Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi …repository.umrah.ac.id/783/1/JURNAL DEWI SRI REZEKI 1.pdfAnalisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan

Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Financial

Distress Pada Perusahaan Sub Sektor Aneka Industri Yang Terdaftar

Di BEI Periode 2013 – 2016

Dewi Sri Rezeki1

, Jack Febriand Adel, SE, M.Si, Ak, CA 2 ,

Tumpal Manik, M.Si 3

Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Maritim Raja Ali Haji

ABSTRAK

Tujuan Penelitian ini adalah Untuk mengetahui variabel Current Ratio, Debt Ratio,

Total Asset Turnover Ratio, Operating Profit Margin dan Net Profit Margin dapat

digunakan sebagai alat prediksi kondisi financial distress pada perusahaan sub sektor

aneka industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jenis data adalah data Sekunder.

Metode pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode Purposive

Sampling. Pengumpulan data melalui dari situs www.idx.co.id dan www.sahamok.com

Hasil penelitian menunjukkan bahwa Current Ratio, Debt Ratio, Total Asset Turnover

Ratio, Operating Profit Margin dan Net Profit Margin secara simultan berpengaruh

terhadap Financial Distress. Secara parsial Current Ratio, Debt Ratio, Total Asset

Turnover Ratio, Operating Profit Margin dan Net Profit Margin berpengaruh terhadap

Financial Distress. Ini dibuktikan dari uji Koefisien determinan dengan nilai Adjusted

R2

(R Square) adalah 0.816. Jadi sumbangan pengaruh dari variabel independen

(Current Ratio, Debt Ratio, Total Asset Turnover Ratio, Operating Profit Margin dan

Net Profit Margin) terhadap Financial Distress pada perusahaan sub sektor aneka

industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016 yaitu 81.6% sedangkan

sisanya 18.4% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dikaji dalam penelitian ini.

Kata Kunci : Rasio Keuangan dan Financial Distress.

PENDAHULUAN

Latar Belakang Masalah

Seiring dengan adanya krisis financial global, menyebabkan ekonomi di Negara

maju melemah. Akibatnya banyak masyarakat dan dunia usaha di Indonesia merasakan

dampaknya, seperti melemahnya nilai tukar Rupiah, perusahaan yang tutup, ancaman

PHK dan pengangguran. Kebangkrutan suatu perusahaan tidak dapat terhindar lagi yaitu

ditandai dengan perusahaan yang tidak dapat membayar kewajban atau tidak likuid.

Dengan munculnya peraturan pemerintah pengganti Undang-Undang (Perpu)

No. 37 Tahun 2004 yang mengatur kepailitan yang telah diperbaharui. Menurut Perpu

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

http://www.sahamok.com/

2

No. 37 Tahun 2004, debitur yang terkena default (gagal bayar) dapat dipetisikan

bangkrut oleh dua kreditur saja. Dalam hal ini akan membuat para investor dan kreditur

merasa khawatir jika perusahaan mengalami kesulitan keuangan yang akan mengarah

kebangkrutan.

Sebelum perusahaan mengalami kebangkrutan, maka perusahaan akan

mengalami suatu kondisi kesulitan keuangan yang disebut dengan financial distress.

Dengan mengetahui kondisi financial distress sejak dini diharapkan perusahaan dapat

melakukan tindakan-tindakan untuk mengantisipasi kondisi yang mengarah pada

kebangkrutan. Financial distress suatu perusahaan dapat dilihat dan diukur melalui

laporan keuangan. Laporan keuangan yang diterbitkan oleh perusahaan adalah salah

satu sumber informasi mengenai posisi dan kinerja serta perubahan keuangan

perusahaan, yang sangat berpengaruh untuk mendukung pengambilan keputusan yang

tepat. Untuk melakukan analisis laporan keuangan tersebut adalah dalam bentuk rasio-

rasio keuangan. Foster (1986) dalam Saleh, Amir dan Bambang Sudiyanto (2013)

menyatakan empat hal yang mendorong analisis laporan keuangan dengan model rasio

keuangan yaitu :

1. Untuk mengendalikan pengaruh perbedaan besaran antar perusahaan atau antar

waktu

2. Untuk membuat data menjadi lebih memenuhi asumsi alat statistik yang

digunakan

3. Untuk menginvestigasi teori yang terkait dengan rasio keuangan

4. Untuk mengkaji hubungan empirik antara rasio keuangan dan estimasi atau

prediksi variable tertentu (seperti kebangkrutan atau profitabilitas

kebangkrutan).

Selain analisis rasio keuangan yang bias digunakan untuk memprediksi kondisi

keuangan perusahaan, digunakan pula model analisis kebangkrutan untuk mengetahui

kondisi kebangkrutan yang mungkin terjadi pada perusahaan. Salah satunya adalah

model analisis kebangkrutan Altman Z-Score.

Berdasarkan uraian latar belakang diatas, maka penulis mencoba melakukan

penelitian menggunakan metode analisis Z-Score untuk mencari tahu bagaimana kondisi

Financial distress perusahaan Sub Sektor Aneka Industri yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia. Adapun judul penelitian yang diajukan yaitu: “Analisis Rasio Keuangan

Dalam Memprediksi Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan Sub Sektor

Aneka Industri Yang Terdaftar Di BEI Periode 2013 – 2016”.

KAJIAN PUSTAKA KERANGKA PEMIKIRAN DAN HIPOTESIS

Kajian Pustaka

Pengertian Financial Distress

3

Menurut Purwanti (2005: 27) dalam Martha, D.R. (2013), financial distress

merupakan kondisi dimana keuangan perusahaan dalam keadaan tidak sehat atau krisis.

