Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.20, No.3 September 2016, hlm. 448–457 Terakreditasi SK. No. 040/P/2014 http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jkdp
Korespondensi dengan penulis: Annisa Nurfajrina, Telp. +62812-8380-4948
Email: nisajrina@gmail.com

## ANALISIS FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN AGRIBISNIS DI BURSA EFEK INDONESIA
Annisa  Nurfajrina Hermanto  Siregar Imam  Teguh  Saptono
Sekolah Bisnis - Institut Pertanian Bogor Gedung SB IPB, Jl. Raya Pajajaran, Bogor – Indonesia 16151

## Abstract
Agribusiness is one of important sector in Indonesia. Agribusiness has unique characteristics and high com- plexity  which  can lead  to  financial  problems. Therefore,  its  important  to  analyzed financial  distress  in agribusiness company in order to avoid bankruptcy. This research analyzed financial factors that influence financial distress in agribusiness companies listed in Indonesia stock exchangeperiod 2010-2014. Eleven agribusiness companies were selected based on purposive sampling.This study used DSCR (debt service cov- erage ratio) as a proxy of financial distress. The method of analysis used panel data regression. The results showed that financial ratios are EBITDA to total assets, ROE, and TATO have a significant positive effect to DSCR. However, DAR and WC/TA have no significant effect to DSCR.
Keywords: agribusiness companies, DSCR, financial distress, panel data regression

## PENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  agraris dimana  sektor  agribisnis  mempunyai  peranan strategis  dalam  struktur  pembangunan  pereko- nomian nasional. Sektor agribisnis berperan seba- gai  penyedia  bahan  pangan  dan  bahan  baku industri serta berkontribusi menghasilkan devisa negara. Hasil ekspor agribisnis pada tahun 2014 mencapai 31.6 miliar US dolar (Kementerian Per- tanian, 2015a). Selama periode 2010-2014, sektor agribisnis menempati posisi terbesar kedua dalam
kontribusi PDB Indonesia yaitu sekitar 13.5% (BPS, 2015a). Sektor ini juga mampu menyerap tenaga kerja sekitar 30.2% dari total tenaga kerja pada tahun 2014 (BPS,  2015b).  Pada  tahun  2014,  total  investasi  di sektor ini mencapai 400 triliun rupiah dengan per- tumbuhan investasi dalam negeri dan modal asing sebesar  4.2%  dan  18.6%  per  tahun  (Kementerian Pertanian,  2015b).
Krisis keuangan global yang terjadi berdam- pak negatif pada sektor agribisnis di Indonesia ka- rena mengakibatkan permintaan global dan harga-

