## J-MAS
Jurnal Manajemen dan Sains, 8(1), 2023: 376-384 Program Magister Manajemen Universitas Batanghari ISSN 2541-6243 (Online), ISSN 2541-688X (Print), DOI 10.33087/jmas.v8i1.734

## Pengaruh Operating Capacity, Sales Growth dan Firm Size terhadap Financial Distress
Yohana*, M. Hendri Yan Nyale Universitas Esa Unggul *Correspondence email:matiayohanaueu@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah operating capacity , sales growth dan firm size berpengaruh terhadap  terjadinya  kondisi financial  distress .  Objek  penelitian  dilakukan  pada  perusahaan  sektor  tekstil  yang tercatat  pada  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2016  –  2021.  Teknik  pengambilan  sampel  menggunakan  purposive sampling dengan jumlah sampel sebanyak 60 data sekunder berupa laporan keuangan tahunan dan informasi data keuangan lainnya yang diolah berdasarkan kriteria untuk periode tahun buku tersebut di atas. Pengamatan data penelitian dilakukan pada perode Juni sampai dengan Juli 2022 pada website www.idx.co.id . Hasil penelitian dan uji statistik deskriptif dengan menggunakan model G-Score menunjukkan bahwa operating capacity, sales growth dan firm size secara simultan berpengaruh signifikan terhadap prediksi financial distress. Namun secara parsial dari uji variabel independen, hasil penelitian menunjukkan bahwa hanya variabel sales growth yang berpengaruh signifikan  terhadap  prediksi  financial  distress  dengan  nilai  Sig  0.997  dengan  nilai  probabilitas  dibawah  atau kurang dari Sig 0.05. Sedangkan varibel penelitian lainnya tidak berpengaruh terhadap prediksi financial distress atau Sig lebih besar dari 0.05.
Kata kunci : Financial Distress; Firm Size; G-Score; Operating Capacity; Sales Growth

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  was  to  determine  whether  operating  capacity,  sales  growth  and  firm  size  affect  the occurrence of financial distress conditions. The object of the research was the textile sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2016 – 2021. The sampling technique used purposive sampling with a sample of 60 secondary data in the form of annual financial reports and other financial data information that was processed based on the criteria for the financial year period in on. Observation of research data was carried out in the period from June to July 2022 on the website www.idx.co.id. The results of research and descriptive statistical tests using the G-Score model show that operating capacity, sales growth and firm size simultaneously have a significant effect on the prediction of financial distress. However, partially from the independent variable test, the results showed that only the sales growth variable had a significant effect on the prediction of financial distress with a Sig value of 0.997 with a probability value below or less than Sig 0.05. While other research variables have no effect on the prediction of financial distress or Sig greater than 0.05.
Keywords : Financial Distress; Firm Size; G-Score; Operating Capacity; Sales Growth

