Indonesia pada Bursa Efek  Indonesia.  Grup  Perusahaan  keluarga  dipilih sebagai objek penelitian karena perusahaan keluarga menunjukkan  eksistensinya  sebagai  penopang sekaligus sebagai modal kekuatan dalam pemulihan ekonomi  nasional.  Periode  objek  penelitian  adalah pada tahun 2015 sampai dengan 2018. Penelitian ini kemudian  mengambil  judul  “ Model  Prediksi Financial distress Grup Perusahaan Keluarga di Indonesia Dengan Beneish Ratio Index ”.
2.   Telaah Teori Dan Pengembangan Hipotesis 2.1.  Perbedaan  Days  Sales  in  Receivable  Index (DSRI) berdasrkan status financial distress
DSRI merupakan perbandingan dari pemasaran setiap hari dalam wujud piutang pada sesuatu tahun (t) dengan tahun lalu (t-1). Di Perusahaan, piutang dianggap  bagus  bila  piutang  itu  besar  yang melihatkan kalau kemampuan Perusahaan itu bagus sehingga  terdapat  adanya  pengaruh  variabel  DSRI terhadap  financial  distress  (Kusuma,  2017). Berdasarkan uraian tersebut, maka hipotesis pertama dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 1 :  Days  Sales  Receivable  Index  (DSRI)  ada perbedaan berdasarkan status financial distress.
2.2. Perbedaan Gross  Margin  Index (GMI) berdasarkan status financial distress
Perbandingan  GMI  dipakai  membuktikan seberapa  besar  persentase  pemasukan  bersih  yang diperoleh  dari  pemasaran.  Bila  GMI  pada  tahun terpaut lebih  kecil  pada tahun lalu  akan  membawa alamat kalau peluang perusahaan memburuk, alhasil perusahaan  lebih  bisa  melaksanakan  permainan dalam laporan (Kusuma, 2017). Berdasarkan uraian tersebut, maka hipotesis kedua dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 2 : Gross  Margin  Index (GMI)  ada  perbedaan berdasrkan status financial distress.
2.3. Perbedaan asset  Quality  Index (AQI) berdasarkan status financial distress
AQI  untuk  mengukur  mutu  aset  perusahaan dengan mengukur perbandingan aset tetap, aset tetap Property, Plant and Equipment (PPE) dengan total asset. Perusahaan yang memalsukan asetnya dalam penyajian  aset,  dapat  dicoba  dengan  metode meningkatkan  angka  aset  serta  mengurangi kewajiban  supaya  earning  power  jadi  lebih  besar serta  posisi  finansial  lebih  kuat  (Kusuma,  2017). Berdasarkan uraian tersebut, maka hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 3 : Asset  Quality  Index (AQI)  ada  perbedaan berdasarkan status financial distress.
2.4. Perbedaan Sales  Growth  Index (SGI) berdasarkan status financial distress
SGI merupakan perbandingan pemasaran pada sesuatu  tahun  (t)  dengan  tahun  lalu  (t-1).  Bila hasilnya  lebih  besar  dari  1  didindikasi  pemasaran bertambah  dari  tahun  sebelumnya.  Hal  tersebut dapat  membuat  industri  hadapi  perkembangan dibawah  rata-rata,  pada  umumnya  administrator dapat  memalsukan  informasi.  Berdasarkan  uraian tersebut,  maka  hipotesis  keempat  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 4 : Sales  Growth  Index (SGI)  ada  perbedaan berdasarkan status financial distress
2.5. Perbedaan Depreciation  Index (DEPI) berdasarkan status financial distress
DEPI ialah perbandingan rasio beban depresiasi pada aktiva tetap sebelum depresiasi tahun (t) serta tahun lalu (t-1). Bila DEPI lebih dari 1 indikasi kalau aset sudah disusutkan dan tingkatkan mungkin kalau perusahaan melakukan revisi laporan. Pada kalkulasi depresiasi  menggunakan  metode  kayak  garis  lurus serta  angka  tahun  (Kusuma,  2017).  Berdasarkan uraian  tersebut,  maka  hipotesis  kelima  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 5 : Depreciation  Index (DEPI)  ada  perbedaan berdasarkan status financial distress.
2.6  Perbedaan Sales General and Administrative Index  (SGAI)  berdasarkan  status  financial distress
SGAI merupakan perbandingan beban penjualan,  umum,  dan  administrasi  dengan penjualan  pada  tahun  (t)  dengan  tahun  lalu  (t-1). Ketika  perusahaan  tidak  dapat  mempertahankan aktivitas penjualan, maka dapat dilakukan Distress dengan  cara  memanfaatkan  aset  perusahaan  untuk menghasilkan pendapatan (Hantono, 2018). Berdasarkan uraian tersebut, maka hipotesis keenam dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 6 : Sales General and Administrative Index (SGA) ada perbedaan berdasarkan status financial distress.
