, Finance & Accounting Journal, Vol. I. No.2, September lOl2
MODEL FINANCIAL DISTRESS VS. ALTMAN Z-SCORE: ANALISA PERBANDINGAN PREDIKSI KEBANGKRUTAN DI INDUSTRI PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BEl PERIODE 2004-2008 Dwi Puryati Jurusan Akuntansi, STIE Ekuitas, Bandung Savitri Jurusan Akuntansi, STIE Ekuitas, Bandung
ABSTRACT This research is intended to learn about the differences in analysis between financial distress model and the discriminant Altman Z-Score in trying to predict bankruptcy in publicly-listed banks at Bursa Efek Indonesia (BEl) during the period of2004-2008.
The research objects are financial ratios used in the actual formulation offinancial distress model and discriminate ofAltman Z-Score, such as; current ratio, growth ratio, financial leverage, profit margin, LDR, RETA, EBITTA, and MVEB VL. Samples from the banking sub-sector are taken directly from the actual listing ofBEl in the period of2004-2008, as well as those banks listed in SWA 100 Best Wealth Creators as of2008 (SWA 19!XXIV/4-17 September 2008). The data used in this research are secondary data from the banks' financial statements, and ratios ofthose financial statements from 2004-2008, which were gatheredfrom BEl. Data analysis incorporates independent samples test at 95% confidence (0 = 0,05). This analysis is used to compare analytical results between 2 prediction models offinancial distress and discriminant of Altman Z-Score. The results provide explanations that there are differences between the prediction models offinancial distress and discriminant Altman Z-Score in making prediction toward bankruptcy in puclicly-listed banks at BEl during 20042008. The statistical results show a level ofsignificance lower than the prescribed tolerance, which is at 0.045. Keywords: financial distress, discriminant Altman Z-score, bank, Indonesia
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adakah perbedaan hasil analisis anlara model financial distress dengan diskriminan Altman Z-Score dalam memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang terdafiar di Bursa Efek Indonesia (BEl) periode 2004-2008. Obyek penelitian ini adalah rasio-rasio keuangan yang digunakan dalam perumusan model financial distress dan diskriminan Altman Z-Score diantaranya adalah, current ratio, growth ratio, financial leverage, profit margin, LDR, RETA, EBITTA, dan MVEBVL. Sampel perbankan yang diambil adalah perbankan yang terdafiar di BEl pada periode 2004-2008, dan yang terdaftar dalam pemeringkatan majalah SWA 100 Best Wealth Creators edisi 2008 (SWA 19/XXIV/4-17 September 2008). Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data sekunder yang dtdalamnya adalah laporan keuangan dan rasio-rasio keuangan perbankan periode tahun 2004-2008 yang diperoleh dari BEI. Metode analisis yang digunakan adalah independent samples test dengan tingkat kepercayaan 95% (0 ~ 0,05). Me/ode ana/isis independent samples test ini digunakan karena da/am penelitian ini membandingkan hasil analisis antara 2 model prediksi kebangkrutan yaitu model financial distress dengan diskriminan Altman Z-Score. Hasil penelitian ini memberikan penjelasan bahwa terdapat perbedaan hasil analisis model financial distress dengan diskriminan Altman Z-Score dalam memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang terdafiar di BEl periode 2004-2008. Hasil penelitian ini diperllhatkan dalam hasil perhitungan independent samples test yang menunjukkan tingkat signifikasi berada dibawah tingkat toleransi yang ditentukan, yaitu sebesar 0,045. Kata Kunci: financial distress. diskriminan Altman Zcscore, bank. Indonesia
ISSN # 2252-6242
112
Finance & Accounting Journal, Vol. t, No.2, September 2012
I.
PENDAHULUAN Industri perbankan sebagai financial intermediary institution yang menjembatani antara surplus dan deficits yang merupakan salah satu barometer untuk menggambarkan maju mundumya perekonomian Negara. Dengan keadaan ini, berarti begitu pentingnya peranan industri perbankan sebagai salah satu komponen pemacu perekonomian. Maka telah menjadi suatu tuntutan bahwa pengelolaan bank memerlukan ketangguhan manajemen yang dapat mengendalikan jalannya aktivitas bank dalam berbagai kondisi perekonomian. Krisis keuangan yang berawal pada semester ke-2 tahun 1997 membuat pertumbuhan perekonomian Indonesia yang dicapai menjadi tidak berarti.Krisis tersebut mengakibatkan perbankan Indonesia mengalami kesulitan yang sangat parah. Keadaan tersebut menyebabkan pemerintah terpaksa melakukan restrukturisasi permodalan, merger, Iikuidasi perbankan, pembekuan perbankan dan juga restrukturisasi hutang. Mengetahui kondisi kesehatan keuangan perusahaan adalah sangat penting dilakukan oleh investor dan kreditor dalam pengambilan keputusan-keputusan investasi dan kreditnya. Investor dan kreditor sebagai pihak yang berada di luar perusahaan dituntut mengetahui perkembangan yang ada dalam perusahaan untuk mengamankan investasi yang telah dilakukan. Ketidakmampuan untuk membaca sinyal-sinyal dalam kesulitan usaha akan mengakibatkan kerugian dalam investasi usaha yang telah dilakukan. Untuk mengantisipasi hal tersebut investor harus bisa mendeteksi gejalafinancial distress yang dialami oleh perusahaan.
Financial distress dapat diartikan sebagai ketidakmampuan perusahaan untuk membayar keuangannya pada saat jatuh tempo yang mengakibatkan kebangkrutan perusahaan. Financial distress terjadi karena perusahaan tidak mampu mengelola dan menjaga kestabilan kinerja keuangan. Dalam salah satu jurnal: Sunday Samson Babalola (2009), dapat tergambarkan bahwa gejala financial distress terjadi sebelum terjadi kebangkrutan, sehingga kondisi ini harus dicegah sebelum terjadi. Oleh karena itu, manajemen dan pemegang otoritas perbankan harus memberikan perhatian pada persepsi publik terhadap industri perbankan guna kepentingan ekonomi, karena kesehatan ekonomi suatu negara bergantung pada efisiensi lembaga keuangannya. Prediksi kebangkrutan usaha berfungsi memberikan panduan bagi pihak-pihak yang terkait tentang kinerja keuangan perusahaan apakah akan mengalamifinancial distress atau tidak di masa yang akan datang. Prediksi kondisi financial distress dan kebangkrutan dapat dianalisis dari laporan keuangan perusahaan melalui perkembangan anal isis rasio-rasio keuangan perusahaan yang bersangkutan. Tetapi, fenomena yang terdapat di Indonesia pada khususnya, masih sedikit perusahaan yang belum menyadari pentingnya akan hal-hal tersebut. Kebanyakan perusahaan merestrukturisasi perusahaannya baik eksternal maupun internal setelah terjadinya kebangkrutan. Belum banyak pihak manajemen perusahaan yang melakukan pencegahan perusahaan dari risiko kebangkrutan. Kebangkrutan suatu perusahaan khususnya perbankan dapat dicegah ketika perusahaan tersebut menunjukkan gejala-gejala financial distress, dengan menganalisis laporan keuangan perusahaan tersebut.
