Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan                                                                         p-ISSN 2548 – 298X Akreditasi No. 32a/E/KPT/2017                                                                                          e-ISSN 2548 – 5024 DOI: 10.24034/j25485024.y2019.v3.i2.4153

## PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS : RASIO KEUANGAN DAN SENSITIVITAS MAKROEKONOMI PERUSAHAAN SEKTOR PRIMER
Sumani Sumanisumani69@gmail.com Fakultas Ekonomidan Bisnis Universitas Jember

## ABASTRAC
The objective of this research is to analyze the ability of macroeconomic proxied by the sensitivity of exchange rate and interest rate, and the ability of financial ratios proxied by current ratio (CR); return on assets (ROA); total asset turnover (TATO); debt to asset ratio (DAR); and sales growth (GROWTH), in predicting financial distress in primary sector companies in Indonesia. The population was 42 primary sector companies in Indonesia from the agricultural sector and mining sector listed on the Indonesia Stock Exchange. By employing a purposive sampling technique, the sample consisted of 39 companies, i.e., 9 agricultural companies and 30 mining companies in the 10 years range of the study from 2008 to 2018. Data were analyzed using logistic regression analysis. Results showed that ROA and DAR variables can be used to predict a company's financial distress. However, the exchange rate variable proxied by exchange rate sensitivity, interest rate variable proxied by interest rate sensitivity, CR, TATO, and GROWTH cannot be used to predict financial distress.
Key words: financial distress; financial ratio; and sensitivity of macroeconomc.

## ABSTRAK
Tujuan penelitian, yaitu untuk menganalisis kemampuan makroekonomi  yang diproksikan dengan sensitivitas  nilai tukar dan suku bunga, dan rasio keuangan yang diproksikan dengan current ratio (CR), return on asset (ROA), total asset turnover (TATO), debt to asset ratio (DAR) dan sales growth (GROWTH) dalam memprediksikan financial distress pada perusahaan sektor primer di Indonesia. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan  sektor primer, baik sektor pertanian maupun sektor pertambangan yang  terdaftar  di  BEI  dan  berjumlah  sebanyak  42  perusahaan.  Metode  yang  digunakan  dalam penentuan sampel adalah purposive sampling. Perusahaan sektor primer yang memenuhi kriteria sampel sebanyak  39  perusahaan,  dimana  9  perusahaan  sektor  pertanian  dan  30  perusahaan  sektor  per- tambangan  dengan  rentang  waktu  penelitian  selama  10  tahun,  tahun  2008-2018.  Metode  penelitian menggunakan Analisis Regresi Logistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Return on Asset dan Debt  to  Asset  Ratio dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan, sedangkan  variabel  Nilai Tukar  yang  diproksikan  dengan  sensitivitas  nilai  tukar,  Suku  Bunga  yang diproksikan dengan sensitivitas suku bunga, Current Ratio, Total Asset Turnover dan Sales Growth tidak dapat memprediksi kondisi financial distress.
Kata kunci : financial distress ; rasio keuangan; dan sensitivitas  makroekonomi

## PENDAHULUAN
Kondisi  perekonomian  yang  melemah dan  krisis  global  yang  terjadi  dapat  mem- pengaruhi  kinerja  perusahaan,  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung.  Artha et al., (2014) menjelaskan bahwa faktor makro- ekonomi, seperti suku bunga, harga minyak dunia,  dan  kurs  rupiah  berpengaruh  signi- fikan terhadap harga saham sektor pertanian
di  Indonesia.  Akbar et  al. (2016),  juga  me- nunjukkan nilai tukar dan suku bunga ber- pengaruh  negatif  signifikan  terhadap IHSG sektor pertanian. Hasil penelitian Bubic dan Hajnrih  (2012)  menegaskan  terdapat  efek negatif  dari  krisis  ekonomi  pada  kegiatan operasi  perusahaan agribisnis  di  Vojvodina periode 2008–2010. Kerugian keuangan dan kebutuhan  pinjaman  untuk  menjaga  likui-
286 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305
ditas  dan  solvabilitas  telah  menyebabkan dampak  buruk pada struktur dan kinerja ke- uangan perusahaan.
Sektor primer merupakan sektor utama, dan  berkontribusi  paling  besar  pada perekonomian  negara-negara  berkembang, terutama  di Indonesia. Namun, di sektor ini mengalami penurunan jumlah pekerja yang beroperasi, hal ini seiring dengan perkemba- ngan  negara  tersebut  menjadi  negara maju. Laporan  Kebijakan  Moneter  Triwulan  III 2018, dimana  kinerja Lapangan Usaha (LU) sektor  Primer    melambat  dari  tahun  ke tahun,  walaupun  kinerja  LU  sektor  per- tambangan  dan  penggalian  mengalami  pe- ningkatan (Departemen Kebijakan Ekonomi dan Moneter, 2018).
Badan Pusat Statistik (2018), menunjuk- kan  bahwa  jumlah  penduduk  bekerja  tri- wulan  I/2018,  terbanyak  berdasarkan  lapa- ngan  pekerjaan  berada  di    Sektor  Primer (Pertanian,  Kehutanan  dan  Perikanan),  se- banyak 30,46 persen. Hanya saja banyaknya jumlah  tenaga  kerja    tidak  didukung  upah rata-rata pekerjanya. Rata-rata upah pekerja- nya sangat kecil, yaitu sebesar Rp. 1,761 juta perbulan.  Sektor  Primer  lainnya  (sektor pertambangan  dan  penggalian)  memiliki upah  rata-rata  perbulan  tertinggi,  sebesar Rp. 4,127 juta.
Ketika  perusahaan  mengalami  banyak hambatan  dan  mengalami  kerugian  yang tidak  dapat  diatasi,  maka  lambat  laun  per- usahaan tersebut akan berada pada kondisi financial  distress, yaitu  kondisi  dimana  per- usahaan  tidak  memiliki  kapasitas  untuk memenuhi  kewajibannya  kesemua  pihak, baik  bank, vendors maupun  pihak  ketiga lainnya (Andrade dan Kaplan, 1998). Gejala awal terjadinya financial distress dimungkin- kan  perusahaan  melakukan income  smoo- thing , yaitu merupakan salah satu tindakan manajemen laba, selain minimisasi laba dan maksimalisasi  laba  (Scott,  2015). Menurut Rahel  dan  Kristanti  (2018),  beberapa  per- usahaan  pada  sektor  pertanian  ( agriculture ) diindikasikan  melakukan  praktek  perataan laba ( income smoothing ) tahun 2013 – 2017.
Brealy dan Myers (2000: 136), menyata- kan  bahwa  variabel  keuangan  yang  paling banyak digunakan dalam menganalisis kon- disi financial  distress yaitu  rasio  keuangan. Menurut Platt dan Platt (2002), c urrent ratio dan return  on  asset adalah  rasio  keuangan yang  mendominasi  dalam  memprediksi financial  distress.  Current  ratio dan return  on asset memiliki  pengaruh  negatif  signifikan terhadap financial distress suatu perusahaan, dimana  semakin  tinggi current  ratio dan return  on  asset, maka  semakin  kecil  ke- mungkinan perusahaan mengalami financial distress.
Total  asset  turnover juga  dapat  mem- prediksi  terjadinya financial  distress suatu perusahaan  (Yap,  2012;  Koech et  al. ,  2018). Hasil  penelitian  Yap  (2012),  juga  menjelas- kan  rasio  keuangan  yang  diproksikan dengan debt  to  asset  ratio dapat  digunakan dalam memprediksi kondisi financial distress, semakin  tinggi debt  to  asset  ratio, semakin menujukkan  bahwa  sebagian  besar  asset perusahaan tersebut dibiayai oleh utang, hal ini  tentu  akan  menjadi  pemicu  terjadinya financial  distress dalam  suatu  perusahaan karena  semakin  besar  beban  yang  ditang- gung  oleh  perusahaan  untuk  menutupi kewajiban  serta  bunga  yang  dibebankan. Menurut Yulpa (2017) debt to asset ratio tidak berpengaruh  terhadap financial  distress, karena  nilai debt  to  asset  ratio yang  tinggi belum tentu menandakan suatu perusahaan yang  memiliki  beban  tinggi  sehingga  laba yang  dihasilkan  rendah,  akan  tetapi  di- mungkinkan bila nilai debt to asset ratio tinggi tidak  diikuti  dengan  beban  yang  semakin tinggi  sehingga  perusahaan  dapat  meng- hasilkan laba yang tinggi pula dan terhindar dari resiko financial distress.
Hasil  penelitian  Widarjo  dan  Setiawan (2009),  variabel sales  growth tidak  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kondisi financial distress. Namun, Raissa dan Mariana (2017) menunjukkan bahwa rasio pertumbu- han  ( sales  growth) memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap kondisi financial distress perusahaan.
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 287
Penelitian  Hanifah  (2013)  bahwa corpo- rate  governance, rasio  likuiditas  yang  di- proksikan dengan current ratio , rasio profita- bilitas  yang  diproksikan  dengan return  on asset ,  serta  rasio  aktivitas  yang  diproksikan dengan total  asset  turnover berpengaruh negatif  signifikan  dan  dapat  memprediksi kondisi financial distress.  Made  dan  Lely (2015)  juga  menunjukkan  bahwa  variabel rasio  likuiditas ,  operating  capacity dan  s ales growth memiliki pengaruh negatif dan signi- fikan  dalam  memprediksi financial  distress, sedangkan leverage tidak  mampu  mempre- diksi financial  distress. Nurhidayah  dan Fitriyatur (2017) menjelaskan bahwa current ratio, return on investment dan net profit margin memiliki  hasil  signifikan  dan  berpengaruh positif dalam memprediksi financial distress. Variabel  mikro  perusahaan  sendiri tidaklah  cukup  dalam  menjelaskan  kondisi financial  distress yang  dialami  suatu  per- usahaan. Hal ini disebabkan kondisi makro- ekonomi  yang  selalu  berfluktuasi  merupa- kan contoh dari suatu resiko sistematis yang dapat  memengaruhi  sejumlah  besar  asset perusahaan  (Ross  dan  Westerfield,  2005  : 830). Selain itu hasil penelitian Bhattacharjee dan  Han    (2014),  Ruhomaun et  al .  (2019) menunjukkan  bahwa  baik  faktor  mikro- ekonomi,  ketidakstabilan  faktor  makroeko- nomi      dan  karakteristik  institusional  yang berbeda  dapat  menjadi  prediktor finnancial distress dan kinerja perusahaan.
Menurut  Karim  (2010:135)  nilai  tukar juga memiliki peranan yang penting dalam pengambilan  keputusan  untuk  berbelanja maupun  membeli  barang  dari  luar  negeri, karena dengan adanya nilai tukar kita dapat mengetahui  harga-harga  barang  dari  ber- bagai negara ke dalam mata uang negara kita sendiri.    Selanjutnya  Menurut  Rodoni  dan Herni  (2014:197),  semakin  tinggi  fluktuasi nilai tukar yang bersangkutan, maka inves- tor  patut  untuk  mempertimbangkan  pula premi  resiko  atas  nilai  tukar  tersebut. Dengan  demikian  dapat  diasumsikan  bila sensitivitas perusahaan terhadap nilai tukar mempengaruhi  kondisi financial  distress
perusahaan.  Sama  halnya  dengan  variabel mikro,  dalam  penggunaan  variabel  makro, juga masih terdapat perbedaan hasil antara peneliti  satu  dengan  yang  lain.  Hasil  pe- nelitian  Kunt  dan  Detragiache  (1997), Endang  dan  Jumyetti  (2017)    menunjukkan bahwa suku bunga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi financial distress, karena  ketika  suku  bunga  naik  akan  mem- berikan beban operasional bagi perusahaan, tetapi  menurut Darmawan  (2017)  dengan menggunakan variabel makro (suku bunga), menunjukkan  bahwa  suku  bunga  tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap financial distress.
Sulaksana  (2016)  menjelaskan  bahwa nilai  tukar  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan terhadap kondisi financial distress. Namun  hasil  penelitian  Kunt  dan  Detra- giache  (1997)  nilai  tukar  yang  berfluktuasi dan  surplus  GDP  tidak  memiliki  pengaruh yang signifikan terhdadap krisis perbankan. Kondisi  ini  dipertegas  oleh  hasil  penelitian Nurhidayah  dan  Fitriyatur  (2017)  bahwa nilai  tukar  tidak  memiliki  pengaruh  ter- hadap  kondisi financial  distress .  Dengan mempertimbangkan  beberapa  fenomena  di atas,  maka  tujuan  penelitian  ini,  untuk menganalisis  kemampuan  makroekonomi yang  diproksikan  dengan  sensitivitas    nilai tukar dan sensitivitas suku bunga, dan rasio keuangan  yang  diproksikan  dengan current ratio  (CR),  return  on  asset  (ROA),  total  asset turnover (TATO), debt to asset ratio (DAR) dan sales growth (GROWTH) dalam memprediksi- kan financial distress pada perusahaan sektor primer di Indonesia.

## TINJAUAN TEORETIS Teori Sinyal
Teori  sinyal  melandasi  penelitian  ini, teori  sinyal  digunakan  untuk  menjelaskan bahwa  laporan  keuangan digunakan  untuk memberi sinyal positive (good news) maupun sinyal negative  (bad  news) kepada  pemakai- nya.  Tuvaratragool  (2013)  melakukan  pe- nelitian  tentang  pengaturan  perbandingan rasio  keuangan  dalam  memberi  sinyal
288 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305
adanya financial  distress dengan  mengguna- kan  teknik  multi  ukur  (IMM)  yang  terdiri dari emerging  market ,  skor  model,  analisis komparatif rasio, dan analisis tren rasio dan model  logit  sebagai benchmarking ukuran, hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa informasi laporan keuangan dapat dijadikan media  untuk  mengetahui  sinyal  adanya kegagalan perusahaan.
Ross  (1977)  menyatakan  ketika  per- usahaan  menerbitkan  utang  baru,  menjadi tanda atau sinyal bagi pemegang saham dan investor  tentang  prospek  perusahaan  di masa  depan.  Teori signalling ini  muncul karena  adanya  permasalahan  asimetris informasi,  karena  kondisi  asimetris  infor- masi ada dari waktu ke waktu, perusahaan harus menjaga kapasitas cadangan pinjaman dengan  menjaga  tingkat  pinjaman  yang rendah.  Adanya  cadangan  ini  memungkin- kan manajer untuk mengambil keuntungan dari  kesempatan  investasi,  tanpa  harus menjual saham pada harga rendah sehingga akan  mengirimkan  sinyal  yang  sangat memengaruhi harga saham.
Myers dan Majluf (1984) juga membuat model signalling yang merupakan kombinasi dari  keputusan  investasi  dan  keputusan pendanaan.  Manajer  diasumsikan  menge- tahui nilai ”sebenarnya” perusahaan di masa depan.  Disamping  itu,  manajer  juga  di- asumsikan bertindak sesuai dengan kepenti- ngan  dari  pemegang  saham  lama,  yaitu orang  yang  memiliki  saham  di  perusahaan dan  berhak  atas  hak  pengambilan  suaran dalam  Rapat  Umum  Pemegang  Saham (RUPS).

## Trade off Theory
Teori trade  off menentukan  struktur modal  optimal  menggunakan  beberapa faktor  antara  lain  pajak,  biaya  keagenan ( agency costs ) dan biaya kesulitan keuangan ( financial distress ), tetapi tetap mempertahan- kan  asumsi  efisiensi  pasar  dan symmetric information sebagai  penyeimbang  dan  man- faat penggunaan utang. Tingkat utang yang optimal  tercapai  ketika  penghematan  pajak ( tax shields ) mencapai jumlah yang maksimal
terhadap  biaya kesulitan  keuangan  ( costs  of financial  distress ).  Teori trade  off memiliki implikasi  bahwa  manajer  akan  berpikir dalam  kerangka trade  off antara  penghema- tan  pajak  dan  biaya  kesulitan  keuangan dalam penentuan struktur modal.  (Brigham dan Houston, 2007).
Teori Biaya Keagenan ( Agency Cost Theory) Teori  agensi  diperkenalkan  oleh  Berle dan  Means  (1932)  dalam  Dewi  (2015:65), menyatakan  bahwa  sebuah  organisasi  atau perusahaan  yang  mempekerjakan  agen untuk  bekerja  atas  nama  perusahaan,  dan alasan  mengapa  para  pekerja  tidak  selalu berkinerja dengan baik seperti yag diharap- kan  oleh  pemberi  kerja  adalah  karena kepentingan dari pekerja dan pemberi kerja tidak  berada  dalam  keselarasan  yang  sem- purna.  Teori  agensi  merupakan  hubungan antar  keagenan  yang  terjadi  ketika  satu individu  atau  lebih  ( principal )  mempekerja- kan  orang  lain  (agen)  untuk  memberikan suatu  jasa  dan  kemudian  mendelegasikan wewenang pengembalian keputusan kepada agen  tersebut  (Dewi,  2015:66).  Selanjutnya juga  dijelaskan  bahwa  masalah  keagenan dapat  menyebabkan  terjadinya  biaya  ke- agenan ( agency cost ). Tentunya apabila biaya keagenan  yang  dikeluarkan  perusahaan terlalu  besar,  maka  tidak  menutup  ke- mungkinan  perusahaan  akan  mengalami financial distress .

## Financial Distress
Financial distress merupakan suatu kon- disi ketika perusahaan tidak mampu untuk mengelola  dan  menjaga  kestabilan  kinerja keuangan  yang  berawal  dari  kegagalan perusahaan  dalam  memasarkan  produk yang  dibuat,  sehingga  berakibat  pada  me- nurunnya  nilai  penjualan  (Platt  dan  Platt, 2006). Namun, financial distress sendiri dapat dijadikan  “ early  warning” bagi  sistem  per- usahaan  sebagai  tanda  terjadinya  masalah. Oleh  karena  itu,  perusahaan  yang  meng- alami financial  distress lebih  awal  dapat memiliki  banyak  waktu  untuk  melakukan perbaikan  (Rodoni  dan  Herni,  2014:189).
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 289
Wruck  (1990)  mengatakan financial  distress merupakan situasi dimana arus kas operasi suatu  perusahaan  tidak  mencukupi  dalam memenuhi  kewajiban  perusahaan  dan  per- usahaan dituntut untuk melakukan kegiatan perbaikan.  Adanya financial  distress me- nyebabkan  perusahaan  melalaikan  kontrak dan  akan  terlibat  pada  restrukturisasi  ke- uangan antar perusahaan, kreditur dan hak kekayaan investor. Hofer (1980) dan Whita- ker (1999) juga menjelaskan bahwa financial distress terjadi  saat  perusahaan  mengalami penurunan  kondisi  keuangan  dari  kondisi sebelumnya  dan  selama  beberapa  tahun perusahaan  mengalami  laba  bersih  ( net operating income) negatif. Selain itu menurut Almilia  (2003)  menyatakan  bahwa  kondisi financial  distress dapat terjadi  pada  per- usahaan yang selama dua tahun mengalami laba bersih negatif. Dengan demikian finan- cial distress merupakan suatu kondisi dimana perusahaan  sedang  mengalami  kondisi  ke- sulitan yang ditunjukkan selama dua tahun memperoleh laba bersih negatif dan apabila tidak  dilakukan  upaya  perbaikan,  maka dapat terjadi kebangkrutan.

## Determinan Financial Distress
Dwijayanti (2010) mengungkapkan bah- wa terdapat 3 (tiga) alasan utama mengapa perusahaan bisa mengalami financial distress dan kemudian mengalami bangkrut, yaitu:
1) Neoclassical  Model . Finnacial  distress dan kebangkrutan  dapat  terjadi  jika  alokasi sumber  daya  dalam  perusahaan  tidak tepat  sasaran.  Manajemen  yang  kurang mampu  dalam  mengalokasikan  aset  da- lam  perusahaan  untuk  kegiatan  operasi- onal perusahaan.
2) Financial  Model .  Pencampuran  aset  ber- jalan  baik  sedangkan  struktur  keuangan berjalan  buruk  dengan liquidity  constra- ints . Dapat disimpulkan bahwa walaupun perusahaan dapat bertahan dalam jangka panjang  namun  perusahaan  harus  bang- krut dalam jangka pendek.
3) Corporate  Governance  Model .  Kebangkru- tan memiliki campuran aset dan struktur keuangan  yang  baik  namun  dikelola
dengan  cara  yang  buruk.  Hal  ini  dapat mendorong perusahaan menjadi out of the market sebagai akibat dari masalah dalam tata  kelola  perusahaan  yang  tidak  ter- dapat jalan keluarnya.
Menurut  Rodoni  dan  Herni  (2014:189- 190),  terdapat  tiga  keadaan  yang  dapat memicu  terjadinya financial  distress ditinjau dari aspek keuangan, yaitu:
1) Faktor kekurangan modal Ketika  terjadi  ketidakseimbangan  aliran penerimaan  dana  yang  bersumber  dari penjualan  maupun  piutang  dengan  pe- ngeluaran dana guna membiayai kegiatan operasional  perusahaan,  maka  akan dapat  mengancam  perusahaan  berada pada kondisi tidak likuid.
2) Tingginya beban utang dan bunga Permasalahan  likuiditas  suatu  per- usahaan  dapat  teratasi  dalam  beberapa rentang  waktu  ketika  perusahaan  mam- pu mendapatkan asupan dana dari pihak luar,  seperti  pinjaman  dari  bank.  Akan tetapi  dalam  hal  ini,  akan  muncul  per- masalahan baru yakni adanya kewajiban untuk  membayar  kembali  pokok  pinja- man  beserta  bunga  kreditnya.  Oleh karena  itu,  perusahaan  diharuskan  me- miliki manajemen resiko yang baik dalam mengelola  utangnya  agar  terhindar  dari resiko  kerugian  yang  seharusnya  tidak patut terjadi.
3) Menderita kerugian Tingginya  laba  bersih  yang  dimiliki  sa- ngat  membantu  perusahaan  dalam  me- lakukan  reinvestasi,  sehingga  dapat  me- nambah  kekayaan  bersih  perusahaan meningkatkan return  on  equity dalam menjamin kepentingan  investor. Dengan demikian,  perusahaan  dituntut  untuk mampu  meningkatkan  nilai  pendapatan dan  mengendalikan  tingkat  biaya  yang akan dikeluarkan. Bila suatu perusahaan tidak  mampu  untuk  mempertahankan ketidakseimbangan nilai pendapatan de- ngan  tingkat  biaya  yang  dikeluarkan, maka perusahaan dapat mengalami kon- disi financial distress di masa mendatang.
290 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305
Dampak Financial Distress Kondisi kesulitan keuangan yang terjadi pada  suatu  perusahaan  dapat  memberikan dampak  negatif,  yakni  perusahaan  akan mengalami penciutan usaha, bahkan dalam kondisi  kesulitan  yang  lebih  bera  t  dapat menyebabkan  perusahaan  tersebut  ditutup atau  dinyatakan  bangkrut.  Musthafa  (2017: 200),  menyatakan  bahwa  kondisi financial distress yang dialami oleh suatu perusahaan dapat  dibagi  menjadi  dua  golongan,  yaitu kegagalan  ekonomis  ( economic  failure) dan kegagalan usaha ( business failure).
1) Kegagalan ekonomis ( economic failure) Merupakan  suatu  kondisi  dimana  pen- dapatan  yang  diterima  oleh  perusahaan tidak  memadai  dalam  menutup  biaya operasional  perusahaan.  Bila  hal  ini terjadi secara terus-menerus, maka dapat dipastikan  perusahaan  akan  mengalami kerugian operasional selama kurun wak- tu beberapa tahun.
2) Kegagalan usaha (business failure)
Merupakan  suatu  kondisi  disaat  per- usahaan mengalami kegagalan, maka da- pat menimbulkan kerugian bagi kreditur- nya, dikarenakan perusahaan tidak dapat membayarkan hutangnya.

