PERBANDINGAN MODEL Z-SCORE ALTMAN DAN MODEL LOGIT ZAVGREN UNTUK MEMPREDIKSI POTENSI KERUGIAN PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BURSA EFEK INDONESIA
Skripsi Diajukan untuk Melengkapi Tugas-tugas dan Memenuhi Syarat untuk Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta
Disusun Oleh : NURI HANDAYANI F1206110
FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2010
1
2
3
MOTTO ” Sesunngguhnya bersama kesulitan ada kemudahan. Maka apabila engkau telah selesai (dari sesuatu urusan), tetaplah bekerja keras (untuk urusan yang lain). Dan hanya kepada Tuhanmulah engkau berharap.” (QS. Al-Insyirah : 6-8) ” Wahai orang-orang yang beriman! Mohonlah pertolongan (kepada ALLOH) dengan sabar dan salat. Sungguh, ALLOH beserta orang-orang yang sabar.” (QS. Al- Baqarah: 153) “Kerjakan segala sesuatu dengan cinta dan hati yang ikhlas, niscaya ALLAH SWT akan memberimu kenikmatan dan keberhasilan tanpa kau sangka sebelumnya” (AA Gym) ”Inilah hidupku, Inilah cintaku, Inilah caraku, Inilah pilihanku dan Inilah aku. Karena ini aku bertahan, Jalanilah jalan hidupmu” ”Hidup adalah perbuatan baik atau buruknya hanyalah sebuah pilihan. Bukan cari siapa yang salah tapi apa masalahnya, berjuanglah dengan hati walau berat pasti akan tercapai” ”Cinta itu bukan benda, tetapi semacam cita-cita hidup, sebab hidup tanpa citacita tak mempunyai arti, sedangkan cita-cita tanpa diikuti cinta niscaya akan mati” (Mahatma Gandhi)
4
PERSEMBAHAN
Sebuah karya kecil yang kupersembahkan kepada: v Bapak dan Ibuku v Kakak-kakakku tercinta ”Sarjito dan Sarwanto” v Teman-teman dan almamaterku
5
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb. Alhamdulillahirabbil’alamin, segala puji dan rasa syukur yang tidak terhingga kepada Alloh SWT, karena atas limpahan rahmat dan hidayah-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul PERBANDINGAN MODEL Z-SCORE ALTMAN DAN MODEL LOGIT ZAVGREN UNTUK MEMPREDIKSI
POTENSI
KERUGIAN
PADA
PERUSAHAAN
MANUFAKTUR DI BURSA EFEK INDONESIA sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. Penyusunan skripsi ini tidak terlepas dari berbagai hambatan dan kesulitan. Namun berkat bantuan, dorongan, pengarahan serta doa dari berbagai pihak, maka penulis akhirnya dapat menyelesaikan skripsi ini. Pada kesempatan ini pula dengan segala kerendahan hati, penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada : 1. Prof. Dr. Bambang Sutopo, M. Com, AK, selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. 2. Dra. Endang Suhari, M. Si. , selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. 3. Drs. Wiyono, MM. , selaku Sekretaris Program Non Reguler Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.
6
4. Bambang Hadinugroho, SE., MSi. , selaku Pembimbing Skripsi yang telah dengan keikhlasan dan kesabaran memberikan bimbingan, petunjuk, nasehat, dan waktu kepada penulis. 5. Prof. Dr. Hartono, MS., selaku dosen Pembimbing Akademik yang telah memberikan bimbingan dan saran-saran kepada penulis setiap semester. 6. Ucapan terima kasih yang tiada akhir penulis sampaikan buat kedua orang tua aku. Berkat doa dan kasih sayang mereka lah yang selalu membangkitkan semangat penulis. 7. Kakak-kakakku tersayang Sarjito dan Sarwanto, terima kasih juga telah mendoakan, memberikan semangat dan melimpahkan kasih sayang buat adik. 8. Buat Uti dan Kakung aku, terima kasih atas do’a dan kasih sayangnya buat cucu mu. 9. Buat sahabatku Ida dan Ika, terima kasih buat bantuan, support dan doanya selama ini. 10. Buat kelompok ku magang (Nova dan Taufan) makasih dan semoga ilmu yang kita dapat di perusahaan tempat kita magang dapat kita manfaatkan saat kita memasuki dunia kerja nanti. 11. Buat temen-temen yang sudah datang saat aku pendadaran (ida, nova, dian, sandra, lala, herin, ayu, rina, nina, ade, ika, rita, nita, endah, yudha, hermawan, wawan, yanuar, rian, nando, aqbar, refi, deni agung, taufan, karta, komaru) terima kasih atas do’a dan supportnya.
7
12. Buat temen-temen non reguler manajemen 2006, terima kasih buat bantuannya selama ini dan semoga setelah lulus kita tetap dapat berteman dan bersahabat sampai kapanpun. 13. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu yang telah banyak
membantu,
mendukung,
dan
membimbing
penulis
dalam
menyelesaikan skripsi ini. Penulis menyadari bahwa penulisan skripsi ini masih jauh dari sempurna, saran dan kritik yang membangun senantiasa penulis harapkan. Semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi penulis sendiri, pembaca dan bagi pengembangan ilmu pengetahuan. Akhirnya kepada semua pihak yang sudah membantu penulis selama menjalani masa skripsi mendapatkan balasan dari Allah SWT. Amin. Wassalamu ’alaikum Wr. Wb.
Surakarta, ...... Juni 2010
Penulis
8
DAFTAR ISI
Halaman HALAMAN JUDUL...............................................................................
i
ABSTRAK ..............................................................................................
ii
HALAMAN PERSETUJUAN................................................................
iii
HALAMAN PENGESAHAN.................................................................
iv
HALAMAN MOTTO .............................................................................
v
HALAMAN PERSEMBAHAN .............................................................
vi
KATA PENGANTAR ............................................................................
vii
DAFTAR ISI...........................................................................................
x
DAFTAR TABEL...................................................................................
xiii
DAFTAR GAMBAR ..............................................................................
xv
DAFTAR LAMPIRAN ..........................................................................
xvi
BAB I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah.....................................................
1
B. Perumusan Masalah ...........................................................
4
C. Batasan Masalah ................................................................
5
D. Tujuan Penelitian ...............................................................
5
E. Manfaat Penelitian .............................................................
6
BAB II. LANDASAN TEORI A. Telaah Pustaka ...................................................................
7
1. Laporan Keuangan .......................................................
7
9
2. Komponen Laporan Keuangan ....................................
7
3. Tujuan Laporan Keuangan...........................................
9
4. Pemakai Laporan Keuangan dan Kebutuhan Informasi ......................................................................
10
B. Analisis Rasio Keuangan ...................................................
11
C. Potensi Kebangkrutan Usaha .............................................
12
D. Analisis Model Z-Score Altman ........................................
17
E. Analisis Model Logit Zavgren ...........................................
23
F. Penelitian Terdahulu ..........................................................
27
G. Kerangka Pemikiran...........................................................
29
H. Hipotesis.............................................................................
31
BAB III. METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian................................................................
32
B. Populasi, Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel..........
32
C. Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data ....................
35
D. Definisi Operasional Variabel............................................
36
E. Metode Analisis Data.........................................................
39
1. Perhitungan Rasio Keuangan .......................................
39
a. Perhitungan model Z-Score Altman ................
39
b. Perhitungan model Logit Zavgren ...................
40
2. Pengujian Normalitas Data ..........................................
41
3. Pengujian Hipotesis......................................................
42
10
BAB IV. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Hasil Pengumpulan Data....................................................
45
B. Analisis Data ......................................................................
46
C. Deskriptif Data...................................................................
51
D. Pengujian Normalitas Data ................................................
57
E. Pengujian Hipotesis............................................................
59
F. Pembahasan........................................................................
62
BAB V. PENUTUP A. Kesimpulan ........................................................................
65
B. Keterbatasan.......................................................................
66
C. Saran...................................................................................
67
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
11
DAFTAR TABEL
TABEL
Halaman
1.
II.1 : Titik Cut-Off Metode Altman ..............................................
21
2.
II.2 : Pengelompokkan Prediksi Kebangkrutan .............................
22
3.
III.1 : Proses Pemilihan Sampel......................................................
34
4.
IV.1 : Proses Pemilihan Sampel......................................................
45
5.
IV.2 : Daftar Perusahaan yang Terpilih ..........................................
46
6.
IV.3 : Kriteria Tingkatan Kesehatan (Potensi Kerugian) Perusahaan dengan Metode Z-Sore Altman..........................
7.
IV.4 : Kriteria Tingkatan Kesehatan (Potensi Kerugian) Perusahaan dengan Metode Zavgren ....................................
8.
50
IV.5 : Hasil Analisis Deskriptif Skor Metode Z-Score Altman dan Metode Zavgren ................................................
9.
49
51
IV.6 : Hasil Analisis Deskriptif Rasio Keuangan Dengan Metode Z-Score Altman .......................................................
52
10. IV.7 : Hasil Analisis Deskriptif Rasio Keuangan Dengan Metode Zavgren ....................................................................
54
11. IV.8 : Hasil Uji Normalitas Data ....................................................
58
12. IV.9 : Hasil Uji Normalitas Data Setelah Transformasi .................
58
13. IV.10: Hasil Uji Normalitas Data Setelah Tramming......................
59
14. IV.11: Uji Wilcoxon Signed Ranks Test Metode Z-Score ..............
60
15. IV.12: Uji Wilcoxon Signed Ranks Test Metode Zavgren ..............
61
12
16. IV.13: Uji Maan-Whitney Test Zavgren dan Z-Score .....................
61
13
DAFTAR GAMBAR
GAMBAR
Halaman
1. II.1 : Kerangka Pemikiran..................................................................
30
14
DAFTAR LAMPIRAN
LAMPIRAN 1. Lampiran 1 : Model Z-Score 2. Lampiran 2 : Model Zavgren 3. Lampiran 3 : Rasio Model Z-Score 4. Lampiran 4 : Rasio Model Zavgren 5. Lampiran 5 : Perhitungan Model Z-Score Altman 6. Lampiran 6 : Perhitungan Model Logit Zavgren 7. Lampiran 7 : Perhitungan Model Z-Score Altman 8. Lampiran 8 : Perhitungan Model Logit Zavgren 9. Lampiran 9 : Descriptive 10. Lampiran 10 : Normalitas 11. Lampiran 11 : Uji Hipotesis
15
ABSTRACT THE COMPARISON OF Z-SCORE ALTMAN MODEL AND LOGIT ZAVGREN MODEL TO PREDICT THE POTENCY OF FINANCIAL LOSS OF THE MANUFACTURING COMPANY IN INDONESIAN STOCK EXCHANGE Nuri Handayani F1206110 The purpose of the research is: firstly, giving an empirical data of Z-Score Altman model that can be used to predict the potency of financial loss. Secondly, giving an empirical data of Logit Zavgren that can be also used to predict the potency of financial loss. In addition, thirdly, whether exist or not the comparison of Z-Score Altman model and Logit Zavgren model in predicting the potency of financial loss. This research uses the population number of manufacturing business at all which are registered in Indonesian Stock Exchange during the period of 2004 to 2007. It takes a sample and done by method of purposive sampling and it finally results the samples as many as 30 companies. Then it is transformed and the sample is trimmed to be 27 companies. It successfully gets the financial data taken from Indonesian Capital Market Directory during 2006 to 2008. To analyze data, it can use the program of SPSS for Windows the version of 15.0. Then to test the first and the second hypothesis, it can also use analytic instrument of Two Related Sample Wilcoxon Signed Ranks Test, meanwhile to test the third hypothesis, it can use the analytic instrument of Two Independent Sample Mann-Whitney Test. The result of research proves that Z-Score Altman model can be used to predict the potency of financial loss. The Logit Zavgren Model can be used to predict the potency of financial loss. However, there is difference between ZScore Altman model and Logit Zavgren model in predicting the potency of loss financial. Keywords: Z-Score Altman model, Logit Zavgren model, Financial Ratio, Financial Loss, Manufacture.
