analisis pengaruh indikator makro dan mikro terhadap prediksi ...

perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id

commit to user

i

ANALISIS PENGARUH INDIKATOR MAKRO DAN MIKRO TERHADAP PREDIKSI KEBANGKRUTAN (Studi Kasus pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar

di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2009)

SKRIPSI Diajukan untuk Melengkapi Tugas-tugas dan Memenuhi Syarat-syarat untuk

Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret

Disusun Oleh:

NINDIA DESIYANI F1207046

FAKULTAS EKONOMI JURUSAN MANAJEMEN

UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA

2011


commit to user

ii

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING

Skripsi dengan judul :

ANALISIS PENGARUH INDIKATOR MAKRO DAN MIKRO

TERHADAP PREDIKSI KEBANGKRUTAN (Studi Kasus pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar

di Bursa Efek Indonesia Tahun 2007-2009)

Surakarta, 07 Juli 2011

Disetujui dan diterima oleh

Pembimbing

(Heru Agustanto, SE, ME)

NIP.195808141986011001


commit to user

iii

HALAMAN PENGESAHAN

Telah disetujui dan diterima oleh tim penguji Skripsi Fakultas Ekonomi

Universitas Sebelas Maret guna melengkapi tugas-tugas dan memenuhi syarat-

syarat memperoleh gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen.


Tim Penguji Skripsi

1. Drs. Bambang Hadinugroho., M.Si Sebagai Ketua (…………………..)

NIP. 195503011985031002

2. Heru Agustanto, SE, ME Sebagai Pembimbing (…………………..)

NIP. 195808141986011001

3. Deny Dwi Hartomo, S.E., M.Sc Sebagai Anggota (…………………..)

NIP. 198312102008121002


commit to user

iv

HALAMAN MOTTO “Percaya dan yakinlah bahwa jika kita mempunyai niat baik, optimis, yakin, kelak kita akan menjadi orang yang berguna dan bermanfaat”

(penulis)

“Bantulah sesama mu karena itu akan memudahkan mu” (Penulis)

“Jangan pernah kau sia-siakan waktu dan kesempatan”

(Penulis)

“Spirit is the most valuable asset, more than money and any other power” (Zig Ziglar)

“Jadilah manusia yang bermanfaat bukan hanya bagi diri sendiri

tetapi bermanfaat bagi sesama dan bantulah sesama mu karna akan meringankan mu”

(Penulis)

“Jangan mudah untuk menyerah, teruslah berusaha, belajar, dan berdoa karna di setiap kesulitan pasti ada kemudahan”

(Penulis)

“When you stop learning, you stop moving forward” (Andrew Ho)

“The only man who never makes mistakes is the man who never

Does anything” (Theodore Roosevelt)

“A day will never be anymore than what you make of it”

(Josh S. Hinds)

“They can because they think they can” (virgil)


commit to user

v

HALAMAN PERSEMBAHAN

“Dengan segala usaha dan perjuangan yang melelahkan, penantian yang membutuhkan waktu selama empat tahun untuk mencapai sebuah cita-cita menjadi seorang Sarjana. Akhirnya, penulis dapat menyelesaikan sebuah karya untuk mencapai sebagian tujuan hidup: gelar Sarjana Ekonomi.”

Sebuah Karyaku ini saya dedikasikan kepada:

1. Allah SWT hanya kepadamulah hamba menyembah, meminta

pertolongan, dan berserah diri, yang memberikanku warna

kehidupan, mengatur skenario hidupku, serta menuntunku dalam

setiap langkahku.

2. Nabi Muhammad SAW yang membawa kebenaran, petunjuk bagi

setiap umat.

3. Kedua orang tuaku yang telah mendidik dan membesarkanku, yang

selalu menyayangiku & mencintaiku, mendoakanku, membimbingku,

pemberi nasihat, yang tak pernah lelah memberiku motivasi baik

spiritual maupun moral dalam setiap langkahku.

4. Kedua adikku (Atika & Novita) mereka adalah inspirasiku dalam

hidup, yang telah menghormatiku, menyayangiku serta mendoakanku.

5. Soetarmi, BA terima kasih engkau telah menjadikanku sebagai orang

yang displin & bertanggung jawab.

6. Kukuh Prasetya Hadi, SE terima kasih atas support yang kau berikan

kepadaku, tak pernah lelah memberikan motivasi dalam kuliah &

terselesainya skripsi ini.

7. Sahabatsahabatku (Shely, Ema, Endah, Nuria, Ida, Putri, Mbak

Rusty, Riza, Suryo, Dyon, Mas Hengky) terima kasih kawan atas


commit to user

vi

dukungan yang diberikan, jangan pernah untuk takut gagal, karna

kegagalan sebuah kunci menuju kesuksesan, raihlah cita‐cita kalian

setinggi mungkin.

8. Keluarga besar Griya Dicma (Neri, Mbak Uwi, Yola, Nina, Ester,

Uci, Kak Lyrie, Hiemah, Anies, Mbak Fafa, Kak Rany, Mbak Ida)

ayo kawan perjuangan belum berkahir, ini baru awal dari semuanya,

capailah cita‐cita kalian.

9. Temanteman Angkatan 2007 kalian semua adalah teman‐teman

yang berarti buatku, simpanlah kenangan yang pernah kita buat

selama kita menghabiskan waktu bersama di Fakultas Ekonomi.

10. Sahabat Lamaku (Ira, Ayu, Lilis, Fitria, Acuk) mari kita berjuang

agar kita menjadi orang besar & orang yang dapat dibanggakan.

11. Anak anak Belukar (Kiki, Jalu, Mora, Pak Adjie) & (Efek Rumah

Kaca & TTATW) terima kasih selama ini telah menjadi inspirasi

dalam hobiku, jadikan musik sebagai karya yang indah & mempunyai

arti bukan sekedar popularitas.


commit to user

vii

KATA PENGANTAR

Alhamdulillah, puji syukur yang sedalam-dalamnya penulis panjatkan

kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan hidayahNya sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi ini dengan judul: “ANALISIS PENGARUH INDIKATOR

MAKRO DAN MIKRO TERHADAP PREDIKSI KEBANGKRUTAN”.

Adapun tujuan dari penulisan skripsi ini adalah untuk memnuhi syarat

dalam mencapai gelar Sarjana Ekonomi pada jurusan (program) Manajemen

Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

Dalam penyusunan skripsi ini banyak sekali kendala yang penulis hadapi.

Namun, berkat arahan, bimbingan dan bantuan dari berbagai pihak, akhirnya

skripsi ini dapat terselesaikan. Oleh karena itu, penulis menyampaikan

penghargaan dan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:

1. Dr. Wisnu Untoro selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas

Maret.

2. Dr. Hunik Sri Runing S., M.Si selaku Ketua jurusan Manajemen.

3. Reza Rahardian, SE, Msi selaku Sekretaris Jurusan Manajemen.

4. Prof. Dr. Hartono, MS selaku Pembimbing Akademik.

5. Heru Agustanto, SE, ME selaku pembimbing skripsi yang telah

meluangkan waktu, memberikan bimbingan dan pengarahan dalam

penyelesaian skripsi ini.

6. Mbak Emi dan Mas Andiyas, pemberi masukan yang berarti dalam

penyelesian skripsi ini.


commit to user

viii

7. Sahabat-sahabat FE angkatan 2007 dan semua sahabat baikku yang

selalu memberi motivasi dan semangat dengan terciptanya karya ini.

8. Semua pihak yang telah membantu selesainya skripsi ini yang tidak

dapat penulis sebutkan satu persatu.

Penulis menyadari bahwa penulisan skripsi ini memiliki kekurangan dan

kelemahan. Oleh karena itu, saran dan kritik sangat diharapkan untuk

kesempurnaan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat tidak hanya untuk

penulis, tetapi juga pihak lain yang bisa mendapatkan manfaat dari penulisan

skripsi ini.


Penulis


commit to user

ix

DAFTAR ISI HALAMAN

HALAMAN JUDUL .................................................................................... i

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING .......................................... ii

HALAMAN PENGESAHAN ..................................................................... iii

HALAMAN MOTTO .................................................................................. iv

HALAMAN PERSEMBAHAN .................................................................. v

KATA PENGANTAR ................................................................................. vii

DAFTAR ISI ................................................................................................ ix

DAFTAR GAMBAR ................................................................................... xi

DAFTAR TABEL ........................................................................................ xii

ABSTRAK ................................................................................................... xiv

BAB I. PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah ................................................................... 1

B. Perumusan Masalah .......................................................................... 6

C. Tujuan Penelitian .............................................................................. 7

D. Manfaat Penelitian ............................................................................ 7

BAB II. LANDASAN TEORI

A. LAPORAN KEUANGAN................................................................ 9

1. Pengertian Laporan Keuangan .............................................. 9

2. Tujuan Laporan Keuangan .................................................... 9

3. Pengguna Laporan Keuangan ................................................ 9

4. Komponen Laporan Keuangan .............................................10

5. Analisis Laporan Keuangan ..................................................11

B. RASIO KEUANGAN....................................................................... 14

C. KEBANGKRUTAN.......................................................................... 17

D. FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KEBANGKRUTAN.................. 20

E. PREDIKISI FINANCIAL DISTRESS.............................................. 26


commit to user

x

F. PENGUKURAN FINANCIAL DISTRESS..................................... 28

G. PENELITIAN TERDAHULU.......................................................... 30

H. KERANGKA PEMIKIRAN............................................................. 34

I. HIPOTESIS....................................................................................... 36

BAB III. METODOLOGI PENELITIAN

A. TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL............................................. 39

B. TEKNIK PENGUMPULAN DATA ................................................ 40

C. VARIABEL PENELITIAN .............................................................. 40

D. METODE ANALISIS DATA............................................................ 47

BAB IV. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Deskripsi Data ................................................................................... 54

B. Pengolahan Data ............................................................................... 60

1. Uji Normalitas Data ............................................................... 60

2. Uji Asumsi Klasik .................................................................. 62

a. Uji Multikolonieritas ............................................... 62

b. Uji Autokorelasi ...................................................... 63

c. Uji Heterokedastisitas ............................................. 64

C. Pengujian Hipotesis ........................................................................... 66

D. Pembahasan Hasil Penelitian ............................................................ 74

BAB V. KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan ...................................................................................... 84

B. Keterbatasan ..................................................................................... 86

C. Implikasi ........................................................................................... 87

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN


commit to user

xi

DAFTAR GAMBAR

Gambar Halaman

II. I KERANGKA PEMIKIRAN................................................... 35

IV. I Hasil Uji Heterokedastisitas Kategori Distress....................... 65

IV. 2 Hasil Uji Heterokedastisitas Kategori Grey Area.................. 65

IV. 3 Hasil Uji Heterokedastisitas Kategori Non Distress.............. 66


commit to user

xii

DAFTAR TABEL

Tabel Halaman

Tabel IV.1 Statistik Deskriptif Kategori Distress......................................... 55

Tabel IV.2 Statistik Deskriptif Kategori Grey Area..................................... 57

Tabel IV.3 Statistik Deskriptif Kategori Non Distress ................................ 58

Tabel IV.4 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Kategori Distress.................... 60

Tabel IV.5 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Kategori Grey Area ............... 61

Tabel IV.6 Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov Kategori Non Distress............ 61

Tabel IV.7 Hasil Uji Multikolinieritas Kategori Distres.............................. 62

Tabel IV.8 Hasil Uji Multikolinieritas Kategori Grey Area........................ 62

Tabel IV.9 Hasil Uji Multikolinieritas Kategori Non Distress.................... 63

Tabel IV.10 Hasil Uji Autokorelasi Kategori Distress................................ 63

Tabel IV.11 Hasil Uji Autokorelasi Kategori Grey Area............................ 64

Tabel IV.12 Hasil Uji Autokorelasi Kategori Non Distress........................ 64

Tabel IV.13 Hasil Uji F Kategori Distress ................................................. 67

Tabel IV.14 Hasil Uji F Kategori Grey Area.............................................. 67

Tabel IV.15 Hasil Uji F Kategori Non Distress.......................................... 68

Tabel IV.16 Hasil Uji T Kategori Distress................................................. 69

Tabel IV.17 Hasil Uji T Kategori Grey Area.............................................. 70

Tabel IV.18 Hasil Uji T Kategori Non Distress.......................................... 71

Tabel IV.19 Hasil Uji Koefisien Determinasi Kategori Distress................ 72

Tabel IV.20 Hasil Uji Koefisien Determinasi Kategori Grey Area............... 73


commit to user

xiii

Tabel IV.21 Hasil Uji Koefisien Determinasi Kategori Non Distress........... 73

Tabel IV.22 Hasil Uji Hipotesis dan Regresi Kategori Distress ................... 74

Tabel IV.23 Hasil Uji Hipotesis dan Regresi Kategori Grey area................. 77

Tabel IV.24 Hasil Uji Hipotesis dan Regresi Kategori Non Distress............ 80


commit to user

xiv

ABSTRAK

ANALISIS PENGARUH INDIKATOR MAKRO DAN MIKRO TERHADAPPREDIKSI KEBANGKRUTAN

(Studi Kasus pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di BEI Tahun 2007-2009)

Nindia Desiyani F1207046

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas yang

terdiri dari Kurs, Tingkat Suku Bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA) dan Free Cash Flow (FCF) terhadap financial distress dan non financial distress sebagai variabel terikat secara simultan dan untuk mengetahui variabel bebas yang mempunyai pengaruh secara parsial terhadap financial distress dan non financial distress. Penelitian ini didasarkan pada hipotesis yang mengacu pada penelitian Arnab Bhattacharjee dan Jie Han (2010) yang menemukan bahwa variabel mikro ekonomi menggunakan ukuran perusahaan/profitabilitas, struktur financial dan cash flow. Sedangkan variabel makro ekonomi menggunakan siklus bisnis, tingkat suku bunga dan kurs.

Obyek penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, dengan periode penelitian 2007-2009. Jenis penelitian explanatory research, yaitu menjelaskan ada tidaknya hubungan antara variabel-variabel yang diteliti melalui suatu pengujian hipotesis yang dilakukan.

Teknik pengambilan sampel dengan purposive sampling dan menghasilkan 375 sampel perusahaan dalam tahun pengamatan. Alat analisis data yang digunakan regresi linear berganda dengan menggunakan program SPSS 17. Sebelum dilakukan analisis, data diuji mengenai normalitas, multikolonieritas, autokorelasi dan heteroskedastisitasnya. Untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen digunakan analisis regresi linear berganda dengan pengujian nilai F dan nilai t. Hasil uji F menunjukkan bahwa variabel independen Kurs, Tingkat Suku Bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA) dan Free Cash Flow (FCF) secara simultan berpengaruh signifikan terhadap financial distress dan non financial distress. Sedangkan hasil uji t pada kategori distress menunjukkan bahwa hanya variabel Kurs, Return On Asset (ROA) dan Debt to Total Asset (DTA) yang berpengaruh secara parsial terhadap financial distress. Dan hasil uji t pada kategori non distress menunjukkan bahwa hanya variabel Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA) dan Free Cash Flow (FCF) yang berpengaruh secara parsial terhadap non financial distress.

Kata Kunci: Kurs, Tingkat Suku Bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total

Asset (DTA) dan Free Cash Flow (FCF)


commit to user

xv

ABSTRACT

THE ROLE OF MICRO AND MACRO INDICATORS AGAINST THE BANCRUPTCY PREDICTION

(Case study on manufactured companies listed on BEI during 2007-2009 period)

Nindia Desiyani F1207046

This study aims to determine the simultaneous effect of independent variables consist of the currency, interest rate, Return On Assets (ROA), Debt to Total Assets (DTA) and Free Cash Flow (FCF), on financial and non financial distress variable reperesented by Z-score as the dependent variable. It is also meant to identify which independent variables that have partial effect on financial distress and non-financial distress variable reperesented by Z-score. The study based on a hypothesis that refers to the research that was conducted by Arnab Bhattacharjee and Jie Han (2010), where they used micro-economic variables (company's size / profitability, financial structure and cash flow) and macro-economic variables (business cycle, interest rates and exchange rates) as independent variables.

