DOI: https://doi.org/10.38035/jafm.v5i3 Received: July 24 th 2024, Revised: August 03 rd 2024, Publish: August 18 th 2024 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

## Meta  Analisis  Hasil  Prediksi  Kegagalan  Perusahaan  dengan Pendekatan 4 Model Prediksi Kebangkrutan
Heri Triyono 1 , Nurmala Ahmar 2
1 Universitas Pancasila, Jakarta Selatan, Indonesia, heri.triyono@nindyakarya.co.id
2 Universitas Pancasila, Jakarta Selatan, Indonesia, nurmala.ahmar@univpancasila.ac.id
Corresponding Author: heri.triyono@nindyakarya.co.id 1
Abstract: The purpose of this study is to analyse and map the performance trends of financial distress  research  with  the  4  model  approach  namely  Altman  Z-Score,  Springate  Model, Zmijewski  Model,  and  Ohlson  O-Score  in  various  company  sectors.  This  research  uses  a systematic literature review (SLR) method that examines 37 articles in the 2019-2024 article publication time span. The results of the study present a mapping of companies that are in the distress  zone,  safe  zone  and  grey  zone,  mapping  based  on  the  Company  sector  sampled, mapping the visualisation results of bibliometric analysis, and mapping based on the journal index of the referenced article. The most companies are in the safe zone condition, the most sampled  company  sectors  are  the  transportation-logistics  sector,  insurance  companies  and special notation companies on the IDX. There are 9 clusters from the bibliometric visualisation results. Reference journals are dominated by national sinta indexed journals and international quartile. The contribution of this research provides conceptual insights for further research and management insights in analysing bankruptcy factors.

## Keywords: Literatur, Model Altman Z-Score, Springate, Zmijewski, Ohlson O-Score
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan memetakan tren kinerja dari penelitian financial  distress dengan  pendekatan  4  model  yaitu  Altman  Z-Score,  Springate Model, Zmijewski Model, dan Ohlson O-Score di berbagai sektor perusahaan. Penelitian ini menggunakan  metode systematic  literature  review (SLR)  yang  meneliti  37  artikel  dalam rentang  waktu  publikasi  artikel  tahun  2019-2024.  Hasil  penelitian  menyajikan  pemetaan perusahaan yang berada  pada distress  zone, safe zone dan grey zone , pemetaan berdasarkan sektor Perusahaan yang dijadikan sampel, pemetaan hasil visualisasi analisis bibliometrik, serta pemetaan berdasarkan indeks jurnal dari artikel yang dirujuk. Perusahaan paling banyak berada dalam kondisi safe zone, sektor Perusahaan yang paling banyak dijadikan sampel adalah sektor transportasi-logistik,  perusahaan  asuransi  dan  perusahaan  notasi  khusus  di  BEI.  Terdapat  9 cluster dari  hasil  visualisasi  bibliometric.  Jurnal  rujukan  didominasi  oleh  jurnal  terindeks nasional  sinta  dan  internasional quartile .  Kontribusi  penelitian  ini  memberikan  wawasan konseptual untuk penelitian selanjutnya dan wawasan manajemen dalam menganalisis faktor- faktor kebangkrutan.
Kata Kunci: Literatur, Model Altman Z-Score, Springate, Zmijewski, Ohlson O-Score

## INTRODUCTION
Prediksi kegagalan atau kebangkrutan perusahaan merupakan bidang studi yang sangat penting  dalam  keuangan  korporat.  Model  prediksi  kegagalan  membantu  pemangku kepentingan  seperti  manajer,  investor,  kreditor,  dan  regulator  dalam  mengidentifikasi  risiko finansial  yang  potensial  sebelum  krisis  terjadi.  Beberapa  model  prediksi  yang  telah  banyak digunakan  dan  diuji  dalam  literatur  termasuk  Altman  Z-Score,  Springate  Model,  Zmijewski Model, dan Ohlson O-Score. Masing-masing model ini memiliki pendekatan yang unik dalam menganalisis data keuangan untuk memprediksi kemungkinan kebangkrutan.
Altman  Z-Score  Model,  diperkenalkan  oleh  Edward  Altman  pada  tahun  1968, menggunakan kombinasi dari lima rasio keuangan untuk menentukan skor yang menunjukkan probabilitas  kebangkrutan.  Model  ini  sangat  populer  dan  telah  banyak  digunakan  dalam berbagai penelitian untuk menguji validitas dan keakuratannya dalam berbagai konteks industri dan geografis (Wang et al., 2019).
Springate Model, yang dikembangkan oleh Gordon L.V. Springate pada tahun 1978, merupakan  model  alternatif  yang  juga  menggunakan  beberapa  rasio  keuangan  untuk mengevaluasi kesehatan keuangan perusahaan. Meski kurang terkenal dibandingkan Z-Score, Springate Model tetap menjadi alat yang relevan dalam analisis keuangan (Máté et al., 2023).
Zmijewski  Model,  dikembangkan  oleh  Mark  Zmijewski  pada  tahun  1984, menggunakan  analisis  regresi  logistik  untuk  memprediksi  kebangkrutan.  Model  ini menekankan pada variabel-variabel seperti leverage, return on assets, dan likuiditas, dan telah terbukti efektif dalam berbagai penelitian empiris (Viciwati, 2020).
Ohlson  O-Score  Model,  yang  diperkenalkan  oleh  James  Ohlson  pada  tahun  1980, menggunakan  metode  analisis  probit  untuk  memperhitungkan  sembilan  variabel  keuangan yang  berbeda  dalam  memprediksi  kebangkrutan.  Model  ini  terkenal  karena  pendekatan statistiknya  yang  lebih  kompleks  dibandingkan  model-model  sebelumnya  (Santoso  et  al., 2024).
Penelitian  ini  akan  melakukan  literature  review  terhadap  berbagai  artikel  penelitian yang diterbitkan antara tahun 2019 hingga 2023, yang membahas aplikasi dan efektivitas dari model-model  prediksi  kebangkrutan  tersebut.  Fokus  utama  dari  review  ini  adalah  untuk mengidentifikasi tren terbaru, inovasi metodologis, dan perbandingan empiris antara model- model tersebut dalam konteks modern. Dengan memahami kelebihan dan keterbatasan masing- masing  model,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam tentang  alat  prediksi  kebangkrutan  yang  paling  efektif  dan  relevan  dalam  lingkungan  bisnis yang terus berubah.

