ANALISIS LAPORAN KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (Studi Kasus Pada Perusahaan Manufaktur yang Mengeluarkan Obligasi)
Skripsi Diajukan untuk Melengkapi Tugas-Tugas dan Memenuhi Syarat-Syarat untuk Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta
Oleh :
SESILIA DIAN KRISMAWATI NIM.F0205136
FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2009
MOTTO
Ora Et Labora. Bekerja dan Berdoa
There can be miracles, when you believe Though hope is frail, it’s hard to kill Who knows what miracles, You can achieve When you believe, some how you will, You will when you believe (Mariah Carey)
Orang yang berhasil di dunia ini adalah orang yang bangkit dan mencari keadaan yang mereka inginkan dan kalau mereka tidak menemukannya, mereka akan menciptakannya (George Bernad Shaw)
HALAMAN PERSEMBAHAN
Skripsi ini dipersembahkan untuk - Almamater - Ayah dan Ibu tercinta - Mbak Heny dan Mas Redy - Mas Cahyo, dan - Sahabat-sahabatku di FE UNS’05
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala limpahan, berkat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul “Analisis Laporan Keuangan untuk Memprediksi Tingkat Kebangkrutan Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia”. Skripsi ini disusun guna melengkapi syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi di Fakultas Ekonomi Jurusan Manajemen Universitas Sebelas Maret Surakarta. Penulis menyadari bahwa penulisan skripsi ini tidak terlepas dari bantuan, dorongan serta sumbangan pikiran dari berbagai pihak. Oleh karena itu, dengan ketulusan dan kerendahan hati, penulis menyampaikan terima kasih kepada 1. Prof. Dr Bambang Sutopo, M.Com., selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. 2. Dra. Endang Suhari, M.Si., selaku Ketua Jurusan Manajemen dan Bapak Reza Rahardian, SE, MSi., selaku Sekretaris Jurusan Manajemen. 3. Drs. Harmadi, MM., selaku Dosen Pembimbing Skripsi yang telah memberikan pengarahan, bantuan, saran, kesabaran dan waktunya selama proses penyelesaian skripsi ini. 4. Dra. Anastasia Riani S, MSi., selaku Pembimbing Akademik. 5. Seluruh Dosen dan karyawan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. 6. Teman-teman manajemen 2005, terima kasih atas persahabatannya.
7. Kepada semua pihak yang belum tertulis yang telah membantu penulis selama masa kuliah dan dalam menyelesaikan skripsi ini. Tiada Gading yang Tak Retak, penulis juga menyadari bahwa dalam penulisan skripsi ini masih terdapat banyak kekurangan. Oleh karena itu segala saran dan kritik selalu diharapkan untuk perbaikan dan penyempurnaan kedepan. Akhirnya penulis mengucapkan terima kasih dan berharap bahwa skripsi ini akan bermanfaat bagi semua pihak.
Surakarta, 13 Mei 2009
Penulis
DAFTAR ISI
Halaman HALAMAN PERSETUJUAN……………………………………………………ii HALAMAN PENGESAHAN……………………………………………………iii HALAMAN PERSEMBAHAN………………………………………………….iv HALAMAN MOTTO……………………………………………………………..v KATA PENGANTAR……………………………………………………………vi DAFTAR ISI…………………………………………………………………….viii DAFTAR TABEL………………………………………………………………...xi DAFTAR GAMBAR……………………………………………………………xiii ABSTRAK………………………………………………………………………xiv
BAB
I. PENDAHULUAN………………………………………………………….,...1 A. Latar Belakang Masalah…………………………………………………...1 B. Rumusan Masalah…………………………………………………………4 C. Tujuan Penelitian………………………………………………………….5 D. Manfaat Penelitian………………………………………………………...6
II. TELAAH PUSTAKA A. Pengertian Obligasi.……………………………………………………….6 B. Pengertian Laporan Keuangan…………………………………………….7
C. Analisis Laporan Keuangan dan Tujuannya………………………………7 D. Rasio-Rasio Keuangan dalam Analisis Laporan Keuangan……………….9 E. Pengertian Kebangkrutan………………………………………………...17 F. Faktor-Faktor Penyebab Kebangkrutan………………………………….19 G. Analisis Tingkat Kebangkrutan…………………………………………..23 H. Penelitian Terdahulu……………………………………………………..27 I. Kerangka Teoritis………………………………………………………...29 J. Hipotesis………………………………………………………………….31
III. METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian…………………………………………………………32 B. Populasi, Sampel dan Teknik Sampling………………………………….32 C. Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data…………………………...32 D. Metode Analisis Data…………………………………………………….33
IV. ANALISIS DATA A. Deskripsi Data……………………………………………………………39 B. Pengujian Data…………………………………………………………...44 C. Interpretasi Hasil…………………………………………………………72
V. KESIMPULAN A. Kesimpulan………………………………………………………………80 B. Keterbatasan……………………………………………………………..82 C. Saran……………………………………………………………………..83
DAFTAR PUSTAKA……………………………………………………………84
LAMPIRAN
DAFTAR GAMBAR
GAMBAR………………………………………………………………....Halaman II.1.
Kerangka Teoritis………………………………………………………...29
IV.1
Uji Heterokedastisitas……………………………………………………51
DAFTAR TABEL
TABEL
Halaman
VI.1. Sampel Penelitian………………………………………………………...40 VI.2. Descriptive Statistic……………………………………………………...41 VI.3. Uji Normalitas Sebelum Transformasi Data……………………………..45 VI.4. Uji Normalitas Setelah Transformasi Data………………………………46 VI.5. Uji Multikolinearitas Sebelum Variable Removed....................................47 VI.6. Uji Multikolinearitas Setelah Variable Removed………………………..48 VI.7. Uji Autokorelasi………………………………………………………….49 VI.8. Regresi dan Uji Hipotesis………………………………………………...53 VI.9. Nilai Variabel Altman Z-Score Tahun 2003-2007……………………….58 VI.10. Test of Equality of Group Means………………………………………...63 VI.11. Log Determinants 1.……………………………………………………...64 VI.12. Test Results 1.…………………………………………………………….64 VI.13. Log Determinants 2………………………………………………………65 VI.14. Test Results 2.…………………………………………………………….65 VI.15. Variables in the Analysis…………………………………………………66 VI.16. Eigenvalues………………………………………………………………67 VI.17. Wilks’ Lambda…………………………………………………………...67 VI.18. Standardized Canonical Discriminants Function Coefficients…………..68 VI.19. Canonical Discriminant Function Coefficients………………………….68 VI.20. Functions at Group Centroids…………………………………………...69 VI.21. Classification Result……………………………………………………..70
VI.22. Hasil Pengelompokkan Perusahaan...........................................................71
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran I.
Nilai Variabel Altman Z-Score (Y) Tahun 2003-2007
Lampiran II
Nilai Variabel WC/TA (X1) Tahun 2003-2007
Lampiran III
Nilai Variabel RE/TA (X2) Tahun 2003-2007
Lampiran IV
Nilai Variabel EBIT/TA (X3) Tahun 2003-2007
Lampiran V
Nilai Variabel MVE/TL (X4) Tahun 2003-2007
Lampiran VI
Nilai Variabel S/TA (X5) Tahun 2003-2007
Lampiran VII
Nilai Variabel CR (X6) Tahun 2003-2007
Lampiran VIII
Nilai Variabel QR (X7) Tahun 2003-2007
Lampiran IX
Nilai Variabel Rata-Rata Umur Piutang (X8) Tahun 2003-2007
Lampiran X
Nilai Variabel Rata-Rata Umur Persediaan (X9) Tahun 20032007
Lampiran XI
Nilai Variabel Rasio Perputaran Aktiva Tetap (X10) Tahun 20032007
Lampiran XII
Nilai Variabel Rasio Total Hutang (X11) Tahun 2003-2007
Lampiran XIII
Nilai Variabel TIER (X12) Tahun 2003-2007
Lampiran XIV
Nilai Variabel PMR (X13) Tahun 2003-2007
Lampiran XV
Nilai Variabel ROA (X14) Tahun 2003-2007
Lampiran XVI
Nilai Variabel ROE (X15) Tahun 2003-2007
Lampiran XVII Hasil Analisis Regresi Rasio Keuangan Terhadap Tingkat Kebangkrutan Lampiran XVIII Analisis Diskriminan
ABSTRAK
Sesilia Dian Krismawati F0205136
ANALISIS LAPORAN KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (Studi Kasus Pada Perusahaan Manufaktur yang Mengeluarkan Obligasi)
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui prediksi kebangkrutan perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia, mengetahui rasio keuangan yang secara signifikan memiliki pengaruh terhadap tingkat kebangkrutan dan mengetahui rasio keuangan yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan. Penelitian ini menggunakan 15 perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan periode lima tahun, yaitu dari tahun 2003 sampai dengan tahun 2007. Analisis data menggunakan Altman Z-Score, regresi linear dan Multiple Discriminant Analysis dengan bantuan SPSS 16. Hasil pengujian menunjukkan perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi tidak hanya mengalami prediksi bangkrut, variabel WC/TA , RE/TA, ln quick ratio dan rata-rata umur persediaan secara signifikan berpengaruh terhadap tingkat kebangkrutan dan terbukti ada dua rasio keuangan yang dapat memprediksi tingkat kebangkrutan, yaitu WC/TA dan RE/TA, dengan tingkat akurasi 81,1%.
Kata Kunci : Laporan Keuangan, Rasio Keuangan, Tingkat Kebangkrutan
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Modal merupakan salah satu hal yang penting bagi seorang manajer dalam suatu perusahaan. Keputusan mengenai permodalan adalah keputusan penting. Hal itu menyangkut masalah investasi maupun pembiayaan yang harus dilakukan perusahan untuk dapat tumbuh dan mengembangkan usahanya. Sumber pendanaan ini dapat berasal dari modal sendiri maupun dana dari pihak luar perusahaan. Masalah permodalan muncul ketika terdapat banyak peluang bisnis baru yang menjanjikan prospek keuntungan bagi perusahaan di satu sisi, sedangkan di sisi lain dana perusahaan yang bersumber dari modal sendiri terbatas jumlahnya. Untuk mendukung pertumbuhan perusahaan itulah dimanfaatkan dana dari pihak luar. Pasar modal merupakan pasar yang menyediakan sumber-sumber pendanaan dari eksternal perusahaan. Fungsi yang dijalankan pasar modal melibatkan dua pihak, yaitu pihak yang memiliki kelebihan modal dan pihak yang memerlukan modal. Dalam usaha mendapatkan modal tersebut perusahaan dapat melakukan dengan menerbitkan saham ataupun obligasi. Saham adalah bukti pemilikan sebagian dari perusahaan. Sedangkan obligasi merupakan surat berharga atau sertifikat yang berisi kontrak antara pemberi pinjaman dengan yang diberi pinjaman. Peminjam harus membayar kembali pokok pinjaman ditambah dengan bunga dalam kurun waktu tertentu yang sudah disepakati (Jogiyanto, 2003).
1
Obligasi merupakan salah satu jenis surat berharga yang cukup penting dalam dunia bisnis. Bagi perusahaan, obligasi merupakan sarana ekspansi dan sarana untuk memperkuat struktur modal. Di Indonesia perdagangan obligasi akhir-akhir ini mulai marak dan banyak diminati oleh para investor baik dari perusahaan swasta publik maupun perorangan. Hal itu dipicu oleh diterbitkannya obligasi pemerintah (government bond) serta adanya reksa dana. Menurut Adler Manurung, pengamat reksa dana, dulu orang tidak bisa membeli government bond jika hanya mempunyai uang sedikit, tetapi kini dengan adanya reksa dana orang pun dapat membeli government bond atau dengan membeli reksa dana obligasi pemerintah (Infobank No. 322 Januari 2006). Salah satu pertimbangan investor memilih investasi dalam bentuk obligasi adalah volalitas obligasi relatif lebih rendah dibanding saham, dan obligasi memberi laba yang positif serta income yang tetap (Esme Faeber dalam Sugeng, 2007). Pada setiap pengambilan keputusan investasi, investor dihadapkan pada kondisi ketidakpastian. Hal ini mendorong investor yang rasional untuk selalu mempertimbangkan resiko yang muncul. Model prediksi kesulitan (distress prediction models) dapat membantu investor dalam menentukan sikap terhadap surat-surat berharga (debt securities) yang dikeluarkan oleh suatu perusahaan, ketika menilai kemungkinan perusahaan mengalami kesulitan dalam membayar bunga dan hutang pokoknya. Bagi investor yang melakukan investasi dengan pendekatan aktif, dapat mengembangkan suatu strategi yang didasarkan pada asumsi bahwa model prediksi kesulitan keuangan dapat menjadi peringatan awal adanya kesulitan keuangan,
2
dibandingkan dengan sesuatu yang tersembunyi pada harga surat berharga yang berlaku (Foster G,1986). Secara umum masyarakat mengukur keberhasilan perusahaan berdasarkan pada kemampuan perusahaan yang terlihat dari kinerja manajemen.
Kemampuan
manajemen
dalam
mengelola
perusahaan
dituangkan dalam bentuk laporan keuangan. Sehingga untuk mengukur keberhasilan perusahaan dapat menggunakan analisis terhadap laporan keuangan perusahaan. Analisis laporan keuangan dapat digunakan untuk memprediksi masa depan, sedangkan dari sudut pandang manajemen, analisis laporan keuangan digunakan untuk membantu mengantisipasi kondisi di masa depan dan yang lebih penting sebagai titik awal untuk perencanaan tindakan yang akan mempengaruhi peristiwa di masa depan (Brigham dan Houston, 2001). Analisis
rasio
adalah
salah
satu
cara
pemrosesan
dan
penginterpretasian informasi akuntansi. Dengan analisis rasio ini dapat diketahui kekuatan dan kelemahan perusahaan dibidang keuangan. Analisis rasio keuangan dapat dipakai sebagai sistem peringatan awal (early warning system) terhadap kemunduran kondisi keuangan dari suatu perusahaan. Rasio keuangan banyak dipakai oleh berbagai penelitian karena rasio keuangan terbukti berperan penting dalam evaluasi kinerja keuangan dan dapat digunakan untuk memprediksi kelangsungan usaha baik yang sehat maupun yang tidak sehat (Chen, 1981). Atas dasar uraian diatas, peneliti ingin mengidentifikasi rasio-rasio keuangan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan manufaktur
3
yang mengeluarkan obligasi dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
B. Rumusan Masalah Berdasarkan uraian tersebut di atas , maka dapat dirumuskan masalah yang diangkat pada penelitian ini adalah: 1. Bagaimana variabel - variabel Altman Z-Score memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan-perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi di Indonesia? 2. Apakah variabel-variabel rasio keuangan, yaitu working capital/total asset, retained earning/total asset, EBIT/total asset, market value equity/book value of total liabilities, sales/total asset, current ratio, quick ratio, ratarata umur piutang, rata-rata umur persediaan, rasio perputaran aktiva tetap, rasio total hutang, times interest earned ratio, profit margin ratio, return on asset, dan return on equity memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan perusahaan-perusahaan di Indonesia ? 3. Apakah variabel-variabel rasio keuangan, yaitu working capital/total asset, retained earning/total asset, EBIT/total asset, market value equity/book value of total liabilities, sales/total asset, current ratio, quick ratio, ratarata umur piutang, rata-rata umur persediaan, rasio perputaran aktiva tetap, rasio total hutang, times interest earned ratio, profit margin ratio, return on asset, dan return on equity dapat digunakan untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan-perusahaan di Indonesia ?
4
C. Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk: 1. Mengetahui manufaktur
prediksi yang
tingkat
kebangkrutan
mengeluarkan
obligasi
perusahaan-perusahaan di
Indonesia
dengan
menggunakan variabel - variabel Altman Z-Score. 2. Mengetahui rasio-rasio keuangan yang memiliki pengaruh secara signifikan
terhadap
tingkat
kebangkrutan
perusahaan-perusahaan
manufaktur yang mengeluarkan obligasi di Indonesia. 3. Mengetahui rasio-rasio keuangan yang dapat digunakan sebagai prediksi kebangkrutan perusahaan-perusahaan di Indonesia
D. Manfaat Penelitian 1. Menguji kembali dan memperkuat penelitian terdahulu mengenai rasiorasio keuangan yang dapat digunakan sebagai model untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan 2. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menemukan rasio-rasio keuangan yang dapat memprediksi kebangkrutan suatu perusahaan, agar bagi pihak intern perusahaan dapat mengambil langkah preventif yang tepat. 3. Hasil penelitian ini juga berguna bagi para pemakai informasi laporan keuangan seperti para pengambil keputusan agar mempertimbangkan rasio-rasio keuangan dalam berinvestasi 4. Meningkatkan dan mengembangkan pengetahuan pembaca mengenai manfaat rasio-rasio keuangan
5
BAB II TELAAH PUSTAKA
A. Pengertian Obligasi Obligasi merupakan surat hutang jangka menengah panjang yang dapat dipindah tangankan yang berisi janji dari pihak yang menerbitkan obligasi untuk membayar imbalan berupa bunga pada periode tertentu dan melunasi pokok hutang pada waktu yang telah ditentukan kepada pihak pembeli obligasi tersebut . Menurut Kidwell, Peterson, dan Blackwell (1997: 246) dalam Sugeng (2007), obligasi adalah salah satu jenis surat berharga dalam bentuk surat hutang yang diperdagangkan secara terbuka kepada publik (masyarakat), di mana di dalamnya mengandung unsur: 1. Surat bukti investor memberikan pinjaman kepada emiten selama jangka waktu tertentu. 2. Menjanjikan pendapatan tetap bagi pemegang (pemilik) obligasi. 3. Menjanjikan pembayaran bunga tetap secara periodik dalam jangka waktu tertentu. 4. Mengembalikan
(membayar)
kembali
sejumlah
dana
yang
telah
dipinjam pada saat jatuh tempo. Menurut Husnan (1996) obligasi merupakan surat tanda hutang dan umumnya tidak dijamin dengan aktiva tertentu. Karena itu kalau perusahaan bangkrut pemegang obligasi akan diperlakukan sebagai kreditor umum. Sedangkan menurut Brigham dan Houston (2001) obligasi adalah kontrak
6
jangka panjang di mana peminjam setuju untuk melakukan pembayaran bunga dan pokok pinjaman, pada tanggal tertentu, kepada pemegang obligasi.
B. Pengertian Laporan Keuangan Laporan keuangan adalah dua daftar yang disusun oleh akuntan pada akhir periode untuk suatu perusahaan. Kedua daftar itu adalah daftar neraca atau daftar pendapatan atau daftar laba rugi. Pada waktu akhir-akhir ini sudah menjadi kebisaan bagi perseroan-perseroan untuk menambahkan daftar ketiga yaitu daftar surplus atau daftar laba yang tidak dibagikan (Munawir,2004) Laporan keuangan (financial statement) merupakan daftar ringkasan akhir transaksi keuangan organisasi yang menunjukkan kegiatan operasional organisasi dan akibatnya selama tahun buku yang bersangkutan (Sugiyarso, 2006 dalam Haryadi Sarjono). Laporan keuangan merupakan media komunikasi yang digunakan untuk menghubungkan pihak-pihak yang berkepentingan terhadap perusahaan. Pentingnya laporan keuangan juga diungkapkan Belkoui bahwa laporan keuangan merupakan sarana mempertanggung jawabkan apa yang telah dilakukan manajer atas sumber daya pemilik (Lontoh dan Lindrawati, 2004 dalam Haryadi Sarjono).
