## Ekonomis: Journal of Economics and Business, 6(2), September 2022, 488-497
Publisher: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122 Website: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI 10.33087/ekonomis.v6i2.591

## Pengaruh Likuiditas, Profitabilitas, Leverage, dan Aktivitas dalam Memprediksi Financial Distress pada Perusahaan Subsektor

## Retail Trade yang Terdaftar di BEI

## Widya Susanti, Nurjanti Takarini*
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur *Correspondence email: yayannurjanti.em@upnjatim.ac.id
Abstrak. Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  menganalisis  bagaimana  rasio  keuangan  dapat  mempengaruhi  prediksi  kondisi kesulitan  keuangan  atau financial distress  pada  perusahaan  subsektor retail trade  yang terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia. Dalam penelitian  ini  likuiditas  direpresentasikan  dengan  Current  Ratio,  profitabilitas  diproksikan  menurut  tingkat  pengembalian  asset (ROA). Leverage diwakili oleh Debt to Equity Ratio, serta rasio aktivitas direpresentasikan dengan perputaran asset total (TATO). Variabel terikat yang digunakan yaitu financial distress dengan Model Altman Z-Score Modifikasi sebagai indikatornya. Populasi penelitian yaitu seluruh perusahaan subsektor retail trade yang listing di BEI pada 2018-2020. Pengambilan sampel menggunakan teknik purposive  sampling  dan  diperoleh  25 perusahaan  yang  sesuai kriteria dengan  3 tahun  periode penelitian.  Analisis regresi logistik  digunakan  sebagai  metode  analisis  data.  Dari  hasil  analisis  regresi  logistik  menunjukkan  bahwa  indikator likuiditas  dan leverage  berpengaruh  signifikan  dalam  memperkirakan  kesulitan  keuangan  atau  financial  distress  perusahaan  subsektor  retail trade.  Sedangkan  indikator  profitabilitas  dan  aktivitas  tidak  dapat  mempengaruhi  prakiraan  financial  distress  pada  perusahaan subsektor retail trade.
Kata kunci : Altman Z-Score Modifikasi; Financial distress; Rasio Keuangan .
Abstract.  The purpose  of  this study  is  to  analyze  how financial ratios  can  affect the prediction of financial distress  or  financial distress in retail trade sub-sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange. In this study, liquidity is represented by the Current Ratio, profitability is proxied by the rate of return on assets (ROA). Leverage is represented by the Debt to Equity Ratio, and  the  activity  ratio  is  represented  by  total  asset  turnover  (TATO).  The  dependent  variable  used  is  financial  distress  with  the Modified Altman  Z-Score  Model  as an  indicator. The research population is all  retail trade  sub-sector companies listed  on the IDX  in  2018-2020. Sampling  using  purposive  sampling  technique and  obtained  25  companies  that  fit  the criteria  with  a 3 year research period. Logistic regression analysis was used as a data analysis method. From the results of logistic regression analysis, it  shows  that  liquidity  and  leverage  indicators  have  a  significant  effect  in  estimating  financial  distress  or  financial  distress  of retail  trade  sub-sector  companies.  Meanwhile,  indicators  of  profitability  and  activity  cannot  influence  the  forecast  of  financial distress in retail trade sub-sector companies.

## Keywords: Altman Z-Score Modified; Financial Distress; Financial Ratio

## PENDAHULUAN
Merebaknya  pandemi  Covid-19  yang  saat  ini  terjadi  sangatlah  berdampak  terhadap  perekonomian  global. Dengan  adanya  pandemi  ini  perekonomian  baik  di  Indonesia  maupun  dunia  tidak  berjalan  dengan  baik  sehingga mengakibatkan  dampak  yang  buruk  bagi  tiap  perusahaan.  Berdasarkan  www.idxchannel.com  hingga  tahun  2021 tercatat puluhan perusahaan besar telah melaporkan keadaan kesulitan keuangan, dimana jumlah ini cukup besar dan belum  pernah  terjadi  sebelumnya.  Keadaan  kesulitan  keuangan  tersebut  disebut  dengan  istilah financial  distress . Kristanti  (2019)  menjelaskan  bahwa financial  distress dapat  dilihat  dari  berbagai  sudut  pandang  yaitu  finansial, ekonomi,  modal  kerja,  pertumbuhan  penjualan,  dan  ketidakmampuan  dalam  membayar  kewajibannya.  Selanjutnya Kristanti  (2019)  secara  umum  dalam  memperkirakan  kondisi  perusahaan  pada  masa  mendatang  dengan  menerapkan beberapa  indikator  yaitu  rasio  keuangan,  ekonomi  makro,  corporate  governance,  dan  rasio-rasio  khusus  lainnya. Kondisi financial  distress ini  lebih  terfokus  pada  permasalahan  kemampuan  perusahaan  dalam  mendapatkan  laba. Keadaan kesulitan keuangan ini terjadi pada perusahaan dari berbagai sektor yaitu mulai dari restoran, ritel, investasi, hingga  maskapai.  Dari  berbagai  sektor  perusahaan  tersebut,  yang  mengalami  penurunan  paling  signifikan  akibat adanya pandemi Covid-19 salah satunya adalah sektor ritel.
Berdasarkan hasil survey ritel yang dilakukan Bank Indonesia, rata-rata pertumbuhan penjualan subsektor ritel berfluktuasi namun cenderung menurun, pada tahun 2020 rata-rata pertumbuhan penjualan ritel turun 15,73% hingga pada  angka  -11,75%.  Berdasarkan  data  pelaporan  keuangan  website www.idx.co.id juga  menunjukkan  bahwa pertumbuhan laba pada perusahaan ritel bersifat fluktuatif namun cenderung menurun bahkan banyak perusahaan ritel yang  mengalami  kerugian.  Masalah  penurunan  penjualan  dan  laba  yang  terus  berkelanjutan  tersebut  dapat menyebabkan  kesulitan  keuangan  bagi  perusahaan  perdagangan  dan  kebangkrutan  perusahaan  (Nurmardianti  &
Widya  Susanti  dan  Nurjanti  Takarini,  Pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,  dan  Aktivitas  dalam  Memprediksi