## PENDAHULUAN
Industri bahan dan pakaian Jadi merupakan salah satu bidang usaha perakitan yang menambah perekonomian  masyarakat,  antara  lain  sebagai  penunjang  perdagangan  asing  komoditas  non  migas, pekerjaan, dan pemenuhan kebutuhan dalam negeri. Pada tahun 2019 industri sektor bahan dan pakaian mengalami  penyusutan laba  bersih dan  yang mengejutkan, mengalami  kerugian.  Penurunan tersebut dikhawatirkan  akan  berdampak  besar  pada  kelangsungan  usaha  industri  bahan  dan  pakaian  tersebut (Julianti et al., 2021).  Pada tahun 2019 terdapat diagram yang menunjukkan kinerja perusahaan industri sektor textile yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia terlihat dari total kepemilikan aset, PT. Sri Rejeki Isman Tbk(SRIL) memimpin dengan total kepemilikan aset sebesar Rp. 20,118 M dengan menunjukkan kinerja  laba  yang  baik  selama  periode    I-2019,  adapun  pada  perode  tersebut  PT.  Argo  Pantes  Tbk dengan  total  kepemilikan  aset  Rp.  1,255  M  menunjukkan  kinerja  perusahaannya  yang  merugi  ( www.cnbcindonesia.com ).  Selain  keuntungan,  industri  tekstil  juga  membutuhkan  pembiayaan  dari pihak  investor  secara  stabil,  maka  dari  itu  diharapkan  untuk  pihak  investor  dapat  bertahan  agar perusahaan  dapat  terhindar  dari  kesulitan  keuangan.  Perusahaan  bisa  dikatakan mengalami  financial
distress  apabila  terjadi  penurunan  laba  operasi  selama  dua  tahun  atau  lebih  secara berkelanjutan(Amanda & Tasman, 2019). Menurut Naziah & Nyale, (2022) ukuran rasio Profitabilitas, likuiditas,  pertumbuhan    perusahaan,  dan  opini  audit  tahun  sebelumnya  secara  bersama-sama memengaruhi  diterimanya opini audit going concern sebagai dampak dari kondisi f inancial distress. Laporan  keuangan  perusahaan  merupakan  sumber  informasi  yang  dapat  menunjukkan  kondisi keuangan serta kinerja perusahaan pada suatu periode (Amelia Fatmawati, 2017).
Penelitian Ramadhani & Nisa, (2019) menjelaskan bahwa kapasitas operasi  berpengaruh secara signifikan  terhadap  financial  distress,  jika  total  aset  yang  dihasilkan  tinggi  maka  asset  akan  cepat meningkat sehingga dapat menghasilkan laba untuk menutupi hutang perusahaan. Hal ini akan sangat berpengaruh  pada  kesehatan  perusahaan,  karena  semakin  cepat  laba  yang  dihasilkan  maka  semakin besar  pula  kemungkinan  kewajiban  yang  akan  terbayar  sehingga  kewajiban  akan  berkurang  secara berkala dan akan jauh dari kondisi financial distress . Pada jurnal yang dibuat Amanda & Tasman, (2019) pertumbuhan  penjualan  berpengaruh  signifikan  untuk  memprediksi  terjadinya financial dengan semakin besarnya distress, sales growth perusahaan berarti akan memperkecil kemungkinan terjadinya financial  distress diperusahaan  tersebut.  Dengan  kata  lain  kondisi  perusahaan  akan  semakin  sehat karena saat penjualan meningkat otomatis laba yang dihasilkan akan semakin besar. Saputra & Salim, (2020) berdasarkan penelitian ini semakin besar aktivanya, maka semakin baik pula kondisi kesehatan perusahaannya.  Begitupun  sebaliknya,  apabila  total  penjualannya  sedikit  maka  laba  yang  dihasilkan akan menurun dan bisa menimbulkan terjadinya financial distress.
Penelitian  Octaviani  &  Abbas,  (2020)  menyatakan  bahwa  pertumbuhan  penjualan  tidak berpengaruh terhadap financial distress, sedangkan menurut Amanda & Tasman, (2019) sales growth memiliki  pengaruh  negative  dan  signifikan  terhadap financial  distress. Penelitian  Saputra  &  Salim, (2020) menunjukkan bahwa firm size tidak berpengaruh terhadap financial distress.
Pada penelitian terdahulu membahas financial distress yang dilakukan oleh Amanda & Tasman, (2019) pada perusahaan manufaktur selama 2015 – 2017 dengan meneliti  faktor likuiditas, leverage , sales growth dan ukuran perusahaan. Dengan hasil penelitiannya likuiditas dan ukuran perusahaan tidak memiliki pengaruh terhadap financial distress, leverage berpengaruh positif terhadap financial distress dan pertumbuhan penjualan berpengaruh negatif terhadap financial distress. Namun yang membedakan penelitian sebelumnya dengan penelitian ini yaitu dengan penambahan variabel operating capacity serta pembaharuan periode penelitian yaitu 2016 – 2021.
Dari penjelasan tersebut, diputuskan untuk fokus penelitian ini merupakan perusahaan industri tekstil dengan tujuan penulis untuk menganalisa apakah operating capacity, sales growth dan firm size berpengaruh  terhadap financial  distress pada  perusahaan  sektor  tekstil  tahun  2016  –  2021  sehingga pentingnya dilakukan penelitian ini untuk mendapatkan hasil sebuah informasi yang dapat membantu pihak  –  pihak  terkait  yang  membutuhkan,  seperti  pada  saat  ingin  berinvestasi  agar  investor  tau keuntungan serta kerugian saat berinvestasi diperusahaan tersebut.

