## Volume  28 Nomor 2, Juli 2023 JURNAL AKUNTANSI DAN KEUANGAN (JAK)
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung, Indonesia

## ANALISIS FINANCIAL DISTRESS DENGAN METODE ALTMAN Z-SCORE PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF DAN KOMPONEN YANG TERDAFTAR DI BEI TAHUN 2017-2021
Cristyn Yohanna Sianipar 1a , Netty Herawaty 2b , Rahayu 3c 1,2,3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jambi netherawaty@unja.ac.id a , Christinyohana37@gmail.com b , rahayu@unja.ac.id c
INFO ARTIKEL Dikumpulkan: 03 Maret 2023;
Diterima: 07 Juli 2023;
Terbit: 30 Juli 2023;

## ABSTRACT
This research aims to analyze the effect of the Altman Z-score financial ratio on financial distress in automotive and component manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange from 2017 to 2021. The independent variables in this study include Net Working  Capital  to  Total  Assets,  Retained  Earnings  to  Total  Assets,  Earning  Before Interest,  and  Tax  to  Total  Assets  dan  Book  Value  of  Equity  to  Total  Liabilities.  The dependent variable is financial distress. Purposive sampling was used to select a sample of  12  companies,  and  descriptive  statistics  were  applied  using  the  SPSS  version  25 program. The results of the study indicate that 7 companies are healthy, 3 companies are experiencing financial distress, and 2 companies are in a gray area. The result found that all four financial ratios partially influence financial distress and simultaneously all four ratios also influence financial distress.
Keywords: financial distress, altman z-score, automotive
Volume 28. Nomor 2, Juli 2023, pp. 122-134 http://doi.org/10.23960/jak.v28i2.1008
Corresponding author : Netty Herawaty Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jambi, Indonesia e-mail: netherawaty@unja.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  rasio  keuangan  Altman  Z- score  terhadap  financial  distress  pada  perusahaan  manufaktur  otomotif  dan komponen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2017 hingga 2021. Variabel independen dalam penelitian ini meliputi Modal Kerja Bersih terhadap Total Aset, Laba Ditahan terhadap Total Aset, Laba Sebelum Bunga, dan Pajak terhadap Total Aset  dan  Nilai  Buku  Ekuitas  terhadap  Total  Liabilitas.  Variabel  dependen  adalah financial distress. Purposive sampling digunakan untuk memilih sampel sebanyak 12 perusahaan, dan statistik deskriptif diterapkan dengan menggunakan program SPSS versi  25.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  7  perusahaan  sehat,  3  perusahaan mengalami  financial  distress,  dan  2  perusahaan  berada  di  area  abu-abu.  Hasil penelitian menemukan bahwa keempat rasio keuangan secara parsial berpengaruh terhadap  financial  distress  dan  secara  simultan  keempat  rasio  juga  berpengaruh terhadap financial distress.
Kata Kunci: financial distress, altman z-score, otomotif

## A. PENDAHULUAN
Perusahaan setiap tahun harus beradaptasi dengan tantangan dan kondisi baru, sehingga bisnis harus belajar fleksibel dan adaptif jika ingin sukses. Setiap tindakan yang diambil untuk memajukan industri penuh dengan bahaya karena masalah muncul seiring perubahan zaman. Untuk memastikan kelangsungan hidupnya, industri harus terus mengembangkan produk yang memenuhi atau melampaui harapan konsumen sambil tetap bersaing. Kondisi krisis yang mengharuskan industri ini bertahan dalam persaingan yang ketat menjadi dasar strategi industri ini (Karmini, 2019).
Perusahaan  akan  meluncurkan  usaha  dengan  harapan  mendapatkan  keuntungan  finansial,  dengan  tujuan mempertahankan atau memperluas bisnis dalam jangka panjang. Ini mengandaikan perusahaan akan tetap beroperasi dan  tidak akan bangkrut.  Namun  dalam praktiknya, ini  tidak berlaku  sepanjang  waktu. Ketika  sebuah bisnis  telah beroperasi selama beberapa tahun tetapi mengalami kesulitan keuangan, mungkin terpaksa berhenti beroperasi dan dilikuidasi (Sibarani, 2020).
Dampak ekonomi dalam hal secara keseluruhan, industri otomotif termasuk yang paling tinggi. Industri otomotif merupakan anugerah bagi perekonomian nasional. Sebesar 1,35 persen dari PDB nasional pada tahun 2020, atau 7,57 persen dari PDB sektor pengolahan nonmigas, adalah industri alat transportasi. Industri otomotif disorot sebagai salah satu dari tujuh sektor yang membutuhkan perhatian segera dalam peta jalan Making Indonesia 4.0 untuk implementasi Industri 4.0. Ekspansi sektor ini didukung oleh potensi Indonesia menjadi pasar penjualan terbesar di ASEAN. Rata- rata 1.032.907 unit per bulan pada 2019, Indonesia menyumbang sekitar 30 persen dari total penjualan kendaraan di ASEAN (Kemenperin, 2021).
Sejak  triwulan  I  tahun  2019,  Industri  Alat  Angkutan  mengalami  kontraksi  pertumbuhan  sehingga  terjadi penurunan  pertumbuhan  sebesar  3,43%  sepanjang  tahun.  Industri  Alat  Transportasi  mengalami  kontraksi  yang sangat signifikan pada triwulan II tahun 2020 yaitu sebesar 34,29% (yoy) yang merupakan kontraksi terbesar dari seluruh kelompok industri di sektor industri nonmigas. Pada triwulan I 2020, industri mengalami pertumbuhan positif sebesar  4,64%  (yoy).  Industri  alat  transportasi  mengalami  kontraksi  sebesar  29,98% tahun  ke tahun pada  kuartal ketiga  tahun  2020,  tetapi  melambat  menjadi  18,98%  tahun  ke  tahun  pada  kuartal  keempat  tahun  tersebut. Sebelumnya,  industri  alat  angkutan  memiliki  potensi  yang  luar  biasa,  dengan  pertumbuhan  tahun  2013  mencapai 14,95%. Namun demikian, kinerja industri Alat Transportasi terus memburuk dari waktu ke waktu, dengan tingkat pertumbuhan  hanya  sebesar  2,4%  di  tahun  2015.  Meskipun  pertumbuhan  Industri  Alat  Transportasi  meningkat menjadi  4,52%  di  tahun  2016,  namun  kembali  turun,  bahkan  di  tahun  2019,  industri  mengalami  kontraksi pertumbuhan sebesar 3,43%. Selain itu, kontribusi Industri Alat Transportasi hanya sekitar 7,6% di tahun 2020 karena kontraksi pertumbuhan  hingga  19,86%.  Situasi ini  sangat  memprihatinkan karena  industri nonmigas  diperkirakan tumbuh di sekitar industri otomotif (Kemenperin, 2021).
Berdasarkan  data  historis,  terlihat  jelas  bahwa  industri  otomotif  secara  keseluruhan  tidak  lagi  berkembang dengan kecepatan yang sama. Mengingat hal ini, jelas mengapa sektor otomotif sangat rentan terhadap kemerosotan ekonomi.  Perusahaan  dalam  Kesulitan  Keuangan  biasanya  memiliki  semangat  rendah  dan  kepercayaan  diri  yang rendah  dalam  kemampuan  mereka  untuk  menghasilkan  keuntungan  dalam  waktu  dekat.  Selanjutnya,  laba  yang menurun atau bahkan negatif mencirikan tahap "Financial Distress" dari kesulitan ekonomi (Kristanti, 2019).
Fase  pertama  sebelum  kebangkrutan  adalah  kesulitan  keuangan.  Perusahaan  akan  mengalami  kesulitan keuangan jika arus kas operasinya tidak mencukupi untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya, seperti melakukan pembayaran bunga pinjaman tepat waktu. Semakin tinggi hutang perusahaan, semakin besar kemungkinan mengalami Kesulitan Keuangan. Istilah “kesulitan keuangan” juga dapat digunakan untuk menggambarkan bisnis yang memiliki masalah likuiditas yang parah sehingga tidak dapat berjalan (Yati & Afni Patunrui, 2017).
Situasi keuangan penting untuk dipahami ketika meneliti perusahaan yang gagal. Laporan keuangan perusahaan merupakan sumber informasi yang baik untuk memperoleh pengetahuan ini. Pihak yang mencari informasi mengenai bisnis  dapat  memperoleh  gambaran  umum  tentang  kesejahteraan  dan  kinerja  keuangan  suatu  bisnis  dengan menggunakan  data  yang  ditemukan  dalam  laporan  keuangan  (Fahmi,  2020).  Istilah  "analisis  laporan  keuangan" digunakan untuk menggambarkan proses menganalisis laporan keuangan perusahaan untuk mendapatkan wawasan tentang  cara perusahaan  mencapai tujuannya.  Dimungkinkan  untuk  mendapatkan wawasan  tentang  pertumbuhan atau  penurunan  perusahaan,  serta  kesehatan  keuangannya  secara  keseluruhan,  dengan  membaca  laporan keuangannya (Hikmah & Afridola, 2019).
Upaya penanganan Financial Distress yang paling dikenal dan diterapkan secara luas salah satunya adalah model Altman Z-Score, yang menggunakan strategi analisis diskriminan. Ahli statistik sering menggunakan analisis Altman Z-Score,  yang  menggunakan  metode  Z-score  dengan  menggabungkan  beberapa  rasio  untuk  membangun  model prediksi, untuk menentukan kemungkinan kebangkrutan perusahaan. Z-Score dihitung dari berbagai rasio keuangan yang  menunjukkan potensi  kebangkrutan perusahaan.  Meskipun  akar  dari  analisis  ini  dapat  ditelusuri  kembali  ke tahun  1970-an,  baru  pada  tahun  1980-an  ia  mulai  berkembang.  Setiap  investor  dan  manajer  investasi  Amerika menggunakan model Altman untuk melakukan uji tuntas atas keputusan investasi masa lalu.
Altman  menambahkan  metrik  baru  pada  tahun  1995  untuk  formula Z-Score-nya .  Nilai  buku  ekuitas dibandingkan dengan total kewajiban, modal kerja bersih dibandingkan dengan total aset, laba sebelum bunga dan pajak dibandingkan dengan total aset, dan nilai buku aset dibandingkan dengan total kewajiban adalah semua contoh rasio  tersebut.  Beberapa  penambahan  ini  ada  untuk  mengisi  kekosongan  dan  mengasah  akurasi.  Penelitian  ini dikembangkan  dengan  menggunakan  instrumen  uji  (Z-Score)  berdasarkan  analisis  diskriminan  yang  dapat memprediksi Financial Distress secara akurat dalam bisnis dengan menganalisis laporan keuangan perusahaan

