Jenis Data Metode Pengumpulan Data Kesimpulan

66 perusahaan sedangkan yang tidak memenuhi kriteria menjadi sampel ada 79 perusahaan. Hal ini disebabkan karena terdapat 30 perusahaan yang tidak menerbitkan laporan keuangan dan laporan tahunan yang berakhir tanggal 31 Desember periode 2011 sampai 2014, dan terdapat 49 perusahaan yang tidak menyampaikan data secara lengkap yang berkaitan dengan rasio keuangan dan struktur corporate governance selama periode 2011 sampai 2014. Sampel yang akan dipakai pada penelitian ini adalah 50 perusahaan manufaktur .Selanjutnya sampel dikalikan dengan lamanya tahun pengamatan selama 4 tahun sehingga jumlah pengamatan dalam penelitian ini sebanyak 200 pengamatan.Daftar lengkap populasi dan sampel penelitian dapat dilihat dalam Lampiran 1.

3.5 Jenis Data

Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder. Menurut Soewadji 2012 data sekunder adalah “data yang diperoleh dari dokumen, publikasi yang sudah dalam bentuk jadi” . Sedangkan menurut Erlina 2011 data sekunder adalah “data yang telah dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data dan dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data” Data penelitian ini mencakup laporan keuangan, laporan tahunan dan IDX Statistics Book yang telah dipublikasikan, yang diambil dari database Bursa Efek Indonesia BEI dengan cara mengunduh data melalui website resmi Bursa Efek Indonesia, yaitu www.idx.co.id selama tahun 2011- 2014. Universitas Sumatera Utara 67

3.6 Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini , metode pengumpulan data yang digunakan penulis adalah sebagai berikut : 1. Studi dokumentasi , dalam penelitian ini pengumpulan data skunder yang diperlukan dapat diperoleh dari situs resmi Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id . Data yang diambil berupa laporan keuangan , laporan tahunan perusahaan dan IDX Statistics Book yang menjadi populasi dan sampel penelitian. 2. Studi pustaka , dalam penelitian ini studi pustaka digunakan untuk mencari landasan teori dan juga melihat penelitian-penelitian terdahulu. Dalam hal ini diperoleh dari buku, jurnal skripsi dan media tertulis lainnya yang berkaitan dengan penelitian ini. 3.7 Teknik Analisis Data 3.7.1 Statistik Deskriptif Menurut Sudijono dalam Sudarmanto 2013:150 statistik deskriptif adalah “statistik yang mempunyai tugas mengorganisasi dan menganalisa data angka, agar dapat memberikan gambaran secara teratur , ringkas dan jelas, mengenai suatu gejala, peristiwa atau keadaan sehingga dapat ditarik pengertian dan makna tertentu.” Menurut Ghozali 2006 “statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata Universitas Sumatera Utara 68 mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness kemencengan distribusi.” Menurut Sudarmanto 2013 : 150 “hasil yang diperoleh dari statistik deskriptif tidak dapat digunakan untuk menarik kesimpulan yang luas. Statistik deskriptif ini akan memberikan makna yang lebih ketika digunakan untuk menyajikan dan mendeskripsikan data penelitian. Dengan menggunakan statistik deskriptif peneliti dapat memberikan makna yang lebih banyak tentang data yang dipeoleh.”

3.7.2 Model Analisis Regresi Logistik

Sesuai dengan tujuan penelitian dan hipotesis, maka analisis data ini bertujuan untuk mengetahui peran masing-masing variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat.Analisis regresi logistik bertujuan untuk memprediksi besar variabel terikat terhadap masing-masing variabel bebas yang diketahui nilainya.Menurut Hair dalam Omy 2011, metode ini cocok digunakan untuk penelitian yang variabel dependennya bersifat kategorikal nominal atau nonmetrik dan variabel independennya kombinasi antara metrik dan nonmetrik seperti halnya dalam penelitian ini.Menurut Ghozali 2006 teknik analisis ini tidak memerlukan uji asumsi klasik seperti uji normalitas, heterokedastisitas, autokorelasi, dan uji multikolinearitas pada variabel bebasnya. Universitas Sumatera Utara 69 Berdasarkan rumusan masalah dan kerangka teoritis yang telah disajikan sebelumnya, untuk melihat pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen, model analisisnya sebagai berikut : Ln � �−� = a + b 1 LIQUID + b 2 LEV + b 3 PROF + b 4 AKTV + b 5 IND_COM + b 6 MAN_OWN + b 7 INS_OWN + b 8 SIZE + εi Keterangan : Ln � 1 −� : Log dari perbandingan antara peluang financial distress peluang non financial distress a : konstansta b 1 : Koefisien regresi dari Likuiditas b 2 : Koefisien regresi dari Leverage b 3 : Koefisien regresi dari Profitabilitas b 4 : Koefisien regresi dari Rasio Aktivitas b 5 : Koefisien regresi dari Komisaris Independen b 6 : Koefisien regresi dari Kepemilikan Manjerial b 7 : Koefisien regresi dari Kepemilikan Institusional b 8 : Koefisien regresi dari Ukuran Perusahaan ε : Error Universitas Sumatera Utara 70

3.7.3 Model Pengujian Hipotesis

3.7.3.1 Uji Kelayakan Model Goodness of Fit Test

Menurut Ghozali 2006, goodnest of fit test dapat dilakukan dengan memperhatikan output dari Hosmer dan Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Hipotesis untuk menilai model fit adalah: H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data HA : Model yang dihipotesiskan fit dengan data Dalam bukunya, Ghozali 2006;232 menjelaskan bahwa: “saat nilai statistik Hosmer and Lemeshow sama dengan atau kurang dari 0,05, maka hipotesis nol H0 ditolak dan hal tersebut berarti terdapat perbedaan siginifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness of Fit Test Model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Sebaliknya jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow lebih dari 0,05, maka hipotesis nol H0 tidak dapat ditolak, yang berarti model mampu memprediksi nilai observasinya.”

