PERBANDINGAN MODEL Z-SCORE ALTMAN DAN MODEL …/Per... · PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BURSA EFEK...

1

PERBANDINGAN MODEL Z-SCORE ALTMAN DAN MODEL LOGIT

ZAVGREN UNTUK MEMPREDIKSI POTENSI KERUGIAN PADA

PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BURSA EFEK INDONESIA

Skripsi

Diajukan untuk Melengkapi Tugas-tugas dan Memenuhi Syarat untuk

Mencapai Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi

Universitas Sebelas Maret Surakarta

Disusun Oleh :

NURI HANDAYANI

F1206110

FAKULTAS EKONOMI

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2010

4

MOTTO

” Sesunngguhnya bersama kesulitan ada kemudahan. Maka apabila engkau telah selesai (dari sesuatu urusan), tetaplah bekerja keras (untuk urusan yang lain).

Dan hanya kepada Tuhanmulah engkau berharap.” (QS. Al-Insyirah : 6-8)

” Wahai orang-orang yang beriman! Mohonlah pertolongan (kepada ALLOH) dengan sabar dan salat. Sungguh, ALLOH beserta orang-orang yang sabar.”

(QS. Al- Baqarah: 153)

“Kerjakan segala sesuatu dengan cinta dan hati yang ikhlas, niscaya ALLAH SWT akan memberimu kenikmatan dan keberhasilan tanpa kau sangka

sebelumnya” (AA Gym)

”Inilah hidupku, Inilah cintaku, Inilah caraku, Inilah pilihanku dan Inilah aku. Karena ini aku bertahan, Jalanilah jalan hidupmu”

”Hidup adalah perbuatan baik atau buruknya hanyalah sebuah pilihan. Bukan

cari siapa yang salah tapi apa masalahnya, berjuanglah dengan hati walau berat pasti akan tercapai”

”Cinta itu bukan benda, tetapi semacam cita-cita hidup, sebab hidup tanpa cita-

cita tak mempunyai arti, sedangkan cita-cita tanpa diikuti cinta niscaya akan mati” (Mahatma Gandhi)

5

PERSEMBAHAN

Sebuah karya kecil yang kupersembahkan kepada:

v Bapak dan Ibuku

v Kakak-kakakku tercinta ”Sarjito dan

Sarwanto”

v Teman-teman dan almamaterku

6

KATA PENGANTAR

Assalamu’alaikum Wr. Wb.

Alhamdulillahirabbil’alamin, segala puji dan rasa syukur yang tidak

terhingga kepada Alloh SWT, karena atas limpahan rahmat dan hidayah-Nya,

sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul PERBANDINGAN

MODEL Z-SCORE ALTMAN DAN MODEL LOGIT ZAVGREN UNTUK

MEMPREDIKSI POTENSI KERUGIAN PADA PERUSAHAAN

MANUFAKTUR DI BURSA EFEK INDONESIA sebagai salah satu syarat

untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi

Universitas Sebelas Maret Surakarta.

Penyusunan skripsi ini tidak terlepas dari berbagai hambatan dan

kesulitan. Namun berkat bantuan, dorongan, pengarahan serta doa dari berbagai

pihak, maka penulis akhirnya dapat menyelesaikan skripsi ini. Pada kesempatan

ini pula dengan segala kerendahan hati, penulis menyampaikan ucapan terima

kasih kepada :

1. Prof. Dr. Bambang Sutopo, M. Com, AK, selaku Dekan Fakultas Ekonomi

Universitas Sebelas Maret Surakarta.

2. Dra. Endang Suhari, M. Si. , selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas

Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

3. Drs. Wiyono, MM. , selaku Sekretaris Program Non Reguler Jurusan

Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta.

7

4. Bambang Hadinugroho, SE., MSi. , selaku Pembimbing Skripsi yang telah

dengan keikhlasan dan kesabaran memberikan bimbingan, petunjuk, nasehat,

dan waktu kepada penulis.

5. Prof. Dr. Hartono, MS., selaku dosen Pembimbing Akademik yang telah

memberikan bimbingan dan saran-saran kepada penulis setiap semester.

6. Ucapan terima kasih yang tiada akhir penulis sampaikan buat kedua orang

tua aku. Berkat doa dan kasih sayang mereka lah yang selalu membangkitkan

semangat penulis.

7. Kakak-kakakku tersayang Sarjito dan Sarwanto, terima kasih juga telah

mendoakan, memberikan semangat dan melimpahkan kasih sayang buat adik.

8. Buat Uti dan Kakung aku, terima kasih atas do’a dan kasih sayangnya buat

cucu mu.

9. Buat sahabatku Ida dan Ika, terima kasih buat bantuan, support dan doanya

selama ini.

10. Buat kelompok ku magang (Nova dan Taufan) makasih dan semoga ilmu

yang kita dapat di perusahaan tempat kita magang dapat kita manfaatkan saat

kita memasuki dunia kerja nanti.

11. Buat temen-temen yang sudah datang saat aku pendadaran (ida, nova, dian,

sandra, lala, herin, ayu, rina, nina, ade, ika, rita, nita, endah, yudha,

hermawan, wawan, yanuar, rian, nando, aqbar, refi, deni agung, taufan,

karta, komaru) terima kasih atas do’a dan supportnya.

8

12. Buat temen-temen non reguler manajemen 2006, terima kasih buat bantuannya

selama ini dan semoga setelah lulus kita tetap dapat berteman dan bersahabat

sampai kapanpun.

13. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu yang telah

banyak membantu, mendukung, dan membimbing penulis dalam

menyelesaikan skripsi ini.

Penulis menyadari bahwa penulisan skripsi ini masih jauh dari sempurna,

saran dan kritik yang membangun senantiasa penulis harapkan. Semoga skripsi ini

dapat memberikan manfaat bagi penulis sendiri, pembaca dan bagi pengembangan

ilmu pengetahuan.

Akhirnya kepada semua pihak yang sudah membantu penulis selama

menjalani masa skripsi mendapatkan balasan dari Allah SWT. Amin.

Wassalamu ’alaikum Wr. Wb.

Surakarta, ...... Juni 2010

Penulis

9

DAFTAR ISI

Halaman

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

ABSTRAK.............................................................................................. ii

HALAMAN PERSETUJUAN................................................................ iii

HALAMAN PENGESAHAN................................................................. iv

HALAMAN MOTTO............................................................................. v

HALAMAN PERSEMBAHAN ............................................................. vi

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

DAFTAR ISI........................................................................................... x

DAFTAR TABEL................................................................................... xiii

DAFTAR GAMBAR .............................................................................. xv

DAFTAR LAMPIRAN .......................................................................... xvi

BAB I. PENDAHULUAN

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

B. Perumusan Masalah ........................................................... 4

C. Batasan Masalah ................................................................ 5

D. Tujuan Penelitian ............................................................... 5

E. Manfaat Penelitian ............................................................. 6

BAB II. LANDASAN TEORI

A. Telaah Pustaka ................................................................... 7

1. Laporan Keuangan ....................................................... 7

10

2. Komponen Laporan Keuangan .................................... 7

3. Tujuan Laporan Keuangan........................................... 9

4. Pemakai Laporan Keuangan dan Kebutuhan

Informasi ...................................................................... 10

B. Analisis Rasio Keuangan ................................................... 11

C. Potensi Kebangkrutan Usaha ............................................. 12

D. Analisis Model Z-Score Altman ........................................ 17

E. Analisis Model Logit Zavgren ........................................... 23

F. Penelitian Terdahulu .......................................................... 27

G. Kerangka Pemikiran........................................................... 29

H. Hipotesis............................................................................. 31

BAB III. METODE PENELITIAN

A. Desain Penelitian................................................................ 32

B. Populasi, Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel.......... 32

C. Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data .................... 35

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

E. Metode Analisis Data......................................................... 39

1. Perhitungan Rasio Keuangan ....................................... 39

a. Perhitungan model Z-Score Altman ................ 39

b. Perhitungan model Logit Zavgren ................... 40

2. Pengujian Normalitas Data .......................................... 41

3. Pengujian Hipotesis...................................................... 42

11

BAB IV. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Hasil Pengumpulan Data.................................................... 45

B. Analisis Data ...................................................................... 46

C. Deskriptif Data................................................................... 51

D. Pengujian Normalitas Data ................................................ 57

E. Pengujian Hipotesis............................................................ 59

F. Pembahasan........................................................................ 62

BAB V. PENUTUP

A. Kesimpulan ........................................................................ 65

B. Keterbatasan....................................................................... 66

C. Saran................................................................................... 67

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

12

DAFTAR TABEL

TABEL Halaman

1. II.1 : Titik Cut-Off Metode Altman .............................................. 21

2. II.2 : Pengelompokkan Prediksi Kebangkrutan ............................. 22

3. III.1 : Proses Pemilihan Sampel...................................................... 34

4. IV.1 : Proses Pemilihan Sampel...................................................... 45

5. IV.2 : Daftar Perusahaan yang Terpilih .......................................... 46

6. IV.3 : Kriteria Tingkatan Kesehatan (Potensi Kerugian)

Perusahaan dengan Metode Z-Sore Altman.......................... 49

7. IV.4 : Kriteria Tingkatan Kesehatan (Potensi Kerugian)

Perusahaan dengan Metode Zavgren .................................... 50

8. IV.5 : Hasil Analisis Deskriptif Skor Metode Z-Score

Altman dan Metode Zavgren ................................................ 51

9. IV.6 : Hasil Analisis Deskriptif Rasio Keuangan Dengan

Metode Z-Score Altman ....................................................... 52

10. IV.7 : Hasil Analisis Deskriptif Rasio Keuangan Dengan

Metode Zavgren .................................................................... 54

11. IV.8 : Hasil Uji Normalitas Data .................................................... 58

12. IV.9 : Hasil Uji Normalitas Data Setelah Transformasi ................. 58

13. IV.10: Hasil Uji Normalitas Data Setelah Tramming...................... 59

14. IV.11: Uji Wilcoxon Signed Ranks Test Metode Z-Score .............. 60

15. IV.12: Uji Wilcoxon Signed Ranks Test Metode Zavgren.............. 61

13

16. IV.13: Uji Maan-Whitney Test Zavgren dan Z-Score ..................... 61

14

DAFTAR GAMBAR

GAMBAR Halaman

1. II.1 : Kerangka Pemikiran.................................................................. 30

15

DAFTAR LAMPIRAN

LAMPIRAN

1. Lampiran 1 : Model Z-Score

2. Lampiran 2 : Model Zavgren

3. Lampiran 3 : Rasio Model Z-Score

4. Lampiran 4 : Rasio Model Zavgren

5. Lampiran 5 : Perhitungan Model Z-Score Altman

6. Lampiran 6 : Perhitungan Model Logit Zavgren

7. Lampiran 7 : Perhitungan Model Z-Score Altman

8. Lampiran 8 : Perhitungan Model Logit Zavgren

9. Lampiran 9 : Descriptive

10. Lampiran 10 : Normalitas

11. Lampiran 11 : Uji Hipotesis

16

ABSTRACT

THE COMPARISON OF Z-SCORE ALTMAN MODEL AND LOGIT ZAVGREN MODEL TO PREDICT THE POTENCY OF FINANCIAL

LOSS OF THE MANUFACTURING COMPANY IN INDONESIAN STOCK EXCHANGE

Nuri Handayani

F1206110

The purpose of the research is: firstly, giving an empirical data of Z-Score Altman model that can be used to predict the potency of financial loss. Secondly, giving an empirical data of Logit Zavgren that can be also used to predict the potency of financial loss. In addition, thirdly, whether exist or not the comparison of Z-Score Altman model and Logit Zavgren model in predicting the potency of financial loss.

This research uses the population number of manufacturing business at all which are registered in Indonesian Stock Exchange during the period of 2004 to 2007. It takes a sample and done by method of purposive sampling and it finally results the samples as many as 30 companies. Then it is transformed and the sample is trimmed to be 27 companies. It successfully gets the financial data taken from Indonesian Capital Market Directory during 2006 to 2008.

To analyze data, it can use the program of SPSS for Windows the version of 15.0. Then to test the first and the second hypothesis, it can also use analytic instrument of Two Related Sample Wilcoxon Signed Ranks Test, meanwhile to test the third hypothesis, it can use the analytic instrument of Two Independent Sample Mann-Whitney Test.

The result of research proves that Z-Score Altman model can be used to predict the potency of financial loss. The Logit Zavgren Model can be used to predict the potency of financial loss. However, there is difference between Z-Score Altman model and Logit Zavgren model in predicting the potency of loss financial.

Keywords: Z-Score Altman model, Logit Zavgren model, Financial Ratio,

Financial Loss, Manufacture.

17

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah

Gejolak ekonomi yang selalu mengalami perubahan telah

mempengaruhi kegiatan dan kinerja perusahaan, baik perusahaan kecil

maupun perusahaan besar. Oleh karena itu perusahaan harus memanfaatkan

sumber daya seefisien dan seefektif mungkin sehingga bisa berguna untuk

mempertahankan bahkan meningkatkan kinerja perusahaannya. Salah satu

faktor yang mencerminkan kinerja perusahaan adalah laporan keuangan yang

harus dibuat oleh pihak manajemen secara teratur. Laporan keuangan pada

dasarnya merupakan hasil dari proses akuntansi yang disajikan didalamnya

dapat membantu berbagai pihak (intern maupun ekstern) dalam mengambil

keputusan yang sangat berpengaruh bagi kelangsungan hidup perusahaan.

Perkembangan ini dalam waktu yang singkat menjadi terhenti dan

bahkan mengalami kemunduran total akibat adanya krisis multidimensi di

Indonesia. Yang termasuk menonjol adalah dalam aspek ekonomi, yaitu

terpuruknya kegiatan ekonomi karena semakin banyak perusahaan yang

bangkrut, perbankan yang dilikuidasi dan meningkatnya jumlah tenaga kerja

yang menganggur. Penyebab dari krisis ini, bukanlah karena fundamental

ekonomi yang lemah saja, tetapi karena utang swasta luar negeri yang telah

mencapai jumlah yang cukup besar. Krisis yang berkepanjangan ini adalah

krisis merosotnya nilai tukar rupiah yang sangat tajam, akibat adanya

18

spekulasi dan jatuh temponya utang swasta luar negeri dalam jumlah yang

besar dan secara bersamaan. Sehingga permintaan akan dollar meningkat,

ditambah lagi dengan banyak terjadi bencana alam yang mengakibatkan nilai

tukar rupiah yang semakin lemah.

