## Volume 7 Issue 2 (2024) Pages 132 - 148 SEIKO : Journal of Management & Business
ISSN : 2598-831X (Print) and ISSN : 2598-8301 (Online)
Analisis Pengujian Financial Distress Model Altman Z-Score, Springate Z-Score, Zmijewski X-Score, Grover, Dan Taffler
Nadhifa Aqilla Marza Ramadhania 1 , Fatchan Achyani 2 *
1 Mahasiswa Program Studi Akuntansi, Universitas Muhammadiyah Surakarta 2 Dosen Program Studi Akuntansi, Universitas Muhammadiyah Surakarta

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengujian financial distress Model Altman Z-Score, Springate Z-Score, Zmijewski X-Score, Grover, dan Taffler . Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini ialah perusahaan sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang sebanyak 48 perusahaan selama kurun waktu 3 tahun yaitu dimulai 2020-2022 berupa laporan keuangan.  Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan secara teknik purposive sampling .  Hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa terdapat perbedaan signifikan model Altman Z-Score,  terhadap model Springate S-Score, tidak terdapat perbedaan signifikan model Altman Z-Score terhadap model Zmijewski X-Score, terdapat perbedaan signifikan model Altman Z-Score terhadap model Grover, terdapat perbedaan signifikan model Altman Z-Score terhadap model Taffler, terdapat perbedaan signifikan model Springate S-Score terhadap model Zmijewski X-Score, terdapat perbedaan signifikan model Springate S-Score terhadap model Grover, terdapat perbedaan signifikan model Springate S-Score terhadap model Taffler, terdapat perbedaan signifikan model Zmijewski X-Score terhadap model Grover, terdapat perbedaan signifikan model Zmijewski X-Score terhadap model Taffler, dan terdapat perbedaan signifikan model Grover terhadap model Taffler.
Kata Kunci: Financial distress,  Model Altman Z-Score, Springate Z-Score, Zmijewski X-Score, Grover, Dan Taffler

## Abstract
This study aims to analyze the testing of financial distress model Altman Z-Score, Springate Z-Score, Zmijewski X-Score, Grover, and Taffler. The type of research used in this study is quantitative research. The population used in this study is the tourism, restaurant and Hotel sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) which as many as 48 companies over a period of 3 years starting from 2020-2022 in the form of financial statements. The sampling method used in this study was purposive sampling technique. The results of the study concluded that there is a significant difference Altman Z-Score model, the Springate s- Score model, there is no significant difference Altman Z-Score model to Zmijewski X-Score model, there is a significant difference Altman Z-Score model to Grover model, there is a significant difference Altman Z-Score model to Taffler model, there is a significant difference Springate s-Score model to, there are significant differences Springate s-Score model to Taffler model, there are significant differences Zmijewski X-Score model to Grover model, there are significant differences Zmijewski X-Score model to Taffler model, and there are significant differences Grover model to Taffler model.
Keywords: financial distress, model Altman Z-Score, Springate Z-Score, Zmijewski X-Score, Grover, and Taffler
Copyright (c) 2024 Nadhifa Aqilla Marza Ramadhania 1 , Fatchan Achyani 2
🖂🖂 Corresponding author : Email Address : b200200580@student.ums.ac.id , fa185@ums.ac.id *
PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara dengan kekayaan alam, kebudayaan, dan beberapa warisan luhur yang beraneka ragam. Komponen ini merupakan bagian penting dari industri pariwisata yang dapat menarik wisatawan baik domestik maupun mancanegara ke Indonesia. Perkembangan sektor pariwisata juga seiring dan tidak terlepas dari berkembangnya sektor hotel dan restoran. Hal ini tentunya dapat menarik investor dalam melakukan investasi dalam mengembangkan ketiga jenis sektor tersebut. Persaingan dalam sektor ini cukup kompetitif karena pembisnis akan berlomba-lomba untuk membuat konsep dan fasilitas yang menarik dikunjungi, sehingga pembisnis harus mampu mempertahankan bisnisnya dalam mengatasi tantangan tersebut (Hanifa et al., 2020).
Perkembangan ekonomi suatu negara tidak lepas dari kontribusi sektor pariwisata, restoran, dan hotel yang memiliki peras startegis dalam mendukung pertumbuhan ekonomi. Sebagai bagian integral dari sektor jasa, perusahaan-perusahaan dalam sektor ini tidak hanya menciptakan lapangan pekerjaan, tetapi juga menyumbang secara signifikan terhadap penerimaan negara melalui konsumsi wisatawan, perjalanan bisnis, serta pengeluaran di sektor makanan dan perhotelana. Meskipun sektor ini memiliki potensi pertumbuhan yang tinggi, dinamika bisnisnya seringkali dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti perubahan tren wisata, fluktuasi musiman, dan perubahan kebijakan pemerintah.
Contoh dari bebrapa faktor yang dapat mempengaruhi dinamika bisnis perhotelan, restoran dan pariwisata ialah pada akhir tahun 2019 hampir seluruh dunia tidak terkecuali Indonesia diserang adanya pandemi yang sering dikenal dengan covid-19. Pademi tersebut tidak hanya mengancam bidang kesehatan saja melainkan mampu melemahkan kondisi ekonomi secara global. Salah satunya yang paling terdampak secara signifikan adanya pandemi ini adalah sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel, karena kebijakan pemerintah terkait Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Hal ini berdampak terhadapa menurunnya jumlah wisatawan mancanegara ke Indonesia. Dikutip dari data yang dirilis oleh BPS, menyatakan bahwa kunjungan wisatawan mancanegara tahun 2020 mengalami penurunan tajam hingga menyentuh angka sebesar 88,08% dibandingkan tahun 2019 (BPS, 2021). Tingkat penghunian kamar (TPK) hotel berbintang pada akhir Desember 2020 mengalami penurunan 18,06 poin dibanding TPK bulan yang sama pada tahun 2019. Tentu hal ini berdampak terhadap kondisi kelangsungan usaha di bidang pariwisata, hotel, dan restoran karena bisa dipastikan pendapatan pada sektor tersebut pasti mengalami penurunan yang drastis pada masa pandemi covid-19. Devisa yang didapatkan Indonesia dari sektor perhotelan saja hanya mendapatkan omset kurang lebih 20% padahal sebelum COVID omsetnya bisa sampai sebesar 70% (Setyaningrum et al., 2020). Ketua Umum Perhimpunan Hotel dan Restoran Indonesia, Haryadi Sukamdani menyebutkan ada 2.000 hotel dan 8.000 restoran menyatakan tutup operasional (Fisabil & Salsabila, 2021).
