## R. Apria Susiana
Abstract: The  purpose  of  this  study  was  to  examine  differences  in  the  level  of bankruptcy in transportation companies listed on the IDX before and during the Covid-19  pandemic.  This  type  of  research  is  quantitative  using  purposive  sam- pling technique which produces 57 samples. The data collection technique used a study  of  documentation  obtained  from  the  IDX's  official  website,  namely www.idx.co.id. Data analysis used SPSS version 21 software. The results showed that  the  company  that  had  the  highest  bankruptcy  rate  in  the  2018-2020  period was BLTA due to a decrease in all financial ratios, while the company that had the lowest bankruptcy rate was SAPX because the company managed to increase its solvency and profitability ratios. The results of other studies are that there is no difference  in  the  level  of  bankruptcy  before  and  during  the  Covid-19  pandemic. This  means  that  the  company  has  a  bankruptcy  rate  that  is  not  much  different from  before  and  during  the  Covid-19  pandemic  because  the  company  is  able  to adapt by implementing strategies that are in accordance with the conditions of the
Keywords : Bankruptcy, Altman Z-Score Method, Covid-19 Pandemic
Abstrak: Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  perbedaan  tingkat kebangkrutan pada perusahaan transportasi yang terdaftar di BEI sebelum dan  selama  pandemi  Covid-19.  Jenis  penelitian  ini  adalah  kuantitatif dengan  menggunakan  teknik  purposive  sampling  yang  menghasilkan  57 sampel. Teknik pengumpulan data menggunakan studi dokumentasi yang diperoleh  dari  website  resmi  BEI  yaitu  www.idx.co.id.  Analisis  data menggunakan software SPSS versi 21. Hasil penelitian menunjukkan bah- wa  perusahaan  yang  memiliki  tingkat  kebangkrutan  tertinggi  pada  peri- ode 2018-2020 adalah BLTA dikarenakan menurunnya seluruh rasio keu- angan, sedangkan perusahaan yang memiliki tingkat kebangkrutan teren- dah  adalah  SAPX  karena  perusahaan  berhasil  meningkatkan  rasio  solva- bilitas dan profitabilitas. Hasil penelitian lainnya adalah tidak perbedaan tingkat kebangkrutan sebelum maupun selama pandemi Covid-19.  Hal ini berarti bahwa perusahaan memiliki tingkat kebangkrutan yang tidak jauh beda  sebelum  dan  selama  pandemi  Covid-19  dikarenakan  perusahaan mampu  beradaptasi  dengan  menerapkan  strategi  yang  sesuai  dengan kondisi pandemi Covid-19.
Kata Kunci : Kebangkrutan, Metode Altman Z-Score , Pandemi Covid-19.
KORESPONDING AUTHOR R. Apria Susiana Email: apriasusiubac@student.ub.a c.id
INDEKS
Google Scholar

## TEMA
22, 02

## SUBMIT
January 2021
REVISI
Februari 2021 DITERIMA
Maret 2021

## Cite:
Susiana,  A.  R.  &  Purwanti,  L.  (2021).  Prediksi  Tingkat  Kebangkrutan  Sebelum  dan  Selama  Pandemi  Covid-19 Menggunakan Metode Altman Z-Score . Tema (Jurnal Tera Ilmu Akuntansi) , Volume 22 No.2, 79-95.
Covid-19 pandemic .

## PREDIKSI TINGKAT KEBANGKRUTAN SEBELUM DAN SELAMA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE ALTMAN Z-SCORE
Universitas Brawijaya , Indonesia
Indonesia
Accounting Department, Faculty of Economics and Business,
Faculty of Economics and Business, Universitas Brawijaya,

## Lilik Purwanti

## PENDAHULUAN
Perkembangan dunia industri terus me- ngalami  perubahan  yang  semakin  pesat didukung  dengan  adanya  teknologi  yang melahirkan  suatu  persaingan  yang  sangat ketat. Selain utama tersebut perusahaan juga dituntut untuk dapat bertahan ( survive ) dan berkembang  ( growth )  dalam  suatu  persai- ngan  bisnis.  Ketidakmampuan  perusahaan dalam  mengatasi  perkembangan  akan  ber- dampak  pada  penurunan  volume  usaha yang  dapat  berakibat  kebangkrutan  perus- ahaan. Prediksi adanya kebangkrutan dalam perusahaan dapat dilihat dan diukur melalui laporan keuangan. Hal ini yang menjadikan salah satu faktor pentingnya memiliki keahl- ian  dalam  menganalisis  laporan  keuangan secara  akurat.  Hasil  dari  analisis  laporan keuangan yang berisi informasi historis akan memberikan  gambaran  kinerja  keuangan yang  dapat  digunakan  dalam  evaluasi  dan perencanaan    strategis  bagi  perusahaan  di masa depan secara akurat sehingga diharap- kan mampu meningkatkan kinerja keuangan dari waktu ke waktu (Arianto, 2016).
Kebangkrutan  merupakan  masalah yang  perlu diperhatikan agar  semakin  awal tanda-tanda  kebangkrutan ditemukan  maka semakin  baik  bagi  manajemen  dalam  mela- kukan perbaikan. Mengingat bahwa kebang- krutan  perusahaan  akan  merugikan  segala pihak pemangku kepentingan dalam perusa- haan tersebut (Suharto, 2015). Salah satu me- tode  yang  telah  dikembangkan  oleh  ilmu- wan  sebagai  peringatan  dini  ( early  warning system ) adalah metode Altman Z-Score yang dapat  mengidentifikasi  gejala  awal  dari  ke- bangkrutan sehingga perusahaan dapat me- lakukan  perbaikan  kondisi  melalui  strategi sebelum  sampai  pada  kondisi  yang  lebih kronis. Akhir-akhir ini dunia dikejutkan de- ngan adanya virus baru yang bernama Coro- navirus  Disease  2019  atau  Covid-19  pada akhir  tahun  2019  yang  berasal  dari    Kota Wuhan, Provinsi Hubei, Tiongkok.
Tingginya  kasus  Covid-19  di  Indonesia membuat  pemerintah menerapkan beberapa
kebijakan  untuk  mencegah  penyebaran  Co- vid-19  yang  tentunya  berdampak  pada  se- luruh  sektor  salah  satunya  perekonomian. Pandemi berhasil menghantam seluruh  sek- tor  dalam  perekonomian  salah  satunya  sek- tor  transportasi.  Penerapan  kebijakan  oleh pemerintah  tentang  pembatasan  sosial  sela- ma pandemi  memiliki dampak pada penu- runan  penggunaan  transportasi.  Hal  ini  di- dukung oleh  Badan Pengelola Transportasi menyatakan  bahwa  untuk  pengguna  MRT mengalami  penurunan  sebesar  94,11% (Luthfiyah,  2020).  Selanjutnya  pada  LRT mengalami  penurunan  sebesar  93,05%.  Se- lanjutnya  pada  KRL  mengalami  penurunan penumpang sebesar 78,69% dan Transjakarta juga  mengalami  penurunan  hingga  83.000 penumpang  per  hari.  Penurunan  pengguna transportasi  berdampak  pada  kinerja  keu- angan  perusahaan.  Berikut  perusahaan  sub sektor  transportasi  yang  mengalami  keru- gian sebelum dan selama pandemi Covid-19.
Garuda  Indonesia  Tbk  (GIAA)  telah mengalami kerugian sebelum pandemi yaitu pada  tahun  2018  dan  2019  sebesar  US$  175 juta  dan  US$  44  juta.  Selain  itu  pada  tahun 2020  selama  terjadinya  pandemi  Covid-19 perusahaan  mengalami  peningkatan  keru- gian  yang  tinggi  hingga mencapai  rugi ber- sih sebesar US$ 2 miliar. Pada Pelayaran Na- sional  Bina  Buana  Raya  Tbk  (BBRM)  men- catat rugi bersih sebelum pandemi yaitu pa- da tahun 2018 dan 2019 hanya sebesar US$ 8 juta dan US$ 4 juta. Namun selama pandemi pada  tahun  2020  perusahaan  mencatat kerugian  yang  tinggi  hingga  mencapai  US$ 11  juta.  PT.  AirAsia  Indonesia  Tbk  (CMPP) juga  menyajikan  rugi  bersih  pada  laporan keuangan  sebelum  pandemi  sebesar  Rp  907 miliar (2018) dan Rp 157 miliar (2019). Peru- sahaan juga telah mengalami kenaikan keru- gian selama pandemi hingga mencapai Rp 2 triliun  (2020).  Selama  pandemi  perusahaan juga mengalami kerugian sebesar Rp 6 juta. Tren  kerugian yang  terjadi  secara  terus-me- nerus  sebelum  dan  selama  pandemi  dapat memprediksi adanya bankcruptcy pada peru- sahaan.
Sembe  (2021)  menyebutkan  bahwa  pe- rusahaan  yang  mengalami  kerugian  diaki- batkan  oleh  penurunan  pendapatan  terus- menerus  menunjukkan  bahwa  perusahaan tersebut  sedang  mengalami financial  distress atau kesulitan keuangan dikarenakan gagal- nya  membayar  kewajiban  yang  telah  jatuh tempo.  Menurutnya  perusahaan  yang  se- dang  mengalami financial  distress termasuk dalam gejala kebangkrutan. Dengan demiki- an,  dibutuhkan  upaya  dalam    mengetahui kondisi  keuangan  perusahaan  untuk  meng- hindari  kebangkrutan  melalui  prediksi  ke- bangkrutan.  Sastrawan  dan  Dewi  (2022) menyebutkan bahwa metode Altman Z-Score memiliki tingkat akurasi sebesar 63% apabila diimplementasikan  pada  perusahaan  sub sektor transportasi. Kelebihan lainnya dalam Altman Z-Score adalah alat ini menggunakan berbagai macam rasio keuangan yang dapat merepresentasikan  kinerja  keuangan,  dan dapat diimplementasikan ke dalam berbagai sektor perusahaan (Zulkarnain, 2020).
Gap  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh Armadani (2021)  dan  Setyaningrum  (2020)  yaitu  pada objek  penelitian,  dan  fenomena.  Kemudian dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Azi- zah (2020) memiliki gap pada objek peneliti- an,  dan  metode  pengukuran  kebangkrutan (Metode  Zmijewski).  Selanjutnya  penelitian yang dilakukan oleh Rahman (2021) memili- ki gap pada objek penelitian, dan metode pe- ngukuran kebangkrutan (Metode Springate). Alasan  peneliti  melakukan  penelitian  pada perusahaan  sub  sektor  transportasi  karena sektor ini memberikan kontribusi pada Pro- duk Domestik Bruto(PDB) negara yang men- cerminkan  pembangunan  ekonomi.  Apabila perusahaan sub sektor transportasi mengala- mi kebangkrutan  dan berhentinya operasio- nal  perusahaan.  Hal  ini  tentunya  akan  ber- dampak pada aktivitas masyarakat dibidang sosial  bahkan  perekonomian  mengingat transportasi  adalah  kebutuhan  mendasar masyarakat (Silondae, 2016).
Penelitian ini dapat memberikan kontri- busi  tentang  teori  prediksi  kebangkrutan dan  dapat  dijadikan  sebagai  refrensi  untuk penelitian  selanjutnya  tentang  prediksi  ke-
bangkrutan  menggunakan  metode  Altman Z-Score .  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk mengetahui prediksi kebang- krutan  dan  perbedan  tingkat  kebangkrutan pada  perusahaan  sub  sektor  transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebe- lum dan selama pandemi Covid-19 menggu- nakan metode Altman (2017) Z- Score.