## Makroekonomi
Nilai  tukar  memiliki  resiko  ketidak pastian  yang  pasti  akan  dihadapi  oleh seorang investor bila melakukan investasi di pasar  global.  Semakin  tinggi  fluktuasi  dari nilai  tukar,  maka  investor  harus  memper- timbangkan  pula  premi  resiko  atas  nilai tukar tersebut (Rodoni dan Herni, 2014:196). Menurut  Widarjo  dan  Setiawan  (2009), depresiasi  nilai  tukar  rupiah  akan  menye- babkan  penurunan  profitabilitas  perusaha- an. Dengan adanya penurunan ini memung- kinkan  perusahaan  mengalami  kondisi financial  distress semakin  besar.  Pernyataan ini  juga  diperkuat  oleh  penelitian  Endang dan  Jumyetti  (2017),  tingkat  fluktuasi  nilai tukar  sangat  mempengaruhi  perusahaan mengalami kondisi financial distress.
Suku  bunga  adalah  salah  satu  variabel yang  secara  tidak  langsung  berpengaruh
terhadap kondisi financial distress perusaha- an (Djumahir, 2007). Suku bunga yang tinggi akan  memperlemah  kondisi  perekonomian, karena  saat  suku  bunga  naik  akan  ber- pengaruh  pada  perhitungan  bunga  bagi kreditur  dalam  menentukan  beban  bunga. Selain  itu,  ketika  suku  bunga  mengalami kenaikan, maka  akan  berdampak  pada me- ningkatnya  biaya  modal  dengan  bentuk beban  bunga  yang  akan  ditanggung  oleh perusahaan,  sehingga  laba  yang  diperoleh akan  terpangkas.  Dengan  demikian,  dapat diasumsikan  bila  suku  bunga  mengalami kenaikan  akan  memberikan  dampak  ter- jadinya  kondisi financial  distress bagi  suatu perusahaan.  Endang  dan  Jumyetti  (2017) menyatakan  bahwa  faktor  eksternal  seperti inflasi,  tingkat  suku  bunga  dan  fluktuasi nilai  tukar  akan  membebani  perusahaan, sehingga  menyebabkan financial  distress, sekalipun  perusahaan  tersebut  adalah  per- usahaan besar dan listing di BEI. Pernyataan ini juga diperkuat oleh penelitian Kunt dan Detragiache (1997), menyatakan suku bunga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi financial distress.
Teori  suku  bunga  Fisher  menyebutkan bahwa  suku  bunga  atau  tingkat  bunga adalah  hal  yang  penting  diantara  variabel- variabel makroekonomi. Tingkat bunga ter- sebut  adalah  harga  yang  menghubungkan masa  kini  dan  masa  depan.  Terdapat  dua tingkat suku bunga yaitu tingkat bunga riil dan  nominal.  Tingkat  bunga  riil  adalah perbedaan  diantara  tingkat  bunga  nominal dan  tingkat  inflasi.  Tingkat  bunga  dapat berubah  karena  dua  alasan,  yaitu  karena tingkat  bunga  riil  berubah  atau  tingkat inflasi berubah (Mankiw, 2000).

## Rerangka Konseptual Penelitian
Gambar 1 menjelaskan pendekatan yang dapat dilakukan untuk mendeteksi kemung- kinan  terjadinya  kondisi financial  distress dalam  suatu  perusahan,  yaitu  dengan menganalisis variabel makro ekonomi suatu negara dan variabel mikro perusahaan yang diproksikan dengan rasio keuangan. Secara keseluruhan,  rerangka  konseptual  dalam
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 291
penelitian  ini  menjelaskan  kemampuan variabel  sensitivitas  nilai  tukar,  sensitivitas suku bunga, current ratio, return on asset, total
asset  turnover,  debt  to  asset  ratio dan sales growth dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan.
Sensitivitas Nilai Tukar
Sensitivitas Suku Bunga Current Ratio Return on Asset Financial Distress
Total Asset Turnover
Debt to Asset Ratio Sales Growth

## Gambar 1 Rerangka Konseptual Penelitian

## Hipotesis
Berdasarkan kajian teoritis, kajian empi- ris  dan  rerangka  konseptual  penelitian, maka  dapat  dirumuskan  hipotesis  sebagai berikut:
1) Nilai Tukar dan Financial Distress
Nilai  tukar  memiliki  resiko  ketidak pastian  yang  pasti  akan  dihadapi  oleh seorang investor bila melakukan investasi di pasar global. Semakin tinggi fluktuasi dari  nilai  tukar,  maka  investor  harus mempertimbangkan  pula  premi  resiko atas  nilai  tukar  tersebut  (Rodoni  dan Herni,  2014:196).  Menurut  Widarjo  dan Setiawan  (2009),  depresiasi  nilai  tukar rupiah  akan  menyebabkan  penurunan profitabilitas perusahaan. Dengan adanya penurunan ini memungkinkan perusaha- an  mengalami  kondisi financial  distress semakin  besar.  Pernyataan  ini  juga  di- perkuat  oleh  penelitian  yang  dilakukan oleh Endang dan Jumyetti (2017), tingkat fluktuasi  nilai  tukar  sangat  mempe- ngaruhi  perusahaan  mengalami  kondisi financial  distress. Berdasarkan  uraian
tersebut,  rumusan  hipotesis  penelitian yaitu:
𝐻 1 : Nilai tukar dapat memprediksi kon- disi financial distress.
2) Suku Bunga dan Financial Distress
Suku  bunga  adalah  salah  satu  variabel yang secara tidak langsung berpengaruh terhadap  kondisi financial  distress per- usahaan  (Djumahir,  2007).  Suku  bunga yang  tinggi  akan  memperlemah  kondisi perekonomian,  karena  saat  suku  bunga naik akan berpengaruh pada perhitungan bunga  bagi  kreditur  dalam  menentukan beban  bunga.  Selain  itu,  ketika  suku bunga  mengalami  kenaikan,  maka  akan berdampak  pada  meningkatnya  biaya modal dengan bentuk beban bunga yang akan  ditanggung  oleh  perusahaan,  se- hingga  laba  yang  diperoleh  akan  ter- pangkas.  Dengan  demikian,  dapat  di- asumsikan  bila  suku  bunga  mengalami kenaikan  akan  memberikan  dampak terjadinya  kondisi financial  distress bagi suatu  perusahaan.  Endang  dan  Jumyetti (2107)  menyatakan  bahwa  faktor  ekster-
292 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305
nal seperti inflasi, tingkat suku bunga dan fluktuasi  nilai  tukar  akan  membebani perusahaan,  sehingga  menyebabkan financial  distress, sekalipun  perusahaan tersebut  adalah  perusahaan  besar  dan listing di  BEI.  Pernyataan  ini  juga  di- perkuat  oleh  penelitian  yang  dilakukan oleh Kunt dan Detragiache (1997), bahwa suku  bunga  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap  kondisi financial distress. Berdasarkan  uraian  tersebut, hipotesis  penelitian yaitu :
𝐻 2 :  Suku  bunga  dapat  memprediksi kondisi financial distress.
3) Current Ratio dan Financial Distress Current ratio adalah rasio yang digunakan dalam mengukur kemampuan suatu per- usahaan  dalam  memenuhi  seluruh  ke- wajiban yang segera jatuh tempo (Kasmir, 2008:134).  Fadah  (2013:42),  mendefinisi- kan current  ratio adalah  rasio  keuangan yang  menggambarkan  kemampuan  per- usahaan dalam melunasi utang yang ha- rus segera dipenuhi dengan asset lancar. Nilai current  ratio yang  rendah  mencer- minkan  bahwa  perusahaan  memiliki  ke- kurangan modal dalam membayar utang, sementara itu, jika nilai current ratio yang diperoleh  tinggi,  dapat  dipastikan  per- usahaan  tersebut  mampu  memenuhi  se- gala  kebutuhan  dalam  kegiatan  operasi- onal  perusahaan  dan  dapat  menjaga kinerja perusahaan tersebut dengan baik. Hasil  penelitian  Nurhidayah  dan  Fitri- yatur  (2017),  Antikasari  dan  Djuminah (2017)  menjelaskan  bahwa current  ratio memiliki pengaruh yang signifikan dalam memprediksi financial  distress perusaha- an . Berdasarkan uraian tersebut, hipotesis yang dapat diambil yaitu:
𝐻 3 : Current ratio dapat memprediksi kondisi financial distress.
4) Return on Asset dan Financial Distress Menurut  Gumanti  (2011:115), return  on asset adalah rasio keuangan yang diguna- kan  untuk  menunjukkan  seberapa  besar kemampuan  perusahaan  dalam  meng- gunakan asset yang dimiliki untuk meng- hasilkan  laba.  Semakin  tinggi return  on
asset, maka  tercermin  kemampuan  per- usahaan  dalam  mengelola  asset  yang dimiliki untuk memperoleh laba, sehing- ga  kemungkinan  untuk  terjadi  kondisi financial  distress sangat  rendah,  begitu pula  sebaliknya.  Menurut  Yap  (2012), Antikasari  dan  Djuminah  (2017)  bahwa return on asset memiliki pengaruh negatif signifikan  dan  mampu  dalam  mempre- diksi financial distress. Berdasarkan uraian tersebut,  hipotesis  yang  dapat  diambil yaitu:
𝐻 4 : Return  on  asset dapat  memprediksi kondisi financial distress.
5) Total Asset Turnover dan Financial Distress Menurut  Kasmir  (2008:185), total  asset turnover merupakan  suatu  rasio  yang digunakan  dalam  mengukur  perputaran seluruh  asset  yang  dimiliki  oleh  per- usahaan,  serta  digunakan  juga  untuk mengukur tingkat penjualan yang diper- oleh.  Nilai total  asset  turnover yang semakin  tinggi  menunjukkan kemampu- an  suatu  perusahaan  dalam  mengelola asset,  sehingga  upaya  untuk meningkat- kan  penjualan  semakin  tinggi,  dan  ke- mungkinan  resiko  terjadinya financial distress semakin rendah pula. Menurut  Yap  (2012),  bahwa total  asset turnover memiliki  pengaruh  negatif  dan mampu  memprediksi  kondisi financial distress, hal  ini  diperkuat  dengan  pe- nelitian  yang  dilakukan Hanifah  (2013),
Antikasari  dan  Djuminah  (2017)  bahwa total asset turnover dapat digunakan untuk memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan. Berdasarkan uraian tersebut, hipotesis yang dapat diambil yaitu :
𝐻 5 : Total  asset  turnover dapat  mem- prediksi kondisi financial distress
6) Debt to Asset Ratio dan Financial Distress Debt to asset ratio adalah rasio utang yang digunakan  dalam  mengukur  seberapa besar  asset  perusahaan  didanai  oleh utang  atau  seberapa  besar  utang  per- usahaan  memiliki  pengaruh  terhadap pengelolaan  asset  (Kasmir,  2008:156). Nilai Debt  to  asset  ratio yang  tinggi mengindikasikan  bahwa  sebagian  besar
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 293
asset  yang  dimiliki  oleh  perusahaan didanai  dari  utang.  Oleh  karena  itu,  hal ini  akan  menjadi  pemicu  terjadinya financial distress peusahaan. Menurut Andre (2013), debt to asset ratio merupakan  rasio  yang digunakan  untuk mengukur sejauh mana aktiva perusaha- an dibiayai dengan utang. Apabila suatu perusahaan pembiayaannya lebih banyak menggunakan  utang,  makan  akan  be- risiko terjadinya kesulitan pembayaran di masa yang akan datang. Jika keadaan ini tidak  dapat  diatasi  dengan  baik,  potensi terjadinya financial distress . Kebangkrutan biasanya  diawali  dengan  terjadinya mo- ment gagal  bayar.  Perusahaan  dengan banyak  kreditor  akan  semakin  cepat bergerak  ke  arah financial  distress ,  di- banding  perusahaan  dengan  kreditor tunggal.
Hasil  penelitian  Yap  (2012),  Moleong (2017),  Antikasari  dan  Djuminah  (2017) menunjukkan  bahwa debt  to  asset  ratio berpengaruh  positif  signifikan  terhadap kondisi financial  distress. Berdasarkan uraian  tersebut,  dirumuskan  hipotesis penelitian, yaitu:
𝐻 6 : Debt to asset ratio dapat memprediksi kondisi financial distress.
7) Sales Growth dan Financial Distress Rasio  pertumbuhan  ( sales  growth) meng- gambarkan  kemampuan  perusahaan  da- lam meningkatkan penjualan dari periode waktu  ke  waktu  dan  digunakan  juga dalam  mengukur  sejauh  mana  suatu perusahaan  dalam  mempertahankan  po- sisi  ekonominya  (Widarjo  dan  Setiawan, 2009). Sales growth yang tinggi menunjuk- kan  bahwa  perusahaan  tersebut  berhasil menjalankan  aktivitasnya,  dengan  demi- kian  memperkecil  kemungkinan  per- usahaan mengalami financial distress.
Hasil  penelitian  Raissa  dan  Mariana (2017)  menjelaskan  jika sales  growth berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap kondisi financial  distress .  Pernyataan  ini juga  diperkuat  oleh  penelitian  yang  di- lakukan  Made  dan  Lely  (2015)  yang
menyatakan  bahwa sales  growth mampu memengaruhi  kondisi financial  distress s uatu  perusahaan.  Berdasarkan  uraian tersebut,  hipotesis  yang  dapat  diambil yaitu:
𝐻 7 : Sales  growth dapat  memprediksi kondisi financial distress.

