BAB I PENDAHULUAN
1.1 LATAR BELAKANG Memprediksi kondisi financial distress perusahaan penting untuk memperoleh tanda-tanda awal kebangkrutan sebagai bagian dari sistem peringatan dini (early warning system) bagi manajemen. Manajemen dapat melakukan antisipasi dan langkah-langkah
perbaikan untuk meningkatkan kinerja
perusahaan. Bagi pemangku kepentingan, terutama pemegang saham dan kreditor, prediksi ini sebagai dasar pengambilan keputusan menghadapi berbagai kemungkinan yang buruk terkait stabilitas keuangan perusahaan di masa depan. Financial distress merupakan salah satu tanda awal kebangkrutan. Suatu perusahaan yang mengalami financial distress secara temporer akan mengalami kesulitan likuiditas untuk memenuhi kewajiban finansialnya. Jika hal ini terus berlanjut akan berujung kepada kebangkrutan perusahaan. Munculnya berbagai penelitian mengenai model prediksi kebangkrutan merupakan antisipasi dan sistem peringatan dini terhadap financial distress karena model tersebut dapat digunakan sebagai sarana untuk mengidentifikasi bahkan memperbaiki kondisi sebelum sampai pada kondisi krisis atau kebangkrutan (Endri [2009]). Penelitian mengenai prediksi kebangkrutan secara modern dimulai oleh William H. Beaver (1967) dalam tulisannya Financial Ratios as Predictors of Failures. Beaver menggunakan metode univariate discriminant analysis dalam memprediksi kebangkrutan dengan menekankan pada rasio-rasio keuangan secara
1
2
univariate (terpisah-pisah). Penelitian ini kemudian diikuti oleh berbagai penelitian lain, baik aplikasi maupun pengembangan modelnya. Bellovary dkk. (2007) mencatat terdapat 165 studi sejak tahun 1930-an. Untuk menyempurnakan metode yang digunakan Beaver, pada tahun 1968 Edward I. Altman mengembangkan model dengan menggunakan metode multiple discriminant analysis (analisis diskriminan ganda). Altman menggunakan 22 rasio keuangan yang kemudian diringkas menjadi lima rasio keuangan. Pada penelitian yang pertama Altman menggunakan 66 sampel perusahaan manufaktur, terdiri dari 33 perusahaan merupakan perusahaan yang gagal dan 33 perusahaan sukses. Model Altman ini berhasil memprediksi dengan akurasi 95%. Model ini kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh Altman untuk perusahaan yang tidak go public pada tahun 1983. Terakhir pada tahun 1995 dilakukan modifikasi agar dapat digunakan untuk memprediksi semua jenis perusahaan. Model lainnya dengan metode yang sama dikembangkan oleh Deakin (1972) menggunakan 32 sampel perusahaan yang bangkrut dan 32 perusahaan yang sehat, dengan akurasi 97% untuk satu tahun sebelum bangkrut dan 96,5% untuk dua tahun sebelum bangkrut. Blum (1974) menggunakan 115 perusahaan yang bangkrut dan 115 tidak bangkrut. Menggunakan 12 rasio keuangan dengan akurasi 93%-95% (satu tahun sebelum), 80% (dua tahun sebelum) dan 70% (3-5 tahun sebelum). Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio cash flow to total debt adalah rasio yang paling penting.
3
Springate (1978) menggunakan 19 rasio keuangan yang umum dan memilih empat rasio yang dapat membedakan sound business perusahaan yang gagal (failed). Model ini dapat memprediksi 40 sampel perusahaan dengan keakuratan 92,5%. Menurut Altman (2000), metode analisis diskriminan mempunyai kelebihan dalam mempertimbangkan karakteristik umum dari perusahaan-perusahaan yang relevan, termasuk interaksi antar perusahaan tersebut. Pendekatan analisis diskriminan dapat mengkombinasikan berbagai rasio menjadi suatu model prediksi yang berarti dan dapat digunakan untuk seluruh perusahaan, baik perusahaan publik, pribadi, manufaktur, ataupun perusahaan jasa dalam berbagai ukuran. Kelemahan dari model ini adalah tidak ada rentang waktu yang pasti kapan kebangkrutan akan terjadi setelah hasil Z-score diketahui. Dalam studi terhadap 165 penelitian model kebangkrutan oleh Bellovary dkk. (2007) pada periode waktu 1930-2007 menunjukkan bahwa metode pembentukan model dengan multiple discriminant analysis dan metode neural network merupakan metode yang paling dapat diandalkan (most promising) dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada metode yang lain seperti Logit Analysis dan Probit Analysis (Tabel 1.1). Bellovary dkk. (2007) menyatakan bahwa berbagai model prediksi kebangkrutan yang telah dikembangkan, secara empiris menunjukkan kemampuan yang tinggi untuk memprediksi. Bila demikian tentu model-model tersebut akan sangat berguna jika dipakai oleh para auditor, manajer, kreditor dan analis. Namun, ternyata berbagai model tersebut belum digunakan secara luas, karena
4
