ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN METODE ALTMAN, …sekunder yang diperoleh dengan menggunakan teknik...

i

ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN METODE ALTMAN,

SPRINGATE, ZMIJEWSKI, DAN GROVER DALAM KONDISI FINANCIAL

DISTRESS

(Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Tahun 2011-2015)

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat

Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

Program Studi Akuntansi

Oleh:

Catarina Emeralda Kartika Alfa Yoseph

132114106

PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2018

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

ii


iii


iv

HALAMAN PERSEMBAHAN

“BERPEGANGLAH PADA PENDIDIKAN, JANGANLAH

MELEPASKANNYA, PELIHARALAH DIA, KARENA

DIALAH HIDUPMU (Amsal 4:13)”

Skripsi yang penuh kekurangan ini kupersembahkan kepada

-Tuhan Yesus Kristus dan Bunda Maria

-Mama dan Papa yang mendukung proses kuliahku

- Krisantus Emeralde

-Kakak Avi Arya Buana yang setia menemani dan selalu kena emosi jikalau saya

menemukan kesulitan dipenelitian ini

-Teman-teman dekatku yang selalu memberikan masukan tentang penelitian ini

-Teman-teman seperjuangan bimbingan Pak Anto yang selalu memberikan nasihat

-Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang telah membantu peneliti

dalam proses penyelesaian skripsi ini


v


vi


ix

DAFTAR ISI

Halaman

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

HALAM PENGESAHAN ……………………………………………………………ii

HALAMAN PERSEMBAHAN ……………………………………………………..iii

HALAMAN KATA PENGANTAR ………………………………………………...iv

HALAMAN DAFTAR ISI …………………………………………………………...v

HALAMAN DAFTAR TABEL ……………………………………………………viii

HALAMAN DAFTAR GAMBAR ………………………………………………….ix

ABSTRAK ……………………………………………………………………………x

ABSTRACT …………………………………………………………………………xi

BAB 1 PENDAHULUAN ……………………………………………………1

A. Latar Belakang ……………………………………………………1

B. Rumusan Masalah ………………………………………………...4

C. Tujuan Penelitian …………………………………………………4

D. Manfaat Penelitian ………………………………………………..5

E. Sistematika Penulisan …………………………………………….6

BAB II LANDASAN TEORI …………………………………………………8

A. Laporan Keuangan ………………………………………………..8

B. Jenis dan Bentuk Laporan Keuangan …………………………….9

C. Analisis Laporan Keuangan ……………………………………..10

D. Kebangkrutan ……………………………………………………11

E. Manfaat Informasi Kebangkrutan ……………………………….12

F. Prediksi Kebangkrutan …………………………………………..14

G. Financial Distress ………………………………………………..14


x

H. Penyebab Financial Distress …………………………………….16

I. Kebangkrutan dan Financial Distress …………………………...17

J. Metode Kebangkrutan …………………………………………..18

1. Altman Z-score ……………………………………………...18

2. Springate S-score ……………………………………………19

3. Zmijewski X-score …………………………………………..20

4. Grover G-score ……………………………………………...20

K. Rasio Keuangan …………………………………………………21

1. WCTA ……………………………………………………….22

2. Current Ratio ………………………………………………..23

3. Debt Ratio …………………………………………………...23

4. EBIT/Total Asset ……………………………………………24

5. Sales/Total Asset ……………………………………………24

6. ROA …………………………………………………………24

7. Retained Earnings/Total Asset ……………………………...26

8. MVE/BVTD ………………………………………………...26

9. EBT/Current Liability ……………………………………….26

10. Penjelasan Variabel Rasio Keuangan ……………………….27

L. Tingkat Akurasi……………………………..…………………...29

M. Penelitian Terdahulu …………………………………………….30

N. Kerangka Pemikiran …………………………………………….32

BAB III METODE PENELITIAN …………………………………………...34

A. Jenis Penelitian ………………………………………………….34

B. Populasi Sasaran ………………………………………………...34

C. Teknik Pengumpulan Data ……………………………………...35

D. Definisi Operasional Variabel …………………………………..36

E. Teknik Analisis Data ……………………………………………37

1. Mengumpulkan Data ………………………………………..37


xi

2. Menghitung Rasio Keuangan ……………………………….38

3. Melakukan Statistik Deskriptif ……………………………...43

4. Menghitung Metode Kebangkrutan …………………………43

5. Membuat Tabel Perbandingan Hasil Prediksi

Kebangkrutan ………………………………………………..47

6. Menghitung Tingkat Akurasi dan Tipe Kesalahan ………….47

7. Menarik Kesimpulan ………………………………………..49

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN ………………………....51

A. Deskripsi Data …………………………………………………..51

B. Analisis Data …………………………………………………….65

1. Pengumpulan Data …………………………………………..65

2. Perhitungan Rasio Keuangan ………………………………..65

3. Analisis Statistik Deskriptif …………………………………97

4. Perhitungan Metode Kebangkrutan ………………………..100

5. Pembuatan Tabel Perbandingan Hasil Prediksi

Kebangkrutan ………………………………………………140

6. Perhitungan Tingkat Akurasi ……………………………...140

7. Penarikan Kesimpulan ……………………………………..146

C. Pembahasan ……………………………………………………147

BAB V PENUTUP …………………………………………………………151

A. Kesimpulan …………………………………………………….151

B. Keterbatasan Penelitian ………………………………………..152

C. Saran …………………………………………………………...152

DAFTAR PUSTAKA ……………………………………………………………...153

LAMPIRAN ……………………………………………………………………….156


xii

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 4.1 Kriteria Populasi Sasaran …………………………………………………51

Tabel 4.2 Kriteria Sampel Sasaran ………………………………………………….52

Tabel 4.3 Laba/Rugi Perusahaan Manufaktur yang Mengalami (Financial

Distress) Kategori I Periode 2011-2015 ……………………………………53

Tabel 4.4 Pembayaran Deviden Perusahaan Manufaktur Kategori I

Periode 2011 - 2015 ………………………………………………………56

Tabel 4.5 Laba/Rugi Perusahaan Manufaktur Kategori II

Periode 2011-2015 ………………………………………………………59

Tabel 4.6 Pembayaran Deviden Perusahaan Manufaktur Kategori II Periode

2011-2015 …………………………………………………………………61

Tabel 4.7 Perhitungan Rasio WCTA Kategori I Periode 2011-2015………………..66

Tabel 4.8 Perhitungan Rasio WCTA Kategori II Periode 2011-2015 ………………67

Tabel 4.9 Perhitungan Rasio RE_TA Kategori I Periode 2011-2015 ………………69

Tabel 4.10 Perhitungan Rasio RE_TA Kategori II Periode 2011-2015……………..71

Tabel 4.11 Perhitungan Rasio EBIT_TA Kategori I Periode 2011-2015 …………...73

Tabel 4.12 Perhitungan Rasio EBIT_TA Kategori II Periode 2011-2015…………..75

Tabel 4.13 Perhitungan Rasio MVE_BVTD Kategori I Periode 2011-2015 ……….77

Tabel 4.14 Perhitungan Rasio MVE_BVTD Kategori II Periode 2011-2015……….79


xiii

Tabel 4.15 Perhitungan Rasio SA_TA Kategori I Periode 2011-2015 ……………..80

Tabel 4.16 Perhitungan Rasio SA_TA Kategori II Periode 2011-2015 …………….82

Tabel 4.17 Perhitungan Rasio ROA Kategori I Periode 2011-2015 ………………..84

Tabel 4.18 Perhitungan Rasio ROA Kategori II Periode 2011-2015………………..85

Tabel 4.19 Perhitungan Rasio EBT_CL Kategori I Periode 2011-2015 ……………87

Tabel 4.20 Perhitungan Rasio EBT_CL Kategori II Periode 2011-2015……………89

Tabel 4.21 Perhitungan Rasio DR Kategori I Periode 2011-2015 ………………….91

Tabel 4.22 Perhitungan Rasio DR Kategori II Periode 2011-2015………………….92

Tabel 4.23 Perhitungan Rasio CR Kategori I Periode 2011-2015 …………………..94

Tabel 4.24 Perhitungan Rasio CR Kategori II Periode 2011-2015………………….96

Tabel 4.25 Statistik Deskriptif Kategori I …………………………………………...98

Tabel 4.26 Statistik Deskriptif Kategori II…………………………………………..99

Tabel 4.27 Perhitungan Metode Altman Kategori I ……………………………….100

Tabel 4.28 Perhitungan Metode Altman Kategori II……………………………….102

Tabel 4.29 Rekap Hasil Perhitungan Metode Altman Kategori I ………………….104

Tabel 4.30 Rekap Hasil Perhitungan Metode Altman Kategori II…………………107

Tabel 4.31 Perhitungan Metode Springate Kategori I ……………………………..109

Tabel 4.32 Perhitungan Metode Springate Kategori II……………………………..111

Tabel 4.33 Rekap Hasil Perhitungan Metode Springate Kategori I………………..114

Tabel 4.34 Rekap Hasil Perhitungan Metode Springate Kategori II ………………116

Tabel 4.35 Perhitungan Metode Zmijewski Kategori I ……………………………119

Tabel 4.36 Perhitungan Metode Zmijewski Kategori II …………………………...121


xiv

Tabel 4.37 Rekap Hasil Perhitungan Metode Zmijewski Kategori I……………….124

Tabel 4.38 Rekap Hasil Perhitungan Metode Zmijewski Kategori II ……………..127

Tabel 4.39 Perhitungan Metode Grover Kategori I ………………………………..130

Tabel 4.40 Perhitungan Metode Grover Kategori II ……………………………….131

Tabel 4.41 Rekap Hasil Perhitungan Metode Grover Kategori I…………………..134

Tabel 4.42 Rekap Hasil Perhitungan Metode Grover Kategori II …………………137

Tabel 4.43 Tabel Perbandingan Hasil Prediksi Kebangkrutan …………………….140

Tabel 4.44 Rekapitulasi Tingkat Akurasi Metode Altman …………... ……...141

Tabel 4.45 Rekapitulasi Tingkat Akurasi Metode Springate…………………... ….142

Tabel 4.46 Rekapitulasi Tingkat Akurasi Metode Zmijewski………………... …...144

Tabel 4.47 Rekapitulasi Tingkat Akurasi Metode Grover ………………................145

Tabel 4.48 Tabel Perbandingan Ketepatan Prediksi Metode Altman, Springate,

Zmijewski dan Grover ………………………………………………………….….146


xv

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Gambar Kerangka Pemikiran ……………………………………….33


xvi

ABSTRAK

ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN METODE ALTMAN,

SPRINGATE, ZMIJEWSKI, DAN GROVER DALAM KONDISI FINANCIAL

DISTRESS

Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Tahun 2011-2015


NIM:132114106

Universitas Sanata Dharma

Yogyakarta

2018

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan dan tingkat

akurasi ketepatan prediksi kebangkrutan antara metode Altman, Springate,

Zmijewski, dan Grover.

