Ananda,  Y,  Y.,  Permana,  A,  H.,  Pohan,  E,  R.,  (2022)  Determinasi  Financial  Distress  pada perusahaan  properti  dan  Real  Estate  Di  Indonesia  Sebelum  dan  Selama  Bencana  Covid-19, Syntax Idea, 4(2), https://doi.org/ 10.36418/syntax-idea.v4i2.1767 E-ISSN: 2684-883X
Published by: Ridwan Institute
Syntax Idea: p–ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X Vol. 4, No. 2, Februari 2022
DETERMINASI  FINANCIAL  DISTRESS  PADA  PERUSAHAAN  PROPERTI DAN  REAL  ESTATE  DI  INDONESIA  SEBELUM  DAN  SELAMA  BENCANA COVID-19

## Yuda Yogi Ananda, Antonius Hermawan Permana, Eva Rosdiana Pohan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Program Studi Magister Manajemen, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: yudayogi@gmail.com, antoniushermawanpermana@gmail.com, evapohan@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas, Interest Coverage Ratio , dan Free Cash Flow terhadap Financial Distress . Sampel penelitian  terdiri  dari  48  perusahaan  yang  terdaftar  di  BEI  selama  periode  2017- 2020 (4 Tahun). Dalam penelitian ini menggunakan metode analisis regresi logistik dan data tipe kuantitatif yang diolah dengan menggunakan program SPSS versi 25. Hasil  pengujian  secara  keseluruhan  pada  periode  2017-2020  menunjukan  bahwa Likuiditas berpengaruh positif signifikan terhadap Financial Distress , Profitabilitas berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap Financial  Distress .  Sedangkan Interest Coverage  Ratio dan Free  Cash  Flow tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress . Pada periode sebelum terjadi COVID-19 pada tahun 2017-2019 hasil  penelitian  menunjukan  hasil  signifikan  yang  sama  dengan  hasil  secara keseluruhan.  Sedangkan  selama  periode  awal  terjadi  COVID-19  yaitu  pada  tahun 2020,  hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  Likuiditas,  Profitabilitas, Interest Coverage  Ratio ,  dan Free  Cash  Flow tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress .
Kata  Kunci :  Likuiditas;  Profitabilitas; Interest  Coverage  Ratio ; Free  Cash  Flow ; Financial Distress

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  Liquidity,  Profitability,  Interest  Coverage Ratio,  and  Free  Cash  Flow  on  Financial  Distress.  The  research  sample consisted of  48  companies listed  on  the  IDX  during  the  2017-2020  period  (4  years).  In  this study  using  logistic  regression  analysis  methods  and  quantitative  type  data processed using the SPSS version 25 program. The overall test results for the 2017- 2020  period  show  that  Liquidity  has  a  significant  positive  effect  on  Financial Distress,  Profitability  has  a  significant  negative  effect  on  Financial  Distress. Meanwhile, Interest Coverage Ratio and Free Cash Flow have no significant effect on Financial Distress. In the period before COVID-19 occurred in 2017-2019 the results  of the  study  showed  significant  results  which  were the  same  as  the  overall results.  Meanwhile,  during  the  initial  period  of  COVID-19,  namely  in  2020,  the results showed that Liquidity, Profitability, Interest Coverage Ratio, and Free Cash Flow had no significant effect on Financial Distress.
Keywords: Liquidity; Profitability; Interest Coverage Ratio; Free Cash Flow; Financial

