Prediksi Kebangkrutan Model Altman Z”-Score, Grover, Springate, Dan Zmijewski Pada Perusahaan Tekstil Dan Garmen Di Bursa Efek Indonesia

SKRIPSI

PREDIKSI KEBANGKRUTAN MODEL ALTMAN Z-SCORE, GROVER, SPRINGATE, DAN ZMIJEWSKI PADA

PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMEN DI BURSA EFEK INDONESIA

OLEH

ELYASI MANIK 110502190

PROGRAM STUDI MANAJEMEN DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

ABSTRAK

PREDIKSI KEBANGKRUTAN MODEL ALTMAN Z-SCORE, GROVER, SPRINGATE, DAN ZMIJEWSKI PADA

PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMEN DI BURSA EFEK INDONESIA

Penelitian ini bertujuan untuk melihat perbedaan potensi kebangkrutan pada perusahaan tekstil dan garmen di BEI dengan menggunakan model Altman Z”-score, Grover, Springate, dan Zmijewski pada tahun 2009-2013, serta untuk mengetahui prediktor kebangkrutan terbaik dari keempat model kebangkrutan tersebut. Sampel yang digunakan dalam penelitian adalah adalah 8 perusahaan tesktil dan garmen yang listing di BEI. Teknik pengambilan sampel ditentukan dengan metode penyampelan bersasaran (purposive sampling), sedangkan metode analisis yang digunakan adalah Uji Kruskal-Wallis H. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara potensi kebangkrutan dengan model Atman Z”-score, Grover, Springate, dan Zmijewski dengan menggunakan Uji Kruskal-Wallis H. Pada hipotesis kedua hasil penelitian menunjukkan model Grover merupakan prediktor kebangkrutan terbaik.

ABSTRACT

BANKRUPTCY PREDICTION USING ALTMAN Z-SCORE, GROVER, SPRINGATE, AND ZMIJEWSKI MODELS ON INDUSTRY TEXTILE

AND GARMENT IN INDONESIA STOCK EXCHANGE

The purpose of this research is to know the differences of the bankruptcy potential on the textile and garment industry in Indonesia Stock Exchange by using Altman Z "-score, Grover, Springate, and Zmijewski models on 2009-2013, and also to determine the best predictors of the four models bankruptcy. This research using eight textile and garment industry as sample which listed on Indonesia Stock Exchange. The sampling technique was determined to find were the targeted methods (purposive sampling), whereas the method of analysis used is the Kruskal-Wallis H. The results showed that there was no significant difference between the bankruptcy potential of the Atman Z "-score, Grover, Springate, and Zmijewski models. On the second hypothesis Grover model results show the best predictor of bankruptcy.

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala

berkat, kasih dan rahmat-Nya, terutama dalam perkuliahan, sehingga penulis

dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul “PREDIKSI KEBANGKRUTAN

MODEL ALTMAN Z”-SCORE, GROVER, SPRINGATE, DAN ZMIJEWSKI

PADA PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMEN DI BURSA EFEK

INDONESIA”.

Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada orangtua terkasih Bapak Madden Manik, S. Pd., dan Ibu Bungasita Simarmata, S. Pd., serta Bapak Arden Manik dan Alm. (+) Ibu Nurpi Simanjuntak yang selalu menjadi sumber inspirasi dan motivasi penulis serta selalu memberikan yang terbaik

kepada penulis.

Penulis juga telah banyak menerima bimbingan, saran, motivasi, dan doa dari

berbagai pihak selama penulisan skripsi ini. Oleh karena itu, pada kesempatan ini

penulis menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan

bantuan dan bimbingan, yaitu kepada:

1. Bapak Prof. Dr. Azhari Maksum, M. Ec. Ac. Ak., selaku Dekan Fakultas

Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

2. Ibu Dr. Isfenti Sadalia, SE, ME, dan Ibu Dra. Marhayanie, M. Si., selaku

Ketua dan Sekretaris Departemen Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis

3. Ibu Dr. Endang Sulistya Rini, SE, M. Si., dan Ibu Dra. Friska Sipayung, M.

Si., selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Manajemen Fakultas

Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

4. Bapak Drs. Syahyunan, M. Si., selaku dosen pembimbing penulis yang telah

memberikan koreksi dan masukan dalam menyelesaikan skripsi ini.

5. Bapak Dr. Muslich Lufti, MBA, selaku dosen pembaca penilai penulis yang

banyak membantu dan membimbing dalam menyelesaikan skripsi ini.

6. Kakak dan adik penulis (Ferawati, Chrismes, Mehwa, Jose dan Tadius) yang

selalu memberikan dukungan sehingga skripsi ini dapat selesai pada

waktunya.

7. Sahabat penulis Angela Natasha, Dian Theresia Purba, Hana Olivia, Kak

Kissy Pelawi, Preddy Siagian dan Winner Damanik, terima kasih sudah

membantu penulis bertumbuh dalam ilmu dan dalam Tuhan. Dan terima kasih

kepada teman-teman S1 Manajemen stambuk 2011 yang tidak dapat

disebutkan satu per satu.

8. Paduan Suara Gloria UKM KMK St. Albertus Magnus USU terima kasih

telah menjadi keluarga kedua di perantauan ini. Dan sahabat-sahabat

kesayangan, keluarga Silalahi (Ricardo Sihaloho, Pebriani Sembiring, Rio

Silalahi, Lisbet Silalahi, dan Paulince Sigiro) terima kasih atas dukungan dan

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan dan

kelemahan. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat

membangun dari semua pihak. Semoga skripsi ini bermanfaat bagi yang

membaca.

Medan, Maret 2015 Yang Membuat Pernyataan,

Elyasi Manik

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... vi

DAFTAR TABEL ... viii

DAFTAR GAMBAR ... ix

DAFTAR LAMPIRAN ... x

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 6

1.3 Tujuan Penelitian ... 7

1.4 Manfaat Penelitian ... 7

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 9

2.1 Uraian Teoritis ... 9

2.1.1 Laporan Keuangan ... 9

2.1.2 Analisis Laporan Keuangan ... 12

2.1.3 Kebangkrutan ... 15

2.1.4 Model Altman Z-Score ... 18

2.1.5 Model Grover ... 21

2.1.6 Model Springate ... 22

2.1.7 Model Zmijewski ... 23

2.2 Penelitian Terdahulu ... 24

2.3 Kerangka Konseptual ... 32

2.4 Hipotesis Penelitian ... 36

BAB III METODE PENELITIAN ... 37

3.1 Jenis Penelitian ... 37

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian... 37

3.3 Batasan Operasional ... 37

3.4 Definisi Operasional ... 38

3.4.1 Definisi Operasional Altman Z-Score ... 39

3.4.2 Definisi Operasional Grover ... 40

3.4.3 Definisi Operasional Springate ... 41

3.4.4 Definisi Operasional Zmijewski ... 42

3.5 Populasi dan Sampel Penelitian ... 46

3.6 Jenis Data ... 47

3.7 Metode Pengumpulan Data ... 48

3.8 Teknik Analisis Data ... 48

3.8.1 Analisis Statistik Deskriptif ... 48

3.8.2 Multiple Discriminant Analysis (MDA) ... 48

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ... 51

4.1 Gambaran Umum Perusahaan ... 51

4.2 Hasil Penelitian ... 55

4.2.1 Hasil Penelitian Analisis Deskriptif ... 55

4.2.2 Hasil Penelitian MDA ... 55

4.2.2.1 Hasil Penelitian Model Altman Z”-Score ... 55

4.2.2.2 Hasil Penelitian Model Grover ... 57

4.2.2.3 Hasil Penelitian Model Springate ... 59

4.2.2.4 Hasil Penelitian Model Zmijewski ... 60

4.2.3 Pengujian Hipotesis ... 62

4.2.3.1 Pengujian Hipotesis Pertama ... 62

4.2.3.1 Pengujian Hipotesis Kedua ... 63

4.3 Pembahasan ... 64

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 68

5.1 Kesimpulan ... 68

5.2 Saran ... 68

DAFTAR PUSTAKA ... 70

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 Daftar Perusahaan Tekstil & Garmen yang Mengalami

