Volume 7 No. 4 Tahun 2023 DOI: http://dx.doi.org/10.31000/dmj.v7i4                                                               ISSN (Online) 2580-2127

## ANALISIS FINANCIAL  DISTRESS PADA  PERUSAHAAN SEKTOR  ANEKA  INDUSTRI  YANG  TERDAFTAR  DI  BEI PERIODE 2016-2021
Wasti Amestris Basar 1 , Yulazri 2
Universitas Esa Unggul Jakarta 1,2 Email Korespodensi: Basarwaty2102@gmail.com , Yulazri@esaunggul.ac.id

## ABSTRAK
Artikel History:
Artikel masuk: 03/08/2023
Artikel revisi: 16/10/2023
Artikel diterima: 16/10/2023
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  financial  distress  pada perusahaan  berbagai  sektor  industri  dengan  menggunakan Modified Altman Z-Score Model (1995). Financial distress terjadi ketika  perusahaan  dalam  keadaan  tidak  sehat  namun  belum mengalami  kebangkrutan.  Populasi  yang  digunakan  adalah perusahaan  sektor  aneka  industri  periode  2016-2021.  Sampel dalam  penelitian  ini  sebanyak  26  perusahaan  dengan  periode penelitian  6  tahun  sehingga  menghasilkan  156  sampel  yang diperoleh dengan teknik purposive sampling. Teknik analisis data yang  digunakan  adalah  analisis  statistik  deskriptif  dan  analisis regresi  diskriminan  dengan  menggunakan  alat  uji  statistik  SPSS. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel WCTA, RETA, EBITA,  dan  BVETL  berpengaruh  secara  simultan  terhadap financial  distress.  Secara  parsial  variabel  WCTA  tidak berpengaruh terhadap financial distress. Sedangkan secara parsial RETA, EBITA, BVETL berpengaruh terhadap financial distress.
Keywords:
Altman Z-Score Modification and Financial Distress

## ABSTRACT
This  study  aims  to  detect  financial  distress  in  various  industrial sector  companies  using  the  Modified  Altman  Z-Score  Model (1995).  Financial  distress  occurs  when  the  company  is  in  an unhealthy  state  but  has  not  yet  gone  bankrupt.  The  population used is the various industrial sector companies for the 2016-2021 period.  The  sample  in  this  study  were  26  companies  with  a research period of 6 years so as to produce 156 samples obtained by  purposive  sampling  technique.  The  data  analysis  technique used  is  descriptive  statistical  analysis  and  discriminant regression analysis using the SPSS statistical test tool. The results of this study indicate that the variables of WCTA, RETA, EBITA, and  BVETL  have  a  simultaneous  effect  on  financial  distress. Partially, the variable WCTA  has  no effect  on  financial distress. While partially RETA, EBITA, BVETL affect financial distress.

## PENDAHULUAN
Saat  ini  dunia  usaha  berkembang  begitu  pesat  yang  mengakibatkan timbulnya  persaingan  antar  perusahaan  sejenis  semakin  ketat,  kondisi  itu  dialami perusahaan  sebab  membiarkan  masalah  keuangan  tidak  diselesaikan  secepatnya yang  menandakan  bahwa  manajemen  tidak  mampu  memprediksi  kebangkrutan (Anggraeni,  2020).  Kemampuan  sebuah  perusahaan  bisa  dilihat  dari  kinerja bisninya,  salah  satunya  juga  dengan  melihat  dan  mengukur  laporan keuangannya(Seilvia, 2021).
Melihat  fenomena  yang  ada,  diprediksi  bahwa  adanya  data  emiten  sektor aneka  industri  yang  terindikasi  mengalami financial  distress yang  ditandai  dengan menurunnya  profit  usaha  bertahun-tahun  menurut  laporan  finansial  di  BEI.  Ada beberapa  perusahaan  dengan  laba  dalam  waktu  6  tahun  tanpa  jeda  negatif  yang menandakan  bahwa  perusahaan  sedang  mengalami financial  distress dan  berujung pada  kebangkrutan.  Sebagai  contoh  perusahaan-perusahaan  tersebut  antara  lain adalah  PT  MYTX,  PT  IMAS,  PT  RICY,  PT  VOKS,  karena  tidak  sedikit  usaha  yang terindikasi menghadapi financial distress maka perlu dilakukan penelitian apakah di BEI masih banyak yang mengalami financial distress ini.
Untuk  mengetahui  indikator-indikator  terjadinya financial  distress, telah dilakukan  penelitian  oleh  Wardhani  (2021)  menurutnya  WCTA  yang  negative mengindikasikan rendahnya likuiditas perusahaan sebab perusahaan tidak sanggup melunasi  hutang  karenanya  kecilnya  aktiva  lancar  daripada  liabilitasnya  yang menjadi  pertanda  bahwa  perusahaan  dalam  kondisi  tidak  baik.  Penelitian  Pratiwi (2021)  menjelaskan  RETA  mempengaruhi  secara  negatif  terhadap financial  distress sebab  perusahaan  tidak  mampu  mengakumulasikan  laba  dari  total  aktivanya. Penelitian Wardhani (2021) menunjukkan bahwa ada pengaruh negative dari EBITA pada financial  distress sebab  perusahaan  tidak  dapat  menghasilkan  EBIT  dari kegiatan  operasionalnya.  Penelitian  Wardhani  (2021)  menjelaskan  bahwa  BVETL mempengaruhi financial  distress secara  negative  sebab  jumlah  hutang  yang  lebih banyak daripada modal perusahaan dimana modal tidak mampu menutupi hutang- hutang tersebut.
Untuk mengetahui tingkatan financial distress dapat dilakukan dengan Model Altman Z-Score. Model ini adalah sebuah cara yang dipakai untuk memperkirakan kebangkrutan  yang  dibuat  oleh  Edward  I.  Altman  ditahun  1968.  Seiring  waktu analisis Z-Score dianggap tidak lagi sesuai maka Altman mengubah rumus Z-Score nya pada tahun 1983 dan kemudian di tahun 1995 Altman mengubah lagi beberapa variabel  baru  yaitu  WCTA,  RETA,  EBITA,  BVETL.  Alasan  memilih  perusahaan sektor  aneka  industri  karena  sektor  ini  berperan  penting  dalam  memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Peneliti mengumpulkan  data  dari  BEI  karena  sebagai  badan  yang  mempunyai  basis  data yang tersusun dengan baik dan lengkap.
Dynamic Management Journal Volume 7 No. 4 Tahun 2023 DOI: http://dx.doi.org/10.31000/dmj.v7i4                                                               ISSN (Online) 2580-2127
Berdasarkan  penjelasan  tersebut  maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  dan  mengukur  pengaruh  WCTA,  RETA,  EBITA,  BVETL  terhadap financial  distress pada  perusahaan  sektor  aneka  industri  yang  tercantum  di  BEI periode  2016-2021.  Sehingga  pengujian  yang  dilakukan  dapat  bermanfaat  positif untuk pihak internal dan eksternal yang memerlukannya..

## KAJIAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS Teori Signalling
Teori  sinyal  dikemukakan  pertama  kalinya  oleh  Spence  (1973).  Spence mengatakan  bahwa  perusahaan  akan  menunjukkan  pertanda  dalam  bentuk informasi  yang  merefleksikan  kondisinya  kepada  para  penanam  modal  untuk digunakan dalam pengambilan keputusan investasi.
Menurut  Hendri  (2020),  teori  signaling  ini  menekankan  pada  informasi keputusan  investasi  yang  dikeluarkan  perusahaan  kepada  pihak  eksternal,  karena informasi  ini  sangat  penting  maka  investor  serta  pemangku  kepentingan  sangat membutuhkannya,  informasi  tersebut  berupa  penjelasan  mengenai  gambaran perusahaan dimasa lalu dan masa depan sehingga informasi ini bisa diadopsi oleh perusahaan.
Alasan  digunakannya  teori  ini  untuk  memprediksi  financial  distress  yaitu, ketika  melakukan  analisis  dan  hasil  prediksi  tersebut  menunjukan  bahwa perusahaan  dalam  sampel  penelitian  tidak  memiliki  kemungkinan  bangkrut  maka investor  akan  menerima  sinyal  positif  disisi  lain  jika  hasil  penelitian  menunjukan kebangkrutan  maka  akan  mengirim  sinyal  negatif  kepada  investor  untuk  tidak menanamkan modalnya.

## Financial Distress
Financial  distress terjadi  karena  perusahaan  tidak  mampu  melunasi  hutang pada  waktunya  sehingga  mengakibatkan  masalah  keuangan  yang  berpotensi  jadi awal  dari  kepailitan  (Yunindra,  2018).  Bangkrut/pailit  artinya  suatu  kondisi  saat perusahaan  tidak  lagi  mampu  melaksanakan  kewajibannya  pada  investor  sebab tidak ada dana untuk meneruskan bisnisnya (Ramadhan dan Marindah, 2021).
Faktor-faktor  penyebab financial  distress adalah  kesulitan  arus  kas  yang mengakibatkan  ketidakmampuan  perusahaan  untuk  menutupi  kerugian  dalam kegiatan  operasi  perusahaan  dimana  pendapatan  perusahaan  lebih  kecil  dari pengeluaran  perusahaan  yang  mengakibatkan  arus  kas  negatif  (Haryanto,  2018). Dari definisi di atas, financial distress diartikan sebagai keadaan dimana perusahaan yang  tidak  bisa  membayar  utang  karena  kekurangan  dana  yang  mengakibatkan perusahaan menghasilkan laba yang  kecil, keadaan ini dapat  mengganggu operasi perusahaan  sehingga  kemungkinan  besar  perusahaan  akan  mengalami kebangkrutan.

## Working Capital to Total Asset
WCTA  menunjukan  kesanggupan  perusahaan  memperoleh  net  capital  dari total asset. Perbandingan ini dikalkulasikan dengan membagi net capital dengan net asset. Net capital diperoleh dengan net asset dikurangi dengan hutang lancar.

## Retained Earnings to Total Asset
RETA menunjukan kesanggupan perusahaan memperoleh laba ditahan dari asset total. retained  earning adalah pendapatan usaha yang tidak dibagikan kepada investor dalam bentuk deviden.

## Earning Before Interest and Tax to Total Asset
EBITA  dipakai  untuk  mengetahui  kemampuan  seluruh  aset  untuk memberikan laba sebelum beban bunga dan pajak dikurangi.

## Book Value of Equity to Total Liability
BVETL  dipakai  untuk  mengetahui  kesanggupan    untuk  mengukur kemampuan suatu perusahaan dalam membayar semua hutang short term maupun long term jika perusahaan tersebut ditutup.

## Kelebihan Model Altman Z-Score
Mudah dalam penerapan, penyediaan koefisiennya cocok dengan gabungan variabel independent, jenis-jenis rasio keuangan yang digabungkan secara bersama- sama, rasio laba sebelum bunga dan pajak pada aktiva total sebagai indicator primer dalam  memprediksi  kepailitan,  dapat  menjelaskan  keadaan  perusahaan  sesuai faktanya,  untuk  mengukur  tingkat  kebangkrutan  penilaian  z-score  lebih  ketat. Keunggulan dari z-score adalah menggunakan analisis diskriminan dimana variabel independen diperoleh dengan cara melakukan analisis pada neraca dan laporan laba rugi.

