Pengaruh Manajemen Modal Kerja Terhadap Financial...

Pengaruh Manajemen Modal Kerja Terhadap Financial Distress Dengan Ukuran

Perusahaan Sebagai Variabel Kontrol Pada Perusahaan Sektor Pertambangan Yang

Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2019

Pengaruh Manajemen Modal Kerja Terhadap Financial

Distress Dengan Ukuran Perusahaan Sebagai Variabel

Kontrol Pada Perusahaan Sektor Pertambangan Yang


Tamaria Bernadetta Dumaris1, Devvy Rusli2

Departemen Akuntansi

Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia

Jl. Kayu Jati Raya No.11A, Rawamangun – Jakarta 13220, Indonesia

[email protected]; [email protected]

Abstract – This study aims to examine the effect of working

capital management on financial distress in mining sector

companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2015-

2019. Working capital management variables are measured

using the current ratio, inventory turnover, total asset

turnover, and debt to assets ratio. This study also uses

company size as a control variable. This study is a quantitave

research. This study uses logistic regression analysis method

using Eviews 10. This study used secondary data from

financial statement and annual report through the Indonesia

Stock Exchange website and company website. This sampling

technique used purposive sampling with a total sample of 12

companies from 48 mining companies in 2015-2019. The

result of this study showed that the current ratio had positive

and significant effect on financial distress. Inventory turnover

had negative and significant effect on financial distress. Total

asset turnover had negative and significant effect on financial

distress. Debt to asset ratio had positive and significant effect

on financial distress. Company size had negative and

significant effect on financial distress. While the research

result from the simultaneous test (Likelihoood Ratio

Statistics) show that the Current Ratio, Inventory Turnover,

Total Asset Turnover, Debt to Asset Ratio, and Company Size

all have an effet on financial distress.

Keywords: Financial Distress, Current Ratio, Inventory

Turnover, Total Asset Turnover, Debt to Asset Ratio,

Company Size

Abstrak – Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh

manajemen modal kerja terhadap financial distress pada

perusahaan sektor pertambangan yang terdafttar di Bursa

mailto:[email protected]




Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia – 2020 1

Efek Indonesia Tahun 2015-2019. Variabel manajemen

modal kerja diukur dengan menggunakan current ratio,

inventory turnover, total asset turnover, dan debt to asset

ratio. penelitian ini juga menggunakan ukuran perusahaan

sebagai variabel kontrol. Penelitian ini adalah penelitian

kuantitatif. Penelitian ini menggunakan metode analisis

regresi logistik dengan program Eviews 10. Data yang

digunakan dalam penelitian adalah data sekunder dari laporan

keuangan dan laporan tahunan melalui situs Bursa Efek

Indonesia dan situs perusahaan. Teknik dalam pengambilan

sampel penelitian dengan menggunakan purposive sampling

dengan jumlah sampel yang didapatkan sebanyak 12

perusahaan dari 48 perusahaan pertambangan tahun 2015-

2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa current ratio

berpengaruh positif secara signifikan terhadap financial

distress. Inventory turnover berpengaruh negatif secara

signifikan terhadap financial distress. Total asset turnover

berpengaruh negatif secara signifikan terhadap financial

distress. Debt to asset ratio berpengaruh positif secara

signifikan terhadap financial distress. Ukuran perusahaan

berpengaruh negatif secara signifikan terhadap financial

distress. Sedangkan hasil penelitian dari uji simultan

(Likelihood Ratio Statistics) menunjukkan bahwa Current

Ratio, Inventory Turnover, Total Asset Turnover, Debt to

Aset Ratio, dan Ukuran Perusahaan berpengaruh terhadap

Financial Distress.

Kata Kunci: Financial Distress, Current Ratio, Inventory

Turnover, Total Asset Turnover, Debt to Aset

Ratio, Ukuran Perusahaan.

I. PENDAHULUAN Kondisi perekonomian global sedang mengalami perlambatan yang disebabkan oleh adanya

konflik perang dagang antara Amerika Serikat dengan China yang terjadi pada tahun 2018. Sehingga

perang dagang ini memberikan dampak negatif terhadap perekonomian global termasuk

perekonomian di Indonesia dimana harga dan permintaan komoditas yang menjadi andalan ekspor

di Indonesia mengalami penurunan. Apabila ekspor Indonesia mengalami penurunan akan

mengakibatkan perekonomian di Indonesia juga mengalami penurunan. Akibatnya membuat neraca

perdagangan di Indonesia mengalami defisit yang menyebabkan menurunnya nilai tukar mata uang

rupiah sebesar Rp 14.425 hingga Rp 14.445 per $1 (www.liputan6.com). Selain itu juga penyebab

menurunnya nilai tukar mata uang rupiah yaitu karena semakin banyaknya perusahaan yang

melakukan impor barang dan jasa ke luar negeri sehingga membuat permintaan terhadap dolar

semakin tinggi.

Neraca perdagangan yang defisit juga menjadi ancaman serius bagi Indonesia dikarenakan

dapat mendorong perlambatan pertumbuhan perekonomian dan membuat krisis ekonomi. Neraca

perdagangan yang defisit terjadi Ketika nilai impor terlalu tinggi dibanding nilai ekspor di suatu

http://www.liputan6.com/

Tamaria Bernadetta Dumaris 1, Devvy Rusli2

Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia - 2020 2

negara. Kondisi seperti ini membuat beberapa perusahaan seperti perusahaan kecil, menengah

maupun perusahaan besar akan merasakan dampak diantaranya melemahnya aktivitas bisnis

perusahaan sehingga memungkinan dapat mengakibatkan perusahaan akan mengalami kesulitan

keuangan (financial distress) apabila perusahaan tersebut gagal dalam mempertahankan

kelangsungan operasinya akan mengalami pada kebangkrutan. perusahaan yang berada di kondisi

kesulitan keuangan (financial distress) berarti perusahaan tersebut memiliki perolehan laba operasi

negatif, laba bersih negatif, nilai buku ekuitas negatif, dan lain sebagainya (Brahmana dalam Golijot

et al, 2019).

Perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan, perusahaan akan menghadapi delisting

yang dilakukan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI). Delisting merupakan penghapusan pencatatan dari

saham Bursa Efek Indonesia akibat dari adanya penurunan saham yang tercatat di Bursa Efek

Indonesia (BEI) sehingga perusahaan tersebut tidak memenuhi kriteria persyaratan pencatatan dan

saham perusahaan tersebut akan dikeluarkan dari pencatatan Bursa Efek Indonesia (BEI). Pada tahun

2017-2020 Bursa Efek Indonsia (BEI) mengeluarkan 21 perusahaan diantaranya yaitu: pada tahun

2017 terdapat 8 saham perusahaan yang terkena delisting oleh Bursa Efek Indonesia, pada tahun

2018 terdapat 4 saham perusahaan yang terkena delisting oleh Bursa Efek Indonesia, pada tahun

2019 terdapat 6 perusahaan yang sahamnya dikeluarkan oleh Bursa Efek Indonesia, dan pada tahun

2020 terdapat 3 perusahaan yang mengalami delisting. Perusahaan sektor pertambangan yang

mengalami penghapusan saham dari pencatatan Bursa Efek Indonesia diantaranya Berau Coal

Energy Tbk (BRAU), PT. Permata Prima Sakti Tbk (TKGA), Bara Jaya Internasional Tbk (ATPK),

dan Borneo Lumbung Energi & Metal Tbk (BORN) (www.idx.co.id).

Pada kuartal I 2019 beberapa perusahaan sektor pertambangan sedang mengalami penurunan

laba bersih, salah satu diantaranya ialah perusahaan PT. Indika Energy Tbk (INDY) sedang

mengalami penurunan laba yang cukup signifikan hingga 61% menjadi US$ 40,5 juta, PT. Bukit

Asam Tbk (PTBA) juga mengalami penurunan laba hingga 21,4% menjadi Rp 1,14 triliun, dan PT.

