## PENGARUH ARUS KAS, STRUKTUR MODAL DAN OPERATING CAPACITY TERHADAP FINANCIAL DISTRESS PADA
PERUSAHAAN MAKANAN DAN MINUMAN DI INDONESIA TAHUN 2018-2021
Sri Retnoningsih 1* , Fajar Wulaningsih 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Wahid Hasyim Semarang 1 email: sri_retnoningsih@unwahas.ac.id Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Wahid Hasyim Semarang 2 email: fajarwulaningsih4@gmail.com

## ABSTRACT
This  research  is  motivated  by  the  global  economic  crisis  and  multidimensional crisis triggered by the co-19 pandemic. Debt vulnerability and its effects on the economy might worsen if global economic difficulties persist. Because of this, the business may have trouble  meeting  its  debt  obligations  and  may  ultimately  fail  and  is  in  danger  of  being dissolved. The purpose of this study is to empirically  explore  the influence of cash flow, capital  structure,  and operational  capacity  in  the  setting  of  financial  hardship.  The  112 studies covered the years 2018 through 2021 and included a sample size of 28 food and beverage producers trading on the Indonesia Stock Exchange. All of the information for this  research  came  from  a  planned  selection  of  participants.  The  data  in  this  study  was analysed using a multiple linear regression model in SPSS Version 25. As a stand-in for Financial Distress, we employed the Almant Z-Score technique. This study demonstrated that  a  number  of  factors  significantly  impacted  financial hardship,  including  cash  flows from operating operations, cash flows from investment activities, cash flows from financing activities,  capital  structure,  and  operational  capabilities.  Cash  flow  from  operating activities and operating capacity are positively and significantly related to financial stress. Financial stress is mostly caused by insufficient investment cash flow, insufficient financing activity cash flow, and insufficient capital structure.
Keywords: operating activity cash flow, investing activity cash flow, financing activity cash flow, capital structure, operating capacity, financial distress

## 1. PENDAHULUAN
Krisis  telah  membayangi  dunia, termasuk Indonesia. Dari krisis ekonomi global  dan  ketidakpastian  akibat  krisis multidimensional yang  dipicu  oleh pandemi  covid-19  diakhir  tahun  2019,
ketegangan konflik geopolitik, perubahan  iklim,  teknologi,  kerentanan fiskal  dan  keuangan  yang  diperparah
dengan  tingginya  harga  komoditas pangan,  energi  serta  pupuk.  Perusahaan terdampak  Pandemi  Covid-19  yang mengakibatkan  turunnya  indeks  pasar saham. Penarikan sejumlah besar investor  asing  dari  pasar  keuangan Indonesia  menyebabkan  nilai  tukar rupiah, sehingga bursa saham anjlok dan berimbas pada perekonomian dosmestik.
Pemberlakukan pembatasan sosial berskala besar yang diterapkan pemerintah  di  beberapa  daerah  mulai April  2020  akan  berdampak  luas  pada proses  produksi,  distribusi  dan  aktivitas operasional,  yang  pada  akhirnya  akan berdampak negatif pada kinerja perekonomian. Tantangan ekonomi global yang berkelanjutan dapat meningkatkan  kerentanan  utang  dan mempengaruhi perekonomian. Industri  makanan  dan  minuman merupakan  salah  satu  komponen  sektor manufaktur unggulan dalam pengembangan roadmap making Indonesia 4.0 karena kontribusinya yang signifikan  terhadap  produk  domestuk bruto  dan  kontribusi  ekspor  yang  tinggi serta penyerapan tenaga kerja uang relatif besar. Industri ini berperan penting dalam mendorong perekonomian negara.
Fenomena financial distress pada perusahaan  makanan  dan  minuman.  PT Tri  Bayan  Tirta  Tbk  membukukan  rugi usaha sebesar Rp 13,41 miliar pada 2018 meningkat signifikan dibandingkan tahun  lalu  Rp  2,13  miliar.  Kerugian pendapatan  dan  biaya  melakukan  bisnis menyebabkan penurunan secara keseluruhan.  Dari  Rp  690,099  miliar pada 2017 menjadi Rp 700,72 miliar pada 2018  (cnbcindonesia.com),  kewajiban naik  1,54  persen.  Rugi  bersih  yang dibukukan  PT  Inti  Agri  Resource  Tbk pada 2021 sebesar Rp 43,7 miliar, turun dari  rugi  Rp  41,5  miliar  pada  2020 (Indopremier.com).  Penjualan  bersih  PT Prasidha  Aneka  Niaga  Tbk  pada  tahun 2021  adalah  sebesar  Rp455,81  miliar. Rugi  PSDN  tahun  berjalan  meningkat 16,09%  yoy,  dari  Rp  37,99  miliar menjadi Rp 44,1 miliar, menurut laporan keuangan  2021.  Liabilitas  perusahaan naik  3,12%  year-over-year  menjadi  Rp 665,37  miliar,  sedangkan  ekuitas  turun
35,5% menjadi Rp 77,49 miliar (kontan.co.id). Penjualan PT Sentra Food Indonesia menurun 3,17% dibandingkan tahun  2020  sebesar  Rp  94,65  miliar. perseroan  membukukan  rugi  usaha  Rp
10,12  miliar  dari  rugi  usaha  Rp  8,83 miliar pada akhir 2020. utang meningkat dari  sebelumnya  Rp  56,  95  miliar menjadi Rp 62,75 miliar. Posisi kas dan bank pada akhir tahun sejumlah Rp 1,71 miliar lebih kecil dari arus kas tahun 2020 sebesar  2,06  miliar  (okezone.com).  Hal ini  menandakan  bahwa  perusahaan sedang  berada  pada  kondisi  kesulitan keuangan.
Menurut  Plat  HD&  Plat  MB dalam  (Annisa  Arrum  &  Wahyono, 2021) Financial  distress adalah  ketika keuangan bisnis memburuk hingga tidak dapat memenuhi kewajiban keuangannya. Financial distress ditandai dengan  keadaan insolvent, dimana  cash flow  perusahaan  tidak  cukup  untuk menutupi hutangnya ketika jatuh tempo. Perusahaan yang diterpa masalah ditandai dengan kejadian seperti keterlambatan  membayar  kewajibatan atau hutang, serta keterlambatan pembayaran  gaji  atau  upah  karyawan.
Faktor-faktor financial distress diperoleh dari strategi perusahaan, analisis arus kas dan pelaporan keuangan.
Metode prediksi financial distress menggunakan  model  Almant  Z-Score yang digunakan sebagai ukuran kesehatan  perusahaan  yang  menghadapi kesulitan  keuangan.  Tujuannya  adalah ingin mengetahui perusahaan yang paling mengindikasi kebangkrutan dan seberapa tingkat kemungkinan kebangkrutan.
Menurut  Budi  &  Firdaus  (2018)  dalam (Cipta  Surya,  2021)  Model  Almant digunakan untuk memprediksi
kebangkrutan  dan  menentukan  kondisi keuangan masa depan perusahaan dengan menggunakan  komponen  rasio  dari rumus  ZScore  sebagai  alat  peramalan kebangkrutan. Perhitungan menghasilkan  nilai  Z-score  yang  dapat mewakili  perusahaan  dalam  posisi keuangan  yang  sehat,  rawan  atau bangkrut.  Metode  almant  merupakan model  yang  tepat  dan  akurat  dalam membahas penelitian-penelitian mengenai analisis kebangkrutan
perusahaan  dibandingkan  metode  lain.
Riset mengenai faktor penyebab financial  distress sudah  beberapa  kali dilakukan  dan  menunjukan  hasil  yang berbeda  pada  hasilnya.  Pada  riset  ini menggunakan  indikator  yang  digunakan untuk  mengetahui  pengaruhnya  pada financial  distress meliputi  arus  kas, struktur modal dan operating capacity .
Menurut hasil penelitian (Phan et al.,  2022)  dan  (Nur,  dkk,  2022) menunjukan  bahwa  arus  kas  operasi berpengaruh  negatif  terhadap financial distress , sedangkan hasil penelitian yang dilakukan  oleh  (Audina  Puspita  et  al., 2022) dan (Bachtiar & Handayani, 2022) menunjukan  bahwa  arus  kas  operasi berpengaruh  positif  terhadap financial distress.
Hasil  penelitian  (Phan  et  al., 2022)  dan  (Audina  Puspita  et  al.,  2022) menunjukan  bahwa  arus  kas  investasi berpengaruh  positif  terhadap financial distress .  sedangkan  hasil  penelitian (Hafizah Roslan et al., 2022) menunjukan  bahwa  arus  kas  investasi berpengaruh  negatif  terhadap financial distress.
Hasil  penelitian  (Phan  et  al., 2022)  menunjukan  bahwa  arus  kas keuangan  berpengaruh  negatif  terhadap financial  distress , sedangkan  hasil penelitian  (Audina  Puspita  et  al.,  2022) menunjukan  bahwa  arus  kas  pendanaan berpengaruh  positif  terhadap financial
distress Hasil penelitian (Suleha & Mayangsari,  2022)  dan  (Rahma  Habiba &  Dillak  Juliana,  2021)  menunjukan bahwa  struktur  modal  berpengaruh positif terhadap financial distress,
sedangkan  hasil  penelitian  pada  (Salim Nafilla & Dillak Juliana, 2021) menunjukan    bahwa  struktur  modal berpengaruh  negatif  terhadap financial distress. Hasil penelitian (Noviati Uswatun  Khasanah  et  al.,  2021)  dan (Novia Pertiwi et al., 2022) menunjukan bahwa  operating  capacity  berpengaruh
positif terhadap financial distress , sedangkan hasil penelitian (Amani et al., 2021) dan (Suci Wahyuni & Damayanti, 2022)  menunjukan  bahwa  operating capacity  berpengaruh  negatif  terhadap financial distress.
Berdasarkan latar belakang diatas serta  ketidakkonsistenan  antara  peneliti sebelumnya dan fenomena empiris, maka peneliti  ingin  membuktikan  pengaruh terkait financial distress. Dengan demikian  peneliti  mengangkat  judul penelitian  tentang  “Pengaruh  Arus  Kas, Struktur  Modal  dan Operating  Capacity terhadap Financial Distress Pada Perusahaan  Makanan  dan  Minuman  Di
Indonesia Tahun 2018-2021.