## METODE
Kebangkrutan  diukur  dengan  menggunakan  metode springate untuk  variabel  terikat  dengan menggunakan dummy sedangkan variabel independen adalah Operating Capacity diukur dengan rasio antara sales dengan total asset, sales growth diukur dengan menghitung total penjualan tahun sekarang yang dikurangi dengan penjualan tahun ini lalu dibagi dengan penjualan t-1, firm size diukur dengan total  asset  yang  dimiliki. Desain  penelitian  ini  menggunakan  desain  kausalitas  yang  dimana menjelaskan hubungan antar variabel pengujian hipotesis. Dan menjelaskan tentang pengaruh variabel – variabel tersebut terhadap financial distress. Berdasarkan penelitian yang akan dilakukan akan dilihat apakah  variabel  –  variabel  tersebut  mempengaruhi financial  distress atau  tidak.  Populasi  pada penelitian ini adalah perusahaan sektor tekstil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2016 – 2021 sebanyak 15 perusahaan dengan jumlah 90 data. Sampel yang digunakan yaitu 10 perusahaan selama  6  tahun  berturut  turut  2016-2021,  maka  jumlah  laporan  keuangan  yang  digunakan  sebagai sampel  pada  penelitian ini yaitu  60 laporan  keuangan.  Penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling . Kriteria – kriteria tersebut yaitu, perusahaan tekstil yang sudah berdiri kurang lebih 5 tahun dan sudah terdaftar di BEI (Bursa Efek Indonesia), perusahaan tekstil yang mempunyai kelengkapan data laporan keuangan yang sudah di audit dan dipublikasikan secara konsisten 6 tahun berturut – turut sesuai variable penelitian. Analisis Regresi Logistic Biner dengan rumus sebagai berikut :
Y = α + β 1 X 1 - β 2 X 2 - β 3 X 3 + е Keterangan : Y = Financial Distress α = Kostanta X1 = Operating Capacity X2 = Sales Growth
X3
= Firm Size
β1 =  Koefisien  Regresi  yang  menunjukkan  kepekaan  perubahan Operating Capacity didalam menjelaskan Financial Distress.
β2 =  Koefisien  Regresi  yang  menunjukkan  kepekaan  perubahan Sales  Growth didalam menjelaskan Financial Distress.
β3 = Koefisien Regresi yang menunjukkan kepekaan perubahan Firm Size didalam menjelaskan Financial Distress.
е = Error
Uji  kesesuaian  model  dengan  menggunakan Hosmer  and  Lomeshow’s  Goodness  of  Fit  Test. Goodness of fit test bertujuan untuk mengetahui apakah model tersebut secara efektif dapat menjelaskan variabel terikat. Uji hipotesis yang digunakan adalah Hosmer and Lomeshow’s Goodness of Fit Test. Uji omnibus digunakan untuk menguji uji hipotesis secara simultan antara variabel independen dan dependen.  Pengujian hipotesis dilakukan dengan membandingkan antara chi-square hitung dengan chi-square tabel ataupun nilai probabilitas (sig) dengan tingkat signifikan (α), dengan tingkat signifikan sebesar 5%, maka kriteria pengujian, antara lain:
Jika  nilai  probabilitas  (Sig)  <  dari  tingkat  signifikansi  (0,05)  maka  secara  simultan  variabel dependen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, sedangkan jika nilai probabilitas (Sig) > dari  tingkat  signifikansi  (0,05)  maka  secara  simultan  variabel  dependen  tidak  berpengaruh  terhadap variabel  dependen.  Uji  Wald  digunakan  untuk  menguji  uji  hipotesis  secara  parsial  antara  pengaruh signifikasi  setiap  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Uji  Wald  dengan  rumus  sebagai berikut:
𝑍 = 𝛽𝑖 𝑆𝐸𝛽𝑖 Keterangan: Z = Nilai Statiska Wald
𝛽𝑖 = Nilai Koefisien Estimasi Model Logit 𝑆𝐸𝛽𝑖 = Standard Error of coefficient
Bila nilai Wald > chi-square tabel atau Sig. < 0.05 berarti secara parsial variabel independent berpengaruh terhadap variabel dependen, sedangkan bila nilai Wald < chi-square tabel atau Sig. > 0.05 berarti secara parsial variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Uji Koefisien Determinasi  dengan  menggunakan  nilai  Nagelkerke’s  R  Square.  Nagelkerke’s  R  Square  adalah modifikasi dari koefisien Cox dan Snell R2 untuk memastikan bahwa nilai bervariasi dari nol sampai 1.

