Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 12 No. 2 Juni 2023 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal    215 - 230
Pengaruh Arus Kas Operasi, Total Asset Turnover Dan Long Term Debt To Equity Ratio Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Subsektor Tekstil Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2018-2020

## Fitri
Akuntansi, STIE DR KH EZ Muttaqien Purwakarta, Indonesia Maria Hendriani Akuntansi, STIE DR KH EZ Muttaqien Purwakarta, Indonesia Zaenimar Windiani Akuntansi, STIE DR KH EZ Muttaqien Purwakarta, Indonesia
Penulis Korespondensi Fitri Fitriwardana30@gmail.com Article Info Abstract Article History : Received 03 Mar  - 2023 Accepted 27 Apr  - 2023 Available Online 15 Juni  – 2023 The Covid-19 virus outbreak has spread to almost all countries and started  to  enter  Indonesia  in  2020,  having  a  negative  impact  on  the country's economic situation. This situation has a broad impact on the process of production, distribution and other business activities, which can  disrupt  the  country's  economic  performance.  This  study  aims  to examine the effect of operating cash flow, total asset turnover and long term  debt  to  equity  ratio  on  financial  distress  in  textile  sub-sector companies  for  the  2018-2020  period.  The  research  method  used  is descriptive  analysis.  With  the  results  of  the  research  partially Operating Cash Flow does not significantly affect Financial Distress, Total  Asset  Turnover  significantly  affects  Financial  Distress,  Long Term  Debt  to  Equity  significantly  affects  Financial  Distress. Simultaneously  the  variables  Operating  Cash  Flow,  Total  Asset Turnover, and Long Term Debt to Equity together have an effect on Financial Distress . Keywords : Operating Cash Flow, Total Asset Turnover, Long Term Debt to Equity, Financial Distress

## 1. PENDAHULUAN
Wabah virus Covid-19 telah menyebar ke hampir  semua  negara  dan  mulai  masuk  ke Indonesia pada tahun 2020, berdampak negatif terhadap situasi perekonomian negara. Situasi ini  berdampak  luas  pada  proses  produksi, distribusi,  dan  kegiatan  usaha  lainnya,  yang dapat  mengganggu  kinerja  perekonomian negara  (Arahmad  Yasin,  2021).  Selama dekade  ini,  banyak  perusahaan  di  Indonesia yang mengalami kerugian akibat kebangkrutan.  Salah  satu  perusahaan  yang terkena  dampak  virus  Covid-19  adalah industri tekstil (Aldo Fernando, 2021). Berikut data total aset, laba usaha dan arus kas usaha
sub industri tekstil tahun 2018 sampai dengan tahun 2020.
Gambar 1.1
Rata – rata Total Asset, Laba Operasi dan Arus Kas Operasi Perusahaan Subsektor Tekstil Tahun 2018-2020
Sumber : Laporan keuangan subsektor tekstil (data diolah, 2022)
Pada  grafik  diatas  memperlihatkan  bahwa perusahaan  subsektor  tekstil  mengalami peningkatan  pada  total  aset  selama  tiga  tahun berturut-turut karena adanya kenaikan pada aset lancar,  peningkatan  terhadap  piutang  dan persediaan,  serta  pembayaran  dimuka  oleh perusahaan.  Sedangkan  pada  arus  kas  operasi perusahaan  mengalami  penurunan  pada  tahun 2018-2019.  Adapun  yang  menjadi  penyebab turunnya  arus  kas  operasi  diakibatkan  oleh adanya  kenaikan  pada  biaya  upah  karyawan. Berbeda  dengan  utang  jangka  panjang  yang dimiliki perusahaan tekstil mengalami kenaikan  selama  tiga  tahun  berturut-turut,  hal ini karena perusahaan melakukan restrukturisasi  utang  jangka  pendek  menjadi utang jangka panjang serta adanya peningkatan pinjaman konversi.
Fenomena  yang  terlihat  pada  gambar  1.1 diatas  memperlihatkan  bahwa  perusahaan industri  tekstil  mengalami  peningkatan  pada total aset dan utang jangka panjang selama tiga tahun  berturut-turut,  sedangkan  pada  arus  kas operasi  mengalami  penurunan.  Bahkan  empat dari  20  perusahaan  industri  tekstil  mengalami laba operasi negatif selama tiga tahun berturut- turut,  berikut  perusahaan  tekstil  yang mengalami  laba  operasi  negatif  selama  tiga tahun berturut-turut.

## Tabel 1.1
Data  perusahaan  subsektor  tekstil  yang mengalami  laba  operasi  negatif  tahun  2018- 2020 (dalam rupiah)
Sumber: Laporan keuangan Pada  tabel  diatas  memperlihatkan  empat perusahaan  subsektor  tekstil  yang  memiliki laba operasi negatif selama tiga tahun berturut- turut.  Perusahaan  tersebut  diantaranya  PT. Polychem  Indonesia  Tbk  (ADMG),  PT.  Argo Pantes  Tbk  (ARGO),  PT.  Panasia  Indo Resource  Tbk  (HDTX),  dan  PT.  Asia  Pasific Investama Tbk (MYTX). Adapun yang menjadi penyebab nilai negatif pada laba operasi yang dihasilkan oleh perusahaan tekstil diakibatkan oleh  adanya  kenaikan  pada  biaya  upah karyawan, menurunnya penjualan, menurunnya penerimaan kas dari pelanggan dan meningkatnya  beban  operasional  lain-lain. Kondisi  tersebut  tentu  menjadi  perhatian  bagi
perusahaan  subsektor  tekstil,  pada  kondisi seperti  ini  perusahaan  dituntut  harus  dapat bersaing agar dapat mempertahankan keberlangsungan  usahanya,  perusahaan  yang tidak  dapat  bersaing  akan  berpotensi mengalami  kerugian.  Jika  suatu  perusahaan mengalami kerugian maka akan berimbas pada terjadinya    kondisi financial  distress (Hendriani, dkk., 2021).
Platt dan Platt (2002) Dalam Patmawati et al. (2021)  mengemukakan  bahwa  financial distress  adalah  situasi  dimana  keadaan keuangan  perusahaan  sedang  buruk  atau bahkan krisis. Fabozzi dan Drake (2009: 436) berpendapat bahwa "perusahaan yang mengalami  kesulitan  membayar  kreditur berada  dalam  kesulitan  keuangan.  Tidak semua  perusahaan  yang  mengalami  kesulitan keuangan  berakhir  dengan  status  hukum pailit"  yang  menjelaskan  bahwa  perusahaan yang mengalami kesulitan membayar kreditur berada  dalam  kesulitan  keuangan,  Namun tidak  semua  perusahaan  yang  mengalami kesulitan  keuangan  dibawa  ke  status  hukum sebagai  kebangkrutan.  Komentar  di  atas konsisten  dengan  pendapat  Bakhri  et  al. (2019)  mendefinisikan  financial  distress sebagai tahapan menurunnya kondisi keuangan suatu perusahaan sebelum mengalami kebangkrutan.
Salah  satu  indikasi  terjadinya  kondisi financial distress pada suatu perusahaan yaitu terjadinya  penurunan  laba  operasi  bahkan hingga negatif selama dua tahun berturut-turut (Afifah  dan  Muslih,  2018).  Laba  operasi merupakan  laba  yang  diperoleh  dari  kegiatan utama perusahaan (Soemarso, 2004:227). Hasil yang diperoleh dari aktivitas utama pendapatan perusahaan berasal dari arus kas operasi (Sari dan  Supriati,  2020).  Jika  arus  kas  operasi bernilai  kecil,  investor  tidak  akan  memiliki keyakinan untuk berinvestasi pada perusahaan tersebut,  apabila  hal  ini  berlangsung  secara terus  menerus  dan  tidak  dapat  diatasi  maka akan  mengakibatkan  terjadinya financial distress (Ramadhani  dan  Khairunnisa,  2019). Berikut adalah data arus kas operasi perusahaan tekstil tahun 2018-2019.
Tabel 1.2 Arus Kas Operasi perusahaan subsektor tekstil
tahun 2018-2019
2018 2019
2020 1 ADMG (20.238.476.500) Rp (416.476.830.000) Rp (489.136.740.900)
Rp
2 ARGO (69.456.551.500) Rp (52.700.662.000) Rp (48.929.876.400) Rp
3 HDTX (269.305.861.000) Rp (56.735.363.000) Rp (57.730.491.000) Rp
4 MYTX (134.724.000.000) Rp (187.755.000.000) Rp (55.605.000.000) Rp TAHUN NO KODE
Sumber : Laporan keuangan Tabel  diatas  memperlihatkan  sebagian besar perusahaan tekstil mengalami penurunan pada  arus  kas  operasi,  bahkan  dua  dari  20 perusahaan  tesktil  memiliki  arus  kas  operasi negatif  selama  tiga  tahun  berturut-turut  yaitu perusahaan PT. Argo Pantes Tbk (ARGO) dan PT. Pan Brother Tbk (PBRX).