Kebangkrutan suatu perusahaan dapat dilihat dan diukur melalui laporan

keuangan dengan cara menganalis laporan keuangan. Analisis laporan

keuangan merupakan alat yang sangat penting untuk memperoleh informasi

yang berkaitan dengan posisi keuangan perusahaan serta hasil-hasil yang telah

dicapai sehubungan dengan pemilihan strategi perusahaan yang akan

diterapkan. Dengan melakukan analisis laporan keuangan perusahaan, maka

pimpinan perusahaan dapat mengetahui keadaan serta perkembangan financial

perusahaan serta hasil-hasil yang telah dicapai pada waktu lampau dan

diwaktu yang sedang berjalan. Selain itu dengan melakukan analisis keuangan

diwaktu lampau maka dapat diketahui kelemahan perusahaan serta hasil-

hasilnya yang dianggap telah cukup baik, dengan mengetahui potensi

kebangkrutan perusahaan tersebut (Purwanti, 2005).

Salah satu alat yang digunakan untuk memprediksi kemungkinan yang

terjadi di masa depan adalah dengan menggunakan rasio keuangan yang

terdapat dalam laporan keuangan. Rasio keuangan diasumsikan mempunyai

kandungan informasi untuk menentukan fenomena ekonomi sehingga

bermanfaat untuk mengambil keputusan yang bersifat ekonomis. Setiap jenis

rasio keuangan mempunyai kegunaan untuk analisis yang berbeda dipandang

19

dari yang menggunakannya dan tujuan penggunaannya. Salah satu kegunaan

rasio keuangan adalah untuk memprediksi potensi kebangkrutan perusahaan.

Model Altman sangat penting untuk digunakan sebagai peringatan awal

(Early Warning System) terhadap kemunduran kondisi financial dari suatu

perusahaan. Penelitian terdahulu yang pernah dilakukan antara lain oleh

Altman (1968) memprediksi kebangkrutan dengan menggunakan 66 sampel

perusahaan yang kemudian sampel tersebut dibagi lagi menjadi 2 bagian yaitu

33 bangkrut dan 33 tidak bangkrut. Altman menggunakan multivariate

discriminant analysis dalam menguji manfaat lima rasio keuangan yang

bermanfaat dalam memprediksi kebangkrutan dengan tingkat keakuratan 95%

setahun sebelum perusahaan benar-benar bangkrut.

Zavgren (1985) mengembangkan model prediksi kebangkrutan dengan

analisis logit, yang menghasilkan probabilitas kemungkinan kebangkrutan.

Zavgren menggunakan model ini pada 45 perusahaan yang bangkrut dan tidak

bangkrut. Menurut penelitian yang telah dilakukan oleh Zavgren, model ini

menghasilkan tingkat akurasi 82,2% untuk memprediksi kebangkrutan. Selain

itu model Zavgren dipilih karena analisis ini lebih mudah digunakan

dibandingkan teknik-teknik yang lain (Agustina, 2007).

Penelitian-penelitian diatas dapat membuktikan secara empiris bahwa

rasio keuangan dapat digunakan sebagai alat untuk memprediksi kebangkrutan

perusahaan yang cukup akurat. Penelitian ini ingin menguji kembali hasil

penelitian yang telah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya dengan

mengambil obyek penelitian pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di

20

BEI. Dasar penentuan adalah sektor manufaktur karena formula Altman paling

tepat digunakan untuk menilai potensi kebangkrutan pada perusahaan

manufaktur.

Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka penulis akan mencoba

melakukan penelitian dengan judul “Perbandingan model Z-Score Altman dan

model logit Zavgren untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan

manufaktur di Bursa Efek Indonesia”.

B. Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang permasalahan yang telah diuraikan

sebelumnya maka dapat diambil rumusan masalah sebagai berikut:

1. Apakah model Z-score Altman dapat digunakan untuk memprediksi

potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia

pada tahun 2004 dan 2005?

2. Apakah model logit Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi potensi

kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun

2004 dan 2005?

3. Apakah ada perbedaan antara model Z-score Altman dan model logit

Zavgren di dalam memprediksi potensi kerugian pada perusahaan

manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005?

21

C. Batasan Masalah

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan model Z-Score

Altman dan model logit Zavgren di dalam memprediksi potensi kerugian

perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia. Untuk penelitian ini dibatasi

pada :

1. Hanya untuk perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia.

2. Periode penelitian ini meliputi tahun 2004-2007.

D. Tujuan Penelitian

1. Untuk membuktikan bahwa model Z-score Altman dapat digunakan untuk

memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek

Indonesia pada tahun 2004 dan 2005.

2. Untuk membuktikan bahwa model logit Zavgren dapat digunakan untuk

memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek

Indonesia pada tahun 2004 dan 2005.

3. Untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan antara model Z-score Altman

dan model logit Zavgren di dalam memprediksi potensi kerugian pada

perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan

2005.

22

E. Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini adalah:

1. Bagi Ilmu Pengetahuan

Dengan penelitian ini diharapkan dapat mengembangkan ilmu

pengetahuan khususnya ilmu manajemen keuangan.

2. Bagi Peneliti Lain

Bagi peneliti lain yang berminat melakukan kajian terhadap analisis

Z-Score Altman dan model logit Zavgren di dalam mempredikasi potensi

kerugian pada perusahaan manufaktur, semoga hasil penelitian ini

diharapkan dapat menjadi salah satu rujukan atau referensi yang mungkin

diperlukan untuk mendukung penelitiannya.

3. Bagi Pihak Lain

a. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi

Investor dalam menginvestasikan modalnya.

b. Dapat dijadikan pertimbangan bagi Kreditor dalam kebijakan

pemberian hutang.

c. Dapat menjadi informasi bagi perusahaan manufaktur dalam penelitian

tingkat kesehatan dan kerugian perusahaan.

23

BAB II

LANDASAN TEORI

A. Telaah Pustaka

1. Laporan Keuangan

Menurut Munawir (2002), laporan keuangan pada dasarnya dapat

diartikan sebagai: Hasil dari proses akuntansi yang dapat digunakan

sebagai alat untuk berkomunikasi antara data keuangan atau aktivitas suatu

perusahaan dengan pihak-pihak yang berkepentingan dengan data atau

aktivitas perusahaan tersebut.

Laporan keuangan menggambarkan kondisi keuangan dan sisa hasil

usaha suatu perusahaan pada saat tertentu yang mempunyai peranan

penting bagi perusahaan terutama untuk pengambilan keputusan yang

tepat ataupun penetapan kebijakan perusahaan demi pertimbangan

kepentingan terhadap laporan keuangan.

2. Komponen Laporan Keuangan

Laporan keuangan merupakan output proses akuntansi. Laporan

keuangan yang lengkap terdiri dari komponen-komponen berikut :

a. Neraca

Neraca adalah laporan yang sistematis tentang aktiva, hutang serta

modal dari suatu perusahaan pada suatu saat tertentu. Tujuan

pembuatan neraca adalah untuk menunjukkan posisi keuangan suatu

perusahaan pada suatu tanggal tertentu, biasanya pada waktu

24

pembukuan ditutup dan ditentukan sisanya pada suatu akhir tahun

fiskal atau tahun kalender, sehingga neraca sering disebut balance

sheet.

b. Laporan Laba/Rugi

Laporan laba/rugi adalah laporan yang sistematis tentang penghasilan,

biaya, laba/rugi yang diperoleh oleh suatu perusahaan selama periode

tertentu. Laporan laba/rugi merupakan laporan yang menunjukkan

kemajuan keuangan perusahaan dan juga merupakan tali penghubung

dua neraca yang berurutan.

c. Laporan Perubahan Modal

Pada akhir periode akuntansi biasanya perusahaan menyusun laporan

yang menunjukkan sebab-sebab perubahan modal perusahaan.

Perusahaan dengan bentuk perseroan, perubahan modalnya

ditunjukkan di dalam laporan laba tidak dibagi (retained earning).

Didalam laporan ini ditunjukkan laba tidak dibagi awal periode,

ditambah dengan laba seperti yang tercantum di dalam laporan

perhitungan rugi laba dan dikurangi dengan dividen yang diumumkan

selama periode yang bersangkutan.

d. Laporan Arus Kas

Laporan arus kas adalah laporan keuangan yang menunjukkan bank

dalam menghasilkan dan menggunakan kas, yang disusun berdasarkan

kelompok aktivitas operasi, aktivitas investasi dan aktivitas pendanaan

dalam periode tertentu.

25

e. Catatan atas Laporan Keuangan

Catatan atas laporan keuangan adalah penjelasan naratif atau rincian

dari jumlah yang tertera dalam neraca, laporan laba rugi, laporan arus

kas dan laporan perubahan modal serta informasi tambahan.

3. Tujuan Laporan Keuangan

Berdasarkan Pedoman Standar Akuntansi Keuangan No.1 tahun

2002 paragraf 12, tujuan laporan keuangan adalah menyediakan informasi

yang menyangkut posisi keuangan, kinerja serta perubahan posisi

keuangan suatu perusahaan, yang bermanfaat bagi sejumlah besar pemakai

dalam pengambilan keputusan ekonomi. Informasi mengenai posisi

keuangan, kinerja serta perubahan posisi keuangan sangat diperlukan

untuk dapat melakukan evaluasi atas kemampuan perusahaan dalam

menghasilkan kas (dan setara kas) dan waktu serta kepastian dari hasil

tersebut. Posisi keuangan perusahaan dipengaruhi oleh sumber daya yang

dikendalikan, struktur keuangan, likuiditas serta kemampuan beradaptasi

dengan perubahan lingkungan.

Dari uraian diatas, maka tujuan dari laporan keuangan adalah

menyajikan informasi mengenai kondisi keuangan suatu perusahaan bagi

pihak yang berkepentingan terhadap laporan keuangan yang dapat

dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk proses pengambilan

keputusan.

26

4. Pemakai Laporan Keuangan dan Kebutuhan Informasi

Informasi laporan keuangan digunakan oleh berbagai kelompok

dengan tujuan yang berbeda-beda. Kelompok pemakai laporan dapat

diklasifikasikan sebagai berikut:

a. Pemilik, yaitu mereka ingin mengetahui modalnya naik/turun, menilai

penggunaan dan pengelolaan kekayaan perusahaan oleh manajemen.

b. Kreditur dan Supplier, yaitu untuk mengetahui perpanjangan kredit,

persyaratan yang diperlukan untuk mengamankan atau membatasi

kontrak jika terjadi perkara di pengadilan.

c. Calon Investor, Kreditur, Supplier yaitu ingin mengetahui komitmen

kepada perusahaan.

d. Manajemen (termasuk Direksi dan Eselon Pemimpin), yaitu ingin

menilai sifat dan jumlah kebutuhan keuangan, menilai akibat dari

keputusan yang telah diambil, menetapkan kebijaksanaan dividen, dll.

e. Pejabat pajak, yaitu ingin mengetahui jumlah pajak, menghitung denda

dan melakukan pemeriksaan, dan audit khusus lainnya.

f. Karyawan, yaitu sebagai informasi untuk melakukan negosiasi gaji,

untuk memutuskan akan berhenti atau tidak, sebagai informasi bagi

calon pegawai, misalnya dalam menyetujui kontrak kerja.

g. Pelanggan, yaitu untuk mengetahui kemungkinan perubahan harga dan

mencari peluang sumber alternatif atau dasar yang lebih luas untuk

supplay barang.

27

B. Analisa Rasio Keuangan

1. Pengertian Rasio Keuangan

Analisis keuangan harus mencakup pertimbangan tentang

perkembangan strategis dan ekonomis yang harus diikuti perusahaan demi

keberhasilan jangka panjangnya. Untuk beberapa situasi daftar rasio

keuangan yang lebih rinci mungkin akan berguna dan untuk keputusan lain

beberapa rasio saja sudah mencukupi (Weston dan Coreland, 1995).

Rasio keuangan dirancang untuk membantu mengevaluasi laporan

keuangan perusahaan. Hal ini termasuk beban bunga dan kemampuan

perusahaan membayar kembali hutangnya yang dapat dievaluasi dengan

membandingkan setiap hutang perusahaan terhadap aktiva dan

membandingkan bunga yang harus dibayar terhadap laba yang tersedia

untuk membayar bunga. Perbandingan seperti ini dilakukan dengan

menggunakan analisis rasio.

2. Jenis Rasio Keuangan

Menurut Alwi (94;109), Rasio keuangan umumnya dibagi menjadi

empat macam, yaitu:

a. Rasio Likuiditas

Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan untuk memenuhi

kewajiban keuangan jangka pendek yang berupa hutang-hutang jangka

pendek.

28

b. Rasio Leverage

Rasio ini menyangkut jaminan yang mengukur perusahaan untuk

membayar hutang bila pada suatu saat perusahaan dilikuidasi atau

dibubarkan.

c. Rasio Aktivitas

Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam menggunakan dana

yang tersedia yang tercermin dalam perputaran modalnya.

d. Rasio Profitabilitas

Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba.

C. Potensi Kebangkrutan Usaha

1. Pengertian Kebangkrutan

Kebangkrutan adalah kesulitan likuiditas yang sangat parah sehingga

perusahaan tidak mampu menjalankan operasi dengan baik. Sedangkan

financial distress adalah kesulitan keuangan atau likuiditas yang mungkin

mengawali kebangkrutan. Kebangkrutan juga sering disebut likuidasi

perusahaan atau penutupan perusahaan atau insolvabilitas. Kebangkrutan

sebagai kegagalan di definisikan dalam beberapa arti (Martin.et al, 1995:

356) dalam Adnan (2003:137)

a. Kegagalan ekonomi (Economic failure), kegagalan dalam arti ekonomi

biasanya berarti bahwa perusahaan kehilangan uang atau pendapatan

perusahaan tidak menutup biayanya sendiri. Ini berarti tingkat labanya

29

lebih kecil dari biaya modal atau nilai sekarang dari arus kas

perusahaan lebih kecil kewajiban.

b. Kegagalan keuangan (Financial Failure), kegagalan keuangan bisa

diartikan sebagi insolvensi yang membedakan antara dasar arus kas

dan dasar saham.

