11

DIPONEGORO JOURNAL OF MANAGEMENT http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/dbr

Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 1/11

ANALISIS PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ALTMAN Z-SCORE MODIFIKASI 1995 (Studi Kasus Pada Perusahaan Manufaktur Yang Go Public di Indonesia Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2010) Mokhamad Iqbal Dwi Nugroho, Wisnu Mawardi 1 Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedharto SH Tembalang, Semarang 50239, Phone: +622476486851 ABSTRACT This study examines the financial distress prediction about using model Altman Z-Score cut off 1995 with theories from Brigham and Houston, as well as research on the influence of variable ratio of Net Working Capital to Total Assets (X 1), Retained Earning to Total Assets (X 2), Earning Before Interest and Tax to Total Assets (X 3), and the Book Value of Equity to Total Liability (X 4) towards the prediction of financial distress for companies that are experiencing distress and financial distress prediction for companies that are experiencing non distress. Analysis of Z-Score itself is a means of prediction of bankruptcy made by Dr. Edward i. Altman in 1968. This method uses the ratio-the ratio of a specific in order to predict the risk of bankruptcy of a company. This method also has undergone modifications in 1995, by changing some variables in the Z-Score formula. Variables used in this research is the ratio-ratio model of Altman Z-Score Modification (1995). As for the components of the ratio-ratio model of Altman Z-Score Modification (1995) is the Net Working Capital to Total Assets, the Retained Earnings to Total Assets, Earning Before Interest and Tax to Total Asset, and the Book Value of Equity to Total Liabilities. The population in this research is the manufacturing company go public listed on the Indonesia stock exchange. Methods of sampling used is purposive sampling. The sample in this study is 88 manufacturing company go public listed on the Indonesia stock exchange in 2008 up to the year 2010. Methods of analysis in this study i.e. by doing the calculations using the method of Altman Z-Score Modification (1995) and discriminant analysis. According to calculations, predictions already done that there are 10 companies experiencing distress and 78 companies having nondistress. From the results of processing using SPSS, yielding the equation Z = -0,175 + 0,059 X1 + 0,846 X2 + 3,777 X3 + 0,069 X4. Then, the value of the level of classification for corporate distress truth of 73,3% and the value of a number of error level 26,7%. Whereas the classification level value to the company a non truth distress of 86,2% error rate and value a number of 13,8%. In this research the variable ratio of Net Working Capital to Total Assets (X 1), Retained Earning to Total Assets (X 2), Earning Before Interest and Tax to Total Assets (X 3), and the Book Value of Equity to Total Liability (X 4) positive effect against financial distress. Keywords : financial distress, discriminant analysis, financial ratio Altman Z-Score model Modification (1995). PENDAHULUAN Tujuan didirikannya suatu perusahaan umumnya adalah untuk memperoleh laba, meningkatkan penjualan, memaksimalkan nilai saham, dan meningkatkan kesejahteraan pemegang saham. Persaingan bisnis yang ketat seiring dengan perkembangan perekonomian mengakibatkan adanya tuntutan bagi perusahaan untuk terus mengembangkan inovasi, memperbaiki kinerjanya, dan melakukan perluasan usaha agar terus dapat bertahan dan bersaing (Batubara, 2011:1). Kemampuan suatu perusahaan untuk dapat bersaing sangat ditentukan oleh kinerja perusahaan itu sendiri. Perusahaan yang tidak mampu bersaing untuk mempertahankan kinerjanya lambat laun akan tergusur dari lingkungan industrinya dan akan mengalami kebangkrutan. Agar 1

Mokhamad Iqbal DwiNugroho, Wisnu Mawardi

DIPONEGORO JOURNAL OF MANAGEMENT Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 2/11

