ANALISIS RASIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KONDISI FINACIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN GO-PUBLIC SKRIPSI Disusun untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Penyelesaian Program Pendidikan Strata Satu Jurusan Akuntansi
Oleh:
CHRISTANTY A. I. PATTINASARANY 2006310066
SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI PERBANAS SURABAYA 2010
ANALISIS RASIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN GO-PUBLIC
Diajukan oleh :
CHRISTANTY AMAZIA IMMANUELA PATTINASARANY 2006310066
Skripsi ini telah dibimbing Dan dinyatakan siap diuji
Dosen Pembimbing, Tanggal :.....................
Diyah Pujiati, S.E., M.Si
ii
SKRIPSI ANALISIS RASIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN GO-PUBLIC
Disusun oleh:
CHRISTANTY A. I. PATTINASARANY NIM : 2006310066
Dipertahankan di depan Tim Penguji dan dinyatakan Lulus Ujian Skripsi pada tanggal 18 Februari 2010
Tim Penguji
Ketua
: Nurmala Ahmar S.E., Ak., M.Si
.............................
Sekertaris
: Diyah Pujiati, S.E., M.Si
.............................
Anggota
: Supriyati, S.E., Ak., M.Si
..............................
iii
PENGESAHAN SKRIPSI Nama
: Christanty Amazia Immanuela Pattinasarany
Tempat, Tanggal Lahir : Surabaya, 14 April 1988 N.I.M
: 2006.310.066
Jurusan
: Akuntansi
Program Pendidikan
: Strata 1
Konsentrasi
: Akuntansi Keuangan
Judul
: Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Go-Public
Disetujui dan diterima baik oleh :
Dosen Pembimbing, Tanggal : ...............
Diyah Pujiati, S.E., M.Si
Ketua Jurusan Akuntansi Tanggal : ......................
Dra. Gunasti Hudiwinarsih Ak., M.Si
iv
“ Takut akan TUHAN adalah permulaan pengetahuan, tetapi orang bodoh menghina hikmat dan didikan” -Amsal 1:7”Banyak hal tak kupahami dalam masa menjelang, tapi nyata bagiku kini... Tangan TUHAN yang pegang”
When you try to be somebody else… You’ll find that you are nobody… So just BE YOUR SELF!!!
v
I dedicate this researh specially for: ☺
My Savior JESUS CHRIST..who helped me Through the whole life, blessing me n never let me down..Thank GOD!!
☺
My Beloved parents Mr. And Mrs. Pattinasarany, makasih yaa Pa..Ma..bwt dukungan dan doa2nya..terutama untuk segala pengorbanan, kasih sayang dan kepercayaan yang diberikan. Aq bangga jd anak Pa2 & Ma2..
☺
Kakak2Q yang baik, Ebet, Apit, n specially my only sister Kun..thanks bwt omelan2nya (^_^ peace) which is important for my life. Kak Ita n Mbak Rena...thanx bwt support n doanya. Gloria n Nadya...yang melengkapi kebahagiaan kluargaQ..thank GOD 4 both of them.
☺
My luvly Tenly...the best gift from GOD, thanks buat cinta, kasih sayang, pengorbanan n kepercayaanmu. It means a lot for me...Tetep semangat yaa ngerjain skripsinya, always support You babe....^_^
vi
☺
Seluruh keluarga besar Pattinasarany-Pelenkahu, specially Om Piet, Usi Nona, Usi Ohie..trma kasih bwt dukungan doa dan perhatian yang diberikan bwt keluarga kami khususnya bwt Tanty secara pribadi. Tete Manis jua yang bs balas smuanya..
☺
My New Family in Perak: Oma, t’Oya, t’Ebe, Alex, Patrick, n Aaron...thanks bwt doa dan perhatiannya slama ini, Tuhan Yesus berkati.
☺
To: Iphank, Itah n Ichunk...my best friend, thanks bwt kebersamaannya..friendship is never end☺
☺
To: All SKKP’s crew..thanks bwt kebersamaannya dlm Pelayanan, keep faith in JESUS...
☺
Buat Dosen WaliQ, Pak Wilopo..makasih Pak atas Bmbngan dan perhatian yang diberikan slama ini, makasih juga krn Bpk sdh jadi orang tua yang baik bagi saya dan teman2 selama menempuh pndidikan d Perbanas..
☺
Buat Dosen PembimbingQ, Bu Diyah...makasih yaa Bu Atas kesabarannya membimbing saya slama ini, biarpun saya bnyk nanya n sering bolak balik bmbngan hehe..
vii
☺
Buat teman2 senasib sepenanggungan..Me2y n Neng, thanx bwt tebengannya slama ini...jgn bosen2 yach hwehehe:p Rifda, Wenda, Ama, BunDa, Endang, Grace, Riris, Dian, Rizka, Wahyu, Amiek, Ki2 kuadrat... n smua teman2Q angkatan 2006....teman2 akhrnya jadi juga yaa qta pake merk SE dblkng hehehe B-)
☺
Bwt maskotnya Perbanas..Trio kwek2 (Dewi, Hence, Nia)..ndang lu2s rek!! Ayo..lapo suwe2 kuliah, selak tuwek Ndul...hehe☺
☺
Bwt para pendahulu..Vanya, Imut n Supri..akhrnya aq nyusul jg teman2..
☺
Bwt tmn2Q yg lain yg masi brjuang dbangku kuliah, Nat2 n Yeni..keep fight yach!!
☺
Bwt Bu Linda, Bu Bambang n Pak Widhi...mkasih Pak, Bu..atas bmbngannya slama saya mengajar..
☺
Bwt seluruh mahasiswaQ yg pernah q bmbng...mkasih Bwt pngalaman baru yg seru bgt!! Aq bangga pernah ngajar kalian. Mizz U all Guy’s n Girl’s...
☺
Bwt Seluruh Dosen dan Elemen Perpus STIE Perbanas Sby, makasih atas bmbngan dan fasilitas yang diberikan. viii
☺
Bwt sluruh karyawan adm. & keuangan, pramubakti, satpam dll....trima kasih atas pelayanannya.
☺
To: “CLARA ABBOTT FOUNDATION” thanks 4 supporting my study till this graduation.
ix
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan YME atas kasih dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan judul “Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress pada Perusahaan GoPublic“. Penulisan ini bertujuan untuk memenuhi salah satu syarat penyelesaian progam pendidikan strata satu jurusan akuntansi bagi mahasiswa Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Perbanas Surabaya. Dalam penulisan skripsi ini, penulis telah banyak mendapatkan bantuan dari pihak yang tidak mungkin penulis menyebutkan satu persatu. Pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih sedalam-dalamnya kepada yang saya hormati : 1. Ibu Prof. DR.Dra. Psi. Hj. Tatik Suryani, M.M. selaku Pimpinan Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Perbanas Surabaya 2. Ibu Dra. Gunasti Hudiwinarsih M.Si.Ak. selaku ketua jurusan Akuntansi 3. Ibu Diyah Pujiati, S.E.,M.Si selaku dosen pembimbing yang telah banyak memberikan bimbingan dan arahan mulai dari awal penulisan skripsi sampai skripsi ini dapat terselesaikan dengan tepat waktu. 4. Ibu Nurmala Ahmar S.E.,Ak.,M.Si selaku penguji proposal dan skripsi penelitian ini. 5. Ibu Supriyati S.E.,Ak.,M.Si selaku penguji proposal dan skripsi penelitian ini. 6. Bapak Dr. Drs. R. Wilopo, Ak.,M.Si selaku Dosen Wali yang telah banyak memberikan bimbingan dan pengarahan yang tidak henti-hentinya selama kuliah di STIE Perbanas Surabaya.
x
7. Bapak Ibu Dosen Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Perbanas Surabaya yang telah memberi ilmu, pengalaman dan waktunya kepada penulis selama menuntut ilmu di bangku kuliah. 8. Seluruh Staf Perpustakaan Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Perbanas Surabaya yang telah membantu atas terselesaikannya penulisan ini. 9. Seluruh Civitas Akademika Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Perbanas Surabaya. Kesempurnaan hanya milik TUHAN YME, penulis sangat mengharapkan kritik dan saran dari semua pihak guna penyempurnaan dan perbaikan di masa yang akan datang. Semoga dengan adanya karya ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang berkepentingan dan dapat dikembangkan lebih lanjut.
Surabaya, 09 Maret 2010
Penulis
xi
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL ..................................................................................... HALAMAN PERSETUJUAN SIAP DIUJI ................................................ HALAMAN LULUS UJIAN SKRIPSI......................................................... HALAMAN PENGESAHAN SKRIPSI........................................................ HALAMAN MOTTO DAN PERSEMBAHAN............................................ KATA PENGANTAR.................................................................................... DAFTAR ISI ................................................................................................. DAFTAR TABEL ......................................................................................... DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... DAFTAR LAMPIRAN.................................................................................. ABSTRAK / RINGKASAN ..........................................................................
i ii iii iv v ix xi xiii xiv xv xvi
BAB I
PENDAHULUAN .................................................................... 1.1 Latar Belakang Masalah .................................................. 1.2 Perumusan Masalah ......................................................... 1.3 Tujuan Penelitian ............................................................. 1.4 Manfaat Penelitian ........................................................... 1.5 Sistematika Penulisan ......................................................
1 1 5 5 6 7
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA ........................................................... 2.1 Penelitian Terdahulu ........................................................ 2.2 Landasan teori .................................................................. 2.2.1 Laporan Keuangan ............................................... 2.2.2 Jenis-jenis Laporan Keuangan.............................. 2.2.3 Analisis Laporan Keuangan.................................. 2.2.4 Pengertian Kesulitan Keuangan (Financial Distress) ............................................... 2.2.5 Indikator Financial Distress................................... 2.2.6 Manfaat Prediksi Financial Distress...................... 2.2.7 Rasio Keuangan Sebagai Prediktor Financial Distress................................................ 2.3 Kerangka Pemikiran ........................................................ 2.4 Hipotesis Penelitian..........................................................
10 10 17 17 18 19
BAB III
METODE PENELITIAN ......................................................... 3.1 Rancangan Penelitian ....................................................... 3.2 Batasan Penelitian ............................................................ 3.3 Identifikasi Variabel ......................................................... 3.4 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel ............... 3.5 Populasi, Sampel dan Teknik Sampling............................ 3.5.1 Populasi................................................................. 3.5.2 Sample................................................................... 3.5.3 Teknik Sampling...................................................
xii
21 23 24 26 32 32 33 33 34 34 36 40 40 40 40
3.6
BAB IV
BAB V
Data dan Metode Pengumpulan Data................................ 3.6.1 Data........................................................................ 3.6.2 Metode Pengumpulan Data................................... 3.7 Teknik Analisis Data ........................................................
41 41 42 42
GAMBARAN SUBYEK PENELITIAN DAN ANALISIS DATA ………………………………………………………... 4.1 Gambaran Umum Subyek Penelitian ….……………….. 4.2 Analisis Data …………………………………………… 4.2.1 Analisis Deskriptif ……………………………... 4.2.2 Analisis Pengujian Hipotesis..………………….. 4.3 Pembahasan .....................................................................
45 45 47 47 78 87
PENUTUP ................................................................................. 5.1. Kesimpulan ....................................................................... 5.2. Keterbatasan Penelitian .................................................... 5.3. Saran .................................................................................
108 108 111 111
LAMPIRAN DAFTAR RUJUKAN
xiii
DAFTAR TABEL Halaman Tabel 2.1
:
Kategoti Kesulitan Keuangan
21
Tabel 2.2
:
Kriteria Kebangkruran ALTMAN
23
Tabel 4.1
:
Seleksi Sampel Perusahaan
45
Tabel 4.2
:
Daftar Sektor Industri Sampel
46
Tabel 4.3
:
Statistika Deskriptif Perusahaan Non Financial Distress Tahun 2005-2007 48
Tabel 4.4
:
Statistika Deskriptif Perusahaan Financial Dsitress Tahun 2005-2007
49
Tabel 4.5
:
Hasil Perhitungan Hosmer and Lemeshow(a)
79
Tabel 4.6
:
Hasil Perhitungan Hosmer and Lemeshow(b)
80
Tabel 4.7
:
Hasil Pengujian Regresi Logistik
81
Tabel 4.8
:
Klasifikasi Variabel
87
Tabel 4.9
:
Hasil Pengujian Variabel
xiv
105
DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 :
Kerangka Pemikiran
32
xv
DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1
:
Rekapitulasi Data Laporan Keuangan Perusahaan Tahun 2004
Lampiran 2
:
Rekapitulasi Data Laporan Keuangan Perusahaan Tahun 2005
Lampiran 3
:
Hasil Perhitungan Rasio Keuangan Tahun 2004
Lampiran 4
:
Hasil Perhitungan Rasio Keuangan Tahun 2005
Lampiran 5
:
Hasil Output Statistik Deskriptif
Lampiran 6
:
Hasil Output Regresi Logistik
xvi
FINANCIAL RATIO ANALYSIS FOR PREDICTING FINANCIAL DISTRESS IN GO-PUBLIC COMPANY ABSTRACT
This study aims to know whether financial ratios can be used in predicting the probability of financial distress in go public company listed in Indonesia Stock Exchange (IDX). The sample used in this study are go public companies listed in Indonesia Stock Exchange (IDX) during the observation period of 2004-2007. The sampling technique used was purposive sampling. This study sample size is 164 companies. The data used in this research is secondary data. Data collected based on the financial reporting of the company that seen from Indonesian Capital Market Directory (ICMD). This study is use a logistic regression analysis as the analysis test tool. The results of this study indicate that the financial ratios influential to the probability of financial distress in go public company. The result shows that ratio net income to net sales, current asset to current liability, net sales to current asset, net income to total asset, cash to current liability are significant variables to determine the condition of financial distress of a firm. Keywords : financial ratios, financial distress
xvii
-11 -1
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah Kondisi perekonomian yang semakin merosot yang terjadi di Indonesia sejak krisis moneter yang melanda, dimulai dari bulan Juli 1997, telah berdampak luas pada kehidupan politik dan ekonomi. Akibatnya, banyak perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan sehingga tidak dapat melunasi kewajiban keuangan yang sudah jatuh tempo dan pada akhirnya dinyatakan bangkrut. Hal ini semakin memperkeruh kondisi perekonomian di Indonesia karena dengan banyaknya perusahaan yang tutup, semakin banyak pula tenaga kerja yang yang menganggur sehingga tingkat kriminalitas pun semakin tinggi. Dengan melihat kondisi tersebut, maka perusahaan diharapkan dapat secara cepat dan tepat membuat keputusan dan melakukan tindakan untuk memperbaiki situasi ini. Prediksi kekuatan keuangan suatu perusahaan umumnya dilakukan oleh pihak eksternal, seperti: Investor, Auditor, dan Pemerintah. Dengan diketahuinya financial distress yang dialami oleh perusahaan diharapkan dapat dilakukan tindakan untuk memperbaiki situasi ini. Penyebab dari krisis ekonomi ini tidak hanya terletak pada
fundamental
ekonomi yang lemah saja tetapi juga karena hutang swasta luar negeri yang telah mencapai jumlah yang cukup besar. Krisis yang berkepanjangan ini adalah krisis yang disebabkan oleh merosotnya nilai tukar rupiah yang sangat tajam, akibat adanya peningkatan dolar Amerika Serikat dan jatuh temponya hutang swasta luar
1
-22 -2
negeri dalam jumlah yang cukup besar dan secara bersamaan, sehingga mengakibatkan permintaan akan dolar meningkat dan ditambah dengan lemahnya sistem perbankan nasional sebagai akat terjadinya krisis financial. Menurut Akhyar Adnan dan Eha Kurniasa ( 2002 ) dalam Kurnia Eka Putri Febriyanti ( 2007 ) kebangkrutan suatu perusahaan dapat dilihat dan diukur melalui laporan keuangan dengan cara menganalisis laporan keuangan. Analisis laporan keuangan merupakan alat yang sangat penting untuk memperoleh informasi yang berkaitan dengan posisi keuangan perusahaan serta hasil-hasil yang telah dicapai sehubungan dengan pemilihan strategi perusahaan yang akan diterapkan. Dengan melakukan analisis laporan keuangan perusahaan, maka pimpinan perusahaan dapat mengetahui keadaan serta perkembangan financial perusahaan serta hasil-hasil yang telah dicapai di waktu lampau dan di waktu yang sedang berjalan. Tingkat kesehatan perusahaan penting artinya bagi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dalam menjalankan usahanya, sehingga kemampuan untuk memperoleh keuntungan dapat ditingkatkan dan untuk menghindari adanya potensi kebangkrutan. Menurut Plat dan Plat (2002) dalam Luciana Spica Almilia (2003) yang dikutip oleh Kurnia Eka Putri Febriyanti (2007) Financial Distress adalah sebagai tahap penurunan kondisi keuangan yang terjadi sebelum terjadinya kebangkrutan atau likuidasi. Plat dan Plat (2002) meyatakan kegunaan informasi jika suatu perusahaan mengalami financial distress adalah:
-33 -3
1. Dapat mempercepat tindakan manajemen untuk mencegah masalah sebelum terjadinya kebangkrutan. 2. Pihak manajemen dapat mengambil tindakan merger atau takeover agar perusahaan lebih mampu untuk membayar hutang dan mengelola perusahaan dengan lebih baik. 3. Memberikan tanda peringatan awal adanya kebangkrutan dimasa yang akan datang. Laporan Keuangan merupakan salah satu instrumen yang digunakan untuk mengetahui posisi keuangan suatu perusahaan pada suatu periode tertentu, menggambarkan perubahan kondisi keuangan perusahaan dari waktu ke waktu, yang berguna bagi pengambilan keputusan yang tepat. Menurut Luciana Spica Almilia dan Kristijadi (2003), agar informasi yang tersaji menjadi lebih bermanfaat dalam pengambilan keputusan, data keuangan harus dikonversi menjadi informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan ekonomis. Hal ini ditempuh dengan cara melakukan analisis laporan keuangan. Model yang sering digunakan dalam analisis tersebut adalah dalam bentuk rasiorasio keuangan. Foster (1986) dalam Luciana Spica Almilia dan Kristijadi (2003) menyatakan bahwa ada empat hal yang mendorong analisis laporan keuangan dilakukan dengan model rasio keuangan, yaitu: 1.
Untuk mengendalikan pengaruh perbedaan besaran antar perusahaan atau antar waktu.
-44 -4
2.
Untuk membuat data menjadi lebih memenuhi asumsi alat statistik yang digunakan.
3.
Untuk mengeinvestigasi teori yang terkait dengan rasio keuangan.
4.
untuk mengkaji hubungan empirik antara rasio keuangan dan estimasi atau prediksi variabel tertentu (seperti kebangkrutan atau financial distress).
Identifikasi faktor penyebab corporate failure perlu dilakukan agar kerugian yang diderita akiabat krisis yang mungkin terjadi dapat diminimalisasi. Argumnetasi mengenai rasio-rasio keuangan dalam mengindikasikan kesulitan keuangan perusahaan di Indonesia di masa mendatang merupakan fenomena yang menarik untuk diteliti kembali. Penelitian mengenai corporate failure akan terus berlanjut walaupun penelitian mengenai topik tersebut telah banyak dilakukan. Lebih lanjut, hasil penelitian-penelitian terlebih dahulu masih bersifat mix result, yang berarti bahwa berbagai temuan terdahulu cenderung tidak konsisten untuk waktu dan tempat yang berbeda. Menurut Brigham dan Daves (2004) dalam Ikhwan Qomarudin (2008), pengaruh dari faktor-faktor yang berbeda berubah dari tahun ke tahun tergantung dari keadaan ekonomi dan besarnya tingkat bunga. Selain itu, mengingat perkembangan dunia usaha yang begitu cepat sehingga menimbulkan pertanyaan apakah faktor-faktor yang menyebabkan kesulitan keuangan perusahaan masih tetap sama. Kasus Bank Century yang terjadi beberapa waktu yang lalu dan sampai saat ini masih hangat diperbincangkan merupakan salah satu bukti akan pentingnya
-55 -5
prediksi Financial Distress bagi kelangsungan proses bisnis. Di mana dalam kasus tersebut, Bank Century secara tiba-tiba dinyatakan pailit karena tidak dapat memenuhi kewajiban kliringnya terhadap Bank Indonesia. Hal ini membuktikan bahwa
ada
faktor-faktor
lain
yang
mempengaruhi,
mengingat
kondisi
perekonomian saat ini boleh dibilang sudah mulai stabil dibandingkan saat awal terjadinya krisis ekonomi yang melanda Indonesia. Bagaimana dengan sektorsektor lain di luar sektor keuangan dan perbankan? Apakah rasio keuangan dapat dijadikan faktor yang berpengaruh dalam prediksi Financial Distress pada sektorsektor tersebut? Hal ini yang akan dicoba untuk diteliti oleh penulis dalam penelitian ini. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah dijabarkan di atas, maka dapat diketahui bahwa analisis terhadap financial distress suatu perusahaan sangat penting untuk memprediksi kelangsungan hidup perusahaan. Dengan demikian permasalahan yang ingin dikemukakan dalam penelitian ini adalah : •
Apakah rasio keuangan dapat digunakan sebagai alat prediksi kondisi financial distress
pada perusahaan-perusahaan go-public yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia? 1.3 Tujuan Penelitian Berdasarkan perumusan masalah yang telah dikemukakan sebelumnya, maka tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah:
-66 -6
•
Untuk mengetahui apakah rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan kondisi financial distress pada perusahaanpeeuasahaan go-public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
1.4 Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi pihak-pihak yang berkepentingan. Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Bagi Peneliti Penelitian ini merupakan pelatihan kemampuan yang diharapkan dapat mempertajam daya pikir ilmiah dengan menerapkan teori yag telah diperoleh selama masa studi serta menambah wawasan, pengetahuan dan pengalaman. 2. Bagi Perusahaan Diharapkan hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan bagi pihak manajemen. Sekaligus dapat membuat perusahaan melakukan perbandingan kinerja dengan perusahaan pesaing sehingga keuangan perusahaan tetap sehat dan tidak menurun bahkan financial distress dapat dihindari. 3. Bagi Investor Informasi adanya prediksi financial distress memberi masukan dalam menanamkan modal mereka, apakah mereka akan terus menanamkan modal mereka atau menghentikan atau membatalkan penanaman modal mereka ke perusahaan, sebab bagaimanapun para investor pasti
-77 -7
tidak menginginkan kerugian akibat mereka salah dalam menanamkan modalnya. 4. Bagi Kreditur Prediksi financial distress dapat digunakan untuk memberikan gambaran secara jelas tentang kelayakan usaha sehingga dapat mempermudah untuk menganalisa dalam pemberian modal. 5. Bagi Pembaca atau Peneliti Lain Sebagai bahan informasi tambahan bagi pembaca yang ingin lebih mengetahui tentang analisis prediksi financial distress dan sebagai referensi bagi peneliti lain yang ingin mengaplikasikan model yang akan dibentuk dalam penelitian ini untuk memprediksi terjadinya financial distress ataupun melakukan penelitian dalam bidang yang sama. 1.5 Sistematika Penulisan Skripsi Untuk membantu memperjelas arah, pandangan dan tujuan penulisan penelitian ini, adapun sistematika dari penulisan skripsi adalah sebagai berikut: BAB I
: PENDAHULUAN Dalam bab ini diuraikan tentang latar belakang masalah yang menjelaskan alasan-alasan yang mendukung permasalahan dari penelitian, perumusan masalah yang berisi tentang masalahmasalah yang nantinya akan dicari jawabannya melalui penelitian, tujuan penelitian untuk mencari jawaban dari perumusan masalah penelitian, manfaat penelitian yang menjelaskan hal-hal yang
-88 -8
bermanfaat yang ingin diperoleh dengan dilakukannya penelitian, dan sistematika penulisan skripsi. BAB II
: TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini diuraikan tentang teori-teori yang mendasari penelitian ini yang terdiri dari hasil-hasil penelitian terdahulu yang relevan dengan penelitian sekarang, teori-teori ilmu pengetahuan yang berhubungan dengan permasalahan yang sedang diteliti, dan kerangka pemikiran penelitian yang memberikan gambaran bagaimana alur hubungan variabel yang akan diteliti serta hipotesis penelitian.
BAB III
: METODE PENELITIAN Dalam bab ini diuraikan mengenai prosedur atau cara menjawab permasalahan
yang
dirumuskan
dalam
penelitian
dengan
menggunakan langkah-langkah sistematis. Hal-hal yang berkaitan dengan prosedur penelitian ini terdiri dari rancangan penelitian, batasan penelitian, identifikasi variabel, definisi opresional dan pengukuran variabel, teknik sampling, data dan metode pengumpulan data, serta teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini.
-99 -9
BAB IV
: GAMBARAN SUBYEK PENELITIAN DAN ANALISIS DATA Dalam bab ini akan dibahas mengenai gambaran subyek penelitian yang digunakan dalam penelitian dan juga data yang sudah diolah dengan menggunakan alat uji statistik untuk mengetahui apakah hipotesis penelitian diterima atau ditolak serta dilakukan pembahasan terhadap hasil penelitian.
BAB V
: PENUTUP Merupakan
bab
penutup
dari
penuliasan
skripsi
yang
menyimpulkan hasil dari analisis yang telah dilakukan. Disamping itu disertakan pula beberapa keterbatasan dari penelitian ini serta saran yang diharapkan dapat dipakai sebagai bahan perbandingan agar tidak salah dalam pengambilan keputusan selanjutnya.
- 10 -10
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terdahulu Pada bab ini penulis mengemukakan teori-teori yang mengacu pada pokok yang permasalahan yang diambil yaitu ”Analisis Perbedaan Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Berdasarkan Sektor Industri ”. Pembahasan yang dilakukan oleh penulis tidak mengabaikan adanya penelitian sejenis yang telah dilakukan oleh: 1. Luciana Spica Almilia dan Kristijadi (2003) Penelitian ini bertujuan untuk menguji rasio-rasio keuangan yang dapat mengakibatkan kondisi financial distress pada suatu perusahaan. Penelitian ini menggunakan sampel perusahaan yang mengalami financial distress sebanyak 24 perusahaan dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress sebanyak 37 perusahaan yang dipilih berdasarkan purposive sampling. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Profit Margin ( Laba Bersih / Penjualan Bersih), Financial Leverage (Hutang Lancar / Total Aktiva), Rasio Likuiditas ( Aktiva Lancar / Kewajiban Lancar) dan Rasio Pertumbuhan ( Prosentase Pertumbuhan Laba Bersih / Total Aktiva) merupakan variabel yang signifikan untuk menentukan apakah suatu perusahaan mengalami Financial Distress atau tidak.
10
- 11 -11
Adapun persamaan penelitian tersebut dengan penelitian yang dillakukan penulis adalah variabel independen yang digunakan sama dengan yang digunakan oleh penulis yaitu rasio keuangan perusahaan berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Platt dan Platt (2002) yang meliputi: Rasio Profit Margin, Likuiditas, Efisiensi Operasi, Profitabilitas, Financial Leverage, Posisi Kas, dan Pertumbuhan. Sedangkan perbedaannya adalah sebagai berikut: a. Pada penelitian Luciana Spica Almilia dan Kristijadi menggunakan
12
persamaan
regresi
logit
ysng
mengkombinasikan 7 rasio keuangan yang ada, sedangkan pada penelitian yang dilakukan oleh peneliti, rasio keuangan diuji secara bersama-sama untuk menentukan rasio mana saja yang signifikan untuk digunakan dalam memprediksi Financial Distress suatu perusahaan. b. Pada penelitian Luciana Spica Almilia dan Kristijadi populasi yang digunakan adalah perusahaan manufaktur, sedangkan pada peneliti menggunakan seluruh perusahaan go-public yang terdaftar di BEI. 2. Rowland Bismark Fernando Pasaribu (2008) Penelitian ini mencoba untuk memprediksi financial distress pada perusahaan-perusahaan go public yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta, secara spesifik perusahaan-perusahaan publik yang termasuk dalam industri perdagangan. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini
- 12 -12
meliputi seluruh perusahaan yang termasuk dalam industri perdagangan pada periode tahun 2002-2006. Selain itu, penelitian ini menggunakan enam diskriminator dan 34 rasio keuangan sebagai variabel operasional. Tehnik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah binary logit. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ada 18 rasio keuangan yang signifikan untuk memprediksi financial distress. Penelitian ini juga menunjukkan
bahwa
perusahaan-perusahaan
yang
tidak
mampu
menciptakan nilai tambah ekonomi, tidak likuid, memiliki efisiensi operasional yang rendah, serta memiliki tingkat financial leverage yang rendah, akan memiliki tingkat probabilitas kesulitan yang tinggi. Adapun persamaan penelitian dengan penulis adalah sama-sama bertujuan untuk mengetahui rasio keuangan yang dapat dipakai dalam prediksi financial distress. Sedangkan perbedaannya adalah sebagai berikut: a. Pada penelitian Rowland juga menilai akurasi prediksi financial distress dari analisis binary logit yang dilakukan sedangkan pada peneliti hanya mencari rasio-rasio apa saja yang signifikan dalam memprediksi financial distress. b. Periode penelitian Rowland yaitu periode 2002-2006 sementara pada penulis periode 2004-2007. 3. Abdul Mongid (2004) Penelitian
ini
bertujuan
untuk
memprediksi
kebangkrutan
perbankan dengan menggunakan tipe data CAMEL. Dalam penelitian ini
- 13 -13
pertama-tama dikaji dua konsep kegagalan (concept of failure) yaitu economic failure dan official failure. Dengan menggunakan model CAMEL sebagai alat untuk mendeteksi kesehatan bank, dengan data sekunder berdasarkan beberapa penelitian, dapat disimpulkan bahwa dalam studi sebelumnya ditandai adanya dimensi variabel likuiditas yang tidak konsisten untuk model early warning of failure, khususnya di negara-negara berkembang. Dikatakan bahwa
likuiditas
bukanlah
predictor
yang
baik
sebagai
model
pendeteksian awal kegagalan bank (early warning of failure). Sebaliknya, asset quality, management dan earning merupakan variabel yang paling baik untuk model memprediksi kegagalan bank. Untuk modal dan likuidasi menunjukkan hasil tidak konsisten. Adapun persamaan penelitian tersebut dengan penelitian penulis adalah sama-sama bertujuan untuk memprediksi kegagalan keuangan serta kebangkrutan lebih awal. Sedangkan perbedaannya adalah sebagai berikut: a. Pada penelitian Abdul Mongid tidak mengambil sampel tertentu namun menggunakan data dari penelitian-penelitian sebelumnya dan terfokus pada sektor perbankan. Sedangkan pada peneliti mengambil sampel perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada periode 2004-2007. b. Penelitian Abdul Mongid menggunakan variabel model CAMEL untuk
memprediksi
kegagalan
bank,
sedangkan
peneliti
- 14 -14
menggunakan rasio-rasio keuangan untuk memprediksi financial distress pada perusahaan. 4. Fazilah Samad, dkk (2009) Dengan menggunakan model prediksi kebangkrutan Z-Score sebagai pendekatan terhadap distress risk dan return saham yang terealisasi kemudian dari perusahaan-perusahaan distress-listed sebagai pendekatan terhadap resiko sistematis, penelitian ini menyimpulkan bahwa efek dari distress risk serta size dan book-to-market equity tidak cukup signifikan untuk menentukan expected return dari suatu saham. Penelitian ini juga menyimpulkan bahwa ekspektasi teoritis dari efek size dan bookto-market equity pada distress risk juga tidak dapat digunakan dalam kasus Malaysian distress listed-firms. Bagaimanapun juga, serupa dengan apa yang dikemukakan oleh Griffin dan Lemmon (2002), penelitian ini juga menemukan adanya hubungan yang berbanding terbalik antara distress risk dan book-to-market equity yang menunjukkan bahwa Malaysian distress listed-companies dengan probabilitas distress risk yang lebih tinggi menunjukkan book-to-market value of equity yang lebih rendah. Dengan demikian, tidak dapat dipastikan apakah distress risk merupakan resiko sistematis dalam hubungannya dengan Malaysian stock market. 5. Archieliza Angelina (2008). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui rasio keuangan yang dapat berpengaruh dalam memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan manufaktur.