## Analisis Financial Distress pada Perusahaan Agribisnis di Bursa Efek Indonesia
Annisa Nurfajrina, Hermanto Siregar, & Imam Teguh Saptono
harga komoditas cenderung melemah. Selain itu, perekonomian  Indonesia  cenderung  mengalami penurunan dalam lima tahun terakhir. Kondisi per- ekonomian yang melemah dan krisis global yang terjadi  dapat  mempengaruhi  kinerja  perusahaan agribisnis. Rizaldi (2000) menyatakan bahwa faktor makroekonomi menunjukan pengaruh yang cukup signifikan  untuk  kelompok  saham  agribisnis  di Indonesia.
Ketika perusahaan mengalami banyak ham- batan maka lambat laun perusahaan tersebut akan berada pada kondisi financial distress, yaitu kondisi dimana perusahaan tidak memiliki kapasitas untuk memenuhi  kewajibannya  (Andrade  &  Kaplan, 1998). Financial distress didefinisikan sebagai tahap penurunan  kondisi  keuangan  yang  terjadi  pada perusahaan sebelum terjadinya kebangkrutan atau- pun likuidasi (Platt& Platt, 2002).
Financial  distress dapat  diukur  dengan menggunakan  debt  service  coverage  ratio  (DSCR). Rasio ini menggambarkan seberapa besar perusa- haan mampu menghasilkan dana untuk memenuhi kewajibannya.  Stulpiniene  dan  Mazure  (2013) menggunakan DSCR sebagai salah satu indikator dalammengukur financial distress of farm di Lituania, Eropa.Arlinda  et  al.(2015)  juga  menggunakan DSCR  sebagai  penentu  kondisi  financial  distress industri telekomunikasiIndonesia.
Faktor fundamental berupa rasio keuangan dapat mempengaruhi kondisifinancial distress pada suatu perusahaan. Lemmon et al. (2009) mengukur financial distress menggunakan EBITDA to total as- set dan model yang digunakan menunjukan bahwa rasio  ini  berdampak  negatif  terhadap  financial distress. Apabila perusahaan memiliki nilai EBITDA to  total  asset yang  kecil,  perusahaan  sudah  tentu dalam  kondisi  financial  distress  karena  tidak mempunyai kemampuan untuk membayar biaya overhead.
Penelitian Arasy dan Harlendro (2014) meng- gunakan  analisis  regresi  logistik  terhadap  per- usahaan tekstil dan garmen menunjukkan bahwa
debt to asset ratio (DAR)merupakan prediktor yang dominan dalam memprediksi kondisi financial dis- tress karena  memiliki nilai  koefisien regresi  yang cukup  signifikan.  Namun,  hasil  yang  berbeda ditunjukkan  oleh  Putri  dan  Merkusiwati  (2014). Mereka membuktikan bahwa DAR tidak berpenga- ruh terhadap kemungkinan terjadinya financial dis- tress perusahaan manufaktur di Indonesia.
Widati dan Pratama (2015) melakukan pene- litian terhadap perusahaan manufaktur di BEI dan hasilnya menunjukkan bahwa return on equity (ROE) berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  financial distress. Haq et al. (2013) meneliti financial distress pada perusahaan non-keuangan yang terdaftar di BEI. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa baik secara simultan maupun secara parsial rasio DAR dan ROEberpengaruh terhadap financial distress.
Penelitian Alifiah et al. (2013) menunjukkan bahwa DAR, total assets turn over (TATO), dan work- ing  capital  ratio mampu  memprediksi  kesulitan keuangan  di  perusahaan  konsumer  Malaysia. Hidayat dan Meiranto (2014) menambahkan bahwa semakin besar rasio TATO yang dimiliki oleh per- usahaan,  maka  semakin  kecil  kemungkinan  per- usahaan tersebut akan mengalami financial distress.
Ahmad (2013) menemukan bahwa terdapat hubungan negatif antara working capital to total as- sets (WC/TA) dengan financial distress pada perusa- haan  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI  periode 2005-2010. Namun menurut Fitriyah dan Hariyati (2013),  rasio  keuangan  WC/TA  tidak  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi finan- cial distress pada perusahaan properti dan real es- tate di Indonesia.
Penelitian  mengenai  financial  distress  telah banyak dilakukan di berbagai negara termasuk di Indonesia,namun hasil yang ditunjukkan berbeda- beda  tergantung  dengan  sektor  yang  dijadikan objek penelitian. Selain itu, masih jarang ditemu- kan analisis financial distress terhadap perusahaan agribisnis  di Indonesia.  Berdasarkan hal  tersebut maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | KEUANGAN
Vol. 20, No.3, September 2016: 448– 457
menganalisis  faktor-faktor  keuangan  yang  mem- pengaruhi kondisi financial distress pada perusahaan agribisnis di Bursa Efek Indonesia.

## HIPOTESIS
Hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai  berikut:
1. H 1 :  DAR  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap DSCR
2. H 2 :  EBITDA/TA  berpengaruh  positif signifikan terhadap DSCR
3. H 3 :  ROE  berpengaruh  positif  signifikan terhadap DSCR
4. H 4 :  TATO  berpengaruh  positif  signifikan terhadap DSCR
5. H 5 :  WC/TA  berpengaruh  positif  signifikan terhadap  DSCR.

## METODE

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan adalah data sekunder berupa laporan keuangan perusahaan yang diper- oleh dari BEI melalui website www.idx.co.id. Per- usahaan  yang  diteliti  pada  penelitian  ini  adalah
sektor  pertanian  (agriculture).  Pengumpulan  data dilakukan dengan menggunakan teknik purposive sampling dengan kriteria pemilihan sampel sebagai berikut:
- Perusahaan sektor pertanian yang terdaftar di BEI  dan  tidak  delisting  selama  periode  2010- 2014
- Laporan  keuangan  perusahaan  lengkap  dan telah diaudit
- Komponen-komponen yang diperlukan dalam proses perhitungan tercantum jelas di laporan keuangan.

## Operasional  Variabel

## Variabel Terikat (Dependent)
Variabel terikat dalam penelitian ini adalah debt  service  coverage  ratio (DSCR).  DSCR  mencer- minkan kondisi perusahaandengan melihat keter- sediaan dana untuk melunasi hutang perusahaan. Perusahaan dikatakan mengalami kegagalan atau financial  distress apabila  memiliki  nilai  DSCR  < 1.20(Ruster,  1996).
Kode Nama Perusahaan Subsektor BWPT Eagle High Plantations Tbk. Perkebunan CPRO Central Proteina Prima Tbk. Perikanan DSFI Dharma Samudera Fishing Industries Tbk. Perikanan GZCO Gozco Plantations Tbk. Perkebunan IIKP Inti Agri Resources Tbk. Perikanan JAWA Jaya Agra Wattie Tbk. Perkebunan SGRO Sampoerna Agro Tbk. Perkebunan SIMP Salim Ivomas Pratama Tbk. Perkebunan SMAR SMART Tbk. Perkebunan TBLA Tunas Baru Lampung Tbk. Perkebunan UNSP Bakrie Sumatera Plantations Tbk. Perkebunan
Tabel 1 Daftar perusahaan pertanian yang dijadikan objek penelitian
DSCR = EAT + (Depreciation + Amortization) + Interest or Coupon − Tax Principal + Interest or Coupon