kelangsungan hidup suatu perusahaan tetap terjaga, maka pihak manajemen harus dapat mempertahankan atau terlebih lagi memacu peningkatan kinerjanya. Secara umum kinerja suatu perusahaan ditunjukkan dalam laporan keuangan yang di publikasikan (Batubara, 2011:1). Beberapa penelitian mengukur financial distress dengan cara yang berbeda-beda, seperti misalnya penelitian Luciana (2003) yang mengukur financial distress dengan cara yaitu bahwa perusahaan dikatakan mengalami financial distress apabila perusahaan memiliki laba operasi dan nilai buku ekuitas negative. Elloumi dan Gueyie (2001) melihat financial distress dengan satu tolok ukur yaitu perusahaan mengalami financial distress apabila perusahaan memiliki laba per lembar saham (Earning per share) negative. Classens et al. (1999) melihat financial distress dengan satu tolok ukur juga yaitu bahwa perusahaan dikatakan mengalami financial distress apabila persuahaan tersebut memiliki interest coverage ratio (rasio antara biaya bunga terhadap laba operasional) kurang dari satu atau negative. Dari aspek antology, financial distress yang diukur berdasarkan Earning per share negative. Selain itu, menurut Brigham dan Houston (2006) rasio utang yang tinggi akan meningkatkan ancaman kebangkrutan. Pertama, semakin tinggi rasio utang, maka perusahaan tersebut akan semakin beresiko, sehingga semakin tinggi pula biaya dari baik utang maupun ekuitasnya. Kedua, jika sebuah perusahaan mengalami masa-masa sulit dan laba operasi tidak cukup untuk menutupi beban bunga, para pemegang sahamnya akan harus menutupi kekurangan tersebut, dan jika mereka tidak dapat melakukannya, maka akan terjadi kebangkrutan. Resiko kebangkrutan bagi perusahaan sebenarnya dapat dilihat dan diukur melalui laporan keuangan, dengan cara melakukan analisis rasio terhadap laporan keuangan yang dikeluarkan oleh perusahaan yang bersangkutan. Analisis rasio merupakan alat yang sangat penting untuk mengetahui posisi keuangan perusahaan serta hasil-hasil yang telah dicapai sehubungan dengan pemilihan strategi perusahaan yang telah dilaksanakan (M. Akhyar dan Eha Kurniasih, 2000). Namun terdapat masalah dalam pemakaian analisis rasio karena masing-masing rasio memiliki kegunaan dan memberikan indikasi yang berbeda mengenai kesehatan keuangan perusahaan. Terkadang rasio-rasio tersebut juga terlihat berlawanan satu sama lain. Oleh karena itu, jika hanya bergantung pada perhitungan rasio secara individual maka para investor akan mendapat kesulitan dan kebingungan untuk memutuskan apakah perusahaan dalam kondisi sehat atau sebaliknya. Untuk melengkapi keterbatasan dari analisis rasio dapat dipergunakan alat analisis yang menghubungkan beberapa rasio sekaligus untuk memprediksi potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Analisis ini dikenal dengan nama analisis Z-score (Arifin, 2007). Analisis Z-Score sendiri merupakan sebuah alat prediksi kebangkrutan yang dibuat oleh Dr. Edward I. Altman pada tahun 1968. Metode ini menggunakan rasio-rasio tertentu dalam rangka memprediksi resiko kebangkrutan sebuah perusahaan. Metode ini juga telah mengalami revisi pada tahun 1983, dengan mengubah beberapa variable dalam formula Z-Score nya. Analisis Z-Score Altman mengkombinasikan beberapa rasio menjadi model prediksi dengan teknik statistik yaitu analisis diskriminan yang digunakan untuk memprediksi kabangkrutan perusahaan dengan metode Altman Z-Score. Z-Score adalah skor yang ditentukan dari hitungan standar kali nisbah-nisbah keuangan yang akan menunjukkan tingkat kemungkinan kebangkrutan perusahaan (Supardi, 2003:73). Analisis ini telah digunakan sejak era 1970-an dan menjadi terkenal pada era 1980-an. Model analisis yang dikembangkan oleh Altman ini telah menjadi rujukan bagi setiap investor dan manajer investasi di Amerika Serikat dalam proses menelaah keputusan investasi mereka untuk menghindari kemungkinan kesalahan investasi pada perusahaan yang bangkrut. Akan tetapi seiring dengan perkembangan zaman dan perubahan kondisi ekonomi serta perilaku pasar Analisis Z-score yang pertama kali dikembangkan oleh Altman pada 1968 tersebut dinilai kurang relevan dengan kekurangan antara lain dari model ini tidak dapat mutlak digunakan karena ada kalanya terdapat hasil yang berbeda jika kita menggunakan obyek penelitian yang berbeda ( Endri, 2009). Selain itu model ini juga tidak melihat dampak dari perubahan nilai harga saham karena dalam model ini menggunakan market value of equity sebagai salah satu indikator yang dihitung dalam formula tersebut. Dengan alasan kekurangan itulah Altman kembali memodifikasi formula Z-score-nya pada tahun 1995 dengan mengubah beberapa indikator baru. Indikator tersebut antara lain Net Working Capital to Total Assets, Retained Earnings to Total Assets, Earnings Before Interest and Taxes to total Assets, dan Book Value of Equity to Total Liability. Beberapa penambahan tersebut