## Teori Sinyal
Teori  sinyal  diperkenalkan  oleh Spence  pada  tahun  1973  dan  kemudian dikembangkan  oleh  Ross  pada  tahun 1977.  Menurut  (Annisa  Arrum  & Wahyono,  2021)  Teori  sinyal  adalah menjelaskan  laporan  keuangan  dipakai sebagai media untuk mengirimkan sinyal positif atau sinyal negatif oleh perusahaan  kepada  pengguna  mengenai kondisi keuangan. Teori sinyal berhubungan  dengan financial  distress dan  investor  tidak  berinvestasi  jika laporan keuangan perusahaan
menunjukan hasil yang tidak baik.

## Financial Distress
Financial Distress Menurut Platt HD dan Platt MB (2002) dalam (Annisa Arrum & Wahyono, 2021) menggambarkan financial distress adalah  kondisi  yang  dialami  perusahaan sesaat sebelum mengajukan kebangkrutan. Ketika sebuah bisnis jatuh pada masa-masa sulit dan harus dilikuidasi, dikatakan mengalami kesulitan  keuangan.  Kombinasi  kinerja yang  buruk  dan  ketidakmampuan  untuk meningkatkan  modal  menandakan  krisis keuangan  bagi perusahaan dengan pendapatan  operasional  negatif,  laba bersih, dan nilai buku ekuitas. Kesulitan
keuangan dari dalam seringkali disebabkan oleh masalah jangka pendek, seperti kurangnya arus kas, tingkat utang yang  tinggi,  atau  kerugian  bisnis  yang berkepanjangan. Pendekatan Altman Z-Score digunakan untuk mengevaluasi kesulitan moneter.  Professor  Edward  I.  Almant menciptakan  metode  almant,  ia  orang pertama  yang  menggunakan multiple discrimanan  analysis .  Teknik  yang bertujuan  untuk  mempermudah  menarik kesimpulan  dari  suatu  peristiwa  yang berkembang  dari  analisis  diskriminan Almant untuk meramalkan kebangkrutan dengan  mendifinisikan  beberapa  jenis rasio  keuangan  yang  diyakini  paling menonjol  dalam  memengaruhi  suatu perisiwa (Saputra Agung et al., 2022).

