PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS MENGGUNAKAN RASIO KEUANGAN,

## SENSITIVITAS MAKROEKONOMI DAN INTELLECTUAL CAPITAL
Dian Oktarina STIE Perbanas Surabaya dian.oktarina@perbanas.ac.id

## Diterima 24 April 2018 Disetujui 6 Desember 2018
Abstract-This  study  examines  the  effect  of  financial  ratio,  macroeconomic  indicator,  and intellectual  capital  on  financial  distress.  Financial  ratio  measured  by  debt  to  equity  ratio, total  assets  turnover  ratio,  current  ratio,  quick  ratio,  working  capital  ratio,  net  income  to total  assets  ratio,  and  cash  ratio.  Macroeconomic  indicator  that  used  in  this  research  were lending  rate,  Consumer  Price  Index  (CPI),  IHSG,  inflation,  and  exchange  rate  IDR/USD. Value  Added  Intellectual  Coefficient  (VAIC)  measured  by  proxy  Intellectual  capital.  Sample of this research were manufacturing company listed in IDX during 2012-2016. This research used logistic regression method for testing hypothesis. The result of this research showed that, inflation, exchange rate IDR/USD, total assets turnover ratio, and net income to total assets ratio  is  significantly  negative  with  the  financial  distress.  It  implied  that  if  the  inflation, exchange  rate  IDR/USD,  total  assets  turnover  ratio,  and  net  income  to  total  assets  ratio  is high then financial distress is low.
Keywords:  Financial  Distress,  Financial  Ratio,  Intellectual  Capital,  Macroeconomic Indicator

## I. Pendahuluan
Perekonomian  global  pada  2016  masih  menghadapi  sejumlah  risiko  yang  telah mengemuka  pada  2015.  Tiga  risiko  utama  kembali  terlihat  pada  2016,  yakni  pertumbuhan ekonomi  yang  menurun,  harga  komoditas  yang  masih  rendah,  dan  ketidakpastian  di  pasar keuangan  yang masih tinggi. Berikut ini menampilkan bagan perkembangan ekonomi global dan domestik.
Gambar 1. Bagan Perkembangan Ekonomi Global dan Domestik Sumber: www.bi.go.id

## ULTIMA Accounting | ISSN 2085-4595
Perekonomian  dunia  yang  belum  solid  mendorong  peningkatan  ketidakpastian  pasar keuangan  global.  Ketidakpastian  pasar  keuangan  global  terindikasi  dari  indeks  VIX  yang naik, terutama pada triwulan I 2016 dan triwulan IV 2016. Ketidakpastian di pasar keuangan global juga meningkat dipengaruhi rencana kenaikan Fed Funds Rate (FFR) oleh bank sentral AS. Ketidakpastian kemudian memicu perubahan pola aliran modal di pasar keuangan global. Hal  ini  kemudian  mendorong  penguatan  dolar  dan  memberikan  tekanan  kepada  mata  uang banyak  negara,  termasuk  Indonesia.  Ketidakpastian  pasar  keuangan  dunia  yang  tinggi  juga didorong  transisi  politik  di  beberapa  negara  utama  dunia.  Pada  akhir  semester  I  2016,  hasil referendum  Inggris  yang  memutuskan  keluar  dari  Uni  Eropa  (Brexit),  sempat  memicu ketidakpastian  karena  berbeda  dengan  ekspektasi  pelaku  pasar.  Ketidakpastian  kembali  naik saat  pasar  menyikapi  hasil  pemilihan  presiden  AS.  Pelaku  pasar  membaca  berbagai  rencana arah  kebijakan  Presiden  AS  terpilih  Donald  Trump  rentan  mengganggu  proses  pemulihan ekonomi global.
Perekonomian  global  tahun  2016  yang  masih  tidak  stabil  ini  membuat  kondisi perekonomian di Indonesia juga mengalami ketidakstabilan yang berdampak pada perusahaan yang  ada  di  Indonesia  khususnya  perusahaan  yang  bergerak  di  industri  manufaktur.  Hal  ini digambarkan  pada  gambar  1.2  grafik  kontribusi  sektor  industri  manufaktur  dalam  PDB  dan pertumbuhan industri manufaktur.
Gambar 2.
Grafik Kontribusi Sektor Industri Manufaktur dalam PDB dan Pertumbuhan Industri

## Manufaktur Sumber: BPS
Pada Gambar 2 menunjukkan bahwa kontribusi sektor industri manufaktur dalam PDB mulai tahun 1994 sebesar 23% sampai tahun 2010 mengalami peningkatan, akan tetapi hal ini tidak dapat bertahan karena setelah tahun 2010 sampai tahun 2016, kontribusi sektor industri manufaktur dalam PDB  semakin turun sampai  di  angka 23% sama seperti  pada tahun 1994. Kontribusi tertinggi sektor industri manufaktur dalam PDB yaitu di tahun 2010 sebesar 29%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketidakstabilan  kondisi  perekonomian  global  juga  berdampak
pada ketidakstabilan perekonomian di Indonesia khususnya pada perusahaan yang bergerak di sektor industri manufaktur.
Kondisi  perekonomian  yang  tidak  stabil  dapat  memicu  timbulnya  kesulitan  keuangan atau  biasa  disebut  dengan financial  distress .  Jika  hal  ini  berlangsung  secara  terus-menerus, maka  perusahaan  akan  mengalami  kebangkrutan.  Manajemen  perusahaan  harus  mencari strategi  untuk  mengantisipasi  dan  meminimalisir  terjadinya  kondisi  tersebut.  Perlu  sistem yang  baik  untuk  memberikan  peringatan  awal  terjadinya financial  distress .  Pada  umumnya, sistem tersebut terhubung dengan laporan keuangan dan informasi terkait dengan perusahaan. Data-data keuangan yang ada di dalam laporan keuangan tersebut diolah menjadi rasio-rasio keuangan  yang dapat  digunakan untuk  memberikan peringatan  awal  atau prediksi terjadinya financial distress . Banyak rasio keuangan yang dapat digunakan untuk memprediksi financial distress diantaranya  adalah  rasio  likuiditas,  rasio  sensitivitas,  rasio  produktivitas,  dan  rasio profitabilitas.  Akan  tetapi,  laporan  keuangan  biasanya  bersifat ex-post dan  juga  telah mengalami proses perubahan agar dapat tampil bagus dan memenuhi harapan dari pemegang saham  (Surya,  Darmawan  :  2017).  Oleh  karena  itu,  perlu  mencari  faktor  lain  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi financial  distress selain  melalui  rasio-rasio  keuangan perusahaan.
Pada  perkembangannya,  penyesuaian  perekonomian  domestik  yang  baik  dan  ditopang oleh  respon  sinergi  kebijakan  yang  solid,  mampu  memitigasi  risiko  terjadinya financial distress yang  disebabkan  oleh  ketidakstabilan  kondisi  perekonomian  global.  Kebijakan tersebut terkait dengan indikator makroekonomi. Stabilitas makroekonomi yang terjaga pada akhirnya  akan  memberikan  ruang  bagi  Bank  Indonesia  untuk  melonggarkan  kebijakan moneter  yang  diharapkan  menopang  upaya  pemulihan  ekonomi.  Ruang  pelonggaran kebijakan moneter ditempuh setelah mempertimbangkan stabilitas ekonomi yang tetap terjaga ditandai dengan tekanan inflasi yang cukup rendah yaitu 3,07% pada tahun 2016. Nilai tukar rupiah juga menguat didorong oleh defisit transaksi berjalan yang turun. Sejalan dengan arah kebijakan  tersebut,  Bank  Indonesia  menurunkan  suku  bunga  kebijakan  pada  tahun  2016. Secara  keseluruhan  suku  bunga  kebijakan  diturunkan  sebesar  150  bps.  Bank  Indonesia menilai penurunan suku  bunga kebijakan, pada satu  sisi  tetap konsisten dalam mengarahkan inflasi ke depan tetap dalam kisaran yakni 4,0% pada tahun 2016-2017 dan 3,5% pada tahun 2018.  Di  sisi  lain,  penurunan  suku  bunga  kebijakan  juga  diharapkan  menopang  pemulihan ekonomi.