Financial distress terjadi sebelum kebangkrutan. Kebangkrutan sendiri biasanya

diartikan sebagai suatu keadaan atau situasi dimana perusahaan gagal atau tidak mampu

lagi memenuhi kewajiban-kewajiban debitur karena perusahaan mengalami kekurangan

dan ketidakcukupan dana untuk menjalankan usahanya sehingga tujuan ekonomi yang

dicapai oleh perusahaan tidak dapat dicapai yaitu profit, sebab dengan laba yang

diperoleh perusahaan bisa digunakan untuk mengembalikan pinjaman, bisa membiayai

operasi perusahaan dan kewajiban-kewajiban yang harus dipenuhi bisa ditutup dengan

laba atau aset yang dimiliki.

Rasio Keuangan Sebagai Prediktor Financial Distress

Dari beberapa penelitian, peniliti dapat merangkum beberapa rasio keuangan yang

dapat digunakan untuk memprediksi financial distress dapat dikelompokkan sebagai

berikut:

a. Rasio Likuiditas, yaitu: Current Ratio

Alasan penggunaan current ratio sebagai ukuran likuiditas antara lain

karena rasio tersebut mempunyai kemampuan untuk mengukur current liabilities

coverage, buffer agairst losses dan reserve of liquid funds, current liabilities

coverage mengukur proporsi aset lancar terhadap kewajiban lancar dan

menunnjukkan tingkat kepastian perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka

pendek. Semakin besar current ratio, semakin besar pula tingkat jaminan atas

terbayarnya kewajiban lancar perusahaan (Harahap, 2002 dalam Saleh, Amir

dan Bambang Sudiyanto. 2013). Rumus untuk menghitung variabel ini adalah:

CR= Current Asset

Current Liabilities

b. Rasio Financial Leverage, yaitu Debt Ratio

Variabel ini mengukur jumlah aset perusahaan yang dibiayai oleh hutang

dan modal yang berasal dari kreditur. Semakin besar debt ratio, maka semakin

besar resiko yang dihadapi (Riyanto, 2001 dalam Saleh, Amir dan Bambang

Sudiyanto. 2013). Rumus variabel ini adalah:

DR= Total Liabilities

Total Asset

c. Rasio Efisiensi Operasi, yaitu: Perputaran Total Aset

Variabel ini mengukur aktifitas aset, kemampuan perusahaan dalam

menghasilkan penjualan melalui aset dan mengukur seberapa efisien aset

tersebut telah dimanfaatkan untuk memperoleh penghasilan. Semakin tinggi

perputaran total aset, maka semakin efektif total aset dalam menghasilkan

penjualan. Rumus variabel ini adalah:

TATO= Sales

Total Asset

4

d. Rasio Profitabilitas, meliputi:

1) Operating Profit Margin (OPM)

Variabel ini mengukur kemampuan suatu perusahaan dalam

menghasilkan keuntungan. OPM mengukur persentase dari profit yang

diperoleh perusahaan dari tiap penjualan sebelum dikurangi denga biaya

bunga dan pajak. Besarnya perubahan OPM menunjukkan semakin besar

fluktuasi kemampuan manajemen dalam menghasilkan laba operasi. Hal ini

dapat mempengaruhi investor dalam memprediksi laba dan memprediksi

kelangsungan usaha perusahaan sehingga memberikan dampak pada

kepercayaan investor terhadap perusahaan. OPM yang diperoleh sedikit atau

bahkan mengalami rugi maka pihak investor tidak akan mendapatkan

dividend an para investor menganggap bahwa perusahaan tidak mampu

memperoleh laba pada operasi perusahaan (paradibta, 2010) dalam

Noviandri,,Tio. (2014).

Rumus untuk menghitung variabel ini adalah:

OPM= EBIT

Sales

2) Net Profit Margin (NPM)

Variabel ini mengukur efektifitas manajemen secara keseluruhan

yang ditunjukkan besar kecilnya tingkat keuntungan yang diperoleh dalam

hubungannya dengan penjualan maupun investasi. Semakin baik rasio

profitabilitas maka semakin baik menggambarkan kemampuan tingginya

perolehan keuntungan perusahaan Fahmi (135:2012) dalam Ripais, Mohd.

2014.

Variabel ini dihitung dengan rumus:

NPM = Net Profit

Sales

Metode Altman Z-Score

Heyes dkk, dalam Thohari, Muhammad Zaim, et.al. (2015) berpendapat bahwa

model ini memiliki tingkat akurasi atau ketepatan yang tinggi yaitu diatas 81%. Hanafi

(2013:275) dalam Thohari, Muhammad Zaim, et.al. (2015) menjelaskan bahwa pada

tahun 1983 dan 1984 model prediksi kebangkrutan dikembangkan lagi oleh altman

untuk beberapa negara. Dari penelitian tersebut ditemukan nilai Z yang baru untuk

perusahaan yang go-public, dan memiliki tingkat kevalidan 95%. Analisis rasio

keuangan untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan menjadi topic menarik setelah

Altman menemukan suatu formula untuk mendeteksi kebangkrutan perusahaan dengan

istilah yang sangat terkenal, yang disebut Z-Score. Z-Score merupakan skor yang

ditentukan dari hitungan standar dikalikan rasio-rasio keuangan yang bertujuan

menunjukkan tingkat kemungkinan kebangkrutan perusahaan. Sartono (2010: 115)

dalam Thohari, Muhammad Zaim, et.al. (2015) mengungkapkan formula diskriminan Z

(zeta) yang diturunkan Altman adalah :