2


dimaksudkan untuk menutupi kekurangan dan juga untuk menambah tingkat akurasi yang lebih baik. KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS DAN PERUMUSAN HIPOTESIS Hubungan Antar Variabel a. Hubungan Antara Net Working Capital to Total Assets dengan Financial distress Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan modal kerja bersih dari keseluruhan total aktiva yang dimilikinya. Sebelumnya pernah diteliti oleh ST. Ibrahim Mustafa Kamal (2010) bahwa Net Working Capital to Total Assets berpengaruh positif terhadap financial distress. Menurut St. Ibrahim Mustafa Kamal (2010) jika nilai rasio Net Working Capital to Total Assets bernilai positif maka perusahaan tidak akan mengalami financial distress. b. Hubungan Antara Retained Earning to Total Assets dengan Financial distress Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba ditahan dari total aktiva perusahaan. Sebelumnya pernah diteliti oleh ST. Ibrahim Mustafa Kamal (2010) bahwa Retained Earning to Total Assets berpengaruh positif terhadap financial distress. Menurut St. Ibrahim Mustafa Kamal (2010) jika nilai rasio Retained Earning to Total Assets bernilai positif maka perusahaan tidak akan mengalami financial distress. c. Hubungan Antara Earning Before Interest and Tax to Total Assets dengan Financial Distress Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dari aktiva perusahaan, sebelum pembayaran bunga dan pajak. Sebelumnya pernah diteliti oleh ST. Ibrahim Mustafa Kamal (2010) bahwa Earning Before Interest and Tax to Total Assets berpengaruh positif terhadap financial distress. Menurut St. Ibrahim Mustafa Kamal (2010) jika nilai rasio Earning Before Interest and Tax to Total Assets bernilai positif maka perusahaan tidak akan mengalami financial distress. d. Hubungan Antara Book Value of Equity to Total Liability dengan Financial Distress Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk mengukur sejauh mana aktiva perusahaan dibiayai dari hutang. Sebelumnya pernah diteliti oleh ST. Ibrahim Mustafa Kamal (2010) bahwa Book Value of Equity to Total Liability berpengaruh positif terhadap financial distress. Menurut St. Ibrahim Mustafa Kamal (2010) jika nilai rasio Book Value of Equity bernilai positif maka perusahaan akan mengalami financial distress. Penelitian ini dapat ditarik hipotestis : H1 = Net Working Capital to Total Assets berpengaruh positif terhadap financial distress. H2 = Retained Earning to Total Assets berpengaruh positif terhadap financial distress. H3 = Earning Before Interest and Tax to Total Assets berpengaruh positif terhadap financial distress. H4 = Book Value of Equity to Total Liability berpengaruh positif terhadap financial distress.

METODE PENELITIAN 1. Variabel Penelitian a. Variabel dependen Variabel Dependen (dependent variable) atau variabel tidak bebas, yaitu variabel yang nilainya dipengaruhi oleh variabel independen. Variabel dependen sering pula disebut variabel respon yang dilambangkan dengan Y. b. Variabel Independen Variabel Independen (independent variable) atau variabel bebas, yaitu variabel yang menjadi sebab terjadinya (terpengaruhnya) variabel dependen (variabel tidak bebas). Variabel independen sering disebut predikator yang dilambangkan dengan X. Berkaitan dengan penelitian ini, maka variabel dependen dan independen diuraikan sebagi berikut: 1. Variabel Dependen, yaitu: Y : Financial Distress 2. Variabel Independen, yaitu; X1 : Net Working Capital to Total Assets X2 : Retained Earning toTotal Assets X3 : Earning Before Interest and Tax to Total Assets

