ISSN 2745-7826  Vol 3, No 2, 2022, 315-326
Faktor  Penentu  Financial  Distress  pada  Perusahaan Sektor  Pertanian  yang  Terdaftar  di  BEI  Periode  2015- 2019  (Determinants  of  Financial  Distress  in  Agricultural Sector  Companies  Listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange for the 2015-2019 Period)
Nurul Noviyani 1 , Eka Yulianti 2*
Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi, Jawa Barat 1,2 nurulnoviyani_17s027@mn.unjani.ac.id 1 , eka.yulianti@lecture.unjani.ac.id 2

## Riwayat Artikel
Diterima pada 1 Desember 2021 Revisi 1 pada 5 Januari 2022 Revisi 2 pada 15 Maret 2022 Revisi 3 pada 9 Juli 2022 Disetujui pada 15 Juli 2022

## Abstract
Purpose: The motive of this studiesto determine impact of ROA, CR, DER on financial distress the use of Altman Z-score approach. Research  Methodology: This  studies  is  a  quantitative  research using  panel  data  dimensions,  descriptive  and  associative  data analysis,  non  probability  sampling  and  purposive  sampling techniques,  as  well  as  using  the  random  effects  model  analysis method on Eview10.
Result: The effects of this study suggest ROA has positive effect on  the  Z-Score,  CR  has  positive  effect  on  the  Z-Score  and  DER has negative effect on the Z-Score, simultaneously ROA,CR,DER afffect financial distress.
Limitations: The  limitations  in  this  study  are  best  performed within the argicultural area listed on Indonesia Stock Exchange for the  2015-2019  period  in  line  with  the  researcher’s  criteria  by  the use  of    ROA,CR,DER  variabels  in  predicting  the  potential  for financial  distress  and  using  Altman  Z-score  technique  which  has the opposite interpretation.
Contribution: Research  contribution  to  provide  information  for argicultural  sector  companies  to  improve  performance  so  as  to avoid potential financial distress, be considered for investor earlier than  making  an  investment  so  the  get  income,  and  as  facts  for  in addition research.
Keywords: Altman Z-Score, Current Ratio, Debt to Equity Ratio, Financial Distress, Return on Assets.
How  to  cite: Noviyani,  N.,  Yulianti,  E.  (2022).  Faktor  Penentu Financial  Distress  pada  Perusahaan  Sektor  Pertanian  yang Terdaftar  di  BEI  Periode  2015-2019 .  Studi  Ilmu  Manajemen  dan Organisasi, 3(2), 315-326.

## 1. Pendahuluan
Kondisi  perekonomian  suatu  negara  yang  belum  menentu  mengakibatkan  tingginya  risiko kebangkrutan  suatu  perusahaan.  Kekeliruan  dalam  prediksi  mengakibatkan  kehilangan  pendapatan atau investasi dan mempengaruhi keberlangsungan perusahaan dimasa yang akan datang (Rohmadini et  al.,  2018) .  Setiap  perusahaan  diharapkan  dapat  memperoleh  keuntungan  sehingga  dapat  bertahan berjangka  panjang.Harga  saham  ialah  bagian  yang  perlu  dijadikan  pertimbangan  investor  sebab termasuk faktor penting guna membuat keputusan investasi  karena menggambarkan prestasi emiten. Pada  Jakarta Composite  Index (JKSE),  harga  saham  ditopang  oleh  pertumbuhan  sembilan  sektor industri  di  BEI  dengan  besarannya  persentase  kenaikan  beragan.  Adapun  pertumbuhan  JKSE  dan semua sektor di BEI periode 2015-2019 tersaji melalui tabel yakni :
Tabel 1.Data pertumbuhan JKSE dan seluruh sektor BEI
SEKTOR TAHUN RATA- RATA 2015 2016 2017 2018 2019
(%) JKSE -12.13 15.32 19.99 -2.54 1.70 4.47 JKAGRI -26.87 8.43 -13.30 -3.21 -2.55 -7.50 JKMING -40.75 70.73 15.11 11.45 -12.83 8.74 JKBIND -24.98 31.99 28.04 24.01 14.44 14.70 JKMISC -19.11 29.64 0.77 0.96 -12.23 0.005 JKCONS -5.19 12.56 23.11 -10.21 -20.11 0.03 JKPROP -6.47 5.48 -4.31 -9.64 12.54 -0.48 JKINFA -15.42 7.57 12.14 -10.09 6.88 0.22 JKFINA -6.10 18.17 4.52 3.05 15.22 14.17 JKTRADE -3.31 1.31 7.08 -14.94 -1.79 -2.33 Sumber : m. investing. com diolah kembali, 2021
Berdasarkan  data  tersebut,  semua  sektor  listing  di  BEI  seperti  pada  tabel  di  atas,  sepanjang  periode tahun 2015-2019 mengalami rata-rata pertumbuhan yang sangat beragam. Sektor pertanian (JKAGRI) mengalami  rata-rata  pertumbuhan  paling  rendah  dibandingkan  sektor  lain,  yaitu  sebesar  -7.50%  per tahun. Hal ini sangat di sayangkan karena sektor pertanian memiliki potensi untuk dikembangkan di Indonesia  atas  peran  pentingnya  dalam  membantu  pertumbuhan  perekonomian  nasional  serta  untuk kelangsungan hidup masyarakat.
Beberapa  perusahaan  yang  terdaftar  terindikasi  mengalami  kesulitan  keuangan  ditinjau  dari  grafik laba  (rugi)  periode  2015-2019.Gambar  di  bawah  menunjukkan  bahwa  laba  (rugi)  perusahaan  sektor pertanian  mengalami  fluktuasi  yang  cenderung  ekstrim.Pada  tahun  2015-2016  sektor  pertanian mengalami peningkatan laba, tetapi tahun 2017-2019 sektor pertanian ini mengalami penurunan laba secara terus menerus hingga titik terendah pada tahun 2019 dengan rugi sebesar Rp 271.410.742.020. Adapun laba (rugi) sektor pertanian periode 2015-2019 tersaji pada grafik berikut:
Gambar 1. Grafik laba rugi sektor pertanian di BEI
Sumber : idx.co.id diolah kembali, 2021
Perusahaan  yang  mengalami  penurunan  profitabilitas  dari  tahun  sebelumnya  dan  mencapai  angka negatif mengindikasikan perusahaan mengalami Financial Dis tress (Sutra & Mais, 2019) . Perusahaan yang  kesulitan  dalam  menghasilkan  laba  dalam  suatu  periode  pelaporan  terindikasi  mengalami Financial  Dis tress (Dirman,  2020) .  Menurut Hery  (2017) , Financial  Distress diartikan  sebagai kondisi  ketika  perusahaan  sedang  menghadapi  kesulitan  yaitu  guna  melaksanakan  pemenuhan kewajiban  yang  dimiliki,  termasuk  berjangka  panjang  ataupun  berjangka  pendek  atau  diartikan  pula sebagai  kondisi  ketika  pendapatan  perusahaan  lebih  kecil  dibandingkan  pengeluaran  sehingga  tidak mampu menutupi total biaya dan mengalami kerugian. Metode Altman Z-Score termasuk bagian alat deteksi potensi gulung tikar yang diperkenalkan oleh Altman pada tahun 1968.
2015 2016 2017 2018 2019 LABA (RUGI) Rp39.951 Rp175.925 Rp116.781 Rp70.802 -Rp271.410 -Rp300.000 -Rp250.000 -Rp200.000 -Rp150.000 -Rp100.000 -Rp50.000 Rp- Rp50.000 Rp100.000 Rp150.000 Rp200.000 Dala m j u taan ( R p ) Laba (Rugi) Sektor Pertanian Periode 2015-2019
Model  Altman Z-Score memiliki  tingkat  eror  paling  rendah  karena  menggunakan  teknik  statistik analisis diskriminan multivariate (Kristanti, 2019) . Selain itu model Altman Z-Score ialah permodelan perkiraan kebangkrutan yang seringkali digunakan dan merujuk informasi sebelumnya terbukti akurat menjadi  alat  untuk  menilai  kesehatan  suatu  perusahaan (Puro  et  al.,  2019) .  Altman  Z-Score  akurat dalam  memprediksi  potensi  kesulitan  keuangan  hingga  dua  tahun  sebelumnya (Pelitawati  & Kusumawardana,  2020) .  Kian  tinggi Z-Score yang  diperoleh  membuat  risiko  kebangkrutan  menjadi lebih  rendah,  sebaliknya  apabila Z-Score rendah  maka  bisa  meningkatkan  risiko  kebangkrutan (Hikmah & Afridola, 2018) .
Dalam  memprediksi  potensi  kesulitan  keuangan,  laporan  keuangan  memegang  peranan  penting  bagi perusahaan dan investor untuk beri gambaran kondisi kinerja perusahaan apakah dalam kondisi sehat maupun  tidak  sahat (Ichsan  Siregar  et  al.,  2020). Rasio  yang  seringkali  umumnya  digunakan  adalah profitabilitas,  likuiditas, leverage dan  aktivitas  perusahaan (Rohmadini  et  al.,  2018) .Penelitian  ini menggunakan Return on Asset karena mampu mencerminkan daya tarik bisnis (Sutra & Mais, 2019), Current  Ratio karena  mampu  memberikan  sinyal  atas  prospek  perusahaan  kepada  investor sehingga tertarik  untuk  menanamkan  sahamnya (Mesak,  2019) ,  dan  juga  menggunakan Debt  to  Equity Ratio (DER)  karena  mampu  memperlihatkan  kelayakan  dan  risiko  keuangan  perusahaan (Nukmaningtyas  &  Worokinasih,  2018) .  Merujuk  penjabaran  yang  sudah  diungkap,  penelitian  yang dilaksanakan disini dimaksudkan untuk mengetahui faktor penentu Financial Distress menggunakan rasio  keuangan  dalam  mempengaruhi  potensi Financial  Distress degan  memakai  metode  Altman  Z- Score .