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

5

Diminta :

Working Capital to Total Assets (X1)/WCTA

Retained Earnings to Total Assets (X2)/RETTA

Earnings Before Interest and Taxes to Total Assets (X3)/EBITTA

Market Value of Equity to Book Value of Liabilities (X4)/MVEBVL

Sales to Total Assets (X5)/STA

Hasil perhitungan Z-Score bisa dijelaskan dengan tabel sebagai berikut :

Tabel 2.1

Interprestasi Nilai Z-Score

Nilai Z-Score Interprestasi

Z > 2,99 Tidak mengalami Financial Distress

1,81 < Z < 2,99 Gray area

Z < 1,81 Mengalami Financial Distress

Sumber : Altman (1968)

METODOLOGI PENELITIAN

Teknik Pengumpulan Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang pada

umumnya berupa bukti, catatan atau laporan yang tersusun di dalam arsip (Laporan

Auditor Independen) yang telah dipublikasikan di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013-

2016. Sumber data dalam penelitian ini diperoleh melalui situs Bursa Efek Indonesia

yaitu www.idx.co.id.

Populasi Penelitian

Populasi adalah kelompok elemen yang lengkap, yang biasanya berupa orang, objek,

transaksi, atau kejadian dimana kita tertarik untuk mempelajari atau menjadikan objek

penelitian (Kuncoro (2003: 17-18) dalam Martha, D.R. (2013)). Populasi dalam

penelitian ini adalah perusahaan sektor aneka industri yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia.

Sampel Penelitian

Sampel adalah suatu himpunan bagian dari unit populasi (Kuncoro (2003: 17-18) dalam

Martha, D.R. (2013)). Sebelum ditentukan sampel, peneliti harus menetapkan populasi

penelitian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini teknik Sampling yang

merupakan teknik teknik pengambilan sampel. Dalam penelitian ini menggunakan

teknik sampling yaitu teknik sampling purposive. Sampling purposive adalah teknik

penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2009:85) dalam Martha,

D.R. (2013).

Kriteria yang digunakan dalam proses pengambilan sampel adalah sebagai berikut:

1. Perusahaan Manufaktur Sektor Aneka Industri kecuali tekstil dan garmen yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia Selama Periode 2013 – 2016.


6

2. Perusahaan melaporkan laporan keuangannya secara berturut - turut pada tahun

2013 hingga tahun 2016.

3. Laporan keuangan yang tidak berakhir 31 Desember.

4. Perusahaan mengalami laba selama periode pengamatan.

Operasionalisasi Variabel Penelitian

Variabel Dependen

Variabel dependen/terikat dalam peneitian ini adalah financial distress atau

variabel Y yang diukur dengan menggunakan metode Altman modifikasi (Z).

Variabel Independen

Current Ratio

Current ratio adalah rasio yang membandingkan antara aktiva lancar yang

dimiliki perusahaan dengan hutang jangka pendek. Rumus untuk mencari Rasio Lancar

atau Curret Ratio adalah:

CR = Aktiva Lancar

Kewajiban Lancar

Debt Ratio

Debt Ratio adalah rasio yang membandingkan antara total hutang yang dimiliki

perusahaan dengan total aktiva. Rumus untuk mencari Debt Ratio adalah:

DR = Total Hutang

Total Aktiva

Total Asset Turnover Ratio

Total Asset Turnover Ratio adalah rasio yang membandingkan antara penjualan

yang dihasilkan perusahaan dengan total aktiva. Rumus untuk mencari Total Asset

Turnover Ratio adalah:

TATO =Penjualan

Total Aktiva

Operating Profit Margin

Operating Profit Margin adalah rasio yang membandingkan profit yang

diperoleh perusahaan dari tiap penjualan sebelum dikurangi denga biaya bunga dan

pajak dengan penjualan yang dimiliki perusahaan. Rumus untuk mencari Operating

Profit Margin adalah :

OPM =EBIT

Penjualan

Net Profit Margin

Net profit margin adalah digunakan untuk mmembandingkan laba bersih dengan

penjualan yang dimiliki perusahaan. Menurut Hery (2012), Rumus untuk mencari Net

Profit Margin adalah:

NPM =Laba Bersih

Penjualan

7

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Hasil Analisis Data

Statistik Deskriptif

Menurut Ghozali (2013), statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi

suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum,

minimum, sum, range, kurtosis dan skewnee (kemencengan distribusi).

Deskriptif variabel digunakan untuk mendapatkan informasi awal dalam

menganalisis jawaban responden. Variabel independen yang digunakan dalam

penelitian ini adalah Current Ratio, Debt Ratio, Total Asset Turnover Ratio, Operating

Profit Margin dan Net Profit Margin Sedangkan variabel dependen yang digunakan

dalam penelitian ini adalah Financial Distress. Berikut ini adalah hasil statistik

deskriptif dari data yang digunakan didalam penelitian ini.