- 15 -15
Data yang digunakan adalah data kuantitatif atau data sekunder yang diambil dari laporan keuangan manufaktur yang terdapat di Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dengan periode 2001-2004. Penelitian ini dibatasi pada prusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta yang dikelompokkan yaitu perusahaan yang mengalami financial distress tahun 2001-2004 yang memiliki tiga laporan keuangan terakhir dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tahun 2001-2004. Dalam penelitian ini digunakan dua variabel yaitu variabel terikat dan variabel bebas. Di mana variabel terikatnya adalah kondisi perusahaan (Y). Sedangkan variabel bebasnya adalah variabel rasio keuangan perusahaan yaitu Rasio Modal Kerja Terhadap Total Aktiva (X1), Rasio Laba Ditahan Terhadap Total Aktiva (X2), Rasio EBIT Terhadap Total Aktiva (X3), Rasio Nilai Buku Modal Terhadap Nilai Buku Hutang (X4), dan Rasio Penjualan Terhadap Total Aktiva (X5). Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif, uji normalitas data dan analisis regresi logit. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan dalam penelitian ini dapat dijelaskan bahwa rasio modal kerja terhadap total aktiva, rasio laba ditahan terhadap total aktiva, rasio EBIT terhadap total aktiva, rasio nilai buku modal terhadap nilai buku hutang, dan rasio penjualan terhadap total aktiva pada perusahaan yang listed, apabila dilakukan pengujian secara bersama ternyata rasio model Altman dapat memprediksi secara signifikan kemungkinan kondisi financial distress perusahaan manufaktur
- 16 -16
yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Sedangkan variabel yang paling dominan untuk memprediksi probabilitas suatu perusahaan terhadap kondisi delisted adalah variabel rasio laba ditahan terhadap total aktiva, rasio nilai buku modal terhadap nilai buku hutang, dan rasio penjualan terhadap total aktiva. Adapun persamaan penelitian tersebut dengan penelitian penulis adalah menggunakan analisis rasio keuangan dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan. Sedangkan perbedaannya adalah sebagai berikut: a. Pada penelitian Archieliza Angelina populasi yang digunakan adalah
perusahaan
manufaktur,
sedangkan
pada
peneliti
menggunakan seluruh perusahaan go-public yang terdaftar di BEI. b. Periode penelitian Archieliza Angelina yaitu 2000-2005, sementara pada penulis pada periode 2004-2007. 6. Ikhwan Qomarudin (2008) Penelitian ini mempunyai tujuan untuk menguji secara empiris bahwa rasio keuangan dapat digunakan sebagai alat prediksi kondisi financial distress perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta. Sampel
yang
digunakan
adalah
perusahaan
manufaktur.
Pengumpulan data yaitu dengan metode dokumentasi yang mana menggunakan laporan keuangan tahunan dari perusahaan yang terdaftar di BEJ. Teknik analisis yang digunakan adalah denagn menggunakan logistic regression.
- 17 -17
Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi financial distress adalah rasio efisiensi operasi yang diukur dengan variabel perputaran total aktiva (S/TA), rasio profitabilitas yang diukur dengan variabel profit margin (NI/S), rasio financial leverage yang diukur dengan variabel hutang lancar terhadap total aktiva (CL/TA) dan rasio posisi kas yang diukur dengan variabel cash ratio (CASH/TA). Adapun persamaan penelitian tersebut dengan penelitian yang dilakukan penulis adalah menggunakan analisis rasio keuangan dalam memprediksi kondisi financial distress perusahaan Sedangkan perbedaannya adalah sebagai berikut: a. Pada penelitian Ikhwan Qomarudin populasi yang digunakan adalah
perusahaan
manufaktur,
sedangkan
pada
peneliti
menggunakan seluruh perusahaan go-public yang terdaftar di BEI. b. Periode penelitian Ikhwan Qomarudin yaitu 2003-2006, sementara pada penulis pada periode 2004-2007.
2.2 Landasan Teori 2.2.1 Laporan Keuangan Bentuk informasi yang disajikan oleh bagian akuntansi adalah laporan keuangan.
Laporan
keuangan
ini
dapat
dikatakan
sebagai
bentuk
pertanggungjawaban manajemen terhadap pihak-pihak yang berkepantingan atas aktivitas atau kinerja yang telah dicapai selama periode tertentu.
- 18 -18
Laporan keuangan yang dimaksud adalah Neraca, Laporan Rugi/Laba, Laporan Komitmen dan Kontijensi, Laporan Arus Kas dan Catatan atas Laporan Keuangan. Laporan keuangan harus disusun sesuai dengan prinsipprinsip, metode, kualifikasi serta syarat-syarat tertentu yang harus dipenuhi disamping harus memperhatikan keterkaitan antara masing-masing laporan keuangan tersebut. Hal ini sangat penting diperhatikan karena Laporan Keuangan merupakan hasil akhir dari proses akuntansi da merupakan sasaran yang
mengarahkan
dan
harus
dipakai
sebagai
pedoman
dalam
penyelenggaraan akuntansi. (Taswan, 1997:33). 2.2.2 Jenis-Jenis Laporan Keuangan Jenis-jenis Laporan Keuangan (Financial Statement) yang sering disajikan ada empat yaitu: 1. Laporan Laba Rugi Laporan Laba Rugi adalah suatu ikhtisar pendapatan dan beban selama periode waktu tertentu misalnya sebulan atau setahun. Laporan laba rugi melaporkan kelebihan pendapatan dan beban-beban yang terjadi. Kelebihan ini disebut laba bersih atau keuntungan bersih (net income / net profit). Jika beban melebihi pendapatan, maka disebut rugi bersih (net loss) 2. Laporan Ekuitas Pemilik Laporan ekuitas pemilik adala suatuikhtisar perubahan ekuitas pemilik yang terjadi selama periode tertentu. Misalnya sebulan atau setahun. Laporan ekuitas melaporkan perubahan ekuitas pemilik selama jangka
- 19 -19
waktu tertentu. Laporan tersebut dipersiapkan setelah laporan laba rugi, karena laba bersih atau rugi bersih periode berjalan harus dilaporkan dalam laporan ini. 3. Neraca Neraca adalah suatu daftar aktiva, kewajiban dan ekuitas pemilik pada tanggal tertentu. Biasanya pada akhir bulan atau akhir tahun. Seksi aktiva dalam neraca biasanya disusun berdasarkan urutan cepat lambatnya aktiva tersebut dikonversikan menjadi kas atau digunakan dalam operasi. Seksi kewajiban, utang usaha merupakan satu-satunya kewajiban jika terdapat satu atau lebih jenis kewajiban. 4. Laporan Arus Kas Laporan arus kas adalah suatu ikhtisar penerimaan kas dan pembayaran kas selama periode waktu tertentu, misalnya sebulan atau setahun. Lpaoran arus kas terdiri dari tiga seksi, yaitu: a. Aktivitas Operasi b. Aktivitas Investasi c. Aktivitas Pendanaan 2.2.3 Analisis Laporan Keuangan Laporan Keuangan merupakan ikhtisar mengenai keadaan keuangan suatu perusahaan pada periode tertentu. Secara umum ada empat bentuk laporan keuangan pokok yang dihasilkan perusahaan yaitu laporan neraca, laporan laba rugi, laporan perubahan modal, laporan aliran kas. Dari keempat laporan
- 20 -20
tersebut hanya dua yang umum digunakan untuk analisis, yaitu laporan neraca dan laporan laba rugi. Analisis laporan keuangan merupakan analisis mengenai kondisi keuangan suatu perusahaan yang melibatkan neraca dan laporan laba rugi. Neraca (balance sheet) suatu perusahaan menggambarkan jumlah kekayaan (harta), kewajiban (hutang) dan modal dari perusahaan tersebut pada saat tertentu. Kekayaan atau harta disajikan pada sisi aktiva, sedangkan kewajiban atau hutang disajikan pada sisi passiva. Laporan rugi laba (income statement) suatu perusahaan menggambarkan jumlah penghasilan atau pendapatan dan biaya dari perusahaan tersebut pada periode tertentu. (Martono, 2002:62). Tujuan penyusunan laporan keuangan secara umum adalah sebagai berikut: 1. Memberikan informasi keuangan tentang jumlah aktiva, kewajiban dan modal perusahaan pada waktu tertentu. 2. Memberikan informasi tentang hasil usaha yang tercermin dari pendapatan yang diperoleh dari biaya-biaya yang dikeluarkan dalam periode tertentu. 3. Memberikan informasi tentang perubahan-perubahan yang terjadi dalam aktiva, kewajiban dan modal suatu perusahaan. 4. Memberikan informasi tentang kinerja manajemen perusahaan dalam suatu periode.
- 21 -21
2.2.4 Pengertian Kesulitan Keuangan (Financial Distress) Dalam praktek, dan juga dalam penelitian empiris, kesulitan keuangan sulit untuk didefinisikan. Kesulitan semacam itu bisa berarti mulai dari kesulitan likuiditas (jangka pendek), yang merupakan kesulitan keuangan yang paling ringan, sampai ke pernyataan kebangkrutan, yang merupakan kesulitan yang paling berat. Dengan demikian kesulitan keuangan bisa dilihat sebagai kontinum yang panjang, mulai dari yang ringan sampai yang paling berat. Penelitian-penelitian empiris biasanya menggunakan pernyataan kebangkrutan sebagai definisi kebangkrutan. (Mamduh M. Hanafi, 2003:263). Tabel 2.1 KATEGORI KESULITAN KEUANGAN Tidak Dalam Kesulitan Dalam Kesulitan Keuangan Keuangan Tidak Bangkrut I II Bangkrut III IV Sumber : Mamduh M. Hanafi (2003 : 263). Perusahaan yang berada dalam kategori II barangkali mengalami kesulitan, tetapi berhasil mengatasi masalah tersebut dan karena itu tidak bangkrut. Perusahaan yang berada pada kategori III sebenarnya tidak mengalami kesulitan keuangan, tetapi karena sesuatu hal, misalkan karena ingin mengatasi tekanan dari pekerja, perusahaan tersebut memutuskan untuk menyatakan bagkrut. Dengan situasi semacam itu nampak kebangkrutan bisa mempunyai pengertian yang tidak jelas. Pada situasi ke IV, pengertian kebagkrutan relatif jelas, perusahaan mengalami kesulitan keuangan dan karena itu akan bangkrut. Demikian juga pada situasi I, situasi keuangan cukup jelas, dalam hal ini perusahaan tidak mempunyai
- 22 -22
kesulitan keuangan dan tidak mengalami kebangkrutan. Tidak demikian halnya dengan situasi II dan III yang bisa mempunyai pengertian yang kabur. Istilah kesulitan keuangan (financial distress) digunakan untuk mencerminkan adanya permasalahan likuiditas yang tidak dapat dijawab atau diatasi tanpa harus melakukan perubahan skala operasi atau restrukturisasi perusahaan. Pengelolaan kesulitan keuangan jangka pendek (tidak mampu membayar kewajiban keuangan pada saat jatuh temponya) yang tidak tepat akan menimbulkan permasalahan yang lebih besar yaitu menjadi tidak solvable (jumlah utang lebih besar daripada jumlah aktiva) dan akhirnya mengalami kebangkrutan. Dalam kaitannya dengan kesehatan keuangan dan potensi kebangkrutan perusahaan dapat dikelompokkan menjadi empat kategori : (S. Munawir, 2002: 291) 1. Perusahaan yang tidak mengalami kesulitan keuangan (posisi keuangan jangka pendek maupun jangka panjang sehat sehingga tidak mengalami kebangkrutan). 2. Perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan (jangka pendek) dan manajemennya berhasil mengatasi dengan baik sehingga tidak pailit (bangkrut). 3. Perusahaan yang tidak mengalami kesulitan keuangan tetapi menghadapi kesulitan yang bersifat non keuangan sehingga diambil keputusan menyatakan pailit.
- 23 -23
4. Perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan dan manajemen tidak berhasil mengatasinya sehingga akhirnya jatuh pailit. Sedangkan gejala-gejala kebangkrutan diantaranya: Pada saat suatu perusahaan memasuki tahap-tahap akhir menjelang kegagalan atau kebangkrutan, ada suatu pola perubahan profil finansial. Meskpiun kebangkrutan atau insolvabilitas tidak dapat diramalkan secara pasti, ada beberapa rasio finansial yang telah terbukti berhasil menjadi indikator segera terjadinya malapetaka itu. Sebuah penelitian yang dilakukan oleh Altman mengembangkan sebuah model statistik yang kemudian berhasil merumuskan rasio-rasio financial terbaik dalam memprediksi terjadinya kebangkrutan. (J.D. Martin, A.J. Keown, J.W Petty, 1993:380). Tabel 2.2 KRITERIA KEBANGKRUTAN ALTMAN Skor Kebangkrutan Kurang dari 1,81 1,81 – 2,99 Lebih dari 2,99 Kemungkinan gagal Kemungkinan gagal sulit Kemungkinan gagal terbilang besar dipastikan terbilang kecil Skor meramalkan Kurang dari 2,675 meramalkan Skor ini meramalkan terjadinya kgagalan kegagakan, lebih dari itu keberhasilan meramalkan keberhasilan Sumber : John D. Martin, dkk (1993 : 381).
2.2.5 Indikator Financial Distress Menurut Foster (1986) dalam Luciana Spica Almilia dan Kristijadi (2003) ada beberapa indikator atau sumber informasi tentang kemungkinan adanya financial distress.
- 24 -24
1. Analisa terhadap laporan arus kas untuk saat ini dan periode-periode mendatang. Keuntungan dari penggunaan sumber informasi tersebut adalah focus langsung menunjukkan gambaran kesulitan keuangan pada periode-periode yang dikehendaki. 2. Analisis
terhadap
corporate
strategi.
Dalam
analisis
tersebut
mempertimbangkan potensi para pesaing perusahaan yang berkaitan dengan
struktur
biaya
secara
relative,
kemampuan
manajemen
mengendalikan biaya serta kualitas manajemen. 3. Analisis laporan keuangan perusahaan dengan teknik perbandingan dengan beberapa perusahaan. 2.2.6 Manfaat Prediksi Financial Distress Menurut Harnanto (1938: 483-484) dalam Archieliza Angelina (2008), menyatakan bahwa prediksi Financial Distress suatu perusahaan memberikan manfaat bagi beberapa pihak antara lain: 1. Bagi investor Informasi adanya prediksi financial distress memberi masukkan dalam menanamkan
modal
mereka,
apakah
mereka
akan
terus
menanamkan modal mereka ke perusahaan, sebab bagaimanapun para investor pasti tidak menginginkan kerugian akibat mereka salah dalam menanamkan modalnya.
- 25 -25
2. Bagi pemerintah Prediksi financial distress dapat digunakan untuk menetapkan kebijakan di bidang perpajakan dan kebijakan-kebijakan lain yang berhubungan antara pemerintah dan perusahaan. 3. Bagi Bank dan Lembaga Perkreditan Informasi adanya kemungkinan kesulitan keuangan yang dihadapi perusahaan nasabahnya dan calon nasabahnya sangat diperlukan untuk menentukan
status
apakah
pinjaman
harus
diberikan,
negosiasi
pembayaran kembali pinjaman perlu dibuat ulang dan kebijakan lain sehubungan dengan pemberian pinjaman. 4. Bagi Badan Pelaksana Pasar Modal Prediksi akan kemungkinan terjadinya kesulitan keuangan dan kebangkrutan suatu perusahaan diperlukan untuk memutuskan dapat atau tidaknya suatu perusahaan diberi rekomendasi dan ijin untuk menawarkan sahamnya atau surat berharganya di bursa efek. Informasi ini dibutuhkan Bapepam untuk melindungi masyarakat atau calon investor. 5. Bagi Akuntan Publik Informasi tentang kesulitan keuangan perusahaan diperlukan akuntan public untuk merumuskan pendapatnya terhadap Lapoeran Keuangan klien yang telah di audit. Hal ini dikarenakan suatu pernyataan pendapatnya atas Laporan Keuangan perusahaan klien harus didasarkan pada asumsi bahwa perusahaan akan dapat mempertahankan kelangsungan hidupnya.
- 26 -26
2.2.7 Rasio Keuangan Sebagai Prediktor Financial Distress Sejumlah kombinasi angka yang berbeda bisa digunakan untuk menghasilkan rasio keuangan. Kunci utama dalam analsis rasio keuangan adalah memahami angka yang dikomunikasikan masing-masing rasio untuk menentukan keputusan investasi. Rasio keuangan merupakan teknik analisis laporan keuangan yang paling banyak digunakan untuk mengevaluasi kondisi serta prestasi keuangan perusahaan. Menurut Plat dan Plat (2002) rasio keuangan yang
dapat
digunakan
untuk
memprediksi
financial
distress
dapat
dikelompokkan sebagai berikut: 1. Rasio Profit Margin, meliputi: a. Laba bersih dibagi penjualan (NI/S) Variabel ini menghitung sejauh mana kemampuan perusahaan menghasilkan laba bersih pada tingkat penjualan tertentu. Atau dapat dirumuskan sebagai berikut:
Profit Margin (NPM) =
x 100%...........................(1)
2. Rasio Likuiditas, meliputi: a. Current Ratio Alasan penggunaan current ratio sebagai ukuran likuiditas antara lain karena rasio tersebut mempunyai kemampuan untuk mengukur current liabilities coverage, buffer agairst losses dan reserve of liquid funds. Current liabilities coverage mengukur proporsi aset lancar terhadap kewajiban lancar dan menunjukkan tingkat kepastian perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendek.
- 27 -27
Semakin besar current ratio, semakin besar pula tingkat jaminan atas terbayarnya kewajiban lancar perusahaan. Rumus untuk menghitung variabel ini adalah: Current Ratio =
x 100%....................................(2)
b. Modal kerja terhadap total aktiva Variabel ini dihitung dengan menggunakan aktiva lancar dengan kewajiban lancar dan membaginya dengan total aktiva. Rumus variabel ini adalah:
Modal kerja thd jumlah aktiva =
x 100%..............(3)
c. Struktur aktiva Variabel ini mengukur total aktiva yang berasal dari aktiva lancar. Rumus variabel ini adalah: Struktur aktiva =
x 100%....................................(4)
d. Aktiva Tetap Bersih terhadap Total Aktiva Variabel ini mengukur total aktiva yang berasal dari aktiva tetap bersih. Rumus variabel ini adalah: Aktv. ttp brsh thd tot. aktiva =
x100%..........(5)
- 28 -28
3. Rasio Efisiensi Operasi, meliputi: a. Perputaran Total Aktiva Variabel ini mengukur aktifitas aktiva, kemampuan perusahaan dalam menghasilkan penjualan melalui aktiva dan mengukur seberapa efisien aktiva tersebut telah dimanfaatkan untuk memperoleh penghasilan. Semakin tinggi perputaran total aktiva, maka semakin efektif total aktiva dalam menghasilkan penjualan. Rumus variable ini adalah: Perputaran Total Aktiva =
X 100%...…………....(6)
b. Perputaran Aktiva Lancar Variabel ini mengukur kemampuan aktiva dalam menghasilkan penjualan melalui penggunaanaktiva lancar. Rumus variable ini adalah:
X 100%……………(7)
Perputaran aktiva lancar = c. Perputaran Modal Kerja
Variabel ini menunjukkan bagaimana perusahaan menggunakan modal kerjanya. Rumus variable ini adalah:
Perputaran modal kerja =
X 100%..………………(8)
- 29 -29
4. Rasio Profitabilitas, meliputi: a. Return on investment (ROI) Variabel ini juga disebut return on assets (ROA), bisa diinterpretasikan dalam dua cara. Pertama, variable ini mengukur kemampuan manajemen dan efisiensi penggunaan asset perusahaan untuk menghasilkan profit. Kedua, variable ini melaporkan tingkat pengembalian total yang dihasilkan dari semua sumber pendanaan yaitu utang dan ekuitas. Rumus untuk menghitung variable ini adalah:
Return On Investment =
x 100%...........................(9)
b. Return On Equity Variabel ini mengukur tingkat pengembalian dari ekuitas, dengan membandingkan antara laba setelah pajak dengan modal sendiri. Rasio ini biasanya lebih tinggi dari pada return on assets karena hanya mengukur tingkat pengembalian yang diterima pemegang saham. Pemegang saham menerima resiko tertinggi atas investasi yang
dilakukan
sehingga
mereka
biasanya
menerima
pendapatanyang terbesar pula. Variabel ini dihitung dengan rumus: Return On Equity =
x 100%............................(10)
- 30 -30
5. Rasio Financial Leverage, meliputi: a. Debt Ratio Variabel ini mengukur jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang atau modal yang berasal dari kreditur. Semakin besar debt ratio, maka semakin besar resiko yang akan dihadapi. Rumus variable ini adalah: Debt Ratio =
x 100%........................................(11)
b. Hutang lancar terhadap total aktiva Variabel ini mengukur jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang lancar. Rumus variable ini adalah:
Hutang lancar thd total aktiva =
x 100%.........(12)
c. Notes Payable tarhadap total aktiva Variabel ini mengukur jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang lain-lain (selain hutang lancar). Rumus variable ini adalah: Notes Payable thd total aktiva =
X 100%......…(13)
d. Notes payable terhadap total hutang Variabel ini mengukur Total hutang yang berasal dari notes payable. Rumus variabel ini adalah: Notes payable thd total hutang =
x 100%........(14)
- 31 -31
e. Ekuitas saham terhadap total aktiva Variable ini mengukur jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh ekuitas saham. Rumus variabel ini adalah: Ekuitas shm thd total aktiva =
x100%...........(15)
6. Posisi kas, meliputi: a. Cash ratio to liabilities Variabel ini mengukur kemampuan perusahaan dalam membayar hutang jangka pendek dengan kas yang tersedia. Rumus variable ini adalah:
Cash ratio to liabilities =
x 100%..................(16)
b. Cash Ratio Variabel ini mengukur jumlah aktiva perusahaan yang berasal dari kas. Rumus variable ini adalah:
Cash Ratio =
x 100%...........................................(17)
7. Rasio Pertumbuhan, meliputi: a. Variabel ini mengukur tingkat pertumbuhan penjualan perusahaan pada suatu periode. Rumus variabel ini adalah: Prosentase pertumbuhan penjualan (GROWTH-S)……………(18) b. Variebel ini mengukur kemampuan manajemen dalam efisiensi penggunaan total aktiva untuk menghasilkan pertumbuhan laba pada suatu periode.
- 32 -32
Prosentase pertumbuhan laba bersih dibagi total aktiva atau dapat dirumuskan sbb: GROWTH NI / TA……………………….…(19)
2.3 Kerangka Pemikiran Gambar 2.1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
Rasio Profit Margin Rasio Likuiditas Rasio Efisiensi Operasi Rasio Profitabilitas Rasio Financial Leverage Rasio Posisi Kas Rasio Pertumbuhan
Prediksi Financial Distress
2.4 Hipotesis Penelitian Hi :
Rasio Keuangan dapat digunakan sebagai alat prediksi kondisi financial distress perusahaan go-public yang terdaftar di BEI.
