Jurnal Ilmu Keuangan dan Perbankan (JIKA)
Volume 11 No. 2 Tahun 2022

## PENGARUH KONDISI FINANCIAL DISTRESS TERHADAP RASIO EFISIENSI DI PERUSAHAAN-PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG ADA DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2019-2020
Hasa Nurrohim Kurniawan Putra, Aryono Yacobus* aryonoyac@gmail.com*

## UPN “Veteran” Yogyakarta
Jl. Padjajaran (Ring Road Utara) No.104, Condong Catur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55283 Indonesia
Received Date : 01.03.2022 Revised Date : 06.06.2022 Accepted Date : 27.06.2022

## PROGRAM STUDI MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA BANDUNG

## ABSTRACT
This  study  aims  to  re-examine  The  Activity  Ratio.  Second,  to determine the effect of financial distress on the activities of companies in the manufacturing industry sector on the Indonesia Stock Exchange for the 2019-2020 period. The analytical tool used is logistic regression statistical analysis.  After  testing,  it  was  found  that  first,  there  is  a  joint  influence between  The  Activity  Ratio  on  Financial  Distress  in  manufacturing companies  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  from  2019  to  2020. Second, there is an effect of Cash Position and Activity Ratio on Financial Distress  in  manufacturing  companies  listed  on  the  Indonesia  Stock Exchange from 2019 to 2020.
Keywords :  Activity  Ratios,  Financial  Distress,  Logres  Statistics, Finance, Indonesian Stock Exchange ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  kembali  rasio  aktifitas perusahaan. Kedua, untuk mengetahui pengaruh financial distress terhadap aktivitas  perusahaan  pada  sektor  industri  manufaktur  di  Bursa  Efek Indonesia periode 2019-2020. Alat analisis yang digunakan adalah analisis statistik  regresi  logistik.  Setelah  dilakukan  pengujian,  ditemukan  bahwa pertama,  terdapat  pengaruh  bersama  antara  rasio  aktifitas  perusahaan terhadap financial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia  dari  tahun  2019  hingga  2020.  Kedua,  terdapat pengaruh Cash Position dan Activity Ratio terhadap f inancial distress pada manufaktur perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2019 hingga 2020.
Kata Kunci :  Rasio Aktivitas, Kesulitan Keuangan, Statistik Logres,
Keuangan, Bursa Efek Indonesia

## PENDAHULUAN
Perusahaan yang mengalami penurunan kondisi keuangan sebelum terjadi  kebangkrutan  atau  likuidasi  sering  disebut  mengalami  kondisi financial  distress (Plat  and  Plat,  2002). Financial  distress terjadi  karena perusahaan  tidak  mampu  mengelola  dan  menjaga  kestabilan  kinerja keuangan perusahaan yang bermula dari kegagalan dalam mempromosikan produk  yang  dibuatnya  yang  menyebabkan  turunnya  penjualan  sehingga pendapatan  menurun  yang  memungkinkan  perusahaan  mengalami kerugian operasional dan kerugian bersih untuk tahun berjalan (Brahmana, 2004).  Dari  kerugian  yang  terjadi  akan  mengakibatkan  defisiensi  modal yang disebabkan penurunan nilai saldo laba yang terpakai untuk membayar dividen,  sehingga  total  ekuitas  secara  keseluruhan  juga  mengalami defisiensi. Maka suatu saat total kewajiban perusahaan akan melebihi total aktiva yang dimilikinya. Jika perusahaan tidak mampu keluar dari kondisi tersebut, maka perusahaan akan mengalami kebangkrutan.
Identifikasi financial distress dapat dilakukan dengan menggunakan analisis  laporan  keuangan  perusahaan  melalui  rasio-rasio  keuangan  yang ada.  Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  rasio  keuangan  untuk memprediksi financial  distress suatu  perusahaan  telah  dilakukan diantaranya oleh Zmijewski (1983) dalam Foster (1986), Lau (1987), Poston et al (1994), Plat and Plat (2002), Luciana dan Kritijadi (2003), Brahmana (2004),  dan  Luciana  (2006).  Rasio  keuangan  yang  digunakan  dalam penelitian  Plat  and  Plat  (2002)  adalah  rasio  keuangan  yang  berasal  dari informasi  dalam  neraca  dan  laporan  rugi  laba.  Penelitian  serupa  juga dilakukan  Luciana  (2006)  dengan  menambahkan  rasio  keuangan  yang berasal dari informasi laporan arus kas untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan.  Sedangkan  Brahmana  (2004)  menggunakan  rasio keuangan  yang  tidak  disesuaikan  berdasarkan  industrinya  dan pemeringkatan reputasi auditor berdasarkan jumlah total asset yang diaudit oleh auditor tersebut.
Penelitian ini bertujuan untuk menguji kembali rasio keuangan yang berasal  dari  neraca,  laporan  rugi  laba  dan  laporan  arus  kas  untuk mengetahui  pengaruh  kondisi  financial  distress  terhadap  penjualan  pada perusahaan-perusahaan  di  sektor  industri  manufaktur.  Apakah  terdapat pengaruh  rasio  keuangan  terhadap  penjualan  bagi  perusahaan  yang mengalami financial distress.
Penelitian  ini  berusaha  untuk  menganalisis  kaitan  antara  rasio keuangan  yang  ada  diperusahaan  dengan  penjualan  yang  terjadi  pada kondisi perusahaan mengalami financial distress. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi bagi pihak internal dan eksternal perusahaan mengenai  rasio  keuangan,  baik  dari  neraca,  laporan  rugi  laba,  maupun laporan  arus  kas  dalam  memprediksikan  financial  distress.  Dengan demikian  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  pengaruh  rasio keuangan terhadap rasio efisiensi pada perusahaan yang mengalami kondisi
financial  distress pada  perusahaan-perusahaan  di  sektor  manufaktur periode 2019-2020 secara parsial maupun secara bersama sama.