## TINJAUAN TEORITIS Kebangkrutan
Menurut  Undang-undang  Nomor  4  ta- hun  1998  kebangkrutan  didefinisikan  seba- gai  suatu  kondisi  di  mana  perusahaan  atau sebuah entitas tidak mampu untuk melunasi hutangnya  yang  sudah  jatuh  tempo.  Menu- rut  Hanafi  (2010)  mendefinisikan  kebang- krutan adalah suatu kondisi di mana perus- ahaan mengalami kesulitan keuangan dimu- lai  dari  keadaan  yang  ringan  (likuiditas) sampai pada keadaan yang serius (solvabel). Definisi  lainnya  menyatakan  kebangkrutan adalah  suatu  kondisi  kegagalan  dalam  me- laksanakan  operasi  perusahaan  (Rudianto, 2013). Berdasarkan pengertian di atas dapat disimpulkan  bahwa  kebangkrutan  merupa- kan suatu tahap akhir dengan kondisi pada perusahaan yang sedang mengalami perma- salahan  atau  kesulitan  keuangan  seperti  li- kuiditas  yang  berdampak  pada  ketidak- mampuan untuk menjalankan aktivitas ope- rasionalnya yang dikarenakan oleh gagalnya pihak  manajemen  untuk  memperbaiki  per- masalahan keuangan yang terjadi.
Kebangkrutan  dibagi  menjadi  2  yaitu (Weston  &  Copeland,  1997)  :  (1)  Kegagalan secara  ekonomi (Economic  Distressed )  diar- tikan  bahwa  perusahaan  kehilangan  penda- patan  sehingga  tidak  mampu  menutupi biaya untuk menjalankan aktivitas perusaha- an, dan (2) Kegagalan keuangan dapat diar- tikan sebagai insolvensi yang artinya perusa- haan mengalami kesulitan dana kas maupun dana  modal  kerja.  Jauch  dan  Glueck  (1986) menyebutkan bahwa terdapat beberapa fak- tor penyebab kebangkrutan yaitu :
1. Faktor Umum
a. Sektor Ekonomi Gejala inflasi dan deflasi dalam har- ga produk (barang dan jasa).
b. Sektor Sosial Perubahan pada gaya hidup masya- rakat  yang  mempengaruhi  permin- taan terhadap produk dan jasa.
c. Sektor Teknologi Perkembangan teknologi yang mem- pengaruhi perubahan sistem bisnis.
d. Sektor Pemerintah Kebijakan  pemerintah  yang  memi- liki pengaruh terhadap perusahaan.
2. Faktor Eksternal
a. Sektor Pelanggan Kehilangan  konsumen,  dan  perpin- dahan konsumen ke kompetitor.
b. Sektor Pemasok Kenaikan  harga  sehingga  mengu- rangi keuntungan pembelian
c. Sektor Pesaing kehilangan konsumen dan akan ber- dampak pada penurunan pendapat- an.
3. Faktor Internal Manajemen gagal dalam membuat kepu- tusan di masa lalu untuk masa kini.
Masdiantini  dan  Warasniasih  (2020) menjelaskan  bahwa    terdapat  manfaat  jika pihak-pihak yang berkepentingan dalam pe- rusahaan dapat mengetahui tentang kebang- krutan seperti :
1. Kreditur  (pemberi  pinjaman),  berguna untuk mengambil keputusan tentang sia- pa  yang  akan  diberi  pinjaman  dan  ber- manfaat  dalam  mengontrol  pinjaman yang ada.
2. Investor,  berguna  untuk  melakukan  pe- nanaman  modal  dalam  suatu  perusaha- an
4. Akuntan,  berguna  untuk  melihat going concern suatu perusahaan
5. Manajemen, berguna untuk menghindari kebangkrutan.

## Pandemi Covid-19
Pandemi  merupakan  wabah  penyakit yang terjadi di area tertentu secara bersama- an  dan  akan  menyebar  ke  seluruh  bagian
lainnya  seperti  seluruh  negara  atau  benua (Marcelina,  2021).  Salah  satu  pandemi  yang mengejutkan  di  akhir  tahun  2019  bernama Corona  Virus  Disease  2019    atau  Covid-19 berasal dari di Kota Wuhan, Provinsi Hubei, Tiongkok. Menurut Putri (2020) menyatakan bahwa  Coronavirus  Disease  2019  (COVID- 19)  adalah  penyakit  jenis  baru  yang  masih diidentifikasi.
Metode Analisis Altman Z-Score
Penelitian yang dilakukan oleh Edward I. Altman pada 1968 tentang kesamaan rasio keuangan  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  kebangkrutan.  Menurut  Ed- ward  (1968)  mengemukakan  analisis  ke- bangkrutan Z-Score merupakan  suatu  alat yang  dapat  digunakan  untuk  mengamati tingkat  kebangkrutan  dengan  menghitung nilai dari rasio keuangan yang kemudian di- masukkan  dalam  suatu  persamaan  dis- kriminan. Z-Score sendiri  adalah  skor  yang telah  dihitung  melalui  hitungan  standar  se- hingga  mampu  menunjukkan  tingkat  esti- masi  kebangkrutan  perusahaan.  Menurut- nya formula Altman Z-Score adalah multiva- riate  formula  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur kesehatan keuangan perusahaan. Metode  analisis  Altman Z-Score mengguna- kan  berbagai  rasio  keuangan  untuk  mengi- dentifikasi  kebangkrutan  pada  perusahaan. Rasio  keuangan  tersebut  seperti Working Capital  To  Total  Assets,  Retained  Earning  To Total Assets, Earning Before Interest And Taxes To  Total  Assets,  Market  Value  Of  Equity  To Book Value Of Debt, dan Sales To Total Asset.
Berikut  penjelasan  perkembangan  me- tode Altman dengan versi masing-masing:
1. Metode  Altman Z-Score Pertama  (origi- nal)
Digunakan  untuk  memprediksi  ke- bangkrutan  pada  perusahaan  manufak- tur go-public .
𝑍 =   1,2𝑋 1 + 1,4𝑋 2 + 3,3𝑋 3 + 0,6𝑋 4
+ 1,0𝑋 5 Z<1,81 Distress 1,81<Z<2,99 Grey Area Nilai cut-off Keterangan
3. Pemerintah,  berguna  mengubah  strategi perusahaan  demi  ketahanan  sebuah  pe- rusahaan  khususnya  perusahaan  yang dominasi dimiliki oleh negara.
2. Metode Altman Z-Score Revisi (1998)
Digunakan  untuk  memprediksi  ke- bangkrutan  pada  perusahaan  manufak- tur swasta.
Z =   0,717X 1 + 0,847X 2 + 3,107X 3 + 0,420X 4 + 0,998X 5 Nilai cut-off Keterangan Z<1,20 Distress 1,20<Z<2,90 Grey Area Z>2,90 Sehat Sumber : (Suharto, 2015) 3. Metode  Altman
Z-Score Modifikasi (1998)
Digunakan  untuk  memprediksi  ke- bangkrutan  pada  perusahaan  manufak- tur,  non-manufaktur,  swasta,  dan go- public .
𝑍 =   6,56𝑋 1 + 3,26𝑋 2 + 6,72𝑋 3 + 1,05𝑋 4 Z<1,10 Distress 1,10<Z<2,60 Grey Area Z>2,60 Sehat Sumber : (Suharto, 2015) Analisis Rasio Altman Z-Score Pada penelitian Altman Z-Score Modi- fikasi berfokus pada 4 kategori yang mewa- kili  4  rasio  keuangan  yaitu  rasio  likuiditas, profitabilitas, leverage /solvabilitas,  dan  ki- nerja  (Wulandari,  2017).  Berikut  penjelasan masing-masing rasio Altman Z-Score :
1. Modal  Kerja  terhadap  Total  Aset  ( Work- ing Capital to Total Assets )
Mengukur kemampuan perusahaan dalam  melunasi  kewajiban  jangka  pen- dek  dan  tingkat  likuiditas  Aset  perusa- haan.  Apabila  modal  kerja  bernilai  po- sitif  maka  perusahaan  mampu  untuk membayar  kewajibannya  tetapi  ketika modal  kerja  bernilai  negatif  artinya  pe- rusahaan  mengalami  kesulitan  untuk memenuhi kewajibannya.
Modal Kerja terhadap total Aset (X1)
= Aset Lancar − Hutang Lancar
Total Aset Sumber : (Hanafi, 2014)
2. La b a  Ditahan  terhadap  Total  Aset
( Retained Earning to Total Assets ) Mengukur  profitabilitas  kumulatif atau  laba  ditahan  yang  mencerminkan usia  perusahaan  dan  kekuatan  penda- patan  perusahaan.  Apabila  laba  ditahan rendah  maka  tahun  bisnis  (kelanjutan usaha)  buruk  atau  pengurangan  umur bagi perusahaan.
Laba ditahan terhadap total Aset (X2)
= Laba Ditahan
Total Aset
Sumber : (Hanafi, 2014)
3. Laba sebelum Bunga dan Pajak terhadap Total  Aset  ( Earnings  before  Interest  and Taxes to Total Assets ) Mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dari Aset yang digunakan  yang  dapat  termasuk  dalam rasio profitabilitas dan ukuran produkti- vitas aset perusahaan.

