S K R I P S I. Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

ANALISIS AKURASI METODE ALTMAN, GROVER, SPRINGATE DAN ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI PERUSAHAAN DELISTING (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia Periode 2009-2013)

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi

Oleh: Patrisius Gerdian Bimawiratma NIM: 122114016

PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2016



SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi

Oleh: Patrisius Gerdian Bimawiratma NIM: 122114016

PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2016

i


ii


iii


“Keberhasilan bukan dilihat dari seberapa banyak ia mendapatkan penghargaan, tapi keberhasilan dilihat dari bagaimana ia mampu berjuang untuk bangkit dari setiap kegagalan” -Patrisius Gerdian Bimawiratma-

Kupersembahkan untuk: Tuhan Yesus Kristus, Bunda Maria, Bapa Yosef dan St Patrisius Justinus Adinato, Ignatia Gerdha Wahyu Susilowati, dan Paulus Bayu Aji Wiratma Serta orang-orang yang berperan penting dalam kehidupanku

iv


v


vi


vii


viii


ix


DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL................................................................................................ i LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING .........................................................ii HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................ iii HALAMAN PERSEMBAHAN ............................................................................ iv LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS ....................................v LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ILMIAH ................ vi HALAMAN KATA PENGANTAR ..................................................................... vii HALAMAN DAFTAR ISI ......................................................................................x HALAMAN DAFTAR TABEL ........................................................................... xii ABSTRAK ........................................................................................................... xiv ABSTRACT ...........................................................................................................xv BAB I PENDAHULUAN ........................................................................................1 A. B. C. D. E.

Latar Belakang Masalah ...............................................................................1 Rumusan Masalah ........................................................................................4 Tujuan Penelitian .........................................................................................4 Manfaat Penelitian .......................................................................................5 Sistematika Penulisan ..................................................................................6

BAB II TINJAUAN PUSTAKA..............................................................................8 A. B. C. D. E. F. G. H. I. J. K. L.

Laporan keuangan ...................................................................................... 8 Komponen Laporan Keuangan ...................................................................8 Analisis Laporan Keuangan .........................................................................9 Kebangkrutan .............................................................................................10 Manfaat Informasi kebangkrutan ...............................................................11 Prediksi Kebangkrutan ...............................................................................13 Delisting ....................................................................................................13 Alasan delisting ..........................................................................................13 Kebangkrutan dan delisting........................................................................16 Metode prediksi kebangkrutan ...................................................................17 Kesalahan tipe I dan II ...............................................................................21 Penelitian Terdahulu ..................................................................................22

BAB III METODE PENELITIAN ........................................................................24 A. Jenis Penelitian ...........................................................................................24 B. Objek Penelitian ........................................................................................24 C. Teknik pengambilan sampel ......................................................................24 x


D. Teknik Pengumpulan Data .........................................................................26 E. Definisi Operasional Variabel ....................................................................27 F. Teknik Analisis Data ..................................................................................31 BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN ................................................40 A. Sampel Penelitian .......................................................................................40 BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN .............................................44 A. Deskripsi Data ............................................................................................44 B. Analisis Data ..............................................................................................53 1. Perhitungan Metode Prediksi Kebangkrutan ...........................................53 a. Prediksi Kebangrutan dengan Metode Altman ....................................53 b. Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Grover ...................................54 c. Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Springate ...............................56 d. Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Zmijewski .............................57 2. Perhitungan Tingkat Akurasi dan Tipe Kesalahan ..................................58 a. Metode Altman.....................................................................................59 b. Metode Grover .....................................................................................61 c. Metode Springate .................................................................................62 d. Metode Zmijewski ...............................................................................64 C. Pembasaan ..................................................................................................66 1. Perbandingan Hasil Prediksi Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski ..................................................................................... 66 2. Analisis Ketepatan Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski ............................................................................................70 BAB VI PENUTUP ...............................................................................................73 A. Kesimpulan ................................................................................................73 B. Keterbatasan Penelitian ..............................................................................74 C. Saran ...........................................................................................................74 DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................75 LAMPIRAN ...........................................................................................................77

xi


DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Tipe Kesalahan Prediksi.........................................................................22 Tabel 3.1 Daftar Sampel Perusahaan .....................................................................27 Tabel 3.3 Metode Prediksi Altman ........................................................................34 Tabel 3.4 Metode Prediksi Grover .........................................................................34 Tabel 3.5 Metode Prediksi Springate .....................................................................34 Tabel 3.6 Metode Prediksi Zmijewski ...................................................................35 Tabel 3.7 Perbandingan Hasi Prediksi ...................................................................35 Tabel 3.8 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Altman ...................................................................................................37 Tabel 3.9 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Grover 38 Tabel 3.10 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Springate..............................................................................................38 Tabel 3.11 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Zmijewski ............................................................................................39 Tabel 3.12 Perbandingan ketepatan Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski ............................................................................................ 39 Tabel 4.1 Daftar Perusahaan Kriteria Khusus Kategori I: Perusahaan Delisting ..42 Tabel 4.2 Daftar Perusahaan Kriteria Khusus Kategori II: Perusahaan Listing.....43 Tabel 5.1 Periode Laporan Keuangan yang Digunakan.........................................45 Tabel 5.2 Statistik Deskriptif Kategori I: Perusahaan Delisting ............................46 Tabel 5.3 Statistik Deskriptif Kategori II: Perusahaan Listing ..............................47 Tabel 5.4 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Altman ....................................53 Tabel 5.5 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Grover .....................................55 Tabel 5.6 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Springate .................................56 Tabel 5.7 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Zmijewski ...............................57 Tabel 5.8 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Altman ...................................................................................................59

xii


Tabel 5.9 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Grover ....................................................................................................61 Tabel 5.10 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Springate..............................................................................................63 Tabel 5.11 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan kesalahan Tipe I/II Metode Zmijewski ...........................................................................................65 Tabel 5.12 Perbandingan Hasil Prediksi ................................................................67 Tabel 5.13 Perbandingan Hasil Prediksi dengan Status Perusahaan .....................68 Tabel 5.14 Daftar Perusahaan yang Memiliki Kesamaan Prediksi ........................69 Tabel 5.15 Perbandingan ketepatan metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski ....................................................................................70

xiii


ABSTRAK


Patrisius Gerdian Bimawiratma NIM: 122114016 Universitas Sanata Dharma Yogyakarta 2016 Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil prediksi kebangkrutan dengan metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui metode prediksi kebangkrutan yang paling akurat dalam memprediksi perusahaan manufaktur yang mengalami delisting. Jenis penelitian ini adalah studi empiris. Studi empiris adalah penelitian yang menggunakan data sekunder. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling dengan total sampel sebanyak 8 perusahaan manufaktur. Data dianalisis menggunakan perhitungan tingkat akurasi dan tipe kesalahan dari setiap metode prediksi kebangkrutan, untuk dapat memprediksi perusahaan manufaktur mana yang mengalami delisting atau tidak akan mengalami delisting. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode Grover merupakan metode yang paling akurat, dengan nilai tingkat akurasi sebesar 100% dan nilai kesalahan tipe I/II masing masing sebesar 0%. Selain itu apabila metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski digunakan secara bersama-sama, maka keempat metode prediksi tersebut mampu memprediksi perusahaan manufaktur yang delisting atau listing.

Kata kunci: metode prediksi kebangkrutan, metode Altman, metode Grover, metode Springate, metode Zmijewski, delisting.

xiv


ABSTRACT

THE ANALYSIS OF ALTMAN, GROVER SPRINGATE AND ZMIJEWSKI METHOD ACCURACY TO PREDICT DELISTING COMPANIES (Empirical Study of Manufacture Company in The Indonesia Stock Exchange For The Period 2009-2013)

Patrisius Gerdian Bimawiratma NIM: 122114016 Sanata Dharma University Yogyakarta 2016

This research aims to comparing delisting companies prediction methods using the Altman, the Grover, the Springate, and the Zmijewski method. In addition, this study aims to determine the most accurate predictive method in predicting delisting manufacturing companies listed at Indonesia Stock Exchange. This research is an empirical study. The sampling technique was purposive sampling. There are eight manufacturing companies as the sample. Data was analyzed by comparing the values of accuracy and error type of each method in predicting delisting or listing manufacturing companies. The result showed that the Grover method had the highest accuracy in predicting the listing or delisting companies with 0% type I and type II errors. Besides, if those methods were used together, they will be able to predict which manufacturing companies that are delisting or listing from Indonesia Stock Exchange.

Keyword: bankruptcy method, the Altman method, the Grover method, the Springate method, the Zmijewski method, delisting. .

xv


BAB I Pendahuluan A. Latar Belakang Masalah Pemberlakuan MEA (Masyarakat Ekonomi ASEAN) tahun 2015 menyebabkan lalulintas perdagangan bebas barang dan jasa dikawasan Asia Tenggara menjadi tanpa hambatan. Mea merupakan wujud kesepakatan dari negara-negara di ASEAN untuk membentuk suatu kawasan bebas dagang, dalam rangka meningkatkan daya saing ekonomi dengan menjadikan ASEAN sebagai basis produksi dunia serta menciptakan pasar regional bagi kurang lebih 400 juta penduduknya (Wangke, 2014). Dengan adanya MEA diharapkan berbagai aspek perekonomian mulai dari perdagangan produk domestik bruto dan investasi akan tumbuh. Dengan bertumbuhnya perekonomian negara, perusahaan adalah salah satu organisasi yang menikmati dampak pertumbuhan ekonomi tersebut. Semakin berkembangnya perekonomian, perusahaan-perusahaan baru bermunculan. Hal ini berdampak pada munculnya persaingan yang makin ketat antara perusahaan baru dengan perusahaan lama yang terus berkembang. Untuk mengembangkan dan melangsungkan kegiatan usahanya, perusahaan memerlukan modal. Untuk mendapatkan modal, perusahaan dapat menggunakan pendanaan yang berasal dari intern yaitu berupa laba ditahan atau pendanaan yang berasal dari pihak ekstern yaitu berupa penerbitan surat-surat utang atau saham. Agar dapat menerbitkan saham, perusahaan harus tercatat (listing) terlebih dahulu di Bursa Efek.

1

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 2

Setiap perusahaan go public, perusahaan tidak go public, perusahaan besar ataupun perusahaan kecil mempunyai risiko yang sama yaitu kebangkrutan. Kebangkrutan merupakan suatu kondisi dimana perusahaan gagal dalam menjalankan operasi perusahaan dalam menghasilkan laba (Endri, 2009). Kebangkrutan tidak dapat diperkirakan dalam waktu yang singkat, namun harus diukur dua sampai lima tahun untuk memprediksi kesehatan atau kebangkrutan perusahaan. Oleh sebab itu, manajer yang bertugas dalam pengambilan keputusan memegang peranan penting dalam penentuan masa depan perusahaan. Delisted merupakan salah satu indikator perusahaan bangkrut di pasar modal (Hadi dan Anggraeni,2008). Delisting adalah penghapusan Efek dalam daftar Efek yang tercatat di Bursa, setelah Efek tersebut dihapuskan pencatatanya di Bursa (Keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta, no: Kep-308/B,EJ/07-2004). Penghapusan Efek tersebut dinilai mengalami trend negatif secara financial atau bangkrut, hal ini berpotensi dikeluarkan secara paksa dari pencatatan di bursa saham yang diterbitkan oleh Bursa Efek Indonesia. Selama ini, ada berbagai macam metode prediksi kebangkrutan. Setiap metode mempunyai ciri khas dan hasil yang berbeda beda sehingga diperlukan suatu metode prediksi kebangkrutan yang dapat memprediksi secara akurat perusahaan yang akan mengalami delisting dan listing. Terdapat beberapa metode prediksi yang sering digunakan oleh perusahaan atau penelitian. Metode tersebut adalah metode Altman, metode Grover,


metode Springate, metode Ohlson, metode Wang dan Chambel, dan metode Zmijewski. Peneliti memilih ke empat metode yaitu metode Altman, metode Grover, metode Springate dan Metode Zmijewski. Pada empat penelitian sebelumnya menghasilkan metode prediksi kebangkrutan yang paling akurat berbeda-beda, selain itu dengan ketatnya persaingan antar perusahaan di era MEA diperlukan informasi yang tepat dan cepat. Oleh sebab itu, penulis memilih metode yang sudah diuji oleh penelitianpenelitian sebelumnya. Kusumawardani (2015) menilai bahwa metode akurasi yang paling akurat adalah metode Zmijewski. metode Zmijewski memiliki tingkat akurasi sebesar 70% dengan tipe error 30%, disusul oleh Springate yang memiliki akurasi 55% dengan tipe error I dan II sebesar 10% dan 35% dalam mengukur perusahaan yang delisting di BEI periode 2009-2013. Model Altman merupakan model prediksi yang memiliki tingkat akurasi tertinggi yaitu sebesar 50%, sedangkan model Grover 33,33%, model Springate 33,33% dan model Zmijewski 27,27% pada perusahaan transportasi yang tercatat di BEI, Sari (2015). Pada penelitian Prihanthini, dan Sari (2013), metode Grover merupakan metode prediksi yang paling akurat yaitu sebesar 100% sedangkan Altman 80%, Zmijewski 90% dan Springate 90% pada perusahaan Food and Beverage yang terdaftar di BEI. Rahayu (2012), metode prediksi Springate merupakan metode Prediksi yang paling akurat dibandingkan dengan metode Altman karena metode prediksi Springate tingkat keakuratannya mencapai 76,27% tipe I error and tipe II masing-masing sebesar 1,69% dan 22,03%.


Melihat dari berbagai hasil yang diungkapkan penelitian terdahulu, peneliti tertarik untuk menguji keempat metode prediksi tersebut manakah yang paling akurat dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan go public, sehingga kemungkinan besar perusahaan tersebut dikeluarkan secara paksa (forced delisting) dari Bursa Efek. Oleh sebab itu, peneliti tertarik untuk meneliti tentang metode prediksi kebangkrutan yang tepat digunakan dalam memprediksi terjadinya delisting dengan judul “ANALISIS AKURASI METODE ALTMAN, GROVER, SPRINGATE, DAN ZMIJEWSKI DALAM MEMPREDIKSI PERUSAHAAN DELISTING (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia 2009-2013”.

B. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas dirumuskan permasalahan sebagai berikut: 1. Bagaimana perbandingan hasil prediksi metode Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski dalam memprediksi perusahaan manufaktur yang mengalami delisting atau listing? 2. Metode prediksi manakah yang paling akurat?

C. Tujuan Penelitian Berdasarkan rumusan masalah yang telah dipaparkan, tujuan penelitian ini adalah:


1. Mengetahui perbandingan prediksi Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski dalam memprediksi perusahaan delisting atau listing di Bursa Efek Indonesia 2. Mengetahui manakah diantara metode Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski yang paling akurat dalam memprediksi perusahaan yang mengalami delisting atau listing di Bursa Efek Indonesia.

D. Manfaat penelitian 1. Bagi perusahaan, penelitian ini diharapkan menjadi salah satu referensi dalam menggunakan metode prediksi kebangkrutan yang tepat untuk menilai kondisi keuangan perusahaan yang berpotensi mengalami delisting atau listing 2. Bagi Investor, penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan pengambilan keputusan dalam pemilihan perusahaan mana yang mengalami delisting atau listing di Bursa Efek Indonesia. 3. Bagi akademisi, penelitian ini diharapkan dapat memberikan tambahan

wawasan

dan

informasi

tentang

metode-metode

kebangkrutan yang tepat dalam memprediksi kemungkinan perusahaan yang mengalami delisting atau listing di Bursa Efek Indonesia serta menjadi bahan referensi untuk penelitian selanjutnya.


4. Bagi penulis, penelitian ini dapat memperluas wawasan penulis di bidang akuntansi keuangan dan investasi, sehingga penulis mampu menganalisis laporan keuangan dan terhindar dari investasi perusahaan yang mengalami delisting. E. Sistematika Penulisan Penyusun penelitian ini akan disajikan dalam sistematika penulisan yang terdiri atas 6 bab yaitu: BAB I

PENDAHULUAN Bab ini menguraikan latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat

penelitian, dan

sistematika penulisan BAB II

TINJAUAN PUSTAKA Bab ini menjelaskan teori-teori pendukung dan hasil penelitian terdahulu sebagai acuan penelitian ini.

BAB III

METODE PENELITIAN Bab ini menguraikan jenis penelitan, objek penelitian, teknik pengambilan sampel, teknik pengumpulan data, definisi operasional variable dan teknik analisis data.

BAB IV

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN SAMPEL Bab ini menguraikan tentang gambaran umum perusahaan yang diteliti.


BAB V

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Bab ini menguraikan tentang deskripsi data yang akan diolah, dan analisis metode prediksi, serta analisis tingkat ketepatan dan tipe kesalahan.

BAB VI

PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan dari hasil penelitian, keterbatasan peneliti dan saran.


BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Laporan keuangan Menurut PSAK nomor 1 (revisi 2015), laporan keuangan adalah suatu penyajian terstruktur dari posisi keuangan dan kinerja keuangan suatu entitas. Tujuan laporan keuangan adalah memberikan informasi mengenai posisi keuangan, kinerja keuangan dan arus kas entitas yang bermanfaat bagi seluruh kalangan pengguna laporan keuangan dalam membuat keputusan ekonomi. Laporan keuangan menggambarkan kondisi keuangan dan hasil usaha suatu perusahaan pada saat tertentu atau jangka waktu tertentu. Adapun jenis laporan keuangan yang lazim dikenal adalah neraca, laporan laba-rugi atau hasil usaha, laporan perubahan ekuitas, laporan arus kas dan laporan posisi keuangan. B. Komponen laporan keuangan Dalam pernyataan Standar Akuntansi Keuangan no 1 (revisi 2015), laporan keuangan yang lengkap terdiri dari komponen-komponen berikut ini: 1. Laporan posisi keuangan pada akhir periode 2. Laporan laba rugi dan penghasilan komprehensif lain selama periode 3. Laporan perubahan ekuitas selama periode

8


4. Laporan arus kas selama periode 5. Catatan atas laporan keuangan, berisi ringkasan kebijakan akuntansi yang signifikan dan informasi penjelasan lain. 6. Informasi komperatif mengenai periode sebelumnya. Laporan posisi keuangan pada awal sebelumnya ketika entitas menerapkan suatu kebijakan akuntansi secara retrospektif atau membuat penyajian kembali pos-pos laporan keuangan, atau ketika entitas mereklasifikasi pos-pos dalam laporan keuangan. C. Analisis Laporan Keuangan Munurut Hery (2015,131), analisis laporan keuangan merupakan suatu proses untuk membedah laporan keuangan ke dalam unsur-unsurnya dan menelaah masing-masing dari unsur tersebut dengan tujuan untuk memperoleh pengertian dan pemahaman yang baik dan tepat atas laporan keuangan. Analisis Laporan keuangan merupakan suatu metode yang membantu para pengambilan keputusan untuk mengetahui kekuatan dan kelemahan perusahaan melalui informasi yang didapat dari laporan keuangan (Hery,2015:131). Hasil analisis laporan ini

dapat membantu

menginterpretasikan berbagai hubungan kunci dan cenderung dapat memberikan dasar pertimbangan mengenai potensi keberhasilan di masa yang akan datang (Prastowo dan Julianty, 2005:56).


D. Kebangkrutan Kebangkrutan secara umum diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasi perusahaan dalam menghasilkan laba (Endri, 2009). Namun menurut Rahmadhani dan Lukviarman (2009:17), kebangkrutan kerap kali disebut dengan likuidasi perusahaan atau penutupan perusahaan. Menurut Martin et al. (1995:376) dalam Adnan dan Kurniasili (2000:137), kebangkrutan sebagai kegagalan didefinisikan dalam beberapa arti, yaitu : 1. Kegagalan Ekonomi (Economic Failure) Kegagalan dalam arti ekonomi berarti bahwa perusahaan kehilangan uang atau pendapatan perusahaan tidak menutupi biayanya sendiri, ini berarti tingkat laba lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dari arus kas perushaan lebih kecil dari kewajiban. 2. Kegagalan Keuangan (Financial Failur) Kegagalan keuangan bisa diartikan sebagai insolvensi yang membedakan antara dasar arus kas dan dasar saham. Terdapat dua bentuk insolvensi atas dasar arus kas: a. Insolvensi Teknis Perusahaan dapat dianggap gagal jika perusahaan tidak dapat memenuhi kewajiban pada saat jatuh tempo.


Insolvensi juga terjadi bila arus kas tidak cukup untuk memenuhi pembayaran bunga atau pembayaran kembali pokok pada tanggal tertentu . b. Insolvensi dalam Pengertian Kebangkrutan Kebangkrutan didefinisikan dalam ukuran sebagai kekayaan bersih negatif dalam neraca konvensional atau nilai sekarang dari arus kas yang diharapkan lebih kecil dari kewajiban. Berdasarkan uraian tentang definisi kebangkrutan menurut Martin et al. (1995:376) dalam Adnan dan Kurniasili (2000:137), kebangkrutan dapat disimpulkan sebagai suatu keadaan dimana perusahaan dianggap gagal secara finansial dan tidak mampu dalam memenuhi kewajibankewajibannya akibat dari ketidakmampuan perusahaan tersebut dalam menghasilkan laba bagi kelangsungan hidup usahanya. E. Manfaat Informasi kebangkrutan Hanafi dan Halim (2009:259) mengungkapkan bahwa informasi kebangkrutan bisa bermanfaat bagi beberapa pihak seperti: 1. Pemberi Pinjaman Informasi kebangkrutan bisa bermanfaat untuk mengambil keputusan siapa yang akan diberi pinjaman, dan kemudian bermanfaat untuk kebijakan memonitor pinjaman yang ada.


2. Investor Investor saham atau obligasi yang dikeluarkan oleh suatu perusahaan tentunya akan digunakan untuk melihat apakah terdapat kemungkinan bangkrut atau tidaknya perusahaan yang menjual surat berharga tersebut. 3. Pihak pemerintah Pemerintah mempunyai kepentingan untuk melihat tandatanda kebangkrutan lebih dahulu agar dapat melakukan tindakantindakan yang perlu dilakukan, terkhusus sektor perbankan dan BUMN. 4. Akuntan Akuntan mempunyai kepentingan terhadap informasi suatu usaha karena akuntan akan menilai kemampuan going concern perusahaan. 5. Manajemen Kebangkrutan berarti munculnya biaya-biaya yang berkaitan dengan kebangkrutan dan biaya ini cukup besar. Apabila manajemen bisa mendeteksi kebangkrutan lebih awal, maka tindakan penghematan bisa dilakukan, misalnya dengan melakukan merger atau restrukturisasi keuangan sehingga biaya kebangkrutan bisa dihindari.


F. Prediksi Kebangkrutan Kebangkrutan dapat diprediksi jauh sebelum perusahaan mengalami kebangkrutan. Oleh sebab itu, kebangkrutan tidak dapat di deteksi dengan waktu yang sangat singkat. Namun waktu yang digunakan biasanya dua sampai lima tahun sebagai batas toleransi penururnan kinerja untuk mendeteksi kemungkinan kebangkrutan perusahaan (Adnan dan Taufiq, 2001:189 dalam Triharyanti, 2008:14). G. Delisting Menurut keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta Nomor : Kep308/BEJ/07-2004, definisi Penghapusan Pencatatan (delisting) adalah penghapusan efek dari daftar efek yang tercatat di Bursa sehingga efek tersebut tidak dapat diperdagangkan di Bursa. H. Alasan Delisting Bursa Efek Indonesia mengatur ketentuan delisting dalam keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta Nomor: Kep-308/BEJ/07-2004. Menurut Darmadji dan Fakhruddin (2011:84), delisting atas suatu saham dari daftar efek yang tercatat di bursa dapat terjadi karena: 1. Permohonan delisting saham yang diajukan oleh perusahaan tercatat yang bersangkutan (voluntary delisting) Persyaratan: a. Telah tercatat sekurang-kurangnya lima tahun


b. Disetujui RUPS c. Buy-back atas saham bagi pemegang saham yang tidak menyetujui, yaitu pada harga tertinggi antara: 1) Harga nominal 2) Harga pasar tertinggi selama dua tahun ditambah premi dua tahun, yaitu harga perdana x tingkat bunga SBI tiga bulan atau tingkat bunga obligasi pemerintah yang setara 3) Harga wajar berdasarkan laporan penilaian 2. Dihapus pencatatan sahamnya oleh bursa Berdasarkan keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta nomor : kep308/BEJ/07-2004, bursa menghapus pencatatan saham perusahaan tercatat apabila perusahaan tercatat mengalami sekurang-kurangnya satu kondisi di bawah ini: a. Mengalami kondisi, atau peristiwa, yang secara signifikan berpengaruh negatif terhadap keberlangsungan usaha perusahaan tercatat, baik secara finansial atau secara hukum, atau terhadap keberlangsungan status perusahaan tercatat sebagai perusahaan terbuka, dan perusahaan tercatat tidak dapat menunjukkan indikasi pemulihan yang memadai.


b. Saham perusahaan tercatat yang akibat suspensi di pasar reguler dan pasar tunai, hanya diperdagangkan di pasar negosiasi sekurangkurangnya selama 24 bulan terakhir Suspensi merupakan penghentian sementara perdagangan saham. Dengan pertimbangan tertentu, sehingga saham tersebut tidak dapat diperjualbelikan hingga penghentian sementara dicabut oleh bursa. Tidak jarang suspensi yang berkepanjangan berakhir dengan penghapusan pencatatan (delisting) oleh pihak bursa (forced delsting). Beberapa hal yang dapat menjadi penyebab penghentian perdagangan suatu saham, antara lain (Darmadji dan Fakhruddin, 2011:103): 1. Laporan keuangan auditan memperoleh opini disclaimer (tidak memberikan pendapat) sebanyak dua kali berturut-turut atau memperoleh opini tidak wajar sebanyak satu kali 2. Emiten dimohonkan pailit oleh krediturnya atau secara sukarela mengajukan permohomon Penundaan Kewajiban Pembayaran Hutang (PKPU) 3. Tidak melakukan keterbukaan informasi atas suatu informasi yang menurut pertimbangan bursa secara material dapat memengaruhi keputusan investasi investor 4. Terjadi kenaikan atau penurunan harga yang signifikan dan atau adanya pola interaksi yang tidak wajar


I. Kebangkrutan dan Delisting Indikasi perusahaan yang akan mengalami kebangkrutan adalah kesulitan keuangan (financial distress) yang dihadapinya. Financial distress adalah suatu konsep luas yang terdiri dari beberapa situasi di mana suatu perusahaan menghadapi masalah kesulitan keuangan (Atmini, 2005:460). Menurut Darsono dan Ashari (2005:101), kesulitan keuangan dapat diartikan sebagai ketidakmampuan perusahaan untuk membayar kewajiban keuangannya pada saat jatuh tempo yang menyebabkan kebangkrutan perusahaan. Jika suatu perusahaan mengalami masalah dalam likuidasi maka sangat dimungkinkan perusahaan tersebut mulai memasuki masa kesulitan keuangan, dan jika kondisi kesulitan tersebut tidak cepat teratasi maka ini bisa berakibat kebangkrutan usaha (Fahmi, 2011:157). Indikasi

awal

perusahaan

bangkrut

adalah

dilakukannya

penghapusan pencatatan saham (delisting) dari bursa (Hadi dan Anffraeni, 2008). Suatu saham perusahaan yang delisted dari bursa umumnya karena kinerja yang buruk misalnya dalam kurun waktu tertentu tidak pernah diperdagangkan mengalami kerugian beberapa tahun, tidak membagikan dividen secara berturut-turut selama beberapa tahun, dan beberapa kondisi lainnya sesuai dengan peraturan pencatatan efek di bursa (Sunariyah, 2011:51). Selanjutnya menurut Sunariyah (2011:51), jika suatu perusahaan bangkrut atau dilikuidasi maka secara otomatis saham perusahaan tersebut akan dikeluarkan dari bursa atau di delisted, hal tersebut mengindikasikan bahwa perusahaan tercatat yang mengalami kesulitan keuangan (financial


distress) rentan mengalami delisting secara paksa (forced delisting). Berdasarkan uraian di atas, baik kebangkrutan maupun delisting secara paksa (forced delisting) umumnya diawali dengan kesulitan keuangan (financial distress) yang tidak mampu diatasi oleh perusahaan dalam jangka waktu tertentu. Berbeda dengan voluntary delisting, menurut Balfas (2006:306) voluntary delisting adalah penghapusan pencatatan efek atau saham dari Bursa yang dilakukan karena kemauan pemegang saham dan perusahaan. Pada voluntary delisting tidak selalu diawali dengan kesulitan keuangan (financial distress) J. Metode prediksi kebangkrutan Penggunaan metode prediksi kebangkrutan dalam penelitian ini akan digunakan dalam memprediksi terjadinya kebangkrutan suatu perusahaan yang mengindikasikan perusahaan tersebut mengalami financial distress sebelum dinyatakan delisting (Kusumawardani, 2015:16). Berikut ini akan diuraikan empat metode prediksi kebangkrutan yang akan digunakan dalam penelitian ini: 1. Metode Prediksi Altman Metode prediksi yang pertama kali dikembangkan oleh Altman yaitu menerapkan Multiple Discriminant Analysis pada tahun 1968. Anjum (2012) dalam penelitiannya mengungkapkan prediktor ini merupakan metode statistik yang menggabungkan lima rasio keuangan untuk menghasilkan suatu produk yang disebut Z-score dan telah terbukti


menjadi instrumen yang dapat diandalkan untuk meramalkan kegagalan dalam berbagai entitas bisnis. Persamaan diskriminan metode Altman sebagai berikut (Hanafi dan Halim, 2009:272): Z= 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Dimana: X1 = Working Capital/Total Asset X2 = Retained Earnings/Total Asset X3 = Earning Before Interest and Taxes/Total Asset X4 = Market Value of Equity/Book Value of Total Debt X5 = Sales/Total Asset Klasifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai Z-score metode Altman yaitu a. Nilai Z < 1,81 maka termasuk perusahaan yang bangkrut b. Nilai 1,81 < Z < 2,99 maka termasuk grey area (tidak dapat ditentukan

apakah

perusahaan

sehat

ataupun

mengalami

kebangkrutan) c. Nilai Z > 2,99 maka termasuk perusahaan tidak bangkrut.


2. Metode Prediksi Grover Metode Grover merupakan metode yang diciptakan dengan melakukan mendesain dan menilai ulang terhadap metode Altman ZScore, Jeffrey S. Grover menggunakan sampel sesuai dengan metode Altman Z-Score pada tahun 1968 dengan menambah tiga belas rasio keuangan baru (Prihanthini, dan Sari,2013:420). Jeffrey, S Grover menghasilkan fungsi seperti berikut G Score = 1,650X1 + 3,404 X2 + 0,016ROA + 0,057 Dimana: X1 = Working Capital/ Total Assets X2 = Earnings Before Interest and Taxes /Total Asset ROA= Net Income / Total Asset Metode Grover mengkategorikan perusahaan dengan skor G ≤ -0,02 merupakan perusahaan yang diprediksi mengalami kebangkrutan, sedangkan jika perusahaan dengan skor G ≥ 0,01 dikategorikan sebagai perusahaan yang tidak akan mengalami kebangkrutan dimasa yang akan datang. 3. Metode prediksi Springate Prihanthini dan Sari (2013:422) Springate membuat metode prediksi kebangkrutan pada tahun 1978. Springate menggunakan metode Multi Discriminant Analysis (MDA) sama seperti Altman. Pada awalnya


Springate memiliki 14 rasio namun setelah pengembangan, Springate memilih empat rasio saja. Empat rasio tersebut dirumuskan menjadi: S-score= 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 Dimana: X1= Working Capital/Total Assets X2= Net Profit Before Interest and Taxes/Total Assets X3= Net Profit Before Taxes/Current Liability X4 = Sales/Total Assets Metode Springate ini mengklasifikasikan perusahaan dengan skor S > 0,862 merupakan perusahaan yang tidak berpotensi bangkrut, sedangkan jika perusahaan memiliki skor S < 0,862 diklasifikasikan sebagai perusahaan yang tidak sehat dan berpotensi bangkrut. 4. Metode Prediksi Zmijewski Menurut Prihanthini, dan Sari (2013:423), metode prediksi yang dihasilkan oleh Zmijewski pada tahun 1983 merupakan riset selama 20 tahun. Metode ini menghasilkan rumus sebagai berikut: X = -4,3 - 4.5X1 + 5,7X2 - 0,004X3 Dimana: X1 = ROA (Return on Asset) X2 = Leverage (Debt Ratio) X3 = Likuiditas (Current Ratio) Jika skor yang diperoleh sebuah perusahaan metode prediksi kebangkrutan ini melebihi 0 maka perusahaan diprediksi berpotensi


mengalami kebangkrutan, sebaliknya, jika sebuah perusahaan memiliki skor yang kurang dari 0 maka perusahaan diprediksi tidak berpotensi untuk mengalami kebangkrutan. K. Kesalahan tipe I dan II Setiap metode selalu terdapat kemungkinan salah prediksi dan perbedaan tingkat akurasi. Sulit untuk berharap apakah terdapat alat prediksi dengan akurasi 100%. Alat prediksi dikatakan benar apabila antara yang diprediksi dengan aktualnya sama, sedangkan kesalahan terjadi apabila antara yang diprediksi dengan aktualnya tidak sama. Kesalahan yang timbul dari alat prediksi terdari dari (Prihadi:2010,334): 1. Kesalahan tipe 1 Kesalahan dimana alat prediksi menyatakan tidak bangkrut ternyata aktualnya bangkrut 2. Kesalahan tipe 2 Kesalahan dimana alat prediksi menyatakan bangkrut ternyata aktualnya tidak bangkrut Menururt Hanafi dan Halim (2005:264), kesalahan prediksi terdiri dari dua tipe yaitu tipe 1 dan kesalahan tipe II seperti berikut ini:


Tabel 2.1. Tipe Kesalahan Prediksi

Prediksi Bangkrut

Tidak bangkrut

Kenyataan

Bangkrut

Benar

Kesalahan tipe 1

Tidak Bangkrut

Kesalahan tipe II

Benar

L. Penelitian Terdahulu Kusumawardani (2015) menilai bahwa model Zmijewski memiliki keakuratan tertinggi dalam memprediksi delisting atau tidaknya suatu perusahaan di BEI dalam kurun waktu satu sampai tiga tahun dari hasil prediksi. Model Zmijewski memiliki tingkat akurasi sebesar 70% dengan tipe error I sebesar 30%, disusul oleh model Springate yang memiliki akurasi 55% dengan tipe error I sebesar 10% dan tipe error II sebesar 35%, serta yang terakhir model Altman yang memiliki akurasi sebesar 50% dengan tipe error I sebesar 5% dan tipe error II 25%. Prihartini, dan Sari (2013), model Grover merupakan model prediksi yang paling sesuai diterapkan pada perusahaan Food and Beverage yang terdaftar di BEI. Model ini memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi dibandingkan dengan model prediksi lainnya yaitu sebesar 100%,


sedangkan metode Altman 80%, model Springate 90%, dan model Zmijewski 90%. Rahayu (2012) metode prediksi Springate yang lebih akurat dibandingkan dengan metode Altman karena metode prediksi Springate tingkat keakuratannya mencapai 76,27% tipe I error and tipe II error masing-masing sebesar 1,69% dan 22,03%. Menurut Rahayu (2012) model prediksi kebangkrutan Springate lebih cocok untuk diterapkan di perusahaan manufaktur yang go public dibandingkan dengan model Altman.