2.7. Perbedaan Leverage
Index (LVGI) berdasarkan status financial distress
LVGI ialah perbandingan jumlah hutang kepada keseluruhan aktiva di tahun (t) dengan tahun lalu (t- 1).  LVGI  membuktikan  kemampuan  melunasi kewajiban  yang  dimiliki.  Bila  LVGI  lebih  dari  1 diindikasi  naiknya  leverage  dan  perusahaan  lebih rentan  terjadi  manipulasi  pendapatan.  Berdasarkan uraian  tersebut,  maka  hipotesis  ketujuh  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 7 :  Sales General and Administrative Index (SGA) ada perbedaan berdasarkan status financial distress.
2.8.  Perbedaan  Total  Accruals  to  Total  Assets Index  (TATA)  berdasarkan  status  financial distress
TATA  ialah  perbandingan  spekulasi  sejauh mana  cash  melandasi  pemasukan  yang  dilaporkan, serta berspekulasi accruals positif yang lebih besar dihubungkan  dengan  kemungkinan  manipulasi pemasukan  yang  lebih  besar.  Semakin  tinggi  total
aset  perusahaan  dapat  menilai  perusahaan  tersebut memiliki kekayaan yang tinggi. Berdasarkan uraian tersebut, maka hipotesis kedelapan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 8 :  Total Accruals to Total Assets Index (TATA) ada perbedaan berdasarkan status financial distress.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  metode kuantitatif  dan  tergolong  penelitian  riset  kausal. Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh perusahaan  keluarga  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  dengan  periode  pengamatan  tahun  2015 hingga  2018.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan tehnik  pengambilan  sampel  yang  dilakukan  secara purposive sampling dengan tujuan untuk mendapatkan  sampel  yang  sesuai  dengan  kriteria yang  diinginkan  peneliti.  Adapun  sampel  yang digunakan  dengan  4  nama  grup  terdiri  dari  36 perusahaan yang memenuhi kriteria sebagai sampel. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  sekunder  berupa  laporan  keuangan  diperoleh dari Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id dan data dokumen di ICMD ( Indonesia Capital Market Directory ).  Penelitian  ini  menggunakan  Analisis logistic  regresion dengan  menggunakan  program Statistical Packagefor Sosial Sciens (SPSS). Persamaan  model logistic  regresion yang digunakan adalah sebagai berikut:
Financial distress (Y) = β0 + β1 DSRI + β2 GMI + β3 AQI + β4 SGI + β5 DEPI + β6 SGAI + β7 TATA + β8 LVGI + εi
Keterangan : Financial distress : variabel dummy β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8 : Koefisien regresi DSRI : Day’s sales receivables index GMI :  Gross profit margin AQI :   Asset quality index SGI :    Sales growth index DEPI :  Depreciation index
SGAI : Sales and general administration expenses index LVGI :  Leverage index TATA : Total Assets εi : Residual
4. Hasil Penelitian dan Pembahasan 4.1. Analisis Deskriptif Variabel secara keseluruhan
Perbedaan jumlah sampel tiap Grup Perusahaan Keluarga  dikarenakan  terdapat  perusahaan  pada
tahun  tertentu  tidak  bisa  memberikan  laporan keuangan tahunan secara baik sehingga tidak dapat diolah dengan rumus 8 komponen Model Beneish . Berikut hasil analisis deskripsi sebagai berikut:
Dari  hasil  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa variabel Days  Sales  in  Receivable  Index (DSRI) memiliki nilai minimum 0,00 dan maksimum 19,26 dengan  nilai  rata-ratanya  sebesar  1,295  yang menunjukkan  secara  keseluruhan  DSRI  memiliki nilai  baik  untuk  dapat  menjelaskan  teori  ada perbedaan berdasarkan status financial distress yaitu diatas satu dan standar deviasinya (tingkat sebaran data) sebesar 1,79 menunjukkan bahwa nilai DSRI yang digunakan memiliki kecenderungan data yang beragam.
Variabel Gross Margin Index (GMI) memiliki nilai  terendah  0,24  dan  nilai  tertingginya  9,04 dengan  nilai  rata-ratanya  sebesar  1,150  yang menunjukkan  secara  keseluruhan  GMI  memiliki nilai  baik  untuk  menjelaskan  teori  ada  perbedaan berdasarkan status financial distress yaitu diatas satu dan  tingkat  sebaran  datanya  0,98  menunjukkan bahwa  nilai  GMI  yang  digunakan  memiliki kecenderungan data yang sedikit beragam.
Variabel Asset  Quality  Index (AQI)  memiliki nilai terendah sebesar 0,30 dan nilai tertinggi sebesar 3,29  dengan  nilai  rata-ratanya  1,11  menunjukkan secara  keseluruhan  AQI  memiliki  nilai  baik  untuk menjelaskan teori ada perbedaan berdasarkan status financial  distress yaitu  diatas  satu  dan  tingkat sebaran  datanya  sebesar  0,37  menunjukkan  bahwa nilai AQI yang digunakan memiliki kecenderungan data yang tidak beragam.