Indo Tambangraya Megah Tbk (ITMG) yang laba bersih sebesar 9 miliar di tahun 2019 jatuh hingga

49% (cnbcindonesia.com). Hal ini menurut data Badan Pusat Statistik (BPS), yang menyebabkan

beberapa perusahaan sektor pertambangan mengalami penurunan laba bersih dikarenakan adanya

pelemahan harga komoditas pertambangan dunia yang belum stabil dan masih mengalami fluktuasi

yang menyebabkan kinerja perusahaan pada sektor pertambangan semakin menurun. Dengan kondisi

seperti ini, menjadi tantangan bagi manajemen perusahaan pertambahan untuk berusaha

meningkatkan kinerja pada perusahaan agar tetap sehat kondisi keuangannya.

Penelitian menggunakan perusahaan pada sektor pertambangan. Sektor pertambangan

merupakan sektor yang terpenting dan berpengaruh terhadap perekonomian di Indonesia karena

memiliki peran yang besar dalam pemasukan kas negara dan juga sebagai penyedia sumber daya

energi yang dibutuhkan dalam pembangunan ekonomi di Indonesia. Akan tetapi, di Indonesia banyak

perusahaan di sektor pertambangan dikuasai oleh pihak asing sehingga hal ini cukup tidak membantu

dalam menambahkan devisa ekonomi negara.

II. LANDASAN TEORI

2.1 Analisa Laporan Keuangan

Menurut Subramanyam dan Wild (2017), Analisis Laporan Keuangan (financial statement

analysis) merupakan bagian yang penting dari bidang analisis bisnis. Analisis bisnis adalah proses

mengevaluasi atas prospek ekonomi dan risiko perusahaan untuk bertujuan pengambilan keputusan.

Hal tersebut meliputi analisis atas lingkungan bisnis, strateginya, serta posisi keuangan dan kinerja.

http://www.idx.co.id/





Analisis laporan keuangan merupakan alat dan teknik analitis terhadap laporan keuangan bertujuan

untuk memperoleh estimasi dan kesimpulan yang berguna dalam analisis bisnis (Subramanyam,

2017). Tujuan utama perusahaan menganalisis laporan keuangan adalah untuk memprediksi dan

menentukan mengenai nilai dari hasil kinerja perusahaan di masa depan. Analisis laporan keuangan

merupakan salah satu alat dalam memprediksi perusahaan yang sedang mengalami kebangkrutan.

Terdapat 3 (tiga) teknik analisis laporan keuangan yang lazim yang digunakan, yaitu:

1. Analisis horizontal yaitu analisis dengan cara membandingkan neraca dan laporan laba rugi

beberapa tahun terakhir secara berurutan. Tujuannya untuk memperoleh gambaran terhadap

perubahan-perubahan yang terjadi baik dalam neraca maupun laporan laba rugi, sehingga dapat

memperoleh suatu gambaran selama beberapa tahun terakhir apakah terjadi kenaikan atau

penurunan.

2. Analisis vertikal adalah analisis dengan cara menghitung proporsi pos-pos dalam neraca dengan

suatu jumlah tertentu dari neraca atau proporsi dari unsur-unsur tertentu dengan jumlah tertentu

dari laporan laba rugi.

3. Analisis rasio adalah menunjukkan hubungan diantara pos-pos terpilih dari data laporan

keuangan. Rasio adalah pedoman dalam mengevaluasi posisi dan operasi perusahaan dan

melakukan perbandingan dengan hasil-hasil dari tahun sebelumnya atau perusahaan-perusahaan

lain.

2.2 Financial Distress

Menurut Platt dan Platt dalam Fahmi (2019: 93), Financial distress didefinisikan sebagai

dimana suatu perusahaan sedang mengalami terjadinya penurunan kondisi kinerja keuangan sebelum

terjadinya kebangkrutan atau likuidasi. Awal bermulanya terjadinya financial distress ketika

perusahaan mengalami ketidakmampuan dan tidak tersedianya dana untuk melunasi kewajiban-

kewajiban jangka pendek yaitu kewajiban likuiditas dan kewajiban solvabilitas yang telah jatuh

tempo kepada kreditur. Kondisi financial distress memiliki banyak cara untuk mengindetifikasinya

seperti penelitian yang dilakukan Brahmana (2007) dalam Golijot dan Mahardika (2019) menyatakan

apabila perusahaan sedang mengalami kondisi financial distress berarti laba bersih (net income), laba

operasi, dan nilai buku ekuitas yang dimiliki oleh perusahan selama beberapa tahun memiliki sifat

negatif. Menurut Ginting (2017) kesulitan keuangan (financial distress) disebabkan oleh biaya modal

perusahaan yang dikeluarkan lebih besar daripada pendapatan yang diperoleh. Kondisi ini dapat

membuat perusahaan mengalami kesulitan keuangan (financial distress) yang bisa mengarah kepada

kebangkrutan.

Menurut Fachrirudin dalam Ginting (2017), ada beberapa definisi financial distress menurut

tipe, yaitu:

1. Economic failure (kegagalan ekonomi); yaitu dimana kondisi perusahaan memiliki pendapatan

perusahaan yang tidak cukup untuk menutupi biaya-biaya yang dikeluarkan termasuk cost of

capital dan bisnis perusahaan tetap melanjutkan operasinya sepanjang kreditur mau bersedia

menerima tingkat pengembalian di bawah pasar.

2. Business failure; yaitu dimana keadaan perusahaan menghentikan operasinya dikarenakan

mengalami kerugian terus-menerus.

3. Technical insolvency; yaitu dimana ketidakmampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban

ketika jatuh tempo. Hal ini menunjukan bahwa perusahaan sedang mengalami kekurangan

likuiditas sementara dan harus diberikan beberapa waktu untuk perusahaan dapat melunasi

kewajibannya. Di sisi lain, technical insolvency merupakan tanda gejala awal kegagalan ekonomi

yang mungkin perhentian pertama perusahaan menuju kebangkrutan.



4. Insolvency in bankruptcy; yaitu dimana perusahaan memiliki nilai buku utang lebih besar

daripada nilai pasar aset saat ini. Kondisi tersebut sangat serius karena dapat mengarahkan pada

likuidasi bisnis.

5. Legal bankruptcy; yaitu perusahaan dapat dikatakan mengalami kebangkrutan secara hukum

apabila perusahaan mengajukan tuntutan sesuai peraturan perundang-undangan yang berlaku.

Penyebab perusahaan berada dalam kondisi kesulitan keuangan (financial distress) yaitu

akibat dari pengelolaan si perusahaan buruk atau belum baik meskipun perusahaan memiliki susunan

aset dan struktur keuangan baik. Pengelolaan yang buruk dapat disebabkan konflik keagenan antara

manajer dan pemegang saham (Fardiana et al, 2019). Menurut Damoran dalam Ginting (2017),

penyebab perusahaan mengalami financial distress disebabkan oleh faktor internal dan eksternal.

Faktor-faktor dari dalam perusahaan yaitu:

1. Permasalahan pada arus kas,

Permasalahan pada arus kas disebabkan ketika pendapatan yang diterima perusahaan dari hasil

kegiatan operasi seperti penjualan tidak cukup menutupi pengeluaran-pengeluaran yang timbul

atas aktivitas operasi perusahaan dan terjadinya kesalahan manajemen ketika mengelola arus kas

dalam pembiayaan operasional perusahan sehingga memperburuk kondisi perusahaan

dikarenakan arus kas perusahaan mengalami defisit.

2. Jumlah utang yang semakin besar,

Perusahaan dalam mengatasi kesulitan keuangan biasanya melakukan peminjaman melalui bank

akibat dari biaya-biaya yang timbul dari aktivitas perusahaan. Hal ini menimbulkan kewajiban

baru bagi perusahaan untuk melunasi hutang di masa mendatang dengan pembayaran pokok dan

bunga pinjaman. Ketika tagihan tersebut jatuh tempo, dan keadaan perusahaan tidak memiliki

dana untuk melunasi tagihan hutang tersebut, maka pihak kreditur akan menyita harta perusahaan

untuk menutupi kekurangan-kekurangan yang tidak dapat dipenuhi oleh perusahaan.

3. Mengalami kerugian selama beberapa tahun

Kerugian operasional perusahaan dapat menimbulkan arus kas yang negatif dikarenakan beban

operasional lebih besar daripada pendapatan yang diterima perusahaan sehingga perusahaan tidak

mampu untuk menutupi biaya-biaya yang timbul dari aktivitas perusahaan. Hal ini menyebabkan

perusahaan mengalami kesulitan keuangan (financial distress)

Faktor eksternal perusahaan biasanya lebih bersifat makro dimana cakupannya cukup luas.

Contoh faktor eksternal yaitu dari kebijakan pemerintah dan kebijakan lembaga bank atau nonbank.

Dimana kebijakan pemerintah berupa tarif pajak yang meningkat yang menyebabkan beban usaha

yang ditanggung oleh perusahaan pun meningkat, selain itu kebijakan lembaga bank atau nonbank

berupa suku bunga pinjaman yang meningkat, yang dapat mengarah pada peningkatan beban bunga

perusahaan.

2.3 Manajemen Modal Kerja

Manajemen modal kerja adalah kegiatan yang mencakup keseluruhan fungsi manajemen

mengenai aktiva lancar dengan kewajiban lancar suatu perusahaan. Manajemen modal kerja bisa

menjadi salah satu aspek yang harus diperhatikan didalam perusahaan. Jika perusahaan tidak dapat

mengelola dan mempertahankan tingkat modal kerja, maka kemungkinan perusahaan akan berada

dalam keadaan insolvency. Dimana perusahaan memiliki aktiva lancar yang cukup sedikit sehingga

perusahaan tidak mampu menutupi keseluruhan hutang lancar dan perusahaan terpaksa harus

dilikuidasi. Aktiva lancar yang cukup tinggi akan dapat menutupi seluruh hutang lancar sehingga hal

ini menggambarkan tingkat keamanan (margin of safety) (Olfimarta, et al 2019).

Manajemen modal kerja melibatkan pengendalian dan perencanaan asset lancar dan hutang

lancar dengan cara menghilangkan risiko ketidakmampuan dalam memenuhi hutang jangka pendek





dan menghindari kelebihan investasi dalam aset. Menurut Martono & Harjito (2004) didalam

Olfimarta, et al (2019), ada beberapa alasan yang mendasari seberapa pentingnya manajemen modal

kerja:

a. Aktiva lancar dari perusahaan harus memiliki aktiva lancar yang cukup bessar dibanding jumlah

aktiva lainnya secara keseluruhan.

b. Adanya hubungan secara langsung antara pertumbuhan dengan kebutuhan dana untuk membeli

aktiva lancar.

c. Manajer keuangan perlu memberikan porsi waktu yang sesuai untuk mengelola hal-hal yang

berkaitan dengan modal kerja.

d. Keputusan modal kerja akan berdampak secara langsung pada laba, dan harga saham

perusahaan.

Modal kerja merupakan suatu dana perusahaan yang tersedia untuk diinvestasikan dalam

bentuk aktiva lancar seperti kas dan setara kas, persediaan, sekuritas (surat-surat berharga), dan

piutang. Modal kerja memiliki peran yang sangat penting bagi perusahaan dalam mempertahankan

hidup operasional perusahaan karena modal kerja digunakan untuk memenuhi seluruh kebutuhan

kegiatan operasional sehari-hari seperti membiayai hutang yang telah jatuh tempo, pembelian bahan

baku, membiayai gaji karyawan, membiayai seluruh biaya operasional, dan pembayaran lainnya.

Jika modal kerja dikelola dengan baik, maka perusahan tidak perlu mengalami kesulitan dan

hambatan dalam menjalankan kegiatan operasionalnya serta tidak perlu meminjam uang dari pihak

lain seperti kreditur dan hanya perlu meningkatkan kualitas perusahaan termasuk kualitas

keuangannya agar para investor tertarik dalam menanamkan modal (saham) mereka ke dalam

perusahaan sehingga perusahaan dapat memenuhi seluruh kewajiban jangka pendeknya yang jatuh

tempo. Sebaliknya jika pengelolaan modal kerja tidak baik akan menyebabkan aktivitas operasional

perusahaan menjadi terganggu sehingga menyebabkan kemungkinan terjadi kegagalan perusahaan

dalam mempertahankan perusahaan dan berpotensi akan mengalami financial distress atau

dilikuidasi. Penggunaan modal kerja yang efektif dan efisien akan memperoleh peningkatan aktiva

dan penurunan passiva.

2.4 Current Ratio

Rasio lancar (Current Ratio) merupakan rasio yang menggambarkan apakah perusahaan

mampu memenuhi seluruh kewajiban lancarnya dengan aktiva lancar. Menurut Subramanyam

(2017), alasan menggunakan rasio lancar (current ratio) dikarenakan kemampuannya dapat

mengukur:

a. Cakupan liabilitas jangka pendek. Semakin tinggi jumlah aktiva lancar terhadap liabilitas jangka

pendek, maka semakin tinggi jaminan liabilitas jangka pendek perusahaan yang akan

dibayarkan.

b. Penyangga saat terjadinya kerugian. Semakin tinggi penyangga, maka semakin kecil risiko. Hal

ini dikarenakan tersedianya margin of safety untuk menutup penurunan nilai aset lancar non kas

dan akhirnya aset tersebut dapat dilikuidasi.

c. Cadangan dana likuid. Rasio lancar sebagai ukuran margin of safety terhadap ketidakpastian

arus kas perusahaan. Ketidakpastian ini seperti kerugian yang luar biasa yang sewaktu-waktu

dapat menurunkan arus kas.

Aset lancar (current ratio) diharapkan dapat direalisasikan sebagai kas atau dijual atau

dikonsumsi dalam jangka satu tahun. Jika perbandingan aset lancar yang dimiliki semakin tinggi

daripada utang jangka pendeknya berarti semakin tinggi perusahaan dapat menutupi utang-utang

jangka pendek tersebut yang telah jatuh tempo. Menurut Kasmir (2018:135), standar rasio current



ratio yakni 200 % (2:1) dianggap telah cukup baik atau memuaskan bagi suatu perusahaan. Artinya

dengan hasil rasio seperti itu dapat dikatakan perusahaan telah berada di titik aman dalam jangka

pendek dan juga standar rasio ini belum tentu dapat ditentukan untuk seluruh perusahaan.

Dikarenakan jumlah modal kerja dan besarnya rasio tergantung pada beberapa faktor.

2.5 Perputaran Persediaan (Inventory Turnover)

Perputaran persediaan (inventory turnover) adalah rasio yang menggambarkan berapa kali

persediaan barang dijual dan diadakan kembali setiap periode akuntansi. Rasio ini menunjukan

kualitas persediaan dan kemampuan manajemen dalam melakukan aktivitas penjualan (Hery, 2017).

Perputaran persediaan yang tinggi menunjukkan perputaran tersebut dalam satu tahun semakin tinggi

sehingga ini menandakan bahwa manajemen mampu mengelola persediaannya dengan efisien dan

juga menandakan bahwa persediaan dapat terjual dengan cepat sehingga keuntungan yang diperoleh

semakin tinggi (Syafitri dan Wibowo, 2016). Sebaliknya jika perputaran persediaan semakin

menurun, maka menandakan bahwa kurangnya efektivitas manajemen persediaan dalam mengelola

persediaan (Hanafi, 2012:78) dikarenakan jumlah persediaan yang tersimpan digudang semakin

besar dan terjadinya (over investment) sehingga apabila sewaktu-waktu terjadi kejadian diluar

perhitungan, maka aktivitas produksi perusahaan menjadi terganggu dan hal ini berpengaruh pada

sisi penjualan serta perolehan keuntungan (Fahmi, 2014).

2.6 Perputaran Total Aset (Total Asset Turnover)

Perputaran total asset (total asset turnover ratio) merupakan rasio yang digunakan untuk

menggambarkan sejauh mana keseluruhan aset yang dimiliki oleh perusahaan terjadi perputaran

secara efektif (Fahmi, 2014). Selain itu, perputaran total aset merupakan rasio yang mengukur semua

aktiva yang dimiliki perusahaan dan mengukur berapa jumlah penjualan yang diperoleh dari tiap

rupiah aktiva (Kasmir, 2018:185). Apabila Total Asset Turnover suatu perusahaan bernilai rendah

berarti perusahaan memiliki kelebihan total aset sehingga perusahaan belum mampu memanfaatkan

total aset yang dimiliki secara maksimal untuk menciptakan penjualan sehingga perusahaan

kemungkinan berpotensi mengalami financial distress (Agustini dan Wirawati, 2019). Sebaliknya

semakin tinggi perputaran total aset maka semakin efektif pengelolaan total aset perusahaan untuk

menghasilkan penjualan. Rasio ini dapat menjadi sinyal bagi investor dan kreditur untuk melakukan

investasi dan kreditnya di perusahaan karena perusahaan tersebut telah dinilai baik dalam

pengelolaan perusahaan.