## Financial Distress pada Perusahaan Subsektor Retail Trade yang Terdaftar di BEI
Suwaidi, 2021). Salah satu keadaan darurat keuangan atau financial distress ini dapat diprakirakan dengan Altman Z- Score  modifikasi.  Altman  Z-Score  modifikasi  adalah  suatu  model  analisis  kebangkrutan  yang  diusulkan  Edward Altman dimana perhitungannya menggunakan beberapa rasio keuangan dan diinput ke dalam persamaan diskriminan (Adnyana & Firdaus, 2020). Menurut Kristanti (2019) tingkat keakuratan dari Altman Z-Score Modifikasi yaitu 95%. Berdasarkan  hasil  perhitungan  laporan  keuangan  perusahaan  ritel  menurut  Model  Altman  Z-Score  Modifikasi  ini diketahui  banyak  emiten  ritel  yang  mengalami financial  distress .  Dalam  penelitian  ini  periode  pengamatan  tahun 2018-2020,  dikarenakan  pada  tahun  tersebut  adanya  ketidakstabilan  ekonomi  yang  mempengaruhi  kinerja  ritel  dan akibatnya  beberapa  bisnis  dilaporkan  mengalami  kesulitan  keuangan.  Informasi  dari  situs  berita  kontan.co.id  pada periode  tahun  tersebut  banyak  perusahaan  ritel  yang  mengalami  kerugian  secara  berturut-turut,  bahkan  tidak  sedikit perusahaan ritel yang menutup gerainya.
Tabel 1 Fenomena Gap Emiten Retail yang Terindikasi Financial Distress Tahun 2018-2020. No. Kode Perusahaan 2018 2019 2020 1 ACES 33,0 -0,2 -9,9 2 AMRT 1,8 2,2 1,1 3 CENT -5,1 -15,7 -3,5 4 CSAP 2,1 1,6 1,6 5 DAYA 0,5 -0,6 -2,2 6 DIVA 11,4 9,8 9,3 7 ECII 6,3 6,1 6,3 8 ERAA 3,1 3,9 4,1 9 GLOB -124,8 -646,9 -669,8 10 KIOS 3,0 2,3 2,3 11 KOIN 0,6 0,3 1,6 12 LPPF 6,7 7,1 -24,4 13 MAPA 7,6 11,6 5,5 14 MAPI 3,5 4,4 2,5 15 MCAS 10,0 9,9 9,0 16 MIDI 0,2 0,7 0,2 17 MKNT 2,2 3,1 3,0 18 MPPA -2,0 -2,6 -3,5 19 NFCX 11,3 9,2 8,1 20 RALS 11,5 12,0 18,5 21 RANC 4,4 5,0 4,0 22 SONA 8,2 12,6 21,6 23 TRIO -153,3 -230,0 -306,8 24 HERO 1,9 1,72 -2,1 25 TELE 3,5 -23,3 -27,04 26 GOLD 9,0 0 0 Rata - Rata -5,9 -31,4 -36,6
Sumber : www.idx.co.id
Tabel  1  meninjau  hasil  perhitungan financial  distress yang  diperoleh  beberapa  emiten  ritel  menggunakan Altman Z-Score Modifikasi. Dari perhitungan tersebut, diketahui bahwa financial distress sebagian besar perusahaan ritel  mengalami  penurunan  namun  juga  ada  yang  mengalami  kenaikan.  Diantara  perusahaan  ritel  tersebut  yang mengalami  peningkatan  adalah  perusahaan  RALS  dan  SONA,  sedangkan  pada  perusahaan  CENT,  DAYA,  GLOB, MIDI,  MPPA,  dan  TRIO  terlihat  bahwa  nilai  Z-Scorenya  dalam  3  tahun  berturut-turut  kurang  dari  1,1  dan  selalu menurun,  dengan  hasil  Z-Score  perusahaan  yang  selalu  rendah  ini  merujuk  pada  buku  Kristanti  (2019)  bahwa perusahaan ritel tersebut lebih besar berpotensi mengalami kegagalan. Kondisi emiten ritel yang sedang berada pada fase  kesulitan  keuangan  ini  serta  ditunjukkan  dengan  meningkatnya  beban  perusahaan  namun  tidak  diikuti meningkatnya  pendapatan,  Sehingga  dapat  menyebabkan  emiten  ritel  semakin  berpotensi  berada  dalam  kasus kesulitan keuangan.
Indikator  rasio  keuangan  merupakan  salah  satu  indikator  yang  tepat  dalam  memprakirakan  financial  distress suatu  entitas,  seperti  indikator  likuiditas,  indikator  profitabilitas,  indikator  leverage,  dan  indikator  aktivitas.  Karena indikator-indikator  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  efisiensi  financial  distress  emiten  ritel

## Widya  Susanti  dan  Nurjanti  Takarini,  Pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,  dan  Aktivitas  dalam  Memprediksi Financial Distress pada Perusahaan Subsektor Retail Trade yang Terdaftar di BEI
(Ginting,  2017).  Indikator  variabel  yang  pertama  dalam  riset  ini  yaitu  likuiditas.  Likuiditas  dapat  ditinjau  dari  sisi kemampuan emiten dalam membayar hutang mereka saat ini. Penelitian Kartika dkk (2020) yang mendapat hasil rasio lancar  signifikan  dan  dapat  memperkirakan  financial  distress.  Berbeda  dengan  survei  (Ferbian  et  al.,  2018)  dimana likuiditas  yang  direpresentasikan  menggunakan current  ratio bukan  termasuk  indikator  yang  dapat  memprakirakan financial distress. Rasio Profitabilitas dapat diartikan ukuran kemampuan sebuah emiten dalam mengahasilkan profit pada  setiap  periode  dengan  memanfaatkan  aset  dan  modalnya  (Lutfita  &  Takarini,  2021).  Perusahaan  yang  tingkat profitabilitasnya baik atau tinggi dapat mengindari kesulitan keuangan. Didukung penelitian (Putri & NR, 2020) yang mendapatkan  hasil  profitabilitas  signifikan  dan  dapat  memperkirakan  kondisi  financial  distress.  Berbeda  dengan temuan  (Yohanson  &  Putra,  2020)  yang  menyatakan  profitabilitas  tidak  ada  hubungannya  dalam  memprediksi financial distress .
Di  samping  rasio  profitabilitas,  variabel  yang  juga  dapat  digunakan  sebagai  indikator  dan  dapat memperkirakan  kondisi financial  distress perusahaan  yaitu debt  ratio .  Kristanti  (2019)  dalam  risetnya  menyatakan tentang  hubungan leverage adalah  rasio  kemampuan  emiten  dalam  melunasi  dan  menyelesaikan  hutang  jangka panjangnya.  Tingginya  tingkat  pendanaan  eksternal  yang  digunakan  emiten,  maka  menyebabkan  resiko  kesulitan keuangan  pada  emiten  juga  semakin  tinggi  (Susilo  &  Suwaidi,  2022).  Penelitian  (Maulida  et  al.,  2018)  bahwa  rasio solvabilitas  signifikan  dan  dapat  memperkirakan  kondisi  financial  distress.  Namun  studi  (Yohanson  &  Putra,  2020) sampai  pada  berbagai  kesimpulan  bahwa  leverage  tidak  dapat  memperkirakan  kondisi  kesulitan  keuangan.  Tingkat Aktivitas  juga  merupakan  aspek  yang  mempengaruhi  dalam  memprakirakan  financial  distress  emiten.  Rasio  ini mencerminkan seberapa efektif emiten menggunakan asetnya untuk menghasilkan pendapatan (Kristanti, 2019). Oleh karena  itu  jika  perusahaan  tidak  mampu  meningkatkan  penjualan,  laba  cenderung  menurun  sehingga  meningkatkan resiko  financial  distress  perusahaan.  Sejalan  dengan  riset  (Maulida  et  al.,  2018)  bahwa  indikator  aktivitas  secara signifikan dapat memperkirakan kondisi financial distresss perusahaan. Namun penelitian  Shidiq dkk, (2019) tingkat aktivitas indikator perputaran asset tidak dapat memperkirakan kondisi kesulitan keuangan perusahaan.
Perbedaan  output  yang  dihasilkan  dari  beberapa  riset  tersebut  dikarenakan  perbedaan  pengukuran  yang digunakan terhadap setiap variabel. Sehingga dalam riset ini bertujuan untuk dapat memberi hasil dan bukti baru dari beberapa indikator rasio keuangan yaitu likuiditas, profitabilitas, leverage, dan aktivitas indikator apa saja yang dapat memprediksi masalah kesulitan keuangan pada emiten retail trade yang terdaftar di BEI. Hasil riset diharapkan dapat memberikan  kontribusi  dalam  pemberian  signal  positif  maupun  negative  bagi  emiten  serta  diharapkan  dapat bermanfaat bagi para pihak yang membutuhkan seperti investor, kreditur, dan pihak-pihak pemakai laporan keuangan lainnya dalam mengevaluasi keadaan keuangan perusahaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh likuiditas, profitabilitas, leverage, dan aktivitas dalam memprediksi financial distress pada perusahaan subsektor retail trade yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## Kerangka Teoritis dan Hipotesis
Penelitian  Assaji  dan  Machmuddah  (2017)  dieksplorasi  dengan  menguji  peramalan  rasio  keuangan  dan kesulitan keuangan perusahaan yang listing di indeks Sri Kehati denagn periode tahun 2009-2016 serta telah tercatat di BEI. Hasil penelitiannya mengungkapkan bahwa variabel ROE, ROA, dan PER signifkan dan dapat memperkirakan financial distress . Namun perputaran aset dan NPM tidak dapat memprediksi kondisi kesulitan keuangan. Arohmawati dan  Pertiwi  (2021)  juga  telah  melakukan  pengujian  Altman  Z-Score  pada  emiten  retail  yang  listed  di  IDX.  Regresi logistik  studi  ini  menemukan  bahwa current  ratio dan  ROA  signifikan  dan  dapat  memperkirakan  kondisi  kesulitan keuangan.  Namun debt  to  asset  ratio dan  perputaran  aset  total  bukan  merupakan  indikator  dalam  memprakirakan kondisi kesulitan keuangan (Arohmawati and Pertiwi, 2021).

