## Analisis Perbandingan Model Prediksi Financial Distress pada Sub Sektor
Textile dan Garment
Agil Krisna Rivanda 1 , Ade Imam Muslim 2
Prodi S1 Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Ekuitas, Bandung, Indonesia 1
Program Doktor Ilmu Ekonomi Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia 2
Abstract. The aims of this study is to identify the variables used in financial distress prediction dominantly and to identify  the  best  accuraction  and  clasification  from  the  financial  distress  prediction  models.  The  objects  are  15 textile and garment companies listed in Indonesia Stock Exchange since 2010 to 2018 using logistic regression and multiple  discriminant  analysis  methods.  The  variables  used  financial  ratios  indicators  from  the  aspects  of  the operation capacity, liquidity, profitability, solvency, asset management capacity and growth capacity. The results of the  study  suggest  that  the  model  based  on  a  logit  function  out  performs  the  classification  accuracy  of  the discriminant  model.  The  classification  power  created  by  logistic  regression  was  85.92%  while  the  classification power  created  by  multiple  discriminant  analysis  was  83.70%.  The  best  accuracy  came  from  logistic  regression models with 71 from 71 observations predicted fall into health firm category were classified correctly (100%), and 19 from 64 textile and garment companies repondends predicted fall into financial distress category were classified correctly  (70,30%).  The  most  significant  predictors  of  impeding  firms  failure  appear  to  be  debt  to  equity  ratio, return on assets ratio, return on equity ratio and working capital to total assets.
Keywords. Financial distress prediction; Financial ratio; Logistic regression; Multivariate discriminant analysis.
Abstrak .  Penelitian  ini  untuk  mengidentifikasi  variabel  yang  digunakan  dalam  prediksi financial  distress secara dominan  dan  untuk  mengidentifikasi  akurasi  dan  klasifikasi  terbaik  dari  model prediksi  financial  distress .  Objek penelitian  sebanyak  15  perusahaan textile dan garment di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2010  hingga  2018 menggunakan  metode  analisis  regresi  logistik  dan  analisis  diskriminan.  Variabel  yang  digunakan  adalah  indikator rasio  keuangan  dari  aspek  kapasitas  operasi,  likuiditas,  profitabilitas,  solvabilitas,  kapasitas  pengelolaan  aset  dan kapasitas  pertumbuhan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  regresi  logistik  lebih  baik  dari  pada  model diskriminan.  Kekuatan  klasifikasi  yang  dihasilkan  dari  regresi  logistik  adalah  85,92%  sedangkan  kekuatan klasifikasi  yang  dihasilkan  dari  diskriminan  adalah  83,70%.  Akurasi  terbaik  diperoleh  dari  model  regresi  logistik dengan 71 observasi dari 71 observasi yang diprediksi masuk kategori perusahaan non financial distress tergolong benar  (100%),  dan  19  dari  64  observasi  perusahaan textile dan garment yang  diprediksi  masuk  kategori financial distress tergolong benar (70,30% ). Variabel prediktor paling signifikan dari model prediksi financial distress adalah debt to equity ratio, return on assets ratio, return on equity ratio and working capital to total assets .
Kata kunci. Analisis Diskriminan; Prediksi Financial Distress; Rasio Keuangan; Regresi Logistik.
Corresponding Author. Email: akraagil@gmail.com 1 , imemmuslim81@gmail.com 2 . How to Cite This Article. Rivanda, A. K. & Muslim, A. I. (2021). Analisis Perbandingan Model Prediksi Financial Distress pada Sub Sektor Textile dan Garment. Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan, 9 (3), 485-500. History of article. Received: Agustus 2021, Revision: Oktober 2021, Published: Desember 2021 Online ISSN: 2541-061X.Print ISSN: 2338-1507. DOI: 10.17509/jrak.v9i3.32450 Copyright©2019. Published by Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan. Program Studi Akuntansi. FPEB. UPI

