SKRIPSI
ANALISIS RASIO KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI FINANCIAL
DISTRESS PADA PERUSAHAAN GARMEN DAN TEKSTIL YANG TERDAFTAR DI BEI DENGAN MENGGUNAKAN
METODEALTMAN’S Z-SCORE
OLEH
Asman Affandi
100503089
PROGRAM STUDI AKUNTANSI DEPARTEMEN AKUNTANSI
LEMBAR PERNYATAAN
Saya yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan dengan
sesungguhnya bahwa skripsi saya yang berjudul “ANALISIS RASIO
KEUANGAN UNTUK MEMPREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA
PERUSAHAAN GARMEN DAN TEKSTIL YANG TERDAFTAR DI BEI
DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALTMAN’S Z-SCORE” adalah benar
hasil karya tulis saya sendiri yang disusun sebagai tugas akademik guna
menyelesaikan beban akademik pada Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera
Utara.
Bagian atau data tertentu yang saya peroleh dari perusahaan atau
lembaga, dan atau saya kutip dari hasil karya orang lain telah mendapat izin, dan
atau dituliskan sumbernya secara jelas sesuai dengan norma, kaidah dan etika
penulisan ilmiah.
Apabila kemudian hari ditemukan adanya kecurangan dan plagiat dalam
skripsi ini, saya bersedia menerima sanksi sesuai dengan peraturan yang berlaku.
Medan, 30 Mei 2014
ABSTRAK
Tujun dari penelitian ini adalah untuk menguji keakuratan model Altman Z-Score dalam memprediksi financial distress pada suatuperusahaan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan 12 perusahaan garmen dan tekstil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai sampel penelitian dalam jangka wktu dua tahun berturut, kemudian sampel tersebut dikelompokkan menjadi dua grup. Grup I terdiri dari 5 perusahaan yang mengalami kerugian dan memiliki defisit laba ditahan (perusahaan yang tidak sehat) dan grup II terdiri dari 7 perusahaan yang memperoleh laba dan memiliki saldo laba ditahan positif (perusahaan yang sehat). Selain menguji keakuratan model inidalam memprediksi, penulis juga
ingin menguji keakuratan model Altman Z-Score dalam mengklasifikasikan
perusahaan kedalam masing-masing grup.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Altman Z-Score memiliki
keakuratan yang tinggi dalam memprediksi financial distress. Tingkat
keakuratannya mencapai 100% akurat. Kemudian keakuratan model Altman
Z-Score dalam mengklasifikasikan perusahaan kedalam grup sehat dan tidak sehat mencapai 58,33% pada tahun 2011 dan 50% pada tahun 2012. Dalam penelitian ini ditemukan bahwa rasio keuangan pada masing-masing kategori perusahaan cenderung sama, rasio yang berbeda hanya X3 dan X4.Penelitian yang dilakukan
oleh Altman menunjukkan bahwa rasio keuangan pada masing-masing kategori berbeda signifikan kecuali rasio X5.
ABSTRACT
The aim of this study is to examine the accuracy of Altman Z-Score in predicting financial distress of companies. In this study author uses 12 listed garment and textile companiesin indonesia stock exchange as samples spanning two consecutive years. Then, these samples grouped into two group. Group I consisted of 5 companies that suffered losses and has a deficit in retained earnings (unhealth companies) and group II consisted 7 companies that make a profit and have positive retained earning (health companies). In addition to test the accuracy of this model in predicting, author also wish to examine the accuracy of this model to classify each company into groups correctly.
The study result showed that Altman Z-Score model achieve high accuracy in predicting financial distress. The accuracy rate reached 100% accurate of the firm studied.Then the accuracy of the Altman Z-Score models in classifying companies into healthy and unhealthy group reached 58.33%in 2011 and 50% in 2012. In this study it was found that the financial ratios in each category tend to be the same, only the ratio of X3 and X4 is different. Research conducted by Altman showed that the financial ratios in each category differ significantly except X5 ratio.
KATA PENGANTAR
Skripsi ini berjudul “Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi
Financial Distress pada Perusahaan Garmen dan Tekstil yang Terdaftar di BEI
dengan Menggunakan Metode Altman’s Z-Score”. Penulis telah banyak menerima
bimbingan, saran, motivasi dan doa dari berbagai pihak selama penulisan skripsi
ini. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih
kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan dan bimbingan, yaitu
kepada:
1. Bapak Prof. Dr. Azhar Maksum, M.Ec., Ak. selaku Dekan Fakultas
Ekonomi Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Dr. Syafruddin Ginting Sugihen, MAFIS., Ak. selaku Ketua
Departemen S 1 Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara
3. Bapak Drs. Hotmal Ja’far, M.M., Ak. selaku Sekretaris Departemen
Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.
4. Bapak Drs. Firman Syarif, M.Si., Ak. selaku Ketua Program Studi
Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara.
5. Bapak Drs. Irwan Djanahar, MAFIS, Ak. selaku Dosen Pembimbing.
6. Bapak Drs. Rustam, M.Si., Ak., CA. selaku Dosen Penguji Penilai.
7. Ibunda dan kakak yang telah memberikan dukungan baik moril dan
materil serta teman-teman yang telah membantu penulis dalam
Dalam penulisan skripsi ini penulis menyadari bahwa masih banyak
kekurangan karena keterbatasan pengetahuan dan pengalaman. Penulis sangat
mengharapkan masukan dan saran dari para pembaca demi kesempurnaan skripsi
ini. penulis berharap semoga skripsi ini bermanfaat bagi siapapun yang
membacanya.
Medan, 30 mei 2014
Penulis,
DAFTAR ISI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Teoritis ... 9
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Analisis Dan Pembahasan ... 35
DAFTAR PUSTAKA ... 46
DAFTAR TABEL
No. Tabel Judul Halaman
2.1 Tinjauan Penelitian Terdahulu ... 23
3.1 Definisi Operasional Dan Pengukuran Variabel ... 29
3.2 Jadwal Penelitian ... 34
4.1 Nilai Z-Score Dan Kategori Perusahaan Tahun 2011 ... 35
4.2 Nilai Z-Score Dan Kategori Perusahaan Tahun 2012 ... 37
DAFTAR GAMBAR
No. Gambar Judul Halaman
DAFTAR LAMPIRAN
No. Lampiran Judul Halaman
1 Daftar Populasi Dan Sampel ... 48
2 Daftar Perhitungan Rasio Keuangan Tahun 2011 ... 49
3 Daftar Perhitungan Rasio Keuangan Tahun 2012 ... 50
4 Daftar Perhitungan Z-Score Perusahaan Tahun 2011 ... 51
5 Daftar Perhitungan Z-Score Perusahaan Tahun 2012 ... 52
6 Daftar Perhitungan Working Capital ... 53
7 Daftar Perhitungan Working Capital To Total Assets ... 54
8 Daftar Perhitungan Retained Earning To Total Assets ... 55
9 Daftar Perhitungan EBIT To Total Assets ... 56
10 Daftar Perhitungan Market Value of Equity ... 57
11 Daftar Perhitungan MarketValue of Equity To Book Value of Debt ... 58
12 Daftar Perhitungan Sales To Total Assets ... 59
ABSTRAK
Tujun dari penelitian ini adalah untuk menguji keakuratan model Altman Z-Score dalam memprediksi financial distress pada suatuperusahaan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan 12 perusahaan garmen dan tekstil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai sampel penelitian dalam jangka wktu dua tahun berturut, kemudian sampel tersebut dikelompokkan menjadi dua grup. Grup I terdiri dari 5 perusahaan yang mengalami kerugian dan memiliki defisit laba ditahan (perusahaan yang tidak sehat) dan grup II terdiri dari 7 perusahaan yang memperoleh laba dan memiliki saldo laba ditahan positif (perusahaan yang sehat). Selain menguji keakuratan model inidalam memprediksi, penulis juga
ingin menguji keakuratan model Altman Z-Score dalam mengklasifikasikan
perusahaan kedalam masing-masing grup.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Altman Z-Score memiliki
keakuratan yang tinggi dalam memprediksi financial distress. Tingkat
keakuratannya mencapai 100% akurat. Kemudian keakuratan model Altman
Z-Score dalam mengklasifikasikan perusahaan kedalam grup sehat dan tidak sehat mencapai 58,33% pada tahun 2011 dan 50% pada tahun 2012. Dalam penelitian ini ditemukan bahwa rasio keuangan pada masing-masing kategori perusahaan cenderung sama, rasio yang berbeda hanya X3 dan X4.Penelitian yang dilakukan
oleh Altman menunjukkan bahwa rasio keuangan pada masing-masing kategori berbeda signifikan kecuali rasio X5.