3


X4 : Book Value of EquitytoTotal Liability 2. Definisi Operasional Definisi operasional dalam penelitian ini meliputi : 1. Net Working Capital to Total Assets (X1) adalah Rasio yang menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan modal kerja bersih dari keseluruhan total aktiva yang dimilikinya. 2. Retained Earnings to Total Assets (X2) adalah Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba ditahan dari total aktiva perusahaan. 3. Earning Before Interest and Tax to Total Assets (X3) adalah Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dari aktiva perusahaan, sebelum pembayaran bunga dan pajak. 4. Book Value of Equity to Total Liabilities adalah Rasio yang digunakan untuk mengukur sejauh mana aktiva perusahaan dibiayai dari hutang. 3. Penentuan Populasi dan Sampel a. Populasi Populasi adalah jumlah total dari seluruh unit/elemen di mana penyelidik tertarik (Ulber Silalahi, 2009). Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur go public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Sampel adalah bagian tertentu yang dipilih dari populasi (Ulber Silalahi, 2009). b. Sampel Sampel dalam penelitian ini adalah 88 perusahaan manufaktur go public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2008 sampai dengan tahun 2010. 4.Teknik Pengambilan Sampel Metode pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive sampling. Metode purposive sampling yaitu teknik pengambilan data dengan batasan-batasan dan tujuan tertentu yang diharapkan dari penelitian ini. 5. Jenis dan Sumber Data Data yang dikumpulkan dari penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data yang dikumpulkan dari tangan kedua atau dari sumber lain yang telah tersedia sebelum penelitian dilakukan (Ulber Silalahi, 2009:291). Sumber data dalam penulisan skripsi ini adalah dari berbagai sumber buku, jurnal dan penelitian terdahulu yang mendukung penelitian. Sedangkan untuk sumber data yang akan diolah dalam analisis penelitian dari buku Indonesian Capital Market Dictionary (ICMD) tahun 2008 sampai dengan tahun 2010, dan situs web resmi Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id. 6. Metode Pengumpulan Data Ada dua metode yang digunakan peneliti dalam mengumpulkan data, yaitu : 1. Penelitian Lapangan Kegiatan yang dilakukan dalam penelitian lapangan ini adalah mengumpulkan data dari situs www.idx.co.id. 2. Penelitian Kepustakaan Kegiatan yang dilakukan dalam penelitian kepustakaan ini adalah melakukan kajian pada sumber bacaan dan berbagai penelitian terdahulu untuk mengetahui kaitan antara penelitian yang penulis lakukan dengan penelitian sebelumnya. Data tersebut diperlukan untuk analisis terhadap permasalahan dan pencatatan teori-teori yang telah dipelajari pada peristiwa yang terjadi. 7. Metode Analisis Data Kuantitatif Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis diskriminan. Menurut Ghozali (2011), analisis diskriminan merupakan bentuk regresi dengan variable terikat berbentuk non-metrik atau kategori. Menurut Nurjannah (2008), analisis diskriminan merupakan suatu teknik statistic untuk mencapai tujuan sebagai berikut : 1. Menemukan variable yang membedakan secara signifikan antara dua kelompok.

4


2. Menyusun suatu persamaan atau fungsi untuk menghitung nilai indeks yang akan mewakili secara tepat perbedaan antara dua kelompok. 3. Menggunakan indeks yang terhitung sebagai pedoman untuk mengklasifikasikan observasi selanjutnya ke dalam salah satu kelompok tersebut. Model analisis diskriminan adalah sebuah persamaan yang menunjukkan suatu kombinasi linier dari berbagai variable independen yaitu : D = b0 + b1X + b2X2 + b3X3 + … + bkXk Dengan : D = Skor diskriminan b = Koefisien diskriminasi atau bobot X = predictor atau variable independen Yang diestimasi adalah koefisien ”b”, sehingga nilai ”D” setiap grup sedapat mungkin berbeda. Ini terjadi pada saat rasio jumlah kuadrat antar grup (between-group sum of squares) terhadap jumlah kuadrat dalam grup (within-group sum of square) untuk skor diskriminan mencapai maksimum. Berdasarkan nilai D itulah keanggotaan seseorang diprediksi. 8. Discriminant Analysis Analisis diskriminan adalah salah satu teknik yang digunakan dalam penelitian yang melibatkan pengukuran ganda. Seperti yang dikatakan oleh Johnson dan Wichern (2002 : 461) ”discriminant analysis are multivariate techniques concerned with separating distinct set of objects (or observation) and with allocating new objects (observations) to previously defined groups”. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Menurut prediksi yang sudah dilakukan berdasarkan teori dari Brigham dan Houston yaitu rasio hutang yang semakin meningkat dari tahun ke tahun akan menyebabkan perusahaan mengalami kebangkrutan, atau juga dilihat dari laba operasi yang bernilai negatif selama dua tahun berturut-turut, perusahaan-perusahaan yang diprediksi mengalami distress sebanyak 10 perusahaan. Hal ini disebabkan karena nilai rasio Book Value of Equity dari tahun ke tahun semakin meningkat atau nilai laba operasi yang negative selama dua tahun berturut-turut. Tabel Prediksi Perusahaan-Perusahaan Yang Mengalami Distress No