Penurunan Laba ... 5

Tabel 2.1 Tabel Klasifikasi Altman Z-Score ... 19

Tabel 2.2 Tabel Klasifikasi Altman Z’-Score ... 20

Tabel 2.3 Tabel Klasifikasi Altman Z”-Score ... 21

Tabel 2.4 Ringkasan Penelitian Terdahulu ... 28

Tabel 3.1 Definisi Operasionalisasi, Indikator Variabel, dan Pengukuran Variabel Model Altman Z”-Score ... 44

Tabel 3.2 Definisi Operasionalisasi, Indikator Variabel, dan Pengukuran Variabel Model Grover ... 44

Tabel 3.3 Definisi Operasionalisasi, Indikator Variabel, dan Pengukuran Variabel Model Springate ... 45

Tabel 3.4 Definisi Operasionalisasi, Indikator Variabel, dan Pengukuran Variabel Model Zmijewski ... 45

Tabel 3.5 Jumlah Sampel Penelitian ... 46

Tabel 3.6 Perusahaan Tekstil dan Garmen yang Menjadi Sampel Penelitian ... 47

Tabel 4.1 Perhitungan Prediksi Kebangkrutan Model Altman Z”-Score ... 56

Tabel 4.2 Perhitungan Prediksi Kebangkrutan Model Grover ... 57

Tabel 4.3 Perhitungan Prediksi Kebangkrutan Model Springate ... 59

Tabel 4.4 Perhitungan Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski ... 61

Tabel 4.5 Hasil Uji Kruskal-Wallis H ... 62

Tabel 4.6 Rekap Prediksi Kebangkrutan Model Altman Z”-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski ... 63

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1.1 Pertumbuhan Output pada Sub-sektor Manufaktur ... 2

Gambar 2.1 Kerangka Konseptual Altman Z”-score ... 34

Gambar 2.2 Kerangka Konseptual Grover ... 35

Gambar 2.3 Kerangka Konseptual Springate ... 35

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Sampel Penelitian Perusahaan Tekstil dan Garmen di BEI

Periode 2009-2013 ... 72

Lampiran 2 Hasil Statistik PT Argo Pantes Tbk. (ARGO) ... 73

Lampiran 3 Hasil Statistik PT Centex Tbk. (CNTX) ... 74

Lampiran 4 Hasil Statistik PT Eratex Djaya Tbk. (ERTX) ... 75

Lampiran 5 Hasil Statistik PT Ever Shine Textile Industry Tbk. (ESTI) ... 76

Lampiran 6 Hasil Statistik PT Pan Asia Indosyntec Tbk. (HDTX) ... 77

Lampiran 7 Hasil Statistik PT Apac Citra Centertex Tbk. (MYTX) ... 78

Lampiran 8 Hasil Statistik PT Asia Pasific Fibers Tbk. (POLY) ... 79

Lampiran 9 Hasil Statistik PT Unitex Tbk. (UNTX) ... 80

Lampiran 10 Perhitungan Prediksi Kebangkrutan Model Altman Z”-Score pada Perusahaan Tekstil dan Garmen di BEI ... 81

Lampiran 11 Perhitungan Prediksi Kebangkrutan Model Grover pada Perusahaan Tekstil dan Garmen di BEI ... 82

Lampiran 12 Perhitungan Prediksi Kebangkrutan Model Springate pada Perusahaan Tekstil dan Garmen di BEI ... 83

Lampiran 13 Perhitungan Prediksi Kebangkrutan Model Zmijewski pada Perusahaan Tekstil dan Garmen di BEI ... 84

ABSTRAK

PREDIKSI KEBANGKRUTAN MODEL ALTMAN Z-SCORE, GROVER, SPRINGATE, DAN ZMIJEWSKI PADA

PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMEN DI BURSA EFEK INDONESIA

Penelitian ini bertujuan untuk melihat perbedaan potensi kebangkrutan pada perusahaan tekstil dan garmen di BEI dengan menggunakan model Altman Z”-score, Grover, Springate, dan Zmijewski pada tahun 2009-2013, serta untuk mengetahui prediktor kebangkrutan terbaik dari keempat model kebangkrutan tersebut. Sampel yang digunakan dalam penelitian adalah adalah 8 perusahaan tesktil dan garmen yang listing di BEI. Teknik pengambilan sampel ditentukan dengan metode penyampelan bersasaran (purposive sampling), sedangkan metode analisis yang digunakan adalah Uji Kruskal-Wallis H. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara potensi kebangkrutan dengan model Atman Z”-score, Grover, Springate, dan Zmijewski dengan menggunakan Uji Kruskal-Wallis H. Pada hipotesis kedua hasil penelitian menunjukkan model Grover merupakan prediktor kebangkrutan terbaik.

ABSTRACT

BANKRUPTCY PREDICTION USING ALTMAN Z-SCORE, GROVER, SPRINGATE, AND ZMIJEWSKI MODELS ON INDUSTRY TEXTILE

AND GARMENT IN INDONESIA STOCK EXCHANGE

The purpose of this research is to know the differences of the bankruptcy potential on the textile and garment industry in Indonesia Stock Exchange by using Altman Z "-score, Grover, Springate, and Zmijewski models on 2009-2013, and also to determine the best predictors of the four models bankruptcy. This research using eight textile and garment industry as sample which listed on Indonesia Stock Exchange. The sampling technique was determined to find were the targeted methods (purposive sampling), whereas the method of analysis used is the Kruskal-Wallis H. The results showed that there was no significant difference between the bankruptcy potential of the Atman Z "-score, Grover, Springate, and Zmijewski models. On the second hypothesis Grover model results show the best predictor of bankruptcy.

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Industri tekstil dan garmen di Indonesia menjadi salah satu tulang punggung

sektor manufaktur dalam beberapa dekade terakhir. Industri tekstil dan garmen

memberikan kontribusi cukup besar terhadap pertumbuhan ekonomi, selain

menciptakan lapangan kerja yang cukup besar, industri ini juga mendorong

peningkatan investasi dalam dan luar negeri. Sekitar tahun 1980-an, ekspor

menjadi sumber utama pertumbuhan dalam industri tekstil dan garmen Indonesia.

Berdasarkan nilai ekspor, pada periode 1980-1993, pertumbuhan rata-rata ekspor

tahunan tekstil dan garmen masing-masing mencapai 32% dan 37%. Pada tahun

1993, Indonesia bahkan masuk ke 13 besar eksportir tekstil dan garmen dunia.

Pangsa ekspor Indonesia untuk tekstil dan garmen mencapai 2,6% dari total

ekspor tekstil dan garmen dunia (Kemenperin: 2013).

Namun ternyata masa keemasan itu tidak bertahan lama. Secara umum,

industri tekstil dan garmen Indonesia mulai mengalami penurunan pada tahun

2000-an. Hal ini terjadi karena melambatnya pertumbuhan ekspor tekstil dan

garmen sebagai implikasi dari inefisiensi produksi juga tingginya harga bahan

baku. Selain itu terjadi peningkatan persaingan di pasar asing dan peningkatan

upah tenaga kerja yang tidak mampu diimbangi industri tekstil dan garmen.

Diperparah lagi banyak investor asing yang menarik investasinya dan lebih

Krisis keuangan global yang baru-baru ini terjadi juga memperparah upaya

revitalisasi industri tekstil dan garmen Indonesia.

