SIMPOSIUM NASIONAL AKUNTANSI VI
Surabaya, 16 – 17 Oktober 2003
SESI
Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi Kondisi Financial Distress suatu Perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta
perusahaan terhadap variabel makro ekonomi, opini auditor, reputasi auditor dan reputasi underwriter untuk terhadap penentuan kondisi delisted suatu
perusahaan. Dalam pengujian hipotesis keempat inipun juga dibedakan berdasarkan rasio relatif industri dan rasio keuangan yang tidak disesuaikan
berdasarkan industrinya. Metoda yang digunakan adalah Backward Stepwise Conditional. Model yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
P
i
= 1[1 + exp - B + B
1
X
i1
+ B
2
X
i2
+ B
3
X
i3
+ B
4
X
i4
+ B
5
X
i5
+ B
6
X
i6
+ B
7
X
i7
+ B
8
X
i8
+ B
9
X
i9
+ B
10
X
i10
+ B
11
X
i11
+ B
12
X
i12
] 8 atau 9
P
i
= probabilitas perusahaan mengalami financial distress X
i1
= SETA untuk model 8 dan AS_SETA untuk model 9 X
i2
= RETA untuk model 8 dan AS_RETA untuk model 9 X
i3
= TDTA untuk model 8 dan RI_TDTA untuk model 9 X
i4
= NITA untuk model 8 dan AS_NITA untuk model 9 X
i5
= TRENDHRG X
i6
= LNASET X
i7
= Sensitivitas perusahaan terhadap IHSG atau
1
S1_IHSG X
i8
= Sensitivitas perusahaan terhadap M2 atau
2
S1_M2 X
i9
= Sensitivitas perusahaan terhadap indeks harga konsumen umum atau
3
S1_IHKU X
i10
= Sensitivitas perusahaan terhadap tingkat suku bunga SBI atau
4
S1_SBI X
i11
= Reputasi auditor X
i12
= Reputasi underwriter atau penjamin emisi Analisa data dilakukan dengan menilai kelayakan model regresi,
menilai keseluruhan model overall model fit, menguji koefisien regresi dan membandingkan daya klasifikasi antara model 8 yang rasio keuangannya
tidak disesuaikan berdasarkan industrinya dengan model 9 yang menggunakan rasio relatif industri.
4. HASIL EMPIRIS 4.1 Analisis Pengujian Normalitas Data
Hasil uji normalitas dengan menggunakan One-sample Kolmogorov- Smirnov Lampiran 2 menunjukkan bahwa dari 15 variabel hanya terdapat 4
variabel yang Asymp. Sig. 2-tailed diatas tingkat signifikansi sebesar 0,05 yang artinya keempat variabel tersebut berdistribusi normal. Keempat
variabel tersebut adalah: AS_SETA dengan tingkat signifikansi 0,115; LNASET dengan tingkat signifikansi 0,155; S1_IHKU dengan tingkat signifikansi 0,137
dan TRENDHRG dengan tingkat signifikansi 0,321. Sedangkan 11 variabel lainnya memiliki Asymp. Sig. 2 tailed dibawah
tingkat signifikansi 5 artinya variabel-variabel tersebut berdistribusi tidak normal. Kesebelas variabel tersebut adalah AS_NITA; AS_RETA; KUM_RTRN;
NITA; RETA; RI_TDTA; S1_IHSG; S1_M2; S1_SBI; SETA; dan TDTA. Implikasi dengan adanya distribusi sebagian besar variabel independen tidak normal,
maka pengujian dengan analisis parametrik seperti uji t, Z, Anova dan analisis diskriminan tidak tepat Cooper dan Emory, 1995.
4.2 Analisis Pengujian Hipotesis Pertama
Pengujian hipotesis pertama ini menggunakan alat uji Mann-Whitney U dengan tingkat signifikansi 0,05. Hasil pengujian Mann-Whitney U selama 5
tahun sebelum kegagalan dapat dilihat pada Lampiran 3. Hasilnya menunjukkan probabilitas variabel KUM_RTRN, LNASET, NITA dan TRENDHRG
dengan Asymp. Sig. 2-tailed berturut-turut 0,118; 0,194; 0,070 dan 0,813
44
SIMPOSIUM NASIONAL AKUNTANSI VI
Surabaya, 16 – 17 Oktober 2003
SESI
Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi Kondisi Financial Distress suatu Perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta
yang lebih besar dari 0,05. Maka H0 tidak dapat ditolak artinya memang tidak terdapat perbedaan aspek KUM_RTRN, LNASET, NITA dan TRENDHRG.
