BAB III METODE PENELITIAN
A.
Waktu dan Tempat Penelitian Data yang dikumpulkan dari penelitian ini adalah data sekunder yang
dikumpulkan dari tangan kedua atau dari sumber lain yang telah tersedia sebelum penelitian dilakukan. Sumber data dalam penulisan skripsi ini adalah dari berbagai sumber buku, jurnal dan penelitian terdahulu yang mendukung penelitian. Adapun untuk sumber data dalam penulisan ini adalah laporan keuangan tahunan yang di publikasikan setiap tahun pada periode tahun 2010-2013. Data didapat dari laporan keuangan tahunan perusahaan yang diperoleh dari situs resmi Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id, Indonesian Capital Market Directory (ICMD).
B.
Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah deskriptif.
dengan cara menjelaskan rumusan masalah yang diteliti berkenaan dengan keberadaan variable mandiri untuk mengetahui bagaimana kinerja keuangan perusahaan menggunakan analisis financial distress dengan metode Altman Z-score, Springate S-Score, dan Zmijewski X-Score pada perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2010 s.d 2013.
41
42
C.
Definisi dan Operasionalisasi Variabel Model prediksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah model-model
prediksi financial distress yang sudah dikembangkan sebelumnya, yaitu model Altman Z-Score, Springate S-Score, dan Zmijewski X-Score. Berikut ketiga model tersebut dan menjelaskan definisi variable-variabel yang digunakan dalam ketiga model, yaitu : 1.
Model Altman Z-Score Z = 1,2 WCTA + 1,4 RETA + 3,3 EBITTA + 0,6 MVEBVD + 0,999 SATA Model Altman memiliki nilai cutoff sebesar 2,675, artinya jika skor yang
diperoleh sebuah perusahaan melebihi 2,675, maka perusahaan diprediksi tidak mengalami distress. Sebaliknya, jika skor perusahaan kurang dari 2,675, maka perusahaan diprediksi mengalami distress. 2.
Model Springate S-Score S = 1,03 WCTA + 3,07 EBITTA + 0,66 EBTCL + 0,4 SATA Model Springate memiliki nilai cutoff sebesar 0,862, artinya jika skor yang
diperoleh sebuah perusahaan melebihi 0,862, maka perusahaan diprediksi tidak mengalami distress. Sebaliknya, jika skor perusahaan kurang dari 0,862, maka perusahaan diprediksi mengalami distress. 3.
Model Zmijewski X-Score X = -4,803 – 3,599NITA + 5,406 TLTA – 1,000 CACL Model Zmijewski memiliki nilai cutoff sebesar 0, artinya jika skor yang
diperoleh sebuah perusahaan melebihi 0, maka perusahaan diprediksi tidak
43
mengalami distress. Sebaliknya, jika skor perusahaan kurang dari 0, maka perusahaan diprediksi mengalami distress. Berikut ini adalah uraian cara pengukuran atau operasionalisasi untuk seluruh prediksi yang terdapat dalam ketiga model penelitian di atas. 1.
WCTA (Working Capital/Total Asset) WCTA merupakan rumus untuk mengukur likuiditas perusahaan. WCTA digunakan dalam 2 Model, yaitu Altman dan Springate. WCTA dihitung dengan cara sebagai berikut : WCTA = (current asset – current liabilities)/total asset Semua data diperoleh dari neraca perusahaan.
2.
RETA (Retained Earnings/Total Asset) RETA merupakan rumus yang mengukur profitabilitas perusahaan secara kumulatif selama perusahaan berdiri. RETA digunakan hanya di model Altman saja. WCTA dihitung dengan cara sebagai berikut : RETA = Retained Earnings/Total Asset Semua data diperoleh dari neraca perusahaan.
3.
EBITTA (Earnings Before Interest and Taxes/Total Asset) EBITTA merupakan rumus yang mengukur profitabilitas perusahaan. EBITTA digunakan dalam 2 model yaitu Altman dan Springate. EBITTA dihitung dengan cara sebagai berikut : EBITTA = EBIT/Total Asset EBIT diperoleh dari laporan laba rugi, sedangkan total asset diperoleh
44
dari neraca perusahaan. 4.
MVEBVD (Market Value of Equity/Book Value of Total Debt) MVEBVD
merupakan
rumus
yang menunjukkan
nilai
sebuah
perusahaan di mata investor dalam pasar aktif (pasar modal). MVEBVD digunakan hanya di model Altman saja. MVEBVD dihitung dengan cara sebagai berikut : MVEBVD=(Harga SahamxJumlah Saham Beredar)/Total Liabilities Harga saham diperoleh dari berbagai sumber seperti yahoofinance, dan ICMD. Sedangkan jumlah saham beredar serta total liabilities diperoleh dari neraca perusahaan. 5.