The object of this study is manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange during 2007-2009 period. The study itself is an explanatory research which try to explains if there any relationship between the variables studied through a hypothesis testing performed.

The purposive sampling method was used to generate 375 sample firms during the observation period. Then, the sample analyzed using multiple linear regression through SPSS 17 as the analysis tool (F-test and T-test). Before the analysis, the data obtained were also tested for normality, multicolliniearity, autocorrelation and heteroscedasticity to ensure their validity and reliability. F-test results showed that the independent variables Currency, Interest Rate, Return On Assets (ROA), Debt to Total Assets (DTA) and Free Cash Flow (FCF), simultaneously affect the non-financial distress and financial distress variable represented by the Z-Score. While for the distress category, t-test results indicate that only Currency, Return On Assets (ROA) and Debt to Total Assets (DTA) variables affect the financial distress variable represented by the Z-Score. For the non-distress category, t-test result showed that only rate Return On Assets (ROA), Debt to Total Assets (DTA) and Free Cash Flow (FCF) variables that affect non-financial distress variables represented by the Z-Score.

Keywords: Currency, Interest Rate, Return On Assets (ROA), Debt to Total

Assets (DTA) and Free Cash Flow (FCF)


commit to user

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. LATAR BELAKANG MASALAH

Negara Amerika Serikat merupakan negara maju yang dikenal sebagai

pusat perekonomian di dunia. Amerika Serikat pun mencatat sejarah kelam

dalam perekonomian karena mengalami krisis ekonomi pada tahun 2008 yang

diawali dengan kebangkrutan Leman Brothers yang merupakan salah satu

perusahaan investasi atau bank keuangan senior dan terbesar keempat di

Amerika Serikat. Krisis tersebut terus merambat ke sektor riil dan non-

keuangan di seluruh dunia. Krisis keuangan di Amerika Serikat pada awal

dan pertengahan tahun 2008 telah menyebabkan menurunnya daya beli

masyarakat Amerika Serikat yang selama ini dikenal sebagai konsumen

terbesar atas produk-produk dari berbagai negara di seluruh dunia.

Krisis global berdampak dengan perlambatan pertumbuhan ekonomi

dunia, selain menyebabkan volume perdagangan global pada tahun 2009

merosot tajam, juga akan berdampak pada banyaknya industri besar yang

terancam bangkrut, terjadinya penurunan kapasitas produksi, dan terjadinya

lonjakan jumlah pengangguran dunia. Bagi negara-negara berkembang dan

emerging markets, situasi ini dapat merusak fundamental perekonomian, dan

memicu terjadinya krisis ekonomi.


commit to user

2

Indonesia merupakan negara yang masih sangat bergantung dengan

aliran dana dari investor asing, dengan adanya krisis global ini secara

otomatis para investor asing tersebut menarik dananya dari Indonesia. Hal ini

berakibat jatuhnya nilai mata uang kita. Aliran dana asing yang tadinya akan

digunakan untuk pembangunan ekonomi dan untuk menjalankan perusahaan-

perusahaan hilang, banyak perusahaan yang tidak berdaya, yang pada

ujungnya negara kembalilah yang harus menanggung hutang perbankan dan

perusahaan swasta. Berdasarkan kondisi ini banyak perusahaan di Indonesia

yang mengalami krisis keuangan, sehingga dapat menimbulkan potensi

kebangkrutan.

Kebangkrutan suatu perusahaan dapat dilihat dan diukur melalui

laporan keuangan. Laporan keuangan yang diterbitkan oleh perusahaan

merupakan salah satu sumber informasi mengenai posisi keuangan

perusahaan, kinerja serta perubahan posisi keuangan perusahaan, yang sangat

berguna untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat. Agar

informasi yang tersaji menjadi lebih bermanfaat dalam pengambilan

keputusan, data keuangan harus dikonversi menjadi informasi yang berguna

dalam pengambilan keputusan ekonomis. Foster (1986) dalam Luciana

menyatakan empat hal yang mendorong analisis laporan keuangan dilakukan

dengan model rasio keuangan yaitu:

1. Untuk mengendalikan pengaruh perbedaan besaran antar perusahaan

atau antar waktu.


commit to user

3

2. Untuk membuat data menjadi lebih memenuhi asumsi alat statistik

yang digunakan.

3. Untuk menginvestigasi teori yang terkait dengan rasio keuangan.

4. Untuk mengkaji hubungan empiris antara rasio keuangan dan estimasi

atau prediksi variabel tertentu (seperti kebangkrutan atau financial

distress).

Untuk membuktikan bahwa laporan keuangan bermanfaat maka

dilakukan penelitian mengenai manfaat laporan keuangan. Salah satu bentuk

penelitian mengenai manfaat laporan keuangan untuk tujuan memprediksikan

kinerja suatu perusahaan seperti kebangkrutan dan financial distress.

Penurunan kinerja keuangan yang sering disebut sebagai financial distress

dapat dialami oleh berbagai perusahaan besar ataupun kecil dari berbagai

sektor industri (Shcuppe, 2005). Dalam siklus hidup perusahaan, penurunan

kinerja keuangan dapat terjadi karena faktor internal maupun eksternal

(Francis & Desai, 2005).

Analisis keuangan yang mencakup analisis rasio keuangan, analisis

kelemahan dan kekuatan di bidang financial sangat membantu dalam menilai

prestasi manajemen masa lalu dan prospeknya di masa datang. Rasio

keuangan dapat memberikan indikasi mengenai perusahaan, memiliki kas

yang cukup atau tidak untuk untuk memenuhi kewajiban financial-nya,

besarnya piutang yang cukup rasional, efisiensi manajemen persediaan,

perencanaan pengeluaran investasi yang baik dan struktur modal yang sehat


commit to user

4

sehingga tujuan memaksimumkan kemakmuran pemegang saham dapat

dicapai.

Kesulitan yang dihadapi oleh perusahaan bisa bervariasi antara

kesulitan likuiditas, yaitu perusahaan tidak mampu memenuhi kewajiban

sementara waktu, sampai dengan kesulitan solvabilitas yaitu kewajiban

financial perusahaan sudah melebihi kekayaannya. Apabila prospek

perusahaan dirasa tidak memberikan harapan, maka likuidasi terpaksa

ditempuh.

Sebelum kebangkrutan terjadi, perusahaan mengalami financial distress

yaitu kondisi perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan dan terancam

bangkrut. Pada umumnya kemungkinan terjadi financial distress semakin

meningkat dengan meningkatnya penggunaan hutang.

Banyak model atau teknik yang dapat digunakan dalam memprediksi

tentang potensi kebangkrutan. Rasio keuangan merupakan salah satu

informasi yang dapat digunakan sebagai alat untuk memprediksi kinerja

perusahaan. Salah satu teknis yang digunakan dalam analisis kebangkrutan

perusahaan adalah dengan menggunakan analisis diskriminan yang dapat

digunakan untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan, dan menggunakan

model yang dinilai (Z) Z-Score. Z-Score adalah skor yang ditentukan dari

tingkat kemungkinan kebangkrutan perusahaan.

Penelitian tentang studi prediksi kebangkrutan pertama kali dilakukan

oleh Beaver (1966) yang menggunakan dua rasio keuangan pada lima tahun

sebelum terjadinya kebangkrutan. Dalam studinya, Beaver membuat enam


commit to user

5

kelompok rasio keuangan dan membuat univariate analisis yaitu

menghubungkan tiap-tiap rasio untuk menentukan rasio yang mana yang

paling baik digunakan sebagai prediktor. Rasio keuangan tersebut terdiri dari

cash flow ratios net income ratios, debt to total assets to content debt ratio,

turn over ratios & liquid assets to total assets ratio. Dari 6 kelompok rasio

tersebut, Beaver menemukan bahwa rasio dari aliran kas terhadap kewajiban

total merupakan prediktor yang paling baik untuk menentukan tingkat

kebangkrutan perusahaan. Dalam studi ini Beaver menemukan bahwa rasio

keuangan terbukti sangat berguna untuk prediksi kebangkrutan dan dapat

digunakan untuk membedakan secara akurat perusahaan yang akan bangkrut

dan yang tidak.

Platt dan Platt (2002) melakukan penelitian terhadap 24 perusahaan

yang mengalami financial distress dan 62 perusahaan yang tidak mengalami

financial distress, dengan menggunakan model logit mereka berusaha untuk

menentukan rasio keuangan yang paling dominan untuk memprediksi adanya

financial distress. Temuan dari penelitian ini adalah: Variabel EBITDA/sales,

current assets/current liabilities dan cash flow growth rate memiliki

hubungan negatif terhadap kemungkinan perusahaan akan mengalami

financial distress. Semakin besar rasio ini, maka semakin kecil kemungkinan

perusahaan mengalami financial distress. Sedangkan variabel net fixed

assets/total assets, long-term debt/equity dan notes payable/total assets,

memiliki hubungan positif terhadap kemungkinan perusahaan akan

mengalami financial distress.


commit to user

6

Penelitian yang dilakukan oleh Luciana dan Meliza (2003) memberikan

bukti bahwa rasio net income/total assets,shareholder equity/total assets,

retained earning/total asset, dan total debt/total assets dapat digunakan untuk

memprediksi probabilitas perusahaan yang mengalami kondisi financial

distress.

Penelitian yang dilakukan oleh Arnab Bhattacharjee dan Jie Han (2010)

menguji faktor mikro ekonomi dan makro ekonomi terhadap financial

distress pada perusahaan bursa efek di China selama periode transisi ekonomi

1995-2006. Hasilnya mengindikasikan bahwa variabel makro ekonomi dan

faktor institute berdampak pada financial distress. Variabel mikro ekonomi

yang diteliti oleh Jie Han (2010) menggunakan ukuran

perusahaan/profitabilitas, struktur financial, dan cash flow sedangkan variabel

makro ekonomi dalam penelitian ini menggunakan siklus bisnis, tingkat suku

bunga dan kurs.

Berdasarkan latar belakang diatas, maka penulis tertarik untuk

melakukan penelitian dengan judul “ANALISIS PENGARUH

INDIKATOR MAKRO DAN MIKRO TERHADAP PREDIKSI

KEBANGKRUTAN (Studi kasus pada perusahaan manufaktur di Bursa

Efek Indonesia periode 2007-2009)”


commit to user

7

B. PERUMUSAN MASALAH

Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka rumusan masalah

dalam penelitian ini adalah:

1. Apakah Kurs, Tingkat Suku Bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total

Asset (DTA), dan Cashflow berpengaruh terhadap financial distress pada

perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun

2007-2009?

2. Apakah Kurs, Tingkat Suku Bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total

Asset (DTA), dan Cashflow berpengaruh terhadap non financial distress

pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun

2007-2009?

C. TUJUAN PENELITIAN

Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Untuk menganalisis pengaruh Kurs, Tingkat Suku Bunga, Return On Asset

(ROA), Debt to Total Asset (DTA), dan Cashflow terhadap financial

distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia tahun 2007-2009.

2. Untuk menganalisis pengaruh Kurs, Tingkat Suku Bunga, Return On Asset

(ROA), Debt to Total Asset (DTA), dan Cashflow terhadap non financial




commit to user

8

D. MANFAAT PENELITIAN

Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi beberapa pihak yaitu:

1. Manfaat Praktis

a. Bagi pihak pengguna laporan keuangan yaitu stakeholder adalah

sebagai bahan informasi untuk mengetahui posisi perusahaan sehingga

dapat mengambil suatu kebijakan sehubungan dengan hal tersebut.

b. Memberi masukan pada manajemen sebagai pertimbangan untuk

pengambilan kebijaksanaan di masa yang datang agar dapat

mengantisipasi adanya financial distress.

c. Hasil penelitian ini akan memberikan pengetahuan empiris mengenai

pengaruh variabel-variabel makro ekonomi dan mikro ekonomi dalam

memprediksi financial distress.

2. Manfaat Teoritis

a. Bagi peneliti adalah sebagai bahan pengetahuan dalam membandingkan

antara teori yang ada dan aplikasinya dilapangan, dan bagi peneliti

selanjutnya yang mengambil tema yang sama dengan penelitian ini

diharapkan penelitian ini dapat memberikan manfaat.

b. Sebagai bahan referensi bagi ilmu-ilmu manajemen, khususnya

manajemen keuangan.


commit to user

9

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. LAPORAN KEUANGAN

1. Pengertian Laporan Keuangan

Laporan keuangan menggambarkan kondisi keuangan dan hasil usaha

suatu perusahaan pada saat tertentu atau jangka waktu tertentu yang

merupakan media yang paling penting untuk menilai prestasi dan kondisi

ekonomi suatu perusahaan (Syafri, 2002 : 105).

2. Tujuan Laporan Keuangan

Tujuan laporan keuangan adalah menyediakan informasi yang

menyangkut posisi keuangan, kinerja, serta perubahan posisi keuangan

suatu perusahaan yang bermanfaat bagi sejumlah besar pemakai dalam

pengambilan keputusan ekonomi (Kuswadi, 2004 : 13-14).

3. Pengguna Laporan Keuangan

1) Pemilik Perusahaan

2) Manajemen Perusahaan

3) Investor

4) Kreditur atau Banker

5) Pemerintah dan Regulator

6) Bagi lembaga pemerintahan lainnya, bisa menjadi bahan penyusunan

data dan statistik


commit to user

10

7) Analisis, akademis, Pusat Data Bisnis

4. Komponen Laporan Keuangan

Laporan keuangan yang lengkap terdiri dari komponen-komponen berikut:

1) Neraca

Neraca adalah laporan yang sistematis tentang aktiva, hutang serta modal

perusahaan tertentu yang bertujuan menunjukkan posisi keuangannya.

2) Laporan Laba Rugi

Laporan laba rugi adalah laporan yang sistematis tentang penghasilan,

biaya, laba rugi yang diperoleh perusahaan selama periode tertentu.

3) Laporan Perubahan Modal

Laporan perubahan modal adalah laporan yang sistematis tentang

peningkatan atau penurunan kekayaan perusahaan dalam periode

tertentu.

4) Laporan Arus Kas (cash flow)

Laporan arus kas adalah laporan yang melaporkan penerimaan dan

pengeluaran kas selama periode tertentu yang diklasifikasikan menurut

aktivitas operasi, investasi dan pendanaan serta berguna untuk menilai

kemampuan perusahaan dalam menghasilkan kas.

5) Catatan atas Laporan keuangan

Catatan atas laporan keuangan adalah penjelasan naratif atau rincian dari

jumlah yang tertera dalam neraca, laporan laba rugi, laporan arus kas dan

laporan perubahan ekuitas serta informasi tambahan.


commit to user

11

5. Analisis Laporan Keuangan

Menurut Leopold A. Bernstein, dalam Yulia Purwanti (2005) analisis

laporan keuangan merupakan suatu proses yang penuh pertimbangan dalam

rangka membantu mengevaluasi posisi keuangan dan hasil operasi

perusahaan pada masa sekarang dan masa lalu, dengan tujuan untuk

menentukan estimasi dan prediksi yang paling mungkin mengenai kondisi

dan kinerja perusahaan pada masa mendatang (Dwi Prastowo dan Rifka

Juliaty, 2002:52).

Tujuan analisis laporan keuangan menurut Dwi Prastowo dan Rifka

Juliaty (2002:53) dalam Yulia Purwanti (2005) antara lain:

1. Sebagai alat screening awal dalam memilih alternatif investasi atau

merger.

2. Sebagai alat forecasting mengenai kondisi dan kinerja keuangan di

masa datang.

3. Sebagai proses diagnosis terhadap masalah-masalah manajemen,

operasi atau masalah lainnya.

