## JURNAL RISET ILMU EKONOMI
www.jrie.feb.unpas.ac.id ISSN 2776-4567
Financial Distress : Kinerja Keuangan dan Non-Keuangan Perusahaan Otomotif (Studi Pada Perusahaan Otomotif dan Komponen di Bursa Efek Indonesia)
Yanuaris Melinia Fitrianti
Universitas Telkom yanuarismf@student.telkomuniversity.ac.id

## Abstract
The purpose of this study is to find the results of the analysis of the effect of financial and non-financial performance on financial distress in automotive companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the 2016-2020 period. Logistic regression analysis was used in this study. The purposive sampling technique in this study produced ten companies  that  were  sampled.  The  test  results  show  that  profitability,  leverage, executive  compensation,  and  political  connection  affect  financial  distress.  Partially profitability, executive compensation, and political connection have no influence on financial distress. On the other hand, leverage has a positive influence on financial distress.
Keywords:  Profitability,  Leverage,  Executive  Compensation,  Political  Connection, Financial Distress

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  hasil  analisis  pengaruh  kinerja keuangan dan non keuangan terhadap financial distress pada perusahaan otomotif yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016-2020.  Analisis  regresi  logistik digunakan  dalam  penelitian  ini.  Teknik  purposive  sampling  dalam  penelitian  ini menghasilkan  sepuluh  perusahaan  yang  menjadi  sampel.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa profitabilitas, leverage, kompensasi eksekutif, dan koneksi politik berpengaruh  terhadap  financial  distress.  Secara  parsial  profitabilitas,  kompensasi eksekutif, dan koneksi politik tidak berpengaruh terhadap financial distress. Di sisi lain, leverage memiliki pengaruh positif terhadap financial distress.
Kata  Kunci  :  Profitabilitas,  Leverage,  Kompensasi  Eksekutif,  Political  Connecyion, Financial Distress

## PENDAHULUAN
Melakukan  analisis  laporan  keuangan  adalah  salah  satu  cara  untuk  mengetahui bagaimana  kinerja  suatu  perusahaan.  Pengambilan  keputusan  pemilik,  manajer, maupun  investor  dari  perusahaan  tersebut  dapat  didasarkan  pada  hasil  analisis laporan keuangan. Apabila suatu perusahaan memiliki keuntungan yang negatif serta perusahaan  tersebut  melakukan  merger,  maka  perusahaan  tersebut  dapat digolongkan sebagai perusahaan dalam keadaan financial distress. Kejadian dimana suatu perusahaan menghadapi penurunan keadaan finansial yang sebelumnya telah mengalami  likuidasi  atau  kebangkrutan  adalah  pengertian  dari financial  distress menurut Platt & Platt (2002). Platt & Platt juga menjelaskan bahwa terdapat beberapa indikator  untuk  mengindikasi  terjadinya financial  distress  pada  suatu  perusahaan.
Pendapatan sebelum bunga dan pajak (EBIT) yang negatif, kerugian bersih, dan arus kas yang negatif menjadi indikator dalam mengindikasi adanya kesulitan keuangan suatu perusahaan. Perusahaan yang tidak bisa membayar utang-utangnya yang jatuh tempo juga mengindikasikan jika terjadi financial distress pada perusahaan tersebut.