## EBIT terhadap total aset (X3)
= Laba sebelum Bunga dan Pajak

## Total Aset
Sumber : (Hanafi, 2014)
4. Nilai Pasar Ekuitas terhadap Nilai Buku Total  Hutang  ( Market  Value  of  Equity  to Book Value of Total Liabilities )
Mengukur  solvabilitas  (leverage) artinya  kemampuan  keuangan  jangka panjang  perusahaan  dan  untuk  menge- tahui  besarnya  modal  yang  digunakan untuk memenuhi hutang perusahaan.
Nilai pasar ekuitas terhadap nilai buku liabilitas (X4)
= Nilai Pasar Saham Biasa dan Preferen
Nilai Buku Total Hutang
Sumber : (Hanafi, 2014)
Nilai cut-off Keterangan

## Kerangka Penelitian

## Pengembangan Hipotesis
Perusahaan yang telah mengalami keru- gian  yang  berujung  pada  kebangkrutan  se- belum adanya pandemi Covid-19, tidak serta merta mengalami peningkatan kebangkrutan setelah  adanya  pandemi  Covid-19  (Azizah, 2020). Hal ini menunjukkan bahwa masih ter- dapat  kemungkinan  perusahaan  mengalami kinerja  keuangan  yang  semakin  membaik selama masa pandemi Covid-19. Kinerja keu- angan  perusahaan  tergantung  bagaimana manajer perusahaan mengelola keuangan pe- rusahan dalam menghadapi pandemi Covid- 19. Hasil penelitian oleh Astuti (2020) menya- takan  bahwa  perusahaan  di  sektor  properti mengalami  kesulitan  di  masa  pandemi  Co- vid-19.  Menurutnya  kondisi  tersebut  akan berpotensi  kebangkrutan  ketika  manajemen perusahaan tidak melakukan perbaikan atau
rektruturisasi  keuangan.  Penelitian  lainnya juga menyebutkan bahwa kinerja dan mana- jemen perusahaan diharapkan dapat mampu menghindari kebangkrutan (Refitasari, 2021).
Berdasarkan hal tersebut maka memun- culkan perbedaan antara kebangkrutan sebe- lum  dan  selama  pandemi  Covid-19.  Hal  ini sesuai dengan hasil penelitian oleh Zulaikah (2016) yang melakukan penelitian tingkat ke- bangkrutan  pada  bank  syariah  di Indonesia dan bank Islam di Malaysia dengan hasil pe- nelitian  bahwa  terdapat  perbedaan  antara tingkat  kebangrkutan  sebelum  dan  selama krisis global 2008. Penelitian ini sesuai deng- an hasil penelitian oleh Widiani (2016) yang menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan tingkat  kebangrkutan  sebelum  dan  selama krisis global. Namun, hasil penelitian berbe- da  yang  dilakukan  oleh  Ihsan  (2016)  yang menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  perbe- daan  kondisi kebangrkutan pada bank syari- ah  di  Indonesia  sebelum  dan  selama  krisis ekonomi  2008.  Sama  hal  dengan  penelitian yang dilakukan oleh Azizah (2020) yang me- nunjukkan bahwa tidak ada perbedaan ting- kat kebangkrutan sebelum dan selama krisis global.  Berdasarkan  uraian  pengembangan hipotesis  di  atas  maka  dapat  dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
Ha: Ada perbedaan tingkat kebangkrutan pa- da perusahaan transportasi yang terdaf- tar di BEI sebelum dan selama pandemi Covid-19

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif. Penelitian kuantitatif merupakan suatu pene- litian yang sistematis yang terdapat fenome- na sehingga mampu mengembangkan suatu model  dan  hipotesis  dan  memberikan  gam- baran  dari  hubungan  kuantitatif  (Hardani, 2020).  Menurutnya  dalam  suatu  penelitian kuantitatif biasanya terdapat jumlah sampel yang didasarkan pada suatu populasi. Popu- lasi  adalah  daerah  generalisasi  yang  terdiri dari objek dan subjek yang memiliki karakte- ristik dengan kuantitas yang telah ditetapkan
Kinerja keuangan perusahaan yang terdaftar di BEI periode 2018-2020
Laporan Laba Rugi Laporan Posisi Keuangan Metode Altman Z-Score Tingkat Kebangkrutan sebelum pandemi Covid-19 Dibandingkan Tingkat Kebangkrutan selama pandemi Covid-19 Diuji Beda
oleh peneliti untuk menarik kesimpulan Su- giyono (2015). Adapun populasi dalam pene- litian  ini  adalah  perusahaan  transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia peri- ode  2018-2020  yang  berjumlah  lima  puluh tiga  perusahaan.  Pengambilan  perusahaan yang terdaftar di BEI dikarenakan perusaha- an-perusahaan yang sudah go public memi- liki  tata  kelola  yang  baik  dan  transparan dalam menyampaikan informasi dalam lapo- ran  keuangannya  (www.idx.co.id).  Sampel adalah  bagian  dari  populasi  yang  memiliki karakteristik dan jumlah yang dapat mewa- kili populasi Sugiyono (2015).
Teknik  pemilihan  sampel  dalam  pene- litian ini adalah dengan menggunakan meto- de purposive sampling, yaitu suatu pengam- bilan sampel yang memiliki karakteristik ter- tentu (Salsabila, 2019). Karakteristik yang di- gunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perusahaan  transportasi  yang  terdaftar berturut-turut  di  Bursa  Efek  Indonesia pada periode 2018-2020
2. Perusahaan  transportasi  yang  sudah mempublikasikan  laporan  keuangannya secara  lengkap  dan  telah  diaudit  pada periode 2018-2020.
3. Perusahaan transportasi yang menghasil- kan laba negatif selama tahun 2018-2020. Perusahaan  tersebut  menunjukkan  bah- wa mereka  sedang mengalami kesulitan keuangan.
4. Perusahaan  transportasi  yang  menam- pilkan secara lengkap laporan keuangan dengan  data  variabel  yang  dibutuhkan dalam penelitian.
Jumlah sampel dalam penelitian ini sebe- sar sembilan belas sampel. Total sampel pe- nelitian periode 2018 sampai 2020 sebesar li- ma puluh tujuh sampel. Jenis data yang digu- nakan dalam penelitian ini adalah jenis data sekunder.  Data  sekunder  adalah  data  yang didapatkan  oleh  peneliti  secara  tidak lang- sung ( Astuti , 2020). Data sekunder dalam pe- nelitian  ini  berupa  laporan  keuangan  peru- sahaan  transportasi  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia periode 2018 sampai dengan 2020.