## Hubungan Antar Variabel
1. Operating Capacity, Sales Growth dan Firm Size dengan Financial Distress
Pada  logikanya  ketiga  variabel  ini  memiliki  pengaruhnya  masing  –  masing  terhadap financial distress. Kapasitas operasi, pertumbuhan penjualan dan ukuran perusahaan yang semakin tinggi  akan  menjauhkan  perusahaan  dari  kondisi financial  distress. Karena  pada  saat  kapasitas operasi dan penjualan meningkat maka dapat diartikan bahwa perusahaan terolah dengan baik dan dapat  menghasilkan  laba  dengan  baik  pula  untuk  menutupi  kewajiban  lancarnya.    Penelitian Octaviani &  Abbas,  (2020) menyatakan jika operating  capacity berpengaruh  terhadap financial distress , lalu Penelitian Ipa & Di, (2017) jika sales growth memiliki pengaruh terhadap financial distress , serta Penelitian Putu et al., (2017) menyatakan jika firm size memiliki pengaruh terhadap financial distress .
H1  : Operating  Capacity,  Sales  Growth  dan  Firm  Size  berpengaruh  secara  simultan  terhadap financial distress perusahaan.
2. Operating Capacity dengan Financial Distress
Rendahnya hasil operating capacity dapat menunjukkan adanya indikasi bahwa perusahaan tidak efisien dalam menggunakan asset yang ada (Ramadhani & Nisa, 2019). Hal tersebut perlu segera diatasi agar tidak terjadi financial distress. Perusahaan harus bisa memanfaatkan sumber daya yang ada secara efisien agar dapat membiayai kegiatan operasional yang berjalan. Penelitian Ipa  &  Di,  (2017)  Yulian,  memberikan  hasil  bahwa operating  capacity memberikan  pengaruh terhadap adanya kemungkinan financial distress . H2 : Operating Capacity berpengaruh secara positif terhadap financial distress perusahaan. 3. Sales Growth dengan Financial Distress
Semakin tinggi penjualan maka menghasilkan laba yang besar tetapi jika penjualan menurun hingga mengakibatkan laba bersih menjadi negative maka potensi terjadinya financial distress akan semakin  besar.  Penelitian  Amanda  &  Tasman,  (2019)  mengatakan  bahwa sales  growth berpengaruh terhadap financial distress . H3 : Sales Growth berpengaruh  secara  negatif  terhadap financial  distress perusahaan. 4. Firm Size dengan Financial Distress
Besarnya ukuran perusahaan berarti total aktiva yang dimiliki juga besar. Semakin besar aset yang dimiliki maka akan semakin baik karena menjadi tanda manajemen dapat mengolah setiap rupiah aktiva untuk menghasilkan penjualan. Rasio TATO disebut dengan perputaran asset, rasio ini  melihat  sejauh  mana  keseluruhan  aset  yang  dimiliki  perusahaan  berputar  secara  efektif. Perputaran  yang  lambat  dari  aktiva  menunjukkan  adanya  hambatan  seperti  turunnya  penjualan akan  sangat  mempengaruhi  rasio  ini,  sehingga  diharapkan  asset  turnover  semakin  naik  agar menghindari  terjadinya  kesulitan  keuangan(Christon  Simanjuntak  et  al.,  2017).  Penelitian Fidyaningrum  &  Retnani,  (2017)  menyatakan  bahwa firm  size memiliki  pengaruh  terhadap financial distress . H4: Firm Size berpengaruh secara negatif terhadap financial distress perusahaan

## HASIL
1. Statistik Deskriptif
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi Operating  Capacity(TATO),  Sales Growth dan Firm  Size(ROA) sebagai  variabel    moderasi  terhadap Financial  Distress akan  diuji secara statistik deskriptif seperti tabel dibawah :

