1 perbandingan model z-score altman dan model logit zavgren

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
1
2
3
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 citacita tak mempunyai arti, sedangkan cita-cita tanpa diikuti cinta niscaya akan
mati” (Mahatma Gandhi)
4
PERSEMBAHAN
Sebuah karya kecil yang kupersembahkan kepada:
v Bapak dan Ibuku
v Kakak-kakakku tercinta ”Sarjito dan
Sarwanto”
v Teman-teman dan almamaterku
5
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.
6
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.
7
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
8
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
9
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
10
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
11
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..........................
7.
IV.4 : Kriteria Tingkatan Kesehatan (Potensi Kerugian)
Perusahaan dengan Metode Zavgren ....................................
8.
50
IV.5 : Hasil Analisis Deskriptif Skor Metode Z-Score
Altman dan Metode Zavgren ................................................
9.
49
51
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
12
16. IV.13: Uji Maan-Whitney Test Zavgren dan Z-Score .....................
61
13
DAFTAR GAMBAR
GAMBAR
Halaman
1. II.1 : Kerangka Pemikiran..................................................................
30
14
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
15
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 ZScore 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.
16
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
17
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 hasilhasilnya 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
18
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
19
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?
20
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.
21
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.
22
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
23
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.
24
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.
25
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.
26
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.
27
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
28
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
29
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
30
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.
31
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,
32
pengalaman,
ketrampilan, sikap
manajemen.
Ketidak
efisienan
adaptif
dan
manajemen
inisiatif dari
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
33
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
34
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
35
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
36
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)
37
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
Hasil yang
Hasil Sesungguhnya
Diharapkan Persahaan bangkrut Perusahaan tidak bangkrut
Bangkrut
Benar
Kesalahan tipe I
Tidak Bangkrut Kesalahan tipe II
Benar
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.
38
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
39
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
Pi =
1
1+ ey
........................................
.................(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
40
ROI
= Laba Operasi Bersih / (Total Aktiva – Hutang Lancar)
DEBT
= Hutang Jangka Panjang / (Total Aktiva – Hutang
Lancar)
TURN
Variabel
= Penjualan / (Modal Kerja + Aktiva Tetap)
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.
41
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.
42
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.
43
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
44
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
diimplementasikan
dalam
tersebut
adalah
menyeleksi
metode
kemungkinan
Altman
likuidasi
dapat
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 ZScore Altman dan model Logit Zavgren bermanfaat secara objektif untuk
memprediksi kerugian suatu perusahaan. Penelitian ini mencoba untuk
45
menguji kemampuan Z-Score Altman dan Model Logit Zavgren dalam
memprediksi potensi kerugian perusahaan manufaktur.
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
Grey Area
Tidak Rugi
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
46
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:
H1 = Model Z-score Altman dapat digunakan untuk memprediksi potensi
kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada
tahun 2004 dan 2005.
H 2 = Model logit Zavgren dapat digunakan untuk memprediksi potensi
kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada
tahun 2004 dan 2005.
H 3 = 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.
47
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 penelitipeneliti 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
48
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:
49
Tabel III.1
Proses Pemilihan Sampel
No.
Keterangan
Jumlah Perusahaan
1.
Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI
155 Perusahaan
periode 2004-2007.
2.
Perusahaan
manufaktur
yang
tidak
(17) Perusahaan
mengeluarkan laporan keuangan pada tahun
2004-2007.
3.
Perusahaan yang tidak mengalami kerugian
(35) Perusahaan
selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 20062007.
4.
Perusahaan yang tidak mengalami keuntungan
(32) Perusahaan
selama 2 tahun berturut-turut pada tahun 20062007.
5.
Perusahaan yang tidak mempunyai pasangan
(41) Perusahaan
pada jenis usaha yang sama.
Jumlah Sampel Akhir
30 Perusahaan
a. Perusahaan tidak rugi , yaitu :
a) Mengalami keuntungan selama 2 tahun berturut-turut dari tahun 20062007.
b) Mempunyai pasangan perusahaan yang mengalami kerugian 50% lebih
dari modal disetor.
50
c) Memiliki data lengkap.
b. Perusahaan rugi, yaitu :
a) Mengalami kerugian selama 2 tahun berturut-turut dari tahun 20062007.
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.
51
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
52
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
53
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.
54
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 rasiorasio 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
55
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 Pi =
1
.................................(3)
1+ ey
56
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)
å ( xI - x ) 2
SD =
n -1
...........................................................
(4)
Keterangan;
X 1 = data ke 1
X = rata-rata industri
n
= jumlah Sampel
b) Rentang interval, dengan keyakinan 95% ( a = 0,05 )
x - ta
sd
2
n
< m < x + ta
sd
2
n
................................................ (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
57
normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji statistik kolmogorousmirnov. 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
58
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 :
H1 =
Model
Z-score
memprediksi
Altman
potensi
dapat
kerugian
digunakan
pada
untuk
perusahaan
manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2004 dan
2005.