3.7.3.2 Uji Kelayakan Keseluruhan Model Overall Fit Model Test

Dalam menilai overall fit model, cara-cara yang dapat dilakukan antara lain adalah :

3.7.3.2.1 Chi Square

χ2 Menurut Ghozali 2006 tes statistik chi square χ2 digunakan berdasarkan pada : “fungsilikelihood pada estimasi model regresi. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwamodel yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Lditransformasikan menjadi -2logL untuk menguji hipotesis nol dan alternatif.Penggunaan nilai χ2 untuk keseluruhan model terhadap data dapat dilakukan dengan membandingkan nilai -2 log likelihood awal hasil block number 0 dengan nilai -2 log likelihood akhir hasil block number 1. Dengan kata lain, nilai chi square didapat dari nilai -2logL1 – Universitas Sumatera Utara 71 2logL0. Selanjutnya jika terjadi penurunan, maka model tersebut menunjukkan model regresi yang baik.

3.7.3.2.2 Koefisien Determinasi Cox dan

Snell’s R SquaredanNagelkerke’s R Square Menurut Ghozali 2006 nilaiCox danSnell’s RSquare danNagellkerke’sRSquare “ menunjukkanseberapa besar variabilitasvariable dependenyang dapatdijelaskan oleh variabelindependen.” Ghozali juga menambahkan bahwaCox danSnell’s R Square merupakan : “suatuukuranyangmencoba untuk meniruukuranRsquarepada multiple regression yangdidasarkanpadateknikestimasi likelihood dengan nilaimaksimumkurang dari1 sehingga sulitdiinterpretasikan.Untuk mendapatkan koefisiendeterminasiyangdapatdiinterpretasikansepertinilaiR 2 p ada multiple regression, makadigunakan NagelkerekeR square.”

3.7.3.2.3 Tabel Klasifikasi 2x2

Menurut Ghozali 2006 tabel klasifikasi 2x2 berfungsi untuk : “menghitung nilai estimasi yang benar correct dan salah incorrect. Pada kolom merupakan dua nilai prediksi dari variabel dependen dalam hal ini financial distress 1 dan non financial distress 0, sedangkan pada baris menunjukkan menunjukkan nilai observasi sesungguhnya dari variabel dependen. Pada model sempurna, maka semua kasus akan berada pada diagonal dengan ketepatan peramalan 100.”

3.7.3.3 Pengujian Signifikansi Koefisien Regresi

Pengujian koefisien regresi dilakukan untuk menguji seberapa jauh semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh terhadap kemungkinan perusahaan berada pada kondisi financial Universitas Sumatera Utara 72 distress.Koefisien regresi logistik dapat ditentukan dengan menggunakan p-value probability value. a. Tingkat signifikansi α yang digunakan sebesar 5 0,05. b. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis didasarkan pada signifikansi p- value. Jika p- value signifikan α, maka hipotesis alternatif ditolak. Sebaliknya jika p- value α, maka hipotesis alternatif diterima.

3.7.3.4 Uji Wald uji Signifikansi Parsial

Pada regresi logistik, untuk menguji pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial dapat dilakukan dengan uji wald. Uji waldberfungsi untuk menguji signifikansi konstanta dari setiap variabel independen yang masuk ke dalam model. Apabiladalamujiwaldmemperlihatkanangkasignifikansiyanglebihkecildari 0,05,maka koefisienregresiadalahsignifikanpada tingkatkepercayaan5.Adapun denganmelakukanujiwald,kita dapatmengetahuiseberapa besarpengaruh variabel independen terhadap kemungkinan perusahaan beradapadakondisifinancialdistress. Universitas Sumatera Utara 73