2.7 Debt to Asset Ratio

Menurut Hery (2017), Debt to asset ratio (DAR) menggambarkan seberapa besar utang

perusahaan yang digunakan untuk membiayai aset. Rasio ini mengukur persentase penggunaan dana

dari kreditur yang dihitung dengan membandingan antara total utang perusahaan dengan total aktiva

yang dimiliki (Curry dan Banjarnahor,2018). Rasio ini juga mengukur seberapa besar utang

perusahaan berpengaruh terhadap pengelolaan aktiva (Kasmir, 2018). Dari hasil pengukuran, apabila

tingkat debt to asset ratio semakin tinggi menunjukkan semakin berisiko perusahaan dikarenakan

semakin besar utang yang digunakan untuk pembelian asset. Sehingga dikhawatirkan perusahaan

berpotensi mengalami ketidakmampuan dalam memenuhi seluruh utang-utangnya dengan aktiva

yang dimiliki dan pemegang saham akan kehilangan seluruh investasinya, serta perusahaan semakin

sulit untuk memperoleh tambahan pinjaman dari kreditur. Sebaliknya apabila tingkat debt to asset

ratio semakin rendah, maka semakin kecil perusahaan dibiayai dengan utang (Kasmir, 2018).

2.8 Ukuran Perusahaan





Ukuran perusahaan adalah suatu ukuran yang menunjukkan besar kecilnya suatu perusahaan

yang diukur dengan berbagai macam cara, seperti nilai total aset, log size, nilai pasar saham, dan lain

sebagainya. Skala ukuran perusahaan umumnya dibagi dalam 3 kategori, yaitu perusahaan besar,

perusahaan menengah dan perusahaan kecil. Variabel kontrol ukuran perusahaan didalam penelitian

ini harus didasarkan oleh total aktiva yang dimiliki oleh suatu perusahaan. Menurut Harahap (2017),

Perusahaan yang memiliki total aset yang tinggi akan kemungkinan perusahaan berpotensi

mengalami kebangkrutan semakin kecil. Hal ini dikarenakan total aktiva yang besar dapat dikatakan

bahwa perusahan tersebut tergolong pada ukuran perusahaan yang besar sehingga pertumbuhan laba

yang diperoleh perusahaan juga cenderung semakin tinggi, sebaliknya jika perusahaan memiliki total

aktiva yang kecil berarti perusahaan tersebut tergolong pada ukuran perusahaan yang kecil sehingga

cenderung memperoleh perumbuhan laba yang rendah dan kemungkinan perusahaan akan berpotensi

mengalami financial distress menjadi tinggi.

III. METODA PENELITIAN

3.1 Metoda Pengumpulan Data dan Pemilihan Sampel

Dalam penelitian menggunakan metode pendekatan kuantitatif. Data yang digunakan dalam

penelitian adalah data sekunder. Data dalam penelitian ini mengenai perusahaan sektor

pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia diperoleh dari Indonesian Capital Market

Directory (IMCD). Data dalam penelitian dilihat dari laporan keuangan tahunan laporan tahunan

perusahaan sektor pertambangan dari tahun 2015 hingga 2019 yang telah diterbitkan melalui website

Bursa Efek Indonesia (BEI) dan website perusahaan itu sendiri. Dalam pengambilan sampel

penelitian menggunakan teknik purposive sampling dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan

dalam penentuan sampel, sehingga memperoleh sampel sebanyak 12 perusahaan dari populasi

sebesar 48 perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

3.2 Operasional Variabel

Adapun operasional variabel dalam penelitian ini adalah:

1. Financial Distress

Menurut Fahmi (2017:93), Financial distress adalah tahap penurunan kondisi kinerja

keuangan sebelum terjadinya likuiditasi. Penurunan kinerja keuangan ini biasanya bersifat

sementara, tetapi akan menjadi lebih buruk apabila kondisi tersebut tidak diatasi dan perusahaan

tersebut akan mengalami kebangkrutan. Awal terjadinya financial distress adalah ketidakmampuan

suatu instansi dalam memenuhi kewajibannya. Variabel Financial Distress diukur dengan

menggunakan variabel binary (dummy). Dimana dalam variabel dummy perusahaan-perusahaan

akan dikelompokkan dengan ukuran, yaitu kategori 1 untuk perusahaan yang dalam mengalami

kesulitan keuangan (financial distress), jika perusahaan memiliki laba bersih (Net Income) negatif

dan kategori 0 untuk perusahaan yang dalam keadaan sehat secara keuangan, jika perusahaan

memiliki laba bersih (Net Income) positif.

2. Current Ratio

Rasio lancar (current ratio) adalah rasio yang mengukur apakah perusahaan tersebut

sanggup memenuhi seluruh kebutuhan kewajiban lancarnya ketika jatuh tempo (Fahmi, 2014).

Apabila perusahaan tidak mampu memenuhi seluruh kewajiban jangka pendeknya pada saat jatuh

tempo, maka perusahaan akan terancam mengalami financial distress dikarenakan perusahaan belum

mampu memanfaatkan seluruh asetnya untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Secara

sistematis untuk mencari current ratio dapat digunakan sebagai berikut:



Current Ratio = Aset Lancar

Liabilitas Lancar (1)

3. Rasio Perputaran Persediaan (Inventory Turnover)

Perputaran persediaan merupakan rasio yang mengambarkan sejauh mana tingkat perputaran

persediaan yang dimiliki perusahaan (Fahmi, 2014). Rasio ini mengukur berapa kali dana yang

ditanam dalam bentuk persediaan dan juga rasio ini menunjukkan berapa kali jumlah barang

persediaan diganti dalam satu tahun (Kasmir, 2018). Apabila perusahaan memperoleh tingkat

perputaran persediaan yang tinggi, hal ini menunjukkan dapat dikatakan perusahaan tersebut bekerja

secara efisien dan likuid persediaan semakin baik. Tetapi sebaliknya jika perusahaan memperoleh

tingkat perputaran persediaan yang semakin menurun, hal ini berarti perusahan bekerja secara tidak

efesien atau tidak produktif dalam mengelola persediaan sehingga terjadi penumpukan persediaan

didalam gudang. Menurut J Fred Weston dalam Kasmir (2012:180), secara sistematis untuk

menghitung rasio perputaran persediaan dapat digunakan sebagai berikut:

Perputaran persediaan = Penjualan

Persediaan (2)

4. Rasio Perputaran Total Aktiva (Total Asset Turnover Ratio)

Perputaran total aktiva merupakan kemampuan dana yang tertanam dalam keseluruhan aktiva

berputar dalam suatu periode atau kemampuan modal yang diinventasikan untuk menghasilkan

pendapatan (revenue) (Surwajeni, 2015). Menurut Kasmir (2018), Perputaran total aktiva merupakan

rasio yang mengukur berapa jumlah penjualan yang telah diperoleh dari tiap rupiah aktiva (Kasmir,

2018). Rasio ini dapat menjadi sinyal bagi investor dan kreditur dalam melakukan investasi dan

kreditnya di perusahaan, dikarenakan rasio ini akan menilai baik atau tidaknya perusahaan dalam

melakukan pengelolaan perusahaan secara efektif. Secara sistematis, perputaran total aktiva dapat

dihitung dengan cara sebagai berikut:

Perputaran total aktiva = Penjualan

Total Aset (3)

5. Rasio Hutang Terhadap Aset (Debt to Asset Ratio)

Debt to asset merupakan rasio yang mengukur seberapa besar aktiva perusahaan dibiayai oleh

utang atau seberapa besar utang perusahaan berpengaruh terhadap pengelolaan aktiva (Hery, 2017).