BAB III METODE PENELITIAN

A. Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan studi empiris. Studi empiris adalah penelitian yang menggunakan data sekunder. Data sekunder berasal dari perusahaan-perusahaan baik perusahaan yang mengalami delisting maupun yang tidak mengalami delisting dengan analisis berdasarkan data keuangan dari laporan keuangan selama tiga tahun berturut-turut. B. Objek Penelitian Objek penelitian yang digunakan adalah laporan keuangan perusahaan. Laporan keuangan perusahaan yang digunakan adalah laporan keuangan dari perusahaan yang telah delisting dari Bursa Efek Indonesia pada periode 2009-2013. Sebagai pembanding, digunakan pula laporan keuangan dari perusahaan yang listing di Bursa Efek Indonesia. Laporan keuangan yang diperlukan berupa laporan posisi keuangan dan laporan laba rugi. C. Teknik Pengambilan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan yang telah delisting dari bursa efek Indonesia pada periode 2009-2013 maupun perusahaan perusahaan yang listing sehingga masih terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pengambilan sampel penelitian menggunakan teknik purposive

24


sampling yaitu teknik penentuan sampel yang didasarkan pada suatu kriteria tertentu. Kriteria umum penentuan sampel adalah: 1. Sampel perusahaan yang dipilih merupakan perusahaan manufaktur yang mempublikasikan laporan keuangannya selama tiga tahun berturut-turut yang berakhir pada 31 Desember. 2. Sampel perusahaan yang dipilih adalah perusahaan yang bergerak di sektor industri atau manufaktur. Selain kriteria umum, terdapat kriteria khusus yang harus dipenuhi untuk mengkategorikan sampel. Sampel dibagi menjadi dua kelompok yaitu perusahaan yang mengalami forced delisting dan perusahaan yang listing. Berikut kriteria khusus kategori I yaitu perusahaan delisting: 1. Sampel perusahaan adalah manufaktur yang mengalami forced delisting pada periode 2010-2013 karena mengalami masalah keuangan yang

mengindikasikan

bahwa

perusahaan

yang

bersangkutan

mengalami financial distress sehingga menimbulkan keraguan atas kelangsungan usahanya (going concern) 2. Sampel perusahaan memiliki data keuangan secara lengkap khususnya data yang dibutuhkan dalam penelitian ini. Data itu adalah data yang terkumpul selama tiga tahun, yang mengacu pada laporan keuangan terakhir yang diterbitkan di BEI sebelum dinyatakan delisting. Apabila laporan keuangan terakhir yang diterbitkan di BEI tidak memiliki kelengkapan data yang dibutuhkan, maka data yang akan diambil dari


laporan keuangan periode sebelumnya satu sampai empat tahun sebelum delisting) selama tiga tahun berturut-turut. Selain kategori I (perusahaan delisting) terdapat kriteria untuk kategori II yaitu perusahaan listing: 1. Perusahaan masih terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan menggunakan data laporan keuangan selama tiga tahun berturut-turut pada periode yang sama dengan perusahaan yang telah delisting. 2. Perusahaan yang dipilih tidak memiliki laba negatif secara berturutturut yang menjadi indikator bahwa perusahaan tidak mengalami financial distress. 3. Perusahaan yang bergerak dalam sektor industri atau manufaktur yang sampai saat ini listing di Bursa Efek, perusahaan bergerak di sub sektor yang sama dengan kategori I (perusahaan delisting), memiliki tanggal IPO yang berdekatan, dan memiliki sub sektor industri yang sama. D. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi, dengan mengumpulkan, mempelajari dan menganalisis data sekunder. Data diperoleh dari pojok Bursa Efek Indonesia, Indonesian Capital Market Directory (ICMD), website www.icamel.com, website akses.ksei.co.id dan website www.idx.co.id.


Tabel 3.1. Daftar Sampel Perusahaan No Nama Simbol Status perusahaan

1

Tahun (Umur Perusahaan)

Surya SIMM Delisting 2000-2012 Intrindo (2012) Makmur Tbk. 2 Sepatu BATA Listing 1982Bata Tbk. sekarang 3 Pan asia PAFI Delisting 2000-2013 Filamen (2013) Inti Tbk. 4 Nusantara UNIT Listing 2002Inti sekarang Corpora Tbk. 5 Surabaya SAIP Delisting 1993-2013 Agung (2013) Industri Pulp dan Kertas Tbk. 6 Suparma SPMA Listing 1994Tbk. sekarang 7 Daya Sakti DSUC Delisting 1997-2009 Unggul Corporindo Tbk. 8 Tirta TRIT Listing 1999Mahakam sekarang Resources Tbk. Sumber: Indonesian Capital Market Directory (ICMD)

Sub Sektor Industri Alas kaki

Alas kaki Tekstil dan Garmen Tekstil dan Garmen

LK Perusahaan yang Dibutuhkan 2007, 2008, 2009

2007 ,2008, 2009 2008. 2009, 2010 2008. 2009, 2010

Pulp dan Kertas

2010, 2011, 2012

Pulp dan Kertas Kayu dan Pengolah aannya

2010, 2011, 2012 2006, 2007, 2008

Kayu dan pengolah aannya

2006, 2007, 2008

E. Definisi Operasional Variabel Penggunaan metode prediksi kebangkrutan dalam penelitan ini digunakan dalam memprediksi forced delisting suatu perusahaan yang mengindikasikan perusahaan tersebut mengalami financial distress sebelum dinyatakan delisting. Metode prediksi yang digunakan adalah adalah metode Altman, metode Springate, metode Grover dan metode Zmijewski. Berikut ini variabel-variabel yang diukur dengan rasio keuangan yang digunakan oleh masing-masing metode prediksi beserta definisinya


1. Working Capital / Total Asset Rasio ini menunjukan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan modal kerja bersih dari keseluruhan total aktiva yang dimilikinya (Endri, 2009). Modal kerja ini digunakan untuk membiayai operasi perusahaan. Rasio ini digunakan dalam metode Altman, Springate dan Grover 𝑊𝐶_𝑇𝐴 =

𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 − 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

2. Earning Before Interest and Taxes/Total Asset Rasio ini menunjukan kemampuan perusahaan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam mengelola sumber dayanya secara efektif yang dapat dilihat dari hasil penjualan dan investasinya. Rasio ini mengukur apakah aset-aset perusahaan digunakan secara rasional untuk menghasilkan laba dari kegiatan operasinya. Rasio ini digunakan oleh metode Springate dan Grover 𝐸𝐵𝐼𝑇_𝑇𝐴 =

𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡 𝑎𝑛𝑑 𝑇𝑎𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

3. Sales / Total Asset Rasio perputaran modal ini merupakan rasio standar keuangan yang menggambarkan kemampuan asset perusahaan dalam menghasilkan penjualan. Rasio yang tinggi menunjukan bahwa perusahaan menggunakan asetnya secara efisien untuk meningkatkan penjualan dan sebaliknya. Rasio ini mengukur kemampuan manajemen untuk


mengelola assetnya sehingga dapat meningkatkan penjualan. Rasio ini digunakan dalam metode Altman dan Springate 𝑆𝐴_𝑇𝐴 =

𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

4. Return on Assets (ROA) ROA mengukur kemampuan perusahaan dalam memanfaatkan aktivanya untuk memperoleh laba (Prastowo dan Julianty, 2005:91). Semakin besar rasio ini pada suatu perusahaan, maka semakin baik pula kinerja perusahaan tersebut. Rasio ini digunakan dalam metode Zmijewski dan Grover. 𝑅𝑂𝐴 =

𝑁𝑒𝑡 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

5. Net Profit Before Taxes/Current Liability Rasio ini mengukur profitabilitas perusahaan (Rahayu, 2012: 33). Rasio ini digunakan dalam metode Springate 𝐸𝐵𝑇_𝐶𝐿 =

𝑁𝑒𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝑇𝑎𝑥 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

6. Retained Earnings/Total asset Rasio ini merupakan indikator yang menunjukkan efisiensi manajemen dalam mengelola produksi, Penjualan, administrasi, dan akticitas lainnya. Rasio yang tinggi menunjukan bahwa investasi sebagian besar dibiayai dari retained earning. Semakin tinggi rasio yang


dihasilkan berarti perusahaan memiliki laba yang tinggi untuk membiayai asetnya dan membayar deviden, sehingga akan menurunkan terjadinya financial distress. Rasio ini digunakan dalam metode Altman. 𝑅𝐸_𝑇𝐴 =

𝑅𝑒𝑡𝑎𝑖𝑛𝑒𝑑 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

7. Market Value of Equity / Book Value of Total Debt Rasio ini menunjukan kemampuan perusahaan dalam membiayai pendanaan dengan menggunakan sumber dana untuk meningkatkan keuntungan pemegang saham dan pihak eksternal. Rasio yang tinggi menunjukan proporsi pembiayaan hutang yang tinggi dibandingkan pembiayaan ekuitas. Pengukuran ini menunjukan berapa banyak penurunan nilai asset perusahaan sebelum liabilitas melebihi asset sehingga terjadi kebangkrutan. Rasio ini digunakan dalam metode Altman

𝑀𝑉𝐸_𝐵𝑉𝑇 =

𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑏𝑡

8. Leverage Leverage menggambarkan kemampuan suatu perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka panjangnya (Prastowo dan Julianty, 2005:98). Debt ratio menunjukkan beberapa bagian dan keseluruhan bagian dana yang dibelanjai dengan utang atau beberapa bagian dari


aktiva yang digunakan untuk menjamin utang. Rasio ini digunakan dalam metode Zmijewski. 𝐷𝑅 =

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

9. Likuiditas Likuiditas

menggambarkan

kemampuan

perusahaan

dalam

memenuhi kewajiban jangka pendeknya dengan kreditor (Prastowo dan Julianty, 2005:83). Current ratio merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam membayar kewajiban jangka pendeknya dengan menggunakan aktiva lancar. Rasio ini digunakan dalam metode Zmijewski. 𝐶𝑅 =

𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

F. Teknik Analisis Data 1. Untuk menjawab rumusan masalah pertama, teknik analisis data yang dilakukan meliputi empat hal berikut ini: a. Perhitungan Rasio Keuangan Perhitungan

rasio

keuangan

terhadap

seluruh

data

menggunakan rasio-rasio keuangan dalam metode prediksi Altman, Grover, Springate dan Zmijewski


b. Statistik Deskriptif Statistik ini dapat memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata serta standar deviasi data sampel penelitian. Ukuran variabel penelitian berupa rasio keuangan dari seluruh metode prediksi yang digunakan dalam penelitian ini. c. Perhitungan masing-masing metode prediksi kebangkrutan untuk masing-masing perusahaan yang delisting maupun listing. Metode prediksi kebangkrutan yang akan digunakan dalam penelitian ini: 1.

Metode Altman Persamaan diskriminan metode Altman sebagai berikut (Hanif dan Halim, 2009:272): Z= 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Dimana: X1 = Working Capital/Total Asset X2 = Retained Earnings/Total Asset X3 = Earning Before Interest and Taxes/Total Asset X4 = Market Value of Equity/Book Value of Total Debt X5 = Sales/Total Asset

2.

Metode Grover Jeffrey, S Grover menghasilkan fungsi seperti berikut:


G Score = 1,650X1 + 3,404 X2 + 0,016ROA + 0,057 Dimana: X1 = Working Capital/ Total Assets X2 = Earnings Before Interest and Taxes /Total Asset ROA= Net Income / Total Asset 3.

Metode prediksi Springate Empat Rasio yang dirumuskan oleh Springate adalah: S-score= 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 Dimana: X1= Working Capital/Total Assets X2= Net Profit Before Interest and Taxes/Total Assets X3= Net Profit Before Taxes/Current Liability X4 = Sales/Total Assets

4.

Metode Prediksi Zmijewski Metode ini menghasilkan rumus sebagai berikut: X = -4,3 - 4.5X1 + 5,7X2 - 0,004X3 Dimana: X1 = ROA (Return on Asset) X2 = Leverage (Debt Ratio) X3 = Likuiditas (Current Ratio)

d.

Pembuatan tabel perbandingan hasil prediksi metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski. Skor yang dicantumkan dalam tabel merupakan perhitungan metode prediksi selama tiga tahun


berturut-turut sebelum perusahaan mengalami delisting. Sama halnya untuk perusahaan yang tidak mengalami delisting (listing), skor yang dicantumkan merupakan skor selama tiga tahun. Kolom status menunjukan keadaan sesungguhnya dari sampel perusahaan yang diteliti apakah perusahaan berstatus delisting atau listing pada tahun tertentu. Berikut contoh format tabel beserta contoh pengisian kolomnya: Tabel 3.3 Metode Prediksi Altman Kode Skor Tahunan Perusahaan Th 1 Th 2 No 1

XXXX

XXX

XXX

Ratarata skor

Prediksi

Status

XXX

XXX

XXX

Ratarata skor

Prediksi

Status

XXX

XXX

XXX

Ratarata skor

Prediksi

Status

XXX

XXX

XXX

Th 3 XXX

Dst Tabel 3.4 Metode Prediksi Grover Kode Skor Tahunan Perusahaan Th 1 Th 2 No 1

XXXX

XXX

XXX

Th 3 XXX

Dst

Tabel 3.5 Metode Prediksi Springate Kode Skor Tahunan Perusahaan Th 1 Th 2 Th 3 No 1 Dst

XXXX

XXX

XXX

XXX


Tabel 3.6 Metode Prediksi Zmijewski Kode Skor Tahunan Perusahaan Th 1 Th 2 Th 3 No 1

XXXX

XXX

XXX

XXX

Ratarata skor

Prediksi

Status

XXX

XXX

XXX

Dst

Setelah mengisi tabel 3.3, 3.4, 3.5, dan 3.6, jumlah hasil prediksi yang telah diperoleh diperbandingkan antara satu prediksi dengan prediksi yang lain, dan jumlah hasil tersebut dicantumkan pada tabel sesuai dengan hasil yang diperoleh. Kolom hasil prediksi terdapat tiga kriteria yaitu bangkrut, tidak bangkrut, dan grey area. Berikut contoh format tabel beserta contoh pengisian kolomnya: Tabel 3.7 Perbandingan Hasil Prediksi Metode Prediksi

Bangkrut

Hasil prediksi Grey Tidak Area Bangkrut XXX XXX

Jumlah

Altman

XXX

Grover

XXX

-

XXX

XXX

Springate

XXX

-

XXX

XXX

Zmijewski

XXX

-

XXX

XXX

XXX

2. Untuk menjawab rumusan masalah kedua tentang metode prediksi yang paling tepat digunakan untuk memprediksi perusahaan yang delisting atau tidak mengalami delisting dilakukan dengan cara menganalisis ketepatan hasil prediksi metode-metode tersebut dengan melakukan perbandingan antara hasil prediksi dengan keadaan perusahaan sesungguhnya. Analisis disertai dengan perhitungan persentase


keakuratan masing-masing metode prediksi dalam memprediksi terjadinya delisting suatu perusahaan. Indikator perusahaan bangkrut di pasar modal adalah perusahaan delisted (Hadi dan Anggraeni, 2008). Prediksi dianggap akurat apabila perusahaan diprediksi bangkrut atau delisting, maka perusahan tersebut mengalami delisting sedangkan apabila perusahaan diprediksi tidak bangkrut, maka perusahaan tersebut tidak mengalami delisting. Ketepatan metode prediksi yang tertinggi dapat dilihat dari tingkat akurasi yang paling tinggi. Tingkat akurasi menunjukkan persentase metode dalam memprediksi kondisi perusahaan dengan benar yang didasarkan pada keseluruhan sampel yang ada (Christianti, 2013). Tingkat akurasi =

Jumlah prediksi benar Jumlah sampel

x100% jumlah sampel.