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4. 1 Hasil Penelitian

2

4.1.1 Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif memberikan informasi mengenai gambaran data meliputi jumlah sampel, nilai minimum, nilai maksimum, niali rata-rata mean, dan standar deviasi dari variabel-variabel penelitian.Peneliti menggunakan statistik deskriptif untuk variabel-variabel yang diukur dengan skala rasio dan frequency untuk variabel yang diukur dalam skala nominal. Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Variabel Likuiditas, Leverage, Profitabilitas, Rasio Aktivitas, Komisaris Independen, Kepemilikan Manajerial, Kepemilikan Institusional, dan Ukuran Perusahaan. Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Likuiditas 200 ,213 464,984 5,98853 37,006682 Leverage 200 ,040 4,280 ,49160 ,354504 Profitabilitas 200 -,346 ,748 ,04782 ,088533 Rasio Aktivitas 200 ,204 26,470 5,18612 3,707024 Komisaris Independen 200 ,200 ,750 ,36685 ,071031 Kepemilikan Manajerial 200 ,0005 75,7424 7,051139 15,1055807 Kepemilikan Institusional 200 8,3272 96,0912 66,395858 17,9883630 Ukuran Perusahaan 200 10,942 14,584 12,21818 ,746338 Valid N listwise 200 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Universitas Sumatera Utara 74 Berdasarkan Tabel 4.1 dapat dideskripsikan beberapa hal sebagai berikut: 1. Jumlah seluruh sampel penelitian adalah 50 perusahaan dengan 200 amatan penelitian, yaitu 50 perusahaan dikali dengan empat tahun periode penelitian. Delapam variabel independen yang menggunakan skala rasio yaitu likuiditas yang diproksikan dengan current assets, leverage yang diproksikan dengan DAR, profitabilitas yang diproksikan dengan ROA, rasio aktivitas yang diproksikan dengan inventory turnover, komisaris independen, kepemilikan manajerial, kepemilikan institusional, dan ukuran perusahaan. 2. Variabel independen likuiditas memiliki nilai minimum sebesar 0,213 dan nilai maksimum sebesar 464,984 dengan rata-rata 5,98853. Nilai standar deviasi sebesar 37,0066 yang jauh lebih besar jika dibandingkan dengan nilai mean artinya nilai mean merupakan representasi yang kurang baik dari keseluruhan data. 3. Variabel independen leverage yang diproksikan dengan debt to total asset ratio DAR memiliki nilai minimum sebesar 0,040 dan nilai maksimum sebesar 4,280 dengan rata-rata 0,49160. Nilai standar deviasi sebesar 0.3545 yang jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai mean artinya nilai mean merupakan representasi yang baik dari keseluruhan data. 4. Variabel independen profitabilitas yang diproksikan dengan Return on Assets ROA memiliki nilai minimum sebesar -0.346 dan nilai Universitas Sumatera Utara 75 maksimum sebesar 0.748 dengan rata-rata 0.04782. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan yang menjadi sampel mempunyai nilai ROA positif dan negatif. Nilai standar deviasi sebesar 0.0885 yang jauh lebih besar jika dibandingkan dengan nilai mean artinya nilai mean merupakan representasi yang kurang baik dari keseluruhan data. 5. Variabel independen rasio aktivitas yang diproksikan dengan inventory turnover memiliki nilai minimum sebesar 0.204 dan nilai maksimum sebesar 26,470 dengan rata-rata 5,18612. Nilai standar deviasi sebesar 3,7070 yang jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai mean artinya nilai mean merupakan representasi yang baik dari keseluruhan data. 6. Variabel independen komisaris independen memiliki nilai minimum sebesar 0,20 atau 20 dari jumlah seluruh dewan komisaris yang ada didalam perusahaan dan nilai maksimum sebesar 0,750 atau 75 dari jumlah seluruh dewan komisaris yang ada didalam perusahaan dengan nilai rata-rata 0,36685 atau sekitar 36,69 . Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan yang menjadi sampel memiliki jumlah komisaris independen yang jumlahnya sudah sesuai dengan peraturan Bursa yaitu 30 dari total komisaris perusahaan atau secara proporsional sama dengan jumlah saham yang dimiliki pemegang saham minoritas. Nilai standar deviasi sebesar 0,0710 yang jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai mean artinya nilai mean merupakan representasi yang baik dari keseluruhan data. Universitas Sumatera Utara 76 7. Variabel independen kepemilikan manajerial memiliki nilai minimum sebesar 0,0005 dan nilai maksimum sebesar 75,7424 dengan nilai rata-rata 7,0511 . Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata kepemilikan manajerial didalam perusahaan yang menjadi sampel memiliki saham minoritas. Nilai standar deviasi sebesar 15,10558 yang jauh lebih besar jika dibandingkan dengan nilai mean artinya nilai mean merupakan representasi yang kurang baik dari keseluruhan data. 8. Variabel independen kepemilikan institusional memiliki nilai minimum sebesar 8,3272 dan nilai maksimum sebesar 96,0912 dengan nilai rata-rata 66,39586 . Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata jumlah saham perusahaan yang dimiliki institusi yang menjadi sampel merupakan saham mayoritas. Nilai standar deviasi sebesar 17,98836 yang jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai mean artinya nilai mean merupakan representasi yang baik dari keseluruhan data. 9. Variabel independen ukuran perusahaan memiliki nilai minimum sebesar 10,942 atau 87,42 milyar rupiah dan nilai maksimum sebesar 14,584 atau 383,53 trilyun rupiah dengan rata-rata berada pada skor 12,21818. Nilai standar deviasi sebesar 0,7463 yang jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai mean artinya nilai mean merupakan representasi yang baik dari keseluruhan data. Universitas Sumatera Utara 77 Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Variabel Financial Distress Financial Distress N Valid 200 Missing Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Berdasarkan Tabel 4.2 dapat dideskripsikan bahwa jumlah data yang valid adalah 200 buah, sedangkan data yang hilang missing adalah nol, artinya semua data telah diproses. Tabel 4.3 Statistik Frekuensi Variabel Financial Distress Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 166 83,0 83,0 83,0 1 34 17,0 17,0 100,0 Total 200 100,0 100,0 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Berdasarkan Tabel 4.3 dapat dideskripsikan bahwa variabel independen financial distress menggunakan variabel dummy, dimana perusahaan yang nakan mengalami kesulitan keuangan financial distress diberi kode “1”, sedangkan perusahaan yang tidak mengalami kesulitan keuangan financial distress diberi kode “0” memiliki data valid karena seluruhnya telah diproses. Jumlah data yang tidak mengalami kesulitan keuangan financial distress sebanyak 166 data 83, sedangkan jumlah data yang mengalami kesulitan keuangan financial distress sebanyak 34 data 17. Universitas Sumatera Utara 78

4.1.2 Analisis Regresi

Analisis regresi digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian. Analisis regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik yang digunakan untuk menguji apakah variabel independen yaitu likuiditas LIQUID, leverage LEV, profitabilitas PROF, rasio aktivitas AKTV, komisaris independen IND_COM, kepemilikan manajerial MAN_OWN, kepemilkan institusional INS_OWN, dan ukuran perusahaan SIZE berpengaruh langsung terhadap Financial Distress. Model regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Ln � �−� = a + b 1 LIQUID + b 2 LEV + b 3 PROF + b 4 AKTV + b 5 IND_COM + b 6 MAN_OWN + b 7 INS_OWN + b 8 SIZE + εi Keterangan : Ln � 1 −� : Log dari perbandingan antara peluang financial distress peluang non financial distress a : konstansta b 1 : Koefisien regresi dari Likuiditas b 2 : Koefisien regresi dari Leverage b 3 : Koefisien regresi dari Profitabilitas b 4 : Koefisien regresi dari Rasio Aktivitas b 5 : Koefisien regresi dari Komisaris Independen b 6 : Koefisien regresi dari Kepemilikan Manjerial b 7 : Koefisien regresi dari Kepemilikan Institusional Universitas Sumatera Utara 79 b 8 : Koefisien regresi dari Ukuran Perusahaan ε : Error Berikut ini adalah hasil analisis regresi logistik: Tabel 4.4 Koefisien Regresi Logistik Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. ExpB Step 1 a LIQUID ,009 ,022 ,177 1 ,674 1,009 LEV ,697 1,521 ,210 1 ,647 2,007 PROF -119,055 27,918 18,186 1 ,000 ,000 AKTV ,119 ,131 ,829 1 ,363 1,126 IND_COM 1,187 6,195 ,037 1 ,848 3,279 MAN_OWN -,017 ,025 ,503 1 ,478 ,983 INS_OWN -,013 ,021 ,407 1 ,524 ,987 SIZE 1,015 ,645 2,475 1 ,116 2,760 Constant -13,740 8,707 2,490 1 ,115 ,000 a. Variables entered on step 1: LIQUID, LEV, PROF, AKTV, IND_COM, MAN_OWN, INS_OWN, SIZE. Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Hasil pengujian terhadap koefisien regresi menghasilkan model sebagai berikut : Ln � �−� = -13,740+ 0,009 LIQUID + 0,697 LEV - 119,055 PROF + 0,119 AKTV + 1,187 IND_COM – 0,017 MAN_OWN – 0,013 INS_OWN + 1,015 SIZE + εi Interpretasi dari persamaan regresi tersebut adalah sebagai berikut : 1. Konstanta sebesar -13,740 maka nilai variabel financial distressakan tetap sebesar 2,708 jika semua variabel independen bernilai nol. Universitas Sumatera Utara 80 2. Koefisien likuiditas LIQUID sebesar 0,009, artinya jika nilai variabel ini ditingkatkan satu satuan maka akan menaikkan nilai variabel financial distress sebesar 0,009 dengan variabel lain tetap. 3. Koefisien leverage LEV sebesar 0,697, artinya jika nilai variabel ini ditingkatkan satu satuan maka akan menaikkan nilai variabel financial distress sebesar 0,697 dengan variabel lain tetap. 4. Koefisien profitabilitas ROA sebesar -119,055, artinya jika nilai variabel ini ditingkatkan satu satuan maka akan menurunkan nilai variabel financial distress sebesar -119,055 dengan variabel lain tetap. 5. Koefisien rasio aktivitas AKTV sebesar 0,119, artinya jika nilai variabel ini ditingkatkan satu satuan maka akan menaikkan nilai variabel financial distress sebesar 0,119 dengan variabel lain tetap. 6. Koefisien komisaris independen IND_COM sebesar 1,187, artinya jika nilai variabel ini ditingkatkan satu satuan maka akan menaikkan nilai variabel financial distress sebesar 1,187 dengan variabel lain tetap. 7. Koefisien kepemilikan manajerial MAN_OWN sebesar -0,017, artinya jika nilai variabel ini ditingkatkan satu satuan maka akan menurunkan nilai variabel financial distress sebesar -0,017 dengan variabel lain tetap. 8. Koefisien kepemilikan institusional INS_OWN sebesar -0,013, artinya jika nilai variabel ini ditingkatkan satu satuan maka akan menurunkan nilai variabel financial distress sebesar -0,013 dengan variabel lain tetap. Universitas Sumatera Utara 81 9. Koefisien ukuran perusahaan SIZE sebesar 1,015, artinya jika nilai variabel ini ditingkatkan satu satuan maka akan menaikkan nilai variabel financial distress sebesar 1,015 dengan variabel lain tetap.