## 2. Tinjauan pustaka dan pengembangan hipotesis
Menurut Supriadi  (2020:232) ,  untuk  mengetahui  pertanda  kebangkrutan  semenjak  dini  maka  harus dilakukan  analisis  kebangkrutan.  Dimana  kebangkrutan  dimaknai  sebagai  gagalnya  perusahaan  saat melangsungkan  aktivitas  perusahaan  dikarenakan  pendapatan  lebih  sedikit  dibandingkan kewajibannya.  Sementara  menurut Irfani  (2020:247) ,  kondisi  yang  menggambarkan  kegagalan perusahaan  guna  melaksanakan  pelunasan  utang-utangnya  yang  telah  jatuh  temponya  dan  disertai dengan  penghapusan  atau  pengurangan  dalam  pembayaran  dividen  dinamakan  sebagai  kesulitan keuangan,  kondisi  ini  bermula  dari  terjadinya  perubahan  laba  secara  terus  menerus  yang  cenderung bergerak  ke  arah  negatif.  Penelitian  yang  berkaitan  dengan  masalah  kebangkrutan  dilakukan  oleh Altman  pada  tahun  1968  dan  menghasilkan  rumus  yang  disebut  Z- Score ,  yang  merupakan  metode untuk  digunakan  dalam  memperkirakan  kelangsungan  hidup  perusahaan  dengan  menggabungkan beberapa  rasio  keuangan.  Penelitian  ini  menggunakan  model  ketiga  atau  model  Altman  modifikasi, diperoleh  dari  hasil  penelitian  Altman  pada  seluruh  perusahaan  baik  non  manufaktur  ataupun manufaktur serta perusahaan yang menerbitkan obligasi.
Dengan kriteria nilai sebagai berikut
- Z < 1,1 = Zona berbahaya,yakni perusahaan terindikasi berhadapan dengan Financial Distress - 1,1 < Z < 2,6 = Zona abu-abu, yakni perusahaan kemungkinan mengalami Financial Distress
- Z > 2,6 = Zona aman, yakni perusahaan terhindar dari potensi Financial Distress
ROA  yakni  rasio  yang  menyajikan return (hasil)  atas  jumlahnya  aktiva  tertentu  yang  dimanfaatkan perusahaan.  Kian  tinggi  rasionya  yang  dihasilkan,  kian  baik  perusahaan  dalam  mengelola  aktiva (Kasmir,  2017) .  Semakin  baik  perusahaan  dalam  mengelola  aktiva  menunjukkan  bahwa  adanya efektivitas perusahaan dalam penggunaan aktiva sehingga dapat mengurangi biaya yang dikeluarkan. Dari  pengurangan  biaya  tersebut  perusahaan  mendapat  kecukupan  serta  penghematan  dana  guna melangsungkan  usaha.  Jika  dananya  cukup  akan  membuat  kecilnya  kemungkinan  perusahaan berhadapan  dengan Financial  Distress. Menurut  penelitian (Dirman,  2020) bahwa  ROA  memberi pengaruh  positif  pada  nilai Z-  Score ( Financial  Distress) ,  didukung  oleh  penelitian (Solihati,2020) , (Dirman, 2020) yang memperlihatkan hasilnya yang serupa. Berbeda dengan riset yang dilaksanakan (Zhafirah  &  Majidah,  2019) yang  menyatakan  bahwa  ROA  tidak  berpengaruh  terhadap Financial Distress . Dalil tersebut digunakan sebagai dasar dalam menetapkan hipotesis pertamanya yakni: H 1 : ROA berpengaruh positif terhadap nilai Z- Score
Selain ROA, rasio lain yang dipakai guna memberi prediksi potensi Financial Distress yaitu CR yang merupakan  perbandingkan  antara  kekayaan  lancar  dengan  kewajiban  lancar (Sutrisno,  2017:206) . Kian tinggi rasionya yang  dihasilkan  menunjukkan besarnya kemampuan perusahaan  guna melunasi kewajiban lancar (Sutrisno, 2017) , kian tinggi rasionya kian aman hutang perusahaan kepada kreditur, tetapi  untuk  perusahaan  tertentu  bisa  berarti  berbeda.  Jika  rasio  kian  tinggi  berarti  perusahaan  kian banyak asset lancar yang berlebihan (Shabrina & Hadian, 2021) dan sebaliknya semakin rendah maka semakin  kecil  kemampuan  perusahaan  dalam  melaksanakan  pelunasan  kewajiban  lancar,  hal  ini mengindikasi bahwa perusahaan mengalami  masalah likuiditas.  Merujuk paparan riset (Sarina et al., 2020) bahwa  CR  mempengaruhi  nilai Z-  Score ( Financial  Distress) dengan  signifikan,  sejalan  riset dari (Sarina et al., 2020) , (Hakim et al., 2020) yang  menunjukkan hasil yang serupa.  Berbeda dengan penelitian (Jaafar et al., 2018) yang menjelaskan bahwasannya CR tidak berpengaruh pada Financial Distress . Dalil tersebut digunakan sebagai dasar dalam menetapkan hipotesis kedua sebagai berikut: H 2 : CR berpengaruh positif terhadap nilai Z-Score
Selanjutnya  rasio  yang  digunakan  adalah  DER  yakni  perbandingan  dari  total  hutang  termasuk berjangka  panjang  ataupun  berjangka  pendekdan  modalnya  sendiri.  Kian  tinggi  rasionya  yang dihasilkan  menandakan  kian  sedikit  modal  sendiri  dibanding  dengan  keseluruhan  hutang  yang menjadi  bebannya (Sutrisno,  2017:208) .  Semakin  tinggi  DERkian  tidak  memberi  keuntungan  sebab akan  kian  besar  risiko  yang  diterima  perusahaan  terkait  sebab  belum  mampu  bayar (Kasmir,  2017) . Merujuk paparan riset (Diyanto, 2020) bahwa DER berpengaruh negatif terhadap Z- Score ( Financial Distress) ,  senada  riset  yang  dihasilkan (Desiyanti  et  al.,  2019) , (Rohmadini  et  al.,  2018) yang menunjukkan  hasil  yang  serupa.  Berbeda  dengan  penelitian (Tutliha  &  Rahayu,  2019) yang mengungkap  bahwa  DER  tidak  mempengaruhi Financial  Distress .  Dalil  tersebut  digunakan  sebagai dasar dalam menetapkan hipotesis ketiga dan keempat sebagai berikut:
H 3 : DER berpengaruh negatif terhadap nilai Z-Score H 4 : ROA, CR, DER secara simultan berpengaruh terhadap Financial Distress.
Uraian  hasil  penelitiannya  di  atas  mengindikasikan  bahwasannya  telah  banyak  dilakukan  penelitian mengenai  faktor  penentu  potensi financial  distress dengan  metode  dan  hasil  yang  berbeda.Berbagai faktor penentu terjadinya potensi financial distress perlu dikaji secara lebih mendalam dari berbagai sudut pandang agar mendapatkan informasi yang akurat bagi berbagai pihak yang berkepentingan dan mampu  menjadi  proteksi  lebih  dini  bagi  perusahaan  agar  dapat  meningkatkan  kinerja  nya  agar terhindar dari potensi financial distress .Berdasarkan uraian mengenai tinjauan pustaka sekaligus latar belakangnya yang ada, gambar konseptual dari penelian ini sebagai berikut:
Gambar 2. Gambar Konseptual

