## ANALYSIS OF BANKRUPTCY PREDICTION USING GROVER, TAFFLER AND ZMIJEWSKI MODELS AND THEIR EFFECT ON COMPANY VALUE IN NON PRIMARY CONSUMER GOODS SECTOR
COMPANIES LISTED ON THE INDONESIA STOCK EXCHANGE PERIOD 2017-2022
Winny Lim 1 , Martha Ng 2 1&2 Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia Email: limwinny8@gmail.com

## ABSTRACT
This research aims to find out how the grover model, taffler model and zmijewski model in predicting corporate bankruptcy, and to find out whether or not there is influence between grover model bankruptcy prediction, taffler model  bankruptcy  prediction  and  zmijewski  model  bankruptcy  predictions  on  the  company  value  in  the  non- primary  consumer  goods  sector  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  period  2017-2022.  This  research  uses quantitative data with secondary data sources and using purposive sampling in the sampling process. The analysis method used is to perform calculations through the three bankruptcy prediction models followed by descriptive analysis  and  some  tests  using  SmartPLS  4.  From  this  research  came  the  conclusion  that  the  prediction  of bankruptcy using the three predictive models gave different results. It was also found that the best prediction model with  the  highest  accuracy  rate  among  the  three  models  used  was  the  Taffler  model  with  an  accuracy  rate  of 82,89%. And then grover model, taffler model and zmijewski model bankruptcy prediction simultaneously affect the company value. But in partially, the grover model and zmijewski model bankruptcy prediction has a significant negative effect on the company value, while the taffler model bankruptcy prediction have an insignificant negative effect on the company value.
Keywords:  Company  Value;  Grover  Model  Bankruptcy  Prediction;  Taffler  Model  Bankruptcy  Prediction;

## Zmijewski Model Bankruptcy Prediction
ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN MENGGUNAKAN MODEL GROVER, TAFFLER, DAN ZMIJEWSKI DAN PENGARUHNYA TERHADAP NILAI PERUSAHAAN PADA PERUSAHAAN SEKTOR BARANG KONSUMEN NON PRIMER YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
PERIODE 2017-2022

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui bagaimana  model  grover, model  taffler  dan  model  zmijewski  dalam memprediksi  kebangkrutan  perusahaan,  serta  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  pengaruh  antara  prediksi kebangkrutan  model  grover,  prediksi  kebangkrutan  model  taffler  dan  prediksi  kebangkrutan  model  zmijewski terhadap  nilai  perusahaan  pada  perusahaan  sektor  barang  konsumen  non  primer  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  periode  2017-2022.  Penelitian  ini  menggunakan  data  kuantitatif  dengan  sumber  data  sekunder  dan menggunakan  purposive  sampling  dalam  proses  pengambilan  sampel.  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah dengan melakukan perhitungan melalui ketiga model prediksi kebangkrutan yang kemudian dilanjutkan dengan analisis deskriptif dan beberapa pengujian dengan menggunakan bantuan aplikasi SmartPLS 4. Dari penelitian ini diperoleh kesimpulan bahwa prediksi kebangkrutan yang menggunakan ketiga model prediksi memberikan hasil yang berbeda-beda. Ditemukan pula model prediksi terbaik dengan tingkat akurasi tertinggi diantara ketiga model yang digunakan adalah Model Taffler dengan tingkat akurasi sebesar 82,89%. Kemudian prediksi kebangkrutan model grover, model taffler dan model zmijewski secara simultan berpengaruh terhadap nilai perusahaan. Namun secara parsial, prediksi kebangkrutan model grover dan model zmijewski berpengaruh negatif signifikan terhadap nilai  perusahaan,  sedangkan prediksi  kebangkrutan  model  taffler  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan  terhadap nilai perusahaan.
Kata Kunci : Nilai Perusahaan; Prediksi Kebangkrutan Model Grover; Prediksi  Kebangkrutan  Model  Taffler; Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski

## PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
Pertumbuhan  ekonomi  mengalami  penurunan  yang  signifikan,  dikarenakan  munculnya  pandemi  COVID-19. Dimana  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  selama  sebelum  pandemi  yaitu  2016  sampai  2019  tergolong  stabil. Namun pada tahun 2020, dimana pandemi COVID-19 berlangsung, pertumbuhan ekonomi turun jauh ke angka - 2,07 persen, kemudian membaik kembali di tahun 2021 sebesar 3,70 persen dan di tahun berikutnya yaitu 2022 meningkat  ke  angka  5,31  persen  (Sumber: https://www.bps.go.id ).  Penurunan  pendapatan  tersebut  juga menyebabkan masyarakat lebih selektif dalam membelanjakan uang yang dimiliki. Masyarakat cenderung lebih memilih menghabiskan penghasilannya untuk kebutuhan pokok dibandingkan untuk kebutuhan sekunder seperti kendaraan,  televisi,  dan  rekreasi.  Dengan  menurunnya  permintaan  terhadap  barang  konsumen  sekunder,  maka menurun  pula  pendapatan  yang  diperoleh  perusahaan-perusahaan  sektor  Barang  Konsumen  Non  Primer. Penurunan  pendapatan  yang  diperoleh  perusahaan  mempengaruhi  pertumbuhan  laba  perusahaan.  Tidak  sedikit perusahaan yang mengalami kerugian di masa pandemi, karena pendapatan yang diperoleh tidak dapat menutupi pengeluaran  yang  telah  dikeluarkan  untuk  beroperasi.  Penurunan  laba  perusahaan  menyebabkan  adanya kecenderungan para investor untuk mempertimbangkan kembali untuk berinvestasi pada suatu perusahaan. Oleh karena itu pertumbuhan laba merupakan salah satu indikator yang mempengaruhi keputusan dari investor apakah akan berinvestasi atau tidak.
Seperti halnya hukum permintaan, hal ini juga berlaku pada harga saham, bila banyak investor yang ingin berinvestasi pada suatu perusahaan maka harga saham perusahaan tersebut akan cenderung naik, dan begitu pula sebaliknya jika hanya sedikit atau tidak ada investor yang ingin berinvestasi pada  suatu perusahaan maka harga saham  perusahaan  tersebut  akan  cenderung  mengalami  penurunan.  Pergerakan  harga  saham  perusahaan  sektor Barang  Konsumen  Non  Primer  dapat  dilihat  melalui  grafik  indeks  sektoral  IDXCYCLIC.  Secara  keseluruhan harga saham pada sektor Barang Konsumen Non Primer mengalami penurunan maupun kenaikan dari tahun ke tahun.  Penurunan  yang  signifikan  terjadi  pada  Maret  2020,  di  saat  wabah  COVID-19  masuk  ke  Indonesia. Penurunan harga saham tersebut menunjukkan bahwa menurunnya nilai perusahaan. Bila suatu perusahaan terus menerus mengalami kerugian dan penurunan nilai perusahaan, perusahaan tersebut akan berpotensi mengalami kebangkrutan  di  masa  mendatang.  Beberapa  perusahaan  yang  dinyatakan  pailit  oleh  Pengadilan  Niaga  pada Pengadilan Negeri Jakarta Pusat saat masa pandemi, seperti PT Hanson International Tbk. (MYRX), PT Cowell Development (COWL), PT Grand Kartech Tbk. (KRAH), PT Forza Land Indonesia Tbk. (FORZ) dan PT Nipress Tbk. (NIPS).
Melihat  fenomena-fenomena  diatas,  penting  untuk  perusahaan  mengetahui  ada  atau  tidaknya  risiko kebangkrutan di kemudian hari. Hal tersebut dapat diketahui dengan melakukan analisis prediksi kebangkrutan pada perusahaan. Analisis prediksi kebangkrutan sudah dilakukan oleh banyak peneliti dengan berbagai metode, namun terdapat perbedaan hasil dari analisis setiap metodenya dikarenakan perbedaan indikator yang digunakan. Adapun penelitian yang memiliki hasil yang berbeda-beda adalah penelitian oleh (Widiasmara & Rahayu, 2019), (Indriyanti,  2019),  (Sari  &  Yunita,  2019),  (Prasetianingtias  &  Kusumowati,  2019),  (Mulyati  &  Ilyasa,  2020), (Utari, 2021), (Mutoharoh et al., 2021), (Gunawan, 2021) dan (Prakoso et al., 2022). Semua prediksi tersebut bisa dibuktikan di masa depan sehingga ada yang akurat dan ada pula yang tidak, oleh karena itu banyak peneliti yang membandingkan model satu dengan yang lain demi membuktikan model mana yang menghasilkan prediksi dengan tingkat  akurasi  tertinggi.  Dari  beberapa  penelitian-penelitian  yang  membandingkan  akurasi  model  satu  dengan model  lainnya  dapat  disimpulkan  bahwa  model  Grover,  Taffler,  dan  Zmijewski  memiliki  tingkat  akurasi  lebih tinggi dibandingkan dengan model-model yang lain.
Penelitian ini penting untuk dilakukan untuk  melihat apakah hasil deteksi perusahaan yang mengalami tanda-tanda  kebangkrutan  (kesulitan  keuangan)  atau  masih  dalam  keadaan  sehat  dapat  mempengaruhi  nilai perusahaan  itu  sendiri.  Penelitian  yang  berkaitan  dengan  pengaruh  prediksi  kebangkrutan  terhadap  nilai perusahaan sudah banyak dilakukan, namun penelitian yang ada menunjukkan hasil yang berbeda-beda, penelitian yang dilakukan oleh (Maharani, 2020) pada perusahaan pertambangan memperoleh hasil yaitu variabel prediksi kebangkrutan  berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai  perusahaan,  hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Anggraini  et  al.,  2020)  pada  perusahaan  sektor  properti  real  estate  dan  konstruksi  bangunan, penelitian oleh (Fitriani, 2021) pada perusahaan manufaktur dan penelitian oleh (Shiddiq & Puspitaningtyas, 2023) pada PT Unilever Indonesia Tbk. Namun pada penelitian yang dilakukan oleh (Nurfitriana, 2019) pada perusahaan BUMN  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  prediksi  kebangkrutan  berpengaruh  terhadap  nilai  perusahaan  pada perusahaan manufaktur dan prediksi kebangkrutan tidak berpengaruh terhadap nilai perusahaan pada perusahaan non  manufaktur.  Kemudian  penelitian  oleh  (Tamarani,  2015)  memperoleh  kesimpulan  bahwa  prediksi kebangkrutan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap nilai perusahaan.  Selain melakukan analisis prediksi kebangkrutan,  penelitian  ini  juga  menganalisis  pengaruh  prediksi  kebangkrutan  model  Grover,  Taffler  dan Zmijewski pada nilai perusahaan.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Signalling Theory
Teori Sinyal menurut (Apriada & Suardikha, 2016) menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan berprospek baik memberikan  sinyal-sinyal  pada  investor  melalui  analisa  laporan  keuangan  sehingga  para  investor  dapat menentukan  dan  membedakan  mana  perusahaan  yang  berprospek  baik  dan  mana  yang  buruk.  Sinyal-sinyal tersebut disampaikan dalam bentuk informasi, informasi tersebut terbagi menjadi dua, yaitu informasi simetris dan informasi asimetris. Informasi simetris mengasumsikan bahwa setiap pihak yang bersangkutan memiliki informasi yang sama tentang prospek dari perusahaan tersebut, namun sering kali pihak manajemen memiliki informasi yang jauh  lebih  baik  dibandingkan  yang  dimiliki  investor,  hal  ini  disebut  sebagai  informasi  asimetris  (Brigham  & Houston,  2018).  Para  investor  akan  meningkatkan  permintaan  saham  perusahaan  bila  perusahaan  tersebut mengalami  peningkatan  profitabilitas  dan  nilai  perusahaan,  hal  ini  dibuktikan  pada  saat  suatu  perusahaan membagikan  dividen,  terlihat  kecenderungan  diikuti  dengan  naiknya  permintaan  terhadap  saham  perusahaan tersebut  sehingga  harga  saham  tersebut  cenderung  meningkat.  Pembagian  dividen  sendiri  merupakan  cara perusahaan menyampaikan sinyal baik mengenai profitabilitas perusahaan kepada investor (Dahar et al., 2019).