Sektor pariwisata, restoran, dan hotel memiliki tantangan tersendiri dalam menjaga keseimbanan keuangan ditengah dinamika pasar yang kompleks. Perusahaan-peusahaan dalam sektor ini seringkali menghadapi tekanan untuk beradaptasi dengan perubahan dalam perilaku konsumen, persaingan ketat, serta risiko-risiko eksternal yang tidak terduga, seperti bencana alam, pandemi, dan atau krisis kesehatan global, yang dapat secara signifikan mempengaruhi kinerja keuangan mereka.   Jika perusahaan tidak mampu mengelola dan menghadapi persaingan serta kondisi ekonomi secara global pada masa covid-19 tidak menutup kemungkinan bahwa perusahaan akan menghadapi kesulitan keuangan yang akan
menjadi awal dari kebangkrutan perusahaan (Liana & Sutrisno, 2014). Komarudin menyatakan tindakan preventif untuk meminimalisir terjadinya kebangkrutan adalah dengan mengecek kondisi keuangan perusahaan melalui analisis laporan keuangan (Komarudin et al., 2019). Dalam menghadapi kondisi tersebut, analisis keuangan menjadi alat yang sangat penting bagi para pemangku kepentingan untuk memahami dan mengukur kesehatan keuangan perusahaan. Rasio keuangan menjadi instrumen utama dalam memberikan gambaran mengenai kinerja operasional, struktur modal, dan daya likuiditas suatu perusahaan. Melalui rasio keuangan, kita dapat menganalisis sejauh mana perusahaan mampu menghasilkan keuntungan, membayar utang, dan menjaga tingkat likuiditas yang memadai.
Terdapat berbagai model analisis yang dapat digunakan dalam menghitung adanya potensi kebangkrutan dan seringkali menunjukkan hasil analisis yang berbeda, dikarenakan analisis rasio keuangan dan cut-off yang digunakan juga (Priyono et al., 2019). Diantara model analisis yang dapat digunakan adalah model Altman Z-Score, Springate S-Score, Zmijewski X-Score, Groover, Foster, Olshon, dan Taffler. Prediksi kebangkrutan dengan menggunakan model analisis Altman, Springate, dan  Zmijewski sebelumnya telah dilakukan oleh beberapa peneliti seperti (Putri & Challen, 2021)  yang mempelajari potensi kebangkrutan pada perusahaan sektor pertambangan dan batu bara. Hanifa, et al  meneliti pada perusahaan sektor restoran, hotel, dan pariwisata (Hanifa et al., 2020). Pelitawati, et al meneliti pada perusahaan di BEI (Putri & Challen, 2021)  dan Al-Rahma, et al meneliti pada perusahaan sektor otomotif. Terdapat perbedaan hasil penelitian sebelumnya yang telah dilakukan peneliti dikarenakan objek dan periode penelitian yang berbeda (Priyono, 2019). Oleh karena itu peneliti tertarik untuk menguji model analisis terbaik diantara ketiga model analisis kebangkrutan yaitu model Altman Z-Score, Springate S-Score, Zmijewski X-Score pada periode penelitian 2019-2022 dimana tahun 2020-2021 terjadi COVID yang melanda seluruh dunia terutama berdampak pada sektor pariwisata dan di 2022 perekonomian mulai bergerak kembali.
Dalam upaya untuk meningkatkan analisis keuangan, model Z-Score muncul sebagai alat yang efektif dalam memprediksi risiko kebangkrutan suatu perusahaan. Model ini, yang pertama kali diperkenalkan oleh Altman pada tahun 1968, memberikan formula matematis yang menggabungkan beberapa rasio keuangan kunci untuk menghasilkan skor yang mencerminkan tingkat rasio kebangkrutan. Altman Z-Score sendiri memiliki tiga varian yang dirancang untuk sektor-sektor tertentu, termasuk perusahaan manufaktur, non manufaktur, dan yang dikembangkan olek Zmijewski untuk memperhitungkan karakteristik khusus perushaan kecil. Berdasarkan penelitian terdahulu yang membahas tentang “Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Z-Score, Springate, dan Zmijewski yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia” memiliki hasil penelitian yang menunjukkan bahwa model Altman ialah model prediksi kebangkrutan yang memiliki tingkat akurasi urutan kedua yaitu 90% (Melissa & Banjarnahor, 2020).
Model Springate Z-Score adalah salah satu alat prediktif risiko kebangkrutan yang digunakan untuk menilai kesehatan keuangan suatu perusahaan. Dikembangkan oleh Derek Springate, model ini bertujuan untuk memberikan indikator yang dapat membantu dalam mengidentifikasi perusahaan-perusahaan yang rentan mengalami kebangkrutan. Springate Z- Score memanfaatkan beberapa rasio keuangan kunci yang dianggap memiliki hubungan kuat dengan kemungkinan risiko keuangan yang tinggi. Komponen-komponen Springate Z-Score meliputi, Working Capital to Total Assets (WCTA), Retained Earning to Total Assets (RETA), Earning Before Interest and Tax to Total Assets (EBITTA), dan Market Value of Equity to Book Value of Total Debt (MVEBVTD). Berdasarkan penelitian terdahulu yang membahas tentang “Analisis Kebangkrutan Pada Perusahaan Sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel” menyimpulkan dengan hasil dari percobaan tiga model yaitu model Altman Z-Score, Springate S-Score, dan Zmijewski X-Score, model Springate S-Score memiliki hasil akhir
dengan akurasi tertinggi 80,77% dinilai lebih akurat dalam memprediksi kemungkinan kebangkrutan (Syahrenny, 2023).