## 3. Metode penelitian
Terkait penelitian ini metode yang dipakai yakni deskriptif dan asosiatif. Mengacu paparan Sugiyono (2018) ,  metode  deskriptif  diartikan  sebagai  penelitian  guna  mengetahui  ada  tidaknya  variabel independen termasuk pada satu variabel ataupun lebih dan tidak  menciptakan sesuatu  perbandingan. Sementara metode asosiatif ialah penelitian yang tujuannya guna melihat hubungan dari dua ataupun lebih variabelnya.

## Financial Distress
(Nilai Z-Score) (Y) H1 H2 H3 ROA (X 1 )
CR (X 2 ) DER (X 3 ) H4

## Operasionalisasi Variabel
Variabel  diartikan  sebagai  konstruksi  yang  dapat  diukur  melalui  berbagai  macam  nilai (Sugiarto, 2017) . Berdasarkan judul penelitiannya yang sebelumnya sudah dijabarkan maka dapat dikemukakan variabel yang dipakai yakni:
Tabel 2. Operasionalisasi Variabel
VARIABEL DEFINISI KONSEPTUAL INDIKATOR Return on Asset (X 1 )  Rasio  yang  darinya  bisa  terlihat  hasil ( return ) atas jumlah aktiva yang dimanfaatkan sebuah  perusahaan (Kasmir, 2017) . EAT
Total Aset x 100 Current Ratio (X 2 ) Rasio  yang  membuat  perbandingan  dari kekayaan lancar dengan kewajiban lancar (Sutrisno, 2017) . Kekayaan  lancar Kewajiban  Lancar Debt to Equity Ratio (X 3 ) Rasio  yang  membandingan  dari  total hutang  termasuk  berjangka  panjang ataupun  berjangka  pendek  dan  modalnya sendiri. (Sutrisno, 2017) Hutang Modal Sendiri Financial Distress (Y) Kondisi  perusahaan  tengah  menghadapi kesulitan  untuk  memenuhi  kewajibannya (Hery, 2017) Z= 6,56 X1 +3,26 x2 +6,72 x3 +1,05 x4