## METHOD
Sebagai metodologi, Sistematic Literature Review (juga dikenal sebagai SLR) memiliki keunggulan  yang  signifikan  dibandingkan  dengan  tinjauan  literatur  tradisional  karena  SLR memastikan  koherensi,  generativitas,  dan  reproduktifitas.  SLR  berdiri  di  atas  protokol  dan prosedur  yang  kuat,  yang  meminimalkan  bias  selain  memberikan  transparansi  (Fan  et  al., 2022).  Tinjauan  sistematis  yang  tersedia  saat  ini  mencakup  tinjauan  sistematis  yang  lebih disempurnakan seperti: tinjauan berbasis domain, tinjauan berbasis teori, dan tinjauan berbasis metode,  serta  tinjauan  campuran,  tinjauan  konseptual,  berbasis  kerangka  kerja,  tinjauan berbasis tema terstruktur, dan meta-analisis (Palmatier et al., 2018).
Metode Sistematic  Literature  Review (SLR)  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagai pendekatan  kualitatif.  Metode  ini  mengkaji  dan  mensintesis  penelitian  sebelumnya  dengan memilih literatur yang relevan, memetakan dan menginterpretasikan sintesis sampel literatur. Langkah pertama dalam  metode SLR  adalah memilih literatur untuk  diulas. Langkah kedua
adalah menganalisis isi artikel yang dipilih, dan langkah ketiga adalah memetakan hasil dari tinjauan tersebut.
Dalam  pemetaan  hasil  dalam  penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak  microsoft excel  dan  VOSviewer  untuk  analisis  bibliometriknya.  Analisis  bibliometrik  sangat  penting karena  menyoroti  data  kuantitatif  dan  kecenderungan  analitis  di  bidang  penelitian, dibandingkan dengan metode tinjauan literatur tradisional, analisis bibliometrik menghasilkan temuan  yang  lebih  objektif  dan  didukung  secara  kuantitatif  (Ding  et  al.,  2022).  Teknik bibliometrik berhubungan dengan dampak (misalnya, kutipan), lokasi (misalnya, negara), dan pemangku kepentingan (misalnya, lembaga).
Penelitian ini menggunakan website semantic scholar dalam memilih sampel literatur yang membantu  untuk  mengumpulkan literatur  dari berbagai  sumber, dengan menggunakan database semantic scholar untuk memastikan kemudahan akses artikel dan relevansi dengan konteks  penelitian  di  berbagai  negara.  Penelitian  ini  menentukan  beberapa  kata  kunci  yang relevan dengan topik penelitian dalam pencarian literatur.

## Gambar 1. Skema Pemilihan Sample Artikel
Masuk ke web Semantic Scholar, pencarian menggunakan kata kunci: Financial Distress , Altman Z-Score, Springate Model, Zmijewski Model, dan Ohlson O-Score n=272
Eliminasi n=124
Memilih tahun penelitian 2019 s.d 2024 n=148
Eliminasi n=57
Memilih jurnal yang relevan dan memiliki full akses n=91
Eliminasi n=33
Memilih jurnal yang termasuk dalam kategori
Empirical Journal
n=58
Eliminasi n=21
Memilih jurnal yang mengkategorikan hasil penelitiannya menggunakan: Distress Zone, Safe Zone dan Grey Zone n=37
Terpilih n=37
Sumber: Data Diolah Penulis (2024)
Kata kunci dalam penelitian ini menggunakan kata " Financial Distress ”, “Altman Z- Score”,  “Springate  Model”,  “Zmijewski  Model”,  dan  “Ohlson  O-Score.  Penelitian  ini
membatasi tahun penelitian yaitu 2019 sampai dengan 2024. Dari jumlah yang dihasilkan dari pencarian  literatur  tersebut,  peneliti  melakukan  tahap  penyaringan  data  dengan  melakukan inklusi  dan  eksklusi.  Eksklusi  dilakukan  dengan  mengeliminasi  beberapa  hasil  yang  tidak sesuai  dengan  kriteria  topik  penelitian.  Proses  eksklusi  data  pada  penelitian  ini  adalah menyaring judul yang tidak relevan, menyaring full text yang tidak relevan, menyaring jurnal yang bukan empirical jurnal, menyaring jurnal yang tidak memberikan hasil kategori sampel penelitian distress  zone , safe  zone dan grey  zone sehingga  terpilih  37  artikel  yang  menjadi sampel  penelitian.  Jumlah  artikel  yang  dipilih  adalah  artikel  yang  terbit  pada  tahun  2019 sebanyak 1 artikel, tahun 2020 sebanyak 3 artikel, tahun 2021 sebanyak 2 artikel, tahun 2022 sebanyak 1 artikel, tahun 2023 sebanyak 20 artikel, dan tahun 2024 sebanyak 10 artikel,  total keseluruhan sebanyak 37 artikel.
Untuk memudahkan sintesis isi sampel literatur yang kemudian dimasukkan ke dalam penyusunan SLR, peneliti menggunakan tabel ekstraksi Microsoft Excel, yang menampilkan kolom  nomor,  tahun,  penulis,  penerbit  jurnal,  judul,  indeks  jurnal,  metode  prediksi kebangkrutan, sampel penelitian, distress zone , safe zone dan grey zone .
Penelitian ini menetapkan Reseach Question (RQ) untuk menjelaskan tujuan penelitian yang terdiri dari:
RQ 1  : Berapa jumlah perusahaan yang berada pada distress zone , safe zone dan grey zone yang diukur menggunakan metode Altman Z-Score?
RQ 2  : Berapa jumlah perusahaan yang berada pada distress zone , safe zone dan grey zone yang diukur menggunakan Springate Model?
RQ 3  : Berapa jumlah perusahaan yang berada pada distress zone , safe zone dan grey zone yang diukur menggunakan Zmijewski Model?
RQ 4  : Berapa jumlah perusahaan yang berada pada distress zone , safe zone dan grey zone yang diukur menggunakan Ohlson O-Score Model?
RQ 5  :  Apa  saja  sektor  perusahaan  yang  digunakan  menajadi  sampel  dari  jurnal  yang dijadikan referensi?
RQ 6  :  Berapa  jumlah cluster yang  terbentuk  dari  hasil  bibliometrik  jurnal  yang  dijadikan referensi?
RQ 7  : Apa saja indeks jurnal yang dijadikan referensi?