Model Zmijewski X-Score adalah salah satu alat prediktif risiko kebangkrutan yang digunakan untuk menilai potensi risiko keuangan suatu perusahaan. Dikembangkan oleh Robert M. Zmijewski, model ini menggunakan sejumlah rasio keuangan untuk memberikan indikasi tentang kemungkinan kebangkrutan perusahaan. X-Score dirancang untuk memberikan peringatan dini terkait risiko keuangan yang dapat mempengaruhi kelangsungan hidup perusahaan. Penggunaan Model Zmijewski X-Score penting dalam menganalisis risiko keuangan dan potensi kebangkrutan perusahaan. Investor, analis keuangan, dan manajemen perusahaan dapat memanfaatkan informasi yang dihasilkan oleh model ini untuk mengidentifikasi potensi risiko dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk memitigasi risiko keuangan. Berdasarkan penelitian terdahulu yang membahas tentang “Laporan Keuangan dan Prediksi Kebangkrutan Perusahaan” menyimpulkan bahwa model Zmijewski memiliki akurasi yang tinggi yaitu 100% sehingga model prediksi tersebut merupakan model prediksi yang terakurat untuk memprediksi potensi kebangkrutan (Masdiantini et al., 2020).
Model Grover ialah modifikasi atau perancangan ulang dari model uji financial distress model Altman Z-Score. Metode Grover ini dikembangkan oleh Jeffrey S.Grover ditahun 2001 dengan menggunakan sampel sejumlah 70 perusahaan. Model Grover juga menjadi salah satu alat prediktif risiko kebangkrutan yang digunakan untuk menilai potensi risiko keuangan suatu perusahaan. Model Grover merupakan desain beserta nilai yang dilakukan dengan cara pengulangan dari model Altman (Erawan & Wahyuni, 2021). Berdasarkan penelitian terdahulu yang membahas tentang “Analisis Laporan Keuangan Dalam Meprediksi Kebangkrutan Dengan Model Springate Dan Model Grover Pada Perushaan Pertambangan” menyimpulkan bahwa sebanyak 53% menyatakan model Springate yang paling akurat, model Grover sebanyak 30%. Kemudian model Springate dan model Grover memiliki kesamaan (Erawan & Wahyuni, 2021).
Model Taffler, juga dikenal sebagai “Taffler Z-Score”, ialah salah satu model yang digunakan untuk menganalisis risiko kebangkrutan suatu perusahaan. Model ini dikembangkan oleh Richard J. Taffler dan telah digunakan secara luas dalam literatur keuangan untuk mengidentifikasi perusahaan yang berpotensi mengalami kesulitan keuangan atau risiko kebangkrutan (Bloom & Reenen, 2013). Model Taffler dapat memberikan informasi yang berguna kepada analis keuangan, investor, dan manajemen perusahaan untuk mengidentifikasi potensi risiko kebangkrutan (Hammond et al., 2023). Berdasarkan penelitian terdahulu yang membahas tentang “Analisis Perbandingan Model Taffler, Springate, dan Grover Dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan” menyimpulkan bahwa model prediksi kebangkrutan yang paling akurat dengan tingkat 96% dan memiliki tingkat kesalahan terendah 4% ialah model Taffler (Prakoso et al., 2022).
Penelitian ini membandingkan beberapa model financial distress telah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya antara lain Syahrenny (2023), Prakoso (2022), Asmaranda (2022), Masdianti (2020), dan Melissa (2012) yang meneliti tentang Analisis Perbandingan model Altman, Taffler, Springate, Grover, dan Zmijewski. Hasil dari  penelitian tersebut menunjukkan belum konsisten untuk menentukan manakah model yang benar-benar bagus untuk memprediksi kebangkrutan. Penelitian ini menyajikan kembali 5 model financial distress untuk mendapatkan model yang benar-benar konsisten memprediksi kebangkrutan.

## KAJIAN TEORI
Teori Sinyal ( Signaling Theory)
Teori ini didasarkan pada asumsi bahwa informasi yang diterima oleh setiap pihak tidak sama. Selain itu, teori ini menunjukkan bahwa ada asimetri informasi antara manajemen dan pihak yang berkepentingan seperti kreditur, investor, masyarakat, pemasok, dan pemerintah. Dengan demikian, laporan keuangan harus diterbitkan oleh manajemen untuk
memberikan informasi kepada pihak-pihak berkepentingan. Teori sinyal dapat dihubungkan dengan pengujian financial distress perusahaan, sebab pengungkapan informasi perusahaan dalam bentuk laporan keuangan yang diungkapkan oleh manajemen dapat memberikan sinyal untuk nantinya dapat digunakan untuk menganalisis kinerja perusahaan serta dapat menunjukkan kegagalan maupun kesuksesan finansial perusahaan. Hal ini menunjukkan pula bahwa teori sinyal dapat dihubungkan dengan financial performance perusahaan (Ningsih & Asandimitra, 2021). Hubungan teori sinyal dengan potensi kebangkrutan ialah jika laporan keuangan perusahaan tersebut menunjukkan adanya gejala potensi kebangkrutan maka investor akan memilih berinvestasi pada perusahaan lain.
Pengaruh Model Altman Z-Score terhadap potensi kebangkrutan perusahaan Pada tahun 1968 Analisis Z-Score diperkenalkan Altman sebagai analisis yang menghubungkan berbagai rasio dalam laporan keuangan sebagai variabelnya serta menggabungkannya ke dalam bentuk persamaan untuk memperoleh nilai Z, dimana nilai Z adalah nilai untuk  memprediksi kondisi perusahaan, baik dalam keadaan sehat ataupun bangkrut.(Purnajaya & Merkusiwati, 2014). Model Altman Z-Score merupakan salah satu model diskriminan dari Amerika yang sering dipakai untuk prediksi kebangkrutan. (Marcelinda et al., 2014). Z-Score merupakan suatu persamaan multivariable yang digunakan oleh altman untuk memprediksi kebangkrutan. (Prihadi, 2019). Kedua model rata-rata memberikan penilaian yang baik dan buruk, hal ini dikarenakan pada beberapa perusahaan mengalamai peningkatan  dan kerugian dalam operasionalnya, dan mengalami penurunan atau peningkatan pada total aktiva sehingga dalam prediksi kebangkrutan perusahaan dikategorikan dalam keadaan sehat hingga berpotensi bangkrut (Zakkiyah & Wijoyo, 2012).