## Laporan Arus Kas
Menurut  PSAK  No  2  (2015) Laporan arus kas merupakan aliran uang masuk  dan  keluar.  Laporan cash  flow adalah  pemakaian  kas  yang  disiapkan untuk menunjukan pergantian kas selama periode waktu tertentu dan membuktikan perubahan  darimana  kas  berasal  serta bagaimana  kas  digunakan.  Klasifikasi arus  kas  dari  kegiatan  memberikan laporan  yang  dimanfaatkan  menilai pengaruh  pada  keadaaan  keuangan  kas dan setara kas. Laporan arus kas memiliki tiga komponen yaitu :

## a. Arus Kas Aktivitas Operasi
Menurut  PSAK    No  2  Tahun  2015, mengartikan  jumlah  arus  kas  dari kegiatan  operasi  menjadikan  indikator yang  memenuhi  kriteria  bagaimanakah dari  operasi  bisa  mendapatkan  arus  kas penuh  dalam  membayar  pinjaman, menjaga  perusahaan  tetap  berjalan, melunasi  dividen  serta  melaksanakan penanaman modal tanpa menyangkutkan dari sumber penghasilan luar.

## b. Arus Kas Aktivitas Investasi
Menurut  PSAK  No.  2  Tahun  2015 mengartikan  bahwa  Aktivitas  investasi
adalah aktivitas perolehan dan pelepasan aset  jangka  panjang  dan  investasi  lain tidak termasuk setara kas. Penyajian arus kas  yang  terpisah  diperlukan  karena mencerminkan penghasilan dan pelunasan  kas  terkait  sumber  daya  yang dimaksudkan dalam mendapatkan pendapatan  serta  arus  kas  di  waktu mendatang

## c. Arus Kas Aktivitas Pendanaan
Menurut  PSAK  No.  2  Tahun  2015, mengartikan  bahwa  aktivitas  pendanaan adalah kegiatan mengakibatkan perubahan  jumlah  susunan  modal  dan kontribusii  pinjaman  perusahaan.  Arus kas pendanaan harus diungkapkan secara terpisah sebab dapat membantu memperkirakan arus kas masa depan dari pemasok modal perusahaan.

## Struktur Modal
Menurut  Utari  dalam  (Rahma
Habiba & Dillak Juliana, 2021), Struktur modal yaitu membandingkan penggunaan utang dengan modal sendiri. Struktur  modal  merupakan  komponen yang  secara  langsung  mempengaruhi keuangan.  Struktur  modal  dihitung menggunakan debt  to  equity mengukur besarnya kekuatan perusahaan menggunakan  pembiayaan  utang  dan seberapa kuat kemampuan untuk memnuhi kewajiban.