## RESULTS AND DISCUSSION

## Altman Z-Score Model
Altman Z-Score Model adalah suatu model prediksi kebangkrutan yang dikembangkan oleh  Edward  Altman  pada  tahun  1968.  Model  ini  menggunakan  rasio  keuangan  untuk memprediksi kemungkinan kebangkrutan suatu perusahaan. Altman Z-Score Model memiliki tiga  versi,  yaitu  model  pertama  (1968),  model  revisi  (1983),  dan  model  modifikasi  (1995), (Gonzalez et al., 2019).
Rumus Altman Z-Score adalah sebagai berikut: Z-Score = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 0.999X5 Di mana: X1 = Modal Kerja terhadap Total Aktiva X2 = Laba Ditahan terhadap Total Aktiva X3 = EBIT terhadap Total Aktiva X4 = Nilai Pasar Ekuitas terhadap Total Hutang X5 = Penjualan terhadap Total Aktiva Z-Score kemudian dibandingkan dengan nilai batas 1.8 untuk menentukan apakah perusahaan berisiko kebangkrutan. Skor di bawah 1.8 menunjukkan kemungkinan kebangkrutan yang lebih tinggi, sedangkan skor di atas 1.8 menunjukkan kemungkinan kebangkrutan yang lebih rendah. Altman  Z-Score  Model  telah  digunakan  secara  luas  dan  dipelajari  dalam  berbagai  konteks, termasuk keuangan korporat, akuntansi, dan manajemen keuangan. Model ini dianggap sebagai
alat  yang  reliabel  dan  akurat  untuk  memprediksi  kebangkrutan  dan  telah  diperbarui  dan diperhalus seiring waktu untuk menyesuaikan perubahan pasar keuangan dan kondisi ekonomi (Altman, E. I.,1968).
Berikut adalah hasil dari beberapa penelitian dengan metode Altman Z-Score Model:
Tabel 1. Hasil penelitian perusahaan yang berada pada distress zone, safe zone dan grey zone yang diukur menggunakan metode Altman Z-Score
NO NAMA PENELITI (TAHUN) HASIL PENELITIAN DISTRESS ZONE SAFE ZONE GREY ZONE 1 (Ayu Utami et al., 2023) 9 25 0 2 (Fachrudin, 2020) 2 0 0 3 (Handayani & Kawisana, 2023) 2 3 2 4 (Azizah í µí et al., 2023) 5 0 0 5 (Puspita et al., 2023) 2 1 3 6 (Mantik et al., 2023) 0 1 0 7 (Jacob et al., 2023) 7 4 0 8 (Venkata Ramana et al., 2023) 11 0 3 9 (Azam & Ahmad, 2023) 0 3 2 10 (Isayas, 2021) 0 132 0 11 (Kanoujiya et al., 2022) 0 34 0 TOTAL 38 203 10 Sumber: Data diolah penulis (2024)
Berdasarkan  tabel  hasil  penelitian  menggunakan  Alman  Z-Score  di  atas,  terdapat  38 perusahaan yang berada dalam distress zone , 203 perusahaan berada dalam safe zone dan 10 perusahaan berada dalam grey zone . Hasil ini menunjukkan bahwa perusahaan yang dianalisis berada  dalam  kondisi  finansial  yang  sehat,  namun  ada  proporsi  yang  signifikan  juga  yang berada  dalam  risiko  kebangkrutan.  Hal  ini  memberikan  wawasan  penting  bagi  pemangku kepentingan  untuk  mengambil  langkah-langkah  mitigasi  yang  sesuai  berdasarkan  kondisi keuangan yang diindikasikan oleh Altman Z-Score Model.

## Springate Model
Springate Model adalah suatu model prediksi kebangkrutan yang dikembangkan oleh Gordon  L.V.  Springate  pada  tahun  1978.  Model  ini  menggunakan  metode  Multiple Discriminate Analysis (MDA) yang memerlukan lebih dari satu rasio keuangan yang terkait dengan keuangan perusahaan.
Rumus Springate Model adalah sebagai berikut: Z-Score = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 0.999X5 Di mana: X1 = Modal Kerja terhadap Total Aktiva X2 = Laba Ditahan terhadap Total Aktiva X3 = EBIT terhadap Total Aktiva X4 = Nilai Pasar Ekuitas terhadap Total Hutang X5 = Penjualan terhadap Total Aktiva Z-Score kemudian dibandingkan dengan nilai batas 0,86 untuk menentukan apakah perusahaan berisiko kebangkrutan. Skor di bawah 0,862 menunjukkan kemungkinan kebangkrutan yang lebih tinggi, sedangkan skor di atas 0,862 menunjukkan kemungkinan kebangkrutan yang lebih rendah.
Springate  Model  telah  digunakan  secara  luas  dan  dipelajari  dalam  berbagai  konteks, termasuk keuangan korporat, akuntansi, dan manajemen keuangan. Model ini dianggap sebagai
alat  yang  reliabel  dan  akurat  untuk  memprediksi  kebangkrutan  dan  telah  diperbarui  dan diperhalus seiring waktu untuk menyesuaikan perubahan pasar keuangan dan kondisi ekonomi (Rismadi et al., 2023).
Berikut adalah hasil dari beberapa penelitian dengan metode Springate Model:
Tabel 2. Hasil penelitian perusahaan yang berada pada distress zone, safe zone dan grey zone yang diukur menggunakan metode Springate Model
NO NAMA PENELITI (TAHUN) HASIL PENELITIAN DISTRESS ZONE SAFE ZONE GREY ZONE 1 (Nurfadillah, 2024) 4 2 5 2 (Pondi et al., 2023) 4 0 0 3 (Yunisa & Santi, 2023) 11 4 0 4 (Raines et al., 2023) 16 34 0 5 (Dwiningsih et al., 2023) 2 4 0 6 (Marsaoly, 2024) 1 0 0 7 (Venkata Ramana et al., 2023) 13 1 0 8 (Pramesti & Yuniningsih, 2023) 4 29 0 9 (Martini et al., 2023) 1 0 0 10 (Tiana Putri et al., 2023) 6 14 0 11 (S. Damayanti, 2021) 8 0 0 12 (Salim & Ismudjoko, 2021) 10 12 0 TOTAL 80 100 5 Sumber: Data diolah penulis (2024)
Dari total 185 perusahaan, terdapat 80 perusahaan yang berada dalam distress zone , 100 perusahaan  berada  dalam safe  zone dan  5  perusahaan  berada  dalam grey  zone .  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  lebih  dari  separuh  perusahaan  yang  dianalisis  berada  dalam  kondisi finansial  yang  sehat  menurut  metode  Springate  Model.  Namun,  ada  juga  proporsi  yang signifikan dari perusahaan yang berada dalam risiko kebangkrutan, terutama di sektor-sektor seperti penerbangan dan semen di  India. Penelitian ini memberikan pandangan penting bagi para pemangku kepentingan untuk  lebih waspada terhadap sektor-sektor yang menunjukkan tingkat risiko kebangkrutan yang tinggi.