## Gambar 1. Pendapatan Rata-Rata Sektor Otomotif Dan Komponen Tahun 2016- 2020 (Rp)
Sumber: data yang telah diolah (2022)
Grafik  diatas  menunjukkan  besaran  pendapatan  rata-rata  sektor  otomotif  dan komponen  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  selama  tahun  2016-2020.  Dapat dilihat  bahwa  pendapatan  sektor  otomotif  dan  komponen  terus  mengalami
peningkatan  sampai  tahun  2018.  Pendapatan  tertinggi  sektor  sektor  otomotif  dan komponen  yaitu  sebesar  Rp.2.413.629  yang  terjadi  di  tahun  2018.  Tetapi,  terjadi penurunan  pendapatan  pada  tahun  2019  hingga  tahun  2020.  Hal  tersebut  terjadi akibat  adanya  pandemic  Covid-19  yang  menurunkan  daya  beli  masyarakat  dan membatasi ruang gerak manusia. Hal itu menyebabkan performa bisnis perusahaan pada tahun 2019 dan 2020 menjadi lebih rendah jika dibandingkan dengan performa bisnis tahun sebelumnya.
Pihak-pihak berkepentingan dapat memprediksi kondisi perusahaan di masa depan melalui indikator kinerja keuangan. Laporan keuangan perusahaan menyajikan hasil analisis rasio-rasio keuangan. Dari analisis tersebut, kita dapat mengetahui indikator keuangan perusahaan.  Penelitian  ini memiliki  dua indikator kinerja keuangan, yaitu profitabilitas serta leverage.
Profitabilitas adalah rasio yang dapat menjelaskan kapabilitas suatu perusahaan untuk mendapatkan profit yang dihasilkan dari aktivitas jual beli, pemanfaatan aset, ataupun pemanfaatan modal perusahaan (Hery, 2015). Tingkat efektivitas kinerja manajemen perusahaan  dapat  diketahui  dari  rasio  ini.  Tingginya  nilai  rasio  ini  menunjukkan tingginya hasil pengembalian atas aset yang dimiliki perusahaan, dan sebaliknya. Rasio Profitabilitas  di  penelitian  ini  berproksi Return  On  Assets  (ROA).  Penelitian  dari Nugrahanti et al. (2020) serta penelitian milik Pujiyanti dan Khairunnisa (2021)  yang memiliki hasil profitabilitas berdampak negatif signifikan pada financial distress. Lain halnya Oktariza dan Isynuwardhana (2020) yang melakukan penelitian dengan hasil profitabilitas tidak berdampak pada financial distress.
Leverage merupakan indikator keuangan kedua dalam penelitian ini. Leverage yaitu rasio  yang  dapat  menjelaskan  besarnya  kapabilitas  perusahaan  dalam  memenuhi semua utangnya, baik utang jangka panjang ataupun pendek. Menurut Hery (2015), jumlah utang yang besar dapat menjadikan timbulnya risiko keuangan hingga dapat menimbulkan kebangkrutan. Beban bunga yang besar dihasilkan dari besarnya utang juga. Debt  to  Assets  Ratio  (DAR)  menjadi  proksi  leverage  dalam  penelitian  ini. Penelitian  dari  Damayanti  et  al.  (2017)  dan  Jannah  et  al.  (2021)  mempunyai  hasil leverage  berdampak  positif  pada  financial  distress.  Penelitian  dari  Widhiari  dan Merkusiwati (2015) menemukan leverage tidak berdampak pada financial distress. Lain halnya dengan penelitian Suryani (2020) yang menemukan bahwa leverage memiliki dampak negatif pada financial distress.
Selain indikator keuangan, penelitian ini juga memiliki indikator non-keuangan yaitu executive compensation dan political connection. Executive compensation merupakan pemberian  pemberian  penghargaan  kepada  karyawan  perusahaan  dengan mempertimbangkan  bobot  pekerjaan,  kinerja,  dan  masa  kerja  karyawan  tersebut (Santoso  &  Ronny,  2016).  Kompensasi  dari  perusahaan  adalah  salah  satu  indikator yang  berdampak  pada  perilaku  karyawan.  Perilaku  karyawan  dapat  berpengaruh terhadap kinerja karyawan tersebut. Masih banyak perusahaan yang mengabaikan hal tersebut dan menganggap kompensasi harus diminimalkan karena merupakan biaya. Penelitian Chang et al. (2016) menemukan bahwa kompensasi akan diterima CEO pada perusahaan dengan tingkat financial distress yang tinggi pula. Penelitian Chang et al.
(2016)  menemukan  bahwa executive  compensation  memiliki  dampak  negatif  pada financial distress. Sementara itu, Mulyaningtyas et al. (2017) memiliki temuan bahwa executive compensation tidak berdampak pada financial distress.
Indikator  non-keuangan  lainnya  yaitu political  connection.  Political  connection merupakan kondisi dimana satu orang dari top officer, pemegang  saham, maupun saudara dari suatu perusahaan merupakan orang yang merupakan seorang politikus menurut  Faccio  et  al.  (2006)  dalam  Wijantini  (2007).  Akses  yang  mudah  dalam pinjaman  bank,  ringannya  beban  pajak,  kuatnya  pasar,  dan  mudahnya  penerimaan kontrak  dari  pemerintah  merupakan  salah  satu  keuntungan  dari  kepemilikan hubungan  politik.  Penelitian  dari  Nugrahanti  et  al.  (2020)  memiliki  temuan  bahwa political connection berdampak positif pada financial distress. Artinya, koneksi politik yang dimiliki oleh manajemen perusahaan  dimanfaatkan untuk keuntungan pribadi yang dapat menyebabkan kesulitan keuangan.