- 33 -33
BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Rancangan Penelitian Metode penelitian berperan penting dalam menjawab permasalahan yang telah dirumuskan. Selain itu, metode penelitian juga diperlukan dalam menentukan arah penelitian, terutama berkaitan dengan sumber data yag digunakan dan analisis yang dilakukan. Hal ini dimaksudkan agar proses penelitian dapat mengarah pada permasalahan yang ingin diteliti secara tepat. Dilihat dari sisi paradigma, maka penelitian ini termasuk penelitian kuantitatif yaitu penelitian yang menekankan pada pengujian teori-teori melalui pengukuran variabel-variabel penelitian dengan angka dan melakukan analisis data dengan prosedur statistik. (Nur Indriantoro, 2002: 12) Berdasarkan tujuan penelitian, maka penelitian ini termasuk dalam penelitian dasar yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengembangkan teori. Di mana pendekatan yang digunakan adalah pendekatan deduktif yang bertujuan untuk menguji hipotesis melalui validasi teori atau pengujian aplikasi teori pada keadaan tertentu. (Nur Indriantoro, 2002: 23) Adapun data yang digunakan dalam penelitian kali ini, berdasarkan sumber datanya adalah data sekunder. Data sekunder merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh dab dicatat oleh pihak lain). Data sekunder umumnya
33
- 34 -34
berupa bukti, catatan atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip (data dokumenter) yang dipublikasikan dan yang tidak dipublikasikan. 3.2 Batasan Penelitian Penetuan batasan penelitian sangat berguna di dalam menjaga agar penelitian tidak menjadi terlalu luas dan menyimpang dari tujuan semula. Analisis penelitian ini dibatasi pada rasio-rasio keuangan perusahaan berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Plat dan Plat, yaitu menentukan apakah rasio-rasio tersebut dapat digunakan dalam memprediksi financial distress perusahaan go-public yang terdaftar di BEI. Sampel penelitian yang digunakan adalah seluruh perusahaan go-public kecuali sektor keuangan dan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Laporan keuangan yang digunakan adalah laporan keuangan publikasi periode 2004-2007. 3.3 Identifikasi Variabel Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi variabel dependen dan variabel independen. 1. Variabel dependen Y = Kondisi financial distress perusahaan. 2. Variabel independen 1. Rasio Profit Margin a. Laba bersih dibagi penjualan.........................................................X1 2. Rasio Likuiditas a. Aktiva lancar dibagi kewajiban lancar...........................................X2
- 35 -35
b. Modal kerja (aktiva lancar-kewajiban lancar) dibagi total aktiva..........X3 c. Aktiva lancar dibagi total aktiva....................................................X4 d. Aktiva tetap bersih dibagi total aktiva...........................................X5 3. Rasio Efisiensi Operasi a. Penjualan dibagi total aktiva..........................................................X6 b. Penjualan dibagi aktiva lancar.......................................................X7 c. Penjualan dibagi modal kerja.........................................................X8 4. Rasio Profitabilitas a. Laba bersih dibagi total aktiva.......................................................X9 b. Laba bersih dibagi ekuitas saham.................................................X10 5. Rasio Financial Leverage a. Total hutang dibagi total aktiva....................................................X11 b. Hutang lancar dibagi total aktiva..................................................X12 c. Notes Payable dibagi total aktiva.................................................X13 d. Notes Payable dibagi total hutang................................................X14 e. Ekuitas saham dibagi total aktiva.................................................X15 6. Rasio Posisi kas a. Kas dibagi hutang lancar..............................................................X16 b. Kas dibagi total aktiva..................................................................X17 7. Rasio Pertumbuhan a. Prosentase pertumbuhan penjualan..............................................X18 b. Prosentase pertumbuhan laba bersih dibagi total aktiva...............X19
- 36 -36
3.4 Definisi Operasional Dan Pengukuran Variabel Untuk menghindari ketidakjelasan makna dari variabel di atas maka diberikan definisi operasional dari variabel tersebut. Berikut akan diuraikan definisi operasional serta pengukuran dari masing-masing variabel. Variabel Dependen (Y) Di dalam penelitian ini perusahaan dapat dikatakan mengalami financial distress apabila: a. Selama 2 tahun berturut-turut mengalami laba operasi bersih (net operating income) negatif (sesuai dengan penelitian Hofer 1980 dan Whitaker 1999, dalam jurnal Luciana dan Kristijadi, (2003) b. Selama lebih dari satu tahun tidak melakukan pembayaran deviden (sesuai dengan penelitian Lau 1987, dalam jurnal Luciana dan Kristijadi, (2003) Sedangkan untuk suatu perusahaan yang dikatakan tidak mengalami financial distress apabila: a. Selama 2 tahun berturut-turut mengalami laba operasi bersih positif b. Selama lebih dari satu tahun melakukan pembayaran deviden Kondisi financial distress diukur dengan menggunakan variabel dummy, dengan memberikan kode di mana dalam penelitian ini kode 0 (nol) untuk perusahaan yang tidak mengalami financial distress dan 1 (satu) untuk perusahaan yang mengalami financial distress. Variabel Independen Variabel independen yang dipakai dalam penelitian ini adalah rasio keuangan berdasarkan penelitian yang telah dilakukan Plat dan Plat (2002) yaitu:
- 37 -37
1. Rasio Profit Margin Rasio profit margin merupakan rasio yang mengindikasikan kemampuan suatu perusahaan untuk menghasilkan laba pada tingkat penjualan tertentu. Rasio ini dihitung dengan rumus: a. Net Profit Margin yang bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (1) 2. Rasio Likuiditas Rasio likuiditas merupakan kelompok rasio yang menyediakan informasi tentang kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban keuangan jangka pendek. Rasio ini dihitung dengan rumus: a. Current ratio yang bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (2) b. Modal kerja terhadap total aktiva yang dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (3) c. Struktur aktiva yang dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (4) d. Aktiva tetap bersih terhadap total aktiva yang dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (5) 3. Rasio Efisiensi Operasi Rasio ini mengukur sejauh mana efektifitas penggunaan asset dengan melihat tingkat asset. Rasio ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus: a. Perputaran total aktiva dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (6)
- 38 -38
b. Perputaran aktiva lancar dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (7) c. Perputaran modal kerja dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (8) 4. Rasio Profitabilitas Rasio profitabilitas dimaksudkan untuk mengukur efisiensi perusahaan dalam menggunakan aset dan mengelola kegiatan operasional. Analisis ini
digunakan
untuk
mengukur
kemampuan
perusahaan
dalam
menghasilkan laba, dalam hubungannya dengan penjualan dan investasi. Rasio ini dapat dihitung dengan menggunakanrumus: a. ROI yang dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (9) b. ROE yang dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (10) 5. Rasio Financial Leverage Rasio ini mengukur sejauh mana perusahaan dibelanjai dengan hutang atau dengan kata lain financial leverage menunjukkan proporsi atas penggunaan hutang untuk membiayai investasi perusahaan. Rasio ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus: a. Debt ratio yang bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (11) b. Hutang lancar terhadap total aktiva yang bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (12) c. Notes Payable terhadap total aktiva yang bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (13)
- 39 -39
d. Notes payable terhadap total hutang yang bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (14) e. Ekuitas saham terhadap total aktiva yang bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (15) 6. Rasio Posisi Kas Rasio ini menghitung bagaimana perusahaan dapat memenuhi kewajiban jangka pendek dengan kas yang ada. Rasio ini dapat dihitung dngan menggunakan rumus: a. Cash ratio to liabilities bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (16) b. Cash ratio yang bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (17) 7. Rasio Pertumbuhan Rasio ini menghitung tingkat pertumbuhan suatu perusahaan berdasarkan prosentase pertumbuhan penjualan serta pertumbuhan laba bersih terhadap total aktiva. Rasio ini dapat dihitung dengan menggunakan rumus: a. Prosentase pertumbuhan penjualan bisa dihitung dengan menggunakan persamaan (18) b. Prosentase pertumbuhan laba bersih dibagi total aktiva bisa dihitung dengan menggunakan rumus (19)
- 40 -40
3.5 Populasi, Sampel dan Teknik Sampling 3.5.1 Populasi Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan. Sugiono (1999:72). Dalam penelitian ini populasi yang digunakan adalah perusahaan go-public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2004-2007. 3.5.2 Sampel Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sugiono (1999:73). Dalam penelitian ini, sampel penelitian yang dipakai adalah seluruh perusahaan go-public, kecuali sektor keuangan dan perbankan yang mengalami kondisi financial distress pada tahun 20052007. Sebagai kontrol juga dipilih perusahaan yang sehat pada tahun 20052007. Dalam pemilihan sampel, sektor keuangan dan perbankan tidak diikutkan dalam penelitian karena memiliki rasio yang berbeda. Dalam penelitian ini data laporan keuangan tahun 2004 merupakan data yang diolah untuk prediksi financial distress perusahaan pada tahun 2005 dan 2006, data laporan keuangan tahun 2005 merupakan data yang diolah untuk prediksi financial distress pada tahun 2006-2007. 3.5.3 Teknik Sampling Teknik Sampling adalah merupakan teknik pengambilan sampel. Sugiono (1999:73). Dalam penelitiian ini menggunakan sampling purposive yaitu
- 41 -41
teknik pengumpulan sampel dengan pertimbangan tertentu atau disesuaikan dengan syarat-syarat tertentu. Kriteria yang dipakai dalam penentuan perusahaan yang mengalami financial distress dalam penelitian ini adalah: a. Selama 2 tahun berturut-turut mengalami laba operasi bersih (net operating income) negatif (sesuai dengan penelitian Hofer 1980 dan Whitaker 1999, dalam jurnal Luciana dan Kristijadi, (2003) b. Selama lebih dari satu tahun tidak melakukan pembayaran deviden (sesuai dengan penelitian Lau 1987, dalam jurnal Luciana dan Kristijadi, (2003) c. Bukan merupakan perusahaan yang tergolong dalam sektor keuangan dan perbankan Sedangkan untuk suatu perusahaan yang dikatakan tidak mengalami financial distress apabila: a. Selama 2 tahun berturut-turut mengalami laba operasi bersih positif b. Selama lebih dari satu tahun melakukan pembayaran deviden c. Bukan merupakan perusahaan yang tergolong dalam sektor keuangan dan perbankan 3.6 Data dan Metode Pengumpulan Data 3.6.1 Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu merupakan sumber data penelitian yang secara tidak langsung melalui media perantara. Nur Indriantoro & Bambang Supomo (1999:147). Data penelitian ini berupa laporan keuangan tahunan perusahaan sampel mulai tahun 2004-2007 yang
- 42 -42
diperoleh dari Indonesia Capital Market Directory (ICMD) yang diterbitkan oleh Bursa efek Indonesia pada tahun 2004-2007. Di mana data berupa laporan keuangan tahunan perusahaan sampel pada tahun 2004 dan 2005 digunakan sebagai data rasio keuangan yang akan diolah, dan data laporan keuangan tahunan perusahaan sampel pada tahun 2005-2007 digunakan sebagai data untuk menentukan apakah perusahaan tersebut tergolong dalam perusahaan Financial Distress atau Non Financial Distress. 3.6.2 Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode dokumenter. Nur Indriantoro & Bambang Supomo (1999: 146). Yaitu pengumpulan data berupa laporan keuangan tahunan yang dikeluarkan oleh Perusahaan Go-public yang terdaftar di BEI. 3.7 Teknik Analisis Data Teknik analisis yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. Mengumpulkan data-data berupa laporan keuangan dari Perusahaan GoPublic yang menjadi sampel penelitian periode 2004-2007. 2. Mengelompokkan kondisi perusahaan manjadi dua kelompok sesuai dengan kriteria penelitian yaitu perusahaan yang tidak mengalami financial distress dan perusahaan yang mengalami financial distress. 3. Menghitung rasio-rasio keuangan perusahaan yang digunakan dalam penelitian
- 43 -43
4. Analisis Deskriptif Analisis ini akan digunakan untuk memberikan gambaran variabelvariabel penelitian sebagai variabel bebas dalam memprediksi secara signifikan kemungkinan kondisi financial distress. 5. Pengujian Hipotesis Uji pengaruh dilakukan untuk mengetahui kekuatan pengaruh dari masingmasing variabel bebas untuk memprediksi financial distress suatu perusahaan. Pengujian dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan logistic regression untuk mengetahui kekuatan prediksi rasio keuangan terhadap penentuan financial distress suatu perusahaan. Adapun Formulasinya adalah sebagai berikut : (Luciana dan Kristijadi, 2003) Pi
= 1/ [1 + exp - (Bo + B1Xi1 + B2 Xi2 +.........+ Bn Xin)]
Dimana: Pi
= Probabilitas perusahaan mengalami financial distress
Xin
= Variabel-variabel rasio keuangan
Bo-Bn = Parameter estimasi Exp
= Exponential (observasi)
Adapun tahap-tahap pengujiannya adalah sebagai berikut: a. Menilai model fit Ho :
Model yang dihipotesiskan fit dengan data ( Rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi financial distress)
Ha :
Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data (Rasio keuangan tidak dapat digunakan untuk memprediksi financial distress).
- 44 -44
b. Menentukan tingkat signifikansi = 5% dan 10% c. Menguji hipotesis dengan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. i. Jika tingkat signifikansinya > 0,05 dan 0,1 maka Ho diterima. Berarti bahwa rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi financial distress. ii. Jika tingkat signifikansinya ≤ 0,05 dan 0,1 maka Ho ditolak. Berarti bahwa rasio keuangan tidak dapat digunakan untuk memprediksi financial distress. d. Berdasarkan uji statistik yang telah dilakukan dapat ditarik kesimpulan Ho diterima: jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test > 0.05 dan 0,1, berarti rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi financial distress. Ho ditolak: jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test ≤ 0.05 dan 0,1, berarti rasio keuangan tidak dapat digunakan untuk memprediksi financial distress
- 45 -45
BAB IV GAMBARAN SUBYEK PENELITIAN DAN ANALISIS DATA
4.1 Gambaran Umum Subyek Penelitian Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan gopublic yang laporan keuangannya terdapat di Publikasi Bursa Efek Indonesia dengan periode 2004-2007. Subyek penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan go-public, kecuali sektor keuangan dan perbankan yang mengalami financial distress dan yang tidak mengalami financial distress. Data laporan keuangan tahun 2005 sampai dengan tahun 2007 digunakan sebagai pedoman penentu apakah suatu perusahaan mengalami financial distress atau tidak, sedangkan data laporan keuangan tahun 2004 dan tahun 2005 adalah merupakan data yang diolah. Seleksi sampel perusahaannya berdasarkan kriteria sampel yang digunakan adalah sebagai berikut: Tabel 4.1 Seleksi Sampel Perusahaan periode tahun 2005-2007 2005-2006 318 (72) (159) 54 33 87
Perusahaan Go-Public Sektor Keuangan dan Perbankan Tidak Memenuhi Kriteria Tidak Mengalami Financial Distress Mengalami Financial Distress Total Sampel
2006-2007 318 (72) (169) 44 33 77 164
Sumber: data diolah
45
- 46 -46
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui bahwa total sampel dari penelitian ini adalah 164 perusahaan, di mana perusahaan yang tidak mengalami Financial Distress pada periode 2005-2007 adalah sebanyak 98 perusahaan dan yang mengalami Financial Distress pada periode 20052007 adalah sebanyak 66 perusahaan. Dalam penelitian ini tidak semua sektor industri dimasukan ke dalam sampel penelitian, ada beberapa industri yang perusahaannya tidak memenuhi kriteria. Oleh sebab itu harus dikeluarkan dari sampel. Adapun sektor industri di Bursa Efek Indonesia yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Tabel 4.2 Daftar Sektor Industri Sampel No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
Sektor Industri Agriculture, forestry and Fishing Animal Feed and Husbandry Mining and mining service Food and Beverage Tobacco Manufacturers Textile Mill Products Apparel and Other Textile Products Lumber and wood Products Paper and Allied Products Chemical and Allied Products Adhesive Plastics and Glass Products Cement Metal and Allied products Fabricated Metal Products Stone, Clay, Glass and Concrete Products Cables Electronic and Office Equipment Automotive and Allied Products Pharmaceuticals Consumer Goods Transportation Service Whole Sale and Retail Trade Real Estate and Property Hotel and Travel Services Others Jumlah
Banyaknya sampel 7 1 14 11 4 7 8 3 2 7 2 5 2 9 2 2 4 5 14 4 3 10 11 12 3 12 164
Prosentase 4,27% 0,61% 8,54% 6,71% 2,44% 4,27% 4,88% 1,83% 1,22% 4,27% 1,22% 3,05% 1,22% 5,49% 1,22% 1,22% 2,44% 3,05% 8,54% 2,44% 1,83% 6,10% 6,71% 7,32% 1,83% 7,32% 100%
Sumber : Indonesian Capital Market Directory Tahun 2004-2007
- 47 -47
4.2 Analisis Data Pada sub bab ini akan dilakukan analisis terhadap permasalahan yang diajukan. Analisis ini terdiri dari analisis deskriptif dan analisis pengujian hipotesis. Kedua analisis tersebut akan diuraikan dalam sub bagian berikut ini: 4.2.1 Analisis Deskriptif Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, dilakukan analisis deskriptif terlebih dahulu terhadap variabel-variabel bebas sebagai berikut: 1. Rasio Laba Bersih terhadap Penjualan 2. Rasio Aktiva Lancar terhadap Kewajiban Lancar 3. Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva 4. Rasio Aktiva Lancar terhadap Total Aktiva 5. Rasio Aktiva Tetap Bersih terhadap Total Aktiva 6. Rasio Penjualan terhadap Total Aktiva 7. Rasio Penjualan terhadap Aktiva Lancar 8. Rasio Penjualan terhadap Modal Kerja 9. Rasio Laba Bersih terhadap Total Aktiva 10. Rasio Laba Bersih terhadap terhadap Ekuitas Saham 11. Rasio Total Hutang terhadap Total Aktiva 12. Rasio Hutang Lancar terhadap Total Aktiva 13. Rasio Notes Payable terhadap Total Aktiva 14. Rasio Notes Payable terhadap Total Hutang 15. Rasio Ekuitas Saham terhadap Total Aktiva 16. Rasio Kas terhadap Hutang Lancar
- 48 -48
17. Rasio Kas terhadap Total Aktiva 18. Rasio Pertumbuhan Penjualan 19. Rasio Pertumbuhan Laba Bersih terhadap Total Aktiva Selanjutnya dalam analisis data akan ditunjukkan hasil pengolahan data untuk menentukan nilai dari variabel yang diteliti. Berikut ini analisis deskriptif terhadap variabel-variabel tersebut. Tabel 4.3 Statistika Deskriptif Perusahaan Non Financial Distress Tahun 2005-2007 Descriptive Statistics NI/S
N 98
Minimum -5,945087859
Maximum 1,000000000
Sum -,185446384
Mean -,00189231004
Std. Deviation ,647758746583
CA/CL
98
,050937256
80,182000000
304,73647909
3,10955590906
8,29021167374
WC/TA
98
-1,339685813
,879955047
28,627975726
,29212220129
,342745046563
CA/TA
98
,023609459
,893039762
49,819069784
,50835785493
,212419096680
NFA/TA
98
,005580806
,922189947
33,468410592
,34151439380
,190192449760
S/TA
98
,015743922
3,134588786
115,19973674
1,17550751774
,766069512353
S/CA
98
,052659250
7,330610731
230,89197909
2,35604060301
1,24634372228
S/WC
98
-183,13758079
94,331166193
428,34514743
4,37086885128
28,2175498200
NI/TA
98
-,170688634
,401464946
7,480135213
,07632791034
,087111834094
NI/EQ
98
-4,225739574
1,286261501
13,947202308
,14231839090
,492614744175
TL/TA
98
,016949153
1,707967217
49,605655402
,50618015716
,247696101237
CL/TA
98
,010449539
1,638663150
31,316926715
,31956047668
,223443396084
NP/TA
98
,000000000
,842914031
17,158943978
,17509126508
,167884131276
NP/TL
98
,000000000
,858993888
32,509718603
,33173182248
,246201261302
EQ/TA
98
-,707967217
6,645173200
58,094180123
,59279775635
,732835196237
CASH/CL
98
,000251322
11,461601718
71,786151324
,73251174820
1,59674844163
CASH/TA
98
,000411832
,416633650
10,939758287
,11163018660
,097038195717
GROWTH-S
98
-,381162670
2,565754126
31,774863569
,32423330172
,390257299617
GROWTH NI/TA
98
-,000016897
,000056544
,000078652
,00000080257
,000007043580
Valid N (listwise)
98
Sumber : Lampiran 5
- 49 -49
Tabel 4.4 Statistika Deskriptif Perusahaan Financial Distress Tahun 2005-2007
Descriptive Statistics NI/S
N 66
Minimum -5,9450879
Maximum 2,371636944
Sum -30,5383220
Mean -,4627018481
Std. Deviation 1,169807453186
CA/CL
66
,036779204
80,18200000
WC/TA
66
-4,6788035
,848499385
262,9237815
3,983693659
1,169807453186
-19,5144871
-,2956740474
CA/TA
66
,029598708
,861300354664
,890111113
25,004871383
,37886168762
NFA/TA
66
,238228481714
,003094213
,922189947
29,505522039
,44705336423
1,169807453186
S/TA S/CA
66
,015743922
2,143775946
31,080885629
,47092250953
,420340333610
66
,033649264
6,558514753
116,3369061
1,762680395
1,482236598077
S/WC
66
-33,039462
36,69010787
28,561013910
,43274263501
6,994830663580
NI/TA
66
-1,2618203
,299892896
-8,108872153
-,1228616993
,217352621678
NI/EQ
66
-6,2965517
3,379553903
-13,6690088
-,2071061934
1,246694984423
TL/TA
66
,007878413
3,415717272
51,971114456
,78744112812
,673756092401
CL/TA
66
,005763244
5,105667111
44,519358513
,67453573505
,788247745875
NP/TA
66
,000000000
2,673841244
12,657284196
,19177703328
,361333990770
NP/TL
66
,000000000
5,194919900
19,465361783
,29492972399
,649555858659
EQ/TA
66
-2,4157173
1,490230633
13,625770273
,20645106474
,678336422045
CASH/CL
66
,000251322
3,706000000
13,506409510
,20464256834
,536397101819
CASH/TA
66
,000192490
,323558447
1,617960291
,02451454987
,049060669032
GROWTH-S
66
-,878678296
2,565754126
5,294941455
,08022638569
,494688623715
GROWTH NI/TA
66
-,000367958
,000100837
-,000815521
-,0000123564
,000052233255
Valid N (listwise)
66
Sumber: Lampiran 5 Rasio keuangan merupakan rasio yang menggambarkan kondisi suatu perusahaan. Berdasarkan rasio keuangan dapat diketahui kinerja suatu perusahaan, sehingga karakteristik perusahaan yang mengalami financial distress dan yang tidak mangalami financial distress dapat ditentukan. Adapun rasio-rasio keuangan yang digunakan adalah sebagai berikut: a. Rasio Laba Bersih terhadap Penjualan (X1) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba bersih pada tingkat penjualan tertentu. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi
- 50 -50
financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio laba bersih terhadap penjualan dari perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah -0,0018231004 sedangkan nilai ratarata rasio laba bersih terhadap penjualan dari perusahaan yang diprediksikan mengalami financial distress adalah -0,4627018481. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersbut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio laba bersih terhadap penjualan yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Sehingga dapat dikatakan perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress memiliki kemampuan menghasikan laba bersih yang lebih baik. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio laba bersih terhadap penjualan tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 1 sedangkan nilai terendahnya adalah 5.945087859. Adapun nilai rasio laba bersih terhadap penjualan tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 2,371636944 sedangkan nilai terendahnya adalah -5,9450879. Dari keterangan tersebut memang tidak dapat disimpulkan bahwa nilai rasio laba bersih terhadap
- 51 -51
penjualan pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih tinggi dibandingkan pada perusahaan yang mengalami financial distress. Namun bila dilihat dari nilai standar deviasinya, perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai standar deviasi yang lebih rendah dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masingmasing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio laba bersih terhadap penjualan yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai rasio laba bersih terhadap penjualan yang hampir sama (jauh dari bias). b. Rasio Aktiva Lancar terhadap Kewajiban Lancar (X2) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur proporsi aset lancar terhadap kewajiban lancar dan menunjukkan tingkat kepastian perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Semakin besar rasio ini, semakin besar pula tingkat jaminan atas terbayarnya kewaiban lancar perusahaan. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Selanjutnya berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar dari perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 3, 1095559
- 52 -52
sedangkan nilai rata-rata rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 3, 9836936. Sedangkan nilai standar deviasi untuk perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 8,290211 dan pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 1, 169807. Berdasarkan tabel di atas pula dapat diketahui bahwa nilai rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sama dengan nilai rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress yaitu sebesar 80,182. Sedangkan untuk nilai rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,0509. Dan pada perusahaan yang mengalami financial distress nilai terendahnya adalah 0,0367. c. Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva (X3) Rasio ini merupakan rasio likuiditas yang mengukuar kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya dari total aktiva dan posisi modal kerja bersih. Semakin kecil rasio ini berarti menunujukkan kondisi likuiditas perusahaan semakin buruk. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut.
- 53 -53
Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio modal kerja terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,29212 sedangkan nilai ratarata rasio modal kerja terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah -0,2956. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio modal kerja terhadap total aktiva yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio modal kerja terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,8799 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,8484. Adapun nilai rasio modal kerja terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah -1,3396 sedangkan nilai rasio modal kerja terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah -4,6788. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio modal kerja terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih besar dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress. Hal ini didukung dengan nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang lebih kecil dibandingkan dengan
- 54 -54
perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio modal kerja terhadap total aktiva yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai modal kerja terhadap total aktiva yang hampir sama (jauh dari bias). d. Rasio Aktiva Lancar terhadap Total aktiva (X4) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur total aktiva yang berasal dari aktiva lancar. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio Aktiva lancar terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,5083 sedangkan nilai rata-rata rasio aktiva lancar terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,3788.
Dari nilai rata-rata perusahaan yang
mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio aktiva lancar terhadap total
- 55 -55
aktiva yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio aktiva lancar terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,89303 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,89011. Adapun nilai rasio aktiva lancar terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,0236 sedangkan nilai rasio aktiva lancar terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,0295. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio aktiva lancar terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial dsitress lebih besar dibandingkan perusahaan yang mengalami financial ditress. Hal ini didukung dengan nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio aktiva lancar terhadap total aktiva yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai aktiva lancar terhadap total aktiva yang hampir sama (jauh dari bias).
- 56 -56
e. Rasio Aktiva Tetap Bersih terhadap Total Aktiva (X5) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur total aktiva yang berasal dari aktiva tetap bersih. Semakin kecil rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan positif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin besar rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,3415 sedangkan nilai rata-rata rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,44705. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva yang lebih rendah dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas pula dapat diketahui bahwa nilai rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami finacial distress adalah sama dengan nilai rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang mengalami finacial distress yaitu sebesar 0,9221. Sedangkan untuk nilai
- 57 -57
rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,0055. Dan pada perusahaan yang mengalami financial distress nilai terendahnya adalah 0,00309. Adapun nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan
bahwa
pada
masing-masing
perusahaan
yang
tidak
mengalami financial distress memiliki nilai aktiva tetap bersih terhadap total aktiva yang hampir sama (jauh dari bias). f. Rasio Penjualan terhadap Total Aset (X6) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur aktifitas aktiva, kemampuan perusahaan dalam menghasilkan penjualan melalui aktiva dan mengukur seberapa efisien aktiva tersebut telah dimanfaatkan untuk memperoleh penghasilan. Semakin tinggi perputaran total aktiva, maka semakin efektif total aktiva dalam menghasilkan penjualan. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin
- 58 -58
besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio penjualan terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 1,1755 sedangkan nilai rata-rata rasio penjualan terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,4709.
Dari nilai rata-rata perusahaan yang
mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio penjualan terhadap total aktiva yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio penjualan terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 3,1345 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 2,1437. Adapun nilai rasio penjualan terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sama dengan nilai rasio penjualan terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress yaitu sebesar 0,0157. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio penjualan terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih besar dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress.
- 59 -59
Selanjutnya berdasarkan tabel di atas pula dapat diketahui bahwa nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 0.76606 sedangkan pada perusahaan yang mengalami financial distress standar deviasinya adalah sebesar 0,42034. g. Rasio Penjualan terhadap Aktiva Lancar (X7) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur kemampuan aktiva dalam menghasilkan penjualan melalui penggunaan aktiva lancarnya. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio penjualan terhadap aktiva lancar pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 2,35604 sedangkan nilai rata-rata rasio penjualan terhadap aktiva lancar untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 1,76268. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio penjualan terhadap aktiva lancar yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress.
- 60 -60
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio penjualan terhadap aktiva lancar tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 7,3306 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 6,5585. Adapun nilai rasio penjualan terhadap aktiva lancar terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,0526 sedangkan nilai rasio penjualan terhadap aktiva lancar terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,0336. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio penjualan terhadap aktiva lancar pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih besar dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress. Hal ini didukung dengan nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio penjualan terhadap aktiva lancar yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai penjualan terhadap aktiva lancar yang hampir sama (jauh dari bias). h. Rasio Penjualan terhadap Modal Kerja (X8) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur efektifitas perusahaan dalam menggunakan modal kerjanya untuk menghasilkan tingkat
- 61 -61
penjualan tertentu. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio penjualan terhadap modal kerja pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 4,3708 sedangkan nilai rata-rata rasio penjualan terhadap modal kerja untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,4327.
Dari nilai rata-rata perusahaan yang
mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio penjualan terhadap modal kerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio penjualan terhadap modal kerja tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 94,3311 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 36,6901. Adapun nilai rasio penjualan terhadap modal kerja terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar -183,1375 sedangkan nilai rasio penjualan terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang
- 62 -62
mengalami financial distress adalah sebesar -33,0394. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio penjualan terhadap modal kerja pada perusahaan yang tidak mengalami financial dsitress lebih besar dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress. Selanjutnya berdasarkan tabel di atas pula dapat diketahui bahwa nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 28,2175 sedangkan pada perusahaan yang mengalami financial distress standar deviasinya adalah sebesar 6,9948. i. Rasio Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X9) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur kemampuan manajemen dan efisiensi penggunaan asset perusahaan untuk menghasikan laba bersih. Rasio ini juga dapat mengukur tingkat pengembalian total yang dihasilkan dari semua sumber pendanaan yaitu utang dan ekuitas. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio laba bersih terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,0763 sedangkan nilai rata-rata rasio laba bersih terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah -0,1222. Dari nilai rata-rata perusahaan yang
- 63 -63
mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio laba bersih terhadap total aktiva yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio laba bersih terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,4014 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,2998. Adapun nilai rasio laba bersih terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah -0,1706 sedangkan nilai rasio laba bersih terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah -1,2618. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio laba bersih terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih besar dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress. Hal ini didukung dengan nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio laba bersih terhadap total aktiva yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial
- 64 -64
distress memiliki nilai laba bersih terhadap total aktiva yang hampir sama (jauh dari bias). j. Rasio Laba Bersih terhadap Ekuitas Saham (X10) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur tingkat pengembalian dari ekuitas, dengan membandingkan laba bersih dengan ekuitas saham. Atau dengan kata lain rasio ini mengukur sejauh mana efektifitas manajemen dalam menggunakan ekuitas sahamnya untuk menghasilkan laba bersih. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio laba bersih terhadap ekuitas saham pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,1423 sedangkan nilai rata-rata rasio laba bersih terhadap ekitas saham untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah -0,2071. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio laba bersih terhadap ekuitas saham yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress.
- 65 -65
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio laba bersih terhadap ekuitas saham tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 1,2862 sedangkan nilai terendahnya adalah 4,2257. Adapun nilai rasio laba bersih terhadap ekuitas saham tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 3,3795 sedangkan nilai terendahnya adalah -6,2965. Dari keterangan tersebut memang tidak dapat disimpulkan bahwa nilai rasio laba bersih terhadap ekuitas saham pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih tinggi dibandingkan pada perusahaan yang mengalami financial distress. Namun bila dilihat dari nilai standar deviasinya, perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai standar deviasi yang lebih rendah dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masingmasing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio laba bersih terhadap ekuitas saham yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai rasio laba bersih terhadap ekuitas saham yang hampir sama (jauh dari bias). k. Rasio Total Hutang terhadap Total Aktiva (X11) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang atau modal yang berasal dari kreditur. Semakin besar rasio ini maka semakin besar resiko yang akan dihadapi. Oleh sebab itu dapat dikatakan bahwa rasio ini memiliki
- 66 -66
hubungan positif terhadap kemungkinan terjadinya kondisi financial distress.
Semakin besar rasio ini maka semakin besar kemungkinan
perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio total hutang terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,5061 sedangkan nilai rata-rata rasio total hutang terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,7874. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio total hutang terhadap total aktiva yang lebih rendah dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas pula dapat diketahui bahwa nilai rasio total hutang terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami finacial distress adalah sebesar 1,7079 sedangkan nilai rasio total hutang terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang mengalami finacial distress adalah sebesar 3,4157. Sedangkan untuk nilai rasio total hutang terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,0169. Dan pada perusahaan yang mengalami financial distress nilai terendahnya adalah 0,0078.
- 67 -67
Adapun nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio total hutang terhadap total aktiva yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai total hutang terhadap total aktiva yang hampir sama (jauh dari bias). l. Rasio Hutang Lancar terhadap Total Aktiva (X12) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang lancar. Semakin besar rasio ini maka semakin besar resiko yang akan dihadapi. Oleh sebab itu dapat dikatakan bahwa rasio ini memiliki hubungan positif terhadap kemungkinan terjadinya kondisi financial distress.