Variabel Sales  Growth  Index (SGI)  memiliki
nilai terendah 0,05 dan nilai tertinggi sebesar 64,02 dengan  nilai  rata-rata  sebesar  1,57  menunjukkan secara  keseluruhan  SGI  memiliki  nilai  baik  untuk menjelaskan teori ada perbedaan berdasarkan status financial  distress yaitu  diatas  satu  dan  tingkat sebaran data sebesar 5,51 menunjukkan bahwa nilai SGI  yang  digunakan  memiliki  kecenderungan  data yang beragam.
Variabel Depreciation  Index (DEPI)  memiliki nilai  terendah  0,17  dan  nilai  tertinggi  sebesar  3,40 dengan  nilai  rata-rata  sebesar  1,06  menunjukkan secara keseluruhan DEPI memiliki nilai baik untuk menjelaskan teori ada perbedaan berdasarkan status financial  distress yaitu  diatas  satu  dan  tingkat sebaran data sebesar 0,36 menunjukkan bahwa nilai DEPI yang digunakan memiliki kecenderungan data yang tidak beragam.
Variabel Sales,  General  and  Administrative Expenses  Index (SGAI)  memiliki  nilai  terendah sebesar 0,05 dan nilai tertinggi sebesar 15,55 dengan nilai  rata-rata  sebesar  1,12  menunjukkan  secara keseluruhan  SGAI  memiliki  nilai  baik  untuk menjelaskan teori ada perbedaan berdasarkan status financial  distress yaitu  diatas  satu  dan  tingkat sebaran data sebesar 1,29 menunjukkan bahwa nilai SGAI yang digunakan memiliki kecenderungan data yang sedikit sama.
Variabel Leverage Index (LVGI) memiliki nilai terendah  sebesar  0,39  dan  nilai  tertinggi  sebesar 43,88  dengan  nilai  rata-rata  sebesar  1,53 menunjukkan  secara  keseluruhan  LVGI  memiliki nilai  baik  untuk  menjelaskan  teori  ada  perbedaan berdasarkan status financial distress yaitu diatas satu dan tingkat sebaran data sebesar 4,04 menunjukkan bahwa  nilai  LVGI  yang  digunakan  memiliki kecenderungan data yang beragam.
Variabel Total Accruals to Total Assets (TATA) memiliki  nilai  terendah  sebesar  0,00  dan  nilai tertinggi sebesar 2,28 dengan nilai rata-rata sebesar 0,52  menunjukkan  secara  keseluruhan  TATA memiliki  nilai  baik  untuk  menjelaskan  teori  ada perbedaan berdasarkan status financial distress yaitu diatas  50%  dan  tingkat  sebaran  data  sebesar  0,48 menunjukkan  bahwa  nilai  TATA  yang  digunakan memiliki kecenderungan data yang tidak beragam.

## 4.2. Deskripsi Variabel berdasarkan Status Financial Distress
Berdasarkan  tabel  diatas  hasil  deskripsi Group Statistics diatas  diketahui  bahwa  tiap  komponen variabel  memiliki  jumlah  status financial  distress yang sama yaitu untuk kelompok “ Distress” sebesar 121  perusahaan  pada  tahun  tertentu  dan  kelompok “Tidak Distress ”  sebesar  11  perusahaan  dengan tahun tertentu.
Adapun  rincian  deskripsi  8  komponen berdasarkan  Status Financial  Distress adalah Variabel Days  Sales  in  Receivable  Index (DSRI) berdasarkan financial  distress memiliki  nilai  rata- rata Distress 1,363 dan nilai rata-rata Tidak Distress 0,554,  maka  disimpulkan  ada  perbedaan  status financial distress . Variabel Gross Margin Index
(GMI) berdasarkan financial distress memiliki nilai rata-rata Distress 1,167  dan  nilai  rata-rata  Tidak Distress 0,968,  maka  disimpulkan  ada  perbedaan status financial  distress .  Variabel Asset  Quality Index (AQI) berdasarkan financial distress memiliki nilai rata-rata Distress 1,105 dan nilai rata-rata Tidak Distress 1,107,  maka  disimpulkan  ada  perbedaan status financial  distress .  Variabel Sales  Growth Index (SGI) berdasarkan financial distress memiliki nilai rata-rata Distress 1,648 dan nilai rata-rata Tidak Distress 0,746,  maka  disimpulkan  ada  perbedaan status financial  distress .  Variabel Depreciation Index (DEPI)  berdasarkan financial  distress memiliki nilai rata-rata Distress 1,067 dan nilai rata-
rata  Tidak Distress 0,999,  maka  disimpulkan  ada perbedaan  status financial distress .  Variabel Sales, General and Administrative Expenses Index (SGAI) berdasarkan financial  distress memiliki  nilai  rata- rata Distress 1,111 dan nilai rata-rata Tidak Distress 1,173,  maka  disimpulkan  ada  perbedaan  status financial distress . Variabel Leverage Index (LVGI) berdasarkan financial  distress memiliki  nilai  rata- rata Distress 1,543 dan nilai rata-rata Tidak Distress 1,348,  maka  disimpulkan  ada  perbedaan  status financial distress . Variabel Total Accruals to Total Assets (TATA)  berdasarkan financial  distress memiliki nilai rata-rata Distress 0,559 dan nilai rata- rata  Tidak Distress 0,102,  maka  disimpulkan  ada perbedaan status financial distress .