## Distress
Received: 2022-01-22; Accepted: 2022-2-05; Published: 2022-02-20

## Pendahuluan
Krisis  keuangan  global  telah  menekankan  pentingnya  pengelolaan  keuangan perusahaan dimasa pandemi COVID-19, untuk terhindar dari kondisi Financial Distress dan kebangkrutan. Berdasarkan data laporan keuangan yang dipublikasikan Bursa Efek Indonesia  (BEI)  kinerja  keuangan  sejumlah  perusahaan  properti  dan real  estate pada tahun  2020  mencatatkan  penurunan  yang  besar  dibandingkan  tahun  sebelumnya. Penurunan  kinerja  paling  besar  terjadi  pada  PT  Alam  Sutera  Realty  Tbk  (ASRI)  yang mencatatkan  rugi  bersih  sebesar  Rp  512,5  miliar,  dimana  pada  tahun  sebelumnya perseroan berhasil mencatatkan laba bersih sebesar Rp 158,8 miliar. Sementara itu, laba PT  Ciputra  Development  Tbk  (CTRA)  tercatat  turun  42,8%  dari  Rp  296,4  miliar menjadi  Rp  169,5  miliar.  Adapun,  PT  Pakuwon  Jati  Tbk  (PWON)  mendapatkan  laba bersih  tertinggi  di  antara  lima  emiten  lainnya,  yaitu  Rp  482,6  miliar  pada  semester  I- 2020. Namun laba PWON tersebut juga turun cukup dalam sebesar 64,7% dari semester I-2019 yang berhasil mendapatkan laba bersih hingga Rp 1,4 triliun. Perusahaan sektor properti dan real estate memiliki karakteristik investasi yang besar dan berisiko tinggi. Adapun  fenomena  terbaru  pada  tahun  2021  adalah  kasus Evergrande  Group . Hutang  perusahaan  tersebut  mencapai  US  $300  atau  sekitar  Rp  4.275,  Perusahaan tersebut  dikabarkan  terancam  gagal  dalam  membayar  utang.  Arus  kas  perusahaan disebutkan saat ini tengah berada dalam tekanan yang besar. Bahkan perusahaan baru- baru  ini  menyebutkan  bahwa  dua  anak  usahanya  telah  gagal  memenuhi  kewajiban penjaminan untuk produk manajemen senilai US$ 145 juta atau setara Rp 2 triliun yang dikeluarkan  pihak  ketiga.  Penting  bagi  perusahaan  untuk  mempelajari  model pembiayaan yang tepat, memperluas saluran pembiayaan, dan mengoptimalkan struktur pembiayaan  pembiayaan.  Mengevaluasi  kembali  pembiayaan  utang  (pinjaman  bank, pembiayaan obligasi, dll) dan pembiayaan ekuitas (Sun & Cao, 2021).
Kesulitan keuangan ( Financial Distress ) adalah tahap akhir penurunan perusahaan yang mendahului peristiwa yang lebih dahsyat seperti kebangkrutan atau likuidasi. Oleh karena  itu,  kebangkrutan  adalah  peristiwa  hukum  yang  sesuai  dengan  jenis  default tertentu.  Hanya  satu  kemungkinan  kegagalan  makro,  yaitu,  tahap  terakhir  dari  siklus hidup  perusahaan  yang  mewakili  jenis  penghentian  yang  penting,  yang  memerlukan reaksi  defensif  (yaitu  perubahan  radikal) di  perusahaan  yang ingin  bertahan (Agostini, 2018).
Sebagian  besar  perusahaan  yang  mengalami  kesulitan  keuangan,  hingga  32% perusahaan  ketika  pendapatan  turun  80%  dan  salah  satu  faktor  utamanya  adalah ketersediaan  sumber  keuangan  untuk  pembiayaan  modal  perusahaan.  Termasuk ketersediaan  kredit  dalam  untuk  kebutuhan  perusahaan  akan  meringankan  masalah likuiditas  perusahaan,  menyediakan  sumber  daya  keuangan  yang  diperlukan  untuk
membayar  perkiraan  laba  bersih  negatif  pada  setiap  tahunnya (Cladera,  Rafel  C., Alfredo M. Oliver, 2021).
Menurut (Ahmad & Ali, 2014), Financial Distress terjadi pada perusahaan yang dalam  beberapa  tahun  mengalami  laba  bersih  operasi  yang  negatif  ( net  operating income negatif ) dan selama lebih dari satu tahun tidak melakukan pembayaran dividen. Kemudian perusahaan mengalami delisted akibat dari laba bersih dan nilai buku ekuitas negatif  berturut-turut  serta  perusahaan  tersebut  telah demerger .  Ditinjau  dari  aspek keuangan  terdapat  tiga  keadaan  yang  dapat  menyebabkan Financial  Distress yaitu faktor ketidakcukupan modal atau kekurangan modal, besarnya beban utang dan bunga, dan menderita kerugian.
Ketiga  aspek  tersebut  saling  berkaitan.  Oleh  karena  itu,  harus  dijaga keseimbangan agar perusahaan terhindar dari kondisi Financial Distress yang mengarah kepada  kebangkrutan.  Caranya  adalah  dengan  kemampuan  memperoleh  laba, Likuiditas, dan tingkat utang dalam struktur permodalan. Untuk mengetahui kinerja dari suatu  perusahaan terdapat  beberapa  rasio  keuangan  yang  dapat  mempengaruhi  kondisi Financial  Distress pada  perusahaan  seperti;  Rasio  Likuiditas,  Rasio Financial Leverage ,  Rasio  Profit  Margin,  Rasio  Profitabilitas,  Rasio  Aktivitas,  Ukuran Perusahaan, Tren Harga Saham, dan Return Saham (Ahmad & Ali, 2014).
Kajian tentang Financial Distress hingga kini masih menjadi topik yang menarik perhatian  peneliti  keuangan  di  seluruh  dunia,  terbukti  dari  banyaknya  penelitian- penelitian  terdahulu  mengenai  topik  ini.  Model-model  yang  digunakan  untuk memprediksi Financial  Distress ini  sangat  beragam.  Menurut  sejumlah  literatur keuangan,  indikasi Financial  Distress dikategorikan  ke  dalam  beberapa  tipe,  yaitu kegagalan  pendanaan,  kegagalan  Profitabilitas  bisnis,  kegagalan  Likuiditas,  kegagalan solvabilitas, dan kebangkrutan (Irfani, 2020).
Menurut (Zizi, Jamali-Alaoui, El Goumi, Oudgou, & El Moudden, 2021) , dalam penelitiannya terkait model optimal prediksi Financial Distress dengan studi komparatif neural networks dan regresi logistik Pendekatan teori yang digunakan adalah komparatif neural  network pada  perusahaan  maroko.  Hasil  penelitian  menunjukkan  dengan melakukan penelitian terkait Financial Distress perusahan dapat memprediksikanakurasi keseluruhan 93,33% dua tahun sebelum kesulitan keuangan dan 95,00%  satu  tahun  sebelum  kesulitan  keuangan.  Adapun  faktor-faktor  yang  diteliti terkait  dengan  bebas  (independen)  adalah  likuiditas,  profitabilitas,  solvabilitas,  dan struktur modal.
Kesulitan  keuangan  adalah  masalah  sosial  dan  ekonomi  yang  signifikan  yang mempengaruhi  hampir  setiap  perusahaan  di  seluruh  dunia.  Memprediksi  kesulitan keuangan  dalam  perusahaan  secara  substansial  dapat  membantu  dalam  pengurangan kerugian  dan  dapat  membantu  menghindari  misalokasi  sumber  daya  keuangan  bank. Model  untuk  prediksi  kesulitan  keuangan  perusahaan  semakin  banyak  digunakan sebagai  alat  penting  untuk  mengidentifikasi  sinyal  peringatan  dini  untuk  keseluruhan sistem perusahaan (Mishraz, Ashok, & Tandon, 2021).
Banyak  hal  yang  bisa  menyebabkan Financial  Distress perusahaan  manajemen dan produk yang buruk bisa menjadi penyebab perusahaan mengalami hal itu. Masalah masalah  keuangan  seperti  arus  kas,  praktek  akuntansi,  anggaran  dan  penetapan  harga adalah  penyebab  lain  yang  bisa  membuat  perusahaan  mengalami Financial  Distress (Kristanti, 2019).
Kondisi  perusahaan  dari  waktu  ke  waktu  mengalami  dinamika.  Kemampuan perusahaan  dalam  memperoleh  laba  tidak  selalu  dibarengi  dengan  kemampuan menangani  utang. Laporan  keuangan  perusahaan  selama  bertahun-tahun  menjadi  bukti resiliensi ( resiliance ) perusahaan dalam menghadapi berbagai situasi. Ketidakmampuan bersaing bisa berakibat pada penurunan profitabilitas. Beban utang yang terlalu banyak juga  bisa  menyebabkan  perusahaan  mengalami  tekanan  arus  kas.  Bagi  pemberi pinjaman,  penurunan  kemampuan  membayar  dapat  berakibat  pada  penurunan pendapatan kreditor. Dalam bentuknya yang paling parah, kreditor mendapati sebagian dari  peminjam  mengalami  gagal  bayar.  Oleh  karena  itu,  salah  satu  analisis  yang dikembangkan dari sisi pemberi kredit adalah analisis kebangkrutan (Prihadi, 2020).
Menurut (Curry  &  Banjarnahor,  2018) pada  penelitian  yang  bertujuan  untuk menganalisis  faktor  yang  mempengaruhi Financial  Distress pada  perusahaan  properti yang go public di Indonesia. Kesulitan keuangan ( Financial Distress ) bisa dialami oleh semua  perusahaan,  termasuk  perusahaan  sektor  properti.  Sektor  properti  merupakan salah  satu  sektor  yang  memerlukan  modal/pembiayaan  yang  besar  dengan  tingkat pengembalian di masa yang akan datang juga cukup tinggi, sehingga sektor ini menarik untuk  diteliti.  Hasil  penelitian  selama  kurun  waktu  2014  –  2016,  menjelaskan  bahwa likuiditas,  profitabilitas  dan financial  leverage berpengaruh  negatif  terhadap Financial Distress . EPS berpengaruh positif terhadap Financial Distress , sedangkan pertumbuhan penjualan ( growth ) tidak berpengaruh terhadap Financial Distress .
Menurut (Dirman,  2020), dengan  melakukan  analisis  terkait Financial  Distress dapat memberikan pemahaman dan pengetahuan kepada masyarakat khususnya investor dan  kreditur  tentang  pengaruh  profitabilitas,  likuiditas,  leverage,  ukuran  perusahaan, dan arus kas bebas terhadap Financial Distress dan dapat digunakan sebagai acuan bagi peneliti  dan  pemangku  kepentingan  masa  depan  (investor,  kreditur,  dan  pemerintah) dalam  mengambil  keputusan  yang  relevan  dan  andal.  Hasil  penelitian  menunjukan bahwa variabel profitabilitas berpengaruh positif terhadap Financial Distress ; likuiditas variabel,  leverage,  dan  arus  kas  bebas  tidak  mempengaruhi  kesulitan  keuangan;  dan variabel ukuran perusahaan berpengaruh negatif terhadap Financial Distress .
Menurut (Setiany, 2021), dalam penelitiannya terkait pengaruh investasi, arus kas bebas,  manajemen  laba,  dan  rasio  cakupan  bunga  terhadap  kesulitan  keuangan”.  Hasil penelitian  menunjukkan free  cash  flow dan interest  coverage  ratio berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress , sedangkan investment dan earning management tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .
Menurut (Mahaningrum  &  Merkusiwati,  2020), berdasarkan  penelitian  terkait pengaruh  rasio  keuangan  pada Financial  Distress .  Hasil  penelitian  menunjukan  rasio likuiditas tidak berpengaruh pada Financial Distress , rasio leverage berpengaruh positif
Sebelum dan Selama Bencana Covid-19
pada Financial  Distress ,  rasio  profitabilitas  berpengaruh  negatif  pada Financial Distress ,  rasio  aktivitas  tidak  berpengaruh  pada Financial  Distress dan  pertumbuhan tidak  berpengaruh  pada Financial  Distress .  Manajemen  perusahaan  diharapkan  untuk memerhatikan  rasio  keuangan  seperti  rasio  leverage,  dan  rasio  profitabilitas,  karena rasio tersebut memiliki pengaruh untuk memprediksi Financial Distress . Memerhatikan tingkat interent  coverage  ratio ,  laba  bersih  perusahaan, market  value ,  dan operating cash  flow ,  bila  mengalami  penurunan  maka  menunjukkan  bahwa  perusahaan  sedang mengalami Financial  Distress .  Manejemen  perusahaan  harus  mengambil  keputusan yang tepat dalam kewajiban utang yang akan jatuh tempo.
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah:  (1.)  Untuk menganalisis  pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas, Interest  Coverage  Ratio ,  dan Free Cash  Flow terhadap  kondisi Financial  Distress sektor  properti  dan  real  estate  di Indonesia  secara  keseluruhan  pada  periode  2017-2020.  (2.)  Untuk  menganalisis pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas, Interest  Coverage  Ratio ,  dan Free  Cash  Flow terhadap kondisi Financial Distress sektor properti dan real estate di Indonesia sebelum yaitu periode 2017-2019 dan selama terjadi COVID-19 yaitu pada periode 2020.

