INDICATORS INVESTIGATION MODEL OF CORPORATE FAILURE IN INDONESIA
R.A. Nurlinda Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Esa Unggul, Jakarta Email Address:
[email protected] Eka Bertuah Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Esa Unggul, Jakarta Email Address:
[email protected]
Abstract This study will test factors what will be indicator corporate failure that in terms of financial performance achieved. Based on these indicators, this research continued to obtains empirical evidence which better used to predict the condition of corporate failure, whether based on information profit with industryrelative-ratio or based on cash flows with industry-relative-ratio, so it can be exploited model prediction corporate failure to manufacturing companies listed on Indonesia Stock Exchange. Indicators and formulation model obtained is expected to conduct empirical study over agency theory and pecking order theory. Objects research chosen were manufacturing companies listed on Indonesia Stock Exchange in 2001 to 2014. Data analysis used was factor analysis and logistic regression. Factor analysis used to reduce variables that were used according to the theory and invention previous studies to predict the financial distress. Logistic regression used to find indicators and testing proper model as an investigation corporate failure model for manufacturing company in Indonesia. The research results show that information based on cash flows with industry relative ratio have accuracy level higher than information based on profit in investigation corporate failure of manufacturing companies in Indonesia. Besides the study also found that factors funding, investment, and asset management is factors that can be used in investigation the possibility of corporate failure. This factors contained on information based on profit and information based on cash flow. This finding support agency theory that in corporate failure that risk assets more funding by debt. Similarly when companies experienced negative cash flow so alternative funding with equity becomes a main funding alternatives.
Keywords : corporate failure, cash flow, industry relative ratio.
PENDAHULUAN
divisi. Dalam hal ini juga ada kemungkinan bahwa
Latar Belakang Masalah
direktur utama akan mengundurkan diri. Jensen
Masalah keuangan yang dihadapi suatu
(1989) mengatakan bahwa kesulitan keuangan
perusahaan, apabila dibiarkan berlarut-larut dapat
memicu tindakan perbaikan manajemen untuk
mengakibatkan
memperbaiki
terjadinya
corporate
failure.
kinerja
perusahaan.
Tindakan
Beberapa perusahaan yang mengalami masalah
perbaikan manajemen dapat memulihkan dan
keuangan mencoba mengatasi masalah tersebut
memperbaiki
dengan melakukan pinjaman dan penggabungan
perusahaan kesulitan keuangan bila kesulitan
usaha,
tersebut disebabkan manajemen yang buruk, tetapi
atau
sebaliknya
ada
yang
menutup
usahanya.
nilai
pasar
industry
adjusted
tidak bila kesulitan tersebut disebabkan economic
Para
investor
dan
sebelum
distress (Whitaker, 1999). Kesulitan keuangan juga
menanamkan dananya pada suatu perusahaan akan
menyebabkan penghentian operasi, pabrik, atau
selalu melihat terlebih dahulu kondisi keuangan
divisi pengurangan produksi, penundaan proyek
perusahaan tersebut. Oleh karena itu, analisis dan
tertentu,
prediksi atas kondisi keuangan suatu perusahaan
pengurangan
adalah sangat penting. Suatu perusahaan yang
2007).
menghadapi
kesulitan keuangan dengan window dressing.
masalah
kreditur
kesulitan
keuangan
tidak
dibayarnya jumlah
Perusahaan
dan
karyawan (Fachrudin, dapat
menyembunyikan
(insolvent) ditunjukkan dengan kekayaan bersih
Misalnya
negatif.
utang
perusahaan pada groupnya seperti yang terjadi pada
menunjukkan kinerja negatif dan menunjukkan
PT. Artika Optima Inti milik obligor Djayanti
adanya masalah likuiditas. Default berarti suatu
dalam upaya go public tahun 1997. Tahun 2000,
perusahaan melanggar perjanjian dengan kreditur
total hutang perusahaan
dan dapat menyebabkan tindakan hukum.
Rp 2,89 triliun. Window dressing juga dilakukan
Ketidakmampuan
Perusahaan
yang
melunasi
dengan
dividen,
mengalihkan
hutang
ke
kepada BPPN sebesar
menghadapi
kesulitan
dengan mencatat penjualan yang tinggi pada akhir
keuangan umumnya menanggapi atau
merespon
tahun sehingga diperoleh laba yang tinggi. Namun
seperti pengurangan
pada awal tahun menurun drastis dengan alasan
dengan tindakan-tindakan dividen
(Turetsky
dan
McEwen,
2001),
terjadi retur penjualan secara besar- besaran. Ini
pengurangan tenaga kerja, dan menutup pabrik atau
dilakukan PT. Indofarma (Yuliawati, 2004). Cara
lain adalah dengan tidak membukukan kerugian,
menjadi minoritas sedangkan pihak luar menjadi
seperti
pemilik, dan kepemilikan baru ini biasanya
PT.
Sekar
Bumi
yang mempunyai
kerugian transaksi derivatif sebesar Rp.233 miliar. Besarnya total menyebabkan
hutang
perusahaan atau orang asing.
PT. Sekar Bumi
Bursa Efek Jakarta melakukan
Menurut Platt dan Platt (2002), kondisi corporate
failure
biasanya
diawali
dengan
delisting terhadap sahamnya pada tanggal 14
Corporate Failure yaitu tahap penurunan kondisi
September 1999. Overstatement atas penyajian
keuangan yang dialami oleh suatu perusahaan,
akun penjualan dan piutang juga dapat dilakukan.
yang ditandai antara lain dengan adanya penundaan
Misalnya PT. Great River International, sebuah
pengiriman, kualitas produk yang menurun, dan
perusahaan
juga
penundaan pembayaran tagihan dari bank. Oleh
mengalami kesulitan keuangan, telah terbukti
sebab itu perlu diperlukan pengkajian yang lebih
melakukan overstatement dalam laporan keuangan
jauh untuk bisa menemukan indikator yang bisa
per
dimasukkan
31
manufaktur
Desember
2003,
terbuka
dan
yang
melakukan
dalam
suatu
untuk
corporate
failure.
penambahan aktiva tetap perseroan, khususnya
mengantisipasi
yang terkait dengan penggunaan dana hasil emisi
Perluasan dari penelitian yang berkaitan dengan
obligasi,
dibuktikan
corporate failure adalah dimasukkannya variabel
kebenarannya (Bapepam, 2005). Perusahaan yang
penjelas lain selain variabel keuangan seperti
mengalami kesulitan berupaya mengambil langkah-
kondisi ekonomi, sensitivitas perusahaan terhadap
langkah
kondisi
yang
tidak
restrukturisasi.
restrukturisasi
mengubah
dapat
Namun
ekonomi,
dan
perbedaan
industri.
kepemilikan.
Penelitian yang dilakukan oleh Platt dan Platt
Contohnya ketika hutang PT. Sekar Laut yang
(1990), menggunakan sampel pada beberapa
berjumlah Rp. 431,964 miliar direstrukturisasi
industri. Untuk mengontrol perbedaan industri
berdasarkan
tersebut, maka diajukan model kebangkrutan
persetujuan
status
sebagian
terjadinya
model
dan
pengesahan
Pengadilan Niaga Surabaya, sebahagian hutang
berdasarkan
industry-relative
ratio
yang
dikonversi menjadi saham untuk krediturnya, yaitu
dibandingkan dengan rasio yang tidak disesuaikan
Bank Sindikasi (76,2% saham) dan Bank Negara
berdasarkan jenis industrinya. Hasil penelitian Platt
Indonesia (12,7% saham). Kesulitan keuangan
dan Platt (1990) memberikan bukti bahwa bahwa
telah menjadikan pemegang saham mayoritas
industry-relative ratio memiliki tingkat klasifikasi
yang lebih tinggi dibandingkan dengan rasio
TINJAUAN PUSTAKA
keuangan yang tidak disesuaikan berdasarkan jenis
Kesulitan Keuangan
industrinya.
Kesulitan keuangan berarti ketidakmampuan
Selain masalah variabel keuangan dan
membayar hutang atau
kewajiban ketika jatuh
nonkeuangan, issue yang menarik adalah fokus
tempo (Low et al., 2001). Terdapat tiga strategi
pada laba atau arus kas. Untuk memprediksi
alternative yang dapat dilakukan perusahaan yang
kondisi corporate failure suatu perusahaan, mana
kesulitan keuangan, yaitu bangkrut, meneruskan
yang memberikan manfaat lebih besar atau mana
operasi dengan harapan dapat meraih kemampuan
yang lebih superior, apakah analisis terhadap laba
membayar,
perusahaan
kas
usaha/merger. Jadi tidak semua perusahaan yang
perusahaan. McCue (1991) melakukan penelitian
meragukan akan gagal tetapi ada yang dapat survive
untuk memprediksi kondisi corporate failure
(Pastena dan Ruland, 1986).
atau
analisis
terhadap
arus
rumah sakit-rumah sakit di California dengan
atau
melakukan
penggabungan
Kebangkrutan hanya peristiwa tunggal dalam
membandingkan antara laba dan arus kas. Hasil
proses
penelitian McCue (1991) menunjukkan bahwa
mengalami
lebih sulit memprediksi corporate failure dari
Wiggins,1983).
sudut arus kas dibandingkan dari sudut laba.
kegagalan bisnis meliputi rangkaian peristiwa
Penelitian ini akan melihat faktor apa yang
kesulitan
kegagalan kesulitan
yang
bagi
perusahaan
keuangan
Mereka
(Giroux
berpendapat
didefinisikan
yang and
bahwa
sebagai
titik
dapat menjadi indikator Corporate Failure yang
awal,
ditinjau dari kinerja keuangan
yang dicapai
peristiwa antara seperti pengurangan pembayaran
berdasarkan laba dan arus kas, serta dibuat
dividen, kegagalan teknis atau kegagalan hutang,
pembandingan secara relatif dari rata-rata kinerja
atau kegagalan restrukturisasi hutang (Giroux and
yang dicapai perusahaan lain dalam industri.
Wiggins, 1983, 1984; Lau, 1987; Flagg et al., 1991
Berdasarkan indikator yang terpilih maka dirancang
Aksu; 1993; Chen and Lee, 1983; Turetsky dan
suatu model untuk bisa memprediksi terjadinya
McEwen, 2001).
corporate
failure,
sehingga
dapat
ketepatan prediksi yang lebih baik.
memiliki
sinyal penurunan kesehatan dan meliputi
Foster (1986) memandang kesulitan keuangan perusahaan sebagai sebuah konsep
ekonomi
dimana ada beberapa point dalam rangkaian
kesulitan keuangan. John (1993) menggambarkan
berikutnya.
peristiwa kesulitan sebagai titik waktu ketika aset
berhubungan dengan perubahan kegagalan bisnis,
lancar perusahaan tidak cukup untuk memenuhi
bergantung pada kemajuan perusahaan melalui
keperluan
tingkat-tingkat atau tahapan kesulitan yang berbeda.
bahwa
kontraknya. Periset lain
kesulitan
keuangan
mengatakan
heterogen
Keseluruhan
faktor
resiko
dengan
Oleh sebab itu kajian mengenai kesulitan keuangan
serta
cenderung menggunakan definisi yang berbeda.
yang
Definisi kesulitan keuangan yang menggunakan
bervariasi (Pastena and Ruland, 1986; Lau, 1987;
bahasa hukum jarang sekali dijumpai seperti
Gilbert, et al., 1990; Johnsen and Melicher, 1994;
halnya definisi
Ward and Foster, 1997).
Kesulitan
karakteristik-karakteristik menimbulkan
sinyal-sinyal
Turetsky
dan
menggambarkan rangkaian
berbeda informasi
McEwen
kesulitan
peristiwa
korporat
keuangan
dan
likuidasi.
mendahului hampir semua
(2001)
kebangkrutan kecuali jika ada percepatan secara
keuangan sebagai
mendadak dan kejadian yang tidak diharapkan
keuangan
merefleksikan berbagai macam kesusahaan
kebangkrutan
yang
tingkatan
bencana
alam,
perubahan
peraturan
pemerintah, atau pertimbangan hukum.
adversity).