Dan rasio ini mengukur persentase penggunaan dana dari kreditur yang dihitung dengan

membandingkan antara total utang perusahaan dengan total aktiva yang dimiliki (Curry dan

Banjarnahor, 2018). Apabila tingkat rasionya semakin tinggi, maka dapat dikhawatirkan perusahaan

akan sulit mendapatkan tambahan pinjaman dikarenakan dari tingkat rasio yang tinggi berarti

perusahaan tidak mampu membayar dan tidak mampu menutupi seluruh kewajiban lancarnya dengan

aktiva yang dimiliki (Kasmir, 2018). Untuk mencari hasil debt to asset dapat dihitung dengan cara

sebagai berikut:

Debt to asset ratio = Total Liabilitas

Total Aset (4)





6. Ukuran Perusahaan

Ukuran perusahaan merupakan variabel kontrol. Ukuran perusahaan adalah suatu ukuran yang

menunjukkan besar kecilnya suatu perusahaan yang diukur dengan berbagai macam cara, seperti

nilai total aset, log size, nilai pasar saham, dan lain sebagainya. Dalam penelitian ini ukuran

perusahaan diukur dengan menggunakan nilai total aset. Semakin tinggi total aset, maka potensi

perusahaan mengalami financial distress semakin kecil. Dan sebaliknya jika total aset yang dimiliki

kecil, maka potensi perusahaan mengalami financial distress semakin besar. Dalam penelitian ini

ukuran perusahaan dihitung dengan logaritma natural atas total aset perusahaan, yaitu:

Ukuran perusahaan (Size) = Ln (Total Aset) (5)

3.3 Metode Analisis Data

Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan teknik analisis

statistika deskriptif dan analisis regresi logistik. Analisis statistika deskriptif dan analisis regresi

logistik dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan aplikasi program computer yaitu

Microsoft Excel dan program E-Vies versi 10. Metoda yang sesuai untuk mendapatkan dan

mengumpulkan data penelitian yang digunakan pada penelitian ini yaitu data observasi dokumentasi.

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Hasil Penelitian

4.2.1 Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah statistik yang menganalisis data dengan cara menggambarkan atau

mendeskripsikan data yang telah terkumpul sebagaimana tidak bermaksud membuat sebuah

kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi (Sanusi, 2017:115).

Tabel 4.1

Analisis Statistik Deskriptif

CR ITO TATO DAR SIZE

Mean 7,620192 32,27814 0,480183 0,440732 23,84261

Median 1,489580 8,589760 0,318245 0,436015 27,16304

Maximum 146,1302 443,2633 1,463940 0,800040 28,98203

Minimum 0,213700 0,000000 0,000000 0,020650 15,24844

Std. Dev. 23,88992 71,04535 0,440706 0,174038 5,178039

Observations 60 60 60 60 60

Sumber: Data diolah dengan E-Views 10 (2020)

4.2.1.1 Analisis Current Ratio (CR)

Berdasarkan tabel 4.1 diatas maka dapat disimpulkan bahwa nilai rata-rata (mean) yang diperoleh

selama 5 tahun pengamatan untuk CR adalah sebesar 7,620192 yang menunjukkan bahwa

kemampuan rata-rata perusahaan pertambangan dalam melunasi seluruh hutangnya. Jika perusahaan

menggunakan keseluruhan aset lancarnya. Nilai CR yang tertinggi (maximum) sebesar 146,1302

yang didapatkan oleh PT. Perdana Karya Perkasa Tbk pada tahun 2019 dan nilai CR yang terendah

(minimum) sebesar 0,213700 yang didapat oleh PT. Golden Eagle Energy Tbk pada tahun 2017.

Current ratio memiliki standar deviasi sebesar 23,88992 yang berarti batas penyimpangan current

ratio adalah sebesar 23,88992.



4.2.1.2 Analisis Inventory Turnover (ITO)

Berdasarkan tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai rata-rata (mean) selama lima tahun

pengamatan adalah sebesar 32,27814, sehingga dapat disimpulkan bahwa rata-rata tingkat perputaran

persediaan yang dimiliki perusahaan selama satu periode. Sehingga nilai ITO yang terendah

(minimum) sebesar 0,00000 yang didapatkan oleh PT. Cakra Mineral Tbk pada tahun 2018 dan 2019,

serta didapatkan oleh PT. Central Omega Resources Tbk pada tahun 2015 dan 2016. Pada tahun 2017

nilai yang tertinggi (maximum) sebesar 443,2633 yang didapatkan oleh PT. Cakra Mineral Tbk.

Inventory turnover memiliki standar deviasi sebesar 71,04535 yang berarti batas penyimpangan

inventory turnover adalah sebesar 71,04535.

4.2.1.3 Analisis Total Asset Turnover (TATO)


pengamatan adalah sebesar 0,480183. sehingga hal ini menunjukkan bahwa rata-rata kemampuan

perusahaan dalam menginvestasikan modalnya untuk menghasilkan pendapatan (revenue). Sehingga

pada tahun 2015 nilai TATO yang tertinggi (maximum) sebesar 1,463940 yang didapatkan oleh PT.

Radiant Utama Interinsco Tbk. Sedangkan pada tahun 2015 dan 2016 PT. Central Omega Resources

Tbk, dan PT. Cakra Mineral Tbk pada tahun 2018 dan 2019 memperoleh nilai yang terendah

(minimum) sebesar 0,00000. Sedangkan total asset turnover memiliki standar deviasi sebesar

0,440706 yang berarti batas penyimpangan total asset turnover adalah sebesar 0,440706.

4.2.1.4 Analisis Debt to Asset Ratio (DAR)


pengamatan sebesar 0,440732, sehingga hal ini menunjukkan bahwa rata-rata kemampuan

perusahaan dalam membiayai seluruh hutangnya dengan menggunakan aktiva yang dimiliki. Pada

tahun 2019, nilai yang tertinggi (maximum) sebesar 0,800040 yang didapatkan oleh PT. Perdana

Karya Perkasa Tbk dan pada tahun 2016, PT. Cakra Mineral Tbk memperoleh nilai yang terendah

(minimum) sebesar 0,020650. Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 0,174038 yang berarti batas

penyimpangan debt to asset ratio adalah sebesar 0,174038.

4.2.1.5 Analisis Ukuran Perusahaan

Berdasarkan tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa variabel kontrol SIZE memiliki nilai rata-

rata selama lima tahun pengamatan sebesar 23,84261. Sehingga hal ini menunjukkan bahwa rata-rata

aset yang dimiliki oleh perusahaan. Variabel kontrol SIZE memiliki nilai yang tertinggi (maximum)

sebesar 28,98203 yang didapatkan oleh PT. Cita Mineral Investindo Tbk pada tahun 2016 dan pada

tahun 2016, PT. Elnusa Tbk memperoleh nilai yang terendah (minimum) sebesar 15,24844.

Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 5,178039 yang berarti batas penyimpangan logaritma

natural total asset adalah 5,178039.

4.2.2 Analisis Regresi Logistik Binary

Regresi logistik adalah regresi yang digunakan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya

variabel dependen (terikat) dapat diprediksi oleh variabel independent (bebas).





Tabel 4.2

Hasil Regresi Logistik Binary

Dependent Variable: FD

Method: ML - Binary Logit (Newton-Raphson / Marquardt steps)

Date: 08/19/20 Time: 02:09

Sample: 1 60

Included observations: 60

Convergence achieved after 10 iterations

Coefficient covariance computed using observed Hessian

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

C 16.13472 9.762726 1.652685 0.0984

CR 0.891117 0.357429 2.493128 0.0127

ITO -0.070491 0.032597 -2.162521 0.0306

TATO -21.84637 8.255325 -2.646337 0.0081

DAR 22.53101 8.613665 2.615729 0.0089

SIZE -0.847151 0.393087 -2.155121 0.0312

McFadden R-squared 0.678240 Mean dependent var 0.383333

S.D. dependent var 0.490301 S.E. of regression 0.285246

Akaike info criterion 0.628373 Sum squared resid 4.393724

Schwarz criterion 0.837807 Log likelihood -12.85119

Hannan-Quinn criter. 0.710294 Deviance 25.70237

Restr. deviance 79.88069 Restr. log likelihood -39.94034

LR statistic 54.17831 Avg. log likelihood -0.214186

Prob(LR statistic) 0.000000

Obs with Dep=0 37 Total obs 60

Obs with Dep=1 23

Sumber: data diolah dengan E-views (2020)

Berdasarkan Tabel 4.2 diatas, maka dapat disimpulkan bahwa hasil output diatas

memperoleh persamaan logit sebagai berikut:

Dari persamaan regresi diatas, dapat dijelaskan bahwa:

1) Berdasarkan persamaan regresi diatas, diperoleh koefisien untuk konstanta sebesar

16,13472. Hal ini mengindikasikan apabila variabel independen sama dengan 0, maka

kemungkinan terjadinya financial distress meningkat sebesar 16,13472 dan signifikan pada

α = 0,05.