Nama

Jenis Perusahaan

1

PT. Argo Pantes Tbk

Textille Mill Product

2

PT. Century Textile Industry (CENTEX) Tbk


3

PT. Eratex Djaja Tbk


4

PT. Panasia Filament Inti Tbk

Textille Mill Products

5

PT. Tifico Fiber Indonesia Tbk


6

PT. Unitex Tbk


7

PT. Surya Intrindo Makmur Tbk

Apparel and Other Textille Product

8

PT. Resource Alam Indonesia Tbk

Adhesive

9

PT. Siwani Makmur Tbk

Plastics and Glass Products

PT. Itamaraya Tbk

Metal and Allied Products

10

Sumber : ICMD Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2010, data primer yang diolah. Menurut prediksi yang sudah dilakukan berdasarkan teori dari Brigham dan Houston atau laba operasi yang nilainya negative selama dua tahun berturut-turut, perusahaan-perusahaan yang diprediksi mengalami non distress sebanyak 78 perusahaan. Hal ini disebabkan karena nilai rasio Book Value of Equity dari tahun ke tahun semakin meningkat atau nilai laba operasi yang negative selama dua tahun berturut-turut.

5


Tabel Prediksi Perusahaan-Perusahaan Yang Mengalami Non Distress No.

Nama

Jenis Perusahaan

1

PT. Aqua Golden Mississipi Tbk

Food and Beverage

2

PT. Cahaya Kalbar Tbk

Food and Beverage

3

PT. Davomas abadi Tbk

Food and Beverage

4

PT. Delta Djakarta Tbk

Food and Beverage

5

PT. Fast Food Indonesia Tbk

Food and Beverage

6

PT. Indofood Sukses Makmur Tbk

Food and Beverage

7

PT. Mayora Indah Tbk

Food and Beverages

8

PT. Multi Bintang Indonesia Tbk

Food and Beverages

9

PT. Pioneerindo Gourmet International Tbk

Food and Beverages

10

PT. Sekar Laut Tbk

Food and Beverages

11

Food and Beverages

12

PT. Siantar Top Tbk PT. Sinar Mas Agro Resources And Technology (SMART) Tbk

13

PT. Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk

Food and Beverages

14

PT. Tunas Baru Lampung Tbk

Food and Beverages

15

PT. Ultrajaya Milk Industry & Trading Company Tbk

Food and Beverages

16

PT. Bentoel International Investama Tbk

Tobacco Manufacures

17

PT. Gudang Garam Tbk

Tobacco Manufactures

18

PT. Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk

Tobacco Manufactures

19

PT. Panasia Indosyntec Tbk


20

PT. Roda Vivatex Tbk


21

PT. Sunson Textille Manufacturer Tbk

22

PT. Apac Citra Centertex Tbk

23

PT. Ever Shine Tex Tbk

Textille Mill Product Apparel and Other Textille Product Apparel and Other Textille Product

24

PT. Hanson International Tbk

Apparel and Other Textille

25

PT. Indo Acidatama Tbk

26

PT. Indorama Synthetics Tbk

27

PT. Karwell Indonesia Tbk

28

PT. Pan Brothers Tex Tbk

29

PT. Primarindo Asia Infrastructure Tbk

30

PT. Ricky Putra Globalindo Tbk

31

PT. Sepatu Bata Tbk

Apparel and Other Textille Apparel and Other Textille Product Apparel and Other Textille Product Apparel and Other Textille Product Apparel and Other Textille Product Apparel and Other Textille Product Apparel and Other Textille Product