## Pengembangan Hipotesis
Pengaruh WCTA, RETA, EBITA, BVETL terhadap financial distress. WCTA,  RETA,  EBITA,  BVETL  mempengaruhi financial  distress secara simultan  yang  memiliki  tingkat  signifikansinya  lebih  kecil  dari  0.005  atau  0.000 sehingga variabel independent dalam penelitian berpengaruh pada financial distress secara  simultan,  oleh  sebab  itu  nilai  signifikansi  yang  makin  kecil  dari  kelompok maka  pengaruh  yang  dimilikinya  juga  makin  besar  atau  kuat  (Ramadhan  dan Marindah, 2021). Dengan demikian maka H1 penelitian ini yaitu:
H 1 :  WCTA,  RETA,  EBITA,  BVETL  berpengaruh  secara  simultan  terhadap financial distress .
Dynamic Management Journal Volume 7 No. 4 Tahun 2023 DOI: http://dx.doi.org/10.31000/dmj.v7i4                                                               ISSN (Online) 2580-2127
Pengaruh WCTA terhadap financial distress .
Rasio WCTA mengindikasikan kesanggupan perusahaan untuk mendapatkan  working  capital  dari  total  aktiva.  Modal  kerja  ini  berupa  dana  yang dibutuhkan perusahaan untuk membiayai kegiatan operasional yang bersifat rutin. Jika  perusahaan  memiliki  modal  kerja  yang  besar  maka  perusahaan  berpotensi untuk  tumbuh  lebih  baik  dan  akan  melindungi  perusahaan  dari  krisis.  Sebaliknya jika  perusahaan  memiliki  modal  kerja  yang  kecil  kemungkinan  besar  perusahaan terkendala untuk membayar hutangnya atau beroperasional. Hal ini mengakibatkan perusahaan mengalami financial distress .
Sebelumnya pernah diteliti oleh Ramadhan dan Marindah (2021) menjelaskan WCTA  tidak  berpengaruh  terhadap financial  distress ,  hal  ini  terjadi  karena  sebab modal  kerja  bersih  yang  negative  dapat  menghambat  pembayaran  hutang  jangka pendek sebab tidak ada aktiva lancar yang cukup untuk membayarnya.
Sejalan dengan hasil penelitian Nugraha (2018) menyebutukan working capital yang  rendah  menunjukan  modal  kerja  dinilai  secara  tidak  efektif  sehingga menimbulkan  kemungkinan financial  distress dan working  capital mempunyai hubungan  negatif  pada financial  distress .  Dengan  demikian  maka  H2  penelitian  ini yaitu:
H 2 : WCTA berpengaruh negatif terhadap financial distress .
Pengaruh RETA terhadap financial distress .
Rasio RETA memperlihatkan kesanggupan perusahaan dalam mendapatkan laba  ditahan  dari  total  aktiva  perusahaan.  Laba  ditahan  merupakan  laba  kotor perusahaan  yang  tidak  dibagi-bagikan  kepada  investor  atas  kesepakatan  bersama. Jika  laba  ditahan  tinggi  maka  perusahaan  dapat  membayar  asetnya  melalui  laba yang  dihasilkan  sehingga  akan  menurunkan  kemungkinan  terjadinya financial distress .  Sebaliknya  apabila  laba  ditahan  rendah  kemungkinan financial  distress perusahaan akan semakin tinggi.
Sebelumnya  pernah  diteliti  oleh  Pratiwi  (2021)  menjelaskan  RETA  tidak mempengaruhi financial  distress ,  hal  ini  terjadi  karena  hampir  setiap  tahunnya perusahaan  mengalami  kerugian  sehingga  terjadi  rugi  kumulatif  perusahaan  yang tinggi.
Sama  halnya  dengan  penelitian  Santoso  (2020)  menunjukan  bahwa  RETA tidak  berpengaruh  terhadap financial  distress karena  semakin  kecil  rasio  RETA menandakan  bahwa  kondisi  finansial  perusahaan  tidak  sehat.  Dengan  demikian maka H3 penelitian ini yaitu:
H 3 : RETA berpengaruh negatif terhadap financial distress .
Dynamic Management Journal Volume 7 No. 4 Tahun 2023 DOI: http://dx.doi.org/10.31000/dmj.v7i4                                                               ISSN (Online) 2580-2127

## Pengaruh EBITA terhadap financial distress .
Rasio EBITA menunjukan kesanggupan perusahaan memperoleh keuntungan dari  asset  sebelum  pajak  dan  Bungan  yang  merupakan  alat  ukur  untuk  proses identifikasi  kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan  laba  dalam  mendanai kegiatan  operasional  perusahaan.  Jika  rasio  ini  tinggi  artinya  perusahaan  telah menggunakan  aktivanya  secara  baik  sehingga financial  distress semakin  kecil. Begitupula  apabila  rasio  ini  rendah  menunjukan  probabilitas  usaha  menghadapi financial distress makin bertambah.
Sebelumnya  pernah  diteliti  oleh  Ramadhan  dan  Marindah  (2021) menyebutkan EBITA tidak mempengaruhi financial distress , karena hutang/liabilitas perusahaan > pendapatan perusahaan. Artinya rasio EBITA yang makin tinggi maka kinerja  perusahaan  untuk  manajemen  hartanya  dalam  memperoleh  laba  sebelum pajak semakin baik pula
Sejalan  dengan  penelitianWardhani  (2021)  menyebutkan  EBITA  tidak berpengaruh  terhadap financial  distress, karena  perusahaan  tidak  dapat menghasilkan  EBITA  dari  kegiatan  operasionalnya.  Dengan  demikian  maka  H4 penelitian ini yaitu:
H 4 : EBITA berpengaruh negatif terhadap financial distress .
Pengaruh BVETL terhadap financial distress .
Rasio  BVETL  menunjukan  kesanggupan  perusahaan  mengetahui penggunaan hutang untuk aktiva. Apabila perbedaan ini tinggi maka dapat dilihat bagian pembiayaan hutang  yang  lebih besar dari pada biaya ekuitas. Jika rasio ini rendah  maka  akan  memperlihatkan  kemampuan  perusahaan  yang  rendah  untuk membayar  hutang  jangka  panjang  dari  modal  sendiri  dan  potensi    perusahaan mengalami financial distress semakin tinggi.
Sebelumnya pernah diteliti oleh Wardhani (2021) menyatakan bahwa BVETL tidak  mempengaruhi financial  distress, karena  total  utang  lebih  banyak  dari  modal, dan  tidak  mampu  membayar  hutang  perusahaan.  Dengan  demikian  maka  H5 penelitian ini yaitu:
H 5 : BVETL berpengaruh negatif terhadap financial distress .