Selain itu, Consumer  Price Index (CPI) diharapkan juga dapat  memberikan pemulihan yang baik untuk kondisi  perekonomian. Pada tahun 2016, CPI mencapai  angka 126,71 lebih tinggi  dari  tahun  2014  dan  2015.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  kesejahteraan masyarakan  semakin  tahun  semakin  meingkat.  Selain  CPI,  IHSG  (Indeks  Harga  Saham Gabungan)  juga  dapat  digunakan  untuk  menjaga  kestabilan  perekonomian.  Jika  performa perusahaan baik, harga saham perusahaan akan naik sehingga meningkatkan nilai perusahaan yang tercermin dari IHSG maka, kemungkinan perusahaan mengalami financial distress kecil. Selain menggunakan faktor rasio-rasio keuangan dan indikator makroekonomi, peneliti juga  menggunakan  intellectual  capital  dalam  memprediksi financial  distress .  Hal  ini disebabkan  indikator  tradisional  tentang  keberhasilan  bisnis  yang  termasuk  dalam  faktor internal dan eksternal perusahaan yang dapat digunakan untuk memprediksi financial distress tersebut seperti peningkatan pendapatan, arus kas, laba, penguasaan pasar, dan kepemimpinan teknologi  sebenarnya  tidak  mampu  menyediakan  informasi  apakah  perusahaan  benar-benar telah  menciptakan  nilai  bagi  pemilik  dan  pemegang  saham  atau  belum.  Hanya  ketika  suatu perusahaan mampu menghasilkan sesuatu yang lebih dari sumber daya yang diinvestasi, maka penciptaan  nilai  dapat  muncul.  Selain  itu,  meningkatnya  tekanan  dan  tanggung  jawab terhadap  pemegang  saham  dan  karyawan  menyiratkan  perhatian  kepada  penciptaan  nilai
sebagai  ukuran  tentang  keberhasilan  suatu  bisnis  (Ihyaul  2016).  Melalui  proses  penciptaan nilai,  semua  potensi  intelektual  yang  tersedia  di  dalam  perusahaan  dapat  dimobilisasi  untuk tujuan pencapaian nilai maksimum. Potensi intelektual perusahaan inilah yang disebut dengan modal intelektual ( intellectual capital) atau biasa disebut IC.
Berdasarkan  penelitian  dari  Nadeem,  Muhammad  et  al  (2016)  menyatakan  bahwa intellectual  capital dapat  dimasukkan  pada  model  dalam  memprediksi financial  distress . Selain  itu,  penelitian  dari  Mohd  Norfian  Alifiah  (2014)  menyatakan  bahwa  variabel makroekonomi  dan  rasio  keuangan  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi financial distress pada perusahaan trading and service sector adalah debt equity ratio , total total assets turnover  ratio , working capital  ratio , net  income to  total assets ratio dan base lending rate . Berbeda  dengan  penelitian  Surya,  Darmawan  (2017)  menyatakan  bahwa  variabel makroekonomi  berupa  inflasi,  nilai  tukar  IDR/USD,  dan  suku  bunga  tidak  berpengaruh terhadap financial  distress .  Hasil  penelitian  dari  Lakshan  dan  Wijekoon  (2013)  menyatakan bahwa  hanya  WCTA,  debt  ratio,  dan  CFFONI  berpengaruh  terhadap financial  distress sedangkan assets turnover ratio, ROA, OPM, ROE, CR, QR, CTR, CFFOCL, CFFOTL, dan CFFOTA tidak berpengaruh terhadap financial distress.
Berdasarkan  fenomena  yang  terjadi  dan  penelitian  terdahulu,  serta  adanya  ketidak konsistenan  hasil  penelitian  terdahulu,  maka  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan judul: “Prediksi Financial  Distress Menggunakan  Rasio  Keuangan,  Sensitivitas Makroekonomi, dan Intellectual Capital ”.

## II. Tinjauan Literatur dan Hipotesis
Beberapa  teori  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  dijadikan  acuan.  Teori  tersebut adalah Resource-Based Theory (RBT), yang menyatakan bahwa perusahaan memiliki sumber daya  yang  dapat  menjadikan  perusahaan  memiliki  keunggulan  bersaing  dan  mampu mengarahkan perusahaan untuk  memiliki kinerja  jangka panjang  yang baik (Penrose, 2009). Berdasarkan  teori  ini  menunjukkan  bahwa  sumber  daya  perusahaan  harus  dimanfaatkan dengan  baik  agar  dapat  meningkatkan  kinerja  jangka  panjang  perusahaan,  sehingga  sangat penting bagi perusahaan untuk mengetahui hal-hal apa saja yang dapat digunakan perusahaan untuk memantau kinerja perusahaan agar terhindar dari financial distress . Selain  itu, signaling  theory juga  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Teori  pensinyalan berkaitan  dengan  bagaimana  mengatasi  masalah  yang  timbul  dari  asimetri  informasi  dalam seting  sosial  (Ihyaul,  2016).  Berdasarkan  teori  pensinyalan  maka  perusahaan  memerlukan sinyal  penting  dari  faktor-faktor  apa  saja  baik  berasal  dari  internal  maupun  eksternal perusahaan  terkait  dengan  kinerja  perusahaan  agar  perusahaan  dapat  meminimalisir  dan bahkan dapat mencegah terjadinya financial distress di perusahaan. Teori terakhir yang terkait dalam penelitian ini adalah stakeholder theory. Teori stakeholder menyatakan bahwa seluruh stakeholder memiliki hak untuk disediakan informasi tentang bagaimana aktivitas organisasi (Deegan  dalam  Ihyaul,  2016).  Berdasarkan  teori  ini,  manajer  korporasi  bertanggung  jawab penuh  untuk  meningkatkan  kinerja  perusahaan  sehingga  membuat  nilai  perusahaan  tinggi dimata stakeholder sehingga dapat mencegah perusahaan dari financial distress . Financial  distress adalah  suatu  kondisi  dimana  perusahaan  mengalami  kesulitan keuangan  yang  menandakan  bahwa  perusahaan  dalam  posisi  yang  tidak  aman,  dalam  artian perusahaan  akan  mengalami  kebangkrutan. Financial  distress juga  dapat  didefinisikan sebagai  ketidakmampuan perusahaan untuk  membayar kewajiban keuangan  yang telah jatuh tempo  (Beaver,  2011).  Pada  dasarnya, financial  distress dapat  diprediksi  sebelumnya sehingga  perusahaan  tidak  sampai  mengalami  kebangkrutan.  Banyak  faktor  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi financial  distress ,  baik  faktor  internal  maupun  eksternal perusahaan.  Faktor  internal  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi financial  distress
adalah  rasio  keuangan  perusahaan.  Rasio  keuangan  adalah  angka  yang  diperoleh  dari  hasil perbandingan dari satu pos laporan keuangan dengan pos lainnya yang mempunyai hubungan yang  relevan  dan  signifikan.  Berikut  ini  beberapa  rasio  keuangan  yang  digunakan  dalam penelitian ini (Imam Mas’ud & Srengga, 2011):
Rasio Likuiditas , menunjukkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban financial jangka pendek. Rasio ini ditunjukkan pada besar kecilnya aset lancar.
