## PENGARUH OPERATING CAPACITY, RASIO ARUS KAS OPERASI, DAN SALES GROWTH TERHADAP FINANCIAL DISTRESS (STUDI PADA PERUSAHAN SUB SEKTOR TRANSPORTASI YANG TERDAFTAR
DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2017-2021)
1 Tita Safitriawati, 2 Nita Astuti, 3 Parlindungan Dongoran, 4 Aniek Widiarti*, 5 Sifa Hartati Universitas Islam Syekh-Yusuf, Tangerang, Indonesia
Email: awidiarti@unis.ac.id
Abstrak Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  asosiatif  kasual  dengan  pendekatan kuantitatif. Teknik pengambilan sampel pada penelitian ini adalah purposive sampling, sehingga dapat diperoleh sampel sebanyak 100 sampel yang terdiri dari 20 perusahaan sub  sektor  transportasi  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2017-2021. Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  data  panel dengan menggunakan  software  statistik Eviews  12.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa secara parsial operating capacity dengan menggunakan rasio total asset turnover berpengaruh negatif dan signifikan terhadap financial distress yang dibuktikan dari hasil dengan nilai t hitung 3,41 < t tabel 1,66 dengan nilai probability sebesar 0,001 < 0,05. Variabel rasio arus kas operasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap financial distress yang dibuktikan  dengan  nilai  t  t hitung 2.84 >  nilai t tabel 1,66  dengan  nilai  probibality  sebesar 0.0058  <  0,05.  Kemudian  pada  variabel sales  growth  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap financial distress yang dibuktingan dari hasil nilai t hitung -1,64 < nilai t tabel 1,66 dan  probability  sebesar  0,1043  >  0,05.  Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  data  secara secara  silmutan  menunjukkan  bahwa  nilai  F hitung 3,44  >  nilai  F tabel 2,70  dengan  nilai probability 0,000032 < 0,05, maka dapat disimpukan bahwa operating capacity, rasio arus kas operasi dan sales growth secara bersama-sama memiliki pengaruh terhadap financial distress. Kata  Kunci: Operating  Capacity,  Rasio  Arus  Kas  Operasi,  Sales  Growth,  Financial Distress
Abstract The  research  method  used  is  quantitative  and  associative  in  nature.  The  sampling technique in this study was purposive sampling, so that a sample of 100 samples were obtained  consisting  of  20  transportation  sub-sector  companies  listed  on  the  Indonesia Stock Exchange for the 2017-2021 period. The data analysis technique used in this study is panel data regression using statistical software Eviews 12. The results of this study indicate  that  partially  operating  capacity  using  the  total  asset  turnover  ratio  has  a negative and significant effect on financial distress as evidenced by the results with the t count 3.41 < t table 1.66 with a probability value of 0.001 < 0.05. The operating cash flow ratio variable has a positive and significant effect on financial distress as evidenced by the t count 2.84 > t table 1.66 with a probability value 0.0058 < 0.05. Then the sales growth variable has no significant effect on financial distress as evidenced by the t count -1.64 < t table 1.66 and  a  probability 0.1043 >  0.05.  Based  on  the results  of  simultaneous  data  regression analysis, it shows that the F count is 3.44 > F table 2.70 with a probability value of 0.000032 < 0.05,  it  can  be  concluded  that  operating  capacity,  operating  cash  flow  ratio,  and  sales growth simultaneously they have an influence on financial distress. Keywords: Operating Capacity, Operating Cash Flow Ratio, Sales Growth and Financial Distress
1. Pendahuluan
Pandemi  global  pada  tahun  2020 menyebabkan perekonomian Indonesia mengalami  kontraksi  tumbuh  -2,07% dibandingkan dengan tahun sebelumnya 2019 sebesar 6,38% (Badan Pusat  Statistik,  2020).  Hal  tersebut menyebabkan perekonomian Indonesia pada  tahun  2020  mengalami  deflasi yang dikarenakan perkembangan ekonomi  di  Indonesia  mempunyai pegerakan yang kurang stabil. Badan pusat statistik (BPS) mencatat  terdapat  82,8%  sektor  usaha yang  paling  tertekan  oleh  dampak pandemi  covid-19  pada  tahun  2020 adalah  sektor  transportasi.  Sektor transportasi  menduduki  peringkat kedua yang terdampak pandemi covid- 19  setelah  sektor  akomodasi  dan makanan  &  minuman  (cnn  indonesia, 2020).
Sektor  transportasi  merupakan aspek yang sangat penting dalam proses pembangunan  nasional  dan  produsen dari  kebutuhan  masyarakat.  Sektor transportasi  sebagai  penunjang  dalam proses  ekonomi  seperti  produksi maupun penunjang aktivitas
masyarakat  serta  distribusi  komoditi skala  nasional  dan  ekspor.  Namun, semenjak  adanya  pandemi  covid-19 dapat  memberikan  dampak  secara langsung terhadap fasilitas transportasi serta  pertumbuhan  ekonomi  di  sektor transportasi.  Dampak  secara  langsung yang diakibatkan pandemi ini terhadap pertumbuhan  ekonomi  transportasi yaitu  kondisi  keuangan  mengalami penurunan  sepanjang  tahun  2020-2021.
Pertumbuhan  ekonomi  tersebut  dapat dilihat dari laporan keuangan.
