## AFILIASI:
1,2,3 Fakultas Ekonomi, Universitas Muhammadiyah Cirebon
*KORESPONDENSI: puspadewi@umc.ac.id
THIS ARTICLE IS AVAILABLE IN: https://e- journal.umc.ac.id/index.php/JPK
DOI: 10.32534/jpk.v9i3.3085

## CITATION:
Aditya, I., Mugayat, A., & Yulianty, P. (2022). ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS. Jurnal Proaksi, 9(3), 292 - 307.
Riwayat Artikel : Artikel Masuk: 3 Agustus 2022
Di Review: 27 September 2022
Diterima: 5 Oktober 2022

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
Iko Aditya 1 , Ali Mugayat 2 , Puspa Dewi Yulianty 3*

## Abstrak
Kondisi  perekonomian  di  Indonesia  yang  masih  belum  stabil dapat  mengakibatkan  tingginya  risiko  suatu  perusahaan untuk  mengalami  kesulitan  keuangan  atau  bahkan kebangkrutan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis rasio  keuangan  dalam  metode  prediksi  Altman Z-score modifikasi  (1995)  pada  perusahaan  sub  sektor  ritel  yang terdaftar di BEI tahun 2018-2020 terhadap Financial Distress . Penelitian  ini  menggunakan  variabel  independen  yaitu Working  Capital  to  Total  Asset , Retained  Earnings  to  Total Asset , Earnings  Before  Interest  and  Tax  to  Total  Asset ,  dan Book  Value  of  Equity  to  Total  Liabilities dengan  variabel dependen Financial  Distress .  Penelitian  ini  menggunakan pendekatan  kuantitatif  asosiatif.  Populasi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  sama  dengan  sampel  berjumlah  19 perusahaan  sub  sektor  retail  periode  2018-2020.  Data  yang digunakan  adalah  data  sekunder.  Metode  analisis  data  yang digunakan  adalah  analisis  regresi  logistik  ordinal.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara parsial pada tingkat kepercayaan  95%  variabel  rasio  WCTA  berpengaruh  positif dan signifikan terhadap Financial Distress , variabel rasio RETA berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap Financial Distress ,  variabel  rasio  EBITTA  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap Financial  Distress ,  kemudian  variabel rasio  BVETL  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Financial  Distress .  Selanjutnya,  secara  simultan  keempat variabel  tersebut  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress dan  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  100%  yang mendukung hasil uji simultan.
Keywords: Rasio  Keuangan,    Financial  Distress,  Altman  Z- Score

## Abstract
Economic  conditions  in  Indonesia  that  are  still  unstable  can result  in  a  high  risk  of  a  company  experiencing  financial difficulties  or  even  bankruptcy.  This  study  aims  to  analyze financial  ratios  in  the  modified  Altman  Z-score  (1995) prediction  method  in  retail  sub-sector  companies  listed  on the Indonesia Stock Exchange in 2018-2020 against Financial

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS

## PENDAHULUAN
Kondisi perekonomian di Indonesia yang masih belum stabil dapat mengakibatkan tingginya risiko suatu perusahaan untuk mengalami kesulitan keuangan atau bahkan kebangkrutan. Ditambah pada tahun 2020 terjadi pandemi yang menyebabkan semakin lesunya perekonomian di Indonesia. Menurut  hasil  survei  pertumbuhan  ekonomi  yang  dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dari 2018 hingga 2020. Perekonomian Indonesia mengalami kontraksi pertumbuhan sebesar  -2,07%  ( y- on-y ) pada tahun 2020. Dibandingkan dengan 2019 dan 2018. Antara lain, perekonomian  Indonesia tumbuh sebesar 5,02% ( y-on-y ) pada tahun 2019, namun masih dibawah dari capaian 2018 sebesar 5,17%  ( y-on-y )  yang  mana  pada  tahun  2018  merupakan  tahun  pencapaian  tertinggi  pada  periode analisis.  Artinya,  data  tersebut  secara  tidak  langsung  menunjukkan  bahwa  terjadi  penurunan pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  pada  tahun  2018-2020,  dari  sisi  pertumbuhan  produk  domestik bruto (PDB) secara tahunan.
Sumber : Data diolah dari Badan Pusat Statistik (BPS)
Gambar 1 Pertumbuhan Ekonomi Indonesia
Distress.  This  study  uses  independent  variables,  namely Working  Capital  to  Total  Assets,  Retained  Earnings  to  Total Assets, Earnings Before Interest and Tax to Total Assets, and Book  Value  of  Equity  to  Total  Liabilities  with  the  dependent variable  Financial  Distress.  This  study  uses  an  associative quantitative  approach.  The  population  used  in  this  study  is the same as the sample of 19 retail sub-sector companies for the 2018-2020 period. The data used is secondary  data. The data  analysis  method  used  is  ordinal  logistic  regression analysis.The results of this study indicate that partially at the 95%  confidence  level  the WCTA  ratio variable  has  a  positive and  significant  effect  on  Financial  Distress,  the  RETA  ratio variable  has  a  negative  and  significant  effect  on  Financial Distress,  the  EBITTA  ratio  variable  has  a  positive  and significant  effect  on  Financial  Distress,  then  the  BVETL  ratio variable has a significant effect on financial distress. positive and significant impact on Financial Distress. Furthermore, the four  variables  simultaneously  have  a  significant  effect  on Financial  Distress  and  have  an  accuracy  rate  of  100%  which supports the results of the simultaneous test.
Keywords: WCTA, RETA, EBITA, BVETL, FINANCIAL DISTRESS

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
Selain  ekonomi,  perkembangan  dunia  digital  dan  segala  kemudahan  yang  diberikan  secara perlahan-lahan menekan keberadaan bisnis konvensional, khususnya perusahaan ritel. Terlebih lagi terjadinya  pandemi  di  Indonesia  mendukung  perubahan  cara  orang  dalam  berbelanja  dari  tatap muka  menjadi  online.  Sebagaimana  menurut  Ikhsan  (2021), pandemi  Covid-19  mempercepat perubahan  cara  orang  dalam  berbelanja  dengan  memanfaatkan  teknologi.  Hal  ini  dapat  menjadi penyebab penurunan penjualan bagi bisnis ritel yang masih beroprasi secara konvensional. Menurut Barry (2019), perkembangan teknologi mempengaruhi cara orang berbelanja dari offline ke online, perubahan pola konsumsi masyarakat ini dapat menyebabkan penurunan penjualan.
Sumber : Data diolah dari Bank Indonesia (BI)