Pengaruh Model Springate Z-Score terhadap potensi kebangkrutan perusahaaan Pada (Prakoso et al., 2022) menyatakan bahwa model Springate Z-Score mengenai hasil model prediksi kebangkrutan Springate selama 2017-2019, diperoleh sebanyak 17 perusahaan diprediksi tidak bangkrut & 8 perusahaan diprediksi akan mengalami bangkrut di masa mendatang. Jika dihubungkan dengan teori sinyal maka 17 perusahaan hasilnya yang diprediksi tidak bangkrut maka bisa memperkuat sinyal positif bagi pihak berkepentingan. Sementara untuk 8 perusahaan yang hasilnya diprediksi akan mengalami bangkrut di masa mendatang maka dapat memperkuat sinyal negatif yang  bisa merugikan pihak yang berkepentingan.  (Asmaradana & Satyawan, 2022)  menyatakan bahwa jika model prediksi Springate kurang relevan jika digunakan untuk memprediksi financial distress.
Pengaruh Model Zmijewski X-Score terhadap potensi kebangkrutan perusahaan Pada (Asmaradana & Satyawan, 2022) menyatakan bahwa jika model Zmijewski lebih banyak memprediksi sampel perusahaan dalam kondisi sehat, yang nyatanya dalam kondisi financial distress. Sebanyak 19 sampel diprediksi dalam kondisi sehat dengan model Zmijewski, namun nyatanya 19 sampel tersebut dalam kondisi financial distress. (Zakkiyah & Wijoyo, 2012) menyatakan bahwa batas atas menentukan skor minimal bagi suatu perusahan unutk dinyatakan dalam kondisi buruk dan bisa dikatakan bangkrut, dan apabila skor berada diantara batas bawah dan batas atas maka perusahaan dikategorikan dalam kondidi rawan.
Pengaruh Model Gover terhadap potensi kebangkrutan perusahaan Pada (Asmaradana & Satyawan, 2022) menyatakan bahwa model prediksi financial distress dengan tingkat akurasi tertinggi didapat oleh model analisis Grover sebesar 82% dengan tipe error I dan II sebesar 9%. Artinya, model Grover dapat memprediksi financial distress dengan benar sebanyak 82 dari 100 sampel dengan prediksi salah hanya 18 sampel.

## Pengaruh Model Taffler terhadap potensi kebangkrutan perusahaan
Model Taffler menggunakan 4 rasio keuangan yang memungkinkan untuk melakukan prediksi kebangkrutan dan dikembangkan dari model sebelumnya yaitu Altman Z-Score (Fanny & Retnani, 2017). (Masdiantini et al., 2020) pada penelitian ini dapat diketahui bahwa tidak terdapat perusahaan yang memiliki potensi kebangkrutan, sehingga model Taffler memprediksi tidak ada potensi mengalami kebangkrutan pada perusahaan nya.
Perbedaan Model Altman Z-Score dengan model Springate, Zmijewski, Grover, dan Taffler terhadap prediksi kebangkrutan perusahaan Model Altman Z -  Score Menurut Sartono (2010:115) model Altman Z-Score merupakan model perhitungan yang dapat menyajikan data tentang potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Dalam memprediksi financial distress terdapat model lain seperti Model Springate , Model Zmijewski, Model Grover, dan Model Taffler yang memiliki karakteristik yang berbeda hal ini sejalan dengan penelitian Meliawati (2016) dan Fanny (2017) yang menemukan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara model Altman Z - Score dengan model Springate. Penelitian lain yang dilakukan oleh Priambodo (2018) serta Haryani dan Sujianto (2017) juga meyatakan bahwa terdapat perbedaan hasil prediksi antara model Altman Z-Score dengan model Zmijewski . Selain terdapat perbedaan model antara model Altman  Z -  Score dengan Springate dan Zmijewski , pada penelitian Prihatini dan Sari (2013) serta Permana dkk. (2017) dinyatakan bahwa terdapat perbedaan pada hasil prediksi model atman z-score dengan model Grover dan model Taffler. Berdasarkan uraian yang didukung oleh hasil penelitian terdahulu, maka hipotesis yang diajukan sebagai berikut.
H1: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Altman Z-Score dan Model Springate dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
H2: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Altman Z-Score dan Model Zmijewski dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
H3: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Altman Z-Score dan Model Grover dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
H4: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Altman Z-Score dan Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
Perbedaan Model Springate dengan model Zmijewski, Grover, dan Taffler terhadap prediksi kebangkrutan perusahaan
Model Springate merupakan hasil pengembangan analisis multi diskriminan dengan mengidentifikasi beberapa rasio keuangan yang mempengaruhi suatu fenomena bisnis agar mudah menarik suatu kesimpulan menurut Sunaryo (2015 :164). Pengujian menggunakan 4 rasio ini memiliki standar hasil untuk mengkasifikasikan prediksi financial distress , apabila hasil prediksi >0,862 maka perusahaan tidak berpotensi bangkrut. Hal ini berbeda dengan standar hasil prediksi model lain seperti model Zmijewski, model Grover, dan model Taffler, pernyataan ini didukung melalui penelitian Wijaya (2017) serta Picestalia dan Priyadi (2019) yang menyatakan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara model Springate dan model Zmijewski . Sedangkan perbedaan antara model Springate dengan model Grover, dan model Taffler ditegaskan melalui penelitian Prihatini dan Sari (2013) serta Permana dkk. (2017). Berdasarkan uraian yang didukung oleh hasil penelitian terdahulu, maka diajukan hipotesis sebagai berikut.
H5: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Springate dan Model Zmijewski dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
H6: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Springate dan Model Grover dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
H7: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Springate dan Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
Perbedaan Model Zmijewski dengan model Grover dan model Taffler terhadap prediksi kebangkrutan perusahaan
Menurut Wijaya (2017) model yang dikembangkan oleh Zmijewski pada tahun 1984 dalam perhitungannya menggunakan rasio yang mengukur kinerja keuangan perusahaan, rasio laverage serta rasio likuiditas. Ciri tersebut menyebabkan perbedaan hasil prediksi dengan model lain, sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Putra dan Rahma (2016) serta Priambodo (2018) menyatakan bahwa terdapat perbedaan hasil prediksi antara model Zmijewski dengan model Grover dan antara model Zmijewski dengan model Taffler. Berdasarkan uraian yang didukung oleh hasil penelitian terdahulu, maka diajukan hipotesis sebagai berikut.