## Metode Penelitian
Menurut  Sugiyono  (2020),  penelitian  merupakan  cara  yang  sistematis  untuk mengumpulkan  data  dan  mempresentasikan  hasilnya.  Metode  penelitian  merupakan proses kegiatan dalam bentuk pengumpulan data, analisis dan memberikan interpretasi yang  terkait  dengan  judul  penelitian.  Dalam  menentukan  metode  penelitian  penulis menerapkan  cara  yang  ilmiah,  rasional,  empiris,  dan  sistematis.  Adapun  data  dalam penelitian  ini  akan  disajikan  sesuai  dengan  dengan  kriteria  yang  valid,  reliable,  dan objektif.
Dalam  penelitian  ini  teknik  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  kuantitatif dengan menggunakan metode regresi logistik. Jumlah sampel yang digunakan sebanyak 48  perusahaan  properti  dan real  estate yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  selama periode  2017-2020.  Menurut (Ghozali,  2018) analisis  regresi  logistik  ( logistic regression )  merupakan  regresi  yang  menguji  apakah  terdapat  probabilitas  terjadinya variabel  dependen  dapat  diprediksi  oleh  variabel  independen.  Analisis  regresi  logistik tidak memerlukan distribusi normal dalam variabel independen (Ghozali, 2018).
Oleh  karena  itu,  analisis  regresi  logistik  tidak  memerlukan  uji  normalitas,  uji heteroskedastisitas, dan uji asumsi klasik pada variabel independennya. Analisis regresi logistik  memiliki  empat  pengujian  diantaranya,  yaitu  Menilai  Keseluruhan  Model ( Overall  Model  Fit ),  Menguji  Kelayakan  Model  Regresi  ( Goodness  Of  Fit  Test ), Koefisien  Determinasi  ( Nagelkerke’s  R  Square )  dan  Matriks  Klasifikasi  (Ghozali, 2018:332-334).  Adapun  dalam  pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini  secara  parsial (Uji  t)  dilakukan  dengan  Uji Wald dan  secara  simultan  (Uji  f)  dilakukan  dengan  uji Ombibus  Test  Of  Model  Coefficient. Dalam  penelitian  ini  akan  menyajikan  hasil  dan pembahasan  secara  keseluruhan  untuk  periode  2017-2020  selama  4  tahun  terakhir,
dengan membagi ke dalam dua bahasan yaitu periode sebelum terjadi COVID-19 (tahun 2017-2019) dan selama periode awal COVID-19 terjadi (tahun 2020).