Selain tingkat akurasi penelitian ini juga menganalisis persentase tipe kesalahan. Kesalahan Tipe I adalah kesalahan yang terjadi jika metode prediksi sampel tidak bangkrut padahal pada kenyataannya bangkrut. Kesalahan tipe II adalah kesalahan yang terjadi jika metode prediksi sampel mengalami bangkrut padahal kenyataannya tidak bangkrut. Tingkat tipe kesalahan dapat dihitung dengan cara sebagai berikut: Tipe I= Tipe II =

Jumlah kesalahan 𝑡𝑦𝑝𝑒 I 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙

𝑥 100% Jumlah sampel

Jumlah kesalahan 𝑡𝑦𝑝𝑒 II Jumlah sampel

𝑥 100% Jumlah sampel


Tingkat akurasi dan tipe kesalahan selanjutnya digunakan untuk menyimpulkan metode mana yang paling sesuai untuk diterapkan (Rismawaty, 2012). Metode prediksi yang memiliki tingkat akurasi dengan persentase tertinggi dan tipe kesalahan yang terendah akan dipilih sebagai metode prediksi yang memiliki ketepatan tertinggi dalam memprediksi delisting atau tidak suatu perusahaan manufaktur di BEI. Untuk memperjelas dibuatlah tabel rekapitulasi tingkat akurasi dan tipe kesalahan I/II metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski. Jumlah prediksi yang dicantumkan dalam tabel merupakan hasil dari prediksi yang telah dihasilkan oleh metode prediksi kebangkrutan yang dicocokkan dengan keadaan yang sebenarnya. Terdapat pula kolom tingkat akurasi, kesalahan tipe I/II dan grey area, kolom ini merupakan hasil dari perhitungan tingkat akurasi dan tipe kesalahan. Berikut contoh format tabel beserta contoh pengisian. Tabel 3.8

Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Altman

Rekapitulasi

Prediksi

Total

Bangkrut

Grey Area

Tidak Bangkrut

Delisting

XXX

XXX

XXX

XXX

Listing

XXX

XXX

XXX

XXX

Total

XXX

XXX

XXX

XXX

Tingkat akurasi

XXX%

Kesalahan tipe I

XXX%

Kesalahan tipe II

XXX%

Grey area

XXX%

Rill


Tabel 3.9 Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Grover Rekapitulasi

Prediksi

Total

Bangkrut

Tidak Bangkrut

Delisting

XXX

XXX

XXX

Listing

XXX

XXX

XXX

Total

XXX

XXX

XXX

Tingkat akurasi

XXX%

Kesalahan tipe I

XXX%

Kesalahan tipe II

XXX%

Rill

Tabel 3.10

Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Springate

Rekapitulasi

Prediksi

Total

Bangkrut

Tidak Bangkrut

Delisting

XXX

XXX

XXX

Listing

XXX

XXX

XXX

Total

XXX

XXX

XXX

Tingkat akurasi

XXX%

Kesalahan tipe I

XXX%

Kesalahan tipe II

XXX%

Rill


Tabel 3.11

Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Zmijewski

Rekapitulasi

Prediksi

Total

Bangkrut

Tidak Bangkrut

Delisting

XXX

XXX

XXX

Listing

XXX

XXX

XXX

Total

XXX

XXX

XXX

Tingkat akurasi

XXX%

Kesalahan tipe I

XXX%

Kesalahan tipe II

XXX%

Rill

Setelah hasil dari tingkat akurasi dan kesalahan tipe I//II metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski telah diperoleh, langkah selanjutnya di perbandingkan pada tabel perbandingan tingkat akurasi. Berikut contoh tabel dan contoh pengisiannya. Tabel 3.12

Perbandingan Ketepatan Metode Prediksi Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski

Metode Prediksi

Tingkat Akurasi

Altman

XXX%

XXX%

XXX%

XXX%

Grover

XXX%

XXX%

XXX%

-

Springate

XXX%

XXX%

XXX%

-

Zmijewski

XXX%

XXX%

XXX%

-

Kesalahan Kesalahan Tipe I Tipe II

Grey Area


BAB IV GAMBARAN UMUM SAMPEL PERUSAHAAN

A. Sampel Penelitian Perusahaan yang diteliti meliputi perusahaan manufaktur yang dikeluarkan secara paksa oleh BEI (forced delisting) periode 2009-2013 dan perusahaan manufaktur yang hingga saat ini masih terdaftar (listing) di BEI pada periode 2009-2013. Penggambilan sampel perusahaan pada penelitian ini menggunakan metode purposive sampling yaitu teknik penentuan sampel yang didasarkan pada suatu kriteria tertentu. Dalam penentuan sampel yang diambil terdapat dua kriteria yaitu kriteria umum dan kriteria khusus. Berikut adalah kriteria umum penentuan sampel perusahaan: 1. Perusahaan yang dipilih merupakan perusahaan yang bergerak dalam sektor industri atau manufaktur dan mempublikasikan laporan keuangan selama tiga tahun berturut-turut yang berakhir pada 31 Desember, Selain kriteria umum, terdapat kriteria khusus yang harus dipenuhi untuk mengkategorikan sampel. Sampel dibagi menjadi dua kelompok yaitu perusahaan yang mengalami delisting dan perusahaan yang listing. Berikut adalah kriteria khusus kategori I yaitu perusahaan delisting:

40


1. Sampel perusahaan adalah perusahaan manufaktur yang mengalami forced delisting atau dikeluarkan dari Bursa Efek secara paksa pada periode 2009-2013 karena mengalami masalah keuangan yang mengindikasikan bahwa perusahaan yang bersangkutan mengalami financial distress. 2. Sampel perusahaan memiliki data keuangan secara lengkap khususnya data yang dibutuhkan dalam penelitian ini. Data tersebut adalah data yang terkumpul selama tiga tahun, berturut-turut yang mengacu pada laporan keuangan terakhir yang diterbitkan di Bursa Efek Indonesia (BEI) sebelum dinyatakan delisting. Kriteria kategori II yaitu perusahaan listing: 1. Perusahaan masih terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan menggunakan data laporan keuangan tiga tahun berturut-turut pada periode yang sama dengan perusahaan yang telah delisting. 2. Sampel perusahaan yang dipilih tidak memiliki laba negatif secara berturut-turut yang menjadi indikator bahwa perusahaan tidak mengalami financial distress. 3. Perusahaan yang bergerak dalam sektor industri atau manufaktur yang sampai saat ini listing di Bursa Efek Indonesia, perusahaan bergerak di sub sektor yang sama dengan kategori I (perusahaan delisting), memiliki tanggal IPO yang berdekatan, dan memiliki sub sektor industri yang sama.


Pada tabel 4.1 terdapat sampel perusahaan-perusahaan yang termaksud dalam kriteria khusus kategori I yaitu perusahaan manufaktur yang mengalami forced delisting oleh pihak BEI. Tabel 4.1 Daftar Perusahaan Kriteria Khusus Kategori I: Perusahaan Delisting Kode

Nama Perusahaan

Tanggal IPO

1

SIMM

Surya Intrindo Makmur Tbk.

28 Maret 2000

2

PAFI

Panasia Filament Inti Tbk .

3

SAIP

4

DSUC

No

Tanggal Penghapusan Pencatatan 3 Desember 2012

Jenis Perusaahaan

Alamat

Alas Kaki

Jl. Raya Darmo no.54-56 Surabaya 60265

1 Januari 2000

14 Maret 2013

Textile dan Garmen

Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk.

3 Mei 1993

31 Oktober 2013

Pulp Kertas

Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk.

25 Maret 1997

9 Desember 2009

Kayu dan pengolahann ya

Jl. Moh. Toha KM 6.8 Cisirung Desa Pasawahan Bandung 40256 Indonesia Kedungdor o #60, 8th10 Floor Surabaya 60251Indonesia Wisma BSG, 12th Floor Jl Abdul Muis No.40 Jakarta

dan

Sumber: Indonesian Capital Market Directory (ICMD)

Pada tabel 4.2 terdapat sampel perusahaan-perusahaan yang termaksud dalam kriteria khusus kategori II yaitu perusahaan manufaktur yang tidak mengalami delisting dari Bursa Efek Indonesia.


Tabel 4.2 Daftar Perusahaan Kriteria Khusus Kategori II: Perusahaan Listing No Kode Nama Tanggal Jenis Alamat Perusahaan IPO Perusahaan 1 BATA Sepatu Bata 24 Maret Alas Kaki JL.RA. Kartini Tbk. 1982 Kav.28 Cilandak Barat Jakarta Selatan 12430 Indonesia 2 UNIT Nusantara 18 Textil dan Gedung Inti Corpora Agustus Garmen Menara Palma Tbk. 2002 Lt.12 Jl.HR. Rasuna Said Blok X2 Kav.6 Kuningan Timur, Setiabudi Jakarta Selatan 12950 3 SPMA Suparma 16 Pulp dan Kertas Jl.Sulung Tbk. November Sekolahan 6A 1994 Surabaya 60174 Indonesia 4 TRIT Tirta 13 Kayu dan Gapura Prima Mahakam Desember pengolahannya Office 20th Resources 1999 Floor Jl. Tbk. Letjend Soepono no 34. Arteri Permaa Hijau Jakarta 12210

Sumber: Indonesian Capital Market Directory (ICMD)


BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data Data rasio keuangan dari empat metode yaitu metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari laporan keuangan perusahaan manufaktur yang mengalami delisting dan listing di BEI. Data tersebut diperoleh dari ICMD atau mengunduh laporan keuangan melalui IDX (www.idx.co.id), www.icamel.co.id, dan KSEI (akses.ksei.co.id). Data laporan keuangan yang digunakan periode 2006-2012 yang berakhir pada 31 Desember. Data laporan keuangan masing-masing perusahaan memiliki periode tahun yang berbeda-beda, hal ini disesuaikan dengan ketersediaan laporan keuangan sebelum tanggal delisting untuk perusahaan yang mengalami forced delisting oleh BEI dan untuk data laporan keuangan yang digunakan pada perusahaan listing mengikuti tanggal yang dipakai oleh perusahaan delisting. Terdapat dua perusahaan yang telah delisting memiliki kelengkapan data keuangan selama tiga tahun berturut-turut dalam satu tahun sebelum delisting, yaitu Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk. (SAIP) tahun 2010-2012, Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. (DSUC) tahun 2006-2008, sedangkan untuk dua perusahaan listing yaitu Suparma Tbk. (SPMA) tahun 2010-2012, Tirta Mahakam Resourves Tbk. (TRIT) tahun 2006-2008. Terdapat dua perusahaan memiliki kelengkapan data keuangan tiga tahun berturut-turut dalam periode tiga tahun sebelum 44


delisting yaitu Pan Asia Filament Inti Tbk. (PAFI) tahun 2008-2010, dan Surya Intrindo Makmur Tbk. (SIMM) tahun 2007-2009, sedangkan untuk perusahaan listing yaitu Nusantara Inti Corpora Tbk. (UNIT) tahun 20082010,dan Sepatu Bata Tbk. (BATA) tahun 2007-2009. Pada tabel 5.1 akan tersaji gambaran periode data laporan keuangan yang digunakan dalam penelitian ini: Tabel 5.1 Periode Laporan Keuangan yang Digunakan No

Kode

Tahun 2006

1

2007

SIMM

2008

2009

Status 2010

2011

2012

(Tahun) Delisting (2012)

2

BATA

Listing

3

SAIP

Delisting (2013)

4

SPMA

Listing

5

PAFI

Delisting (2013)

6

UNIT

Listing

7

DSUC

Delisting (2009)

8

TIRT

Listing

Sumber: Data diolah Data rasio keuangan dari keempat metode yaitu Altman, Grover, Springate dan

Zmijewski

yang telah dikumpulkan akan diolah

menggunakan program SPSS untuk melakukan perhitungan statistik


deskriptif. Statistik deskriptif dapat memberikan gambaran mengenai nilai rata-rata, nilai tertinggi, nilai terendah dan standar deviasi data sampel penelitian. Statistik deskriptif untuk kategori I perusahaan delisting disajikan pada tabel 5.2 Tabel 5.2 Statistik Deskriptif Kategori I: Perusahaan Delisting Variabel

N

Nilai Terendah

Nilai Tertinggi

Nilai Rata-Rata

Standar Deviasi

WC_TA

12

-1,445

0,055

-0,35365

0,666235

RE_TA

12

-3,272

1,087

-0,571305

0,908975

EBIT_TA

12

-0,216

0,11

-0,07779

0,074226

MVE_BVT

12

0,116

2,270

0,95915

0,67435

SA_TA

12

0,070

1,637

0,54911

0,554371

ROA

12

-0,723

0,563

-0,02651

0,347623

EBT_CL

12

-1,551

0,288

-0,39769

0,511393

DR

12

0,066

1,587

0,98262

0,492268

CR

12

0,003

2,987

0,74154

0,774317

Sumber: Data diolah (SPSS) Keterangan WC_TA

=

Working Capital to Total Asset

RE_TA

=

Retained Earnings to Total Asset

EBIT_TA

=

Earning Before Interest and Taxes to Total Asset

MVE_TA

=

Market Value of Equiry to Book Value of Total Debt

SA_TA

=

Sales to Total Asset

ROA

=

Return On Asset

EBT_CL

=

Net Profit Before Taxes to Current Liabilities

DR

=

Debt Ratio

CR

=

Current Ratio

Untuk kategori II perusahaan yang listing di BEI, statistik deskriptif disajikan pada tabel 5.3:


Tabel 5.3 Statistik Deskriptif Kategori II: Perusahaan Listing Variabel

N

Nilai Terendah

Nilai Tertinggi

Nilai Rata-Rata

Standar Deviasi

WC_TA

12

0,011

0,428

0,18371

0,136776

RE_TA

12

-0,021

0,692

0,21516

0,259256

EBIT_TA

12

0,003

0,186

0,08203

0,069052

MVE_BVT

12

0,247

4,058

1,54408

1,374079

SA_TA

12

0,288

1,487

0,95041

0,444178

ROA

12

-0,119

0,392

0,04925

0,123364

EBT_CL

12

-0,184

2,071

0,38080

0,625194

DR

12

0,185

0,769

0,43752

0,193278

CR

12

1,017

3,911

1,93218

0,830974

Sumber: Data diolah (SPSS) Keterangan WC_TA

=

Working Capital to Total Asset

RE_TA

=

Retained Earnings to Total Asset

EBIT_TA

=

Earning Before Interest and Taxes to Total Asset

MVE_TA

=

Market Value of Equiry to Book Value of Total Debt

SA_TA

=

Sales to Total Asset

ROA

=

Return On Asset

EBT_CL

=

Net Profit Before Taxes to Current Liabilities

DR

=

Debt Ratio

CR

=

Current Ratio

Sembilan variabel penelitian pada tabel 4.4 dan 4.5 merupakan rasio-rasio keuangan yang digunakan dalam empat metode prediksi kebangkrutan. Setiap kategori menggunakan data yang diambil dari sepuluh perusahaan delisting dan sepuluh perusahaan listing dengan data keuangan selama tiga tahun berturut-turut. Terdapat perbandingan hasil statistik


deskriptif antara kategori I dengan kategori II, variabel dalam kategori I cenderung memiliki rata-rata negatif dibandingkan kategori II. Untuk kategori I, variabel WC_TA memiliki nilai tertinggi sebesar 0,055 dan nilai terendah sebesar -1,445 dengan nilai rata-rata dan standar deviasi sebesar -0,35365 dan 0,484567. Nilai tertinggi WC_TA dimiliki oleh Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk. tahun 2011 dan nilai yang terendah dimiliki oleh Surya Intirindo Makmur Tbk. tahun 2009. Untuk kategori II nilai WC_TA tertinggi dimiliki oleh Sepatu Bata Tbk. Tahun 2007 sebesar 0,428, nilai terendah WC_TA dimiliki oleh Tirta Mahakam Resources Tbk. tahun 2006 yaitu sebesar -0,011, dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 0,18371 dan 0,136776. Rata-rata yang dihasilkan oleh kategori I bernilai negatif sedangkan kategori II bernilai positif. Hal ini menunjukan bahwa perusahaan yang termaksud kategori II memiliki kemampuan yang lebih baik dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya karena kategori II dapat melunasi kewajiban jangka pendeknya, sedangkan jika modal bersih bernilai negatif perusahaan akan kesulitan menutupi kewajiban jangka pendeknya karena tidak tersedianya aktiva lancar yang cukup untuk menutupi kewajiban lancar. Semakin Besar nilai WC_TA maka total aktiva mampu menjamin modal kerja bersih, sehingga perusahaan kemungkinan besar tidak akan mengalami kebangkrutan. Nilai tertinggi variabel RE_TA untuk kategori I sebesar -2,140 yang dimiliki oleh Surya Intrindo Makmur Tbk. tahun 2009, sedangkan nilai


terendahnya sebesar 1,087 yang dimiliki oleh Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. tahun 2006, dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar -0,57305 dan 0,908975. Untuk variabel RE_TA kategori II, nilai tertinggi sebesar 0,692 yang dimiliki oleh Sepatu Bata Tbk. tahun 2009, nilai terendah sebesar -0,021 yang dimiliki oleh Tirta Mahakam Resources Tbk. tahun 2006, dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 0,21516 dan 0,259256. Kategori I memiliki hasil RE_TA lebih kecil dibandingkan kategori II. Hal ini berarti semakin rendah RE_TA maka kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba ditahan dari aktivanya semakin kecil sehingga perusahaan kemungkinan besar mengalami financial distress atau kebangkrutan. Variabel EBIT_TA kategori I memiliki nilai tertinggi sebesar 0,011 yang dimiliki oleh Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. tahun 2008, nilai terendah sebesar -0,216 yang dimiliki oleh Indo Setu Bara Resources Tbk. tahun 2011, dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar -0,07779 dan 0,074226. Kategori II variabel EBIT_TA nilai tertinggi sebesar 0,186 yang dimiliki oleh Sepatu Bata Tbk. tahun 2007, nilai terendah sebesar 0,003 dimiliki oleh Tirta Mahakam Resources Tbk. tahun 2006, nilai rata-rata dan standar deviasi masing masing sebesar 0,08203 dan 0,069052. Kategori I memiliki nilai rata-rata EBIT_TA lebih kecil dari pada Kategori II. Semakin rendah EBIT_TA menunjukan semakin kecil kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba sebelum bunga dan pajak dari aktiva yang digunakan perusahaan.


Untuk variabel MVE_BVT kategori I, nilai tertinggi sebesar 2,270 dimiliki oleh Surya Intrindo Makmur Tbk. Tahun 2007, nilai terendah sebesar 0,116 yang dimiliki oleh Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk. tahun 2010, dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 0,95915 dan 0,674351. Kategori II untuk variabel MVE_BVT, nilai tertinggi sebesar 4,058 yang dimiliki oleh Sepatu Bata Tbk. tahun 2009, nilai terendah sebesar 0,247 yang dimiliki oleh Tirta Mahakam Resources Tbk. tahun 2006, nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 1,54408 dan 1,374079. Dilihat dari nilai rata-rata MVE_BVT, kategori II memiliki nilai rata-rata lebih tinggi daripada kategori I. Hal ini menunjukan bahwa semakin besar nilai rata-rata MVE_BVT maka perusahaan semakin mampu memenuhi kewajiban-kewajibanya yang ada di saham perusahaan tersebut. Variabel SA_TA kategori I memiliki nilai tertinggi sebesar 1,637 yang dimiliki oleh Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. tahun 2006, nilai terendah sebesar 0,070 yang dimiliki oleh Surya Intirindo Makmur Tbk. tahun 2009, dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing masing sebesar 0,54911 dan 0,554371. Kategori II pada variabel SA_TA yang memiliki nilai tertinggi yaitu Sepatu Bata Tbk. tahun 2007 sebesar 1,487, nilai terendah yaitu Nusantara Inti Corpora Tbk. tahun 2008 sebesar 0,288, nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 0,95041 dan 0,444178. Nilai rata-rata SA_TA yang dimiliki kategori I lebih rendah daripada kategori II, hal ini berarti semakin rendah nilai rata-rata SA_TA


maka semakin rendah pula tingkat penjualan perusahan dengan mengunakan aktivanya. Variabel ROA pada kategori I yang memiliki nilai tertinggi adalah 0,563 yang dimiliki oleh Panasia Filament Inti Tbk. tahun 2008, nilai terendah dimiliki oleh Surya Intrindo Makmur Tbk. tahun 2008 sebesar 0,723 dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 0,02651 dan 0,347623, sedangkan kategori II nilai tertinggi dimiliki oleh Sepatu Bata Tbk. tahun 2008 sebesar 0,392, nilai terendah dimiliki oleh Tirta Mahakam Resources Tbk. tahun 2006 sebesar -0,119 dengan nilai ratarata dan standar deviasi masing-masing sebesar 0,04925 dan 0,123364. Nilai rata-rata ROA kategori I lebih rendah daripada Kategori II. Hal ini berarti, semakin besar nilai rata-rata ROA maka semakin besar kemampuan perusahaan dalam memanfaatkan aktivanya dalam memperoleh keuntungan atau laba. Variabel EBT_CL pada kategori I yang memiliki nilai tertinggi adalah Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk. tahun 2011 sebesar 0,288, nilai terkecil dimiliki Panasia Filament Inti Tbk. tahun 2011 sebesar -1,551 dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar – 0,39769 dan 0,554371 Kategori II pada variabel EBT_CL memiliki nilai tertinggi adalah Sepatu Bata Tbk. tahun 2008 sebesar 2,071, nilai terendah dimiliki oleh Tirta Mahakam Resources tahun 2006 sebesar -0,184 dengan nilai rata-rata dan standar deviasi sebesar 0,38080 dan 0,625194. Kategori II memiliki nilai rata-rata EBT_CL tertinggi dibandingkan nilai rata-rata


kategori I, semakin tinggi nilai rata-rata EBT_CL maka semakin besar kemungkinan laba sebelum pajak dapat menutupi hutang lancar yang dimiliki perusahaan. Pada variabel DR kategori I, nilai tertinggi sebesar 1,587 yang dimiliki oleh Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. tahun 2009, nilai terendah sebesar 0,066 yang dimiliki oleh Surya Intrindo Makmur Tbk. tahun 2006 dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 0,98262 dan 0,492268. Pada kategori II nilai tertinggi sebesar 0,769 dimiliki oleh Tirta Mahakam Resources Tbk. tahun 2006, nilai terendah sebesar 0,185 dimiliki oleh Nusantara Inti Corpora Tbk. tahun 2008 dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 0,43752 dan 0,193278. Rata-rata DR kategori I tertinggi daripada kategori II, hal ini berarti kategori I memiliki risiko yang besar dalam melunasi hutang atau kewajibannya. Variabel CR pada kategori I memiliki nilai tertinggi dan terendah masing-masing sebesar 2,987 yang dimiliki oleh Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk. tahun 2011 dan 0,003 yang dimiliki oleh Surya Intrindo Makmur Tbk. tahun 2009 dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing masing sebesar 0,74154 dan 0,774317. Kategori II variabel CR memiliki nilai tertinggi sebesar 3,911 yang dimiliki oleh Suparma Tbk. tahun 2010, sedangkan nilai terendah sebesar 1,017 yang dimiliki oleh Tirta Mahakam Resources Tbk. tahun 2006 dengan nilai rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 1,93218 dan 0,830974 Kategori II memiliki nilai rata-rata CR lebih besar daripada Kategori I, dalam hal ini semakin


besar rata-rata CR maka semakin kecil risiko kegagalan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendek dengan aktiva yang dimiliki perusahaan tersebut. Berdasarkan data yang telah diolah dengan SPSS, secara keseluruhan perusahaan manufaktur yang termaksud pada kategori II yaitu perusahaan yang tidak mengalami delisting memiliki rasio keuangan yang lebih baik daripada perusahaan manufaktur yang berada pada kategori I yaitu perusahaan delisting. B. Analisis Data 1.Perhitungan Metode Prediksi Kebangkrutan a. Prediksi Kebangkrutan Metode Altman Setelah dilakukan perhitungan menggunakan rumus metode Altman dengan menggunakan data dari laporan keuangan perusahaan selama tiga tahun berturut-turut (dapat dilihat pada lampiran V), maka hasilnya dapat dilihat dalam tabel 5.4 Tabel 5.4 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Altman Skor Tahunan Th1

Th II

Th III

RataRata

Prediksi

Status (Tahun)

SIMM

1,397

-1,6

-3,95

-1,38

B

D (2012)

2

BATA

4,87

4,34

5,83

5,02

TB

3

SAIP

-1,43

-0,30

-1,00

-0,91

B

4

SPMA

3,78

2,02

2,98

2,92

GA

5

PAFI

-0,36

-0,62

-0,17

-0,38

B

D (2013)

6

UNIT

0,92

0,84

0,74

0,84

B

L

7

DSUC

1,727

1,667

-0,01

1,13

B

D (2009)

8 TIRT 1,285 Sumber: Data diolah

2,559

1,863

1,90

GA

No

Kode

1

L D (2013) L

L


Keterangan: Th = Tahun B = Bangkrut TB = Tidak Bangkrut GA = Grey Area D = Delisting L = Listing Keterangan Kolom Status (Tahun) = Satu tahun setelah prediksi = Tiga tahun setelah prediksi

Berdasarkan hasil perhitungan metode Altman Z-Score pada tabel 5.4, sebanyak lima perusahaan diprediksi akan mengalami kebangkrutan di masa yang akan datang yaitu: Surya Intrindo Makmur Tbk, Nusantara Inti Corpora Tbk, Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk dan Panasia Filament Inti Tbk, dan Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. Terdapat dua perusahaan diprediksi dalam kondisi grey area yaitu: Suparma Tbk, dan Tirta Mahakam Resources

Tbk.Terdapat

satu

perusahaan

tidak

berpotensi

mengalami kebangkrutan yaitu: Sepatu Bata Tbk. b. Prediksi Kebangkrutan Metode Grover Setelah dilakukan olah data menggunakan metode Grover dengan menggunakan data dari laporan keuangan perusahaan selama tiga tahun berturut-turut (dapat dilihat pada lampiran V), maka hasil dari perhitungan metode Grover dapat dilihat dalam tabel 5.5


Tabel 5.5 Prediksi Kebangrutan dengan Metode Grover Skor Tahunan Th1

ThII

ThIII

RataRata

Prediksi

Status (Tahun)

SIMM

0,05

-1,25

-2,65

-1,28

B

D (2012)

2

BATA

1,40

1,09

1,22

1,23

TB

3

SAIP

-0,49

-0,61

-0,87

-0,65

B

4

SPMA

0,74

0,49

0,79

0,67

TB

5

PAFI

-0,10

-0,18

-0,19

-0,04

B

6

UNIT

0,42

0,28

0,14

0,27

TB

7

DSUC

-2,25

-1,02

-0,32

-1,2

B

8

TIRT

0,09

0,80

0,25

0,38

TB

No

Kode

1

L D (2013) L D (2013) L D (2009) L

Sumber: Data diolah Keterangan: Th = Tahun B = Bangkrut TB = Tidak Bangkrut L = Listing Keterangan Kolom Status (Tahun) = Satu tahun setelah prediksi = Tiga tahun setelah prediksi

Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Grover pada tabel 5.5, sebanyak empat perusahan diprediksi akan mengalami kebangkrutan di masa yang akan d atang yaitu: Surya Intrindo Makmur Tbk. dan Panasia Filament Inti Tbk, Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk, dan Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. Terdapat empat perusahaan diprediksi tidak akan mengalami kebangkrutan yaitu: Sepatu Bata Tbk, Tirta Mahakam Resources Tbk, Suprama Tbk. dan Nusantara Inti Corpora Tbk.


c. Prediksi Kebangkrutan Metode Springate Tabel 5.6 merupakan hasil olah data dari sampel delapan perusahaan menggunakan metode prediksi springate. Sampel diambil dari laporan keuangan perusahaan selama tiga tahun berturut-turut (dapat dilihat pada lampiran V), maka hasil dari metode Springate dapat dilihat dari tabel 5.6. Tabel 5.6 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Springate Skor tahunan No

Th1

ThII

ThIII

RataRata

Kode

Prediksi

Status (Tahun)

1

SIMM

-0,02

-1,39

-1,78

-1,06

B

D (2012)

2

BATA

1,93

2,68

1,93

2,18

TB

L

3

SAIP

-0,49

-0,60

-1,78

-0,95

B

D (2013)

4

SPMA

1,47

0,78

1,07

1,11

TB

L

5

PAFI

-0,25

2,67

1,93

1,45

TB

D (2013)

6

UNIT

0,38

0,33

0,23

0,31

TB

L

7

DSUC

-1,11

-0,36

0,24

-0,41

B

D (2009)

8

TIRT

0,36

1,09

0,63

0,69

B

L

Sumber: Data diolah Keterangan: Th = Tahun B = Bangkrut TB = Tidak Bangkrut D = Delisting L = Listing Keterangan Kolom Status (Tahun) = Satu tahun setelah prediksi = Tiga tahun setelah prediksi

Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Springate, sebanyak empat perusahaan diprediksi akan mengalami kebangkrutan di masa yang akan datang yaitu: Surya Intrindo Makmur Tbk, Surayaba Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk, Daya


Sakti Unggul Corporindo Tbk, dan Tirta Mahakam Resources Tbk. terdapat empat perusahaan diprediksi tidak akan mengalami kebangkrutan yaitu: Sepatu Bata Tbk dan Suparma Tbk, Panasia Filament Inti Tbk, dan Nusantara Inti Corpora Tbk. d. Prediksi Kebangkrutan Metode Zmijewski Tabel 5.7 merupakan hasil dari perhitungan metode Zmijewski. Data yang digunakan diambil dari laporan keuangan perusahaan selama tiga tahun berturut-turut (dapat dilihat pada lampiran V), maka hasilnya dapat dilihat dalam tabel 5.7: Tabel 5.7 Prediksi Kebangkrutan dengan Metode Zmijewski Skor Tahunan Th1

ThII

Th III

RataRata

SIMM

-3,91

4,40

4,58

1,69

B

D (2012)

2

BATA

-2,64

-4,25

-3,30

-3,39

TB

L

3

SAIP

-0,90

-0,54

3.13

0,56

B

D (2013)

4

SPMA

-1,45

-1,46

-1,39

-1,43

TB

L

5

PAFI

3,81

-3,14

-1,92

-0,42

TB

D (2013)

6

UNIT

-3,29

-2,99

-3,02

-3,10

TB

L

No

Kode

1

Prediksi

Status (Tahun)

7

DSUC

6,22

3,63

1,65

3,83

B

D (2009)

8

TIRT

0,62

-0,66

-0,59

-0,21

TB

L

Sumber: Data diolah Keterangan: Th = Tahun B = Bangkrut TB = Tidak Bangkrut GA = Grey Area D = Delisting L = Listing Keterangan Kolom Status (Tahun) = Satu tahun setelah prediksi = Tiga tahun setelah prediksi


Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Zmijewski, terdapat lima perusahaan diprediksi tidak mengalami kebangkrutan yaitu: Sepatu Bata Tbk, Suparma Tbk, Panasia Filament Inti Tbk, Tirta Mahakam Resources Tbk, dan Nusantara Inti Corpora Tbk. Terdapat tiga perusahaan diprediksi mengalami kebangrutan di masa yang akan datang yaitu: Surya Intrindo Makmur Tbk dan Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk, dan Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. 2. Perhitungan Tingkat Akurasi dan Tipe Kesalahan Tingkat akurasi dihitung dari perbandingan antara hasil prediksi dari metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski dengan status perusahaan sampel. Metode Prediksi dikatakan tepat bila hasil dari metode prediksi dinyatakan bangkrut maka status perusahaan sampel juga delisting, sedangkan bila hasil prediksi tidak bangkrut maka status perusahaan listing. Perhitungan tingkat akurasi berdasarkan hasil dari perbandingan dan status perusahaan pada tabel 5.6. Setelah mengetahui tingkat akurasi, dilanjutkan dengan menghitung persentase tipe kesalahan dari keempat metode prediksi kebangkrutan. Seperti yang telah dijelaskan pada bab tiga terdapat dua tipe kesalahan. Kesalahan Tipe I adalah kesalahan yang terjadi jika metode prediksi kebangkrutan menilai sampel tidak bangkrut pada kenyataannya status perusahaan sampel delisting dari Bursa Efek, sedangkan untuk kesalahan tipe II adalah kesalahan yang terjadi jika metode prediksi


menilai bahwa sampel perusahaan mengalami kebangrutan atau delisting dari Bursa Efek pada kenyataannya perusahaan tersebut tidak mengalami delisting atau masih listing di Bursa Efek. a. Metode Altman Dari hasil perbandingan antara metode prediksi dengan status perusahaan sampel dengan menggunakan metode Altman pada tabel 5.6, diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 5.8

Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Altman

Rekapitulasi

Prediksi

Total

Bangkrut

Grey Area

Tidak Bangkrut

Delisting

4

0

0

4

Listing

1

2

1

4

Total

5

2

1

8

Tingkat akurasi

62,5%

Kesalahan tipe I

0%

Kesalahan tipe II

12,5%

Grey area

25%

Rill

Sumber: Data diolah

Perhitungan

Tingkat Akurasi

=

Jumlah prediksi benar jumlah sampel

4+1

=

8

x100%

𝑥100%

= 62,5% Kesalahan tipe I

=

jumlah kesalahan tipe I Jumlah Sampel

𝑥100%


0

= x100% 8

= 0% Kesalahan tipe II

jumlah kesalahan tipe II

=

jumlah sampel

𝑥100%

1

= x100% 8

= 12,5% Grey area

=

Jumlah 𝐺𝑟𝑒𝑦 𝐴𝑟𝑒𝑎 Jumlah Sampel

𝑥100%

2

= 𝑥100% 8

= 25%

Berdasarkan

analisis

yang

dilakukan

pada

delapan

perusahaan metode Altman memiliki tingkat akurasi sebesar 62,5%. Dari tabel 5.8, ketepatan metode prediksi Altman ini dapat dilihat dari lima perusahaan yang prediksinya tepat. Hasil Model Prediksi ini terdiri dari empat perusahaan diprediksi bangkrut dan terbukti mengalami delisting dan satu perusahaan diprediksi tidak bangkrut pada kenyataannya memang tidak mengalami delisting. Untuk hasil kesalahan tipe I sebesar 0% dan kesalahan tipe II metode Altman sebesar 25% atau dari metode prediksi Altman tidak ada perusahaan sampel yang masuk dalam kedua tipe error ini. Untuk hasil kategori grey area terdapat dua perusahaan, tiga perusahaan tersebut terdiri dari perusahaan tidak mengalami kebangkrutan. Namun untuk kategori grey area tidak dimasukan


dalam perhitungan tingkat akurasi atau kesalahan tipe I/II karena kategori ini tidak dapat ditentukan apakah perusahaan dalam keadaan tidak berpotensi bangkrut atau mengalami kebangkrutan. b. Metode Grover Dari hasil perbandingan antara metode prediksi dengan status perusahaan sampel dengan menggunakan metode Grover pada tabel 5.6, diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 5.9

Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Grover

Rekapitulasi

Prediksi

Total

Bangkrut

Tidak Bangkrut

Delisting

4

0

4

Listing

0

4

4

Total

4

4

8

Tingkat akurasi

100%

Kesalahan tipe I

0%

Kesalahan tipe II

0%

Rill

Sumber: Data diolah

Perhitungan: Tingkat Akurasi

=

Jumlah prediksi benar jumlah sampel

x100%

8

=8 x100% = 100%

Kesalahan tipe I

= 0

Jumlah kesalahan tipe I Jumlah Sampel

=8 𝑥100%

𝑥100%


= 0%

Kesalahan tipe II

=

Jumlah kesalahan tipe II Jumlah sampel

𝑥100%

0

=8 x100% = 0%

Berdasarkan

analisis

yang

dilakukan

pada

delapan

perusahaan metode prediksi Grover memiliki tingkat akurasi sebesar 100%. Dari tabel 5.9 dapat dilihat prediksi tepat terdiri dari empat perusahaan sampel diprediksi bangkrut pada kenyataannya perusahaan tersebut delisting dan empat perusahaan sampel diprediksi tidak bangkrut pada kenyataannya masih listing di Bursa Efek.Tidak ada hasil prediksi yang masuk dalam kesalahan tipe I dan kesalahan tipe II atau nilainya sebesar 0%. c. Metode Springate Dari hasil perbandingan antara metode prediksi dengan status perusahaan sampel dengan menggunakan metode Springate pada tabel 5.6, diperoleh hasil sebagai berikut:


Tabel 5.10

Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Springate

Rekapitulasi

Prediksi

Total

Bangkrut

Tidak Bangkrut

Delisting

3

1

4

Listing

1

3

4

Total

4

4

8

Tingkat akurasi

75%

Kesalahan tipe I

12,5%

Kesalahan tipe II

12,5%

Rill

Sumber: Data diolah

Perjitungan : Tingkat Akurasi

Jumlah prediksi benar

=

jumlah sampel

x100%

6

= 8 𝑥100% = 75% Kesalahan tipe I

=


𝑥100%

1

= 8 x100% = 12,5%

Kesalahan tipe II

=

Jumlah kesalahan tipe II Jumlah Sampel

𝑥100%

1

= 8 𝑥100% = 12,5%

Berdasarkan

analisis

yang

dilakukan

pada

delapan

perusahaan metode prediksi Springate memiliki tingkat akurasi sebesar 75%. Dari tabel 5.10 dapat dilihat prediksi tepat terdiri dari


tiga perusahaan sampel diprediksi bangkrut pada kenyataannya perusahaan tersebut delisting dan tiga perusahaan sampel diprediksi tidak bangkrut pada kenyataannya masih listing di Bursa Efek. Terdapat satu perusahaan yang masuk dalam kategori kesalahan tipe I atau nilai kesalahan tipe I sebesar 12,5%, sedangkan nilai untuk kesalahan tipe II sebesar 12,5% yang terdiri dari satu perusahaan yang diprediksi bangkrut namun pada kenyataannya perusahaan tersebut masih listing di Bursa Efek. d. Metode Zmijewski Dari hasil perbandingan antara metode prediksi dengan status perusahaan sampel dengan menggunakan metode Zmijewski pada tabel 5.6, diperoleh hasil sebagai berikut: Perhitungan : Tingkat Akurasi

Jumlah prediksi benar

=

jumlah sampel

x100

7

= 8 𝑥100% = 87,5% Kesalahan tipe I

=


𝑥100%

1

= 8 𝑥100% = 12,5%

Kesalahan tipe II

=

Jumlah kesalahan tipe II Jumlah Sampel 0

= 6 x100% = 0%

𝑥100%


Tabel 5.11

Rekapitulasi Tingkat Akurasi dan Kesalahan Tipe I/II Metode Zmijewski

Rekapitulasi

Prediksi

Total

Bangkrut

Tidak Bangkrut

Delisting

3

1

4

Listing

0

4

4

Total

3

5

8

Tingkat akurasi

87,5,%

Kesalahan tipe I

12,5%

Kesalahan tipe II

0%

Rill

Sumber: Data diolah

Berdasarkan

analisis

yang

dilakukan

pada

delapan

perusahaan metode prediksi Zmijewski memiliki tingkat akurasi sebesar 87,5. Dari tabel 5.11 dapat dilihat prediksi tepat terdiri dari tiga perusahaan sampel diprediksi bangkrut pada kenyataannya perusahaan tersebut delisting dan empat perusahaan sampel diprediksi tidak bangkrut pada kenyataannya masih listing di Bursa Efek. Nilai prediksi untuk kategori kesalahan tipe I sebesar 12,5% yang terdiri dari satu perusahaan yang diprediksi tidak mengalami kebangkrutan namun pada kenyataannya delisting dari Bursa Efek. Tidak ada perusahaan sampel yang masuk dalam kategori kesalahan tipe II atau nilai kesalahan tipe II sebesar 0%.


C. Pembahasan Pada kesempatan kali ini penulis akan melakukan perbandingan antara metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski. Hal ini bertujuan untuk mengetahui manakah dari empat metode prediksi kebangkrutan yang paling akurat dalam memprediksi perusahaan yang mengalami delisting dan listing di Bursa Efek Indonesia. Apabila perbandingan dari empat metode prediksi tersebut dinyatakan bangkrut maka perusahaan tersebut mengalami forced delisting atau delisting secara paksa di masa yang akan datang (satu sampai tiga tahun dari hasil prediksi). Demikian juga dengan perusahaan yang diprediksi tidak bangkrut, maka perusahaan tersebut tidak akan mengalami forced delisting dan akan tetap terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

1. Perbandingan Hasil Prediksi Metode Altman, Grover. Springate, dan Zmijewski. Dari hasil yang telah diperhitungkan dengan menggunakan metode prediksi kebangkrutan Altman, Grover, Springate dan Zmijewski pada perusahaan delisting atau listing. Dapat dilihat bahwa hasil dari keempat metode tersebut tidak sama antar satu metode dengan metode yang lain. Hal tersebut dapat dilihat dari hasil jumlah prediksi yang memasuki kategori bangkrut, grey area dan masuk dalam kategori tidak bangkrut. Tabel 5.5 merupakan hasil dari perbandingan prediksi metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski.


Tabel 5.12 Perbandingan Hasil Prediksi Metode Prediksi

Bangkrut

Hasil prediksi Grey Tidak Area Bangkrut 2 1

Jumlah

Altman

5

Grover

4

-

4

8

Springate

4

-

4

8

Zmijewski

3

-

5

8

8

Sumber: Data diolah

Hasil Prediksi Bangkrut yang tertinggi dimiliki oleh metode Altman, posisi ke dua ditempati oleh metode Springate dan Grover masingmasing sebanyak empat perusahaan, sedangkan di urutan terakhir dimiliki oleh metode Zmijewski

sebanyak tiga perusahaan. Hasil

prediksi tidak bangkrut yang tertinggi ditempati oleh prediksi metode Zmijewski sebesar lima perusahaan, untuk posisi kedua ditempati oleh metode Grover dan Springate yaitu masing-masing sebesar empat perusahaan dan di urutan terakhir ditempati oleh metode Altman sebesar satu perusahaan. Terdapat satu metode yang hasilnya di Grey area yaitu prediksi metode Altman dengan dua perusahaan. Grey area merupakan area yang tidak dapat ditentukan apakah prediksi perusahaan tersebut mengalami kebangkrutan atau tidak. Karena hasil dari keempat metode prediksi kebangkrutan berbedabeda, maka akan dilakukan perbandingan antara status perusahaan dengan hasil prediksi. Hal ini dilakukan untuk mengetahui perusahaan mana saja yang mengalami kebangkrutan atau tidak mengalami kebangkrutan. Pada tabel 5.6, dapat dilihat hasil prediksi dari keempat


metode prediksi yaitu Altman, Grover, Springate dan Zmijewski dan statusnya di Bursa Efek Indonesia. Tabel 5.13 Perbandingan Hasil Prediksi dengan Status Perusahaan No 1

Kode

Prediksi Altman

SIMM

Prediksi Springate

Prediksi Zmijewski

Status (tahun)

Bangkrut Bangkrut

Bangkrut

Bangkrut

D (2012)

BATA

Tidak Bangkrut

Tidak Bangkrut

Tidak Bangkrut

Tidak Bangkrut

L

SAIP

Bangkrut Bangkrut

Bangkrut

Bangkrut

D (2013)

2

3 4

Prediksi Grover

SPMA

Grey Area

Tidak Bangkrut

Tidak Bangkrut

Tidak Bangkrut

L

PAFI

Bangkrut

Bangkrut

Tidak Bangkrut

Tidak Bangkrut

D (2013)

UNIT

Tidak Bangkrut Bangkrut

Tidak Bangkrut

Tidak Bangkrut

L

Bangkrut Bangkrut

Bangkrut

Bangkrut

D (2009)

Tidak Bangkrut

Bangkrut

Tidak Bangkrut

L

5

6

7

DSUC

Grey Area Sumber: Data diolah 8

TIRT

Dari hasil analisis keempat metode prediksi yaitu metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski yang dapat dilihat pada tabel 5.6, terdapat tiga perusahaan yang memiliki hasil prediksi dan status perusahaan yang sama meskipun menggunakan empat metode prediksi yang berbeda. Tabel 5.7 adalah rangkuman perusahaan yang diprediksi sama oleh empat metode prediksi beserta status perusahaan di Bursa Efek Indonesia: Pada tabel 5.7 dapat dilihat perbandingan antara hasil dari keempat metode prediksi dengan status perusahaan di Bursa Efek Indonesia memiliki hasil yang sejalan. Sebagai contoh, pada perusahaan Panasia


Filament Inti Tbk. dari data laporan keuangan selama tiga tahun berturut-turut dari keempat metode memprediksikan bahwa Surabaya Agung Industri Pulp dan kertas Tbk. akan mengalami kebangkrutan dan pada tahun 2013 status Surabaya Agung Industir Pulp dan Kertas Tbk. adalah delisting dari Bursa Efek Indonesia, begitu pula dengan perusahaan yang diprediksi listing oleh keempat metode seperti perusahaan Sepatu Bata Tbk. Dari keempat metode memprediksikan bahwa Sepatu Bata Tbk. tidak akan mengalami kebangkrutan dan pada kenyataannya sampai saat ini Sepatu Bata Tbk. tidak mengalami kebangkrutan dan masih listing di Bursa Efek Indonesia. Dari uraian tersebut dapat diartikan bahwa hasil prediksi dari metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski memiliki keakuratan yang tinggi bila keempat prediksi tersebut memiliki hasil yang sama. Tabel 5.14 Daftar Perusahaan yang Memiliki Kesamaan Prediksi No

Kode

Nama Prediksi

Prediksi

Status (Tahun)

1

SIMM

Surya Intirndo Makmur Tbk.

Bangkrut

Delisting (2012)

2

BATA

Sepatu Bata Tbk.

Tidak Bangkrut

Listing

3

SAIP

Surabaya Agung Industri Pulp dan Kertas Tbk.

Bangkrut

Delisting (2013)

4

DSUC

Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk.

Bangkrut

Delisting (2009)

Sumber: Data diolah


2. Analisis Ketepatan Metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski Tabel 5.15

Perbandingan Ketepatan Metode Prediksi Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski

Metode Prediksi

Tingkat Akurasi

Altman

62,5%

-

12,5%

25%

Grover

100%

-

-

-

Springate

75,%

12,5%

12,5%

-

Zmijewski

87,5%

12,5%

-

-

Kesalahan Kesalahan Tipe I Tipe II

Grey Area

Sumber: Data diolah

Pada Tabel 5.12 dapat dilihat perbandingan hasil analisis menggunakan metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski bahwa nilai tingkat akurasi pada perusahaan manufaktur. Nilai akurasi tertinggi ditempati oleh metode prediksi Grover yaitu sebesar 100% , di posisi kedua ditempati oleh metode Zmijewski dengan nilai tingkat akurasi sebesar 87,5% dengan nilai kesalahan tipe I sebesar 12,5%. Posisi ke tiga ditempati oleh metode Springate dengan nilai tingkat akurasinya sebesar 75% dengan nilai kesalahan tipe I dan kesalahan tipe II masing masing sebesar 12,5% dan 12,5%, dan di posisi terakhir yaitu metode Altman dengan nilai akurasi sebesar 62,5% dengan nilai tipe kesalahan II sebesar 12,5% dan nilai grey area sebesar 25%. Selain hasil yang menempatkan metode Grover yang memiliki tingkat akurasi tertinggi pada perusahaan manufaktur, penulis menemukan bahwa dengan menggunakan keempat metode prediksi


yaitu metode Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski secara bersama-sama hasil yang didapat akan lebih akurat dalam memprediksi kebangkrutan. Melihat kembali hasil dari tabel 5.7, dengan menggunakan keempat metode prediksi tersebut dapat dengan akurat menghasilkan prediksi yang pasti sebagai contoh apabila keempat metode prediksi tersebut memprediksi bahwa perusahaan manufaktur mengalami kebangkrutan maka kemungkinan besar perusahaan tersebut akan mengalami delisting, begitu pula sebaliknya ketika keempat metode tersebut memprediksi bahwa perusahaan manufaktur tidak mengalami kebangkrutan maka perusahaan tersebut tidak akan mengalami delisting. Hasil dari penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Prihartini dan Sari (2013). Pada penelitian yang berjudul “Prediksi Kebangkrutan dengan Model Grover, Altman Z-Score, Springate dan Zmijewski pada Perusahaan Food and Beverage di Bursa Efek Indonesia.” Model Prediksi Grover merupakan yang paling akurat sebesar 100%, model Altman sebesar 80%, Zmijewski 90% dan Springate 90%.. Penelitian ini mendukung penelitian Rahayu (2012). Penelitian yang berjudul “Analisis Prediksi Kebangkrutan Perusahaan dengan Metode Springate dan Altman”. Metode Springate lebih akurat daripada metode Altman, dengan nilai keakuratan metode Springate sebesar 76,27% sedangkan metode Altman nilai keakuratnanya sebesar 50,85%. Penelitian ini mendukung penelitian Kusumawardani (2015).