Semakin besar rasio ini maka
semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio hutang lancar terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,3195 sedangkan nilai rata-rata rasio hutang lancar terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,6745. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami
- 68 -68
financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio total hutang terhadap total aktiva yang lebih rendah dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio hutang lancar terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 1,6386 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 5,1056. Adapun nilai rasio hutang lancar terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,0104 sedangkan nilai rasio hutang lancar terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,0057. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio hutang lancar terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial dsitress lebih kecil dibandingkan perusahaan yang mengalami financial ditress. Hal ini didukung dengan nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio hutang lancar terhadap total aktiva yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial
- 69 -69
distress memiliki nilai hutang lancar terhadap total aktiva yang hampir sama (jauh dari bias). m. Rasio Notes Payable terhadap Total Aktiva (X13) Rasio ini merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang lain, selain hutang lancar. Semakin besar rasio ini maka semakin besar resiko yang akan dihadapi. Oleh sebab itu dapat dikatakan bahwa rasio ini memiliki hubungan positif terhadap kemungkinan terjadinya kondisi financial distress. Semakin besar rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami
kondisi
tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio notes payable terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,17509 sedangkan nilai ratarata rasio notes payable terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,19177. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio notes payable terhadap total aktiva yang lebih rendah dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio notes payable terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami
- 70 -70
financial distress adalah 0,8429 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 2,6738. Adapun nilai rasio notes payable terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sama dengan nilai rasio notes payable terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress yaitu sebesar 0. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio notes payable terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih kecil dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress. Hal ini didukung dengan nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masingmasing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio hutang lancar terhadap total aktiva yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai hutang lancar terhadap total aktiva yang hampir sama (jauh dari bias). n. Rasio Notes Payable terhadap Total Hutang (X14) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur jumlah total hutang yang berasal dari hutang lain, selain hutang lancar. Semakin besar rasio ini maka semakin besar resiko yang akan dihadapi. Oleh sebab itu dapat dikatakan
bahwa
rasio
ini
memiliki
hubungan
positif
terhadap
kemungkinan terjadinya kondisi financial distress. Semakin besar rasio
- 71 -71
ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami
kondisi
tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio notes payable terhadap total hutang pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 0,3317 sedangkan nilai rata-rata rasio notes payable terhadap total hutang pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah sebesar 0,2949. Bila dilihat dari sisi ini memang tidak dapat disimpulkan bahwa nilai rasio notes payable terhadap total hutang pada perusahaan yang mengalami financial distress lebih tinggi daripada perusahaan yang tidak mengalami financial distress. Namun bila dilihat dari nilai tertingginya, perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai tertinggi yang lebih rendah dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress. Sedangkan nilai terendahnya adalah sama, baik perusahaan yang tidak mengalami financial distress maupun perusahaan yang mengalami financial distress, yaitu sebesar 0. Selanjutnya berdasarkan tabel di atas pula dapat diketahui bahwa nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio notes payable terhadap total hutang yang menyebar (bias)
- 72 -72
sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masingmasing perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai notes payable terhadap total hutang yang hampir sama (jauh dari bias). o. Rasio Ekuitas Saham terhadap Total Aktiva (X15) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh ekuitas saham. Semakin besar rasio ini maka semakin besar pula kewajiban perusahaan untuk membayar devidennya. Sehingga boleh dikatakan semakin besar rasio ini maka semakin besar pula resiko yang akan dihadapi. Oleh sebab itu dapat dikatakan
bahwa
rasio
ini
memiliki
hubungan
positif
terhadap
kemungkinan terjadinya kondisi financial distress. Semakin besar rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami
kondisi
tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio ekuitas saham terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 0,5927 sedangkan pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah sebesar 0,2064. Nilai tertinggi rasio ekuitas saham terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 6,6451 sedangkan nilai terendahnya adalah -0,7079. Dan pada perusahaan yang mengalami financial distress nilai tertingginya adalah sebesar 1,4902 sedangkan nilai terendahnya adalah sebesar -2,4157.
- 73 -73
Berdasarkan tabel di atas juga dapat diketahui nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 0,7328 sedangkan pada perusahaan yang mengalami financial distress nilai standar deviasinya adalah sebesar 0,6783. p. Rasio Kas terhadap Hutang Lancar (X16) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur kemampuan perusahaan dalam membayar hutang jangka pendek dengan kas yang tersedia. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio kas terhadap hutang lancar pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,7325 sedangkan nilai rata-rata rasio kas terhadap hutang lancar untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,2046. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio kas terhadap hutang lancar yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress.
- 74 -74
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio kas terhadap hutang lancar tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 11,4616 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 3,7060. Adapun nilai rasio kas terhadap hutang lancar terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sama dengan nilai rasio kas terhadap hutang lancar terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress yaitu sebesar 0,00025. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio modal kerja terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih besar dibandingkan perusahaan yang mengalami financial ditress. Berdasarkan tabel di atas juga dapat diketahui nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 1,5967 sedangkan pada perusahaan yang mengalami financial distress nilai standar deviasinya adalah sebesar 0,5363. q. Rasio Kas terhadap Total Aktiva (X17) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur jumlah aktiva yang berasal dari kas. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut.
- 75 -75
Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio kas terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,1116 sedangkan nilai rata-rata rasio kas terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,02451. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio kas terhadap total aktiva yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio kas terhadap total aktiva tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,4166 sedangkan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,3235. Adapun nilai rasio kas terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,0004 sedangkan nilai rasio kas terhadap total aktiva terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,00019. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio kas terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih besar dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas juga dapat diketahui nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar
- 76 -76
0,09703 sedangkan pada perusahaan yang mengalami financial distress nilai standar deviasinya adalah sebesar 0,04906. r. Rasio Pertumbuhan Penjualan (X18) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur tingkat pertumbuhan penjualan perusahaan pada periode tertentu. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio pertumbuhan penjualan pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah 0,3242 sedangkan nilai rata-rata rasio kas terhadap total aktiva untuk perusahaan yang mengalami financial distress adalah 0,0802. Dari nilai rata-rata perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami financial distress tersebut dapat diketahui bahwa perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki rasio pertumbuhan penjualan yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui nilai rasio pertumbuhan penjualan tertinggi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sama dengan nilai tertinggi pada perusahaan yang mengalami
financial
distress
yaitu
2,5657.
Adapun
nilai
rasio
- 77 -77
pertumbuhan penjualan terendah pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah -0,3811 sedangkan nilai rasio pertumbuhan penjualan terendah pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah -0,8786. Dari keterangan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai rasio pertumbuhan penjualan pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress lebih besar dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress. Hal ini didukung dengan nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang lebih kecil dibandingkan dengan perusahaan yang mengalami financial distress. Standar deviasi yang tinggi menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress memiliki nilai rasio pertumubuhan penjualan yang menyebar (bias) sedangkan standar deviasi yang rendah menjelaskan bahwa pada masing-masing perusahaan yang tidak mengalami financial distress memiliki nilai rasio pertumbuhan penjualan yang hampir sama (jauh dari bias). s. Rasio Pertumbuhan Laba terhadap Total Aktiva (X19) Rasio ini merupakan rasio yang mengukur
kemampuan
manajemen dalam efisiensi penggunaan total aktiva untuk menghasilkan pertumbuhan laba pada suatu periode. Semakin besar rasio ini berarti menunjukkan kondisi perusahaan yang semakin baik. Rasio ini memiliki hubungan negatif terhadap kemungkinan kondisi financial distress suatu perusahaan. Semakin kecil rasio ini maka semakin besar kemungkinan
- 78 -78
perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress akan benar-benar mengalami kondisi tersebut. Berdasarkan tabel 4.3 dan tabel 4.4 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata rasio pertumbuhan penjualan terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 0,0000008 sedangkan pada perusahaan yang mengalami financial distress adalah sebesar -0,0000123. Nilai tertinggi rasio pertumbuhan penjualan terhadap total aktiva pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 0,000056 sedangkan nilai terendahnya adalah 0,000016. Dan pada perusahaan yang mengalami financial distress nilai tertingginya adalah sebesar 0,0001 sedangkan nilai terendahnya adalah sebesar -0,000367. Berdasarkan tabel di atas juga dapat diketahui nilai standar deviasi pada perusahaan yang tidak mengalami financial distress adalah sebesar 0,000007 sedangkan pada perusahaan yang mengalami financial distress nilai standar deviasinya adalah sebesar 0,000052. 4.2.2 Analisis Pengujian Hipotesis Untuk mengatahui kekuatan pengaruh rasio keuangan untuk memprediksi financial distress suatu perusahaan maka digunakan analisis regresi logistik, dimana variabel dependen (Y) terdiri dari dua kategori, yaitu bernilai nol untuk perusahaan yang tidak mengalami financial distress (0) dan bernilai satu untuk perusahaan yang mengalami financial distress (1).
- 79 -79
Dalam menentukan faktor-faktor Rasio Keuangan yang berpengaruh terhadap Kondisi Perusahaan (Y) maka hipotesis yang dilakukan adalah bahwa Rasio Keuangan terhadap Kondisi Perusahaan (Y) dapat digunakan untuk memprediksi financial distress pada perusahaan go-public. 1. Keseluruhan model (Overall Model Fit) Di dapat angka -2 Log Likelihood pada awal (block number = 0) angka 2LL adalah 221,068, sedangkan pada block number = 1 angka -2 Log Likelihood mengalami penurunan menjadi 34,373. Hal ini menunjukkan model regresi yang lebih baik. 2. Kelayakan Model Regresi Logistik Untuk menguji kelayakan model regresi logistik, dengan hipotesis: H0 =
Tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan kasifikasi yang diamati.
Hi =
Ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati. Tabel 4.5 Hasil Perhitungan Hosmer and Lemeshow (a) Hosmer and Lemeshow Test Step 1
Chi-square 12,064
df 8
Sig. ,148
Sumber : Lampiran 6 Dasar Pengambilan Keputusan: Perhatikan perhitungan Hosmer and Lemeshow yang diukur dengan nilai ChiSquare: jika probabilitas (Sig.) < 0,05 H0 ditolak
- 80 -80
Keputusan: Karena angka probabilitas (Sig.) adalah 0,148 lebih besar dari 0,05, maka H0 diterima. Hal ini berarti model regresi layak dipakai untuk analisis selanjutnya, karena tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati. Tabel 4.6 Hasil Perhitungan Hosmer and Lemeshow (b) Model Summary Step 1
-2 Log Cox & Snell likelihood R Square 34,373a ,680
Nagelkerke R Square ,918
a. Estimation terminated at iteration number 11 because parameter estimates changed by less than ,001.
Sumber : Lampiran 6 Diketahui nilai Cox & Snell’s Square sebesar 0,680 dan nilai Nagelkerke sebesar 0,918 yang berarti bahwa variabilitas variabel dependen ( kondisi perusahaan) dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen Rasio Keuangan sebesar 91,8 %. Setelah dilakukan pengujian terhadap model maka akan diketahui apakah variabel independen yang diuji signifikan terhadap modela atau tidak. Kriteria penolakan H0 adalah apabila nilai Chi-Square hasil perhitungan lebih besar dari nilai Chi-Square tabel ( χ2 hitung > χ2 tabel ) atau bila nilai P (taraf signifikan) lebih kecil dari α (0,05 dan 0,1).
- 81 -81
Untuk memperjelasnya akan dikemukakan tabel hasil penelitian sebagai berikut: Tabel 4.7 Hasil Pengujian Regresi Logistik Variables in the Equation
Step a 1
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 Constant
B 1,785 ,683 -7,951 15,622 -,924 -9,916 1,766 ,044 -35,930 -3,492 8,751 -16,029 1,045 -1,380 -2,276 22,735 ,032 -55403,7 -4,986
S.E. 1,045 ,347 7,906 9,717 3,081 3,527 1,031 ,043 16,711 4,506 7,594 10,123 1,324 4,082 1,271 14,200 1,422 87573,619 5,986
Wald 2,921 3,873 1,011 2,585 ,090 7,904 2,934 1,027 4,623 ,601 1,328 2,507 ,623 ,114 3,206 2,563 ,001 ,400 ,694
df 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Sig. ,087 ,049 ,315 ,108 ,764 ,005 ,087 ,311 ,032 ,438 ,249 ,113 ,430 ,735 ,073 ,109 ,982 ,527 ,405
Exp(B) 5,960 1,980 ,000 6091364 ,397 ,000 5,848 1,045 ,000 ,030 6318,293 ,000 2,844 ,252 ,103 7E+009 1,032 ,000 ,007
95,0% C.I.for EXP(B) Lower Upper ,769 46,170 1,003 3,912 ,000 1891,889 ,033 1E+015 ,001 166,482 ,000 ,050 ,775 44,124 ,960 1,137 ,000 ,042 ,000 208,479 ,002 2E+010 ,000 45,249 ,212 38,129 ,000 751,108 ,008 1,240 ,006 9E+021 ,064 16,754 ,000 .
a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X13, X14, X15, X16, X17, X18, X19.
Sumber : Lampiran 6 Dari tabel 4.8, diketahui bahwa untuk pengujian hipotesis masing-masing variabel bebas sesuai dengan hasil regresi logistik: a. Rasio Laba Bersih terhadap Penjualan (X1) Untuk variabel rasio laba bersih terhadap penjualan (X1) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,087 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 1,785. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini signifikan pada tingkat α = 0,1. Yang berarti bahwa variabel ini berpengaruh terhadap kondisi perusahaan.
- 82 -82
b. Rasio Aktiva Lancar terhadap Kewajiban Lancar (X2) Untuk variabel rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar (X2) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,049 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,683. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini signifikan pada tingkat α = 0,05. Yang berarti bahwa variabel ini berpengaruh terhadap kondisi perusahaan. c. Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva (X3) Untuk variabel rasio modal kerja terhadap total aktiva (X3) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,315 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -7,951. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi perusahaan. d. Rasio Aktiva Lancar terhadap Total Aktiva (X4) Untuk variabel rasio aktiva lancar terhadap total aktiva (X4) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,108 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 15,622. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi perusahaan. e. Rasio Aktiva Tetap Bersih terhadap Total Aktiva (X5) Untuk variabel rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva (X5) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,764 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -0,924. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak berpengaruh siginifikan terhadap kondisi perusahaan.
- 83 -83
f. Rasio Penjualan terhadap Total Aktiva (X6) Untuk variabel rasio penjualan terhadap total aktiva (X6) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,005 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -9,916. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini signifikan pada tingkat α = 0,05. Yang berarti bahwa variabel ini berpengaruh terhadap kondisi perusahaan. g. Rasio Penjualan terhadap Aktiva Lancar (X7) Untuk variabel rasio penjualan terhadap aktiva lancar (X7) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,087 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 1,766. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini signifikan pada tingkat α = 0,1. Yang berarti bahwa variabel ini berpengaruh terhadap kondisi perusahaan. h. Rasio Penjualan terhadap Modal Kerja (X8) Untuk variabel rasio penjualan terhadap modal kerja (X8) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,311 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,044. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi perusahaan. i. Rasio Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X9) Untuk variabel rasio laba bersih terhadap total aktiva (X9) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,032 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -35,930. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini signifikan pada tingkat α = 0,05. Yang berarti bahwa variabel ini berpengaruh terhadap kondisi perusahaan.
- 84 -84
j. Rasio Laba Bersih terhadap terhadap Ekuitas Saham (X10) Untuk variabel rasio laba bersih terhadap ekuitas saham (X10) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,438 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -3,492. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi perusahaan. k. Rasio Total Hutang terhadap Total Aktiva (X11) Untuk variabel rasio total hutang terhadap total aktiva (X11) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,249 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 8,751. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi perusahaan. l. Rasio Hutang Lancar terhadap Total Aktiva (X12) Untuk variabel rasio hutang lancar terhadap total aktiva (X12), setelah dilakukan pengujian regresi logistik ternyata variabel ini harus dikeluarkan dari model karena mengandung unsur yang sama dimana X12 = -X3 + X4. m. Rasio Notes Payable terhadap Total Aktiva (X13) Untuk variabel rasio notes payable terhadap total aktiva (X13) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,113 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -16,029. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi perusahaan. n. Rasio Notes Payable terhadap Total Hutang (X14) Untuk variabel rasio notes payable terhadap total hutang (X14) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,430 dan mempunyai nilai koefisien regresi
- 85 -85
sebesar 1,045. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi perusahaan. o. Rasio Ekuitas Saham terhadap Total Aktiva (X15) Untuk variabel rasio ekuitas saham terhadap total aktiva (X15) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,735 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -1,380. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi perusahaan. p. Rasio Kas terhadap Hutang Lancar (X16) Untuk variabel rasio kas terhadap hutang lancar (X16) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,073 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -2,276. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini signifikan pada tingkat α = 0,1. Yang berarti bahwa variabel ini berpengaruh terhadap kondisi perusahaan. q. Rasio Kas terhadap Total Aktiva (X17) Untuk variabel rasio kas terhadap total aktiva (X17) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,109 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 22,735. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi perusahaan. r. Rasio Pertumbuhan Penjualan (X18) Untuk variabel rasio pertumbuhan penjualan (X18) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,982 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,032 . Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi perusahaan.
- 86 -86
s. Rasio Pertumbuhan Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X19) Untuk variabel rasio laba bersih terhadap total aktiva (X19) mempunyai nilai tingkat signifikan sebesar 0,527 dan mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -55403,7. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel ini tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kondisi perusahaan. Dari tabel 4.8 jika dihubungkan dengan hipotesis maka dapat disimpulkan bahwa hanya variabel Rasio Laba Bersih terhadap Penjualan (X1), Rasio Aktiva Lancar terhadap Kewajiban Lancar (X2), Rasio Penjualan terhadap Total Aktiva (X6), Rasio Penjualan terhadap Aktiva Lancar (X7), Rasio Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X9), dan Rasio Kas terhadap Hutang Lancar (X16) yang memiliki pengaruh signifikan terhadap model. Berikut klasifikasi prediksi model yang di dapat: Tabel 4.8 Klasifikasi Variabel Classification Tablea Predicted Y Step 1
Observed Y Overall Percentage
NFD NFD FD
FD 95 2
3 64
Percentage Correct 96,9 97,0 97,0
a. The cut value is ,500
Sumber : Lampiran 6 Berdasarkan klasifikasi variabel dapat dijelaskan bahwa selama periode penelitian (2005-2007) diperoleh 98 perusahaan yang diprediksi tidak mengalami financial distress. Ternyata dalam penelitian ini hanya terdapat 95 sampel perusahaan yang benar-benar masuk dalam kelompok perusahaan yang
- 87 -87
tidak mengalami financial distress dan 3 sampel sisanya masuk dalam kelompok perusahaan yang mengalami financial distress, sehingga diperoleh prosentase kebenaran sebesar 97%. Sedangkan untuk perusahaan yang diprediksi mengalami financial distress diperoleh 66 perusaahaan. Ternyata dalam penelitian ini hanya terdapat 64 sampel perusahaan yang benar-benar masuk dalam kelompok perusahaan yang mengalami financial distress dan 2 sampel sisanya masuk dalam kelompok perusahaan yang tidak mengalami financial distress. Hasil perhitungan kemampuan memprediksi model ini lumayan bagus. Hal ini dapat diketahui dari tingkat sukses total (overall percentage) sebesar 97%. 4.3 Pembahasan Pada bagian ini akan dibahas mengenai variabel-variabel yang dapat digunakan untuk memprediksi secara signifikan kemungkinan kondisi financial distress perusahaan go-public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Berikut ini akan dibahas pengujian hipotesis untuk masingmasing variabel: a. Rasio Laba Bersih terhadap Penjualan (X1) Berdasarkan teori, hubungan rasio laba bersih terhadap penjualan dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio laba bersih terhadap penjualan menandakan bahwa kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba bersih pada tingkat penjualan tertentu adalah semakin buruk sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi.
- 88 -88
Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Laba Bersih terhadap Penjualan yang bernilai 1,785 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Laba Bersih terhadap Penjualan dengan kondisi financial distress memiliki hubungan positif sehingga dengan nilai rasio laba bersih terhadap penjualan yang besar akan diperoleh nilai probabilitas terhadap kondisi financial distress yang semakin besar. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,087 yang signifikan dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menghasilkan bahwa rasio laba bersih terhadap penjualan berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. b. Rasio Aktiva Lancar terhadap Kewajiban Lancar (X2) Berdasarkan teori, hubungan rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar menandakan kemampuan perusahaan untuk melunasi kewajiban jangka pendeknya dari aktiva lancar adalah semakin buruk sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Aktiva Lancar terhadap Kewajiban Lancar yang bernilai 0,683 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Aktiva Lancar terhadap
- 89 -89
Kewajiban Lancar dengan kondisi financial distress memiliki hubungan positif sehingga dengan nilai rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin besar. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,049 yang signifikan dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menghasilkan bahwa rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. c. Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva (X3) Berdasarkan teori, hubungan rasio modal kerja terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio modal kerja terhadap total aktiva menandakan kemampuan perusahaan untuk melunasi kewajiban jangka pendeknya dari total aktva dan posisi modal kerja bersih adalah semakin buruk sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva yang bernilai 7,951 sehingga dapat dikatakan hal ini sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan negatif sehingga dengan nilai rasio modal kerja terhadap total aktiva yang
- 90 -90
besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin kecil. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,315 yang tidak signifikan dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menghasilkan bahwa rasio modal kerja terhadap total aktiva tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distressi suatu perusahaan. d. Rasio Aktiva Lancar terhadap Total Aktiva (X4) Berdasarkan teori, hubungan rasio aktiva lancar terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio aktiva lancar terhadap total aktiva menandakan proporsi total aktiva yang berasal dari aktiva lancar semakin kecil sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Aktiva Lancar terhadap Total Aktiva yang bernilai 15,622 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Aktiva Lancar terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan positif sehingga dengan nilai rasio aktiva lancar terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin besar. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,108. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial
- 91 -91
distress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio aktiva lancar terhadap total aktiva tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. e. Rasio Aktiva Tetap Bersih terhadap Total Aktiva (X5) Berdasarkan teori, hubungan rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah positif. Hal ini disebabkan semakin besar nilai rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva menandakan semakin besarnya proporsi total aktiva yang berasal dari aktiva tetap bersih sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Aktiva Tetap Bersih terhadap Total aktiva yang bernilai -0,924 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Aktiva Tetap Bersih terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan negatif sehingga dengan nilai rasio aktiva tetap bersih terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin kecil. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,764. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial deistress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio aktiva tetap bersih terhadap total
- 92 -92
aktiva tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. f. Rasio Penjualan terhadap Total Aktiva (X6) Berdasarkan teori, hubungan rasio penjualan terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio penjualan terhadap total aktiva menandakan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan penjualan melalui aktiva yang dimiliki adalah semakin buruk sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Penjualan terhadap Total Aktiva yang bernilai -9,916 sehingga dapat dikatakan hal ini sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Penjualan terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan negatif sehingga dengan nilai rasio penjualan terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin kecil. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,005. Rasio ini signifikan terhadap kondisi financial distress dan tidak sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunujukkan bahwa rasio penjualan terhadap total aktiva tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan.
- 93 -93
g. Rasio Penjualan terhadap Aktiva Lancar (X7) Berdasarkan teori, hubungan rasio penjualan terhadap aktiva lancar dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio penjualan terhadap aktiva lancar menandakan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan penjualan melalui penggunaan aktiva lancarnya adalah semakin buruk sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Penjualan terhadap Aktiva Lancar yang bernilai 1,766 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Penjualan terhadap Aktiva Lancar dengan kondisi financial distress memiliki hubungan positif sehingga dengan nilai rasio penjualan terhadap aktiva lancar yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin besar. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,087. Rasio ini signifikan terhadap kondisi financial distress dan tidak sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio penjualan terhadap aktiva lancar tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan.
- 94 -94
h. Rasio Penjualan terhadap Modal Kerja (X8) Berdasarkan teori, hubungan rasio penjualan terhadap modal kerja dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio penjualan terhadap modal kerja menandakan kemampuan perusahaan untuk menggunakan modal kerjanya untuk menghasilkan penjualan adalah semakin buruk sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Penjualan terhadap Modal Kerja yang bernilai 0,044 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Penjualan terhadap Modal Kerja dengan kondisi financial distress memiliki hubungan positif sehingga dengan nilai rasio penjualan terhadap modal kerja yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin besar. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,311. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial distress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio penjualan terhadap modal kerja tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. i. Rasio Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X9) Berdasarkan teori, hubungan rasio laba bersih terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan
- 95 -95
semakin kecil nilai rasio laba bersih terhadap total aktiva menandakan kemampuan perusahaan untuk menggunakan aktivanya dalam menghasilkan laba bersih adalah semakin buruk sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Laba Bersih terhadap Total Aktiva yang bernilai -35,930 sehingga dapat dikatakan hal ini sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Laba Bersih terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan negatif sehingga dengan nilai rasio laba bersih terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin kecil. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,032. Rasio ini signifikan terhadap kondisi financial distress dan tidak sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio laba bersih terhadap total aktiva tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. j. Rasio Laba Bersih terhadap terhadap Ekuitas Saham (X10) Berdasarkan teori, hubungan rasio laba bersih terhadap ekuitas saham dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio laba bersih terhadap ekuitas saham menandakan tingkat pengembalian dari ekuitas adalah semakin buruk sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial
- 96 -96
distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Laba Bersih terhadap Ekuitas Saham yang bernilai -3,492 sehingga dapat dikatakan hal ini sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Laba Bersih terhadap Ekuitas Saham dengan kondisi financial distress memiliki hubungan negatif sehingga dengan nilai rasio laba bersih terhadap ekuitas saham yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin kecil. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,438. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial distress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio laba bersih terhadap ekuitas saham tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. k. Rasio Total Hutang terhadap Total Aktiva (X11) Berdasarkan teori, hubungan rasio total hutang terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah positif. Hal ini disebabkan semakin besar nilai rasio total hutang terhadap total aktiva menandakan semakin besar jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Total Hutang terhadap Total Aktiva yang bernilai 8,751 sehingga dapat dikatakan hal ini sesuai dengan teori karena hasil
- 97 -97
penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Total Hutang terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan positif sehingga dengan nilai rasio total hutang terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin besar. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,249. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial distress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio total hutang terhadap total aktiva tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. l. Rasio Hutang Lancar terhadap Total Aktiva (X12) Berdasarkan teori, hubungan rasio hutang lancar terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah positif. Hal ini disebabkan semakin besar nilai rasio hutang lancar terhadap total aktiva menandakan semakin besar jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang lancar sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini hasil pengujian regresi logistik ternyata menunjukkan bahwa variabel ini harus dikeluarkan dari model karena mengandung unsur yang sama. Dari hasil pengolahan, ternyata diketahui bahwa X12 = -X3 + X4, sehingga variabel ini tidak tampak di dalam tabel hasil pengujian regresi logistik. Hal ini ternyata tidak sesuai dengan penelitian yang
- 98 -98
dilakukan oleh Luciana dan Kristijadi yang menunjukkan bahwa variabel hutang lancar terhadap total aktiva berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress perusahaan. m. Rasio Notes Payable terhadap Total Aktiva (X13) `
Berdasarkan teori, hubungan rasio notes payable terhadap total
aktiva dengan kondisi financial distress adalah positif. Hal ini disebabkan semakin besar nilai rasio notes payable terhadap total aktiva menandakan semakin besar jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh hutang lain (selain hutang lancar) sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Notes Payable terhadap Total Aktiva yang bernilai -16,029 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Notes Payable terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan negatif sehingga dengan nilai rasio notes payable terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin kecil. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,113. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial distress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio notes payable terhadap total aktiva
- 99 -99
tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. n. Rasio Notes Payable terhadap Total Hutang (X14) Berdasarkan teori, hubungan rasio notes payable terhadap total hutang dengan kondisi financial distress adalah positif. Hal ini disebabkan semakin besar nilai rasio notes payable terhadap total hutang menandakan semakin besar proporsi hutang perusahaan yang berasal dari hutang lain (selain hutang lancar) sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Notes Payable terhadap Total Hutang yang bernilai 1,045 sehingga dapat dikatakan hal ini sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Notes Payable terhadap Total Hutang dengan kondisi financial distress memiliki hubungan positif sehingga dengan nilai rasio notes payable terhadap total hutang yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin besar. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,430. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial distress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio notes payable terhadap total hutang tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan.
- 100 100-100
o. Rasio Ekuitas Saham terhadap Total Aktiva (X15) Berdasarkan teori, hubungan rasio ekuitas saham terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah positif. Hal ini disebabkan semakin besar nilai rasio ekuitas saham terhadap total aktiva menandakan semakin besar jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh ekuitas saham dan semakin tinggi pula kewajiban untuk membayar deviden sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Ekuitas Saham terhadap Total Aktiva yang bernilai 1,380 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Ekuitas Saham terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan negatif sehingga dengan nilai rasio ekuitas saham terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin kecil. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,735. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial distress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio ekuitas saham terhadap total aktiva tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan.