Sumber: World Bank (2012) dalam Revitalisasi Pertumbuhan di Sektor Manufaktur Indonesia

Gambar 1.1

Pertumbuhan Output pada Sub-sektor Manufaktur

Seperti yang terlihat pada Gambar 1.1, kecuali peralatan transportasi dan

mesin, pertumbuhan output di semua sub-sektor manufaktur mengalami

penurunan. Industri yang paling terkena dampak dari krisis keuangan global ini

adalah industri yang berorientasi ekspor namun menggunakan bahan baku impor,

yang salah satunya adalah industri tekstil dan garmen. Kondisi ini berdampak

pada peningkatan biaya produksi, penurunan pesanan, dan penumpukan stok di

sejumlah perusahaan. Krisis ini juga mengakibatkan konsumsi tekstil dan garmen

dan garmen dunia yang menurut perkiraan semestinya tumbuh menjadi 68,3

kg/kapita pada 2009 ternyata hanya mencapai 66,6 kg/kapita. Di Indonesia sendiri

dampak yang dialami industri tekstil dan garmen mengalami penurunan produksi

mencapai 10%. Selain itu, menurut Ketua APINDO (Asosiasi Pertekstilan

Indonesia) potensi PHK yang diakibatkan krisis ini mencapai 100 ribu pekerja,

dari sekitar 1,2 juta tenaga kerja di industri tekstil dan garmen yang menyerap

sekitar 12,7% dari total tenaga kerja di sektor manufaktur (SMERU: 2009).

Pemerosotan industri tekstil dan garmen diperparah dengan sulitnya

mengakses sumber pembiayaan dalam rangka peremajaan. Peraturan Bank

Indonesia (PBI) No 8/2/2006 tentang Penilaian Kualitas Aktiva Bank Umum, BI

menetapkan tiga pilar utama sebagai penilaian kolektibilitas kredit, yaitu prospek

usaha, kinerja debitor, dan kemampuan membayar. Penilaian atas pertumbuhan

usaha industri tekstil dan garmen, kondisi pasar dan posisi debitor dalam

persaingan, kualitas manajemen dan permasalahan tenaga kerja, dukungan afiliasi,

dan upaya yang dilakukan debitor dalam rangka memelihara lingkungan hidup

menjadi faktor penting yang dinilai BI, sehingga industri tekstil dan garmen tidak

dikategorikan sebagai industri bermasa depan cerah.

Bahkan jika perbankan meluluskan permohonan kredit dari industri tekstil

dan garmen, bank memberikan suku bunga kredit yang cukup tinggi. Apabila

perbankan tidak menyeleksi dengan sangat ketat pemberian kredit terhadap

perusahaan tekstil dan garmen, tentu saja akan meningkatkan risiko operasional

bagi perbankan sendiri. Sayangnya, banyak perusahaan tekstil dan garmen tidak

restrukturisasi peralatan dan mesin menggunakan hutang yang sangat besar, tetapi

penjualan tidak mampu menghasilkan laba maksimal, akibatnya industri tekstil

dan garmen mengalami defisit yang berkelanjutan. Kondisi keuangan perusahaan

yang mengalami penurunan secara berkepanjangan dan terus menerus merupakan

suatu “alarm” bagi perusahaan untuk mewaspadai kebangkrutan.

Kebangkrutan adalah suatu kondisi dimana perusahaan mengalami

ketidakcukupan dana untuk menjalankan usahanya (Purnajaya & Ni. 2014).

Menurut Vahdat dan Mohammad (2012), kebangkrutan dapat terjadi ketika

kondisi atau pun posisi keuangan perusahaan rendah dan lemah. Sedangkan

menurut Prihadi (2011), kebangkrutan merupakan kondisi dimana perusahaan

tidak mampu lagi untuk melunasi kewajibannya. Kondisi ini biasanya tidak terjadi

begitu saja, melainkan terdapat indikasi awal yang dapat dikenali lebih dini kalau

laporan keuangan dianalisis secara lebih cermat. Laporan keuangan yang sehat

dapat dikenali dengan beberapa indikasi antara lain, mampu menghasilkan laba

yang tinggi, likuiditasnya memadai, serta hutang yang tidak membebani.

Fakta yang terjadi adalah terdapat beberapa perusahaan tekstil dan garmen di

Indonesia yang mengalami penurunan laba terus-menerus, bahkan ada yang

mengalami kebangkrutan. Salah satu contoh kasus adalah Pan Asia Filament Inti

Tbk. (PAFI) sebagai salah satu perusahaan tekstil dan garmen yang terdaftar di

BEI sejak 17 Juni 1997 harus didelisting dari Bursa Efek Indonesia (BEI) pada 14

Maret 2013. Hal ini bisa saja dipengaruhi berbagai faktor dalam perusahaan tetapi

faktanya adalah Pan Asia Filament Inti Tbk. mengalami penurunan laba

Hal ini merupakan suatu peringatan bagi perusahaan tekstil dan garmen dalam

menghadapi kemungkinan terjadinya kebangkrutan. Berikut disajikan perusahaan

tekstil dan garmen di BEI yang juga mengalami penurunan laba (rugi):

Tabel 1.1

Daftar Perusahaan Tekstil & Garmen yang Mengalami Penurunan Laba No. Nama

Perusahaan

Laba Bersih / Rugi Bersih (dalam Rupiah)

2009 2010 2011 2012 2013 1 ARGO (75.744.091.000) (125.015.984.000) (140.397.775.000) (118.969.636.000) 81.749.083.000 2 CNTX (49.422.677.850) (10.518.966.000) 33.511.029.360 (35.220.963.640) (1.381.952.253) 3 ERTX (25.371.702.000) (48.491.545.000) 82.048.584.000 6.195.916.000 8.507.378.340 4 ESTI 7.686.659.423 1.487.272.540 3.271.192.448 (45.126.573.190) (8.130.794.340) 5 HDTX 560.989.583 1.190.607.578 17.285.049.940 3.102.049.511 (218.654.504.263) 6 MYTX 13.186.193.876 (101.136.319.879) (120.520.153.274) (126.172.495.055) (49.786.983.213) 7 POLY 1.182.787.954.988 334.976.849.923 (80.168.102.360) (310.588.902.370) (366.424.876.959) 8 UNTX 30.679.809.366 (25.288.156.801) (6.634.058) (11.888.829.850) 20.760.609.530

Sumber: www.idx.co.id

Berdasarkan data Tabel 1.1 dapat dilihat bahwa beberapa perusahaan tekstil

dan garmen mengalami pertumbuhan laba tidak stabil, di beberapa perusahaan,

bahkan cenderung mengalami penurunan yang berkelanjutan. Walaupun

mengalami peningkatan, cenderung tidak cukup untuk menalangi kerugian dari

tahun-tahun sebelumnya. Kondisi keuangan ini tentu merupakan cerminan untuk

mengetahui kelancaran aktivitas perusahaan. Untuk menilai kondisi keuangan

perusahaan dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode pengukuran.

Telah banyak penelitian yang dilakukan untuk memprediksi kebangkrutan

dengan analisis laporan keuangan perusahaan. diantaranya dengan menggunakan

model Altman Z-score, Springate, dan Zmijewski. Ketiga model analisis ini

banyak digunakan untuk memprediksi kebangkrutan karena relatif mudah untuk

diaplikasikan, serta tingkat akurasinya cukup tinggi. Selain ketiga model di atas

terdapat pula model Grover yang diciptakan melalui penilaian dan pendesainan

Berdasarkan beberapa penelitian yang sudah dilakukan, ditemukan

perbedaan pada hasil penelitiannya. Penelitian Prihanthini dan Maria (2013)

menyatakan bahwa model Grover memberikan hasil prediksi yang lebih akurat

dibandingkan dengan hasil model Altman Z-score, Springate, dan Zmijewski.

Sedangkan menurut penelitian Purnajaya dan Ni (2014), Altman Z-score

merupakan prediktor kebangkrutan terbaik dibandingkan dengan model Springate

dan Zmijewski.

Berdasarkan uraian di latar belakang, penulis tertarik untuk menganalisis

prediksi kebangkrutan dengan model Altman Z-score, Grover, Springate, dan

Zmijewski pada perusahaan tekstil dan garmen yang terdaftar di Bursa Efek

Indonesia (BEI) periode 2009-2013.