## Gambar 2
Rata-rata pertumbuhan indeks penjualan riil
Gambar di atas merupakan hasil survei penjualan eceran yang dilakukan oleh Bank Indonesia dari  tahun  2018  hingga  2020.  Bank  Indonesia  (BI)  mencatat,  Rata-rata  indeks  penjualan  riil  tahun 2018 tumbuh sebesar 3,73 % (year-on-year), kemudian pada tahun 2019 survei menunjukkan Rata- rata  indeks  penjualan  tumbuh  3,97  %  (year-on-year).  Namun,  pada  akhir  tahun  2020,  Rata-rata indeks  penjualan  riil  terkontraksi  -11,73  %  (year-on-year).  Menurut  survei  Bank  Indonesia, penurunan tersebut  disebabkan oleh daya  beli masyarakat yang melemah, terutama pada periode pemberlakuan  pembatasan  sosial  secara  masal.  Hal  tersebut  menyebabkan  kerugian  hingga menimbulkan  fenomena-fenomena  tutupnya  sejumlah  bisnis  ritel  raksasa  yang  masih  beroperasi secara  konvensional  khususnya  pada  sektor  barang  konsumen  primer  maupun  sekunder.  Seperti halnya pada perusahaan ritel yang bergerak pada sektor barang konsumen primer yaitu PT Matahari Putra  Prima  Tbk  (MPPA)  merupakan  perusahaan  ritel  modern,  yang  berfokus  pada  barang-barang konsumen  dengan  perputaran  cepat  (FMCG)  di  Indonesia  yang  terkenal  dengan  merek  toko  ritel seperti Hypermart.
Dilansir  dari  JawaPos  (2019),  MPPA  telah  memangkas  234  karyawan  dan  mengurangi beberapa  gerai.  Dilansir  dari  CNN  Indonesia  (2021),  dengan  melihat  laporan  tahunan  yang dipublikasikan  perusahaan,  perseroan  sudah  merugi  sejak  2017  lalu.  Manajemen  mengungkapkan rugi yang ditanggung  pada 2018 senilai Rp1,25 triliun, membengkak  dari catatan 2017 yang hanya Rp191,4 miliar. Pada 2019, perusahaan mengalami perbaikan kinerja dengan mencetak laba bersih sebesar  Rp70,63 miliar.  Namun  Akibat  pandemi,  pada  2020  lalu  Hero  Group  lagi-lagi  mencatatkan kerugian sebesar Rp1,21 triliun, dan pada kuartal I 2021, kerugian masih berlanjut senilai Rp2 miliar. Sampai pada akhirnya seluruh gerai Giant yang berjumlah 395 gerai telah ditutup secara permanen sejak akhir Juli 2021 (Oswaldo, 2021). Dampak dari kerugian tersebut juga menimbulkan terjadinya fenomena  kesulitan  keuangan  yang  menyebabkan  perusahaan  melakukan  penundaan  kewajiban pembayaran utang hingga terancam delisting secara paksa karena rugi berturut-turut, seperti pada perusahaan PT Tiphone Mobile Indonesia Tbk (TELE) dan PT Trikomsel Oke Tbk (TRIO). PT Tiphone

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
Mobile  Indonesia  Tbk  (TELE),  merupakan  perusahaan  ritel  yang  bergerak  dalam  perdagangan  dan distribusi  peralatan  elektronik  dan  telekomunikasi  serta  suku  cadang  dan  jasa  pelayanan  yang terkenal  dengan  merek toko  Tiphone.  Menurut  Sidik  (2021),  sejak  31 Desember  2019, PT  Tiphone Mobile  Indonesia  Tbk  (TELE)  membukukan  arus  kas negatif  dari  operasional.  Hal  ini  juga  berlanjut pada  penurunan  penjualan  sampai  dengan  30  September  2020.  Selain  itu,  pada  tahun  2020, perseroan  juga  menyelesaikan  kasus  penundaan  kewajiban  pembayaran  utang  (PKPU).  Sedangkan PT  Trikomsel  Oke  Tbk  (TRIO),  merupakan  perusahaan  ritel  yang  bergerak  dalam  perdagangan  dan distribusi  peralatan  elektronik  dan  telekomunikasi  serta  suku  cadang  dan  jasa  pelayanan  yang terkenal  dengan  merek  toko  OkeShop.  Dilansir  dari  CNBC  Indonesia  (2020),  Bursa  Efek  Indonesia (BEI) menyatakan bahwa emiten penjual handphone PT Trikomsel Oke PT Trikomsel Oke Tbk (TRIO) berpotensi  delisting  paksa  ( forced  delisting )  atau  dihapuskan  dalam  pencatatan  bursa.  Dalam pernyataanya,  otoritas  bursa  mengatakan  bahwa  saham  TRIO  telah  disuspensi  selama  12  bulan. Selain itu, TRIO juga mengalami kerugian berturut-turut dari tahun 2015-2020 (Sidik,2020).
Jika  situasi  ini  terus  berlanjut,  perusahaan  mungkin  tidak  dapat  menjaga  stabilitas perusahaan  dalam  hal  menjaga  kelangsungan  usaha.  Selain  mampu  bersaing  dengan  kompetitor, pelaku  bisnis  juga  harus  mampu  beradaptasi  dengan  perubahan  di  segala  aspek  di  Indonesia. Perusahaan yang mampu tetap stabil dapat menarik perhatian investor untuk berinvestasi. Investor menganalisis  perusahaan  sebelum  membuat keputusan  investasi. Oleh karena  itu,  jika  perusahaan tidak  stabil  dalam  menjaga  keberlangsungannya,  maka  perusahaan  akan  kehilangan  kesempatan tersebut  dan  dapat  menempatkan  perusahaan  pada  kondisi Financial  Distress atau  kesulitan keuangan. Financial  Distress memerlukan  kewaspadaan  dan  antisipasi  karena  dapat  mengganggu kegiatan  operasional  perusahaan  (Carolina  et  al.,  2017).  Kesulitan  keuangan  memang  perlu mendapat perhatian karena dikhawatirkan bisa menimbulkan masalah serius bagi perusahaan atau investor.  Oleh  karena  itu,  perlu  untuk  mengidentifikasi  tanda-tanda  awal  kondisi  perusahaan  agar manajemen dapat mengambil keputusan yang tepat atau mengambil tindakan korektif (Kristanti, et al., 2016). Kesulitan keuangan dapat merusak tidak hanya sistem keuangan perusahaan, tetapi juga seluruh  keorganisasian.  Hilangnya  sumber  daya  keuangan  dan  sumber  daya  manusia  perusahaan dapat mengakibatkan perusahaan dilikuidasi (Kristanti, 2019: 3).
Risiko  kebangkrutan  suatu  perusahaan  dapat  dilihat  dan  diukur  melalui  analisis  laporan keuangan. Saat menganalisis laporan keuangan, rasio keuangan dapat digunakan untuk membentuk model  prediksi  kebangkrutan  suatu  perusahaan.  Analisis  rasio  keuangan  merupakan  alat  yang penting  untuk  menentukan  posisi  keuangan  dan  kondisi  keuangan  perusahaan  selama  periode waktu  tertentu.  Salah  satu  model  prediksi  kebangkrutan  tertua  yang  banyak  digunakan  setelah model  Beaver  (1966)  adalah  model  Altman  Z-Score.  Banyak  penelitian  telah  dilakukan  untuk memprediksi  situasi  kesulitan  keuangan.  Analisis  model Z-score dipilih  sebagai metode  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  kondisi Financial  Distress karena  model  tersebut  mudah  digunakan dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi,  serta  rasio  yang  digunakan  merupakan  kombinasi  dari  kondisi internal  dan  eksternal  perusahaan.  Model  pertama  dari  Edward  I.  Altman  adalah Z-score original (1968),  Seiring  berjalannya  waktu  dan  adanya  adaptasi  dengan  berbagai  jenis  perusahaan,  Altman (2000)  memodifikasi  modelnya  agar  dapat  diterapkan  ke  semua  perusahaan,  seperti  perusahaan manufaktur,  non-manufaktur,  dan  penerbit  obligasi  di  negara  berkembang  (emerging  market). Dalam Z-score yang  dimodifikasi  ini,  Altman  menghilangkan  variabel  X5  (penjualan  terhadap  total aset)  karena  rasio  nya  sangat  bervariasi  antar  industri  dengan  ukuran  aset  yang  berbeda.  Altman juga kemudian mengganti rasio X4 menjadi  nilai buku ekuitas dengan tujuan agar dapat digunakın untuk perusahaan privasi atau perusahaan yang tidak go public. Berdasarkan latar belakang di atas, maka penulis menetapkan judul penelitian ini menjadi: “Analisis Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Sub Sektor Ritel Yang Terdaftar Di Bei Tahun 2018-2020”.

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS

## KAJIAN PUSTAKA

## Grand Theory
Grand theory dari penelitian ini adalah signaling theory yang mulai berkembang pada tahun 1990-an.  Menurut  Besley  dan  Brigham  (2008:517),  signaling  theory  adalah  tindakan  yang  diambil oleh  manajemen  perusahaan  untuk  memberikan  indikasi  kepada  investor  tentang  bagaimana manajemen memandang prospek perusahaan.

## Laporan Keuangan
Menurut  Ikatan  Akuntansi  Indonesia  (IAI)  dalam  Standar  Akuntansi  Keuangan  (2015:1), laporan  keuangan  merupakan  suatu  penyajian  terstruktur  dari  posisi  keuangan  dan  kinerja  suatu entitas.

## Financial Distress
Menurut  Platt  dan  Platt  (2002),  kesulitan  keuangan  adalah  tahap  memburuknya  kondisi keuangan  suatu  perusahaan  sebelum  kebangkrutan  atau  likuidasi.  Kesulitan  keuangan  diawali dengan  ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kewajibannya  terutama  kewajiban  jangka  pendek, termasuk kewajiban likuiditas maupun kewajiban dalam kategori solvabilitas.

## Altman Z-score Modifikasi
Analisis  model  Z-score  dipilih  sebagai  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kondisi Financial Distress karena model tersebut mudah digunakan dan memiliki akurasi yang tinggi, serta  rasio  yang  digunakan  merupakan  kombinasi  dari  kondisi  internal  dan  eksternal  perusahaan. Terlebih  lagi  metode  Altman  Z-score  memiliki  model  modifikasi  yang  dapat  diterapkan  ke  semua perusahaan,  seperti  perusahaan  manufaktur,  non-manufaktur,  dan  penerbit  obligasi  di  negara berkembang  (emerging  market).  Dalam  Z-score  yang  dimodifikasi  ini,  Altman  menghilangkan variabel X5 (sales to total asset) karena rasio ini sangat bervariasi antar industri dengan ukuran aset yang  berbeda  (Ramadhani  dan  Lukviarman,  2009:20).  Altman  juga  kemudian  mengganti  rasio  X4 menjadi  nilai  buku  ekuitas  dengan  tujuan  agar  dapat  digunakan  untuk  perusahaan  privasi  atau perusahaan yang tidak go public. Berikut ini adalah model Altman Z-score (1995) yang dimodifikasi, yang merupakan kombinasi dari empat rasio keuangan:
Z = 6,56 ( 𝑿 𝟏 ) + 3,26 ( 𝑿 𝟐 ) + 6,72( 𝑿 𝟑 ) + 1,05 ( 𝑿 𝟒 ) Dimana:
Z  = Financial Distress 𝑋 1 = Working Capital to Total Assets (WCTA) 𝑋 2 = Retained Earnings to Total Assets (RETA)
𝑋 3 = Earning Before Interest and Taxes to Total Assets (EBITTA) 𝑋 4 = Book Value of Equity to Total Liabilities (BVETL)
Klasifikasi hasil dari perhitungan tersebut dimasukan ke dalam cut off point yang telah ditentukan Altman, yaitu:
Jika nilai Z < 2,60 maka termasuk “safe zone” Jika nilai 1,10 < Z < 2,60 maka termasuk “grey area” Jika nilai Z > 1,10 maka termasuk “distress zone”

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini termasuk penelitian kuantitatif asosiatif, yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui  hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih,  Sugiyono,  (2013:  57).  Hubungan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  hubungan  kausal.  Hubungan  kausal  adalah  hubungan  yang bersifat  sebab  akibat,  yang  terdiri  dari  variabel  independen  (variabel  yang  mempengaruhi)  dan dependen (variabel yang dipengaruhi) menurut Sugiyono (2013: 59). Dalam penelitian ini pemilihan sampel  dilakukan  berdasarkan  teknik  pengambilan  sampel  purposive  sampling,  yaitu  suatu  teknik penentuan  sampel  penelitian,  dengan  pertimbangan  tertentu,  yang  bertujuan  agar  data  yang diperoleh  nantinya  lebih  representatif  (Sugiyono,  2013).  Total  populasi  sama  dengan  sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  19  perusahaan  pada  sub  sektor  retail  dengan  laporan keuangan  tahun  2018-2020  atau  sebanyak  57  laporan  keuangan.  Teknik  yang  digunakan  adalah teknik  dokumentasi. Dokumentasi merupakan catatan peristiwa yang sudah berlalu, dokumen  bisa berbentuk tulisan, gambar atau karya-karya monumental seseorang (Sugiyono, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Uji Altman Z-score Modifikasi
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  menghitung  Z-score  masing-masing  sampel berdasarkan  metode  Altman  yang  digunakan.  Berikut  ini  hasil  perhitungan  prediksi  kebangkrutan model Altman Z-score modifikasi yang kemudian dikelompokkan menurut kategori. Dimana kategori 1 untuk perusahaan "distress zone", kategori 2 untuk perusahaan "grey zone" dan kategori 3 “safe zone” prediksi kebangkrutan model Altman, yaitu:
a. 21  (dua  puluh  satu)  perusahaan  berada  di  kategori  1  (distress  zone)  terdiri  dari:  HERO (2020), MPPA (2018, 2019, dan 2020), MIDI (2018, 2019, dan 2020), DAYA (2018, 2019, dan 2020),  AMRT (2019 dan 2020), GLOB (2018, 2019, dan 2020), LPPF (2020), TELE (2019 dan 2020), dan TRIO (2018, 2019, dan 2020).
b. 8 (delapan) perusahaan berada di kategori 2 (grey zone) terdiri dari: HERO (2018 dan 2019), AMRT (2018), RANC (2020), CSAP (2018, 2019, dan 2020), dan MAPI (2020).
c. 28 (dua puluh delapan) perusahaan lainnya di berada di kategori 3 (safe zone) yang terdiri dari:  RANC  (2018  dan  2019),  ACES  (2018,  2019,  dan  2020),  ERAA  (2018,  2019  dan  2020), LPPF  (2018  dan  2019),  MAPI  (2018  dan  2019),  ECII  (2018,  2019  dan  2020),  MAPA  (2018, 2019 dan 2020), MKNT (2018,2019 dan 2020), TELE (2018), RALS (2018, 2019 dan 2020), dan SONA (2018, 2019 dan 2020).
d. Dari 19 perusahaan sub sektor ritel yang dijadikan sampel, terdapat lima perusahaan selama periode  tahun  2018-2020  berturut-turut  berada  di  kategori  1  (distress  zone)  yaitu:  MPPA, MIDI,  DAYA.  GLOB,  dan  TRIO.  Satu  perusahaan  berturut-turut  berada  di  kategori  2  (grey zone)  yaitu:  CSAP.  Dan  terdapat  tujuh  perusahaan  selama  periode  tahun  2018-2020 berturut- turut berada di kategori 3 (safe zone) yaitu: ACES, ERAA, ECII, MAPA, MKNT, RALS, dan SONA.

## Analisis Deskriptif
Tahap  berikutnya  yang  dilakukan  adalah  analisis  deskriptif.  Untuk  melakukan  analisis deskriptif ini, sampel akan dibagi dua sesuai dengan kategorinya, yaitu kategori 1 (distress zone), 2 (grey zone) dan kategori 3 (safe zone). Sehingga setelah dilakukan uji analisis deskriptif akan terlihat perbedaan  nilai  terendah  (minimum),  nilai  terbesar  (maximum),  rata-rata  (mean),  dan  standar deviasi dari masing-masing kategori.