## Populasi dan Sampel
Penelitian yang dilaksanakan disini  melibatkan perusahaan sektor pertanian pada periode 2015-2019 yang  tercatat  di  BEI  (Bursa  Efek  Indonesia)  yaitu  sejumlah  25  perusahaan  sebagai  populasi.  Serta memakai purposive sampling selaku metode pemilihan sampel yang digunakan dengan kriteria yakni: 1. Perusahaan sektor pertanian yang berturut-turut listing di BEI selama periode 2015-2019.
2. Perusahaan  sektor  pertanian  yang  menerbitkan  laporan  keuangan  secara  lengkap  dan  tersedia  di BEI sepanjang periode 2015-2019 (laporan keuangan per 31 Desember).
3. Perusahaan sektor pertanian yang dominan memiliki nilai Z-Score berada pada zona tidak aman (Z < 1.10) dan zona grey area ( 1.10 < Z < 2.60) pada periode penelitian.
Berdasarkan kriteria tersebut didapat sampel sebanyak 9 dari 25 perusahaan sebagai berikut: Tabel  3.  Daftar  sampel  perusahaan  sektor  pertanian  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) periode 2015-2019
NO  KODE NAMA PERUSAHAAN 1 BTEK Bumi Teknokultura Unggul Tbk.
2 BWPT  Eagle High Plantations Tbk. 3 DSFI Dharma Samudera Fishing Industries Tbk. 4 DSNG Dharma Satya Nusantara Tbk. 5 JAWA  Jaya Agra Wattie Tbk.
6 MAGP  Multi Agro Gemilang Plantation Tbk. 7 SGRO Sampoerna Agro Tbk. 8 SIMP Salim Ivomas Pratama Tbk 9 TBLA Tunas Baru Lampung Tbk.
Sumber : www.idx.co.id. (Data diolah kembali, 2021)

## Jenis dan Sumber Data
Berkenaan  dengan  penelitian  yang  dilaksanakan  disini,  jenis  data  yang  dipakai  merupakan  data kuantitatif dengan menggunakan pooled data . Menurut Basuki (2017) , pooled data adalah jenis data yang  termasuk  penggabungan  dari cross  section sekaligus time  series yang  menandakan  data  panel mempunyai gabungan karakteristik yang meliputi sejumlah periode waktu serta terdiri dari beberapa
objek. Data sekunder dijadikan sumber data yang dimanfaatkan untuk penelitian ini, yakni berwujud laporan keuangan perusahan sektor pertanian periode 2015-2019.

## Teknik Analisis Data
Regresi  data  panel  digunakan  sebagai  teknik  analisis  data  dengan  bantuan  program Eviews 10. Analisis  yang  dilakukan  disini  adalah  analisis  deskriptif,  uji lagrange  multiplier, uji hausman ,  uji chow , dan uji hipotesis . Persamaan model pada penelitian ini yakni:
Formulasi:
Keterangan: Y it = Nilai Z-Score α = Konstanta β
= Koefisien regresi masing-masing variabel mandiri
X 1 = ROA X 2 = CR X 3 = DER
w it = Timeserries error & cross section error ε it = Timeserries error 𝜇 i = Cross section error

## 4. Hasil dan pembahasan

## Analisis Deskriptif
Menyajikan  gambaran  maupun  deskripsi  seluruh  variabel  yang  dimulculkan  pada  penelitian  ini disebut analisis deskriptif, selain itu juga digunakan untuk dapat menampilkan gambaranyan ataupun mendeksripsikan  data  agar  bisa  dijadikan  sesuatu  informasi  yang  pemahamannya  mudah  dan  lebih jelas.  Hasil  dari  analisis  deskriptif  akan  menampilkan mean,  maximum,  minimum dan standar deviaton (Sugiyono, 2017) . Adapun hasil tersaji sebagai berikut:
Tabel 4. Analisis Deskriptif
FD ROA CR DER Mean 1.037627 -0.231811 0.918084 1.851524 Maximum 2.931700 8.049900 2.156400 7.714700 Minimum -2.979200 -17.47390 0.069900 0.432500 Std. Dev. 1.348111 4.824560 0.486328 1.265995 Observation 45 45 45 45 Sumber: Hasil pengolahan data EViews , 2021
1. Jumlah observasi untuk setiap variabel yang valid yaitu sebanyak 45.
2. Variabel Financial  Distress (Y)  yang  diproksikan  menggunakan  nilai  Z- Scor e  memiliki  nilai minimum  -2.979200  yaitu  perusahaanMAGP  tahun  2017.  Nilai  maksimum  2.931700  yaitu perusahaan  TBLA  tahun  2018.  Nilai  rata-rata Financial  Distress (Y)  yang  diproksikan menggunakan  nilai  Z- Scor e  adalah  1.037627  dengan  Std.  Dev  1.348111,  hal  tersebut memperlihatkan bahwasannya Std. Dev melebihi nilai rata-rata yang maknanya Financial Distress (Y) yang diproksikan menggunakan nilai Z- Scor e memiliki variasi sampel yang cukup besar. 3. Variabel Return  on  Asset (X 1 )  mempunyai  nilai  minimum  -17.47390  yaitu  perusahaan  MAGP tahun  2017  dan  nilai  maksimum  8.049900  yaitu  perusahaan  DSNG  tahun  2017.  Nilai  rata-rata  - 0.231811  dengan  Std.  Dev  4.824560,  hal  tersebut  memperlihatkan  bahwasannya  Std.  Dev  lebih tinggi  daripada  nilainya  rata-rata  yang  maknanya Return  on  Asset (X 1 )  memiliki  variasi  sampel yang cukup besar.
Y it = α+β it ROA it +β it CR it +β it DER it +W it W it = ε it +μ i
4. Variabel Current  Ratio (X 2 )  memiliki  nilai  minimum  0.069900  yaitu  perusahaan  MAGPtahun 2019  dan  nilai  maksimum  2.156400  yaitu  perusahaan  BTEK  tahun  2018.  Nilai  rata-rata Current Ratio (X 2 ) adalah 0.918084 dengan Std. Dev 0.486328, hal tersebut memperlihatkan bahwasannya standar  deviasi  lebih  rendah  daripada  nilainya  rata-rata  yang  maknanya Current  Ratio (X 2 ) memiliki variasi sampel yang cukup kecil.
5. Variabel Debt to Equity Ratio (X 3 ) memuat nilai paling rendah 0.432500 yaitu perusahaan MAGP tahun 2015 dan nilai maksimum 7.714700 yaitu perusahaanJAWA tahun 2019. Nilai rata-rata Debt to  Equity  Ratio (X 3 )  adalah  1.851524  dengan  Std.  Dev  1.265995,  hal  tersebut  memperlihatkan bahwasannya  standar  deviasi  lebih  rendah  daripada  nilainya  rata-rata  yang  maknanya Debt  to Equity Ratio (X 3 ) disertai variasi sampel yang cukup kecil.