Laporan  keuangan  adalah  laporan yang mencerminkan keadaan keuangan sebagai dampak dari kegiatan operasional  perusahaan  dalam  suatu periode  laporan  (Seto  et  al.,  2023). Menurut  penelitian  (Zafira,  2021) laporan keuangan merupakan kombinasi dari data keuangan perusahaan  yang  menggambarkan kemanjuan  perusahaan  dan  dibuat secara periodik. Terdapat 4 jenis laporan keuangan yaitu laporan posisi keuangan,laporan  laba  rugi,laporan ekuitas  pemegang  saham  dan  laporan arus kas. Perusahan yang mengalami penurunan  kinerja  yang  sangat  drastis yaitu PT Garuda Indonesia dan Entitas Anak. Perusahaan tersebut membukukan  rugi  bersih  pada  tahun 2020 sebesar US$ 2,33 miliar. PT AirAsia Indonesia dan Entitas Anak membukukan  rugi  bersih  pada  tahun 2020  sebesar Rp 345,53  miliar
(kontan.co.id,  2021).  Kerugian  yang dialami  oleh  perusahaan  sub  sektor transportasi  dapat  dilihat  dari  laporan arus kas operasi perusahaan.
Pada tahun 2021 terdapat beberapa perusahan  yang  terdaftar  di  sektor transportasi mendapatkan notasi khusus dari Bursa Efek Indonesia, yaitu PT Air Asia Indonesia Tbk (CMPP) dan PT  Express  Transindo  Utama  Tbk (TAXI) yang mendapatkan Notasi E dari BEI. Notasi E diberikan karena laporan keuangan  terakhir  perusahan  tercatat menujukkan  ekuitas  negatif.  Selain  itu, PT Garuda Indonesia (persero) Tbk juga
mendapatkan  empat  notasi  khusus sekaligus  yaitu  notasi  M,  E,  D  dan  X. Notasi  M  memiliki  arti  permohonan Penundaan  Kewajiban  Pembayaran
Utang  (PKPU),  sedangkan  notasi  D memiliki arti akuntan publik memberikan  opini  “Tidak  Menyatakan Pendapat” ( Disclaimer ) dan notasi X arti perusahaan  tercatat  memenuhi  kriteria efek bersifat ekuitas dalam pemantauan khusus.  Perusahan  yang  mendapatkan notasi khusus dari Bursa Efek Indonesia (BEI)  artinya  pada  perusahan  tersebut terdapat  indikasi  tidak  wajar  pada laporan perusahan tersebut (investor.id, 2021).
Dengan adanya fenomena tersebut, dapat  memberikan  ancaman  bagi perusahaan  transportasi.  Perusahaan yang  tidak  sanggup  bertahan  dalam persaingan  usaha  dapat  mengalami kerugian  hingga  kesulitan  keuangan ( financial  distress )  dan  tak  mampu melanjutkan usahanya sehingga terancam  bangkrut  (Septiani  &  Dana, 2019).  Perusahaan  dapat  dikategorikan mengalami financial  distress (kesulitan keuangan) apabila perusahaan tersebut memiliki  kinerja  keuangan  yang menunjukkan laba operasi negatif, laba bersih negatif, nilai buku ekuitas negatif serta  perusahaan  tersebut  melakukan merger (Pranita & Kristanti, 2020).
Financial distress merupakan kondisi  ketika  perusahaan  kehilangan kemampuan  untuk  mengelola  dan memperhatikan  konsistensi  keuangan serta  mengalami  hambatan  dalam menjalankan kegiatan operasional sehingga  mengalami  penurunan  atau distress pada kondisi finansial (Baghaskara & Retnani, 2023). Ada beberapa faktor yang mempengaruhi  terjadinya financial distress yaitu Operating  Capacity ,  Rasio Arus  Kas  Operasi  dan Sales  Growth. Operating capacity merupakan alat ukur untuk  memperkirakan  kompetensi perusahaan  dalam  mengelola  aset- asetnya secara efektif untuk meningkatkan  penjualan.  Proksi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah
Total  Asset  Turnover ,yaitu  dengan membandingkan  nilai  rata-rata  total penjualan  dengan  rata-rata  total  aset yang dimiliki oleh perusahaan.
Rasio arus kas operasi  merupakan rasio  yang  menunjukkan  kemampuan arus  kas  operasi  perusahaan  dalam melunasi kewajiban lancarnya. Jika arus kas operasi bernilai kecil, maka investor tidak  akan  memiliki  keyakinan  untuk berinvestasi  pada  perusahaan  tersebut, apabila hal ini berlangsung secara terus- menerus  dan  tidak  dapat  diatasi  maka akan mengakibatkan terjadinya kebangkrutan  ( financial  distress )  (Heni Yusita, 2022). Sales growth (pertumbuhan perusahaan)  merupakan  rasio  yang menggambarkan kemampuan perusahaan  mempertahankan  posisi ekonominya  di  tengah  pertumbuhan perekonomian  dan  sektor  usahanya. Perusahaan dengan pertumbuhan penjualan  ( sales  growth )  yang  bersifat positif  memberikan  tanda  bahwa kondisi  perusahaan  tersebut  baik sehingga  semakin  kecil  kemungkinan perusahaan mengalami financial distress , sedangkan  sebaliknya  pertumbuhan
penjualan  yang  bersifat  negatif  secara terus  menerus  dapat  mengindikasikan terjadinya  financial  distress  (Muslimin & Bahri, 2023).
