JUPIIS: Jurnal Pendidikan Ilmu-ilmu Sosial, 11 (1) (2019): 21-28 DOI: https://doi.org/10.24114/jupiis.v11i1.12222

## JUPIIS: Jurnal Pendidikan Ilmu-ilmu Sosial
Available online http://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/jupiis
Analisis Prediksi Kondisi Financial Distress Debitur Pasca Erupsi Gunung Sinabung

## Prediction Analysis of Debitor Financial Distress Conditions After Sinabung Eruption
Munawarah * &Wenny Anggeresia Ginting Program StudiAkuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Prima Indonesia, Indonesia
Diterima: Januari 2019; Disetujui: April 2019; Dipublish: Juni 2019.

## Abstrak
Salah  satu  faktor  penyebab  terjadinya financial  distress adalah  bencana  alam,  seperti  erupsi  Gunung Sinabung  di  Kabupaten  Karo.  Penelitian  bertujuan  membuktikan  secara  empiris  bagaimana  rasio keuangan  diukur melalui Working Capital to Total Asset, Sales to total Asset, Total Debt  to total Asset, Total Debt to Total Equity, dan Earning Before Interest and Taxes to Total Asset berpengaruh terhadap probabilitas debitur mengalami financial distress dan non financial distress saat erupsi gunung Sinabung pada Bank X Cabang Kabanjahe baik secara parsial dan simultan. Pengujian data menggunakan regresi logistik.  Secara  simultan  semua  variabel  independen  berpengaruh  signifikan  terhadap  probabilitas terjadinya kondisi financial distress dan non distress debitur pada Bank X Cabang Kabanjahe saat erupsi Gunung  Sinabung.  Secara  parsial  hanya Total  Debt  to  Total  Asset berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  probabilitas financial  distress debitur  saat  erupsi  Gunung  Sinabung  pada  Bank  X  Cabang Kabanjahe.  Keakuratan  prediksi financial  distress debitur86,7%.  Nilai Nagelkerke  R  Square sebesar 0,678menunjukkan variabilitas variabel Working Capital to Total Asset , Sales to Total Asset, Total Debt to Total Equity, dan Earning Before Interest and Taxes untuk menjelaskan variabel probabilitas financial distress dan non distress adalah sebesar 67,8 %. Sisanya sebesar 32,2 % dapat dijelaskan faktorlain yang tidak digunakanpada model penelitian.
Kata Kunci: Financial Distress, Non Financial Distre ss, Rasio Keuangan, Binary Logistik .

## Abstract
One of the factors causes financial distress is a natural disaster such as Eruption of Sinabung in Karo. By using the financial’s debtor performance (financial ratios), Bank officer has an analyzing system to detect the ability of the debtor to pay their liabilities. The aim of this research is to design prediction model and analyze whether Working Capital to Total Asset, Sales to total Asset, Total Debt to Total Asset, Total Debt to Total Equity, and Earning Before Interest and Taxes to Total Asset have significant influence to predict the  financial  distress  or  non  financial  distress  of  debtor  while  the  Sinabung  eruption  is  happening.  The analysis method using Binary logistic with dummy data on the dependent variable. The result shows that only  Total  Debt  to  Total  Asset  has  positive  and  significant  effect  to  predict  the  probability  of  debitor’s financial distress. The possibility of predictions accurate is about 86,7%. The value Nagelkerke R Square is 67,8 % which indicates that the variation of financial distress and non financial distress’s probability  can be explained by variation of  Working Capital to Total Asset, Sales to total Asset, Total Debt to Total Asset, Total  Debt  to  Total  Equity,  and  Earning  Before  Interest  and  Taxes  to Total  Asset. While  32,2  %  can  be explained by others factor exclude of the research.
Keywords : Financial Distress, Non Financial Distress, Financial Ratio, Binary Logistik .