Gilbert et al. (1990) mengatakan bahwa tidak
Pengurangan yang bersifat berubah-ubah (volatile)
semua perusahaan yang mengalami kesusahan
dalam arus kas dari operasi berjalan adalah sinyal
dalam hal keuangan akan masuk file kebangkrutan
serangan
pada
kesulitan
(corporate
dari
seperti
keuangan,
dan
tingkatan
akhirnya;
maka
faktor-faktor
yang
kesulitan berikutnya mungkin ditandai dengan
menyokong kondisi kesulitan keuangan
pengurangan pembayaran dividen,
kegagalan
harus sama dengan apa yang mendorong ke file
pinjaman secara teknikal, kegagalan hutang, dan
kebangkrutan. Hopwood et al. (1994) dalam
restrukturisasi
Anandarajan,
Lee,
mengatakan
bahwa
Ditemukan berhubungan
hutang
bukti
bermasalah
bahwa
positif
peristiwa
dengan
(TDR). kegagalan
kebangkrutan.
sebagai
tingkah
laku
dalam
dan Anandarajan (2001) kesulitan
keuangan
berhubungan dengan kemungkinan bangkrut.
Pengurangan dividen atau restrukturisasi hutang bermasalah,
tidak
Dichev (1998) Lemmon
(2002)
serta
dalam
Griffin
dan
Griffin
dan Lemmon
menanggapi kesulitan, memperlihatkan pergeseran
sendiri menggunakan ukuran rasio kebangkrutan
factor resiko yang berhubungan dengan kegagalan
untuk
mengidentifikasi
perusahaan
yang
kemungkinan besar akan mengalami kesulitan
Netter, 1992), dan negative net income before
keuangan.
special items (Hofer, 1980). Indikator
Bahkan
banyak
kajian
kesulitan
kesulitan
keuangan tetapi menggunakan data perusahaan
keuangan sebelum terjadi kebangkrutan yang
yang bangkrut juga. Misalnya Foster, Sullivan,
diberikan Gajpal et al., 1994; Gilson et al., 1990;
dan Ward (1998) mengidentifikasi perusahaan
Giroux dan Wiggins, 1984; dan
manufaktur yang gagal membayar bunga dan
adalah arus kas masuk dari operasi yang negatif,
pokok
pengurangan
pinjamannya, menerima favorable debt
atau
penghapusan
accommodation, atau yang telah masuk file
dividen, ketidakmampuan
kebangkrutan.
(termasuk
Jones
dan
Hensher
(2004)
Turetsky, 1997
kegagalan
pembayaran
membayar
teknis
hutang
atau kegagalan
menggunakan data perusahaan yang tidak gagal,
pembayaran pinjaman), dan kesulitan melakukan
insolvent, dan yang telah masuk file kebangkrutan.
restrukturisasi hutang (Anandarajan et al., 2001).
Penelitian lain tentang kesulitan keuangan menggunakan
indicator
pemberhentian
adanya
sementara
bukti (layoffs),
Anandarajan et al. (2001) kas
masuk
dari
pengurangan
atau
menggunakan
operasi
yang
penghapusan
arus
negatif,
pembayaran
restrukturisasi, atau penghapusan dividen (Lau,
dividen,
1987), interest coverage ratio
kegagalan restrukturisasi hutang sebagai tanda-
yang
rendah
pelanggaran perjanjian hutang, dan
(Asquith, Gertner, dan Scharfstein, 1994), interest
tanda kesulitan keuangan. Dan
coverage ratio yang kurang dari satu (Classens
digunakan untuk memilih sampel perusahaan yang
et al., 1999 dan Wardhani, 2006), arus kas lebih
mengalami kesulitan keuangan. Sebuah perusahaan
rendah daripada kewajiban jangka panjang yang
telah memasuki status kesulitan keuangan jika
telah jatuh tempo (Whitaker, 1999), perubahan
bisnis perusahaan
sudah
memburuk
dalam harga ekuitas
tidak
lagi
memenuhi kewajiban
atau
EBIT yang
negatif
mampu
sehingga
keuangan.
income before special items (Hofer, 1980). Ada
biasanya
pula yang menggunakan tiga kriteria penyaringan
dan
yang meliputi negative EBITDA Interest coverage
(Baldwin dan Scott, 1983 dalam Elloumi dan
(serupa
Gueyie (2001).
Asquith,
Gertner,
dan
Scharfstein, 1994), negative EBIT (John, Lang,
awal
ini
(John, Lang, dan Netter, 1992), dan negative net
dengan
Tanda-tanda
kriteria
kesulitan
adalah pengingkaran perjanjian hutang
penghapusan
atau
pengurangan dividen
earning to total assets, earning before interest and
Indikator Corporate Failure Prediksi dengan
kesulitan
indikator
keuangan
dilakukan
keuangan sebelum corporate
taxes to total assets, market value of equity to book value of total debt, dan sales to total assets).
failure itu terjadi. Indikator keuangan diturunkan dari
laporan
lazimnya
keuangan. Laporan
berisi
keuangan
Pada tahun 1977 Altman Service,
sebuah
dan
perusahaan
Zeta
keuangan,
informasi-informasi penting
mengembangkan model Zeta yang lebih akurat
mengenai kondisi dan prospek perusahaan tersebut
dalam mengklasifikasikan kebangkrutan. Model
di masa mendatang (Fraser, 1995 dalam Hadad,
Zeta ini berdasarkan variabel-variabel berikut:
2003). Model prediksi kebangkrutan akan lebih
return
tepat diinterpretasikan sebagai satu penjelasan
service, cumulative profitability, liquidity/current
mengenai kondisi perusahaan
yang mengalami
ratio, capitalization and size (total tangible assets.)
keuangan daripada prediksi corporate
(Jones, 2002). Ohlson (1980) juga meneliti
failure (Taffler, 1984 dalam Low et al., 2001).
kebangkrutan, tetapi menggunakan analisa regresi
Prediksi kesulitan keuangan dengan indikator
logistik
keuangan
menemukan
kesulitan
dan
teknik statistic terus-menerus
on
assets,
(logistic
stability of earnings, debt
regression,
logit).
rasio
keuangan
tujuh
Ohlson yang
ditingkatkan sejak Beaver (1966) memperkenalkan
mampu
statistik
sampel
dengan tingkat ketepatan yang mendekati hasil
berpasangan yang dapat membedakan perusahaan
penelitian Altman (Hadad, Santoso, dan Rulina,
yang gagal dan tidak gagal selama 5 tahun sebelum
2003). Griffin dan Lemmon (2002) menyatakan
kegagalan terjadi. Model untuk peramalan kesulitan
bahwa Dichev (1998) menggunakan ukuran resiko
perusahaan non keuangan Beaver melangkah pada
kebangkrutan Altman (1968) dan Ohlson (1980)
analisa multivariat yang dilakukan oleh Altman
ini
(1968).
penelitian
kemungkinan besar akan mengalami kesulitan
perusahaan
keuangan. Griffin dan Lemon juga menggunakan
univariat
Altman
mengenai manufaktur multivariate
dengan
(1968)
corporate dengan
teknik
melakukan
failure
di
menggunakan
discriminat
analysis
teknik dan
mengindetifikasi perusahaan yang pailit
untuk
mengidentifikasi
ukuran Ohlson kemungkinan
(O-score)
kesulitan
menghasilkan model Z-Score dengan lima rasio
membagi
sampel
keuangan (working capital to total assets, retained
berdasarkan ranking
perusahaan
ini
keuangan.
menjadi
yang
untuk Mereka
lima
kelompok
kemungkinan
financial
distress yang dihitung dengan O-score dan book-
seluruh perusahaan yang termasuk dalam industri
to-market equity (BE/ME).
manufaktur klasifikasi Indonesian Capital Market
Ganesalingam
dan
(2001)
Directory. Pemilihan sampel penelitian dilakukan
menggunakan principal component dan factor
dengan menggunakan metode purposive sampling
analysis,
dengan tujuan untuk mendapatkan sampel yang
discriminant
analysis
Kumar
analysis
dan
cluster
untuk mengelompokkan perusahaan
representatif sesuai kriteria yang ditentukan.
berdasarkan tingkat distressnya. Rasio keuangan
Sampel dalam penelitian ini dibagi menjadi
yang digunakan adalah: return on equity after
dua, yaitu analysis sampel dan holdout sample.
extraordinary and abnormal, debt to asset before
Kriteria
revaluation after intangibles, longterm debt to asset
analysis sample adalah:
yang
digunakan
untuk
menentukan
after intangibles and before revaluation, current
1. Sampel adalah perusahaan-perusahaan yang
ratio, acid test ratio, return on assets, net profit
termasuk dalam industri manufaktur tahun
margin, EBIT, Operating income to operating
2001-2014. Pemilihan sampel yang berasal
assets, dan liquid ratio. Analisa faktor dijalankan
dari
untuk kesepuluh rasio ini untuk memperoleh indeks
menghindari
operasional yang baru. Diperoleh empat indeks
industri.
yaitu
ukuran likuiditas
kemampuan
perusahaan
yang
mengukur
dalam
memenuhi
kewajiban jangka pendek, manajemen hutang yang mengukur
kemampuan
perusahaan
memenuhi
satu
2. Sampel
industri adanya
telah
ini
bertujuan
pengaruh
untuk
perbedaan
mempublikasikan
laporan
keuangan auditan antara tahun 2001-2014.. 3. Sampel adalah perusahaan-perusahaan yang
memenuhi
kriteria
sebagai
wakil
dari
kewajiban jangka panjang termasuk kelangsungan
kelompok perusahaan yang melaporkan laba
hidupnya, ukuran profitabilitas yang mengukur
positif,
kekuatan earning
melaporkan
perusahaan,
dan
ukuran
harapan pasar (market expectation).
kelompok laba
perusahaan negatif,
yang
kelompok
perusahaan yang melaporkan arus kas positif, dan kelompok perusahaan yang melaporkan arus kas negatif.
METODE PENELITIAN Desain dan Metode Penelitian Populasi
dalam
penelitian
ini
adalah
pendek perusahaan untuk membayar kewajiban
Variabel Penelitian Variabel dependen dalam penelitian ini
yang jatuh tempo. Untuk mengukur likuiditas
adalah laba dan arus kas, yang dinyatakan dalam
perusahaan dalam penelitian ini digunakan current
variabel dummy. Laba negatif dinyatakan dengan
ratio dan acid ratio. Profitabilitas adalah tingkat
1, laba positif 0, arus kas negatif dinyatakan
keberhasilan atau kegagalan perusahaan selama
dengan 1, dan arus kas positif dinyatakan dengan
jangka waktu tertentu. Profitabilitas perusahaan
0.
dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan Variabel arus kas diambil dari angka arus
rasio operating profit margin dan return on assets
kas yang disajikan dalam laporan keuangan auditan
(ROA).Aktivitas
perusahaan. Laba yang digunakan dalam penelitian
perusahaan
ini adalah laba sebelum pajak tidak termasuk
Aktivitas dalam penelitian ini diukur dengan
extraordinary items dan discontinued operations.
menggunakan total assets turn over, net fixed
Laba sebelum pajak digunakan dengan alasan
assets turn over, net fixed assets. Coverage adalah
untuk menghindari pengaruh penggunaan tarif
tingkat proteksi kreditor jangka panjang dan
pajak yang berbeda antar periode yang dianalisis.
investor. Coverage dalam penelitian ini diukur
Sedangkan
mengeluarkan
dengan menggunakan rasio total debt to total
extraordinary items dan discontinued operations
assets, long term debt to total assets, dan equity to
adalah
total assets.
alasan
untuk
mungkin
untuk
menghilangkan
menyebabkan
elemen
yang
pertumbuhan
laba
meningkat dalam satu periode yang tidak akan
adalah
dalam
tingkat
efektivitas
menggunakan
aktivanya.
Model Analisis dan Tehnik Analisa Data
timbul dalam periode yang lain (Machfoedz 1994).
Pengujian terhadap normalitas data sebaiknya
Variabel independen dalam penelitian ini
dilakukan sebelum menentukan metoda statistik
adalah variabel-variabel yang digunakan untuk
yang hendak digunakan seperti parametrik atau
mengukur likuiditas, pendapatan
non-parametrik. Pengujian normalitas data dalam
profitabilitas,
aktivitas
dan
dan
investasi,
beban, serta
penelitian
ini
menggunakan
coverage (McCue 1991) yang di-adjust dengan
Kolmogorov-Smirnov
rasio relatif industri.
signifikansi 0,05. Dasar pengambilan keputusan
Likuiditas
adalah
kemampuan
jangka
Test
One-Sample
dengan
tingkat
dengan melihat probabilitas Asymp. Sig. (2-tailed),
jika probabilitas Asymp. Sig. (2-tailed) > 0,05 maka
Assets Industry)/SD Return On
data berasal dari populasi yang berdistribusi
Assets Industry
normal, sebaliknya jika probabilitas Asymp. Sig.
TATO
: (Total Assets Tunover-Total Assets
(2-tailed) < 0,05 dapat disimpulkan bahwa data
Turnover Industry)/SD Total Assets
berasal dari populasi yang tidak berdistribusi
Turnover Industry
normal.
FATA
: (Net Fixed Assets Turnover-Net
Model Penelitian:
Fixed Assets Industry)/SD Net Fixed
P/EBT =
Assets Industry
1/[1+exp-(b0 + b1CR + b2AR + b3OM + b4ROA + b5TATO +
P/CF=
TDTA
6FATA+ b7NETFA + b8TDTA
Debt To Total Assets
+b9 LDTA + b10ETA .... (Model 1)
Industry)/SDTotal Debt To Total
1/[1+exp-(b0 + b1CR + b2AR +
Asset Industry
b3OM + b4ROA + b5TATO +
LDTA
CF
: (Long Term Debt To Total Assets-
b6FATA + b7NETFA + b8TDTA
Long Term Debt To Total Assets
+b9LDTA + b10ETA ...(Model 2)
Industry)/SD Long Term Debt To
Notasi: EBT
: (Total Debt To Total Assets-Total
Total Assets Industry : Laba sebelum bunga dan pajak,
ETA
: Equity To Total Assets- Equity To
negatif atau positif (dummy variable)
Total Assets Industry)/SD Equity To
: Arus kas, negatif atau positif
Total Assets Industry
(dummy variable) CR
AR
OM
ROA
: (Current ratio-Mean Current Ratio
Analisis Faktor dilakukan sebelum proses
Industry)/SD Current Ratio Industry
olahan dengan logistic regression. Hal ini dilakukan
: (Acid ratio-Mean Acid Ratio
untuk menguji variabel-variabel yang diajukan
Industry)/SD Acid Ratio Industry
berdasarkan teori dan hasil penelitan sebelumnya.
:(Operating Margin- Mean
Langkah selanjutnya adalah memasukkan variabel-
Operating Margin Industry)/SD
variabel dalam masing-masing faktor untuk diuji
Operating Margin Industry
dengan Regresi Model Probit, baik berdasarkan
: (Return on Assets-Return On
laba maupun arus kas. Penggunaan model probit
dalam penelitian ini digunakan untuk melihat probabilitas
perusahaan
mengalami
Analisis Data dengan Regresi Binary Probit.
corporate
Langkah selanjutnya adalah memasukkan
failure dipengaruhi oleh indikator yang terbentuk
variabel-variabel
dari hasil analisis faktor.
untuk
diuji
dalam
dengan
masing-masing Regresi
Model
faktor Probit.
Penggunaan model probit dalam penelitian ini ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
digunakan untuk melihat probabilitas perusahaan
Analisis faktor
mengalami Corporate Failure dipengaruhi oleh
Dari hasil olahan data, tampak bahwa
investasi
yang
dilakukan
oleh
perusahaan,
jumlah data yang diolah adalah 1358 data, yang
pendanaan dan profitabilitas atas pengelolaan Asset
meliputi mengukur likuiditas, pendapatan dan
perusahaan. Dalam teori probabilitas, tidak ada
beban, profitabilitas, aktivitas dan investasi, serta
probabilitas yang melebihi 1. Dengan demikian,
coverage (McCue 1991) yang di-adjust dengan
dalam model probit ini nilai probabilitas terletak
rasio relatif industri selama tahun 2004 s/d 2014.
antara 0 dan 1, yaitu dengan menggunakan
Sampel penelitian ini adalah perusahaan yang
Cummulative Distibution Function (CDF).
masuk dalam industri manufaktur yang listing di
Pembahasan dan Pemecahan Masalah
BEI. Industri manufaktur terdiri dari 3 (tiga) sektor
Hasil Olah Data Faktor Penentu Corporate
dan 17 (tujuh belas) sub sektor. Dengan demikian
Failure
jumlah perusahaan yang menjadi sampel penelitian
Tabel 5.1. Hasil Olah Data Faktor Penentu
adalah 98 perusahaan seperti tertera pada lampiran.
Berdasarkan hasil olahan data, maka model prediksi
Hasil olahan data menunjukkan bahwa ada 2
Corporate Failure berdasarkan data laba operasi
faktor yang terbentuk dimana untuk Faktor 1
maka faktor pendanaan hutang jangka panjang
variabel yang terpilih adalah FATA, TDTA dan
perusahaan
LDTA. Faktor 2 terdiri dari variabel OM, ROA,
indikator corporate failure. Hal ini menunjukkan
TATO dan ETA. Dengan demikian faktor 1
bahwa semakin tinggi total Asset yang didanai oleh
merupakan faktor yang menunjukkan pendanaan
hutang
dan investasi yang dilakukan oleh perusahaan.
perusahaan mengalami Corporate Failure semakin
Faktor 2 menunjukkan profitabilitas yang dapat
menurun, sehingga perusahaan sebaiknya mendanai
diperoleh atas pengelolaan Asset perusahaan.
investasi asset jangka panjang dengan hutang
dan
jangka
pengelolaan
panjang
assets
maka
menjadi
probabilitas
jangka panjang pula sehingga perusahaan bisa tetap
kontribusi pengelolaan Asset terhadap laba bersih
likuid.
yang dapat diperoleh perusahaan. Hasil olahan data
Hasil olahan data juga menunjukkan bahwa
menunjukkan variabel ROA bertanda negatif,
tanda positif pada variabel TDTA dan signifikan
artinya
pada statistik Z yang bernilai lebih dari 2 (α=5%).
mengelola Assetnya sehingga memberi kontribusi
Semakin tinggi rasio ini semakin tinggi probabilitas
atas
perusahaan mengalami Corporate Failure. TDTA
probabilitas
menunjukkan beban pendanaan secara keseluruhan
Failure. Hal ini mendukung teori keuangan dalam
baik beban operasional dan beban finansial yang
manajemen aktiva, oleh karena pengelolaan Asset
ditanggung perusahan tinggi, sehingga mengurangi
yang efisien dapat memberikan kontribusi bagi laba
bagian laba yang dapat diperoleh dan pada akhirnya
yang diperoleh perusahaan. Akan tetapi perusahaan
mengurangi
pemilik
yang memiliki nilai Asset yang tinggi seharusnya
perusahaan. Jika dikaitkan dengan hasil pada
dapat menghasilkan laba yang tinggi pula, misalnya
variabel ETA diatas, maka dengan rasio laba,
dengan menambah hasil penjualan atau harus
pemilik perusahaan harus menunda pengembalian
mengurangi Asset yang tidak dapat dikelola dengan
yang tinggi atas investasinya supaya tidak terlalu
baik (dengan kata lain mengurangi investasi). Hal
bergantung pada pendanaan utang (dengan kata lain
yang lebih menyulitkan lagi jika sebagian besar
lebih banyak menggunakan pendanaan sendiri)
Asset perusahaan terikat dalam jangka panjang
supaya perusahaan dapat mengurangi probabilitas
(dalam bentuk Fixed Assets). Bagi perusahaan yang
terjadinya Corporate Failure. Hasil penelitian ini
memiliki nilai Asset yang tinggi seharusnya
juga tidak mendukung Opler dan Titman (1994)
memiliki return yang tinggi. Hal ini menunjukkan
mengemukakan
perusahaan-perusahaan
perusahaan yang memiliki ROA tinggi memiliki
yang memiliki leverage tinggi akan mengalami
probabilitas Corporate Failure yang tinggi. Hal ini
penurunan nilai, terutama pada saat ekonomi buruk
juga ditemukan oleh John, Lang dan Netter (1992)
(downturn).
yang
bagian
keuntungan
bahwa
bagi
semakin
laba
efektif
perusahaan
perusahaan
maka
perusahaan
mengalami
menyatakan
bahwa
semakin
dalam
kecil
Corporate
perusahaan
yang
Hasil olahan data menunjukkan bahwa nilai
mengalami Corporate Failure akan meningkatkan
statistik Z untuk variabel ROA signifikan dan
investasi, melakukan pemotongan biaya riset dan
bernilai diatas 2 (α=5%). ROA menunjukkan
pengembangan setelah mengalami laba negatif
diikuti peningkatan total assets.
membuat kesempatan perusahaan untuk bertumbuh dan berkembang.
Analisis
Faktor
Penentu
Financil
Tanda variabel ETA negatif dan signifikan
Distress
pada statistik Z bernilai lebih dari 2 (α=5%). Hal ini
Dengan Arus Kas. Berdasarkan hasil olahan data, maka model
menunjukkan bahwa semakin tinggi total Asset
prediksi Corporate Failure dengan arus kas
yang didanai oleh modal sendiri maka probabilitas
diperoleh bahwa faktor pendanaan hutang menjadi
perusahaan mengalami Corporate Failure semakin
faktor penentu Corporate Failure. Tanda variabel
menurun, sehingga perusahaan tidak perlu terlalu
TDTA negatif dan signifikan pada statistik z
banyak bergantung pada penggunaan dana utang.
bernilai lebih dari 2 (α=5%). Hasil olahan data
Dalam pecking order theory dinyatakan bahwa
menunjukkan bahwa semakin tinggi total Asset
pendanaan
yang
probabilitas
alternatif awal yang akan dipilih ketika perusahaan
perusahaan mengalami Corporate Failure semakin
memerlukan pendanaan. Jika pendanaan dengan
menurun. Hal ini dapat terjadi jika perusahaan yang
laba
mendapat kepercayaan dari pihak kreditor untuk
pendanaan yang berikutnya adalah dengan utang.
mendapatkan pendanaan utang yang besar mampu
Selanjutnya, jika pendanaan tersebut masih juga
mengalokasikan dana pinjaman yang diperoleh
tidak mencukupi, pendanaan dengan penerbitan
tersebut pada investasi Asset yang memberikan
saham baru menjadi alternatif terakhir, karena
return yang tinggi. Disisi lain hal ini memang
pendanaan ini memiliki cost of capital yang tinggi.
menunjukkan risiko yang tinggi, akan tetapi
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor
kreditor
kepada
pendanaan merupakan faktor penting yang harus
memiliki
dipertimbangkan secara seksama oleh manajemen.