Arus  kas  operasi  adalah  aktivitas penghasil pendapatan utama dari suatu bisnis dan dapat memengaruhi penentuan laba atau rugi  bersih.  Perusahaan  dapat  menggunakan rasio  arus  kas  operasi  untuk  memahami apakah  perusahaan  dalam  keadaan  kesulitan keuangan. Penggunaan rasio arus kas operasi dapat  mencerminkan  likuiditas  perusahaan dan mempengaruhi financial distress (Iswari dan Nurcahyo, 2020). Materialitas informasi tentang arus kas operasi merupakan indikator kesehatan  keuangan  kreditur  perusahaan. Perusahaan  dengan  arus  kas  operasi  yang besar akan dapat meyakinkan kreditur bahwa perusahaan  dapat  melunasi  utangnya  dan terhindar dari financial distress (Tutliha dan Rahayu, 2019). Menurut kesimpulan penelitian  Ramadhani  dan  Khairunnisa (2019)  menyatakan  arus  kas  operasi berpengaruh  signifikan  terhadap  financial distress.  Berbeda  dengan  temuan  Utami (2021)  bahwa  arus  kas  operasi  tidak berpengaruh terhadap financial distress.
Perusahaan  yang  mengalami  penurunan penjualan berdampak pada menurunnya dana yang  diperoleh.  Menurut  Kasmir  (2016) perusahaan harus mampu melakukan penjualan dengan menggunakan total asetnya sehingga  dapat  menggambarkan  bahwa volume  penjualan  perusahaan  meningkat, dimana hasil penjualan yang meningkat akan menghasilkan  laba  yang  besar.  Berikut  data total aset perusahaan tekstil tahun 2018-2020.

## Tabel 1.3
Total Aset perusahaan subsektor tekstil tahun 2018-2020
Sumber : Laporan keuangan Tabel diatas merupakan data total aset yang dimiliki  perusahaan  subsektor  tekstil  tahun 2018-2020. Ada tujuh dari 20 perusahaan tekstil yang  mengalami  penurunan  total  aset  selama tiga  tahun  berturut-turut,  perusahaan  tersebut diantaranya  PT.  Polychem  Indonesia  Tbk,  PT. Argo Pantes Tbk, PT. Century Textile Industri, PT. Evershine Tbk, PT. Panasia Indo Resource Tbk,  PT.  Sunson  Textile  Manufactur  Tbk  dan PT.  Trisula  International  Tbk.  Hal  ini disebabkan adanya penurunan terhadap persediaan dan piutang yang dimiliki perusahaan.
Perusahaan  yang  tidak  menggunakan asetnya  secara  tepat  dan  efisien  dapat mengalami  financial  distress  karena  dianggap tidak  mampu  menghasilkan  penjualan  yang sebanding dengan aset yang diinvestasikannya (Hery, 2016). Apabila keadaan seperti itu terus terjadi  di  perusahaan  dan  tidak  segera ditanggulangi,  maka  perusahaan  akan  berada dalam  keadaan  pailit  atau  pailit.  Dengan  cara ini  diharapkan  perusahaan  dapat  terus meningkatkan  penjualan  sehingga  aset  tetap terjaga  dan  terhindar  dari  financial  distress (Ramadhani  dan  Khairunnisa,  2019).  Suatu perusahaan  dapat  dikatakan  berhasil  salah satunya  adalah  tercapainya  target  penjualan yang  telah  ditetapkan  oleh  perusahaan,  dan efektifitas perusahaan dalam mengelola asetnya untuk menghasilkan penjualan (Simorangkir et al., 2021).
Adapun  yang  menjadi  faktor  lain  terjadinya kondisi financial distress yaitu ketidakcukupan modal,  besarnya  beban  utang  dan  bunga  serta mengalami  kerugian  (Carolina,  dkk.,  2017). Khaliq, dkk. (2014) dalam Bakhari, dkk. (2018) menyatakan  bahwa  situasi financial  distress
2018 2019 2020 ADMG 21.793.732.000,00
Rp 132.399.834.000,00 Rp (23.325.658.200,00)
Rp ARGO (25.394.560.500,00) Rp (49.658.406.000,00) Rp (34.192.147.500,00) Rp BELL 53.229.251.688,00 Rp (24.834.511.427,00) Rp 63.152.111.868,00
Rp CNTX 24.028.878.000,00 Rp (3.765.972.000,00) Rp 670.046.100,00
Rp ERTX 39.791.291.500,00 Rp (10.037.930.000,00) Rp 61.814.837.100,00
Rp ESTI (68.591.365.500,00) Rp (59.638.040.000,00) Rp 76.166.014.500,00
Rp HDTX 438.705.317.000,00 Rp (9.090.852.000,00) Rp 6.013.795.000,00
Rp INDR 815.089.471.500,00 Rp 593.033.308.000,00 Rp 193.325.664.000,00
Rp MYTX (169.713.000.000,00) Rp (140.424.000.000,00) Rp 89.045.000.000,00 Rp PBRX (165.267.215.500,00) Rp (271.054.280.000,00) Rp (448.098.775.500,00) Rp POLU 35.407.665.013,00 Rp 2.483.651.624,00
Rp 42.718.489.372,00
Rp POLY (16.923.283.500,00) Rp 115.640.056.000,00 Rp (80.655.976.200,00)
Rp RICY 170.012.017.007,00 Rp (162.794.506.729,00) Rp (171.211.197.065,00)
Rp SBAT 8.816.142.953,00 Rp 4.848.057.819,00
Rp 24.546.873.357,00
Rp
SRIL 935.376.585.000,00
Rp 18.345.152.000,00
Rp (835.291.191.000,00)
Rp
SSTM 14.880.768.388,00 Rp 33.552.722.613,00
Rp 35.172.840.199,00
Rp TFCO 57.060.385.500,00 Rp 337.901.116.000,00 Rp 297.704.537.700,00
Rp
TRIS 68.151.118.594,00 Rp 28.509.352.358,00
Rp 86.496.760.849,00
Rp UCID 651.971.000.000,00 Rp 111.262.000.000,00 Rp 1.340.637.000.000,00
Rp ZONE 17.731.075.863,00 Rp (27.062.472.579,00) Rp 48.582.081.313,00 Rp KODE TAHUN 2018 2019 2020 ADMG 4.069.857.883.000,00 Rp 3.573.194.730.000,00 Rp 2.901.274.768.800,00
Rp ARGO 1.280.696.376.000,00 Rp 1.190.460.656.000,00
Rp 1.130.611.404.600,00
Rp BELL 584.733.176.234,00 Rp 590.884.444.113,00
Rp 554.235.931.111,00
Rp CNTX 718.247.248.500,00 Rp 643.057.562.000,00
Rp 526.983.157.200,00
Rp ERTX 907.494.883.000,00 Rp 999.921.552.000,00
Rp 966.761.677.800,00
Rp ESTI 899.401.940.000,00 Rp 855.568.406.000,00
Rp 768.074.869.500,00
Rp HDTX 586.940.667.000,00
Rp 423.791.061.000,00 Rp 384.116.199.000,00
Rp INDR 11.744.486.192.500,00 Rp 10.549.815.780.000,00 Rp 10.770.363.819.000,00 Rp
MYTX 3.747.570.000.000,00 Rp 3.686.259.000.000,00 Rp 3.884.567.000.000,00
Rp PBRX 8.396.458.769.000,00 Rp 9.217.514.488.000,00
Rp 9.773.044.578.900,00
Rp POLU 315.720.787.437,00 Rp 343.523.377.441,00
Rp 281.999.247.242,00
Rp POLY 3.454.579.006.000,00 Rp 3.388.721.630.000,00
Rp 3.257.524.635.600,00
Rp RICY 1.539.602.054.832,00 Rp 1.619.854.736.252,00
Rp 1.736.897.169.061,00
Rp SBAT 459.351.480.615,00 Rp 521.661.832.270,00 Rp 561.334.457.682,00
Rp SRIL 19.781.943.869.500,00 Rp 21.829.524.570.000,00 Rp 26.113.042.644.000,00 Rp
SSTM 562.174.180.897,00
Rp 514.765.731.890,00
Rp 482.065.294.095,00
Rp TFCO 4.666.866.571.500,00
Rp 4.389.969.864.000,00 Rp 4.479.892.481.100,00
Rp
TRIS 1.157.884.379.902,00 Rp 1.147.246.311.331,00
Rp 1.068.940.700.530,00
Rp UCID 7.179.647.000.000,00 Rp 8.316.053.000.000,00
Rp 7.644.451.000.000,00 Rp ZONE 398.437.984.462,00 Rp 538.644.833.986,00 Rp 563.628.549.785,00 Rp KODE TAHUN
ketika  perusahaan  tidak  dapat  memenuhi  atau menghadapi  kesulitan  untuk  membayar kewajiban kepada kreditor. Berikut data utang jangka  panjang  yang  dimiliki  perusahaan subsektor tekstil
Tabel 1.4
Utang Jangka Panjang perusahaan tekstil tahun 2018-2020
Sumber : Laporan keuangan
Pada tabel diatas beberapa perusahaan tekstil mengalami  kenaikan  utang  jangka  panjang selama tiga tahun berturut-turut diantaranya PT. Polychem Indonesia Tbk, PT. Evershine Tbk, PT. Asia  Pasific  Investama  Tbk,  PT.  Asia  Pasific Fiber  Tbk,  PT.  Ricy  Globalindo  Tbk,  PT.  Sri Rejeki Isman Tbk dan PT. Tifico Fiber Indonesia Tbk.  Terjadinya  peningkatan  nilai  utang  jangka panjang diakibatkan karena perusahaan melakukan  restrukturisasi  utang  jangka  pendek menjadi  utang  jangka  panjang  dan  adanya peningkatan pinjaman konversi.