4.3  Hasil Uji Hipotesis dengan Wald Test
Uji  signifikan  atau  uji  parameter  β  artinya menguji  tingkat  signifikan/pengujian  parameter  β. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu secara  parsial  dan  simultan  dengan  menggunakan Uji Wald ( Wald Test ). Setiap hubungan dalam atau antara  tiap  data  dinyatakan  sebagai  model  statistik dengan parameter β yang diambil dari sampel uji. Uji Wald  digunakan  untuk  menguji  nilai  sebenarnya par ameter  β  berdasarkan  estimasi  sampel.  Hasil pengujian  hipotesis  disajikan  pada  tabel  sebagai berikut:
Berdasarkan  tabel  diatas  hasil  pengujian  secara Parsial sebagai berikut:

## a. Variabel Days Sales in Receivable Index (DSRI)
Berdasarkan tabel 4.8 diatas dapat diketahui bahwa diperoleh  nilai  wald  sebesar  0,000  (sig.0.983)  nilai signifikansi  0,983  lebih  besar  dari  0,05  (5%).  Maka disimpulkan bahwa hipotesis ditolak yaitu variabel Days
Sales  in  Receivable  Index (DSRI)  tidak  berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .

## b. Variabel Gross Margin Index (GMI)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat diartikan bahwa nilai wald sebesar 0,000 (sig.0.993). Nilai signifikansi 0,993 lebih  besar dari 0,05 (5%).  Maka  disimpulkan  bahwa hipotesis  ditolak  yaitu  variabel Gross  Margin  Index (GMI) tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .

## c. Variabel Asset Quality Index (AQI)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat diartikan bahwa nilai wald sebesar 0,001 (sig.0.976). Nilai signifikansi 0,976 lebih  besar dari 0,05 (5%).  Maka  disimpulkan  bahwa hipotesis  ditolak  yaitu  variabel Asset  Quality  Index (AQI) tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .
d. Variabel Sales Growth Index (SGI)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat diartikan bahwa nilai wald sebesar 0,000 (sig.0.988). Nilai signifikansi 0,988 lebih  besar dari 0,05 (5%).  Maka  disimpulkan  bahwa hipotesis  ditolak  yaitu  variabel Sales  Growth  Index (SGI) tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .

## e. Variabel Depreciation Index (DEPI)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat diartikan bahwa nilai wald sebesar 0,000 (sig.0.989). Nilai signifikansi 0,989 lebih  besar dari 0,05 (5%).  Maka  disimpulkan  bahwa hipotesis  ditolak  yaitu  variabel Depreciation  Index (DEPI) tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .
f. Variabel  Sales,  General  and  Administrative Expenses Index (SGAI)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat diartikan bahwa nilai wald sebesar 0,000 (sig.0.989). Nilai signifikansi 0,989 lebih  besar dari 0,05 (5%).  Maka  disimpulkan  bahwa hipotesis  ditolak  yaitu  variabel Sales,  General  and Administrative  Expenses  Index (SGAI)  tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress . Variabel bertanda (-) menunjukkan bahwa semakin besar  beban  usaha  yang  dibebankan  mengakibatkan perusahaan  mengalami  kerugian  dikarenakan  tidak dapat mempertahankan aktivitas penjualan/pendapatan maka perusahaan akan mengalami distress lebih tinggi dibanding perusahaan lain.
g. Variabel Leverage Index (LVGI)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat diartikan bahwa nilai wald sebesar 0,000 (sig.0.992). Nilai signifikansi 0,992 lebih  besar dari 0,05 (5%).  Maka  disimpulkan  bahwa
hipotesis ditolak yaitu variabel Leverage Index (LVGI) tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress .
Variabel bertanda (-) menunjukkan bahwa semakin besar kewajiban yang harus dibayarkan mengakibatkan perusahaan  mengalami  kerugian  dikarenakan  tidak dapat melunasi kewajibannya/hutang maka perusahaan akan  mengalami distress lebih  tinggi  dibanding perusahaan lain.
h. Variabel Total Accruals to Total Assets (TATA)
Berdasarkan tabel 4.8 dapat diartikan bahwa nilai wald sebesar 0,002 (sig.0.961). Nilai signifikansi 0,961 lebih  besar dari 0,05 (5%).  Maka  disimpulkan  bahwa hipotesis ditolak yaitu variabel Total Accruals to Total Assets (TATA)  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress .
Dari hasil yang sudah dilakukan pengujian dengan uji Logistik didapat hasil yang kurang memuaskan dan tidak  membuktikan  teori,  maka  peneliti  melakukan tambahan  pengujian  dengan  Uji  beda  pada  sampel berdasarkan  status financial  distress dan  berdasarkan Grup  Perusahaan  Keluarga  di  BEI  dengan menggunakan 8 komponen Model Beneish.