## B. PENGEMBANGAN HIPOTESIS DAN
i LANDASAN TEORITIS
Definisi Financial Distress
Istilah Financial  Distress digunakan  untuk  menggambarkan  keadaan  keuangan  perusahaan  ketika  kas  tidak cukup untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya dan oleh karena itu tidak dapat memenuhi kewajiban tersebut dalam jangka waktu tertentu. Salah satu definisi kesulitan keuangan adalah ketika kelangsungan hidup perusahaan dipertanyakan karena tekanan keuangan saat ini (Muflihah, 2017). Situasi yang dikenal sebagai " Financial Distress " terjadi ketika perusahaan tidak dapat memenuhi kewajibannya saat ini, seperti pinjaman bank jangka pendek, pajak yang harus dibayar, dan hutang dagang (Yuliastary & Wirakusuma, 2014).
Definisi yang diberikan oleh Plat dan Plat dalam  Fahmi (2017), Financial Distress adalah periode penurunan
kesehatan keuangan perusahaan sebelum kebangkrutan atau likuidasi. Kebangkrutan muncul ketika perusahaan tidak mampu membayar hutangnya, terutama yang jatuh tempo dengan cepat, seperti hutang kepada kreditur untuk segera menggunakan dana atau aset likuid lainnya. Mengalami kesulitan mendapatkan uang tunai dapat menyebabkan krisis keuangan yang serius.
Tahap pertama menuju kebangkrutan adalah jika mengalami masalah keuangan. Perusahaan akan mengalami kesulitan keuangan jika arus kas operasinya tidak mencukupi untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya, seperti bunga  pinjaman  yang  akan  jatuh  tempo.  Semakin  tinggi  kewajiban  perusahaan,  semakin  besar  kemungkinan mengalami kesulitan keuangan. Dimungkinkan juga untuk berbicara tentang situasi keuangan perusahaan dalam hal ketidakmampuan  perusahaan  untuk  berfungsi  secara  normal  karena  masalah  likuiditas  yang  parah  (Yati  &  Afni Patunrui, 2017).

## Penyebab Financial Distress
Kristanti (2019) menyatakan banyak faktor yang dapat menyebabkan Financial Ditress perusahaan. Masalah perusahaan  dapat  disebabkan  oleh  produk  dan  manajemen  yang  buruk. Financial  Ditress perusahaan  juga  dapat disebabkan oleh praktik akuntansi, penetapan harga, arus kas, penganggaran, dan masalah keuangan lainnya. Ada dua faktor yang, apabila  digabungkan,  menyebabkan  bisnis berada  dalam Financial  Ditress . Dua  faktor  tersebut  adalah sebagai berikut:
a. Internal Perusahaan
Kesulitan keuangan perusahaan dapat disebabkan oleh masalah internal, antara lain:
1) Sumber Daya Manusia
2) Produk
3) Penetapan Harga
4) Teknologi
5) Pemasaran
6) Distribusi
b. Eksternal Perusahaan
Kesulitan keuangan perusahaan juga dapat disebabkan oleh masalah eksternal, antara lain:
1) Sosial Budaya
2) Kondisi Ekonomi Makro
3) Teknologi
4) Legal
5) Bencana Alam

## Model Altman Z-Score
Penerapan Multiple  Discriminant  Analysis dipelopori  oleh Altman  pada  tahun  1968.  Analisis  diskriminan  ini merupakan metode statistik yang membuat model dari beberapa jenis rasio keuangan yang diduga memiliki pengaruh paling  besar  terhadap  suatu  kejadian  agar  lebih  mudah  untuk  ditarik  kesimpulan  darinya.  Hasil  dari  analisis diskriminan  ini  merupakan  seperangkat  kategori  apriori  atau  berdasarkan  teori  yang  didasarkan  pada  kenyataan (Pardosi et al. 2015; Yati & Afni Patunrui, 2017). Analisis diskriminan model Altman menggunakan rasio atau variabel keuangan sebagai berikut:
a. Net Working Capital to Total Assets
Rasio ini  menggambarkan kapasitas  perusahaan  untuk  mengubah total asetnya  menjadi  modal  kerja  bersih. Modal  kerja  bersih  digunakan  dalam  perhitungan  rasio  ini.  Aset  lancar  dikurangi  kewajiban  lancar  menghasilkan modal kerja bersih. Setiap perusahaan dengan modal kerja bersih negatif berada dalam bahaya kesulitan memenuhi kewajiban lancarnya karena aset lancar mereka tidak cukup untuk memenuhinya. Sebaliknya, modal kerja bersih yang positif  berarti  bisnis  akan  memiliki  lebih  sedikit  masalah  dalam  melakukan  pembayaran  ketika  mereka membutuhkannya (Yati & Afni Patunrui, 2017).
b. Retained Earnings to Total Assets
Laba ditahan perusahaan sebagai persentase dari total aset adalah rasio yang dipertanyakan. Yang dimaksud dengan "laba ditahan" adalah bagian laba bersih perusahaan yang tidak dibagikan kepada anggota persekutuan dagang setelah  dikurangi  semua  biaya  operasional.  Dengan  demikian,  laba  yang  tidak  dibagikan  adalah  bagian  dari  laba perusahaan yang belum dibagikan kepada pemegang saham sebagai dividen. Alih-alih menggunakan aset per saham ekuitas  untuk  membuktikan  kepemilikan,  laba  ditahan  digunakan  sebagai  gantinya.  Laba  yang  disimpan  oleh perusahaan alih-alih dibayarkan sebagai dividen kepada pemegang saham biasa disebut laba ditahan. Oleh karena itu, laba ditahan bukan kas dan “tidak tersedia” untuk pembayaran dividen atau penggunaan lain yang tercatat di neraca (Yati & Afni Patunrui, 2017).