Dibuktikan oleh PT. Asia Pasific Investama (MYTX)  yang  mengalami  peningkatan  pada utang  yang  dimilikinya.  Pada  tahun  2020 perusahaan  mencatat  adanya  peningkatan  pada total  liabilitas  sebesar  14,12%  atau  Rp.476.392 juta  hal  ini  terjadi  karena  kenaikan  pada  total liabilitas jangka pendek maupun jangka panjang. Bahkan tahun 2019 perusahaan menyatakan tidak mampu  untuk  melunasi  utang  jangka  pendek sehingga  perusahaan  melakukan  restrukturisasi menjadi utang jangka panjang. Tidak hanya pada total  liabilitas  saja,  perusahaan  juga  mengalami penurunan  pada  total  ekuitas  yang  dimiliki sebesar 89,19% atau setara Rp.278.084 juta yang diakibatkan karena menurunnya pada penghasilan  komprehensif  lain.  Hal  yang  sama pada  perusahaan  PT.Argo  Pantes  mencatat  total kerugian bersih ditahun 2020 sebesar US$ -5,11 juta  atau  setara  Rp.72.051  yang  disebabkan menurunnya  permintaan  produksi.  Terjadinya
penurunan  pada  utang  jangka  panjang  yang dimiliki oleh perusahaan industri subsektor tekstil ditahun  2020  dikarenakan  menurunnya  utang bank.
Biaya  utang  yang  terlalu  tinggi  dapat menimbulkan risiko keuangan bagi perusahaan berupa  risiko  gagal  bayar.  Ketika  perusahaan gagal  memenuhi  kewajiban,  maka  pemegang saham yang menanggung kekurangan pembayaran utang pada kreditur, sehingga hal ini  dapat  menyebabkan  risiko  kebankrutan (Audina, 2018).
Perusahaan  subsektor  tekstil  sebagian besar  berada  dalam  permasalahan  mengenai menurunnya arus kas operasi, menurunnya total aset  yang  dimiliki  perusahaan  serta  adanya kesulitan  dalam  melunasi  kewajiban  jangka pendek maupun jangka panjang. Dengan rasio keuangan  yang  ada,  perusahaan  dapat menggunakan rasio arus kas operasi, total asset turnover dan long  term  debt  to  equity  ratio dalam  memperhitungkan  dan  mengetahui apakah  perusahaan  sedang  dalam  kondisi financial distress.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
DAN

## PEGEMBANGAN HIPOTESIS
2.1. Signalling Theory
Signalling theory merupakan cara perusahaan  memberikan    informasi  mengenai bagaimana perusahaan memberi sinyal kepada pengguna  laporan  keuangan  maupun  non- keuangan  (Nuraeni,  2018). Signalling  theory juga  menjadi  salah  satu  cara  pandang  dari investor  untuk  menilai  peluang  peningkatan keuangan  perusahaan  dengan  menggunakan informasi dari pihak manajemen (Yusuf, 2021). Teori  ini  memaparkan  bagaimana  asimetri informasi  dapat  diminimalkan  atau  dikurangi dengan memberikan sebuah informasi (signal) kepada  pihak  lain  (Morris,  1987  dalam Suarjana, 2021). Signal dapat berupa informasi yang  menjelaskan  bahwa  suatu  perusahaan lebih  baik  dibandingkan  perusahaan  lainnya, informasi  tersebut  seperti  nilai  laba  yang dihasilkan oleh perusahaan, kebijakan perusahaan  dan  hal  lain  yang  dapat menggambarkan keadaan dan kinerja perusahaan. Jika sinyal perusahaan menginformasikan  sinyal  baik  maka  harga saham  akan  naik,  namun  sebaliknya  jika perusahaan  menginformasikan  kabar  buruk maka  saham  akan  turun.  Maka  dari  itu,  jika
2018 2019 2020 ADMG 151.385.945.000,00 Rp 188.087.872.000,00 Rp 224.846.185.800,00 Rp ARGO 835.198.332.500,00 Rp 807.662.506.000,00 Rp 462.562.160.700,00 Rp BELL 36.805.039.224,00 Rp 34.100.465.358,00 Rp 37.659.353.069,00
Rp
CNTX 225.698.952.500,00 Rp 215.118.736.000,00
Rp 208.659.484.500,00
Rp ERTX 198.139.832.000,00
Rp 240.254.980.000,00 Rp 230.776.110.000,00 Rp ESTI 199.325.613.000,00 Rp 275.289.392.000,00 Rp 262.040.152.800,00 Rp HDTX 215.745.501.000,00 Rp 107.946.963.000,00 Rp 117.869.785.000,00
Rp INDR 2.214.616.233.000,00 Rp 1.733.638.550.000,00 Rp 1.809.085.539.900,00
Rp
MYTX 1.623.645.000.000,00 Rp 1.728.685.000.000,00 Rp 2.063.329.000.000,00 Rp
PBRX 3.750.083.597.500,00 Rp 4.382.393.400.000,00 Rp 2.525.392.724.700,00 Rp POLU 56.651.389.992,00 Rp 56.120.249.366,00
Rp 54.685.764.350,00
Rp POLY 978.976.316.000,00 Rp 1.019.058.110.000,00 Rp 1.091.731.641.600,00 Rp
RICY 100.404.519.947,00 Rp 121.783.517.047,00 Rp 277.312.113.375,00 Rp SBAT 72.275.348.414,00 Rp 99.613.073.390,00 Rp 87.162.567.907,00
Rp
SRIL 8.976.502.501.000,00 Rp 10.976.589.722.000,00 Rp 11.015.284.696.500,00 Rp SSTM 215.006.169.768,00 Rp 148.197.267.542,00 Rp 130.774.066.588,00
Rp TFCO 70.761.537.000,00 Rp 81.903.598.000,00 Rp 86.860.906.800,00
Rp TRIS 40.176.235.458,00
Rp 69.948.587.486,00 Rp 62.116.267.189,00 Rp UCID 1.988.147.000.000,00 Rp 1.659.565.000.000,00 Rp 559.174.000.000,00
Rp ZONE 41.562.738.615,00 Rp 81.760.101.269,00 Rp 129.680.294.628,00 Rp KODE TAHUN
suatu  perusahaan  ingin  sahamnya  dibeli  oleh para  investor  maka  perusahaan  harus memberikan sinyal yang dapat ditangkap pasar dan dipresepsikan dengan baik sehingga tidak mudah  ditiru  perusahaan  yang  berkualitas buruk.  Begitupun  prediksi financial  distress akan  memberikan  sinyal  bagi  manajemen perusahaan  guna  mengambil  keputusan mengenai kinerja manajemen perusahaan, dan untuk  pihak  investor  dapat  memprediksi  dan mempertimbangkan keberlangsungan kerjasama mereka dengan perusahaan

## 2.2. Agency Theory
Menurut  Jensen  dan  Meckling  (1976) agency theory atau teori keagenan merupakan teori  ketidaksamaan  kepentingan  antara  pihak yang  memberi  wewenang (principal) yaitu investor  dengan  pihak  yang  menerima wewenang (agency) yaitu  manajer.  Teori keagenan  ini  menggambarkan  penjelasan pentingnya  keterbukaan  mengenai  laporan keuangan  kepada  pemegang  saham  juga investor,  jika  tidak  adanya  keterbukaan mengenai laporan keuangan akan menimbulkan masalah keagenan karena manajer tidak selalu berbuat sesuai dengan pemilik saham (Sa’diah dan Utomo, 2021). Teori keagenan membutuhkan konsep good corporate governance untuk  menghindari  terjadinya hubungan  asimetri,  karena  adanya  pemisahan kepemilikan
oleh principal dengan pengendalian oleh agen cenderung menimbulkan  konflik  keagenan  diantara principal dan agen. Untuk itu tujuan utama dari teori agency yaitu pertama, untuk meningkatkan  kemampuan  individu  (baik principal maupun agent )  dalam  mengevaluasi lingkungan  dimana  keputusan  harus  diambil dan  kedua,  untuk  mengevaluasi  hasil  dari keputusan yang telah diambil untuk mempermudah  pengalokasian  hasil  antara principal dan agen sesuai dengan kontrak kerja (Ardiyanti, dkk., 2021).