## Analisis Financial Distress pada Perusahaan Agribisnis di Bursa Efek Indonesia
Annisa Nurfajrina, Hermanto Siregar, & Imam Teguh Saptono

## Keterangan:
EAT : earning after tax Depreciation : alokasi  biaya  untuk  pemanfaatan aset tangible Amortization : alokasi  biaya  untuk  pemanfaatan aset intangible Interest : beban bunga hutang bank per tahun Coupon : beban  bunga  obligasi  perusahaan per tahun Tax : pajak korporasi per tahun Principal :  angsuran  pembayaran  pinjaman secara  berkala  atau  pembayaran obligasi  korporasi

## Variabel Bebas (Independent)
Variabel  bebas  dalam  penelitian  ini  adalah rasio-rasio  keuangan  yang  diperkirakan  mem- pengaruhi nilai DSCR yang tercantum di Tabel 2.

## Analisis Regresi Data Panel
Data panel merupakan penggabungan data deret waktu (time series) dengan data yang terdiri dari beberapa objek (cross section).Dalam penelitian ini, data panel merujuk ke data yang berasal dari laporan  keuangan  masing-masing  perusahaan agribisnis selama lima tahun terakhir (2010-2014).
Data  time  series  yang  digunakan  adalah  data tahunan untuk periode 2010-2014. Sedangkan data cross section yang digunakan adalah 11 perusahaan agribisnis yang dijadikan objek penelitian. Dalam penelitian  ini,  terdapat  jumlah  pengamatan  se- banyak 55 observasi yaitu hasil perkalian jumlah tahun dengan jumlah perusahaan.Model penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut:
Rasio Variabel Pengukuran Efisiensi EBITDA/TA pendapatan sebelum bunga, pajak, depresiasi, amortisasi total aset Leverage DAR total kewajiban total aset Profitabilitas ROE laba bersih total ekuitas Aktifitas TATO total penjualan total aset Likuiditas WC/TA aset lancar - kewajiban lancar total aset
Tabel 2 Variabel bebas yang digunakan dalam penelitian
=   + 1 + 2 + 3 + 4 +
5 / + Keterangan: DSCR : debt service coverage ratio i : 1,  2,  3,....  11  (sebanyak  jumlah perusahaan yang diamati) t : 1,  2,  3,....  7  (sebanyak  jumlah periode tahun yang diamati)  : koefisien intercept  x : koefisien slope dari variabel bebas EBITDA/TA : ebitda to total assets DAR : debt to assets ratio ROE : return on equity TATO : total assets turn over WC/TA : working capital to total assets  : komponen error

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | KEUANGAN
Vol. 20, No.3, September 2016: 448– 457

## Pengujian  Hipotesis
Setelah  data  diolah,  selanjutnya  dilakukan pengujian terhadap hasil outputnya. Pengujian ini meliputi uji F, uji T, dan koefisien determinasi (R 2 ).
1. Uji-F memperlihatkan ada tidaknya pengaruh variabel independen terhadap variabel depen- den secara bersamaan. Pengujian ini dilakukan dengan melihat angka probabilitas. Jika p-value <  a  (a=5%),  maka  variabel  independen  ber- pengaruh  signifikan  secara  bersamaan  ter- hadap variabel dependen.
2. Uji-t dilakukan untuk mengetahui signifikansi peran secara parsial antara variabel indepen- den  terhadap  variabel  dependen  dengan mengasumsikan  bahwa  variabel  independen lain dianggap konstan. Jika nilai t-stat < a (a=5%), maka  variabel  independen  secara  parsial signifikan mempengaruhi variabel dependen.
3. Koefisien Determinasi (R 2 ) mencerminkan ke- mampuan model dalam menerangkan variasi variabel  dependen.  Semakin  besar  nilai  R 2 maka  semakin  baik  kemampuan  variabel- variabel independen menjelaskan variabel de- penden.