32

PT. Barito Pacific Tbk

Lumber and Wood Product

33

PT. Sumalindo Lestari Jaya Tbk


34

PT. Tirta Mahakam Resources Tbk


35

PT. Fajar Surya Wisesa Tbk

Paper and Allied Product

36

PT. Indah Kiat Pulp & Paper Tbk


37

PT. Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk


38

PT. Suparma Tbk


Food and Beverages

6


39

PT. Surabaya Agung Industri Pulp & Kertas Tbk


40

PT. Toba Pulp Lestari Tbk


41

PT. AKR Corporindo Tbk

Chemical and Allied Product

42

PT. Budi Acid Jaya Tbk


43

PT. Colorpak Indonesia Tbk


44

PT. Eterindo Wahanatama Tbk


45

PT. Lautan Luas Tbk


46

PT. Sorini Agro Asia Corporindo


47

PT. Tri Polyta Indonesia Tbk


48

PT. Unggul Indah Cahaya Tbk


49

PT. Duta Pertiwi Nusantara Tbk

Adhesive

50

PT. Ekadharma International Tbk

Adhesive

51

PT. Intanwijaya Internasional Tbk

Adhesive

52

PT. Aneka Kemasindo Utama Tbk


53

PT. Argha Karya Prima Industry Tbk


54

PT. Asahimas Flat Glass Tbk


55

PT. Asiaplast Industries Tbk


56

PT. Berlina Tbk


57

PT. Dynaplast Tbk


58

PT. Kageo Igar Jaya Tbk


59

PT. Langgeng Makmur Industri Tbk


60

PT. Leyand International Tbk


61

PT. Titan Kimia Nusantara Tbk


62

PT. Yanaprima Hastapersada Tbk


63

PT. Holcim Indonesia Tbk

Cement

64

PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk

Cement

65

PT. Semen Gresik (Persero) Tbk

Cement

66

PT. Alumindo Light Metal Industry Tbk


67

PT. Betonjaya Manunggal Tbk


68

PT. Citra Tubindo Tbk


69

PT. Indal Aluminium Industry Tbk


70

PT. Jakarta Kyoei Steel Works Tbk


71

PT. Jaya Pari Steel Tbk


72

PT. Lion Metal Works Tbk


73

PT. Lionmesh Prima Tbk


74

PT. Pelangi Indah Canindo Tbk


75

PT. Tembaga Mulia Semanan Tbk


76

PT. Tira Austenite Tbk


77

PT. Kedaung Indah Can Tbk

Fabricated Metal Products

78

PT. Kedawung Setia Industri Tbk

Fabricated Metal Products

Sumber : ICMD Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2010, data primer yang diolah.

7


1. Pengujian Normalitas Dengan Outlier Data Menurut Purbayu (2005) pengujian normalitas adalah pengujian tentang kenormalan distribusi data. Uji ini merupakan pengujian yang paling banyak dilakukan untuk analisis statistic parametric. Penggunaan uji normalitas karena pada analisis statistic parametric, asumsi yang harus dimiliki oleh data adalah bahwa data tersebut terdistribusi secara normal. Tabel Tests of Equality of Group Means Wilks' Lambda

F

df1

df2

Sig.

x1

.949

14.074

1

260

.000

x2

.878

36.244

1

260

.000

x3

.867

39.878

1

260

.000

x4

.962

10.244

1

260

.002

Sumber : ICMD Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2010, data primer yang diolah. Menurut Pudjiono (2009) Test of equality of group means adalah untuk mengetahui pengaruh variable secara univariate terhadap perbedaan kategori perusahaan. Melalui Test of equality of group means dapat diketahui bahwa variable Net Working Capital to Total Assets (X1), Retained Earning to Total Assets (X2), Earning Before Interest and Tax to Total Assets (X3), dan Book Value of Equity to Total Liability (X4) memiliki Wilks Lambda yang lebih dari α = 0,05, maka dapat dikatakan variabel-variabel tersebut berpengaruh positif terhadap financial distress. 2. Pengujian Homogenitas Asumsi kedua adalah bahwa dalam analisis diskriminan, varians dan kovarians matriks dari variable adalah homogeny antar kelompok. Untuk menguji homogenitas ini kita menggunakan uji Multivariat Box M Test of Homogeneity of Variance/Covariance. Tabel Uji Box’M Test Results Box's M F

292.213 Approx.

27.731

df1

10

df2

1.124E4

Sig.

.000

Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.

Hasil uji Box’s M untuk perusahaan distress menunjukkan bahwa nilai F sebesar 27,731 dan signifikan pada 0,000 dan probabilitas ini di bawah 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa matrik covariance antar group memang berbeda dan hal ini menyalahi asumsi diskriminan. Menurut Ghozali (2011) analisis fungsi diskriminan tetap robust walaupun asumsi homogeneity of variance tidak terpenuhi dengan syarat data tidak memiliki outlier. Data tidak dinyatakan outlier jika nilainya ± 1,96 atau nilainya antara -1,96 sampai dengan 1,96.