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Uji Kelayakan Model
Analisis  statistik  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis regresi  logistik  binary.  Analisis  regresi  logistik  memiliki  empat  pengujian  model yaitu, Menilai keseluruhan Model ( Overall Model Test ), Menguji Kelayakan Model Regresi  ( Goodness  Fit  Test ),  Koefisien  Determinasi,  dan  Matriks  Klasifikasi.
Pengujian  model  berdasarkan  data  yang  akan  disajikan  menggunakan  alat pengolahan data Microsoft excel dan Statistical Package For Social Science ( SPSS ) Versi 25.
1) Analisis Keseluruhan Model ( Overall Model Fit )
Tabel 1 Iteration History -2 Log Likelihood Iteration History a,b,c Iteration -2 Log Likelihood Coefficients Constant Step 0 1 142,307 -1,542 2 136,822 -1,967 3 136,701 -2,042 4 136,701 -2,045 5 136,701 -2,045 Sumber: Data yang Diolah
Berdasarkan tabel 1 dan 2, Nilai -2 Log Likelihood pada awal adalah sebesar 136,701.  Setelah  empat  variabel  independen  dimasukkan,  nilai  dari  -2 Log Likelihood pada  akhir  menjadi  108,021.  Nilai  -2 Log  Likelihood yang mengalami penurunan menunjukkan bahwa model regresi fit dengan data.

## Tabel 2
Hasil Output Menilai Model Fit
Iteration History a,b,c,d Coefficients Constant LQ PF ICR FCF -1,544 0,043 -7,477 0,000 0,001 -2,024 0,061 -15,186 0,000 0,002 -2,190 0,067 -22,360 0,000 0,003 -2,241 0,069 -24,321 0,000 0,004 -2,239 0,069 -24,129 -0,001 0,004 -2,227 0,069 -23,386 -0,003 0,004
Determinasi Financial Distress pada Perusahaan Properti dan Real Estate di Indonesia Sebelum dan Selama Bencana Covid-19
Iteration History a,b,c,d Coefficients -2,225 0,069 -22,748 -0,005 0,003 -2,229 0,069 -22,521 -0,006 0,003 -2,230 0,069 -22,505 -0,006 0,003 -2,230 0,069 -22,505 -0,006 0,003 Sumber: Data yang Diolah
Dikarenakan  pada  saat  penelitian  terjadi  kondisi  pandemi  COVID-19 berikut  hasil  penelitian  Analisis  Keseluruhan  Model  ( Overall  Model  Fit ) sebelum dan selama COVID-19:
a) Sebelum  COVID-19:  Nilai  -2 Log  Likelihood pada  awal  adalah  sebesar 77,720.  Setelah  empat  variabel  independen  dimasukkan,  nilai  dari  -2 Log Likelihood pada  akhir  menjadi  46,240.  Nilai  -2 Log  Likelihood yang mengalami  penurunan  menunjukkan  bahwa  sebelum  Pandemi  COVID-19 model regresi fit dengan data.
b) Selama  COVID-19:  Nilai  -2 Log  Likelihood pada  awal  adalah  sebesar 51,674.  Setelah  empat  variabel  independen  dimasukkan,  nilai  dari  -2 Log Likelihood pada  akhir  menjadi  46,915.  Nilai  -2 Log  Likelihood yang mengalami  penurunan  menunjukkan  bahwa  selama  Pandemi  COVID-19 model regresi fit dengan data.
2) Analisis Kelayakan Model Regresi ( Goodness Of Fit Test )