kemampuan untuk membayar kewajiban atas
Pendanaan modal sendiri merupakan alternatif
utangnya. Pendanaan utang yang tinggi disatu sisi
pendanaan yang aman bagi perusahaan. Pendanaan
menunjukkan risiko yang tinggi, tetapi disisi lain
utang menjadi alternatif pendanaan yang penting
juga menunjukkan kesempatan perusahaan untuk
oleh karena dalam kondisi tingkat bunga kredit
mendapatkan
yang
didanai
oleh
akan
perusahaan
jika
utang
memberikan dinilai
maka
pinjaman
perusahaan
kesempatan
investasi
yang
menguntungkan dan kesempatan investasi yang
dengan
ditahan
rendah,
tidak
laba
ditahan
mencukupi
memberikan
merupakan
maka
kesempatan
urutan
bagi
perusahaan untuk mengembangkan usaha dan
investasinya. Hal ini dapat dilakukan dengan diikuti
ke harga sebelumnya dan bahkan melebihi harga
oleh pengendalian dan monitor yang tinggi atas
lama, sedangkan saham-saham yang buruk akan
penempatan dana utang perusahaan.
tetap rendah. Dalam beberapa situasi saat pasar
Hasil olahan data menunjukkan bahwa nilai
Rasio
Laba,
ada
kecenderungan
kebanyakan
statistik Z untuk variabel ROA signifikan dan
investor membeli saat harga tinggi dan menjualnya
bernilai diatas 2 (α=5%). ROA menunjukkan
dengan harga rendah, yang akhirnya mendatangkan
kontribusi pengelolaan Asset terhadap laba bersih
kerugian bagi mereka untuk jangka waktu panjang.
yang dapat diperoleh perusahaan. Hasil olahan data menunjukkan variabel ROA bertanda negatif, artinya
semakin
dalam
Hasil olahan data menunjukkan bahwa model
mengelola Assetnya sehingga memberi kontribusi
prediksi Corporate Failure yang terbentuk dengan
atas
kecil
rasio arus kas memiliki akurasi prediksi model yang
Corporate
lebih tinggi. Hal ini ditunjukkan dengan nilai
Failure. Hal ini mendukung teori keuangan dalam
McFadden R-squared yang lebih besar. Dengan
manajemen aktiva. Aktiva lancar yang dikelola
demikian dengan rasio CF, perusahaan yang
secara efektif dalam menghasilkan dana kas yang
memiliki kemungkinan mengalami Failure lebih
dibutuhkan dalam menjaga likuiditas perusahaan.
besar sekalipun mengalami CF positif. Dengan
Sementara itu pengelolaan Fixed Assets yang efektif
rasio
dan keputusan investasi jangka panjang yang
mengalami Corporate Failure bisa terlihat pada
didasari penilaian kelayakan dalam evaluasi proyek.
laporan keuangan yang ditunjukkan oleh adanya
Tingkat bunga yang rendah memberi kesempatan
EBIT negatif.
perusahaan dapat mendanai investasi.
Faktor Pendanaan, risiko dan profitabilitas menjadi
laba
probabilitas
efektif
perusahaan
Analisis Perbandingan Model Corporate Failure
perusahaan
maka
semakin
perusahaan
mengalami
Laba,
probabilitas
perusahaan
yang
Hasil penelitian ini juga mendukung temuan
faktor penentu kondisi terjadinya Corporate Failure
Aggrawal dan Taffler 2005, bahwa perusahaan
baik dengan rasio laba maupun CF. Faktor
yang
lebih
pendanaan modal sendiri menjadi faktor yang
berprospek pada tingkat pertumbuhan ekonomi
penting dalam pendanaan perusahaan baik dengan
tinggi. Saat optimisme pasar muncul menjadi Rasio
rasio laba dan rasio CF. Diperlukan modal sendiri
Laba, saham-saham yang bagus yang akan kembali
yang kuat untuk mengurangi probabilitas terjadinya
mengalami
Corporate
Failure
Corporate Failure baik kondisi Rasio Laba maupun Rasio Cash Flow. Hal ini memperkuat teori pecking
Altman, Edward; Edith Hotchkiss, 2005. Corporate Corporate Failure and Bankruptcy, 3rd edition. John Wiley and Sons.
order yang menyatakan bahwa dalam kondisi perusahaan
membutuhkan
pendanaan
maka
alternatif pertama yang akan menjadi pilihan pendanaan adalah faktor pendanaan.
Faktor
profitabilitas atas pengelolaan Asset menjadi faktor penentu terjadinya Corporate Failure baik kondisi Rasio Laba dan Rasio Cash Flow. Model prediksi Corporate Failure pada kondisi Rasio Cash Flow memiliki tingkat akurasi yang lebih baik daripada kondisi Rasio Laba, dengan demikian model dapat menjadi early warning system atas terjadinya kondisi Corporate
Arsjah, Regina J., 2005. Hubungan Corporate Governance, Nilai Perusahaan, dan Pengelolaan Laba di bursa Efek Jakarta. Disertasi Universitas Indonesia. Asquith P., R. Gertner dan D. Scharfstein. 1994. "Anatomy of Financial Distress: An Examination of Junk-Bond Issuers.” Quarterly Journal of Economics 109: 1189-1222. Barnes, P. 1990. “The Prediction of Takeover Targets in the U.K. by Means of Multiple Discriminant Analysis.” Journal of Business Finance & Accounting. Vol 17: 73-84. Daily, Catherine M., Dan R. Dalton. 1994. “Bankruptcy and Corporate Governance: The Impact of Board Composition and Structure”. The Academy of Management Journal. December, Vol. 37(6), 16031617.
Failure. Hal ini dapat menjadi bahan pertimbangan dalam
meningkatkan
kehati-hatian
dalam
berinvestasi terutama dalam kondisi Rasio Cash
Doumpos, M., dan C. Zopounidis. 1999. “A Multicriteria Discrimination Method for the Prediction of Financial Distress: The Case of Greece.” Multinational Finance Journal. Vol. 3. No. 2: 71-101.
Flow. Hal ini mendukung temuan Baker Wurgler (2007) yang menyatakan bahwa dalam kondisi ketidakpastian yang tinggi, investor cenderung berhati-hati dalam membuat keputusan.