ABSTRACT
The aim of this study is to examine the accuracy of Altman Z-Score in predicting financial distress of companies. In this study author uses 12 listed garment and textile companiesin indonesia stock exchange as samples spanning two consecutive years. Then, these samples grouped into two group. Group I consisted of 5 companies that suffered losses and has a deficit in retained earnings (unhealth companies) and group II consisted 7 companies that make a profit and have positive retained earning (health companies). In addition to test the accuracy of this model in predicting, author also wish to examine the accuracy of this model to classify each company into groups correctly.
The study result showed that Altman Z-Score model achieve high accuracy in predicting financial distress. The accuracy rate reached 100% accurate of the firm studied.Then the accuracy of the Altman Z-Score models in classifying companies into healthy and unhealthy group reached 58.33%in 2011 and 50% in 2012. In this study it was found that the financial ratios in each category tend to be the same, only the ratio of X3 and X4 is different. Research conducted by Altman showed that the financial ratios in each category differ significantly except X5 ratio.
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Kesulitan keuangan dan kebangkrutan merupakan suatu ancaman bagi
perusahaan yang kalah dalam bersaing dan terus menerus mengalami kerugian.
Kesulitan keuangan terjadi jika perusahaan tidak memiliki cukup dana untuk
membayar utang pada saat jatuh tempo. Perusahaan juga akan kekurangan dana
untuk membeli bahan baku kebutuhan produksi dan keperluan lain dalam
perusahaan. Agar dapat keluar dari kesulitan keuangan ini perusahaan harus
memperbaiki kinerjanya dan merancang strategi pemasaran yang baik agar dapat
meningkatkan pendapatan dan laba. Jika perusahaan tidak dapat memperbaiki
kinerja dan keluar dari kesulitan keuangan tersebut maka perusahaan akan
berujung pada kebangkrutan.
Analisis prediksifinancial distress dapat dijadikan sebagai peringatan dini
oleh perusahaan untuk mendeteksi adanya tanda-tanda atau gejala kesulitan
keuangan dan potensi kebangkrutan. Semakin awal gejala tersebut diketahui
perusahaan maka akan semakin baik karena perusahaan dapat mengambil
tindakan antisipasi dan membuat perencanaan dan strategi agar terhindar dari
resiko kesulitan keuangan dan potensi kebangkrutan tersebut.
Analisis laporan keuangan dengan menggunakan perhitungan rasio-rasio
keuangan dapat digunakan untuk memprediksi kesulitan keuangan pada suatu
perusahaan. Rasio keuangan dapat menjelaskan dan memberikan gambaran
perusahaan.Hasil perhitungan rasio-rasio keuangan tersebut dapat digunakan oleh
banyak pihak terutama bagi pihak investor dalam mengambil keputusan investasi.
Ada banyak metode atau model yang menggunakan rasio keuangan untuk
memprediksi kesulitan keuangan suatu perusahaan.Salah satu metode yang
populer digunakan adalah metode Altman Z-Score. Dalam metode Altman
Z-Score ini digunakan beberapa rasio keuangan untuk memprediksi kesulitan
keuangan dan potensi kebangkrutan suatu perusahaan dimasa depan.
Metode Altman Z-Score atau yang biasa disebut the Z-Score
dikembangkan pada tahun 1968 oleh Edward Altman. The Z-Score ini merupakan
rumus multivariate dapat yang digunakan untuk mengukur tingkat kesehatan
keuangan suatu perusahaan dan untuk memprediksi apakah perusahaan berpotensi
akan mengalami kebangkrutan dimasa yang akan datang. Beberapa penelitian
menunjukkan bahwa metode ini akurat dalam memprediksi kesulitan keuangan
dan kebangkrutan perusahaan satu sampai dua tahun sebelum terjadinya
kebangkrutan. Tetapi tingkat keakuratanya berbeda-beda pada berbagai
perusahaan yang telah diuji diberbagai negara. Hal ini sebagian besar tergantung
pada perusahaan dan faktor-faktor lain yang relevan dengan perusahaan tersebut.
Konsep yang pertama kali dikembangkan oleh Altman adalah sebagai
berikut:
Z = 1,2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1,0X5
X2 = retained earnings / total assets
X3 = earnings before interest and taxes / total assets
X4 = market value of equity / book value of debt
X5 = sales / total assets
Pada awal penelitannya Altman mengambil 66 perusahaan manufaktur
sebagai sampel penelitian dan membaginya kedalam dua kelompok perusahaan
yaitu perusahaan yang telah bangkrut dan yang tidak. Tiap kelompok terdiri dari
33 perusahaan. Nilai aktiva (assets) perusahaan yang diteliti berkisar antara $ 1
juta sampai $ 25 juta. Setelah dilakukan perhitungan dengan menggunakan model
tersebut, ternyata metode Altman Z-Score ini akurat dalam memberikan prediksi.
Perusahaan yang telah dinyatakan bangkrut memang benar akurat diprediksi
bangkrut oleh metode ini dan perusahaan yang tidak bangkrut memang benar
akurat diprediksi tidak bangkrut. Tingkat keakuratannya mencapai 95% satu
tahun sebelum terjadinya kebangkrutan tersebut. Tetapi tingkat keakuratannya
menurun menjadi 72% akurat pada tahun kedua dan menjadi 52% akurat pada
tahun ketiga sebelum perusahaan tersebut benar-benar bangkrut. Pada
pertengahan tahun 1980 metode ini telah diterima luas oleh auditor, manajemen
dan akuntan.
Suzanne K. Hayes, dkk (2010) mencoba untuk menguji keakuratan metode
Altman Z-Score ini dalam memprediksi financial distress dan kebangkrutan pada
perusahaan ritel di USA. Suzanne mengambil sampel 5 perusahaan yang telah
bangkrut dan 4 perusahaan yang tidak bangkrut pada tahun 2007 kemudian 4
2008. Kemudian perusahaan tersebut dikelompokkan kedalam masing-masing
sub-sektor perusahaan sehingga tiap sub-sektor perusahaan terdiri dari satu
sampai 2 perusahaan bangkrut dan yang tidak. Hasil penelitiannya menunjukkan
bahwa metode Altman Z-Score akurat dalam memprediksi financial distresspada
perusahaan ritel tersebut. Dari 9 perusahaan yang diteliti pada tahun 2007 dan
2008 terlihat bahwa metode Altman Z-Score berhasil memprediksi kebangkrutan
yang telah terjadi 94% akurat dan 90% akurat memprediksi financial distress pada
saat itu.
Keakuratan metode Altman ini juga pernah diuji oleh Mihail Diakomihalis
(2012) pada perusahaan perhotelan di Yunani. Dalam penelitiannya Mihail ingin
menguji seberapa akuratkah ketiga model yang dikembangkan Altman tersebut
dalam memprediksi kegagalan keuangan (financial failure) pada perusahaan
perhotelan non-go public(Private hotel Company). Sampel penelitian diambil
secara acak dari masing-masing provinsi di Yunani sehingga diperoleh 3 sampel
dari tiap provinsi. Total sampel adalah 146 hotel pribadi (Private hotel) yang
terdiri dari 30 hotel bintang lima, 29 hotel bintang empat, 51 hotel bintang tiga
dan 36 hotel bintang dua. Hasilnya menunjukkan bahwa metode Altman Z-Score
akurat dalam memprediksi financial distress dan kebangkrutan perusahaan
perhotelan di Yunani tersebut. Tingkat keakuratannya untuk masing-masing
model adalah 88,24% untuk model Z-1, 83,33% untuk model Z-2 dan 80% untuk
model Z-3. Berdasarkan keakuratan tersebut, ternyata model Z-3 yang dirancang
memberikan tingkat keakuratan yang paling rendah dibandingkan dengan dua
model lainnya.
Penelitian selanjutnya juga pernah dilakukan oleh Jasmine Rose Chieng
(2013). Jasmine menguji tingkat keakuratan metode Altman Z-Score pada
perusahaan perbankan Zona Euro (Eurozone bank). Sampel yang digunakan
adalah 4 bank yang gagal (bangkrut) atau yang telah dinasionalisasi dan 4 bank
yang tidak bangkrut pada tahun 2007-2012. Untuk menguji keakuratan Z-Score
dalam memprediksi kegaglaan bank, maka bank yang dianalisis adalah bank yang
masih beroperasi 5 tahun sebelum benar-benar dinyatakan bangkrut. Hasil
pengujian menunjukkan bahwa model Z-Score ini 100% akurat memprediksi
kegagalan bank selama 5 tahun sebelum bank tersebut benar-benar bangkrut.
Di Jordania, Bahaaeddin Alareeni dan Joël Branson (2012) juga
melakukan pengujian terhadap metode Altman ini. Mereka melakuan pengujian
pada perusahaan sektor industri dan sektor jasa yang go public. Sampel penelitian
terdiri dari 71 perusahaan (47 perusahaan sektor industri dan 24 perusahaan sektor
jasa). Kemudian tiap perusahaan dalam masing-masing sektor tersebut dipisahkan
menjadi 2 kelompok yaitu perusahaan yang bangkrut dan yang tidak. Untuk
perusahaan di sektor industri metode ini 70,21% sampai 74,46% akurat dalam
memberikan prediksi. Sedangkan untuk perusahaan pada sektor jasa hasilnya 56%
sampai 58% akurat dalam memberikan prediksi. Dalam penelitian tersebut juga
dibandingkan tingkat keakuratan model Z-1 (model untuk perusahaan
diaplikasikan pada perusahaan sektor jasa. Hasilnya ternyata model Z-2 lebih
akurat dalam memberikan prediksi dibandingkan model Z-1.
Berdasarkan penelitian terdahulu diatas terlihat jelas bahwa metode
Altman Z-Score ini akurat dalam memprediksi financial disrtess dan
kebangkrutan perusahaan. Tetapi ternyata tingkat keakuratannya berbeda-beda
setelah dilakukan pengujian pada beberapa jenis perusahaan diberbagai negara
tersebut. Pengujian yang dilakukan pada perusahaan di USA, Yunani dan Eropa
menunjukkan tingkat keakuratan yang tinggi. Namun pengujian yang dilakukan
pada perusahaan di Jordania menunjukkan tingkat keakuratan yang rendah.
Secara keseluruhan tingkat keakuratan metode ini berkisar antara 56% - 100%
akurat dan kesalahan prediksi berkisar antara 0% - 44%.
Berdasarkan uraian dan latar belakang diatas, maka peneliti memilih judul
penelitian “Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi Financial Distress
Pada Perusahaan Garmen dan Tekstil yang Terdaftar di BEI Dengan
Menggunakan Metode Altman’sZ-Score ”
1.2 Rumusan Masalah
Adapun masalah yang muncul dan akan dijawab dalam penelitian ini
adalah:
Seberapa akuratkah metode Altman Z-Score ini dalam memprediksi
financial distress jika diuji pada perusahaan garmen dan tekstil yang terdaftar di
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan yang hendak dicapai oleh peneliti dalam penelitian ini adalahuntuk
menguji tingkat keakuratan metode Altman Z-Score dalam memprediksi financial
distress pada perusahaan garmen dan tekstil yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia.
1.4 Manfaat Penelitian
Diharapkan penelitian ini dapat memberi manfaat bagi pihak-pihak
berikut:
1. Bagi peneliti sendiri
Dengan dilakukannya penelitian ini penulis berharap dapat memperoleh
lebih banyak pengetahuan tentang cara menganalisis laporan keuangan
perusahaan dan menilai tingkat kesehatan keuangan suatu perusahaan.
2. Bagi perusahaan
Perusahaan dapat memanfaatkan penelitian ini sebagai bahan tambahan
dalam menilai dan mengevaluasi kinerja keuangannya. Jika mengalami
kesulitan keuangan, perusahaan dapat langsung mengambil tindakan untuk
keluar dari kesulitan keuangan tersebut.
3. Bagi investor
Investor dapat memanfaatkan penelitian ini untuk memilih saham
perusahaan yang cocok untuk dijadikan sebagai sarana investasi dan
4. Bagi mahasiswa dan peneliti selanjutnya
Penelitian ini dapat digunakan untuk menambah bahan referensi yang
telah ada dan sebagai pedoman bagi mahasiswa lain yang juga mungkin
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Teoritis
2.1.1 Analisis Laporan Keuangan
Setiap perusahaan harus membuat dan melaporkan kondisi
keuangannya pada suatu periode tertentu dalam bentuk laporan keuangan.
Laporan keuangan menyajikan informsi penting yang dapat dipakai oleh
pembuat keputusan. Menurut Kasmir (2008:7) laporan keuangan adalah
laporan yang menunjukkan kondisi keuangan perusahaan terkini atau dalam
suatu periode tertentu. Kondisi perusahaan terkini adalah keadaan
perusahaan pada saat tertentu (untuk neraca) dan periode tertentu (untuk
laporan laba rugi).
Tujuan laporan keuangan yang tertuang dalam PSAK No. 1 adalah
untuk memberikan informasi tentang posisi keuangan, kinerja dan arus kas
suatu entitas yang bermanfaat bagi beragam pengguna laporan dalam
membuat keputusan ekonomi.
Banyak pihak yang memerlukan laporan keuangan karena memiliki
informasi penting yang terkandung didalamnya. Informasi tersebut berupa
kondisi keuangan dan hasil operasi perusahaan. Masing-masing pihak dapat
memanfaatkan informasi tersebut sesuai dengan kebutuhan mereka. Ada pun
1. Pemilik atau pemegang saham
Para pemegang saham sangat berkepentingan untuk melihat kondisi
perusahaan saat ini. Mereka juga akan melihat dan menilai kinerja
manajemen pada tahun tersebut. Apakah perusahaan telah mencapai
target yang telah ditetapkan sebelumnya atau tidak. Jika hasil yang
dicapai manajemen tidak memuaskan maka pemegang saham dapat
mengambil tindakan seperti mengganti manajemennya atau menjual
saham-sahamnya.
2. Manajemen
Informasi yang terkandung dalam laporan keuangan tersebut dapat
digunakan oleh manajemen sebagai alat untuk menilai kinerjanya
sendiri. Dengan kata lain jika mencapai atau memperoleh target yang
telah ditetapkan, berarti ada penghargaan dan jika sebaliknya ada
teguran bahkan pemutusan hubungan kerja.
3. Kreditor
Bagi kreditor informasi tersebut dapat digunakan sebagai bahan
pertimbangan apakah perusahaan tersebut layak untuk diberikan kredit
dan apakah dana yang dipinjam perusahaan beserta bunganya dapat
dibayar perusahaan dikemudian hari.
4. Pemerintah
Bagi pemerintah hal ini berkaitan dengan kewajiban pajak yang
Untuk mengetahui kondisi keuangan suatu perusahaan dengan lebih
rinci maka perlu dilakukan analisis terhadap laporan keuangan. Dengan
melakukan analisis yang mendalam terhadap laporan keuangan maka akan
terlihat apakah suatu perusahaan dapat mencapai target yang telah
direncanakan sebelumnya atau tidak, kemudian analisis tersebut juga dapat
digunakan untuk menilai kinerja keuangan perusahaan dimasa depan. Jika
hasil yang diperoleh dari analisis tersebut menunjukkan bahwa perusahaan
mengalami penurunan kinerja, maka hal ini dapat dijadikan sebagai
peringatan bagi pihak manajemen perusahaan untuk mengambil tindakan
perbaikan terhadap kinerja perusahaan.
Menurut Bernstein (dalam Sjahrial, 2011:1) analisis laporan keuangan
mencakup penerapan metode dan teknik analisis untuk laporan keuangan dan
data lainnya untuk melihat dari laporan itu ukuran-ukuran dan hubungan
tertentu yang sangat berguna dalam pengambilan keputusan.
Ada beberapa tujuan dan manfaat bagi berbagai pihak dengan adanya
analisis laporan keuangan. Secara umum dikatakan bahwa tujuan dan
manfaat analisis laporan keuangan adalah: (Kasmir, 2008:68)
1. Untuk mengetahui posisi keuangan perusahaan dalam satu periode
tertentu, baik harta, kewajiban, modal maupun hasil usaha yang telah dicapai untuk beberapa periode.
2. Untuk mengetahui kelemahan-kelemahan apa saja yang menjadi
kelemahan perusahaan.
3. Untuk mengetahui kekuatan-kekuatan yang dimiliki.
4. Untuk mengetahui langkah-langkah perbaikan apa saja yang perlu
dilakukan kedepan yang berkaitan dengan posisi keuangan perusahaan saat ini.
5. Untuk melakukan penilaian kinerja manajemen kedepan apakah perlu
6. Dapat juga digunakan sebagai perbandingan dengan perusahaan sejenis tentang hasil yang mereka capai.
Dalam menganalisis laporan keuangan, masing-masing pihak
memiliki cara yang berbeda-beda dalam menganalisis dan menafsirkan hasil
analisis laporan keuangan tersebut. Hal ini tergantung pada kedudukan dan
kepentingan masing-masing pihak terhadap perusahaan yang bersangkutan.
Analisis ini harus dilakukan dengan cermat agar hasil yang hendak dicapai
sesuai dengan yang diharapkan. Kesalahan dalam melakukan analisis akan
berakibat tidak akuratnya hasil yang hendak dicapai.
2.1.2 Analisis Rasio Keuangan
Analisis rasio merupakan salah satu analisis paling populer dan
banyak digunakan karena sangat sederhana namun interpretasinya cukup
kompleks. Menurut Jumingan (2006:118) rasio dalam analisis laporan
keuangan adalah angka yang menunjukkan hubungan antara suatu unsur
dengan unsur lainnya dalam laporan keuangan. Hubungan antara unsur-unsur
laporan keuangan tersebut dinyatakan dalam bentuk matematis yang
sederhana. Rasio keuangan digunakan untuk mengevaluasi kondisi keuangan
dan kinerja perusahaan. Dari hasil rasio keuangan ini akan terlihat kondisi
kesehatan perusahaan yang bersangkutan.
Rasio keuangan memang memiliki fungsi yang cukup banyak bagi
penggunanya dalam mengambil keputusan, tetapi hasil pehitungan rasio
Karena terdapat banyak kelemahan dalam rasio-rasio keuangan yang
digunakan tersebut.
J. Fred Weston (dalam Kasmir, 2008:117) menyebutkan kelemahan
rasio keuangan adalah sebagai berikut:
1. Data keuangan disusun dari data akuntansi. kemudian data
tersebut ditafsirkan dengan berbagai macam cara, misalnya, masing-masing perusahaan menggunakan:
a. Metode penyusutan yang berbeda untuk menentukan nilai
penyusutan terhadap aktivanya sehingga menghasilkan nilai penyusutan setiap periode juga berbeda.
b. Penilaian persediaan yang berbeda.
2. Prosedur pelaporan yang berbeda mengakibatkan laba yang
dilaporkan juga berbeda (dapat naik atau turun) tergantung prosedur pelaporan keuangan tersebut.
3. Adanya manipulasi data, artinya dalam menyusun data, pihak
penyusun tidak jujur dalam memasukkan angka-angka kedalam laporan keuangan yang mereka buat. Akibatnya hasil perhitungan rasio keuangan tidak menunjukkan hasil yang sebenarnya.
4. Perlakuan pengeluaran untuk biaya-biaya antara satu perusahaan
dengan perusahaan lainnya berbeda. Misalnya biaya riset dan pengembangan, biaya perencanaan pensiun, merger, jaminan kualitas pada barang jadi dan cadangan kredit macet.
5. Penggunaan tahun fiskal yang berbeda juga dapat menghasilkan
perbedaan.
6. Pengaruh musiman mengakibatkan rasio komparatif akan ikut
berpengaruh.
7. Kesamaan rasio keuangan yang telah dibuat dengan standar
industri belum menjamin perusahaan berjalan normal dan telah dikelola dengan baik.
Banyak rasio keuangan yang dapat digunakan untuk menganalisis dan
memahami sebuah perusahaan. Pengguna laporan keuangan dapat memilih
rasio keuangan yang menurut mereka cocok untuk digunakan dalam
melakukan analisis. Beberapa jenis rasio keuangan yang sering digunakan
modal dan solvabilitas, rasio aktivitas, rasio profitabilitas dan rasio ukuran
pasar.
Rasio Likuiditas(Liquidity Ratio)
Rasio likuiditas menggambarkan kemampuan perusahaan dalam
melunasi utang lancarnya pada saat jatuh tempo. Rasio ini diperoleh dengan
membandingkan aktiva lancar dengan utang lancar perusahaan. Semakin
tinggi rasio ini maka akan semakin baik, karena kemampuan perusahaan
dalam melunasi utang lancarnya dianggap sudah cukup baik atau memuaskan
bagi suatu perusahaan.
Berikut ini adalah beberapa contoh rasio likuiditas:
a. ����������� (������������) = ����� ������ ������
����� ����� ������ � 100%
b. ���������� (����������) =
���+������ ���+����� ��� ℎ����+�������
����� ����� ������ � 100%
c. �������� (���ℎ�����) = ���
����� ����� ������ � 100%
Rasio Solvabilitas(Solvency Ratio)
Rasio ini menggambarkan kemampuan perusahaan dalam melunasi
utang jangka panjangnya apabila perusahaan dibubarkan atau dilikuidasi.
Semakin kecil rasio ini maka semakin baik karena semakin kecil juga aktiva
perusahaan yang dibiayai dengan utang.
b. ��������������������������ℎ���������=
���� ������ ������ �������
������� � 100%
c. ������������������ℎ���������������=��������������������� � 100%
d. �������������������������ℎ�������=
���� ������� ����� ��� ����� �����
����� ����� � 100%
Rasio Aktivitas(Activity Ratio)
Rasio aktivitas merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur
aktivitas perusahaan dalam menggunakan aktiva yang dimilikinya. Dapat
pula dikatakan bahwa rasio ini digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi
pemanfaatan sumber daya perusahaan. Efisiensi yang dilakukan misalnya
dibidang penjualan, persediaan, penagihan piutang dan lainnya (Kasmir,
2008:172). Hasil perhitungan rasio aktivitas bukan dalam persentase,
melainkan berapa kali dan atau beberapa hari.
Berikut adalah beberapa contoh rasio aktivitas:
a. �����������������= ��������� ������ ������� ���� −����
b. �������������������� = ℎ������������������� ���� −�������������
c. ��������������������= ��������� ����� ℎ ����� ����� ���� −����
Rasio Profitabilitas (Profitability Ratio)
Rasio profitabilitas merupakan rasio untuk menilai kemampuan
perusahaan dalam menghasilkan laba. Rasio ini juga memberikan ukuran
tingkat efektivitas manajemen suatu perusahaan. Hal ini ditunjukkan oleh
laba yang dihasilkan dari penjualan dan pendapatan investasi (Kasmir,
2008:196). Semakin tinggi rasio ini maka semakin baik karena laba yang
dihasilkan semakin besar.
Berikut ini adalah beberapa contoh rasio profitabilitas:
a. ���������������= ���� �����
��������� ����� ℎ � 100%
b. ���������������ℎ =������������������ ℎ������ ℎ ����� ℎ����� � 100%
c. ���������������������� (���) =
���� ����� ℎ������ ℎ�����
���� −���� ������� �������� ��ℎ�� � 100%
Rasio Ukuran Pasar (Market Measure Ratio)
Rasio ukuran pasar merupakan ukuran kemampuan perusahaan dalam
mempertahankan bahkan meningkatkan harga pasar sahamnya di pasar modal
(Sjahrial, 2011:40)
Berikut adalah beberapa contoh rasio ukuran pasar:
a. ���������������ℎ������� (���) =���� ����� ℎ������ ℎ����� ����� ℎ��ℎ���������
b. �����ℎ������ℎ�� (�����������������) =
ℎ���� ����� ��������� ��ℎ�������
c. ����������ℎ�����������=
������� ����� ��������� ��ℎ�������
ℎ���� ����� ��������� ��ℎ������� � 100%
2.1.3 Kesulitan Keuangan Perusahaan
Setiap perusahaan mempunyai peluang untuk mengalami kesulitan
keuangan dan bahkan kebangkrutan jika tidak dapat megelola perusahaan
dengan baik. Menurut Bringham dan Daves (dalam Fachrudin, 2008:2)
kesulitan keuangan dimulai ketika perusahaan tidak dapat memenuhi jadwal
pembayaran atau ketika proyeksi arus kas mengindikasikan bahwa
perusahaan tersebut akan segera tidak dapat memenuhi kewajibannya.
Pengurangan yang bersifat berubah-ubah dalam arus kas dari operasi berjalan
adalah sinyal dari serangan kesulitan keuangan. Tingkatan kesulitan
berikutnya mungkin ditandai dengan pengurangan pembayaran deviden,
kegagalan pinjaman secara teknikal, kegagalan hutang dan restrukturisasi
hutang bermasalah.
Perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan memiliki potensi
besar akan mengalami kegagalan bisnis. Menurut Dun dan Bradstreet (dalam
Fachrudin, 2008:9) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa
penyebab utama kegagalan bisnis adalah faktor ekonomi (37,1%) dan faktor keuangan (47,3%), selain itu disebabkan oleh kelalaian (neglect) malapetaka (disaster) dan kecurangan (fraud) sebanyak 14%, serta faktor faktor lain yang tidak dirinci yaitu sebayak 1,6%. Faktor ekonomi meliputi kelemahan industri dan lokasi yang buruk. Faktor keuangan meliputi hutang yang terlalu banyak dan modal yang tidak memadai.
Penyebab lain kegagalan perusahaan yang dikemukakan oleh Mackey
mengawasi kondisi keuangan sehingga penggunaan uang tidak sesuai dengan
keperluan, akibatnya perusahaan kekurangan uang untuk membayar gaji,
membeli bahan baku dan membayar hutang.