4.1.2.1 Pengujian Kelayakan Model Uji Hosmer andLemeshow Godness

of Fit HosmerandLemeshow’sGoodnessofFitTest digunakanuntukmenguji hipotesisnolH bahwatidakadaperbedaanantaramodeldengandatasehingga modeldapatdikatakanfit.Dasarpengambilan keputusannya adalah jika nilai dari HosmerandLemeshow’sGoodnessofFitTestStatistik samadenganataukurang dari0,05makahipoesisnolH ditolakyangberartiadaperbedaansignifikan antaramodeldengannilaiobservasinyasehinggaGoodnessofFitModeltidak baikkarenamodeltidak dapatmemprediksinilaiobservasinya.JikaHosmerand Lemeshow’sGoodnessofFitTestStatistik lebihbesardari0,05makahipotesis nol H diterimadan berarti model mampumemprediksinilaiobservasinya. BerikutiniadalahhasilpengujianHosmerandLemeshow’sGoodnessof Fit Test, yaitu: Universitas Sumatera Utara 82 Tabel 4.5 Hasil Uji Kelayakan Model Regresi Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test Financial Distress = 0 Financial Distress = 1 Total Observed Expected Observed Expected Step 1 1 20 20,000 ,000 20 2 20 20,000 ,000 20 3 20 19,999 ,001 20 4 20 19,996 ,004 20 5 19 19,975 1 ,025 20 6 20 19,917 ,083 20 7 19 19,529 1 ,471 20 8 20 17,031 2,969 20 9 8 9,237 12 10,763 20 10 ,315 20 19,685 20 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Berdasarkan Tabel 4.5 dapat dilihat bahwa nilai signifikansi menunjukkan angka 0.000, nilai signifikansi yang diperoleh ini lebih kecil dari 0,05 5. Hal ini berarti bahwa model regresi kurang mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model tidak dapat diterima karena tidak cocok dengan data observasinya.

4.1.2.2 Pengujian Keseluruhan Model Overall Model Fit

4.1.2.2.1 Chi Square Test

Menurut Ghozali 2006 uji chi square untuk keseluruhan model terhadap datadilakukandenganmembandingkannilaiantara-2 Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square Df Sig. 1 42,562 8 ,000 Universitas Sumatera Utara 83 loglikelihood padaawal hasilblocknumber0dengannilai-2 loglikelihood padaakhirhasilblock number 1. Apabilaterjadipenurunan,maka modeltersebutmenunjukkanmodel regresiyangbaik.Penurunan-2 log likelihood dapatdilihatpadatabel4.6sebagai berikut: Tabel 4.6 Hasil Uji Kelayakan Keseluruhan Model Block = 0 Iteration History

a,b,c

Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 184,463 -1,320 2 182,366 -1,565 3 182,354 -1,585 4 182,354 -1,586 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Penurunan nilai -2 log likelihood tersebut disajikan dalam nilai chi square dalam omnibus test of model coefficient sebagai berikut: Tabel 4.7 Hasil Uji Kelayakan Keseluruhan Model Block = 1 Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Df Sig. Step 1 Step 133,035 8 ,000 Block 133,035 8 ,000 Model 133,035 8 ,000 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Pengujian koefisien regresi secara keseluruhan overall model dari 8 prediktor secara keseluruhan dilakukan dengan menggunakan omnibus test of model coefficient. Hasil pengujian omnibus test diperoleh nilai chi Universitas Sumatera Utara 84 square penurunan nilai -2 log likelihood sebesar 133,035 dengan signifikansi sebesar 0,000. Hal ini menunjukkan bahwa model tersebut merupakan model regresi yang baik. Disamping itu, nilai signifikansi yang lebih kecil dari tingkat α sebesar 0,05 menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan dari kedelepan prediktor yaitu likuiditas, leverage, profitabilitas, rasio aktivitas, komisaris independen, kepemilikan manajerial, kepemilikan institusional, dan ukuran perusahaan secara bersama-sama dapat menjelaskan terjadinya financial distress pada perusahaan. 4.1.2.3 Uji Hipotesis 4.1.2.3.1 Koefisien Determinasi Cox and Snell’s R Squaredan Nagelkerke’s R Square Besarnya nilai koefisien determinasi pada model regresi logistik ditunjukkan oleh nilai Nagelkerke R. Squuare. Hasil pengujian koefisien determinasi Nagelkerke R. Squuare dapat dilihat pada Tabel 4.8 berikut ini: Tabel 4.8 Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary Step -2 Log likelihood Cox Snell R Square Nagelkerke R Square 1 49,320 a ,486 ,812 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2015 Berdasarkan Tabel 4.8 nilai Nagelkerke R. Square adalah 0,812 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat Universitas Sumatera Utara 85 dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar 81,2 sedangkan sisanya 18,8 dijelaskan oleh faktor lain di luar model penelitian.