## METODOLOGI PENELITIAN
Financial  distress diukur  dengan  Model  Altman  Z-Score  Modifikasi  (1995) untuk  variabel  dependen  menggunakan  nominal  sedangkan  variabel  independen adalah WCTA diukur dengan modal kerja bersih bagi total aset, modal kerja bersih dihitung  dengan  aset  lancar  kurang  kewajiban  lancar.  RETA  diukur  dengan  laba ditahan bagi total aset. EBITA diukur dengan laba sebelum pajak dan Bungan bagi total aset. BVETL diukur dengan nilai buku ekuitas bagi dengan total hutang, nilai buku ekuitas diperoleh dengan cara total aset dikurangi dengan total hutang.
Desain  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  kausalitas  yaitu  korelasi atau  sebab  akibat  dari  1  variabel  pada  1  variabel  lain  tujuannya  untuk    variabel independent  pada  variabel  dependent.  Dalam  penelitian  ini  memakai  pendekatan kuantitatif tujuan untuk menguji hipotesis selanjutnya menentukan apakah variabel- variabel tersebut mempengaruhi atau tidak mempengaruhi financial distress (Seilvia, 2021).
Populasi yang  digunakan yaitu  Perusahaan  Sektor Aneka Industri  listing di BEI tahun 2016-2021 sebanyak 51 perusahaan. Sampel yang memenuhi syarat pada penelitian ini sebanyak 26 perusahaan selama periode 2016-2021, maka  banyaknya sampel yang yang digunakan yaitu 156 laporan keuangan.
Penelitian  ini  menerapkan  teknik purposive  sampling untuk  memilih  sampel berdasarkan kriteria khusus. Penggunaan metode ini dengan tujuan populasi yang memenuhi  kriteria  sampel  tertentu  sesuai  tujuan  penelitian,  peneliti  juga memutuskan penentuan sampel berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Kriteria-kriteria tersebut yaitu perusahaan sektor aneka industri yaitu tekstil dan garment, elektronik, mesin dan alat berat, kabel, otomotif dan komponen yang terdaftar  diBEI  periode  2016-2021.  Perusahaan  sektor  aneka  industri  yang menerbitkan annual  report secara berturut-turut yaitu 2016-2021. Perusahaan sektor aneka  industri  yang  menyampaikan  data  secara  lengkap,  tidak delisting, laporan keuangan sudah harus diaudit dan mempunyai tahun buku berakhir 31 Desember selama periode penelitian yaitu 2016-2021.

## Definisi Operasional Variabel Dependen

## Financial Distress
Menurut  Wardhani  (2021), financial  distress dapat  diukur  dengan  Altman  Z- Score  Modifikasi  (1995).  Model  altman  z-score  modifikasi  ini  menggunakan  4 perhitungan rasio. Berikut rumus rasio yang digunakan:
Setelah  menghitung  4  rasio  diatas,  selanjutnya  hasil  perhitungan  tersebut dimasukan kedalam rumus Z-Score Modifikasi :

## Z = 6,56 WCTA + 3,26 RETA + 6,72 EBITA + 1,05 BVETL
Jika  hasil  perhitungan  Z-Score  <  1,1  artinya  perusahaan  berpotensi  bangkrut.  Jika nilai Z-Score= 1,1-2,6 artinya perusahaan termasuk ke dalam zone grey area. Jika nilai Z-Score >2,6 artinya perusahaan tersebut sehat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian Hasil Uji Statistik Deskriptif
Menjelaskan gambaran suatu data berdasarkan mean , maks, min dan standard deviasi. Jumlah data (N) yang dimasukkan dalam penelitian ini ada 156 data dari 26 perusahaan  dikali  periode  penelitian  selama  6  tahun  yaitu  2016-2021.  Tabel  1.  uji statistik deskriptif

## Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation WCTA 156 -27.93 4.43 -.5154 5.76688 RETA 156 -31.00 2.08 -1.3865 6.02064 EBITA 156 -6.43 4.89 .2011 .87761 BVETL 156 -.84 15.61 1.8770 3.10409 FD 156 .00 1.00 .3397 .47515 Valid N (listwise) 156
Berdasarkan  tabel  1  menunjukan  bahwa  nilai mean dari  tiap  variabel  diuraikan seperti berikut :
Pada  variabel  WCTA  menunjukan  bahwa  nilai  minimum  yaitu  -27.93  pada PT  Asia  Pacific  Fibers  Tbk  (POLY)  di  tahun  2020  yang  mencerminkan  kurang efisiennya  manajemen  dalam  penggunaan  aset  serta  pengelolaan  aset  untuk menghasilkan laba, sedangkan nilai maksimumnya yaitu 4.43 pada PT KMI Wire & Cable  Tbk  (KBLI)  di  tahun  2020  yang  artinya  semakin  tinggi  nilai  rasio  ini  makan semakin  tinggi  juga  pertumbuhan  labanya.  Selanjutnya  nilai  standar  deviasinya yaitu  5.76688  dan  nilai mean untuk  variabel  WCTA  adalah  -0.5154  yang  artinya probabilitas  perusahaan  mengalami  kendala  membayar  hutang  jangka  pendek karena asset tidak memadai untuk membayarnya.
Pada variabel RETA menunjukan bahwa nilai minimum yaitu -31.00 pada PT Asia  Pacific  Fibers  Tbk  (POLY)  di  tahun  2020  yang  rendahnya  kemampuan perusahaan  mengumpulkan  laba  sebab  pendapatan  tidak  bisa  membayar  hutang usaha. Sedangkan nilai maksimumnya yaitu 2.08 pada LPIN ditahun 2019 dan nilai standar  deviasinya  6.02064.  Selanjutnya  nilai mean untuk  variabel  RETA  -1.3865 yang artinya total aset yang dimiliki perusahaan mampu meningkatkan laba ditahan perusahaan.
Pada  variabel  EBITA  menunjukan  bahwa  nilai  minimum  yaitu  -6.43  pada SRILdi tahun 2021 yang  artinya jika perusahaan dengan nilai rasio negatif  dengan kerugian  operasional,  yaitu  biaya  operasi  >  laba  kotornya.  Sedangkan  nilai  maks yaitu 4.89 pada LPIN di tahun 2017 yang artinya jika perusahaan dengan nilai rasio positif menunjukkan operating profit, net profit> biaya operasinya. Selanjutnya nilai standar deviasinya yaitu 0.87761 dan nilai mean untuk variabel EBITA yaitu 0.2011 yang artinya perusahaan mampu menghasilkan laba operasinya dengan baik.
Pada  variabel  BVETL  menunjukan  bahwa  nilai  minimum  yaitu  -0.84  pada POLY  di  tahun  2016,  2017,  2020,  2021  dan  nilai  maksimumnya  yaitu  15.61  pada SCCO ditahun 2021 yang artinya jika rasio ini semakin besar maka baik juga untuk perusahaan  karena  dapat  menutupi  total  hutang  dengan  ekuitasnya.  Sedangkan nilai  standar  deviasinya  yaitu  3.10409  dan  nilai mean untuk  variabel  BVETL  yaitu 1.8770 yang artinya rasio ini memiliki nilai buku ekuitas yang tinggi terhadap nilai buku hutang.
Pada  variabel  dependen  yaitu financial  distress menunjukan  nilai minimumnya  yaitu  0.00  yang  berarti  perusahaan  sehat  (tidak  mengalami financial distress) sebanyak 105 data. Sedangkan nilai maksimumnya yaitu 1.00 yang berarti perusahaan  bangkrut  (mengalami financial  distress )  sebanyak  51  data.  Selanjutnya nilai standar deviasinya yaitu 0.47515 dan nilai meannya yaitu 0.3397 yang artinya perusahaan  termasuk  dalam  kategori  sehat.  Dapat  dilihat  pada  tabel  2  statistik frekuensi dibawah ini :
Frecuency Percent Sehat 105 67.3 Bangkrut 51 32.7 Total 156 100

## Hasil Uji Normalitas Data
Hasil  uji  kenormalan  distribusi  data  menggunakan One-Sample  Kolmogorov- Smirnov Test, menurut tabel 3 variabel WCTA, RETA, EBITA, dan BVETL memiliki nilai Asymp.  Sig.  (2-tailed) yaitu  0.200>0.05  yang  artinya  data  terdistribusi  dengan normal.
Fungsi  diskriminan unstandardized  coefficients untuk distress bisa  diketahui berdasarkan Output  Cononical  Discriminant  Function  Coefficients . Output  Cononical Discriminant Function Coefficients digunakan untuk menentukan fungsi discriminant . Dimana hasil dari Output ini sebagai berikut :
Z = -0.181 – 0.114X 1 + 0.223X 2 + 0.700X 3 + 0.155X 4
Dari  uji hosmer  and  lemeshow’s nilai  signifikansi  yaitu  0.065  >probabilitas  5% yaitu 0.05, maka variabel WCTA , RETA,  EBITA, BVETL mampu memprediksi nilai observasi  dari financial  distress sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  uji hosmer  and lemeshow’s fit (layak).

## Uji Hipotesis Uji Omnibus (Uji F)
Uji  omnibus  untuk  memastikan  jika  variabel  independent  secara  simultan berpengaruh  pada  variabel  dependen  (Ghozali,  2018).  Adapun  nilai  signifikansi untuk  pengaruh  WCTA,  RETA,  EBITA,  BVETL  terhadap financial  distress adalah yaitu  0,000  <  0,05  dan  nilai  f  hitung  25,430  >  f  tabel  2,27.  Hal  ini  membuktikan bahwa  H0  ditolak  H1  diterima  yang  artinya  ada  pengaruh  variabel  independent pada variabel dependen secara simultan.
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 14.085 4 3.521 25.430 0.000 b Residual 20.909 151 0.138 Total 34.994 155

## Uji Wald (Uji t)
Uji  wald  untuk  menguji  apakah  variabel  independen  secara  parsial mempengaruhi  variabel  dependen  (Ghozali,  2018).  Berdasarkan  tabel  6  hasil  uji  t (parsial)  menunjukan  bahwa  Nilai  signifikansi  pengaruh  WCTA  terhadap financial distress adalah  0.087  >  0.05  dan  nilai  t  hitung  1.720  <  nilai  t  tabel  1.976  maka  H0 diterima dan H2 ditolak artinya tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel WCTA terhadap financial distress .
Nilai  signifikansi  pengaruh  RETA  terhadap financial  distress adalah  0.000  < 0.05 dan nilai t hitung -3.590 < nilai t tabel 1.976 maka H0 ditolak dan H3 diterima artinya  terdapat  pengaruh  signifikan  antara  variabel  RETA  terhadap financial distress .
Nilai  signifikansi  pengaruh  EBITA  terhadap financial  distress adalah  0.000  < 0.05 dan nilai t hitung -4.517 < nilai t tabel 1.976 maka H0 ditolak dan H4 diterima artinya  terdapat  pengaruh  signifikan  antara  variabel  EBITA  terhadap financial distress .
Nilai signifikansi pengaruh BVETL pada financial distress 0.001 < 0.05 dan nilai t hitung -3.530 < nilai t tabel 1.976 maka H0 ditolak dan H5 diterima artinya terdapat pengaruh signifikan antara variabel BVETL terhadap financial distress
Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 0.382 0.038 9.955 0.000 WCTA 0.027 0.015 0.322 1.720 0.087 RETA -0.052 0.015 -0.662 -3.590 0.000 EBITA -0.164 0.036 -0.302 -4.517 0.000 BVETL -0.036 0.010 -0.237 -3.530 0.001