## HASIL

## Analisis  Deskriptif
Analisis deskriptif dilakukan dengan menya- jikan data kuantitatif yang bertujuan untuk mem- berikan  gambaran  umum  mengenai  objek  pene- litian.  Analisis  deskriptif  menjabarkan  nilai  rata-
rata  (mean),  median,  nilai  minimum  dan  mak- simum, serta nilai standar deviasi.Tabel 3 menun- jukkan  statistika  deskriptif  variabel  bebas  dan terikat dari 11 perusahaan agribisnis yang terdaf- tar di  BEI periode  2010-2014.
Hasil  dari  analisis  deskriptif  menunjukan bahwa nilai rata-rata (mean) DSCR sebesar 1.413. Hal ini dapat diartikan bahwa sebagian besar per- usahaan  agribisnis  terbebas  dari  financial  distress karena  memiliki  nilai  DSCR  diatas  1.2  (Ruster, 1996). Namun terlihat kesenjangan data yang cukup besar antara nilai maksimum dan minimum DSCR. Nilai  maksimumsebesar  10.842dimiliki  oleh  per- usahaan IIKP pada tahun 2010. Namun pada tahun 2011,  IIKP  mengalami  rugi  bersih  yang  sangat besar  sehingga  menyebabkan  nilai  DSCR  nya mengalami  penurunan  yang  sangat  signifikan menjadi nilai minimum yakni sebesar -45.557.
DAR memiliki nilai mean sebesar 0.538 dan median  sebesar  0.530.  Nilai  maksimum  sebesar 0.985, minimum sebesar 0.004, dan standar deviasi sebesar  0.080.  Nilai  maksimum  berasal  dari  nilai DAR perusahaan CPROdi tahun 2012 sedangkan nilai  minimumnya  berasal  darinilai  DAR  per- usahaan IIKP tahun 2010 dan 2011. Pada umumnya, financial  distress dikaitkan  dengan  jumlah  utang yang lebih besar dari aktiva yang dicerminkan de- ngan  rasio  leverage  yang  besar  atau  lebih  dari  1. Namun berdasarkan statistika deskriptif, tidak ada perusahaan yang memiliki nilai DAR diatas 1. Hal ini membuktikan bahwa rasio leverage perusahaan agribisnis masih dalam taraf normal karena jumlah utang yang harus dibayar lebih rendah dari aktiva yang dimiliki perusahaan.
Variabel DSCR DAR EBITDA/TA TATO ROE WC/TA Mean 1.413 0.538 0.095 0.223 0.108 -0.007 Median 1.582 0.530 0.078 0.217 0.111 -0.028 Maksimum 10.842 0.985 0.365 2.152 0.916 0.368 Minimum -45.557 0.004 -0.521 0.034 -3.982 -0.398 Std. Dev. 0.528 0.080 0.042 0.079 0.087 0.071
Tabel 3 Statistika deskriptif  variabel bebas dan  terikat  perusahaan  agribisnis 2010-2014

## Analisis Financial Distress pada Perusahaan Agribisnis di Bursa Efek Indonesia
Annisa Nurfajrina, Hermanto Siregar, & Imam Teguh Saptono
Rasio EBITDA/TA memiliki nilai mean se- besar  0.095,  median  sebesar  0.078,  dan  standar deviasi  sebesar  0.042.  Nilai  minimum  dan  mak- simum EBITDA/TA berasal dari perusahaan yang sama  yaitu  DSFI.  Nilai  EBITDA/TA  perusahaan DSFI tahun 2010 sebesar -0.521 menjadi nilai mini- mum rasio ini. Pada tahun 2010, perusahaan mela- kukan reklasifikasi aset tetapnya yang berupa kapal serta mesin dan peralatan. Kedua jenis aset ini akan dijual  sehingga  dipindahkan  ke  aset  tetap  yang tidak digunakan. Tindakan reklasifikasi aset tetap mengakibatkan perusahaan memiliki nilai depre- siasi negatif yang berdampak pula terhadap rasio EBITDA  yang negatif.  Nilai EBITDA  perusahaan DSFI kembali positif di tahun 2013 dan didukung oleh nilai depresiasi yang cukup tinggi. Sehingga pada  tahun  ini  perusahaan  DSFI  memiliki  nilai EBITDA/TA maksimum yakni sebesar 0.365.
Rata-rata  nilai  TATO  sebesar  0.223  dengan median sebesar 0.217 dan standar deviasi sebesar 0.079.  Nilai  maksimum  berasal  dari  perusahaan SMAR tahun2011 yakni sebesar 2.152.SMAR mam- pu menghasilkan  total penjualan  yang tinggi  de- ngan nilai aset yang cukup rendah pada tahun ini. Di tahun yang sama, perusahaan IIKP menghasil- kan  nilai  minimum  TATO  sebesar  0.034.  karena perusahaan  kurang  efektif  dalam  menggunakan aset yang dimilikinya.
Nilai  mean,  median,  serta  standar  deviasi variabel  ROE  berturut-turut  sebesar  0.108,  0.111, dan 0.079. Nilai minimum sebesar -3.982 dimiliki oleh CPRO pada tahun 2012 karena memiliki nilai laba  bersih  yang  negatif.  Namun  perusahaan  ini dapat  meningkatkan  kinerjanya  di  tahun  2013, perusahaan menghasilkan laba bersih yang tinggi dan  berdampak  terhadap  peningkatan  nilai  ROE hingga menjadi nilai tertinggi di variabel ini yakni sebesar  0.916.
WC/TA memiliki nilai mean dan median ne- gatif yakni sebesar -0.007 dan -0.028. Nilai standar deviasi sebesar 0.071 lebih kecil dibandingkan de- ngan nilai mean menunjukkan bahwa sebaran data yang  dimiliki variabel  tersebut  sangat besar  jauh
dari  nilai  rata-ratanya.  Nilai  maksimum  sebesar 0.368  dimiliki  oleh  DSFI  di  tahun  2011dan  nilai minimum  sebesar  -0.389  dimiliki  oleh  CPRO  di tahun 2012. Pada tahun 2011, DSFI memiliki jumlah aset lancar yang lebih besar dibandingkan kewa- jiban lancar yang harus dibayar sehingga berdam- pak  terhadap  besarnya  rasio  WC/TA.  Jumlah kewajiban lancar CPRO tahun 2012 lebih besar dua kali  lipat  dibandingkan  dengan  aset  lancar  yang dimilikinya.  Hal  ini  menyebabkan  nilai  working capital dan rasio WC/TA yang negatif.

