Kondisi Financial Distress

2. Kondisi Financial Distress

modal, hingga meminjam modal dari kreditor. Financial distress merupakan kondisi di mana

Sehingga keadaan terburuk seperti kebangkrutan adanya ketidakmampuan perusahaan untuk me-

dapat dihindari perusahaan. menuhi kewajiban lancarnya yang telah jatuh

Metode prediksi kebangkrutan adalah mo- tempo misalnya; utang usaha, utang pajak, utang

del yang digunakan untuk menilai kapan peru- bank jangka pendek. Brigham and Gapenski

sahaan akan bangkrut dengan menggabungkan (1997) membagi definisi financial distress men-

sekelompok rasio keuangan yang nantinya akan jadi beberapa tipe yaitu economic failure, busi-

memberikan gambaran mengenai kondisi keuang- ness failure, technical insolvency, insolvency in

an atau kinerja perusahaan. Salah satu faktor bankruptcy, dan legal bankruptcy.

yang menopang perusahaan agar tetap beroperasi Dapat dikatakan bahwa sepanjang perusa-

adalah faktor finansial atau kondisi keuangan haan memiliki arus kas yang lebih besar dari kewa-

perusahaan, sehingga banyak peneliti yang telah jiban utangnya maka perusahaan akan memiliki

mengembangkan model prediksi kebangkrutan. cukup dana untuk membayar krediturnya. Di sini

faktor yang menjadi kunci dalam mengidentifikasi apakah perusahaan berada dalam kondisi finan-

3. Model Prediksi Kesulitan Keuangan

cial distress adalah ketidakmampuan perusahaan

a. Model Altman

dalam memenuhi kewajibannya. Financial distress adalah kondisi di mana perusahaan mengalami

Altman (1968) menggunakan model step- laba bersih operasi (net operation income) negatif

wise multivariate discriminant analysis (MDA)

Accounting and Management Journal, Vol. 1, No. 1, July 2017

dalam penelitiannya. Seperti regresi logistik, tek- perusahaan yang tidak bangkrut pada tahun nik statistika ini juga biasa digunakan untuk

1982 sampai 1996. Grover (2001) dalam Prihan- membuat model di mana variabel dependennya

thini (2013) menghasilkan persamaan sebagai merupakan variabel kualitatif. Output dari teknik

berikut.

MDA adalah persamaan linear yang bisa membe- G-Score = 1,650X1 + 3,404X3 – 0,016ROA + dakan antara dua keadaan variabel dependen.

Kelima rasio yang digunakan altman dima-

Keterangan:

sukkan ke dalam analisis MDA dan menghasilkan X1 = Working capital/total assets model sebagai berikut.

X3 = Earnings before interest and taxes/total

assets Z = 1.2X 1 + 1.4X 2 + 3.3X 3 + 0.6X 4 + 1.0X 5 ROA = net income/total assets

Di mana:

X 1 = working capital/total assets Model Grover mengategorikan perusahaan

X 2 = retained earning/total assets dalam keadaan bangkrut dengan skor kurang

X 3 = EBIT/total assets atau sama dengan -0,02 (G ≤ -0,02) sedangkan

X 4 = Market value of equity/total liabilities nilai untuk perusahaan yang dikategorikan dalam

X 5 = Sales/total assets keadaan tidak bangkrut adalah lebih atau sama

Keterangan: dengan 0,01 (G 0,01). Perusahaan dengan Working Capital

= Current Assets –

skor di antara batas atas dan batas bawah

Current Liabilities

berada pada grey area.

Market Value of Equity = Shares Outstanding x

Current Share Price

c. Model Springate

Altman menggunakan nilai cut-off 2,675 dan 1,81. Artinya jika nilai Z yang diperoleh

Model ini dikembangkan pada tahun 1978 lebih dari 2,675, perusahaan diprediksi tidak

oleh Gorgon L.V. Springate. Model springate mengalami financial distress di masa depan. Per-

adalah model rasio yang menggunakan multiple usahaan yang nilai Z-nya berada di antara 1,81

discriminate analysis atau MDA untuk memilih dan 2,675 berarti perusahaan itu berada dalam

4 rasio dari 19 rasio keuangan yang populer grey area, yaitu perusahaan mengalami masalah

dalam literatur-literatur, yang mampu membeda- dalam keuangannya.

kan secara terbaik antara sound business yang pailit dan tidak pailit. Model springate adalah

sebagai berikut.

b. Model G-Score Grover

S = 1,03X 1 + 3,07X 2 + 0.66X 3 + 0,4X 4 Model grover merupakan model yang dicip-

Z < 0.862; perusahaan diklasifikasikan “gagal (fi- nancial failure)”

takan dengan melakukan pendesainan dan peni- laian ulang terhadap model altman Z-score.

Di mana:

X = Rasio modal kerja terhadap total aset. Jeffrey S. Grover menggunakan sampel sesuai

X 2 = Rasio pendapatan sebelum bunga dan pajak dengan model altman Z-score pada tahun 1968

terhadap total aset.

dengan menambahkan 13 rasio keuangan baru.

X 3 = Rasio pendapatan sebelum pajak terhadap Sampel yang digunakan sebanyak 70 perusahaan

total utang lancar.

dengan 35 perusahaan yang bangkrut dan 35

X 4 = Rasio penjualan terhadap total aset.