2) Koefisien dari variabel current ratio (CR) sebesar positif 0,891117 dan berpengaruh

signifikan pada α = 0,05. Hal ini berarti apabila setiap kenaikan current ratio sebesar 1%,

maka kemungkinan financial distress akan meningkat sebesar 0,891117.

Ln

FD

1 - FD = 16,13472 + 0,891117Cr – 0,070491ITO – 21,84637TATO

+ 22,53101DAR - 0.847151SIZE + ε



3) Koefisien dari variabel Inventory turnover (ITO) sebesar negatif 0,070491 dan tidak

signifikan pada α = 0,05, maka apabila setiap kenaikan inventory turnover sebesar 1%, maka

kemungkinan financial distress akan menurun sebesar 0,070491.

4) Koefisien dari variabel Total asset turnover (TATO) sebesar negatif 21,84637 dan tidak

signifikan pada α = 0,05. Hal ini berarti setiap kenaikan total assets turnover sebesar 1%,

maka kemungkinan financial distress menurun sebesar 21,84637.

5) Koefisien dari variabel Debt to Assets Ratio (DAR) sebesar positif 22,53101 dan

berpengaruh signifikan pada α = 0,05. Hal ini berarti setiap kenaikan debt to total asset ratio

sebesar 1%, maka kemungkinan financial distress akan meningkat sebesar 22,53101.

6) Koefisien dari variabel ukuran perusahaan (SIZE) sebesar negatif 0,847151 dan tidak

signifikan pada α = 0,05. Hal ini berarti setiap kenaikan ukuran perusahaan sebesar 1%, maka

kemungkinan financial distress akan menurun sebesar 0,847151.

4.2.2.1 Menilai Kelayakan Model Regresi

Pengujian Hosmer and Lemeshow’s Goodness of fit menguji hipotesis nol bahwa data

empiris cocok atau sesuai dengan model (Ghozali, 2017). Jika nilai Hosmer and Lemeshow’s

Goodness of fit test statistic lebih kecil dari 0.05, maka hipotesis nol ditolak dan hal ini berarti ada

perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasi sehingga model dikatakan fit dan

Goodness fit model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Sedangkan jika nilai statistik

Hosmer and Lemeshow’s Goodness of fit lebih besar dari 0.05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak

dan berarti model dikatakan diterima karena sesuai dengan data observasi dan mampu memprediksi

memprediksi nilai observasinya (Ghozali, 2018).

Tabel 4.3

Hasil Kelayakan Model

(Hosmer and Lemeshow’s Goodness of fit)

H-L Statistic 5.2955 Prob. Chi-Sq(8) 0.7256

Andrews Statistic 23.0248 Prob. Chi-Sq(10) 0.0107

Sumber: data diolah dengan E-views 10, 2020

Berdasarkan tabel 4.3 diatas menunjukkan bahwa hasil nilai Hosmer and Lemeshow’s

Goodness of fit sebesar 5,2955 dengan prob. Chi-square sebesar 0,7256. Sehingga dapat disimpulkan

bahwa nilai statistik Holmes and Lemeshow’s Goodness of fit sebesar 5,2955 dengan prob. Chi-

square sebesar 0,7256 dapat disimpulkan bahwa nilai statistics HL Goodness of fit lebih besar dari

0,05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan hal ini berarti model dikatakan diterima karena sesuai

dengan data observasi dan mampu memprediksi nilai observasi.

4.2.3 Pengujian Hipotesis

4.2.3.1 Uji Signiifikansi Model Parsial (Uji Z-statistics)

Uji Z-statistics dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas terhadap α, jika

nilai probabilitas < α, maka Ho ditolak maka hal ini berarti variabel independen mempengaruhi

variabel dependen, sedangkan jika nilai probabilitas > α, maka Ho diterima maka hal ini dapat

dikatakan bahwa variabel independent tidak mempengaruhi variabel dependen.





Tabel 4.4

Hasil Uji Z-statistics

Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

C 16,13472 9,762726 1,652685 0,0984

CR 0,891117 0,357429 2,493128 0,0127

ITO -0,070491 0,032597 -2,162521 0,0306

TATO -21,84637 8,255325 -2,646337 0,0081

DAR 22,53101 8,613665 2,615729 0,0089

SIZE -0,847151 0,393087 -2,155121 0,0312


Hasil Uji Z-statistics dari masing-masing variabel independent terhadap variabel dependen

adalah sebagai berikut:

1) Variabel Current Ratio (CR)

Berdasarkan dari hasil output tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai CR sebesar 0,0127. Apabila

dibandingkan dengan α = 0,05, maka nilai probabilitas sebesar 0,0127 < nilai α (0,05), sehingga dapat

dikatakan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak. Maka kesimpulannya bahwa variabel current ratio

berpengaruh signifikan terhadap financial distress.

2) Variabel Inventory Turnover (ITO)

Berdasarkan dari hasil output tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai ITO sebesar 0,0306. apabila

dibandingkan dengan α = 0,05, maka nilai probabilitas (0,0306) < nilai α (0,05), sehingga dapat

diambil keputusan bahwa H0 diterima dan Ha ditolak. Maka kesimpulannya bahwa inventory

turnover berpengaruh signifikan terhadap financial distress.

3) Variabel Total Asset Turnover (TATO)

Berdasarkan dari hasil output tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai TATO sebesar 0,0081.

Apabila dibandingkan dengan α = 0,05, maka nilai probabilitas (0,0081) < nilai α (0,05), sehingga

dapat dikatakan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima. Maka kesimpulannya adalah total asset turnover

(TATO) berpengaruh signifikan terhadap financial distress.

4) Variabel Debt to Asset Ratio (DAR)

Berdasarkan dari hasil output tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai DAR sebesar 0,0089. Jika

dibandingkan dengan α = 0,05, maka nilai probabilitas sebesar 0,0089 < nilai α (0,05), sehingga dapat

diambil keputusan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima. Maka kesimpulannya adalah debt to asset ratio

berpengaruh signifikan terhadap financial distress.

5) Variabel Ukuran Perusahaan

Berdasarkan dari hasil output tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai ukuran perusahaan yang

sebagai variabel kontrol sebesar 0,0312. Jika dibandingkan α = 0,05, maka nilai probabilitas sebesar

0,0312 < nilai α (0,05). Sehingga dapat diambil keputusan bahwa H0 ditolak dan Ha diterima. Maka

kesimpulannya adalah ukuran perusahaan sebagai variabel kontrol berpengaruh signifikan terhadap

financial distress.



4.2.3.2 Uji Hipotesis Simultan (Overall Model Fit)

Uji Overall Model Fit digunakan untuk menilai apakah model yang dihipotesiskan telah fit

atau tidak dengan data. Uji ini menggunakan nilai Likelihood Ratio Statistics (LR). Likelihood Ratio

Statistics (LR) digunakan untuk mengetahui variabel-variabel independen secara simultan

mempengaruhi variabel dependen.

Tabel 4.5

Uji Likelihood Ratio Statistics

McFadden R-squared 0,678240 Mean dependent var 0,383333

S.D. dependent var 0,490301 S.E. of regression 0,285246

Akaike info criterion 0,628373 Sum squared resid 4,393734

Schwarz criterion 0,837807 Log likelihood -12,85119

Hannan-Quinn criter. 0,710294 Deviance 25,70238

Restr. deviance 79,88069 Restr. log likelihood -39,94034

LR statistic 54,17831 Avg. log likelihood -0,214186

Prob(LR statistic) 0,000000


Berdasarkan hasil estimasi dari tabel 4.5 diatas, maka diperoleh nilai chi-square hitung atau

LR statistic sebesar 54,17831 sedangkan nilai chi-square tabel df 5, α = 0,05 diperoleh 11,07.