## PENDAHULUAN
Berbagai penelitian telah dikembangkan untuk  memprediksi  kondisi financial distress perusahaan  pada  berbagai  negara  sebagai early warning system dalam rangka memitigasi  risiko  (Mahtani  &  Garg,  2018). Penelitian  telah  dilakukan  melalui  berbagai model  statistika,  Beaver  (1966)  analisis univariat,  model  analisis multivariate skor  Z dan  model Zeta (Altman  1968;  Altman  et  al.
1977),  Foster  (1971),  Springate  (1978),  dan Jeffrey  S.  Grover  (2001),  menjadi  paradigma teknik  statistika Multivariate  Discriminan
Analysis. Sementara Ohlson (1980), Zmijewski  (1983)  mengemukakan  formula dan  teknik  pemilihan  sampel  yang  berbeda menggunakan  metodologi multinomial  logit . Seperti  dikemukakan  di  atas,  penelitian prediksi  kondisi financial distress sebagai early  warning  system oleh  (Altman  1968;
Altman et  al.  1977),  Foster (1971), Springate (1978),  Jeffrey  S.  Grover  (2001),  (Ohlson, 1980),  dan  Zmijewski  (1983).  Hasil  dari beberapa  penelitian  menyimpulkan  bahwa berbagai model statistika yang dikembangkan mampu  dalam  memprediksi  kondisi financial distress.
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 financial  distress adalah  perusahaan  yang mampu  menunjukkan  kinerja  keuangan  yang baik yang dapat dilihat dari rasio keuangannya (Kristanti et al., 2016)
(Jaffari,  2017)  mengemukakan  terdapat banyak  model  dalam  memprediksi financial distress yang  secara  garis  besar  terbagi  ke dalam  3  kategori  diantaranya Statistical methods , Artificial Intelligence Expert Models dan Theoritical  Models .  Jenis-Jenis  model prediksi financial  distress terangkum  dalam tabel berikut :
Tabel 1. Jenis-Jenis Model yang Digunakan dalam Memprediksi Financial Distress Perusahaan
Jenis – Jenis
Model Prediksi
Kebangkrutan a. Statistical  Methods (  Fokus  terhadap  gejala kesulitan  keuangan  dimana  sumber  informasi sebagian besar didapatkan dari laporan keuangan perusahaan) 1. Univariate Analysis 2. Linier Probability Model 3. Discriminant Analysis (MDA) 4. Logistic Regression Model 5. Combination of MDA and Logistic Regression 6. Probit Model 7. Cumulative SumProcedure 8. Partial Adjustment Processes b. Artificial  Intelligence  Expert  Model  (AIES) (Fokus  terhadap  intelegensia  manusia  yang  di aplikasikan  untuk  pemecahan  masalah  dan biasanya  merupakan multivariate  in  nature dimana  informasi  dihasilkan  dari  laporan keuangan perusahaan. 1. Recrusively Partitioned Trees 2. Case Based Reasoning
3. Neural Networks
4. Genetic Algorithms
5. Rough Set Models
c. Theoritical  Models (Fokus  terhadap  kegagalan
keuangan  dimana multivariate  in  nature dan argumen  teori  digunakan  untuk  membangun model  prediksi  dan  menggunakan  teknik statistik untuk memberikan. 1. Entropy theory 2. Gambler Ruin Theory
3. Cash Management Theory
4. Credit Risk Theory
Sumber: Jaffari, Asad Ali dan Zeeshan Ghafoor. 2017. Reasearch Journal of Finance and Accounting  ISSN 2222- 1697 (Paper) ISSN 2222-2847 (Online) Vol 8 N0. 3 p. 81-100 : “ Predicting Corporate Bankruptcy in Pakistan A Comparative Study of Multiple Discriminant Analysis (MDA) and Logistic Regression”.
Awal financial distress dan kebangkrutan  kembali  ke  tahun  1960-an  di Beaver (1966) analisis
univariat.
Pengamatan  variabel  keuangan  meletakkan dasar  untuk  studi  kebangkrutan  modern. Keputusan tentang suara keuangan perusahaan  berdasarkan  analisis  univariat menjadi subjek yang paling banyak dikritik. Meningkatnya jumlah suara kritis memunculkan kebutuhan untuk mengembangkan beberapa teknik
multivariat.  Dalam  hal  ini,  (Altman  I Edwarrd,  1968)  menggunakan Multivariate Discriminant Analysis (MDA) untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan manufaktur  di  Amerika  Serikat.  Altman (1968)  menunjukkan  keunggulan  MDA dibandingkan  analisis  univariat tradisional sehingga  MDA  dapat  mempertimbangkan masing-masing  variabel  secara  bersamaan serta mengurangi jumlah mereka (Mihalovič, 2016).
Namun, seperti yang dilaporkan (Eisenbes,  1977)  MDA  memiliki  beberapa kelemahan  statistik  sehingga  sulit  untuk diterapkan.  (Premachandra  et  al.,  2009) mengatakan  kekurangan  ini  memberikan beberapa  batasan  yang  memitigasi  kekuatan penjelas model tersebut. Berikut ini dipertimbangkan  di  sini:  (i)  kecenderungan matriks  varians-kovarians  yang  sama  di masing-masing kelompok; (ii) rasio keuangan  yang  dimasukkan  dalam  model adalah multivariat yang terdistribusi normal; (iii)  probabilitas  kesulitan  sebelumnya  dan biaya  kesalahan  klasifikasi  ditentukan. Zavgren  (1985)  mengemukakan  bahwa generalisasi dan kesimpulan yang mengikuti model  diskriminan  yang  ditandai  dengan asumsi yang dilanggar patut dipertanyakan.
Mengikuti batasan MDA, penelitian ini berfokus  pada  mengatasi  asumsi  terbatas yang  muncul  sebagai  metode  prediksi  yang berlaku. Dalam konteks ini, ada dikembangkan model probabilitas bersyarat, seperti  regresi  logistik  (logit)  atau  probit. Penelitian  ini  memanfaatkan  metodologi logit  dalam  prediksi  kebangkrutan  yang dikembangkan oleh (Ohlson, 1980). Penelitian  oleh  (Laitinen  et  al,  2005) menunjukkan  bahwa  fungsi  logit  lebih masuk  akal  karena  tidak  menganggap normalitas multivariat dan matriks kovarians yang  sama  seperti  MDA.  Selain  itu,  MDA melibatkan  efek  non-linear,  memungkinkan kami  untuk  menggunakan  fungsi  kumulatif logistik untuk memprediksi financial distress yang menghambat.
Meskipun,  ada  teknik  baru  dalam memprediksi  situasi  keuangan  perusahaan, (Kim  et  al.,  2011)  menekankan  beberapa manfaat  MDA  dan  logit.  Misalnya,  mereka dapat menentukan pentingnya suatu variabel,  menjelaskan  hasil  dan  ada  banyak paket  perangkat  lunak  aplikasi  yang  dapat menyelesaikan  masalah  ini.  Selain  itu,  studi komprehensif (Aziz & Dar, 2006) mengakui bahwa  dalam  bidang  prediksi financial distress ,  MDA  dan  regresi  logistik  terus menjadi solusi yang sering digunakan.
Penelitian  dari  (Yap  et  al.,  2010) mengembangkan suatu model untuk
memperbaiki  kemampuan  prediksi  kondisi kesulitan  perusahaan  dalam  konteks  kondisi financial , bussiness dan operating yang berbeda  pada  perusahaan  di  Malaysia. Sebanyak
64
perusahaan diteliti menggunakan  16  rasio  keuangan  dan dianalisis  dengan  menggunakan  MDA.  (Al- Saleh  &  Al-Kandari,  2012)  menemukan model yang paling akurat untuk memprediksi financial distress pada perbankan  komersial  di  Kuwait  pada  tahun 2001-2009  dengan  menggunakan  regresi logistik.  Sementara  (Bunyaminu  &  Issah, 2012)  membandingkan  dua  model  prediksi financial  distress perusahaan  yaitu  model MDA dan regresi logistik untuk mengidentifikasi  apakah  rasio  keuangan dapat  digunakan  sebagai  indikator financial distress pada perusahaan-perusahaan di UK, mengidentifikasi  rasio-rasio  keuangan  yang paling  signifikan  untuk  mendeteksi  kondisi inslovensi  perusahaan  yang  terdaftar  pada Bursa  Efek  di  UK  dan  model  mana  yang lebih  layak  dalam  memprediksi  kegagalan perusahaan.
(Mihalovič, 2016) mengembangkan model prediksi kebangkrutan pada Republik Slovakia dengan  membandingkan  kinerja  prediksi model  analisis  diskriminan  dengan  regresi logistik  pada  236  perusahaan  publik. (Jaffari,  2017)  memprediksi  kebangkrutan perusahaan di Pakistan dengan menggunakan  metode  statistik  MDA  dan regresi  logistik  dan  juga  mengidentifikasi keakuratan prediksi dan kemampuan prediksi dari kedua metode tersebut.
Fokus  dalam  penelitian  ini  adalah model prediksi financial distress berdasarkan  dua  metode  statistik  yang berbeda  yang  diterapkan  pada  perusahaan textile dan garment yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia.  Sebagian  besar  perusahaan textile dan garment mengalami kecenderungan penurunan pendapatan bersih  dan  bahkan  mengalami  kerugian. Menurut  (Andre,  2014)  jika  keadaan perusahaan  tidak  dapat  menghasilkan  laba terus  menerus,  maka  kelangsungan  usaha akan  terganggu,  sebab  dengan  laba  yang diperoleh  perusahaan  dapat  membiayai
operasi perusahaan,
mengembalikan pinjaman,  dan  kewajiban  lain  yang  harus dipenuhi.
Semantara model fungsi regresi logistik  dan  juga  fungsi  MDA  di  mana peneliti  dapat  menemukan  rasio  keuangan yang paling membedakan antara perusahaan non financial distress dan financial distress . Dengan  demikian,  tujuan  utama  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan kinerja dua model prediksi financial distress yang  diusulkan  pada  sampel  perusahaan textile dan garment yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia.
Studi  ini,  dengan  mengembangkan model  logit  dan  MDA,  bertujuan  untuk secara  empiris  mengeksplorasi  akurasi prediksi  mereka  pada  sampel  perusahaan textile dan garment yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia.  Kontribusi  dari  penelitian ini  adalah  untuk  menemukan  model  mana yang  memiliki  kekuatan  yang  lebih  jelas untuk memprediksi financial distress
perusahaan.  Menurut  (Hassan  et  al.,  2017) model
logit tampaknya lebih menguntungkan  dari  pada  MDA  karena atribut sambutannya terhadap data keuangan. (Yap  et al.,  2010)  yang mengatakan  bahwa  walaupun  berbagai macam alat statistik yang popular digunakan baru-baru ini, namun MDA masih merupakan  alat  analisis  yang  reliabel. (Yakymova  &  Kuz,  2019)  mengatakan bahwa  model  MDA  dapat  digunakan  untuk memprediksi financial  distress perusahaan di  Ukraina  denga  prediktor  terdiri  dari equity-assets ratio, the current ratio, dan the average  accounts  receivable  turnover . Sementara (Bunyaminu & Issah, 2012), (Al- Saleh  &  Al-Kandari,  2012),  serta  (Jaffari, 2017)  mengatakan  bahwa  daya  klasifikasi dan  keakuratan  tertinggi  dihasilkan  oleh model lain (model logistik).
Ada  kesenjangan  penelitian  untuk menemukan  model  mana  yang  memiliki model  terbaik  dalam  memprediksi financial distress untuk  yang  lebih  jelas  dan  oleh karena  itu,  kami  berharap  penelitian  ini memaksa  upaya  penelitian  dalam  prediksi financial distress .