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang sudah dijelaskan sebelumnya, maka

perumusan masalah dalam penelitian ini adalah:

1. Apakah terdapat perbedaan potensi kebangkrutan pada perusahaan tekstil

dan garmen di Bursa Efek Indonesia periode 2009-2013 dengan

menggunakan model Altman Z-score, Grover, Springate, dan Zmijewski?

2. Model manakah yang terbaik menjadi prediktor kebangkrutan terhadap

perusahaan tekstil dan garmen di Bursa Efek Indonesia menggunakan model

1.3 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah:

1. Untuk melihat perbedaan potensi kebangkrutan perusahaan tekstil dan

garmen di Bursa Efek Indonesia periode 2009-2013 dengan menggunakan

model Altman Z-score, Grover, Springate, dan Zmijewski.

2. Untuk mengetahui prediktor kebangkrutan terbaik dengan menggunakan

model Altman Z-score, Grover, Springate, dan Zmijewski pada perusahaan

tekstil dan garmen di Bursa Efek Indonesia.

1.4 Manfaat Penelitian

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi beberapa pihak

terkait, yaitu:

1. Bagi Perusahaan Tekstil dan Garmen

Sebagai bahan referensi dan bahan pertimbangan dalam pengambilan

keputusan.

2. Bagi Investor

Sebagai pemberi informasi kepada calon investor yang akan melakukan

investasi.

3. Bagi Peneliti

Sebagai sarana untuk menambah pengetahuan, wawasan, dan mempertajam

daya pikir ilmiah mengenai analisis kebangkrutan perusahaan tekstil dan

4. Bagi Peneliti Selanjutnya

Sebagai bahan referensi oleh peneliti selanjutnya untuk melakukan

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Uraian Teoritis 2.1.1Laporan Keuangan

Pencatatan atas pemasukan dan pengeluaran yang terjadi dalam suatu

kegiatan usaha (bisnis) merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari bisnis itu

sendiri. Catatan keuangan tersebut disusun dalam suatu periode tertentu dan

dibuat ke dalam bentuk laporan keuangan. Dalam pengertian yang sederhana,

laporan keuangan adalah laporan yang menunjukkan kondisi keuangan

perusahaan saat ini atau dalam suatu periode tertentu (Kasmir, 2008:7).

Diantara berbagai laporan yang diterbitkan perusahaan kepada pemegang

saham, laporan tahunan (annual report) adalah yang paling penting. Ada dua jenis

informasi yang diberikan dalam laporan ini. Pertama adalah bagian verbal yang

seringkali disajikan sebagai surat dari presiden direktur yang menguraikan hasil

operasi perusahaan selama tahun lalu dan membahas perkembangan baru yang

akan memperngaruhi operasi perusahaan di masa depan. Kedua, laporan tahunan

yang menyajikan empat laporan keuangan dasar: neraca, laporan laba-rugi,

laporan perubahan modal, dan laporan arus kas (Bringham, 2001).

Neraca merupakan laporan keuangan yang menunjukkan jumlah aktiva

(harta), kewajiban (utang), dan modal perusahaan (ekuitas) pada saat tertentu.

Selanjutnya, laporan laba-rugi menunjukkan kondisi usaha dalam suatu periode

periode tertentu guna mengetahui jumlah perolehan pendapatan dan biaya yang

telah dikeluarkan sehingga dapat diketahui apakah perusahaan dalam keadaan laba

atau rugi. Laporan perubahan modal menggambarkan jumlah modal yang dimiliki

perusahaan saat ini, serta sebab-sebab perubahan modal. Laporan arus kas

merupakan laporan yang menunjukkan arus kas masuk dan arus kas keluar di

perusahaan. Arus kas masuk berupa pendapatan atau pinjaman dari pihak lain,

sedangkan arus kas keluar merupakan biaya-biaya yang telah dikeluarkan

perusahaan.

Secara umum laporan keuangan menyediakan informasi tentang posisi

keuangan pada saat tertentu, kinerja dan arus kas dalam suatu periode untuk

menilai dan mengambil keputusan yang bersangkutan dengan perusahaan.

Penilaian kinerja akan menjadi patokan atau ukuran apakah manajemen mampu

atau berhasil dalam menjalankan kebijakan yang telah digariskan. Dalam

praktiknya, terdapat beberapa tujuan yang hendak dicapai dalam pembuatan

laporan keuangan, yaitu (Kasmir, 2008:11):

1. memberikan informasi tentang jenis dan jumlah aktiva (harta) yang dimiliki

perusahaan pada saat ini;

2. memberikan informasi tentang jenis dan jumlah kewajiban dan modal yang

dimiliki perusahaan pada saat ini;

3. memberikan informasi tentang jenis dan jumlah pendapatan yang diperoleh

pada suatu periode tertentu;

4. memberikan informasi tentang jumlah biaya dan jenis biaya yang

5. memberikan informasi tentang perubahan-perubahan yang terjadi terhadap

aktiva, pasiva, dan modal perusahaan;

6. memberikan informasi tentang kinerja manajemen perusahaan dalam suatu

periode;

7. memberikan informasi tentang catatan-catatan atas laporan keuangan;

8. informasi keuangan lainnya.

Kita mengakui bahwa laporan keuangan yang telah disusun sedemikian rupa

terlihat sempurna dan meyakinkan. Dibalik itu semua sebenarnya ada beberapa

ketidaktepatan terutama dalam jumlah yang telah disusun. Hal ini disebabkan

adanya hal-hal yang belum atau tidak tercatat dalam laporan keuangan tersebut.

Selain itu, ada hal-hal yang tidak dapat dinyatakan dalam angka-angka, seperti

reputasi, prestasi manajernya, dan lainnya. Berikut beberapa keterbatasan laporan

keuangan yang dimiliki perusahaan (Kasmir, 2008:16):

1. pembuatan laporan keuangan disusun berdasarkan sejarah (historis), dimana

data-data yang diambil dari data masa lalu;

2. laporan keuangan dibuat umum, artinya untuk semua orang bukan hanya

untuk pihak tertentu saja;

3. proses penyusunan tidak terlepas dari taksiran-taksiran dan pertimbangan

tertentu;

4. laporan keuangan bersifat konservatif dalam menghadapi situasi

ketidakpastian;

5. laporan keuangan mengacu pada sudut pandang ekonomi dalam memandang

Pihak-pihak yang berkepentingan terhadap laporan keuangan adalah

(Kasmir, 2008:25):

1. pemilik, guna melihat perkembangan dan kemajuan perusahaan serta dividen

yang diperoleh;

2. manajemen, untuk menilai kinerjanya selama periode tertentu;

3. kreditor, untuk menilai kelayakan perusahaan dalam memperoleh pinjaman

dan kemampuan bayar pinjaman;

4. pemerintah, untuk menilai kepatuhan perusahaan dalam membayar

kewajibannya kepada pemerintah;

5. investor, untuk menilai prospek usaha tersebut ke depan, apakah mampu

memberikan dividen dan nilai saham seperti yang diinginkan.

2.1.2Analisis Laporan Keuangan

Setelah laporan keuangan disusun berdasarkan data yang relevan, serta

dilakukan dengan prosedur akutansi dan penilaian yang benar, akan terlihat

kondisi keuangan perusahaan yang sesungguhnya. Agar laporan keuangan

menjadi lebih berarti, sehingga dapat dipahami dan dimengerti oleh berbagai

pihak, perlu dilakukan analisis laporan keuangan. Dengan analisis laporan

keuangan akan terlihat apakah perusahaan dapat mencapai target yang telah

direncanakan sebelumnya atau tidak. Hasil analisis laporan keuangan juga akan

memberikan informasi tentang kelemahan dan kekuatan yang dimiliki perusahaan.