How  to  Cite : Munawarah,  M.  &  Ginting,  W.A.  (2019). Analisis  Prediksi  Kondisi  Financial  Distress  Debitur Pasca Erupsi Gunung Sinabung . JUPIIS: Jurnal Pendidikan Ilmu-ilmu Sosial, 11 (1): 21-28
* Corresponding author: E-mail: noramunawarah88@gmail.com ISSN 2085-482X (Print) ISSN2407-7429 (Online)

## PENDAHULUAN
Bantuan  pinjaman  atau  disebut sebagai kredit merupakan sumber pendapatan terbesar bagi bank. Pemberian kredit  diharapkan  dapat  meningkatkan kesempatan  kerja  dan  kesejahteraan ekonomi bagi masyarakat.Jika salah dalam menganalisis,  kredit  yang  disalurkan  akan
sulit ditagih.  Hal ini dapat terlihat dari Non Performing  Loan (NPL)  atau  kredit bermasalah.Semakin
tinggi porsi pembiayaan  maka  semakin  besar  peluang terjadinya  kredit  macet(Abdullah  dan Tantri,
2017).Tabel 1.2 berikut menunjukkan  gambaran  kualitas  kredit salah satu Bank beberapa tahun terakhir: Tabel 1Kualitas Kredit Bank Keterangan Tahun (juta rupiah) 2012 2013 2014 2015 2016 Lancar DalamPerhatian Khusus Kurang Lancar Diragukan Macet Total Kredit NPL (Rp) NPL (%) 5.380.084 97.806 13.458 20.616 277.560 5.789.524 311.634 5,38% 6.772.090 253.232 31.890 20.765 424.141 7.502.118 476.796 6,36 % 7.368.644 341.436 33.231 38.368 632.815 8.414.494 704.414 8,37 % 7.578.828 404.867 40.595 55.994 585.385 8.665.669 681.974 7.88 % 7.970.037 356.389 16.542 13.439 611.929 8.968.786 641.910 7,16 %
Sumber : www.bi.go.id
Mulai  dari  2012  ke  2016,  rasio  NPL sudah  berada  diatas  rasio  yang  telah ditetapkan Bank Indonesia 5%. Salah satu pertimbangan dalam keputusan pemberian  kredit  adalah  melalui  faktor keuangan  yang  bersumber  dari  laporan keuangan  yang  ada  dengan  membuat suatu analisis untuk memprediksi kolektibilitas  pinjaman  nasabah  di  masa mendatang.  Bank  akan  menilai  apakah calon  debitur  kemungkinan  mengalami penurunan kondisi keuangan yang mengarah pada resiko gagal bayar.
Tabel 2 Daftar Penyebab Kesulitan Keuangan
Sumber  :  Weston  dan  Copeland  (2002:12) dalam Swantari dan Fachrul (2012)
Penyebab  kesulitan  keuangan  dapat dilihat  dari  berbagai  faktor  baik  internal maupun  eksternal.  Dari  data  tersebut bencana  alam  juga  merupakan  salah  satu faktor  yang  dapat  menyebabkan  kesulitan keuangan.  Seperti  diketahui  awal  tahun 2012,  Kabupaten  Karo  dikejutkan  dengan aktifnya  Gunung  Sinabung  mengeluarkan erupsi.  Dampaknya  selain  merusak lingkungan  juga  sangat  berpengaruh terhadap  perekonomian  masyarakat  di kabupaten  Karo  yang  hampir  80  % didominasi  oleh  sektor  pertanian.  Warga mengalami kesulitan keuanganakibat banyaknya lahan pertanian dan perkebunan  yang  rusak  berat  akibat erupsi.  Sejakterjadi  erupsi  Sinabung, sektor  pertanian  mengalami  penurunan pertumbuhan  ekonomi  jika  dibandingkan dengan sektor lainnya(http://sukatendellisna.blogspot.co m/2015/05/pertumbuhan-ekonomi- kabupaten-karo-2009.html).  Penerimaan PDRB Kabupaten Karo tahun 2012 sampai 2016  mengalami  penurunan  berturut- turut  dari  58,19  %,  56,41  %,  55,79% hingga  menjadi  55,04%.  Data  tersebut dapat ditunjukkan pada gambar berikut:
Penyebab Kesulitan Keuangan Persentase Kurang pengalaman dalam lini Kurang pengalaman manajerial
Pengalaman  tidak  seimbang  dalam penjualan,keuangan, produksi, dsb Ketidakmampuan manajerial
Kecurangan Bencana alam Kelalaian Alasan tidak diketahui 15,6% 14,1% 22,3% 40,7% 0,9 % 0,9% 1,9% 3,6% Total 100,0%