## Hipotesis Penelitian
(Kim et al., 2011) menyoroti beberapa keunggulan  MDA  dan  logit.  Misalnya, mereka  dapat  menentukan  pentingnya  suatu variabel,  menginterpretasikan  hasil,  dan  ada banyak paket aplikasi yang dapat memecahkan  masalah  ini.  Selain  itu,  studi komprehensif (Aziz & Dar, 2006) mengakui bahwa  dalam  bidang  prediksi financial distress ,  MDA  dan  regresi  logistik  terus menjadi  solusi  yang  biasa  digunakan. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  hipotesis dalam penelitian ini adalah :
H 1 : Model regresi logistik mampu memprediksi financial distress pada perusahaan  perusahaan textile dan Garment yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
H 2 : Model multivariate discriminant analysis mampu  memprediksi financial distress pada perusahaan perusahaan Textile dan Garment yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia.

## METODOLOGI PENELITIAN Metode dan Pemilihan Variabel
Metode  penelitian  yang  digunakan adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif dengan menggunakan analisis MDA dan regresi logistik.
Variabel  terikat  menggunakan  proksi kondisi financial  distress suatu  perusahaan yang merupakan variabel kategori, bernilai 0 jika  perusahaan  berada  dalam  kondisi non financial  distress dan  bernilai  1  jika perusahaan  mengalami  kondisi financial distress .  Ditentukan  berdasarkan  kategori sebagai berikut: (1) Perubahan harga ekuitas rendah  dari  utang  atau  penggunaan  EBIT negatif,  menurut  John,  Lang  dan  netter (1992); dan (2) Laba bersih negatif sebelum penggunaan  item  khusus,  menurut  Hofer (1980).
Variabel bebas, menggunakan indikator  rasio  keuangan  harus  ilmiah, sistematis, tepat waktu, dan  sensitif. Literatur  yang  ada  membangun  model prediksi sebagian besar menggunakan variabel  dari  aspek  kapasitas  operasi,
profitabilitas, solvabilitas, kapasitas manajemen aset dan kapasitas pertumbuhan. Dalam tulisan ini, variabel  keuangan dipilih berdasarkan Zhang et  al. (2005) dalam (Xie et al., 2011).
Dalam penelitian ini 14 rasio dipilih di antara  yang  digunakan  secara  universal dalam  penelitian  sebelumnya.  Ke-14  rasio ini  dipilih  untuk  menilai  kapasitas  operasi,
profitabilitas, solvabilitas, kapasitas manajemen aset, dan kapasitas pertumbuhan berdasarkan popularitas mereka
sebagaimana  dibuktikan  dengan  seringnya mereka  menggunakannya  dalam  literatur keuangan  dan  akuntansi  dan  bahwa  rasio tersebut  telah  terbukti  berjalan  dengan  baik sebelumnya.
Tabel 2. Variabel Penelitian digunakan dalam Memprediksi financial distress Perusahaan Categories Variables Description Solvency indicators X 1 Current rasio Current assets/Current liabilities X 2 Working capital over total assets Net working capital/total assets X 3 Debt-to-equity rasio Total liabilities/total equities X 4 Interest coverage ratio Earnings before interest and taxes/Interest expense X 5 Debt rasio Total liabilities/total assets Operation indicators X 6 Total asset turnover Total operating revenues/average total Assets X 7 Sales to total Assets Sales/total assets Profitability indicators X 8 Return on assets Net income/average total assets X 9 Return on equity Net income/average stockholders’ Revenue X 10 Gross return on assets Earnings before interest and assets/average total assets Sustainable development indicators X 11 Growth rate of total assets Total assets of current year/total assets of last year X 12 Growth rate of total Sales Sales of current year/Sales of last year X 13 Growth rate of net income Net income of current year income/net income of last year Cash flow indicator X 14 Growth rate of net cash flow Net cash flow of current year/net cash flow of last year

## Data dan Sampel
Objek penelitian mencakup perusahaan textile dan garment yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  berjumlah  15  Perusahaan. Teknik  penarikan  sampel  yang  digunakan adalah  teknik purposive sampling  dengan kriteria  perusahaan  sub  sektor textile dan garment yang secara berturut-turut dan tidak melakukan delisting dari 2010-2018 sehingga  jumlah  perusahaan  yang  termasuk kedalam  sampel  penelitian  ini  berjumlah  15 perusahaan.
Data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  berupa  laporan  keuangan  tahunan masing-masing perusahaan textile dan Garment tahun  2010  hingga  2018.  Teknik
pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah teknik dokumentasi.

## Metode Statistik Analisis Regresi Logistik
Regresi  logistik  merupakan  teknik analisis  data  yang  mampu  menjelaskan hubungan  antara  peubah  respon  yang berskala  biner  dengan  peubah  penjelas berskala  kontinu  atau  kategori.  Respon berskala biner adalah peubah respon Y yang bernilai  ya  atau  tidak  yang  pada  umumnya dinotasikan  sebagai Y=1 atau Y=0 .  Peluang masing-masing kejadian  adalah P(Y=1) = π dan  P(Y=0)  =  1  –  π .  Peubah  acak  ini mengikuti sebaran Bernouli dengan rata-rata
π    dengan  fungsi  peluang  sebaran  Bernouli adalah:

## 𝐹(𝑌𝑖, 𝜋(𝑥)𝑖) = 𝜋(𝑥)𝑖𝑌𝑖(1 − 𝜋(𝑥)𝑖)1 − 𝑌𝑖
Sumber: Rumus Peluang Bernouli, ( Rubinfeld et al, 1998)
Berdasarkan  rasio-rasio  utama  yang terdapat  dalam  rasio  keuangan,  maka  dapat dibentuk  model  penduga  dari  kondisi financial  distress Perusahaan  Tekstil  dan Garment  sebagai berikut :
𝐷𝐾 =  𝜋 (𝑥) = 𝑒 𝛾0 + 𝛾1  𝑋1 + 𝛾2 𝑋2 + 𝛾3 𝑋3+ 𝛾4 𝑋4+ 𝛾5 𝑋5 + 𝛾6𝑋6
1 +   𝑒 𝛾0 + 𝛾1  𝑋1 + 𝛾2 𝑋2 + 𝛾3 𝑋3+ 𝛾4 𝑋4+ 𝛾5 𝑋5 + 𝛾6𝑋6
Sumber:  Lemeshow  et  al,  1989, Applied  Logistic Regression , John Willey Sons, Inc., New York
Dimana DK merupakan variabel dependen  dan X1,  X2,  X3,  X4,  X5 dan X6 ...dst  merupakan  variabel  independen yang digunakan dalam penelitian ini.