H 2 = 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 :
H1 dan H 2 diterima apabila signifikansi (2-tailed) > a
H1 dan H 2 ditolak apabila signifikansi (2-tailed) < a
b. Untuk menguji hipotesis ke tiga yaitu ada perbedaan antara model Zscore Altman dan model logit Zavgren di dalam memprediksi potensi
59
kerugian pada perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia pada
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 :
H 3 = 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 :
H 3 diterima apabila signifikansi (2-tailed) > a
H 3 ditolak apabila signifikansi (2-tailed) < a
Pengolahan data dalam penelitian ini akan dilakukan dengan bantuan
program Excel dan program SPSS for windows versi 15.
60
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 20042007.
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
(30) Perusahaan
Jumlah Sampel
Sumber : Indonesian Capital Market Directory 2006 dan 2008
61
TABEL IV.2
DAFTAR PERUSAHAAN YANG TERPILIH
PERUSAHAAN
RUGI
TIDAK RUGI
1) PT. Ades Water Indonesia Tbk
16) PT. Multi Bintang Indonesia Tbk
2) PT. Sierad Produce Tbk
17) PT. Fast Food Indonesia Tbk
3) PT. Eratex Djaja Limited Tbk
18) PT. Panasia Indosyntec Tbk
4) PT. Tifico Tbk
19) PT. Roda Vivatex Tbk
5) PT. Evershine Textile Industry Tbk
20) PT Ricky Putra Globalindo Tbk
6) PT. Hanson International Tbk
21) PT. Sepatu Bata Tbk
7) PT. Surya Intrindo Makmur Tbk
22) PT. Pan Brothers Tbk
8) PT. Daya Sakti Unggul Corporation Tbk
23) PT. Tirta Mahakam Resource Tbk
9) PT. Eterindo Wahanatama Tbk
24) AKR. Corporindo
10) PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk
25) PT. Sorini Corporation Tbk
11) PT. Asiaplast Industries Tbk
26) PT. Kageo Igar Jaya Tbk
12) PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk
27) PT Siwani Makmur Tbk
13) PT. Resource Alam Indonesia Tbk
28) PT. Ekadharma Internasional Tbk
14) PT. Mulia Industrindo Tbk
29) PT. Arwana Citramulia Tbk
15) Multi Prima Sejahtera Tbk
30) PT. Astra Otoparts Tbk
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.
62
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 Pi =
1
...............................................(3)
1+ ey
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)
SD =
å ( xI - x ) 2
n -1
...........................................................(4)
Keterangan;
X 1 = data ke 1
X = rata-rata industri
n
= jumlah Sampel
d) Rentang interval, dengan keyakinan 95% ( a = 0,05 )
x - ta
sd
sd
< m < x + ta
................................................. (5)
2 n
2 n
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
63
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.
64
TABEL IV.3
KRITERIA TINGKAT KESEHATAN (POTENSI KERUGIAN)
PERUSAHAAN DENGAN METODE Z-SCORE ALTMAN
No
Perusahaan
1 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk
2 PT. Fast Food Indonesia Tbk
3 PT. Panasia Indosyntec Tbk
4 PT. Roda Vivatex Tbk
5 PT. Pan Brothers Tbk
6 PT. Sepatu Bata Tbk
7 PT. Ricky Putra Globalindo Tbk
8 PT. Tirta Mahakam Resource Tbk
9 PT. AKR Corporindo Tbk
10 PT. Sorini Corporation Tbk
11 PT. Kageo Igar Jaya Tbk
12 PT. Siwani Makmur Tbk
13 PT. Ekadharma Internasional Tbk
14 PT. Arwana Citramulia Tbk
15 PT. Astra Otoparts Tbk
16 PT. Ades Water Indonesia Tbk
17 PT. Sierad Produce Tbk
18 PT. Eratex Djaja Tbk
19 PT. Tifico Tbk
20 PT. Evershine Textille Industry Tbk
21 PT. Hanson International Tbk
22 PT. Surya Intrindo Makmur Tbk
23 PT. Daya Sakti Unggul Corporation Tbk
24 PT. Eterindo Wahanatama Tbk
25 PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk
26 PT. Asiaplast Industries Tbk
27 PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk
28 PT. Resource Alam Indonesia Tbk
29 PT. Mulia Industrindo Tbk
30 PT. Multi Prima Sejahtera Tbk
Sumber : Data yang diolah, lihat lampiran
2004
Grey area
Tidak Rugi
Rugi
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Grey area
Rugi
Grey area