Perusahaan yang tidak dapat keluar dari kesulitan keuangan akan
memberikan dampak negatif pada perusahaan itu sendiri. Akibat yang
ditimbulkan dari kesulitan keuangan ini akan sangat mempengaruhi operasi
perusahaan. Berikut adalah akibat dari kesulitan keuangan bagi perusahaan:
1. Perusahaan akan kekurangan dana untuk membayar utang perusahaan
pada saat jatuh tempo dan untuk membeli kebutuhan bahan baku
produksi.
2. Hubungan perusahaan dengan karyawan perusahaan akan rusak
karena untuk mengurangi pengeluaran perusahaan harus melakukan
pengurangan karyawan.
3. Bagi perusahaan yang go public, harga sahamnya akan terus menerus
mengalami penurunan harga.
4. Kesulitan dalam memperoleh pinjaman, karena kreditor khawatir
perusahaan tidak sanggup membayar cicilan utang beserta bunganya.
2.1.4 Analisis Metode Altman’s Z-Score
Metode Altman’sZ-Score merupakan salah satu metode yang paling
populer digunakan dalam memprediksi kesulitan keuangan (financial
distress) dan potensi kebangkrutan suatu perusahaan. Metode ini pertama
mengukur kesehatan keuangan suatu perusahaan dan untuk menganalisis
kemungkinan bahwa suatu perusahaan akan mengalami kebangkrutan dalam
periode waktu dua tahun berikutnya (Hayes et all, 2010:124).
Dalam metode ini Altman menggunakan lima rasio keuangan dalam
menentukan Z-Score dan kemudian memasukkan kelima rasio ini kedalam
rumus (formula) yang telah ditetapkannya. Pada awal penelitiannya Altman
menggunakan 66 perusahaan manufaktur sebagai sampel kemudian
membaginya menjadi 2 kelompok perusahaan, yaitu perusahaan yang
bangkrut dan yang tidak. Dalam tiap kelompok terdapat 33 perusahaan.
Hasilnya menunjukkan bahwa 95% metode ini akurat dalam memprediksi
kebangkrutan.
Rumus (formula) yang pertama kali dikembangkan oleh Altman
adalah sebagai berikut:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5
Dimana
X1 = working capital / total assets
X2 = retained earnings / total assets
X3 = earnings before interest and taxes / total assets
X4 = market value of equity / book value of debt
X5 = sales / total assets
Altman menggunakan rasio X1 karena rasio ini bertujuan untuk
terhadap ukuran perusahaan. Rasio ini lebih efektif digunakan dalam
memprediksi kebangkrutan bila dibandingkan dengan rasio lancar (current
ratio) dan rasio cepat (acid test ratio).Rasio X2 bertujuan mengukur
kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba. Tingkat kegagalan suatu
perusahaan sangat berhubungan dengan rasio ini. Rasio X3 berguna untuk
mengukur profitabilitas suatu bisnis. Rasio X4 menunjukkan seberapa besar
aktiva perusahaan mengalami penurunan nilai (diukur dengan harga pasar
ekuitas ditambah utang) sebelum utang perusahaan melebihi aktivanya dan
perusahaan tidak sanggup membayar utangnya. Rasio X5 biasanya digunakan
untuk mengukur tingkat efisiensi suatu bisnis dalam mamanfaatkan aset yang
dimiliki untuk menghasilkan penjualan dan mendapatkan laba.
Setelah melakukan perhitungan menggunakan model ini maka akan
diperolehlah hasilnya berupa Z-Score. Z-Score yang telah diperoleh ini
kemudian bandingkan dengan skor yang telah ditetapkan Altman
sebelumnya. Untuk perusahaan manufaktur skor tersebut dikelompokkan
kedalam 3 kategori, yaitu:
1. Untuk nilai Z-Score lebih besar dari 2,99 (Z-Score> 2,99), maka
perusahaan dapat dikatakan sehat dan bebas dari kesulitan keuangan
sehingga memiliki potensi yang kecil untuk mengalami kebangkrutan.
2. Untuk nilai Z-Score antara 1,8 sampai 2,99 (1,8 <Z-Score< 2,99),
maka perusahaan berada dalam area abu-abu (grey area). Pada area
kebangkrutan dikemudian harinya atau tidak. Hal ini sangat
bergantung pada perusahaan itu sendiri.
3. Untuk nilai Z-Score yang lebih kecil dari 1,8 (Z-Score< 1,8), maka
perusahaan dikategorikan mengalami kesulitan keuangan (financial
distress) dan memiliki potensi yang besar untuk mengalami
kebangkrutan.
Seiring berjalanya waktu Altman juga merevisi modelnya agar dapat
diterapkan pada semua jenis perusahaan, seperti perusahaan yang tidak go
public dan perusahaan non-manufaktur. Untuk perusahaan yang tidak go
public Altman melakukan modifikasi pada rumus Z-Score-nya. Modifikasi
tersebut berupa perubahan pada koefisien yang digunakan dalam rumus dan
juga klasifikasi kategori Z-Score-nya. Altman juga mengubah market value
of equity menjadi book value of equity pada rasio X4. Hasil dari modifikasi
tersebut terlihat seperti berikut ini:
Z’ = 0,717X1 + 0.847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0.998X5
Dengan kategori sebagai berikut:
1. Untuk nilai Z-Score lebih besar dari 2,90 (Z-Score> 2,90), maka
perusahaan dianggap sehat.
2. Untuk nilai Z-Score 1,23 sampai 2,90 (1,23 <Z-Score< 2,90), maka
3. untuk nilai Z-Score kurang dari 1,23 (Z-Score< 1,23), maka
perusahaan mengalami kesulitan keuangan dan berpotensi mengalami
kebangkrutan.
Untuk perusahaan non-manufaktur Altman juga melakukan modifikasi
pada koefisien dalam rumus dan pengelompokan kategori Z-Score-nya.
Selain itu rasio X5 dalam rumus tersebut dihilangkan karena rasio ini lebih
tinggi pada perusahaan ritel dan jasa bila dibandingkan dengan perusahaan
manufaktur. Jika X5 ini tidak dihapus dalam rumus maka Z-Score yang akan
diperoleh nantinya akan salah dalam memberikan prediksi (underpredict)
(Hayes et all, 2010:125). Untuk perusahaan non-manufaktur ini Altman
menggunkan book value of equity dalam rasio X4.Berikut ini adalah rumus
yang digunakan untuk perushaan non-manufaktur:
Z”= 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Dengan kategori sebagai berikut:
1. untuk nilai Z-Score lebih besar dari 2,60 (Z-Score> 2,6), maka
perusahaan dianggap sehat.
2. Untuk nilai Z-Score 1,10 sampai 2,60 (1,10 <Z-Score< 2,60), maka
perusahaan berada dalam area abu-abu (grey area).
3. Untuk nilai Z-Score kurang dari 1,10 (Z-Score< 1,10), maka
perusahaan mengalami kesulitan keuangan dan berpotensi besar akan
2.2 Penelitian Terdahulu
Penelitian terdahulu sangat berguna bagi penulis sebagai bahan referensi
dan pertimbangan dalam melakukan penelitian lebih lanjut. Penelitian ini dibuat
dengan mengacu pada penelitian-penelitian yang telah pernah dilakukan
sebelumya. Penelitian terdahulu mengenai financial distress dan potensi
kebangkrutan dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 2.1
Tinjauan Penelitian Terdahulu
Nama Peneliti Judul
Penelitian Variabel Penelitian Kesimpulan
Lanjutan tabel 2.1
Nama Peneliti Judul
Penelitian Variabel Penelitian Kesimpulan
2.3 Kerangka Konseptual
Kerangka konseptual atau kerangka teoritis merupakan sebuah landasan
dan gambaran suatu penelitian yang dapat dijadikan sebagai pedoman bagi
peneliti dalam melakukan proses penelitian. Menurut kuncoro (2003:44)
kerangka teoritis adalah pondasi utama dimana sepenuhnya proyek penelitian itu
ditujukan. Hal ini merupakan jaringan hubungan antar variabel yang secara logis
diterangkan, dikembangkan dan dielaborasi dari perumusan masalah yang telah
diidentifikasi melalui proses wawancara, observasi dan survei literatur.
Kerangka konseptual dari penelitian ini dapat digambarkan sebagai
Working capital to total assets bertujuan untuk mengukur aktiva likuid
bersih (net liquid assets) perusahaan bila dibandingkan dengan keseluruhan aktiva
yang dimiliki perusahaan. Semakin besar rasio ini maka akan semakin baik,
karena perusahaan yang memiliki modal kerja positif memiliki potensi kecil akan
mengalami kesulitan keuangan.