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS

## Tabel 1 Analisis Deskriptif Kategori 1 (Distress Zone)
Descriptive Statistics Std. N Minimum Maximum Mean Deviation WCTA 21 -37,66 0,12 -53,049 1,089,247 RETA 21 -118,26 0,61 -205,416 3,592,519 EBITTA 21 -2,68 0,95 -0,2017 0,79911 BVETL 21 -0,99 0,66 -0,1410 0,62863 Valid N 21 (listwise) Sumber : Hasil Olah Data Spss 25
Dari hasil analisis statistik dan output SPSS 25 yang dilakukan pada kategori 1 (distress zone) tersebut menunjukan jumlah perusahaan (N) ada 21 (dua puluh satu), kemudian dapat dilihat rasio WCTA  pada  kategori  1  (distress  zone)  nilai  terkecil  (minimum)  adalah  -37,66  ini  diambil  dari perusahaan GLOB, nilai terbesar (maximum) adalah 0,12 ini diambil dari perusahaan DAYA, nilai rata- rata (mean)  adalah  -5,3049 dengan standar deviasi 10,89247. Rasio RETA pada kategori 1 (distress zone)  nilai  terkecil  (minimum)  adalah  -118,26  ini  diambil  dari  perusahaan  GLOB,  nilai  terbesar (maximum)  adalah  0,61  ini  diambil  dari  perusahaan  LPPF,  nilai  rata-rata  (mean)  adalah  -  20,5416 dengan  standar  deviasi  35,92519.  Rasio  EBITTA  pada  kategori  1  (distress  zone)  nilai  terkecil (minimum) adalah -2,68 ini diambil dari perusahaan TELE, nilai terbesar (maximum) adalah 0,95 ini diambil  dari  perusahaan  GLOB,  nilai  rata-rata  (mean)  adalah  -0,2017  dengan  standar  deviasi 0,79911.  Dan  rasio  BVETL  pada  kategori  1  (distress  zone)  nilai  terkecil  (minimum)  adalah  -0,99  ini diambil  dari  perusahaan  GLOB,  nilai  terbesar  (maximum)  adalah  0,66  ini  diambil  dari  perusahaan DAYA, nilai rata-rata (mean) adalah -0,1410 dengan standar deviasi 0,62863.
Descriptive Statistics Std. N Minimum Maximum Mean Deviation WCTA 8 0,03 0,13 0,0756 0,03534 RETA 8 0,08 0,20 0,1246 0,04129 EBITTA 8 -0,20 0,09 0,0077 0,09100 BVETL 8 0,37 1,64 0,7671 0,51969 Valid N 8
(listwise)
Sumber : Hasil Olah Data Spss 25
Dari  hasil  analisis  statistik  dan  output  SPSS  25  yang  dilakukan  pada  kategori  2  tersebut menunjukan jumlah perusahaan (N) ada 8 (delapan), dapat dilihat rasio WCTA pada kategori 2 (grey zone) nilai terkecil (minimum) adalah 0,03 ini diambil dari perusahaan HERO, nilai terbesar (maximum) adalah 0,13  ini  diambil  dari  perusahaan  CSAP,  nilai  rata-rata  (mean)  adalah  0,0756  dengan  standar  deviasi 0,03534.  Rasio  RETA  pada  kategori  2  (grey  zone)  nilai  terkecil  (minimum)  adalah  0,08  ini  diambil  dari perusahaan HERO, nilai terbesar (maximum) adalah 0,20 ini diambil dari perusahaan RANC, nilai rata-rata (mean)  adalah  0,1246  dengan  standar  deviasi  0,04129.  Rasio  EBITTA  pada  kategori  2  (grey  zone)  nilai terkecil (minimum) adalah -0,20 ini diambil dari perusahaan HERO, nilai terbesar (maximum) adalah 0,09 ini diambil dari perusahaan RANC, nilai rata-rata (mean) adalah 0,0077 dengan standar deviasi 0,09100.

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
Dan  rasio  BVETL  pada  kategori  2  (grey  zone)  nilai  terkecil  (minimum)  adalah  0,37  ini  diambil  dari perusahaan CSAP, nilai terbesar (maximum) adalah 1,64 ini diambil dari perusahaan HERO, nilai rata-rata (mean) adalah 0,7671 dengan standar deviasi 0,51969.
Tabel 3 Analisis Deskriptif Kategori 3 (Sase Zone)
Descriptive Statistics Std. N Minimum Maximum Mean Deviation WCTA 28 0,03 0,74 0,3939 0,21816 RETA 28 -0,20 1,11 0,3846 0,31876 EBITTA 28 -0,20 0,38 0,1046 0,11821 BVETL 28 0,09 4,68 18,192 119,699 Valid N 28 (listwise)
Sumber : Hasil Olah Data Spss 25
Dari  hasil  analisis  statistik  dan  output  SPSS  25  yang  dilakukan  pada  kategori  3  tersebut menunjukan jumlah perusahaan (N) ada 28 (dua puluh delapan), dapat dilihat rasio WCTA pada kategori 3  (safe  zone)  nilai  terkecil  (minimum)  adalah  0,03  ini  diambil  dari  perusahaan  LPPF,  nilai  terbesar (maximum)  adalah  0,74  ini  diambil  dari  perusahaan  TELE,  nilai  rata-rata  (mean)  adalah  0,3939  dengan standar deviasi 0,21816. Rasio RETA pada kategori 3 (safe zone) nilai terkecil (minimum) adalah -0,20 ini diambil dari perusahaan MKNT, nilai terbesar (maximum) adalah 1,11 ini diambil dari perusahaan LPPF, nilai rata-rata (mean) adalah 0,3846 dengan standar deviasi 0,31876. Rasio EBITTA pada kategori 3 (safe zone) nilai terkecil (minimum) adalah -0,20 ini diambil dari perusahaan SONA, nilai terbesar (maximum) adalah 0,38 ini diambil dari perusahaan LPPF, nilai rata-rata (mean) adalah 0,1046 dengan standar deviasi 0,11821. Dan rasio BVETL pada kategori 3 (safe zone) nilai terkecil (minimum) adalah 0,09 ini diambil dari perusahaan  MKNT,  nilai  terbesar  (maximum)  adalah  4,68  ini  diambil  dari  perusahaan  SONA,  nilai  rata- rata (mean) adalah 1,8192 dengan standar deviasi 1,19699.

## Hasil Uji Regresi Logistik Ordinal
Uji Asumsi Parallel Lines Uji Parallel  Lines menilai  apakah  asumsi  bahwa  semua  kategori  memiliki  parameter  sama  atau tidak.  Hipotesis  nul  (H 0 )  pada  pengujian  ini  adalah  model  menghasilkan  koefisien  regresi  ( slope )  yang sama  untuk  semua  kategori financial  distress sedangkan  hipotesis  kerja  (H 1 )  pada  pengujian  ini  adalah model  tidak  menghasilkan  koefisien  regresi  ( slope ).  Oleh  karena  itu  keputusan  yang  diinginkan  adalah hipotesis nul (H 0 ) gagal ditolak, maka asumsi parallel lines dapat dikatakan terpenuhi.
Tabel 4
Test of Parallel Lines Test of Parallel Linesa -2 Log Likelihood Chi- Square Model df Sig. Null Hypothesis 0,000 General .000b 0,000 4 1,000 The null hypothesis states that the location parameters (slope coefficients) are the same across response categories.
a. Link function: Logit.
b. The log-likelihood value is practically zero. There may be a complete separation in the data. The maximum likelihood estimates do not exist.
Sumber : Hasil Olah Data Spss 25

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
Berdasarkan hasil output uji parallel lines SPSS 25, diperoleh nilai chi-square sebesar 0,000 nilai ini  masih  lebih  kecil  dibandingkan  nilai chi-square  Table (9,488).  Kemudian  diperoleh  nilai p-  value sebesar 1,000 > alpha (0,050). sehingga keputusan yang diambil adalah gagal tolak H 0 . Dengan demikian, pada tingkat kepercayaan 95 % dapat dikatakan bahwa model yang dihasilkan memiliki koefisien regresi ( slope ) sama untuk semua kategori financial distress dan asumsi parallel lines terpenuhi. Sehingga model proportional odds cocok untuk digunakan.
Uji Kesesuaian Model ( Goodness of Fit ) Hipotesis nul (H 0 ) dalam pengujian ini adalah model yang dihasilkan sesuai dengan data, dengan kata  lain  model  tersebut  layak  untuk  digunakan dalam  penelitian  sedangkan  hipotesis  kerja (H 1 )  dalam penelitian  ini  menyatakan  model  tidak  sesuai  dengan  data.  Oleh  karena  itu  keputusan  yang  diinginkan adalah  hipotesis  nul  (H 0 )  gagal  ditolak,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  model  yang  didapatkan  sesuai dengan data.

