Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 8 No. 2 September 2021 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN
: 2654-5837, Hal 405 – 414

## MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN SEKTOR TEKSTIL DAN GARMENT YANG TERDAFTAR DI BEI
Oleh : Maria Hendriani, Program Studi Akuntansi, STIE DR. KHEZ Muttaqien mariahendriani@gmail.com
Dean Subhan Saleh, Program Studi Akuntansi, STIE DR. KHEZ Muttaqien deansubhansaleh@gmail.com
Rika Kartika,
Program Studi Akuntansi, STIE DR. KHEZ Muttaqien Rikakrtk11@gmail.com Article Info Abstract Article History : Received 13 Sept - 2021 Accepted 25 Sept - 2021 Available Online   25 Sept - 2021 The  prospect  of  the  textile  and  garment  sector  in  Indonesia  is predicted  to  continue  to  decline  since  the  last  few  years.  The purpose of this study is to predict financial difficulties in textile and  garment  sector  companies  listed  on  the  Indonesia  Stock Exchange in 2016-2018. The independent variables used in this study  are  Current  Ratio,  Enterprise  Risk  Management,  and Labor Costs. The Financial Distress model used in this study is the  Altman  Z  score.  This  research  data  was  obtained  from  the Indonesia Stock Exchange for the period 2016-2018. The sample used in this study were 12 textile and garment sector companies with saturated sampling method. The analysis technique used in this research is panel data regression. The results showed that the  Current  Ratio  had  a  positive  and  significant  effect  on predicting Financial Distress, the proportion of Enterprise Risk Management  had  no  significant  effect  on  predicting  Financial Distress,  and  Labor  Costs  had  a  significant  negative  effect  on predicting Financial Distress.
Keyword :
Current  Ratio,  Enterprise Risk  Management , Labor Cost , Financial Distress.

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan dunia ekonomi saat ini semakin ketat  dan  semakin  kuat.  Hal  ini  dapat berpengaruh pada
perkembangan perekonomian secara nasional maupun internasional.  Salah  satu  dampaknya  adalah biaya  yang  akan  dikeluarkan  oleh  perusahaan akan semakin tinggi, sehingga akan mempengaruhi  kinerja  perusahaan.  Jika  suatu perusahaan  tidak  sanggup  bersaing  maka perusahaan tersebut akan mengalami kerugian, yang  pada  akhirnya  bisa  membuat  suatu perusahaan mengalami Financial Distress , tak terkecuali  pada  perusahaan  sektor  tekstil  dan garment.
Prospek  sektor  tekstil  dan  garment  di indonesia  di  prediksi  masih  mengalami penurunan  sejak  beberapa  tahun  terakhir.  Hal ini  terjadi  karena  banyaknya  pesaing  yang berasal  dari  negara  asing  terutama  produk- produk  buatan  Negara  Cina.  Kelangsungan operasional  penjualan  perusahaan  di  pasar domestik menjadi tidak stabil karena banyaknya produk tekstil dari China. Kekhawatiran  ini  beralasan  karena  harga produk  mereka  jauh  di  bawah  harga  tekstil dalam  negeri  dan  dan  kualitasnya  tidak  kalah bagusnya.

## Sumber : www.cnbcindonesia.com (data diolah 2019)

## Gambar 1.1

## Grafik Impor Tekstil Dari China
Tahun 2016-2018
Dari  tahun  2017  ke  tahun  2018  terdapat kenaikan  yang  cukup  tinggi,  hal  ini  terjadi karena  Peraturan  Menteri  Perdagangan  No  64
Tahun  2017  tentang  ketentuan  impor.  Dimana peraturan  tersebut  menjadi  akar  masalah  dari banjirnya  impor  tekstil.  Dengan  hantaman produk impor yang terjadi secara terus menerus maka  dapat  menyebabkan  sejumlah  industri mengalami  kesulitan  dalam  menjalankan usahanya dan dapat menyebabkan kebangkrutan  ( Financial  Distress ).  Sebagai contoh,  isu  tentang  perusahaan  mengalami kesulitan  dalam  menjalankan  usahanya  yaitu PT.  Argo  Pantes  Tbk  dalam  beberapa  tahun terakhir  ini  mengalami  penurunan  laba. Tercatat  pada  tahun  2016  mengantongi  laba sebesar US$ 25,71 juta, tahun 2017 memperoleh  laba  sebesar  US$  14,87  juta,  dan pada  tahun  2018  menghasilkan  laba  US$  8,18 juta.  Penurunan  ini  disebakan  oleh  hantaman produk impor dari China yang semakin banyak masuk  ke  dalam  negeri.  Salah  satu  tanda kemungkinannya  terjadi Financial  Distress adalah  adanya  penurunan  laba  selama  3  tahun berturut-turut.
Financial  Distress merupakan  kondisi perusahaan yang cenderung mengalami kesulitan likuiditas, terbukti dengan menurunnya  kemampuan  perusahaan  dalam memenuhi kewajiban kepada kreditur (Hanifah, 2013  dalam  jurnal  Frizka  Fadilla  dkk,  2019). Kondisi ini biasanya ditandai dengan penurunan  kualitas  produk,  keterlambatan pengiriman  dan  keterlambatan  pembayaran tagihan  bank.  Diharapkan  jika  kesulitan keuangan  diketahui  sejak  awal,  dapat  diambil langkah-langkah  untuk  memperbaiki  keadaan, sehingga    perusahaan  dapat  terhindar  dari kesulitan yang lebih berat seperti likuidasi atau kebangkrutan  (Mamang  Hariyanto,  2018). Salah satu indikator yang dapat
menggambarkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya (utang)  adalah rasio likuiditas. Rasio likuiditas yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Current Ratio .
Hasil  penelitian  Muhamad  Iksan  Sopian, dkk.(2019)  memberikan  bukti  empiris  bahwa
Current  Ratio berpengaruh  tetapi  tidak signifikan terhadap Financial Distress . Sedangkan  menurut  Imam  Asfali  (2019) membuktikan bahwa Current Ratio
berpengaruh  signifikan  terhadap Financial Distress .  Ketika  rasio  likuiditas  tinggi, perusahaan  mampu  memenuhi  kewajiban jangka pendeknya, tetapi ketika rasio likuiditas rendah,  perusahaan  tidak  mampu  untuk memenuhi  kewajiban  jangka  pendeknya.  Jika
suatu  perusahaan  tidak  dapat  memenuhi kewajiban jangka pendeknya, maka perusahaan tersebut  dapat  di  indikasikan  mengalami kesulitan keuangan ( Financial Distress ). Untuk menghindari  situasi  kesulitan  keuangan,  maka perusahaan  harus  bisa  menentukan  strategi bisnis yang tepat.
Memilih  strategi  bisnis  sangat  penting dalam  menilai  risiko,  salah  satunya  dengan Enterprise  Risk  Management (ERM).  ERM adalah proses yang sistematis dan berkesinambungan yang dirancang dan dilaksanakan oleh manajemen untuk memberikan  keyakinan  yang  memadai  bahwa setiap  risiko  yang  berpotensi  menimbulkan dampak  negatif  dikelola  dengan  cara  yang sepadan dengan tingkat risiko yang siap diambil oleh  perusahaan  (Hery,  2015  dalam  jurnal Nolita  dan  Tiara,  2019).  Selain  strategi  bisnis yang  tepat,  manajemen  risiko  juga  penting dalam  mencapai  tujuan  perusahaan.  Semakin baik  perusahaan  mengelola  risiko,  maka semakin bagus perusahaan tersebut. Karena jika perusahaan  tidak  mampu  mengelola  risiko dengan baik maka perusahaan akan mengalami kondisi Financial  Distress .  Selain  itu  kondisi kesulitan keuangan ( Financial Distress ) biasanya  ditandai  dengan  pengurangan  tenaga kerja.
Tenaga kerja merupakan hal yang dibutuhkan  sejak  awal  berdirinya  perusahaan, menjalankan  produksi,  bahkan  hingga  produk tersebut dipasarkan. Industri tektil dan garment memberikan  kontribusi  yang  cukup  besar terhadap pertumbuhan ekonomi, karena mampu menciptakan lapangan kerja yang cukup besar. Namun,  kinerja  industri  tekstil  dan  garment dalam  3  tahun  terakhir  ini  tidak  cukup memuaskan.  Beberapa  dari  perusahaan  sektor tekstil dan garment mengalami penurunan laba setiap  tahunnya  bahkan  mengalami  kerugian secara  terus-menerus.  Pasar  yang  lesu,  dan beban biaya tenaga kerja yang terus mengalami kenaikan  membuat  harga  produk  menjadi mahal,  dan  daya  beli  masyarakat  untuk membeli  produk  tersebut  menjadi  turun,  yang semakin  membuat  industri  sektor  tekstil  dan garment  semakin  terpuruk.  Hasil  penelitian Dean Subhan Saleh (2018) menyatakan bahwa biaya variabel berpengaruh dalam memprediksi terjadinya  kondisi Financial  Distress .  Dengan demikian,  saat  ini  banyak  yang  melakukan pengurangan  tenaga  kerja  di  sektor  tekstil  dan garment,  disebabkan  oleh  biaya  operasional yang  besar  yang  mengharuskan  perusahaan
utuk mengurangi tenaga kerjanya. Hal tersebut juga  dapat  diindikasikan  sebagai  tanda-tanda perusahaan tersebut sedang mengalami kondisi Financial Distress .
2. KAJIAN PUSTAKA DAN

## PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Teori Sinyal (Signaling Theory)
Teori  pensinyalan  menjelaskan  tentang bagaimana  sebuah  perusahaan  harus  bisa memberikan  sinyal  kepada  pengguna  laporan keuangan.  Sinyal  tersebut  berupa  informasi tentang  kondisi  perusahaan  kepada  pemilik ataupun  pihak  yang  berkepentingan.  Sinyal tersebut juga dapat berasal dari  pengungkapan informasi  akuntansi,  seperti  laporan  keuangan tahunan,  laporan  tentang  apa  yang  telah dilakukan manajemen untuk mencapai keinginan  pemilik,  atau  bahkan  dalam  bentuk promosi  dan  informasi  lain  yang  menyatakan bahwa perusahaan tersebut lebih baik daripada perusahaan lain (Susilowati dan Turyanto, 2011 dalam Hikmah Amalia, 2018).

## Human Judgement Theory
Human  Judgement  Theory  menjelaskan bagaimana cara orang-orang menggunakan dan memproses informasi akuntansi terhadap suatu fakta dalam konteks pengambilan keputusan.

## Financial Distress
Financial Distress adalah kondisi perusahaan yang cenderung mengalami kesulitan  likuiditas  yang  ditunjukkan  dengan kemampuan perusahaan yang semakin menurun  dalam  memenuhi  kewajiban  kepada kreditur  (Hanifah,  2013  dalam  jurnal  Frizka Fadilla  dkk,  2019).  Persamaan  yang  diperoleh untuk  perusahaan  manufaktur  (tekstil  dan garment)  yang  sudah  go  public  dengan  rumus (Edward I. Altman:1968) adalah :
Z  =  0,717A  +  0,874B  +  3,107C  +  0.420D  + 0,998E

## Current Ratio
Menurut  Gitman  dan  Zutter  (2015)  dalam Febriyan  dan  Ari  (2019)  menyatakan  bahwa likuiditas sebagai pengukur kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya  yang  jatuh  tempo.  Likuiditas  juga mengarah kepada neraca suatu perusahaan yang dimana  memberikan  informasi  perusahaan mengenai kemudahan dalam membayar
hutangnya.  Rumus Current  Ratio berdasarkan Gitman dan Zutter (2015) dapat dilihat dibawah ini :

## 𝐶𝑅 = 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟
𝑈𝑡𝑎𝑛𝑔 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 𝑋 100%

## Enterprise Risk Management
Menurut ICAEW (2002) dalam Nolita dan Tiara  (2019)  risiko  adalah  situasi  di  mana terdapat  ketidakpastian  tentang  kemungkinan konsekuensi, baik keuntungan maupun kerugian.  Perusahaan  tidak  dapat  menghindari risiko, oleh  karena  itu  harus  diambil  tindakan untuk mengantisipasi risiko tersebut. Langkah- langkah ini disebut Enterprise Risk Mangement (ERM).  ERM  diterbitkan  oleh Committee  of Sponsoring Organizations (COSO) pada bulan September  2004  sebagai  proses  manajemen risiko perusahaan yang dirancang dan diterapkan  di  setiap  strategi  perusahaan  untuk mencapai  tujuan  perusahaan.  Proksi  yang digunakan  untuk  mengukur  pengungkapan informasi manajemen risiko perusahaan adalah indeks ERM Disclosure, yaitu :

## 𝐸𝑅𝑀𝐷𝐼 = ∑𝑖𝑗 𝐷𝑖𝑡𝑒𝑚 ∑𝑖𝑗 𝐴𝑑𝑖𝑡𝑒𝑚

## Biaya Tenaga Kerja
Biaya tenaga kerja langsung adalah jumlah upah yang dibayarkan kepada tenaga kerja yang secara  langsung  menangani  pengolahan  bahan baku  menjadi  produk  jadi  ditambah  sebagian jam kerja tidak produktif yang normal dan tidak dapat  dihindari,  seperti  waktu  istirahat  dan sholat (Layna, 2019)

## Hipotesis
Hipotesis  yang  dikemukakan  penulis merupakan pengembangan dari tinjauan pustaka  dan  kerangka  berpikir  yang  berkaitan dengan Current  Ratio (CR), Enterprise  Risk Management (ERM),  dan  Biaya  Tenaga  Kerja (BTK)  dalam  memprediksi Financial  Distress pada  Sektor  Tekstil  Dan  Garment.  Hipotesis yang dikemukakan adalah sebagai berikut :
H1 : Current  Ratio berpengaruh    dalam memprediksi Financial Distress .
H2 : Enterprise Risk Management berpengaruh dalam memprediksi
Financial Distress .
H3   : Biaya Tenaga Kerja berpengaruh dalam memprediksi Financial Distress .
H4 : Current  Ratio , Enterprise  Risk Management ,  dan  Biaya  Tenaga  Kerja berpengaruh dalam memprediksi Financial Distress .

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  pendekatan kuantitatif.  Jenis  data  yang  digunakan  adalah data sekunder dan merupakan data cross section dan time  series .  Data  yang  digunakan  berupa laporan  keuangan  tahunan  Perusahaan  Sektor Tekstil  dan  Garment  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  Periode  2016-2018. Metode penarikan sampel menggunakan sampel  jenuh.  Teknik  analisis  data  yang digunakan  adalah  analisis  regresi  data  panel yang diolah melalui aplikasi eviews 10.

## 4. HASIL PENELITIAN

## Analisis Statistik Deskriptif
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan,  gambaran  umum  data  dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.1 Hasil Statistik Deskriptif
Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  hasil  hasil  statistik deskriptif  diatas,  dapat  dijelaskan  sebagai berikut :

## Variabel Y = Financial Distress (FD)
Dari  tabel  4.1  menunjukkan  bahwa  rata-rata (mean)  dari  variabel  dependen Financial Distress (FD)  pada periode 2016-2018 sebesar 1.302938,  dengan  nilai  standar  deviasi
FD CR ERM BTK Mean 1.302938 178.9013 20.83333   71758.25 Median 1.269349 132.4008 19.90741   58554.50 Maximum 2.753109 645.6905 33.33333   244681.0 Minimum 0.195304 0.088488 12.03704   1349.000 Std. Dev. 0.698969 150.1141 6.777084   59926.91 Skewness 0.239602 1.226332 0.608573   0.944991 Kurtosis 2.640202 4.028925 2.189591   3.434546 Jarque-Bera 0.538636 10.61136 3.207313   5.641294 Probability 0.763900 0.004963 0.201160   0.059567 Sum 46.90576 6440.448 750.0000   2583297. Sum Sq. Dev. 17.09950 788698.8 1607.510   1.26E+11 Observations 36 36 36 36
0.698969  lebih  kecil  dibandingkan  nilai  rata- rata,  maka  nilai  rata-rata  tersebut  merupakan parameter  yang  tepat  untuk  mewakili  semua data.  Nilai Financial  Distress (FD)  tertinggi adalah  2.753109 yang dimiliki oleh Perusahaan Argo  Pantes  Tbk  (2016),  sedangkan  nilai terendah  adalah    0.195304  yang  dimililki  oleh Perusahaan Eratex Djaja Tbk (2018).
Variabel X 1 = Current Ratio (CR) Dari  tabel  4.1  menunjukkan  bahwa  rata- rata  (mean) dari  variabel   independen X 1 yaitu Current  Ratio (CR) pada  periode  2016-2018 sebesar  178.9013, dengan nilai standar deviasi 150.1141,  lebih  kecil  dibandingkan  nilai  rata- rata,  maka  nilai  rata-rata  tersebut  merupakan parameter  yang  tepat  untuk  mewakili  semua data.  Nilai Current  Ratio (CR) tertinggi adalah   645.6905  yang  dimiliki  oleh  PT  Pan Brothers Tbk (2018). Sedangkan Current Ratio (CR) terendah  adalah   0.088488  yang  dimilki oleh    Perusahaan  Indorama  Synthetics  Tbk (2016).
Variabel  X 2 =  Enterprise  Risk  Management (ERM)
Dari  tabel  4.1  menunjukkan  bahwa  rata- rata (mean) dari variabel  independen X 2 yaitu Enterprise  Risk  Management (ERM)  pada periode  2016-2018  sebesar   20.83333,  dengan nilai  standar  deviasi    6.777084,  lebih  kecil dibandingkan  nilai  rata-rata,  maka  nilai  rata- rata  tersebut  merupakan  parameter  yang  tepat untuk  mewakili  semua  data.  nilai Enterprise Risk Management
(ERM)
tertinggi adalah     33.33333  yang  dimiliki  oleh  PT  Sri Rejeki  Isman  Tbk  (2016-2018).  Sedangkan Enterprise Risk Management (ERM)  terendah adalah    12.03704  yang  dimilki  oleh    PT  Pan Brothers Tbk (2016-2018).
Variabel X 3 = Biaya Tenaga Kerja (BTK)
Dari  tabel  4.1menunjukkan  bahwa  rata- rata (mean) dari variabel  independen X 3 yaitu Biaya Tenaga Kerja (BTK) pada periode 2016- 2018  sebesar    71758.25,  dengan  nilai  standar deviasi      59926.91,  lebih  kecil  dibandingkan nilai  rata-rata,  maka  nilai  rata-rata  tersebut merupakan  parameter  yang  tepat  untuk mewakili semua data. Nilai Biaya Tenaga Kerja (BTK) tertinggi adalah  244681.0 yang dimiliki oleh  PT  Asia  Pacific  Investama  Tbk  (2018). Sedangkan  Biaya  Tenaga  Kerja  (BTK) terendah  adalah    1349.000  yang  dimilki  oleh Perusahaan Nusantara Inti Corpora Tbk (2017).

## Penentuan Model Regresi Data Panel

## Uji Chow
Chow  test merupakan  pengujian  untuk menentukan  model  apakah Common  Effect Model  (CEM) ataukah Fixed  Effect  Model (FEM) yang  paling  tepat  digunakan  dalam mengestimasi data panel.
Tabel 4.2 Hasil Uji Chow
Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  4.2  diatas  menunjukan bahwa  nilai  probabilitias Cross-section  F adalah sebesar 0.9290  lebih besar dari a = 0,05. Maka  dapat  disimpulkan  jika  data  dalam penelitian  ini  model  estimasi  yang  terpilih adalah Common  Effects  Model (CEM). Selanjutnya penelitian ini harus melakukan Uji Hausman untuk  menentukan  model  yang terbaik diantara Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM).

## Uji Hausman
Hausman  test adalah  pengujian  statistik untuk  memilih  apakah Fixed  Effect  Model (FEM) atau Random Effect Model (REM) yang paling tepat digunakan.
Tabel 4.3 Hasil Uji Hausman

## Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  4.3  diatas  menunjukan bahwa nilai probabilitias Cross-section random adalah sebesar 0.3614 lebih besar dari a = 0,05. Maka  dapat  disimpulkan  jika  data  dalam penelitian ini yaitu model estimasi yang terpilih adalah Random Effects Model (REM).
Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: ID
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 2.035419 2 0.3614
Redundant Fixed Effects Tests Pool: ID Test period fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Period F 0.073869  (2,30)  0.9290 Period Chi-square 0.176851 2  0.9154

## Uji Lagrange Multiplier
Lagrange  Multiplier  test merupakan pengujian  untuk  menentukan  model  manakah yang  lebih  tepat  digunakan  antara Common Effects Model (CEM) dan Random Effect Model (REM)  yang  paling  tepat  digunakan  dalam mengestimasi data panel.
Tabel 4.4
Hasil Lagrange Multiplier

## Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  4.4  diatas  menunjukan bahwa nilai P value sebesar 0.0000 dimana nilai tersebut  kurang  dari a =  0,05.  Maka  dapat disimpulkan jika data dalam penelitian ini yaitu model  estimasi  yang  terpilih  adalah Random Effects Model (REM).

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  ini  bertujuan  untuk mengkaji  apakah  nilai  residual  berdistribusi normal atau tidak.
Gambar 4.1 Hasill Uji Normalitas
Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10
Berdasarkan
gambar 4.1 diatas
menunjukan  bahwa  nilai Jarque-Bera adalah sebesar 1.172403 dengan probability 0.556437, dimana probabilitias lebih besar dari a = 0,05.
Maka  dapat  disimpulkan  jika  data  dalam penelitian ini berdistribusi normal dan memenuhi syarat dalam uji normalitas data.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas ini bertujuan untuk mengetahui  apakah  dalam  model  regresi terdapat  kesamaan  varians  dari  residual  satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Tabel 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  4.5  diatas  menunjukan bahwa  nilai Prob.  Chi-Square  dari  Obs*R- squared adalah sebesar 0,0724 lebih besar dari nilai a = 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa dalam model ini tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Uji Multikolinearitas
Uji  Multikolinearitas  diperlukan  untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan  adanya  korelasi  antar  variabel independen  dimana  regresi  yang  baik  tidak terjadi  ortogonal.  Model  regresi  yang  bebas multikolinearitas adalah Mempunyai nilai VIP dari  10,  sedangkan  untuk  angka  toleransi mendekati 1.
Tabel 4.6 Hasil Uji Multikolinearitas

## Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  4.6  diatas  menunjukan bahwa nilai centered VIF ketiga variabel lebih kecil  dari  10.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa dalam model ini tidak terjadi multikolinearitas.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi  yaitu  dengan  menggunakan Uji Langrange-Multiplier.
Autokorelasi
merupakan  korelasi  antara  anggota  observasi
Coefficient  Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF CR 7.46E-07 3.073796 1.249057 ERM 0.000295 10.79512 1.007007 BTK 4.68E-12 3.094571 1.250431 C 0.177542 13.57737 NA
Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives
Test Hypothesis Cross- section Time Both Breusch-Pagan 27.15310 1.451533 28.60464 (0.0000) (0.2283) (0.0000) Honda 5.210864 -1.204796 2.832718 (0.0000) (0.8859) (0.0023) King-Wu 5.210864 -1.204796 0.935618 (0.0000) (0.8859) (0.1747) Standardized Honda 6.285828 -0.980737 0.626919 (0.0000) (0.8366) (0.2654) Standardized King-Wu 6.285828 -0.980737 -0.994322 (0.0000) (0.8366) (0.8400) Gourieroux, et al.* -- -- 27.15310 (0.0000) Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 2.567811     Prob. F(3,32) 0.0717 Obs*R-squared 6.984877     Prob. Chi-Square(3) 0.0724 Scaled explained SS 5.689468     Prob. Chi-Square(3) 0.1277
yang  disusun  menurut  waktu  dan  tempat. Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak terjadi autokorelasi
Tabel 4.7 Hasil Uji Autokorelasi

## Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10
Berdasarkan tabel 4.7 Diatas menunjukan bahwa  nilai Prob.  Chi-Square dari Obs*R- squared adalpah  sebesar    0.6283  yakni  lebih besar  dari  nilai a =  0,05.  Maka  dapat disimpulkan  dalam  model  penelitian  ini  tidak mengandung autokorelasi.

## Analisis Regresi Data Panel
Berdasarkan    hasil  dari  penentuan  model regresi  data  panel  yang  terdiri  dari  Uji Chow dan Uji Lagrange Multiplier (LM) yang telah dilakukan  maka  model  yang  terplilih  yaitu Random Effect Model (REM).

## Tabel 4.8
Hasil Uji Regresi Data Panel (Random Effect Model-REM)

## Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10
Berdasarkan  tabel  4.8  diatas  menunjukan model  persamaan  regresi  data  panel  dengan hasil  estimasi Random  Effect  Model (REM) sebagai berikut :
Financial Distress (FD) = 0.723840 + 0.001709 (CR) + 0.034099 (ERM) + -6.09E-06 (BTK) + 0.728948

## Uji Hipotesis

## Uji Parsial (Uji t)
Berdasarkan  hasil  uji  regresi  data  panel REM dipeoleh output hasil uji t adalah sebagai berikut :
Tabel 4.9 Hasil Uji t
Sumber : Hasil Olahan Data Eviews 10

## Uji Simultan (Uji F)
Berdasarkan hasil pada tabel 4.8, hasil dari perhitungan  dengan  menggunakan  uji  F- Statistic  atau  F hitung menunjukkan  nilai  sebesar 7.878996  lebih  besar  dari  F tabel 2,90,  hasil tersebut  menunjukkan  bahwa Current  Ratio (CR), Enterprise Risk Management (ERM), dan Biaya  Tenaga  Kerja  (BTK)  secara  bersama- sama (simultan) berpengaruh dalam memprediksi Financial Distress (FD).
Koefisien Determinasi Uji  Koefisien  Determinasi  (Adj R 2 ) digunakan  untuk  mengukur  seberapa  besar kombinasi variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen  dengan  mempertimbangkan  jumlah sampel  data  dan  jumlah  variabel  yang digunakan.  Nilai  Adj R 2 adalah  diantara  0 sampai  1  (0 ≤   R 2 ≥ 1).Berdasarkan  tabel  4.8 menunjukkan  nilai  Adj  R 2 sebesar  0.370922 yang  berarti  bahwa  kemampuan  variabel independen Current  Ratio (CR), Enterprise Risk  Management (ERM),  dan  Biaya  Tenaga Kerja  (BTK)  dalam  menjelaskan Financial Distress adalah  sebesar  37%,  sisanya  sebesar 63%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak dijelaskan dalam penelitian ini.
Pengaruh  Current  Ratio  (CR)  Dalam Memprediksi  Financial Distress (FD)
Berdasarkan hasil penelitian ini, membuktikan bahwa ketika Current Ratio (CR) di  perusahaan  sektor  tekstil  dan  garment mengalami  kenaikan,  maka  nilai  dari  Z-Score
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 0.395638     Prob. F(2,29) 0.6768 Obs*R-squared 0.929624     Prob. Chi-Square(2) 0.6283
Variable t- tabel t-Statistic Prob. Kesimpulan CR 1,69389  2.851367 0.0076  Berpengaruh ERM 1,69389  1.047074 0.3029  Tidak Berpengaruh BTK 1,69389  -4.363547  0.0001  Berpengaruh
Dependent Variable: FD? Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects) Date: 10/06/20   Time: 13:43
Sample: 1 3 Included observations: 3 Cross-sections included: 12 Total pool (balanced) observations: 36 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 0.723840  0.728948 0.992993 0.3282 CR 0.001709  0.000599 2.851367 0.0076 ERM 0.034099  0.032566 1.047074 0.3029 BTK -6.09E-06  1.40E-06 -4.363547 0.0001 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.747309 0.9534 Idiosyncratic random 0.165261 0.0466 Weighted Statistics R-squared 0.424843     Mean dependent var 0.165014 Adjusted R-squared 0.370922     S.D. dependent var 0.212050 S.E. of regression 0.168186     Sum squared resid 0.905173 F-statistic 7.878996     Durbin-Watson stat 1.901433 Prob(F-statistic) 0.000448 Unweighted Statistics R-squared -0.117560     Mean dependent var 1.302938 Sum squared resid 19.10971     Durbin-Watson stat 0.090066
semakin  meningkat,  begitu  juga  sebaliknya. Ketika nilai Z-Score meningkat,  kemungkinan perusahaan  mengalami Financial  Distress semakin  rendah.  Contohnya,  pada  PT  Pan Brothers  Tbk  nilai  dari Current  Ratio setiap tahunnya mengalami kenaikan, maka nilai dari Z-Score  semakin  meningkat  juga  setiap tahunnya.  Sedangkan  pada  perusahaan  Eratex Djaja  TBk  nilai  dari Current  Ratio setiap tahunnya  menagalami  penurunan,  maka  nilai dari Z-Score nya semakin turun juga. Hasil ini sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Imam  Asfali  (2019)  yang  menyatakan  bahwa Current  Ratio (CR)  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap Financial Distress (FD)
Pengaruh  Enterprise  Risk  Management (ERM)  Dalam  Memprediksi    Financial Distress (FD)
Berdasarkan  penelitian  ini,  membuktikan bahwa  persentase  pengungkapan Enterprise Risk  Management (ERM)  tidak  berpengaruh dalam  memprediksi Financial  Distress (FD). Karena, pengungkapan Enterprise Risk Management (ERM)  masih  dipandang  oleh perusahaan  hanya  untuk  mengikuti  peraturan yang sudah ada dan belum memiliki hubungan langsung  dengan  kondisi Financial  Distress pada  suatu  perusahaan.  Contohnya,  persentase pengungkapan Enterprise  Risk  Management tertinggi dimiliki oleh PT Sri Rejeki Isman Tbk, tetapi  hal  tersebut  tidak  mempengaruhi  nilai dari Z-Score. Hasil ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Arya Imamuddin Koeswara  (2016)  yang  menyatakan  bahwa Enterprise  Risk  Management (ERM)  tidak berpengaruh pada kondisi Financial Distress .

## Pengaruh  Biaya  Tenaga  Kerja  (BTK) Dalam Memprediksi  Financial Distress (FD)
Salah  satu  indikasi  terjadinya Financial Distress pada suatu perusahaan, yaitu tingginya tingkat perputaran karyawan. Tingginya tingkat perputaran  karyawan  dapat  disebabkan  oleh perusahaan  yang  tidak  memberikan  gaji/upah yang  sesuai  dengan  kemampuan  pekerja.  Hal tersebut dapat menyebabkan bahwa perusahaan sedang mengalami  kondisi Financial Distress . Biaya  Tenaga  Kerja  merupakan  salah  satu faktor  yang  cukup  penting  dalam  menunjang kegiatan  yang  berhubungan  dengan  faktor produksi. Berdasarkan penelitian ini, membuktikan  bahwa  ketika  Biaya  Tenaga Kerja (BTK) semakin tinggi, maka nilai dari Z- Score semakin rendah, begitu juga sebaliknya.
Ketika  nilai  Z-Score  rendah,  kemungkinan perusahaan  mengalami Financial  Distress semakin  tinggi.  Karena,  perusahaan  harus menanggung  beban  biaya  tenaga  kerja  yang cukup  tinggi.  Contohnya,  PT  Asia  Pasific Investama  Tbk  nilai  dari  Biaya  Tenaga  Kerja setiap  tahunnya  mengalami  kenaikan,  maka nilai  dari  Z-Score  semakin  turun  juga  setiap tahunnya. Sedangkan pada perusahaan Nusantara  Inti  Corpora  TBk  nilai  dari  Biaya Tenaga  Kerja  setiap  tahunnya  menagalami penurunan,  maka  nilai  dari  Z-Score  nya semakin meningkat juga setiap tahunnya. Hasil ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh Dean Subhan Saleh. SE.,MM (2018) yang menyatakan bahwa Biaya Variabel berpengaruh secara signifikan dalam memprediksi Financial Distress (FD).

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan a) Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan  mengenai Current  Ratio , Enterprise  Risk  Management ,  dan  Biaya
Tenaga Kerja Dalam Memprediksi
Financial Distress Pada Perusahaan Sektor Tekstil  Dan  Garment  Yang  Terdaftar  Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2016-2018.
b) Current  Ratio (CR)  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  nilai  Z-score.  Hal  ini menggambarkan bahwa jika Current Ratio (CR)  mengalami  kenaikan  sebesar  satu satuan  maka  semakin  meningkat  nilai  Z- Score yang artinya Financial Distress (FD) akan semakin rendah.
c) Persentase  pengungkapan Enterprise  Risk Management (ERM)  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  nilai  Z-score.  Artinya meskipun persentase pengungkapan Enterprise  Risk  Management (ERM) semakin  besar  ataupun  semakin  kecil  hal tersebut  tidak  akan  berpengaruh  dalam memprediksi Financial Distress (FD).
d) Biaya  Tenaga  Kerja  (BTK)  berpengaruh negatif  signifikan  terhadap  nilai  Z-score. Hal  ini  menggambarkan  bahwa  semakin tinggi  Biaya  Tenaga  Kerja  (BTK),  maka semakin rendah nilai Z-Score yang artinya Financial  Distress (FD)  akan  semakin tinggi.
e) Current Ratio , Enterprise Risk Management ,  dan  Biaya  Tenaga  Kerja bersama-sama secara (stimultan)
berpengaruh  positif  dalam  memprediksi Financial Distress Pada Perusahaan Sektor Tekstil  Dan  Garment  Yang  Terdaftar  Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2016-2018.

## Saran
Disarankan  agar  dapat  memberikan  informasi bagi  perusahaan  tentang  pertimbangan  dalam menentukan  langkah  untuk  memprediksi Financial Distress . Dengan melakukan :
a) Disarankan bagi perusahaan untuk
mempertahankan nilai dari Current Ratio.
b) Disarankan bagi perusahaan untuk
meningkatkan  persentase  pengungkapan
Enterprise Risk Management . c) Disarankan bagi perusahaan untuk memperbaiki  nilai  dari  Biaya  Tenaga Kerja.

## 6. REFERENSI
Undang-Undang  Republik  Indonesia  No  64
Tahun  2017. Penjelasan  UU  Tentang Ketentuan  Impor  Tekstil  Dan  Produk Tekstil .  Jakarta  :  Menteri  Perdagangan Republik Indonesia.
Ali, Egi Fajar Nur (2016). Panel Data Analysis Using Eviews . Selft Published Ebook.
Fahmi,  Irham.  2015. Manajemen  Perbankan Konvensional dan Syariah . Jakarta : Mitra Wacana Media.
Ghozali,  Imam.  2016 .  Aplikasi  Analisis Multivariete  Dengan  Program  IBM  SPSS 23 . Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Kasmir. 2012. Analisis  Laporan  Keuangan . Jakarta : PT. Raja Grafindo Persada.
Sugiyono.  2017. Metode  Penelitian  Bisnis (Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif  dan RD) . Edisi 21. Bandung: CV. Alfabeta.
Dean  Subhan  Saleh.  SE.,  MM,  2018. “ Pengaruh Operating Capacity, Arus Kas
Operasi  Dan  Biaya  Variabel  Terhadap Financial  Distress  Pada  Perusahaan
Manufaktur Subsektor Textil Dan
Garment  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia (BEI) Tahun 2009-2016 ” dalam Jurnal Ekonomi dan Bisnis. 2018. STIE Dr KHEZ  Muttaqien  :  Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis.
Dekeng Setyo Budiarto dan Atika Anisaulfitria Putuyana, 2018. “ Pengungkapan Enterprise Risk Management Dan Intellectual  Capital:  Apakah  Bermanfaat Bagi  Perusahaan  Real  Estate? ”  dalam Jurnal  Ustjogja.ac.id.  2018.  Universitas PGRI Yogyakarta : Jurnal Ustjogja.ac.id.
Devi  Sunitha,  I  Dewa  Nyoman  Badera  dan  I Gusti  Ayu  Nyoman  Budiasih,  2017. “ Pengaruh  Enterprise  Risk  Management Disclosure  Dan  Intellectual  Capital Disclosure Pada Nilai Perusahaan ” dalam Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia.
Dimas Priambodo, 2017. Analisis Perbandingan  Model  Altman,  Springate, Grover Dan Jmizewski Dalam Memprediksi  Financial  Distress  Pada Perusahaan  Sektor  Pertambangan    Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2015 Skripsi  Fakultas  Ekonomi Universitas Negeri Yogyakarta :
Diterbitkan.
Edy  dan  May  Tania,  2018.  “ Ketepatan  Model Altman, Springate, Zmijewski, dan Grover Dalam Memprediksi  Financial  Distresss ” dalam  Jurnal  Reviu  Akuntansi  dan Keuangan.
Febriyan  dan  Ari  Hadi  Prasetyo,  2019. “ Pengaruh Kas operasi, Likuiditas, Leverage,  Diversifikasi,  dan  Ukuran Perusahaan  Terhadap  Financial  Distress Pada  Perusahaan  Sektor  Aneka  Industri yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia 2014-2016 ”  dalam  Jurnal  Akuntansi.
2019. Jakarta : Jurnal Akuntansi.
Frizka  Fadilla  dan  Vaya  Juliana  Dillak,  S.E.,
M.M.  2019.  “ Pengaruh  Struktur  Modal, Pertumbuhan Perusahaan
Dan Profitabilitas Terhadap Financial Distress
Pada  Perusahaan  Manufaktur  Food  and Beverage  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia  Periode  2014-2017 ”  dalam Jurnal  e-Proceeding  of  Management. 2019.  Universitas  Telkom  :  Jurnal  e- Proceeding of Management.
Hikmah  Amalia.  2018. Pengaruh  Current Ratio, Debt To Equity Ratio, Earning Per Share,  Return  On  Asset  Terhadap Dividend  Payout Ratio  Pada  Perusahaan Yang  Tergabung  Dalam  Daftar  Efek Syariah  Sektor  Aneka  Industri  Periode
2013-2017. Skripsi  Sekolah  Tinggi  Ilmu Ekonomi (STIE) DR. KHEZ. MUTTAQIEN : tidak diterbitkan. Imam  Asfali,  2019.  “ Pengaruh  Profitabilitas, Likuiditas, Leverage, Aktivitas, Pertumbuhan Penjualan Terhadap Financial  Distress  Perusahaan  Kimia ” dalam  Jurnal  Ekonomi  dan  Manajemen. 2019.  Universitas  Gajayana  Malang  : Jurnal Ekonomi dan Manajemen.
Indah Permata. 2018. Analisis Potensi Kebangkrutan  Perusahaan Menggunakan Metode Altman Z-Score Pada Perusahaan Transportasi  Yang  Terdaftar  Di  Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2016 . Skripsi  Fakultas  Ekonomi  Dan  Bisnis Universitas Lampung
Bandung : diterbitkan.
Layna Lutfiani. 2019. Pengaruh Biaya Tenaga Kerja  Langsung  Dan  Biaya  Bahan  Baku Terhadap  Laba  Bruto  Konvekssi  Aba Collection TulungAgung . Skripsi Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Islam Institut Agama Islam Negeri TulungAgung : diterbitkan.
Muhammad  Iksan  Sopian,  Erry  Sunarya  dan Kokom  Komariah,  2019.  “ Analisis
Kemampuan Rasio Likuiditas dan Profitabilitas Dalam Mengukur Financial Distress ”  dalam  Journal  of  Economic,
Business and Accounting.
2019. Universitas  Muhammadiyah  Sukabumi  :
Journal  of  Economic,  Business  and Accounting. Mutiara Adawiyah. 2019. Analisis Perbandingan  Model  Grover,  Model Zmijewski,  Model  Springate  Dan  Model Ohlson  Dalam  Memprediksi  Financial
Distress  Pada  Perusahaan  BUMN  Dan Anaka Perusahaan BUMN Yang Terdaftar Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2014- 2018 .  Skripsi  Fakultas  Ekonomi  Dan Bisnis  Universitas  Pasundan  Bandung  : diterbitkan.
Nolita  Yeni  Siregar  dan  Tiara  Amelia  Safitri,
2019. “ Pengaruh Pengungkapan Enterprise  Risk  Management,  Intellectual Capital,  Corporate  Social  Responbility Dan Sustainability Report Terhadap Nilai Perusahaan ” dalam Jurnal
Bisnis Darmajaya.  2019.  Bandar  Lampung  : Jurnal Bisnis Darmajaya.
Rachel  Adinda  Oktavia  dan  Yuyun  Isbanah,
2019.  “ Pengungkapan  Enterprise  Risk Management Pada Bank Konvensional Di Bursa Efek Indonesia ” dalam Jurnal Ilmu Manajemen. 2019. Surabaya : Jurnal Ilmu Manajemen.
Rosy  Pratiwi,  2019. Pengaruh  Capital Expenditure  Dan  Biaya  Tenaga  Kerja Terhadap  Indikasi  Financial  Distress Dengan  Kualitas  Laba  Sebagai  Variabel Moderasi  Pada  Perusahaan  Subsektor Telekomunikasi  Yang  Terdaftar  Di  Bursa Efek