Vol. 9, No. 2, Juli 2021, Hlm. 132-144
© Copyright: The Author(s)
https://jurnal.polines.ac.id/index.php/keunis
This is an open access article under the CC BY-SA license

## ANALISIS PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ALTMAN Z-SCORE PADA PERUSAHAAN RITEL TAHUN 2018-2020
DIAN PERTIWI 1 ALVIANITA GUNAWAN PUTRI 2
1 Universitas Yapis Papua diandppertiwi@gmail.com 2 Politeknik Negeri Semarang alvianita.gp@gmail.com
Abstract: The  retail  sector  is  one  of  the  sectors  affected  by  the  covid-19  pandemic.  Giant  is  one  of  the hypermarkets that has closed several outlets from 2019 to 2021 permanently closed. This is due to suboptimal financial performance and exacerbated by the impact of the covid-19 pandemic. The purpose of this study is to analyze financial distress predictions in the retail sector. This study uses a sample of retail public sector companies that run hypermarket, superstore and minimarket businesses. The research analysis technique used the original Altman Z-Score model, which was developed in 1968. This study indicates generally companies are in the “safe” zone for 2018 and 2019, except for HERO, which is in the “gray” zone. Furthermore, in 2020, several companies are  still  in  the  "safe"  zone,  except  MIDI  and  RALS  shifting  to  the  "gray"  zone  and  even  HERO  shifting  to  the "distress" zone. The implications of the results of this study provide information for retail companies to pay attention to their financial conditions so that they can determine long-term strategies to have long business sustainability.
Keywords: Financial distress, Altman Z-Score, Retail, Covid-19 pandemic
Abstrak: Sektor ritel adalah salah satu sektor yang terdampak adanya pandemi covid-19. Giant adalah salah satu hypermarket mengalami penutupan beberapa gerai mulai tahun 2019 hingga 2021 secara permanen. Hal ini karena adanya kinerja keuangan yang tidak optimal dan diperparah oleh dampak pandemi covid-19. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan analisis prediksi financial distress pada sektor ritel. Penelitian ini menggunakan sampel pada  perusahaan  publik  sektor  ritel  yang  menjalankan  bisnis  hypermarket,  supermarket,  maupun  minimarket. Teknik analisis penelitian menggunakan model Altman Z-Score original yang dikembangkan pada tahun 1968. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  umumnya  perusahaan-perusahaan  ini  berada  pada  zona  “ safe ”  untuk tahun 2018 dan 2019, kecuali HERO yang berada pada zona “ gray ”. Selanjutnya pada tahun 2020, beberapa perusahaan  masih  berada  pada  zona  “ safe ”,  kecuali  MIDI  dan  RALS  bergeser  ke  zona  “ gray ”  bahkan  HERO bergeser  ke  zona  “ distress ”.  Implikasi  dari  hasil  penelitian  ini  menjadi  informasi  bagi  perusahaan  ritel  agar memperhatikan kondisi keuangannya sehingga dapat menentukan strategi jangka panjang agar dapat memiliki keberlangsungan usaha yang lama.
Kata kunci: Financial distress , Altman Z-Score, Ritel, Pandemi covid-19
PENDAHULUAN Pandemi covid-19 membawa perubahan pada aktvitas yang dijalankan sehari-hari (Dewi, 2020). Perubahan aktivitas ini memberi dampak pada berbagai sektor di Indonesia (CNN Indonesia, 2020). Tidak hanya sektor kesehatan, sektor bisnis juga terkena imbasnya (Gusman, 2020). Sektor bisnis yang paling terkena dampak pandemi covid-19 adalah hotel, tempat wisata, jasa transportasi, event organizer , mal, ritel, rumah makan, bioskop, otomotif, dan barang elektronik  (Nurhakliza, 2020; Sidik, 2020). Bahkan selama pandemi ini berlangsung beberapa perusahaan mengalami financial distress (Sidik, 2020). Financial  distress memberikan  sinyal  pada  perusahaan  bahwa  terjadi  penurunan  performa keuangan  terutama  pada cash  flow dan  kemampuan  pembayaran  liabilitas  (Carmassi  &  Alessandra,
Dian Pertiwi
2014). Kondisi ini menjadi pertanda bagi perusahaan bahwa perusahaan sedang menuju kebangkrutan (Carmassi & Alessandra, 2014). Financial distress dapat dipengaruhi oleh rasio likuiditas dan leverage (Lord et al., 2020; Oktaviani et al., 2020; Stephanie et al., 2020). Fitri & Syamwil (2020), Lord et al. (2020), dan Oktaviani et al. (2020) menyebutkan bahwa profitabilitas memliki pengaruh terhadap kemungkinan terjadinya financial distress . Selain itu, financial distress juga dapat dipengaruhi oleh ukuran perusahaan (Stephanie et al., 2020).
Selain  variabel  internal  perusahaan,  variabel  eksternal  seperti  makro  ekonomi  juga  dapat mempengaruhi  potensi  terjadinya financial  distress (Dwijayanti,  2010;  Iramani,  2008).  Seperti  kondisi ekonomi di Indonesia yang mengalami resesi mengakibatkan beberapa perusahaan mengalami kesulitan keuangan  (CNN  Indonesia,  2020).  Sejak  setahun  terakhir  PT  Hero  Supermarket  Tbk  melakukan penutupan beberapa gerai Giant secara permanen (CNN Indonesia, 2021). Alasan penutupan gerai ini karena selama pandemi covid-19, operasional gerai terganggu. Untuk itu, perlu dilakukan perampingan. Perampingan gerai dilakukan sebagai bentuk menjalankan strategi jangka panjang sehingga kedepannya operasional perusahaan dapat berjalan dengan efisien (Pratama, 2021). Menurut Kieso et al. (2014), perusahaan dapat mengukur efektivitas aset yang dimiliki dalam menghasilkan pendapatan penjualan dengan menggunakan rasio aktivitas. Rasio aktivitas adalah salah satu faktor yang dapat  berpengaruh terhadap financial distress (Fitri & Syamwil, 2020). Beberapa model telah diteliti untuk memprediksi financial distress pada perusahaan. Ullah et al. (2021) memprediksi kebangkrutan pada bank-bank yang ada di Pakistan dengan menggunakan Altman Z-Score. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa bank lokal memperoleh hasil yang baik sedangkan bank asing  diprediksi  mengalami  kebangkrutan.  Selain  Ullah  et  al.  (2021),  Puspitasari  et  al.  (2020)  juga menggunakan  model  Altman  Z-Score  untuk  memprediksi financial  distress sektor  perbankan  di Indonesia. Kedua peneliti menggunakan model Altman Z-Score untuk memprediksi kebangkrutan karena formula yang dikembangkan cocok untuk sektor perbankan (Puspitasari et al., 2020; Ullah et al., 2021).