Grey area
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Grey area
Grey area
Rugi
Rugi
Rugi
Rugi
Grey area
Rugi
Rugi
Rugi
Rugi
Rugi
Rugi
Rugi
Grey area
Rugi
Rugi
2005
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Grey Area
Grey Area
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Grey Area
Grey Area
Grey Area
Grey Area
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Grey Area
Grey Area
Rugi
Rugi
Grey Area
Rugi
Grey Area
Rugi
Rugi
Rugi
Grey Area
Rugi
Rugi
Rugi
Grey Area
Rugi
Rugi
65
TABEL IV.4
KRITERIA TINGKAT KESEHATAN (POTENSI KERUGIAN)
PERUSAHAAN DENGAN METODE ZAVGREN
No
Perusahaan
1 PT. Multi Bintang Indonesia Tbk
2 PT. Fast Food Indonesia Tbk
3 PT. Panasia Indosyntec Tbk
4 PT. Roda Vivatex Tbk
5 PT. Pan Brothers Tbk
6 PT. Sepatu Bata Tbk
7 PT. Ricky Putra Globalindo Tbk
8 PT. Tirta Mahakam Resource Tbk
9 PT. AKR Corporindo Tbk
10 PT. Sorini Corporation Tbk
11 PT. Kageo Igar Jaya Tbk
12 PT. Siwani Makmur Tbk
13 PT. Ekadharma Internasional Tbk
14 PT. Arwana Citramulia Tbk
15 PT. Astra Otoparts Tbk
16 PT. Ades Water Indonesia Tbk
17 PT. Sierad Produce Tbk
18 PT. Eratex Djaja Tbk
19 PT. Tifico Tbk
20 PT. Evershine Textille Industry Tbk
21 PT. Hanson International Tbk
22 PT. Surya Intrindo Makmur Tbk
23 PT. Daya Sakti Unggul Corporation Tbk
24 PT. Eterindo Wahanatama Tbk
25 PT. Polysindo Eka Perkasa Tbk
26 PT. Asiaplast Industries Tbk
27 PT. Fatrapolindo Nusa Industri Tbk
28 PT. Resource Alam Indonesia Tbk
29 PT. Mulia Industrindo Tbk
30 PT. Multi Prima Sejahtera Tbk
Sumber : Data yang diolah, lihat lampiran
2004
Grey Area
Grey Area
Rugi
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Grey Area
Grey Area
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Rugi
Grey Area
Rugi
Tidak Rugi
Grey Area
Rugi
Tidak Rugi
Grey Area
Tidak Rugi
Grey Area
Rugi
Rugi
Grey Area
Rugi
Grey Area
Rugi
Grey Area
2005
Grey Area
Grey Area
Grey Area
Grey Area
Grey Area
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Grey Area
Grey Area
Tidak Rugi
Grey Area
Tidak Rugi
Tidak Rugi
Rugi
Tidak Rugi
Grey Area
Tidak Rugi
Rugi
Rugi
Tidak Rugi
Grey Area
Grey Area
Grey Area
Rugi
Rugi
Grey Area
Rugi
Grey Area
Tidak Rugi
Grey Area
66
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
N
zscore04
zscore05
zavgren04
zavgren05
Valid N (listwise)
30
30
30
30
30
Minimum
-4.38704
-2.90993
-161.675
-178.779
Maximum
4.35573
4.26692
13.72360
7.58789
Mean
1.4135933
1.3958402
-4.85059
-4.59565
Std. Deviation
2.06785254
1.72690828
30.66067612
33.13154426
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.
67
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.
TABEL IV.6
HASIL ANALISIS DESKRIPTIF
RASIO KEUANGAN dengan METODE Z-SCORE ALTMAN
Descriptive Statistics
N
x104
x204
x304
x404
x504
x105
x205
x305
x405
x505
Valid N (listwise)
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
Minimum
-2.43954
-1.99081
-1.26183
-.62319
.21833
-1.71890
-2.14044
-.55996
-.49704
.37015
Maximum
.60626
.59620
.23562
5.72245
2.76232
.50270
.52664
.22348
3.36679
2.82280
Mean
.0154181
-.1178268
-.0263798
1.3163103
1.0335166
-.0296963
-.1370959
-.0065638
1.0967170
1.0952159
Std. Deviation
.53790732
.65821888
.26259568
1.34538096
.56311545
.48414510
.63067944
.14844791
.99598504
.59546376
Sumber : Data yang diolah.
Tabel IV.6 Hasil analisis deskripsi Rasio Keuangan dengan metode ZScore 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.
68
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.
Rata-rata untuk X2 tahun 2004 sebesar -0,1178268. Nilai terkecil X2
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.
Rata-rata untuk X2 tahun 2005 sebesar -0,1370959. Nilai terkecil X2
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.
Rata-rata untuk X3 tahun 2005 sebesar -0,0065638. Nilai terkecil X3
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.
69
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.