Jenis penelitian ini adalah studi empiris. Data yang digunakan adalah data

sekunder yang diperoleh dengan menggunakan teknik dokumentasi. Teknik analisa

data yang digunakan adalah teknik purposive sampling.

Hasil analisis data menunjukan bahwa terdapat perbedaan hasil prediksi

kebangkrutan antara metode Altman, Springate, Zmijeski, dan Grover dalam kondisi

financial distress. Metode Springate merupakan metode prediksi kebangkrutan yang

mempunyai tingkat persentase akurasi tertinggi sebesar 80%.Tingkat akurasi tertinggi

menunjukan bahwa metode Springate mempunyai ketepatan prediksi perusahaan

dengan benar yang didasarkan pada keseluruhan sampel yang ada.

Kata kunci: metode kebangkrutan Altman, metode Springate, metode Zmijewski,

metode Grover, financial distress.


xvii

ABSTRACT

ANALYSIS OF THE PREDICTION BANKRUPTCY OF ALTMAN,

SPRINGATE, ZMIJEWSKI, AND GROVER METHODS IN THE

CONDITION OF FINANCIAL DISTRESS

(An Empirical Study in Manufacturing Companies Listed in Indonesia Stock

Exchange Period 2011-2015)


NIM: 132114106

Sanata Dharma University

Yogyakarta

2018

The purpose of this study was to find out the comparison and precision of

bankruptcy prediction accuracy between Altman, Springate, Zmijewski and Grover

methods.

This research is an empirical study. The data used are secondary data that

obtained using documentation technique. The data analysis technique used is

purposive sampling.

The result of data analysis showed that there were differences in bankruptcy

prediction results between the Altman, Springate, Zmijewski and Grover methods in

financial distress in manufacturing companies listed of the Indonesia Stock Exchange

in 2011-2015. Springate was the method that had the highest accuracy of percentage

level 80%. The highest level of accuracy indicated that Springate method had the

valid prediction based on the overall sample.

Keywords: Altman’s bankcruptcy method, Springate method, Zmijewski method,

Grover method, financial distress.


1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Tujuan perusahaan ialah untuk mendapatkan laba, meningkatkan

penjualan, memaksimalkan nilai saham, dan meningkatkan kesejahteraan para

pemegang saham. Namun, sebagian besar tujuan utama perusahaan ialah

untuk mendapatkan laba yang maksimal, sehingga perusahaan mampu untuk

bertahan dan berkembang dalam jangka waktu yang panjang. Agar tujuan

tersebut dapat tercapai, perusahaan dituntut memiliki kemampuan pengelolaan

yang baik agar perusahaan dapat maju dan berkembang dalam jangka waktu

yang panjang dan dapat bersaing secara kompetitif. Persaingan bisnis yang

terjadi antar perusahaan seiring dengan perkembangan perekonomian,

menuntut perusahaan untuk mengembangkan inovasi, memperbaiki kinerja,

dan melakukan usaha agar perusahaan dapat terus bertahan dan bersaing

dalam jangka waktu yang panjang.

Untuk melaporkan kinerja yang telah dilakukan oleh perusahaan

dalam jangka waktu tertentu, perusahaan menyusun laporan keuangan untuk

menilai kemampuan untuk mendapatkan laba atau rugi. Laporan keuangan

yang telah disusun oleh perusahaan merupakan salah satu sumber informasi

mengenai posisi keuangan perusahaan. Laporan keuangan perusahaan sangat


2

berguna untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat. Laporan

keuangan yang lengkap dapat memberitahu kondisi perusahaan dalam jangka

pendek atau jangka panjang Jika dalam suatu laporan keuangan yang

diterbitkan perusahaan tersebut mengalami kesulitan membayar kewajiban

jangka pendek, maka perusahaan mulai masuk dalam kondisi financial

distress atau kesulitan keuangan. Jika kondisi financial distress tersebut tidak

cepat diatasi oleh pihak perusahaan maka dapat mengakibatkan kebangkrutan.

Menurut Darsono dan Ashari (2005:101), financial distress diartikan

sebagai ketidakmampuan perusahaan dalam membayar kewajiban

keuangannya pada saat jatuh tempo yang jika tidak diatasi secara cepat dan

tepat dapat mengakibatkan kebangkrutan perusahaan. Financial distress dapat

dimulai dari kesulitan membayar kewajiban jangka pendek yang telah jatuh

tempo sebagai indikasi financial distress paling ringan, sampai ke pernyataan

kebangkrutan yang merupakan kondisi financial distress yang paling berat.

Menurut Wahyujati (2000), dalam Mujairimi (2013:5), kondisi financial

distress dapat terjadi jika perusahaan mengalami net income negative selama

tiga tahun dan selama lebih dari satu tahun tidak melakukan pembayaran

deviden.

Kebangkrutan suatu perusahaan diawali dengan peringatan financial

distress, dimana perusahaan mengalami kesulitan keuangan dalam

menghasilkan laba, atau laba yang terus menurun dari tahun ke tahun. Dengan


3

kata lain, kebangkrutan diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam

menjalankan operasi untuk mencapai misi atau tujuan perusahaan. Dengan

adanya kebangkrutan, sangat banyak metode kebangkrutan yang muncul

untuk mengantisipasi atau mencegah bahkan memperbaiki kondisi perusahaan

sebelum terjadinya kebangkrutan pada saat kondisi financial distrees.

Beberapa penelitian menyimpulkan hasil keakuratan metode

kebangkrutan yang berbeda-beda. Berdasarkan penelitian Subekti (2013),

terdapat perbedaan antara metode Z-score Altman, Springate, dan Zmijewski

dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan manufaktur sektor makanan dan

minuman. Menurut Subekti (2013), dari ketiga metode tersebut, metode

Zmijewski merupakan metode yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi.

Tanggapan peneliti tersebut bertentangan dengan Ngatijah (2016), Jayanti

(2014), yang mengatakan bahwa model prediksi Grover merupakan model

prediksi terbaik dibandingkan model Altman, Springate, dan Zmijewski

dengan tingkat akurasi 68%. Model Springate merupakan model yang sesuai

diterapkan pada perusahaan pertambangan dan mempunyai tingkat keakuratan

sebesar 84,21% (Priambodo, 2017).

Adanya perbedaan pendapat diatas membuat peneliti ingin mencari

tahu analisis kebangkrutan dan financial distress pada perusahaan manufaktur

yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Untuk itu penelitian ini mengangkat


4

judul “Analisis Prediksi Kebangkrutan Metode Altman, Springate, Zmijewski,

dan Grover dalam Kondisi Financial Distress”.

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan, peneliti

merumuskan permasalahan sebagai berikut:

1. Bagaimana perbandingan hasil prediksi kebangkrutan metode Altman,

Springate, Zmijewski dan Grover dalam kondisi financial distress?

2. Metode kebangkrutan manakah yang paling akurat?

C. Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah tersebut, tujuan yang

ingin dicapai dari penelitian:

1. Mengetahui perbandingan hasil perhitungan prediksi kebangkrutan metode

Altman, Springate, Zmijewski dan Grover dalam kondisi financial distress.

2. Mengetahui metode yang paling akurat dalam prediksi kebangkrutan metode

Altman, Springate, Zmijewski dan Grover dalam kondisi financial distress.


5

D. Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian sebagai berikut:

1. Bagi perusahaan, penelitian ini diharapkan menjadi acuan para pengambil

keputusan dalam menggunakan metode kebangkrutan yang tepat untuk

menilai kondisi keuangan perusahaan yang mengalami kondisi financial

distress.

2. Bagi investor, penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan pengambilan

keputusan dalam pemilihan perusahaan yang mengalami financial distress dan

non-financial distress.

3. Bagi akademisi, penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan

tambahan dan informasi tentang metode-metode prediksi kebangkrutan yang

tepat dalam kondisi financial distress di Bursa Efek Indonesia serta menjadi

bahan refrensi untuk penelitian selanjutnya.


6

E. Sistematika Penulisan

Penulisan penelitian ini disusun dalam enam bab dengan sistematika

sebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini terdiri dari latar belakang masalah, rumusan

masalah, tujuan dan manfaat penelitian, serta

sistematika penulisan penelitian.

BAB II LANDASAN TEORI

Bab ini menjelaskan teori-teori pendukung dan hasil

penelitian terdahulu sebagai acuan penelitian ini.

BAB III METODE PENELITIAN

Bab ini menguraikan jenis penelitian, populasi sasaran,

teknik pengumpulan data, definisi operasional variabel

dan teknik analisis data.

BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

Bab ini memberikan gambaran mengenai data yang

digunakan dalam penelitian, cara peneliti menentukan

populasi sasaran, sarta daftar dan profil perusahaan

yang menjadi populasi sasaran penelitian.


7

BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Bab ini membahas mengenai pengujian yang dilakukan,

analisis terhadap data, dan temuan empiris yang

diperoleh.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan dan analisis data yang

dilakukan pada bab sebelumnya, dan keterbatasan pada

saat proses penelitian. Dari kesimpulan data dan

keterbatasan penelitian, peneliti memberikan saran-

saran bagi pihak yang berkepentingan dengan

penelitian ini.