Hastuti  (2018)  melakukan  analisis  perbandingan  beberapa  model  prediksi financial  distress perusahaan  manufaktur  berdasarkan  model  Altman  Z-Score,  Springate,  Grover  dan  Ohslon.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  model  Altman  Z-Score  mencapai  83,7%.  Tanjung (2020) juga menganalisis perbandingan model Altman Z-Score, Springate, Zmijeewski dan Ohlson dalam memprediksi financial  distress .  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  Altman  Z-Score  yang paling  akurat  dalam  memprediksi financial  distress .  Model  Altman  Z-Score  memprediksi  kebangrutan perusahaan  dengan  menggunakan  lima  faktor.  Faktor-faktor  yang  digunakan  adalah  WC/TA,  RE/TA, EBIT/TA,  MVE/BVD  dan  S/TA.  Dari  hasi  pengujian  model  yang  dilakukan  secara  berulang,  tingkat keakuratan model Altman Z-Score mencapai 82% hingga 94% (Altman & Hotchiks, 2006).
Salah  satu  bisnis  di  sektor  ritel  yang  terdampak  pandemi  covid-19  adalah  Giant  (Sembiring, 2021). Giant adalah salah satu bisnis hypermarket yang dijalankan oleh HERO. Pada tahun 2019, Giant sudah menunjukkan tanda-tanda penurunan kinerja keuangan yang ditandai dengan adanya penutupan enam gerai Giant di beberapa wilayah Indonesia (Pratama, 2021; Sidik, 2021; Sugianto, 2019). Kemudian pada tahun 2020, manajeman HERO kembali melakukan penutupan gerai Giant (CNN Indonesia, 2021). Sampai pada akhirnya, manajemen HERO mengumumkan untuk menutup seluruh gerai Giant secara permanen per Juli 2020 (Sidik, 2021).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  prediksi financial  distress pada  sektor  ritel dengan menggunakan model Altman Z-Score. Sektor ritel dipilih karena merupakan salah satu sektor yang paling terdampak adanya pandemi covid-19. Terlebih lagi adanya penutupan beberapa gerai Giant, yang termasuk pada sektor ritel, secara permanen selama masa pandemi covid-19. Hasil penelitian ini diharapkan  dapat  digunakan  oleh  perusahaan-perusahaan  dalam  membangun  strategi  sebelum terjadinya financial distress .

## Financial Distress
Financial  distress dan  kebangrutan  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  menandakan  bahwa performa  keuangan  suatu  perusahaan  sedang  buruk. Financial  distress terjadi  ketika  perusahaan dihadapkan pada dua masalah. Pertama, perusahaan mengalami kekurangan kas. Kedua, total liabilitas lebih  besar  dari  total  aset  sehingga  perusahaan  mengalami  kesulitan  dalam  melunasi  kewajibannya. Kebangkrutan menunjukkan masalah yang lebih serius dibandingkan financial distress . Kebangkrutan dapat menyebabkan kepemilikan perusahaan berpindah tangan dari investor ke kreditor, dan kreditor menjadi  pemegang  saham  yang  baru  atau  dengan  kata  lain  kreditor  menjadi  pemilik  perusahaan (Carmassi & Alessandra, 2014).
Financial distress dapat dialami oleh semua perusahaan (Dwijayanti, 2010). Apalagi jika kondisi makroekonomi suatu negara terganggu maka hal ini juga dapat memicu terjadinya financial distress pada perusahaan-perusahaan  di  negara  tersebut  (Dwijayanti,  2010;  Iramani,  2008).  Selain  kondisi makroekonomi, financial distress juga dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor sebagai berikut.
1. Likuiditas (Oktaviani et al., 2020; Septiani & Dana, 2019; Stephanie et al., 2020)
2. Leverage (Fitri & Syamwil, 2020; Oktaviani et al., 2020; Stephanie et al., 2020)
3. Provitiabilitas (Fitri & Syamwil, 2020; Oktaviani et al., 2020)
4. Aktivitas (Ardian et al., 2017; Fitri & Syamwil, 2020)
5. Ukuran Perusahaan (Fitri & Syamwil, 2020; Stephanie et al., 2020)
6. Corporate Governance (Bodroastuti, 2009)

## Altman Z-Score
Altman Z-Score merupakan model perhitungan yang digunakan untuk memprediksi terjadinya financial distress pada suatu perusahaan. Model ini pertama kali dikembangkan oleh Altman pada tahun 1968 (Altman & Hotchiks, 2006). Altman (1968) mengembangan model ini menggunakan teknik statistik multiple  discriminant  analysis  (MDA).  Teknik  statistik  MDA  ini  mempertimbangkan  keseluruhan  profil karakteristik  umum  pada  perusahaan  yang  relevan.  Sedangkan  teknik  univariat  hanya mempertimbangkan pengukuran pada perusahaan yang digunakan satu per satu (Altman, 1968). Adapun model rasio diskriminan yang telah dikembangkan pada tahun 1968 adalah sebagai berikut.