C. Analisis Laporan Keuangan dan Tujuannya Kinerja perusahaan dapat dinilai melalui berbagai macam variabel atau indikator. Sumber utama variabel atau indikator yang dijadikan dasar penilaian adalah laporan keuangan perusahaan yang bersangkutan. (Gibson
7
dan Boyer dalam Sugeng, 2007). Secara umum masyarakat mengukur keberhasilan perusahaan berdasarkan pada kemampuan perusahaan yang terlihat dari kinerja manajemennya. Kemampuan manajemen dalam mengelola perusahaan ini dituangkan dalam bentuk laporan keuangan. Sehingga untuk mengukur keberhasilan perusahaan dapat digunakan analisis laporan keuangan. Laporan keuangan merupakan data yang paling umum tersedia untuk tujuan tersebut. Setiap metode dan teknik analisis laporan keuangan mempunyai tujuan yang sama yaitu untuk membuat data agar lebih dapat dimengerti sehingga dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan bagi pihak-pihak yang membutuhkan. Analisis Laporan Keuangan (financial statement analysis) terdiri atas aplikasi alat-alat dan teknik-teknik analitis laporan keuangan dan data relevan lainnya untuk menggali informasi yang berfaedah. Analisis laporan keuangan biasanya didasarkan pada laporan keuangan terbitan perusahaan dan informasi ekonomi lainnya tentang perusahaan dan industrinya. Sumber utama informasi ini adalah laporan tahunan. Laporan tahunan terdiri dari laporan keuangan (neraca, laporan laba rugi dan laporan arus kas), serta laporan tahunan lainnya yang terdiri dari catatan atas laporan keuangan, ringkasan dari metode akuntansi yang digunakan, pembahasan dan analisis manajemen terhadap hasil-hasil keuangan, laporan akuntan, data keuangan komparatif untuk beberapa tahun (Rindu Rika Gamayuni, 2006) . Tujuan pokok analisis keuangan adalah memprediksi kinerja yang akan datang. Walaupun laporan keuangan ini historis sifatnya, namun laporan
8
ini biasanya memberikan indikator-indikator bagaimana sebuah perusahaan kemungkinan berkiprah dalam periode-periode berikutnya. Indikator-indikator ini mungkin saja tidak langsung terbukti, dan pemakai yang berkepentingan perlu menganalisis laporan secara cermat guna memperoleh informasi tertentu yang sesuai dengan tujuan-tujuan mereka (Rindu Rika Gamayuni, 2006) . Studi yang menggunakan rasio keuangan mulai dilakukan pada tahun 1930 dan kemudian beberapa studi lanjutan lebih menekan pada kebangkrutan usaha. Kebanyakan hasil penelitian tersebut meyakini bahwa perusahaan yang bangkrut memiliki rasio yang berbeda dari perusahaan yang tidak bangkrut. Secara umum, rasio yang mengukur profitabilitas, likuiditas dan solvabilitas telah berhasil menunjukkan keberhasilan sebagai indikator kebangkrutan usaha (Muliaman D Hadad dkk, 2003).
D. Rasio-rasio Keuangan dalam Analisis Laporan Keuangan Analisis rasio adalah cara analisa dengan menggunakan perhitunganperhitungan perbandingan atas data kuantitatif yang ditunjukkan dalam neraca maupun laporan laba rugi (Kuswandi, 2004 dalam Haryadi Sarjono). Analisis rasio menunjukkan hubungan di antara pos-pos yang terpilih dari data laporan keuangan. Rasio memperlihatkan hubungan matematis di antara satu kuantitas dengan kuantitas lainnya. Hubungan ini dinyatakan dalam persentase, tingkat, maupun proporsi tunggal. Rasio merupakan pedoman yang bermanfaat dalam mengevaluasi posisi dan operasi keuangan perusahaan dan mengadakan perbandingan dengan hasil-hasil dari tahun-tahun sebelumnya atau perusahaan-perusahaan lain.
9
Tujuan pokok rasio-rasio ini adalah untuk menyoroti bidang-bidang yang memerlukan investigasi lebih dalam. Banyak rasio yang sudah terstandarisasi, rasio tersebut sudah diakui sebagai indikator yang bermanfaat mengenai kinerja keuangan dan dihitung secara rutin serta dipublikasikan berdasarkan keuangan atau industri oleh perusahaan-perusahaan analisis keuangan (Rindu Rika Gamayuni, 2006). Pada dasarnya analisis rasio bisa dikelompokkan ke dalam lima macam kategori , yaitu : (Mamduh M. Hanafi dan Abdul Halim, 2003) 1. Rasio Likuiditas
: Rasio yang mengukur kemampuan perusahaan
memenuhi kewajiban jangka pendeknya. 2. Rasio Aktivitas
: Rasio yang mengukur sejauh mana efektivitas
penggunaan aset dengan melihat tingkat aktivitas aset 3. Rasio Solvabilitas
: Rasio yang mengukur sejauh mana kemampuan
perusahaan memenuhi kewajiban jangka panjangnya. 4. Rasio Profitabilitas : Rasio yang melihat kemampuan perusahaan menghasilkan laba (profitabilitas) 5. Rasio Pasar
: Rasio ini melihat perkembangan nilai perusahaan
relatif terhadap nilai buku perusahaan. Kelima rasio tersebut ingin melihat prospek dan risiko perusahaan pada masa mendatang. 1. Rasio Likuiditas Rasio likuiditas mengukur kemampuan likuiditas jangka pendek perusahaan dengan melihat aktiva lancar perusahaan relatif terhadap hutang lancarnya (hutang dalam hal ini merupakan kewajiban perusahaan).
10
Meskipun rasio ini tidak bicara masalah solvabilitas (kewajiban jangka panjang), dan biasanya relatif tidak penting dibandingkan rasio solvabiitas, tetapi rasio likuiditas yang jelek dalam jangka panjang juga akan mempengaruhi solvabilitas perusahaan. Dua rasio likuiditas jangka pendek yang sering digunakan adalah current ratio dan quick ratio. Rasio solvabilitas penting karena mencakup total hutang (termasuk kewajiban jangka pendek, atau likuiditas). a. Current Ratio Current ratio mengukur kemampuan perusahaan memenuhi hutang jangka pendeknya dengan menggunakan aktiva lancarnya (aktiva yang akan berubah menjadi kas dalam waktu satu tahun atau satu siklus bisnis). Berikut ini rumus perhitungan current ratio: Current Ratio = Aktiva Lancar Hutang Lancar Rasio yang rendah menunjukkan risiko likuiditas yang tinggi, sedangkan current ratio yang tinggi menunjukkan adanya kelebihan aktiva lancar, yang akan mempunyai pengaruh yang tidak baik terhadap profitabilitas perusahaan. b. Quick Ratio Dari ketiga komponen aktiva lancar (kas, piutang, dan persediaan), persediaan biasanya dianggap merupakan aset yang paling tidak likuid. Hal ini berkaitan dengan semakin panjangnya tahap yang dilalui untuk sampai menjadi kas, yang berarti waktu yang diperlukan untuk menjadi kas semakin lama, dan juga ketidakpastian nilai persediaan.
11
Meskipun persediaan dicantumkan dalam nilai perolehan, sedangkan apabila persediaan laku, kas yang diperoleh sama dengan nilai jual yang secara umum lebih besar dibandingkan dengan nilai perolehan. Dengan alasan diatas, pesediaan dikeluarkan dari aktiva lancar untuk perhitungan quick ratio. Quick Ratio = Aktiva Lancar - Persediaan Hutang Lancar 2. Rasio Aktivitas Rasio ini melihat pada beberapa aset kemudian menentukan berapa tingkat aktivitas aktiva-aktiva tersebut pada tingkat kegiatan tertentu. Aktivitas yang rendah pada tingkat penjualan tertentu akan mengakibatkan semakin besarnya dana kelebihan yang tertanam pada aktiva-aktiva tersebut. Dana kelebihan tersebut akan lebih baik bila ditanamkan pada aktiva lain yang lebih produktif. Empat rasio aktivitas antara lain : a. Rata-Rata Umur Piutang Rata-rata umur piutang melihat berapa lama yang diperlukan untuk melunasi piutang (merubah piutang menjadi kas). Semakin lama ratarata piutang berarti semakin besar dana yang tertanam pada piutang. Rata-rata umur piutang berarti semakin besar dana yang tertanam pada piutang Peputaran Piutang = Penjualan Piutang Rata-rata umur piutang =
365 Perputaran Piutang
12
Angka rata-rata piutang yang terlalu tinggi menunjukkan kemungkinan tidak kembalinya piutang yang lebih tinggi. Sebaliknya, angka yang terlalu rendah bisa jadi merupakan indikasi kebijakan piutang yang terlalu ketat, dan ini akan menurunkan penjualan dari yang seharusnya bisa dimanfaatkan. b. Rasio Perputaran Persediaan. Berikut ini perhitungan rasio perputaran persediaan : Peputaran Persediaan = Harga Pokok Penjualan Persediaan Rata-Rata Umur Persediaan =
365
Perputaran Persediaan
Perputaran persediaan yang tinggi menandakan semakin tingginya persediaan berputar dalam satu tahun dan ini menandakan efektivitas manajemen persediaan. Sebaliknya, perputaran persediaan yang rendah menandakan
tanda-tanda
mis-manajemen
seperti
kurangnya
pengendalian persediaan yang efektif. c. Perputaran Akiva Tetap Perputaran aktiva tetap bisa dihitung dengan cara formula di bawah ini: Peputaran Aktiva Tetap = Penjualan Aktiva Tetap Rasio
ini
mengukur
sejauh
mana
kemampuan
perusahaan
menghasilkan penjualan berdasarkan aktiva tetap yang dimiliki
13
perusahaan. Rasio ini memperlihatkan sejauh mana efektivitas perusahaan menggunakan aktiva tetapnya. Semakin tinggi rasio ini berarti semakin efektif penggunaan aktiva tetap tersebut. d. Rasio Perputaran Total Aktiva. Rasio menggunakan formula sebagai berikut : Peputaran Total Aktiva =
Penjualan Total Aktiva
Sama seperti halnya rasio perputaran aktiva tetap, rasio ini menghitung efektivitas penggunaan total aktiva. Rasio yang tinggi biasanya menunjukkan manajemen yang baik, sebaliknya rasio yang rendah harus membuat manajemen mengevaluasi strategi pemasarannya dan pengeluaran modalnya. 3. Rasio Solvabilitas Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan memenuhi kewajibankewajiban jangka panjangnya. Perusahaan yang tidak solvable adalah perusahaan yang total hutangnya lebih besar dibandingkan total asetnya. Rasio ini mengkur likuiditas jangka panjang perusahaan dan dengan demikian memfokuskan pada sisi kanan neraca. Ada beberapa macam rasio yang bisa dihitung : rasio hutang dan times interest earned ratio a. Rasio Hutang Rasio hutang
=
Total Hutang Total Aset
14
Rasio ini menghitung seberapa jauh dana disediakan oleh kreditur. Rasio yang tinggi berarti perusahaan menggunakan leverage keuangan yang tinggi. Penggunaan leverage keuangan yang tinggi akan meningkatkan return on equity dengan cepat, tetapi sebaliknya apabila penjualan menurun, return on equity akan menurun cepat pula. Risiko perusahaan dengan leverage keuangan yang tinggi akan tinggi pula. b Times Interest Earned Ratio TIER = Laba sebelum bunga dan pajak (EBIT) Bunga Bisa juga dikatakan rasio ini menghitung seberapa besar laba sebelum bunga dan pajak yang tersedia untuk menutup beban tetap bunga. Rasio yang tinggi menunjukkan situasi yang aman, meskipun barangkali juga menunjukkan terlalu rendahnya penggunaan hutang perusahaan. Sebaliknya, rasio yang rendah memerlukan perhatian dari pihak manajemen. 4. Rasio Profitabilitas Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan keuntungan pada tingkat penjualan, asset, dan modal saham yang tertentu. Ada tiga rasio profitabilitas, yaitu : profit margin, return on total asset (ROA), dan return on equity (ROE). a. Profit Margin Ratio Profit margin menghitung sejauh mana kemampuan perusahaan menghasilkan laba bersih pada tingkat penjualan tertentu. Rasio ini dilihat secara langsung pada analisis common size untuk laporan laba-
15
rugi. Rasio ini bisa diinterpretasikan juga sebagai kemampuan perusahaan menekan biaya-biaya (ukuran efisiensi) di perusahaan pada periode tertentu. Rasio profit margin bisa dihitung sebagai berikut : Profit Margin
= Laba bersih Penjualan
Profit margin yang tinggi menandakan kemampuan perusahaan menghasilkan laba yang tinggi pada tingkat penjualan tertentu. Profit margin yang rendah menandakan penjualan yang terlalu rendah untuk tingkat biaya yang tertentu, atau biaya yang terlalu tinggi untuk tingkat penjualan yang tertentu, atau kombinasi dari kedua hal tersebut. b. Return On Total Asset (ROA) Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba bersih berdasarkan tingkat asset yang tertentu. Rasio ini bisa dihitung sebagai berikut : ROA
= Laba bersih Total Aset
Rasio yang tinggi menunjukkan efisiensi manajemen asset, yang berarti efisiensi manajemen c. Return On Equity (ROE) Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba berdasarkan modal saham tertentu. Rasio ini merupakan ukuran profitabilitas dari sudut pandang pemegang saham. Rasio ROE bisa dihitung sebagai berikut ROE
=
Laba bersih Modal Saham
16
5. Rasio Pasar Rasio yang terakhir adalah rasio pasar yang mengukur harga pasar relatif terhadap nilai buku. Sudut pandang rasio ini lebih banyak berdasar pada sudut investor (atau calon investor), meskipun pihak manajemen juga berkepentingan terhadap rasio-rasio ini. Ada beberapa rasio yang bisa dihitung : PER (price earning ratio), dividen yield, dan pembayaran dividen (dividen payout)
E. Pengertian Kebangkrutan Kemampuan dalam memprediksi kebangkrutan akan memberikan keuntungan banyak pihak, terutama kreditur dan investor. Ketika sebuah badan usaha mengajukan pernyataan kebangkrutan, seringkali kreditur kehilangan bagian dari normal piutang dan bunganya. Bagi investor, kebangkrutan akan mempunyai konsekuensi berkurangnya ekuitas atau bahkan hilangnya ekuitas secara keseluruhan. Perusahaan sendiri dalam proses kebangkrutan akan menanggung biaya yang tidak sedikit. Oleh karena itu, dengan mengetahui indikator kebangkrutan sejak dini akan banyak pihak yang bisa diselamatkan (Hariyanto (1998) dalam Sayekti Endah (2005)). Kebangkrutan adalah kesulitan likuiditas yang sangat parah sehingga perusahaan tidak mampu menjalankan operasi dengan baik. Kebangkrutan biasanya diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasi perusahaan untuk menghasilkan laba. Kebangkrutan juga sering disebut likuidasi perusahaan atau penutupan perusahaan atau penutupan perusahaan
17
atau insolvabilitas. Kebangkrutan sebagai kegagalan didefinisikan dalam beberapa arti (Martin et al. dalam Sayekti Endah, 2005). 1. Kegagalan dalam arti ekonomi berarti bahwa perusahaan kehilangan uang atau pendapatan perusahaan tidak mampu menutup biaya sendiri, ini berarti bahwa tingkat labanya lebih kecil dari kewajiban. Kegagalan terjadi bila arus kas sebenarnya dari perusahaan tersebut jauh dibawah arus kas yang diharapkan. 2. Kegagalan keuangan (financial failure) Kegagalan keuangan bisa diartikan sebagai insolvensi. Insolvensi atas dasar arus kas ada dua bentuk : a. Insolvensi teknis (tehnical insolvency) Perusahaan dapat dianggap gagal jika perusahaan tidak dapat memenuhi kewajiban pada saat jatuh tempo, walaupun total aktiva melebihi total hutang atau terjadi bila suatu perusahaan gagal memenuhi salah satu atau lebih kondisi dalam ketentuan hutangnya seperti rasio aktiva lancar terhadap hutang lancar yang telah ditetapkan atau rasio kekayaan bersih terhadap total aktiva yang diisyaratkan. Insolvensi teknis juga terjadi bila arus kas tidak cukup untuk memenuhi pembayaran bunga atau pembayaran kembali pokok pada tanggal tertentu. b. Insolvensi dalam pengertian kebangkrutan Dalam pengertian ini, kebangkrutan didefinisikan dalam ukuran sebagai kekayaan bersih negatif dalam neraca konvensional atau nilai sekarang dari arus kas yang diharapkan lebih kecil dari kewajiban.
18
Pengertian kebangkrutan dapat disimpulkan sebagai suatu keadaan atau situasi perusahaan gagal atau tidak mampu lagi memenuhi kewajibankewajiban kepada debitur karena perusahaan mengalami kekurangan dan ketidakcukupan dana untuk menjalankan atau melanjutkan usahanya sehingga tujuan ekonomi yang ingin dicapai oleh perusahaan bisa digunakan untuk mengembalikan pinjaman, bisa membiayai operasi perusahaan dan kewajibankewajiban yang harus dipenuhi bisa tutup dengan laba atau aktiva yang dimiliki (Adnan dan Kurniasih (2000) dalam Sayekti Endah (2005)).
F. Faktor-Faktor Penyebab Kebangkrutan Faktor – faktor penyebab kebangkrutan secara garis besar dibagi menjadi tiga (Jauch and Glueck dalam Sayekti Endah, 2005) 1. Faktor Umum a. Sektor Ekonomi Faktor penyebab kebangkrutan dari sektor ekonomi adalah gejala inflasi dan deflasi pada harga barang dan jasa, kebijakan keuangan, suku bunga dan devaluasi atau revaluasi uang dalam hubungannya dengan uang asing serta neraca pembayaran, surplus atau defisit dalam hubungannya dengan perdagangan luar negeri b. Sektor Sosial Faktor sosial yang sangat berpengaruh terhadap kebangkrutan cenderung
pada
perubahan
gaya
hidup
masyarakat
yang
mempengaruhi permintaan terhadap produk dan jasa. Faktor sosial lain
19
yang juga berpengaruh yaitu kerusuhan atau kekacauan yang terjadi dalam masyarakat. c. Sektor Teknologi Penggunaan teknologi informasi menyebabkan biaya yang ditanggung perusahaan
membengkak
terutama
untuk
pemeliharaan
dan
implementasi. Pembengkakan biaya terjadi jika penggunaan teknologi informasi tersebut kurang terencana oleh pihak manajemen, sistemnya tidak terpadu dan pada manajer penggunaanya kurang professional. d. Sektor Pemerintah Kebijakan pemerintah terhadap pencabutan subsidi pada perusahaan dan industri, pengenaan tarif ekspor dan import barang yang berubah, kebijakan undang-undang baru bagi perbankan atau tenaga kerja dan lain-lain. 2. Faktor Eksternal Perusahaan a. Sektor Pelanggan Perusahaan harus bisa mengidentifikasi sifat konsumen. Hal ini berguna untuk menghindari hilangnya konsumen, juga menciptakan peluang untuk menemukan konsumen baru dan menghindari menurunnya hasil penjualan sehingga akan menurunkan pendapatan yang diperoleh dan mencegah konsumen berpaling ke pesing lain. b. Sektor Pemasok Perusahaan dan pemasok harus tetap bekerja sama dengan baik karena kekuatan
pemasok
untuk
menaikkan
harga
dan
mengurangi
20
keuntungan pembelinya tergantung pada seberapa jauh pemasok ini berhubungan dengan pedagang bebas. c. Sektor Pesaing Perusahaan jangan melupakan pesaing, karena kalau produk pesaing lebih diterima oleh masyarakat maka perusahaan tidak akan kehilangan konsumen dan mengurangi pendapatan yang diterima. 3. Faktor Internal Perusahaan Faktor
internal
biasanya
merupakan
hasil
dari
keputusan
dan
kebijaksanaan yang tidak tepat di masa lalu dan kegagalan manajemen untuk berbuat sesuatu pada saat yang diperlukan. Faktor-faktor yang menyebabkan kebangkrutan secara internal adalah sebagai berikut : (Harnanto dalam Sayekti Endah, 2005). a. Terlalu besarnya kredit yang diberikan kepada debitur atau pelanggan. Hal ini pada akhirnya tidak dibayar oleh para pelanggan pada waktunya. b. Manajemen yang tidak efisien. Ketidakefisienan manajemen tercermin pada ketidakmampuan manajemen menghadapi situasi yang terjadi, diantaranya sebagi berikut : 1) Hasil penjualan yang tidak memadai Turunnya hasil penjualan biasanya timbul sebagai akibat dari rendahnya mutu barang yang dijual dan pelayanannya. Kegiatan promosi yang kurang terarah dan daerah pemasaran yang kurang menguntungkan.