## Zmijewski Model
Zmijewski Model adalah suatu model prediksi kebangkrutan yang dikembangkan oleh Zmijewski  pada  tahun  1984.  Model  ini  menggunakan  analisis  rasio  untuk  memprediksi kemungkinan  kebangkrutan  suatu  perusahaan.  Zmijewski  Model  mempertimbangkan  tiga aspek penting dalam analisis kebangkrutan, yaitu kinerja perusahaan, leverage, dan likuiditas (Ningsih, 2023).
Rumus Zmijewski Model adalah sebagai berikut: Z-Score = 0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0.006X4 + 0.999X5 Di mana:
X1 = Laba Ditahan terhadap Total Aktiva X2 = Hutang Terhadap Total Aktiva X3 = EBIT terhadap Total Aktiva X4 = Nilai Pasar Ekuitas terhadap Total Hutang X5 = Penjualan terhadap Total Aktiva Z-Score kemudian dibandingkan dengan nilai batas 1.23 untuk menentukan apakah perusahaan berisiko  kebangkrutan.  Skor  di  bawah  1.23  menunjukkan  kemungkinan  kebangkrutan  yang lebih tinggi, sedangkan skor di atas 1.23 menunjukkan kemungkinan kebangkrutan yang lebih rendah.
Zmijewski Model telah digunakan secara luas dan dipelajari dalam berbagai konteks, termasuk keuangan korporat, akuntansi, dan manajemen keuangan. Model ini dianggap sebagai alat  yang  reliabel  dan  akurat  untuk  memprediksi  kebangkrutan  dan  telah  diperbarui  dan diperhalus seiring waktu untuk menyesuaikan perubahan pasar keuangan dan kondisi ekonomi. Berikut adalah hasil dari beberapa penelitian dengan metode Zmijewski Model:
Tabel 3. Hasil penelitian perusahaan yang berada pada distress zone, safe zone dan grey zone yang diukur menggunakan metode Zmijewski Model
NO NAMA PENELITI (TAHUN) HASIL PENELITIAN DISTRESS ZONE SAFE ZONE GREY ZONE 1 (Pramesti & Yuniningsih, 2023) 2 31 0 2 (Marsaoly, 2024) 1 0 0 3 (Martini et al., 2023) 1 0 0 4 (Tiana Putri et al., 2023) 7 13 0 5 (S. V. Damayanti et al., 2023) 3 15 0 6 (Mokoginta, 2024) 0 1 0 7 (Barus et al., 2023) 0 4 0 8 (Ummah & Aisyah, 2024) 1 11 0 9 (Santoso et al., 2024) 45 24 0 10 (Intansari et al., 2023) 1 10 0 11 (Salim & Ismudjoko, 2021) 3 19 0 12 (Fachrudin, 2020) 2 28 0 TOTAL 66 156 0 Sumber: Data diolah penulis (2024)
Dari total 222 perusahaan yang menjadi sampel, terdapat 66 perusahaan yang berada dalam distress zone , 156 perusahaan berada dalam safe zone dan tidak ada perusahaan yang berada dalam grey zone . Hasil ini menunjukkan bahwa mayoritas perusahaan yang dianalisis berada dalam kondisi finansial yang sehat menurut metode Zmijewski Model. Namun, ada juga proporsi yang signifikan dari perusahaan yang berada dalam risiko kebangkrutan, terutama di sektor  transportasi  dan  logistik.  Penelitian  ini  memberikan  pandangan  penting  bagi  para pemangku kepentingan untuk lebih waspada terhadap sektor-sektor yang menunjukkan tingkat risiko kebangkrutan yang tinggi.

## Ohlson O-Score Model
Ohlson O-Score Model adalah suatu model prediksi kebangkrutan yang dikembangkan oleh  James  Ohlson  pada  tahun  1980.  Model  ini  menggunakan  analisis  logistik  untuk memprediksi  kemungkinan  kebangkrutan  suatu  perusahaan  berdasarkan  beberapa  variabel keuangan, termasuk tingkat keuntungan, leverage, likuiditas, dan aliran kas. Ohlson O-Score Model telah digunakan secara luas dan dipelajari dalam berbagai konteks, termasuk keuangan korporat, akuntansi, dan manajemen keuangan.
Rumus Ohlson O-Score adalah sebagai berikut: O-Score  =  -1,32  -  0,407X1  +  6,03X2  –  1,43X3  +  0,0757X4  –  2,37X5  –  1,83X6  + 0,285X7 – 1,72X8 – 0,521X9 Di mana: X1 = EBIT terhadap Total Aktiva X2 = Laba Ditahan terhadap Total Aktiva X3 = ROI X4 = Aliran Kas terhadap Hutang X5 = Nilai Pasar Ekuitas terhadap Total Hutang

