## Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial
Distress pada Perusahaan Property dan Real Estate di  Bursa Efek Indonesia
Putri  Syuhada 1 ,  Iskandar  Muda 2 , Rujiman 3
Magister  Akuntansi,  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis  Universitas  Sumatera  Utara,  Medan,

## Indonesia
Abstract.  The  objective  of  the  research  was  to  analyze  the  influence  of  financial  performance  which  included liquidity ratio, leverage, profitability, activity, cash flow, and firm size used to predict the possibility of financial distress  at  property  and  real  estate  companies  listed  in  BEI  (Indonesia  Stock   Exchange).  The  research  used quantitative method by processing secondary data, financial statement of 54 property and real estate comp a n i e s i n the period of 2007-2018, and all of them were used as the samples, using census sampling techniques so that there were  509  observations  and  analyzed  by  using  logistic  regression  analysis.  It  was  found  that,  simultaneously, liquidity  ratio,  leverage,  profitability, activity, cash flow, and firm size had the the influence to predict financial distress. Partially, liquidity ratio had positive and significant influence, leverage, profitability, cash flow, and firm size  had  negative  and  significant  influence  while  activity  ratio  did  not  have  any  in fluence  in  predicting  the possibility of financial distress condition at the property and real estate companies listed in BEI (Indonesia Stock Exchange) in the period of 2007-2018 . The results of the study aim to help  the investors to k now which one the health and financial distress corporate, and the  company with good financial performance. So that, the investor tak es the right decision. with good financial performance. So that, the investor takes the right  decision
Keywords. Activity; Cash Flow; Leverage; Liquidity;  Profitability.
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  kinerja  keuangan  yang  mencakup  rasio  likuiditas, leverage, profitabilitas, aktivitas, arus kas, dan ukuran perusahaan yang digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya financial distress yang ada pada perusahaan property dan real estate yang ada di Bursa Efek Indonesia (BEI).  Penelitian  kuantitatif  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  mengolah  data  sekunder  berupa  laporan keuangan  perusahaan property dan real  estate tahun  2007-2018  sebanyak  54  perusahaan.  Teknik  sampel  yang digunakan adalah sampel jenuh (sensus) dengan total amatan berjumlah 509. Model yang digunakan pada penelitian ini  analisis  regresi  logistik.  Pada  penelitian  ini  secara  serempak  rasio  liku iditas,  leverage,  profitabilitas,  aktivitas, arus  kas,  dan  ukuran  perusahaan berpengaruh untuk memprediksi financial distress . Secara parsial, rasio likuiditas berpengaruh  positif  dan  signifikan,  rasio  leverage,  profitabilitas,  arus  kas  dan  ukuran  perusaha an  berpengaruh negatif  dan  signifikan,  sedangkan  rasio  aktivitas  tidak  berpengaruh  didalam  menentukan  kemungkinan  terjadinya kondisi financial  distress pada  perusahaan property dan real  estate yang  terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun  2007-2018.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  para    investor  untuk  mengetahui  mana perusahaan  yang  sehat  dan  tidak  sehat,  dan  mana  perusahaan  yang  memiliki  kinerja  yang  baik,  sehingga  para investor tidak akan salah dalam  mengambil  keputusan .
Kata  kunci .  Aktivitas; Arus Kas; Leverage; Likuiditas;  Profitabilitas.
Corresponding author. Email:  putri871009@g mail.co m 1 ,  iskandar1@usu.ac.id 2 , rujiman_test@yahoo.com How  to  cite  this  article. Syuada,  P.,  Muda,  Iskandar,  &  Rujiman. (2020). Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan  Terhadap  Financial  Distress  pada  Perusahaan  Property  dan  Real  Estate  yang  Terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia. Jurnal Riset Ak untansi dan Keuangan, 8(2), 319-336 History of article. Received:  April  2020,  Revision: Juni 2020,  Published: Agustus 2020 Online  ISSN:  2541-061X.Print  ISSN:  2338-1507.  DOI:  10.17509/ jra k.v8i2.22684 Copyright©2020.  Published by Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan. Program  Studi Akuntansi. FPEB.  UPI