Hasil Uji Descriptive Statistics Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

CR 32 .95652 3.8559 1.991524 .78146 DR 32 .16519 .59841 .384138 .122287 TATO 32 .64979 2.23626 1.279254 .45223 OPM 32 .02535 .23197 .095701 .05526 NPM 32 .00117 .17438 .070445 .04912 Z 32 1.4228 10.4972 4.278909 2.0785

Valid N (listwise) 32

Sumber : Data olah SPSS, (2017)

Dari tabel diatas menunjukkan bahwa variabel Current Ratio (X1) dari 32 observasi

terdapat nilai minimum (terkecil) adalah 0.95652 pada perusahaan KBLM (2013), nilai

maximum (terbesar) adalah 3.8559 pada perusahaan INDS (2013) dan nilai mean (rata-

rata) adalah 1.991524. Variabel Debt Ratio (X2) terdapat nilai minimum (terkecil)

adalah 0.16519 pada perusahaan INDS (2016), nilai maximum (terbesar) adalah

0.59841 pada perusahaan SCCO (2013) dan nilai mean (rata-rata) adalah 0. 384138.

Variabel Total Asset Turnover Ratio (X3) terdapat nilai minimum (terkecil) adalah

0.64979 pada perusahaan INDS (2015), nilai maximum (terbesar) adalah 2.23626 pada

perusahaan SCCO (2014) dan nilai mean (rata-rata) adalah 1.279254. Variabel

Operating Profit Margin (X4) terdapat nilai minimum (terkecil) adalah 0.02535 pada

perusahaan INDS (2015), nilai maximum (terbesar) adalah 0.23197 pada perusahaan

SMSM (2016) dan nilai mean (rata-rata) adalah 0. 095701. Variabel Net Profit Margin

(X5) terdapat nilai minimum (terkecil) adalah 0.00117 pada perusahaan INDS (2015),

nilai maximum (terbesar) adalah 0.17438 pada perusahaan SMSM (2016) dan nilai

mean (rata-rata) adalah 0. 070445. Variabel Financial Distress (Y) terdapat nilai

minimum (terkecil) adalah 1.4228 pada perusahaan INDS (2015), nilai maximum

(terbesar) adalah 10.4972 pada perusahaan SMSM (2014) dan nilai mean (rata-rata)

adalah 4.278909.

8

Uji Asumsi Klasik

Uji Normalitas

Menurut Ghozali (2013), Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas

residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data

observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun demikian hanya

dengan melihat histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel

yang kecil. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot

yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal

akan membentuk garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan

dengan garis diagonal. Jika data residual normal, maka garis yang menggambarkan data

sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.

Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS, 2017

Hasil Uji Normalitas dengan Histogram

Berdasarkan gambar diatas dapat disimpulkan bahwa data memiliki distribusi

normal, sebab data tersebut membentuk pola seperti lonceng. Selain grafik histogram,

grafik normality p-plot juga digunakan untuk menguji normalitas data.


Hasil Uji Normalitas dengan Grafik P-Plot

Berdasarkan gambar diatas dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal,

dengan adanya terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal. Untuk memastikan

9

data tersebut benar-benar berdistriusi normal maka dilakuakan uji kolmogrov smirnov

dengan melihat nilai signifikan. Jika jumlah signifikansi lebih besar dari 0.05 maka data

tersebut berdistribusi normal.

Hasil Uji Normalitas dengan One Sampel K-S Test


Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa hasil analisis dengan menggunakan

One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test menunjukkan bahwa jumlah Kolmogrov-Smirnov

Z 0.949 dan jumlah signifikan 0.328 karena p-value = 0.328 > 0.05, maka diketahui Ho

diterima yang berarti data residual berdistribusi secara normal. Dapat dilihat pada grafik

histogram bahwa distribusi data tidak terlihat menceng (skewnes) kekiri ataupun ke

kanan, oleh karena itu berarti variabel residual berdistribusi normal.

Uji Multikolinearitas

Menurut Ghozali (2013), uji multikolonieritas adalah bertujuan untuk menguji

apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen).

Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen.

Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal.

Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai kolerasi antar sesame

variabel independen sama dengan nol.

Multikolonieritas dapat dilihat dari (1) nilai tolerance dan lawannya (2) variance

inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variable independen

manakah yang dijelaskan oleh variable independen lainnya. Dalam pengertian

sederhana setiap variable independen menjadi variable dependen (terikat) dan diregres

terhaap variable independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variable

independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variable independen lainnya. Jadi

nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/Tolerance).

Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah

nilai Tolerance ≤ 0.10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 32

Normal Parametersa,b

Mean 0E-7 Std. Deviation .81678381

Most Extreme Differences Absolute .168 Positive .168 Negative -.071

Kolmogorov-Smirnov Z .949 Asymp. Sig. (2-tailed) .328

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

10

Hasil Uji Multikolinearitas

Coefficients

a

Model Collinearity Statistics

Tolerance VIF

1

(Constant) CR .267 3.749

DR .220 4.553

TATO .471 2.121

OPM .181 5.528

NPM .178 5.607

a. Dependent Variable: Z


Berdasarkan tabel diatas, keseluruhan variabel untuk nilai VIF dan Tolerance untuk

variabel Current Ratio (X1) memiliki nilai tolerance 0.267 > 0.10, dengan VIF 3.749 <

10, Debt Ratio (X2) memiliki nilai tolerance 0.220 > 0.10, dengan VIF 4.553 < 10,

Total Asset Turnover Ratio (X3) memiliki nilai tolerance 0.471 > 0.10, dengan VIF

2.121 < 10, Operating Profit Margin (X4) memiliki nilai tolerance 0.181 > 0.10,

dengan VIF 5.528 < 10, Net Profit Margin (X5) memiliki nilai tolerance 0.178 > 0.10,

dengan VIF 5.607 < 10.

Uji Heteroskedastisitas

Menurut Ghozali (2013), Uji heteroskedastisitas adalah bertujuan meguji apakah

dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke

pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain

tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas.

Model regresi yang baik adalah yang homoskesdatisitas atau tidak terjadi

heteroskedastisitas.

Untuk medeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas dengan melihat grafik Plot

anatara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya

SRESID. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada

tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot anatara SRESID dan ZPRED dimana

sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y

sesungguhnya) yang telah di-studentized (Ghozali, 2013).

11


Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Scatterplot

Berdasarkan gambar diatas Dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak

serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat

disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas. Selain ini uji heterokeastisitas juga

dapat menggunakan uji Spearman’s rho, jika nilai signifikansi lebih besar dari 0.05

maka tidak terjadi heterokedasitas.

Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Spearman’s rho

Correlations


Spearman's rho

CR

Correlation Coefficient .062

Sig. (2-tailed) .738

N 32

DR



N 32

TATO

Correlation Coefficient -.077


N 32

OPM



N 32

NPM



N 32

Z



N 32


Correlation Coefficient 1.000

Sig. (2-tailed) .

N 32

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

12


Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat bahwa nilai signifikansi untuk Current

Ratio (X1) 0. 738 > 0.05, Debt Ratio (X2) 0. 973 > 0.05, Total Asset Turnover Ratio

(X3) 0. 675 > 0.05, Operating Profit Margin (X4) 0. 399 > 0.05, dan Net Profit Margin

(X5) 0. 914 > 0.05. dapat disimpulkan bahwa uji ini menunjukkan tidak adanya

heteroskedastisitas.

Uji Autokorelasi

Menurut Ghozali (2013), uji autokorelasi bertujuan menguji apakah model regresi linear

ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu

pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi autokorelasi, maka dinamakan ada problem

autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu

berkaitan satu sama lainnya. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya

autokorelasi adalah dengan uji Durbin Watson (DW), dengan ketentuan sebgai berikut

(Trihendradi, 2009:213) dalam Martha, D.R. (2013):

1. 1.65 < DW < 2.35 tidak terjadi autokorelasi

2. 1.21 < DW < 1.65 atau 2.35 < DW < 2.79 tidak dapat disimpulkan

3. DW < 1.21 atau DW > 2.79 terjadi autokorelasi.

Hasil Uji Durbin Watson

Model Summary

b

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 .920a .846 .816 .89187 1.787

a. Predictors: (Constant), NPM, DR, TATO, CR, OPM b. Dependent Variable: Z


Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulakn bahwa persamaan regresi bebas dari

autokorelasi, karena nilai Durbin Watson 1.787, dimana nilai DW terletak antara 1.65

dan 2.35 atau 1.65 < 1.787 < 2.35 sehingga persamaan regresi ini memenuhi syarat

bebas autokorelasi.

Analisis Regresi Berganda

Menurut Usman dan Akbar (2006: 216) dalam Martha, D.R. (2013), analisis

regresi berguna untuk mendapatkan hubungan fungsional antara dua variabel atau lebih

atau mendapatkan pengaruh antara variabel predictor terhadap variabel krteriumnya.

Pada penelitian ini regresi yang digunakan adalah regresi linear berganda. Adapun

model yang akan digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:

Y = α + β1 X1 + β 2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5 + ε

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

13

Hasil Uji Regresi Berganda

Coefficients

a

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) 4.732 1.402 3.375 .002

CR -1.282 .397 -.482 -3.230 .003

DR -11.613 2.795 -.683 -4.155 .000

TATO 2.727 .516 .593 5.286 .000

OPM 15.678 6.816 .417 2.300 .030

NPM 22.319 7.722 .527 2.890 .008


Sumber : Hasil Pengolahan data SPSS, 2017

Dari table diatas apat disusun persamaan regresi sebagai berikut:

Y = 4.732 + (-1.282) X1 + (-11.613) X2 + 2.727 X3 + 15.678 X4 + 22.319 X5 + ε

Dimana :

Y = Financial Distress

α = Konstanta

β1 β2 β3 β4 β5 = Koefisien regresi

X1 = Current Assets to Current Liabilities

X2 = Total Liabilities to Total Assets

X3 = Sales to Total Assets

X4 = Operating Profit Margin

X5 = Net Profit Margin

ε = Variabel pengganggu

Persamaan regresi diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :

a. Konstanta (α)

Nilai konstanta sebesar 4.732 menunjukkan apabila kelima variabel independen

bersifat konstanta maka terjadi kenaikan nilai Financial Distress sebesar 4.732.

b. Koefisien b1 untuk variabel Current Ratio (CR)

Besarnya nilai koefisien regresi (b1) sebesar -1.282, nilai b1 negatif

menunjukkan adanya hubungan yang berlawanan antara variabel Current Ratio dengan

variabel Financial Distress yang artinya jika nilai variabel Current Ratio naik sebesar

satuan, maka nilai Financial Distress akan turun sebesar 1.282.

c. Koefisien b2 untuk variabel Debt Ratio (DR)

Besarnya nilai koefisien regresi (b2) sebesar -11.613, nilai b1 negatif

menunjukkan adanya hubungan yang berlawanan antara variabel Debt Ratio dengan

variabel Financial Distress yang artinya jika nilai variabel Debt Ratio naik sebesar

satuan, maka nilai Financial Distress akan turun sebesar 11.613.

