Dalam menghadapi krisis ekonomi global dan ketidakpastian yang diakibatkannya, sangat penting bagi investor dan manajemen untuk memprediksi kesulitan keuangan perusahaan untuk pengambilan keputusan. Oleh karena itu, keakuratan suatu alat prediksi sangat penting bagi manajemen perusahaan dalam mengambil langkah-langkah untuk mengurangi risiko kegagalan pada saat krisis ekonomi. Dengan memperhatikan rasio-rasio keuangan perusahaan, penelitian ini bermaksud untuk mengetahui model prediksi financial distress yang paling baik untuk perusahaan sektor industri di Indonesia. Penelitian ini menggunakan sampel dari sektor industri di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2017 hingga 2021 dan variabel prediktor berupa rasio keuangan untuk membandingkan keakuratan dari jaringan syaraf tiruan (JST) dan model logit dalam memprediksi financial distress. Rasio-rasio dalam kategori berikut ini digunakan untuk menghasilkan prediksi: current ratio (CR), return on asset (ROA), debt to asset ratio (DAR), total asset turnover (TATO), dan cash flow to debt ratio.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model Logit mengalahkan model ANN, dengan akurasi 98%, sensitivitas 94,20, dan spesifisitas 99,30% dibandingkan dengan model logit yang masing-masing 82,50%, 84%, dan 82%. Diharapkan akurasi yang tinggi dari model prediksi ini dapat digunakan untuk membantu pihak-pihak yang berkepentingan dalam memprediksi kemungkinan terjadinya kebangkrutan pada sektor industri di Indonesia. Perusahaan, Investor dan regulator dapat mencegah terjadinya kebangkrutan dengan mengetahui metode prediksi terbaik, yang memiliki dampak yang sangat besar bagi perekonomian Indonesia, dan model tersebut adalah Logit.
Kata kunci: ANN; financial distress; logit; akurasi prediksi.