## ANALISIS RASIO KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI
FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN SEKTOR INDUSTRI DASAR DAN KIMIA YANG TERDAFATAR DI BEI TAHUN 2011-2015

## Asna Nur Kholidah
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember asnanur12@gmail.com

## Tatang Ary Gumanti
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember tatangag@unej.ac.id

## Ana Mufidah
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember mupid_ah@yahoo.co.id
Abstract:  This  reserach  aims  to  analyze  the  ability  of  financial  ratios  in  predicting financial  distress.  It  was  a  quantitative  research  using  logistic  regression  model  to analyze the ability of current ratio, return on assets, total assets turn over, and debt to assets ratio in predicting companies financial distress. The population of this research were the basic industry and chemical companies listed in Indonesia Stock Exchange. 52 companies satisfy the criteria. Sample were divided into two groups, 19 potentially financial distress companies and 33 not potentially financial distress companies. Result indicates that current ratio, return on assets, and debt to assets ratio acted as predictor of  financial  distress,  while  total  assets  turn  over  could  not  predict  financial  distress. Current  ratio  and  return  on  assets  have  negative  significant  impact  on  predicting financial  distress.  Debt  to  assets  ratio  have  positive  significant  impact  on  predicting financial distress.
Keywords: Financial distress, Financial ratios, Logistic regression, Net profit
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kemampuan  rasio  keuangan dalam memprediksi financial distress . Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan  model  regresi  logistik  untuk  menganalisis  kemampuan current  ratio , return on assets , total  assets turn  over , dan debt to  assets ratio dalam memprediksi financial distress perusahaan. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan sektor industri  dasar  dan  kimia  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Perusahaan  yang memenuhi kriteria sampel adalah sebanyak 52 perusahaan. Sampel dibagi ke dalam dua  kelompok,  19  perusahaan  berpotensi  mengalami financial  distress dan  33 perusahaan  tidak  berpotensi  mengalami financial  distress .  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa current  ratio,  return  on  assets ,  dan debt  to  assets  ratio dapat memprediksi financial  distress perusahaan  sedangkan total  assets  turn  over tidak dapat  memprediksi financial  distress . Current  ratio dan return  on  assets memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap financial distress perusahaan. Debt to assets ratio memiliki pengaruh positif signifikan terhadap financial distress perusahaan.
Kata Kunci: Financial distress , Laba bersih, Rasio keuangan, Regresi logistik

## Pendahuluan
Financial distress merupakan keadaan dimana perusahaan gagal atau tidak mampu  lagi  memenuhi  kewajiban-kewajiban  kepada  kreditur  karena  perusahaan mengalami kekurangan dan ketidakcukupan dana dimana total kewajiban lebih besar daripada total aset, serta tidak dapat mencapai tujuan ekonomi perusahaan yaitu profit. Financial  distress terjadi  sebelum  kebangkrutan. Financial  distress terjadi  karena perusahaan tidak mampu mengelola dan menjaga kestabilan kinerja keuangan yang bermula  dari  kegagalan  perusahaan  dalam  mempromosikan  produk  yang  dibuat sehingga  menyebabkan  turunnya  nilai  penjualan  (Platt  dan  Platt,  2006). Financial distress perlu  diketahui  sejak  dini  agar  perusahaan  dapat  melakukan  tindakan- tindakan  penanggulangan  sebelum  terjadinya  kebangkrutan.  Oleh  karena  itu,  perlu dikembangkan cara mendeteksi financial distress sejak dini untuk mengetahui tingkat risiko kebangkrutan suatu perusahaan.
