good corporate governance, opini auditor atas laporan keuangan perusahaan, serta kondisi ekonomi makro seperti inflasi, tingkat suku bunga, dan kurs valuta asing.
Pembahasan selanjutnya akan dititikberatkan pada penggunaan rasio keuangan dalam pembentukan model prediksi FD.
3. Analisis Rasio Keuangan Sebagai Alat untuk Memprediksi Financial
Distress
Indikator keuangan berupa rasio-rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi atau menganalisa kesulitan keuangan perusahaan, dan untuk mengkaji
kemungkinan survive perusahaan kesulitan keuangan. Brigham dan Daves 2003: 837 mengatakan bahwa tanda-tanda potensi kesulitan keuangan biasanya terbukti
dalam analisis rasio jauh sebelum perusahaan benar-benar gagal dan para periset menggunakan analisis rasio untuk memprediksi probabilitas perusahaan yang akan
bangkrut. Hal ini diperkuat oleh Whitaker 1999: 2 yang menyatakan bahwa FD bukan hanya masalah pada saat perusahaan default tetapi juga dimulai ketika
terjadinya peningkatan kemungkinan atau probabilitas perusahaan mengalami default. Menurut Keown et al. 1991: 429 rasio keuangan dapat memberikan dasar
bagi para pemakai laporan keuangan untuk menjawab beberapa pertanyaan penting terkait dengan seberapa baik perusahaan, seperti 1 seberapa likuid perusahaan?;
2 apakah manajemen menghasilkan laba yang cukup dari aktiva perusahaan?; 3 bagaimana perusahaan membiayai investasinya?; dan 4 apakah para pemegang
saham menerima return yang cukup atas investasinya?
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Likuiditas suatu perusahaan didefinisikan sebagai kemampuan perusahaan untuk memenuhi semua kewajibannya yang sudah jatuh tempo, yaitu, apakah
perusahaan memiliki sumber dana yang cukup untuk membayar kreditur saat kewajiban itu jatuh tempo. Rasio profitabilitas digunakan untuk mengetahui secara
relatif apakah laba yang dihasilkan perusahaan sudah cukup jika dibandingkan dengan aktiva yang diinvestasikan. Masalah pendanaan perusahaan, apakah
menggunakan hutang atau ekuitas dapat dijawab dengan rasio hutang debt ratio yang membandingkan total hutang dengan total aset, rasio laba operasi terhadap
beban bunga times interest earned ratio yang membandingkan laba operasi dengan bunga, serta rasio-rasio lain yang berhubungan dengan keputusan pendanaan. Rasio
aktivitas digunakan untuk mengukur seberapa efektif perusahaan mengelola aktiva. Analisis arus kas dari aktivitas operasi dapat digunakan untuk mengindikasikan
apakah perusahaan memiliki arus kas yang cukup untuk memenuhi bunga hutang dan komitmen tetap lainnya. Banyak studi akademis yang menemukan bahwa arus kas
dari aktivitas operasi dapat digunakan sebagai prediktor kebangkrutan Davila, 1996: 6.
Perusahaan kesulitan keuangan umumnya mempunyai rasio likuiditas, profitabilitas, dan aktivitas yang rendah. Indikator keuangan lain yang dipakai dalam
prediksi adalah struktur pasar yang membandingkan nilai pasar ekuitas dengan nilai buku hutang Altman, 1968: 595, ukuran size perusahaan yang diukur dengan
logaritma dari jumlah aktiva dan persepsi pasar yang membandingkan nilai buku common equity dengan nilai pasar equity Fachrudin, 2008: 22.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Beberapa penelitian yang menggunakan rasio keuangan sebagai alat untuk memprediksi kondisi FD akan dibahas secara ringkas pada bagian berikut ini.
B. Reviu Penelitian Terdahulu
Penelitian tentang financial distress pertama kali dilakukan oleh Beaver pada tahun 1968 Foster, 1986: 542 terhadap 79 perusahaan yang gagal dan 79 perusahaan
yang tidak gagal dalam selama periode 1954-1964. Kategori perusahaan gagal adalah yang memenuhi salah satu peristiwa berikut: bangkrut, bond default, overdrawn bank
account, atau tidak melakukan pembayaran deviden atas saham preferen. Dengan teknik univariat menggunakan 30 variabel bebas, diperoleh hasil berupa lima rasio
keuangan yang secara signifikan mampu membedakan perusahaan yang gagal dan tidak gagal yaitu rasio cash flowtotal debt, net incometotal assets, total debttotal
assets, working capitaltotal assets, dan current ratio dengan ketepatan prediksi perusahaan gagal sebesar 90 dan tidak gagal sebesar 88.