1. Current ratio, merupakan perbandingan antara aset lancar dengan hutang lancar.
2. Quick  ratio,  dihitung  dengan  mengurangkan  persediaan  dari  aset  lancar,  kemudian membagi sisanya dengan hutang lancar.
3. Cash ratio, merupakan perbandingan antara kas dengan hutang lancar.
4. Working  capital  ratio,  merupakan  perbandingan  antara  selisih  aset  lancar  dan  hutang lancar dengan total aset .
Rasio  Sensitivitas ,  menunjukkan  proporsi  penggunaan  hutang  guna  membiayai  investasi perhitungannya ada dua  cara, pertama memperhatikan data  yang ada di  neraca  guna menilai seberapa besar dana pinjaman digunakan dalam perusahaan;  kedua, mengukur resiko  hutang dari  laporan  laba  rugi  untuk  menilai  seberapa  besar  beban  tetap  hutang  (bunga  ditambah pokok pinjaman) dapat ditutup oleh laba operasi. Salah satu rasio sensitivitas ini adalah debt equity ratio , perbandingan antara total utang dengan modal. Rasio  Produktivitas ,  mengukur  seberapa  efektif  perusahaan  menggunakan  sumber-sumber daya  sebagaimana  digariskan  oleh  kebijaksanaan  perusahaan.  Rasio  ini  menyangkut perbandingan  antara  penjualan  dengan  aset  pendukung  terjadinya  penjualan  artinya  rasio  ini menganggap  bahwa  suatu  perbandingan  yang  harus  ada  antara  penjualan  dan  berbagai  aset misalnya: persediaan, piutang, aset tetap, dan lain-lain. Rasio produksi yang digunakan adalah total assets turnover .
Rasio  Profitabilitas ,  mengukur  seberapa  efektif  pengelolaan  perusahaan  sehingga menghasilkan  keuntungan.  Salah  satu  rasio  profitabilitas  adalah net  income  to  total  assets ratio . Rasio ini dihitung dengan membagi laba bersih dengan total aset.
Selain  menggunakan  faktor  internal  berupa  rasio  keuangan  perusahaan,  memprediksi financial  distress dapat  menggunakan intellectual  capital .  Edvinsson  dan  Maloe  (1997) mendefinisikan  perbedaan  antara  nilai  pasar  dan  nilai  buku  perusahaan  sebagai  nilai  dari intellectual  capital (IC).  Jika  perusahaan  memiliki  IC  dan  mengelolanya  dengan  baik,  maka akan berdampak pada nilai pasar perusahaan. Dengan kata lain, jika pasar modalnya efisien, investor akan memberikan nilai yang lebih tinggi bagi perusahaan dengan nilai IC yang lebih besar. Selain itu, jika IC merupakan sumber daya yang berharga untuk keunggulan kompetitif, maka  IC  akan  berkontribusi  terhadap  kinerja  keuangan  perusahaan  (Kehelwalatenna  dan Gunaratne dalam Ihyaul, 2016).
Faktor eksternal perusahaan yang mempengaruhi financial distress lebih bersifat makro dan  cakupan  yang  cukup  luas.  Faktor  eksternal  dapat  berupa  kebijakan  pemerintah  yang menambah beban usaha yang ditanggung perusahaan, diantaranya adalah (Surya, Darmawan : 2017):
Lending rate . Bunga adalah pembayaran yang dilakukan untuk penggunaan uang. Suku bunga adalah  jumlah  bunga  yang  dibayarkan  per  unit  waktu  yang  disebut  sebagai  presentase  dari jumlah  yang  dipinjamkan.  Dengan  kata  lain,  orang  harus  membayar  kesempatan  untuk meminjam uang (Surya, Darmawan: 2017).
Consumer  price  index (CPI)  atau  biasa  disebut  dengan  index  harga  konsumen  adalah  suatu data yang mengukur rata-rata perubahan harga  yang dibayarkan oleh konsumen (dalam rata- rata) untuk sekelompok barang dan jasa tertentu. CPI merupakan indikator inflasi yang paling umum  digunakan  dan  dianggap  sebagai  indikator  keefektifan  kebijakan  pemerintah (www.worldbank.org).
Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Indeks  adalah  gabungan  statistik  yang  mengukur perubahan  dalam  ekonomi  atau  dalam  pasar  finansial,  dan  seringkali  dinyatakan  dalam perubahan  persentase  dari  suatu  tahun  dasar  atau  bulan  sebelumnya.  Karena  indeks  ini menyangkut  sejumalah  fakta  maupun  besaran  tertentu  yang  menggambarkan  perubahan- perubahan  harga  saham  dimasa  lalu  yang  dipandang,  merupakan  suatu  bentuk  informasi historis  yang  sangat  tepat  untuk  menggambarkan  pergerakan  harga  saham  dimasa  lalu  serta memberikan deskripsi harga-harga saham pada suatu saat tertentu maupun dalam periodisasi tertentu  pula,  maka  indeks  ini  dapat  disebut  sebagai  indeks  harga  saham.  Suatu  indeks diperlukan  sebagai  sebuah  indikator  utama  yang  secara  umum  menggambarkan  pergerakan harga  dari  sekuritas-sekuritas.  Indeks  harga  saham  setiap  hari  dihitung  menggunakan  harga saham terakhir ( closing price ) yang terjadi di bursa. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan  gabungan  dari  sejumlah  sektor,  yaitu  pertanian,  pertambangan,  industri  kimia dasar,  aneka  industri,  industri  barang  konsumsi,  properti  dan real  estate ,  transportasi  dan infrastruktur,  keuangan,  perdagangan,  jasa  dan  investasi.  Indeks  ini  mencakup  seluruh pergerakan  harga  saham  biasa  maupun  saham  preferen  yang  tercatat  dalam  Bursa  Efek Indonesia (BEI). Dengan demikian, IHSG merupakan cerminan aktivitas pasar modal. Inflasi.  merupakan  kecenderungan  meningkatnya  tingkat  harga  secara  umum  dan  terus- menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang saja tidak disebut sebagai inflasi, kecuali bila  kenaikan  tersebut  meluas  kepada  sebagian  besar  harga  barang-barang  lain  karena sesungguhnya  kesejahteraan  ekonomi  masyarakat  bergantung  pada  harga  relatif  bukan  pada seluruh tingkat harga (Surya, Darmawan: 2017).
Kurs IDR/USD. Nilai tukar atau kurs adalah harga dari mata uang domestik dalam mata uang asing.  Nilai  tukar  merupakan  sejumlah  uang  dari  suatu  mata  uang  tertentu  yang  dapat dipertukarkan dengan satuan unit mata uang negara lain. Nilai tukar rupiah memiliki pengaruh utama  terhadap  perusahaan  yang  mengandalkan  bahan  baku  impor.  Depresiasi  rupiah  akan menyebabkan kenaikan biaya produksi yang berdampak pada laba perusahaan yang menurun (Surya, Darmawan: 2017).
Berdasarkan latar belakang masalah dan teori  yang ada, maka dapat dibentuk hipotesis sebagai berikut:
1) Pengaruh Lending Rate Terhadap Financial Distress
Meningkatnya  suku  bunga  pinjaman,  membuat  perusahaan  atau  masyarakat menghindari  untuk  melakukan  peminjaman  dana  kepada  bank,  yang  menyebabkan perusahaan  semakin  sulit  kondisi  keuangannya  sehingga  meningkatkan  kemungkinan mengalami financial  distress, dan  sebaliknya Penelitian  dari  Alifiah,  Mohd  Norfian  2014 menunjukkan  hasil  bahwa lending  rate berpengaruh  terhadap financial  distress ,  sedangkan penelitian  Surya,  Darmawan  (2017)  menyatakan  bahwa lending  rate tidak  berpengaruh terhadap financial distress . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 1 : Lending rate berpengaruh terhadap financial distress .