## PENDAHULUAN
Perkembangan
ekonomi dunia  dalam  beberapa  tahun  terakhir  ini telah    mengalami  kemajuan  yang  sangat pesat.  Namun,  hal  itu  tidak  juga  dapat menentukan  bahwa  suatu  perusahaan  akan terus  tetap  aman  dan  bertahan  dalam persaingan pasar (Rani, 2017). Bagi
beberapa  perusahaan  ada  beberapa  hal yang mungkin
dapat menyebabkan mereka mengalami kondisi financial distress.  Financial  distress didefinisikan sebagai  tahap  penurunan  kondisi  keuangan yang terjadi sebelum kebangkrutan ataupun  likuidasi  (Platt  &  Platt,  2007).
Analisis mengenai
gejala-gejala
PUTRI SYUHADA 1 , ISKANDAR MUDA 2 , RUJIMAN 3 /Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2018
kebangkrutan harus dilakukan, guna mengantisipasi terjadinya kebangkrutan dimasa  yang  akan  datang.
Kebangkrutan  adalah  kondisi  yang sering terjadi dibanyak perusahaan, manajemen  membutuhkan  peringatan  dini ketika  kondisi  ini  terjadi  (Mahtani  &  Garg, 2018)  Menurut  Damodaran  1997  dalam Waqas  &  Md-Rus  (2018),  faktor  –  faktor penyebab financial  distress adalah:  (a) Kesulitan  arus  kas,  (b)  Besarnya  jumlah utang, (c) Kerugian dalam kegiatan operasional  perusahaan  selama  beberapa tahun.  Perusahaan  yang  terhindar  dari kesulitan keuangan adalah perusahaan yang mampu menunjukkan kinerja keuangan  yang  baik  yang  dapat  dilihat  dari rasio  keuangannya  (Kristanti  et  al.,  2016). Penelitian sebelumnya tentang prediksi kebangrutan  berdasarkan  rasio  keuangan seperti  telah  dilakukan  (Altman,  1968), (Beaver, 1966), (Luoma  &  Laitinen, 1991),  (Waqas  &  Md-Rus,  2018b),  (Hill, Perry,  &  Andes,  1996),  (Ohlson,  1980), (Shumway,  2001), (Rani,  2017).
Kondisi ekonomi yang selalu mengalami  perubahan  dari  waktu  ke  waktu telah  mempengaruhi  kegiatan  dan  kinerja perusahaan,  baik  perusahaan  kecil  maupun berusahaan  besar.  Persaingan  perusahaan satu  dan  yang  lainnya  juga  tidak  dapat terhindarkan,  sehingga  menyebabkan  biaya yang  dikeluarkan  perusahaan  juga  semakin tinggi. Kondisi tersebut
akan mempengaruhi perusahaan. Apabila perusahaan  tidak  mampu  bersaing  maka perusahaan  akan  mengalami  kerugian  dan pada  akhirnya  mengakibatkan  perusahaan mengalami kebangkrutan (financial distress) (Heri  &  Dheasey,  2018) , (Garcia- Appendini,  2018) .
Fenomena  yang  terjadi  di  Indonesia saat ini adalah delesting beberapa perusahaan (periode 2012-2015) dari Bursa  Efek  Indonesia. Delisting adalah apabila  saham  yang  tercatat  di  Bursa mengalami penurunan kriteria sehingga tidak  memenuhi  persyaratan  pencatatan,
maka  saham  tersebut  dapat  dikeluarkan dari  pencatatan  di  Bursa  (Permana,  Ahmar, &  Djadang,  2017).  Pada  beberapa  tahun belakangan  ini  perusahaan  sektor property dan real  estate selalu  ada  yang delisting dari  Bursa  Efek  Indonesia.  Pada  tahun 2012  perusahaan  Surya  Inti  Permata  Tbk mengalami delisting ,  pada  tahun  2013 giliran  perusahaan  Panca  Wirawakti  Tbk yang  mengalami delisting, terakhir  pada tahun  2017  Lamicitra  Nusantara  Tbk mengalami delisting dari  Bursa  Efek Indonesia,  sedangkan  Ciputra  Property Tbk  dan  Ciputra  Surya  Tbk  melakukan merger  dengan  PT  Ciputra  Development Tbk.  Ini  menandakan  adanya  ancaman yang  tinggi  terhadap  kelangsungan  hidup perusahaan-perusahaan property  dan  real estate yang listing di Bursa Efek Indonesia.  Pertumbuhan  indutri property dan real  esta te  pada  triwulan  I/2018 tumbuh  sebesar  1,30  persen  dibandingkan dengan  triwulan  IV  2017,  tetapi  pada triwulan  II/2018  industry property dan real estate mengalami perlambatan  sebesar 3,17  persen  diakibatkan  oleh  lesunya pertumbuhan permintaan, sewa ruang kantor,  pusat  perbelanjaan  dan  apartemen ( www.bps.go.id )
Salah  satu  cara  yang  digunakan untuk memprediksi adanya kondisi financial  distress adalah  dengan  mengukur indikator  kinerja  keuangan  dari  laporan keuangan yang dipublikasikan oleh perusahaan.  Laporan  keuangan  merupakan salah  satu  sumber  informasi  keuangan yang  digunakan  baik  oleh  pihak  internal maupun  pihak  eksternal  untuk  mengambil keputusan  ekonomi.  Laporan  keuangan yang diterbitkan oleh perusahaan merupakan  salah  satu  sumber  informasi mengenai posisi keuangan perusahaan, kinerja,  serta  perubahan  posisi  keuangan, yang  sangat  berguna  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  yang  tepat  (Rani, 2017),  (Sirait,  2016),  (Platt  &  Platt,  2007), (Waqas  &  Md-Rus,  2018b).  Kinerja keuangan  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah likuiditas, leverage,
profitabilitas, aktivitas, arus kas,  dan ukuran  perusahaan.  Beberapa  rasio  yang dapat digunakan dalam memprediksi kondisi finacial distress adalah rasio likuiditas,  leverage,  profitabilitas,  total  aset turn  over, arus  kas dan ukuran  perusahaan.
Rasio  likuiditas  adalah  seperangkat rasio  akuntansi  yang  sangat  penting  dalam memprediksi kesehatan keuangan perusahaan. likuiditas mengacu pada kemampuan  perusahaan  untuk  mengubah aset  perusahaan  menjadi  uang  tunai,  cepat dan  ekonomis  untuk  melunasi  kewajiban keuangannya  (Brealey,  Myers,  S,  &  F., 2011).  Studi  terdahulu  dari  Campbell,  J, Hilscher,  &  J,  (2008),  (Chiaramonte  & Casu  (2017).  (Manab,  Theng,  &  Md-Rus, 2015),  mengartikulasikan  pentingnya  rasio likuiditas dalam memprediksi financial distress.
Perusahaan dapat meningkatkan hutang untuk meminimalkan biaya modalnya sementara  pinjaman  melebihi beberapa poin meningkatkan risiko kebangkrutan  karena  perusahaan  dengan rasio utang yang  tinggi  lebih  rentan terhadap financial distress . (Altman,
1968),  (Bandyopadhyay,  2006)    dan  (Xu et al, 2014),  menemukan  pentingnya  rasio leverage dalam memprediksi financial distress. Dalam  literatur,  secara  umumnya menyatakan bahwa jika leverage meningkat  maka  resiko  perusahaan  akan meningkat  pula  (Brealey et  al .,  2011), (Mandelker  &  Rhee,  1984). Tingginya nilai rasio leverage perusahaan
menunjukkan bahwa perusahaan menggunakan hutang sebagai struktur modal  yang  digunakan  untuk  pendanaan operasional perusahaan. Apabila asset yang dimiliki oleh perusahaan tidak sebanding dengan kewajiban yang ditanggung perusahaan maka akan membuat  perusahaan  berada  dalam  kondisi yang sulit. Dengan begitu, keuangan perusahaan  mulai  akan  terganggu.  Selain itu  biasanya  kebangkrutan  terjadi  diawali dengan kesulitan perusahaan melunasi kewajibannya.  Oleh  karena  itu,  bagi  pihak yang berkepentingan, rasio leverage
digunakan untuk memprediksi kondisi financial  distress perusahaan  tersebut. Semakin  tinggi  nilai  leverage    maka kemungkinan  terjadinya financial  distress juga  akan  tinggi  (Curry  &  Banjarnahor, 2018),  leverage  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah debt  to  asset  ratio (rasio  hutang  terhadap  harta)  (Bauer  & Agarwal,  2014).
Profitabilitas merupakan
kemampuan suatu perusahaan untuk mendapatkan  laba  keuntungan  dalam  suatu periode tertentu. Rasio ini mengukur kemampuan  perusahaan  dalam  mencari keutungan.  Rasio  ini  juga  memberikan ukuran  tingkat  efektivitas  dan  manajemen suatu  perusahaan.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh laba  yang  dihasilkan  dari  penjualan  dan pendapatan investasi.
Intinya adalah penggunaan rasio ini menunjukkan efisiensi perusahaan (Khasmir, 2014).
Dalam Literatur, (Altman,E, 1968), (Beaver,  1966),  (Xu,  Xiao,  Dang,  Yang,  & Yang,  2014),  (Ohlson,  1980),  (Hill et  al .,