4.1.2.3.2 Uji Klasifikasi 2x2

Prediksi ketepatan model juga dapat menggunakan matrik klasifikasi yang menhitung nilai estimasi yang benar correct dan salah incorrect pada variabel dependen. Matrik klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya financial distress. Hasil klasifikasi disajikan pada tabel 4.9 sebagai berikut : Tabel 4.9 Hasil Uji Klasifikasi 2x2 Classification Table a Observed Predicted Financial Distress Percentage Correct 1 Step 1 Financial Distress 165 1 99,4 1 3 31 91,2 Overall Percentage 98,0 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Tabel4.9 menunjukkan bahwa dari166 sampelyang memiliki keuangan yangsehatnon financialdistress, 165 perusahaanatau 99,4 secaratepatdapat diprediksikan oleh model regresi logistik ini, dan 1 sampel tidak tepat diprediksikanolehmodel,sedangkan dari 34 perusahaan yang mengalamifinancial distress, 31 sampelatau91,2 perusahaanyang dengan tepat dapat diprediksikan oleh model Universitas Sumatera Utara 86 regresi logistik ini, sedangkan hanya 3 perusahaan diperoleh lainnya diestimasikan melenceng dari hasil observasinya. Secara keseluruhan berarti bahwa 165 + 31 = 196 sampel dari 200 sampel atau 98,0 sampel dapat diprediksikandengantepatolehmodelregresilogistikini. Tingginyapersentase ketepatantabelklasifikasitersebut mendukungtidakadanyaperbedaanyang signifikan terhadap data hasil prediksi dan data observasinya yang menunjukkan sebagai model regresi logistik yang baik.

4.1.2.4 Uji Simultan Uji Statistik G

2 Untuk melihat pengaruh seluruh variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama-sama simultan pada model regresi logistik digunakan uji statistik G 2 Likelihood Ratio Test. Adapun hipotesis yang digunakan adalah: H : Tidak ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. H 1 : Minimal ada satu variabel independen yang berpengaruh terhadap variabel dependen. Universitas Sumatera Utara 87 Tabel 4.10 Hasil Uji Simultan Uji Statistik G 2 Hipotesis Pertama Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Df Sig. Step 1 Step 129,439 4 ,000 Block 129,439 4 ,000 Model 129,439 4 ,000 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Tabel 4.11 Hasil Uji Simultan Uji Statistik G 2 Hipotesis Kedua Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Df Sig. Step 1 Step 1,333 3 ,721 Block 1,333 3 ,721 Model 1,333 3 ,721 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Tabel 4.12 Hasil Uji Simultan Uji Statistik G 2 Hipotesis Keempat Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Df Sig. Step 1 Step 133,035 8 ,000 Block 133,035 8 ,000 Model 133,035 8 ,000 Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Berdasarkan Tabel 4.10 diperoleh nilai G 2 Chi-Square sebesar 129,439 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 yang lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis nol ditolak yang berarti minimal terdapat satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel dependen financial distress atau H 1 diterima. Universitas Sumatera Utara 88 Berdasarkan Tabel 4.11 diperoleh nilai G 2 Chi-Square sebesar 1,333 dengan nilai signifikansi sebesar 0,721 yang lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis nol diterima yang berarti tidak ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen financial distress atau H 2 ditolak. Berdasarkan Tabel 4.12 diperoleh nilai G 2 Chi-Square sebesar 133,035 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 yang lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis nol ditolak yang berarti minimal terdapat satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel dependen financial distress atau H 4 diterima.