## Tabel 1
Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation TATO 60 .001 1.420 .73431 .445165 Sales_Growth 60 -.984 1.741 -.01893 .403940 ROA 60 -.392 .093 -.02334 .079358 Financial_Distress 60 0 1 .65 .481 Valid N (listwise) 60
Pada observasi data sebanyak 60 sampel yang diuji terdapat nilai rata – rata(mean) sebesar 0,65  pada  variabel financial  distress atau  sebanyak  65%  diprediksikan  mengalami  permasalahan kondisi  keuangan  atau financial  distress .  Sebelumnya  pada  tahap  inisiasi  awal  atau  belum ditambahkan  variabel  independen  diprediksikan  terjadinya financial  distress dengan  probabilitas sebesar 0,01.
Untuk  variabel TATO dengan  jumlah  data  60,  rata  –  rata  kemampuan  perusahaan  dalam menghasilkan penjualan melalui efisiensi penggunaan aktiva adalah 0,73431 dengan standar deviasi sebesar  0,445  atau    rata  –  rata  terjadinya  peningkatan  aktiva  sebesar  73%  dengan  peningkatan terbesar 142% dan peningkatan aktiva terkecil 0,1%.
Rata-rata nilai variabel sales growth dengan jumlah data 60 adalah -0,01893 dengan standar deviasi  sebesar  0,404.  Atau  dengan  kata  lain  rata  –  rata  terjadinya  penurunan  penjualan  sebesar 1,89% dengan penurunan penjualan terbesar 174% dan penurunan penjualan terendah yaitu -98% yang artinya selama rentang waktu penelitian terjadi financial distress. Selanjutnya untuk rata-rata nilai variabel ROA dengan jumlah data 60 adalah -0,02334 dengan standar  deviasi  sebesar  0,79358.  Artinya  dari  obeservasi  data,  rata-rata  selama  rentang  waktu penelitian terjadi peningkatan laba yang diperoleh sebesar 2,34%, dengan peningkatan laba terbesar 9,3%  dan  rugi  39,2%.  Apabila  rugi  lebih  besar  dari  laba  yang  didapat  maka  perusahaan  akan kesulitan  dalam  membayar  kewajibannya  karena  laba  yang  diperoleh  hanya  9,3%  sedangkan kerugian mencapai 39,2%.
G-Score  diproksikan  dengan  nilai  Dummy.  Untuk  kategori  perusahaan  yang  mengalami financial distress di proksikan dengan nilai 1 (satu) dan 0 (nol) untuk yang tidak mengalami financial distress atau sehat. Dengan jumlah data sebanyak 60, maka rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress sebesar 0,65 dengan standard deviasi sebesar 0,481. Artinya dari hasil observasi data,  sebesar  65%  perusahaan  diprediksikan mengalami financial  distress selama  masa  pandemi. Sisanya  sebesar  35%  diprediksikan  tidak  mengalami financial  distress atau  terdapat  varibel  lain diluar rentang waktu penelitian ini.
2. Hasil Uji Regresi Logistik – Binary Logit
a. Tahap Inisiasi Awal : Block 0 : Beginning Block
Tabel 2 Classification Table a,b Observed Predicted Financial_Distress Percentage Correct 0 1 Step 0  FD 0 0 15 ,0 1 0 45 100,0 Overall Percentage 75,0
Variabel dependen diberikan untuk masing – masing kode = 0 untuk prediksi tidak sehat dan untuk prediksi sehat dengan kode = 1. Oleh karena yang diberi kode 0 adalah “tidak sehat” maka  “tidak  sehat”  menjadi  refrensi  atau  efek  dari  sebab.  Sebab  yang  dimaksudkan  adalah kejadian yang dihipotesiskan sebagai penyebab munculnya masalah.
Pada tabel Classification Table menghasilkan yaitu “tidak sehat” sebanyak 15 perusahaan. Sedangkan yang “sehat” sebanyak 45 perusahaan. Jumlah sampel sebanyak 80 data perusahaan. Sehingga  nilai overall  percentage sebelum  variabel  independen  dimasukkan  ke  dalam  model sebesar  15/60  =  25%.  Hasil  pengamatan  berdasarkan  model  G-Score  pada  perusahaan  sektor tekstil mengenai financial distress.
Tabel 3. Variables in the Equation
B S.E.  Wald  df  Sig.  Exp(B) Step 1 a TATO 1.457 .854  2.909  1  .088 4.293 Sales_Growth 4.061  1.509  7.247  1  .007  58.026 ROA .212  4.597 .002  1  .963 1.236 Constant -.099 .712 .020  1  .889 .905
Pada  tabel Variables  in  the  Equation :  saat  sebelum  variabel  independen  dimasukkan kedalam model, maka belum ada variabel independen di dalam model. Nilai Slope atau Koefisien Beta (β) dari konstanta adalah sebesar 1.099 dengan Exp (β) sebesar 3.000. Nilai signifikan atau p- value dari  uji  wald  sebesar  0.000.  Hasil  ini  tidak  menunjukkan  prediksi financial  distress sebelum variabel independen ditambahkan. Maka Exp (1.099) = 3.000
b. Tahap Block 1 : Method – Memasukkan Variabel (Independen dan Dependen

## Tabel 4.
Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square  Df  Sig. Step 1  Step 67,480 3  .000 Block 67,480 3  .000 Model 67,480 3  .000
Untuk hasil Omnibus Test of Model Coefficients menunjukkan nilai Chi-Square sebesar 67,480  dan  mempunyai  tigkat  signifikasi  0,000,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  adanya pengaruh yang signifikan terhadap uji prediksi kebangkrutan. Nilai ini lebih kecil dari tingkat signifikasi yaitu 0,05 sehingga kita dapat menolak hipotesis nol (H 0 ) yang menyatakan bahwa tidak ada variabel bebas yang berpegaruh signifikan terhadap variabel tak bebas.

## Tabel 5

## Model Summary
Step  -2 Log likelihood  Cox & Snell R Square  Nagelkerke R Square
1 25,501 a .503 .745
Hasil  output  SPSS  pada  tabel  “Model  Summary”  dapat  dilihat  bahwa  model  dengan penambahan  tiga  variabel  independen  ternyata  telah  terjadi  perubahan  dalam  penaksiran parameter (-2 Log likelihood ) sebesar 25.501. Dengan nilai R-Square sebesar 0.503 atau 50,3% ( Cox & Snell ) dan 0.745 atau 74,5% ( Nagelkerke ). Dengan demikian dapat ditafsirkan bahwa dengan variabel tersebut proporsi pemahaman terhadap prediksi kebangkrutan sangat tinggi yaitu 74,5%. Tetapi interpretasi ini hanya nilai pendekatan saja.