1996), (Shumway, 2001) mendokumentasikan pentingnya rasio profitabilitas  dalam  memprediksi financial distress dan berpendapat bahwa perusahaan dengan profitabilitas yang tinggi  lebih  sedikit  peluangnya  terkena financial distress.
Rasio aktivitas  ( Activity  ratio ) adalah  rasio  keuangan  yang  mengukur bagaimana perusahaan secara efektif mengelola aktiva-aktivanya. Rasio ini digunakan  untuk  melihat  seberapa  besar tingkat aktiva tertentu yang dimiliki perusahaan  (Heri  &  Dheasey,  2018). Menurut  Anwar  (2019)  rasio  aktivitas adalah  rasio  yang  menunjukkan  tingkat aktivitas  perusahaan  dihubungkan  dengan pencapaian  penjualan  atau  total  aktiva yang  digunakan.  Rasio  aktivitas    ini  dapat dijadikan indikator kinerja manajemen menjelaskan  tentang  sejauh  mana  efisiensi dan efektivitas kegiatan operasi perusahaan yang  dilakukan  manajemen
(Harmono,  2017).
Salah satu analisis kinerja keuangan  dengan  menggunakan  informasi
PUTRI SYUHADA 1 , ISKANDAR MUDA 2 , RUJIMAN 3 /Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2018
laporan  arus  kas  adalah  analisis  rasio laporan  arus  kas.  Analisis  laporan  arus  kas ini  menggunakan  komponen  dalam  laporan arus  kas  dan  komponen  neraca  dan  laporan laba  rugi  sebagai  informasi  dalam  analisis rasio  (Meldawati  &  Ananda,  2005),  (M.  A. Aziz  &  Dar,  2006).  Perusahaan  yang memiliki  arus  kas  bebas  yang  tinggi  berarti memiliki  sumber  dana  untuk  melakukan aktivitas  operasinya  dan  belanja  modalnya seperti untuk melunasi pinjaman, memelihara kemampuan operasi perusahaan, membayar deviden dan melakukan investasi baru tanpa mengandalkan  sumber  pendanaan  lainnya.
Ukuran perusahaan merupakan suatu  skala  yang    dapat  mengklasifikasikan perusahaan besar dan kecil menurut berbagai  cara,  yaitu  total  aset  penjualan, nilai  pasar  saham,  dan  rata-rata  tiingkat penjualan  Machfoedz  (1994).  Sedangkan menurut  Brigham  dan  Houston  (2006) ukuran  perusahaan  adalah  skala  besar kecilnya perusahaan yang dapat diklasifikasikan  berdasarkan  berbagai  cara antara  lain  dengan  ukuran  pendapatan, total  asset  dan  total  ekuitas.  Kebangkrutan diperkirakan akan meningkat seiring dengan  meningkatnya  ukuran  perusahaan di  mana  ukuran  perusahaan  aset  diukur dengan  total  asset (Chancharat,  2008).
Pada penelitian sebelumnya terdapat  hasil  yang  berbeda-beda  antara pengaruh keuangan yang digunakan terhadap financial  distress. Likudiditas berpengaruh  negatif    terhadap financial distress seperti  penelitian  yang  dilakukan (Heri  &  Dheasey,  2018),  (Rani,  2017), (Sulastri  &  Zannati,  2018)(Rismawanti,
Sukarmanto,  &  Nurhayati,  2017),  (Rahayu &  Sopian,  2017),  (Turetsky  &  Mcewen, 2001), (Fathi & Jean-Pierre,  2001), berbeda  dengan  hasil  penelitian  (Aisyah, Kristanti,  &  Zultilisna,  2017),  (Abbas, 2011),  (Campbell,  J,  Hilscher,  &  J,  2008),
(Chiaramonte & Casu, 2017) yang menyatakan  likuiditas  berpengaruh  positif terhadap financial distress. Penelitian mengenai  rasio  leverage  juga  memiliki
hasil  yang  berbeda,  ada  penelitian  yang menyatakan  bahwa  leverage  berpengaruh negatif signifikan terhadap financial distress sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Heri  &  Dheasey,  2018), (Kristanti,  Rahayu,  &  Huda,  2016),  (Fathi &  Jean-Pierre,  2001),  dan  ada  yang menyatakan  bahwa  leverage  berpengaruh positif  terhadap financial  distress ,  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Rani,  2017),  (Sulastri  &  Zannati,  2018), (Rismawanti et  al .,  2017),  (Rahayu  & Sopian, 2017), (Lee, 2011), (Waqas & Md- Rus,  2018b),  (Avramov,  Chordia,  Jostova, &  Philipov,  2013),  (Parker,  Peters,  & Turetsky,  2002),  (Turetsky  &  Mcewen, 2001).  Untuk  rasio  profitabilitas  juga ditemukan  hasil  penelitian  yang  berbeda terhadap financial  distress ,  ada  hasil  yang menyatakan bahwa profitabilitas berpengaruh  negatif  terhadap financial distress sejalan  dengan  hasil  penelitian yang  dilakukan  oleh  (Heri  &  Dheasey, 2018),  (Rani,  2017),  (Nieddu  &  Statistics, 2014),  (Kristanti et  al .,  2016),  (Campbell, J et  al .,  2008), (Waqas & Md-Rus, 2018b) sedangkan  ada  juga  hasil  penelitian  yang menyatakan bahwa profitabilitas berpengaruh positif terhadap financial distress ,  hal  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  (Sulastri  &  Zannati, 2018)  (Aisyah  et  al.,  2017).  Untuk  rasio aktivitas juga ditemukan hasil yang berbeda-beda  seperti  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Heri  &  Dheasey,  2018), (Sulastri & Zannati,
2018) yang menyatakan bahwa rasio aktivitas berpengaruh  negatif  terhadap financial distress . Ditemukan juga hasil yang berbeda  pada  penelitian  (Alifiah,  2014) yang  menyatakan  bahwa  rasio  aktiftas berpengaruh positif terhadap financial distress .  Rasio  arus  kas    juga    memiliki hasil penelitian yang berbeda-beda terhadap financial  distress, seperti  yang dilakukan  oleh (Setyawati  &  Amelia, 2018) , (Shamsudin & Kamaluddin, 2015) , (Waqas & Md-Rus, 2018b) , (Charitou,  Neophytou,  &  Charalambous,
2004) menyimpulkan  bahwa  arus  kas berpengaruh  negatif  terhadap financial distress .    Hasil  penelitian  yang  dilakukan oleh (Tutliha & Rahayu, 2019)
menyimpulkan bahwa arus kas berpengaruh positif terhadap financial distress. Pada ukuran perusahaan ditemukan  hasil  penelitian  yang  berbeda pula, seperti yang dilakukan oleh (Chancharat,  2008)  yang  menyimpulkan bahwa ukuran perusahaan memiliki hubungan  yang  positif  terhadap financial distress , sedangkan penelitian yang dilakukan  oleh  (Parker et  al .,  2002),
(Kristanti et  al .,  2016),  (luqman,  Ul hassan,  Tabasum,  Khakwani,  &  Irshad, 2018a),  (Ohlson,  1980),  (Shumway,  2001), (Waqas  &  Md-Rus,  2018b)  meyimpulkan bahwa  ukuran  perusahaan  berpengaruh negatif  terhadap financial distress .
Pada  penelitian  terdahulu  tentang financial  distress (kesulitan  keuangan) banyak  menggunakan  arus  kas  operasi ( cash  flow  operation) untuk  melihat  arus kas  yang  dapat  menyebabkan  kesulitan keuangan.  Pada  penelitian  ini  digunakan arus  kas  bebas  ( free  cash  flow )  yang  lebih efektif  untuk  melihat  kinerja  keuangan yang  ada  pada  suatu  perusahaan.  Arus  kas bebas  merupakan  arus  kas  perusahaan yang tersisa yang digunakan untuk pembayaran deviden ataupun investasi perusahaan  lainnya.  Semakin  tinggi  nilai arus  kas  bebas  maka  semakin  baik  kinerja perusahaan  karena  perusahaan  memiliki cadangan  pendanaan  yang  tidak  hanya mengandalkan hutang. Dengan begitu diartikan perusahaan memiliki kinerja keuangan  yang  baik  sehingga financial distress dapat dihindari.
Penelitian  ini  didasari  pada  teori sinyal.  Dalam  teori  sinyal  tersebut  laporan keuangan dapat digunakan untuk memberikan  sinyal  positive  ( good  news ) atapun  sinyal  negative  ( bad  news )  kepada penggunanya.  Setelah  diketahui  penjelasan tentang  teori  sinyal  tersebut,  maka  peneliti memiliki  pendapat  bahwa  teori  sinyal berkaitan  dalam  menentukan  apakah  suatu perusahaan  memiliki  kinerja  yang  baik
sehingga dapat dikatakan perusahaan tersebut  dalam  keadaan  sehat  atau  tidak sehat.  Dari  informasi  keuangan  tersebut investor  ataupun  calon  investor  dapat menentukan  apakah  akan  ikut  berinvestasi pada  perusahaan  tersebut  atau  tidak,  jika informasi  mengenai  keadaan  perusahaan tidak  diketahui  maka  tidak  dapat  diprediksi mengenai gambaran adanya kegagalan ataupun keberhasilan pada perusahaan tersebut.