## METODE PENELITIAN Rancangan Penelitian
Dengan  mendasarkan  pada  tujuan  pe- nelitian, maka jenis penelitian yang diguna- kan  adalah  jenis  penelitian explanatory research dengan menggunakan model regresi logistik.

## Populasi dan Sampel
Populasi  yang  digunakan  dalam  pe- nelitian ini adalah seluruh perusahaan sektor primer yang terdiri atas sektor pertanian dan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  dan  berjumlah  se- banyak 42 perusahaan. Metode yang diguna- kan  dalam  penentuan  sampel  adalah pur- posive  sampling. Jumlah  perusahaan  sektor primer  yang  memenuhi  kriteria  sampel sebanyak  39  perusahaan,  dimana  9  per- usahaan sektor pertanian dan 30 perusahaan sektor pertambangan dengan rentang waktu penelitian selama 10 tahun, mulai tahun 2008 - 2018.

## Metode Analisis Data
Variabel Dependen
Variabel  dependen  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah financial distress. Financial  distress dapat  ditentukan  dengan ketentuan sebagai berikut:
Y=1,  jika  perusahaan  sektor  primer  meng- alami kondisi financial distress.
Y=0,  jika  perusahaan  sektor  primer  tidak mengalami kondisi financial distress.

## Variabel Independen
a) Nilai Tukar Data  yang digunakan  dalam  penelitian ini  berupa  nilai  tukar  bulanan,  yakni  nilai tukar bulan ini dikurangi dengan nilai tukar bulan  sebelumya  dan  dibagi  dengan  nilai
294 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305
tukar  bulan  sebelumnya  selama  periode penelitian.  Pengukuran  variabel  nilai  tukar yang  dipoksikan  dengan  sensitivitas  nilai tukar merujuk pada penelitian yang dilaku- kan oleh Luciana (2004) dimana sensitivitas perusahaan  diukur  dengan  menggunakan persamaan  regresi  linier  sederhana return saham perusahaan yang diberi simbol ( 𝑌 𝑅𝑆 ) terhadap  nilai  tukar.  Akan  tetapi,  dalam penelitian  ini, return saham  perusahaan diberi  simbol  (Z)  agar  memiliki  perbedaan dengan  simbol  Y  pada  kategori financial distress. Djumahir  (2007)  dan  Sulaksana (2016) yang juga menggunakan return saham sebagai  variabel  dependen  dalam  mencari sensitivitas  nilai  tukar  perusahaan.  Formu- lasi adalah sebagai berikut:
Z= a + b it Nilai Tukar + e t
b) Suku Bunga Suku  bunga  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  tingkat  suku  bunga acuan  atau  BI Rate. Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  BI Rate bulanan, yakni suku bunga periode saat ini dikurangi  dengan  suku  bunga  periode sebelumnya dan dibagi dengan suku bunga periode  sebelumnya  selama  periode  pe- nelitian.  Penelitian  ini  menerapkan  pende- katan  sensitivitas  suku  bunga  BI Rate . Pengukuran  variabel  suku  bunga  merujuk pada penelitian yang dilakukan oleh Luciana (2004),  Djumahir  (2007)  dan  Sulaksana (2016).  Formulasi  dalam  mengukur  sensiti- vitas suku bunga adalah sebagai berikut:
Z = a + 𝑏 𝑖 Suku Bunga + 𝑒 𝑡
c) Current Ratio
Proses penghitungan current ratio dapat dilakukan  dengan  cara  membandingkan total asset lancar dengan total utang lancar. Rasio  ini  dirumuskan  sebagai  berikut (Kasmir, 2008:134):
Current Ratio = Asset Lancar (Current Assets) Utang Lancar (Current Liabilities) x 100%
d) Return on Asset
Proses  penghitungan return  on  asset dapat dilakukan dengan cara membanding- kan laba bersih dengan total asset. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (Farah, 2014:18):

## Return on Asset =
Laba Bersih setelah pajak (Earning After Tax) Total Aset (Total Assets) x 100 %

## e) Total Asset Turnover
Proses penghitungan total asset turnover dapat dilakukan dengan cara membanding- kan  jumlah  penjualan  dengan  total  asset yang dimiliki. Rasio ini dirumuskan sebagai berikut (Kasmir, 2008:186):
Total Asset Turnover = Penjualan ( Sales) Total Aset ( Total Assets) x 100%

## f) Debt to Asset Ratio
Proses  penghitungan debt  to  asset  ratio dapat dilakukan dengan cara membanding- kan  total  utang  dengan  total  asset  yang dimiliki.  Rasio  ini  dirumuskan  sebagai berikut (Kasmir, 2008:156):
Debt to Asset Ratio = Total Utang ( Total Debt) Total Aset ( Total Assets) x 100%

## g) Sales Growth
Proses penghitungan sales growth dapat dilakukan  dengan  menghitung  selisih  pen- jualan  saat  ini  dengan  penjualan  sebelum- nya,  kemudian  dibagi  dengan  penjualan sebelumnya.  Rasio  ini  dirumuskan  sebagai berikut (Made dan Lely, 2015):
Sales Growth = Sales t -Sales t-1 Sales t-1 x 100%