4. Sebagai alat evaluasi terhadap manajemen.

Tehnik analisis laporan keuangan dikategorikan menjadi dua metode,

yaitu (Dwi Prastowo:54) dalam Yulia Purwanti (2005):

1. Metode analisis horizontal, adalah metode analisis yang dilakukan

dengan cara membandingkan laporan keuangan oleh beberapa

periode sehingga dapat diketahui perkembangan dan


commit to user

12

kecenderungannya. Metode ini terdiri dari empat analisis, antara

lain:

a. Analisis komparatif (comparative financial statement analysis)

Analisis ini dilakukan dengan cara menelaah neraca, laporan

laba rugi atau laporan arus kas yang berurutan dari satu periode

ke periode berikutnya.

b. Analisis trend

Adalah suatu metode atau tehnik analisa untuk mengetahui

tendensi daripada keadaan keuangannya, apakah menunjukkan

tendensi tetap, naik atau bahkan turun. Sebuah alat yang berguna

untuk perbandingan tren jangka panjang adalah tren angka

indeks. Analisis ini memerlukan tahun dasar yang menjadi

rujukan untuk semua pos yang biasanya diberi angka indeks

100. Karena tahun dasar menjadi rujukan untuk semua

perbandingan, pilihan terbaik adalah tahun dimana kondisi

bisnis normal.

c. Analisis arus kas (cash flow analysis)

Adalah suatu analisa untuk sebab-sebab berubahnya jumlah

uang kas atau untuk mengetahui sumber-sumber serta

penggunaan uang kas selama periode tertentu. Analisis ini

terutama digunakan sebagai alat untuk mangevaluasi sumber

dana penggunaan dana. Analisis arus kas menyediakan

pandangan tentang bagaimana perusahaan memperoleh


commit to user

13

pendanaannya dan menggunakan sumber dananya. Walaupun

analisis sederhana laporan arus kas memberikan banyak

informasi tentang sumber dan penggunaan dana, penting untuk

menganalisis arus kas secara lebih rinci.

d. Analisis perubahan laba kotor (gross profit analysis)

Adalah suatu analisa untuk mengetahui sebab-sebab perubahan

laba kotor suatu perusahaan dari periode ke periode yang lain

atau perubahan laba kotor suatu periode dengan laba yang

dibudgetkan untuk periode tersebut.

2. Metode analisis vertikal, adalah metode analisis yang dilakukan

dengan cara menganalisis laporan keuangan pada periode tertentu.

Metode ini terdiri dari tiga analisis, antara lain:

a. Analisis common – size

Adalah suatu metode analisis untuk mengetahui prosentase

investasi pada masing-masing aktiva terhadap total aktiva dan

untuk mengetahui struktur modal dengan komposisi anggaran

yang dihubungkan dengan jumlah penjualan. Analisis common

size menekankan pada 2 faktor, yaitu:

1) Sumber pendanaan, termasuk distribusi pendanaan antara

kewajiban lancar, kewajiban tidak lancar dan ekuitas.

2) Komposisi aktiva, termasuk jumlah untuk masing-masing

aktiva lancar dan aktiva tidak lancar.


commit to user

14

b. Analisis impas (break – even)

Adalah analisa untuk menentukan tingkat penjualan yang harus

dicapai oleh perusahaan agar perusahaan tidak mengalami

kerugian, tetapi belum memperoleh keuntungan yang

diharapkan. Dengan analisa break-even ini juga akan diketahui

berbagai tingkat keuntungan atau kerugian untuk berbagai

tingkat penjualan.

c. Analisis ratio

Analisis ratio adalah suatu cara untuk menganalisis laporan

keuangan yang mengungkapkan hubungan matematik antara

suatu jumlah dengan jumlah lainnya atau perbandingan antara

satu pos dengan pos lainnya.

B. RASIO KEUANGAN

Beberapa studi telah menguji penggunaan informasi analisis keuangan

dengan menggunakan rasio keuangan yang dihitung dari informasi yang

terdapat dalam laporan keuangan, untuk menggambarkan hubungan antara

rasio keuangan dengan perubahan kondisi ekonomi pada suatu negara. Pada

umumnya analisis terhadap rasio merupakan langkah awal dalam analisis

keuangan guna menilai prestasi dan kondisi keuangan pada perusahaan.

Rasio keuangan adalah angka yang diperoleh dari perbandingan antara

satu pos laporan keuangan dengan pos lainnya yang mempunyai hubungan

yang relevan dan signifikan. Misalnya antara hutang dan modal, antara kas dan


commit to user

15

total asset, antara harga pokok produksi dengan total penjualan, dan

sebagainya.

Menurut Kuswadi (2004:187) dalam Nur Fitriyani (2008) analisa rasio

dapat digunakan untuk menilai:

a. Kemampuan laba (profitability ratio)

b. Kemampuan likuiditas (liquidity ratio)

c. Aktivitas (activity ratio)

d. Efisiensi dan efektivitas penggunaan dana dan biaya

Menurut Agus Sartono (2001, 115) rasio keuangan yang sering digunakan

adalah:

a. Rasio Likuiditas

Menggambarkan kemampuan perusahaan untuk menyelesaikan

kewajiban jangka pendeknya. Beberapa rasio likuiditas ini adalah sebagai

berikut:

1) Rasio Lancar =

2) Rasio Cepat =

3) Rasio Kas atas Hutang Lancar =

b. Solvabilitas

Menggambarkan kemampuan perusahaan dalam membayar kewajiban

jangka panjangnya atau kewajiban-kewajibannya apabila perusahaan di

likuidasi. Rasio Solvabilitas antara lain:


commit to user

16

1) Debt to Equity Ratio =

2) Debt Ratio =

3) TIE =

c. Profitabilitas

Menggambarkan kemampuan perusahaan mendapatkan laba melalui

semua kemampuan dan sumber yang ada seperti kegiatan penjualan, kas,

modal, jumlah karyawan dan sebagainya.

1) Net Profit Margin =

2) Asset turn over =

3) Return on Equity =

4) Return on Asset =

5) Basic Earning Power =

d. Rasio Aktivitas

Menggambarkan aktivitas yang dilakukan perusahaan dalam

menjalankan operasinya baik dalam kegiatan penjualan, pembelian dan

kegiatan lainnya.

Rasio ini antara lain:

1) Inventory Turnover =


commit to user

17

2) Receivable Turnover =

3) Total Assets Turnover =

4) Fixed Asset Turn Over =

5) DSO =

Sedangkan Altman menggunakan rasio-rasio tertentu untuk prediksi

kebangkrutan perusahaan, yaitu:

a. Modal Kerja / total aktiva (Working Capital / Total Assets)

b. Laba ditahan / total aktiva (Retained Earning / Total Assets)

c. Laba sebelum bunga dan pajak / total aktiva (EBIT / Total Assets)

d. Harga pasar ekuitas / total utang (Market Value Equity / Book Value

of Total Debt)

e. Penjualan / total aktiva (Sales / Total Assets)

C. KEBANGKRUTAN

Manajemen cukup sering mengalami kegagalan dalam membesarkan

perusahaan, akibatnya prospek perusahaan tidak terlihat jelas. Perusahaan

menjadi tidak sehat bahkan berkelanjutan mengalami krisis yang

berkepanjangan akhirnya akan mengarah pada kebangkrutan. Kebangkrutan

(bankruptcy) biasanya diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam


commit to user

18

menjalankan operasi perusahaan untuk menghasilkan laba. (Supardi, 2003 : 79)

dalam Aprilia Nugraheni (2005).

Menurut Martin (1995) dalam Supardi & Mastuti (2003), kebangkrutan

didefinisikan ke dalam beberapa pengertian yaitu:

1. Economic Distress, berarti perusahaan kehilangan uang atau

pendapatan sehingga tidak mampu menutup biaya sendiri karena

tingkat laba yang lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang

dan arus kas perusahaan lebih kecil dari kewajiban. Kegagalan

terjadi bila arus kas perusahaan sebenarnya jauh di bawah arus kas

yang diharapkan atau tingkat pendapatan atas biaya historis dan

investasinya lebih kecil daripada biaya modal perusahaan yang

dikeluarkan untuk biaya investasi.

2. Financial Distress, berarti kesulitan dana untuk menutup

kewajiban perusahaan atau kesulitan likuiditas yang di awali

dengan kesulitan ringan sampai pada kesulitan yang lebih serius,

yaitu jika hutang lebih besar dibandingkan asset. Definisi financial

distress yang lebih pasti sulit dirumuskan tetapi terjadi dari

kesulitan ringan sampai berat.

Menurut Suwarsono tahun 1996 dalam Aprilia Nugraheni,2005 (Adnan

dan Taufiq, 2001:187) ada beberapa tanda atau indikator manajerial dan

operasional yang muncul ketika perusahaan akan mengalami kebangkrutan

yaitu:


commit to user

19

1) Indikator dari lingkungan bisnis

Pertumbuhan ekonomi dan aktivitas ekonomi pembentuknya

memberikan indikasi bagi manajemen dalam melakukan pengambilan

keputusan ekspansi usaha. Pertumbuhan ekonomi yang rendah menjadi

indikator yang cukup penting pada lemahnya peluang bisnis. Tersedianya

kredit dan aktivitas pasar modal dapat digunakan sebagai indikator

mudah atau sulitnya, mahal atau murahnya dana yang diperlukan.

Meningkatnya populasi bisnis dapat digunakan sebagai indikator

meningkatnya persaingan dan semakin berkuranganya laba potensi yang

dijanjikan karena adanya perubahan struktur pasar.

2) Indikator internal

Sinyal kegagalan yang dapat ditemukan pada variabel internal dapat

dijumpai pada setiap tahapan daur kehidupan organisasi, awal

pertumbuhan, pertengahan dan kedewasaan. Untuk disebut sebagai

perusahaan yang sakit manajemen tidak perlu menunggu munculnya

semua indikator. Adanya beberapa indikator sudah cukup tanda tidak

sehatnya suatu perusahaan. Tidak berbeda dengan indikator yang berasal

dari lingkungan bisnis, permasalahan akan menjadi lebih kompleks jika

terjadi interaksi antar indikator.

3) Indikator kombinasi

Seringkali perusahaan yang sakit disebabkan oleh interaksi atau

kombinasi antara ancaman yang datang dari lingkungan bisnis dan


commit to user

20

kelemahan yang berasal dari variabel internal yang mengakibatkan

perusahaan berkemungkinan mengalami kebangkrutan.

D. FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KEBANGKRUTAN

Dalam Darsono dan Ashari (2005) dalam Daulat Sihombing (2008), secara

garis besar penyebab kebangkrutan bisa dibagi menjadi dua yaitu faktor

internal dan faktor eksternal. Faktor internal adalah faktor yang berasal dari

bagian internal manajemen perusahaan. Sedangkan faktor eksternal bisa

berasal dari faktor luar yang berhubungan langsung dengan operasional

perusahaan atau faktor perekonomian secara makro.

Faktor-faktor internal yang dapat menyebabkan kebangkrutan perusahaan

meliputi:

1. Manajemen yang tidak efisien mengakibatkan kerugian terus menerus

yang pada akhirnya menyebabkan perusahaan tidak dapat membayar

kewajibannya. Ketidakefisienan ini diakibatkan oleh pemborosan dalam

biaya, kurangnya keterampilan dan keahlian manajemen.

2. Ketidakseimbangan dalam modal yang dimiliki dengan jumlah piutang-

hutang yang dimiliki. Hutang yang terlalu besar mengakibatkan biaya

bunga yang besar sehingga memperkecil laba bahkan bisa

menyebabakan kerugian. Piutang yang terlalu besar juga merugikan

karena aktiva yang menganggur terlalu banyak sehingga tidak

menghasilkan pendapatan.

3. Moral hazard oleh manajemen. Kecurangan yang dilakukan oleh

manajemen perusahaan bisa mengakibatkan kebangkrutan. Kecurangan


commit to user

21

ini mengakibatkan kerugian bagi perusahaan yang pada akhirnya

membangkrutan perusahaan. Kecurangan dapat berupa manajemen

yang korup atau memberikan informasi yang salah pada pemegang

saham atau investor.

Sedangkan, faktor-faktor eksternal yang bisa mengakibatkan kebangkrutan

adalah sebagai berikut:

1. Perubahan dalam keinginan pelanggan yang tidak diantisipasi oleh

perusahaan yang mengakibatkan pelanggan lari atau berpindah

sehingga terjadi penurunan dalam pendapatan. Untuk menjaga hal

tersebut perusahaan harus selalu mengantisipasi kebutuhan pelanggan

dengan menciptakan produk yang sesuai dengan kebutuhan

pelanggan.

2. Kesulitan bahan baku karena supplier tidak dapat memasok lagi

kebutuhan bahan baku yang digunakan untuk produksi. Untuk

mengantisipasi hal tersebut, perusahaan harus selalu menjalin

hubungan baik dengan supplier dan tidak menggantungkan kebutuhan

bahan baku pada satu supplier sehingga risiko kekurangan bahan baku

dapat diatasi.

3. Faktor debitor juga harus diantisipasi untuk menjaga agar debitor

tidak melakukan kecurangan. Terlalu banyak piutang yang diberikan

kepada debitor dengan jangka waktu pengembalian yang lama akan

mengakibatkan banyak aktiva menganggur yang tidak memberikan

penghasilan sehingga mengakibatkan kerugian yang besar bagi


commit to user

22

perusahaan. Untuk mengantisipasi hal tersebut, perusahaan harus

selalu memonitor piutang yang dimiliki dan keadaan debitor agar

dapat melakukan perlindungan dini terhadap aktiva perusahaan.

4. Hubungan yang tidak harmonis dengan kreditor juga bisa berakibat

fatal terhadap kelangsungan hidup perusahaan. Untuk mengantisipasi

hal tersebut, perusahaan harus bisa mengelola hutangnya dengan baik

dan juga membina hubungan baik dengan kreditor.

5. Persaingan bisnis yang semakin ketat menuntut perusahaan agar selalu

memperbaiki diri sehingga bisa bersaing dengan perusahaan lain

dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Semakin ketatnya persaingan

menuntut perusahaan agar selalu memperbaiki produk yang

dihasilkan, memberikan nilai tambah yang lebih baik lagi kepada

pelanggan.

6. Kondisi perekonomian secara global juga harus selalu diantisipasi

oleh perusahaan.

Faktor-faktor penyebab kebangkrutan dibagi menjadi dua (Arnab

Bhattacharjee dan Jie Han, 2010) yaitu:

1. Makro Ekonomi

a. Nilai Tukar (Kurs)

Kurs merupakan nilai tukar mata uang suatu negara terhadap

mata uang negara lain. Mata uang internasional yang selalu

dijadikan standar mata uang negara-negara di dunia adalah Dollar

Amerika (USD). Salah satu alasannya, adalah karena USD


commit to user

23

memiliki nilai tukar yang relatif konstan terhadap mata uang

manapun.

Nilai tukar dapat dibedakan menjadi dua, yaitu nilai tukar

nominal dan nilai tukar riil. Nilai tukar nominal digunakan dalam

sehari-hari seperti misalnya berapa rupiah yang harus dikeluarkan

untuk mendapatkan satu Dollar Amerika, sedangkan nilai tukar riil

adalah nilai tukar nominal yang sudah dikoreksi dengan harga

relatif yaitu harga-harga di dalam negeri dibandingkan dengan

harga-harga di luar negeri.

b. Tingkat Suku Bunga

Menurut Nopirin (1996), Suku Bunga adalah biaya yang

harus dibayarkan oleh peminjam atas pinjaman yang diterima dan

merupakan imbalan bagi pemberi atas investasinya.

Suku bunga dibedakan menjadi dua, yaitu:

1) Suku bunga nominal adalah suku bunga dalam nilai uang.

Suku bunga ini merupakan nilai yang dapat dibaca secara

umum. Suku bunga ini menunjukkan sejumlah rupiah untuk

setiap satu rupiah yang diinvestasikan.

2) Suku bunga riil adalah suku bunga yang telah mengalami

koreksi akibat inflasi dan didefinisikan sebagai suku bunga

nominal dikurangi laju inflasi.


commit to user

24

2. Mikro Ekonomi

a. Profitabilitas

Rasio profitabilitas, digunakan untuk mengukur seberapa

efektif pengelolaan perusahaan sehingga menghasilkan

keuntungan. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan

menghasilkan keuntungan pada tingkat penjualan, asset, dan modal

saham tertentu. Ada tiga rasio profitabilitas yaitu:

1) Profit Margin on Sales, dihitung dengan cara membagi laba

setelah pajak dengan penjualan. Profit margin menghitung

sejauh mana kemampuan perusahaan menghasilkan laba bersih

pada tingkat penjualan tertentu.

2) Return on Total Assets, perbandingan antara laba setelah pajak

dengan total aktiva guna guna mengukur tingkat pengembalian

investasi total. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan

menghasilkan laba bersih berdasarkan tingkat asset tertentu.

3) Return on Net Worth, perbandingan antara laba setelah pajak

dengan modal sendiri guna mengukur tingkat keuntungan

investasi pemilik modal sendiri. Rasio ini mengukur

kemampuan perusahaan menghasilkan laba berdasarkan modal

saham tertentu.

b. Struktur Modal

Menurut Martono dan Agus Harjito (2005 : 5), struktur

modal (capital struktur) adalah perbandingan atau imbangan


commit to user

25

pendanaan jangka panjang perusahaan yang ditunjukkan oleh

perbandingan hutang jangka panjang terhadap modal sendiri.

Pemenuhan kebutuhan dana perusahaan dari sumber modal sendiri

berasal dari modal saham, laba ditahan dan cadangan.

Menurut Warsono (1998) struktur modal perusahaan secara

umum terdiri dari 2 (dua) komponen, yaitu:

1. Hutang jangka panjang (long term debt), yaitu hutang yang

masa jatuh tempo pelunasannya lebih dari sepuluh tahun.

Komponen terdiri dari: hutang hipotik, dan obligasi.

2. Modal sendiri (equity), yaitu terdiri dari saham preferen,

saham biasa dan laba ditahan.

c. Aliran Kas (Cashflow)

Aliran kas atau sering disebut cash flow merupakan tabel

yang menunjukkan besarnya penerimaan kas serta pengeluaran kas

pada suatu periode (misalnya satu tahun).

Apabila perusahaan mengalami defisit terus menerus, maka

saldo kas semakin lama akan menjadi semakin kecil. Dalam

keadaan semacam ini, manajemen perusahaan harus menentukan

kebijakan pembelanjaan yang tepat, sehingga perusahaan dapat

terhindar dari keadaan kekurangan uang kas.

Melalui aliran kas ini manajemen perusahaan akan dapat

mengetahui kapan perusahaan tersebut mempunyai saldo kas yang

cukup besar serta kapan perusahaan tersebut kekurangan uang kas.


commit to user

26

Dengan diketahuinya keadaan ini perusahaan akan dapat

menyiapkan diri lebih dini sehingga tidak terjebak di dalam

kesulitan keuangan.

E. PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS

Salah satu aspek pentingnya analisis terhadap laporan keuangan dari

sebuah perusahaan adalah kegunaannya untuk meramal kontinuitas atau

kelangsungan hidup perusahaan. Prediksi kelangsungan hidup perusahaan

sangat penting bagi manajemen dan pemilik perusahaan untuk mengantisipasi

kemungkinan adanya potensi kebangkrutan.

Financial distress merupakan kondisi dimana keuangan perusahaan dalam

keadaan tidak sehat atau krisis. Financial distress terjadi sebelum

kebangkrutan. Kebangkrutan sendiri biasanya diartikan sebagai suatu keadaan

atau situasi dimana perusahaan gagal atau tidak mampu lagi memenuhi

kewajiban-kewajiban debitur karena perusahaan mengalami kekurangan dan

ketidakcukupan dana untuk menjalankan atau melanjutkan usahanya sehingga

tujuan ekonomi yang ingin dicapai oleh perusahaan dapat dicapai yaitu profit,

sebab dengan laba yang diperoleh perusahaan bisa digunakan untuk

mengembalikan pinjaman, bisa membiayai operasi perusahaan dan kewajiban-

kewajiban yang harus dipenuhi bisa ditutup dengan laba atau aktiva yang

dimiliki. Model financial distress perlu untuk dikembangkan, karena dengan

mengetahui kondisi financial distress perusahaan sejak dini diharapkan dapat

melakukan tindakan-tindakan untuk mengantisipasi yang mengarah kepada

kebangkrutan.


commit to user

27

Prediksi financial distress perusahaan menjadi perhatian dari banyak

pihak. Pihak-pihak yang menggunakan model tersebut meliputi:

1. Pemberi pinjaman. Penelitian berkaitan dengan prediksi financial distress

mempunyai relevansi terhadap institusi pemberi pinjaman, baik dalam

memutuskan apakah akan memberikan suatu pinjaman dan menentukan

kebijakan untuk mengawasi pinjaman yang telah diberikan.

2. Investor. Model prediksi financial distress dapat membantu investor ketika

akan menilai kemungkinan masalah suatu perusahaan dalam melakukan

pembayaran kembali pokok dan bunga.

3. Pembuat peraturan. Lembaga regulator mempunyai tanggung jawab

mengawasi kesanggupan membayar hutang dan menstabilkan perusahaan

individu, hal ini menyebabkan perlunya suatu model yang aplikatif untuk

mengetahui kesanggupan perusahaan membayar hutang dan menilai

stabilitas perusahaan.

4. Pemerintah. Prediksi financial distress juga penting bagi pemerintah dalam

antitrust regulation.

5. Auditor. Prediksi financial distress dapat menjdi alat yang berguna bagi

auditor dalam membuat penilaian going concern suatu perusahaan.

6. Manajemen. Apabila perusahaan mengalami kebangkrutan maka

perusahaan akan menanggung biaya langsung (fee akuntan dan pengacara)

dan biaya tidak langsung (kerugian penjualan atau kerugian paksaan akibat

ketetapan pengadilan). Sehingga dengan adanya model prediksi financial

distress diharapkan perusahaan dapat menghindari kebangkrutan dan


commit to user

28

otomatis juga dapat menghindari biaya langsung dan tidak langsung dari

kebangkrutan.

F. PENGUKURAN FINANCIAL DISTRESS

Sangat sulit untuk mendefinisikan secara obyektif tahap permulaan adanya

kondisi financial distress, sehingga dilakukan pengukuran financial distress

oleh beberapa peneliti:

1. Edward I. Altman (1968)

Pada tahun 1968 Altman meniliti manfaat laporan keuangan dalam

memprediksi kebangkrutan. Dalam penelitian dengan metode multiple

discriminant analysis (MDA) tersebut, Altman menemukan formula yang

dapat digunakan untuk mendeteksi kebangkrutan perusahaan dengan

istilah yang sangat terkenal yaitu Z-score. Z-score adalah skor yang

ditentukan dari lima rasio keuangan yang masing-masing dikalikan dengan

bobot tertentu dan akan menunjukkan tingkat kemungkinan kebangkrutan

perusahaan dengan rumus sebagai berikut:

+ + +

+

Di mana:

= working capital/total assets

= retained earning/total assets

= earning before interest and tax/total assets

= market value of equity/book value of debt


commit to user

29

= sales/total assets

Apabila Z-score lebih tinggi dari 2,99; maka perusahaan tersebut

termasuk dalam sektor perusahaan non-bankrupt, jika Z-score kurang dari

1,81 termasuk perusahaan yang mempunyai kemungkinan bangkrut dan

jika Z-score antara 1,81 – 2,99 didefinisikan sebagai zone of ignorance

atau grey area. Jika perusahaan tidak go public maka nilai pasar saham

tidak bisa dihitung sehingga Altman menggunakan nilai buku saham biasa

dan saham preferen untuk mengganti nilai pasar saham (market value of

equity) dan kemudian mengembangkan model diskriminan

kebangkrutannya menjadi:

+ + +

+

Nilai Z kritis yang ditemukan yaitu 1,2; jika Z-score kurang dari 1,2

maka termasuk perusahaan yang mempunyai kemungkinan bangkrut, jika

Z-score antara 1,2 – 2,90 termasuk dalam zone of ignorance. Sedangkan

jika Z-score lebih dari 2,90 maka termasuk dalam perusahaan non-

bankrupt. Model tersebut kemudian dapat digunakan untuk perusahaan

yang go public dan tidak go public (Hanafi, 2004).

2. Richard Taffler (1983)

Sejalan dengan Altman, Taffler (1983) menggunakan model

diskriminan dalam pengukuran financial distress, dengan menggunakan Z-

score dengan elemen yang berbeda sebagai berikut:

+ + + +


commit to user

30

Di mana:

= profit before tax / current liabilities

= current assets / total liabilities

= current liabilities / total assets

=no‐credit interval =

Di mana:

CA current assets

CL current liabilities

PBT profit before tax

adalah faktor yang mengukur profitabilitas, adalah faktor yang

mengukur posisi modal kerja, mengukur risiko keuangan, dan

mengukur likuiditas. Jika Z-score negatif maka perusahaan mempunyai

resiko kebangkrutan, sedangakan jika Z-score positif mengindikasikan

perusahaan tidak beresiko bangkrut (Agarwal & Taffler,2002).

Model ini banyak digunakan di Inggris untuk mengetahui kesehatan

keuangan perusahaan, dan pertama kali dikembangkan tahun 1977 untuk

menganalisa industri manufaktur dan konstruksi.

G. PENELITIAN TERDAHULU

Studi mengenai kebangkrutan perusahaan pertama kali dikemukakan oleh

Beaver (1966) di Amerika Serikat yang menggunakan 29 rasio keuangan

perusahaan pada lima tahun sebelum kebangkrutan. Sampel yang digunakan


commit to user

31

sebanyak 79 perusahaan gagal dan 79 perusahaan sehat. Tujuan penelitiannya

yaitu mengetahui apakah rasio-rasio keuangan terpilih bisa digunakan untuk

mendeteksi kebangkrutan dan berapa lama kebangkrutan tersebut terjadi sejak

rasio-rasio keuangan mengalami penurunan atau menjadi tidak sehat. Beaver

membuat enam kelompok rasio, yaitu: cash flow ratios, net income rasio, debt-

to-total asset rasio, liquid asset-to-current ratios, turn over ratios dan liquid

asset-to-total asset ratios. Dari keenam kelompok rasio tersebut, Beaver

mengemukakan bahwa rasio dari aliran kas (cash flows) terhadap kewajiban

total (total debt) merupakan prediktor yang baik untuk menentukan tingkat

kebangkrutan sebuah perusahaan.

Dalam penelitian yang dilakukan oleh Almilia dan Kristijadi (2003)

disebutkan bahwa rasio financial leverage yaitu variabel hutang lancar dibagi

dengan total aktiva (CL/TA). Koefisien dalam variabel ini bertanda negatif,

artinya variabel CL/TA memiliki pengaruh negatif terhadap financial distress

suatu perusahaan.

McCue (1991) mendefinisikan financial distress sebagai arus kas negatif

sedangkan Hofer (1980) dan Whitaker (1999) mendefinisikan financial distress

sebagai perubahan harga ekuitas.

Berdasarkan penelitian Yuliani (2010) bahwa rasio keuangan profit

margin, ROA, net working capital to assets ratio, CFTS, dan CFTL merupakan

variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap peluang terjadinya

financial distress.


commit to user

32

Penelitian yang dilakukan oleh Hofer (1980) dan Whitaker (1999)

mendefinisikan financial distress sebagai suatu kondisi perusahaan mengalami

laba bersih (net income) negatif selama beberapa tahun. Sedangkan penelitian

yang dilakukan oleh Luciana (2004) mendefinisikan kondisi financial distress

sebagai suatu kondisi dimana perusahaan mengalami delisted akibat laba bersih

dan nilai buku ekuitas negatif berturut-turut serta perusahaan tersebut telah di

merger.

Platt dan Platt (2002) dan Almilia dan Kristijadi (2003) menggunakan

rasio keuangan yang berasal dari informasi dan di dalam neraca dan laporan

rugi laba. Almilia mengembangkannya dengan menambahkan informasi dari

laporan arus kas untuk memprediksi kondisi financial distress menggunakan

analisis multinomial logit. Atmini dan Wiryana (2005) menggunakan laba dan

arus kas sebagai indikator kondisi financial distress suatu perusahaan.

Altman (1968) merupakan penelitian awal yang mengkaji pemanfaatan

analisis rasio keuangan sebagai alat untuk memprediksi kebangkrutan

perusahaan. Dengan menggunakan analisis diskriminan, fungsi diskriminan

akhir yang digunakan untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan

memasukkan rasio-rasio keuangan berikut: working capital/total assets,

retained earnings/total assets, earning before interest and taxes/total assets,

market value equity/book value of total debt, sales/total assets. Secara umum

disimpulkan bahwa rasio-rasio keuangan tersebut bisa digunakan untuk

memprediksi kebangkrutan perusahaan, dengan pendekatan multivariate.


commit to user

33

Hasil penelitian dari Sesilia (2009) menunjukkan variabel working

capital/total asset, retained earning/total asset, Current Ratio, Quick Ratio,

dan rata-rata umur persediaan berpengaruh signifikan terhadap tingkat

kebangkrutan. Sedangkan EBIT/total assets, rata-rata umur piutang, ROA,

dan ROE tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan.

Cheng et.al (2006), melakukan penelitian dengan menggunakan 21

variabel. Hasil penelitian menunjukkan signifikan negatif pada variabel ROA

dan positif pada variabel cash flow adequacy ratio terhadap financial distress.

Platt dan Platt (2002) melakukan penelitian terhadap 24 perusahaan yang

mengalami financial distress dan 62 perusahaan yang tidak mengalami

financial distress, dengan menggunakan model logit mereka berusaha untuk

menentukan rasio keuangan yang paling dominan untuk memprediksi adanya

financial distress. Temuan dari penelitian ini adalah: Variabel EBITDA/sales,

current assets/current liabilities dan cash flow growth rate memiliki hubungan

negatif terhadap kemungkinan perusahaan akan mengalami financial distress.

Semakin besar rasio ini, maka semakin kecil kemungkinan perusahaan

mengalami financial distress. Sedangkan variabel net fixed assets/total assets,

long-term debt/equity dan notes payable/total assets, memiliki hubungan

positif terhadap kemungkinan perusahaan akan mengalami financial distress.

Atmini (2005) juga meneliti mengenai manfaat laba dan arus kas untuk

memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan Textile Mill Products

dan Apparel And Other Textile Products. Hasil dari penelitian ini membuktikan


commit to user

34

bahwa model laba merupakan model yang lebih baik daripada model arus kas

dalam memprediksi kondisi financial distress.

Penelitian yang dilakukan oleh Luciana dan Meliza (2003) memberikan

bukti bahwa rasio net income/total assets,shareholder equity/total assets,

retained earning/total asset, dan total debt/total assets dapat digunakan untuk

memprediksi probabilitas perusahaan yang mengalami kondisi financial

distress.

Penelitian yang dilakukan oleh Arnab Bhattacharjee dan Jie Han (2010)

menguji faktor mikro ekonomi dan makro ekonomi terhadap financial distress

pada perusahaan bursa efek di China selama periode transisi ekonomi 1995-

2006. Hasilnya mengindikasikan bahwa variabel makro ekonomi dan faktor

institute berdampak pada financial distress. Variabel mikro ekonomi yang

diteliti oleh Jie Han (2010) menggunakan ukuran perusahaan/profitabilitas,

struktur financial, dan cash flow sedangkan variabel makro ekonomi dalam

penelitian ini menggunakan siklus bisnis, tingkat suku bunga dan kurs.

H. KERANGKA PEMIKIRAN

Untuk menggambarkan penelitian yang dilakukan yaitu pengaruh Kurs,

Tingkat Suku Bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA) dan

Cashflow terhadap financial distress dan non financial distress maka dapat

dilihat pada bagan kerangka pemikiran sebagai berikut:


commit to user

35

Variabel Independen Variabel Dependen

GAMBAR II.I

Distress

Non Distress

Kurs

Tingkat Suku Bunga

ROA

DTA

Cashflow

Kurs

Tingkat Suku Bunga

ROA

DTA

Cashflow

Kinerja

Altman


commit to user

36

Dari kerangka pemikiran teoritis di atas dapat diuraikan sebagai berikut:

1. Financial distress adalah kondisi perusahaan yang mengalami kesulitan

keuangan dan terancam bangkrut. Faktor-faktor yang menyebabkan

kebangkrutan perusahaan dapat dibagi menjadi dua yaitu faktor makro

ekonomi (Kurs dan Tingkat Suku Bunga) dan faktor mikro ekonomi (ROA,

Debt to Total Asset, dan Cashflow).