H8: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Zmijewski dan Model Grover dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
H9: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Zmijewski dan Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
Perbedaan Model Grover dengan Taffler terhadap prediksi kebangkrutan perusahaan Model Taffler tersusun berdasarkan pada model Altman dan model tersebut juga berdasarkan pada metode analisis diskriminan. Model Taffler berjumlah empat variabel. Model tersebut dapat digambarkan dengan rumus sebagai berikut (Karas dan Srbova, 2019). Berdasarkan uraian yang didukung oleh hasil penelitian terdahulu, maka diajukan hipotesis sebagai berikut.
H10: Terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Grover dan Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada Perusahaan Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI periode 2020-2022.
METODE PENELITIAN
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode deskriptif komparatif dengan jenis atau pendekatan kuantitatif untuk melakukan pengujian perbedaan financial distress dan financial performance sebelum dan setelah pandemi covid-19 perusahaan sektor industri.
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini ialah perusahaan sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang sebanyak 48 perusahaan selama kurun waktu 3 tahun yaitu dimulai 2020-2022 berupa laporan keuangan. Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan secara teknik purposive sampling . Pengukuran Variabel
Tabel 1. Pengukuran Variabel Variabel Indikator Sumber Referensi Variabel Dependen

## Financial
Distress Variabel dummy ditunjukkan lewat ukuran binominal, dengan seterminasi yakni; “1 bagi perusahaan yang  hadapi  financial distress serta 0 bagi perusahaan yang dalam kondisi sehat. Dalam mengkategorikan financial distress”, Priambodo (2017) menentukan kirteria sebagai berikut : “(1) Perusahaan yang miliki net income negatif sepanjang 3 tahun beruntun, (2) Perusahaan yang tidak memberikan deviden lebih dari 1 tahun”. (Altman et al., 2019:8) Varabel Independen Model Altman Z-Score
Z = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Keterangan:
Z   = Financial distress index
X1  = Working capital / total assets
X2 = Retained earning / total assets
X3 = Earning before interest and taxes / total assets
X4  = Book value of equity / book value of liabilities
Di mana model Altman memiliki 3 kriteria untuk menggolongkan hasil perhitungan, yaitu :
Z < 1,10  = perusahaan dalam kondisi financial distress
1,10 < Z < 2,60 = perusahaan dalam zona
grey area Z > 2,60 = perusahaan dalam kondisi sehat (Edward I, Altaman, 1968) Model Analisis Springate Z- Score S = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 Keterangan : S   = Financial distress index X1  = Working capital / total assets (Gordon L.V. Springate, 1968)
X2 = Earnings before interest and taxes / total asset
X3  = Earnings before taxes  / current liabilities
X4 = Sales / total assets
Di mana model Springate memiliki 2 kriteria untuk menggolongkan hasil perhitungan, yaitu :
S < 0,862 = perusahaan dalam kondisi financial distress
S ≥ 0,862 = perusahaan dalam kondisi sehat
Model Analisis Zmijewski X-
Score
X = -4,3 – 4,5X1 + 5,7X2 – 0,004X3
Keterangan :
X   = Financial distress index
X1  = Nett income / total assets (ROA)
X2 = Total liabilities / total assets
X3  = Current assets / current liabilities
Di mana model Zmijewski memiliki 2 kriteria untuk menggolongkan hasil perhitungan, yaitu :
X ≥ 0 = perusahaan dalam kondisi financial
distress X < 0 = perusahaan dalam kondisi sehat (Zmijewski dari Zmijewski, 1984) Model Analisis Grover G = 1,650X1 + 3,404X3 – 0,016ROA Keterangan : G   = Financial distress index X1  = Working capital / total assets
X3  = Earning before interest and taxes / total assets ROA = Net income / total assets (Jeffrey S. Grover, 2001)
Di mana model Grover memiliki 3 kriteria untuk menggolongkan hasil perhitungan, yaitu :
G  ≤ -0,02 = perusahaan dalam kondisi financial distress
- 0,02  ≥  G  ≤  0,01=  perusahaan  dalam  zona
grey area
G ≥ 0,01 = perusahaan dalam kondisi sehat
Model Analisis Taffler
Z = 0,717X1 + 0,842X2 + 3,107X3 + 0,42X4 +
0,998 X5
ZT = 3,2 + 12,18T1 + 2,5T2 – 10,68T3 + 0,029

## T4
Keterangan:
T1 = Laba sebelum pajak/ kewajiban lancar
T2 = Aset lancer/total kewajiban
T3 = Kewajiban lancer/ total aset T4 = (Aset cepat -  hutang lancar) / {(penjualan  -  laba sebelum pajak – depresiasi)} / 365
Nilai pisah batas model Taffler (1983):
Jika Z > 0 : Perusahaan tidak dalam kondisi delisting
Jika Z < 0 : Mengalami delisting.
(R.J Taffler, 1983)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil seleksi sampel berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dapat dilihat pada Tabel 2.
No KRITERIA JUMLAH 1 Perusahaan sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode pengamatan 2020-2022 48 2 Perusahaan sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang menyajikan laporan keuangan tahunan pada periode pengamatan 2020-2022 -6
Tabel 2. Kriteria Sampel Analisis statistik  deskriptif memberikan gambaran umum mengenai gambaran umum mengenai variabel-variabel yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 3. Hasil Analisis Statistik Deskriptif Variabel N Minimum Maximum Mean Std. Dev ALTMAN 66 -999030.00 2733796.00  2.323.864.697 63.361.852.940 SPRINGATE 66 -279468.00 358090.00 -256.370.909 8.835.412.983 ZMIJEWSKI 66 -685496.00 1498125.00  2.775.391.818 27.908.176.531 GROVER 66 -295603.00 149529.00 -159.207.121 6.805.114.256 TAFFLER 66 1364109.00 8074126.00  38.181.164.091  95.253.596.427 Valid N (listwise) 66
Sumber: Hasil olah data dengan SPSS 25, 2024 Dari table descriptive statistics, dapat disimpulkan jika score dari model Altman memiliki nilai minimum sebesar -999030.00 yang jadi score perusahaan BUVA pada tahun 2020 dan diprediksi distress, nilai maksimum yakni 2733796.00 yang jadi score dari perusahaan ARTA pada tahun 2021 dan diprediksi non distress, nilai mean yakni 232386.4697 dan dengan standar deviasi yakni 633618.52940.
