## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN RITEL

## FACTORS AFFECTING FINANCIAL DISTRESS IN RETAIL COMPANIES
Putri Hemas Wijayanti 1) , Munasiron Miftah 2) , Tri Siswantini 3)
1),2),3) Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta Correspondece author : 1) putrihemas@upnvj.ac.id

## ABSTRACT
This  research  is  using  quantitative  research  with  the  aim  of  understanding  the  impact  of leverage, profitability, and firm size on financial distress. The data used in the writing are 27 retail companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the 2017-2019 period. The data collection technique used non-probability sampling method with saturated sampling, using all members  of  the  population  as  samples.  The  type  of  data  used  is  secondary  data.  In  the hypothesis using Logistics Regression Analysis on E-Views 10.0 software and using Microsoft Excel 2019 in data analysis. The research variables are leverage which is assessed using the Debt  to  Asset  Ratio  (DAR),  profitability  is  assessed  using  Return  On  Assets  (ROA),  and company size is assessed using SIZE. The results showed that leverage and firm size had no impact on financial distress, while profitability had a negative impact on financial distress.
Keywords : financial distress, leverage, profitability, firm size, and logistic.

## ABSTRAK
Penulisan ini ialah penelitian kuantitatif memiliki tujuan guna memahami dampak leverage , profitabilitas,  serta  ukuran  perusahaan  terhadap financial  distress .  Data  dipakai  dalam penenulisan  yakni  Perusahaan  Ritel  sebanyak  27  perusahaan  terdapat  pada  Bursa  Efek Indonesia  periode  2017-2019.  Teknik  pengambilan  data  memakai  metode non-probabilitiy sampling dengan sampling jenuh, dengan memakai semua anggota populasi dijadikan sebagai sampel. Jenis data dipakai yakni data sekunder. Dalam hipotesis memakai Analisis Regresi Logistik  pada software E-Views  10.0  serta  memakai  Microsoft  Excel  2019  dalam  analisis data. Variable penelitian yakni leverage yang dinilai memakai Debt to Asset Ratio (DAR), profitabilitas  yang  dinilai  memakai Return  On  Asset (ROA),  dan  ukuran  perusahaan  yang dinilai memakai SIZE . Hasil penelitian menunjukkan bahwa leverage serta ukuran perusahaan tidak  berdampak  pada financial  distress ,  sedangkan  profitabilitas  berdampak  negatif  pada financial distress .
Kata Kunci : financial distress , leverage , profitabilitas, ukuran perusahaan, dan logistik