8

BAB II

LANDASAN TEORI

A. Laporan Keuangan

“Dalam praktiknya laporan keuangan oleh perusahaan tidak dibuat

secara serampangan, tetapi harus dibuat dan disusun sesuai dengan standard

atau aturan yang berlaku. Hal ini perlu dilakukan agar laporan keuangan

mudah dibaca dan dimengerti. Laporan keuangan yang disajikan perusahaan

sangat penting bagi manajemen dan pemilik perusahaan. Laporan keuangan

merupakan salah satu sumber informasi yang penting bagi para penggunanya,

terutama dalam rangka pengambilan keputusan” (Kasmir 2008:5). Laporan

keuangan akan lebih bermanfaat apabila informasi yang terkandung dalam

laporan keuangan tersebut dapat digunakan untuk memprediksi apa yang akan

terjadi di masa mendatang. Menurut Kasmir (2008:7), dalam pengertian yang

sederhana, laporan keuangan merupakan laporan yang menunjukan kondisi

keuangan perusahaan pada saat ini atau dalam suatu periode tertentu.

Sedangkan, menurut Munawir (2010), laporan keuangan merupakan alat yang

sangat penting untuk memperoleh informasi sehubungan dengan posisi

keuangan dan hasil-hasil yang telah dicapai oleh perusahaan yang

bersangkutan. Dengan begitu laporan keuangan diharapkan akan membantu

bagi para pengguna untuk membuat keputusan ekonomi yang bersifat

finansial. Dari definisi tersebut dapat dipahami bahwa manajemen menyajikan


9

laporan keuangan dan pihak luar perusahaan memanfaatkan informasi tersebut

untuk membantu membuat keputusan. Menurut Hery (2015:4), urutan laporan

keuangan berdasarkan proses penyajiannya adalah sebagai berikut:

1. Laporan Laba Rugi ( Income Statement)

2. Laporan Ekuitas Pemilik (Statement of Owner’s Equity)

3. Neraca (Balance Sheet)

4. Laporan Arus Kas (Statement of Cash Flows)

Tujuan keseluruhan dari laporan keuangan adalah untuk memberikan

informasi yang berguna bagi investor dan kreditor dalam pengambilan

keputusan investasi dan kredit. Pengguna informasi akuntansi harus dapat

memperoleh pemahaman mengenai kondisi keuangan dan hasil operasional

perusahaan lewat laporan keuangan.

B. Jenis dan Bentuk Laporan Keuangan

Menurut Prastowo dan Rifka (2002:24), jenis laporan keuangan (utama)

yang umumnya dibuat oleh setiap perusahaan adalah neraca dan laporan laba

rugi. Yang dijelaskan sebagai berikut:

a. Neraca : adalah laporan keuangan yang memberikan informasi mengenai

posisi keuangan (aktiva, kewajiban dan ekuitas) perusahaan pada saat

tertentu.


10

b. Laporan Laba-rugi : laporan keuangan yang memberikan informasi

mengenai kemampuan (potensi) perusahaan dalam menghasilkan laba

(kinerja) selama periode tertentu.

Sedangkan menurut SAK No.1 (revisi 2015) (dalam Gerdian 2015:8),

laporan keuangan yang lengkap terdiri dari komponen berikut ini:

1. Laporan Posisi Keuangan pada Akhir Periode

2. Laporan Laba-Rugi Komprehensif selama Periode

3. Laporan Perubahan Ekuitas selama Periode

4. Laporan Arus Kas selama Periode

C. Analisis Laporan Keuangan

Menurut Hery (2015:132), analisis laporan keuangan merupakan suatu

proses untuk membedah laporan keuangan ke dalam unsur-unsurnya dan

menelaah masing-masing dari unsur tersebut dengan tujuan untuk

memperoleh pengertian dan pemahaman yang baik dan tepat atas laporan

keuangan itu sendiri. Menganalisis laporan keuangan berarti menilai kinerja

perusahaan, baik secara internal maupun untuk dibandingkan dengan

perusahaan lain yang berada dalam industri yang sama. Hal ini berguna bagi

arah perkembangan perusahaan dengan mengetahui seberapa efektif operasi

perusahaan telah berjalan. Analisis laporan keuangan merupakan suatu

metode yang membantu para pengambil keputusan untuk mengetahui

kekuatan dan kelemahan perusahaan melalui informasi yang didapat dari


11

laporan keuangan. Menurut Prihadi (2010:4), analisis laporan keuangan

memerlukan bahan baku berupa laporan keuangan. Dari laporan keuangan

kemudian dihitung rasio keuangan. Dengan demikian, untuk melakukan

analisis laporan keuangan diperlukan pengetahuan laporan keuangan yang

cukup luas.

D. Kebangkrutan

Menurut Hanafi (2010), perusahaan dapat dikatakan bangkrut apabila

perusahaan itu kesulitan yang bersifat ringan atau likuiditas, sampai dengan

kesulitan keuangan yang lebih serius yaitu solvable atau hutang lebih besar

dibandingkan dengan asset. Menurut Fahmi (2011), likuiditas merupakan

resiko yang dialami oleh perusahaan karena ketidakmampuannya dalam

memenuhi kewajiban jangka pendeknya, sehingga itu memberi pengaruh

kepada terganggunya aktivitas perusahaan. Sedangkan, menurut Weston dan

Copeland (1997), kebangkrutan adalah suatu kegagalan yang terjadi dalam

perusahaan, apabila perusahaan tersebut mengalami:

1. Kegagalan Ekonomi (economic distress)

Kegagalan dalam arti ekonomi bahwa pendapatan perusahaan tidak

mampu lagi menutup biayanya, yang berarti bahwa tingkat labanya lebih

kecil dari pada biaya modalnya.


12

2. Kegagalan Keuangan ( financial distress)

Kegagalan keuangan memiliki dua bentuk, yakni:

a. Default Teknis

Yang terjadi bila suatu perusahaan gagal memenuhi salah satu atau

lebih kondisi dalam hutangnya, seperti rasio lancar dengan hutang

lancar yang ditetapkan.

b. Technical Insolvency

Yang terjadi apabila perusahaan tidak mampu memenuhi kewajiban

pada waktu yang telah ditentukan.

Menurut Munawir (2010), kebangkrutan diawali dengan kesulitan

keuangan (financial distress), yaitu keadaan dimana perusahaan tidak mampu

membayar kewajiban pada saat jatuh tempo yang menyebabkan perusahaan

mengalami kebangkrutan. Kebangkrutan juga dapat dikatakan sebagai

kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasional perusahaan, minimal

untuk menutup hutang-hutangnya dengan asset yang dimiliki.

E. Manfaat Informasi Kebangkrutan

Menurut Hanafi dan Abdul Halim (2012:259), informasi kebangkrutan

bisa bermanfaat bagi beberapa pihak seperti berikut:


13

1. Pemberi Pinjaman (seperti pihak bank)

Informasi kebangkrutan bermanfaat untuk mengambil keputusan siapa

yang akan diberi pinjaman, dan kemudian bermanfaat untuk kebijakan

memonitor pinjaman yang ada.

2. Investor

Investor saham atau obligasi yang dikeluarkan oleh suatu perusahaan

tentunya akan sangat penting melihat adanya kemungkinan bangkrut atau

tidaknya perusahaan yang menjual surat berharga tersebut.

3. Pihak Pemerintah

Pada beberapa sektor usaha, lembaga pemerintah mempunyai tanggung

jawab untuk mengawasi jalannya usaha tersebut (missal sektor

perbankan). Pemerintah juga mempunyai badan-badan usaha (BUMN)

yang harus selalu diawasi. Lembaga Pemerintah mempunyai kepentingan

untuk melihat tanda-tanda kebangkrutan lebih awal supaya tindakan-

tindakan yang perlu bisa dilakukan lebih awal.

4. Akuntan

Akuntan mempunyai kepentingan terhadap informasi kelangsungan suatu

usahan karena akuntan akan menilai kemampuan going concern suatu

perusahaan.

5. Manajemen

Kebangkrutan berarti munculnya biaya-biaya yang berkaitan dengan

kebangkrutan dan biaya ini cukup besar. Apabila manajemen bisa


14

mendeteksi kebangkrutan ini lebih awal, maka tindakan-tindakan

penghematan bisa dilakukan, misalnya dengan melakukan merger atau

restrukturisasi keuangan sehingga biaya kebangkrutan bisa dihindari.

F. Prediksi Kebangkrutan

Menurut Adnan dan Taufik (2001:189) dalam Gerdian (2016:13),

kebangkrutan dapat diprediksi jauh sebelum perusahaan mengalami

kebangkrutan. Oleh sebab itu, kebangkrutan tidak dapat dideteksi dengan

waktu yang singkat. Namun waktu yang digunakan biasanya dua sampai lima

tahun sebagai batas toleransi penurunan kinerja untuk mendeteksi

kemungkinan kebangkrutan perusahaan.

G. Financial Distress

Menurut Plat dan Platt dalam Fahmi (2011), financial distress

diartikan sebagai tahap penurunan kondisi keuangan yang terjadi sebelum

terjadinya kebangkrutan atau likuidasi. Financial distress, dimulai dari

ketidakmampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban-kewajibannya,

terutama kewajiban yang bersifat jangka pendek dan juga kewajiban yang

dalam kategori solvabilitas. Menurut Rayenda (2007), dalam Andre (2013:2),

financial distress terjadi karena perusahaan tidak mampu mengelola dan

menjaga kestabilan kinerja keuangan sehingga menyebabkan perusahaan

mengalami kerugian operasional dan kerugian bersih untuk tahun yang


15

berjalan. Peringatan semacam ini memungkinkan pihak manajemen

perusahaan untuk melakukan langkah-langkah pencegahan dan

penanggulangan apabila terjadi financial distress pada entitasnya. Menurut

Fahmi (2011), untuk persoalan financial distress secara kajian umum ada

empat kategori penggolongan, yaitu:

1. Financial distress kategori A atau sangat tinggi dan benar-benar

membahayakan. Kategori ini memungkinkan perusahaan di nyatakan

untuk berada di posisi bangkrut atau pailit.

2. Financial distress kategori B yang masuk dalam kategori tinggi dan di

anggap bahaya. Pada posisi ini perusahaan harus memikirkan berbagai

solusi realistis dalam menyelamatkan berbagai asset yang dimiliki, seperti

sumber-sumber asset yang ingin di jual dan yang di pertahankan.

3. Financial Distress kategori C yang masuk dalam kategori sedang.

Kategori ini di anggap perusahaan yang masih mampu atau bisa

menyelamatkan diri dengan tindakan tambahan dana yang bersumber dari

internal atau eksternal.