Financial distress merupakan kondisi dimana perusahaan mengalami penurunan  atau  kerugian  secara  terus menerus sebelum terjadinya kebangkrutan  atau  likuidasi .  Financial distress juga  bisa  diartikan  sebagai situasi ketika perusahaan tidak memiliki  aset  yang  cukup  untuk melunasi kewajibannya, baik kewajiban jangka pendek maupun jangka
panjangnya  (Prastiwi  &  Muslih,  2020). Terdapat  2  faktor  terjadinya  yakni faktor  internal,  (seperti  kurangnya sumber  daya  manusia  yang  bagus,
produk, penepatan harga, teknologi dan distribusi) dan faktor eksternal perusahaan.  Proksi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode altman  z- score. Model  Altman  Z- Score adalah suatu alat yang digunakan untuk meramalkan  tingkat  kebangkrutan perusahaan  dengan  menghitung  nilai dari  beberapa  rasio  lalu  kemudian dimasukkan  dalam  suatu  persamaan diskriminan.  Rumus  altman  z- score sebagai berikut: Z” = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 Keterangan : Z” = bankruptcy index X1 = modal kerja/total aset X2 = laba ditahan/total aset X3  =  penghasilan  sebelum  bunga  dan pajak/total aset
X4 = nilai pasar ekuitas/nilai buku Operating capacity merupakan rasio yang menggambarkan efisiensi perusahaan dalam menggunakan
sumber daya yang dimiliki untuk dapat membiayai kegiatan operasional perusahaan (Ramadhani & Khairunnisa, 2019). Operating capacity dapat mengukur  seberapa  jauh  kemampuan semua  aset  untuk  menghasilkan penjualan  dalam  perusahaan  atau perputaran  total  asset  akan  terlihat (volume  penjualan). Operating  capacity diukur dengan total assets turnover ratio (TATO).
Total assets turnover ratio merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat efesiensi penggunaan keseluruhan  aktiva  perusahaan  dalam menghasilkan volume penjualan tertentu  (Rambe  et  al.,  2021).  Rumus TATO sebagai berikut: TATO) = penjualan/(total asset) Selanjutnya  rasio  arus  kas  operasi merupakan bagian dari laporan keuangan  yang  dapat  memberikan informasi  mengenai  penerimaan  dan pengeluaran  kas  dalam  suatu  periode dengan  membagi  menjadi  dua  bagian yaitu operasi pembiayaan dan investasi. Menurut  Hery  (2021),  rasio  arus  kas operasi    merupakan  rasio  yang menunjukkan  kemampuan  arus  kas operasi  perusahaan  dalam  melunasi kewajiban lancarnya.
Rasio arus kas operasi berperan dalam pemberian  informasi  yang  relevan mengenai arus kas keluar pada laporan keuangan  terdiri  dari kegiatan  operasi, jika  arus  kas  operasi  yang  dihasilkan oleh  perusahaan  mengalami  kenaikan maka  semakin  kecil  kemungkinan perusahaan mengalami financial distress atau sebaliknya apabila arus kas operasi perusahaan  mengalami  penurunan
secara  terus-menerus  tanpa  diatasi maka  kemungkinan  perusahaan  akan menggalami financial distress (Kanzha,D.D.,&  Muslih,  2020).  Rumus rasio arus kas operasi sebagai berikut:
AKO=(jumlah arus kas operasi)/(kewajiban lancar)
Selain itu, sales growth juga merupakan rasio yang digunakan sebagai alat ukur pertumbuhan  penjualan  dari  satu periode
berikutnya.
Pertumbuhan penjualan  (s ales  growth )  memegang peranan yang penting dalam menghasilkan keuntungan bagi perusahaan.  selain  itu,  pertumbuhan penjualan dapat menunjukkan keberhasilan  investasi  selama  satu periode  dan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  pertumbuhan  dimasa depan. Menurut penelitian (Wahyuni & Wahyudi, 2021) pertumbuhan penjualan  merupakan  indikator  yang dapat menunjukkan kemampuan perusahaan  untuk  mempertahankan posisi keuangannya perusahaan. Rumus pertumbuhan penjualan sebagai berikut: Sales Growth = (penjualan tahun ini - penjualan tahun sebelumnya)/ (penjualan tahun sebelumnya)
Berdasarkan  fenomena  tersebut, maka  peneliti  tertarik  untuk  meneliti tentang  pengaruh operating  capacity , rasio arus kas operasi, dan sales growth terhadap financial  distress. Adapun tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengkaji  dan  memperoleh  bukti empiris  terkait operating  capacity ,  rasio arus kas operasi, dan sales growth secara silmutan berpengaruh terhadap finansial distress serta  untuk  mengkaji  dan
memperoleh  bukti  empiris  terkait operating capacity , rasio arus kas operasi, dan sales  growth secara  silmutan berpengaruh  terhadap finansial  distress . Adapun kerangka pemikiran penelitian ini dapat dilihat pada gambar 21.

## Gambar 21 Kerangka Pemikiran

## 2. Metode Penelitian
Jenis penelitian ini adalah asosiatif kausal  dengan  pendekatan  kuantitatif. Penelitian  asosiatif  kausal  merupakan penelitian yang menjelaskan hubungan antara  dua  variabel  atau  lebih  yang bertujuan  untuk  mengetahui  ada  atau tidaknya  pengaruh  atau  hubungan antara  variabel  independen  (bebas) terhadap  variabel  dependen  (terikat) serta  mengidentifikasi  sejauh  mana pengaruh  variabel  bebas  terhadap variabel terikat (Sugiyono, 2019).
Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  seluruh  perusahaan  sub  sektor transportasi  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  periode  2017-2021  dan populasi tersebut berjumlah 36 perusahaan. Adapun teknik pengambilan  sampel  dalam  penelitian ini  adalah purposive  sampling, dimana diperoleh sampel sebanyak 100 sampel yang  terdiri  dari  20  perusahaan  sub
sektor  transportasi  yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia periode 2017-2021 . Pengambilan  sampel  dibatasi  dengan persyaratan sebagai berikut: 1)
Perusahaan sub sektor yang terdaftar di BEI  periode  2017-2021;  2)  Perusahaan sub  sektor  transportasi  yang  tidak terkena  delisting  dan  suspend  di  BEI periode  2017-2021;  dan  3)  Perusahaan sub sektor transportasi yang menerbitkan laporan keuangan tahunan yang  diaudit  dan  lengkap  selama periode  2017-2021. Alat  analisis  yang digunakan  adalah  regresi  data  panel dengan menggunakan software statistik Eviews 12.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisis  pertama  yang  dilakukan adalah analisis  statistik deskriptif yang dilakukan untuk memberikan
gambaran  atau  deskripsi  suatu  data dilihat  dari  nilai  mean  atau  rata-rata, standar  deviasi,  maximum  atau  nilai tertinggi pada data, dan minimum atau nilai  terrendah  pada  data  (Ghozali, 2019).  Gambaran  statistik  dari  masing- masing  variabel  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada tabel 12.
Dari  tabel  12  dapat  dideskripsikan bahwa:
a. Jumlah  data  (observations)  yang digunakan  dalam  penelitian  ini sebanyak 100 data.
b. Variabel Financial  Distress sebagai variabel dependen (Y) memiliki nilai minimum -2,749960, nilai maksimum sebesar  69,18107,  nilai  rata-rata (mean)  dari financial  distr ess  yaitu
6,100607  dan  nilai  median  sebesar
3,123931,  serta  nilai  standar  deviasi sebesar 10,27017. c. Variabel independen operating capacity (X1) yang dihitung menggunakan rasio total asset turnover
(TATO)  memiliki  nilai  minimum
0,028218,  nilai  maksimum  sebesar
1,360860,  nilai  rata-rata  (mean)  dari operating  capacity yaitu  0,400663  dan nilai  median  sebesar  0,332226  serta nilai standar deviasi sebesar 0,247172. d. Variabel  independen  Rasio  arus  kas operasi  (X2)  menunjukkan  nilai minimum 0,001105, nilai maksimum sebesar  4,060130,  nilai  rata-rata (mean)  dari    Rasio  arus  kas  operasi yaitu  0,076138  dan  nilai  median sebesar  0,060056  serta  nilai  standar deviasi sebesar 0,834993.
e. Variabel independen sales growth (X3) memiliki  nilai  minimum  -0,839542, nilai  maksimum  sebesar  1,636734, nilai rata-rata (mean) dari sales growth yaitu  0,113052  dan  nilai  median sebesar  0,059826  serta  nilai  standar deviasi sebesar 0,318798.
Tabel 12 Hasil Analisis Statistik Deskriptif
Sumber : Hasil Olah Data Eviews 12 (2023) Y TATO AKO SG
Mean 6.100607 0.400663 0.688538 0.076138 Median 3.123931 0.332226 0.465535 0.060056 Maximum 69.18107 1.360860 4.060130 1.636734 Minimum -2.749960 0.028218 0.001105 -0.839542 Std. Dev. 10.27017 0.247172 0.848072 0.318798 Skewness 4.784430 1.529611 2.383443 0.963553 Kurtosis 29.22014 5.292942 8.820703 9.094956 Jarque-Bera 3246.078 60.90178 235.8491 170.2593 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 610.0607 40.06634 68.85385 7.613816 Sum Sq. Dev. 10442.17 6.048328 71.20339 10.06160 Observations 100 100 100 100

## Pemilihan Model Regresi Data Panel
Tabel 13 Hasil Uji Chow
Sumber : Hasil Olahan Eviews 12 (2023) Untuk memilih model regresi data panel,  dilakukan  uji  Chow  dan diperoleh nilai probabilitas Cross-section F adalah 0,0031 < 0,05 dan Cross-section chi  square adalah  0,0003  <  0,05  seperti yang dapat dilihat pada tabel 13. Maka dapat  disimpulkan  bahwa  model yang terpilih  dalam  penelitian  ini  adalah Fixed  Effect  Model (FEM ) .  Namun, selanjutnya  masih  diperlukan  Uji Hausman.

## Hasil Uji Hausman
Adapun hasil uji Hausman dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14 Hasil Uji Hausman
Sumber : Hasil Olahan Eviews 12 (2023) Berdasarkan  hasil  perhitungan diatas  nilai  probabilitas  (Prob.) Cross- section random < 0,05 maka model yang terpilih adalah Fixed Effect Model (FEM ) . Jadi  kesimpulan  dari  pemilihan  model regresi  data  panel  pada  penelitian  ini yang terpilih dari hasil uji Chow dan uji Hausman yaitu Fixed Effect Model (FEM).

## Hasil Regresi Data Panel
Kemudian  ditemukan  hasil  regresi fixed effect model yang ditunjukkan pada tabel 15.