Insolvensi atas dasar arus kas ada 2 bentuk, yaitu:

a) Insolvensi teknis (Technical Insolvency) perusahaan dianggap

gagal jika perusahaan tidak dapat memenuhi kewajiban pada saat

jatuh tempo. Insolvensi teknis terjadi bila arus kas tidak cukup

untuk memenuhi pembayaran bunga atau pembayaran kembali

pokok pada tanggal tertentu.

b) Insolvensi dalam pengertian kebangkrutan, dalam pengertian ini

kebangkrutan didefinisikan dalam ukuran sebagai kekayaan bersih

negatif dalam neraca konvensional atau nilai sekarang dari arus kas

yang diharapkan lebih kecil dari kewajiban.

2. Pihak-pihak Terkait Dengan Kebangkrutan

Informasi mengenai prediksi kebangkrutan penting artinya bagi

pihak-pihak lain yang terkait, diantaranya (Harnanto, 1984:484);

a. Investor. Informasi adanya prediksi potensi kebangkrutan memberi

masukan bagi para investor dalam menanamkan modal mereka, apakah

mereka akan terus menanamkan modal mereka atau membatalkan atau

menghentikan penanaman modal ke perusahaan, sebab bagaimanapun

30

para Investor pasti tidak menginginkan kerugian akibat mereka salah

dalam menanamkan modalnya.

b. Pemerintah. Prediksi kebangkrutan digunakan pemerintah untuk

menetapkan kebijakan dibidang perpajakan dan kebijakan-kebijakan

lain yang menyangkut hubungan pemerintah dengan perusahaan

c. Bank dan Lembaga Perkreditan. Informasi akan kebangkrutan yang

dihadapi perusahaan, nasabahnya dan calon nasabahnya sangat

diperlukan untuk menentukan status apakah pinjaman harus diberikan,

negosiasi pembayaran kembali pinjaman perlu dibuat ulang dan

kebijakan lain sehubungan dengan pemberian pinjaman.

3. Faktor-faktor Penyebab Kebangkrutan

Secara garis besar, faktor-faktor penyebab kebangkrutan dibagi

menjadi 3, yaitu (janch & Glueck,1995:97) dalam Muhammad Adnan dan

Eka Kurniasih (2000:139).

a. Faktor Umum

a) Sektor Ekonomi

Faktor-faktor kebangkrutan dari sektor ekonomi adalah gejala

inflasi dan deflasi dalam harga barang dan jasa, kebijakan

keuangan, suku bunga dan sefalusi atau redalusi uang dalam

hubungannya dengan perdagangan luar negeri.

b) Sektor Sosial

Faktor sosial yang sangat berpengaruh dalam perubahan gaya

masyarakat yang mempengaruhi terhadap produk dan jasa apapun

31

cara perusahaan berhubungan dengan karyawan faktor lain yang

juga berpengaruh adalah kerusuhan dan kekacauan yang terjadi di

masyarakat.

c) Sektor Teknologi

Penggunaan teknologi informasi juga menyebabkan biaya yang

ditanggung perusahaan membengkak terutama untuk pemeliharaan

dan implementasi. Pembengkakan terjadi jika penggunaan

teknologi informasi tersebut kurang terencana oleh pihak

manajemen. Sistemnya tidak terpadu dan para manajer penggunaan

tidak profesional.

d) Sektor Pemerintah

Kebijakan pemerintah tidak mencabut subsidi pada perusahaan dan

industri pengenaan tarif ekspor dan impor barang yang berubah,

kebijakan undang-undang baru bagi perbankan atau tenaga kerja

dan lain-lain.

b. Faktor Eksternal Perusahaan

a) Sektor Pelanggan

Perusahaan harus bisa mengidentifikasi sifat konsumen, karena

berguna untuk menghindari kehilangan konsumen, juga untuk

menciptakan peluang-peluang menemukan konsumen baru dan

menghindari menurunnya hasil penjualan dan mencegah konsumen

berpaling ke pesaing.

32

b) Sektor Pemasok

Perusahaan pemasok harus tetap bekerjasama dengan baik karena

kekuatan pemasok untuk menaikkan harga dan mengurangi

keuntungan pembelinya tergantung seberapa jauh pemasok

berhubungan dengan pedagang bebas.

c) Sektor Pesaing

Perusahaan juga jangan melupakan pesaing karena apabila pesaing

lebih diterima masyarakat, perusahaan tersebut akan kehilangan

konsumen dan mengurangi pendapatan yang diterima.

c. Faktor Internal Perusahaan

Faktor-faktor internal ini biasanya merupakan hasil dari

keputusan dan kebijaksanaan yang tidak tepat dimasa yang lalu dan

kegagalan manajemen untuk berbuat sesuatu pada saat yang

diperlukan.

Faktor-faktor yang menyebabkan kebangkrutan secara internal

adalah : (Harnanto, 1984:484)

a) Terlalu besarnya kredit yang diberikan kepada Debitur atau

pelanggan, kebangkrutan bisa terjadi karena terlalu besarnya

jumlah kredit yang diberikan kepada para Debitur atau pelanggan

yang pada akhirnya tidak bisa dibayar oleh para pelanggan pada

waktunya.

b) Manajemen yang tidak efisien. Banyaknya perusahaan gagal untuk

mencapai tujuannya karena kurang adanya kemampuan,

33

pengalaman, ketrampilan, sikap adaptif dan inisiatif dari

manajemen. Ketidak efisienan manajemen tercermin pada

ketidakmampuan manajemen menghadapi situasi yang terjadi

diantaranya:

1) Hasil penjualan yang tidak memadai.

2) Kesalahan dalam penetapan harga jual.

3) Struktur biaya.

4) Tingkat investasi dalam aktiva tetap.

5) Tingkat investasi dalam aktiva tetap dan persediaan yang

melampaui batas.

6) Kekurangan modal kerja.

7) Ketidakseimbangan dalam struktur permodalan.

8) Sistem dan prosedur akuntansi kurang memadai.

c) Penyalahgunaan wewenang dan kekurangan-kekurangan

Penyalahgunaan wewenang banyak dilakukan oleh karyawan dan

terkadang oleh manajer puncak dan itu sangat merugikan. Apalagi

kalau kekurangan itu berhubungan dengan keuangan perusahaan.

D. Analisis Model Z-Score Altman

Model prediksi kebangkrutan secara umum dikenal sebagai

pengukuran atas kesulitan keuangan. Tiga tahapan perkembangan dari

pengukuran kesulitan keuangan terdiri dari analisis universal, analisis

multivariate, dan analisis logit. Analisis universal mengasumsikan bahwa

34

suatu variabel tunggal dapat digunakan sebagai prediktive purpose. Model

univariet yang dipaparkan oleh Wille Beaver ini telah menghasilkan ketepatan

prediksi dalam level yang sedang. Analisis univarial mengidentifikasi faktor

yang berhubungan dengan kesulitan keuangan, tetapi bagaimanapun juga

model ini tidak menghasilkan sebuah pengukuran dari risiko yang relevan.

Pada tahapan selanjutnya dari pengukuran atas kesulitan keuangan merupakan

analisis multivatriat (metode MDA) dengan mencoba untuk menyelesaikan

analisis indikasi konflik yang potensial yang mungkin dihasilkan dari

penggunaan variabel tunggal yang paling banyak menggunakan metode MDA

adalah Edward I Altman., profesor keuangan dari Stem School of Business

Newyork University. Altman Z-score mengkombinasikan variasi pengukuran

dari probabilitas risiko. Hasil dari model ini menunjukkan bahwa risiko

kebangkrutan perusahaan adalah relatif standar. Studi awal dari Altman

membuktikan bahwa modelnya sangat akurat, dan secara tepat memprediksi

kebangkrutan dari sampel awal (Gibson, 1998).

Dalam melakukan percobaan, Altman menggunakan 66 sampel

perusahaan yang kemudian sampel tersebut dibagi lagi menjadi 2 bagian yaitu

33 bangkrut dan 33 tidak bangkrut. Dalam studinya, setelah menyeleksi 22

rasio keuangan, Altman menemukan 5 rasio keuangan yang dapat

dikombinasikan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan perusahaan.

Kemudian, ia membuat yang disebut sebagai versi 5 variabel. Versi ini

dapat digunakan untuk perusahaan publik maupun pribadi, dan untuk

perusahaan manufaktur maupun jasa. Analisis Z-Score bisa juga disebut

35

analisis diskriminan. Analisis diskriminan pada dasarnya merupakan teknik

statistik yang digunakan untuk mengklasifikasikan observasi ke dalam salah

satu dari beberapa kategori yang telah ditetapkan terlebih dahulu berdasarkan

sifat-sifat yang ada pada observasi.

Metode ini dikenal dengan Z-Score Altman, Z-Score adalah skor yang

ditentukan dari net standar kali nisbah-nisbah keuangan yang menunjukkan

tahun kemungkinan kebangkrutan perusahaan, formulanya adalah sebagai

berikut:

Z-Score = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5...................................(1)

Tetapi dari persamaan diatas masih timbul permasalahan karena model

tersebut tidak bisa diterapkan di Indonesia, ini disebabkan kondisi di

Indonesia dengan di Amerika Serikat berlainan sehingga model Altman diatas

bisa disesuaikan dengan kondisi di Indonesia. Salah satu perbedaan yang

mencolok antara Indonesia dengan Amerika menggunakan model yang

dipakai oleh Altman adalah sedikitnya perusahaan Indonesia yang go public.

Jika perusahaan tidak go public, maka nilai pasar tidak bisa dihitung. Altman

kemudian mengembangkan model baru dengan menggunakan variabel X4

dengan menggantikan nilai pasar menjadi nilai buku. Koefisien model yang

sudah direvisi, yang dapat diterapkan pada perusahaan yang go public adalah

sebagai berikut:

Z-Score = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 ....................(2)

Keterangan:

X1 : Rasio modal kerja terhadap total aktiva

36

X2 : Rasio laba ditahan terhadap total aktiva

X3 : Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva

X4 : Rasio nilai pasar modal sendiri terhadap nilai buku hutang

X5 : Rasio penjualan terhadap total aktiva

Adapun keterangan dari lima variabel diatas adalah sebagai berikut:

a. Modal Kerja / Total Aktiva (X1)

Modal kerja yang dimaksud dalam X1 adalah selisih antara aktiva

lancar dengan hutang lancar, sedangkan Total aktiva adalah merupakan

keseluruhan aktiva yang dimiliki perusahaan terdiri dari aktiva lancar,

aktiva tetap dan aktiva lain-lain. Rasio X1 pada dasarnya merupakan salah

satu rasio likuiditas yang mengukur kemampuan perusahaan dalam

memenuhi kewajiban jangka pendek. Hasil rasio tersebut negatif apabila

aktiva lancar lebih kecil dari kewajiban lancar.

b. Laba Ditahan / Total Aktiva (X2)

Laba ditahan merupakan jumlah atau bagian dari laba yang tidak

dibagikan dalam bentuk deviden selama periode tertentu. Laba ditahan

biasanya digunakan untuk perluasan usaha. Rasio ini mengukur akumulasi

laba selama perusahaan beroperasi. Umur perusahaan berpengaruh

terhadap rasio tersebut karena semakin lama perusahaan beroperasi

memungkinkan untuk memperlancar akumulasi laba ditahan.

c. Laba Sebelum Bunga dan Pajak / Total Aktiva (X3)

Laba sebelum bunga dan pajak merupakan laba yang dihasilkan oleh

perusahaan, yang diperoleh dari laba kotor dikurangi total biaya yang

37

digunakan oleh perusahaan namun belum dikurangi dengan beban bunga

dan pajak. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam

menghasilkan laba dari aktiva yang digunakan.

d. Nilai Pasar Modal Sendiri / Nilai Buku Hutang (X4)

Modal yang dimaksud adalah gabungan nilai pasar dari modal dan

saham, sedangkan hutang mencakup hutang lancar dan hutang jangka

panjang. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam memberikan

jaminan kepada setiap hutangnya melalui modalnya sendiri.

e. Penjualan / Total Aktiva (X5)

Rasio ini merupakan rasio yang mendeteksi kemampuan dana

perusahaan yang tertanam dalam keseluruhan aktiva berputar dalam 1

periode. Rasio ini dapat pula dikatakan sebagai rasio yang mengukur

kemampuan model yang diinvestasikan oleh perusahaan untuk

menghasilkan revenue.

Dari hasil analisa dengan metode Altman, akan diperoleh nilai Z-Score

yang dibagi dalam tiga tingkatan atau kategori, yaitu sebagai berikut:

Tabel II.1

Titik Cut-Off Metode Altman

Kategori Nilai

Sehat jika Z > 2,90

Bangkrut Jika Z < 1,20

Daerah rawan (grey area) jika Z 1,20 – 2,90

Sumber : Supardi dan Sri Mastuti (2003)

38

Dalam penentuan model kebangkrutan melalui analisis laporan

keuangan harus disadari kemungkinan klasifikasi model (Classificaation

error) yang dapat dikelompokkan menjadi 2:

a. Error tipe I terjadi bahwa timbul misclassification yang disebabkan oleh

adanya prediksi bahwa perusahaan tidak bangkrut, tetapi ternyata

mengalami kebangkrutan.

b. Error tipe II terjadi apabila timbul misclassification prediksi yang

disebabkan oleh adanya prediksi bahwa perusahaan bangkrut

kenyataannya tidak bangkrut.

Tabel II.2

Pengelompokan Prediksi Kebangkrutan

Persahaan bangkrut Perusahaan tidak bangkrutBangkrut Benar Kesalahan tipe ITidak Bangkrut Kesalahan tipe II Benar

Hasil yang Diharapkan

Hasil Sesungguhnya

Menurut Altman (1977) kesalahan tipe I diatas lebih berat

dibandingkan kesalah tipe II, yaitu perusahaan tidak bangkrut tetapi

kenyataannya mengalami kebangkrutan. Apabila perusahaan diprediksikan

bangkrut tetapi kenyataannya tidak, maka akan mengalami kesulitan yang

seharusnya tidak terjadi. Misalnya apabila prediksi tersebut digunakan, banyak

investor dan kreditor akan menarik uangnya lebih cepat yang bisa

menyebabkan kebangkrutan yang sesungguhnya.