No Lapangan Usaha 2012 2013 2014 2015 2016 1 Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan 58,67 58,19 56,41 55,79 55,04 2 Pertambangan dan Penggalian 0,26 0,25 0,24 0,24 0,23 3 Industri Pengolahan 3,14 3,08 3,26 3,39 3,37 4 Pengadaan Listrik dan Gas 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 5 Pengadaan Air,Pengelolaan Sampah, Limbah, dan Daur ulang 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 6 Konstruksi 6,70 6,78 7,01 7,04 7,13 7 Perdagangan Besar dan Eceran, Reparasi Mobil, dan Sepeda Motor 9,69 9,72 9,92 9,92 10,31 8 Transportasi dan Pergudangan 4,37 4,55 4,73 4,68 4,63 9 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum 2,29 2,37 2,52 2,57 2,60 10 Informasi dan Komunikasi 0,86 0,79 0,75 0,72 0,71 11 Jasa Keuangan dan Asuransi 1,26 1,29 1,33 1,35 1,38 12 Real Estate 2,76 2,86 3,03 3,13 3,32 13 Jasa Perusahaan 0,19 0,19 0,19 0,19 0,19 14 Administrasi Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib 5,46 5,51 5,83 6,03 5,91 15 Jasa Pendidikan 2,28 2,25 2,35 2,33 2,42 16 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 0,94 0,98 1,10 1,22 1,29 17 Jasa Lainnya 0,98 1,06 1,18 1,25 1,31 PDRB 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
Gambar 1. Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Karo menurut PDRB per sektor Sumber : www.karokab.bps.go.id
Potensi  terbesar  disektor  pertanian, perkebunan,  dan  hortikultura  sangat menjanjikan masyarakat untuk mengembangkan  usaha.  Namun  justru sangat rentan terhadap perubahan kondisi alam  yang  tidak  pernah  terprediksi  baik dari  debitur  maupun  Bank  sebagai kreditur dapat menurunkan kualitas kredit karena  menurunnya  sumber  penghasilan masyarakat dan berdampak pada kemampuan membayar kewajiban pinjaman.  Kesulitan  keuangan  inilah  yang disebut  sebagai financial  distress .  Wijoyo (2016) mengatakan Financial
Distress dimulai  ketika  suatu  peminjam  tidak mampu  memenuhi  jadwal  pembayaran atau ketika proyeksi arus kas mengindikasikan bahwa peminjam tersebut  tidak  segera  dapat  memenuhi kewajibannya.
Sebagai bank pemerintah yang mengelola  dana  masyarakat  di  Kabupaten Karoyang  cukup  dekat  dengan  kondisi
bencana membuat Bank X harus melaksanakan monitoring dan mendeteksi kemungkinan  yang  terjadi  pada  debitur dimasa mendatang untuk menjaga kelangsungan  usaha.  Salah  satu  alat analisis yang digunakan pihak Bank dalam upaya deteksi dini kemungkinan terjadinya kesulitan pembayaran kewajiban  adalah  dengan  analisis  laporan keuangan  setelah  pemberian  kredit meliputi rasio-rasio keuangan seperti rasio likuiditas, profitabilitas, leverage, solvabilitas, dan aktivitas. Dengan meminimalisir  resiko  kredit,    tentunya berpengaruh pada kesehatan Bank sendiri, yang  mengacu  pada  performa  bank dalam menghasilkan  laba  sangat  baik.  Semakin baik  performa  bank  maka  semakin  tinggi pula  tingkat  kepercayaan  masyarakat terhadap bank tersebut (Kasmir, 2011) Sebagai  pihak  yang  memberikan layanan  kredit,  bank  perlu  menetapkan klasifikasi  status  kredit  bagi  masing-
masing nasabahnya, sesuai dengan Peraturan Bank Indonesia No.11/2/PBI/2009.  Klasifikasi  ini  dipecah menjadi Current Loan, Especially mentioned loan, Substandar Loan, Doubtfull  Loan,  dan  Loss  Loan  (Waluyo ,2002).Klasifikasi  tersebut  menunjukkan adanya tingkat risiko yang akan ditanggung bank. Semakin rendah kualitas kredit,  semakin  tinggi  resiko  yang  harus ditanggung oleh bank. Resiko kredit dapat diprediksi  dengan  menggunakan  rasio keuangan pihak peminjam. Rasio keuangan  ini  mengacu  pada  kemungkinan terjadinya  kesulitan  keuangan  yang dihadapi peminjam.