## Hasil Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum  dilakukan  analisis  regresi,  data yang ada diuji terlebih dahulu dengan serangkaian uji asumsi klasik. Berdasarkan hasil uji, diketahui bahwa data bebas dari masalah asumsi klasik se- hingga data yang digunakan telah memenuhi kri- teria.
1. Uji Multikolinearitas
Data lolos dari multikolinearitas karena nilai koefisien korelasi antar variabel tidak ada yang lebih dari 0.8. Hal ini berarti tidak ada variabel dalam penelitian ini yang memiliki keterkaitan yang kuat.
2. Uji Normalitas
Nilai probabilitas sebesar 0.36 yang dihasilkan oleh JB test menunjukkan bahwa data lolos uji normalitas  karena  nilainya  lebih  besar  dari alpha 0.05. Hal ini berarti bahwa nilai residual (error) berdistribusi dengan normal.
3. Uji  Heteroskedastisitas
White heteroscedasticity test menunjukan bahwa nilai Obs*R-squared >alpha 0.05 yaitu sebesar 0.47.  Data  yang  dimiliki  homoskedastisitas atau terbebas dari masalah heteroskedastisitas.
4. Uji  Autokorelasi Hasil  pengujian  menggunakan  metode Breusch-Godfrey menunjukkan bahwa nilai p- value Obs*R-squared >alpha 0.05 yakni sebesar 0.07. Dengan demikian, data lolos dari masa- lah  autokorelasi.

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | KEUANGAN
Vol. 20, No.3, September 2016: 448– 457
5. Uji Stasioneritas
Metode  LLC  (Levin,  Lin,  &  Chu)  digunakan untuk mengetahui apakah data panel yang di- miliki stasioner atau non-stasioner. Keseluruh- an variabel menunjukan bahwa nilai probabi- litas  <  alpha  0.05.  Seluruh  variabel  menolak hipotesis null yang berarti data stasioner atau tidak memiliki unit root.