21
2) Kesalahan dalam penetapan harga jual Kesalahan di dalam menentukan harga jual barang atau jasa terjadi ketika harga jual ternyata terlalu rendah dalam hubungannya dengan harga pokok produksi atau pengadaan jasa, akibatnya perusahaan menderita kerugian. 3) Pengelolaan hutang-piutang yang kurang memadai Berapapun besarnya volume dan tingginya harga jual, kalau piutang yang ditimbulkan tidak bisa direalisir, maka perusahaan akan menderita kerugian. 4) Struktur biaya Pengaruh kebijakan manajemen terhadap biaya dalam perusahaan yang sangat berat memerlukan waktu yang cukup lama untuk mengadakan
penyesuaian,
sehingga
akan
merugikan
bagi
kelangsungan kegiatan perusahaan terutama menyangkut biayabiaya tetap. 5) Tingkat investasi dalam aktiva tetap dan persediaan yang melampaui batas Dalam rangka ekspansi, perusahaan membutuhkan investasi yang cukup besar dalam bentuk aktiva. Investasi persediaan yang terlalu besar, mengakibatkan timbulnya biaya-biaya ekstra, sehingga berakibat kenaikan biaya yang harus dibebankan pada penghasilan. 6) Kekurangan modal kerja Banyak faktor penyebab perusahaan kekurangan modal antara lain hutang lancar yang jumlahnya terlalu besar, kegiatan ekspansi yang
22
kurang persiapan, kegagalan dalam mendapatkan kredit dari bank dan kebijakan pembagian deviden yang kurang tepat. 7) Ketidakseimbangan dalam struktur permodalan Kebijakan trading on equity mempertaruhkan para pemilik pada resiko kerugian, tidak hanya yang berasal dari kegiatan opeasional tetapi juga keharusan untuk menanggung biaya financial yang tidak cukup ditutup melalui laba. 8) Sistem dan prosedur akutansi kurang memadai Kebangkrutan bisa terjadi sebagai akibat dari sistem dan prosedur akuntansi yang tidak mampu menghasilkan informasi untuk mengidentifikasi berbagai aspek dimana usaha preventif harus dilakukan. c. Penyalahgunaan wewenang dan kecurangan-kecurangan. Hal ini banyak dilakukan oleh karyawan, kadang oleh manajer puncak dan hal ini sangat merugikan, apalagi kalau kecurangan itu berhubungan dengan keuangan perusahaan
G. Analisis Tingkat Kebangkrutan Untuk mengadakan analisis kebangkrutan dari suatu badan usaha, ada suatu cara yang bisa dilakukan. Karena kebangkrutan merupakan persoalan yang serius. dan memakan biaya, maka jika ada early warning system yang bisa mendeteksi potensi kebangkrutan sejak awal, dimana manajer akan sangat terbantu, manajer bisa melakukan perbaikan-perbaikan yang diperlukan sedini mungkin untuk menghindari kebangkrutan (Mamduh
23
M.Hanafi, 2005: 654). Adapun teori mengenai analisis tersebut akan diterangkan dibawah ini. Analisis Model Z-Score (Mamduh, 2005: 656). Model Z-Score pertama kali diperkenalkan oleh Edward 1. Altman di New York University pada pertengahan tahun 1960. yang telah teruji kehandalannya sehingga bertahan sampai sekarang. Dalam melakukan percobaan, Altman menggunakan 66 sampel perusahaan yang kemudian sampel tersebut dibagi lagi meniadi 2 bagian. yaitu 33 bangkrut dan 33 tidak bangkrut. Dalam studinya. setelah menyeleksi 22 rasio keuangan, Altman menemukan 5 rasio keuangan yang dapat dikombinasikan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan. Z = 0,012X1 + 0,014X2 + 0,033X3 + 0,006X4 + 0,999X5 …………….(1) Dengan keterangan sebagai berikut: Z = over all index X1 = working capital/total asset X2 = retained earning/total asset X3 = earning before interest and taxes/total asset X4 = market value equity/book value of total liabilities X5 = sales/total asset Nilai cut-off : Z < 1,81 bangkrut 1,81
2,67 tidak bangkrut
24
Perkembangan selanjutnya banyak individu yang merasa lebih cocok dengan formula berikut: Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0 X5 …….………………….(2) Nilai cut-off : Z < 1,81 bangkrut 1,81 2,99 tidak bangkrut Mengingat bahwa tidak semua perusahaan tidak melakukan go public dan tidak memiliki nilai pasar, maka formula untuk perusahaan yang tidak go public diubah menjadi sebagai berikut: Z = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 ………….(3) Sedangkan untuk variabel X4 = book value of equity/book value of total liabilities Nilai cut-off : Z < 1,81 bangkrut 1,81 2,99 tidak bangkrut Model Z-Score sangat efektif untuk dapat memprediksi kebangkrutan 2 tahun sebelum terjadinya kebangkrutan yang sebenarnya dan untuk beberapa kasus model ini dapat memprediksi kebangkrutan 4 atau 5 tahun sebelumnya. Selain dapat memprediksi kebangkrutan perusahaan manufaktur secara tepat 2 tahun sebelum terjadinya kebangkrutan yang sebenarnya, Z-Score juga dapat digunakan untuk: 1. Memeriksa kembali calon perusahaan yang akan diakuisisi oleh pemasok
25
dan perusahaan lain untuk mendeteksi masalah keuangan yang timbul dari perusahaan-perusahaan tersebut yang kemungkinan akan mempengaruhi bisnis perusahaan kita. 2. Mengukur tingkat kesehatan keuangan suatu perusahaan melalui informasi yang diperoleh dari laporan keuangan. Altman (2000) meneliti kegunaan analisis rasio keuangan dalam memprediksi kegagalan perusahaan. Penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian sebelumnya, menggunakan dua model prediksi yang ditemukannya yakni Z-Score (1968) dan ZETA (1977). Altman menggunakan metode Multiple Discriminant Analysis dengan masing-masing 5 jenis rasio keuangan pada model Z-Score dan 7 jenis rasio keuangan pada ZETA untuk memprediksi defalut dan kebangkrutan. Sampel pertama yang digunakan dalam model Z-Score sebanyak 66 perusahaan yang terbagi dua masingmasing 33 perusahaan bangkrut dan 33 perusahaan yang tidak bangkrut pada tahun 1946-1965, sampel kedua adalah 25 perusahaan bangkrut, dan sampel ketiga menggunakan 86 perusahaan yang bangkrut tahun 1969-1975, 110 perusahaan bangkrut tahun 1976-1995, serta 120 pefusahaan yang bangkrut tahun 1997-1999, sedangkan model ZETA menggunakan sampel 53 perusahaan bangkrut dan 58 perusahaan tidak bangkrut periode 1969-1975. Hasil penelitian menunjukkan model ZETA secara konsisten mempunyai ketepatan prediksi yang lebih tinggi dibanding Z-Score. Model ZETA mampu memprediksi secara tepat sebesar 96,2% sedangkan Z-Score mempunyai tingkat akurasi 93,9% untuk periode satu tahun sebelum bangkrut.
26
H. Penelitian Terdahulu Penelitian terdahulu yang pernah dilakukan, antara lain oleh Beaver (1968). Dalam penelitian ini membahas tentang kebangkrutan dengan membandingkan mean rasio keuangan dari 79 perusahaan yang kesulitan keuangan (gagal) dengan 79 perusahaan yang tidak gagal (tidak mengalami kesulitan keuangan). Suatu perusahaan dikategorikan kesulitan keuangan apabila salah satu kejadian berikut terjadi : (1) mengalami kebangkrutan; (2) kegagalan membayar hutang obligasi; (3) pengambilan keuangan di bank yang melebihi simpannya; atau (4) tidak terbayarnya deviden saham prioritas. Hasil penelitian menunjukan bahwa rasio keuangan yang terbaik untuk memprediksi kegagalan keuangan adalah (1) cash flow / total debt, (2) Net income / total asset, dan (3) Total debt / total asset. Hasil penelitian juga menghitung nilai rata-rata dari 39 perusahaan masing-masing, pada tahun sebelum kebangkrutannya. Dan beberapa rasio keuangan yang penting mengindikasikan bahwa : (1) kegagalan suatu perusahaan adalah kasnya tidak mencukupi dan piutang terlalu besar. Altman (1968), memprediksi kebangkrutan dengan menggunakan 66 sampel perusahaan yang kemudian sample tersebut dibagi lagi menjadi dua bagian, yaitu 33 bangkrut dan 33 tidak bangkrut. Altman menggunakan multivariate discriminant analysis dalam menguji manfaat lima rasio keuangan yang bermanfaat dalam memprediksi kebangkrutan dengan tingkat keakuratan 95% setahun sebelum perusahaan benar-benar bangkrut.
27
I. Kerangka Teoritis
ALTMAN Z-SCORE
LAPORAN KEUANGAN
TINGKAT KEBANGRUTAN ANALISIS RASIO 1. Rasio Altman Z-Score a. X1 (WC/TA) b. X2 (RE/TA) c. X3 (EBIT/TA) d. X4 (MVE/TL) e. X5 (S/TA) 2. Rasio likuiditas a. current ratio b. quick ratio 3. Rasio aktivitas a. rata-rata umur piutang b. rata-rata umur persediaan c. rasio perputaran aktiva tetap 4. Rasio solvabilitas a. rasio hutang b. times interest earned ratio 5. Rasio profitabilitas a. profit margin ratio b. return on asset c. return on equity
GAMBAR II.1 KERANGKA TEORITIS
28
Keterangan : Laporan keuangan perusahaan dianalisis dengan menggunakan variabelvariabel Altman Z-Score untuk mngetahui prediksi tingkat kebangkrutan masingmasing perusahaan. Rasio keuangan (WC/TA, RE/TA, EBIT/TA, MVE/TL, S/TA, rasio likuiditas, rasio aktivitas, rasio solvabilitas dan rasio profitabilitas) yang diduga signifikan berpengaruh terhadap tingkat kebangkrutan perusahaan digunakan sebagai variabel independen untuk menguji laporan keuangan perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi dengan menggunakan data pada periode 2003-2007 dan variabel Altman Z-Score digunakan untuk menentukan nilai kebangkrutan perusahaan-perusahaan di Indonesia digunakan sebagai variabel dependen. Kemudian variabel-variabel rasio keuangan yang memiliki pengaruh secara signifikan terhadap tingkat kebangkrutan digunakan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan-perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi di indonesia.
29
J. Hipotesis Kemampuan manajemen dalam mengelola perusahaan dituangkan dalam bentuk laporan keuangan. Dari sudut pandang investor, analisis laporan keuangan digunakan untuk memprediksi masa depan, sedangkan dari sudut pandang manajemen, analisis laporan keuangan digunakan untuk membantu mengantisipasi kondisi di masa depan dan yang lebih penting sebagai titik awal untuk perencanaan tindakan yang akan mempengaruhi peristiwa di masa depan (Brigham dan Houston, 2001). Karena tidak seorangpun yang dapat mengetahui secara pasti berapakah hasil operasi dan keuangan dari suatu perusahaan di masa depan, banyak penekanan diberikan pada prestasi masa lalu dan masa kini sebagai indikator untuk masa depan. Salah satu pendekatan yang menarik adalah menggunakan analisis rasio keuangan dalam bentuk model-model untuk memprediksikan apakah suatu perusahaan menuju kegagalan atau kesuksesan bisnis. Garrison (1988) dalam Sugeng (2007) menyatakan bahwa tujuan pelaporan keuangan adalah membantu para pemakai potensial laporan keuangan untuk memprediksi masa depan melalui perbandingan, evaluasi, dan analisis. Analisis rasio keuangan dapat juga dipakai sebagai sistem peringatan awal (early warning system) terhadap kemunduran kondisi keuangan dari suatu perusahaan (Sugeng , 2007). Berdasarkan uraian di atas dirumuskan hipotesis sebagai berikut: H1 : Perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi diprediksi bangkrut dengan menggunakan variabel - variabel Altman Z-Score.
30
H2 : WC/TA, RE/TA, EBIT/TA, MVE/TL, S/TA, current ratio, quick ratio, rata-rata umur piutang, rata-rata umur persediaan, rasio perputaran aktiva tetap, rasio total hutang, times interest earned ratio, profit margin ratio, ROA,dan ROE secara simultan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. H3 : WC/TA, RE/TA, EBIT/TA, MVE/TL, S/TA, current ratio, quick ratio, rata-rata umur piutang, rata-rata umur persediaan, rasio perputaran aktiva tetap, rasio total hutang, times interest earned ratio, profit margin ratio, ROA, dan ROE secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. H4 : Terdapat kemampuan seperangkat rasio keuangan sebagai alat prediksi tingkat kebangkrutan perusahaan manufaktur.
31
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Desain Penelitian Tipe penelitian ini merupakan penelitian studi analisis, yaitu suatu pendekatan yang mengambil obyek penelitian untuk dianalisis secara signifikan
dan
diteliti agar
diperoleh
gambaran
lengkap
mengenai
permasalahan yang berkaitan dengan objek tersebut atau ditujukan untuk menguji hipotesis dan mengadakan interpretasi variabel-variabel yang mempengaruhi.
B. Populasi, Sampel dan Teknik Sampling Populasi yang digunakan sebagai sampel penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi dan terdaftar (listed) di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada rentang waktu 2003-2007. Mengingat karakteristik populasi yang ada dan tujuan penelitian, maka penentuan perusahan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan teknik purposive sampling, yaitu metode berdasarkan pertimbangan dan kriteria tertentu. Teknik ini ditujukan untuk mendapatkan sampel yang representatif sesuai dengan kriteria yang ditentukan.
C. Sumber Data dan Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian kali ini merupakan data sekunder laporan tahunan perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi
32
dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Periode penelitian adalah selama lima tahun dengan menggunakan data terbaru yaitu dari tahun 2003 sampai dengan tahun 2007. Teknik pengumpulan data adalah dilakukan dengan memilih perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang diambil dari publikasi laporan keuangan perusahaan yang terdapat dalam www.bei.co.id.
D. Metode Analisis Data 1. Statistik Deskriptif Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan tentang ringkasan variabel-variabel penelitian tanpa menghubungkan atau membandingkan dengan variabel lain, jadi menceritakan karakteristik statistik suatu variabel secara mandiri. 2. Uji Asumsi Dasar ( Normalitas ) Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Uji ini biasanya digunakan untuk mengukur data berskala ordinal, interval ataupun rasio. Pengujian normalitas data dengan menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov pengujian dua arah ( two-tailed test ). Suatu distribusi dikatakan normal apabila nilai signifikansi ( p-value ) lebih besar dari taraf signifikansi yang ditentukan yaitu 0,05 atau apabila p > 0,05, maka data berdistribusi normal.
33
3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas, yaitu adanya hubungan linear antara variabel independen dalam model regresi. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolineritas dapat dilakukan analisis matrik korelasi antar variable bebas. Jika pada variable bebas terdapat korelasi yang tinggi, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolineritas. Selain itu dapat juga dengan cara melihat tolerance value dan VIF. Batas tolerance value adalah kurang dari 10%, sehingga apabila tolerance value kurang dari 10% maka terjadi multikolineritas. Sedangkan batas nilai VIF adalah 10. Jika VIF diatas 10, maka terjadi multikolineritas b. Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik autokorelasi, yaitu korelasi yang terjadi antara residual pada suatu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dalam suatu model regresi dapat digunakan uji Durbin Watson ( DW-test ). Sebagai dasar pengambilan keputusan secara umum bisa diambil patokan (Santoso dalam skripsi Vidyana Ananditya Chrisnaputri (2007) 1) Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif 2) Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi
34
3) Angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif c. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan
asumsi
klasik
heterokedastisitas
yaitu
adanya
ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Pengujian terhadap asumsi klasik heterokedastitas menggunakan grafik antara nilai prediksi yang diperoleh dari model regresi dengan kuadrat masing-masing residual. Dasar pengambilan keputusan untuk mendeteksi apakah dalam suatu model regresi terjadi gejala heterokedastitas adalah sebagai berikut : 1) Jika ada pola-pola tertentu seperti titik-titik (point-point) yang ada membentuk
suatu
pola
tertentu
yang
teratur
(bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka telah terjadi heterokedastistas. 2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah
angka
0
pada
sumbu
Y,
maka
tidak
terjadi
heterokedastistas. d. Uji Regresi Berganda Metode analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis tentang kekuatan variabel penentu (variable independent) terhadap nilai kebangkrutan, dalam penelitian ini digunakan analisis regresi berganda. Model persamaan regresi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
35
Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + b6 X6 + b7 X7 + b8 X8+ b9 X9 + b10 X10 + b11 X11+ b12 X12 + b13 X13 + b14 X14 + b15 X15 Keterangan: Y
= Z-Score
a
= konstanta
b1 b2 b3 b4b5 b6 b7 b8 b9b10 b11 = koefisien regresi X1
= working capital/total asset
X2
= retained earning/total asset
X3
= EBIT/total asset
X4
= market value equity/book value of total liabilities
X5
= sales/total asset
X6
= current ratio
X7
= quick ratio
X8
= rata-rata umur piutang
X9
= rata-rata umur persediaan
X10
= rasio perputaran total aktiva tetap
X11
= rasio hutang
X12
= times interest earned ratio
X13
= profit margin ratio
X14
= return on asset
X15
= return on equity
36
4. Pengujian Hipotesis a. Memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan dengan menggunakan variabel-variabel Altman Z-Score. Formula sebagai dasar patokan pada analisis Z-Score, yaitu : Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0 X5 …………………….(2) Nilai cut-off : Z < 1,81 bangkrut 1,81 2,99 tidak bangkrut b. Menguji pengaruh rasio-rasio keuangan terhadap tingkat kebangkrutan perusahaan dengan menggunakan uji F, uji R2 dan uji t. Variabel bebas yang hendak diuji adalah rasio keuangan: WC/TA, RE/TA, EBIT/TA, MVE/TL, S/TA, rasio likuiditas, rasio aktivitas, rasio solvabilitas, rasio profitabilitas. Variabel tergantung dalam penelitian ini adalah tingkat kebangkrutan perusahaan. 1). Pengujian Koefisien Regresi Simultan ( Uji F ) Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Penolakan atau penerimaan hipotesis didasarkan pada tingkat signifikansi ( λ ) sebesar 5%. Bila nilai F hitung > nilai F tabel, maka Ho diterima dan bila nilai F hitung ≤ nilai F tabel, maka Ho ditolak. Atau apabila nilai probabilitas ( p ) > 0,05 maka Ho ditolak dan bila nilai ( p ) ≤ 0,05 maka Ho diterima.
37
2). Pengujian Koefisien Determinasi ( Uji R2 ) Koefisien determinasi ( Uji R2 ) menunjukkan indeks keeratan yang menyatakan proporsi dari variabel total Y (variabel dependen) yang dapat diterangkan oleh variabel X (variabel dependen). Nilai koefisien determinasi adalah diantara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel-variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. 3). Pengujian koefisien regresi parsial ( uji t ) Uji t digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara parsial berpengaruh terhadap variabel terikat dengan asumsi independen lainnya konstan. Penolakan dan penerimaan hipotesis didasarkan pada tingkat signifikansi ( λ ) sebesar 5%. Bila nilai t hitung > nilai t tabel, maka Ho diterima dan bila nilai t hitung ≤ nilai t tabel, maka Ho ditolak. Atau apabila nilai probabilitas ( p ) > 0,05 maka Ho ditolak dan bila nilai ( p ) ≤ 0,05 maka Ho diterima c. Menentukan rasio keuangan yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan akan digunakan analisis diskriminan.
38
BAB IV ANALISIS DATA
A. Deskripsi Data Objek penelitian ini merupakan perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi dan terdaftar (listed) di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada rentang waktu 2003-2007. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari publikasi laporan keuangan perusahaan yang terdapat pada situs www.bei.co.id. Populasi adalah keseluruhan subjek penelitian (Arikunto, 2002: 108). Dalam penelitian ini seluruh anggota populasi menjadi subjek yang akan diteliti. Adapun populasi yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2003 sampai periode 2007. Peneliti
menggunakan
metode
purposive
sampling
yaitu
pengambilan sampel yang sesuai dengan kriteria yang akan digunakan dalam penelitian, maka diperoleh sampel penelitian sebanyak 15 perusahaan. Pemilihan perusahaan yang akan menjadi sampel ditentukan berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan sebelumnya oleh peneliti. Perusahaan yang memenuhi kriteria tersebut adalah : 1. Perusahaan yang mengeluarkan obligasi di Bursa Efek Indonesia. 2. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan selama 5 tahun berturut-turut yaitu tahun 2003, 2004, 2005, 2006, dan tahun 2007.