Gejolak ekonomi yang terjadi berupa melemahnya nilai tukar rupiah terhadap dollar  (USD)  memberikan  dampak  besar  bagi  industri  di  Indonesia.  Menurut  data Kementerian Perindustrian Indonesia, sekitar 64% dari total industri di Indonesia masih mengandalkan  bahan  baku,  bahan  penolong,  serta  barang  modal  impor  untuk mendukung  proses  produksi  (www.kemenperin.go.id).  Jumlah  tersebut  berasal  dari sembilan sektor industri yakni sektor industri logam, otomotif, elektronik, kimia dasar, makanan  dan  minuman,  pakan  ternak,  tekstil,  serta  industri  pulp  dan  kertas. Ketergantungan  terhadap  bahan  baku  impor  yang  tinggi  menyebabkan  mayoritas industri  rentan  terhadap  fluktuasi  nilai  tukar  rupiah.  Tahun  2013,  nilai  tukar rupiah  melemah hingga mencapai Rp 10.875. Hal ini berdampak pada naiknya harga bahan  baku  industri  yang  menyebabkan  biaya  produksi  terus  meningkat  seiring melemahnya nilai tukar rupiah terhadap dollar (USD). Kenaikan harga bahan bakar minyak pada bulan November 2014 membuat industri di Indonesia semaikin terpuruk. Menteri Perindustrian, Saleh Husin menyatakan kenaikan harga BBM membuat beban produksi industri naik rata-rata 4% yang berasal dari biaya logistik dan distribusi produk. Ekonomi Indonesia semakin memburuk pada awal tahun 2015 yang ditandai dengan pertumbuhan industri yang terus menurun akibat kondisi yang kurang stabil. Oktober 2015, nilai tukar rupiah kembali melemah hingga mencapai Rp 14.580 per dollar (USD). Kondisi perekonomian yang kurang stabil seperti sekarang ini memengaruhi keadaan perusahaan-perusaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia,  dimana  hal  tersebut
dapat menyebabkan probabilitas perusahaan mengalami kesulitan keuangan semakin tinggi.
Sektor industri dasar dan kimia merupakan sektor industri yang terkena dampak paling besar karena adanya pelemahan nilai tukar dan kenaikan harga bahan bakar minyak. Sejumlah perusahaan mengalami penurunan laba bersih akibat biaya produksi yang terus menerus meningkat bahkan beberapa perusahaan mengalami laba bersih negatif. Hal ini terjadi karena sebagian besar perusahaan menggunakan bahan baku dan bahan penolong dalam impor dalam kegiatan produksi serta meningkatnya biaya distribusi atas barang hasil produksi. Oleh karena itu, perlu adanya model yang mampu untuk memprediksi financial distress bagi sektor industri dasar dan kimia agar nantinya dapat  digunakan  untuk  menilai  kinerja  keuangan  perusahaan  sebelum  terjadinya kesulitan keuangan yang dapat menyebabkan kebangkrutan.
Analisis financial  distress dilakukan  untuk  mendeteksi  potensi  terjadinya kesulitan keuangan sejak dini pada perusahaan agar perusahaan dapat melakukan tindakan-tindakan manajemen untuk mencegah terjadinya kebangkrutan di masa yang akan  datang.  Pengukuran financial  distress dapat  dilakukan  dengan  menggunakan rasio  keuangan  yang  dapat  dihitung  dari  data-data  laporan  keuangan  perusahaan. Rasio keuangan merupakan salah satu analisis penting dalam penilaian kinerja suatu perusahaan  yang  menunjukkan  posisi  keuangan  prusahaan  pada  periode  tertentu yang mencerminkan kinerja perusahaan pada periode yang bersangkutan (Gumanti, 2011:103).
Salah satu indikator yang dapat dijadikan kriteria perusahaan yang mengalami financial distress adalah adanya laba bersih negatif selama beberapa tahun berturut- turut (Whitaker, 1999; Platt dan Platt, 2002) setidaknya selama dua tahun berturut-turut (Almilia,  2003;  Widarjo  dan  Setiwan,  2009;  Hanifah,  2013).  Laba  bersih  negatif merupakan indikator yang menggambarkan penurunan kinerja perusahaan dalam hal kemampuan memperoleh profit akibat dari naiknya biaya produksi maupun penurunan jumlah penjualan. Selain laba bersih negatif, financial distress dapat ditandai dengan nilai earnings per share yang negatif (Purnomo, 2013) atau perusahaan di delisting dari Bursa  Efek  Indonesia  (Almili,  2004).  Dalam  artikel  ini,  perusahaan  dikategorikan berpotensi mengalami financial distress apabila memiliki laba bersih  negatif selama dua  tahun  berturut-turut.  Laba  operasi    negatif  menunjukkan  ketidakmampuan perusahaan dalam pengelolaan sumber daya guna mencapai tujuan ekonomi yakni profit  sehingga  perusahaan  mengalami  kerugian  operasional.  Perusahaan  dengan
kondisi  laba  bersih  negatif  berturut-turut  kemungkinan  besar  mengalami financial distress apabila tidak segera dilakukan tindakan penyelesaian akan mengarah kepada kebangkrutan.
Berdasarkan  data  emiten  per  tanggal  16  Oktober  2015,  jumlah  perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebanyak 65 yang terbagi kedalam delapan subsektor yakni subsektor semen, subsektor keramik dan kaca, subsektor logam, subsektor kimia, subsektor plastik dan kemasan, subsektor pakan ternak, subsektor kayu dan pengolahannya, serta subsektor pulp dan kertas. Adanya gejolak ekonomi berupa melemahnya nilai tukar rupiah dan kenaikan bahan bakar minyak menyebabkan sejumlah perusahaan mengalami penurunan laba bersih bahkan beberapa perusahaan mencatatkan kerugian.
Penelitian  terdahulu  menemukan  bahwa  ada  sejumlah  faktor  yang  dapat dikaitkan dengan financial distress perusahaan yaitu current ratio (Platt dan Platt, 2002), return on asset (Platt dan Platt, 2002), total assets turn over (Yap, 2012), dan debt to assets ratio (Purnomo, 2013). Platt dan Platt (2002) menyatakan bahwa current ratio dapat memprediksi financial distress karena semakin tinggi nilai current ratio , semakin rendah  risiko  perusahaan  mengalami financial  distress .    Tingginya current  ratio mencerminkan kemampuan perusahaan memenuhi kewajiban lancarnya dengan aset yang ada semakin baik.
Platt dan Platt (2002) menemukan bahwa return on assets dapat digunakan untuk  memprediksi financial  distress . Return  on  assets yang  tinggi  menunjukkan kemampuan  perusahaan  dalam  mengelola  sumber  daya  yang  dimiliki  untuk memperoleh  profit  juga  tinggi  sehingga  potensi  perusahaan  mengalami financial distress rendah, begitu juga sebaliknya. Apabila nilai return on assets terus mengalami penurunan, maka kemungkinan besar perusahaan akan mengalami financial distress karena pendapatan yang diperoleh perusahaan tidak mampu menutupi biaya produksi yang dikeluarkan.
Yap  (2012)  menyatakan  bahwa total  assets  turn  over dapat  memprediksi financial  distress , total  assets  turn  over yang  tinggi  menunjukkan  kemampuan perusahaan  dalam  mengelola  aset  untuk  meningkatkan  penjualan  semakin  baik. Penjualan  yang  meningkat  akan  berdampak  pada  peningkatan  laba  bersih  yang diperoleh  perusahaan  sehingga  potensi  perusahaan  mengalami financial  distress semakin rendah, begitu juga sebaliknya.
Purnomo (2013) menyatakan bahwa debt to assets ratio dapat memprediksi financial  distress perusahaan  dan  berpengaruh  positif  terhadap financial  distres , semakin tinggi nilai debt to assets ratio menunjukkan aset perusahaan banyak dibiayai oleh utang. Hal ini memicu terjadinya financial distress perusahaan karena semakin besar beban yang ditanggung oleh perusahaan untuk menutupi kewajiban serta bunga yang dibebankan.
Berdasarkan  uraian,  hipotesis  yang diajukan  dalam artikel  ini adalah current ratio dapat  memprediksi financial  distress perusahaan, return  on  assets dapat memprediksi financial distress perusahaan, total assets turn over dapat memprediksi financial  distress perusahaan,  dan debt  to  assets  ratio dapat  memprediksi financial distress perusahaan. Rumusan masalah artikel ini adalah apakah current ratio , return on assets , total assets turn over , dan debt to assets ratio dapat memprediksi financial distress pada perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di BEI.Tujuan artikel ini adalah untuk mengetahui kemampuan current ratio , return on assets , total assets turn over , dan debt to assets ratio dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di BEI.

## Metodologi
Jenis  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  dan  merupakan explanatory  research dengan  menggunakan  model  regresi  logistik  untuk  menganalisi  kemampuan  rasio keuangan dalam memprediksi financial distress pada perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan adalah data sekunder berupa pooling data tahunan beberapa perusahaan. Sumber data diperoleh dari situs resmi Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id  dengan  cara  mendownload  laporan  keuangan  perusahaan  sektor industri dasar dan kimia per 31 Desember 2011 – 31 Desember 2015.

## Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam artikel ini adalah seluruh perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Teknik pengambilan sampel adalah purposive sampling dengan menggunakan beberapa kriteria . Pertama, perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdafatar di Bursa Efek Indonesia tahun  2011-2015  dan  menerbitkan  laporan  keuangannya  per  31  Desember  2011
sampai dengan 31 Desember secara lengkap. Kedua, Perusahaan  yang berpotensi mengalami financial distress adalah perusahaan yang mengalami laba negatif selama 2 tahun berturut-turut yakni pada tahun 2011-2015, sebagai kontrol dipilih perusahaan yang sehat dan tidak berpotensi mengalami financial distress pada tahun 2014-2015.
Analisis Data
Artikel  ini  menggunakan  alat  analisis  regresi  logistik  untuk  mengetahui kemampuan  rasio-rasio  keuangan  perusahaan  yang  berperan  dalam  menentukan apakah suatu perusahaan berpotensi mengalami financial distress atau tidak. Dengan mengetahui  potensi financial  distress sejak  dini,  manajemen  perusahaan  dapat melakukan tindakan-tindakan untuk mengantisipasi terjadinya kebangkrutan.
Formulasi model regresi logitik sebagai berikut:
Y=Ln[p/(1-p)]= b 0 + b 1 CR + b 2 ROA+ b 3 TATO+b 4 DAR + e Keterangan:
Y adalah probabilitas perusahaan mengalami financial distress, b 0 adalah konstanta, b 1 ,..b 4 adalah koefisien regresi logistik, CR adalah c urrent ratio, ROA adalah return on assets, TATO adalah total assets turn over, DAR adalah debt to assets ratio, e adalah residual error

## Hasil dan Pembahasan
Populasi penelitian adalah  perusahaan  sektor  industri dasar dan kimia  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Jumlah  anggota  sampel  penelitian  adalah  52 perusahaan yang diperoleh dari proses pengambilan sampel pada tabel 1 berikut. Tabel 1. Proses Pemilihan Sampel Penelitian
Keterangan Jumlah Perusahaan Perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Perusahaan yang tidak memiliki laporan keuangan lengkap
tahun 2011-2015.
Perusahaan yang di delisting dari Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2015. 65 (12) (1) Jumlah anggota sampel 52 Sumber : www.idx.co.id
Deskripsi Statistik
Hasil  analisis  deskripsi  variabel  penelitian  disajikan  dalam  Tabel  2.  Tabel  2 menunjukkan  nilai  minimum,  maksimum,    nilai  rata-rata  dan  nilai  deviasi  standar masing masing variabel.
Tabel 2 Hasil Deskriptif Statistik Variabel Penelitian
CR ROA TATO DAR Panel A. Semua Sampel Minimum 0,23 -0,70 0,06 0,09 Maksimum 11,20 1,40 5,65 2,55 Rata-rata 2,3647 0,06928 0,6938 0,5336 Dev. standar 2,23774  0,175342 0,62153 0,35962 Panel B. Perusahaan Financial Distres Minimum 0,23 -0,70 0,06 0,18 Maksimum 3,38 0,38 5,65 2,55 Rata-rata 1,3311 0,00168 0,7496 0,6435 Dev. standar 0,57103  0,119375 0,95398 0,47073 Panel C. Perusahaan Non Financial Distress Minimum 0,58 -0,19 0,21 0,09 Maksimum 11,20 1,40 2,12 1,41 Rata-rata 2,5775 0,10820 0,6617 0,4709 Dev. standar 2,21579  0,190516 0,29681 0,25879
Sumber : data diolah
Tabel 2 menunjukkan Nilai rata-rata CR seluruh perusahaan sampel sebesar 2,3647 atau 236,47% dengan deviasi standar sebesar 2,23774. Nilai rata-rata CR yang dimiliki  oleh  perusahaan financial  distress sebesar  1,3311  atau  133,11%  dengan deviasi  standar  sebesar  0,57103  Sedangkan  nilai  rata-rata  CR  perusahaan non financial  distress sebesar  2,5775  atau  257,75%  dengan  deviasi  standar  sebesar 2,21579. Hasil deskriptif statistik menunjukkan bahwa nilai rata-rata CR perusahaan yang  berpotensi  mengalami financial  distress lebih  rendah  daripada  nilai  rata-rata perusahaan yang tidak berpotensi mengalami financial distress .