Z = 1.2X ! + 1.4X " + 3.3X # + 0.6X $ + 1.0X % ….. (1) Dimana X 1 = Working Capital/Total Assets X 2 = Retained Earnings/Total Assets X 3 = Earnings Before Interest and Taxes/Total Assets X 4 = Market Value Equity/Total Liability X 5 = Sales/Total Assets Z = Overall Indeks X 1 - Working Capital/Total Assets Rasio X 1 adalah pengukuran likuiditas aset neto perusahaan relatif terhadap total kapitalisasi. Modal kerja adalah selisih antara aset lancar dengan liabilitas jangka pendek. Pada rasio ini, likuiditas dan karakteristik ukuran secara eksplisit dipertimbangkan. Pada umumnya, perusahaan yang mengalami kerugian operasional terus-menerus akan memiliki aset lancar yang menyusut terhadap total aset. Rasio X 1 ini terbukti paling mencerminkan keadaan perusahaan dari tiga rasio likuiditas yang telah dievaluasi (Altman, 1968; Altman & Hotchiks, 2006).
X 2 - Retained Earnings/Total Assets Rasio X 2 adalah rasio profitabilitas yang mempertimbangkan usia perusahaan secara implisit dalam  pengukurannya.  Perusahaan  yang  masih  relatif  muda  akan  menunjukkan  rasio  RE/TA  yang rendah  karena  keuntungan  kumulatif  yang  masih  relatif  kecil.  Dengan  demikian,  peluangnya  untuk
Dian Pertiwi
diklasifikasikan sebagai perusahaan yang bangkrut relatif lebih tinggi daripada perusahaan lain yang lebih tua. Namun, rasio ini secara real menunjukkan keadaan sebenarnya dimana kegagalan banyak terjadi di tahun-tahun awal perusahaan (Altman, 1968; Altman & Hotchiks, 2006).
X 3 - Earnings Before Interest and Taxes/Total Assets
Rasio  ini  adalah  rasio  yang  menunjukkan  produktivitas  sebenarnya  dari  aset  yang  dimiliki perusahaan  untuk  menghasilkan  pendapatan.  Rasio  X 3 sangat  sesuai  digunakan  untuk  melakukan analisis mengenai kegagalan perusahaan (Altman, 1968; Altman & Hotchiks, 2006).
X 4 - Market Value Equity/Total Liability Nilai ekuitas diperoleh dengan menjumlahkan seluruh nilai pasar saham, baik saham preferen maupun saham biasa. Sedangkan nilai liabilitas diperoleh dengan menjumlahkan nilai liabilitas jangka pendek dan jangka panjang. Ukuran tersebut menunjukkan berapa banyak nilai aset perusahaan dapat turun sebelum total liabilitas melebihi nilai aset dan perusahaan menjadi bangkrut. Dibandingkan dengan rasio serupa yang biasa digunakan, rasio X 4 adalah rasio yang paling efektif untuk mendekteksi financial distress (Altman, 1968; Altman & Hotchiks, 2006).
X 5 - Sales / Total Assets Rasio  X 5 merupakan  rasio  perputaran  modal  yang  dapat  mengukur  kemampuan  perusahaan menghasilkan pendapatan penjualan dari aset yang dimiliki oleh perusahaan. Rasio ini cukup penting karena memiliki kontribusi dalam membangun model rasio diskriminan (Altman, 1968; Altman & Hotchiks, 2006).
Selanjutnya, Altman (1968) juga menjelaskan bahwa Z-Score dari perusahaan-perusahaan yang diteliti diklasifikasikan dalam 3 zona. Apabila hasil perhitungan Z-Score perusahaan lebih besar dari 2,99, maka perusahaan akan diklasifikasikan pada “safe zone”. Sedangkan apabila hasil perhitungan Z-Score dibawah 1.81, maka akan diklasifikasikan pada “distress zone”. Kemudian apabila Z-Score diantara 1,81 dan 2,99, maka akan diklasifikasikan pada “gray area” (Altman et al., 2019). Tingkat keakuratan rasio diskriminan ini mencapai 94 – 95% sehingga terbukti keakuratannya dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan.  Dalam  mengembangkan  model  rasio  diskriminan  ini,  Altman  (1968)  menggunakan perusahaan publik pada sektor manufaktur sebagai sampel.
Model  Altman  Z-Score  selanjutnya  diperbarui.  Model  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi financial distress bagi perusahaan privat. Adapun model Altman Z-Score ini ditandai dengan simbol Z’ (Altman & Hotchiks, 2006).
𝑍′ = 0.717𝑋 ! + 0.847𝑋 " + 3.107𝑋 # + 0.420𝑋 $ + 0.998𝑋 % ….. (2) Dimana X 1 = Working Capital/Total Assets X 2 = Retained Earnings/Total Assets X 3 = Earnings Before Interest and Taxes/Total Assets X 4 = Book Value of Equity/Total Liability X 5 = Sales/Total Assets Z = Overall Indeks
Perbedaan model original dan model untuk perusahaan privat ini terletak pada rasio X4 yang mana pada model tersebut menggunakan rasio nilai buku ekuitas terhadap total ekuitas. Adapun indeks klasifikasi berdasarkan skor yang diperoleh, dimana apabila Z’-Score lebih dari 2,90 maka perusahaan berada  pada  zona  “ safe ”,  apabila  Z’-Score  kurang  dari  1,23  maka  perusahaan  berada  pada  zona “ distress ”, dan apabila Z’-Score diantara 1,23 sampai 2,90 maka perusahaan berada pada zona “ gray ” (Altman & Hotchiks, 2006).