Retained earning to total assets berguna untuk mengukur apakah laba
perusahaan secara kumulatif mampu untuk mengimbangi jumlah keseluruhan
harta (aktiva) perusahaan. Jika perusahaan merugi maka laba ditahan perusahaan
akan menurun. Laba ditahan yang negatif akan menyebabkan perusahaan
berpotensi akan mengalami kesulitan keuangan.
Earning before interest and taxes to tatal assets bertujuan untuk mengukur
produktivitas aktiva perusahaan diluar pajak dan beban bunga. Kebangkrutan
terjadi jika total kewajiban perusahaan melebihi nilai wajar aktiva perusahaan
yang diukur melalui kemampuan atau efektivitas aktiva dalam menghasilkan
pendapatan (earning power).
Market value of equity to total liabilities. Ukuran ini bertujuan untuk
melihat seberapa besar aktiva perusahaan mengalami penurunan nilai (bila dilihat
dari nilai pasar ekuitas perusahaan ditambah utang) sebelum utang perusahaan
melebihi aktivanya dan mengalami kepailitan (bangkrut).
Sales to total assets disebut juga perputaran aset (assets turnover) dan
biasanya digunakan untuk mengukur tingkat efisiensi suatu bisnis. Semakin besar
2.4 Hipotesis
Hipotesis adalah suatu penjelasan sementara tentang perilaku, fenomena,
atau keadaan tertentu yang telah terjadi atau akan terjadi. Fungsi dari hipotesis
adalah sebagai pedoman untuk dapat mengarahkan penelitian agar sesuai dengan
yang kita harapkan (Kuncoro, 2003:48)
Berdasarkan kerangka konseptual yang telah diuraikan sebelumnya, maka
hipotesis penelitian ini adalah sebagai berikut:
H1: Model Altman Z-Scoremempunyai keakuratan yang tinggi dalam
memprediksifinancial distress.
H2 : Model AltmanZ-Scoremempunyai keakuratan yang tinggi dalam
mengklasifikasikan perusahaankedalam grup sehat dan tidak sehat.
H3 : Ada perbedaan yang signifikan pada rasio keuangan antara perusahaan yang
berada pada kategori distressdengan perusahaan yang berada pada kategori
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian
deskriptif (descriptive research). Menururt Erlina (2011:20) penelitian deskriptif
adalah penelitian terhadap fenomena atau populasi tertentu yang diperoleh oleh
peneliti dari subjek berupa individu, organisasional, industri atau perspektif yang
lain. Penelitian deskriptif dilakukan untuk menjawab pertanyaan tentang apa,
siapa, kapan, dimana dan bagaimana yang berkaitan dengan karakteristik populasi
atau fenomena tersebut. Penelitian deskriptif membantu peneliti untuk
menjelaskan karakteristik subjek yang diteliti, mengkaji berbagai aspek dalam
fenomena tertentu dan menawarkan ide masalah untuk pengujian dan penelitian
lanjutannya. Dalam penelitian kali ini peneliti akan menguji keakuratan metode
Altman Z-Score dalam memprediksi kesulitan keuangan (financial distress)
perusahaan dan mencari tahu seberapa akuratkah metode ini dalam memberikan
prediksi jika dilakukan pengujian pada perusahaan garmen dan tekstil di
Indonesia.
3.2 Definisi Operasioal Dan Pengukuran Variabel
Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini disajikan dalam
Tabel 3.1
Definisi Operasional Dan Pengukuran Variabel
Jenis Variabel Definisi Operasional Pengukuran Skala
Working capital to
total assets (X1)
Rasio ini bertujuan untuk mengukur
aktiva likiud bersih (net liqiud aseets)
perusahaan bila dibandingkan dengan
Rasio ini bertujuan untuk mengukur
apakah laba secara kumulatif mampu
untuk mengimbangi aktiva perusahaan.
X2 =
Rasio ini bertujuan untuk mengukur
produktivitas aset perusahaan diluar
Rasio ini berguna untuk mengukur nilai
pasar ekuitas bila dibandingkan dengan
total utang perusahaan.
Rasio ini digunakan untuk mengukur
tingkat efisiensi bisnis dalam
Parameter ini berguna untuk mengukur
3.3 Skala Pengukuran Variabel
Skala pengukuran yang digunakan untuk mengukur variabel dalam
penelitian ini adalah skala rasio untuk variabel independen dan skala nominal
untuk variabel dependen. Skala rasio adalah skala pengukuran yang menunjukkan
kategori, peringkat, jarak dan perbandingan konstruk yang diukur. Data yang
dihasilkan oleh skala rasio disebut data rasio dan tidak ada pembatasan terhadap
alat uji yang sesuai untuk data ini. Skala nominal adalah skala pengukuran yang
menyatakan kategori, kelompok atau klasifikasi konstruk yang diukur dalam
bentuk variabel (Erlina, 2011:50). Nilai variabel dengan skala nominal hanya
menjelaskan kategori.
3.4 Populasi Dan Sampel Penelitian
Menurut Erlina (2011:81) populasi adalah sekelompok entitas yang
lengkap yang dapat berupa orang, kejadian atau benda yang mempunyai
karakteristik tertentu, yang berada dalam suatu wilayah dan memenuhi syarat
tertentu yang berkaitan dengan masalah penelitian. Populasi dalam penelitian ini
adalah seluruh perusahaan garmen dan tekstil yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia (BEI).
Sampel adalah bagian dari populasi yang digunakan dalam penelitian
untuk mencari kesimpulan mengenai populasi. Metode pengambilan sampel yang
digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling. Purposive sampling
adalah metode pengambilan sampel berdasarkan kriteria tertentu. Kriteria yang
Adapun kriteria yang digunakan untuk pengambilan sampel penelitian ini
adalah sebagai berikut :
1. Perusahaan garmen dan tekstil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
(BEI).
2. Perusahaan yang mengalami kerugian dan memiliki saldo laba ditahan
negatif selama dua tahun berturut-turut pada tahun 2011 sampai 2012.
3. Perusahaan yang memperoleh laba dan memiliki saldo laba ditahan positif
selama dua tahun berturut-turut pada tahun 2011 sampai 2012.
4. Laporan keuangan perusahaan telah dipublikasikan pada tahun 2011 dan
2012.
Sampel yang diperoleh berdasarkan kriteria tersebut adalah sebanyak 12
perusahaan garmen dan tekstil. Kemudian sampel tersebut dikelompokkan
kedalam dua grup yaitu grup I untuk perusahaan yang tidak sehat dan grup II
untuk perusahaan yang sehat. Pengelompokan ini didasarkan pada laba rugi yang
diperoleh dan saldo laba ditahan perusahaan. Tiap grup masing-masing terdiri
dari 5 dan 7 perusahaan. Daftar populasi dan sampel perusahaan dapat dilihat
pada lampiran 1.
3.5 Jenis Dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data kuantitatif yang berupa data sekunder.
Data sekunder merupakan data yang diperoleh secara tidak langsung yang berasal
dari sumber-sumber tercetak yang telah dikumpulkan oleh pihak lain sebelumnya.
Sumber data diperoleh dari laporan keuangan tahunan yang diterbitkan oleh
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari website
www.idx.co.id.
3.6 Metode Pengumpulan Data
Metode pegumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
dengan cara mengumpulkan data sekunder berupa laporan keuangan perusahaan
garmen dan tekstil yang dipublikasikan dan perusahaan tersebut terdaftar di Bursa
Efek Indonesia (BEI). Data diambil dengan cara mengunduh (download) laporan
keuangan dari situs www.idx.co.id.
3.7 Metode Analisis Data
Penelitian ini akan menggunakan metode analisis diskriminan berganda
(multiple discriminant analysis). Model analisis diskriminan ditandai dengan ciri
khusus yaitu data variabel dependen yang harus berupa data kategori, sedangkan
data variabel independen berupa data non-kategori. Hai ini dapat dimodelkan
sebagai berikut:
=
Non-Metrik Metrik
Dimana:
• Variabel independen (X1 dan seterusnya) adalah data metrik, yaitu data
berskala interval atau rasio
• Variabel dependen (Y) adalah data kategorikal atau nominal. Jika
Discriminant Analysis namun apabila lebih dari 2 kategori disebut
Multiple Discriminant Analysis.
Untuk memprediksi dan menguji apakah perusahaan mengalami financial
distress atau tidak maka dilakukan analisis dengan menggunakan rumus Altman
Z-Score berikut ini:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0X5
Dimana
X1 = working capital / total assets
X2 = retained earnings / total assets
X3 = earnings before interest and taxes / total assets
X4 = market value of equity / book value of debt
X5 = sales / total assets
Dengan kategori sebagai berikut:
1. Z-Score> 2,99, perusahaan dikatakan sehat (health).
2. 1,8 <Z-Score<2,99, perusahaan berada dalam area abu-abu (grey area).