39
3. Perusahaan tersebut memiliki kelengkapan informasi laporan keuangan selama periode penelitian. 4. Memiliki komponen indikator-indikator perhitungan yang dibutuhkan dalam penelitian ini, yaitu Z-Score, Current Ratio, Quick Ratio, Rata-Rata Umur Piutang, Rata-Rata Umur Persediaan, Rasio Perputaran Aktiva Tetap, Rasio Hutang, Times Interest Earned Ratio, Profit Margin Ratio, Return On Asset dan Return On Equity. Secara ringkas, proses pemilihan sampel dapat dilihat pada tabel IV.1 sebagai berikut: TABEL IV.1 SAMPEL PENELITIAN Keterangan Perusahaan yang mengeluarkan obligasi dan terdaftar di Bursa Efek Jakarta tahun 2003-2007
Jumlah Perusahaan 64
Perusahaan diluar sektor manufaktur
43
Perusahaan manufaktur yang tidak memiliki data lengkap
6
Jumlah sampel penelitian
15
yang
dipakai
dalam
Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan tentang ringkasan
variabel-variabel
penelitian
tanpa
menghubungkan
atau
membandingkan dengan variabel lain, jadi menceritakan karakteristik statistik suatu variabel secara mandiri. Nilai statistik deskriptif dari masing-masing variabel penelitian ini, disajikan dalam tabel berikut:
40
TABEL IV.2 DESCRIPTIVE STATISTICS N
Minimum
Maximum
Z-score 75 -0,07 3,79 WC/TA 75 -0,52 0,60 RE/TA 75 -0,46 0,35 EBIT/TA 75 -0,02 0,15 MVE/TL 75 0,12 2,19 S/TA 75 0,25 2,33 Current Ratio 75 0,22 9,82 Quick Ratio 75 0,09 8,04 Rata-Rata Umur 75 9,68 101,14 Piutang Rata-Rata Umur 75 21,26 214,73 Persediaan Rasio Perputaran 75 0,31 17,54 Aktiva Tetap Rasio Hutang 75 0,31 0,87 Times Interest Earned 75 -1,33 15,5 Ratio Profit Margin Ratio 75 -0,21 0,33 Return On Asset 75 -0,06 0,16 Return On Equity 75 -0,52 0,40 Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS 16.0
2,0899 0,2271 0,1047 0,0712 0,7077 1,0121 2,0056 1,3488
Std. Deviation 0,98339 0,20980 0,16895 0,04060 0,40213 0,55072 1,40560 1,13809
51,9907
23,97832
74,5727
33,06342
2,7132
3,19776
0,5993
0,12195
3,1539
2,96052
0,0355 0,0325 0,0815
0,08100 0,04230 0,13123
Mean
Berdasarkan statistik deskriptif variabel penelitian yang disajikan dalam tabel IV.2 maka dapat diinterpretasikan sebagai berikut: 1. Z-Score memiliki nilai minimum sebesar -0,07 pada PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk dan nilai maksimum sebesar 3,79 pada PT Metrodata Electronics Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 2,0899 dan standar deviasi variabel sebesar 0,98339. 2. WC/TA memiliki nilai minimum sebesar -0,52 pada PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk dan nilai maksimum sebesar 0,60 pada PT Bentoel Internasional Investama Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 0,2271 dan standar deviasi variabel sebesar 0,20980.
41
3. RE/TA memiliki nilai minimum sebesar -0,46 pada PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk dan nilai maksimum sebesar 0,35 pada PT Astra Internasional Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 0,1047 dan standar deviasi variabel sebesar 0,16895. 4. EBIT/TA memiliki nilai minimum sebesar -0,02 pada PT Bentoel Internasional Investama Tbk dan nilai maksimum sebesar 0,15 pada PT Astra Graphia Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 0,0712 dan standar deviasi variabel sebesar 0,04060. 5. MVE/TL memiliki nilai minimum sebesar 0,12 pada PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk dan nilai maksimum sebesar 2,19 pada PT Mayora Indah Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 0,7077 dan standar deviasi variabel sebesar 0,40213. 6. S/TA memiliki nilai minimum sebesar 0,25 pada PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk dan nilai maksimum sebesar 2,33 pada PT Metrodata Elctronics Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 1,0121 dan standar deviasi variabel sebesar 0,55072. 7. Current ratio memiliki nilai minimum sebesar 0,22 pada PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry dan nilai maksimum sebesar 9,82 pada PT Mayora Indah Tbk . Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 2,0056 dan standar deviasi variabel sebesar 1,40560. 8. Quick ratio memiliki nilai minimum sebesar 0,09 pada PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry dan nilai maksimum sebesar 8,04 pada PT Mayora Indah Tbk . Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 1,3488 dan standar deviasi variabel sebesar 1,13809.
42
9. Rata-rata umur piutang memiliki nilai minimum sebesar 9,68 pada PT Bentoel Internasional Investama Tbk dan nilai maksimum sebesar 101,14 pada PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 51,9907 dan standar deviasi variabel sebesar 23,97832. 10. Rata-rata umur persediaan memiliki nilai minimum sebesar 21,26 pada PT Metrodata Elctronics Tbk dan nilai maksimum sebesar 214,73 pada PT Bentoel Internasional Investama Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 74,5727 dan standar deviasi variabel sebesar 33,06342. 11. Rasio perputaran aktiva tetap memiliki nilai minimum sebesar 0,31 pada PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk dan nilai maksimum sebesar 17,54 pada PT Metrodata Elctronics Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 2,7132 dan standar deviasi variabel sebesar 3,19776. 12. Rasio hutang memiliki nilai minimum sebesar 0,31 pada PT Mayora Indah Tbk dan nilai maksimum sebesar 0,87 pada PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 0,5993 dan standar deviasi variabel sebesar 0,12195. 13. Times interest earned ratio memiliki nilai minimum sebesar -1,33 pada PT Bentoel Internasional Investama Tbk dan nilai maksimum sebesar 15,15 pada PT Astra International Tbk. Secara keseluruhan diperoleh ratarata sebesar 3,15339 dan standar deviasi variabel sebesar 2,96052. 14. Profit margin ratio memiliki nilai minimum sebesar -0,21 pada PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk dan nilai maksimum sebesar 0,33 pada PT Lontar
43
Papyrus Pulp & Paper Industry. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 0,0355 dan standar deviasi variabel sebesar 0,08100. 15. Return on asset memiliki nilai minimum sebesar -0,06 pada PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk dan nilai maksimum sebesar 0,16 pada PT Astra International Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 0,0325 dan standar deviasi variabel sebesar 0,04230. 16. Return on equity memiliki nilai minimum sebesar -0,52 pada PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk dan nilai maksimum sebesar 0,40 pada PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk. Secara keseluruhan diperoleh rata-rata sebesar 0,0815 dan standar deviasi variabel sebesar 0,13123.
B. Pengujian Data 1. Uji Normalitas Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui dalam sebuah model regresi,
variabel
dependen,
variabel
independen
atau
keduanya
mempunyai distribusi normal atau tidak. Model yang baik adalah model yang dibentuk oleh variabel yang mempunyai atau mendekati distribusi normal. Pengujian terhadap normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov–Smirnov pengujian dua arah (two-tailed test). Suatu distribusi dikatakan normal apabila nilai signifikansi (p-value) lebih besar dari taraf signifikansi yang ditentukan, yaitu 0,05 atau apabila p > 0,05, maka data berdistribusi normal. Pengujian normalitas data memberikan hasil seperti yang ditunjukkan dalam tabel IV.3 sebagai berikut:
44
TABEL IV.3 UJI NORMALITAS SEBELUM TRANSFORMASI DATA Variabel
Notasi
p-value
Critical Value (α) 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05
Y Z-score 0,971 X1 WC/TA 0,086 RE/TA 0,074 X2 EBIT/TA 0,380 X3 MVE/TL 0,452 X4 S/TA 0,441 X5 Current Ratio 0,176 X6 Quick Ratio 0,029 X7 Rata-Rata Umur 0,274 X8 Piutang 0,05 0,462 Rata-Rata Umur X9 Persediaan 0,05 0,000 Rasio Perputaran X10 Aktiva Tetap 0,05 Rasio Hutang 0,984 X11 0,05 Times Interest 0,023 X12 Earned Ratio 0,05 Profit Margin 0,006 X13 Ratio 0,05 Return On Asset 0,200 X14 0,05 Return On Equity 0,141 X15 Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS 16.0
Interpretasi Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Tidak Normal Normal Normal Tidak Normal Normal Tidak Normal Tidak Normal Normal Normal
Hasil uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel IV.3 menunjukkan bahwa variabel quick ratio, rasio perputaran aktiva tetap, times interest earned ratio dan profit margin ratio tidak berdistribusi normal karena memiliki nilai p-value di bawah 0,05. Variabel-variabel yang tidak terdistribusi normal
perlu
ditransformasikan
agar
berubah
menjadi
normal.
Transformasi ini menggunakan transformasi log-linear (ln) untuk memperbaiki data menjadi terdistribusi normal. Akan tetapi, hasil loglinear (ln) pada variabel times interest earned ratio dan profit margin ratio tidak mendukung dikarenakan terdapat data yang negatif maka kedua variabel tersebut tidak dapat digunakan pada model. Hasil uji normalitas
45
terhadap variabel yang telah ditransformasikan disajikan dalam tabel IV.4. TABEL IV.4 UJI NORMALITAS SETELAH TRANSFORMASI DATA Variabel
Notasi
p-value
Critical Value (α) Y 0,05 Z-score 0,971 X1 0,05 WC/TA 0,086 0,05 RE/TA 0,074 X2 0,05 EBIT/TA 0,380 X3 0,05 MVE/TL 0,452 X4 0,05 S/TA 0,441 X5 0,05 Current Ratio 0,176 X6 0,05 Ln Quick Ratio 0,281 X7 0,05 Rata-Rata Umur Piutang 0,274 X8 0,05 Rata-Rata Umur Persediaan 0,462 X9 0,05 Ln Rasio Perputaran Aktiva Tetap 0,453 X10 0,05 Rasio Hutang 0,984 X11 0,05 Return On Asset 0,200 X14 0,05 Return On Equity 0,141 X15 Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS 16.0
Interpretasi Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal Normal
Setelah transformasi data, hasil uji normalitas membaik. Variabel quick ratio dan rasio perputaran total aktiva tetap yang semula tidak terdistribusi normal, setelah ditransformasi log-linear kedua variabel tersebut menjadi terdistribusi normal karena memiliki p-value yang lebih besar dari 0,05. 2. Uji Asumsi Klasik a. Multikolinearitas Metode untuk mendeteksi adanya multikolinearitas dapat dilihat dari Variance Inflation Factor (VIF) atau nilai Tolerance. Besarnya VIF dan Tolerance dari hasil analisis dapat dilihat pada tabel IV.5 seperti berikut:
46
TABEL IV.5 UJI MULTIKOLINEARITAS SEBELUM VARIABLE REMOVED Variabel Tolerance VIF Interpretasi 9,355 Tidak terjadi multikolinearitas X1 0,107 4,050 Tidak terjadi multikolinearitas 0,247 X2 2,359 Tidak terjadi multikolinearitas 0,424 X3 18,688 Terjadi multikolinearitas 0,054 X4 29,877 Terjadi multikolinearitas 0,033 X5 5,512 Tidak terjadi multikolinearitas 0,181 X6 8,817 Tidak terjadi multikolinearitas 0,113 Ln X7 1,423 Tidak terjadi multikolinearitas 0,703 X8 3,253 Tidak terjadi multikolinearitas 0,307 X9 34,999 Terjadi multikolinearitas 0,029 Ln X10 21,478 Terjadi multikolinearitas 0,047 X11 7,810 Tidak terjadi multikolinearitas 0,128 X14 5,670 Tidak terjadi multikolinearitas 0,176 X15 Variabel dependen: Z-Score ( Y) Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS 16.0 Keterangan: Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Ln X7 X8 X9 Ln X10 X11 X14 X15
: over all index : working capital/total asset : retained earning/total asset : earning before interest and taxes/total asset : market value equity/book value of total liabilities : sales/total asset : current ratio : ln quick ratio : rata-rata umur piutang : rata-rata umur persediaan : ln perputaran total aktiva tetap : rasio hutang : return on asset : return on equity
Hasil output SPSS di atas dapat diketahui bahwa terdapat beberapa variabel yang mengalami multikolinearitas, yaitu market value equity/book value of total liabilities, sales/total asset, rasio perputaran total aktiva tetap dan rasio hutang karena masing-masing memiliki nilai tolerance kurang dari 0,1 dan VIF lebih dari 10 maka keempat variabel tersebut tidak dapat digunakan pada model. Hasil uji
47
multikolinearitas setelah beberapa variabel dikeluarkan dari model disajikan dalam tabel IV.6. TABEL IV.6 UJI MULTIKOLINEARITAS SETELAH VARIABLE REMOVED Variabel Tolerance VIF Interpretasi 2,371 Tidak terjadi multikolinearitas X1 0,422 1,563 Tidak terjadi multikolinearitas 0,640 X2 1,858 Tidak terjadi multikolinearitas 0,538 X3 3,898 Tidak terjadi multikolinearitas 0,257 X6 6,092 Tidak terjadi multikolinearitas 0,164 Ln X7 1,223 Tidak terjadi multikolinearitas 0,818 X8 1,437 Tidak terjadi multikolinearitas 0,696 X9 5,975 Tidak terjadi multikolinearitas 0,167 X14 4,637 Tidak terjadi multikolinearitas 0,216 X15 Variabel dependen: Z-Score ( Y) Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS 16.0 Keterangan: Y X1 X2 X3 X6 Ln X7 X8 X9 X14 X15
: over all index : working capital/total asset : retained earning/total asset : earning before interest and taxes/total asset : current ratio : ln quick ratio : rata-rata umur piutang : rata-rata umur persediaan : return on asset : return on equity
Setelah beberapa dari variabel dikeluarkan diperoleh model yang terbebas dari multikolinearitas. b. Autokorelasi Cara mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dalam suatu model regresi dapat digunakan uji Durbin Watson ( DW-test ). Sebagai dasar pengambilan keputusan secara umum bisa diambil patokan (Santoso dalam skripsi Vidyana Ananditya Chrisnaputri, 2007)
48
1) Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif 2) Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi 3) Angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif Pengujian Durbin Watson menyajikan hasil seperti yang ditunjukkan pada tabel IV.7 berikut: TABEL IV.7 UJI AUTOKORELASI Autokorelasi Positif DW≤-2
Tidak Ada Autokorelasi -2
Autokorelasi Negatif DW>2
Dari hasil pengujian tersebut, nilai Durbin Watson menunjukkan angka sebesar 1,082 yang memenuhi sarat Durbin Watson yaitu -2 < DW < 2. Hal itu berarti dalam model tidak terjadi autokorelasi. c. Heteroskedastisitas Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari scatterplot. Gambar scatterplot menunjukkan pola berikut :
49
GAMBAR IV.1 UJI HETEROSKEDASTISITAS (SCATTERPLOT)
Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS 16.0 Output SPSS pada gambar Sactterplot menunjukkan penyebaran titiktitik data sebagai berikut: 1). Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0. 2). Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja. 3). Penyebaran
titik-titik
data
tidak
boleh
membentuk
pola
bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. 4). Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi linier berganda tersebut terbebas dari asumsi klasik heteroskedastisitas dan layak digunakan dalam penelitian.
50
3. Uji Regresi Berganda Persamaan regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + b6 X6 + b7 X7 + b8 X8+ b9 X9 + b10 X10 + b11 X11 + b12 X12+ b13 X13+ b14 X14+ b15 X15 Keterangan: Y
: over all index
X1
: working capital/total asset
X2
: retained earning/total asset
X3
: earning before interest and taxes/total asset
X4
:
market value equity/book value of total liabilities
X5
:
sales/total asset
X6
: current ratio
X7
: quick ratio
X8
: rata-rata umur piutang
X9
: rata-rata umur persediaan
X10 : perputaran total aktiva tetap X11 : rasio hutang X12 : times interest earned ratio X13 : profit margin ratio X14 : return on asset X15 : return on equity Hasil pengujian normalitas ternyata menunjukkan bahwa quick ratio, rasio perputaran total aktiva tetap, times nterest earned ratio dan profit margin ratio tidak terdistribusi normal sehingga pada keempat variabel tersebut
51
harus dilakukan transformasi ke log-natural (ln) untuk memperbaiki normalitas data. Sedangkan pada hasil pengujian multikolinearitas variabel market value equity/book value of total liabilities, sales/total asset, rasio perputaran total aktiva tetap dan rasio hutang terdapat multikolinearitas maka
keempat
variabel
tersebut
dikeluarkan
dari
model
untuk
memperbaiki multikolinearitas data. Proses transformasi dan pengeluaran data mengubah persamaan regresi menjadi berikut: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b6X6 + b7 (LnX7) + b8X8 + b9X9 + b14X14 + b15X15 Keterangan: Y
: over all index
X1
: working capital/total asset
X2
: retained earning/total asset
X3
: earning before interest and taxes/total asset
X6
: current ratio
LnX7 : Ln quick ratio X8
: rata-rata umur piutang
X9
: rata-rata umur persediaan
X14 : return on asset X15 : return on equity Hasil dari regresi dan uji hipotesis yang telah dilaksanakan dapat dilihat secara singkat dalam tabel IV.8 sebagai berikut:
52
TABEL IV.8 REGRESI DAN UJI HIPOTESIS Keterangan Koefisien T p-value 0,000 6,242 Konstanta 1,264 0,000 15,292 X1 4,110 0,000 6,162 1,670 X2 0,093 1,707 2,099 X3 0,003 3,122 0,161 X6 0,000 -5,011 -0,571 LnX7 0,081 -1,775 -0,003 X8 0,000 -6,538 -0,009 X9 0,108 1,628 3,445 X14 0,320 -1,002 -0,602 X15 0,897 Adjusted R Square 72,913 Fhitung 0,000 p-value Variabel dependen: Z-Score Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 Keterangan: Y : over all index X1 : working capital/total asset X2 : retained earning/total asset X3 : earning before interest and taxes/total asset X6 : current ratio LnX7 : ln quick ratio X8 : rata-rata umur piutang X9 : rata-rata umur persediaan X14 : return on asset X15 : return on equity Berdasarkan tabel regresi dan uji hipotesis (tabel IV.8) maka model analisis regresi berganda antara variabel X terhadap variabel Y dapat ditransformasikan dalam model persamaan sebagai berikut: Y =1,264 + 4,11X1 + 1,67X2 + 2,099X3 + 0,161X6 – 0,571 (LnX7) - 0,003X8 - 0,009X9 + 3,445X14 – 0,602X15 Dari hasil persamaan regresi berganda tersebut, masing-masing variabel dapat diinterpretasikan pengaruhnya terhadap rasio kebangkrutan sebagai berikut:
53
a. Konstanta sebesar 1,264; artinya jika nilai koefisien regresi variabel lainnya nol maka koefisien kebangkrutan (Y) nilainya positif yaitu sebesar 1,264. b. Koefisien working capital/total asset (X1) sebesar 4,11; artinya jika working capital/total asset mengalami kenaikan sebesar 1 satuan, maka koefisien kebangkrutan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 4,11. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara tingkat kebangkrutan dengan working capital/total asset, semakin tinggi working capital/total asset maka semakin meningkatkan tingkat kebangkrutan. c. Koefisien retained earning/total asset (X2) sebesar 1,67; artinya jika retained earning/total asset mengalami kenaikan sebesar 1 satuan, maka koefisien kebangkrutan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 1,67. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara tingkat kebangkrutan dengan retained earning/total asset, semakin tinggi retained earning/total asset maka semakin meningkatkan tingkat kebangkrutan. d. Koefisien EBIT/total asset (X3) sebesar 2,099; artinya jika EBIT/total asset mengalami kenaikan sebesar 1 satuan, maka koefisien kebangkrutan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 2,099. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara tingkat kebangkrutan dengan EBIT/total asset, semakin tinggi EBIT/total asset maka semakin meningkatkan tingkat kebangkrutan.