## X6 = Rasio Aktiva Lancar
X7 = Rasio Hutang Lancar X8 = Rasio Penjualan X9 = Rasio Aktiva O-Score kemudian dibandingkan dengan nilai  batas 3,8% untuk  menentukan apakah perusahaan berisiko kebangkrutan.Skor di atas 3,8% menunjukkan kemungkinan kebangkrutan yang lebih tinggi, sedangkan skor di bawah 3,8% menunjukkan kemungkinan kebangkrutan yang lebih rendah.
Ohlson O-Score Model telah digunakan untuk menganalisis kondisi kebangkrutan pada berbagai perusahaan, termasuk perbankan dan industri otomotif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  model  ini  dapat  membantu  dalam  memprediksi  kemungkinan  kebangkrutan  dan memberikan informasi yang berguna bagi investor dan analis keuangan (Mutmainnah & Huda, 2022).
Berikut adalah hasil dari beberapa penelitian dengan metode Ohlson O-Score Model:
Tabel 4. Hasil penelitian perusahaan yang berada pada distress zone, safe zone dan grey zone yang diukur
menggunakan metode Ohlson O-Score Model NO NAMA PENELITI (TAHUN) HASIL PENELITIAN DISTRESS ZONE SAFE ZONE GREY ZONE 1 (Tiana Putri et al., 2023) 15 5 0 2 (Santoso et al., 2024) 45 24 0 3 (Alamajibuwono & Gandakusuma, 2024) 3 22 0 4 (Dukalang et al., 2024) 33 2 0 5 (Toudas et al., 2024) 5 5 0 6 (Nguyen & Nguyen, 2023) 12 20 0 7 (Salim & Ismudjoko, 2021) 2 20 0 8 (Septian Najib & Cahyaningdyah, 2020) 19 5 0 9 (Hudaya et al., 2024) 32 93 0 10 (Mukherjee et al., 2020) 16 0 0 11 (Kartikasari & Hariyani, 2019) 10 0 0 12 (Lestari, 2023) 1 0 0 TOTAL 193 196 0 Sumber: Data diolah penulis (2024)
Dari total 389 sampel, terdapat 193 perusahaan yang berada dalam distress zone, 196 perusahaan berada dalam safe zone dan dan tidak ada perusahaan yang berada dalam grey zone. Hasil ini menunjukkan bahwa 50% perusahaan yang dianalisis berada dalam kondisi finansial yang  sehat  menurut  metode  Zmijewski  Model.  Namun,  50%  proporsi  yang  signifikan  dari perusahaan  yang  berada  dalam  risiko  kebangkrutan.  Penelitian  ini  memberikan  pandangan penting  bagi  para  pemangku  kepentingan  untuk  lebih  waspada  terhadap  sektor-sektor  yang menunjukkan tingkat risiko kebangkrutan yang tinggi.

## Keseluruhan Sampel dari berbagai Sektor Perusahaan
Berikut  adalah  grafik  yang  menunjukkan  bahwa  terdapat  sampel  penelitian  dari berbagai  sektor  perusahaan  yang  terdiri  dari  sektor  keuangan,  farmasi,  semen,  teknologi, otomotif, energi, konstruksi, manufaktur, penerbangan, ritel, perbankan, perumahan, tambang batu  bara, transportasi,  logistic dan beberapa indeks saham.  Sektor yang  memiliki sampling yang signifikan adalah sektor transportasi dan Logistik: dengan jumlah perusahaan sebanyak 157, dua sektor lain yang juga memiliki jumlah perusahaan yang cukup signifikan berdasarkan data tersebut adalah perusahaan asuransi umum dengan jumlah 148 perusahaan dan perusahaan
notasi  khusus  di  BEI  (Bursa  Efek  Indonesia)  dengan  jumlah  125  perusahaan.  Kemudian Perusahaan start  up dan  Perusahaan  tambang  batu  bara  yang  masing-masing  berjumlah  66 perusahaan. Sektor manufaktur 65 perusahaan, sektor ritel 60 perusahaan dan sektor perbankan 59 perusahaan. Sampel dengan jurmlah di bawah 36 perusahaan terdiri dari: sektor konstruksi, Jakarta  Islamic  Index,  Perusahaan  di  Bursa  Vietnam,  Perusahaan  di  Bursa  Efek  Indonesia, sektor  farmasi,  berbagai  sektor  di  negara  ASEAN,  sektor  ritel,  sektor  penerbangan,  sektor teknologi, sub sektor tobacco, Perusahaan jasa, dan sektor perumahan.
Gambar 2. Sektor Perusahaan yang Digunakan Menajadi Sampel
Sumber: Data diolah penulis (2024)

## Hasil Bibliometrik Artikel
Gambar 3. Hasil Bibliometrik Artikel
0 20 40 60 80 100 120 140 160 SEKTOR TRANSPORTASI DAN … PERUSAHAAN NOTASI KHUSUS DI … SEKTOR TAMBANG BATU BARA SEKTOR ENERGI SEKTOR PERBANKAN JAKARTA ISLAMIC INDEX 70 PERUSAHAAN LISTING DI BURSA … SEKTOR FARMASI SEKTOR RITEL DI INDONESIA SEKTOR PENERBANGAN SUB SEKTOR TOBACCO SEKTOR PERUMAHAN 157 148 125 66 66 65 61 60 59 35 34 34 32 29 26 15 10 7 6 6 4 1 1
Gambar  3  adalah  visualisasi  analisis  jaringan  yang  dibuat  dengan  menggunakan perangkat lunak VOSviewer. Gambar ini menunjukkan hubungan antara penulis dalam konteks ilmiah  atau  akademis  berdasarkan  penulisan  kolaboratif,  kutipan  bersama,  atau  kata  kunci terkait. Dalam jaringan ini, setiap titik (atau "simpul") mewakili seorang penulis, dan ukuran titik  menunjukkan  frekuensi  frekuensi  kehadiran  atau  ketertarikan  penulis  dalam  kumpulan data.  Warna  yang  berbeda  untuk  simpul  menunjukkan  perbedaan  kelompok  atau cluster penulis. Terdapat 9 cluster yang terdiri dari:
Cluster 1 (merah)
: accuracy, altman, bankruptcy, comparative analysis, financial risk  assement,  machine  learning  model,  ohlso, Pakistan companies . Cluster 2 (hijau) : accurate method,  bankruptcy, competition, financial distress, lerner’s index, market power, springate model, zmijewski model Cluster 3 (biru tua) :  accounting  indicators,  altman  z-score,  construction  sector, corporate bankruptcy, logit, probit Cluster 4 (hijau muda) : co-score, grover, ohlson, springate, startup, zmijewski Cluster 5 (ungu) : altman’s variables, machine learning, merton model, ohlson’s vari-ables, transition economy Cluster 6 (biru muda) : altman’s  z-score,  determinant  factors,  Ethiopia,  insurance companies Cluster 7 (orange) : capital line, Indian oil and gas companies, financial distress, zmijewski x-score Cluster 8 (coklat) : companies threatened with deli, Indonesia stock exchage Cluster 9 (merah muda)
: cement manufacturing, taffler