14

d. Koefisien b3 untuk variabel Total Asset Turnover Ratio (TATO)

Besarnya nilai koefisien regresi (b3) sebesar 2.727, nilai b1 positif menunjukkan

adanya hubungan yang searah antara variabel Total Asset Turnover Ratio dengan

variabel Financial Distress yang artinya jika nilai variabel Total Asset Turnover Ratio

naik sebesar satuan, maka nilai Financial Distress akan naik sebesar 2.727.

e. Koefisien b4 untuk variabel Operating Profit Margin (OPM)

Besarnya nilai koefisien regresi (b4) sebesar 15.678, nilai b1 positif

menunjukkan adanya hubungan yang searah antara variabel Operating Profit Margin

dengan variabel Financial Distress yang artinya jika nilai variabel Operating Profit

Margin naik sebesar satuan, maka nilai Financial Distress akan naik sebesar 15.678.

f. Koefisien b5 untuk variabel Net Profit Margin (NPM)

Besarnya nilai koefisien regresi (b4) sebesar 22.319, nilai b1 positif

menunjukkan adanya hubungan yang searah antara variabel Net Profit Margin dengan

variabel Financial Distress yang artinya jika nilai variabel Net Profit Margin naik

sebesar satuan, maka nilai Financial Distress akan naik sebesar 22.319.

Pengujian Hipotesis

Uji Partial (Uji T)

Hasil Uji Partial Coefficients

a

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1

(Constant) 4.732 1.402 3.375 .002

CR -1.282 .397 -.482 -3.230 .003

DR -11.613 2.795 -.683 -4.155 .000

TATO 2.727 .516 .593 5.286 .000

OPM 15.678 6.816 .417 2.300 .030

NPM 22.319 7.722 .527 2.890 .008



Dengan nilai n=32, α=5% : 2 =2.5%, α=2 (uji dua sisi) dengan derajat

keterbatasan (df) n-k-1 atau 32-5-1=26. Hasil untuk nilai t-tabel dengan pengujian dua

sisi yaitu 2.055. Dengan ini dapat diambil kesimpulan dari analisis tabel diatas sebagai

berikut:

Berdasarkan hasil analisis pada tabel diatas menunjukkan besarnya t-hitung

sebesar -3.230 < -2.055 dan nilai signifikansi (p-value = 0.003 < 0.05). maka H1

diterima dan HO ditolak, yang berarti variabel Current Ratio (X1) secara parsial

berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress (Y).


sebesar -4.155 < -2.055 dan nilai signifikansi (p-value = 0.000 < 0.05). maka H1

15

diterima dan HO ditolak, yang berarti variabel Debt Ratio (X2) secara parsial



sebesar 5.286 > 2.055 dan nilai signifikansi (p-value = 0.003 < 0.05). maka H1 diterima

dan HO ditolak, yang berarti variabel Total Asset Turnover Ratio (X3) secara parsial




dan HO ditolak, yang berarti variabel Operating Profit Margin (X4) secara parsial




dan HO ditolak, yang berarti variabel Net Profit Margin (X5) secara parsial berpengaruh

signifikan terhadap Financial Distress (Y).

Uji Simultan (Uji F)

Hasil Uji Simultan

ANOVA

a

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 113.243 5 22.649 28.473 .000b

Residual 20.681 26 .795

Total 133.925 31 a. Dependent Variable: Z b. Predictors: (Constant), NPM, DR, TATO, CR, OPM


Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa F hitung sebesar 28.473 dengan tingkat

signifikansi 0.000b nilai F hitung akan dibandingkan dengan nilai F tabel. Nilai F tabel

pada tingkat kesalahan α=5% dengan derajat kebebasan (df)= (n-k) ; (k-1). Jumlah

observasi (n) sebanyak 32, dan jumlah variabel penelitian (k) berjumlah (6). Jadi df =

(32-6) ; (6-1), sehingga F tabel pada tingkat kepercayaan 95% (α=5%) adalah 2.587,

jadi F hitung > F tabel (28.473 > 2.587) dan tingkat signifikansi sebesar 0.000b

maka

keputusan Ha diterima Current Ratio, Debt Ratio, Total Asset Turnover Ratio,

Operating Profit Margin dan Net Profit Margin secara simultan atau bersama-sama

berpengaruh terhadap Financial Distress pada perusahaan sub sektor aneka industri

yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016.

Uji Koefisien Determinasi (R²)

Menurut Priyanto (2012), koefisien determinasi adalah digunakan untuk mengetahui

seberapa besar persentase sumbangan pengaruh variabel independen yaitu Current

Ratio, Debt Ratio, Total Asset Turnover Ratio, Operating Profit Margin dan Net Profit

Margin secara bersama-sama terhadap variabel independen yaitu Financial Distress.

16

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R²)

Model Summary

b

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 .920a .846 .816 .89187 1.787

a. Predictors: (Constant), NPM, DR, TATO, CR, OPM b. Dependent Variable: Z


Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa dapat diketahui nilai Adjusted R2

(R

Square) adalah 0.816. Jadi sumbangan pengaruh dari variabel independen (Current


Margin) terhadap Financial Distress pada perusahaan sub sektor aneka industri yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016 yaitu 81.6% sedangkan sisanya 18.4%

dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti.