39

E. Analisis Model Logit Zavgren

Pada tahapan selanjutnya dari pengukuran atas kesulitan keuangan

merupakan analisis logit. Zavgren pada tahun 1985 mengembangkan model

analisis logit untuk memprediksi kebangkrutan. Model logit dianggap lebih

valid, model ini dapat diinterpretasikan sebagai sebuah tipe analisis regresi

yang digunakan jika dependen variabel merupakan dummy variable, variabel

yang mengategorikan data menjadi 2 grup seperti misalnya kelompok

bangkrut dan tidak bangkrut yang dapat menghasilkan nilai 0 dan 1, lebih

lanjut analisis logit sebenarnya menghasilkan probabilitas ( dalam prosentasi)

kebangkrutan juga perhitungan probabilitas memungkinkan pengukuran atas

tingkat efektivitas manajemen.

Zavgren menggunakan model ini pada 45 perusahaan bangkrut dan

tidak bangkrut, berdasarkan skala industri dan aset tertentu dengan

probabilitas sebesar 50%, model ini mempunyai tingkat akurasi sebesar 82%

untuk memprediksi kebangkrutan. Analisis logit ini sering digunakan dalam

penelitian karena mempunyai karakteristik yang baik, misalnya tidak perlu

beradaptasi dengan sampel yang baik, misalnya tidak perlu untuk beradaptasi

dengan sampel yang tidak proporsional untuk konstanta tertentu (Gibson,

1998).

Dari berbagai penelitian klasik, disimpulkan bahwa analisis

diskriminan dan analsis logit banyak digunakan karena dua alasan, yaitu: 1)

analisis ini merupakan teknik pertama yang digunakan untuk memprediksi

kesulitan keuangan dan kemudian dikembangkan menjadi teknik-teknik

40

berikutnya dan 2) analisis ini lebih mudah digunakan dalam memprediksi

kesulitan keuangan dibandingkan dengan teknik-teknik yang lain.

Aplikasi dari model logit Zavgren membutuhkan empat langkah;

pertama serangkaian tujuh rasio keuangan dihitung, kedua setiap rasio

dikalikan dengan koefisien khusus, ketiga nilai atau hasil yang diperoleh

dijumlahkan secara bersama (y) dan akhirnya probabilitas kebangkrutan

perusahaan dikalkulasikan dengan fungsi probabilitas logit. Adapun

probabilitas kebangkrutan model logit adalah

yi eP

+=

11

........................................ .................(3)

Pangkat y adalah fungsi multivariabel yang terdiri dari konstanta dan

koefisien dari sekumpulan variabel-variabel (yaitu rasio keuangan).

Sedangkan e adalah bilangan alam yang bernilai 2,1828. Nilai probalitas yang

mendekati 1/1 atau 100% dikategorikan dalam kesulitan keuangan.

Zavgren menggunakan logit untuk membedakan perusahaan yang

bangkrut dan tidak bangkrut. Model Zavgren mendefinisikan sebagai berikut:

Y = 0,23883-0,108 (INV) -1,583 (REC) -10,78 (CASH) +3,074 (QUICK)

+0,486 (ROI) - 4,35 (DEBT) +0,11 (TURN) .......................................(4)

Keterangan :

Y = Jumlah dari koefisien x rasio

INV = Persediaan / Penjualan

REC = Piutang / Persediaan

CASH = Kas / Total Aktiva

QUICK = Aktiva Lancar / hutang Lancar

41

ROI = Laba Operasi Bersih / (Total Aktiva – Hutang Lancar)

DEBT = Hutang Jangka Panjang / (Total Aktiva – Hutang

Lancar)

TURN = Penjualan / (Modal Kerja + Aktiva Tetap)

Variabel y dengan nilai negatif meningkatkan probabilitas

kebangkrutan karena akan mengurangi e, y sampai dengan nol, dengan

kesimpulan bahwa kebangkrutan akan terjadi apabila probabilitas yang

dihasilkan mendekati 1/1 atau 100%. Disamping itu variabel y dengan nilai

positif menurunkan probabilitas kebangkrutan. Dengan demikian, probabilitas

kondisional nilai logit berada diantara 0 dan 1 (Gibson, 1998).

Adapun keterangan dari tujuh variabel diatas adalah sebagai berikut :

a. Persediaan / Penjualan

Perusahaan dengan rasio inventoris yang tinggi, rasio perputaran

persediaan akan menurun, karena itu risiko likuiditas jangka pendek dan

profitabilitas kesulitan keuangan meningkat.

b. Piutang / Persediaan

Perusahaan dengan rasio receivables yang tinggi, secara penerimaan

kasnya menurun secara relatif terhadap perputaran persediaan karena itu

risiko likuiditas jangka pendek dan profitabilitasnya kesulitan keuangan

meningkat.

42

c. Kas / Total Aktiva

Perusahaan dengan proporsi kas tinggi, mempunyai kapasitas untuk

membayar hutang jangka pendek sehingga menurunkan probabilitas

kesulitan keuangan.

d. Aktiva Lancar / Hutang Lancar

Rasio cepat yang besar mengindikasikan tingginya kapasitas untuk

membayar hutang. Selain itu kapasitas harta lancar juga tinggi. Dengan

rasio cepat yang meningkat maka probabilitas keuangan menurun.

e. Laba Operasi Bersih / (Total Aktiva – Hutang Lancar)

Yang dimaksud dengan laba operasi bersih adalah kelebihan pendapatan

atas harga pokok penjualan dan beban operasi atau laba lainnya, laba dari

kegiatan tambahan atau sampingan, laba investasi, keuntungan dan

kerugian luar biasa. Serta pajak penghasilan. Rasio ROI yang tinggi

mengindikasikan pengembalian investasi terjadi dalam waktu singkat

sehingga menurunkan probabilitas kesulitan keuangan.

f. Hutang Jangka Panjang / (Total Aktiva – Hutang Lancar)

Proporsi hutang yang tinggi dalam struktur hutang akan meningkatkan

probabilitas kesulitan keuangan.

g. Penjualan / (Modal Kerja + Aktiva Tetap)

Merupakan rasio yang tinggi mengindikasikan kemampuan perusahaan

untuk memutar aset menjadi penjualan dengan cepat (sehingga cepat pula

menjadi kas) dengan demikian probabilitas keuangan menurun karena

peningkatan rasio tersebut.

43

F. Penelitian Terdahulu

Penelitian mengenai metode Z-Score dan metode logit Zavgren untuk

memprediksi kebangkrutan telah banyak dilakukan oleh peneliti terdahulu.

Penelitian ini diawali oleh Beaver (1966), dalam penelitiannya tentang

kebangkrutan dengan membandingkan mean rasio keuangan dari 79

perusahaan yang kesulitan keuangan (gagal) dengan 79 perusahaan yang tidak

gagal (tidak mengalami kesulitan keuangan). Suatu perusahaan dikategorikan

kesulitan keuangan apabila salah satu kejadian berikut terjadi : (1) Mengalami

kebangkrutan (2) Kegagalan membayar hutang obligasi (3) Pengambilan

keuangan bank yang melebihi simpanannya atau (4) Tidak terbayarnya

deviden saham prioritas.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio keuangan yang terbaik

untuk memprediksi kegagalan keuangan adalah (1) Cash Flow/Total Debt (2)

Net Income / Total Asset (3) Total Debt / Total Asset. Hasil penelitian juga

menghitung nilai rata-rata dari 39 perusahaan masing-masing tahun sebelum

kebangkrutannya, dan beberapa rasio keuangan yang penting mengindikasikan

bahwa : (1) Kegagalan suatu perusahaan karena kasnya tidak memenuhi dan

piutang terlalu besar, namun bila piutang dan kas ditambah bersama-sama,

keduanya merupakan quick assets dan current assets, perbedaannya tidak jelas

antara perusahaan yang gagal dengan perusahaan yang sukses, dan (2)

Perusahaan yang gagal kecenderungannya karena persediaan yang tidak

memenuhi kebutuhan.

44

Altman pada tahun 1968 di New York memprediksi kebangkrutan

dengan menggunakan 66 sampel perusahaan yang kemudian sampel tersebut

dibagi lagi menjadi 2 bagian yaitu 33 bangkrut dan 33 tidak bangkrut. Altman

menggunakan multivariate discriminant analysis dalam menguji manfaat lima

rasio keuangan yang bermanfaat dalam memprediksi kebangkrutan dengan

tingkat keakuratan 95% setahun sebelum perusahaan benar-benar bangkrut.

Zavgren pada tahun 1985 di Amerika memprediksi kebangkrutan pada

45 perusahaan bangkrut dan tidak bangkrut, berdasarkan skala industri dan

aset tertentu dengan probabilitas sebesar 50%, model ini mempunyai tingkat

akurasi sebesar 82% untuk memprediksi kebangkrutan. Analisis logit ini

sering digunakan dalam penelitian karena mempunyai karakteristik yang baik,

misalnya tidak perlu beradaptasi dengan sampel yang baik, misalnya tidak

perlu untuk beradaptasi dengan sampel yang tidak proporsional untuk

konstanta tertentu

Theresia dan Aloysia pada tahun 2006 di Indonesia, melakukan

penelitian dengan menggunakan analisis Z-Score untuk mengetahui pengaruh

potensi kebangkrutan perusahaan publik terhadap pergantian auditor. Hasil

penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa potensi kebangkrutan

perusahaan publik tidak dipengaruhi pergantian auditor.

Anggraeni pada tahun 2004 di Indonesia, melakukan penelitian dengan

menggunakan analisis Z skor untuk penilaian kinerja keuangan serta

pengaruhnya terhadap harga saham perusahaan perdagangan di BEJ. Hasil

penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa kinerja keuangan dengan

45

menggunakan analisis z skor tidak berpengaruh terhadap harga saham

perusahaan perdagangan untuk tahun 2001-2003.

Supardi dan Sri Masturi pada tahun 2003 di Indonesia menggunakan

sampel 13 bank yang dilikuidasi dan 7 bank yang tidak dilikuidasi.

Kesimpulan penelitian tersebut adalah metode Altman dapat

diimplementasikan dalam menyeleksi kemungkinan likuidasi dan

membuktikan bahwa rasio-rasio keuangan setiap bank dapat digunakan untuk

memprediksi kemungkinan terjadi likuidasi pada setiap bank tersebut.

Rejeki pada tahun 2008 di Indonesia, menggunakan analisis Z-Score

untuk memprediksi kebangkrutan pada bank di Indonesia. Hasilnya adalah

model z-score Altman terbukti dapat memprediksi kebangkrutan suatu

perusahaan dengan ditutupnya beberapa bank di Indonesia.

Agustina pada tahun 2007 di Indonesia, menganalisis kebangkrutan

perusahaan dengan menggunakan model Altman (Z-Score) dan Zavgren

(Model logit) Pada Perusahaan Food And Beverages. Hasilnya adalah kedua

model yaitu model Altman dan Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi

kebangkrutan perusahaan.

G. Kerangka Pemikiran

Dari penelitian sebelumnya maka dapat disimpulkan bahwa analisis Z-

Score Altman dan model Logit Zavgren bermanfaat secara objektif untuk

memprediksi kerugian suatu perusahaan. Penelitian ini mencoba untuk

46

menguji kemampuan Z-Score Altman dan Model Logit Zavgren dalam

memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur.

Gambar 1.1

Kerangka Pemikiran

Dengan adanya kerangka pemikiran di atas dapat diketahui dari

laporan keuangan di suatu perusahaan dapat dicari rasio-rasio keuangan yang

ada dalam model Z-Score Altman dan model logit Zavgren, yang dari hasil

Laporan Keuangan

Neraca Laporan Laba Rugi

Analisis Z-Score : · Modal Kerja / Total Aktiva · Laba ditahan / Total Aktiva · Laba Sebelum Bunga dan Pajak / Total Aktiva · Nilai Pasar Modal Sendiri / Nilai Buku Hutang · Penjualan / Total Aktiva

Analisis Logit :

· Persediaan / Penjualan · Piutang / Persediaan · Kas / Total Aktiva · Aktiva Lancar / Hutang Lancar · Laba Operasi Bersih / (Total Aktiva – Hutang Lancar) · Hutang Jangka Panjang/ (Total Aktiva – Hutang Lancar) · Penjualan / (Modal Kerja + Aktiva Tetap)

Rugi Tidak Rugi Grey Area

47

kedua model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi apakah perusahaan

dalam keadaan rugi atau tidak rugi.

H. Hipotesis

Sebagai jawaban sementara terhadap permasalahan yang telah

dikemukakan diatas, penulis bertitik tolak pada hipotesis sebagai berikut:

=1H Model Z-score Altman dapat digunakan untuk memprediksi potensi

kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada

tahun 2004 dan 2005.

=2H Model logit Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi potensi



=3H Ada perbedaan antara model Z-score Altman dan model logit Zavgren

di dalam memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur

di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005.

48

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Desain Penelitian

Penelitian ini bersifat survey data sekunder. Tipe penelitian ini

merupakan penelitian penjelasan (explanatory research) yaitu penelitian yang

memfokuskan pada penjelasan hubungan antar variabel. Penelitian ini bersifat

kuantitatif dengan mengambil data kurun waktu 2004-2007.

B. Populasi, Sampel dan Teknik Pengambilan Sampel

Populasi merupakan kelompok yang menjadi perhatian peneliti-

peneliti untuk diteliti. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah

seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada periode 2004-2007.

Sampel adalah bagian dari polulasi yang menunjukkan beberapa

anggota melalui proses seleksi dari populasi . Sampel yang digunakan dalam

penelitian ini adalah sampel berpasangan, yaitu perusahaan manufaktur yang

rugi berpasangan dengan perusahaan manufaktur yang tidak rugi.

Pertimbangan ini berdasarkan pada penelitian-penelitian sebelumnya yang

juga menggunakan sampel berpasangan pada penelitiannya.

Metode pengambilan sampel yang digunakan adalah purposif sampel

untuk perusahaan manufaktur yang mengalami kerugian maupun yang tidak

mengalami kerugian dengan mengambil kriteria-kriteria yang telah ditetapkan

49

untuk perusahaan manufaktur yang masuk dalam salah satu kriteria delisting.

Kriteria-kriteria pengambilan sampel adalah sebagai berikut :

1. Perusahaan tersebut harus sudah terdaftar di BEI sebelum 31 Desember

2004.

2. Perusahaan tersebut telah mempublikasikan laporan keuangannya selama 4

tahun berturut-turut mulai 2004-2007.

3. Perusahaan tersebut memiliki data yang lengkap yang digunakan dalam

penelitian.

4. Untuk sampel perusahaan rugi diambil dari salah satu kriteria delisting

yaitu perusahaan yang mengalami kerugian selama 2 tahun berturut-turut

pada tahun 2006-2007, serta mempunyai pasangan perusahaan tidak rugi

pada jenis usaha yang sama.

Berdasarkan kriteria pengambilan sampel yang telah disebutkan, maka

dipilih penelitian sebagai berikut : Dari 155 perusahaan manufaktur di BEI

periode 2004-2007 diperoleh 30 sampel perusahaan manufaktur yang dibagi

menjadi 2 kategori yaitu 15 sampel perusahaan manufaktur yang mengalami

kegagalan atau rugi. Dan 15 sampel perusahaan manufaktur yang tidak

mengalami kegagalan atau tidak rugi. Prosedur pemilihan sampel sebagai

berikut:

50

Tabel III.1

Proses Pemilihan Sampel

No. Keterangan Jumlah Perusahaan

1.

2.

3.

4.

5.

Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI

periode 2004-2007.

Perusahaan manufaktur yang tidak

mengeluarkan laporan keuangan pada tahun

2004-2007.

Perusahaan yang tidak mengalami kerugian

selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 2006-

2007.

Perusahaan yang tidak mengalami keuntungan

selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 2006-

2007.

Perusahaan yang tidak mempunyai pasangan

pada jenis usaha yang sama.

155 Perusahaan

(17) Perusahaan

(35) Perusahaan

(32) Perusahaan

(41) Perusahaan

Jumlah Sampel Akhir 30 Perusahaan

a. Perusahaan tidak rugi , yaitu :

a) Mengalami keuntungan selama 2 tahun berturut-turut dari tahun 2006-

2007.

b) Mempunyai pasangan perusahaan yang mengalami kerugian 50% lebih

dari modal disetor.

51

c) Memiliki data lengkap.

b. Perusahaan rugi, yaitu :

a) Mengalami kerugian selama 2 tahun berturut-turut dari tahun 2006-

2007.

b) Mempunyai pasangan perusahaan yang mengalami keuntungan 50%

lebih dari modal disetor.

c) Memiliki data lengkap.

C. Sumber Data dan Teknik Pengumpulan Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, berupa

laporan keuangan perusahaan manufaktur yang diambil dari ICMD (Indonesia

Capital Market Directory) yang terdapat di pojok BEI, yang disusun secara

periodik dari tahun 2004-2007. Metode yang digunakan dalam penelitian ini

adalah :

1. Dokumentasi

Yaitu pengumpulan data dengan mencatat, melihat dan mengamati laporan

keuangan.

2. Studi Pustaka

Yaitu mengumpulkan data mengenai teori-teori keuangan yang berkaitan

dengan permasalahan dalam penelitian yang dilakukan dengan membaca

literatur.

52

D. Definisi Operasional Variabel

1. Penelitian Model Altman

a. Modal Kerja / Total Aktiva (X1)

Modal kerja yang dimaksud dalam X1 adalah selisih antara aktiva

lancar dengan hutang lancar, sedangkan Total aktiva adalah merupakan

keseluruhan aktiva yang dimiliki perusahaan terdiri dari aktiva lancar,

aktiva tetap dan aktiva lain-lain. Rasio X1 pada dasarnya merupakan

salah satu rasio likuiditas yang mengukur kemampuan perusahaan

dalam memenuhi kewajiban jangka pendek. Hasil rasio tersebut negatif

apabila aktiva lancar lebih kecil dari kewajiban lancar.

b. Laba Ditahan / Total Aktiva (X2)

Laba ditahan merupakan junlah atau bagian dari laba yang tidak

dibagikan dalam bentuk deviden selama periode tertentu. Laba ditahan

biasanya digunakan untuk perluasan usaha. Rasio ini mengukur

akumulasi laba selama perusahaan beroperasi. Umur perusahaan

berpengaruh terhadap rasio tersebut karena semakin lama perusahaan

beroperasi memungkinkan untuk memperlancar akumulasi laba

ditahan.

c. Laba Sebelum Bunga dan Pajak / Total Aktiva (X3)

Laba sebelum bunga dan pajak merupakan laba yang dihasilkan oleh

perusahaan, yang diperoleh dari laba kotor dikurangi total biaya yang

digunakan oleh perusahaan namun belum dikurangi dengan beban

53

bunga dan pajak. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam

menghasilkan laba dari aktiva yang digunakan.

d. Nilai Pasar Modal Sendiri / Nilai Buku Hutang (X4)

Modal yang dimaksud adalah gabungan nilai pasar dari modal dan

saham, sedangkan hutang mencakup hutang lancar dan hutang jangka

panjang. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan dalam

memberikan jaminan kepada setiap hutangnya melalui modalnya

sendiri.

e. Penjualan / Total Aktiva (X5)

Rasio ini merupakan rasio yang mendeteksi kemampuan dana

perusahaan yang tertanam dalam keseluruhan aktiva berputar dalam 1

periode. Rasio ini dapat pula dikatakan sebagai rasio yang mengukur

kemampuan model yang diinvestasikan oleh perusahaan untuk

menghasilkan revenue.

2. Penelitian Model Logit (Zavgren)

a. Persediaan / Penjualan

Perusahaan dengan rasio inventoris yang tinggi, rasio perputaran

persediaan akan menurun, karena itu risiko likuiditas jangka pendek

dan profitabilitas kesulitan keuangan meningkat.

b. Piutang / Persediaan

Perusahaan dengan rasio receivables yang tinggi, secara penerimaan

kasnya menurun secara relatif terhadap perputaran persediaan karena

54

itu resiko likuiditas jangka pendek dan profitabilitas kesulitan

keuangan meningkat.

c. Kas / Total Aktiva

Perusahaan dengan proporsi kas tinggi, mempunyai kapasitas untuk

membayar hutang jangka pendek sehingga menurunkan probabilitas

kesulitan keuangan.

d. Aktiva Lancar / Hutang Lancar

Rasio cepat yang besar mengindikasikan tingginya kapasitas untuk

membayar hutang. Selain itu kapasitas harta lancar juga tinggi. Dengan

rasio cepat yang meningkat maka probabilitas keuangan menurun.

e. Laba Operasi Bersih / (Total Aktiva – Hutang Lancar)

Yang dimaksud dengan laba operasi bersih adalah kelebihan

pendapatan atas harga pokok penjualan dan beban operasi atau laba

lainnya, laba dari kegiatan tambahan atau sampingan, laba investasi,

keuntungan dan kerugian luar biasa. Serta pajak penghasilan. Rasio

ROI yang tinggi mengindikasikan pengembalian investasi terjadi

dalam waktu singkat sehingga menurunkan probabilitas kesulitan

keuangan.

f. Hutang Jangka Panjang / (Total Aktiva – Hutang Lancar)

Proporsi hutang yang tinggi dalam struktur hutang akan meningkatkan

probabilitas kesulitan keuangan.

55

g. Penjualan / (Modal Kerja + Aktiva Tetap)

Merupakan rasio yang tinggi mengindikasikan kemampuan perusahaan

untuk memutar aset menjadi penjualan dengan cepat (sehingga cepat

pula menjadi kas) dengan demikian probabilitas keuangan menurun.

E. Metode Analisis Data

Model analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah

analisis diskriptif dari metode Altman dan metode Zavgren. Analisis ini

digunakan untuk mengambarkan atau menjelaskan keadaan masing-masing

kelompok perusahaan manufaktur yang rugi atau tidak rugi melalui

perhitungan dengan formula altman dan zavgren, langkah-langkah analisis

adalah sebagai berikut:

1. Perhitungan rasio keuangan

Analisis data dilakukan dari data laporan keuangan perusahaan

manufaktur di BEI pada tahun 2004 dan 2005 dengan menggunakan rasio-

rasio keuangan Z-Score Altman dan model Logit Zavgren.

a. Perhitungan model Z-Score Altman

Data atau hasil perhitungan rasio-rasio dalam model Altman,

kemudian dianalisis lebih jauh dengan menggunakan sebuah formula

yang ditemukan oleh Altman.

Z-Score = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 ......................(2)

Keterangan:

X1 : Rasio modal kerja terhadap total aktiva

56

X2 : Rasio laba ditahan terhadap total aktiva

X3 : Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva

X4 : Rasio nilai pasar modal sendiri terhadap nilai buku hutang

X5 : Rasio penjualan terhadap total aktiva

Dari analisis dengan metode Altman, maka diperoleh hasil

berupa angka-angka yang kemudian dapat menjelaskan kemungkinan

terjadinya kebangkrutan atau ketidakbangkrutan pada perusahaan yang

ditemukan oleh Altman menjelaskan kondisi perusahaan yang dibagi

dalam tiga tingkatan atau kategori, yaitu:

a. Apabila nilai Z-Score diatas 2,90 (Z-Score>2,90) diklasifikasikan

sebagai perusahaan sehat.

b. Apabila nilai Z-Score diantara 1,20 sampai 2,90 ( 1,20< Z-Score

<2,90) maka perusahaan dianggap pada daerah kelabu (grey area).

c. Apabila nilai Z-Score dibawah 1,20 (Z-Score < 1,20)

diklasifiaksikan perusahaan potensi bangkrut.

b. Perhitungan model Logit Zavgren

Tahapan analisis data yang dilakukan oleh penulis untuk

menentukan kondisi keuangan perusahaan dengan model Zavgren

adalah :

a. Menghitung rasio-rasio keuangan dalam model logit Zavgren.

b. Melakukan perhitungan dengan model logit yang dikemukakan

oleh Zavgren yang dirumuskan yi e

P+

=1

1 .................................(3)

57

c. Setelah didapatkan hasil dari model logit diatas, maka data yang

ada di uji lagi dengan statistik karena model logit tidak mempunyai

titik cutt off untuk mendapatkan tingkat kepastian yang tinggi, alat

statistik yang digunakan adalah sebagai berikut:

a) Standar deviasi ( untuk n Tsv 1≤ 30)

1

)( 2

--å

=n

xxSD I ........................................................... (4)

Keterangan;

=1X data ke 1

X = rata-rata industri

n = jumlah Sampel

b) Rentang interval, dengan keyakinan 95% ( 05,0=a )

n

sdtx

n

sdtx

22aa m +<<- ................................................ (5)

Batas bawah rentang interval menentukan skor maksimal bagi

penentuan suatu perusahaan dikatakan mempunyai kinerja yang

buruk. Sementara batas atas rentang interval menentukan

secara minimal bagi penentuan suatu perusahaan dikatakan

mempunyai skor diantara kedua batas rentang interval masuk

dalam kategori rawan atau kritis terhadap kesulitan yang

mengarah pada kesulitan.

2. Pengujian Normalitas Data

Uji normalitas data bertujuan untuk menguji variabel dependen dan

variabel independen mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Uji

58

normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji statistik kolmogorou-

smirnov. Kriteria yang digunakan adalah dengan membandingkan p-value

yang diperoleh dengan taraf signifikansi yang telah ditetapkan, yaitu

sebesar 5%. Apabila p-value > nilai signifikansi, maka data terdistribusi

normal. (Gujarati, 1997)

Setelah diuji kenormalitasan datanya dengan uji Kolmogrov Smirnov,

maka akan diketahui apakah data penelitian normal atau tidak.

3. Pengujian Hipotesis

Dalam penelitian ini data sampel yang digunakan jumlahnya sangat

sedikit, maka akan digunakan statistik nonparametik. Manfaat atau

kelebihan metode statistik non parametik antara lain dapat disebutkan

sebagai berikut (Djarwanto Ps dan Pangestu Subagyo, 1985):

a. Metode Statistik non parametik tidak mengharuskan data berdistribusi

normal, karena itu metode ini sering juga dinamakan uji distribusi

bebas (Distribution free test) Dengan demikian, metode ini dapat

dipakai untuk segala distribusi data baik berdistribusi normal maupun

berdistribusi tidak normal dan lebih luas penggunaannya.

b. Metode statistik non parametik dapat dipakai untuk level data seperti

nominal dan ordinal.

c. Metode statistik non parametik cenderung lebih sederhana dan mudah

dimengerti daripada pengerjaan metode statistik parametik.

Dalam pengujian hipotesis, uji-uji yang digunakan adalah

59

a. Untuk menguji hipotesis pertama dan kedua, untuk menguji apakah

metode Z-Score dan Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi

potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI pada tahun 2004 dan

2005, uji yang digunakan adalah uji Two Related Sample Test, yaitu uji

sampel yang membandingkan dua variabel yang saling berkaitan

(Penerbit Andi, 2004). Pada uji Two Related Sample Test akan

digunakan Wilcoron Signed Ranks Test.

Langkah-langkah pengujian Two Related Sample Test terhadap

hipotesis pertama dan kedua (penerbit Andi, 2004) adalah :

a) Menentukan hipotesis :

=1H Model Z-score Altman dapat digunakan untuk

memprediksi potensi kerugian pada perusahaan

manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan

2005.

=2H Model logit Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi

potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa

Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005.

b) Menentukan tingkat signifikansi ( a = 0,05)

c) Menentukan hasil pengujian dengan kritetia sebagai berikut :

1H dan 2H diterima apabila signifikansi (2-tailed) >a

1H dan 2H ditolak apabila signifikansi (2-tailed) < a

b. Untuk menguji hipotesis ke tiga yaitu ada perbedaan antara model Z-

score Altman dan model logit Zavgren di dalam memprediksi potensi

60


tahun 2004 dan 2005, uji yang digunakan adalah uji Two Independent

Sample Test, yaitu uji 2 sampel independen yang membandingkan 2

grup kasus dalam 1 variabel (penerbit Andi, 2004). Pada uji Two

Independent Sample Test, uji yang digunakan adalah Mann-Whitney

Test.