2.3. Trade Off Theory
Trade off theory merupakan model struktur modal yang mempunyai asumsi bahwa struktur modal  perusahaan  merupakan  keseimbangan antara keuntungan penggunaan hutang dengan biaya financial distress dan agency cost (biaya keagenan). Trade off theory merupakan model yang  didasarkan  pada trade  off (pertukaran)
antara  keuntungan  dan  kerugian  penggunaan hutang.  Menurut  Husnan  dan  Pudjiastuti (2015:282), trade  off  theory menjelaskan bahwa penggunaan utang tidak hanya memberi manfaat  tetapi  juga  ada  pengorbanannya. Manfaat  penggunaan  utang  berasal  dari penghematan pajak karena sifat tax deductibility  of  interest  payment (pembayaran bunga  bisa  dipakai  untuk  mengurangi  beban pajak).  Tetapi  juga  dapat  memunculkan  biaya kebangkrutan  yang  terdiri  dari legal  fee dan distress  price .  Kemungkinan  terjadinya kebangkrutan  akan  semakin  besar  apabila perusahaan menggunakan utang yang semakin besar. Penggunaan hutang yang semakin besar akan  mengarah  pada  kesulitan  keuangan atau  kebangkrutan  (Umdiana  dan  Claudia, 2020).  Masalah-masalah  yang  berhubungan dengan kebangkrutan kemungkinan besar akan timbul ketika sebuah perusahaan memasukkan lebih banyak hutang dalam struktur modalnya. Perusahaan yang bangkrut akan memiliki beban akuntansi  dan  hukum  yang  sangat  tinggi  dan juga mengalami kesulitan untuk mempertahankan para pelanggan, pemasok dan karyawannya  (Brigham  dan  Houstan,  2006). Struktur modal yang optimal dapat menyeimbangkan  antara  keuntungan  atas penggunaan hutang dengan biaya kebangkrutan dan biaya modal, yang disebut static-trade off .

## 2.4. Financial Distress
Menurut  Platt  dan  Platt  (2002)  dalam Nurfajrina,  dkk  (2016) financial  distress merupakan tahap penurunan kondisi keuangan yang  terjadi  pada  perusahaan  sebelum terjadinya  kebangkrutan  ataupun  likuidasi. Financial  distress juga  dapat  didefinisikan sebagai kondisi keuangan perusahaan sedang dalam keadaan tidak sehat atau kritis sehingga mengganggu kegiatan operasional perusahaan (Carolina, dkk., 2017).
Perusahaan  yang  dinyatakan financial distress biasanya sudah tidak dapat memenuhi dalam  hal  keuangan  yang  berkaitan  dengan perusahaan.  Dalam  hal  ini  perusahaan  sudah tidak  mampu  dalam  memenuhi  arus  kas ataupun pendanaan untuk membayar kewajiban  atau  hutang  dalam  jangka  pendek maupun jangka panjang (Sa’diah dan Utomo, 2021).  Menurut  Fachrudin  (2008)  dalam Ginting (2017) ada beberapa definisi kesulitan keuangan berdasarkan tipenya, antara lain :
1) Economic failure
Keadaan  dimana  pendapatan  perusahaan tidak  cukup  untuk  menutupi  total  biaya, termasuk cost of capital.
2) Business failure Bisnis  yang  menghentikan  operasi dengan alasan mengalami kerugian.
3) Technical insolvency Perusahaan  tidak  dapat  memenuhi kewajiban lancarnya ketika jatuh tempo.
4) Insolvency in bankrupty Apabila perusahaan memiliki nilai buku utang melebihi nilai pasar aset saat ini.
5) Legal bankrupty Perusahaan  mengalami  kebangkrutan secara  hukum  apabila  perusahaan tersebut  mengajukan  tuntutan  secara resmi  sesuai  dengan  Undang-Undang yang berlaku

## 2.5. Financial Distress
Model financial  distress perlu  untuk dikembangkan dengan tujuan perusahaan dapat melakukan tindakan-tindakan untuk mengantisipasi  kondisi  yang  mengarah  pada kebangkrutan  dari  sejak  dini  (Almilia,  2006 dalam  Sean  dan  Viriany,  2016).  Berbagai penelitian telah dikembangkan untuk memprediksi financial  distress, model  prediksi kebangkrutan  suatu  perusahaan  pertama  kali ditemukan  oleh Altman pada  tahun  1968  yang terkenal  dengan Z-Score nya.  Saat  ini  model prediksi kebangkrutan telah mengalami perkembangan,  akan  tetapi  model  prediksi kebangkrutan  yang  sering  digunakan  yaitu model Altman  Z-Score,  Springate dan Zmijewski. Karena ketiga model tersebut relatif mudah digunakan dan memiliki tingkat akurasi yang  cukup  tinggi  dalam  memprediksi  tingkat kebangkrutan suatu perusahaan (Anggraeni dan Safriliana, 2019).
Arthur Zmijewski (1984) menemukan suatu formula  untuk  mendeteksi  gejala  kebangkrutan perusahaan  dengan  istilah  yang  disebut  model Zmijewski. Model ini merupakan metode  linier hitungan  standar  dikalikan    dengan  rasio-rasio keuangan yang diberi bobot untuk memaksimalkan  kemampuan  model  tersebut dalam  memprediksi  kebangkrutan.  Model  ini mencari  nilai  X  yaitu  nilai  yang  menunjukkan kondisi perusahaan apakah dalam keadaan sehat atau  tidak  dan  menunjukkan  kinerja  keuangan perusahaan  yang  sekaligus  merefleksikan prospek perusahaan dimasa akan datang.
Model  Zmijewski menggunakan analisis probit  sebagaimana  diterapkan  pada  40 perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut  dan  800 perusahaan yang masih beroperasi pada saat itu, dan  kemudian  mengembangkan  model  dengan menggunakan  ROA, Leverage, dan  rasio likuiditas.  Menurut  Rismawaty  (2012)  dalam Komarudin,  dkk  (2019)  menyatakan  bahwa model Zmijewski adalah  model  yang  paling sesuai diterapkan untuk perusahaan di Indonesia karena  tingkat  keakuratannya  paling  tinggi dibandingkan model prediksi lainnya.
Menurut  Qur’aini,  dkk  (2017)  rasio-rasio keuangan  dalam  model Zmijewski tersebut terdiri dari:
1. Return On Asset (X1) = Laba bersih / Total aset
2. Debt Ratio (X2) = Total utang / Total aset
3. Currrent  Ratio  (X3) =  Aset  lancar  /  Utang lancar
Dalam model Zmijewski rasio-rasio tersebut merupakan rasio yang terdapat dalam formula X- Score yang dapat dituliskan sebagai berikut: X-Score = -4,3 – 4,5X1 + 5,7 X2 – 0,004X3 Dengan  memasukan  rasio-rasio  keuangan kedalam model tersebut maka dapat diketahui kinerja  keuangan  perusahaan  dan  besarnya kemungkinan  kesulitan  keuangan.  Jika  skor yang  diperoleh  sebuah  perusahaan  dari  model prediksi financial distress ini melebihi 0 maka perusahaan  diprediksi  berada  dalam  kondisi financial  distress dan  berpotensi  mengalami kebangkrutan. Sebaliknya, jika sebuah perusahaan  memiliki  nilai  skor  yang  kurang dari 0 maka perusahaan berada dalam kondisi non- financial  distress dan  diprediksi  tidak berpotensi untuk mengalami kebangkrutan.
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan model Zmijewski dalam  memprediksi  kondisi financial  distress pada  perusahaan  industri tekstil.  Karena  pada  model Zmijewski menggunakan  rasio-rasio  keuangan  yang dibutuhkan  dalam  memprediksi financial distress pada  perusahaan  tekstil.  Ketiga  rasio tersebut secara umum selalu menjadi perhatian bagi para investor karena secara dasar dianggap sudah mempresentasikan analisis awal tentang kondisi suatu perusahaan (Sunarji dan Sufyani, 2017). Model zmijewski sudah diuji akurasinya dalam  memprediksi financial  distress pada perusahaan  sektor  tekstil  dan  garmen  dengan tingkat akurasi 94% (Lestari, 2018).

## 2.5. Arus Kas Operasi
Arus kas operasi merupakan arus kas yang mencerminkan kegiatan
operasional perusahaan dapat berupa aliran kas yang keluar dan  masuk  yang  berasal  dari  kegiatan operasional,  termasuk  didalamnya  digunakan untuk melunasi kewajiban perusahaan (Utami, 2021).  Jumlah  arus  kas  yang  timbul  dari aktivitas  operasi  merupakan  indikator  utama untuk  menentukan  apakah  operasi  entitas perusahaan  telah  menghasilkan  arus  kas  yang cukup  untuk  melunasi  pinjaman,  memelihara kemampuan  operasi,  membayar  dividen  dan melakukan investasi baru tanpa bantuan sumber pendanaan dari luar (IAI, 2015).