4. Financial distress kategori D atau rendah. Pada kategori ini perusahaan di

anggap hanya mengalami fluktuasi financial temporer yang di sebabkan

oleh berbagai kondisi eksternal dan internal, termasuk lahirnya atau di

laksanakannya keputusan yang kurang tepat. Kategori ini bersifat jangka

pendek, sehingga kondisi ini bisa cepat di atasi.


16

Menurut Whitaker (1999) dalam Mujairimi (2013:5), perusahaan di

katakan masuk dalam kondisi financial distress jika selama lebih dari satu

tahun tidak membayar deviden. Sedangkan menurut Wahyujati (2000)

dalam Mujairimi (2013:5), mendefinisikan perusahaan yang mengalami

kondisi financial distress jika perusahaan mengalami net income negatif

selama tiga tahun.

H. Penyebab Financial Disress

Menurut Halim (2012), penyebab dalam terjadinya financial distress

sebagai berikut:

1. Neoclassical Model

Financial distress terjadi ketika alokasi sumber daya tidak tepat.

Mengestimasikan kesulitan di lakukan dengan data dan laporan laba rugi.

2. Financial Model

Financial distress di tandai dengan adanya struktur keuangan yang salah

dan menyebabkan batasan likuidasi. Hal ini berarti bahwa walaupun

perusahaan dapat bertahan hidup dalam jangka waktu panjang, namun

perusahaan tersebut harus bangkrut juga dalam jangka waktu pendek.

3. Corporate Governance Models

Ketika perusahaan memiliki susunan asset yang tepat dan struktur

keuangan yang baik namun dikelola dengan buruk.


17

Model peringatan dini sangat berguna sebagai informasi awal untuk

mengantipasi terjadinya financial distress.

I. Kebangkrutan dan Financial Distress

Menurut Martin, et.al. (1995) dalam e-journal (2013), kebangkrutan

dalam kegagalan dapat di definisikan sebagai kegagalan ekonomi, dan

kegagalan keuangan. Kemampuan suatu perusahaan untuk dapat bersaing

sangat di tentukan oleh kinerja perusahaan. Perusahaan yang tidak mampu

bersaing untuk mempertahankan kinerjanya lambat laun akan tergusur dari

lingkungan industrinya dan akan mengalami kebangkrutan. Kebangkrutan

merupakan kondisi di mana perusahaan atau entitasnya tidak dapat melunasi

atau membayar kewajibannya.

Menurut Munawir (2010), kebangkrutan di awali dengan kesulitan

keuangan (financial distress), yaitu keadaan di mana perusahaan tidak mampu

membayar kewajiban pada saat jatuh tempo yang menyebabkan perusahaan

mengalami kebangkrutan, atau menyebabkan perjanjian kasus dengan kreditur

untuk mengurangi atau menghapus hutangnya. Kebangkrutan juga dapat di

katakan sebagai kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasional

perusahaan, minimal untuk menutup hutang-hutangnya dengan asset yang di

miliki. Dalam kondisi financial distress, perusahaan belum bisa dikatakan

bangkrut seutuhnya. Namun kondisi di mana perusahaan menuju tahap awal


18

kebangkrutan. Namun, perusahaan yang mengalami kebangkrutan sudah pasti

mengalami financial distress.

J. Metode Kebangkrutan

Penggunaan metode kebangkrutan dalam penelitian ini akan di

gunakan dalam memprediksi terjadinya suatu kebangkrutan dalam perusahaan

yang mengindikasikan perusahaan tersebut mengalami financial distress

sebelum di nyatakan bangkrut. Berikut ini akan di uraikan empat metode

kebangkrutan yang akan di gunakan dalam penelitian ini:

1. Metode Altman Z-score

Menurut Hanafi dan Halim (2009:272), Edwerd Altman menerapkan

Multiple Discriminant Analysis untuk pertama kalinya pada tahun 1968.

Analisis ini di lakukan Altman dengan mengindikasikan rasio-rasio

keuangan yang menghasilkan model yang dapat memprediksi perusahaan

yang memiliki kemungkinan financial distress. Persamaan diskriminan

Metode Altman dijelaskan sebagai berikut:

Z-score = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5

Dimana:

X1 = Working Capital/Total Asset

X2 = Retained Earnings/Total Asset

X3 = Earning Before Interest and Taxes/Total Asset

X4 = Market Value of Equity/Book Value of Total Debt


19

X5 = Sales/Total Asset

Klarifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut di dasarkan pada nilai Z-

score metode Altman yaitu

a. Nilai Z < 1,81 maka termasuk perusahaan yang bangkrut

b. Nilai 1,81 < Z < 2,99 maka termasuk grey area (tidak dapat di

tentukan apakah perusahaan sehat ataupun mengalami kebangkrutan)

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

d. Metode Springate S-score

2. Metode Springate S-score

Menurut Peter dan Yoseph (2011), dalam Ben, et.al. (2015:3), Model ini

di kembangkan pada tahun 1978 oleh Gorgon L.V. Springate. Gordon

L.V. Springate (1978) melakukan penelitian untuk menemukan suatu

model yang dapat di gunakan dalam memprediksi adanya potensi

(indikasi) kebangkrutan. Empat rasio tersebut dirumuskan menjadi:

S-score = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4

Dimana:


X2 = Net Profit Before Interest and Taxes/Total Asset

X3 = Net Profit Before Taxes/Current Liability


Klarifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai S-

score metode Springate yaitu :


20

a. skor S > 0,862 merupakan perusahaan yang tidak berpotensi bangkrut

b. skor S < 0,862 diklasifikasikan sebagai perusahaan yang tidak sehat

dan berpotensi bangkrut.

3. Metode Zmijewski X-score

Menurut Prihantini dan Sari (2013:423), metode prediksi yang di hasilkan

oleh Zmijewski pada tahun 1983 merupakan riset selama 20 tahun.

Metode ini menghasilkan rumus sebagai berikut:

X = -4,3 – 4,5X1 +5,7X2 - 0,004X3

Dimana:

X1 = ROA

X2 = Leverage ( Debt Ratio)

X3 = Likuiditas (Current Ratio)

Klarifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut di dasarkan pada nilai X-

score metode Zmijewski yaitu :

a. Jika skor > 0 maka perusahaan di prediksi berpotensi mengalami

kebangkrutan

b. Jika skor < 0 maka perusahaan di prediksi tidak berpotensi untuk

mengalami kebangkrutan

4. Metode Grover G-score

Metode Grover merupakan metode yang di ciptakan dengan melakukan

mendesain dan menilai ulang terhadap metode Altman Z-score, Jeffrey S.

Grover menggunakan sampel sesuai dengan metode Altman Z-score pada


21

tahun 1968 dengan menambah tiga belas rasio keuangan baru. (Prihantini

dan Sari, 2013:420). Jeffrey S.Grover menghasilkan fungsi sebagai

berikut:

G-score = 1,650X1 + 3,404X2 + 0,016ROA + 0,057

Dimana:


X2 = Earnings Before Interest and Taxes/Total Asset

ROA = Net Income/Total Asset

Klarifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut di dasarkan pada nilai G-

score metode Grover yaitu :

a. skor G ≤ -0,02 merupakan perusahaan yang di prediksi mengalami

kebangkrutan.

b. skor G ≥ 0,01 perusahaan yang tidak akan mengalami kebangkrutan.

K. Rasio Keuangan

Menurut Kasmir (2016:104), pengertian rasio keuangan menurut

James C Van Home merupakan indeks yang menghubungkan dua angka

akuntansi dan di peroleh dengan membagi satu angka dengan angka lainnya.

Rasio keuangan di gunakan untuk mengevaluasi kondisi keuangan dan kinerja

perusahaan. Dari hasil rasio keuangan ini akan terlihat kondisi kesehatan

perusahaan yang bersangkutan. Jadi rasio keuangan merupakan kegiatan

membandingkan angka-angka yang ada di dalam laporan keuangan dengan


22

cara membagi satu angka dengan angka lainnya. Perbandingan dapat di

lakukan antara satu komponen dengan komponen dalam satu laporan

keuangan atau antar komponen yang ada di antara laporan keuangan.

Menurut Lyn dan Ormiston (2001:177), ada 4 kategori rasio-rasio

keuangan kunci (umum), antara lain: ratio likuiditas, ratio leverage, ratio

aktivitas dan ratio profitabilitas. Berikut penjelasan rasio keuangan dalam

variabel penelitian saya:

1. Ratio WCTA/Total Asset (Modal Kerja terhadap Total Asset)

Menurut Prastowo dan Juliaty (2002:83), modal kerja merupakan selisih

antara total aktiva lancar dan hutang lancar. Jumlah modal kerja yang di

miliki oleh perusahaan ini menjadi perhatian para kreditor jangka pendek,

karena hasil perhitungan ini menunjukan jumlah aktiva yang di belanjai

dari sumber dana jangka panjang, yang tidak memerlukan pembayaran

kembali dalam jangka pendek. Makin besar angka modal ini, berarti

makin besar tingkat proteksi kreditor jangka pendek, dan makin besar

kepastian bahwa hutang jangka pendek akan dilunasi tepat waktu.

Rumus WCTA/Total Asset sebagai berikut:

𝑊𝐶𝑇𝐴 =𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 − 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡


23

2. Current Ratio (Ratio Lancar)

Merupakan rasio untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam

membayar kewajiban jangka pendek atau hutang yang akan segera jatuh

tempo pada saat di tagih. Dari hasil pengukuran rasio, apabila hasil rasio

lancar rendah dapat di katakan bahwa perusahaan kurang modal untuk

membayar hutang. Namun, apabila hasil pengukuran rasio tinggi, belum

tentu kondisi perusahaan sedang baik (Kasmir, 2016).