## PENDAHULUAN
Perusahaan dibangun untuk bertujuan mendapatkan  laba  yang  kelak  dapat dimanfaatkan untuk mempertahankan kesinambungan  berjalannya  usaha.  Dalam melakukan  usahanya,  kenyataan  jatuh bangun ialah sesuatu hal yang sudah biasa dialami  perusahaan.  Perihal  diakibatkan situasi perekonomian yang selalu menghadapi  pergantian,  sehingga  dapat pengaruhi  aktivitas  dan  kinerja  ataupun performa  perusahaan,  perusahaan  kecil, menengah ataupun besar. Andaikata manajemen  kurang  kompeten  mengatur perusahaan dengan baik serta memperkuat pada  situasi  ini,  akhirnya  petunjuk penurunan  kinerja  keuangan  justru  resiko kebangkrutan  hendak  dialami  perusahaan. Situasi  perekonomian  yang  berganti-ganti akan  berakibat  kepada  beragam  bidang ekonomi  khususnya  perdagangan  eceran (ritel).  Ritel  ialah  aktivitas  pemasaran produk, barang ataupun jasa yang dilakaksanakan  eceran  maupun  satuan langsung  pada  konsumen  buat  pemakaian rumah tangga ataupun pribadi. Usaha ritel ialah kesempatan  yang dipunyai Indonesia mengingat mayoritas masyarakat berpendapatan  dari  penjualan  barang satuan.
Dengan berkembang teknologi di era globalisasi
bisa menumbuhkan perusaahaan e-commerce di  Indonesia.
Menyebabkan sebagian usaha-usaha ritel di
Indonesia menyerah saat bersaing, kemudian menyebabkan perusahaan- perusahaan menghadapi kesulitan keuangan.  Karena  hal  tersebut  perusahaan eceran  di  Indonesia  kira-kira  pada  tahun terakhir cukup banyak yang menghentikan gerai ritelnya berbagai bermacam penjelasan. Perusahaan eceran yang menutup gerainya yakni PT Hero Supermarket
Tbk. Selama 2019, supermarket  Giant  yang  diatur  PT  Hero Supermarket Tbk (HERO) sudah menghentikan  7  gerainya.  Pada  bulan  Juli 2019,  Hero  resmi  menghentikan  6  gerai Giant. Kemudian September 2019, akhinya 1  gerai  Giant  yang  ikut  berhenti. Perusahaan  ritel  lain  juga  menjalankan efektivitas yakni PT Matahari Putra Prima Tbk  (MPPA).  Total  toko  MPPA  menurun dari 230 toko jadi 218 toko. Sementara itu. Selama Januari-September 2019, PT Mitra Adiperkasa  Tbk  (MAPI)  mengurangi  toko menjadi  102  gerai.  Banyaknya  penutupan gerai  yang  terjadi  pada  perusahaan  ritel dapat dijadikan indikator peristiwa financial distress pada perusahaan. Memprediksi financial  distress sebagai usaha untuk memecahkan masalah tersebut sebelum  terjadi  kebangkrutan. Financial distress dapat dijadikan sebagai peringatan atau pendeteksian terjadinya kebangkrutan.
Berikut merupakan fenomena perusahaan  ritel  tahun  2017-2019  dengan mengamati laba bersih, leverage , profitabilitas serta ukuran perusahaan:
Tabel 1. Data Fenomena Financial Distress , Leverage , Profitabilitas, dan Ukuran Perusahaan Ritel
No. Kode Perusahaan Tahun Financial Distress Laba Negatif Naik/ (Turun) Levereage (DAR) Naik/ (Turun) Profitabilitas (ROA) Naik/ (Turun) Ukuran Perusahaan Naik/ (Turun) 1 ACES 2017 780,686,815 74,536,733 0.2074 0.0245 0.1763 -0.0130 22.2114 0.1714 2018 976,273,356 195,586,541 0.2040 -0.0033 0.1835 0.0072 22.3950 0.1836 2019 1,036,610,556 60,337,200 0.1989 -0.0051 0.0002 -0.1833 22.5016 0.1067 2 CENT 2017 -119,047 29,691,738 0.3397 0.1286 -0.0265 -0.0492 15.3184 -5.6786
2018 35,637 -83,410 0.4165 0.0769 0.0068 -0.0196 15.4656 0.1471 2019 8,912 -26,725 0.4738 0.0572 0.0016 -0.0053 15.5611 0.0955 3 CSAP 2017 89,022,191 14,385,267 0.7032 0.0361 0.0173 -0.0003 22.3600 0.1920 2018 89,609,693 587,502 0.6646 -0.0386 0.0155 -0.0018 22.4786 0.1186 2019 68,480,112 -21,129,581 0.7005 0.0360 0.0104 -0.0051 22.6080 0.1294 4 DAYA 2017 -3,981,186 20,148,650 0.5618 0.0614 -0.0144 -0.1355 19.4349 0.3244 2018 5,199,245 1,218,059 0.6033 0.0415 0.0126 -0.0018 19.8362 0.4013 2019 18,539,711 13,340,466 0.7677 0.1645 0.0254 0.0128 20.4092 0.5730 5 HERO 2017 -191,406 -70,818 0.2940 0.0229 -0.0260 -0.0099 15.8120 -0.0167 2018 -1,250,189 -1,058,783 0.3786 0.0847 -0.2031 -0.1771 15.6327 -0.1793 2019 -28,216 1,221,973 0.3944 0.0158 -0.0047 0.1985 15.6163 -0.0164 6 LPPF 2017 1,907,077 -112,628 0.5711 -0.0471 0.3514 -0.0643 15.5070 0.1107 2018 1,097,332 -809,745 0.6395 0.0684 0.2179 -0.1335 15.4322 -0.0748 2019 1,366,884 269,552 0.6386 -0.0009 0.2828 0.0649 15.3910 -0.0412 7 MAPA 2017 292,592 84,116 0.6488 -0.0513 0.1047 0.0852 14.8435 -3.6433 2018 353,321 60,729 3.5934 2.9445 0.9693 0.8646 12.8063 -2.0372 2019 693,271 339,950 0.2579 -3.3355 0.1705 -0.7988 15.2181 2.4118 8 MCAS 2017 10,156,189 7,397,038 0.3269 -0.3099 0.0163 -0.1624 20.2503 3.6976 2018 254,964,479 244,808,290 0.2804 -0.0466 0.1814 0.1651 21.0637 0.8134 2019 170,581,174 -84,383,305 0.2286 -0.0518 0.0761 -0.1053 21.5299 0.4662 9 MPPA 2017 -1,243,414 -1,204,931 0.7836 0.1462 -0.2291 -0.2234 15.5069 -0.2110 2018 -898,272 345,142 0.7610 -0.0226 -0.1868 0.0423 15.3859 -0.1210 2019 -552,674 345,598 0.8611 0.1001 -0.1446 0.0422 15.1560 -0.2299 10 SKYB 2017 -1,716,060 37,800,876 0.2464 0.2105 -0.0518 -0.0507 17.3159 -0.0634 2018 -2,074,040 -357,980 0.0328 -0.2136 -0.0663 -0.0145 17.2579 -0.0579 2019 -24,029 2,050,011 0.2081 0.1753 -0.0006 -0.0670 17.4571 0.1992 11 TRIO 2017 -189,940,195 315,051,817 14.4087 -2.4258 -0.7137 0.4606 19.3995 -0.4799 2018 -17,088,975 172,851,220 19.5113 5.1027 -0.0882 0.6255 19.0816 -0.3178 2019 -107,726,887 -90,637,912 28.1201 8.6087 -0.7896 -0.7014 18.7313 -0.3503
Sumber : ( www.idx.co.id , olahan data peneliti)
Berdasarkan  tabel  1  memberitahukan keadaan  yang  terjadi  dari  tahun  2017  hingga 2019 .  Pada  11  perusahaan,  9  perusahaan ataupun 81% menghadapi kenaikan leverage, namun perusahaan tidak mendapatkan  dampak financial  distress. Dimana  jika leverage sesuatu  perusahaan itu  tinggi  bisa  menyebabkan  banyaknya risiko menghadapi financial distress (Harahap,  2016,  hlm.  306).  Berdasarkan tabel  1  diatas,  7  perusahaan  dari  11 perusahaan  ataupun  63%  menghadapi
turunnya profitabilitas, namun tidak menghadapi financial distress. Jika terjadinya  penurunan  pada  profitabilitas yang  berjumlah  negatif  maka  semakin besar  kemungkinan  perusahaan  tersebut mengalami kebangkrutan dikarenkana pemakaian asset perusaahaan dalam menjadikan  laba  tidak  cukup  efektif. (Harahap,  2016,  hlm.  304).  Berdasarkan tabel  1  diatas,  7  perusahaan  dari  11 perusahaan ataupun 63% yang menghadapi turunnya  ukuran  perusahaan,  namun  tidak
menghadapi financial distress . Perusahaan mempunyai ukuran perusahaan besar, maka kemungkinan  kecil  terjadinya financial distress . Karena perusahaan dapat memenuhi kewajibannya di masa nanti.

## MATERI DAN METODE
Signaling Theory dan Financial Distress
Teori  sinyal,  merupakan  reaksi investor  atas  sinyal  positif  yang  diberikan oleh  perusahaan  berupa  peningkatan  pada labanya.  Dalam  menjelaskan  kepada pemakainya,  teori  sinyal  dipakai  guna menerangkan  bahwa  laporan  keuangan dipakai  guna  memperoleh  sinyal  positif ( good  news )  ataupun  sinyal  negatif  ( bad news )  (Sudana,  2015,  hlm.  173).  Wujud sinyal tersebut ialah informasi  yang sudah dilaksanakan  oleh  manajemen  dalam merealisasikan  harapan  pemiliknya.  Suatu perusahaan  dalam  mengantisipasi  keadaan financial  distress (Brigham  &  Houston, 2017, hlm. 469). Hubungan antara financial distress dengan teori sinyal yaitu penambahan  utang  akan  dilaksanakan perusahaan  bisa  terikat  investor  bagai sinyal positif, sebab utang bisa dipakai buat biaya  operasional  perusahaan  ataupun peningkatan  bisnis  dari  suatu  perusahaan. Namun  penambahan  utang  tetap  selaras dengan penambahan keuntungan didapatkan.  Apabila  penambahan  utang pada  perusahaan  tidak  diikuti  pada tambahan  laba  dan  total  asset  perusahaan kecil  dari  total  utang,  dengan  itu perusahaan akan kesusahan dalam memenuhi  kewajiban  serta  mengalami financial  distress di  perusahaan.  Sehingga perihal ini ditangkap sebagai sinyal negatif oleh investor. (Hosea et al ., 2020)