## Operating Capacity
Menurut  Hery  (2015)  dalam (Suci  Wahyuni  &  Damayanti,  2022) Operating capacity disebut rasio pemanfaatan  aset  digunakan  untuk mengevaluasi  efektivitas  dan  kekuatan aset  perusahaan  dalam  mendapatkan penjualan.
Rasio ini dihitung menggunakan Total  Assets  Turnover adalah  menilai  tingkat  seluruh  aset    dan berapa  total    penjualan  yang  didapatkan setiap  rupiah  asetnya.  Tingginya total assets  turnover semakin  baik  dalam menghasilkan penjualan dengan menggunakan  asentya  dan  menunjukan
bahwa volume penjualan tinggi menghasilkan  kinerja  penjualan  serta keuntungan yang tinggi. Penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh Penelitian (Audina Puspita  et  al.,  2022)  dan  (Bachtiar  & Handayani,  2022)  menunjukkan  bahwa arus  kas  aktivitas  operasi  berpengaruh positif terhadap financial distress.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Audina
Puspita  et  al.,  2022)  dan  (Phan  et  al., 2022)  menunjukan  bahwa  arus  kas aktivitas  investasi  berpengaruh  positif terhadap  financial  distress. Penelitian yang  dilakukan  oleh  (Sarumaha  et  al., 2021) dan (Phan et al., 2022) menunjukkan  bahwa  arus  kas  aktivitas pendanaan berpengaruh negatife terhadap financial  distress .  Penelitian yang dilakukan oleh (Suryani, 2020) dan (Suleha & Mayangsari, 2022) menunjukkan  bahwa  struktur  modal berpengaruh  negatife  terhadap financial
distress . Penelitian  yang  dilakukan  oleh
(Amani et  al., 2021) dan (Novia Pertiwi et  al.,  2022)  menunjukan  bahwa operating  capacity berpengaruh  negatif terhadap financial distress .
Dengan demikian hipotesis dalam  penelitian  ini  dapat  digambarkan sebagai berikut: H1:  Diduga Arus Kas Aktivitas Operasi berpengaruh positif terhadap financial distress H2:  Diduga Arus Kas Aktivitas Investasi berpengaruh positif terhadap financial distress H3:  Diduga Arus Kas Aktivitas Pendanaan berpengaruh negatif terhadap financial distress H4: Diduga Struktur Modal berpengaruh negatif terhadap financial distress H5:  Diduga Operating Capacity berpengaruh negatif terhadap financial distress 2. METODE PENELITIAN Jenis penelitian ini menggunakan metode kuantitatif,
merupakan data numerik yang dianalisis seara statistik guna memberikan informasi tentang hubungan satu variabel terhadap  variabel  lainnya  (Sugiyono, 2022).  Data  sekunder  dalam  penelitian ini  diambil  dari laporan  tahunan perusahaan  makanan dan minuman yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun 2018-2021.  informasi  didapat    melalui situs resmi https://www.idx.co.id/.
Populasi  dalam  penelitian  ini berjumlah  72  perusahaan  makanan  dan minuman  yang  terdaftar  di  bursa  efek Indonesia tahun 2018-2021. Pengambilan sampel menggunakan metode  purposive  sampling.  Sehingga jumlah  sampel  yang  digunakan  Adalah 28  perusahaan.  Teknik  pengumpulan data menggunakan metode dokumentasi. Teknik  analisis  data  menggunakan bantuan software SPSS Versi 25. Teknik analisis  yangg  digunakan  mencakup statistik  deskriptif,  uji  asumsi  klasik, analisis  regresi  berganda  dan  uji hipotesis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
1. Uji Analisis Statistik Deskriptif
Tabel 1 Hasil Uji Statistik Deskriptif
Tabel  1.  Diketa l hui  ba l hwa l da l ta l ya l ng dia l na l lisi  sejumla l h  112  da l ta l .  Pa l da l da l ta l terda l pa l t  seba l ra l n  da l ta l ya l ng  tida l k  sesua l i menyeba l bka l n  tida l k  terpenuhinya l uji norma l lita l s, ma l ka l perlu dila l kuka l n pengujia l n ula l ng denga l n outlier seba l nya l k 30  da l ta l .  Berikut  ha l sil  a l na l lisis  sta l tistik deskriptif setela l h outlier:
Tabel 2 Hasil Uji Statistik Deskriptif (setelah Outlier)
Pa l da l ta l bel  2  menunjuka l n  da l ta l ya l ng dila l kuka l n  a l na l lisis  sejumla l h  82  da l ta l sa l mpel  dika l rena l ka l n  menga l la l mi  proses outlier.  Berikut  penjela l sa l n  terha l da l p va l ria l ble penelitia l n:
Untuk  va l ria l bel  a l rus  ka l s  a l ktivita l s opera l si (CFO) memiliki nila l i minimum - 0,0464  ya l ng  dimiliki  oleh  PT  Sreeya l Sewu  Indonesia l Tbk  (SIPD)  da l n  nila l i ma l ksimum  0,4607  ya l ng  dimiliki  PT
Multi  Binta l ng  Indonesia l Tbk  (MLBI) denga l n  nila l i  ra l ta l -ra l ta l 0,098007  serta l sta l nda l r devia l si sebesa l r 0,09577673.
Untuk  va l ria l bel  a l rus  ka l s  a l ktivita l s investa l si (CFI) memiliki nila l i minimum - 0,3375  ya l ng  dimiliki  oleh  PT  Indofood CBP  Sukses  Ma l kmur  Tbk  (ICBP)  da l n nila l i  ma l ksimum  -0,0019  ya l ng  dimiliki PT  A l ka l sha l Wira l Interna l siona l l  Tbk
(A l DE)  denga l n  nila l i  ra l ta l -ra l ta l -0,068909 serta l sta l nda l r devia l si sebesa l r 0,0567700. Untuk  va l ria l bel  a l rus  ka l s  a l ktivita l s penda l na l a l n (CFF) memiliki nila l i
minimum -0,4295 ya l ng dimiliki PT Multi Binta l ng  Indonesia l Tbk  (MLBI)  denga l n nila l i ma l ksimum 0,2583 ya l ng dimiliki PT Indofood  CBP  Sukser  Ma l kmur  Tbk (ICBP)  denga l n  nila l i  ra l ta l -ra l ta l -0,023463
serta l sta l nda l r devia l si sebesa l r 0,0912700. Untuk  va l ria l bel  struktur  moda l l  (DER) memiliki  nila l i  minimum  0,0389  ya l ng dimiliki  PT  PT  Indofood  CBP  Sukser
Ma l kmur Tbk (ICBP) da l n nila l i ma l ksimum  2,9045  ya l ng  dimiliki  PT Pra l ta l ma l A l ba l di Nusa l Industri Tbk (PA l NI) denga l n  nila l i  ra l ta l -ra l ta l 1,108472  serta l sta l nda l r devia l si sebesa l r 0,6435080.
Untuk  va l ria l bel opera l ting  ca l pa l city (TOTA l ) memiliki nila l i minimum 0,2767 ya l ng  dimiliki  PT  Sa l wit  Sumberma l s Sa l ra l na l Tbk  da l n  nila l i  ma l ksimum  4,4635 ya l ng  dimiliki  PT  Tiga l ra l ksa l Sa l tria l Tbk nila l i  ra l ta l -ra l ta l 1,228018  serta l sta l nda l r devia l si 0,7595222.
Untuk va l ria l bel fina l ncia l l distress (FD) memiliki  nila l i  minimum  0,906  ya l ng dimiliki  PT  Sa l wit  Sumberma l s  Sa l ra l na l Tbk  da l n  nila l i  ma l ksimum  6,117  ya l ng dimiliki PT Tiga l ra l ksa l Sa l tria l Tbk denga l n nila l i  ra l ta l -ra l ta l 2,47810  serta l sta l nda l r devia l si sebesa l r 1,004675.
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Tabel 3 Hasil Uji Normalitas Tabel 4 Hasil Uji Normalitas
Descriptive Statistics
N Min Max Mean Std. Deviation CFO 82 -0.0464 0.4607 0.098007  0.0957673 CFI 82 -0.3375 -0.0019 -0.068909  0.0567700 CFF 82 -0.4295 0.2583 -0.023463  0.0912700 DER 82 0.0389 2.9045 1.108472  0.6435080 TOTA 82 0.2767 4.4635 1.228018  0.7595222 FD 82 0.906 6.117 2.47810 1.004675
Valid N (listwise)
82 One-Sa l mple Kolmogorov-Smirnov Test Unsta l nda l rdized
Residua l l N
112
Norma l l
Pa l ra l meters a l ,b
Mea l n 0.0000000 Std. Devia l tion 0.65563135 Most Extreme Differences A l bsolute 0.124 Positive 0.124 Nega l tive -0.073 Test Sta l tistic 0.124 A l symp. Sig. (2-ta l iled) 0.000 c
Sumber : Output SPSS 25, da l ta l diola l h 2023
Tabel 3 menjelaskan tidak distribusi
normal
Ta l bel 4. da l ta l a l ta l u N menja l di 82 dika l rena l ka l n a l da l nya l proses outlier. Nila l i Kolmogorov  smirnov  sebesa l r  0,077 denga l n  nila l i  signifika l nsi  bernila l i  0,200 ya l ng  a l rtinya l da l ta l berdistribusi  denga l n norma l l  dika l rena l ka l n  nila l i  signifika l nsi lebih besa l r da l ri 0,05.
b. Uji Multikoloniearitas
Uji  multikoloniearita l s  bertujua l n  untuk menguji  a l pa l ka l h  da l la l m  model  regresi memiliki korela l si a l nta l ra l va l ria l bel dependen. Pendeteksia l n ujia l n
multikolinea l rita l s  denga l n  mengguna l ka l n tolera l nce  va l lue  da l n  va l ria l nce  infla l tion fa l ctor (VIF).
Tabel 5. Hasil Uji Multikoloniearitas
Ta l bel  5.  Ha l sil  pengujia l n  menunjuka l n ba l hwa l tida l k terja l di gejala multikoloniea l rita l s dika l rena l ka l n nila l i VIF ya l ng diha l silka l n mempunya l i nila l i diba l wa l h  10  da l n  nila l i  tolera l nce  dia l ta l s 0,10
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskeda l stisita l s  bertujua l n untuk  mengeta l hui  a l pa l ka l h  da l la l m  model regresi memiliki ketida l ksa l ma l a l n va l ria l nce da l ri  residua l l  sa l tu  penga l ma l ta l n  terha l da l p penga l ma l ta l n la l in.
Tabel 6 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Ta l bel  6.  menunjuka l n  ba l hwa l seluruh  da l ri  va l ria l bel  mempunya l i  nila l i signifika l nsi  lebih  da l ri  0,05.  Ma l ka l da l pa l t disimpulka l n  ba l hwa l dida l la l m  model regresi tida l k terja l di heteroskeda l stisita l s.
d. Uji Autokorelasi
Uji  a l utokorela l si  bertujua l n  untuk menguji  a l pa l ka l h  da l la l m  model  regresi terda l pa l t korela l si a l nta l ra l kesa l la l ha l n penga l nggu  periode  t  denga l n  kesa l la l ha l n penga l nggu periode t-1.
Tabel 7. Hasil Uji Autokorelasi
Nila l i  Durbin  Wa l tson  (DW)  sebesa l r 1,790.  Nila l i  ya l ng  suda l h  a l da l dima l suka l n da l la l m rumus penga l mbila l n keputusa l n a l da l tida l knya l a l utokorela l si diperoleh nila l i dU sebesa l r 1,7724. Ka l rena l dU < Dw < 4-dU ,  ja l di  1,7724  <  1,790  <  2,2276.  Ma l ka l da l pa l t  simpulka l n  ba l hwa l pa l da l penelitia l n
ini tida l k terja l di a l utokorela l si.
3. Uji Analisis Regresi Linear Berganda One-Sa l mple Kolmogorov-Smirnov Test
Unsta l nda l rdized
Residua l l N 82 Norma l l Pa l ra l meters a l ,b Mea l n -0.0000048 Std.
Devia l tion
0.28091866 Most Extreme Differences A l bsolute 0.077 Positive 0.077 Nega l tive -0.054 Test Sta l tistic
0.077 A l symp. Sig. (2-ta l iled) 0.200 c,d
Coefficients a l Model
Collinea l rity Sta l tistics
Tolera l nce VIF 1  CFO 0.391 2.558 CFI 0.619 1.615 CFF 0.380 2.630 DER 0.891 1.122 TOTA l 0.938 1.066
Coefficients a l
Model
Unsta l nda l rdized Coefficients Sta l nda l rdized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta l 1  (Consta l nt)  -7.753 1.572 - 4.933 0.000 CFO 5.022 7.816 0.116  0.643  0.522 CFI 7.580  10.476 0.104  0.724  0.472 CFF 9.463 8.316 0.209  1.138  0.259 DER 0.156 0.770 0.024  0.203  0.840 TOTA l 0.457 0.636 0.084  0.719  0.474
Model Summa l ry b
Model R R Squa l re A l djusted R Squa l re Std. Error of the Estima l te Durbin-
Wa l tson
1 0.956 a l 0.914 0.909 0.25389 1.790
Tabel 8. Hasil Uji Analisis Regresi Linear Berganda
Pa l da l ta l bel  8  dia l ta l s  dida l pa l tka l n  model persa l ma l a l n  regresi  berga l nda l seba l ga l i berikut:
FD  =  ɑ  +  ᵝ 1 CFO  + ᵝ 2 CFI  +  ᵝ 3 CFF  + ᵝ 4 STRKMDL + ᵝ 5 OPRCA l P +e
FD  =  1,317  +  1,179  –  4,606  –  0,480  – 0,580 + 1,110
4. Uji Hipotesis
Va l ria l bel  a l rus  ka l s  a l ktivita l s  opera l si menunjuka l n nila l i koefisien positif sebesa l r  1,179  da l n    nila l i  t hitung sebesa l r 184,229  denga l n  tingka l t  signifika l nsi sebesa l r  0,000  <  0,05  ya l ng  bera l rti  H 0 ditola l k  da l n  H 1 diterima l ,  ma l ka l da l pa l t disimpulka l n  ba l hwa l a l rus  ka l s  a l ktivita l s opera l si  berpenga l ruh  positif  terha l da l p fina l ncia l l distress .
Va l ria l bel  a l rus  ka l s  a l ktivita l s  investa l si meunjuka l n  nila l i  koefisien  nega l tive sebesa l r  -4,606  da l n  nila l i  t hitung sebesa l r  - 537,334  denga l n  tingka l t  signifika l nsi sebesa l r  0,000  <  0,05  ya l ng  bera l rti  H 0 diterima l da l n  H 2 ditola l k,  ma l ka l da l pa l t disimpulka l n  ba l hwa l a l rus  ka l s  a l ktivita l s investa l si  berpenga l ruh  nega l tif  terha l da l p fina l ncia l l distress .
Va l ria l bel    a l rus  ka l s  a l ktivita l s  penda l na l a l n menunjuka l n  nila l i  koefisien  nega l tive
sebesa l r  -4,606  da l n  nila l i  t hitung sebesa l r  - 70,588  denga l n  tingka l t  signifika l nsi sebesa l r  0,000  <  0,05  ya l ng  bera l rti  H 0 ditola l k  da l n  H 3 diterima l .  Ma l ka l da l pa l t disimpulka l n  ba l hwa l a l rus  ka l s  a l ktivita l s penda l na l a l n  berpenga l ruh  nega l tife  da l n signifika l n  terha l da l p fina l ncia l l  distress . Va l ria l bel  struktur  moda l l  menunjuka l n nila l i  koefisien  nega l tive  -0,582  da l n  nila l i t hitung sebesa l r  -923,664  denga l n  tingka l t signifika l nsi  sebesa l r  0,000  <  0,05  ya l ng bera l rti H 0 ditola l k da l n H 4 diterima l . Ma l ka l da l pa l t disimpulka l n ba l hwa l struktur moda l l berpenga l ruh  nega l tif  terha l da l p fina l ncia l l distress . Va l ria l bel opera l ting ca l pa l city menunjuka l n nila l i  koefisien  positif  sebesa l r  1,110  da l n t hitung sebesa l r  2132,043  denga l n  tingka l t signifika l nsi  sebesa l r  0,000  <  0,05  ya l ng bera l rti H 0 diterima l da l n H 5 ditola l k. Ma l ka l da l pa l t  disimpulka l n  ba l hwa l opera l ting ca l pa l city berpenga l ruh  positif  terha l da l p fina l ncia l l distress
a. Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien  determina l si  menunjuka l n sebera l pa l ja l uh  kema l mpua l n  va l ria l bel independen da l la l m memperliha l tka l n va l ria l bel dependen.

