Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kesulitan keuangan pada perusahaan non keuangan yang telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2008 hingga 2017. Penelitian dilakukan dengan melihat pengaruh dari variabel akuntansi, pasar, dan ekonomi makro sebagai variabel independennya terhadap kesulitan keuangan sebagai variabel dependennya. Penelitian dilakukan dengan mengadopsi model logit regresi untuk melihat nilai koefisien diantara dua kelompok sampel yaitu perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan dan perusahaan yang tidak dengan model regresi logit (Yn, Xn). Penentu perusahaan yang mengalami financial distress didasarkan pada interest coverage ratio negatif selama dua tahun berturut-turut. Temuan dalam penelitian menunjukkan model regresi variabel akuntansi, pasar, dan ekonomi makro berpengaruh signifikan dalam memprediksi kesulitan keuangan. Dari ketiga model regresi yang dilakukan peneliti, ditemukan bahwa regresi akuntansi, pasar, dan ekonomi makro memiliki signifikansi yang paling tinggi yaitu 80%. Model kedua yang memiliki pengaruh signifikan adalah variabel pasar dengan ekonomi makro dengan persentase signifikan sebesar 78.2%. hasil regresi variabel akuntansi dengan ekonomi makro menunjukan hasil yang signifikan sebesar 76.1%.
This research aims to predict financial problems in non-financial companies that have been listed on the Indonesia Stock Exchange during the period 2008 to 2017. The study was conducted by looking at the influence of accounting, market and macroeconomic variables as independent variables on financial difficulties as the dependent variable. The study was conducted using a logit regression model to see the coefficient values between two sample groups, namely companies that increase financial distress and companies that are not with logit regression models (Yn, Xn). The company's emphasis on increasing financial distress based on the ratio of negative interest coverage for two years was consecutive. The findings in the study show a significant regression model of accounting, market, and macroeconomic variables in predicting financial distress. Of the three regression models conducted by researchers, it was found that regression, markets, and macroeconomics had the highest significance of 80%. The second model that has a significant influence is the market and macroeconomic variables with a significant percentage of 78.2%. the results of regression of accounting and macroeconomic variables showed a significant result of 76.1%.