Rumus Current Ratio (Rasio Lancar) sebagai berikut:

𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 =𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

3. Debt Ratio (Rasio Hutang)

Merupakan rasio hutang yang di gunakan untuk mengukur perbandingan

antara total hutang dengan total aktiva/asset. Dengan kata lain, seberapa

besar aktiva perusahaan di biayai oleh hutang atau seberapa besar hutang

perusahaan berpengaruh terhadap pengelolaan aktiva. Hasil perhitungan

rasio ini menjelaskan bahwa jika rasio ini tinggi maka pendanaan dengan

hutang semakin banyak, maka semakin sulit bagi perusahaan untuk

memperoleh tambahan pinjaman karena di khawatirkan perusahaan tidak

mampu menutupi hutang-hutangnya dengan aktiva yang di miliki. Jika

hasil rasio rendah, maka semakin kecil perusahaan dibiayai dengan hutang

(Kasmir, 2016).


24

Rumus Debt Ratio (Rasio Hutang) sebagai berikut:

𝐷𝑅 =𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑏𝑡


4. Earning Before Interest and Taxes per Total Asset (Laba Usaha/Total

Asset).

Rasio ini menunjukan kemampuan perusahaan memperoleh laba di ukur

dari jumlah laba sebelum di kurangi bunga dan pajak dibandingkan

dengan total asset. Semakin besar rasio semakin baik (Harahap,2007:305)

Rumus rasio ini sebagai berikut:

𝐸𝐵𝐼𝑇_𝑇𝐴 =𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡 𝑎𝑛𝑑 𝑇𝑎𝑥


5. Ratio Sales/Total Aset (Penjualan/ Total Asset)

Rasio ini merupakan perhitungan rasio total assets turnover yang di sebut

juga dengan perputaran total asset. Rasio ini melihat sejauh mana

keseluruhan asset yang dimiliki oleh perusahaan terjadi perputaran secara

efektif ( Fahmi, 2011:135).

Adapun rumus total assets turnover adalah:

𝑆𝐴_𝑇𝐴 =𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠


6. Return On Asset (ROA)

Rasio ini menggambarkan perputaran aktiva diukur dari volume

penjualan. Semakin besar rasio ini semakin baik. Hal ini berarti bahwa

aktiva dapat lebih cepat berputar dan meraih laba (Harahap, 2007:305).


25

Perhitungan ROA yang sederhana adalah menggunakan laba bersih

(Hery,2015:228).

𝑅𝑂𝐴 =𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ


Perhitungan ROA juga bisa menggunakan dasar operating (Prihadi,

2010:155):

𝑅𝑂𝐴 =𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒

𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

Versi lain dari ROA adalah perhitungan yang berbasis pada EBIT atas

berbasis sebelum pajak (Prihadi, 2010:154) :

𝑅𝑂𝐴 =𝐸𝐵𝐼𝑇

𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

ROA dapat menunjukan tingkat profitabilitas perusahaan. Menurut Hery

(2015:228), semakin tinggi nilai ROA atau semakin tinggi hasil

pengembalian asset berarti semakin tinggi pula jumlah laba bersih yang

dihasilkan dari setiap rupiah dana yang tertanam dalam total asset.

Dengan demikian dapat dikatakan bahwa semakin tinggi nilai ROA maka

semakin baik kinerja perusahaan tersebut.


26

7. Retained Earnings/Total Asset (Laba ditahan/Total Asset)

Rasio yang tinggi menunjukan bahwa investasi sebagian besar dibiayai

dari retained earnings (laba ditahan). Semakin tinggi rasio yang dihasilkan

berarti perusahaan memiliki laba yang tinggi untuk membiayai asetnya

dan membayar deviden, sehingga akan menurunkan terjadinya financial

distress. Rumus sebagai berikut (Kurniasih, 2000):

𝑅𝐸_𝑇𝐴 =𝑅𝑒𝑡𝑎𝑖𝑛𝑒𝑑 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 (𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑑𝑖 𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛)


8. Market Value of Equity/ Book Value of Total Debt

Rasio ini merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur seberapa

banyak aset perusahaan dapat turun nilainya sebelum jumlah utang lebih

besar daripada asetnya dan perusahaan menjadi pailit

(Naingolan,2017:96).

Rumus sebagai berikut:

𝑀𝑉𝐸_𝐵𝑉𝑇 =𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦

𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑏𝑡

9. Net Profit Before Taxes/ Current Liability

Merupakan rasio yang mengukur profitabilitas perusahaan

(Rahayu,2012:33).

Rumus sebagai berikut:

𝐸𝐵𝑇_𝐶𝐿 =𝑁𝑒𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝑇𝑎𝑥𝑒𝑠

𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠


27

Penjelasan Variabel Rasio Keuangan:

a. Current Asset (Asset Lancar) merupakan harta atau kekayaan yang

segera dapat diuangkan (ditunaikan) pada saat dibutuhkan dalam

jangka maksimal satu tahun. Terdiri dari kas, bank, surat-surat

berharga, piutang, persediaan, sewa dibayar dimuka,dsb. (Kasmir,

2016:390).

b. Current Liability (Kewajiban Lancar) merupakan kewajiban atau

hutang perusahaan kepada pihak lain yang harus segera dibayar

dalam jangka waktu maksimal satu tahun. Terdiri dari: hutang

dagang, hutang bank maksimal satu tahun, hutang wesel, hutang

gaji,dsb. (Kasmir, 2016:390).

c. Total Asset ( Jumlah Aset) merupakan total dari jumlah aktiva

lancar, aktiva tetap dan aktiva lainnya. (Kasmir, 2016:390).

d. Retained Earnings (Laba di tahan) merupakan akumulasi

penghasilan sebuah perusahaan setelah dikurangi dengan deviden

(Siegel dan Shim dalam Fahmi 2011:91). Secara umum dalam

konsep akuntansi laba di tahan (retained earnings) ada dua, yaitu:

a.1. Laba di tahan yang dialokasikan atau dianggarkan

retained earnings), yaitu penggunaan laba ditahan yang

dianggarkan merupakan bentuk dari kebijakan perusahaan


28

karena membutuhkan dana untuk keperluan yang

diperlukan sesuai dengan rencana yang dibuat.

a.2. Laba di tahan yang tidak dialokasikan (free retained

earnings), yaitu laba ditahan (retained earnings) yang tidak

ada satu kebijakan khusus untuk mengalokasikan laba yang

diperoleh untuk tujuan tertentu.

e. EBIT ( Laba Bersih Sebelum Bunga dan Pajak) merupakan laba

tingkat kedua dalam laporan laba rugi yang mengukur kinerja

kegiatan perusahaan secara keseluruhan. EBIT juga dikatakan

sebagai laba usaha. Laba usaha dicari dengan rumus laba kotor

dikurangi dengan beban usaha. Angka laba usaha memberikan kita

satu dasar untuk mengukur kesuksesan terpisah dari yang terpisah

dari kegiatan pembelanjaan dan kegiatan investasi dan terpisah

dari status pajak. Sedangkan beban operasi atau beban usaha terdiri

dari beban penjualan, beban administratif, beban iklan, beban

penyusutan dan amortisasi serta perbaikan dan pemeliharaan (Lyn

dan Ormiston,2008:129).

f. Market Value of Equity merupakan nilai pasar ekuitas yang

mengukur nilai sekarang dari arus kas masa depan kepada

pemegang saham. MVE didapat dari hasil kalkulasi jumlah saham

yang beredar dikalikan dengan harga saham (Zaky dan Ary

2012:143).


29

g. Book Value of Total Debt merupakan elemen keuangan yang

terdapat pada neraca. Dimana nilai buku hutang yang didapat dari

kewajiban lancar ditambah dengan kewajiban tidak lancar

(Darsono, 2005).

h. Sales (penjualan) merupakan hasil penjualan setelah dikurangi

dengan retur dan potongan penjualan (Deanta,2016:22).

i. Net Profit Before Taxes (Laba Bersih Sebelum Pajak) merupakan

laba yang terlihat atau yang diperoleh sebelum dikurangkan

dengan pajak (Fahmi, 2011:101).

j. Long-term Liabilities (Kewajiban Jangka Panjang) merupakan

kewajiban-kewajiban yang harus dilunasi dalam jangka waktu

lebih dari satu tahun atau lebih dari satu siklus operasi normal

perusahaan. (Akbar:2002)

L. Tingkat Akurasi

Menurut Prihadi (2010:334), setiap metode selalu terdapat

kemungkinan salah prediksi dan perbedaan tingkat akurasi. Sulit untuk

berharap apakah terdapat alat prediksi dengan akurasi 100%. Ketepatan

metode prediksi yang tertinggi dapat dilihat dari tingkat akurasi yang paling

tinggi. Tingkat akurasi menunjukan persentase metode dalam memprediksi

kondisi perusahaan dengan benar yang didasarkan pada keseluruhan sampel


30

yang ada. Jumlah prediksi dikatakan benar apabila antara yang diprediksi

dengan aktualnya sama. Menurut Christanti (2013), dalam Gerdian (2016:36),

rumus akurasi adalah:

𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟

𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑥 100%

M. Penelitian Terdahulu

Subekti (2013), melakukan penelitian mengenai analisis perbandingan

tingkat akurasi prediksi kebangkrutan metode Altman Z-score, Springate, dan

Zmijewski pada perusahaan manufaktur sektor makanan dan minuman yang

terdaftar di BEI. Penelitian ini mencari tahu tingkat akurasi prediksi

kebangkrutan dari metode-metode yang diterapkan. Hasil penelitian ini

menemukan bahwa metode Zmijewski merupakan metode yang memiliki

tingkat akurasi tertinggi dari metode Altman Z-score dan Springate.

Wibosono, et.al. (2014), melakukan penelitian mengenai analisis

tingkat kebangkrutan dengan menggunakan metode Altman, Foster, dan

Springate pada perusahaan Property and Real Estate Go Publik. Penelitian ini

mencari perbedaaan antara hasil analisis model Altman, model Foster dan

model Springate dalam memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan

property and real estate go public di BEI pada periode 2008-2011. Penelitian

ini disebabkan karena adanya perbedaaan dalam menggunakan perhitungan


31

yang digunakan pada model Altman, model Foster dan model Springate. Baik

itu berupa rasio keuangan yang dipakai maupun angka dan nilai cut off yang

digunakan. Perbandingan metode analisis yang paling baik digunakan dalam

memprediksi tingkat kebangkrutan pada perusahaan property and real estate

go public periode 2008-2011 adalah metode Springate. Tingkat kesesuaian

prediksi yang dihasilkan metode Springate berdasarkan kondisi real

perusahaan yang dilihat dari jumlah laba bersih lebih tinggi dibandingkan

tingkat prediksi yang menggunakan metode Z-Score Altman dan Foster.