## Tabel 9. Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summa l ry b Model R R Squa l re A l djusted R
Squa l re Std. Error
of the
Estima l te Durbin-
Wa l tson
1 0.956 a l 0.914 0.909 0.25389 1.790 Pa l da l ta l bel  4.13  ha l sil  perhitunga l n koefisien  determina l si  menunjuka l n  nila l i A l djusted  R  Squa l re  sebesa l r  0,909. A l rtinya l va l ria l bel  dependen  ( fina l ncia l l distress ) ma l mpu ditera l ngka l n oleh va l ria l bel  independen  (a l rus  ka l s  a l ktivita l s opera l si, a l rus ka l s a l ktivita l s investa l si, a l rus ka l s  a l ktivita l s  penda l na l a l n,  struktur  moda l l
Coefficients a l Model Unsta l nda l rdized Coefficients Sta l nda l rdized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta l 1  (Consta l nt)  1.317 0.001 1023.633  0.000 CFO 1.179 0.006 0.117 184.299  0.000 CFI -4.606 0.009 -0.271  -537.334  0.000 CFF -0.480 0.007 -0.045 -70.588  0.000 DER -0.582 0.001 -0.388  -923.664  0.000 TOTA l 1.110 0.001 0.873  2132.043  0.000
da l n opera l ting  ca l pa l city )  sebesa l r  90,9% seda l ngka l n sisa l nya l sebesa l r 9,1%
dipenga l ruhi  oleh  va l ria l bel  la l in  dilua l r model penelitia l n ini.