## Indeks Jurnal yang Dijadikan Referensi
Tabel 5. Indeks jurnal yang dijadikan referensi Indeks Jurnal Jumlah Internasional non Q 4 Nasional non Sinta 3 Q1 3 Q2 2 Q3 5 Q4 3 S2 2 S3 5 S4 7 S5 3 Total Jurnal 37

## Sumber: Data diolah penulis (2024)
Jumlah  total  keseluruhan  jurnal  yang  dikelompokkan  berdasarkan  kategori  indeksasi yaitu 37 jurnal. Terdapat 4 jurnal internasional yang tidak yang tidak termasuk dalam kategori Quartile .  Terdapat  3  jurnal  nasional  yang  tidak  terindeks  di  dalam  Sinta.  Masing-masing terdapat  3  jurnal  masuk  ke  dalam Quartile 1,  2  jurnal  dalam  kategori Quartile 2,  5  jurnal tergolong  dalam Quartile 3  dan  3  jurnal  yang  terindeks  di  dalam  kategori Quartile 4. Selanjutnya terdapat 2 jurnal yang masuk dalam kategori jurnal Sinta 2, terindeks dalam jurnal Sinta 3 yaitu 5 jurnal, 7 jurnal terindeks Sinta 4 dan 3 jurnal masuk ke dalam Sinta 5.

## CONCLUSION
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat dan membandingkan tren kinerja dari penelitian tentang financial distress di berbagai industri menggunakan empat model: Altman Z-Score,  Springate  Model,  Zmijewski  Model,  dan  Ohlson  O-Score.  Metode systematic literature  review (SLR)  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yang  memeriksa  37  artikel  dalam rentang waktu publikasi dari tahun 2019 hingga 2024. Hasil penelitian memberikan pemetaan berdasarkan  sektor  perusahaan  yang  dijadikan  sampel  yang  dikategorikan  ke  dalam distress zone,  safe  zone dan grey  zone ;  hasil  visualisasi  analisis  bibliometrik;  dan  indeks  jurnal  dari artikel  yang  dirujuk.  Terdapat  9  cluster  dari  hasil  visualisasi  bibliometric  untuk  perusahaan paling signifikan  berada  dalam kondisi safe zone . Perusahaan yang paling banyak dijadikan sampel adalah perusahaan asuransi, transportasi-logistik, dan notasi khusus di BEI.