## Tabel 5
Goodness of Fit Goodness-of-Fit Chi- Square df Sig. Pearson 28,228 108 1,000 Deviance 34,665 108 1,000 Link function: Logit.
Sumber : Hasil Olah Data Spss 25
Berdasarkan  hasil output uji Goodness  of  Fit SPSS  25,  diperoleh  nilai chi-square  Pearson sebesar 28,228 nilai tersebut masih lebih kecil dibandingkan nilai chi-square Table sebesar 133,257. Kemudian  diperoleh  nilai p-value 1,000  > alpha (0,050).  Sementara  itu  nilai chi-square  Deviance sebesar 34,665 dengan p-value 1,000. Maka, keputusan yang diambil adalah gagal tolak H 0 . Artinya, pada  tingkat  kepercayaan  95  %  dapat  dikatakan  bahwa  model  regresi  yang  digunakan  cocok.  Dari kedua  pengujian  tersebut  semuanya  mengarah  pada  kesimpulan  bahwa  model  yang  dihasilkan sesuai ( fit ) dengan data.

## Uji Penduga Parameter secara Simultan
Hipotesis  nul  (H 0 )  dalam  pengujian  ini  adalah  tidak  ada  variabel  independen  yang berpengaruh  secara  signifikan  terhadap financial  distress sedangkan  hipotesis  kerja  (H 1 )  dalam penelitian  ini  menyatakan  adanya  pengaruh  secara  simultan  dari  variabel  independen  terhadap financial  distress .  Oleh  karena  itu  keputusan  yang  diinginkan  adalah  hipotesis  nul  (H 0 )  berhasil ditolak,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  minimal  terdapat  satu  variabel  independen  yang  secara signifikan mempengaruhi financial distress .

## Tabel 6
Model Fitting Information Model Fitting Information -2 Log Chi- Model Likelihood Square df Sig. Intercept 113,163 Only Final 0,000  113,163 4  0,000 Link function: Logit.
Sumber : Hasil Olah Data Spss 25

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
Berdasarkan hasil output uji parameter simultan SPSS 25, diperoleh nilai chi-square sebesar 113,163  nilai  tersebut  lebih  besar  dibandingkan  nilai chi-square  table yaitu  9,488.  Kemudian diperoleh nilai p-value sebesar 0,000 < alpha (0,050). Maka, keputusan yang diambil adalah tolak H 0 . Dengan demikian, pada tingkat kepercayaan 95 % dapat dikatakan bahwa adanya pengaruh simultan yang  signifikan  dari  keempat  variabel  dalam  menjelaskan  probabilitas  perusahaan  mengalami financial distress . Maka model regresi pada penelitian ini dapat dikatakan fit.
Uji Koefisien Determinasi ( Pseudo R-Square ) Pengujian pseudo  r-square pada  analisis  regresi  logistik  menggunakan  uji Nagelkerke  R Square yang  merupakan  modifikasi  dari  koefisien Cox  and  Snell untuk  memastikan  bahwa  nilainya bervariasi dari 0 sampai 1.
Tabel 7 Pseudo R-Square Pseudo R-Square Cox and Snell 0,863 Nagelkerke 1,000 McFadden 1,000 Link function: Logit. Sumber : Hasil Olah Data Spss 25
Berdasarkan  hasil output uji pseudo  r-square SPSS  25,  diperoleh  nilai r-square yang  diukur dengan Nagelkerke R Square bahwa nilai pada model regresi sebesar 1,000. Artinya, 100% variabel dependen  yaitu financial  distress dapat  dipengaruhi  oleh  ke-4  variabel  independen,  yaitu  WCTA, RETA, EBITTA, dan BVETL.

## Uji Penduga Parameter secara Parsial
Hipotesis  nul  (H 0 )  dalam  pengujian  ini  adalah  variabel  independen  tertentu  tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap financial  distress sedangkan  hipotesis  kerja  (H a )  dalam penelitian  ini  menyatakan  adanya  pengaruh  secara  parsial  dari  variabel  independen  terhadap financial  distress .  Oleh  karena  itu  keputusan  yang  diinginkan  adalah  hipotesis  nul  (H 0 )  berhasil ditolak,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  independen  tersebut  secara  parsial  mempengaruhi financial distress .
Tabel 8 Parameter Estimates

## Parameter Estimates
95% Confidence Interval Std. Error Estimate Wald df Sig. Lower Bound Upper Bound Threshold [Y = 1] 1,558 0,770 4,094 1 0,043 0,049 3,066 [Y = 2] 3,278 0,941 12,126 1 0,000 1,433 5,123 Location X1 3,760 1,550 5,882 1 0,015 0,721 6,799 X2 -0,349 0,155 5,054 1 0,025 -0,653 -0,045 X3 14,027 5,058 7,690 1 0,006 4,113 23,942 X4 2,689 0,964 7,779 1 0,005 0,799 4,579
Link function: Logit.
Sumber : Hasil Olah Data Spss 25

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
Berdasarkan  hasil  uji  parametrik  parsial  SPSS  25,  diketahui  bahwa  variabel  rasio  WCTA berpengaruh  terhadap  kemungkinan financial  distress karena  nilai Sig. kurang  dari alpha (0,015  < 0,050)  dengan  nilai  koefisien  regresi  sebesar  3,760.  Artinya,  pada  tingkat  kepercayaan  95%,  dapat dikatakan  bahwa  variabel  rasio  WCTA  berpengaruh  signifikan  secara  parsial  terhadap financial distress perusahaan  sub  sektor  ritel.  Variabel  rasio  RETA  kemudian  mempengaruhi  kemungkinan financial  distress karena  nilai Sig. kurang  dari alpha (0,025  <  0,05)  dengan  nilai  koefisien  regresi sebesar -0,349. Artinya, pada tingkat kepercayaan 95% dapat dikatakan bahwa variabel rasio RETA berpengaruh signifikan secara parsial terhadap financial distress pada perusahaan sub sektor ritel. Selain  itu,  variabel  rasio  EBITTA  berpengaruh  terhadap  kemungkinan Financial  Distress karena  nilai Sig. kurang alpha dari  (0,006  <  0,050)  dengan  nilai  koefisien  regresi  sebesar  14,027. Artinya, pada tingkat kepercayaan 95%, dapat dikatakan bahwa variabel rasio EBITTA berpengaruh signifikan  secara  parsial  terhadap Financial  Distress perusahaan  pada  sub  sektor  ritel.  Terakhir, variabel  rasio  BVETL  mempengaruhi  kemungkinan Financial  Distress karena  nilai Sig. kurang alpha dari (0,005 < 0,050) dengan nilai koefisien regresi sebesar 2,689. Artinya, pada tingkat kepercayaan 95%  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  rasio  BVETL  berpengaruh  signifikan  secara  parsial  terhadap Financial Distress perusahaan pada sub sektor ritel.