8


Tabel

Cannonical Discriminant Function Coefficients Function 1 x1

.059

x2

.846

x3

3.777

x4

.069

(Constant)

-.175

Unstandardized coefficients

Sumber : ICMD Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2010, data primer yang diolah. Persamaan estimasi fungsi diskriminan unstandardized untuk perusahaan-perusahaan distress dapat dilihat dari output Canonical Discriminant Function Coefficients dengan persamaan sebagai berikut : Z = -0,175 + 0,059 X1 + 0,846 X2 + 3,777 X3 + 0,069 X4 Tabel

Classification Results Predicted Group Membership Y

Original

Count

%

0

Total

1

0

22

8

30

1

32

200

232

0

73.3

26.7

100.0

1

13.8

86.2

100.0

a. 84.7% of original grouped cases correctly classified. Sumber : ICMD Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2010, data primer yang diolah. Dari table Classification Results terlihat bahwa dengan menggunakan fungsi diskriminan, jumlah pengelompokan yang benar untuk distress (0) adalah 22 dengan tingkat kesalahan 8, dan untuk fungsi diskriminan non distress (1) memiliki klasifikasi benar adalah 200 dan klasifikasi salah adalah 32. Untuk fungsi diskriminan distress, persentase tingkat kebenaran dalam mengklasifikasi adalah 73,3% dan persentase tingkat kesalahan dalam mengklasifikasi adalah 26,7%. Sedangkan untuk fungsi diskriminan non distress, persentase tingkat kebenaran dalam mengklasifikasi adalah 86,2% dan persentase tingkat kesalahan dalam mengklasifikasi adalah 13,8%. Atau secara rata-rata tingkat klasifikasi untuk perusahaan distress dan non distress adalah : 73,3 + 86,2 -------------- = 79,75% 2

KESIMPULAN, KETERBATASAN PENELITIAN DAN SARAN Kesimpulan Setelah melakukan pengumpulan data, pengolahan data, pengujian hipotesis, analisis dan pembahasan yang berkaitan dengan permasalahan, maka dapat diambil simpulan sebagai berikut : 1.Setelah melakukan prediksi financal distress menggunakan formula Altman Z-Score 1995, dengan cut off berdasarkan teori Brigham dan Houston yaitu ”rasio hutang yang mengalami kenaikan dari tahun ke tahun akan mengalami kebangkrutan”. Atau nilai dari laba operasi. Jika suatu perusahaan memiliki nilai laba oerasi negative selama dua tahun berturut-turut, maka perusahaan akan mengalami financial distress. Dalam penelitian ini terdapat 10 perusahaan yang mengalami distress dan 78 perusahaan mengalami non distress.

9


2.Variabel rasio Net Working Capital to Total Assets (X1), Retained Earning to Total Assets (X2), Earning Before Interest and Tax to Total Assets (X3), dan Book Value of Equity to Total Liability (X4) berpengaruh positif terhadap financial distress. Dari tabel Cannonical Discriminant Function Coefficients menghasilkan persamaan Z = -0,175 + 0,059 X1 + 0,846 X2 + 3,777 X3 + 0,069 X4 3.Fungsi diskriminan distress memiliki persentase tingkat kebenaran dalam mengklasifikasi sebesar 73,3%. 4.Fungsi diskriminan non distress memiliki persentase tingkat kebenaran dalam mengklasifikasi sebesar 86,2%. Keterbatasan Penelitian Keterbatasan dalam penelitian ini adalah : 1. Sampel yang digunakan untuk penelitian adalah perusahaan industri manufaktur yang go public tahun 2008 sampai dengan tahun 2010. 2. Jumlah sampel yang digunakan untuk penelitian sebanyak 88 perusahaan industri manufaktur. 3. Laporan tahunan perusahaan tidak lengkap sehingga jumlah sampel semakin sedikit. 4. Hanya menggunakan rasio-rasio metode Altman Z-Score Modifikasi (1995). 5. Perusahaan yang diteliti harus sejenis. 6. Cut off untuk pengkategorian perusahaan berdasarkan teori dari Brigham dan Houston yaitu ”rasio hutang yang tinggi akan meningkatkan kebangkrutan” atau berdasarkan nilai laba operasi. Jika nilai laba operasi negative selama dua tahun berturut-turut, maka perusahaan akan mengalami financial distress. Saran Penelitian Mendatang Setelah merumuskan simpulan dari penelitian ini, maka peneliti dapat mengemukakan saran sebagai berikut : 1. Bagi peneliti selanjutnya perlu mempertimbangkan factor lain untuk digunakan sebagai variable diskriminator, misalnya rasio keuangan lainnya. 2. Memperbesar cakupan sampel dengan memperluas tahun penelitian untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. 3. Selain itu perlunya mempertimbangkan obyek penelitian lain selain industri manufaktur .