## Pengembangan  Hipotesis Pengaruh  Likuiditas  terhadap  Financial Distress
Rasio  likuiditas  adalah  rasio  yang menunjukkan kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban-kewajiban jangka  pendeknya.  Semakin  tinggi  angka pada rasio ini, menunjukkan bahwa perusahaan  semakun  liquid,  begitu  juga sebaliknya.  Dengan  begitu  kemungkinan terjadinya financial  distress diperusahaan tersebut  sangat  kecil.  Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  Heri  & Dheasey  (2018),  (Rani,  2017),  (Turetsky  & Mcewen,  2001)  dan  (Fathi  &  Jean-Pierre, 2001)  yang  menunjukkan  bahwa  likuiditas berpengaruh negatif terhadap kondisi financial distress. Berdasarkan  uraian tersebut, diajukan hipotesis penelitian sebagai  berikut:
H1  :  Likuiditas  berpengaruh  negatif dan signifikan  terhadap financial distress

## Pengaruh  Leverage  terhadap  Financial
Distress
Rasio leverage adalah rasio yang menunjukkan penggunaan hutang dan kemampuan  perusahaan  dalam  membayar hutang.  Semakin  tinggi  nilai  leverage  suatu perusahaan    maka  kemungkinan  terjadinya financial  distress juga  akan  semakin tinggi.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan penelitian yang dilakukan oleh Rani (2017), (Sulastri & Zannati, 2018), (Rismawanti  et  al.,  2017),  (Rahayu  & Sopian,  2017),  (Kristanti  et  al.,  2016), (Lee,  2011),  (Waqas  &  Md-Rus,  2018b), (Avramov et  al .,  2013),  (Parker  et  al., 2002)  dan  (Turetsky  &  Mcewen,  2001)
PUTRI SYUHADA 1 , ISKANDAR MUDA 2 , RUJIMAN 3 /Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2018
yang  menyatakan  bahwa  variabel  leverage terbukti  berpengaruh  positif  si  terhadap kondisi financial  distress .  Berdasarkan uraian tersebut, diajukan hipotesis penelitian  sebagai  berikut:
H2  :  Leverage  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap financial distress
Pengaruh
Profitabilitas terhadap Financial Distress Rasio
profitabilitas merupakan kemampuan suatu perusahaan untuk mendapatkan  laba  keuntungan  dalam  suatu periode  tertentu.  Semakin  meningkatnya keuntungan yang dicapai perusahaan, maka  akan  menunjukkan  kinerja  keuangan perusahaan  semakin  baik  sehingga  dengan begitu  perusahaan  akan  semakin  jauh  dari kondisi financial  distress .  Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Heri  &  Dheasey,  2018),  (Nieddu  & Statistics,  2014),  dan  (Kristanti et  al ., 2016),  (Campbell,  J et  al .,  2008),  (Waqas
&  Md-Rus,  2018b)  yang  menunjukkan bahwa  profitabilitas  berpengaruh  negatif dalam menentukan kondisi financial distress . Berdasarkan uraian tersebut, diajukan hipotesis penelitian sebagai berikut H3:  Profitabilitas  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap Financial Distress

## Pengaruh  Aktivitas  terhadap  Financial Distress
Rasio  aktivitas  adalah  rasio  yang menunjukkan  tingkat  aktivitas  perusahaan dihubungkan  dengan  pencapaian  penjualan atau  total  aktiva  yang  digunakan.    Semakin tinggi  angka  pada  rasio  ini,  menunjukkan bahwa tingkat aktivitas perusahaan semakin  tinggi  sehingga  dapat  dikatakan bahwa  perusahaan  dalam  keadaan  yang baik sehingga kemungkinan financial distress menurun,  begitu  juga  sebaliknya. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Heri  &  Dheasey,  2018), (Sulastri  &  Zannati,  2018),  (Maulida  et  al.,
2018)  yang  menunjukkan  bahwa  rasio aktivitas berpengaruh negatif terhadap financial distress . Berdasarkan  uraian
tersebut, penelitian ini mengajukan hipotesis  sebagai  berikut:
H4:  Aktivitas  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap Financial Distress

## Pengaruh  Arus  Kas    terhadap Financial Distress
Perusahaan  yang  memiliki  arus  kas yang  tinggi  bearti  memiliki  sumber  dana untuk melakukan aktivitas operasinya seperti untuk melunasi pinjaman, memelihara
kemampuan operasi
perusahaan, membayar deviden dan melakukan investasi baru tanpa mengandalkan  sumber  pendanaan  dengan cara  membandingkan  laporan  keuangan beberapa  periode  sehingga  dapat  diketahui perkembangan dan kecendrungannya (Carolina  &  Pratama,  2017).  Hal  ini sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Carolina  &  Pratama  (2017)  dan (Shamsudin & Kamaluddin, 2015), (Charitou et  al ., 2004), (Waqas & Md-Rus, 2018b)  yang  menunjukkan  bahwa  arus  kas berpengaruh  negatif  terhadap financial distress . Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini mengajukan hipotesis sebagai  berikut:
H5:  Arus  kas  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap Financial Distress