## Hasil Analisis Regresi Data Panel
Pemilihan model terbaik dipilih mengguna- kan uji chow, uji hausman, dan uji lagrange multi- plier  (Gujarati,2003).  Uji  chow  digunakan  untuk memilih antara pooled least square (PLS) atau fixed effect model (FEM). Uji hausman digunakan untuk memilih antara fixed effect model (FEM) atau random effect model (REM). Hasil pengujian menggunakan uji chow menunjukkan model terbaik yang digu- nakan  adalah  PLS,  sedangkan  hasil  uji  hausman menunjukkan  bahwa  REM  adalah  yang  terbaik. Oleh karena itu, dilakukan uji lagrange multiplier untuk  memutuskan  model  yang  tepat  untuk digunakan antara PLS dan REM. Berdasarkan hasil uji  tersebut,  didapatkan  bahwa  model  model terbaik yang tepat untuk digunakan adalah PLS.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan  pengamatan  yang  dilakukan pada taraf nyata 5%, terlihat bahwa rasio EBITDA/
TA,  ROE,  dan  TATO  berpengaruh  positif  secara signifikan terhadap nilai DSCR. Sementara variabel lainnya  yaitu,  DAR  dan  WC/TA  berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap nilai DSCR.
EBITDA  merupakan  keuntungan  sebelum dikurangi  bunga dan  pajak  serta mencakup  nilai depresiasi  dan  amortisasi.  Nilai  EBITDA/TA menunjukkan tingkat efisiensi perusahaan dalam menghasilkan  keuntungan  dari  aset  yang dimilikinya.  Rasio  ini  secara  signifikan berpengaruh positif terhadap nilai DSCR. Variabel EBITDA/TA  memiliki  nilai  koefisien  regresi terbesar  dibandingkan  variabel  lainnya  yaitu sebesar  10.902.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian Pranowo et al. (2010) yang menyatakan bahwa rasio efisiensi  yang  diwakilkan  oleh  EBITDA/TA memiliki  koefisien  yang  cukup  besar  dan berpengaruh  signifikan  terhadap  nilai  DSCR. Lemmon et al.(2009) juga menyatakan bahwa rasio ini berpengaruh signifikan dalam mengidentifikasi perusahaan yang mengalami financial distress dan economic distress.
Rasio  profitabilitas  yang  diwakilkan  oleh ROE  memengaruhi  DSCR  secara  signifikan. Koefisien ROE yang bertanda positif sebesar 0.829 menandakan apabila variabel lainnya diasumsikan tetap,  maka  peningkatan  1  satuan  variabel  ROE akan  meningkatkan  nilai  DSCR  sebanyak  0.829. Semakin  besar  tingkat  pengembalian  atas  modal yang dimiliki perusahaan maka semakin besar nilai DSCR perusahaan tersebut. Nilai DSCR yang besar
Variabel bebas Koef. Regresi
Std. Error t-Statistic Prob. C -0.574 0.752 -0.763 0.449 DAR 0.637 1.236 0.516 0.608 EBITDA/TA 10.902 2.203 4.949 0.000 ROE 0.829 0.409 2.026 0.048 TATO 1.163 0.225 5.173 0.000 WC/TA 0.317 1.289 0.245 0.807 R-squared 0.828 F-statistik 47.117 Adjusted R-squared 0.810 Prob. (F-stat.) 0.000 Tabel 5 Hasil estimasi model DSCR

## Analisis Financial Distress pada Perusahaan Agribisnis di Bursa Efek Indonesia
Annisa Nurfajrina, Hermanto Siregar, & Imam Teguh Saptono
merupakan  indikator  perusahaan  yang  terbebas dari  kondisi  financial  distress.Hal  ini  mendukung penelitian  Kamaludin  dan  Pribadi  (2011)  yang menyatakan bahwa ROEberpengaruh secara signi- fikan  terhadap  prediksi  kondisi  financial  distress suatu perusahaan. Dalam penelitiannya, Haq et al. (2013) menemukan fakta apabila ROE meningkat maka kemungkinan perusahaan mengalami finan- cial distress akan menurun.Nilai  ROE yang tinggi dapat  menghasilkan  nilai  pengembalian  atas investasi semakin tinggi sehingga menguntungkan para pemilik modal.