10


REFERENSI Admiral, Agung Tri. 2006. Analisis Rasio Keuangan Berdasarkan Altman’s Model Sebagai Alat Untuk Memprediksi Kepailitan Perusahaan Yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta. FE Universitas Airlangga Adnan dan Kurniasih. 2000. Tingkat Perusahaan Untuk Memprediksi Potensi Kebangkrutan Dengan Pendekatan Altman. Jurnal Ekonomi Bisnis Altman, E.I. 2000. Predicting Financial Distress of Companies : Revisiting The Z-Score And Zeta Models. Updated From E. Altman, Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Banking & Finance 1. Altman, Edward. 1968. Financial Ratios, Discriminant Analysis And The Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, Vol. XXIII, September, 589-609 Badan Pengawas Pasar Modal. 2002. Pedoman Penyajian dan Pengungkapan Laporan Keuangan Emiten Atau Perusahaan Publik Industri Manufaktur. Jakarta Batubara. 2011. Penilaian Kesehatan Keuangan Perusahaan Konstruksi Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Dengan Menggunakan Analisis Rasio Keuangan. Medan Classens, S, Djankov and Klapper. 1999. ”Resolution of Corporate Distress : Evidance From East Asia Financial Crisis”. The Annual World Bank Group. Brooking, Institution Conference Palisades. New York Elloumi dan Gueyie. 2001. ”Financial Distress and Corporate Governance : An Empirical Analysis, Corporate Governance”. MCB University Press Endri. 2009. Prediksi Kebangkrutan Bank Untuk Menghadapi Dan Mengelola Perusahaan Lingkungan Bisnis : Analisis Model ALTMAN Z-SCORE. Surabaya F. Brigham, Eugene dan Joel F. Houston. 2001. Manajemen Keuangan. Edisi Kedelapan. Buku II. Jakarta : Erlangga Ghozali, Imam. 2011. ”Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 19”. Badan Pnerbit Universitas Diponegoro : Semarang Gitaharie, et al. 2007. Peningkatan Kinerja Industri Manufaktur Di Indonesia Melalui Penurunan High Cost Economy Periode 1990-2003. Jakarta Harnanto. 1984. Analisis Laporan Keuangan. Yogyakarta : BPFE Kharbari, Yusuf and Zulkarnain M. Sori. 2000. Assesing Corporate Financial Distress in an Emerging Capital Market. Luciana Spica Almilia dan Kristijadi. 2003. Analisis Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di BEJ. JAAI, Vol. 7 No.2 Martin, et al. 1995. Jurnal Umum Ekonomi dan Akuntansi. 376 Pudjiono, Aprilianasari. 2009. Prediksi Corporate Financial Distress Yang Terjadi Pada Perusahaan Go Public Di Indonesia Dengan Menggunakan Analisis diskriminan Model Altman (Z-Score). Surabaya Purbayu dan Ashari.2005. ”Analisis Statistik Dengan Microsoft Excel dan SPSS”. Penerbit ANDI. Yogyakarta Ramadhani dan Lukviarman. 2009. Perbandingan Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Pertama, Altman Revisi, dan Altman Modifikasi Dengan Ukuran Dan Umur Perusahaan Sebagai Variabel Penjelas (Studi Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia). Padang S. Munawir. 2002. Analisis Informasi Keuangan. Yogyakarta : Liberty Yogyakarta Silalahi, Uber. 2009. Metode Penelitian Sosial. Jakara : PT. Refika Aditama ST. Ibrahim Mustafa Kamal. 2010. Analisis Prediksi Kebangkrutan Pada Perusahaan Perbankan Go Public di bursa efek Indonesia (dengan menggunakan model Altman Z-Score). Makassar

11

11

Recommend Documents