- 101 101-101
p. Rasio Kas terhadap Hutang Lancar (X16) Berdasarkan teori, hubungan rasio kas terhadap hutang lancar dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio kas terhadap hutang lancar menandakan kemampuan perusahaan dalam membayar hutang jangka pendeknya akan semakin buruk sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Kas terhadap Hutang Lancar yang bernilai -2,276 sehingga dapat dikatakan hal ini sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Kas terhadap Hutang Lancar dengan kondisi financial distress memiliki hubungan negatif sehingga dengan nilai rasio total hutang terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin kecil. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,073. Rasio ini signifikan terhadap kondisi financial dsitress dan tidak sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio kas terhadap hutang lancar tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. q. Rasio Kas terhadap Total Aktiva (X17) Berdasarkan teori, hubungan rasio kas terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin
- 102 102-102
kecil nilai rasio kas terhadap total aktiva menandakan semakin kecil jumlah aktiva perusahaan yang berasal dari kas sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Kas terhadap Total Aktiva yang bernilai 22,735 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Kas terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan positif sehingga dengan nilai rasio kas terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin besar. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan niali taraf signifikan 0,109. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial distress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio kas terhadap total aktiva tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. r. Rasio Pertumbuhan Penjualan (X18) Berdasarkan teori, hubungan rasio pertumbuhan penjualan dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio pertumbuhan penjualan menandakan semakin rendah tingkat pertumbuhan penjualan perusahaan sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Pertumbuhan Penjualan
- 103 103-103
yang bernilai 0,032 sehingga dapat dikatakan hal ini tidak sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Pertumbuhan Penjualan dengan kondisi financial distress memiliki hubungan positif sehingga dengan nilai rasio pertumbuhan penjualan yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin besar. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,982. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial distress dan sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio pertumbuhan penjualan tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. s. Rasio Pertumbuhan Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X19) Berdasarkan teori, hubungan rasio pertumbuhan laba bersih terhadap total aktiva dengan kondisi financial distress adalah negatif. Hal ini disebabkan semakin kecil nilai rasio pertumbuhan laba bersih terhadap total aktiva menandakan semakin buruk kemampuan perusahaan dalam menggunakan aktivanya untuk menghasilkan pertumbuhan laba sehingga probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress akan semakin tinggi. Dari penelitian ini diperoleh koefisien Rasio Pertumbuhan Laba terhadap Total Aktiva yang bernilai -55403,7 sehingga dapat dikatakan hal ini sesuai dengan teori karena hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Rasio Pertumbuhan Laba
- 104 104-104
terhadap Total Aktiva dengan kondisi financial distress memiliki hubungan negatif sehingga dengan nilai rasio pertumbuhan laba terhadap total aktiva yang besar akan diperoleh nilai probabilitas perusahaan terhadap kondisi financial distress yang semakin kecil. Berdasarkan hasil pengujian statistik didapatkan nilai taraf signifikan 0,527. Rasio ini tidak signifikan terhadap kondisi financial distress dan tidak sesuai dengan penelitian Luciana dan Kristijadi (2003) yang menunjukkan bahwa rasio pertumbuhan laba terhadap total aktiva berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. Hasil dari pengujian hipotesis dalam penelitian ini yang diakukan secara bersama-sama variabel bebas terhadap kondisi financial distress menghasilkan bahwa Rasio Keuangan dapat digunakan untuk memprediksi secara signifikan kemungkinan kondisi financial distress perusahaan go-public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil tersebut dapat dilihat dari nilai Chi-Square sebesar 12,064 dengan taraf signifikan sebesar 0,148 yang diperoleh dari hasil regresi lgistik. Hal ini berarti model regresi layak dipakai untuk analisis selanjutnya, karena tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati. Dalam penelitian ini pengujian statistik secara parsial dapat diketahui bahwa terdapat variabel bebas yang dominan yang dapat digunakan untuk memprediksi secara signifikan kemungkinan
- 105 105-105
financial distress perusahaan go-public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia adalah variabel bebas rasio laba bersih terhadap penjualan dengan tingkat signifikan sebesar 0,087, rasio aktiva lancar terhadap hutang lancar dengan tingkat signifikan sebesar 0,049, rasio penjualan terhadap total aktiva dengan tingkat signifikan sebesar 0,005, rasio penjualan terhadap aktiva lancar dengan tingkat signifikan sebesar 0,087, rasio laba bersih terhadap total aktiva dengan tingkat signifikan sebesar 0,032, dan rasio kas terhadap hutang lancar dengan tingkat signifikan sebesar 0,073. Serta persamaan regresi logistik yang digunakan untuk mengetahui peluang atau kemungkinan perusahaan akan mengalami financial distress adalah sebagai berikut: Y = -4,986 + 1,785 X1 + 0,683 X2 - 9,916 X6 + 1,766 X7 - 35,930 X9 – 2,276 X16 Keenam variabel yang signifikan ini dapat dikelompokkan ke dalam beberapa kelompok rasio keuangan. Laba bersih dibagi penjualan merupakan pengukuran dari Rasio Profit Margin, aktiva lancar dibagi hutang lancar merupakan pengukuran dari Rasio Likuiditas, penjualan dibagi total aktiva dan penjualan dibagi aktiva lancar merupakan pengukuran dari Rasio Efisiensi Operasi, laba bersih dibagi total aktiva merupakan pengukuran dari Rasio Profitabilitas, dan kas dibagi hutang lancar merupakan pengukuran dari Rasio Posisi Kas.
- 106 106-106
Penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Luciana dan Kristijadi (2003), dimana dalam penelitian tersebut Rasio Keuangan yang signifikan dalam prediksi financial distress adalah Rasio Profit Margin yang diukur dengan laba bersih dibagi penjualan, Rasio Financial Leverage yang diukur dengan hutang lancar dibagi total aktiva, Rasio Likuiditas yang diukur dengan aktiva lancar dibagi hutang lancar, dan Rasio Pertumbuhan yang diukur dengan pertumbuhan laba bersih dibagi total aktiva. Hal ini disebabkan karena sampel yang digunakan dalam penelitian Luciana dan Kristijadi adalah perusahaan manufaktur dengan periode penelitian tahun 1998 sampai dengan tahun 2001. Sedangkan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan go-public kecuali sektor keuangan dan perbankan, dengan periode penelitian tahun 2004 sampai dengan tahun 2007. Sehingga dapat dikatakan bahwa keenam rasio keuangan yang signifikan tersebut hanya dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress pada sampel penelitian yang bersangkutan, tidak dapat digeneralisasikan untuk keseluruhan. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kondisi financial distress yang dialami oleh perusahaan go-public tersebut dapat disebabkan oleh kinerja keuangan yang buruk pada tahun sebelumnya.
- 107 107-107
Berikut ini merupakan hasil variabel Rasio Keuangan yang berpengaruh
dan
tidak
berpengaruh
signifikan
terhadap
Kondisi
Perusahaan (Y): Tabel 4.9 Hasil Pengujian Variabel No 1
Variabel X Rasio Laba Bersih terhadap Penjualan (X1)
Sig.
Keterangan
0,087
Signifikan pd α = 0,1
2
Rasio Aktiva Lancar terhadap Kewajiban Lancar (X2)
0,049
Signifikan pd α = 0,05
3
Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva (X3)
0,315
Tidak Signifikan
4
Rasio Aktiva Lancar terhadap Total Aktiva (X4)
0,108
Tidak Signifikan
5
Rasio Aktiva Tetap Bersih terhadap Total Aktiva (X5)
0,764
Tidak Signifikan
6
Rasio Penjualan terhadap Total aktiva (X6)
0,005
Signifikan pd α = 0,05
7
Rasio Penjualan terhadap Aktiva Lancar (X7)
0,087
Signifikan pd α = 0,1
8
Rasio Penjualan terhadap Moadal Kerja (X8)
0,311
Tidak Signifikan
9
Rasio Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X9)
0,032
Signifikan pd α = 0,05
10
Rasio Laba Bersih terhadap Ekuitas Saham (X10)
0,438
Tidak Signifikan
11
Rasio Total Hutang terhadap Total Aktiva (X11)
0,249
Tidak Signifikan
12
Rasio Hutang Lancar terhadap Total Aktiva (X12)
-
13
Rasio Notes Payable terhadap Total Aktiva (X13)
0,113
14
Rasio Notes Payable terhadap Total Hutang (X14)
0,430
Tidak Signifikan
15
Rasio Ekuitas Saham terhadap Total Aktiva (X15)
0,735
Tidak Signifikan
16
Rasio Kas terhadap Hutang Lancar (X16)
0,073
Signifikan pd α = 0,1
17
Rasio Kas terhadap Total Aktiva (X17)
0,109
Tidak Signifikan
18
Rasio Pertumbuhan Penjualan (X18) Rasio Pertumbuhan Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X19)
0,982
Tidak Signifikan
0,527
Tidak Signifikan
19
Dikeluarkan dr model Tidak Signifikan
- 108 108-108
BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan kondisi financial distress pada perusahaan go-public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Adapun rasio-rasio keuangan yang digunakan adalah rasio keuangan berdasarkan penelitian Plat dan Plat (2002). Sampel yang dipakai dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan go-public, kecuali sektor keuangan dan perbankan yang mengalami kondisi financial dsitress pada tahun 2005-2007. Sebagai kontrol juga dipilih perusahaan yang sehat pada tahun 2005-2007. Dalam pengolahan data pada teknik analisis data menggunakan model logit. Dimana analisa menggunakan model logistic regression
ini
bertujuan
untuk
mengetahui
rasio-rasio
keuangan
perusahaan berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Plat dan Plat dapat digunakan untuk memprediksi secara signifikan kemungkinan kondisi financial distress perusahaan go-public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan dalam penelitian ini maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Rasio-rasio keuangan berdasarkan penelitian Plat dan Plat, apabila dilakukan pengujian secara bersama ternyata rasio-rasio tersebut dapat digunakan untuk memprediksi secara signifikan kemungkinan kondisi financial distress perusahaan go-public yang terdaftar di Bursa Efek
108
- 109 109-109
Indonesia. Hal ini dibuktikan dengan adanya penurunan nilai -2 Log Likelihood dan Hosmer and Lemeshow Test dengan tingkat signifikan sebesar 0,148 yang berarti model tersebut baik. 2. Variabel yang secara statistik signifikan dalam model ini dan merupakan variabel yang paling dominan untuk memprediksi probabilitas suatu perusahaan mengalami financial distress adalah sebagai berikut: a. Rasio Laba Bersih terhadap Penjualan (X1) b. Rasio Aktiva Lancar terhadap Hutang Lancar (X2) c. Rasio Penjualan terhadap Total Aktiva (X6) d. Rasio Penjualan terhadap Aktiva Lancar (X7) e. Rasio Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X9) f. Rasio Kas terhadap Hutang Lancar (X16) Rasio-rasio di atas dikatakan berpengaruh signifikan karena memiliki tingkat signifikansi < 0,05 dan atau 0,1. Berdasarkan teori, hubungan rasio-rasio tersebut dengan kondisi financial distress adalah negatif. Artinya semakin rendah nilai rasio-rasio tersebut maka semakin besar kemungkinan perusahaan mengalami financial distress. Hal ini dibuktikan dengan nilai rata-rata rasio-rasio keuangan di atas pada perusahaan non-financial distress lebih tinggi daripada perusahaan yang mengalami financial distress.
- 110 110-110
3. Adapun variabel dalam model ini yang secara statistik tidak berpengaruh signifikan terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan adalah sebagai berikut: a. Rasio Modal Kerja terhadap Total Aktiva (X3) b. Rasio Aktiva Lancar terhadap Total Aktiva (X4) c. Rasio Aktiva Tetap Bersih terhadap Total Aktiva (X5) d. Rasio Penjualan terhadap Modal Kerja (X8) e. Rasio Laba Bersih terhadap Ekuitas Saham (X10) f. Rasio Total Hutang terhadap Total Aktiva (X11) g. Rasio Notes Payable terhadap Total Aktiva (X13) h. Rasio Notes Payable terhadap Total Hutang (X14) i. Rasio Ekuitas Saham terhadap Total Aktiva (X15) j. Rasio Kas terhadap Total Aktiva (X17) k. Rasio Pertumbuhan Penjualan (X18) l. Rasio Pertumbuhan Laba Bersih terhadap Total Aktiva (X19) Rasio-rasio di atas dikatakan tidak berpengaruh signifikan karena memiliki tingkat signifikansi > 0,05 dan atau 0,1. 4. Setelah dilakukan pengujian regresi logistik terhadap variabel-variabel yang berpengaruh terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan, ternyata diperoleh hasil bahwa varabel X12 mengalami redundancy dan harus dikeluarkan dari model meskipun ketika dilakukan pengujian secara bersama nilai Chi Square, Hosmer and Lemeshow, serta -2 Log
- 111 111-111
Likelihood menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai untuk analisis selanjutnya. 5.2 Keterbatasan Penelitian Keterbatasan pada penelitian ini adalah: 1. Penelitian ini hanya menggunakan variabel bebas rasio-rasio berdasarkan penelitian Plat dan Plat dari sekian banyak rasio keuangan yang dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress suatu perusahaan. 2. Sampel penelitian yang digunakan tidak dipisahkan antara perusahaan besar dan kecil. Perusahaan yang dipilih adalah perusahaan yang selama 2 tahun berturut-turut mengalami laba operasi negatif serta tidak membayar deviden dan perusahaan yang selama 2 tahun berturutturut mengalami laba operasi positif serta membayar deviden pada periode 2005-2007. Kemampuan prediksi akan lebih baik apabila digunakan data series yang cukup panjang. 3. Penelitian ini hanya didasarkan pada analisis fundamental, yaitu hanya melihat angka-angka pada laporan keuangan kemudian diolah dengan alat pengujian statistik. 5.3 Saran Saran yang dapat diberikan peneliti berdasarkan hasil penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Perlu digunakan variabel lain selain variabel rasio keuangan berdasarkan penelitian Plat dan Plat sebagai variabel tambahan dalam
- 112 112-112
melakukan penelitian selanjutnya yang dapat digunakan untuk memprediksi
secara
signifikan kemungkinan
perusahaan
akan
mengalami kondisi financial distress. Variabel ini misalnya : rasio model Altman, SETA, CAMEL, dll. 2. Perlu memperluas sampel perusahaan dengan mengikutkan sektor keuangan dan perbankan dalam penelitian. 3. Untuk penelitian lebih lanjut diharapkan untuk memperpanjang periode penelitian untuk dapat membuktikan bahwa rasio-rasio keuangan yang digunakan pada penelitian ini dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress untuk tahun mendatang. 4. Untuk penelitian lebih lanjut diharapkan dapat juga menggunakan analisis teknikal disamping analisis fundamenptal.
DAFTAR RUJUKAN
Abdul Mongid. 2004. “Prediction Of Bank Failure Using CAMEL Type Data: A Review Of Empirical Works”, Ventura Vol. 7, No. 1, hal. 84-97. Archieliza Angelina. 2008. “Pengaruh Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur. Ikhwan Qomarudin. 2008. “Rasio Keuangan Sebagai Prediksi Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Di Bursa Efek Jakarta”. Imam Ghozali. 2002. Aplikasi Analisis Multivariate dengan program SPSS. Badan Penerbit Universitas Diponegoro Semarang. Kurnia Eka Putri Febriyanti. 2007. Prediksi Financial Distress pada Perusahaan Manufaktur dengan menggunakan rasio ALTMAN.
Luciana Spica Almilia dan Kristijadi. 2003. “Analisis Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta”, JAAI Vol. 7, No. 2, hal. 183-208. Nur Indriantoro dan Bambang Supomo. 1999. Metodologi Penelitian Bisnis Untuk Akuntansi & Manajemen. BPFE – Yogyakarta. Rowland Bismark Fernando Pasaribu. 2008. “Penggunaan Binary Logit Untuk Prediksi Financial Distress Perusahaan Yang Tercatat Di Bursa Efek Jakarta”, Ventura Vol. 11, No. 2, hal. 153 – 171. Samad, Fazilah., et al. 2009. “Financial Distress Risk And Stock Returns: Evidence From The Malaysian Stock Market”, Journal of International Finance and Economics, Vol. 9, No. 2, Hal. 19 – 38. (http://www.ebscohost.com, diakses 16 Oktober 2009).
Lampiran 1: Rekapitulasi Data Laporan Keuangan Perusahaan Tahun 2004 No.
2004
Nama Perusahaan
NI
S
1
PT. Astra Argo Lestari Tbk
A
800764
2
PT. Bahtera Adimina Samudra Tbk
A
-46562
123635
3
PT. Bakrie Sumatra Plantation Tbk
N
95916
696447
4
PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk
810249
2858538
5
PT. ATPK Resources Tbk
-4475
T
6
PT. Bumi Resources Tbk
U 1079520
7
PT. Citatah Industri Marmer Tbk
T
8
PT. International Nickel Indonesia Tbk
3472524
CA 1243319
CL
WC
1028286
215033
88148
215013
182807
175424
2977270
19308
TA
NFA
EQ
TL
NP
CASH
S t-1
201705
970156
2543157
3382821
1063592
2065335
1229991
-126865
492820
390463
261822
230998
15985
420
178504
7383
1124746
313949
388997
735749
560325
32407
457221
912335
2064935
6042646
2692859
2442468
3600176
2687841 1998552
2138811
8052
1114
6938
86569
73833
85183
1386
272
1207
922233 12969045
6539893
880694
151062
2500
9420616
4058694
6429152
-2370458
13903315
3649359
-31063
67618
135092
60423
74669
256571
101918
C 2660852
2660852
4321056
1899215
2421841
15154295
NI t-1
St-St-1
NIt-NIt-1
Growth NI
929367
520104
8089
-54869
-54651 -6.75621214
80426
239226
15490
0.19259941
226551
719727
583698
2.57645298
-4751
1183
3734251
107565
5686365
971955
89494
-6767
-21876
-24296
3.59036501
18125
280660
1.85314616
276 -0.05809303 9.03597825
45085
211486
10777559 100702915
4451380
2552166 2741530
4299760
880051
-1638908
1780801
2.02352023
234027
0.51227232
9
PT. Medco Energi International Tbk
E
690868
5146330
5913531
2779407
3134124
13772871
2544525
46782005
8758581
5979174 2014151
3792614
456841
1353716
10
PT. Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk
G
474338
4457870
4804649
1277413
3527236
11039703
6067674
3177611
7299889
6022476 3346710
3596192
509481
861678
-35143 -0.06897804
11
PT. Tambang Batu Bara Bukit Asam Tbk
T
419802
2614472
1638657
433166
1205491
2385141
484502
1689263
686681
253515
993730
2285038
210390
329434
209412
0.99535149
12
PT. Timah (Persero) Tbk
177907
2812416
1390720
541781
848939
2415954
433702
1509256
906648
364867
182686
1945733
36497
866683
141410
3.87456503
13
PT. Ades Waters Indonesia Tbk
-134452
125554
25616
60682
-35066
106554
79536
31355
75198
14516
2061
168936
3519
-43382
14
PT. Fast Food Indonesia Tbk
37316
889423
121330
94829
26501
321984
78856
194946
127038
32208
85008
795290
36280
94133
15
PT. Indofood Sukses Makmur Tbk
386919 17918528
6415060
4337508
2077552
15673356
6013390
6390075 1394075
17871425
603481
47103
16
PT. Mayora Indah Tbk
17
PT. Multi Bintang Indonesia Tbk
18 19
N D D
4189916 10727582
-137971 -39.2074453 1036
0.02855568
-216562 -0.35885471
Y
85107
1378127
637641
124850
512791
1280645
610503
869242
398172
273332
61217
1103893
84617
274234
L
87313
710911
268211
272933
-4722
553081
277696
249535
303532
30599
75485
562852
90222
148059
PT. Suba Indah Tbk
-131108
429440
110092
617430
-507338
1008292
830692
236952
771101
153672
9578
443115
-137131
-13675
6023 -0.04392151
PT. Gudang Garam Tbk
1790209 24291692
13490458
8006773
5483685
20591389
6927897
12183853
8494061
387288
540136
23137376
1838673
1154316
-48464 -0.02635814
20
PT. HM Sampoerna Tbk
1991852 17646694
8835447
3871620
4963827
11699265
2176405
4859430
6522408
2650788 2428218
14675125
1406844
2971569
585008
21
PT. Argo Pantes Tbk
-233324
982371
447671
1395984
-948313
1759150
1244332
-223909
1983059
587075
8363
1028794
14923
-46423
-248247
-16.635194
22
PT. Panasia Filament Inti Tbk
-59391
403333
278621
204046
74575
709778
432256
103144
606636
402588
5796
371625
-42486
31708
-16905
0.39789578
23
PT. Sunson Textile Manufacture Tbk
379301
440503
-61202
923895
539372
289773
634122
193619
30663
526184
8618
21886
24
PT. TIFICO Tbk
1087415 13006447
-11919032
2547453
1419651
663026
1875072
568625
52089
1946954
-72654
643283
25
PT. Hanson International Tbk
-85758
713330
419463
332992
380429
81764
7511
298008
-17873
67178
26
PT. Pan Brothers Tex Tbk
27
PT. Primarindo Asia Infrastructure Tbk
28
PT. Sepatu Bata Tbk
29
PT. Surya Intrindo Makmur Tbk
30
PT. Barito Pacific Tbk
31
PT. Surya Dumai Industri Tbk
32
PT. Surabaya Agung Industry Pulp Tbk
33
PT. Colorpak Indonesia Tbk
34
PT. Lautan Luas Tbk
35
PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk
36
PT. Resources Alam Indonesia Tbk
37
PT. Kageo Igar Jaya Tbk
38
PT. Titan Kirnia Nusantara Tbk
39
PT. Trias Sentosa Tbk
28966
903095
538673
424447
114226
1911757
1313341
955580
956177
531730
20823
793395
169994
109700
-141028 -0.82960575
40
PT. Indocement Tunggal Prakasa Tbk
116023
4615507
1594720
1117452
477268
9771012
7761254
4655793
5115219
3997767
307424
4157683
670290
457824
-554267 -0.82690626
41
PT. Alumindo Light Metal Industry Tbk
35810
1330224
520714
397970
122744
931927
339424
346267
579663
181693
6779
1065729
-36389
264495
42
PT. Citra Tubindo Tbk
13789
670591
333319
88111
245208
650562
183612
545699
103602
15491
158926
616000
14380
54591
43
PT. Jaya Pari Steel Tbk
62485
379928
219185
108696
110489
245437
25731
130167
115270
6573
6228
247886
12025
132042
-50109
548070
-160123
2590237
2765
365186
212907
298665
7734
307709
104280
43004
61276
127475
19503
78443
48359
5356
4725
264225
5822
43484
-29987
24967
22766
59974
-37208
80841
37590
-195289
276130
216156
378
18612
-39435
6355
490
0.0057908
-2909 -0.03224269
0.41583004
-58727 -6.81445811 -87469
1.20391169
20638 -1.15470262 1912
0.32840948
9448 -0.23958413
35309
440925
179723
71963
107760
260735
56980
170710
90025
18062
3356
407805
35931
33120
-622 -0.01731096
-10371
93136
68561
60283
8278
135141
63580
69032
61350
1067
280
107831
-35822
-14695
25451 -0.71048518
-143276
1278060
482297
1660942
-1178645
3339810
371698
-562259
3900577
2239635
52041
1871209
29581
-593149
-172857 -5.84351442
-65314
288517
134510
785387
-650877
771294
438539
-335614
1091141
305754
5437
338222
185332
-49705
-250646
-1.3524162
-383697
293451
144782
3936518
-3791736
2225462
2032819
-1777043
4002505
65986
1191
355860
-54016
-62409
-329681
6.10339529
6486
117215
70162
29931
40231
82470
11291
52539
29931
4488
55878
4543
61337
1943
0.42769095
51917
1705586
829377
602427
226950
1426798
442133
450186
904164
301737
92110
1258443
7647
447143
44270
5.78919838
-2047891
1970333
909390 16901739
-10841755 17397239
495500
10437
1590012
-485081
380321
-1562810
3.22175059
448
157568
200032
11953
1100
153406
-1233
4162
26298
375207
-29137
177442
-15992349
6555484
5018172
74229
125803
224727
11778
186771
79412
107359
283712
81253
149730
-68477
365693
0
138545
86182
1681 -1.36334144
92455
163555
235015
12199
18156
365639
16107
9568
10191
0.63270628
269845
130677
16417
85285
684
150573
-3497
26869
-25640
7.33199886
72199
-1.9840886
-591 -0.04109875 50460
4.1962578
44
PT. Lionmesh Prima Tbk
5505
89238
30293
18547
11746
42748
11749
17480
25268
6720
2442
65106
1611
24132
3894
2.41713222
45
PT. Lion Metal Works Tbk
23553
111114
115834
18790
97044
146703
18225
120511
26193
7403
33425
87997
12263
23117
11290
0.92065563
46
PT. Kedaung Indah Can Tbk
47
PT. Surya Toto Indonesia Tbk
48
PT. Sumi Indo Cabel Tbk
49
PT. Supreme Cable Manufacturing & Commerce Tbk
50
PT. Astra Graphia Tbk
37334
472267
371017
77994
51
PT. Metrodata Electronics Tbk
12253
1260770
464790
280760
52
PT. Albond Makmur Usaha Tbk
723
47931
58036
15310
42726
91142
32497
53
PT. Astra International Tbk
13761766 12978507
783259
39145053
8548140
54
PT. Astra Otoparts Tbk
2436481
662876
1398514
868114
55
PT. Hexindo Adiperkasa Tbk
56
PT. Indo Kordsa Tbk
57
PT. Multi Prima Sejahtera Tbk
58
PT. Tunas Rideon Tbk
59
PT. United Tractors Tbk
60 61
-18159
87921
71359
45079
26280
169918
81477
91226
77848
32769
5859
84274
-13066
3647
-5093
0.3897903
25879
570863
346764
265947
80817
708561
359201
145215
563345
297399
89046
469829
31684
101034
-5805
-0.1832155
7339
976070
251725
125078
126647
445145
176834
316798
128348
3269
8897
582244
-9691
393826
17030 -1.75730059
-34680
991690
378878
384293
-5415
610572
179045
217086
388374
4081
29533
647473
15168
344217
-49848 -3.28639241
293023
571015
135944
331097
239918
161924
194004
446339
21414
25928
184030
611042
54819
234152
332079
51320
99099
944300
-1314
316470
75396
15746
436
3819
35487
1893
12444
6446933 5326131
31512954
4421583
13410955
983923
0.22252732
2151505
206398
773076
16760
0.08120234
48904
1.15030343
5405506 44923909 223158
15233543 19425440
2924581
1092828
766124
326704
101990
127413
91418
995576
516764
290614
226150
636109
105021
283110
352999
62384
77700
661909
42514
333667
42421
1472678
885767
839159
46608
1710352
814269
710744
839159
511182
155320
1235382
73977
237296
15920
0.74343887
13567 -10.3249619 -1170 -0.61806656
-31556 -0.42656501
3404
38762
49505
54454
-4949
129580
1842
73691
55889
1435
26833
28865
-595
9897
3999
152731
3357708
1042954
864882
178072
2002792
557593
593307
1409485
544603
51221
2700370
81112
657338
71619
-6.7210084 0.8829643
1099633
8895977
3766964
2046390
1720574
6769367
2367251
3103595
3629278
1582888
788687
6872808
342610
2023169
757023
2.20957649
PT. Kimia Farma (Persero) Tbk
77755
1925990
661648
325634
336014
1137438
412820
814584
358855
33221
158755
1816384
45494
109606
32261
0.70912648
PT. Merck Tbk
57239
373341
134714
43550
91164
200466
48972
154021
46429
2879
21185
296320
50580
77021
6659
0.13165283
62
PT. Mandom Indonesia Tbk
82492
800612
247660
57684
189976
472364
212217
397729
74635
16951
2033
637156
61853
163456
20639
0.33367824
63
PT. Unilever Indonesia Tbk
1464182
8984822
1982769
1231868
750901
3647098
1348402
2258447
1370368
138500
784455
8123625
1296711
861197
167471
0.1291506
64
PT. Arpeni Pratama Ocean Line Tbk
77220
845867
427125
274126
152999
1507681
943552
631759
875030
600903
187060
594147
22034
251720
55186
2.50458382
65
PT. Berlian Laju Tanker Tbk
243204
1351433
1134831
873962
260869
4393914
2944327
1665460
2728454
1854492
727229
969866
149150
381567
94054
0.63060007
66
PT. Humpuss Intermoda Transportasi Tbk
150717
711960
460476
369913
90563
2380286
1464143
869934
1481606
1111692
71019
670226
147600
41734
3117
0.02111789
67
PT. Rig Tenders Indonesia Tbk
57621
221361
327182
21693
305489
614044
286782
589500
24545
2852
215851
170302
27170
51059
30451
1.12075819
68
PT. Steady Safe Tbk
69
PT. AGIS Tbk
70
-45650
37842
6743
151550
-144807
227814
114795
7250
219099
67549
1130
36466
3039
1376
2384
590590
290140
111998
178142
508425
13055
374510
118854
6856
15829
364564
11435
226026
-48689 -16.0213886 -9051 -0.79151727
PT. Matahari Putra Prima Tbk
127388
5619731
1833565
1222856
610709
4086018
1263694
1879231
2139426
916570 1055331
5064943
115466
554788
11922
0.10325117
71
PT. Mitra Adiperkasa Tbk
113901
2308718
954123
642073
312050
1765972
407191
1010891
755071
112998
247071
2014108
76284
294610
37617
0.49311782
72
PT. Ramayana Lestari Sentosa Tbk
311752
3799902
1574488
719995
854493
2558668
462563
3799902
902096
182101
329786
3553447
303107
246455
8645
0.02852128
73
PT. Rimo Catur Lestari Tbk
-20098
203795
78823
59110
19713
136754
44181
203795
59310
200
12612
211582
-15959
-7787
-4139
0.25935209
74
PT. Tigaraksa Satria Tbk
75
PT. Wicaksana Overseas International Tbk
76
PT. Citra Kebun Raya Agri Tbk
77 78 79
PT. Ristia Bintang Mahkotasejati Tbk
80 81
3916
2032478
531129
337422
193707
685838
112283
239317
435024
97602
52281
1639692
57542
392786
-64743
1084950
174979
825223
-650244
506093
241339
-341677
847770
22525
5507
1358258
-31903
-273308
-53626 -0.93194536
23
3320
41382
699
40683
47947
485
46988
959
260
479
1507
-118
1813
141 -1.19491525
PT. Jakarta International Hotel & Development Tbk
430879
181680
2898228
2084900
813328
3990774
810977
1380052
2340136
255236
30426
159027
-75635
22653
506514 -6.69682026
PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk
110609
542815
277642
143893
133749
772210
253023
561712
210196
66303
161021
434421
105197
108394
-1473
12615
138418
16541
121877
212763
1454
153629
18302
1761
7905
10714
-1847
1901
PT. Summarecon Agung Tbk
147015
632388
424964
634423
-209459
1478941
668393
647880
830450
196028
114975
492109
123804
140279
PT. Hotel Sahid Jaya International Tbk
-96054
93940
52847
361415
-308568
718978
485801
65536
652778
291363
10913
96274
11042
-2334
-107096 -9.69896758
82
PT. Plaza Indonesia Realty Tbk
104987
423299
568876
281322
287554
2033455
1434644
1293143
694533
413211
264154
345258
126580
78041
-21593 -0.17058777
83
PT. Asia Natural Resuorces Tbk
-18182
15634
50193
99377
-49184
94372
16603
-5380
99753
376
440
128864
-24686
-113230
6504 -0.26346917
84
PT. Bumi Teknoultra Unggul Tbk
581
19230
10379
1088
9291
96825
85709
95495
1130
242
380
8022
489
11208
92
85
PT. Centrin Online Tbk
4137
58906
46134
4308
41826
82890
28061
75513
7377
3049
775
48090
5216
10816
-1079
-0.2068635
86
PT. Indoexchange Tbk
-11721
3000
4083
560
3523
12879
623
12485
394
0
854
2381
-5099
619
-6622
1.29868602
87
PT. Lippo E-Net Tbk
-43454
29975
890807
874309
16498
1182771
4317
262365
920406
46097
49337
26402
-58044
3573
-32840
5412
1.02937028
0.05144633
374 -0.20249053 23211
0.18748183
0.18813906
14590 -0.25136104
Lampiran 2: Rekapitulasi Data Laporan Keuangan Perusahaan Tahun 2005 No.