## METODE PENELITIAN
Populasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  semua perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  selama  tahun  2019- 2020.  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan purposive sampling dengan kriteria pemilihan sampel adalah perusahaan manufaktur yang selama 3 tahun berturut-turut mengalami penurunan penjualan dan laba  bersih  ( net  income ).  Ada  beberapa  sumber  data  dan  teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  laporan keuangan  berupa  laporan  neraca,  laporan  laba  rugi  dan  laporan  arus  kas periode  2019-2020,  yang  diperoleh  dari  buku  ICMD  ( Indonesian  Capital Market Directory ).
Dalam penelitian ini digunakan beberapa variabel yang terkait, yaitu rasio  aktivitas  sebagai  variabel  dependen.  Dalam  penelitian  ini  rasio aktivitas/efisiensi yang digunakan adalah rasio modal kerja terhadap total asset,  rasio  laba  di  tahan  terhadap  total  asset,  rasio  laba  sebelum  pajak terhadap total  asset,  rasio market  equity terhadap book  value of debt  dan rasio  penjualan  terhadap  total  asset.  Dengan  menggunakan  kelima  rasio tersebut,  dimasukan  dalam  persamaaan  Altman,  akan  ditemukan  nilai  Z Score untuk menentukan perusahaan perusahaan yang mengalami financial distress atau  non financial  distress .  Untuk  perusahaan  yang  masuk  dalam financial  distress akan  diberi      angka  1  (Nilai  Z  Score  kurang  dari  3), sedangkan perusahaan yang masuk dalam non financial distress diberi angka 0 (Nilai Z Score sama dengan atau lebih dari 3).
Sementara  variabel  independent  dalam  penelitian  ini  adalah  rasio keuangan  dari  informasi  laporan  laba  rugi  dan  neraca  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah:

## a) Rasio Rentabilitas
Net Profit Margin = 𝑵𝒆𝒕 𝑷𝒓𝒐𝒇𝒊𝒕 𝑴𝒂𝒓𝒈𝒊𝒏  = 𝑵𝒆𝒕 𝑰𝒏𝒄𝒐𝒎𝒆 𝑺𝒂𝒍𝒆𝒔 (1)

## b) Rasio Likuiditas
Rasio Modal Kerja atas Total Aktiva = 𝑴𝒐𝒅𝒂𝒍 𝑲𝒆𝒓𝒋𝒂 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂 (2)
c) Rasio Profitabilitas
Rasio Profitabilitas = 𝑳𝒂𝒃𝒂 𝑩𝒆𝒓𝒔𝒊𝒉
𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂 (3)

## d) Rasio Financial Leverage
Rasio Hutang atas Total Aktiva = 𝑯𝒖𝒕𝒂𝒏𝒈 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂 (4)

## e) Rasio Posisi Kas
Rasio Posisi Kas = 𝑲𝒂𝒔 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂 (5)

## f) Rasio Pertumbuhan
Rasio Pertumbuhan Penjualan = 𝑷𝒆𝒏𝒋𝒖𝒂𝒍𝒂𝒏 𝒕 −𝑷𝒆𝒏𝒋𝒖𝒂𝒍𝒂𝒏 𝒕−𝒊 𝑷𝒆𝒏𝒋𝒖𝒂𝒍𝒂𝒏 𝒕−𝟏 (6)
Selain itu digunakan rasio keuangan dari informasi laporan arus kas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rasio Aktivitas Operasi.
Rasio Aktivitas Operasi = 𝑨𝒓𝒖𝒔 𝑲𝒂𝒔 𝑩𝒆𝒓𝒔𝒊𝒉 𝒅𝒂𝒓𝒊 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒊𝒕𝒂𝒔 𝑶𝒑𝒆𝒓𝒂𝒔𝒊
𝑷𝒆𝒏𝒋𝒖𝒂𝒍𝒂𝒏
(7)

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pengujian hipotesis pada penelitian ini menggunakan program SPSS ( Statistical  Package  for  Social  Science ),  dengan  menggunakan  alat  analisis regresi  logistik.  Menilai  keseluruhan  model  ( overall  model  fit  test ) merupakan suatu uji untuk menilai eseluruhan model regresi. Overall fit test diuji dengan menggunakan nilai -2loglikelihood atau uji omnibus tests. Nilai - 2loglikelihood menunjukkan angka kecocokan berdasarkan model iterasi yang dilakukan. Nilai -2loglikelihood pada awal dan pada akhir menunjukan nilai yang sama. Berdasarkan output tersebut, tdk ada selisih kedua -2LogL sehingga  disimpulkan  penambahan  variabel  bebas  ke  dalam  model  tidak memperbaiki model fit. Hasil pengujian dapat dilihat pada table 1.
Tabel 1. Hasil Overall Model Fit Test Keterangan Nilai -2 loglikelihood pada awal (block number=0) 236.175 -2 loglikelihood pada akhir (block number=1) 236.175

## Sumber: data diolah, 2022
Berdasarkan Tabel 1, nilai -2loglikelihood pada awal (block number =  0)  adalah  sebesar  236,175.  Model  ini  hanya  memasukan  konstanta, signifikan pada α = 5%, artinya model hanya dengan konstanta saja tidak fit  dengan  data.  Pada  nilai  -2likelihood  pada  akhir  (number  block  =  1), sebesar 236, 175. Model ini memasukan konstanta dan 7 variabel bebas, signifikan pada α = 5%, artinya model ini fit dengan data. Untuk Menilai Kelayakan Model Regresi digunakan tes Hosmer and Lemeshow’s Goodness
of  Fit  Test menguji  hipotesis  apakah  data  empiris  sesuai  dengan  model (model fit). Hasil pengujian dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Hasil Holsmer and LemeshowTest
Sumber: data diolah, 2022
Berdasarkan  Tabel  2, bisa  dijelaskan  hasil  Holsmer  and  Lemeshow Test adalah 4,623 dengan probabilitas signifikansi 0,797. Jika dibandingan dengan α =  5%,  maka  hasilnya  lebih  besar,  0,797  >  0,05.  Artinya  model dapat  diterima  dan  H 0 dapat  diterima.  Model  regresi  logistik  dalam penlitian  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas financial distress pada  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia tahun 2019-2020.
Koefisien Determinan diukur menggunakan Cox & Snell Square adalah ukuran yang meniru R 2 pada multiple regression . Sedangkan Nagelkerke R Square merupakan  modifikasi  dari  koefisien  Cox  &  Snell  Square.Jadi Nagelkerke  R  Square dimaksudkan  untuk  mengetahui  besarnya  variasi prediksi  dari  variabel  independent  terhadap  dependen  dapat  diliat  pada nilainya, antara 0 sampai 1. Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa  jauh  kemampuan  model  pada  variabel  independent  yaitu Rentabilitas,  Likuiditas,  Profitabilitas,  Financial  Leverage,  Posisi  Kas, Pertumbuhan,  Aktifitas  secara  bersama-sama  menerangkan  variasi variabel terikat ( financial distress ). Hasil pengujian dengan SPSS pada uji ini dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Koefisien Deskriminan ( Nagelkerke R Square )

## Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 201.545 a .108 .200 a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than .001.
Sumber: data diolah, 2022
Tabel 3 menjelaskan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,200 yang berarti  bahwa  variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  variabel independent  sebesar  20%,  sedangkan  sisanya  80%  dijelaskan  oleh variabelvariabel  lain,  diluar  variabel  di  penelitian  ini.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  secara  bersama-sama  variasi  variabel  bebas  dapat menjelaskan  variasi  variabel financial  distress sebesar  20%.  Selanjutnya digunakan  penilaian  matriks  klasifikasi  guna  menunjukkan  kekuatan prediksi  model  regresi  untuk  memprediksi  kemungkinan  perusahaan mengalami financial distress .

## Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig. 1 4.623 8 .797

## Tabel 5.4 Hasil Matriks Klasifikasi
Classification Table a Observed Predicted FinancialDistress Percentage Correct 0 1 Step 1 FinancialDistress 0 6 34 15.0 1 3 259 98.9 Overall Percentage 87.7 a. The cut value is .500
Sumber: data diolah, 2022
Berdasarkan Tabel 4, prediksi perusahaan yang mengalami financial distress adalah sebanyak 259 perusahaan, dengan ketepatan model sebesar 98,9%.  Sedangkan,  kekuatan  prediksi  dari  model  regresi  untuk memprediksii kemungkinan perusahaan tidak mengalami financail distress sebesar 15%, ada 6 perusahaan. Secara keseluruhan kekuatan prediksi dari mode  regresi  adalah  87,7  %,  artinya  variabel  independen  mampu memprediksi model regresi secara statistik sebesar 87,7 %.
Omnibus  Test  of  Model  Coefficient dilakukan untuk  menguji signifikansi  secara  simultan  dalam  analisis  regresi  logistik.  Pengujian dilakukan  untuk  menguji  apakah  variabel-variabel  independent  dalam penelitian berpengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Cara  untuk  mengetahui  hasil  uji  simultan  adalah  dengan  melihat  hasil regresi  logistik  dengan  melihat  nilai  signifikansi.  Jika  nilai  signifikansi  < 0.05 maka H 0 diterima, namun jika nilai signifikansi < 0.05 maka H 0 ditolak atau H a diterima.
Tabel 5. Hasil Uji Hipotesis Simultan Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 34.630 7 .000 Block 34.630 7 .000 Model 34.630 7 .000 Sumber: data diolah, 2022
Berdasarkan  Tabel  5,  bisa  dilihat  bahwa  nilai  sig  model  sebesar 0,000.  Nilai  ini  lebih  kecil  dari  nilai α =  5%.  sehingga  dapat  disimpilkan bahwa variabel independen secara bersama sama berpengaruh terhadap probabilitas  terjadinya financial  distress. Sementara  untuk  menguji hipotesis  parsial  digunakan  uji  regresi  logistik  yang  dilakukan  terhadap semua  variabel  bebas  hasil  pengujian  sebagai  berikut  dapat  dilihat  pada table 6.
Tabel 6. Hasil Uji Hipotesis Parsial
Sumber: data diolah, 2022
Berdasarkan  Tabel  6,  maka  bisa  disusun  persamaan  regresi logistiknya, sebagai berikut:
FD = 3,221+0,000X1 + 0,000 X2 + 0,000 X3 + 0,000 X4 - 0,000 X6 + 0,000 X7
Dari  persamaan  regresi  logistik  dapat  diketahui  bahwa log  of  odds perusahaan  secara  positif  berhubungan  dengan Rentabilitas,  Likuiditas, Profitabilitas, Leverage ,  Pertumbuhan,  Aktifitas.  Sedangkan  posisi  kas berhubungan  secara  negatif. Berdasarkan  tabel  6,  hasil  koefisien  regresi variabel rentabilitas sebesar 0.000 dengan nilai signifikansi sebesar 0.195 dan nilai log odds sebesar 1,000 sehingga dapat diartikan bahwa variabel rentabilitas tidak berpengaruh signifikan terhadap probabilitas terjadinya financial  distress ,  karena  nilai  signifikansi  0.195  >  0.05.  Rentabilitas mempunyai  hubungan  positif  terhadap financial  distress sehingga  dapat diartikan bahwa semakin tinggi tingkat  rentabolitas yang diperoleh maka akan  semakin  tinggi  kecenderungan  perusahaan  mengalami financial distress.