4.1.2.5 Uji Parsial Uji Wald

Pengujianhipotesismenggunakanmodelregresi logistik. Regresi logistik digunakan untuk menguji pengaruh likuiditas, leverage, profitabilitas, rasio aktivitas, komisaris independen, kepemilikan manajerial, kepemilikan institusional, dan ukuran perusahaan terhadap kemungkinan perusahaan mengalamikesulitan keuangan. Untukmengujisignifikansikoefisien darisetiapvariabelbebasdilakukan dengan cara melakukan uji wald. Uji ini bertujuan untuk menguji signifikansi setiap variabel dengan melihat kolom sig atau significance.Prosedur pengujian menggunakan tingkatsignifikansisebesar5 0,05 yang berarti variabel-variabel independen berpengaruh signifikan secara parsial terhadap variabel dependennya jika nilai probabilitas 0,05, namun sebaliknya jika Universitas Sumatera Utara 89 probabilitas 0,05 maka tidak berpengaruh parsial terhadap variabel dependenya. Tabel 4.13 Hasil Uji Parsial Variables in the Equation B S.E. Wald Df Sig. ExpB Step 1 a LIQUID ,009 ,022 ,177 1 ,674 1,009 LEV ,697 1,521 ,210 1 ,647 2,007 PROF -119,055 27,918 18,186 1 ,000 ,000 AKTV ,119 ,131 ,829 1 ,363 1,126 IND_COM 1,187 6,195 ,037 1 ,848 3,279 MAN_OWN -,017 ,025 ,503 1 ,478 ,983 INS_OWN -,013 ,021 ,407 1 ,524 ,987 SIZE 1,015 ,645 2,475 1 ,116 2,760 Constant -13,740 8,707 2,490 1 ,115 ,000 a. Variables entered on step 1: LIQUID, LEV, PROF, AKTV, IND_COM, MAN_OWN, INS_OWN, SIZE. Sumber :Output SPSS, data diolah peneliti, 2016 Berdasarkan Tabel 4.13 variabel likuiditas mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,674 dan lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 sehingga likuiditas tidak dapat diterima, artinya likuiditas tidak berpengaruh terhadap financial distress atau H 1 ditolak. Untuk variabel leverage mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,647 dan lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 sehingga sehingga leverage tidak dapat diterima, artinya leverage tidak berpengaruh terhadap financial distress atau H 1 ditolak. Untuk variabel profitabilitas mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,000 dan lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05 sehingga profitabilitas Universitas Sumatera Utara 90 dapat diterima, artinya profitabilitas berpengaruh terhadap financial distress atau H 1 diterima. Untuk variabel rasio aktivitas mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,363 dan lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 sehingga sehingga rasio aktivitas tidak dapat diterima, artinya rasio aktivitas tidak berpengaruh terhadap financial distress atau H 1 ditolak. Untuk variabel komisaris independen mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,848 dan lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 sehingga sehingga komisaris independen tidak dapat diterima, artinya komisaris independen tidak berpengaruh terhadap financial distress atau H 2 ditolak. Untuk variabel kepemilikan manajerial mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,478 dan lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 sehingga sehingga kepemilikan manajerial tidak dapat diterima, artinya kepemilikan manajerial tidak berpengaruh terhadap financial distress atau H 2 ditolak. Untuk variabel kepemilikan institusional mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,524 dan lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 sehingga sehingga kepemilikan institusional tidak dapat diterima, artinya kepemilikan institusional tidak berpengaruh terhadap financial distress atau H 2 ditolak. Untuk variabel ukuran perusahaan mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,116 dan lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05 sehingga ukuran Universitas Sumatera Utara 91 perusahaan tidak dapat diterima, artinya ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap financial distress atau H 3 ditolak. 4. 2 Pembahasan 4.2.1 Pembahasan Hasil Uji Hipotesis 1 : Likuiditas, Leverage, Profitabilitas, dan Rasio Aktivitas Berpengaruh Terhadap Financial Distress Baik Secara Simultan maupun Parsial Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI Berdasarkan hasil analisis untuk pengujian secara simultan dari likuiditas, leverage, profitabilitas, dan rasio aktivitas berpengaruh terhadap financial distress.Pada Tabel 4.10 dalam penelitian ini H ditolak atau H 1 diterima ditunjukkan dengan besarnya nilai signifikansi sebesar 0,000 yang lebih kecil dari 0,05, ini menunjukkan bahwa terdapat pengaruh bersama-sama dari variabel likuiditas, leverage, profitabilitas, dan rasio aktivitas terhadap financial distress atau dapat disimpulkan bahwa minimal terdapat satu variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel dependen financial distress. Hasil penelitian ini mendukung hasil penilitian yang dilakukan Mahdi dan Abedini 2009, serta Andre 2013, yang menyatakan bahwa rasio keuangan seperti likuiditas, leverage, profitabilitas, dan rasio aktivitas yang secara bersama-sama dapat digunakan untuk memprediksi financial distress.Disamping itu, hasil penelitian ini juga Universitas Sumatera Utara 92 sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, bahwa rasio keuangan perusahaan dapat digunakan untuk memprediksi terjadinya financial distress.

4.2.1.1 Pengaruh Likuiditas Terhadap Financial Distress

Hipotesis pertama dalam penelitian ini adalah rasio keuangan berpengaruh terhadap financial distress.Rasio keuangan pertama yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio likuiditas. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Tabel 4.13 variabel likuiditas yang diukur dengan current ratio memperoleh nilai uji wald koefisien regresi 0,009 dengan nilai signifikansi sebesar 0,674 lebih besar dari batas signifikan α = 0,05 dan nilai log odds e 0,009 sebesar 1,009. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel likuiditas tidak memiliki pengaruh terhadap financial distress.Hal ini berarti bahwa hasil analisis dalam regresi ini menolak H1 yang menyatakan bahwa likuiditas berpengaruh terhadap financial distress. Tingginya rasio likuiditas menandakan perusahaan mampu dalam melunasi kewajibannya, hal ini terlihat dari besarnya aktiva lancar dalam perusahaan yang jumlahnya lebih besar dari hutang lancarnya, sehingga aktiva lancarnya dapat digunakan untuk melunasi hutang lancarnya dan dapat terhindar dari financial distress , sedangkan dalam penelitan ini beberapa perusahaan memiliki nilai rasio likuiditas yang rendah hal ini dikarenakan Universitas Sumatera Utara 93 hutang lancar yang nilainya terlalu besar dari aktiva lancarnya sehingga aktiva lancarnya tidak cukup dana dalam melunasi hutang lancarnya sehingga perusahaan cenderung akan mengalami financial distress . Hal inilah yang menyebabkan likuiditas tidak berpengaruh terhadap financial distress. Hasil yang sama ditunjukkan oleh penelitian yang dilakukan oleh Hanifah dah Purwanto 2013, Hadi dan Handayani 2014, Putri dan Merkusiwati 2014, serta Agusti 2013 , yang menyatakan bahwa likuiditas tidak berpengaruh terhadap financial distress. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, bahwa rasio likuiditas perusahaan dapat digunakan untuk memprediksi terjadinya financial distress.

4.2.1.2 Pengaruh Leverage Terhadap Financial Distress

Rasio keuangan kedua yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio leverage. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Tabel 4.13 Variabel leverage yang diukur dengan DAR memperoleh nilai uji wald koefisien regresi sebesar 0,697 dengan nilai signifika nsi sebesar 0,647 lebih besar dari batas signifikan α = 0,05 dengan nilai log odds e 0,697 sebesar 2,007. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel leverage tidak berpengaruh terhadap financial distress . Hal ini berarti hasil analisis dalam regresi ini menolak H1 yang menyatakan bahwa leverage berpengaruh terhadap financial distress. Universitas Sumatera Utara 94 Leverage yang tinggi berarti memiliki resiko yang tinggi karena aktiva perusahaan yang digunakan tidak bisa menutupi total hutangnya sehingga perusahaan memiliki tanggung jawab lebih untuk melunasi atau menutupi hutangnya. Tingginya angka rasio leverage menandakan kondisi perusahaan yang tidak baik karena biaya yang digunakan untuk aset perusahaan semakin besar, sehingga menimbulkan adanya potensi financial distress. Akan tetapi, nilai leverage yang tinggi belum tentu memastikan perusahaan terkena financial distress. Perusahaan yang memiliki nilai leverage tinggi belum tentu memiliki beban yang tinggi sehingga laba yang dihasilkan rendah, akan tetapi dimungkinkan nilai leverage yang tinggi tidak diikuti beban yang semakin tinggi sehingga perusahaan dapat menghasilkan laba yang tinggi dan tidak terkena financial distress. Hal inilah yang menyebabkan leverage tidak berpengaruh terhadap financial distress. Hasil ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Hanifah dan Purwanto 2013, dan Agusti 2013, yang menyatakan bahwa leverage memiliki pengaruh terhadap financial distress Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, bahwa leverage dapat digunakan untuk memprediksi financial distress yang dialami perusahaan. Akan tetapi, hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Hadi dan Andayani 2014, Putri dan Merkusiwati 2014, dan Hastuti 2014, Universitas Sumatera Utara 95 yang menyatakan leverage tidak berpengaruh terhadap financial distress.