2. Penelitian ini menguji pengaruh Kurs, Tingkat Suku Bunga, ROA, Debt to

Total Asset, dan Cashflow terhadap perusahaan yang mengalami financial

distress dan non financial distress. Sedangkan perusahaan yang distress

dan non distress diukur dengan metode Altman Z-Score. Kurs, Tingkat

Suku Bunga, ROA, Debt to Total Asset, dan Cashflow merupakan variabel

independen sedangkan financial distress dan non financial distress

merupakan variabel dependen.

I. HIPOTESIS

Penelitian yang dilakukan oleh Arnab Bhattacharjee dan Jie Han (2010) di

Cina dengan menggunakan analisis regresi menunjukkan bahwa variabel

makro ekonomi (siklus bisnis, tingkat suku bunga dan kurs) dan mikro

ekonomi (profitabilitas, struktur financial, dan cash flow) berpengaruh

signifikan terhadap financial ditress.

Berdasarkan studi empiris tersebut, maka dapat dirumuskan hipotesis

sebagai berikut:

H1 = Kurs mempunyai pengaruh terhadap financial distress pada perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2007-2009.


commit to user

37

H2 = Kurs mempunyai pengaruh terhadap non financial distress pada


2007-2009.

H3 = Tingkat Suku Bunga mempunyai pengaruh terhadap financial distress

pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

tahun 2007-2009.

H4 = Tingkat Suku Bunga mempunyai pengaruh terhadap non financial



H5 = Return On Asset mempunyai pengaruh terhadap financial distress pada


2007-2009.

H6 = Return On Asset mempunyai pengaruh terhadap non financial distress


tahun 2007-2009.

H7 = Debt to Total Asset mempunyai pengaruh terhadap financial distress


tahun 2007-2009.

H8 = Debt to Total Asset mempunyai pengaruh terhadap non financial distress


tahun 2007-2009.


commit to user

38

H9 = Cashflow mempunyai pengaruh terhadap financial distress pada


2007-2009.

H10 = Cashflow mempunyai pengaruh terhadap non financial distress pada


2007-2009.


commit to user

39

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. TEKNIK PENGAMBILAN SAMPEL

Populasi adalah sekumpulan objek yang memiliki kesamaan

karakteristik dan ciri-ciri dalam satu atau beberapa hal dan membentuk

masalah pokok dalam suatu riset khusus. Populasi dalam penelitian ini adalah

seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada

tahun 2007 sampai 2009.

Sampel adalah sebagian dari populasi yang karakteristiknya hendak

diselidiki dan dianggap mewakili keseluruhan populasi (jumlahnya lebih

sedikit daripada jumlah populasi). Teknik pengambilan sampel yang

digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan metode purposive sampling,

yaitu sampel dipilih berdasarkan kesesuaian karakteristik dengan kriteria

sampel yang ditentukan agar diperoleh sampel yang representatif. Kriteria

tersebut adalah:

1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun

2007-2009.

2. Perusahaan-perusahaan tersebut telah menyampaikan laporan

keuangannya secara rutin dan mempunyai data keuangan yang

lengkap sesuai yang dibutuhkan dalam penelitian ini.

3. Memiliki komponen-komponen indikator perhitungan yang

dibutuhkan dalam penelitian ini.


commit to user

40

B. TEKNIK PENGUMPULAN DATA

Penelitian ini menganalisis tentang pengaruh faktor makro ekonomi

(Kurs dan Tingkat Suku Bunga) dan faktor mikro ekonomi (Return On Asset,

Debt to Total Asset dan cash flow) terhadap financial distress dan non

financial distress.

Data-data yang digunakan dalam penelitian ini seluruhnya merupakan

data sekunder, yaitu data atau informasi dilakukan pihak lain berupa bahan

tulisan yang menunjang dan berhubungan dengan penelitian ini, melalui data

kurun waktu (time series) periode 2007-2009.

Data sekunder diperoleh dari JSX Monthly Statistic dan Indonesian

Capital Market Directory (ICMD) yang dikeluarkan oleh Bursa Efek

Indonesia, sedangkan data mengenai tingkat suku bunga dan kurs diperoleh

dari Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia yang dikeluarkan Bank Indonesia

dan dari publikasi penerbitan seperti: Laporan Keuangan Bank Indonesia,

Badan Pusat Statistik, serta sumber lainnya.

C. VARIABEL PENELITIAN

1. Variabel independen

Variabel independen adalah tipe variabel yang menjelaskan atau

mempengaruhi variabel lain. Variabel independen dalam penelitian ini

adalah variabel makro ekonomi seperti kurs dan tingkat suku bunga

sedangkan variabel mikro ekonomi seperti Retun On Asset, Debt to Total

Asset, dan cashflow. Kategori variabel-variabel tersebut adalah:


commit to user

41

a. Makro Ekonomi

1) Kurs

Menurunnya kurs rupiah terhadap mata uang asing memiliki

pengaruh negatif terhadap ekonomi dan pasar modal. Menurunnya

kurs dapat meningkatkan biaya impor bahan baku dan peralatan yang

dibutuhkan oleh perusahaan sehingga dapat meningkatkan biaya

produksi.

Apabila biaya produksi meningkat, maka pengeluaran kas

untuk anggaran pembelian bahan baku dan pembelian aktiva tetap

akan semakin besar sehingga kemungkinan perusahaan akan

mengalami financial distress juga akan semakin besar. Kurs yang

digunakan dalam penelitian ini adalah kurs rupiah terhadap USD

dollar di Bank Indonesia yang terdapat pada data laporan tahunan.

2) Tingkat suku bunga

Secara umum semakin rendah tingkat bunga maka akan

semakin besar intensitas aliran dana sehingga semakin besar tingkat

pertumbuhan ekonomi, dan sebaliknya semakin tinggi tingkat bunga

maka semakin rendah tingkat pertumbuhan ekonomi.

Jika tingkat bunga tinggi maka perusahaan akan semakin sulit

untuk membayar kewajiban hutang kepada debitor, sehingga

menyebabkan perusahaan akan mengalami kesulitan keuangan yang

dapat menyebabkan distress. Suku bunga yang digunakan dalam


commit to user

42

penelitian ini adalah suku bunga pemerintah di Bank Indonesia yang

terdapat pada data laporan tahunan.

b. Mikro Ekonomi

1) Profitabilitas

Pada penelitian ini profitabilitas diukur dengan salah satu rasio

keuangan yaitu Return On Asset (ROA). Return On Asset (ROA)

merupakan rasio profitabilitas yang digunakan untuk mengukur

efektivitas perusahaan di dalam menghasilkan keuntungan dengan

memanfaatkan aktiva yang dimilikinya. Return On Asset (ROA)

digunakan untuk mengetahui besarnya laba bersih yang dapat

diperoleh dari operasional perusahaan dengan menggunakan seluruh

kekayaannya. ROA diukur dengan rumus berikut:

ROA =

Tinggi rendahnya Return On Asset (ROA) tergantung pada

pengelolaan asset perusahaan oleh manajemen yang menggambarkan

efisiensi dari operasional perusahaan. Return On Asset (ROA) yang

rendah disebabkan oleh banyaknya asset perusahaan yang

menganggur, investasi dalam persediaan terlalu banyak, dan lain-

lain. Jika Return On Assets (ROA) rendah berarti pengelolan asset

perusahaan oleh manajemen tidak efisien sehingga dapat

menyebabkan perusahaan mengalami financial distress.


commit to user

43

2) Struktur Modal

Pada penelitian ini struktur modal diukur dengan Debt to Total

Asset, rasio yang mengukur seberapa besar jumlah aktiva perusahaan

dibiayai oleh hutang. Karena semua hutang mengandung risiko maka

semakin besar prosentasenya semakin besar pula risiko yang

ditanggung perusahaan.

Kecenderungan perusahaan yang makin banyak menggunakan

hutang, tanpa disadari secara berangsur-angsur, akan menimbulkan

kewajiban yang semakin berat bagi perusahaan saat harus melunasi

(membayar kembali) hutang tersebut. Jika perusahaan tidak dapat

melunasi kewajiban akan menyebabkan terjadinya financial distress.

Debt to Total Asset dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:

Debt to Total Asset = 100%

3) Aliran Kas (Cashflow)

Aliran kas atau sering disebut cash flow merupakan tabel yang

menunjukkan besarnya penerimaan kas serta pengeluaran kas pada

suatu periode (misalnya satu tahunan). Menurut Eugene F. Brigham

untuk menghitung free cash flow dapat digunakan rumus berikut:

Arus kas bersih Arus kas operasi – Beban Bunga 1‐

Tarif pajak

Arus kas operasi Laba operasi 1‐Tarif pajak

Penyusutan


commit to user

44

Apabila perusahaan mengalami defisit terus menerus, maka

saldo kas semakin lama akan menjadi semakin kecil. Sampai dengan

saat tertentu saldo kas akan habis dan jika periode tersebut

pengeluaran kas masih tetap lebih besar daripada penerimaan kas,

saldo kas perusahaan akan menjadi negatif atau minus.

Dalam keadaan semacam ini artinya terdapat kewajiban

keuangan yang harus dipenuhi oleh perusahaan, namun pada

kenyataannya perusahaan yang bersangkutan tidak dapat lagi

memenuhi kewajiban keuangan tersebut. Sehingga perusahaan

mengalami kesulitan keuangan, dan akan mengakibatkan terjadinya

financial distress.

2. Variabel dependen

Variabel dependen adalah tipe variabel yang dijelaskan atau

dipengaruhi oleh variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian

ini adalah financial distress dan non financial distress. Financial distress

adalah kondisi perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan dan

terancam bangkrut. Sedangkan non financial distress adalah kondisi

perusahaan yang tidak mengalami kesulitan keuangan dan tidak terancam

bangkrut.

Variabel dependen dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan

metode Altman Z-Score. Z-Score merupakan skor yang ditentukan dari

hitungan standar dikalikan rasio-rasio keuangan yang akan menunjukkan


commit to user

45

tingkat kemungkinan kebangkrutan perusahaan. Rumus yang telah

diformulasikan Altman adalah sebagai berikut:

Rasio-rasio tersebut terdiri dari:

1) Working Capital/Total Asset ( )

Merupakan rasio yang mendeteksi likuiditas yang

mengukur kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban

jangka pendeknya dari total aktiva dan posisi modal kerja. Jika

dikaitkan dengan indikator-indikator kebangkrutan seperti yang

disebutkan diatas, maka indikator yang dapat digunakan untuk

mendeteksi adanya masalah pada tingkat likuiditas perusahaan

adalah indikator internal seperti ketidakcukupan kas, utang dagang

membengkak, utilisasi modal (harta kekayaan) menurun,

penambahan utang yang tidak terkendali dan beberapa indikator

lainnya.

2) Reatined Earnings/Total Asset ( )

Laba ditahan terhadap total harta (Retained Earnings to

Total Asset) digunakan untuk mengukur akumulasi laba selama

perusahaan beroperasi. Umur perusahaan berpengaruh terhadap

rasio tersebut karena semakin lama perusahaan beroperasi

memungkinkan untuk memperlancar akumulasi laba ditahan. Hal

= + + + +


commit to user

46

tersebut menyebabkan perusahaan yang masih relatif muda pada

umumnya akan menunjukkan hasil rasio yang rendah, yang kecuali

labanya sangat besar pada masa awal berdirinya.

3) Earning Before Interest and Taxes/Total Asset ( )

Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam

memperoleh laba dari aktiva yang digunakan. Beberapa indikator

yang dapat digunakan dalam mendeteksi adanya masalah pada

kemampuan profitabilitas perusahaan diantaranya adalah piutang

dagang, rugi terus menerus dalam beberapa kwartal, persediaan

meningkat, penjualan menurun.

4) Market Value Of Equity/Book Value Of Total Debt ( )

Nilai pasar ekuitas terhadap nilai buku dari hutang (market

value of equity/book value of total debt) digunakan untuk

mengukur seberapa banyak aktiva perusahaan dapat turun nilainya

sebelum jumlah hutang lebih besar daripada aktivanya dan

perusahaan menjadi pailit.

5) Sales/Total Asset ( )

Rasio ini merupakan rasio yang mengukur aktivitas

perusahaan. Rasio ini mendeteksi kemampuan dana perusahaan

yang tertanam dalam keseluruhan aktiva berputar dalam satu

periode tertentu. Rasio ini dapat pula dikatakan sebagai rasio yang

mengukur modal yang diinvestasikan oleh perusahaan untuk

menghasilkan revenue.


commit to user

47

D. METODE ANALISIS DATA

1. Uji Normalitas Data

Uji normalitas data bertujuan untuk menguji dalam model regresi,

variabel dependen dan variabel independen keduanya mempunyai

distribusi normal atau tidak. Model yang baik adalah model yang

dibentuk oleh variabel yang mempunyai atau mendekati distribusi

normal. Dalam penelitian ini, uji normalitas data dilakukan dengan

menggunakan model Kolmogrov-Smirnov pengujian dua arah (two-tailed

test). Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai signifikansi yang

diperoleh dengan taraf signifikansi yang sudah ditentukannya yaitu 0,05.

Apabila nilai signifikansi (p-value) lebih besar dari taraf signifikansi yaitu

0,05 maka data berdistribusi normal.

Jika data berdistribusi tidak normal maka akan digunakan metode

trimming, yaitu membuang data yang bersifat outliers tersebut. Selain itu,

dapat dilakukan transformasi data dengan menggunakan bentuk log

sehingga nilai transformasi tersebut dapat memenuhi data yang

ditentukan.

2. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas mempunyai arti adanya hubungan yang

sempurna atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel

independen dari model regresi (Gujarati, 1993:157). Multikolinearitas

merupakan suatu kedaan dimana satu atau lebih variabel bebas


commit to user

48

lainnya atau dengan kata lain suatu variabel bebas merupakan fungsi

linear dari variabel bebas lainnya. Akibat adanya multikolinearitas

adalah estimasi akan terafiliasi sehingga menimbulkan bias. Uji ini

dilakukan dengan melihat Variance Inflation Factor (VIF). Apabila

nilai VIF melebihi angka 10, maka disimpulkan telah terjadi

multikolinearitas, sedangkan jika nilai VIF dibawah angka 10, maka

disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas.

b. Uji Autokorelasi

Autokorelasi adalah korelasi antara anggota serangkaian

observasi yang terletak berderetan menurut waktu (seperti data time

series) atau korelasi antara tempat yang berdekatan (seperti data cross

sectional). Uji yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi

adalah uji Durbin-Watson (D-W). Uji Durbin-Watson dihitung

berdasarkan jumlah selisih kuadrat nilai-nilai taksiran faktor

pengganggu yang berurutan. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi

dapat dilihat dari nilai Durbin-Watson (D-W) untuk mendeteksi

autokorelasi bias dilihat dalam tabel D-W.

Namun demikian, kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut

(Santoso, 2001:219):

1) Angka D-W dibawah , berarti ada autokorelasi positif.

2) Angka D-W diantara sampai , berarti tidak ada

autokorelasi.

3) Angka D-W diatas , berarti ada autokorelasi negatif.


commit to user

49

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji dalam model regresi

ada tidaknya ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke

pengamatan yang lain. Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat

dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik

scatterplot antara variabel dependen dan residualnya dimana sumbu Y

adalah Y yang diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi –

Y sesungguhnya) yang telah di studentized (Ghozali, 2005). Dasar

analisis:

1) Jika terdapat pola tertentu seperti titik-titik yang ada

membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar

kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi

heteroskedastisitas.

2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar diatas dan

dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi

heteroskedastisitas.

