Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 11 No. 2 September 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal 59 - 69

## ANALISIS RASIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS PERUSAHAAN SEKTOR PERDAGANGAN BESAR
Oleh:
Faisal Aji Syahputra 1 , Ekonomi dan Bisnis/ Manajemen, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Email: faisalaji0102@gmail.com
Eko Purwanto 2 *,
Ekonomi dan Bisnis/ Manajemen, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur *Corresponding Author Email: ekopasca@upnjatim.ac.id Article Info Abstract Article History : Received  16  Agustus - 2022 Accepted  25 Agustus - 2022 Available Online 30  September - 2022 The purpose of this study is to assess the effect of financial ratios on financial distress in large trading sub-sector companies on the IDX in 2018-2020. In this case, the researcher uses financial ratios which  include  liquidity,  solvency,  profitability,  and  activity.  The projection  of  financial  distress  is  the  modified  Altman  Z-Scored formula. The sample  was determined by purposive sampling. The number of samples is 26 companies. To test the hypothesis of this study using multiple linear regression. The results of the study show that  the  four  ratios  have  a  significant  positive  effect  on  financial distress. The value of Adjusted R2 is 0.650, so the four ratios can predict financial distress of 65%.
Keyword :
Financial  Distress,  Financial Ratio, Large Trade