## Tabel 1. Daftar Sampel Perusahaan
Nama Perusahaan Kode Blue Bird Tbk. BIRD Berlian Laju Tanker Tbk BLTA AirAsia Indonesia Tbk. CMPP Dewata Freightinternational Tbk DEAL Garuda Indonesia (Persero) Tbk GIAA Mitra International Resources MIRA Satria Antaran Prima Tbk. SAPX Samudera Indonesia Tbk. SMDR Trimuda Nuansa Citra Tbk. TNCA WEHA Transportasi Indonesia Tbk  WEHA Express Transindo Utama Tbk. TAXI Cardig Aero Services Tbk CASS Indonesia Transport & Infrastr IATA Logindo Samudramakmur Tbk LEAD Mitrabahtera Segara Sejati Tbk MBSS Nusantara Pelabuhan Handal Tbk. PORT Rig Tenders Tbk RIGS Wintermar Offshore Marine Tbk WINS Sidomulyo Selaras Tbk SDMU
Sumber : hasil olah penulis, 2022
Sumber  data  yang  diperoleh  dalam  pe- nelitian ini adalah sumber data sekunder be- rupa laporan keuangan tahunan perusahaan transportasi periode 2018-2020. Data laporan keuangan  tahunan  perusahaan  diakses  dan diunduh dari website resmi Bursa Efek Indo- nesia  yaitu  www.idx.co.id. Teknik pengum- pulan data yang digunakan dalam penelitian ini  menggunakan  studi  dokumentasi.  Studi dokumentasi  dilakukan  dengan  mengum- pulkan laporan keuangan masing-masing pe- rusahaan transportasi yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia  pada  tahun  2018-2020.  Pe- ngumpulan  data  sekunder  untuk  penelitian diperoleh  dari  media  internet  dengan  cara mendownload laporan  keuangan perusaha- an  pada  situs  www.idx.co.id  untuk  men- dapatkan  data  tentang  laporan  keuangan yang dibutuhkan dalam penelitian.
Metode  analisis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  statistik deskriptif  setelah  peneliti  melakukan  pe- ngumpulan dan perhitungan masing-masing rasio keuangan sehingga menghasilkan nilai
z-score .  Berikut  metode  analisis  data  yang digunakan :

## Analisis Statistik Deskriptif
Pada penelitian ini menggunakan anali- sis statistik deskriptif yang menganalisis data dengan  cara  mendeskripsikan  atau  meng- gambarkan data yang telah terkumpul, dike- lompokkan dan diringkas sebagai dasar pe- ngambilan keputusan dan penyajian dengan menampilkan data yang lebih informatif Su- giyono  (2015).  Analisis  statistik  deskriptif menunjukkan  gambaran  deskripsi  data  dari variabel dengan menggunakan tabel statistic descriptive  yang  menampilkan  nilai  mini- mum, nilai maksimum, nilai rata-rata ( mean ), dan  standar  deviasi  ( standard  deviation )  dari hasil  metode  analisis  kebangkrutan  pada perusahaan transportasi di BEI periode 2018- 2020. Nilai  minimum menunjukkan nilai te- rendah dari hasil sampel yang dianalisis. Ni- lai  maksimum  menunjukkan  nilai  tertinggi dari hasil sampel yang dianalisis. Nilai mean menunjukkan  nilai  rata-rata  skor  dari  hasil sampel yang dianalisis.
Standar  deviasi  menunjukan  kecende- rungan  variasi  sampel  atau  data  yang  akan dianalisis. Artinya semakin tinggi standar de- viasi maka semakin menyebar data dari nilai mean -nya.  Namun  semakin  rendah  standar deviasi maka semakin mengumpul data dari nilai meannya.
Metode Analisis Z-Score Modifikasi
Penelitian ini menggunakan metode ana- lisis Altman Z-Score Modifikasi untuk mem- prediksi  adanya  kebangkrutan  dalam  suatu perusahaan.  Metode  Altman Z-Score Mo- difikasi menggunakan empat rasio keuangan yang akan dijumlahkan untuk menghasilkan tingkat  kebangkrutan  perusahaan  non- manufaktur (transportasi).

## Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Uji  normalitas  adalah  suatu  prosedur yang  digunakan untuk menentukan  apakah data  berdistribusi  normal  atau  tidak  (Nur- yadi,  2017).  Dalam  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  uji  normalitas  data  dengan metode Kolmogorov-smirnov untuk menen
tukan apakah distribusi data yang digunakan normal  atau  tidak.  Tingkat  signifikasi  pada uji  penelitian  ini  sebesar  0,05  atau  5%. Apabila nilai signifikasi lebih dari 0,05 maka data berdistribusi normal dan sebaliknya.

## Uji Homogenitas
Uji  homogenitas  adalah suatu  prosedur yang  digunakan untuk menentukan  apakah data memiliki variansi yang sama atau tidak (Widana & Muliani, 2020). Dalam penelitian ini,  peneliti  menggunakan  uji  homogenitas data  dengan  metode  levene  test  untuk  me- nentukan apakah  data yang digunakan ho- mogen atau tidak. Uji homogenitas dilakukan terhadap  hasil  analisis  kebangkrutan  sebe- lum  pandemi  Covid-19  yaitu  pada  tahun 2018 dan 2019 dan selama pandemi Covid-19 yang pada tahun 2020. Tingkat signifikasi pa- da  uji  penelitian  ini  sebesar  0,05  atau  5%. Apabila nilai signifikasi lebih dari 0,05 maka data dapat dikatakan homogen dan sebalik- nya (Widana & Muliani, 2020).

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Hasil Analisis Data
Hasil Uji Statistik Deskriptif
Tabel 2. Analisis Statistik Deskriptif
Z-score MIN MAX MEAN 2018 -47,736 21,887 -1,307 2019 -58,076 19,571 -2,525 2020 -59,715 31,078 -3,345 Sumber : Hasil olah penulis, 2022
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa nilai z-score yang memiliki nilai terkecil ( mini- mum ) pada tahun 2018 sebesar -47,736, tahun 2019 sebesar -58,076, dan tahun 2020 sebesar -59,715 dimana ketiga nilai z-score  tersebut dimiliki  oleh  Berlian  Laju  Tanker  Tbk. Kondisi ini tentunya membutuhkan perbaik- an dari pihak manajemen untuk melakukan evaluasi  terhadap  keuangan  perusahaan yang telah memiliki nilai z-score terendah se- lama  3  tahun  berturut-turut  dalam  seluruh sampel perusahaan yang telah diteliti. Hasil analisis  statistik  deskriptif  yang  memiliki nilai z-score terbesar  ( maximum )  pada  tahun 2018  sebesar  21,887,  tahun  2019  sebesar
19,276, dan tahun 2020 sebesar 31,078 dimana ketiga  nilai z-score tersebut  dimiliki  oleh Satria  Antaram  Prima  Tbk.  Nilai  rata-rata ( mean )  nilai z-score pada  tahun  2018  sebesar 1,307,  tahun  2019  sebesar  -2,525,  dan  tahun 2020 sebesar -3,345.

## Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Rasio  Modal  Kerja  terhadap  Total  Aset  (the working capital to total assets ratio)
Perusahaan yang memiliki rasio X1 posi- tif berarti memiliki total aset mampu dijamin oleh  perubahan  modal  kerja  bersih.  Peru- sahaan yang memiliki rasio X1 negatif berarti memiliki  jumlah total  aset lancar lebih kecil dibandingkan dengan jumlah total kewajiban lancar,  sehingga  total  aset  tidak  dapat dijamin oleh modal kerja bersih. Pada tahun 2018 perusahaan yang menghasilkan X1 po- sitif  adalah  TNCA,  SMDR,    SAPX,    MIRA, DEAL,    BIRD,    CASS,  PORT,  MBSS,  dan SDMU.  Perusahaan  yang  menghasilkan  X1 negatif adalah BLTA, CMPP, GIAA, WEHA, TAXI,  IATA,  LEAD, RIGS, dan WINS. Pada tahun  2019  perusahaan  yang  menghasilkan X1  positif  adalah  TNCA,  SMDR,  SAPX, MIRA,  DEAL,  BIRD,  CASS,  PORT,  MBSS, dan  LEAD.  Perusahaan  yang  menghasilkan X1  negatif  adalah  BLTA,  CMPP,  GIAA, WEHA,  TAXI,  IATA,  LEAD,  RIGS,  WINS, dan  SDMU.  Pada  tahun  2020  perusahaan yang menghasilkan X1 positif adalah TNCA, SMDR,  SAPX,  MIRA,  BIRD  PORT,  MBSS, LEAD,  RIGS,  dan  WINS.  Perusahaan  yang menghasilkan  X1  negatif  adalah  SDMU, IATA,  CASS,  TAXI,  WEHA,  GIAA,  DEAL, CMPP, dan  BLTA.
Rasio Laba Ditahan terhadap Total Aset (the Retained Earnings to Total Assets)
Perusahaan yang menghasilkan rasio X2 positif menunjukkan kemampuannya dalam menghasilkan laba ditahan yang tidak diba- gikan kepada pihak terkait (dividen) dari to- tal aset yang dimiliki. Perusahaan menghasil- kan  rasio  X2  negatif  menunjukkan  ketidak- mampuan    perusahaan  dalam  mengelola total aset untuk  menghasilkan laba ditahan. Pada tahun 2018 perusahaan yang mengha-
silkan X1 positif adalah BIRD, DEAL, SMDR, WEHA, CASS, MBSS, PORT, dan WINS. Pe- rusahaan  yang  menghasilkan  X1  negatif adalah  BLTA,  CMPP,  GIAA,  MIRA,  SAPX, TNCA,  TAXI,  IATA,  LEAD,  RIGS,  dan SDMU.  Pada  tahun  2019  perusahaan  yang menghasilkan X1 positif adalah BIRD, DEAL, SMDR,  WEHA,  CASS,  MBSS,  PORT,  dan WINS.  Perusahaan  yang  menghasilkan  X1 negatif  adalah  BLTA,  CMPP,  GIAA,  MIRA, SAPX, TNCA, TAXI, IATA, LEAD, RIGS, dan SDMU.  Pada  tahun  2020  perusahaan  yang menghasilkan X1 positif adalah BIRD, SMDR, CASS, MBSS, PORT, dan SAPX. Perusahaan yang menghasilkan X1 negatif adalah BLTA, CMPP,  GIAA,  MIRA,  TNCA,  TAXI,  IATA, LEAD,  RIGS,  SDMU,  DEAL  ,  WINS,  dan WEHA.
Rasio Laba Sebelum Bunga dan Pajak terha- dap Total Aset ( Earning Before Interest and Ta- xes to Total Assets ).
Perusahaan yang menghasilkan rasio X3 positif  menunjukkan  kemampuan  manaje- men  dalam  menghasilkan  laba  dari  seluruh total aset yang dimilikinya sebelum melaku- kan  pembayaran  pajak  dan  bunga.  Namun, apabila  perusahaan  menghasilkan  rasio  X3 negatif  menunjukkan  ketidakmampuan  pe- rusahaan  dalam  mengelola  total  aset  untuk menghasilkan laba sebelum pembayaran pa- jak dan bunga. Pada tahun 2018 perusahaan yang  menghasilkan  X1  positif  adalah  BIRD, BLTA, DEAL, MIRA, SMDR, TNCA, WEHA, CASS,  IATA,  MBSS,  PORT,  dan  SDMU. Perusahaan  yang  menghasilkan  X1  negatif adalah  SAPX,  CMPP,  GIAA,  TAXI,  LEAD, RIGS, dan WINS. Pada tahun 2019 perusaha- an  yang  menghasilkan  X1  positif  adalah BIRD,  BLTA,  DEAL,  MIRA,  SMDR,  TNCA, WEHA,  CASS,  IATA,  MBSS,  PORT,  SDMU, SAPX,  CMPP,  dan  GIAA.  Perusahaan  yang menghasilkan  X1  ne-gatif  adalah  TAXI, LEAD,  RIGS,  dan  WINS.  Pada  tahun  2020 perusahaan  yang  menghasilkan  X1  positif adalah  BLTA,  CMPP,  SAPX,  SMDR,  CASS, IATA,  MBSS,  PORT,  dan  RIGS.  Perusahaan yang menghasilkan X1 negatif adalah BIRD, DEAL, GIAA, MIRA, TNCA, WEHA, TAXI, LEAD, WINS, dan SDMU.
Rasio Nilai Pasar Ekuitas terhadap Nilai Bu- ku Hutang ( Market Value of Equity to Book Va- lue of Total Liabilities )
Perusahaan yang menghasilkan rasio X4 positif menunjukkan kemampuannya dalam menjamin total beban hutang melalui modal yang dimilikinya. Namun, apabila perusaha- an menghasil-kan rasio X4 negatif menunjuk- kan  kegagalan  perusahaan  karena  menga- kumulasi  banyak  hutang  dibandingkan dengan modal yang dimilikinya. Pada tahun 2018 – 2020  semua  perusahaan  menghasilkan X4 positif yaitu BLTA, CMPP, SAPX, SMDR, CASS,  IATA,  MBSS,  PORT,  RIGS,  BIRD, DEAL, GIAA, MIRA, TNCA, WEHA, TAXI, LEAD, WINS, dan SDMU.
Hasil Analisis Altman Z-Score Pada Perusa- haan Transportasi Periode 2018-2020
BLTA adalah perusahaan dengan kon- disi distress yang paling tinggi dibandingkan dengan  perusahaan  lainnya  yang  termasuk dalam  klasifikasi  yang  sama.  Hal  ini  terjadi dikarenakan  terjadi  penurunan  kinerja  keu- angan  yang  ditunjukkan  dengan  melemah- nya seluruh jumlah rasio keuangan setiap ta- hunnya.
Tabel 3. Hasil Analisis Altman Z-Score Tahun 2018 Kode Z Kategori BIRD 6,568 BLTA -47,736 CMPP -14,020 DEAL 6,086 GIAA -3,820 MIRA -8,596 SAPX 21,887 SMDR 2,122 TNCA 18,183 WEHA 0,603 TAXI -10,074 CASS 3,637 IATA -2,530 LEAD -2,416 MBSS 3,729 PORT 3,233 RIGS -1,773 WINS -0,329 SDMU 0,409 Sumber : hasil olah penulis, 2022
Tabel 4. Hasil Analisis Altman Z-Score Tahun 2019 Kode Z Kategori BIRD 4,863 BLTA -58,076 CMPP -9,704 DEAL 1,693 GIAA -3,134 MIRA -9,483 SAPX 19,276 SMDR 2,438 TNCA 19,571 WEHA 1,162 TAXI -19,803 CASS 3,226 IATA -3,300 LEAD -0,567 MBSS 4,765 PORT 2,928 RIGS -1,314 WINS -0,548 SDMU -1,980 Sumber : hasil olah penulis, 2022 Tabel 5. Hasil Analisis Altman Z-Score Tahun 2020 Kode Z Kategori BIRD 3,094 BLTA -59,715 CMPP -9,893 DEAL -1,573 GIAA -4,580 MIRA -11,419 SAPX 31,078 SMDR 2,344 TNCA 23,956 WEHA -1,569 TAXI -33,049 CASS -0,096 IATA -5,649 LEAD -0,128 MBSS 4,178 PORT 1,694 RIGS 3,068 WINS 0,275 SDMU -5,574 Sumber : hasil olah penulis, 2022
Rasio  tersebut  seperti  rasio  likuiditas, profitabilitas, earning power of total investment , dan  solvabilitas.  CMPP,  dan  GIAA  adalah perusahaan dengan kondisi distress . Namun,
pada  tahun  2019  perusahaan  mampu meningkatkan  nilai z-score dengan  mening- katkan  rasio  keuangan  melalui  perbaikan kinerja  yang  dilakukan.  Kenaikan  rasio keuangan  yang  terjadi  cukup  signifikan  te- tapi tidak merubah kategori perusahaan yang berada di zona distress. Rasio tersebut seperti rasio  likuiditas  dan earning  power  of  total investment ,  sedangkan  rasio  lainnya  tetap mengalami penurunan seperti rasio profitabilitas, dan solvabilitas untuk CMPP.
Untuk  GIAA  mampu  meningkatkan rasio  likuiditas,  profitabilitas,  dan earning power  of  total investment tetapi  rasio  solvabi- litas tetap mengalami penurunan. MIRA dan TAXI adalah perusahaan yang termasuk da- lam  kondisi distress .  Kondisi  keuangan  ter- sebut  menjadi  semakin  memburuk  pada  ta- hun-tahun berikutnya yaitu pada tahun 2019 dan 2020. Seluruh rasio keuangan mengalami penurunan  dari  tahun  2018  hingga  2019. Untuk  tahun  2019  ke  2020  hanya  terjadi peningkatan  pada  rasio  solvabilitas.  IATA dan LEAD adalah perusahaan yang termasuk dalam  kondisi distress .  Pada  tahun  2018  ke 2019  IATA    mengalami  penurunan  rasio likuiditas  dan  profitabilitas,  tetapi  menga- lami  peningkatan  rasio  solvabilitas,  dan earning  power of total investment .  Pada  tahun 2018 ke 2019 LEAD mengalami peningkatan rasio  likuiditas, earning  power  of  total  invest- ment ,  dan  solvabilitas,  dengan  penurunan rasio profitabilitas. Pada tahun 2019 ke 2020 IATA dan LEAD mengalami penurunan pa- da seluruh rasio keuangan.
RIGS dan WINS termasuk dalam kateg- ori distress pada tahun  2018  dan  2019.  RIGS mengalami  peningkatan  dari  tahun  2018  ke 2019 adalah rasio likuiditas, profitabilitas dan solvabilitas.  Rasio  yang  mengalami  penu- runan  dari  tahun  2018  ke  2019  adalah  rasio earning  power  of  total  investment .  Berbanding terbalik  dengan  kinerja  keuangan  WINS. Pada  tahun  2020  RIGS  dan  WINS  kembali mengalami peningkatan nilai z-score dengan peningkatan  seluruh  kinerja  keuangan. SDMU  adalah  perusahaan  yang  termasuk dalam  kondisi distress .  Pada  tahun  2018  ke 2019 perusahan mengalami penuru-nan rasio keuangan  seperti  likuiditas,  dan earning
power of total investment , dengan peningkatan rasio  profitabilitas  dan  solvabilitas.  Pada tahun  2019  ke  2020  perusahaan  hanya mengalami  peningkatan  rasio  solvabilitas. WEHA  adalah  perusahaan  yang  termasuk dalam  kondisi distress .  Pada  tahun  2018  ke 2019 perusahan mengalami penurunan rasio keuangan  seperti  solvabilitas,  dan earning power of total investment.
Rasio yang mengalami peningkatan ada- lah  profitabilitas  dan  likuiditas.  Pada  tahun 2019 ke 2020 seluruh perusahaan mengalami penurunan  kinerja  keuangan.  DEAL  dan CASS  adalah  perusahaan  yang  termasuk dalam  kondisi  sehat  di  tahun  2018.  Namun sayangnya, di tahun 2019 DEAL mengalami penurunan  terhadap  keseluruhan  rasio keuangan kecuali rasio profitabilitas sehing- ga  peusahaan  berada  di  kondisi grey  area . CASS mengalami penurunan rasio keuangan hanya pada rasio likuiditas dan profitabilitas. Penurunan kinerja keuangan terus berlanjut hingga  tahun  2020  dengan  seluruh  rasio keuangan mengalami penurunan yang mem- buat  perusahaan  beradi  di  kondisi distress . SMDR  adalah  perusahaan  yang  berada dalam  kondisi grey  area paling  konstan dibandingkan  dengan  perusahaan  lainnya yang termasuk dalam klasifikasi yang sama. Pada  tahun  2018  hingga  2020  perusahaan mengalami peningkatan rasio likuiditas, dan earning power of total investment .
Rasio  yang  mengalami  penurunan  ada- lah profitabilitas dan solvabilitas. BIRD ada- lah perusahan yang berada di kondisi sehat dari tahun 2018 hingga 2020 walaupun peru- sahaan  tetap  mengalami  penurunan  selama tiga tahun berturut-turut. Pada tahun 2018 ke 2019 perusahaan mengalami  penurunan pa- da seluruh rasio keuangan. Pada tahun 2019 ke  2020  hanya  rasio  likuiditas  yang  meng- alami peningkatan. SAPX dan TNCA adalah perusahan  yang  berada  di  kondisi  sehat selama  tiga  tahun  berturut-turut  dengan tingkat  kebangkrutan  terendah.  Pada  tahun 2018 ke 2019 SAPX mengalami peningkatan hanya  pada  rasio earning  power  of  total investment. Berbanding  terbalik  dengan TNCA  yang  mengalami  penurunan  pada rasio  tersebut  dari  tahun  2018  hingga  2020.
Pada tahun 2019 ke 2020 SAPX  perusahaan mengalami    peningkatan  rasio  solvabilitas dan  profitabilitas.  Hal  ini  disebabkan  oleh penerbitan  saham  baru  pada  tahun  2020 sehingga  perusahaan  mendapatkan  modal tambahan dan mampu menanggung seluruh total hutang yang dimilikinya.
MBSS adalah perusahaan yang berada di kondisi  sehat  secara  tiga  tahun  berturut- turut.  Pada  tahun  2018  ke  2019  perusahaan hanya mengalami penurunan rasio likuiditas. Pada tahun 2019 ke 2020 perusahaan hanya mengalami  peningkatan  rasio  solvabilitas. PORT  adalah  perusahaan  yang  berada  di kondisi sehat secara tiga tahun berturut-turut walaupun  mengalami  penurunan  kinerja keuangan selama tiga tahun. Pada tahun 2018 -  2019  perusahaan  mengalami  penurunan rasio solvabilitas, dan likuiditas. Pada tahun 2019  -  2020  perusahaan  mengalami  pe- nurunan rasio profitabilitas, dan likuiditas.