## Financial Distress
Financial  distress ialah  kondisi keuangan perusahaan dengan situasi kurang sehat dalam menghadapi penurunan sebelum terjadinya pailit ataupun likuidasi.
Faktor  yang  mengakibatkan  perusahaan menghadapi  kesulitan  keuangan  ialah kesulitan  perusahaan  untuk  mengatur fundamentalnya
lalu kemudian menurunkan suatu kinerja pada perusahaan (Curry  &  Banjarnahor,  2018). Financial distress ialah  penurunan  suatu  keadaaan keuangan saat sebelum terjadi kebangkrutan.  Jika  hal  tersebut  tidak langsung  dikerjakan  bakal  berakibat  besar pada suatu perusahaan meliputi berkurangnya
kepercayaan
dari shareholder ,  dan  justru  perusahaan  bakal menghadapi  kepailitan. Financial  distress terjadi  sebab  perusahaan  tidak  bisa mengatur  serta  mengawasi  kestabilan kondisi  keuangan  yang  mengakibatkan perusahaan menghadapi kerugian-kerugian pada  tahun  tersebut.  Selanjutnya,  atas kondisi kerugian yang ada  hendak berdampak  defisiensi  modal  disebabkan penurunan pada laba yang digunakan pada saat  melaksanakan  pembayaran  dividen, kemudian  total  ekuitas  keseluruhan  akan menghadapi  defisiensi.  Jika  perusahaan tidak  dapat  menghindar  pada  keadaan  itu, maka perusahaan bakal menghadapi financial distress (Christine et al ., 2019).
Leverage dan Financial Distress
Rasio  leverage  ialah  rasio  guna mendeksripsikan  kemampuan  perusahaan memakai utang bakal aktivitas perusahaan (Brigham  &  Houston,  2017,  hlm.  135). Perusahaan  memiliki  rasio leverage yang tinggi  akan  mudah  rawan  mengalami situasi financial  distress .  Semakin  tinggi suatu  rasio leverage ,  bisa  jadi  perusahaan menhadapi financial distress bakal semakin tinggi  (Hanafi  &  Supriyadi,  2018). Informasi rasio utang tersebut akan berguna untuk kreditur karena bisa mengukur tinggi risiko utang yang dibagikan suatu perusahaan,  hingga  informasi  rasio  utang amat  penting  (Faradila  &  Aziz,  2016). Leverage ialah  tingkat  keahlian  suatu perusahaan  pada  memanfaatkan  utang
bagai  sumber  dana. Leverage bisa  diukur membandingkan total utang serta total aset yang dipakai ketika membiayai perusahaan (Hosea et  al ., 2020). Perusahaan memiliki leverage tinggi mengisyaratkan perusahaan bakal  banyak  memanfaatkan  utang  buat menanggung  aktivitas  operasional.  Utang berlebihan  hendak  menumbuhkan  bunga pada  utang  wajib  dipenuhi  perusahaan. Apabila terdapat banyak, hal tersebut bakal mengakibatkan  perusahaan  menghadapi financial  distress (Carolina et  al .,  2017).
Berdasarkan  penelitian  yang  dilaksanakan oleh Agustini & Wirawati (2019), Lucky & Michael (2019), dan Kazemian dkk (2017) menyatakan  bahwa leverage memiliki pengaruh  pada financial  distress .  Maka semakin  meningkat  nilai leverage suatu perusahaan,  akan  semakin  rentan  risiko terjadinya financial distress di perusahaan.
Profitabilitas dan Financial Distress
Rasio  profitabilitas  dipakai  untuk mengetahui  besarnya  perusahaan  dapat meningkatkan  laba  (Kasmir,  2017,  hlm. 196). Rasio profitabilitas mengukur tingkat efektifitas  manajemen  dalam  melakukan aktivitas operasinya buat memperoleh laba. Dengan terdapatnya efektifitas dari memakai aset perusahaan hingga perusahaan hendak mendapatkan penghematan serta mempunyai
keseluruhan  dana  buat  mengoperasikan usaha  tersebut.  Keseluruhan  dana  itu mengakibatkan  kemungkinan  perusahaan menghadapi financial distress bakal semakin  kecil  (Agustini  &  Wirawati, 2019). Laba kecil juga bisa pengaruhi arus kas operasi jadi kecil, akhirnya menciptakan  ketidakbisaan  perusahaan untuk  membayar  kewajibannya  perihal tersebut  menciptakan  keadaan  penurunan
keuangan di perusahaan. Akhirnya perusahaan bisa dikatakan financial distress (Hosea et  al .,  2020).  Berdasarkan penelitian  yang  dilaksanakan  oleh  Susanti dkk (2020), Jaafar dkk (2018),
Ayuningtiyas  &  Suryono  (2019),  serta Waqas  &  Md-Rus  (2018)  menyatakan profitabilitas bakal terdampak pada financial  distress ,  maka  semakin  tinggi profitabilitas  perusahaan  akan  semakin kecil terjadinya financial distress.

## Ukuran  Perusahaan  dan Financial Distress
Ukuran  perusahaan  yakni  rasio guna  memperlihatkan  besar  ataupun  kecil suatu  perusahaan  oleh  total  asset,  jumlah laba,  total  penjualan,  serta  beban  pajak (Hartono,  2016,  hlm.  480).  Besar  ukuran perusahaan  kemudian  kecil  kemungkinan terjadinya financial distress karena perusahaan  dianggap  bisa  melaksanakan kewajibannya  di  masa  nanti.  Ukuran perusahaan  menggambarkan  jumlah  asset dipunyai  perusahaan.  Pengukuran  ukuran perusahaan  dapat  dilihat  dari  sisi  nilai ekuitas, nilai jual, ataupun nilai seluruh aset yang dipunyai oleh perusahaan. Total asset digunakan bagai proksi ukuran perusahaan disebabkan  bahwa  aset  ialah  gambaran kekayaan  dipunyai  suatu  perusahaan  saat waktu tertentu. Berdasarkan penelitan yang dilaksanakan  oleh  Waqas  &  Md-Rus (2018) dan Dirman (2020) mengungkapkan bahwa  ukuran  perusahaan  mempunyai dampak  pada financial  distress, dimana apabila  perusahaan  memiliki  ukuran  lebih besar  dilihat  lebih  bisa  menghadapi  krisis saat  mengoperasikan  usahanya  sehingga kecil  kemungkinan  terjadinya financial distress .