Tabel. 7 Hasil Uji Beda berdasarkan Grup Perusahaan Keluarga
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa berdasarkan Grup Perusahaan Keluarga yang memiliki respon  uji  beda  ada  pada  4  komponen  yaitu Gross Margin Index (GMI) dengan nilai signifikansi sebesar 0,027;  komponen Asset  Quality  Index (AQI)  dengan nilai signifikansi sebesar 0,065; komponen Depreciation  Index (DEPI)  dengan  nilai  signifikansi sebesar 0,091 dan komponen Total Accruals to Total Assets (TATA) dengan nilai signifikansi sebesar 0,000. Dari  keempat  komponen  tersebut  memiliki  nilai signifikansi dibawah 0,10 (10%) yang artinya memiliki respon  ada  perbedaan  yang  signifikansi  berdasarkan Grup  Perusahaan  Keluarga  daripada  komponen  lain terhadap status financial distress.
Hasil  dari  analisis  diatas  dapat  dilakukan pembahasan sebagai berikut:
1. Perbedaan Days  Sales  in  Receivable  Index (DSRI)  berdasarkan  status financial  distress pada Grup Perusahaan Keluarga
Hasil pengujian menggunakan uji beda menunjukkan  bahwa  komponen Days  Sales  in Receivable Index (DSRI) tidak ada perbedaan perlakuan atau  tidak  berpengaruh  terhadap  status Financial Distress berdasarkan Grup Perusahaan Keluarga. DSRI adalah  rasio  perbandingan  antara  penjualan  harian dalam  bentuk  piutang  pada  tahun  ini  (t)  terhadadap tahun  sebelumnya  (t-1).  Kenaikan  penjualan  harian dapat  kemungkinan  perusahaan  membuat  perubahan kebijakan kredit untuk mendorong percepatan penjualan dan memperoleh laba.
Hasil penelitian ini tidak sependapat dengan teori dasarnya Profesor Messod Beneish karena seharusnya Beneish  M-Score adalah  sebuah  metode  dalam membantu  mengungkap  perusahaan  yang  diindikasi melakukan distress terhadap  pendapatan  yang  dicatat didalam laporan keuangan perusahaan. Namun, model ini  hanya  dapat  memprediksi financial  distress dari informasi  laporan  keuangan  perusahaan public .  Yang diartikan bahwa model tersebut tidak dapat digunakan untuk perusahaan private atau non-public . Keterbatasan lainnya  yaitu  manipulasi  pendapatan  hanya  dapat dideteksi pada kelebihan saji daripada kekurangan saji. Jadi  disimpulkan  bahwa  model  tersebut  tidak  dapat digunakan  untuk  mempelajari  perusahaan  yang beroperasi  dalam  keadaan  yang  kondusif  untuk penurunan  laba  (Christy  &  Stephanus,  2018)  namun didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Hantono, (2018)  dan  tidak  didukung  penelitian  yang  dilakukan oleh Kusuma, (2017).
2. Perbedaan Gross  Margin  Index (GMI) berdasarkan status financial distress pada Grup Perusahaan Keluarga
Hasil pengujian menggunakan uji beda menunjukkan  bahwa  variabel Gross  Margin  Index (GMI)  ada  perbedaan  perlakuan  atau  berpengaruh terhadap  status financial  distress berdasarkan  Grup Perusahaan Keluarga. Komponen Gross Margin Index digunakan  untuk  menunjukkan  sinyal  terjadinya kelebihan  pada  laba,  dan  mengetahui  prosentase pendapatan  bersih  dari  penjualan.  Apabila  laba  yang didapat pada tahun ini lebih kecil dari tahun sebelumnya, maka  diindikasikan  prospek  perusahaan  memburuk, sehingga  dimungkinkan  perusahaan  melakukan manipulasi. Jika rasio GMI lebih dari nilai 1, maka laba kotor  dari  perusahaan  menurun.  Dapat  berakibat manajemen perusahaan melakukan manipulasi dengan membuat angka yang lebih baik. Dengan semakin tinggi rasio laba, maka semakin diindikasi adanya manipulasi laporan keuangan dalam perusahaan.
Hasil penelitian ini sependapat dengan teori dasar Beneish  M-Score yang  dikembangkan  oleh  Profesor Messod Beneish bahwa Beneish M-Score adalah sebuah metode  dalam  membantu  mengungkap  kemungkinan adanya distress pada  perusahaan  terhadap  pendapatan yang  dicatat  dalam  laporan  keuangan  perusahaan (Christy  &  Stephanus,  2018),  dan  didukung  oleh penelitian yang dilakukan oleh Kusuma, (2017).
3. Perbedaan Asset  Quality  Index (AQI) berdasarkan status financial distress pada Grup Perusahaan Keluarga
Hasil pengujian menggunakan uji beda menunjukkan bahwa variabel Asset Quality Index (AQI) ada  perbedaan  perlakuan  atau  berpengaruh  terhadap status Financial Distress berdasarkan Grup Perusahaan Keluarga.  AQI  menunjukkan  adanya  penurunan kualitas aset karena terjadinya peningkatan jumlah aset tidak  lancar  yang  dapat  mengakibatkan  jumlah  beban yang ditangguhkan. Hal itu untuk upaya meningkatkan laba  bersih  yang  dapat  diindikasi  terjadinya distress karena dampak manipulasi data.