## Uji Chow
Menentukan pilihan antara Common Effect Model atau Fixed Effect Model selaku model estimasi yang paling benar dipakai sebagai bentuk estimasi  data panel merupakan  pengujian chow .Adapun kriteria dalam  pemilihan  model  tersebut  yaitu,  apabila  nilai probability F  lebih  besar  ketimbang  taraf signifikasi  (5%),  maka  terjadi  penerimaan  H 0 yakni  permodelan  yang  paling  cocok  ialah Common Effect  Model .Hendaknya  manakala  nilai probablility F  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansinya  (5%), maka H 0 ditolak berarti permodelan yang paling tepat ialah Fixed Effect Model . Berikut tersaji hasil pengujian:
Tabel 5. Hasil Uji Chow
EFFECT TEST STATISTIC DF PROB Cross-section F 9.356136 (8,33) 0.0000 Cross-section Chi- square 53.290140 8 0.0000 Sumber: Hasil pengolahan data EViews , 2021
Merujuk  mengenai  output  uji chow bisa  terlihat  bahwasannya  nilai  dari probability F  berskor  0.000, dimana hasil tersebut menunjukkan bahwa probability F < 0.05, oleh karenanya terjadi penolakan H 0 dan  penerimaan  H a diterima,  sehingga  dapat  diartikan  model  yang  paling  tepat  adalah Fixed  Effect Model.

## Uji Hausman
Menentukan pilihan antara Random Effect Model ataupun Fix Effect Model selaku permodelan model estimasi  yang  paling  bagus  agar  bisa  dipakai  guna  memberi  estimasi  data  panel  merupakan  Uji hausman .Adapun  kriteria  dalam  pemilihan  model  tersebut  yaitu,  jika  nilai probabilitychi- square melebihi  taraf  signifikasi  (5%),  maka  H 0 diterima  maknanya  model  yang  paling  sesuai  yakni Random  Effect  Model .    Sebaliknya  apabila  nilai probablility  chi-square lebih  kecil  ketimbang  taraf signifikansinya (5%), menandakan H 0 ditolak yakni permodelan yang paling sesuai yakni Fixed Effect Model . Berikut tersaji hasil pengujian:
Tabel 6. Hasil Uji Hausman TEST SUMMARY CHI-SQ STATISTIC CHI-SQ D.F PROB Cross-section random 4.932587 3 0.1768 Sumber: Hasil pengolahan data EViews , 2021
Merujuk  mengenai  output  uji hausman bisa  diketahui  bahwasannya  nilai  dari probability  chi- square berskor  0.1768,  dimana  hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa probability F  >  0.05,  sehingga terjadi penerimaan H 0 , dengan demikian dapat diartikan permodelan yang paling sesuai ialah Random Effect Model.

## Uji Lagrange Multiplier
Menentukan  pilihan  antara Common  Effect  Model ataupun Random  Effect  Model selaku  permodelan estimasi  yang  paling  cocok  dipakai  guna  memberi  estimasi  data  panel  merupakan  Uji lagrange multiplier .  Adapun  kriteria  dalam  pemilihan  model  tersebut  yaitu,  apabila  nilai probabilityBrusch- pagan diatas  taraf  signifikasi  (5%),  menandakan  adanya  penerimaan  H 0 berarti  model  yang  paling cocok yakni Common Effect Model .Kemudian jika nilainya probabilityBrusch-pagan kurang dari taraf signifikansi  (5%),  maka  terjadi  penolakan  H 0 yakni  permodelan  yang  paling  sesuai  yakni Random Effect Model . Berikut tersaji hasil uji dari uji lagrange multiplier :
Tabel 7. Hasil Uji Lagrange Multiplier
NULL (NO RAND. EFFECT) ALTERNATIVE CROSS- SECTION ONE-SIDED PERIODE ONE- SIDED BOTH Breusch-Pagan 24.60111 (0.0000) 0.074591 (0.7848) 24.67570 (0.0000) Sumber: Hasil pengolahan data EViews , 2021
Merujuk tabel mengenai output uji lagrange multiplier bisa diketahui bahwasannya nilai dari Breusch- Pagan Both berskor 0.0000, yang mana hasil ini memperlihatkan bahwasannya Breusch-Pagan Both F < 0.05, sehingga terjadi penolakan H 0 dan penerimaan H a , untuk itu dapat diartikan model yang paling tepat adalah Random Effect Model.

## Estimasi Regresi Data Panel Random Effect Model (REM)
Model estimasi Random Effect Model terpilih dari dua kali pengujian, sehingga dipilih sebagai model estimasi  terbaik.Setelah  mendapatkan  model  yang  sangat  cocok  guna  memberi  estimasi  regresi  data panel,  maka  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  regresi  yang  tujuannya  guna  dapat  mengetahui pengaruhnya  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.    Berikut tersaji  hasil  pengujian  dari  pengujian Random Effect Model (REM) :
Tabel 8. Hasil Uji Random Effect Model (REM)
VARIABLE VARIABEL DEPENDENT : FINANCIAL DISTRESS (Z-SCORE) COEFFI- CIENT STD. ERROR T- STATISTIC PROB. C 0.411884 0.284305 1.448742 0.1550 ROA 0.153680 0.021482 7.153867 0.0000 CR 1.076029 0.198001 5.434466 0.0000 DER -0.176351 0.061394 -2.872434 0.0032 R-Squared 0.775352 Adjusted R- Squared 0.758914 F-Statistic 47.16924 Prob (F-Statsitic) 0.000000
Sumber: Hasil pengolahan data EViews , 2021
Merujuk  tabel  mengenai  hasil  pengolahan  data,  maka  persamaan  yang  dipakai  pada  permodelan regresi data panel pada penelitian yakni:
Z- Score = 0.411884 + 0.153680 ROA + 1.076029 CR – 0.176351 DER
Berikut penafsiaran atas model persamaan regresi yang dimaksud:
a. Konstanta  berskor  0.411884  berarti  jika  ROA , CRdan  DER  dinyatakan  konstan  maka Financial Distress yang diproksikan dengan nilai Z- Score sebesar 0.411884. b. Koefisien sebesar 0.153680 artinya jika ROAnaik 1% maka nilai Z- Score naik sebesar 0.153680, CR dan DER diasumsikan konstan.
c. Koefisien sebesar 1.076029 artinya jika CR naik Rp.1 nilai Z- Score naik sebesar 1.076029, ROA dan DERdiasumsikan konstan.
d. Koefisien  sebesar  -0.176351  artinya  jika  DER  naik  1  kali  nilai  Z- Score turun  sebesar -0.176351, ROAdan CRdiasumsikan konstan.
Pengaruh  ROA terhadap Financial  Distress  Perusahaan  Sektor    Pertanian  yang  Tercatat di  BEI periode 2015-2019
Hasilnya  yang  disebutkan  memperlihatkan  prob  berskor  0.0000  <  0.05  dengan  koefisien  regresi kearah positif berskor 0.153680 yang mengartikan bahwasannyaROAmemberi pengaruh dengan arah positif  dan  bermakna  pada  nilai  Z- Score. ROA  yangsemakin  tinggi,  maka  bisa  menaikkan  nilai Z- Score .Nilai Z-Score yang kian tinggi menunjukkan bahwa perusahaan semakin terhindar dari potensi terjadinya Financial  Distress, dengan  demikian  maka  H1  diterima.ROAmemberi  gambaran kemampuan  perusahaan  guna  meraih  keuntungan,  kian  tinggi  pengembalian  atas  investasi  dan  akan menarik  perhatian  investor  agar  melaksanakan  penanaman  modal  yang  dimiliki,  untuk  itu  mampu menghindarkan  perusahaan  dari  potensi Financial  Distress .Semakin  baik  perusahaan  dalam mengelola  aktiva  menunjukkan  bahwa  adanya  efektivitas  perusahaan  dalam  penggunaan  aktiva sehingga  dapat  mengurangi  biaya  yang  dikeluarkan.  Dari  pengurangan  biaya  tersebut  perusahaan memperoleh penghematan serta kecukupan dana untuk melangsungkan usaha. Apabila dananya cukup akan memperkecil Financial Distress yang terjadi pada perusahaan (Hery, 2017) . Hasil penelitiannya ini  didukung  penelitian  yang  dilaksanakan  sebelumnya  dari (Solihati,  2020) , (Dirman,  2020) , (Diyanto,  2020) , (Chairunesia  et  al.,  2020) , (Sarina  et  al.,  2020) dan (Hakim  et  al.,  2020) yang menunjukkan  hasil  yang  serupa  dengan  penelitiannya  ini.  Tetapi  hasil  tersebut  memiliki  pengaruh yang    bertentangan  dan  berlawanan  arah  dengan  penelitian (Zhafirah  &  Majidah,  2019) dan (Rohmadini et al., 2018) .