## METODE
Dalam  penelitian  ini,  analisis  regresi  logistik  adalah  metode  yang  akan  digunakan. Perusahaan otomotif yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2016-2020 merupakan populasi di penelitian ini. Sepuluh sampel akhir di penelitian ini diperoleh melalui  metode purposive  sampling.  Sampel  tersebut  adalah  perusahaan  dengan kriteria yaitu perusahaan sektor otomotif yang tercatat di BEI periode 2016 sampai 2020,  perusahaan  sektor  otomotif  konsisten  menerbitkan  laporan  keuangan,  serta perusahaan yang dengan lengkap menyediakan data-data yang diperlukan penelitian ini. Berikut adalah model dari teknik analisis dalam penelitian ini.

## Dimana:
𝐿𝑛 = 𝐹𝐷 1−𝐹𝐷 = Probabilitas perusahaan mengalami financial distress
𝖺 = Konstanta P = Return on Asset L = Debt to Asset EC = executive compensation PC = political connection
𝛽 1,2,3,4 = Koefisien regresi variabel bebas
𝜀 = Error Term
Tabel 1. Operasionalisasi varibel
Variabel Definisi Indikator Profitabilitas (P) Profitabilitas  adalah  rasio  yang  dapat menjelaskan  kapabilitas  suatu  perusahaan untuk  mendapatkan  profit  yang  dihasilkan dari  aktivitas  jual  beli,  pemanfaatan  aset, ataupun  pemanfaatan  modal  perusahaan (Hery, 2015) 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑂𝑛 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 = 𝑁𝑒𝑡 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡 Leverage (L) Leverage  adalah  rasio  yang  dapat menjelaskan  seberapa  besar  kapabilitas perusahaan  dalam  membayar  semua utangnya,  baik  utang  jangka  panjang ataupun pendek (Hery, 2015) 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑡𝑜 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡 Executive Compensation (EC) Kompensasi  dapat  dianggap  sebagai renumerasi  yang  berkaitan  dengan  sistem keadilan  ekonomi  bagi  pihak-pihak  yang terlibat  dalam  penyelenggaraan  kegiatan ekonomi Kompensasi eksekutif Poitical Connection (PC) Political  connection  merupakan  kondisi dimana  satu  orang  dari top  officer, pemegang  saham,  maupun  saudara  dari suatu  perusahaan  merupakan  orang  yang merupakan  seorang politikus (Faccio  et al., 2006) Variabel dummy 1 = perusahaan memiliki koneksi politik 0 = perusahaan tidak memiliki koneksi politik Financial Distress (FD) Financial  distress  adalah  suatu  proses penurunan  posisi  keuangan  perusahaan yang dialami sebelum perusahaan bangkrut ataupun likuidasi (Platt & Platt, 2002) 1 = perusahaan mengalami financial distress untuk perusahaan di grey area dan red zone 0 = perusahaan tidak mengalami financial distress untuk perusahaan di safe zone
Sumber: data yang telah diolah (2022)
𝑳𝒏 = 𝑭𝑫 𝟏−𝑭𝑫 =  𝜶  +   𝜷 𝟏 𝑷  +   𝜷 𝟐 𝑳  +   𝜷 𝟑 𝑬𝑪  +   𝜷 𝟒 𝑷𝑪  +   ℇ ………………………( 1)