## Pengaruh  Ukuran  Perusahaan  terhadap
Financial Distress
Ukuran perusahaan merupakan suatu skala yang
dapat mengklasifikasikan  perusahaan  besar  dan kecil  menurut  berbagai  cara,  yaitu  total aset  penjualan,  nilai  pasar  saham,  dan rata-rata  tingkat  penjualan  Perusahaan dengan  ukuran  besar  memiliki  akses  lebih besar  dan  luas  untuk  mendapat  sumber pendanaan  dari  luar,  sehingga  untuk memperoleh pinjaman akan menjadi lebih  mudah  karena  dikatakan  bahwa perusahaan dengan ukuran besar
memiliki  kesempatan  lebih  besar  untuk memenangkan  persaingan  atau  bertahan dalam  industri  (Barnea  &  Rubin,  2010). Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  Rahayu  &  Sopian  (2017), (Parker et  al .,  2002),  (Kristanti et  al .,
2016),  (luqman et  al .,  2018),  (Waqas  & Md-Rus, 2018b) yang menunjukkan bahwa  ukuran  perusahaan  berpengaruh negatif signifikan terhadap kondisi financial  distress .  Berdasarkan  uraian tersebut, penelitian ini mengajukan hipotesis  sebagai  berikut:
H6: Ukuran Perusahaan berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap Financial Distress
Pengaruh  rasio  likuiditas,  leverage, aktivitas,  profitabilitas,  arus  kas  dan ukuran  perusahaan  secara  simultan terhadap  Financial Distress
Rasio keuangan  yang  terdiri  dari leverage,  aktivitas,  profitabilitas,  arus  kas dan  ukuran  perusahaan  adalah  salah  satu prediksi  utama financial  distress karena rasio  keuangan  dapat  mewakili  kondisi perusahaan (Beaver, 1966),  (Altman,
1968).  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  Heri  &  Dheasey  (2018) yang  menyatakan  bahwa  rasio  likuiditas, leverage,  aktvitas  dan  profitabilitas  secara simultan  berpengaruh  terhadap  prediksi financial  distress. Berdasarkan  uraian tersebut, penelitian ini mengajukan hipotesis  sebagai  berikut: H7:
Likuiditas, leverage,
aktivitas, profitabilitas, arus kas dan ukuran perusahaan  secara  simultan  berpengaruh terhadap Financial Distres.

## METODOLOGI  PENELITIAN
Populasi  dan  Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah  seluruh  perusahaan property dan real  estate yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  periode  2007  sampai dengan 2018 yang diperoleh melalui website www.idx.co.id .  Adapun  jumlah populasi  seluruh  perusahaan property dan real  estate yang  terdaftar  di  BEI  hingga tahun  2018  ada  sebanyak  54  perusahaan. Metode pengambilan sample yang digunakan  adalah  sampling  jenuh  (sensus).
Yaitu  semua  populasi  dalam  penelitian  ini dijadikan sampel. Analisis data menggunakan deskriptif statistik dan analisis  regresi  logistik  dengan  pengolahan menggunakan software Eviews 10.
Persamaan  regresi  logistik  yang  digunakan dalam  penelitian  ini,  adalah  :
P   :  Probabilitas  perusahaan  dengan  indeks financial  distress dan  non financial distress (variabel  dummy,  kategori  1 berarti perusahaan dalam kondisi financial  distress ,  sedangkan  karegori  0
yaitu  perusahaan  yang  tidak  dalam kondisi  ( financial distress)
β0:  Konstanta e: Error β1-6: Koefisien  Regresi
CR: Current Ratio DAR: Debt to asset ratio NPM: Net Profit Mragin TATO: Total Asset Turn Over FCF: Free Cash Flow SIZE  : Ukuran  Perusahaan
Tabel  1. Definisi  Operasional  Variabel Nama dan Jenis Variabel Definisi Parameter Skala (Interval dan rasio) Financial Distress (Y) Financial distress adalah kondisi  yang menggambarkan keadaan sebuah perusahaan yang sedang mengalami kesulitan  keuangan Variabel dummy,  1 jika perusahaan memiliki  laba negatif selama dua tahun atau lebih,  dan 0 jika  memiliki  laba positif selama dua tahun berturut-turut Nominal
PUTRI SYUHADA 1 , ISKANDAR MUDA 2 , RUJIMAN 3 /Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2018
Nama dan Jenis Variabel Definisi Parameter Skala (Interval dan rasio) Likuiditas ( Current Ratio ) Current ratio (CR) adalah rasio yang mengukur kemampuan perusahaan untuk membayar kewajiban lancar dan asset lancar Rasio Leverage ( debt to asset ratio ) Perbandingan antara hutang lancar dan hutang jangka panjang dan jumlah seluruh aktiva diketahui. Rasio ini  menunjukkan berapa bagian dari keseluruhan aktiva yang dibelanjai  oleh hutang Rasio Profitabilitas ( net Profit Margin) Rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perushaan dalam memperoleh laba atau keuantungan Rasio Rasio Aktivitas ( Total Asset Turn O ver ) Seberapa besar kemampuan perusahaan secara efektif mengelola aktivitas-aktivitasnya Rasio Arus Kas Bebas ( Free Cash Flow ) Rasio arus kas menghitung kemampuan arus kas bebas dibandingkan dengan total asset Rasio Ukuran Perusahaan ( Size) Ukuran perusahaan merupakan suatu skala yang dapat mengklasifikasikan perushaan besar dan kecil menurut berbagai cara Size = Ln (total asset) Rasio

## Model Penelitian
Model  penelitian  yang  digunakan  terlihat  sebagai  berikut  :

## Likuiditas (X1)
Leverage (X2)
Profitabilitas  (X3)
Aktivitas (X4)
Arus Kas  (X5)
Ukuran Perusahaan (X6)
Gambar  1. Model Penelitian
Berdasarkan  model  penelitian  diaras maka,  maka  variabel  independen  dalam penelitian ini adalah likuiditas (X1),
leverage (X2), profitabilitas (X3) ,
aktivitas (X4),  arus  kas    (X5),  ukuran perusahaan  (X6)  dan  variabel  dependennya adalah Financial Distress (Y).

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Analisa Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif digunakan untuk  mengetahui  deskripsi  suatu  data yang dilihat dari nilai minimum, maksimum,  rata-rata,  dan  standar  deviasi
berdasarkan  variabel  FD,  CR,  DAR,  NPM, TATO,  FCF  dan  SIZE.  Penelitian  ini menggunakan  program  olah  data  E-Views 10, sehingga didapat hasil penelitian statistik deskriptifnya seperti tabel dibawah  ini.
Tabel  2. Analisis  Statistik  Deskriptif
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dilihat bahwa  nilai  rata-rata financial  distress sebesar  0.26  dengan  standar  deviasi  0.44. Rata-rata  likuiditas  sebesar  2,82  dengan standar  deviasi  3.45.  Rata-rata  leverage sebesar  0.38  dengan  standar  deviasi  0.24. Rata-rata profitabilitas sebesar 1.18 dengan  standar  deviasi  6.67.  rata-rata Aktivitas  sebesar  0.20  degan  standar deviasi  0.13.  Rata-rata  arus  kas  sebesar 0.08  dengan  standar  deviasi  0.52.  Rata-rata ukuran  perusahaan  sebesar  28.35  dengan standar  deviasi  1.75.
Uji  Multikolinearitas Dalam penelitian ini, gejala multikolinearitas  dapat  dilihat  dari  nilai korelasi  antar  variabel  yang  terdapat  dalam matriks korelasi. Ghozali (2016) menyatakan  jika  antar  variabel  independen ada  korelasi  yang  cukup  tinggi,  yakni  di atas  0,9,  maka  hal  ini  merupakan  indikasi adanya multikolinearitas. Hasil uji multikolinearitas  dengan  menggunakan  E- Views  10  disajikan  pada  Tabel  3  dibawah ini.
Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Mean 0.269155 2.828102 0.378946 1.178446 0.201323 0.08464 28.34936 Maximum 1.000000 4.086000 3.450000 80.48000 1.702000 7.134800 31.67010 Minimum 0 0.01 0,0091 -5.190.000 0.001 -0.4016 21.36900 Std. Dev. 0.443957 3.450253 0.239072 6.672.207 0.130508 0.51919 1.754019 Observations 509 509 509 509 509 509 509
PUTRI SYUHADA 1 , ISKANDAR MUDA 2 , RUJIMAN 3 /Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2018

## Tabel  3 Uji  Multikolinearitas
Berdasarkan  tabel  diatas  hasil  pengujian multikolinearitas,  dapat  disimpulkan  bahwa tidak  terdapat  gejala  multikolinearitas  antar
variabel  independen.  Hal  ini  karena  nilai korelasi  antar  variabel  independen  tidak  lebih dari 0,9 (Ghozali, 2016)