## Tabel 3
Hasil Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 13,669 8 0,091 Sumber: Data yang Diolah
Berdasarkan  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  besarnya  nilai  statistik Hosmer and  Lemeshow’s  Goodness  of  Fit sebesar  13,669  dengan  probabilitas signifikansi  0,091  nilainya  lebih  besar  daripada  α  (0,05  <  0,091)  dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  antara model  dengan  nilai  observasinya.  Jadi  model  regresi  logistik  ini  fit  dan  dapat diterima.
Dikarenakan  pada  saat  penelitian  terjadi  kondisi  pandemi  COVID-19 berikut  hasil  penelitian  Analisis  Kelayakan  Model  Regresi  ( Goodness  Of  Fit Test ) sebelum dan selama COVID-19:
a) Sebelum  COVID-19:  Hasil  menunjukkan  bahwa  besarnya  nilai  statistik Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit sebesar 4,902 dengan probabilitas signifikansi  0,768  nilainya  lebih  besar  daripada  α  (0,05  <  0,768)  dengan
demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan antara  model  dengan  nilai  observasinya.  Jadi  model  regresi  logistik  ini  fit dan dapat diterima.
b) Selama  COVID-19:  Hasil  menunjukkan  bahwa  besarnya  nilai  statistik Hosmer  and  Lemeshow’s  Goodness  of  Fit sebesar  13,745  dengan probabilitas signifikansi 0,089 nilainya lebih besar daripada α (0,05 < 0,089) dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan signifikan  antara  model  dengan  nilai  observasinya.  Jadi  model  regresi logistik ini fit dan dapat diterima.
3) Analisis Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square )
Tabel 4 Hasil Output SPSS: Nagelkerke R Square Model Summary -2 Log Likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 108,021 a 0,139 0,272 Sumber: Data yang Diolah
Pada  Tabel  4  diketahui  besarnya  variasi  prediksi  dari  variabel  independen terhadap dependen dapat dilihat pada nilai Nagelkerke R Square . Hal ini berarti diketahui  bahwa  dengan  ukuran Nagelkerke  R  Square diperoleh  27,2%  variasi Financial  Distress dapat  diprediksi  dari  variabel  independen  (Likuiditas, Profitabilitas, Interest Coverage Ratio , dan Free Cash Flow ). Jadi berapa persen variabel independen mempengaruhi dependen dijelaskan dari nilai Nagelkerke R Square yaitu sebesar 27,2% sedangkan sisanya sebesar 72,8% dipengaruhi oleh variabel yang lain.
Dikarenakan  pada  saat  penelitian  terjadi  kondisi  pandemi  COVID-19 berikut  hasil  penelitian  analisis  Koefisien  Determinasi  ( Nagelkerke  R  Square ) sebelum dan selama COVID-19:
a) Sebelum COVID-19: Hasil menunjukkan bahwa dengan ukuran Nagelkerke R  Square sebelum  Pandemi  COVID-19  diperoleh  47,1%  variasi Financial Distress dapat diprediksi dari variabel independen (Likuiditas, Profitabilitas, Interest  Coverage  Ratio ,  dan Free  Cash Flow ).  Jadi  berapa  persen  variabel independen  mempengaruhi  dependen  dijelaskan  dari  nilai Nagelkerke  R Square yaitu  sebesar  47,1%  sedangkan  sisanya  sebesar  52,9%  dipengaruhi oleh variabel yang lain.
b) Selama COVID-19: Hasil menunjukkan bahwa dengan ukuran Nagelkerke R Square selama  Pandemi  COVID-19  diperoleh  14,3%  variasi Financial Distress dapat diprediksi dari variabel independen (Likuiditas, Profitabilitas, Interest  Coverage  Ratio ,  dan Free  Cash Flow ).  Jadi  berapa  persen  variabel independen  mempengaruhi  dependen  dijelaskan  dari  nilai Nagelkerke  R Square yaitu  sebesar  14,3%  sedangkan  sisanya  sebesar  85,7%  dipengaruhi oleh variabel yang lain.
Determinasi Financial Distress pada Perusahaan Properti dan Real Estate di Indonesia Sebelum dan Selama Bencana Covid-19