4.2.1.3 Pengaruh Profitabilitas Terhadap Financial Distress

Rasio keuangan ketiga yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio profitabilitas. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Tabel 4.13 Variabel profitabilitas yang diukur dengan ROA memperoleh nilai uji wald koefisien regresi sebesar -119,055 dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 lebih besar dari batas signifikan α = 0,05 dengan nilai log odds e -119,055 sebesar 0,000. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel profitabilitas berpengaruh terhadap financial distress .Hal ini berarti hasil analisis dalam regresi ini menerima H1 yang menyatakan bahwa profitabilitas berpengaruh terhadap financial distress. Profitabilitas yang tinggi menggambarkan kemampuan perusahaan memperoleh laba juga tinggi. Laba yang tinggi mencerminkan kondisi keuangan perusahaan yang baik sehingga tidak akan terjadi financial distress. Akan tetapi, bagi perusahaan yang memiliki profitabilitas yang rendah, perusahaan tersebut tidak memiliki kekuatan ekonomi sehingga kecenderungan perusahaan mengalami kesulitan keuangan juga akan tinggi. Hal ini berarti profitabilitas dapat memprediksi financial distress yang dialami perusahaan. Universitas Sumatera Utara 96 Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Andre 2013, yang menyatakan bahwa profitabilitas mempunyai pengaruh negatif dan signifikan dalam memprediksi financial distress. Hasil penelitian ini sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, bahwa profitabilitas dapat memprediksi terjadinya financial distress pada perusahaan.Akan tetapi hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan Hanifah dan Purwaanto 2013, yang menyatakan bahwa profitabilitas tidak berpengaruh terhadap financial distress.

4.2.1.4 Pengaruh Rasio Aktivitas Terhadap Financial Distress

Rasio keuangan selanjutnya yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio aktivitas. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Tabel 4.13 Variabel rasio aktivitas yang diukur dengan inventory turnover memperoleh nilai uji wald koefisien regresi sebesar 0,119 dengan nilai signifikansi sebesar 0,363 lebih besar dari batas signifikan α = 0,05 dengan nilai log odds e 0,119 sebesar 1,126. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel rasio aktivitas tidak berpengaruh terhadap financial distress.Hal ini berarti hasil analisis dalam regresi ini menolak H1 yang menyatakan bahwa rasio aktivitas berpengaruh terhadap financial distress. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Jiming dan Wei Wei 2008, yang menyatakan bahwa rasio aktivitas yang diukur dengan inventory turnover tidak Universitas Sumatera Utara 97 berpengaruh terhadap financial distress.Disamping itu, hasil penelitian ini juga tidak sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, bahwa rasio aktivitas dapat digunakan untuk memprediksi finanncial distress perusahaan. 4.2.2 Pembahasan Hasil Uji Hipotesis 2 : Komisaris Independen, Kepemilikan Manajerial, dan Kepemilikan Institusional Berpengaruh Terhadap Financial Distress Baik Secara Simultan maupun Parsial Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI Berdasarkan hasil analisis untuk pengujian secara simultan dari komisaris independen, kepemilikan manajerial, dan kepemilikan institusional tidak berpengaruh terhadap financial distress.Pada Tabel 4.11 dalam penelitian ini H diterima atau H 1 ditolak ditunjukkan dengan besarnya nilai signifikansi sebesar 0,721 yang lebih besar dari 0,05, ini menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh bersama-sama dari komisaris independen, kepemilikan manajerial, dan kepemilikan institusional terhadap financial distress atau dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen financial distress. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Putri dan Merkusiwati 2014, yang menyatakan bahwa mekanisme corporate governance tidak memiliki pengaruh signifikan pada financial Universitas Sumatera Utara 98 distress. Akan tetapi, hasil penelitian ini tidak mendukung penelitian yang dilakukan Hendriani 2009, yang menyatakan bahwa struktur corporate governance seperti komisaris independen, kepemilikan manajerial, dan kepemilikan institusional yang secara bersama-sama dapat digunakan untuk memprediksi financial distress.Disamping itu, hasil penelitian ini juga tidak sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, bahwa kesulitan keuangan perusahaan dapat dicegah melalui penerapan struktur corporate governance yang baik pada perusahaan.

4.2.2.1 Pengaruh Komisaris Independen Terhadap Financial

Distress Hipotesis kedua dalam penelitian ini adalah struktur corporate governance berpengaruh terhadap financial distress. Indikator struktur corporate governance pertama yang digunakan dalam penelitian ini adalah komisaris independen. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Tabel 4.13 Variabel komisaris independen memperoleh nilai uji wald koefisien regresi sebesar 1,187 dengan nilai signifikansi sebesar 0,848 lebih besar dari batas signifikan α = 0,05 dengan nilai log odds e 1,187 sebesar 3,279. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel komisaris independen tidak berpengaruh terhadap financial distress.Hal ini berarti hasil analisis dalam regresi ini menolak H2 yang Universitas Sumatera Utara 99 menyatakan bahwa komisaris independen tidak berpengaruh terhadap financial distress. Hasil penelitian ini sesuai dengan Hanifah dan Purwanto 2013, yang menyatakan bahwa komisaris independen tidak berpengaruh terhadap financial distress.Besarnya jumlah komisaris independen yang ada dalam perusahaan tidak mampu mencegah terjadinya financial distress.Akan tetapi hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan Li, dkk 2008 dan Nur 2007, yang menyatakan bahwa proporsi komisaris independen berpengaruh negatif terhadap kemungkinan terjadinya financial distress. Disamping itu, penelitian ini juga tidak sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, bahwa tingkat proporsi komisaris independen yang tinggi sangat berpengaruh pada semakin rendahnya kemungkinan suatu perusahaan mengalami financial distress.