Melalui gambaran perkembangan kinerja  calon  debitur  dilihat  melalui  data finansial dapat dijadikan dasar interpretasi  atau  analisis.  Bank  sebagai kreditur  sangat  tertarik  pada  likuiditas calon debitur untuk keputusan pemberian kredit  jangka  pendek.Kreditur  akan berusahameminimalkan resiko dan jaminan  bahwa  sumber  daya  perusahaan tersedia  untuk  pembayaran  pokok  dan bunganya. Selain likuiditas, rasio-rasio lain juga  dapat  dijadikan  tolak  ukur  Seperti yang  diungkapkan  Brigham  (2012), Solvabilitas juga sering digunakan sebagai gambaran  debitur  dalam  menyelesaikan utang-utangnya atau bagaimana perusahaan  mendanai  usahanya  lebih banyak  menggunakan  utang  atau  ekuitas. Rasio  aktivitas  juga  digunakan  untuk mengetahui  seberapa  efektif  debitur memanfaatkan  menggunakan  aktiva  yang dimilikinya dalam melaksanakan usahanya.  Rasio  profitabilitas  digunakan untuk  mengetahui  skemampuan  debitur dalam menghasilkan laba.
Studi mengenai financial distress telah banyak  dilakukan.  Studi  ini  terus dikembangkan  sebagai  alat  pendeteksi kemungkinan penurunan kondisi keuangan.  Beberapa  model  yang  kerap digunakan adalah model diskriminan, dan model  probabilitas  logit.  Altman  (1968) sebagai pionir penelitian yang
menerapkan  model  diskriminan  dikenal dengan  model  Z-Score  melalui  teknik multiple  discriminant  analysis  (MDA). Model  diskriminan  banyak  dikembangkan oleh peneliti selanjutnyaseperti membandingkan  model  Grover,  model Springate,  dan  Model  Zmijewski  yang dilakukan Permana, et.al (2017), Zakiyyah,et  al  (2014),  dan  Qisthi,  et.al (2013).  Faktanya  tidak  satupun  dari penelitian  tersebut  yang  memberikan keakuratan  lebih  baik  daripada  penelitian Altman. Akhirnya Ohlson (1980) mencoba melakukan  penelitian  tentang financial distress dengan  menggunakan  model probabilitas logit dan mengabaikan model diskriminanuntuk memprediksi kepailitan dengan menyediakan conditional probability  dari  observasi  di  suatu kelompok.