## Uji Koefisien Determinasi
Untuk  analisis  koefisien  determinasi  memiliki  nilai R  Square yaitu  0.763 artinya  kemampuan  variabel  independent  dalam  menjelaskan  variabel  dependent yaitu  76.3%  dan  sisanya  23.7%  dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya.  Tabel  9  uji koefesien determinasi.
Dynamic Management Journal Volume 7 No. 4 Tahun 2023 DOI: http://dx.doi.org/10.31000/dmj.v7i4                                                               ISSN (Online) 2580-2127

## Pembahasan
Pengaruh  WCTA,  RETA,  EBITA,  BVETL  Secara  Simultan  Terhadap Financial Distress .
Berdasarkan hasil penelitian, financial distress yang proksikan dengan variabel dummy dimana angka nol (0) untuk perusahaan yang sehat dan angka satu (1) untuk perusahaan yang mengalami kebangkrutan.
Dari uji f diketahui WCTA, RETA, EBITA, BVETL  mempunyai nilai f hitung yaitu  25.430  >  nilai  f  tabel  yaitu  2.27  dan  nilai  signifikansi  0.000  <0.05  artinya variabel independent penelitian berpengaruh pada financial distress secara simultan pada  perusahaan  sektor  aneka  industri.  Oleh  karena  itu  semakin  kecil  nilai signifikansi  semakin  besar  juga  pengaruh  yang  dimilikinya.  Maka  dapat disimpulkan bahwa Hipotesis H1 diterima .
Hasil serupa dengan studi Ramadhan dan Marindah (2021); Wardhani (2021) menyatakan  bahwa  WCTA,  RETA,  EBITA,  BVETL  secara  simultan  mempengaruhi financial distress.
Pengaruh WCTA Secara Parsial Terhadap Financial Distress .
Berdasarkan hasil uji t variable WCTA mempunyai nilai t hitung yaitu 1.720 < nilai  t  tabel  yaitu  1.976  dengan  tingkat  signifikansinya  yaitu  0.087  >0.05, Kesimpulannya Hipotesis H2 ditolak .
Hipotesis  ini  ditolak  karena  nilai  signifikansi  dari  variabel  WCTA  itu  >0.05 artinya  variabel  WCTA  tidak  berpengaruh  pada financial  distress secara  signifikan. sedangkan  untuk  koefisien  regresinya,  dari  hasil  analisis  menunjukan  bahwa koefisien regresi variabel WCTA ini memiliki nilai betta positif yaitu yaitu 0.027 yang artinya variabel WCTA itu tidak searah atau tidak mempengaruhi financial distress . Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  perusahaan  dengan  kode  MYTX, ARGO, POLY, ESTI, BIMA, dan GDYR selama 6 tahun berturut-turut itu memiliki nilai  WCTA  negatif  yang  mencerminkan  modal  kerja  bersih  perusahaan  itu  tidak cukup  untuk  membayar  hutang  perusahaan.  dimana  modal  kerja  itu  berperan penting  dalam  membiayai  kegiatan  operasional  perusahaan  dan  itu  bersifat  rutin. Jika modal kerja itu rendah maka kemungkinan besar perusahaan tersebut sedang tidak  sehat  atau  sementara  berada  di  kondisi  krisis/bangkrut.  Hal  ini  akan memberikan sinyal berupa bad news kepada para investor untuk tidak menanamkan modalnya  pada  perusahaan  ini  karena  perusahaan  sedang  ada  dalam  keadaaan yang tidak sehat.
Hasil  penelitian  ini  memperkuat  penelitian  terdahulu  oleh  Nugraha  (2018); Ramadhan  dan  Marindah  (2021)  menyatakan  bahwa  WCTA  tidak  berpengaruh terhadap financial  distress karena working  capital yang  rendah  dinilai  secara  tidak efektif  sehingga  menimbulkan  kemungkinan financial  distress dan working  capital mempunyai hubungan negatif pada financial distress .
Begitu  pula  studi  oleh  Wardhani  (2021)  menjelaskan  WCTA  yang  kecil menunjukan perusahaan tidak mampu untuk melunasi hutang sebab aktiva lancar yang  kecil  dibandingkan  dengan  hutang  lancarnya  sehingga  negative  pada perusahaan.
Pengaruh RETA Secara Parsial Terhadap Financial Distress .
Berdasarkan hasil uji t variable RETA memiliki nilai t hitung yaitu -3.590 lebih kecil dari nilai t tabel  yaitu 1.976 dengan tingkat signifikansinya  yaitu 0.000 <0.05, Maka dapat disimpulkan bahwa Hipotesis H3 diterima.
Hipotesis ini diterima karena nilai signifikansi dari variabel RETA lebih kecil dari  0.05  yang  artinya  variabel  RETA  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap financial  distress .  Sedangkan  untuk  koefisien  regresinya,  dari  hasil  analisis menunjukan bahwa koefisien regresi variabel RETA ini memiliki nilai betta negatif yaitu  yaitu  -0.052  yang  artinya  variabel  RETA  itu  searah  atau  mempengaruhi financial distress.
Menurut  hasil,  perusahaan  dengan  kode  SCCO,  ASII,  GJTL,  INDR,  BRAM, VOKS,  KBLM,  KBLI,  SMSM,  AUTO,  dan  PTSN  selama  6  tahun  berturut-turut memiliki  nilai  RETA  positif  yang  berarti  perusahaan  mampu  mendapatkan  laba operasi  yang  bail.  Laba  ditahan  dalam  perusahaan  dapat  digunakan  untuk membiayai  kebutuhan  operasional  perusahaan  dan  untuk  pengembangan  usaha misalnya seperti pembelian mesin baru, pembangunan pabrik baru dan berinvestasi di  pasar  modal.  Hal  ini  akan  memberikan  sinyal  berupa good  news kepada  para investor untuk menanamkan modalnya pada perusahaan.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Laksono  (2021);Ramadhan  dan  Marindah  (2021);Widyawati  (2021)menyatakan bahwa  RETA  mempengaruhi financial  distress sebab  ada  peningkatan  laba  dari seluruh aset maka tidak ada financial distress .