3. Regresi Liniear Berganda

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah

analisis regresi liniear berganda untuk menguji kekuatan pengaruh kurs,

tingkat suku bunga, Return On Asset, Debt Total Asset, dan cashflow

terhadap financial distress dan non financial distress. Dalam

menganalisis data tersebut menggunakan Statistical Package for Social


commit to user

50

Science (SPSS) for Windows. Model regresi Liniear berganda tersebut

dapat dirumuskan sebagai berikut ini:

Y = + + + + + +

Keterangan:

Y = Financial Distress / Non Financial Distress

= Konstanta

= Kurs

= Tingkat suku bunga

= Return On Asset

= Debt to Total Asset

= Cashflow

= Koefisien Regresi

= Kesalahan pengganggu

Pengujian yang dilakukan dalam pengujian ini adalah uji

normalitas data dan pengujian asumsi klasik yang meliputi uji

multikolineritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas, sedangkan

untuk menguji hipotesis dengan pengujian koefisien regresi simultan (Uji


commit to user

51

F), pengujian koefisien regresi parsial (Uji t) dan pengujian koefisien

determinasi.

a. Pengujian koefisien regresi secara simultan (Uji F)

Uji statistik F bertujuan untuk menguji semua variabel

independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai

pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau

terikat. Hipotesis nol ( ) yang hendak diuji adalah semua

parameter dalam model sama dengan nol, atau:

: = = ……. = = 0

Artinya, semua variabel independen bukan merupakan penjelas

yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya

( ) tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau:

: …….. 0

Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan

penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen.

Pengujian ini dilakukan untuk menguji variabel independen

secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen.

Kriteria pengujian yang digunakan adalah dengan membandingkan

nilai signifikansi yang diperoleh dengan taraf signifikansi yang

telah ditentukan yaitu 0,05. Apabila nilai signifikansi maka

variabel independen mampu mempengaruhi variabel dependen

secara signifikan atau hipotesis diterima.


commit to user

52

b. Pengujian koefisien regresi secara parsial (Uji t)

Pengujian ini dilakukan bertujuan untuk mengetahui variabel

independen secara parsial (individu) berpengaruh terhadap variabel

dependen, dengan asumsi variabel independen yang lain konstan.

Hipotesis nol ( ) yang hendak diuji adalah suatu parameter ( )

sama dengan nol, atau:

: = 0

Artinya, variabel independen bukan merupakan penjelas yang

signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya ( )

parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau:

: 0

Artinya, variabel independen merupakan penjelas yang signifikan

terhadap variabel dependen.

Kriteria pengujian yang digunakan adalah dengan

membandingkan nilai signifikansi yang diperoleh dengan taraf

signifikansi yang telah ditentukan yaitu 0,05. Apabila nilai

signifikansi maka variabel independen mampu

mempengaruhi variabel dependen secara signifikan atau hipotesis

diterima.

c. Koefisien Determinasi (Uji )

Uji ini digunakan untuk mengetahui tingkat ketepatan

perkiraan dalam analisis regresi. Koefisien determinasi ( ) pada

intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam


commit to user

53

menerangkan variasi variabel independen. Nilai koefisien

determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai yang kecil berarti

kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi

variabel dependen amat terbatas. dikatakan baik jika semakin

mendekati 1. Jika sama dengan 1 berarti bahwa variabel

independen berpengaruh sempurna terhadap variabel dependen.

Sedangkan jika sama dengan 0, maka tidak ada pengaruh

variabel independen terhadap variabel dependen.


commit to user

54

BAB IV

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Deskripsi Data

Penelitian ini mengambil populasi perusahaan-perusahaan manufaktur

yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2007 sampai tahun 2009.

Berdasarkan data yang diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory

periode tahun 2007 sampai 2009 diperoleh sampel 375 perusahaan yang

terdiri dari perusahaan manufaktur dalam kategori distress, grey area dan non

distress. Pengujian hipotesis menggunakan uji Regresi Linear Berganda dan

diproses dengan menggunakan bantuan program SPSS versi 17.00 for

Windows. Teknik pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini

yaitu metode purposive sampling.

Keterangan 2007 2008 2009

1. Jumlah populasi perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

2. Perusahaan manufaktur yang data keuangannya tidak lengkap sesuai yang dibutuhkan dalam penelitian ini.

150

21

148

16

146

32

Total Sampel 129 132 114


commit to user

55

Pengelompokkan sampel penelitian menurut perhitungan metode

Altman Z-score dapat dilihat pada tabel berikut ini:

Keterangan 2007 2008 2009

1. Perusahaan manufaktur yang termasuk dalam

kategori distress


kategori grey area


kategori non distress

39

52

38

37

65

30

31

50

33

Total Sampel 129 132 114

Untuk mengetahui gambaran statistik deskriptif tentang data Kurs,

Tingkat Suku Bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA),

dan Free Cash Flow (FCF) pada kategori distress, grey area, dan non distress

dapat dilihat dalam tabel berikut ini:


commit to user

56

TABEL IV. 1

STATISTIK DESKRIPTIF

KATEGORI DISTRESS

Sumber: hasil pengolahan data (lampiran)

Berdasarkan hasil perhitungan statistik yang tercantum pada tabel IV.1

(kategori distress), diketahui nilai rata-rata variabel Z-score sebesar 0,0225.

Nilai Z-score terkecil dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk., yaitu

sebesar -4,26 pada tahun 2008. Sedangkan nilai Z-score terbesar dicapai oleh

PT. Eratex Djaja Tbk., yaitu sebesar 1,19 pada tahun 2007.

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean

Std. Deviation

Zscore 107 -4.26 1.19 .0225 1.19591

KURS 107 9400.00 10950.00 9942.9065 735.67191

IRATE 107 12.54 14.61 13.6334 .83966

ROA 107 -90.37 45.18 -6.0504 18.82090

DTA 107 .18 3.37 .9793 .69550

FCF 107 -6526829.0

0

33159799.00

509975.6542

3.77153E6

Valid N (listwise)

107


commit to user

57

Variabel kurs memiliki nilai rata-rata sebesar 9942,9065. Nilai kurs

terkecil sebesar Rp 9400 pada bulan Desember tahun 2009. Sedangkan nilai

kurs terbesar sebesar Rp 10950 pada bulan Desember tahun 2008.

Variabel tingkat suku bunga memiliki nilai rata-rata sebesar 13,6334.

Nilai tingkat suku bunga terkecil sebesar 12,54% pada bulan Desember tahun

2009. Sedangkan nilai tingkat suku bunga terbesar sebesar 14,61% pada

bulan Desember tahun 2007.

Variabel Return On Asset (ROA) memiliki nilai rata-rata sebesar -

6,0504. Nilai ROA terkecil dicapai oleh PT. Allbond Makmur Usaha Tbk.,

yaitu sebesar -90,37 pada tahun 2007. Sedangkan nilai ROA terbesar dicapai

oleh PT. Unitex Tbk., yaitu sebesar 45,18 pada tahun 2007.

Variabel Debt to Total Asset (DTA) memiliki nilai rata-rata sebesar

0,9793. Nilai DTA terkecil dicapai oleh PT. Jakarta Kyoei Steel Works Tbk.,

yaitu sebesar 0,18 pada tahun 2007. Sedangkan nilai DTA terbesar dicapai

oleh PT. Keramika Indonesia Assosiasi Tbk., yaitu sebesar 3,37 pada tahun

2007.

Variabel Free Cash Flow (FCF) memiliki nilai rata-rata sebesar

509975,6542. Nilai FCF terkecil dicapai oleh PT. Kedaung Indah Can Tbk.,

yaitu sebesar -6526829,00 pada tahun 2007. Sedangkan nilai FCF terbesar

dicapai oleh PT. Keramika Indonesia Assosiasi Tbk., yaitu sebesar

33159799,00 pada tahun 2009.


commit to user

58

TABEL IV. 2


KATEGORI GREY AREA



(kategori grey area), diketahui nilai rata-rata variabel Z-score sebesar 1,9616.

Nilai Z-score terkecil dicapai oleh PT. Multi Prima Sejahtera Tbk., yaitu

sebesar 1,20 pada tahun 2009. Sedangkan nilai Z-score terbesar dicapai oleh

PT. Kimia Farma (Persero) Tbk., yaitu sebesar 2,89 pada tahun 2008.



Std. Deviation

Zscore 167 1.20 2.89 1.9616 .47225

KURS 167 9400.00 10950.00 10009.2096 753.31200

IRATE 167 12.54 14.61 13.5660 .81199

ROA 167 -16.41 147.82 4.1220 12.16658

DTA 167 .09 1.96 .5675 .21845

FCF 167 -41184826.00 12893992.00 192508.3353 3.57746E6

Valid N (listwise) 167


commit to user

59








Variabel Return On Asset (ROA) memiliki nilai rata-rata sebesar

4,1220. Nilai ROA terkecil dicapai oleh PT. BAT Indonesia Tbk., yaitu

sebesar -14,61 pada tahun 2008. Sedangkan nilai ROA terbesar dicapai oleh

PT. Eterindo Wahanatama Tbk., yaitu sebesar 147,82 pada tahun 2008.


0,5675. Nilai DTA terkecil dicapai oleh PT. Intanwijaya Internasional Tbk.,

yaitu sebesar 0,09 pada tahun 2008. Sedangkan nilai DTA terbesar dicapai

oleh PT. Inter Delta Tbk., yaitu sebesar 1,96 pada tahun 2008.


192508,3353. Nilai FCF terkecil dicapai oleh PT. Nipress Tbk., yaitu sebesar

-41184836,00 pada tahun 2007. Sedangkan nilai FCF terbesar dicapai oleh

PT. Nipress Tbk., yaitu sebesar 12893992,00 pada tahun 2008.


commit to user

60

TABEL IV. 3


KATEGORI NON DISTRESS



Std. Deviation

Zscore 101 2.90 15.34 5.0128 2.61552

KURS 101 9400.00 10950.00 9867.5446 707.17981

IRATE 101 12.54 14.61 13.6099 .87192

ROA 101 -5.06 40.67 12.9062 9.28884

DTA 101 .07 2.05 .3973 .24741

FCF 101 -4595449.0

0

15049081.00

588476.9208

1.73599E6

Valid N (listwise)

101



(kategori non distress), diketahui nilai rata-rata variabel Z-score sebesar

5,0128. Nilai Z-score terkecil dicapai oleh PT. Gudang Garam Tbk., yaitu

sebesar 2,90 pada tahun 2007. Sedangkan nilai Z-score terbesar dicapai oleh

PT. Mandom Indonesia Tbk., yaitu sebesar 15,34 pada tahun 2007.


commit to user

61








Variabel Return On Asset (ROA) memiliki nilai rata-rata sebesar

12,9062. Nilai ROA terkecil dicapai oleh PT. BAT Indonesia Tbk., yaitu

sebesar -5,06 pada tahun 2007. Sedangkan nilai ROA terbesar dicapai oleh

PT. Unilever Indonesia Tbk., yaitu sebesar 40,67 pada tahun 2009.


0,3973. Nilai DTA terkecil dicapai oleh PT. Mandom Indonesia Tbk., yaitu

sebesar 0,07 pada tahun 2007. Sedangkan nilai DTA terbesar dicapai oleh PT.

Inter Delta Tbk., yaitu sebesar 2,05 pada tahun 2009.


588476,9208. Nilai FCF terkecil dicapai oleh PT. Inter Delta Tbk., yaitu

sebesar -4595449,00 pada tahun 2009. Sedangkan nilai FCF terbesar dicapai

oleh PT. Yanaprima Hastepersada Tbk., yaitu sebesar 15049081,00 pada

tahun 2009.


commit to user

62

B. Pengolahan Data

Sebelum melakukan regresi untuk pengujian hipotesis, terlebih dahulu

dilakukan pengujian normalitas data dan pengujian asumsi klasik yang

merupakan persyaratan untuk melakukan regresi.

1. Uji Normalitas Data

Uji normalitas data bertujuan untuk menguji dalam model regresi,

variabel dependen dan variabel independen keduanya mempunyai

distribusi normal atau tidak. Hasil pengujian normalitas data dengan

menggunakan uji kolmogrov-smirnov pada kategori distress, grey area,

dan non distress dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini:


commit to user

63

TABEL IV. 4

HASIL UJI KOLMOGOROV – SMIRNOV

KATEGORI DISTRESS

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 107

Normal Parametersa,,b Mean .0000000

Std. Deviation .88768170

Most Extreme Differences Absolute .132

Positive .132

Negative -.127

Kolmogorov-Smirnov Z 1.362

Asymp. Sig. (2-tailed) .056

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.


commit to user

64

TABEL IV. 5


KATEGORI GREY AREA



N 167




Positive .059

Negative -.060

Kolmogorov-Smirnov Z .773





commit to user

65

TABEL IV. 6




Dari hasil pengujian dengan Uji Kolmogorov-Smirnov dari ketiga

kategori yaitu distress, grey area, dan non distress nilai signifikansi

variabel pengganggu atau residual (e) lebih besar dari taraf signifikansi

yaitu 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data tersebut

berdistribusi normal.



N 101




Positive .115

Negative -.055

Kolmogorov-Smirnov Z 1.153





commit to user

66

2. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Multikolonieritas

Uji multikolonieritas digunakan untuk menguji ada hubungan yang

sempurna atau hubungan yang hampir sempurna diantara variabel bebas

pada model regresi. Hasil pengujian multikolonieritas ditunjukkan dalam

tabel berikut ini:

TABEL IV. 7

HASIL UJI MULTIKOLONIERITAS

Variabel Tolerance VIF Kesimpulan

Kurs 0,909 1,100 Tidak terjadi multikolonieritas

IRATE 0,929 1,077 Tidak terjadi multikolonieritas

ROA 0,887 1,127 Tidak terjadi multikolonieritas

DTA 0,989 1,012 Tidak terjadi multikolonieritas

FCF 0,980 1,020 Tidak terjadi multikolonieritas

Kategori Distress

TABEL IV. 8



Kurs 0,990 1,010 Tidak terjadi multikolonieritas

IRATE 0,957 1,045 Tidak terjadi multikolonieritas

ROA 0,966 1,036 Tidak terjadi multikolonieritas

DTA 0,954 1,048 Tidak terjadi multikolonieritas

FCF 0,967 1,034 Tidak terjadi multikolonieritas

Kategori Grey Area


commit to user

67

TABEL IV. 9



LNKurs 0,988 1,012 Tidak terjadi multikolonieritas

LNIRATE 0,891 1,122 Tidak terjadi multikolonieritas

LNROA 0,801 1,248 Tidak terjadi multikolonieritas

LNDTA 0,909 1,100 Tidak terjadi multikolonieritas

LNFCF 0,792 1,262 Tidak terjadi multikolonieritas

Kategori Non Distress


Dari tabel IV.7 (kategori distress), tabel IV.8 (kategori grey area)

dan tabel IV.9 (kategori non distress) diketahui bahwa nilai tolerance

untuk semua variabel independen lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF

bernilai kurang dari 10, maka dapat disimpulkan kurs, tingkat suku

bunga, ROA, DTA dan FCF tidak terdapat gejala multikolonieritas.

b. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi digunakan untuk mendeteksi adanya korelasi

internal diantara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan yang

tersusun dalam rangkaian ruang dan waktu. Adapun dasar pengambilan

keputusan dalam uji Durbin-Watson ini, yaitu jika nilai du < d < 4 – du,

maka tidak terdapat autokorelasi positif atau negatif pada model regresi.

Hasil pengujian autokorelasi ditunjukkan dalam tabel berikut ini:


commit to user

68

TABEL IV.10

HASIL UJI AUTOKORELASI

Nilai d Hitung Nilai du Tabel Nilai 4 – du

2,221 1,7837 2,2163

Kategori Distress

TABEL IV.11



1,820 1,8089 2,1911

Kategori Grey Area

TABEL IV.12



1,989 1,7809 2,2191

Kategori Non Distress


Diketahui bahwa nilai pada tabel IV.10, IV.11 dan IV.12 berada

diantara dan maka dapat disimpulkan bahwa pada model

regresi ketiga kategori tidak terdapat autokorelasi.


commit to user

69

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas dimaksudkan untuk mengetahui dalam

model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu

pengamatan yang lain (Ghozali, 2005 : 105). Cara memprediksi ada

tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari

scatterplot yang dihasilkan. Gambar scatterplot pola sebagai berikut:

GAMBAR IV. 1

HASIL UJI HETEROSKEDASTISITAS

KATEGORI DISTRESS


commit to user

70

GAMBAR IV. 2


KATEGORI GREY AREA

GAMBAR IV. 3




commit to user

71


Dari grafik scatterplot (gambar IV. 1, IV. 2 dan IV. 3) diatas nampak

bahwa penyebaran titik-titik data adalah menyebar, tidak berkumpul hanya

diatas atau dibawah saja. Kemudian penyebarannya tidak membentuk pola

bergelombang. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi linear

berganda terbebas dari asumsi klasik heteroskedastisitas sehingga layak

untuk digunakan dalam penelitian.