54
e. Koefisien current ratio (X6) sebesar 0,161; artinya jika current ratio mengalami kenaikan sebesar 1 satuan, maka koefisien kebangkrutan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0,161. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara tingkat kebangkrutan dengan current ratio, semakin tinggi current ratio maka semakin meningkatkan tingkat kebangkrutan. f. Koefisien ln quick ratio (X7) sebesar -0,571; artinya jika ln quick ratio mengalami kenaikan sebesar 1 satuan, maka koefisien kebangkrutan (Y) akan mengalami penurunan sebesar 0,571. Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara tingkat kebangkrutan dengan ln quick ratio, semakin tinggi ln quick ratio maka semakin menurunkan tingkat kebangkrutan. g. Koefisien rata-rata umur piutang (X8) sebesar -0,003; artinya jika ratarata umur piutang mengalami kenaikan sebesar 1 satuan, maka koefisien kebangkrutan (Y) akan mengalami penurunan sebesar 0,003. Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara tingkat kebangkrutan dengan rata-rata umur piutang, semakin tinggi rata-rata
umur
piutang
maka
semakin
menurunkan
tingkat
kebangkrutan. h. Koefisien rata-rata umur persediaan (X9) sebesar -0,009; artinya jika rata-rata umur pesediaan mengalami kenaikan sebesar 1 satuan, maka koefisien kebangkrutan (Y) akan mengalami penurunan sebesar 0,009. Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara tingkat kebangkrutan dengan rata-rata umur persediaan, semakin tinggi
55
rata-rata umur persediaan maka semakin menurunkan tingkat kebangkrutan. i. Koefisien return on asset (X14) sebesar 3,445; artinya jika return on asset mengalami kenaikan sebesar 1 satuan, maka koefisien kebangkrutan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 3,445. Koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara tingkat kebangkrutan dengan return on asset, semakin tinggi return on asset maka semakin meningkatkan tingkat kebangkrutan. j. Koefisien return on equity (X15) sebesar -0,602; artinya jika return on equity mengalami kenaikan sebesar 1 satuan, maka koefisien kebangkrutan (Y) akan mengalami penurunan sebesar 0,602. Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara tingkat kebangkrutan dengan return on equity, semakin tinggi return on equity maka semakin menurunkan tingkat kebangkrutan. 4. Uji Hipotesis Pengujian hipotesis adalah pengujian untuk membuktikan hipotesishipotesis dalam penelitian. a. Penelitian ini akan menggunakan analisa potensi kebangkrutan perusahaan dengan menggunakan metode Altman sebagai alat analisis datanya. Formula sebagai dasar patokan pada analisis Z-Score, yaitu : Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0 X5 …………………….(2) Keterangan : X1
= working capital/total asset
X2
= retained earning/total asset
56
X3
= earning before interest and tax/total asset
X4
= market value equity/book value of total liabilities
X5
= sales/total asset
Kondisi perusahaan dapat dilihat dari nilai Z-Scorenya, jika : 1). Nilai Z-Score lebih kecil atau sama dengan 1,81, berarti perusahaan mengalami kesulitan keuangan dan resiko tinggi. 2). Nilai Z-Score antara 1,81 sampai 2,99 maka perusahaan berada pada daerah abu-abu (Grey Area). Pada kondisi ini, perusahaan mengalami masalah keuangan yang harus ditangani dengan penanganan manajemen yang tepat. Apabila terlambat dan tidak tepat
penanganannya,
maka
perusahaan
dapat
mengalami
kebangkrutan. 3). Nilai Z-Score lebih besar dari 2,99, memberikan penilaian bahwa perusahaan berada dalam keadaan yang sangat sehat sehingga kemungkinan kebangkrutan sangat kecil terjadi. Berikut ini merupakan hasil analisis tingkat kebangkrutan perusahaan dengan menggunakan formula Altman Z-Score.
57
TABEL IV.9 NILAI VARIABEL ALTMAN Z-SCORE TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk
2003
Keterangan
2004
Keterangan
2005
Keterangan
2006
Keterangan
2007
Keterangan
1.31
Bangkrut
1.49
Bangkrut
1.56
Bangkrut
1.65
Bangkrut
1.98
Grey area
2.09
Grey area
2.94
Grey area
3.02
2.67
Grey area
2.96
Grey area
PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk
2.61
Grey area
2.62
Grey area
2.19
Tidak bangkrut Grey area
2.25
Grey area
2.72
Grey area
1.27 0.32
Bangkrut Bangkrut
1.78 0.70
Bangkrut Bangkrut
1.80 0.71
Bangkrut Bangkrut
1.83 0.68
Grey area Bangkrut
2.08 0.80
Grey area Bangkrut
2.43
Grey area
2.40
Grey area
2.38
Grey area
2.57
Grey area
1.76
Bangkrut
1.34
Bangkrut
1.49
Bangkrut
1.64
Bangkrut
2.00
Grey area
2.59
Grey area
2.06 0.25
Grey area Bangkrut
2.38 0.69
Grey area Bangkrut
2.61 0.65
Grey area Bangkrut
2.31 0.37
Grey area Bangkrut
2.42 0.38
Grey area Bangkrut
3.17
Tidak bangkrut Tidak bangkrut Tidak bangkrut
3.64
Tidak bangkrut Tidak bangkrut Tidak bangkrut
3.20
Tidak bngkrut Tidak bangkrut Tidak bangkrut
3.61
3.68
2.98
Tidak bangkrut Tidak bangkrut Grey area
2.88
Tidak bangkrut Tidak bangkrut Grey area
-0.07
Bangkrut
1.11
Bangkrut
1.09
Bangkrut
0.95
Bangkrut
1.10
Bangkrut
1.72
Bangkrut
1.90
Grey area
1.73
Bangkrut
1.55
Bangkrut
1.89
Grey area
2.07
Grey area
2.32
Grey area
2.36
Grey area
2.24
Grey area
2.22
Grey area
PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
3.78 3.39
3.59 3.74
3.79 3.10
3.63
3.67
Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, Ms Exel Hasil uji hipotesis dari tabel IV.9 menunjukkan bahwa perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi mengalami prediksi bangkrut, grey area, dan tidak bangkrut sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa hipotesis 1 ditolak. b. Hasil dari regresi dan uji hipotesis yang telah dilaksanakan dapat dilihat secara singkat dalam tabel IV.8. 1) Uji F (Uji Simultan) Uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh simultan variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil regresi dan uji hipotesis dari tabel IV.8 menunjukkan F hitung 72,913. F tabel sebesar 2.027419 lebih kecil dari sehingga
58
dapat diambil kesimpulan bahwa hipotesis 2 diterima. Jadi working capital/total asset, retained earning/total asset, EBIT/total asset, current ratio, quick ratio, rata-rata umur piutang, rata-rata umur persediaan, return on asset dan return on equity secara simultan berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan. 2) Koefisien Determinasi (R2) Tabel IV.8 menunjukkan nilai koefisien determinasi yang sudah disesuaikan (Adjusted R2) sebesar 0,897. Artinya, persentase sumbangan pengaruh variabel independen (working capital/total asset, retained earning/total asset, EBIT/total asset, current ratio, quick ratio, rata-rata umur piutang, rata-rata umur persediaan, return on asset dan return on equity) terhadap variabel dependen (kebangkrutan) sebesar 89,7%. Sedangkan sisanya sebesar 10,3% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini. 3) Uji T (Uji Parsial) Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara parsial atau individu mempunyai pengaruh terhadap variabel bebas lainnya (Djarwanto,1996). Hasil pengujian dapat dilihat dengan membandingkan p-value dengan tingkat signifikansi. Dalam penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi 5% (0,05). Kriteria yang digunakan dalam uji ini adalah bahwa jika p-value 0,05 maka Ha diterima, sedangkan apabila p-value > 0,05 maka Ha ditolak.
59
a). Variabel working capital/total asset Hipotesis yang diajukan adalah: H3.a : Working capital/total asset berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan. Variabel working capital/total asset memiliki nilai b1 = 4,110 dan p-value 0,000 < 0,05 artinya signifikan. Signifikan di sini berarti
H3a
diterima.
Jadi
working
capital/total
asset
berpengaruh signifikan positif terhadap tingkat kebangkrutan. b). Variabel retained earning/total asset Hipotesis yang diajukan adalah: H3b : Retained earning/total asset berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan Variabel retained earning memiliki nilai b2 = 1,670 dan p-value 0,000 < 0,05 artinya signifikan. Signifikan di sini berarti H3b diterima. Jadi retained earning/total asset berpengaruh signifikan positif terhadap tingkat kebangkrutan. c). Variabel EBIT/total asset Hipotesis yang diajukan adalah: H3c : EBIT/total asset secara parsial berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan Variabel EBIT/total asset memiliki nilai b3 = 2,099 dan p-value 0,093 > 0,05 artinya tidak signifikan. Signifikan di sini berarti H3c ditolak. Jadi EBIT/total asset tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan.
60
d). Variabel current ratio H3d : Current ratio secara parsial berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan Variabel current ratio memiliki nilai b6 = 0,161 dan p-value 0,03 < 0,05 artinya signifikan. Signifikan di sini berarti H3d diterima. Jadi current ratio berpengaruh signifikan positif terhadap tingkat kebangkrutan. e). Variabel ln quick ratio H3e : Quick ratio secara parsial berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan Variabel ln quick ratio memiliki nilai b7 = -0,571 dan p-value 0,000 < 0,05 artinya signifikan. Signifikan di sini berarti H3e diterima. Jadi ln quick ratio berpengaruh signifikan negatif terhadap tingkat kebangkrutan. f). Variabel rata-rata umur piutang H3f : Rata-rata umur piutang secara parsial berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan Variabel rata-rata umur piutang memiliki nilai b8 = -0,003 dan p-value 0,081 > 0,05 artinya tidak signifikan. Signifikan di sini berarti H3f ditolak. Jadi rata-rata umur piutang tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan.
61
g) Variabel rata-rata umur persediaan H3g : Rata-rata umur persediaan secara parsial berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan Variabel rata-rata umur persediaan memiliki nilai b9 = -0,009 dan p-value 0,000 > 0,05 artinya signifikan. Signifikan di sini berarti
H3g
diterima.
Jadi
rata-rata
umur
persediaan
berpengaruh signifikan negatif terhadap tingkat kebangkrutan. h) Variabel return on asset H3h : Return on asset secara parsial berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan Variabel return on asset memiliki nilai b3 = 3,445 dan p-value 0,108 > 0,05 artinya tidak signifikan. Signifikan di sini berarti H3h ditolak. Jadi return on asset tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan. i). Variabel return on equity H3i
: Return on equity secara parsial berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan
Variabel return on equity memiliki nilai b15 = -0,602 dan p-value 0,320 > 0,05 artinya tidak signifikan. Signifikan di sini berarti H3i ditolak. Jadi return on equity tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan.
62
c. Multiple Discriminant Anlysis Pengolahan data untuk menguji hipotesis keempat akan digunakan uji Multiple Discriminant Anlysis. Analisis diskriminan ini digunakan untuk variabel dependen lebih dari dua group. Test of Equality of Group Means dilakukan untuk mengetahui jenis rasio keuangan yang dapat digunakan untuk membedakan perusahaan yang masuk pada kategori sangat sehat, sehat, kurang sehat dan tidak sehat. Hasil uji tersebut nampak pada table IV.10. TABEL IV.10 Tests of Equality of Group Means Wilks' Lambda
F
df1
df2
WC/TA .332 47.618 3 RE/TA .636 13.538 3 CURRENT RATIO .808 5.630 3 LN QUICK RATIO .617 14.697 3 RATA-RATA UMUR .837 4.619 3 PERSEDIAAN Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0
Sig. 71 71 71 71
.000 .000 .002 .000
71
.005
Tests of Equality of Group Means memberikan nilai Wilk’s Lambda dan Univariate F ratio untuk setiap variabel independen. Dengan melihat tingkat signifikansinya maka dapat disimpulkan bahwa rasio WC/TA, RE/TA, current ratio, quick ratio, rata-rata umur persediaan secara univariate semua variabel independen adalah signifikan yang berarti mampu membedakan antara kelompok variabel dependen .
63
TABEL IV.11 Log Determinants 1
Z-SCORE
Rank
Log Determinant
Tidak Sehat 5 -7.083 Kurang Sehat 5 -6.792 Sehat 5 -6.389 Sangat Sehat 5 -7.384 Pooled within5 -3.731 groups The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices. Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 TABEL IV.12 Test Results 1 Box's M 217.345 F Approx. 4.106 df1 45 df2 6.339E3 Sig. .000 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices. Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 Box’s M menguji asumsi homogenitas covariance matrik antar group. Hasil uji Box’s M menunjukkan nilai yang signifikan yang berarti terdapat perbedaan covariance matrix antar group dan ini menyalahi asumsi analisis diskriminan. dan terdapat beberapa data outlier pada beberapa variabel, yaitu current ratio, quick ratio dan rata-rata umur persediaan, oleh karena itu ketiga variabel tersebut tidak digunakan pada model.
64
TABEL IV.13 Log Determinants 2
Z-SCORE
Rank
Log Determinant
TIDAK SEHAT 2 -9.166 KURANG SEHAT 2 -9.207 SEHAT 2 -8.176 SANGAT SEHAT 2 -11.455 Pooled within2 -8.230 groups The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices. Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 TABEL IV.14 Test Results 2 Box's M 70.316 F Approx. 7.356 df1 9 df2 1.810E4 Sig. .000 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices. Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 Hasil uji Box’s M menunjukkan nilai yang signifikan yang berarti terdapat perbedaan covariance matrix antar group dan ini menyalahi asumsi analisis diskriminan. Namun demikian analisis diskriminan tetap rebust walaupun asumsi homogenitas variance tidak terpenuhi dan data tidak terdapat outlier.
65
Kemudian untuk melakukan klasifikasi perusahaan masuk pada kategori sangat sehat, sehat, kurang sehat dan tidak sehat akan digunakan prosedur stepwise untuk memaksimalkan Mahalanobis distance antar grup. Hasil menunjukan sebagai berikut : TABEL IV.15 Variables in the Analysis
Step 1 2
Sig. of F to Remove
Tolerance WC/TA WC/TA
1.000
Min. D Squared
Between Groups
.000
Tidak Sehat dan Kurang Sehat RE/TA .925 .000 .254 Kurang Sehat dan Sehat Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 .925
.000
.046
Mahalonobis distance digunakan untuk menemukan variabel yang memiliki kekuatan terbesar mendiskriminasi. Prosedur stepwise dimulai dengan memasukkan variabel yang akan memaksimalkan Mahalonobis distance antar group. Dalam hal ini minimum signifikan value 0.05 digunakan sebagai syarat entry variabel (Ghozali dalam Sugeng (2007)) Hasil analisis dengan metode stepwise menunjukkan bahwa variabel pertama yang dimasukkan dalam analisis adalah X1 (WC/TA), kemudian variabel kedua yang dimasukkan dalam analisis adalah X2 (RE/TA) yang mempunyai Mahalanobis D2 tertinggi. Jadi berdasarkan prosedur stepwise diperoleh variabel yang signifikan untuk periode ini ada dua yaitu WC/TA dan RE/TA dimana kedua variabel ini mampu membedakan
pengklasifikasian
perusahaan
secara
multivariate
66
berdasarkan nilai Wilk’s lambda dan nilai minimum Mahalonobis distance. TABEL IV.16 Eigenvalues Functi on Eigenvalue
% of Variance
Cumulative %
Canonical Correlation
1 3.173a 95.9 95.9 .872 a 2 .136 4.1 100.0 .345 a. First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis. Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 TABEL IV.17 Wilks' Lambda Test of Function(s)
Wilks' Lambda
Chi-square
df
1 through 2 .211 110.466 6 2 .881 9.025 2 Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0
Sig. .000 .011
Fungsi diskriminan dengan dua variabel independent WC/TA dan RE/TA ternyata signifikan seperti terlihat dari nilai Chi Square baik untuk Fungsi Diskriminan 1 dan Fungsi Diskriminan 2. Nilai eigenvalue menunjukkan berapa besar variasi pada variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh setiap fungsi diskriminan. Pada tabel IV.16, menunjukkan fungsi diskriminan 1 mampu menjelaskan 95,9% variasi sedangkan fungsi diskriminan 2 hanya mampu menjelaskan variasi sebesar 4,1%.
67
TABEL IV.18 Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1
2
WC/TA .962 -.394 RE/TA .643 .817 Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 TABEL IV.19 Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1
2
WC/TA 7.797 -3.194 RE/TA 4.674 5.941 (Constant) -2.260 .103 Unstandardized coefficients Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 Berdasarkan pada nilai unstandardized coefficient maka dapat dituliskan persamaan fungsi diskriminan sebagai berikut: Fungsi 1 Z1 = -2,260 + 7,797X1 + 4,674X2 Fungsi 2 Z2 = 0,103 – 3,194X1 + 5.941X2
68
TABEL IV.20 Functions at Group Centroids Function Z-SCORE
1
2
TIDAK SEHAT -3.297 .325 KURANG SEHAT -.582 -.554 SEHAT .699 .261 SANGAT SEHAT 2.301 .031 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0 Fungsi at group centroids digunakan untuk menentukan cutting point pengelompokan kasus. Nilai optimal cutting point adalah rata-rata tertimbang dari pasangan nilai. Nilai cutting point memberikan range score diskriminan untuk mengelompokkan kasus sebagai perusahaan sangat sehat, sehat, kurang sehat dan tidak sehat. Fungsi group centroid 1 memisahkan antara kelompok perusahaan bangkrut dengan perusahaan kurang sehat, sehat, dan sangat sehat. Dengan melihat hasil nilai centroid dapat disimpulkan bahwa sumber utama dari perbedaan fungsi diskriminan 1 adalah antara kelompok perusahaan bangkrut dan kurang sehat keduanya negatif dengan perusahaan sehat dan sangat sehat keduanya positif.
69
TABEL IV.21 Classification Resultsa ZSCOR E
Predicted Group Membership 0
1
2
Total
3
Original Count 0
8
3
0
0
11
1
0
16
5
0
21
2
0
3
22
3
28
3
0
0
0
14
14
0
72.7
27.3
.0
.0
100.0
1
.0
76.2
23.8
.0
100.0
2
.0
10.7
78.6
10.7
100.0
3 .0 .0 .0 100.0 a. 81.1% of original grouped cases correctly classified. Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0
100.0
%
Classification result digunakan untuk menilai seberapa baik fungsi diskriminan. Fungsi diskriminan mampu mengelompokkan kasus dengan
benar
sebesar
81,1%.
Kemampuan
mengelompokkan
perusahaan tidak sehat adalah 72,7%, untuk perusahaan kurang sehat 76,2%, perusahaan sehat 78,6% dan perusahaan sangat sehat 100%.