Langkah-langkah terhadap hipotesis ketiga menggunakan uji

Two Independent Sample Test (Penerbit Andi, 2004) adalah :

a) Menentukan hipotesis :

=3H Ada perbedaan antara model Z-score Altman dan model

logit Zavgren di dalam memprediksi potensi kerugian pada

perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun

2004 dan 2005

b) Menentukan tingkat signifikansi ( a = 0,05)

c) Menentukan hasil pengujian dengan kritetia sebagai berikut :

3H diterima apabila signifikansi (2-tailed) >a

3H ditolak apabila signifikansi (2-tailed) < a

Pengolahan data dalam penelitian ini akan dilakukan dengan bantuan

program Excel dan program SPSS for windows versi 15.

61

BAB IV

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Hasil Pengumpulan Data

Data yang dikumpulkan merupakan data sekunder yang berupa

financial statement perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada tahun

2004 - 2007. Berdasarkan kriteria pengambilan sampel yang telah

dikemukakan sebelumnya, diperoleh 30 perusahaan manufaktur yang dipilih

sebagai sampel. Proses pemilihan sampel dapat dilihat pada Tabel IV.1 dan

daftar nama perusahaan manufaktur yang terpilih disajikan dalam Tabel IV.2.

TABEL IV.1 PROSES PEMILIHAN SAMPEL

Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2004-2007. Perusahaan manufaktur yang tidak mengeluarkan laporan keuangan pada tahun 2004-2007. Perusahaan yang tidak mengalami kerugian selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 2006-2007. Perusahaan yang tidak mengalami keuntungan selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 2006-2007. Perusahaan yang tidak mempunyai pasangan pada jenis usaha yang sama. Jumlah Sampel

155 Perusahaan

(17) Perusahaan

(35) Perusahaan

(32) Perusahaan

(41) Perusahaan (30) Perusahaan

Sumber : Indonesian Capital Market Directory 2006 dan 2008

62

TABEL IV.2 DAFTAR PERUSAHAAN YANG TERPILIH

RUGI TIDAK RUGI1) PT. Ades Water Indonesia Tbk 16) PT. Multi Bintang Indonesia Tbk2) PT. Sierad Produce Tbk 17) PT. Fast Food Indonesia Tbk3) PT. Eratex Djaja Limited Tbk 18) PT. Panasia Indosyntec Tbk4) PT. Tifico Tbk 19) PT. Roda Vivatex Tbk5) PT. Evershine Textile Industry Tbk 20) PT Ricky Putra Globalindo Tbk6) PT. Hanson International Tbk 21) PT. Sepatu Bata Tbk7) PT. Surya Intrindo Makmur Tbk 22) PT. Pan Brothers Tbk8) PT. Daya Sakti Unggul Corporation Tbk 23) PT. Tirta Mahakam Resource Tbk9) PT. Eterindo Wahanatama Tbk 24) AKR. Corporindo10) PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk 25) PT. Sorini Corporation Tbk11) PT. Asiaplast Industries Tbk 26) PT. Kageo Igar Jaya Tbk12) PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk 27) PT Siwani Makmur Tbk13) PT. Resource Alam Indonesia Tbk 28) PT. Ekadharma Internasional Tbk14) PT. Mulia Industrindo Tbk 29) PT. Arwana Citramulia Tbk15) Multi Prima Sejahtera Tbk 30) PT. Astra Otoparts Tbk

PERUSAHAAN

Sumber : Indonesian Capital Market Directory 2006 dan 2008

B. Analisis Data

Sebelum dilakukan pengujian statistik, data mentah yang diperoleh

dihitung dengan menggunakan rumus yang telah ditentukan. Masing-masing

sampel perusahaan manufaktur yang terpilih dihitung nilainya berdasarkan

skor atau nilai yang diperoleh untuk menentukan kriteria tingkat kesehatan

(potensi kerugian) dengan metode Z-Score Altman maupun metode Zavgren.

Kriteria-kriterianya adalah sebagai berikut :

1. Metode Z-SCORE ALTMAN

Dalam metode Z-SCORE ALTMAN, penghitungan skor/nilai yang

diperoleh menentukan kriteria tingkat kesehatan (potensi kerugian) dengan

ketentuan sebagai berikut :

a. Perusahaan dinilai sehat jika memiliki nilai Z di atas 2,90.

63

b. Perusahaan dinilai berada di daerah grey area jika memiliki nilai Z di

antara 1,20 - 2,90.

c. Perusahaan dinilai bangkrut jika memiliki nilai Z di bawah 1,20.

2. Metode ZAVGREN

Tahapan analisis data yang dilakukan oleh penulis untuk menentukan

kondisi keuangan perusahaan dengan model Zavgren adalah :

d. Menghitung rasio-rasio keuangan dalam model logit Zavgren.

e. Melakukan perhitungan dengan model logit yang dikemukakan oleh

Zavgren yang dirumuskan yi e

P+

=1

1 ...............................................(3)

f. Setelah didapatkan hasil dari model logit diatas, maka data yang ada di

uji lagi dengan statistik karena model logit tidak mempunyai titik cutt

off untuk mendapatkan tingkat kepastian yang tinggi, alat statistik

yang digunakan adalah sebagai berikut:

c) Standar deviasi ( untuk n Tsv 1≤ 30)

1

)( 2

--å

=n

xxSD I ...........................................................(4)

Keterangan;

=1X data ke 1

X = rata-rata industri

n = jumlah Sampel

d) Rentang interval, dengan keyakinan 95% ( 05,0=a )

n

sdtx

n

sdtx 22

ama +<<- ................................................. (5)

Batas bawah rentang interval menentukan skor maksimal bagi

penentuan suatu perusahaan dikatakan mempunyai kinerja yang

buruk. Sementara batas atas rentang interval menentukan secara

minimal bagi penentuan suatu perusahaan dikatakan mempunyai

64

skor diantara kedua batas rentang interval masuk dalam kategori

rawan atau kritis terhadap kesulitan yang mengarah pada kesulitan.

Untuk membandingkan variabel kualitatif dari metode Z-Score

Altman dengan metode Zavgren akan digunakan variabel dummy dengan

kriteria sebagai berikut :

1. Untuk metode Z-SCORE ALTMAN, perusahaan manufaktur yang

dinilai sehat diberi angka 1, dan perusahaan manufaktur yang dinilai

bangkrut dan berada di grey area diberi angka 0.

2. Untuk metode ZAVGREN, perusahaan manufaktur yang dinilai sehat

dan cukup sehat diberi angka 1, dan perusahaan manufaktur yang

dinilai tidak sehat dan kurang sehat diberi angka 0.

Dalam penentuan tingkat kesehatan model Z-Score Altman dilakukan

dengan beberapa tahap, untuk menentukan keadaan perusahaan ditentukan

dengan titik cut off, untuk perusahaan yang tidak rugi diatas 2,90, untuk

perusahaan grey area antara 1,20 sampai 2,90, dan yang rugi dibawah 1,20.

Sedangkan penentuan tingkat kesehatan model logit Zavgren ditentukan

dengan rentang interval pada model logit pada tahun 2004 dan 2005. Untuk

tahun 2004 batas atas rentang interval sebesar 2,47581103 dan batas bawah

rentang interval sebesar -1,6605313. Sedangkan untuk tahun 2005 batas atas

rentang interval sebesar 2,57196585 dan batas bawah rentang interval sebesar

-1,881593. Untuk perusahaan yang tidak rugi berada diatas batas atas rentang

interval, untuk perusahaan yang grey area berada diantara batas atas rentang

interval dan batas bawah rentang interval, sedangkan untuk perusahaan yang

rugi berada di bawah batas bawah rentang interval.

Kriteria tingkat kesehatan (potensi kerugian) dari sampel perusahaan

manufaktur yang terpilih yang telah dihitung berdasarkan skor/nilai dari

masing-masing metode disajikan dalam Tabel IV.3 dan Tabel IV.4.

65

TABEL IV.3 KRITERIA TINGKAT KESEHATAN (POTENSI KERUGIAN)

PERUSAHAAN DENGAN METODE Z-SCORE ALTMAN

No Perusahaan 2004 2005 1 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk Grey area Tidak Rugi 2 PT. Fast Food Indonesia Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 3 PT. Panasia Indosyntec Tbk Rugi Grey Area 4 PT. Roda Vivatex Tbk Tidak Rugi Grey Area 5 PT. Pan Brothers Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 6 PT. Sepatu Bata Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 7 PT. Ricky Putra Globalindo Tbk Grey area Grey Area 8 PT. Tirta Mahakam Resource Tbk Rugi Grey Area 9 PT. AKR Corporindo Tbk Grey area Grey Area

10 PT. Sorini Corporation Tbk Grey area Grey Area 11 PT. Kageo Igar Jaya Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 12 PT. Siwani Makmur Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 13 PT. Ekadharma Internasional Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 14 PT. Arwana Citramulia Tbk Grey area Grey Area 15 PT. Astra Otoparts Tbk Grey area Grey Area 16 PT. Ades Water Indonesia Tbk Rugi Rugi 17 PT. Sierad Produce Tbk Rugi Rugi 18 PT. Eratex Djaja Tbk Rugi Grey Area 19 PT. Tifico Tbk Rugi Rugi 20 PT. Evershine Textille Industry Tbk Grey area Grey Area 21 PT. Hanson International Tbk Rugi Rugi 22 PT. Surya Intrindo Makmur Tbk Rugi Rugi 23 PT. Daya Sakti Unggul Corporation Tbk Rugi Rugi 24 PT. Eterindo Wahanatama Tbk Rugi Grey Area 25 PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk Rugi Rugi 26 PT. Asiaplast Industries Tbk Rugi Rugi 27 PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk Rugi Rugi 28 PT. Resource Alam Indonesia Tbk Grey area Grey Area 29 PT. Mulia Industrindo Tbk Rugi Rugi 30 PT. Multi Prima Sejahtera Tbk Rugi Rugi

Sumber : Data yang diolah, lihat lampiran

66

TABEL IV.4 KRITERIA TINGKAT KESEHATAN (POTENSI KERUGIAN)

PERUSAHAAN DENGAN METODE ZAVGREN

No Perusahaan 2004 2005 1 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk Grey Area Grey Area 2 PT. Fast Food Indonesia Tbk Grey Area Grey Area 3 PT. Panasia Indosyntec Tbk Rugi Grey Area 4 PT. Roda Vivatex Tbk Tidak Rugi Grey Area 5 PT. Pan Brothers Tbk Tidak Rugi Grey Area 6 PT. Sepatu Bata Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 7 PT. Ricky Putra Globalindo Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 8 PT. Tirta Mahakam Resource Tbk Grey Area Grey Area 9 PT. AKR Corporindo Tbk Grey Area Grey Area

10 PT. Sorini Corporation Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 11 PT. Kageo Igar Jaya Tbk Tidak Rugi Grey Area 12 PT. Siwani Makmur Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 13 PT. Ekadharma Internasional Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 14 PT. Arwana Citramulia Tbk Rugi Rugi 15 PT. Astra Otoparts Tbk Grey Area Tidak Rugi 16 PT. Ades Water Indonesia Tbk Rugi Grey Area 17 PT. Sierad Produce Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 18 PT. Eratex Djaja Tbk Grey Area Rugi 19 PT. Tifico Tbk Rugi Rugi 20 PT. Evershine Textille Industry Tbk Tidak Rugi Tidak Rugi 21 PT. Hanson International Tbk Grey Area Grey Area 22 PT. Surya Intrindo Makmur Tbk Tidak Rugi Grey Area 23 PT. Daya Sakti Unggul Corporation Tbk Grey Area Grey Area 24 PT. Eterindo Wahanatama Tbk Rugi Rugi 25 PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk Rugi Rugi 26 PT. Asiaplast Industries Tbk Grey Area Grey Area 27 PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk Rugi Rugi 28 PT. Resource Alam Indonesia Tbk Grey Area Grey Area 29 PT. Mulia Industrindo Tbk Rugi Tidak Rugi 30 PT. Multi Prima Sejahtera Tbk Grey Area Grey Area

Sumber : Data yang diolah, lihat lampiran

67

C. Deskriptif Data

Analisis deskriptif dimaksudkan untuk mengetahui karakteristik data,

dimana dalam penelitian ini dengan menggunakan angka mean, nilai

maksimum, nilai minimum, dan standar deviasi dari masing-masing rasio

keuangan dan skor baik dengan metode Z-SCORE ALTMAN maupun metode

ZAVGREN. Hasil deskriptif statistik dapat disajikan pada Tabel IV.5 Tabel

IV.6, dan Tabel IV.7.

TABEL IV.5 HASIL ANALISIS DESKRIPTIF

SKOR METODE Z-SCORE ALTMAN dan METODE ZAVGREN

Descriptive Statistics

30 -4.38704 4.35573 1.4135933 2.06785254

30 -2.90993 4.26692 1.3958402 1.72690828

30 -161.675 13.72360 -4.85059 30.66067612

30 -178.779 7.58789 -4.59565 33.13154426

30

zscore04

zscore05

zavgren04

zavgren05

Valid N (listwise)

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

Sumber : Data yang diolah.

Dari Tabel IV.5 dapat diketahui bahwa nilai rata-rata Zscore tahun

2004 sebesar 1,41135933. Nilai Z-Score terkecil tahun 2004 dicapai oleh PT.

Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -4,38704. Nilai Z-Score terbesar tahun

2004 dicapai PT. Fast Food Indonesia Tbk oleh sebesar 4,35573.

Nilai rata-rata Z-Score tahun 2005 sebesar 1,3958402. Nilai Z-Score

terkecil tahun 2005 dicapai oleh PT. Ades Water Indonesia Tbk sebesar -

2,90993. Nilai Z-Score terbesar tahun 2005 dicapai oleh PT. Fast Food

Indonesia Tbk sebesar 4,26692.

68

Sedangkan untuk nilai rata-rata Zavgren tahun 2004 sebesar -

4,8505059. Nilai Zavgren terkecil pada tahun 2004 dicapai oleh PT. Mulia

Industrindo Tbk sebesar -161,675. Nilai Zavgren terbesar pada tahun 2004

dicapai oleh PT. Ekadharma Internasional Tbk sebesar 13,72360.