Return On Assets merupakan rasio profitabilitas yang menunjukkan seberapa mampu perusahaan menggunakan aset yang ada untuk menghasilkan laba atau profit. Hasil analisis deskriptif statistik terhadap ROA yang dimiliki seluruh perusahaan sampel menunjukkan  nilai  rata-rata  0,06928  atau  6%  dengan  deviasi  standar  sebesar 0,175342.  Nilai  rata-rata  ROA  yang  dimiliki  perusahaan financial  distress sebesar 0,00168 atau 0,1% dengan deviasi standar sebesar 0,119375. Sedangkan nilai rata- rata ROA perusahaan non financial distress sebesar 0,10820 atau 10,82% dengan
deviasi  standar  sebesar  0,190516.  Hasil  deskriptif  statistik  menujukkan  bahwa  nilai rata-rata ROA perusahaan yang berpotensi mengalami financial distress lebih rendah daripada perusahaan yang tidak berpotensi mengalami financial distress .
Total  Assets  Turn  Over menunjukkan  tingkat  efisiensi  pemanfaatan  sumber daya perusahaan. Nilai rata-rata TATO seluruh perusahaan sampel adalah sebesar 0,6938 atau 69,38% dengan deviasi standar sebesar 0,62153. Nilai rata-rata TATO perusahaan financial  distress adalah  sebesar  0,7496  atau  74,96%  dengan  deviasi standar sebesar 0,95398. Sedangkan perusahaan non financial distress memiliki nilai rata-rata TATO sebesar 0,6617 atau 66,17% dengan deviasi standar sebesar 0,29681. Hasil  deskriptif  statistik  menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata  TATO  perusahaan  yang berpotensi  mengalami financial  distress lebih  tinggi  daripada  nilai  rata-rata  TATO perusahaan yang tidak berpotensi mengalami financial distress .
Nilai rata-rata DAR yang dimiliki seluruh perusahaan sampel adalah sebesar 0,5336 atau 53,36% dengan deviasi standar sebesar 0,35962. Nilai rata-rata DAR yang dimiliki  perusahaan financial  distress yakni  sebesar  0,6435  atau  64,35%  dengan deviasi  standar  sebesar  0,47073.  Sedangkan  nilai  rata-rata  DAR  yang  dimiliki  oleh perusahaan non  financial  distressed sebesar  0,4709  atau  47,09%  dengan  deviasi standar sebesar 0,25879. Hasil deskriptif statistik menunjukkan bahwa nilai rata-rata DAR perusahaan yang berpotensi mengalami financial distress lebih tinggi dari pada nilai rata-rata DAR perusahaan yang tidak berpotensi mengalami financial distress .
Hasil Analisis Regresi Logistik
Hasil analisis regresi logistik ditunjukkan pada Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3 Hasil Analisis Regresi Logistik
Variabel Koef. Regresi Wald Tingkat Sig. Ket. Konstanta -0,894 3,568 0,059 - CR -9,238 0,010 0,022 Signifikan ROA -12,370 12,045 0,001 Signifikan TATO -0,976 4,157 0,415 Tidak Sig. DAR 0,431 0,581 0,046 Signifikan
Sumber : data diolah
Tabel 3 menunjukkan kemampuan rasio keuangan current ratio, return on assets, total assets  turn  over, dan debt  to  assets  ratio dalam  memprediksi financial  distress perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa current ratio, return on assets, dan debt to assets
ratio dapat memprediksi financial distress perusahaan. Sedangkan total assets turn over tidak dapat dapat memprediksi financial distress perusahaan.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil  pengujian  hipotesis  pertama  menunjukkan  bahwa current  ratio dapat memprediksi financial distress perusahaan dan memiliki pengaruh negatif  signifikan terhadap  potensi  f inancial  distress perusahaan.  Hal  ini  berarti  semakin  tinggi  nilai current ratio , semakin rendah risiko perusahaan mengalami financial distress . Current ratio yang tinggi menunjukkan kemampuan perusahaaan dalam membayar kewajiban jangka pendek atau utang yang segera jatuh tempo semakin baik. Hasil penelitian ini konsisten dengan Platt dan Platt (2002)  yang menemukan bahwa current ratio dapat memprediksi financial distress perusahaan dan memiliki pengaruh negatif signifikan. Almilia  (2003)    juga  menyatakan  bahwa current  ratio dapat  memprediksi financial distress perusahaan  yang  terdafatar  di  Bursa  Efek  Jakarta.  Hanifah  (2013)  dan Purnomo (2013) menemukan bahwa current ratio dapat memprediksi financial distress dan memiliki pengaruh negatif signifikan.
Artikel  ini  menemukan  bahwa  semakin  tinggi  nilai current  ratio perusahaan, semakin rendah potensi financial distress perusahaan. Perusahaan yang berpotensi mengalami financial distress cenderung memiliki nilai current ratio rendah dibanding perusahaan yang tidak berpotensi mengalami financial distress . Hasil ini sesuai dengan temuan  Jauch  dan  Glueck  (1999:87)  yang  menyatakan  bahwa  pengelolaan  utang yang  kurang  memadai  merupakan  salah  satu  penyebab  kondisi financial  distress perusahaan.
Hasil pengujian hipotesis kedua menunjukkan bahwa return on assets dapat memprediksi financial distress perusahaan dan memiliki pengaruh negatif  signifikan terhadap  potensi financial  distress perusahaan.  Hal  ini  berarti  semakin  tinggi  nilai current ratio , semakin rendah risiko perusahaan mengalami financial distress . Return on  assets yang  tinggi  menunjukkan  kemampuan  perusahaaan  kemampuan perusahaan menggunakan aset yang ada untuk menghasilkan keuntungan semakin baik. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian Widarjo dan Setiawan (2009) yang menemukan bahwa return on assets dapat memprediksi financial distress perusahaan dan  memiliki  pengaruh  negatif  signifikan.  Yap  (2012)  dan  Hanifah  (2013)  juga menyatakan bahwa return on assets dapat memprediksi financial distress dan memiliki pengaruh negatif signifikan.
Artikel ini menemukan bahwa semakin tinggi nilai return on assets perusahaan, semakin rendah potensi financial distress perusahaan. Perusahaan yang berpotensi mengalami financial distress cenderung memiliki nilai return on assets rendah bahkan negatif yang mencerminkan ketidakmampuan perusahaan menggunakan aset yang ada  secara  maksimal  untuk  menghasilkan  laba  atau  keuntungan.  Hasil  ini  sesuai dengan  temuan  Teng  (2002:13)  yang  menyatakan  bahwa  profitabilitas  merupakan salah satu indikator yang dapat digunakan untuk mengetahui potensi financial distress perusahaan.
Hasil pengujian hipotesis ketiga menunjukkan bahwa total assets turn over tidak dapat memprediksi financial distress perusahaan. Hal ini berarti bahwa besar kecilnya total assets turn over tidak menentukan apakah perusahaan berpotensi mengalami financial distress atau tidak. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan penelitian Yap (2012)  dan  Hanifah  (2013)  yang  menyatakan  bahwa total  assets  turn  over dapat memprediksi financial distress perusahaan dan memiliki pengaruh negatif signifikan.