Tabel 15 Hasil Regresi Data Panel
Sumber : Hasil Olahan Eviews 12 (2023)
Berikut  adalah  persamaan  regresi data  panel  yang  digunakan  pada penelitian ini sebagai berikut:
Financial  Distressit =  13,58465  -  27.29116  TATOit  + 5.612286 AKOit - 5.544032 SGit + eit Keterangan: Yit : Financial Distress α : Konstata X1it: Operating Capacity X2it: Rasio Arus Kas Operasi X3it: Sales Growth b : Koefisien Regresi e : Error Term
t : Periode Waktu/ Tahun i : Data Cross-Section (Data Perusahaan) Dari  persamaan  regresi  data  panel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Konstanta Nilai  konstata  sebesar  13,58465 artinya  apabila operating  capacity (TATO),  rasio  arus  kas  operasi (AKO) dan sales growth (SG) bernilai 1  maka financial  distress dengan proksi altman Z- Score akan bernilai
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 10.362231 3 0.0157
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 08/02/23   Time: 15:32 Sample: 2017 2021 Periods included: 5
Cross-sections included: 20 Total panel (balanced) observations: 100 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 13.58465 3.312726 4.100745 0.0001 X1 -27.29116 8.008393 -3.407820 0.0010 X2 5.612286 1.979129 2.835735 0.0058 X3 -5.544032 3.372680 -1.643806 0.1043 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.495497     Mean dependent var 6.092239 Adjusted R-squared 0.351353     S.D. dependent var 10.27519 S.E. of regression 8.275494     Akaike info criterion 7.263109 Sum squared resid 5273.252     Schwarz criterion 7.862299 Log likelihood -340.1555     Hannan-Quinn criter. 7.505612 F-statistic 3.437520     Durbin-Watson stat 2.107740 Prob(F-statistic) 0.000032 Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 2.449568 (19,77) 0.0031 Cross-section Chi-square 47.277407 19 0.0003
13,58465  dengan  mengasumsikan variabel independen lain tetap.
b. Operating Capacity
Nilai koefisien regresi pada variabel operating  capacity sebesar  -27,29116 dengan arah negatif, artinya apabila variabel operating  capacity dengan proksi  TATO mengalami  kenaikan sebesar  satu  satuan  maka  akan menurunkan financial distress sebesar    -27,29116  dengan  asumsi variabel independen lain tetap. c. Rasio Arus Kas Operasi Nilai variabel AKO sebesar 5,612286  dengan  arah  positif, artinya  apabila  variabel  rasio  arus kas  operasi  mengalami  kenaikan sebesar  satu  satuan  maka  akan meningkatkan financial  distress sebesar 5,612286 dengan mengasumsi  variabel  independen lain tetap. d. Sales Growth Nilai variabel sales growth sebesar - 5,544032  dengan  arah  negatif, artinya apabila variabel sales growth mengalami  kenaikan  sebesar  satu satuan  maka  akan  menurunkan financial  distress sebesar  -5,544032 dengan mengasumsi variabel independen lain tetap. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Gambar 22 Hasil Uji Normalitas Sumber : olah data eviews 12, 2023
Nilai  Jarque-Bera  pada  hasil  uji normalitas adalah 3,239469 dengan nilai probability 0,197951 seperti dilihat pada gambar  22  karena  nilai  probability 0,197951  >  0,05  maka  dapat  dikatakan bahwa  model  pada  penelitian  ini berdistribusi normal.

## b. Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  bertujuan  untuk mengetahui  adakah  hubungan korelasi secara linier yang tinggi antara variabel independen  pada  model  regresi  data panel.
Tabel 16 Hasil Uji Multikolinieritas
Sumber : olah data eviews 12, 2023 Berdasarkan hasil uji multikolinearitas,  nilai  korelasi  pada tiap  variabel  independen  kurang  dari 0,90. Hal tersebut menunjukkan bahwa tidak  terdapat  multikolinearitas  antar variabel  independen  dalam  model regresi sehingga tidak ada korelasi yang tinggi satu sama lain.
c. Uji Autokolerasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk menguji  apakah  pada  model  regresi terdapat  korelasi  antar  kesalahan pengganggu  pada  periode  t  dengan kesalahan pada periode sebelumnya (t- 1).
0 4 8 12 16 20 -2 -1 0 1 2 Series: Standa rdized Res idua ls Sa mpl e 2017 2021 Obs erva ti ons  100 Mea n -1.67e-16 Medi a n -0.000745 Ma xi mum 2.401707 Mi ni mum -2.641673 Std. Dev. 0.897854 Skewnes s -0.171433 Kurtos i s 3.812352
Ja rque-Bera  3.239469
Proba bi l i ty 0.197951
X1 X2 X3 X1 1.000000 0.012028 0.245570 X2 0.012028 1.000000 0.028934 X3 0.245570 0.028934 1.000000

## JIPIS Volume 32, No. 2, Oktober 2023

## Tabel 17 Hasil Uji Autokolerasi
Sumber: olah data eviews 12, 2023 Berdasarkan  hasil  autokorelasi didapatkan nilai Durbin-Watson sebesar 2,107740. Selanjutnya menentukan  nilai  DU  dengan  jumlah sampel (n) = 100 dan jumlah variabel (k) = 4, sehingga didapatkan nilai 4 - DL = 4 - 1,5922 = 2,4078 dan 4 - DU = 4 – 1,7582
= 2,2418. Data tersebut dapat memenuhi syarat  asumsi  yaitu  dU  <  d  <  4-Du. Dapat disimpulkan bahwa data
penelitian  tersebut  terbebas  dari  gejala autokorelasi.

## d. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  digunakan untuk  mengetahui  ada  tidaknya penyimpangan  ketidaksamaan  varian sebagai syarat bahwa regresi yang baik yaitu tidak ada gejala heteroskedastisitas  dimana  hasil  yang dilakukan tidak memiliki keraguan atau ketidak akuratan. Tabel 18 Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber : Olah data Eviews 12, 2023 Berdasarkan hasil uji heterokedastisitas dapat diketahui bahwa  nilai  probability  pada  tiap
variabel  independen  >  0,05.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  asumsi  ini terpenuhi  yaitu  dapat  dikatakan  bebas dari masalah heterokedastisitas apabila nilai  prob  >  0,05  sehingga  dapat disimpulkan bahwa data tersebut tidak memiliki gejala heterokedastisitas.

