BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1.7 Kesehatan Perusahaan
2.1.7.2 Prediksi Kesulitan Keuangan Perusahaan
Menurut Fachrudin (2008:83) ada dua model prediksi yang digunakan, yaitu model prediksi kesulitan keuangan dengan rasio pinjaman bank dan lembaga keuangan lainnya terhadap jumlah aset, dan model prediksi kesulitan keuangan dengan rasio hutang terhadap jumlah aset. Menurut Fachrudin (2007) dalam Fachrudin (2008:104:105), model prediksi satu tahun sebelum kesulitan dengan rasio jumlah kewajiban terhadap jumlah aset yang memberikan ketepatan prediksi sebesar 94,8% dan model
dengan rasio hutang bank dan lembaga keuangan lainnya terhadap jumlah aset yang memberikan ketepatan prediksi sebesar 93,1% pada penelitian tersebut dapat bermanfaat bagi manajer perusahaan sebagai pedoman untuk menaksir kondisi perusahaannya. Pedoman tersebut bukan sesuatu yang mutlak karena model prediksi ini dibuat sehubungan dengan kondisi akibat krisis 1997 yang mungkin berbeda dengan kondisi perusahaan yang ditaksir, selain itu jenis industri, lingkungan, dan masa penelitian ini dibuat juga tidak sama. Model yang dapat dijadikan pedoman tersebut adalah:
= 1 / [1 + exp (-4,254 + 15,272xa1i - 35,828xa2i)], dan = 1 / [1 + exp (-5,472 + 9,555xa8i – 32,347xa2i)]
Fungsi distribusi logistik tersebut dapat lebih disederhanakan menjadi: = 1 / [1 + 2,71828 – (-4,254 + 15,272xa1i – 35,828xa2i)], dan
= 1 / [1 + 2,71828 – (-5,472 + 9,555xa8i – 32,347xa2i)] Dimana:
= probabilitas kesulitan keuangan, nilainya terletak antara 1 dan 0. Ekstrim 1 menunjukan kesulitan keuangan, sedangkan ekstrim 0 menunjukan tidak kesulitan keuangan.
xa1i = rasio hutang bank dan lembaga keuangan lainnya terhadap jumlah aset
xa2i = rasio pendapatan bersih terhadap jumlah aset xa8i = rasio jumlah kewajiban terhadap jumlah aset
Bila probabilitas mencapai angka 1 berarti perusahaan sudah memasuki status kesulitan keuangan yang paling parah, sedangkan bila mencapai angka 0 berarti perusahaan tidak kesulitan keuangan.
2.2 Penelitian Tardahulu
Beaver (1966) yang melakukan studi tentang financial ratios as predictors of failure. Dalam studinya ini menggunakan analisis univariat yaitu rasio keuangan untuk memprediksi kebangkrutan suatu perusahaan. Pemilihan rasio didasarkan pada kepopuleran rasionya dalam berbagai literature, kinerja rasio-rasio tersebut dalam penelitian sebelumnya dan kedekatannya dengan konsep arus kas (cash flow). Menggunakan 30 rasio keuangan, yang dikelompokkan dalam 6 kelompok besar (cash flow ratio, net income ratio, debt to total asset ratio, liquid asset to total asset ratio, liquid assets to current debt ratio, turnover ratio). Hasil penelitian terdapat lima rasio keuangan yang memiliki tingkat kesalahan dibawah 24% yaitu: arus kas/total hutang, asset bersih/total asset, total hutang/total asset, modal kerja/total asset dan rasio lancer.
Altman (1968) mempelopori penggunaan teknik statistik multivariat melalui analisis diskriminan linear. Dalam penelitiannya, teknik statistik multivariat ini menggabungkan efek dari beberapa variabel dalam model yang mengklasifikasikan perusahaan yang pailit dan perusahaan yang tidak pailit. Menggunakan 33 sampel perusahaan yang pailit dan 33 perusahaan yang tidak pailit dalam kurun waktu 20 tahun (1946 sampai dengan 1965). Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio rasio yang dibentuk oleh model memberikan kontribusi
yaitu dapat digunakan untuk memprediksi kebangkrutan dengan menggunakan rasio-rasio keuangan. Rasio-rasio tersebut adalah working capital/total assets (WC/TA), retained earning/total assets (RE/TA), earning before interst and taxes/total assets (EBIT/TA), market value equity/book value of total debt (MVE/BVD), dan sales/total assets (S/TA).
Luciana (2004) tujuan dari penelitiannya adalah untuk menguji faktor- faktor yang mempengaruhi kondisi financial distress. Faktor-faktor yang diteliti tersebut adalah rasio keuangan, rasio relatif industri, sensitivitas perusahaan terhadap variabel makro ekonomi, reputasi auditor dan underwriter. Sampel terdiri dari 19 perusahaan dalam kondisi financial distress sebagai kondisi perusahaan yang delisted pada tahun 1999-2002 dan 41 perusahaan listed. Sampel dipilih berdasarkan purposive sampling approach. Menggunakan analisis regresi logistic untuk menguji hipotesis yang dirumuskan. Hasil empiris menunjukkan bahwa rasio relatif industri memiliki klasifikasi lebih tinggi. Penelitian ini juga menemukan bahwa sensitivitas perusahaan terhadap variabel ekonomi makro dan reputasi auditor adalah variabel yang signifikan dalam memprediksi kondisi kesulitan keuangan perusahaan.