## c. Earnings Before Interest and Tax to Total Assets
Kemampuan menghasilkan laba sebelum bunga dan pajak merupakan indikator utama kesehatan perusahaan (Yati & Afni Patunrui, 2017).
d. Market Value of Equity to Book Value of Liabilities
Jika rasio ini memuaskan, berarti perusahaan dapat memenuhi hutang dan kewajiban keuangan lainnya dengan uang yang diperolehnya dari penjualan sahamnya (saham biasa). Nilai pasar ekuitas ditentukan dengan mengalikan harga  saham  saat  ini  dengan  jumlah  total  saham  yang  beredar.  Liabilitas  lancar  dan  liabilitas  jangka  panjang dijumlahkan hingga mencapai book debt (Yati & Afni Patunrui, 2017).
e. Sales to Total Assets
Rasio  ini  menunjukkan  apakah  total  aset  perusahaan  sepadan  atau  tidak  dengan  pendapatan  yang dihasilkannya. Kemampuan manajemen dalam memaksimalkan keuntungan dari total aset perusahaan diukur dengan rasio ini (Pardosi & Lindrianasari \& Susilowati, 2015) (Yati & Afni Patunrui, 2017).

## 1. Metode Altman Z-Score Pertama (1968)
Berdasarkan  temuannya,  Altman  menciptakan  model  pertama  untuk  memprediksi  kesulitan  keuangan  dan kebangkrutan. Memprediksi harga saham perusahaan manufaktur yang diperdagangkan secara publik adalah fokus dari persamaan kebangkrutan. Ini adalah persamaan pertama dari model Altman: (Rahayu et al., 2016):
Z = 1,2 X 1 + 1,4 X 2 + 3,3 X 3 + 0,6 X 4 + 0,999 X 5 Keterangan: Z = Financial Distress Index X 1 = Net Working Capital / Total Assets
X 2 = Retained Earnings / Total Assets X 3 = Earning Before Interest and Taxes / Total Assets
X 4 = Market Value of Equity / Book Value of Total Liabilities X 5 = Sales / Total Assets
Indeks  total  diwakili  oleh  nilai-Z  dari  fungsi  Analisis  Diskriminan  Berganda.  Altman  mengklaim  bahwa probabilitas keberhasilan perusahaan di masa depan dapat diprediksi dengan menggunakan statistik yang disebut Z- score. Altman mengklasifikasikan mereka sebagai salah satu dari tiga jenis:
a. Jika Z kurang dari 1,8, bisnis berada dalam kesulitan yang serius.
b. Jika  Z  antara  1,8  dan  2,99,  maka  termasuk  dalam  area  abu-abu  (tidak  mungkin  untuk  menentukan  apakah perusahaan sehat atau dalam kesulitan keuangan). Saat ini, perusahaan sedang mengalami kesulitan keuangan yang perlu ditangani oleh manajemen yang kompeten. Sebuah perusahaan bisa bangkrut jika keuangannya salah kelola atau dibiarkan terlalu lama tanpa ditangani.
c. Jika Z-score perusahaan lebih besar dari 2,99, perusahaan tersebut tidak dalam kesulitan keuangan dan secara keseluruhan dalam keadaan sehat.

## 2. Metode Altman Z-Score Revisi (1983)
Teknik  asli  Altman  diciptakan  kembali  setelah  dia  melakukan  beberapa  perbaikan.  Sekarang,  tidak  hanya perusahaan  swasta  Altman  yang  dimodifikasi  tetapi  juga  perusahaan  yang  telah go  public di  sektor  manufaktur menggunakan  model  prediksi  kebangkrutan  ini.  Penyesuaian  dilakukan  pada  salah  satu  variabel  anteseden  pada model sebelumnya. Altman menyesuaikan Nilai Pasar Ekuitas dengan Nilai Buku Ekuitas tanpa adanya harga pasar saham untuk saham perusahaan swasta. Anda dapat menyusun rumusnya sebagai berikut (Rahayu et al., 2016):
Z’ = 0,717 X 1 + 0,847 X 2 + 3,108 X 3 + 0,42 X 4 + 0,988 X 5 Keterangan:
Z’ = Financial Distress Index X 1 = Net Working Capital / Total Assets
X 2 = Retained Earnings / Total Assets X 3 = Earning Before Interest and Taxes / Total Assets X 4 = Book Value of Equity / Book Value of Total Liabilities X 5 = Sales / Total Assets
Model Z-Score yang dibuat oleh Altman (1983) digunakan untuk mengklasifikasikan bisnis sebagai sehat atau bangkrut berdasarkan:
a. Stabilitas keuangannya, dengan nilai kurang dari 1,23 menunjukkan kesulitan keuangan.
b. Jika angka Z' antara 1,23 dan 2,9, maka berada dalam kisaran ambiguitas (tidak mungkin untuk menentukan apakah perusahaan sehat atau dalam kesulitan keuangan). Saat ini, perusahaan sedang mengalami kesulitan
keuangan  yang  perlu  ditangani  oleh  manajemen  yang  kompeten.  Sebuah  perusahaan  bisa  bangkrut  jika keuangannya salah kelola atau dibiarkan terlalu lama tanpa ditangani.
c. Jika Z-score perusahaan lebih besar dari 2,9, perusahaan tersebut tidak dalam kesulitan keuangan dan secara keseluruhan dalam keadaan sehat.

## 3. Model Altman Z-Score Modifikasi (1995)
Rahayu et al., (2016) menyatakan Altman membuat penyesuaian pada modelnya dari waktu ke waktu sehingga dapat digunakan untuk semua jenis bisnis, mulai dari produsen hingga penyedia layanan hingga penerbit obligasi di pasar negara berkembang. Karena rasio penjualan terhadap total aset sangat bervariasi antara industri dengan ukuran aset  yang  berbeda,  Altman  menghilangkan  variabel  ini  dari Z-score yang  direvisi.  Persamaan  Altman  (1995)  yang direvisi untuk Z-score adalah sebagai berikut:
Z” = 6,56 X 1 + 3,26 X 2 + 6,72 X 3 + 1,05 X 4 Keterangan: Z” = Financial Distress Index X 1 = Net Working Capital / Total Assets
X 2 = Retained Earnings / Total Assets X 3 = Earning Before Interest and Taxes / Total Assets
X 4 = Book Value of Equity / Total Liabilities
Perusahaan diberi peringkat pada skala kesehatan dari yang terbaik hingga yang terburuk menggunakan nilai Z-Score model Altman yang Dimodifikasi.
a. Perusahaan berada dalam kesulitan keuangan yang serius jika nilai Z kurang dari 1,1.
b. Jika angkanya Z" antara 1,1 dan 2,6, maka termasuk dalam wilayah ambigu (tidak mungkin untuk menentukan apakah perusahaan sehat atau dalam kesulitan keuangan). Akibatnya, ada masalah uang di perusahaan yang perlu ditangani. diperbaiki oleh manajemen yang cerdas.
c. Jika sebuah perusahaan  memiliki Z-score lebih  besar  dari  2,6  dan  tidak  mengalami  kesulitan  keuangan  atau tanda-tanda kesehatan yang buruk lainnya, itu dianggap aman.