## Multivariate Discriminant Analysis
Tujuan dari analisis diskriminan adalah untuk memprediksi keanggotaan grup dari  sekumpulan  prediktor  .  Analisis diskriminan berusaha
menemukan kombinasi  linier  dari  dua  atau  lebih  banyak prediktor yang mampu melakukan diskriminasi  diantara  kelompok-kelompok gagal atau perusahaan yang tidak gagal. Hal ini  dapat  dicapai  dengan  memaksimalkan varians  antar  kelompok  relatif  ke  varians dalam  grup.  Hubungan  ini  diberikan  oleh fungsi  kriteria Fisher dengan  persamaan sebagai berikut :
𝐽(𝑤) = 𝑤𝑇 (∑𝑖(𝑥𝑖 − µ)𝑇 (𝑥𝑖 −  µ))𝑤 𝑤𝑇 (∑𝑐∑𝑖€𝑐 (𝑥𝑖 −  µ)𝑇(𝑥𝑖 − µ𝑐))𝑤 Sumber : Fungsi kriteria Fisher , (Altman I Edwarrd, 1968)
Dimana  w  menunjukkan  matriks proyeksi  yang  memaksimalkan  rasio  faktor penentu antara varians grup dengan determinan  varians  grup,  x    menyajikan nilai-nilai  dari  sample,  μ  adalah  mean  dari sample, wT mengacu pada matriks proyeksi
yang  dialihkan,  penjumlahan  atas  c  berarti menjumlahkan  dalam  kelas,  μ  adalah  rata- rata  kelompok  untuk  kelas  c.  Metode diskriminan
mengestimasi
fungsi diskrimainan  dengan  vektor  A  (a1,  a2, a3,….,an)  dengan  kombinasi  linier  sebagai berikut :
𝑍𝑖 = 𝛼0 +   𝑎 1 𝑥 𝑖1 + 𝑎 2 𝑥 𝑖2 + 𝑎 3 𝑥 𝑖3 + . . . +𝑎 𝑛 𝑥 𝑖𝑛 Sumber : Persamaan Fungsi Diskriminan, (Altman I Edwarrd, 1968)
Dimana  Zi  adalah  skor  diskriminaan perusahaan ke-i dan x1, x2, …, xn adalah n variabel-variabel  n  untuk  i  perusahaan. Setelah asumsi mendasar diverifikasi, MDA menghitung  koefisien  diskriminan  dan  skor diskriminan untuk masing-masing
perusahaan  yang  dimasukkan.  Tambahan prosedur pilih skor cut off yang sesuai yang akan menjaga esensi kriteria Fisher berfungsi  dan  memaksimalkan  rasio  varians antara-grup  dengan  varians  dalam-grup.
Dengan menggunakan slor Z dan menentukan cut  off ,  sebuah  perusahaan dikategorikan gagal atau tidak gagal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik Regresi Logistik
Regresi  logistik  yang  dilakukan  pada penelitian ini menggunakan metode backward  stepwise (conditional). Dalam proses  pengolahan  data  penelitian  ini, dihasilkan  8  tahap  regresi  logistik  hingga menghasilkan  suatu  model  yang  sesuai. Tabel  berikut  menggambarkan  tahapan variabel  yang  sesuai  yang  dikeluarkan  satu per satu pada setiap tahap dari model.
Tabel 3. Variabel dalam Model Regresi Logistik Metode Backward Stepwise Step 8*
Variabel Koefisien Sig. Rasio Odds Constant -6,963 0,001 10,001 CR 2,303 0,001 0,000 WCTA -12,273 0,012 0,655 DER -0,424 0,002 4,719 DR -1,624 0,000 0,000 ICR -1,116 0,003 0,000 ROA 33,656 0,000 0,002
ROE -6,17 0,042 1,378 GS 0,32 0,000 0,001 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Pada  tabel  diatas,  diketahui  model terbaik  dihasilkan  pada  regresi  logistik metode backward  stepwise step  8*  dimana variabel  CR (Current  Ratio), WCTA (Working  Capital  to  Total  Assets) ,  DER (Debt  to  Equity  Ratio) ,  DR (Debt  Ratio) ,
ICR (Interest  Coverage  Ratio) ,  ROA (Return on Assets) , ROE (Return on Equity) , dan  GS (Growth  Sales) yang  signifikan mempengaruhi  model  berdasarkan  tabel diatas,  karena  nilai  signifikansinya  dibawah 0,05.  Evaluasi  kriteria  uji  statistik,  terlihat pada  tabel  5  bahwa  nilai Nagelkerke  R 2 adalah  sebesar  0,816.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  variabel-variabel  independen  yang dibangun  mampu  menjelaskan  prediksi kondisi financial  distress perusahaan textile dan garment sebesar 81,6 persen.
Tabel 4. Hasil Regresi Logistik Step 8* Uji Nilai Nagelkerke R2 0,816 Model Chi Square 14,895 Hosmer & Lemeshow Test 0,931 Omnibus Test of Model Coefficients 0,000 Sumber: Hasil Output (Data Diolah) Berdasarkan tabel diatas, nilai signifikansi uji hosmer & lemeshow goodness  of  fit  statistic memiliki  nilai sebesar 0.931, nilai ini lebih besar dari taraf nyata  5  persen  atau  0.05,  dengan  demikian model  regresi  logistik  layak  digunakan untuk  analisis  selanjutnya,  karena  tidak  ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi  dengan  klasifikasi  yang  diamati atau  dengan  kata  lain  model  mampu memprediksi  nilai  observasinya  dengan baik.  Berdasarkan  tabel  diatas,  CR,  WCTA, DER,  DR,  ICR,  ROA,  ROE,  dan  GS berpengaruh signifikan terhadap model, dan memiliki  nilai  lebih  kecil  dari  taraf  nyata  5 persen.  Sehingga  dapat  dikatakan  variabel CR,  WCTA,  DER,  DR,  ICR,  ROA,  ROE, dan  GS  secara  signifikan  berpengaruh
terhadap  kondisi financial  distress suatu perusahaan textile dan garment pada  taraf nyata  5  persen. Omnibus  test  of  model coefficient digunakan  untuk pengujian koefisien regresi secara keseluruhan ( overall model ).  Nilai  signifikansi  sebesar 0,000 yang lebih rendah dari 0,05
mengindikasikan  adanya  pengaruh  yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel  dependennya.  Berdasarkan  hasil regresi  tersebut,  maka  model  prediksi kondisi financial  distress suatu  perusahaan textile dan garment adalah sebagai berikut :

## Tabel 5. Tabel Klasifikasi 2x2
Observed Predicted FINDIS Percentage Correct NON FINDIS

## FINDIS
NON FINDIS FINDIS Overall Percentage 71 19 0 45 100,0 70,3 85,9 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Pada  tabel  diatas,  diketahui  daya klasifikasi  perusahaan textile dan  g arment yang  diidentifikasi  dalam  kondisi  sehat adalah  sebesar  100%  persen  atau  dengan kata lain daya klasifikasi tersebut menyimpulkan  bahwa  keseluruhan  data observasi  (71  dari  71  observasi)  periode tahun 2010 hingga 2018 yang diduga berada dalam  kondisi  sehat  diklasifikasikan  secara benar.  Sedangkan  daya  klasifikasi  untuk perusahaan textile dan garment yang diidentifikasi berada dalam kondisi financial distress adalah  sebesar  70.3%  atau  45  dari 64  observasi  periode  tahun  2010  hingga 2018  yang  diduga  berada  dalam  kondisi financial  distress ternyata  dapat  dikatakan diklasifikasikan secara benar. Secara keseluruhan  estimasi  model  secara  benar memprediksi 85,9 %. observasi.