Penelitian FD pada tahun-tahun berikutnya telah mengalami perkembangan. Perkembangan tersebut antara lain berupa penggunaan teknik analisis multivariat
dalam menghasilkan model prediksi. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Altman 1968 dengan menggunakan teknik analisis diskriminan dan Ohlson dalam Foster
1986: 547 pada tahun 1980 dengan teknis regresi logistik. Perkembangan juga terjadi dalam penetapan kriteria kondisi FD yang sebelumnya menggunakan kriteria
kebangkrutan perusahaan. Penelitian yang dilakukan oleh Altman et al. pada tahun 1994 dan Yang et al. pada tahun 1999 dalam Almilia 2006 menggunakan model
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
neural network untuk membedakan perusahaan yang gagal dan tidak gagal. Kriteria kondisi FD nonbangkrut juga digunakan dalam penelitian Platt dan Platt 2002 dan
2006 dengan kriteria perusahaan yang 1 beberapa tahun memperoleh laba bersih operasi negatif; 2 menghentikan pembayaran deviden; dan 3 mengalami
restrukturisasi besar atau penghentian usaha. Penelitian yang menggunakan perusahaan nonbangkrut sebagai kriteria
perusahaan FD dan NFD antara lain juga dilakukan oleh Almilia dan Kristijadi 2003 terhadap 61 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta BEJ
yang terdiri dari 24 perusahaan dalam kondisi FD dan 37 perusahaan tidak dalam kondisi NFD dalam periode penelitian tahun 1998-2001. Kriteria yang digunakan
untuk menentukan kondisi FD dan NFD adalah perusahaan dalam beberapa tahun mengalami laba bersih operasi net operating income negatif dan selama lebih dari
satu tahun tidak melakukan pembayaran deviden. Variabel bebas yang digunakan sebagai prediktor sebanyak 19 rasio keuangan yang dikelompokan sebagai rasio
profit margin, likuiditas, efisiensi operasi, profitabilitas, financial leverage, arus kas, dan pertumbuhan dengan menggunakan teknik analisis data regresi logistik.
Pengujian dilakukan terhadap 12 model regresi logistik yang prediktornya terdiri dari kombinasi diantara kelompok-kelompok rasio keuangan tersebut. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa kedua belas model tersebut fit dan dapat memprediksi nilai-nilai yang diobservasinya atau dengan kata lain bahwa rasio-rasio keuangan dapat
digunakan untuk memprediksikan FD suatu perusahaan. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa kemampuan masing-masing model untuk menjelaskan variasi
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
variabel terikat berkisar antara 66,3-88,20, sedangkan rasio-rsaio keuangan yang berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya kondisi FD adalah:
1. Rasio profit margin yaitu laba bersih dibagi dengan penjualan Net IncomeSales;
2. Rasio financial leverage yaitu hutang lancar dibagi dengan total aktiva Current
LiabilitiesTotal Assets; 3.
Rasio likuiditas yaitu aktiva lancar dibagi dengan hutang lancar Current AssetsCurrent Liabilities;
4. Rasio pertumbuhan yaitu rasio pertumbuhan laba bersih dibagi dengan total
aktiva growth Net IncomeTotal Assets. Penelitian-penelitian lainnya tentang manfaat rasio keuangan dalam
memprediksi kondisi FD antara lain dilakukan oleh: 1.
Platt dan Platt 2002 terhadap perusahaan otomotif baik perusahaan private maupun perusahaan publik yang terdiri dari 24 perusahaan yang mengalami FD
dan 62 perusahaan NFD dengan variabel bebas sebanyak 45 jenis rasio keuangan berupa rasio-rasio profitabilitas, likuiditas, efisiensi, financial leverage, dan
pertumbuhan. Hasil penelitian ini adalah model regresi logistik dengan enam prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya kondisi
FD yaitu tiga variabel yang berpengaruh negatif terdiri dari earnings before interests, taxes, depreciation, and amortizationnet sales EBITDAS, current
assetscurrent liabilities CACL, dan cash flows growth rate serta tiga variabel lainnya yang berpengaruh positif yaitu net fixed assetstotal assets NFATA,
long-term debtsshare equity LTDEQ, dan notes payabletotal assets NPTA.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa ketepatan prediksi model sebesar 98 yang terdiri dari 92 ketepatan memprediksi perusahaan FD dan 100 ketepatan
memprediksi perusahaan NFD; 2.
Platt dan Platt 2006 terhadap perusahaan publik sektor manufaktur yang terdiri dari 276 perusahaan yang mengalami FD dan 1.127 perusahaan yang tidak
mengalami NFD menggunakan variabel bebas berupa rasio keuangan yang sama dengan penelitian mereka sebelumnya setelah dibagi dengan rata-rata rasio
keuangan masing-masing subsektor industri. Kriteria FD yang digunakan adalah perusahaan yang memiliki:
a. EBITDA setelah dikurangi beban bunga bernilai negatif;
b. EBIT negatif; dan
c. Laba bersih sebelum pos-pos tertentu bernilai negatif.
Hasil penelitian ini adalah model regresi logistik dengan enam prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya kondisi FD yaitu tiga
variabel yang berpengaruh negatif terdiri dari cash flowsnet sales CFS, earnings before interests, taxes, depreciation, and amortizationtotal assets
EBITDATA, dan earnings before interest and taxesinterest expenses EBITInt serta dua variabel lainnya yang berpengaruh positif yaitu current
portion of long-term debtstotal assets CLTDTA dan quick ratio atau current assets - inventoriescurrent liabilities. Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa
ketepatan prediksi model sebesar 93,2 yang terdiri dari 87 ketepatan memprediksi perusahaan FD dan 94,8 ketepatan memprediksi perusahaan NFD;
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
3. Almilia 2006 terhadap 43 perusahaan yang memiliki laba positif, nilai buku
ekuitas positif, dan masih listed sampai dengan tahun 2001; 14 perusahaan yang memperoleh laba negatif antara tahun 2000-2001 tetapi masih listed; dan 24
perusahaan laba dan nilai buku ekuitas negatif antara tahun 2000-2001 serta delisted. Prediktor yang digunakan sebanyak 31 rasio keuangan berupa rasio-rasio
margin laba, likuiditas, efisiensi, profitabilitas, financial leverage, posisi kas, pertumbuhan, dan rasio keuangan yang berasal dari laporan arus kas. Hasil
penelitian ini adalah sebagai berikut: a.