## e. Uji Kelayakan Model
Uji  F  digunakan  untuk  mengetahui apakah variabel independen berpengaruh secara bersama-sama atau simutan  terhadap  variabel  dependen dengan  membandingkan  antara  nilai f hitung terhadap  f tabel dan  berdasarkan nilai probabilty. Hasil uji F dapat dilihat pada tabel 19.
Tabel 19 Hasil Uji F
Sumber : Olah data Eviews 12, 2023 Berdasarkan  hasil  pada  tabel  19, didapatkan  nilai  F-statistic  sebesar 3,437520.  Diketahui  nilai  F-tabel  yaitu 2,70.  Maka  nilai  F-statistic  3,437520  >
2,70  dan  nilai  probability  sebesar
0,000032 < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa  variabel  X1  ( Operating  capacity ), X2 (rasio arus kas operasi) dan X3 ( sales growth )  memiliki  pengaruh  terhadap variabel  dependen  ( financial  distress) secara bersama-sama atau silmutan. f. Uji Koefisiensi Determinan Hasil keofisiensi determinasi menjelaskan seberapa jauh kemampuan model  regresi  dalam  menerangkan variasi  variabel  bebas  mempengaruhi variabel  terikat.  Semakin  besar  hasil Adjusted R-squared maka akan semakin
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 08/02/23   Time: 15:32 Sample: 2017 2021 Periods included: 5 Cross-sections included: 20 Total panel (balanced) observations: 100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 13.58465 3.312726 4.100745 0.0001 X1 -27.29116 8.008393 -3.407820 0.0010 X2 5.612286 1.979129 2.835735 0.0058 X3 -5.544032 3.372680 -1.643806 0.1043 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.495497     Mean dependent var 6.092239 Adjusted R-squared 0.351353     S.D. dependent var 10.27519 S.E. of regression 8.275494     Akaike info criterion 7.263109 Sum squared resid 5273.252     Schwarz criterion 7.862299 Log likelihood -340.1555     Hannan-Quinn criter. 7.505612 F-statistic 3.437520     Durbin-Watson stat 2.107740 Prob(F-statistic) 0.000032 F-statistic 3,437520 Prob(F-statistic) 0,000032
besar hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen sehingga  semakin  tinggi  (mendekati satu) nilai koefisien determinasi (R2).

## Tabel 20 Hasil Uji Koefisiensi Determinan
Sumber :olah data Eviews 12, 2023 Berdasarkan  tabel  20,  diperoleh nilai  R-squared  sebesar  0,351353  atau 35,13%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa 35,13%  dari  variabel  dependen  yaitu financial  distress dipengaruh  dan  dapat dijelaskan oleh ketiga variabel independen  dalam  penelitian  ini  yaitu
Operating  capacity dengan  proksi total asset  turnover (TATO),  Rasio  arus  kas operasi  dan Sales  growth ,  sedangkan 64,87% lainnya dijelaskan oleh variabel lainnya  diluar  model  regresi  yaitu profitabilitas,leverage dan lainnya.
Uji Hipotesis a. Pengaruh Operating Capaci ty Secara  Parsial  Terhadap Financial
Distress .
Uji  parsial  (uji-t)  dilakukan  untuk menunjukkan  seberapa  jauh  pengaruh variabel  independen  terhadap  variabel dependen.  Berikut  adalah  hasil  uji  t pada tabel 21.
Tabel 21 Hasil Uji-t
Hipotesis  pertama  yang  diajukan pada  penelitian  ini  adalah  terdapat pengaruh operating  capacity terhadap financial  distress. Berdasarkan  hasil pengujian  hipotesis  (uji-t) operating capacity pada tabel 21, nilai t hitung sebesar -3,407820  dibandingkan  t tabel dengan signifikan  0,005  sebesar  1,6608,  dapat diketahui bahwa t hitung < t tabel serta nilai probability  sebesar  0,0010  <  0,05  maka dapat  disimpulkan  bahwa operating capacity berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap financial distress .
Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa  nilai  penjualan  yang  dimiliki oleh perusahaan lebih rendah dibandingkan  dengan  asset  yang dimilikinya, sehingga dapat menyebabkan laba turun dan mengalami financial  distress .  Hal  ini dikarenakan  perusahaan  tidak  dapat menghasilkan  volume  penjualan  yang cukup dengan investasi dalam aktivanya sehingga menunjukkan kriteria perusahaan yang tidak baik dan dapat mempengaruhi kondisi keuangan perusahaan  serta  dapat  memicu terjadinya financial distress.
Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh penelitian  yang  dilakukan  (Sudrajat  & Apriyanti,  2022),  (Wibowo  &  Susetyo, 2020)  dan  (Munzir  et  al.,  2022)  yang menyatakan  bahwa operating  capacity berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap financial distress. Hal ini tidak sejalan  dengan  penelitian  (Ramadhani &  Khairunnisa,  2019)  dan  (Arrum  &
Wahyono,  2021)  yang  menyatakan bahwa operating capacity tidak
berpengaruh terhadap financial distress.