C. Pengujian Hipotesis

Setelah melalui proses uji normalitas data, uji multikolonieritas, uji

autokorelasi dan uji heteroskedastisitas, maka model persamaan regresi layak

untuk diuji lebih lanjut, untuk menguji hipotesis diantara variabel-

variabelnya.

1. Pengujian Koefisiensi Regresi Secara Simultan (Uji F)

Uji F digunakan untuk menguji semua variabel independen atau

bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara

bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat.


commit to user

72

TABEL IV.13

HASIL UJI F

KATEGORI DISTRESS

TABEL IV.14

HASIL UJI F

KATEGORI GREY AREA

ANOVAb

Model Sum of Squares df

Mean Square F Sig.

1 Regression 2.488 5 .498 2.319 .046a

Residual 34.534 161 .214

Total 37.022 166

a. Predictors: (Constant), FCF, ROA, KURS, IRATE, DTA

ANOVAb


Mean Square F Sig.

1 Regression 68.075 5 13.615 16.463 .000a

Residual 83.526 101 .827

Total 151.601 106

a. Predictors: (Constant), FCF, DTA, KURS, IRATE, ROA

b. Dependent Variable: Zscore


commit to user

73

ANOVAb


Mean Square F Sig.

1 Regression 2.488 5 .498 2.319 .046a

Residual 34.534 161 .214

Total 37.022 166



TABEL IV.15

HASIL UJI F


ANOVAb


Mean Square F Sig.

1 Regression 5.824 5 1.165 10.886 .000a

Residual 10.165 95 .107

Total 15.989 100

a. Predictors: (Constant), LnFCF, LnKURS, LnDTA, LnIRATE, LnROA

b. Dependent Variable: LnZscore



commit to user

74

Dari hasil uji F diatas, dapat diketahui bahwa nilai signifikansi F

pada tabel IV.13 sebesar 0,000 lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu

0,05. Nilai signifikansi F pada tabel IV.14 sebesar 0,046 lebih kecil dari

taraf signifikansi 0,05. Nilai signifikansi F pada tabel IV.15 sebesar

0,000 lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Hal ini menunjukkan

bahwa variabel independen kurs, tingkat suku bunga, Return On Asset

(ROA), Debt to Total Asset (DTA) dan Free Cash Flow (FCF) secara

bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap tingkat kebangkrutan.

Dengan demikian dapat disimpulkan model penelitian ini dapat

diterima.

2. Pengujian Koefisiensi Regresi Secara Parsial (Uji t)

Uji t digunakan untuk mengetahui variabel independen secara

parsial (individu) berpengaruh terhadap variabel dependen, dengan

asumsi variabel independen yang lain konstan. Variabel-variabel

independen yang digunakan dalam penelitian yaitu kurs, tingkat suku

bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA), Free Cash

Flow (FCF) terhadap tingkat kebangkrutan.


commit to user

75

TABEL IV.16

HASIL UJI t

KATEGORI DISTRESS


Dari hasil uji t pada tabel IV.16 diatas, menunjukkan bahwa

variabel ROA dan DTA nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05.

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

95,0% Confidence

Interval for B Correlations Collinearity

Statistics

B Std.

Error Beta Lower Bound

Upper Bound

Zero-order Partial Part

Tolerance VIF

1 (Constant)

-3.264 2.077

-1.572 .119 -7.384 .855

KURS .000 .000 .129 1.671 .098 .000 .000 -.028 .164 .123 .909 1.100

IRATE .157 .109 .110 1.440 .153 -.059 .374 .062 .142 .106 .929 1.077

ROA -.032 .005 .497 6.337 .000 .022 .041 .464 .533 .468 .887 1.127

DTA .763 .128 -.444 -5.971 .000 -1.016 -.509 -.476 -.511 -.441

.989 1.012

FCF -2.075E

-8

.000 -.065 -.877 .382 .000 .000 -.064 -.087 -.065

.980 1.020

a. Dependent Variable: Zscore


commit to user

76

Maka dapat disimpulkan variabel ROA dan DTA secara parsial

berpengaruh signifikan terhadap distress. Sedangkan KURS, IRATE

dan FCF nilai signifikansinya lebih besar dari taraf signifikansi 0,05.

Maka variabel KURS, IRATE, dan FCF secara parsial tidak

berpengaruh signifikan terhadap distress.

Dari hasil uji t diatas dapat disimpulkan bahwa variabel ROA dan

DTA secara parsial berpengaruh signifikan terhadap distress.

Sedangkan variabel KURS, IRATE, dan FCF secara parsial tidak

berpengaruh signifikan terhadap distress.


commit to user

77

TABEL IV.17

HASIL UJI t

KATEGORI GREY AREA



variabel DTA nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05. Maka dapat

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

95,0% Confidence Interval for B Correlations

Collinearity Statistics

B Std.


Upper Bound

Zero-order

Partial Part

Tolerance VIF

1 (Constant)

1.902 .785

2.422 .017 .351 3.452

KURS 6.806E-5

.000 .109 1.419 .158 .000 .000 .103 .111 .108 .990 1.010

IRATE -.025 .045 -.044 -.560 .576 -.115 .064 -.076 -.044

-.043

.957 1.045

ROA .000 .003 .007 .091 .928 -.006 .006 .054 .007 .007 .966 1.036

DTA -.492 .168 -.228 -2.921

.004 -.825 -.159 -.229 -.224

-.222

.954 1.048

FCF 1.534E-9

.000 .012 .150 .881 .000 .000 .018 .012 .011 .967 1.034

a. Dependent Variable: Zscore


commit to user

78

disimpulkan variabel DTA secara parsial berpengaruh signifikan

terhadap grey area. Sedangkan KURS, IRATE, ROA dan FCF nilai

signifikansinya lebih besar dari taraf signifikansi 0,05. Maka variabel

KURS, IRATE, ROA dan FCF tidak berpengaruh signifikan terhadap

grey area.

Dari hasil pengujian uji t diatas dapat disimpulkan bahwa variabel

ROA secara parsial berpengaruh signifikan terhadap grey area.

Sedangkan variabel KURS, IRATE, ROA dan FCF secara parsial tidak

berpengaruh signifikan terhadap grey area.

TABEL IV.18

HASIL UJI t


Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

95,0% Confidence

Interval for B Correlations Collinearity

Statistics

B Std.


Upper Bound

Zero-order Partial Part

Tolerance VIF

1 (Constant)

2.759 4.672

.590 .556 -6.516 12.033

LnKURS

-.361 .473 -.063 -.763 .447 -1.300 .578 -.069 -.078 -.062 .988 1.012


commit to user

79

LnIRATE

.331 .539 .053 .615 .540 -.739 1.401 -.124 .063 .050 .891 1.122

LnROA .169 .041 .375 4.103 .000 .087 .250 .503 .388 .336 .801 1.248

LnDTA -.209 .061 -.295 -3.440 .001 -.330 -.088 -.348 -.333 -.281 .909 1.100

LnFCF .050 .020 .232 2.527 .013 .011 .089 .324 .251 .207 .792 1.262

a. Dependent Variable: LnZscore



variabel ROA, DTA dan FCF nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05.

Maka dapat disimpulkan variabel ROA, DTA dan FCF secara parsial

berpengaruh signifikan terhadap non distress. Sedangkan KURS dan

IRATE nilai signifikansinya lebih besar dari taraf signifikansi 0,05.

Maka variabel KURS dan IRATE secara parsial tidak berpengaruh

signifikan terhadap non distress.

Dari hasil pengujian uji t diatas dapat disimpulkan bahwa variabel

ROA, DTA dan FCF secara parsial berpengaruh signifikan terhadap

non distress. Sedangkan variabel KURS dan IRATE secara parsial tidak

berpengaruh signifikan terhadap non distress.

3. Koefisien Determinasi (Uji )

Koefisien determinasi (Uji ) digunakan untuk mengetahui

tingkat ketepatan perkiraan dalam analisis regresi. Nilai R2 besarnya


commit to user

80

antara 0 dan 1. R2 dikatakan baik jika mendekati 1, sedangkan jika R-

square 1 berarti variabel independen berpengaruh sempurna pada

variabel dependen, sedangkan jika R-square 0, maka tidak ada pengaruh

variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian koefisien

determinasi uji (R2) ditunjukkan dalam tabel dibawah ini:

TABEL IV.19

HASIL UJI KOEFISIEN DETERMINASI

KATEGORI DISTRESS


Hasil uji hipotesis dan regresi dari tabel IV.19 (kategori distress)

diperoleh nilai Adj. R2 sebesar 0,422 atau 42,2%. Hal ini menunjukkan

bahwa 42,2% dari nilai variabel dependen yaitu Z-score dapat dijelaskan oleh

KURS, IRATE, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA) dan Free

Cash Flow (FCF) sedangkan sisa variabel dependen yaitu sebesar 57,8%

dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian ini.

Model Summaryb

Model R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Change Statistics

Durbin-Watson

R Square Change F Change df1 df2

Sig. F Change

1 .670a .449 .422 .90939 .449 16.463 5 101 .000 2.221

a. Predictors: (Constant), FCF, DTA, KURS, IRATE, ROA



commit to user

81

TABEL IV.20


KATEGORI GREY AREA

Model Summaryb

Model R

R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

Change Statistics

Durbin-Watson

R Square Change

F Change df1 df2

Sig. F Change

1 .259a .067 .038 .46314 .067 2.319 5 161 .046 1.820




Hasil uji hipotesis dan regresi dari tabel IV.20 (kategori grey area)

diperoleh nilai Adj. R2 sebesar 0,038 atau 3,8%. Hal ini menunjukkan

bahwa 3,8% dari nilai variabel dependen yaitu Z-score dapat dijelaskan

oleh KURS, IRATE, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset

(DTA) dan Free Cash Flow (FCF) sedangkan sisa variabel dependen

yaitu sebesar 96,2% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak

dimasukkan dalam penelitian ini.


commit to user

82

TABEL IV.21




Hasil uji hipotesis dan regresi dari tabel IV.21 (kategori non

distress) diperoleh nilai Adj. R2 sebesar 0,331 atau 33,1%. Hal ini

menunjukkan bahwa 33,1% dari nilai variabel dependen yaitu Z-score

dapat dijelaskan oleh KURS, IRATE, Return On Asset (ROA), Debt to

Total Asset (DTA) dan Free Cash Flow (FCF) sedangkan sisa variabel

dependen yaitu sebesar 66,9% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak

dimasukkan dalam penelitian ini.

Model Summaryb

Model R

R Squar

e

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

Change Statistics

Durbin-Watson

R Square Change

F Chang

e df1 df2

Sig. F Chan

ge

1 .604a .364 .331 .32711 .364 10.886 5 95 .000 1.989

a. Predictors: (Constant), LnFCF, LnKURS, LnDTA, LnIRATE, LnROA

b. Dependent Variable: LnZscore


commit to user

83

D. Pembahasan Hasil Penelitian

Dari hasil pengujian dengan uji F dapat disimpulkan bahwa model

regresi yang diajukan dalam penelitian ini layak digunakan untuk melihat

hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen.

Pada model regresi ini akan dibahas pengaruh parsial variabel

independen terhadap variabel dependen. Dari hasil perhitungan diperoleh

hasil persamaan regresi seperti dibawah ini:

TABEL IV.22

HASIL UJI HIPOTESISI DAN REGRESI

KATEGORI DISTRESS

Variabel B t Sig.

(Constanta) -3,264 -1,572 0,119

KURS 0,000 1,671 0,098

IRATE 0,157 1,440 0,153

ROA -0,032 -6,337 0,000

DTA 0,763 5,971 0,000

FCF -2,075E-8 -0,877 0,382

Adjusted R Square = 0,422

Std. Error of The Estimate = 0,90939

F Hitung = 16,463

F (Sig.) = 0,000

Variabel Dependen = Z-score



commit to user

84

Berdasarkan hasil uji hipotesis dan regresi pada tabel IV.22 diatas maka

model regresi sebagai berikut:

Y = -3,264 + 0,000 + 0,157 0,032 + 0,763 2,075E-8

t = -1,572 1,671 1,440 -6,337 5,971 -0,877

Keterangan: Y = Z-score

= KURS

= IRATE

= ROA

= DTA

= FCF

Dari persamaan model regresi diatas, pengaruh masing-masing variabel

indepeden terhadap variabel dependen dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Pengaruh kurs terhadap financial distress

Persamaan regresi diatas menunjukkan bahwa koefisien

regresi variabel kurs adalah positif. Hal ini berarti bahwa apabila

kurs mengalami kenaikan akan mengakibatkan perusahaan tidak

mengalami financial distress. Nilai signifikansi kurs yaitu sebesar

0,098 berpengaruh signifikan pada (alpha) 10% lebih kecil dari

taraf signifikansi yaitu 0,10 maka dapat disimpulkan bahwa


commit to user

85

variabel kurs secara parsial berpengaruh signifikan terhadap

financial distress.

2. Pengaruh tingkat suku bunga terhadap financial distress

Koefisien regresi variabel tingkat suku bunga adalah

positif. Hal ini berarti bahwa apabila suku bunga mengalami

kenaikan akan mengakibatkan perusahaan mengalami financial

distress. Nilai signifikansi tingkat suku bunga yaitu sebesar 0,153

lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa variabel tingkat suku bunga secara parsial tidak

berpengaruh signifikan terhadap financial distress.

3. Pengaruh Return On Asset (ROA) terhadap financial distress

Koefisien regresi variabel Return On Asset (ROA) adalah

negatif. Hal ini berarti bahwa apabila Return On Asset (ROA)

mengalami penurunan akan mengakibatkan perusahaan mengalami

financial distress. Nilai signifikansi Return On Asset (ROA) yaitu

sebesar 0,000 lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu 0,05 maka

dapat disimpulkan bahwa variabel Return On Asset (ROA) secara

parsial berpengaruh signifikan terhadap financial distress.

Variabel Return On Asset (ROA) menunjukkan pengaruh

negatif dan signifikan terhadap financial distress pada perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2007-


commit to user

86

2009. Tanda negatif pada koefisien menunjukkan bahwa rendahnya

perusahaan dalam menghasilkan laba dari aktiva yang

dipergunakan, berarti semakin rendah ROA akan menyebabkan

perusahaan menjadi distress (bangkrut).

Hasil penelitian tersebut sesuai dengan penelitian yang

dilakukan oleh Cheng et al. (2006) yang menyatakan bahwa Return

On Asset berpengaruh signifikan negatif terhadap financial

distress.

4. Pengaruh Debt to Total Asset terhadap financial distress

Koefisien regresi variabel Debt to Total Asset (DTA)

adalah positif. Hal ini berarti bahwa apabila Debt to Total Asset

(DTA) mengalami kenaikan akan mengakibatkan perusahaan

mengalami financial distress. Nilai signifikansi Debt to Total Asset

(DTA) yaitu sebesar 0,000 lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu

0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel Debt to Total Asset

(DTA) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap financial

distress.