## Pengaruh  CR  terhadap  Financial  Distress  Perusahaan  Sektor    Pertanian  yang  Terdaftar  di  BEI periode 2015-2019
Hasilnya yang diperoleh memperlihatkan prob berskor 0.0000 < 0.05 dengan koefisien regresi kearah positif berskor 1.076029 yang mengartikan bahwasannya CR memberi pengaruh dengan arah positif dan  berpengaruh    bermakna  terhadap  nilai  Z- Score. Kian  tinggi  CR,  maka  nilai Z-Score kian  tinggi. Nilai Z-Score yang  kian  tinggi  menunjukkan  bahwa  perusahaan  semakin  terhindar  dari  potensi terjadinya Financial  Distress, dengan  demikian  maka  H2  diterima . Nilai  CR  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  nilai  aset  lancar  perusahaan  tinggi  dan  keuangan  perusahaan  masih  dalam keadaan  lancar,  sehingga  perusahaan  akan  terhindar  dari potensi Financial  Distress .  Semakin  tinggi kemampuan untuk menutupi hutang jangka pendek, berarti kian tinggi nilai Z-Score dan kian rendah peluang  terjadinya Financial Distress (Sari  &  Sembiring,  2022)  selain  itu  pula  tingginya  CR memperlihatkan  kian  besar  kemampuannya  perusahaan  guna  membayar  seluruh  hutang-hutangnya dalam  jangkanya  yang  pendek.  Hal  tersebut  mengindikasi  bahwa  perusahaan  tidak  mengalami masalah  likuiditas (Sutrisno,  2017) .Hasil  penelitiannya  ini  senada  riset  yang  sebelumnya dilaksanakan (Diyanto, 2020) , (Sarina et al., 2020) dan (Hakim et al., 2020) yang menunjukkan hasil yang  serupa  dengan  penelitian  ini.  Tetapi  hasil  penelitian  ini  memiliki  pengaruh  yang  bertentangan dan  berlawanan  arah  dengan  penelitian (Rohmadini  et  al.,  2018) , (Dirman,  2020) , (Amanda  & Tasman, 2019) dan (Jaafar et al., 2018) .

## Pengaruh DER terhadap Financial Distress Perusahaan Sektor  Pertanian yang Terdaftar di BEI periode 2015-2019
Hasilnya yang diperoleh memperlihatkan prob berskor 0.0032 < 0.05 dengan koefisien regresi kearah negatif  berskor  0.176351  yang  mengartikan  bahwa  secara  signifikan  dan  arahnya  negatif DERmempengaruhinilai Z-Score. Kian  tinggi  DER,  maka  nilai Z-Score kian  rendah.  Nilai Z-Score
yang  semakin  rendah  menunjukkan  bahwa  kian  tinggi  potensi  perusahaan  berhadapan  dengan Financial  Distress, dengan  demikian  maka  H3  diterima.Perusahaan  dengan  tingkatan  utang  yang tinggi bisa memiliki beban bunga yang besar sehingga tidak menutup kemungkinan perusahaan tidak mampu  menjamin  hutang  yang  dimilikinya  kepada  kreditur.Nilai  DER  yang  semakin  tinggi menunjukkan  kian  tidak  menghasilkan  keuntungan  sebab  tanggungan  risiko  yakni  kegagalan  yang kemungkinan  menimpa  perusahaan  akan  kian  tinggi (Kasmir,  2017) .  Sehingga  dari  pernyataan tersebut  berarti  bahwa  semakin  tinggi  DER  maka  semakin  tinggi  pula  kemungkinan  terjadinya Financial  Distress yang  ditandai  dengan  nilai Z-Score yang  kian  rendah . Hasil  penelitiannya  yang dilaksanakan  disini  senada  riset  sebelumnya  yang  dilaksanakan (Diyanto,  2020) , (Solihati,  2020) , (Rohmadini  et  al.,  2018) , (Sarina  et  al.,  2020) , (Desiyanti  et  al.,  2019) ,  dan (Chandra  et  al.,  2021) yang  memperlihatkan  hasilnya  yang  serupa  dengan  penelitiannya  ini.  Tetapi  hasil  yang  disebutkan memiliki  pengaruh  yang    bertentangan  dan  berlawanan  arah  dengan  penelitian (Dirman,  2020) , (Nukmaningtyas  &  Worokinasih,  2018) , (Tutliha  &  Rahayu,  2019) ,  dan (Dianova  &  Nahumury, 2019) .
Pengaruh  ROA,  CR  dan  DER  terhadap  Financial  Distress  Perusahaan  Sektor    Pertanian  yang Terdaftar di BEI periode 2015-2019
Hasil  penelitiannya  memperlihatkan  bahwasannyaROA,  CR  dan  DER  secara  simultan  memberi pengaruh  signifikan  terhadap Financial  Distress yang  diukurnya  memanfaatkan  metode  Altman  Z- Score, dengan demikian maka H4 diterima.Dengan nilai Adjusted R-Squared yang dihasilkan berskor 0.758914,  hal  tersebut  memperlihatkan  bahwasannya  75.8914%  variasi  variabel Financial  Distress (Z- Score )  bisa  diterangkan  oleh  variasi  variabel  ROA , CR  dan  DER  dan  sementara  sisa  lainnya berskor 24.1086% terpengaruh dari variabel lainnyayang tidak dikaji disini. Sehingga ROA, CR dan DER  secara  simultan  dapat  digunakan  sebagai  prediktor  dalam  memprediksi  kondisi Financial Distress terhadap perusahaan sektor pertanian yang terdaftar di BEI periode 2015-2019.

## 5. Kesimpulan
Mengacu dari uraian hasil penelitiannya terkait pengaruhnya ROA, CR dan DER terhadap Financial Distress Perusahaan  Sektor  pertanian  yang  terdaftar  di  BEI  periode  2015-2019  maka  bisa  ditarik kesimpulannya yakni:
1. Kondisi  ROA,CR,danDERperusahaan  sektor  pertanian  yang  tercatat  di  BEI  periode  2015-2019 mengalami fluktuasi setiap tahunnya yang sangat bervariasi.
2. ROA memiliki pengaruh dengan arah positif terhadap nilai Z-Score , semakin tinggi ROA semakin tinggi  nilai Z-Score hal  ini  mengindikasikan  bahwasannya  saat  ROA  naik  bisa  mengakibatkan potensi  perusahan  mengalami Financial  Distress menjadi  rendah  yang  diukur  dengan  memakai metode Altman Z- Score padaperusahaan sektor pertanian yang tercatat di BEI periode 2015-2019. 3. CR  memiliki  pengaruh  dengan  arah  positif  terhadap  nilai Z-Score ,  semakin  tinggi  CR  semakin tinggi  nilai Z-Score hal  ini  mengindikasikan  bahwasannya  saat  CR  naik  akan  mengakibatkan potensi  perusahaan  mengalami Financial  Distress menjadi  rendah  yang  diukur  dengan  memakai metode Altman Z- Score di perusahaan sektor pertanian yang tercatat di BEIperiode 2015-2019. 4. DER memiliki pengaruh dengan arah negatif terhadap nilai Z- Score , semakin tinggi DER semakin rendah  nilai Z-Score hal  ini  mengindikasikan  bahwasannya  saat  DER  naik  akan  mengakibatkan potensi perusahaan mengalami Financial Distress menjadi tinggi yang diukur dengan menggunakan metode Altman Z- Score padaperusahaan sektor pertanian yang tercatat di BEI periode 2015-2019. 5. ROA,  CR,  dan  DER  secara  bersamaan  memilki  pengaruhnya  pada Financial  Distress yang diperhitungkan memakai metode Altman Z-Score padaperusahaan sektor pertanian yang tercatat di BEI periode 2015-2019.

## Limitasi dan studi lanjutan
Penelitian  ini  telah  memberikan  kontribusi  terhadap  perkembangan  literatur  dengan  menemukan bahwarasio ROA, CR, dan DER berpengaruh guna memberi prediksi potensi Financial Distress suatu perusahaan yang diukurnya memakai metode Altman Z -Score . Namun pada riset ini tidak terlepas dari  sejumlah  kekurangan  serta  keterbatasan  yang  dapat  dilengkapi  oleh  peneliti  berikutnya  dimasa mendatang,  riset  ini  hanya  dilakukan  bagi  sektor  pertanian  yang  tercatat  di  BEI  periode  2015-2019
dengan  menggunakan  kriteria  peneliti  dan  variabel  yang  digunakan  ROA,  CR,  dan    DER  dalam memberi  prediksi  potensi Financial  Distress ,  serta  pada  hasil  penelitianini  masih  terdapat  24.11% variabel  lain  diluar  penelitian  yang  dapat  mempengaruhi  potensi Financial  Distress peneliti berikutnya  muncul  harapan  bisa  melaksanakan  pengembangan  riset  ini  lewat  penambahan  variabel lainnya dan dapat melakukan penelitian perusahaan yang mempunyai karakteristik lebih beragam dan menambahkan periode penelitian yang kian banyak sehingga diperoleh data yang lebih akurat. Serta dalam  menggunakan  metode  Altman  Z- Score memiliki  penafsiran  yang  berlawanan  arah,  sehingga perlu dijelaskan secara rinci agar tidak terjadi kesalahan dalam penafsiran.

## Ucapan terima kasih
Penelitian  ini  dapat  dilaksanakan  dengan  baik  berkat bantuan  dari  berbagai  pihak,  untuk  itu  peneliti mengucapkan terima kasih kepada:
1. Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Cimahi,  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk  terus mengembangkan diri.
2. Ibu  Eka  Yulianti,  SE.,  MSi  selaku  dosen  pembimbing  yang  telah  memberikan  bantuan  serta bimbingannya selama penyusunan.
3. Keluarga, sahabat dan seluruh pihak yang telah membantu dalam penelitian ini baik yang terlibat secara langsung maupun tidak langsung.