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 08/02/23   Time: 15:32 Sample: 2017 2021
Periods included: 5 Cross-sections included: 20 Total panel (balanced) observations: 100 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 13.58465 3.312726 4.100745 0.0001 X1 -27.29116 8.008393 -3.407820 0.0010 X2 5.612286 1.979129 2.835735 0.0058 X3 -5.544032 3.372680 -1.643806 0.1043 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.495497     Mean dependent var 6.092239 Adjusted R-squared 0.351353     S.D. dependent var 10.27519 S.E. of regression 8.275494     Akaike info criterion 7.263109 Sum squared resid 5273.252     Schwarz criterion 7.862299 Log likelihood -340.1555     Hannan-Quinn criter. 7.505612 F-statistic 3.437520     Durbin-Watson stat 2.107740 Prob(F-statistic) 0.000032
Dependent Variable: Y
Method: Panel Least Squares Date: 08/02/23   Time: 15:32 Sample: 2017 2021 Periods included: 5 Cross-sections included: 20 Total panel (balanced) observations: 100
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 13.58465 3.312726 4.100745 0.0001 X1 -27.29116 8.008393 -3.407820 0.0010 X2 5.612286 1.979129 2.835735 0.0058 X3 -5.544032 3.372680 -1.643806 0.1043 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.495497     Mean dependent var 6.092239 Adjusted R-squared 0.351353     S.D. dependent var 10.27519 S.E. of regression 8.275494     Akaike info criterion 7.263109 Sum squared resid 5273.252     Schwarz criterion 7.862299 Log likelihood -340.1555     Hannan-Quinn criter. 7.505612 F-statistic 3.437520     Durbin-Watson stat 2.107740 Prob(F-statistic) 0.000032
b. Pengaruh  Rasio  Arus  Kas  Operasi Secara  Parsial  Terhadap Financial Distress . Hipotesis kedua yang diajukan pada penelitian ini adalah terdapat pengaruh rasio arus kas operasi terhadap financial distress. Berdasarkan  hasil  pengujian hipotesis (uji-t) pada tabel 21, nilai t hitung sebesar  2,835735  >  1,66088  (t tabel )  dan probability  sebesar  0,0058  <  0,05 menunjukkan  bahwa  rasio  arus  kas operasi  berpengaruh  dan  signifikan terhadap financial  distress sehingga hipotesis  yang  diajukan  hipotesis  dua diterima dan menolak hipotesis Ho. Hasil penelitian ini mengindentifikasikan  bahwa  semakin kecil  nilai  arus  kas  operasi  maka  akan mempengaruhi kondisi keuangan serta dapat  memicu  terjadinya financial distress ,  hal  ini  sesuai  dengan signal theory yang menyatakan bahwa perusahaan yang memiliki nilai arus kas operasi  mengalami  penurunan  secara terus-menerus  tanpa  diatasi  maka perusahaan  akan  mengalami financial distress . Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh penelitian (Rahayu et al., 2022),(Agustiana & Nariman, 2022) dan (Purwaningsih & Safitri, 2022) menyatakan  bahwa  rasio  arus  kas berpengaruh  positif  terhadap financial distress. Hal  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian  (Sudaryanti  &  Dinar,  2019) dan  (Fitri  &  Dillak,  2020)  yang menyatakan  bahwa  rasio  arus  kas operasi  tidak  berpengaruh  terhadap financial distress.
c. Pengaruh Sales  Growth Secara Parsial Terhadap Financial Distress Hipotesis ketiga yang diajukan pada penelitian ini adalah terdapat pengaruh sales  growth terhadap financial  distress . Berdasarkan  hasil  uji  t  yaitu  hasil pengujian  parsial  (uji-t),  nilai  t hitung sebesar  -1,643806  <  1,66088  dan probability  t hitung sebesar  0,1043  >  0,05 menunjukkan  bahwa sales  growth tidak berpengaruh  terhadap financial  distress . Maka hipotesis yang diajukan ditolak.
Dapat  disimpulkan  bahwa  tinggi atau  rendahnya  tingkat sales  growth tidak  mencerminkan  dapat  diikuti dengan peningkatan laba yang diperoleh  perusahaan.  Peningkatkan sales  growth bisa  diikuti  dengan  beban yang  tinggi  sehingga  laba  yang dihasilkan  tidak  berkontribusi  besar terhadap kondisi keuangan perusahaan. Hal  ini  dikarenakan  perusahaan mengalami penurunan penjualan sehingga  berakibat  pada  penurunan nilai laba. Selain itu, data penelitian ini juga  menunjukkan  nilai sales  growth pada perusahaan sub sektor transportasi  yang  terdaftar  di  BEI  dari tahun 2017-2021 mengalami perubahan yang  fluktuatif  yang  berakibat  pada kestabilan perusahaan.
Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh penelitian  yang  dilakukan  (Wulandari & Jaeni, 2021), (Fitri & Dillak, 2020), dan (Wibowo  &  Susetyo,  2020)  dan mengatakan  bahwa sales  growth tidak berpengaruh  terhadap financial  distress.
Hal  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian (Muslimin & Bahri, 2023) dan (setyowati &  Sari,  2019)  yang  menyatakan  bahwa
sales  growth berpengaruh  negatif terhadap financial distress.

## 4. Kesimpulan
a. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel operating capacity yang dihitung menggunakan rasio  total  asset turnover secara parsial berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap financial
distress.
b. Hasil analisis menunjukkan bahwa  variabel  rasio  arus  kas operasi secara parsial berpengaruh positif dan signifikan  terhadap financial distress. c. Hasil analisis menunjukkan
bahwa  variabel sales  growth secara  parsial  tidak  berpengaruh terhadap financial distres.
d. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel operating capacity ,  rasio  arus  kas  operasi
dan sales growth secara bersama-
sama berpengaruh terhadap financial distress.

## 5. Referensi
Agustiana,  C.,  &  Nariman,  A.  (2022).  analisis  rasio  keuangan  dan  corporate governance  dalam  memprediksi  financial  distress. Jurnal  Multiparadigma Akuntansi , 4 (2), 1245–1254.
Arrum, tama annisa, & Wahyono. (2021). pengaruh operating capacity,profitability,mekanisme,  corporate  governance  dan  firm  size  terhadap kondisi financial distress. Prosiding Seminar Nasional ITB AAS Indonesia , 4(1) . https://doi.org/2654-6590
Fitri,    melsa  aninda,  &  Dillak,    vaya  juliana.  (2020).  Pengaruh  arus  kas operasi,leverage, sales growth terhadap financial distress. Jurnal Riset Akuntansi Kontemporer , 12(2) (2597–6826), 60–64.
Hery. (2021). Analisis laporan keuangan (integrated and comprehensive edition) (A. Pramono (ed.)). PT Grasindo.
Kanzha,  D.D.,&  Muslih,  M.  (2020).  pengaruh  arus  kas  operasi,leverage  dan  firm growth terhadap financial distress. E-Proceeding Of Management , 7(2) , 1–8.
Munzir,  Praminta,    deftiara  felda,  &  Way,  A.  (2022).  pengaruh  struktur  financial indicator terhadap kondisi financial distress pada perusahaan food and beverage yang  terdaftar  di  BEI  periode  2018-2021. Financial  and  Accounting  Indonesia Redrsrch , 2 (1), 46–56.
Muslimin,  dimas wahyul, & Bahri, S. (2023). Pengaruh GCG,Ukuran Perusahaan Dan Sales Growth Terhadap Financial Distress. Riset Dan Jurnal Akuntansi , 7(1) , 293– 300. https://doi.org/https://doi.org/10.33395/owner.v7i1.1249
Prastiwi, K., & Muslih, M. (2020). pengaruh operating capacity,sales growth dan arus
kas operasi terhadap financial distress. E-Proceeding Of Management , 7(2) (3048– 3056).
Purwaningsih, E., & Safitri, I. (2022). pengaruh profitabilitas, likuiditas, leverage, rasio arus  kas  operasi  dan  ukuran  perusahaan  terhadap  financial  distress. Jurnal Akuntansi Dan Ekonomi , 7 (2). https://doi.org/10.2970/jae.v7i2.17707
Rahayu,  mia safitri, K.,  nur hidayah, Fadhilah, & Heliani. (2022). Pengaruh Operating Capacity,  Laba  dan  Arus  Kas  Terhadap  Financial  Distress  Pada  Sektor Transportasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2016-2020. Jurnal Akuntansi  Dan  Keuangan  West  Science , 1(2) ,  01–22.  https://wnj.westscience- press.com/index.php/jakws
Ramadhani,    annisa  livia,  &  Khairunnisa.  (2019).  pengaruh  operating  capacity,sales growth  dan  arus  kas  operasi  terhadap  financial  distress  (studi  empiris  pada perusahan sektor pertanian yang terdaftar di bursa efek indonesia periode 2013- 2017). JRKA , 5(1) , 75–82.
Rambe, I., Arif, M., & Tupti, Z. (2021). pengaruh current ratio,debt equity ratio dan total  asset  turnover  terhadap  return  on  asset  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. Jurnal Riset Akuntansi Dan Bisnis , 21(2) , 147–161. https://jurnal.umsu.ac.id/indx.php/akuntan
Seto,  A.  anggoro,  Yulianti,    maria  lusiana,  Nurchayati,  Kusumastuti,  R.,  Astuti,  N., Febriyanto,  hendra galuh, Sukma, P., Fitriana,  amalia indah, Parju, Satrio,  arif budi, Hanani, T., Hakim,  mohammad zulman, Juniati, E., & Fauzan, R. (2023). Analisis Laporan Keuangan. In R. Ristiyana (Ed.), analisis laporan keuangan (pp. 1–7). PT GLOBAL EKSEKUTIF TEKNOLOGI.
Setyowati,  W.,&  Sari,  N,r,   n.  (2019).  pengaruh  likuiditas,operating  capacity,ukuran perusahaan  dan  pertumbuhan  penjualan  terhadap  financial  distress. Jurnal Magisma , 7(2) , 135–146.
Sudaryanti,  D.,  &  Dinar,  A.  (2019).  analisis  prediksi  kondisi  kesulitan  keuangan dengan menggunakan rasio likuiditas,profitabilitas,financial leverage dan arus kas operasi. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia , 13 (2), 108. https://doi.org/10.32812/jibekq.v13i2.120
Sudrajat,   ayi  mohammad,  &  Apriyanti,  M.  (2022).  pengaruh  current  ratio  dan  total asset  turnover  terhadap  financial  distress  (pada  sektor  transportasi  dan  logistik yang terdaftar di BEI tahun 2017-2021). Jurakunman , 16 (1).
Wahyuni,  T.,  &  Wahyudi,  D.  (2021). Pengaruh  Profitabilitas  ,  Leverage  ,  Ukuran Perusahaan , Sales Growth , dan Kualitas Audit Terhadap Tax Avoidance . 14 (2), 394–403.
Wibowo, A., & Susetyo, A. (2020). analisis pengaruh profitabilitas,likuiditas,operating capacity dan sales growth terhadap financial distress pada perusahaan manufaktur
yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2015-2018. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Manajemen,Bisnis Dan Akuntansi , 2(6) .
Wulandari,    Endriana,  Winda,  &  Jaeni.  (2021).  faktor-faktor  yang  mempengaruhi financial distress. Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi , 21(2) , 734–742. https://doi.org/10.33087/ijubj.v21i2.1495
Zafira, A. (2021). PENGARUH PENGGUNAAN LABA DAN ARUS KAS TERHADAP
FINANCIAL DISTRESS (STUDI EMPIRIS PADA PERUSAHAAN
MANUFAKTUR  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK  INDONESIA  TAHUN 2015-2019).