## 4) Matriks Klasifikasi

## Tabel 5
Hasil Output SPSS Klasifkasi Classification Table a Observed Predicted
FD Percentage
Correct Non Financial
Distress Financial Distress FD Non Financial Distress 166 4 97,6 Financial Distress 17 5 22,7 Overall Percentage 89,1 Sumber: Data yang Diolah
Pada Tabel  5 dalam penelitian ini untuk memperjelas gambaran penjelasan ketepatan  model  regresi  logistik.  Hasil  menunjukan  bahwa  dari  170  sampel perusahaan,  yang  termasuk  non- Financial  Distress sebanyak  166  perusahaan atau 97,2% yang secara tepat dapat diprediksikan oleh model regresi logistik ini sebagai  perusahaan  yang  termasuk  non- Financial  Distress .  Sedangkan  dari  22 perusahaan  yang  termasuk Financial  Distress sebanyak  5  perusahaan  dapat diprediksi  dengan  tepat  oleh  model  regresi  logistic  (22,7%).  Dengan  demikian secara  keseluruhan  dari  192  sampel  yang  perusahaan  diambil,  sebesar  89,1% yang  dapat  diprediksikan  dengan  tepat  oleh  model  logistik  ini.  Tingginya persentase  ketepatan  tabel  klasifikasi  tersebut  mendukung  tidak  adanya perbedaan  yang  signifikan  terhadap  data  hasil  prediksi  dan  data  observasinya yang menunjukkan sebagai model regresi yang baik.
Dikarenakan pada saat penelitian terjadi kondisi pandemi COVID-19 berikut hasil penelitian Matriks Klasifikasi sebelum dan selama COVID-19:
a) Sebelum  COVID-19:  Hasil  menunjukkan  bahwa  bahwa  dari  144  sampel perusahaan, yang termasuk non- Financial Distress sebanyak 130 perusahaan atau 97,7% yang secara tepat dapat diprediksikan oleh model regresi logistik ini  sebagai  perusahaan  yang  termasuk  non- Financial  Distress .  Sedangkan dari 11 perusahaan yang termasuk Financial Distress sebanyak 5 perusahaan dapat  diprediksi  dengan  tepat  oleh  model  regresi  logistic  (45,5%).  Dengan demikian  kondisi  sebelum  pandemi  COVID-19  (Periode  2017-2019)  dari 144  sampel  yang  perusahaan  diambil,  sebesar  93,8%  yang  dapat diprediksikan  dengan  tepat  oleh  model  logistik  ini.  Tingginya  persentase ketepatan tabel klasifikasi tersebut mendukung tidak adanya perbedaan yang signifikan  terhadap  data  hasil  prediksi  dan  data  observasinya  yang menunjukkan sebagai model regresi yang baik.
b) Selama  COVID-19:  Hasil  menunjukkan  bahwa  dari  48  sampel  perusahaan, yang  termasuk  non- Financial  Distress sebanyak  36  perusahaan  atau  97,3%
yang secara tepat dapat diprediksikan oleh model regresi logistik ini sebagai perusahaan  yang  termasuk  non- Financial  Distress .  Sedangkan  dari  11 perusahaan  yang  termasuk Financial  Distress sebanyak  2  perusahaan  dapat diprediksi  dengan  tepat  oleh  model  regresi  logistic  (18,2%).  Dengan demikian  kondisi  selama  periode  awal  pandemi  COVID-19  (Tahun  2020) dari  48  sampel  yang  perusahaan  diambil,  sebesar  79,2%  yang  dapat diprediksikan  dengan  tepat  oleh  model  logistik  ini.  Tingginya  persentase ketepatan tabel klasifikasi tersebut mendukung tidak adanya perbedaan yang signifikan  terhadap  data  hasil  prediksi  dan  data  observasinya  yang menunjukkan sebagai model regresi yang baik.
2. Pengujian Hipotesis
1) Uji Wald (Uji Parsial t)

## Tabel 6
Hasil Output Uji Wald (Secara Keseluruhan) Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a LQ 0,069 0,028 5,929 1,000 0,015 1,072 PF -22,505 7,040 10,219 1,000 0,001 0,000 ICR -0,006 0,008 0,575 1,000 0,448 0,994 FCF 0,003 0,004 0,678 1,000 0,410 1,003 Constant -2,230 0,303 54,341 1,000 0,000 0,108 Sumber: Data yang Diolah
Berdasarkan  tabel  6  dalam  penelitian  ini  maka  diperoleh  hasil  sebagai berikut:  Likuiditas  dari  hasil  uji  wald  pada  tabel  5,  nilai Wald atau  t hitung diperoleh sebesar 5,929. Jadi nilai t hitung lebih besar dari t tabel (5,929 > 1,973) dan memiliki nilai signifikansi sebesar 0,015 lebih kecil dari nilai probabilitas (0,015 <  0,05).  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  H 0 ditolak  dan  H 1 diterima  bahwa secara  parsial  variabel  Likuiditas  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Financial Distress .
Nilai  profitabilitas  dari  hasil  uji  wald  pada  tabel  7,  nilai Wald atau  t hitung diperoleh sebesar 10,219. Jadi nilai t hitung lebih besar dari t tabel (10,219 > 1,973) dan  memiliki  nilai  signifikansi  sebesar  0,001  lebih  kecil  dari  nilai  probabilitas (0,001  <  0,05).  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  H 0 ditolak  dan  H 2 diterima bahwa  secara  parsial  variabel  Profitabilitas  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap Financial Distress .
Nilai  dari Interest  Coverage  Ratio hasil  uji  wald  pada  tabel  7,  nilai Wald atau t hitung diperoleh sebesar 0,575. Jadi nilai t hitung lebih kecil dari t tabel (0,575 < 1,973)  dan  memiliki  nilai  signifikansi  sebesar  0,448  lebih  besar  dari  nilai probabilitas (0,448 > 0,05). Maka dapat disimpulkan bahwa H 0 diterima dan H 3 ditolak bahwa secara parsial variabel Interest Coverage Ratio tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .
Sebelum dan Selama Bencana Covid-19
Nilai  dari Free  Cash  Flow uji  wald  pada  tabel  7,  nilai Wald atau  t hitung diperoleh sebesar 0,678. Jadi nilai t hitung lebih kecil dari t tabel (0,678 < 1,973) dan memiliki  nilai  signifikansi  sebesar  0,410  lebih  besar  dari  nilai  probabilitas (0,410  >  0,05).  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  dan  H 4 ditolak bahwa  secara  parsial  variabel Free  Cash  Flow tidak  berpengaruh  signifikan terhadap Financial Distress .
Dikarenakan  pada  saat  penelitian  terjadi  kondisi  pandemi  COVID-19 berikut hasil penelitian Matriks Klasifikasi sebelum dan selama COVID-19:
a) Sebelum  COVID-19:  Pada  tabel  8  hasil  menunjukkan  bahwa  sebelum COVID-19  variabel  Likuiditas  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Financial  Distress .  Variabel  Profitabilitas  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap Financial  Distress .  Sedangkan,  untuk  variabel Interest  Coverage Ratio dan Free  Cash  Flow tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress .
Tabel 7 Hasil Output Uji Wald (Sebelum COVID-19) Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1a LQ 0,096 0,041 5,664 1,000 0,017 1,101 PF - 44,867 18,131 6,123 1,000 0,013 0,000 ICR -0,073 0,071 1,054 1,000 0,305 0,929 FCF 0,005 0,007 0,471 1,000 0,492 1,005 Constant -2,615 0,503 26,976 1,000 0,000 0,073 Sumber: Data yang Diolah
b) Selama COVID-19: Pada tabel 8 hasil menunjukkan bahwa selama COVID- 19  variabel  Likuiditas,  Profitabilitas, Interest  Coverage  Ratio, dan Free Cash  Flow tidak  ada  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress.
Tabel 8 Hasil Output Uji Wald (Selama COVID-19) Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a LQ 0,04 0,048 0,679 1 0,41 1,041 PF -4,843 5,648 0,735 1 0,391 0,008 ICR -0,004 0,006 0,378 1 0,538 0,996 FCF -0,004 0,006 0,343 1 0,558 0,996 Constant -1,457 0,441 10,899 1 0,001 0,233 Sumber: Data yang Diolah
2) Uji Ombibus Test Of Model Coefficient (Uji Simultan F)