Pengaruh EBITA Secara Parsial Terhadap Financial Distress .
Berdasarkan  hasil  uji  t  variable  EBITA  memiliki  nilai  t  hitung  yaitu  -4.517 lebih  kecil  dari  nilai  t  tabel  yaitu  1.976  dengan  tingkat  signifikansinya  yaitu  0.000 <0.05, Maka dapat disimpulkan bahwa Hipotesis H4 diterima.
Hipotesis ini diterima karena nilai signifikansi dari variabel EBITA lebih kecil dari  0.05  yang  artinya  variabel  EBITA  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap financial  distress. Sedangkan  untuk  koefisien  regresinya,  dari  hasil  analisis menunjukan bahwa koefisien regresi variabel EBITA ini memiliki nilai betta negatif yaitu  yaitu  -0.164  yang  artinya  variabel  EBITA  itu  searah  atau  mempengaruhi financial distress .
Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  perusahaan  dengan  kode  SCCO, ASII, INDR, SMSM, AUTO, dan PTSN dalam waktu 6 tahun simultan dengan nilai
EBITA positif yang berarti perusahaan mampu dapat memperoleh labat operasinya yang  baik.  Laba  operasi  untuk  mengukur  produktifitas  perusahaan  dalam memanfaatkan  sumber  daya  dan  mengelola  total  aktivanya.  Pengelolaan  aktiva yang  makin  baik  akan  membuat  produktifitas  memperoleh  laba  operasi  untuk membayar kewajiban selain beban usaha juga makin baik. Hal ini akan memberikan sinyal  berupa  good  news    kepada  para  investor  untuk  menginvestasikan  dana  di perusahaan.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  studi  Ramadhan  dan  Marindah  (2021); Laksono  (2021);  menyatakan  bahwa  EBITA  berpengaruh  pada financial  distress karena laba yang meningkat membuat kondisi finansial jadi lebih baik.
Pengaruh BVETL Secara Parsial Terhadap Financial Distress .
Berdasarkan  hasil  uji  t  variable  BVETL  memiliki  nilai  t  hitung  yaitu  -3.530 lebih  kecil  dari  nilai  t  tabel  yaitu  1.976  dengan  tingkat  signifikansinya  yaitu  0.001 <0.05, Maka dapat disimpulkan bahwa Hipotesis H5 diterima.
Hipotesis ini diterima karena nilai signifikansi dari variabel BVETL lebih kecil dari  0.05  yang  artinya  variabel  BVETL  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap financial  distress .  Sedangkan  untuk  koefisien  regresinya,  dari  hasil  analisis menunjukan bahwa koefisien regresi variabel WCTA ini memiliki nilai betta negatif yaitu  yaitu  -0.036  yang  artinya  variabel  BVETL  itu  searah  atau  mempengaruhi financial distress .
Dengan demikian perusahaan dengan kode TFCO, GDYR, SCCO, LPIN, ASII, GJTL, INDR, BRAM, VOKS, KBLM,  KBLI, JECC,  SMSM, SSTM, RICY, AUTO, dan PTSN  selama  6  tahun  berturut-turut  memiliki  nilai  BVETL  positif  yang  artinya perusahaan memiliiki nilai ekuitas yang tinggi maka dapat membayar hutag jangka panjang  dengan  ekuitas  atau  modalnya.  Rasio  yang  makin  besar  menunjukkan perushaaan  mampu  membayar  semua  hutangnya.dengan  baik.  Hal  ini  akan memberikan  sinyal  berupa  good  news  kepada  para  investor  berinvestasi  di perusahaan.  Hasil  ini  memperkuat  riset  oleh  Laksono  (2021);  Widyawati  (2021); Ramadhan dan Marindah (2021) menjelaskan bahwa BVETL mempengaruhi financial distress karena  perusahaan  mempunyai  nilai  ekuitas  yang  tinggi  sehingga  dapat mengelola modalnya dengan baik.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  rasio  WCTA, RETA, EBITA, dan BVETL terhadap financial distress pada perusahaan sektor aneka industri yang terdaftar di BEI periode 2016-2021. Berdasarkan hasil penelitian yang telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  WCTA,  RETA,  EBITA,  dan  BVETL berpengaruh  secara  simultan  terhadap financial  distress .  Secara  parsial  variabel WCTA  tidak  berpengaruh  terhadap financial distress.  Sedangkan  untuk  variabel RETA,  EBITA,  BVETL  secara  parsial  berpengaruh  terhadap financial  distress . Implikasi dari penelitian ini terhadap manajemen perusahaan sektor aneka industri yang  terdaftar  di  BEI  periode  2016-2021  menunjukan  bahwa  rasio  WCTA  pada perusahaan  masih  sangat  rendah  dan  sebaiknya  perusahaan  harus  meningkatkan pemanfaatan  utang  untuk  kegiatan  investasi  serta  operasional  agar  meningkatkan porsi modal kerjanya. Perusahaan juga sebaiknya mengurangi atau menghilangkan hutang yang jumlahnya sangat besar dan melebihi modal yang dimiliki perusahaan. Sedangkan untuk rasio RETA, EBITA, dan BVETL perlu mendapat perhatian lebih agar  tetap  stabil  karena  rasio-rasio  ini  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap financial  distress untuk  menghindari  kebangkrutan.  Untuk  penanam  modal,  hasil penelitian ini diharapkan bermanfaat sebagai landasan membuat keputusan dalam berinvestasi di Bursa Efek Indonesia.