Hasil penelitian ini sependapat dengan teori dasar Beneish  M-Score yang  dikembangkan  oleh  Profesor Messod Beneish bahwa Beneish M-Score adalah sebuah metode membantu mengungkap kemungkinan distress pada  perusahaan  terhadap  aset  yang  dicatat  dalam laporan keuangan (Christy & Stephanus, 2018), namun tidak  didukung  oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hantono, (2018).
4. Perbedaan Sales  Growth  Index (SGI) berdasarkan status financial distress pada Grup Perusahaan Keluarga
Hasil  pengujian  menggunakan  uji  beda menunjukkan  bahwa  variabel Sales  Growth  Index
(SGI)  tidak  ada  perbedaan  perlakuan  atau  tidak berpengaruh  terhadap  status Financial  Distress berdasarkan Grup Perusahaan Keluarga. SGI adalah rasio    yang  digunakan  untuk  perbandingan  dengan perhitungan  penjualan  tahun  ini  dari  tahun  lalu. Apabila penjualan meningkat dari tahun sebelumnya ke  tahun  ini,  maka  ada  kenaikan  laba.  Apabila perusahaan  menilai  kenaikan  laba  adalah  persepsi pertumbuhan  perusahaan  yang  baik  maka  artinya dapat  diindikasi  akan  terjadinya  manipulasi penjualan  yang  dapat  mengakibatkan  peningkatan laba dari tahun ke tahun dan hal itu dapat terjadinya distress pada perusahaan.
Hasil  penelitian  ini  tidak  sependapat  dengan teori  dasar Beneish  M-Score yang  dikembangkan oleh  Profesor Messod  Beneish bahwa Beneish  M- Score adalah sebuah metode membantu mengungkap kemungkinan distress pada perusahaan terhadap  penjualan  yang  dicatat  dalam  laporan keuangan perusahaan (Christy & Stephanus, 2018), namun  didukung  oleh  penelitian  yang  dilakukan oleh Hantono, (2018).
5. Perbedaan Depreciation  Index (DEPI) berdasarkan  status financial  distress pada Grup Perusahaan Keluarga
Hasil  pengujian  menggunakan  uji  beda menunjukkan  bahwa  variabel Depreciation  Index (DEPI)  ada  perbedaan  perlakuan  atau  berpengaruh terhadap status Financial Distress berdasarkan Grup Perusahaan Keluarga. DEPI adalah rasio perhitungan fasilitas fisik perusahaan dalam bentuk biaya satu periode. Apabila menunjukkan penurunan beban  penyusutan  aset  tetap  yang  mengakibatkan terjadinya  peningkatan  laba,  maka  diindikasi terjadinya  manipulasi  beban  penyusutan  aset  tetap untuk  memperoleh  laba  tiap  tahun.  Dalam penghitungan depresiasi sudah terdapat metode yang digunakan yaitu garis lurus dan angka tahun.
Hasil  penelitian  ini  sependapat  dengan  teori dasar Beneish  M-Score yang  dikembangkan  oleh Profesor  Messod  Beneish  bahwa Beneish  M-Score adalah  sebuah  metode  membantu  mengungkap kemungkinan distress pada  perusahaan  terhadap biaya-biaya  yang  dicatat  dalam  laporan  keuangan perusahaan  (Christy  &  Stephanus,  2018)  namun tidak didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Kusuma (2017) dan Hantono (2018).
6. Perbedaan Sales  General  and  Administrative Index (SGAI)  berdasarkan  status financial distress pada Grup Perusahaan Keluarga
Hasil  pengujian  menggunakan  uji  beda menunjukkan  bahwa  variabel Sales  General  and Administrative  Index (SGAI)  tidak  ada  perbedaan perlakuan  atau  tidak  berpengaruh  terhadap  status Financial  Distress berdasarkan  Grup  Perusahaan Keluarga.  SGA  adalah  rasio  perbandingan  antara beban penjualan, umum, dan administrasi terhadap penjualan  tahun  sekarang  dengan  penjualan  tahun sebelumnya.  Jika  penjualan  meningkat  dengan menurunkan  beban  operasional  perusahaan,  maka diindikasi  adanya  manipulasi  untuk  memperoleh laba  tiap  tahun.  Apabila  penjualan  menurun  dan beban operasional meningkat maka dapat diindikasi distress .
Hasil  penelitian  ini  tidak  sependapat  dengan teori  dasar Beneish  M-Score yang  dikembangkan oleh  Profesor Messod  Beneish bahwa Beneish  M- Score adalah sebuah metode membantu mengungkap kemungkinan distress pada perusahaan terhadap  biaya  penjualan,  umum  dan  administrasi yang  dicatat  dalam  laporan  keuangan  perusahaan (Christy & Stephanus, 2018) namun didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Kusuma (2017) dan Hantono (2018).