Modifikasi model selanjutnya dibuat dengan menghilangkan X 5 – penjualan/total aset. Rasio ini dihilangkan dengan alasan untuk meminimalkan efek dari sektor industri yang sensitif dengan rasio ini.
Kemudian, koefisien atau berat pembobotan pada model ini juga berbeda dengan model original. Model ini  dikenal  dengan Emerging  Market (EM)  Score  dan  ditandai  dengan  simbol  Z’’-Score.  Model  ini diklasifikasikan berdasarkan Bond Rating Equivalent (Altman, 2005; Altman & Hotchiks, 2006). 𝑍 && = 3.25 + 6.56𝑋 ! + 3.26𝑋 " + 6.72𝑋 # + 1.05𝑋 $ ….. (3) Dimana X 1 = Working Capital / Total Assets X 2 = Retained Earnings / Total Assets X 3 = Earnings Before Interest and Taxes / Total Assets X 4 = Book Value of Equity / Total Liability Z = Overall Indeks

## METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  analisis  deskriptif.  Penelitian  kuantitatif deskriptif  digunakan  karena  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  yang  akan  memberikan  deskripsi  atau gambaran prediksi financial distress pada perusahaan publik sektor ritel. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perusahaan  yang  terdaftar  pada  Bursa  Efek Indonesia  pada  sektor  ritel.  Sampel  dipilih  dengan  menggunakan  teknik  purposive  sampling.  Adapun kriteria yang ditetapkan untuk pemilihan sampel adalah sebagai berikut.
1. Perusahaan sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, ataupun minimarket.
2. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan untuk tahun 2018 – 2020. Berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, maka adapun sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
Tabel 1 Sampel Penelitian Nama Perusahaan Kode Perusahaan Brand Bisnis PT Sumber Alfaria Trijaya Tbk.  AMRT Alfamart Hero Supermarket Tbk HERO Hero, Giant Midi Utama Indonesia Tbk MIDI Alfa Midi Matahari Putra Prima Tbk MPPA Hypermart, Foodmart, Smart Club Ramayana Lestari Sentosa Tbk  RALS Robinson Supra Boga Lestari Tbk RANC Ranch Market, Farmers Market

## Sumber: Data Diolah (2021)

## Jenis Data dan Metode Pengumpulan Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder.  Data  yang  diperlukan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket. Laporan keuangan diperoleh melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id.

## Variabel dan Definisi Operasional
Variabel independen dalam penelitian ini adalah rasio-rasio yang digunakan dalam model rasio diskriminan pada Altman Z-Score. Rasio-rasio tersebut adalah WC/TA (X1), RE/TA (X2), EBIT/TA (X3), MVE/TL  (X4),  dan  S/TA  (X5).  Adapun  definisi  operasional  dari  variabel  independen  adalah  sebagai berikut.
Dian Pertiwi

## 1. WC/TA (X1)
WC/TA adalah rasio yang digunakan untuk mengukur likuiditas perusahaan dengan cara membagi modal kerja dengan total aset.
2. RE/TA (X2)
RE/TA  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  profitabilitas  perusahaan  dengan  cara membagi saldo laba dengan total aset.
3. EBIT/TA (X3)
EBIT/TA  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  produktivitas  perusahaan  dengan  cara membagi saldo sebelum bunga dan pajak dengan total aset.
4. MVE/TL (X4)
MVE/TL adalah rasio yang digunakan untuk mengukur berapa banyak nilai aset perusahaan dapat turun sebelum total kewajiban melebihi nilai aset dan perusahaan menjadi bangkrut dengan cara membagi nilai pasar ekuitas dengan nilai buku utang.
5. S/TA (X5)
S/TA  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  aktivitas  atau  kemampuan  perusahaan menghasilkan penjualan dari aset perusahaan dengan cara membagi penjualan dengan total aset.
Selanjutnya variabel dependen dalam penelitian ini adalah prediksi financial distress perusahaan publik  sektor  ritel  yang  menjalankan  bisnis  hypermarket,  supermarket,  maupun  minimarket.  Prediksi financial  distress adalah  indeks  yang  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  Z-Score  pada  model  rasio diskriminan Altman Z-Score.
Tabel 2 Variabel dan Definisi Variabel Variabel Definisi Faktor Pembobotan X1 Modal kerja / Total aset 1.2 X2 Saldo laba / Total aset 1.4 X3 EBIT / Total aset 3.3 X4 Nilai pasar ekuitas/ Total liabilitas 0.6 X5 Penjualan / Total aset 1.0 Z 𝑍 = 1.2𝑋 ! + 1.4𝑋 " + 3.3𝑋 # + 0.6𝑋 $ + 1.0𝑋 % ….. (4)

## Sumber: Altman & Hotchiks (2006)

## Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan model rasio diskriminan Altman Z-Score. Model ini digunakan untuk dapat mencapai tujuan penelitian yaitu memberikan deskripsi terkait  prediksi financial  distress pada  perusahaan  publik  sektor  ritel.  Adapun  model  prediksi  yang digunakan dalam penelitian ini adalah model yang dikembangkan oleh Altman pada tahun 1968, yang mana model ini merupakan model original. Dari beberapa penelitian terdahulu, model ini dapat digunakan untuk memprediksi perusahaan publik dengan tingkat keakuratan 82% - 95% (Altman, 1968; Altman & Hotchiks, 2006; Hastuti, 2018; Tanjung, 2020; Ullah et al., 2021). Tahap-tahap yang dilakukan dalam menganalisis data adalah sebagai berikut.
1. Menghitung rasio-rasio yang digunakan dalam model rasio diskriminan Altman Z-Score. Perhitungan rasio-rasio ini menggunakan rumus yang telah disajikan dalam Tabel 2.