Nama Perusahaan
2005 NI
S
790410
3370936
CA
CL
WC
686549
407551
278998
TA
NP
St-St-1
Nit-Nit-1
GROWTH NI
-93586
19650
21680
129517
-107837
384436
347783
168237
216199
86682
PT. Bakrie Sumatra Plantation Tbk
115716
883309
280152
134141
146011
1244909
269229
490727
754182
620041
4
PT. Inti Agri Resources Tbk
1545
21220
40263
6851
33412
114279
49503
106771
7509
657
1128
22615
-2476
-1395
4021 -1.62399031
5
PT. Cipendawa Agroindustri Tbk
892
45563
24401
19783
4618
34824
8359
13310
21513
1731
928
33594
35137
11969
-34245 -0.97461366
6
PT. Apexindo Pratama Duta Tbk
-43126
1135551
867814
251278
616536
3207286
2313918
1566600
1640686
1389409
215118
1021054
-36524
114497
7
PT. ATPK Resources Tbk
-1693
12265
8217
485
7732
84154
69320
83491
663
178
648
19308
-4475
-7043
8
PT. Citatah Industri Marmer Tbk
-56240
232096
89849
16772
215324
37933
1844
67618
-31063
3378
2750 -0.08852976
9
PT. International Nickel Indonesia Tbk
3275008 16232704
11664434
12582605
1650099
2412030 2451961
2660852
2660852
6048404
-26153 -0.00982881
10
PT. Timah (Persero) Tbk
11
PT. Ades Waters Indonesia Tbk
12
121151
177391 1238069
312807
Nit-1
PT. Bahtera Adimina Samudra Tbk
4513077
80826
St-1
3
70996
488377
CASH
2
8709256
2622642
TL
PT. Astra Argo Lestari Tbk
-28313
1294715
EQ
1
2634699
3191715
NFA
3472524
800764
-101588
-10354 -0.01293015
74
123635
-46562
-103985
-47024
1.00992225
14271
696447
95916
186862
19800
0.20643063
-6602
0.18075786
2782 -0.62167598
107499
3396150
1638683
896153
742530
2748331
488640
1534033
1214040
317887
324213
2812416
177907
583734
-70408 -0.39575733
-119256
143751
60794
278891
-218097
210052
147330
-87901
297953
19062
1670
125554
-134452
18197
15196 -0.11302175
PT. Fast Food Indonesia Tbk
41291
1028393
125833
110742
15091
377905
86949
228205
149701
38958
82698
889423
37316
138970
3975
0.10652267
13
PT. Mayora Indah Tbk
45730
1706184
675637
191029
484608
1459969
732053
895021
548714
357685
113158
1378127
85107
328057
-39377
-0.4626764
14
PT. Multi Bintang Indonesia Tbk
87014
852613
213946
314409
-100463
575385
340460
227912
347434
33025
10514
710911
87313
141702
-299 -0.00342446
15
PT. SMART Tbk
304203
4656674
1490234
1030549
459685
4597227
1335673
1928570
2668647
1638098
383354
4274569
-107960
382105
412163 -3.81773805
16
PT. Bentoel International Investama Tbk
108166
2176178
1367677
618162
749515
1842317
360124
1114072
728245
110083
466080
4226135
80938
-2049957
27228
0.33640564
17
PT. Gudang Garam Tbk
1889646 24847345 14709465
8488549
6220916 22128851
7314532
13111455
9001696
513147
420471
24291692
1790209
555653
99437
0.05554491
18
PT. Argo Pantes Tbk
-214141
1573533
1411050
-215473
2170119
596586
7482
982371
-233324
-49836
19183 -0.08221615
19
PT. Panasia Filament Inti Tbk
20
PT. TIFICO Tbk
21
PT. Hanson International Tbk
22
PT. Sepatu Bata Tbk
23
PT. Surya Intrindo Makmur Tbk
24
PT. Barito Pacific Tbk
686842
25
PT. Surabaya Agung Industry Pulp Tbk
26
PT. AKR Corporindo Tbk
27
PT. Colorpak Indonesia Tbk
28
PT. Lautan Luas Tbk
29
PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk
30
PT. Resources Alam Indonesia Tbk
31
PT. Titan Kirnia Nusantara Tbk
32
PT. Trias Sentosa Tbk
33 34
932535
450262
-1123271
1954646
-34179
438777
301320
289361
11959
693615
392295
68965
624650
335290
4903
403333
-59391
35444
-294051
2676206
1016424
1443455
-427031
2669042
1606556
402995
2266047
822593
23746
2590237
-160123
85969
25212 -0.42450876
-14427
396747
205961
358328
-152367
753108
410873
318565
434543
76215
7433
365186
2765
31561
-17192 -6.21772152
25086
434916
213642
110430
103212
305779
68446
176296
129483
19052
4984
440925
35309
-6009
-10223 -0.28952958
-14775
76189
69180
71486
-2306
130829
57947
54257
72499
1013
895
93136
-10371
-16947
818030
1005517
855706
149811
2290291
314746
1054665
1235106
379400
741043
1278060
-143276
-460030
-133928
-4404
0.83640701
0.42464565
830118 -5.79383847
-601188
412976
160602
4246652
-4086050
2121633
1921961
-2378231
4499865
253213
1368
293451
-383697
119525
-217491
0.56683008
119289
2827823
1006876
782587
224289
1979763
803553
974375
838128
55541
73829
2187493
77227
640330
42062
0.54465407
7865
212185
94743
46661
48082
107668
10835
58473
49195
2533
7978
117215
6486
94970
1379
0.21261178
52425
2166528
944555
771136
173419
1608866
475495
496240
1042374
271238
107319
1705586
51917
460942
508
0.00978485
-841805
3004545
991068
11461786 -10470718
6093780
4433969
-6022047
12115827
654042
14943
1970333
-2047891
1034212
-3971
100798
192607
79448
113159
231505
10397
134573
96932
17484
2191
157568
448
-56770
-57135
217100
68817
189481
-120664
332417
239865
73542
258875
69394
3472
177442
-29137
39658
16429
1080680
683574
569368
114206
2104464
1413514
957970
1146494
577126
28948
903095
28966
177585
-12537 -0.43281779
PT. Indocement Tunggal Prakasa Tbk
739686
5592354
2155765
855844
1299921 10536380
7811939
5629382
4906998
4051153
498010
4615507
116023
976847
623663
5.37533937
PT. Alumindo Light Metal Industry Tbk
37335
1365145
418185
383783
34402
805745
303337
384096
421649
37866
4704
1330224
35810
34921
1525
0.04258587
35
PT. Citra Tubindo Tbk
73530
1198747
738495
409305
329190
1064008
193862
623972
437307
28002
181387
670591
13789
528156
59741
4.33251142
36
PT. Lionmesh Prima Tbk
4107
104202
30575
17340
13235
42145
10757
21203
20942
3602
3560
89238
5505
14964
1206086 -0.58894052 -4419 -9.86383929 -27998
0.96090881
-1398 -0.25395095
37
PT. Lion Metal Works Tbk
38
PT. Kedaung Indah Can Tbk
19023
128842
133365
21360
112005
165030
17433
134332
30698
9339
39820
111114
23553
17728
-10164
93144
71554
50760
20794
161454
83944
76923
84097
33337
6528
87921
-18159
5223
-4530 -0.19233219
39
PT. Mulia Industrindo Tbk
7995 -0.44027755
-792946
2718511
1453704
5344081
-3890377
4115990
2403795
-2679790
6795780
1451699
61438
2571695
645160
146816
-1438106 -2.22906876
40
PT. Sumi Indo Cabel Tbk
23749
1423929
41
PT. Supreme Cable Manufacturing & Commerce Tbk
56798
1360229
361155
204348
156807
548245
169853
338405
209840
5491
25744
976070
7339
447859
16410
483179
411174
72005
695151
175024
273884
414779
3605
16980
991690
-34680
368539
91478 -2.63777393
42
PT. Astra Graphia Tbk
36067
545462
309829
93033
43
PT. Metrodata Electronics Tbk
16307
1503906
551639
324505
216796
518804
140887
284876
233928
140895
127061
472267
37334
73195
-1267 -0.03393689
227134
666604
35124
249910
364665
40160
100331
1260770
12253
243136
44
PT. Multipolar Tbk
60718
7490735
1919853
1542306
377547
4054
0.33085775
5480658
1932840
1287991
3080435
1538129
542066
2506936
23127
4983799
37591
1.62541618
45
PT. Albond Makmur Usaha Tbk
-5101
17670
49459
9295
40164
80159
29611
70295
9865
570
730
47931
723
-30261
-5824 -8.05532503
46
PT. Goodyear Indonesia Tbk
-6690
875047
317634
139391
178243
458737
111855
275926
182811
43419
64229
767891
24991
107156
-31681 -1.26769637
47
PT. Hexindo Adiperkasa Tbk
97771
1423317
838826
635092
203734
1069514
200104
344761
724753
89662
43476
995576
91418
427741
6353
0.06949397
48
PT. Indo Kordsa Tbk
119496
1764996
963197
336923
626274
1709355
742770
822095
712179
375256
106487
1472678
42421
292318
77075
1.81690672
49
PT. Tunas Rideon Tbk
142732
4607275
1753770
1460933
292837
3011591
484406
678147
2333444
872511
185599
3357708
152731
1249567
-9999 -0.06546805
50
PT. United Tractors Tbk
1050729 13281246
1997975 10633839
-48904 -0.04447302
51
PT. Merck Tbk
52
PT. Tempo Scan Pacific Tbk
53
PT. Unilever Indonesia Tbk
54
PT. Arpeni Pratama Ocean Line Tbk
55
PT. Berlian Laju Tanker Tbk
56
PT. Rig Tenders Indonesia Tbk
57
PT. Steady Safe Tbk
58
PT. Zebra Nusantara Tbk
59
PT. AGIS Tbk
60
PT. Matahari Putra Prima Tbk
61
PT. Tigaraksa Satria Tbk
62
PT. Wicaksana Overseas International Tbk
63
PT. Bhuwanatala Indah Permai Tbk
64
PT. Citra Kebun Raya Agri Tbk
65
PT. Jakarta International Hotel & Development Tbk
66
PT. Panca Wiratama Sakti Tbk
-29773
5008
67
PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk
124502
617881
68
PT. Ristia Bintang Mahkotasejati Tbk
2255
21767
69
PT. Summarecon Agung Tbk
151210
797932
70
PT. Hotel Sahid Jaya International Tbk
-52995
86770
71
PT. Asia Natural Resuorces Tbk
-15337
72
PT. Bumi Teknoultra Unggul Tbk
-5551
73
PT. Indoexchange Tbk
74
PT. Indosiar Karya Media Tbk
75
PT. Lippo E-Net Tbk
58813
76
PT. Radiant Utama Interinsco Tbk
14201
77
PT. Ratu Prabu Energy Tbk
4962
196913
2.23599945
5603942
3605967
4307775
4105713
6485918
2879951
589875
8895977
1099633
4385269
57700
386346
152527
32300
120227
218034
47022
180361
37657
5358
24138
373341
57239
13005
296825
2497974
1537716
404377
1133339
2345760
592773
1793257
472473
68096
832782
2371553
323093
126421
-26268 -0.08130167
1440485
9992135
2030362
1501485
528877
3842351
1495659
2173526
1658391
156906
705369
8984822
1464182
1007313
-23697 -0.01618446
168720
1167938
648489
533312
115177
2669279
1842543
1120553
1543087
1009775
170375
845867
77220
322071
91500
1.18492618
645186
2617192
2008839
1375452
633387
7908587
5184774
2008385
5900202
4524750 1040036
1351433
243204
1265759
401982
1.65285933
54102
256232
401324
21889
379435
670387
269029
642929
642929
5569
250883
221361
57621
34871
-3519 -0.06107148
-32572
27263
7826
153640
-145814
190827
103682
-25323
214721
61081
1354
37842
-45650
-10579
13078 -0.28648412
461
0.00805395
843
59348
9049
25731
-16682
135638
125084
69703
65903
40172
548
57373
1398
1975
-555 -0.39699571
-2032
383385
365813
272868
92945
668990
88539
372420
280598
7731
15232
590590
2384
-207205
-4416 -1.85234899
222663
6916052
1424767
1183971
240796
4577151
1800333
2067102
2444956
1260985
498346
5619731
127388
1296321
95275
0.74791189
19547
2515589
651697
447257
204440
802526
97464
245597
551036
103779
21139
2032478
3916
483111
15631
3.99157303
-114487
767223
136682
850867
-714185
419069
191361
-456164
875233
24366
6357
1084950
-64743
-317727
-49744
0.76833017
-15510
20076
7960
55840
-47880
337153
69706
212524
124188
68348
1864
18288
34526
1788
-50036 -1.44922667
50
3219
40091
500
39591
47849
330
47038
811
311
1853
3320
23
-101
141367
308790
1672516
1299591
372925
3173627
748743
1416730
1459277
159686
45664
181680
430879
127110
27
1.17391304
95102
521244
-426142
318091
7907
-225198
543289
22045
131
3486
-19010
1522
-10763
0.5661757
325502
199648
125854
903722
311817
645935
257393
57745
135027
542815
110609
75066
13893
0.12560461
128219
17688
110531
206601
1153
151373
17824
135
10100
12615
-1473
9152
806342
857130
-50788
1864759
754987
837150
1026141
169012
213556
632388
147015
165544
46232
96733
-50501
699114
473020
12541
686027
589293
6248
93940
-96054
-7170
55747
41085
111058
-69973
91145
16035
-20717
111863
805
107
15634
-18182
40113
2845 -0.15647344
11480
11614
1028
10586
92734
79403
91360
1373
346
207
19230
581
-7750
-6132 -10.5542169
-289512 -0.67191021
3728 -2.53088934 4195
0.0285345
43059 -0.44827909
-4298
2729
1223
361
862
8382
251
8188
361
0
47
3000
-11721
-271
7423 -0.63330774
-141195
817526
869197
272512
596685
1613240
542372
684761
928415
655903
14521
1148348
57001
-330822
-198196 -3.47706181
33604
739923
640816
99107
1126296
3485
479992
646304
5488
138527
29975
-43454
3629
102267 -2.35345423
545698
140584
87942
52642
193856
38169
83918
109931
21989
18022
340056
11767
205642
2434
0.20684966
260118
202340
57778
336212
74847
118056
203266
926
13652
234522
2600
-37609
2362
0.90846154
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87
Lampiran 3 : Hasil Perhitungan Rasio Keuangan Tahun 2004 Nama Perusahaan Kategori PT. Astra Argo Lestari Tbk 0 PT. Bahtera Adimina Samudra Tbk 1 PT. Bakrie Sumatra Plantation Tbk 0 PT. Aneka Tambang (Persero) Tbk 0 PT. ATPK Resources Tbk 1 PT. Bumi Resources Tbk 0 PT. Citatah Industri Marmer Tbk 1 PT. International Nickel Indonesia Tbk 0 PT. Medco Energi International Tbk 0 PT. Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk 0 PT. Tambang Batu Bara Bukit Asam Tbk 0 PT. Timah (Persero) Tbk 0 PT. Ades Waters Indonesia Tbk 1 PT. Fast Food Indonesia Tbk 0 PT. Indofood Sukses Makmur Tbk 0 PT. Mayora Indah Tbk 0 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk 0 PT. Suba Indah Tbk 1 PT. Gudang Garam Tbk 0 PT. HM Sampoerna Tbk 0 PT. Argo Pantes Tbk 1 PT. Panasia Filament Inti Tbk 1 PT. Sunson Textile Manufacture Tbk 1 PT. TIFICO Tbk 1 PT. Hanson International Tbk 1 PT. Pan Brothers Tex Tbk 0 PT. Primarindo Asia Infrastructure Tbk 1 PT. Sepatu Bata Tbk 0 PT. Surya Intrindo Makmur Tbk 1 PT. Barito Pacific Tbk 1 PT. Surya Dumai Industri Tbk 1 PT. Surabaya Agung Industry Pulp Tbk 1 PT. Colorpak Indonesia Tbk 0 PT. Lautan Luas Tbk 0 PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk 1 PT. Resources Alam Indonesia Tbk 1 PT. Kageo Igar Jaya Tbk 0 PT. Titan Kirnia Nusantara Tbk 1 PT. Trias Sentosa Tbk 0 PT. Indocement Tunggal Prakasa Tbk 0 PT. Alumindo Light Metal Industry Tbk 0 PT. Citra Tubindo Tbk 0 PT. Jaya Pari Steel Tbk 0 PT. Lionmesh Prima Tbk 0 PT. Lion Metal Works Tbk 0 PT. Kedaung Indah Can Tbk 1 PT. Surya Toto Indonesia Tbk 0 PT. Sumi Indo Cabel Tbk 0 PT. Supreme Cable Manufacturing & Commerce Tbk 0 PT. Astra Graphia Tbk 0 PT. Metrodata Electronics Tbk 0 PT. Albond Makmur Usaha Tbk 1 PT. Astra International Tbk 0 PT. Astra Otoparts Tbk 0 PT. Hexindo Adiperkasa Tbk 0 PT. Indo Kordsa Tbk 0 PT. Multi Prima Sejahtera Tbk 1 PT. Tunas Ridean Tbk 0 PT. United Tractors Tbk 0 PT. Kimia Farma (Persero) Tbk 0 PT. Merck Tbk 0 PT. Mandom Indonesia Tbk 0 PT. Unilever Indonesia Tbk 0 PT. Arpeni Pratama Ocean Line Tbk 0 PT. Berlian Laju Tanker Tbk 0 PT. Humpuss Intermoda Transportasi Tbk 0 PT. Rig Tenders Indonesia Tbk 0 PT. Steady Safe Tbk 1 PT. AGIS Tbk 1 PT. Matahari Putra Prima Tbk 0 PT. Mitra Adiperkasa Tbk 0 PT. Ramayana Lestari Sentosa Tbk 0 PT. Rimo Catur Lestari Tbk 1 PT. Tigaraksa Satria Tbk 0 PT. Wicaksana Overseas International Tbk 1 PT. Citra Kebun Raya Agri Tbk 1 PT. Jakarta International Hotel & Development Tbk 1 PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk 0 PT. Ristia Bintang Mahkotasejati Tbk 1 PT. Summarecon Agung Tbk 0 PT. Hotel Sahid Jaya International Tbk 1 PT. Plaza Indonesia Realty Tbk 0 PT. Asia Natural Resuorces Tbk 1 PT. Bumi Teknoultra Unggul Tbk 1 PT. Centrin Online Tbk 0 PT. Indoexchange Tbk 1 PT. Lippo E-Net Tbk 1
CASH/CL
CASH/TA
0.230599990
NI/S
1.209117891
CA/CL
0.063566177
WC/TA
0.367539104
CA/TA
0.314409778
NFA/TA
1.026517217
S/TA
2.792946943
S/CA
16.148795766
S/WC
0.236714860
NI/TA
0.387716278
NI/EQ
0.363599197
TL/TA
0.303972927
CL/TA
0.059626271
NP/TA
0.163989005
NP/TL
0.610536295
EQ/TA
0.943469035
0.286789044
GROWTH-S 0.365438312
GROWTH NI/TA 0.000000548
-0.376608566
0.409965909
-0.257426647
0.178864494
0.792303478
0.250872530
1.402584290
-0.974539865
-0.094480743
-0.177838379
0.468726919
0.436291141
0.032435778
0.069199733
0.531273081
0.001953370
0.000852238
-0.307382468
-0.000013709
0.137721894
1.042086602
0.006564149
0.162531807
0.279128799
0.619203802
3.809739233
94.331166193
0.085277921
0.246572596
0.654146803
0.155967658
0.498179144
0.761570862
0.345853197
0.184735270
0.028812727
0.523217438
0.000000171
0.283448742
3.263351729
0.341726952
0.492709651
0.445642356
0.473060643
0.960120513
1.384323477
0.134088444
0.331733722
0.595794624
0.150982699
0.444811925
0.746586000
0.404205045
2.190590079
0.330741202
0.336507994
0.000000426
-0.231769215
7.228007181
0.080144162
0.093012510
0.852880361
0.223035960
2.397913562
2.782934563
-0.051692869
-0.052533956
0.016010350
0.012868348
0.003142002
0.196248196
0.983989650
1.083482944
0.013942635
0.065268966
-0.000000671
0.114591233
0.631295387
-0.170495885
0.291922754
0.262481214
0.677580563
2.321095407
-3.974175455
0.077644792
1.170550175
0.932802357
0.462418639
0.470383718
0.504269435
0.066331878
0.136984473
0.063344174
1.522759182
0.000000650
-0.459389512
2.235771147
0.291026655
0.526528719
0.397231176
0.263544984
0.500532970
0.905569915
-0.121069801
-0.688987468
0.824278660
0.235502064
0.588772698
0.714288416
0.175721340
0.041374973
0.009743892
-0.244440968
0.000013994
1.000000000
2.275180009
0.159812185
0.285137382
0.711188412
0.175584018
0.615787437
1.098689798
0.175584018
0.026422790
0.293737188
0.125325197
0.168412057
0.573342649
6.645173200
1.443506923
0.180907789
-0.381162670
0.000000134
0.134244792
2.127623266
0.227557784
0.429360806
0.184749062
0.373657025
0.870263469
1.642031394
0.050161510
0.014767815
0.635929938
0.201803023
0.434126915
0.682664692
3.396677788
0.724669327
0.146240461
0.356934821
0.000000037
0.106404628
3.761233837
0.319504610
0.435215422
0.549622938
0.403803436
0.927824280
1.263842283
0.042966554
0.149275037
0.661239618
0.115710812
0.545528806
0.825009257
0.287834827
2.619912276
0.303152177
0.239608452
-0.000000006
0.160568558
3.782976965
0.505417080
0.687027308
0.203133484
1.096149871
1.595496800
2.168802587
0.176007205
0.248511925
0.287899541
0.181610228
0.106289314
0.369188896
0.708244502
2.294108956
0.416633650
0.144170031
0.000000417
0.063257712
2.566941255
0.351388727
0.575640099
0.179515835
1.164101634
2.022273355
3.312859935
0.073638405
0.117877285
0.375275357
0.224251372
0.151023985
0.402435124
0.624703947
0.337195287
0.075616506
0.445427507
0.000001604
-1.070869905
0.422135065
-0.329091353
0.240403927
0.746438426
1.178313343
4.901389756
-3.580505333
-1.261820298
-4.288056131
0.705726674
0.569495279
0.136231394
0.193037049
0.294263941
0.033963943
0.019342305
-0.256795473
-0.000367958
0.041955290
1.279460924
0.082305332
0.376819966
0.244906579
2.762320488
7.330610731
33.561865590
0.115893957
0.191417110
0.394547555
0.294514634
0.100029815
0.253530440
0.605452445
0.896434635
0.264013119
0.118363113
0.000000089
0.021593236
1.478973641
0.132553105
0.409297154
0.383669586
1.143247687
2.793197258
8.624827682
0.024686417
0.092345288
0.684447032
0.276744049
0.407703047
0.595667784
0.267327304
0.321399984
0.088945533
0.002635660
-0.000000023
0.061755557
5.107256708
0.400416197
0.497906133
0.476715249
1.076119455
2.161289817
2.687502316
0.066456356
0.097909443
0.310915203
0.097489937
0.213433075
0.686467155
0.678753284
0.490324389
0.047801694
0.248424440
0.000000005
0.122818468
0.982699051
-0.008537628
0.484939819
0.502089206
1.285365073
2.650566159
-150.552943668
0.157866569
0.349902819
0.548802074
0.493477447
0.055324627
0.100809799
0.451172613
0.276569708
0.136480913
0.263051388
-0.000000058
-0.305299925
0.178306853
-0.503165750
0.109186625
0.823860548
0.425908368
3.900737565
-0.846457391
-0.130029793
-0.553310375
0.764759613
0.612352374
0.152408231
0.199289068
0.235003352
0.015512690
0.009499232
-0.030861063
-0.000000044
0.073696349
1.684880788
0.266309621
0.655150461
0.336446317
1.179701476
1.800657324
4.429811705
0.086939691
0.146932912
0.412505490
0.388840840
0.018808250
0.045595152
0.591696510
0.067459887
0.026231159
0.049889668
-0.000000001
0.112873947
2.282105940
0.424285372
0.755213853
0.186029208
1.508359200
1.997261033
3.555058224
0.170254456
0.409894165
0.557505792
0.330928481
0.226577311
0.406412478
0.415361991
0.627183970
0.207553039
0.202490200
0.000000036
-0.237511083
0.320684908
-0.539074553
0.254481426
0.707348435
0.558435040
2.194403926
-1.035914303
-0.132634511
1.042048332
1.127282494
0.793555979
0.333726516
0.296045150
-0.127282494
0.005990756
0.004754001
-0.045123708
-0.000009456
-0.147250535
1.365481313
0.105068064
0.392546684
0.609001688
0.568252327
1.447604452
5.408421053
-0.083675459
-0.575806639
0.854684141
0.287478620
0.567202703
0.663640140
0.145318677
0.028405360
0.008165934
0.085322570
0.000000561
-0.091428102
0.861063375
-0.066243458
0.410545571
0.583802272
0.593216762
1.444947416
-8.955099507
-0.054236683
-0.172925014
0.686357216
0.476789029
0.209568187
0.305333989
0.313642784
0.069609061
0.033188836
0.041593815
-0.000007376
-0.061817895
0.083605846
-4.678803495
0.426863616
0.557282509
1.016794814
2.382013307
-0.217319410
-0.062856116
-0.241503350
0.736057545
5.105667111
0.223213147
0.303255022
0.260270160
0.004004860
0.020447482
0.330404827
0.000000473
0.007571484
0.712862237
-0.120222057
0.298469152
0.588034991
0.511945383
1.715237169
-4.258331584
0.003876186
0.008303503
0.533314174
0.418691209
0.114622966
0.214925781
0.466813396
0.025148578
0.010529488
0.225423479
-0.000001619
0.025134136
2.424890708
0.480690331
0.818042753
0.152994705
2.413877231
2.950795934
5.021688753
0.060670720
0.098593883
0.379360659
0.337352422
0.042016082
0.110754978
0.615359874
0.109873500
0.037066091
0.164571861
0.000002576
-1.201065406
0.379597826
-0.460261501
0.281614527
0.464986826
0.308840811
1.096679259
-0.671011610
-0.370938014
0.153551915
3.415717272
0.741876028
2.673841244
0.782805200
-2.415717272
0.006302731
0.004675845
0.341446379
-0.000002964
0.080079379
2.497436182
0.413293190
0.689293727
0.218536062
1.691084818
2.453358780
4.091731626
0.135421021
0.206836155
0.345273937
0.276000537
0.069273400
0.200633157
0.654726063
0.046635076
0.012871306
0.081215287
-0.000000066
-0.111353290
1.137318979
0.061254542
0.507329382
0.470471582
0.689176490
1.358439929
11.251026818
-0.076742069
-0.150234674
0.453970298
0.446074840
0.007895457
0.017392013
0.510814631
0.004644759
0.002071910
-0.136278065
-0.000005257
-0.112104283
0.290375582
-0.352907800
0.144408514
0.111293157
0.382674464
2.649943914
-1.084346856
-0.042899446
0.254822066
1.167903863
0.497316314
0.670587548
0.574180435
-0.168350595
0.031332220
0.015582024
-0.316987039
-0.000001750
-0.226378342
0.171265885
-0.843876654
0.174395237
0.568575666
0.374068773
2.144948331
-0.443274228
-0.084681068
0.194610475
1.414688822
1.018271891
0.396416931
0.280214931
-0.435131091
0.006922702
0.007049193
-0.146959689
-0.000001753
-1.307533455
0.036779204
-1.703797234
0.065057053
0.913436850
0.131860710
2.026847260
-0.077392255
-0.172412290
0.215918804
1.798505209
1.768854287
0.029650473
0.016486176
-0.798505209
0.000302552
0.000535170
-0.175375148
0.000002743
0.055334215
2.344124820
0.487825876
0.850757851
0.136910392
1.421304717
1.670633676
2.913549253
0.078646781
0.123451151
0.362931975
0.362931975
0.000000000
0.000000000
0.637068025
0.149944873
0.054419789
1.097694978
0.000005186
0.030439392
1.376726143
0.159062460
0.581285508
0.309877782
1.195394162
2.056466480
7.515250055
0.036387071
0.115323444
0.633701477
0.422223048
0.211478429
0.333719325
0.315521889
0.152898193
0.064557141
0.355314464
0.000004057
-1.039362889
0.053804523
-2.439537493
0.138722023
0.765492220
0.300562552
2.166653471
-0.123204727
-0.312393562
0.188889253
2.653845086
2.578259515
0.075585571
0.028481531
-1.653845086
0.000617510
0.001592102
0.239193792
0.000000491
0.002843217
2.694795835
0.559803673
0.890111113
0.052410258
0.701152954
0.787713966
1.252497953
0.001993530
0.003233606
0.383496420
0.330307440
0.053188980
0.138694855
0.616503580
0.014819006
0.004894828
0.027130621
-0.000006067
0.070089311
2.351924142
0.378408386
0.658311950
0.325876241
1.322492528
2.008914660
3.494881659