## Tabel 6
Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square  df  Sig. 1 4,108 8  .847
Hosmer and Lemeshow’s Test ditunjukkan jika nilai Goodness of Fit sebesar 4,108 dengan nilai signifikansi 0,847. Terlihat nilai Sig lebih besar dari α(0,05), maka dapat dikatakan bahwa model  tersebut  dapat  diterima  dan  layak  digunakan  untuk  analisis  selanjutnya  karena  model mampu memprediksi kebangkrutan sebesar 84,7% dan data dapat dikatakan FIT.

## Tabel 7
Classification Table a
Observed Predicted Financial_Distress Percentage Correct 0 1 Step 1  Financial Distress  0 15 6 71,4 1 2 37 94,9 Overall Percentage 86,7
Pada  tahapan  setelah  adanya  penambahan  3  variabel  independen  berdasarkan  tabel Classification Table , jumlah sampel yang diklasifikasikan dapat memprediksikan kebangkrutan secara tepat sebanyak 15 + 37 = 52 data sampel atau sebesar 86,7% dari jumlah sampel n=60 dengan menggunakan model regresi logistik.

## Financial Distress

## 3. Hasil Uji Wald
Tabel 8. Uji Wald Variables in the Equation B S.E. Wald  df  Sig.  Exp(B) Step 1 a TATO 642,806  12757,713  ,003  1  ,960  1E+279 Sales_Growth 1325,481  26285,363  ,003  1  ,960 . ROA -359,622 9092,496  .002  1  .968 ,000 Constant -11,006 418,823  .001  1  .979 ,000
a. Variable(s) entered on step 1: TATO, Sales_Growth, ROA.
Variabel Operating  Capacity memiliki  nilai  koefisien  positif  sebesar  642,806.  Hal  ini menunjukkan bahwa semakin tinggi nilai Operating Capacity yang diperoleh maka semakin rendah perusahaan  mengalami financial  distress. Begitupun  sebaliknya,  semakin  rendah  nilai operating capacity yang diperoleh maka semakin tinggi kemungkinan perusahaan akan mengalami financial distress. Dengan probabilitas signifikan sebesar 0,960 > 0,05 hal berarti bahwa H 2 diterima dengan demikian operating capacity tidak memiliki pengaruh terhadap financial distress. Variabel Sales  Growth memiliki  nilai  koefisien  positif  sebesar  1325,481.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  nilai sales  growth yang  diperoleh  maka  semakin  rendah perusahaan mengalami financial distress. Begitupun sebaliknya, semakin rendah nilai sales growth yang diperoleh maka semakin tinggi perusahaan mengalami financial distress. Dengan probabilitas signifikan sebesar 0,001 < 0,05 hal berarti bahwa H 3 ditolak dengan demikian sales growth memiliki pengaruh terhadap financial distress.
Variabel Firm Size memiliki nilai koefisien negatif sebesar -359,622. Hal ini menunjukkan bahwa  semakin  tinggi  nilai Firm  Size maka  semakin  rendah  perusahaan  mengalami financial distress. Begitupun sebaliknya, semakin rendah nilai firm size yang maka semakin tinggi perusahaan mengalami financial distress. Dengan probabilitas signifikan sebesar 0,968 > 0,05 hal berarti bahwa H 4 diterima  dengan  demikian firm  size tidak  memiliki  pengaruh  terhadap financial  distress. Berdasarkan  hasil  uji  diatas,  maka  memperoleh  persamaan Binary  Logistic  Regression sebagai berikut :
𝑌 = 𝑎 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 - 𝛽 3 𝑋 3 + 𝑒 𝑌 = −0,099 + 642,806 TATO + 1325,481 Sales Growth - 359,622 ROA + 𝑒 Dimana:
a. Nilai konstanta adalah -0,099 dapat diartikan jika operating capacity, sales growth dan firm size adalah konstan atau nol maka akan mengalami penurunan sebesar 0,099.
b. Nilai  koefisien  regresi  β1 Total  Asset  Turn  Over adalah  positif  sebesar  642,806  berarti  setiap kenaikan TATO sebesar 1 sedangkan variabel lainnya dianggap konstan maka Financial Distress akan mengalami kenaikan sebesar 642,806.
c. Nilai koefisien regresi β2 Sales Growth adalah positif sebesar 1325,481 berarti setiap kenaikan Sales Growth sebesar 1 sedangkan variabel lainnya dianggap konstan maka Financial Distress akan mengalami kenaikan sebesar 1325,481.
d. Nilai koefisien regresi β3 Firm Size adalah negative sebesar -359,622 berarti setiap penurunan Firm Size sebesar 1 sedangkan variabel lainnya dianggap konstan maka Financial Distress akan mengalami penurunan sebesar 359,622.