Fachrudin (2007) melakukan studi tentang kesulitan perusahaan secara longitudinal terhadap perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta sejak sebelum krisis 1997 sampai setelah 2005 setelah krisis berlalu. Penelitian tersebut memprediksi kesulitan keuangan, menguji hubungan tata kelola perusahaan dengan perusahaan sedang kesulitan keuangan, dan mengestimasi probabilitas survive perusahaan kesulitan keuangan, serta menambahkan analisis
kualitatif. Observasi dilakukan terhadap 30 perusahaan kesulitan keuangan dan 28 perusahaan tidak kesulitan keuangan sesuai dengan criteria yang telah ditetapkan. Dalam penelitian yang menggunakan regresi logistik tersebut tidak dilakukan pengambilan sampel, seluruh populasi sasaran (target population) yang diobservasi. Untuk prediksi digunakan uji regresi logistik prosedur stepwise. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada perusahaan kesulitan keuangan yang tetap kesulitan keuangan sampai tahun 2005 (46,67%), namun ada yang dapat survive sebagai perusahaan independent (53,33%). Kesulitan keuangan perusahaan tidak selalu berakhir dengan kebangkrutan. Penelitian juga menemukan bahwa model prediksi terbaik adalah model prediksi dengan rasio hutang bank dan lembaga keuangan lainnya terhadap jumlah asset. Prediktornya adalah rasio hutang tersebut dan rasio profitabilitas berupa pendapatan bersih terhadap jumlah asset. Model ini menghasilkan ketepatan prediksi sebesar 94,8% dan mampu menjelaskan peluang terjadinya kesulitan keuangan dengan baik.
Mishra (2013) dengan tujuan penelitiannya adalah untuk menguji hubungan antara faktor-faktor ekonomi makro dan indikator kesehatan perusahaan dalam bentuk Z-score. Variabel makro yang diambil adalah suku bunga bank, GDP, inflasi, dan trade openness diukur sebagai rasio ekspor ditambah impor terhadap GDP. Hubungan jangka panjang yang diidentifikasikan dengan menggunakan panel unit root test, panel cointegration analysis, dan panel long run causality. Sampel penelitian adalah 73 perusahaan selama tahun 1990 sampai 2009. Temuan penelitian mengungkapkan adanya hubungan kausal dua arah antara kesehatan perusahaan dan GDP, kesehatan perusahaan dan suku bunga
bank, kesehatan perusahaan dan inflasi, dan kesehatan perusahaan dan trade openness. Efek tanda mengungkapkan tanda positif untuk semua panel untuk lambda pearson test. Adapun penelitian lainnya juga yang mengaitkan variabel makro ekonomi dengan kondisi keuangan perusahaan yang disajikan pada tabel berikut: Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu No Nama Peneliti Judul Penelitian Variabel Penelitian Hasil Penelitian 1. Lolytha Septika Saragih (2010) Analisis Hubungan Variabel Makro Ekonomi dengan Risiko Kebangkruta n Perusahaan Perbankan di Bursa Efek Indonesia Nilai tukar, suku bunga, dan inflasi dengan risiko kebangkruta n perusahaan (Z Score)
Variabel makro ekonomi yang terdiri dari nilai tukar, suku bunga, dan inflasi memiliki hubungan yang positif dan signifikan terhadap risiko kebangkrutan perusahaan perbankan di Bursa Efek Indonesia 2. Firdhaus yah (2010) Pengaruh Variabel Makro Terhadap Antisipasi Resiko Kebangkruta n dengan Analisis Altman Z- Score (Studi Pada Perusahaan Pertambanga n Batu Bara PT. Bumi Resources Tbk Periode 1999-2008) Inflasi, GDP, tingkat suku bunga SBI, kurs USD/IDR, dan tingkat penganggura n terhadap antisipasi risiko kebangkruta n (Z-Score)
(1) Pada tahun 1999 sampai tahun 2000 kinerja keuangan mengalami peningkatan sebesar 48%. Pada tahun 2003 sampai tahun 2008 kinerja keuangan mulai mengalami peningkatan yang cukup baik. (2) pertambangan batu bara pada tahun 1999 sampai tahun 2000 mengalami posisi ambang kebangkrutan. Sedangkan pada tahun 2001
sampai tahun 2002 mengalami kebangkrutan. Pada tahun 2003-2008 dalam keadaan yang sehat atau tidak bangkrut. (3) Berdasarkan hasil uji F didapat nilai Fhitung sebesar 6,771 lebih
besar dari Ftabel sebesar 6,256 dengan probabilitas 0,044. Hasil tersebut membuktikan bahwa variabel bebas secara bersama-sama
berpengaruh terhadap antisipasi resiko kebangkrutan
PT. Bumi Resources Tbk. (4) Berdasarkan hasil penelitian dapat diketahui bahwa dominan terhadap antisipasi risiko kebangkrutan yaitu suku bunga SBI. Dengan nilai probabilitasnya 0,03 hampir mendekati 0,05. 3. Nindia Desiyani (2011) Analisis Pengaruh Indikator Makro dan Mikro Terhadap Prediksi Kebangkruta n (Studi Kasus Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI Tahun 2007-2009) Kurs, tingkat suku bunga, Return On Asset (ROA), Debt to total asset (DTA), dan Free Cash Flow (FCF) terhadap financial distress dan non financial distress
Hasil uji F menunjukkan bahwa variabel independen kurs, tingkat suku bunga, return on asset (ROA), debt to total asset (DTA), dan free
cash flow (FCF) secara
simultan berpengaruh signifikan terhadap financial
distress dan non financial distress. Sedangkan hasil uji t pada kategori non distress menunjukkan bahwa hanya variabel return on asset (ROA), debt to total asset (DTA), dan free cash flow (FCF) yang berpengaruh secara parsial terhadap non financial distress.