## Signalling Theory
Signalling Theory ditinjau dari bagaimana emiten bisa mentransfer signal kepada para pengguna dan pemakai laporan  perusahaan  baik  mengenai  ekuitas  maupun  laba  rugi,  sehingga  dar  sinyal  tersebut  bisa  menerangkan  hasil pencapaian  yang  telah  diperoleh  perusahaan  (Assaji  and  Machmuddah,  2017).  Secara  umum,  dalam  teori  sinyal perusahaan merupakan pihak yang harus menyajikan suatu informasi mengenai laporan keuangan. Dimana informasi dari  laporan  keuangan  ini  bertujuan  agar  pihak-pihak  pemangku  kepentingan  seperti  manajer,  kreditur,  dan  investor dapat mengetahui kondisi keuangan perusahaan sehingga dapat menilai perusahaan secara tepat (Yuniningsih, Pertiwi and Purwanto, 2018). Hubungan antara teori sinyal dengan analisis prediksi financial distress ini dapat terlihat dari Z- Score  prediksi financial  distress ,  hasil  Z-Score  ini  bisa  menjadi  informasi  atau  signal  bagi  perusahaan.  Jika  hasil  Z- Score  menyatakan  entitas  dalam  kategori  sehat  atau  setidaknya  berada  pada  grey  area  maka  akan  menjadi  sinyal positif.  Sedangkan  jika  Z-Score  perusahaan  berkategori  kebangkrutan  atau  masuk  dalam  kondisi financial  distress maka akan menjadi signal buruk bagi perusahaan.
Widya  Susanti  dan  Nurjanti  Takarini,  Pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,  dan  Aktivitas  dalam  Memprediksi

## Financial Distress pada Perusahaan Subsektor Retail Trade yang Terdaftar di BEI

## Financial Distress
Kristanti  (2019)  menyatakan  kesulitan  keuangan  dapat  didefinsikan  dalam  berbagai  sudut  pandang  yaitu finansial,  ekonomi,  modal  kerja,  pertumbuhan  penjualan,  dan  ketidakmampuan  dalam  membayar  kewajibannya. Tetapi secara generic financial distress adalah termin perusahaan dalam kondisi kesulitan keuangan yang ditandai laba yang  terus  mengalami  penurunan  bahkan  hingga  dalam  posisi  minus. Financial  Distress ini  dimulai  emiten mengalami  ketidakmampuan membayar kewajibannya akibat likuiditas perusahaan yang rendah.  Apabila perusahaan terlambat  dalam  memprediksi  kesulitan  keuangannya  maka  dapat  menyebabkan  perusahaan  mengalami  default  atau kebangkrutan.  Sehingga  menggunakan  adanya  prakiraan financial  distress ini  sangat  menguntungkan  emiten  karena akan menjadi alarm atau early warning bagi keberlangsungan perusahaan.

## Likuiditas
Indikator  likuiditas  dapat  ditinjau  dari  sisi  kemampuan  emiten  dalam  membayar  hutang  mereka  saat  ini (Kartika et al. , 2020) yang menjelaskan jika semakin baiknya tingkat rasio lancar menunjukkan emiten berada dalam posisi  likuid  atau  sehat,  sebagai  akibatnya  potensi  perusahaan  berada  pada  posisi financial  distress akan  lebih  kecil. Penelitian  Ananto  dkk,  (2017)  memperoleh  output  jika  likuiditas  dapat  menghasilkan  impact  yang  signifikan  dan dapat  memprakirakan financial  distress .  Berarti  bahwa  semakin  optimal  perusahaan  dalam  memanfaatkan  asetnya maka akan meningkatkan likuiditas perusahaan sehingga perusahaan dapat menghindari kondisi financial distress . H1 : Likuiditas berpengaruh negatif terhadap terjadinya financial distress Perusahaan Subsektor Retail Trade di BEI.

## Profitabilitas
Profitabilitas merupakan suatu indikator dalam menilai kesanggupan entitas mengahasilkan keuntungan pada setiap  periode  keuangan  dengan  menggunakan  asset  dan  modalnya  (Yuniningsih et  al. ,  2018).  Perusahaan  dengan tingkat laba atau keuntungan yang besar akan terhindarkan dari kondisi kesulitan keuangan (Kristanti, 2019). Emiten akan  berusaha  memberi  sinyal  bagi  stakeholder  atau  para  pengguna  laporan  keuangan.  Bagi  pihak  eksternal  akan cenderung  menyukai  sinyal  positif  yang  diberikan  perusahaan,  sinyal  positif  akan  menunjukkan  kualitas  suatu perusahaan  sehingga  perusahaan  akan  mendapat  respon  yang  positif  di  pasar  dan  juga  menunjukkan  perusahaan mampu mengambil peluang di masa depan. Sehingga bisa mempertinggi taraf profitabilitas dan perusahaan terhindar menurut  syarat financial  distress .  Riset  Putri  &  NR,  (2020)  memperoleh  output  bahwa  profitabilitas  dapat memprakirakan financial  distress dengan  arah  koefisien  negatif . Dari  output  penelitian  diperoleh  bukti  bahwa  jika profit tinggi maka emiten dapat menghindari kondisi financial distress .
H2  :  Profitabilitas  berpengaruh  negatif  terhadap  terjadinya financial  distress Perusahaan  Subsektor  Retail  Trade  di BEI.