Total assets turn over tidak dapat memprediksi financial distress perusahaan sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hal ini tidak konsisten dengan temuan Teng (2002:13) yang menyatakan bahwa salah satu acuan untuk  mengetahui financial  distress perusahaan  adalah  penurunan  kinerja  yang tercermin  dari  turunnya  nilai  penjualan.  Hal  ini  diduga  karena  kondisi  kesulitan keuangan perusahaan bukan disebabkan oleh adanya penurunan volume penjualan namun  disebabkan  oleh  faktor  lain.  Nilai total  assets  turn  over perusahaan  yang berpotensi mengalami financial distress berada pada tingkat baik dengan penjualan yang  tinggi,  namun  biaya  operasional  yang  harus  dikeluarkan  perusahaan  dalam proses  produksi  dan  distribusi  produk  tinggi  karena  adanya  pelemahan  nilai  tukar rupiah  terhadap  dollar  (USD)  dan  kenaikan  harga  bahan  bakar  minyak  yang berdampak pada tingginya harga bahan baku, bahan penolong, barang modal, dan bahan bakar. Secara keseluruhan, financial distress yang dialami perusahaan bukan disebabkan  oleh adanya  penurunan  volume penjualan  namun  berasal  dari  naiknya beban yang harus ditanggung perusahaan yang tercermin dari peningkatan kewajiban perusahaan yakni utang jangka pendek dan utang jangka panjang.
Debt  to  assets  ratio dapat  memprediksi financial  distress perusahaan  dan memiliki positif signifikan terhadap potensi financial distress perusahaan. Hal ini berarti semakin tinggi nilai debt to assets ratio , semakin tinggi risiko perusahaan mengalami financial  distress . Debt  to  assets  ratio yang  tinggi  menunjukkan  aset  perusahaan
banyak  dibiayai  oleh  utang  yang  berdampak  pada  tingginya  beban  yang  harus ditanggung. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian Platt dan Platt (2002) yang menyatakan  bahwa debt  to  assets  ratio dapat  memprediksi financial  distress dan memiliki pengaruh positif signifikan. Yap (2012) menyatakan debt to assets ratio dapat memprediksi financial distress perusahaan manufaktur sektor barang konsumsi yang terdaftar di Kuala Lumpur Stock Exchange. Purnomo (2013) menyatakan bahwa debt to  assets  ratio dapat  memprediksi financial  distress dan  memiliki  pengaruh  positif signifikan.
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  semakin  tinggi  nilai debt  to  assets  ratio perusahaan, semakin tinggi pula potensi financial distress perusahaan. Perusahaan yang berpotensi mengalami financial distress cenderung memiliki nilai debt to assets ratio tinggi yang mencerminkan aset perusahaan banyak dibiayai oleh utang. Hasil ini mendukung temuan Gumanti (2011:113) yang menyatakan bahwa debt to assets ratio dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kondisi  kesulitan  keuangan  perusahaan.  Suatu perusahaan dikatakan sensitif terhadap kesulitan keuangan yang mengarah kepada kebangkrutan apabila rasio utang menunjukkan angka yang tinggi.
Rasio-rasio  keuangan    dapat  memprediksi financial  distress perusahaan. Current ratio , return on assets , dan debt to assets ratio dapat memprediksi financial distress perusahaan  sektor  industri  dasar  dan  kimia  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia. Current ratio dan return on assets memiliki pengaruh negatif sedangkan debt to assets ratio memiliki pengaruh positif terhadap financial distress. Hasil regresi regresi  logistik  yang  menunjukkan  koefisien  regresi  negatif  signifikan  untuk  variabel current ratio dan return on assets , koefisien regresi positif signifikan untuk variabel debt to assets ratio .  Penurunan nilai current ratio dan return on assets akan menyebabkan perusahaan  cenderung  berpotensi  mengalami financial  distress ,  dan  sebaliknya. Kenaikan nilai debt to assets ratio menyebabkan perusahaan cenderung berpotensi mengalami financial distress , dan sebaliknya.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, maka dapat ditarik kesimpulan  sebagai berikut:
(1) Current  ratio memiliki  pengaruh  negatif  signifikan  terhadap financial  distress perusahaan;  (2) Return  on  assets memiliki  pengaruh  negatif  signifikan  terhadap financial  distress perusahaan;  (3) Debt  to  assets  ratio memiliki  pengaruh  positif
signifikan terhadap financial distress perusahaan; dan (4) T otal assets turn over tidak dapat memprediksi financial distress perusahaan.