Pada penelitian yang berjudul “Analisis Ketepatan Model Altman, Springate, dan Zmijewski Dalam Memprediksi Perusahaan yang Delisting di Bursa Efek Indonesia Periode 2009-2013”. Model Zmijewski merupakan model yang paling tinggi keakuratannya sebesar 70%, disusul oleh model Springate dengan nilai akurasi bebesar 55% dan terakhir model Altman sebesar 50%. Hasil dari penelitian ini tidak mendukung penelitian Sari (2015). Pada penelitian yang berjudul “Penggunaan Model Zmijewski, Springate, Altman dan Grover dalam Memprediksi Kepailitan Pada Perusahaan Transportasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.” Model Altman merupakan model prediksi yang paling akurat yaitu sebesar 50%, Grover dan Springate masing-masing sebesar 33,33% dan Zmijewski 27,27%.


BAB VI PENUTUP

A. Kesimpulan Berdasarkan hasil pentelian tentang Analisis Akurasi Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski dalam memprediksi perusahaan delisting penulis dapat menarik kesimpulan bahwa: 1. Metode Altman mampu memprediksi lima perusahaan manufaktur yang akan mengalami kebangkrutan, satu perusahaan manufaktur diprediksi tidak akan mengalami kebangkrutan di masa yang akan datang, dan dua perusahaan manufaktur diprediksi masuk dalam kategori grey area. Metode Grover dan Springate memprediksi empat perusahaan

manufaktur

mengalami

kebangkrutan

dan

empat

perusahaan tidak mengalami kebangkrutan dimasa yang akan datang. Metode

Zmijewski

memprediksi

tiga

perusahaan

mengalami

kebangkrutan dan lima perusahaan tidak akan mengalami kebangkrutan dimasa yang akan datang. 2. Metode Grover merupakan metode prediksi kebangkrutan yang paling akurat dibandingkan dengan metode Altman, Springate, dan Zmijewski. Nilai akurasi metode Grover sebesar 100% dan nilai kesalahan tipe I dan tipe II masing-masing sebesar 0%. Metode Grover mampu memprediksi secara tepat perusahaan yang delisting dan perusahaan yang sampai saat ini masih tercatat (listing) di Bursa Efek Indonesia. Di posisi kedua ditempati oleh metode Zmijewski dengan

73


tingkat akurasi sebesar 87,5% dan kesalahan tipe I sebesar 12,5%, di posisi selanjutnya ditempati oleh metode Springate dengan nilai akurasi sebesar 75% dan kesalahan tipe I dan tipe II masing-masing sebesar 12,5%. Di posisi terakhir ditempati oleh metode Altman dengan tingkat akurasi sebesar 62,5%, nilai kesalahan tipe I sebesar 12,5% dan nilai grey area sebesar 25%. B. Keterbatasan Penelitian Pada penelitian ini terdapat sampel pasangan yang tanggal IPO atau tanggal tercatatnya perusahaan di Bursa Efek Indonesia tidak berdekatan. Hal ini disebabkan adanya keterbatasan jumlah sampel pada sub sektor sehingga

penulis

tetap

menggunakan

sampel

tersebut.

Dengan

membandingkan tanggal IPO yang tidak berdekatan dikhawatirkan akan mempengaruhi hasil dari metode prediksi, karena adanya perbedaan pengalaman dalam menghadapi berbagai masalah di sub sektor tersebut. C. Saran 1. Manajemen, dapat mempertimbangkan hasil perhitungan metode Grover untuk meminimalisir atau menghindari risiko terjadinya forced delisting dari Bursa Efek Indonesia. 2. Investor, dapat mempertimbangkan penggunaan perhitungan dan rasio keuangan dalam metode Grover untuk memprediksi kemungkinan perusahaan manufaktur yang tercatat akan mengalami forced delisting, sehingga investor dapat membuat keputusan tepat dalam berinvestasi melalui bursa efek.


Daftar Pustaka

Adnan, Muhammad Akhyar dan Eha Kurniasih. 2000. “Analisis Tingkat Kesehatan Perusahaan untuk memprediksi Potensi Kebangrutan dengan Pendekatan Altman”. Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia. Vol.4, No2: 131-151. IAI, Yogyakarta Anjum, Sanobar. 2012. “Business Bankrupcy Prediction Metodes: A Significant Study of the Altman’s Z-Score metode. Asian Journal of Management Reaserch Volume 3 Issue 1, 2012. Rayalaseema University Atmini, Sari.2005, “Manfaat Laba dan Arus Kas untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress pada Perusahaan Textile Mill Product yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta”. Simposium Nasional Akuntansi VIII, Solo, 15-16 September 2005. Balfas, Hamud M. Hukum Pasar Modal Indonesia. Jakarta: Tatanusa, 2006 Endri. 2009. “Prediksi Kebangkrutan Bank untuk Menghadapi dan Mengelola Perubahan Lingkungan Bisnis: Analisis Metode Altman:s Z-Score”. Perbanas Quarterly Review, Vol. 2 No. 1 Maret 2009. Hadi, Syamsul dan Atika Anggraeni. 2008. “Pemilihan Prediktor Delisting Terbaik (Perbandingan Antara The Zmijewski Metode, The Altman Metode, dan The Springate Metode)”. Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia. Vol 12, No 2, Des 2008; 177-186. FE Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. Hanafi, Mamduh M dan Abdul Halim. 2009.Analisis Laporan Keuangan. Edisi Keempat Cetakan Pertama. UPP STIM YKPN, Yogyakarta Hery, SE., M.Si. 2015. “Analisis Laporan Keuangan Pendekatan Rasio Keuangan”. Cetakan pertama CAPS. Yogyakarta. Keputusan Direksi PT Bursa Efek Jakarta Nomor: Kep 308/BEJ/07-2004 Tentang peraturan Nomor I-I Tentang penghapusan Pencatatan (delisting) dan Pencaatan Kembali (relisting) Saham di Bursa. www.idx.co.id. Diakses tanggal 14-09-2015 Kusumawardani, Melia Resita Puji. 2015. “Analisis Ketepatan Metode Altman, Springate dan Zmijewski dalam Memprediksi Perusahaan yang Delisting di Bursa Efek Indonesia”. Skripsi SI. Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta Panduan Penulisan Skripsi Program Studi Akuntansi. 2010. Fakultas Ekonomi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan No. 1 (Revisi 2015). http://www.slideshare.net/SriApriyantiHusain/psak1penyajianlaporankeuanganrevisi201315092014-43262846 diakses pada tanggal 05-10-2015 75


Prastowo, Dwi dan Rifka Julianty. 2005. Analisis Laporan Keuangan: Konsep dan Aplikasi. Edisi Revisi. Unit Penerbit dan Percetakan AMP-YKPN, Yogyakarta Prihadi, Toto. 2010. Analisis Laporan Keuangan: Teori dan Aplikasi. PPM, Jakarta Prihanthini, Ni Made Evi dan Maria M. Ratna Sari. 2013, “ Prediksi Kebangrutan Dengan Metode Grover, Altman Z-Score, Springate, dan Zmijewski Pada Perusahaan Food and Beverage di Bursa Efek Indonesia”. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 7.1: 48-63, Bali Rahayu, Margareta Tika. 2012. “Analisis Prediksi Kebangrutan Perusahaan dengan Menggunakan Metode Springate dan Altman Z-Score”. Skripsi SI. Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta. Ramadhani, Ayu Devi Methili dan Niki Lukviarman. 2009. “Perbandingan Analisis Komparasi Prediksi Kebangrutan Menggunakan Metode Altman Pertama, Altman Revisi, dan Altman Modifikasi dengan Ukuran dan Umur Perusahaan sebagai Variabel Penjelas:. Jurnal Siasat Bisnis. Vol 13 (1): 15-28. Universitas Andalas, Padang. Sari, Enny Wahyu Puspita. 2015. “Penggunaan Model Zmijewski, Springate, Altman Z-Score, dan Grover Dalam Memprediksi Kepailitan Pada Perusahaan Transportasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Skripsi SI. Universitas Dian Nuswantoro, Semarang Wangke, Humphrey 2014. “Peluang Indonesia Dalam Masyarakat Ekonomi ASEAN 2015”. Jurnal. Vol VI, No. 10/II/P3DI/Mei/2014. Pusat Pengkajian, Pengolahan Data dan Informasi (P3DI). Jakarta


LAMPIRAN I Daftar Perusahaan Manufaktur yang Delisting Beserta Alasannya No Nama Perusahaan Kode Tanggal Alasan Perusahaan Penghapusan Pencatatan 1 Surya Intrindo SIMM 3 Desember Perusahaan terus Makmur Tbk. 2012 menerus mengalami kerugian hingga milyaran rupiah dan tidak adanya transaksi pada saham yang telah diterbitkan 2 Panasia Filament Inti PAFI 14 Maret 2013 Perusahaan mengalami Tbk. masalah keuangan sehingga tidak dapat memenuhi persyaratan yang diajukan oleh Bursa Efek Indonesia 3 Surabaya Agung SAIP 31 Oktober Perusahaan mengalami Industri Pulp dan 2012 masalah keuangan kertas Tbk. yang terus memburuk dan dinyatakan pailit oleh pengadilan tinggi Surabaya 4 Daya Sakti Unggul DSUC 9 Desember Perusahaan dinyatakan Corporindo Tbk. 2009 pailit oleh Pengadilan Niaga Jakarta karena tidak membayar utang yang telah jatuh tempo, telah disuspensi oleh BEI karena mengalami kerugian selama lima tahun berturut-turut dan tidak memiliki modal kerja untuk melanjutkan operasional.


No

Nama Perusahaan

1

Daya Sakti Unggul Corporindo Tbk. Tirta Mahakam Resources Tbk. Surya Intrindo Makmur Tbk. Sepatu Bata Tbk.

2

3

4

5

6

7

Surabaya Industri Pulp dan Kertas Tbk. Suparma Tbk.

Panasia Filament Inti Tbk. 8 Nusantara Inti Corpora Tbk. Sumber: Data diolah

LAMPIRAN II Data Keuangan Perusahaan Sampel (disajikan dalam jutaan rupiah) Kode Status Tahun Current Perusahaan Asset

Total Assets

DSUC

D

2008 2007 2006

128.062 109.582 72.242

322.181 288.943 236.984

Current Liabiliti es 209.450 249.100 322.727

Total Liabiliti es 317.313 350.101 376.003

TIRT

L

2008 2007 2006

409.871 109.582 72.242

570.117 553.388 567.228

317.313 350.101 376.003

372.310 354.793 372.310

SIMM

D

2009 2008 2007

283 10.368 63.434

60.038 80.638 117.680

87.064 69.988 65.775

124.380 98.909 77.089

BATA

L

SAIP

D

2009 2008 2007 2012 2011 2010

242.303 243.818 251.649 174.304 170.281 218.847

416.679 401.901 332.080 1.975.959 2.067.405 2.211.701

103.019 110.429 109.667 205.119 57.014 266.053

SPMA

L

PAFI

D

UNIT

L

2012 2011 2010 2010 2009 2008 2010 2009 2008

482.599 371.564 352.091 17.954 110.363 195.901 80.142 100.624 96.032

1.664.353 1.551.777 1.490.034 352.371 463.572 581.842 309.792 310.308 288.122

182.354 304.847 90.034 58.647 165.831 223.415 68.867 70.242 49.992

115.335 128.782 124.380 696.825 625.451 3.082.89 3 884.861 800.316 771.648 480.991 73.129 53.202 480.991 73.129 53.202

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 79 LAMPIRAN II Data Keuangan Perusahaan Sampel (Lanjutan) (disajikan dalam jutaan rupiah, kecuali harga saham dan jumlah saham beredar) No Nama Kode Status Tahun EBT Net Close Total listed perusahaan Perusahaan Income Price shares 1 Daya Sakti DSUC D 2008 -9.635 -24.069 160 500.000.000 Unggul 2007 -53.150 -66.049 200 500.000.000 Corporindo 2006 -85.536 -77859 290 500.000.000 Tbk. 2 Tirta TIRT L 2008 4.602 1.286 100 1.011.774.750 Mahakam 2007 2.081 788 117 1.011.774.750 Resources 2006 -85.235 -67.735 50 1.011.774.750 Tbk. 3 Surya SIMM D 2009 -4.654 -8.253 148 1.000.000.000 Intrindo 2008 -83.346 -58.280 175 1.000.000.000 Makmur 2007 -5.832 -4.597 145 1.000.000.000 Tbk. 4 Sepatu BATA L 2009 71.677 52.980 36000 13.000.000 Bata Tbk. 2008 228.753 157.562 20500 13.000.000 2007 53.938 34.577 23000 13.000.000 5 Surabaya SAIP D 2012 -123.395 -162.820 250 1.611.067.000 Industri 2011 248.902 254.180 270 1.611.067.000 Pulp dan 2010 -77.767 -80.264 104 1.611.067.000 Kertas Tbk. 6 Suparma SPMA L 2012 53.663 39.967 290 3.450.607.595 Tbk. 2011 44.417 33.076 240 3.450.607.595 2010 84.341 29.621 230 3.450.607.595 7 Panasia PAFI D 2010 -90.966 -90.966 250 1.492.046.658 Filament 2009 -13.656 -13.656 250 1.492.046.658 Inti Tbk. 2008 -145.864 -145.864 250 1.492.046.658 8 Nusantara UNIT L 2010 2.343. -80.264 250 75.422.200 Inti 2009 2.622 2.085 123 75.422.200 Corpora 2008 1.145 2.066 126 75.422.200 Tbk. Sumber: Data diolah

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 80 LAMPIRAN II Data Keuangan Perusahaan Sampel (Lanjutan) (disajikan dalam jutaan rupiah) Retained No Nama perusahaan Kode Status Tahun EBIT Earning Perusa haan -113.666 1 Daya Sakti Unggul DSUC D 2008 3.460 179.714 Corporindo Tbk. 2007 -23.638 257.573 2006 -38.565 55.096 2 Tirta Mahakam TIRT L 2008 4.693 55.884 Resources Tbk. 2007 37.985 -11.851 2006 1.912 -128.459 3 Surya Intrindo SIMM D 2009 -5.583 -120.206 Makmur Tbk. 2008 -1731 -61.926 2007 -301 288 4 Sepatu Bata Tbk. BATA L 2009 74.958 260 2008 56.103 192 2007 61.694 5 Surabaya Industri SAIP D 2012 -125.009 -2.323.513 -2.160.693 Pulp dan Kertas 2011 16.408 Tbk. 2010 -76.808 -2.414.873 182.002 6 Suparma Tbk. SPMA L 2012 210.621 154.045 2011 166.078 2010 173.418 120.969 -431.220 7 Panasia Filament PAFI D 2010 -76.116 Inti Tbk. -340.254 2009 -64.770 -335.255 2008 -80.976 21.456 8 Nusantara Inti UNIT L 2010 2.074 20108 Corpora Tbk. 2009 4.381 18023 2008 8.099 Sumber: Data diolah

Total Sales 397.009 385.571 388.025 703.136 772.316 647.298 4.218 45.704 132.129 598.466 539.762 493.717 245.840 357.120 365.502 1.274.793 1.189.508 1.162.609 27.204 247.056 327.827 113.353 124.735 83.037


LAMPIRAN III Perhitungan Rasio Keuangan Dalam Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski No

Kode Perusahaan

Status

1

DSUC

D

2

TIRT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

Working Capital/Total Asset

Retained Earnings/Total Asset

Earning Before Interest and Taxes/Total Asset

Th I

Th II

Th I

Th I

-1,057 0,011 -0,002 0,4276 -0,047 0,1598 -0,021 0,1759

-0,4829 0,3071 -0,7394 0,3319 -0,1197 0,0979 0,05479 0,043

Th III

-0,2526 0,0993 -1,4454 0,3343 -0,1155 0,0364 -0,0156 0,1804

1,0869 -0,021 -0,053 0,5795 -0,576 0,0626 -1,091 0,0812

Th II

0,622 0,101 -1,4907 0,6472 -0,734 0,0648 -1,0438 0,0993

Th III

-0,3528 0,0966 -2,1396 0,692 0,0693 0,0693 -1,1745 0,1094

-0,1627 0,0034 -0,0003 0,1858 -0,1392 0,0281 -0,0347 0,1164

Th II

-0,0818 0,0686 -0,0215 0,1396 -0,1397 0,0141 0,0079 0,107

Th III

0,0107 0,0082 -0,093 0,1799 -0,216 0,0067 -0,063 0,1265

Sumber: Data diolah

81


LAMPIRAN III Perhitungan Rasio Keuangan Dalam Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski (Lanjutan) No