## Hasil Uji Asumsi Klasik
Tabel 6. Hasil Uji Asumsi Klasik
2018  2019 2020 N 19 19 19 Kolmogorov-Smirnov Z ,954  1,178  1,049 Asymp. Sig. (2-tailed) ,323 ,124 ,221
Sumber : hasil olah penulis, 2022
Berdasarkan tabel 6 dapat diketahui bah- wa data nilai z-score tahun 2018 sebesar 0,323 lebih  besar  dari  0,05  (0,323>0,05)  sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai z-score tahun 2018 berdistribusi normal. Selanjutnya, pada tahun  2019  data  nilai z-score sebesar  0,124 lebih  besar  dari  0,05  (0,124>0,05)  sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai z-score tahun 2019  berdistribusi  normal.  Pada  tahun  2020 data nilai z-score sebesar 0,221 lebih besar dari 0,05 (0,221>0,05) sehingga dapat disimpulkan bahwa  nilai z-score tahun  2020  berdistribusi normal.  Berdasarkan  hasil  uji  data  di  atas dapat disimpulkan bahwa semua data nilai z- score pada  tahun  2018-2020  berdistribusi normal.
Tabel 7. Hasil Uji Homogenitas Levene Statistic  df1 df2 Sig. ,423 1 55 ,518 Sumber : hasil olah penulis, 2022
Berdasarkan  tabel  7  dapat  diketahui bahwa nilai signifikansi Z-Score sebesar 0,518 lebih  besar  dari  0,05  (0,518>0,05)  sehingga dapat disimpulkan bahwa  nilai z-score pada tahun  2018  dan  2019  (sebelum  pandemi Covid-19)  dan  tahun  2020  (selama  pandemi Covid-19)  menunjukkan  data  memiliki  nilai variansi yang sama atau homogen.