Niken Savitri Primasari, Analisis Altman Z-Score, Grover Score, Springate, dan Zmijewski sebagai Signaling Financial Distress

Jika nilai S-score > 0,862 maka perusahaan model altman dapat diimplementasikan dalam diprediksi sebagai perusahaan yang berpotensi

memprediksi terjadinya kesulitan keuangan pada sehat (tidak berpotensi bangkrut). Sedangkan

perusahaan dan juga merupakan model prediksi jika nilai S-score < 0,862 maka perusahaan

terbaik.

diprediksi sebagai perusahaan yang berpotensi

H 1 : Model altman dapat memprediksi kondisi mengalami kebangkrutan.

financial distress perusahaan sektor industri barang konsumsi di Indonesia

d. Zmijewski (1984)

b. Hipotesis Model Grover

Perluasan studi dalam prediksi kebangkrut- Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh

an dilakukan oleh Zmijewski (1983) yang me- Ni Made E.D.P. dan Maria M.R.S. (2013) yang

nambah validitas rasio keuangan sebagai alat menyatakan bahwa model grover merupakan

deteksi kegagalan keuangan perusahaan. Model model prediksi yang paling sesuai diterapkan

yang berhasil dikembangkan yaitu: pada perusahaan food and beverage yang terdaf-

X = -4,3 – 4,5X 1 + 5,7 X 2 – 0,004X 3 tar di Bursa Efek Indonesia (BEI).

H 2 : Model springate dapat memprediksi kondisi Rasio keuangan yang dianalisis adalah rasio-

financial distress perusahaan sektor industri rasio keuangan yang terdapat pada model zmi-

barang konsumsi di Indonesia jewski sebagai berikut.

X 1 = (return on asset)

c. Hipotesis Model Springate

X 2 = (debt ratio)

X 3 = (current ratio) Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Muhammad Rifqi (2009) yang menyatakan bah-

Zmijewski (1984) menyatakan bahwa per- wa model asli yang paling baik adalah model

usahaan dianggap distress jika probabilitasnya springate dibandingkan model altman, ohlson,

lebih besar dari 0. Dengan kata lain, nilai X-nya

dan zmijewski.

adalah 0.

H 3 : Model springate dapat memprediksi kondisi Maka dari itu, nilai cut-off yang berlaku

financial distress perusahaan sektor industri dalam model ini adalah 0. Hal ini berarti, per-

barang konsumsi di Indonesia usahaan yang nilai X-nya lebih besar dari atau sama dengan 0 diprediksi akan mengalami fi- nancial distress di masa depan. Sebaliknya,

d. Hipotesis Model Zmijewski

perusahaan yang nilai X-nya kecil dari 0 dipre- Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh diksi tidak akan mengalami financial distress.

Rismawaty (2012) yang menyatakan model zmijewski adalah model yang paling sesuai dite- rapkan untuk perusahaan di Indonesia karena

4. Pengembangan Hipotesis

tingkat keakuratannya paling tinggi dibandingkan

a. Hipotesis Model Altman

model prediksi lainnya.

H 4 : Model zmijewski dapat memprediksi kon- Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh

disi financial distress perusahaan sektor in- Rahmi Fadhilla (2010) yang menyatakan bahwa

dustri barang konsumsi di Indonesia

Accounting and Management Journal, Vol. 1, No. 1, July 2017

Tabel 3.1 Data EPS dan Average EPS Industri yang Tercatat pada BEI Periode Tahun 2011–2016

EPS Industri

1 Agriculture 191 197 83 151 -9 102 119,17 2 Mining

395 263 110 97 48 43 159,33 3 Basic Industry & Chemicals

245 219 91 130 52 116 142,17 4 Miscellaneous Industry

863 -279 47 118 24 18 131,83 5 Consumer Goods Industry

6 Property, Real Estate & 56 74 111 117 111 109 96,33 Building Construction 7 Infrastructure, Utilities &

23 70 44 64 72,17 Transportations 8 Finance

111 175 132 114 99 101 122,00 9 Trade, Service, & Investment

96 167 132 172 144 73 130,67 Sumber: IDX Fact Book 2011–2016

e. Hipotesis Perbandingan Semua Model Pre-

Pemilihan objek penelitian didasarkan pada

diksi Financial Distress

industri penghasil barang-barang konsumsi ter- Pengujian kandungan informasi untuk me-

catat dari tahun 2012–2015. Industri ini sebenar- ngetahui apakah ada perbedaan secara statistik

nya merupakan sektor industri dengan tingkat antar-model dan menemukan model prediksi

average EPS tertinggi selama tahun 2011–2016, terbaik dalam memprediksi tingkat kesulitan

namun tercatat hanya 1 perusahaan di sektor keuangan perusahaan.

ini yang melakukan pembayaran dividen.

H 5 : Terdapat satu model dengan tingkat akurasi tertinggi dalam memprediksi kondisi finan- cial distress perusahaan sektor industri ba-

2. Populasi dan Sampel

rang konsumsi di Indonesia. Populasi penelitian ini adalah seluruh perusa-

haan tercatat dalam industri penghasil barang-

C. METODE PENELITIAN

barang konsumsi di Bursa Efek Indonesia. Model pengambilan sampel yang diterapkan dalam pene-