Analisis laporan keuangan perlu dilakukan secara cermat dengan

menggunakan metode dan teknik analisis yang tepat, sehingga hasil yang

berbagai pihak dengan adanya analisis laporan keuangan, yaitu (Kasmir,

2008:68):

1. untuk mengetahui posisi keuangan perusahaan dalam periode tertentu, baik

harta, kewajiban, modal, maupun hasil usaha yang telah dicapai untuk

beberapa periode;

2. untuk mengetahui kelemahan-kelemahan apa saja yang menjadi kekurangan

perusahaan;

3. untuk mengetahui kekuatan perusahaan;

4. untuk mengetahui langkah-langkah perbaikan yang perlu dilakukan

berkaitan dengan keuangan perusahaan saat ini;

5. untuk melakukan penilaian kinerja manajemen kedepan, apakah perlu

penyegaran atau tidak karena sudah dianggap berhasil atau gagal;

6. dapat juga digunakan sebagai pembanding dengan perusahaan sejenis

tentang hasil yang mereka capai.

Analisis laporan keuangan dapat dilakukan dengan berbagai teknik analisis,

yang salah satunya adalah analisis rasio keuangan. Pengertian rasio keuangan

menurut James C. Van Horne (dalam Kasmir, 2008: 104) merupakan indeks yang

menghubungkan dua angka akuntansi dan diperoleh dengan membagi satu angka

dengan angka lain. Rasio keuangan digunakan untuk mengevaluasi kondisi

keuangan dan kinerja perusahaan. Dari kinerja yang dihasilkan ini juga dapat

dijadikan sebagai evaluasi hal-hal yang perlu dilakukan kedepan.

Meskipun analisis rasio keuangan yang digunakan memiliki fungsi dan

bukan berarti rasio keuangan yang dibuat sudah menjamin 100% kondisi dan

posisi keuangan yang sesungguhnya. Hal ini karena rasio-rasio keuangan yang

digunakan masih memiliki banyak kelemahan. J. Fred Weston (dalam Kasmir,

2008:117) menyebutkan kelemahan rasio keuangan sebagai berikut:

1. data keuangan disusun dari data akuntansi. Kemudian data tersebut

ditafsirkan dengan berbagai macam cara, misalnya masing-masing

perusahaan menggunakan:

-metode penyusutan yang berbeda untuk menentukan nilai penyusutan

terhadap aktivanya sehingga menghasilkan nilai penyusutan setiap periode

juga berbeda; atau

-penilaian sediaan yang berbeda;

2. prosedur pelaporan yang berbeda, mengakibatkan laba yang dilaporkan

berbeda pula, dapat naik atau turun, tergantung prosedur pelaporan keuangan

tersebut;

3. adanya manipulasi data, artinya dalam menyusun data, pihak penyusun tidak

jujur dalam memasukkan angka-angka ke laporan keuangan yang mereka

buat. Akibatnya hasil perhitungan rasio keuangan tidak menunjukkan hasil

yang sesungguhnya;

4. perlakuan pengeluaran untuk biaya-biaya antara satu perusahaan dengan

perusahaan lainnya berbeda;

5. penggunaan tahun fiskal yang berbeda, juga dapat menghasilkan perbedaan;

7. kesamaan rasio keuangan yang telah dibuat dengan standar industri belum

menjamin perusahaan berjalan normal dan telah dikelola dengan baik.

2.1.3Kebangkrutan

Kebangkrutan perusahaan ditandai dengan terjadinya kesulitan keuangan

(financial distress) yang berkelanjutan. Ketika suatu perusahaan mengalami

kesulitan keuangan, tidak serta merta perusahaan langsung dinyatakan bangkrut.

Biasanya perusahaan akan melakukan berbagai upaya perbaikan dahulu,

diantaranya, dengan menggunakan hutang untuk merevitalisasi perusahaan. Tetapi

penggunaan hutang yang besar tanpa manajemen yang baik justru dapat

menyebabkan hal-hal berikut (Ross, 2003:595):

1. Kebangkrutan teknis. Kebangkrutan teknis terjadi ketika perusahaan tidak

mampu memenuhi kewajban/ hutangnya.

2. Kebangkrutan akuntansi. Hal ini terjadi ketika jumlah nilai buku hutang lebih

besar daripada nilai buku aset.

3. Kegagalan bisnis. Kondisi ini merujuk pada situasi dimana bisnis telah

mengalami kerugian dan tidak mampu melunasinya kepada kreditur.

4. Kebangkrutan sah menurut hukum. Perusahaan atau kreditur mengajukan

petisi ke pengadilan. Dengan kata lain, kebangkrutan ini merupakan proses

untuk melakukan likuidasi atau reorganisasi (merger atau akuisis) usaha.

Pada prinsipnya, sebuah perusahaan dikatakan bangkrut ketika nilai aset

perusahaan sama dengan nilai hutang. Ketika hal ini terjadi, maka nilai ekuitas

adalah nol, dan dalam hal ini pemegang saham menyerahkan kendali perusahaan

obligasi adalah proses hukum, bukan ekonomi. Terdapat dua jenis biaya yang

disebabkan oleh kebangkrutan, yaitu biaya kebangkrutan langsung dan biaya

kebangkrutan tidak langsung. Biaya kebangkrutan langsung berarti biaya yang

secara langsung terkait dengan kebangkrutan, seperti biaya hokum dan biaya

administrasi. Biaya kebangkrutan tidak langsung merupakan biaya untuk

menghindari biaya-biaya arsip yang dikeluarkan oleh perusahaan yang mengalami

kesulitan keuangan (Ross, 2003:585).

Pada pasal 1 butir 1 UU No.37 tahun 2004, “Kebangkrutan adalah sita

umum atas semua kekayaan debitur pailit yang pengurusan dan pemberesannya

dilakukan oleh kurator di bawah pengawasan Hakim Pengawas sebagaimana

diatur dalam Undang-Undang”. Pengertian kebangkrutan (kepailitan) mengacu

pada Peraturan Pemerintah Pengganti UU Nomor 1 tahun 1998 tentang Perubahan

Atas UU Kepailitan yang menyebutkan:

a. Debitur yang mempunyai 2 (dua) atau lebih kreditur dan tidak membayar

sedikitnya satu utang yang jatuh tempo dan tidak dapat ditagih, dinyatakan

pailit dengan putusan pengadilan yang berwenang, baik atas permohonannya

sendiri, maupun atas permintaan seorang atau lebih krediturnya.

b. Permohonan sebagaimana disebut dalam butir di atas dapat juga diajukan

oleh kejaksaan untuk kepentingan umum.

Dalam UU No. 37 tahun 2004 juga dijelaskan Tentang Kepailitan dan

Penundaan Kewajiban Pembayaran Utang. UU Kepailitan menyatakan bagaimana

menyelesaikan sengketa yang muncul dikala satu perusahaan tidak bisa lagi

yang berkaitan dengan usaha atau bisnis yang dijalankan. Perusahaan bisa

dinyatakan pailit/bangkrut apabila dalam jangka waktu tertentu tidak bisa

melakukan pemnayaran pokok atau bunganya.

Beberapa faktor yang dapat menjadi penyebab kebangkrutan suatu

perusahaan antara lain (Salatin. 2013):

a. Faktor Umum

1. Ekonomi. Faktor-faktor kebangkrutan dari sektor ekonomi antara lain

gejala inflasi dan deflasi dalam harga barang dan jasa, kebijakan

keuangan, suku bunga dan devaluasi atau revaluasi uang dalam

hubungannya dengan perdagangan luar negeri.

2. Sosial. Faktor sosial yang cukup berpengaruh terhadap kebangkrutan

terjadi pada perubahan gaya hidup masyarakat yang mempengaruhi

permintaan terhadap produk dan jasa ataupun cara perusahaan

berhubungan dengan karyawan.

3. Teknologi. Penggunaan teknologi informasi yang tidak tepat

menyebabkan biaya operasional yang ditanggung perusahaan meningkat,

yakni biaya pemeliharaan, biaya atas implementasi yang tidak terencana,

sistem yang tidak terpadu serta operator yang tidak professional.