2. Menghitung Z-Score sesuai dengan formula pada model diskriminan Altman Z-Score. 𝑍𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 1.2𝑋 ! + 1.4𝑋 " + 3.3𝑋 # + 0.6𝑋 $ + 1.0𝑋 % ….. (5) Keterangan:
X 1 = Modal kerja terhadap total aset X 2 = Saldo laba terhadap total aset X 3 = EBIT terhadap total aset
X 4 = Nilai pasar ekuitas terhadap total liabilitas X 5 = Penjualan terhadap total aset
Z = Overall indeks
3. Mengklasifikasikan zona perusahaan sesuai indeks Z-Score yang diperoleh. Altman (1968) mengklasifikasikan 3 zona untuk memprediksi financial distress berdasarkan skor yang telah diperoleh. Apabila skor >2,99 maka perusahaan berada pada zona “ safe ”; bila skor >1,81 maka  perusahaan  berada  pada  zona  “ distress ”;  dan  bila  skor  diantara  1,81  sampai  2,99  maka perusahaan berada pada zona “ gray ”.
Distress Gray Safe Skor <1,81 >2,99 Gambar 1 Klasifikasi Zona Financial distress
HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Perhitungan Rasio Diskriminan
1. WC / TA (X1)
Berikut adalah hasil perhitungan modal kerja terhadap total aset pada perusahaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket untuk tahun 2018-2020.
Tabel 4 Hasil Perhitungan WC / TA (X1) Kode 2018 2019 2020 AMRT 0.08 0.07 -0.07 HERO 0.13 0.03 -0.15 MIDI -0.16 -0.13 -0.20 MPPA -0.09 -0.19 -0.27 RALS 0.47 0.51 0.43 RANC 0.22 0.23 0.09
Sumber: Data diolah (2021)
Dari hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa pada tahun 2020 rasio WC / TA semua perusahaan  publik  sektor  ritel  yang  menjalankan  bisnis  hypermarket,  supermarket,  maupun minimarket mengalami penurunan dari tahun sebelumnya. Begitu pula tren pada tahun 2018 dan 2019, kecuali perusahaan MIDI, RALS, dan RANC mengalami sedikit kenaikan.
2. RE / TA (X2) Berikut  adalah  hasil  perhitungan  saldo  laba  terhadap  total  aset  pada  perusahaan  publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket untuk tahun 2018-2020.
Tabel 5 Hasil Perhitungan RE / TA (X2) Kode 2018 2019 2020 AMRT 0.14 0.17 0.17 HERO 0.11 0.07 -0.29 MIDI 0.14 0.17 0.16 MPPA -0.15 -0.35 -0.38 RALS 0.70 0.70 0.66 RANC 0.25 0.28 0.20 Sumber: Data diolah (2021)
Dian Pertiwi
Dari hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa pada tahun 2020 rasio RE / TA semua perusahaan  publik  sektor  ritel  yang  menjalankan  bisnis  hypermarket,  supermarket,  maupun minimarket mengalami penurunan dari tahun sebelumnya, kecuali untuk AMRT cenderung stagnan. Untuk  tren  tahun  2018  ke  tahun  2019,  perusahaan-perusahaan  ini  mengalami  kenaikan,  kecuali HERO dan MPPA yang mengalami penurunan, serta RALS yang cenderung stagnan.
3. EBIT / TA (X3)
Berikut adalah hasil perhitungan laba sebelum beban bunga dan pajak terhadap total aset pada perusahaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket untuk tahun 2018-2020.
Tabel 6 Hasil Perhitungan EBIT / TA (X3) Kode 2018 2019 2020 AMRT 0.06 0.08 0.07 HERO -0.20 -0.01 -0.19 MIDI 0.08 0.09 0.08 MPPA -0.19 -0.05 -0.03 RALS 0.14 0.13 -0.03 RANC 0.07 0.07 0.06
Sumber: Data diolah (2021)
Dari hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa pada tahun 2020 rasio EBIT / TA semua perusahaan  publik  sektor  ritel  yang  menjalankan  bisnis  hypermarket,  supermarket,  maupun minimarket mengalami penurunan dari tahun sebelumnya, kecuali untuk MPPA mengalami sedikit kenaikan. Untuk tren tahun 2018 ke tahun 2019, perusahaan-perusahaan ini mengalami kenaikan, kecuali RALS yang mengalami sedikit penurunan, dan RANC yang cenderung stagnan.
4. MVE / TL (X4)
Berikut adalah hasil perhitungan nilai pasar ekuitas terhadap total liabilitas pada perusahaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket untuk tahun 2018-2020.
Tabel 7 Hasil Perhitungan MVE / TL (X4) Kode 2018 2019 2020 AMRT 0.42 0.47 0.55 HERO 0.71 0.64 0.86 MIDI 1.26 1.14 0.82 MPPA 3.20 3.12 5.47 RALS 0.14 0.20 0.29 RANC 0.81 0.77 1.14
Sumber: Data diolah (2021)
Dari hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa pada tahun 2020 rasio MVE / TL semua perusahaan  publik  sektor  ritel  yang  menjalankan  bisnis  hypermarket,  supermarket,  maupun minimarket mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya, kecuali untuk MIDI mengalami penurunan. Sedangkan  untuk  tren  tahun  2018  ke  tahun  2019,  perusahaan-perusahaan  ini  mengalami penurunan, kecuali AMRT dan RALS yang mengalami kenaikan.
5. S / TA (X5) Berikut  adalah  hasil  perhitungan  penjualan  terhadap  total  aset  pada  perusahaan  publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket untuk tahun 2018-2020.