## Analisis Regresi Logistik

## Menguji Kecocokkan Model Regresi Logistik terhadap Data dengan -2log-likelihood
Jika  statistik  -2log-likelihood  pada  model regresi  logistik  yang  menggunakan  satu  set variabel  bebas  lebih  kecil  dibandingkan  model yang  lebih  sederhana,  maka  model  regresi logistik  yang  menggunakan  satu  set  variabel
bebas  lebih  baik  dalam  hal mencocokkan data dibandingkan  model  yang  lebih  sederhana tersebut.  Hasil  Nilai -2  Log  likelihood disajikan  pada Tabel 4 dibawah ini
Tabel  4 Nilai -2 Log likelihood

## Tabel  5 Menguji  Model Fit
Nilai -2Loglikelihood Keterangan Awal Akhir 592,9003 410,8483
Adanya  penurunan nilai  antara  - 2LL awal  ( initial-2LL function )  dengan  nilai -2LL pada  langkah  berikutnya  ( -2LL akhir)  menunjukkan  bahwa  model  yang  dihipotesiskan fit dengan  data  (Ghozali,  2016). Penurunan  nilai  -2  log likelihood  menunjukkan  bahwa  model  penelitian  ini dinyatakan  fit, artinya  penambahan-penambahan  variabel bebas yaitu CR, DAR, NPM , TATO, FCF, SIZE  ke dalam model  logisitk  akan  memperbaiki  model fit dalam penelitian ini (model fit atau layak).
Berdasarkan  tabel  diatas,  penurunan nilai  -2  log  likelihood  menunjukkan  bahwa model  penelitian  ini  dinyatakan  fit,  artinya penambahan-penambahan  variabel bebas yaitu
CR, DAR, NPM, TATO, FCF, SIZE  ke dalam model  logisitk  akan  memperbaiki  model  fit dalam penelitian  ini  (model fit  atau layak).
Uji Kelayakan Model Regresi (Goodness of Fit Test)
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X1 1.000000 -0,222936 -0,026253 -0,11321 -0,063986 -0,002042 X2 -0,222936 1.000000 -0,072684 0.178538 0.041431 0.080035 X3 -0,026253 -0,072684 1.000000 0.150937 -0,016271 -0,027122 X4 -0,11321 0.178538 0.150937 1.000000 -0,055922 -0,079569 X5 -0,063986 0.041431 -0,016271 -0,055922 1.000000 0.090977 X6 -0,002042 0.080035 -0,027122 -0,079569 0.090977 1.000000 Hannan-Quinn criter. 0,857495 Deviance 410.8483 Restr. deviance 592.9003 Restr. log likelihood -296.4501
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s  Goodness of Fit Test. Model ini untuk menguji hipotesis nol bahwa bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model (tidak
ada  perbedaan  antara  model  dengan  data sehingga model dapat dikatakan fit). Hasil dari uji Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test ditampilkan  pada  tabel  6  dibawah  ini
Tabel 6 Hosmer and Lemeshow Test
Goodness-of-Fit Evaluation for Binary Specification Andrews and Hosmer-Lemeshow Tests Equation: UNTITLED
Date: 12/03/19   Time: 15:18
Grouping based upon predicted risk (randomize ties)
H-L Statistic 5.9873 Prob. Chi-S q(2) 0.0501 Andrews Statistic 6.5046
Berdasarkan  Tabel  6,  diketahui  nilai  Sig.  atau probabilitas  0,0501.  Perhatikan  bahwa  karena nilai  probabilitas,  yakni  0,0501  lebih  besar dibandingkan  tingkat  signifikansi,  yakni  0,05,
maka secara keseluruhan model telah memenuhi  persyaratan kelayakan model.

## Koefisien Determinasi (McFadden R-Squared)
Dalam regresi logistik, dapat digunakan statistik McFadden R-Squared untuk mengukur kemampuan model  regresi  logistik  dalam  mencocokkan  atau menyesuaikan data. Nilai R-Square digunakan untuk mengetahui  seberapa  besar  variabel-variabel  independen  mampu  menjelaskan  variabel  dependen. Tabel 7 menyajikan  nilai  statistik dari McFadden R-Squared .
Tabel 7 McFadded R-Squared M cFadden R- squared 0.307053 M ean dependent var 0.269155 S.D. dependent var 0.443957 S.E. of regression 0.355389 Berdasarkan Tabel 7,  nilai  statistik McFadden R-Squared 0,3070. Nilai tersebut
diinterpretasikan  sebagai  CR,  DAR,  NPM,
TATO,  FCF,  SIZE  dalam  mempengaruhi  FD sebesar  30,70%,  sisanya  69,30%  dijelaskan oleh variabel-variabel  atau faktor-faktor lain.
Pengujian Simultan (Omnibus Test)
Dalam  regresi  logistik,  pengujian  pengaruh secara  simultan  atau  bersama-sama  dilakukan menggunakan  uji omnibus  test .  Tabel  8 disajikan  hasil berdasarkan omnibus test .
Tabel 8 Omnibus Test LR  statistic 1.820.520      Avg. log likelihood -0.403584 Prob(LR statistic) 0.000000
Berdasarkan  Tabel  8,  diketahui  nilai Prob  (LR  statistic) adalah  0,000000  <  tingkat signifikansi  0,05,  maka  disimpulkan  CR, DAR,  NPM,  TATO,  FCF,  SIZE  secara bersama-sama  atau  simultan  berpengaruh signifikan  terhadap FD.

## Uji  Signifikansi  Pengaruh  Parsial  (Uji
Wald)
Dalam  regresi  linear,  baik  sederhana  maupun berganda,  uji digunakan  untuk  menguji signifikansi dari pengaruh parsial. Pada regresi logistik,  uji  signifikansi  pengaruh  parsial  dapat diuji  dengan  uji  Wald.  Dalam  uji  Wald, statistik  yang  diuji adalah statistik Wald ( Wald statistic ).  Nilai  statistik  dari  uji  Wald berdistribusi  chi-kuadrat.
PUTRI SYUHADA 1 , ISKANDAR MUDA 2 , RUJIMAN 3 /Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2018
Tabel 9  Uji  Signifikansi  Pengaruh Parsial Dependent Variable:  Y M ethod: M L - Binary Logit  (Newton-Raphson / M arquardt steps) Date: 12/03/19   Time: 15:13 Sample (adjusted): 11 648 Included observations: 509 after adjustments Convergence  achieved  after 8 iterations Coefficient covariance  computed using observed Hessian
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. X1 0.123777 0.042629 2.903597 0.0037 X2 -2.318230 0.722161 -3.210127 0.0013 X3 -3.147621 0.526486 -5.978543 0.0000 X4 -2.329376 1.309129 -1.779332 0.0752 X5 -3.315834 1.479188 -2.241658 0.0250 X6 -0.320923 0.068892 -4.658368 0.0000 C 9.473418 1.972340 4.803137 0.0000
Berdasarkan Tabel 9 diperoleh persamaan regresi logistik sebagai berikut:.
.
Berdasarkan Tabel 9, diketahui: Nilai koefisien  dari  CR  adalah  0,12,  yakni  bernilai positifdan  nilai Prob. dari CR adalah 0,0037 <
0,05, maka CR  berpengaruh  signifikan
terhadap FD. Nilai koefisien dari DAR adalah-
2,31,  yakni  bernilai  negatif,  dan  diketahui  nilai
Prob. dari  DAR  adalah  0,0013  <  0,05,
sehingga  DAR  berpengaruh  negatif  terhadap FD.
Nilai  koefisien  dari  NPM  adalah  -3,14,  yakni bernilai  negatifdan  diketahui  nilai  Prob. dari NPM  adalah  0,0000  <  0,05,  maka  NPM berpengaruh  signifikan  terhadap  FD.  Diketahui nilai  Prob. dari  TATO  adalah  0,0752  >  0,05, maka  TATO  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  FD.  Nilai  koefisien  dari  FCF  adalah  - 3,31,  yakni  bernilai  negatif,  dan  diketahui  nilai Prob. dari FCF adalah 0,0250 < 0,05, maka FCF berpengaruh  signifikan  terhadap  FD.  Nilai koefisien  dari  SIZE  adalah  -0,32,  yakni  bernilai negatif,  dan  diketahui  nilai  Prob. dari  SIZE adalah  0,0000  <  0,05,  maka  SIZE  berpengaruh signifikan  terhadap FD.

## PENGUJIAN HIPOTESIS
Hipotesis  1  :  likuiditas  berpengaruh  negatif dan signifikan terhadap financial distress
Hasil  pengujian  secara  parsial  (uji-t) menunjukkan bahwa current ratio (CR) berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap financial distress terbukti dengan nilai  sig variabel CR  adalah  0,0037  <  0,05.  Hal  ini  berarti ditolak.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketika
current  ratio meningkat  maka  akan  diikuti peningkatan terjadinya financial ditress , sebalikya ketika current  ratio menurun  maka  akan  diikuti penurunan  terjadinya financial  distress . Didalam perusahaan  dapat  terjadi  persediaan  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  taksiran  tingkat penjulan  sehingga  tingkat  perputaran  persediaan rendah dan menunjukkan adanya over investment pada  persediaan  tersebut.  Sedangkan  pada  akun piutang  usaha  terdapat  saldo  piutang  besar  yang sulit  untuk  ditagih.  Jika  piutang  usaha  dan persediaan  tersebut tidak bisa langsung digunakan untuk  memenuhi  kewajiban  lancarnya,  maka perusahaan  tersebut  dapat  mengalami  kesulitan dalam  memenuhi  kewajiban  lancarnya  yang  akan dikikuti  dengan  kesulitan  keuangan  yang  akan dihadapi  oleh  perusahaan.    Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  (Kristanti  et  al.,  2016),  (Maulida  et  al., 2018) yang menyatakan bahwa likuiditas berpengaruh  positif  terhadap financial  distress menyatakan  bahwa  likuiditas  berpengaruh  positif terhadap financial distress .
Hipotesis 2 : leverage berpengaruh positif dan signifikan terhadap financial distress
Hasil  pengujian  secara  parsial  Uji-t menunjukkan  bahwa debt  to  asset  ratio
berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap financial distress terbukti dengan nilai  sig variabel 0,0013  <  0,05.  Hal  ini  berarti ditolak.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  ketika debt  to  asset  ratio meningkat maka akan diikuti penurunan terjadinya financial ditress , sebalikya ketika debt to  asset  ratio menurun  maka  akan  diikuti peningkatan terjadinya financial distress . Perusahaan yang memiliki resiko gagal membayar
hutang atau debt ratio kecil belum tentu  terhindar dari  kondisi financial  distress ,  hal  ini  dapat disebabkan  perusahaan  menggunakan  hutang tersebut  untuk  pembelian  aset  yang  tidak produktif.  Penggunaan  hutang  yang  besar  oleh perusahaan  dapat  menjadi  efektif jika perusahaan dapat menggunakan asetnya yang dibiayai dengan hutang  secara  optimal  dan  tepat  sasaran,  Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh
(Kristanti  et  al.,  2016),  (Alifiah,  2014),  (Heri  &
Dheasey, 2018) yang menyatakan bahwa leverage berpengaruh negatif terhadap financial distress . Hipotesis 3 : Profitabilitas berpengaruh negatif dan signifikan terhadap financial distress
Hasil  pengujian  secara  parsial  Uji-t menunjukkan  bahwa Net  Profit  Margin (NPM) berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap financial distress terbukti dengan nilai  sig variabel 0,0000  <  0,05.  Hal  ini  berarti diterima. Net profit margin menunjukkan kemampuan perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  bersih  dari penjualannya  artinya semakin besar nilai net profit margin , maka mengindikasikan  bahwa perusahaan semakin  efektif  dalam  menghasilkan  laba,  namun semakin kecil nilai net profit margin mengindikasihkan  bahwa  perusahaan  tersebut tidak  efektif  dalam  menghasilkan laba. Dalam hal ini  dapat  disimpulkan  bahwa  ketika Net  Profit Margin (NPM)  meningkat  maka  semakin  kecil kemungkinan  perusahaan  tersebut  mengalami financial distress , begitu juga sebaliknya semakin menurun  nilai Net  Profit  Margin (NPM)  maka kemungkinan  perusahaan  mengalami financial distress semakin  meningkat.  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  (Kristanti  et  al.,  2016), (Rani,  2017),  (Waqas  &  Md-Rus,  2018b)  yang menyatakan  bahwa  profitabilitas  berpengaruh negatif terhadap financial distress.
Hipotesis  4  :  Aktivitas  berpengaruh  negatif dan signifikan terhadap financial distress
Hasil  pengujian  secara  parsial  Uji-t menunjukkan  bahwa Total  Asset  Turn  Over (TATO)  tidak  berpengaruh  terhadap financial distress terbukti  dengan  nilai  sig  variabel  0,0752 >  0,05.  Hal  ini  berarti ditolak.  Hal  ini menunjukkan  bahwa total  asset  turn  over tidak memiliki  pengaruh  didalam  memprediksi  kondisi financial  distress .  Dapat  dikatakan  bahwa  baik perusahaan  yang  memiliki  nilai total  asset  turn over yang  besar  maupun  kecil  dapat  mengalami kondisi financial  distress. Semakin  tinggi total aset  turn  over ,  menggambarkan  semakin  efektif total  aset  perusahaan  menghasilkan  penjualan, namun  biaya  yang  dikeluarkan  dalam  penjualan tersebut  juga  perlu  diperhatikan.  Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Aisyah  et
al.,  2017)  yang  menyatakan  bahwa Total  Asset Turn  Over  (TATO) tidak  berpengaruh  terhadap financial distress .
Hipotesis  5  :  Arus  Kas  berpengaruh  negatif dan signifikan terhadap financial distress
Hasil  pengujian  secara  parsial  Uji-t menunjukkan  bahwa Free  Cash  Flow  (FCF) berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap financial distress terbukti dengan nilai  sig variabel 0,0250  <  0,05.  Hal  ini berarti diterima. Hal ini menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  nilai free cash  flow maka  semakin  rendah  kemungkinan terjadinya financial distress , begitu juga sebaliknya. Free  Cash Flow (FCF) mewakili kas yang  tersisa  dari  aktivitas  operasional  bisnis yang dapat  digunakan  untuk  pembayaran  dividen, ekspansi,  ataupun  pelunasan  utang.  Semakin tinggi  nilai free  cash  flow yang  ada  pada  sutau perusahaan  menandakan  semakin  baik  kinerja perusahaan tersebut,  sehingga  kemungkinan terjadinya financial  distress semakin  menurun, begitu  juga  sebaliknya  semakin  rendah  nilai free cash  flow menandakan  kemungkinan  terjadinya financial  distress semakin  tinggi.  Hal  ini  sejaln dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Setyawati &  Amelia,  2018),  (Shamsudin  &  Kamaluddin, 2015)  yang  menyatakan  bahwa  arus  kas berpengaruh negatif terhadap financial distress . Hipotesis 6 : Ukuran Perusahaan berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap  financial distess
Hasil  pengujian  secara  parsial  Uji-t menunjukkan  bahwa Ukuran Perusahaan (Size) berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap financial distress terbukti dengan nilai  sig variabel 0,0000  <  0,05.  Hal  ini berarti diterima. Hal ini menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  nilai  ukuran perusahaan ( size ) maka semakin rendah kemungkingan  perusahaan  mengalami financial distress ,  begitu  juga  sebaliknya  semakin  rendah nilai  ukuran  perusahaan  ( size )  maka  semakin besar kemungkinan perusahaan tersebut mengalami financial  distress .  Perusahaan  yang besar  cenderung  memiliki  kondisi  yang  lebih
PUTRI SYUHADA 1 , ISKANDAR MUDA 2 , RUJIMAN 3 /Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2018
stabil.  Kondisi  tersebut  menjadi  penyebab  atas naiknya  harga  saham  perusahaan di pasar modal. Investor  memiliki  ekspektasi  yang  besar terhadap perusahaan besar. Peningkatan permintaan saham perusahaan akan dapat memacu pada peningkatan harga  saham dipasar modal. Peningkatan tersebut menunjukkan bahwa perusahaan dianggap memiliki  “nilai”  yang  lebih  besar.  Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (luqman et al.,  2018b),  dan  (Waqas  & Md-Rus, 2018b) yang menyatakan bahwa ukuran perushaan berpengaruh negatif terhadap kondisi financial distress .
Hipotesis 7 : Likuiditas, leverage, profitabilitas,  aktivitas,  arus  kas,  ukuran perusahaan  berpengaruh  s ecara  simultan terhadap financial distress
Hasil  pengujian  secara  simultan  (Uji  F) menunjukkan
bahwa Likuiditas, leverage,profitabilitas,  aktivitas,  arus  kas  dan ukuran perusahaan secara bersama-sama berpengaruh  terhadap financial  distress terbukti dengan  nilai  sig  variabel  0,000000  <  tingkat signifikansi  0,05.  Dalam  penelitian-penelitian yang  dilakukan  banyak  yang  nyatakan  bahwa rasio-rasio  keuangan  dapat  memprediksi  keadaan financial  distress .  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Heri  &  Dheasey, 2018) yang menyatakan bahwa likuiditas, leverage,  profitabilitas,  aktivitas,  arus  kas  dan ukuran  perusahaan  secara  simultan  berpengaruh terhadap financial distress.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  secara serempak  likuiditas,  leverage,  profitabilitas, aktivitas, arus kas, ukuran perusahaan berpengaruh terhadap financial distress . Secara  parsial  likuditas  berpengaruh  positif dan  signifikan  terhadap financial  distress , leverage  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap financial distress , profitabilitas berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap financial  distress ,  aktivitas  tidak  berpengaruh terhadap financial distrees , arus kas berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap financial  distress ,  dan  ukuran  perusahaan berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap financial  distress pada  perusahaan property dan real  estate yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  pada tahun  2007-2018.
KONTRIBUSI PENELITIAN
Penelitian ini akan berkontribusi untuk memberikan  masukan  kepada  para  investor tentang faktor-faktor yang mempengaruhi financial  distress pada  perusahaan property dan real  estate yang  ada  di  Bursa  Efek Indoneisa  (BEI),  sehingga  para  investor  dapat mengetahui  mana  perusahaan  yang  sehat  dan tidak  sehat,  dan  mana  perusahaan  yang memiliki  kinerja  yang  baik,  sehingga  para investor  tidak  akan  salah  dalam  mengambil keputusan.