## HASIL

## Tabel 2. Statistik Deskriptif Data Berskala Rasio
Variabel n Min Max Mean Std. Dev Profitabilitas 50 -0,134 0,713 0,05637 0,119254 Leverage 50 0,07 0,89 0,4334 0,20756 Executive Compensation 50 14,00 20,72 17,0063 1,38206 Financial Distress 50 -1,57 17,86 4,0216 3,97796
Sumber: data yang telah diolah (2022)
Profitabilitas memiliki mean senilai 0,05637 dan standar deviasi senilai 0,119254. Ini mengindikasikan  bahwa  data  profitabilitas  memiliki  varian  data  yang  heterogen dengan data  minimum -0,134 serta data maksimum 0,713. Leverage memiliki mean senilai 0,4334 dan standar deviasi senilai 0,20756. Hal ini mengindikasikan bahwa data leverage  yang  homogen  dengan  data  minimum  senilai  0,07  serta  data  maksimum senilai 0,89. Executive compensation memiliki mean senilai 17,0063 dan standar deviasi senilai  1,38206.  Hal  ini  mengindikasikan  data executive  compensation  bersifat homogen  dengan  data  minimum  senilai  14,00  dan  data  maksimum  senilai  20,72. Financial distress memiliki mean senilai 4,0216 dan standar deviasi senilai 3,87796. Hal ini  mengindikasikan  bahwa  data financial  distress  bersifat  homogen  dengan  data minimum senilai -1,57 serta data maksimum senilai 17,86.
Tabel 3. Statistik Deskriptif Data Political Connection Kategori 2016 2017 2018 2019 2020 Total Political connection 4 4 4 4 4 20 Non-political connection 6 6 6 6 6 30 Total 10 10 10 10 10 50
Sumber: data yang telah diolah (2022)
Dari tabel tersebut, dapat diketahui bahwa dari 50 sampel penelitian variabel political connection  dari  observasi  ini  yang  memiliki  hubungan  politik  adalah  sebanyak  20 observasi atau sebesar 40%. Disisi lain, terdapat sebanyak 30 observasi atau sebesar 60% tidak terdapat hubungan politik. Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa mayoritas perusahaan sektor otomotif dan komponen tidak memiliki political connection.

## Tabel 4. Statistik Deskriptif Data Financial Distres

## Sumber: data yang telah diolah (2022)
Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa financial distress tidak dialami oleh 29 (58.0)  dari  sampel  perusahaan,  sedangkan  sebanyak  21  (42.0)  sampel  perusahaan lainnya  mengalami financial  distress.  Hasil  analisis  tersebut  menyatakan  bahwa perusahaan  sektor  otomotif  dan  komponen  mayoritas  tidak  mengalami financial distress.

## Uji Kelayakan Regresi
Tabel 5. Hasil Uji Kelayakan Regresi
Sumber: data yang telah diolah (2022)
Chi-square  yang  ditunjukkan  pada  tabel  tersebut  senilai  3,728  dengan  probabilitas signifikan  senilai  0,881.  Model  regresi  yang  digunakan  dapat  digunakan  dalam melakukan  prediksi  nilai  observasinya  atau  dapat  dikatakan  bahwa  data  observasi telah sesuai, sehingga model dapat diterima karena probabilitasnya bernilai lebih dari 0,05.
Menilai Model Fit (-2LogL)
Tabel 6. Iteration History a,b,c
Sumber: data yang telah diolah (2022)
Kategori Frequency  Percent Valid Percent Cumulative percent Non-financial distress 29 58.0 58.0 58.0 Financial distress 21 42.0 42.0 100.0 Total 50 100.0 100.0

## Tabel 7. Iteration History
a,b,c,d Iteration -2 Log Likelihood Constant Constant ROA DAR PC EC Step 1 1 30.637 -5.984 -.846 7.985 -1.028 .157 2 22.355 -9.092 -4.100 12.633 -1.686 .228 3 19.124 -10.911 -12.044 15.245 -1.957 .275 4 18.131 -12.425 -20.721 16.661 -1.975 .332 5 18.038 -13.747 -23.657 17.513 -2.067 .388 6 18.036 -14.070 -23.971 17.664 -2.103 .403 7 18.036 -14.081 -23.978 17.668 -2.104 .404 8 18.036 -14.081 -23.978 17.668 -2.104 .404
Sumber: data yang telah diolah (2022)
Tabel 8. Overall Model Fit