Nurcahyanti (2015), melakukan penelitian mengenai Studi Kompratif

Model Altman Z-score, Springate, dan Zmijewski Dalam Mengindikasikan

Kebangkrutan Perusahaan Yang Terdaftar Di BEI. Hasil dari penelitian

menunjukan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil analisis

kebangkrutan Z-score, Springate, dan Zmijewski pada perusahaan yang

terdaftar di BEI. Model yang paling akurat berdasarkan Uji Post Hoc adalah

model Altman sedangkan model yang paling akurat berdasarkan tipe eror

adalah model Zmijewski.

Priambodo (2017), melakukan penelitian mengenai analisis

perbandingan model Altman, Springate, Grover dan Zmijewski dalam

memprediksi financial distress pada perusahaan pertambangan tahun 2012-

2015. Dalam penelitiannya, Priambodo memprediksi metode Springate yang

mempunyai tingkat keakurasian tertinggi 84,21%. Menurut Priambodo,


32

perbandingan score dari keempat metode tersebut sangat berbeda. Hasil ini

didukung oleh hasil uji paired sample t-test.

N. Kerangka Pemikiran

Analisis kebangkrutan dengan menggunakan metode kebangkrutan

sangat dibutuhkan oleh investor maupun para entitas perusahaan guna

mendeteksi kemungkinan terjadinya financial distress atau kesulitan

keuangan pada perusahaannya. Dengan pendeteksian dini terhadap financial

distress, dapat membantu para manajer perusahaan untuk membuat kebijakan-

kebijakan guna memperbaiki kinerja perusahaan agar kondisi financial

distress tersebut tidak berlanjut ketahap kebangkrutan.

Penelitian ini akan membandingkan ke empat model prediksi

kebangkrutan diantaranya Altman, Springate, Zmijewski dan Grover untuk

melihat perbedaan hasil perhitungan dan tingkat akurasi pada masing-masing

metode kebangkrutan dan mendapatkan satu model prediksi dengan tingkat

akurasi tertinggi dalam memprediksi kebangkrutan pada kondisi financial

distress. Berdasarkan hal tersebut, kerangka konseptual dalam penelitian ini

digambarkan sebagai berikut:


33

Gambar 2.1 : Gambar Kerangka Pemikiran

Perusahaan

Manufaktur

Kondisi Financial

Distress

Kondisi Non-

Financial Distress

Metode

Altman

Metode

Springate

Metode

Zmijewski

Metode

Grover

Perbandingan

Hasil Score

Tingkat Akurasi Tertinggi


34

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Jenis Penelitian

Penelitian ini menggunakan studi empiris. Penelitian empiris

merupakan studi yang dilakukan berdasarkan data-data eksperimental hasil

pengamatan, pengalaman, uji coba untuk ilmu pengetahuan dan penelitian

atau data sekunder. Studi empiris pada penelitian ini menggunakan

perusahaan-perusahaan manufaktur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia

(BEI).

B. Populasi Sasaran

Populasi sasaran pada penelitian ini menggunakan perusahaan manufaktur

yang mengalami financial distress dan non-financial distress yang terdaftar

di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2011-2015. Kriteria populasi sasaran

perusahaan manufaktur yang mengalami financial distress (kategori I)

sebagai berikut :

1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama

periode 2011-2015.

2. Perusahaan manufaktur yang mengeluarkan laporan keuangan tahunan

dengan mata uang rupiah selama periode 2011-2015.


35

3. Perusahaan yang mengalami net income negatif selama tiga tahun.

4. Perusahaan yang tidak membayar deviden selama lebih dari satu tahun.

Kriteria populasi sasaran perusahaan manufaktur yang mengalami kondisi

non-financial distress (kategori II) sebagai berikut:

1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama

periode 2011-2015.

2. Perusahaan manufaktur yang mengeluarkan laporan keuangan tahunan

dengan mata uang rupiah selama periode 2011-2015.

3. Perusahaan yang mengalami net income positif selama lebih dari tiga

tahun.

4. Perusahaan yang rutin membayar deviden.

C. Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah

teknik dokumentasi. Teknik dokumentasi dilakukan dengan menganalisis data

sekunder berupa laporan keuangan perusahaan manufaktur. Data diperoleh

dari Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan website www.idx.co.id. Selain itu

juga menggunakan studi pustaka dengan mengumpulkan data, artikel, jurnal,

maupun sumber tertulis lain yang berkaitan dengan variabel penelitian.


http://www.idx.co.id/

36

D. Definisi Operasional Variabel

Analisis data pada penelitian ini menggunakan variabel kebangkrutan,

metode Altman, metode Springate, metode Zmijewski, Metode Grover, dan

financial distress. Definisi dari keenam variabel tersebut secara rinci dapat

dijelaskan sebagai berikut:

1. Kebangkrutan

Resiko yang dialami oleh perusahaan karena ketidakmampuannya dalam

memenuhi kewajiban jangka panjang dan jangka pendeknya, sehingga itu

memberi pengaruh kepada terganggunya aktivitas perusahaan.

2. Metode Altman

Merupakan metode hasil penerapan oleh Edwerd Altman yaitu Multiple

Discriminant Analysis pada tahun 1968. Analisis ini dilakukan Altman

dengan mengindikasikan rasio-rasio keuangan yang menghasilkan model

yang dapat memprediksi perusahaan yang memiliki kemungkinan

financial distress.

3. Metode Springate

Merupakan metode prediksi kebangkrutan pada tahun 1978 yang dibuat

oleh Springate. Springate menggunakan metode Multi Discriminant

Analysis (MDA) yang hampir sama seperti Altman. Pada awalnya

Springate memiliki 14 rasio namun setelah pengembangan, Springate

memilih empat rasio saja.


37

4. Metode Zmijewski

Merupakan metode prediksi yang dihasilkan oleh Zmijewski pada tahun

1983 yang merupakan riset selama 20 tahun.

5. Metode Grover

Merupakan metode yang diciptakan dengan melakukan mendesain dan

menilai ulang terhadap metode Altman Z-score, Jeffrey S. Grover

menggunakan sampel sesuai dengan metode Altman Z-score pada tahun

1968 dengan menambah tiga belas rasio keuangan baru.

6. Financial Distress

Merupakan tahap penurunan kondisi keuangan yang terjadi sebelum

terjadinya kebangkrutan atau likuidasi.

E. Teknik Analisis Data

Dalam penenelitian ini, perlu dilakukan langkah-langkah pengolahan

data. Berikut adalah langkah-langkah pengolahan data:

1. Mengumpulkan data

Data yang digunakan pada penelitian ini adalah laporan keuangan

perusahaan manufaktur kategori I dan kategori II yang terdaftar di Bursa

Efek Indonesia (BEI). Mengumpulkan data kategori I dan II dengan

melihat net income dan pembayaran deviden pada laporan keuangan


38

selama periode lima tahun. Pengkasifikasian perusahaan kedalam ketegori

sebagai berikut:

Kategori I = perusahaan yang berada pada kondisi financial distress yang

mengalami net income negative selama tiga tahun dan lebih dari satu

tahun tidak membayar deviden.

Kategori II = perusahaan yang berada pada kondisi non-financial distress

yang mengalami net income positif selama tiga tahun dan rutin membayar

deviden atau selama satu tahun saja tidak membayar deviden.

2. Menghitung Rasio Keuangan

Menghitung rasio-rasio keuangan terhadap seluruh data yang ada di dalam

komponen perhitungan metode kebangkrutan Altman, Springate,

Zmijewski, dan Grover. Perhitungan rasio keuangan ini merupakan tahap

awal penentuan score atau nilai akhir perusahaan dari tiap metode

kebangkrutan. Rasio keuangan dikelompokan menjadi II kategori

perusahaan. Rasio keuangan yang digunakan pada metode Altman,

Springate, Zmijewski dan Grover, meliputi:

Rasio keuangan perusahaan kategori I dan kategori II, yang meliputi :

a. Menghitung working capital to total asset.

1. Menghitung current asset ( Aset Lancar)

2. Menghitung current liability ( Kewajiban Lancar )

3. Menghitung total asset Menghitung working capital to total asset


39

Rasio working capital to total asset dapat dihitung menggunakan

rumus:

WCTA =𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 − 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦


Makin besar angka modal ini, berarti makin besar tingkat proteksi

kreditor jangka pendek, dan makin besar kepastian bahwa hutang

jangka pendek akan dilunasi tepat waktu.

b. Menghitung Retained Earnings to Total Asset

1. Menghitung retained earnings (laba ditahan)

2. Menghitung total asset.

3. Menghitung retained earnings to total asset.

Rasio retained earnings to total asset dapat dihitung dengan

menggunakan rumus:

𝑅𝐸_𝑇𝐴 =𝑅𝑒𝑡𝑎𝑖𝑛𝑒𝑑 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 (𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑑𝑖 𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛)


Semakin tinggi rasio yang dihasilkan berarti perusahaan memiliki

laba yang tinggi untuk membiayai asetnya dan membayar deviden,

sehingga akan menurunkan terjadinya financial distress.

c. Menghitung Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset.

1. Menghitung EBIT ( laba sebelum bunga dan pajak)

2. Menghitung total asset

3. Menghitung EBIT to total asset


40

Rasio EBIT to total asset dapat dihitung dengan menggunakan

rumus:

𝐸𝐵𝐼𝑇_𝑇𝐴 =𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡 𝑎𝑛𝑑 𝑇𝑎𝑥


Rasio ini mengukur apakah asset-asset perusahaan digunakan secara

rasional untuk menghasilkan laba dari kegiatan operasinya.

d. Menghitung Market Value of Equity to Book Value of Total Debt.

1. Menghitung market value of equity ( nilai pasar ekuitas)

Market value of equity di dapat dari jumlah saham yang beredar

dikalikan dengan harga saham.

2. Menghitung book value of total debt ( nilai buku dari total hutang).

Book value of total debt di dapat dari kewajiban lancar di tambah

dengan kewajiban tidak lancar.