2) Pengaruh Consumer Price Index Terhadap Financial Distress
Jika suatu negara memiliki CPI yang tinggi, maka dapat dikatakan tingkat kesejahteraan masyarakat juga tinggi yang berarti daya beli masyarakat tinggi, sehingga kemungkinan kecil perusahaan akan mengalami financial distress (Alifiah, Mohd Nofian 2014). Hasil penelitian dari  Alifiah,  Mohd  Norfian  menyatakan  bahwa consumer  price  index tidak  berpengaruh terhadap financial distress . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 2 : Consumer price index berpengaruh terhadap financial distress .
3) Pengaruh IHSG Terhadap Financial Distress
IHSG  mencerminkan  tinggi  atau  rendahkan  kualitas  perusahaan  terkait  harga  saham yang menunjukkan nilai perusahaan. Jika performa perusahaan baik, harga saham perusahaan akan  naik,  sehingga  meningkatkan  nilai  perusahaan  yang  tercermin  di  IHSG  maka, dimungkinkan  perusahaan  semakin  kecil  terkena financial  distress .  Berdasarkan  penelitian dari  Alifiah,  Mohd  Norfian  (2014),  menyebutkan  bahwa  indeks  harga  saham  dapat memprediksi financial  distress pada  perusahaan trading  and  service  sector di  Malaysia . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 3 : Indeks harga saham gabungan (IHSG) berpengaruh terhadap financial distress .
4) Pengaruh Inflasi Terhadap Financial Distress
Semakin tinggi inflasi di suatu negara, menggambarkan semakin sulit kondisi keuangan di  negara  tersebut  karena  harga  barang-barang  yang  semakin  tinggi,  yang  membuat  banyak perusahaan  mengalami financial  distress. Berdasarkan  pernelitian  Rr.  Iramani  (2008) menyatakan  bahwa  sensitivitas  kondisi  makroekonomi  dalam  hal  ini  adalah  inflasi  dapat mempengaruhi  terjadinya financial  distress .  Menurut  penelitian  dari  Alifiah,  Mohd  Norfian (2014)  dan  Surya,  Darmawan  (2017)  menyatakan  bahwa  inflasi  tidak  berpengaruh  terhadap financial distress . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 4 : Inflasi berpengaruh terhadap financial distress .
5) Pengaruh Kurs IDR/USD Terhadap Financial Distress
Penelitian  dari  Rr.  Iramani  (2008)  menunjukkan  bahwa  sensitivitas  indikator makroekonomi  yang  dalam  hal  ini  adalah  kurs  IDR/USD  berpengaruh  terhadap financial distress. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  melemahnya  nilai  tukar  Rupiah  terhadap  US Dollar,  maka  semakin  tinggi  kemungkinan  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  yang biasa disebut dengan financial distress. Menurut penelitian dari Alifiah, Mohd Norfian (2014) dan Surya, Darmawan (2017) menyatakan bahwa kurs IDR/USD tidak berpengaruh terhadap financial distress . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 5 : Kurs IDR/USD berpengaruh terhadap financial distress .
6) Pengaruh Rasio Likuiditas Terhadap Financial Distress
Likuiditas  perusahaan  diasumsikan  dalam  penelitian  ini  mampu  menjadi  alat  prediksi kondisi financial distress suatu perusahaan dan diukur dengan current ratio, quick ratio, cash ratio, working capital ratio. Semakin besar rasio likuiditas maka semakin kecil kemungkinan perusahaan mengalami financial distress . Menurut penelitian dari Yudi, Ariawan (2017) dan Nadeem,  Muhammad  et  al  (2016)  menyatakan  bahwa  rasio  likuiditas  berpengaruh  terhadap financial  distress ,  sedangkan  berdasarkan  penelitian  dari  Lakshan  dan  Wijekoon  (2013) menunjukkan  bahwa  rasio  likuiditas  tidak  berpengaruh  terhadap financial  distress . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 6 : Current ratio berpengaruh terhadap financial distress . H 7 : Quick ratio berpengaruh terhadap financial distress . H 8 : Cash ratio berpengaruh terhadap financial distress . H 9 : Working capital ratio berpengaruh terhadap financial distress .
7) Pengaruh Rasio Sensitivitas Terhadap Financial Distress
Analisis  terhadap  rasio  ini  diperlukan  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam membayar hutang jangka pendek dan jangka panjang apabila suatu saat perusahaan dilikuidasi atau dibubarkan. Pada penelitian Alifiah, Mohd Norfian (2014), Alifiah, Mohd Norfian et al (2013) dan Lakshan dan Wijekoon (2013) menunjukkan bahwa rasio sensitivitas berpengaruh terhadap financial  distress ,  hal  ini  bertentangan  dengan  hasil  penelitian  dari  Nadeem, Muhammad  (2016)  yang  menyatakan  bahwa  rasio  sensitivitas  tidak  berpengaruh  terhadap financial distress . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 10 : Debt equity ratio berpengaruh terhadap financial distress .
8) Pengaruh Rasio Produktivitas Terhadap Financial Distress
Salah  satu  rasio  produktivitas  yaitu total  assets  turnover  ratio .  Berdasarkan  penelitian dari  Mohd  Norfian  Alifiah  (2014),  menyebutkan  bahwa  rasio  produktivitas  dapat memprediksi financial distress pada perusahaan trading and service sector di  Malaysia . Hal ini  juga  ditunjukkan  oleh  penelitian  dari  Alifiah,  Mohd  Norfian  (2014)  dan  Alifiah,  Mohd Norfian  et  al  (2013)  yang  menyatakan  bahwa  rasio  produktivitas  berpengaruh  terhadap financial  distress. Berbeda  dengan  hasil  penelitian  dari  Lakshan  dan  Wijekoon  (2013)  yang menyatakan  bahwa  rasio  produktivitas  tidak  berpengaruh  terhadap financial  distress . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 11 : Total assets turnover ratio berpengaruh terhadap financial distress .
9) Pengaruh Rasio Profitabilitas Terhadap Financial Distress
Perusahaan  yang  memiliki  profitabilitas  tinggi  berarti  memiliki  laba  yang  besar,  yang berarti  perusahaan  tersebut  semakin  kecil  kemungkinan  untuk  mengalami financial  distress . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alifiah,  Mohd  Norfian  (2014)  menyatakan  bahwa  rasio profitabilitas berpengaruh terhadap financial distress . Hal ini berbeda dengan hasil penelitian dari Nadeem, Muhammad (2016) dan Alifiah, Mohd Norfian et al (2013) yang menunjukkan bahwa rasio profitabilitas tidak berpengaruh terhadap financial distress . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 12 : Net income to total assets ratio berpengaruh terhadap financial distress .
10) Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Financial Distress
Perbedaan  antara  nilai  pasar  dan  nilai  buku  perusahaan  sebagai  nilai  dari intellectual capital (IC).  Jika  perusahaan  memiliki  IC  dan  mengelolanya  dengan  baik,  maka  akan berdampak  pada  nilai  pasar  perusahaan.  Dengan  kata  lain,  jika  pasar  modalnya  efisien, investor akan memberikan nilai yang lebih tinggi bagi perusahaan dengan nilai IC yang lebih besar.  IC  merupakan  sumber  daya  yang  berharga  untuk  keunggulan  kompetitif,  dimana  IC akan berkontribusi terhadap kinerja keuangan perusahaan. Kinerja keuangan perusahaan yang baik  akan  meningkatkan  nilai  perusahaan.  Dengan  demikian,  manajemen  perusahaan memiliki  peran  besar  untuk  meningkatkan  kinerja  perusahaan  sehingga  nilai  perusahaan meningkat  dan  membuat  stakeholder  terutama  investor  senang.  Oleh  karena  itu,  manajemen perusahaan perlu mengetahui  hal-hal  atau faktor-faktor apa saja  yang diperlukan perusahaan agar perusahaan tetap menghasilkan kinerja yang baik dan dapat meminimalisir kebangkrutan sehingga  perusahaan  tidak  sampai  mengalami financial  distress .  Penelitian  Nadeem, Muhammad  (2016)  menunjukkan  bahwa intellectual  capital berpengaruh  terhadap financial distress . Berdasarkan hal ini, maka hipotesis yang dapat dibangun adalah
H 13 : Value added intellectual coefficient berpengaruh terhadap financial distress
III.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  rancangan  penelitian  kausal  komparatif,  yang  menyelidiki kemungkinan  adanya  hubungan  sebab  akibat  rasio  keuangan  perusahaan,  indikator makroekonomi,  dan intellectual  capital terhadap financial  distress .  Penelitian  ini menggunakan data sekunder  yang diperoleh secara tidak langsung melalui beberapa  website diantaranya IDX, yahoo finance , BI, BPS, worldbank, dan lainnya, yang dibatasi tahun 2012- 2016  dengan  menggunakan  perusahaan  sektor  industri  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI. Populasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  seluruh  data  perusahaan  sektor  industri manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI  yang  meliputi  data financial  distress , lending  rate , consumer  price index ,  IHSG, inflasi,  kurs  IDR/USD, debt  equity ratio , total  assets turnover ratio , current ratio , quick ratio , working  capital ratio , net  income to  total  assets ratio , cash ratio, dan value  added  intellectual  cefficient yang  dibatasi  pada  data  penutupan  tiap  akhir tahun selama periode antara 2012-2016. Teknik sampling yang digunakan pada penelitian ini adalah purposive sampling dengan kriteria sampel sebagai berikut:
1. Perusahaan sektor industri manufaktur  yang terdaftar di  BEI dan menyajikan laporan keuangan perusahaan secara kontinyu mulai tahun 2012 sampai tahun 2016.
2. Perusahaan  sektor  industri  manufaktur  yang  menyajikan  data-data  lengkap  yang diperlukan oleh peneliti.
Kondisi financial  distress perusahaan  yang  merupakan  variabel  kategori,  0  untuk perusahaan  sehat  dan  1  untuk  perusahaan  yang  mengalami financial  distress .  Perusahaan dikatakan mengalami financial distress jika (Luciana & Kristijadi, 2003) :
1. Selama dua tahun atau lebih mengalami laba bersih ( net income ) negatif.
2. Selama lebih dari satu tahun tidak melakukan pembayaran deviden.
Rasio  keuangan  perusahaan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diukur  dengan menggunakan rumus-rumus sebagai berikut:
Current  ratio adalah  kemampuan  aset  lancar  perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban keuangan jangka pendeknya, dengan rumus: Aset Lancar / Hutang Lancar Quick  ratio adalah  kemampuan  aset  lancar  perusahaan  tanpa  persediaan  dalam  memenuhi kewajiban keuangan jangka pendeknya, dengan rumus: (Aset  Lancar – Persediaan) / Hutang Lancar.
Cash ratio adalah kemampuan kas perusahaan dalam memenuhi kewajiban keuangan jangka pendeknya, dengan rumus: Kas / Hutang lancar Working capital ratio adalah kemampuan modal kerja perusahaan dalam mengcover total aset perusahaan, dengan rumus: (Aset Lancar – Hutang Lancar) / Total Aset Debt  equity  ratio menunjukkan  proporsi  penggunaan  hutang  untuk  membiayai  investasi, dengan rumus: Total Hutang / Total Ekuitas Total  assets  turnover  ratio mengukur  seberapa  efektif  perusahaan  menggunakan  sumber- sumber dayanya yang ada, dengan rumus: Penjualan / Total Aset Net income to total assets ratio mengukur seberapa efektif pengelolaan perusahaan sehingga menghasilkan keuntungan, dengan rumus: Laba Bersih / Total Aset
Indikator  makroekonomi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah lending  rate, consumer  price  index ,  IHSG,  inflasi  dan  kurs  IDR/USD,  dimana  semua  indikator makroekonomi  tersebut  diukur  dengan  menggunakan  sensitifitas  perusahaan  terhadap indikator  makroekonomi  tersebut  yang  merujuk  pada  penelitian  Rr.  Iramani  (2008)  yang merupakan harga koefisien regresi (β) yang diperoleh dari persamaan regresi sebagai berikut :
CRi = β 0 + β 1 LR + β 2 CPI + β 3 IHSG + β 4 INFLASI + β 5 KURS
Keterangan:
CRi : kumulatif return masing-masing perusahaan selama satu bulan β 0 : intercept β 0. Β 5 :  sensitifitas  perusahaan  terhadap lending  rate,  consumer  price  index ,  IHSG,  inflasi dan kurs IDR/USD LR : Lending Rate bulanan yang diterbitkan oleh www.worldbank.org CPI : Consumer Price Index bulanan yang diterbitkan oleh www.worldbank.org IHSG  : Indeks Harga Saham Gabungan bulanan Inflasi  : Inflasi bulanan yang diterbitkan oleh BI Kurs  : Kurs tengah IDR/USD yang diterbitkan oleh BI
Penelitian ini menggunakan pengukuran Value Added Intellectual Capital (VAIC) yang juga digunakan pada penelitian Nadeem, Muhammad et al (2016). Pada pengukuran VAIC ini menggunakan  empat  indikator  yaitu human  capital  efficiency,  structural  capital  efficiency, physical  capital  efficiency dan value  added  intellectual  coefficient, dengan  rumus  sebagai berikut:
Human Capital Efficiency (HCE) = Value added / total personel cost Structural Capital Efficiency (SCE) = Value added – human capital Physical Capital Efficiency (CEE) = Value added / capital employed
Value added intellectual coefficient (VAIC) = HCE+SCE+CEE
Penelitian  ini  menggunakan  pengujian  regresi  logistik,  yang  digunakan  untuk memodelkan  hubungan  antara  variabel financial  distress dengan  variabel  rasio  keuangan perusahaan,  indikator  makroekonomi,  dan intellectual  capital dimana  variabel financial distress adalah  sebuah  data  dengan  ukuran  biner/dikotomi.  Berikut  ini  model  analisis  yang digunakan:
Ln(p/(1-p))=β 0 +β 1 X 1 +β 2 X 2 +β 3 X 3 +β 4 X 4 +β 5 X 5 +β 6 X 6 +β 7 X 7 +β 8 X 8 +β 9 X 9 +β 10 X 10 +β 11 X 11 +β 12 X 12 +β 13 X 13 p=1/(1+(e -(β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+β10X10+β11X11+β12X12+β13X13) )
Keterangan: p = probabilitas financial distress β 0 = konstanta regresi β 1 = koefisien regresi lending rate X 1 = lending rate β 2 = koefisien regresi consumer price index X 2 = consumer price index β 3 = koefisien regresi IHSG X 3 = IHSG β 4 = koefisien regresi inflasi X 4 = inflasi β 5 = koefisien regresi kurs IDR/USD X 5 = kurs IDR/USD β 6 = koefisien regresi current ratio X 6 = current ratio β 7 = koefisien regresi quick ratio X 7 = quick ratio β 8 = koefisien regresi cash ratio
X 8 = cash ratio β 9 = koefisien regresi working capital ratio X 9 = working capital ratio β 10 = koefisien regresi debt equity ratio X 10 = debt equity ratio β 11 = koefisien regresi total assets turnover ratio X 11 = total assets turnover ratio β 12 = koefisien regresi net income to total assets ratio X 12 = net income to total assets ratio β 13 = koefisien regresi value added intellectual coefficient X 13 = value added intellectual coefficient
Analisis pengujian model regresi logistik (Ghozali, 2015): Menilai  Model  Fit : Menilai  model  fit  yang  pertama  dilakukan  adalah  menilai  model  secara keseluruhan.  Penilaian  fit  atau  tidaknya  model,  dilihat  dari  nilai likelihood. Apabila  nilai  - 2logL block  number =  0  >  nilai  -2logL block  number =  1  maka  menunjukan  model  regresi yang baik.