TABEL IV.7
HASIL ANALISIS DESKRIPTIF
RASIO KEUANGAN dengan METODE ZAVGREN
Descriptive Statistics
N
inv04
rec04
cash04
quick04
roi04
debt04
turn04
inv05
rec05
cash05
quick05
roi05
debt05
turn05
Valid N (listwise)
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
Minimum
.03176
.08412
.00159
.05380
-1.51033
-.04789
-12.47570
.00105
.08575
.00019
.08613
-.26907
-1.18208
-7.44847
Maximum
.45673
22.99621
.26401
5.42351
1.46605
37.09734
8.44199
.49290
113.11737
.21883
3.34812
1.68198
1.18028
10.12707
Mean
.1920965
1.9000587
.0569688
1.5403184
.0827126
1.4613585
1.2274377
.1949281
5.0458411
.0380454
1.2835823
.1338242
.1467727
1.9269315
Std. Deviation
.11002660
4.16686328
.07116217
1.11783274
.40844936
6.73556904
3.43492087
.13490732
20.46035230
.05535446
.87976199
.32902839
.37046948
3.63716569
Sumber : Data yang diolah.
70
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
71
0,00019. Nilai terbesar rasio proporsi tahun 2005 dicapai oleh PT. Fast Food
Indonesia Tbk sebesar 0,21883.
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
Indonesia Tbk sebesar 1,68198.
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.
72
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 :
73
TABEL IV.8
HASIL UJI NORMALITAS DATA
METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN
Metode
ZAVGREV 2004
ZAVGREN 2005
Z-SCORE 2004
Z-SCORE 2005
p-Value
0.000
0.000
0.693
0.855
Keterangan
p < 0.05
p < 0.05
p > 0.05
p > 0.05
Distribusi
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).
TABEL IV.9
HASIL UJI NORMALITAS DATA
METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN
SETELAH TRANSFORMASI
Metode
LNZAVGREV 2004
LNZAVGREN 2005
LNZ-SCORE 2004
LNZ-SCORE 2005
Sumber : Data yang diolah
p-Value
0.000
0.183
0.693
0.855
Keterangan
p < 0.05
p > 0.05
p > 0.05
p > 0.05
Distribusi
Tidak Normal
Normal
Normal
Normal
Dari hasil tabel IV.9 di atas, metode Zavgren tahun 2005, metode ZScore tahun 2004 dan tahun 2005 telah berdistribusi normal karena nilai
signifikansi lebih besar dari taraf signifikansi yaitu 0,05. Sedangkan metode
74
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.
TABEL IV.10
HASIL UJI NORMALITAS DATA
METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN
SETELAH TRIMMING
Metode
LNZAVGREV 2004
LNZAVGREN 2005
LNZ-SCORE 2004
LNZ-SCORE 2005
Sumber: Data yang diolah
p-Value
0.501
0.183
0.556
0.829
Keterangan
p > 0.05
p > 0.05
p > 0.05
p > 0.05
Distribusi
Normal
Normal
Normal
Normal
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
75
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
Z-SCORE 2004 – Z-SCORE 2005
Sumber : data yang diolah
Signifikansi nilai z
0.581
Kesimpulan
Dapat digunakan
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.
Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel IV.12 berikut ini :
76
TABEL IV.12
UJI WILCOXON SIGNED RANKS TEST METODE ZAVGREN
TAHUN 2004 dan 2005
Keterangan
ZAVGR 2004 – ZAVGR 2005
Sumber : data yang diolah
Signifikansi nilai z
0.280
Kesimpulan
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
tahun 2004 dan 2005.
3. Hipotesis Ketiga
Pengujian hipotesis ketiga menggunakan Mann-Whitney Test yang
dimaksudkan untuk menganalisis apakah ada perbedaan antara metode ZScore Altman dan metode Zavgren di dalam menilai dan memprediksi
potensi kerugian perusahaan manufaktur di BEI.
Hasil analisis dapat dilihat pada Tabel IV.13 berikut ini :
TABEL IV.13
UJI MANN-WHITNEY TEST
METODE ZAVGREN dan METODE Z-SCORE ALTMAN
No.
Keterangan
1. ZAVGR 2004 - Z-SCORE 2004
2. ZAVGR 2005 - Z-SCORE 2005
Sumber : data yang diolah
Signifikansi
nilai z
0.600
0.907
Kesimpulan
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
77
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
78
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
tahun 2004 dan 2005.
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
79
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.
80
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
81
43,85% untuk tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan
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.
82
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
83
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
43,85% untuk tahun 1 dan 43,85% untuk tahun ke 2 sebelum perusahaan
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
84
model Z-Score Altman dan lebih memperhatikan rasio aktiva lancar
terhadap hutang lancar (QUICK) jika memprediksi potensi kerugian
dengan menggunakan model logit Zavgren.
85
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.
86
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.
87
i