Model Springate memiliki nilai minimum yakni -279468.00 yang merupakan score perusahaan BUVA pada tahun 2020 dan diprediksi distress, nilai maksimum yakni 358090.00 yang jadi score dari perusahaan KDTN pada tahun 2021 dan diprediksi non distress , nilai mean yakni -25637.0909 dan dengan standar deviasi yakni 88354.12983. Model Zmijewski memiliki nilai minimum yakni -685496.00 yang merupakan score perusahaan JGLE pada tahun 2022 dan diprediksi distress, nilai maksimum yakni 1498125.00 yang jadi score dari perusahaan BUVA pada tahun 2020 dan diprediksi non distress, nilai mean yakni 277539.1818 dan dengan standar deviasi yakni 279081.76531. Model Grover memiliki nilai minimum yakni -295603.00 yang merupakan score perusahaan BUVA pada tahun 2020 dan diprediksi distress , nilai maksimum yakni 149529.00 yang jadi score dari perusahaan KDTN pada tahun 2021 dan diprediksi non distress, nilai mean yakni -15920.7121 dan dengan standar deviasi yakni 68051.14256. Model Taffler memiliki nilai minimum yakni 1364109.00 yang merupakan score perusahaan CLAY pada tahun 2020 dan diprediksi distress, nilai maksimum yakni 8074126.00 yang jadi score dari perusahaan KDTN pada tahun 2021 dan diprediksi non distress , nilai mean yakni 3818116.4091 dan dengan standar deviasi yakni 952535.96427.
Tabel 4. Hasil Uji Akhir Tingkat Akurasi dan Tipe Error
3 Perusahaan sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang berpotensi bangkrut atau yang sudah bangkrut selama periode pengamatan 2020-2022 -20 Jumlah Perusahaan 22 Jumlah sampel penelitian 22 x 3 tahun 66 Jumlah sampel yang dapat diolah 66
No Model Tingkat Akurasi Tipe Error 1 Taffler 100% 0% 2 Springate S-Score 94% 6% 3 Grover 42% 58% 4 Altman Z-Score 30% 50% 5 Zmijewski X-Score 21% 79% Sumber: Hasil olah data dengan SPSS 25, 2024
Pada tabel diatas menunjukkan tingkat akurasi dan tipe error dari keseluruhan model prediksi. Model prediksi financial distress dengan tingkat akurasi tertinggi didapat oleh model Taffler sebesar 100% dengan tipe error sebesar 0%. Artinya, model Taffler kurang dapat memprediksi financial distress dengan benar. Model analisis Springate S-Score memprediksi financial distress dengan tingkat akurasi sebesar 94%, tipe error sebesar 6%. Hal tersebut menjelaskan jika model Springate S-score lebih banyak memprediksi sampel perusahaan dalam kondisi financial distress. Model Altman Z-Score memprediksi financial distress dengan tingkat akurasi 30%, tipe error sebesar 50%. Hal tersebut menjelaskan jika model Altman Z- Score lebih banyak memprediksi sampel perusahaan dalam kondisi financial distress. Model analisis Zmijewski X-Score memprediksi financial distress dengan tingkat akurasi sebesar 21%, tipe error sebesar 79%. Hal tersebut menjelaskan jika model Zmijewski X-Score lebih dikit memprediksi sampel perusahaan dalam kondisi financial distress . Model analisis Grover memprediksi financial distress dengan tingkat akurasi sebesar 42%, tipe error sebesar 58%. Hal tersebut menjelaskan jika model Grover lebih banyak memprediksi sampel perusahaan dalam kondisi financial distress.
Tabel 5. Hasil Uji Normalitas Altman Z-SCORE N Sig. α Keterangan 66 0,000 0,05 Data Tidak Normal Springate S-Score N Sig. α Keterangan 66 0,000 0,05 Data Tidak Normal Zmijewski Z-Score N Sig. α Keterangan 66 0,000 0,05 Data Tidak Normal Grover N Sig. α Keterangan 66 0,000 0,05 Data Tidak Normal Taffler N Sig. α Keterangan 66 0,000 0,05 Data Tidak Normal
Sumber: Hasil olah data dengan SPSS 25, 2024 Uji normalitas yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov- smirnov yang bertujuan untuk menguji apakah data yang digunakan merupakan data yang berdistribusi normal atau tidak berdistribusi normal.  Berdasarkan  hasil olah data menunjukkan bahwa model Altman, Srpingate, Zmijewski, Grover, dan Taffler 2020-2022 memiliki distribusi data yang tidak normal karena hasil Asymp. Sig. (2-tailed) menunjukkan nilai 0,000 yang mana hasil tersebut kurang dari 0,05. Dari hasil ini dapat diambil langkah uji
beda dengan menggunakan uji statistika non-parametrik yaitu uji Wilcoxon Signed Rank Test dikarenakan rata-rata sampel tersebut tidak berdistribusi normal.

## Tabel 6. Hail Uji Wilcoxon Signed Rank Test
Sumber: Hasil olah data dengan SPSS 25, 2024 Berdasarkan tabel  diatas menujukkan bahwa hasil pengujian H 1 Model Altman dengan Model Springate tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara Model Altman dan Model Springate dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 1 diterima. Hasil pengujian H 2 Model Altman dengan Model Zmijewski tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,055 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terdapat perbedaan antara Model Altman dan Model Zmijewski dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 2 ditolak. Hasil pengujian H 3 Model Altman dengan Model Grover tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara Model Altman dan Model Grover dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 3 diterima. Hasil pengujian H 4 Model Altman dengan Model Taffler tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara Model Altman dan Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 4 diterima. Hasil pengujian H 5 Model Springate dengan Model Zmijewski tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara Model Springate dan Model Zmijewski dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 5 diterima. Hasil pengujian H 6 Model Springate dan Model Grover tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,047 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara Model Springate dan Model Grover dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 6 diterima. Hasil pengujian H 7 Model Springate dan Model Taffler  tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara Model Springate dan Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 7 diterima. Hasil pengujian H 8 Model Zmijewski dan Model Grover tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara Model Zmijewski dan Model Grover dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 8 diterima.