Perusahaan yang memiliki arus kas operasi yang tinggi berarti memiliki sumber dana untuk melaksanakan  aktivitas  operasinya  seperti melunasi  pinjaman,  memelihara  kemampuan operasi  perusahaan  dan  membayar  deviden. Nilai rasio arus kas operasi berada dibawah 1 yang berarti terdapat kemungkinan perusahaan tidak  mampu  membayar  kewajiban  lancar, tanpa menggunakan arus kas dan aktivitas lain (Darsono dan Ashari, 2005:91 dalam Amarilla, dkk., 2017). Jika arus kas operasi bernilai kecil maka  investor  tidak  akan  memiliki  keyakinan untuk  berinvestasi  pada  perusahaan  tersebut, dan jika hal ini terjadi secara terus-menerus dan tidak  dapat  diatasi  maka  akan  mengakibatkan terjadinya financial  distress (Ramadhani  dan Khairunnisa, 2019). Rumus Arus Kas Operasi

## 2.6. Total Asset Turnover
Total asset turnover merupakan rasio untuk mengetahui  seberapa  cepat  perputaran  aset perusahaan  untuk  menghasilkan  penjualan, rasio  ini  menggambarkan  tingkat  efisiensi perusahaan  dalam  mengelola  asetnya  untuk memperoleh pendapatan (Hidayat, dkk., 2021). Besarnya  pendapatan  yang  diperoleh  dari penjualan  diharapkan  dapat  memberikan  laba yang  besar  sehingga  dapat  menunjukkan kinerja perusahaan semakin baik dan terhindar dari financial  distress. Menurut  Mardiyanto (2009:58) dalam Kartika dan Hasanudin (2019) tingginya nilai rasio aktivitas yang diproksikan oleh total  asset  turnover menunjukkan tingginya  efektivitas  perusahaan  dalam
menggunakan  asetnya  untuk  menghasilkan pendapatan dalam bentuk jualan.
Kaitannya  dengan financial  distress, semakin  tinggi  efektivitas  perusahaan  dalam menggunakan  asetnya  maka  rendahnya kemungkinan terjadi kondisi financial distress pada perusahaan. Karena, perusahaan dianggap mampu  menghasilkan  penjualan  yang  lebih besar  daripada  aset  yang  diinvestasikannya. Sebaliknya,  jika  nilai total  asset  turnover rendah maka menunjukkan bahwa perusahaan tidak  mampu  menghasilkan  nilai  penjualan yang sebanding dengan aset yang diinvestasikannya  (Hery,  2016).  Berdasarkan hasil  pengukuran  rasio  ini  dapat  diambil kesimpulan  apakah  perusahaan  secara  efisien dan efektif dalam memanfaatkan sumber daya yang  dimilikinya  (Hariansyah  dan  Soekotjo, 2020).  Rumus TATO:

## 2.7. Long Term Debt to Equity Ratio
Rasio  ini  digunakan  untuk  mengukur seberapa  besar  setiap  rupiah  modal  sendiri menjadi  penjamin  utang  jangka  panjang perusahaan (Yudhistira, 2019). Suatu perusahaan  dengan  nilai  LTDER  yang  tinggi akan  memiliki  resiko  yang  tinggi  terhadap kemampuan  perusahaan  dalam  melunasi kewajiban  jangka  panjang  nya  sebaliknya, semakin rendah LTDER maka semakin tinggi kemampuan suatu perusahaan dalam membayar  kewajiban  jangka  panjang  nya. Menurut  Agusti  (2021)  standar  rasio  hutang terhadap modal yang baik adalah 100% atau 1 : 1 artinya dengan hasil perhitungan rasio sebesar itu,  perusahaan  sudah  dapat  dikatakan  berada dalam posisi aman dalam melunasi hutangnya atau  tingkat  rasio  dibawah  dari  1  berarti perusahaan  semakin  baik.  Jika  perusahaan mampu  untuk  membayar  utang  jangka panjangnya  maka  kemungkinan  perusahaan berada  dalam  kondisi financial  distress kecil, begitu sebaliknya jika perusahaan sudah tidak dapat  melunasi  kewajiban  jangka  panjangnya kemungkinan  perusahaan  akan  mengalami kondisi financial distress. Rumus LTDER :

## 3. METODE PENELITIAN
Objek  penelitian  dalam  penelitian  ini adalah data laporan keuangan mengenai Arus kas  operasi, Total  asset  turnover, dan Long term  debt  to  equity pada  perusahaan  tekstil yang  terdaftar  di  BEI  periode  2018-2020. Dengan  menggunakan  metode  pendekatan penelitian  secara  kuantitatif.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data sekunder yang berupa Cross Series yang diperoleh  penulis  langsung  dari  data  olah kuartal  maupun  tahunan  yaitu  laporan keuangan  di  masing-masing  situs  resi  dari beberapa perusahaan tekstil secara kuartal dan tahunan. Perusahaan tekstil yang beroperasi di Indonesia dan terdaftar di BEI dari tahun 2018 sampai dengan 2020 sebanyak 21 perusahaan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dibawah  ini  merupakan  tabel  rasio  arus  kas operasi  pada  perusahaan  subsektor  tekstil Tahun 2018-2020.
Menurut  tabel  4.1  dapat  dijelaskan  bahwa rata-rata nilai rasio arus kas operasi perusahaan subsektor tekstil pada tahun 2018 sebesar 0,18. Tahun 2019 sebesar 0,06 dan pada tahun 2020 sebesar 0,16. Dimana nilai rata-rata rasio arus
kas  operasi  pada  perusahaan  subsektor  tekstil setiap tahunnya berfluktuatif. Pada tahun 2018 nilai tertinggi rasio arus kas operasi yaitu pada perusahaan  PT.  Panasia  Indo  Resource  Tbk (HDTX) sebesar 1,87. Tahun 2019 sebesar 1,35 dan tahun 2020 sebesar 0,95 pada perusahaan PT.  Tifico  Fiber  Indonesia  Tbk  (TFCO). Sedangkan nilai terendah pada tahun 2018 dan 2019  yaitu  pada  perusahaan  PT.  Pan  Brother Tbk sebesar -0,16 dan -0,24. Tahun 2020 pada perusahaan  PT.  Ricky  Putra  Globalindo (RICY) sebesar -0,16.
Dibawah  ini  merupakan  tabel  rasio total asset  turnover pada  perusahaan  subsektor tekstil Tahun 2018-2020.
Berdasarkan  tabel  4.2  diatas  dapat dijelaskan  nilai  rata-rata  rasio total  asset turnover perusahaan  subsektor  tekstil  pada tahun  2018  sebesar  1,00.  Tahun  2019  sebesar 0,88 dan tahun 2020 sebesar 0,65. Dimana nilai rata-rata  rasio total  asset  turnover pada perusahaan  subsektor  tekstil  setiap  tahunnya mengalami  penurunan.  Adapun  nilai  tertinggi selama  tiga  tahun  berturut-turut  pada perusahaan PT. Asia Pasific Fiber Tbk (POLY) yaitu  sebesar  1,99,  1,64  dan  1,12.  Sedangkan nilai  terendah  pada  tahun  2018  sebesar  0,35 pada  perusahaan  PT.  Argo  Pantes  Tbk.  Dan tahun 2019-2020 pada perusahaan PT. Panasia Indo Resource Tbk sebesar 0,02 dan 0,03.
Dibawah  ini  merupakan  tabel  rasio long term debt to equity pada perusahaan subsektor tekstil Tahun 2018-2020.
Berdasarkan  tabel  4.3  diatas  dapat dijelaskan nilai rata-rata rasio long term debt to equity perusahaan subsektor tekstil pada tahun 2018  sebesar  -3,48.  Tahun  2019  sebesar  0,31 dan  tahun  2020  sebesar  -3,48.  Dimana  nilai rata-rata  rasio long  term  debt  to  equity pada perusahaan  subsektor  tekstil  setiap  tahunnya berfluktuatif.  Selama  tiga  tahun  berturut-turut nilai  rasio long  term  debt  to  equity tertinggi yaitu  pada  perusahaan  PT.  Asia  Pasific Investama  Tbk  (MYTX)  sebesar  6,80  (2018), 5,54  (2019)  dan  6,80  (2020).  Sedangkan  nilai rasio long term debt to equity terendah selama tiga tahun berturut-turut yaitu pada perusahaan PT. Century Textile Industri (CNTX) sebesar - 84,80 (2018), -8,24 (2019) dan -84,80 (2020).
Dibawah  ini  merupakan  tabel Financial Distress yang dihitung dari data yang diperoleh dari  laporan  keuangan  tahunan  perusahaan subsektor tekstil tahun 2018-2020.
Tabel 4.4 diatas menggambarkan bahwa ada delapan  perusahaan  yang  terindikasi financial distress karena  memiliki  nilai x-score yang tinggi  yaitu  diatas  angka  0.  Ada  lima perusahaan  yang  terindikasi  kondisi financial distress selama  tiga  tahun  berturut-turut diantaranya  yaitu  perusahaan  dengan  kode emiten  ARGO,  CNTX,  HDTX,  MYTX  dan POLY. Perusahaan dengan kode emiten ESTI terindikasi financial  distress ditahun  2019- 2020.  Dan  perusahaan  dengan  kode  emiten RICY  terindikasi financial  distress hanya ditahun  2020.  Sedangkan  pada  kode  emiten SBAT  terindikasi financial  distress ditahun 2019.  Dan  untuk  perusahaan  yang  memiliki nilai x-score tertinggi  selama  tiga  tahun berturut-turut  yaitu  pada  perusahaan  PT.  Asia Pasific Fiber (POLY) sebesar 23,4 (2018), 23,8 (2019) dan 25,6 (2020).