70
TABEL IV.22 HASIL PENGELOMPOKKAN PERUSAHAAN 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
Nama Perusahaan Pt Apexindo Pratama Duta Tbk
Pt Astra Graphia Tbk
Pt Astra International Tbk
Pt Budi Acid Jaya Tbk
Pt Indah Kilat Pulp & Paper Tbk
Pt Indofood Sukses Makmur Tbk
Pt Japfa Comfeed Indonesia Tbk
Pt Lautan Luas Tbk
Pt Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry
Tahun 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007
Actual Group 1 1 1 1 1 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 0 0 0 0 0 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0
Predicted Group 1 2 1 2 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0
Keterangan Kurang Sehat Misclasified case Kurang Sehat Misclasified case Misclasified case Sehat Misclasified case Sangat Sehat Sehat Sehat Sehat Sehat Sehat Sehat Sehat Kurang Sehat Kurang Sehat Kurang Sehat Kurang Sehat Misclasified case Tidak Sehat Misclasified case Misclasified case Tidak Sehat Tidak Sehat Sehat Sehat Sehat Sehat Kurang Sehat Kurang Sehat Kurang Sehat Kurang Sehat Misclasified case Misclasified case Sehat Sehat Sehat Sehat Sehat Tidak Sehat Tidak Sehat Tidak Sehat Tidak Sehat Tidak Sehat
71
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
Pt Mayora Indah Tbk
Pt Metrodata Electronics Tbk
Pt Bentoel Internasional Investama Tbk
Pt Pabrik Kertas Tjiwi Kimia
Pt Tunas Baru Lampung Tbk
Pt Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007 2003 2004 2005 2006 2007
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 -1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 0 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2
Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Sangat Sehat Misclasified case Misclasified case Misclasified case Kurang Sehat Kurang Sehat Misclasified case Kurang Sehat Misclasified case Kurang Sehat Kurang Sehat Kurang Sehat Misclasified case Sehat Sehat Sehat Sehat Sehat
Sumber: Hasil Pengolahan Komputer, SPSS, 16.0
C. Interpretasi Hasil Pengujian
terhadap
perusahaan-perusahaan
manufaktur
yang
mengeluarkan obligasi dengan menggunakan Altman Z-Score menunjukkan bahwa masing-masing perusahaan memiliki tingkat kebangkrutan yang berbeda-beda, yaitu bangkrut, grey area, dan tidak bangkrut sehingga hipotesis 1 ditolak. Dari pengujian variabel secara simultan atau uji F, dengan tingkat signifikansi 0,05 menunjukkan nilai F hitung sebesar 72,913 lebih besar dari F
72
tabel 2.027419 dan nilai signifikansi sebesar 0,00 < 0,05 maka H2 diterima. Hal ini berarti working capital/total asset, retained earning/total asset, EBIT/total asset, current ratio, quick ratio, rata-rata umur piutang, rata-rata umur persediaan, return on asset dan return on equity secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan. Berikut
ini
dapat
disimpulkan
pengaruh
variabel
working
capital/total asset, retained earning/total asset, EBIT/total asset, current ratio, quick ratio, rata-rata umur piutang, rata-rata umur persediaan, return on asset dan return on equity terhadap nilai kebangkrutan secara parsial sebagai berikut: 1. Pengaruh
variabel
working
capital/total
asset
terhadap
tingkat
kebangkrutan. Persamaan diatas menunjukkan koefisien regresi dari variabel working capital/total asset bernilai positif sebesar 4,110, hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan variabel working capital/total asset akan meningkatkan tingkat kebangkrutan sebesar 4,110 dengan asumsi variabel independen yang lainnya konstan. Hasil uji t variabel independent working capital/total asset sebesar 4,110 mempunyai nilai signifikan t sebesar 0,000 yang lebih kecil dari taraf signifikansi 0,05. Dengan demikian H3a diterima berarti variabel working capital/total asset mempunyai pengaruh yang signifikan positif terhadap tingkat kebangkrutan. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Altman (2000) yang menyatakan bahwa rasio working capital/total asset yang sering ditemukan pada studi kebangkrutan perusahaan menggambarkan aktiva
73
lancar dan hutang lancar. Biasanya, perusahaan yang mengalami kebangkrutan menyusutkan aktiva lancar pada total aktivanya yang menurunkan rasio WC/TA. 2. Pengaruh
variabel
retained
earning/total
asset
terhadap
tingkat
kebangkrutan. Persamaan diatas menunjukkan koefisien regresi dari variabel retained earning/total asset bernilai positif sebesar 1,670, hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan
variabel retained earning/total asset akan
meningkatkan tingkat kebangkrutan sebesar 1,670 dengan asumsi variabel independent yang lainnya konstan. Hasil uji t variabel independent retained earning/total asset sebesar 1,670 mempunyai nilai signifikan t sebesar 0,000 yang lebih kecil dari taraf signifikansi 0,05. Dengan demikian H3b diterima berarti variabel retained earning/total asset mempunyai
pengaruh
yang
signifikan
positif
terhadap
tingkat
kebangkrutan. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Altman (2000) yang menyatakan bahwa perusahaan dengan retained earning yang tinggi dan total aktiva yang relatif, telah mendanai aktivanya melalui profit dan tidak menggunakan banyak hutang, dan pada penelitan Myerr (1997) menyatakan bahwa semakin tinggi tingkat hutang perusahaan akan semakin tinggi kemungkinan perusahaan diprediksi mengalami kebangkrutan oleh debtholder jika tidak mampu membayar hutang.
74
3. Pengaruh variabel EBIT/total asset terhadap tingkat kebangkrutan. Persamaan diatas menunjukkan koefisien regresi dari variabel EBIT/total asset bernilai positif sebesar 2,099, hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan variabel EBIT/total asset akan meningkatkan tingkat kebangkrutan sebesar 2,099 dengan asumsi variabel independent yang lainnya konstan. Hasil uji t variabel independent EBIT/total asset sebesar 2,099 mempunyai nilai signifikan t sebesar 0,093 yang lebih besar dari taraf signifikansi 0,05. Dengan demikian H3c ditolak berarti variabel EBIT/total asset mempunyai pengaruh yang tidak signifikan terhadap tingkat kebangkrutan. Hal ini bertentangan dengan hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Altman (2000) yang menyatakan bahwa EBIT/total asset mempunyai pengaruh signifikan positif terhadap tingkat kebangkrutan yang didasarkan pada teori bahwa kebangkrutan terjadi ketika total hutang melebihi penilaian yang seimbang dengan aktiva perusahaan yang ditentukan oleh kekuatan laba dari aktiva. Perbedaan tersebut kemungkinan disebabkan oleh perbedaan sampel penelitian dan jumlah variabel yang digunakan di dalam penelitian. 4. Pengaruh variabel current ratio terhadap tingkat kebangkrutan. Persamaan diatas menunjukkan koefisien regresi dari variabel current ratio bernilai positif sebesar 0,161, hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan variabel current ratio akan meningkatkan tingkat kebangkrutan sebesar 0,161 dengan asumsi variabel independen yang lainnya konstan. Hasil uji t variabel independent current ratio sebesar 0,161 mempunyai nilai signifikan t sebesar 0,03 yang lebih kecil dari taraf signifikansi 0,05.
75
Dengan demikian H3c diterima berarti current ratio mempunyai pengaruh yang signifikan positif terhadap tingkat kebangkrutan. Hal ini sesuai dengan teori Weston dan Brigham (2001) yang menyatakan bahwa jika suatu perusahaan mengalami kesulitan keuangan, maka perusahaan tersebut mulai membayar hutang usaha dengan lebih lambat. Jika kewajiban lancar meningkat lebih cepat dibandingkan aktiva lancar, maka rasio lancar akan turun dan hal tersebut bisa menimbulkan permasalahan. 5. Pengaruh variabel ln quick ratio terhadap tingkat kebangkrutan. Persamaan diatas menunjukkan koefisien regresi dari variabel ln quick ratio bernilai negatif sebesar -0,571, hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan variabel ln quick ratio akan menurunkan tingkat kebangkrutan sebesar -0,571 dengan asumsi variabel independen yang lainnya konstan. Hasil uji t variabel independent ln quick ratio sebesar -0,571 mempunyai nilai signifikan t sebesar 0,000 yang lebih kecil dari taraf signifikansi 0,05. Dengan demikian H3e diterima berarti ln quick ratio mempunyai pengaruh yang signifikan negatif terhadap tingkat kebangkrutan. Hal ini sesuai dengan teori Kaaro dan Hartono (2002) yang menyatakan bahwa perusahaan yang mempunyai tingkat likuiditas (quick ratio) yang tinggi menandakan kesempatan bertumbuh perusahaan cenderung rendah. Hal ini dikarenakan oleh lebih banyak aktiva lancar yang ada di perusahaan dibandingkan dengan aktiva tetapnya. Aktiva tetap juga mengalami penurunan nilai dikarenakan oleh adanya faktor penurunan ekonomi atau depresiasi. Pada tahap ini juga banyak aktiva tetap yang sudah tidak produktif lagi dijual oleh perusahaan.
76
6. Pengaruh variabel rata-rata umur piutang terhadap tingkat kebangkrutan. Persamaan diatas menunjukkan koefisien regresi dari variabel rata-rata umur piutang bernilai negatif sebesar -0,003, hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan variabel rata-rata umur piutang akan menurunkan tingkat kebangkrutan sebesar -0,003 dengan asumsi variabel independent yang lainnya konstan. Hasil uji t variabel independent rata-rata umur piutang sebesar -0,003 mempunyai nilai signifikan t sebesar 0,081 yang lebih besar dari taraf signifikansi 0,05. Dengan demikian H3f ditolak berarti rata-rata umur piutang mempunyai pengaruh yang tidak signifikan terhadap nilai kebangkrutan. Hal ini sesuai dengan teori Mamduh M. Hanafi dan Abdul Halim (2003) yang menyatakan bahwa angka rata-rata piutang yang terlalu tinggi menunjukkan kemungkinan tidak kembalinya piutang yang lebih tinggi. Sebaliknya, angka yang terlalu rendah bisa jadi merupakan indikasi kebijakan piutang yang terlalu ketat, dan ini akan menurunkan penjualan dari yang seharusnya bisa dimanfaatkan. 7. Pengaruh
variabel
rata-rata
umur
persediaan
terhadap
tingkat
kebangkrutan. Persamaan diatas menunjukkan koefisien regresi dari variabel rata-rata umur persediaan bernilai negatif sebesar -0,009, hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan variabel rata-rata umur persediaan akan menurunkan tingkat kebangkrutan sebesar -0,009 dengan asumsi variabel independent yang lainnya konstan. Hasil uji t variabel independent ratarata umur persediaan sebesar -0,009 mempunyai nilai signifikan t sebesar 0,000 yang lebih kecil dari taraf signifikansi 0,05. Dengan demikian H3g
77
diterima berarti rata-rata umur persediaan mempunyai pengaruh yang signifikan negatif terhadap tingkat kebangkrutan. Hal ini sesuai dengan teori Mamduh M. Hanafi dan Abdul Halim (2003) yang menyatakan bahwa semakin rendah perputaran persediaan akan meningkatkan nilai rata-rata umur persediaan yang menandakan tanda-tanda mis-manajemen seperti kurangnya pengendalian persediaan yang efektif, dan sebaliknya. 8. Pengaruh variabel return on asset terhadap tingkat kebangkrutan. Persamaan diatas menunjukkan koefisien regresi dari variabel ROA bernilai positif sebesar 3,445, hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan variabel ROA akan meningkatkan tingkat kebangkrutan sebesar 3,445 dengan asumsi variabel independent yang lainnya konstan. Hasil uji t variabel independent ROA sebesar 3,445 mempunyai nilai signifikan t sebesar 0,108 yang lebih besar dari taraf signifikansi 0,05. Dengan demikian H2h ditolak berarti variabel ROA mempunyai pengaruh yang tidak signifikan terhadap tingkat kebangkrutan. Hal ini sesuai dengan teori Mamduh M. Hanafi dan Abdul Halim (2003) yang menyatakan bahwa rasio yang tinggi menunjukkan efisiensi manajemen asset untuk memperoleh laba, yang berarti efisiensi manajemen. 9. Pengaruh variabel return on equity terhadap tingkat kebangkrutan. Persamaan diatas menunjukkan koefisien regresi dari variabel ROE bernilai negatif sebesar -0,602, hal ini berarti bahwa setiap kenaikan 1 satuan variabel ROE akan menurunkan tingkat kebangkrutan sebesar -0,602 dengan asumsi variabel independent yang lainnya konstan. Hasil uji t variabel independent ROE sebesar -0,602 mempunyai nilai signifikan t
78
sebesar 0,320 yang lebih besar dari taraf signifikansi 0,05. Dengan demikian H3i ditolak berarti variabel ROE mempunyai pengaruh yang tidak signifikan terhadap tingkat kebangkrutan. Hal ini sesuai dengan teori Drs. Dwi Prastowo Darminto, MM, Ak. Dan Rifka Juliaty, SE. (2005) yang menyatakan bahwa ROE yang tinggi tidak selalu mencerminkan baiknya kinerja perusahaan, karena dalam upaya menaikkan angka ROE manajer melakukannya dengan menaikkan jumlah hutang. Berdasarkan hasil yag diperoleh dari
Multiple Discriminant Anlysis
diperoleh dua variabel yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan, yaitu WC/TA dan RE/TA dengan tingkat signifikansi sebesar 81,1%. Hal ini sesuai dengan penelitian oleh Altman dimana menyebutkan bahwa WC/TA dan RE/TA dapat digunakan untuk mengelompokkan antara perusahaan bangkrut, grey area dan tidak bangkrut.
79
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan Dari analisis data yang telah dilakukan maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Hasil uji Altman Z-Score menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan manufaktur yang mengeluarkan obligasi tidak seluruhnya memiliki prediksi bangkrut. 2. Hasil uji F menunjukkan pengujian variabel independent secara simultan atau secara bersama-sama menghasilkan uji F sebesar 72,913 dengan tingkat signifikan sebesar 0,000, dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama variabel independent yaitu working capital/total asset, retained earning/total asset, EBIT/total asset, current ratio, quick ratio, rata-rata umur piutang, rata-rata umur persediaan, return on asset dan return on equity mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan. 3. Uji ketepatan perkiraan (Goodness of Fit Test) menghasilkan nilai adjusted R2
sebesar 0,897 atau 89,7%. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
independen yang dilakukan dalam model regresi yaitu working capital/total asset, retained earning/total asset, EBIT/total asset, current ratio, quick ratio, rata-rata umur piutang, rata-rata umur persediaan, return on asset dan return on equity mampu menjelaskan pengaruh terhadap
80
tingkat kebangkrutan sebesar 89,7%,sedangkan pengaruh sebesar 10,3% dijelaskan oleh faktor lain 4. a. Berdasarkan hasil regresi menunjukkan working capital/total asset mempunyai pengaruh positif yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan yaitu sebesar 4,110. b. Berdasarkan hasil regresi menunjukkan retained earning/total asset mempunyai pengaruh positif yang signifikan
terhadap tingkat
kebangkrutan yaitu sebesar 1,670. c. Berdasarkan hasil regresi menunjukkan EBIT/total asset mempunyai pengaruh positif yang tidak signifikan terhadap tingkat kebangkrutan yaitu sebesar 2,099. d. Berdasarkan hasil regresi menunjukkan current ratio mempunyai pengaruh positif yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan yaitu sebesar 0,161. e. Berdasarkan hasil regresi menunjukkan quick ratio mempunyai pengaruh negatif yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan yaitu sebesar -0,571. f. Berdasarkan hasil regresi menunjukkan rata-rata umur piutang mempunyai pengaruh negatif yang tidak signifikan terhadap tingkat kebangkrutan yaitu sebesar -0,003. g. Berdasarkan hasil regresi menunjukkan rata-rata umur persediaan mempunyai pengaruh negatif yang
signifikan terhadap tingkat
kebangkrutan yaitu sebesar -0,009.
81
h. Berdasarkan hasil regresi menunjukkan return on asset mempunyai pengaruh positif yang tidak signifikan terhadap tingkat kebangkrutan yaitu sebesar 3,445. i. Berdasarkan hasil regresi menunjukkan return on equity mempunyai pengaruh negatif yang tidak signifikan terhadap tingkat kebangkrutan yaitu sebesar -0,602. 5. Berdasarkan hasil yag diperoleh dari
Multiple Discriminant Anlysis
diperoleh dua variabel yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan, antara lain WC/TA dan RE/TA dengan tingkat signifikansi sebesar 81,1%
B. Keterbatasan 1. Penelitian ini
hanya menggunakan perusahaan manufaktur yang
mengeluarkan obligasi dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia, sehingga memungkinkan adanya keterbatasan jumlah sampel penelitian dan hasil yang kurang baik secara statistik. 2. Penelitian ini hanya menggunakan rasio-rasio likuiditas, rasio aktivitas, rasio solvabilitas dan rasio profitabilitas sebagai faktor yang diduga mempunyai pengaruh terhadap tingkat kebangkrutan, sedangkan belum memperhitungkan rasio pasar.
82
C. Saran 1. Bagi Emiten Perusahaan emiten seharusnya dapat mengusahakan untuk menciptakan peningkatan working capital/total asset, retained earning/total asset, current ratio, quick ratio, dan rata-rata umur persediaan karena berdasarkan penelitian kelima rasio tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebangkrutan. 2. Bagi Investor Dalam melakukan investasi pada perusahaan manufaktur, investor maupun calon investor harus memperhatikan working capital/total asset dan retained earning/total asset serta menggunakannya dalam analisis investasi. Hal ini dikarenakan menurut hasil penelitian kedua faktor tersebut dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan 3. Bagi penelitian selanjutnya Bagi penelitian selanjutnya dapat untuk menambah jumlah sampel perusahaan dan rasio pasar sehingga dapat memperbanyak sampel penelitian dan menambah faktor-faktor lain yang diduga mempunyai pengaruh terhadap tingkat kebangkrutan.
83
DAFTAR PUSTAKA
Altman, Edward I. 2000. Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting The Z-Score and ZETA Models. The Journal of Finance, July 2000. Brigham, Eugene F. dan Joel. F. Huston. 2001. Manajemen Keuangan. Jakarta: Erlangga. Endah, Sayekti. 2005. Anlisis Penggunaan Z-Score Altman untuk menilai potensi kebangkrutan perusahaan manufaktur di Bursa Efek Jakarta periode 1995-2002. Skripsi S-1 UNS. Gamayuni, Rindu Rika. 2006. Rasio Keuangan Sebagai Prediktor Kegagalan Perusahaan di Indonesia. Journal Bisnis & Manajemen. Bandarlampung Ghozali, Imam. 2006. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: UNDIP. Mamduh, M. Hanafi dan Abdul Halim. 2003. Analisis Rasio Keuangan. Yogyakarta: UPP AMP YKPN. Muliaman, Wimboh Santoso dan Ita Rulina. 2003. Indikator Kepailitan Indonesia: An Additional Early Warning Tools Pada Stabilitas Sistem Keuangan. Direktorat Penelitian dan Pengaturan Perbankan. Mulyono, Sugeng. 2007. Analisa Kemampuan Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Peringkat Obligasi Perusahaan Manufaktur di Indonesia. Skripsi S-1 UNS. Munawir, S. 2002. Analisa Laporan Keuangan. Yogyakarta: Penerbit Liberty. Prastowo, Dwi dan Rifka Juliaty. 2005. Analisis Laporan Keuangan: Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta: UPP AMP YKPN. Priyatno, Duwi. 2008. Mandiri Belajar SPSS. Yogyakarta: Mediakoid.
84
Sarjono, Haryadi. Analisis Laporan Keuangan sebagai Alat Prediksi Kemungkinan Kebangkrutan dengan Model Diskriminan Altman pada Sepuluh Perusahaan Properti di Bursa Efek Jakarta. Jakarta. Wahyuni, Salamah.2003. Buku Pedoman Penyusunan Skripsi. Surakarta: FE UNS.