Sejalan  dengan  penelitian  Ohlson, model  prediksi  kebangkrutan  dengan model  regresi  logistik  juga  hanya  di lakukan  oleh  peneliti  seperti  penelitian Pasaribu  (2008),  Syafitriani  (2017)  serta Swantari  &  Habibie  (2012)  dengan menggunakan variabel dummy. Berdasarkan hal ini, maka peneliti tertarik menggunakan  regresi  logistik  untuk memprediksi  kebangkrutan  (financial distress)  melalui  analisis  performa keuangan debitur. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kualitas kredit debitur Bank Xsaat  terjadi  erupsi  gunung  Sinabung. Bank akan melakukan prediksi kemungkinan  menurunnya  kemampuan bayar  debitur  melalui  analisis  financial distress  yang  teriindikasi  dari  aktivitas keuangan melalui Working Capital to Total Asset  (WCTA)  mengukur  bagaimana kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban  jangka  pendeknya  secara  tepat berdasarkan  kelebihan  aset  lancar  diatas utang lancer dan Sales to Total Asset (STA) yang  mengukur  perputaran  seluruh  aset perusahaan, dan dihitung dengan membagi  penjualan  dengan  total  asset. Profitabilitas  diukur  melalui  Earning Before  Interest  and  Taxes  to  Total  Asset
Min Max Mean Std. Dev Min Max Mean Std. Dev WCTA ,22 ,45 ,2930 ,05483 ,23 ,39 ,2714 ,03675 STA ,23 ,49 ,3109 ,06433 ,24 ,40 ,2924 ,03611 TDTA ,13 ,26 ,1889 ,03098 ,09 ,20 ,1465 ,01886 TDTE ,13 ,35 ,2302 ,04650 ,11 ,25 ,1726 ,02582 EBTA ,09 ,21 ,1322 ,02684 ,10 ,19 ,1246 ,02057
Valid N (listwise) Debitur Financial Distress Debitur Non Financial Distress
(EBTA)  yang  mengukur  kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dari aktiva  yang  digunakan.  Solvabilitas debitur  diukur    melalui  ,  kemampuan perusahaan  dalam  mengelola  aktiva  yang digunakan  dalam  jangka  panjang  serta modal yang digunakan
untuk menyelesaikan  kewajibannya.  Rasio  ini diukur  melalui  Total  Debt  to  Total  Asset (TDTA)  dan  Total  Debt  to  Total  Equity (TDTE). Bank juga dapat mengkategorikan debitur  yang  tidak  mengalami  financial distress  dan  yang  mengalami  financial distress  ditandai  dengan  kemampuannya menyelesaikan kewajiban kreditnya selama erupsi Sinabung.Rasio ini mengacu pada rasio yang digunakan pada penelitian Malau (2010).

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian menggunakan pendekatan  kuantitatif,  dengan  teknik dokumentasi dalam mengumpulkan data.Jenis  data  sekunder,  bersumber  dari rasio  keuangan  debitur  pada  Bank  X Cabang  Kabanjahe  saat  terjadi  erupsi Sinabung  dari  laporan  keuangan  periode 2012 sampai 2016 bagi nasabah penerima kredit.Populasi dalam penelitian ini adalah semua debitur yang menerima kredit pada Bank  X  Cabang  Kabanjahe  saat  erupsi Sinabung  tahun  2012  sampai  2016 sebanyak  457.  Total  pengamatan  menjadi 105.  Klasifikasi  debitur  yang  mengalami kondisi  financial  distress  dikategorikan sebagai  debitur  dengan  kolektabilitas kurang  lancar  sebanyak  67  debitur,  dan debitur  yang  tidak  mengalami  kondisi financial  distress dengan  kolektabilitas lancar 38 debitur.Model penelitian menggunakanregresi logistik, dengan variabel  dependen  sebagai  variabel kategori (Gumanti, 2018). Kondisi kolektabilitas  debitur  digunakan  variabel kategori dengan kategori “1” untuk debitur lancar (non  Financial  Distress )  dan  “0” untuk debitur macet (Financial Distress). Persamaan  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu :
𝑳𝒏 𝐏 𝟏– 𝐏 =  𝐛𝟎 + 𝐛𝟏𝐖𝐂𝐓𝐀 + 𝐛𝟐𝐒𝐓𝐀 + 𝐛𝟑𝐓𝐃𝐓𝐀 + 𝐛𝟒𝐓𝐃𝐓𝐄  + 𝐛𝟓𝐄𝐁𝐓𝐀

## HASIL DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif
Tabel 3 Statistik Deskriptif
Sumber: Data diolah dengan SPSS
Tabel statistik deskriptif menunjukkannilai minimum dan maksimum untuk  setiap  variabel  dengan  kondisi  yang berbeda  tidak  memiliki  rentang  yang  jauh. Artinya  baik  pada  kondisi  debitur  yang mengalami  financial  distress  dan  yang  tidak mengalami  financial  distress  sama  sama memiliki  ukuran  keuangan  yang  hampir sama.  Maka  tidak  ditemukan  angka-angka ekstrim dari variabel keuangan tersebut.