Pembahasan

Pengaruh Current Ratio Terhadap Financial Distress

Berdasarkan hasil pengujian secara parsial variabel Current Ratio (CR)

menunjukkan hasil yang signifikan, hal ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar -

3.230 dan nilai signifikan 0.003 yang lebih kecil dari 0.05. Menurut Brigham dan

Houston (2011) dalam Saleh, Amir dan Bambang Sudiyanto (2013) mengatakan bahwa

jika kewajiban lancar meningkat lebih cepat dibandingkan aktiva lancar , maka rasio

lancar akan turun dan hal ini bisa menimbulkan permasalahan, maka dapat

dimungkinkan bahwa pola hubungan antara current ratio dengan probabilitas

kebangkrutan adalah negatif. Current Ratio (CR) memiliki hubungan negatif atau

semakin tinggi rasio ini, semakin rendah profitabilitas kebangkrutan perusahaan, karena

perusahaan dapat memenuhi kewajiban lancarnya (Saleh, Amir dan Bambang

Sudiyanto. 2013).

Dengan demikian Hipotesis satu (H1) menyatakan bahwa Current Ratio (CR)

berpengaruh signifikan terhadap kondisi Financial Distress perusahaan sub sektor aneka

industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016 diterima. Hasil penelitian ini

mendukung penelitian yang dilakukan oleh Noviandri, Tio. 2014, yang menyatakan

bahwa Current Ratio (CR) mempunyai pengaruh signifikan terhadap kondisi Financial

Distress. Dengan demikian dapat disimpulkan Current Ratio (CR) dapat digunakan

sebagai alat untuk mengukur Financial Distress.

Pengaruh Debt Ratio Terhadap Financial Distress

Berdasarkan hasil pengujian secara parsial variabel Debt Ratio (DR)

menunjukkan hasil yang signifikan, hal ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar -

4.155 dan nilai signifikan 0.000 yang lebih kecil dari 0.05. Debt Ratio (DR) memiliki

hubungan negatif atau semakin tinggi rasio ini dapat memprediksi profitabilitas

17

kebangkrutan perusahaan, karena perusahaan yang memiliki kewajiban terlalu besar

akan berakibat pada tingginya resiko yang dihadapi perusahaan, sehingga akan

berakibat pada terjadinya menuju kebangkrutan, (Saleh, Amir dan Bambang Sudiyanto.

2013).

Dengan demikian Hipotesis satu (H2) menyatakan bahwa Debt Ratio (DR)

berpengaruh signifikan terhadap kondisi Financial Distress perusahaan sub sektor aneka

industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016 diterima. Hasil penelitian ini

mendukung penelitian yang dilakukan oleh Saleh, Amir dan Bambang Sudiyanto. 2013,

yang menyatakan bahwa Debt Ratio (DR) mempunyai pengaruh signifikan terhadap

kondisi Financial Distress. dengan demikian dapat disimpulkan Debt Ratio (DR) dapat

digunakan sebagai alat untuk mengukur Financial Distress.

Pengaruh Total Asset Turnover Ratio Terhadap Financial Distress

Berdasarkan hasil pengujian secara parsial variabel Total Asset Turnover Ratio

(TATO) menunjukkan hasil yang signifikan, hal ini ditunjukkan dengan nilai t hitung

sebesar 5.286 dan nilai signifikan 0.000 yang lebih kecil dari 0.05. Total Asset Turnover

Ratio (TATO) memiliki hubungan positif, bahwa perputaran yang tinggi menunjukkan

manajemen yang baik, sebaliknya perputaran yang rendah harus membuat manajemen

mengevaluasi strategi, pemasarannya, dan pengeluaran modalnya. Apabila perputaran

aktiva ini rendah, maka perusahaan tidak menghasilkan volume penjualan yang cukup

disbanding dengan investasi dalam aktivanya. Hal ini menunjukkan kinerja yang baik,

sehingga tidak memicu terjadinya perusahaan menuju kebangkrutan, (Saleh, Amir dan

Bambang Sudiyanto. 2013).

Dengan demikian Hipotesis satu (H3) menyatakan bahwa Total Asset Turnover

Ratio (TATO) berpengaruh signifikan terhadap kondisi Financial Distress perusahaan

sub sektor aneka industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016 diterima.

Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Noviandri,Tio. 2014,

yang menyatakan bahwa Total Asset Turnover Ratio (TATO) mempunyai pengaruh

signifikan terhadap kondisi Financial Distress. dengan demikian dapat disimpulkan

Total Asset Turnover Ratio (TATO) dapat digunakan sebagai alat untuk mengukur

Financial Distress.

Pengaruh Operating Profit Margin Terhadap Financial Distress

Berdasarkan hasil pengujian secara parsial variabel Operating Profit Margin

(OPM) menunjukkan hasil yang signifikan, hal ini ditunjukkan dengan nilai t hitung

sebesar 2.300 dan nilai signifikan 0.03 yang lebih kecil dari 0.05. Operating Profit

Margin (OPM) memiliki hubungan positif, menurut Hanafi (2004:43) dalam

Noviandri,,Tio. (2014) OPM adalah untuk mengukur kemampuan suatu perusahaan

dalam menghasilkan keuntungan. OPM mengukur persentase dari profit yang diperoleh

perusahaan dari tiap penjualan sebelum dikurangi dengan biaya bunga dan pajak.

Apabila semakin besar perubahan OPM menunjukkan semakin besar fluktuasi

kemampuan manajemen dalam menghasilkan laba operasi.

18

Dengan demikian Hipotesis satu (H1) menyatakan bahwa Operating Profit

Margin (OPM) berpengaruh signifikan terhadap kondisi Financial Distress perusahaan

sub sektor aneka industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016 diterima.

Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Noviandri,Tio. 2014,

yang menyatakan bahwa Operating Profit Margin (OPM) mempunyai pengaruh

signifikan terhadap kondisi Financial Distress. dengan demikian dapat disimpulkan

Operating Profit Margin (OPM) dapat digunakan sebagai alat untuk mengukur

Financial Distress.