## Leverage
Leverage  merupakan  indikator  yang  menunjukkan  besaran  variabel  hutang  dipakai  dalam  pembiayaan operasional  entitas  termasuk  pembayaran  kewajiban  jangka  panjangnya  (Kartika  dkk,  2020).  Jika  dalam  entitas kegiatan pembiayaan banyak menggunakan dana dari kreditur, maka dapat menyebabkan resiko besar bagi perusahaan mengalami  kesulitan  dalam  membayar  pembiayaan  dari  kreditur  di  masa  depan.  Tentunya  keadaan  ini  akan  sangat berbahaya bagi perusahaan karena sangat berpotensi besar perusahaan akan masuk dalam tingkat kesulitan keuangan. Berdasarkan  pada  riset  Ananto  dkk,  (2017)  memperoleh  output  leverage  dapat  memprakirakan financial  distress perusahaan.
H3 : Leverage berpengaruh positif terhadap terjadinya financial distress Perusahaan Subsektor Retail Trade di BEI.

## Aktivitas
Rasio  aktivitas  mencerminkan  seberapa  efektif  perusahaan  menggunakan  asetnya  untuk  menghasilkan pendapatan (Kristanti, 2019). Dalam hal ini perusahaan dituntut untuk dapat menggunakan asset yang dimiliki secara optimal  agar  dapat  memaksimalkan  laba  yang  diperoleh  perusahaan.  Semakin  efektif  perusahaan  memanfaatkan assetnya  maka  perputaran  dana  akan  menjadi  semakin  cepat  sehingga  prakiraan  entitas  terindikasi financial  distress akan  lebih  kecil.  Namun  jika  entitas  dalam  memanfaatkan  asetnya  kurang  baik  maka  dapat  menyebabkan  macetnya perputaran  dana  didalam  perusahaan,  sehingga  semakin  besar  perusahaan  dapat  mengalami  kondisi  kesulitan keuangan.  Sesuai  dengan  penelitian  Ananto,  (2017)  dan  Yohanson  (2020)  yang  menyatakan  hasil  bahwa  rasio aktivitas yang direpresentasikan dengan perputaran asset total memiliki berpengaruh dalam memprakirakan financial distress .
H4 : Aktivitas berpengaruh negatif terhadap terjadinya financial distress Perusahaan Subsektor Retail Trade di BEI.
Widya  Susanti  dan  Nurjanti  Takarini,  Pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,  dan  Aktivitas  dalam  Memprediksi

## Financial Distress pada Perusahaan Subsektor Retail Trade yang Terdaftar di BEI

## METODE Variabel Independen
1. Likuiditas  (X1). Indikator  likuiditas  dapat  ditinjau  dari  sisi  kemampuan  emiten  dalam  membayar  hutang  mereka saat  ini  (Kartika  dkk,  2020). Rasio  lancar  pada  riset  ini  diukur  menggunakan  indikator  rasio  lancar.  Jika  tingkat perbandingan  tingkat  asset  dan  utang  jangka  pendek  ini  besar  maka  dapat  semakin  baik  kemampuan  membayar kewajiban lancarnya, sehingga resiko emiten masuk dalam kondisi financial distress akan semakin kecil. Menurut Hidayat (2018) rumus yang dapat digunakan dalam perhitungan Current Ratio yaitu :
2. Profitabilitas  (X2).  Profitabilitas  adalah  suatu  indikator  untuk  mengetahui  kesanggupan  perusahaan mengahasilkan  laba  pada  setiap  periode  keuangan  dengan  menggunakan  asset  dan  modalnya  (Kristanti,  2019). Dalam  riset  ini  indikator  profitabilitas  direpresentasikan  menurut  tingkat  pengembalian  aset . Return  On  Asset dapat  diartikan  suatu  rasio  dalam  menilai  besaran  keuntungan  entitas  yang  diperoleh  dari  pemanfaatan  aktiva perusahaan. Semakin besar tingkat pengembalian aset, maka semakin optimal  entitas dalam mengolah aset  yang dimilikinya  guna  memperoleh  keuntungan,  sehingga  akan  semakin  kecil  perusahaan  dapat  terindikasi financial distress .  Rumus  perhitungan Return  on  Asset menurut  Hidayat  (2018)  adalah  sebagai  berikut:
3. Leverage (X3) . Kartika  dkk,  (2020)  adalah  suatu  indikator  yang  menunjukkan  sejauh  mana  variabel  hutang dipakai  membiayai  operasional  entitas  termasuk  pembayaran  kewajiban  jangka  panjangnya.  Dalam  riset  ini peneliti menggunakan indikator DER. Jika perhitungan prosentase debt to equity ratio (DER) besar maka emiten dinilai  mempunyai  jumlah  kewajiban  yang  semakin  besar  daripada  modal  sendiri  perusahaan.  Situasi  ini  akan menyebabkan  tingginya  tingkat  resiko  keuangan  emiten  dan  tingkat  emiten  terindikasi financial  distress lebih besar.  Rumus  perhitungan Debt  to  Equity  Ratio menurut  (Hidayat,  2018)  adalah  sebagai  berikut:
4. Aktivitas (X4). Aktivitas meupakan indikator yang mencerminkan tingkat efektifitas emiten dalam mengelola aset yang dimilikinya sebagai langkah memperoleh pendapatan (Yuniningsih et al. , 2018). Dalam mengukur indikator aktivitas pada riset ini digunakannya indikator perputaran asset total ( Total Asset Turnover ) . Perputaran asset total digunakan  sebagai  indikator  dalam  merepresentasikan  tingkat  penjualan  yang  didapatkan  dari  total  asset  yang dimiliki perusahaan serta untuk mengukur perputaran  aktiva perusahaan. Jika perputaran aset  semakin cepat dan efisien maka resiko emiten terindikasi financial distress semakin menurun (Alifianda and Takarini, 2020). Rumus perhitungan Total Asset Turnover menurut Hidayat (2018) yaitu:

## Variabel Dependen
Penelitian  ini  variabel  terikat  yang  peneliti  gunakan  adalah financial  distress . Financial  distress dicirikan ketika  emiten  berada  pada  masa  kesulitan  keuangan  dimana  ditandai  dengan  menurunnya  laba  yang  didapatkan perusahaan atau bahkan laba yang diperoleh menunjukkan angka negatif (Kristanti, 2019).  Variabel financial distress pada  riset  ini  direpresentasikan  dengan  Altman  Z-Score  Modifikasi.  Adapun  persamaan  Altman  Z-Score  Modifikasi yang akan digunakan pada penelitian ini menurut Yenti, (2016) yaitu:
Dengan, WC/TA = Working Capital/ Total Aset; RE/TA = Retained Earning / Total Aset; EBIT/TA = Earning Before Income Tax/ Total Aset; BVE/BVD = Nilai buku ekuitas / Nilai buku Liabilitas Untuk mengkategorikan perusahaan ke dalam kategori sehat atau bangkrut berdasarkan hasil Z-Score Altman Modifikasi  diklasifikasikan  berdasarkan  kriteria  berikut  :  (1)  Jika  nilai  Z-Score  ≤  1,1  menandakan  emiten  tersebut termasuk  perusahaan  yang  tidak  sehat  dan  berada  pada  kondisi financial  distress ;  (2)  Jika  nilai  1,1  <  Z”  <  2,6 menandakan  emiten  tersebut  berada  di  kondisi  grey  area;  dan  (3)  Jika  nilai  Z-Score  ≥  2,6  menandakan  emiten  pada kondisi aman atau non financial distress.
Tabel 2 Kriteria Pemilihan Sampel No. Kriteria Pemilihan Sampel Jumlah 1. Perusahaan subsektor retail trade yang terdaftar di BEI pada 2018-2020. 26 2. Perusahaan subsektor retail trade yang delisting. (adanya akuisisi dan beralih subsektor pada tahun 2019). (1) Jumlah Sampel 25 Total Sampel Riset (25 perusahaan x 3 tahun) 75
Sumber : Data olahan.

## Widya  Susanti  dan  Nurjanti  Takarini,  Pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,  dan  Aktivitas  dalam  Memprediksi Financial Distress pada Perusahaan Subsektor Retail Trade yang Terdaftar di BEI
Sehingga  dari  metode  sampling  yang  dipergunakan  dalam  riset  diperoleh  25  emiten  subsektor  retail  trade sebagai sampel, dengan penelitian selama 3 tahun sehingga besaran sampel dalam penelitian adalah 75 unit. Riset ini mempergunakan  data  sekunder  seperti  laporan  pengelolaan  keuangan,  perubahan  ekuitas,  dan  laba  rugi  perusahaan subsektor retail trade dari tahun 2018 hingga 2020 bersumber website dari situs resmi Bursa Efek Indonesia. Sumber lainnya yang dipergunakan pada riset berasal dari buku, jurnal penelitian terdahulu, dan data dari  situs internet yang berguna  sebagai  referensi  dan  acuan  dalam  penelitian.  Regresi  logistic  merupakan  suatu  teknik  analisis  yang dipergunakan  pada  riset  ini.  Dikarenakan  variabel  terikat  yang  digunakan  adalah  kesulitan  keuangan  yang direpresentasikan  dengan  variabel  dummy,  kategori  1  ketika  emiten  diindikasikan financial  distress serta  0  ketika emiten  pada  kondisi non  financial  distress. Persamaan  regresi  logistik  yang  digunakan  dalam  riset  menurut  Ghozali (2018) yaitu :
α +
Keterangan  : =  Variabel  terikat  financial  distress;  α  =  Konstanta; 𝛽 1  - 𝛽 4  =  Koefisian  regresi; 𝑋 1  = Likuiditas  ( Current  Ratio ); 𝑋 2  =  Profitabilitas  ( Return  On  Asset ); 𝑋 3  =  Leverage  ( Debt  to  Equity  Ratio ); 𝑋 4  = Aktivitas ( Total Asset Turnover ); ε = Standar Error

## Uji Model Analisis Regresi Logistik
a. Menilai Keseluruhan Model ( Overall Fit Model ). Ghozali (2018) menjelaskan hal pertama yang harus dilakukan dalam menganalisis dengan regresi logistic yaitu menilai keseluruhan dalam model, hal ini dilakukan agar terlihat apakah  variabel  bebas  yang  digunakan  bisa  mempengaruhi  variabel  dependen.  Dalam  uji  penggunaan  fungsi likehood yang merupakan perbandingan antara -2 log  likehood di block angka 0 dengan -2 log likehood di blok angka  1  (Shidiq  &  Khairunnisa,  2020).  Bila  penurunan  terjadi  di  -2  likehood  blok  angka  0  dan  block  angka=1 maka  memberitahukan  hipotesis  riset  sesuai  dengan  data.  Sehingga  menurunnya  hasil  -2  likehood  mengandung arti keseluruhan model regresi berkategori baik dan cocok dengan nila data penelitian.
b. Menilai  Kelayakan  Model  Regresi  ( Goodness  of  Fit ).  Regresi  logistic  dalam  analisisnya  harus  dilakukan pengujian kelayakan model yang dapat dilakukan dengan Uji Hosmer dan Lemeshow’s. Uji ini digunakan dalam pengujian hipotesis 0 dengan data empiris untuk melihat kesesuaian dengan model sehingga bisa dikatakan cocok atau sesuai dengan model (Ghozali, 2018).

## Uji Hipotesis
a. Koefisien  Determinasi  (Nagelkerke  R  Square).  Koefisien  determinan  R  Square  adalah  suatu  langkah  pengujian dengan melihat bagaimana setiap variabel bebas pada riset dapat menjelaskan variabel terikat. Jika pada koefisien determinasi  mendekati  nilai  satu,  hal  ini  menerangkan  variabel  bebas  merupakan  penjelas  yang  lebih  kuat terhadap variabel terikat . Sebalikanya, jika koefisien determinasinya kecil dan mendekati 0, maka variabel bebas lebih dibatasi ketika menjelaskan variabel terikat dalam model regresi.
b. Uji  Wald  (Uji  Parsial  t).  Ghozali  (2018)  menjelaskan  uji  wald  digunakan  untuk  menguji  sejauh  mana  tingkat signifikasi  hipotesis  tiap  prediktor  atau  variabel  bebas  pada  penelitian  dalam  menerangkan  variabel  terikat. Berikut  ini  bentuk  dalam  pengujian  uji  t  :  (1)  Apabila  Tℎ 𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 >  T 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dan  Signifikansi  <  0,05  diartikan 𝐻𝑜 ditolak  serta 𝐻 a  diterima,  maka  memiliki  arti  secara  simultan  ada  pengaruh  diantara  variabel  bebas  dengan variabel terikat; dan (2) Apabila Tℎ 𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≤ T 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dan Signifikansi > 0,05 diartikan 𝐻𝑜 diterima serta 𝐻 a ditolak, sehingga  memiliki  arti  secara  simultan  tidak  ada  pengaruh  diantara  variabel  independen  dengan  variabel dependen.