## Analisis Pembahasan Regresi Logistik
Variabel
Independen yang berpengaruh  memiliki  nilai  rasio  Odds sebesar  CR  sebesar  0,000;  WCTA  sebesar 0,655;  DER  4,719;  DR  sebesar  0,000;  ICR sebesar  0,000;  ROA  sebesar  0,002;  ROE
sebesar  1,378  dan  SG  sebesar  0,001  dan memiliki  tanda  positif  pada  koefisiennya. Berdasarkan  tanda  pada  koefisien  tersebut, maka  variabel  rasio  yang  masuk  dalam kelompok  solvabilitas  CR,  WCTA,  DER, DR,  ICR,  variabel  rasio  yang  masuk  dalam kelompok  profitabilitas  ROA,  ROE,  dan rasio yang masuk dalam kelompok kapasitas pertumbuhan SG, berpengaruh secara positif terhadap  peluang  kondisi  suatu  perusahaan textile dan garment terhadap  peluang kondisi  suatu  mengalami  kondisi financial distress.
Dengan  nilai  rasio  odds  terbesar  pada variabel DER (Debt to Equity Ratio) sebesar 4,719  hal  ini  menunjukkan  bahwa  kenaikan rasio X sebesar 1 persen akan meningkatkan peluang  perusahaan textile dan garment mengalami financial  distress sebanyak 4.719  kali.  Rasio  ini  mengukur  tingkat kemampuan suatu perusahaan untuk melunasi utang lancar maupun utang jangka panjang,  atau  rasio  yang  digunakan  untuk menilai  sejauh  mana  suatu  perusahaan dibiayai dengan menggunakan hutang.
Dengan  ini  dapat  di  simpulkan perusahaan  yang  di  observasi  dalam penelitian ini memiliki total hutang dan total
ekuitas  yang  tinggi.  Perusahaan  lebih cenderung  melakukan  pendanaan  dari  utang dan tidak lebih berhati-hati dalam memanfaatkan utang jangka pendek maupun jangka panjang dalam penggunaan operasional  perusahaan.  Sehingga  ketika penggunaan  utang  lebih  besar  dari  pada ekuitas, dampaknya beban bunga akan lebih tinggi  dan berpengaruh terhadap laba bersih perusahaan textile dan garment .

## Analisis  Statistik  Multiple  Discriminant Analysis
Multiple  discriminant  analysis yang dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan metode stepwise .  Dalam  proses  pengolahan data penelitian ini, dihasilkan tahap variabel entered  and  removed yang  artinya  variabel independen  yang  di  pilih (entered) yang dinyatakan  berpengaruh  terhadap  kondisi financial distress yang terjadi pada perusahaan textile dan garment dan mengeliminasi  variabel  independen  yang tidak  berpengaruh (removed) terhadap kondisi financial  distress yang  terjadi  pada perusahaan textile dan garment hingga menghasilkan  suatu  model  yang  sesuai.

## Tabel 6. Hasil Uji Normalitas dan Multikolinieritas
Variabel X Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig Collinearity Statistics Tolerance VIF CR (Current Rasio) 1,607 0,205 0,651 1,537 WCTA (Work Cappital to Total Assets) ,818 0,515 0,405 2,468 DER (Debt to Equity Rasio) 1,247 0,089 0,680 1,471 ICR (Interest Coverage Rasio) 1,352 0,052 0,744 1,343 DR (Debt Rasio) 1,163 0,134 0,446 1,773 TATO (Total Assets Turn Over) ,998 0,547 0,912 1,058 STA (Sales to Total Assets) ,998 0,630 0,632 1,549 ROA (Return On Assets) 1,180 0,034 0,728 1,374 ROE (Return On Equity) 1,715 0,417 0,598 1,673 GTA (Gross Return on Assets) 1,897 0,864 0,733 1,365 TG (Total Aset Growth) 1,382 0,059 0,927 1,078 SG (Sales Growth) 1,216 0,279 0,916 1,091 NG (Net Growth) 1,010 0,676 0,960 1,041 CG (Cashflow Growth) 1,897 0,048 0,827 1,210 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Berdasarkan  tabel  uji  normalitas  di atas, niai kolmogorov-Smirnov menunjukkan bahwa semua variabel independen
berdistribusi  normal  karena  memiliki  nilai signifikansi dibawah taraf nyata 0,05.
Sedangkan  uji  multikolinieritas  pada tabel  di  atas,  menunjukkan  bahwa  hasil
perhitungan  nilai tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang mempunyai  nilai tolerance dibawah  0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen  yang  nilainya  lebih  dari  95% dan  perhitungan  nilai varians  inflation factor  (VIF) juga  menunjukkan  tidak  ada variabel  independen  yang  mempunyai  nilai VIF lebih  besar  dari  10.  Jadi  dapat disimpulkan  bahwa  variabel  independen untuk multiple discriminant analysis berdistribusi  normal  dan  tidak  terjadi multikolinearitas antar variabel independen.
Tabel 7. Uji Kesamaan Matriks Kovariann Box’s M 3,187 F Approx. 2,891 df1 10 df2 237,689 Sig. 0,090 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Berdasarkan  uji  Box’s  M,  diketahui bahwa  nilai  signifikansi  sebesar  0,90  yang berarti  lebih  besar  dari  taraf  nyata  0,05 sehingga covariance matrices kedua kelompok  adalah  identik/sama,  Hal  ini menunjukan  bahwa  matriks  kovarians  dari dua  populasi  variabel-variabel  bebas  yang digunakan  pada  penelitian  ini  seragam (sama), hal ini memenuhi asumsi discriminant analysis.
Tabel 8. Hasil Uji F (Test of Equality of
Group Means) Variabel Independen Wilks’ Lambda F Sig. CR 0,907 13,678 0,000 WCTA 0,837 25,919 0,009 DER 0,944 7,820 0,006 ICR 0,979 2,791 0,097 DR 0,983 2,334 0,129 TATO 0,980 2,755 0,099 STA 0,977 3,146 0,078 ROA 0,816 29,981 0,002 ROE 0,980 29,066 0,000 GTA 0,994 ,848 0,359 TG 0,999 ,115 0,735 SG 0,998 ,227 0,635 NG 0,996 ,515 0,474 CG 0,998 ,200 0,655
Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Berdasarkan tabel uji test of equality of group  means di  atas,  menunjukkan  hanya terdapat  lima  variabel  rasio  keuangan  yakni variabel CR, WCTA, DER, ROA, dan ROE yang mempunyai angka signifikansi dibawah  taraf  nyata  0,05  sehingga  terdapat perbedaan  antar  group.  Dengan  melihat tingkat signifikansi maka dapat disimpulkan bahwa  variabel  independen X signifikan yang  berarti  mampu  membedakan  antara kelompok  perusahaan textile dan garment yang  dikategorikan  sehat  dan  mengalami financial  distress . Hal  ini  dapat  dilihat  dari nilai wilk’s  lambda yang memiliki signifikansi dibawah taraf nyata 0.05.
Untuk  variabel  rasio  keuangan  ICR, DR,  TATO,  STA,  ROA,  ROE,  GTA,  TG, SG, NG, dan CG memiliki nilai signifikansi lebih  besar  dari  taraf  nyata  0,05  sehingga tidak terdapat perbedaan antar group. Hal ini berarti  bahwa  variabel  keuangan  ICR,  DR, TATO,  STA,  ROA,  ROE,  GTA,  TG,  SG, NG, dan CG menghasilkan nilai yang relatif sama terhadap kelompok perusahaan textile dan garment yang dikategorikan sehat dan  mengalami financial  distress .  Dengan menggunakan metode  stepwise  (metode bertahap) maka  dapat  ditentukan  variabel- variabel  mana  yang  paling  efisien  di  dalam membedakan  antar  perusahaan textile dan garment yang  dikategorikan  sehat  dan mengalami financial  distress . Mahalanobis distance akan  digunakan  untuk  prosedur stepwise guna  menentukan  variabel  yang memiliki
kekuatan terbesar mendiskriminasi.  Prosedur stepwise dimulai memasukkan variabel yang akan memaksimumkan Mahalanobis  distance antar  group.  Dalam  hal  ini  minimum  nilai signifikansi  0,05  digunakan  sebagai  syarat enter variabel dan Mahalanobis D2 digunakan  untuk  memilih  variabel.  Hasil dari pengujian ditunjukan pada tabel sebagai berikut :
Tabel 9. Uji Signifikan (Variable
Entered/Removed a,b,c,d ) Step Entered Statistic Exact F Sig 1 ROA 29,981 0,002 2 WCTA 28,886 0,009 3 ROE 21,066 0,000 4 DER 29,602 0,000 Sumber: Hasil Output (Data Diolah) Tabel 10. Uji Wilks’ Lambda Step Entered Lambda Exact F Sig 1 ROA 29,981 0,002 2 WCTA 28,886 0,009 3 ROE 29,066 0,000 4 DER 29,602 0,000 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Berdasarkan tabel uji signifikan diatas, dapat  diketahui  variabel  mana  yang  dapat dimasukkan (entered) dalam  persamaan diskriminan  dimulai  dari  variabel  yang memiliki  angka  F  statistik  terbesar.  Hanya terdapat  empat  variabel  saja  yang  terpilih yaitu  ROA,  WCTA,  ROE  dan  DER. Variabel ini memiliki angka signifikan lebih kecil  dari  taraf  nyata  0.05.  Dengan demikian,  dari  empat  belas  variabel  yang dimasukkan  untuk  rasio  keuangan  dalam memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan textile dan garment , hanya terdapat  empat  variabel  yang  signifikan. Sehingga,  variabel  ROA,  WCTA,  ROE  dan DER secara signifikan mempengaruhi kondisi financial  distress suatu  perusahaan textile dan garment .
Tabel 11. Nilai Eigenvalue
Function Eigenvalue Cumulative % Canonical Correlation 1 0,803 a 100,0 0,813 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Pada  tabel  diatas,  diketahui  uji eigenvalue pada koefisien korelasi canonical menunjukan  keeratan  hubungan antara  skor  diskriminan  yang  dihasilkan dengan  kelompok  perusahaan textile dan garment non financial  distress dan  yang mengalami financial  distress berdasarkan nilai  rata-rata  periode  2010-2018  berada
pada kategori kuat (CC=0,813). Kemampuan  variabel  diskriminan  ROA, WCTA,  ROE  dan  DER  untuk  menjelaskan variasi antar kelompok perusahaan textile dan garment non financial  distress dan yang mengalami financial distress pada penelitian ini adalah 0,813 2 x100% = 66,1%.
Tabel 12. Uji Perbedaan Kelompok Non Financial Distress dan Financial Distress Test of Function(s) Wilks' Lambda Chi- square Df Sig. 1 0,872 164,028 4 0,000 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Pada  tabel  uji  perbedaan  kelompok non  financial  distress dan financial  distress ditemukan bahwa besaran nilai
Wilks’Lambda adalah  0,872  dengan Chi- square 164,028 dan nilai signifikansi adalah 0,000  yang  berarti  fungsi  diskriminan  yang dihasilkan  signifikan secara statistik, berarti nilai  skor  diskriminan  untuk  untuk  kedua kelompok  perusahaan textile dan garment berbeda secara statistik.
Tabel 13. Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 ROA 0,629 WCTA 0,552 ROE 0,888 DER 0,639 (Constant) -0,891 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Berdasarkan  tabel  diatas  diperoleh persamaan  fungsi  diskriminan  sebagai berikut :

## 𝒁𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = − 0,891  +  0,629 ROA
+  0,552 WCTA  +  0,888 ROE +  0,639 DER
Dari  persamaan  fungsi  diskriminan  di atas, nilai koefisien konstanta model sebesar -0,891  memberikan  arti  bahwa  pada  saat nilai  rasio  ROA,  WCTA,  ROE  dan  DER bernilai  nol,  maka Z-score yang  dihasilkan adalah  -0,891.  Koefisien  variabel  rasio ROA, WCTA, ROE dan DER sebesar 0,629; 0,552;  0,888;  0,639  yang  berbanding  lurus
dengan  Z-score  memberikan  arti  bahwa setiap terjadi perubahan rasio ROA, WCTA, ROE  dan  DER  sebesar  1%,  maka  akan terjadi  peningkatan  nilai Z-score sebesar 0,629;  0,552;  0,888;  0,639  kali.  Persamaan model  diskriminan  ini  digunakan  untuk menghasilkan diskriminan score yang berfungsi untuk memprediksi pengklasifikasian  suatu  objek  (kelompok mengalami non financial  distress atau kelompok financial distress ).
Tabel 14.  Hasil Klasifikasi 12 Functions at Group Centroids
Y Function 1 Non Financial Distress 0,732 Financial Distress -0,812 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Dari  hasil  tabel Function  of  Group Centroids ,  dapat  ditentukan critical  cutting score untuk pengklasifikasian tiap perusahaan dengan fornula sebagai berikut :
𝑍𝐶𝑈 = (71 ∗ ((−0,812))  +   (64 ∗ (0,732))
71 + 64 𝑍𝐶𝑈 = −0,08003
Sehingga  untuk  penentuan  nilai  batas didasarkan pada nilai rata-rata dari jumlah Z total  score  dari  masing-masing  perusahaan yang diperoleh nilai  -0,08003. Standar yang digunakan  untuk  menilai  bahwa  perusahaan textile dan garment tersebut  dikategorikan sehat  atau  mengalami financial  distress bila Z  score hitung  lebih  besar  dari  -0,08003 maka  perusahaan textile dan garment dikategorikan non  financial  distress ,  bila Z score hitung  lebih kecil  dari  -0,08003 maka perusahaan textile dan garment dikategorikan mengalami financial distress.
Tabel 15. Classification and Error Type I, II
Observed Predicted FINDIS Percentage Correct Y NON FINDIS FINDIS NON FINDIS FINDIS Total 71 22 0 64 100,0 65,6 83,7 Tipe I Error 0 % Tipe II Error 16.3% Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Ketepatan  prediksi  pengklasifikasian sampel  terpilih  awal  (original  group)  dari fungsi diskriminan sebesar 100%,
misclassification pada  kategori error  type  I sebesar  0  %  dan misclassification pada kategori  error  type  II  sebesar  16.3%. Ketepatan  prediksi  kelompok  keputusan  0 (termasuk  kedalam  perusahaan textile dan garment yang non financial  distress ) sebanyak 71 observasi (100%) dan tidak ada yang  berpindah  ke  kelompok  1  (kelompok yang mengalami financial distress) . Sementara itu 22 observasi (34,35%) berada di  kelompok  keputusan  1  (berada  dalam kondisi financial  distress )  dari  dugaan  awal sebanyak  64  observasi  dan  terdapat  22 observasi  (34,35%)  pindah  ke  kelompok  0 (kedalam  perusahaan textile dan garment kondisi non financial  distress )  yaitu  Argo Pantes Tbk (ARGO) dengan observasi tahun 2010,  2011,  dan  2015,  Ever  Shine  Tex  Tbk (ESTI)  dengan  observasi  tahun  2010,  2011, 2012 dan 2016, Sunsone Textile Manufacturer Tbk (SSTM) dengan observasi tahun 2014, 2015, 2016 dan 2018; PT Tifico Fiber  Indonesia  Tbk  (TFCO)  dengan observasi  tahun  2010  dan  2012,  PT  Star Petrochem  Tbk  (STAR)  dengan  observasi tahun 2012, 2015, 2016 dan 2017, PT Eratex Djaja  Tbk  (ERTX)  dengan  observasi  tahun 2010,  2012  dan  2014,  PT  Nusantara  Inti Corpora  Tbk  (UNIT)  dengan  observasi tahun  2013  dan  2014.  Sehingga  dapat dihitung ketepatan fungsi diskriminan adalah  sebesar  (71  +42  )/135  atau  sebesar 83,70%.