0.092692590
0.160789948
0.828357630
0.279903564
0.042997829
0.051907325
0.576482489
0.228630434
0.063994473
0.026167887
0.000002230
-0.164205769
0.542663461
-0.187252696
0.222189104
0.737900370
0.485221210
2.183820905
-2.591264220
-0.079676122
-0.222969612
0.044892847
0.409441800
0.233214746
5.194919900
0.357340720
0.004568223
0.001870421
0.178445007
0.000020050
0.032074145
1.269117228
0.059749225
0.281768551
0.686981138
0.472390058
1.676518036
7.906212246
0.015151507
0.030312480
0.500156139
0.222019326
0.278136813
0.556099969
0.499843861
0.049059129
0.010892075
0.138266563
-0.000000434
0.025137650
1.427103804
0.048845299
0.163209297
0.794314243
0.472367345
2.894242876
9.670681881
0.011874205
0.024920137
0.523509643
0.114363998
0.409145644
0.781543664
0.476490357
0.275111593
0.031462862
0.110115177
-0.000000085
0.026920278
1.308425258
0.131709887
0.558749773
0.364217369
1.427390772
2.554615393
10.837385127
0.038425757
0.103417305
0.622004728
0.427039886
0.194964842
0.313445916
0.371560219
0.017033947
0.007274175
0.248182230
-0.000002129
0.020562459
3.782944241
0.376917189
0.512355471
0.282235974
1.030787227
2.011859510
2.734784346
0.021195520
0.025268509
0.159250002
0.135438283
0.023811720
0.149524140
0.838811674
1.803702148
0.244290321
0.088621753
-0.000000063
0.164465372
2.016495547
0.450172549
0.893039762
0.104837494
1.547965466
1.733366791
3.438604748
0.254586717
0.480037183
0.469652090
0.442867212
0.026780803
0.057022642
0.530347910
0.057297417
0.025375147
0.532672277
0.000017097
0.061688967
1.633309969
0.274773089
0.708641340
0.274843268
2.087536259
2.945829069
7.597309722
0.128777955
0.314931350
0.591091981
0.433868251
0.157200337
0.265949026
0.408908019
0.131665498
0.057125480
0.370657082
0.000056544
0.211971489
6.164662054
0.661499765
0.789581672
0.124230588
0.757407824
0.959252033
1.144985780
0.160548864
0.195442740
0.178544406
0.128081907
0.050462499
0.282632764
0.821462410
1.778871740
0.227841285
0.262702138
0.000006276
-0.206537687
1.582976552
0.154662837
0.419961393
0.479507763
0.517431938
1.232094060
3.345547945
-0.106869196
-0.199055094
0.458150402
0.265298556
0.192851846
0.420935670
0.536882496
0.129971827
0.034481338
0.043275506
0.000002294
0.045333118
1.303883857
0.114057929
0.489391880
0.506944356
0.805665285
1.646257974
7.063649975
0.036523320
0.178211617
0.795055048
0.375333951
0.419722508
0.527916286
0.204943540
0.334826112
0.125671608
0.215044197
-0.000000259
0.007518928
2.012544172
0.284507295
0.565489897
0.397250334
2.192701255
3.877525077
7.707012405
0.016486763
0.023166182
0.288328522
0.280982601
0.007343675
0.025469816
0.711673724
0.071131614
0.019986746
0.676393402
-0.000003948
-0.034970606
0.985909189
-0.008868733
0.620529602
0.293241420
1.624198293
2.617438859
-183.137580794
-0.056799198
-0.159752356
0.636082231
0.629398335
0.006683896
0.010507912
0.355545292
0.076850216
0.048369398
0.531631435
-0.000005382
0.079052739
4.756994128
0.513161651
0.649750007
0.238074306
0.827065839
1.272898546
1.611706248
0.065381820
0.112758497
0.420160591
0.136588356
0.283572235
0.674913929
0.579839409
2.487422109
0.339752896
0.058090375
0.000001302
0.009718664
1.655470865
0.301174060
0.760651477
0.089713964
2.063311524
2.712558360
6.850893876
0.020052631
0.052329256
0.543463461
0.459477417
0.083987680
0.154541540
0.383201155
0.352966947
0.162180341
0.335137139
-0.000016897
0.015084184
3.790725016
0.468784973
0.636764609
0.356553510
0.525893660
0.825883934
1.121822778
0.007932676
0.009589368
0.172763380
0.167979636
0.004783744
0.027689572
0.827236620
0.249444807
0.041901648
0.350663623
-0.000006781
0.120325816
1.060350470
0.020009144
0.351558242
0.218370888
1.147626726
3.264400005
57.355113698
0.138089122
0.354842337
0.496242526
0.331549098
0.164693429
0.331880925
0.389156275
0.410380870
0.136061407
0.425569593
0.000000006
0.076304264
1.426437496
0.134088466
0.448527200
0.272062864
1.200329902
2.676158554
8.951775919
0.091590289
0.159567941
0.356298284
0.314438734
0.041859551
0.117484570
0.573989290
0.166308587
0.052293862
0.359318709
0.091824230
1.778179991
0.355520831
0.812382783
0.165099063
1.565102836
1.926558352
4.402281671
0.143714363
0.322906291
0.554934767
0.456861953
0.098071243
0.176725713
0.445065233
0.267364958
0.122148877
0.504097995
0.000001808
0.028805346
1.055541322
0.027250531
0.517885792
0.476082701
0.861037962
1.662602016
31.597107793
0.024802497
0.059685344
0.490635261
0.490635261
0.298875319
0.609159885
0.415554225
0.185090072
0.090811716
0.192083097
-0.000000249
0.087817966
0.909115951
-0.038192622
0.382041982
0.014215157
0.299135669
0.782991617
-7.832289351
0.026269486
0.046192887
0.431308844
0.420234604
0.011074240
0.025675893
0.568691156
0.492764535
0.207076709
0.342871990
-0.000051868
0.045486683
1.205891671
0.088911879
0.520750033
0.278407843
1.676513587
3.219420991
18.855900984
0.076259042
0.257423223
0.703760051
0.431838154
0.271921897
0.386384389
0.296239949
0.059223108
0.025574798
0.243425160
0.000000441
0.123610144
1.840784992
0.254170589
0.556472119
0.349700496
1.314151973
2.361577387
5.170354196
0.162442515
0.354309438
0.536132551
0.302301530
0.233831021
0.436144048
0.458476398
0.385404053
0.116508235
0.294372984
0.000000326
0.040371445
2.031876278
0.295413025
0.581700277
0.362938463
1.693270315
2.910898242
5.731874267
0.068359770
0.095453630
0.315494119
0.286287253
0.029206867
0.092574995
0.716156837
0.487525873
0.139572443
0.060342967
0.000000623
0.153315602
3.093318025
0.454760408
0.672004230
0.244290802
1.862365688
2.771360067
4.095267869
0.285529716
0.371631141
0.231605360
0.217243822
0.014361538
0.062008658
0.768314826
0.486452354
0.105678768
0.259925081
0.000000657
0.103036177
4.293391582
0.402181369
0.524299058
0.449265820
1.694904777
3.232706129
4.214279698
0.174636509
0.207407556
0.158003150
0.122117689
0.035885461
0.227118644
0.841996850
0.035243742
0.004303884
0.256540000
0.000000706
0.162961715
1.609562875
0.205889998
0.543656628
0.369719158
2.463553762
4.531451722
11.965388247
0.401464946
0.648313642
0.375742028
0.337766630
0.037975399
0.101067742
0.619244945
0.636801183
0.215090190
0.106011417
0.000000035
0.091290948
1.558133851
0.101479690
0.283299319
0.625830000
0.561038442
1.980373427
5.528578618
0.051217731
0.122230154
0.580381394
0.181819629
0.398561101
0.686722741
0.419026969
0.682386932
0.124071339
0.423666197
0.000001661
0.179960087
1.298490095
0.059370529
0.258273375
0.670092086
0.307569288
1.190867186
5.180504391
0.055350196
0.146028124
0.620962085
0.198902846
0.422059239
0.679686005
0.379037915
0.832105973
0.165508246
0.393422390
0.000000144
0.211693073
1.244822431
0.038047109
0.193454064
0.615112218
0.299106914
1.546139212
7.861488687
0.063318862
0.173251074
0.622448731
0.155406955
0.467041356
0.750329035
0.365474569
0.191988386
0.029836331
0.062268548
0.000000009
0.260303305
15.082376804
0.497503436
0.532831523
0.467038193
0.360496968
0.676568393
0.724612015
0.093838552
0.097745547
0.039972706
0.035328087
0.004644618
0.116194744
0.960028923
9.950260453
0.351523669
0.299814447
0.000001825
-1.206331589
0.044493566
-0.635636967
0.029598708
0.503897917
0.166109194
5.612042118
-0.261327146
-0.200382768
-6.296551724
0.961745108
0.665235675
0.296509433
0.308303552
0.031824207
0.007456285
0.004960187
0.037733779
-0.000070327
0.004036641
2.590581975
0.350380095
0.570664306
0.025677337
1.161606923
2.035534570
3.315276577
0.004688991
0.006365651
0.233768992
0.220284211
0.013484781
0.057684218
0.736608153
0.141332881
0.031133402
0.619989906
-0.000001557
0.022667989
1.499412032
0.149463120
0.448741293
0.309272744
1.375356398
3.064920524
9.201978356
0.031176564
0.067787302
0.523596812
0.299278173
0.224318640
0.428418651
0.459917455
0.863005129
0.258278598
0.109534895
0.000000025
0.049335172
1.486003928
0.176701556
0.540282066
0.230576136
1.307335564
2.419727855
7.398551514
0.064497625
0.112673869
0.427566802
0.363580510
0.063986292
0.149652152
0.572427536
0.384802040
0.139906522
0.146273189
0.000000279
0.082042116
2.186804075
0.333960092
0.615354552
0.180782735
1.485109440
2.413420744
4.446966798
0.121841521
0.082042116
0.352564694
0.281394460
0.071170234
0.201864325
1.485109440
0.458039292
0.128889719
0.069356599
0.000000011
-0.098618710
1.333496870
0.144149348
0.576385334
0.323069161
1.490230633
2.585476320
10.338101760
-0.146964623
-0.098618710
0.433698466
0.432235986
0.001462480
0.003372113
1.490230633
0.213364913
0.092223993
-0.036803698
0.000001896 -0.000001359
0.000000033
0.001926712
1.574079343
0.282438418
0.774423406
0.163716504
2.963495753
3.826712531
10.492537699
0.005709803
0.016363234
0.634295563
0.491984988
0.142310575
0.224360035
0.348941004
0.154942476
0.076229372
0.239548647
-0.059673718
0.212038443
-1.284831049
0.345744754
0.476866900
2.143775946
6.200458341
-1.668527507
-0.127927081
0.189485977
1.675126904
1.630575803
0.044507630
0.026569706
-0.675126904
0.006673348
0.010881399
-0.201219503
0.000002034
0.006927711
59.201716738
0.848499385
0.863077982
0.010115336
0.069243123
0.080228119
0.081606568
0.000479696
0.000489487
0.020001251
0.014578597
0.005422654
0.271115746
0.979998749
0.685264664
0.009990198
1.203052422
-0.000024922
2.371636944
1.390104082
0.203802069
0.726232054
0.203212961
0.045525003
0.062686580
0.223378514
0.107968780
0.312219395
0.586386500
0.522429985
0.063956516
0.109068875
0.345810612
0.014593506
0.007624085
0.142447509
-0.000001678
0.203769240
1.929503172
0.173202885
0.359542093
0.327660869
0.702937025
1.955089648
4.058460250
0.143236943
0.196914077
0.272200567
0.186339208
0.085861359
0.315434166
0.727408347
1.119032892
0.208519703
0.249513721
0.000000067
-0.116765755
8.368176047
0.572829862
0.650573643
0.006833895
0.059291324
0.091136991
0.103505994
-0.006923196
-0.009588034
0.086020596
0.077743781
0.008276815
0.096218992
0.722066337
0.477903392
0.037154016
0.177431398
-0.000000952
0.232475948
0.669843306
-0.141627692
1.488097815
-3.019149332
0.099405588
0.226917022
0.561516653
0.428971135
0.132546194
0.236050334
0.438070214
0.181227667
0.077741438
0.285056766
0.000000127
-1.022503726
0.146222487
-0.429175858
0.073502944
0.675682705
0.130657684
1.777584347
-0.304438568
-0.133597968
-1.465667725
0.907924860
0.502678802
0.405246058
0.446343167
0.091151607
0.030195205
0.015178489
-0.024243306
-0.000013490
0.248020902
2.022152551
0.141411538
0.279758342
0.287343444
0.705520407
0.451940273
0.208167380
0.427595151
0.744097132
1.472067855
0.051629861
0.081187463
0.341553169
0.138346804
0.203206366
0.594947972
0.635933915
0.938973845
0.129904030
0.226036761
-0.000000084
-1.162978125
0.505076627
-0.521171534
0.531863265
0.175931420
0.165663544
0.311477696
-0.317867599
-0.192663078
3.379553903
1.057019031
1.053034798
0.003984233
0.003769310
-0.057008435
0.004427584
0.004662400
-0.878678296
-0.000002792
0.030213209
9.539522059
0.095956623
0.107193390
0.885194939
0.198605732
1.852779651
2.069744914
0.006000516
0.006084088
0.011670540
0.011236767
0.002499355
0.214159292
0.986263878
0.349264706
0.003924606
1.397157816
0.000001943
0.070230537
10.708913649
0.504596453
0.556568947
0.338532996
0.710652672
1.276845710
1.408358437
0.049909519
0.054785269
0.088997467
0.051972494
0.036783689
0.413311644
0.911002533
0.179897864
0.009349741
0.224911624
-0.000002496
-3.907000000
7.291071429
0.273546083
0.317027720
0.048373321
0.232937340
0.734753857
0.851546977
-0.910086187
-0.938806568
0.030592437
0.043481637
0.000000000
0.000000000
0.969407563
1.525000000
0.066309496
0.259974801
0.000100837
-1.449674729
1.018869759
0.013948600
0.753152554
0.003649903
0.025343029
0.033649264
1.816886895
-0.036739149
-0.165624226
0.778177686
0.739203954
0.038973732
0.050083333
0.221822314
0.056429706
0.041713062
0.135330657
-0.000000213
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77
Lampiran 4 : Hasil Perhitungan Rasio Keuangan Tahun 2005 Nama Perusahaan Kategori PT. Astra Argo Lestari Tbk 0 PT. Bahtera Adimina Samudra Tbk 1 PT. Bakrie Sumatra Plantation Tbk 0 PT. Inti Agri Resources Tbk 0 PT. Cipendawa Agroindustri Tbk 1 PT. Apexindo Pratama Duta Tbk 0 PT. ATPK Resources Tbk 1 PT. Citatah Industri Marmer Tbk 1 PT. International Nickel Indonesia Tbk 0 PT. Timah (Persero) Tbk 0 PT. Ades Waters Indonesia Tbk 1 PT. Fast Food Indonesia Tbk 0 PT. Mayora Indah Tbk 0 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk 0 PT. SMART Tbk 0 PT. Bentoel International Investama Tbk 0 PT. Gudang Garam Tbk 0 PT. Argo Pantes Tbk 1 PT. Panasia Filament Inti Tbk 1 PT. TIFICO Tbk 1 PT. Hanson International Tbk 1 PT. Sepatu Bata Tbk 0 PT. Surya Intrindo Makmur Tbk 1 PT. Barito Pacific Tbk 1 PT. Surabaya Agung Industry Pulp Tbk 1 PT. AKR Corporindo Tbk 0 PT. Colorpak Indonesia Tbk 0 PT. Lautan Luas Tbk 0 PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk 1 PT. Resources Alam Indonesia Tbk 1 PT. Titan Kirnia Nusantara Tbk 1 PT. Trias Sentosa Tbk 0 PT. Indocement Tunggal Prakasa Tbk 0 PT. Alumindo Light Metal Industry Tbk 0 PT. Citra Tubindo Tbk 0 PT. Lionmesh Prima Tbk 0 PT. Lion Metal Works Tbk 0 PT. Kedaung Indah Can Tbk 1 PT. Mulia Industrindo Tbk 1 PT. Sumi Indo Cabel Tbk 0 PT. Supreme Cable Manufacturing & Commerce Tbk 0 PT. Astra Graphia Tbk 0 PT. Metrodata Electronics Tbk 0 PT. Multipolar Tbk 0 PT. Albond Makmur Usaha Tbk 1 PT. Goodyear Indonesia Tbk 0 PT. Hexindo Adiperkasa Tbk 0 PT. Indo Kordsa Tbk 0 PT. Tunas Rideon Tbk 0 PT. United Tractors Tbk 0 PT. Merck Tbk 0 PT. Tempo Scan Pacific Tbk 0 PT. Unilever Indonesia Tbk 0 PT. Arpeni Pratama Ocean Line Tbk 0 PT. Berlian Laju Tanker Tbk 0 PT. Rig Tenders Indonesia Tbk 0 PT. Steady Safe Tbk 1 PT. Zebra Nusantara Tbk 1 PT. AGIS Tbk 1 PT. Matahari Putra Prima Tbk 0 PT. Tigaraksa Satria Tbk 0 PT. Wicaksana Overseas International Tbk 1 PT. Bhuwanatala Indah Permai Tbk 0 PT. Citra Kebun Raya Agri Tbk 1 PT. Jakarta International Hotel & Development Tbk 1 PT. Panca Wiratama Sakti Tbk 1 PT. Pembangunan Jaya Ancol Tbk 0 PT. Ristia Bintang Mahkotasejati Tbk 1 PT. Summarecon Agung Tbk 0 PT. Hotel Sahid Jaya International Tbk 1 PT. Asia Natural Resuorces Tbk 1 PT. Bumi Teknoultra Unggul Tbk 1 PT. Indoexchange Tbk 1 PT. Indosiar Karya Media Tbk 1 PT. Lippo E-Net Tbk 1 PT. Radiant Utama Interinsco Tbk 0 PT. Ratu Prabu Energy Tbk 1
CA/TA
NFA/TA
S/TA
S/CA
TL/TA
CL/TA
NP/TA
NP/TL
0.234477902
NI/S
1.684571992
CA/CL
0.087413193
WC/TA
0.215103479
0.405648687
1.056151943
4.909971466
12.082294497
S/WC
0.247644292
NI/TA
0.301379296
NI/EQ
0.153013975
0.127690286
0.025323690
0.165499194
0.821703066
EQ/TA
0.767528481
CASH/CL
0.098005931
CASH/TA
GROWTH-S -0.029254801
GROWTH NI/TA -0.000000004
-4.762646310
0.167391153
-0.280507028
0.056394302
0.904657732
0.051113839
0.906365314
-0.182219461
-0.243437139
-0.556274779
0.562379694
0.336901331
0.225478363
0.400936175
0.437620306
0.000571354
0.000192490
-0.841064424
0.000002627
0.131002854
2.088488978
0.117286484
0.225038135
0.216264000
0.709537002
3.152963391
6.049605852
0.092951372
0.235805244
0.605812955
0.107751651
0.498061304
0.822137097
0.394187045
0.106388054
0.011463488
0.268307567
0.000000166
0.072808671
5.876952270
0.292372177
0.352321949
0.433176699
0.185685909
0.527034747
0.635101161
0.013519544
0.014470221
0.065707610
0.059949772
0.005749088
0.087495006
0.934301140
0.164647497
0.009870580
-0.061684723
-0.000014211 -0.000027987
0.019577289
1.233432745
0.132609694
0.700694923
0.240035608
1.308379279
1.867259539
9.866392378
0.025614519
0.067017280
0.617763611
0.568085229
0.049707099
0.080462976
0.382207673
0.046908962
0.026648289
0.356283860
-0.037978039
3.453601191
0.192229817
0.270575808
0.721456708
0.354053552
1.308518876
1.841824322
-0.013446260
-0.027528405
0.511549640
0.078345991
0.433203961
0.846846380
0.488450360
0.856095639
0.067071661
0.112136087
0.000000056
-0.138035059
16.942268041
0.091879174
0.097642417
0.823727927
0.145744706
1.492637216
1.586264873
-0.020117879
-0.020277635
0.007878413
0.005763244
0.002115170
0.268476621
0.992121587
1.336082474
0.007700169
-0.364771079
-0.000007387
-0.398797115
0.682960240
-0.242313525
0.521986592
0.387119985
0.305890666
0.586012497
-1.262375533
-0.121988315
-1.688111138
0.927736799
0.764300117
0.163436681
0.176167078
0.072263201
0.010395116
0.007944988
0.049957112
-0.000000381
0.302517115
3.645254828
0.201753694
0.278023735
0.718576153
0.536525276
1.929782275
2.659308313
0.162308079
0.209392173
0.101652750
0.076270041
0.148590771
1.461748659
0.775139188
1.980472009
0.151050681
2.273108012
-0.000000001
0.031653196
1.828575031
0.270174881
0.596246595
0.177795178
1.235713602
2.072487479
4.573754596
0.039114284
0.070076067
0.441737185
0.326071714
0.115665471
0.261842279
0.558168940
0.361783088
0.117967232
0.207556066
-0.000000144
-0.829601185
0.217984804
-1.038300040
0.289423571
0.701397749
0.684359111
2.364559003
-0.659114981
-0.567745130
1.356708115
1.418472569
1.327723611
0.090748957
0.063976533
-0.418472569
0.005988002
0.007950412
0.144933654
-0.000000538
0.040150993
1.136271695
0.039933317
0.332975219
0.230081634
2.721300327
8.172681252
68.146113578
0.109262910
0.180938192
0.396133949
0.293041902
0.103089401
0.260238743
0.603868697
0.746762746
0.218832775
0.156247365
0.000000282
0.026802502
3.536829487
0.331930336
0.462774895
0.501416811
1.168643992
2.525296868
3.520750792
0.031322583
0.051093773
0.375839487
0.130844559
0.244994928
0.651860532
0.613041099
0.592360322
0.077507125
0.238045550
-0.000000317
0.102055681
0.680470343
-0.174601354
0.371831035
0.591708161
1.481813047
3.985178503
-8.486835950
0.151227439
0.381787708
0.603828741
0.546432389
0.057396352
0.095054025
0.396103479
0.033440519
0.018272982
0.199324529
-0.000000006
0.065326239
1.446058363
0.099991799
0.324159325
0.290538840
1.012931056
3.124793824
10.130141292
0.066170977
0.157735006
0.580490587
0.224167525
0.356323062
0.613830904
0.419507238
0.371990075
0.083388095
0.089390299
-0.000000830
0.049704574
2.212489606
0.406832809
0.742367899
0.195473417
1.181217999
1.591149080
2.903448230
0.058711937
0.097090673
0.395287565
0.335535090
0.059752475
0.151162040
0.604712435
0.753977113
0.252985778
-0.485066615
0.000000183
0.076050218
1.732859762
0.281122413
0.664718878
0.330542783
1.122848403
1.689207935
3.994161792
0.085392866
0.144121762
0.406785513
0.383596464
0.023189049
0.057005591
0.592505006
0.049533907
0.019001032
0.022874199
0.000000003
-0.229633204
0.286147161
-0.574667229
0.230354755
0.721895422
0.477086388
2.071094163
-0.830195919
-0.109554876
0.993818251
1.110236329
0.805021984
0.305214346
0.274909348
-0.110236329
0.004754905
0.003827803
-0.050730325
-0.000000042
-0.077896061
1.041328997
0.017241553
0.434419671
0.565580329
0.632594451
1.456182796
36.690107869
-0.049276616
-0.495599217
0.900571643
0.417178118
0.483394967
0.536764588
0.099428357
0.016944232
0.007068763
0.087877759
-0.000000612
-0.109876071
0.704160504
-0.159994110
0.380819785
0.601922338
1.002684109
2.632962228
-6.267006377
-0.110170990
-0.729664140
0.849011368
0.540813895
0.308197848
0.363007916
0.150988632
0.016450807
0.008896825
0.033189627
0.000000313
-0.036363224
0.574783439
-0.202317596
0.273481360
0.545569825
0.526812887
1.926321003
-2.603890606
-0.019156615
-0.045287461
0.576999580
0.475798956
0.101200625
0.175391158
0.423000420
0.020743565
0.009869766
0.086424452
-0.000008256 -0.000000947
0.057680104
1.934637327
0.337537895
0.698681074
0.223841402
1.422321350
2.035723313
4.213812347
0.082039643
0.142294777
0.423452886
0.361143179
0.062306437
0.147139007
0.576547114
0.045132663
0.016299353
-0.013628168
-0.193925632
0.967741935
-0.017626062
0.528781845
0.442921676
0.582355594
1.101315409
-33.039462272
-0.112933677
-0.272315093
0.554150838
0.546407907
0.007742932
0.013972607
0.414716921
0.012519934
0.006840991
-0.181959715
0.000003246
0.839629353
1.175072981
0.065411339
0.439034603
0.137426205
0.357172953
0.813541690
5.460413454
0.299892896
0.651241864
0.539279070
0.373623264
0.165655805
0.307180112
0.460493885
0.866001874
0.323558447
-0.359943978
-0.000002530
-1.455745612
0.037818498
-1.925898588
0.075697352
0.905887588
0.194650064
2.571425013
-0.101069737
-0.283360977
0.252787892
2.120944103
2.001595940
0.119348162
0.056271244
-1.120943632
0.000322136
0.000644786
0.407308205
0.000000267
0.042184041
1.286599445
0.113290833
0.508584108
0.405883432
1.428364405
2.808511674
12.607943323
0.060254182
0.122426171
0.423347643
0.395293275
0.028054368
0.066267921
0.492167497
0.094339671
0.037291837
0.292723222
0.000000275
0.037066711
2.030453698
0.446576513
0.879955047
0.100633429
1.970734109
2.239584983
4.412981989
0.073048631
0.134506524
0.456913846
0.433378534
0.023526024
0.051488972
0.543086154
0.170977904
0.074098154
0.810220535
0.000001975
0.024197702
1.224887698
0.107789586
0.587093642
0.295546677
1.346618053
2.293702325
12.493025562
0.032585063
0.105644446
0.647893610
0.479304056
0.168589553
0.260211786
0.308440852
0.139170004
0.066704747
0.270254329
0.000000006
-0.280177198
0.086467153
-1.718263213
0.162635999
0.727622100
0.493051111
3.031623461
-0.286947371
-0.138141679
0.139787185
1.988228489
1.880899212
0.107329441
0.053982448
-0.988228489
0.001303724
0.002452173
0.524891985
-0.000000097
-0.039395623
2.424315275
0.488797218
0.831977711
0.044910477
0.435403123
0.523335081
0.890764323
-0.017152977
-0.029508148
0.418703700
0.343180493
0.075523207
0.180373870
0.581296300
0.027577787
0.009464158
-0.360288891
-0.000042607
-0.263173653
0.363186810
-0.362989859
0.207020098
0.721578620
0.653095359
3.154743741
-1.799211032
-0.171877491
-0.776902994
0.778765827
0.570009957
0.208755870
0.268059874
0.221234173
0.018323737
0.010444713
0.223498383
0.000002891
0.015202465
1.200583805
0.054268450
0.324820952
0.671674117
0.513517931
1.580926132
9.462550129
0.007806738
0.017149806
0.544791453
0.270552502
0.274238951
0.503383358
0.455208547
0.050842337
0.013755522
0.196640442
-0.000000206
0.132267378
2.518876104
0.123374537
0.204602055
0.741425328
0.530766164
2.594138972
4.302072203
0.070203049
0.131397372
0.465719536
0.081227518
0.384491922
0.825586846
0.534280464
0.581893429
0.047265759
0.211644571
0.000000510
0.027348743
1.089639197
0.042695890
0.519004151
0.376467741
1.694264314
3.264452336
39.682140573
0.046336000
0.097202262
0.523303278
0.476308261
0.046995017
0.089804553
0.476696722
0.012256926
0.005838075
0.026251970
0.000000053
0.061339048
1.804265768
0.309386772
0.694069030
0.182199758
1.126633446
1.623229677
3.641504906
0.069106623
0.117841826
0.410999729
0.384682258
0.026317471
0.064032819
0.586435440
0.443158525
0.170475222
0.787597806
0.000004072
0.039413831
1.763264129
0.314034880
0.725471586
0.255237869
2.472464112
3.408078496
7.873214960
0.097449282
0.193699005
0.496903547
0.411436707
0.085466841
0.171998854
0.503096453
0.205305652
0.084470281
0.167686412
-0.000006026
0.147645954
6.243679775
0.678694783