SATA (Sales/Total Asset) SATA merupakan rumus yang mengukur kemampuan perusahaan dalam menciptakan penjualan dengan asset yang ada. SATA digunakan dalam 2 model yaitu Altman dan Springate. SATA dihitung dengan cara sebagai berikut : SATA = Sales/Total Asset Nilai penjualan diperoleh dari laporan laba rugi, sedangkan nilai total asset didapat dari neraca perusahaan.
6.
TLTA (Total Liabilities/Total Asset) TLTA merupakan variable yang mengukur likuiditas perusahaan secara total. TLTA hanya digunakan dalam model Zmijewski saja. TLTA dihitung dengan cara sebagai berikut :
45
TLTA = (Total Liabilities/Total Asset) Semua data diperoleh dari neraca perusahaan. 7.
NITA (Net Income/Total Asset) NITA merupakan variable yang mengukur profitabilitas perusahaan. NITA hanya digunakan dalam model Zmijewski saja. NITA dihitung dengan cara sebagai berikut : NITA = (Net Income /Total Asset) Laba bersih diperoleh dari laporan laba rugi, sedangkan total asset diperoleh dari neraca.
8.
CACL (Current Asset/Current Liabilities) CACL hanya digunakan dalam model Zmijewski saja. CACL dihitung dengan cara sebagai berikut : CACL = Current Asset/Current Liabilities Semua data diperoleh dari neraca perusahaan.
9.
EBTCL (EBT/Current Liabilities) EBTCL merupakan variable yang mengukur profitabilitas perusahaan. EBTCL hanya digunakan dalam model Springate saja. EBTCL dihitung dengan cara sebagai berikut : EBTCL = Earnings Before Tax/Current Liabilities EBT diperoleh dari laporan laba rugi, sedangkan kewajiban jangka pendek diperoleh dari neraca perusahaan.
46
Agar uraian tersebut dapat menjadi lebih informatif, dapat di lihat dari tabel berikut: Tabel 3.1 Komponen Rumus Model Prediksi dan Skala Pengukuran
No
Komponen Rumus Model Prediksi
1
WCTA
2
RETA
3
EBITTA
4
MVEBVD
5
SATA
6
TLTA
7
NITA
8
CACL
9
EBTCL
D. 1.
Pengukuran current asset – current liabilities total asset Retained Earnings Total Asset EBIT Total Asset Harga Saham x Jumlah Saham Beredar Total Liabilities Sales Total Asset Total Liabilities Total Asset Net Income Total Asset Current Asset Current Liabilities Earnings Before Tax Current Liabilities
Skala Rasio Rasio Rasio Rasio Rasio Rasio Rasio Rasio Rasio
Populasi dan Sampel Penelitian Populasi Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sampai penelitian ini berlangsung sebanyak 140 (seratus empat puluh) perusahaan selama periode 2010 sampai 2013.
47
2.
Sampling Adapun kriteria yang digunakan untuk memilih sampel adalah metode
purposive sampling, sebagai berikut: a.
Perusahaan yang masih terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode pengamatan, yaitu tahun 2010-2013
b.
Tersedia laporan keuangan perusahaan manufaktur secara lengkap selama
periode
2010-2013,
yang
diakses
melalui
website
www.idx.co.id. c.
Perusahaan manufaktur yang laporan keuangannya dari tahun 20102013 yang mengalami distress maupun yang tidak mengalami distress, karena penelitian ini bertujuan untuk mengukur kebangkrutan dalam perusahaan dengan menggunakan tiga model kebangkrutan.
d.
Terdapat 74 perusahaan manufaktur selama periode 2010 s.d 2013 yang akan dipilih menjadi sampel dalam penelitian ini, yaitu terdiri dari: 1) Sub sektor Semen (2 perusahaan) 2) Sub sektor Keramik Porselin dan Kaca (3 perusahaan) 3) Sub sektor Logam dan Sejenisnya (9 perusahaan) 4) Sub sektor Kimia (4 perusahaan) 5) Sub sektor Plastik dan Kemasan (8 Perusahaan) 6) Sub sektor Pakan Ternak (4 perusahaan) 7) Sub sektor Pulp dan Kertas (1 perusahaan) 8) Sub sektor Otomotif dan Komponen (10 perusahaan)
48
9) Sub sektor Tekstil dan Garment (4 perusahaan) 10) Sub sektor Alas Kaki (2 perusahaan) 11) Sub sektor Kabel (4 perusahaan) 12) Sub sektor Makanan dan Minuman (10 perusahaan) 13) Sub sektor Rokok (2 perusahaan) 14) Sub sektor Farmasi (6 perusahaan) 15) Sub sektor Kosmetik dan Keperluan Rumah Tangga (3 perusahaan) 16) Sub sektor Peralatan Rumah Tangga (6 perusahaan)
E.
Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang akan digunakan dalam penelitiian ini adalah
teknik studi dokumentasi, yaitu dengan mendapatkan data berupa laporan tahunan yang telah dipublikasikan oleh perusahaan di website www.idx.com.id (Indonesia Stock Exchange). Pengumpulan data dilakukan dengan cara menelusuri laporan tahunan perusahaan yang terpilih menjadi sampel. Pada penelitian ini sumber yang digunakan yaitu buku-buku literature, perpustakaan, jurnal ilmiah, internet, dan sumber-sumber lain yang relevan dengan data yang dibutuhkan. Data yang terdapat dalam penelitian ini diperoleh dari tahun 2010 – 2013 pada Bursa Efek Indonesia.
49
F.
Metode Analisis Seluruh data yang terkumpul selanjutnya dianalisa untuk dapat memberikan
jawaban dari permasalahan yang sedang diteliti pada penelitian ini. Dalam menganalisa data, peneliti menggunakan program SPSS. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis deskriptif.
G.
Tahap-Tahap Pengujian Tahapan – tahapan yang dilalui dalam penelitian ini yaitu :
1.
Input dan olah data menggunakan Microsoft exel untuk mencari seluruh variable yang akan diproses.
2.
Pengolahan data untuk mendapatkan statistik deskriptif dengan menggunakan software SPSS.
3.
Menentukan hasil prediksi untuk masing-masing metode analisis terhadap perusahaan dari hasil perhitungan komponen-komponen model prediksi di atas, apakah akan mengalami kebangkrutan atau tidak.
4.
Membandingkan hasil prediksi dengan kondisi aslinya.
5.
Menghitung tingkat akurasi dari metode-metode tersebut, dengan cara sebagai berikut : Tingkat Akurasi = Jumlah Prediksi Benar X 100% Jumlah Sampel
6.
Melakukan prediksi financial distress ke depan menggunakan model yang diketahui paling baik untuk diterapkan di Indonesia. Prediksi dilakukan atas
50
perusahaan-perusahaan yang tidak termasuk kedalam sampel (Out-of sample). Penghitungan dilakukan dengan menggunakan dasar-dasar keuangan sampel. Informasi tersebut akan menghasilkan rasio-rasio yang menjadi variabel dalam model prediksi. Variable kemudian dihitung berdasarkan model yang ada. Setelah dihitung, skor yang didapat kemudian dibandingkan dengan nilai cutoff yang dimiliki setiap model. Dari hasil perbandingan tersebut, dapat diketahui apakah sampel diprediksi mengalami distress atau tidak. Hasil prediksi kemudian dibandingkan dengan kategori sampel pada awalnya. Sebagai contoh, jika sebuah sampel dari kategori 1 (distress) yang kemudian diprediksi oleh model Altman mengalami distress, maka prediksi tersebut benar. Dan sebaliknya, jika sampel tersebut diprediksi tidak mengalami distress oleh model Altman, maka prediksi tersebut salah. Perbandingan antara prediksi dan kategori sampel dilakukan pada seluruh sampel yang ada. Setelah semua sampel selesai dihitung, maka diperoleh hasil rekap prediksi yang benar dan yang salah. Dari rekap prediksi tersebut dapat diketahui akurasi tiap-tiap model. Tingkat akurasi menunjukan berapa persen model memprediksi dengan benar dari keseluruhan sampel yang ada. Selain akurasi tiap model, yang juga menjadi pertimbangan adalah tingkat error-nya. Error dibagi dua jenis, yaitu Type I dan Type II. Type I error adalah kesalahan yang terjadi untuk kategori 1 (distress) yaitu jika model tersebut memprediksi sampel tidak akan mengalami distress padahal kenyataannya distress. Type II error adalah kesalahan yang terjadi untuk kategori 2 (non distress) yaitu jika
51
model memprediksi sampel mengalami distress padahal kenyataannya tidak mengalami distress. Tingkat error dihitung dengan cara sebagai berikut : Type I Error = Jumlah kesalahan Type I / Jumlah Sampel x 100% Type II Error = Jumlah kesalahan Type II / jumlah Sampel x 100% Tingkat akurasi dan error selanjutnya digunakan untuk menyimpulkan model mana yang paling sesuai untuk diterapkan di Indonesia.