## Uji Kelayakan Model
Tabel 4. Hasil Uji Kelayakan Model
HOSMER AND LEMESHOW TEST Step Chi- Square Df Sig 1 ,923 8 ,999 OVERAL MODEL FIT Iteration -2 Log Likelihood Step 0 137,446 Step 1 65,808

## Sumber : Data diolah dengan SPSS
Nilai  Chi  Square  diperoleh  sebesar 0,923  dan  nilai  signifikansi  sebesar  0,999 lebih  besar  dari  0,05.  Dapat  disimpulkan bahwa  tidak  ada  perbedaan  nyata  antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati,  berarti  model regresi  sudah  fit dan layak dipakai untuk analisis selanjutnya.
Nilai  -2  LL  pada  blok  nol  sebesar 137,446. Dan nilai 2LL pada blok pertama
sebesar 65,808. Hal ini dapat menjelaskan bahwa  ketika  model  hanya  dengan konstanta  saja  tanpa  adanya  variabel bebas  menunjukkan  penurunan  dari 137,446  menjadi  65,808.  Penurunan model  keseluruhan  sebesar  71,638.  Dapat disimpulkan  penurunan  nilai  likelihood menunjukkan model penelitian dinyatakan  fit  atau  layak.  Artinya  model yang telah dihipotesakan fit dengan data.
Uji Hipotesis Tabel 5. Hasil Uji Hipotesis

## Sumber : Data diolah dengan SPSS
Nilai  Chi  Square  sebesar  71,638 dengan degree  of  freedom adalah  5,  dan tingkat  signifikansi  sebesar  0,000  <0,05. Disimpulkan  bahwa  variabel Working Capital  to  Total  Asset (WCTA ),  Sales  to total Asset (STA), Total Debt to total Asset (TDTA ), Total Debt to Total Equity (TDTE) , dan Earning  Before  Interest  and  Taxes  to Total  Asset (EBTA ) secara  simultan berpengaruh  signifikan  terhadap  kondisi Financial  Distress debitur  pada  Bank XCabang Kabanjahe.
Secara  parsial  hanya  variabel Total Debt  to  Total  Asset memiliki  nilai signifikansi  lebih  kecil  0,05  artinya variabel ini memiliki pengaruh positif dan signifikan  terhadap  probabilitas financial distress. Hal  ini  menunjukkan  pemakaian utang yang terlalu besar akan membahayakan  kondisi  keuangan  debitur karena akan kesulitan dalam menyelesaikan  beban  utang  tersebut.
Fahmi  (2012)  menambahkan  bahwa penggunaan utang yang terlalu tinggi akan membahayakan perusahaan karena perusahaan  akan  masuk  dalam  kategori utang  ekstrem  yaitu  perusahaan  terjebak dalam  tingkat  utang  yang  tinggi  dan  sulit melepaskan
beban utang tersebut.Sedangkan  variabel Working Capital  toTotal  Asset,  Sales  To  Total  Asset, Total  Debt  to  total  Equity,  dan  Earning Before Interest and Taxes tidak berpengaruh signifikan terhadap probabilitas  terjadinya financial  distress pada  periode  erupsiGunung  Sinabung pada debitur Bank X Cabang Kabanjahe.
Nilai Nagelkerke  R  Square 0,678, menunjukkan variabilitas variabel independen  untuk  menjelaskan  variabel dependennya  adalah  sebesar  67,8  %. Sisanya  sebesar  32,2  %  dapat  dijelaskan oleh  faktor-faktor  lain  yang  tidak diikutsertakan dalam model penelitian.