3. Menghitung rasio market value of equity to total debt

Rasio market value of equity to total debt dapat di hitung dengan

menggunakan rumus:

𝑀𝑉𝐸_𝐵𝑉𝑇 =𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦

𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑏𝑡

Rasio yang tinggi menunjukan proporsi pembiayaan hutang yang

tinggi dibandingkan dengan ekuitas. Perhitungan ini menunjukan

berapa banyak penurunan nilai asset perusahaan sebelum liabilitas

melebihi asset sehingga terjadi kebangkrutan.


41

e. Menghitung Sales to Total Asset.

1. Menghitung sales ( penjualan)


3. Menghitung rasio sales to total asset.

Rumus menghitung rasio sales to total asset dapat di hitung

dengan menggunakan rumus:

𝑆𝐴_𝑇𝐴 =𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠


Rasio yang tinggi menunjukan bahwa perusahaan menggunakan

assetnya secara efisien untuk meningkatkan penjualan.

f. Menghitung Return on Asset

1. Menghitung laba bersih


3. Menghitung rasio ROA

Rumus ROA dapat di hitung dengan menggunakan rumus:

𝑅𝑂𝐴 =𝐿𝑎𝑏𝑎 𝐵𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ


Semakin tinggi nilai ROA atau semakin tinggi hasil pengembalian

asset berarti semakin tinggi pula jumlah laba bersih yang di

hasilkan dari setiap rupiah dana yang tertanam dalam total asset.


42

g. Menghitung Earnings Before Taxes to Current Liability.

1. Menghitung earnings before taxes (laba sebelum pajak)

2. Menghitung current liability (kewajiban lancar)

3. Menghitung rasio earnings before taxes to current liability

Rumus rasio EBT_CL dapat di hitung menggunakan rumus:

𝐸𝐵𝑇_𝐶𝐿 =𝑁𝑒𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝑇𝑎𝑥𝑒𝑠

𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠

Rasio ini mengukur profitabilitas perusahaan.

h. Menghitung Debt Ratio.

1. Menghitung total debt ( total hutang)

Total debt atau total hutang di dapat dari jumlah kewajiban lancar

dengan kewajiban tidak lancar.


3. Menghitung debt ratio

Debt ratio di dapat dengan menggunakan rumus:

𝐷𝑅 =𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑏𝑡


Hasil perhitungan rasio ini menunjukan bahwa jika rasio ini

semakin tinggi maka pendanaan dengan hutang semakin banyak.


43

i. Menghitung Current Ratio.

1. Menghitung total current asset ( asset lancar)

2. Menghitung total current liability (kewajiban lancar)

3. Menghitung current ratio

Current ratio dapat di hitung dengan menggunakan rumus:

𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 =𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

Dari hasil pengukuran rasio, apabila hasil rasio lancar rendah dapat di

katakan bahwa perusahaan kurang modal untuk membayar hutang

hutangnya.

3. Melakukan Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif ini dapat memberikan gambaran mengenai nilai

minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata serta standard deviasi data

penelitian. Ukuran variabel penelitian berupa rasio keuangan dari seluruh

metode kebangkrutan yang digunakan dalam penelitian ini. Statistik

deskriptif meliputi II kategori, yaitu:

a. Statistik deskriptif perusahaan kategori I.

b. Statistik deskriptif perusahaan ketegori II.

4. Menghitung Metode Kebangkrutan

Menghitung metode kebangkrutan yang akan digunakan dari setiap

kategori populasi sasaran. Untuk menilai apakah perusahaan mengalami


44

kebangkrutan atau tidak mengalami kebangkrutan dimasa mendatang.

Metode kebangkrutan dihitung dengan cara memasukan rasio-rasio

keuangan yang telah dihitung sebelumnya kedalam perhitungan di setiap

metode. Perhitungan metode kebangkrutan juga dikategorikan menjadi II

kategori perusahaan. Metode kebangkrutan yang akan digunakan dalam

penelitian ini, sebagai berikut:

a. Metode Altman Z-score

Persamaan diskriminan Metode Altman sebagai berikut:

Z-score = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5

Dimana:


X2 = Retained Earnings/Total Asset

X3 = Earning Before Interest and Taxes/Total Asset

X4 = Market Value of Equity/Book Value of Total Debt


Klarifikasi perusahaan sehat dan bangkrut didasarkan pada Z-score.

Jika Z < 1,81 maka perusahaan bangkrut. Jika 1,81 < Z < 2,99 maka

termasuk grey area (tidak dapat ditentukan apakah perusahaan sehat

atau bangkrut). Jika Z > 2,99 maka termasuk perusahaan tidak

bangkrut.


45

b. Metode Springate

Springate memilih empat rasio saja. Empat rasio tersebut dirumuskan

menjadi:

S-score = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4

Dimana:


X2 = Net Profit Before Interest and Taxes/Total Asset

X3 = Net Profit Before Taxes/Current Liability


Klarifikasi perusahaan yang sehat dan bangkrut didasarkan pada nilai

S-score. Jika skor S > 0,862 maka perusahaan tidak berpotensi

bangkrut. Jika skor S < 0,862 maka perusahaan tidak sehat dan

berpotensi bangkrut.

c. Metode Zmijewski

Metode ini menghasilkan rumus sebagai berikut:

X = -4,3 – 4,5X1 +5,7X2 - 0,004X3

Dimana:

X1 = ROA

X2 = Leverage ( Debt Ratio)

X3 = Likuiditas (Current Ratio)


X-score. Jika nilai X > 0, maka perusahaan diprediksi berpotensi


46

mengalami kebangkrutan. Jika X < 0, maka perusahaan diprediksi

tidak berpotensi mengalami kebangkrutan.

d. Metode Grover

Jefrey S.Grover menghasilkan fungsi sebagai berikut:

G-score = 1,650X1 + 3,404X2 + 0,016ROA + 0,057

Dimana:


X2 = Earnings Before Interest and Taxes/Total Asset

ROA = Net Income/Total Asset


G-score. Jika skor G ≤ -0,02, maka perusahaan yang diprediksi

mengalami kebangkrutan. Jika G ≥ 0,01, maka perusahaa yang tidak

akan mengalami kebangkrutan.

Setelah dilakukannya perhitungan kebangkrutan tahun 2011,

2012, 2013, 2014, dan 2015 dari setiap metode. Kemudian membuat

tabel hasil perhitungan kebangkrutan metode Altman, Springate,

Zmijewski dan Grover beserta rata-rata skor dari tiap metode. Rata-

rata skor didapat dari hasil perhitungan tahun 2011, 2012, 2013, 2014,

dan 2015 dibagi dengan banyaknya tahun yang digunakan untuk

memprediksi kebangkrutan. Untuk memprediksi perusahaan

mengalami kebangkrutan atau tidak, dapat dilihat dari skor rata-rata di


47

tiap metode kemudian dicocokan dengan nilai cut-off dari tiap metode

kebangkrutan.

5. Membuat Tabel Perbandingan Hasil Prediksi Kebangkrutan

Untuk menjawab rumusan masalah pertama tentang bagaimana

perbandingan hasil prediksi dari keempat metode tersebut. Dilakukan

dengan menjumlah hasil prediksi yang telah diperoleh sebelumnya, lalu

dibandingkan antar prediksi kebangkrutan. Jumlah hasil tersebut

dicantumkan pada tabel sesuai dengan hasil yang diperoleh. Kolom hasil

prediksi terdapat tiga kriteria yaitu bangkrut, tidak bangkrut, dan grey

area. Berikut contoh format tabel beserta contoh pengisian kolomnya:

Metode Prediksi

Hasil Perbandingan Jumlah

Bangkrut Grey Area

Tidak Bangkrut

Altman XXX XXX XXX XXX

Springate XXX - XXX XXX

Zmijewski XXX - XXX XXX

Grover XXX - XXX XXX

6. Menghitung Tingkat Akurasi

Dilakukan perhitungan tingkat akurasi untuk menjawab rumusan masalah

kedua. Dengan menganalisis ketepatan hasil prediksi metode-metode

tersebut dan melakukan perbandingan antara hasil prediksi dengan kondisi

perusahaan sesungguhnya. Analisis disertai dengan perhitungan

persentase keakuratan masing-masing metode prediksi dalam


48

memprediksi terjadinya kebangkrutan dalam kondisi financial distress.

Kebangkrutan diawali dengan kesulitan keuangan (financial distress).

Prediksi dianggap akurat apabila perusahaan diprediksi mengalami

financial distress maka perusahaan tersebut menuju tahap awal

kebangkrutan sedangkan apabila perusahaan mengalami kondisi non-

financial distress, maka perusahaan tersebut berada dalam kondisi

keuangan sehat atau tidak mengalami kondisi kebangkrutan. Ketepatan

metode prediksi yang tertinggi dapat dilihat dari tingkat akurasi yang

paling tinggi. Tingkat akurasi menunjukan presentase metode dalam

memprediksi kondisi perusahaan dengan benar yang didasarkan pada

keseluruhan populasi yang ada.

𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟

𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑥 100%

Tingkat akurasi digunakan untuk menyimpulkan metode yang paling

sesuai untuk diterapkan. Metode prediksi yang memiliki tingkat akurasi

dengan persentase tertinggi akan dipilih sebagai metode prediksi yang

memiliki ketepatan tertinggi dalam memprediksi kebangkrutan atau tidak

bangkrut pada suatu perusahaan manufaktur di BEI. Untuk memperjelas

dibuatlah tabel rekapitulasi tingkat akurasi metode Altman, Springate,

Zmijewski, dan Grover.


49

Berikut contoh format tabel :

Rekapitulasi Prediksi

Total Bangkrut

Grey Area

Tidak Bangkrut

Riil Financial Distress XXX XXX XXX XXX

Non-financial distress XXX XXX XXX XXX

Total XXX XXX XXX XXX

Tingkat Akurasi XXX%

7. Menarik Kesimpulan

Kesimpulan dari penelitian ini dapat ditarik dengan menggunakan

ketentuan:

a. Membandingkan hasil metode kebangkrutan Altman, Springate,

Zmijewski, dan Grover dapat diidentifikasi dari tabel perbandingan

perhitungan tiap metode. Identifikasi dilakukan dengan cara

membandingkan metode manakah yang memiliki tingkatan

kebangkrutan perusahaan manufaktur yang tertinggi sampai terendah.

b. Untuk menjawab rumusan masalah kedua tentang metode yang

memiliki tingkat keakuratan tertinggi dilakukan dengan menganalisis

hasil perhitungan tingkat akurasi. Keakuratan perhitungan metode

kebangkrutan dapat diidentifikasi dari hasil tingkat akurasi tertinggi.