Terdapat perbedaan signifikan rasio-rasio keuangan antara perusahaan FD dan NFD pada rasio-rasio cash flow from operationscurrent liabilities
CFFOCL, cash flow from operationstotal liabilities CFFOTL, cash flow from operationstotal source of funds CFFOTS, cash flow from
operationstotal assets CFFOTA, current assetscurrent liabilities CACL, working capitaltotal assets WCTA, current assets total assets
CATA, net fixed assetstotal assets NFATA, salestotal assets STA, net incomestotal assets NITA, net incomesshare quities NIEQ, total
liabilitiestotal assets TLTA, cashcurrent liabilities, dan cashtotal assets; b.
Tiga model regresi logistik yang dihasilkan yaitu: 1
Model regresi logistik dengan prediktor berupa rasio-rasio keuangan laporan neraca dan laba rugi. Satu prediktor yang berpengaruh signifikan
yaitu TLTA dengan ketepatan prediksi model yang dihasilkan sebesar
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
79 yang terdiri dari 39,3 ketepatan memprediksi perusahaan FD dan 81,3 ketepatan memprediksi perusahaan NFD;
2 Model regresi logistik dengan prediktor berupa rasio-rasio keuangan
laporan kas hanya terdiri dari satu prediktor yang berpengaruh signifikan yaitu CFFOCL dengan ketepatan prediksi model yang dihasilkan sebesar
58 yang terdiri dari 3,6 ketepatan memprediksi perusahaan FD dan 60,4 ketepatan memprediksi perusahaan NFD;
3 Model regresi logistik dengan prediktor berupa rasio-rasio keuangan
laporan neraca, laba rugi, dan arus kas sekaligus diperoleh tiga prediktor yang berpengaruh signifikan yaitu CFFOTL, CATA, dan TLTA dengan
ketepatan prediksi model yang dihasilkan sebesar 79,6 yang terdiri dari 42,9 ketepatan memprediksi perusahaan FD dan 79,6 ketepatan
memprediksi perusahaan NFD. 4.
Almilia dan Herdiningtyas 2005 yang meneliti kondisi bermasalah pada lembaga perbankan dengan sampel enam belas bank yang tidak bangkrut sampai
dengan tahun 2000, dua bank yang bangkrut, dan enam bank yang mengalami FD stress menggunakan prediktor 11 rasio keuangan yang masuk dalam kategori
rasio CAMEL capital, assets, management, earnings, dan liquidity. Hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Terdapat perbedaan signifikan rasio-rasio keuangan bank yang bermasalah
dan yang tidak bermasalah pada rasio capital adequacy ratio CAR, rasio aktiva produktif bermasalah APB, penyisihan penghapusan aktiva produktif
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
terhadap aktiva produktif PPAPAP, net interset margin NIM, rasio biaya operasional terhadap pendapatan operasional BOPO, non performing loan
NPL, dan return on assets ROA; b.
Model regresi logistik dengan rasio CAMEL sebagai prediktor menghasilkan model yang fit dan dapat memprediski nilai-nilai yang diobservasinya atau
dengan kata lain bahwa rasio CAMEL dapat digunakan untuk memprediksikan keadaan bermasalah suatu bank. Prediktor yang memiliki
pengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya bank bermasalah atau tidak bermasalah adalah CAR dan BOPO. Penelitian ini juga menunjukkan
bahwa ketepatan prediksi model regresi logistik sebesar 93,1 yang terdiri dari ketepatan prediksi bank bermasalah sebesar 83,3 dan bank tidak
bermasalah sebesar 97,9. 5.
Brahmana 2005 terhadap perusahaan manufaktur yang delisted pada periode 200-2003 dan perusahaan manufaktur yang masih listed sampai dengan saat
penelitian dilakukan dengan menggunakan prediktor berupa tujuh rasio keuangan, enam rasio relatif industri, dan reputasi auditor. Hasil penelitian ini adalah sebagai
berikut: a.
Model regresi logistik yang dihasilkan dengan menggunakan rasio keuangan yang tidak disesuaikan dengan rasio rata-rata industri menunjukkan bahwa
hanya satu prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya kondisi FD yaitu LNASET dengan ketepatan prediksi model yang
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
dihasilkan sebesar 88,9 yang terdiri dari 50 ketepatan memprediksi perusahaan FD dan 98,6 ketepatan memprediksi perusahaan NFD;
b. Model regresi logistik yang dihasilkan dengan menggunakan rasio keuangan
yang telah disesuaikan dengan rasio rata-rata industri menunjukkan juga bahwa hanya satu prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap
kemungkinan terjadinya kondisi FD yaitu RI_TDTA dengan ketepatan prediksi model yang dihasilkan sebesar 83,3 yang terdiri dari 33,3
ketepatan memprediksi perusahaan FD dan 95,8 ketepatan memprediksi perusahaan NFD.