Berdasarkan  hasil  uji  koefisien regresi, dapat diperoleh persamaan regresi logistik menjadi :
Ln 𝒑 𝟏−𝒑 = – 8,356 – 47,660 WCTA + 2,754 STA +  157,664  TDTA – 3,643  TDTE  -
33,344 EBTA
Persamaan
tersebut dapat diinterpretasikan  bahwa  nilai  konstanta negatif sebesar -8,356. Artinya jika semua variabel diabaikan maka peluang terjadinya  debitur  macet  justru  akan menurun.  Nilai  signifikansi  konstanta 0,002  yang  berarti  signifikan  terhadap probabilitas financial distress. WCTA memiliki  koefisien  negatif  dengan  nilai sebesar-47,660.  Artinya  setiap  penurunan Working Capital to Total Asset sebesar satu satuan akan menaikkan peluang terjadinya  debitur  macet.  Koefisien  STA sebesar  2,754,  artinya  setiap  kenaikan Sales  to  Total  Asset sebesar  satu  satuan akan  menaikkan  peluang  terjadinya debitur  macet.  TDTA  memiliki  nilai koefisien  sebesar  157,664,  artinya  setiap kenaikan Total Debt to Total Asset sebesar satu  satuan  akan  menaikkan  peluang terjadinya  debitur  macet.  TDTE  memiliki
Koefisien Regresi(t-Test) B Sig WCTA STA TDTA TDTE EBTA Constant -47,660 2,754 157,664 -3,643 -33,344 -8,356 ,243 ,933 ,014 ,924 ,446 ,002 Omnibus Test (F-Test) Chi Square Sig 71,638 ,000 Koefisien Determinasi (Nagelkerke R 2 ) ,678
koefisien  sebesar  -3,643  artinya  setiap penurunan Total  Debt  to  Total  Equity sebesar  satu  satuan  akan  menaikkan peluang  terjadinya  debitur  macet.  Dan EBTA  memiliki  koefisien  sebesar  -33,344. Artinya  setiap  penurunan Earning  Before Interest  and  Taxes  to  Total  Asset sebesar satu  satuan  akan  menaikkan  peluang terjadinya debitur macet.

## Klasifikasi Data Penelitian
Tabel 10 Klasifikasi Model Analisis Observed Predicted Status % Correct Non FD FD Step1 Status Non FD 28 10   73,7 FD 4 63   94,0 Overall Percentage 86,7 Sumber : Data diolah dengan SPSS
Pada kolom prediksi klasifikasi debitur yang  tidak  mengalami financial  distress sebanyak  37  sedangkan  pada  nilai observasidiperoleh hanya 28 debitur yang tidak mengalami financial distress . Ketepatan  model  prediksi  hanya  mampu menyumbang  angka  73,7%.  Sementara pada  kolom  prediksi  debitur  yang mengalami financial distress ada sebanyak 67  sedangkan  pada  pengamatan  yang sebenarnya  diperoleh  63  debitur  yang mengalami financial  distress dengan ketepatan  model  prediksi  sebesar  94%. Secara  keseluruhan  dapat  disimpulkan bahwa  ketepatan  model  prediksi  sebesar 86,7 %.
SIMPULAN Hasil pengujian dengan menggunakan analisis  regresi  logistik    diperoleh  bahwa secara  simultan  variabel Working  Capital to  Total  Asset,  Sales  to  total  Asset,  Total Debt  to  total  Asset,  Total  Debt  to  Total Equity,  dan  Earning  Before  Interest  and Taxes  to  Total  Asset berpengaruh signifikan terhadap probablitas terjadinya kondisi financial  distress dan non  distress debitur  pada  Bank  X  Cabang  Kabanjahe
dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,000 lebih  kecil  dari  0,05.  Secara  parsial  hanya variabel Total  Debt  to  Total  Asset yang memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  probabilitas financial  distress . Sedangkan  variabel Working  Capital  to Total Asset , Sales to Total Asset, Total Debt to Total Equity, dan Earning Before Interest and  Taxes tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  probabilitas  terjadinya financial distress dan non  distress pada  periode erupsi  Gunung  Sinabung  pada  debitur. Bank X Cabang
Kabanjahe.Peluang klasifikasi  debitur  yang  tidak  mengalami financial  distress  sebanyak  37,sedangkan pengamatan  sesungguhnya  hanya  28 debitur.Klasifikasi debitur yang mengalami financial  distress ada  67,  dan pada  pengamatan  sesungguhnya  ada  63 debitur.Maka peluang persentase keakuratan  secara  keseluruhan  sebesar 86,7%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  mengucapkan  terimakasih kepada DRPM Kemenristekdikti atas hibah penelitian  dosen  pemula  (nomor  kontrak 070/KP/R/UNPRI/VII/2018) sehingga penelitian  ini  dapat  terselesaikan  dengan baik. Peneliti juga mengucapkan terimakasih  kepada  Rektor  Universitas Prima  Indonesia  atas  dukungan  dan fasilitas  selama  proses  penyelesaian penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, T. &Tantri, F. (2017). Bank dan Lembaga Keuangan. Edisi 1. Jakarta: Rajawali Pers.