Sehingga nilai chi-square hitung (54,17831) > nilai chi square tabel (11,07). Selain itu, dapat melihat

uji LR dengan membandingkan Prob (LR statistic) pada α, maka nilai Prob (LR statistics) sebesar

0,000000 < 0,05. maka dari hasil estimasi tersebut dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan Ha

diterima, sehingga hal ini berarti secara simultan variabel independen (CR, ITO, TATO, DAR, dan

ukuran perusahaan) berpengaruh terhadap dependen.

4.2.4 Pengujian Koefisien Determinasi Regresi (R2)

Pengujian koefisien determinasi (R2) digunakan untuk menunjukkan seberapa besar variabel

dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independennya. Nilai koefisien determinasi adalah dari

0 sampai 1. Apabila nilai R2 semakin mendekati nilai 1, maka model telah dianggap semakin

goodness of fit dikarenakan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen semakin

besar. Sebaliknya apabila nilai R2 semakin mendekati nilai 0, maka model dianggap tidak goodness

of fit dikarenakan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen semakin kecil. Semakin

besar nilai R2 maka hasil yang didapatkan akan semakin baik. R-squared diganti dengan Mcfadden

R-squared sebagai pseudo-R squared yang mirip dengan R-squared. Berikut adalah hasil perhitungan

koefiien determinasi yang telah diuji oleh peneliti yaitu:

Tabel 4.6

Analisis Koefisien Determinasi (R2) dengan Hasil Regresi Logistik

McFadden R-squared 0,678240 Mean dependent var 0,383333

S.D. dependent var 0,490301 S.E. of regression 0,285246

Akaike info criterion 0,628373 Sum squared resid 4,393734

Schwarz criterion 0,837807 Log likelihood -12,85119





Hannan-Quinn criter. 0,710294 Deviance 25,70238

Restr. deviance 79,88069 Restr. log likelihood -39,94034

LR statistic 54,17831 Avg. log likelihood -0,214186

Prob(LR statistic) 0,000000

Sumber: Data diolah dengan E-Views 10, 2020

Berdasarkan tabel 4.6 Diatas menunjukkan hasil dari nilai pengujian koefisien determinasi

(McFadden R-squared) dalam penelitian ini adalah sebesar 0,678240. Hal ini berarti bahwa variabel

independen (CR, ITO, TATO, DAR) dalam model mampu menjelaskan variabel dependen (financial

distress) sebesar 67,8240%, sedangkan sisanya sebesar 32,176% (100% - 67,8240%) pengaruh

variabel dependen pada penelitian ini yaitu financial distress dijelaskan oleh variabel lainnya tidak

terdapat pada penelitian ini.

V SIMPULAN, SARAN, dan KETERBATASAN

5.1 SIMPULAN

Berdasarkan hasil analisis data penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti yang diperoleh

dari uji analisis regresi logistik, maka peneliti dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut:

Secara parsial, variabel independen yaitu manajemen modal kerja yang diukur dengan:

a. Current ratio berpengaruh positif secara signifikan terhadap financial distress pada

perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2015-

2019. Hal ini berarti semakin tinggi nilai current ratio suatu perusahaan maka kemungkinan

perusahaan mengalami kondisi financial distress semain tinggi.

b. Inventory turnover berpengaruh negatif secara signifikan terhadap financial distress pada


2019. Hal ini berarti apabila persediaan perusahaan semakin besar maka semakin tidak

produktif perusahaan dan tingkat pengembalian menjadi semakin rendah. Sehingga

membuat perusahaan tidak semakin likuid dan kemungkinan financial distress semakin

tinggi.

c. Total asset turnover berpengaruh negatif secara signifikan terhadap financial distress pada


2019. Hal ini berarti semakin besar nilai total asset turnover maka semakin efisien dan

produktif manajemen dalam mengelola dan menggunakan aset perusahaan sehingga semakin

besar laba perusahaan yang diperoleh dan semakin kecil perusahaan mengalami financial

distress.

d. Debt to asset ratio berpengaruh positif signifikan terhadap financial distress pada


2019. Hal ini berarti semakin besar debt to asset ratio, semakin semakin tinggi risiko

perusahaan tersebut mengalami financial distress dikarenakan semakin besar perusahaan

menggunakan hutangnya untuk pembelian aset perusahaan dan semakin besar kewajiban

perusahaan untuk membayar hutang tersebut.

e. Ukuran perusahaan sebagai variabel kontrol berpengaruh negatif signifikan terhadap

financial distress pada perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia pada tahun 2015-2019. Hal ini berarti semakin besar ukuran perusahaan maka

perusahaan tersebut akan kemungkinan mengalami financial distresss semakin kecil.



5.2 Saran

Berdasarkan penelitian yang telah diuraikan di atas, maka saran yang dapat diberikan oleh

peneliti antara lain sebagai berikut:

1. Bagi Perusahaan, diharapkan perusahaan dapat meningkatkan keuntungan perusahaan

dengan cara mengelola aktiva dengan baik agar apabila perusahaan memiliki hutang dalam

jangka pendek maupun jangka panjang, hutang tersebut dapat berkurang dengan cara

memenuhi keseluruhan hutang-hutang jangka pendek maupun jangka panjang agar

menghindari kemungkinan terjadinya financial distress.

2. Bagi Investor, Kreditur, dan pihak lainnya; sebaiknya sebelum melakukan menginventasikan

dananya ke perusahaan perlu melihat rasio-rasio keuangan yang terdapat di laporan

keuangan perusahaan agar mengurangi resiko apabila perusahaan tersebut sedang

mengalami financial distress.

3. Peneliti selanjutnya yang tertarik dengan topik permasalahan ini, peneliti mengharapkan

dapat memperluas objek penelitian dengan menggunakan perusahaan sektor yang berbeda

dengan jumlah sampel yang lebih banyak agar hasil penelitian mempunyai hasil cakupan

yang cukup luas dan akan lebih menggambarkan kondisi sesungguhnya selama jangka

panjang dan menambahkan jumlah variabel independent lainnya yang diduga dapat

mempengaruhi financial distress yang selain yang ada dalam penelitian seperti receivable

turnover, cash cycle conversation, komisaris independent, return on equity. Earnings per

share, dan lain lain. Selain itu menambahkan periode penelitian lebih lama lagi.

5.3 Keterbatasan dan Pengembangan Penelitian

Dalam penelitian ini memiliki keterbatasan-keterbatasan yang mungkin dapat dikembangkan

oleh penelitian selanjutnya dan menjadi sebuah acuan bahan pertimbangan bagi peneliti selanjutnya

agar mendapatkan hasil yang lebih baik. Keterbatasan-keterbatasan didalam penelitian ini adalah

sebagai berikut:

1. Peneliti mengalami kesulitan dalam mengumpulkan data laporan keuangan tahunan untuk

tahun 2015-2019, dikarenakan tidak semua perusahaan sampel menyajikan laporan

keuangan tahunan melalui website Bursa Efek Indonesia maupun website perusahaan

sampel.

2. Peneliti mengalami kesulitan dalam mencari referensi buku terbitan tahun terbaru

dikarenakan adanya kejadian covid-19, dimana adanya pemberlakuan PSBB (Pembatasan

Sosial Skala Besar) selama adanya pandemik covid-19.





VI. DAFTAR REFERENSI

Aisyah, N. N., Kristanti, F. T., & Zultilisna, D. (2017). Pengaruh Rasio Likuiditas, Rasio Aktivitas,

Rasio Profitabiltas, dan Rasio Leverage Terhadap Financial Distress (Studi Pada Perusahaan

Tekstil Dan Garmen Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2015). E-

Proceeding of Management, 4(1), 411–419.

https://libraryeproceeding.telkomuniversity.ac.id/index.php/management/article/view/4419

Agustini, N. W., & Wirawati, N. G. P. (2019). Pengaruh Rasio Keuangan Pada Financial Distress

Perusahaan Ritel Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). E-Jurnal Akuntansi, 26, 251.

https://doi.org/10.24843/eja.2019.v26.i01.p10

Asfali, I. (2019). Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, Leverage, Aktivitas, Pertumbuhann Penjualan

Terhadap Financial Distress Perusahaan Kimia. Jurnal Ekonomi Dan Manajemen, 20(2), 56–

66.