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  menginvestasikan  dana  yang dimiliki  oleh  para  investor,  investor  sangat diuntungkan dengan adanya pasar modal dalam dunia investasi (Purwanto & Wikartika, 2014). Berbagai  kegiatan  investasi  di  pasar  modal tujuannya  untuk  mengalokasikan  dananya berupa  aktiva  berjangka  waktu  lama,  yang tujuannya  untuk  mendapatkan  profit  di  masa depan (Yunita & Yuniningsih, 2020).
Nilai  perusahaan  menjadi  salah  satu indikator dalam menentukan investasi di suatu perusahaan. Apabila nilai perusahaan menurun akan berdampak pada aset milik para pemegang saham.  Untuk  mencegah  hal  tersebut,  maka mereka  akan  berupaya  untuk  mengawasi tindakan  yang  dilakukan  oleh  manajemen dalam  mengelola  perusahaan  (Sujoko,  2018). Nilai  perusahaan  atau  kinerja  keuangan perusahaan  digunakan  oleh  investor  dalam menilai  kelayakan  suatu  investasi  yang  akan dilakukan  (Yuniningsih,  Taufiq,  et  al.,  2019), (Yuniningsih,  Pertiwi,  et  al.,  2019).  Di  dalam pasar  modal,  informasi  menjadi  hal  penting
yang  tidak  mungkin  untuk  dipisahkan  dari kegiatan investasi guna memprediksi mengenai resiko dan expected return dari suatu sekuritas. Sekuritas  adalah  instrument  financial  yang membantu  investor  dalam  proses  jual  beli saham oleh pelaku pasar. Sifatnya  yang likuid membuat sekuritas dapat ditransaksikan ataupun dijual dengan cepat. Saham merupakan alat  bukti  kepemilikan  atas  suatu  perusahaan dalam bentuk lembaran kertas, yang menunjukkan  bahwa  individu  memiliki  posisi sebagai  pemilik  perusahaan  meskipun  dalam porsi kecil (Soebiantoro, n.d.).
Perubahan harga saham dapat dipengaruhi  oleh  kinerja  perusahaan.  Untuk mengoptimalkan  kinerjanya,  maka  perusahaan harus  mempunyai  tenaga  kerja  yang  memadai dan  berkualitas.  Dalam  mengerjakan  berbagai tugasnya  di  suatu  perusahaan,  tenaga  kerja harus  mempunya  semangat  kerja  Semangat kerja  yang  tinggi  bisa  didapatkan  dari  adanya motivasi  kerja  untuk  semua  tenaga  kerja  di suatu  perusahaan.  Pemberian  motivasi  kerja ditujukan  agar  karyawan  ataupun  tenaga  kerja
dapat  meminimalisir  kekeliruan  dalam  kerja, melatih  tanggung  jawab  tenaga  kerja,  serta melaksanakan  rencana  kerja  yang  telah ditetapkan sebelumnya. Hal itu semua dilakukan  untuk  mencapai  target  dari  suatu perusahaan agar mengalami kebangkrutan atau dikenal  dengan  sebutan  financial  distress  bagi perusahaan itu sendiri. Kebangkrutan dari suatu perusahaan juga bisa disebabkan oleh menumpuknya hutang-hutang perusahaan tersebut. Untuk menghindari kegagalan pembayaran  utang,  maka  perusahaan  harus mampu  mengelola  keuangannya  dengan  baik dan  memanfaatkan  dana  pinjaman  tersebut secara  efektif  mengingat  dalam  utang  tersebut mengandung  beban  (Yuniningsih,  Pertiwi,  et al., 2019).
Dari data yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik  (BPS)  menunjukkan  perdagangan  di Indonesia  mengalami  pertumbuhan  pada kuartal  pertama  2019  sebesar  5,26%,  dimana sektor  ini  menjadi  penyumbang  pertumbuhan ekonomi. BPS menambahkan bahwa pertumbuhan  tersebut  juga  dibarengi  dengan adanya peningkatan penjualan motor dan suku cadang (Grace Olivia, 2019). Akan tetapi, pada tahun  2020,  sektor  perdagangan  mengalami permasalahan akibat adanya pandemi covid-19. Muhammad Lutfi selaku Menteri Perdagangan menyampaikan  bahwa  sepanjang  2020  sektor perdagangan  Indonesia  mengalami  pelemahan yang  terdampak  oleh  adanya  pandemi  covid- 19,  yang  terlihat  dari  kapasitas  perdagangan baik  yang  besar  maupun  eceran  mengalami penurunan. Salah satunya perdagangan kendaraan bermotor yang mengalami penurunan  hingga  mencapai  3,72%  (Ferdi Rantung, 2021).
Kondisi  financial  distress  adalah tahapan  pertama  yang  ditunjukkan  perusahaan yang akan mengalami kebankrutan, yang dapat ditunjukkan dengan ketidakmampuan perusahaan  untuk  memenuhi  kewajibannya, dan  selama  dua  tahuan  berturut-turut  laba operasionalnya  negatif  (Irham  Fahmi,  2012). Financial  distress  dapat  dideteksi  dengan menggunakan beberapa rasio keuangan, diantaranya: 1) rasio likuiditas, untuk mengukurnya  dengan  current  ratio  (CR)  yang kegunaanya untuk melihat kesanggupan perusahaan membayarkan kewajibannya.
Untuk penghitungannya melalui pembandingan total aktiva lancar dengan total utang lancarnya; 2)  rasio  solvabilitas,  pengukurannya  dengan debt to equity ratio (DER), untuk
menghitungnya  dengan  membagi  total  utang dengan  total  asset  (Kasmir,  2014);  3)  rasio profitabilitas,  yang  pengukurannya  dengan return on asset (ROA), tujuannya guna melihat kemampuan  perusahaan  untuk  memperoleh profit, adapun penghitungannya dengan membagi keuntungan bersih dengan keseluruhan  asetnya  (Kasmir,  2014);  4)  rasio aktivitas,  yang  pengukurannya  menggunakan total  asset  turn  over  (TATO)  yang  tujuannya guna  menilai  efektivitas  perusahaan  untuk mengelola aktivanya (Kasmir, 2014).
Setiap  perusahaan  dapat  berisiko mengalami financial distress, tidak memandang perusahaan tersebut besar maupun kecil. Hal ini juga dapat terjadi pada perusahaan perdagangan besar  yang  menunjukkan  kondisi  tidak  stabil. Untuk  mengetahui  pastinya,  maka  untuk memprediksi  adanya  gejala  financial  distress pada perusahaan sub sektor perdagangan besar yang tercatat di BEI tahun 2018- 2020, peneliti menggunakan beberapa rasio keuangan.

## 2. KAJIAN PUSTAKA DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS Teori Sinyal
Teori  sinyal  menerangkan  mengenai sinyal  atau  informasi  yang  dapat  dijadikan dasar oleh investor untuk memutuskan investasi pada  perusahaan  tertentu  (KHAIRUDIN  & Wandita,  2017).  Dalam  teori  sinyal  dijelaskan bahwasanya  informasi  yang  disajikan  oleh perusahaan  sangat  bernilai  bagi  publik  yang hendak berinvestasi pada perusahaan tersebut.

## Financial Distress
Financial Distress yaitu kesulitan yang dihadapi  perusahaan,  terutama  dalam  bidang keuangan, yang ditandai dengan ketidaksanggupan perusahaan untuk membayar kewajibannya.  Financial  distress  merupakan tanda  pertama  bahwa  perusahaan  akan mengalami  kebangkrutan,  yang  ditunjukkan dengan laba negatif perusahaan. Apabila hal ini terjadi  terus  menerus  maka  perusahaan  akan kesulitan  untuk  menjalankan  operasionalnya, sebab kekurangan dana. Hal ini akan diperparah apabila perusahaan memiliki tanggungan utang jangka pendek. Perusahaan yang tidak mampu membayarkan  kewajibannya  maka  dapat mengajukan  kebankrutan  kepada  kreditur (Sudaryanti & Dinar, 2019).

## Rasio Keuangan
Rasio  keuangan  yaitu  pembandingan antara  antara  data  dalam  laporan  keuangan, apakah  data  berasal  dari  laporan  rugi  saja,
neraca  saja  atau  gabungan  antara  laporan  laba rugi laba dan neraca sesuai dengan tujuan pihak yang membutuhkan (Yuninigsih, 2018).
Pengembangan Hipotesis Pengaruh  Likuiditas  Terhadap  Financial Distress
Rasio  likuiditas  memiliki  kegunaan sebagai rasio guna menilai likuiditas perusahaan,  adapun  fungsinya  guna  melihat kesanggupan  perusahaan  untuk  memenuhi utangnya  (Kasmir,  2014).  Kecilnya  nilai  CR mengindikasikan  bahwa  perusahaan  dalam kondisi  baik,  dimana  perusahaan  masih memiliki kemampuan untuk mebayar kewajibannya,  sehingga  kecil  kemungkinan mengalami kebangkrutan.
H1 :  Likuiditas  berpengaruh  terhadap  financial distress.
Pengaruh  Solvabilitas  Terhadap  Financial Distress
Rasio  solvabilitas  berfungsi  guna melihat perusahaan mendapatkan pinjaman dari pihak  luar  untuk  menjalankan  kegiatan usahanya.  Adapun  rasio  yang  digunakan  yaitu DER.  Tingginya  nilai  DER  mengindikasikan perusahaan  tersebut  terancam  mengalami financial  distress  sebab  beban  utang  yang tinggi.
H2 : Solvabilitas berpengaruh terhadap financial distress Pengaruh Profitabilitas Terhadap Financial Distress
ROA berfungsi guna melihat keberhasilan  perusahaan  untuk  mencetakkan laba  dengan  menafaatkan  aktiva  yang  dimiliki (Kasmir, 2014). Tingginya ROA mengindikasikan kemampuan perusahaan dalam  mencetakkan  laba,  sehingga  kecil kemungkinan perusahaan
mengalami
kebangkrutan.
H3 : Profitabilitas berpengaruh terhadap financial distress.
Pengaruh  Aktivitas  Terhadap  Financial Distress
Rasio aktivitas berfungsi guna melihat kemampuan  perusahaan  untuk  menjalankan kegiatan hariannya, seperti penjualan, penagihan  piutang  dan  penggunaan  aktivanya. Tingginya nilai rasio aktivitas mengindikasikan perusahaan dalam kondisi baik, sehingga kecil kemungkinan mengalami kebangkrutan. H4 :  Aktivitas  berpengaruh  terhadap  financial distress.

## 3. METODE PENELITIAN Objek Penelitian
Perusahaan sub sektor perdagangan besar  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2018- 2020  dijadikan  sebagai  obyek  studi. Beberapa variabel studi ini yakni: likuiditas,  solvabilitas,  profitabilitas,  dan aktivitas serta financial distress.
Jenis dan Sumber Data Data studi ini berupa data kuantitatif, yaitu angka-angka yang tercantum  pada  laporan  keuangan.  Data sekunder  sebagai  sumber  datanya,  dimana data  didapat  melalui  perantara  dalam bentuk  dokumen,  dalam  hal  ini  laporan keuangan dari perusahaan sebagai sampel.

## Populasi dan Sampel
Populasi studi ini yakni perusahaan sub  sektor  perdagangan  besar  di  BEI. Penentuan sampel secara purposive sampling,  sehingga  akan  didapat  sampel yang  representatif  sebagaimana  kriteria berikut:
1.  Perusahaan  perdagangan  besar  yang ada di BEI hingga tahun 2020.
2.  Perusahaan  perdagangan  besar  yang tercatat  selama  tahun  2018-2020  serta mempublikasikan laporan keuangannya. 3.  Perusahaan  perdagangan  besar  yang memakai mata uang USD.
Jumlah populasinya 78 perusahaan, namun  yang  sesuai  kriteria  hanya  26 perusahaan, sehingga sampelnya berjumlah 26 perusahaan tersebut.
Variabel Independen

## Likuiditas
Likuiditas  berfungsi  guna  melihat keberhasilan  perusahaan  untuk  membayar kewajibannya  (Hery,  2015).  Rumus  untuk mengetahui rasio ini yaitu:

## 𝐶𝑅 = 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 𝑈𝑡𝑎𝑛𝑔 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟

## Solvabilitas
Rasio  solvabilitas  berfungsi  guna melihat  operasional  perusahaan  dibiayai memakai  dana  pinjaman  (Yuninigsih, 2018). Pengukuran rasio ini diproyeksikan dengan DER, rumusnya yakni:

## 𝐷𝐸𝑅 = Total Utang Ekuitas

## Profitabilitas
Rasio  profitabilitas  berfungsi  guna melihat  kemampuan  perusahaan  dalam mencetakkan  keuntungan  (Kasmir,  2014). Melalui  prifitabilitas  ini  akan  diketahui tingkat  efektivitas  manajemen  dalam mengelola  perusahaan.  Penghitungannya diproksi dengan ROA, yang rumusnya:

## 𝑅𝑂𝐴 = Laba Bersih Total Aset

## Aktivitas
Rasio  aktivitas  berfungsi  guna menilai  keefektifan  perusahaan  dalam mengelola aset atau investasinya (Yuninigsih,  2018).  Apabila  aktiva  dan investasi yang dilakukan kurang tepat maka perusahaan  menanggung  beban  biaya termasuk  biaya  bunga  atas  penggunaan dana,  berarti  terjadi  ketidakefisienan pengelolaan  aktiva.  Pengukuran  aktivitas menggunakan  proksi  total  asset  turn  over dengan rumus:

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡 𝑇𝑢𝑟𝑛 𝑂𝑣𝑒𝑟 = Penjualan Total Aset
Variabel Dependen Financial Distress Financial distress diproksi menggunakan Model
Altman yang termodifikasi. Rumus persamaannya yaitu:
𝒁 " = 𝟔 , 𝟓𝟔𝑿𝟏 + 𝟑 , 𝟐𝟔𝑿𝟐 + 𝟔 , 𝟕𝟐𝑿𝟑 + 𝟏 , 𝟎𝟓𝑿 4
Dimana: X1 = Modal Kerja / Keseluruhan Asset X2  =  Keuntungan  tertahan  /  Keseluruhan Aset X3 = Keuntungan kotor / Keseluruhan Aset X4  =  Nilai  pasar  ekuitas  /  Nilai  buku liabilitas Teknik Analisis dan Tes Hipotesis Tes Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  sebagai  cara guna  mengumpulkan  dan  mengolah  data agar dihasilkan suatu informasi. Data yang ditunjukkan  dalam  bentuk  nilai  rerata, standar deviasi, maksimum, dan minimum (Ghozali, 2016).

## Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Uji  ini  berfungsi  guna  melihat distribusi  data  dalam  model  regresinya. Data  harus  berdistribusi  normal  jika  akan diuji t (Yudaruddin, 2014).

## Uji Multikolinearitas
Uji  ini  berfungsi  guna  melihat korelasi antar variabel bebas. Model regresi harusnya  tidak mengandung  korelasi antar variabel  bebasnya.  Hasil  uji  ini  dengan melihat nilai tolerance ≤ 0,10 dan variance inflation  factor  (VIF)  ≥  10,  artinya mengandung multikolinearitas, begitu sebaliknya (Ghozali, 2016).

## Uji Heteroskedastisitas
Model  regresi  harusnya  tidak mengandung heteroskedastisitas. Data yang mengalami heteroskedastisitas sebab proses  penghimpunan  datanya  mewakili seluruh ukurannya (Ghozali, 2016).

## Uji Autokorelasi
Uji berfungsi guna melihat korelasi antar  kesalahan  pada  setiap  periode. Apabila  dijumpai  korelasi  artinya  terjadi autokorelasi.  Model  regresi  diharapkan terbebas dari autokorelasi (Ghozali, 2016).

## Analisis Regresi Linier Berganda
Metode  regresi  berfungsi  guna melihat  korelasi  pengaruh  variabel  bebas terhadap  variabel  terikat.  Sum,  range, kurtosis,  dan  skewness  atau  kemecengan distribusi  Regeresi  yang  mempunyai banyak veriabel bebas dan 1 variabel terikat dinamakan  regeresi  berganda  (Muhtar, 2017). Persamaan regresinya yakni:
Y = α + β1X1 + β 2X2 + β3X3 + β4X4 + e
Dimana: Y = Z-Score α = Konstanta X1 = CR X2 = DER
X3 = ROA X4 = TATO e = Standar eror Tes Hipotesis Uji Parsial / Uji t
Uji  t  berfungsi  guna  melihat  dampak satu  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat (Ghozali, 2016).

## Uji Kelayakan Model / Uji F
Uji ini berfungsi guna melihat dampak dari  keseluruhan  variabel  bebas  terhadap variabel terikat (Ghozali, 2016). Nilai signifikansinya yakni >0,05.
Koefisien Determinasi (R 2 )
Tujuannya untuk melihat
kemampuan  model  guna  menjelaskan
variasi  variabel  terikat.  Kisaran  nilainya antara 0 hingga 1. Apabila nilai R 2 negatif, maka nilai Adjusted R 2 bernilai 0 (Ghozali, 2016).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian Uji Outlier
Hasil  pengujian  pada  tabel  4.1, menunjukkan deskripsi umum data penelitian.  Adanya  outlier  jika  Mahal.
Distance  Max.  >  Prob.  Dan  keseluruahn variabel [=CHIINV(0,001;5): menggunakan Excel] = 20,515 Tabel 4.1 Residuals Statistics a Minimum  Maximum Mean  Std. Deviation N Predicted Value -2,6752 16,2530 4,2499 1,97899 78 Std. Predicted Value -3,499 6,065 ,000 1,000 78 Standard Error of Predicted Value ,166 1,398 ,289 ,220 78 Adjusted Predicted Value -15,8267 24,2769 4,1540 3,51344 78 Residual -5,03708 4,78726 ,00000 1,39430 78 Std. Residual -3,518 3,343 ,000 ,974 78 Stud. Residual -3,619 4,291 ,021 1,100 78 Deleted Residual -8,42346  18,19445 ,09589 2,68778 78 Stud. Deleted Residual -3,967 4,929 ,032 1,176 78 Mahal. Distance ,053 17,361 3,949 11,842 78 Cook's Distance ,000 28,603 ,458 3,313 78 Centered Leverage Value ,001 ,940 ,051 ,154 78
a. Dependent Variable: Z-SCORE (Y)
Nilai  Mahal.  Distance  maximum sebesar  17,361  lebih  kecil  dari  batas outlier  20,515,  artinya  tidak  ada  outlier dalam  data,  maka  data  tersebut  memiliki kualitas  yang  baik,  sehingga  bisa dilanjutkan  untuk  diolah  lebih  lanjut dengan jumlah sampel sebanyak 78 case.

## Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Pengujian  ini  untuk  melihat normalitas data. Pengujiannya dengan uji Kolmogorov-Smirnov.  Setelah  dilakukan uji  ini  mengindikasikan  bahwa  seluruh variabelnya  berdistribusi  normal,  nilai Asymp.  Sig  kelima  variable  tersebut  > 0,05.  Lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada tabel 4.2.

## Tabel 4.2
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test (X1) (X2) (X3) (X4) (Y) N 78 78 78 78 78 Normal Parameters a,b Mean 46,21185  -,07202  -,05166  1,40198 4,2499 Std. Deviation 315,212141 6,848716  ,372486  1,199872 2,42084 Most Extreme Differences Absolute ,489 ,365 ,324 ,201 ,198 Positive ,489 ,216 ,304 ,201 ,130 Negative -,442 -,365 -,324 -,122 -,198 Test Statistic ,489 ,365 ,324 ,201 ,198 Asymp. Sig. (2-tailed) ,133 c ,176 c ,089 c ,231 c ,183 c
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction.

## Uji Multikolinearitas
Hasil  pengujian  mengindikasikan bahwasanya semua data CR, DER, ROA,
dan  TATO  tidak  terjadi  multikolinieritas sebab memiliki nilai VIF < 10.
Tabel 4.3 Collinearity Diagnostics a Model Dimension Eigenvalue Condition Index Variance Proportions (Constant)   (X1) (X2) (X3) (X4) 1 1 1,786 1,000 ,10 ,01 ,00 ,01 ,10 2 1,044 1,308 ,00 ,07 ,37 ,44 ,01 3 ,993 1,341 ,00 ,83 ,09 ,02 ,01 4 ,970 1,357 ,00 ,02 ,53 ,44 ,00 5 ,207 2,938 ,89 ,07 ,01 ,09 ,87
a. Dependent Variable: Z-SCORE (Y)
Jika  nilai  Eigen  >  0,01  atau Condition  Index  <  30,  artinya  tidak  ada multikolinearitas. Berdasarkan table Collinearity  Diagnostics  menunjukkan, nilai  terendah  eigenvalue  0,207  >  0,010 dan condition index tertinggi adalah 2,938 < 30. Artinya, model regresi tidak terjadi multikolonieritas.

## Uji Heteroskedastisitas
Pengujiannya  dengan  uji  rank Spearman. Hasil
pengujiannya
menunjukkan bahwa CR, DER, ROA, dan TATO tidak terdapat  korelasi  secara  signifikan  sebab nilai  Sig.  >  0,05,  berarti  semua variabelnya
bebas dari
Heteroskedastisitas.

## Tabel 4.4
Correlations CR (X1) DER (X2) ROA (X3) TATO (X4) Unstandardized Residual Spearman's rho CR (X1) Correlation Coefficient 1,000  -,166  ,120  -,011 ,642 Sig. (2-tailed) .  ,147  ,294 ,926 ,145 N 78 78 78 78 78 DER (X2) Correlation Coefficient -,166  1,000  ,180  ,299 ** -,232 * Sig. (2-tailed) ,147 .  ,116 ,008 ,071 N 78 78 78 78 78 ROA (X3) Correlation Coefficient ,120  ,180  1,000  ,334 ** ,402 Sig. (2-tailed) ,294  ,116 . ,003 ,126 N 78 78 78 78 78 TATO (X4) Correlation Coefficient -,011  ,299 ** ,334 ** 1,000 ,047 Sig. (2-tailed) ,926  ,008  ,003 . ,683 N 78 78 78 78 78 Unstandardized Residual Correlation Coefficient ,642  -,232 * ,402 ,047 1,000 Sig. (2-tailed) ,145  ,071  ,126 ,683 . N 78 78 78 78 78
**. Sig. 0.01 *. Sig. 0.05
Uji Autokorelasi Tabel 4.5 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,817 a ,668 ,650 1,43199 2,237 a. Prediktor: (Konstan), (X4), (X2), (X1), (X3) b. Variabel terikat (Y) Terjadinya autokorelasi bisa dideteksi  dengan  melihat  nilai  Durbin Watson  (DW).  Hasil  menunjukkan  nilai DW  yaitu  2,237.  Nilai  DW  Tabel,  yang jumlah  datanya  =  78  dengan  4  variabel bebas,  serta  α  0,05,  dimana  dU  =  1,743 dan dL = 1,534. Hasil pembandingan nilai DW hitung dengan DW tabel ditunjukkan
bahwasanya nilai DW ada dikisaran nilai yang aman dari adanya gejala autokorelasi baik  positif  maupun  negatif.    Dalam  hal ini,  model  regresi  linier  berganda memenuhi  seluruh  pengujian  asumsi klasik.
Hasil Regresi Linier Berganda
Tabel 4.6 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3,239 ,265 12,201 ,000 CR (X1) ,005 ,001 ,621 9,086 ,000 DER (X2) ,150 ,024 ,423 6,254 ,000 ROA (X3) 1,008 ,448 ,155 2,249 ,028 TATO (X4) ,609 ,142 ,302 4,302 ,000 a. Dependent Variable: Z-SCORE (Y) Dari hasil olah data dapat diambil persamaan yakni Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 εi Y = 3,239 + 0,005 X1 + 0,150 X2 + 1,008 X3 + 0,609 X4+ εi
a. Konstanta = 3,239 mengindikasikan jika variabel CR, DER, ROA, dan TATO bernilai nol atau tetap, maka nilai Z-Score (Y) adalah 3,239.
b.  Koefisien  Regresi  CR  =  0,005 artinya,  X1  dan  Y  memiliki  korelasi searah,  dapat  dipastikan  dengan  adanya kenaikan CR 1 satuan, maka (Y) akan naik 0,005, begitu sebaliknya, dimana variabel bebas lainnya dalam kondisi tetap.
c.  Koefisien  Regresi  DER  =  0,150.
Artinya,  X2  dan  Y  memiliki  korelasi searah,  dapat  dipastikan  dengan  adanya kenaikan  DER  1  satuan,  maka  (Y)  akan naik  0,150,  begitu  sebaliknya,  dimana variabel  bebas  lainnya  dalam  kondisi tetap.
d.  Koefisien  Regresi  ROA  =  1,008 artinya,  X3  dan  Y  memiliki  korelasi searah,  dapat  dipastikan  dengan  adanya kenaikan  ROA  1  satuan,  maka  (Y)  akan naik  1,008,  begitu  sebaliknya,  dimana variabel  bebas  lainnya  dalam  kondisi tetap.
e.  Koefisien  Regresi  TATO  =  0,609 artinya,  X3  dan  Y  memiliki  korelasi
searah,  dapat  dipastikan  dengan  adanya kenaikan TATO 1 satuan, maka (Y) akan naik  0,609,  begitu  sebaliknya,  dimana variabel  bebas  lainnya  dalam  kondisi tetap.
Uji Parsial / Uji t
Hasil pengujian hipotesis dijelaskan berikut:
Likuiditas  berpengaruh  terhadap financial  distress,  yang  ditunjukkan dengan nilai koefisiennya 0,005, level sig. 0,000 < 0,05 yang bernilai positif.
Solvabilitas berpengaruh terhadap financial distress yang ditunjukkan dengan nilai koefisiennya 0,150, level sig.
0,000 < 0,05, bernilai positif.
Profitabilitas
berpengaruh
terhadap financial distress yang ditunjukkan  dengan  nilai  koefisiennya 1,008,  level  sig.  0,028  <  0,05,  bernilai positif.
Aktivitas  berpengaruh  terhadap financial distress yang ditunjukkan dengan nilai koefisiennya 0,609, level sig. 0,000 < α = 0,05, bernilai positif.

## Uji Simultan / Uji F
Hasil  pengujian  F  menunjukan bahwasanya  nilai  Sig.  0,000  <  0,05, artinya  analisis  regresi  berganda  layak digunakan,  yang  hasilnya  ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 4.7 ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 301,562 4 75,390 36,765 ,000 b Residual 149,694 73 2,051 Total 451,256 77 a. Variabel Terikat: Z-SCORE (Y) b. Prediktor: (Konstan), TATO (X4), DER (X2), CR (X1), ROA (X3) Koefisien Determinasi Analisis  determinasi  berfungsi guna melihat persentase pengaruh variabel bebas terhadap variabel
terikatnya.  Maka,  kemampuan  variabel bebas dalam memprediksi perubahan pada variabel terikat. Tabel 4.8 Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,817 a ,668 ,650 1,43199 a. Predictors: (Constant), TATO (X4), DER (X2), CR (X1), ROA (X3)
Berlandaskan  pada  tabel  tersebut dapat  dilihat  nilai  (R 2 )  = 0,817 mengindikasikan  korelasi  antara  CR, DER, ROA, dan TATO. Nilai Adjusted R- square  yakni  0,650,  dapat  diartikan  65% variabel  (Y)  dipengaruhi  oleh  CR,  DER, ROA,  dan  TATO,  sedangkan  sisanya sebesar 35% dipengaruhi variabel lainnya.

## Pembahasan Pengaruh Likuiditas
Hasil  menunjukkan  variabel  CR mempengaruhi  financial  distress,  dimana nilai  sig.  0,000  <  0,05  serta  koefisien regeresinya 0,005 berarah positif. Hasil ini selaras dengan hasil studi dari (Yusbardini &  Rashid,  2019)  dan  (Zulaecha  & Mulvitasari,  2019)  yang  mengatakan likuiditas  berpengaruh  positif  terhadap financial distress.
Pengaruh Solvabilitas Hasil menunjukkan variabel DER mempengaruhi financial distress, nilai sig. 0,000  <  0,05  serta  koefisien  regeresinya 0,150  berarah  positif.  Hasil  ini  selaras dengan  hasil  studi  dari  (Yusbardini  & Rashid, 2019) dan (Zulaecha & Mulvitasari,  2019)  yang  mengatakan
likuiditas  berpengaruh  positif  terhadap financial distress.

## Pengaruh Profitabilitas
Hasil menunjukkan variabel ROA mempengaruhi financial distress, nilai sig. 0,028  <  0,05  serta  koefisien  regeresinya 1,008  berarah  positif.  Hasil  ini  sesuai dengan  hasil  studi  dari  (Carolina  et  al., 2018)  dan  (Yusbardini  &  Rashid,  2019) bahwasanya  profitabilitas  berpengaruh positif terhadap financial distress.
Pengaruh Aktivitas
Hasil menunjukkan variabel TATO  berpengaruh  terhadap  financial distress,  nilai  sig.  0,000  <  0,05  serta koefisien  regeresinya  0,609  berarah positif

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulannya bahwa rasio likuiditas,  solvabilitas,  profitabilitas,  dan aktivitas  memiliki  pengaruh  dengan  arah positif terhadap financial distress. Saran untuk peneliti  berikutnya  agar  memakai  variabel bebas  lainnya,  obyek  penelitinnya  dapat diambil  dari  perusahaan  sektor  lainnya dengan menambah periode pengamatan  serta menambah jumlah sampelnya.

## 6. REFERENSI
Carolina, V., Marpaung, E. I., & Pratama, D. (2018). Analisis Rasio Keuangan untuk
Memprediksi Kondisi Financial Distress (Studi Empiris pada Perusahaan
Manufaktur  yang  Terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  Periode  2014-2015).
Jurnal Akuntansi Maranatha , 9 (2), 137– 145. https://doi.org/10.28932/jam.v9i2.481 Ferdi  Rantung.  (2021). Sepanjang  2020,
Perdagangan  Besar  hingga  Eceran Letoi . SINDONEWS.COM. https://ekbis.sindonews.com/read/3540
28/34/sepanjang-2020-perdagangan- besar-hingga-eceran-letoi-1614841412 Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis
Multivariete  Dengan  Program  IBM SPSS  23  (Edisi  8) (Cetakan  ke).  Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Grace  Olivia.  (2019). Pertumbuhan  sektor perdagangan  dan  infokom  melaju sepanjang kuartal I-2019 . Kontan.Co.Id. https://nasional.kontan.co.id/news/pertu mbuhan-sektor-perdagangan-dan- infokom-melaju-sepanjang-kuartal-i- 2019 Hery.  (2015). Analisis  Laporan  Keuangan . CAPS. Irham  Fahmi.  (2012). Analisis  Kinerja Keuangan . Alfabeta.
Kasmir.  (2014). Analisis  Laporan  Keuangan (Cetakan ke). Rajagrafindo Persada. KHAIRUDIN,  K.,  &  Wandita,  .  (2017).
Analisis  Pengaruh  Rasio  Profitabilitas, Debt  To  Equity  Ratio  (DER)  dan  Price To Book Value (PBV) Terhadap Harga
Saham  Perusahaan  Pertambangan  di Indonesia. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 8 (1). https://doi.org/10.36448/jak.v8i1.826
Muhtar,  M.  (2017).  Pengaruh  Kinerja Keuangan Terhadap Terjadinya Kondisi Financial  Distress  Pada  Perusahaan Telekomunikasi  Di  Indonesia. JBMI
(Jurnal Bisnis, Manajemen, Dan Informatika) , 13 (3). https://doi.org/10.26487/jbmi.v13i3.171 2 Purwanto, E., & Wikartika, I. (2014). Analisis Voluntary Disclosure Perusahaan
Telekomunikasi di BEI. Jurnal Neo-Bis ,
8 (2),
101–115. https://journal.trunojoyo.ac.id/neo-
bis/article/view/467 Soebiantoro,  U.  (n.d.). PERDAGANGAN SAHAMYANG PALINGMONCER
DALAM  MASA  PANDEMI  COVID  19 . 48–56.
Sudaryanti,  D.,  &  Dinar,  A.  (2019).  Analisis
Prediksi  Kondisi  Financial  Distress Menggunakan Rasio Likuiditas, Profitabilitas,  Financial  Leverage  Dan Arus  Kas. Jurnal  Ilmiah  Bisnis  Dan
Ekonomi Asia , 13 (2), 101–110. https://doi.org/10.32812/jibeka.v13i2.1
20
Sujoko,  S.  (2018).  Pengaruh  Struktur Kepemilikan,  Strategi  Diversifikasi, Leverage,  Faktor  Intern  Dan  Faktor Ekstern  Terhadap  Nilai  Perusahaan (Studi Empirik Pada Perusahaan Manufaktur  Dan  Non  Manufaktur  Di Bursa  Efek  Jakarta). EKUITAS  (Jurnal Ekonomi  Dan  Keuangan) , 11 (2),  236– 254. https://doi.org/10.24034/j25485024.y20 07.v11.i2.317 Yudaruddin,  R.  (2014).  Dampak  Tingkat Konsentrasi  Terhadap  Kinerja  Dan Stabilitas  Perbankan  Di  Indonesia Tahun  2003-2013. Jurnal  Keuangan Dan Perbankan , 18 (2), 278–286. Yuninigsih. (2018). Dasar-Dasar Manajemen Keuangan . Indomedia Pustaka.
Yuniningsih, Y., Pertiwi, T. K., & Purwanto, E.  (2019).  Fundamental  factor  of financial  management  in  determining company  values. Management  Science Letters , 9 (2), 205–216. https://doi.org/10.5267/j.msl.2018.12.0 02
Yuniningsih, Y., Taufiq, M., Wuryani, E., & Hidayat,  R.  (2019).  Two  stage  least square  method  for  prediction  financial investment  and  dividend. Journal  of Physics:  Conference  Series , 1175 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1175/1/012212 Yunita,  M.  D.,  &  Yuniningsih,  Y.  (2020).
Analisis  keputusan  investasi  pada perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar di bursa efek indonesia . 3 .
Yusbardini, Y., & Rashid, R. (2019). Prediksi Financial  Distress  Dengan  Pendekatan Altman Pada Perusahaan Manufaktur Di Indonesia. Jurnal Muara Ilmu Ekonomi
Dan Bisnis , 3 (1), 122. https://doi.org/10.24912/jmieb.v3i1.354
3 Zulaecha,  H.  E.,  &  Mulvitasari,  A.  (2019).
Pengaruh  Likuiditas,  Leverage,  Dan Sales Growth Terhadapfinancial Distress. JMB : Jurnal Manajemen Dan Bisnis , 8 (1), 16–23. https://doi.org/10.31000/jmb.v8i1.1573