7. Perbedaan
Leverage Index (LVGI)
berdasarkan  status financial  distress pada Grup Perusahaan Keluarga
Hasil  pengujian  menggunakan  uji  beda menunjukkan  bahwa  variabel Leverage  Index (LVGI)  tidak  ada  perbedaan  perlakuan  atau  tidak berpengaruh  terhadap  status Financial  Distress berdasarkan Grup Perusahaan Keluarga. LVGI yang besar  dapat  menyebabkan  nilai  hutang  yang ditanggung  perusahaan  semakin  besar.  Pada  saat tekanan  tinggi  dari  pihak  eksternal  terjadi,  maka kemungkinan mengalami distress dikarenakan tidak mampu memenuhi hutangnya.
Hasil  penelitian  ini  tidak  sependapat  dengan teori  dasar Beneish  M-Score yang  dikembangkan oleh  Profesor Messod  Beneish bahwa Beneish  M- Score adalah sebuah metode membantu mengungkap kemungkinan distress pada perusahaan terhadap  kewajiban/hutang  yang  dicatat  dalam laporan keuangan perusahaan (Christy & Stephanus, 2018),  namun  didukung  oleh  penelitian  yang dilakukan oleh Hantono, (2018).
8. Perbedaan Total  Accruals  to  Total  Assets Index (TATA)  berdasarkan  status financial distress pada Grup Perusahaan Keluarga
Hasil  pengujian  menggunakan  uji  beda menunjukkan  bahwa  variabel Total  Accruals  to
Total Assets Index (TATA) ada perbedaan perlakuan atau  berpengaruh  terhadap  status financial  distress berdasarkan Grup Perusahaan Keluarga. Komponen TATA  adalah  rasio  perkiraan  kas  mendasari pendapatan  yang  dilaporkan  dan  juga  perkiraan accruals  positif yang  lebih  tinggi  dikaitkan kemungkinan terjadinya distress .
Hasil  penelitian  ini  sependapat  dengan  teori dasar Beneish  M-Score yang  dikembangkan  oleh Profesor Messod  Beneish bahwa Beneish  M-Score adalah  sebuah  metode  membantu  mengungkap kemungkinan distress pada  perusahaan  terhadap total  aset  yang  dicatat  dalam  laporan  keuangan perusahaan  (Christy  &  Stephanus,  2018),  namun tidak didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Hantono, (2018).

## 5. Kesimpulan,  Keterbatasan,  dan  Implikasi Hasil Penelitian
Berdasarkan hasil pengujian dalam penelitian ini terhadap  8  (delapan)  komponen Beneish  Model dengan  menggunakan  uji  beda,  dapat  disimpulkan sebagai berikut :
1. Variabel Days Sales in Receivable Index (DSRI) tidak  ada  perbedaan  perlakuan  komponen Beneish  Model berdasarkan  status Financial Distress pada Grup Perusahaan.
2. Variabel Gross  Margin  Index (GMI)  ada perbedaan perlakuan komponen Beneish Model berdasarkan status Financial Distress pada Grup Perusahaan.
3. Variabel Asset  Quality  Index (AQI)  ada perbedaan perlakuan komponen Beneish Model berdasarkan status Financial Distress pada Grup Perusahaan.
4. Variabel Sales  Growth  Index (SGI)  tidak  ada perbedaan perlakuan komponen Beneish Model berdasarkan status Financial Distress pada Grup Perusahaan.
5. Variabel Depreciation  Index (DEPI)  ada perbedaan perlakuan komponen Beneish Model berdasarkan status Financial Distress pada Grup Perusahaan.
6. Variabel Sales  General  and  Administrative Index (SGAI)  tidak  ada  perbedaan  perlakuan komponen Beneish  Model berdasarkan  status Financial Distress pada Grup Perusahaan. 7. Variabel Leverage  Index (LVGI)  tidak  ada perbedaan perlakuan komponen Beneish Model berdasarkan status Financial Distress pada Grup Perusahaan.
8. Variabel Total  Accruals  to  Total  Assets  Index (TATA) ada  perbedaan  perlakuan  komponen
Beneish  Model berdasarkan  status Financial Distress pada Grup Perusahaan.
Dapat disimpulkan bahwa pengukuran prediksi status financial  distress dengan  menggunakan beneish  model pada  Grup  perusahaan  keluarga didapat hasil ada 4 komponen yang ada perbedaan berdasarkan  status financial  distress pada  Grup perusahaan  yaitu Gross  Margin  Index (GMI), Variabel Asset  Quality  Index (AQI), Depreciation Index (DEPI),  dan Total  Accruals  to  Total  Assets Index (TATA).

## Daftar Pustaka
Anggarini,  T.  (2010).  Pengaruh  Karakteristik Komite  Audit  Terhadap  Financial  Distress (Studi Empiris pada Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia). UniverstasDiponegoro, Semarang .
Christy,  I.  M.,  Sugito,  &  Hoyyi,  A.  (2015). Penerapan  Formula Beneish M - Score Dan Analisis  Diskriminasi  Linier  Untuk  Klasifikasi Perusahaan  Manipulator  dan  Non  Manipulator (Studi  Kasus  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun 2013). Jurnal Gaussian , 4 (2), 287 – 293.
Christy,  Y.  E.,  &  Stephanus,  D.  S.  (2018). Pendeteksian  kecurangan  laporan  keuangan dengan  Beneish  M-score  pada  perusahaan perbankan terbuka. Jurnal Akuntansi
Bisnis , 16 (2), 148.
Darmawan,  A.  Z.  (2016).  Analisis  Beneish  Ratio Index  Untuk  Mendeteksi  Kecurangan  Laporan Keuangan. Jurnal Profita: Kajian Ilmu Akuntansi , 4 (6).
Sanjaya,  H.  Ghozali,  I.(2016).  Aplikasi  Analisis Multivariete  dengan  Program  IBM  SPSS  23 (VIII).  Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Hantono.  (2018).  Deteksi Financial Statement Fraud Melalui Model Beneish Pada Perusahaan BUMB. Jurnal Manajemen Bisnis Dan Inovasi , 5 (3), 135 – 150.
Hapsari,  E.  I.  (2012).  Kekuatan  Rasio  Keuangan dalam Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan  Manufaktur  di  BEI. Jurnal Dinamika Manajemen , 3 (2), 101 – 109.
Hariri, Pradana, A. W. S., & Widjajanti, S. L. (2017).
Predicting Financial Statement Corporate Fraud: Beneish M-Score Model. Jurnal Ilmiah Bidang Akuntansi Dan Manajemen (JEMA ), 14(2), 93 – 100.
Hidayat,  M.  A.,  &  Meiranto,  W.  (2014). Prediksi financial  distress  perusahaan  manufaktur  di Indonesia  (studi  empiris  pada  perusahaan manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia periode 2008-2012) (Doctoral dissertation, Fakultas Ekonomika dan Bisnis).
Iswanaji, C. (2018). Mendeteksi kecurangan laporan keuangan  menggunakan  beneish  ratio  index pada Pabrik Cambric Yogyakarta. Jurnal Reviu Akuntansi dan Keuangan , 8 (1), 25-34.
Prehantika,  F.  K.  I.  (2016).  Deteksi  financial statement  fraud  dengan  model  beneish  m- score. Jurnal Akuntansi AKUNESA , 5 (1), 1-22.
Kristanti, F. T., Rahayu, S., & Huda, A. N. (2016).
The  determinant  of  financial  distress  on Indonesian  family  firm. Procedia-Social  and Behavioral
Sciences , 219 ,
440-447. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.05.018.
Srengga, R. (2012). Analisis rasio keuangan untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  bursa efek indonesia.. Jurnal Akuntansi , 139 – 154.
Oktaviandri, A., & Firli Aldilla Iradianty, A. (2017).
Analisis Prediksi Kebangkrutan Dengan Model Altman,  Springate,  Ohlson ,  dan Grover Pada Perusahaan  Di  Sektor  Pertanian  Bursa  Efek Indonesia Periode 2011 â 2015. Majalah Ilmiah UNIKOM , 15 (1), 71 – 78.
Permana, R. K., Ahmar, N., & Djadang, S. (2017). Prediksi  Financial  Distress  pada  Perusahaan Manufaktur  di  Bursa  Efek  Indonesia. Esensi: Jurnal Bisnis dan Manajemen , 7 (2), 149-166.
Prihanthini, N. M. E. D., & Sari, M. M. R. (2013). Prediksi  Kebangkrutan  Dengan  Model  Grover, Altman Z-Score, Springate Dan Zmijewski Pada Perusahaan Food And Beverage Di Bursa Efek Indonesia. E-jurnal akuntansi Universitas Udayana , 5 (2), 417-435.
Rise,  N.  E.  (2017).  Pendeteksian  Financial Statement  Fraud  Menggunakan  Beneish  Ratio
Index (Studi pada Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia).
Simanjuntak, A. (2010). Prinsip-Prinsip Manajemen Bisnis  Keluarga  (Family  Business)  Dikaitkan Dengan Kedudukan Mandiri Perseroan Terbatas (PT). Jurnal  Manajemen  dan  Kewirausahaan , 12 (2), 113 – 120.
Sugiyono,  D.  R.  (2001).  Statistik  Non  Parametris untuk Penelitian. Bandung: Alfabeta .
Tukan, T. N. S. S. (2018). Analisis Faktor Penjelas Financial Distress pada Perusahaan Manufaktur di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Manajemen Bisnis Indonesia (JMBI) , 7 (5), 501-511.
Zakkiyah, U. Z. (2014). Analisis Penggunaan Model Zmijewski  (X-Score)  dan  Altman  (Z-Score) untuk  Memprediksi  Potensi  Kebangkrutan (Studi  Pada  Perusahaan  Tekstil  dan  Garmen yang  Terdaftar  di  (BEI)  Bursa  Efek  Indonesia Periode 2009-2012). Jurnal Administrasi Bisnis , 12 (2), 1 – 10.