## Financial Distress pada Sub Sektor Textile dan Garment
Tabel 16. Classification Statistics Y Prior Cases Used in Analysis Unweighted Weighted Non Financial Diatress ,500 71 71,000 Financial Diatress ,500 64 64,000 Total 1,000 135 135,000 Sumber: Hasil Output (Data Diolah) Tabel Classification Processing Summary menunjukan jumlah
kasus (observasi) sebanyak 135 yang di proses dan
tidak  terdapat  data  yang  hilang (missing) sehingga  data  yang  digunakan  pada  output berjumlah  135  observasi.  Pada  Tabel Prior Probabilities  for  Groups menunjukkan kelompok dengan keputusan 0 ( non financial  distress )  sebanyak  71  observasi sedangkan  kelompok  dengan  keputusan sebanyak  1  (mengalami financial  distress ) sebanyak 64 observasi.
Tabel 17. Variabel Signifikan pada Model MDA dan Regresi Logistik
Variabel Fungsi Regresi Logistik Sig. Variabel Fungsi MDA Sig. ROA 33,656 0,000 ROA 0,629 0,002 WCTA -12,273 0,012 WCTA 0,552 0,009 ROE -6,17 0,042 ROE 0,888 0,000 DER -1,624 0,000 DER 0,639 0,000 (Constant) (Constant) -0,891 Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Berdasarkan  tabel  diatas,  diketahui analisis  data  dengan  menggunakan  analisis regresi  logistik  dan  analisis  diskriminan dalam memprediksi financial distress perusahaan textile dan garment di  Bursa Efek Indonesia menunjukkan bahwa diantara  variabel-variabel  penduga  berupa empat  belas  rasio  yang  terdiri  dari  rasio kapasitas  operasi,  profitabilitas,  solvabilitas, kapasitas  manajemen  aset,  dan  kapasitas pertumbuhan  ternyata  didapatkan  variabel ROA,  WCTA,  ROE  dan  DER  yang signifikan dapat memprediksi kondisi financial  distress pada  perusahaan  textile dan  garment    di  BEI.    Dengan  demikian variabel ROA, WCTA, ROE dan DER dapat dikatakan  variabel  yang  dominan  dalam meprediksi  kondisi financial  distress pada perusahaan textile dan garment dengan nilai
signifikansi  lebih  kecil  dari  taraf  nyata  5% baik  yang  dihasilkan  oleh  analisis  regresi logistik maupun analisis diskriminan.
Estimasi  model  prediksi financial distress yang dihasilkan dari analisis regresi logistik  menunjukkan  bahwa  kenaikan ROA,  WCTA,  ROE  dan  DER  sebesar  1  % akan  mengakibatkan  kecenderungan  suatu perusahaan textile dan garment mengalami kondisi financial distress meningkat sebesar 0,002;  0,655;  1,378;  dan  4,719  kali, sementara  estimasi  yang  dihasilkan  oleh MDA  mengindikasikan  kenaikan  ROA, WCTA,  ROE  dan  DER  sebsesar  1%  akan menghasilkan kecenderungan suatu perusahaan textile dan garment mengalami peningkatan  nilai Z-score sebesar  0,629; 0,552; 0,888; 0,639 kali.
Tabel 18. Keakuratan Prediksi  dan Daya Klasifikasi Model Regresi Logistik dan MDA
Daya Klasifikasi Regresi Logistik MDA Non Financial Distress Financial Distress % Non Financial Distress Financial Distress % Non Financial Distress 71 0 100  % 71 0 100  % Financial Distress 19 45 70,3 % 22 42 65,6 % Total 90 45 85,9 % 93 42 83,7 % Sumber: Hasil Output (Data Diolah)
Berdasarkan  tabel  diatas,  diketahui analisis regresi logistik mampu menghasilkan daya  klasifikasi  perusahaan textile dan garment dengan  kondisi non  financial distress sebesar  100%  dimana  71  obeservasi diklasifikasikan  secara  benar.  Sebanyak  45 perusahaan textile dan garment yang  diduga mengalami financial distress diklasifikasikan dengan  benar,  sementara  19  perusahaan textile dan garment yang  diduga  mengalami financial  distress ternyata  berada  pada non financial  distress dengan  daya  klasifikasi model  sebesar    70,3%,  sehinnga  secara keseluruhan  total  daya  klasifikasi  model sebesar 85,9%.
Ketepatan  prediksi  model financial distress analisis diskriminan suatu perusahaan textile dan garment termasuk kedalam perusahaan textile dan garment non financial  distress sebanyak  71  observasi (100%)  dan  tidak  ada  yang  berpindah  ke kelompok yang mengalami financial distress . Sementara  itu  22  observasi  (34.35%)  berada di kondisi financial distress dari dugaan awal sebanyak  65  perusahaan textile dan garment dan terdapat 22 observasi (34,35%) terkoreksi  menjadi  kelompok  perusahaan textile dan garment non  financial  distress sehingga ketepatan fungsi diskriminan adalah 83,70%. Variabel  independen  ROA, WCTA, ROE  dan  DER  yang  dibangun  oleh  model regresi  logistik mampu  menjelaskan prediksi kondisi financial distress perusahaan textile dan garment sebesar 81,6 %. Sementara  kemampuan  variabel  diskriminan independen  ROA,  WCTA,  ROE  dan  DER untuk  menjelaskan  variasi    antar  kelompok perusahaan textile dan garment yang  sehat dan yang mengalami financial distress adalah 66,1%.
Model yang mampu memprediksi
financial  distress  terhadap  perusahaan perusahaan  textile  dan  Garment  yang terdaftar di BEI
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa analisis regresi logistik mampu menghasilkan daya  klasifikasi  lebih  baik  dari  analisis diskriminan  pada  perusahaan textile dan garment yaitu  sebesar  85,92%. Berdasarkan
hasil  tersebut  maka  H 1 diterima,  dan  H 2 ditolak  yang  menyatakan  bahwa  model statistik regresi logistik mampu memprediksi financial distress pada perusahaan perusahaan textile dan garment yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia.  (Al-Saleh  &  Al- Kandari,  2012)  mengatakan  bahwa  regresi logistik  dapat  digunakan  sebagai  suatu early warning  system terhadap financial  distress suatu bank umum dengan rasio investment in securities to total assets, loans to total assets, dan  loans  to  deposits merupakan  prediktor yang  signifikan  dalam  memprediksi  kondisi financial  distress Bank  Umum  di  Kuwait. Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitan (Bunyaminu & Issah, 2012), (Al-Saleh & Al- Kandari,  2012),  serta  (Jaffari,  2017)  yang mengatakan  bahwa  daya  klasifikasi  dan keakuratan  tertinggi  dihasilkan  oleh  model lain (model logistik).