TATO berpengaruh posifif dan signifikan ter- hadap nilai DSCR dengan koefisien sebesar 1.162. Hal  ini  berarti  jika  nilainya  meningkat  1  satuan, maka  nilai DSCR  bertambah  sebesar 1.162.  Rasio ini  menunjukkan  seberapa  efektif  perusahaan menggunakan sumber daya atau asetnya. Semakin besar nilai TATO menunjukkan bahwa efektivitas perusahaan tinggi dalam menghasilkan penjualan yang  akan  menghasilkan  keuntungan  optimal. Oleh karena itu, dibutuhkan perputaran aset yang cepat  sehingga  perusahaan  dapat  terhindar  dari financial distress .Hasil penelitian ini sejalan dengan Noviandri (2014) yang membuktikan bahwa TATO berpengaruh  signifikan  terhadap  financial  distress perusahaan.Jaya  et  al.(2013)  menyatakan  bahwa pengaruh  rasio  perputaran  total  aktiva  (TATO) terhadap kondisi financial distressmenunjukkan arah negatif.  Semakin  tinggi  rasio  perputaran  total aktiva maka akan semakin kecil potensi terjadinya kondisi financial distresspada tahun berikutnya.
DAR tidak berpengaruh signifikan terhadap DSCR karena memiliki nilai p-value lebih besar dari alpha  0.05  yakni  sebesar  0.608.  Hal  ini  berarti peningkatan  maupun  penurunan  DAR  tidak mengakibatkan  perubahan  terhadap  nilai  DSCR, sehingga tidak berpengaruh terhadap financial dis- tress perusahaan.Hal  ini  tidak  sesuai  dengan hipotesis awal yang menyatakan bahwa DAR ber- pengaruh negatif signifikan terhadap nilai DSCR. Namun hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan Putri dan Merkusiwati
(2014) serta Widarjo dan Setiawan (2009). Peneli- tian mereka membuktikan bahwa financial leverage yang  diukur  dengan  DARtidak  berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya finan- cial distress perusahaan.
Rasio  likuiditas  yang  diukur  dengan  WC/ TA  menggambarkan  perbandingan  modal  kerja bersih  dengan  total  aktiva  yang  dimiliki  per- usahaan. Semakin tinggi rasio modal kerja terhadap total  aktiva,  maka  kondisi  keuangan  perusahaan semakin  sehat  (Swantari  &  Habibie,  2012).  Akan tetapi,  rasio  ini  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  financial  distress  perusahaan  agribisnis dikarenakan  nilai  p-value  WC/TA  sebesar  0.807 lebih  besar  dari  alpha  0.05.  Pengaruh  yang  tidak signifikan  dikarenakan  tidak  adanya  perbedaan yang berarti antara kondisi likuiditas perusahaan sehat  dan  perusahaan  yang  mengalami  financial distress .Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Nurcahyono dan Sudharma (2014) yang menyata- kan  bahwa  WC/TA  tidak  berpengaruh  terhadap kondisi  financial  distress.  Menurut  Fitriyah  dan Hariyati (2013), perbedaan komposisi aktiva lancar pada  masing-masing  perusahaan  menyebabkan rasio  WC/TA  tidak  berpengaruh  terhadap  finan- cial distress .
Nilai R-squared yang dihasilkan model cukup besar yaitu sebesar 82.782%. Hal ini menunjukkan bahwa variabel-variabel bebas mampu menjelaskan pengaruhnya  terhadap  variabel  terikat  sebesar 82.782%. Sisanya yaitu 17.218% merupakan faktor- faktor  lain  diluar  variabel  penelitian  yang  juga mempengaruhi kondisi financial distress perusahaan.