Altman,E.I.  (1968).  Financial  Ratios,  Discriminant Analysis  and  The  Prediction  of  Corporate Bankruptcy. The  Journal  of  Finance. 23[4]:589-609. Bank  Indonesia.(2009).Peraturan  Bank  Indonesia Nomor:11/2/PBI/2009  tentang Perubahan Ketiga atas PBI Nomor.7/2/PBI/2005 tentang Penilaian Kualitas Aktiva Bank Umum.
Brigham,  E.F.  &Houston,  J.F.  (2012). Dasar-Dasar Manajemen Keuangan (Essentials of Financial Management ).  Buku  Satu,  Edisi  Kesebelas. Jakarta: Salemba Empat.
Fahmi,  I.  (2012). Analisis  Laporan  Keuangan . Cetakan Kedua. Bandung: Alfabeta.
Gumanti,  T.A.  et.al.  (2018). Metode  Penelitian Keuangan .  Edisi  Pertama.  Jakarta:  Mitra Wacana Media.
Kasmir.  (2011). Analisis  Laporan  Keuangan . Cetakan Keempat. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Malau, S.M. et.al., (2010). Prediksi Kondisi Financial Distress Debitur Sektor Perdagangan Menggunakan  Binary  Logit  (Studi  Kasus PT.Bank Sumut).
Ohlson,  J.A.  (1980).  Financial  Ratios  and  The Probabilistic  Prediction  of  Bankruptcy. Journal of Accounting Research. 18 (1): 109- 131.
Pasaribu,  R.B.F.  (2008).  Penggunaan  Binary  Logit untuk Prediksi Financial Distress Perusahaan  yang  Tercatat  di  Bursa  Efek Jakarta  (Studi  Kasus  Emiten  Industri Perdagangan). Jurnal  Ekonomi,  Bisnisdan Akuntansi Ventura. 11(2): 153-172.
Permana, R.K. et,al. Prediksi Financial Distress pada Perusahaan  Manufaktur  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal  Bisnis  dan  Manajemen. 7(2): 149 - 166.
Qisthi,D.  et.al.  (2013).  Analisis  X-Score  (Model Zmijewski)  untuk  Memprediksi  Gejala Kebangkrutan  Perusahaan  (Pada  Indsutri Otomotif  dan  Komponennya  yang  terdaftar di BEI Periode 2009-2011). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB). 1(2):68-77.
Swantari,A.&  Fachrul,H.H.  (2012).  Prediksi  Financial Distress  Berdasarkan  Kemampuan  Kinerja Keuangan  Pada  Industri  Property. MiTTra (Mice, Tour and Travel) . 3(1): 1-18. Syahfitriani.  (2017). Analisis  Akurasi  Model  Grover dan  Model  Ohlson  dalam  Memprediksi Financial Distress pada Perusahaan
Pertambangan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  Periode  2010-2014 . Skripsi . Universitas Maritim Raja Ali Haji. Waluyo,  W.  (2002). Analisis  Rasio-Rasio  Keuangan Terhadap  Prediksi  Pemberian  Status  Kredit (Studi  Empiris  Kredit  Komersial  pada  Bank “X”  Cabang  Bondowoso) . Tesis . Universitas Diponegoro. Semarang.
Wijoyo,  N.A.  (2016). Menakar  Kinerja  Perusahaan Pembiayaan (Kesulitan Keuangan Perusahaan Pembiayaan (Financial Distress) . Jilid Kedua. Jakarta : UI-Press.
Zakiyyah,  U.Z.  et.al.  (2014).  Analisis  Penggunaan
Model  Zmijewski  (X-Score)  dan  Altman  (Z-
Score) untuk Memprediksi Potensi Kebangkrutan  (Studi  Pada  Perusahaan Tekstil  dan  Garmen  yang  Terdaftar  di  (BEI) Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2009-2012. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB). 12 www.bi.go.id www.karokab.bps.go.id http://sukatendellisna.blogspot.com/2015/05/per tumbuhan-ekonomi-kabupaten-karo- 2009.html.