Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2597-5234
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN TRANSFORTASI YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) TAHUN 2016-2022
Nani Ernawati 1 , Rama Syiraul Fikri 2
Manajemen Keuangan Universitas Islam Nusantara Nanikuswan@gmail.com 1
Ramasyifikri14@gmail.com 2

## ABSTRAK
Tujuan didirikanya sebuah entitas adalah untuk long live dan sustain, sememntara dalam perspektif manajemen keuangan adalah untuk memaksimalkan nilai perusahaan. Dengan kata lain tidak satu perusahaan yang menginginkan usahannya bangkrut, maka dari pada itu segala kemungkinan yang dapat menghambat akan tercapainya tujuan tersebut harus diminimalisir  sejak  dini  terkhusus  dalam  memprediksi  kemungkinan  terjadinya kebangkrutan  melalui  indikator financial  distress. Analisis financial  distress sangat penting dilakukan sebagai antisipasi bagi manajemen dalam memperbaiki kinerjanya agar kebangkrutan  dapat  dihindari  sedini  mungkin,    sehingga  menjadi  penting    bagi perusahaan  untuk  faktor  -  faktor  yang  dapat  mempengaruhinya.    Secara  konseptual analisis financial distress dapat diukur dengan kinerja keuangan diantaranya melalui rasio keuangan seperti Current Ratio , Total Assets Turnover , dan Debt to Assets Ratio .  Namun pada survei awal ditemukan empirical gap pada PT Adi Sarana Tbk serta adanya beberapa research  gap  tentang  variabel  terkait  terhadap financial  distress yang  menyebakna penelitian  ini  dilaksanan . Perbedaan  penelitian  ini  dengan  sebelumnya  terletak  pada jumlah periode penelitian yang lebih panjang yaitu 7 tahun sehingga diharapkan hasilnya lebih representatif. Dengan populasi 36 perusahaan, diperoleh sampel secara purposive sebanyak 10 perusahaan. Berdasarkan Robust Least Square Analysist dihasilkan bahwa secara  simultan  dan  parsial Current  Ratio , Total  Assets  Turnover ,  dan Debt  to  Assets Ratio berpengaruh  signifikan  terhadap financial  distress ,  sehingga  ketiga  variabel tersebut dapat digunakan untuk mengukur financial distress perusahaan transportasi yang terdaftar di BEI.
Kata Kunci: Likuiditas, Manajemen Aset, Leverage, Financial Distress

## PENDAHULUAN
Dalam  perspektif  manajemen keuangan,  tujuan  utama  perusahaan adalah  untuk  memaksimalkan  nilai perusahaan.  Dengan  memaksimalkan nilai perusahaan maka seluruh kepentingan stakeholder dapat terpenuhi khususnya  kesejahteraan  pemegang saham. Secara internal kinerja
perusahaan  merupakan  ujung  tombak kelangsungan  perusahaan  sekaligus penentu  dalam  kemaksimalkan    nilai perusahan.    Dari  uraian  tersebut  sangat jelas  bahwa  perusahaan  itu  didirikan
untuk long  life bukan  untuk  bangkrut. Meski demikian faktor eksternal seperti kondisi  ekonomi,  keadaan  politik,  dan bencana  alam,  maupun  faktor  internal yang  meliputi  kinerja  perusahaan, kebijakan perusahaan, dan budaya dapat menjadi  faktor  kebangkrutan,  dan terkadang  kebangkrutan  tidak  bisa dihindari.    (Irfani,  2020)  menyebutkan bahwa  kebangkrutan  bisa  di  sebeabkan oleh  faktor  eksternal  yang  meliputi kondisi  ekonomi,  keadaan  politik,  dan bencana  alam,  maupun  faktor  internal yang  meliputi  kinerja  perusahaan,
kebijakan  perusahaan,  dan  budaya perusahaan.  Faktor  eksternal  tersebut merupakan  resiko  sistematis  yang  sulit dikendalikan oleh perusahaan dan faktor internal  tergolong  kedalam  resiko  yang dapat  dikendalikan  oleh  perusahaan (Badan Pusat Statistik, 2021). Dari sisi internal resiko
kebangkrutan  dapat  dideteksi  lebih  dini melalui  analisis financial  distress. Ditegaskan  oleh  (Curry,  2020)  bahwa financial distress merupakan penurunan kondisi keuangan suatu perusahaan, jadi tidak semua perusahaan yang mengalami financial  distress akan  mengalami kebangkrutan,  tergantung  bagaimana pihak  manajemen  dalam  mengatasi  hal tersebut.    Jadi financial  distress tidak sama  dengan  kebangkrutan,  namun dapat  menjadi  bagian  dari  gejala  yang mengarah kepada kebangkrutan (Sukandani et al., 2021). Analisis financial  distress ini sangat diperlukan oleh setiap perusahaan karena  apabila  sebuah  perusahaan teranalisis berada pada kondisi keuangan yang  mengarah  kepada financial distress , maka manajemen dapat segera mengambil langkah-langkah untuk memperbaikinya  guna  menghindari kebangkrutan.
Bagi  pihak  internal  perusahaan, informasi  terkait  dengan  laporan keuangan  ataupun  prediksi financial distress akan membantu pihak manajemen dalam melakukan perbaikan-perbaikan dan mengantisipasi kemungkinan  terburuk  yang  mungkin saja dapat terjadi. Bagi  pihak  eksternal  analisis financial distress tersebut akan memberikan  gambaran  lebih  luas mengenai kondisi keuangan dan kemampuan perusahaan dalam mengelola  investasi  yang  ditanamkan, selanjutnya  hal  ini  akan  mempengaruhi persepsi investor dan keputusan investasi oleh calon investor.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menganalisis financial distress. Dalam  studi  ini  penulis  akan menggunakan  metode  analis Altman  Z- score untuk mengukur financial distress dengan  alasan  metode  ini  memiliki tingkat  akurasi  95%  (Fahma  & Setyaningsih, 2019).
Financial  distress dapat  dilihat dengan  berbagai  cara,  seperti  kinerja keuangan  yang  semakin  menurun, ketidakmampuan perusahaan membayar kewajiban, adanya penghentian pembayaran  deviden,  masalah  arus  kas yang  dihadapi  perusahaan,  kesulitan likuiditas, adanya pemberhentian tenaga kerja, dan kondisi-kondisi lainnya yang mengindikasikan financial distress yang dihadapi oleh perusahaan (Sutra & Mais, 2019).  Namun  dalam  penelitian  ini penulis  akan  menggunakan  kinerja keuangan  berdasarkan  beberapa  rasio keuangan  yaitu  Likuiditas  yang  akan diproksikan dengan Current Ratio (CR) , Manajemen Aset dengan proksi dengan Total  Assets  Turnover  (TATO) dan Leverage yang akan diproksikan dengan Debt to Assets Ratio (DAR).
Rasio    likuiditas    adalah    rasio yang    menggambarkan    kemampuan suatu  perusahaan    untuk    memenuhi kewajiban  jangka    pendek    (Kasmir, 2017).  Apabila  rasio  ini semakin besar menunjukan semakin  likuid perusahaan dalam membayar hutang lancar menggunakan    asset    lancar.    Rasio Likuiditas dalam penelitian ini diproksikan dengan Current Ratio (CR). Kaitan  variabel  tersebut  diperkuat penelitian  Rafatnia  et  al.,  (2020), Mappadang  et  al.,  (2019),  dan    Asfali, (2019)  yang  menegaskan  bahwa  bahwa CR  berpengaruh  terhadap financial distress. Berbeda  dengan  penelitian Liahmad, Rusnindita et al., (2021) yang menunjukan  CR  tidak  berpengaruh terhadap financial distress..
Rasio  selanjutnya  yang  dapat mempengaruhi financial distress adalah rasio manajemen aset.  Rasio manajemen aset  merupakan  rasio  yang  digunakan untuk  mengukur  efektivitas  perusahaan dalam  menggunakan  aktiva  yang dimilikinya  (Kasmir,  2017).  Jika perusahaan memiliki banyak aset, maka biaya  modalnya  terlalu  tinggi  dan labanya akan tertekan. Di lain pihak, jika asetnya  terlalu  rendah  penjualan  yang menguntungkan akan hilang (Brigham & Houston,  2018).  Rasio  manajemen  aset dalam penelitian ini diproksikan dengan total  asset  turnover  ratio (TATO). Berdasarkan  penelitian  Rim  et  al., (2018), Oktariyani, (2019),dan Komang et  al.,  (2017)  menunjukan Total  Assets Turnover (TATO) berpengaruh terhadap financial distress. Namun tidak selaras dengan  hasil  penelitian  Sulastri  & Zannati, (2018) yang menyatakan TATO tidak  berpengaruh  terhadap financial distress..
Rasio  terakhir  yang  dapat mempengaruhi financial distress adalah rasio leverage. Rasio  Leverage menggambarkan kemampuan perusahaan dalam membayar kewajiban jangka  panjangnya  atau  kewajiban- kewajibannya apabila perusahaan dilikuidasi (Arthur J et al., 2017).  Rasio ini menggambarkan bagaimana perusahaan  menggunakan  pendanaan melalui hutang, jika rasio hutang tinggi menjadikan perusahaan dianggap kurang baik  atau  tidak  mampu  mengelola  dan mempertahankan  modal  yang  berasal dari  modal  sendiri.    Ini  menjadikan sinyal  yang  kurang  bagus  untuk  para kreditur  dan  juga  investor  sehingga perusahaan berkemungkinan kehilangan kepercayaan  dari  keduanya.    Pada penelitian  ini leverage diproksi  oleh Debt to Assets Ratio (DAR) . Berdasarkan  penelitian  Simanjuntak  et al.,  (2017),  Rim  et  al.,  (2018),  Dewi  et al.,  (2022)  menunjukan  bahwa  DAR
berpengaruh terhadap financial distress. Namun berbeda dengan penelitian Dewi et  al.,  (2022)  yang  menunjukan  DAR tidak  berpengaruh  terhadap financial distress.
Reaserch  gap tersebut  tampak sesuai dengan fakta yang terjadi pada PT Adi Sarana Armada Tbk (ASSA) hal ini menjadi  fenomena  yang  menarik  di mana  perusahaan  tersebut  memiliki perolehan laba yang sangat fluktuatif dan cenderung  memiliki  pertumbuhan  yang negatif sebagai berikut :
Tabel  1  Perolehan  Laba  Perusahaan Transportasi  PT  Adi  Sarana  Armada  Tbk (ASSA) Tahun 2016-2022
Tahun Laba Tahun Berjalan (Jutaan Rp) Pertumbuhan Laba 2016 62.151 62% 2017 103.308 66% 2018 142.242 38% 2019 91.615 -36% 2020 63.986 -30% 2021 159.581 149% 2022 3.704 -98%

## Data diolah peneliti 2023
Data  di  atas  menunjukan  bahwa perusahaan PT Adi Sarana Armada Tbk (ASSA)  pada  tahun  2016  –  2018 mengalami  kenaikan  laba  sebesar  62% pada  tahun  2016,  naik  lagi  66%  pada tahun  2017  dan  naik  lagi  sebesar  38% pada  tahun  2018  dari  perolehan  laba tahun  sebelumnya.    Namun  pada  tahun 2019-2020 perusahaan mengalami penurunan  laba  setiap  tahunnya  yaitu pada  tahun  2019  perolehan  labanya menurun  sebesar  -36%  dan  pada  tahun 2020  turun  lagi  sebesar  -30%  dari perolehan  laba  tahun  sebelumnya. Setelah  mengalami  penurunan  yang cukup  signifikan  perusahaan  sempat mengalami  kenaikan  laba  pada  tahun 2021 yaitu menjadi 149% dari perolehan laba  tahun  sebelumnya,  namun  pada tahun 2022 perusahaan kembali mengalami penurunan laba yang sangat signifikan  yaitu  sebesar  -98%  dari perolehan  laba  tahun  sebelumnya. Apabila  Kondisi  tersebut  dibiarkan
mungkin  akan  berakibat  terjadinya financial ditess.
Apabila  dikaitkan  dengan  rasio yang  akan  digunakan  maka  dapat diperoleh  gambaran  awal  mengenai kinerja keuangan dan nilai Zscore pada perusahaan PT Adi Sarana Armada Tbk (ASSA) sebagai berikut :
Tabel 2 Kondisi Kinerja Keuangan dan niilai Z Score PT Adi Sarana Armada (ASSA )
TAHUN CR TATO DAR NILAI Z SCORE 2016 0,49 0,52 0,70 0,60 2017 0,43 0,51 0,70 0,40 2018 0,47 0,46 0,72 0,33 2019 0,53 0,48 0,72 0,41 2020 0,44 0,59 0,72 0,16 2021 0,90 0,84 0,71 -0,57 2022 0,87 0,81 0,66 -0,98 Data diolah peneliti 2023 Ket :  Nilai Z  Score merupakan  proksi financial distress
Nilai cut off  Z = 1.1
Berdasarkan data pada tabel 2 di atas perusahaan sedang mengalami financial distress karena nilai Zscorenya berada di bawah  1,1.  Selain  itu  terdapat  ketidak konsistenan  menyangkut  hubungan current ratio dengan financial distress di mana  kenaikan current  ratio tidak  di ikuti  dengan  kenaikan  nilai Zscore . Namun  meskipun  hubungan  kedua variabel  tersebut  tidak  konsisten,  dapat ditarik  gambaran  bahwa  perubahan Current  Ratio (CR)  memberi  pengaruh terhadap financial  distress meskipun belum terukur.
Ketidakkonsistenan tersebut juga terjadi  pada  variabel Total  Assets
Turnover (TATO) pada tahun 2020 dan 2021  di  mana  ketika  TATOnya mengalami  kenaikan  nilai Zscorenya menurun,  seharusnya  semakin  tinggi angka Total  Assets  Turnover (TATO) maka semakin tinggi pula nilai Z Score nya  dan  semakin  kecil  angka Total Assets Turnover (TATO) maka semakin kecil juga nilai Z Score nya. Di samping itu sepanjang periode tersebut PT ASSA
memiliki nilai TATO yang rendah yang mengindikasikan  perusahaan  belum memaksimalkan  penggunaan  asetnya untuk  memperoleh  pendapatan  bagi perusahaan.
Apabila melihat variabilitas Debt to  Assets  Ratio (DAR)  dengan  nilai Zscore maka pada tahun 2021 dan 2022 penurunan DAR diikuti dengan penurunan Zscore. Hal ini menunjukan ketidakkonsistenan  hubungan  antara angka Debt  to  Assets  Ratio  (DAR)
dengan  nilai Z  Score yang  seharusnya berhubungan negative PT  ASSA mempunyai  nilai Debt  to  Assets  Ratio (DAR) yang  baik  karena  DAR  berada pada  posisi  normal.    Menurut  Abidin nilai Debt  to  Assets  Ratio  (DAR) yang baik  yaitu  jika  rasio  DAR  kurang  dari 0,5,  apabila  rasio  DAR  lebih  dari  0,5, maka  sebagian  besar  aset  perusahaan adalah hasil pembiayaan dari hutang dan nilai  normal  DAR  yaitu  antara  0,6-0,7 (Abidin,  2022).    Namun  meskipun hubungan  kedua  variabel  tersebut  tidak konsisten, masih dapat ditarik gambaran bahwa perubahan DAR dapat mempengaruhi financial distress dengan arah yang tidak tentu dan belum terukur
Berdasarkan  studi  awal  tersebut dirasa  perlu  untuk  memverifikasi kembali faktor-faktor yang mempengaruhi financial distress dengan menggunakan  sampel  yang  lebih refresentatif pada perusahaan Transportasi yang terdaftar di BEI. Pemilihan sektor tersebut didasari  alasan  bahwa  sektor  ini merupakan  penopang  pertumbuhan ekonomi  di  Indoniesia,  karena  untuk mempermudah mobilitas dan konektivitas  keberlangsungan  ekonomi di  Indonesia.    Di  samping  itu  hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kesimpulan yang lebih baik mengingat  periode  penelitiannya  lebih panjang  dibanding  penelitian  terdahulu yaitu selama tujuh  ( 7 ) tahun.  Selain itu
variabel  independen  yang  digunakan berbeda  yaitu  hanya  menggunakan
Likuiditas  (CR),  Manajemen  Aset (TATO), dan Leverage (DAR).
Perbedaan lainnya terletak pada sampel dan periode tahun penelitian yang diteliti yaitu  sektor  transportasi  yang  terdaptar di BEI dan periode penelitiannya selama tujuh  ( 7 ) tahun yaitu 2016-2022.
Berdasarkan  alasan  tersebut, maka penulis tertarik untuk meneliti dan menggali  lebih  jauh  tentang  prediksi financial  distress pada  perusahaan transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2016 – 2022 dengan  judul “  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Financial  Distress Pada  Perusahaan  Transportasi  Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI) Tahun 2016-2022”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan metode  penelitian  deskriptif  kuantitatif.
Adapun data yang digunakan menggunakan data sekunder berupa data dokumenter seperti artikel, jurnal, buku serta  data  laporan  tahunan  ( annual report) perusahaan  transportasi  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2022  yang  diperoleh  melalui website www.idx.co.id.
Populasi dan Sampel Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  Perusahaan  Sektor  Transportasi yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia Periode 2016-2022 sebanyak 36 emiten. Periode penelitian diambil selama tujuh (7) tahun dengan tujuan kesimpulannya menjadi lebih representatif.
Sampel  dalam  penelitian  ini diambil dengan menggunakan purposive sampling agar  sesuai  dengan  kriteria yang ditetapkan, yaitu :
1. Perusahaan transportasi yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia pada tahun 2016 - 2022.
2. Memberikan  laporan  keuangan
secara  tahunan kepada Bursa Efek Indoneisa  dan  dipublikasikan  di website  resmi  BEI  atau  website perusahaan.
3. Perusahaan  yang  menggunakan satuan mata uang rupiah.
Berdasarkan  kriteria  tersebut diperoleh  sampel  sebanyak  10 perusahaan sebagai berikut.

## Tabel 3 Daftar Sampel Penelitian
No Kode Nama Perusahaan 1 ASSA Adi Sarana Armada Tbk 2 BIRD Blue Bird Tbk 3 NELY Pelayaran Nelly Dwi Putri Tbk. 4 IMJS Indomobil Multi Jasa 5 LRNA Eka Sari Lorena Transport Tbk 6 SAFE Steady Safe Tbk 7 SDMU Sidomulyo Selaras Tbk.. 8 TAXI Express Transindo Utama Tbk. 9 TMAS Temas Tbk. 10  WEHA  WEHA Transportasi Indonesia Tbk
Sumber  data  perusahaan  Transportasi  di  BEI (https://www.idx.co.id)

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  penelitian ini  menggunakan  analisis  deskriptif verifikatif.

## Analisis Deskriptif
Analisis  ini  bertujuan  untuk memberikan  gambaran  suatu  data  yang ditinjau  dari  nilai  rata-rata  ( mean) , standar  deviasi,  maksimum,  minimum, varian , sum, range kurtosis dan skewnes (kemencengan  distribusi)  (Sugiyono, 2018).

## Analisis Verifikatif
Analisis  verifikatif  bertujuan untuk  menguji  teori  dan  mencoba menghasilkan  metode  ilmiah  yakni status hipotesis yang berupa kesimpulan, apakah  suatu  hipotesis  diterima  atau  di tolak  (Sugiyono,  2018),  dengan  urutan analisis sebagai berikut :
1. Estimasi  Model  Regresi  Data Panel
Estimasi  model  regresi  data  panel terdiri  dari  3  macam  yaitu  sebagai berikut (Basuki & Prawoto, 2017) :
Common Effect Model (CEM) Model  CEM mengasumsikan bahwa perilaku  data  perusahaan  sama (konstan)  dalam  berbagai  kurun  waktu dan  menggunakan  pendekatan Ordinary Least  Square (OLS)  atau  teknik  kuadrat terkecil  untuk  mengestimasi  model  data panel.
Fixed Effect Model (FEM)
Model  FEM  atau  disebut  juga dengan  teknik Least  Square  Dummy Variable (LSDV).  Dalam mengestimasi data panel menggunakan tehnik variable dummy dan slope konstan  untuk menangkap  perbedaan  intersep  antar perusahaan.
Random Effect Model (REM) Model  REM  atau  disebut  juga Error  Component  Model  (ECM) atau teknik Generalized Least Square (GLS) dalam  mengestimasi  data  panelnya dengan  menggunakan  error  terms  pada intersep masing-masing perusahaan.

## 2. Pemilihan  Model  Regresi  Data Panel
Ada beberapa pemilihan metode pengujian  data  panel  yaitu  sebagai berikut (Basuki & Prawoto, 2017) : Uji Chow
Uji  Chow  merupakan  pengujian untuk  menentukan  model Fixed  Effect atau Common  Effect yang  paling  tepat digunakan  dalam  mengestimasi  data panel.  Maka hipotesa tersebut adalah :
H0  : CEM lebih baik H1  : FEM lebih baik
Kriteria keputusan Chow-Test :
a. Jika nilai Cross-section F > 0,05 H0 (CEM ) diterima
b. Jika  nilai Cross-section  F  <  0,05
FEM diterima Uji Hausman Tahap  berikutnya  pengujian statistik  untuk  memilih  apakah  model fixed  effect atau random  effect yang paling  tepat  digunakan.  Maka  hipotesa tersebut adalah :
H0  : REM lebih baik H1  : FEM lebih baik
Kriteria  keputusan Hausman  Test : a.  Jika  nilai probability  cross-section random ˃ 0,05 REM.
b.  Jika  nilai probability  cross-section random < 0,05 FEM.
Uji Lagrange Multiplier Tahap terakhir pengujian statistik untuk mengetahui apakah model random effect lebih  baik  dari  pada  metode commont effect .  Maka hipotesa tersebut adalah :
H0  : CEM lebih baik H1  : REM lebih baik Kriteria  keputusan Lagrange  Multiplier Test : a. Jika  nilai probability  cross-section random ˃ 0,05 CEM.
b. Jika  nilai probability  cross-section random < 0,05 REM.
Untuk  mengantisipasi  apabila  data variabel  tidak  normal  atau  terdapat outlier maka  penulis  memutuskan  akan menjaga  datanya  supaya  tetap  utuh. Untuk  itu  penulis  akan  menggunakan regresi robust least square karena regresi ini  tidak  terlalu  sensitif  terhadap masalah-masalah  yang  menjadi  syarat dalam uji asumsi klasik.
Analisis Regresi Robust Least Square Regresi robust adalah sebuah metode regresi yang diperkenalkan oleh Andrews  pada  tahun  1972,  model digunakan apabila terjadi distribusi data dari  residual  tidak  normal  atau  adanya beberapa outlier yang berpengaruh pada model  (Wijayanti,  2015).  Dalam  situs resmi  eviews,  mengemukakan  bahwa regresi robust merupakan metode regresi yang dirancang untuk memperkuat data observasi sehingga tidak rentan terhadap data  pencilan.  Estimasi  yang  dapat digunakan  dalam  regresi robust terbagi menjadi  tiga,  yaitu  sebagai  berikut (Eviews, 2018):
1. Metode Estimasi-M ( Maximum likelihood  type )  dikenalkan  oleh
Huber  pada  tahun  1973.  Estimasi-M adalah  metode  estimasi  yang  miliki karakteristik nilai residual tinggi pada model  regresi  dalam  mendeteksi outlier .
2. Metode  Estimasi-S  ( Scale )  pertama kali  dikembangkan  oleh  Rousseeuw dan Yohai pada tahun 1984. Estimasi- S merupakan metode estimasi dengan karakteristik nilai residual yang lebih rendah,  namun  efisiensinya  lebih kecil dari Estimasi-M dalam mendeteksi outlier .
3. Metode  estimasi-MM  ( Method  of moment ) dikenalkan oleh Yohai pada tahun 1987. Estimasi-MM merupakan gabungan  dari  metode  Estimasi-M dan Estimasi-S yang menggambarkan karakteristik gabungan kedua metode tersebut.
Adapun  tolak  ukur  yang  dapat digunakan  untuk  mengestimasi  model regresi robust terbaik  adalah  memilih estimasi  dengan  nilai Standard  Error (SE) terkecil dan atau nilai Adjusted R² terbesar (Cahyandari & Hisani, 2012).
3. Uji Asumsi Klasik Pada  uji  asumsi  klasik  regresi data panel disesuaikan dengan
estimasi  model  regresi  yang  terpilih dengan  pendekatan  yang  digunakan sebagai berikut:
Tabel 4 Uji Prasyarat Uji prasyarat OLS (CEM dan FEM) GLS (REM) Normalitas Tidak Ya Heteroskedastisitas Ya Tidak Multikolinearitas Ya Ya Autokorelasi Tidak Tidak Sumber (Basuki & Prawoto, 2017) Uji Normalitas
Uji  normalitas  digunakan  untuk mengkaji  kenormalan  variabel  yang diteliti apakah data tersebut  berdistribusi normal atau tidak.
a. Jika  probabilitas  >  0,05  maka distribusi  dari  model  regresi  dapat dikatakan normal.
b. Jika  probabilitas  <  0,05  maka distribusi  dari  model  regresi  dapat dikatakan tidak normal.

## Uji Multikolinearitas
Untuk mengetahui korelasi antar variabel bebas.
a. Jika  nilai  probabilitas  ˃  0,8  maka data terjadi multikolinearitas.
b. Jika  nilai  probailitas  <  0,8  maka data tidak terjadi multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji ini digunakan untuk mengetahui  apakah  variansi  error bersifat tetap konstan (homoskedastisitas)  atau  berubah-ubah (heteroskedastisitas). a. Jika  nilai  signifikansi  >  0,05  maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
b. Jika  nilai  signifikansi  <  0,05  maka terjadi heteroskedastisitas.
4. Rancangan Pengujian Hipotesis Dalam pengujian hipotesis menggunakan  tiga  (3)  tahapan  yaitu uji  signifikansi  simultan,  uji  koefisien determinasi  dan  uji  signifikansi  parsial dengan  hipotesis  sebagai  berikut: H0  :  Variabel  independen  tidak berpengaruh terhadap dependen. Ha  :  Variabel  independen  berpengaruh terhadap variabel dependen. Uji Signifikansi Parsial (T)
Uji-T  merupakan  uji  yang digunakan untuk menguji secara parsial pengaruh masing-masing variabel independen  yang  digunakan  dalam penelitian  terhadap  variabel  dependen
(Ghozali, 2018) dengan hipotesis : H0  :  CR,  TATO  dan  DAR  masing- masing secara parsial tidak  berpengaruh terhadap Financial distress.
H1,  H2,  H3  :  CR,  TATO  dan  DAR masing-masing  berpengaruh  terhadap Financial distress.
Berdasarkan hipotesis yang telah dirumuskan, maka kriteria
pengujian parsial adalah sebagai berikut: a. Jika nilai sig < 0,05 maka H0 diterima b. Jika nilai sig > 0,05 maka H1, H2, H3
diterima.
Uji Koefisien Determinasi (R²) Menurut Sugiyono, untuk mengetahui seberapa akurat kemampuan  variabel  bebas  dapat menjelaskan  variabel  terikat  dapat menggunakan  koefisien  determinasi (R²).  Besarnya nilai R berkisar antara 0-
1,  semakin  mendekati  angka  1  nilai  R tersebut  maka  semakin  besar  pula variabel bebas (X) mampu
menjelaskan  variabel  terikat  (Y). (Sugiyono, 2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  ialah  sebuah mekanisme guna menangkap representasi pada sebuah data penelitian.
Dalam  hal  ini  nilai  rata-rata,  standar deviasi,  nilai  maksimum  serta  nilai minimum  merupakan  gambaran  yang akan  ditampilkan  melalui  Eviews  12 yaitu sebagai berikut :

## Tabel 5 Statistik Deskriptif
ZS CR TATO DAR Mean 2.107571   1.000286   0.547571   9.433857 Median 0.900000   0.560000   0.440000   0.850000 Maximum 19.79000   7.680000   2.570000   68.44000 Minimum -47.87000   0.050000   0.000000  -0.620000 Std. Dev. 12.18611   1.300230   0.489449   19.27718 Skewness 0.275792   3.729087   2.019717   2.103457 Kurtosis 11.85563   18.34660   7.533270   6.003508 Jarque-Bera 229.6188   849.1654   107.5304   77.93095 Probability 0.000000   0.000000   0.000000   0.000000 Sum 147.5300   70.02000   38.33000   660.3700 Sum Sq. Dev.   10246.58   116.6512   16.52969   25641.05 Observations 70 70 70 70 Sumber: Data diolah dengan Eviews 12,2023 Berdasarkan  tabel  5  diperoleh hasil  analisis  statistik  deskriptif  yang menggambarkan besaran nilai maksimum,  minimum,  rata-rata,  dan standar  deviasi  pada  variabel  yang
diteliti yaitu sektor Transportasi dengan rincian sebagai berikut:
1. Likuiditas
Nilai  maximum  variabel  likuiditas dengan  proksi current  ratio (CR) dimiliki oleh PT TAXI pada tahun 2022 sebesar 7.680000 , dan nilai minimumnya sebesar 0.050000 milik  PT  SAFE  pada tahun 2016 .  Adapun rata-rata ( Mean ) CR sebesar 1.000286 lebih  kecil  dari  nilai standar deviasinya sebesar 1.834359 .
2. Manajemen Aset
Variabel  manajemen  asset  melalui proksi Total  Assets  Turnover (TATO) memiliki  nilai  maximum  sebesar
2.770000 yang terdapat pada PT NELY di tahun 2021 , nilai minimum sebesar 0.000000 yang  dimiliki  oleh perusahaan  PT  SAFE  pada  tahun 2017 , dengan  nilai  rata-rata  (Mean)  sebesar 0.599143 lebih  besar  dari  nilai  standar deviasinya yaitu 0.596688 .
3. Leverage
Nilai  maximum  untuk  variabel leverage adalah  sebesar 4.430000 yang dimiliki oleh PT SAFE pada tahun 2016, nilai  minimum  sebesar 0.110000 yang terdapat  pada  PT  NELY  pada  tahun 2022 , dan nilai rata-rata (Mean) sebesar 0.702143 yang  lebih  kecil  dari  nilai standar deviasinya sebesar 0.669120.
4. Financial Distress
Nilai  minimum  untuk financial distress sebesar -47.87000 dimiliki  PT SAFE  pada  tahun  2016  dan  nilai maksimum  sebesar 19,79000 yang terdapat  pada  PT  NELY  pada  tahun 2017 .  Variabel  ini  memiliki  Nilai  rata- rata ( mean ) yang lebih kecil dari standar deviasinya (2,107571  <  12,18611) , sehingga  dapat  dikatakan  data  tersebut memiliki  nilai  yang  bervariasi  atau heterogen.
Pemilihan  Estimasi  Model  Regresi Data Panel Uji Chow
Berdasarkan  hasil  Uji  Chow diperoleh output sebagai berikut :
Tabel 6 Output Uji Chow-Test Tabel  6  menunjukan  nilai probability  cross-section F  lebih  kecil dari 0,05 yaitu 0.0000, maka H0 ditolak dan H1 diterima atau Fixed Effect Model (FEM)  merupakan  model  regresi terpilih. Uji berikutnya adalah Hausman Test yaitu  pengujian  statistik  untuk memilih apakah model fixed effect atau random  effect yang  paling  tepat digunakan.
Uji Hausman Berdasarkan  hasil  Uji Hausman test diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 7 Output Hausman-Test
Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f.  Prob. Cross-section random  25.611277 3 0.0000
Sumber : Data diolah menggunakan Eviews 12 , 2023 Tabel  7  menunjukan    nilai probability cross-section lebih kecil dari 0,05 yaitu 0.0000 maka H0 ditolak dan H1 terima,  artinya  model  yang  terbaik adalah Fixed Effect Model (FEM). Untuk memastikan kembali bahwa FEM adalah model  terbaik  maka  dilakukan  Uji lagrange multiplier sebagai berikut :
Uji Lagrange Multiplier Tabel 8 Output LM-Test
Test Hypothesis Cross-section  Time Both Breusch-Pagan  6.888785 0.058812   6.947597 (0.0087) (0.8084)  (0.0084)
Sumber : Data diolah menggunakan Eviews 12 , 2023 Dari  tabel 8 di  atas,  nilai probability cross-section Breusch Pagan lebih  kecil  dari 0,05 yaitu 0.0000 maka H0 ditolak dan H1 terima, artinya model yang  terpilih  pada LM-Test adalah adalah Random Effect Model (REM).
Berdasarkan Chow-Test , LM-Test dan  Hausman-Test disimpulkan  model terpilih  adalah Fixed  Effect  Model
(FEM),  karena  model  tersebut  terpilih sebanyak dua kali.
3. Uji Asumsi Klasik
Pengujian  asusmsi  klasik  untuk Fixed  Effect  Model (FEM)  meliputi  uji multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas sebagai berikut :
Uji Multikolinearitas
Tabel 9 Output Uji Multikolinearitas CR TATO DAR CR 1.000000 0.529737 -0.400755 TATO   0.529737 1.000000 -0.281207 DAR -0.400755 -0.281207 1.000000 Sumber : Data diolah menggunakan Eviews 12 , 2023. Table  9  menunjukan  nilai  dari hubungan  variabel independen satu  ke variabel independen lainnya  lebih  kecil dari  0,8  atau  tidak  berhubungan  antara satu  variabel  independen  dengan variabel independen lainnya,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  data  dalam penelitian  ini  tidak  memiliki  masalah multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Tabel 10 Output Uji heteroskedastisitas
Sumber : Data diolah menggunakan Eviews 12 , 2023. Tabel 10 menunjukan nilai Prob (F- statistic )  lebih  kecil  dari 0,05 (0.000002  <  0,05) artinya  pada  data tersebut terjadi masalah heteroskedastisitas. Terdapat  beberapa  cara  untuk mengatasi  masalah  heteroskedastisitas diantaranya adalah dengan mengeliminasi  beberapa  outlier.    Cara lainnya adalah dengan mengganti model karena  ada  kemungkinan  model  OLS kurang  cocok  untuk  data  penelitian  ini. Dengan  alasan  agar  seluruh  data  dapat diolah  secara  utuh  pada  penelitian  ini
maka  penulis  memutuskan  untuk menggunakan  metode  regresi robust ( Robust Least Square ). Analisis Regresi Robust Least Square Dalam  mengestimasi  model regresi robust penulis  menggunakan indikator  nilai standard  error terkecil yaitu sebagai berikut :
Tabel 11 Perbandingan Nilai Standard Error dari Setiap Estimasi Regresi Robust
Metode Robust Variabel Nilai Standard Error of Regression Estimasi- M C 4,599931 0.652869 CR 1,356583 TATO 3,003081 DAR -10,73361 Estimasi- S C 1,841803 0.232985 CR 1,849856 TATO 1,530712 DAR -4,615092 Estimasi- MM C 1,803424 0.456872 CR 1,600921 TATO 3,121816 DAR -5,675224 Sumber: Data diolah menggunakan Eviews 12 , 2023.
Dari  tabel  11  diatas  dapat disimpulkan bahwa nilai standard error terkecil terdapat pada metode Estimasi S yaitu  sebesar  0.232985,  sehingga persamaan  regresi robust dengan Estimasi-S  ( Scale) adalah  sebagai berikut:
Y = a + β1X1 + β2X2 + β3X3 Y = a + β1 CR + β2 TATO + β3 DAR Financial  Distress =  1.841803  + 1.849856CR  +  1.530712TATO  - 4.615092DAR
Pengujian Hipotesis Uji Simultan (Uji F) Berikut  ini  adalah  hasil  uji signifikansi simultan dari data penelitian:
Tabel 12 Output Uji F
Sumber : Data diolah menggunakan Eviews 12 , 2023.
Berdasarkan  tabel  12,  dapat dilihat  nilai  probabilitas Rn-squared Statistic sebesar  0.000000  lebih  kecil dari  tingkat  signifikansi  0,05,  dengan demikian  H0  ditolak  dan  H1  diterima yang berarti bahwa variabel independen Current  Ratio (CR) ,  Total  Assets
Turnover (TATO),  dan Debt  to  Assets Ratio (DAR) secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen
Financial Distress .
Uji Koefisien Determinasi (R²) Tabel 13 Output Uji Koefisien Determinasi
Robust Statistics R-squared 0.615790     Adjusted R-squared 0.598326 Scale 1.538578     Deviance 2.367222 Rn-squared statistic  2964.926     Prob(Rn-squared stat.) 0.000000
Predictors : (Constant), CR, TATO, DAR Sumber : Data diolah menggunakan Eviews 12 , 2023. Berdasarkan  tabel  13  nilai koefisien determinasi ditunjukkan dengan nilai Adjusted R-squared sebesar 0.615790, berarti 61% variabel independen  mempengaruhi  variabel dependen  sedangkan  39%  ditentukan oleh faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Uji Parsial (Uji-t) Berdasarkan tabel 12 menunjukan  seluruh  variabel  memiliki nilai  kurang  dari  0,05  (prob  <  0,05) sehingga  dapat  disimpulkan  H0  ditolak dan  H1,H2,H3  diterima  atau Current Ratio (CR) ,  Total  Assets  Turnover
(TATO),  dan Debt  to  Assets  Ratio
(DAR)    masing  -  masing  berpengaruh secara  parsial  terhadap Financial Distress .

## Deskripsi Data Penelitian
Dari  hasil  pengolahan  deskripsi data  menggunakan eview  12, seluruh variabel  memiliki  sebaran  data  yang tidak  konstan  atau  heterogen  .  Namun variabel Total Assets Turnover (TATO) memiliki  sebaran  data  yang  lebih representative karena  datanya  bersifat homogen.    Nilai financial  distress dengan  proksi Zscore terkecil  dimiliki oleh PT SAFE. Hal ini didukung dengan data  fundamental  di  mana  perusahaan tersebut memiliki kinerja keuangan yang terburuk dari seluruh industri pada tahun 2016  yaitu  dengan Current  Ratio (CR) terendah, Total Assets Turnover (TATO) terendah dan Debt to Assets Ratio (DAR) tertinggi.
Pengaruh Current  Ratio (CR) ,  Total Assets Turnover (TATO), dan Debt to Assets Ratio (DAR) Terhadap Financial Distress
Secara  simultan Current  Ratio (CR) ,  Total  Assets  Turnover (TATO), dan Debt  to  Assets  Ratio (DAR) memiliki  pengaruh  terhadap Financial Distress karena  nilai  probabilitasnya lebih kecil dari nilai signifikansi (probRn 0,0000  sig  <  0,05).  Kesimpulan  ini serupa dengan hasil penelitain alam dan utomo Rusli & Dumaris, (2020), Kartika & Hasanudin, (2016) dan Kasogi et al., (2022)  yang  menyatakan  bahwa  CR, TATO  dan  DAR  berpengaruh  bersama sama terhadap financial distress . Hasil penelitian ini telah membuktikan  konsep  yang  menyatakan bahwa semakin besar rasio CR semakin besar  pula  nilai Zscorenya ,  sehingga kemungkinan terjadinya financial distress rendah,  semakin  besar  rasio TATO  semakin  besar  pula  nilai
Zscorenya , sehingga kemungkinan terjadinya financial  distress kecil  dan
semakin besar rasio DAR semakin kecil nilai Zscorenya sehingga  kemungkinan terjadinya financial  distress tinggi.
Dengan  demikian  likuiditas  dengan proksi  CR,  manajemen  aset  dengan proksi    TATO,  dan leverage dengan proksi  DAR  dapat  digunakan  untuk memperdiksi financial distress perusahaan transportasi yang terdaftar di BEI,  dan  terbukti  konsep  yang menyatakan bahwa rasio keuangan dapat menjadi  prediktor financial  distress dapat diterima.
Pengaruh Current Ratio (CR) Terhadap Financial Distress Hasil analisis menunjukan bahwa
Current  Ratio (CR)  secara  parsial memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap financial  distress .  Ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Rafatnia et al., (2020), Mappadang et al.,
(2019),  dan    Asfali,  (2019). Current Ratio  ( CR)  yang  tinggi  menunjukan bahwa  kondisi  keuangan  perusahaan dalam  jangka  pendek  dalam  keadaan likuid  dan  sehat.  Artinya  CR  yang dimiliki  lebih  dari  cukup  untuk meng cover hutang  jangka  pendeknya. Dengan demikian semakin likuid sebuah perusahaan  semakin  memungkinkan perusahaan  terhindar  dari financial distress. Dalam  penelitian  ini  CR berhubungan positif dengan nilai Zscore di  mana  ketika  CR  naik  maka Zscore dengan cut  of 1,1  ikut  naik.  Dengan naiknya  nikai Zscore resiko  terjadinya financial distress dapat di hindari.
Pengaruh Total  Assets  Turnover (TATO) Terhadap Financial Distress Hasil output analisis data menunjukan bahwa variabel Total Assets Turnover (TATO) berpengaruh signifikan  terhadap financial  distress. hal senada juga diperoleh dari penelitian Rim  et  al.,  (2018),  Oktariyani,  (2019), Komang  et  al.,  (2017)  di  mana  TATO berpengaruh terhadap financial distress.
Dengan  demikian  semakin  kecil total  asset  turnover  ratio menunjukkan tingkat  penjualan  yang  relatif  kecil dibandingkan dengan aset yang dibutuhkan  untuk  menunjang  kegiatan operasi perusahaan tersebut dan pengunaan  aset  yang  kurang  efektif, sehingga tingkat penjualan yang semakin  kecil  akan  berdampak  pada penurunan  laba  perusahaan.  Demikian pula  sebaliknya.  Dengan  begitu  maka terbukti bahwa semakin efektif perusahaan dalam menggunakan asetnya untuk  menghasilkan  penjualan  semakin memungkinkan  perusahaan  mengalami kenaikan  dalam  laba  sehingga  semakin besar  probabilitas  perusahaan  terhindar dari Financial Distress
Pengaruh Debt to Assets Ratio (DAR) Terhadap Financial Distress Pada  hasil  output  analisis  data menunjukan bahwa Debt to Assets Ratio (DAR)  berpengaruh  signifikan  dan negatif terhadap financial distress.
Semakin  tinggi  rasio  DAR
menimbulkan resiko besar bagi perusahaan  karena  menggambarkan bagaimana  perusahaan  menggunakan pendanaan  melalui  hutang,  jika  rasio hutang  tinggi  menjadikan  perusahaan dianggap kurang baik atau tidak mampu mengelola  dan  mempertahankan  modal yang berasal dari hutang maupun modal sendiri.  Dan  semakin  tinggi  rasio  DAR maka  angka Zscorenya akan  semakin rendah sehingga kemungkinan terjadinya financial  distress tinggi.
Penelitian  terdahulu  yang  di  lakukan oleh Simanjuntak et al., (2017), Rim et al.,  (2018),  Dewi  et  al.,  (2022) menyatakan hal yang sama bahwa DAR berpengaruh terhadap financial distress.

## PENUTUP
Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian, variabel Financial Distress , Current Ratio (CR) ,
dan Debt  to  Assets  Ratio (DAR) memiliki  sebaran  data  yang  tidak konstan  atau  heterogen  namun  variabel Total Assets Turnover (TATO) memiliki data  yang  konstan  atau  homogen,  yang menjukan  bahwa  variabilitas  data  CR dan  DAR  tidak  stabil  selama  periode penelitian kecuali TATO, sehingga data tersebut  kurang  representatif . Secara simultan  CR , TATO,  dan  DAR berpengaruh terhadap Financial Distress Perusahaan  sektor  Transportasi.  Secara parsial  masing  -  masing  variabel  CR , TATO, dan DAR berpengaruh terhadap Financial  Distress .  Seluruh  variabel bebas  dalam  penelitian  ini  mampu mewakili  perubahan financial  distress sebesar  61%  dan  sisanya  dipengaruhi oleh  faktor  lain  yang  patut  diuji  dalam penelitian  selanjutnya  sehingga  dapat menghasilkan model yang lebih representatif lagi  untuk  perusahaan sektor transportasi. DAFTAR PUSTAKA Abidin, Z. (2022). Manajemen Keuangan  Lanjutan (M.  Nasrudin (ed.);  ke  1).  PT  Nasya  Expanding
Management. www.penerbitnem.com Arthur J, K., john D, M., J,  william P., &  david  F,  S.  (2017). Manajemen Keuangan  Jilid  I (M.  Prihminto Widodo (ed.)). pt indeks.
Asfali, I. (2019). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas,  Leverage,  Aktivitas, Pertumbuhann Penjualan Terhadap Financial Distress Perusahaan Kimia. Ekonomi  Dan  Manajemen ,
20 (2), 56–66.
Badan Pusat Statistik. (2021). Financial Distress . Brigham,  eugene f;, & Houston,  joel f.
(2018). dasar  dasar  manajemen keuangan (M. Masykur (ed.); 14th ed.). salemba empat.
Curry,  K.  (2020). The  Influence  of Leverage , Cash Flow , Tax , R & D , Economic Growth and Inflation on
the  Financial  Distress  in  the  Sub- Sector of Property and Real Estate Companies . 151 (Icmae), 397–400.
Dewi,  R.  E.  R.,  Wijaya,  A.  L.,  &
Novitasari, M. (2022). PENGARUH  DEBT  TO  ASSETS RATIO,  ARUS  KAS,  DAN KINERJA PERUSAHAAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS DENGAN LIKUIDITAS SEBAGAI VARIABEL  MODERASI  (Studi Empiris  Pada  Perusahaan  Sub Sektor Transportasi yang Terdaftar di BEI 2015-2020). Simba Seminar Inovasi  Manajemen  Bisnis  Dan Akuntansi , September . Eviews. (2018). Regresi Robust . Eviews.
Fahma,    yoga  taufan,  &  Setyaningsih,
nina  dwi.  (2019).  ANALISIS FINANCIAL DISTRESS DENGAN  METODE  ALTMAN, ZMIJEWSKI, GROVER, SPRINGATE,  OHLSON  DAN ZAVGREN UNTUK MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN  RITEL. Jurnal
Ilmiah  Bisnis  Dan  Ekonomi  Asia . https://doi.org/10.32812/jibeka.v15 i2.398 Irfani,  A.  s.  (2020). Manajemen
Keuangan  dan  Bisnis  Teori  dan
Aplikasi (Bernadine (ed.); 1st ed.).
PT  Gramedia  Pustaka  Utama. www.gpu.id
Kartika,  R.,  &  Hasanudin.  (2016).
ANALISIS PENGARUH LIKUIDITAS, LEVERAGE, AKTIVITAS, DAN PROFITABILITAS  TERHADAP FINANCIAL  DISTRESS  PADA PERUSAHAAN TERBUKA SEKTOR INFRASTRUKTUR, UTILITAS, DAN TRANSPORTASI PERIODE 2011-2015. Ilmu Manajemen , 15 (1), 1–16.
Kasmir.  (2017). Analisis  Laporan Keuangan (8th ed.). Raja Grafindo
Persada. Kasogi,  A.,  Yuliah,  &  Mukhlis,  A. (2022).  RASIO  KEUANGAN YANG MEMPENGARUHI KONDISI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN  MANUFAKTUR SEKTOR  INDUSTRI  DASAR DAN KIMIA YANG TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK INDONESIA  PERIODE  2017  – 2021. Universitas  Bina  Bangsa ,
30–43.
Komang,  N.,  Ghita,  U.,  &  Dana,  M. (2017). Tujuan penelitian ini antara lain untuk menganalisis signifikansi pengaruh . 6 (11), 5834–5858.
Liahmad,  Rusnindita,  K.,  Utami,  Y.  P.,
&  Sitompul,  S.  (2021).  Financial Factors  and  Non-Financial  to Financial Distress Insurance Companies That Listed in Indonesia Stock Exchange. Budhapest  International  Research and Critics Institute , 1305–1312. Mappadang, A., Ilmi, S., Handayani, W. S.,  Ekonomi,  F.,  &  Luhur,  U.  B. (2019). FAKTOR-FAKTOR  YANG MEMPENGARUHI  FINANCIAL DISTRESS  PADA  PERUSAHAAN TRANSPORTASI . 4 , 683–696.
Oktariyani,
A. (2019). Analisis Pengaruh  Current  Ratio  ,  DER  , TATO  dan  EBITDA  Terhadap Kondisi  Financial  Distress  Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia .
14 (1), 2013–2017.
Rafatnia,  A.  A.,  Ramakrishnan,  S.  A.,
Abdullah,  D.  F.  B.,  Mohammad Nodeh,  F.,  &  Farajnezhad,  M. (2020). Financial distress prediction across firms. Journal of Enviromental Treatment Teachnique , 8 (2), 646–651. http://www.jett.dormaj.com
Rim, H., Silalahi, D., Kristanti, F. T., &
Muslih, M. (2018). Pengaruh Rasio Keuangan Dan Ukuran Perusahaan Terhadap Kondisi Kesulitan Keuangan  (  Financial  Distress  ) Pada Perusahaan Sub-Sektor Transportasi  Yang  Terdaftar  Di Bursa Efek Indonesia (BEI)Periode 2013-2016. E-Proceeding of Management , 5 (1), 796–802. Rusli,  D.,  &  Dumaris,  T.  B.  (2020).
Pengaruh Manajemen Modal Kerja Terhadap Financial Distress Dengan Ukuran Perusahaan Sebagai  Variabel  Kontrol  Pada Perusahaan  Sektor  Pertambangan. Akuntansi Dan Manajemen , 17 (02), 1–10. Simanjuntak,  C.,  Titik,  F.,  &  Aminah,
W.  (2017).  PENGARUH  RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS ( STUDI PADA PERUSAHAAN TRANSPORTASI YANG TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK INDONESIA  PERIODE  2011- 2015). Telkom  University , 4 (2), 1580–1587. Sugiyono.  (2018). Metode  Penelitian Kuantitatif . Sukandani, Y., Istikhoroh, S., Puspa, U., Widodo, W., & Syahdu, N. (2021).
THE  ROLE  OF  ACCOUNTING CONSERVATISM AS A MODERATE  OF . 2021 (2),  267– 275. Sulastri,  E.,  &  Zannati,  R.  (2018). Prediksi  financial  distress  dalam mengukur
kinerja perusahaan
manufaktur. JMSAB , 1 (1), 27–36. 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 . 16 (01), 35–72. Wijayanti. (2015). Analisis Perbandingan Regresi Robust Estimasi-M  Huber  dan  Estimasi-S dalam Mengatasi Outlier. Yogyakarta:FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta .