## Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengarihi Financial Distress Pada Perusahaan Property & Real Estate yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2016-2020
Analysis of Factors Affecting Financial Distress On Registered Property & Real Estate Companies On the Indonesia Stock Exchange 2016-2020 Period
Mery Wanialisa 1 , Alexandra Rina Lamabelawa 2 1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis  Universitas Persada Indonesia Y.A.I, Jakarta wanialisa@gmail.com 1
Abstrak- Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  pengaruh Likuiditas,  Operating  Capacity ,  dan Leverage Terhadap Financial  Distress Pada  Perusahaan Property  &  Real  Estate Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI).  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder.  Populasi  penelitian  ini  adalah perusahaan  jasa  sektor  property  &  real  estate  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2016- 2020.  Berdasarkan  metode  purposive  sampling,  terdapat  8  perusahaan  yang  memenuhi  kriteria-kriteria sebagai  sampel  penelitian.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Penelitian  ini  menggunakan empat  variabel  yaitu likuiditas , operating  capacity dan leverage sebagai  variabel  independen  sedangkan variabel  dependennya  adalah financial  distress .  Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji statistic  deskriptif ,  pengujian  data  panel,  uji  normalitas  data,  dan  uji  hipotesis.  Alat  ukur  yang  digunakan untuk  analisis  ini  adalah  program  Eviews  12.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  uji parsial  (uji  t) likuiditas mempengaruhi finansial  distress secara  positif  dan  signifikan, operating  capacity tidak  mempengaruhi  dan  tidak  signifikan  terhadap finansial  distress ,  serta leverage mempengaruhi finansial  distress secara  negatif  dan  signifikan.  Secara  simultan  (uji  f), likuiditas,  operating  capacity ,  dan leverage berpengaruh terhadap financial distress .
Kata kunci : Financial Distress, Leverage, Likuiditas, Operating Capacity, Property & Real Estate
Abstract- This  study  aims  to  examine  the  effect  of  Liquidity,  Operating  Capacity,  and  Leverage  on Financial Distress in Property & Real Estate Companies Listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX). In this  study  using  secondary  data.  The  population  of  this  research  is  property  &  real  estate  sector  service companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) in 2016-2020. Based on the purposive sampling method,  there  were  8  companies  that  met  the  criteria  as  the  research  sample.  This  research  uses quantitative methods. This study uses four variables, namely liquidity, operating capacity and leverage as independent  variables,  while  the  dependent  variable  is  financial  distress.  The  analysis  used  in  this research is descriptive statistical test, panel data testing, data normality test, and hypothesis testing. The measuring  instrument  used  for  this  analysis  is  the  Eviews  12  program.  The  results  of  this  study  indicate that based on the partial test (t test) liquidity affects financial distress positively and significantly, operating capacity  does not  affect  and does not significantly affect  financial distress,  and  leverage  affects  financial distress  significantly.  negative  and  significant.  Simultaneously  (f  test),  liquidity,  operating  capacity,  and leverage have an effect on financial distress.
Keywords: Financial Distress, Leverage, Liquidity, Operating Capacity, Property & Real Estate

## PENDAHULUAN
Kondisi ekonomi Indonesia yang tidak stabil akibat terjadinya krisis ekonomi global pada tahun 2008,  menyebabkan  tidak  sedikit  perusahaan  kesulitan  untuk  tetap  dapat  bersaing  dengan perusahaan lainnya. Salah satunya merupakan perusahaan sektor property & real estate yang mengalami  penurunan.  Penurunan  pertumbuhan property  &  real  estate masih  terus  berlanjut hingga  tahun  2015.  Pada  tahun  2016,  diprediksi  menjadi  tahun  kebangkitan  bagi  sektor property & real estate, namun hingga pertengahan tahun 2017 pertumbuhan sektor property & real estate tak sepenuhnya berjalan seperti harapan.
Bisnis property  &  real  estate tengah  mendapat  tekanan  yang  cukup  berat  saat  ini.  Dua perusahaan  property  kelas  atas  dipangkas  peringkatnya  oleh  lembaga  rating  global Fitch Ratings .  Fitch  Ratings  sebelumnya  menurunkan  peringkat  dua  perusahaan  property  yakni  PT Agung  Podomoro Tbk. (APLN) dan PT Alam Sutera  Realty Tbk. (ASRI). Merespon  penurunan rating  ini,  data  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  mencatat,  saham  APLN  minus  1,83%  di  level  Rp 107/saham pada perdagangan Senin kemarin (8/8/2020), sementara saham ASRY turun 0,85% di level Rp 118/saham. Turunnya rating perusahaan disebabkan karena adanya risiko likuiditas yang dihadapi perusahaan untuk melakukan pembiayaan kembali surat utang anak usahanya. Financial  distress merupakan  gejala  awal  yang  menjadi  pertanda  bahwa  perusahaan  akan mengalami kebangkrutan  jika  tidak  dapat  mengatasi  masalah  keuangannya. Financial  distress merupakan  kondisi  dimana  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  yang  disebabkan  oleh berbagai kesalahan yang terjadi di perusahaan seperti kurang tepatnya pengambilan keputusan oleh  manajer,  kelemahan-kelemahan  yang  saling  berhubungan  terhadap  manajemen perusahaan,  dan  kurangnya  upaya  pengawasan  terhadap  penggunaan  dana  perusahaan sehingga  dana  yang  digunakan  tidak  sesuai  dengan  dana  yang  dibutuhkan  (Latif  &  Triyanto, 2018).
Ada  beberapa  faktor  yang  dapat  menyebabkan  terjadi  masalah  keuangan (financial  distress) . Faktor  dalam  penelitian  ini  yang  mempengaruhi  financial  distress  adalah  Likuiditas,  Operating Capacity dan Leverage. Likuiditas merupakan kemampuan suatu perusahaan dalam memenuhi kewajiban  keuangannya  yang  harus  segera  dipenuhi  atau  kemampuan  perusahaan  untuk memenuhi  kewajiban  keuangannya  pada  saat  ditagih,  Munawir  (2014).  Apabila  perusahaan memiliki  tingkat likuiditas yang  tinggi  maka  semakin  rendah  risiko  perusahaan  mengalami financial  distress .  Menurut  Kasmir  (2008:172)  kapabilitas  operasional (Operating  Capacity) menggambarkan  tingkat  efektivitas  atau  efisiensi  suatu  perusahaan  dalam  kegiatan  regulasi, penjualan,  dan  kegiatan  lainnya. Peningkatan  penjualan  yang  relatif  besar  dibandingkan dengan  peningkatan  aktiva  akan  membuat  rasio  ini  semakin  tinggi,  sebaliknya  rasio  ini  akan semakin rendah jika peningkatan penjualan relatif lebih kecil dari  peningkatan  aktiva. Semakin tinggi  tingkat  efisiensi  dan  efektifitas  penggunaan  aset  menunjukkan  kinerja  perusahaan  yang semakin baik. Hal ini tentu saja akan menarik perhatian investor untuk menanamkan modalnya pada perusahaan tersebut. Kinerja perusahaan  yang  baik juga dapat menghindari perusahaan dari masalah keuangan ( financial distress ). Menurut Hery (2012;23), leverage adalah rasio yang digunakan  untuk  mengevaluasi  kemampuan  perusahaan  dalam  melunasi  kewajiban  jangka panjang. Pada umumnya, investor menghindari perusahaan yang memiliki leverage yang tinggi karena  semakin  tinggi  rasio leverage maka  akan  semakin  tinggi  pula  risiko  yang  akan dibebankan, khususnya  apabila perusahaan tidak dapat memenuhi kewajibannya secara tepat waktu.
Masalah  dalam  penilitian  ini  dinyatakan  dalam  bentuk  pertanyaan  yaitu  :  Apakah  terdapat pengaruh likuiditas, operating capacity, leverage t terhadap financial distress pada perusahaan property  &  real  estate yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  periode  2016-2020,  baik secara parsial maupu silmutan

## KAJIAN LITERATUR
Teori Sinyal (Signaling Theory) Teori signaling mengemukakan  tentang  bagaimana  seharusnya  sebuah  perusahaan memberikan sinyal kepada pengguna laporan keuangan. Sinyal ini berupa informasi mengenai apa  yang  sudah  dilakukan  oleh  manajemen  untuk merealisasikan  keinginan  pemilik.  Informasi merupakan  unsur  yang  sangat  penting  bagi  investor  karena  informasi  pada  hakekatnya menyajikan keterangan, catatan atau gambaran baik untuk keadaan masa lalu, saat ini maupun keadaan  masa  yang  akan  datang  bagi  kelangsungan  hidup  suatu  perusahaan.  Informasi akuntansi  yang  bermanfaat  akan  digunakan  investor  sebagai  alat  analisis  untuk  mengambil keputusan  investasi.  Informasi  yang  diterima  oleh  investor  terlebih  dahulu  diterjemahkan sebagai  sinyal  yang  baik  (good  news)  atau  sinyal  yang  jelek  (bad  news).  Apabila  laba  yang dilaporkan  oleh  perusahaan  meningkat  maka  informasi  tersebut  dapat  dikategorikan  sebagai sinyal  baik,  karena  mengindikasikan  kondisi  perusahaan  yang  baik.  Sebaliknya  apabila  laba yang  dilaporkan  menurun,  maka  perusahaan  berada  dalam  kondisi  tidak  baik  sehingga dianggap sebagai sinyal yang jelek.

## Financial Distress
Untuk  mencegah  terjadinya  kebangkrutan  pada  suatu  perusahaan,  manajemen  memegang peranan  penting  dalam  mengantisipasi  dan  memitigasi  segala  kemungkinan  atau  risiko kebangkrutan  yang  dapat  dialami  perusahaan.  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan manajemen  perusahaan  dalam  mencegah  risiko  tersebut  adalah  dengan  cara  melihat  kondisi keuangan  perusahaan  apakah  sedang  mengalami financial  distress . Financial  distress dapat menjadi salah satu sinyal bagi perusahaan yang mungkin akan mengalami kebangkrutan.

## Likuiditas
Likuiditas  menunjukkan  kemampuan  suatu  perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban keuangannya  yang  harus  segera  dipenuhi  atau  kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi kewajiban  keuangannya  pada  saat  ditagih,  Raden  (2018).  Jika  perusahaan  memiliki kemampuan  untuk  melunasi  kewajiban  jangka  pendeknya  pada  saat  jatuh  tempo,  maka perusahaan  tersebut  dikatakan  sebagai  perusahaan  yang  likuid.  Sebaliknya,  jika  perusahaan tidak memiliki kemampuan untuk melunasi kewajiban jangka pendeknya pada saat jatuh tempo, maka  perusahaan  tersebut  dikatakan  sebagai  perusahaan  yang  tidak  likuid.  Teori  signaling berhubungan dengan current ratio atau rasio likuiditas, yang mana semakin tinggi kemampuan perusahaan untuk membayar kewajiban jangka pendeknya akan memberikan sinyal  yang baik atau good  news kepada  para  investor.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  perusahaan  mampu menyelesaikan  masalah  hutangnya,  semakin  tinggi  nilai  rasio likuiditasnya maka  akan meningkatkan  peluang-peluang  perusahaan  untuk  membayar  serta  menyelesaikan  masalah terkait dengan hutang.

## Operating Capacity
Operating Capacity merupakan kapabilitas operasional yang menggambarkan tingkat efektivitas atau  efisiensi  suatu  perusahaan  dalam  kegiatan  regulasi,  penjualan,  dan  kegiatan  lainnya, Kasmir  (2008:172).  Untuk  mnengukur  variabel  ini  di  gunakan  slah  satu  rumus  rasio  aktivitas yaitu  Total  Asset  Turn  Over  (TATO).  Dari  hasil  pengukuran  rasio  ini  akan  dapat  diketahui mengenai  kinerja  manajemen  yang  sesungguhnya  dalam  mengelola  aktivitas  perusahaan. Apabila  rasio  yang  diperoleh  tinggi,  ini  menunjukkan  perusahaan  bekerja  secara  efisien  dan likuid  persediaan  semakin  baik.  Demikian  pula,  apabila  perputaran  persediaan  tidak  produktif dan banyak barang persediaan yang menumpuk, hal ini mengakibatkan investasi dalam tingkat pengembalian  rendah.  Hubungan  teori signaling dengan operating  capacity ,  rasio  aktivitas merupakan  ukuran  efektivitas  pemanfaatan  aktiva  dalam  menghasilkan  penjualan.  Semakin tinggi  perputaran  semakin  efektif  perusahaan  memanfaatkan  aktivanya.  Semakin  maksimal tingkat  perputaran  aset  akan  semakin  memperoleh  hasil  yang  maksimal.  Semakin  tinggi Total Aset  Turn  Over  (TATO) maka  akan  menjadi  sinyal  yang  baik  dari  perusahaan  untuk  investor karena  perusahaan  mampu  mendapatkan  laba  yang  tinggi  ketika  rasio  aktivitasnya  tinggi. Semakin tinggi nilai rasio aktivitasnya maka semakin rendah risiko perusahaan akan mengalami financial distress.

## Leverage
Leverage  merupakan  sebuah  rasio  yang  memperlihatkan  seberapa  banyak  perusahaan  yang mampu dalam memenuhi total kewajiban dan rasio ini menunjukkan berapa banyak aset yang didanai  oleh  utang,  Wulandari  (2018).  Penggunaan  utang  yang  terlalu  tinggi  akan memahayakan  perusahaan  karena  akan  termasuk  dalam  kategori  extreme  leverage  yaitu perusahaan terjebak dalam tingkat hutang yang tinggi dan sulit untuk melepaskan beban utang tersebut.  Karena  itu  perusahaan  sebaiknya  harus  menyeimbangkan  beberapa  hutang  yang layak  diambil  dari  mana  sumber  yang  dapat  dipakai  untuk  membayar  hutang.  Teori signaling memiliki  hubungan  dengan  rasio leverage yang  diporsikan  dengan debt  ratio.  Debt  ratio digunakan untuk mengetahui sejauh mana perusahaan dapat melunasi hutang-hutangnya baik jangka pendek maupun jangka panjang atau untuk mengukur besarnya dana yang berasal dari hutang.  Penggunaan  hutang  yang  semakin  tinggi  mengindikasikan  kemungkinan  perusahaan kesulitan  untuk  mengembalikan  atau  membayar  hutang.  Semakin  rendah  tingkat debt  ratio akan menjadi sinyal yang baik dari perusahaan kepada investor.

## Kerangka Pemikiran
Model  kerangka  pemikiran  menggambarkan  hubungan  antara  variabel  yang  diuji  dalam penelitian.  Kerangka  pemikiran  menggambarkan  hubungan  antara  Likuiditas,  Operating Capacity, dan Leverage terhadap Financial Distress. Adapun gambar kerangka pemikiran pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 1 Model Penelitian
Berdasarkan model penelitian diatas, dapat dirumuskan hipotesis  sebagai berikut : H 1 : Likuiditas berpengaruh terhadap Financial Distress
H 2 : Operating Capacity berpengaruh terhadap Financial Distress
H 3 : Leverage berpengaruh terhadap Financial Distress
H 4 : Likuiditas, Operating Capacity dan Leverage secara bersama-sama berpengaruh terhadap Financial Distres

## METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  kuantitatif  dikarenakan  memberikan hubungan  yang  fundamental  antara  pengamatan  empiris  dan  ekspresi  matematis  dari hubungan kuantitatif. Penelitian kuantitatif yang didasarkan pada filosofi positivisme digunakan untuk  menguji  pada  populasi  atau  sampel  tertentu,  mengambil  data  menggunakan  instrumen penelitian, dan menganalisis data kuantitatif/statistik dengan tujuan untuk menemukan hipotesis yang telah ditetapkan (Sugiono 2017:15).

## Operasionalisasi Variabel
Untuk perusahaan non-manufaktur, menggunakan formula yang terdiri dari 4 koefisien, yakni: Z = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4
(1)
Di mana: X1 = Modal Kerja Neto / Total Aset, X2 = Saldo Laba / Total Aset, X3 = EBIT / Total Aset, X4 = Nilai Pasar Terhadap Ekuitas / Total Liabilitas Likuiditas dapat diukur dengan menggunakan current ratio sebagai berikut:
Current Ratio = 𝑨𝒌𝒕𝒊𝒗𝒂 𝑳𝒂𝒏𝒄𝒂𝒓 𝑯𝒖𝒕𝒂𝒏𝒈 𝑳𝒂𝒏𝒄𝒂𝒓 x 100%
Operating capacity dapat diukur dengan rumus sebagai berikut:
Total Asset Turn Over = 𝑺𝒂𝒍𝒆𝒔 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍  𝑨𝒔𝒔𝒆𝒕 x 1 Kali
Leverage dapat diukur menggunakan debt to total equity ratio sebagai berikut:
Total Debt To Equity Ratio = 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑯𝒖𝒕𝒂𝒏𝒈 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑴𝒐𝒅𝒂𝒍 𝑺𝒆𝒏𝒅𝒊𝒓𝒊 x 100%

## Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  sekelompok  orang,  kejadian  atau  segala  sesuatu  yang  mempunyai karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik kesimpulannya,  Sugiono  (2017).  Populasi  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan Property & Real Estete yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2020 sebanyak 20 perusahaan.
Likuiditas
(X1)
Operating Capacity
(X2) Leverage (X3) Financial Distress (Y) (H2) (H3) (H4)
Sample adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sampel yang  diambil  dari  populasi  harus  betul-betul  representative  (mewakili),  Sugiyono  (2015:136). Teknik  sampling  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  pemilihan  sampel nonprobabilitas atau metode pemilihan sampel non acak, dengan tipe purposive sampling.

## Metode Analisis Data Statistik Deskriptif
Statistik  deskrptif  bertujuan  untuk  menganalisa  data  dengan  cara  mendeskripsi  atau mengambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi, Sugiyono (2017:29).
Uji Asumsi Klasik Uji Multikolinearitas

## Uji Normalitas Data
Uji  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  berganda,  variabel  independen dan  dependen  akan  berdistribusi  secara  normal  atau  tidak.  Dasar  untuk  pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
1)  Jika nilai probabilitas > 0,05, maka data residual terdistribusi normal.
2)  Jika nilai probabilitas < 0,05, maka data residual tidak terdistribusi secara normal.

## Uji Multikolinearitas
Uji  Multikolinearitas  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  ini  ditemukan adanya  korelasi  yang  tinggi  antar  variabel  independen.  Dalam  model  regresi  yang  baik seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  diantara  variabel  independen.  Dasar  pengambilan keputusannya  adalah  jika  korelasi  antar  dua  variabel  independen  >  0,80  maka  terjadi multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  dalam  regresi  terjadi  ketidaksamaan  variance  dari residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain.  Jika  variance  dapat  residual  dari  satu pengamatan  ke  pengamatan  lain  tetap,  maka  disebut  homoskedastisitas  dan  jika  berbeda disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Kebanyakan data cross section mengandung situasi heterokedastisitas  karena  data  ini  menghimpun  data  yang  mewakili  berbagai  ukuran.  Untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji Glejser.

## Uji Autokorelasi
Autokorelasi  berarti  adanya  korelasi  antara  anggota  observasi  satu  dengan  observasi  lainya yang berlainan waktu.
Tabel 1 Pedoman Interpretasi Autokorelasi
Kriteria Keputusan 0 <nilai DW <dl Ada autokorelasi positif dl ≤ nilai DW ≤ du Tidak ada autokorelasi positif du <nilai DW < 4 –du Tidak ada autokorelasi 4-du ≤ nilai DW ≤ 4–dl Tidak ada autokorelasi negative 4-dl <nilai DW < 4 Ada autokorelasi negative
Sumber: Olivya Pramono, 2013

## Analisis Korelasi
Analisis  korelasi  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  erat  hubungan  antara  keseluruhan variabel independen dan variabel dependen.
Koefisien  korelasi  mempunyai  nilai  terendah  -1  dan  nilai  tertinggi  1  dengan  kriteria  sebagai berikut:
a.  Jika  r  =  1  atau  mendekati  1,  maka  hubungan  antara  variabel  (x)  dan  variabel  (y)  adalah searah, dapat dikatakan sangat kuat. Dalam arti bahwa kenaikan atau penurunan variabel (x) terjadi secara bersama-sama dengan kenaikan atau penurunan variabel (y).
b.  Jika  r  =  0  atau  mendekati  0,  maka  hubungan  antara  variabel  (x)  dan  variabel  (y)  adalah tidak  ada,  dapat  dikatakan  sangat  rendah.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan  pula  antara variabel (x) dengan variabel (y) tidak ada hubungan.
c.  Jika  r  =  -1  atau  mendekati  -1,  maka  antara  variabel  (x)  dan  variabel  (y)  mempunyai hubungan  yang kuat tetapi negative, artinya jika variabel (x) naik, maka variabel (y) turun dan sebaliknya jika variabel (x) turun, maka variabel (y) akan naik.

## Uji Hipotesis
Uji  Hipotesis  adalah  prosedur  yang  memungkinkan  keputusan  yang  dibuat  yaitu  keputusan untuk menolak atau tidak menolak yang sedang diuji.

## Uji Persamaan Regresi Linear Berganda
Model  analisis  ini  adalah  bersifat  kuantitatif  digunakan  untuk  mengetahui  sejauh  mana besarnya  pengaruh  antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen,  maka  digunakan rumus sebagai berikut :
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + 𝜺 (2) Keterangan : Y        = Nilai Perusahaan α        = Koefisien konstanta X1      =  Variabel Independen (Struktur Modal) X2      = Variabel Independen (Likuiditas) X3      = Variabel Independen (Kepemilikan Institusional) Β 1 - β 3 = Koefisien Regresi Berganda 𝜺 = Error  atau  kesalahan prediksi

## Uji Koefisien Regresi Parsial (Uji-t)
Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui  secara  individul  variabel -variabel independen  yang  digunakan  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen. Pada tingkat signifikansi α = 0.05 (5%).
Uji Koefisien Regresi Secara Bersama-Sama (Uji-F) Uji  F  digunakan  untuk  menguji  apakah  secara  bersama-sama  seluruh  variabel  independen yaitu Struktur Modal, Likuiditas dan Kepemilikan Institusional mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen yaitu Kinerja Keuangan Perusahaan.
Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien  determinasi  (R 2 )  pada  intinya  mengukur  seberapa  jauh  kemampuan  model  dalam menerangkan  variasi  variabel  dependen.  Nilai  koefisien  determinasi  yang  digunakan  dalam menjelaskan  penelitian  ini  adalah  nilai  Adjusted  R 2 karena  variabel  independen  yang digunakan dalam penelitian dari dua variabel. Selain itu, nilai Adjusted R 2 dianggap lebih baik dari nilai R 2 karena nilai Adjusted R 2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model regresi (Ghozali, 2013).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji Chow Tabel 2 Hasil Uji Chow Redundant Fixed Effects Tests
Equation : Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 15.621238 (7,29) 0.0000 Cross-section Chi-square 62.499250 7 0.0000
Sumber : Olahan Data Eviews 12 dan Olahan Excel Berdasarkan tabel 2 tingkat Cross-section F sebesar 0,0000. Tingkat signifikan tersebut lebih kecil dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa model yang digunakan adalah Fixed Effect Model . Uji Hausman Tabel 3 Hasil Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation : Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section Random 3.690042 3 0.2969
Sumber : Olahan Data Eviews 12 dan Olahan Excel Berdasarkan tabel 3 tingkat Cross-section random sebesar 0,2969. Tingkat signifikan tersebut lebih  besar  dari  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang  digunakan adalah  Random Effect Model .

## Uji Lagrange Multiplier
Tabel 3 Hasil Uji Lagrange Multiplier Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses : No effects Alternative hypotheses : Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives
Breusch-Pagan Test Hypotheses Cross-section Time Both 31.25066 0.104430 31.35509 (0.0000) (0.7466) (0.0000) Sumber : Olahan Data Eviews 12 dan Olahan Excel
Berdasarkan tabel 3 tingkat Cross-section Breusch-Pagan sebesar 0,0000. Tingkat signifikan tersebut  lebih  kecil  dari  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang  digunakan adalah Random Effect Model .
Pemilihan Model Teknik Regresi Data Panel Tabel 4 Hasil Kesimpulan Pengujian No Metode Pengujian Hasil 1 Uji Chow Common Effect vs Fixed Effect Fixed Effect 2 Uji Hausman Random Effect vs Fixed Effect Random Effect 3 Uji Lagrange Multiplier Common Effect vs Random Effect Random Effect
Sumber : Data diolah penulis, 2022 Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas Data
Sumber : Olahan Data Eviews 12 dan Olahan Excel
Gambar 2 Uji Normalitas
Berdasarkan  gambar  uji  normalitas  data  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  nilai  Jarque-Bera sebasar    2.581920  lebih  kecil  dari  x 2 tabel  sebesar  7.81473  dan  nilai  Probability  sebesar 0.275007  >  0.05.  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data  dalam  penelitian  ini  terdistribusi normal.
Uji Multikolinieritas
Tabel 5 Hasil Uji Multikolinearitas Likuiditas Operating Capacity Leverage Likuiditas 1.000000 -0.131279 -0.547962 Operating Capacity -0.131279 1.000000 -0.197641 Leverage -0.547962 -0.197641 1.000000
Sumber : Olahan Data Eviews 12 dan Olahan Excel Berdasarkan tabel 5 pengujian menunjukkan bahwa nilai korelasi dibawah 0.08, oleh karena itu model penelitian ini terbebas dari multikolinieritas.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 Series: Standardized Residuals
Sample 2016 2020 Observations 40 Mean 5.55e-18 Median -0.019095 Maximum 0.405544 Minimum -0.316108 Std. Dev. 0.209398 Skewness    0.368859 Kurtosis 1.997541 Jarque-Bera  2.581920 Probability  0.275007 Series : Standardized Residuals Sample 2016-2020 Observations 40 Mean 5.55e-18 Median -0.019095 Maximum 0.405544 Minimum -0.316108 Std. Dev. 0.209398 Skweness 0.368859 Kurtosis 1.997541 Jarque-Bera 2.581920 Probability 0.275007

## Uji Heterokedastisitas
Tabel 6 Hasil Uji Heterokedastisitas Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.247030 0.148622 1.662143 0.1052 Likuiditas -0.001221 0.025453 -0.047965 0.9620 Operating Capacity -0.458379 0.499838 -0.917055 0.3652 Leverage 0.035481 0.074866 0.473926 0.6384
Sumber : Olahan Data Eviews 12 dan Olahan Excel Berdasarkan tabel 6 dapat disimpulkan bahwa probabilitas masing-masing variabel independen bersivat tidak signifikan, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi Heterokedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Berdasarkan  hasil  uji  autokorelasi,  nilai  Durbin  Watson  sebesar  1.584196.  penelitian  ini menggunakan jumlah sampel 40 (n = 40) dan jumlah variabel bebas sebanyak 3 (k = 3). Maka nilai  dL  tabel  adalah  sebesar  1.3384  dan  dU  tabel  sebesar  1.6589.  Kesimpulannya  adalah 1.3384(dL)  <  1.584196(d)  <  1.6589(dU),  hal  ini  berarti  bahwa  model  regresi  yang  terbentuk tidak ada autokorelasi.
Uji  Regresi Linear Data Panel Tabel 7 Uji Persamaan Regresi Linear Berganda Dependent variable: Financial Distress Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 01/16/22 Time: 23:53 Sample: 2016-2020 Periods included: 5 Cross-sections included: 8 Total panel (balanced) observations: 40 Swamy and Aurora estimator of component variances
Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.552413 0.544968 10.18852 0.0000 Likuiditas 0.680173 0.101590 6.695301 0.0000 Operating Capacity 1.304932 1.205581 1.082410 0.2863 Leverage -3.013558 0.382372 -7.881214 0.0000 Effects Specification S.D Rho Cross-section random 0.514010 0.8113 Idiosyncratic random 0.247877 0.1887 Weighted Statistics R-squared 0.867293 Mean dependent var 1.127928 Adjusted R-squared 0.856234 S.D. dependent var 0.659982 S.E. of regression 0.250242 Sum squared resid 2.254354 F-statistic 78.42480 Durbin-watson stat 1.584196 Prob (F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.914760 Mean dependent var 5.350235 Sum squared resid 11.07036 Durbin-watson stat 0.322604 Sumber : Olahan Data Eviews dan Olahan Excel

## Pembahasan
Hipotesis  pertama  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  diterima  karena  hasil  perhitungan menyatakan  bahwa  Hipotesis  Pertama  yang  menyatakan  bahwa  H1: Likuiditas berpengaruh positif terhadap financial distress. Hal ini  karena nilai t hitung yaitu 6.695301 lebih besar dari nilai t tabel yaitu  1.68830  dan  probabilitasnya  sebesar  0.0000  <  0.05.  Maka Likuiditas berpengaruh positif dan signifikan terhadap Financial Distress. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Stephanie (2020) dan Made & Sawitri (2017), yang menyatakan bahwa likuiditas berpengaruh signifikan terhadap financial distress.
Pengaruh Operating Capacity terhadap Financial Distress Berdasarkan  uji  regresi  parsial  (uji  t)  dengan  menggunakan  Regresi  Linear  Berganda.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Operating  Capacity tidak  signifikan  pada  tingkat  5%  dan secara statistik tidak berpengaruh  terhadap financial distress. Hasil  dari  penelitian  ini Operating  Capacity tidak  berpengaruh  terhadap financial  distress, dikarenakan  perusahaan property  &  real  estate yang  menjadi  sampel  penelitian  menghasilkan penjualan  yang  cukup  dibandingkan  dengan asset yang  dimiliki  perusahaan.  Yang  memiliki nilai operating  capacity tinggi  menunjukkan  penjualan  yang  tinggi  dibandingkan asset perusahaan  yang  nilainya  lebih  tinggi  sehingga  perusahaan  terhindar  dari financial  ditress . Penggunaan  asset  yang  efektif  juga  menjadi  faktor  perusahaan  mampu  menghasilkan penjualan yang cukup, kinerja perusahaan yang baik merupakan kriteria perusahaan yang baik, dan sehingga memiliki risiko  yang rendah terhadap kondisi financial distress . Hipotesis  kedua  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  H2: Operating  Capacity tidak  berpengaruh  terhadap Financial  Distress .    Hal  ini  karena  nilai  t hitung yaitu  1.082410  lebih kecil  dari  nilai  t tabel yaitu  1.68830  dan  probabilitasnya  sebesar  0.2863  <  0.05.  Maka Operating Capacity tidak berpengaruh positif dan tidak  signifikan  terhadap Financial Distress. Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wulandari  &  Jaeni  (2020)  dan Putri  (2021)  dalam  penelitiannya  dikatakan  bahwa Operating  Capacity tidak  mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Financial Distress. Pengaruh Leverage terhadap Financial Distress Berdasarkan  uji  regresi  parsial  (uji  t)  dengan  menggunakan  Regresi  Linear  Berganda.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa leverage signifikan  pada  tingkat  5%  akan  tetapi  secara statistik berpengaruh negatif terhadap financial distress. Leverage menunjukkan besarnya kegiatan operasional  perusahaan  yang dibiayai  oleh hutang. Pihak  yang  paling  berkepentingan  terhadap leverage perusahaan  adalah  kreditor  dan pemegang  saham.  Semakin  tinggi  nilai leverage maka  semakin  tinggi  juga  tingkat  risiko perusahaan  tidak  dapat  membayar  seluruh  kewajiban  dan  bunganya . Bagi  pemegang  saham, semakin  tinggi  nilai leverage semakin  rendah  tingkat  pengembalian  yang  akan  diterima pemegang  saham  karena  perusahaan  harus  melakukan  pembayaran  bunga  sebelum  laba dapat dibagikan kepada pemegang saham dalam bentuk deviden.
Hipotesis  ketiga  yang  diajukan  pada  penelitian  ini  diterima  karena  hasil  perhitungan menyatakan  bahwa  H3:  Leverage  berpengaruh  negatif  terhadap financial  distress. Hal  ini karena  nilai  t hitung yaitu  -7.881214  lebih  besar  dari  nilai  t tabel yaitu  1.68830  dan  probabilitasnya sebesar 0.0000 < 0.05. Maka Leverage berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap Financial Distress.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wulandari  &  Jaeni  (2021)  dan Made & Sawitri (2017) yang mengatakan bahwa leverage berpengaruh signifikan dan negative terhadap financial distress. Pengaruh Likuiditas, Operating Capacity , dan Leverage secara bersama-sama terhadap Financial Distress
Berdasarkan  uji  f  dengan  menggunakan  Regresi  Linear  Berganda.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa likuiditas , operating  capacity ,  dan leverage secara  bersama-sama berpengaruh terhadap financial distress. Hal ini karena nilai F hitung > F tabel (78.42480 > 2.35) dan Probability  sebesar  0.0000  <  0.05.  Maka  mempengaruhi  variabel  dependen.  Hal  ini  berarti semua  variabel  bebas  secara  simultan  dan    signifikan  mempengaruhi  variabel  terikatnya dengan koefisien determinasi sebesar 0.867293  artinya kontribusi variabel likuiditas , operating capacity ,  dan leverage terhadap  terhadap Financial  Distress adalah  sebesar  86,72  % sedangkan sisanya yaitu 13,28% merupakan kontribusi dari variabel lainnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  uji analisis menyatakan bahwa pada perusahaan property  & real  estate  yang terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia  periode  2016 –2020,    likuiditas  berpengaruh  positif  terhadap  financial distress,  operating  capacity  tidak  berpengaruh  terhadap  financial  distress,  leverage berpengaruh  negatif  terhadap  financia  distress,  secara  bersama-sama    likuiditas,  operating capacity, dan leverage berpengaruh signifikan terhadap financial distress Keterbatasan  dari  peneliian  ini  hanya  meneliti  tentang  likuiditas,  operating  capacity  dan leverage  yang  berpengaruh  terhadap  financial  distress.  masih  banyak  faktor-faktor  lain  yang dapat  mempengaruhi    financial  distress  seperti,  Profitabilitas,  Sales  Growth,  Firm  Size,
Komisaris Independen, Dewan Direksi, Kepemilikan Manajerial, Kepemilikan Institusional, CSR, Good  Corporate  Governance,  Komite  Audit  dan  sebagainya.  Oleh  karena  itu,  bagi  peneliti selanjutnya  diharapkan    untuk  menggunakan  atau  menambahkan  variabel  lainnya  yang  dapat berpengaruh terhadap financial distress. diharapkan menggunakan sampel, ruang lingkup yang berbeda,  dan  jangka  waktu  penelitian  yang  lebih  panjang  untuk  menghasilkan  hasil  penelitian yang lebih baik

## REFERENSI
Aisyah, N. N., Kristanti, F. T., & Zultilisna, D. (2017). Pengaruh Rasio Likuiditas , Rasio Aktivitas ,  Rasio  Profitabiltas  ,  Dan  Rasio  Leverage  Terhadap  Financial  Distress  (  Studi  pada Perusahaan Tekstil Dan Garmen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011-2015 ) The Influence Of Liquidity Ratio , Activity Ratio , Profitability Ratio , And Leverage Ratio , On  To  Financial  Distress  (  Studies  at  Textile  and  Garment  Companies  Listed  on  The Indonesia Stock Exchange 2011- . 4 (1), 411 –419. Astuti, A. W. (2020). ( Studi Empiris Pada Perusahaan Property dan Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2015-2019 ) .
Curry,  K.,  &  Banjarnahor,  E.  (2018). Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Sektor  Properti  Go . 207 –221.
Faldiansyah,  A.  K.,  Arrokhman,  D.  B.  K.,  &  Shobri,  N.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Leverage, Ukuran  Perusahaan,  Dan  Arus  Kas  Terhadap  Financial  Distress. Bisnis-Net  Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 3 (2), 90 –102. https://doi.org/10.46576/bn.v3i2.999
Latif, E. F., & Triyanto, D. N. (2018). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemungkinan Terjadinya  Financial  Distress  (Studi  pada  Perusahaan  Sektor  Pertambangan  yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2016). Kajian Akuntansi , 19 (2), 137 –144. https://ejournal.unisba.ac.id/index.php/kajian_akuntansi/article/view/3774 Lisiantara, A., & Febrina, L. (2018). Growth Sebagai Preditor Financial Distress ( Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun  2013-2016 ) . 978 –979.
Putri,  A.  K.,  &  Kristanti,  F.  T.  (2020).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Financial  Distress Menggunakan  Survival  Analysis. JIMFE  (Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Fakultas  Ekonomi) , 6 (1), 31 –42. https://doi.org/10.34203/jimfe.v6i1.2031 Putri,  N.  W.  K.  A.,  &  Merkusiwati,  N.  K.  L.  A.  (2014). Pengaruh  Mekanisme  Corporate Governance  ,  Likuiditas  ,  Leverage  ,  Dan  Ukuran  Perusahaan  Pada  Financial  Distress Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas  Udayana  (  Unud  ),  Bali  ,  Indonesia  merupakan penurunan kondisi keuangan perusahaan sebelum mencapai keb . 1 , 93 –106. Putri,  W.  O.  N.  (2017).  (  Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Property  dan  Real  Estate  Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia ( BEI ) Periode Tahun 2012-2015 ). Jurusan Akuntansi Program S1 , 7 (1). Saleh,  D.  S.  (2018). Variabel  Terhadap  Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Manufaktur Subsektor  Textil  Dan  Garment  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (  Bei  )  Tahun 2009-2016 . 8 (1), 34 –49.
Saputra,  A.  J.,  &  Salim,  S.  (2020).  Pengaruh  Profitabilitas,  Leverage,  Farm  Size,  dan  Sales Growth Terhadap Financial Distress. Multiparadigma Akuntansi Tarumanagara , 2 (1), 262 – 269.
Saputri, N. M. N., & Padnyawati, K. D. (2020). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, Dan Leverage Terhadap  Financial  Distress  (Studi  Kasus  Pada  Perusahaan  Sektor  Property  Dan  Real Estate Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2017 – 2019). Hita Akuntansi Dan Keuangan Universitas Hindu Indonesia , April , 699 –730. Septiani,  N.,  &  Dana,  I.  (2019). Institusional  Terhadap  Financial  Distress  Pada  Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana ( Unud ), Bali , Indonesia Kondisi ekonomi yang selalu mengalami perubahan telah mempengaruhi kegiatan dan kinerja perusahaan , baik perusaahan kecil maupun per . 8 (5), 3110 –3137. Stephanie,  Lindawati,  Suyanni,  Christine,  Oknesta,  E.,  &  Afiezan,  A.  (2020). Pengaruh Likuiditas,  Leverage  Dan  Ukuran  Perusahaan  Terhadap  Financial  Distress  Pada Perusahaan Properti Dan Perumahan . 3 , 300 –310. Varirera,  V.  V.,  &  Adi,  S.  W.  (2021). Pengaruh  Rasio  Hutang,  Profit  Margin,  Ukuran
Perusahaan, Dan Likuiditas Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Properti, Real Estate Dan Konstruksi Bangunan Yang Terdaftar Di Bei . 558 –568.
https://doi.org/10.32528/psneb.v0i0.5209 Widhiari,  N.  L. M.  A.,  &  Merkusiwati,  N.  K.  L. A.  (2015).  Pengaruh  Rasio  Likuiditas,  Leverage, Operating  Capacity,  Dan  Sales  Growth  Terhadap  Financial  Distress. E-Jurnal  Akuntansi Universitas Udayana , 11 (2), 456 –469.
Wulandari, E. W., & Jaeni. (2021). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Financial Distress. Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi , 21 (2), 734. https://doi.org/10.33087/jiubj.v21i2.1495 Wulansari,  A.  P.  (2015).  Pengaruh  Aktivita,  Laverage  dan  Pertumbuhan  Perusahaan  Dalam Memprediksi Financial Distress ( Studi Empiris Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di BEI  Tahun  2013-2015. Fakultas  Ekonomi  Universitas  Islam  Malang  Malang-Indonesia , 136 –146. http://riset.unisma.ac.id/index.php/jra/article/viewFile/351/392