## Pembentukan Model
Setelah  semua  pengujian  telah  dilakukan,  maka  model  regresi  logistik  ordinal  dengan proportional odds yang terbentuk dapat ditentukan. Adapun persamaan regresi logistik ordinal yang terbentuk yaitu:
Logit (p1)  = 1,558 + 3,760X1  - 0,349X2  + 14,027X3  + 2,689X4 Logit (p1 + p2) = 3,278 + 3,760X1  - 0,349X2  + 14,027X3  + 2,689X4 Dimana;
(p1) : Probabilitas perusahaan pada “ Distress Zone ”
(p2) : Probabilitas perusahaan pada “ Grey Zone ”

## Perhitungan nilai odds ratio
Selanjutnya  dilakukan penghitungan odds  ratio untuk menghasilkan interpretasi yang lebih mudah  dipahami. Penghitungan odds  ratio hanya  dilakukan  untuk variabel-variabel  yang  signifikan saja.
Tabel 9 Nilai Odds Ratio Variabel Independen Koefisien Odds Ratio Probabilitas Kategori 1 “Distress Zone” - -1,048 Probabilitas Kategori 2 “ Grey Zone ” - 0,004 Probabilitas Kategori 3 “ Safe Zone ” : - - Working Capital to Total Assets (WCTA) 3,760 42,95 Retained Earnings to Total Assets (RETA) -0,349 0,71 Earnings Before Interest and Tax to Total Assets (EBITTA) 14,027 1.24E+10 Book Value Of Equity to Total Liabilities (BVETL) 2,689 14,72
Sumber : Hasil Perhitungan Model Regresi Logistik Ordinal
Berdasarkan  hasil  pengolahan,  didapatkan  nilai odds  ratio untuk  probabilitas  kategori  1 “ Distress Zone ” sebesar -1,048 dan probabilitas kategori 2 “ Grey Zone ” sebesar 0,004. Artinya, setiap kenaikan  1%  variabel  independen  yaitu  WCTA,  RETA,  EBITTA,  dan  BVETL  cenderung  akan

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
menurunkan  probabilitas  “ Distress  Zone ”  sebesar  -1,045%  ,  dan  akan  meningkatkan  probabilitas “ Grey  Zone ”  sebesar  0,004%.  Adapun  untuk  probabilitas  yang  dijadikan  referensi  dengan  nilai tertinggi  yaitu  kategori  3  “ Safe  Zone ”  didapat  nilai odds  ratio dari  nilai  koefisien  regresi  yang  di exponensialkan (Exp). Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan microsoft excel , didapatkan nilai odds  ratio untuk  variabel  WCTA  yang  menunjukkan  bahwa  koefisien  regresi  memiliki  arah positif  sebesar  exp  (3,760)  =  42,95.  Artinya,  setiap  kenaikan  1  kali  variabel  WCTA  akan  cenderung meningkatkan odd rasio “ Safe Zone ” sebesar 42,95 kali lebih besar  dari kategori lainya. Kemudian, pada variabel RETA didapatkan nilai odds ratio yang menunjukkan bahwa koefisien regresi memiliki arah  negatif  sebesar  exp  (-0,349)  =  0,71.  Artinya,  setiap  kenaikan  1  kali  variabel  RETA  akan menurunkan  odd  rasio  “ Safe  Zone ”  sebesar  0,71  kali  lebih  besar  dari  kategori  lainya.  Selanjutnya, pada variabel EBITTA didapatkan nilai odds ratio yang menunjukkan bahwa koefisien regresi memiliki arah positif sebesar exp (14,027) = 1,2355E+06. Artinya, setiap kenaikan 1 kali variabel EBITTA akan menurunkan odd rasio “ Safe Zone ” sebesar 1,2355E+06 kali lebih besar dari kategori lainya. Terakhir, pada variabel BVETL didapatkan nilai odds ratio yang menunjukkan bahwa koefisien regresi memiliki arah  positif  sebesar  exp  (2,689)  =  14,72.  Artinya,  setiap  kenaikan  1  kali  variabel  BVETL  akan menurunkan odd rasio “ Safe Zone ” sebesar 14,72 kali lebih besar dari kategori lainya.

## PEMBAHASAN
Pengaruh Working Capital to Total Assets (WCTA) terhadap Financial Distress Hasil  dari  uji  signifikansi  parsial  dalam  regresi  logistik  ordinal  menunjukan  variabel  rasio WCTA secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress , dengan demikian maka H 1 diterima. Pada variabel WCTA didapatkan nilai koefisien regresi yang menunjukkan bahwa memiliki arah positif. Dapat disimpulkan bahwa modal kerja terhadap total aset berpengaruh positif signifikan terhadap Financial Distress . WCTA berpengaruh positif terhadap Financial Distress . Perusahaan yang terindikasi mengalami Financial Distress berada pada kategori 3 “ distress zone ” cenderung memiliki hutang  lancar  lebih  besar  dibandingkan  aset  lancarnya,  hal  ini  dapat  mengindikasikan  bahwa perusahaan membiayai aset yang dimilikinya menggunakan hutang. Sebagaimana menurut Ariska, et al (2021)  Modal  kerja  terhadap  total  aset  yang  tinggi  dapat  disebabkan  karena  aset  yang  dimiliki berasal dari utang sehingga risiko gagal bayar tinggi yang akan menyebabkan Financial Distress juga semakin  tinggi.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Aprylia  (2016),  Anisa  (2016),  dan Mufida (2020), yang menyatakan bahwa rasio WCTA secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .
Pengaruh Retained Earnings to Total Assets (RETA) terhadap Financial Distress Hasil  dari  uji  signifikansi  parsial  dalam  regresi  logistik  ordinal  menunjukan  variabel  rasio RETA secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress , dengan demikian maka H 2 diterima. Pada variabel  RETA  didapatkan  nilai koefisien  regresi yang menunjukkan  bahwa memiliki arah  negatif.  Arah  negatif  pada  variabel  RETA  memiliki  makna  bahwa  perusahaan  yang  memiliki rasio  RETA  yang  lebih  kecil  cenderung  akan  berada  pada  kategori  “ Distress  Zone ”  atau  besar kemungkinan  akan  mengalami  kondisi Financial  Distress akan  meningkat.  Hal  ini  dikarenakan perusahaan  kurang  mampu  menghasilkan  laba  ditahannya  dengan  baik.  Laba  ditahan  merupakan laba  yang  tidak  dibagikan  kepada  para  pemegang  saham.  Dengan  kata  lain,  laba  ditahan menunjukkan berapa banyak  pendapatan perusahaan yang tidak  dibayarkan dalam bentuk dividen kepada  para  pemegang  saham,  yang  digunakan  untuk  kelangsungan  pertumbuhan  perusahaan (Endri,  2009).  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Meirawati  (2020),  Toly,dkk  (2020), Ardiyanto,  F.  D.,  &  Prasetiono,  P.  (2011),  yang  menyatakan  bahwa  rasio  RETA  secara  parsial berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
Pengaruh Earnings Before Interest and Tax to Total Assets (EBITTA) terhadap Financial Distress Hasil  dari  uji  signifikansi  parsial  dalam  regresi  logistik  ordinal  menunjukan  variabel  rasio EBITTA secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress , dengan demikian maka H 3 diterima. Pada variabel EBITTA didapatkan nilai koefisien regresi yang menunjukkan bahwa memiliki arah  positif.  EBITTA  berpengaruh  positif  terhadap Financial  Distress .  Perusahaan  yang  terindikasi mengalami Financial  Distress berada  pada  kategori 3  “d istress  zone ” cenderung  menghasilkan  rugi operasi dibandingkan laba operasinya, hal ini dapat mengindikasikan bahwa perusahaan tidak efektif dan  efisien  dalam  mengelola  seluruh  aset  nya  karena  dengan  rugi  operasi  dapat  menyebabkan perusahaan tidak dapat menutupi beban-beban lain selain beban usahanya. Oleh karena itu semakin besar  kerugian  operasi  perusahaan  maka  akan  meningkatkan  kondisi Financial  Distress .  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Anisa  (2016),  Mufida  (2020),  dan  Karlingsih  (2021),  yang menyatakan bahwa rasio EBITTA secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .
Pengaruh Book Value Of Equity to Total Liabilities (BVETL) terhadap Financial Distress
Hasil  dari  uji  signifikansi  parsial  BVETL  dalam  regresi  logistik  ordinal  menunjukan  variabel rasio  BVETL  secara  parsial  berpengaruh  signifikan  terhadap  Financial  Distress  ,  dengan  demikian maka H4 diterima. Pada variabel BVETL didapatkan nilai koefisien regresi yang menunjukkan bahwa memiliki  arah  positif.  BVTEL  berpengaruh  positif  terhadap  Financial  Distress.  Perusahaan  yang terindikasi mengalami Financial Distress berada pada kategori 3 “distress zone” cenderung memiliki nilai  hutang  lebih  besar  dari  ekuitasnya,  hal  ini  dapat  mengindikasikan  bahwa  perusahaan  akan mengalami kesulitan dalam melunasi hutang jangka panjangnya. Oleh karena itu semakin besar nilai hutang  perusahaan  maka akan  meningkatkan kondisi  Financial  Distress.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  Anisa  (2016)  dan  Karlingsih  (2021)  yang  menyatakan  bahwa  rasio  BVETL  secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress.