Kode Perusahaan

Status

1

DSUC

D

2

TIRT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

MVE / BVT

ROA

Sales / Total Assets

Th I

Th II

Th III

Th I

0,3856 0,2475 2,2701 2,4039 0,6648 0,4334 0,1164 3,8114

0,2856 0,7123 1,466 2,0694 0,8035 0,3078 1,49 1,1746

0,2521 0,5802 1,6999 4,0577 0,8373 0,3579 1,2383 2,3727

1,63735 1,1412 0,11228 1,4867 0,56343 0,2882 0,16526 0,7803

Th II

1,3344 1,3956 0,5668 1,343 0,5329 0,402 0,1727 0,7665

Th III

1,23225 1,2333 0,07027 1,4363 0,0772 0,3659 0,12442 0,7659

Th I

-0,3285 -0,119 -0,0039 0,1041 0,56343 0,0072 -0,0363 0,0199

Th II

-0,2286 0,0014 -0,7227 0,392 0,53294 0,0067 0,12295 0,0213

Th III

-0,0747 0,0023 -0,1375 0,1272 0,0772 0,0044 -0,0824 0,024

Sumber: Data diolah

82


LAMPIRAN III Perhitungan Rasio Keuangan Dalam Metode Altman, Grover, Springate dan Zmijewski (Lanjutan) No

Kode Perusahaan

Status

1

DSUC

D

2

TIRT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

Earning Before Tax / Current Liabillity

DR

Th I

Th III

Th I

-0,046 0,013 -0,054 0,6958 -1,551 0,034 -0,61 0,2943

1,5866 0,7693 0,0655 0,3746 1,0412 0,1847 1,3939 0,5179

-0,265 -0,184 -0,089 0,4918 -0,362 0,0229 -0,289 0,9368

Th II

-0,2134 0,0105 -1,1909 2,0715 -0,3906 0,0373 0,2878 0,1457

CR Th II

1,2117 0,6411 0,956 0,3204 1,0812 0,2357 0,3025 0,5157

Th III

0,9849 0,653 1,4502 0,2768 1,365 0,2294 0,3527 0,5317

Th I

Th II

0,2238 1,0171 0,9644 2,2947 0,8768 1,9209 0,8226 3,9106

0,4399 1,861 0,1481 2,2079 0,6655 1,4325 2,9867 1,2189

Th III

0,6114 1,1603 0,0033 2,352 0,3061 1,1637 0,8498 2,6465

Sumber: Data diolah

83


LAMPIRAN IV Variabel Dependen dan Independen Metode Prediksi Altman

No 1

Kode Perusahaan DSUC

Status D

2

TIRT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

Tahun 2006 2007 2008 2006 2007 2008 2007 2008 2009 2007 2008 2009 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010

X1 -1,057 -0,4829 -0,2526 0,011 0,3071 0,0993 -0,002 -0,7394 -1,4454 0,4276 0,3319 0,3343 -0,0473 -0,1197 -0,1155 0,1598 0,0979 0,0364 -0,0213 0,05479 -0,0156 0,1759 0,043 0,1804

X2 1,08688 0,62197 -0,3528 -0,021 0,101 0,0966 -0,0526 -1,4907 -2,1396 0,5795 0,6472 0,692 -0,5762 -0,734 0,0693 0,0626 0,0648 0,0693 -1,0906 -1,0438 -1,1745 0,0812 0,0993 0,1094

X3 -0,1627 -0,0818 0,0107 0,0034 0,0686 0,0082 -0,0003 -0,0215 -0,093 0,1858 0,1396 0,1799 -0,1392 -0,1397 -0,216 0,0281 0,0141 0,0067 -0,0347 0,0079 -0,0633 0,1164 0,107 0,1265

Sumber: Data diolah

Dimana: X1 = Working Capital/Total Asset X2 = Retained Earnings/Total Asset X3 = Earning Before Interest and Taxes/Total Asset X4 = Market Value of Equity/Book Value of Total Debt X5 = Sales/Total Asset

X4 0,3856 0,2856 0,2521 0,2475 0,7123 0,5802 2,2701 1,466 1,6999 2,4039 2,0694 4,0577 0,6648 0,8035 0,8373 0,4334 0,3078 0,3579 0,1164 1,49 1,2383 2,3727 2,4039 2,0694

X5 1,6373 1,3344 1,2323 1,1412 1,3956 1,2333 0,1123 0,5668 0,0703 1,4867 1,343 1,4363 0,5634 0,5329 0,0772 0,2882 0,402 0,3659 0,1653 0,1727 0,1244 0,7803 0,7665 0,7659


LAMPIRAN IV

Variabel Dependen dan Independen Metode Prediksi Grover

No

Kode Perusahaan

Status

Tahun

1

DSUC

D

2

TIRT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

2006 2007 2008 2006 2007 2008 2007 2008 2009 2007 2008 2009 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010

X1

-1,057 -0,4829 -0,2526 0,011 0,3071 0,0993 -0,002 -0,7394 -1,4454 0,4276 0,3319 0,3343 -0,0473 -0,1197 -0,1155 0,1598 0,0979 0,0364 -0,0213 0,05479 -0,0156 0,1759 0,043 0,1804

X2

-0,1627 -0,0818 0,0107 0,0034 0,0686 0,0082 -0,0003 -0,0215 -0,093 0,1858 0,1396 0,1799 -0,1392 -0,1397 -0,216 0,0281 0,0141 0,0067 -0,0347 0,0079 -0,0633 0,1164 0,107 0,1265

Sumber: Data diolah

Dimana: X1 = Working Capital/ Total Assets X2 = Earnings Before Interest and Taxes /Total Asset X3= Net Income / Total Asset

X3

-0,329 -0,229 -0,075 -0,1194 0,0014 0,0023 -0,004 -0,723 -0,137 0,1041 0,392 0,1272 0,5634 0,5329 0,0772 0,0072 0,0067 0,0044 -0,036 0,1229 -0,082 0,0199 0,0213 0,024


LAMPIRAN IV

Variabel Dependen dan Independen Metode Prediksi Springate No

Status

Tahun

X1

X2

X3

1


D

2

TRIT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

2006 2007 2008 2006 2007 2008 2007 2008 2009 2007 2008 2009 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010

-1,057 -0,4829 -0,2526 0,011 0,3071 0,0993 -0,002 -0,7394 -1,4454 0,4276 0,3319 0,3343 -0,0473 -0,1197 -0,1155 0,1598 0,0979 0,0364 -0,0213 0,05479 -0,0156 0,1759 0,043 0,1804

-0,1627 -0,0818 0,0107 0,0034 0,0686 0,0082 -0,0003 -0,0215 -0,093 0,1858 0,1396 0,1799 -0,1392 -0,1397 -0,216 0,0281 0,0141 0,0067 -0,0347 0,0079 -0,0633 0,1164 0,107 0,1265

-0,265 -0,2134 -0,046 -0,184 0,0105 0,013 -0,0887 -1,1909 -0,0535 0,4918 2,0715 0,6958 -0,3624 -0,3906 -1,5511 0,0229 0,0373 0,034 -0,2887 0,28779 -0,6099 0,9368 0,1457 0,2943

Sumber: Data diolah

Dimana: X1= Working Capital/Total Assets X2= Net Profit Before Interest and Taxes/Total Assets X3= Net Profit Before Taxes/Current Liability X4 = Sales/Total Assets

X4

1,6373 1,3344 1,2323 1,1412 1,3956 1,2333 0,1123 0,5668 0,0703 1,4867 1,343 1,4363 0,5634 0,5329 0,0772 0,2882 0,402 0,3659 0,1653 0,1727 0,1244 0,7803 0,7665 0,7659


LAMPIRAN IV

Variabel Dependen dan Independen Metode Prediksi Zmijewski No

Status

Tahun

X1

X2

X3

1


D

2

TRIT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

2006 2007 2008 2006 2007 2008 2007 2008 2009 2007 2008 2009 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010

-0,329 -0,229 -0,075 -0,1194 0,0014 0,0023 -0,004 -0,723 -0,137 0,1041 0,392 0,1272 0,5634 0,5329 0,0772 0,0072 0,0067 0,0044 -0,036 0,1229 -0,082 0,0199 0,0213 0,024

1,5866 1,2117 0,9849 0,7693 0,6411 0,653 0,0655 0,956 1,4502 0,3746 0,3204 0,2768 1,0412 1,0812 1,365 0,1847 0,2357 0,2294 1,3939 0,3025 0,3527 0,5179 0,5157 0,5317

0,2238 0,4399 0,6114 1,0171 1,861 1,1603 0,9644 0,1481 0,0033 2,2947 2,2079 2,352 0,8768 0,6655 0,3061 1,9209 1,4325 1,1637 0,8226 2,9867 0,8498 3,9106 1,2189 2,6465

Sumber: Data diolah

Dimana: X1 = ROA X2 = Debt Ratio X3 = Current Ratio


LAMPIRAN V Perhitungan Menggunakan Metode Prediksi Altman,

No

Status

Tahun

1,2X1

1,4X2

3,3X3

0,6X4

1,0X5

Z

1


D

2

TIRT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

2006 2007 2008 2006 2007 2008 2007 2008 2009 2007 2008 2009 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010

-1,268 -0,579 -0,303 0,0132 0,3686 0,1192 -0,002 -0,887 -1,735 0,5131 0,3983 0,4011 -0,057 -0,144 -0,139 0,1918 0,1175 0,0437 -0,026 0,0657 -0,019 0,211 0,0516 0,2165

1,5216 0,8708 -0,494 -0,029 0,1414 0,1353 -0,074 -2,087 -2,995 0,8113 0,9061 0,9688 -0,807 -1,028 0,097 0,0876 0,0907 0,097 -1,527 -1,461 -1,644 0,1137 0,139 0,1531

-0,0008 -0,0708 -0,3069 0,01112 0,22651 0,02716 -0,0008 -0,0708 -0,3069 0,61308 0,46066 0,59365 -0,4593 -0,4611 -0,7128 0,09276 0,04659 0,02209 -0,1146 0,02619 -0,2089 0,38407 0,35318 0,41761

1,3621 0,8796 1,0199 0,1485 0,4274 0,3481 1,3621 0,8796 1,0199 1,4423 1,2416 2,4346 0,3989 0,4821 0,5024 0,26 0,1847 0,2147 0,0699 0,894 0,743 2,2869 0,7048 1,4236

0,1123 0,5668 0,0703 1,1412 1,3956 1,2333 0,1123 0,5668 0,0703 1,4867 1,343 1,4363 0,5634 0,5329 0,0772 0,2882 0,402 0,3659 0,1653 0,1727 0,1244 0,7803 0,7665 0,7659

1,7268 1,6669 -0,014 1,2847 2,5595 1,863 1,3974 -1,599 -3,947 4,8665 4,3497 5,8345 -0,36 -0,617 -0,175 0,9203 0,8415 0,7434 -1,432 -0,303 -1,004 3,7759 2,0151 2,9768

Sumber: Data diolah Keterangan:

Z= 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5 Dimana: X1 = Working Capital/Total Asset X2 = Retained Earnings/Total Asset X3 = Earning Before Interest and Taxes/Total Asset X4 = Market Value of Equity/Book Value of Total Debt X5 = Sales/Total Asset


LAMPIRAN V Perhitungan Menggunakan Metode Prediksi Grover

No

Status

Tahun

1,650X1

3,404X2

1


D

2

TIRT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

2006 2007 2008 2006 2007 2008 2007 2008 2009 2007 2008 2009 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010

-1,744 -0,79671 -0,41682 0,018146 0,506779 0,163858 -0,00328 -1,21995 -2,38497 0,705463 0,547627 0,551548 -0,03522 0,090399 -0,02573 0,263659 0,16155 0,060052 -0,07802 -0,19743 -0,19055 0,290191 0,070941 0,297654

-0,55394 -0,27848 0,036557 0,011474 0,233653 0,028021 -0,00087 -0,07307 -0,31654 0,632397 0,475178 0,612359 -0,11821 0,027016 -0,21551 0,095685 0,048058 0,022789 -0,47374 -0,4756 -0,7353 0,396176 0,364311 0,43077

0,016 ROA -0,00526 -0,00366 -0,0012 -0,00191 2,28E-05 3,61E-05 -6,3E-05 -0,01156 -0,0022 0,001666 0,006273 0,002034 -0,00058 0,001967 -0,00132 0,000115 0,000108 6,96E-05 0,009015 0,008527 0,001235 0,000318 0,000341 0,000384

0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057 0,057


G Score = 1,650X1 + 3,404 X2 + 0,016ROA + 0,057 Dimana: X1 = Working Capital/ Total Assets X2 = Earnings Before Interest and Taxes /Total Asset ROA= Net Income / Total Asset

G -2,2462 -1,02185 -0,32445 0,084709 0,797455 0,248914 0,052783 -1,24759 -2,64671 1,396526 1,086078 1,222941 -0,09701 0,176382 -0,18556 0,416459 0,266716 0,139911 -0,48575 -0,60751 -0,86761 0,743685 0,492593 0,785808


LAMPIRAN V Perhitungan Menggunakan Metode Prediksi Springate

No

Status

Tahun

1,03X1

3,078X2

0,66X3

0,4*X4

S

1


D

2

TRIT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

2006 2007 2008 2006 2007 2008 2007 2008 2009 2007 2008 2009 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010

-1,089 -0,497 -0,26 0,0113 0,3164 0,1023 -0,002 -0,762 -1,489 0,4404 0,3419 0,3443 -0,022 0,3419 0,3443 0,1646 0,1008 0,0375 -0,049 -0,123 -0,119 0,1811 0,0443 0,1858

-0,4996 -0,2512 0,033 0,0103 0,2107 0,0253 -0,0008 -0,0659 -0,2855 0,5703 0,4286 0,5523 -0,1066 0,4286 0,5523 0,0863 0,0433 0,0206 -0,4273 -0,4289 -0,6632 0,3573 0,3286 0,3885

-0,175 -0,141 -0,03 -0,121 0,007 0,0086 -0,059 -0,786 -0,035 0,3246 1,3672 0,4592 -0,191 1,3672 0,4592 0,0151 0,0246 0,0225 -0,239 -0,258 -1,024 0,6183 0,0962 0,1942

0,6549 0,5338 0,4929 0,4565 0,5582 0,4933 0,0449 0,2267 0,0281 0,5947 0,5372 0,5745 0,0661 0,5372 0,5745 0,1153 0,1608 0,1464 0,2254 0,2132 0,0309 0,3121 0,3066 0,3064

-1,1083 -0,3555 0,2353 0,3567 1,0923 0,6295 -0,0164 -1,3867 -1,7815 1,93 2,6748 1,9303 -0,253 2,6748 1,9303 0,3813 0,3296 0,2269 -0,4898 -0,5968 -1,7749 1,4688 0,7756 1,0749


S-score= 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 Dimana: X1= Working Capital/Total Assets X2= Net Profit Before Interest and Taxes/Total Assets X3= Net Profit Before Taxes/Current Liability


X4 = Sales/Total Assets

LAMPIRAN V Perhitungan Menggunakan Metode Prediksi Zmijewski

No

Status

Tahun

1


D

2

TRIT

L

3

SIMM

D

4

BATA

L

5

PAFI

D

6

UNIT

L

7

SAIP

D

8

SPMA

L

2006 2007 2008 2006 2007 2008 2007 2008 2009 2007 2008 2009 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010 2008 2009 2010

-4,3

-4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3 -4,3

- 4,5X1

5,7X2

0,004X3

1,4784 1,0286 0,3362 0,5374 -0,0064 -0,0102 0,0176 3,2523 0,6186 -0,4686 -1,7642 -0,5722 0,1633 -0,5533 0,3708 -0,0323 -0,0302 -0,0196 -2,5354 -2,3982 -0,3474 -0,0895 -0,0959 -0,1081

9,0437 6,9065 5,6139 4,385 3,6544 3,7223 0,3734 5,4491 8,2659 2,1349 1,8265 1,5777 7,9452 1,7244 2,0101 1,0525 1,3433 1,3077 5,9351 6,163 7,7806 2,9519 2,9397 3,0304

-0,0009 -0,0018 -0,0024 -0,0041 -0,0074 -0,0046 -0,0039 -0,0006 -1E-05 -0,0092 -0,0088 -0,0094 -0,0033 -0,0119 -0,0034 -0,0077 -0,0057 -0,0047 -0,0035 -0,0027 -0,0012 -0,0156 -0,0049 -0,0106

Sumber: Data diolah

Keterangan: X = -4,3 - 4.5X1 + 5,7X2 - 0,004X3 Dimana: X1 = ROA X2 = Debt Ratio

X

6,2213 3,6334 1,6476 0,6183 -0,6594 -0,5925 -3,9129 4,4009 4,5845 -2,6428 -4,2466 -3,3038 3,8053 -3,1408 -1,9225 -3,2874 -2,9927 -3,0166 -0,9038 -0,5379 3,1319 -1,4532 -1,4611 -1,3882


X3 = Current Ratio

S K R I P S I. Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi

Recommend Documents