## HASIL
Tabel 3 Hasil Analisis Regresi Logistik B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) Step 1 a CR -,363 ,167 4,727 1 ,030 ,696 ROA -,810 ,740 1,199 1 ,273 ,445 DER ,239 ,141 2,898 1 ,039 1,270 TATO ,055 ,102 ,289 1 ,591 1,056 Constant ,224 ,614 ,133 1 ,716 1,251 Sumber: data olahan
Widya  Susanti  dan  Nurjanti  Takarini,  Pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,  dan  Aktivitas  dalam  Memprediksi

## Financial Distress pada Perusahaan Subsektor Retail Trade yang Terdaftar di BEI
Berdasarkan hasil pengolahan nilai data maka didapat hasil persamaan regresi logistic berikut:
0,224
Tabel 4 Uji Log likelihood value (block number 0) Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 103,852 ,080 2 103,852 ,080
Sumber: data olahan
Tabel 5 Uji Log likelihood value (block number = 1) Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant CR ROA DER TATO Step 1  1 85,711 ,282 -,265 -,281 ,131 ,025 2 83,443 ,270 -,352 -,500 ,216 ,041 3 83,146 ,228 -,363 -,694 ,240 ,052 4 83,117 ,223 -,363 -,794 ,240 ,055 5 83,117 ,224 -,363 -,810 ,239 ,055 6 83,117 ,224 -,363 -,810 ,239 ,055
Sumber: data olahan
Regresi  evaluasi  keseluruhan  model  dilakukan  dengan  hasil  -2  Log  likelihood,  berdasarkan  hasil  pengujian dapat  diartikan  bahwa  hasil  uji  blok  angka  1  lebih  baik.  Pada  hasil  blok  pertama  (block  angka  0)  nilai  dari  -2 Loglikelihood  sebesar  103,853  dan  blok  kedua  (block  angka  1)  nilai  dari  -2  Loglikelihood  85,711.  Sehingga  dapat disimpulkan  dari  hasil  pengujian  tersebut  bahwa  blok  kedua  dapat  memprakirakan financial  distress .  Tabel  6 menunjukkan hasil perhitungan Chi Square senilai 31,629 dan Signifikansi yaitu 0,087 > 0,05. Sehingga disimpulkan, bahwa  model  yang  digunakan  dapat  memprakirakan  penelitian,  yang  berarti  model  regresi  ini  berguna  dan  indeks rasio dalam keuangan dapat memprakirakan financial distress.
Tabel 6 Uji Kesesuaian Model Step Chi-square Df Sig. 1 31,629 7 ,087 Sumber: data olahan Tabel 7 Tabel Hasil Pengujian Cox and Snell R Square dan Nagelkerke R Square Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 83,117 a ,242 ,322
Sumber: data olahan
Tabel  7  diketahui  hasil  perhitungan cox  snell’s  square 0,242  serta  besaran  hasil nagelkerke  R  square 0.322, sehingga dapat disimpulkan  variabilitas variabel bebas dapat menjelaskan  variabel terikat  untuk Cox & Snell senilai 24,2% dan 75,8% lainnya diprediksikan dengan variabel lainnya dalam riset, sedangkan untuk Nagelkerke variabilitas dari  variabel  bebas  yang  dapat  menjelaskan  variabel  terikat  sebesar  32,2%  dan  67,8%  lainnya  didiskripsikan  oleh variabel lain.

## Tabel 8
Hasil Uji Parsial atau Uji Wald B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) Step 1 a CR -,363 ,167 4,727 1 ,030 ,696 ROA -,810 ,740 1,199 1 ,273 ,445 DER ,239 ,141 2,898 1 ,039 1,270 TATO ,055 ,102 ,289 1 ,591 1,056 Constant ,224 ,614 ,133 1 ,716 1,251 Sumber: data olahan
Widya  Susanti  dan  Nurjanti  Takarini,  Pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,  dan  Aktivitas  dalam  Memprediksi

## Financial Distress pada Perusahaan Subsektor Retail Trade yang Terdaftar di BEI
Tabel 8 menjelaskan bahwa:
a. Hipotesis  1.  Likuiditas  (Current  Ratio)  berpengaruh  secara  negatif  dalam  terjadinya financial  distress Subsektor Retail Trade di BEI dapat diterima, dengan
> yaitu 4,727 > 1,993 dan koefisien (β) senilai -0,363 dan tingkat sig. 0,030 < α = 0,05. Sehingga diperoleh hasil Signifikan (negatif).
b. Hipotesis  2.  Profitabilitas  (ROA)  berpengaruh  secara  negative  dalam  terjadinya financial  distress Emiten Subsektor Retail Trade di BEI tidak dapat diterima, dengan < yaitu 1,199 < 1,993 dan koefisien (β) sebesar -0,810 dan tingkat sig. 0,274 > α = 0,05. Sehingga diperoleh hasil Non Signifikan (negatif). c. Hipotesis  3.  Leverage  (DER)  berpengaruh  secara  positif  dalam  terjadinya financial  distress Emiten  Subsektor Retail  Trade  di  BEI  dapat  diterima,  dengan
> yaitu  2,898  >  1,993  dengan  koefisien  (β)  senilai 0,239 dan tingkat sig. 0,039 < α = 0,05. Sehingga diperoleh hasil Signifikan (positif).
d. Hipotesis  4.  Aktivitas  (TATO)  berpengaruh  secara  negatif  dalam  terjadinya financial  distress Emiten  Subsektor
Retail  Trade  di  BEI  tidak  dapat  diterima,  dengan
< yaitu  289  <  1,993  dan  koefisien  (β)  sebesar 0,055 dan tingkat sig. 0,591 > α = 0,05. Sehingga diperoleh hasil Non Signifikan (positif).
Tabel 9 Hasil Pengujian Ketepatan Prediksi Klasifikasi Observed Predicted Financial Distress (Y) Percentage Correct ,00 1,00 Step 1 Financial Distress (Y) ,00 27 9 75,0 1,00 5 34 87,2 Overall Percentage 81,3 Sumber: data olahan
Tabel 9 klasifikasi 4.7, sampel yang tidak berada pada kondisi financial distress sejumlah 27 + 9 = 36 sampel. Dengan  27  sampel  berasal  dari  emiten  berkategori non  financial  distress (aman)  serta  9  sampel  lainnya  dari  emiten yang  terindikasi financial  distress ,  Maka  tingkat  akurasi  dari  klasifikasi  senilai  75%.  Total  sampel  yang  terindikasi mengalami  kesulitan  keuangan  5  +  34  =  39  sampel.  5  dari  emiten  kategori non  financial  distress (aman),  dan  34 sampel dari emiten yang terindikasi kesulitan keuangan, dengan akurasi klasifikasi 87,2%. Sehingga dari tabel tersebut menunjukkan presentasi total 81,3%, yang artinya akurasi model survei ini adalah 81,3%.