IDENTIFlKASI MASALAH Berdasarkan uraian pada latar belakang penelitian sebelumnya, maka masalah yang dapat diidentifikasi adalah sebagai berikut: 1. Bagaimana perkembangan rasio-rasio keuangan analisis model Financial Distress dan Diskriminan Altman Z-Score pada perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008
1.1.
ISSN # 2252·6242
113
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
2.
Adakah perbedaan hasil analisis model Financial Distress dan Diskriminan Altman ZScore dalam memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008
LANDASAN TEORI FINANCIAL DISTRESS Financial distress adalah kondisi di mana perusahaan tidak mempunyai kemampuan untuk memenuhi jadwal pembayaran kembali hutangnya kepada kreditor pada saat jatuh tempo. Kondisifinancial distress dapat juga didefinisikan sebagai tahapan penurunan kondisi keuangan suatu perusahaan sebelum terjadinya likuiditas maupun kebangkrutan.
II. 11.1.
Apabila ditinjau dari aspek keuangan perusahaan (financial factor) maka terdapat 3 keadaan yang menyebabkan perusahaan mengalami kondisi financial distress, yaitu faktor ketidakcukupan modal atau kekurangan dana, besamya beban hutang dan bunga dan menderita kerugian 11.1.1. MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS Prediksi financial distress berfungsi memberikan panduan untuk berbagai pihak tentang kinerja keuangan perusahaan. terdapat 4 variabel rasio keuangan yang paling dominan dalam menentukan financial distress suatu perusahaan, yaitu Current Ratio, Growth Ratio, Financial Leverage dan Profit Margin. Nilai probabilitas financial distress dihitung menggunakan, formulasi berikut (Almilia & Kristijadi, 2005):
1
[1+ EXP-(f30+f3J. X il +fJz X i2 +... J] Dimana: Pi = Probabilitas Perusahaan Xin = Variabel Rasio Keuangan 11.2.
KEBANGKRUTAN Kebangkrutan adalah kondisi kesulitan keuangan yang sangat parah sehingga perusahaan tidak mampu untuk menjalankan operasi perusahaan dengan baik.Terdapat satu metode yang digunakan untuk menganalisis potensi kebangkrutan pada suatu perusahaan yaitu metode yang ditemukan oleh Altman yang dikenal dengan metode Z-score. Penyebab Kebangkrutan dapat disebabkan oleh (I) faktor internal (manajemen yang tidak efisien, ketidakseimbangan modal yang dimiliki dengan jumlah piutang-hutang yang dimiliki dan Moral Hazard oleh manajemen), (2) faktor ekstemal (perubahan keinginan pelanggan atau nasabah yang tidak diantisipasi oleh perusahaan, dan (3) faktor debitur dan hubungan yang tidak harmonis dengan kreditur dapat berakibat fatal bagi kelangsungan hidup perusahaan. 11.2.1. MODEL PREDIKSI KEBANGKRUTAN DISKRIMINAN ALTMAN Z-SCORE Model ini menggunakan komponen dalam laporan keuangan sebagai alat prediksi terhadap kemungkinan bangkrut atau tidaknya perusahaan. Yaitu dengan menggunakan 5 variabel rasio keuangan yang merupakan komponen dari laporan keuangan diantaranya yaitu Working Capital to Total Asset (WCTA), Retained Earning to Total Asset (RET A), Earning Before Interest and Taxes to Total Asset (EBITTA), Market Value of Equity to Book Value of Liability (MVEBVL), Sales to Total Asset (STA). ISSN # 2252-6242
114
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
Dikarenakan industri perbankan merupakan perusahaan jasa, maka dalam perhitungan prediksi kebangkrutannya menggunakan Diskriminan Altman Z-Score dengan versi empat variabel. Oleh karena itu, maka formulasi Diskriminan Altman Z-Score yang digunakan adalah sebagai berikut (Rini, 2006: 33): Z
= 6,65 Xl
+3,26X, + 6,72X J + 1,05X4 • ••••••••••.•.•••••••.••••••••••••••••••.••••••••••••••.• (2.2)
Dimana: X I: LDR (Loan to Deposit ratio) yaitu rasio antara loan dan deposit. Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia, rasio LDR yang paling baik yaitu sebesar 94,75%. X2: RETA (Retained Earning to Total Asset) merupakan rasio yang membandingkan laba ditahan dengan total aktiva. X 3 : EBITTA (Earning Before Interest and Taxes to Total Asset) merupakan rasio yang membandingkan laba sebelum pajak dan bunga dengan total aktiva. X4 : MVEBVL (Market Value ofEquity to Book Value ofLiability) merupakan rasio yang membandingkan nilai pasar ekuitas dengan nilai buku hutang. Nilai pasar ekui tas didapat dari closing price dikalikan dengan jumlah saham beredar.
II.3. 1.
HIPOTESA Hipotesis yang akan diuji kebenarannya di dalam penelitian ini adalah: Analisis Financial Distress dapat memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang listing di BEl peri ode 2004-2008.
2.
Analisis Diskriminan Altman Z-Score dapat memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008.
3.
Terdapat perbedaan hasil analisis Financial Distress dan Diskriminan Altman Z-Score.
III. METODOLOGI PENELITIAN IIU. POPULASI & SAMPEL Dalam melakukan penelitian ini, seluruh perbankan yang terdaftar di BEl pada periode 2004-2008 yang terdaftar dalam pemeringkatan majalah SWA 100 Best Wealth Creators edisi 2008 (SWA 191XXIV/4-17 September 2008) yang berjumlah 12 perusahaan. Daftar nama-nama bank tersebut adalah Bank Rakyat Indonesia, Tbk, Bank Central Asia, Tbk, Bank Mandiri, Tbk, Bank Danamon, Tbk, Bank Intemasional Indonesia, Tbk, Bank Pan Indonesia, Tbk, Bank Mega, Tbk, Bank Niaga, Tbk, Bank NISP, Tbk, Bank Mayapada Intemasional, Tbk, Bank Permata, Tbk, dan Bank Negara Indonesia, Tbk. III.2. OPERASIONAL VARIABEL Variable dalam penelitian ini adalah: 1. Variabel bebas, terdapat dua jenis variabel X yaitu: (I) variabel XI adalah model financial distress dengan 4 indikator, yaitu Current Ratio, Growth Ratio,Financial Leverage,Profit Margin, dan (2) variable X 2 adalah model Diskriminan Altman Z-Score. Variabel XI menggunakan 4 indikator, yaitu: Loan to Deposit Ratio (LDR), Retained Earning to Total Asset (RETA), Earning Before Interest and Taxes to Total Asset (EBITTA), dan Market Value ofEquity to Book Value ofLiability (MVEBVL).
ISSN # 2252-6242
115
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2. September 2012
Variabel terikat adalah kebangkrutan dengan menggunakan 2 indi kator, yaitu: (I) nilai probabilitas Financial Distress, dan (2) nilai interprestasi Z-Score
2.
m.s.
TEKNIK ANALISA DATA Analisis da ta dalam p enelitian ini dil akukan s ecara ku antitatif dengan men ggunakan analisis deskriptif sebagai berikut: I. Pengujian hipotesis I dengan menggunakan Hosmer and Lemenshow Test. 2. Memasukkan rata-rata rasio keuangan yang digunakan dalam model Diskriminan Altman Z-Score yaitu LOR, RETA, EBITTA, dan MVEBVL ke dalam rumus (Rini, 2006: 33): Z = 6,65X, + 3,26X, +6,nXJ + 1,05X4 •. • •. . • •• • •• . • •• • • . . . • • • . . . • • • . • • • • • • . • . . • • • • . . • • • • . . . • • •(3.1)
3.
Melakukan interprestasi nilai Z-Score kedalam kriteria kebangkrutan. Hasil perhitungan nilai Z-Score dapat dijelaskan dengan tabel sebagai berikut: Tbl31It
t
0
N°I . Z- S
Interpresrasi
Nilai Z - Score
Perusahaan tidak mengalami masalah dengan kondisi keuangan.
Z> 2,99
Perusahaan mempunyai sedikit masalah keuangan (meskipun tidak serius). Perusahaan akan mengalami permasalahan keuanganjika tidak melakukan perbaikan yang berarti dalam manajemen maupun struktur keuangan (gray area). Perusahaan mengalami masalah keuangan yang serius atau mengalami kebangkrutan(bankcrupcry). Sumber: Darsono dan Ashari (2005: 106)
2,7 < Z < 2,99 1,8 < Z < 2,69 Z < 1,88
4.
•
Menghitung nilai masing-masing perusahaan pada tahun tertentu dengan menggunakan metode Least Square Methode. Berikut adalah rumus dari Least Square, dimana t yang digunakan adalah 2 (Purbaya & Muliawan, 2007: 250).
. Dimana: Y X a b n 5. 6. 7. 8.
(3.2)
*-
Nilai trend untuk setiap tahun unit Unit waktu tertentu = Intercept (nilai trend pada saat X=O) = Koefisien trend, pertumbuhan y untuk setiap unit waktu tertentu = Jumlah waktu yang diteliti
= =
Pengujian hipotesis II dengan menggunakan One Sample T-Test Melakukan analisis perbandingan antara model Financial Distress dengan Diskrimi nan Altman Z-Score dengan menggunakan Independent Samples Test. Pengujian hipotesis III Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis: a. Kriteria penerimaan atau penolakan H o pada hipotesis I adalah sebagai berikut: • Ho akan diterima jika tingkat signifikansi pada tabel Hosmer and Lemenshow test > 0,05. Artinya, bahwa analisis Financial Distress sesuai dengan data yang di uji,
ISSN # 2252-6242
116
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2. September 2012
sehingga dapat memprediksi kebangkrutan perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008. •
HI akan ditolakjika tingkat signifikansi pada tabel Hosmer and Lemenshow test < 0,05. Artinya, bahwa analisis Financial Distress tidak sesuai dengan data yang diuji, sehingga tidak dapat memprediksi kebangkrutan perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008.
b. Kriteria penerimaan atau penolakan Hipotesis II yang diuji dalam penelitian ini adalah, sebagai berikut: • H o akan diterima jika - T,abel < Thitung < T,abcb yang artinya, bahwa analisis diskriminan Altman Z-Score tidak mampu memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang terdaftar di BEl periode 2004-2008. •
HI akan ditolak jika -Thitung < Ttabel atau Thitung> T'abcb artinya, bahwa analisis model Altman Z-Score mampu memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang terdaftar di BEl periode 2004-2008.
c. Kriteria penerimaan atau penolakan H o adalah sebagai berikut: • Jika signifikansi < 0,05 maka H o ditolak • Jika signifikansi > 0,05 maka H o diterima HASIL & PEMBAHASAN PENELITIAN PENJELASAN DESKRIPTIF SINGKAT Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi current ratio selama periode penelitian. Dari sisi current ratio, PT Bank Negara Indonesia, Tbk menunjukkan tingkat ratarata yang paling minimal ketimbang bank lainnya.
IV. IV.I.
TabeI4.1: Perkembanzan Current Ratio Periode 2004-2008 dalam "In) No
Nama Perusahaan
Bank Rakyat Indonesia Tbk Bank Central Asia 2 Tbk 3 Bank Mandiri Tbk 4 Bank Danamon Tbk Bank Inti Indonesia 5 Tbk Bank Pan Indonesia 6 Tbk 7 Bank Mega Tbk Bank Niaga Tbk 8 (CIMB Niaga) Bank NISP Tbk 9 rocsc NISP) Bank Mayapada Inti 10 Tbk 11 Bank Permata Tbk Bank Negara 12 Indonesia Tbk I
Jumlah ISSN # 2252·6242
2004
2005
2006
2007
2008
Ratarata
119,239
114,407
114,076
111,391
109,091
113,641
107,411
108,414
108,779
108,389
90,760
104,751
109,602 108,995
109,449 108,804
105,547 107,426
105,335 107,267
104,398 103,451
106,866 107,189
110,502
115,477
107,212
106,807
111,953
110,390
125,478
112,953
117,455
114,035
110,318
116,048
104,004
101,975
103,108
105,497
102,209
103,358
103,253
106,531
107,786
107,257
105,189
106,003
116,760
106,616
106,344
107,135
106,487
108,668
80,671
90,677
99,632
133,289
111,556
103,165
104,963
102,791
101,900
102,855
100,954
102,693
89,374
102,616
104,460
105,940
105,739
101,626
1,280,710 1,283,726
1,315,198
1,262,104
1,280,252
117
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
109,600 105,175 106,688 106,726 106,977 Rata-rata 125,478 115,477 117,455 133,289 111,953 Max 99,632 102,855 90,760 80,671 90,677 Min . . Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008, data diolah kembah Tabel 4.2 memberikan ilustrasi tentang kondisi growth ratio selama periode penelitian. Dari sisi growth ratio, PT Bank Mayapada International, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yang paling minimal ketimbang bank lainnya. Tabel 4.3 memberikan ilustrasi tentang kondisi financial leverage selama periode penelitian. Dari sisi financial leverage, PT Bank Mayapada International, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yang paling minimal ketimbang bank lainnya. TabeI4.2: Perkembangan Growth Ratio Periode 2004-2008 (dalam % \ Nama Perusahaan
No I 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12
Bank Rakvat Indonesia Tbk Bank Central Asia Tbk Bank Mandiri Tbk Bank Danamon Tbk Bank Inti Indonesia Tbk Bank Pan Indonesia Tbk Bank Mega Tbk Bank Niaga Tbk (CIMB Niaga) Bank NISP Tbk (OCBC NISP) Bank Mayapada Inti Tbk Bank Permata Tbk Bank Negara Indonesia Tbk Jumlah Rata-rata Max Min Sumber: Laporan Keuangan
2004
2005
2006
2007
2008
3,394 2,142 2,118 4,094 2,277 3,664 17,155
3,102 2,240 0,229 2,954 1,442 1,370 0,714
2,752 2,400 0,905 1,615 1,193 1,609 0,490
2,375 2,059 1,362 2,368 0,734 1,594 1,492
2,421 2,630 1,482 1,426 0,845 1,089 1,439
Ratarata 2,809 2,294 1,219 2,491 1,298 1,669 4,258
2,144
1,315
1,319
1,404
0,657
1,368
1,628
1,019
0,979
0,863
0,925
1,083
1,302 0,537 0,978 0,911 0,743 0,894 1,961 0,848 0,823 1,270 0,837 2,674 2,265 0,957 1,137 0,490 0,606 0,989 44,143 16,729 16,200 16,920 15,102 3,679 1,394 1,350 1,410 1,258 17,155 3,102 2,752 2,375 2,630 1,302 0,229 0,490 0,490 0,606 Perbankan 2004-2008, data diolah kembah
.
TabeI4.3: Perkembangan Financial Leverage Periode 2004-2008 (dalam % No I
2 3 4 5 6 7 8
Nama Perusahaan Bank Rakyat Indonesia Tbk Bank Central Asia Tbk Bank Mandiri Tbk Bank Danamon Tbk Bank International Ind Tbk Bank Pan Indonesia Tbk Bank Mega Tbk Bank Niaza Tbk
ISSN # 2252-6242
2004
2005
2006
2007
2008
Ratarata
80,314
83,760
84,826
87,294
88,160
84,871
90,261
89,446
89,265
89,998
91,479
90,090
85,535 108,995
87,378 87,080
90,152 88,197
87,506 87,506
89,644 89,644
88,043 92,284
87,200
83,076
89,481
89,992
85,959
87,142
71,284
81,102
76,301
79,761
86,447
78,979
92,782 92,306
94,332 90,453
93,755 89,704
91,580 90,513
91,766 90,928
92,843 90,781 118
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
No 9 10 II 12
Nama Perusahaan
2004
2005
2006
2007
81,695 89,480 89,858 88,372 Bank NISP Tbk Bank Mayapada 86,958 82,531 83,640 66,987 Interl Tbk 83,363 89,854 89,917 89,917 Bank Pennata Tbk Bank Negara 86,970 91,935 91,253 90,593 Indonesia Tbk 1,047,662 1,050,426 1,056,350 1,040,021 Jumlah 87,305 87,536 88,029 86,668 Rata-rata 108,995 94,332 93,755 91,580 Max 71,284 81,102 76,301 66,987 Min Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008, data dlolah
2008
Ratarata
89,398
87,761
82,761
80,576
100,954
90,801
90,787
90,308
.
1,077,927 89,827 100,954 82,761
.
kembah
Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi profit margin selama periode penelitian. Dari sisi profit margin, PT Bank Negara Indonesia, Tbk menunjukkan tingkat ratarata yang paling minimal ketimbang bank lainnya. TabeI4.4: Perkemban an Profit Margin Periode 2004-2008 (dalam %) Nama Perusahaan
No
2004
2005
2006
2007
2008
Bank Rakyat Indonesia Tbk 33,935 22,074 30,876 78,976 30,321 Bank Central Asia Tbk 48,523 47,009 44,849 46,864 46,747 Bank Mandiri Tbk 85,512 67,38 23,406 34,759 33,992 Bank Danamon Tbk 37,659 39,687 21,386 27,109 16,492 Bank Inti Indonesia Tbk 27,800 15,606 24,115 16,022 17,434 Bank Pan Indonesia Tbk 72,683 45,051 41,662 37,781 27,400 24,313 Bank Mega Tbk 36,435 20,348 37,439 31,598 Bank Niaga Tbk (CIMB 48,090 31,682 29,281 31,490 14,125 8 Niaga) Bank NISP Tbk (OCBC 45,299 28,437 26,188 21,224 22,627 9 NISP) 14,301 26,804 23,145 66,987 13,619 10 Bank Mavapada Inti Tbk 21,005 17,837 15,682 21,725 18,058 11 Bank Pennata Tbk 29,857 11,227 26,108 12 Bank Negara Indonesia Tbk 12,025 6,862 Jumlah 513,603 364,601 327,046 431,633 280,040 Rata-rata 42,800 30.383 27,254 35,969 23,337 Max 85,512 67.378 44,849 78,976 46,747 Min 21,005 11.227 15,682 12,025 6,862 Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008, data diolah kembali I 2 3 4 5 6 7
Ratarata 39,236 46,798 36,882 28,467 20,195 44,916 30,027 30,933 28,755 28,971 18,861 17,216
Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi LDR selama periode penelitian. Dari LDR, PT Bank Central Asia, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yang paling minimal ketimbang bank lainnya.
SISI
Tab e145 . . P er k em b anl!:an LDR P erro . d e 2004 -2008 No
Nama Perusahaan
2004
2005
2006
2007
2008
I 2 3
Bank Rakyat Indonesia Tbk Bank Central Asia Tbk Bank Mandiri Tbk
0,757 0,306 0,519
0,778 0,418 0,499
0,725 0,403 0,550
0,688 0,436 0,520
0,799 0,538 0,569
ISSN # 2252·6242
Ratarata 0,750 0,420 0,531 119
, Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
Ratarata 0,725 0,808 0,755 0,881 0,864 0,807 4 Bank Danamon Tbk 0,436 0,553 0,572 0,761 0,795 0,623 5 Bank International Ind Tbk Bank Pan Indonesia Tbk 0,729 0,552 0,805 0,924 0,789 0,760 6 0,488 0,513 0,427 0,467 0,647 0,508 7 Bank Mega Tbk 0,854 0,854 0,848 0,794 0,879 0,846 8 Bank Niaga Tbk Bank NISP Tbk 0,773 0,776 0,822 0,891 0,767 0,806 9 0,737 0,824 0,854 1,039 1,002 0,891 10 Bank Mayapada Intert Tbk 0,572 0,785 0,831 0,880 0,818 0,777 11 Bank Pennata Tbk Bank Negara Indonesia Tbk 0,551 0,542 0,490 0,606 0,686 0,575 12 Jumlah 7,448 7,901 8,082 8,886 9,153 Rata-rata 0,621 0,658 0,673 0,741 0,763 0,854 0,854 0,854 1,039 1,002 Max 0,306 0,418 0,403 0,436 0,538 Min Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008 data diolah kembah
No
Nama Perusahaan
2004
2005
2006
2007
2008
Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi RETA selama periode penelitian. Dari sisi RETA, PT Bank Pennata, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yang paling minimal ketimbang bank lainnya. . d e 20042008 Tbl46P a e . . erk em b an~an RETA P erro No
Nama Perusahaan
2004
2005
2006
2007
2008
Ratarata 0,045 0,064 0,026 0,064 0,026 0,042 0,024
Bank Rakyat Indonesia Tbk 0,032 0,043 0,048 0,049 0,054 0,048 0,061 0,065 0,064 0,083 2 Bank Central Asia Tbk 0,025 0,QI5 0,023 0,028 0,037 3 Bank Mandiri Tbk 0,073 0,063 0,061 4 Bank Danamon Tbk 0,057 0,065 0,026 0,031 0,023 0,025 0,027 5 Bank International IndTbk Bank Pan Indonesia Tbk 0,026 0,040 0,046 0,038 0,060 6 0,007 0,018 0,024 0,033 0,036 7 Bank Mega Tbk Bank Niaga Tbk (ClMB 0,024 0,032 0,034 0,025 0,025 0,028 8 Niaga) Bank NISP Tbk (OCBC 0,042 0,045 0,036 0,046 0,051 9 0,044 NISP) 0,007 0,011 0,019 0,017 0,019 0,015 10 Bank Mavapada Internl Tbk -0,152 -0,130 -0,Q78 -0,095 -0,051 -0,101 11 Bank Pennata Tbk 0,QI1 0,013 0,021 0,013 0,016 12 Bank Negara Indonesia Tbk 0,015 0,210 0,323 Jumlah 0,192 0,312 0,419 Rata-rata 0,016 0,018 0,027 0,026 0,035 0,057 0,073 0,065 0,064 Max 0,083 -0,152 -0,130 -0,078 -0,095 -0,051 Min Sumber: Laporan Keuangan Perbankan 2004-2008 data diolah kembah I
Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi EBITTA selama periode penelitian. Dari sisi EBITTA, PT Bank Mayapada International, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yang paling minimal ketimbang bank lainnya.
ISSN # 2252-6242
120
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
TabeI4.7: Perkcmbanzan EBITTA Periode 2004-2008 No
Nama Perusahaan
1 2 3 4 5 6 7
Bank Rakvat Indonesia Tbk Bank Central Asia Tbk Bank Mandiri Tbk Bank Danamon Tbk Bank Inti Indonesia Tbk Bank Pan Indonesia Tbk Bank Meza Tbk Bank Niaga Tbk (CIMB 8 Nialla) Bank NISP Tbk (OCBC 9 NISP) 10 Bank Mavanada Inti Tbk Sumber: Laporan Keuangan
2004
2005
2006
2007
2008
0,054 0,030 0,052 0,057 0,023 0,052 0,024
0,046 0,034 0,020 0,044 0,QI8 0,020 0,011
0,038 0,034 0,026 0,026 0,014 0,026 0,007
0,038 0,029 0,024 0,037 0,007 0,024 0,021
0,036 0,035 0,023 0,025 0,011 0,060 0,019
Ratarata 0,042 0,033 0,029 0,038 0,015 0,037 0,017
0,024
0,018
0,020
0,019
0,QI1
0,018
0,022
0,014
0,014
0,012
0,013
0,015
0,020 0,008 0,014 0,013 0,011 0,013 Perbankan 2004-2008 data diolah kembali
Tabel berikut memberikan ilustrasi tentang kondisi MVEBVL selama periode penelitian. Dari sisi MVEBVL, PT Bank Mega, Tbk menunjukkan tingkat rata-rata yang paling minimal ketimbang bank lainnya. Tabel 4.8: Perkembanzan MVEBVL Penode 2004-2008 No
Nama Perusahaan
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Bank Rakvat Indonesia Tbk Bank Central Asia Tbk Bank Mandiri Tbk Bank Danamon Tbk Bank Inti Indonesia Tbk Bank Pan Indonesia Tbk Bank Mella Tbk Bank Niaza Tbk (CIMB Niaga) Bank NISP Tbk (OCBC NISP) Bank Mavanada Inti Tbk Bank Permata Tbk Bank Nezara Indonesia Tbk Jum1ah Rata-rata Max Min Sumber: Laporan Keuangan
2004
2005
2006
2007
2008
0,360 0,333 0,459 0,495 0,252 0,271 0,312 0,404 0,454 0,356 0,174 0,138 0,248 0,251 0,129 0,421 0,395 0,460 0,504 0,162 0,277 0,163 0,242 0,279 0,357 0,348 0,207 0,344 0,299 0,209 0,105 0,123 0,118 0,160 0,178 0,127 0,128 0,266 0,223 0,126 0,193 0,211 0,193 0,204 0,133 0,115 0,548 0,205 0,701 0,943 1,974 0,173 0,198 0,195 0,076 0,180 0,125 0,161 0,181 0,075 4,544 2,855 3,296 3,944 2,996 0,379 0,238 0,275 0,329 0,250 1,974 0,548 0,460 0,701 0,943 0,105 0,123 0,118 0,160 0,Q75 Perbankan 2004-2008 data dio1ah kembali
Ratarata 0,380 0,359 0,188 0,388 0,264 0,281 0,137 0,174 0,187 0,502 0,523 0,144
IV.2. PENILAIAN MODEL FINANCIAL DISTRESS DAN DISKRIMINAN ALTMAN Z-SCORE IV.2.t. ANALISA PENILAIAN MODEL FINANCIAL DISTRESS Sampel dari penelitian model financial distress ini terbagi dalam 2 kelompok, yaitu perusahaan sehat dan tidak sehat. Perusahaan yang tidak sehat yaitu perusahaan yang memiliki nilai net income yang menurun dan laba operasi menurun hingga bemilai negatif selama periode tahun 2004-2008. Adapun rumus yang digunakan dalam penelitian ini adalah (Almilia & Kristijadi, 2005) sebagai berikut: ,. i
ISSN # 2252-6242
,
".
!" .
121
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
1
P
...........................................................(4.1)
I
Keterangan: Pi = Probabilitas Perusahaan Xin = Variabel Rasio Keuangan Dari hasil perhitungan menggunakan SPSS, diperoleh koefisien regresi logistik sebagai berikut: TabeI4.8: Daya Klasifikasi Model Class Ification Tab" A-edicted
Observed Financial Distress
Step 1
Financial Distress tidak sehat sehat 4 0 0 8
tidak sehat sehat
Percentage Correct 100,0 100,0
Overall Percentage
100,0
a. The cut value is ,500
Sumber: SPSS Menurut hasil perhitungan tabel SPSS diatas, dari 12 data bank yang digunakan di dalam penelitian ini, ada 4 bank yang tergolong -tidak sehat", dan ada 8 bank yang tergolong -sehat". Tabel berikut ini, menunjukkan hasil uji kesesuaian atas 12 data bank tersebut. TabeI4.9: HasH Uji Kesesuaian Hosmer and Lemeshow Test
I~~-te-p-I Ch..sg~~
I
df
6
8;000
Sumber: SPSS Tabel berikut ini menunjukkan koefisien regresi logistik untuk masing-masing variabel yang digunakan di dalam penelitian ini. TabeI4.10: Tabel Koefisien Regresi Logistik Variables in the Equation 8
SJap 1
Current_Ratio Grow th~Ratio Rnancial_Leverage Rofit_margin Constant
59,438 233,849 32,459 11,905 -9918,421
S.E. 4798,280 18798,542 3493,773 939,634 843704,3
Wald
,000 ,000 ,000 ,000 ,000
df 1 1 1 1 1
S;.-,. ,990 ,990 ,993 ,990 ,991
Ex 018\ 7E+025 4E+101 1E+014 147953,0 ,000
a. Vanable(s) entered on step 1: Current_Ratio. Growth_Ratio, Financ laf Lev er aqe, ProflLrrargtn.
Sumber: SPSS Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa model regresi logistik yang diperoleh adalah:
ISSN # 2252-6242
122
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
P(X)=
1 -( -9918,421+59,438CR+233,849GROIfTH+32,459FL+ll,905PM) 1+e
(4.2)
Untuk melihat ketepatan dari model Financial Distress dapat dilihat dari tabel kesesuaian Hosmer and Lemenshow Test, dengan ketentuan bila tingkat signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka Ho diterima. Nilai signifikansi dari tabel kesesuaian Hosmer and Lemenshow Test adalah sebesar 1,000. Nilai tersebut lebih besar dari 0,05, sehingga uji hipotesis H o diterima yaitu dapat memprediksi tingkat kesehatan perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008, artinya semua rasio yang digunakan dapat mengukur Financial Distress. Berdasarkan rumus logit di atas, maka diperoleh probabilitas model Financial Distress dari 12 perbankan yang terdaftar di BEl yang dapat dilihat pada tabel berikut: . d e 2004 -200 8 I itas P er b an k an Y anI! T er d a f tar D"I BEl P eno T abe14 .11: P ro b a bT
p( X) = No
I
2 3 4 5 6 7 8 9 10 II
12
Nama Perusahaan
1+ e
-(-9918.421+59.438CR+2JJ.~49GROWTH+32.459FL+II.905PM)
Current Ratio
Growth Ratio
Financial Leverage
(%)
(%)
(%)
Bank Rahat Indonesia Tbk Bank Central Asia Tbk Bank Mandiri Tbk Bank Danamon Tbk Bank Inti Indonesia Tbk Bank Pan Indonesia Tbk Bank Mega Tbk Bank Niaga Tbk (CIMB Niaga) Bank NISP Tbk (OCBC NISP) Bank Mayapada Inti Tbk Bank Permata Tbk Bank Nezara Indonesia Tbk Sumber:
Profit Margin
Prob
113,64 104,75 106,86 107,18 110,39 116,05 103,36
2,81 2,29 1,22 2,49 1,30 1,67 4,26
84,87 90,09 88,04 92,28 87,14 78,98 92,84
39,24 46,80 36,88 28,47 20,20 44,92 30,03
1,00 1,00 0,99 1,00 0,99 1,00 1,00
106,00
1,37
90,78
30,93
0,99
108,67
1,08
87,76
28,76
0,00
80,58 90,80 90,31
28,97 18,86 17,22
0,00 0,00 0,00
103,17 0,89 2,67 102,69 101,63 0,99 Hasil Pengolahan Data
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa bank yang memiliki probabilitas mendekati nol adalah bank yang mengalamifinancial distress, yaitu: 1. Bank NISP Tbk 2. Bank Mayapada International Tbk 3. Bank Permata Tbk 4. Bank Negara Indonesia Tbk. IV.2.2.ANALISA PENILAIAN MODEL DISKRIMINAN ALTMAN Z-SCORE Setelah diperoleh nilai-nilai rasio keuangan masing-masing bank, maka langkah penelitian selanjutnya adalah melakukan perhitungan Z-score dari nilai rasio tersebut. Kemudian nilai Z-Score tersebut dibandingkan dengan kriteria yang telah ditetapkan Altman agar dapat memprediksi kondisi kesehatan keuangan dari masing-masing bank. Dari rumus dan interpretasi nilai Z-Score di atas diperoleh hasil sebagai berikut:
ISSN # 2252-6242
123
, Finance & Accounting Journal, Vol. 1, No.2, September 2012
Tabe14.12 (a): Perkembanzan Altman Z-Score Pada Perbankan 2004-2008 2004 2005 2006 Nama Perusahaan Z-Score Prediksi Z-Score Prediksi Z-Score Prediksi Bank Rakyat Indonesia 5,875 5,971 Sehat 5,719 Sehat Sehat Tbk Grey 2,680 3,533 Sehat 3,548 Sehat Bank Central Asia Tbk Area 4,064 Sehat 3,648 Sehat 4,167 Sehat Bank Mandiri Tbk Bank Danamon Tbk 5,834 Sehat 6,324 Sehat 5,883 Sehat Bank International 3,419 Sehat 4,055 Sehat 4,256 Sehat Indonesia Tbk Sehat Bank Pan Indonesia Tbk 5,691 4,108 Sehat 6,015 Sehat 3,624 Bank Mega Tbk Sehat 3,631 Sehat 3,069 Sehat Bank Niaga Tbk (CIMB 6,057 Sehat 6,009 Sehat 6,155 Sehat Niaga) Bank NISP Tbk (OCBC 5,614 Sehat 5,617 Sehat 5,905 Sehat NISP) Bank Mayapada 5,179 Sehat 6,138 Sehat 6,050 Sehat International Tbk 5,530 Sehat Bank Permata Tbk 5,055 Sehat 5,560 Sehat Bank Negara Indonesia 4,073 Sehat 3,883 Sehat 3,594 Sehat Tbk Max 6,057 6,324 6,155 Min 2,680 3,533 3,069 Rata-rata 4,803 4,831 4,993 Sumber: Hasil Pengolahan Data Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa dengan menggunakan Altman Z-Score hampir seluruh bank tidak memiliki masalah dengan kondisi keuangan. Se1anjutnya dilakukan analisis model Diskriminan Altman Z-Score dalam memprediksi kebangkrutan pada perbankan yang terdaftar di BEl. Pengujian statistik yang digunakan adalah analisis data deret waktu (time series method) dan one sample t test dengan tingkat signifikansi 95%, a = 5% dan df= 12-1 = 11. TabeI4.12 (b): Perkembanzan Altman Z-Score Pada Perbankan 2004-2008 2007 2008 Nama Perusahaan Z-Score Prediksi Z-Score Prediksi Bank Rakyat Indonesia 5,511 Sehat 5,997 Sehat Tbk Bank Central Asia Tbk 3,782 Sehat 4,459 Sehat Bank Mandiri Tbk 3,978 Sehat 4,190 Sehat Bank Danamon Tbk 6,834 Sehat Sehat 6,297 Bank International 5,481 Sehat 5,820 Sehat Indonesia Tbk Bank Pan Indonesia Tbk 6,771 Sehat 6,064 Sehat Bank Mega Tbk 3,500 Sehat 4,734 Sehat Bank Niaga Tbk (CIMB 5,747 Sehat 6,131 Sehat Niaga) Bank NISP Tbk (OCBC 6,374 Sehat 5,496 Sehat NISP) Bank Mayapada 7,788 Sehat 7,790 Sehat ISSN # 2252-6242
124
Finance & Accounting Journal, Vo1. I, No.2, September 2012
2007
Nama Perusahaan International Tbk Bank Pennata Tbk Bank Negara Indonesia Tbk Max Min Rata-rata
2008
Z-Score
Prediksi
Z-Score
Prediksi
5,873
Sehat
5,446
Sehat
4,308
Sehat
4,748
Sehat
7,788 3,500 5,496
7,790 4,190 5,598 Source: SPSS
Dalam mendapatkan nilai Ihitung digunakan analisis data deret waktu dan uji dua pihak. Adapun hasilnya sebagai berikut: I. Analisis data deret waktu Hasil analisis data deret waktu adalah:
.
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
12
2.
T a b eI 4 13 : N'I1 ar. L east Svquare P er b an k an P eno . d e 2004 -2008 Least square Method Nama Perusahaan y=a+bx y=a+b(2) Bank Rakyat Indonesia Tbk y = 5,815-0,021x 5,772 y = 3,600+0,381x Bank Central Asia Tbk 4,362 Bank Mandiri Tbk y = 4,009+0.058x 4,126 y = 6,234+0, 143x Bank Danamon Tbk 6,521 y = 4,606+0,623x 5,852 Bank International Indonesia Tbk y = 5,730+0,34Ix Bank Pan Indonesia Tbk 6,412 y = 3,712+0,209x 4,130 Bank Mega Tbk Bank Niaga Tbk (CIMB Niaga) y = 6,020-0,01 l x 5,997 Bank NISP Tbk (OCBC NISP) y = 5,801-0,052x 5,906 Bank Mayapada International Tbk y = 6,589+0,687x 7,964 y = 5,493+0,065x Bank Pennata Tbk 5,623 y=4,121+0,178x 4,476 Bank Negara Indonesia Tbk Sumber: Hasil Pengolahan Data Menghitung nilai Ibirung dengan menggunakan SPSS dengan nilai Y masing-masing bank dari perhitungan sebelumnya dimasukkan ke dalam one sample t-test sebagai variabel yang diuji. Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa nilai t hitung adalah sebesar 16,841. Lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut: TabeI4.14: Hasll Pengujian One Sample t-Test One -Sam pie Statistics
SId. Error N
Altman
12
Mean 5.5951
Std. Deviation 1,15090
Mean ,33224
Sumber: SPSS
ISSN # 2252-6242
125
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
TabeI4.15: Basil Pengujian One Sample t-Test One-Sam pie Test Test Value
=0 95% Confidence hterval of the D~ference
Mean Attman
t 16,841
df 11
Sia. (2-tailed) ,000
D~ference
5,59508
Lower 4,8638
Upper 6,3263
Sumber: SPSS Untuk taraf signifikansi u = 5% dan df = II, maka t tabel = 2,20. Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa t hitung (16,841) > t tabel (2,20) maka H o ditolak dan HI diterima, artinya analisis model Altman Z-Score dapat digunakan untuk meprediksi kebangkrutan. IV.2.3. Analisis Perbandingan Model Financial Distress - Diskriminan Altman Z-Score Untuk mengetahui adakah perbedaan antara hasil prediksi model Financial Distress dengan model Diskriminan Altman Z-Score, maka alat hitung yang digunakan adalah independent samples test. Hasil pengujian sebagai berikut: TabeI4.16: Basil Pengujian One Sample t-Test Group statis tics
A-ediksi
VARlOO02 Attman FD
N
Std. Deviation 1,14945 ,49237
Mean 5,5950 ,6667
12 12
Std. Error M1ean ,33182 ,14213
Sumber: SPSS TabeI4.17: Basil Pengujian Independent Samples Test Independent Samples Test Levene's Test for 8:JUallv of Variances
F Fredlksi
Equal variances assurred Equal variances not assumed
4,523
So. ,045
t-test for Eauaitv of Weans
df
t
Mean
So. (2-tai~dl
Oifference
Sid. Error Difference
95% O:mfidence ntervet ot the Difference Lower uccer
13.653
22
,000
4,92833
.36098
4,17971
5,67695
13.653
14.905
.000
4,92833
,36098
4,15850
5.69816
Sumber: SPSS Dari hasil pengujian Independent Sample Test diatas maka diperoleh tingkat signifikansi sebesar 0,045 yang berarti < 0,05. Jadi apabila tingkat signifikansi < 0,05 maka H o ditolak yang mana hasil analisis perbandingan dengan menggunakan Model Financial Distress dan Model Diskriminan Altman Z-Score terdapat perbedaan prediksi yang mana menggunakan Model Financial Distress terdapat 4 bank yang bangkrut, yaitu Bank NISP Tbk (OCBC NISP), Bank Mayapada International, Bank Permata, Bank Negara Indonesia, sedangkan menggunakan Diskriminan Altman Z-Score tidak terdapat bank yang mengalami kebangkrutan. Hal ini dikarenakan, penggunaan rasio keuangan yang berbeda, serta hal-hal lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. V.
KESIMPULAN Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai
ISSN # 2252-6242
126
Finance & Accounting Journal, Vol. 1, No.2. September 2012
berikut: I. Perkembangan rasio-rasio keuangan analisis model Financial Distress apabila dilihat secara rata-rata, pada perbankan yang listing di BEl peri ode 2004-2008 sebagian besar mengalami penurunan. Tetapi untuk Financial Leverage, sektor perbankan selama periode 2004-2008 mengalami kenaikan. Kenaikan ini mengindikasikan buruk untuk perbankan, dikarenakan apabila terjadi kenaikan Financial Leverage berarti terjadi kenaikan hutang lancar yang tidak diimbangi dengan kenaikan total aktivanya. Sedangkan perkembangan rasio-rasio keuangan anal isis model Diskriminan Altman ZScore apabila dilihat secara rata-rata, pada perbankan yang listing di BEl periode 20042008 adalah sebagai berikut: LDR dan RETA sektor perbankan pada periode 2004-2008 dilihat secara rata-rata mengalami kenaikan. Hal ini berarti baik dikarenakan penghimpunan dana dari masyarakat sudah cukup optimal, tetapi dari rata-rata tersebut masih berada dibawah Peraturan Bank Indonesia, yaitu rasio LDR yang baik adalah 94,75%. Perkembangan EBITTA dan MVEBVL dilihat secara rata-rata selama periode 2004-2008 sarna-sarna cenderung mengalami penurunan. 2.
Berdasarkan pengujian Independent Samples Test, terdapat perbedaan hasil analisis model Financial Distress dengan Diskriminan Altman Z-Score dalam memprediksi kebangkrutan perbankan yang listing di BEl periode 2004-2008. Hal ini dapat dilihat dari hasil signifikansi Independent Sample Test sebesar 0,045 yang berarti < 0,05. Dimana dengan menggunakan model Financial Distress terdapat bank yang mengalami kondisi tidak sehat(bangkrut) diantaranya Bank NISP Tbk (OCBC NISP), Bank Mayapada International Tbk, Bank Permata Tbk, Bank Negara Indonesia Tbk, tetapi dengan menggunakan Diskriminan Altman Z-Score tidak ada bank yang mengalarni kebangkrutan.
DAFTAR PUSTAKA Almilia, Luciana Spilica dan Emanuel Kristijadi. 2005, -Analisis Rasio Keuangan untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEl", Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia, vol. 7. Atmaja, Lukas Setia, 2008. Teori dan Praktek Manajemen Keuangan. Andi: Yogyakarta. Babalola, Sunday Samson. 2009, -Perception of Financial Distress and Customer's Attitude Toward Banking", University oflbadan, vol. 4, no. 10. Darsono dan Ashari, 2005. Pedoman Praktis Memahami Laporan Keuangan. Andi: Yogyakarta. Irawati, Susan, 2006. Manajemen Keuangan. Persada: Bandung. Kasmir, 2006. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. PT Raja Grafindo Persada: Jakarta. Lesmana, Rico dan Rudi Surjanto, 2005. Financial Performance Analyzing. PT Elex Media Komputing Gramedia: Jakarta Munawir, 2007. Analisis Lapran Keuangan. Liberty Yogyakarta: Yogyakarta. Nazir, Mohamad, 2005. Metode Penelitian. Ghalia Indonesia: Jakarta. Rosyid, Abdul, 2006. Bahan Ajar Analisis Laporan Keuangan. UMB. Rayenda, Brahmana. 2009, -Identifying Financial Distress Condition in Indonesia Manufacture Industry", Birmingham Business School, University of Birmingham: United Kingdom. Santos a, Purbaya Budi dan Muliawan Hamdani, 2007. Statistika Deskriptif dalam Bidang Ekonomi dan Niaga. Erlangga: Jakarta. Sefa, Franken M. 2005, ---l'hree Principles of Transnasional Corporate Bankcruptcy Law: A Review", European Law Journal. Supangat, Andi, 2005. Statistika untuk Ekonomi dan Bisnis. Fakultas Ekonomi dan Fakultas Bisnis Manajemen, Universitas Widyatama: Bandung. Sudjana, 2005. Metoda Statistika. Tarsito: Bandung. Sugiyono, 200). Metode Penelitian KuantitatijKualitatijdan R&D. Alfhabeta: Bandung. ISSN # 2252·6142
127
Finance & Accounting Journal, Vol. I, No.2, September 2012
Widyastuti, Rini, 2006. Analisis Kinerja Keuangan Pendekatan Altman dan Pengaruhnya Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan yang Go Public di BE: Universitas Semarang: Semarang. Undang-Undang RI Nomor: 10 Tahun 1998, Tentang Perbankan. http://202.155.2.90/corporate_actions/new_infojsx/jenis_informasi/O 1_1aporan_keuangan/ (www.idx.co.id, diakses tanggal2 November 2009).
ISSN # 2252-6242
128