## Pengembangan Hipotesis
Hipotesis didefenisikan sebagai hubungan yang diprediksi secara logis antara dua variabel atau lebih, disajikan dalam bentuk pernyataan yang dapat diuji (Sekaran, 2017).
Pengaruh Net Working Capital to Total Assets terhadap Financial Distress
Teori  menyatakan  bahwa  NWCTA  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  dan  menampilkan  tingkat likuiditas perusahaan dalam bentuk kas yang tidak mencukupi, utang dagang yang membengkak, dan baik atau buruk lainnya, hal ini dapat membantu mencegah Financial Distress . Ketika nilai NWCTA naik, perusahaan lebih mungkin untuk  memenuhi  kewajibannya  dan  menghindari  kebangkrutan,  dan  ketika  nilai  NWCTA  turun,  perusahaan  lebih cenderung  akan  mengalami  bangkrut  (Yati  &  Afni  Patunrui,  2017).  Penelitian  yang  dilakukan  Meiawan  (2017) menemukan  bahwa Financial  Distress dipengaruhi  oleh  rasio  modal  kerja  bersih  terhadap  total  aset.  Hal  ini mengindikasikan  adanya  kemungkinan yang  lebih kuat  untuk  memenuhi  kewajiban  jangka  pendek  dan  membayar utang jangka pendek seiring dengan meningkatnya nilai NWCTA. Ketika sebuah perusahaan secara efektif mengelola kewajibannya, itu mengurangi kemungkinan bahwa bisnis akan mengalami masalah arus kas. Temuan penelitian ini bertentangan dengan temuan Sari et al., (2020) yang menemukan bahwa NWCTA memitigasi Financial Distress. Hal ini terjadi akibat peningkatan proporsi modal kerja dan penurunan utang lancar yang digunakan secara tidak efisien. Agar semuanya berjalan lancar, manajemen perlu meningkatkan perputaran modal kerja.
H1: Net Working Capital to Total Assets berpengaruh terhadap Financial Distress
Pengaruh Retained Earnings to Total Assets terhadap Financial Distress
Rasio laba  ditahan  terhadap  total  aset  merupakan  rasio profitabilitas  yang  digunakan  untuk  melihat  tingkat kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan  laba  ditahan  dari  total  asetnya.  Rasio  ini  juga  dapat  menunjukan seberapa  besar  peningkatan  atau surplus  yang  dialami  oleh perusahaan  (Setyaningrum  et  al.,  2020).  Adanya  nilai RE/TA  yang  tinggi,  menunjukkan  bahwa  perusahaan  berhasil  menjaga  labanya,  terbukti  dengan  persediaan  laba ditahan yang besar dan tidak adanya tanda-tanda peringatan kesulitan keuangan (Meiawan, 2017). Penelitian Hikmah &  Afridola  (2019)  tidak  menemukan  hubungan  antara  RE/TA  dengan  Financial  Distress.  Jika  suatu  perusahaan memiliki  rasio  RE/TA  yang  tinggi,  berarti  perusahaan  tersebut  berhasil  mengelola  keuntungannya  dan  akibatnya memiliki laba ditahan yang besar dan tidak dalam keadaan Financial Distress . Sebaliknya, temuan Novia & Salim (2019) bahwa RE/TA mempengaruhi Financial Distress . Jika rasionya tinggi, investasi didanai terutama melalui laba ditahan daripada ekuitas atau utang luar negeri. Penelitian ini sejalan dengan temuan penelitian Anisa & Suhermin (2016) yang menyatakan bahwa RE/TA berpengaruh positif terhadap Financial Distress .
H2: Retained Earnings to Total Assets berpengaruh terhadap Financial Distress
Pengaruh Earnings Before Interest and Tax to Total Assets terhadap Financial Distress
Rasio EBITTA menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dari aset perusahaan sebelum pembayaran bunga dan pajak (Shanthi & Cipta, 2020). Hubungan antara laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset dan kesulitan keuangan menunjukkan bahwa perusahaan produktif dalam mengelola asetnya, dan kapasitasnya untuk  mengelola  laba  dari  aset  yang  digunakan  menunjukkan  seberapa  baik  kinerja  keuangannya.  Kemampuan perusahaan untuk mengelola laba dari aset bekasnya menunjukkan seberapa baik kinerja keuangannya, dan hubungan EBITTA  dan  kesulitan  keuangan  menunjukkan  hal  ini.  Kesehatan  keuangan  perusahaan  tercermin  dalam kemampuannya  untuk  memaksimalkan  pengembalian  atas  modal  yang  diinvestasikan,  dan  kesulitan  keuangan berkorelasi  kuat  dengan  kesehatan  keuangan  perusahaan.  Bisnis  dengan  nilai  EBITTA  yang  lebih  tinggi  lebih  baik dalam memanfaatkan sumber dayanya secara maksimal (Meiawan, 2017). Perusahaan dapat secara efisien mengelola asetnya untuk memaksimalkan keuntungan, seperti yang ditunjukkan oleh penelitian Hikmah & Afridola (2019), yang temuannya  menunjukkan  bahwa  EBITTA  berpengaruh  terhadap Financial  Distress. Studi  pendeteksian Financial Distress menggunakan model Altman Z-score oleh Sari et al., (2020) tidak menemukan korelasi antara EBITTA dengan Financial Distress . Ini karena bisnis tidak dapat menjalankan operasinya secara efisien, yang menghasilkan keuntungan yang tidak mencukupi untuk memenuhi kewajiban dan persyaratannya.
H3: Earnings Before Interest and Tax to Total Assets berpengaruh terhadap Financial Distress
Pengaruh Book Value of Equity to Total Liabilities terhadap Financial Distress
Jumlah utang yang dimanfaatkan buat membiayai aset perusahaan diukur dengan menggunakan rasio BVETL (Nugroho  &  Mawardi,  2012).  Apabila  perlakuan  akuntansi  terhadap  aktiva  yang  dimiliki  sudah  tepat  maka  akan berpengaruh  pada  nilai  aktiva  yang  disajikan  dalam  laporan  keuaangan  karena  nilai  aktiva  yang  disajikan  dalam laporan  keuangan tersebut  akan berpengaruh  terhadap kondisi keuangan perusaahaan baik  atau tidaknya  kondisi keuangan perusahaan sangat berpengaruh terhadap kondisi Financial Distress (Mufida, 2020). Penelitian oleh Anisa & Suhermin  (2016)  menunjukkan  bahwa  rasio  BVETL  berpengaruh  positif  terhadap  variabel Financial  Distress . Penelitian  ini  sejalan  dengan temuan penelitian  Mufida  (2020) yang  juga  menemukan  bahwa  BVETL berpengaruh terhadap Financial  Distress .  Ini  menunjukkan  bahwa  nilai  BVETL  yang  lebih  tinggi  dikaitkan  dengan  perlakuan akuntansi aset yang lebih akurat. Kesehatan keuangan perusahaan sangat menentukan apakah akan terjadi Financial Distress atau  tidak.  Temuan  penelitian  BVETL  tidak  menguatkan  penelitian  Meiawan  (2017)  bahwa  BVETL  tidak berpengaruh terhadap Financial Distress . Ketika skor BVETL tinggi, ini menunjukkan bahwa perusahaan dijalankan secara efisien.
H4: Book Value of Equity to Total Liabilities berpengaruh terhadap Financial Distress
Pengaruh Net Working Capital to Total Assets , Retained Earnings to Total Assets , Earnings Before Interest and Tax to Total Assets , dan Book Value of Equity to Total Liabilities terhadap Financial Distress Financial  distress akan  dipengaruhi  oleh  hubungan  antara  Modal  Kerja  Bersih,  Laba  Ditahan,  Laba  Sebelum Bunga dan Pajak, dan Total Aset serta pengaruh Nilai Buku Ekuitas dan Total Liabilitas. Hal ini sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa jika rasio Modal Kerja Bersih terhadap Total Aset, Laba Ditahan terhadap Total Aset, Laba Sebelum Bunga dan Pajak terhadap Total Aset, dan Nilai Buku Ekuitas terhadap Total Liabilitas menghasilkan nilai rasio dan pengalaman yang tinggi. pertumbuhan, kemungkinan besar perusahaan akan dapat membayar hutangnya tepat waktu dan mengelola operasinya secara efektif untuk mencegah kemungkinan kesulitan keuangan  (Harahap, 2021).  Penelitian  mendukung  kesimpulan  Sopian  (2013)  bahwa  rasio  modal  kerja  bersih  terhadap  total  aset berpengaruh signifikan terhadap financial distress, begitu pula rasio laba ditahan terhadap total aset, laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset, dan nilai buku ekuitas terhadap total kewajiban.
H5: Net Working Capital to Total Assets , Retained Earnings to Total Assets , Earnings Before Interest and Tax to Total Assets , dan Book Value of Equity to Total Liabilities berpengaruh terhadap Financial Distress

## C. METODE PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  sekunder  dilakukan  melalui  teknik  pengumpulan  data  dokumentasi,  khususnya  melalui pengumpulan, penyimpanan, dan penelaahan data sekunder berupa laporan keuangan tahunan perusahaan.

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian  ini  mengandalkan  data  sekunder.  Laporan  keuangan  produsen  otomotif  dan  komponen  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia antara tahun 2017 dan 2021 menjadi data sekunder untuk penelitian ini. Informasi yang digunakan berasal dari berbagai sumber, termasuk situs web Bursa Efek Indonesia sendiri (www.idx.co.id) dan

## sumber online terpercaya lainnya.

## Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi penelitian ini adalah perusahaan yang memproduksi mobil dan suku cadang mobil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) antara tahun 2017 dan 2021 yaitu 13 perusahaan. Penelitian ini menggunakan data yang dikumpulkan  melalui  teknik  purposive  sampling.  Dua  belas  perusahaan  di  industri  manufaktur  otomotif  dan komponen  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  antara  tahun  2017  dan  2021  dipilih  secara  acak  sebagai sampel.

## Definisi Operasional Variabel
Atribut, karakteristik, atau nilai suatu objek atau kegiatan yang memiliki variasi tertentu yang telah ditentukan oleh peneliti untuk diteliti dan kemudian ditarik kesimpulannya merupakan definisi operasional dari suatu variabel penelitian (Sugiyono, 2016).
Tabel 1 Operasional Variabel Variabel Definisi Indikator Skala Net Working Capital to Total Assets (X 1 )
Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan modal kerja bersih dari total asetnya (Yati & Afni Patunrui, 2017) NWC/TA = Net Working Capital Total Assets Rasio Retained Earnings to Total Assets (X 2 ) Kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba ditahan dari total asetnya ditunjukkan oleh rasio ini (Setyaningrum et al., 2020) RE/TA = Retained Earnings Total Assets Rasio Earnings Before Interest and Tax to Total Assets (X 3 ) Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dari aset perusahaan sebelum pembayaran bunga dan pajak (Shanthi & Cipta, 2020) EBIT/TA =         EBIT Total Assets Rasio Book Value of Equity to Total Liabilities (X 4 ) Jumlah utang yang dimanfaatkan buat membiayai aset perusahaan diukur dengan menggunakan rasio ini (Nugroho & Mawardi, 2012) BVE/TL = Book Value of Equity Total Liabilities Rasio Financial Distress (Y) Financial distress adalah tahap kesulitan keuangan yang ditandai dengan penurunan laba dan bahkan laba negatif (Kristanti, 2019)
Z” = 6,56 X
1 + 3,26 X 2 + 6,72 X 3 + 1,05 X 4
Rasio

## Teknik Analisis Data
1. Statistik Deskriptif
Nilai rata-rata (rata-rata), standar deviasi ( std.dev. ), maksimum ( maks .), dan minimum (min.) dari sekumpulan data merupakan contoh statistik deskriptif (Ghozali, 2018). Signifikansi statistik dari variabel penelitian, termasuk, namun  tidak  terbatas pada, Net Working Capital  to  Total  Assets , Retained  Earnings  to  Total  Assets , Earnings Before Interest and Tax to Total Assets , dan Book Value of Equity to Total Liabilities .
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji  normalitas  memastikan  residual  atau  variabel  residu  dalam  model  regresi  berdistribusi  normal (Ghozali, 2018).
b. Uji Multikolinieritas
Tujuan uji multikolinearitas adalah untuk melihat apakah model regresi mengungkapkan adanya korelasi antara berbagai jenis variabel (independen) (Ghozali, 2018).
c. Uji Heterokedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  mencari  bukti  adanya  varians  residual  yang  tidak  sama  di  seluruh  pengamatan dalam model regresi (Ghozali, 2018).
d. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah model  regresi  linier menunjukkan korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (Ghozali, 2018).
3. Uji Regresi Linier Berganda
Bentuk persamaan regresi berganda yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Y= α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + e

## Keterangan:
Y
: Financial Distress
α
: Konstanta
β1 β2 β3 β4
: Koefesien Regresi X1 : Net Working Capital to Total Assets X2 : Retained Earnings to Total Assets X3 : Earnings Before Interest and Tax to Total Assets X4 : Book Value of Equity to Total Liabilities e : Error 4. Pengujian Hipotesis
a. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R 2 ) yang lebih tinggi menunjukkan bahwa model melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam menjelaskan variabilitas variabel dependen (Ghozali, 2018).
b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Hipotesis nol bahwa b1, b2, dan b3 semuanya berjumlah nol diuji dengan uji F. Salah satu istilah untuk uji hipotesis  semacam  ini  adalah  uji  signifikansi  keseluruhan  untuk  garis  regresi  yang  diamati  dan diperkirakan (Ghozali, 2018).
c. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) Statistik  t  mengungkapkan  seberapa  besar  variasi  variabel  dependen  yang  dapat  dikaitkan  dengan perubahan variabel independen (Ghozali, 2018).

## D. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Analisis Statistik Deskriptif Rata-rata ( mean ), standar deviasi ( std.dev. ), maksimum ( maks .), dan minimum (min.) adalah semua ukuran yang digunakan dalam statistik deskriptif (Ghozali, 2018). Berikut tabel hasil olahan analisis deskriptif:
Tabel 2 Analisis Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation X1_NWCTA 60 -,22 ,56 ,1538 ,20002 X2_RETA 60 -,18 ,64 ,2720 ,20983 X3_EBITTA 60 -1,78 ,70 ,0397 ,26330 X4_BVETL 60 ,27 14,03 2,7741 3,21181 Y_Financial_Distress 60 -11,89 19,51 5,0479 5,44905 Valid N (listwise) 60 Sumber: Data Olahan, 2022

## Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas
Hasil uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S) untuk normalitas ditampilkan pada tabel di bawah ini .
Tabel 3 Uji Normalitas sebelum Transformasi Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 60 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,00225495 Most Extreme Differences Absolute ,405 Positive ,363 Negative -,405 Test Statistic ,405 Asymp. Sig. (2-tailed) ,000 c

## Sumber: Data Olahan, 2022
Jika tingkat signifikansi uji normalitas kurang dari 0,05 seperti terlihat pada Tabel 3, maka nilai semua variabel tidak mengikuti distribusi normal. Bahkan jika data tidak terdistribusi secara normal, masih dapat menormalkannya. Memahami bentuk grafik histogram data sangat penting untuk tujuan normalisasi. Studi telah menunjukkan bahwa memang  demikian  (Ghozali,  2018).  Format  transformasi  data  akar  kuadrat  (SQRT)  digunakan  untuk  analisis  ini. Setelah transformasi data, hasil uji normalitas ditunjukkan di bawah ini.

## Tabel 4 Uji Normalitas setelah Transformasi Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 60 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,26352906 Most Extreme Differences Absolute ,079 Positive ,079 Negative -,075 Test Statistic ,079 Asymp. Sig. (2-tailed) ,200 c,d
Sumber: Data Olahan, 2022
Tabel 4 menunjukkan bahwa tingkat signifikansi 0,200 lebih besar dari 0,05 atau 5%. Hasil menunjukkan bahwa data penelitian telah ditransformasikan menggunakan akar kuadrat (SQRT) dan telah berdistribusi normal sehingga memungkinkan untuk menggunakan model regresi.
Uji Multikolinieritas

## Tabel 5 Uji Multikolinieritas
Kondisi apabila tiga atau lebih variabel ditemukan berkorelasi tinggi satu sama lain, dapat dikatakan bahwa ada multikolinearitas. Multikolinearitas tidak terjadi jika nilai VIF kurang dari 10 dan nilai TOL lebih besar dari 0,10.
Tabel 5 menampilkan hasil uji multikolinearitas dengan hasil semua nilai TOL untuk NWCTA, RETA, EBITTA, dan BVETL lebih besar dari 0,10 dan semua nilai VIF untuk variabel yang sama kurang dari 10. Hal ini dapat dikatakan bahwa tidak ada multikolinearitas antara variabel-variabel tersebut.

## Uji Heterokedastisitas
Heteroskedastisitas disini dievaluasi dengan bantuan uji Glejser. Jika nilai probabilitas (Sig) kurang dari 0,05 maka terjadi  heteroskedastisitas,  dan  jika  lebih  besar  dari  0,05  maka  tidak terjadi  heteroskedastisitas  menurut  uji Glejser. Tabel berikut menampilkan hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan prosedur uji Glejser.
Tabel 6 Uji Heterokedastisitas
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) ,189 ,038 4,958 ,000 X1_NWCTA ,018 ,157 ,021 ,117 ,907 X2_RETA -,073 ,133 -,089 -,549 ,585 X3_EBITTA -,019 ,095 -,030 -,203 ,840 X4_BVETL ,010 ,009 ,181 1,032 ,307 Sumber: Data Olahan, 2022
Tabel 6 menunjukkan hasil uji heteroskedastisitas, dengan nilai probabilitas (Sig) untuk NWCTA sebesar 0,907, RETA  sebesar  0,585,  EBITTA  sebesar  0,840,  dan  BVETL  sebesar  0,307.  Temuan  ini  mengesampingkan heteroskedastisitas sebagai masalah untuk model regresi.

## Uji Autokorelasi
Penelitian ini digunakan uji Durbin-Watson (DW) untuk menguji autokorelasi dengan membandingkan Durbin- Watson count dengan tabel DW.
Tabel 7 Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,969 a ,938 ,934 ,27294 1,915 Sumber: Data Olahan, 2022
Tabel 7 menunjukkan bahwa uji autokorelasi menghasilkan DW total 1,915, dan angka Durbin-Watson adalah
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 1,009 ,059 16,982 ,000 X1_NWCTA 3,017 ,245 ,569 12,331 ,000 ,527 1,897 X2_RETA 1,053 ,208 ,208 5,067 ,000 ,664 1,505 X3_EBITTA -1,164 ,148 -,289 -7,856 ,000 ,830 1,205 X4_BVETL ,141 ,015 ,426 9,640 ,000 ,574 1,744 Sumber:  Data Olahan, 2022
1,7274 (n = 60, k = 4, dL = 1,4443, Du = 1,7274, dan 4 - dU = 2,2726 dari tabel derajat kepercayaan. Berdasarkan hasil temuan, nilai DW 1,915 berada di antara kisaran dU dan 4 - dU. Hal ini menunjukkan autokorelasi tidak ada.

## Uji Regresi Linier Berganda
Pengaruh beberapa variabel independen terhadap variabel dependen diselidiki menggunakan analisis regresi linier berganda. Ada empat faktor luar yang dipertimbangkan di sini yaitu Net Working Capital to Total Assets , Retained Earnings to Total Assets , Earnings Before Interest and Tax to Total Assets , dan Book Value of Equity to Total Liabilities . Berikut adalah model persamaan regresi berdasarkan hasil analisis linier berganda, yaitu:
Y = 1,009 + 3,017X 1 + 1,053X 2 – 1,164X 3 + 0,141X 4 + e
Uji Hipotesis Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Tabel 8 Uji Koefisien Determinasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,969 a ,938 ,934 ,27294
Sumber: Data Olahan, 2022
Hasil  uji  koefisien  determinasi berdasarkan pada  Tabel  8  menunjukkan  koefisien  determinasi sebesar  0,934 yang berarti besarnya pengaruh Net Working Capital to Total Assets , Retained Earnings to Total Assets , Earnings Before Interest and Tax to Total Assets , dan Book Value of Equity to Total Liabilities terhadap Financial Distress sebesar 93,4 % sedangkan sisanya sebesar 6,6 % dijelaskan oleh variabel lain di luar penelitian ini.

## Uji Signifikan Simultan (Uji Statistik F)
Tabel 9 Uji Statistik F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 62,367 4 15,592 209,291 ,000 b Residual 4,097 55 ,074 Total 66,465 59

## Sumber: Data Olahan, 2022
Berdasarkan hasil uji statistik SPSS 25 pada Tabel 9 diperoleh nilai signifikansi sebesar 0,00 < 0,05 dan nilai F hitung lebih besar dari pada F tabel yaitu 209,291 > 2,537. Hal ini menunjukkan variabel independen NWCTA (X 1 ), RETA (X 2 ), EBITTA (X 3 ), dan BVETL (X 4 ) secara simultan berpengaruh terhadap Financial Distress (Y).

## Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Berdasarkan Tabel 10 terdapat angka t hitung dan nilai signifikansinya. Besarnya angka t tabel dengan taraf signifikansi 0,05 dan derajat kebebasan (dk) = n-4 = 60-4 = 56. Dari ketentuan tersebut diperoleh angka t tabel sebesar 2,00404.
Tabel 10 Uji Statistik t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1,009 ,059 16,982 ,000 X1_NWCTA 3,017 ,245 ,569 12,331 ,000 X2_RETA 1,053 ,208 ,208 5,067 ,000 X3_EBITTA -1,164 ,148 -,289 -7,856 ,000 X4_BVETA ,141 ,015 ,426 9,640 ,000 Sumber: Data Olahan, 2022
Pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen dijelaskan seperti dibawah ini:
1. NWCTA (X 1 ) menunjukkan nilai t hitung (12,331) > t tabel (2,004) dengan nilai signifikansi 0,00 < 0,05 maka H1 diterima. Artinya Net Working Capital to Total Assets berpengaruh terhadap Financial Distress .
2. RETA (X 2 ) menunjukkan  nilai  t hitung (5,067)  >  t tabel (2,004)  dengan  nilai  signifikansi  0,00  <  0,05  maka  H2 diterima. Artinya Retained Earning to Total Assets berpengaruh terhadap Financial Distress .
3. EBITTA (X 3 ) menunjukkan nilai -t hitung (7,856) < -t tabel (2,004) dengan nilai signifikansi 0,00 < 0,05 maka H3 diterima. Artinya Earning Before Interest and Tax to Total Assets berpengaruh terhadap Financial Distress . 4. BVETL (X 4 ) menunjukkan nilai   t hitung (9,640) > t tabel (2,004) dengan nilai signifikansi 0,00 < 0,05 maka H4 diterima. Artinya Book Value of Equity to Total Liabilities berpengaruh terhadap Financial Distress .

## Pembahasan
Pengaruh Net Working Capital to Total Assets terhadap Financial Distress
Hasil penelitian secara parsial menunjukkan bahwa rasio NWCTA berpengaruh terhadap Financial Distress . Hal ini ditunjukkan dengan nilai t hitung (12,331) > t tabel (2,004) dan nilai signifikansi 0,00 < 0,05 sehingga H 1 diterima yang artinya terdapat pengaruh antara Net Working Capital to Total Assets dan Financial Distress . Adanya pengaruh NWCTA terhadap Financial Distress menunjukkan bahwa perusahaan memiliki tingkat likuiditas yang baik sehingga akan mengurangi tingkat terjadinya Financial Distress atau kebangkrutan.
Hasil dari penelitian ini sejalan dengan Meiawan (2017) yang menemukan bahwa Financial Distress dipengaruhi oleh rasio modal kerja bersih terhadap total aset. Hal ini menunjukkan bahwa semakin meningkatnya  nilai NWCTA menandakan  semakin  besar  proteksi  kewajiban  jangka  pendek  dan  semakin  besar  kepastian  bahwa  utang  jangka pendek  dapat  dilunasi  dengan  tepat  waktu  yang  artinya  perusahaan  dapat  mengelola  kewajiban  dengan  baik  dan dampaknya  perusahaan  tidak  mengalami  Financial  Distress  dan  begitu  juga  sebaliknya.  Hasil  penelitian  ini  tidak sejalan dengan penelitian Sari et al. (2020) yang menemukan bahwa NWCTA tidak berpengaruh terhadap Financial Distress . Hal ini terjadi karena utang lancar yang pemanfaatannya tidak efektif menurun sehingga meningkatkan porsi modal  kerja.  Jika  kondisi  seperti  ini,  maka  manajemen  harus  lebih  meningkatkan  perputaran  modal  kerja  agar perusahaan berjalan dengan baik sehingga tidak terjadi Financial Distress . Ini menunjukkan bahwa kinerja keuangan berdasarkan Net Working Capital To Total Asset perusahaan sektor utama yang menjadi sampel dalam kondisi baik.
Pengaruh Retained Earnings to Total Assets terhadap Financial Distress Hasil penelitian secara parsial menunjukkan bahwa rasio RETA berpengaruh terhadap Financial Distress . Hal ini ditunjukkan dengan tingkat signifikansi sebesar 0,00 < 0,05, dan nilai t hitung (5,067) > nilai t tabel (2,004) sehingga H 2 diterima yang artinya terdapat pengaruh antara Retained Earnings to Total Assets dan Financial Distress . Adanya pengaruh RETA terhadap Financial Distress dikarenakan nilai RETA pada perusahaan yang menjadi sampel penelitian mengalami peningkatan. Nilai RETA yang tinggi menjelaskan bahwa perusahaan berhasil menjaga labanya, terbukti dengan persediaan laba ditahan yang besar dan tidak adanya tanda-tanda peringatan kesulitan keuangan (Meiawan, 2017).
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Novia  &  Salim  (2019)  yang  menunjukkan  bahwa  RETA berpengaruh  terhadap Financial  Distress .  Dimana  rasio  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  investasi  sebagian  besar dibiayai dari laba ditahan dari pada ekuitas dan utang dari luar. Penelitian ini juga sejalan dengan Anisa & Suhermin (2016)  yang menyatakan bahwa RETA berpengaruh positif  terhadap Financial  Distress . Penelitian ini  tidak sejalan dengan penelitian Hikmah & Afridola (2019) dan Meiawan (2017) yang menemukan bahwa RETA tidak berpengaruh terhadap Financial  Distress .  Hal  ini  dikarenakan  buruknya  kondisi  keuangan  perusahaan  yang  menjadi  sampel penelitian sehingga Retained Earnings to Total Assets tidak mempunyai pengaruh yang signifikan dalam memprediksi Financial  Distress .  Semakin  tingginya  nilai  RETA  menandakan  semakin  makmurnya  perusahaan  dalam  mengelola profitabilitasnya,  yang  artinya  perusahaan  mempunyai  laba  ditahan  yang  tinggi  dan  dampaknya  perusahaan  tidak terindikasi mengalami Financial Distress .
Pengaruh Earnings Before Interest and Tax to Total Assets terhadap Financial Distress
Hasil Penelitian secara parsial menunjukkan bahwa rasio EBITTA berpengaruh terhadap Financial Distress . Hal ini berdasarkan tingkat signifikansi 0,00 < 0,05 dan nilai -t hitung (7,856) < -t tabel (2,004) sehingga H 3 diterima yang artinya  terdapat  pengaruh  antara Earnings  Before  Interest  and  Tax  to  Total  Assets dan Financial  Distress .  Adanya pengaruh  EBITTA  terhadap Financial  Distress disebabkan  perusahaan  mengalami  kerugian  akibat  penurunan  laba tahun sebelumnya, namun mampu pulih secara memadai pada tahun berikutnya untuk membukukan laba yang lebih tinggi.  Adanya  pengaruh  EBITTA  terhadap Financial  Distress ini  menunjukkan  bahwa  perusahaan  baik  dalam produktivitasnya dalam mengelola aktiva perusahaan serta kemampuan mengelola laba dari aktiva yang digunakan menandakan semakin baik keuangan perusahaan.
Hasil Penelitian ini sejalan dengan penelitian Hikmah & Afridola (2019), yang temuannya menunjukkan bahwa EBITTA  berpengaruh  terhadap Financial  Distress. Hal  ini  karena  perusahaan  mampu  mengelola  aktivanya  serta mengelola  dengan  baik  sehingga  menghasilkan  laba  dari  aktiva  dengan  baik.  Penelitian  ini  juga  sejalan  dengan penelitian Novia & Salim (2019) yang menunjukkan hasil pengujian statistik dengan uji parsial menunjukkan bahwa variabel  EBITTA  berpengaruh  signifikan  terhadap Financial  Distress .  Penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  studi pendeteksian Financial Distress menggunakan model Altman Z-score oleh Sari et al. (2020) yang tidak menemukan pengaruh EBITTA terhadap Financial Distress . Hal Ini karena perusahaan tidak dapat menjalankan aktivitasnya secara efisien,  yang  menghasilkan  keuntungan  yang  tidak  mencukupi  untuk  memenuhi  kewajiban  dan  kebutuhan perusahaan.
Pengaruh Book Value of Equity to Total Liabilities Terhadap Financial Distress
Hasil penelitian secara parsial menunjukkan bahwa rasio BVETL berpengaruh terhadap Financial Distress . Hal ini berdasarkan tingkat signifikansi 0,00 < 0,05, dengan nilai t hitung (9.640) > t tabel (2.004) sehingga H 4 diterima yang  artinya  terdapat  pengaruh  antara Book  Value  of  Equity  to  Total  Liabilities dan Financial  Distress .  Semakin tingginya  nilai  BVETL  maka  akan  semakin  baik  perusahaan  dalam  perlakuan  akuntansi  terhadap  aktiva  yang dimilikinya.  Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mufida  (2020)  yang  menemukan  bahwa BVETL berpengaruh terhadap Financial Distress . Hal tersebut menunjukkan semakin tingginya nilai BVETL maka akan semakin baik perusahaan dalam perlakuan akuntansi terhadap aktiva yang dimilikinya, apabila perlakuan akuntansi terhadap  aktiva  yang  dimiliki  sudah  tepat  maka  akan  berpengaruh pada nilai  aktiva  yang  disajikan  dalam  laporan keuaangan karena nilai aktiva yang disajikan dalam laporan keuangan tersebut akan berpengaruh terhadap kondisi keuangan  perusaahaan  baik  atau  tidaknya  kondisi  keuangan  perusahaan  sangat  berpengaruh  terhadap  kondisi Financial Distress . Penelitian ini juga sejalan dengan penelitian Anisa & Suhermin (2016) yang menunjukkan bahwa rasio BVETL berpengaruh positif terhadap Financial Distress . Penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Meiawan (2017) berjudul Dampak Rasio Model Altman Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Jasa Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015. Dimana tingginya nilai BVETL yang dihasilkan menunjukkan bahwa perusahaan mampu mengelola perusahaan dengan baik.
Pengaruh Net Working Capital to Total Assets , Retained Earnings to Total Assets , Earnings Before Interest and Tax to Total Assets , dan Book Value of Equity to Total Liabilities terhadap Financial Distress Hasil penelitian secara simultan menunjukkan bahwa rasio NWCTA, RETA, EBITTA, dan BVETL berpengaruh terhadap Financial Distress . Hal ini ditunjukkan dengan nilai f hitung (209,291) > f tabel (2,537) dan nilai signifikansi 0,00 < 0,05 sehingga H 5 diterima yang artinya terdapat pengaruh Net Working Capital to Total Assets, Retained Earnings to Total Assets, Earnings Before Interest and Tax to Total Assets, dan Book Value of Equity to Total Liabilities terhadap Financial Distress . Modal kerja bersih terhadap total aset, laba ditahan terhadap total aset, laba sebelum bunga dan pajak  terhadap  total  aset,  dan  nilai  buku  ekuitas  terhadap  total  kewajiban  adalah  semua  rasio  yang  dapat mengindikasikan kesulitan keuangan. Hal ini sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa jika rasio NWCTA, RETA, EBITTA,  dan  BVETL  menghasilkan  nilai  rasio  yang  tinggi  dan  mengalami  pertumbuhan,  kemungkinan  besar perusahaan akan dapat membayar hutangnya tepat waktu dan mengelola operasinya secara efektif untuk mencegah kemungkinan  kesulitan  keuangan  (Harahap,  2021).  Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sopian (2013) bahwa rasio modal kerja bersih terhadap total aset berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress , begitu pula rasio laba ditahan terhadap total aset, laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset , dan nilai buku ekuitas terhadap total kewajiban.

## E. KESIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  perusahaan  yang  digolongkan  sehat  adalah  7 perusahaan, 3 perusahaan digolongkan Financial Distress , dan 2 perusahaan digolongkan grey area (abu-abu). Hasil penelitian secara parsial menunjukkan bahwa NWCTA berpengaruh terhadap Financial Distress , hal ini menunjukkan bahwa semakin meningkatnya nilai NWCTA menandakan makin besarnya tingkat proteksi kewajiban jangka pendek. RETA berpengaruh terhadap Financial Distress , hal ini menunjukkan bahwa semakin tingginya nilai RETA menandakan semakin makmurnya perusahaan dalam mengelola profitabilitasnya. EBITTA berpengaruh terhadap Financial Distress , hal ini menunjukkan semakin tingginya nilai EBITTA menandakan bahwa perusahaan baik dalam produktivitasnya untuk mengelola aktiva perusahaannya. BVETL berpengaruh terhadap Financial Distress , hal ini menunjukkan semakin tingginya nilai BVETL menandakan bahwa perusahaan mampu dalam mengelola modal perusahaan dengan baik untuk memenuhi  kewajiban-kewajiban  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang.  Hasil  penelitian  secara  bersama-sama (simultan)  dapat  disimpulkan  bahwa  rasio  NWCTA,  RETA,  EBITTA,  dan  BVETL  berpengaruh  terhadap Financial Distress pada perusahaan otomotif dan komponen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2021.

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian dan kesimpulan yang telah dikemukakan maka dapat diberikan saran sebagai berikut:
1. Bagi  perusahaan  agar  menjaga  stabilitas  dari  rasio  keuangan  (NWCTA,  RETA,  EBITTA,  dan  BVETL)  sehingga perusahaan  terhindar  dari  kebangkrutan  dan  dapat  mengusahakan  dan  membuat peningkatan  terhadap  rasio keuangan tersebut.
2. Perusahaan  lebih  memperhatikan  dan  meningkatkan  pendapatan,  menjaga  likuiditas  perusahaan  dalam memenuhi  kewajibannya  pada  saat  jatuh  tempo,  serta  menjaga  dan  meningkatkan  stabilitas  modal  kerja perusahaan secara efektif agar menghasilkan laba yang besar untuk menjaga profitabilitas perusahaan.
3. Bagi  peneliti  selanjutnya  agar  memperluas  objek  penelitian  dan  menggunakan  penelitian  dengan  faktor  lain mengingat  banyaknya  faktor-faktor  yang  mempengaruhi Financial  Distress ,  serta  menggunakan  model  rasio lainnya seperti springate, zmijweski untuk memprediksi Financial Distress .

## REFERENSI
Anisa, V. D., & Suhermin. (2016). Analisis Variabel Kebangkrutan Terhadap Financial Distress Dengan Metode Altman Z- Score. Jurnal Ilmu Dan Riset Manajemen , 5 (5), 1 – 17. Fahmi, I. (2017). Analisis Kinerja Keuangan . Bandung: Alfabeta. Fahmi, I. (2020). Analisis Laporan Keuangan . Bandung: Alfabeta. Ghozali,  I.  (2018). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  25 (Edisi  9).  Semarang:  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro. Harahap, D. R. S. (2021). Pengaruh Rasio Keuangan Model Altman Z-Score Terhadap Financial Distress Pada PT. Jasa Marga (Persero) Tbk . Universitas Islam Negeri Sumatera Utara.
Hikmah,  &  Afridola,  S.  (2019).  Analisis  Penilaian  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Altman  (Z-Score)  Perusahaan Manufaktur. Jurnal Niara , 11 (2), 195 – 202. https://doi.org/https://doi.org/10.31849/nia.v11i2.2142 Karmini. (2019). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013-2017 . Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Widya Wiwaha. Kemenperin. (2021). Analisis Industri Otomotif Edisi I . Kementerian Perindustrian Republik Indonesia. Kristanti, F. T. (2019). Financial Distress Teori Dan Perkembangannya Dalam Konteks Indonesia . Malang: Inteligensia Media. Meiawan, R. (2017). Pengaruh Rasio Model Altman Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Jasa Sektor Transportasi Yang Terdaftar Di Bei Periode 2011-2015. Artikel Ilmiah .
Mufida,  A.  R.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Rasio  Keuangan  Terhadap  Potensi  Terjadinya  Financial  Distress. Jurnal  Bisnis, Manajemen Dan Informatika , 16 (3), 297 – 311. https://doi.org/https://doi.org/10.26487/jbmi.v16i3.9412 Muflihah,  I.  Z. (2017).  Analisis  Financial  Distress  Perusahaan  Manufaktur  di  Indonesia  Dengan  Regresi  Logistik. Majalah Ekonomi , XXII (2).
Novia,  &  Salim,  S.  (2019).  Analisis  Model  Altman  Untuk  Memprediksi  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan  Makanan  Dan Minuman. Jurnal Multiparadigma Akuntansi , I (3), 564 – 571.
Nugroho, M. I. D., & Mawardi, W. (2012). Analisis Prediksi Financial Distress Dengan Menggunakan Model Altman Z-Score Modifikasi 1995 (Studi Kasus Pada Perusahaan Manufaktur Yang Go Public Di Indonesia Tahun 2008 Sampai Dengan Tahun 2010 ). Diponegoro Journal of Management , 1 , 1 – 11.
Pardosi, R. W., & Lindrianasari \& Susilowati, R. Y. N. (2015). Fraud Diamond Mendeteksi Kecurangan Laporan Keuangan Pada Perusahaan Manufaktur di Indonesia Dengan Menggunakan Fraud Score Model (Tahun 2010-2013). The Journal of Accounting and Finance , 20 . Rahayu, F., Suwendra, I. W., & Yulianthini, N. N. (2016). Analisis Financial Distress Dengan Menggunakan Metode Altman Z- Score, Springate, Dan Zmijewski Pada Perusahaan Telekomunikasi. Jurnal Manajemen Indonesia , 4 (1). Sari,  N.  R.,  Hasbiyadi,  &  Arif,  M.  F.  (2020).  Mendeteksi  Financial  Distress  dengan  Model  Altman  Z-  Score. Jurnal  Ilmiah Akuntansi Dan Humanika , 10 (1), 93 – 102. Sekaran, U. (2017). Metode Penelitian Untuk Bisnis (Edisi 6). Jakarta: Salemba Empat.
Setyaningrum, K. D., Dorkas, A., Atahau, R., Madea, I., Manajemen, P. S., Kristen, U., Wacana, S., Distress, F., & Manufaktur, P. (2020).  Analisis  Z-Score  Dalam  Mengukur  Kinerja  Keuangan  Untuk  Memprediksi  Kebangkrutan  Perusahaan
Manufaktur Pada Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Riset Akuntansi Politala , 3 (2), 74 – 87. https://doi.org/https://doi.org/10.34128/jra.v3i2.62
Shanthi, P., & Cipta, W. (2020). Analisis Potensi Kebangkrutan Menggunakan Metode Altman Z-Score Pada Perusahaan Sub Sektor Plastik Dan Kemasan. Bisma: Jurnal Manajemen , 6 (2), 188 – 197. Sibarani, R. Y. (2020). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2018 . Universitas Sumatera Utara. Sopian. (2013). Analisis Potensi Financial Distress Dengan Metode Altman Z- Score Pada Lembaga Keuangan Bukan Bank Yang Terdaftar Di BEI 2008 - 2012 . Universitas Sumatra Utara. Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. In Buku . Bandung: Alfabeta.
Yati,  S.,  &  Afni  Patunrui,  K.  I.  (2017).  Analisis  Penilaian  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Altman  (Z-Score)  Pada Perusahaan Farmasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2015. JURNAL AKUNTANSI, EKONOMI Dan MANAJEMEN BISNIS , 5 (1), 55. https://doi.org/https://doi.org/10.30871/jaemb.v5i1.275 Yuliastary,  E.  C.,  &  Wirakusuma,  M.  G.  (2014).  Analisis  Financial  Distress  Dengan  Metode  Z-  Score  Altman,  Springate, Zmijewski. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana , 6 (3), 379 – 389.