## REFERENCE
Alamajibuwono,  H.,  &  Gandakusuma,  I.  (2024).  Wiga :  Jurnal  Penelitian  Ilmu  Ekonomi Analysis  of  Factors  Affecting  the  Potential  Bankruptcy  of  Construction  Companies Before and During Covid-19. Jurnal Penelitian Ilmu Ekonomi , 14 (1). https://doi.org/10.30741/wiga.v14i1.1123
Ayu Utami, D., Isnaini, D., Stiawan, E., Pengaruh Financial Distress Terhadap Harga Saham Dengan Model Altman Z-Score, -Analisa, & Fatmawati Sukarno Bengkulu, U. (2023). Analisa Pengaruh Financial Distress  terhadap Harga Saham  dengan Model  Altman Z- Score. Jurnal Bisnis Manajemen Dan Akuntansi , 10 (1), 2715–8594.
Azam,  A.,  &  Ahmad,  N.  (2023).  EXPERIENCE  OF  FINANCIAL  HEALTH  OF  SELECT INDIAN OIL AND GAS COMPANIES BY USING ZMIJEWSKI X-SCORE MODEL. China Petroleum Processing and Petrochemical Technology Catalyst Research , 23 (2), 1438–1447. https://doi.org/10.5281/zenodo.7778371
Azizah í µí, N., Ramli í µí, A., & í µí, A. (2023). ANALYSIS OF FINANCIAL DISTRESS IN COMPANIES  THREATEN  TO  DELISTING  ON  THE  INDONESIA  STOCK EXCHANGE USING THE ALTMAN Z-SCORE MODEL. Journal of Management & Economics Review (JUMPER) , 1 (2). www.idx.co.id Barus, J., Priyatama, A., & Raki, R. (2023). SEKTOR TOBACCO YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA. In Agustus (Vol. 3, Issue 2). www.sampoerna.com, Damayanti,  S.  (2021). Does  the  Analysis  of  Altman  Z-Score  Model,  Zmijewski  Model,  and Springate Model  Impact  the Financial Distress? Study on Pharmaceutical  Companies Listed on the Indonesian Stock Exchange Period 2011-2017 . www.IDX.co.id. Damayanti,  S.  V.,  Suharti  Titing,  &  Yudhawati  Diah.  (2023).  ANALISIS  FINANCIAL DISTRESS  DENGAN  MENGGUNAKAN  MODEL  ZMIJEWSKI  DAN  GROVER PADA  PERUSAHAAN  SUB  SEKTOR  TRANSPORTASI  DAN  LOGISTIK  YANG TERDAFTAR DI BEI. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 1 (2), 187–197. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/widyacipta/article/view/16108
Ding, L., Zhao, Z., & Wang, L. (2022). A bibliometric review on institutional investor: current status,  development  and  future  directions. Management  Decision , 60 (3),  673–706. https://doi.org/10.1108/MD-09-2020-1302
Dukalang, E., Zamzam, I., Abu, Z., Studi Akuntansi, P., Ekonomi dan Bisnis, F., & Khairun, U. (2024). Analysis of Financial Distress Predictions Using Altman, Zavgren, Fulmer, Ohlson,  Taffler,  and  Ca-Score  Models  as  Early  Warning  Systems  in  Manufacturing Companies. Jurnal Nominal Barometer Riset Akuntansi Dan Manajemen , 13 (1), 81–97. https://doi.org/10.21831/nominal.v13il.65081
Dwiningsih, S., Zakaria Yahya, M., & Author, C. (2023). Analysis Springate Method and the Altman  Z-Score  Method  for  Predicting  the  Financial  Distress. TGO  Journal  of Education , 1 (1), 59–68. www.idx.co.id.
Fachrudin, K. A. (2020). The Relationship  between Financial  Distress  and Financial Health Prediction  Model:  A  Study  in  Public  Manufacturing  Companies  Listed  on  Indonesia Stock  Exchange  (IDX). Jurnal  Akuntansi  Dan  Keuangan , 22 (1),  18–27. https://doi.org/10.9744/jak.22.1.18-27
Fan, D., Breslin, D., Callahan, J. L., & Iszatt‐White, M. (2022). Advancing literature review methodology through rigour, generativity, scope and transparency. International Journal of Management Reviews , 24 (2), 171–180. https://doi.org/10.1111/ijmr.12291
Gonzalez, A. E., Rodrigiuez, F. F., & Ganga, H. (2019). Predicting Corporate Financial Failure Using Macroeconomic Variables and Accounting Data. Computational Economics , 53 . Handayani, G., & Kawisana, P. G. W. P. (2023). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Dengan Model Altman Z-Score. WACANA EKONOMI (Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Akuntansi) , 22 (1), 86–90. https://doi.org/10.22225/we.22.1.2023.86-90
Hudaya,  R.,  Kartikasari,  N.,  Suryantara,  A.  B.,  &  Sukma,  P.  (2024).  Prosiding  Seminar Nasional  Sosial  dan  Humaniora  e-ISSN :  0000-0000  PREDIKSI  KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN  DENGAN  EFEK  BERSIFAT  EKUITAS  DALAM  PEMANTAUAN KHUSUS  DI  INDONESIA. Prosiding  Seminar  Nasional  Sosial  Dan  Humaniora , 1 . https://proceeding.unram.ac.id/index.php/semnassoshum
Intansari, N. P. D., Sudrajat, & Azhar, R. (2023). Comparison of the grover, zmijewski, and springate  methods  in  predicting  financial  distress  (Case  study  of  pharmaceutical companies  listed  on  the  IDX  2019-2021). Asian  Journal  of  Economics  and  Business Management , 2 (1), 335–341. https://doi.org/10.53402/ajebm.v2i1.264
Isayas,  Y.  N.  (2021).  Financial  distress  and  its  determinants:  Evidence  from  insurance companies in Ethiopia. Cogent Business and Management , 8 (1). https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1951110
Jacob, B., Huazheng, H., & Congzhao, H. (2023). Financial Distress Analysis Using Altman Z-Score, Springate and Zmijewski in Retail Companies on the IDX. Journal Markcount Finance , 1 (1), 1–12. https://doi.org/10.55849/jmf.v1i1.53
Kanoujiya, J., Rastogi, S., & Bhimavarapu, V. M. (2022). Competition and distress in banks in India:  An  application  of  panel  data. Cogent  Economics  and  Finance , 10 (1). https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2122177
Kartikasari, K., & Hariyani, D. S. (2019). KETEPATAN MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN RETAIL DI INDONESIA. JURNAL NUSANTARA
APLIKASI MANAJEMEN BISNIS , 4 (2), 117–127.
https://doi.org/10.29407/nusamba.v4i2.12651
Lestari, D. S. T. E. (2023). Analisis Prediksi Kebangkrutan Pada PT. Elnusa Tbk Menggunakan Model  Altman  Ohlson  dan  Zmijewski  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. ECo- Buss , 6 (2). https://jurnal.kdi.or.id/index.php/eb/article/view/869
Mantik, J., Olimsar, F., Mokoagow, I., Dyah Anggraini, F., Mokoginta, H., & Natsir Syafarin Mokoginta,  M.  (2023).  Cooperative  financial  evaluation  using  altman  z-score  to identifying financial distress. In Jurnal Mantik (Vol. 7, Issue 2). Online.
Marsaoly,  A.  M.  (2024).  Analyzing  Financial  Distress:  A  Comparative  Study  of  Bank  BRI Ternate  Branch  Using  Altman  Z-Score,  Zmijewski,  and  Springate  Methods.  In JOURNAL OF ACCOUNTING JEKAMI (Vol. 4). https://pusdig.web.id/index.php/ Martini,  R.,  Raihana  Aksara,  R.,  Rachma  Sari,  K.,  Zulkifli,  Z.,  &  Hartati,  S.  (2023). Comparison of Financial Distress Predictions With Altman, Springate, Zmijewski, and Grover Models. Golden Ratio of Finance Management , 3 (1), 11–21. https://doi.org/10.52970/grfm.v3i1.216