## Model Penelitian

## Gambar 1. Model Penelitian Empirik
Hipotesis Berdasarkan rumusan masalah, paradigma penelitian serta model peneltian empiris
seperti sudah diuraikan
sebelumnya,  selanjutnya  hipotesis  bisa dikembangkan dalam penelitian, yakni: H 1 = Leverage berdampak pada financial distress H 2 =  Profitabilitas  berdampak  pada financial distress
H 3 = Ukuran perusahaan berdampak pada financial distress

## METODOLOGI PENELITIAN
Definisi  Operasional  dan  Pengukuran Variabel Variabel Dependen (Y)
Financial  distress yakni  kondisis keuangan  akan  mengalami  permasalahan pada  perusahaan  sebelum  tahap  kepailitan perusahaan.  Perhitungan financial  distress ketika penelitian memakai Altman Z- Score Modifikasi dikarenakan merupakan perusahaan
non-manufaktur yang memerlukan  variabel dummy dengan ukuran  binomial.  Perusahaan  dengan  skor nol  tetera  perusahaan  yang  menghadapi
non- financial distress sedangkan perusahaan  memiliki  skor  1  tertera perusahaan menghadapi financial distress.
Z- Score = 6,56 X 1 + 3,26 X 2 + 6,72 X 3 + 1,05 X 4
Keterangan : X 1 = Working Capital to Total Assets X 2 = Retained Earning to Total Assets X 3 = Earning Before Interest and Taxes to Total Assets
X 4 = Market Value Equity to Book Value of
Debt
Jika  telah  mendapatkan  nilai  Z- Score kemudian kategorisasi perusahannya ialah:
1) Perusahaan memiliki    Z<1,1  hasilnya perusahaan  menghadapi financial distress.
2) Perusahaan  memiliki  1,1<  Z  <2,6 sehingga tercantum grey area (tidak bisa  ditentukan  apakah  perusahaan mengalami kehancuran maupun sebaliknya).
3) Perusahaan  memiliki  Z > 2,6  sehingga perusahaan tidak sedang menghadapi financial  distress ataupun  kondisi baik.
Variabel Independen (X)
1) Leverage (X 1 )
Leverage ialah tingkat keahlian perusahaan yang menggunakan
hutangnya pada
kegiatan operasionalnya. Leverage bisa  dinilai memakai  cara  membandingkan  total utang  serta  total  asset  dipakai  dalam
Leverage Profitabilitas Ukuran Perusahaan

## Financial Distress
membiayakan
perusahaan.
Perhitungan leverage dipakai  saat penelitian  ialah Debt  to  Assets  Ratio (DAR) rumus antara lain:
Debt to Assets Ratio = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑡𝑎𝑛𝑔
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡
2) Profitabilitas (X 2 ) Profitabilitias ialah
kesanggupan perusahaan  buat  memperoleh  utung lewat  penjualan,  total  aktiva  maupun modal  sendiri.  Profitabilitas  bisa dinilai memakai cara membandingkan laba  setelah  pajak  dengan  total  asset. Perhitungan profitabilitas dipakai pada penelitian  ialah Return  on  Assets
(ROA) memakai rumus antara lain:
Return On Assets = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡
3) Ukuran Perusahaan (X 3 )
Ukuran  perusahaan  ialah  besar ataupun kecil perusahaan dilihat dari nilai  total  aset,  total  penjualan, jumlah  laba,  pajak  dan  lain-lain. Perhitungan ukuran perusahaan dipakai saat penelitian diukur dengan rumus antara lain:
𝑆𝐼𝑍𝐸 = 𝐿𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡)

## Populasi dan Sampel
Populasi pada penelitian yakni usaha ritel  terdapat  pada  Bursa  Efek  Indonesia periode  2017-2019.  Metode  mengambil sampel  digunakan  pada  penelitian  yakni non-probability sampling , serta cara pengambilan sampel dipakai ialah sampling  jenuh  dengan  memakai  semua anggota populasi sebagai sampel.

## Teknik Pengumpulan Data
Data  dipakai  yakni  data  sekunder ditemukan tidak langsung melewati media perantara  yang  sudah  mengumpulkan  data untuk  tujuan  tertentu  dan  terdapat  untuk bermacam penelitian. Sumber data
penelitian  didapat  atas  laporan  keuangan pada  perusahaan  sub  sektor  perdagangan ritel telah teraudit dan publikasikan selama periode 2017-2019. Data laporan keuangan didapat lewat website Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id)  maupun  dari  situs  resmi masing-masing perusahaan tersebut.

## Teknik Analisis
Analisis data untuk penelitian memakai  Microsoft  Excel  2019  serta  E- views 10.0  lalu  memakai  metode  analisis regresi logistik.

## Statistik Deksriptif
Pada  penelitian  ini  data  yang dipakai  semua  variabel  penelitian  yakni inancial  distress , leverage ,  profitabilitas, serta ukuran perusahaan.

## Metode Analisis Regresi Logistik
Metode regresi logistik menganalisa  variabel  dependen  meliputi variabel  dummy  pada  perusahaan non- financial  distress menperoleh  skor  0 meskipun  menghadapi financial  distress memperoleh skor 1. Metode analisa regresi logistik ialah (Winarno, 2015, hlm. 6) :
𝐿𝑁 ( 𝑃 1 1−𝑃 1 ) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + 𝛽 3 𝑋 3

## Keterangan:
𝐿𝑛( 𝑃𝑖 1−𝑝𝑖 ) =  Log  dari  perbadingan perusahaan  yang  mengalami financial distress dan  perusahaan  yang  tidak mengalami financial distress
𝛽 0 = Konstanta 𝛽 1 = Koefisien Regresi Leverage 𝛽 2 = Koefisien Regresi Profitabilitas 𝛽 3 = Koefisien Regresi Ukuran Perusahaan 𝑋 1 = Leverage 𝑋 2 = Profitabilitas 𝑋 3 = Ukuran Perusahaan a. Uji Hosmer and Lemeshow’s
Goodness Of Fit Test Goodness Of Fit Test ialah uji statistik yang dipakai buat menghitung
keakuratan  serta  keberlakukan  data dalam model regresi logistik.
Pengujian  ini  memakai  model  dari Hosmer  and  Lemeshow’s. Apabila tidak terdapat kesesuaian diantara versi regresi  serta  data  observasi,  sehingga hasil  pengujian  dipandang  bagus. Andaikata  probabilitas  signifikansi  > 0,05  bahwa  H 0 dapat  diterima,  maka versi  dipakai  sesuai  ( fit )  dengan  data sedang diamati.
b. Uji  Keseluruhan  Model  ( Overall Model ) Uji overall  model dipakai  buat memahami apakah variabel-variabel independent  pada regresi  logistik  pengaruhi variabel  dependen  secara  serentak  ataupun simultan.  Uji overall  model berprinsipkan dari  nilai  statistika  -2LL  ataupun  nilai  LR. Hasil  uji  ini  ditemukan  dengan  mengamati nilai p- value atas LR Statistik.