Burhanuddin, A., Sinarasri, A., & A S, R. E. wibowo. (2019). Analisis Pengaruh Likuiditas,

Leverage Dan Sales Growth Terhadap Financial Distress ( Studi Kasus Pada Perusahaan

Property Dan Real Estate Yang Terdaftar Di Bei Tahun 2014-2018 ). Prosiding Mahasiswa

Seminar Nasional Unimus, 2, 532–543.

Curry, K., Banjarnahor, E., Diploma, P., & Keuangan, E. (2018). Financial Distress Pada

Perusahaan Sektor Properti Go. 207–221.

Delavar, A., Kangarluei, S. J., & Motavassel, M. (2015). Working Capital, Firms Performance and

Financial Distress in Firms Listed in Tehran Stock Exchange (Tse). Indian Journal of

Fundamental and Applied Life Sciences, 5, 2086–2093.

Dimyati, M., & Maulidianty, D. (2018). Prediction of Financial Distress Conditions on

Manufacturing Stock Exchange). The 2nd Internasional Journal Conference on Economics

and Business, August, 91–96.

Fadli, A. A. Y. (2017). Pengaruh Profitabilitas terhadap Modal Kerja pada Perusahaan Makanan

dan Minuman yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Aplikasi Manajemen, Ekonomi, Dan

Bisnis, 1(2), 120–135.

Fahmi, Irham (2014). Pengantar Manajemen Keuangan. Bandung. Alfabeta

Fardania, I. M., & Wiyono, W. (2017). Pengaruh Likuiditas , Solvabilitas Dan Profitabilitas

Terhadap Financial Distress ( Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Sub Sektor

Makanan Dan Minuman Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2015 – 2017 ).

2(July 2019), 188–195.

Fatimah, F., Toha, A., & Prakoso, A. (2019). The Influence of Liquidity, Leverage and Profitability

Ratio on Finansial Distress. Owner, 3(1), 103. https://doi.org/10.33395/owner.v3i1.102

Ghozali, Imam. (2017). Aplikasi Analisis Multivariat dan Ekonometrika EVIEWS 10. Edisi 2.

Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Ginting, M. C. (2017). Pengaruh Current Ratio dan Debt to Equity Ratio (DER) Terhadap Financial

Distress pada Perusahaan Property & Real Estate di Bursa Efek Indonesia. Jurnal

Manajemen, Issn 2301-6256, 3(2), 37–44.

Golijot, Samuel Christian; Mahardika, D. P. K. (2019). Pengaruh Rasio Likuiditas, Rasio

Leverage, dan Ukuran Perusahaan Terhadap Financial Distress (Studi Empiris pada

Perusahaan Pertambangan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014-2018). 6(2),

https://libraryeproceeding.telkomuniversity.ac.id/index.php/management/article/view/4419

https://doi.org/10.24843/eja.2019.v26.i01.p10

https://doi.org/10.33395/owner.v3i1.102



3565–3571.

Harahap, L. W. (2017). Pengaruh Mekanisme Corporate Governance dan Firm Size Terhadap

Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Property and Real Estate yang Terdaftar di BEI

Tahun 2010 - 2014. Jurnal Riset Akuntansi & Bisnis, 17(2).

Hery. (2017). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta. Grasindo

Hery (2015). Analisis Laporan Keuangan. Yogyakarta. CAPS

Ikatan Akuntan Indonesia (2015). Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan. Jakarta: Salemba

Kasmir. (2018). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta. PT. Raja Grafindo Persada

Lubis, N. H. dan D. P. (2019). Pengaruh Likuiditas, Leverage, dan Profitabilitas terhadap Financial

Distress (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI periode 2013-

2016). Jurnal Kajian Manajemen Dan Wirausaha, 01(01), 173–182.

Nugraha, A., & Fajar, C. M. (2018). Financial Distress pada PT Panasia Indo Resources Tbk.

Jurnal Inspirasi Bisnis Dan Manajemen, 2(1), 29. https://doi.org/10.33603/jibm.v2i1.1055

Olfimartaa, D., & Wibowo, S. S. A. (2019). Manajemen Modal Kerja dan Kinerja Perusahaan pada

Perusahaan Perdagangan Eceran di Indonesia. Journal of Applied Accounting and Taxation,

4(1), 87–99.

Onyango, F., & Ngahu, S. (2018). Influence of Working Capital Management on Financial Distress

In Hospitality Industry (A Study Of Four And Five Star Hotels In Nairobi County). IOSR

Journal of Economics and Finance, 9(3), 52–59. https://doi.org/10.9790/5933-0903025259

Prof. Dr. Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Bisnis (3rd ed.). Alfabeta.

Pradana, R. S. (2020). Analisis Financial Distress Pada Perusahaan Pertambangan Batu Bara Yang

Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2017-2018. JURNAL AKUNTANSI DAN BISNIS :

Jurnal Program Studi Akuntansi, 6(1), 36–45. https://doi.org/10.31289/jab.v6i1.2825

Putu, N., Kartika, E., & Budiasih, I. G. A. N. (2017). Firm Size Sebagai Pemoderasi Pengaruh

Likuiditas, Leverage, Dan Operating Capacity Pada Financial Distress. E-Jurnal Akuntansi,

20, 2187–2216.

Ramly, Razak, L. A., & Hasan, A. (2019). Prediksi Financial Distress dengan Menggunakan

Informasi Fundamental (STUDI PADA PERUSAHAAN PROPERTY DAN REAL ESTATE

YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA). 4(2), 312–327.

Restianti, T., & Agustina, L. (2018). The Effect of Financial Ratios on Financial Distress

Conditions in Sub Industrial Sector Company. Accounting Analysis Journal, 7(1), 25–33.

https://doi.org/10.15294/aaj.v5i3.18996

Sanusi, Anwar. (2017). METODELOGI PENELITIAN BISNIS (5th ed.). Salemba Empat.

Simanjuntak, C., Titik, F., & Aminah, W. (2017). Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Financial

Distress (Studi Pada Perusahaan Transportasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia

Periode 2011- 2015). E-Proceeding of Management, 4(2), 1580–1587. https://doi.org/2355-

9357

Subramanyam, K. R., J. J. Wild. 2017. Analisis Laporan Keuangan. Edisi sepuluh. Jakarta :

Salemba Empat.

Suprihatin, N. S., & Mansur, H. M. (2016). Pengaruh Rasio Keuangan dan Reputasi Underwriter

https://doi.org/10.9790/5933-0903025259

https://doi.org/10.15294/aaj.v5i3.18996

https://doi.org/2355-9357

https://doi.org/2355-9357





Terhadap Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek

Indonesia (BEI) Periode 2005-2008. Akuntansi, 3(1), 1–17. http://e-

jurnal.lppmunsera.org/index.php/Akuntansi/article/view/197

Undang-Undang Nomor 4 tahun 2009 tentang Pertambangan Mineral dan Batubara.

Wijarnarto, H., & Nurhidayati, A. (2016). Pengaruh Rasio Keuangan Dalam Memprediksi

Financial Distress Pada Perusahaan Di Sektor Pertanian dan Pertambangan Yang Terdaftar

Di Bursa Efek Indonesia. 2(02), 117–137.

Yudiawati, R., & Indriani, A. (2016). Analisis Pengaruh Current Ratio, Debt To Total Asset Ratio,

Total Asset Turnover, Dan Sales Growth Ratio Terhadap Kondisi Financial Distress.

Diponegoro Journal of Management, 5(2), 1–13.

Zulkifli, N. S., Mohd, W., Mohd, Y., Bulot, N., Management, B., Teknologi, U., & Perlis, M.

(2019). Determinants of Efficiency: Evidences from Financially Distress Firms in Malaysia.

1(2), 61–69. https://doi.org/10.26666/rmp.ijur.2019.2.9

http://e-jurnal.lppmunsera.org/index.php/Akuntansi/article/view/197

http://e-jurnal.lppmunsera.org/index.php/Akuntansi/article/view/197

https://doi.org/10.26666/rmp.ijur.2019.2.9

Pengaruh Manajemen Modal Kerja Terhadap Financial...

Documents

Transcript of Pengaruh Manajemen Modal Kerja Terhadap Financial...