## Pengujian Hipotesis
Uji  hipotesis  yang  dilakukan  dalam  pe- nelitian ini adalah apakah terdapat perbeda- an  antara  nilai z-score sebelum  dan  selama pandemi Covid-19. Sebelum pandemi Covid- 19  yaitu  pada  tahun  2018  dan  2019  dan selama pandemi Covid-19 yaitu pada tahun 2020.  Dalam  penelitian  ini  membandingkan nilai z-score tahun 2018 dan 2019 dengan 2020. Uji  hipotesis  dalam  penelitian  ini  meng- gunakan Uji Paired Sample T-Test karena data berdistribusi  normal.  Dalam  penelitian  ini menggunakan  uji  sig  (2-tailed)  karena penelitian ini termasuk dalam penelitian tak berarah  yang  membandingkan  tingkat kebangkrutan  perusahaan  transpotasi  yang terdaftar di BEI sebelum dan selama pandemi Covid-19  menggunakan  metode  Altman Z- score .
Tabel 8. Hasil Uji Paired Sample T-test
t df Sig. (2-tailed) Zscore2018 - Zscore2020 1,255  18 ,226 Zscore2019 - Zscore2020 ,755 18 ,460
Sumber : hasil olah penulis, 2022
Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan pada tingkat kebangkrutan di tahun  2018  sebelum  dan  pada  tahun  2020 yaitu selama masa pandemi Covid-19. Hasil pengujian  hipotesis  yang  telah  dilakukan menunjukkan  nilai  signifikansi  (2-tailed) pada  tahun  2019  dengan  2020  sebesar  0,460 yang  berarti  nilai  sig  (2-tailed)  =  0,46>0,05 maka  H0  diterima  dan  Ha  ditolak.  Hal  ini dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  per- bedaan pada tingkat kebangkrutan di tahun 2019 sebelum dan pada tahun 2020 yaitu se- lama masa pandemi Covid-19. Analisis hasil pengujian  hipotesis  menggunakan  t-hitung dan t-tabel menunjukkan bahwa uji t (paired
sample  t  test)  di  atas,  menunjukkan  tidak adanya  perbedaan  yang  signifikan  antara tingkat  kebangkrutan  sebelum  dan  selama pandemi  covid-19  menggunakan  metode Altman z-score .  Untuk  melihat  t-tabel  dida- sarkan  pada degree  of  freedom atau  derajat kebebasan  dan  nilai  signifikan  (α/2).  Dari tabel 8 dapat diketahui nilai df untuk z-score tahun 2018 dan 2020 sebesar 18 dan nilai sig- nifikan sebesar 0,025 (0,05/2) sehingga dipe- roleh nilai t-tabel sebesar 2,101.
Tabel  8  dapat  diketahui  nilai  t-hitung untuk z-score tahun  2018  dan  2020  sebesar 1,255. Berdasarkan hasil analisis uji t (paired sample  t-test),  maka  dapat  diperoleh  hasil bahwa  t-hitung  lebih  kecil  dari  t-tabel  yaitu 1,255  <  2,101,  maka  H0  diterima  dan  Ha ditolak  sehingga  dapat  disimpulkan  tidak ada  perbedaan  tingkat  kebangkrutan  pada perusahaan di tahun 2018 sebelum dan pada tahun 2020 yaitu selama masa pandemi Co- vid-19.  Dari  tabel  8  dapat  diketahui  nilai  df untuk z-score tahun 2019 dan 2020 sebesar 18 dan nilai signifikan sebesar 0,025 (0,05/2) se- hingga  diperoleh  nilai  t-tabel  sebesar  2,101. Tabel 8 dapat diketahui nilai t-hitung untuk z-score tahun  2018  dan  2020  sebesar  0,755. Berdasarkan hasil analisis uji t ( paired sample t-test ),  maka  dapat  diperoleh  hasil  bahwa  t- hitung  lebih  kecil  dari  t-tabel  yaitu  0,755  < 2,101,  maka  H0  diterima  dan  Ha  ditolak sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  ada  per- bedaan  tingkat  kebangkrutan  pada  perusa- haan di tahun 2019 sebelum dan pada tahun 2020 yaitu selama masa pandemi Covid-19.
Berdasarkan hasil pengujian nilai z-score pada  perusahaan  sebelum  dan  selama  pan- demi Covid-19 melalui perhitungan nilai sig- nifikan  dan  nilai  t-tabel  dan  t-hitung  dapat disimpulkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan tingkat  kebangkrutan  pada  perusahaan  se- belum dan selama pandemi Covid-19 meng- gunakan Altman z-score .  Hal ini terbukti da- ri  tingkat  kondisi distress perusahaan  sebe- lum pandemi Covid-19 sebesar 55% sedang- kan perusahaan yang berada di kondisi dis- tress selama pandemi Covid-19 sebesar 63%. Hasil penelitian ini didukung oleh hasil  pe- nelitian Premananda (2021) yang menunjuk- kan bahwa tidak semua perusahaan menga-
lami  kebangkrutan  selama  pandemi  Covid- 19. Anugerah (2020) menjelaskan bahwa pe- rusahaan  yang  tidak  mengalami  kebang- krutan  di  masa  pandemi  Covid-19  menun- jukkan  bahwa  perusahaan  tersebut  mampu beradaptasi  dengan  memiliki  strategi  yang tepat untuk menghadapi pandemi dan men- cegah adanya kesulitan keuangan yang ber- potensi kebangkrutan.
Strategi tersebut salah satunya pemanfa- atan digitalisasi dalam pemasaran jasa trans- portasi. Berdasarkan hasil pengujian hipote- sis  yang  telah  dilakukan melalui  perhitung- an  nilai  signifikan  dan  t-tabel  dan  t-hitung dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  perbe- daan  kebangkrutan  pada  perusahaan  sebe- lum  dan  selama  pandemi  Covid-19.  Hasil penelitian ini selaras dengan penelitian oleh Azizah  (2020)  yang menunjukkan  bahwa  ti- dak ada perbedaan tingkat kebangkrutan se- belum dan selama pandemi Covid-19. Sama halnya  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh Ihsan (2016) yang menunjukkan bahwa tidak  terdapat  perbedaan  kondisi  kebang- krutan pada bank syariah di Indonesia sebe- lum dan selama krisis ekonomi 2008. Peneli- tian  lainnya  yang dilakukan  oleh  Anugerah (2021)  juga  menunjukkan  tidak  terdapat perbedaan tingkat kebangkrutan pada peru- sahaan sebelum dan selama pandemi Covid- 19. Namun, hasil penelitian berbeda yang di- lakukan  oleh  Zulaikah  (2016)  yang  melaku- kan penelitian kebangkrutan pada bank sya- riah di Indonesia dan bank Islam di Malay- sia  dengan  hasil  penelitian  bahwa  terdapat perbedaan  antara  kebangkrutan  sebelum dan selama krisis global 2008.
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh Widiani  (2016)  juga  menunjukkan  bahwa terdapat  perbedaan  kebangkrutan  sebelum dan selama krisis global. Penelitian yang di- lakukan oleh Hilman (2021) juga menyebut- kan  bahwa  terdapat  perbedaan kinerja keu- angan perusahaan sebelum dan selama pan- demi  Covid-19.  Sembe  (2021)  menyebutkan bahwa  terdapat  perbedaan  kebangkrutan perusahaan  sebelum  dan  selama  pandemi dengan  peningkatan  sebesar  19,5%  pada  ta- hun 2020 setelah pandemi Covid-19. Youlan- da (2021) juga menyebutkan bahwa terdapat
perbedaan  kebangkrutan  pada  perusahaan sebelum  dan  selama  pandemi  Covid-19  se- perti  perubahan  penurunan  kinerja  keuang- an pada perusahaan.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan menguji perbandingan tingkat kebangkrutan pada perusahaan transportasi yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  sehingga  dapat  di- ketahui  perusahaan  apa  saja  yang  diklasifi- kasikan  dalam  kondisi  potensial  bangkrut selama  rentang  waktu  penilaian  sebelum pandemi  Covid-19  yaitu  pada  tahun  2018 dan 2019, dan selama pandemi Covid-19 yai- tu  pada  tahun  2020.  Alat  yang  digunakan untuk  menganalisi  kebangkrutan  pada  pe- rusahaan  transportasi  dalam  penelitian  ini adalah metode Altman Z-score .
Perusahaan  yang  memiliki  tingkat  ke- bangkrutan tertinggi pada periode 2018-2020 adalah  perusahaan  Berlian  Laju  Tanker Tbk (BLTA).  Hal  ini  dikarenakan  terjadi  penu- runan  kinerja  keuangan  yang  ditunjukkan dengan  melemahnya  seluruh  jumlah  rasio keuangan setiap tahunnya. Rasio tersebut se- perti  rasio  likuiditas,  profitabilitas, earning power of total investment , dan solvabilitas. Pe- rusahaan yang memiliki tingkat kebangkru- tan terendah pada periode 2018-2020 adalah Satria Antaran Prima Tbk. Hal ini dikarena- kan  perusahaan  mampu  meningkatkan  ki- nerja keuangannya melalui rasio solvabilitas, dan  profitabilitas  walaupun  perusahaan  se- dang  mengalami  penurunan  rasio  earning power of total investment dan likuiditas pa- da tahun 2019 ke 2020. Pada tahun 2020 pe- rusahaan juga melakukan penerbitan saham baru  untuk  mendapatkan  modal  tambahan dan  mampu  menanggung  seluruh  total  hu- tang yang dimilikinya.
Tidak  ada  perbedaan  tingkat  kebang- krutan  pada  perusahaan  transportasi  yang terdaftar di BEI sebelum dan selama pande- mi  Covid-19  menggunakan  metode  Altman Z-Score .  Artinya  perusahaan  memiliki  ting- kat kebangkrutan yang tidak jauh beda sebe- lum  dan  selama  pandemi  Covid-19.  Hal  ini
menunjukkan  bahwa  tidak  semua  perusa- haan mengalami tingkat kebangkrutan yang signifikan  selama  pandemi  karena  mereka telah mampu beradaptasi dan menggunakan startegi  yang  sesuai  dengan  kondisi  pan- demi.

## Saran
Bagi  peneliti  selanjutnya,  disarankan untuk  menggunakan  metode  analisis  ke- bangkrutan  lainnya  seperti  metode  Spring- ate, Grover, Zmijewski, dan lainnya. Dikare- nakan  metode  tersebut  memiliki  tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Alt- man Z-Score. Selain itu, peneliti dapat mela- kukan  penelitian  dengan  periode  penelitian yang lebih panjang sehingga mampu menilai dan analisi perubahan pada laporan keuang- an perusahaan setiap periode Bagi perusaha- an diharapkan mampu memberikan manfaat sebagai gambaran informasi dan bahan per- timbangan  dalam  pengambilan  keputusan dan  pembuatan  strategi  bagi  perusahaan. Manajemen  perusahaan  dapat  mengetahui kondisi  perusahaan  sebelum  dan  selama pandemi. Hal ini dapat memicu perusahaan untuk membuat strategi dan kebijakan yang lebih  dinamis  dan  sesuai  dengan  kondisi global  sehingga  perusahaan  mampu  meng- hasilkan  kinerja  keuangan  yang  stabil  atau tidak mengalami penurunan.