## Tabel 9
Hasil Ombibus Test Of Model Coefficient
(Secara Keseluruhan) Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 28,679 4,000 0,000 Block 28,679 4,000 0,000 Model 28,679 4,000 0,000 Sumber: Data yang Diolah
Berdasarkan tabel 9 dapat diperoleh nilai f hitung lebih besar dari f tabel (28,679 > 2,242) dengan tingkat signifikansi (0.000 < 0.05), maka H 5 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Likuiditas, Profitabilitas, Interest Coverage Ratio , dan Free  Cash  Flow secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress .
Dikarenakan  pada  saat  penelitian  terjadi  kondisi  pandemi  COVID-19 berikut hasil penelitian Uji Ombibus Test Of Model Coefficient (Uji Simultan F) sebelum dan selama COVID-19:
a) Sebelum COVID-19: Berdasarkan tabel 11 dapat diperoleh nilai f hitung lebih besar dari f tabel (31,479 > 2,4368) dengan tingkat signifikansi (0.000 < 0.05), maka  H 5 sebelum  COVID-19  diterima.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa sebelum Pandemi COVID-19 berlangsung variabel Likuiditas, Profitabilitas, Interest  Coverage  Ratio ,  dan Free  Cash  Flow secara  simultan  berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .

## Tabel 10
Hasil Ombibus Test Of Model Coefficient
(Sebelum COVID-19) Omnibus Tests of Model Coefficients Chi- square df Sig. Step 1 Step 31,479 4,000 0,000 Block 31,479 4,000 0,000 Model 31,479 4,000 0,000 Sumber: Data yang Diolah b) Selama COVID-19: Pada tabel 10 dapat diperoleh nilai f hitung lebih besar dari f tabel (4,758  >  2,5889)  dengan  tingkat  signifikansi  (0.313  <  0.05),  maka  H 5 selama  COVID-19  ditolak.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  selama Pandemi  COVID-19  berlangsung  variabel  Likuiditas,  Profitabilitas, Interest Coverage  Ratio ,  dan Free  Cash  Flow secara  simultan  tidak  berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress .
Determinasi Financial Distress pada Perusahaan Properti dan Real Estate di Indonesia Sebelum dan Selama Bencana Covid-19