16
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah Gejolak
ekonomi
yang
selalu
mengalami
perubahan
telah
mempengaruhi kegiatan dan kinerja perusahaan, baik perusahaan kecil maupun perusahaan besar. Oleh karena itu perusahaan harus memanfaatkan sumber daya seefisien dan seefektif mungkin sehingga bisa berguna untuk mempertahankan bahkan meningkatkan kinerja perusahaannya. Salah satu faktor yang mencerminkan kinerja perusahaan adalah laporan keuangan yang harus dibuat oleh pihak manajemen secara teratur. Laporan keuangan pada dasarnya merupakan hasil dari proses akuntansi yang disajikan didalamnya dapat membantu berbagai pihak (intern maupun ekstern) dalam mengambil keputusan yang sangat berpengaruh bagi kelangsungan hidup perusahaan. Perkembangan ini dalam waktu yang singkat menjadi terhenti dan bahkan mengalami kemunduran total akibat adanya krisis multidimensi di Indonesia. Yang termasuk menonjol adalah dalam aspek ekonomi, yaitu terpuruknya kegiatan ekonomi karena semakin banyak perusahaan yang bangkrut, perbankan yang dilikuidasi dan meningkatnya jumlah tenaga kerja yang menganggur. Penyebab dari krisis ini, bukanlah karena fundamental ekonomi yang lemah saja, tetapi karena utang swasta luar negeri yang telah mencapai jumlah yang cukup besar. Krisis yang berkepanjangan ini adalah krisis merosotnya nilai tukar rupiah yang sangat tajam, akibat adanya
17
spekulasi dan jatuh temponya utang swasta luar negeri dalam jumlah yang besar dan secara bersamaan. Sehingga permintaan akan dollar meningkat, ditambah lagi dengan banyak terjadi bencana alam yang mengakibatkan nilai tukar rupiah yang semakin lemah. Kebangkrutan suatu perusahaan dapat dilihat dan diukur melalui laporan keuangan dengan cara menganalis laporan keuangan. Analisis laporan keuangan merupakan alat yang sangat penting untuk memperoleh informasi yang berkaitan dengan posisi keuangan perusahaan serta hasil-hasil yang telah dicapai sehubungan dengan pemilihan strategi perusahaan yang akan diterapkan. Dengan melakukan analisis laporan keuangan perusahaan, maka pimpinan perusahaan dapat mengetahui keadaan serta perkembangan financial perusahaan serta hasil-hasil yang telah dicapai pada waktu lampau dan diwaktu yang sedang berjalan. Selain itu dengan melakukan analisis keuangan diwaktu lampau maka dapat diketahui kelemahan perusahaan serta hasilhasilnya yang dianggap telah cukup baik, dengan mengetahui potensi kebangkrutan perusahaan tersebut (Purwanti, 2005). Salah satu alat yang digunakan untuk memprediksi kemungkinan yang terjadi di masa depan adalah dengan menggunakan rasio keuangan yang terdapat dalam laporan keuangan. Rasio keuangan diasumsikan mempunyai kandungan informasi untuk menentukan fenomena ekonomi sehingga bermanfaat untuk mengambil keputusan yang bersifat ekonomis. Setiap jenis rasio keuangan mempunyai kegunaan untuk analisis yang berbeda dipandang
18
dari yang menggunakannya dan tujuan penggunaannya. Salah satu kegunaan rasio keuangan adalah untuk memprediksi potensi kebangkrutan perusahaan. Model Altman sangat penting untuk digunakan sebagai peringatan awal (Early Warning System) terhadap kemunduran kondisi financial dari suatu perusahaan. Penelitian terdahulu yang pernah dilakukan antara lain oleh Altman (1968) memprediksi kebangkrutan dengan menggunakan 66 sampel perusahaan yang kemudian sampel tersebut dibagi lagi menjadi 2 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. Zavgren (1985) mengembangkan model prediksi kebangkrutan dengan analisis logit, yang menghasilkan probabilitas kemungkinan kebangkrutan. Zavgren menggunakan model ini pada 45 perusahaan yang bangkrut dan tidak bangkrut. Menurut penelitian yang telah dilakukan oleh Zavgren, model ini menghasilkan tingkat akurasi 82,2% untuk memprediksi kebangkrutan. Selain itu model Zavgren dipilih karena analisis ini lebih mudah digunakan dibandingkan teknik-teknik yang lain (Agustina, 2007). Penelitian-penelitian diatas dapat membuktikan secara empiris bahwa rasio keuangan dapat digunakan sebagai alat untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan yang cukup akurat. Penelitian ini ingin menguji kembali hasil penelitian yang telah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya dengan mengambil obyek penelitian pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di
19
BEI. Dasar penentuan adalah sektor manufaktur karena formula Altman paling tepat digunakan untuk menilai potensi kebangkrutan pada perusahaan manufaktur. Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka penulis akan mencoba melakukan penelitian dengan judul “Perbandingan model Z-Score Altman dan model logit Zavgren untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia”.
B. Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang permasalahan yang telah diuraikan sebelumnya maka dapat diambil rumusan masalah sebagai berikut: 1. Apakah model Z-score Altman dapat digunakan untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005? 2. Apakah model logit Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005? 3. Apakah ada perbedaan antara model Z-score Altman dan model logit Zavgren di dalam memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005?
20
C. Batasan Masalah Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan model Z-Score Altman dan model logit Zavgren di dalam memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia. Untuk penelitian ini dibatasi pada : 1. Hanya untuk perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia. 2. Periode penelitian ini meliputi tahun 2004-2007.
D. Tujuan Penelitian 1. Untuk membuktikan bahwa model Z-score Altman dapat digunakan untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005. 2. Untuk membuktikan bahwa model logit Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005. 3. Untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan antara model Z-score Altman dan model logit Zavgren di dalam memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005.
21
E. Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini adalah: 1. Bagi Ilmu Pengetahuan Dengan penelitian ini diharapkan dapat mengembangkan ilmu pengetahuan khususnya ilmu manajemen keuangan. 2. Bagi Peneliti Lain Bagi peneliti lain yang berminat melakukan kajian terhadap analisis Z-Score Altman dan model logit Zavgren di dalam mempredikasi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur, semoga hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu rujukan atau referensi yang mungkin diperlukan untuk mendukung penelitiannya. 3. Bagi Pihak Lain a. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi Investor dalam menginvestasikan modalnya. b. Dapat dijadikan pertimbangan bagi Kreditor dalam kebijakan pemberian hutang. c. Dapat menjadi informasi bagi perusahaan manufaktur dalam penelitian tingkat kesehatan dan kerugian perusahaan.
22
BAB II LANDASAN TEORI
A. Telaah Pustaka 1. Laporan Keuangan Menurut Munawir (2002), laporan keuangan pada dasarnya dapat diartikan sebagai: Hasil dari proses akuntansi yang dapat digunakan sebagai alat untuk berkomunikasi antara data keuangan atau aktivitas suatu perusahaan dengan pihak-pihak yang berkepentingan dengan data atau aktivitas perusahaan tersebut. Laporan keuangan menggambarkan kondisi keuangan dan sisa hasil usaha suatu perusahaan pada saat tertentu yang mempunyai peranan penting bagi perusahaan terutama untuk pengambilan keputusan yang tepat ataupun penetapan kebijakan perusahaan demi pertimbangan kepentingan terhadap laporan keuangan. 2. Komponen Laporan Keuangan Laporan keuangan merupakan output proses akuntansi. Laporan keuangan yang lengkap terdiri dari komponen-komponen berikut : a. Neraca Neraca adalah laporan yang sistematis tentang aktiva, hutang serta modal dari suatu perusahaan pada suatu saat tertentu. Tujuan pembuatan neraca adalah untuk menunjukkan posisi keuangan suatu perusahaan pada suatu tanggal tertentu, biasanya pada waktu
23
pembukuan ditutup dan ditentukan sisanya pada suatu akhir tahun fiskal atau tahun kalender, sehingga neraca sering disebut balance sheet. b. Laporan Laba/Rugi Laporan laba/rugi adalah laporan yang sistematis tentang penghasilan, biaya, laba/rugi yang diperoleh oleh suatu perusahaan selama periode tertentu. Laporan laba/rugi merupakan laporan yang menunjukkan kemajuan keuangan perusahaan dan juga merupakan tali penghubung dua neraca yang berurutan. c. Laporan Perubahan Modal Pada akhir periode akuntansi biasanya perusahaan menyusun laporan yang menunjukkan sebab-sebab perubahan modal perusahaan. Perusahaan
dengan
bentuk
perseroan,
perubahan
modalnya
ditunjukkan di dalam laporan laba tidak dibagi (retained earning). Didalam laporan ini ditunjukkan laba tidak dibagi awal periode, ditambah dengan laba seperti yang tercantum di dalam laporan perhitungan rugi laba dan dikurangi dengan dividen yang diumumkan selama periode yang bersangkutan. d. Laporan Arus Kas Laporan arus kas adalah laporan keuangan yang menunjukkan bank dalam menghasilkan dan menggunakan kas, yang disusun berdasarkan kelompok aktivitas operasi, aktivitas investasi dan aktivitas pendanaan dalam periode tertentu.
24
e. Catatan atas Laporan Keuangan Catatan atas laporan keuangan adalah penjelasan naratif atau rincian dari jumlah yang tertera dalam neraca, laporan laba rugi, laporan arus kas dan laporan perubahan modal serta informasi tambahan. 3. Tujuan Laporan Keuangan Berdasarkan Pedoman Standar Akuntansi Keuangan No.1 tahun 2002 paragraf 12, tujuan laporan keuangan adalah menyediakan informasi yang menyangkut posisi keuangan, kinerja serta perubahan posisi keuangan suatu perusahaan, yang bermanfaat bagi sejumlah besar pemakai dalam pengambilan keputusan ekonomi. Informasi mengenai posisi keuangan, kinerja serta perubahan posisi keuangan sangat diperlukan untuk dapat melakukan evaluasi atas kemampuan perusahaan dalam menghasilkan kas (dan setara kas) dan waktu serta kepastian dari hasil tersebut. Posisi keuangan perusahaan dipengaruhi oleh sumber daya yang dikendalikan, struktur keuangan, likuiditas serta kemampuan beradaptasi dengan perubahan lingkungan. Dari uraian diatas, maka tujuan dari laporan keuangan adalah menyajikan informasi mengenai kondisi keuangan suatu perusahaan bagi pihak yang berkepentingan terhadap laporan keuangan yang dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk proses pengambilan keputusan.
25
4. Pemakai Laporan Keuangan dan Kebutuhan Informasi Informasi laporan keuangan digunakan oleh berbagai kelompok dengan tujuan yang berbeda-beda. Kelompok pemakai laporan dapat diklasifikasikan sebagai berikut: a. Pemilik, yaitu mereka ingin mengetahui modalnya naik/turun, menilai penggunaan dan pengelolaan kekayaan perusahaan oleh manajemen. b. Kreditur dan Supplier, yaitu untuk mengetahui perpanjangan kredit, persyaratan yang diperlukan untuk mengamankan atau membatasi kontrak jika terjadi perkara di pengadilan. c. Calon Investor, Kreditur, Supplier yaitu ingin mengetahui komitmen kepada perusahaan. d. Manajemen (termasuk Direksi dan Eselon Pemimpin), yaitu ingin menilai sifat dan jumlah kebutuhan keuangan, menilai akibat dari keputusan yang telah diambil, menetapkan kebijaksanaan dividen, dll. e. Pejabat pajak, yaitu ingin mengetahui jumlah pajak, menghitung denda dan melakukan pemeriksaan, dan audit khusus lainnya. f. Karyawan, yaitu sebagai informasi untuk melakukan negosiasi gaji, untuk memutuskan akan berhenti atau tidak, sebagai informasi bagi calon pegawai, misalnya dalam menyetujui kontrak kerja. g. Pelanggan, yaitu untuk mengetahui kemungkinan perubahan harga dan mencari peluang sumber alternatif atau dasar yang lebih luas untuk supplay barang.
26
B. Analisa Rasio Keuangan 1. Pengertian Rasio Keuangan Analisis
keuangan
harus
mencakup
pertimbangan
tentang
perkembangan strategis dan ekonomis yang harus diikuti perusahaan demi keberhasilan jangka panjangnya. Untuk beberapa situasi daftar rasio keuangan yang lebih rinci mungkin akan berguna dan untuk keputusan lain beberapa rasio saja sudah mencukupi (Weston dan Coreland, 1995). Rasio keuangan dirancang untuk membantu mengevaluasi laporan keuangan perusahaan. Hal ini termasuk beban bunga dan kemampuan perusahaan membayar kembali hutangnya yang dapat dievaluasi dengan membandingkan
setiap
hutang
perusahaan
terhadap
aktiva
dan
membandingkan bunga yang harus dibayar terhadap laba yang tersedia untuk membayar bunga. Perbandingan seperti ini dilakukan dengan menggunakan analisis rasio. 2. Jenis Rasio Keuangan Menurut Alwi (94;109), Rasio keuangan umumnya dibagi menjadi empat macam, yaitu: a. Rasio Likuiditas Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban keuangan jangka pendek yang berupa hutang-hutang jangka pendek.
27
b. Rasio Leverage Rasio ini menyangkut jaminan yang mengukur perusahaan untuk membayar hutang bila pada suatu saat perusahaan dilikuidasi atau dibubarkan. c. Rasio Aktivitas Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam menggunakan dana yang tersedia yang tercermin dalam perputaran modalnya. d. Rasio Profitabilitas Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba.