Hill, N. T., S. E. Perry, dan S. Andes. 1996. "Evaluating Firms in Financial Distress: An Event History Analysis.” Journal of Applied Business Research 12(3): 60-71. Hidayati. 2002. “Pengukuran Tingkat Partisipasi Underwriter dalam Penawaran Perdana (IPO) Saham Biasa.” Tesis S2. Program Magister Sains. UGM. Yogyakarta
DAFTAR PUSTAKA Altman, E. I., 1968. Financial Ratio, Discriminant Analysis, and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance. September (23), 589-609. Altman, E. I., Robert G. Haldeman, P. Narayanan., 1977. Zeta Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporation. Journal of Banking and Finance. Vol 1, 2954.
Jensen, Michael, and William Meckling, 1976. Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Cost, and ownership Structure, Journal of Financial Economics, 3, 305360. John, K, L. H. D. Lang and Netter, 1992. "The Voluntary Restructuring of Large Firms in Response to Performance Decline.” Journal of Finance 47: 891-917.
Lau, A. H. 1987. "A Five State Financial Distress Prediction Model.” Journal of Accounting Research 25: 127-138 Luciana, 2003. “Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kondisi Finansial Distress Suatu Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta”, SNA VI : 546 – 563 Machfoedz, M. 1994. Financial Ratio Analysis and The Prediction of Earnings Changes in Indonesia. Kelola 7: 114-137. McCue, M.J. 1991. The Use of Cash Flow to Analyze Financial Distress in California Hospitals. Hospital and Health Service Administration, 36: 223-241.
Variables.” Multinational Journal, Vol 3:103-125.
Finance
Trisnawati, Rina. 1998. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Initial Return.” Tesis S2. Program Magister Sains. UGM. Yogyakarta. Vasiliou, Daskalakis. 2008. “Institutional Characteristics and Capital Structure: A Cross- National Comparison.” Global Finance Journal, Vol 19 N0. 3: 286 -306. Whitaker, R. B. 1999. "The Early Stages of Financial Distress.” Journal of Economics and Finance, 23: 123-133. Wilkins, Michael S. 1997. “Tehnical Default,
Nasirwan. 1999. “Reputasi Penjamin Emisi, Return Awal, Return 15 Hari Sesudah IPO dan Kinerja Perusahaan Satu Tahun Sesudah IPO di BEJ.” Tesis S2. Program Magister Sains. UGM. Yogyakarta
Auditors’ Decisions and Future Financial Distress.” Accounting Horizons. Vol 11 No. 4: 44-48. Lampiran:
Platt, H., dan M. B. Platt. 1990. “Development of a Class of Stable Predictive Variables: The Case of Bankruptcy Predictions.” Jurnal of Business Finance & Accounting. 17: 3151. ________ . 2002. "Predicting Financial Distress.” Journal of Financial Service Professionals, 56: 12-15. Poston, K. M., W. K. Harmon, dan J. D. Gramlich. 1994. “A Test of Financial ratios as predictors of turnaround versus failure among financially distressed firms.” Journal of Applied Business Research, 10: 41-56. Puspita, Harsono Edwin. 2001. “Analisis Faktor Faktor yang Mempengaruhi Status Perusahaan yang Listing di BEJ - Suatu Penelitian Empiris.” Tesis S2. Program Magister Sains. UGM. Yogyakarta Setyaningrum. 2002. “Pengaruh Informasi Prospektus terhadap Underpricing pada saat IPO (Initial Public Offering).” Tesis S2. Program Magister Sains. UGM. Yogyakarta Tirapat, Sunti dan A. Nittayagasetwat. 1999. “An Investigation of Thai Listed Firms’ Financial Distress Using Macro and Micro
Tabel 1. Hasil Olah Data Faktor Penentu Corporate Failure Dengan Rasio Laba. Dependent Variable: DEBIT Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 12/09/16 Time: 10:02 Sample: 2001 2014 Included observations: 1345 Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable
Coefficient Std. Error z-Statistic
Prob.
C FATA TDTA LDTA OM ROA TATO ETA
-0.473120 0.044655 0.578762 -0.277731 -0.004879 -0.044870 -0.706188 -0.000420
0.0030 0.6340 0.0000 0.0000 0.1823 0.0000 0.0000 0.7006
McFadden R-squared S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. LR statistic Prob(LR statistic)
0.176098 0.382398 0.782871 0.813825 0.794465 221.6372 0.000000
Obs with Dep=0 Obs with Dep=1
1106 239 r
0.159423 0.093796 0.073090 0.043289 0.003658 0.010283 0.114454 0.001091
-2.967708 0.476083 7.918434 -6.415738 -1.333809 -4.363428 -6.170082 -0.384569
Mean dependent var 0.177695 S.E. of regression 0.343567 Sum squared resid 157.8174 Log likelihood -518.4807 Restr. log likelihood -629.2993 Avg. log likelihood -0.385487
Total obs
1345
Tabel 2. Hasil Olah Data Faktor Penentu Corporate Failure Dengan Arus Kas. Dependent Variable: DCASH Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing) Date: 12/09/16 Time: 10:14 Sample: 2001 2014 Included observations: 1345 Convergence achieved after 5 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Variable C FATA TDTA LDTA OM ROA TATO ETA McFadden Rsquared S.D. dependent var Akaike info criterion
Coefficient Std. Error z-Statistic
Prob.
-0.687473 0.003607 0.393299 -0.083629 -0.283733 -0.056671 -0.234159 -0.000529
0.0000 0.9660 0.0000 0.0280 0.0000 0.0000 0.0088 0.6266
-5.197781 0.042576 5.453592 -2.197710 -11.40318 -4.677159 -2.619741 -0.486546
Mean dependent 0.247464 var
0.199257
0.399590
S.E. of regression
0.334058
0.763484
Sum squared resid 149.2018 Log likelihood 505.4431 Restr. log likelihood 671.6526 Avg. log likelihood 0.375794
Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.
0.794438
LR statistic Prob(LR statistic)
332.4191 0.000000
Obs with Dep=0 Obs with Dep=1
0.132263 0.084714 0.072117 0.038053 0.024882 0.012117 0.089383 0.001087
0.775079
1077 268
Total obs
1345