ketidaksesuaian karakteristik perusahaan dan industri di masing-masing negara atau area penelitian. Altman (2000) juga menegaskan bahwa model yang dikembangkan tidak dapat mutlak digunakan karena adakalanya terdapat hasil yang berbeda jika menggunakan objek yang berbeda. Para peneliti pun terus mengembangkan model-model yang baru dan lebih baik. Tabel 1.1 Kemampuan Prediksi Model Lowest Accuracy
Highest Accuracy
MDA
32%
100%
Logit analysis Probit analysis Neural networks
20% 20% 71%
98% 84% 100%
Studies which obtained Highest Accuracy Edminster [1972]; Santomero and Vinso [1977]; Marais [1980]; Betts and Belhoul [1982]; El Hennawy and Morris [1983]; Izan [1984]; Takahashi et al. [1984]; Frydman et al. [1985]; Patterson [2001]. Dambolena and Shulman [1988] Skogvik [1990] Messier and Hansen [1988]; Guan [1993]; Tsukuda and Baba [1994]; El-Temtamy [1995]
Sumber: Bellovary dkk. (2007)
Sori dan Kharbari (2006) mengembangkan model dengan metode analisis diskriminan untuk memprediksi financial distress pada perusahaan Malaysia. Sampel menggunakan 33 pasang untuk masing-masing perusahaan yang mengalami financial distress dan tidak. Memilih lima rasio dari 64 rasio keuangan dengan tingkat akurasi sebesar 88%. Zu’amah
(2005)
membuat
dan
membandingkan
model
kepailitan
menggunakan rasio keuangan berbasis akrual dan berbasis aliran kas dengan metode analisis diskriminan dengan sampel perusahaan semua perusahaan non perbankan dan keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta tahun 1999-2001.
5
Nugroho (2012) mengembangkan model untuk perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2008-2010. Penelitian ini mengembangkan suatu model prediksi kebangkrutan dengan menggunakan metode analisis diskriminan untuk memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan Badan Usaha Milik Negara (BUMN), yang sepengetahuan penulis, belum banyak studi kebangkrutan dengan objek penelitian perusahaan BUMN. Perusahaan BUMN dipilih sebagai objek penelitian karena perannya yang strategis dalam perekonomian Indonesia. Sesuai dengan amanat Undang-undang Dasar 1945 Pasal 33, pemerintah mengharapkan peranan strategis BUMN sebagai pengelola sumber-sumber daya penting dan industri strategis yang profesional serta sebagai penggerak perekonomian bangsa. Dengan semakin baiknya kinerja BUMN diharapkan semakin mendorong kemajuan ekonomi bangsa. BUMN telah memberikan sumbangan yang besar terhadap pembangunan nasional. Melalui kontribusi dividen yang disetorkan ke kas negara, pemerintah mendapatkan dana yang cukup besar untuk mendanai pembangunan. Selama periode tahun 2011 perusahaan-perusahaan BUMN memperoleh pendapatan sebesar Rp1.387,6 triliun dengan total perolehan laba sebesar Rp123,93 triliun dan menyetor dividen kepada negara mencapai Rp28,1 triliun. Kementerian BUMN menargetkan pada tahun 2012 laba bersih BUMN dapat mencapai Rp145 triliun dengan target dividen sebesar Rp30,7 triliun (Kementerian BUMN, 2012). Mengingat
perannya
yang
strategis
dalam
kontribusi
pendanaan
pembangunan dan penggerak ekonomi bangsa, maka akan menjadi masalah
6
apabila perusahaan-perusahaan BUMN tersebut menunjukkan kinerja keuangan yang buruk. Pada tahun 2011, dari jumlah total 141 BUMN terdapat 22 perusahaan yang mengalami kerugian dengan total kerugian sebesar Rp3,2 triliun. Menteri BUMN Dahlan Iskan bahkan akan berencana menutup 31 BUMN yang disebutnya seperti mayat. “Masih ada perusahaannya, tetapi sudah tidak beroperasi, tinggal dikubur saja” katanya sebagaimana dikutip dari detik.com (2012). Untuk mengatasi BUMN yang mengalami kesulitan keuangan telah banyak dana dari APBN yang disuntikkan pemerintah agar perusahaan tersebut dapat berkinerja lebih baik. Selama tahun 2011, suntikan dana kepada BUMN sebesar Rp21,12 triliun dalam bentuk penanaman modal negara (PMN) sebesar Rp9,4 triliun dan dalam bentuk subsidiary loan agreement (SLA) sebesar Rp11,72 triliun (Jurnas.com, 2011). Belum lagi investasi awal yang telah dikeluarkan pemerintah untuk mendanai pendirian perusahaan-perusahaan ini yang nilainya jauh lebih besar. Jika perusahaan-perusahaan BUMN tersebut dapat berkinerja baik, maka dana yang besar ini tentunya dapat dimanfaatkan untuk kepentingan lain yang menyentuh langsung kesejahteraan rakyat. Pemerintah perlu memprediksi kondisi financial distress perusahaan sebagai salah satu instrumen untuk mengurangi risiko investasi pemerintah pada BUMN. Prediksi ini sebagai early warning system untuk memberikan sinyal kepada
pemerintah
agar
segera
mengambil
langkah-langkah
strategis
penyelamatan perusahaan guna menghindari kerugian lebih besar yang akan membawa kepada kebangkrutan. Terkait hal itu, maka pada tulisan ini akan
7
dilakukan penelitian dengan judul “Prediksi Financial Distress Perusahaan BUMN di Indonesia”.