## Referensi
Amanda,  Y.,  &  Tasman,  A.  (2019).  Pengaruh  likuiditas,  leverage,  sales  growth  dan  ukuran perusahaan terhadap financial distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2015-2017. Jurnal Ecogen , 2(3), 453.
https://doi.org/10.24036/jmpe.v2i3.7417
Basuki, T. A. (2017). Analisis regresi dalam penelititan ekonomi & bisnis: dilengkapi aplikasi SPSS
& EVIEWS. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Chairunesia, W., Buana, U. M., & Estate, R. (2020). Analysis of financial ratios and good corporate governance.  International  Journal  of  Management  Studies  and  Social  Science  Research,  2(4), 255–266.
Chandra,  A.,  Wijaya,  F.,  Angelia,  &  Hayati,  K.  (2021).  Pengaruh  debt  to  equity  ratio,  total  assets turnover, firm size, dan current ratio terhadap return on assets. Jurnal Akuntansi, Keuangan, Dan Manajemen, 2(1), 57–69. https://doi.org/10.35912/jakman.v2i1.135
Desiyanti,  O.,  Soedarmo,  W.,  Chandra,  K.,  &  Kusnadi,  K.  (2019).  The  effect  of  financial  ratios  to financial distress using altman z-score method in real estate companies listed in Indonesia Stock Exchange  Period  2014  -  2018.  Business  and  Entrepreneurial  Review,  19(2),  119. https://doi.org/10.25105/ber.v19i2.5699
Dianova, A., & Nahumury, J. (2019). Investigating the effect of liquidity, leverage, sales growth and good  corporate  governance  on  financial  distress. Journal  of  Accounting  and  Strategic  Finance, 2(2), 143–156. https://doi.org/10.33005/jasf.v2i2.49
Diyanto, V. (2020). The effect of liquidity, leverage and profitability on financial distress. Indonesian Journal of Economics, Social, and
Humanities,
2(2), 127–133.
https://doi.org/10.31258/ijesh.2.2.127-133
Hakim, M.  Z., Abbas, D.  S., & Nasution, A. W. (2020). Pengaruh profitabiltas, likuiditas, leverage, kepemilikan manajerial, dan kepemilikan institusional terhadap financial distress (studi empiris pada  perusahaan  sektor  property  &  real  estate  yang  terdaftar  di  BEI  periode  2016-2018). Competitive
Jurnal
Akuntansi Dan
Keuangan, 4(1), 94–105. http://jurnal.umt.ac.id/index.php/competitive/article/download/2383/1450
Hery. (2017). Kajian riset akuntansi. Jakarta: PT. Grasindo.
Hikmah, H., & Afridola, S. (2018). Analisis penilaian financial distress menggunakan model altman (z-score) perusahaan manufaktur. Jurnal Niara, 11(2), 195–202.
https://doi.org/10.31849/nia.v11i2.2142 Ichsan Siregar, M., Saggaf,  abdullah, Sulbahri Akbar, R.,  Arifin Aryo, M., Hidayat Muhammad, & Arifin,   firmansyah.  (2020).  Financial  performance  of  PT.  Garuda  Indonesia Tbk  period  2018-
2019. Jurnal Akuntansi, Keuangan,
Dan Manajemen,
1(4), 315–324.
https://doi.org/10.35912/jakman.v1i4.94
Irfani, A. (2020). Manajemen keuangan dan bisnis : teori dan aplikasi. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
Jaafar,  M.  N.,  Muhamat,  A.  A.,  Alwi,  S.  F.  S.,  Karim,  N.  A.,  &  Rahman,  S.  binti  A.  (2018). Determinants  of  financial  distress  among  the  companies  practise  note  17  listed  in  Bursa Malaysia.  International Journal  of  Academic  Research  in  Business  and  Social  Sciences,  8(11), 800–811. https://doi.org/10.6007/ijarbss/v8-i11/4956 Kasmir. (2017). Analisis laporan keuangan. Depok: PT. Rajagrafindo Persada. Kristanti, F. (2019). Financial distress teori dan perkembangannya dalam konteks Indonesia. Malang:
Inteligensia. m.investing.com.
Mesak,  D.  (2019).  Financial  ratio  analysis  in  predicting  financial  conditions  distress  in  Indonesia Stock Exchange. Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 86(2), 155–165. https://doi.org/10.18551/rjoas.2019-02.18
Nukmaningtyas,  F.,  &  Worokinasih,  S.  (2018).  Penggunaan  rasio  profitabilitas,  likuiditas,  leverage dan arus kas untuk memprediksi financial distress pada perusahaan sektor aneka industri di BEI. Jurnal Administrasi Bisnis, 61(2), 136–143.
Pelitawati,  D.,  &  Kusumawardana,  R.  (2020).  Analisis  komparasi  model  altman,  zmijewski  dan springate  untuk  memprediksi  financial  distress  pada  perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal Economics and Sustainable Development, 5(02), 13–24.
Puro, N., Borkowski, N., Hearld, L., Carroll, N., Byrd, J., Smith, D., & Ghiasi, A. (2019). Financial distress and bankruptcy prediction : a comparison of three financial distress prediction models in acute care hospitals. Journal of Health Care Finance, 1(1), 1–15.
Rohmadini,  A.,  Saifi,  M.,  &  Darmawan,  A.  (2018).  Pengaruh  profitabilitas,  likuiditas  dan  leverage terhadap financial distress (studi pada perusahaan food & beverage yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2016). Jurnal Administrasi Bisnis, 61(2), 11–19.
Sari, A. P., & Sembiring, F. M. (2022). Pengaruh likuiditas, leverage dan aktivitas terhadap kondisi financial distress yang dimoderasi oleh profitabilitas: studi pada perusahaan pertambangan yang terdaftar  di  BEI  periode  2015-2019.  Studi  Ilmu  Manajemen  Dan  Organisasi,  3(1),  199–211. https://doi.org/10.35912/simo.v3i1.857
Sarina, S., Lubis, A., & Linda, L. (2020). Pengaruh ukuran perusahaan, debt to equity ratio, return on equity dan current ratio untuk mengidentifikasi financial distress pada perusahaan properti yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2014-2017. Owner (Riset Dan Jurnal Akuntansi), 4(2), 527–539. https://doi.org/10.33395/owner.v4i2.243
Shabrina,  W.,  &  Hadian,  N.  (2021).  The  effect  of  current  ratio,  debt  to  equity  ratio  and  return  on assets on company value. Financial, Accounting, and Management, 1(2), 1039–1046.
Solihati,  G.  P.  (2020).  Effect  of  leverage,  roa  and  audit  committee  against  financial  distress (Empirical.  EPRA  International  Journal  of  Multidisciplinary  Research  (IJMR)-Peer  Reviewed Journal, 6(4), 30–39. https://doi.org/10.36713/epra2013
Sugiarto. (2017). Metodologi penelitian bisnis. Jakarta: Penerbit Andi. Sugiyono. (2017). Metode penelitian kuantitatif, kualitaif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Sugiyono. (2018). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Supriadi, I. (2020). Metode riset akuntansi. Yogyakarta: CV. Budi Utama. Sutra,  F.  M.,  &  Mais,  R.  G.  (2019).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  financial  distress  dengan pendekatan  altman  z-score  pada  perusahaan  pertambangan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia tahun 2015-2017. Jurnal Akuntansi Dan Manajemen, 16(01), 34–72. https://doi.org/10.36406/jam.v16i01.267
Sutrisno. (2017). Manajemen keuangan teori konsep & aplikasi. Yogyakarta: Ekonisia. Tutliha,  Y.  S.,  &  Rahayu,  M.  (2019).  Pengaruh  intangible  asset  ,  arus  kas  operasi  dan  leverage terhadap financial distress. Kraith-Ekonomika, 2(1), 95–103. www.idx.co.id.
Zhafirah, A., & Majidah. (2019). Analisis determinan financial distress. Jurnal Riset Akuntansi Dan Keuangan, 7(1), 195–202. https://doi.org/10.17509/jrak.v7i1.15497