## KESIMPULAN
Variabel  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  financial  distress  perusahaan  agribisnis adalah  EBITDA/TA,ROE,  dan  TATO.  Ketiga variabel  tersebut  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  nilai  DSCR.  Semakin  besar variabel tersebut, maka semakin besar nilai DSCR sehingga perusahaan  terbebas dari  kondisi finan-

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | KEUANGAN
Vol. 20, No.3, September 2016: 448– 457
cial  distress .  Sedangkan  DAR  dan  WC/TAtidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap nilai DSCR.

## SARAN
Rasio yang berpengaruh signifikan terhadap financial  distress (EBITDA/TA,  ROE,  dan  TATO) perlu diperhatikan oleh manajemen perusahaan ka- rena  hal  ini berkaitan  dengan  kemungkinan  per- usahaan mengalami kebangkrutan.
Perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  de- ngan mengkaji faktor-faktor lain yang mempenga- ruhi kondisi financial distress perusahaan agribisnis, baik menggunakan rasio keuangan lainnya mau- pun faktor eksternal seperti inflasi, nilai tukar ru- piah, dan suku bunga.

## DAFTAR  PUSTAKA
Ahmad  GN.  2013.  Analysis  of  financial  distress  in indonesian  stock  exchange.  Review  of  Integrative Business and Economic  Research 2(2):521-533.
Andrade  G,  Kaplan  SN.  1998.  How  costly  is  financial (not economic) distress? Evidence from highly le- veraged transactions that became distressed. Jour- nal of Finance 53(5):1442-1493.
Arasy I, Harlendro. 2014. Analisis current ratio, debt to asset  ratio,  return on  asset, inventory turn  over, dan  sales  growth  untuk  memprediksi  financial distress.  Jurnal  Ilmiah Mahasiswa  FEB  Universitas Brawijaya 2(1):1-14.
Alifiah MN, Salamudin N, Ahmad I. 2013. Prediction of financial distress companies in the consumer prod- ucts sector in Malaysia. Jurnal Teknologi (Social Sci- ences) 64(1):85–91.
Arlinda, Achsani NA, Saptono IT. 2015. Impact of merger and  acquisition  on financial performance and fi- nancial  distress:  empirical  evidence  from indonesian telecommunication industry. European Journal of  Business and Management 7(25):125-133.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2015a.  Distribusi  produk distribusi bruto seri  2010  triwulanan  atas  dasar harga  berlaku menurut  lapangan  usaha (persen),
2010-2014  [Internet].  Jakarta  (ID):  Badan  Pusat Statistik;  [diunduh  2015  November  3]. Tersedia pada:  http://www.bps.go.id/linkTabelStatis/ view/id/1253.
_______________________.  2015b.  Laporan  perekonomian Indonesia 2015 . Jakarta (ID): Badan Pusat Statistik.
Fitriyah  I,  Hariyati.  2013.  Pengaruh  rasio  keuangan terhadap  financial  distress  pada  perusahaan properti  dan  real  estate.  Jurnal  Ilmu  Manajemen 1(3):760-773.
Gujarati  DN.  2003.  Basic  Econometrics.  Singapore  (SG): McGraw-Hill.
Haq S, Arfan M, Siswar D. 2013. Analisis rasio keuangan dalam memprediksi financial distress (studi pada perusahaan  yang  terdaftar  di  bursa  efek indonesia). Jurnal Akuntansi Pascasarjana Universi-
tas  Syiah  Kuala 2(1):37-46.
Hidayat  MA,  Meiranto  W.  2014.  Prediksi  financial  dis- tress perusahaan  manufaktur  di  Indonesia. Diponegoro Journal of Accounting 3(3):1-11.
Jaya MSA, Wahyuni LM,  Putra IMDW. 2013. Pengaruh rasio  likuiditas,  profitabilitas,  dan  aktivitas terhadap financial distress pada industri pakaian jadi dan produk tekstil lainnya yang terdaftar  di bursa efek indonesia tahun 2004-2010. Jurnal Bisnis dan Kewirausahaan 9(1):56-67.
Kamaludin, Pribadi KA.  2011.  Prediksi  financial distress kasus  industri  manufaktur  pendekatan  model regresi logistik. Jurnal Ilmiah STIE MDP 1(1):11-23.
[KEMENTAN]  Kementerian  Pertanian.  2015a.  Ekspor komoditi pertanian persubsektor periode Januari- Desember 2014 [Internet]. Jakarta (ID): Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian. Basis Data Ekspor Impor  Komoditi  Pertanian;  [diunduh  2015  Sep- tember  20].  Tersedia  pada:  http://aplikasi. per t ani an.g o .i d/eks i m2012/ has i l ek s po r Subsek.asp.
_________________________________.  2015b.  Rencana Strategis Kementerian  Pertanian  Tahun 2015–2019. Jakarta (ID): Kementerian Pertanian.
Lemmon  M,  Ma  YY,  Tashjian  E.  2009.  Survival  of  the fittest?  Financial  and  economic  distress  and  re- structuring  outcomes  in  Chapter  11.  Third Singapore  International Conference on  Finance 2009 doi:10.2139/ssrn.1325562.

## Analisis Financial Distress pada Perusahaan Agribisnis di Bursa Efek Indonesia
Annisa Nurfajrina, Hermanto Siregar, & Imam Teguh Saptono
Noviandri  T.  2014.  Peranan  analisis  rasio  keuangan dalam memprediksi kondisifinancial distressperusahaan  sektor  perdagangan.  Jurnal Ilmu  Manajemen 2(4):1655-1665.
Nurcahyono,  Sudharma  K.  2014.  Analisis  rasio keuangan  untuk  memprediksi  kondisi  financial distress. Management Analysis Journal 1(3):1-6.
Platt HD, Platt MB.  2002. Predicting corporate financial distress:  reflecting  on choice-based  sample  bias. Journal of Economics and Finance 26(2):184-199.
Pranowo K, Achsani  NA, Manurung AH,  Nuryantono N.  2010.  The  dynamics of  corporate  financial  dis- tress in emerging market economy: empirical evi- dence from the Indonesian Stock Exchange 2004- 2008. European Journal  of  Social Sciences 16(1):138- 149.
Putri  NWKA,  Merkusiwati  NKLA.  2014.  Pengaruh mekanisme  corporate governance,  likuiditas,  le- verage,  dan  ukuran  perusahaan  pada  financial distress.E-Jurnal  Akuntansi  Universitas  Udayana 7(1):93-106.
Ruster J. 1996. Mitigating commercial risks in project fi- nance.  Public Policy  for  Private  Sector.  New York
(US): The World Bank.
Rizaldi  AF. 2000. Analisis kinerja  dan strategi investasi kelompok saham sektor agribisnis di  Bursa  Efek Jakarta  (studi  kasus periode pra  krisis –  krisis  – pemulihan) [Tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Stulpiniene  V,  Mazure  G.  2013.  Finding  financial  dis- tress  predictor  of  farms.  Rural Development  2013 6(1):  383-388.
Swantari  A,  Habibie  FH.  2012.  Prediksi  financial  dis- tress berdasarkan kemampuan kinerja keuangan pada industri properti. MITTRA 3(1):1-18.
Widarjo W, Setiawan D. 2009. Pengaruhrasio keuangan terhadap  kondisi  financial  distress  perusahaan otomotif.Jurnal Bisnis dan Akuntansi 11(2): 107-119.
Widati  WL, Pratama  BA. 2015. Pengaruh  current ratio, debt to equity  ratio, dan return on  equity, untuk memprediksi kondisi financial distress. Journal of Accounting and  Banking 4(1):1-13.