85
86
Lampiran I NILAI VARIABEL ALTMAN Z-SCORE (Y) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk
2003
Keterangan
2004
Keterangan
2005
Keterangan
2006
Keterangan
2007
Keterangan
1.31
Bangkrut
1.49
Bangkrut
1.56
Bangkrut
1.65
Bangkrut
1.98
Grey area
2.09
Grey area
2.94
Grey area
3.02
2.67
Grey area
2.96
Grey area
PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk
2.61
Grey area
2.62
Grey area
2.19
Tidak bangkrut Grey area
2.25
Grey area
2.72
Grey area
1.27 0.32
Bangkrut Bangkrut
1.78 0.70
Bangkrut Bangkrut
1.80 0.71
Bangkrut Bangkrut
1.83 0.68
Grey area Bangkrut
2.08 0.80
Grey area Bangkrut
2.43
Grey area
2.40
Grey area
2.38
Grey area
2.57
Grey area
1.76
Bangkrut
1.34
Bangkrut
1.49
Bangkrut
1.64
Bangkrut
2.00
Grey area
2.59
Grey area
2.06 0.25
Grey area Bangkrut
2.38 0.69
Grey area Bangkrut
2.61 0.65
Grey area Bangkrut
2.31 0.37
Grey area Bangkrut
2.42 0.38
Grey area Bangkrut
3.17
Tidak bangkrut Tidak bangkrut Tidak bangkrut
3.64
Tidak bangkrut Tidak bangkrut Tidak bangkrut
3.20
Tidak bngkrut Tidak bangkrut Tidak bangkrut
3.61
3.68
2.98
Tidak bangkrut Tidak bangkrut Grey area
2.88
Tidak bangkrut Tidak bangkrut Grey area
-0.07
Bangkrut
1.11
Bangkrut
1.09
Bangkrut
0.95
Bangkrut
1.10
Bangkrut
1.72
Bangkrut
1.90
Grey area
1.73
Bangkrut
1.55
Bangkrut
1.89
Grey area
2.07
Grey area
2.32
Grey area
2.36
Grey area
2.24
Grey area
2.22
Grey area
PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
3.78 3.39
3.59 3.74
3.79 3.10
3.63
3.67
87
Lampiran II NILAI VARIABEL WC/TA (X1) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.14 0.34 0.14 0.30 -0.04 0.22 0.27 0.29 -0.26
2004 0.22 0.51 0.13 0.28 0.07 0.20 0.30 0.27 -0.20
2005 0.21 0.41 0.12 0.28 0.07 0.12 0.28 0.35 -0.21
2006 0.17 0.36 0.13 0.17 0.06 0.12 0.25 0.30 -0.33
2007 0.18 0.35 0.14 0.29 0.05 0.02 0.37 0.31 -0.32
0.42 0.47 0.46
0.38 0.51 0.45
0.34 0.48 0.54
0.39 0.50 0.41
0.39 0.53 0.60
-0.52 0.24 0.31
0.24 0.17 0.33
0.22 0.14 0.27
0.22 0.16 0.35
0.24 0.24 0.12
88
Lampiran III NILAI VARIABEL RE/TA (X2) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.13 0.20 0.27 -0.02 -0.10 0.24 -0.39 0.16 -0.07
2004 0.12 0.24 0.30 -0.02 -0.03 0.24 -0.46 0.18 0.04
2005 0.07 0.18 0.26 -0.01 -0.03 0.25 -0.40 0.18 0.05
2006 0.14 0.18 0.30 0.01 -0.06 0.27 -0.31 0.16 0.00
2007 0.22 0.20 0.35 0.03 -0.05 0.17 -0.23 0.17 0.01
0.28 0.18 0.16
0.33 0.16 0.20
0.31 0.16 0.26
0.34 0.17 0.26
0.34 0.13 0.19
-0.07 0.10 0.12
0.02 0.09 0.16
0.03 0.09 0.17
0.00 0.09 0.16
0.00 0.10 0.18
89
Lampiran IV NILAI VARIABEL EBIT/TA (X3) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.04 0.07 0.12 0.04 0.00 0.13 0.01 0.05 0.02
2004 0.06 0.10 0.12 0.09 0.01 0.13 0.05 0.09 0.03
2005 0.09 0.15 0.10 0.08 0.01 0.11 0.06 0.09 0.02
2006 0.10 0.10 0.09 0.08 0.02 0.12 0.07 0.05 0.02
2007 0.14 0.15 0.13 0.10 0.04 0.10 0.11 0.09 0.02
0.12 0.07 -0.02
0.10 0.08 0.02
0.06 0.10 -0.01
0.11 0.07 0.07
0.13 0.10 0.09
0.04 0.06 0.07
0.04 0.10 0.08
0.03 0.08 0.06
0.01 0.07 0.04
0.02 0.10 0.05
90
Lampiran V NILAI VARIABEL MARKET VALUE EQUITY/BOOK VALUE OF TOTAL LIABILITIES (X4) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.83 0.89 0.84 0.19 0.43 0.39 0.19 0.51 0.52
2004 0.78 1.38 0.85 0.27 0.61 0.40 0.12 0.51 0.79
2005 0.95 1.22 0.55 0.27 0.64 0.43 0.13 0.48 0.78
2006 0.92 1.02 0.71 0.34 0.54 0.47 0.21 0.41 0.61
2007 0.92 1.01 0.86 0.76 0.55 0.38 0.26 0.41 0.57
1.72 1.08 0.99
2.19 0.71 1.16
1.63 0.69 1.53
1.72 0.58 1.03
.38 0.35 0.67
0.25 0.77 0.61
0.40 0.61 0.67
0.42 0.55 0.82
0.36 0.73 0.70
0.36 0.62 0.88
91
Lampiran VI NILAI VARIABEL SALES/TOTAL ASSET (X5) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.31 0.63 1.15 0.68 0.25 1.17 1.41 1.02 0.29
2004 0.39 0.83 1.13 0.99 0.26 1.14 1.54 1.20 0.32
2005 0.35 1.05 1.01 1.05 0.27 1.27 1.60 1.35 0.31
2006 0.36 1.06 0.96 1.15 0.30 1.36 1.77 1.32 0.34
2007 0.41 1.16 1.10 0.91 0.34 0.94 1.95 1.27 0.34
0.86 2.09 2.12
1.08 2.06 2.16
1.17 2.26 1.18
1.27 2.21 1.28
1.49 2.33 1.19
0.38 0.62 0.94
0.43 0.88 1.02
0.44 0.84 1.09
0.45 0.58 1.06
0.53 0.75 1.14
92
Lampiran V II NILAI VARIABEL CURRENT RATIO (X6) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 1.90 2.12 1.19 3.14 0.22 1.91 2.67 2.48 0.33
2004 1.81 4.76 1.03 1.12 2.74 1.47 2.67 1.38 0.45
2005 3.45 3.33 0.74 1.11 3.09 1.47 2.30 1.22 0.44
2006 4.63 2.43 0.78 1.25 1.70 1.19 1.91 1.11 0.22
2007 2.60 1.34 0.91 1.49 1.28 0.92 2.45 0.83 0.24
9.82 2.51 1.82
5.11 1.66 2.01
3.54 1.70 2.21
3.91 1.52 1.61
2.93 1.28 3.72
0.29 1.00 2.48
1.11 1.58 1.98
3.04 1.05 1.90
2.61 1.48 1.71
2.53 1.81 1.08
93
Lampiran VIII NILAI VARIABEL QUICK RATIO (X7) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 1.55 1.79 0.96 1.78 0.14 1.30 1.38 1.83 0.22
2004 1.55 3.86 0.77 0.73 1.74 0.95 1.36 0.94 0.25
2005 3.03 2.45 0.50 0.75 2.05 0.86 1.15 0.75 0.32
2006 4.06 1.80 0.58 0.83 0.85 0.71 0.91 0.72 0.09
2007 2.27 0.92 0.70 1.13 0.58 0.59 1.08 0.54 0.11
8.04 2.00 0.98
3.63 1.40 1.02
2.64 1.46 1.25
2.78 1.24 0.81
2.18 1.09 1.22
0.18 0.64 1.64
1.69 1.07 0.96
1.99 0.62 0.91
1.43 1.19 0.72
1.39 1.01 0.55
94
Lampiran IX NILAI VARIABEL RATA-RATA UMUR PIUTANG (X8) TAHUN 20032007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 71.21 49.08 17.24 64.61 95.40 28.56 25.75 71.28 96.43
2004 86.38 53.59 26.89 67.47 54.58 27.07 24.36 65.43 68.97
2005 81.04 54.72 27.83 69.57 54.19 29.71 27.67 68.11 101.14
2006 78.59 57.99 26.73 45.59 35.48 24.09 28.88 76.64 30.44
2007 82.20 53.18 29.74 71.34 32.87 27.99 20.05 70.02 22.32
89.38 51.36 14.96
86.55 64.51 9.68
72.27 77.73 11.41
83.06 70.85 11.74
74.47 80.07 11.03
60.42 85.66 51.52
56.36 59.57 45.65
47.67 31.08 49.75
40.73 43.46 52.49
57.57 34.16 51.72
95
Lampiran X NILAI VARIABEL RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN (X9) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 66.72 98.45 26.95 99.75 111.77 60.40 76.20 65.78 100.01
2004 49.12 92.83 35.76 56.57 94.58 62.58 77.87 72.28 112.89
2005 49.76 88.38 38.57 49.27 82.37 68.50 78.88 75.74 73.32
2006 42.57 90.40 33.66 37.25 103.77 64.79 78.78 66.47 74.63
2007 47.78 102.35 31.15 51.41 102.12 71.50 78.39 66.26 72.20
55.68 27.35 63.83
65.06 23.66 69.34
47.15 21.26 124.51
57.49 29.37 133.99
44.25 22.82 214.73
102.60 113.77 79.14
123.49 51.38 127.58
103.23 53.94 92.33
129.91 49.04 110.29
117.97 73.54 83.47
96
Lampiran XI NILAI VARIABEL RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP (X10) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.42 1.77 1.73 1.10 0.38 2.15 3.00 2.40 0.36
2004 0.54 2.36 1.73 1.56 0.31 1.94 3.60 2.86 0.39
2005 0.49 2.61 1.37 1.69 0.32 2.26 3.75 3.26 0.38
2006 0.46 2.88 1.32 1.66 0.35 2.54 4.46 3.11 0.37
2007 0.55 3.22 1.59 1.65 0.40 1.57 5.10 2.70 0.39
1.82 6.25 8.09
2.14 8.62 8.34
2.18 13.08 4.58
2.60 14.71 4.58
3.33 17.54 7.45
0.50 0.86 1.93
0.60 1.25 2.44
0.63 1.11 1.98
0.65 0.86 2.10
0.79 1.25 2.18
97
Lampiran XII NILAI VARIABEL RASIO TOTAL HUTANG (X11) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.55 0.53 0.51 0.82 0.70 0.69 0.83 0.63 0.66
2004 0.56 0.42 0.50 0.76 0.62 0.68 0.87 0.63 0.56
2005 0.51 0.45 0.60 0.76 0.61 0.68 0.86 0.65 0.56
2006 0.52 0.49 0.54 0.71 0.65 0.65 0.80 0.67 0.62
2007 0.52 0.50 0.50 0.55 0.65 0.63 0.76 0.68 0.64
0.36 0.44 0.50
0.31 0.54 0.46
0.38 0.55 0.40
0.36 0.61 0.49
0.41 0.70 0.60
0.80 0.56 0.61
0.71 0.62 0.59
0.70 0.65 0.54
0.74 0.58 0.58
0.74 0.62 0.52
98
Lampiran XIII NILAI VARIABEL TIER (X12) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 1.98 3.79 5.18 0.73 0.06 2.07 1.21 0.79 0.33
2004 1.79 2.84 9.70 1.32 0.83 2.21 3.36 1.47 1.26
2005 2.88 3.95 15.15 1.35 0.38 2.01 4.18 1.86 1.28
2006 8.89 3.57 6.56 1.20 1.37 2.42 4.19 1.15 0.85
2007 4.77 6.01 12.54 2.07 3.03 4.08 4.22 2.14 1.27
2.47 2.85 -1.33
3.25 4.90 1.56
2.61 5.61 -0.37
4.21 9.23 3.81
5.51 12.60 3.73
0.74 1.62 3.01
4.53 1.80 2.86
1.96 1.36 1.15
0.46 1.46 3.79
1.59 3.51 1.14
99
Lampiran XIV NILAI VARIABEL PROFIT MARGIN RATIO (X13) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.06 0.05 0.14 0.01 -0.21 0.03 0.03 0.01 -0.15
2004 -0.03 0.08 0.12 0.00 0.28 0.02 -0.04 0.03 0.33
2005 -0.04 0.07 0.09 0.00 0.01 0.01 0.01 0.02 0.03
2006 0.27 0.09 0.07 0.02 -0.12 0.03 0.04 0.01 -0.12
2007 0.17 0.10 0.09 0.03 0.05 0.04 0.02 0.03 0.01
0.08 0.00 -0.01
0.06 0.01 0.02
0.03 0.01 0.05
0.05 0.01 0.05
0.05 0.01 0.05
-0.04 0.04 0.03
0.21 0.01 0.06
0.02 0.01 0.02
-0.07 0.04 0.00
0.01 0.05 0.01
100
Lampiran XV NILAI VARIABEL RETURN ON ASSET (X14) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.02 0.03 0.16 0.00 -0.05 0.04 0.05 0.01 -0.04
2004 -0.01 0.07 0.14 0.00 0.07 0.02 -0.06 0.04 0.10
2005 -0.01 0.07 0.09 0.00 0.00 0.01 0.01 0.03 0.01
2006 0.09 0.10 0.06 0.02 -0.04 0.04 0.07 0.02 -0.04
2007 0.07 0.12 0.10 0.03 0.02 0.03 0.04 0.03 0.00
0.07 0.00 -0.01
0.07 0.02 0.04
0.03 0.02 0.06
0.06 0.03 0.06
0.07 0.02 0.06
-0.01 0.02 0.03
0.09 0.01 0.06
0.01 0.00 0.02
-0.03 0.03 0.00
0.00 0.04 0.01
101
Lampiran XVI NILAI VARIABEL RETURN ON EQUITY (X15) TAHUN 2003-2007 NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
NAMA PERUSAHAAN PT Apexindo Pratama Duta Tbk PT Astra Graphia Tbk PT Astra International Tbk PT Budi Acid Jaya Tbk PT Indah Kilat Pulp & Paper Tbk PT Indofood Sukses Makmur Tbk PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk PT Lautan Luas Tbk PT Lontar Papyrus Pulp & Paper Industry Tbk PT Mayora Indah Tbk PT Metrodata Electronics Tbk PT Bentoel Internasional Investama Tbk PT Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk PT Tunas Baru Lampung Tbk PT Unggul Indah Cahaya Tbk
2003 0.04 0.06 0.38 0.03 -0.17 0.15 0.31 0.02 -0.13
2004 -0.02 0.11 0.33 0.01 0.19 0.09 -0.52 0.11 0.24
2005 -0.03 0.13 0.27 0.01 0.00 0.03 0.11 0.11 0.02
2006 0.20 0.19 0.17 0.09 -0.10 0.13 0.40 0.06 -0.10
2007 0.15 0.23 0.24 0.07 0.05 0.14 0.23 0.12 0.01
0.11 -0.01 -0.02
0.10 0.05 0.08
0.05 0.07 0.10
0.10 0.08 0.12
0.13 0.10 0.16
-0.07 0.05 0.07
0.31 0.03 0.15
0.03 0.01 0.04
-0.11 0.06 0.01
0.02 0.10 0.03
102
Lampiran XVII HASIL ANALISIS REGRESI RASIO KEUANGAN TERHADAP TINGKAT KEBANGKRUTAN DESKRIPTIVE STATISTICS Descriptive Statistics N
Mean
Std. Deviation
Minimum
Maximum
Z-SCORE
75
2.0899
.98339
-.07
3.79
X1
75
.2271
.20980
-.52
.60
X2
75
.1047
.16895
-.46
.35
X3
75
.0712
.04060
-.02
.15
X4
75
.7077
.40213
.12
2.19
X5
75
1.0121
.55072
.25
2.33
CURRENT RATIO
75
2.0056
1.40560
.22
9.82
QUICK RATIO
75
1.3488
1.13809
.09
8.04
75
51.9907
23.97832
9.68
101.14
75
74.5727
33.06342
21.26
214.73
75
2.7132
3.19776
.31
17.54
RASIO HUTANG
75
.5993
.12195
.31
.87
TIER
75
3.1539
2.96052
-1.33
15.15
PROFIT MARGIN RATIO
75
.0355
.08100
-.21
.33
RETURN ON ASSET
75
.0325
.04230
-.06
.16
RETURN ON EQUITY
75
.0815
.13123
-.52
.40
RATA-RATA UMUR PIUTANG RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP
103
UJI NORMALITAS (SEBELUM TRANSFORMASI DATA) NPar Tests
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test PROFIT
N Normal
RATA-RATA
RATA-RATA
RASIO
QUICK
UMUR
UMUR
PERPUTARAN
PERSEDIAAN AKTIVA TETAP
MARGI N
RASIO
Z-SCORE
X1
X2
X3
X4
X5
CR
RATIO
PIUTANG
HUTANG TIER RATIO
75
75
75
75
75
75
75
75
75
75
75
75
2.0899
.2271
.1047
.0712
1.3488
51.9907
74.5727
2.7132
.5993
Mean
75
ROA
ROE
75
75
75
.0355
.0325
.0815
.08100
.04230 .13123
3.153 .7077 1.0121 2.0056
Parametersa
9 Std. 2.960 Deviatio
.98339
.20980 .16895 .04060 .40213 .55072 1.40560 1.13809
23.97832
33.06342
3.19776
.12195 52
n Most Extreme Differences
Absolute
.056
.145
.148
.105
.099
.100
.127
.168
.115
.098
.237
.053
.173
.197
.124
.133
Positive
.053
.059
.073
.083
.099
.100
.127
.168
.115
.098
.237
.053
.173
.189
.124
.102
Negative
-.056
-.145
-.148
-.105
-.072
-.083
-.102
-.135
-.074
-.053
-.226
-.052
-.130
-.197
-.088
-.133
.489
1.255
1.285
.909
.859
.866
1.103
1.453
.997
.852
2.051
.460
1.496
1.710
1.073
1.152
.971
.086
.074
.380
.452
.441
.176
.029
.274
.462
.000
.984
.023
.006
.200
.141
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal.
104
UJI NORMALITAS (SETELAH TRANSFORMASI DATA) NPar Tests
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test RASIO
Z-SCORE N Normal Parameters
Mean a
X1
X2
X3
X4
75
75
75
75
2.0899
.2271
.1047
.0712
X5 75
CR
QUICK
RATA-RATA
RATA-RATA
RATIO
UMUR PIUTANG
PERPUTARAN
UMUR PERSEDIAAN AKTIVA TETAP
RASIO HUTANG
ROA
ROE
75
75
75
75
75
75
75
75
75
.7077 1.0121
2.0056
.0236
51.9907
74.5727
.5088
.5993
.0325
.0815
.16895 .04060 .40213 .55072
1.40560
.79316
23.97832
33.06342
.99555
.12195
Std. .98339 .20980
.04230 .13123
Deviation Most Extreme Absolute
.056
.145
.148
.105
.099
.100
.127
.114
.115
.098
.099
.053
.124
.133
Positive
.053
.059
.073
.083
.099
.100
.127
.060
.115
.098
.081
.053
.124
.102
Negative
-.056
-.145
-.148
-.105
-.072
-.083
-.102
-.114
-.074
-.053
-.099
-.052
-.088
-.133
Kolmogorov-Smirnov Z
.489
1.255
1.285
.909
.859
.866
1.103
.990
.997
.852
.858
.460
1.073
1.152
Asymp. Sig. (2-tailed)
.971
.086
.074
.380
.452
.441
.176
.281
.274
.462
.453
.984
.200
.141
Differences
a. Test distribution is Normal.
105
UJI ASUMSI KLASIK UJI MULTIKOLINEARITAS (SETELAH TRANSFORMASI DATA)
Coefficientsa Unstandardized Coefficients Model
1
B
Std. Error
Standardized Coefficients
Collinearity Statistics t
Beta
Sig.
Tolerance
VIF
(Constant)
-.060
.039
-1.546
.127
X1
1.241
.018
.265 70.244
.000
.107
9.355
X2
1.410
.014
.242 97.687
.000
.247
4.050
X3
3.344
.046
.138 72.950
.000
.424
2.359
X4
.624
.013
.255 47.913
.000
.054
18.688
X5
.989
.012
.554 82.209
.000
.033
29.877
CURRENT RATIO
-.002
.002
-.003
-.995
.324
.181
5.512
QUICK RATIO
-.004
.005
-.004
-.975
.334
.113
8.817
.000
.000
-.003
-1.806
.076
.703
1.423
.000
-.002
-1.078
.285
.307
3.253
-.002
.007
-.002
-.255
.799
.029
34.999
RASIO HUTANG
.091
.046
.011
1.981
.052
.047
21.478
RETURN ON ASSET
.017
.080
.001
.206
.837
.128
7.810
RETURN ON EQUITY
.009
.022
.001
.404
.688
.176
5.670
RATA-RATA UMUR PIUTANG RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN
-7.123E5
RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP
a. Dependent Variable: Z-SCORE
106
UJI MULTIKOLINEARITAS (SETELAH VARIABLE REMOVED) Coefficientsa Unstandardized Coefficients Model
1
B (Constant)
-.060
.039
X1
1.241
.018
X2
1.410
X3
Collinearity Statistics t
Beta
Sig.