## Pembahasan
Pengaruh  Arus  Kas  Aktivitas  Operasi Terhadap Financial Distress
Peningkatan  arus  kas  operasional  telah dikaitkan  dengan  peningkatan  masalah keuangan, dan penelitian ini memberikan kepercayaan  pada  teori  tersebut.  Ini terjadi  ketika  perusahaan  menerima  kas dari  suksesnya  aktivitas  operasi  hanya untuk mempertahankan kemampuan operasional  dan  tidak  menggunakan  kas untuk  melunasi  pinjaman.  Perusahaan akan  tetap  memenuhi  kewajibannya karena biaya utang memerlukan pembayaran  bunga  yang  merupakan biaya yang dapat dipangkas berdasarkan Undang-Undang Perpajakan untuk menurunkan tarif pajak dan menguntungkan  perusahaan.  Hutang dapat  menurunkan  jumlah  pajak  yang harus  dibayar  oleh  perusahaa.  Informasi arus  kas  operasi  dapat  memberikan gambaran  kemampuan  likuiditas  suatu entitas  dan  merupakan  indikator  yang penting  bagi  pihak  kreditor,  sehingga mampu memprediksi kesulitan keuangan yang  mengarahkan  pada  terjadinya Financial  distress .  Infromasi  arus  kas dibutuhkan pihak kreditur untuk mengetahui kemampuan perushaan dalam pembayaran hutangnya. informasi arus  kas  operasi  lebih  penting  dalam memprediksi Financial distress . Perusahaan  bisa  saja  memperoleh  laba negatif dan harus membayar biaya-biaya operasional.  Perusahaan  mungkin  saja akan  menjual  asset-aset  yang  dimiliki untuk menutupi biaya-biaya operasional, demikian pula pada saat kesulitan untuk menambah  modal.  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  (Ahmad  & Hanifan, 2022) dan (Bachtiar & Handayani,  2022)  yang  menunjukan bahwa  arus  kas  aktivitas  operasi
berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap financial distress
Pengaruh  Arus  Kas  Aktivitas  Investasi Terhadap Financial Distress Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa pendapatan  yang  stabil  dari  aset  tidak melindungi  dari  kemerosotan  ekonomi.
Hal ini menunjukkan bahwa meningkatkan  arus  kas  dari  aktivitas investasi akan menghasilkan
pengembalian yang tinggi di masa depan, memberikan  cadangan  perusahaan  dan uang  tunai  ekstra  yang  dapat  digunakan kapan  pun  dibutuhkan  untuk  memenuhi kebutuhan  operasional,  meningkatkan kinerja  keuangan,  dan  Mmengurangi kemungkinan  penipuan.  krisis  ekonomi saat  ini.  Peningkatan  arus  kas  aktivitas investasi akan berdampak pada penurunan  skor  kesulitan  keuangan dikarenakan  arus  kas  aktivitas  investasi yang  meningkat  karena  posisi  kas  yang dihasilkan dari setiap keuntungan investasi  di  pasar  keuangan  meningkat, sehingga meningkatkan kinerja keuangan perusahaan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan penelitian (Hafizah Roslan et al., 2022)  dan  (Fernando,  2018)  yang menunjukan  bahwa  arus  kas  aktivitas investasi  berpengaruh  negatife  terhadap financial distress .
Pengaruh Arus Kas Aktivitas Pendanaan
Terhadap Financial Distress Penelitian ini mendukung hipotesis bahwa penurunan risiko kesulitan keuangan berhubungan dengan peningkatan  arus  kas  dari  operasi pembiayaan. Hal ini menunjukan bahwa dengan  meningkatnya  arus  kas  aktivitas pendanaan artinya meningkatnya sumber modal  jangka  panjang  pada  perusahaan yang  digunakan  untuk  perluasan  usaha, investasi  dan  produksi,  menciptakan banyak  kesempatan  untuk  memperoleh keuntungan  serta  meningkatkan  daya saing sehingga dapat membantu mengurangi  risiko financial  distress.
Semakin  tinggi  arus  kas  pendanaan perusahaan maka semkin tinggi
kepercayaan  investor  pada  perusahaan, sehingga  semakin  besar  pula  nilai expected  return.  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  (Phan  et  al., 2022)  dan  (Sarumaha  et  al.,  2021)  yang menunjukan  bahwa  arus  kas  aktivitas pendanaan  berpengaruh  negatife  dan signifikan terhdap financial distress.