3. Z-Score< 1,8, perusahaan mengalami kesulitan keuangan (distress).
Untuk menguji apakah ada perbedaan yang signifikan pada rasio keuangan
antara perusahaan yang berada pada kategori distress dengan perusahaan yang
berada pada kategori abu-abu(grey area) dan kategori sehat(health area) maka
dilakukan uji wilk’s lambda dan uji F. Keputusan dapat diambil dengan dua cara
• Dengan angka Wilk’s Lambda
Angka Wilk’s Lambda berkisar 0 sampai 1. Jika angka mendekati 0maka
rasio keuangan pada masing-masing kategori perusahaan cenderung
berbeda, sedangkan jika angka mendekati 1, maka rasio keuangan pada
masing-masing kategori perusahaan cenderung sama.
• Dengan F test
Lihat angka Sig.
− Jika Sig. > 0,05 berarti tidak ada perbedaan rasio keuangan pada
masing-masing kategori perusahaan.
− Jika Sig. < 0,05 berarti ada perbedaan rasio keuangan pada
masing-masing kategori perusahaan.
1 Pengajuan proposal skripsi 1 hari
2 Pengesahan proposal skripsi
1 hari
3 Bimbingan dan penyelesaian
proposal skripsi
3 bulan
4 Seminar proposal skripsi 1 hari
5 Pengumpulan dan Pengolahan data 4 bulan
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Analisis Dan Pembahasan
Hasil analisis dan perhitungan dengan metode AltmanZ-Score untuk
masing-masing perusahaan pada tahun 2011 dapat dilihat pada tabel 4.1. Dalam
tabel tersebut terlihat nilai Z-Score dan kategori masing-masing perusahaan.
Tabel 4.1
Nilai Z-ScoreDan Kategori Perusahaan Tahun 2011
Nama Perusahaan Kode
Saham Tahun Z-Score Kategori
Grup I(Perusahaan yang tidak sehat)
PT Polycem Indonesia Tbk ARGO 2011 -0,81869 Distress
PT Argo Pantes Tbk MYTX 2011 -0,15782 Distress
PT Indo Rama Synthetic Tbk POLY 2011 -7,38493 Distress
PT Apac Citra Centertex Tbk SSTM 2011 0,92636 Distress
PT Pan Brother Tbk UNTX 2011 -2,49762 Distress
Grup II (Perusahaan yang sehat)
PT Asia Pasific Fibers Tbk ADMG 2011 1,93248 abu-abu (grey) PT Ricky Putra Globalindo Tbk INDR 2011 1,74147 Distress
PT Sunson Textile Manufacturer Tbk PBRX 2011 3,10146 sehat (health)
PT Star Pertochem Tbk RICY 2011 1,79389 Distress
PT Tifico Fiber Indonesia Tbk STAR 2011 1,68280 Distress
PT Nusantara Inti Corpora Tbk TFCO 2011 3,13302 sehat (health)
PT Unitex Tbk UNIT 2011 0,81272 Distress
Jumlah Akurat % Akurat % Error N
Grup I 5 100 0 5
Grup II 2 28,57 71,43 7
Grup I merupakan kelompok perusahaan yang mengalami kerugian dan
memiliki saldo laba ditahan negatif (tidak sehat). Pada tabel 4.1 diatas terlihat
bahwa pada tahun 2011 seluruh perusahaan yang berada dalam grup I ternyata
benar akurat diprediksi mengalami financial distressoleh metode Altman ini.
Tingkat keakuratannya mencapai 100%. Hal ini dapat dilihat dari nilai Z-Score
seluruh perusahaan dalam grup I yang berada cukup jauh dibawah 1,8 (Z-Score<
1,8).
Hasil yang berbeda terlihat pada kelompok perusahaan yang berada dalam
grup II. Dalam grup II ini terdapat 7 perusahaan yang berlaba dan memiliki saldo
laba ditahan positif (sehat), tetapi setelah dilakukan analisis dengan metode
Altman tersebut ternyata perusahaan yang akurat diprediksi sehat (Z-Score> 2,99)
hanya 2 perusahaan saja yaitu PT Sunson Textile Manufacturer Tbk (PBRX) dan
PT Nusantara Inti Corpora Tbk (TFCO). Sedangkan 4 perusahaan yaitu INDR,
RICY, STAR dan UNIT ternyata diprediksi mengalami financial distress dan
ADMG diprediksi berada dikategori abu-abu (grey area). Untuk perusahaan
dalam grup II ini metode AltmanZ-Score kurang akurat dalam memberikan
prediksi. Tingkat keakuratannya hanya 28,57 %.
Namun demikian, secara keseluruhan keakuratan model Altman Z-Score
dalam mengklasifikasikan perusahaan kedalam masing-masing grup mencapai
58,33 % pada parusahaan garmen dan tekstil pada tahun 2011.
Hasil analisis untuk tahun 2012 dapat dilihat pada tabel 4.2. Dalam tabel
diprediksi mengalami financial distress. Tetapi hasil yang berbeda juga terjadi
pada perusahaan dalam grup II. Pada grup II ini hanya 1 perusahaan saja yang
akurat diprediksi sehat oleh metode Altman tersebut yaituPT Nusantara Inti
Corpora Tbk (TFCO). Sedangkan 5 perusahaan diprediksi mengalami financial
distress dan 1 perusahaan berada dikategori abu-abu (grey area). Tingkat
keakuratan metode ini pada perusahaan grup II hanya 14,29 %.
Tabel 4.2
Nilai Z-ScoreDan Kategori Perusahaan Tahun 2012
Nama Perusahaan Kode Saham Tahun Z-Score Kategori
Grup I(Perusahaan yang tidak sehat)
PT Polycem Indonesia Tbk ARGO 2012 -0,77061 distress
PT Argo Pantes Tbk MYTX 2012 -0,33037 distress
PT Indo Rama Synthetic Tbk POLY 2012 -8,58103 distress PT Apac Citra Centertex Tbk SSTM 2012 1,04474 distress
PT Pan Brother Tbk UNTX 2012 -3,68178 distress
Grup II (Perusahaan yang sehat)
PT Asia Pasific Fibers Tbk ADMG 2012 1,60921 distress PT Ricky Putra Globalindo Tbk INDR 2012 1,55852 distress
PT Sunson Textile Manufacturer Tbk PBRX 2012 2,70329 abu-abu (grey)
Pt Strar Pertochem Tbk RICY 2012 1,74850 distress
PT Tifico Fiber Indonesia Tbk STAR 2012 1,29525 distress
PT Nusantara Inti Corpora Tbk TFCO 2012 3,44492 sehat (health)
PT Unitex Tbk UNIT 2012 0,36965 distress
Jumlah Akurat % Akurat % Error N
Grup I 5 100 0 5
Grup II 1 14,29 85,71 7
Namun secara keseluruhan metode ini masih memiliki keakuratan yang
tinggi dalam mengklasifikasikan perusahaan kedalam masing-masing grup.
Dengan tingkat keakuratan mencapai 50 % pada perusahan garmen dan tekstil
pada tahun 2012 di Indonesia.
Dari hasil perhitungan Z-Score pada tahun 2011 dan 2012 diatas, terlihat
bahwa 2dari 5 perusahaan dalam grup I memiliki nilai Z-Score yang berada jauh
dibawah 1,8 (Z-Score< 1,8) dan nilainya terus mengalami penurunan ditahun
2012. Perusahaan itu adalah PT Indo Rama Synthetic Tbk (POLY) dan PT Pan
Brother Tbk (UNTX). POLY memiliki nilai Z-Score sebesar -7,38495 pada tahun
2011 dan turun menjadi 8,58103 ditahun 2012. Begitu juga dengan UNTX, dari
-2,49762 turun menjadi -3,68178. Dibandingkan dengan perusahaan lain dalam
grup I, kedua perusahaan tersebut memiliki potensi yang sangat besar akan
mengalami kebangkrutan. Dilihat dari total utang kedua perusahaan itu, ternyata
POLY memiliki total utang hampir 3 kali lipat dari total aktivanya dan UNTX
memiliki utang hampir 2 kali lipat dari total aktivanya. Begitu juga dengan saldo
defisit laba ditahan kedua perusahaan tersebut, POLY memiliki total defisit laba
ditahan hampir Rp 20 triliun atau hampir setara 6 kali lipat dari total aktivanya
dan merupakan satu-satunya perusahaan yang meliliki total defisit laba ditahan
terbesar pada perusahaan garmen dan tekstil di BEI, sedangkan UNTX memiliki
total defisit laba ditahan sebesar lebih Rp 300 miliar atau hampir setara 2 kali lipat
total aktivanya. Jika kedua perusahaan ini tidak mampu memperoleh laba dan
Untuk ARGO, MYTX dan SSTM yang juga akurat diprediksi mengalami
financial distress juga berpotensi besar akan mengalami kebangkrutan jika tidak
berhasil memperbaiki kinerjanya. Masing-masing perusahaan tersebut memiliki
nilai Z-Score -0,81869, -0,15782 dan 0,92636 pada tahun 2011
kemudian-0,77061, -0,33037 dan 1,04474 pada tahun 2012. Dapat dilihat bahwa Z-Score
untuk ARGO dan SSTM mengalami peningkatan pada tahun 2012 dan ini berarti
perusahaan berhasil memperbaiki kinerjanya tahun 2012 tersebut. Hal ini dapat
dilihat dari penjualan bersih yang meningkat dan rugi bersih perusahaan yang
menurun. Tetapi berbeda dengan MYTX, Z-Score untuk MYTX mengalami
penurunan dari -0,15782 tahun 2011 menjadi -0,33037 ditahun 2012. Ini berarti
tahun 2012 MYTX gagal memperbaiki kinerjanya sehingga nilai Z-Score
perusahaan menurun. Hal ini dapat dilihat dari penjualan yang menurun dan rugi
yang meningkat pada tahun tersebut. MYTX harus mewaspadai penurunan kinerja
ini jika tidak ingin mengalami kebangkrutan.