Metode kebangkrutan dengan tingkat akurasi tertinggi menjelaskan


50

bahwa metode tersebut memiliki tingkat keakurasian tertinggi dalam

memprediksi kebangkrutan.

Hasil analisis tersebut, kemudian dibandingkan dengan hasil penelitian

terdahulu.


51

BAB IV

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Deskripsi Data

Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data laporan

keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar dalam situs Bursa Efek

Indonesia (www.idx.co.id) dari periode tahun 2011-2015. Subjek penelitian

adalah seluruh perusahaan manufaktur go public yang terdaftar di PT Bursa

Efek Indonesia. Sedangkan objek penelitian ini adalah laporan keuangan yang

diungkapkan oleh perusahaan manufaktur yang dapat di unduh pada website

BEI tersebut. Populasi sasaran pada penelitian ini adalah perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan menyertakan laporan

tahunannya periode 2011, 2012, 2013, 2014, 2015. Kriteria populasi sasaran

dapat dijelaskan dengan tabel berikut:

Tabel 4.1 Kriteria Populasi Sasaran

Kriteria Populasi Sasaran Jumlah

Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

selama periode tahun 2011-2015.

125

Perusahaan manufaktur yang tidak secara berturut-turut

melaporkan laporan keuangan selama periode 2011-2015.

-14

Perusahaan manufaktur yang menggunakan mata uang US$. -26

Jumlah Sampel Sasaran. 85


52

Tabel 4.2 Kriteria Sampel Sasaran

Kriteria sampel sasaran Jumlah

Perusahaan yang mengalami laba bersih (net income) negatif

selama 3 tahun dan tidak membayar deviden selama lebih

dari 1 tahun yang masuk dalam kondisi financial distress

(Perusahaan Kategori I)

42

Perusahaan yang tidak mengalami laba bersih (net income)

negatif selama 3 tahun dan selama 1 tahun saja tidak

membayar deviden atau rutin membayar deviden.Yang masuk

dalam kondisi non-financial distress (Perusahaan kategori II)

43

Jumlah Sampel Sasaran 85

Terdapat 125 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia periode 2011-2015. Perusahaan yang menjadi kriteria penelitian

harus melaporkan laporan keuangannya selama periode 2011–2015 secara

konsisten dan terdapat 14 perusahaan tidak melakukan pelaporan rutin.

Perusahaan yang menjadi kriteria penelitian harus menggunakan mata uang

rupiah dan sebanyak 26 perusahaan yang menggunakan mata uang US$.

Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan peneliti sebelumnya, terdapat 85

perusahaan manufaktur yang datanya sesuai dengan kebutuhan penelitian.

Kriteria selanjutnya untuk memilih sampel data yang dibutuhkan

peneliti yaitu perusahaan harus memiliki laba bersih (net income) negative

selama 3 tahun dan tidak melakukan pembayaran deviden selama lebih dari 1

tahun


53

Kondisi ini masuk dalam kondisi financial distress dan sampel perusahaan

masuk kedalam perusahaan kategori I. Kriteria sampel data selanjutnya yaitu

perusahaan yang tidak memiliki laba bersih (net income) negative selama 3

tahun dan selama 1 tahun saja melakukan pembayaran deviden atau secara

rutin membayar deviden. Kondisi ini masuk kedalam kondisi non-financial

distress dan sampel perusahaan masuk kedalam perusahaan kategori II.

Laba bersih merupakan laba yang sudah dikurangkan dengan pajak.

Sedangkan deviden merupakan pembagian akumulasi penghasilan saham

kepada para pemegang saham perusahaan berdasarkan tingkat jumlah saham

yang dimiliki. Pada Lampiran I dapat dilihat kategori data berupa laba atau

rugi dan pembayaran deviden dari sampel perusahaan yang diperoleh dari

laporan keuangan periode 2011-2015:


54

B. Analisis Data

1. Pengumpulan Data

Data yang akan digunakan peneliti untuk dasar perhitungan kebangkrutan

diambil dari website BEI. Kemudian data tersebut dikategorikan menjadi

II kategori. Perusahaan kategori I merupakan perusahaan yang mengalami

financial distress yang ditandai dengan net income (laba bersih) negative

selama 3 tahun dan lebih dari 1 tahun tidak membayar deviden.

Perusahaan kategori II merupakan perusahaan yang mengalami kondisi

non-financial distress yang ditandai dengan tidak memilikinya net income

(laba bersih) negative selama 3 tahun dan rutin membayar deviden atau

hanya jangka waktu maksimal 1 tahun tidak membayar deviden.

2. Perhitungan rasio keuangan

a. Perhitungan rasio modal kerja terhadap total asset (WCTA)

Perputaran modal kerja terhadap total asset dapat dihitung dengan

menggunakan rumus working capital to total asset (WCTA).

Perhitungan rumus WCTA dapat dilihat pada lampiran III dengan

hasil sebagai berikut:


55

Tabel 4.7 rasio working capital to total assets kategori I (financial distress)

Rasio Working Capital to Total Assets (%)

No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

1 ADES 0,17 0,24 0,20 0,17 0,12

2 AKPI 0,12 0,13 0,12 0,05 0,01

3 ALKA 0,21 0,35 0,19 0,19 0,01

4 APLI 0,14 0,13 0,19 0,21 0,04

5 BAJA 0,07 0,03 -0,14 -0,13 -0,12

6 BIMA -0,72 -0,70 -0,13 -0,07 -0,06

7 BTON 0,44 0,47 0,52 0,58 0,57

8 BUDI 0,09 0,07 0,03 0,02 0,00

9 ETWA 0,00 -0,09 0,02 -0,26 -0,12

10 FASW 0,06 -0,21 0,10 -0,01 0,02

11 GDST 0,46 0,40 0,48 0,14 0,06

12 HDTX 0,00 -0,02 -0,23 0,00 -0,05

13 IKAI -0,19 -0,20 0,01 -0,07 -0,09

14 IMAS 0,15 0,11 0,04 0,02 -0,03

15 INAF 0,22 0,34 0,14 0,15 0,14

16 INAI 0,11 0,35 0,14 0,05 0,00

17 INCI 0,73 0,64 0,58 0,54 0,57

18 JECC 0,09 0,12 -0,02 0,03 0,03

19 JPRS 0,49 0,56 0,62 0,60 0,55

20 KBRI -0,02 0,03 0,03 0,04 -0,05

21 KIAS -0,15 0,25 0,26 0,28 0,22

22 KICI 0,55 0,52 0,56 0,59 0,45

23 LMPI 0,15 0,10 0,09 0,11 0,11

24 LPIN 0,42 0,36 0,36 0,25 -0,12

25 MBTO 0,64 0,61 0,56 0,53 0,49

26 MLIA 0,08 0,07 0,02 0,02 -0,03

Sumber: Data sekunder yang diolah, 2018.


56

Tabel 4.7 rasio working capital to total assets kategori I (financial distress)

(Lanjutan)


No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

27 NIPS 0,05 0,06 0,03 0,13 0,02

28 PRAS 0,05 0,03 0,01 0,00 0,00

29 PYFA -1,55 0,30 0,15 0,17 0,23

30 RICY 0,38 0,40 0,33 0,18 0,11

31 RMBA 0,07 0,25 0,09 0,00 0,33

32 SIAP 0,29 0,11 0,00 0,09 0,01

33 SIMA -0,20 -0,06 -0,14 -0,09 0,07

34 SIPD 0,13 0,07 0,06 0,18 0,04

35 SPMA 0,04 0,18 0,05 0,24 -0,02

36 SRSN 0,49 0,49 0,49 0,47 0,41

37 SSTM 0,25 0,22 0,12 0,09 0,11

38 STAR 0,21 0,26 0,26 0,25 0,25

39 TIRT 0,22 0,12 -0,01 0,07 0,05

40 ULTJ 0,13 0,25 0,33 0,39 0,44

41 UNIT 0,03 -0,15 -0,28 -0,24 -0,19

42 VOKS 0,19 0,21 0,09 0,10 0,11


Tabel 4.8 rasio working capital to total assets kategori II (non-financial distress)


No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

1 ALMI 0,11 0,13 0,04 0,02 -0,05

2 AMFG 0,42 0,40 0,43 0,48 0,41

3 ARNA 0,00 0,05 0,08 0,15 0,01

4 ASII 0,11 0,12 0,08 0,10 0,12

5 AUTO 0,10 0,05 0,19 0,09 0,08

6 BATA 0,32 0,33 0,26 0,23 0,39

7 BRNA 0,00 -0,01 -0,09 0,02 0,04

8 CPIN 0,44 -0,17 0,41 0,27 -0,23

9 DLTA 0,69 0,69 0,68 0,67 0,73



57

Tabel 4.8 rasio working capital to total assets kategori II (non-financial distress)

(Lanjutan)


No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015

10 DPNS 0,54 0,51 0,59 0,60 0,62

11 DVLA 0,60 0,59 0,59 0,59 0,54

12 GGRM 0,43 0,39 0,29 0,25 0,29

13 GJTL 0,19 0,17 0,25 0,20 0,17

14 HMSP 0,34 0,35 0,33 0,25 0,66

15 ICBP 0,37 0,36 0,31 0,30 0,30

16 IGAR 0,75 0,65 0,59 0,65 0,64

17 INDF 0,22 0,22 0,17 0,21 0,19

18 INDS 0,41 0,30 0,34 0,28 0,21

19 INTP 0,49 0,53 0,53 0,44 0,38

20 JPFA 0,22 0,27 0,31 0,24 0,25

21 KAEF 0,45 0,47 0,43 0,40 0,31

ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN METODE ALTMAN, …sekunder yang diperoleh dengan menggunakan teknik...

Documents

Transcript of ANALISIS PREDIKSI KEBANGKRUTAN METODE ALTMAN, …sekunder yang diperoleh dengan menggunakan teknik...