4. Pemerintah. Kebijaka pemerintah terhadap pencabutan subsidi terhadap

perusahaan dan industri, penetapan tariff ekspor-impor yang

berubah-ubah, kebijakan undang-undang ketenagakerjaan, dll menyebabkan

ketidakstabilan bagi perusahaan, yang berdampak terhadap pengeluaran

b. Faktor Eksternal Perusahaan

1. Pelanggan. Perusahaan dituntut untuk mampu mengidentifikasi sifat

konsumen, menciptakan peluang, menemukan konsumen baru, dan

mejaga loyalitas pelanggan untuk menghindari penurunan penjualan.

2. Pemasok. Perusahaan dan pemasok harus mampu bekerja sama dengan

baik karena kekuatan pemasok untuk menaikkan harga dan mengurangi

keuntungan pembelinya tergantung pada seberapa besar pemasok

berhubungan dengan perdagangan bebas.

3. Pesaing. Pesaing mengakibatkan ambiguitas bagi perusahaan,

maksudnya pesaing dapat menjadi motivator hebat bagi perusahaan

untuk meningkatkan mutu dan kualitas produk dan pelayanannya

terhadap masyarakat. Tetapi pesaing juga dapat menurunkan nilai

perusahaan apabila pesaing lebih unggul dalam menawarkan produk dan

pelayanannya.

c. Faktor Internal Perusahaan

Faktor-faktor ini biasanya merupakan hasil dari keputusan kebijakan yang

tidak tepat di masa lalu dan kegagalan manajemen untuk berbuat sesuatu

pada saat yang diperlukan.

2.1.4Model Altman Z-Score

Z-score merupakan suatu persamaan multivariable yang digunakan oleh

Altman dalam rangka memprediksi tingkat kebangkrutan. Altman menggunakan

model statistik yang disebut dengan Multiple Discriminant Analysis (MDA). Pada

Z-score asli. Padahal Altman menciptakan beberapa variasi Z-score. Z-score asli

yang dikemukakan Altman ini pada tahun 1968 ini dirumuskan dengan

mengambil sampel sebanyak 66 perusahaan manufaktur publik di Amerika yang

33 diantaranya adalah perusahaan bangkrut dan 33 lainnya perusahaan tidak

bangkrut.

Jumlah rasio yang dipilih untuk di tes adalah 22 buah. Dari jumlah tersebut

kemudian hanya dipilih 5 rasio yang paling kuat secara bersama berkorelasi

dengan kebangkrutan. Sehingga dirumuskan Z-score asli adalah sebagai berikut

(Prihadi, 2011: 335-336):

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

Keterangan :

X1 = Working Capital to Total Assets

X2 = Retained Earnings to Total Assets

X3 = EBIT to Total Asset

X4 = Market Value of Equity to Book Value of Debt

X5 = Sales to Total Assets

Nilai cut-off yang digunakan dalam Z-score asli ini adalah :

Tabel 2.1

Tabel Klasifikasi Altman Z-score

Z-score Posisi Perusahaan

< 1.81 Bangkrut

1.81 - 2.99 Daerah kelabu

>2.99 Sehat Sumber: Prihadi (2011: 336)

Dikarenakan keterbatasan penggunaan Z-score asli yang hanya dapat

varian dari Z-score yaitu Z’-score dan Z”-score. Z’-score ditujukan untuk

perusahaan non-publik dengan cara merumuskan kembali rasio yang digunakan,

yaitu menggantikan market value of equity dengan book value of equity.

Perumusan yang berubah dan sampel yang berbeda membuat hasil akhir rumus

Z’-score menjadi berbeda dengan Z-score asli yang dapat dilihat sebagai berikut

(Prihadi, 2011: 337-338):

Z’-score = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5

Keterangan :

X1 = Working Capital to Total Assets

X2 = Retained Earnings to Total Assets

X3 = EBIT to Total Asset

X4 = Book Value of Equity to Book Value of Debt

X5 = Sales to Total Assets

Nilai cut-off yang digunakan dalam Z’-score ini adalah :

Tabel 2.2

Tabel Klasifikasi Altman Z’-score

Z’-score Posisi Perusahaan

< 1.23 Bangkrut

1.23 - 2.90 Daerah kelabu

>2.90 Sehat Sumber: Prihadi (2011: 338)

Varian terakhir adalah Z”-score, dimana dalam model ini rasio sales to total

assets dihilangkan dengan harapan efek industri, dalam pengertian ukuran

perusahaan terkait dengan aset atau penjualan dapat dihilangkan. Sampel yang

digunakan kemudian diganti dengan perusahaan dari negara berkembang yaitu

digunakan untuk perusahaan publik maupun private. Adapun rumus Z”-score

adalah:

Z”-score = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4

Keterangan:

X1 = Working Capital to Total Assets

X2 = Retained Earnings to Total Assets

X3 = EBIT to Total Asset

X4 = Book Value of Equity to Book Value of Debt

Nilai cut-off yang digunakan dalam Z”-score ini adalah :

Tabel 2.3

Tabel Klasifikasi Altman Z”-score

Z”-score Posisi Perusahaan

< 1.1 Bangkrut

1.1 - 2.60 Daerah kelabu

>2.60 Sehat Sumber: Prihadi (2011: 338-339)

Penelitian ini akan menggunakan model Altman yang ketiga yakni Z”-score

dikarenakan model tersebut merupakan model yang fleksibel karena bisa

digunakan untuk perusahaan publik maupun private, juga merupakan model yang

cocok digunakan di Indonesia.

2.1.5Model Grover

Model Grover merupakan model yang diciptakan dengan melakukan

pendesainan dan penilaian ulang terhadap model Altman Z-score. Grover

menggunakan sampel sesuai dengan model Altman pada tahun 1968, dengan

menambahkan tiga belas rasio keuangan baru. Sampel yang digunakan sebanyak

bangkrut pada tahun 1982 sampai 1996. Grover (2001) menghasilkan fungsi

sebagai berikut (Ni Made. 2013):

Score = 1,650X1 + 3,404X2 + 0,016ROA + 0,057

Keterangan :

X1 = Working Capital to Total Assets

X2 = Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset

ROA = Net Income to Total Assets

Grover mengklasifikasikan nilai kebangkrutan perusahaan sebagai berikut:

1. Jika Score -0,02 maka perusahaan dalam keadaan bangkrut.

2. Jika Score 0,01 maka perusahaan dalam keadaan sehat (tidak bangkrut).

2.1.6Model Springate

Analisis model kebangkrutan Springate ditemukan oleh Springate pada

tahun 1978. Springate menemukan 4 rasio dari 19 rasio keuangan yang paling

berkontribusi terhadap prediksi kebangkrutan perusahaan. Keempat rasio

keuangan tersebut dikombinasikan dalam suatu formula yang disebut Model

Springate, secara matematis dirumuskan sebagai berikut (Kokyung. 2012):

S = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D

Keterangan :

A = Working Capital to Total Assets

B = Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset

C = Earnings Before Taxes to Current Liabilities

Springate membagi kriteria penilaian kebangkrutan perusahaan ke dalam 3

kategori:

1. Jika nilai S < 0,862 maka mengindikasikan perusahaan menghadapi

ancaman kebangkrutan yang serius (bangkrut).

2. Jika nilai 0,862 < S < 1,062 maka mengindikasikan bahwa pihak manajemen

harus hati-hati dalam mengelola aset-aset perusahaan agar tidak terjadi

kebangkrutan (daerah rawan kebangkrutan).

3. Jika nilai S > 1,062 mengindikasikan perusahaan dalam kondisi keuangan

yang sehat (tidak bangkrut).