## Uji Hipotesis
Uji  hipotesis  yang  digunakan  yaitu uji hasil parsial (Uji Z) serta uji koefisien determinasi (Mc Fadden R 2 ) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Obyek Penelitian
Objek  penelitian  ialah  perusahaan sektor perdagangan ritel tercatat pada Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2017- 2019. Jumlah perusahaan sektor perdagangan ritel terdapat pada Bursa Efek Indonesia berjumlah 27 perusahaan. Metode memperoleh sampel  dipakai penelitian  yakni non-probability  sampling dan cara memperoleh sampel dipakai ialah sampling  jenuh  dengan  memakai  seluruh anggota  populasi  untuk  dipakai  menjadi sampel.

## Statistif Deskriprif
Berikut  adalah  dari  hasil  analisis statistik deskriptif untuk penelitian didapat melalui pengolahan data memakai software E-views  10.0  dari  data  penelitian  tahun 2017-2019 pada 27 perusahaan ritel antara lain:
Tabel 2. Statistik Deskriptif
FINDES LEVERAGE PROFITABILITAS SIZE Mean 0.493827 1.276076 -0.069570 25.33150 Maximum 1.000000 28.12005 0.969293 29.53929 Minimum 0.000000 0.012248 -4.798697 21.75124 Std. Dev. 0.503077 4.016004 0.605965 2.610118 Sumber : E-Views 10.0 (data diolah)
Berlandaskan  tabel  2  diatas  sehingga bisa  diuraikan  hasil  analisis  statistik deksriptif, yakni:
a. Financial Distress
27 perusahaan ritel tercatat pada Bursa Efek  Indonesia  periode  2017-2019  dengan nilai  rata-rata financial  distress sebanyak 0.493827 kemudian financial distress tinggi berprinsipkan  Altman  Z-Score  sebanyak 1.00000  mengatakan  kalau  perusahaan termasuk keadaan financial distress , sementara itu terendah berprinsipkan Altman
Z- Score sebanyak 0.000000 yakni mengatakan  kalau  perusahaan  termasuk keadaan non-financial  distress .  Standar deviasi  untuk financial  distress yakni 0.503077.
b. Leverage
27 perusahaan ritel terdapat pada Bursa Efek  Indonesia  periode  2017-2019  rata-rata leverage sejumlah  1.276076  pada Debt  to Ratio (DAR)  tertinggi  28.12005  bagi perusahaan  Trikomsel  Oke  Tbk  (TRIO) tahun  2019,  serta Debt  to  Asset  Ration
(DAR)  terendah  0.012248  oleh  perusahaan Global  Teleshop  Tbk  (GLOB)  tahun  2017. Standar  deviasi  untuk  variabel leverage yakni 4.016604.
c. Profitabilitas 27  perusahaan  ritel  tercantum  pada Bursa  Efek  Indonesia  periode  2017-2019 rata-rata  nilai  -0.069570  pada  Return  On Asset  (ROA)  tertinggi  0.969293  bagi perusahaan  MAP  Aktif  Adiperkasa  Tbk (MAPA)  tahun  2018,  serta  nilai  Return  On Asset  (ROA)  terendah  -4.798697  oleh perusahaan  Global  Teleshop  Tbk  (GLOB) tahun  2019.  Standar  deviasi  untuk  variabel
profitabiliats yakni 0.605965. d. Ukuran perusahaan 27  perusahaan  ritel  tercantum  pada Bursa  Efek  Indonesia  periode  2017-2019 rata-rata  nilai  25.33150  dengan  nilai  SIZE tertinggi  29.53929  oleh  Rimo  International Lestari Tbk (RIMO), dan nilai SIZE terendah 21.75124 oleh MAP  Aktif Adiperkasa Tbk. (MAPA) tahun 2017. Standar deviasi untuk variabel ukuran perusahaan yakni 2.610118.