Analisis regresi data panel didasarkan pada pemilihan model estimasi regresi dari data yang diolah  menggunakan Eviews Versi  10  dengan hasil estimasi yang diperoleh yaitu menggunakan Random Effect Model (REM).
Tabel 4.13
Hasil Estimasi Random Effect Model (REM)
Sumber : Hasil Olah Data Eviews Versi 10 Berdasarkan  tabel  4.13  menunjukan model persamaan regresi data panel seperti dibawah ini:
Y = 1.520.338 -0.005446 X1 -0,783593 X2
+ 0,008126 X3 + ε +     (CX=R) Dari  persamaan  regresi  data  panel  tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Konstanta  sebesar  1.520.338  artinya menunjukan bahwa nilai X1 (Arus Kas Operasi), X2 ( Total Asset Turnover ) dan X3 (Long Term Debt to Equity) bernilai konstan  (tidak  berubah)  maka  Y (Financial Distress) sebesar 1.520.338.
b. Koefisien  variabel  X1  (Arus  Kas Operasi) bernilai negatif yaitu sebesar - 0.005446  artinya  jika  Arus  kas  operasi mengalami kenaikan 1 poin maka nilai X-Score akan turun 0.005446.
c. Koefisien  variabel  X2 (Total  Asset Turnover) bernilai negatif yaitu sebesar -0,783593  artinya  jika Total  asset turnover mengalami  kenaikan  1  poin maka  nilai X-Score akan  turun 0,783593.
d. Koefisien variabel X3 (Long Term Debt to Equity) bernilai positif yaitu sebesar 0,008126 artinya jika Long term debt to equity mengalami kenaikan 1 poin maka nilai X-Score akan naik 0,008126.
Uji  t  digunakan  untuk  mengetahui  apakah variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap  variabel  dependen  atau  tidak. Berdasarkan  tabel  4.13  dapat  diketahui  nilai t hitung dari setiap variabel:
1) Pengaruh  Arus  Kas  Operasi  terhadap prediksi Financial Distress
Berdasarkan  tabel  4.13  diperoleh  nilai t hitung -0.133.948<  t tabel 1,67252  dengan nilai  prob  0,8939>0,05  yang  berarti variabel  Arus  Kas  Operasi  tidak berpengaruh terhadap Financial Distress secara signifikan.
2) Pengaruh Total Asset Turnover terhadap prediksi Financial Distress Berdasarkan  tabel  4.13  dapat  diperoleh nilai  t hitung sebesar  -2.267.345>  t tabel 1,67252  dengan  nilai  prob  0.0272<0,05 artinya  variabel Total  Asset  Turnover berpengaruh terhadap Financial Distress secara signifikan.
3) Pengaruh Long  Term  Debt  to  Equity terhadap prediksi Financial Distress Berdasarkan  tabel  4.13  dapat  diperoleh nilai  t hitung sebesar  2.607.909>t tabel 1,67252  dengan  nilai  prob  sebesar 0.0117<0.05 artinya variabel Long Term Debt  to  Equity berpengaruh  terhadap Financial Distress secara signifikan. Uji  F  digunakan  untuk  mengetahui apakah  variabel  independen  secara  bersama- sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.  Berdasarkan  tabel  4.13  diperoleh nilai F hitung sebesar 3.185.346 dengan nilai Sig sebesar 0.030.648. Hal ini menunjukan bahwa F hitung lebih  besar  dari  F tabel 2,69  dan  nilai  Sig lebih  kecil  dari  0,05.  Dengan  demikian  Arus Kas  Operasi ,  Total  asset  Turnover, dan Long Term  Debt  to  Equity secara  bersama-sama berpengaruh terhadap Financial Distres.
Uji  koefisien  determinasi  digunakan untuk  mengukur  seberapa  jauh  kemampuan model dalam menerangkan variabel dependen. Nilai R 2 adalah 0 atau 1 (0 ≤ R 2 ≥ 1). Uji ini digunakan  untuk  menunjukan  seberapa  besar kemampuan  variabel  independen  memberikan kontribusi  terhadap  variabel  dependen. Berdasarkan  tabel  4.13  menunjukan  bahwa nilai R-square sebesar  0.145769  yang  berarti bahwa  kemampuan  variabel  independen  Arus Kas  Operasi, Total  Asset  Turnover dan Long Term  Debt  to  Equity dalam  menjelaskan Financial Distress adalah sebesar 14,57% dan sisanya  sebesar  86,43%  dijelaskan  oleh variabel  lain  yang  tidak  dijelaskan  dalam penelitian ini.
Berdasarkan tabel 4.13 dalam penelitian ini menunjukkan  bahwa  arus  kas  operasi  tidak berpengaruh  terhadap financial  distress subsektor  tekstil . Hal  ini  dapat  disimpulkan
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 10/16/22   Time: 17:58 Sample: 2018 2020 Periods included: 3
Cross-sections included: 20 Total panel (balanced) observations: 60 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.520.338 0.689465 2.205.098 0.0316 AKO -0.005446 0.040657 -0.133948 0.8939 TATO -0.783593 0.345599 -2.267.345 0.0272 LTDER 0.008126 0.003116 2.607.909 0.0117 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 6.302.150 0.9948 Idiosyncratic random 0.457528 0.0052 Weighted Statistics R-squared 0.145769     Mean dependent var 0.035875 Adjusted R-squared 0.100007     S.D. dependent var 0.476028 S.E. of regression 0.451598     Sum squared resid 1.142.070 F-statistic 3.185.346     Durbin-Watson stat 1.642.659 Prob(F-statistic) 0.030648 Unweighted Statistics R-squared -0.024019     Mean dependent var 0.856646 Sum squared resid 2.102.512     Durbin-Watson stat 0.008923
bahwa hipotesis ditolak. Tinggi rendahnya arus kas  operasi  yang  dimiliki  perusahaan  tekstil tidak  menjelaskan  bahwa  perusahaan  mampu meningkatkan kegiatan operasionalnya karena, karakteristik perusahaan subsektor tekstil yang membutuhkan  biaya  operasional  yang  besar. Alasan tersebut yang menyebabkan bahwa arus kas operasi tidak berpengaruh terhadap kondisi financial distress.
Pada  hasil  penelitian  ini  menunjukkan apabila hasil yang didapatkan arus kas operasi tidak dapat dijadikan sinyal oleh investor untuk memprediksi kondisi financial distress. Artinya arus kas operasi tidak dapat digunakan sebagai petunjuk  sinyal  baik  maupun  buruk  kepada stakeholder. Pada  dasarnya  laporan  arus  kas operasi hanya memberikan keterangan tentang kegiatan  operasional  perusahaan,  apabila  dari hasil penerimaan penjualan menunjukan beban operasi  lebih  besar  dari  yang  dikeluarkan mengindentifikasikan  bahwa  nilai  arus  kas tersebut  tinggi.  Nilai  arus  kas  yang  rendah bahkan  memiliki  nilai  negatif  tidak  dapat dikatakan  bahwa  perusahaan  tidak  mampu membayar kewajibannya terhadap kreditor dan berada dalam kondisi kesulitan keuangan. Hasil tersebut  turut  didukung  oleh  data  dalam penelitian ini seperti pada tabel dibawah ini :
Pada tabel diatas memperlihatkan bahwa perusahaan  subsektor  tekstil  mengalami penurunan  pada  arus  kas  operasi  dan mengalami peningkatan pada utang lancar nya. Perusahaan  yang  memiliki  nilai  arus  kas operasi  negatif  dapat  menandakan  bahwa perusahaan  lebih  besar  membayar  biaya  atau kewajiban  perusahaan  kepada  suplier  atau pemasok  dibandingkan  dengan  pendapatan yang  diperoleh  dari  pelanggan.  Sehingga perusahaan yang memiliki nilai arus kas operasi negatif  masih  mampu  untuk  melunasi kewajibannya. Financial distress dapat terjadi pada  perusahaan  yang  memiliki  arus  kas operasi  positif  namun  laba  yang  diperoleh negatif  sehingga  investor  tidak  akan  lagi mempercayakan investasinya pada perusahaan karena  adanya  laba  negatif  menjadikan  tidak adanya  pembagian  deviden  (Sulaeman  dan Hasanuh, 2021).  Penelitian ini sejalan dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Utami  (2021)
yang menyatakan bahwa arus kas operasi tidak berpengaruh  terhadap Financial Distress . Berdasarkan  tabel  4.13  dihasilkan Total asset  turnover berpengaruh  terhadap Financial Distress .  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa hipotesis  diterima.  Artinya total  asset  turnover memiliki  pengaruh  terhadap financial  distress. Rasio  aktivitas  digunakan  untuk  mengetahui seberapa efektivitas perusahaan dalam menggunakan  dan  memanfaatkan  seluruh  aset yang  dimiliki  perusahaan  untuk  menghasilkan penjualan.  Jika  semakin  efektif  perusahaan dalam menggunakan asetnya untuk meningkatkan  penjualan,  maka  diharapkan perusahaan akan mendapatkan keuntungan yang semakin besar.