Nilai rata-rata Zavgren tahun 2005 sebesar -4,59565. Nilai Zavgren

terkecil pada tahun 2005 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk sebesar -

178,779. Nilai Zavgren terbesar pada tahun 2005 dicapai oleh PT. Kageo Igor

Jaya Tbk sebesar 7,58789.


RASIO KEUANGAN dengan METODE Z-SCORE ALTMAN


30 -2.43954 .60626 .0154181 .53790732

30 -1.99081 .59620 -.1178268 .65821888

30 -1.26183 .23562 -.0263798 .26259568

30 -.62319 5.72245 1.3163103 1.34538096

30 .21833 2.76232 1.0335166 .56311545

30 -1.71890 .50270 -.0296963 .48414510

30 -2.14044 .52664 -.1370959 .63067944

30 -.55996 .22348 -.0065638 .14844791

30 -.49704 3.36679 1.0967170 .99598504

30 .37015 2.82280 1.0952159 .59546376

30

x104

x204

x304

x404

x504

x105

x205

x305

x405

x505

Valid N (listwise)



Tabel IV.6 Hasil analisis deskripsi Rasio Keuangan dengan metode Z-

Score dapat diketahui bahwa rata-rata untuk X1 tahun 2004 sebesar 0,0154181.

Nilai terkecil X1 tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk

sebesar -2,43954. Nilai terbesar X1 tahun 2004 dicapai oleh PT. Ekadharma

Internasional Tbk sebesar 0,60626.

69

Rata-rata untuk X1 tahun 2005 sebesar -0,296963. Nilai terkecil X1

tahun 2005 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -1.71890.

Nilai terbesar X1 tahun 2005 dicapai oleh PT. Ekadharma internasional Tbk

sebesar 0,50270.


tahun 2004 dicapai oleh PT Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -1,99081.

Nilai terbesar X1 tahun 2004 dicapai oleh PT Sepatu Bata Tbk sebesar

0,59620.


tahun 2005 dicapai oleh PT. Sierad produce Tbk sebesar -2,14044. Nilai

terbesar X2 tahun 2005 dicapai oleh PT. Sepatu Bata Tbk sebesar 0,52664.

Rata-rata untuk X3 tahun 2004 sebesar -0,0263798 Nilai terkecil X3

tahun 2004 dicapai oleh PT. Ades Water Indonesia Tbk sebesar -1,26183.

Nilai terbesar X3 tahun 2004 dicapai oleh PT. Mulia Bintang Indonesia Tbk

sebesar 0,23562.


tahun 2005 dicapai oleh PT. Ades Water Indonesia Tbk sebesar -0,55996.

Nilai terbesar X3 tahun 2005 dicapai oleh PT. Arwana Citramulia Tbk

sebesar0,22348.

Rata-rata untuk X4 tahun 2004 sebesar 1,3163103 Nilai terkecil X4

tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -0,62319.

Nilai terbesar X4 tahun 2004 dicapai oleh PT. Roda Vivatex Tbk sebesar

5,72245.

70

Rata-rata untuk X4 tahun 2005 sebesar 1,0967170. Nilai terkecil X4

tahun 2005 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar -0,49704.

Nilai terbesar X4 tahun 2005 dicapai oleh PT. Roda Vivatex Tbk sebesar

3,36679.

Rata-rata untuk X5 tahun 2004 sebesar 1,0335166 Nilai terkecil X5

tahun 2004 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk sebesar 0,21833. Nilai

terbesar X5 tahun 2004 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar

2,76232.

Rata-rata untuk X5 tahun 2005 sebesar 1,0952159. Nilai terkecil X5

tahun 2005 dicapai oleh PT. Multi Prima Sejahtera Tbk sebesar 0,37015. Nilai

terbesar X5 tahun 2005 dicapai oleh PT. Pan Brothers Tbk sebesar 2,82280.


RASIO KEUANGAN dengan METODE ZAVGREN


30 .03176 .45673 .1920965 .11002660

30 .08412 22.99621 1.9000587 4.16686328

30 .00159 .26401 .0569688 .07116217

30 .05380 5.42351 1.5403184 1.11783274

30 -1.51033 1.46605 .0827126 .40844936

30 -.04789 37.09734 1.4613585 6.73556904

30 -12.47570 8.44199 1.2274377 3.43492087

30 .00105 .49290 .1949281 .13490732

30 .08575 113.11737 5.0458411 20.46035230

30 .00019 .21883 .0380454 .05535446

30 .08613 3.34812 1.2835823 .87976199

30 -.26907 1.68198 .1338242 .32902839

30 -1.18208 1.18028 .1467727 .37046948

30 -7.44847 10.12707 1.9269315 3.63716569

30

inv04

rec04

cash04

quick04

roi04

debt04

turn04

inv05

rec05

cash05

quick05

roi05

debt05

turn05

Valid N (listwise)



71

Dari tabel analisis deskriptif Rasio Keuangan dengan metode Zavgren

dapat diketahui bahwa rata-rata untuk rasio inventori tahun 2004 sebesar

0,1920965. Nilai terkecil rasio inventori tahun 2004 dicapai oleh PT. Fast

Food Indonesia Tbk sebesar 0,03176. Nilai terbesar rasio inventori tahun 2004

dicapai oleh PT. Ricky Putra Globalindo Tbk sebesar 0,45673.

Rata-rata rasio inventori tahun 2005 sebesar 0,1949281. Nilai terkecil

rasio inventori tahun 2005 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk sebesar

0,00105. Nilai terbesar rasio inventori tahun 2005 dicapai oleh PT. Evershine

Textille Industry Tbk sebesar 0,49290.

Rata-rata rasio receivabel tahun 2004 sebesar 1,9000587. Nilai terkecil

rasio receivable tahun 2004 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar

0,08412. Nilai terbesar rasio receivable tahun 2004 dicapai oleh PT. Eterindo

Wahanatama Tbk sebesar 22,99621.

Rata-rata rasio receivable tahun 2005 sebesar 5,0458411. Nilai terkecil

rasio receivable tahun 2005 dicapai oleh PT. Fast Food Indonesia Tbk sebesar

0,08575. Nilai terbesar rasio receivable tahun 2005 dicapai oleh PT. Eterindo

Wahanatama Tbk sebesar 113,11737.

Rata-rata rasio proporsi kas tahun 2004 sebesar0,0569688. Nilai

terkecil rasio proporsi tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk

sebesar 0,00159. Nilai terbesar rasio proporsi tahun 2004 dicapai oleh PT. Fast

Food Indonesia Tbk sebesar 0,26401.

Rata-rata rasio proporsi tahun 2005 sebesar 0,0380454. Nilai terkecil

rasio proporsi tahun 2005 dicapai oleh PT. Multi Prima Sejahtera Tbk sebesar

72

0,00019. Nilai terbesar rasio proporsi tahun 2005 dicapai oleh PT. Fast Food


Rata-rata rasio cepat tahun 2004 sebesar 1,5403184. Nilai terkecil rasio

cepat tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar

0,05380. Nilai terbesar rasio cepat tahun 2004 dicapai oleh PT. Ekadharma

Internasional Tbk sebesar 5,42351.

Rata-rata rasio cepat tahun 2005 sebesar 1,2835823. Nilai terkecil rasio

cepat tahun 2005 dicapai oleh PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk sebesar

0,08613. Nilai terbesar rasio cepat tahun 2005 dicapai oleh PT. Siwani

Makmur Tbk sebesar 3,34812.

Rata-rata rasio ROI tahun 2004 sebesar 0,0827126. Nilai terkecil rasio

ROI tahun 2004 dicapai oleh PT. Ades Water Indonesia Tbk sebesar -1,51033.

Nilai terbesar rasio ROI tahun 2004 dicapai oleh PT. Mulia Industrindo Tbk

sebesar 1,46605.

Rata-rata rasio ROI tahun 2005 sebesar 0,1338242. Nilai terkecil rasio

ROI tahun 2005 dicapai oleh PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk sebesar -

0,26907. Nilai terbesar rasio ROI tahun 2005 dicapai oleh PT. Ades Water


Rata-rata rasio hutang tahun 2004 sebesar 1,4613585. Nilai terkecil

rasio hutang tahun 2004 dicapai oleh PT. Polysindo Wahanatama Tbk sebesar

-0,04789. Nilai terbesar rasio hutang tahun 2004 dicapai oleh PT. Mulia

Industrindo Tbk sebesar 37,09734.

73

Rata-rata rasio hutang tahun 2005 sebesar 0,1467727. Nilai terkecil

rasio hutang tahun 2005 dicapai oleh PT. Mulia Industrindo Tbk sebesar -

1,18208. Nilai terbesar rasio hutang tahun 2005 dicapai oleh PT. Eratex Djaja

Tbk sebesar 1,18028.

Rata-rata rasio penjualan tahun 2004 sebesar 1,2274377. Nilai terkecil

rasio penjualan tahun 2004 dicapai oleh PT. Multi Prima Sejahtera Tbk

sebesar -12,47570. Nilai terbesar rasio penjualan tahun 2004 dicapai oleh PT.

Fast Food Indonesia Tbk sebesar 8,44199.

Rata-rata rasio penjualan tahun 2005 sebesar 1,9269315. Nilai terkecil

rasio penjualan tahun 2005 dicapai oleh PT. Eterindo Wahanatama Tbk

sebesar -7,44847. Nilai terbesar rasio penjualan tahun 2005 dicapai oleh PT.

Fast Food Indonesia Tbk sebesar 10,12707.

D. Pengujian Normalitas Data

Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan

pengujian normalitas data. Untuk menguji normalitas data dilakukan dengan

menggunakan One-Sample Kolmogorov Smirnov test. Pengujian dilakukan

dengan tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05 atau tingkat kepercayaan 95 %.

Hasil pengujian normalitas data disajikan dalam Tabel IV.8 berikut ini :

74

TABEL IV.8 HASIL UJI NORMALITAS DATA

METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN

Metode p-Value Keterangan Distribusi ZAVGREV 2004 ZAVGREN 2005 Z-SCORE 2004 Z-SCORE 2005

0.000 0.000 0.693 0.855

p < 0.05 p < 0.05 p > 0.05 p > 0.05

Tidak Normal Tidak Normal

Normal Normal

Dari hasil pengujian dengan Uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel IV.8,

dapat dilihat bahwa metode Z-Score tahun 2004 dan tahun2005 berdistribusi

normal sedangkan metode Zavgren tahun 2004 dan tahun 2005 tidak

berdistribusi normal karena nilai signifikansi lebih kecil dari taraf signifikansi

yaitu 0,05.

Jika ditemukan data yang tidak berdistribusi normal maka dapat

digunakan beberapa cara untuk menormalkan data tersebut. Selain menambah

data, dapat juga dilakukan transformasi data kedalam bentuk logaritma natural

(LN).


METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN SETELAH TRANSFORMASI

Metode p-Value Keterangan Distribusi

LNZAVGREV 2004 LNZAVGREN 2005 LNZ-SCORE 2004 LNZ-SCORE 2005

0.000 0.183 0.693 0.855

p < 0.05 p > 0.05 p > 0.05 p > 0.05

Tidak Normal Normal Normal Normal

Sumber : Data yang diolah

Dari hasil tabel IV.9 di atas, metode Zavgren tahun 2005, metode Z-

Score tahun 2004 dan tahun 2005 telah berdistribusi normal karena nilai

signifikansi lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Sedangkan metode

75

Zavgren tahun 2004 belum berdistribusi normal karena nilai signifikansi lebih

kecil dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Hal ini disebabkan karena terdapat

beberapa data yang bersifat outliers, yaitu data yang mempunyai karakteristik

yang terlihat sangat berbeda dari observasi-observasi lainnya dan muncul

dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk sebuah variabel tunggal maupun

variabel kombinasi. Untuk menormalkan data, maka digunakan metode

trimming yaitu menghilangkan data yang bersifat outliers.


METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN SETELAH TRIMMING

Metode p-Value Keterangan Distribusi

LNZAVGREV 2004 LNZAVGREN 2005 LNZ-SCORE 2004 LNZ-SCORE 2005

0.501 0.183 0.556 0.829

p > 0.05 p > 0.05 p > 0.05 p > 0.05

Normal Normal Normal Normal

Sumber: Data yang diolah

Dari hasil Uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel IV.10 diatas setelah

triming menunjukkan bahwa model Z-Score dan Model Zavgren telah

berdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi yang lebih

besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan

bahwa data tersebut berdistribusi normal.

E. Pengujian Hipotesis

1. Hipotesis Pertama

Pengujian hipotesis pertama menggunakan Wilcoxon Signed Ranks

Test yang dimaksudkan adalah metode Z-score Altman dapat digunakan

76

untuk memprediksi potensi kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa

Efek Indonesia pada tahun 2004 dan 2005.

Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel IV.11 berikut ini :

TABEL IV.11 UJI WILCOXON SIGNED RANKS TEST METODE Z-SCORE ALTMAN

TAHUN 2004 dan 2005

Keterangan Signifikansi nilai z Kesimpulan Z-SCORE 2004 – Z-SCORE 2005 0.581 Dapat digunakan

Sumber : data yang diolah

Pengujian dilakukan dengan tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05 atau

tingkat kepercayaan 95 %. Berdasarkan hasil analisis Tabel IV.11 dapat

dilihat bahwa variabel memiliki signifikansi nilai z yang lebih besar dari

tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05, yaitu 0.581 > 0.05, sehingga H1

diterima. Hal ini berarti bahwa metode Z-Score Altman dapat digunakan

di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan

manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005.

2. Hipotesis Kedua

Sama halnya dengan hipotesis pertama, pengujian hipotesis kedua

menggunakan Wilcoxon Signed Ranks Test yang dimaksudkan untuk

menganalisis apakah metode Zavgren dapat digunakan di dalam menilai

dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun

2004 dan 2005.


77

TABEL IV.12 UJI WILCOXON SIGNED RANKS TEST METODE ZAVGREN

TAHUN 2004 dan 2005

Keterangan Signifikansi nilai z Kesimpulan ZAVGR 2004 – ZAVGR 2005 0.280 Dapat digunakan


Pengujian dilakukan dengan tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05

atau tingkat kepercayaan 95 %. Berdasarkan hasil analisis Tabel IV.12

dapat dilihat bahwa variabel memiliki signifikansi nilai z yang lebih besar

dari tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05, yaitu 0.280 > 0.05, sehingga H2

diterima. Hal ini berarti metode Zavgren dapat digunakan di dalam

menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI


3. Hipotesis Ketiga

Pengujian hipotesis ketiga menggunakan Mann-Whitney Test yang

dimaksudkan untuk menganalisis apakah ada perbedaan antara metode Z-

Score Altman dan metode Zavgren di dalam menilai dan memprediksi

potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI.