## Pengaruh  Struktur  Modal  Terhadap Financial Distress
Temuan  penelitian  ini  konsisten dengan  hipotesis  bahwa  struktur  modal yang  lebih  kuat  melindungi  organisasi dari kesulitan keuangan. Hal ini menunjukkan  bahwa  semakin  rendah risiko  krisis  keuangan,  semakin  besar proporsi  pembiayaan  yang  disediakan oleh utang. Bisnis berisiko bangkrut jika mengambil terlalu banyak hutang, tetapi jika hutang itu digunakan secara baik dan efektif  seperti  perluasan  usaha  atau meningkatkan  promosi  produk  maka akan dapat meningkatkan kinerja perusahaan,  itu  dapat  memiliki  efek sebaliknya dan mengurangi kemungkinan  kesulitan  keuangan. jika nilai debt  to  equity tinggi  maka mengakibatkan  angka financial  distress
( z-score ) semakin rendah maka menandakan  sebuah  perusahaan  dalam kondisi  yang  kurang  sehat.  Struktur modal  dan  financial  distress  akan memiliki hubungan yang negative dikarenakan dengan memanfaatkan tambahan sumber utang yang berasal dari pihak  luar  maka  akan  semakin  mudah dalam  melakukan  diversifikasi  usaha. Selama  perusahaan  dapat  mengelola strategi  menggunakan  dana  luar  maka semakin  kecil  kemungkinan  mengalami financial  distress .  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  (Damajanti  et al.,  2021)  dan  (Suryani,  2020)  yang menunjukan  bahwa  struktur  modal berpengaruh  negatife  dan  signifikan terhadap financial distress
Pengaruh Operating  Capacity Terhadap Financial Distress
Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan teori peningkatan nilai operating capacity berpotensi  menaikan financial distress. Apabila  perusahaan  semakin efektif dan efisien menggunakan asetmnmya dalam menghasilkan penjualan maka akan memberikan keuntungan  yang  semakin  besar  bagi perusahaan.  Hal  ini  dapat  membuka peluang bagi pemegang saham pengendali  untuk  melakukan  eksporiasi atau  menggunakan  hak  kendali  untuk memaksimalkan  kesejahteraan  sendiri dan  kelompok  tertentu  dengan  cara mendistrisbusikan  kekayaan  dari  pihak lain  semakin  besar  sehingga  dapat meningkatkan financial  distress. Maka dapat  disimpulkan  bahwa  apabila  nilai operating  capacity yang  tinggi  maka potensi  melakukan  eksporiasi  semakin besar  dan  mengakibatkan  kemungkinan financial  distress  semakin  tinggi.  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian (Miswati & Novitasari, 2023), (Maronrong  et  al.,  2022)  dan  Bela
Oktaviani  &  Dirvi  Surya  (2020)  yang menunjukan  bahwa operating  capacity berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap financial distress

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan  yang  dikemukakan,  maka hasil kesimpulan penelitian ini adalah 1). Hasil  analisis  pengaruh  arus  kas aktivitas  operasi  menunjukan  bahwa hasil  penelitian  ini  berpengaruh positif dan signifikan terhadap financial distress
2). Hasil  analisis  pengaruh  arus  kas aktivitas investasi menunjukan bahwa hasil  penelitian  ini  berpengaruh negatif  dan  signifikan  terhadap financial distress
3). Hasil  analisis  pengaruh  arus  kas aktivitas pendanaan menunjukan
bahwa hasil penelitian ini berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap financial distress
4). Hasil  analisis  pengaruh  struktur modal  yang  diukur  menggunakan
Debt  to  equity  ratio menunjukan bahwa hasil penelitian ini berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap financial distress
5). Hasil analisis  pengaruh operating capacity yang  diukur menggunakan total  assets  turnover menunjukan bahwa hasil penelitian ini berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap financial distress

## 5. SARAN
Bagi  Peneliti  Selanjutnya,  Agar temuan  penelitian  yang  diperoleh lebih terdiversifikasi dan memberikan jumlah  sampel  yang  lebih  banyak, menambahkan  faktor  di  luar  rasio keuangan,  seperti  ukuran  perusahaan dan komponen tata kelola perusahaan yang  kuat,  serta  menggunakan  atau menambahkan  industri  dan  periode waktu yang lebih lama.