## Pengaruh WCTA, RETA, EBITTA, dan BVETL terhadap Financial Distress
Hasil dari uji signifikansi simultan menggunakan regresi logistik ordinal menunjukan bahwa variabel  rasio  WCTA,  RETA,  EBITTA,  dan  BVETL  secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress dengan demikian maka H 4 diterima. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Karlingsih (2021), Toly,dkk (2020), Satiaputra dan Suherman (2019), Aprylia (2016), dan Anisa (2016). Hal  tersebut  menunjukan  kemampuan  likuiditas,  profitabilitas,  dan  solvabilitas  yang  berasal  dari keempat rasio keuangan Altman yang diuji secara multivariate akan membuat hasil prediksi Financial Distress yang akurat. Artinya, hal ini memberikan indikasi dalam menilai prediksi kebangkrutan suatu perusahaan  ritel,  pemangku  kepentingan  dapat menggunakan  keempat  rasio  dan  model  altman z- score ini  untuk  menganalisis  prediksi  kebangkrutan  perusahaan  ritel  sebagai  bahan  pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

## KESIMPULAN
Setelah  melakukan  pengumpulan  data,  pengolahan  data  dan  pengujian  hipotesis  yang berkaitan dengan permasalahan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. rasio Working Capital  to  Total  Assets (WCTA)  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Financial  Distress .  Dimana perusahaan  yang  mampu  menghasilkan  modal  kerja  terhadap  total  aset  yang  tinggi  dapat disebabkan karena aset yang dimiliki berasal dari utang sehingga risiko gagal bayar tinggi yang akan menyebabkan Financial  Distress juga  semakin  tinggi.  2.  rasio Retained  Earnings  to  Total  Assets (RETA) berpengaruh negatif signifikan terhadap Financial Distress. Dimana perusahaan yang memiliki nilai rasio RETA kecil berarti kemampuan perusahaan dalam mengakumulasikan laba ditahan sangat rendah  karena  pendapatan  perusahaan  tidak  mampu  menutupi  beban  atau  biaya  usaha,  sehingga

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
akan mengalami kondisi Financial Distress . 3. rasio Earnings Before Interest and Tax to Total Assets (EBITTA) berpengaruh positif signifikan terhadap Financial Distress.
Dimana  perusahaan  yang  lebih  menghasilkan  rugi  operasionalnya  dibandingkan  laba operasionalnya,  hal  ini  dapat  mengindikasikan  bahwa  perusahaan  tidak  efektif  dan  efisien  dalam mengelola seluruh aset nya karena dengan rugi operasi dapat menyebabkan perusahaan tidak dapat menutupi beban-beban lain selain beban usahanya. 4. rasio Book Value Of Equity to Total Liabilities (BVETL)  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Financial  Distress  . Dimana  perusahaan  yang cenderung  memiliki  nilai  hutang  lebih  besar  dari  ekuitasnya,  hal  ini  dapat  mengindikasikan  bahwa perusahaan  akan mengalami  kesulitan  dalam melunasi  hutang  jangka  panjangnya.  Oleh  karena  itu semakin besar nilai hutang perusahaan maka akan meningkatkan kondisi Financial Distress . 5. Rasio WCTA, RETA, EBITTA, dan BVETL secara simultan berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress . Hal ini memberikan indikasi dalam menilai prediksi kebangkrutan suatu perusahaan ritel, pemangku kepentingan dapat  menggunakan keempat rasio dan model Altman Z-Score ini untuk  menganalisis prediksi kebangkrutan perusahaan ritel sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

## SARAN
Saran terbagi menjadi dua :
1. Saran Praktis :
- Bagi  investor  yang  hendak  melakukan  investasi  pada  saham  atau  obligasi  yang diterbitkan  oleh  suatu  perusahaan  terkait  hendaknya  melakukan  analisa  dengan  teliti terlebih dahulu sebelum mengambil keputusan, hal ini dilakukan untuk melihat apakah perusahaan  tersebut  dalam  kondisi  baik  atau  terdapat  indikasi  yang  menyebabkan perusahaan  tersebut  mengalami  kesulitan  keuangan.  Investor  dapat  menjadikan penelitian ini sebagai referensi untuk melihat tanda- tanda awal kesulitan keuangan dan kemudian  memprediksi  kemungkinannya  sebelum  mengambil  keputusan  dalam menginvestasikan dananya.
- Bagi  perusahaan  yang  diteliti,  agar  dapat  dijadikan  dasar  untuk  melakukan  tindakan- tindakan  perbaikan  sesegera  mungkin  jika  telah  melihat  indikasi  bahwa  perusahaan mengalami Financial  Distress .  Perusahaan  sebaiknya  harus  lebih  memperhatikan pengambilan  keputusan  dalam  hal  pendanaan  melalui  hutang,  karena  jika  dilihat  dari perusahaan  yang  terindikasi  mengalami Financial  Distress hasil  rasio  WCTA  dan  BVETL yang tinggi menyebabkan peningkatan pada Financial Distress yang disebabkan oleh aset yang dimiliki berasal dari utang sehingga risiko gagal bayar tinggi dan juga perusahaan tersebut  memiliki  nilai  hutang  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  ekuitasnya.  Kemudian hendaknya perusahaan dapat lebih bisa menyesuaikan dengan perkembangan yang ada agar  perusahaan  dapat  meminimalisir  biaya  operasionalnya  sehingga  dapat menghasilkan  laba  operasi  dibandingkan  rugi  operasi  serta  perusahaan  dapat memaksimalkannya lebih baik.
2. Saran Teoritis :
- Bagi  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  menggunakan  variabel  dan model  dalam menganalisis Financial  Distress seperti  model  probabilitas  ataupun  model  prediksi alternatif lainya. Serta penelitian selanjutnya dapat menambahkan periode pengamatan yang  lebih  panjang  serta  memperluas  objek  penelitian  agar  bisa  mendapatkan  hasil penelitian yang lebih beragam.