TABEL IV.13 UJI MANN-WHITNEY TEST

METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN

No. Keterangan Signifikansi nilai z

Kesimpulan

1. 2.

ZAVGR 2004 - Z-SCORE 2004 ZAVGR 2005 - Z-SCORE 2005

0.600 0.907

Ada perbedaan Ada perbedaan


Pengujian dilakukan dengan tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05 atau

tingkat kepercayaan 95 %. Berdasarkan hasil analisis Tabel IV.13 dapat dilihat

78

bahwa variabel memiliki signifikansi nilai z yang lebih besar dari tingkat

signifikansi (α) sebesar 0.05, yaitu 0.600 > 0.05 pada tahun 2004. Sedangkan

pada tahun 2005, dapat dilihat bahwa variabel memiliki signifikansi nilai z

yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α) sebesar 0.05, yaitu 0.907 > 0.05

pada tahun 2005. Sehingga pada hipotesis ketiga, dapat disimpulkan bahwa

H3 diterima. Hal ini berarti ada perbedaan antara metode Z-Score Altman dan

metode logit Zavgren di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian

perusahaan manufaktur di BEI pada tahun 2004 dan juga pada tahun 2005.

F. Pembahasan

Menurut hasil pengujian penelitian ini, pada hipotesis pertama bahwa

metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi

potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005. Pada

hipotesis kedua bahwa metode Zavgren dapat digunakan di dalam menilai dan

memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan

2005. Pada hipotesis ketiga ditemukan ada perbedaan antara metode Z-score

dan metode Zavgren di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian

perusahaan manufaktur di BEI baik pada tahun 2004 maupun pada tahun

2005.

Hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Altman (1968)

diperoleh hasil penelitian bahwa metode Z-score Altman mempunyai tingkat

keakuratan sebesar 95 % untuk 1 tahun sebelum perusahaan bangkrut dan

untuk 2 tahun sebelum bangkrut sebesar 72 %. Dari hasil pengujian penelitian

79

ini bahwa metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam menilai dan

memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan

2005 dengan tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan 56,14%

untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian. Hasil penelitian

terdahulu tersebut didukung oleh hasil penelitian ini, dimana pada hipotesis

pertama ditemukan bahwa metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam

menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI


Hasil penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Patterson (2001)

diperoleh hasil penelitian bahwa metode Zavgren dapat memprediksi

keberhasilan/kegagalan perusahaan dengan kekuatan dalam memprediksi

tingkat ketepatannya untuk 1 tahun sebelum perusahaan bangkrut sebesar 75

%. Dari hasil pengujian penelitian ini bahwa metode Zavgren dapat digunakan

di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di

BEI tahun 2004 dan 2005 dengan tingkat keakuratan sebesar 43,85% untuk

tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami

kerugian. Hasil penelitian terdahulu tersebut didukung oleh hasil penelitian

ini, dimana pada hipotesis kedua ditemukan bahwa metode Zavgen dapat

digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan

manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005.

Sedangkan hasil penelitian pada hipotesis ketiga, pada tahun 2004 dan

tahun 2005 ditemukan adanya perbedaan antara metode Z-Score Altman dan

metode Zavgren di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian

80

perusahaan manufaktur di BEI. Hasil penelitian dengan metode Z-Score

menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan 56,14%

untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalmi kerugian , sedangkan hasil

penelitian dengan metode zavgren menghasilkan tingkat keakuratan sebesar

43,85% untuk tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan

mengalami kerugian, hasil penelitian ini didukung hasil penelitian sebelumnya

oleh Patterson (2001) dengan hasil penelitian bahwa metode Zavgren dapat

memprediksi keberhasilan/kegagalan perusahaan dengan kekuatan dalam

memprediksi tingkat ketepatannya untuk 1 tahun sebelum perusahaan

bangkrut sebesar 75 % dan hasil penelitian terdahulu oleh Altman (1968)

bahwa metode Z-Score Altman mempunyai tingkat keakuratan sebesar 95 %

untuk 1 tahun sebelum perusahaan bangkrut.

81

BAB V

PENUTUP

A. Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian mengenai perbandingan metode Zavgren

dan metode Z-Score Altman untuk menilai serta memprediksi potensi

kerugian (studi kasus pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa

Efek Indonesia periode tahun 2004 - 2007), maka dapat ditarik kesimpulan

sebagai berikut :

1. Hasil uji Wilcoxon Signed Rank pada hipotesis pertama ditemukan bahwa

metode Z-Score Altman dapat digunakan di dalam menilai dan

memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004

dan 2005.

2. Hasil uji Wilcoxon Signed Rank pada hipotesis kedua ditemukan bahwa

metode Zavgren dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi

potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005.

3. Hasil uji Mann-Whitney pada hipotesis ketiga, ditemukan adanya

perbedaan antara metode Z-Score Altman dan metode logit Zavgren di

dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur

di BEI pada tahun 2004 dan juga pada tahun 2005. Metode Z-Score

menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan

56,14% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian,

sedangkan metode Zavgren menghasilkan tingkat keakuratan sebesar

82


mengalami kerugian.

B. Keterbatasan

Keterbatasan dalam penelitian ini adalah :

1. Dalam penelitian ini hanya fokus pada satu jenis perusahaan yaitu

manufaktur. Pada penelitian selanjutnya diharapkan adanya penambahan

jenis perusahaan agar dapat bervariasi.

2. Faktor-faktor di luar rasio keuangan dengan metode Z- Score Altman dan

metode Logit Zavgren seperti faktor ekonomi, inflasi, tingkat bunga, dan

sebagainya belum dipertimbangkan dalam penelitian ini. Hal tersebut

mungkin berpengaruh pada cara perusahaan melakukan bisnis yang dapat

mempengaruhi hasil analisa dalam penelitian ini. Selain itu perlu adanya

penelitian lebih lanjut apakah peran informasi arus kas dapat

mempengaruhi prediksi kebangkrutan (kerugian) suatu perusahaan di masa

yang akan datang.

3. Perusahaan-perusahaan yang digunakan dalam penelitian adalah

perusahaan besar yang tercantum di Bursa Efek Indonesia. Pada penelitian

selanjutkan diharapkan penelitian sejenis dapat dilakukan tidak hanya pada

perusahaan yang tercantum pada Bursa Efek Indonesia. Misal: perusahaan

kecil, perusahaan menengah, atau perusahaan-perusahaan yang belum

tercantum pada Bursa Efek Indonesia.

83

C. Saran

Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan mengenai perbandingan

metode Z-Score Altman dan metode Logit Zavgren untuk menilai serta

memprediksi potensi kerugian (studi kasus pada perusahaan manufaktur yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2004 - 2007), peneliti

memberikan beberapa saran sebagai berikut :

1. Hasil uji Wilcoxon Signed Rank menunjukkan bahwa metode Z-Score

Altman dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi

kerugian perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005 dengan

tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan 56,14% untuk tahun

ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian. Oleh karena itu perusahaan

dapat menggunakan metode Z-Score Altman dalam menilai dan

memprediksi potensi kerugian perusahaan dimasa yang akan datang.

2. Hasil uji Wilcoxon Signed Rank menunjukkan bahwa metode Zavgren

dapat digunakan di dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian

perusahaan manufaktur di BEI tahun 2004 dan 2005 dengan tingkat

keakuratan sebesar 43,85% untuk tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2

sebelum perusahaan mengalami kerugian. Oleh karena itu perusahaan

dapat menggunakan metode Zavgren dalam menilai dan memprediksi

potensi kerugian perusahaan dimasa yang akan datang.

3. Hasil uji Mann-Whitney menunjukkan bahwa ditemukan adanya

perbedaan antara metode Z-Score Altman dan metode logit Zavgren di

dalam menilai dan memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur

84

di BEI pada tahun 2004 dan juga pada tahun 2005. Metode Z-Score

menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 61,40% untuk tahun 1 dan

56,14% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan mengalami kerugian,

sedangakan metode Zavgren menghasilkan tingkat keakuratan sebesar


mengalami kerugian. Sehingga sebaiknya perusahaan menggunakan

metode Z-Score Altman untuk menilai dan memprediksi potensi kerugian

perusahaan karena mempunyai tingkat keakuratan yang lebih besar

dibandingkan menggukan metode Zavgren.

4. Hasil perhitungan dengan formula Z-Score menunjukkan variabel rasio

laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva (X3) mempunyai

pengaruh paling dominan terhadap potensi kerugian perusahaan

dibandingkan variabel lainnya, sehingga perusahaan harus segera melunasi

hutang jangka panjangnya atau tidak mengambil hutang di bank agar

perusahaan tidak mengalami kerugian. Sedangkan hasil perhitungan

dengan formula Zavgren menunjukkan variabel aktiva lancar terhadap

hutang lancar (QUICK) mempunyai pengaruh paling dominan terhadap

potensi kerugian perusahaan dibandingkan variabel lainnya, sehingga

perusahaan harus segera melunasi hutang-hutangnya atau tidak mengambil

hutang di bank, agar tidak mengalami kerugian. Oleh karena itu bagi

perusahaan yang ingin memprediksi kerugian perusahaan dalam waktu 1

sampai 2 tahun harus lebih memperhatikan rasio laba sebelum bunga dan

pajak (X3) jika memprediksi potensi kerugian dengan menggunakan

85

model Z-Score Altman dan lebih memperhatikan rasio aktiva lancar

terhadap hutang lancar (QUICK) jika memprediksi potensi kerugian

dengan menggunakan model logit Zavgren.

86

DAFTAR PUSTAKA

Adnan, Muhammad dan Kurniasih, Eka. (2000). Analisis Tingkat Kesehatan Perusahaan Untuk Memprediksi Potensi Kebangkrutan dengan Pendekatan Altman, JAAI, vol 4, No 2 Des: 131-151.

Anggreini, Silvia. (2004). Analisis Z-Score Untuk Penilaian Kinerja Keuangan Serta Pengaruhnya Terhadap Harga Saham Perusahaan Perdagangan di BEJ. Fakultas Ekonomi, Universitas Gunadarma.

Agustina, Yeni. (2007). Analisis Kebangkrutan Perusahaan Dengan Menggunakan Model Altman (Z-Score) dan Zavgren (Model logit) Pada Perusahaan Food And Beverages. Skripsi, Fakultas Ekonomi, UNS.

Altman, I, Edward. (1998). Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bancrupty; The Journal of Finance Vol. XXIII. September 1968 pp 589-609.

Altman, I, Edward. Predicting Financial Distress of Ccompanies: Revisiting The Z-Score and Zeta Models. Juli 2000.

Alwi, Syafaruddin. (1994). Alat-alat Analisis Dalam Pembelajaran Edisi Revisi Yogya: Andi offset.

Beaver, W. (1966) Financial Ratio As Predictors of Failur; Journal of Accounting Research page 71-105.

Djarwanto, Ps dan Pangestu Subagyo. (1985). Statistik Induktif. BPFE UGM, Yogyakarta.

Dugan, Michael T. ;Zavgren, Christine V. (1989). How A Bankrupty Model Coluld Be Incorporated As An Analytic. The CPA Journal;59,5; ABI/INFORM Global pg.64.

Gibson, N Brian. (1998). Bankrupty Prediction: The Hidden impact of Derivatives. ACCT 5341.

Gujarati Damodar dan Zain, Sumarno. (1997). Ekonometrika Dasar. Jakarta : Penerbit Erlangga.

Hanafi, Mamduh. (2005). Manajemen Keuangan. BPFE UGM, Yogyakarta.

Harnanto. (1984). Analisa Laporan Keuangan. Edisi 1, Yogya : BPFE.

Indonesia Capital Market Directory (ICMD) 2006

Indonesia Capital Market Directory (ICMD) 2008

Luciana & Kristijadi. (2003). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Kondisi Financaial Distress Perusahaan Manufaktur. JAAI, Vol.7, No.2, Desember.

Munawir, S. (2002). Analisis Laporan Keuangan, Yogyakarta: Penerbit: Liberty.

87

Patterson, David William. (2001). Bankrupty Prediction: A Model For The Casino Industry.

Penerbit Andi dan Wahana Komputer (2004). Pengolahan Data Statistik dengan SPSS 12 Yogyakarta : Penerbit Andi.

Purwanti, Yulia. (2006). Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Keuangan Financial Distress Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di BEJ. Skripsi, Fakultas Ekonomi, UII Yogyakarta.

Rejeki, Sri. (2008). Analisis Z-Score Untuk Memprediksi Kebangkrutan Bank di Indonesia. Skripsi, Fakultas Ekonomi, UNS.

Sartono, R Agus. (2001) Manajemen Keuangan. BPFE UGM; Yogyakarta.

Supardi & Sri Mastuti (2003). Variditas Penggunaan Z-Score Altman Untuk Menilai Kebangkrutan Pada Perusahaan Go Publik di BEJ, Kompak No.7 Januari-April : 68-93.

Theresia & Aloysia.(2006). Analisis Z-Score Untuk Mengetahui Pengaruh Potensi Kebangkrutan Perusahaan Publik Terhadap Pergantian Auditor. Vol 10 No.1 Hal 76-87. Universitas Atma Jaya Yogyakarta.

Zavgren, Christine V (1985). Assessing The Vulnerability To Failure Of American Industrial Firms : A Logistic Analysis. Journal of Business Finance and Accounting 12 pp. 19-46.

Zavgren, Christine V; Friedman, George E. (1988). Are Bankruptcy Prediction model Worthwhile? An Application In Securities Analysis. Management International Review. 28.1; ABI/ INFORM Global pg.34.

PERBANDINGAN MODEL Z-SCORE ALTMAN DAN MODEL …/Per... · PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BURSA EFEK...

Documents

Transcript of PERBANDINGAN MODEL Z-SCORE ALTMAN DAN MODEL …/Per... · PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BURSA EFEK...