Cox and Snell’s R Square : Nagelkerke’s R square merupakan modifikasi  dari koefisien Cox dan Snell’s untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 (nol) sampai 1 (satu). Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell’s 𝑅 2 dengan nilai maksimumnya.
Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test : Jika nilai statistics Hosmer and Lemeshow’s Goodness-of-fit  test lebih  besar  dari  0.05,  maka  hipotesis  nol  diterima  dan  berarti  model mampu memprediksi nilai observasinya.
Menguji  Koefisien  Regresi:  Penerimaan  atau  penolakan  Ho  dapat  ditentukan  dengan menggunakan wald  statistic dan  nilai  probabilitas  (sig)  dengan  cara  membandingkan  nilai wald statistic dengan chi square tabel, sedangkan nilai probabilitas (sig) dibandingkan dengan tingkat signifikansi 5% dengan kriteria:
a. Ho  diterima  apabila wald  statistic <  chi  square  tabel  dan  nilai  probabilitas  (sig)  > tingkat  signifikansi  (α).  Hal  ini  berarti  Ha  ditolak  atau  hipotesis  yang  menyatakan variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen ditolak.
b. Ho  ditolak  apabila wald  statistic >  chi  square  tabel  dan  nilai  probabilitas  (sig)  < tingkat  signifikansi  (α).  Hal  ini  berarti  Ha  diterima  atau  hipotesis  yang  menyatakan variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen diterima.
Tabel Klasifikasi: Pada model yang sempurna, maka semua kasus akan berada pada diagonal dengan  tingkatan  ketepatan  peramalan  100%.  Jika  model  regresi  logistik  memiliki homoskedastisitas, maka prosentase yang benar akan sama untuk kedua baris.

## IV. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  kriteria  sampel  yang  telah  dibuat,  dari  146  perusahaan  sektor  industri manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI,  terdapat  104  perusahaan  yang  memenuhi  kriteria  sebagai sampel, sehingga total sampel pada tahun 2012-2016 adalah 520 sampel. Berikut ini tabel 3.1 yang menunjukkan pemilihan sampel penelitian.
Tabel 1. Pemilihan Sampel Penelitian Kriteria Sampel Jumlah Perusahaan Periode Penelitian Jumlah Sampel Seluruh perusahaan yang terdaftar di BEI 146 5 730 Perusahaan yang return sahamnya sama sepanjang periode dan tidak memiliki data (42) 5 (210)
Kriteria Sampel Jumlah Perusahaan Periode Penelitian Jumlah Sampel terkait perhitungan rasio keuangan Total yang dapat dijadikan sampel penelitian 104 5 520

## Analisis Deskriptif
Berdasarkan  Tabel  1,  pada  variabel financial  distress dengan  menggunakan  uji frequencies diperoleh hasil bahwa dari 520 data  terdapat  130  atau sebesar 25% data terkena financial  distress sedangkan  sisanya  sebanyak  390  atau  75%  data  tidak  terkena financial distress. Berdasarkan hasil uji statistik deskriptif pada tabel 3.3 menunjukkan bahwa lending rate memiliki  nilai  minimum  -1,170  dan  nilai  maksimum  587,359  dengan  standar  deviasi 112,036. Consumer  Price  Index (CPI)  memiliki  nilai  minimum  -0,752  dan  nilai  maksimum 6,703  dengan  standar  deviasi  0,342.  IHSG  memiliki  nilai  minimum  -0,014  dan  nilai maksimum 0,010 dengan standar deviasi 0,002. Inflasi memiliki nilai minimum -232,186 dan nilai  maksimum  137,153  dengan  standar  deviasi  19,877.  Kurs  IDR/USD  memiliki  nilai minimum  -0,006  dan  nilai  maksimum  6,194  dengan  standar  deviasi  0,272. Currnet  ratio memiliki  nilai  minimum  0  dan  nilai  maksimum  465  dengan  standar  deviasi  23,036. Quick ratio memiliki  nilai  minimum  -6  dan  nilai  maksimum  373  dengan  standar  deviasi  18,701. Cash ratio memiliki nilai minimum 0 dan nilai maksimum 90 dengan standar deviasi 4,096. Working  capital  ratio memiliki  nilai  minimum  -4  dan  nilai  maksimum  1  dengan  standar deviasi 0,459. Debt equity ratio memiliki nilai minimum -32 dan nilai maksimum 17 dengan standar deviasi 3,152. Assets turnover ratio memiliki nilai minimum 0 dan nilai maksimum 9 dengan  standar  deviasi  0,696. Net  income  ratio memiliki  nilai  minimum  -1  dan  nilai maksimum  1  dengan  standar  deviasi  0,131. Intellectual  capital memiliki  nilai  minimum  -17 dan nilai maksimum 28.803 dengan standar deviasi 1.845,778.
Tabel 2.
Hasil Uji Statistik Deskriptif Frequences Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Tidak Financial Distress 390 75.0 75.0 75.0 Financial Distress 130 25.0 25.0 100.0 Total 520 100.0  100.0 Tabel 3.

## Hasil Uji Statistik Deskriptif
N  Minimum Maximum  Mean Std. Deviation LR 520 -1.170E3  587.359 - 6.33893 112.036344 CPI 520 -.752 6.703 .01520  .341667 IHSG 520 -.014 .010 .00009  .001275 Inflasi 520 -232.186  137.153 -.69023  19.877449 Kurs 520 -.006 6.194 .01197  .271624 CR 520 0 465 3.64 23.036 QR 520 -6 373 2.58 18.701
N  Minimum Maximum  Mean Std. Deviation Cash Ratio 520 0 90 .75 4.096 WCR 520 -4 1 .17 .459 DER 520 -32 17 .93 3.152 ATR 520 0 9 1.12 .696 NIR 520 -1 1 .05 .131 VAIC 520 -17 28803 186.73  1845.778 Valid  N (listwise) 520 Tabel 4. Hasil Uji Model Fit Uji Model Fit Hasil -2 Log Likelihood Block 0 584,829 Block 1 397,991 Snell  R  Square dan Nagelkerke R Square Cox and Snell R Square 0,302 Nagelkerke R Square 0,447 Hosmer and Lemeshow’s  Goodness of Fit Test Chi Square 8,467 Signifikansi 0,389 Tabel Klasifikasi Prosentase Keseluruhan 83,5%

## 1. Menilai model fit
Berdasarkan  hasil  uji  pada  tabel  3.4,  menunjukkan  bahwa  saat  variabel  independen dimasukkan  dalam  model  dengan  jumlah  data  520  diperoleh  nilai  -2 Log  Likelihood pada block 0  adalah  584,829  sedangkan  pada block 1  adalah  397,991.  Selisih  nilai  -2 Log Likelihood pada block 0 dan block 1 adalah 186,838. Nilai tersebut lebih besar dari nilai tabel chi-square  (X 2 )  pada  DF  13  (selisih  antara  DF  awal  dengan  DF  akhir)  dengan  probabilitas 0,05  yaitu  sebesar  2,160  sehingga  H 0 diterima  yang  artinya  model  dengan  memasukkan variabel independen adalah fit dengan data.