## Pembahasan
Pengaruh Operating Capacity, Sales Growth dan Firm Size terhadap Financial Distress Untuk hasil dari Uji Omnibus Test of Model Coefficients didapatkan nilai probabilitas sebesar 0,000 yang berarti berada dibawah nilai signifikan 0,05(5%) Maka dari itu dapat  disimpulkan bahwa Operating  Capacity,  Sales  Growth dan Firm  Size berpengaruh  secara  simultan  terhadap Financial Distress pada  perusahaan  sektor  tekstil  atau  dapat  dikatakan  H 1 diterima.  Jadi  pengaruh  variabel independen berbanding lurus terhadap variabel dependen atau dengan kata lain Operating Capacity, Sales Growth dan Firm Size dapat mempengaruhi terjadinya Financial Distress.
Hasil uji Nagelkerke’s R Square menunjukkan nilai Nagelkerke’s R Square sebesar 0,745 atau 74,5%  (0,745  <  1),  maka  dapat  diasumsikan  bahwa  untuk  masing  –  masing  variabel independent( operating  capacity,  sales  growth dan firm  size) sekitar  74,5%  dapat  mempengaruhi variabel  dependen  ( financial  distress ) dan  sisanya  sebesar  25,5%  dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya yang tidak masuk kedalam penelitian ini.

## Pengaruh Operating Capacity terhadap Financial Distress
Hasil dari Uji Wald menunjukkan bahwa operating capacity memiliki nilai probabilitas sebesar 0,960 yang berarti lebih besar dari nilai signifikan 0,05 dan dengan arah koefisien positif yakni 642,806. Maka dapat dikatakan bahwa operating capacity berpengaruh negatif terhadap financial distress secara simultan pada perusahaan sektor tekstil atau H 1 ditolak.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi operating  capacity maka  semakin  tinggi  pula perusahaan  mengalami financial  distress ,  sebaliknya  jika  semakin  rendah operating  capacity maka semakin rendah perusahaan mengalami financial distress , karena rendahnya kemampuan perusahaan dalam mengolah sumber daya yang ada. Dengan kata lain, jika aset lancar perusahaan yang dihasilkan lebih besar dibandingkan dengan hutang lancar, maka perusahaan akan mempunyai kemampuan dalam membayar hutang lancar sehingga dapat mengantisipasi kondisi financial distress . Hasil dari penelitian ini sesuai dengan yang dilakukan oleh  Octaviani & Abbas, (2020), Ipa & Di, (2017)menyatakan jika operating capacity berpengaruh terhadap financial distress .

## Pengaruh Sales Growth terhadap Financial Distress
Hasil dari Uji Wald menunjukkan bahwa sales growth memiliki nilai probabilitas sebesar 0,960 yang berarti lebih besar dari nilai signifikan 0,05 dan dengan arah  koefisien positif yakni 1325,481. Maka  dapat  dikatakan  bahwa sales  growth berpengaruh  negative  terhadap financial  distress secara simultan pada perusahaan sektor tekstil atau H 2 ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi sales growth maka akan semakin besar perusahaan akan  membayar  kewajiban  –  kewajiban  perusahaan  sehingga  kemungkinan  mengalami financial distress akan  semakin  kecil,  sebaliknya  jika  semakin  rendah sales  growth maka  semakin  tinggi perusahaan  akan  mengalami financial  distress ,  karena  laba  yang  akan  diperoleh  menjadi  sedikit. Dengan kata lain, jika penjualan meningkat maka aset lancar perusahaan yang dihasilkan lebih besar sehingga  perusahaan  akan  mempunyai  kemampuan  dalam  membayar  hutang  lancar  lebih  cepat  dan akan jauh dari kondisi financial distress .
Hasil  penelitian  ini  sama  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ipa  &  Di,  (2017)  yang menyatakan bahwa sales growth berpengaruh positif terhadap financial distress.