## Financial Distress
Menurut (Fitriani, 2021), financial distress merupakan menurunnya kondisi keuangan suatu perusahaan, sehingga tidak semua perusahaan yang mengalami financial distress dinyatakan pasti akan mengalami kebangkrutan, karena hal ini tergantung kepada bagaimana pihak manajemen mengatasi masalah-masalah tersebut. Menurut (Gunawan, 2021), financial  distress berawal  dari  ketidakmampuan  perusahaan  untuk  melunasi  berbagai  kewajibannya, terutama  kewajiban  jangka  pendek  termasuk  kewajiban  likuiditas  dan  juga  solvabilitas.  Terdapat  4  kategori penggolongan financial distress , yaitu Kategori A (Sangat Tinggi), Kategori B (Tinggi), Kategori C (Sedang) dan Kategori  D  (Rendah).  Menurut  (Hanafi,  2016),  jika  suatu  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  atau Financial  Distress maka  ada  dua  cara  alternatif  untuk  mengatasinya  yaitu  reorganisasi  atau  likuidasi.  Bila perusahaan tersebut masih menunjukkan prospek yang baik atau nilai perusahaan lebih besar dibandingkan dengan nilai likuidasi, maka dapat dilakukan reorganisasi yaitu penyusunan kembali struktur modal. Namun apabila nilai likuidasi lebih besar dibandingkan dengan nilai perusahaan maka dilakukanlah likuidasi.

## Kebangkrutan
Kebangkrutan  merupakan  keadaan  dimana  suatu  perusahaan  mengalami  kegagalan  dalam  beroperasi  sehingga menyebabkan  perusahaan  tidak  dapat  membiayai  pengeluaran  operasionalnya  secara  normal  dan  tidak  mampu untuk membayar kewajiban mereka terhadap kreditur (Lerinsa, 2021). Kebangkrutan juga dikenal dengan istilah likuidasi  perusahaan,  atau  penutupan  perusahaan  (Wawo,  2020).  Terdapat  dua  faktor  penyebab  terjadinya kebangkrutan  pada  suatu  perusahaan,  yaitu  kegagalan  keuangan  ( financial  distress )  dan  kegagalan  ekonomi ( economic  distress ).  Yang  dimaksud  dari  kegagalan  keuangan  adalah  keadaan  dimana  perusahaan  mengalami kesulitan  dalam  keuangan  (modal  kerja  atau  kas).  Sedangkan  kegagalan  ekonomi  yang dimaksud  adalah  suatu keadaaan  dimana  perusahaan  mengalami  kehilangan  uang  sehingga  tidak  mampu  membiayai  kegiatan operasionalnya  (Brigham  &  Houston,  2018).  Menurut  (Lerinsa,  2021),  kebangkrutan  secara  umum  dapat disebabkan oleh dua faktor utama yang mendasarinya, yaitu faktor internal (kegagalan yang disebabkan oleh faktor -  faktor  dari  dalam  perusahaan  itu  sendiri)  dan  faktor  eksternal  (penyebab  kegagalan  yang  berasal  dari  luar perusahaan  namun  berkaitan  langsung  dengan  perusahaan  atau  bahkan  lingkungan  secara  global).  Menurut (Gunawan, 2021), bentuk tanggung jawab yang sangat perlu dilakukan oleh suatu perusahaan agar terhindar dari tanda-tanda kebangkrutan  adalah meningkatkan kinerja perusahaan, karena jika perusahaan mempunyai kinerja baik, maka akan mendatangkan keuntungan bagi perusahaan pula.

## Analisis Prediksi Kebangkrutan
Menurut (Effendi et al., 2016), sebelum mengambil keputusan baik berinvestasi maupun memberikan pinjaman, penting  bagi  investor  dan  kreditur  untuk  mengetahui  kondisi  kesehatan  perusahaan  tersebut.  Analisis  Prediksi kebangkrutan adalah suatu proses untuk mengidentifikasi kemungkinan terjadinya kebangkrutan yang bertujuan untuk mengatur strategi dan menata organisasi dengan baik agar berkurangnya kemungkinan kebangkrutan pada perusahaan. Terdapat berbagai metode analisis yang dikembangkan untuk memprediksi kebangkrutan pada suatu perusahaan, diantaranya adalah yang dikembangkan oleh Grover (2001), Taffler (1983) dan Zmijewski (1986). Model  Grover  memiliki  3  indikator  dalam  perhitungannya  yaitu, Working  Capital  to  Total  Assets (WCTA), Earning  Before  Interest  and  Tax  to  Total  Assets ,  dan Return  on  Assets (ROA).  Dalam  perhitungannya  Model Taffler memiliki 4 indikator yakni Earning Before Tax to Current Liabilities, Current Assets to Current Liabilities (CR), Current  Liabilities  to  Total  Assets dan Sales  to  Total  Assets .  Sedangkan  Model  Zmijewski  memiliki  3 indikator pula yaitu Return on Assets (ROA), Debt to Assets Ratio (DAR) dan Current Ratio (CR).