2. Cox and Snell R Square
Berdasarkan hasil uji pada tabel  3.4, menunjukkan bahwa nilai Nagelkerke R Square sebesar  0,447  dan Cox  and  Snell  R  Square sebesar  0,302  yang  artinya  kemampuan  variabel independen adalah 0,447 atau 44,7% menjelaskan variabel dependen.
3. Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test
Berdasarkan  hasil  uji  pada  tabel  3.4,  menunjukkan  bahwa Hosmer  and  Lemeshow’s Goodness of Fit Test menghasilkan nilai Chi-Square sebesar 8,467 dengan signifikansi 0,389. Nilai signifikan lebih besar dari 0,05 yang berarti model regresi logistik layak untuk dianalisa lebih lanjut karena model ini mampu memprediksi nilai observasinya.
4. Tabel Klasifikasi
Berdasarkan  hasil  uji  pada  tabel  3.4,  menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan, ketepatan  klasifikasi  dari  model  regresi  logistik  pada  penelitian  ini  sebesar  83,5%  yang artinya,  penelitian  ini  mempunyai  ketepatan  yang  cukup  baik  untuk  mengetahui  faktor  apa saja yang mempengaruhi financial distress sehingga dapat digunakan untuk memprediksi.
5. Menguji Koefisien Regresi
Berdasarkan  hasil  uji  yang  ada  pada  tabel  3.5,  maka  dapat  dibentuk  model  regresi logistik sebagai berikut:
Ln (p / (1 - p)) = 0,104 + 0,001X 1 - 0,555X 2 + 221,064X 3 - 0,025X 4 – 702,022X 5 – 0,049X 6 + 0,235X 7 – 0,368X 8 – 0,681X 9 - 0,039X 10 - 0,634X 11 – 18,884X 12 – 0,011X 13
Persamaan  regresi  logistik  tersebut  menunjukkan  bahwa  dari  variabel  indikator makroekonomi  yaitu Consumer  Price  Index ,  inflasi,  dan  kurs  IDR/USD  memiliki  arah pengaruh  negatif  terhadap financial  distress ,  sedangkan  variabel lending  rate ,  dan  IHSG memiliki  arah  pengaruh  positif  terhadap financial  distress .  Pada  variabel  rasio  keuangan perusahaan, hanya quick ratio yang memiliki arah pengaruh positif, sedangkan variabel yang lainnya memiliki arah pengaruh negatif.
Tabel 5. Hasil Uji Regresi B S.E. Wald  df Sig.  Exp(B) Step 1 a X1 .001 .001 .370 1  .543 1.001 X2 -.555 1.032 .289 1  .591 .574 X3 221.064 145.998 2.293  1  .130 1.016E96 X4 -.025 .009 7.549  1  .006 .976 X5 - 702.022 227.316 9.538  1  .002 .000 X6 -.049 .237 .042 1  .837 .952 X7 .235 .307 .584 1  .445 1.264 X8 -.368 .264 1.937  1  .164 .692 X9 -.681 .544 1.565  1  .211 .506 X10 -.039 .042 .854 1  .355 .962 X11 -.634 .266 5.659  1  .017 .531 X12 -18.884  2.774 46.353 1  .000 .000 X13 -.011 .010 1.182  1  .277 .989 Constant .104 .308 .115 1  .735 1.110
Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X12, X13.

## Pembahasan
Berikut  ini  pembahasan  dari  hipotesis  penelitian  yang  sudah  dilakukan  pengujian sebelumnya, diantaranya adalah :
Hipotesis 1
Hipotesis  pertama  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  adalah lending  rate berpengaruh terhadap financial distress. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa hipotesis pertama tidak terbukti. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Surya, Darmawan (2017). Hal ini terjadi karena sebagian besar perusahaan yang masuk dalam sektor industri manufaktur adalah perusahaan  yang  memproduksi  produk-produk  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  dalam kehidupan  sehari-hari  dengan  harga  jual  yang  tidak  terlalu  tinggi  sehingga  tidak membutuhkan  keringanan  pembelian  untuk  konsumen  berupa  kredit  pembelian  yang  terkait dengan  suku  bunga  pinjaman.  Oleh  karena  itu,  suku  bunga  pinjaman  tidak  terkait  dengan financial distress . Hipotesis 2 Hipotesis kedua  yang diajukan pada penelitian ini adalah Consumer Price Index (CPI) berpengaruh  terhadap financial  distress. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  bahwa hipotesis  kedua  tidak  terbukti.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Alifiah,  Mohd Norfian  (2014).  Hal  ini  terjadi  karena  sebagian  besar  perusahaan  yang  masuk  dalam  sektor industri  manufaktur  adalah  perusahaan  yang  memproduksi  produk-produk  yang  dibutuhkan oleh  masyarakat  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Dengan  demikian,  meskipun  daya  beli masyarakat  meningkat  atau  menurun  tidak  mempengaruhi  apakah  seseorang  akan  membeli atau  tidak  produk-produk  yang  dihasilkan  dari  sebagian  besar  perusahaan  manufaktur  yang kebanyakan  produk  kebutuhan  sehari-hari.  Akan  tetapi  yang  utamakan  dalam  membeli produk-produk tersebut adalah berdasarkan kebutuhan. Hipotesis 3
Hipotesis  ketiga  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  adalah  IHSG  berpengaruh  terhadap financial  distress. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  bahwa  hipotesis  ketiga  tidak terbukti. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Alifiah, Mohd Norfian (2014). Hal ini dapat  terjadi  karena  perusahaan  yang  memiliki  saham  yang  bagus  bukan  berarti  perusahaan tersebut  bagus,  dan  sebaliknya  perusahaan  yang  memiliki  saham  yang  jelek  bukan  berarti perusahaan tersebut jelek. Saham perusahaan yang bagus bisa saja harganya terlalu tinggi atau overvalue dan saham perusahaan yang jelek bisa saja harganya terlalu murah atau undervalue , sehingga  perusahaan  tidak  dapat  mematok  pendapatan  dari  penjualan  atau  pendapatan  dari investor tergantung dari harga sahamnya.
Hipotesis 4
Hipotesis  keempat  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  adalah  inflasi  berpengaruh terhadap financial distress. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa hipotesis keempat terbukti,  dengan  arah  pengaruh  negatif  yang  artinya  semakin  tinggi  inflasi,  maka kemungkinan financial  distress  semakin kecil.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian Rr.  Iramani  (2008).  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  perusahaan  yang  diteliti  pada  penelitian  ini adalah  perusahaan  sektor  industri  manufaktur  yang  sebagian  besar  memproduksi  produk- produk  kebutuhan  sehari-hari  yang  kemungkinan  besar  meskipun  harganya  meningkat, konsumen  tetap  akan  mengupayakan  untuk  membeli.  Oleh  karena  itu,  jika  semakin  tinggi inflasi,  maka  harga  barang-barang  pun  meningkat  dan  membuat  perusahaan  juga  dengan mudah  meningkatkan  harga  jualnya,  sehingga  terjadinya  semakin  kecil  kemungkinan  untuk terkena financial distress.