Variabel Debt to Total Asset (DTA) menunjukkan pengaruh

positif dan signifikan terhadap financial distress pada perusahaan


2009. Tanda positif pada koefisien menunjukkan bahwa tingginya

hutang yang dimiliki perusahaan akan menyebabkan pengaruh

yang tinggi pada kebangkrutan perusahaan.


commit to user

87

5. Pengaruh Free Cash Flow (FCF) terhadap financial distress

Koefisien regresi variabel Free Cash Flow (FCF) adalah

negatif. Hal ini berarti bahwa apabila Free Cash Flow (FCF)

mengalami penurunan akan mengakibatkan perusahaan mengalami

financial distress. Nilai signifikansi Free Cash Flow (FCF) yaitu

sebesar 0,382 lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05 maka

dapat disimpulkan bahwa variabel Free Cash Flow (FCF) secara

parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap financial distress.

Tanda negatif pada koefisien menunjukkan bahwa semakin kecil

kas yang dimiliki perusahaan, maka kemungkinan perusahaan

mengalami financial distress akan semakin besar.

TABEL IV.23


KATEGORI GREY AREA

Variabel B t Sig.

(Constanta) 1,902 2,422 0,017

KURS 6,806E-5 1,419 0,158

IRATE -0,025 -0,560 0,576

ROA 0,000 0,091 0,928

DTA -0,492 -2,921 0,004

FCF 1,534E-9 0,150 0,881



F Hitung = 2,319


commit to user

88

F (Sig.) = 0,046



Berdasarkan hasil uji hipotesis dan regresi pada tabel IV.23 diatas maka

model regresi sebagai berikut:

Y = 1,902 + 6,806E-5 0,025 + 0,000 0,492 + 1,534E-98

t = 2,422 1,419 -0,560 0,091 -2,921 0,150


= KURS

= IRATE

= ROA

= DTA

= FCF



1. Pengaruh kurs terhadap grey area


regresi variabel kurs adalah positif. Hal ini berarti bahwa apabila

kurs mengalami kenaikan akan mengakibatkan perusahaan tidak


commit to user

89

berada dalam kondisi grey area. Nilai signifikansi kurs yaitu


dapat disimpulkan bahwa variabel kurs secara parsial tidak

berpengaruh signifikan terhadap grey area.

2. Pengaruh tingkat suku bunga terhadap grey area


negatif. Hal ini berarti bahwa apabila suku bunga mengalami

penurunan akan mengakibatkan perusahaan tidak berada dalam

kondisi grey area. Nilai signifikansi tingkat suku bunga yaitu


dapat disimpulkan bahwa variabel tingkat suku bunga secara

parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap grey area.

3. Pengaruh Return On Asset (ROA) terhadap grey area


positif. Hal ini berarti bahwa apabila Return On Asset (ROA)

mengalami kenaikan akan mengakibatkan perusahaan tidak berada

dalam kondisi grey area. Nilai signifikansi Return On Asset (ROA)

yaitu sebesar 0,091 lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05

maka dapat disimpulkan bahwa variabel Return On Asset (ROA)

secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap grey area.

Tanda positif pada koefisien menunjukkan bahwa semakin besar


commit to user

90

laba perusahaan yang dihasilkan dari aktiva yang dipergunakan

maka kemungkinan perusahaan mengalami kebangkrutan juga

kecil.

4. Pengaruh Debt to Total Asset (DTA) terhadap grey area


adalah negatif. Hal ini berarti bahwa apabila Debt to Total Asset

(DTA) mengalami penurunan akan mengakibatkan perusahaan

tidak berada dalam kondisi grey area. Nilai signifikansi Debt to

Total Asset (DTA) yaitu sebesar 0,004 lebih kecil dari taraf

signifikansi yaitu 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel

Debt to Total Asset (DTA) secara parsial berpengaruh signifikan

terhadap grey area.


negatif dan signifikan terhadap grey area pada perusahaan


2009. Tanda negatif pada koefisien menunjukkan bahwa rendahnya

hutang yang dimiliki perusahaan maka kemungkinan perusahaan

mengalami kebangkrutan kecil.

5. Pengaruh Free Cash Flow (FCF) terhadap grey area


positif. Hal ini berarti bahwa apabila Free Cash Flow (FCF)

mengalami kenaikan akan mengakibatkan perusahaan tidak berada

dalam kondisi grey area. Nilai signifikansi Free Cash Flow (FCF)


commit to user

91

yaitu sebesar 0,881 lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05

maka dapat disimpulkan bahwa variabel Free Cash Flow (FCF)

secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap grey area.

Tanda positif pada koefisien menunjukkan bahwa semakin besar

kas yang dimiliki perusahaan, maka kemungkinan perusahaan

mengalami financial distress akan semakin kecil.

TABEL IV.24



Variabel B t Sig.

(Constanta) 2,759 0,590 0,556

KURS -0,361 -0,763 0,447

IRATE 0,331 0,615 0,540

ROA 0,169 4,103 0,000

DTA -0,209 -3,440 0,001

FCF 0,050 2,527 0,013



F Hitung = 10,886

F (Sig.) = 0,000



Y = 2,759 0,361 + 0,331 + 0,169 0,209 + 0,050


commit to user

92

t = 0,590 + -0,763 + 0,615 + 4,103 + -3,440 + 2,527


= KURS

= IRATE

= ROA

= DTA

= FCF



1. Pengaruh kurs terhadap non financial distress


regresi variabel kurs adalah negatif. Hal ini berarti bahwa apabila

kurs mengalami kenaikan akan mengakibatkan perusahaan

mengalami financial distress. Nilai signifikansi kurs yaitu sebesar

0,447 lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa variabel kurs secara parsial tidak berpengaruh

signifikan terhadap non financial distress.

2. Pengaruh tingkat suku bunga terhadap non financial distress


positif. Hal ini berarti bahwa apabila suku bunga mengalami


commit to user

93

kenaikan akan mengakibatkan perusahaan mengalami financial

distress. Nilai signifikansi tingkat suku bunga yaitu sebesar 0,540

lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05 maka dapat

disimpulkan bahwa variabel tingkat suku bunga secara parsial tidak

berpengaruh signifikan terhadap non financial distress.

3. Pengaruh Return On Asset (ROA) terhadap non financial distress


positif. Hal ini berarti bahwa apabila Return On Asset (ROA)

mengalami kenaikan akan mengakibatkan perusahaan tidak

mengalami financial distress. Nilai signifikansi Return On Asset

(ROA) yaitu sebesar 0,000 lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu

0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel Return On Asset

(ROA) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap non

financial distress.

Variabel Return On Asset (ROA) menunjukkan pengaruh

positif dan signifikan terhadap non financial distress pada

perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

periode 2007-2009. Tanda positif pada koefisien menunjukkan

bahwa semakin besar laba perusahaan yang dihasilkan dari aktiva

yang dipergunakan yang menyebabkan perusahaan tidak

mengalami kebangkrutan.

4. Pengaruh Debt to Total Asset (DTA) terhadap non financial distress


commit to user

94


adalah negatif. Hal ini berarti bahwa apabila Debt to Total Asset

(DTA) mengalami penurunan akan mengakibatkan perusahaan

tidak mengalami financial distress. Nilai signifikansi Debt to Total

Asset (DTA) yaitu sebesar 0,001 lebih kecil dari taraf signifikansi

yaitu 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel Debt to Total

Asset (DTA) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap non

financial distress.


negatif dan signifikan terhadap non financial distress pada


periode 2007-2009. Tanda negatif pada koefisien menunjukkan

bahwa rendahnya hutang yang dimiliki perusahaan akan

menyebabkan perusahaan tidak bangkrut.

5. Pengaruh Free Cash Flow (FCF) terhadap non financial distress


positif. Hal ini berarti bahwa apabila Free Cash Flow (FCF)

mengalami kenaikan akan mengakibatkan perusahaan tidak

mengalami financial distress. Nilai signifikansi Free Cash Flow

(FCF) yaitu sebesar 0,013 lebih kecil dari taraf signifikansi yaitu

0,05 maka dapat disimpulkan bahwa variabel Free Cash Flow

(FCF) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap non financial

distress.


commit to user

95

Variabel Free Cash Flow (FCF) menunjukkan pengaruh

positif dan signifikan terhadap non financial distress pada


periode 2007-2009. Tanda positif pada koefisien menunjukkan

bahwa semakin besar kas yang dimiliki perusahaan, dapat

membuat perusahaan tidak bangkrut.


commit to user

96

BAB V

PENUTUP

A. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil penelitian mengenai faktor-faktor yang

mempengaruhi tingkat kebangkrutan pada perusahaan manufaktur yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2007-2009, menggunakan kurs,

tingkat suku bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA) dan

Free Cash Flow (FCF) sebagai variabel penjelasnya, maka dapat diambil

kesimpulan sebagi berikut:

1. Dari hasil uji statistik pada kategori distress didapat nilai F signifikan

pada 0,000 yang berarti variabel-variabel bebas yaitu kurs, tingkat suku

bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA) dan Free

Cash Flow (FCF) dalam penelitian ini secara simultan berpengaruh

terhadap variabel terikat yaitu Z-score. Hasil penelitian diperoleh nilai

adjusted R2 sebesar 0,422 yang berarti variabel independen yaitu kurs,

tingkat suku bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA)

dan Free Cash Flow (FCF) dapat menjelaskan variabel dependen yaitu

Z-score sebesar 42,2%. Sedangkan sisanya sebesar 57,8% dijelaskan

oleh variabel lain di luar model.

2. Hasil uji statistik pada kategori grey area didapat nilai F signifikan




commit to user

97

97








3. Hasil uji statistik pada kategori non distress didapat nilai F signifikan










4. Hasil dari analisis uji t yaitu pengaruh variabel independen terhadap

variabel dependen secara parsial adalah sebagai berikut:

a. Pada kategori distress variabel kurs, Return On Asset (ROA) dan

Debt to Total Asset (DTA) secara parsial berpengaruh terhadap Z-

score dengan nilai signifikansi kurang dari 0,05. Sedangkan

variabel lainnya yaitu kurs, tingkat suku bunga, dan Free Cash


commit to user

98

98

Flow (FCF) secara parsial tidak berpengaruh terhadap Z-score

dengan nilai signifikansi lebih dari 0,05.

b. Pada kategori grey area variabel Debt to Total Asset (DTA) secara

parsial berpengaruh terhadap Z-score dengan nilai signifikansi

kurang dari 0,05. Sedangkan variabel lainnya yaitu kurs, tingkat

suku bunga, Return On Asset (ROA) dan Free Cash Flow (FCF)

secara parsial tidak berpengaruh terhadap Z-score dengan nilai

signifikansi lebih dari 0,05.

c. Pada kategori non distress variabel Return On Asset (ROA), Debt

to Total Asset (DTA) dan Free Cash Flow (FCF) secara parsial

berpengaruh terhadap Z-score dengan nilai signifikansi kurang

dari 0,05. Sedangkan variabel lainnya yaitu kurs dan tingkat suku

bunga, secara parsial tidak berpengaruh terhadap Z-score dengan

nilai signifikansi lebih dari 0,05.

5. Hasil uji Altman Z-score menunjukkan perusahaan-perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tidak semuanya

memiliki prediksi bangkrut. Namun memiliki prediksi bangkrut, grey

area, dan tidak bangkrut.

B. KETERBATASAN

1. Hasil penelitian menunjukkan kecilnya pengaruh variabel independen

yaitu kurs, tingkat suku bunga, Return On Asset (ROA), Debt to Total

Asset (DTA) dan Free Cash Flow (FCF) dikarenakan metode Altman Z-


commit to user

99

99

Score kurang tepat dalam pengambilan sampel penelitian pada perusahaan

yang ada di Indonesia. Oleh karena itu, penulis menyarankan untuk

penelitian selanjutnya menggunakan metode pengambilan sampel yang

lebih baik agar penelitian ini tertuju pada objek yang tepat (tepat sasaran)

sehingga hasil penelitian dengan menggunakan metode Altman Z-Score

lebih akurat.

2. Penelitian ini juga terbatas pada perusahaan yang hanya menggunakan

populasi dari perusahaan manufaktur serta pada pengamatan yang relatif

pendek yaitu selama tiga tahun dengan sampel yang terbatas yaitu 375

perusahaan dengan periode pengamatan 2007-2009. Sehingga perlu

dikembangkan lagi dalam cangkupan populasi yang lebih luas yaitu

semua perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan periode

yang lebih panjang tidak hanya tiga tahun.

3. Bagi pihak manajemen perusahaan selaku pembuat kebijakan setelah

mengetahui seberapa besar potensi kebangkrutan perusahaan sebaiknya

terus mengawasi perusahaan-perusahaan yang berada dalam keadaan

distress agar manajemen mengambil langkah yang tepat untuk membuat

perusahaan berada dalam kondisi tidak bangkrut dan grey area agar

manajemen lebih berhati-hati mengambil langkah sehingga perusahaan

tidak mengarah pada kondisi bangkrut.

C. IMPLIKASI

1. Hasil uji F menunjukkan bahwa variabel kurs, tingkat suku bunga, Return

On Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA), dan Free Cash Flow (FCF)


commit to user

100

100

secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap prediksi

kebangkrutan. Berdasarkan hasil tersebut, bagi para manajer bisa

mempertimbangkan variabel kurs, tingkat suku bunga, Return On Asset

(ROA), Debt to Total Asset (DTA), dan Free Cash Flow (FCF) dalam

memprediksi kebangkrutan suatu perusahaan. Walaupun koefisien

Adjusted R2 pada kategori grey area rendah tetapi manajer juga harus

mempertimbangkannya untuk mengetahui perusahaan tersebut akan

bangkrut atau tidak bangkrut sehingga dapat mengambil kebijakan apabila

perusahaan mengalami kebangkrutan. Kebijakan yang dapat diambil

seperti meningkatkan penjualan, seminimal mungkin untuk mengurangi

hutang, dan secara cepat dapat beradaptasi pada persaingan bisnis yang

semakin ketat.

2. Berdasarkan hasil uji t pada kategori distress menunjukkan bahwa variabel

kurs, Return On Asset (ROA) dan Debt to Total Asset (DTA) secara

parsial berpengaruh signifikan terhadap prediksi kebangkrutan pada

perusahaan manufaktur. Oleh karena itu, baik manajer atau investor yang

akan menanamkan sahamnya sebaiknya memperhatikan variabel ROA

dan DTA dalam memprediksi kebangkrutan.

3. Hasil uji t kategori grey area menunjukkan bahwa hanya variabel Debt to

Total Asset (DTA) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap prediksi

kebangkrutan pada perusahaan manufaktur. Oleh karena itu, baik manajer

atau investor yang akan menanamkan sahamnya sebaiknya

memperhatikan variabel DTA dalam memprediksi kebangkrutan.


commit to user

101

101

4. Hasil uji t kategori grey area menunjukkan bahwa hanya variabel Debt to

Total Asset (DTA) secara parsial berpengaruh signifikan terhadap prediksi

kebangkrutan pada perusahaan manufaktur. Oleh karena itu, baik manajer

atau investor yang akan menanamkan sahamnya sebaiknya

memperhatikan variabel DTA dalam memprediksi kebangkrutan.

5. Hasil uji t kategori non ditress menunjukkan bahwa variabel Return On

Asset (ROA), Debt to Total Asset (DTA) dan Free Cash Flow (FCF)

secara parsial berpengaruh signifikan terhadap prediksi kebangkrutan

pada perusahaan manufaktur. Oleh karena itu, baik manajer atau investor

yang akan menanamkan sahamnya sebaiknya memperhatikan variabel

DTA dalam memprediksi kebangkrutan.

6. Berdasarkan hasil uji t pada kategori distress, grey area, dan non distress

bahwa variabel Debt to Total Asset (DTA) yang sering muncul berarti

bahwa setiap perusahaan harus bisa menggunakan hutang dengan sebaik-

baiknya agar perusahaan tidak mengalami kebangkrutan.

7. Berdasarkan perhitungan Altman Z-score tingkat prediksi kebangkrutan

perusahaan di bagi menjadi 3 kategori yaitu distress, grey area, dan non

distress. Berdasarkan perhitungan tersebut menunjukkan bahwa terdapat

perbedaan pengaruh variabel antara kategori distress, grey area, dan non

distress.

analisis pengaruh indikator makro dan mikro terhadap prediksi ...

Documents

Transcript of analisis pengaruh indikator makro dan mikro terhadap prediksi ...