## Saran
Saran  yang  bisa  diberikan  dari  hasil  penelitian  ini  antara  lain  bagi  pihak manajemen  perusahaan,  penelitian  ini  menemukan  bahwa current  ratio,  return  on assets, dan debt  to  assets  ratio dapat  memprediksi financial  distress perusahaan. Adanya  model  prediksi financial  distress dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan pengambilan keputusan manajemen dalam mengatur kinerja perusahaan khususnya yang berkaitan dengan kondisi keuangan perusahaan.
Bagi  investor  dan  calon  investor  penelitian  ini  menemukan  bahwa  ada beberapa perusahaan sektor industri dasar kimia yang berpotensi mengalami financial distress dilihat dari beberapa rasio keuangan yang dimiliki perusahaan. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan masukan bagi investor dan calon investor dalam pengambilan keputusan investasi pada perusahaan sektor industri dasar dan kimia di Bursa  Efek  Indonesia  dengan  mempertimbangkan  kondisi  keuangan  yang mempengaruhi keputusan investasi.
Bagi peneliti selanjutnya hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi untuk riset selanjutnya. Peneliti selanjutnya diharapkan menggunakan objek penelitian selain perusahaan sektor industri dasar dan kimia agar diperoleh model prediksi yang bervariasi dan menggunakan data lebih dari dua tahun, untuk penentuan perusahaan yang  berpotensi  mengalami financial  distress agar  kemampuan  prediksi  yang dihasilkan lebih baik.

## Daftar Referensi
Almilia, L. S. 2003. “Analisis Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta”. Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia , 7 (2):183-210.
Almilia, L. S. 2004. “Analisis Faktor yang Mempengaruhi Kondisi Financial Distress suatu Perusahaan yang Terdaftar Di Bursa Efek Jakarta”. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia , 7 (1):1-22.
Gumanti, T. A. 2011. Manajemen Investasi : Konsep, Teori, dan Aplikasi. Jakarta: Mitra Wacana Media.
Hanifah, O. E. 2013. “Analisis Struktur Corporate Governance dan Financial Indicators terhadap Kondisi Financial Distress”. Jurnal Akuntansi Universitas Diponegoro , 2 (2):1-15.
Jauch, L. R dan Glueck, W. 1999. Strategic Management and Bussiness Policy, Alih bahasa oleh Murad dan Henry Sitanggang . Edisi Ketiga. Jakarta: Erlangga.
Platt, H. D., dan Platt, M. B. 2002. “Predicting Financial Distress: Reflection on Choise- Based Sample Bias”. Journal of Economics and Finance, 26 (2):184-199.
Platt,  H.  D.,  dan  Platt,  M.  B.  2006.  “Understanding  Differences  Between  Financial Distress and Bankrupty”. Review of Applied Economicss , 2 (2): 141-157.
Purnomo, S. 2013. “Analisis Rasio Keuangan sebagai Alat Prediksi Financial Distress Perusahaan”. Jurnal Ekonomi dan Bisnis , 27 (1): 84-90.
Teng,  M. 2002. Corporate  Turnaround :  Merawat  Perusahaan  Sakit  Menjadi Sehat Kembali ,  Alih  bahasa  oleh  Barlian  Muhammad.  Edisi  Kedua.  Jakarta: Prenhallindo.
Widarjo, W  dan  Setiawan,  D.  2009.  “Pengaruh  Rasio  Keuangan  terhadap  Kondisi Financial  Distress  Perusahaan  Otomotif”. Jurnal  Bisnis  dan  Akuntansi ,  11 (2):107-119.
Whitaker, R. B. 1999. “The Early Stage of Financial Distress”. Journal of Economics and Finance , 23 (2): 123-133.
Yap, B. C. F. 2012. “Evaluating Company Failure in Malaysia Using Financial Ratios and Logistic Regression”. Asian Journal of Finance and Accounting , 4 (1):330- 344.
Kementerian Perindustrian. 2015. Industri Nasional Masih Bergantung Impor. Diakses melalui  www.kemenperin.go.id tanggal 16 April 2016.
Bursa  Efek  Indonesia.  2016.  Daftar  Emiten  Perusahaan  Sektor  Industri  Dasar  dan Kimia. Diakses melalui www.idx.co.id tanggal 8 Mei 2016.