Hasil koefisien regresi variabel likuiditas sebesar 0.000 dengan nilai signifikansi sebesar 0.163 dan nilai log odds sebesar 1,000 sehingga dapat diartikan bahwa variabel likuiditas tidak berpengaruh signifikan terhadap probabilitas  terjadinya financial  distress ,  karena  nilai  signifikansi  0.163  > 0.05.  Likuiditas  mempunyai  hubungan  positif  terhadap financial  distress sehingga  dapat  diartikan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat  likuiditas  yang diperoleh maka akan semakin tinggi kecenderungan perusahaan mengalami financial distress.
Hasil  koefisien  regresi  variabel  profitabiltas  sebesar  0.000  dengan nilai  signifikansi  sebesar 0.063  dan  nilai  log odds  sebesar  1,000  sehingga dapat diartikan bahwa variabel profitabilitas tidak berpengaruh signifikan
Variables in the Equation
B S.E. Wald df  Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower  Upper Step 1 a Rentabilitas .000 .000  1.677 1  .195  1.000 1.000 1.000 Likuiditas .000 .000  1.950 1  .163  1.000 1.000 1.000 Profitabilitas .000 .000  3.463 1  .063  1.000 1.000 1.000 Leverage .000 .000  .496 1  .481  1.000 1.000 1.000 Posisi_Kas -.001  .000  13.401  1  .000  .999 .999 1.000 Pertumbuhan  .000 .000  .021 1  .885  1.000 1.000 1.000 Aktifitas .000 .000  9.883 1  .002  1.000 1.000 1.000 Constant 3.221  .484  44.255  1  .000  25.054 a.  Variable(s)  entered  on  step  1:  Rentabilitas,  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,
Posisi_Kas, Pertumbuhan, Aktifitas.
terhadap probabilitas terjadinya financial distress , karena nilai signifikansi 0.063 > 0.05. Profitabilitas mempunyai hubungan positif terhadap financial distress sehingga dapat diartikan bahwa semakin tinggi tingkat profitabilitas yang  diperoleh  maka  akan  semakin  tinggi  kecenderungan  perusahaan mengalami financial distress.
Koefisien regresi variabel Financial Leverage sebesar 0.000 dengan nilai  signifikansi  sebesar 0.481  dan  nilai  log odds  sebesar  1,000  sehingga dapat  diartikan  bahwa  variabel Financial  Leverage tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  probabilitas  terjadinya financial  distress ,  karena  nilai signifikansi 0.481 > 0.05. Financial Leverage mempunyai hubungan positif terhadap financial distress sehingga dapat diartikan bahwa semakin tinggi tingkat Financial  Leverage yang  diperoleh  maka  akan  semakin  tinggi kecenderungan perusahaan mengalami financial distress. Koefisien regresi variabel Posisi Kas sebesar 0.000 dengan nilai signifikansi sebesar  -0.001 dan nilai log odds sebesar 0,999 sehingga dapat diartikan bahwa variabel Posisi Kas berpengaruh signifikan terhadap probabilitas terjadinya financial distress ,  karena  nilai  signifikansi        0.000  <  0.05. Posisi  Kas mempunyai hubungan  negatif  terhadap financial  distress sehingga  dapat  diartikan bahwa semakin tinggi tingkat Posisi Kas yang diperoleh maka akan semakin rendah kecenderungan perusahaan mengalami financial distress. Selanjutnya  hasil  koefisien  regresi  variabel Pertumbuhan sebesar 0.000  dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0.885  dan  nilai  log  odds  sebesar 1,000  sehingga  dapat  diartikan  bahwa  variabel Pertumbuhan tidak berpengaruh signifikan terhadap  probabilitas terjadinya financial distress , karena nilai signifikansi 0.885 > 0.05. Pertumbuhan mempunyai hubungan positif terhadap financial distress sehingga dapat diartikan bahwa semakin tinggi  tingkat Pertumbuhan yang  diperoleh  maka  akan  semakin  tinggi kecenderungan perusahaan mengalami financial distress.
Hasil koefisien regresi variabel Aktifitas sebesar 0.000 dengan nilai signifikansi sebesar 0.002 dan nilai log odds sebesar 1,000 sehingga dapat diartikan  bahwa  variabel Aktifitas tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap probabilitas terjadinya financial distress , karena nilai signifikansi    0.002 <
0.05. Aktifitas mempunyai  hubungan  positif  terhadap financial  distress sehingga  dapat  diartikan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat Aktifitas yang diperoleh maka akan semakin tinggi kecenderungan perusahaan mengalami financial distress.
Dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  Metode  Analisis  Regresi Logistik dapat Memprediksi Probabilitas Financial distress. Hasil statistik chi square pada  penelitian  ini  mempunya  nilai  dibawah  0,05,  artinya  bahwa penelitian  yang  menggunakan  model  logistik  ini  adalah  signifikan.    Pada nilai uji Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit sebesar 0.797, nilainya juga diatas 0,05, artinya tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit.
Selanjutnya  berdasarkan  hasil  uji  regresi  logistik,  untuk  variabel rentabilitas,  likuiditas,  profitabilitas, financial  leverage dan  pertumbuhan
ternyata  tidak  berpengaruh  signifikansi  terhadap financial  distress . Walaupun variabel variabel tersbut mempunya hubungan positif terhadap financial  distress. Temuan  ini  sejalan  dengan  temuan  dari  penelitian terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Plat  &  Plat  (2002).  Berdasarkan  hasil  uji regresi  logistik,  untuk  variabel  posisi  kas  dan  rasio  aktifitas,  memiliki pengaruh  yang  signifikan.    Untuk  posisi  kas  berpengaruh  signifikan  dan mempunyai  hubungan  yang  negatif  terhadap financial  distress ,  artinya semakin tinggi posisi kas maka semakin kecil risiko financial distress. Hal ini bisa terjadi karena semakin kuat posisi kas suatu perusahaan, maka semakin kuat  juga  kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajinanya  serta untuk melakukan investasi. Atau bisa juga terjadi sebaliknya jika posisi kas perusahaan  semakin  rendah,  maka  akan  semakin  tinggi  risiko financial distress nya.  Rasio  aktifitas  juga  berpengaruh  signifikan  dan  mempunyai arah yang positif terhadap financial distress. Artinya kondisi ini bisa terjadi karena semakin tinggi aktifitas perusahaan maka akan semakin tinggi juga financial distress.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  maka  dapat  diambil kesimpulan  dalam  penelitian  ini  bahwa  model  regresi  logistik  dalam penlitian  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi financial  distress pada pada perusahaan manufaktur terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2019- 2020.  Selanjutnya  ditemukan  bahwa  terdapat  pengaruh  secara  bersama- sama antara Rentabilitas, Likuiditas, Profitabilitas, financial Leverage, Posisi Kas, Pertumbuhan, dan Aktifitas terhadap financial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2019-2020. Tidak ditemukan  pengaruh  Rentabilitas,  Likuiditas,  Profitabilitas, Financial Leverage ,  Pertumbuhan,  terhadap  f inancial  distress pada  perusahaan manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2019-2020. Terdapat pengaruh Posisi Kas dan Rasio Aktifitas terhadap f inancial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2019-2020.

## REKOMENDASI
Direkomendasikan  bagi  penelitian  selanjutnya  untuk  menambah periodisasi data penelitian yang digunakan yaitu hanya menggunakan data keuangan  periode  2019-2020.  Kemampuan  untuk  mendeteks financial distress akan lebih baik jika menggunakan data panel yang cukup panjang. Menambah variabel dan rasio yang digunakan, bisa dari rasio selain yang sudah digunakan di penelitian ini, agar bisa dibandingkan hasilnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman,  Edward  I.  1968.  Financial  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  the prediciton  of  Corporate  Bankcruptcy, The  Journal  of  Finance , September,  Volume  23,  Number  4,  New  York:  American  Finance Association.
Brahmana,  Rayenda  K.  2007.  Identifying  Financial  Distress  Condition  in Indonesia  Manufacture  Industry, e-Journals  Perhimpunan  Pelajar Indonesia-United Kingdom, London, Oktober. Damodaran, Aswath. 2006. The Cost of Distress: Survival, Truncation Risk and Valuation. Paper Stern School of Business January.
Fahmi, I. 2015. Pengantar Manajemen Keuangan Teori dan Soal Jawab . Edisi Ke 4. Bandung: Alfabeta.
Foster,  George,  1986. Financial  Statement  Analysis ,  Second  Edition,  New Jersey: Prentice-Hall International.
Gamayuni, R. R. 2015. The Effect of Intangible Asset, Financial Performance and Financial Policies on The Firm Value. International Journal of Scientific & Technology Research . 4(1). p.202 – 212. Ghozali, Imam. 2002. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Programs SPSS. Badan Penerbit Universitas Diponegoro Semarang. Gujarati, Damodar. 1991. Ekonometrika Dasar . Jakarta: Erlangga. Hanafi,  M  Mamduh.  dan  Abdul  Halim.  2003. Analisis  Laporan  Keuangan. Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Hanifah, O. 2013. Pengaruh Struktur Corporate Governance dan Financial Indicators Terhadap Kondisi Financial Distress. “J urnal maksi undip,
h. 25-53
Lau,  Ling,  Amy  Hing,  1987.  A  FiveStates  Financial  Distress  Predicitoin Model, Journal  of  Accoutning  Research ,  Volume  25,  Number  1, Oklahoma: Blackwell Publishing limited.
Mulyadi, 2002. Auditing, Buku Dua, Edisi Ke Enam, Salemba Empat, Jakarta Munawir.  S.  1998. Analisis  Laporan  Keuangan. Yogyakarta:  penerbit Liberty.
Platt HD, Platt MB. 2002. Predicting corporate financial distress: reflecting on  choice-based  sample  bias. Journal  of  Economics  and  Finance 26(2):184-199.
Prastowo,  Dwi  dan  Rifka.  2005. Analisis  Laporan  Keuangan .  Yogyakarta: UPP AMP YKPN.
Riyanto,  Bambang.  1995. Dasar-Dasar  Pembelanjaan  Perusahaan. Yogyakarta: Yayasan Badan Penerbit Gadjah Mada.
Sari, Ayu Kurnia. 2016. Analisis Financial distress Pada Perusahaan Bursa Efek Indonesia. Jurnal ilmiah Research Sains Vol.2 No. 2 Juni 2016
Sawir, Agnes. 2001. Analisis Kinerja Keuangan dan Perencanaan Keuangan Perusahaan. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama. Schuppe, Whalter p (2005), “Leading a Turnaround”, The Secured Lender
Sofyan  Syafri  Harahap.  1997. Analisis  Kritis  Atas  Laporan  Keuangan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Spica, Luciana Almilia dan Meliza Silvy. 2003. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Status  Perusahaan  Pasca  IPO  dengan  Analisis Multinomial  Logit. Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis  Indonesia  (JEBI) .
Volume 18 no 4.
Spica,  Luciana  Almilia.  2006.  Prediksi  Kondisi  Financial  Distress Perusahaan Go Publik dengan Menggunakan Analisis Multinomial Logit. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia (JEBI) . Volume 12 no 1.
Sugiyono. 2005. Metode Penelitian Bisnis. Bandung: Alfabeta. https://accurate.id/ekonomi-keuangan/pengertian-financial-distress https://cerdasco.com/ risiko pasar