## KETERBATASAN PENELITIAN
Peneliti  menggunakan  metode  Altman Z-Score dalam memprediksi kebangkrutan di perusahaan.  Namun  sayangnya,  tingkat akurasi metode yang digunakan hanya sebe- sar  95%.  Berbeda  dengan  metode  prediksi kebangrkutan lainnya yang memiliki tingkat akurasi  lebih  tinggi  daripada  Altman Z- Score . Dalam penelitian ini sumber data yang digunakan  adalah  laporan  keuangan  perus- ahaan  yang  diterbitkan  oleh  BEI,  sehingga kesimpulan yang diambil hanya sebatas data yang  telah  dikumpulkan  dan  dianalisa  ber- sumber dari website resmi BEI. Oleh karena itu  peneliti  mengeliminasi  perusahaan  sub sektor transportasi yang tidak menyediakan data sesuai dengan variabel penelitian yang dibutuhkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman,  E.I.  (1968).  Financial  Ratios,  Discri- minant  Analysis  and  the  Prediction  of Corporate Bankcruptcy. Journal of Finan- ce , 23, 589-609. https://doi.org/10.2307/
Altman, E.I., Iwanicz-Drozdowska, M., Laiti- nen,  Erkki  K.,  dan  Suvas,  A.  (2017).  Fi- nancial  Distress  Prediction  in  an  Inter- national Context: A Review and Empiri- cal Analysis of Altman’s Z-Score Model. Journal  of  International  Financial  Manage- ment  and  Accounting, 28,  131–171.
Anugerah,  S.  (2021). Analisis  Financial  Dis- tress  Perusahaan  Manufaktur  yang  Terdaf- tar di Bursa Efek Indonesia Sebelum dan Se- lama  Pandemi  Covid-19 .  Universitas  Mu- hammadiyah Surakarta.
Arianto, P.E. (2016). Pengaruh Kinerja Keuang- an  Model  Altman  terhadap  Return  Saham pada  Perusahaan  Manufaktur  yang  Terdaf- tar Pada Indeks LQ45 .
Armadani,  A.,  Fisabil,  A.I.,  dan  Salsabila, D.T.  (2021).  Analisis  Rasio  Kebangkru- tan  Perusahaan  pada  Masa  Pandemi Covid-19. Jurnal  Akuntansi, 99–108.
Astuti,  S.B.,  Damayanti,  A.,  Chasbiandani, T., dan Rizal, N. (2020). Pandemi Covid- 19  dalam  Penyajian  Pelaporan  Keuang- an dan Keberlangsungan Usaha melalui Prediksi  Kebangkrutan. AFRE  (Account- ing and Financial Review), 3, 165–171. doi:
Azizah,  A.H.,  dan  Prastiwi,  A.  (2021).  Ana- lisis  Perbedaan  Tingkat  Financial  Dis- tress  Menggunakan  Metode  Zmijewski Sebelum dan Selama Pandemi Covid-19 (Studi  Empiris  Perusahaan  yang  Ter- daftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun 2019  dan  2020). Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa FEB 9 .
Glueck, Wf, Jauch, Lr, dan Enz, C.A. (1986). Business  Policy  and  Strategic  Manage- ment. Academy of Management Review .
Hanafi, M.M. (2010). Manajemen Keuangan E- disi I. Yogyakarta: BPFE.
Hanafi,  M.M.  (2014). Manajemen  Keuangan Cetakan ke-7. Yogyakarta: BPFE.
Hardani, Auliya, N. H., Andriani, H., Farda- ni, R., Ustiawaty, J., Utami, E. F., Auliya, N.  H.,  dan  Istiqomah,  R.  R.  (2020). Me- tode  Penelitian  Kualitatif  dan  Kuantitatif. Pustaka Ilmu (p. 245).
Hilman, C. dan Laturette, K. (2021). Analisis Perbedaan  Knerja  Perusahaan  Sebelum dan Saat Pandemi Covid-19. Jurnal Akun- tansi, Auditing, dan Keuangan , 18, 91-109.
Ihsan, D.N. dan Kartika, S.P. (2016). Potensi Kebangkrutan    Pada   Sektor  Perbankan Syariah  Untuk  Menghadapi  Perubahan Lingkungan Bisnis. ETIKONOMI 14. doi:
Luthfiyah,  T.S.,  dan  Miro,  F.  (2020).  Penga- ruh Covid-19 Terhadap Transportasi Di Daerah  Jabodetabek. Jurnal  Thalita  Sah- da, 1–6.
Marcelina, R. N. (2021). Bedanya Endemi, Epi- demi,  dan  Pandemi .  Fakultas  Keperawat- an Universitas Airlangga.
Masdiantini,  P.R.  dan  Warasniasih,  N.M.S.
(2020).  Laporan  Keuangan  dan  Prediksi Kebangkrutan Perusahaan. Jurnal Ilmiah Akuntansi , 5, 196. doi:10.23887/jia.v5i1.2
Nuryadi, Astuti, D.T., Utami, S.E., dan Budi- antara,  M.  (2017). Dasar-Dasar  Statistik Penelitian . Yogyakarta: Sibuku Media.
Premananda,  N.L.P.U.  (2021).  Prediksi  Ke- berlangsungan  Perusahaan  Sub  Sektor Hotel,  Restoran  Dan  Pariwisata  Di  Era Pandemi  Covid-19.  Pariwisata  Budaya: Jurnal  Ilmiah  Agama  Dan  Budaya ,  6,  153.
Putri, R.N. (2020). Indonesia dalam Mengha- dapi  Pandemi  Covid-19. Jurnal  Ilmiah Universitas Batanghari Jambi, 20, 705. doi:
Rahman,  F.  (2021).  Analisis  Prediksi  Finan- cial Distress Dengan Menggunakan Mo- del  Sringate  Pada  Perusahaan  Properti Dan  Real  Estate  Yang  Terdaftar  Di  Bei Periode 2019-2020. Governance. Jurnal Il- miah Kajian Politik Lokal dan Pembangun-
2978933 .
doi:10.1111/jifm.12053 .
10.15408/etk.v14i2.2268 . 5119 . doi:10.28932/ja m.v13i1.3197 . 10.26905/afr.v3i2.5451 . doi:10.25078/pba.v6i2.2573 .
10.33087/jiubj.v20i2.1010 .
Refitasari,  E.,  Gumelar,  M.,  Ulhaq,  A.,  dan Rusmayanti, N. (2021). Analisis Prediksi Financial  Distress  dengan  Metode  Alt- man Z-Score pada Pt. Wasita Karya Tbk.
Jurnal  Aset:  Riset  Akuntansi  dan  Keuang- an , 3, 37-46.
Rudianto. (2013). Akuntansi Manajemen: Infor- masi Untuk Pengambilan Keputusan Strate- gis . Jakarta: Erlangga.
Salsabila, N. (2019). Analisis Kebangkrutan Pe- rusahaan  Menggunakan  Model  ZMIJWES- KI  dan  Model  SPRINGATE  (Studi  Kasus Pada  Perusahaan  Food  and  Beverage  yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia) . Univer- sitas Negeri Yogyakarta.
Sastrawan,  R.,  dan  Dewi,  S.  (2022).  Analisis Potensi  Terjadinya  Kebangkrutan  de- ngan  Menggunakan  Model  Altman Z- Score Modifikasi  dan  Model  Springate serta  Opini Audit Sebagai  Pembanding Keakuratan pada Perusahan Transporta- si yang Terdaftar di BEI . Jurnal Akuntan- si Profesi , 13, 125-137. http://dx.doi.org/
Sembe, A., Mokodompit, M.P., dan Parastri, D.  H.  (2021).  Analisis  Z-Score  dalam Mengukur  Kinerja  Keuangan  untuk Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan Transportasi yang Terdaftar di BEI pada Masa Pandemi Covid-19. Accounting Re- search Journal , 1, 137–150.
Setyaningrum,  K.D.,  Atahau,  A.D.R.,  dan Sakti,  I.M.  (2020).  Analisis  Z-Score  Da- lam Mengukur Kinerja Keuangan Untuk Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan Manufaktur pada Masa Pandemi Covid- 19. Jurnal  Riset  Akuntansi  Politala ,  3,  74–
Silondae,  S.  (2016).  Keterkaitan  Jalur  Trans- portasi dan Interaksi Ekonomi Kabupat- en  Konawe  Utara  dengan  Kabupaten/ Kota  Sekitarnya. Jurnal  Progres  Ekonomi Pembangunan , 1, 49–64.
Sugiyono.  (2015). Metode  Penelitian  Pendidi- kan (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D) . Bandung: Alfabeta.
Suharto. (2015). Analisis Prediksi Financial Dis- tress  Dan  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan- Perusahaan  Yang  Listing  Dalam  Daftar Efek Syariah Dengan Model Z-Score . Skrip- si UIN Walisongo Semarang.
Undang-Undang Nomor 4. (1998). Penetapan Peraturan  Pemerintah  Pengganti  Undang- Undang Nomor 1 Tahun 1998 Tentang Pe- rubahan Atas Undang-Undang Tentang Ke- pailitan Menjadi Undang-Undang . [WWW Document].  https://jdih.bumn.go.id/li hat/UU%20Nomor%204%20Tahun%201
Weston, J.F. dan Copeland, T.E. (1997). Mana- jemen  Keuangan,  Edisi  ke-9 .  Alih  bahasa: Jaka Wasana dan Kirbrandoko). Financi- al Management.
Widana,  I.W.  dan  Muliani,  P.L.  (2020). Uji Persyaratan Analisis . Klik Media.
Widiani,  N.K.  (2016).  Analisis  Komparatif Kinerja  Keuangan  perusahaan  Perbank- an Indonesia Sebelum dan Selama Krisis Global (Studi pada Perbankan Milik Pe- merintah  Indonesia  Periode  2002-2014. Jurnal Ilmiah Mahasiswa akuntansi Undik- sha , 5.
Wulandari, F., Burhanudin., dan Widayanti,
R.  (2017).  Analisis  Prediksi  Kebangkru- tan  Menggunakan  Metode  Altman  (Z- score)  Pada  Perusahaan  Farmasi  (Studi Kasus  Pada  Perusahaan  yang  Terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2011- 2015). Jurnal Manajemen dan Bisnis , 2,15- 27.
Youlanda, E. (2021). Analisis Perbandingan Ki- nerja  Keuangan  Menggunakan  Altman  Z- Score Sebelum dan Selama Covid-19 (Studi pada  sub  sektor  otomotif  yang  terdaftar  di
Zulaikah,  S.  dan  Laila,  N.  (2016).  Perban- dingan Financial Distress Bank Syariah di Indonesia  dan  bank  Islam  di  Malasyia Sebelum dan Selama Krisis Global 2008 Menggunakan  Model  Altman  Z-Score. Jurnal  Ekonomi  Syariah  dan  Terapan, 3,
900-914.
998 .
10.23887/jippg.v3i2 .
87. doi:10.34128/jra.v3i 2.62 .
Bursa Efek Indonesia) . Universitas Jambi .
Zulkarnain,  Imam. dan Lovita, Erna. (2020). Analisis  Perbandingan  Financial  Dis- tress  Dengan  Model  Altman  Z-Score, Springate  dan  Grover  Pada  Perusahaan
Retail  yang  Terdaftar Di  Bursa  Efek In- donesia  (Bei)  Periode  2016-2018 .  Jurnal Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi , 1–17.