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS

## REFERENCE
Altman,      E.      I.      (1968).        Financial      ratios,      discriminant      analysis      and      the      prediction  of corporate bankruptcy. The journal of finance, 23(4), 589-609. Doi: 10.2307/2978933 Altman,  I.  E.  2000.  Predicting  Financial  Distress  of  Companies  :  Revisiting  The  Z-Score  And  Zeta Models.Journal of Banking and Finance 1 (1)
Anisa,  V.  D.,  &  Suhermin,  S.  (2016).  Analisis  Variabel  Kebangkrutan  terhadap  Financial  Distress dengan Metode Altman Z-score. Jurnal Ilmu dan Riset Manajemen (JIRM), 5(5).
Aprylia, Cindy. 2016. Analisis Potensi Financial Distress Dengan Metode  Altman Z-Score Pada Bank Umum  Syariah  di  Indonesia  Periode  Tahun  2010-2014.  Skripsi.  UIN  Syarif  Hidayatullah Jakarta.
Ardiyanto, F. D., & Prasetiono, P. (2011). Prediksi Rasio Keuangan Terhadap Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI. Jurnal Dinamika Ekonomi & Bisnis, 8(1).
Ariska, R. T., Arief, M., & Prasetyono, P. (2021). The Effect of Gender Diversity and Financial Ratios on Financial Distress in Manufacturing Com hgfds1`panies Indonesia. International Journal of Economics, Business and Accounting Research (IJEBAR), 5(1), 537-551.
Badan  Pusat  Statistik (2022).  “Berita  Resmi  Statistik”
https://www.bps.go.id/pressrelease.html.Diakses 21 Maret 2022. Bank Indonesia (2022).  “Survei  Penjualan Eceran”.
https://www.bi.go.id/id/publikasi/laporan/default.aspx?Kategori=survei%20penjualan%20e ceran&Periode=. Diakses 21 Maret 2022.
Barry, H. (2019). Prediksi Model Financial Distress (Kebangkrutan) Pada Perusahaan Ritel Bursa Efek dengan  Model  Altman  dan  Springate  Indonesia  Periode  2012-2016.  ACCOUNT:  Jurnal Akuntansi Keuangan dan Perbankan, 6(1)
Beaver W. H. “Financial Ratios As Predictors Of Failure”. Journal of Accounting research, 1966. Bell. Adrian  R.,  Chris  Brooks,  dan  Marcel  Prokopczuk.  “Handbook  of  Research  Methods  and Applications in Empirical Finance”. UK: Edward Elgar Publishing Inc. 2013.
Carolina,  V.,  Marpaung,  E.  I.,  &  Pratama,  D.  (2017).  Analisis  Rasio  Keuangan  untuk  Memprediksi Kondisi  Financial  Distress  (Studi  Empiris  pada  Perusahaan  Manufaktur  yang  Terdaftar  di Bursa Efek Indonesia Periode 2014-2015). Jurnal Akuntansi, 9(2).
CNBC Indonesia. (2020). “Nambah Lagi, Saham TRIO Berpotensi Dipaksa Delisting”. CNBC Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/market/20200716173532-17-173335/nambah- lagi- saham-trio-berpotensi-dipaksa-delisting. Diakses 30 Mei 2022.
CNN  Indonesia.  (2021).  “Melihat  Keuangan  Hero  yang  Tutup  Semua  Gerai  Giant  Tahun  Ini”.  CNN Indonesia.  https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20210527103419-92-  647317/melihat- keuangan-hero-yang-tutup-semua-gerai-giant-tahun-ini. Diakses 30 Mei 2022.
Endri. “Prediksi Kebangkrutan Bank Untuk Menghadapi dan Mengelola Perubahan Lingkungan Bisnis: Analisis Model Altman Z-Score”. Surabaya: ABFI Institute Perbanas. 2009.
Ikatan  Akuntansi  Indonesia.  2015.  Standar  Akuntansi  Keuangan,  PSAK  No.  1  :  Penyajian  Laporan keuangan. Jakarta : Salemba Empat.
Ikhsan,  M.  (2021).  Pandemi  Percepat  Perubahan  Cara  Orang  Berbelanja  Online.  CNN  Indonesia. https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20210115204940-185-594424/pandemi- percepat-perubahan-cara-orang-berbelanja-online. Diakses 12 Juni 2022.
JawaPos. (2019). “Ritel-ritel yang Tutup Gerai dan PHK Karyawan Sepanjang 2019”.JawaPos.https://www.jawapos.com/ekonomi/bisnis/31/12/2019/ritel-ritel-yang- tutup- gerai-dan-phk-karyawan-sepanjang-2019/. Diakses 22 Maret 2022.
Karlingsih,  K.  (2021).  Analisis  Finansial  Distress  Dengan  Model  Altman  Z-Score.  Competitive  Jurnal Akuntansi Dan Keuangan, 5(2), 100-112.

## Aditya & Yulianty

## ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS
Kristanti, F. T. (2019). Financial Distress (1st Ed.). Intelegensia Media. Kristanti, F. T., Effendi, N., Herwany, A., & Febrian, E. (2016). Does corporate governance affect the Financial Distress of Indonesian company? A survival analysis using Cox hazard model with time-dependent covariates. Advanced Science Letters, 22(12), 4326-4329.
Meirawati,  P.  N.  (2020).  PENGARUH  RASIO  WCTA,  RETA,  EBITTA,  MVETL  DAN  STA  TERHADAP PREDIKSI  KONDISI  FINANCIAL  DISTRESS  PERUSAHAAN  (Studi. Program  Studi  Manajemen Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Magelang . http://eprintslib.ummgl.ac.id/2265/
Mufida,  A.  R.  (2020).  Analisis  pengaruh  rasio  keuangan  terhadap  potensi  terjadinya  Financial Distress. JBMI (Jurnal Bisnis, Manajemen, dan Informatika), 16(3), 297-311.
Oswaldo,  Geordi.  (2021).  "Sudah  Tahu?  Ini  Alasan  Kenapa  Giant  Tutup  Permanen”.
Detikfinance.https://finance.detik.com/berita-ekonomi-bisnis/d-5667265/sudah-tahu-ini- alasan-kenapa-giant-tutup-permanen. Diakses 30 Mei 2022.
Plat, H., dan M.B. Plat. 2002. Predicting Financial Distress . Journal of Financial Service Professionals,
56:12-15
Ramadhani,  Ayu  Suci  dan  Niki  Lukviarman.  “Perbandingan  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Pertama, Altman Revisi dan Altman Modifikasi Dengan Ukuran dan  Umur  Perusahaan  sebagai  Variabel  Penjelas  (Studi  Pada  Perusahaan  Manufaktur  yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia)”. Jurnal Siasat Bisnis, Vol. 13, No. 1. 2009.
Satiaputra, B. E., & Suherman, H. (2019). Analisis Kinerja Keuangan Perusahaan Manufaktur (Sebuah Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Industri Logam Go Public di BEI) Periode 2012- 2016. Jurnal Ilmiah Feasible (JIF), 1(1), 32-45.
Scott,  Besley  dan  Eugene  F.  Brigham.  “Essentials  of  Managerial  Finance”.  New  Jersey:  Pearson- Prentice Hall. 2008.
Sidik,  S.  (2020).  “6  Tahun  Tekor!  Peritel  Ponsel  Ini  Cetak  Rugi  Lagi  Rp  41  M”.  CNBC  Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/market/20201030155152-17-198197/6-tahun-tekor- peritel-ponsel-ini-cetak-rugi-lagi-rp-41-m. Diakses 30 Mei 2022.
Sidik, S. (2021). “Suramnya Emiten Ritel Ponsel: Rugi, PKPU, Terancam Delisting!”. CNBC Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/market/20211104131503-17-  289006/suramnya-emiten- ritel-ponsel-rugi-pkpu-terancam-delisting.  Diakses  30  Mei  2022.  Sudana,  I.  Made. “Manajemen Keuangan Perusahaan; Teori dan Praktik”. Jakarta: Erlangga. 2011.
Sugiyono.  2013.  Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D. Bandung: Alfabeta.
Sugiyono. 2015. Statistik Non-Parametris untuk Penelitian. Bandung: CV Alfabeta. Toly, A. A., Permatasari, R., & Wiranata, E. (2020). The Effect of Financial Ratio (Altman Z-Score) on Financial  Distress  Prediction  in  Manufacturing  Sector  in  Indonesia  2016-2018.  Advances  in Economics, Business and Management Research, 144, ONLINE.