Sedangkan variabel-variabel yang lain seperti: 1. Sensitivitas perusahaan terhadap kondisi makro ekonomi yaitu: S1_IHSG,
S1_IHKU, S1_M2 dan S1_SBI. 2. Rasio relatif industrinya yaitu: AS_NITA, AS_SETA, AS_RETA dan RI_TDTA
dan 3. Rasio keuangan yang tidak disesuaikan berdasarkan industrinya yaitu:
RETA, SETA dan TDTA Kesebelas variabel tersebut memiliki tingkat signifikansi dibawah 0,05. Maka
H0 ditolak artinya memang terdapat perbedaan yang signifikan antara kesebelas variabel tersebut.
4.3 Analisis Pengujian Hipotesis Kedua
Hipotesis ini diuji dengan menggunakan teknik regresi logistik untuk lima tahun sebelum delisted. Hasil pengujian regresi logistik untuk model 1
dan model 2 secara ringkas dapat dilihat pada tabel 1. Model 1 menunjukkan nilai probabilitas Chi-Square sebesar 0,9013 dan model 2
menunjukkan nilai probabilitas Chi-Square sebesar 0,2443 yang lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05. Maka model regresi logistik baik model 1 rasio
keuangan yang tidak disesuaikan berdasarkan industri dan model 2 rasio relatif industri layak digunakan untuk analisis selanjutnya, karena tidak ada
perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati.
SISIPKAN TABEL 1 DISINI
Model 1 angka –2LL pada Block Number = 0 sebesar 374,59878 dan angka –2LL pada Block Number = 1 sebesar 351,27600 yang menunjukkan
adanya penurunan, sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa model 1 ini menunjukkan model regresi yang lebih baik. Sedangkan untuk model 2
angka –2LL pada Block Number = 0 sebesar 374,59878 dan angka –2LL pada Block Number = 1 sebesar 330,04200 yang menunjukkan adanya
penurunan, sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa model 2 menunjukkan model regresi yang lebih baik.
Model 1 menunjukkan bahwa variabel-variabel SETA, TDTA dan LNASET merupakan variabel yang secara statistis signifikan pada tingkat 5.
Sedangkan variabel NITA merupakan variabel yang secara statistis signifikan pada tingkat 10. Variabel NITA, SETA dan TDTA mempunyai hubungan
negatif dan secara statistis signifikan dengan probabilitas kondisi delisted suatu perusahaan artinya semakin rendah rasio-rasio ini maka semakin besar
kemungkinan suatu perusahaan mengalami delisted. Begitu juga untuk variabel LNASET mempunyai hubungan negatif dan secara statistis signifikan
dengan probabilitas kondisi delisted suatu perusahaan artinya semakin rendah kekayaan perusahaan maka semakin besar kemungkinan suatu
perusahaan mengalami delisted.
Model 2 menunjukkan bahwa variabel AS_NITA merupakan variabel yang secara statistis signifikan pada tingkat 5. Sedangkan variabel LNASET
merupakan variabel yang secara statistis signifikan pada tingkat 10. Variabel AS_NITA mempunyai hubungan negatif dan secara statistis
signifikan dengan probabilitas kondisi delisted suatu perusahaan. Begitu juga
45
SIMPOSIUM NASIONAL AKUNTANSI VI
Surabaya, 16 – 17 Oktober 2003
SESI
Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi Kondisi Financial Distress suatu Perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta
untuk variabel LNASET mempunyai hubungan negatif dan secara statistis signifikan dengan probabilitas kondisi delisted suatu perusahaan.
Analisis lebih lanjut berkaitan dengan daya klasifikasi antara model 1 dan model 2. Model 1 memiliki daya klasifikasi perusahaan yang listed
sebesar 96,59 sedangkan model 2 sebesar 91,71. Sedangkan untuk daya klasifikasi perusahaan delisted untuk model 1 sebesar 14,74 sedangkan
model 2 sebesar 29,47. Secara keseluruhan model 1 memiliki daya klasifikasi sebesar 70,67 sedangkan model 2 memiliki daya klasifikasi
sebesar 72,00. Berdasarkan analisa tingkat klasifikasi antara model 1 dan model 2 menunjukkan bahwa model 2 atau model yang menggunakan rasio
relatif industri memiliki daya klasifikasi yang lebih tinggi dalam hal klasifikasi perusahaan delisted dan klasifikasi secara keseluruhan dibandingkan dengan
model 1 atau model yang menggunakan rasio keuangan yang tidak disesuaikan berdasarkan industrinya.
4.4 Analisis Pengujian Hipotesis Ketiga