2.1.7Model Zmijewski

Model analisis kebangkrutan ini ditemukan oleh Zmijewski pada tahun 1983

yang merupakan hasil riset selama 20 tahun. Rasio keuangan yang digunakan

pada model ini dipilihdari rasio keuangan yang telah digunakan pada penelitian

terdahulu. Sebanyak 75 perusahaan yang bangkrut serta 3573 perusahaan sehat

selama tahun 1972 sampai dengan 1978 dijadikan sampel. Model Zmijewski yang

berhasil dikembangkan yaitu (Komang. 2014):

Z = -4,3 – 4,5X1 + 5,7X2 – 0,004X3

Keterangan :

X1 = Return On Asset

X2 = Debt Ratio

X3 = Current Ratio

Nilai cut-off yang digunakan dalam model ini adalah 0, dimana jika Z

Sedangkan semakin negatif nilai Z perusahaan, maka semakin jauh perusahaan

dari potensi mengalami kebangkrutan.

2.2 Penelitian Terdahulu

Komang & Ni K. (2014) melakukan penelitian dengan judul Analisis

Komparasi Potensi Kebangkrutan dengan Metode Z-score Altman, Springate, dan

Zmijewski pada Industri Kosmetik yang terdaftar di BEI. Variabel yang

digunakan dalam penelitian ini adalah Working Capital/ Total Assets, Retained

Earning / Total Assets, EBIT/ Total Assets, Market Value Equity/ Book Value of Total Debt, Sales/ Total Assets, Earnings Before Taxes/ Current Liabilities, ROA, Debt Ratio, dan Current Ratio. Teknik analisis data yang digunakan adalah

Multiple Discriminant Analysis (MDA). Hasil penelitian Komang dan Ni K.

mengatakan bahwa perbedaan rata-rata terlihat pada model Altman Z-score,

sedangkan model Springate dan Zmijewski memiliki rata-rata potensi

kebangkrutan yang hampir sama.

Kokyung & Siti (2014) melakukan penelitian dengan judul Analisis

Penggunaan Altman Z-score dan Springate untuk Mengetahui Potensi

Kebangkrutan pada PT. Bakrie Telecom Tbk. Variabel yang digunakan adalah Net

Working Capital/ Total Assets, Retained Earnings/ Total Assets, EBIT/ Total Asset, Market Value of Equity/ Book Value of Debt, Sales/ Total Assets, Net Profit Before Interest and Taxes/ Total Assets, Net Profit Before Taxes/ Current Liabilities. Teknik analisis data yang digunakan adalah Multiple Discriminant

Analysis (MDA). Hasil penelitian ini menyatakan bahwa terdapat perbedaan hasil

adanya perbedaan penggunaan rasio keuangan dan kriteria kebangkrutan. Prediksi

Altman menyatakan PT. Bakrie Telecom mengalami kebangkrutan atau adanya

masalah keuangan yang serius pada tahun 2012, sedangkan prediksi Springate

menunjukkan PT. Bakrie Telecom mengalami ancaman kebangkrutan pada

2009-2012.

Aswinda, Darminto dan Nengah (2013) melakukan penelitian dengan judul

Penerapan Model Altman Z-score untuk Memprediksi Kebangkrutan pada

Industri Tekstil dan Produk Tekstil yang terdaftar di BEI Periode 2009-2011.

Variabel yang digunakan adalah Modal Kerja/ Total Aktiva, Laba Yang Ditahan/

Total Aktiva, Laba Sebelum Bunga dan Pajak/ Total Aktiva, Nilai Pasar Saham/

Nilai Buku Total Hutang, Penjualan/ Total Aktiva. Teknik analisis data yang

digunakan adalah Multiple Discriminant Analysis (MDA). Hasil penelitian ini

menyatakan bahwa lima dari enam perusahaan yang diteliti berpotensi mengalami

kebangkrutan.

Ni Made & Maria (2013) melakukan penelitian dengan judul Prediksi

Kebangkrutan dengan Model Grover, Altman Z-score, Springate, dan Zmijewski

pada Perusahaan Food and Beverage di Bursa Efek Indonesia. Variabel yang

digunakan adalah Working Capital/ Total Assets, Retained Earnings/ Total Assets,

Earnings Before Interest and Taxes/ Total Asset, Book Value of Equity/ Book Value of Total Debt, Sales/ Total Assets, Net Profit Before Interest and Taxes/ Total Assets, Net Profit Before Taxes/ Current Liabilities, Return On Assets, Debt Ratio, dan Current Ratio. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa model Grover

merupakan prediktor kebangkrutan yang paling sesuai diterapkan pada perusahaan

Food & Beverage yang terdaftar di BEI.

June Li (2012) melakukan penelitian dengan judul Prediction of Corporate

Bankruptcy from 2008 Through 2011. Variabel yang digunakan adalah Working

Capital/ Total Assets, Retained Earnings/ Total Assets, Earnings Before Interest and Taxes/ Total Asset, Market Value of Equity/ Total Liabilities, dan Sales/ Total

Assets. Teknik analisis data yang digunakan adalah Multiple Discriminant

Analysis (MDA). Hasil penelitian ini menyatakan meskipun model original

Altman Z-score dikembangkan untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan

manufaktur, namun pada penelitian ini model tersebut juga baik digunakan pada

perusahaan non-manufaktur.

Radha & Kishore (2012) melakukan penelitian dengan judul A Comparison

of Bankruptcy Models. Variabel yang digunakan adalah Working Capital/ Total

Assets, Retained Earnings/ Total Assets, Earnings Before Interest and Taxes/ Total Asset, Market Value of Equity/ Total Liabilities, Size company, Total Liabilities/ Total Assets, Current Liabilities/ Current Assets, Net Income/ Total Assets, Earnings Before Interest and Taxes/ Total Liabilities, INTWO (Indicator equal to 1 if net income was negative for the last two years or 0), OENEG (Indicator equal to 1 if book value of equity is negative or 0). Teknik analisis data

yang digunakan adalah Multiple Discriminant Analysis (MDA) dan Probability

using Logistic Transformation. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa model

O-score merupakan prediktor kebangkrutan terbaik dibandingkan Z-O-score dan

menggunakan 9 komponen prediksi kebangkrutan termasuk inflasi, likuiditas

jangka pendek dan jangka panjang, serta laba sebelum dan sesudah pajak.

Vahdat & Mohammad (2012) melakukan penelitian dengan judul The

Creation Of Bankruptcy Prediction Model Using Springate and SAF Models.

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Working Capital/ Total

Assets, Earnings Before Interest and Taxes/ Total Assets, Earnings Before Interest

and Taxes/ Current Liabilities, Sales/ Total Assets, Retained Earnings/ Total

Assets, Inventory turnover During a financial period, Interest costs/ Sales. Teknik

analisis data yang digunakan adalah Multiple Discriminant Analysis (MDA) dan

Logistic Regression Method. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa springate

dengan MDA memberikan prediksi kebangkrutan dengan tingkat akurasi 90%

dalam kurun waktu 1 tahun sebelum kebangkrutan, dan 82% dalam kurun waktu 2

tahun. Sedangkan model SAF dengan analisis regresi logistik memprediksi

kebangkrutan dengan tingkat akurasi 88,5% untuk kurun waktu 1 tahun sebelum

kebangkrutan dan 79% untuk kurun waktu 2 tahun sebelum kebangkrutan.

Hafiz & Dicky (2011) melakukan penelitian dengan judul Analisis

Kebangkrutan Model Altman Z-score dan Springate pada Perusahaan Industri

Property. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Working Capital/

Total Assets, Retained Earnings/ Total Assets, Earnings Before Interest and Taxes/ Total Asset, Market Value of Equity/ Book Value of Debt, Sales/ Total Assets, Net Profit Before Interest and Taxes/ Total Assets, dan Net Profit Before

Taxes/ Current Liabilities. Teknik analisis data yang digunakan adalah Multiple

lebih ketat dalam menilai tingkat kebangkrutan dibandingkan Model Springate.

Pengukuran kedua metode ini menitik beratkan pada kemampuan perusahaan

menghasilkan laba rugi dengan menggunakan rasio profitabilitas.