Pengaruh Net Profit Margin Terhadap Financial Distress

Berdasarkan hasil pengujian secara parsial variabel Net Profit Margin (NPM)

menunjukkan hasil yang signifikan, hal ini ditunjukkan dengan nilai t hitung sebesar

2.890 dan nilai signifikan 0.008 yang lebih kecil dari 0.05. Net Profit Margin (NPM)

memiliki hubungan positif, menurut Fahmi (135:2012) dalam Ripais, Mohd. 2014 OPM

merupakan rasio untuk menilai kemampuan perusahaan dalam mencari keuntungan.

Rasio Net Profit Margin (NPM) yang tinggi menunjukkan efisiensi manajemen asset

yang berarti bahwa perusahaan mampu menggunakan asset yang dimiliki untuk

menghasilkan laba dari penjualan investasi yang dilakukan perusahaan.

Dengan demikian Hipotesis satu (H1) menyatakan bahwa Net Profit Margin

(NPM) berpengaruh signifikan terhadap kondisi Financial Distress perusahaan sub

sektor aneka industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016 diterima. Hasil

penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Ripais, Mohd. 2014, yang

menyatakan bahwa Net Profit Margin (NPM) mempunyai pengaruh signifikan terhadap

kondisi Financial Distress. dengan demikian dapat disimpulkan Net Profit Margin

(NPM) dapat digunakan sebagai alat untuk mengukur Financial Distress.

Pengaruh Current Ratio, Debt Ratio, Total Asset Turnover Ratio, Operating Profit

Margin dan Net Profit Margin Terhadap Financial Distress

Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa variabel Current Ratio, Debt

Ratio, Total Asset Turnover Ratio, Operating Profit Margin dan Net Profit Margin

berpengaruh signifikan terhadap Financial Distress dengan melihat nilai signifikansi

sebesar 0.000 dengan batas signifikansi 0.05. Maka signifikansi 0.000 < 0.05.

Kesimpulan

Penelitian ini dilakukan untuk menguji apakah terdapat pengaruh antara Current


Margin terhadap Financial Distress pada perusahaan Sub Sektor Aneka Industri yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016. Berdasarakan uraian pembahasan diatas

maka kesimpulan yang diambil adalah sebagai berikut :

19

1. Current Ratio berpengaruh terhadap Financial Distress pada perusahaan Sub

Sektor Aneka Industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016.

2. Debt Ratio berpengaruh terhadap Financial Distress pada perusahaan Sub

Sektor Aneka Industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016.

3. Total Asset Turnover Ratio berpengaruh terhadap Financial Distress pada

perusahaan Sub Sektor Aneka Industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

2013-2016.

4. Operating Profit Margin berpengaruh terhadap Financial Distress pada

perusahaan Sub Sektor Aneka Industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

2013-2016.

5. Net Profit Margin berpengaruh terhadap Financial Distress pada perusahaan

Sub Sektor Aneka Industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2013-2016.

6. Current Ratio, Debt Ratio, Total Asset Turnover Ratio, Operating Profit Margin

dan Net Profit Margin secara simultan berpengaruh terhadap Financial Distress

pada perusahaan Sub Sektor Aneka Industri yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia 2013-2016.

DAFTAR PUSTAKA

Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 21.

Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Martha, D.R. 2013. Pengaruh Rasio Keuangan Terhadap Financial Distress Pada

Perusahaan Sub Sektor Aneka Industri Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia.

Jurnal. Fakultas Ekonomi. Universitas Maritim Raja Ali Haji.

Noviandri,,Tio. 2014. Peranan Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi

Financial Distress Perusahaan Sektor perdagangan. Jurnal Ilmu Manajemen

Vol. 2 No. 4 Oktober 2014.

Peraturan Pemerintah No. 37 Tahun 2004 Tentang Kepailitan dan Penundaan

Kewajiban Membayar Utang.

Priyatno, duwi. 2012. Belajar Praktis Analisis Parametrik Dan Nonparametrik Dengan

SPSS. Yogyakarta: Penerbit Gava Media.

Ripais, Mohd. 2014. Pengaruh Rasio Likuiditas, Rasio Leverage, Rasio Profitabilitas

Terhadap Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di

Bursa Efek Indonesia. Jurnal. Fakultas Ekonomi. Universitas Maritim Raja Ali

Haji.

Saleh, Amir dan Bambang Sudiyanto. 2013. Pengaruh Rasio Keuangan Untuk

Memprediksi Probabilitas Kebangkrutan Pada Perusahaan Manufaktur Yang

Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Dinamika Akuntansi, Keuangan dan

Perbankan Vol. 2 No. 1 Mei 2013.

20

Thohari, Muhammad Zaim, et.al. 2015. Prediksi kebangkrutan Menggunakan Analisis

Model Z-Score, Studi Pada Sub Sektor Textile Mill Products Yang Terdaftar DI

Bursa Efek Indonesia 2009 – 2013. Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) Vol. 28 No.

1 November 2015.

Usman, Husaini dan Purnomo Setiady Akbar. (2006). Pengantar Statistika. Edisi Kedua.

Jakarta: PT. Bumi Askara.

www.idx.co.id

www.sahamok.com


http://www.sahamok.com/

Analisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi …repository.umrah.ac.id/783/1/JURNAL DEWI SRI REZEKI 1.pdfAnalisis Rasio Keuangan Dalam Memprediksi Kondisi Financial Distress Pada Perusahaan

Documents