## Pengaruh Likuiditas terhadap Financial Distress.
Output  uji  parsial  (uji  t)  dihasilkan  bahwa  indikator  likuiditas  dengan  proksi current  ratio secara  signifikan mempengaruhi financial distress dengan arah koefisien negative. Hasil riset ini sejalan dengan penelitian Kartika dkk (2020)  yang  memperoleh  hasil  indikator  likuiditas  memberi  impact  negatif  dan  signifikan  dalam  memprakirakan financial  distress .  Namun  tidak  sejalan  dari  riset  yang  dihasilkan  (Ferbian  et  al.,  2018)  dimana  indikator  likuiditas dengan proksi current  ratio tidak dapat memprakirakan financial distress perusahaan.  Seperti ditunjukkan pada data rata-rata  nilai current  ratio perusahaan  subsektor  retail  trade  periode  2018-2020  yang  diperoleh  hasil  berfluktuatif cenderung  meningkat.  Dalam  penelitian  ini  indikator  likuiditas  yang  diukur  dengan current  ratio memberikan  hasil signifikan  dengan  arah  negatif  dalam  memprediksi financial  distress .  Sehingga  berarti  bahwa  perusahaan  subsektor retail  trade  dapat  memanfaatkan  asetnya  secara  maksimal  untuk  operasional  perusahaan,  sehingga  dapat  berjalan efektif  dan  meningkatkan  laba  perusahaan.  Arah  hubungan  negatif  ini  juga  berarti  bahwa  dengan  semakin meningkatnya nilai current ratio dapat menurunkan kemungkinan emiten terindikasi financial distress pada subsektor retail trade karena makin kecil kemungkinan emiten terindikasi kesulitan keuangan atau gagal bayar.

## Pengaruh Profitabilitas terhadap Financial Distress
Output  uji  parsial  (uji  t)  diketahui  bahwa  profitabilitas  yang  direpresentasikan  dengan  tingkat  pengembalian aset  ( ROA) tidak  memberi  dampak  dalam  memprakirakan financial  distress .  Hasil  output  ini  didukung  oleh  riset (Yohanson  &  Putra,  2020)  yang  memberi  hasil  bahwa  profitabilitas  tidak  dapat  memberikan  impact  dalam memprakirakan kondisi kesulitan keuangan. Namun tidak sejalan dengan penelitian (Putri & NR, 2020) dengan hasil akhir profitabilitas memberi pengaruh signifikan dengan arah negatif dalam memprediksi tingkat kesulitan keuangan. Dalam riset ini profitabilitas yang direpresentasikan dengan ROA tidak bisa digunakan dalam memprakirakan kondisi kesulitan  keuangan.  Sehingga  bisa  diartikan  besar  kecilnya  laba  yang  diperoleh  perusahaan  bukan  jaminan  untuk emiten  tidak  terindikasi  kesulitan  keuangan,  karena  tingkat  kesulitan  keuangan  yang  oleh  emiten  tidak  hanya  bisa disebabkan oleh tinggi atau rendahnya tingkat profitabilitas, akan tetapi juga dipengaruhi oleh aspek-aspek lain seperti

## Widya  Susanti  dan  Nurjanti  Takarini,  Pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,  dan  Aktivitas  dalam  Memprediksi Financial Distress pada Perusahaan Subsektor Retail Trade yang Terdaftar di BEI
beban.  Contohnya  yaitu  seperti  pada  PT  Tiphone  Mobile  Indonesia  Tbk.  yang  memiliki  nilai  profitabilitas  tertinggi selama  periode  penelitian  yaitu  1,88%  tetapi  berada  pada  kelompok  perusahaan  yang  terindikasi financial  distress , sedangkan  pada  perusahaan  PT  Mitra  Komunikasi  Nusantara  Tbk.  dengan  nilai return  on  asset yang  rendah  yaitu  - 0,16  tetapi  masuk  dalam  kelompok  perusahaan non  financial  distress .  Maka  bias  ditarik  kesimpulan  bahwa  tinggi rendahnya ROA tidak dapat memprakirakan terjadinya financial distress.

## Pengaruh Leverage terhadap Financial Distress
Output hasil uji parsial (uji t) dihasilkan bahwa leverage dengan proksi debt to equity ratio secara signifikan berpengaruh  dalam  memprakirakan  tingkat  kesulitan  keuangan  dengan  arah  koefisien  positif.  Riset  ini  didukung penelitian  (Maulida,  Moehaditoyo,  &  Nugroho,  2018)  bahwa  rasio  solvabilitas  atau  leverage  berdampak  signifikan dengan arah positif terhadap financial distress . Namun dalam riset (Yohanson & Putra, 2020) diperoleh hasil berbeda bahwa leverage tidak memberikan dampak dalam memprakirakan financial distress . Dalam riset ini indikator leverage yang direpresentasikan dengan debt to equity ratio secara signifikan berpengaruh dengan arah koefisien positif dalam memprakirakan financial  distress .  Sehingga debt  to  equity  ratio bisa  digunakan  dalam  memprakirakan financial distress pada  emiten.  Dengan  kata  lain  semakin  meningkatnya  DER  pada  perusahaan  subsektor  retail  trade  berarti semakin meningkatkan kemungkinan perusahaan terindikasi financial distress . Karena jika dalam perusahaan kegiatan pembiayaan  banyak  menggunakan  dana  dari  kreditur,  maka  dapat  menyebabkan  resiko  besar  bagi  perusahaan mengalami kesulitan dalam membayar pembiayaan dari kreditur di masa depan.

## Pengaruh Aktivitas terhadap Financial Distress
Output uji parsial (uji t) diketahui rasio aktivitas dengan proksi total asset turnover tidak memberikan dampak secara  signifikan  dalam  memprakirakan financial  distress .  Hasil  riset  ini  sesuai  dengan  riset  Shidiq  dkk,  (2019) dimana rasio aktivitas dengan indikator TATO ini tidak dapat memprakirakan kondisi financial distress . Namun tidak sesuai  dengan  penelitian  (Maulida,  Moehaditoyo,  &  Nugroho,  2018)  yang  memperoleh  hasil  aktivitas  secara signifikan  berpengaruh  dengan  arah  koefisien  positif  terhadap financial  distress .  Ditunjukkan  juga  pada  data total asset turnover jika rata-rata nilai total asset turnover perusahaan subsektor retail trade periode 2018-2020 berfluktuasi namun cenderung menurun. Dalam penelitian ini  indikator  aktivitas dengan proksi perputaran asset  total  tidak dapat berpengaruh  dalam  memprakirakan financial  distress .  Berarti  perputaran  asset  total  tidak  dapat  memprakirakan kondisi financial  distress .  Karena  dalam  kondisi financial  distress emiten  tidak  hanya  disebabkan  oleh  tinggi  atau rendahnya  tingkat  sales  atau  penjualan,  namun  juga  dipengaruhi  oleh  aspek  lain  yang  dapat  mempengarruhi  seperti tingkat kelancaran, tingginya besaran beban kewajiban yang ditanggung, serta adanya kekuarangan modal.