## Analisis Regresi Logit
Berikut ini ialah merupakan uji regresi logit:

## Tabel 3. Hasil Uji Analisis Regresi Logistik
Dependent Variable: FINDES Method: ML - Binary Logit  (Newton-Raphson / Marquardt steps) Date: 06/23/21   Time: 15:32 Sample: 1 81 Included observations: 81 Convergence achieved after 9 iterations Coefficient covariance computed using observed Hessian
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. C -0.049592 2.999162 -0.016535 0.9868 LEVERAGE 0.240905 0.469793 0.512789 0.6081 PROFITABILITAS -27.98370 8.600559 -3.253707 0.0011 SIZE 0.019640 0.114606 0.171371 0.8639 McFadden R-squared 0.362456 LR statistic 40.69566 Prob(LR statistic) 0.000000 Obs with Dep=0 41      Total obs 81 Obs with Dep=1 40
Sumber : E-views 10.0 (data diolah)
Berlandaskan  hasil  uji  regresi logistik,  sehingga  terdapat  hasil  kesamaan regresi logistiknya, yakni:
𝐿𝑁 ( 𝑃 1 1 − 𝑃 1 ) = −0.049592 + 0.240905 − 27.98370 + 0.019640
a. Konstanta
Berdasarkan  tabel  3,  hasil  uji  regresi
logistik  bisa  diamati  kalau  hasil konstanta sebanyak -0.049592 menentukan  kalau  barangkali financial distress hendak  menurun  sebanyak  - 0.049592  diluar  dari  pengaruh  variabel independen  diteliti  yakni leverage , profitabilitas, serta ukuran perusahaan.
b. Koefisien Regresi (b 1 X 1 ) Koefisien  regresi leverage dihitung menggunaakan Debt  to  Assets  Ratio
(DAR) pada tabel 9 sebanyak 0.240905, hal  ini  bisa  bermakna  kalau  andaikan Debt  to  Assets  Ratio (DAR)  terjadi peningkatan  sebanyak  1  (memiliki asumsi  nilai  atas  variabel  lain  pasti ataupun  tidak  berubah)  menjadikan kemungkinan financial distress
mendapati kenaikan sebanyak 0.240905. Sehingga  hal  ini  menentukan  kalau koefisien  bernilai  positif  maksudnya diantara Debt  to  Assets  Ratio (DAR) sama financial  distress mempunyai ikatan positif.
c. Koefisien Regresi (b 2 X 2 )
Koefisien  regresi  profitabilitas  dihitung memakai Return On Assets (ROA) dalam tabel 9 sebesar -27.98370, perihal ini bisa dimaksudkan kalau jika Return On Assets (ROA) menghadapi peningkatan
sebanyak 1 (memiliki anggapan nilai atas variabel lain pasti ataupun tidak berubah)
lalu tampaknya financial distress menghadapi penurunan sebanyak - 27.98370. Sehingga hal tersebut menentukan  kalau  koefisien  bernilai negatif  maksudnya  antara Return  On Assets (ROA)  sama financial  distress mempunyai ikatan negatif.
d. Koefisien Regresi (b 3 X 3 ) Koefisien regresi ukuran perusahaan yang diproksikan  dengan  menggunakan SIZE dalam tabel 9 sebanyak 0.019640, perihal ini  bisa  dimaksudkan  kalau  jika SIZE menghadapi  peningkatan  sebanyak  1 (memiliki  anggapan  jika  nilai  atas variabel lain pastu ataupun tidak berubah) hingga  tampaknya financial  distress menghadapi penurunan sebanyak
0.019640.  Sehingga  hal  ini  menentukan kalau  koefisien  bernilai  positif  berarti diantara SIZE dan financial  distress mempunyai ikatan yang positif.

## Uji Hosmer and Lemeshow’s Goodnes Of Fit Test
Tabel 4. Uji Hosmer and Lemeshow’s Goodness Of Fit Test H-L Statistic 5.4620 Prob. Chi-Sq(8) 0.7072 Andrews Statistic 24.2368 Prob. Chi-Sq(10) 0.0070
Sumber : E-Views 10.0 (data diolah)
Berlandaskan  tabel  10,  ditemukan kalau  probabilitas Chi  Square dari  H-L Statistik  ialah  0.07072  >  0.05.  Perihal tersebut  menentukan  H 0 diterima,  akhirnya
model  penelitian  bisa  memaparkan  data ataupun bisa memperkirakan nilai observasinya.

## Uji Overall Model
Tabel 5. Uji Overall Model LR statistic 40.69566     Avg. log likelihood -0.441863 Prob(LR statistic) 0.000000 Sumber : E-Views 10.0 (data diolah) Berdasarkan  Tabel  11,  diketahui Probabilitas (LR Statistik) sejumlah 0.000000  <  0.05  maka  bisa  dipaparkan minimal  kedapatan  1  variabel  independen yang bisa mempengaruhi variabel dependen.
Uji Hipotesis Uji Parsial (Uji Z)
Tabel 6. Hasil Uji Z Variable Coefficient Z Tabel Std. Error z-Statistic Prob. C -0.049592 2.999162 -0.016535 0.9868 LEVERAGE 0.240905 1.645 0.469793 0.512789 0.6081 PROFITABILITAS -27.98370 -1.645 8.600559 -3.253707 0.0011 SIZE 0.019640 -1.645 0.114606 0.171371 0.8639
Sumber : E-Views 10.0 (data diolah)
Berdasarkan  Tabel  12,  hasil  data statistik  menggunakan  software  E- views 10.0 bisa didapati pengaruh antara variabel independen  terhadap  variabel  dependen secara parsial yakni:
a. Pengaruh Leverage terhadap Financial Distress
Hasil  tabel  12,  variabel  leverage menentukkan  probabilitas  sebanyak 0.9868  angka  tersebut  tertera  lebih besar dari 0.05 ataupun 0.9868 > 0.05 pada nilai koefisien sejumlah 0.240905.  Lalu  mempunyai  nilai  z- statistik  <  z-tabel  yakni  0.512789  < 1.645,  artinya  H 0 diterima  serta  H 1 ditolak.  Akhirnya  bisa  dikemukakan leverage tidak pengaruh pada financial distress .
b. Pengaruh Profitabilitas terhadap

## Financial Distress
Hasil  dalam  tabel  12,  variabel profitabilitas menentukkan
probabilitas  sejumlah  0.0011  tertera lebih kecil dari 0.05 ataupun 0.0011 <
0.05  pada  koefisien  sejumlah  - 27.98370.  Lalu  mempunyai  nilai  z- statistik < z-tabel yakni -3.253707 < - 1.645,  artinya  H 0 ditolak  serta  H 1 diterima.  Maka  memiliki  pengaruh terhadap  profitabilitas  pada financial distress serta  mempunyai  arah  ikatan negatif.
c. Pengaruh Ukuran Perusahaan terhadap

## Financial Distress
Hasil  tabel  12,  variabel  ukuran perusahaan  menentukkan  probabilitas sejumlah 0.8639 angka tersebut tertera lebih besar dari 0.05 atau 0.8639 > 0.05 pada  koefisien  sejumlah  0.019640. Lalu  mempunyai  z-statistik  >  z-tabel yakni  0.171371  >  -1.645,  artinya  H 0 diterima  serta  H 1 ditolak.  Akhirnya bisa  dikemukakan  ukuran  perusahaan tidak pengaruh pada financial distress .
Uji Koefisien Determinasi ( Mc Fadden R- Squared )

## Tabel 7. Uji Koefisien Determinasi
McFadden R-squared 0.362456     Mean dependent var 0.493827 S.D. dependent var 0.503077     S.E. of regression 0.379886 Akaike info criterion 0.982492     Sum squared resid 11.11215 Schwarz criterion 1.100736     Log likelihood -35.79092 Hannan-Quinn criter. 1.029933     Deviance 71.58184 Restr. Deviance 112.2775     Restr. log likelihood -56.13875 LR statistic 40.69566     Avg. log likelihood -0.441863 Prob(LR statistic) 0.000000
Sumber : E- Views 10.0 (data diolah)
Tabel  13  diatas,  koefisien McFadden  R- squared sejumlah  0.362456  ataupun  pada wujud persentase sejumlah 36.25% kemudian  bisa  diuraikan  bahwa  variabel independent  bisa  menguraikan  variabel financial  distress sejumlah  36.25%  serta sisanya sejumlah 0.637544 ataupun sejumlah 63.75%  bisa  dipaparkan  melalui  variabel lainnya  tidak  diteliti  seperti  likuiditas, sulitnya  arus  kas,  pertumbuhan  penjualan, suku bunga serta faktor lain-lain.

## PEMBAHASAN

## Pengaruh Leverage Terhadap Financial Distress
Hasil  uji  regresi  logistik  tabel  3 menghasilkan  probabilitas  sejumlah  0.9868 itu lebih besar daripada 0.05 ataupun 0.9868 > 0.05 serta mempunyai z-statistik > z-tabel yakni  0.512789  >  1.645.  Akhirnya  bisa didapati leverage tidak  akan  pengaruh pada terjadinya financial distress . Leverage tinggi belum bisa memastikan  kalau  perusahaan  menghadapi financial distress . Perusahaaan besar biasanya  dalam  melakukan  aktivitasnya ditunjang  olehh  modal  dari  pinjaman  pihak ketiga  selaku  yang  memberikan  modal kepada  perusahaan.  Perusahaaan  besar biasanya  mempunyai leverage tinggi,  tetapi bila membandingkan dengan ukuran perusahaan  besar  bisa  melengkapi leverage yang tinggi lewat diversifikasi dalam usaha. Jika leverage tinggi  tetapi  tidak  bersama peningkatan   beban   perusahaan, laba yang diwujudkan  harus  bisa  dipakai  untuk memenuhi  kewajiban  (Ayuningtiyas  & Suryono,  2019).  Dalam  hal  ini  bermaksud perusahaan lebih banyak memakai utangnya untuk  membiayai  aktivitas  operasionalnya dalam  meningkatkan  keuntungan.  Sehingga perusahaan  yang  mempunyai  tingkatan leverage besar  bukan  berarti  perusahaan tersebut  menghadapi  kondisi financial distress tetapi  perusahaan  tersebut  mampu terhindar  dari  kondisi  kesulitan  keuangan
karena menggunakan utangnya dengan baik untuk  kegiatan  usaha  dan  untuk  melakukan diversifikasi dalam usahanya. Hasil penelitian ini didukung oleh Dirman (2020), Faradila  &  Aziz  (2016),  Ayuningtiyas  & Suryono  (2019),  dan  Hosea  dkk  (2020) mengungkapkan bahwa leverage tidak  akan pengaruh pada financial distress .
Pengaruh Profitabilitas
Terhadap

## Financial Distress
Hasil  uji  regresi  logistik  tabel  12 menampilkan  probabilitas  sejumlah  0.0011 kurang daripada 0.05 ataupun 0.0011 < 0.05 serta mempunyai z-statistik < z-tabel yakni - 3.253707  <  -1.645.  Maka  ada  pengaruh diantara profitabilitas pada financial distress serta mempunyai arah ikatan negatif.
Rasio profitabilitas menghitung tingkat efektiifitas manajemen untuk melakukan  aktivitas  operasinya  agar  dapat menciptakan  laba.  Adanya  efektifitas  dari penggunaan  aset  perusahaan  penghematan serta  mempunyai  kecukupan  dana  dalam melakukan  usahanya.  Kecukupan  dana  itu mengakibatkan bisa jadi perusahaan menghadapi financial distress akan semakin kecil  (Agustini  &  Wirawati,  2019).  Perihal tersebut  memastikan  jika  tingginya  rasio profitabilitas  perusahaan,  sehingga  kecilnya kemungkinan terjadinya financial distress. Hasil  penelitian  didukung  oleh Susanti  dkk  (2020),  Curry  &  Banjarnahor (2018),  Nukmaningtyas  &  Worokinasih (2018), dan Rafatnia dkk (2020) menyatakan profitabilitas berpengaruh terhadap financial distress .
Pengaruh Ukuran Perusahaan terhadap Financial Distress
Hasil uji pada tabel 12, variabel ukuran perusahaan menunjukkan probabilitas sejumlah  0.8639  lebih  besar  daripada  0.05 ataupun  0.8639  >  0.05  serta  mempunyai  z- statistik  >  z-tabel  yakni  0.171371  >  -1.645. Akhirnya  bisa  dikemukakan  jika  ukuran perusahaan  tidak  akan  pengaruh  pada financial distress.
Financial distress tidak akan pengaruhi  pada  ukuran  perusahaan.  Yakni perusahaan  memiliki  ukuran  perusahaan besar  serta  perusahaan  mempunyai  ukuran lebih kecil mempunyai  resiko  setara untuk mengalami  terjadinya financial  distress (Hanafi  &  Supriyadi,  2018) . Diketahui ukuran perusahaan tidak akan pengaruh pada financial  distress. Perusahaan  besar  juga mempunyai total asset besar dan mempunyai laba  tinggi  serta  tidak  terlepas  dari  risiko ekonomi.  Hal  ini  pun  perusahaan  tetap menghadapi  kondisi  kesulitan  keuangan untuk  melunasi  utangnya  pada  saat  jatuh tempo.  Serta  disaat  kondidi  pandemic COVID-19 perusahaan besar juga mengalami  kesulitan  keuangan  karena penjualan  menurun  serta  tidak  adanya keuntungan  untuk  dijadikan  pembiayaan aktivitas  operasional  perusahaan.  Hasil penelitian didukung oleh Hanafi & Supriyadi (2018), Jaafar dkk (2018) , Waqas & Md-Rus (2018), serta Christine dkk (2019) menyatakan  ukuran  perusahaan  tidak  akan pengaruh pada financial distress .

## KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Hasil  serta  pengujian  hipotesis menggunakan  analisis  regresi  logistik  pada 27  perusahaan  ritel  tercantum  pada  Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  periode  2017-2019, didapatkan suatu simpulan yakni: a. Hasil pengujian variabel leverage dihitung  dengan Debt  to  Assets  Ratio (DAR)  menyatakan  yakni  bahwa  tidak akan  pengaruh  pada Financial  Distress suatu  Perusahaan  Ritel  periode  2017- 2019.  Berarti leverage yang  tinggi  tidak selalu meningkatkan kemungkinan terjadinya financial  distress .  Sehingga hipotesis pada penelitian tidak terbukti.
b. Hasil  pengujian  variabel  profitabilitas dihitung dengan Return On Asset (ROA) menyatakan  yakni  berpengaruh  negatif pada Financial Distress suatu Perusahaan Ritel  periode  2017-2019.  Berarti  dengan
tingginya  rasio  profitabilitas  perusahaan, memperkecil terjadinya financial distress.
Sehingga hipotesis penelitian terbukti. c. Hasil pengujian variabel ukuran perusahaan dihitung menggunakan SIZE menyatakan yakni bahwa tidak berpengaruh  pada Financial  Distress suatu  perusahaan  Ritel  periode  2017- 2019.  Berarti  ukuran  perusahaan  besar ataupun kecil memungkinkan mengalami financial  distress .  Sehingga hipotesis pada penelitian tidak terbukti.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  semua  pihak  yang sudah  berkontribusi  dalam  penelitian sehingga dapat terlaksana dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustini, N. W., & Wirawati, N. G. P. (2019). Pengaruh Rasio Keuangan Pada Financial Distress Perusahaan Ritel Yang Terdaftar di  Bursa Efek  Indonesia (BEI). E-Jurnal
Akuntansi , 26 (1), 251–280. https://doi.org/https://doi.org/10.24843/E JA.2019.v26.i01.p10 Ayuningtiyas,  I.  S.,  &  Suryono,  B.  (2019). Pengaruh Likuiditas, Profitabilitas, Leverage dan Arus Kas Terhadap Kondisi Financial Distress. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi (JIRA) , 8 (1).
Brigham,  E.  F.,  &  Houston,  J.  F.  (2017).
Dasar-Dasar Manajemen Keuangan (Edisi 14). Salemba Empat.
Bursa  Efek  Indonesia.  (2020). Laporan Keuangan  Tahunan .  Diakses  18  Maret 2021, dari https://www.idx.co.id/
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).
Christine, D., Wijaya, J., Chandra, K., Pratiwi, M.,  Lubis,  M.  S.,  &  Nasution,  I.  A. (2019). Pengaruh profitabilitas, leverage,
total  arus  kas  dan  ukuran  perusahaan terhadap financial distress pada perusahaan property dan real estate  yang terdapat  di  bursa  efek  indonesia  tahun 2014-2017. Jesya  (Jurnal  Ekonomi  Dan
Ekonomi Syariah) , 2 (2), 340–350. https://doi.org/https://doi.org/10.36778/je sya.v2i2.102
Curry, K., & Banjarnahor, E. (2018). Financial Distress Pada Perusahaan Sektor Properti Go  Public  di  Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Pakar , 207–221.
Dirman,  A.  (2020).  Financial  Distress:  The
Impacts  Of  Profitability,  Liquidity, Leverage,  Firm  Size,  And  Free  Cash Flow. International  Journal  of  Business, Economics and Law , 22 (1).
Faradila,  P.,  &  Aziz,  A.  (2016).  Analisa
Kinerja  Keuangan  Terhadap  Prediksi Financial  Distress  Ukuran  Perusahaan
Sebagai Variabel Kontrol. Jurnal Ekonomi  Dan  Bisnis , 3 (1),  27–38. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.35590 /jeb.v3i1.722
Hanafi, I., & Supriyadi, S. G. (2018). Prediksi
Financial Distress Perusahaanmanufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ekuivalensi , 4 (1), 24–51. Harahap,  S.  S.  (2016). Analisis  Kritis  atas Laporan Keuangan . Rajawali Pers. Hartono,  J.  (2016). Teori  Portofolio  Dan Analisis Investasi . BPFE Yogyakarta. Hosea,  I.  A.,  Siswantini,  T.,  &  Murtatik,  S. (2020). Leverage,
Profitabilitas,
Pertumbuhan Penjualan terhadap
Financial Distress  pada  Perusahaan Ritel di  BEI. Prosiding  BIEMA  (Business Management, Economic, and Accounting National Seminar) , 1 , 60–74.
Jaafar, M. N., Muhamat, A. A., Alwi, S. F. S., & Karim,  N. A. (2018).  Determinants  of Financial Distress among the Companies Practise  Note  17  Listed  in  Bursa
Malaysia. International Journal of
Academic  Research  in  Business  and
Social Sciences , 8 (11), 798–809.
Kasmir. (2017). Analisis Laporan Keuangan . PT Rajagarfindo Persada.
Kazemian, S., Shauri, N. A. A., Sanusi, Z. M.,
Kamaluddin,  A.,  &  Shuhidan,  S.  M. (2017).  Monitoring  mechanisms  and financial distress of public listed companies  in  Malaysia. Journal  of International Studies , 10 (1).
Lucky,  L.  A.,  &  Michael,  A.  O.  (2019). Leverage and corporate financial distress in  Nigeria:  A  panel  data  analysis. Asian Finance & Banking Review , 3 (2), 26–38. Nukmaningtyas,  F.,  &  Worokinasih,  S. (2018).  Penggunaan  Rasio  Profitabilitas, Likuiditas, Leverage Dan Arus Kas Untuk Memprediksi  Financial  Distress  (Studi Pada  Perusahaan  Sektor  Aneka  Industri Yang Terdaftar  Di Bursa Efek  Indonesia Periode 2013-2016). Jurnal Administrasi Bisnis , 61 (2), 127–135.
Rafatnia, A. A., Ramakrishnan, S., & Fariha, D.  (2020).  Financial  Distress  Prediction across  Firms. Journal  of  Environmental Treatment Techniques , 8 (2), 646–651.
Sudana,  I.  M.  (2015). Manajemen  Keuangan Perusahaan (Edisi 2). Erlangga. Susanti,  N.,  Latifa,  I.,  &  Sunarsi,  D.  (2020). The Effects of Profitability, Leverage, and Liquidity on Financial Distress on Retail Companies  Listed  on  Indonesian  Stock
Exchange. Jurnal Ilmiah Ilmu Administrasi Publik , 10 (1), 45–52.
Waqas, H., & Md-Rus, R. (2018). Predicting financial distress: Importance of accounting  and  firm-specific  market variables  for  Pakistan’s  listed  firms. Cogent  Economics  &  Finance , 6 (1), 1545739.
https://doi.org/https://doi.org/10.1080/23
322039.2018.1545739
Winarno, W. W. (2015). Analisis Ekonometrika  Dan  Statistika  Dengan Eviews (Edisi 4). UPP STIM YKPN.