Dalam  penelitian  ini total  asset  turnover berpengaruh  terhadap financial  distress karena diketahui nilai rata-rata total aset yang dimiliki oleh perusahaan tekstil mengalami peningkatan setiap tahunnya, hal ini turut didukung oleh data dalam penelitian ini seperti pada tabel dibawah ini :
Pada tabel di atas menunjukkan bahwa total aset  yang  dimiliki  perusahaan  tekstil mengalami kenaikan pada setiap tahunnya. Hal ini dapat menunjukkan bahwa perusahaan dapat dengan baik memanfaatkan aset yang dimiliki perusahaan.  Menurut  Mardiyanto  (2009:58) dalam Kartika dan Hasanudin (2019) tingginya efektivitas  perusahaan  dalam  menggunakan aset akan menyebabkan rendahnya kemungkinan terjadinya financial distress pada perusahaan  yang  bersangkutan.  Karena, perusahaan tersebut dinilai mampu menghasilkan  penjualan  yang  lebih  besar daripada  aset  yang  diinvestasikannya.  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Fatmawati dan  Rihardjo  (2017)  yang  menyatakan total asset turnover berpengaruh terhadap financial distress.
Berdasarkan  tabel  4.13  dihasilkan Long term  debt  to  equity berpengaruh  terhadap Financial  Distress .  Hal  ini  dapat  disimpulkan bahwa  hipotesis  diterima.  Pada  dasarnya adanya  hutang  jangka  panjang  dapat meningkatkan  risiko  perusahaan  mengalami financial  distress. Menurut  Fitri  dan  dan Syamwil (2020) besarnya utang yang dimiliki
perusahaan menyebabkan besarnya resiko yang ditanggung perusahaan, sehingga kemungkinan terjadinya default akan  semakin  cepat  karena perusahaan terlalu banyak melakukan pendanaan aktiva dari utang. Besarnya jumlah utang  maka  akan  semakin  besar  potensi perusahaan mengalami kesulitan keuangan dan kebangkrutan (Prihadi, 2008). Dalam penelitian ini, perusahaan subsektor tekstil memiliki nilai utang  jangka  panjang  yang  tinggi  dan mengalami  kenaikan  disetiap  tahunnya,  hal tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Dapat  dilihat  pada  tabel  diatas  perusahaan tekstil mengalami kenaikan pada utang jangka panjang  di  setiap  tahunnya.  Menurut  Hanafi dan Halim (2009) dalam Fitri dan dan Syamwil (2020)  resiko  perusahaan  dengan  utang  yang tinggi  akan  semakin  tinggi  pula  tingkat resikonya,  artinya  kemungkinan  terjadinya financial  distress akan  semakin  cepat  karena perusahaan terlalu banyak melakukan pendanaan aktiva dari utang.  Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Fitri dan Syamwil (2020) yang menyatakan total  asset  turnover berpengaruh terhadap financial distress.
Berdasarkan tabel 4.13 dihasilkan Arus Kas  Operasi ,  Total  Asset  Turnover dan Long Term  Debt  to  Equity secara  bersama-sama (simultan)  berpengaruh  terhadap  prediksi Financial Distress , dengan nilai F hitung sebesar 3.185.346  dengan  nilai  Sig  sebesar  0,030648. Hal  ini  menunjukan  bahwa  F hitung lebih  besar dari F tabel 2,69 dan nilai Sig lebih kecil dari 0,05. Hasil  koefisien determinasi  R-square sebesar sebesar  0,145769  yang  berarti  bahwa kemampuan  variabel  independen  Arus  Kas Operasi, Total Asset Turnover dan Long Term Debt  to  Equity dalam  menjelaskan financial distress adalah  sebesar  15%  sisanya  sebesar 85%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak dijelaskan dalam penelitian ini.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian pada perusahaan  subsektor  tekstil  yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2018-2020,
maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
A. Arus  Kas  Operasi  tidak  berpengaruh terhadap Financial Distress pada perusahaan subsektor tekstil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2018- 2020,  hal  ini  karena  ada  sebagian perusahaan tekstil yang memiliki nilai arus kas  operasi  tinggi  namun  berada  pada kondisi financial  distress begitupun sebaliknya perusahaan yang memiliki nilai negatif pada arus kas operasi namun berada pada kondisi non distress.
B. Total Asset Turnover berpengaruh terhadap Financial  Distress pada  perusahaan subsektor  tekstil  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2018-2020, hal ini  karena  nilai  rata-rata  total  aset  yang dimiliki oleh perusahaan tekstil mengalami peningkatan setiap tahunnya.
C. Long  Term  Debt  to  Equity berpengaruh terhadap Financial Distress pada perusahaan subsektor tekstil yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) tahun 2018-2020, hal ini karena sebagian besar  perusahaan  tekstil  mengalami peningkatan pada utang jangka panjangnya.
D. Arus  Kas  Operasi ,  Total  Asset  Turnover dan Long  Term  Debt  to  Equity secara bersama-sama  (simultan)  berpengaruh terhadap prediksi Financial.

## 6. REFERENSI
Fabozzi, Frank J. dan Drake, Pamela P. (2009).
Finance:  capital  markets , financial management , and investment management . Hoboken: John Wiley &

## Sons
Ghozali,  Imam.  (2018).  Aplikasi  Analisis Multivariate  dengan  Program  IBM SPSS  25. Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro: Semarang
Hery.  (2016).  Analisis  Laporan  Keuangan.
Jakarta: PT. Grasindo.
Ikatan  Akuntansi  Indonesia.  PSAK  No.  1 Tentang  Laporan  Keuangan–  edisi revisi
2015. Penerbit Dewan Standar Akuntansi  Keuangan: PT.  Raja Grafindo
Jensen, Michael C. dan W.H. Meckling. (1976).
Theory  of  The  Firm:  Managerial Behavior, Agency Cost and Ownership
Structure.  Journal  of  Financial Economics 3. Hal 305-360.
Kasmir.  (2016).  Analisis  Laporan  Keuangan.
Jakarta: Raja Grafindo Persada Soemarso. (2004). Akuntansi Suatu Pengantar. Jakarta : Salemba Empat Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D. Bandung : Alfabeta, CV.
Anggraeni,  N.  A.,  &  Safriliana,  R.  (2019). Analisis  Prediksi  Potensi  Kesulitan Keuangan  dengan  Metode  Altman  Z- score,  Springate,  Zmijewski,  dan Zavgren. Jurnal  Akuntansi  dan
Perpajakan , 5 (2), 44-56.
Ardiyanti,  N.  L.  P.  H.  A.,  Putra,  I.  G.  C.,  & Santosa,  M.  E.  S.  (2021).  pengaruh kualitas  audit, financial  distress , rentang  waktu  penyelesaian  audit  dan good  corporate  governance terhadap penerimaan opini audit going concern . Kumpulan  Hasil  Riset  Mahasiswa Akuntansi  (KHARISMA) , 3 (1),  368- 379.
Bakri,  B.  (2019).  Analisis  Prediksi Financial Distress Menggunakan  Pendekatan Model Altman dan Grover:(Studi pada Bank Muamalat Indonesia). Al-Buhuts ,
15 (1), 135-154.
Carolina,  V.,  Elyzabet  I.  Marpaung,  &  Derry Pratama.  (2017).  Analisis  Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kondisi Financial  Distress (Studi  Empirir pada  Perusahaan  Manufaktur  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia Periode 2014-2018). Jurnal Akuntansi Maranatha ,  Vol  9,  No  2  ISSN  2085- 8698 e-ISSN 2598-4977.
Chairunnisa,  W.  Z.,  Mukhtaruddin,  M.,  & Patmawati,  P.  (2021).  pengaruh financial distress dan manajemen laba terhadap kecurangan laporan keuangan dengan kualitas audit sebagai variabel moderasi (Doctoral dissertation, Sriwijaya University).
Dewi,  M.  (2017).  Analisis  Rasio  Keuangan untuk Mengukur Kinerja Keuangan PT Smartfren  Telecom,  Tbk. Jurnal Penelitian Ekonomi Akuntansi (JENSI) , 1 (1), 1-14.
Dewi, N. L. P. A., Endiana, I. D. M., & Arizona, I.  P.  E.  (2019).  Pengaruh  Rasio
Likuiditas, Rasio Leverage Dan Rasio Profitabilitas Terhadap Financial
Distress Pada Perusahaan Manufaktur. Kumpulan  Hasil  Riset  Mahasiswa Akuntansi  (KHARISMA) , 1 (1),  322- 333.
Effendi,  R.  (2018).  Analisis  Prediksi
Kebangkrutan Dengan Metode Altman, Springate, Zmijewski, Foster, Dan  Grover  Pada  Emiten  Jasa Transportasi.
Parsimonia-Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 4 (3), 307-319. Esomar, M. J., & Wenno, M. (2021). Pengaruh NPF  dan Gearing  Ratio Terhadap
Profitabilitas  Perusahaan  Multifinance yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal Sains Sosio Humaniora , 5 (2), 1029-1038. Ginting, M. C. (2017). Pengaruh Current Ratio dan  Debt  to  Equity  Ratio  (DER) Terhadap  Financial  Distress  pada Perusahaan Property & Real Estate di
Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen , 3 (2), 37-44.