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil uji statistik diperoleh kesimpulan  bahwa  analisis  regresi  logistik mampu  menghasilkan  daya  klasifikasi  pada perusahaan textile dan garment sebesar 85,92%,  sedangkan  daya  klasifikasi  yang dihasilkan  dari  analisis  diskriminan  adalah 83,70%.  Akurasi  terbaik  diperoleh  dari model  regresi  logistik  dengan  71  observasi dari  71  observasi  yang  diprediksi  masuk kategori  perusahaan non  financial  distress tergolong  benar  (100%),  dan  19  dari  64 observasi  perusahaan textile dan garment yang  diprediksi  masuk  kategori financial distress tergolong benar (70,3% ). Sementara variabel  prediktor  paling  signifikan  dari kedua  model  prediksi financial  distress adalah debt  to  equity  ratio,  return  on  assets ratio,  return  on  equity  ratio  and  working capital to total assets.
Penelitian ini akan dapat
disempurnakan dengan menambahkan beberapa indikator atau variabel lainnya yang mempengaruhi suatu kondisi financial distress .  Selain  itu,  peneliti  lain  dapat memperluas area penelitian tidak hanya pada sub  sektor textile dan garment tetapi  juga bagi sub sektor lainnya. Dimensi waktu juga
harus  menjadi  perhatian  peneliti  selanjutnya. Dalam penelitian ini, peneliti hanya mengambil  waktu  delapan  tahun  yaitu  tahun 2010  sampai  2018  dengan  pertimbangan kelengkapan data dan perumusan model yang tepat.

## Kontribusi Penelitian
Penelitian  ini  akan  berkontribusi  untuk memberikan  referensi  untuk  menemukan model  mana  yang  memiliki  kekuatan  yang lebih  jelas  untuk  memprediksi financial distress pada  sub  sektor textile dan garment yang  ada  di  Bursa  Efek  Indoneisa  (BEI) sehingga  memberi  masukan  kepada  para pihak  manajemen,  investor,  atau stakeholder tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi financial distress .

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Saleh,  M.  A.,  &  Al-Kandari,  A.  M. (2012).  Prediction  of  financial  distress for commercial banks in Kuwait. World Review of Business Research , 2 (6), 26– 45.
Altman  I  Edwarrd.  (1968).  Financial  Ratios,
Discriminant Analysis And The Prediction  Of  Corpporate  Bankruptcy. The Journal Of Finance , XXIII (4), 589–
609.
Altman,  I.  Edward.  (1993).  Corporate
Financial  Distress  and  Bankruptcy:  A Complete  Guide  to  Predicting  and Avoiding  Distress  and  Profiting  from Bankruptcy, Second  Edition,  John Willey Sons, Inc. New York.
Andre,  O.  (2010). Pengaruh  Profitabilitas  ,
Likuiditas  ,  dan  Leverage  Dalam Memprediksi Financial Distress ( Studi Empiris  Pada  Perusahaan Aneka Industri  yang  Terdaftar  di  BEI  Tahun 2006-2010 ) . 293–312.
Aziz, M. A., & Dar, H. A. (2006). Predicting corporate bankruptcy: Where we stand? Corporate  Governance , 6 (1),  18–33. https://doi.org/10.1108/1472070061064 9436
Beaver,  W.  .  (1966).  Financial  Ratios  as
Predictors  of  Failure. Beaver , 4 (1966),
71–111.
Bunyaminu,  A.,  &  Issah,  M.  (2012). Predicting  corporate  failure  of  UK’s listed  companies:  Comparing  multiple discriminant  analysis and logistic regression. International Research Journal  of  Finance  and  Economics ,
94 (January), 6–22.
Brigham,  Eugene  F.  dan  Joel.  F.  Huston. 2001. ”Manajemen Keuangan”. Jakarta:
Erlangga
Eisenbes,  R.  A.  (1977).  Pitfalls  In  The Application  Of  Discriminant  Analysis In  Business,  Finance,  And  Economics. The Journal Of Finance , XXXII (3). Hanafi,  Mamduh  M.  (2008). Manajemen Keuangan  (Edisi  1). Yogyakarta  : BPFE  Yogyakarta
Harahap,  Sofyan  Syafri  (2016).  Analisis Kritis Atas Laporan Keuangan. Jakarta: Rajawali Pers.
Hassan,  E.  ul,  Zainuddin,  Z.,  &  Nordin,  S.
(2017). A Review of Financial Distress
Prediction Models: Logistic Regression and
Multivariate Discriminant Analysis. Indian-Pacific  Journal  of Accounting and Finance , 1 (3), 13–23.
Hosmer,  David  W  dan  Stanley  Lemeshow.
1989. Applied  Logistic  Regressio n,
John Willey Sons, Inc., New York Jaffari,  A.  A.  L.  I.  (2017). Predicting Corporate  Bankruptcy  in  Pakistan  A Comparative Study of Multiple Discriminant  Analysis  (  MDA  )  and Logistic Regression . 8 (3), 81–100.
Kim,  J.,  Li,  Y.,  &  Zhang,  L.  (2011).
Corporate  tax  avoidance  and  stock price crash risk :  Firm-level  analysis $.
Journal of Financial Economics , 100 (3),639–662.
https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2010.0 7.007
Kordestani,  G.,  Biglari,  V.,  Bakhtiari,  M., Kordestani, G., Biglari, V., & Bakhtiari,  M.  (2011). Ability  of combinations  of  cash  flow  components to  predict  financial  distress  pinigų srautų  komponentų  derinių  galimybės numatyti  finansinius  sunkumus . 12 (3), 277–285.
https://doi.org/10.3846/btp.2011.28
Kristanti, F. T., Effendi, N., Herwany, A., &
Febrian,  E.  (2016).  Does  corporate governance  affect  the  financial  distress of  indonesian  company?  A  survival analysis  using  cox  hazard  model  with time-dependent  covariates. Advanced Science  Letters , 22 (12),  4326–4329. https://doi.org/10.1166/asl.2016.8138
Laitinen, E. K. (2005). Survival Analysis and Financial  Distress  Prediction:  Finnish Evidence. Review  of  Accounting  and
Finance , 4 (4), 76–90. https://doi.org/10.1108/eb043438
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.2018.08.01 6 Mihalovič, M. (2016).
Performance comparison  of  multiple  discriminant analysis and logit models in bankruptcy prediction. Economics  and  Sociology ,
9 (4),
101–118. https://doi.org/10.14254/2071- 789X.2016/9-4/6 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
Piatt, H. D., & Piatt, M. B. (2002). 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 Pindyck, Robert S dan Daniel L. Rubinfeld.,
1998, Econometric Models and Economic  Forecasts  Fourth  Edition , Mc Graw Hill, New York.
Premachandra,  I.  M.,  Bhabra,  G.  S.,  & Sueyoshi, T. (2009). DEA as a tool for bankruptcy  assessment:  A  comparative study with logistic regression
technique. European Journal of
Operational  Research , 193 (2),  412–
424. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.11.0 36 Schmuk,  M.  (2013). Financial  Distress  and Corporate  Turnaround,  An  Empirical Analysis  of  The  Automotive  Supplier Industry . Germany: Springer Gabler. Waqas, H., & Md-Rus, R. (2018). 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.
1545739
Xie, C., Luo, C., & Yu, X. (2011). Financial distress  prediction  based  on  SVM  and MDA  methods:  The  case  of  Chinese listed companies. Quality and Quantity ,
45 (3),
671–686. https://doi.org/10.1007/s11135-010- 9376-y
Yakymova, L., & Kuz, V. (2019). The use of discriminant  analysis  in  the  assessment of  municipal  company’s  financial health. Economics  and  Sociology ,
12 (2),
64–78. https://doi.org/10.14254/2071-
789X.2019/12-2/4
Yap, B. C. F., Yong, D. G. F., & Poon, W. C.
(2010).  How  well  do  financial  ratios and  multiple  discriminant  analysis predict  company  failures  in  Malaysia. International  Research  Journal  of Finance  and  Economics , 54 (November 2010), 166–175.