0.808125795
0.105635339
0.780718657
0.966085555
1.150323646
0.115269951
0.141611827
0.186014664
0.129431013
0.056589711
0.304221773
0.813985336
1.864232210
0.241289463
0.159547852
-0.000001165
-0.109121360
1.409653270
0.128792102
0.443185056
0.519925180
0.576907354
1.301730162
4.479369049
-0.062952915
-0.132132132
0.520872818
0.314392954
0.206479864
0.396411287
0.476439110
0.128605201
0.040432569
0.059405603
-0.000002727
-0.291683940
0.272021326
-0.945186213
0.353184532
0.584013810
0.660475609
1.870058141
-0.698778293
-0.192650128
0.295898559
1.651068151
1.298370744
0.352697407
0.213617716
-0.651068151
0.011496457
0.014926664
0.057089196
-0.000000542
0.016678500
1.767352751
0.286016288
0.658747458
0.309812219
2.597249405
3.942708809
9.080774455
0.043318225
0.070179223
0.382748589
0.372731169
0.010015595
0.026167556
0.617251411
0.125981169
0.046957109
0.458839018
0.000004078
0.041756204
1.175120509
0.103581812
0.695070567
0.251778391
1.956738896
2.815165808
18.890757586
0.081705989
0.207379767
0.596674679
0.591488756
0.005185924
0.008691375
0.393992097
0.041296385
0.024426348
0.371627222
-0.000003795
0.066121930
3.330312900
0.417876501
0.597198557
0.271561129
1.051383567
1.760525968
2.516015056
0.069519510
0.126605962
0.450898605
0.179322056
0.271576549
0.602300708
0.549101395
1.365762686
0.244911373
0.154986480
-0.000000065
0.010843098
1.699939908
0.340733029
0.827536288
0.052690953
2.256071071
2.726250320
6.621227998
0.024462800
0.065251491
0.547048923
0.486803260
0.060245663
0.110128474
0.374900241
0.309181677
0.150510648
0.192847228
0.000000496
0.008105747
1.244793835
0.068887166
0.350296078
0.352665684
1.366758334
3.901723205
19.840536410
0.011078597
0.047141634
0.562055687
0.281408911
0.280646776
0.499322011
0.235006636
0.351464625
0.098905277
1.988004081
0.000000297
-0.288681381
5.321032813
0.501054155
0.617011190
0.369403311
0.220436882
0.357265614
0.439946220
-0.063636023
-0.072565616
0.123067903
0.115957035
0.007110867
0.057780030
0.876944573
0.078536848
0.009106900
-0.631345059
-0.000100492
-0.007645304
2.278726747
0.388551610
0.692409812
0.243832523
1.907513455
2.754890849
4.909292371
-0.014583520
-0.024245631
0.398509386
0.303858202
0.094649004
0.237507590
0.601490614
0.460782977
0.140012687
0.139545847
-0.000002763
0.068692357
1.320794468
0.190492130
0.784305769
0.187098065
1.330807264
1.696796475
6.986153514
0.091416288
0.283590661
0.677647043
0.593813639
0.083834340
0.123713872
0.322352957
0.068456224
0.040650239
0.429641735
0.000000065
0.067703270
2.858804534
0.366380301
0.563485642
0.434532324
1.032550874
1.832435109
2.818248881
0.069907070
0.145355464
0.416636100
0.197105341
0.219530759
0.526912476
0.480938717
0.316057378
0.062296597
0.198494172
0.000001063
0.030979701
1.200445195
0.097236643
0.582340032
0.160847207
1.529847512
2.627069114
15.733240677
0.047394218
0.210473540
0.774821017
0.485103389
0.289717628
0.373915551
0.225178983
0.127041418
0.061628222
0.372148799
-0.000000022
0.079113737
1.554074677
0.187888400
0.526991428
0.405100641
1.248960606
2.369982773
6.647353445
0.098809941
0.255918765
0.609931935
0.339103028
0.270828908
0.444031361
0.386098849
0.163583028
0.055471500
0.492949678
-0.000000004
0.149347994
4.722198142
0.551414000
0.699556033
0.215663612
1.771952998
2.532967934
3.213471184
0.264637625
0.319913950
0.172711595
0.148142033
0.024574149
0.142284303
0.827215022
0.747306502
0.110707504
0.034834106
0.000000037
0.118826297
3.802679183
0.483143629
0.655529977
0.252699765
1.064888991
1.624470318
2.204083685
0.126536815
0.165522845
0.201415746
0.172386348
0.029029398
0.144126754
0.764467379
2.059419799
0.355015858
0.053307263
-0.000000035
0.144161883
1.352235953
0.137644114
0.528416587
0.389256213
2.600526344
4.921356389
18.893116925
0.374896775
0.662741094
0.431608408
0.390772472
0.040835936
0.094613393
0.565676067
0.469780917
0.183577450
0.112112739
-0.000000004
0.144459723
1.215965514
0.043149105
0.242945380
0.690277412
0.437548117
1.801014358
10.140375249
0.063208080
0.150568514
0.578091312
0.199796275
0.378295038
0.654386305
0.419796132
0.319465904
0.063828097
0.380758441
0.000000444
0.246518406
1.460493714
0.080088516
0.254007321
0.655587907
0.330930418
1.302838107
4.132058283
0.081580439
0.321246175
0.746050085
0.173918805
0.572131280
0.766880524
0.253949915
0.756141254
0.131507183
0.936605070
0.000000209
0.211144588
18.334505916
0.565993971
0.598645260
0.401304023
0.382215049
0.638466675
0.675298800
0.080702639
0.084149261
0.959041569
0.032651289
0.008307142
0.008661921
0.959041569
11.461601718
0.374236076
0.157530008
-0.000000091
-1.194732788
0.050937256
-0.764116189
0.041010968
0.543329822
0.142867624
3.483644263
-0.186971073
-0.170688634
1.286261501
1.125212889
0.805127157
0.320085732
0.284466820
-0.132701347
0.008812809
0.007095432
-0.279557106
-0.000001501
0.014204354
0.351676966
-0.122989133
0.066714343
0.922189947
0.437547000
6.558514753
-3.557607002
0.006215072
0.012094171
0.485874165
0.189703475
0.296170690
0.609562539
0.513889913
0.021297268
0.004040166
0.034423858
-0.000002927
-0.005300155
1.340622572
0.138933317
0.546813854
0.132347270
0.573080315
1.048035472
4.124858787
-0.003037415
-0.005456205
0.419435268
0.407880536
0.011556227
0.027551871
0.556689936
0.055821863
0.022768651
-0.350844071
-0.000002769
0.032195102
1.203379981
0.052608271
0.311278129
0.393330480
1.510994940
4.854163523
28.721623283
0.048646636
0.107717471
0.534165467
0.258669858
0.275495609
0.515749568
0.451613242
0.420910647
0.108876897
0.230673141
0.000000163
0.007770347
1.457097374
0.254745641
0.812057179
0.121446533
3.134588786
3.860059199
12.304778908
0.024356843
0.079589734
0.686626975
0.557311539
0.129315437
0.188334338
0.306029960
0.047263654
0.026340580
0.237695562
0.000004974
-0.149222586
0.160638502
-1.704218160
0.326156313
0.456633633
1.830779657
5.613197056
-1.074263671
-0.273193675
0.250977719
2.088517643
2.030374473
0.058143170
0.027839444
-1.088517643
0.007471203
0.015169340
-0.292849440
0.000001833
-0.772564256
0.142550143
-0.142012677
0.023609459
0.206748865
0.059545666
2.522110553
-0.419298246
-0.046002853
-0.072979993
0.368343156
0.165622136
0.202721020
0.550359133
0.630348833
0.033381089
0.005528647
0.097769029
-0.000004298
0.015532774
80.182000000
0.827415411
0.837864950
0.006896696
0.067274133
0.080292335
0.081306358
0.001044954
0.001062970
0.016949153
0.010449539
0.006499613
0.383477189
0.983050847
3.706000000
0.038725992
-0.030421687
0.000024534
0.457809515
1.286955665
0.117507508
0.527004591
0.235926591
0.097298769
0.184626036
0.828021720
0.044544302
0.099784010
0.459813645
0.409497083
0.050316562
0.109428162
0.446407218
0.035137209
0.014388584
0.699636724
-0.000000212
-5.945087859
0.182451980
-1.339685813
0.298977337
0.024857667
0.015743922
0.052659250
-0.011751951
-0.093599002
0.132208101
1.707967217
1.638663150
0.069304067
0.040576931
-0.707967217
0.000251322
0.000411832
0.436603557
0.000001780
0.201498347
1.630379468
0.139261853
0.360179347
0.345036416
0.683706936
1.898240257
4.909506253
0.137765817
0.192746948
0.284814357
0.220917495
0.063896862
0.224345650
0.714749669
0.676325333
0.149412098
0.138290209
0.000000139
0.103597188
7.248925825
0.534997410
0.620611710
0.005580806
0.105357670
0.169764232
0.196931178
0.010914758
0.014896976
0.086272574
0.085614300
0.000653433
0.007574057
0.732682804
0.571008593
0.048886501
0.725485533
-0.000012250
0.189502364
0.940746445
-0.027235691
0.432410837
0.404871085
0.427900871
0.989570182
-15.711034103
0.081088226
0.180624739
0.550280760
0.459646528
0.090634768
0.164706410
0.448932007
0.249152404
0.114522037
0.261775998
0.000000015
-0.610752564
0.477934107
-0.072235715
0.066129415
0.676599238
0.124114236
1.876838553
-1.718183798
-0.075803088
-4.225739574
0.981280592
0.138365131
0.842914031
0.858993888
0.017938419
0.064590161
0.008937026
-0.076325314
-0.000000641
-0.275117944
0.369941832
-0.767710790
0.450765264
0.175928466
0.611629821
1.356869904
-0.796693010
-0.168270338
0.740309890
1.227308135
1.218476055
0.008832081
0.007196303
-0.227297164
0.000963461
0.001173954
2.565754126
-0.000001717
-0.483536585
11.297665370
0.114154463
0.125239934
0.856244743
0.123794940
0.988462201
1.084451162
-0.059859383
-0.060759632
0.014805789
0.011085470
0.003731102
0.252002913
0.985183428
0.201361868
0.002232191
-0.403016121
-0.000113812
-1.574935874
3.387811634
0.102839418
0.145907898
0.029945120
0.325578621
2.231398201
3.165893271
-0.512765450
-0.524914509
0.043068480
0.043068480
0.000000000
0.000000000
0.976855166
0.130193906
0.005607254
-0.090333333
-0.000075556
-0.172710103
3.189573303
0.369867472
0.538789641
0.336200441
0.506760308
0.940553177
1.370113209
-0.087522625
-0.206196030
0.575497136
0.168922169
0.406574967
0.706476091
0.424463192
0.053285727
0.009001141
-0.288085145
-0.000002155
1.750178550
1.154657499
0.087993742
0.656952524
0.003094213
0.029835851
0.045415536
0.339067876
0.052218067
0.122529125
0.573831391
0.568958782
0.004872609
0.008491360
0.426168609
0.216172817
0.122993423
0.121067556
-0.000002090
0.026023551
1.598599077
0.271552080
0.725198085
0.196893570
2.814965748
3.881650828
10.366209491
0.073255406
0.169224719
0.567075561
0.453646005
0.113429556
0.200025471
0.432888329
0.204930522
0.092965913
0.604729809
0.000001067
0.025198946
1.285549076
0.171849904
0.773672564
0.222618467
0.585681058
0.757014124
3.408096507
0.014758545
0.042030901
0.604576874
0.601822660
0.002754215
0.004555607
0.351135593
0.067470594
0.040605332
-0.160364486
0.000002702
Lampiran 5: Hasil Output Statistik Deskriptif Descriptives KESELURUHAN SAMPEL Descriptive Statistics NI/S CA/CL WC/TA CA/TA NFA/TA S/TA S/CA S/WC NI/TA NI/EQ TL/TA CL/TA NP/TA NP/TL EQ/TA CASH/CL CASH/TA GROWTH-S GROWTH NI/TA Valid N (listwise)
N 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164 164
Minimum -5,945088 ,03677920 -4,678803 ,02360946 ,00309421 ,01574392 ,03364926 -183,1376 -1,261820 -6,296552 ,00787841 ,00576324 ,00000000 ,00000000 -2,415717 ,00025132 ,00019249 -,8786783 -,0003680
Maximum 2,3716369 80,182000 ,84849938 ,89303976 ,92218995 3,1345888 8,1726813 94,331166 ,40146495 3,3795539 3,4157173 5,1056671 2,6738412 5,1949199 6,6451732 11,461602 ,41663365 2,5657541 ,00010084
Mean -,1317215428 3,0675445404 ,01708351138 ,46262196356 ,38690611062 ,93376089537 2,1660153502 3,3119728445 ,00372765446 ,02059253620 ,59729554019 ,44553845217 ,17736039890 ,32306722781 ,45967138385 ,52078602492 ,07919116838 ,20976435467 -,0000046049
Std. Deviation ,795568177784 8,012102121989 ,618030184811 ,223574219781 ,237204399476 ,718509106301 1,387264886276 22,74839889564 ,182239381546 ,819502324359 ,474928482610 ,543974680805 ,257394071398 ,461119892970 ,724989219921 1,283543713085 ,092736472898 ,436631655205 ,000033982144
Descriptives PERUSAHAAN NON-FINANCIAL DISTRESS Descriptive Statistics N 98
Minimum -5,945087859
Maximum 1,000000000
Sum -,185446384
Mean -,00189231004
Std. Deviation ,647758746583
CA/CL
98
,050937256
80,182000000
304,73647909
3,10955590906
8,29021167374
WC/TA
98
-1,339685813
,879955047
28,627975726
,29212220129
,342745046563
CA/TA
98
,023609459
,893039762
49,819069784
,50835785493
,212419096680
NFA/TA
98
,005580806
,922189947
33,468410592
,34151439380
,190192449760
S/TA
98
,015743922
3,134588786
115,19973674
1,17550751774
,766069512353
S/CA
98
,052659250
7,330610731
230,89197909
2,35604060301
1,24634372228
S/WC
98
-183,13758079
94,331166193
428,34514743
4,37086885128
28,2175498200
NI/TA
98
-,170688634
,401464946
7,480135213
,07632791034
,087111834094
NI/EQ
98
-4,225739574
1,286261501
13,947202308
,14231839090
,492614744175
TL/TA
98
,016949153
1,707967217
49,605655402
,50618015716
,247696101237
CL/TA
98
,010449539
1,638663150
31,316926715
,31956047668
,223443396084
NP/TA
98
,000000000
,842914031
17,158943978
,17509126508
,167884131276
NP/TL
98
,000000000
,858993888
32,509718603
,33173182248
,246201261302
EQ/TA
98
-,707967217
6,645173200
58,094180123
,59279775635
,732835196237
CASH/CL
98
,000251322
11,461601718
71,786151324
,73251174820
1,59674844163
CASH/TA
98
,000411832
,416633650
10,939758287
,11163018660
,097038195717
GROWTH-S
98
-,381162670
2,565754126
31,774863569
,32423330172
,390257299617
GROWTH NI/TA
98
-,000016897
,000056544
,000078652
,00000080257
,000007043580
Valid N (listwise)
98
NI/S
Descriptives PERUSAHAAN FINANCIAL DISTRESS Descriptive Statistics N 66
Minimum -5,9450879
Maximum 2,371636944
Sum -30,5383220
Mean -,4627018481
Std. Deviation 1,169807453186
CA/CL
66
,036779204
80,18200000
262,9237815
3,983693659
1,169807453186
WC/TA
66
-4,6788035
,848499385
-19,5144871
-,2956740474
,861300354664
CA/TA
66
,029598708
,890111113
25,004871383
,37886168762
,238228481714
NFA/TA
66
,003094213
,922189947
29,505522039
,44705336423
1,169807453186
S/TA
66
,015743922
2,143775946
31,080885629
,47092250953
,420340333610
S/CA
66
,033649264
6,558514753
116,3369061
1,762680395
1,482236598077
S/WC
66
-33,039462
36,69010787
28,561013910
,43274263501
6,994830663580
NI/TA
66
-1,2618203
,299892896
-8,108872153
-,1228616993
,217352621678
NI/EQ
66
-6,2965517
3,379553903
-13,6690088
-,2071061934
1,246694984423
TL/TA
66
,007878413
3,415717272
51,971114456
,78744112812
,673756092401
CL/TA
66
,005763244
5,105667111
44,519358513
,67453573505
,788247745875
NP/TA
66
,000000000
2,673841244
12,657284196
,19177703328
,361333990770
NP/TL
66
,000000000
5,194919900
19,465361783
,29492972399
,649555858659
EQ/TA
66
-2,4157173
1,490230633
13,625770273
,20645106474
,678336422045
CASH/CL
66
,000251322
3,706000000
13,506409510
,20464256834
,536397101819
CASH/TA
66
,000192490
,323558447
1,617960291
,02451454987
,049060669032
GROWTH-S
66
-,878678296
2,565754126
5,294941455
,08022638569
,494688623715
GROWTH NI/TA
66
-,000367958
,000100837
-,000815521
-,0000123564
,000052233255
Valid N (listwise)
66
NI/S
Lampiran 6: Hasil Output Regresi Logistik Case Processing Summary Unweighted Cases Selected Cases
a
N Included in Analysis Missing Cases Total
Unselected Cases Total
Percent 100,0 ,0 100,0 ,0 100,0
164 0 164 0 164
a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
Dependent Variable Encoding Original Value NFD FD
Internal Value 0 1
Iteration Historya,b,c
Iteration Step 1 0 2 3
Coefficients Constant -,390 -,395 -,395
-2 Log likelihood 221,069 221,068 221,068
a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 221,068 c. Estimation terminated at iteration number 3 because parameter estimates changed by less than ,001.
Classification Tablea,b Predicted Y Step 0
Observed Y
NFD NFD FD
FD 98 66
0 0
Overall Percentage
Percentage Correct 100,0 ,0 59,8
a. Constant is included in the model. b. The cut value is ,500
Variables in the Equation
Step 0
Constant
B -,395
S.E. ,159
Wald 6,163
df 1
Sig. ,013
Exp(B) ,673
Variables not in the Equationa Step 0
Variables
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19
Score 19,234 1,453 28,459 15,597 7,145 46,112 9,394 1,780 53,620 8,579 17,813 19,693 ,349 ,414 13,557 6,742 38,630 9,781 5,782
df
a. Residual Chi-Squares are not computed because of redundancies.
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Sig. ,000 ,228 ,000 ,000 ,008 ,000 ,002 ,182 ,000 ,003 ,000 ,000 ,555 ,520 ,000 ,009 ,000 ,002 ,016
X1 ,152 ,383 ,733 1,176 1,450 1,616 1,747 1,782 1,785 1,785 1,785
X2 ,024 ,042 ,080 ,227 ,413 ,584 ,667 ,683 ,683 ,683 ,683
X3 -,516 -,842 -1,244 -2,355 -5,270 -7,302 -7,936 -7,959 -7,951 -7,951 -7,951
X4 1,621 3,311 5,605 8,509 12,352 14,768 15,555 15,627 15,622 15,622 15,622
X5 -,441 -,507 -,534 -,377 -,457 -,781 -,912 -,925 -,924 -,924 -,924
X6 -1,567 -2,786 -4,219 -5,879 -7,603 -9,081 -9,761 -9,909 -9,916 -9,916 -9,916
X7 ,170 ,288 ,584 ,946 1,343 1,633 1,747 1,766 1,766 1,766 1,766
Coefficients X8 X9 X10 ,001 -3,240 -,184 ,003 -7,818 -,408 ,008 15,765 -,802 ,016 23,330 -1,376 ,026 28,869 -2,203 ,035 32,859 -3,065 ,041 35,214 -3,455 ,044 35,873 -3,494 ,044 35,929 -3,492 ,044 35,930 -3,492 ,044 35,930 -3,492
e. Redundancies in Design Matrix: X12 = -X3 + X4
c.Initial -2 Log Likelihood: 221,068 d.Estimation terminated at iteration number 11 because parameter estimates changed by less than ,001.
a.Method: Enter b.Constant is included in the model.
Iteration Step 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
-2 Log ikelihoodConstant 102,918 ,740 68,407 ,708 49,781 -,052 40,541 -1,586 35,964 -3,412 34,550 -4,651 34,379 -5,009 34,373 -4,996 34,373 -4,986 34,373 -4,986 34,373 -4,986
a,b,c,d,e Iteration History
X11 ,376 1,025 1,887 3,501 5,396 7,576 8,528 8,740 8,751 8,751 8,751
X13 -1,164 -2,539 -4,426 -7,196 10,437 13,853 15,528 15,992 16,029 16,029 16,029
X14 -,034 ,066 ,209 ,421 ,635 ,898 1,020 1,044 1,045 1,045 1,045
X15 -,271 -,370 -,416 -,537 -,726 -,979 -1,235 -1,364 -1,379 -1,380 -1,380
X16 -,147 -,318 -,612 -1,178 -1,583 -1,977 -2,226 -2,274 -2,276 -2,276 -2,276
X17 -3,715 -4,035 -,570 5,630 12,479 18,733 22,026 22,698 22,735 22,735 22,735
X18 -,699 -,878 -,842 -,503 -,171 ,012 ,034 ,033 ,032 ,032 ,032
X19 02,179 45,090 49,499 9207,8 9105,6 3816,8 3994,9 5412,0 5404,2 5403,7 5403,7
Omnibus Tests of Model Coefficients Step 1
Step Block Model
Chi-square 186,695 186,695 186,695
df
Sig. ,000 ,000 ,000
18 18 18
Model Summary Step 1
-2 Log Cox & Snell likelihood R Square 34,373a ,680
Nagelkerke R Square ,918
a. Estimation terminated at iteration number 11 because parameter estimates changed by less than ,001.
Hosmer and Lemeshow Test Step 1
Chi-square 12,064
df 8
Sig. ,148
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
Step 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Y = NFD Observed Expected 16 16,000 16 15,997 16 15,975 16 15,914 14 15,690 16 14,078 4 3,998 0 ,342 0 ,005 0 ,000
Y = FD Observed Expected 0 ,000 0 ,003 0 ,025 0 ,086 2 ,310 0 1,922 12 12,002 16 15,658 16 15,995 20 20,000
Total 16 16 16 16 16 16 16 16 16 20
Variables in the Equation
Step a 1
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 Constant
B 1,785 ,683 -7,951 15,622 -,924 -9,916 1,766 ,044 -35,930 -3,492 8,751 -16,029 1,045 -1,380 -2,276 22,735 ,032 -55403,7 -4,986
S.E. 1,045 ,347 7,906 9,717 3,081 3,527 1,031 ,043 16,711 4,506 7,594 10,123 1,324 4,082 1,271 14,200 1,422 87573,619 5,986
Wald 2,921 3,873 1,011 2,585 ,090 7,904 2,934 1,027 4,623 ,601 1,328 2,507 ,623 ,114 3,206 2,563 ,001 ,400 ,694
df 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Sig. ,087 ,049 ,315 ,108 ,764 ,005 ,087 ,311 ,032 ,438 ,249 ,113 ,430 ,735 ,073 ,109 ,982 ,527 ,405
Exp(B) 5,960 1,980 ,000 6091364 ,397 ,000 5,848 1,045 ,000 ,030 6318,293 ,000 2,844 ,252 ,103 7E+009 1,032 ,000 ,007
95,0% C.I.for EXP(B) Lower Upper ,769 46,170 1,003 3,912 ,000 1891,889 ,033 1E+015 ,001 166,482 ,000 ,050 ,775 44,124 ,960 1,137 ,000 ,042 ,000 208,479 ,002 2E+010 ,000 45,249 ,212 38,129 ,000 751,108 ,008 1,240 ,006 9E+021 ,064 16,754 ,000 .
a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X10, X11, X13, X14, X15, X16, X17, X18, X19.
Constant Step Consta 1,000 1 X1 ,322 X2 -,309 X3 ,294 X4 -,572 X5 -,361 X6 ,474 X7 -,544 X8 ,034 X9 -,254 X10 ,133 X11 -,320 X13 -,101 X14 -,347 X15 -,714 X16 ,279 X17 -,199 X18 -,119 X19 ,293
X1 ,322 1,000 ,146 ,115 -,216 ,007 -,084 -,109 ,340 -,578 -,045 ,193 -,428 -,007 -,361 -,219 ,329 -,224 ,108
X2 -,309 ,146 1,000 -,324 ,236 -,183 -,380 ,316 ,307 -,101 -,299 ,341 -,327 ,243 -,059 -,596 ,549 -,117 -,078
X3 ,294 ,115 -,324 1,000 -,777 ,216 ,122 -,181 ,162 -,296 ,331 ,545 -,578 ,410 -,292 -,239 ,120 ,075 -,044
X4 -,572 -,216 ,236 -,777 1,000 ,076 -,554 ,591 -,079 ,161 -,155 -,351 ,406 -,253 ,282 ,123 -,061 ,042 ,031
X5 -,361 ,007 -,183 ,216 ,076 1,000 -,079 ,092 ,031 -,047 ,287 ,145 -,092 ,108 ,025 -,089 ,050 -,111 -,177
X6 ,474 -,084 -,380 ,122 -,554 -,079 1,000 -,743 -,375 ,249 ,075 -,384 ,377 -,261 -,035 ,445 -,498 -,179 ,087
X7 -,544 -,109 ,316 -,181 ,591 ,092 -,743 1,000 ,040 -,038 -,141 ,140 -,119 ,075 ,038 -,245 ,255 ,058 -,077
X8 ,034 ,340 ,307 ,162 -,079 ,031 -,375 ,040 1,000 -,423 ,030 ,432 -,576 ,262 -,232 -,394 ,440 -,001 -,001
X9 -,254 -,578 -,101 -,296 ,161 -,047 ,249 -,038 -,423 1,000 -,494 -,261 ,574 -,142 ,450 ,286 -,451 -,120 -,049
Correlation Matrix X10 ,133 -,045 -,299 ,331 -,155 ,287 ,075 -,141 ,030 -,494 1,000 -,001 -,103 ,075 -,130 ,082 -,135 -,046 ,094
X11 -,320 ,193 ,341 ,545 -,351 ,145 -,384 ,140 ,432 -,261 -,001 1,000 -,818 ,738 ,111 -,671 ,535 ,117 -,180
X13 -,101 -,428 -,327 -,578 ,406 -,092 ,377 -,119 -,576 ,574 -,103 -,818 1,000 -,570 ,416 ,603 -,577 -,061 ,051
X14 -,347 -,007 ,243 ,410 -,253 ,108 -,261 ,075 ,262 -,142 ,075 ,738 -,570 1,000 ,177 -,498 ,427 ,160 -,433
X15 -,714 -,361 -,059 -,292 ,282 ,025 -,035 ,038 -,232 ,450 -,130 ,111 ,416 ,177 1,000 ,008 -,123 ,097 -,170
X16 ,279 -,219 -,596 -,239 ,123 -,089 ,445 -,245 -,394 ,286 ,082 -,671 ,603 -,498 ,008 1,000 -,792 -,052 ,189
X17 -,199 ,329 ,549 ,120 -,061 ,050 -,498 ,255 ,440 -,451 -,135 ,535 -,577 ,427 -,123 -,792 1,000 ,180 -,324
X18 -,119 -,224 -,117 ,075 ,042 -,111 -,179 ,058 -,001 -,120 -,046 ,117 -,061 ,160 ,097 -,052 ,180 1,000 -,172
X19 ,293 ,108 -,078 -,044 ,031 -,177 ,087 -,077 -,001 -,049 ,094 -,180 ,051 -,433 -,170 ,189 -,324 -,172 1,000
Step number: 1 Observed Groups and Predicted Probabilities
F R E Q U E N C
80 ô ó óN
ô ó ó
óN 60 ôN óN óN óN 40 ôN óN óN
ó ô ó ó Fó Fô Fó Fó
óN Fó 20 ôN Fô óN Fó óNF Fó óNNNN F FFFó Predicted òòòòòòòòòòòòòòôòòòòòòòòòòòòòòôòòòòòòòòòòòòòòôòòòòòòòòòòòòòòò Prob: 0 ,25 ,5 ,75 1 Group: NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF
Y
Predicted Probability is of Membership for FD The Cut Value is ,50 Symbols: N - NFD F - FD Each Symbol Represents 5 Cases.
Casewise Listb
Case 38 69 89 111 150
Selected a Status S S S S S
Observed Y F F** F F** N**
Predicted ,921 ,024 ,836 ,016 ,682
Predicted Group F N F N F
Temporary Variable Resid ZResid ,079 ,292 ,976 6,379 ,164 ,443 ,984 7,861 -,682 -1,465
a. S = Selected, U = Unselected cases, and ** = Misclassified cases. b. Cases with studentized residuals greater than 2,000 are listed.
SURAT PERNYATAAN
Yang bertanda tangan di bawah ini : Nama
: Christanty Amazia Immanuela Pattinasarany
Alamat
: Griyo Mapan Sentosa CA-32 Tropodo-Waru
Nim
: 2006310066
Jurusan
: Akuntansi
Program Studi : S1 (Strata 1) Dengan ini menyatakan bahwa skripsi saya yang berjudul :
ANALISIS RASIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN GO PUBLIC adalah benar-benar merupakan karya saya sendiri dan bukan jiplakan (plagiat) dari karya ilmiah orang lain serta bukan hasil dibuatkan oleh orang/pihak lain. Apabila di kemudian hari ternyata pernyataan saya tersebut tidak benar, maka saya bersedia menerima sanksi berupa pembatalan Skripsi beserta segala hal yang terkait dengan Skripsi tersebut. Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya.
Surabaya, 10 Februari 2010 Yang menyatakan,
Christanty Pattinasarany