## Model Analisis Regresi Logistik
Model  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik. Analisis ini digunakan apabila data variabel dependennya  berupa  data  dikotomi.  Data dikotomi  merupakan  data  nominal  dimana terdapat  dua  kategori,  seperti  sehat  atau tidak  sehat.  Nilai  dikotomi  biasanya  di- nyatakan  dalam  bentuk  angka  0  atau  1 (Fridayana, 2013:55) . Karena variabel depen- den (Y) dalam penelitian ini memiliki skala nominal,  maka  dapat  digunakan  formulasi model regresi logistik sebagai berikut:
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 295
Y= ln ( P 1-P ) = a+b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +b 4 X + b 5 X 5 +b 6 X 6 +b 7 X 7 + e
Keterangan: ln  ( P 1-P )  :  Log  dari  perbandingan  antara peluang financial  distress dan  peluang non financial distress.
a: Konstanta; b 1 - b 7 : Koefisien regresi varia- bel independen;  X 1 : sensitivitas nilai tukar; X 2 :  Sensitivitas  suku  bunga;  X 3 : Current Ratio; X 4 : Return  on  Asset; X 5 : Total  Asset Turnover; X 6 : Debt  to  Asset  Ratio; X 7 : Sales Growth; e : Eror atau tingkat kesalahan yang mungkin terjadi.
Uji  Kelayakan  Model  Regresi  Logistik (Menilai Model Fit)
Menurut  Ghozali  (2016),  uji  kelayakan model harus diterapkan pada model regresi logistik,  karena  apabila  terdapat  data  yang tidak  layak  dapat  memberikan  hasil  atau kesimpulan yang rancu terhadap data hasil observasi.  Uji  kelayakan  dilakukan  guna mengetahui  apakah  model  statistik  telah layak  digunakan  atau  tidak.  Jika  masih terdapat  masalah  pada  uji  kelayakan  ini, maka  dapat dilakukan  proses  seleksi  ulang terhadap variabel yang digunakan. Beberapa uji  statistik  yang  dapat  digunakan  dalam menilai  model  fit  analisis  regresi  logistik, meliputi:
a) -2 Log Likelihood Output  yang  dihasilkan  dari  SPSS  men- dapatkan dua nilai -2 Log Likelihood yakni, satu model atau block 0 untuk memasuk- kan konstanta dan kedua model atau block 1 dengan  konstanta  dan  variabel  inde- penden.    Statistik -2  Log  Likelihood dapat dijadikan  sebagai  penentu  bila  variabel independen  ditambahkan  ke  dalam  mo- del  berpengaruh  secara  signifikan  atau tidak dalam memperbaiki model fit. Bila nilai -2 Log Likelihood mengalami penuru- nan,  maka  hal  tersebut  menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan telahfit dengan data (Sofyan dan Heri, 2014:105).
b) Cox and Snell’s R Square dan Nagelkerke R Square
Menurut  Sofyan  dan  Heri  (2014:99), Cox and  Snell’s  R  Square merupakan  suatu ukuran  yang  digunakan  untuk  mem- bandingkan nilai -2 Log Likelihood dengan skala maksimumnya adalah 1. Sementara itu, Nagelkerke R Square merupakan suatu bentuk  pengujian  yang  dilakukan  guna mengetahui seberapa besar variabel inde- penden  mampu  menjelaskan  variabel dependennya. Uji ini merupakan bentuk penyesuaian dari model Cox and Snell’s R Square dan skalanya dipersempit menjadi keseluruhan  nilai  antara  0  dan  1.  Nilai dari Nagelkerke R Square digunakan untuk mengetahui  persentase  variabilitas  dari variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh  variabel  independen  di  dalam penelitian.
c) Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test Uji statistik ini digunakan untuk menguji apakah nilai yang akan digunakan sesuai dengan  data  empiris  (Soyan  dan  Heri, 2014:100).  Jika  nilai  yang  diperoleh  dari Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test sama dengan atau kurang dari 5%, dapat disimpulkan bahwa hipotesis nol ditolak, sehingga  bermakna  bahwa  terdapat  per- bedaan  yang  signifikan  antara  model dengan nilai observasinya, serta uji hipo- tesis  tidak dapat dilanjutkan  pada  tahap selanjutnya,  sedangkan  bila  nilai  dari Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test lebih  dari  5%,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  hipotesis  nol  diterima  dan  ber- makna  bahwa  model  layak  digunakan pada  analisis  selanjutnya  (Darmawan, 2017).
d) Tabel Klasifikasi 2 x 2 Menurut Sofyan dan Heri (2014:106), tabel ini  digunakan  untuk  membandingkan nilai  estimasi  yang  benar  dan  salah. Terdapat  kolom  yang  berisi  dua  nilai prediksi  dari  variabel  dependen  yang diteliti, sementara itu juga terdapat baris yang  menunjukkan  nilai  variasi  yang sesungguhnya  dari  variabel  dependen.
296 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305
Ketika  model  yang  diperoleh  sempurna, seluruh kasus akan berada pada diagonal dengan  tingkat  ketepatan  prediksi  yang mencapai 100%.

## Uji Hipotesis
Setelah  diperoleh  model  yang  telah  fit terhadap  data,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  uji  hipotesis.  Menurut  Riza (2018),  uji  ini  dilakukan  untuk  menguji apakah  secara  parsial  variabel  independen dapat  menjelaskan  variabel  dependen  de- ngan  baik.  Adapun  langkah-langkah  yang perlu  diperlukan  dalam  uji  hipotesis  ini adalah sebagai berikut:
a) Merumuskan hipotesis
b) Menentukan tingkat signifikansi (α)
Pengujian  tingkat  signifikansi  yang  di- lakukan  dalam  penelitian  ini  adalah pengujian  secara  parsial  (individual). Oleh karena itu, uji ini dilakukan dengan menggunakan  uji Wald pada  tahap  se- lanjutnya  dengan  menggunakan  tingkat signifikansi 1%, 5% dan 10%.
c) Uji Wald
Menurut  Sofyan  dan  Heri  (2014:106), statistik  uji Wald digunakan  sebagai  uji
parsial (individual) atas variabel-variabel yang digunakan. Uji ini dilakukan untuk melihat  seberapa  besar  pengaruh  koefi- sien  variabel  independen  secara  parsial terhadap  variabel  dependen.  Kriteria pengambilan keputusan, yaitu:
1)  Jika  nilai p-value uji  Wald  (Sig)  >  α, maka 𝐻 0 diterima,  yang  bermakna variabel  independen  secara  parsial tidak  berpengaruh  terhadap  kondisi financial distress perusahaan.
2)  Jika  nilai p-value uji  Wald  (Sig)  ≤  α, maka 𝐻 0 ditolak,  yang  bermakna variabel  independen  secara  parsial berpengaruh terhadap kondisi financial distress perusahaan. d) Menarik kesimpulan

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN Deskriptif Statistik Data
Analisis deskriptif statistik data dilaku- kan  untuk  memperoleh  gambaran  umum terkait data penelitian yang mencakup nilai minimum, maksimum, rata-rata dan standar deviasi.  Hasil  deskriptif  statistik  data variabel  penelitian  disajikan  pada  Tabel  1 berikut:
Tabel 1 Hasil Deskriptif Statistik Sektor Primer Tahun 2008-2018 (n=390) Variabel Maksimum Minimum Rata-rata Deviasi Standar Sensitivitas nilai tukar (%) 7,289 -9,655 -1,181 1,069 Sensitivitas suku bunga (%) 23,451 -22,679 -0,324 1,553 Current Ratio (%) 25,594 0,021 2,267 0,914 Return On Asset (%) 0,839 -3,198 0,026 0,133 Total Asset Turnover (%) 5,328 -0,088 0,696 0,113 Debt to Asset Ratio (%) 6,270 0,063 0,612 0,368 Sales Growth (%) 9,743 -13,794 0,167 0,767
Sumber: Data diolah, 2019
Tabel  1  menunjukkan  nilai  maksimum variabel  sensitivitas  nilai  tukar  dimiliki perusahaan dengan kode  emiten  CITA dan nilai  minimum  berada  pada  perusahaan dengan  kode  emiten  PKPK.    Nilai  deviasi standar yang lebih tinggi dari nilai rata-rata mengindasikan  variabilitas    data    yang  se-
makin besar. Selain itu nilai maksimum dari variabel  sensitivitas  suku  bunga  dimiliki perusahaan  dengan  kode  emiten  DSFI  dan nilai  minimum  berada  pada  perusahaan dengan  kode  emiten  ATPK.  Nilai  deviasi standar  yang  tinggi  dari  nilai  rata-rata mengindikasikan  bahwa  variabilitas  data
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 297
sensitivitas  suku  bunga  semakin  besar. Tingkat sensitivitas suku bunga yang tinggi dapat  memperlemah  kondisi  keuangan perusahaan,  sebab  dapat  meningkatkan biaya modal dalam bentuk beban bunga dan berdampak  pada  terpangkasnya  laba  yang diperoleh.
Current  ratio (CR)  digunakan  untuk mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam memenuhi  seluruh  kewajiban  jangka  pen- deknya.  Semakin  tinggi  nilai current  ratio (CR)  semakin  baik  bagi  perusahaan.  Nilai maksimum  dari  variabel current  ratio (CR) dimiliki  perusahaan  dengan  kode  emiten ADRO,  dan  nilai  minimum  berada  pada perusahaan dengan kode emiten INDY. Nilai deviasi standar yang rendah dari nilai rata- rata  mengindikasikan  bahwa  variabilitas data yang digunakan semakin kecil.
Return on assets (ROA) adalah salah satu rasio  profitabilitas  yang  menjelaskan  ke- mampuan perusahaan dalam menggunakan asset yang dimiliki untuk memperoleh laba. Semakin tinggi  nilai return  on  assets (ROA), semakin baik bagi perusahaan. Nilai maksi- mum  yang  didapat  dari  variabel return  on assets (ROA)  dimiliki  perusahaan  dengan kode  emiten  DEWA,  sedangkan  nilai  mini- mum berada pada perusahaan dengan kode emiten CKRA. Nilai deviasi standarnya lebih tinggi  dari  nilai  rata-rata,  sehingga  dapat dikatakan variabilitas data yang digunakan semakin besar.
Total asset turnover (TATO) adalah rasio yang  digunakan  untuk  mengukur  perputa- ran  seluruh  asset  yang  dimiliki  oleh  per- usahaan.  Semakin  tinggi  nilai  dari  variabel total  asset  turnover (TATO)  menunjukkan kemampuan  perusahaan  dalam  mengelola asset  yang  dimiliki  semakin  baik.  Nilai maksimum yang diperoleh dari variabel total asset  turnover (TATO)  dimiliki  perusahaan dengan kode emiten PKPK, sedangkan nilai minimum  berada  pada  perusahaan  dengan kode  emiten  DKFT.  Nilai  deviasi  standar tersebut nilainya lebih rendah dari nilai rata- ratanya,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa variabilitas  data  yang  digunakan  semakin
kecil. Debt  to  asset  ratio (DAR)  merupakan salah satu rasio solvabilitas yang digunakan untuk  mengukur  perbandingan  total  utang dengan  total  asset  yang  dimiliki  oleh  per- usahaan  yaitu  seberapa  besar  asset  per- usahaan didanai oleh utang. Nilai debt to asset ratio (DAR)  yang  tinggi  mencerminkan bahwa  sebagian  besar  asset  yang  dimiliki oleh perusahaan didanai oleh utang, hal ini akan semakin menambah beban perusahaan dalam  menutupi  kewajiban  serta  bunga yang  dibebankan.  Nilai  maksimum  yang diperoleh  variabel debt  to  asset  ratio (DAR) dimiliki  perusahaan  dengan  kode  emiten BYAN,  sedangkan  nilai  minimum  berada pada perusahaan dengan kode emiten RUIS. Nilai deviasi standar lebih rendah dari nilai rata-ratanya,  sehingga  dapat  diasumsikan variabilitas data yang digunakan lebih kecil.
Sales growth (SG) merupakan rasio yang menggambarkan  kemampuan  suatu  per- usahaan  dalam  meningkatkan  penjualan dari periode waktu ke waktu dan digunakan juga  dalam  mengukur  sejauh  mana  suatu perusahaan  dalam  mempertahankan  posisi ekonominya.  Semakin  tinggi  nilai  dari variabel sales growth, maka dapat dikatakan kinerja  perusahaan  dalam  meningkatkan penjualan  semakin  baik.  Nilai  maksimum dari  variabel sales  growth (SG)  dimiliki perusahaan  dengan  kode  emiten  GEMS, sedangkan  nilai  minimumnya  berada  pada perusahaan dengan kode emiten DSFI. Nilai deviasi  standar  yang  diperoleh  lebih  tinggi dari  nilai  rata-ratanya,  sehingga  dapat dikatakan bahwa variabilitas dari data yang digunakan semakin besar pula.

## Hasil Analisis Regresi Logistik
Pengujian  analisis  regresi  logistik  di- lakukan  guna  mengetahui  sejauh  mana kemampuan  variabel  independen  yang  ter- diri dari nilai tukar, suku bunga, current ratio, return on asset, total asset turnover, debt to asset ratio dan sales  growth dalam  memprediksi variabel  dependennya,  yaitu financial  dis- tress. Hasil dari uji regresi logistik disajikan dalam Tabel 2 sebagai berikut:
298 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305

## Tabel 2
Hasil Uji Analisis Regresi Logistik Variabel Koef. Regresi Wald Tingkat Signifikansi Keterangan Konstanta -0,069 0,149 0,669 - Sensitivitas nilai tukar -0,035 0,058 0,269 Tidak Signifikan Sensitivitas suku bunga -0,020 0,122 0,727 Tidak Signifikan Current Ratio 0,023 1,027 0,311 Tidak Signifikan Return On Asset -6,894 25,400 0,000 Signifikan Total Asset Turnover -0,193 2,385 0,122 Tidak Signifikan Debt to Asset Ratio 0,476 4,263 0,039 Signifikan Sales Growth 0,086 0,149 0,474 Tidak Signifikan
Sumber: Data diolah, 2019 Keterangan: Signifikan pada α=5%;
Berdasarkan  hasil  uji  analisis  regresi logistik  pada  Tabel  2,  maka  diperoleh  per- samaan regresi logistik sebagai berikut:
Y= ln ( P 1-P ) = -0,069 – 0,035 Sensitivitas nilai tukar - 0,020 Sensitivitas suku bunga + 0,023CR - 6,894ROA – 0,913TATO + 0,476DAR + 0,086SG + e
Uji Kelayakan Regresi Logistik (Model Fit ) Hasil  pengujian  keseluruhan  model  fit dapat diuraikan sebagai berikut:
a) - 2 Log Likelihood Hasil  pengujian  - 2  Log  Likelihood dapat dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3, menunjukkan bahwa nilai -2 Log Likelihood sebesar  540,398  -dan  ketika variabel  independen  telah  dimasukkan dalam  model  pada block, nilai -2  Log Likelihood turun  menjadi 475,031 Terjadi- nya  penurunan  nilai -2  Log  Likelihood se- besar 65,367 -ini mengindikasikan bahwa model uji regresi logistik yang dihasilkan setelah ditambahkan variabel independen ke  dalam  model  menjadi  lebih  baik  dan model dinyatakan fit dengan data.

## Tabel 3
Hasil Pengujian -2 Log Likelihood Keterangan Nilai Statistik -2 Log Likelihood (Block 0) 540,398 -2 Log Likelihood (Block 1) 475,031 Sumber: diolah, 2019 b) Cox and Snell’s R Square dan Nagelkerke R Square Hasil  pengujian Cox  and  Snell’s  R  Square dan Nagelkerke R Square ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Pengujian Cox and Snell’s R Square dan Nagelkerke R Square Keterangan Nilai Statistik Uji -2 Log Likelihood 475,031 Uji Cox and Snell's R Square 0,154 Uji Nagelkerke R Square 0,206
Sumber: diolah, 2019
Berdasarkan  Tabel  4,  diperoleh  nilai  uji Cox and Snell’s R Square sebesar 0,154 dan nilai uji Nagelkerke R Square sebesar 0,206. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  varia- bilitas  variabel  dependen  yaitu financial distress yang dapat dijelaskan oleh varia- bilitas  variabel  independen  yang  terdiri dari  sensitivitas  nilai  tukar,  sensitivitas suku  bunga, current  ratio,  return  on  asset, total  asset  turnover,  debt  to  asset  ratio dan sales  growth sebesar  20,6%.  Sedangkan sisanya  sebesar  79,4%  dijelaskan  oleh variabel  lain  yang  tidak  dimasukkan  ke dalam model uji regresi logistik.
c) Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 299
Hasil  pengujian Hosmer  and  Lemeshow’s Goodness  of  Fit  Test ditunjukkan  pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil Pengujian Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test Keterangan Nilai Statistik Chi-Square 14,818 Signifikansi Value 0,063 Sumber: diolah, 2019 Berdasarkan  Tabel  5,  nilai goodness  of  fit test yang  diukur  dengan  menggunakan nilai chi-square menunjukkan nilai sebesar 14,818  dengan  signifikansi value 0,063 atau  6,3%  ,  dimana  lebih  besar  dari  0,05 atau 5%. Hal ini mengindikasikan bahwa tidak  terdapat  perbedaan  antara  model dengan  data  yang  diobservasi,  sehingga model telah dikatakan fit dengan data dan dapat diterima.
d) Uji Klasifikasi 2 x 2
Hasil  pengujian  tabel  klasifikasi  2  x  2 ditunjukkan  pada  Tabel  6.  Tabel  6,  me- nunjukkan  bahwa  persamaan  uji  regresi logistik yang telah terbentuk dapat mem- buat  klasifikasi  dalam  penaksiran  nilai variabel  dependen  sebesar  69,7%,  yang mengindikasikan bahwa model persama- an  regresi  logistik  ini  dapat  digunakan untuk memprediksi perusahaan mengala- mi  kondisi financial  distress, begitu  pula sebaliknya.  Menurut  Ghozali  (2016),  ke- tepatan  suatu  prediksi  dari  model  pre- diksi  yang  diperoleh  dapat  dikatakan baik jika nilai ketepatan lebih dari 50%. Jadi,  berdasarkan  keempat  bentuk  uji statistik  yang  dilakukan  untuk  menilai kelayakan  dari  uji  regresi  logistik  atau model fit, diperoleh hasil yang konsisten menunjukkan  bahwa  model  uji  regresi logistik yang digunakan telah fit dengan data penelitian, serta mampu digunakan untuk memprediksi nilai observasinya.

## Tabel 6
Hasil Uji Klasifikasi 2 x 2 Keterangan Prediksi Non Financial Distress Financial Distress Ketepatan Klasifikasi Non Financial Distress 147 53 73,5% Financial Distress 65 125 65,8% Persentase Keseluruhan (%) 69,7% Sumber: diolah, 2019
Hasil Pengujian Hipotesis Penelitian Berdasarkan Tabel 2, menunjukkan bah- wa sensitivitas nilai tukar, sensitivitas suku bunga, current  ratio,  total  asset  turnover dan sales  growth  tidak dapat  digunakan  untuk memprediksi  kondisi financial  distress ,  arti- nya hipotesis ditolak ( H 0 diterima) , maksud- nya  variabel  independen  tersebut  tidak dapat  menentukan  perusahaan  mengalami kondisi financial distress atau tidak (Hipotesis ditolak). Terbukti  variabel-variabel  tersebut memiliki p-value uji Wald ( Sig .) > α, dimana α  sebesar  5%.  Namun, return  on  asset dan debt  to  asset  ratio dapat  digunakan  untuk
memprediksi  kondisi financial distress,  arti- nya hipotesis diterima ( H 0 ditolak) , maksud- nya  variabel  independen  tersebut  dapat menentukan perusahaan mengalami kondisi financial  distress atau  tidak  (Hipotesis  di- terima).  Terbukti  variabel  independen  ter- sebut  memiliki p-value uji  Wald  (Sig)  <  α, dengan α sebesar 5%.

## Pembahasan Prediksi Sensitivitas Nilai Tukar Terhadap Financial Distress
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi logistik, tidak menemukan nilai tukar yang
300 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305
diproksikan  dengan  sensitivitas  nilai  tukar mampu  memprediksi  kondisi financial  dis- tress perusahaan,  dimana  hal  ini  ditunjuk- kan  dengan  tingkat  signifikansi  0,269  atau 26,9%  lebih  besar  dari  tingkat  signifikansi yang  telah  ditentukan,  yakni  sebesar  5%, sehingga  hasil  penelitian  ini  tidak  dapat membuktikan hipotesis.
Tingkat  sensitivitas  nilai  tukar  mem- berikan indikasi penilaian investor terhadap tingkat  keuntungan  potensial  yang  akan diperoleh  perusahaan  di  masa  mendatang. Semakin  tinggi  tingkat  sensitivitas  nilai tukar yang diperoleh perusahaan mengindi- kasikan bahwa perusahaan semakin sensitif terhadap kondisi perekonomian. Interpretasi dari  hasil  uji  tersebut  menunjukkan  bahwa tingkat  sensitivitas  nilai  tukar  tidak  dapat memengaruhi  kondisi financial  distress per- usahaan. Hal ini dapat terlihat dari hasil rata- rata  nilai  sensitivitas  nilai  tukar  yang  cen- derung menurun selama periode penelitian, sehingga dapat diasumsikan bahwa kondisi ekonomi masih relatif terjaga kestabilannya dan tidak berpengaruh besar terhadap return saham  yang  nantinya  berdampak  pada kinerja keuangan perusahaan. Namun hasil ini  tidak  dapat  dijadikan  sebagai  acuan dikarenakan  faktor  nilai  tukar  yang  cen- derung  befluktuasi  di  setiap  beberapa  peri- ode waktu.
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sulaksana (2016), Nurhidayah dan Fitriyatur (2017) dan Darmawan (2017) yang menyatakan bahwa nilai  tukar  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap kondisi financial distress perusaha- an.  Namun  berbanding  terbalik  dengan penelitian yang dilakukan oleh Endang dan Jumyetti  (2017)  yang  menyatakan  bahwa nilai  tukar  memiliki  pengaruh  yang  signi- fikan terhadap kondisi financial distress per- usahaan.

## Prediksi Sensitivitas Suku Bunga Terhadap Financial Distress
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi logistik,  menunjukkan  bahwa  suku  bunga yang  diproksikan  dengan  sensitivitas  suku
bunga  tidak  mampu  memprediksi  kondisi financial  distress perusahaan  sektor  primer. Suku  bunga  yang  diproksikan  dengan  sen- sitivitas  suku  bunga  memiliki  hubungan negatif dan tidak signifikan terhadap kondisi financial distress yang dialami oleh perusaha- an  dan  ditunjukkan  dengan  tingkat  signi- fikansi 0,727, dimana lebih besar dari tingkat signfikansi  yang  telah  ditentukan,  yakni sebesar  5%,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  penelitian  ini  tidak  dapat membuktikan hipotesis.
Interpretasi dari hasil uji tersebut dapat menunjukkan  bahwa  tingkat  sensitivitas suku  bunga  tidak  dapat  dijadikan  sebagai variabel penentu terjadinya kondisi financial distress perusahaan.  Hal  ini  dapat  terlihat dari  nilai  rata-rata  keseluruhan  yang  di- peroleh  dari  sensitivitas  suku  bunga  yang sangat  rendah  selama  periode  penelitian, sehingga  dapat  diasumsikan  bahwa  bila tingkat  sensitivitas  suku  bunga  yang  di- peroleh oleh perusahaan rendah, maka tidak akan  memengaruhi  performa  kinerja  keua- ngan perusahaan.  Menurut Sapoerti (2013) bahwa  suku  bunga  berpengaruh  signifikan terhadan financial  distress ,  dikarenakan  per- usahaan  cenderung  memilih  menggunakan modal  sendiri  daripada  menggunakan modal dari luar.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  pe- nelitian  Veronika  dan  Anantadjaya  (2006), Djumahir (2007), Alifiah (2014) dan Darma- wan  (2017)  yang  menyatakan  bahwa  suku bunga  (sensitivitas  suku  bunga)  berpe- ngaruh  negatif  tidak  signifikan  terhadap kondisi financial  distress perusahaan.  Pe- nelitian  Moleong  (2017)  juga  menegaskan real interest rate berpengaruh tidak signifikan terhadap financial distress.
Prediksi Current Ratio Terhadap Financial Distress Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi logistik , ditemukan  bahwa  variabel current ratio tidak  mampu  memprediksi  kondisi financial  distress. Hasil  ini  ditunjukkan dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,311 dimana lebih besar dari tingkat signifikansi
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 301
yang  telah  ditentukan,  yakni  sebesar  5%, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  hasil  ini tidak dapat membuktikan hipotesis.
Pengaruh  positif  dan  tidak  signifikan tersebut disebabkan ketika perusahaan yang memiliki  nilai current  ratio diatas  kisaran rata-rata  akan  tetapi  perusahaan  tersebut tidak dapat mengelola asset lancarnya secara produktif,  dikarenakan  jumlah  dari  asset lancar  yang  terlalu  besar,  sehingga  per- usahaan akan kehilangan kesempatan untuk meraih  keuntungan.  Selain  itu,  pengaruh tidak signifikan ini juga bisa disebabkan oleh kegiatan  operasional  perusahaan  sektor primer  yang  cenderung  masih  tergolong musiman.
Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan penelitian  Widarjo  dan  Setiawan  (2009) bahwa  variabel  current ratio memiliki  pe- ngaruh  tidak  signifikan  terhadap financial distress yang dialami oleh suatu perusahaan. Namun,  tidak  konsisten  dengan  penelitian Nurhidayah dan Fitriyatur (2017), Antikasari dan Djuminah (2017).
Prediksi Return  on  Asset Terhadap Finan- cial Distress
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi logistik , ditemukan  bahwa return  on  asset yang  merupakan  proksi  dari  variabel  pro- fitabilitas  mampu  memprediksi  secara signifikan dan arah negatif terhadap kondisi financial distress yang dialami oleh perusaha- an  dan  ditunjukkan  dengan  tingkat  signi- fikansi  0,000  yang  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi  yang  ditentukan,  yakni  sebesar 5%,  sehingga  hasil  ini  dapat  membuktikan hipotesis yang dibuat.
Interpretasi dari hasil pengujian tersebut dapat  dilihat  selama  periode  penelitian, perusahaan sektor primer memiliki rata-rata tingkat  profitabilitas  sebesar  2,6%  dimana mengindikasikan  bahwa  perusahaan  sektor primer  tetap  mendapatkan  keuntungan pasca  terjadinya  krisis  keuangan  global walaupun  tingkat  profitabilitasnya  masih dalam  angka  yang  relatif  rendah.  Dengan menggunakan asumsi bahwa besarnya laba yang  diperoleh,  maka  akan  membuat  per-
usahaan  lebih  mudah  melakukan  berbagai kegiatan  ekspansi,  sehingga  menjauhkan perusahaan dari kondisi krisis atau financial distress.
Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan penelitian  Yap  (2012),  Hanifah  (2013), Antikasari  dan  Djuminah  (2017)  bahwa return on asset memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap kondisi financial distress perusahaan.
Prediksi Total  Asset  Turnover Terhadap Financial Distress
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi logistik, ditemukan bahwa total asset turnover tidak mampu memprediksi kondisi financial distress perusahaan dan memiliki hubungan negatif. Hasil ini ditunjukkan dengan tingkat signifikansi  0,122  yang  lebih  besar  dari tingkat signifikansi yang diisyaratkan, yakni sebesar  5%,  sehingga  hasil  ini  tidak  dapat membuktikan hipotesis.
Interpretasi dari hasil pengujian tersebut dapat  menunjukkan  bahwa  nilai  dari total asset  turnover tidak  dapat  dijadikan  sebagai variabel penentu terjadinya kondisi financial distress perusahaan dengan korelasi negatif. Hal  ini  dapat  terlihat  dari  nilai  rata-rata keseluruhan  yang  diperoleh  dari  variabel total  asset  turnover yang  sangat  rendah  se- lama  periode  penelitian,  sehingga  dapat diasumsikan  bahwa  bila  tingkat total  asset turnover yang  diperoleh  oleh  perusahaan tinggi, maka akan menghindarkan perusaha- an  untuk  mengalami  kondisi financial  dis- tress. Akan  tetapi,  secara  keseluruhan, kon- disi financial distress perusahaan tidak hanya disebabkan  oleh  tingkat  penjualan  yang menurun,  melainkan  juga  terdapat  aspek- aspek  lain  yang  memengaruhi,  seperti  ter- jadinya peningkatan kewajiban perusahaan, baik  kewajiban  jangka  pendek  maupun jangka panjang.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  pe- nelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Yulpa (2017)  yang  menyatakan  bahwa total  asset turnover memiliki pengaruh tidak signifikan terhadap kondisi financial distress perusaha- an.  Namun,  tidak  konsisten  dengan  hasil
302 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305
penelitian  Antikasari  dan  Djuminah  (2017), bahwa total  asset  turnover berpengaruh negatif signifikan terhadap financial distress .
Prediksi Debt  to  Asset  Ratio Terhadap Financial Distress .
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi logistik, ditemukan bahwa debt to asset ratio mampu memprediksi  secara  signifikan dan arah  positif    kondisi  financial distress  yang dialami  oleh  perusahaan  dan  ditunjukkan dengan tingkat signifikansi 0,039 yang lebih kecil  dari  tingkat  signifikansi  yang  ditentu- kan,  yakni  sebesar  5%,  sehingga  hasil  ini dapat  membuktikan  hipotesis.  Pengaruh positif  signifikan  tersebut  dapat  dibuktikan berdasarkan nilai rata-rata debt to asset ratio secara keseluruhan yang diperoleh dari per- usahaan sektor primer.
Nilai  rata-rata  tersebut  menunjukkan prosentase cukup tinggi yakni sebesar 61,2%, sehingga  hal  ini,  mengindikasikan  bahwa sebagian  besar  perusahaan  sektor  primer mengalami  kondisi financial  distress, karena memiliki  nilai debt  to  asset  ratio yang  relatif tinggi,  sehingga  hal  ini  menunjukkan  aset perusahaan  banyak  didanai  oleh  utang. Pengelolaan utang perusahaan yang kurang baik dapat memicu terjadinya kondisi gagal bayar, sebagai cikal bakal terjadinya kondisi financial distress.
Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan penelitian  Yap  (2012),  Antikasari  dan  Dju- minah  (2017)  bahwa debt  to  asset  ratio me- miliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap kondisi financial distress perusaha- an. Artinya semakin tinggi nilai debt to asset ratio,  maka  semakin  tinggi  kemungkinan perusahaan  mengalami  kondisi  financial distress. Penelitian Moleong (2017) juga me- negaskan leverage berpengaruh positif signi- fikan  terhadap  financial  distress,  dimana leverage  berkontribusi  61%  terhadap  peru- bahan financial distress.
Prediksi Sales Growth Terhadap Financial Distress.
Berdasarkan  hasil  pengujian  regresi logistik,  ditemukan  bahwa  variabel  sales
growth  tidak  mampu  memprediksi  kondisi financial  distress  pada  perusahaan  sektor primer. Hal ini ditunjukkan dengan tingkat signifikansi  0,474  yang  lebih  besar  dari tingkat  signifikansi  yang  ditentukan,  yakni sebesar  5%,  sehingga  hasil  ini  tidak  dapat membuktikan hipotesis.
Pengaruh  positif  dan  tidak  signifikan tersebut  dapat  terjadi  karena  disaat  nilai rata-rata  keseluruhan sales  growth menyen- tuh angka 17%, seharusnya perusahaan sek- tor primer yang mengalami kondisi financial distress tidak terlalu banyak, akan tetapi hal ini  justru  berbanding  terbalik,  karena  se- bagian  besar  perusahaan  sektor  primer mengalami  kondisi  financial  distress.  Pe- ngaruh tidak signifikan tersebut juga dapat terjadi  ketika  nilai  penjualan  suatu  per- usahaan mengalami penurunan, hal ini tidak secara  langsung  membuat  perusahaan  me- ngalami  kebangkrutan,  melainkan  hanya mengurangi tingkat laba yang dihasilkan.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  pe- nelitian  Widarjo  dan  Setiawan  (2009)  yang menyatakan  bahwa  sales  growth  memiliki pengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan  ter- hadap kondisi financial distress perusahaan. Artinya bila nilai sales growth rendah, belum tentu  menentukan  perusahaan  sedang  me- ngalami kondisi financial distress.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pem- bahasan, dapat disimpulkan bahwa variabel makroekonomi  (sensitivitas  nilai  tukar  dan sensitivitas  suku  bunga), current  ratio,  total asset  turnover ,  dan sales  growth tidak mam- pu  memprediksikan  secara  signifikan  ter- hadap financial  distress .  Namun,  profita- bilitas  yang  diproksikan  dengan  return  on asset  berpengaruh  negatif  signifikan  ter- hadap  financial  distress,  dan  leverage  yang diproksikan  dengan debt  to  asset  ratio juga memiliki  pengaruh  positif  signifikan  ter- hadap  financial  distress  pada  perusahaan sektor  primer  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia.
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 303

## Saran
Model  prediksi  financial  distress  dapat digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan perusahaan  sebelum  mengambil  keputusan manajemen khususnya keputusan keuangan (financial  decision)  agar  tercipta  kinerja perusahaan yang baik. Hasil dari penelitian ini  juga  dapat  digunakan  sebagai  bahan pertimbanagn bagi investor dan calon inves- tor  dalam  mengambil  keputusan  investasi pada  perusahaan  sektor  primer  yang  ter- daftar di BEI.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbar, A.J., S. Yuliana dan T. Marwa. 2016. Pengaruh  Nilai  Tukar  Rupiah,  Suku Bunga SBI, dan Inflasi Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Sektor Pertanian di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan 14(2): 47–53.
Alafiah,  M.N.  2014.  Prediction  of  Financial
Distress Companies in the Trading and Services  Sector  in  Malaysia  Using Macroeconmic Variables. Procedia Sosial and Behavioral Sciences 129:  90–98. Almilia, L. S. 2003. Analisis Rasio Keuangan untuk  Memprediksi  Kondisi  Financial Distress  Perusahaan  Manufaktur  yang Terdaftar  di  Bursa  Efek  Jakarta. Jurnal Akuntansi  dan  Auditing  Indonesia 7(2): 183-210.
Andre,  O.  2013.  Pengaruh  Profitabilitas, Likuiditas  dan  Leverage  dalam  Mem- prediksi Financial Distress (Studi Empi- ris  Pada  Perusahaan    Aneka  Industri yang Terdaftar di BEI). Jurnal Akuntansi 1(1): 15-26
Andrade,  G.  and  S.  N.  Kaplan.  1998.  How Costly  is  Financial  (not  Economic) Distress?  Evidence  from  Highly  Leve- raged  Transactions  that  Became  Dis- tressed. The  Journal  of  Finance 53(5): 1443–1493.
Antikasari,  T.  W. dan  Djuminah. 2017.  Pre- diksi  Financial  Distress  dengan  Binary Logit  Regression  Perusahaan  Tele- komunikasi. Jurnal  Keuangan  dan  Per- bankan 21(2): 265-275
Artha. D. R., N. A. Achsani  dan H. Sasongko. 2014.  Analisis  Fundamental,  Teknikal dan  Makroekonomi  Harga  Saham Sektor  Pertanian. Jurnal  Manajemen  dan Kewirausahaan 16(2): 175–184.
Bhattacharjee, A. dan J. Han. 2014. Financial Distress  of  Chinese  forms:  Mico- economic, Macroeconomis and Institusi- onal  Influences. China  Economic  Review 30:  244–262.
Badan  Pusat  Statistik.  2018.  Jumlah  Pen- duduk Bekerja Triwulan I 2018. https:// www.google.com/amp/s/amp.tirto.id. Diakses tanggal 3 Agustus 2019.
Brealy, R. A. dan S. C. Myers. 2000. Principle of  Corporate  Finance.  6th  Edition. Boston: Irwin McGraw-Hill.
Brigham,  E.  F.,  dan  J.  F.  Houston.    2007.
Fundamentals  of  Financial  Manage- ment. 10nd ed. Thomson South Western. USA.
Bursa  Efek  Indonesia  2019.  Laporan  Keua- ngan  Tahunan  Perusahaan  Sektor  Pri- mer  2014,  2015,  2016,  2017  dan  2018. https://www.idx.co.id [diakses 8 Maret 2019].
Bubic, J. dan J. Hajnrih. 2012. The Analyses Business  Performances  of  Agricultural Enterprises  inVojvodina  During  The Current  Crisis.  Economics  of  Agri- culture 59: 183 - 194 Darmawan,  S.  2017.  Analisis  Pengaruh Corporate  Governance,  Variabel  Eko- nomi Makro terhadap Financial Distress dengan  Variabel  Kontrol  Ukuran  Per- usahaan  dan  Jenis  Kepemilikan. Efektif Jurnal Ekonomi dan Bisnis 7(1):  100-122 Dwijayanti, P. F. S. 2010. Penyebab, Dampak dan Prediksi dari Financial Distress serta Solusi  untuk  Mengatasi  Financial  Dis- tress. Jurnal Akuntansi Kontemporer 2(2):
191-205
Dewi,  A.  2015.  Manajemen  Keuangan  Per- usahaan.  Cetakan  Ketiga.  Ghalia: Indo- nesia. Jakarta.
Departemen Kebijakan Ekonomi dan Mone- ter.  2018.  Laporan  Kebijakan  Moneter Triwulan III 2018. Jakarta
304 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 3, September 2019 : 285 – 305
Djumahir. 2007. Pengaruh Variabel-variabel Mikro  dan  Variabel-variabel  Makro terhadap  Financial  Distress  Pada  Per- usahaan  Industri  Food  and  Beverages yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Jakarta. Jurnal Aplikasi Manajemen 5(3): 484 – 492.
Endang  dan  Jumyetti.  2017.  Faktor-Faktor Makro  Ekonomi  dalam  Memprediksi Kondisi  Financial  Distress. Jurnal  Poli Bisnis 8(2).
Fadah, I. 2013. Manajemen Keuangan (Suatu Konsep). Insan Global. Mojokerto.
Farah,  M.  2014.  Dasar-Dasar  Manajemen Keuangan. Dian Rakyat. Jakarta. Fridayana, Y. 2013. Analisis Regresi dengan
Menggunakan  Aplikasi  Komputer  Sta- tistik  SPSS.  Gramedia  Pustaka  Utama. Indonesia.
Ghozali,  I.  2016.  Aplikasi  Analisis  Multi- variate  dengan  Program  IBM  SPSS  23. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Semarang.
Gumanti, T. A. 2011. Manajemen Investasi – Konsep,  Teori  dan  Aplikasi.  Mitra Wacana Media. Jakarta.
Hanifah,  O.  E.  2013.  Pengaruh  Struktur Corporate  Governance  dan  Financial Indicators  terhadap  Kondisi  Financial Distress. Diponegoro Journal of Accounting 2(2): 1-15.
Hofer,  C.  W.  1980.  Turnaround  Strategies.
Journal of Business Strategy 1(19): 31.
Jensen,  M.  C.,  dan  W.  H.  Meckling.  1976.
Theory  of  The  Firm:  Managerial  Beha- vior,  Agency  Costs  And  Ownership Structure. Journal  of  Financial  Economics 3(4): 305-360.
Karim,  A.  A.  2010.  Ekonomi  Makro  Islam. PT. Grafindo Persada. Jakarta. Kasmir.  2008.  Analisis  Laporan  Keuangan. PT Raja Grafindo Persada. Jakarta. Koech, E., C. Nyang’aya,  dan  N M. Robert. 2018. Prediction of Financial Distress in the Light of Financial Crisis : A Chase of Listed  Firm  in  Kenya. International Journal  of  Economics,  Commerce  and Management 6(6): 207 – 226
Kunt  dan  Detragiache.  1997.  The  deter- minants of banking crises Evidence from
developing  and  developed  countries. International  Monetary  Fund  Working Paper.
Luciana,  S.A.  2004.  Analisis  Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Kondisi  Financial Distress  suatu  Perusahaan  yang  Ter- daftar di Bursa Efek Jakarta. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia (JRAI)  7(1).
Made  dan  Lely.  2015.  Pengaruh  Rasio Likuiditas,  Leverage,  Operating  Capa- city  dan  Sales  Growth  terhadap  Finan- cial Distress. E-Jurnal Akuntansi Universi- tas Udayana 11(2).
Mankiw,  N.G.  2000.  Teori  Makroekonomi. Edisi  Keempat.  Terjemahan:  Imam Nurmawan. Erlangga. Jakarta. Moleong,  L.C. 2017.  Pengaruh  Real Interest Rate  dan  Leverage  Terhadap  Financial Distress. MODUS 30(1): 71–86.
Myers, S. C., dan N. Majluf. 1984. Corporate Financing  And  Investment  Decisions When Firms Have Information Investors Do  Not  Have. Journal  of  Financial Economics 13(3): 187-221.
Musthafa.  2017.  Manajemen  Keuangan.
Penerbit ANDI, Anggota IKAPI. Yogya- karta.
Nurhidayah  dan  Fitriyatur.  2017.  Kinerja Keuangan  dalam  Memprediksi  Finan- cial  Distress. Jurnal  Ilmiah  Bisnis  dan Ekonomi Asia 11(1).
Platt,  H.  D.,  dan  Platt,  M.  B.  2006.  Under- standing Differences Between Financial Distress  and  Bankruptcy. Review  of Applied Economics 2(2): 141-157.
Platt, H. D., dan Platt, M. B. 2002. Predicting Corporate Financial Distress: Reflections on Choice-Based Sample Bias. Journal of Economics and Finance 26(2): 184-199.
Raissa  dan  Mariana.  2017.  Determinan terhadap  Prediksi  Financial  Distress pada  Perusahaan  Manufaktur  di  Bursa Efek Indonesia. Jurnal Riset Ekonomi dan Manajemen 15(2): 371-381.
Rahel,  M.  A.,  dan  F.  T.  Kristanti.  2018. Analisis  Faktor-Faktor  yang  Berpe- ngaruh Terhadap Praktik Perataan Laba (Studi  Pada  Perusahaan  Sektor  Per- tanian  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek
Prediksi Financial Distress: Rasio Keuangan Dan Sensitivitas Makroekonomi ... – Sumani 305
Indonesia  Tahun  2013-2017). Aksara Public 2(4): 161-171.
Ross, S. A. dan Westerfield. 2005. Corporate Finance.  McGraw-Hill  International Edition Ross,  S.  A.  1977.  The  Determination  of Financial  Structure:  The  Incentive Signalling  Approach. TheBell  Journal  of Economics 8(1): 23-40.
Rodoni,  A.  dan  Herni.  2014.  Manajemen Keuangan  Modern.  Mitra  Wacana Media. Jakarta.
Riza, M. K. 2018. Analisis Variabel Penjelas Terhadap  Kondisi  Financial  Distress Pada  Perusahaan  Non-Keuangan  yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen Bisnis Indonesia (JMBI) 7(5). Ruhomaun,  M.  A.,  M.  Saeedi,  dan  N.
Nagavhi.  2019.  The  Efects  of  Selected Macro and Mico Economics Variables on Firm Performance for Listed Firms in the Industrial  Products  Sector  in  Malaysia. International  Jurnal  of  Recent  Technology and Engineering 7(5): 95 – 101.
Sapoerti,  A.  I.  2013.  Analisis  Pengaruh Keuangan  dan  Sensitivitas  Variabel Ekonomi  Makro  terhadap  Financial Distress  Pada  Perusahaan  Manufaktur. Journal of Economics, Business, & Accoun- tancy Ventura 16(3): 36-47
Scott,  W.  R.  2015.  Financial  Accouting Theory 7 th Edition. Pearson. Toronto. Sofyan  dan  Heri.  2014.  SPSS  Complete.
Salemba Infotek. Jakarta. Sulaksana, T. 2016. Analisis Rasio Keuangan dan  Variabel  Ekonomi  Makro  dalam Memprediksi  Financial  Distress  Per-
usahaan  Pertambangan  di  Bursa  Efek Indonesia  Periode  2011-2015. Thesis . STIE Perbanas Surabaya.
Tuvaratragool, S. 2013. The Role of Financial Ratios  in  Signaling  Financial  Distress: Evidence From Thai Listed Companies. Thesis. Graduate  College  of  Manage- ment South.
Veronica,  M.  S.  dan  S.  P.  D.  Anantadjaya. 2014. Banckruptcy Prediction Model: An Industrial  Study  in  Indonesia  Publicly- Listed Firms During 1999 – 2001. Review of  Integrative  Business  &  Economics Research 3(1): 13-41
Widarjo,  W.  dan  D.  Setiawan.  2009.  Pe- ngaruh Rasio Keuangan terhadap Kon- disi  Financial  Distress  Perusahaan Otomotif. Jurnal  Bisnis  dan  Akuntansi 11(2): 107-119.
Whitaker,  R.  B.  1999.  The  Early  Stages  of Financial  Distress. Journal  of  Economics and Finance 23 (2): 123-133.
Wruck,  K.  H.  1990.  Financial  Distress,
Reorganization  and  Organizational Efficiency. Journal of Financial Economics 27: 419-444.
Yap,  B.  C.  F.  2012.  Evaluating  Company Failure  in  Malaysia  Using  Financial Ratios  and  Logistic  Regression. Asian Journal  of  Finance  and  Accounting 4(1):
330-344.
Yulpa. 2017. Pengaruh Current Ratio, Debt to  Total  Asset  Ratio  dan  Total  Asset Turnover  terhadap  Kondisi  Financial Distress. E-Journal  Administrasi  Bisnis 5(4): 855-866.