Variabel Z Asymp. Sig. (2-tailed) Keterangan Altman - Springate -     4,238 0,000 H 1 Diterima Altman - Zmijewski -     1,920 0,055 H 2 Ditolak
Altman - Grover
-     4,213 0,000 H 3 Diterima Altman - Taffler -     7,062 0,000 H 4 Diterima Springate - Zmijewski -     6,653 0,000 H 5 Diterima Springate - Grover -     1,990 0,047 H 6 Diterima Springate - Taffler -     7,062 0,000 H 7 Diterima Zmijewski - Grover -     6,570 0,000 H 8 Diterima Zmijewski - Taffler -     7,062 0,000 H 9 Diterima Grover - Taffler -     7,062 0,000 H 10 Diterima
Hasil pengujian H 9 Model Zmijewski dan Model Taffler tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara Model Zmijewski dan Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 9 diterima. Hasil pengujian H 10 Model Grover dan Model Taffler tahun 2020-2022 dapat dilihat nilai Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000 < 0,05 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat perbedaan antara Model Grover dan Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada suatu perusahaan. Kesimpulan ini membuktikan bahwa H 10 diterima.

## PEMBAHASAN PENELITIAN
Perbedaan Signifikan Antara Model Altman Z-Score terhadap Model Springate S-Score Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Springate S-Score diperoleh nilai signifikan sebesar 0,000 yang artinya nilai signifikan tersebut lebih kecil dari nilai alpha 0,05 hal ini menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Altman Z-Score dan Model Springate S-Score dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sector Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022. Hasil ini sejalan dengan penelitian Meliawati (2016) dan Fanny (2017), dimana terdapat perbedaan signifikan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Spribgate S-Score dalamm memprediksi financial distress.
Perbedaan Signifikan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Zmijewski X-Score Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Altman Z-Score  terhadap Model Zmijewski diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,055 yang artinya nilai signifikansi tersebut lebih besar dari nilai alpha 0,05 hal ini menunjukan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Zmijewski X-Score dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022.  Hasil ini bertentangan dengan penelitian Priambodo (2018) dan Sujianto (2017), dimana terdapat perbedaan signifikan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Zmijewski X-Score dalam memprediksi financial distress . Perbedaan Signifikan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Grover Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Grover diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000 yang artinya nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari nilai alpha 0,05 hal ini menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Grover dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022. Hasil ini sejalan dengan penelitian Prihatini dan Sari (2013) serta Permana, dkk. (2017), dimana terdapat perbedaan signifikan antara Model Altman Z Score terhadap Model Grover dalam memprediksi financial distress.

## Perbedaan Signifikan antara Model Z-Score terhadap Model Taffler
Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Taffler diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000 yang artinya nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari nilai alpha 0,05 hal ini menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Altman Z-Score terhadap Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022. Perbedaan Signifikan antara Model Springate S-Score terhadap Model Zmijewski X-Score Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Springate S-Score terhadap Model Zmijewski X- Score diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000 yang artinya nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari nilai alpha 0,05 hal ini menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Springate S-Score terhadap Model Zmijewski X-Score dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022. Hasil ini bertentangan dengan penelitian Wijaya (2017) serta Picestalia dan Priyadi (2019), dimana terdapat perbedaan signifikan antara Model Springate terhadap Model Zmijewski dalam memprediksi financial distress .

## Perbedaan Signifikan antara Model Springate S-Score terhadap Model Grover
Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Springate S-Score terhadap Model Grover diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,047 yang artinya nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari nilai alpha 0,05 hal ini menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Springate S-Score terhadap Model Grover dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sector Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022. Hasil ini sejalan dengan penelitian Prihatini dan Sari (2013) serta Permana, dkk. (2017), dimana terdapat perbedaan signifikan antara Model Springate S-Score terhadap Model Grover dalam memprediksi financial distress .
Perbedaan Signifikan antara Model Springate terhadap Model Taffler Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Springate S-Score terhadap Model Taffler diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000 yang artinya nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari nilai alpha 0,05 hal inin menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Springate S-Score terhadap Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sector Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022. Perbedaan Signifikan antara Model Zmijewski X-Score terhadap Model Grover Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Zmijewski X-Score terhadap Model Grover diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000 yang artinya nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari nilai alpha 0,05 hal ini menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Zmijewski X-Score terhadap Model Grover dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sector Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022. Hasil ini bertentangan dengan penelitian Rahma (2016) serta Priambodo (2018), dimana terdapat perbedaan signifikan antara Model Zmijewski X-Score terhadap Model Grover dalam memprediksi financial distress .
Perbedaan Signifikan antara Model Zmijewski X-Score terhadap Model Taffler Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Zmijewski X-Score terhadap Model Taffler diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000 yang artinya nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari nilai alpha 0,05 hal ini menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Zmijewski X-Score terhadap Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sector Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022.

## Perbedaan Signifikan antara Model Grover terhadap Model Taffler
Hasil uji hipotesis perbedaan antara Model Grover terhadap Model Taffler diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,000 yang artinya nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari nilai alpha 0,05 hal ini menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara Model Grover terhadap Model Taffler dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sector Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI tahun 2020-2022.

## Deskripsi Hasil Model Prediksi
Berdasarkan pada perhitungan akurasi hasil model prediksi, diperoleh model yang cocok guna memprediksi financial distress pada perusahaan sector Pariwisata, Restoran, dan Hotel yang terdaftar di BEI 2020-2022 ialah Model Springate S-Score memiliki nilai akurasi 94% dan nilai error 6%, walaupun yang tertinggi nilai akuransinya Model Taffler tetapi Model Taffler unutk nilai error nya 0% jadi belum signifikan. Selain memiliki nilai akurasi tinggi, model ini menggunakan 4 rasio dalam perhitungannya yaitu working capital/total asset, EBIT/total asset, EBT/current liabilities dan sales/total asset. Terdapat satu rasio pada Model Springate S-Score yang menggambarkan kondisi perusahaan guna memenuhi kewajiban jangka pendeknya yaitu EBT/current liabilities. Sejalan dengan penelitian Plat and Plat dalam Fahmi (2013:158) kondisi kesulitan keuangan dimulai saat perusahaan mulai kesulitan memenuhi kewajiban yang bersifat jangka pendek, pendapat tersebut mendukung variable hitung Model Springate S-Score dalam memprediksi financial distress. Hasil ini sejalan dengan pnelitian Aprilia Safitri dan Ulil Hartono (2014), Randy Kurnia Permana dkk. (2017), Haryani dan Sujianto (2017), Fairuz Zabady dkk. (2016), Picestalia dan Priyadi (2019) yang menyatakan Model Springate S- Score merupakan model paling akurat dalam memprediksi financial distress.