Hipotesis 5
Hipotesis kelima  yang diajukan pada penelitian ini adalah kurs  IDR/USD berpengaruh terhadap financial  distress. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  bahwa  hipotesis  kelima terbukti,  dengan  arah  pengaruh  negatif  yang  artinya  semakin  lemah  kurs  IDR/USD,  maka semakin kecil kemungkinan perusahaan terkena financial distress . Hasil penelitian ini sejalan dengan  penelitian  Rr.  Iramani  (2008).  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  perusahaan  yang  diteliti pada  penelitian  ini  adalah  perusahaan  sektor  industri  manufaktur  yang  sebagian  besar
memproduksi  produk-produk  kebutuhan  sehari-hari  yang  kemungkinan  besar  meskipun harganya  meningkat,  konsumen  tetap  akan  mengupayakan  untuk  membeli.  Oleh  karena  itu, jika  semakin  melemah  kurs  IDR/USD,  maka  harga  barang-barang  pun  meningkat  dan membuat  perusahaan  juga  dengan  mudah  meningkatkan  harga  jualnya,  sehingga  terjadinya semakin kecil kemungkinan untuk terkena financial distress. Hipotesis 6, 7, 8, dan 9
Hipotesis  keenam,  ketujuh,  kedelapan,  dan  kesembilan  yang  diajukan  pada  penelitian ini  adalah current  ratio,  quick  ratio,  cash  ratio, dan working  capital  ratio berpengaruh terhadap financial distress. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa hipotesis keenam, ketujuh,  kedelapan,  dan  kesembilan  tidak  terbukti.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian Lakshan dan Wijekoon (2013). Hal ini dapat terjadi karena rasio likuiditas ini tidak menunjukkan komponen keuangan perusahaan yang lainnya seperti aset tetap dan kewajiban jangka panjang, sehingga rasio ini saja tidak dapat serta merta menunjukkan tingkat kesehatan keuangan suatu perusahaan.
Hipotesis 10
Hipotesis  kesepuluh  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  adalah debt  equity  ratio berpengaruh  terhadap financial  distress. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  bahwa hipotesis kesepuluh tidak terbukti. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Lakshan dan Wijekoon  (2013).  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  tingkat  sensitivitas  yang  menunjukkan kemampuan perusahaan dalam membayar hutang jangka pendek dan jangka panjang apabila suatu  saat  perusahaan  dilikuidasi,  merupakan  gamabran  ke  depan  perusahaan  dan  pada kebanyakan  dasarnya,  perusahaan  mengingkan  keberlangsungan  usahanya  baik  sehingga  hal ini tidak berpengaruh terhadap financial distress . Hipotesis 11
Hipotesis  kesebelas  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  adalah assets  turnover  ratio berpengaruh  terhadap financial  distress. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  bahwa hipotesis kesebelas terbukti, dengan arah pengaruh negatif. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Alifiah, Mohd Norfian (2014) dan Alifiah, Mohd Norfian et al (2013). Hal ini dapat terjadi  karena aset  turnover yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  siklus  persediaan  juga  tinggi yang berarti  barang keluar  yang diindikasikan adanya pembelian oleh konsumen meningkat. Jika pembelian oleh konsumen meningkat, berarti penjualan perusahaan semakin tinggi yang dapat membuat perusahaan mendapatkan laba yang tinggi. Hal ini memungkinkan perusahaan tidak terkena financial distress.
Hipotesis 12
Hipotesis ke 12 yang diajukan pada penelitian ini adalah net income ratio berpengaruh terhadap financial  distress. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  bahwa  hipotesis  ke  12 terbukti, dengan arah pengaruh negatif. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Alifiah, Mohd Norfian (2014). Hal ini dapat terjadi karena net income ratio yang tinggi menunjukkan bahwa  penjualan  perusahaan  semakin  tinggi  yang  dapat  membuat  perusahaan  mendapatkan laba yang tinggi. Hal ini memungkinkan perusahaan tidak terkena financial distress. Hipotesis 13
Hipotesis  ke  13  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  adalah value  added  intellectual coefficient berpengaruh  terhadap financial  distress. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh bahwa  hipotesis  ke  13  tidak  terbukti.  Hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian Nadeem,  Muhammad  (2016).  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  kemungkinan  metode  penilaian intellectual  capital kurang  tepat  untuk  perusahaan  yang  bergerak  di  sektor  industri manufaktur.

## IV. Simpulan, Batasan dan Saran
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  hanya  empat  variabel  yang  berpengaruh terhadap financial distress yaitu inflasi, kurs IDR/USD, assets turnover ratio dan net income ratio yang memiliki arah pengaruh negatif terhadap financial distress . Implikasi penelitian ini adalah dapat bermanfaat untuk manajemen perusahaan dalam memprediksi financial distress sehingga  perusahaan  tidak  sampai  mengalami financial  distress yang  mengakibatkan kebangkrutan.  Peneliti  menyadari  bahwa  masih  terdapat  kelemahan  yang  menjadi keterbatasan pada penelitian ini, yaitu metode penilaian intellectual capital dapat disesuaikan lagi dengan jenis sektor industrinya. Selain itu beberapa perusahaan juga tidak memiliki data laporan  keuangan  yang  lengkap  yang  diperlukan  oleh  peneliti  sehingga  harus  dikeluarkan dalam sampel penelitian.

## V. Daftar Pustaka
Alifiah,  Mohd  Norfian.  2014.  Prediction  Financial  Distres  Companies  in  the  Trading  and Service  Sector  in  Malaysia  Using  Macroeconomic  Variables.  Procedia  –  Social  and Behavioral Sciences Vol. 129. Hal 90-98.
Alifiah,  Mohd  Norfian  et  al.  2013.  Prediction  of  Financial  Distress  Companies  in  the Consumer Products Sector in Malaysia. Jurnal Teknologi. Vol. 64. No. 1. 2013.
Beaver.  2011.  Financial  Statement  Analysis  and  the  Prediction  of  Financial  Distress. Foundations and Trends in Accounting. Vol. 5. No. 2. Hal. 99-173. Mei 2011.
Ghozali,  Imam.  2015.  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  21. Semarang : BP UNDIP.
Ihyaul,  Ulum.  2016.  Intellecetual  Capital  –  Model  Pengukuran,  Framework  Pengungkapan, dan Kinerja Organisasi. Malang : UMM Press.
Imam  Mas’ud  &  Srengga.  2011.  Analisis  Rasio  Keuangan  Untuk  Memprediksi  Kondisi Financial  Distress  Perusahaan  Manufaktur  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Akuntansi Universitas Jember. Hal. 139-154
Lakshan  dan Wijekoon. 2013.  The  Use  of  Financial Ratios  in  Predicting Corporate  Failur in Sri Lanka. Journal on Business Review. Vol. 2. No. 4. Juli 2013.
Luciana  Spica,  Kristijadi.  2003.  Analisis  Rasio  Keuangan  untuk  Memprediksi  Kondisi Financial  distress  Perusahaan  Manufaktur  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Jakarta.  JAAI. Vol. 7. No. 2. Desember 2003
Nadeem,  Muhammad  et  al.  2016.  Predicting  Corporate  Financial  Distress  for  New  Zealand Listed  Firms  Using  Intellectual  Capital  Indicators.  New  Zealand  Journal  of  Applied Business Research. Vol. 14. No. 2. Hal. 1-15.
Penrose,  E.  2009.  The  Theory  of  the  Growth  of  the  Firm.  Four  ted.  New  York  :  Oxford University Press.
Rr. Iramani. 2008. Model Prediksi Financial Distress Perusahaan Go Public di Indonesia (Studi pada Sektor Manufaktur). Jurnal Aplikasi Manajemen. Vol. 6. No. 1. April 2008.
Surya, Darmawan. 2017. Analisis Pengaruh Corporate Governance, Variabel Ekonomi Makro terhadap  Financial  Distress  dengan  Variabel  Kontrol  Ukuran  Perusahaan  dan  Jenis Kepemilikan. Efektif Jurnal Ekonomi dan Bisnis. Vol. 7. No. 1. Juni 2017.
Yudi,  Ariawan.  2017.  Pengaruh  Faktor-Faktor  Penentu  Financial  Distress  pada  Perusahaan Properti yang Terdaftar di BEI. Jurnal SSRN. Januari 2017.