## DAFTAR REFERENSI
Altman, E. I. (2016). Financial Distress Prediction in an International Context: A Review and Empirical  Analysis  of  Altman’s  Z -Score  Model. Journal  of  Internastional  Financial Management & Accounting , 1-41.
Anggraeni.  (2020).  Pengaruh  Profitabilitas,  Likuiditas  dan  Leverage  Terhadap  Financial Distress  (studi  pada  perusahaan  sektor  perdagangan,  jasa  dan  investasi  sub  sektor perdagangan eceran yang terdaftar di BEI periode 2013-2017). Universitas Esa Unggul .
Bertuah,  E.  (2019).  Bulls  and  Bears  and  Bankruptcy-  An  Early  Warning  of  Distress. The Journal of Social Sciences Research , 95-102.
Cindik. (2021). A revision of Altman Z-Score model and a comparative analysis of Turkish companies’ financial distress prediction. National Accounting Review , 237-255.
Faisal.  (2020).  Mendeteksi  Financial  Distress  dengan  Model  Altman  Z-Score. Jurnal  Ilmiah Akuntansi dan Humanika .
Ghozali.  (2018). Aplikasi Analisis  Multivariate  dengan  Program IBM  SPSS. Semarang  :  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Haryanto. (2018). Memprediksi Perusahaan yang Berpotensi Mengalami Masalah Keuangan dengan Model Altman Springate dan Zmijewski (Studi pada Perusahaan Ritel yang Terdaftar di BEI Periode Tahun 2012-2016. Diponegoro Journal Of Management , 1-11.
Hendri.  (2020).  Pengaruh  Leverage,  Cashflow  dan  Working  Capital  terhadap  Prediksi Kebangkrutan dengan Pertumbuhan Perusahaan Sebagai Variabel Moderating pada Perusahaan  Jasa  Transportasi  yang  Tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2013- 2016. Forum Ilmiah .
Karlingsih.  (2021).  Analisis  Financial  Distress  dengan  Model  Altman  Z-Score. Jurnal Akuntansi dan Keuangan .
Laksono. (2021). Analisis Kebangkrutan Perusahaan dengan Menggunakan Metode Altman Z-Score  (Studi  kasus  pada  perusahaan  pertambangan  batubara  periode  2016-2019). Universitas Esa Unggul .
Manika.  (2017).  Analisis  Financial  Distress  Perusahaan  Semen  di  BEI  Periode  2011-2015 (Studi Kasus pada PT. Indocement Prakarsa Tbk, PT. Holcim Indonesia Tbk, dan PT. Semen Indonesia Tbk). Jurnal Ilmu Manajemen dan Bisnis , 15-24.
Marindah, R. d. (2021). Financial Distress Analysis in an Indonesian Textile Company. KnE Social Sciences , 602-621.
Nugraha.  (2018).  Financial  Distress  pada  PT  Panasia  Indo  Resources  Tbk. Jurnal  Inspirasi Bisnis dan Manajemen .
Pratiwi.  (2021).  Prediksi  Kebangkrutan  Menggunakan  Metode  Altman  Z-Score  Modifikasi pada PT Inti (Persero). Indonesian Journal of Economics and Management , 628-633.
Purwaningsih,  E.  (2018).  The  Influence  of  Value  Added  Intellectual  Capital  to  Financial Performance  with  Ownership  Structure  as  Moderatin. International  Journal  of Academic Research in Accounting, Finance, and Management Sciences , 277-290.
Santoso.  (2019).  Analisis  Prediksi  Kebangkrutan  dengan  Metode  Altman  Z-Score  pada Perusahaan  Retail  Trade  yang  Terdaftar  di  BEI  tahun  2014-2017. Jurnal  Ilmiah  M- Progress , 149-162.
Seilvia. (2021). Pengaruh Current Ratio, Working Capital Turnover dan Debt to Asset Ratio terhadap  Financial  Distress  pada  Perusahaan  Manufaktur  Sektor  Otomotif  periode 2015-2019. Universitas Esa Unggul .
Septyanto, D. (2020). Effect of Current Ratio, Debt to Assets Ratio, and Return on Assets on Financial Distress in Indonesi Stock Exchange. 1-17.
Sitorus, R. R. (2022). The Effect of Financial Literacy and Financial Education on Women's Healthy  Financial  Behavior  through  Investment  Motivation. Jurnal  Keuangan  dan Perbankan 26 (2) , 288-300.
Spence, M. (1973). Job Market Signaling . The Quarterly Journal of Economics , 355-374.
Susanto,  N.  &.  (2019).  Analisis  Model  Altman  Untuk  Memprediksi  Kebangkrutan  Pada Perusahaan Makanan dan Minuman. Jurnal Multiparadigma Akuntansi , 564-571.
Wardhani.  (2021).  Prediksi  Kebangkrutan  Pada  PT  Trikomsel  Tbk  Dengan  Menggunakan Metode Altman Z-Score Modifikasi Periode 2012-2018. Indonesian Journal of Economics and Management , 444-453.
Widyawati. (2021). Pengaruh Kebangkrutan Terhadap Financial Distress Dengan Metode Z- Score Pada Perbankan di BEI. Jurnal Ilmu dan Riset Manajemen , 1-15.
Yulazri.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Restrukturisasi  Hutang  Terhadap  Return  Saham  Pada Perusahaan Go Publik di  Bursa Efek Jakarta yang Melakukan Restrukturisasi pada Tahun 2003.
Yulianto.  (2020).  Analisis  Financial  Distress  pada  Perusahaan  Pertambangan  Sub  Sektor Mineral  dan  Logam  tahun  2014-2018. Journal  Institut  Bisnis  dan  Informatika  Kosgoro 1957 .
Yunindra. (2018). Analisa Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan Industri  Sub  Sektor  Textile  dan  Garment  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Ekonomi Universitas Borobudhur .