Secara ringkas, hasil penelitian terdahulu disajikan dalam tabel berikut ini:
Tabel 2.1. Reviu Penelitian Terdahulu
Nama Peneliti Topik
Variabel yang Digunakan Hasil yang Diperoleh
Harlan D. Platt dan Marjorie
Platt 2002 Predicting
Corporate Financial
Distress: Reflections on
Choice-based Sample Bias
Variabel terikat: Kategori financial distress
Variabel bebas: 1
EBITDANet Sales S; 2
Net IncomeNIS; 3
Cash Flows CFS; 4
EBITDATotal Assets TA;
5 NITA;
6 EBITTA;
7 CFTA;
8 NIShare Equity EQ;
9 Total Liabilities
TLTA; 10
Current Liabilities CLTA;
11 CLTL;
12 Notes Payable
NPTA; 13
NPTL; 14
Long-term Debt LTDTA;
15 Current LTDTA;
Prediktor yang berpengaruh signifikan
terhadap terjadinya financial distress adalah
tiga variabel yang berpengaruh negatif
terdiri dari EBITDAS, CACL, dan CF Growth
Rate serta tiga variabel lainnya yang
berpengaruh positif yaitu NFATA, LTDEQ, dan
NPTA;
Ketepatan prediksi model yang dihasilkan
sebesar 98 yang terdiri dari 92 ketepatan
memprediksi perusahaan FD dan 100 ketepatan
memprediksi perusahaan NFD.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Nama Peneliti Topik
Variabel yang Digunakan Hasil yang Diperoleh
16 EQTA;
17 LTDEQ;
18 Current Assets
CACL; 19
CA - InventoriesCL; 20
Corking Capital WCTA;
21 CATA;
22 Net Fixed Assets
NFATA; 23
CashCL; 24
CashDepreciation + Amortization;
25 CashTA;
26 S Growth rate;
27 NITA - G;
28 CF Growth rate;
29 EBITInterest Expense
Int; 30
IntS; 31
LTDS; 32
CFInt; 33
CFTL; 34
Cost of Goods Sold COGSInv;
35 SAccount Receivables
AR; 36
STA; 37
ARTA; 38
SWC; 39
SInv; 40
ARInv; 41
AR + InvTA; 42
COGSS; 43
Sales General and Administrative Expense
SGAS; 44
COGS + SGAS; 45
DAS; 46
DAEBIT; 47
SCA. Luciana Spica
Almilia dan Emanuel
Kristijadi 2003 Analisis Rasio
Keuangan untuk Memprediksi
Kondisi Financial
Distress Perusahaan
Manufaktur yang Variabel terikat:
Kategori financial distress Variabel bebas:
1 Net IncomeNIS;
2 CACL;
3 Working CapitalTA;
4 CATA;
Dua belas model regresi logistik yang fit dengan data
yang diobservasi, dengan prediktor-prediktor sebagai
berikut:
1 Model 1: CACL;
2 Model 2: CLTA,
Lanjutan Tabel 2.1
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Nama Peneliti Topik
Variabel yang Digunakan Hasil yang Diperoleh
Terdaftar di Bursa Efek
Jakarta 5
NFATA; 6
STA; 7
SCA; 8
SWC; 9
NITA; 10
NIEQ; 11
TLTA; 12
CLTA; 13
NPTA; 14
NPTL; 15
EQTA; 16
CashCL; 17
CashTA; 18
Sales Growth Rate; 19
Growth of NITA. WCTA, dan Growth
NI.TA; 3
Model 3: CATA; 4
Model 4: NIS, NFATA;
5 Model 5: NIS,
NFATA; 6
Model 6: NIS, NFATA;
7 Model 7: CLTA,
NFATA, dan Growth NITA;
8 Model 8: NIS,
NFATA; 9
Model 9: NIS, NFATA;
10 Model 10: NIS,
CLTA, dan Growth NITA;
11 Model 11: NIS,
CLTA, dan Growth NITA;
12 Model 12: NIS,
CLTA, dan Growth NITA.
Harlan D. Platt dan Marjorie
Platt 2006 Understanding
Differences Between
Financial Distress and
Bankruptcy Variabel terikat:
Kategori financial distress Variabel bebas:
1 EBITDANet Sales S;
2 Net Income NIS;
3 Cash Flows CFS;
4 EBITDATotal Assets
TA; 5
NITA; 6
EBITTA; 7
CFTA; 8
NIShare Equity EQ; 9
Total Liabilities TLTA;
10 Current Liabilities
CLTA; 11
CLTL; 12
Notes Payable NPTA;
13 NPTL;
14 Long-term Debt
LTDTA; 15
Current LTDTA; Prediktor yang
berpengaruh signifikan terhadap terjadinya
financial distress adalah tiga variabel yang
berpengaruh negatif terdiri dari CFS,
EBITDATA, dan EBITInt serta dua
variabel lainnya yang berpengaruh positif yaitu
CLTDTA dan Quick Ratio atau CA -
InventoriesCL;
Ketepatan prediksi model yang dihasilkan
sebesar 93,2 yang terdiri dari 87
ketepatan memprediksi perusahaan FD dan
94,8 ketepatan memprediksi perusahaan
NFD.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Nama Peneliti Topik
Variabel yang Digunakan Hasil yang Diperoleh
16 EQTA;
17 LTDEQ;
18 Current Assets
CACL; 19
CA - InventoriesCL; 20
Working Capital WCTA;
21 CATA;
22 Net Fixed Assets
NFATA; 23
CashCL; 24
CashDepreciation + Amortization;
25 CashTA;
26 S Growth rate;
27 NITA - G;
28 CF Growth rate;
29 EBITInterest Expense
Int; 30
IntS; 31
LTDS; 32
CFInt; 33
CFTL; 34
Cost of Goods Sold COGSInv;
35 SAccount Receivables
AR; 36
STA; 37
ARTA; 38
SWC; 39
SInv; 40
ARInv; 41
AR + InvTA; 42
COGSS; 43
Sales General and Administrative Expense
SGAS; 44
COGS + SGAS; 45
DAS; 46
DAEBIT; 47
SCA. Luciana Spica
Almilia 2006 Prediksi Kondisi
Financial Distress
Perusahaan Go Public
dengan Menggunakan
Analisis Variabel terikat:
Kategori financial distress Variabel bebas:
Rasio keuangan yang berasal dari neraca dan
laporan laba rugi berupa: 1
Net IncomeNIS; Terdapat perbedaan
signifikan rasio-rasio keuangan perusahaan FD
dan NFD:
a Rasio keuangan laporan
arus kas yang terdiri dari CFFOCL,
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Nama Peneliti Topik
Variabel yang Digunakan Hasil yang Diperoleh
Multinomial Logit
2 CACL;
3 Working CapitalTA;
4 CATA;
5 NFATA;
6 STA;
7 SCA;
8 SWC;
9 NITA;
10 NIEQ;
11 TLTA;
12 NPTA;
13 NPTL;
14 EQTA;
15 CashCL;
16 CashTA;
17 Sales Growth Rate;
18 Growth of NITA;
Rasio keuangan yang berasal dari laporan arus
kas berupa: 1
Cash Flow form Operation CFFOCL;
2 CFFOTL;
3 CFFOTS;
4 CFFOTA;
5 CFFOEQ;
6 CFFOS;
7 CFFOInt;
8 Investmen in Plant,
Property, and Equipment IPPEPPE;
9 IPPETota Use of Fund
TU; 10
WCTU; 11
Retirement of PPETotal Source of
Fund TS; 12
DITS; 13
Net DebtTS. CFFOTL, CFFOTS,
dan CFFOTA; b
Rasio keuangan laporan neraca dan laba rugi
yang terdiri dari CACL, WCTA,
CATA, NFATA, STA, NITA, NIEQ,
TLTA, CashCL, dan CashTA.
Model regresi logistik yang dihasilkan dan kekuatan
prediksi perusahaan FD dan NFD:
1 Dengan menggunakan
rasio-rasio keuangan laporan neraca dan laba
rugi hanya terdiri dari satu prediktor yang
berpengaruh signifikan yaitu TLTA dengan
ketepatan prediksi model yang dihasilkan
sebesar 79 yang terdiri dari 39,3
ketepatan memprediksi perusahaan FD dan
81,3 ketepatan memprediksi
perusahaan NFD;
2 Dengan menggunakan
rasio-rasio keuangan laporan kas hanya
terdiri dari satu prediktor yang
berpengaruh signifikan yaitu CFFOCL dengan
ketepatan prediksi model yang dihasilkan
sebesar 58 yang terdiri dari 3,6
ketepatan memprediksi perusahaan FD dan
60,4 ketepatan memprediksi
perusahaan NFD;
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Nama Peneliti Topik
Variabel yang Digunakan Hasil yang Diperoleh
3 Dengan menggunakan
rasio-rasio keuangan laporan neraca, laba
rugi, dan arus kas sekaligus diperoleh tiga
prediktor yang berpengaruh signifikan
yaitu CFFOTL, CATA, dan TLTA
dengan ketepatan prediksi model yang
dihasilkan sebesar 79,6 yang terdiri dari
42,9 ketepatan memprediksi
perusahaan FD dan 79,6 ketepatan
memprediksi perusahaan NFD;
Luciana Spica Almilia dan
Winny Herdiningtyas
2006 Analisis Rasio
CAMEL terhadap Prediksi Kondisi
Bermasalah pada Lembaga
Perbankan Periode 2000–
2002 Variabel terikat:
Kategori bank bermasalah dan tidak bermasalah
Variabel bebas: 1
Capital Adequacy Ratio CAR;
2 Rasio Aktiva Tetap
terhadap Modal ATTM;
3 Rasio Aktiva Produktif
Bermasalah APB; 4
Non Performing Loan NPL;
5 Penyisihan
Penghapusan Aktiva Produktif terhadap
Aktiva Produktif PPAPAP;
6 Rasio pemenuhan
PPAP; 7
Return on Assets ROA;
8 Return on Equity
ROE; 9
Net Interset Margin NIM;
10 Rasio Biaya
Operasional terhadap Terdapat perbedaan
signifikan rasio-rasio keuangan bank yang
bermasalah dan yang tidak bermasalah pada
rasio CAR, APB, PPAPAP, NIM, BOPO,
NPL, dan ROA;
Model regresi logistik dengan rasio CAMEL
sebagai prediktor menghasilkan model
yang fit dengan data yang diobservasi;
Prediktor yang berpengaruh signifikan
terhadap kemungkinan terjadinya bank
bermasalah atau tidak bermasalah adalah CAR
dan BOPO;
Ketepatan prediksi model regresi logistik
sebesar 93,1 yang terdiri dari ketepatan
prediksi bank
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Nama Peneliti Topik
Variabel yang Digunakan Hasil yang Diperoleh
Pendapatan Operasional BOPO;
11 Loan to Deposit
Ratio LDR. bermasalah sebesar
83,3 dan bank tidak bermasalah sebesar
97,9.
Rayenda K. Brahmana
2007 Identifying
Financial Distress
Condition in Indonesia
Manufacture Industry
Variabel terikat: Kategori financial distress
Variabel bebas: Rasio keuangan yang tidak
disesuaikan dengan rasio rata-rata industri berupa:
1
SETA; 2
Retained EarningsTotal Assets
RETA; 3
Total DebtsTotal Assets TDTA;
4 Net IncomesTotal
Assets NITA; 5
Fixeed AssetsTotal Assets FATA;
6 Interest ExpensesSales
IS; 7
LNASET. Rasio keuangan yang telah
disesuaikan dengan rasio rata-rata industri berupa:
1 RI_SETA;
2 RI_RETA;
3 RI_TDTA;
4 RI_NITA;
5 RI_FATA;
6 RI_IS;
7 RI_LNASET.
Reputasi Auditor Dengan menggunakan
rasio keuangan yang tidak disesuaikan dengan
rasio rata-rata industri maka model regresi
logistik yang dihasilkan hanya terdiri dari satu
prediktor yaitu LNASET dengan ketepatan
prediksi model yang dihasilkan sebesar 88,9
yang terdiri dari 50 ketepatan memprediksi
perusahaan FD dan 98,6 ketepatan
memprediksi perusahaan NFD;
Dengan menggunakan rasio keuangan yang
telah disesuaikan dengan rasio rata-rata industri
maka model regresi logistik yang dihasilkan
terdiri dari hanya satu prediktor yaitu
RI_TDTA dengan ketepatan prediksi model
yang dihasilkan sebesar 83,3 yang terdiri dari
33,3 ketepatan memprediksi perusahaan
FD dan 95,8 ketepatan memprediksi perusahaan
NFD;
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
BAB III KERANGKA KONSEP DAN HIPOTESIS
C. Kerangka Konsep
Sebagai salah satu alat analisis laporan keuangan, analisis rasio keuangan dapat digunakan sebagai alat untuk melakukan forecasting kondisi keuangan
perusahaan di masa yang akan datang Harahap, 2006: 197, prediksi financial distress Foster, 1986: 96, dan mengenali tanda-tanda akan terjadinya kesulitan
keuangan Brigham dan Daves, 2008: 840. Prediksi terjadinya financial distress dilakukan dengan membentuk suatu
model yang menggunakan rasio-rasio keuangan sebagai prediktor atau variabel bebas dan probabilitas financial distress sebagai variabel terikatnya.
Kondisi financial distress ditentukan menggunakan indikator nonbangkrut seperti yang telah dilakukan antara lain oleh Platt dan Platt 2002 dan 2006 serta
Almilia dan Kristijadi 2003. Dari berbagai kriteria financial distress yang telah digunakan, maka untuk penelitian ini digunakan kriteria sebagai berikut:
1. perusahaan dalam dua tahun berturut-turut memperoleh laba bersih negatif
Almilia dan Kristijadi, 2003: 8; dan 2.
terdapat akumulasi defisit sebesar 50 atau lebih dari modal disetor dalam neraca perusahaan dua tahun berturut-turut Hadad dkk., 2004: 12 danatau delisting
oleh BEI karena kesulitan keuangan Fachrudin, 2008: 68.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Kriteria tersebut didasarkan pada argumentasi bahwa apabila perusahaan mengalami kerugian dan akumulasi kerugian tersebut melebihi 50 dari jumlah
modal disetor selama dua tahun berturut-turut danatau delisting dari BEI, menandakan kinerja keuangan yang kurang baik, dan apabila hal ini tidak menjadi
perhatian perusahaan untuk melakukan perbaikan maka perusahaan dapat mengalami kondisi yang lebih buruk lagi yaitu kebangkrutan. Hal ini mendukung penjelasan
diawal bahwa kondisi financial distress terjadi sebelum kebangkrutan. Sebagai kontrol dalam penelitian ini dipilih perusahaan yang tidak mengalami kondisi
financial distress dengan kriteria sebagai berikut: 1.
Tidak pernah memperoleh laba bersih negatif selama periode pengamatan yaitu tahun 2005-2008 Almilia dan Kristijadi, 2003: 8; dan
2. Tidak memiliki akumulasi laba negatif dan nilai buku ekuitas selalu positif
Fachrudin, 2008: 68 selama tahun pengamatan yaitu tahun 2005-2008. Sementara itu, rasio-rasio keuangan yang digunakan sebagai prediktor kondisi
financial distress adalah rasio-rasio keuangan yang memiliki pengaruh signifikan pada model hasil para peneliti terdahulu selain penambahan berupa rasio arus kas dari
aktivitas operasi. Rasio-rasio keuangan tersebut meliputi: 1.
Rasio profitabilitas digunakan untuk mengetahui secara relatif apakah laba yang dihasilkan perusahaan sudah cukup jika dibandingkan dengan aktiva yang
diinvestasikan. Rasio-rasio yang digunakan adalah sebagai berikut: 1
Profit margin, digunakan oleh Almilia dan Kristijadi 2003; 2
Return on assets ROA, digunakan oleh Almilia dan Kristijadi 2003;
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
2. Rasio solvabilitas, berhubungan dengan keputusan pendanaan perusahaan. Rasio-
rasio yang digunakan adalah sebagai berikut: 1
Debt to assets ratio DAR, digunakan oleh Almilia 2006; 2
Current liablities to assets ratio CLAR, digunakan oleh Almilia dan Kristijadi 2003;
3 Current liablities to total liabilities CLTL, digunakan oleh Platt dan Platt
2002; 4
Equity to assets ratio EAR, digunakan oleh Platt dan Platt 2006; 5
Long-term debt to equity ratio LTDER, digunakan oleh Platt dan Platt 2002;
6 Times interest earned, digunakan oleh Platt dan Platt 2006;
3. Rasio likuiditas, sebagai indikator kemampuan perusahaan untuk memenuhi
semua kewajibannya yang sudah jatuh tempo. Rasio-rasio yang digunakan adalah sebagai berikut:
1 Current ratio, digunakan oleh Platt dan Platt 2002;
2 Current assets to total assets ratio CATA, digunakan oleh Almilia dan
Kristijadi 2003; 3
Net working capital to total assets ratio NWCTA, digunakan oleh Almilia dan Kristijadi 2003;
4 Net fixed assets to total assets ratio NFATA, digunakan oleh Platt dan Platt
2002; 5
Cash ratio, digunakan oleh Almilia 2006;
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
4. Rasio aktivitas digunakan untuk mengukur seberapa efektif perusahaan mengelola
aktiva. Rasio-rasio yang digunakan adalah sebagai berikut: 1
Sales to total assets ratio, digunakan oleh Almilia 2006; 2
Sales to current assets ratio, digunakan oleh Almilia 2006; 5.
Analisis arus kas dari aktivitas operasi untuk mengindikasikan apakah perusahaan memiliki arus kas yang cukup untuk memenuhi bunga hutang dan komitmen tetap
lainnya. Rasio-rasio yang digunakan adalah sebagai berikut: 1
Cash flow from operations to sales CFTS, perbandingan jumlah arus kas dari aktivitas operasi dengan penjualan Almilia, 2006;
2 Cash flow from operations to liabilities CFTL, perbandingan jumlah arus
kas dari aktivitas operasi dengan rata-rata modal ekuitas Almilia, 1996. Berdasarkan rasio-rasio keuangan tersebut di atas, tanda-tanda terjadinya
financial distress dapat dikenali lebih awal karena memiliki rata-rata angka rasio yang berbeda dibandingkan dengan perusahaan yang tidak mengalami financial
distress. Selanjutnya rasio-rasio keuangan yang berbeda tersebut akan diproses untuk membentuk suatu model prediksi. Secara ringkas, kerangka konsep tersebut disajikan
pada gambar berikut ini:
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.1. Kerangka Konsep I
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.2. Kerangka Konsep II
D. Hipotesis
Jawaban sementara atas rumusan masalah penelitian atau hipotesis yang didasarkan pada teori dan hasil penelitian terdahulu dirumuskan sebagai berikut:
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
1. Terdapat perbedaan rata-rata rasio keuangan antara perusahaan yang mengalami
FD dengan perusahaan yang tidak mengalami FD pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia;
2. Rasio keuangan berpengaruh terhadap terjadinya kondisi FD pada perusahaan
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
BAB IV METODE PENELITIAN
B. Jenis Penelitian
Sesuai dengan tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisis pengaruh rasio- rasio keuangan terhadap terjadinya kondisi financial distress perusahaan, maka jenis
penelitian yang digunakan adalah jenis penelitian eksplanatoris. Menurut Sugiyono 2006: 10, penelitian eksplanatoris adalah penelitian yang bermaksud menjelaskan
kedudukan variabel-variabel yang diteliti serta hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lain.
Hubungan antarvariabel yang diteliti adalah hubungan komparatif rasio-rasio keuangan antara perusahaan yang mengalami FD dan NFD serta hubungan kausal
atau hubungan sebab akibat rasio-rasio keuangan terhadap terjadinya kondisi financial distress perusahaan.
C. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini adalah Bursa Efek Indonesia BEI di Jakarta. Pemilihan lokasi ini dilakukan karena tempat ini merupakan tempat bertemunya investor atau
calon investor yang memiliki dana dengan emiten yang menawarkan sahamnya. Prediksi kelangsungan hidup perusahaan merupakan salah satu faktor penting bagi
investor dalam mengambil keputusan investasinya. Informasi keuangan yang terkait dengan prediksi kondisi financial distress perusahaan disediakan melalui Pusat
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Referensi Pasar Modal Indonesia untuk kepentingan investor dalam meningkatkan kemakmuran dan emiten dalam rangka tindakan perbaikan.
D. Populasi dan Sampel
Menurut Sugiyono 2006: 72, populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyeksubyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang
ditetapkan oleh penulis untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Populasi penelitian ini adalah seluruh perusahaan go public masuk bursa yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI. Namun demikian karena terdapat perbedaan jenis industri emiten pasar modal dan kemungkinan dapat mempengaruhi daya
klasifikasi model di luar pengaruh perbedaan rata-rata rasio keuangan, maka penelitian ini difokuskan pada kelompok industri yang sejenis yaitu perusahaan
manufaktur. Jumlah perusahaan manufaktur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia sebanyak 134 perusahaan.
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut Sugiyono, 2006: 73. Penetapan jumlah sampel dalam penelitian
ini menggunakan Rumus Isaac dan Michael Sugiyono, 2006: 81 sebagai berikut:
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Keterangan: S
= jumlah sampel N
= jumlah populasi P
= proporsi populasi sebagai dasar asumsi P = 0,5 d
= derajat ketepatan yang direfleksikan oleh kesalahan yang dapat ditoleransi d = 0,05
÷
2
= nilai tabel Chi-kuadrat pada df = 1 dan tingkat kepercayaan 95
Berdasarkan rumus tersebut, untuk jumlah populasi 134 elemen dengan tingkat kesalahan 5 maka jumlah sampel sebanyak 100 elemen dengan perhitungan
sebagai berikut:
Selanjutnya pemilihan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan pendekatan disproportionate stratified random sampling yaitu teknik penentuan
sampel secara random dengan melakukan stratifikasi pada elemen populasi Sugiyono, 2006: 76. Stratifikasi dibuat dengan mengelompokan populasi ke dalam
kelompok perusahaan yang mengalami FD dan NFD. Tahap pertama, elemen populasi yang terpilih sebagai sampel adalah seluruh perusahaan pada kelompok FD.
Tahap kedua untuk sisa sampel yaitu jumlah keseluruhan sampel sebanyak 100 perusahaan dikurangi jumlah perusahaan pada kelompok FD, diambil secara acak dari
perusahaan-perusahaan yang masuk kelompok NFD.
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
Berikut ini ringkasan proses pemilihan sampel dari populasi:
Tabel 4.1. Seleksi Sampel Kriteria Sampel
Jumlah
Jumlah populasi 134
Tahap pertama Pengambilan seluruh elemen populasi yang masuk kategori
kelompok FD A
Jumlah elemen populasi yang masuk kategori kelompok NFD
134 – A
Tahap kedua Pemilihan sampel secara acak pada kelompok NFD
100 - A Jumlah sampel yang terseleksi
100
E. Metode Pengumpulan Data
a. Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data rasio-rasio keuangan yang berasal dari laporan keuangan dan kinerja perusahaan pada Bursa Efek
Indonesia BEI untuk periode pengamatan 2005 sampai dengan 2008. Data-data rasio keuangan yang digunakan sebagai variabel bebas berasal dari data dua tahun
sebelum terjadinya FD. Selanjutnya data tersebut dapat diklasifikasikan sebagai berikut:
a. Menurut sifatnya
Data kuantitatif yaitu data dalam bentuk angka atau data kualitatif yang diangkakan. Data kuantitatif yang digunakan adalah data ratio yaitu data yang
jaraknya sama dan mempunyai nilai nol mutlak serta data ordinal yang berbentuk kategori untuk menunjukkan kriteria FD 1 dan NFD 0;
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
b. Menurut sumbernya
Data eksternal yaitu data yang diperoleh dari luar lingkungan penulis yang diperoleh melalui Pusat Referensi Pasar Modal pada BEI dan situs
http:www.isx.co.id .
c. Menurut cara memperolehnya
Data sekunder yaitu data yang diperoleh dari pihak kedua yaitu Pusat Referensi Pasar Modal BEI dan situs
http:www.isx.co.id bukan langsung dari perusahaan-
perusahaan yang menjadi sampel penelitian.
b. Teknik Pengumpulan Data
Karena data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder, pengumpulan data dilakukan melalui teknik dokumentasi dari laporan keuangan dan
laporan kinerja emiten yang ada di Pusat Referensi Pasar Modal PRPM BEI serta mengunduh dari situs BEI di
http:www.isx.co.id .
F. Definisi Operasional Variabel dan Pengukuran Variabel
a. Variabel Penelitian
Terdapat dua jenis variabel yang digunakan dalam menganalisis masalah dalam penelitian ini, yaitu:
a. Variabel terikat yaitu variabel yang menjadi akibat atau dipengaruhi oleh variabel bebas atau prediktor. Variabel yang digunakan berupa kondisi FD perusahaan
p d f Machine
A pdf w rit er t hat produces qualit y PDF files w it h ease
Produce quality PDF files in seconds and preserve the integrity of your original docum ents. Com patible across nearly all Windows platform s, if you can print from a windows application yo u can use pdfMachine.
Get yours now
Universitas Sumatera Utara
dalam bentuk data kategori atau dikotomi, 0 untuk perusahaan yang tidak mengalami FD dan 1 untuk perusahaan yang mengalami FD;
b. Variabel bebas atau prediktor yaitu variabel yang menjadi sebab terjadinya atau mempengaruhi variabel terikat. Prediktor yang digunakan dalam penelitian ini
adalah sebagai berikut: 1 Rasio profitabilitas yang terdiri dari rasio-rasio profit margin, dan ROA;
2 Rasio solvabilitas yang terdiri dari rasio-rasio DAR, current liablities to assets ratio, current liablities to total liablities, equity to assets ratio, long-term debt
to equity ratio, dan times interest earned; 3 Rasio likuiditas yang terdiri dari rasio-rasio current ratio, current assets to
total assets ratio, net working capital to total assets ratio, net fixed assets to total assets ratio, dan cash ratio;
4 Rasio aktivitas yang terdiri dari rasio-rasio, sales to total assets ratio dan sales to current assets ratio;
5 Rasio arus kas yang terdiri dari rasio-rasio cash flow from operation to sales CFTS dan cash flow from operation to liabilities CFTL;
2. Definisi Operasional Variabel