Hasil prediksi yang berbeda terjadi pada perusahaan yang berada di grup
II. Tahun 2011 hanya 2 perusahaan saja yang akurat diprediksi sehat yaitu PBRX
dan TFCO dengan Z-Score masing-masing 3,10146 dan 3,13302 sedangkan tahun
2012 hanya TFCO saja yang akurat diprediksi sehat sedangkan PBRX diprediksi
berada pada kategori abu-abu (grey area). Nilai Z-Score PBRX mengalami
penurunan menjadi 2,70329 ditahun 2012 yang disebabkan oleh peningkatan
jumlah utang perusahaan sehingga perusahaan diprediksi berada pada kategori
abu-abu (grey area), padahal pada tahun 2012 tersebut PBRX mampu
namun peningkatan kinerja tersebut tidak mampu mempertahankan nilai Z-Score
perusahaan pada kategori sehat.
INDR, RICY, STAR, ADMG dan UNIT tidak akurat diprediksi oleh
metode Altman Z-Score berada pada grup sehat. Kelima perusahaan tersebut
diprediksi mengalami financial distress kecuali tahun 2011 ADMG diprediksi
berada dikategori abu-abu (grey area), padahal perusahaan tersebut sebenarnya
bisa dikatakan sehat. Hal ini dapat dilihat dari data keuangan perusahaan selama 3
tahun terakhir. Dalam laporan keuangan terlihat bahwa modal kerja perusahaan
selalu positif, perusahaan tidak pernah mengalami kerugian, tidak memiliki defisit
laba ditahan dan total utang perusahaan yang cenderung stabil.
Kesalahan prediksi ini kemungkinan besar disebabkan oleh akumulasi atau
saldo laba ditahan perusahaan yang relatif kecil. Hal ini didasarkan pada pendapat
Altman yang menyatakan bahwa perusahaan yang usianya masih muda akan
memiliki rasio RE/TA (X2) yang relatif kecil karena saldo laba ditahan perusahaan
yang masih sedikit yang disebabkan oleh sedikitnya waktu yang dimiliki
perusahaan untuk mengakumulasikan laba. Jadi hasil analisis yang akan diperoleh
nantinya akan berlawanan dengan kondisi perusahaan yang sebenarnya, dan
potensi perusahaan akan diklasifikasikan pada kategori distress akan relatif tinggi
jika dibandingkan dengan perusahaan yang sudah berusia tua, cateris
paribus(Altman, 1968:595). Pendapat ini didukung oleh penelitian Dun &
Bradstreet (1994) yang menyatakan bahwa pada tahun 1993 lebih kurang 50%
Dalam penelitian ini, usia kelima perusahaan tersebut telah melebihi lima
tahun, akan tetapi perusahaan pernah mengalami defisit laba ditahan pada tiga
sampai empat tahun sebelumnya, sehingga akumulasi laba ditahan perusahaan
hingga tahun 2012 masih relatif kecil. Kemudian diantara perusahaan tersebut
juga ada yang melakukan kuasi reorganisasi yaitu ADMG. ADMG melakukan
kuasi reorganisasi pada tahun 2010. Kasus ini sesuai dengan pernyataan Altman
diatas sehingga perusahaan diprediksi mengalami financialdistress.
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa
metode Altman Z-Score sangat efektif digunakan untuk memprediksi financial
distress pada perusahaan garmen dan tekstil yang terdaftar di BEI. Hasil analisis
menunjukkan bahwa metode ini 100% akurat dalammemprediksifinancial
distress. Dengan demikian H1 diterima. Ternyata metode Altman Z-Score juga
memiliki tingkat keakuratan yang tinggi dalam memprediksi financial distress
pada perusahaan garmen dan tekstil yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Dalam hal keakuratan atau ketepatan dalammengklasifikasikan, metode
AltmanZ-Score juga memiliki keakuratan yang tinggi dalam mengklasifikasikan
perusahaan kedalam grup sehat dan tidak sehat. Keakuratannya berkisar 50% -
58,33% untuk masing-masing tahun. Dengan demikian H2 diterima. Hasil
perhitungan menunjukkan bahwa model Altman Z-Score memiliki keakuratan
yang tinggi dalam mengklasifikasikan perusahaan kedalam grup sehat dan tidak
4.2 Uji Beda Rasio Keuangan Pada Masing-Masing Kategori Perusahaan
Untuk melihat apakah ada perbedaan yang signifikan pada rasio keuangan
antara perusahaan yang berada pada kategori distress dengan perusahaan yang
berada pada kategori abu-abu (grey area) dan kategori sehat (health area) dapat
dilihat pada tabel 4.2.
Dari tabel di bawah terlihat sebagian besar angka wilks’ lambda mendekati
angka 1 dan hanya dua angka saja yang mendekati angka 0. Hal ini berarti rasio
X1, X2 dan X5 untuk masing-masing kategori perusahaan tidak berbeda signifikan.
Hanya X3 dan X4 yang berbeda signifikan pada masing-masing kategori
perusahaan.
Tabel 4.3
Uji Beda Rasio Keuangan Antar kategori
Tests of Equality of Group Means
Wilks' Lambda F df1 df2 Sig.
X1 .941 .654 2 21 .530
X2 .930 .785 2 21 .469
X3 .626 6.264 2 21 .007
X4 .248 31.882 2 21 .000
X5 .872 1.544 2 21 .237
Begitu juga dengan hasil uji F, nilai sig. pada rasio X1, X2 dan X5 lebih
besar dari 0,05 (sig.> 0,05). Hal ini berarti rasio X1, X2 dan X5 untuk
masing-masing kategori perusahaan tidak berbeda signifikan. Sedangkan X3 dan X4
berbeda signifikan pada masing-masing kategori.Hal ini dapat dilihat dari nilai
Dari uraian tersebut dapat disimpulkan bahwa rasio keuangan pada
masing-masing kategori perusahaan cenderung sama. Dengan demikian H3
ditolak karena rasio keuangan tidak berbeda signifikan antara perusahaan yang
berada pada kategori distress dengan perusahaan yang berada pada kategori
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode AltmanZ-Score
mempunyaikeakuratan yang tinggi dalam mempediksi financial distress.
Berdasarkan analisis dan pengujian yang telah dilakukan, metode ini 100%
akurat memprediksi financial distress pada perusahaan garmen dan tekstil
di BEI.
2. Keakuratan model Altman Z-Score dalam mengklasifikasikanperusahaan
kedalam grup sehat dan tidak sehat juga cukup tinggi. Hasil pengujian
menunjukkan 50% - 58,33% perusahaan telah diklasifikasikan dengan
tepat kedalam masing-masing grup (sehat dan tidak sehat).
3. Hasil uji beda yang dilakukan terhadap masing-masing rasio keuangan
menunjukkan bahwa rasio keuangan cenderung sama pada masing-masing
kategori perusahaan. Rasio yang berbeda hanya X3(EBIT/TA) dan
X4(MVE/BVD).
5.2 Saran
1. Berdasarkan hasil analisis tersebut, metode Altman Z-Score memang
memiliki keakuratan yang tinggi dalam memprediksi financial
distress.Agar hasil prediksi menjadi lebih efektif dan dapat diandalkan,
yang sama agar menggunakan metode lain untuk dijadikan sebagai
pembanding.
2. Dalam penelitian ini sampel yang digunakan hanya sebanyak 12
perusahaan saja. Sebaiknya penelitian selanjutnya menggunakan lebih