Máté, D., Raza, H., & Ahmad, I. (2023). Comparative Analysis of Machine Learning Models for  Bankruptcy  Prediction  in  the  Context  of  Pakistani  Companies. Risks , 11 (10). https://doi.org/10.3390/risks11100176
Mokoginta, M. R. (2024). ANALISIS FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN PT PEMBANGUNAN PERUMAHAN MENGGUNAKAN MODEL ALTMAN Z-SCORE DAN  ZMIJEWSKI  PERIODE  2020-2022. Journal  Of  Economic,  Accounting  and Management , 2 , 257–268. https://jurnal.dokicti.org/index.php/equivalent/article/view/399
Mukherjee,  T.,  Gorai,  P.,  &  Sen,  S.  S.  (2020).  Financial  performance  analysis  of  GIC  Re.
Vilakshan - XIMB Journal of Management , 17 (1/2), 181–195. https://doi.org/10.1108/xjm-08-2020-0071
Mutmainnah,  M.,  &  Huda,  N.  (2022).  Pengaruh  Rasio  Likuiditas,  Leverage,  Operating Capacity,  dan  Sales  Growth  Terhadap  Financial  Distress  pada  PT  Krakatau  Steel (Persero)  Tbk. Jurnal  Manajemen  Dan  Penelitian  Akuntansi , 15 (1),  20–28. https://doi.org/10.58431/jumpa.v15i1.191
Nguyen,  M.,  &  Nguyen,  B.  (2023).  Corporate  financial  distress  prediction  in  a  transition economy *. IESEG School of Management . https://www.imf.org/external/np/exr/ib/2000/110300.htm.
Ningsih,  M.  E.  D.  (2023).  ANALISIS  FINANCIAL  DISTRESS  MENGGUNAKAN METODE ZMIJEWSKI X-SCORE PADA SEKTOR CONSUMER NON-CYCLICAL YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK  INDONESIA  (BEI)  PERIODE  2019-2022. Jurnal Ilmu Manajemen Dan Kewirausahaan , 3 (1), 118–125.
Nurfadillah, S. P. Y. E. (2024). Accuracy Analysis of the Financial Distress Prediction Model Using  Altman  Z-Score,  Springate,  Zmijewski  And  Grover  in  the  Oil,  Gas  and Geothermal Mining Subsectors Listed on the Indonesian Stock Exchange (BEI). Jurnal Ekonomi , 13 , 2202–2215. https://doi.org/10.54209/ekonomi.v13i01
Palmatier, R. W., Houston, M. B., & Hulland, J. (2018). Review articles: purpose, process, and structure. Journal  of the  Academy  of Marketing  Science , 46 (1),  1–5. https://doi.org/10.1007/s11747-017-0563-4
Pondi,  E.,  Pundissing,  R.,  &  Batara,  M.  (2023).  “Analisis  Potensi  Kebangkrutan  Dengan Mengunakan Model Springate S.Score (Studi Kasus Pada Perusahaan Penerbangan Yang Terdaftar Di Bei).” Jurnal
Ekonomi Dan Keuangan Islam , 1 (5). https://doi.org/10.61132/santri.v1i5%20Oktober.48
Pramesti, A. W., & Yuniningsih, Y. (2023). Comparative Analysis of The Accuracy Level of The Zmijewski, Springate, and Grover Models to Predict Financial Distress. American Journal of Humanities and Social Sciences Research , 7 (6), 164–172. www.ajhssr.com Puspita, A. K., Ichwan Musa, M., Sahabuddin, R., & Ramli, A. (2023). Meanwhile companies that are in a bankrupt position are SMGR in 2021. International Journal of Economic, Business,  Accounting,  Agriculture  Management  and  Sharia  Administration  (IJEBAS) . www.idx.co.id
Raines, F., Baedowi, M., & Sunardi, N. (2023). Indonesian Development of Economics and Administration  Journal  Analysis  of  Financial  Distress  Condition  in  Energy  Sector Companies  Using  Modified  Altman  Z-Score  and  Springate  Methods. Indonesian Development of Economics and
Administration Journal , 1 (3). https://ojs.ideanusa.com/index.php/idea
Rismadi, Maulivia Riska, Handayani Meutia, Ramadhan Rizki, & Eriva Yunina Cut. (2023). Prediksi  Kebangkrutan  Menggunakan  Metode  Altman  dan  Springate  ada  Perusahaan Penerbangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Penelitian  Ekonomi Akuntansi , 7 (1), 91–100.
Salim, M. N., & Ismudjoko, D. (2021). An Analysis of Financial Distress Accuracy Models in Indonesia Coal Mining Industry: An Altman, Springate, Zmijewski, Ohlson and Grover Approaches. Journal  of  Economics,  Finance  and  Accounting  Studies  (JEFAS) , 3 (2). https://doi.org/10.32996/jefas
Santoso, N. W., Kusumawardhani, R., & Maulida, A. (2024). Comparative Analysis Of The Altman,  Ohlson,  And  Zmijewski  Models  To  Predict  Financial  Distress  During  The Covid-19 Pandemic. MAKSIMUM , 14 (1), 13. https://doi.org/10.26714/mki.14.1.2024.13-21
Septian Najib, A., &  Cahyaningdyah, D. (2020). Management Analysis Journal  Analysis  of The  Bankruptcy  of  Companies  with  Altman  Model  and  Ohlson  Model. Management Analysis Journal , 9 (3). http://maj.unnes.ac.id Tiana  Putri,  I.,  Hadiwibowo,  I.,  &  Taufik  Azis,  M.  (2023).  SPRINGATE,  OHLSON, ALTMAN Z-SCORE, ZMIJEWSKI, GROVER, CA SCORE MODEL OF FINANCIAL DISTRESS  ANALYSIS  IN  RETAIL  COMPANIES. AFEBI  Economic  and  Finance Review . https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Toudas,  K.,  Archontakis,  S.,  &  Boufounou,  P.  (2024).  Corporate  Bankruptcy  Prediction Models:  A  Comparative  Study  for  the  Construction  Sector  in  Greece. Computation , 12 (1). https://doi.org/10.3390/computation12010009
Ummah, F. K., & Aisyah, E. N. (2024). Analysis of Zmijewski Model’s Accuracy in Predicting Potential  Financial  Distress  for  Indonesian  Islamic  Banking. Asian  Journal  of Economics, Business and Accounting , 24 (5), 34–40.
https://doi.org/10.9734/ajeba/2024/v24i51290
Venkata  Ramana,  N.,  Subba  Reddy,  K.,  &  Sambasivudu,  M.  (2023).  Financial  Distress Analysis Using The Altman Z Score Model, The Springate Model, And The Grainger Model In The Indian Cement Industry. In Journal of Namibian Studies .
Viciwati.  (2020).  BANKRUPTCY  PREDICTION  ANALYSIS  USING  THE  ZMIJEWSKI MODEL (X-SCORE) AND THE ALTMAN MODEL (Z-SCORE). Dinasti Publisher , 1 (5). https://doi.org/10.38035/DIJEFA
Wang, W., Hotchkiss, E., & Altman, E. I. (2019). Corporate Financial Distress, Restructuring, and  Bankruptcy:  Analyze  Leveraged  Finance,  Distressed  Debt,  and  Bankruptcy,  4th Edition (4th ed.). Wiley.
Yunisa,  R.,  &  Santi,  F.  (2023).  Analysis  Financial  Distress  Potential  in  Asean  Industrial Companies  Using  Altman  Z-Score  and  Springate  Methods. East  Asian  Journal  of Multidisciplinary
Research , 2 (12), 4993–5008.
https://doi.org/10.55927/eajmr.v2i12.6902