## Nilai Perusahaan
Nilai perusahaan adalah keadaan tertentu yang telah dicapai oleh suatu perusahaan setelah melalui proses kegiatan selama bertahun-tahun, sebagai gambaran dari kepercayaan masyarakat pada perusahaan. Nilai perusahaan dapat diukur dengan rasio penilaian, yaitu rasio yang berkaitan dengan penilaian kinerja saham suatu perusahaan yang sudah  Go  Public.  Rasio  penilaian  memberikan  informasi  tentang  seberapa  besar  masyarakat  menghargai perusahaan dan tertarik untuk membeli saham tersebut dengan harga yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai bukunya  (Fitriani,  2021).  Menurut  (Lasini,  2022),  tujuan  lain  dari  mendirikan  suatu  perusahaan  adalah memaksimalkan nilai perusahaan dan hal tersebut akan terlihat pada pertumbuhan harga sahamnya. Semakin tinggi harga saham, maka semakin tinggi pula nilai perusahaan tersebut. Suatu perusahaan dapat dikatakan memiliki nilai yang baik apabila kinerjanya juga baik.

## Pengembangan Hipotesis Pengaruh Prediksi Kebangkrutan terhadap Nilai Perusahaan
Informasi-informasi  yang  diperoleh  melalui  laporan  keuangan  dapat  menggambarkan  kondisi  kesehatan perusahaan.  Seperti  halnya Signalling  Theory, dimana  pihak  manajemen  perusahaan  memberikan  sinyal-sinyal baik kegagalan maupun keberhasilan terhadap investor melalui informasi-informasi mengenai kondisi perusahaan. Sehingga para investor akan mengetahui mana perusahaan yang berkondisi sehat ataupun tidak sehat. Salah satu hal yang dipertimbangkan investor dalam keputusan berinvestasinya adalah nilai perusahaan itu sendiri, dimana dengan  pendekatan  PBV  ( Price  to  Book  Value ),  investor  akan  mengetahui  apakah  harga  saham  berada  di  atas (overvalued)  atau  di  bawah  (undervalued)  nilai  bukunya.  Nilai  PBV  yang  tinggi  akan  membuat  para  investor percaya akan prospek perusahaan tersebut di masa depan. Keputusan berinvestasi tentunya didasari oleh analisis laporan  keuangan,  salah  satunya  adalah  analisis  prediksi  kebangkrutan  perusahaan  (Kusumawati  &  Haryanto, 2022).  Karena  apabila  suatu  perusahaan  mengalami  penurunan  kondisi  keuangan  (Financial  Distress)  dan mengarah  kepada  kebangkrutan  maka  hal  ini  dapat  membuat  perusahaan  kesulitan  dalam  melakukan  kegiatan operasionalnya  sehingga  dapat  menyebabkan  turunnya  nilai  perusahaan  tersebut  (Fitriani,  2021).  Hal  tersebut tentunya  sangat  merugikan  pihak  investor.  Oleh  karena  itu,  apabila  suatu  perusahaan  mengalami  tanda-tanda adanya kesulitan keuangan (financial distress) yang juga merupakan sinyal-sinyal kegagalan yang diberikan oleh pihak manajemen perusahaan ( Signalling Theory ) maka calon investor kemungkinan besar enggan menanamkan modalnya  pada perusahaan  tersebut.  Untuk  itu,  prediksi kebangkrutan  pada  perusahaan berpengaruh  pada nilai perusahaan yang diukur melalui Price to Book Value (PBV).
Sudah  ada  beberapa  penelitian  yang  melakukan  analisis  mengenai  pengaruh  prediksi  kebangkrutan terhadap  nilai  perusahaan,  namun  dari  penelitian  tersebut  memberikan  hasil  yang  berbeda-beda.  Pada  hasil penelitian  (Maharani,  2020)  pada  perusahaan  pertambangan  menyatakan  secara  parsial  variabel  prediksi kebangkrutan berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan, yang sejalan dengan penelitian oleh  (Anggraini et  al.,  2020) pada  perusahaan  sektor  properti  real  estate  dan  konstruksi  bangunan,  menemukan bahwa  prediksi kebangkrutan berpengaruh negatif signifikan terhadap nilai perusahaan. Kemudian pada penelitian oleh (Fitriani, 2021) pada perusahaan manufaktur, dinyatakan bahwa variabel prediksi kebangkrutan secara parsial berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan dan juga pada penelitian yang dilakukan oleh  (Shiddiq & Puspitaningtyas, 2023)  pada  PT  Unilever  Indonesia  Tbk.  juga  menyatakan bahwa  secara  parsial  variabel  prediksi  kebangkrutan memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap nilai perusahaan. Namun pada penelitian (Nurfitriana, 2019) pada perusahaan  BUMN,  menyatakan  prediksi  kebangkrutan  berpengaruh  pada  nilai  perusahaan  pada  perusahaan manufaktur dan tidak berpengaruh pada nilai perusahaan pada perusahaan non manufaktur. Demikian pula pada hasil penelitian yang dilakukan oleh (Tamarani, 2015) pada perusahaan manufaktur, dinyatakan bahwa prediksi kebangkrutan memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap nilai perusahaan.

## Prediksi Kebangkrutan Model Grover terhadap Nilai Perusahaan
Hasil dari penelitian yang dilakukan oleh (Fajreffy, 2022) pada perusahaan manufaktur sub sektor makanan dan minuman,  dinyatakan  bahwa  variabel  prediksi  kebangkrutan  yang  dihasilkan  dengan  Model  Grover,  memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap nilai perusahaan.  Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis pertama dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H1:  Prediksi  Kebangkrutan Model  Grover  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  Nilai  Perusahaan  sektor  barang konsumen non primer yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2017-2022.

## Prediksi Kebangkrutan Model Taffler terhadap Nilai Perusahaan
Hasil dari penelitian yang dilakukan oleh (Jacinta et al., 2022) pada perusahaan yang tergolong dalam Indonesian Environmentally  Sensitive  Industries menyatakan  bahwa  variabel  prediksi  kebangkrutan  yang  dihasilkan  oleh model prediksi Taffler berpengaruh secara tidak signifikan terhadap nilai perusahaan. Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis kedua dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H2:  Prediksi  Kebangkrutan  Model  Taffler  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  Nilai  Perusahaan  sektor  barang konsumen non primer yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2017-2022.

## Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski terhadap Nilai Perusahaan
Pada penelitian yang dilakukan oleh (Wawo, 2020) pada perusahaan manufaktur menunjukkan variabel prediksi kebangkrutan  yang  diukur  melalui  model  Zmijewski  berpengaruh  negatif  secara  signifikan  terhadap  nilai perusahaan yang digambarkan melalui harga saham perusahaan. Sejalan dengan penelitian sebelumnya, hasil dari penelitian  yang  dilakukan oleh  (Kusumawati  &  Haryanto, 2022)  pada  perusahaan  properti  dan  real  estate  juga menyatakan model prediksi Zmijewski X-score dapat mempengaruhi secara signifikan terhadap nilai perusahaan yang telah tercerminkan melalui Price to Book Value (PBV). Namun pada hasil penelitian yang dilakukan oleh (Primadhany, 2019) pada perusahaan pertambangan, dinyatakan bahwa model prediksi kebangkrutan Zmijewski berpengaruh secara tidak signifikan pada nilai perusahaan. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Pratama  et  al.,  2022)  pada  perusahaan  sub  sektor  dasar  dan  kimia,  diperoleh  hasil  bahwa  variabel  prediksi kebangkrutan  yang  diukur  dengan  model  Zmijewski  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  nilai  perusahaan. Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
H3: Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski memiliki pengaruh negatif terhadap Nilai Perusahaan sektor barang konsumen non primer yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2017-2022.