4.2.2.2 Pengaruh Kepemilikan Manajerial Terhadap Financial

Distress Indikator struktur corporate governance yang kedua yang digunakan didalam penelitian ini adalah kepemilikan manajerial. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Tabel 4.13 Variabel kepemilikan manajerial memperoleh nilai uji wald koefisien regresi -0,017 dengan nilai signifikansi adalah sebesar 0,478 lebih besar dari batas signifikansi α = 0,05 dan nilai log odds e - Universitas Sumatera Utara 100 0,017 sebesar 0,983. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel kepemilikan manajerial tidak berpengaruh terhadap financial distress. Hal ini berarti bahwa hasil analisis -0,017 dalam regresi ini menolak hipotesis H2 yang menyatakan bahwa kepemilikan manajerial berpengaruh terhadap financial distress. Hasil dalam penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Radifan 2015, Hadi dan Andayani 2014, serta Hendriani 2011, yang menyatakan bahwa kepemilikan manajerial tidak berpengaruh terhadap financial distress. Akan tetapi, penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Hastuti 2014, serta Hanifah dan Purwanto 2013, yang menyatakan bahwa kepemilikan manajerial berpengaruh terhadap financial distress.Disamping itu, penelitian ini juga tidak sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, bahwa semakin meningkatnya proporsi kepemilikan manajerial maka akan semakin baik kinerja perusahaan. Dengan semakin tingginya persentase kepemilikan manajerial maka akan semakin tinggi tanggung jawab manajemen dalam mengambil keputusan sehingga kemungkinan terjadinya financial distress juga akan menurun. Universitas Sumatera Utara 101

4.2.2.3 Pengaruh Kepemilikan Institusional Terhadap Financial

Distress Indikator struktur corporate governance yang terakhir yang digunakan didalam penelitian ini adalah kepemilikan institusional. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Tabel 4.13 Variabel kepemilikan institusional memperoleh nilai uji wald koefisien regresi -0,013 dengan nilai signifikansi sebesar 0,524 lebih besar dari ba tas signifikansi α = 0,05 dan nilai log odds e -0,013 sebesar 0,987. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel kepemilikan institusional tidak berpengaruh terhadap financialdistress.Hal ini berarti bahwa hasil analisis regresi ini menolak hipotesis kedua H2 yang menyatakan bahwa variabel kepemilikan institusional berpengaruh terhadap financial distress. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Hadi dan Andayani 2014, Hastuti 2014, dan Agusti 2013, yang menyatakan bahwa kepemilikan institusional tidak berpengaruh terhadap financial distress.Karena besar kecilnya persentase kepemilikan intitusional tidak dapat dijadikan ukuran bahwa perusahaan mengalami financial distress ataupun tidak. Hasil tersebut tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Radifan 2015, serta Hanifah dan Purwanto 2013, yang menyatakan bahwa kepemilikan institusional memiliki pengaruh terhadap financial distress. Disamping itu, penelitian ini juga tidak Universitas Sumatera Utara 102 sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, bahwa semakin besar kepemilkan institusional akan semakin besar pengawasan yang dilakukan terhadap perusahaan sehingga akan mendorong kecilnya kemungkinan perusahaan mengalami financial distress.

4.2.3 Pembahasan Hasil Uji Hipotesis 3 : Ukuran Perusahaan Berpengaruh Terhadap

Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI Hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah ukuran perusahaan berpengaruh terhadap financial distress. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pada Tabel 4.13 Variabel ukuran perusahaan memperoleh nilai uji wald koefisien regresi 1,015 dengan nilai signifikansi sebesar 0,116 lebih besar dari batas signifikansi α = 0,05 dan nilai log odds e - 1,015 sebesar 2,760. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap financialdistress.Hal ini berarti bahwa hasil analisis regresi ini menolak hipotesis ketiga H3 yang menyatakan bahwa variabel ukuran perusahaan berpengaruh terhadap financial distress. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Hastuti 2014, yang menyatakan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap financial distress.Karena ukuran perusahaan yang besar tidak bisa dijadikan jaminan bahwa perusahaan tidak Universitas Sumatera Utara 103 akanmengalami financial distress. Begitu juga sebaliknya, perusahaan kecil bisa saja terhindar dari financial distress karena sistem pengelolaan perusahaan yang baik. Akan tetapi, hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan Putri dan Merkusiwati 2014 , yang menyatakan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh negatif terhadap financial distress. Disamping itu juga, penelitian ini tidak sesuai dengan logika teori yang telah dipaparkan sebelumnya, yang menyatakan bahwa perusahaan yang besar akan lebih mampu mengatasi kesulitan keuangan yang dialaminya. Universitas Sumatera Utara 104

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh rasio keuangan likuiditas, leverage, profitabilitas, dan rasio aktivitas, struktur corporate governance komisaris independen, kepemilikan manajerial, dan kepemilikan institusional dan ukuran perusahaan terhadap financial distress baik secara simultan maupun parsialBerdasarkan hasil penelitian maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Rasio keuangan yang terdiri dari likuiditas, leverage, profitabilitas, dan rasio aktivitas memiliki hasil penelitian sebagai berikut : a. Likuiditas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap financial distress. b. Leverage secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap financial distress. c. Profitabilitas secara parsial berpengaruh signifikan terhadap financial distress. d. Rasio aktivitas secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap financial distress. e. Likuiditas, leverage, profitabilitas, dan rasio aktivitas secara simultan berpengaruh terhadap financial distress. Universitas Sumatera Utara 105 2. Struktur corporate governance yang terdiri dari komisaris independen, kepemilikan manajerial, dan kepemilikan institusional memiliki hasil penelitian sebagai berikut : a. Komisaris independen secara parsial tidak berpengaruh terhadap financial distress. b. Kepemilikan manajerial secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap financial distress. c. Kepemilikan institusional secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap financial distress. d. Komisaris independen, kepemilikan manajerial, dan kepemilikan institusional secara simultan tidak berpengaruh terhadap financial distress. 3. Ukuran perusahaan secara parsial tidak berpengaruh terhadap financial distress. 4. Likuiditas, leverage, profitabilitas, rasio aktivitas, komisaris independen, kepemilikan manajerial, kepemilikan institusional, dan ukuran perusahaan secara simultan berpengaruh terhadap financial distress.

5.2 Saran