## SIMPULAN
Terdapat perbedaan signifikan model Altman Z-Score,  terhadap model Springate S-Score, tidak terdapat perbedaan signifikan model Altman Z-Score terhadap model Zmijewski X- Score, terdapat perbedaan signifikan model Altman Z-Score terhadap model Grover, terdapat perbedaan signifikan model Altman Z-Score terhadap model Taffler, terdapat perbedaan signifikan model Springate S-Score terhadap model Zmijewski X-Score, terdapat perbedaan signifikan model Springate S-Score terhadap model Grover, terdapat perbedaan signifikan model Springate S-Score terhadap model Taffler, terdapat perbedaan signifikan model Zmijewski X-Score terhadap model Grover, terdapat perbedaan signifikan model Zmijewski X-Score terhadap model Taffler, dan terdapat perbedaan signifikan model Grover terhadap model Taffler.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terdapat beberapa keterbatasan yang dialami oleh peneliti dalam melakukan penelitian ini adalah sampel penelitian ini hanya terbatas pada perusahaan sector Pariwisata, Restoran, dan Hotel sehingga hasil penelitian ini tidak dapat digeneralisasikan untuk kelompok industry lainnya, periode pengamatan yang cukup pendek yaitu  tiga tahun mulai dari 2020-2022, dan penelitian ini hanya melakukan pengkajian terhadap perbandingan model financial distress model Altman Z-Score, Springate S-Score, Zmijewski X-Score, Grover, dan Taffler, sehingga perlu dikembangkan peneliti lebih lanjut untuk meneliti model lain yang belum dikaji terhadap financial distress.
Berdasarkan kesimpulan dan keterbatasan yang telah dijabarkan, penulis dapat memberikan saran yaitu peneliti selanjutnya disarankan untuk melakukan penelitian dengan menggunakan sampel dari sector lain, tidak hanya dari sektor pariwisata, restoran, dan hotel yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dan juga memperpanjang tahun periode agar hasil penelitian lebih akurat, bagi peneliti selanjutnya disarankan menambah jumlah sampel dengan jenis perusahaan lain, sehingga diharapkan dapat menghasilkan penelitian yang lebih baik, dan peneliti selanjutnya disarankan dapat memakai proksi lain atau menambah variabel- variabel lain.
Referensi : Asmaradana, L. B., & Satyawan, M. D. (2022). Jurnal Ilmu Komputer, Ekonomi dan Manajemen (JIKEM) . 2 (1), 1325–1341. Bloom, N., & Reenen, J. Van. (2013). 済無 No Title No Title No Title. NBER Working Papers , 89. http://www.nber.org/papers/w16019 Erawan, P. R., & Wahyuni, M. A. (2021). Analisis Laporan Keuangan Dalam Memprediksi Kebangkrutan Dengan Model Springate Dan Model Grover Pada Perusahaan Pertambangan. JIMAT (Jurnal Ilmiah Mahasiswa Akuntansi) Universitas , 12 (02), 625–634. Fanny, T. A., & Retnani, E. D. (2017). ANALISIS PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA SUB SEKTOR PERKEBUNAN . 6 .
Fisabil, A. I., & Salsabila, D. T. (2021). Analisis Rasio Kebangkrutan Perusahaan pada Masa Pandemi . 13 , 99–108.
Hanifa, L., Hidayati, S. A., Aida, N., & Tara, A. (2020). ABSTRAK Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis perusahaan Restoran , Hotel dan Pariwisata yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016 sampai periode 2020 yang berpotensi mengalami kebangkrutan dengan menggunakan analisis model Zmijweski d . 12–21. Komarudin, Stafnita, & L, A. (2019). Analisis komparasi prediksi . 22 (September), 36–43.
Liana, D., & Sutrisno. (2014). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur . 1 (2), 52–62. Masdiantini, P. R., Made, N., & Warasniasih, S. (2020). Laporan Keuangan dan Prediksi Kebangkrutan Perusahaan . 5 (1), 196–220.
Melissa, P., & Banjarnahor, H. (2020). Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Z-Score, Springate, dan Zmijewski yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal EMBA , 8 (1), 903–912. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/emba/issue/view/2518
Ningsih, R. A., & Asandimitra, N. (2021). Jurnal Ilmu Manajemen . 11 (2014), 306–322. Prakoso, W. H., Ulupui, G. K. A., & Perdana, P. N. (2022). Jurnal akuntansi, perpajakan dan auditing . 3 (1).
Priyono, A. A., Salim, M. A., & Al-Rahma, A. A. (2019). Prodi manajemen . 44–58. Putri, M. E., & Challen, A. E. (2021). Prediksi kebangkrutan pada perusahaan yang terdaftar di bursa efek indonesia . 5 (2), 126–141. Setyaningrum, K. D., Dorkas, A., Atahau, R., & Madea, I. (2020). ANALISIS Z-SCORE DALAM MENGUKUR KINERJA KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN MANUFAKTUR PADA MASA PANDEMI COVID-19 A manufacturing company is a business entity whose main activity is to process raw materials into finished goods , therefore t . 3 (2), 74–87. Syahrenny, N. (2023). Analisis Kebangkrutan Pada Perusahaan Sektor Pariwisata, Restoran, dan Hotel. Jurnal Akuntansi Terapan Dan Bisnis , 3 (1), 54–63. https://doi.org/10.25047/asersi.v3i1.4041 Zakkiyah, U. Z., & Wijoyo, T. (2012). 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 ) . 12 (2), 1–10.