Tolerance
VIF
-1.546
.127
.265
70.244
.000
.107
9.355
.014
.242
97.687
.000
.247
4.050
3.344
.046
.138
72.950
.000
.424
2.359
X4
.624
.013
.255
47.913
.000
.054
18.688
X5
.989
.012
.554
82.209
.000
.033
29.877
CURRENT RATIO
-.002
.002
-.003
-.995
.324
.181
5.512
QUICK RATIO
-.004
.005
-.004
-.975
.334
.113
8.817
.000
.000
-.003
-1.806
.076
.703
1.423
-7.123E-5
.000
-.002
-1.078
.285
.307
3.253
-.002
.007
-.002
-.255
.799
.029
34.999
RASIO HUTANG
.091
.046
.011
1.981
.052
.047
21.478
RETURN ON ASSET
.017
.080
.001
.206
.837
.128
7.810
RETURN ON EQUITY
.009
.022
.001
.404
.688
.176
5.670
(Constant)
1.264
.203
6.242
.000
X1
4.110
.269
.877
15.292
.000
.422
2.371
X2
1.670
.271
.287
6.162
.000
.640
1.563
X3
2.099
1.229
.087
1.707
.093
.538
1.858
.161
.051
.229
3.122
.003
.257
3.898
QUICK RATIO
-.571
.114
-.461
-5.011
.000
.164
6.092
RATA-RATA UMUR PIUTANG
-.003
.002
-.073
-1.775
.081
.818
1.223
RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN
-.009
.001
-.292
-6.538
.000
.696
1.437
RETURN ON ASSET
3.445
2.116
.148
1.628
.108
.167
5.975
RETURN ON EQUITY
-.602
.601
-.080
-1.002
.320
.216
4.637
RATA-RATA UMUR PIUTANG RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP
2
Std. Error
Standardized Coefficients
CURRENT RATIO
a. Dependent Variable: Z-SCORE
107
UJI AUTOKORELASI
Model Summaryc Std. Error of the Model
R
R Square
Adjusted R Square
Estimate
1
1.000a
1.000
1.000
.01043
2
.954b
.910
.897
.31500
Durbin-Watson
1.082
a. Predictors: (Constant), RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO, RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN, RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP, X2, RATA-RATA UMUR PIUTANG, X3, X4, QUICK RATIO, RETURN ON ASSET, X1, RASIO HUTANG, X5 b. Predictors: (Constant), RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO, RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN, X2, RATA-RATA UMUR PIUTANG, X3, QUICK RATIO, RETURN ON ASSET, X1 c. Dependent Variable: Z-SCORE
UJI HETEROSKEDASTISITAS
108
UJI REGRESI BERGANDA Regression Variables Entered/Removedc Variables Model
Removed
Variables Entered
1
Method
RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO, RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN, RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP, X2,
. Enter
RATA-RATA UMUR PIUTANG, X3, X4, QUICK RATIO, RETURN ON ASSET, X1, RASIO HUTANG, X5a 2
RASIO PERPUTARAN .a
AKTIVA TETAP,
Remove
RASIO HUTANG, X5, X4b
a. All requested variables entered. b. All requested variables removed. c. Dependent Variable: Z-SCORE
Model Summaryc Std. Error of the Model
R
R Square
Adjusted R Square
Estimate
1
1.000a
1.000
1.000
.01043
2
.954b
.910
.897
.31500
Durbin-Watson
1.082
a. Predictors: (Constant), RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO, RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN, RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP, X2, RATA-RATA UMUR PIUTANG, X3, X4, QUICK RATIO, RETURN ON ASSET, X1, RASIO HUTANG, X5 b. Predictors: (Constant), RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO, RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN, X2, RATA-RATA UMUR PIUTANG, X3, QUICK RATIO, RETURN ON ASSET, X1 c. Dependent Variable: Z-SCORE
109
ANOVAc Model 1
Sum of Squares Regression
Mean Square
71.556
13
5.504
.007
61
.000
Total
71.562
74
Regression
65.113
9
7.235
6.450
65
.099
71.562
74
Residual
2
df
Residual Total
F
Sig.
5.064E4
.000a
72.913
.000b
a. Predictors: (Constant), RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO, RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN, RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP, X2, RATA-RATA UMUR PIUTANG, X3, X4, QUICK RATIO, RETURN ON ASSET, X1, RASIO HUTANG, X5 b. Predictors: (Constant), RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO, RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN, X2, RATA-RATA UMUR PIUTANG, X3, QUICK RATIO, RETURN ON ASSET, X1 c. Dependent Variable: Z-SCORE
110
Coefficientsa Unstandardized Coefficients Model
1
B (Constant)
-.060
.039
X1
1.241
.018
X2
1.410
X3
Collinearity Statistics t
Beta
Sig.
Tolerance
VIF
-1.546
.127
.265
70.244
.000
.107
9.355
.014
.242
97.687
.000
.247
4.050
3.344
.046
.138
72.950
.000
.424
2.359
X4
.624
.013
.255
47.913
.000
.054
18.688
X5
.989
.012
.554
82.209
.000
.033
29.877
CURRENT RATIO
-.002
.002
-.003
-.995
.324
.181
5.512
QUICK RATIO
-.004
.005
-.004
-.975
.334
.113
8.817
.000
.000
-.003
-1.806
.076
.703
1.423
-7.123E-5
.000
-.002
-1.078
.285
.307
3.253
-.002
.007
-.002
-.255
.799
.029
34.999
RASIO HUTANG
.091
.046
.011
1.981
.052
.047
21.478
RETURN ON ASSET
.017
.080
.001
.206
.837
.128
7.810
RETURN ON EQUITY
.009
.022
.001
.404
.688
.176
5.670
(Constant)
1.264
.203
6.242
.000
X1
4.110
.269
.877
15.292
.000
.422
2.371
X2
1.670
.271
.287
6.162
.000
.640
1.563
X3
2.099
1.229
.087
1.707
.093
.538
1.858
.161
.051
.229
3.122
.003
.257
3.898
QUICK RATIO
-.571
.114
-.461
-5.011
.000
.164
6.092
RATA-RATA UMUR PIUTANG
-.003
.002
-.073
-1.775
.081
.818
1.223
RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN
-.009
.001
-.292
-6.538
.000
.696
1.437
RETURN ON ASSET
3.445
2.116
.148
1.628
.108
.167
5.975
RETURN ON EQUITY
-.602
.601
-.080
-1.002
.320
.216
4.637
RATA-RATA UMUR PIUTANG RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP
2
Std. Error
Standardized Coefficients
CURRENT RATIO
a. Dependent Variable: Z-SCORE
111
Residuals Statisticsa Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
N
Predicted Value
-.9472
3.5939
2.0899
.93803
75
Std. Predicted Value
-3.238
1.603
.000
1.000
75
.047
.281
.107
.041
75
Adjusted Predicted Value
-1.1784
4.2887
2.0911
.96636
75
Residual
-.46756
.87715
.00000
.29522
75
Std. Residual
-1.484
2.785
.000
.937
75
Stud. Residual
-1.993
3.130
.001
1.023
75
-1.11870
1.10840
-.00121
.36284
75
-2.041
3.370
.005
1.041
75
Mahal. Distance
.644
57.774
8.880
9.195
75
Cook's Distance
.000
.864
.028
.104
75
Centered Leverage Value
.009
.781
.120
.124
75
Standard Error of Predicted Value
Deleted Residual Stud. Deleted Residual
a. Dependent Variable: Z-SCORE
112
CHART
113
114
UJI HIPOTESIS UJI SIMULTAN (F-TEST)
ANOVAc Model 1
Sum of Squares Regression
Mean Square
71.556
13
5.504
.007
61
.000
Total
71.562
74
Regression
65.113
9
7.235
6.450
65
.099
71.562
74
Residual
2
Df
Residual Total
F
Sig.
5.064E4
.000a
72.913
.000b
a. Predictors: (Constant), RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO, RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN, RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP, X2, RATA-RATA UMUR PIUTANG, X3, X4, QUICK RATIO, RETURN ON ASSET, X1, RASIO HUTANG, X5 b. Predictors: (Constant), RETURN ON EQUITY, CURRENT RATIO, RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN, X2, RATA-RATA UMUR PIUTANG, X3, QUICK RATIO, RETURN ON ASSET, X1 c. Dependent Variable: Z-SCORE
115
UJI PARSIAL (t-TEST) Coefficientsa Unstandardized Coefficients Model
1
B (Constant)
-.060
.039
X1
1.241
.018
X2
1.410
X3
Collinearity Statistics t
Beta
Sig.
Tolerance
VIF
-1.546
.127
.265
70.244
.000
.107
9.355
.014
.242
97.687
.000
.247
4.050
3.344
.046
.138
72.950
.000
.424
2.359
X4
.624
.013
.255
47.913
.000
.054
18.688
X5
.989
.012
.554
82.209
.000
.033
29.877
CURRENT RATIO
-.002
.002
-.003
-.995
.324
.181
5.512
QUICK RATIO
-.004
.005
-.004
-.975
.334
.113
8.817
.000
.000
-.003
-1.806
.076
.703
1.423
-7.123E-5
.000
-.002
-1.078
.285
.307
3.253
-.002
.007
-.002
-.255
.799
.029
34.999
RASIO HUTANG
.091
.046
.011
1.981
.052
.047
21.478
RETURN ON ASSET
.017
.080
.001
.206
.837
.128
7.810
RETURN ON EQUITY
.009
.022
.001
.404
.688
.176
5.670
(Constant)
1.264
.203
6.242
.000
X1
4.110
.269
.877
15.292
.000
.422
2.371
X2
1.670
.271
.287
6.162
.000
.640
1.563
X3
2.099
1.229
.087
1.707
.093
.538
1.858
.161
.051
.229
3.122
.003
.257
3.898
QUICK RATIO
-.571
.114
-.461
-5.011
.000
.164
6.092
RATA-RATA UMUR PIUTANG
-.003
.002
-.073
-1.775
.081
.818
1.223
RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN
-.009
.001
-.292
-6.538
.000
.696
1.437
RETURN ON ASSET
3.445
2.116
.148
1.628
.108
.167
5.975
RETURN ON EQUITY
-.602
.601
-.080
-1.002
.320
.216
4.637
RATA-RATA UMUR PIUTANG RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN RASIO PERPUTARAN AKTIVA TETAP
2
Std. Error
Standardized Coefficients
CURRENT RATIO
a. Dependent Variable: Z-SCORE
116
Lampiran XIII ANALISIS DISKRIMINAN
Analysis Case Processing Summary Unweighted Cases
N
Valid Excluded Missing or out-of-range group codes At least one missing discriminating variable Both missing or out-ofrange group codes and at least one missing discriminating variable Total Total
Percent 75
100.0
0
.0
0
.0
0
.0
0 75
.0 100.0
Tests of Equality of Group Means Wilks' Lambda X1 X2 CURRENT RATIO QUICK RATIO RATA-RATA UMUR PERSEDIAAN
F
df1
df2
Sig.
.332 .636 .808 .617
47.618 13.538 5.630 14.697
3 3 3 3
71 71 71 71
.000 .000 .002 .000
.837
4.619
3
71
.005
117
Analysis 1 ( Terdapat Variabel yang Outlier) Box's Test of Equality of Covariance Matrices Log Determinants Z-SCORE
Rank
Log Determinant
0 5 -7.083 1 5 -6.792 2 5 -6.389 3 5 -7.384 Pooled within5 -3.731 groups The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices.
Test Results Box's M 217.345 F Approx. 4.106 df1 45 df2 6.339E3 Sig. .000 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.
118
Analysis 2 Box's Test of Equality of Covariance Matrices
Log Determinants Z-SCORE
Log Determinant
Rank
0 2 -9.166 1 2 -9.207 2 2 -8.176 3 2 -11.455 Pooled within2 -8.230 groups The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices.
Test Results Box's M F
Approx.
70.316 7.356
df1
9
df2
1.810E4
Sig.
.000
Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.
119
Stepwise Statistics
Variables in the Analysis Step 1 2
Tolerance WC/TA WC/TA RE/TA
Sig. of F to Remove
1.000 .925 .925
Min. D Squared
.000 .000 .000
Between Groups
.046 .00 and 1.00 .254 1.00 and 2.00
Summary of Canonical Discriminant Functions
Eigenvalues Functi on Eigenvalue
% of Variance
Cumulative %
Canonical Correlation
1 3.173a 95.9 95.9 .872 a 2 .136 4.1 100.0 .345 a. First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis.
Wilks' Lambda Test of Function(s) 1 through 2 2
Wilks' Lambda .211 .881
Chi-square 110.466 9.025
Df
Sig. 6 2
.000 .011
120
Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 WC/TA RE/TA
2
.962 .643
-.394 .817
Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1
2
WC/TA 7.797 -3.194 RE/TA 4.674 5.941 (Constant) -2.260 .103 Unstandardized coefficients
Functions at Group Centroids ZSCOR E
Function 1
2
0 -3.297 .325 1 -.582 -.554 2 .699 .261 3 2.301 .031 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means
121
Classification Statistics
Classification Resultsa ZSCOR E
Predicted Group Membership 0
1
2
Total
3
Original Count 0
8
3
0
0
11
1
0
16
5
0
21
2
0
3
22
3
28
3
0
0
0
14
14
0
72.7
27.3
.0
.0
100.0
1
.0
76.2
23.8
.0
100.0
2
.0
10.7
78.6
10.7
100.0
3 .0 .0 .0 a. 81.1% of original grouped cases correctly classified.
100.0
100.0
%
122
Casewise Statistics Highest Group Case Number Actual Group
Second Highest Group
P(D>d | G=g) Predicted Group
Function 1
Function 2
1
1
.617
2
.560
.966
2
.405
1.615
-.560
.429
2
1
2**
.784
2
.512
.487
1
.437
.804
.017
.114
3
1
1
.885
2
.594
.244
2
.376
1.158
-.295
-.151
4
1
2**
.614
2
.484
.976
1
.481
.986
-.280
.392
5
1
2**
.738
2
.670
.608
1
.260
2.499
.172
.836
6
2
2
.820
2
.528
.396
3
.394
.980
1.326
.206
7
2
3**
.858
2
.898
.306
2
.099
4.707
2.839
-.100
8
3
3
.860
2
.600
.301
2
.360
1.323
1.778
-.137
9
2
2
.767
2
.495
.532
3
.426
.832
1.389
.023
10
2
2
.777
2
.503
.505
3
.428
.824
1.404
.174
11
2
2
.505
2
.720
1.366
1
.219
3.748
.094
1.260
12
2
2
.415
2
.754
1.759
1
.178
4.643
.156
1.470
13
2
2
.436
2
.685
1.661
1
.269
3.531
-.109
1.265
14
2
2
.415
2
.754
1.759
1
.178
4.643
.156
1.470
15
2
2
.328
2
.793
2.229
3
.105
6.265
.468
1.736
16
1
1
.779
2
.658
.499
2
.306
2.032
-.014
-.974
17
1
1
.862
2
.694
.297
2
.278
2.125
-.170
-.910
18
1
1
.861
2
.670
.299
2
.299
1.910
-.123
-.850
19
1
1
.940
2
.771
.123
2
.190
2.928
-.887
-.380
20
2
1**
.766
2
.542
.532
2
.402
1.130
.142
-.645
21
0
0
.763
2
.940
.540
1
.059
6.072
-3.039
-.363
22
0
1**
.431
2
.571
1.683
0
.385
2.470
-1.854
-.298
23
0
1**
.431
2
.571
1.683
0
.385
2.470
-1.854
-.298
24
0
0
.351
2
.505
2.092
1
.471
2.232
-2.072
-.445
25
0
0
.390
2
.546
1.884
1
.431
2.355
-2.104
-.353
26
2
2
.846
2
.700
.335
1
.163
3.250
.577
.827
27
2
2
.789
2
.704
.474
1
.190
3.093
.421
.890
28
2
2
.444
2
.665
1.623
1
.291
3.277
-.156
1.205
29
2
2
.425
2
.703
1.711
1
.248
3.797
-.062
1.324
30
1
1
.212
2
.509
3.099
0
.256
4.474
-1.309
1.049
31
1
1
.016
2
.918
8.307
0
.075
13.308
-1.977
-3.076
32
1
1
.003
2
.933
11.419
0
.063
16.813
-2.071
-3.588
33
1
1
.013
2
.929
8.690
0
.065
14.021
-1.946
-3.167
34
2
1**
.070
2
.920
5.318
0
.067
10.554
-1.759
-2.537
35
2
1**
.166
2
.918
3.593
2
.074
8.638
-.450
-2.445
36
2
2
.990
2
.613
.020
1
.202
2.237
.749
.128
37
2
2
.999
2
.637
.003
1
.196
2.357
.687
.310
38
2
2
.812
2
.520
.416
3
.392
.981
1.311
.055
39
2
2
.978
2
.606
.044
3
.209
2.175
.827
.096
40
2
2
.959
2
.598
.083
3
.250
1.827
.952
.123
41
0
0
.412
2
1.000
1.773
1
.000
17.405
-4.614
.518
42
0
0
.763
2
.996
.541
1
.004
11.654
-3.632
.980
43
0
0
.708
2
.997
.691
1
.003
12.134
-3.663
1.071
44
0
0
.217
2
1.000
3.052
1
.000
20.995
-4.833
1.157
45
0
0
.255
2
1.000
2.731
1
.000
20.045
-4.708
1.185
46
3
3
.925
2
.772
.156
2
.220
2.667
2.324
.425
47
3
3
.714
2
.732
.674
2
.261
2.739
2.246
.850
48
3
3
.638
2
.584
.898
2
.399
1.661
1.840
.859
49
3
3
.697
2
.769
.722
2
.226
3.174
2.370
.878
50
3
3
.697
2
.769
.722
2
.226
3.174
2.370
.878
51
3
3
.936
2
.775
.132
2
.210
2.740
2.246
-.328
52
3
3
.821
2
.839
.394
2
.152
3.815
2.465
-.575
df
Group P(G=g | D=d)
Discriminant Scores
Squared Mahalanobis Distance to Centroid
Original 1
p
P(G=g | D=d)
Squared Mahalanobis Distance to Centroid
123
53
3
3
.876
2
.775
.265
2
.208
2.893
2.231
-.479
54
3
3
.868
2
.829
.282
2
.161
3.562
2.433
-.484
55
3
3
.687
2
.848
.751
2
.141
4.334
2.480
-.817
56
3
3
.882
2
.723
.250
2
.253
2.349
2.075
-.415
57
3
3
.978
2
.750
.045
2
.235
2.369
2.184
-.146
58
3
3
.684
2
.937
.760
2
.062
6.199
3.166
-.077
59
2
3**
.943
2
.722
.117
2
.266
2.118
2.152
.339
60
2
3**
.467
2
.955
1.523
2
.044
7.692
3.307
-.684
61
-1
0**
.002
2
1.000
12.234
1
.000
40.332
-6.641
1.348
62
1
1
.960
2
.667
.083
2
.307
1.636
-.295
-.544
63
1
1
.976
2
.677
.049
2
.299
1.682
-.404
-.421
64
0
1**
.998
2
.741
.004
2
.237
2.285
-.544
-.599
65
1
1
.976
2
.714
.050
2
.264
2.036
-.388
-.663
66
1
2**
.781
2
.494
.493
1
.451
.672
.079
-.069
67
1
1
.808
2
.612
.426
2
.358
1.498
-.514
.095
68
1
1
.748
2
.652
.582
2
.306
2.097
-.747
.191
69
1
1
.793
2
.627
.464
2
.341
1.683
-.591
.127
70
1
2**
.781
2
.494
.493
1
.451
.672
.079
-.069
71
2
2
.910
2
.572
.189
1
.251
1.836
.718
-.174
72
2
2
.905
2
.569
.199
3
.291
1.537
1.061
.000
73
2
2
.998
2
.629
.004
1
.216
2.142
.640
.251
74
2
2
.830
2
.532
.374
3
.355
1.183
1.217
-.064
75
2
2
.432
2
.498
1.677
1
.465
1.814
-.483
.790
**. Misclassified case
124