## Sumber: data yang telah diolah (2022)
-2 log likelihood block number 0 memiliki nilai 68.029 serta -2 log likelihood block number 1 memiliki nilai 18.036. Terjadi penurunan pada nilai tersebut sebesar 49,993. Hipotesis  penelitian  ini  dapat  diterima.  Penurunan  nilai  tersebut  mengindikasikan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data.

## Koefisien Determinasi
Tabel 9. Uji Koefisien Determinasi
Sumber: data yang telah diolah (2022)
Cox & snell r square memiliki nilai 0,632. Di sisi lain nagelkerke r square memiliki nilai 0,850. Artinya variabel profitabilitas, leverage, executive compensation, dan political connection  dapat  menggambarkan  pengaruh  terhadap  financial  distress  sebesar 63,20%.  Faktor  lain  diluar  penelitian  yang  mempengaruhi financial  distress  sebesar 36,80%.

## Hipotesis Simultan

## Tabel 10. Uji Hipotesis Simultan
Sumber: data yang telah diolah (2022)
Signifikansi  pada  tabel  tersebut  memiliki  nilai  0,000.  Nilai  yang  kurang  dari  0,05 mengartikan bahwa secara simultan profitabilitas, leverage, executive compensation, dan political connection berpengaruh terhadap financial distress.

## Hipotesis Parsial
Tabel 11. Uji Hipotesis Parsial
Sumber: data yang telah diolah (2022)
Persamaan regresi yang dapat ditarik dari data tabel tersebut adalah sebagai berikut.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dari  penelitian  ini  dengan  menggunakan  model  regresi logistik, variabel profitabilitas memiliki probabilitas senilai 0,134 atau lebih besar dari nilai  kritis  0,05  dengan  koefisien  senilai  -23,978.  Maka  kesimpulannya  profitabilitas tidak berpengaruh terhadap financial distress pada perusahaan otomotif yang tercatat di  BEI  tahun  2016-2020.  Hal  tersebut  bertolak  belakang  dengan  hipotesis,  dimana
𝑳𝒏 = 𝑭𝑫 𝟏 − 𝑭𝑫 =  𝟏𝟒, 𝟎𝟖𝟏 − 𝟐𝟑, 𝟗𝟕𝟖𝑷 + 𝟏𝟕, 𝟔𝟔𝟖𝑳 +  𝟎, 𝟎𝟒𝟎𝑬𝑪 − 𝟐, 𝟏𝟎𝟒𝑷𝑪  +   ℇ
profitabilitas memiliki pengaruh signifikan terhadap financial distress pada perusahaan otomotif  yang  tercatat  di  BEI  tahun  2016-2020.  Penurunan  maupun  kenaikan profitabilitas  dapat  dipengaruhi  oleh  pendapatan  dan  beban  perusahaan,  yang berdampak pada rendah tingginya laba yang diperoleh perusahaan sepanjang periode berjalan.  Kenaikan  maupun  penurunan  profitabilitas  tidak  memiliki  dampak  pada financial distress. Penelitian lain milik Oktariza dan Isynuwardhana (2020) yang juga menemukan bahwa profitabilitas tidak memiliki pengaruh pada financial distress.
Hasil penelitian ini menemukan bahwa variabel leverage memiliki probabilitas senilai 0,0008  atau  lebih  kecil  dari  nilai  kritis  0,05    dengan  koefisien  senilai  17,668. Kesimpulannya leverage  memiliki  pengaruh  signifikan  positif  terhadap  financial distress pada perusahaan otomotif yang tercatat di BEI tahun 2016-2020. Hal tersebut sesuai dengan hipotesis yang dibangun peneliti, dimana leverage memiliki pengaruh signifikan terhadap financial distress pada perusahaan otomotif yang tercatat di BEI tahun 2016-2020. Besarnya jumlah utang perusahaan cenderung akan membuat utang tersebut sulit dilunasi oleh perusahaan disaat jatuh tempo, sehingga perusahaan akan mengalami kesulitan keuangan. Damayanti et al. (2017) serta Yudiawati dan Indriani (2016) memiliki penelitian  yang juga menemukan leverage berdampak positif pada financial distress.
Hasil penelitian ini menemukan bahwa variabel executive compensation memiliki nilai probabilitas sebesar 0,462 atau lebih besar dari nilai kritis 0,05 dengan nilai koefisien determinasi sebesar 0,404. Maka dapat disimpulkan bahwa executive compensation tidak memiliki pengaruh terhadap financial distress pada perusahaan otomotif yang tercatat  di  BEI  tahun  2016-2020.  Kompensasi  eksekutif  tidah  hanya  bergantung masalah  antara  investor  dan  manajemen  perusahaan,  tetapi  juga  pada  masalah keagenan yang muncul dari konflik antara debtholder dan stakeholder. Pada penelitian ini  keaktifan debtholder  dalam  memantau  kompensasi  eksekutif  tidak  memiliki dampak pada financial distress dan besarnya kompensasi eksekutif. Mulyaningtyas et al. (2017) juga memiliki penelitian yang menemukan bahwa executive compensation tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap financial distress.
Hasil  penelitian  ini  menemukan  bahwa political  connection  bernilai  probabilitas sebesar  0,249  atau lebih besar  dari nilai kritis 0,05  dengan nilai koefisien sebesar  - 2,104. Maka dapat disimpulkan bahwa political connection tidak memiliki pengaruh signifikan  terhadap financial  distress  pada  perusahaan  otomotif  yan  tercatat  di  BEI tahun  2016-2020.  Adanya  koneksi  dengan  politikus  memberi  kemudahan  pada
perusahaan untuk mendapatkan kemudahan dalam mendapatkan dana, pembayaran pajak, dan dapat mudah dalam monopoli pasar. Penelitian ini membuktikan bahwa ada  tidaknya  koneksi  politik  tidak  akan  berdampak  pada  kesulitan  keuangan  yang terjadi pada perusahaan. Belum ada penelitian sebelumnya yang menemukan bahwa political connection tidak memiliki pengaruh terhadap financial distress.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  secara  simultan  profitabilitas, leverage, executive  compensation,  dan  political  connection  memiliki  pengaruh  terhadap financial  distress  pada  perusahaan  otomotif  yang  tercatat  di  BEI  tahun  2016-2020. Secara parsial, leverage memiliki pengaruh signifikan positif terhadap financial distress pada  perusahaan  otomotif  yang  tercatat  di  BEI  tahun  2016-2020.  Sedangkan profitabilitas, executive  compensation,  dan  political  connection  tidak  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap financial  distress  pada  perusahaan  otomotif  yang tercatat di BEI tahun 2016-2020.

## REFERENSI
Chang, W.-J., Hayes, R. M., & Hillegeist, S. A. (2015). Financial Distress Risk and New CEO Compensation. Management Science.
Damayanti, L. D., Yuniarta, G. A., & Sinarwati, N. K. (2017). Analisis Pengaruh Kinera Keuangan, Ukuran Komite Audit, Dan Kepemilikan Manajerial Terhadap Prediksi Financial Distress (Studi Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek  Indonesia  Periode  2011-2015).  e-Journal  S1  Ak  Universitas  Pendidikan Ganesha, 7(1).
Hamijaya,  M.  W.,  &  Nadila,  H.  Y.  (2022).  Analisis  Faktor  Yang  Mempengaruhi Ketersediaan Tenaga Kerja Sektor Industri Wilayah Metropolitan Bandung Raya. JURNAL RISET ILMU EKONOMI, 2(1), 47-55.
Hery, S. M. (2016). Analisis Laporan Keungan: Pendekatan Rasio Keuangan. Yogyakarta: CAPS (Center for Academic Publishing Service).
Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
Jannah,  A.  M.,  Dhiba,  Z.  F.,  &  Safrida,  E.  (2021,  Februari). Pengaruh  Struktur Kepemilikan,  Likuiditas,  dan  Leverage  Terhadap  Financial  Distress  Pada
Perusahaan Manufaktur Di BEI. JAKP: Akuntansi, Keuangan dan Perpajakan, 4(1), 14.
Khairunnisa, & Pujianty, I. (2021, Oktober). Pengaruh Likuiditas, Profitabilitas, Inflasi, Dan Nilai Tukar Terhadap Financial Distress (Studi Pada Perusahaan Sub Sektor Tekstil Dan Garmen di Bursa Efek Indonesia Periode 2014-2018). e-Proceeding of Managemen, 8(5), 5219.
Kusdiana, D., & Hasijah, N. (2022). Analisis Pengaruh Perang Dagang Global Terhadap Kondisi Ekonomi ASEAN 5: Studi Pada Perang Dagang AS-China Periode 2013- 2020. JURNAL RISET ILMU EKONOMI, 2(1), 17-27.
Ningrum,  E.  Y.,  &  Khairunnisa,  K.  (2022).  PENGARUH  UKURAN  PERUSAHAAN,
PERTUMBUHAN  PENJUALAN,  PROFITABILITAS  DAN  LIKUIDITAS  TERHADAP STRUKTUR  MODAL:  Studi  Kasus  pada  Perusahaan  Subsektor  Makanan  dan Minuman yang Terdaftar  di Bursa Efek  Indonesia Tahun  2016-2020. JURNAL RISET ILMU EKONOMI, 2(1), 28-37.
Nugrahanti,  Y.  W.,  Sutrisno,  T.,  Rahman,  A.  F.,  &  Mardiati,  E.  (2020). Do  firm characteristics, political connection and corporate governance mechanism affect financial distress? (Evidence from Indonesia). Int. J. Trade and Global Markets, 13(2), 220-249.
Oktariza,  M.,  &  Isynuwardhana,  D.  (2020,  Agustus).  P engaruh  Rasio  Likuiditas, Leverage,  Profitabilitas,  dan  Sales  Growth  Terhadap  Financial  Distress  (Studi Kasus Pada Perusahaan Sub Sektor Logam dan Sejenisnya Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2014-2018). e-Proceeding of Management, 7(2), 3200.
Platt,  H.  D.,  &  Platt,  M.  B.  (2020,  Summer). Predicting  Corporate  Financial  Distress: Reflections on Choice-Based Sample Bias. Journal Of Economics And Finance, 26(2), 184-199.
Santoso, Y., & Fathur. (2016). A practical Guidance to Executive Compensation Management .
Setyowati, W., & Sari, N. R. (2019). Pengaruh Likuiditas, Operating Capacity, Ukuran Perusahaan,  Dan  Pertumbuhan  Penjualan  Terhadap  Financial  Distress  (Studi Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di BEI Tahun 2016-2017). Jurnal Magisma, VII(2), 135.
Suryani. (2020, Desember). Pengaruh Profitabilitas, Leverage, Sales Growth dan Ukuran Perusahaan terhadap Financial Distress. Jurnal Online Insan Akuntan, 5(2), 229- 244.
Widhiari,  N.  L.,  &  Merkusiwati,  N.  K.  (2015). Pengaruh  Rasio  Likuiditas,  Leverage, Operating Capacity,  Dan  Sales  Growth  Terhadap  Financial  DIstress.  E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, 11(2), 456-469.
Wijantini. (2007). A Test Of The Relationship Between Political Connection And Indirect Costs Of  Financial  Distress  In  Indonesia.  Asian  Academyy  Of  Management Journal Of Accounting And Finance, 3(2), 61-81.
Yudiawati,  R.,  &  Indriani,  A.  (2016).  A nalisis  Pengaruh  Current  Ratio,  Debt  To  Total Assets Ratio, Total Asset Turnover, Dan Sales Growth Ratio Terhadap Kondisi Financial Distress (Studi Kasus Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di BEI Tahun 2012- 2014). Diponegoro Journal Of Management, 5(2), 1-13.