## SIMPULAN
Output  hasil  analisis  serta  pembahasan  pada  riset  yang  dilakukan  diperoleh  hasil  rasio  likuiditas  perusahaan subsektor  retail  trade  yang  direpresentasikan  menggunakan Current  Ratio bisa  memberikan  kontribusi  terhadap kondisi kesulitan keuangan, sehingga dapat menjadi faktor dalam memprakirakan financial distress emiten subsektor retail  trade  yang  terdaftar  di  BEI.  Yang  berarti  dengan  semakin  meningkatnya  likuiditas  emiten  maka  kemungkinan terjadinya financial distress akan lebih kecil. Pada Rasio leverage emiten subsektor retail trade dengan proksi debt to equity  ratio juga  dapat  memberikan  kontribusi  terhadap financial  distress ,  sehingga  bisa  menjadi  faktor  untuk memprakirakan financial  distress emiten  subsektor  retail  trade  yang  terdaftar  di  BEI.  Berarti  semakin  tinggi  tingkat leverage perusahaan  atau dalam  kegiatan pembiayaan  emiten banyak menggunakan dana dari  kreditur, maka tingkat emiten  dapat  mengalami  kondisi  kesulitan  keuangan  akan  lebih  besar.  Sedangkan  rasio  profitabilitas  dan  rasio aktivitas  pada  emiten  subsektor  retail  tidak  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  memprakirakan financial  distress emiten  subsektor  retail  trade  yang  terdaftar  di  BEI.  Karena  kondisi  kesulitan  keuangan  pada  emiten  tidak  hanya disebabkan oleh  tinggi atau rendahnya tingkat profitabilitas dan juga tingkat penjualan, akan tetapi  juga dipengaruhi oleh  aspek-aspek  lain  seperti  tingkat  kelancaran  aktiva,  besarnya  beban  hutang  yang  ditanggung  oleh  emiten,  serta adanya kekuarangan modal.

## DAFTAR PUSTAKA
Adnyana,  I.  M.,  &  Firdaus,  S.  2020.  Prediksi  Financial  Distress  Dengan  Model  Altman  Z-Score  Modifikasi  Pada Perusahaan Asuransi yang Trdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen , 54-67.
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 & Bisnis Dharma Andalas , 92-105.
Alifianda,  R.,  &  Takarini,  N.  2020.  Analisis  Profitabilitas  Pada  Perusahaan  Food  and  Beverages  Yang  Terdaftar  di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2018. IDEI: Jurnal Ekonomi & Bisnis , 1 (2), 76–83.
Widya  Susanti  dan  Nurjanti  Takarini,  Pengaruh  Likuiditas,  Profitabilitas,  Leverage,  dan  Aktivitas  dalam  Memprediksi

## Financial Distress pada Perusahaan Subsektor Retail Trade yang Terdaftar di BEI
Arohmawati,  Putri  Puji.,  &  Pertiwi,  Tri  Kartika.  2021.  Predicting  of  Financial  Distress  with  the  Alatman  Z-Score Model of Retail Companies Listed on IDX. Jurnal Ekonomi , 273-280. Assaji, J. P., & Machmuddah, Z. 2017. Rasio Keuangan dan Prediksi Financial Distress. JPEB , 58-67.
Barry, H. 2019. Prediksi Model Financial Distress (Kebangkrutan) Pada Perusahaan Ritel Bursa Efek Dengan Model Altman dan Springate Indonesia Periode 20122016. Account , 941-947. Bursa Efek Indonesia. (n.d.). www.idx.co.id
Ferbian, F., Panjaitan,  F., & Medinal. (2018). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi  Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2016. Jurnal Ilmiah Akuntansi Bisnis & Keuangan (JIABK) , 38-51.
Ghozali,  H.  2018.  Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  IBM  SPSS  25.  Semarang:  Badan  Penerbit  - UNDIP.
Ginting,  M.  C.  2017.  Pengaruh  Current  Ratio  dan  Debt  to  Equity  Ratio  (DER)  Terhadap  Financial  Distress  pada Perusahaan Property & Real Estate di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen , 37-44. Hardani, & dkk. 2020. Metode Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif. Yogyakarta: CV Pustaka Ilmu. Hidayat, W. W. 2018. Dasar - Dasar Analisa Laporan Keuangan. Jakarta: Uwais Inspirasi Indonesia. Kartika , A., Rozak, H. A., Nurhayati, I., & Bagana, B. D. 2020. Rasio Keuangan Sebagai Prediksi Financial Distress. Sendi-U, 675-681.
Kristanti, F. T. 2019. Financial Distress Teori dan Perkembangannya dalam Konteks Indonesia . Malang: Inteligensia Media.
Lutfita,  A.,  &  Takarini,  N.  2021.  The  Effect  of  Profitability,  Firm  Size  and  Capital  Structure  on  Company  Value.
Procuratio: Jurnal Manajemen Ilmiah , 9 (3), 319–329.
Maulida,  I.  S.,  Moehaditoyo,  S.  H.,  &  Nugroho,  M.  2018.  Analisis  Rasio  Keuangan  Untuk  Memprediksi  Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia 2014-2016. JIABI , 179-193. Nurmardianti,  S.,  &  Suwaidi,  R.  A.  2021.  Profitability  Analysis  Of  Property  And  Real  Estate  Companies. Balance: Jurnal Ekonomi , 17 (1), 68–77.
Priyono. 2016. Metode Penelitian Kuantitatif. Sidoarjo: Zifatama Publishing.
Putri,  D.  S.,  &  NR,  E.  2020.  Pengaruh  Rasio  Keuangan,  Ukuran  Perusahaan,  dan  Biaya  Agensi  Terhadap  Financial Distress. Jurnal Eksplorasi Akuntansi , 20832098.
Shidiq,  J.  I.,  &  Khairunnisa.  2019.  Analisis  Rasio  Likuiditas,  Rasio  Leverage,  Rasio  Aktivitas,  dan  Rasio Pertumbuhan Terhadap Financial Distress Menggunakan Metode Altman Z-Score Pada Subsektor Tekstil dan Garmen di BEI Periode 2013-2017. JIM UPB , 209-219.
Susilo,  N.  U.,  &  Suwaidi,  R.  A.  2022.  Pengaruh  Rasio  Keuangan  Dalam  Memprediksi  Financial  Distress  Pada Perusahaan  Sektor  Pertanian  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Nusantara:  Jurnal Ilmu  Pengetahuan Sosial , 9 (1), 106–114.
Yenti, E. 2016. Analisis Altman Untuk Memprediksi Keberlangsungan Usaha Lembaga Keuangan Mikro  Syariah di Kabupaten Tanah Datar. Jurnal Ilmiah Syari'ah , 223-233.
Yohanson, A., & Putra, N. P. 2020. Analisis Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Financial Distress Pada PT Sri Tugu Muda (Lampung). Jurnal Manajemen Bisnis (JMB) , 1-10.
Yuniningsih,  Y.,  Lestari,  V.  N.  S.,  Nurmawati,  N.,  &  Wajdi,  B.  N.  2018.  Measuring  Automotive  Companys Capabilities  In  Indonesia  In Producing Profits Regarding Working Capital. Jurnal Terapan Manajemen Dan Bisnis , 4 (1), 67–78.
Yuniningsih,  Y.,  Pertiwi,  T.  K.,  &  Purwanto,  E.  2018.  Fundamental  Factor  of  Financial  Management  In  Determing Company Values. Management Science Letters , 9 , 205–206.
Zulaecha,  H.  E.,  &  Mulvitasari,  A.  2018.  Pengaruh  Likuiditas,  Leverage,  dan  Sales  Growth  Terhadap  Financial Distress. Jurnal Manajemen Bisnis , 16-23.