Tabel 8 Hasil Perhitungan S / TA (X5) Kode 2018 2019 2020 AMRT 3.01 3.04 2.92 HERO 2.07 2.01 1.84 MIDI 2.16 2.33 2.14 MPPA 2.22 2.27 1.50 RALS 1.09 0.99 0.48 RANC 2.61 2.52 2.28
Sumber: Data diolah (2021)
Dari hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa pada tahun 2020 rasio S / TA semua perusahaan  publik  sektor  ritel  yang  menjalankan  bisnis  hypermarket,  supermarket,  maupun minimarket mengalami penurunan dari tahun sebelumnya. Untuk tren tahun 2018 ke tahun 2019, HERO, RALS, dan RANC mengalami penurunan, sedangkan AMRT, MIDI, dan MPPA mengalami kenaikan.

## Hasil Perhitungan Z-Score
Setelah rasio-rasio diskriminan dihitung, selanjutnya Z-Score dapat diperoleh dengan mengalikan koefisien atau pembobotan dalam model original Altman Z-Score. Berikut hasil perhitungan Z-Score untu perusahaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupaun minimarket. Tabel 9 Hasil Perhitungan Z-Score
𝑍𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 1.2𝑋 ! + 1.4𝑋 " + 3.3𝑋 # + 0.6𝑋 $ + 1.0𝑋 % Tahun 2018 Kode 1.2 X1 1.4 X2 3.3 X3 0.6 X4 1.0 X5 Z AMRT 0.09 0.20 0.21 0.25 3.01 3.76 HERO 0.15 0.16 -0.66 0.42 2.07 2.14 MIDI -0.19 0.19 0.28 0.75 2.16 3.19 MPPA -0.10 -0.21 -0.63 1.92 2.22 3.20 RALS 0.56 0.98 0.47 0.08 1.09 3.19 RANC 0.26 0.35 0.22 0.49 2.61 3.92 Tahun 2019 Kode 1.2 X1 1.4 X2 3.3 X3 0.6 X4 1.0 X5 Z AMRT 0.08 0.24 0.25 0.28 3.04 3.90 HERO 0.03 0.10 -0.02 0.38 2.01 2.51 MIDI -0.15 0.23 0.31 0.68 2.33 3.40 MPPA -0.22 -0.49 -0.16 1.87 2.27 3.26 RALS 0.61 0.98 0.43 0.12 0.99 3.13 RANC 0.28 0.39 0.22 0.46 2.52 3.87 Tahun 2020 Kode 1.2 X1 1.4 X2 3.3 X3 0.6 X4 1.0 X5 Z AMRT -0.08 0.24 0.22 0.33 2.92 3.63 HERO -0.18 -0.40 -0.62 0.52 1.84 1.15 MIDI -0.24 0.23 0.26 0.49 2.14 2.87 MPPA -0.33 -0.53 -0.10 3.28 1.50 3.83 RALS 0.52 0.93 -0.09 0.17 0.48 2.00 RANC 0.10 0.27 0.18 0.68 2.28 3.52

## Sumber: Data diolah (2021)
Hasil Pengklasifikasikan Zona Financial Distress
Berikut ini adalah hasil pengklasifikasian zona financial distress pada perusahaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket untuk tahun 2018 – 2020.
Dian Pertiwi
Tabel 10 Klasifikasi Zona Financial Distress Kode Z-Score Klasifikasi Zona 2018 2019 2020 2018 2019 2020 AMRT 3.76 3.90 3.63 Safe Safe Safe HERO 2.14 2.51 1.15 Gray Gray Distress MIDI 3.19 3.40 2.87 Safe Safe Gray MPPA 3.20 3.26 3.83 Safe Safe Safe RALS 3.19 3.13 2.00 Safe Safe Gray RANC 3.92 3.87 3.52 Safe Safe Safe Sumber: Data diolah (2021)

## Pembahasan
Hasil analisis prediksi financial distress pada perusahaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket bervariasi. Pada tahun 2018 hingga tahun 2019 hasil  klasifikasi  zona financial  distress untuk  perusahaan  publik  sektor  ritel  yang  menjalan  bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket umumnya berada pada zona “ safe ” atau dapat dikatakan perusahaan  dalam  keadaan  aman.  Hanya  saja,  HERO  telah  menunjukkan  gejala  yang  menandakan adanya financial distress . Dimana pada tahun 2018 dan 2019 HERO telah menunjukkan klasifikasi di zona “ gray ” atau zona rawan yang seharusnya manajemen berhati-hati terhadap kondisi perusahaan saat itu.
Pada tahun 2020, beberapa perusahaan tetap bisa mempertahankan posisinya pada zona “ safe ”. Namun, perusahaan lain menunjukkan adanya penurunan zona klasifikasi. Perusahaan publik secktor ritel yang menjalankan bisnis hipermartket, supermarket, maupun minimarket yang masih berada pada zona “ safe ” pada tahun 2020 adalah AMRT, MPPA, dan RANC. Sedangkan MIDI dan RALS berada pada zona  “ gray ”  dan  HERO  berada  pada  zona  “ distress ”.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  HERO  diprediksi mengalami financial  distress .  Dan  untuk  kedepannya  sangat  diperlukan  adanya  perbaikan  ataupun pembaruan strategi perusahaan agar perusahaan dapat bertahan dan tidak bangkrut.
Variabel yang paling mempengaruhi jumlah Z-Score pada perusahaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket pada tahun 2018-2020 adalah X5, dimana X5 merupakan rasio aktivitas yang mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan penjualan dari total aset yang dimiliki (Altman & Hotchiks, 2006). Hasil analisis data menunjukkan bahwa pada tahun 2020 rasio aktivitas ini mengalami penurunan dari tahun-tahun sebelumnya. Penurunan rasio aktivitas membuat adanya penurunan Z-Score sehingga perusahaan memperoleh hasil klasifikasi zona “ gray ”, bahkan  “ distress ”.  Ini  sesuai  dengan  penelitian  (Ardian  et  al.,  2017;  Fitri  &  Syamwil,  2020)  yang menyimpulkan bahwa rasio aktivitas berpengaruh terhadap financial distress suatu perusahaan. Rasio  aktivitas  yang  mengalami  penurunan  mengindikasikan  bahwa  penjualan  perusahaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket pada tahun 2020  mengalami  penurunan.  Penurunan  penjualan  dapat  disebabkan  karena  turunnya  daya  beli masyarakat. Seperti yang diketahui bahwa pandemi covid-19 yang terjadi saat ini membawa dampak adanya penurunan daya beli masyarakat  sehingga pada tahun 2020 perekonomian Indonesia mengalami resesi sebesar 2,19% (BPS, 2021; Muhammad et al., 2020; Yuniati & Amini, 2020). Hal ini sesuai dengan penelitian  Dwijayanti  (2010)  dan  Iramani  (2008)  menunjukkan  bahwa  keadaan  ekonomi  dapat berpengaruh terhadap financial distress perusahaan.
Selain rasio aktivitas, rasio likuiditas, yang disimbolkan dengan X1, juga mengalami penurunan yang cukup signifikan pada tahun 2020 dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya. Rasio ini akan menunjukkan bahwa perusahaan yang mengalami kerugian operasi yang konsisten akan memiliki aset lancar yang menyusut terhadap total aset (Altman, 1968; Altman & Hotchiks, 2006). Hal ini sesuai dengan
penelitian  Oktaviani  et  al.,  (2020)  dan  Stephanie  et  al.  (2020)  yang  menyimpulkan  bahwa  likuiditas berpengaruh terhadap financial distress .

## PENUTUP
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi financial distress pada perushaan publik sektor ritel yang menjalankan bisnis hypermarket, supermarket, maupun minimarket untuk tahun 2018-2020. Dari hasil analisis data dengan menggunakan model Altman Z-Score original ditemukan bahwa pada tahun 2020 HERO berada pada zona “ distress ”. Sedangkan AMRT, MPPA, dan RANC berada pada zona “ safe ” serta MIDI dan RALS berada pada zona “ gray ”. Klasifikasi zona pada tahun 2020 untuk perusahaan publik sektor  ritel  yang  menjalankan  bisnis  hypermarket,  supermarket,  maupun  minimarket  mengalami penurunan peringkat dari tahun sebelumnya. Penurunan peringkat klasifikasi ini tentunya dihasilkan dari perhitungan  Z-Score  yang  rendah.  Rendahnya  hasil  Z-Score  terutama  dipengaruhi  oleh  X1  (rasio likuiditas)  dan  X5  (rasio  aktivitas).  Hasil  yang  skor  yang  rendah  juga  disebabkan  adanya  pengaruh keadaan makroekonomi yang terdampak pandemi covid-19.
Penelitian memiliki keterbatasan pada jumlah sampel yang sedikit dan hanya menggunakan satu model prediksi financial distress . Diharapkan untuk penelitian selanjutnya menggunakan sektor lain yang juga terdampak akibat adanya pandemi covid-19 dengan menggunakan dan membandingkan lebih dari satu model prediksi financial distress . Implikasi dari hasil penelitian ini menjadi informasi bagi perusahaan publik  sektor  ritel  yang  menjalankan  bisnis  hypermarket,  supermarket,  maupun  minimarket  agar memperhatikan kondisi keuangannya sehingga dapat menentukan strategi jangka panjang agar dapat memiliki keberlangsungan usaha yang lama.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis And The Prediction Of Corporate Bankruptcy. The Journal Of Finance, XXIII(4), 589–609.
Altman, E. I. (2005). An Emerging Market Credit Scoring System For Corporate Bonds. Emerging Market Review, 6, 311–323.
Altman, E. I., & Hotchiks, E. (2006). Corporate Financial Distress and Bankruptcy (Third). John Wiley & Sons, Inc. https://doi.org/10.1007/978-3-319-67355-4_2
Altman,  E.  I.,  Hotchiks,  E.,  &  Wang,  W.  (2019).  Corporate  Financial  Distress,  Restructuring,  and Bankruptcy (Fourth). John Wiley & Sons, Inc.
Ardian,  A.  V.,  Andini,  R.,  &  Raharjo,  K.  (2017).  Pengaruh  Rasio  Likuiditas,  Rasio  Leverage,  Rasio Aktivitas,  dab  Profitabilitas  Terhadap  Financial  Distress.  Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Akuntansi Universitas Panandaran, 3(3).
Bodroastuti, T. (2009). The Influence of Corporate Governance Structure to Financial Distress. Jurnal Ilmu Ekonomi ASET, 11(2), 1–15.
BPS.  (2021).  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Triwulan  IV-2020.  Www.Bps.Go.Id,  13,  12. https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/02/05/1811/ekonomi-indonesia-2020-turun-sebesar-2- 07-persen--c-to-c-.html
Carmassi,  C.,  &  Alessandra,  P.  (2014).  Financial  Distress  and  Bankruptcy :  Tools  for  preserving  the Soundness of Financial System. LUISS Guido Carli. https://tesi.luiss.it/15689/1/176421.pdf CNN  Indonesia.  (2020).  Dampak  Resesi  Corona  Mengalir  ke  Berbagai  Sektor.  CNN  Indonesia. https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20200908105412-532-543899/dampak-resesi-corona- mengalir-ke-berbagai-sektor
CNN Indonesia. (2021). Daftar Gerai Giant yang Tutup. CNN Indonesia.
Dian Pertiwi
https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20210305102841-92-614067/daftar-gerai-giant-yang- tutup
Dewi,  R.  K.  (2020).  Mengenal  Apa  Itu  PSBB,  Aturan,  Daerah  Yang  Menerapkan  Hingga  Sanksinya. Kompas. https://www.kompas.com/tren/read/2020/04/14/093800065/mengenal-apa-itu-psbb- aturan-daerah-yang-menerapkan-hingga-sanksinya?page=all
Dwijayanti,  S.  (2010).  Penyebab,  Dampak,  Dan  Prediksi  Dari  Financial  Distress  Serta  Solusi  Untuk Mengatasi Financial Distress. Jurnal Akuntansi Kontemporer, 2(2), 191–205.
Fitri, R. A., & Syamwil, S. (2020). Pengaruh Likuiditas, Aktivitas, Profitabilitas dan Leverage Terhadap Financial  Distress  (Studi  Kasus  pada  Perusahaan  Manufaktur  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia Periode 2014-2018). Jurnal Ecogen, 3(1), 134. https://doi.org/10.24036/jmpe.v3i1.8532 Gusman,  H.  (2020).  Enam  Bulan  COVID-19  RI:  Sektor  Kesehatan  &  Ekonomi  Masih  Buruk.  Tirto.Id. https://tirto.id/enam-bulan-covid-19-ri-sektor-kesehatan-ekonomi-masih-buruk-f3eu
Hastuti, R. T. (2018). Analisis Komparasi Model Prediksi Financial Distress Altman, Springate, Grover Dan Ohlson Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2011- 2013. Jurnal Ekonomi, 20(3), 446. https://doi.org/10.24912/je.v20i3.405
Iramani, R. (2008). Model Prediksi Financial Disress Perusahaan Go Public di Indonesia (Studi pada Sektor Manufaktur). Jurnal Aplikasi Manajemen, 6.
Kieso, D. E., Weygant, J. J., & Warfield, T. D. (2014). Intermediate Accounting IFRS Edition (2nd Ed). John Wiley & Sons, Inc.
Lord, J., Landry, A., Savage, G. T., & Weech-Maldonado, R. (2020). Predicting Nursing Home Financial Distress Using the Altman Z-Score. Inquiry (United States), 57. https://doi.org/10.1177/0046958020934946 Muhammad, M., Aditia Mahardika, & Rizka Amalia. (2020). Corona Virus Pandemic Impact on Sales Revenue of Micro Small and Medium Enterprises ( MSMEs ) in Pekalongan City, Indonesia. Journal of Vocational
Studies on Applied Research, 2(1), 7–10. https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/jvsar/article/view/7600 Nurhakliza, S. (2020). Sembilan Sektor Paling Parah Kena Dampak, No.2 Rugi hingga USD812 Juta. Idxchannel.Com. https://www.idxchannel.com/market-news/foto/sembilan-sektor-paling-parah- kena-dampak-no2-rugi-hingga-usd812-juta
Oktaviani, B., Hizai, A., & Mirdah, A. (2020). Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jambi Accounting Review ( JAR ), 1(April), 20–34.
Pratama,  A.  (2021).  Bos  Hero  Ungkap  Alasan  Tutup  Gerai  Giant.  Idxchannel.Com. https://www.idxchannel.com/market-news/bos-hero-ungkap-alasan-tutup-gerai-giant
Puspitasari, D. M., Roespinoedji, D., & Napitupulu, S. (2020). Applicability of Altman Model in Predicting Financial Distress : Evidence from Rural Bank in Indonesia. Solid State Technology, 63(3).
Sembiring, L. J. (2021). Giant Tutup, Centro Pailit, Kapan “Mimpi Buruk” ini Berakhir? CNBC Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/market/20210529172959-17-249273/giant-tutup-centro-pailit- kapan-mimpi-buruk-ini-berakhir
Septiani, N. M. I., & Dana, I. M. (2019). Pengaruh Likuiditas, Leverage, Dan Kepemilikan Institusional Terhadap  Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Property  Dan  Real  Estate.  E-Jurnal  Manajemen Universitas Udayana, 8(5), 3110. https://doi.org/10.24843/ejmunud.2019.v08.i05.p19
Sidik,  S.  (2020).  Emiten  dari  Sektor  Ini  Paling  Sengsara  Hadapi  Efek  Covid-19.  CNBC  Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/market/20200512130429-17-157880/emiten-dari-sektor-ini-paling- sengsara-hadapi-efek-covid-19
Sidik,  S.  (2021).  Sayonara  Gerai  Giant!  Ternyata  Separah  Ini  Kinerja  HERO.  CNBC  Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/market/20210525135916-17-248255/sayonara-gerai-giant-
ternyata-separah-ini-kinerja-hero Stephanie,  Lindawati,  Suyanni,  Christine,  Oknesta,  E.,  &  Afiezan,  A.  (2020).  Pengaruh  Likuiditas,
Leverage  dan  Ukuran  Perusahaan  Terhadap  Financial  Distress  Pada  Prusahaan  Properti  dan Perumahan. Costing: Journal of Economic, Business and Accounting, 3.
Sugianto,  D.  (2019).  BEI  Desak  HERO  Jelaskan  Kabar  Penutupan  6  Gerai  Giant.  Detik  Finance. https://finance.detik.com/berita-ekonomi-bisnis/d-4598979/bei-desak-hero-jelaskan-kabar- penutupan-6-gerai-giant
Tanjung,  P.  R.  (2020).  Comparative  Analysis  Of  Altman  Z-Score,  Springate,  Zmijewaki  and  Ohlson Models ini Predicting Financial Distress. EPRA International Journal of Multidisciplinary Research (IJMR)-Peer Reviewed Journal, 6(3). https://doi.org/https://doi.org/10.36713/epra4162
Ullah, H., Wang, Z., Abbas, M. G., Zhang, F., Shahzad, U., & Mahmood, M. R. (2021). Association of Financial Distress and Predicted Bankruptcy: The Case of Pakistani Banking Sector. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(1), 573–585.
https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no1.573
Yuniati, M., & Amini, R. (2020). Analisis Dampak Covid-19 Terhadap Daya Beli Masyarakat Ntb. Jurnal Penelitian  Manajemen,  2(2),  362–368.  www.kelaspintar.id.lbkg/inspirasi/pengaruh-covid- 19/terhadap/-perekonomian-