## 6. REFERENSI
Ahmad,  E.,  &  Hanifan,  T.  M.  (2022). Pengaruh  Laba  Dan  Arus  Kas Terhadap Financial Distress: (Studi Pada  Perusahaan  Manufaktur  Sub Sektor  Makanan  Dan  Minuman
Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia  Tahun  2018-2020). J- Aksi: Jurnal Akuntansi Dan Sistem Informasi , 3 (2), 253–262. Https://Www.Ejournal.Unma.Ac.I
d/Index.Php/Jaksi/Article/Downloa
d/2942/1881 Amani,  R., Nurmayanti, P.,  &  Hariyani, E.  (2021).  Pengaruh  Likuiditas, Leverage, Profitabilitas Dan Operating Capacity Terhadap Financial  Distress  (Studi  Empiris Pada  Perusahaan  Consumer  Goods Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia Periode 2017-2019). Jurnal  Online  Mahasiswa , 8 (2).
Https://Doi.Org/10.33087/Jmas.V6 i2.277 Annisa  Arrum,  T.,  &  Wahyono.  (2021). Pengaruh Operating Capacity, Profitability, Mekanisme Corporate Governance, Dan Firm Size Terhadap Kondisi Financial Distress. Proceeding Seminar Nasional & Call For Papers . Audina Puspita, B., Nurwulandari, A., & Nuridah,  S.  (2022a).  Pengaruh Financial Leverage, Arus Kasoperasi,  Arus  Kas  Investasi, Arus Kas Pendanaandan Firm Size Terhadap  Financial  Distress  Pada Perusahaan Manufaktur Sektor Tekstil  Yang  Terdaftar  Dibursa Efek  Indonesia. Jurnal  Ekonomi, Akuntansi Dan Manajemen , 1 (4). Bachtiar,  A.,  &  Handayani,  N.  (2022).
Pengaruh  Profitabilitas,  Leverage, Capital  Intensity,  Dan  Arus  Kas Operasi Terhadap Financial Distress . Cipta Surya, R. (2021). Analisa Financial Distress  Menggunakan  Metode Altman (Z–Score) Untuk Memprediksi  Kebangkrutan  (Pada Perusahaan Pelayaran Terdaftar Bei 2016-2019). Jimen  Jurnal  Inovatif Mahasiswa Manajemen , 1 (2). Damajanti, A., Wulandari, H., & Rosyati, R. (2021). Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Financial Distress  Pada  Perusahaan  Sektor Perdagangan Eceran Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2018. Solusi , 19 (1). Https://Doi.Org/10.26623/Slsi.V19 i1.2998
Darmiasih  Ray  Wayan,  N.,  Endiana
Made  Dewa,  I.,  &  Pramesti  Asri Ayu  Gusti,  I.  (2022).  Struktur Modal,  Arus  Kas,  Gc  Terhadap Financial Distress. Jurnal Kharisma , 4 .
Dewan  Standar  Akuntansi  Keuangan
Ikatan  Akuntan  Indonesia.  (2015). Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan  Laporan  Arus  Kas . Www.Iaiglobal. Fernando.  (2018). Pengaruh  Going Concern Pada Perusahaan Properti  Yang  Terdaftar  Di  Bursa Efek Indonesia The Effect Of Going Concern On The Property Company Listed In Indonesia Stock Exchange . Https://Ssrn.Com/Abstract=314922 3 Hafizah  Roslan,  N.,  Rus,  R.  M.,  & Rozzani,  N.  (2022). Determinants Of  Cash  Flows  Towards Financial Distress Prediction Among Manufacturing Companies In Malaysia . Koswara Barokah, A., Rahmawati, A., & Alifah,  A.  (2022).  Arus  Kas Operasi,  Kapasitas  Operasi  Dan Likuiditas Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Subsektor Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia (Bei) Periode 2014-2020. In Jaakes) (Vol. 1, Issue 1).
Kuswandi  Ardianty,  A.,  Gursida,  H.,  &
Rusmanah,  E.  (2020). Pengaruh Laba  Dan  Arus  Kas  Operasi Terhadap Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Pertambangan  Yangterdaftar  Di Bursa  Efek  Indonesiatahun  2014- 2018 . Maronrong,  R.,  Suriawinata,  I.  S.,  & Septiliana,  S.  (2022).  Pengaruh Profitabilitas,  Leverage,  Operating Capacity Dan Corporate Governance  Terhadap  Financial Distress  Perusahaan  Ritel  Di  Bei Tahun 2011-2017. Jurnal Akuntansi Dan Manajemen , 19 (02), 91–103. Https://Doi.Org/10.36406/Jam.V19 i02.743 Miswati,  &  Novitasari,  D.  (2023). Pengaruh Operating Capacity, Sales  Growth,  Dan  Arus  Kas Operasi Terhadap Financial Distress  Miswaty. Jurnal  Aplikasi Manajemen  Dan  Bisnis , 9 (2). Https://Doi.Org/10.17358/Jabm.9.5 83 Novia Pertiwi, R., Hartono, A., & Ulfah, I.  F.  (2022).  Pengaruh  Rasio Likuiditas,  Laverage,  Operating Capacity Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Cosmetics  And  Household.  In Jurnal Ekonomi Syariah Darussalam (Vol. 3). Www.Investasi.Kontan.Co.Id Phan, T. D., Hoang, T. T., & Tran, N. M. (2022).  Cash  Flow  And  Financial Distress Of Private Listed Enterprises On The Vietnam Stock Market:  A  Quantile  Regression Approach. Cogent  Business  And Management , 9 (1). Https://Doi.Org/10.1080/23311975 .2022.2121237
Rahma Habiba, N., & Dillak Juliana, V.
(2021).  Pengaruh  Struktur  Modal, Ukuran  Perusahaan,  Sales  Growth
Dan  Intangible  Asset  Terhadap Financial  Distress. Jurnal  Ilmiah Mea (Manajemen,Ekonomi,Dan Akuntansi) , 5 (3).
Salim  Nafilla,  S.,  &  Dillak  Juliana,  V.
(2021).  Ukuran  Perusahaan,  Biaya Agensi Dan Struktur Modal Terhadap Financial Distress. Jurnal Ilmiaj Mea , 5 .
Sarumaha,  R.  S.,  Yeni,  F.,  Sari,  Y.  P., Mayliza,  R.,  Ekonomi,  F.,  Bisnis, D., Putra Indonesia, U., Padang, Y.,
Tinggi,  S.,  &  Kbp,  I.  E.  (2021). Pengaruh  Arus  Kas  Pendanaan Laba Bersih Dan Leverage Terhadap Financial Distress Dengan Profitabilitas Sebagai Variabel  Moderasi:  Studi  Empiris Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Pundi , 05 (02). Https://Doi.Org/10.31575/Jp.V5i2. 363
Suci Wahyuni, D., & Damayanti. (2022).
Pengaruh  Likuiditas,  Kapasitas
Operasi,  Dan  Ukuran  Perusahaan Terhadap  Financial  Distress  Pada Perusahaan Tekstil Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia .
Www.M.Bisnis.Com,2020 Sugiyono.  (2022).  Metode  Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R & D. Alfabeta . Suleha,  &  Mayangsari,  S.  (2022).
Pengaruh Operating Capacity, Profitabilitas, Struktur Modal Terhadap Financial Distress. Jurnal Ekonomi Trisakti , 2 (2). Suryani. (2020). Struktur Modal  Negatif Terhadap Financial Distress. Jurnal Online Insan Akuntansi , 5 (2).