Hariansyah,  M.  S.,  &  Soekotjo,  H.  (2020).
Pengaruh rasio likuiditas, profitabilitas,  dan  aktivitas  terhadap prediksi  financial  distress  perusahaan tekstil  dan  garmen. Jurnal  Ilmu  dan Riset Manajemen (JIRM) , 9 (10). Hendarti,  A.  N.  (2018).  Analisis  Kinerja
Keuangan  Pt  Pegadaian (PERSERO) periode 2012-2016 (Doctoral dissertation, Universitas Mercu Buana Yogyakarta).
Hendi,  H.,  &  Andiana,  E.  (2021,  April). Analisis  Financial  Leverage  Dengan Trading  Activity  Sebagai  Variabel Moderasi dalam Mempengaruhi Kesulitan  Keuangan  pada  Perusahaan Non-Manufaktur Yang Terdaftar Dalam BEI. In CoMBInES-Conference on Management, Business, Innovation, Education and Social Sciences (Vol. 1,
No. 1, pp. 1052-1061).
Hendriani,  M.,  Saleh,  D.  S.,  &  Kartika,  R. (2021). Memprediksi financial distress pada  perusahaan  sektor  tekstil  dan garment yang terdaftar di BEI. Eqien: Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 8 (2), 405-
414.
Hidayat,  A.  T.  (2022). Analisis  Pengaruh Profitabilitas,  Leverage,  dan  Ukuran Perusahaan  Terhadap  Manajemen Laba  Dan  Financial  Distress  pada
Perusahaan yang Terdaftar di Jakarta Islamic  Index  Periode  2018-2020 (Doctoral  dissertation,  Universitas Muhammadiyah Surakarta).
Iswari,  A.,  &  Nurcahyo,  B.  (2020).  Analisis rasio  keuangan  untuk  memprediksi financial  distress  pada  perusahaan pertambangan  di  Indonesia. Jurnal Nusantara Aplikasi Manajemen Bisnis ,
5 (1), 13-20.
Kartika, R., & Hasanudin, H. (2019). Analisis
Pengaruh Likuiditas, Leverage, Aktivitas, Dan Profitabilitas Terhadap
Financial  Distress  Pada  Perusahaan Terbuka  Sektor  Infrastruktur,  Utilitas, Dan  Transportasi  Periode  2011-2015. Oikonomia: Jurnal Manajemen , 15 (1).
Komarudin,  K.,  Syafnita,  S.,  &  Ilmiani,  A.
(2019).  Analisis  Komparasi  Prediksi Financial  Distress  Metode  Grover,
Altman,  Springate,  Zmijewski,  dan Ohlson pada Perusahaan Pertambangan di BEI. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 22 (2), 36-43. Lestari,  N.  D.  (2018). Prediksi  Financial Distress Menggunakan Metode Zmijewski Pada Perusahaan Manufaktur  Sub  Sektor  Tekstil  Dan Garmen Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).
Lubis, N. H., & Patrisia, D. (2019). Pengaruh Activity  Ratio,  Leverage  dan  Firm Growth  Terhadap Financial  Distress (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di  BEI Periode  2013-2017). Jurnal  Kajian Manajemen dan Wirausaha , 1 (1), 173- 182.
Narayana, D. G. A., & Yadnyana, I. K. (2017). Pengaruh struktur kepemilikan,
f inancial distress dan audit tenure pada ketepatwaktuan  publikasi  laporan keuangan. E-Jurnal Akuntansi Universitas  Udayana , 18 (3),  2085- 2114.
Nuraeni, r., & Yuyetta, E. N. A. (2020). Studi Empiris  Tentang  Pengaruh  Strategi Bisnis,  Konflik  Pemegang  Saham- Kreditor, Dan Siklus Hidup Perusahaan Terhadap  Penerapan  Prudensi  Pada Perusahaan  Publik  Di  Indonesia
(Doctoral dissertation, UNDIP:
Fakultas Ekonomika dan Bisnis).
Ramadhani, A. L. (2019). Pengaruh Operating Capacity, Sales Growth Dan Arus Kas Operasi  Terhadap  Financial  Distress. Jurnal Riset Keuangan Dan Akuntansi , 5 (1).
Ratna,  I.,  &  Marwati,  M.  (2018).  Analisis Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Kondisi  Financial  Distress  Pada Perusahaan  Yang  Delisting  Dari Jakarta  Islamic  Index  Tahun  2012- 2016. Jurnal  Tabarru':  Islamic Banking and Finance , 1 (1), 51-62. Sa’diah, W. M., & Utomo, M. N. (2021). Peran Good  Corporate  Governance Dalam Meminimalisir  Terjadinya  Financial Distress. Bisma:  Jurnal  Bisnis  dan Manajemen , 15 (1), 36-46.
Saleh,  D.  S.  (2018).  Pengaruh  Operating Capacity, Arus Kas Operasi dan Biaya Variabel  terhadap  Financial  Distress pada Perusahaan Manufaktur
Subsektor  Textil  dan  Garment  yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (Bei)
Tahun  2009-2016. Eqien:  Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 5 (1), 34-49. Samudra, G. D. (2021). Gender Diversity Dan Good Corporate Governance Terhadap Financial  Distress. Eqien:  Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 8 (2), 52-60.
Sari, R. A. I., & Priyadi, M. P. (2016). Pengaruh leverage,  profitabilitas,  size,  dan growth  opportunity  terhadap  nilai perusahaan. Jurnal  Ilmu  dan  Riset Manajemen (JIRM) , 5 (10).
Simorangkir,  V.  D.  T.,  Hidayat,  A., Parameswari,  R.,  &  Yana,  D.  (2021). Pengaruh  Return  On  Asset  (ROA), Return  On  Equity  (ROE),  Current Ratio  (CR),  Debt  To  Equity  Ratio (DER),  Dan  Total  Asset  Turnover (TATO)  Terhadap  Kondisi Financial Distress. GOODWILL , 3 (2 Desember),
380-391.
Steven  Sean,  V.  (2016).  Pengaruh  Rasio Keuangan Terhadap Financial Distress Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia Periode  2009-2013. Jurnal  Ekonomi ,
21 (1), 43-60.
Suarjana,  I.  G.  A.  (2021).  Pengaruh  Beban Pajak,  Aset  Tidak  Berwujud,  Ukuran Perusahaan,
Leverage, Dan
Multinationality  Terhadap  Transfer Pricing. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa FEB , 10 (1).
Sulistyowati,  S.,  &  Kananto,  R.  (2018). The Influences  of  Tax,  Bonus  Mechanism, Leverage  and  Company  Size  Through Company  Decision  on  Transfer Pricing.  Advances  in  Economics, Business  and  Management  Research, Vol. 73. Sunarji,  A.,  &  Sufyani,  M.  A.  (2017).  Rasio Keuangan dalam Memprediksi Kondisi Financial  Distress  Perusahaan  Tekstil dan  Garmen. Jurnal  Riset  Bisnis  dan Manajemen (JRBM) , 10 (2), 11-23.
Sylvia,  Ratu  Vien.  (2017).  Analisis  Pengaruh Dana  Pihak  Ketiga  (DPK), Non Performing  Financing (NPF), Capital Adequacy Ratio (CAR), Modal Sendiri Dan  Marjin  Keuntungan  terhadap Pembiayaan  Murabahah  (Studi  Kasus Pada  Bank  Umum  Syariah  Di
Indonesia Periode
2011-2015).
Jakarta:Uin Syarif Hidayatullah.
Tutliha, Y. S., & Rahayu, M. (2019). Pengaruh intangible  asset,  arus  kas  operasi  dan leverage terhadap financial  distress . Ikraith-Ekonomika, 2(1), 95-103. Utami,  Y.  P.  (2021).  Pengaruh  Rasio Keuangan,  Arus  Kas  Operasi,  Dan
Struktur Kepemilikan Terhadap Kondisi Financial Distress. Sintaksis : Jurnal Ilmiah Pendidikan , 1 (2), 24-34. Winata,  E.  H.,  Widiasmara,  A.,  &  Amah,  N.
(2021, October). Pengungkapan Sukarela, Profitabilitas, Rasio Gearing, Ukuran Perusahaan Terhadap Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan (Studi  Kasus  Perusahaan  Perbankan
Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia  Periode  2015-2019).  In SIMBA:  Seminar  Inovasi  Manajemen, Bisnis, dan Akuntansi (Vol. 3). Yudiawati, R., & Indriani, A. (2016). Analisis pengaruh current  ratio,  debt  to  total asset  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), 379-391. Yusuf,  M.  (2021).  Analisis  Pengaruh Likuiditas,  Solvabilitas,  Profitabilitas, Aktivitas,  Dan  Kebijakan  Dividen
Terhadap Pertumbuhan Laba
Perusahaan. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 10 (1).
Fernando,  Aldo.  (2021).  Kinerja  Tertekan  & Kena  PKPU,  Sritex  Juga  PHK Karyawan Yasin, Arahmad. (2021). Ekonomi Indonesia di Kala Pandemi Covid-19.