## Tabel 11

## Hasil Ombibus Test Of Model Coefficient
(Selama COVID-19) Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1  Step 4,758 4,000  0,313 Block 4,758 4,000  0,313 Model 4,758 4,000  0,313 Sumber: Data yang Diolah Kesimpulan
Kesimpulan  dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut: (1)  Likuiditas secara parsial  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Financial  Distress .  (2)  Profitabilitas secara  parsial  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap Financial  Distress .  (3) Interest Coverage Ratio secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress . (4) Free  Cash  Flow secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress .  (5)  Hasil  penelitian  sebelum  terjadi  COVID-19  (Tahun  Periode  2017-2019) menunjukan  bahwa  variabel  Likuiditas  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Financial  Distress dan  variabel  Profitabilitas  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap Financial  Distress .  Sedangkan,  variabel Interest  Coverage  Ratio dan Free  Cash  Flow tidak berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress sebelum pandemi COVID-19 terjadi. (6) Hasil penelitian selama periode awal terjadi COVID-19 (2020) menunjukan bahwa variabel Likuiditas, Profitabilitas, Interest Coverage Ratio , dan Free Cash Flow tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial  Distress selama  periode  awal  terjadi pandemi COVID-19.
Bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat menambah variabel penelitian lainnya seperti Leverage, Profit Margin, Rasio Aktivitas, Ukuran Perusahaan, Faktor Ekonomi Makro dan sebagainya. Sehingga faktor-faktor yang mempengaruhi Financial Distress dapat  diketahui  lebih  jelas.  Prediksi Financial  Distress dalam  penelitian  ini  hanya memperhatikan studi kasus yang telah terjadi pada perusahaan properti dan real estate Evergrande  Group  di  China  sebagai  latar  belakang  penelitian,  untuk  melakukan komparasi  penentuan  variabel  dengan  perusahaan  sektor  properti  dan real  estate di Indonesia. Peneliti selanjutnya dapat menambah objek penelitian yang lebih luas seperti sektor pariwisata, hotel, restoran, dan sebagainya yang terdampak cukup signifikan pada saat Pandemi COVID-19. Bagi peneliti yang ingin melanjutkan penelitian ini sekiranya dapat  menambahkan  variabel  tambahan  yang  belum  ada  dalam  penelitian  ini  seperti variabel moderating atau intervening.
Berdasarkan  kesimpulan  hasil  penelitian  yang  telah  diuraikan  di  atas,  maka rekomendasi yang diajukan penulis dari penelitian yang telah dilakukan tersebut antara lain adalah sebagai berikut : (a) Untuk perusahaan yang terindikasi mengalami kondisi Financial  Distress sebaiknya  pihak  manajemen  perusahaan  segera  menindaklanjuti kondisi  keuangan  perusahaan  dengan  cara  mengelola  aktiva  perusahaan  secara  efektif dan  efisien  supaya  dapat  meningkatkan  penjualan  dan  memaksimalkan  laba  dalam
upaya  menjaga  Profitabilitas  perusahaan,  karena  kondisi Financial  Distress yang dialami  oleh  perusahaan  disebabkan  oleh  rendahnya  tingkat  profitabilitas  perusahaan, hal  ini  juga  mempengaruhi  kemampuan  Likuiditas  perusahaan.  (b)  Bagi  para  peneliti selanjutnya  yang  akan  meneliti  mengenai  prediksi Financial  Distress dengan menggunakan  model  prediksi  klasik  seperti  model Altman,  Springate dan Zmijewski agar menambahkan model prediksi alternatif lainnya seperti; Decision Trees, Artificial Neural  Networks  (ANN),  Survival  Analysis ,  dan  lain-lain.  Menambah  jumlah perusahaan,  jumlah  sampel  dan  tahun  penelitian  laporan  keuangan  yang  digunakan sebagai  data  penelitian.  Sehingga  diharapkan  informasi  mengenai  hasil  analisis Financial Distress mendapatkan hasil penelitian menjadi lebih baik.

## BIBLIOGRAFI
Agostini,  Marisa.  (2018).  Corporate  Financial  Distress:  A  Roadmap  of  the  Academic Literature  Concerning  its  Definition  and  Tools  of  Evaluation.  In Corporate Financial Distress (pp. 5–47). Springer. Google Scholar
Ahmad,  Rodoni, &  Ali,  Herni.  (2014). Manajemen  Keuangan  Modern. Jakarta: Mitra Wacana Media . Google Scholar
Cladera,  Rafel  C.,  Alfredo  M.  Oliver,  dan  Bartolom´e  P.  Fuster.  (2021). Financial Distress  In  The  Hospitality  Industry  During  The  COVID-19  Disaster.  Journal Elsevier - Tourism Management. Vol. 85 (2021) . 85 , 1–13. Google Scholar
Curry,  Khirstina,  &  Banjarnahor,  Erliana.  (2018).  Financial  Distress  Pada  Perusahaan Sektor Properti Go Public di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Pakar , 207– 221. Google Scholar
Dirman,  Angela.  (2020).  Financial  distress:  The  impacts  of  profitability,  liquidity, leverage,  firm  size,  and  free  cash  flow. International  Journal  of  Business, Economics and Law , 22 (1), 17–25. Google Scholar
Ghozali,  Imam.  (2018). Aplikasi  analisis  multivariate  dengan  program  IBM  SPSS  25 . Google Scholar
Irfani, Agus S. (2020). Manajemen Keuangan dan Bisnis; Teori dan Aplikasi . Gramedia Pustaka Utama. Google Scholar
Kristanti,  Farida  Titik.  (2019).  Financial  Distress  Teori  dan  Perkembangannya  Dalam Konteks Indonesia. Inteligensia Media . Google Scholar
Mahaningrum, AAIA, & Merkusiwati, NKLA. (2020). Pengaruh Rasio Keuangan pada Financial Distress. E-Jurnal Akuntansi , 30 (8), 1969. Google Scholar
Mishraz,  Nandita,  Ashok,  Shruti,  &  Tandon,  Deepak.  (2021).  Predicting  Financial Distress in the Indian Banking Sector: A Comparative Study Between the Logistic
Sebelum dan Selama Bencana Covid-19
Regression, LDA and ANN Models. Global Business Review , 09721509211026785. Google Scholar
Prihadi, Toto. (2020). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: Gramedia.
Setiany,  Erna.  (2021).  The  Effect  of  Investment,  Free  Cash  Flow,  Earnings Management, and Interest Coverage Ratio on Financial Distress. Journal of Social Science , 2 (1), 64–69. Google Scholar
Sun,  Yabing,  &  Cao,  Zhongyue.  (2021).  Financing  Mode  Analysis  of  Chinese  Real Estate  Enterprises–A  Case  Study  of  Evergrande  Group. 2021  2nd  Asia-Pacific Conference  on  Image  Processing,  Electronics  and  Computers ,  524–530. Google Scholar
Zizi, Youssef, Jamali-Alaoui, Amine, El Goumi, Badreddine, Oudgou, Mohamed, & El Moudden, Abdeslam. (2021). An Optimal Model of Financial Distress Prediction: A  Comparative  Study  between  Neural  Networks  and  Logistic  Regression. Risks ,
9 (11), 200. Google Scholar

## Copyright holder:
Yuda Yogi Ananda, Antonius Hermawan Permana, Eva Rosdiana Pohan
(2022)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: