Volume 3 Nomor 2, Juni 2020 e-ISSN : 2597-5234

## PENGARUH LIKUIDITAS, LEVERAGE DAN UKURAN PERUSAHAAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN PROPERTI DAN PERUMAHAN
THE EFFECT OF LIQUIDITY, LEVERAGE AND SIZE OF THE COMPANY AGAINST THE FINANCIAL DISTRESS OF PROPERTY AND REAL ESTATE COMPANIES
Stephanie 1 , Lindawati 2 , Suyanni 3 , Christine 4 , Efvina Oknesta 5 , Adam Afiezan 6
Universitas Prima Indonesia 1,2,3,4,5,6
adamafiezan@unprimdn.ac.id 6

## ABSTRACT
At  present  the  development  of  property  and  housing  companies  is  very  rapid.  The purpose of this research is to be able to determine the effect of Liquidity, Leverage and Company Size on Financial Distress in Property and Real Estate Companies listed on the  Indonesia  Stock  Exchange  Period  2013-2017.  The  approach  used  is  quantitative research.  Researchers  use  secondary  data  types  and  sources.  The  population  of  this research  is  48  Property  and  Real  Estate  Companies  listed  on  the  Indonesia  Stock Exchange in the period 2013-2017. The sample is 29 Property and Housing Companies listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  for  the  period  2013-2017  with  145 observational  samples.  The sampling technique is a purposive sampling method.  Data Analysis  Technique  used  is  Logistic  Regression.  The  results  of  this  study  are  liquidity affecting  financial  distress  in  Property  and  Real  Estate  companies  listed  on  the Indonesia Stock Exchange. Leverage does not affect financial distress in Property and Real Estate companies listed on the Indonesia Stock Exchange. The size of the company does  not  affect  financial  distress  in  Property  and  Real  Estate  companies  listed  on  the Indonesia  Stock  Exchange.  Liquidity,  leverage  and  company  size  affecting  financial distress in Property and Estate companies listed on the Indonesia Stock Exchange.
Keywords: Liquidity, Leverage, Company Size and Financial Distress

## ABSTRAK
Saat  sekarang  ini  perkembangan  perusahaan  properti  dan  perumahan  sangat  pesat. Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  untuk  dapat  mengetahui  pengaruh  dari  Likuiditas, Leverage dan Ukuran Perusahaan terhadap Financial Distress pada Perusahaan Properti dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2017. Pendekatan yang  digunakan  adalah  penelitian  kuantitatif.  Peneliti  menggunakan  jenis  dan  sumber data sekunder. Populasi penelitian ini sebanyak 48 Perusahaan Properti dan Perumahan yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2013-2017.  Sampelnya  sebanyak  29 Perusahaan  Properti  dan  Perumahan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2013-2017  dengan  sampel  pengamatan  sebanyak  145  observasi  pengamatan.  Teknik pengambilan  sampel  adalah  metode purposive  sampling. Teknik  Analisis  Data  yang digunakan adalah Regresi Logistik. Hasil penelitian ini adalah likuiditas mempengaruhi financial distress pada Perusahaan Properti dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia. Leverage tidak  mempengaruhi financial  distress pada  Perusahaan  Properti dan  Perumahan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Ukuran  perusahaan  tidak mempengaruhi financial  distress pada  Perusahaan  Properti  dan  Perumahan  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Likuiditas, leverage dan  ukuran  perusahaan mempengaruhi financial  distress pada  Perusahaan  Properti  dan  Perumahan  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Kata Kunci : Likuiditas, Leverage , Ukuran Perusahaan dan Financial Distress

## PENDAHULUAN
Keberhasilan  maupun  kegagalan perusahaan dalam mempertahankan kelangsungan  hidupnya  dapat  terjadi kapan  saja.  Perusahaan  yang  nilainya baik  belum  terjamin  kelangsungan hidupnya. Hal ini dapat terjadi disebabkan  oleh    ketidaksanggupan perusahaan untuk membayar utang yang jatuh tempo. Perusahaan perlu melakukan  penilaian  kinerja  keuangan untuk  mengetahui  tingkat  keuntungan perusahaan dengan menggunakan metode financial  distress.  Financial distress terjadi  akibat  ketidakmampuan entitas untuk membayar utangnya.
Saat  sekarang  ini  perkembangan perusahaan  properti  dan  perumahan sangat pesat. Peneliti melakukan penelitian  terhadap  perusahaan  properti dan  perumahan  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  dikarenakan  investasi dibidang properti dan perumahan memberikan keuntungan di masa depan.
Namun perkembangan perusahaan dibidang  properti  dan  perumahan  di tahun  2016  hingga  tahun  2017  ini menghadapi  masalah  dimana  banyak perumahan  dan  ruko  yang  dibangun perusahaan tidak laku terjual.
Perumahan  yang  dibangun  perusahaan tidak terjual mengakibatkan laba perusahaan  mengalami  penurunan  dan mengakibatkan perusahaan dalam menghadapi  masalah  keadaan financial distress (Putra  &  Suryanawa,  2016). Adapun financial  distress dipengaruhi oleh  faktor  yaitu  rasio  likuiditas, leverage dan ukuran perusahaan.
Financial  distress dapat  terjadi apabila  likuiditas  perusahaan  menurun. Rasio  lancar  sering  dijadikan  sebagai indikator likuiditas perusahaan. Apabila semakin besar tingkat rasio lancar suatu perusahaan  maka  semakin  besar  pula tingkat perlindungannya. Likuiditas perusahaan tinggi menunjukkan perusahaan tidak dalam keadaan
financial  distress namun  likuiditas rendah dapat mengakibatkan perusahaan  dalam  keadaan financial distress . Financial distress sering dihadapi  perusahaan  memiliki  utang tinggi dimana
ketidakmampuan perusahaan  membayar  utang  tersebut. Debt  to  asset ratio menggunakan utang sebagai  pembiayaan  aktiva  perusahaan. Perusahaan  yang  memiliki leverage tinggi selalu mengakibatkan perusahaan dalam keadaan financial distress (Kalimah,  2017).  Hal  ini  terjadi  karena ketidakmampuan perusahaan dalam melunasi utangnya yang tinggi. Financial distress sering dihadapi oleh perusahaan kecil disebabkan perusahaan kecil sulit untuk mendapatkan pinjaman. Perusahaan besar selalu memiliki kesempatan untuk mendapatkan  laba  tinggi  sedangkan perusahaan  kecil  kesempatan  untuk memperoleh  laba  besar  agak  sulit. Kesulitan perusahaan untuk memperoleh  laba  besar  rentan  terjadi sehingga  mengakibatkan  perusahaan dapat  berada  dalam  keadaan  bangkrut (Setiawan et al., 2017).
Current  ratio (rasio  lancar) merupakan salah satu alat ukur
likuiditas untuk mengetahui kemampuan perusahaan dalam membayar  utang  jangka  pendeknya.
Rasio  lancar  termasuk  alat  ukur likuiditas  dengan  mengukur  tingkat membayar utang jangka pendek dengan seluruh  aktiva  lancarnya.  Perusahaan memiliki  aset  lancar  lebih rendah  dari jumlah  utang  lancar , maka  perusahaan akan mendapat kesulitan dalam membayar utang jangka pendeknya. Hal inilah  yang  menjadi  pemicu  terjadinya financial distress (Rahmy, 2015). Perusahaan  yang berada dalam masalah likuiditas  jika  perusahaan  tidak  mampu dalam menyelesaikan masalah utangnya serta  menunjukkan  kesulitan  keuangan maka  hal  ini  dapat  berakibat  pada kebangkrutan usaha ( bankruptcy ). Hasil penelitian Putra et al., (2017) menyatakan Current Ratio Berpengaruh Signifikan Terhadap Prediksi Kebangkrutan. Rasio leverage merupakan suatu rasio  yang  berguna  untuk  mengetahui kesanggupan  suatu  perusahaan  dalam membayar  seluruh  utangnya. Leverage terjadi karena adanya kegiatan
menggunakan  dana  perusahaan  dalam bentuk  utang  yang  berasal  dari  pihak ketiga (Widhiari & Merkusiwati, 2015). Leverage sebagai  salah  satu  alat  ukur pembiayaan utang atas aktiva perusahaan. R asio leverage tinggi dapat menyebabkan  perusahaan  tidak  mampu membayar utangnya maka akan mengganggu aktivitas operasional perusahaan dan memungkinkan perusahaan  berada  didalam  keadaan financial  distress .  Hasil  penelitian  oleh Noviantari & Ratnadi (2015) menunjukkan  bahwa leverage memiliki pengaruh  signifikan  terhadap  prediksi kebangkrutan.
Ukuran perusahaan
menggambarkan  keseluruhan  aktiva perusahaan.  Biasanya  dikenal  dengan firm  size .  Pengukuran  untuk  ukuran
perusahaan  dilakukan  pada  logaritma jumlah  aset  perusahaan.  Perusahaan berskala  besar  mudah  mendapatkan pinjaman  daripada  perusahaan  berskala kecil  (Sopiyan  &  Rahayu,  2017).  Hal ini diakibatkan perusahaan besar mempunyai  tingkat  kepercayaan  yang lebih  besar  dari  kreditur  dibandingkan perusahaan yang berskala kecil. Perusahaan besar  juga cenderung lebih terdiversifikasi dan lebih tahan terhadap risiko kebangkrutan. Perusahaan berskala  besar  dapat  meminimalisir risiko kebangkrutan dan dapat menurunkan biaya monitoring
dikarenakan  perusahaan  besar  dapat menyediakan  informasi  yang  lebih banyak. Astuti & Pamudji (2015) dalam penelitiannya mengatakan, semakin besar  pula  ukuran  suatu  perusahaan maka  resiko financial  distress semakin kecil.
Berdasarkan  fenomena financial distress yang  di  dukung  dengan  kajian empiris dari penelitian-penelitian
terdahulu,  maka  penelitian  ini  mencoba menganalisa  apakah  rasio  likuiditas, leverage dan ukuran perusahaan memberikan pengaruh signifikan terhadap  finansial  distress  perusahaan property dan perumahan. Namun penelitian  yg  meneliti  financial  distress bagi  sektor  poperty  di  indonesia  masih tergolong kurang.

## METODE PENELITIAN
Teknik pengumpulan data penelitian  adalah  tinjauan  pustaka  dan dokumentasi.  Tinjauan  pustaka  yaitu peneliti  menggunakan  buku  rujukan atau  buku  teks  yang  berhubungan dengan  judul  skripsi  ini.  Dokumentasi penelitian ini memakai laporan keuangan  Perusahaan  Properti  dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Peneliti  menggunakan  jenis  dan sumber  data  sekunder.  Data  sekunder
menggunakan  laporan  keuangan  yang dipublikasikan oleh Bursa Efek
Indonesia  melalui  situs  www.idx.co.id,
laporan  keuangan,  jurnal,  serta  buku- buku  referensi  yang  berkaitan  dengan topik penelitian.
Populasi adalah keseluruhan kelompok  elemen  yang  lengkap  yang ingin  diteliti  oleh  peneliti.  Populasi yang  terdapat  dalam  penelitian  ini adalah  48  Perusahaan  Properti  dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  periode  2013-2017.  Adapun teknik  pengambilan  sampel  adalah metode purposive  sampling ,  yaitu pengambilan sampel
berdasarkan kriteria  tertentu.  Berikut  kriteria  yang digunakan adalah :
1. Perusahaan  Properti  dan  Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2017.
2. Perusahaan  Properti  dan  Perumahan yang mempublikasikan laporan keuangan berturut-turut pada Periode 2013-2017.
3. Perusahaan  Properti  dan  Perumahan yang  memiliki  laba  positif  pada Periode 2013-2017.
Jumlah sampel
penelitian sebanyak  29  Perusahaan  Properti  dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  periode  2013-2017  dengan sampel  pengamatan  sebanyak  145 observasi pengamatan.
Penelitian  ini  memakai  regresi logistik disebabkan financial distress ini termasuk  variabel  dummy.  Terlebih dahulu  peneliti  menggunakan  statistik deskriptif untuk menjelaskan keseluruhan sampel,
minimum, maximum,  mean  dan  standar  deviasi dalam  pengujian  data  penelitian  ini. Penelitian  ini  memakai  analisis  data regresi  logistik.  Model  regresi  logistik berguna  untuk menguji  terjadinya prediksi  variabel  dependen  terhadap variabel independen, dengan alat ukur 0 atau  1.  Secara  praktis,  model  regresi
logistik yang digunakan dapat dirumuskan  dalam  persamaan  sebagai berikut:
FD FD  1 = b 0 + b 1 X1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + e
Dimana :
FD FD  1
= Financial Distress b 0 = Konstanta b 1 -b 2- b 3 = Koefisien variabel independen X 1 = Likuiditas X 2 = Leverage X 3 = Ukuran Perusahaan E = Error (α= 5%)
Menilai  Keseluruhan  Model (Overall Model Fit)
Pengujian  model  fit  dengan Hosmer  and  Lemeshow  Goodness-of-fit berguna  untuk  menguji  hipotesis  nol apakah  data  empiris  cocok  atas  sesuai dengan  model.  Jika  nilai Hosmer  and Lemeshow signifikansi  lebih  kecil  dari 0,05  maka  hipotesis  nol  ditolak  dan tidak  fit.  Sebaliknya  tidak  signifikan maka  hipotesis  nol  diterima  yang artinya menunjukkan data empiris sama dengan model atau model dikatakan fit.

## Menguji Kelayakan Model Regresi
Pengujian  persamaan  regresi logistik  adalah  pengujian  kelayakan model. Kelayakan model dalam penelitian ini menggunakan Uji Hosmer and  Lemeshow  Test(Goodness-of-Fit- Test). Hosmer and Lemeshow’s Goodness  of  Fit  Test bertujuan  untuk menguji  hipotesis  nol  apakah  data empiris  cocok  atau  sesuai  antara  model dengan  data  sehingga  model  dapat dikatakan  fit.  Penelitian  ini  dilakukan untuk mengetahui ketepatan dan kecakupan  data  pada  model  regresi logistik.  Apabila  nilai  kurang  dari  0,05 artinya  model  regresi  logistik  tidak menunjukkan kecakupan data, sebaliknya  bila  nilai    lebih  dari  0,05
artinya model regresi logistik
menunjukkan kecakupan data.

## Menguji Kekuatan Prediksi
Pengujian multivariate  normal distribution tidak  mampu  dilakukan karena  variabel  independen  adalah campuran antara variabel metrik (kontinyu)  dan  non-metrik  (kategorial). Maka  hal  ini  mampu  dianalisis  dengan logistic regression karena tidak
diperlukannya  asumsi  normalitas  data pada  variabel  bebasnya.  Jadi logistic regression biasanya  digubakan  jika pengujian multivariate normal distribution tidak mampu dipenuhi. Pengujian  Hipotesis  Penelitian
Pengujian hipotesis penelitian ini dilakukan  dengan  pengujian  Wald  dan Omnibus sebagai berikut :
1. Uji Wald (Parsial). Pengujian hipotesis  dengan  membandingkan signifikansi  <  0,05  maka  dapat dinyatakan variabel bebas berpengaruh  secara  signifikan  pada variabel  terikat.  Apabila  sig  >  0,05 maka dapat dikatakan variabel bebas tidak  berpengaruh  secara  signifikan pada variabel terikat.
2. Uji  Omnibus  (Simultan).  Pengujian simultan  penelitian  ini  memakai Omnibus Test of Model  Coefficients dengan adanya tingkat signifikan (α)
5%. Apabila hasil pengujian Omnibus Test of Model  Coefficients menunjukkan  signifikansi,  maka semua variabel bebas dapat dimasukkan  kedalam  model  atau dengan  kata  lain  tidak  ada  variabel yang dikeluarkan dalam model.
3. Koefisien  Determinasi (Nagelkerke R  Square).  Cox  dan  Snell’s  R Square termasuk  pengukuran  R 2
pada multiple  regression yang biasanya  dapat  didasarkan  pada teknik perkiraan atau estimasi likelihood dengan  nilai  maksimum uang kurang dari 1 (satu).
Nagelkerke’s R square menunjukkan  koefisien Cox  dan Snell yang berguna untuk memastikan bahwa nilainya menjadi bervariasi  dari  0  (nol)  sampai  1 (satu).  Hal  ini  dapat  dilakukan dengan  cara  yaitu  membagi  nilai Cox  dan  Snell’s  R 2 dengan  nilai maksimumnya.  Nilai Nagelkerke’s R2 dapat  didefinisikan  seperti  nilai R 2 pada multiple regression .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Statistik Deskriptif
Statistik
deskriptif menunjukkan jumlah perusahaan yang diteliti  dalam  kategori  N,  nilai masing-masing  variabel  yang  diteliti untuk  nilai minimum ,  maksimum, mean dan  standar  deviasi.  Untuk  lebih jelasnya  dapat  dilihat  pada  table  4.1 sebagai berikut:

## Tabel 1 Statistik Deskriptif
N Minimum  Maximum  Mean Std. Deviation CR 145  ,05 8,80 2,3720 1,66033 DAR 145  ,07 ,79 ,4066 ,14910 UK 145  25,89 31,67 29,3890  1,19469 FD 145  ,00 1,00 ,9172 ,27647 Valid  N (listwise) 145
Sumber  :  Hasil  Pengolahan  SPSS  versi  23 (2019)
Pada tabel 1 di atas
menunjukkan  bahwa  jumlah  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah laporan  keuangan  Perusahaan  Properti dan  Perumahan  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  periode  2013-2017 dengan  jumlah  sampel  sebanyak  145. Berdasarkan  data  dari  tabel  4.1  dapat dijelaskan bahwa:
1. Nilai  minimum  likuiditas  sebesar adalah  0,05;  nilai  maksimum  8,80. Nilai rata-rata ( mean ) 2,3720 dengan
standar deviasi standar sebesar 1,66033.
2. Nilai  minimum leverage sebesar adalah  0,07;  nilai  maksimum  0,79. Nilai rata-rata ( mean ) 0,4066 dengan standar deviasi standar sebesar
0,14910.
3. Nilai  minimum  ukuran  perusahaan sebesar adalah 25,89; nilai
maksimum  31,67.  Nilai  rata-rata
( mean )  29,3890  dengan  standar deviasi standar sebesar 1,19469.
4. Nilai  minimum financial  distress sebesar adalah 0,00; nilai maksimum 1,00.  Nilai  rata-rata  ( mean )  0,9172 dengan standar deviasi standar sebesar 0,27647.

## Pengujian Uji Hipotesis
Pengujian  regresi  logistik  dapat digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat dengan  data  pengamatan  sebanyak  145
laporan keuangan sebagai data pengamatan.  Berikut  ini  tahapan  dalam melakukan analisis regresi logistik.
Menguji  Kelayakan  Model  Regresi ( Goodness of Fit Test ).
Pengujian kelayakan model regresi  dinilai  dari  hasil  nilai Hosmer and  Lemeshow  test ,  seperti  yang dijelaskan pada tabel dibawah ini:
Tabel 2 Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square Df Sig. 1 ,081 6 1,000
Sumber  :  Hasil  Pengolahan  SPSS  versi  23 (2019)
Dari  tabel  2,  hasil  uji Hosmer and  Lemeshow  test adalah  besarnya nilai Chi-Square sebesar 0,081 dan nilai signifikasi  sebesar 0,994  (1,000>  0,05), dimana H 4 diterima dan dapat disimpulkan  bahwa  hasil  nilai Hosmer and  Lemeshow  Goodness  of  fit  test
statistics adalah lebih  tinggi  dari  0.05, sehingga  hipotesis  nol  dapat  diterima yang  menunjukkan  signifikan  antara model  dengan  nilai  pengamatannya sehingga Goodness  fit  model baik karena model mampu memprediksi nilai pengamatannya.

## Menguji  Keseluruhan  Model  Fit
( Overall Model Fit Test ).
Pengujian  dengan  keseluruhan model fit pada statistik yang digunakan berdasarkan fungsi likelihood .
Pengujian  ini  mengamati  nilai  –2  LL pertama  dengan  –2  LL  kedua  ditabel iteration  history dalam  hasil  penelitian. Tabel dibawah ini akan menggambarkan  hasil  dari  –2 log
likelihood pertama pada block number = 0 dan hasil dari –2 log likelihood kedua pada block  number =  1,  yaitu  sebagai berikut :
Tabel 3 Nilai –2 log likelihood (-2 LL
Blok number = 0)
Iteration History a,b,c Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 90,122 1,669 2 83,109 2,237 3 82,784 2,394 4 82,782 2,405 5 82,782 2,405 a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 82,782
c.  Estimation  terminated  at  iteration  number  5  because parameter estimates changed by less than ,001.
Tabel  4  Nilai  –2 log  likelihood (-2  LL  Blok number=1)
Dari  tabel    4,  terlihat  bahwa hasil blok pertama ( Block Number = 0 )  adalah  90,122  dan  dari  tabel  4.4, terlihat  bahwa  hasil  blok  kedua  ( Block Number  =  1 )  adalah  23,143.  Hal tersebut  artinya  konstanta  saja  tanpa adanya  variabel  bebas  adalah  66,979. Model  ini  menunjukan  bahwa  adanya terjadi  penurunan Overall  Model  Fit pada –2 log likelihoodblock number = 0 ke    –2 log  likelihoodblock  number =  1 sebesar  9,542.  Penurunan likelihood
yang terjadi menunjukan secara keseluruhan model regresi logistik yang dipakai  dipenelitian  ini  adalah  model yang baik.
Uji Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square ) Koefisien determinasi dapai dipakai sebagai pedoman untuk mengetahui  seberapa  besar  tingkat variabel  terikat  akan  dipengaruhi  oleh variabel  bebas.  Besarnya  pengaruh  itu dapat diketahui melalui nilai Nagelkerke R Square .
Tabel 5 Uji Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square ) Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 23,143 a ,337 ,775
a.  Estimation  terminated  at  iteration  number 12  because  parameter  estimates  changed  by less than ,001.
Dari tabel 5, berdasarkan pengolahan  data  yang  menggunakan metode  regresi  logistik,  maka  dapat dilihat hasil uji -2 Log likelihood adalah sebesar 23,143 dan hasil nilai nagelkerke  R  Square dipenelitian  ini adalah  sebesar  0,775  yang  artinya variabilitas  variabel  dependen  yang mampu  dijelaskan  oleh  variabilitas variabel  independen  adalah  sebesar 77,5%,  dan  sedangkan  sisanya  sebesar 22,5% dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak ada didalam model.

## Omnibus  Test  of  Model  Coefficient (Uji Simultan)
Pengujian  omnibus  digunakan untuk  menguji  adanya  pengaruh  yang secara  simultan  pada  seluruh  variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengujian  dapat  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  signifikansi  ( p- value )  dan  hasil  dari Omnibus  Tests  of Model  Coefficients dengan  nilai  α  yang sebesar 0.05.
Tabel 6 Uji Simultan Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square  df  Sig. Step 1  Step 59,639 3  ,000 Block  59,639 3  ,000 Model  59,639 3  ,000
Dari tabel 6, sesuai dengan hasil pengujian  regresi  logistik  diketahui bahwa  nilai Chi-square adalah  sebesar 59,639 dan degree of freedom sebesar 3.
Dengan  adanya  tingkat  signifikasi sebesar  0,000  yang  nilainya  lebih  kecil
Iteration History a,b,c,d Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant CR DAR UK Step 1 1 82,085 4,861 ,169 -,880 -,110 2 64,602 9,307 ,488 -1,989 -,246 3 53,665 13,008 1,163 -2,568 -,387 4 42,650 17,878 2,565 -2,827 -,598 5 33,096 32,320 4,773 -4,620 -1,122 6 26,954 56,419 7,792 -7,029 -1,977 7 24,212 84,933 11,164 -9,195 -2,991 8 23,309 112,222 14,302 -10,762  -3,967 9 23,150 129,549 16,270 -11,606  -4,588 10  23,143 134,004 16,786 -11,847  -4,747 11  23,143 134,224 16,813 -11,861  -4,755 12  23,143 134,224 16,813 -11,861  -4,755 a. Method: Enter
b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 82,782 d. Estimation terminated at iteration  number 12  because parameter estimates changed by less than ,001.
dari  0,05,  maka  H 4 diterima,  maka disimpulkan  bahwa  dengan  signifikasi 5%  variabel  likuiditas, leverage dan ukuran perusahaan berpengaruh terhadap financial distress pada
Perusahaan  Properti  dan  Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Pengujian Individual/Pengujian Koefisien Regresi(Uji Parsial) Pengujian individual penelitian dan  menjawab  hipotesis  yang  telah  ada sebelumnya,  dipakailah  tabel variables in  the  equation yang  ada  pada  output hasil  pengolahan  data  dan  disajikan pada tabel 4.7 sebagai berikut :
Tabel 7 Uji Parsial - Wald dan Uji Hipotesis
Logistik Variables in the Equation B S.E. Wald df  Sig. Exp(B)
Step 1 a CR 16,813 6,750 6,204  1 ,013  20026992,213 DAR -11,861 10,179  1,358  1 ,244  ,000 UK -4,755 2,550 3,477  1 ,062  ,009
Constant  134,224  70,356  3,640  1 ,056  1,963E+58 a. Variable(s) entered on step 1: CR, DAR, UK.
Dari Tabel  7  menunjukkan hasil pengujian  hipotesis  regresi  logistik dengan  tingkat  signifikansi  5%  atau 0,05.  Dari  hasil  pengujian  diatas,  maka akan diperoleh model persamaan regresi logistik dari kolom B sebagai berikut :

## FD
FD  1 = 134,224 +16,813 CR – 11,861 DAR – 4,755 UK
Dengan  nilai  Konstanta  yang sebesar  156,416  berarti  probabilitas perusahaan  berada  dalam financial distress .  Variabel  konstanta  model regresi  logistik  memiliki  koefisien positif  sebesar  134,224  artinya  apabila variabel  lain  dianggap  tetap  atau  tidak berubah  maka financial  distress akan mengalami peningkatan sebesar 134,224 satuan. Variabel likuiditas  yang dimiliki oleh  perusahaan  dimana  mempunyai nilai  koefisien  positif  yaitu  sebesar 16,813
artinya setiap adanya peningkatan  satu  (1)  pada  likuiditas
maka  akan  berada  dalam financial distress sebesar  16,813  satuan  apabila dengan  mengasumsikan  variable  yang lain  sama  dengan  nol  (0).  Hasil probabilitas  variabel  likuiditas  sebesar 0,013  yang  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi 0,05 (5 persen) yang berarti likuiditas berpengaruh terhadap financial  distress pada  Perusahaan Properti  dan  Perumahan  yang  terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Variabel leverage dimana  yang menunjukkan  hasil  koefisien  negatif yaitu  sebesar  –  11,861  artinya  setiap adanya kenaikan satu  (1) pada leverage berada  dalam financial  distress sebesar -11,861  satuan dengan mengasumsikan variabel  yang lain sama dengan nol (0). Hasil  probabilitas  variabel leverage sebesar  0,244  yang  lebih  besar  dari tingkat signifikansi 0,05 (5 persen) yang berarti leverage tidak  berpengaruh terhadap financial distress pada
Perusahaan  Properti  dan  Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Variabel ukuran perusahaan dimana yang menunjukkan hasil koefisien  negatif  yaitu  sebesar  –4,755 artinya  setiap  adanya  kenaikan  satu  (1) pada  ukuran  perusahaan  berada  dalam financial  distress sebesar  -4,755  satuan dengan  mengasumsikan  variabel  yang lain  sama  dengan  nol  (0).  Hasil probabilitas variabel ukuran perusahaan sebesar  0,062  yang  lebih  besar  dari tingkat signifikansi 0,05 (5 persen) yang berarti  bahwa  ukuran  perusahaan  tidak berpengaruh  terhadap financial  distress pada Perusahaan Properti dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pengaruh Likuiditas Terhadap Financial Distress Hasil  dari  penelitian  ini  peneliti menunjukkan bahwa likuiditas berpengaruh  terhadap financial  distress pada Perusahaan Properti dan
Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Rahmayanti & Hadromi  (2017),  perusahaan  yang berada  dalam  masalah  likuiditas  jika perusahaan tidak mampu dalam menyelesaikan  masalah  utangnya  serta menunjukkan  kesulitan  keuangan  maka hal ini dapat berakibat pada kebangkrutan usaha ( bankruptcy ).
Selain  itu,  hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  Putra  et  al.,
(2017)  yang  menyatakan Current  Ratio Berpengaruh Signifikan Terhadap Prediksi Kebangkrutan . Likuiditas dengan indikator current  ratio mempunyai  pengaruh positif  terhadap financial  distress. Likuiditas  yang  tinggi  menunjukkan perusahaan mempunyai aset lancar yang mampu  untuk  mencakup  utang  jangka pendeknya, maka kemungkinan perusahaan  tidak  mampu  bayar  lebih kecil.
Pengaruh Leverage Terhadap Financial Distress Hasil  dari  penelitian  ini  peneliti menunjukkan  bahwa leverage tidak
berpengaruh  terhadap financial  distress
pada Perusahaan Properti dan
Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Hasil  penelitian  ini  tidak  sesuai dengan hasil peelitian Rohmadini et al., (2018)  berpendapat  rasio leverage tinggi  dapat  menyebabkan  perusahaan tidak mampu membayar utangnya maka akan  mengganggu  aktivitas  operasional perusahaan dan memungkinkan
perusahaan  berada  didalam  keadaan financial distress . Perusahaan Properti dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia kebanyakan memakai leverage sebagai modal dalam bentuk utang yang didapatkan dari
pihak ketiga.
Perusahaan besar lebih memilih mengandalkan  pinjaman  bank  untuk sebagian besar pembiayaannya. Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Hasil  dari  penelitian  ini  peneliti menunjukkan bahwa ukuran perusahaan tidak  berpengaruh  terhadap financial distress pada  Perusahaan  Properti  dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Hasil  penelitian  ini  tidak  sesuai dengan  penelitian  Ananto  et  al.,  (2017) dimana  perusahaan  yang  berskala  besar biasanya  lebih  gampang  mendapatkan pinjaman  daripada  perusahaan  yang berskala  kecil  dikarenakan  tingkat kepercayaan yang dimiliki oleh kreditur terhadap  perusahaan  yang  berskala besar.  Perusahaan  yang  berskala  besar cenderung  lebih  terdiversifikasi  dan lebih tahan terhadap risiko kebangkrutan. Ukuran perusahaan besar juga tidak mampu menghindari masalah kesulitan  keuangan  dengan  melakukan diversifikasi pada  usahanya  tersebut.
Ukuran perusahaan besar sering menggunakan  dana  pinjaman  sebagai modal usahanya.

## PENUTUP Kesimpulan
1. Likuiditas  berpengaruh  terhadap financial  distress pada  Perusahaan
Properti dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
2. Leverage tidak berpengaruh terhadap financial  distress pada Perusahaan Properti dan Perumahan yang  terdaftar  di  Bursa  Efek
Indonesia. 3. Ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap financial distress pada  Perusahaan  Properti dan  Perumahan  yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia.
4. likuiditas, leverage dan  ukuran perusahaan  berpengaruh  terhadap financial  distress pada  Perusahaan
Properti dan Perumahan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Saran
Berdasarkan  kesimpulan  di  atas maka  peneliti  memberikan  beberapa saran sebagai berikut :
1. Perusahaan Properti dan Perumahan yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia harus memperhatikan faktor  pemicu  terjadinya financial distress dan  segera  mengambil tindakan      untuk  memperbaiki kondisi keuangan perusahaannya.
2. Peneliti selanjutnya disarankan
untuk  memilih  perusahaan  lainnya yang  digunakan  untuk  mengetahui faktor yang mempengaruhi
kemungkinan  terjadinya financial distress.
3. Untuk  investor  dapat  melakukan pengambilan  keputusan  yang  tepat dalam  menginvestasikan  dananya kedalam perusahaan.
4. Bagi  Universitas  Prima  Indonesia, hasil  penelitian  ini  berguna  untuk memperkaya  karya  ilmiah  yang berada dalam perpustakaan Universitas Prima Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Ananto,  R.  P.,  Mustika,  R.,  &
Handayani,  D. (2017). Pengaruh Good  Corporate  Governance (GCG),  Leverage,  Profitabilitas dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Barang Konsumsi  yang  Terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Ekonomi  dan  Bisnis  Dharma Andalas , 19 (1), 92.
Astuti  &  Pamudji.  (2015).  Analisis Pengaruh  Opini Going  Concern , Likuiditas,  Solvabilitas,  Arus Kas,  Umur  Perusahaan  Dan Ukuran  Perusahaan  Terhadap Kemungkinan Financial Distress. Diponegoro Journal Of Accounting , 4(1):1-11. Kalimah, S. (2017). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas dan Leverage  Dalam  Memprediksi Financial Distress (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur  yang  Terdaftar  di BEI  Periode  2009-2013). Jurnal
Akuntansi dan Ekonomi , 2 (1).
Noviantari, N. W., & Ratnadi, N. M. D.
(2015). Pengaruh financial distress,  ukuran  perusahaan,  dan leverage  pada  konservatisme akuntansi. E-Jurnal  Akuntansi ,
646-660.
Putra, I. G. B. B. P., & Suryanawa, I. K.
(2016).  Pengaruh  Opini  Audit dan Reputasi KAP pada Auditor Switching dengan Financial Distress Sebagai Variabel moderasi. E-Jurnal Akuntansi , 1120-1149.
Putra,  Y.  A.  P.,  Purnamawati,  I.  G.  A., &  Edy  Sujana,  S.  E.  (2017).
Analisis  Rasio  Keuangan  untuk
Memprediksi  Kondisi  Financial
Distress  Perusahaan  Manufaktur yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. JIMAT (Jurnal Ilmiah Mahasiswa Akuntansi) Undiksha , 8 (2). Rohmadini, Saifi & Darmawan. (2018). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas Dan Leverage Terhadap Financial Distress
(Studi  Pada  Perusahaan Food  &
Beverage Yang  Terdaftar  Di Bursa  Efek  Indonesia  Periode 2013-2016). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) 61(2)
Rahmy, R. (2015). Pengaruh Profitabilitas, Financial Leverage,  Sales  Growth  Dan Aktivitas  Terhadap  Financial
Distress  (Studi  Empiris  pada Perusahaan  Manufaktur  yang Terdaftar  di  BEI  Tahun  2009- 2012). Jurnal Akuntansi , 3 (1). Rahmayanti, S., & Hadromi, U. (2017).
Analisis  Financial  Distress  Pada Perusahaan  Manufaktur  Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal  Akuntansi  dan Ekonomika , 7 (1), 53-63. Setiawan, D., Oemar, A., & Pranaditya, A.  (2017).  Pengaruh  Laba,  Arus
Kas, Likuiditas
Perusahaan,
Ukuran  Perusahaan,  Leverage, Kepemilikan  Institusional  Dan Kepemilikan  Manajerial  Untuk Mempredikasi Kondisi Financial Distress (Pada Perusahaan Manufakture  Yang  Terdapat  di BEI Periode Tahun 2010– 2015). Journal Of Accounting , 3 (3). Sopian,  D.,  &  Rahayu,  W.  P.  (2017).
Pengaruh  Rasio  Keuangan  dan Ukuran  Perusahaan  Terhadap Financial Distress (Studi Empiris  pada  Perusahaan  Food and  Beverage  di  Bursa  Efek Indonesia). COMPETITIVE , 1 (2 ). Widhiari,  N.  L.  M.  A.,  &  Merkusiwati, N.  K.  L.  A.  (2015).  Pengaruh rasio likuiditas, leverage, operating  capacity,  dan  sales growth terhadap financial distress. E-Jurnal Akuntansi ,
456-469.