1.2 RUMUSAN MASALAH Penelitian Bellovary dkk. (2007) dan Altman (2000) memberikan informasi perlunya untuk mengembangkan suatu model prediksi kebangkrutan sesuai dengan karakteristik objek penelitian, yang pada penelitian ini adalah perusahaan BUMN. Model yang dikembangkan pada penelitian ini menggunakan rasio-rasio keuangan sebagai representasi kondisi keuangan perusahaan yang selanjutnya digunakan untuk mengurangi ketidakpastian di masa depan dengan memprediksi kondisi financial distress perusahaan (Avianti [2000] dalam Zu’amah [2005]). Apakah rasio-rasio keuangan yang digunakan mempunyai kemampuan
untuk membedakan perusahaan yang mengalami financial distress atau tidak, dan apakah model yang dibangun mempunyai kemampuan untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan BUMN adalah dua pertanyaan yang akan dijawab pada penelitian ini.
1.3 TUJUAN PENELITIAN Penelitian ini bertujuan untuk menguji secara empiris kemampuan rasiorasio keuangan yang membentuk model dalam membedakan perusahaan yang mengalami financial distress atau tidak, dan menguji kemampuan model yang dibangun untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan BUMN.
8
1.4 MANFAAT PENELITIAN Dari penelitian ini nantinya diharapkan hasil yang diperoleh dapat berkontribusi baik pada teori maupun praktik: 1. Kontribusi Teori Hasil dari penelitian ini nantinya diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan teori dalam pengembangan model untuk memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan milik pemerintah (BUMN) dan diharapkan dapat dikembangkan untuk penelitian di masa yang akan datang pada topik yang sejenis. 2. Kontribusi Praktik Bagi dunia praktik, yaitu pemegang saham, investor dan kreditor penelitian ini berguna sebagai pertimbangan untuk keputusan ekonomi dan sebagai salah satu sistem peringatan dini (early warning system) untuk memonitor atau mengawasi kinerja BUMN bagi instansi yang berwenang, yakni Kementerian BUMN dan Kementerian Keuangan.
9
1.5 KERANGKA BERPIKIR
Rasio-rasio Keuangan: - Net Income to Total Assets - Current Asset to Current Liabilities - Working Capital to Total Assets - Retained Earnings to Total Assets - EBIT to Total Assets
Kondisi Perusahaan: -Mengalami financial distress -Tidak Mengalami financial distress
Menguji kemampuan rasio-rasio keuangan dalam memprediksi Menguji keakuratan model dalam memprediksi
Hasil/Kesimpulan Sebuah model yang dapat memprediksi kondisi financial distress perusahaan BUMN di Indonesia
Gambar 1. 1 Kerangka Berpikir
1.5 SISTEMATIKA PENULISAN Guna memudahkan pembahasan, penelitian ini mengikuti sistematika penulisan yang dibagi menjadi lima bab sebagai berikut: Bab I : Pendahuluan Pada bab pertama ini diuraikan latar belakang penelitian yang kemudian diikuti dengan perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan.
10
Bab II:Tinjauan Pustaka Teori dan penelitian terdahulu yang berkaitan dengan area penelitian ini akan dibahas dalam bab ini. Landasan teori ini diperoleh dari buku teks, literatur dan jurnal-jurnal terkait yang kemudian dirumuskan ke dalam hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini. Bab III: Metodologi Penelitian Dalam bab ini dijelaskan teknik pengambilan sampel, prosedur pengambilan
data,
model
penelitian,
variabel
penelitian
serta
pengukurannya dan langkah-langkah pengujian hipotesis. Bab IV: Analisis Data Bab ini berisi hasil statistik deskriptif, hasil pengolahan data dan hasil pengujian hipotesis. Bab V: Diskusi, simpulan dan saran Pada bab ini berisi diskusi pembahasan hasil penelitian, simpulan hasil penelitian, saran-saran bagi pihak terkait dan peluang perbaikan untuk penelitian selanjutnya.