## Pengaruh Firm Size terhadap Financial Distress
Berdasarkan  dari  Uji  Wald  menunjukkan  bahwa firm  size memiliki  nilai  probabilitas  sebesar 0,968  yang  berarti  lebih  besar  dari  nilai  signifikan  0,05  dan  dengan  arah  koefisien  negatif  yakni  - 359,622. Maka dapat dikatakan bahwa firm size berpengaruh positif terhadap financial distress pada perusahaan sektor tekstil atau H 3 ditolak.
Besar  kecilnya  ukuran  sebuah  perusahaan  dapat  dilihat  dari  jumlah  aset  yang  dipunyainya. Perusahaan dengan aset yang tinggi dianggap mempunyai peluang dalam jangka waktu cukup panjang, dan dianggap mampu melunasi kewajibannya sehingga investor dan kreditur akan lebih percaya saat berinvestasi dan memberikan pinjaman(Safitri, 2021) .
Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Hasnawati & Sawir, (2015) yang menyatakan bahwa firm size berpengaruh positif terhadap financial distress.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis pengaruh Operating Capacity, Sales Growth dan Firm Size terhadap Financial Distress pada 10 perusahaan sektor tekstil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia(BEI) pada tahun 2016 – 2021 diperoleh kesimpulan bahwa variabel operating capacity, sales growth dan firm size berpengaruh  terhadap financial  distress pada  perusahaan  sektor  tekstil  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia(BEI) tahun 2016 – 2021. Terdapat beberapa hal yang membatasi penelitian ini dan mampu mempengaruhi hasil penelitian ini. Model penelitian yang saya gunakan adalah G- Score, padahal masih ada  beberapa  model  penelitian  lain  yang  dapat  digunakan  misalnya,  Altman  Z-Score,  Springate  dan
Zmijewski serta model lainnya. Adapula keterbatasan lainnya seperti, materi, waktu, data dan variabel bebas yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amanda,  Y.,  &  Tasman,  A.  (2019).  Pengaruh  Likuiditas,  Leverage,  Sales  Growth  dan  Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode
2015-2017. Jurnal Ecogen , 2 (3), 453. https://doi.org/10.24036/jmpe.v2i3.7417
Amelia  Fatmawati.  (2017).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Financial  Distress  (Studi  Pada Perusahaan Manufaktur di BEI). Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi , 6 (10), 1–17.
Christon Simanjuntak, Dr. Farida Titik K, S. E. . M. S., & Wiwin Aminah, S. E. . M. M. . A. (2017). Pengaruh  Rasio  Keuangan  Terhadap  Financial  Distress  (Studi  Pada  Perusahaan  Transportasi yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2011-  2015). E-Proceeding  of  Management , 4 (2), 1580–1587.
Fidyaningrum, A., & Retnani, E. D. (2017). Pengaruh Gcg Dan Firm Size Terhadap Perusahaan Yang Mengalami Financial Distress. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi Volume 6, Nomor 6, Juni 2017 , 1 , 1–476.
Hasnawati, S., & Sawir, A. (2015). Keputusan Keuangan, Ukuran Perusahaan, Struktur Kepemilikan Dan Nilai Perusahaan Publik Di Indonesia. Jurnal Manajemen Dan Kewirausahaan (Journal of Management and Entrepreneurship) , 17 (1), 65–75. https://doi.org/10.9744/jmk.17.1.65-75
Julianti, W., Mai, M. U., & Nurdin, A. A. (2021). Prediksi Kebangkrutan Altman Z-Score Modifikasi Komparasi Perusahaan Terbesar dan Terkecil Sub Sektor Tekstil dan Garmen di BEI Bankruptcy prediction  altman  z-score  modification  of  the  largest  and  smallest  companies  of  textile  and garment sub sector . 1 (3), 606–614.
Naziah, R., & Nyale, M. H. Y. (2022). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, Pertumbuhan Perusahaan dan Opini Audit Tahun Sebelumnya terhadap Penerimaan Opini Audit Going Concern. JIIP - Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan , 5 (7), 2687–2699. https://doi.org/10.54371/jiip.v5i7.747 Octaviani, B., & Abbas, D. S. (2020). PENGARUH LIKUIDITAS, LEVERAGE, SALES GROWTH, OPERATING  CAPACITY,  DAN  UKURAN  PERUSAHAAN  TERHADAP  FINANCIAL DISTRESS (Pada Perusahaan Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi yang Terdaftar di BEI  Tahun  2017-2018). J-Mabisya , 1 ,  111–133.  https://jurnal.stain-madina.ac.id/index.php/j- mabisya/article/view/363
Putu,  N.,  Kartika,  E.,  &  Budiasih,  I.  G.  A.  N.  (2017).  Firm  Size  Sebagai  Pemoderasi  Pengaruh Likuiditas,  Leverage,  Dan  Operating  Capacity  Pada  Financial  Distress. E-Jurnal  Akuntansi , 20 (3), 2187–2216.
Ramadhani,  A.  L.,  &  Nisa,  K.  (2019).  Pengaruh  Operating  Capacity,  Sales  Growth  Dan  Arus  Kas Operasi  Terhadap  Financial  Distress. Jurnal  Riset  Keuangan  Dan  Akuntansi , 5 (1),  75–82. https://doi.org/10.25134/jrka.v5i1.1883
Saputra,  A.  J.,  &  Salim,  S.  (2020).  Pengaruh  Profitabilitas,  Leverage,  Farm  Size,  dan  Sales  Growth Terhadap Financial Distress. Multiparadigma Akuntansi Tarumanagara , 2 (1), 262–269. Ipa,P.,&Di,S.(2017). No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者における康関連指標に関する共 分散構造分析 Title .