## Kerangka Pemikiran
Berdasarkan deskripsi hubungan antar variabel prediksi kebangkrutan model Grover , prediksi kebangkrutan model Taffler, dan prediksi kebangkrutan model Zmijewski dengan variabel nilai perusahaan maka dirumuskan kerangka pemikiran seperti yang terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## METODE PENELITIAN Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan sektor barang konsumen non primer yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  selama  periode  2017-2022.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  tahun  2022 perusahaan yang menjadi populasi ada sebanyak 140 Perusahaan. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling. Adapun kriteria pemilihan sampel dapat dilihat melalui Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Pengambilan Sampel
No. Kriteria Pengambilan Sampel Jumlah Perusahaan 1 Perusahaan Sektor Barang Konsumen Non Primer yang terdaftar di BEI periode 2017-2022 140 2 Perusahaan Sektor Barang Konsumen Non Primer yang laporan keuangannya tidak lengkap (5) 3 Perusahaan yang IPO setelah 01 Januari 2017 (59) Jumlah Sampel 76
Sumber: Data olahan, 2023

## Operasional Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini, variabel bebas dan variabel terikat yang digunakan terdiri atas:
Prediksi
Kebangkrutan Model Grover (X 1 ) Prediksi Kebangkrutan Model Taffler (X 2 ) Nilai Perusahaan (Y)
Prediksi Kebangkrutan Model
Zmijewski (X 3 )
Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Grover, Taffler, dan Zmijewski dan Pengaruhnya terhadap Nilai Perusahaan pada Perusahaan Sektor Barang Konsumen Non Primer yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2017-2022 (Winny Lim dan Martha Ng)

## Prediksi Kebangkrutan Model Grover (X
1 )
Indikator yang digunakan untuk mengukur Prediksi Kebangkrutan Model Grover adalah Working Capital to Total Assets (WCTA), Earning  Before  Interest  and  Tax  to  Total  Assets ,  dan Return  on  Assets (ROA).  Berdasarkan penelitian  (Gunawan,  2021),  maka  Prediksi  Kebangkrutan  Model  Grover  dapat  dihitung  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑮 − 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝟏, 𝟔𝟓𝟎𝑿 𝟏 + 𝟑, 𝟒𝟎𝟒𝑿 𝟐 − 𝟎, 𝟎𝟏𝟔𝑹𝑶𝑨 + 𝟎, 𝟎𝟓𝟕 Dimana:
𝑿 𝟏 = 𝑊𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠
𝑿 𝟐 = 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡 𝑎𝑛𝑑 𝑇𝑎𝑥𝑒𝑠
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

## 𝑹𝑶𝑨 = 𝑁𝑒𝑡 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠
Dari  hasil  perhitungan  G-score,  dapat  diklarifikasikan  menjadi  tiga  kategori  tingkat  kesehatan  suatu perusahaan, yaitu apabila nilai 𝐺 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 ≤ −0,02 maka, perusahaan bersangkutan mengalami financial distress atau  kesulitan  keuangan  sehingga  berpotensi  mengalami  kebangkrutan;  apabila  diperoleh  hasil −0,02 < 𝐺 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 < 0,01 maka, perusahaan tersebut masuk ke kategori grey area, dimana kondisi ini tidak dapat ditentukan apakah perusahaan tergolong sehat ataupun mengalami financial distress ; apabila nilai 𝐺 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 ≥ 0,01 maka, perusahaan bersangkutan dalam kondisi keuangan yang sehat dan tidak berpotensi mengalami kebangkrutan.
Prediksi Kebangkrutan Model Taffler (X 2 ) Indikator yang digunakan untuk mengukur Prediksi Kebangkrutan Model  Taffler adalah Earning Before Tax to Current Liabilities, Current Assets to  Current Liabilities (CR), Current Liabilities to Total Assets dan Sales to Total Assets . Berdasarkan penelitian (Gunawan, 2021), maka Prediksi Kebangkrutan Model Taffler dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑻 − 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝟎, 𝟓𝟑𝑿 𝟏 + 𝟎, 𝟏𝟑𝑿 𝟐 + 𝟎, 𝟏𝟖𝑿 𝟑 + 𝟎, 𝟏𝟔𝑿 𝟒
Dimana:
𝑿 𝟏 = 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝑇𝑎𝑥 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠
𝑿 𝟐 = 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠
𝑿 𝟑 = 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠
𝑿 𝟒 = 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠
Dari  hasil  perhitungan  T-score,  dapat  diklarifikasikan  menjadi  tiga  kategori  tingkat  kesehatan  suatu perusahaan,  yaitu  apabila  nilai 𝑇 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 < 0,2 maka,  perusahaan  bersangkutan  mengalami financial  distress atau  kesulitan  keuangan  sehingga  berpotensi  mengalami  kebangkrutan;  apabila  diperoleh  hasil 0,2 ≤ 𝑇 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 ≤ 0,3 maka, perusahaan tersebut masuk ke kategori grey area, dimana kondisi ini tidak dapat ditentukan apakah perusahaan tergolong sehat ataupun mengalami financial distress ; apabila nilai 𝑇 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 > 0,3 maka, perusahaan bersangkutan dalam kondisi keuangan yang sehat dan tidak berpotensi mengalami kebangkrutan.
Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski (X 3 )
Indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  Prediksi  Kebangkrutan  Model  Zmijewski  adalah Return  on  Assets (ROA), Debt  to  Assets  Ratio (DAR)  dan Current  Ratio (CR).  Berdasarkan  penelitian  (Gunawan,  2021),  maka Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑿 − 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = −𝟒, 𝟑 − 𝟒, 𝟓𝑿 𝟏 + 𝟓, 𝟕𝑿 𝟐 − 𝟎, 𝟎𝟎𝟒𝑿 𝟑
𝑿 𝟏 = 𝑁𝑒𝑡 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠
𝑿 𝟐 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠
𝑿 𝟑 = 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠
Terdapat  angka cut  off dari  X-score  yang  menjadi  penentu  apakah  perusahaan  tergolong  sehat  atau mengalami financial  distress yaitu  0,  apabila  nilai 𝑋 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 ≥ 0 maka,  perusahaan  bersangkutan  mengalami financial  distress atau  kesulitan  keuangan  sehingga  berpotensi  mengalami  kebangkrutan;  apabila  nilai 𝑋 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 < 0 maka, perusahaan bersangkutan dalam kondisi keuangan yang sehat dan tidak berpotensi mengalami kebangkrutan .
Nilai Perusahaan (Y 1 ) Indikator yang digunakan untuk mengukur Price Book Value yang mewakili Nilai Perusahaan adalah Marker Price per  Share dan Book  Value  per  Share .  Menurut  (Brigham  &  Houston,  2018),  PBV  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑃𝐵𝑉 = 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒 𝑃𝑒𝑟 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑃𝑒𝑟 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒
Dimana:
𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑃𝑒𝑟 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦

## 𝑂𝑢𝑡𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒
Terdapat  angka cut  off dari  PBV  yang  menjadi  penentu  apakah  harga  saham  perusahaan  tergolong undervalued atau overvalued yaitu  1,  apabila  nilai 𝑃𝐵𝑉 < 1 maka,  perusahaan  bersangkutan  memiliki  harga saham  yang  undervalued  sehingga  dapat  disimpulkan  nilai  perusahaannya  tidak  baik;  apabila  nilai 𝑃𝐵𝑉 > 1 maka,  perusahaan  bersangkutan  memiliki  harga  saham  yang  overvalued  sehingga  dapat  disimpulkan  nilai perusahaannya baik.

## Teknik Analisis Data Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi  antara  variabel  independen.  Untuk  mendeteksi  ada  tidaknya  multikolinearitas  dapat  dilihat  dari  nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF). Regresi yang terbebas dari masalah multikolinearitas apabila nilai VIF < 10. Jika model regresi tidak mengalami masalah multikolinearitas maka penelitian dapat dilanjutkan.

## Uji F (Simultan)
Uji  F  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  membuktikan  apakah  variabel-variabel  independen  secara  simultan  atau bersama-sama  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel  dependen  dengan 𝑎 =  0,10  dan  juga  penerimaan  atau penolakan hipotesis. Dimana:
H 0 : Seluruh variabel bebas secara simultan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel terikat. H 1 : Seluruh variabel bebas secara simultan memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel terikat. Dengan ketentuan, bila F hitung < F tabel maka H 0 diterima dan H 1 ditolak, dan sebaliknya bila F hitung > F tabel maka H 0 ditolak dan H 1 diterima. Jika H 1 diterima maka model penelitian layak untuk dilanjutkan.
Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi ini adalah antara nol dan satu, semakin kecil nilai koefisien determinasi artinya semakin terbatas  kemampuan  variabel-variabel  independen  dalam  menjelaskan  variasi  variabel  dependen,  begitu  pula sebaliknya  bila  nilai  koefisien  determinasi  mendekati  satu  maka  variabel-variabel  independen  tersebut memberikan hampir seluruh informasi yang diperlukan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2018).

## Uji Regresi Linear Berganda
Uji regresi linier berganda dilakukan untuk mengetahui pengaruh atau hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen.
Keterangan : Y =   Nilai Perusahaan b 1-3 =   Koefisien Regresi
𝒀 = 𝒃 𝟏 𝑿 𝟏 + 𝒃 𝟐 𝑿 𝟐 + 𝒃 𝟑 𝑿 𝟑 + 𝒆
Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Grover, Taffler, dan Zmijewski dan Pengaruhnya terhadap Nilai Perusahaan pada Perusahaan Sektor Barang Konsumen Non Primer yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2017-2022 (Winny Lim dan Martha Ng)
X 1 =   Prediksi Kebangkrutan Model Grover X 2 =   Prediksi Kebangkrutan Model Taffler X 3 =  Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski e =  Error Term

## Uji T (Parsial)
Uji T menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel  dependen.  Untuk  menguji  apakah  masing-masing  variabel  independen  berpengaruh  secara  signifikan terhadap variabel dependen secara parsial dengan 𝑎 = 0,10 dan juga penerimaan atau penolakan hipotesis. Menurut (Ghozali, 2018), uji T dilakukan dengan ketentuan sebagai berikut: (1) Jika t hitung > t tabel dan Sig t ≤ 0,10, maka variabel independen mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. (2) Jika t hitung < t tabel dan Sig t > 0,10, maka variabel independen tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perbandingan Hasil Prediksi Kebangkrutan dan Tingkat Akurasi Model
Tabel 2 menampilkan perbandingan prediksi kebangkrutan yang menggunakan Model Grover, Model Taffler dan Model Zmijewski beserta dengan tingkat akurasinya:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Tingkat Akurasi Model Prediksi Grover Taffler Zmijewski Tidak Bangkrut* 56 63 61 Bangkrut 20 13 15 Total Sampel 76 76 76 Kenyataan : Bangkrut 0 0 0 Tingkat Akurasi 73,68% 82,89% 80,26% Type Error 26,32% 17,11% 19,74%
* (Total Perusahaan Sehat + Grey Area)
Pada tahun 2023, ditemukan seluruh sampel penelitian tidak ada yang mengalami kebangkrutan. Model Grover  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  73,68%  berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  pada  76  perusahaan. Sedangkan type error pada model Grover sebesar 26,32% yang menyatakan 20 perusahaan berpotensi mengalami kebangkrutan namun faktanya pada tahun 2023, kondisi perusahaan tidak mengalami kebangkrutan. Kemudian Model Taffler memiliki tingkat akurasi sebesar 82,89% berdasarkan analisis yang dilakukan pada 76 perusahaan. Sedangkan type error pada model Taffler sebesar 17,11% yang menyatakan 13 perusahaan berpotensi mengalami kebangkrutan  namun  faktanya  pada  tahun  2023,  kondisi  perusahaan  tidak  mengalami  kebangkrutan.  Model Zmijewski  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  80,26%  berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  pada  76  perusahaan. Sedangkan type error pada model Grover sebesar 19,74% yang menyatakan 15 perusahaan berpotensi mengalami kebangkrutan namun faktanya pada tahun 2023, kondisi perusahaan tidak mengalami kebangkrutan.

## Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif dari model penelitian dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini.

## Tabel 3. Rata-Rata Variabel Penelitian
Tahun Variabel Model Grover Model Taffler Model Zmijewski  Nilai Perusahaan 2017 0,23679 0,74387 0,77998 2,16380 2018 0,18691 0,70490 1,57802 1,61939 2019 -0,64873 0,81251 8,02731 1,50828 2020 -1,48268 0,39069 9,47076 1,92478 2021 -1,19950 0,51769 8,99710 2,16950 2022 -1,88696 0,73400 13,07654 1,70086 Mean -0,79903 0,65061 6,98829 1,84777
Sumber : Data Olahan Microsoft Excel, 2023
Prediksi Kebangkrutan Model Grover (X 1 )
Rata-rata variabel Prediksi Kebangkrutan Model Grover pada tahun 2017 dan 2018,  berturut-turut sebesar 0,23679 dan  0,18691,  dimana  score  tersebut  diatas  0,01  yang  menunjukkan  bahwa  pada  kedua  tahun  tersebut  rata-rata perusahaan yang diteliti memiliki kondisi keuangan yang sehat. Namun pada tahun 2019 sampai dengan 2022, rata-rata  score  yang  diperoleh  di  bawah        -0,02  yang  menunjukkan  bahwa  rata-rata  perusahaan  yang  diteliti mengalami kesulitan keuangan dan berpotensi mengalami kebangkrutan. Rata-rata variabel Prediksi Kebangkrutan Model Grover dari 76 perusahaan Barang Konsumen Non Primer yang terdaftar  di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2017-2022 adalah sebesar -0,79903, dimana score tersebut di bawah   -0,02 yang menandakan bahwa rata- rata perusahaan yang diteliti mengalami kesulitan keuangan dan berpotensi mengalami kebangkrutan.
Prediksi Kebangkrutan Model Taffler (X 2 )
Rata-rata variabel Prediksi Kebangkrutan Model Taffler per tahun (2017-2022), diketahui bahwa rata-rata score yang diperoleh diatas 0,3 yang menunjukkan bahwa pada keenam tahun tersebut, rata-rata perusahaan yang diteliti memiliki kondisi keuangan yang sehat. Sehingga rata-rata variabel Prediksi Kebangkrutan Model Taffler dari 76 perusahaan Barang Konsumen Non Primer yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2017-2022 adalah sebesar  0,65061,  dimana  score  tersebut  diatas  0,3  yang  menandakan  bahwa  rata-rata  perusahaan  yang  diteliti memiliki kondisi keuangan yang sehat.

## Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski (X 3 )
Rata-rata  variabel  Prediksi  Kebangkrutan  Model  Zmijewski  per  tahun  (2017-2022),  diketahui  bahwa  rata-rata score yang diperoleh diatas 0 yang menunjukkan bahwa pada keenam tahun tersebut, rata-rata perusahaan yang diteliti  mengalami  kesulitan  keuangan  dan  berpotensi  mengalami  kebangkrutan.  Sehingga  rata-rata  variabel Prediksi  Kebangkrutan  Model  Zmijewski  dari  76  perusahaan  Barang  Konsumen  Non  Primer  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  2017-2022  adalah  sebesar  6,98829,  dimana  score  tersebut  diatas  0  yang menandakan bahwa rata-rata perusahaan yang diteliti mengalami kesulitan keuangan dan berpotensi mengalami kebangkrutan.
Nilai Perusahaan (Y 1 )
Rata-rata variabel Nilai Perusahaan per tahun (2017-2022), diketahui bahwa rata-rata PBV yang diperoleh diatas 1 yang menunjukkan bahwa pada keenam tahun tersebut, rata-rata perusahaan yang diteliti memiliki harga saham yang overvalued. Sehingga rata-rata variabel Nilai Perusahaan dari 76 perusahaan Barang Konsumen Non Primer yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2017-2022 adalah sebesar 1,84777, dimana nilai tersebut diatas 1 yang menandakan bahwa rata-rata perusahaan yang diteliti memiliki harga saham yang overvalued.

## Uji Multikolinearitas
Hasil  uji  multikolinearitas  memperlihatkan  nilai  VIF  variabel  dependen  berupa  Nilai  Perusahaan  (Y)  terhadap variabel independen yang terdiri dari Prediksi Kebangkrutan Model Grover (X 1 ), Prediksi Kebangkrutan Model Taffler (X 2 ) dan Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski (X 3 ) memiliki nilai VIF < 10 yang mengindikasikan bahwa tidak terjadinya gejala multikolinearitas.

## Uji F (Simultan)
Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh data sesuai yang terlihat di Tabel 4. Dari hasil pengujian secara simultan yang dapat dilihat pada Tabel 4, diperoleh hasil F hitung adalah 2,885 sedangkan nilai F tabel adalah 2,096 (f 0,10 (4 – 1) (456 – 4)). Hal ini berarti F hitung 2,885 > F tabel 2,096 dan nilai signifikan 0,004 < alpha 0,10, jadi dengan demikian maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya variabel bebas yang meliputi  prediksi kebangkrutan model grover, prediksi kebangkrutan model taffler dan prediksi kebangkrutan model zmijewski secara simultan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai perusahaan pada perusahaan sektor Barang Konsumen Non Primer yang terdaftar di BEI periode 2017 sampai dengan 2022. Dengan kata lain model penelitian ini layak untuk dilanjutkan.
Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Dari tabel 4 menunjukkan nilai adjusted R 2 sebesar 0,012, hal ini menunjukkan bahwa variabel Nilai Perusahaan dipengaruhi  oleh  variabel  yang  meliputi  Prediksi  Kebangkrutan  Model  Grover,  Prediksi  Kebangkrutan  Model Taffler dan Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski sebesar 1,2% sedangkan sisanya sebesar 98,8% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diamati dalam penelitian ini.

## Uji Regresi Linear Berganda
Berdasarkan Tabel 4 yang menunjukkan hasil pengujian secara parsial dapat dijelaskan dalam model penelitian sebagai berikut:
Y = – 0,086X 1 – 0,221X 2 – 0,018X 3
Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Grover, Taffler, dan Zmijewski dan Pengaruhnya terhadap Nilai Perusahaan pada Perusahaan Sektor Barang Konsumen Non Primer yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2017-2022 (Winny Lim dan Martha Ng)
Persamaan  regresi  linear  berganda  tersebut  dijelaskan  sebagai  berikut:  (1)  Nilai  koefisien  variabel Prediksi Kebangkrutan Model Grover (X 1 ) bertanda negatif dengan nilai sebesar -0,086, artinya terjadi hubungan negatif  antara  prediksi  kebangkrutan  Model  Grover  dengan  nilai  perusahaan,  sehingga  semakin  tinggi  nilai prediksi  kebangkrutan  Model  Grover  maka  semakin  menurun  nilai  perusahaan.  (2)  Nilai  koefisien  variabel Prediksi Kebangkrutan Model Taffler (X 2 ) bertanda negatif dengan nilai sebesar -0,221, artinya terjadi hubungan negatif antara prediksi kebangkrutan Model Taffler dengan nilai perusahaan, sehingga semakin tinggi nilai prediksi kebangkrutan  Model  Taffler  maka  semakin  menurun  nilai  perusahaan.  (3)  Nilai  koefisien  variabel  Prediksi Kebangkrutan  Model  Zmijewski  (X 3 )  bertanda  negatif  dengan  nilai  sebesar  -0,018,  artinya  terjadi  hubungan negatif  antara prediksi  kebangkrutan  Model  Zmijewski  dengan  nilai  perusahaan,  sehingga  semakin  tinggi nilai prediksi kebangkrutan Model Zmijewski maka semakin menurun nilai perusahaan.

## Tabel 4. Hasil Uji Hipotesis
Variabel Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T/F Hitung T/F Tabel Hipotesis Sig. Hasil MODEL REGRESI Constant 2,048 Prediksi Kebangkrutan Model Grover (X 1 ) -0,086 -0,165 1,303 1,283 ( – ) 0,097 Signifikan Prediksi Kebangkrutan Model Taffler (X 2 ) -0,221 -0,069 1,029 1,283 ( – ) 0,152 Tidak Signifikan Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski (X 3 ) -0,018 -0,218 1,651 1,283 ( – ) 0,050 Signifikan UJI MODEL ANOVA 2,885 2,096 0,004 Signifikan Adj R 2 0,012 Y =  – 0,086X 1 – 0,221X 2 – 0,018X 3
Sumber : Data Olahan SmartPLS 4, 2023

## Uji T (Parsial)
Dari Tabel 4, hasil pengujian secara parsial dapat dijelaskan sebagai berikut:

## Pengaruh Variabel Prediksi Kebangkrutan Model Grover terhadap Nilai Perusahaan
Hasil  pengujian  secara  parsial  menunjukkan  bahwa  t hitung untuk  variabel  Prediksi  Kebangkrutan  Model  Grover sebesar 1,303 yang lebih besar dari t tabel sebesar 1,283 (t (0,10) (456 – 4 – 1)) atau nilai signifikan sebesar 0,097 lebih kecil dari alpha sebesar 0,10 yang berarti H 0 ditolak dan H 1 diterima. Dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel Prediksi Kebangkrutan Model Grover berpengaruh negatif (-) signifikan terhadap Nilai Perusahaan.

## Pengaruh Variabel Prediksi Kebangkrutan Model Taffler terhadap Nilai Perusahaan
Hasil  pengujian  secara  parsial  menunjukkan  bahwa  t hitung untuk  variabel  Prediksi  Kebangkrutan  Model  Taffler sebesar 1,029 yang lebih kecil dari t tabel sebesar 1,283 (t (0,10) (456 – 4 – 1)) atau nilai signifikan sebesar 0,152 lebih besar dari alpha sebesar 0,10 yang berarti H 0 ditolak dan H 1 diterima. Dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel Prediksi Kebangkrutan Model Taffler berpengaruh negatif (-) tidak signifikan terhadap Nilai Perusahaan.

## Pengaruh Variabel Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski terhadap Nilai Perusahaan
Hasil pengujian secara parsial menunjukkan bahwa t hitung untuk variabel prediksi kebangkrutan model zmijewski sebesar 1,651 yang lebih besar dari t tabel sebesar 1,283 (t (0,10) (456 – 4 – 1)) atau nilai signifikan sebesar 0,050 lebih kecil dari alpha sebesar 0,10 yang berarti H 0 ditolak dan H 1 diterima. Dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel prediksi kebangkrutan model zmijewski berpengaruh negatif (-) signifikan terhadap nilai perusahaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Prediksi Kebangkrutan Model Grover, Model Taffler dan Model Zmijewski
Hasil prediksi kebangkrutan ketiga model yang digunakan dalam penelitian cenderung menunjukkan hasil yang berbeda-beda, hal ini terjadi karena indikator yang digunakan masing-masing model berbeda-beda. Model Grover memiliki  3  indikator  dalam  perhitungannya  yaitu, Working  Capital  to  Total  Assets (WCTA), Earning  Before Interest  and  Tax  to  Total  Assets ,  dan Return  on  Assets (ROA).  Sedangkan  Model  Taffler  memiliki 4  indikator yakni Earning Before Tax to Current Liabilities, Current Assets to Current Liabilities (CR), Current Liabilities to Total Assets dan Sales to Total Assets . Kemudian Model Zmijewski memiliki 3  indikator pula yaitu Return on Assets (ROA), Debt  to  Assets  Ratio (DAR)  dan Current  Ratio (CR).  Penyebab  lain  dari  perbedaan  hasil  yang diperoleh juga terjadi karena perbedaan angka cut-off yang digunakan pada masing-masing model. Tidak seperti kedua  model  prediksi  kebangkrutan  lainnya,  pada  model  prediksi  kebangkrutan  Zmijewski  tidak  ada penggolongan grey area, model ini hanya menggolongkan perusahaan pada kondisi keuangan yang sehat dan yang berpotensi bangkrut.
Terdapat kesamaan pada hasil prediksi kebangkrutan model Grover dan model Taffler, dimana sub sektor yang memiliki lebih banyak perusahaan yang berpotensi mengalami kebangkrutan daripada 6 sub sektor lainnya adalah sub Jasa Konsumen. Hal ini terjadi karena pada masa pandemi masyarakat tidak berpergian ataupun liburan, sehingga perusahaan yang menjalankan usaha perhotelan maupun tempat hiburan mengalami penurunan laba yang cukup signifikan. Sedangkan hasil prediksi kebangkrutan model Zmijewski menunjukkan bahwa, sub sektor yang memiliki lebih banyak perusahaan yang berpotensi mengalami kebangkrutan daripada 6 sub sektor lainnya adalah sub  sektor  Pakaian  dan  Barang  Mewah.  Hal  ini  terjadi  karena  masyarakat  lebih  memprioritaskan  kebutuhan primernya  dibandingkan  menghabiskan  pendapatannya  yang  terbatas  untuk  barang-barang  mewah  ataupun kebutuhan  sekunder.  Bila  dilihat  dari  tingkat  akurasi  dan  type  error  dari  masing-masing  model  prediksi kebangkrutan yang digunakan, ditemukan bahwa model prediksi yang memiliki tingkat akurasi tertinggi dan type error terendah adalah model Taffler. Dilanjutkan oleh model Zmijewski dan kemudian model Grover. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Model Taffler merupakan model terbaik dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan dibandingkan dengan dua model lainnya yaitu Model Grover dan Model Zmijewski.

## Pengaruh Prediksi Kebangkrutan terhadap Nilai Perusahaan
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  baik  pada  variabel  model  Grover,  model  Taffler  ataupun  model Zmijewski,  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa  Prediksi  Kebangkrutan  Model  Grover  dan  Model  Zmijewski berpengaruh negatif secara signifikan terhadap Nilai Perusahaan. Sedangkan model lainnya yaitu Model Taffler ditemukan  berpengaruh  negatif  secara  tidak  signifikan  terhadap  Nilai  Perusahaan.  Prediksi  kebangkrutan dikatakan berpengaruh negatif karena jika perusahaan mengalami financial distress, hal ini biasanya akan terlihat dalam laporan keuangan tahunan yang diterbitkan oleh perusahaan. Keraguan investor terhadap perusahaan akan mempengaruhi  keputusannya  dalam  melakukan  investasi,  hal  ini  menyebabkan  penurunan  harga  saham perusahaan sehingga akan berdampak pada penurunan nilai perusahaan (Anggraini et al., 2020).

## Pengaruh Prediksi Kebangkrutan Model Grover terhadap Nilai Perusahaan
Pada hasil uji parsial pada variabel prediksi kebangkrutan model grover terhadap nilai perusahaan menunjukkan adanya  hubungan  negatif  signifikan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Fajreffy,  2022)  pada perusahaan sub sektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI tahun 2018-2020, yang juga meneliti pengaruh Prediksi  Kebangkrutan  menggunakan  Model  Grover  terhadap  Nilai  Perusahaan,  dimana  dalam  penelitiannya disimpulkan bahwa Prediksi Kebangkrutan memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap nilai perusahaan. Kesamaan  hasil  ini  dapat  terjadi  karena  kesamaan  model  prediksi  kebangkrutan  yang  digunakan  yaitu  Model Grover,  dimana  model  ini  menilai  perusahaan  dari  bagaimana  perusahaan  dalam  memanfaatkan  aset  yang dimilikinya. Selain itu periode yang digunakan dalam penelitian (Fajreffy, 2022) yaitu tahun 2018-2020, yang juga diteliti  dalam  penelitian  ini,  dimana  tahun-tahun  tersebut  menggambarkan  bagaimana  keadaan  perusahaan sebelum adanya Pandemi COVID-19 dan juga saat berlangsungnya Pandemi COVID-19.

## Pengaruh Prediksi Kebangkrutan Model Taffler terhadap Nilai Perusahaan
Pada hasil uji parsial pada variabel prediksi kebangkrutan model taffler terhadap nilai perusahaan menunjukkan adanya  hubungan  negatif  namun  tidak  signifikan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Jacinta  et  al., 2022) pada perusahaan yang tergolong dalam Indonesian Environmentally Sensitive Industries periode 2018-2020, yang  juga  meneliti  pengaruh  Prediksi  Kebangkrutan  menggunakan  Model  Taffler  terhadap  Nilai  Perusahaan, dimana dalam penelitiannya disimpulkan bahwa Prediksi Kebangkrutan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap  nilai  perusahaan.  Hal  ini  terjadi karena  kesamaan model  prediksi  kebangkrutan yang digunakan  yaitu Model Taffler, dimana model ini lebih fokus menilai perusahaan dari kemampuannya dalam melunasi kewajiban lancarnya. Kemudian periode yang digunakan dalam penelitian (Jacinta et al., 2022) memiliki kesamaan dengan periode yang digunakan dalam penelitian ini, dimana tahun-tahun yang digunakan menggambarkan bagaimana keadaan  perusahaan  sebelum  adanya  Pandemi  COVID-19  dan  juga  saat  berlangsungnya  Pandemi  COVID-19.
Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Grover, Taffler, dan Zmijewski dan Pengaruhnya terhadap Nilai Perusahaan pada Perusahaan Sektor Barang Konsumen Non Primer yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2017-2022 (Winny Lim dan Martha Ng)
Selain itu juga terdapat kesamaan dalam tolak ukur nilai perusahaan yaitu sama-sama menggunakan Price to Book Value (PBV) dalam mengukur nilai perusahaan.

## Pengaruh Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski terhadap Nilai Perusahaan
Pada  hasil  uji  parsial  pada  variabel  prediksi  kebangkrutan  model  zmijewski  terhadap  nilai  perusahaan menunjukkan adanya hubungan negatif signifikan. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian  (Wawo, 2020) pada perusahaan manufaktur menunjukkan variabel prediksi kebangkrutan yang diukur melalui model Zmijewski berpengaruh negatif secara signifikan terhadap nilai perusahaan. Kemudian hasil penelitian ini juga sejalan dengan penelitian  (Kusumawati  &  Haryanto,  2022)  pada  perusahaan  properti  dan  real  estate  juga  menyatakan  model prediksi  Zmijewski  X-score  dapat  mempengaruhi  secara  signifikan  terhadap  nilai  perusahaan.  Hal  ini  terjadi karena  kesamaan  model  prediksi  kebangkrutan  yang  digunakan  yaitu  Model  Zmijewski,  dimana  model  ini memiliki indikator yang mencakup lebih luas, yaitu ROA (Rasio Profitabilitas), DAR (Rasio Solvabilitas) dan CR (Rasio Likuiditas), dimana ROA mengukur tingkat pemanfaatan aset dalam menghasilkan laba, DAR mengukur seberapa  besar  aset  yang  dibiayai  oleh  hutang  dan  CR  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam  melunasi kewajiban jangka pendeknya saat ditagih secara keseluruhan. Selain itu kedua penelitian tersebut juga memiliki tolak ukur nilai perusahaan yang sama atau sejalan dengan penelitian ini yaitu dalam penelitian  (Wawo, 2020) digunakan harga saham untuk mengukur nilai perusahaan dan dalam penelitian (Kusumawati & Haryanto, 2022) digunakan Price to Book Value (PBV).
Namun  hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  (Primadhany,  2019)  pada  perusahaan pertambangan,  dinyatakan  bahwa  model  prediksi  kebangkrutan  Zmijewski  berpengaruh secara  tidak  signifikan pada  nilai  perusahaan,  dan  juga  penelitian  (Pratama  et  al.,  2022)  pada  perusahaan  sub  sektor  dasar  dan  kimia, diperoleh hasil bahwa variabel prediksi kebangkrutan yang diukur dengan model Zmijewski berpengaruh tidak signifikan  terhadap  nilai  perusahaan.  Perbedaan  hasil  ini  terjadi  dikarenakan  meskipun  model  yang  digunakan sama-sama model Zmijewski, terdapat perbedaan periode, objek dan tolak ukur nilai perusahaan yang digunakan dalam  penelitian,  dalam  penelitian  (Primadhany,  2019),  objek  penelitiannya  adalah  perusahaan  pertambangan dengan periode tahun 2013-2017. Kemudian dalam penelitian  (Pratama et al., 2022), objek penelitiannya adalah perusahaan  sub sektor dasar dan kimia serta tolak ukur nilai perusahaan yang digunakan adalah Price Earning Ratio (PER).
Hasil  penelitian  ini  juga  sejalan  dengan Signalling  Theory ,  dimana  pihak  manajemen  perusahaan memberikan sinyal-sinyal baik keberhasilan maupun kegagalan kepada calon investor melalui informasi-informasi tertentu. Hal ini dapat dilihat dari informasi yang tertera pada laporan keuangan yang menunjukkan adanya tanda- tanda  kesulitan  keuangan  yang  dialami  oleh  beberapa  perusahaan,  sehingga  hal  ini  mempengaruhi  keputusan investor dalam berinvestasi yang akhirnya berakibat turunnya nilai perusahaan yang ditunjukkan oleh harga saham perusahaan itu sendiri.

## PENUTUP
Setelah melakukan prediksi kebangkrutan pada seluruh sampel menggunakan ketiga model, diperoleh hasil yang berbeda karena masing-masing model menggunakan indikator yang berbeda dan nilai cut-off pada setiap model juga berbeda. Ditemukan pula model prediksi terbaik dengan tingkat akurasi tertinggi yaitu Model Taffler. Dari pengujian  hasil  hipotesis  yang  dilakukan,  maka  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  Prediksi Kebangkrutan Model Grover, Prediksi Kebangkrutan Model Taffler dan Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski secara simultan berpengaruh terhadap Nilai Perusahaan, artinya seluruh variabel bebas dalam penelitian ini secara bersama-sama berpengaruh terhadap nilai perusahaan. Kemudian variabel Prediksi Kebangkrutan Model Grover berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  Nilai  Perusahaan,  artinya  semakin  tinggi  nilai  prediksi  kebangkrutan model  grover  maka  semakin  menurun  nilai  perusahaan.  Lalu  variabel  Prediksi  Kebangkrutan  Model  Taffler berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap Nilai Perusahaan, artinya semakin tinggi nilai prediksi kebangkrutan model  taffler  maka  semakin menurun  nilai  perusahaan.  Selanjutnya  diperoleh  juga  kesimpulan  bahwa  variabel Prediksi  Kebangkrutan  Model  Zmijewski  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  Nilai  Perusahaan,  artinya semakin tinggi nilai prediksi kebangkrutan model zmijewski maka semakin menurun nilai perusahaan.

## DAFTAR RUJUKAN
Anggraini,  F.,  Seprijon,  Y.  P.,  &  Rahmi,  S.  (2020).  Pengaruh  Intellectual  Capital  Terhadap  Nilai  Perusahaan Dengan Financial Distress Sebagai Variabel Intervening. Jurnal Informasi, Perpajakan, Akuntansi, Dan Keuangan Publik , 15 (2), 169–190. https://doi.org/10.25105/jipak.v15i2.6263 Apriada, K., & Suardikha, M. S. (2016). Pengaruh Struktur Kepemilikan Saham, Struktur Modal dan Profitabilitas pada Nilai Perusahaan. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana , 5 (2), 201–218. Brigham,  E.  F.,  &  Houston,  J.  F.  (2018). Dasar-dasar  Manajemen  Keuangan (M.  Masykur  (ed.);  14th  ed.). Salemba Empat.
Dahar,  R.,  Yanti,  N.  S.  P.,  &  Rahmi,  F.  (2019).  Pengaruh  Struktur  Modal,  Ukuran  Perusahaan  dan  Return  on Equity  Terhadap  Nilai  Perusahaan  Property  and  Real  Estate  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.
Jurnal Ekonomi & Bisnis Dharma Andalas , 21 (1), 121–132. Fajreffy.  (2022). Pengaruh  Profitabilitas,  Firm  Size,  Financial  Distress,  Dan  Struktur  Modal  Terhadap  Nilai Perusahaan (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur Sub Sektor Food & Beverage yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2018-2020) [Universitas Muhammadiyah Malang]. https://etd.umm.ac.id/id/eprint/3704/
Fitriani, I. (2021). Kinerja Keuangan Terhadap Nilai Perusahaan dengan Financial Distress  sebagai Variabel Intervening  pada  Perusahaan  Perdagangan  Eceran  yang  Terdaftar  di  BEI  (Periode  2017-2020) . Universitas Hasanuddin Makassar.
Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  25 (9th  ed.).  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Gunawan, D. (2021). Prediksi Financial Distress Menggunakan Model Taffler dan Grover pada Perusahaan yang Terdampak Pandemi COVID-19 . Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Hanafi, M. M. (2016). Manajemen Keuangan Internasional (2nd ed.). BPFE Yogyakarta.
Indriyanti, M. (2019). The Accuracy of Financial Distress Prediction Models: Empirical Study on the World’s 25 Biggest  Tech  Companies  in  2015–2016  Forbes’s  Version. KnE  Social  Sciences , 3 (11),  442–450. https://doi.org/10.18502/kss.v3i11.4025
Jacinta, M., Joga, V., Hermawan, N. T., Pratiwi, R. A., & Wedari, L. K. (2022). Do Environmental Disclosure and Financial  Distress Affect Firm Value ?  The  Moderating Role  of Market  Capitalization. IEOM  Society International , 2987–2998.
Kusumawati,  T.  T.,  &  Haryanto,  A.  M.  (2022).  Pengaruh Financial  Distress  Terhadap Nilai  Perusahaan  (Studi Kasus  pada  Perusahaan  Property  and  Real  Estate  yang  Terdaftar  dalam  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) Periode Tahun 2016-2020 ). Diponegoro Journal Of Management , 11 (3), 1–14.
Lasini,  T.  (2022). Pengaruh  Profitabilitas,  Leverage  dan  Ukuran  Perusahaan  Terhadap  Nilai  Perusahaan . Universitas Islam Sultan Agung.
Lerinsa, F. (2021). Potensi Kebangkrutan Suatu Perusahaan Akibat Mismanajemen. Jurnal Simki Economic , 4 (1),
66–73. https://doi.org/10.29407/jse.v4i1.71
Maharani,  N.  K.  (2020).  Pengaruh  Prediksi  Kebangkrutan,  Profitabilitas  Dan  Opini  Audit  Terhadap  Nilai Perusahaan. Profitabilitas Dan Opini Audit Terhadap Nilai Perusahaan Forum Ilmiah , 17 (September), 364.
Mulyati,  S.,  &  Ilyasa,  S.  (2020).  The  Comparative  Analysis  of  Altman  Z-Score,  Springate,  Zmijewski,  And Internal Growth Rate Model in Predicting the Financial Distress (Empirical Study on Mining Companies Listed on Indonesia
Stock Exchange
2014-2017). Kinerja , 24 (1), 82–95. https://doi.org/10.24002/kinerja.v24i1.3231
Mutoharoh, A. F., Referli, A., & Theorupun, M. S. (2021). Analisis Akurasi Model Zmijewski, Springate, Olhson Dan Grover Untuk Memprediksi Financial Distress Klub Sepak Bola ( Studi Kasus Pada Klub Sepak Bola Eropa yang Tergabung di Uefa Champions League). EKOBIS: Jurnal Ilmu Manajemen Dan Akuntansi , 9 (2), 119–128. https://www.ejournal.uby.ac.id/index.php/ekobis/article/view/729 Nurfitriana, A. (2019). Analisis Metode Altman Z-Score Sebagai Alat Kebangkrutan Dan Pengaruhnya Terhadap
Nilai Perusahaan. Jurnal Riset Akuntansi Dan Perbankan , 13 (1), 1–13.
Prakoso, W. H., Ulupui, I. G. K. A., & Perdana, P. N. (2022). Analisis Perbandingan Model Taffler, Springate, dan Grover dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan. Jurnal Akuntansi , Perpajakan Dan Auditing , 3 (1), 1–15.
https://www.neliti.com/id/publications/136376/analisis-pengaruh-rasio-keuangan-terhadap-perubahan-laba Prasetianingtias, E., & Kusumowati, D. (2019). Analisis Perbandingan Model Altman, Grover, Zmijewski Dan Springate  Sebagai  Prediksi  Financial  Distress. Jurnal  Akuntansi  Dan  Perpajakan , 5 (1),  9–14. https://doi.org/10.26905/ap.v5i1.3072
Pratama, A. S., Nugroho, M., & Pristiana, U. (2022). The Effect Of Financial Distress, Firm Size, Independent Commissioner,  And  Audit  Committee  Towards  Value  Of  Firm  With  Tax  Avoidance  As  An  Intervening Variable On Basic And Chemical Industry Subsector At Indonesian Stock Exchange . Primadhany, M. D. (2019). Pengaruh Financial Distress Terhadap Nilai Perusahaan (Studi Pada Perusahaan Pertambangan  yang  Terdaftar  di  BEI  Pada  Tahun  2013-2017) [Universitas  Andalas]. http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/44240
Sari,  M.  P.,  &  Yunita,  I.  (2019).  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  Dan  Tingkat  Akurasi  Model  Springate, Zmijewski, Dan Grover Pada Perusahaan Sub Sektor Logam Dan Mineral Lainnya Yang Terdaftar Di Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2012-2016. JIM  UPB  (Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Universitas  Putera Batam) , 7 (1), 69–77. https://doi.org/10.33884/jimupb.v7i1.907 Shiddiq, M., & Puspitaningtyas, A. (2023). Prediksi Kebangkrutan Dan Pengaruhnya Terhadap Nilai Perusahaan PT. Unilever Indonesia Tahun 2022. Jurnal Akuntansi Dan Bisnis Krisnadwipayana , 10 (2), 58–66.
Tamarani,  L.  (2015).  Pengaruh  Good  Corporate  Governance  Indeks  Dan  Financial  Distress  Terhadap  Nilai Perusahaan  Dengan  Kinerja  Perusahaan  Sebagai  Variabel  Intervening  (Studi  Pada  Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2009-2012). Jom Fekon , 2 (1), 1–15. Utari,  A.  D.  (2021).  Analisis  Perbandingan  Metode  Zmijewski  dan  Grover  dalam  Memprediksi  Kebangkrutan Bank  yang  Terdaftar  pada  BEI  Tahun  2015-2019. Jurnal  Ilmu  Manajemen , 9 (2),  489–498. https://doi.org/10.26740/jim.v9n2.p489-498
Wawo, A. (2020). Pengaruh Financial Distress Terhadap Harga Saham. Akuntansi Peradaban , 6 (1), 17–34. Widiasmara, A., & Rahayu, H. C. (2019). Perbedaan Model Ohlson, Model Taffler Dan Model Springate Dalam
Memprediksi Financial Distress. Inventory: Jurnal Akuntansi , 3 (2), 141–158.
https://doi.org/10.25273/inventory.v3i2.5242