## DAFTAR  PUSTAKA
Abbas,  Q.  (2011).  Predicting  Bankruptcy  in Pakistan. Theoretical and Applied Economics , 18 (9), 103–128.
Aisyah,  N.  N.,  Kristanti,  F.  T.,  &  Zultilisna, D.  (2017).  Pengaruh  Rasio  Likuiditas, Rasio  Aktivitas,  Rasio  Profitabiltas,  dan Rasio Leverage Terhadap Financial
Distress  (  Studi  Pada  Perusahaan  Tekstil Dan  Garmen  Yang  Terdaftar  Di  Bursa Efek  Indonesia  Tahun  2011-2015  ). E- Proceeding  Of  Management , 4 (1),  411–
419.
Alifiah,  M.  N.  (2014).  Prediction  of  Financial Distress  Companies  in  the  Trading  and Services Sector in Malaysia Using Macroeconomic  Variables. Procedia  - Social  and  Behavioral  Sciences , 129 , 90–98.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.03.
652
Altman.  (1968).  Financial  ratios,  discriminant analysis  and  the  prediction  of  corporate banktuptcy. The  Journal  of  Finance , xcv (9), 561–572.
Amarilla,  U.,  Nurcholisah,  K.,  &  Sofianty,  D. (2016).  Pengaruh  Arus  Kas  Operasi  dan Ukuran  Perusahaan  Terhadap  Financial Distress  (  Studi  Empiris  Pada  Perusahaan Pertambangan  Batubara  yang  Terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  Tahun 2014-2016  ). Prosiding  Akutansi , 3 , 166–172.
Arlov,  O.,  Rankov,  S.,  &  Kotlica,  S.  (2011). Cash Flow in Predicting Financial
Distress  and  Bankruptcy  Faculty  of Business  Studies  2  Use  of  Cash  Flow  as
Predictor to Failing Business 3 Description and Environment
of.
Advances  in  Environmental  Science and
Energy Planning , 88–93.
Avramov,  D.,  Chordia,  T.,  Jostova,  G.,  &
Philipov,  A.  (2013).  Anomalies  and financial  distress. Journal  of  Financial
Economics , 108 (1), 139–159. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2012.10. 005 Aziz,  A.,  &  Lawson,  G.  H.  (2015). Reporting and Models : Testing Financial
Hypotheses . 18 (1), 55–63.
Aziz,  M.  A.,  &  Dar,  H.  A.  (2006).  Predicting corporate  bankruptcy:  Where  we  stand? Corporate  Governance , 6 (1),  18–33.
https://doi.org/10.1108/14720700610649
436
Bandyopadhyay, A. (2006).
Predicting probability  of  default  of  Indian  corporate bonds: logistic and Z-score model approaches. Journal  of  Risk  Finance ,
7 (3),
255–272. https://doi.org/10.1108/15265940610664
942
Barnea,  A.,  &  Rubin,  A.  (2010).  Corporate
Social Responsibility as a Conflict
Between Shareholders. Journal of Business
Ethics , 97 (1), 71–86. https://doi.org/10.1007/s10551-010- 0496-z
Bauer,  J.,  &  Agarwal,  V.  (2014).  Are  hazard models  superior  to  traditional  bankruptcy prediction  approaches?  A  comprehensive test. Journal  of  Banking  and  Finance , 40 (1),
432–442. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.1
2.013
Beaver,  W.  .  (1966).  Financial  Ratios  as Predictors  of  Failure. Beaver , 4 (1966),
71–111.
Bhagat,  S.,  Moyen,  N.,  &  Suh,  I.  (2005). Investment and internal funds of distressed  firms. Journal  of  Corporate
Finance , 11 (3), 449–472. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2004.0 9.002
Biddle,  G.  C.,  Ma,  M.  L.  Z.,  &  Song,  F.  M.
(2016). Accounting  Conservatism  and
Bankruptcy Risk School of Administrative Studies Accounting Conservatism  and  Bankruptcy  Risk
Abstract .
Brealey,  R.  A.,  Myers,  S, C., & F., A. (2011).
Principles  of  Corporate  Finance (10th ed.). McGraw.
Campbell,  J,  Y.,  Hilscher,  J.,  &  J,  S.  (2008).
In  Search  of  Distress  risk. The Journal of Finance , 10 (1_suppl), 13–13. https://doi.org/10.1016/s1474-
51511160054-6
Carolina,  V.,  &  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 Maranatha , Vol. 9 (November),  137–145. Chancharat, N. (2008). University of
Wollongong Thesis Collection An
empirical analysis of financially distressed  Australian  companies :  the application  of  survival  analysis  Nongnit Chancharat . Charitou, A., Neophytou, E., &
Charalambous,  C.  (2004).  Predicting corporate  failure:  empirical  evidence  for the  UK. European  Accounting  Review , 13 (3),
465–497. https://doi.org/10.1080/09638180420002 16811 Chen,  K.  C.  W.,  &  Lee,  C.-W.  J.  (1993). Financial Ratios and Corporate Endurance:  A  Case  of  the  Oil  and  Gas Industry. Contemporary Accounting Research , 9 (2), 667–694. https://doi.org/10.1111/j.1911-
3846.1993.tb00903.x
Chiaramonte,  L.,  &  Casu,  B.  (2017).  Capital and  liquidity  ratios  and  financial  distress. Evidence  from  the  European  banking industry. British  Accounting  Review , 49 (2),
138–161. https://doi.org/10.1016/j.bar.2016.04.001
Curry,  K.,  &  Banjarnahor,  E.  (2018).
Financial Distress Pada Perusahaan
Sektor  Properti  Go  Public  di  Indonesia. Seminar  Nasional  Pakar  1 ,  (Buku  2),
PUTRI SYUHADA 1 , ISKANDAR MUDA 2 , RUJIMAN 3 /Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2018
207–221. Erdogan, A. (2013). Applying Factor Analysis  on  the  Financial  Ratios  of
Turkey’s  Top  500  Industrial  Enterprises. International  Journal  of  Business  and
Management , 8 (9), 134–139. https://doi.org/10.5539/ijbm.v8n9p134
Fathi,  E.,  &  Jean-Pierre,  G.  (2001).  Financial distress  and  corporate  governance:  an empirical analysis. Corporate
Governance:  The  International  Journal of  Business  in  Society , 1 (1),  15–23. Retrieved from http://dx.doi.org/10.1108/147207001103 89548 Garcia-Appendini, E. (2018). Financial distress  and  competitors’  investment.
Journal of Corporate Finance , 51 (September 2017), 182–209. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2018.0 6.003 Ghozali. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete  Dengan  Program  IBM
SPSS  23 .  Semarang:  Badan  Penerbit Universitas  Diponegoro.
Gilbert,  L.  R.,  Menon,  K.,  &  Schwartz,  K.  B.
(1990).  Predicting  Bankruptcy  for  Firms in Financial Distress. Journal of Business  Finance  &  Accounting , 17 (1), 161–171.  https://doi.org/10.1111/j.1468- 5957.1990.tb00555.x
Heri,  S.,  &  Dheasey,  A.  (2018). Financial Ratio  Analysis  For  Predicting  Financial
Distress Conditions (Study on Telecommunication Companies Listed In Indonesia  Stock  Exchange  Period 2010- 1016) . Vol 4 No 4 (3), 1–18. https://doi.org/10.3995/jstroke.10427
Hidayat,  M.  A.,  &  Meiranto,  W.  (2014).
Prediksi  Financial  Distress  Perusahaan
Manufaktur Di Indonesia. Prediksi Financial Distress Perusahaan Manufaktur Di Indonesia , 3 (3), 538–548. Hill,  N.  thoerley,  Perry,  S.  E.,  &  Andes,  S. (1996).  Evaluating  Firms  İn  Financial Distress-  An.pdf. Journal  of  Applied
Bussiness Research , 12 (doi :
10.19030/jabr.v12i3.5804),  60–71.
Hu,  H.,  &  Sathye,  M.  (2015).  Predicting
financial  distress  in  the  Hong  Kong growth  enterprises  market  from  the perspective of financial sustainability. Sustainability  (Switzerland) , 7 (2),  1186– 1200. https://doi.org/10.3390/su7021186
Ijaz,  M.  S.,  Hunjra,  A.  I.,  Hameed,  Z.,  & Maqbool,  A.  (2013).  Assessing  the financial failure using Z-Score and current  ratio:  A  case  of  sugar  sector listed companies of  Karachi  Stock Exchange. Economic  Policy ,  (2116),  0– 33.
https://doi.org/10.1227/01.NEU.0000349 921.14519.2A
Jones,  S.,  &  Peat,  M.  (2014).  Predicting Corporate  Bankruptcy  Risk  in  Australia: A  Latent  Class  Analysis. Journal  of
Applied Management
Accounting
Research , 12 (1),  13–25.  Retrieved  from https://search.ebscohost.com/login.aspx? direct=true&db=bth&AN=96300416&sit e=ehost-live
Kristanti,  F.  T.,  Rahayu,  S.,  &  Huda,  A.  N. (2016).  The  Determinant  of  Financial Distress  on  Indonesian  Family  Firm. Procedia  -  Social  and  Behavioral Sciences , 219 , 440–447. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.05.
018
Lee,  S.  (2011).  Moderating  effects  of  capital intensity  on  the  relationship  between leverage  and  financial  distress  in  the U.S.  restaurant  industry. Journal  of Hospitality Financial Management , 19 (1),
127–127. https://doi.org/10.1080/10913211.2011.1
0653905
Liana,    deny  &  sutrisno.  (2014).  Analisis
Rasio  Keuangan  Untuk  Memprediksi Kondisi  Financial  Distress  Perusahaan Manufaktur Jakarta. Jurnal Studi
Manajemen Dan Bisnis , 1 (1), 52–62. López-Gutiérrez,  C.,  Sanfilippo-Azofra,  S.,  & Torre-Olmo, B. (2015). Investment decisions of companies in financial distress. BRQ Business Research Quarterly , 18 (3), 174–187. https://doi.org/10.1016/j.brq.2014.09.001
Luoma,  M.,  &  Laitinen,  E.  (1991).  Survival
analysis  as  a  tool  for  company  failure prediction. Omega , 19 (6),  673–678. https://doi.org/10.1016/0305- 0483(91)90015-L
luqman,  R.,  Ul  hassan,  M.,  Tabasum,  S., Khakwani,  M.  S.,  &  Irshad,  S.  (2018a). Probability of  financial  distress  and proposed adoption of corporate governance  structures:  Evidence  from Pakistan. Cogent Business and Management , 5 (1), 1–14. https://doi.org/10.1080/23311975.2018.1 492869
luqman,  R.,  Ul  hassan,  M.,  Tabasum,  S., Khakwani,  M.  S.,  &  Irshad,  S.  (2018b).
Probability of  financial  distress  and proposed adoption of corporate governance  structures:  Evidence  from
Pakistan. Cogent Business and Management , 5 (1), 1–14. https://doi.org/10.1080/23311975.2018.1 492869 Mahtani,  U.  S.,  &  Garg,  C.  P.  (2018).  An analysis  of  key  factors  of  financial distress  in  airline  companies  in  India using fuzzy AHP
framework.
Transportation  Research  Part  A:  Policy and  Practice , 117 (August  2018),  87– 102.
https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.08.016
Manab,  N.  A.,  Theng,  N.  Y.,  &  Md-Rus,  R.
(2015).  The  Determinants  of  Credit  Risk in  Malaysia. Procedia  -  Social  and Behavioral  Sciences , 172 (October), 301–
308.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.01.
368
Mandelker,  G.  N.,  &  Rhee,  S.  G.  (1984).  The
Impact  of  the  Degrees  of  Operating  and Financial  Leverage  on  Systematic  Risk of  Common  Stock. The  Journal  of
Financial  and  Quantitative  Analysis , 19 (1), 45.
https://doi.org/10.2307/2331000
Maulida,  I.  S.,  Moehaditoyo,  S.  H.,  & Nugroho,  M.  (2018).  Analisis  Rasio Keuangan  Untuk  Memprediksi  Financial Distress  Pada  Perusahaan  Manufaktur Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia 2014-2016. Jurnal  Ilmiah  Administrasi
Bisnis  Dan  Inovasi , 2 (1),  179–193. https://doi.org/10.25139/jai.v2i1.1149 Meldawati,  &  Ananda,  F.  (2005). Mengukur Kinerja Keuangan Pada Pt .
Nieddu,  L.,  &  Statistics,  A.  (2014).  a Quantitative  Analysis  of  Trigger  Factors Influencing  Companies  Failure  in  Italy.
European  Scientific  Journal , 10 (10),  1–
16.
Ohlson,  J.  A.  (1980).  Financial  Ratios  and  the Probabilistic  Prediction  of  Bankruptcy. Journal  of  Accounting  Research , 18 (1), 109. https://doi.org/10.2307/2490395
Parker,  S.,  Peters,  G.  F.,  &  Turetsky,  H.  F.
(2002). Corporate governance and corporate  failure:  A  survival  analysis. Corporate Governance: The International  Journal  of  Business  in Society , 2 (2), 4–12. https://doi.org/10.1108/14720700210430 298
Permana,  R.  K.,  Ahmar,  N.,  &  Djadang,  S.
(2017).  Prediksi  Financial  Distress  Pada Perusahaan  Manufaktur  Di  Bursa  Efek Indonesia. Esensi:  Jurnal  Bisnis  Dan
Manajemen , 7 (2), 149–166. https://doi.org/10.15408/ess.v7i2.4797
Platt,  H.  D.,  &  Platt,  M.  B.  (2007).  Predicting corporate  financial  distress:  Reflections on  choice-based  sample  bias. Journal  of Economics and Finance , 26 (2), 184–199. https://doi.org/10.1007/bf02755985
Rahayu,  W.  P.,  &  Sopian,  D.  (2017). Pengaruh  Rasio  Keuangan  Dan  Ukuran Perusahaan  Terhadap  Financial  Distress (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Food and  Beverage  Di  Bursa  Efek  Indonesia). Competitive  Jurnal  Akuntansi  Dan Keuangan , 1 (2). Retrieved from http://jurnal.umt.ac.id/index.php/competi
tive/article/view/240
Rani,  D.  R.  (2017).  Pengaruh  Likuiditas,
Leverage,  Profitabilitas,  Agency  Cost, dan Sales Growth Terhadap Kemungkinan Terjadinya Financial
Distress  (Studi  Empiris  Pada  Perusahaan Manufaktur  Yang  Terdaftar  di. Jom Fekon , 4 (1), 3661–3675.
Rismawanti, R., Sukarmanto, E., &
Nurhayati.  (2017). Pengaruh  Likuiditas  ,
PUTRI SYUHADA 1 , ISKANDAR MUDA 2 , RUJIMAN 3 /Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2018
Sales  Growth  dan  Leverage  dalam
Memprediksi  Kondisi  Financial Distress .
3 (1), 1–7.
Setyawati,  I.,  &  Amelia,  R.  (2018).  The  Role of  Current  Ratio,  Operating  Cash  Flow and  Inflation  Rate  in  Predicting  Financial Distress: Indonesia Stock Exchange.
Jurnal Dinamika Manajemen , 9 (2), 140– 148. https://doi.org/10.15294/jdm.v9i2.14195 Shamsudin,  A.,  &  Kamaluddin,  A.  (2015).
Impending  Bankruptcy:  Examining  Cash Flow  Pattern  of  Distress  and  Healthy Firms. Procedia Economics and Finance , 31 (15), 766–774.
https://doi.org/10.1016/s2212-
5671(15)01166-1 Shumway,  T.  (2001).  Forecasting  bankruptcy more  accurately  A  simple  hazard  model.
The Journal of Business , 74(1) (doi:10.1086/jb.2001.74. issue-1),
101–124.
Sirait,  S.  (2016).  Analisis  Rasio  Keuangan
Untuk  Memprediksi  Financial  Distress
Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  2014- 2016.
Sulastri,  E.,  &  Zannati,  R.  (2018). Prediksi financial distress dalam  mengukur
kinerja  perusahaan  manufaktur . 1 (1), 27–36.
Tjong,  A.  W.,  &  Lusmeida,  B.  H.  (2013). The Impact  of  Liquidity,  Profitability  And Activity  Ratio  To  The  Probability  of Default  For  Banking  Companies  Listed In  Indonesia  Stock  Exchanges  For  The Period 2006 to 2012 . 164–168.
Turetsky,  H.  F.,  &  Mcewen,  R.  A. (2001). An empirical  investigation  of  firm  longevity:
A  model  of  the  Ex  Ante  predictors  of financial  distress. Review  of  Quantitative Finance  and  Accounting , 16 (4),  323–
343.
https://doi.org/10.1023/A:101129142507 5
Tutliha,  Y.  S.,  &  Rahayu,  M.  (2019).
Pengaruh  Intangible  Asset  ,  Arus  Kas Operasi Dan Leverage Terhadap
Financial Distress . 2 (1), 95–103.
Waqas,  H.,  &  Md-Rus,  R.  (2018a).  Predicting financial  distress:  Applicability  of  O- score  model  for  Pakistani  firms. Business and Economic Horizons , 14 (2), 389–401. https://doi.org/10.15208/beh.2018.28
Waqas,  H.,  &  Md-Rus,  R.  (2018b).  Predicting financial distress: Importance of accounting and firm-specific market variables  for  Pakistan’s  listed  firms.
Cogent Economics and Finance , 6 (1), 1–
16.
https://doi.org/10.1080/23322039.2018.1
545739
Ward,  J.  T.  (1994).  Cash  Flow  Information And The Prediction Of Financially Distressed  Mining,  Oil  And  Gas  Firms:
A Comparative Study. Journal  of Applies  Bussines  Research , Vol  10  No , 78–86.
https://doi.org/https://doi.org/10.19030/ja br.v10i3.5927
Xu,  W.,  Xiao,  Z.,  Dang,  X.,  Yang,  D.,  &
Yang, X. (2014). Financial ratio selection  for  business  failure  prediction using  soft  set  theory. Knowledge-Based Systems , 63 , 59–67. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2014.03.
007