C. Potensi Kebangkrutan Usaha 1. Pengertian Kebangkrutan Kebangkrutan adalah kesulitan likuiditas yang sangat parah sehingga perusahaan tidak mampu menjalankan operasi dengan baik. Sedangkan financial distress adalah kesulitan keuangan atau likuiditas yang mungkin mengawali kebangkrutan. Kebangkrutan juga sering disebut likuidasi perusahaan atau penutupan perusahaan atau insolvabilitas. Kebangkrutan sebagai kegagalan di definisikan dalam beberapa arti (Martin.et al, 1995: 356) dalam Adnan (2003:137) a. Kegagalan ekonomi (Economic failure), kegagalan dalam arti ekonomi biasanya berarti bahwa perusahaan kehilangan uang atau pendapatan perusahaan tidak menutup biayanya sendiri. Ini berarti tingkat labanya
28
lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dari arus kas perusahaan lebih kecil kewajiban. b. Kegagalan keuangan (Financial Failure), kegagalan keuangan bisa diartikan sebagi insolvensi yang membedakan antara dasar arus kas dan dasar saham. Insolvensi atas dasar arus kas ada 2 bentuk, yaitu: a) Insolvensi teknis (Technical Insolvency) perusahaan dianggap gagal jika perusahaan tidak dapat memenuhi kewajiban pada saat jatuh tempo. Insolvensi teknis 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. 2. Pihak-pihak Terkait Dengan Kebangkrutan Informasi mengenai prediksi kebangkrutan penting artinya bagi pihak-pihak lain yang terkait, diantaranya (Harnanto, 1984:484); a. Investor. Informasi adanya prediksi potensi kebangkrutan memberi masukan bagi para investor dalam menanamkan modal mereka, apakah mereka akan terus menanamkan modal mereka atau membatalkan atau menghentikan penanaman modal ke perusahaan, sebab bagaimanapun
29
para Investor pasti tidak menginginkan kerugian akibat mereka salah dalam menanamkan modalnya. b. Pemerintah. Prediksi kebangkrutan digunakan pemerintah untuk menetapkan kebijakan dibidang perpajakan dan kebijakan-kebijakan lain yang menyangkut hubungan pemerintah dengan perusahaan c. Bank dan Lembaga Perkreditan. Informasi akan kebangkrutan yang dihadapi perusahaan, nasabahnya dan calon nasabahnya sangat diperlukan untuk menentukan status apakah pinjaman harus diberikan, negosiasi pembayaran kembali pinjaman perlu dibuat ulang dan kebijakan lain sehubungan dengan pemberian pinjaman. 3. Faktor-faktor Penyebab Kebangkrutan Secara garis besar, faktor-faktor penyebab kebangkrutan dibagi menjadi 3, yaitu (janch & Glueck,1995:97) dalam Muhammad Adnan dan Eka Kurniasih (2000:139). a. Faktor Umum a) Sektor Ekonomi Faktor-faktor kebangkrutan dari sektor ekonomi adalah gejala inflasi dan deflasi dalam harga barang dan jasa, kebijakan keuangan, suku bunga dan sefalusi atau redalusi uang dalam hubungannya dengan perdagangan luar negeri. b) Sektor Sosial Faktor sosial yang sangat berpengaruh dalam perubahan gaya masyarakat yang mempengaruhi terhadap produk dan jasa apapun
30
cara perusahaan berhubungan dengan karyawan faktor lain yang juga berpengaruh adalah kerusuhan dan kekacauan yang terjadi di masyarakat. c) Sektor Teknologi Penggunaan teknologi informasi juga menyebabkan biaya yang ditanggung perusahaan membengkak terutama untuk pemeliharaan dan
implementasi.
Pembengkakan
terjadi
jika
penggunaan
teknologi informasi tersebut kurang terencana oleh pihak manajemen. Sistemnya tidak terpadu dan para manajer penggunaan tidak profesional. d) Sektor Pemerintah Kebijakan pemerintah tidak mencabut subsidi pada perusahaan dan industri pengenaan tarif ekspor dan impor barang yang berubah, kebijakan undang-undang baru bagi perbankan atau tenaga kerja dan lain-lain. b. Faktor Eksternal Perusahaan a) Sektor Pelanggan Perusahaan harus bisa mengidentifikasi sifat konsumen, karena berguna untuk menghindari kehilangan konsumen, juga untuk menciptakan peluang-peluang menemukan konsumen baru dan menghindari menurunnya hasil penjualan dan mencegah konsumen berpaling ke pesaing.
31
b) Sektor Pemasok Perusahaan pemasok harus tetap bekerjasama dengan baik karena kekuatan pemasok untuk menaikkan harga dan mengurangi keuntungan pembelinya tergantung seberapa jauh pemasok berhubungan dengan pedagang bebas. c) Sektor Pesaing Perusahaan juga jangan melupakan pesaing karena apabila pesaing lebih diterima masyarakat, perusahaan tersebut akan kehilangan konsumen dan mengurangi pendapatan yang diterima. c. Faktor Internal Perusahaan Faktor-faktor internal ini biasanya merupakan hasil dari keputusan dan kebijaksanaan yang tidak tepat dimasa yang lalu dan kegagalan manajemen untuk berbuat sesuatu pada saat yang diperlukan. Faktor-faktor yang menyebabkan kebangkrutan secara internal adalah : (Harnanto, 1984:484) a) Terlalu besarnya kredit yang diberikan kepada Debitur atau pelanggan, kebangkrutan bisa terjadi karena terlalu besarnya jumlah kredit yang diberikan kepada para Debitur atau pelanggan yang pada akhirnya tidak bisa dibayar oleh para pelanggan pada waktunya. b) Manajemen yang tidak efisien. Banyaknya perusahaan gagal untuk mencapai
tujuannya
karena
kurang
adanya
kemampuan,
32
pengalaman,
ketrampilan, sikap
manajemen.
Ketidak
efisienan
adaptif
dan
manajemen
inisiatif dari
tercermin
pada
ketidakmampuan manajemen menghadapi situasi yang terjadi diantaranya: 1) Hasil penjualan yang tidak memadai. 2) Kesalahan dalam penetapan harga jual. 3) Struktur biaya. 4) Tingkat investasi dalam aktiva tetap. 5) Tingkat investasi dalam aktiva tetap dan persediaan yang melampaui batas. 6) Kekurangan modal kerja. 7) Ketidakseimbangan dalam struktur permodalan. 8) Sistem dan prosedur akuntansi kurang memadai. c) Penyalahgunaan wewenang dan kekurangan-kekurangan Penyalahgunaan wewenang banyak dilakukan oleh karyawan dan terkadang oleh manajer puncak dan itu sangat merugikan. Apalagi kalau kekurangan itu berhubungan dengan keuangan perusahaan.
D. Analisis Model Z-Score Altman Model
prediksi
kebangkrutan
secara
umum
dikenal
sebagai
pengukuran atas kesulitan keuangan. Tiga tahapan perkembangan dari pengukuran kesulitan keuangan terdiri dari analisis universal, analisis multivariate, dan analisis logit. Analisis universal mengasumsikan bahwa
33
suatu variabel tunggal dapat digunakan sebagai prediktive purpose. Model univariet yang dipaparkan oleh Wille Beaver ini telah menghasilkan ketepatan prediksi dalam level yang sedang. Analisis univarial mengidentifikasi faktor yang berhubungan dengan kesulitan keuangan, tetapi bagaimanapun juga model ini tidak menghasilkan sebuah pengukuran dari risiko yang relevan. Pada tahapan selanjutnya dari pengukuran atas kesulitan keuangan merupakan analisis multivatriat (metode MDA) dengan mencoba untuk menyelesaikan analisis indikasi konflik yang potensial yang mungkin dihasilkan dari penggunaan variabel tunggal yang paling banyak menggunakan metode MDA adalah Edward I Altman., profesor keuangan dari Stem School of Business Newyork University. Altman Z-score mengkombinasikan variasi pengukuran dari probabilitas risiko. Hasil dari model ini menunjukkan bahwa risiko kebangkrutan perusahaan adalah relatif standar. Studi awal dari Altman membuktikan bahwa modelnya sangat akurat, dan secara tepat memprediksi kebangkrutan dari sampel awal (Gibson, 1998). Dalam melakukan percobaan, Altman menggunakan 66 sampel perusahaan yang kemudian sampel tersebut dibagi lagi menjadi 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. Kemudian, ia membuat yang disebut sebagai versi 5 variabel. Versi ini dapat digunakan untuk perusahaan publik maupun pribadi, dan untuk perusahaan manufaktur maupun jasa. Analisis Z-Score bisa juga disebut
34
analisis diskriminan. Analisis diskriminan pada dasarnya merupakan teknik statistik yang digunakan untuk mengklasifikasikan observasi ke dalam salah satu dari beberapa kategori yang telah ditetapkan terlebih dahulu berdasarkan sifat-sifat yang ada pada observasi. Metode ini dikenal dengan Z-Score Altman, Z-Score adalah skor yang ditentukan dari net standar kali nisbah-nisbah keuangan yang menunjukkan tahun kemungkinan kebangkrutan perusahaan, formulanya adalah sebagai berikut: Z-Score = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5...................................(1) Tetapi dari persamaan diatas masih timbul permasalahan karena model tersebut tidak bisa diterapkan di Indonesia, ini disebabkan kondisi di Indonesia dengan di Amerika Serikat berlainan sehingga model Altman diatas bisa disesuaikan dengan kondisi di Indonesia. Salah satu perbedaan yang mencolok antara Indonesia dengan Amerika menggunakan model yang dipakai oleh Altman adalah sedikitnya perusahaan Indonesia yang go public. Jika perusahaan tidak go public, maka nilai pasar tidak bisa dihitung. Altman kemudian mengembangkan model baru dengan menggunakan variabel X4 dengan menggantikan nilai pasar menjadi nilai buku. Koefisien model yang sudah direvisi, yang dapat diterapkan pada perusahaan yang go public adalah sebagai berikut: Z-Score = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 ....................(2) Keterangan: X1 : Rasio modal kerja terhadap total aktiva
35
X2 : Rasio laba ditahan terhadap total aktiva X3 : Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva X4 : Rasio nilai pasar modal sendiri terhadap nilai buku hutang X5 : Rasio penjualan terhadap total aktiva Adapun keterangan dari lima variabel diatas adalah sebagai berikut: a. Modal Kerja / Total Aktiva (X1) Modal kerja yang dimaksud dalam X1 adalah selisih antara aktiva lancar dengan hutang lancar, sedangkan Total aktiva adalah merupakan keseluruhan aktiva yang dimiliki perusahaan terdiri dari aktiva lancar, aktiva tetap dan aktiva lain-lain. Rasio X1 pada dasarnya merupakan salah satu rasio likuiditas yang mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendek. Hasil rasio tersebut negatif apabila aktiva lancar lebih kecil dari kewajiban lancar. b. Laba Ditahan / Total Aktiva (X2) Laba ditahan merupakan jumlah atau bagian dari laba yang tidak dibagikan dalam bentuk deviden selama periode tertentu. Laba ditahan biasanya digunakan untuk perluasan usaha. Rasio ini mengukur akumulasi laba selama perusahaan beroperasi. Umur perusahaan berpengaruh terhadap rasio tersebut karena semakin lama perusahaan beroperasi memungkinkan untuk memperlancar akumulasi laba ditahan. c. Laba Sebelum Bunga dan Pajak / Total Aktiva (X3) Laba sebelum bunga dan pajak merupakan laba yang dihasilkan oleh perusahaan, yang diperoleh dari laba kotor dikurangi total biaya yang
36
digunakan oleh perusahaan namun belum dikurangi dengan beban bunga dan
pajak.
Rasio
ini
mengukur kemampuan perusahaan
dalam
menghasilkan laba dari aktiva yang digunakan. d. Nilai Pasar Modal Sendiri / Nilai Buku Hutang (X4) Modal yang dimaksud adalah gabungan nilai pasar dari modal dan saham, sedangkan hutang mencakup hutang lancar dan hutang jangka panjang. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam memberikan jaminan kepada setiap hutangnya melalui modalnya sendiri. e. Penjualan / Total Aktiva (X5) Rasio ini merupakan rasio yang mendeteksi kemampuan dana perusahaan yang tertanam dalam keseluruhan aktiva berputar dalam 1 periode. Rasio ini dapat pula dikatakan sebagai rasio yang mengukur kemampuan
model
yang
diinvestasikan
oleh
perusahaan
untuk
menghasilkan revenue. Dari hasil analisa dengan metode Altman, akan diperoleh nilai Z-Score yang dibagi dalam tiga tingkatan atau kategori, yaitu sebagai berikut: Tabel II.1 Titik Cut-Off Metode Altman Kategori
Nilai
Sehat jika Z >
2,90
Bangkrut Jika Z <
1,20
Daerah rawan (grey area) jika Z
1,20 – 2,90
Sumber : Supardi dan Sri Mastuti (2003)
37
Dalam penentuan model kebangkrutan melalui analisis laporan keuangan harus disadari kemungkinan klasifikasi model (Classificaation error) yang dapat dikelompokkan menjadi 2: a. Error tipe I terjadi bahwa timbul misclassification yang disebabkan oleh adanya prediksi bahwa perusahaan tidak bangkrut, tetapi ternyata mengalami kebangkrutan. b. Error tipe II terjadi apabila timbul misclassification prediksi yang disebabkan
oleh
adanya
prediksi
bahwa
perusahaan
bangkrut
kenyataannya tidak bangkrut. Tabel II.2 Pengelompokan Prediksi Kebangkrutan
Hasil yang Hasil Sesungguhnya Diharapkan Persahaan bangkrut Perusahaan tidak bangkrut Bangkrut Benar Kesalahan tipe I Tidak Bangkrut Kesalahan tipe II Benar Menurut Altman (1977) kesalahan tipe I diatas lebih berat dibandingkan kesalah tipe II, yaitu perusahaan tidak bangkrut tetapi kenyataannya mengalami kebangkrutan. Apabila perusahaan diprediksikan bangkrut tetapi kenyataannya tidak, maka akan mengalami kesulitan yang seharusnya tidak terjadi. Misalnya apabila prediksi tersebut digunakan, banyak investor dan kreditor akan menarik uangnya lebih cepat yang bisa menyebabkan kebangkrutan yang sesungguhnya.
38
E. Analisis Model Logit Zavgren Pada tahapan selanjutnya dari pengukuran atas kesulitan keuangan merupakan analisis logit. Zavgren pada tahun 1985 mengembangkan model analisis logit untuk memprediksi kebangkrutan. Model logit dianggap lebih valid, model ini dapat diinterpretasikan sebagai sebuah tipe analisis regresi yang digunakan jika dependen variabel merupakan dummy variable, variabel yang mengategorikan data menjadi 2 grup seperti misalnya kelompok bangkrut dan tidak bangkrut yang dapat menghasilkan nilai 0 dan 1, lebih lanjut analisis logit sebenarnya menghasilkan probabilitas ( dalam prosentasi) kebangkrutan juga perhitungan probabilitas memungkinkan pengukuran atas tingkat efektivitas manajemen. Zavgren menggunakan model ini pada 45 perusahaan bangkrut dan tidak bangkrut, berdasarkan skala industri dan aset tertentu dengan probabilitas sebesar 50%, model ini mempunyai tingkat akurasi sebesar 82% untuk memprediksi kebangkrutan. Analisis logit ini sering digunakan dalam penelitian karena mempunyai karakteristik yang baik, misalnya tidak perlu beradaptasi dengan sampel yang baik, misalnya tidak perlu untuk beradaptasi dengan sampel yang tidak proporsional untuk konstanta tertentu (Gibson, 1998). Dari
berbagai
penelitian
klasik,
disimpulkan
bahwa
analisis
diskriminan dan analsis logit banyak digunakan karena dua alasan, yaitu: 1) analisis ini merupakan teknik pertama yang digunakan untuk memprediksi kesulitan keuangan dan kemudian dikembangkan
menjadi teknik-teknik
39
berikutnya dan 2) analisis ini lebih mudah digunakan dalam memprediksi kesulitan keuangan dibandingkan dengan teknik-teknik yang lain. Aplikasi dari model logit Zavgren membutuhkan empat langkah; pertama serangkaian tujuh rasio keuangan dihitung, kedua setiap rasio dikalikan dengan koefisien khusus, ketiga nilai atau hasil yang diperoleh dijumlahkan secara bersama (y) dan akhirnya probabilitas kebangkrutan perusahaan dikalkulasikan dengan fungsi probabilitas logit. Adapun probabilitas kebangkrutan model logit adalah Pi =
1 1+ ey
........................................
.................(3)
Pangkat y adalah fungsi multivariabel yang terdiri dari konstanta dan koefisien
dari
sekumpulan
variabel-variabel
(yaitu
rasio
keuangan).
Sedangkan e adalah bilangan alam yang bernilai 2,1828. Nilai probalitas yang mendekati 1/1 atau 100% dikategorikan dalam kesulitan keuangan. Zavgren menggunakan logit untuk membedakan perusahaan yang bangkrut dan tidak bangkrut. Model Zavgren mendefinisikan sebagai berikut: Y = 0,23883-0,108 (INV) -1,583 (REC) -10,78 (CASH) +3,074 (QUICK) +0,486 (ROI) - 4,35 (DEBT) +0,11 (TURN) .......................................(4) Keterangan : Y
= Jumlah dari koefisien x rasio
INV
= Persediaan / Penjualan
REC
= Piutang / Persediaan
CASH
= Kas / Total Aktiva
QUICK = Aktiva Lancar / hutang Lancar
40
ROI
= Laba Operasi Bersih / (Total Aktiva – Hutang Lancar)
DEBT
= Hutang Jangka Panjang / (Total Aktiva – Hutang Lancar)
TURN Variabel
= Penjualan / (Modal Kerja + Aktiva Tetap) y
dengan
nilai
negatif
meningkatkan
probabilitas
kebangkrutan karena akan mengurangi e, y sampai dengan nol, dengan kesimpulan bahwa kebangkrutan akan terjadi apabila probabilitas yang dihasilkan mendekati 1/1 atau 100%. Disamping itu variabel y dengan nilai positif menurunkan probabilitas kebangkrutan. Dengan demikian, probabilitas kondisional nilai logit berada diantara 0 dan 1 (Gibson, 1998). Adapun keterangan dari tujuh variabel diatas adalah sebagai berikut : a. Persediaan / Penjualan Perusahaan dengan rasio inventoris yang tinggi, rasio perputaran persediaan akan menurun, karena itu risiko likuiditas jangka pendek dan profitabilitas kesulitan keuangan meningkat. b. Piutang / Persediaan Perusahaan dengan rasio receivables yang tinggi, secara penerimaan kasnya menurun secara relatif terhadap perputaran persediaan karena itu risiko likuiditas jangka pendek dan profitabilitasnya kesulitan keuangan meningkat.
41
c. Kas / Total Aktiva Perusahaan dengan proporsi kas tinggi, mempunyai kapasitas untuk membayar hutang jangka pendek sehingga menurunkan probabilitas kesulitan keuangan. d. Aktiva Lancar / Hutang Lancar Rasio cepat yang besar mengindikasikan tingginya kapasitas untuk membayar hutang. Selain itu kapasitas harta lancar juga tinggi. Dengan rasio cepat yang meningkat maka probabilitas keuangan menurun. e. Laba Operasi Bersih / (Total Aktiva – Hutang Lancar) Yang dimaksud dengan laba operasi bersih adalah kelebihan pendapatan atas harga pokok penjualan dan beban operasi atau laba lainnya, laba dari kegiatan tambahan atau sampingan, laba investasi, keuntungan dan kerugian luar biasa. Serta pajak penghasilan. Rasio ROI yang tinggi mengindikasikan pengembalian investasi terjadi dalam waktu singkat sehingga menurunkan probabilitas kesulitan keuangan. f. Hutang Jangka Panjang / (Total Aktiva – Hutang Lancar) Proporsi hutang yang tinggi dalam struktur hutang akan meningkatkan probabilitas kesulitan keuangan. g. Penjualan / (Modal Kerja + Aktiva Tetap) Merupakan rasio yang tinggi mengindikasikan kemampuan perusahaan untuk memutar aset menjadi penjualan dengan cepat (sehingga cepat pula menjadi kas) dengan demikian probabilitas keuangan menurun karena peningkatan rasio tersebut.
42
F. Penelitian Terdahulu Penelitian mengenai metode Z-Score dan metode logit Zavgren untuk memprediksi kebangkrutan telah banyak dilakukan oleh peneliti terdahulu. Penelitian ini diawali oleh Beaver (1966), dalam penelitiannya 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 bank yang melebihi simpanannya atau (4) Tidak terbayarnya deviden saham prioritas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio keuangan yang terbaik untuk memprediksi kegagalan keuangan adalah (1) Cash Flow/Total Debt (2) Net Income / Total Asset (3) Total Debt / Total Asset. Hasil penelitian juga menghitung nilai rata-rata dari 39 perusahaan masing-masing tahun sebelum kebangkrutannya, dan beberapa rasio keuangan yang penting mengindikasikan bahwa : (1) Kegagalan suatu perusahaan karena kasnya tidak memenuhi dan piutang terlalu besar, namun bila piutang dan kas ditambah bersama-sama, keduanya merupakan quick assets dan current assets, perbedaannya tidak jelas antara perusahaan yang gagal dengan perusahaan yang sukses, dan (2) Perusahaan yang gagal kecenderungannya karena persediaan yang tidak memenuhi kebutuhan.
43
Altman pada tahun 1968 di New York memprediksi kebangkrutan dengan menggunakan 66 sampel perusahaan yang kemudian sampel tersebut dibagi lagi menjadi 2 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. Zavgren pada tahun 1985 di Amerika memprediksi kebangkrutan pada 45 perusahaan bangkrut dan tidak bangkrut, berdasarkan skala industri dan aset tertentu dengan probabilitas sebesar 50%, model ini mempunyai tingkat akurasi sebesar 82% untuk memprediksi kebangkrutan. Analisis logit ini sering digunakan dalam penelitian karena mempunyai karakteristik yang baik, misalnya tidak perlu beradaptasi dengan sampel yang baik, misalnya tidak perlu untuk beradaptasi dengan sampel yang tidak proporsional untuk konstanta tertentu Theresia dan Aloysia pada tahun 2006 di Indonesia, melakukan penelitian dengan menggunakan analisis Z-Score untuk mengetahui pengaruh potensi kebangkrutan perusahaan publik terhadap pergantian auditor. Hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa potensi kebangkrutan perusahaan publik tidak dipengaruhi pergantian auditor. Anggraeni pada tahun 2004 di Indonesia, melakukan penelitian dengan menggunakan analisis Z skor untuk penilaian kinerja keuangan serta pengaruhnya terhadap harga saham perusahaan perdagangan di BEJ. Hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa kinerja keuangan dengan
44
menggunakan analisis
z skor tidak berpengaruh terhadap harga saham
perusahaan perdagangan untuk tahun 2001-2003. Supardi dan Sri Masturi pada tahun 2003 di Indonesia menggunakan sampel 13 bank yang dilikuidasi dan 7 bank yang tidak dilikuidasi. Kesimpulan
penelitian
diimplementasikan
dalam
tersebut
adalah
menyeleksi
metode
kemungkinan
Altman likuidasi
dapat dan
membuktikan bahwa rasio-rasio keuangan setiap bank dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan terjadi likuidasi pada setiap bank tersebut. Rejeki pada tahun 2008 di Indonesia, menggunakan analisis Z-Score untuk memprediksi kebangkrutan pada bank di Indonesia. Hasilnya adalah model z-score Altman terbukti dapat memprediksi kebangkrutan suatu perusahaan dengan ditutupnya beberapa bank di Indonesia. Agustina pada tahun 2007 di Indonesia, menganalisis kebangkrutan perusahaan dengan menggunakan model Altman (Z-Score) dan Zavgren (Model logit) Pada Perusahaan Food And Beverages. Hasilnya adalah kedua model yaitu model Altman dan Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan.
G. Kerangka Pemikiran Dari penelitian sebelumnya maka dapat disimpulkan bahwa analisis ZScore Altman dan model Logit Zavgren bermanfaat secara objektif untuk memprediksi kerugian suatu perusahaan. Penelitian ini mencoba untuk
45
menguji kemampuan Z-Score Altman dan Model Logit Zavgren dalam memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur.
Laporan Keuangan
Neraca
Laporan Laba Rugi
Analisis Z-Score : · Modal Kerja / Total Aktiva · Laba ditahan / Total Aktiva · Laba Sebelum Bunga dan Pajak / Total Aktiva · Nilai Pasar Modal Sendiri / Nilai Buku Hutang · Penjualan / Total Aktiva Analisis Logit : · Persediaan / Penjualan · Piutang / Persediaan · Kas / Total Aktiva · Aktiva Lancar / Hutang Lancar · Laba Operasi Bersih / (Total Aktiva – Hutang Lancar) · Hutang Jangka Panjang/ (Total Aktiva – Hutang Lancar) · Penjualan / (Modal Kerja + Aktiva Tetap)
Rugi
Grey Area
Tidak Rugi
Gambar 1.1 Kerangka Pemikiran Dengan adanya kerangka pemikiran di atas dapat diketahui dari laporan keuangan di suatu perusahaan dapat dicari rasio-rasio keuangan yang ada dalam model Z-Score Altman dan model logit Zavgren, yang dari hasil
46
kedua model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi apakah perusahaan dalam keadaan rugi atau tidak rugi.
H. Hipotesis Sebagai jawaban sementara terhadap permasalahan yang telah dikemukakan diatas, penulis bertitik tolak pada hipotesis sebagai berikut:
H1 = Model Z-score Altman dapat digunakan untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005.
H 2 = Model logit Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005. H 3 = Ada perbedaan antara model Z-score Altman dan model logit Zavgren
di dalam memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005.
47
BAB III METODE PENELITIAN
A. Desain Penelitian Penelitian ini bersifat survey data sekunder. Tipe penelitian ini merupakan penelitian penjelasan (explanatory research) yaitu penelitian yang memfokuskan pada penjelasan hubungan antar variabel. Penelitian ini bersifat kuantitatif dengan mengambil data kurun waktu 2004-2007.
B. Populasi, Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel Populasi merupakan kelompok yang menjadi perhatian penelitipeneliti untuk diteliti. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada periode 2004-2007. Sampel adalah bagian dari polulasi yang menunjukkan beberapa anggota melalui proses seleksi dari populasi . Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel berpasangan, yaitu perusahaan manufaktur yang rugi
berpasangan
dengan
perusahaan
manufaktur
yang
tidak
rugi.
Pertimbangan ini berdasarkan pada penelitian-penelitian sebelumnya yang juga menggunakan sampel berpasangan pada penelitiannya. Metode pengambilan sampel yang digunakan adalah purposif sampel untuk perusahaan manufaktur yang mengalami kerugian maupun yang tidak mengalami kerugian dengan mengambil kriteria-kriteria yang telah ditetapkan
48
untuk perusahaan manufaktur yang masuk dalam salah satu kriteria delisting. Kriteria-kriteria pengambilan sampel adalah sebagai berikut : 1. Perusahaan tersebut harus sudah terdaftar di BEI sebelum 31 Desember 2004. 2. Perusahaan tersebut telah mempublikasikan laporan keuangannya selama 4 tahun berturut-turut mulai 2004-2007. 3. Perusahaan tersebut memiliki data yang lengkap yang digunakan dalam penelitian. 4. Untuk sampel perusahaan rugi diambil dari salah satu kriteria delisting yaitu perusahaan yang mengalami kerugian selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 2006-2007, serta mempunyai pasangan perusahaan tidak rugi pada jenis usaha yang sama. Berdasarkan kriteria pengambilan sampel yang telah disebutkan, maka dipilih penelitian sebagai berikut : Dari 155 perusahaan manufaktur di BEI periode 2004-2007 diperoleh 30 sampel perusahaan manufaktur yang dibagi menjadi 2 kategori yaitu 15 sampel perusahaan manufaktur yang mengalami kegagalan atau rugi. Dan 15 sampel perusahaan manufaktur yang tidak mengalami kegagalan atau tidak rugi. Prosedur pemilihan sampel sebagai berikut:
49
Tabel III.1 Proses Pemilihan Sampel No.
Keterangan
Jumlah Perusahaan
1.
Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI
155 Perusahaan
periode 2004-2007. 2.
Perusahaan
manufaktur
yang
tidak
(17) Perusahaan
mengeluarkan laporan keuangan pada tahun 2004-2007. 3.
Perusahaan yang tidak mengalami kerugian
(35) Perusahaan
selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 20062007. 4.
Perusahaan yang tidak mengalami keuntungan
(32) Perusahaan
selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 20062007. 5.
Perusahaan yang tidak mempunyai pasangan
(41) Perusahaan
pada jenis usaha yang sama. Jumlah Sampel Akhir
30 Perusahaan
a. Perusahaan tidak rugi , yaitu : a) Mengalami keuntungan selama 2 tahun berturut-turut dari tahun 20062007. b) Mempunyai pasangan perusahaan yang mengalami kerugian 50% lebih dari modal disetor.
50
c) Memiliki data lengkap. b. Perusahaan rugi, yaitu : a) Mengalami kerugian selama 2 tahun berturut-turut dari tahun 20062007. b) Mempunyai pasangan perusahaan yang mengalami keuntungan 50% lebih dari modal disetor. c) Memiliki data lengkap.
C. Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, berupa laporan keuangan perusahaan manufaktur yang diambil dari ICMD (Indonesia Capital Market Directory) yang terdapat di pojok BEI, yang disusun secara periodik dari tahun 2004-2007. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Dokumentasi Yaitu pengumpulan data dengan mencatat, melihat dan mengamati laporan keuangan. 2. Studi Pustaka Yaitu mengumpulkan data mengenai teori-teori keuangan yang berkaitan dengan permasalahan dalam penelitian yang dilakukan dengan membaca literatur.
51
D. Definisi Operasional Variabel 1. Penelitian Model Altman a. Modal Kerja / Total Aktiva (X1) Modal kerja yang dimaksud dalam X1 adalah selisih antara aktiva lancar dengan hutang lancar, sedangkan Total aktiva adalah merupakan keseluruhan aktiva yang dimiliki perusahaan terdiri dari aktiva lancar, aktiva tetap dan aktiva lain-lain. Rasio X1 pada dasarnya merupakan salah satu rasio likuiditas yang mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendek. Hasil rasio tersebut negatif apabila aktiva lancar lebih kecil dari kewajiban lancar. b. Laba Ditahan / Total Aktiva (X2) Laba ditahan merupakan junlah atau bagian dari laba yang tidak dibagikan dalam bentuk deviden selama periode tertentu. Laba ditahan biasanya digunakan untuk perluasan usaha. Rasio ini mengukur akumulasi laba selama perusahaan beroperasi. Umur perusahaan berpengaruh terhadap rasio tersebut karena semakin lama perusahaan beroperasi memungkinkan untuk memperlancar akumulasi laba ditahan. c. Laba Sebelum Bunga dan Pajak / Total Aktiva (X3) Laba sebelum bunga dan pajak merupakan laba yang dihasilkan oleh perusahaan, yang diperoleh dari laba kotor dikurangi total biaya yang digunakan oleh perusahaan namun belum dikurangi dengan beban
52
bunga dan pajak. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba dari aktiva yang digunakan. d. Nilai Pasar Modal Sendiri / Nilai Buku Hutang (X4) Modal yang dimaksud adalah gabungan nilai pasar dari modal dan saham, sedangkan hutang mencakup hutang lancar dan hutang jangka panjang. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam memberikan jaminan kepada setiap hutangnya melalui modalnya sendiri. e. Penjualan / Total Aktiva (X5) Rasio ini merupakan rasio yang mendeteksi kemampuan dana perusahaan yang tertanam dalam keseluruhan aktiva berputar dalam 1 periode. Rasio ini dapat pula dikatakan sebagai rasio yang mengukur kemampuan model yang diinvestasikan oleh perusahaan untuk menghasilkan revenue. 2. Penelitian Model Logit (Zavgren) a. Persediaan / Penjualan Perusahaan dengan rasio inventoris yang tinggi, rasio perputaran persediaan akan menurun, karena itu risiko likuiditas jangka pendek dan profitabilitas kesulitan keuangan meningkat. b. Piutang / Persediaan Perusahaan dengan rasio receivables yang tinggi, secara penerimaan kasnya menurun secara relatif terhadap perputaran persediaan karena
53
itu resiko likuiditas jangka pendek dan profitabilitas kesulitan keuangan meningkat. c. Kas / Total Aktiva Perusahaan dengan proporsi kas tinggi, mempunyai kapasitas untuk membayar hutang jangka pendek sehingga menurunkan probabilitas kesulitan keuangan. d. Aktiva Lancar / Hutang Lancar Rasio cepat yang besar mengindikasikan tingginya kapasitas untuk membayar hutang. Selain itu kapasitas harta lancar juga tinggi. Dengan rasio cepat yang meningkat maka probabilitas keuangan menurun. e. Laba Operasi Bersih / (Total Aktiva – Hutang Lancar) Yang dimaksud dengan laba operasi bersih adalah kelebihan pendapatan atas harga pokok penjualan dan beban operasi atau laba lainnya, laba dari kegiatan tambahan atau sampingan, laba investasi, keuntungan dan kerugian luar biasa. Serta pajak penghasilan. Rasio ROI yang tinggi mengindikasikan pengembalian investasi terjadi dalam waktu singkat sehingga menurunkan probabilitas kesulitan keuangan. f. Hutang Jangka Panjang / (Total Aktiva – Hutang Lancar) Proporsi hutang yang tinggi dalam struktur hutang akan meningkatkan probabilitas kesulitan keuangan.
54
g. Penjualan / (Modal Kerja + Aktiva Tetap) Merupakan rasio yang tinggi mengindikasikan kemampuan perusahaan untuk memutar aset menjadi penjualan dengan cepat (sehingga cepat pula menjadi kas) dengan demikian probabilitas keuangan menurun.
E. Metode Analisis Data Model analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis diskriptif dari metode Altman dan metode Zavgren. Analisis ini digunakan untuk mengambarkan atau menjelaskan keadaan masing-masing kelompok perusahaan manufaktur yang rugi atau tidak rugi melalui perhitungan dengan formula altman dan zavgren, langkah-langkah analisis adalah sebagai berikut: 1. Perhitungan rasio keuangan Analisis data dilakukan dari data laporan keuangan perusahaan manufaktur di BEI pada tahun 2004 dan 2005 dengan menggunakan rasiorasio keuangan Z-Score Altman dan model Logit Zavgren. a. Perhitungan model Z-Score Altman Data atau hasil perhitungan rasio-rasio dalam model Altman, kemudian dianalisis lebih jauh dengan menggunakan sebuah formula yang ditemukan oleh Altman. Z-Score = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 ......................(2) Keterangan: X1 : Rasio modal kerja terhadap total aktiva
55
X2 : Rasio laba ditahan terhadap total aktiva X3 : Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva X4 : Rasio nilai pasar modal sendiri terhadap nilai buku hutang X5 : Rasio penjualan terhadap total aktiva Dari analisis dengan metode Altman, maka diperoleh hasil berupa angka-angka yang kemudian dapat menjelaskan kemungkinan terjadinya kebangkrutan atau ketidakbangkrutan pada perusahaan yang ditemukan oleh Altman menjelaskan kondisi perusahaan yang dibagi dalam tiga tingkatan atau kategori, yaitu: a. Apabila nilai Z-Score diatas 2,90 (Z-Score>2,90) diklasifikasikan sebagai perusahaan sehat. b. Apabila nilai Z-Score diantara 1,20 sampai 2,90 ( 1,20< Z-Score <2,90) maka perusahaan dianggap pada daerah kelabu (grey area). c. Apabila
nilai
Z-Score
dibawah
1,20
(Z-Score
<
1,20)
diklasifiaksikan perusahaan potensi bangkrut. b. Perhitungan model Logit Zavgren Tahapan analisis data yang dilakukan oleh penulis untuk menentukan kondisi keuangan perusahaan dengan model Zavgren adalah : a. Menghitung rasio-rasio keuangan dalam model logit Zavgren. b. Melakukan perhitungan dengan model logit yang dikemukakan oleh Zavgren yang dirumuskan Pi =
1 .................................(3) 1+ ey
56
c. Setelah didapatkan hasil dari model logit diatas, maka data yang ada di uji lagi dengan statistik karena model logit tidak mempunyai titik cutt off untuk mendapatkan tingkat kepastian yang tinggi, alat statistik yang digunakan adalah sebagai berikut: a) Standar deviasi ( untuk n Tsv 1≤ 30) å ( xI - x ) 2
SD =
n -1
...........................................................
(4)
Keterangan;
X 1 = data ke 1 X = rata-rata industri n
= jumlah Sampel
b) Rentang interval, dengan keyakinan 95% ( a = 0,05 ) x - ta
sd 2
n
< m < x + ta
sd 2
n
................................................ (5)
Batas bawah rentang interval menentukan skor maksimal bagi penentuan suatu perusahaan dikatakan mempunyai kinerja yang buruk. Sementara batas atas rentang interval menentukan secara minimal bagi penentuan suatu perusahaan dikatakan mempunyai skor diantara kedua batas rentang interval masuk dalam kategori rawan atau kritis terhadap kesulitan yang mengarah pada kesulitan. 2. Pengujian Normalitas Data Uji normalitas data bertujuan untuk menguji variabel dependen dan variabel independen mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Uji
57
normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji statistik kolmogorousmirnov. Kriteria yang digunakan adalah dengan membandingkan p-value yang diperoleh dengan taraf signifikansi yang telah ditetapkan, yaitu sebesar 5%. Apabila p-value > nilai signifikansi, maka data terdistribusi normal. (Gujarati, 1997) Setelah diuji kenormalitasan datanya dengan uji Kolmogrov Smirnov, maka akan diketahui apakah data penelitian normal atau tidak. 3. Pengujian Hipotesis Dalam penelitian ini data sampel yang digunakan jumlahnya sangat sedikit, maka akan digunakan statistik nonparametik. Manfaat atau kelebihan metode statistik non parametik antara lain dapat disebutkan sebagai berikut (Djarwanto Ps dan Pangestu Subagyo, 1985): a. Metode Statistik non parametik tidak mengharuskan data berdistribusi normal, karena itu metode ini sering juga dinamakan uji distribusi bebas (Distribution free test) Dengan demikian, metode ini dapat dipakai untuk segala distribusi data baik berdistribusi normal maupun berdistribusi tidak normal dan lebih luas penggunaannya. b. Metode statistik non parametik dapat dipakai untuk level data seperti nominal dan ordinal. c. Metode statistik non parametik cenderung lebih sederhana dan mudah dimengerti daripada pengerjaan metode statistik parametik. Dalam pengujian hipotesis, uji-uji yang digunakan adalah
58
a. Untuk menguji hipotesis pertama dan kedua, untuk menguji apakah metode Z-Score dan Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI pada tahun 2004 dan 2005, uji yang digunakan adalah uji Two Related Sample Test, yaitu uji sampel yang membandingkan dua variabel yang saling berkaitan (Penerbit Andi, 2004). Pada uji Two Related Sample Test akan digunakan Wilcoron Signed Ranks Test. Langkah-langkah pengujian Two Related Sample Test terhadap hipotesis pertama dan kedua (penerbit Andi, 2004) adalah : a) Menentukan hipotesis :
H1 =
Model
Z-score
memprediksi
Altman
potensi
dapat
kerugian
digunakan pada
untuk
perusahaan
manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005.
H 2 = Model logit Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005. b) Menentukan tingkat signifikansi ( a = 0,05) c) Menentukan hasil pengujian dengan kritetia sebagai berikut :
H1 dan H 2 diterima apabila signifikansi (2-tailed) > a H1 dan H 2 ditolak apabila signifikansi (2-tailed) < a b. Untuk menguji hipotesis ke tiga yaitu ada perbedaan antara model Zscore Altman dan model logit Zavgren di dalam memprediksi potensi
59
kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005, uji yang digunakan adalah uji Two Independent Sample Test, yaitu uji 2 sampel independen yang membandingkan 2 grup kasus dalam 1 variabel (penerbit Andi, 2004). Pada uji Two Independent Sample Test, uji yang digunakan adalah Mann-Whitney Test. Langkah-langkah terhadap hipotesis ketiga menggunakan uji Two Independent Sample Test (Penerbit Andi, 2004) adalah : a) Menentukan hipotesis : H 3 = Ada perbedaan antara model Z-score Altman dan model
logit Zavgren di dalam memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005 b) Menentukan tingkat signifikansi ( a = 0,05) c) Menentukan hasil pengujian dengan kritetia sebagai berikut : H 3 diterima apabila signifikansi (2-tailed) > a H 3 ditolak apabila signifikansi (2-tailed) < a
Pengolahan data dalam penelitian ini akan dilakukan dengan bantuan program Excel dan program SPSS for windows versi 15.
60
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan merupakan data sekunder yang berupa financial statement perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada tahun 2004 - 2007. Berdasarkan kriteria pengambilan sampel yang telah dikemukakan sebelumnya, diperoleh 30 perusahaan manufaktur yang dipilih sebagai sampel. Proses pemilihan sampel dapat dilihat pada Tabel IV.1 dan daftar nama perusahaan manufaktur yang terpilih disajikan dalam Tabel IV.2.
TABEL IV.1 PROSES PEMILIHAN SAMPEL
Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 20042007. Perusahaan manufaktur yang tidak mengeluarkan laporan keuangan pada tahun 2004-2007. Perusahaan yang tidak mengalami kerugian selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 2006-2007. Perusahaan yang tidak mengalami keuntungan selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 2006-2007. Perusahaan yang tidak mempunyai pasangan pada jenis usaha yang sama.
155 Perusahaan (17) Perusahaan (35) Perusahaan (32) Perusahaan (41) Perusahaan (30) Perusahaan
Jumlah Sampel Sumber : Indonesian Capital Market Directory 2006 dan 2008
61
TABEL IV.2 DAFTAR PERUSAHAAN YANG TERPILIH PERUSAHAAN RUGI TIDAK RUGI 1) PT. Ades Water Indonesia Tbk 16) PT. Multi Bintang Indonesia Tbk 2) PT. Sierad Produce Tbk 17) PT. Fast Food Indonesia Tbk 3) PT. Eratex Djaja Limited Tbk 18) PT. Panasia Indosyntec Tbk 4) PT. Tifico Tbk 19) PT. Roda Vivatex Tbk 5) PT. Evershine Textile Industry Tbk 20) PT Ricky Putra Globalindo Tbk 6) PT. Hanson International Tbk 21) PT. Sepatu Bata Tbk 7) PT. Surya Intrindo Makmur Tbk 22) PT. Pan Brothers Tbk 8) PT. Daya Sakti Unggul Corporation Tbk 23) PT. Tirta Mahakam Resource Tbk 9) PT. Eterindo Wahanatama Tbk 24) AKR. Corporindo 10) PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk 25) PT. Sorini Corporation Tbk 11) PT. Asiaplast Industries Tbk 26) PT. Kageo Igar Jaya Tbk 12) PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk 27) PT Siwani Makmur Tbk 13) PT. Resource Alam Indonesia Tbk 28) PT. Ekadharma Internasional Tbk 14) PT. Mulia Industrindo Tbk 29) PT. Arwana Citramulia Tbk 15) Multi Prima Sejahtera Tbk 30) PT. Astra Otoparts Tbk Sumber : Indonesian Capital Market Directory 2006 dan 2008
B. Analisis Data Sebelum dilakukan pengujian statistik, data mentah yang diperoleh dihitung dengan menggunakan rumus yang telah ditentukan. Masing-masing sampel perusahaan manufaktur yang terpilih dihitung nilainya berdasarkan skor atau nilai yang diperoleh untuk menentukan kriteria tingkat kesehatan (potensi kerugian) dengan metode Z-Score Altman maupun metode Zavgren. Kriteria-kriterianya adalah sebagai berikut : 1. Metode Z-SCORE ALTMAN Dalam metode Z-SCORE ALTMAN, penghitungan skor/nilai yang diperoleh menentukan kriteria tingkat kesehatan (potensi kerugian) dengan ketentuan sebagai berikut : a. Perusahaan dinilai sehat jika memiliki nilai Z di atas 2,90.
62
b. Perusahaan dinilai berada di daerah grey area jika memiliki nilai Z di antara 1,20 - 2,90. c. Perusahaan dinilai bangkrut jika memiliki nilai Z di bawah 1,20. 2. Metode ZAVGREN Tahapan analisis data yang dilakukan oleh penulis untuk menentukan kondisi keuangan perusahaan dengan model Zavgren adalah : d. Menghitung rasio-rasio keuangan dalam model logit Zavgren. e. Melakukan perhitungan dengan model logit yang dikemukakan oleh Zavgren yang dirumuskan Pi =
1 ...............................................(3) 1+ ey
f. Setelah didapatkan hasil dari model logit diatas, maka data yang ada di uji lagi dengan statistik karena model logit tidak mempunyai titik cutt off untuk mendapatkan tingkat kepastian yang tinggi, alat statistik yang digunakan adalah sebagai berikut: c) Standar deviasi ( untuk n Tsv 1≤ 30) SD =
å ( xI - x ) 2 n -1
...........................................................(4)
Keterangan;
X 1 = data ke 1 X = rata-rata industri n
= jumlah Sampel
d) Rentang interval, dengan keyakinan 95% ( a = 0,05 ) x - ta
sd sd < m < x + ta ................................................. (5) 2 n 2 n
Batas bawah rentang interval menentukan skor maksimal bagi penentuan suatu perusahaan dikatakan mempunyai kinerja yang buruk. Sementara batas atas rentang interval menentukan secara minimal bagi penentuan suatu perusahaan dikatakan mempunyai
63
skor diantara kedua batas rentang interval masuk dalam kategori rawan atau kritis terhadap kesulitan yang mengarah pada kesulitan. Untuk membandingkan variabel kualitatif dari metode Z-Score Altman dengan metode Zavgren akan digunakan variabel dummy dengan kriteria sebagai berikut : 1. Untuk metode Z-SCORE ALTMAN, perusahaan manufaktur yang dinilai sehat diberi angka 1, dan perusahaan manufaktur yang dinilai bangkrut dan berada di grey area diberi angka 0. 2. Untuk metode ZAVGREN, perusahaan manufaktur yang dinilai sehat dan cukup sehat diberi angka 1, dan perusahaan manufaktur yang dinilai tidak sehat dan kurang sehat diberi angka 0. Dalam penentuan tingkat kesehatan model Z-Score Altman dilakukan dengan beberapa tahap, untuk menentukan keadaan perusahaan ditentukan dengan titik cut off, untuk perusahaan yang tidak rugi diatas 2,90, untuk perusahaan grey area antara 1,20 sampai 2,90, dan yang rugi dibawah 1,20. Sedangkan penentuan tingkat kesehatan model logit Zavgren ditentukan dengan rentang interval pada model logit pada tahun 2004 dan 2005. Untuk tahun 2004 batas atas rentang interval sebesar 2,47581103 dan batas bawah rentang interval sebesar -1,6605313. Sedangkan untuk tahun 2005 batas atas rentang interval sebesar 2,57196585 dan batas bawah rentang interval sebesar -1,881593. Untuk perusahaan yang tidak rugi berada diatas batas atas rentang interval, untuk perusahaan yang grey area berada diantara batas atas rentang interval dan batas bawah rentang interval, sedangkan untuk perusahaan yang rugi berada di bawah batas bawah rentang interval. Kriteria tingkat kesehatan (potensi kerugian) dari sampel perusahaan manufaktur yang terpilih yang telah dihitung berdasarkan skor/nilai dari masing-masing metode disajikan dalam Tabel IV.3 dan Tabel IV.4.
64
TABEL IV.3 KRITERIA TINGKAT KESEHATAN (POTENSI KERUGIAN) PERUSAHAAN DENGAN METODE Z-SCORE ALTMAN No Perusahaan 1 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk 2 PT. Fast Food Indonesia Tbk 3 PT. Panasia Indosyntec Tbk 4 PT. Roda Vivatex Tbk 5 PT. Pan Brothers Tbk 6 PT. Sepatu Bata Tbk 7 PT. Ricky Putra Globalindo Tbk 8 PT. Tirta Mahakam Resource Tbk 9 PT. AKR Corporindo Tbk 10 PT. Sorini Corporation Tbk 11 PT. Kageo Igar Jaya Tbk 12 PT. Siwani Makmur Tbk 13 PT. Ekadharma Internasional Tbk 14 PT. Arwana Citramulia Tbk 15 PT. Astra Otoparts Tbk 16 PT. Ades Water Indonesia Tbk 17 PT. Sierad Produce Tbk 18 PT. Eratex Djaja Tbk 19 PT. Tifico Tbk 20 PT. Evershine Textille Industry Tbk 21 PT. Hanson International Tbk 22 PT. Surya Intrindo Makmur Tbk 23 PT. Daya Sakti Unggul Corporation Tbk 24 PT. Eterindo Wahanatama Tbk 25 PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk 26 PT. Asiaplast Industries Tbk 27 PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk 28 PT. Resource Alam Indonesia Tbk 29 PT. Mulia Industrindo Tbk 30 PT. Multi Prima Sejahtera Tbk Sumber : Data yang diolah, lihat lampiran
2004 Grey area Tidak Rugi Rugi Tidak Rugi Tidak Rugi Tidak Rugi Grey area Rugi Grey area Grey area Tidak Rugi Tidak Rugi Tidak Rugi Grey area Grey area Rugi Rugi Rugi Rugi Grey area Rugi Rugi Rugi Rugi Rugi Rugi Rugi Grey area Rugi Rugi
2005 Tidak Rugi Tidak Rugi Grey Area Grey Area Tidak Rugi Tidak Rugi Grey Area Grey Area Grey Area Grey Area Tidak Rugi Tidak Rugi Tidak Rugi Grey Area Grey Area Rugi Rugi Grey Area Rugi Grey Area Rugi Rugi Rugi Grey Area Rugi Rugi Rugi Grey Area Rugi Rugi
65
TABEL IV.4 KRITERIA TINGKAT KESEHATAN (POTENSI KERUGIAN) PERUSAHAAN DENGAN METODE ZAVGREN No Perusahaan 1 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk 2 PT. Fast Food Indonesia Tbk 3 PT. Panasia Indosyntec Tbk 4 PT. Roda Vivatex Tbk 5 PT. Pan Brothers Tbk 6 PT. Sepatu Bata Tbk 7 PT. Ricky Putra Globalindo Tbk 8 PT. Tirta Mahakam Resource Tbk 9 PT. AKR Corporindo Tbk 10 PT. Sorini Corporation Tbk 11 PT. Kageo Igar Jaya Tbk 12 PT. Siwani Makmur Tbk 13 PT. Ekadharma Internasional Tbk 14 PT. Arwana Citramulia Tbk 15 PT. Astra Otoparts Tbk 16 PT. Ades Water Indonesia Tbk 17 PT. Sierad Produce Tbk 18 PT. Eratex Djaja Tbk 19 PT. Tifico Tbk 20 PT. Evershine Textille Industry Tbk 21 PT. Hanson International Tbk 22 PT. Surya Intrindo Makmur Tbk 23 PT. Daya Sakti Unggul Corporation Tbk 24 PT. Eterindo Wahanatama Tbk 25 PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk 26 PT. Asiaplast Industries Tbk 27 PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk 28 PT. Resource Alam Indonesia Tbk 29 PT. Mulia Industrindo Tbk 30 PT. Multi Prima Sejahtera Tbk Sumber : Data yang diolah, lihat lampiran
2004 Grey Area Grey Area Rugi Tidak Rugi Tidak Rugi Tidak Rugi Tidak Rugi Grey Area Grey Area Tidak Rugi Tidak Rugi Tidak Rugi Tidak Rugi Rugi Grey Area Rugi Tidak Rugi Grey Area Rugi Tidak Rugi Grey Area Tidak Rugi Grey Area Rugi Rugi Grey Area Rugi Grey Area Rugi Grey Area
2005 Grey Area Grey Area Grey Area Grey Area Grey Area Tidak Rugi Tidak Rugi Grey Area Grey Area Tidak Rugi Grey Area Tidak Rugi Tidak Rugi Rugi Tidak Rugi Grey Area Tidak Rugi Rugi Rugi Tidak Rugi Grey Area Grey Area Grey Area Rugi Rugi Grey Area Rugi Grey Area Tidak Rugi Grey Area
66
C. Deskriptif Data Analisis deskriptif dimaksudkan untuk mengetahui karakteristik data, dimana dalam penelitian ini dengan menggunakan angka mean, nilai maksimum, nilai minimum, dan standar deviasi dari masing-masing rasio keuangan dan skor baik dengan metode Z-SCORE ALTMAN maupun metode ZAVGREN. Hasil deskriptif statistik dapat disajikan pada Tabel IV.5 Tabel IV.6, dan Tabel IV.7. TABEL IV.5 HASIL ANALISIS DESKRIPTIF SKOR METODE Z-SCORE ALTMAN dan METODE ZAVGREN Descriptive Statistics N zscore04 zscore05 zavgren04 zavgren05 Valid N (listwise)
30 30 30 30 30
Minimum -4.38704 -2.90993 -161.675 -178.779
Maximum 4.35573 4.26692 13.72360 7.58789
Mean 1.4135933 1.3958402 -4.85059 -4.59565
Std. Deviation 2.06785254 1.72690828 30.66067612 33.13154426
Sumber : Data yang diolah. Dari Tabel IV.5 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata Zscore tahun 2004 sebesar 1,41135933. Nilai Z-Score terkecil tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -4,38704. Nilai Z-Score terbesar tahun 2004 dicapai PT. Fast Food Indonesia Tbk oleh sebesar 4,35573. Nilai rata-rata Z-Score tahun 2005 sebesar 1,3958402. Nilai Z-Score terkecil tahun 2005 dicapai oleh PT. Ades Water Indonesia Tbk sebesar 2,90993. Nilai Z-Score terbesar tahun 2005 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar 4,26692.
67
Sedangkan untuk nilai rata-rata Zavgren tahun 2004 sebesar 4,8505059. Nilai Zavgren terkecil pada tahun 2004 dicapai oleh PT. Mulia Industrindo Tbk sebesar -161,675. Nilai Zavgren terbesar pada tahun 2004 dicapai oleh PT. Ekadharma Internasional Tbk sebesar 13,72360. Nilai rata-rata Zavgren tahun 2005 sebesar -4,59565. Nilai Zavgren terkecil pada tahun 2005 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk sebesar 178,779. Nilai Zavgren terbesar pada tahun 2005 dicapai oleh PT. Kageo Igor Jaya Tbk sebesar 7,58789. TABEL IV.6 HASIL ANALISIS DESKRIPTIF RASIO KEUANGAN dengan METODE Z-SCORE ALTMAN Descriptive Statistics N x104 x204 x304 x404 x504 x105 x205 x305 x405 x505 Valid N (listwise)
30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
Minimum -2.43954 -1.99081 -1.26183 -.62319 .21833 -1.71890 -2.14044 -.55996 -.49704 .37015
Maximum .60626 .59620 .23562 5.72245 2.76232 .50270 .52664 .22348 3.36679 2.82280
Mean .0154181 -.1178268 -.0263798 1.3163103 1.0335166 -.0296963 -.1370959 -.0065638 1.0967170 1.0952159
Std. Deviation .53790732 .65821888 .26259568 1.34538096 .56311545 .48414510 .63067944 .14844791 .99598504 .59546376
Sumber : Data yang diolah. Tabel IV.6 Hasil analisis deskripsi Rasio Keuangan dengan metode ZScore dapat diketahui bahwa rata-rata untuk X1 tahun 2004 sebesar 0,0154181. Nilai terkecil X1 tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -2,43954. Nilai terbesar X1 tahun 2004 dicapai oleh PT. Ekadharma Internasional Tbk sebesar 0,60626.
68
Rata-rata untuk X1 tahun 2005 sebesar -0,296963. Nilai terkecil X1 tahun 2005 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -1.71890. Nilai terbesar X1 tahun 2005 dicapai oleh PT. Ekadharma internasional Tbk sebesar 0,50270. Rata-rata untuk X2 tahun 2004 sebesar -0,1178268. Nilai terkecil X2 tahun 2004 dicapai oleh PT Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -1,99081. Nilai terbesar X1 tahun 2004 dicapai oleh PT Sepatu Bata Tbk sebesar 0,59620. Rata-rata untuk X2 tahun 2005 sebesar -0,1370959. Nilai terkecil X2 tahun 2005 dicapai oleh PT. Sierad produce Tbk sebesar -2,14044. Nilai terbesar X2 tahun 2005 dicapai oleh PT. Sepatu Bata Tbk sebesar 0,52664. Rata-rata untuk X3 tahun 2004 sebesar -0,0263798 Nilai terkecil X3 tahun 2004 dicapai oleh PT. Ades Water Indonesia Tbk sebesar -1,26183. Nilai terbesar X3 tahun 2004 dicapai oleh PT. Mulia Bintang Indonesia Tbk sebesar 0,23562. Rata-rata untuk X3 tahun 2005 sebesar -0,0065638. Nilai terkecil X3 tahun 2005 dicapai oleh PT. Ades Water Indonesia Tbk sebesar -0,55996. Nilai terbesar X3 tahun 2005 dicapai oleh PT. Arwana Citramulia Tbk sebesar0,22348. Rata-rata untuk X4 tahun 2004 sebesar 1,3163103 Nilai terkecil X4 tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -0,62319. Nilai terbesar X4 tahun 2004 dicapai oleh PT. Roda Vivatex Tbk sebesar 5,72245.
69
Rata-rata untuk X4 tahun 2005 sebesar 1,0967170. Nilai terkecil X4 tahun 2005 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -0,49704. Nilai terbesar X4 tahun 2005 dicapai oleh PT. Roda Vivatex Tbk sebesar 3,36679. Rata-rata untuk X5 tahun 2004 sebesar 1,0335166 Nilai terkecil X5 tahun 2004 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk sebesar 0,21833. Nilai terbesar X5 tahun 2004 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar 2,76232. Rata-rata untuk X5 tahun 2005 sebesar 1,0952159. Nilai terkecil X5 tahun 2005 dicapai oleh PT. Multi Prima Sejahtera Tbk sebesar 0,37015. Nilai terbesar X5 tahun 2005 dicapai oleh PT. Pan Brothers Tbk sebesar 2,82280. TABEL IV.7 HASIL ANALISIS DESKRIPTIF RASIO KEUANGAN dengan METODE ZAVGREN Descriptive Statistics N inv04 rec04 cash04 quick04 roi04 debt04 turn04 inv05 rec05 cash05 quick05 roi05 debt05 turn05 Valid N (listwise)
30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
Minimum .03176 .08412 .00159 .05380 -1.51033 -.04789 -12.47570 .00105 .08575 .00019 .08613 -.26907 -1.18208 -7.44847
Maximum .45673 22.99621 .26401 5.42351 1.46605 37.09734 8.44199 .49290 113.11737 .21883 3.34812 1.68198 1.18028 10.12707
Mean .1920965 1.9000587 .0569688 1.5403184 .0827126 1.4613585 1.2274377 .1949281 5.0458411 .0380454 1.2835823 .1338242 .1467727 1.9269315
Std. Deviation .11002660 4.16686328 .07116217 1.11783274 .40844936 6.73556904 3.43492087 .13490732 20.46035230 .05535446 .87976199 .32902839 .37046948 3.63716569
Sumber : Data yang diolah.
70
Dari tabel analisis deskriptif Rasio Keuangan dengan metode Zavgren dapat diketahui bahwa rata-rata untuk rasio inventori tahun 2004 sebesar 0,1920965. Nilai terkecil rasio inventori tahun 2004 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar 0,03176. Nilai terbesar rasio inventori tahun 2004 dicapai oleh PT. Ricky Putra Globalindo Tbk sebesar 0,45673. Rata-rata rasio inventori tahun 2005 sebesar 0,1949281. Nilai terkecil rasio inventori tahun 2005 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk sebesar 0,00105. Nilai terbesar rasio inventori tahun 2005 dicapai oleh PT. Evershine Textille Industry Tbk sebesar 0,49290. Rata-rata rasio receivabel tahun 2004 sebesar 1,9000587. Nilai terkecil rasio receivable tahun 2004 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar 0,08412. Nilai terbesar rasio receivable tahun 2004 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk sebesar 22,99621. Rata-rata rasio receivable tahun 2005 sebesar 5,0458411. Nilai terkecil rasio receivable tahun 2005 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar 0,08575. Nilai terbesar rasio receivable tahun 2005 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk sebesar 113,11737. Rata-rata rasio proporsi kas tahun 2004 sebesar0,0569688. Nilai terkecil rasio proporsi tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar 0,00159. Nilai terbesar rasio proporsi tahun 2004 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar 0,26401. Rata-rata rasio proporsi tahun 2005 sebesar 0,0380454. Nilai terkecil rasio proporsi tahun 2005 dicapai oleh PT. Multi Prima Sejahtera Tbk sebesar
71
0,00019. Nilai terbesar rasio proporsi tahun 2005 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar 0,21883. Rata-rata rasio cepat tahun 2004 sebesar 1,5403184. Nilai terkecil rasio cepat tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar 0,05380. Nilai terbesar rasio cepat tahun 2004 dicapai oleh PT. Ekadharma Internasional Tbk sebesar 5,42351. Rata-rata rasio cepat tahun 2005 sebesar 1,2835823. Nilai terkecil rasio cepat tahun 2005 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar 0,08613. Nilai terbesar rasio cepat tahun 2005 dicapai oleh PT. Siwani Makmur Tbk sebesar 3,34812. Rata-rata rasio ROI tahun 2004 sebesar 0,0827126. Nilai terkecil rasio ROI tahun 2004 dicapai oleh PT. Ades Water Indonesia Tbk sebesar -1,51033. Nilai terbesar rasio ROI tahun 2004 dicapai oleh PT. Mulia Industrindo Tbk sebesar 1,46605. Rata-rata rasio ROI tahun 2005 sebesar 0,1338242. Nilai terkecil rasio ROI tahun 2005 dicapai oleh PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk sebesar 0,26907. Nilai terbesar rasio ROI tahun 2005 dicapai oleh PT. Ades Water Indonesia Tbk sebesar 1,68198. Rata-rata rasio hutang tahun 2004 sebesar 1,4613585. Nilai terkecil rasio hutang tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Wahanatama Tbk sebesar -0,04789. Nilai terbesar rasio hutang tahun 2004 dicapai oleh PT. Mulia Industrindo Tbk sebesar 37,09734.
72
Rata-rata rasio hutang tahun 2005 sebesar 0,1467727. Nilai terkecil rasio hutang tahun 2005 dicapai oleh PT. Mulia Industrindo Tbk sebesar 1,18208. Nilai terbesar rasio hutang tahun 2005 dicapai oleh PT. Eratex Djaja Tbk sebesar 1,18028. Rata-rata rasio penjualan tahun 2004 sebesar 1,2274377. Nilai terkecil rasio penjualan tahun 2004 dicapai oleh PT. Multi Prima Sejahtera Tbk sebesar -12,47570. Nilai terbesar rasio penjualan tahun 2004 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar 8,44199. Rata-rata rasio penjualan tahun 2005 sebesar 1,9269315. Nilai terkecil rasio penjualan tahun 2005 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk sebesar -7,44847. Nilai terbesar rasio penjualan tahun 2005 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar 10,12707.
D. Pengujian Normalitas Data Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan pengujian normalitas data. Untuk menguji normalitas data dilakukan dengan menggunakan One-Sample Kolmogorov Smirnov test. Pengujian dilakukan dengan tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05 atau tingkat kepercayaan 95 %. Hasil pengujian normalitas data disajikan dalam Tabel IV.8 berikut ini :
73
TABEL IV.8 HASIL UJI NORMALITAS DATA METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN Metode ZAVGREV 2004 ZAVGREN 2005 Z-SCORE 2004 Z-SCORE 2005
p-Value 0.000 0.000 0.693 0.855
Keterangan p < 0.05 p < 0.05 p > 0.05 p > 0.05
Distribusi Tidak Normal Tidak Normal Normal Normal
Dari hasil pengujian dengan Uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel IV.8, dapat dilihat bahwa metode Z-Score tahun 2004 dan tahun2005 berdistribusi normal sedangkan metode Zavgren tahun 2004 dan tahun 2005 tidak berdistribusi normal karena nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Jika ditemukan data yang tidak berdistribusi normal maka dapat digunakan beberapa cara untuk menormalkan data tersebut. Selain menambah data, dapat juga dilakukan transformasi data kedalam bentuk logaritma natural (LN). TABEL IV.9 HASIL UJI NORMALITAS DATA METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN SETELAH TRANSFORMASI Metode LNZAVGREV 2004 LNZAVGREN 2005 LNZ-SCORE 2004 LNZ-SCORE 2005 Sumber : Data yang diolah
p-Value 0.000 0.183 0.693 0.855
Keterangan p < 0.05 p > 0.05 p > 0.05 p > 0.05
Distribusi Tidak Normal Normal Normal Normal
Dari hasil tabel IV.9 di atas, metode Zavgren tahun 2005, metode ZScore tahun 2004 dan tahun 2005 telah berdistribusi normal karena nilai signifikansi lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Sedangkan metode
74
Zavgren tahun 2004 belum berdistribusi normal karena nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Hal ini disebabkan karena terdapat beberapa data yang bersifat outliers, yaitu data yang mempunyai karakteristik yang terlihat sangat berbeda dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk sebuah variabel tunggal maupun variabel kombinasi. Untuk menormalkan data, maka digunakan metode trimming yaitu menghilangkan data yang bersifat outliers. TABEL IV.10 HASIL UJI NORMALITAS DATA METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN SETELAH TRIMMING Metode LNZAVGREV 2004 LNZAVGREN 2005 LNZ-SCORE 2004 LNZ-SCORE 2005 Sumber: Data yang diolah
p-Value 0.501 0.183 0.556 0.829
Keterangan p > 0.05 p > 0.05 p > 0.05 p > 0.05
Distribusi Normal Normal Normal Normal
Dari hasil Uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel IV.10 diatas setelah triming menunjukkan bahwa model Z-Score dan Model Zavgren telah berdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data tersebut berdistribusi normal.
E. Pengujian Hipotesis 1. Hipotesis Pertama Pengujian hipotesis pertama menggunakan Wilcoxon Signed Ranks Test yang dimaksudkan adalah metode Z-score Altman dapat digunakan
75
untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005. Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel IV.11 berikut ini : TABEL IV.11 UJI WILCOXON SIGNED RANKS TEST METODE Z-SCORE ALTMAN TAHUN 2004 dan 2005 Keterangan Z-SCORE 2004 – Z-SCORE 2005 Sumber : data yang diolah
Signifikansi nilai z 0.581
Kesimpulan Dapat digunakan
Pengujian dilakukan dengan tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05 atau tingkat kepercayaan 95 %. Berdasarkan hasil analisis Tabel IV.11 dapat dilihat bahwa variabel memiliki signifikansi nilai z yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05, yaitu 0.581 > 0.05, sehingga H1 diterima. Hal ini berarti bahwa metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. 2. Hipotesis Kedua Sama halnya dengan hipotesis pertama, pengujian hipotesis kedua menggunakan Wilcoxon Signed Ranks Test yang dimaksudkan untuk menganalisis apakah metode Zavgren dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel IV.12 berikut ini :
76
TABEL IV.12 UJI WILCOXON SIGNED RANKS TEST METODE ZAVGREN TAHUN 2004 dan 2005 Keterangan ZAVGR 2004 – ZAVGR 2005 Sumber : data yang diolah
Signifikansi nilai z 0.280
Kesimpulan Dapat digunakan
Pengujian dilakukan dengan tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05 atau tingkat kepercayaan 95 %. Berdasarkan hasil analisis Tabel IV.12 dapat dilihat bahwa variabel memiliki signifikansi nilai z yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05, yaitu 0.280 > 0.05, sehingga H2 diterima.
Hal ini berarti metode Zavgren dapat digunakan di dalam
menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. 3. Hipotesis Ketiga Pengujian hipotesis ketiga menggunakan Mann-Whitney Test yang dimaksudkan untuk menganalisis apakah ada perbedaan antara metode ZScore Altman dan metode Zavgren di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI. Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel IV.13 berikut ini : TABEL IV.13 UJI MANN-WHITNEY TEST METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN No.
Keterangan
1. ZAVGR 2004 - Z-SCORE 2004 2. ZAVGR 2005 - Z-SCORE 2005 Sumber : data yang diolah
Signifikansi nilai z 0.600 0.907
Kesimpulan Ada perbedaan Ada perbedaan
Pengujian dilakukan dengan tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05 atau tingkat kepercayaan 95 %. Berdasarkan hasil analisis Tabel IV.13 dapat dilihat
77
bahwa variabel memiliki signifikansi nilai z yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05, yaitu 0.600 > 0.05 pada tahun 2004. Sedangkan pada tahun 2005, dapat dilihat bahwa variabel memiliki signifikansi nilai z yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05, yaitu 0.907 > 0.05 pada tahun 2005. Sehingga pada hipotesis ketiga, dapat disimpulkan bahwa H3 diterima. Hal ini berarti ada perbedaan antara metode Z-Score Altman dan metode logit Zavgren di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI pada tahun 2004 dan juga pada tahun 2005.
F. Pembahasan Menurut hasil pengujian penelitian ini, pada hipotesis pertama bahwa metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. Pada hipotesis kedua bahwa metode Zavgren dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. Pada hipotesis ketiga ditemukan ada perbedaan antara metode Z-score dan metode Zavgren di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI baik pada tahun 2004 maupun pada tahun 2005. Hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Altman (1968) diperoleh hasil penelitian bahwa metode Z-score Altman mempunyai tingkat keakuratan sebesar 95 % untuk 1 tahun sebelum perusahaan bangkrut dan untuk 2 tahun sebelum bangkrut sebesar 72 %. Dari hasil pengujian penelitian
78
ini bahwa metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005 dengan tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan 56,14% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian. Hasil penelitian terdahulu tersebut didukung oleh hasil penelitian ini, dimana pada hipotesis pertama ditemukan bahwa metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. Hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Patterson (2001) diperoleh hasil penelitian bahwa metode Zavgren dapat memprediksi keberhasilan/kegagalan perusahaan dengan kekuatan dalam memprediksi tingkat ketepatannya untuk 1 tahun sebelum perusahaan bangkrut sebesar 75 %. Dari hasil pengujian penelitian ini bahwa metode Zavgren dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005 dengan tingkat keakuratan sebesar 43,85% untuk tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian. Hasil penelitian terdahulu tersebut didukung oleh hasil penelitian ini, dimana pada hipotesis kedua ditemukan bahwa metode Zavgen dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. Sedangkan hasil penelitian pada hipotesis ketiga, pada tahun 2004 dan tahun 2005 ditemukan adanya perbedaan antara metode Z-Score Altman dan metode Zavgren di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian
79
perusahaan manufaktur di BEI. Hasil penelitian dengan metode Z-Score menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan 56,14% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalmi kerugian , sedangkan hasil penelitian dengan metode zavgren menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 43,85% untuk tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian, hasil penelitian ini didukung hasil penelitian sebelumnya oleh Patterson (2001) dengan hasil penelitian bahwa metode Zavgren dapat memprediksi keberhasilan/kegagalan perusahaan dengan kekuatan dalam memprediksi tingkat ketepatannya untuk 1 tahun sebelum perusahaan bangkrut sebesar 75 % dan hasil penelitian terdahulu oleh Altman (1968) bahwa metode Z-Score Altman mempunyai tingkat keakuratan sebesar 95 % untuk 1 tahun sebelum perusahaan bangkrut.
80
BAB V PENUTUP
A. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian mengenai perbandingan metode Zavgren dan metode Z-Score Altman untuk menilai serta memprediksi potensi kerugian (studi kasus pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2004 - 2007), maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Hasil uji Wilcoxon Signed Rank pada hipotesis pertama ditemukan bahwa metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. 2. Hasil uji Wilcoxon Signed Rank pada hipotesis kedua ditemukan bahwa metode Zavgren dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. 3. Hasil uji
Mann-Whitney pada hipotesis ketiga, ditemukan adanya
perbedaan antara metode Z-Score Altman dan metode logit Zavgren di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI pada tahun 2004 dan juga pada tahun 2005. Metode Z-Score menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan 56,14% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian, sedangkan metode Zavgren menghasilkan tingkat keakuratan sebesar
81
43,85% untuk tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian.
B. Keterbatasan Keterbatasan dalam penelitian ini adalah : 1. Dalam penelitian ini hanya fokus pada satu jenis perusahaan yaitu manufaktur. Pada penelitian selanjutnya diharapkan adanya penambahan jenis perusahaan agar dapat bervariasi. 2. Faktor-faktor di luar rasio keuangan dengan metode Z- Score Altman dan metode Logit Zavgren seperti faktor ekonomi, inflasi, tingkat bunga, dan sebagainya belum dipertimbangkan dalam penelitian ini. Hal tersebut mungkin berpengaruh pada cara perusahaan melakukan bisnis yang dapat mempengaruhi hasil analisa dalam penelitian ini. Selain itu perlu adanya penelitian lebih lanjut apakah peran informasi arus kas dapat mempengaruhi prediksi kebangkrutan (kerugian) suatu perusahaan di masa yang akan datang. 3. Perusahaan-perusahaan
yang
digunakan
dalam
penelitian
adalah
perusahaan besar yang tercantum di Bursa Efek Indonesia. Pada penelitian selanjutkan diharapkan penelitian sejenis dapat dilakukan tidak hanya pada perusahaan yang tercantum pada Bursa Efek Indonesia. Misal: perusahaan kecil, perusahaan menengah, atau perusahaan-perusahaan yang belum tercantum pada Bursa Efek Indonesia.
82
C. Saran Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan mengenai perbandingan metode Z-Score Altman dan metode Logit Zavgren untuk menilai serta memprediksi potensi kerugian (studi kasus pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2004 - 2007), peneliti memberikan beberapa saran sebagai berikut : 1. Hasil uji Wilcoxon Signed Rank menunjukkan bahwa metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005 dengan tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan 56,14% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian. Oleh karena itu perusahaan dapat menggunakan metode Z-Score Altman dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan dimasa yang akan datang. 2. Hasil uji Wilcoxon Signed Rank menunjukkan bahwa metode Zavgren dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005 dengan tingkat keakuratan sebesar 43,85% untuk tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian. Oleh karena itu perusahaan dapat menggunakan metode Zavgren dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan dimasa yang akan datang. 3. Hasil uji
Mann-Whitney menunjukkan bahwa ditemukan adanya
perbedaan antara metode Z-Score Altman dan metode logit Zavgren di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur
83
di BEI pada tahun 2004 dan juga pada tahun 2005. Metode Z-Score menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan 56,14% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian, sedangakan metode Zavgren menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 43,85% untuk tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian. Sehingga sebaiknya perusahaan menggunakan metode Z-Score Altman untuk menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan karena mempunyai tingkat keakuratan yang lebih besar dibandingkan menggukan metode Zavgren. 4. Hasil perhitungan dengan formula Z-Score menunjukkan variabel rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva (X3) mempunyai pengaruh
paling dominan
terhadap
potensi
kerugian
perusahaan
dibandingkan variabel lainnya, sehingga perusahaan harus segera melunasi hutang jangka panjangnya atau tidak mengambil hutang di bank agar perusahaan tidak mengalami kerugian. Sedangkan hasil perhitungan dengan formula Zavgren menunjukkan variabel aktiva lancar terhadap hutang lancar (QUICK) mempunyai pengaruh paling dominan terhadap potensi kerugian perusahaan dibandingkan variabel lainnya, sehingga perusahaan harus segera melunasi hutang-hutangnya atau tidak mengambil hutang di bank, agar tidak mengalami kerugian. Oleh karena itu bagi perusahaan yang ingin memprediksi kerugian perusahaan dalam waktu 1 sampai 2 tahun harus lebih memperhatikan rasio laba sebelum bunga dan pajak (X3) jika memprediksi potensi kerugian dengan menggunakan
84
model Z-Score Altman dan lebih memperhatikan rasio aktiva lancar terhadap hutang lancar (QUICK) jika memprediksi potensi kerugian dengan menggunakan model logit Zavgren.
85
DAFTAR PUSTAKA
Adnan, Muhammad dan Kurniasih, Eka. (2000). Analisis Tingkat Kesehatan Perusahaan Untuk Memprediksi Potensi Kebangkrutan dengan Pendekatan Altman, JAAI, vol 4, No 2 Des: 131-151. Anggreini, Silvia. (2004). Analisis Z-Score Untuk Penilaian Kinerja Keuangan Serta Pengaruhnya Terhadap Harga Saham Perusahaan Perdagangan di BEJ. Fakultas Ekonomi, Universitas Gunadarma. Agustina, Yeni. (2007). Analisis Kebangkrutan Perusahaan Dengan Menggunakan Model Altman (Z-Score) dan Zavgren (Model logit) Pada Perusahaan Food And Beverages. Skripsi, Fakultas Ekonomi, UNS. Altman, I, Edward. (1998). Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bancrupty; The Journal of Finance Vol. XXIII. September 1968 pp 589-609. Altman, I, Edward. Predicting Financial Distress of Ccompanies: Revisiting The Z-Score and Zeta Models. Juli 2000. Alwi, Syafaruddin. (1994). Alat-alat Analisis Dalam Pembelajaran Edisi Revisi Yogya: Andi offset. Beaver, W. (1966) Financial Ratio As Predictors of Failur; Journal of Accounting Research page 71-105. Djarwanto, Ps dan Pangestu Subagyo. (1985). Statistik Induktif. BPFE UGM, Yogyakarta. Dugan, Michael T. ;Zavgren, Christine V. (1989). How A Bankrupty Model Coluld Be Incorporated As An Analytic. The CPA Journal;59,5; ABI/INFORM Global pg.64. Gibson, N Brian. (1998). Bankrupty Prediction: The Hidden impact of Derivatives. ACCT 5341. Gujarati Damodar dan Zain, Sumarno. (1997). Ekonometrika Dasar. Jakarta : Penerbit Erlangga. Hanafi, Mamduh. (2005). Manajemen Keuangan. BPFE UGM, Yogyakarta. Harnanto. (1984). Analisa Laporan Keuangan. Edisi 1, Yogya : BPFE. Indonesia Capital Market Directory (ICMD) 2006 Indonesia Capital Market Directory (ICMD) 2008 Luciana & Kristijadi. (2003). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financaial Distress Perusahaan Manufaktur. JAAI, Vol.7, No.2, Desember. Munawir, S. (2002). Analisis Laporan Keuangan, Yogyakarta: Penerbit: Liberty.
86
Patterson, David William. (2001). Bankrupty Prediction: A Model For The Casino Industry. Penerbit Andi dan Wahana Komputer (2004). Pengolahan Data Statistik dengan SPSS 12 Yogyakarta : Penerbit Andi. Purwanti, Yulia. (2006). Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Keuangan Financial Distress Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di BEJ. Skripsi, Fakultas Ekonomi, UII Yogyakarta. Rejeki, Sri. (2008). Analisis Z-Score Untuk Memprediksi Kebangkrutan Bank di Indonesia. Skripsi, Fakultas Ekonomi, UNS. Sartono, R Agus. (2001) Manajemen Keuangan. BPFE UGM; Yogyakarta. Supardi & Sri Mastuti (2003). Variditas Penggunaan Z-Score Altman Untuk Menilai Kebangkrutan Pada Perusahaan Go Publik di BEJ, Kompak No.7 Januari-April : 68-93. Theresia & Aloysia.(2006). Analisis Z-Score Untuk Mengetahui Pengaruh Potensi Kebangkrutan Perusahaan Publik Terhadap Pergantian Auditor. Vol 10 No.1 Hal 76-87. Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Zavgren, Christine V (1985). Assessing The Vulnerability To Failure Of American Industrial Firms : A Logistic Analysis. Journal of Business Finance and Accounting 12 pp. 19-46. Zavgren, Christine V; Friedman, George E. (1988). Are Bankruptcy Prediction model Worthwhile? An Application In Securities Analysis. Management International Review. 28.1; ABI/ INFORM Global pg.34.
87
i