Tabel 2.4

Ringkasan Penelitian Terdahulu

No. Nama Peneliti / Tahun Judul Penelitian Variabel Penelitian Teknik

Analisis Hasil Penelitian

1 Komang dan Ni K. (2014) Analisis Komparasi Potensi Kebangkrutan dengan Metode Z-score Altman, Springate, dan Zmijewski pada Industri Kosmetik yang terdaftar di BEI 1. Working

Capital to Total Assets

2. Retained

Earnings to Total Assets

3. Earnings Before Interest and Taxes to Total Assets

4. Working

Capital to Total Assets

5. Retained

Earnings to Total Assets

6. Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset

7. Market Value of Equity to Book Value of Debt

8. Sales to Total

Assets

9. Earnings Before Taxes to Current

Liabilities

10.Return On

Assets 11.Debt Ratio 12.Current Ratio

Multiple Discriminant Analysis ( MDA )

Perbedaan rata-rata terlihat pada model Altman Z-Score, sedangkan model Springate dan Zmijewski memiliki rata- rata potensi kebangkrutan yang hampir sama. 2 Kokyung dan Siti (2014) Analisa Penggunaan Altman Z-score dan Springate untuk Mengetahui Potensi Kebangkrutan 1. Working

Capital to Total Assets

2. Retained

Earnings to Total Assets

3. Earnings Before Interest and Taxes to Total

Multiple Discriminant Analysis (MDA) Terdapat perbedaan hasil prediksi kebangkrutan antara Altman Z-score dan Springate dikarenakan perbedaan

Lanjutan Tabel 2.4 Ringkasan Penelitian Terdahulu

No. Nama Peneliti / Tahun Judul Penelitian Variabel Penelitian Teknik

Analisis Hasil Penelitian

pada PT. Bakrie Telecom Tbk

Asset

4. Market Value

of Equity to Total Liabilities

5. Sales to Total

Assets

6. Net Profit

Before Interest and Taxes to Total Assets

7. Net Profit

Before Taxes to Current Liabilities penggunaan rasio keuangan dan kriteria kebangkrutan. 3 Aswinda, Darmianto, dan Nengah (2013) Penerapan Model Altman Z-score untuk Memprediksi Kebangkrutan pada Industri Tekstil dan Produk Tekstil yang Terdaftar di BEI periode 2009-2011

1. Modal Kerja/

Total Aktiva

2. Laba ditahan/

Total Aktiva

3. Laba Sebelum

Bunga dan Pajak / Total Aktiva

4. Nilai Pasar

Saham Biasa dan Saham Preferen / Nilai Buku Total Utang

5. Penjualan /

Total Aktiva

Multiple Discriminant Analysis ( MDA )

Penelitian ini membuktikan bahwa lima dari enam perusahaan yang diteliti berpotensi mengalami kebangkrutan.

4 Ni Made

dan Maria (2013) Prediksi Kebangkrutan dengan Model Grover, Altman Z-score, Springate, dan Zmijewski pada Perusahaan Food and Beverage di Bursa Efek Indonesia 1. Working

Capital to Total Assets

2. Retained

Earnings to Total Assets

3. Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset

4. Book Value of

Equity to Book Value of Total Debt

5. Sales to Total

Assets

6. Net Profit

Before Interest and Taxes to

Multiple Discriminant Analysis ( MDA )

Model Grover merupakan prediktor kebangkrutan yang paling sesuai diterapkan pada perusahaan Food & Beverage yang terdaftar di BEI.

Lanjutan Tabel 2.4 Ringkasan Penelitian Terdahulu

No. Nama Peneliti / Tahun Judul Penelitian Variabel Penelitian Teknik

Analisis Hasil Penelitian

Total Assets

7. Net Profit

Before Taxes to Current Liabilities

8. Return On

Assets 9. Debt Ratio 10.Current Ratio

5 June Li

(2012) Prediction of Corporate Bankruptcy from 2008 through 2011 1. Working

Capital to Total Assets

2. Retained

Earnings to Total Assets

3. Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset

4. Market Value of Equity to Total Liabilities

5. Sales to Total

Assets

Multiple Discriminant Analysis ( MDA )

Meskipun model original Altman Z-score dikembangkan untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan manufaktur, namun pada penelitian ini model tersebut juga baik digunakan pada perusahaan non-manufaktur.

6 Radha dan

Kishore (2012)

A Comparison of Bankruptcy Models : using Altman Z-score, Ohlson O-score, and Zmijewski

1. Working

Capital to Total Assets

2. Retained

Earnings to Total Assets

3. Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset

4. Market Value of Equity to Total Liabilities

5. Size company

6. Total Liabilities to Total Assets 7. Current

Liabilities to Current Assets

8. Net Income to

Total Assets 9. Earnings Before

Interest and Taxes toTotal

Multiple Discriminant Analysis ( MDA )

O-score merupakan prediktor kebangkrutan terbaik terhadap objek penelitian (Texmo Industri) karena O-score menggunakan 9 komponen prediksi kebangkrutan termasuk inflasi, likuiditas jangka pendek dan jangka panjang, serta laba sebelum dan sesudah pajak.

Lanjutan Tabel 2.4 Ringkasan Penelitian Terdahulu

No. Nama Peneliti / Tahun Judul Penelitian Variabel Penelitian Teknik

Analisis Hasil Penelitian

Liabilities 10. INTWO

(Indicator equal to 1 if net income was negative for the last two years or 0)

11. OENEG

(Indicator equal to 1 if book value of equity is negative or 0) 7 Vahdat and Mohammad (2012) The Creation Of Bankruptcy Prediction Model Using Springate and SAF Models 1. Working

Capital to Total Assets

2. Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset

3. Earnings Before Interest and Taxes to Current

Liabilities

4. Sales to Total

Assets 5. Retained Earnings to Total Assets 6. Inventory turnover During a financial period

7. Interest costs to sales

Multiple Discriminant Analysis ( MDA )

Logistic Regression Method Springate dengan MDA memberikan prediksi kebangkrutan dengan tingkat akurasi 90% dalam kurun waktu 1 thn sebelum

kebangkrutan, dan 82% dalam kurun waktu 2 thn.

Sedangkan model SAF dengan analisis regresi logistik memprediksi kebangkrutan dengan tingkat akurasi 88,5% utk kurun waktu 1 thn sebelum kebangkrutan dan 79% untuk kurun waktu 2 thn sebelum kebangkrutan.

8 Hafiz dan

Dicky (2011) Analisis Kebangkrutan Model Altman Z-score dan Springate pada Perusahaan Industri 1. Working

Capital to Total Assets

2. Retained

Earnings to Total Assets

3. Earnings Before

Multiple Discriminant Analysis ( MDA )

Altman Z-score lebih ketat dalam menilai tingkat kebangkrutan dibandingkan Model

Lanjutan Tabel 2.4 Ringkasan Penelitian Terdahulu

No. Nama Peneliti / Tahun Judul Penelitian Variabel Penelitian Teknik

Analisis Hasil Penelitian

Property Interest and

Taxes to Total Asset

4. Market Value

of Equity to Book Value of Debt

5. Sales to Total

Assets

6. Net Profit

Before Interest and Taxes to Total Assets

7. Net Profit

Before Taxes to Current Liabilities Springate. Pengukuran kedua metode ini menitik beratkan pada kemampuan perusahaan menghasilkan laba rugi dengan menggunakan rasio profitabilitas. 9 Robert (2011) Financial Distress Models : How Pertinent Are Sampling Bias Criticisms

1. Return On

Assets (Net Income / Total Assets)

2. Debt Ratio

(Total Debt / Total Assets)

3. Current Ratio

(Current Assets / Current Liabilities) 4. LOGTA 5. TETA 6. EBITSALES 7. CFOSALES 8. CFOTA 9. EBITINTEX Multiple Discriminant Analysis (MDA) Model yang digunakan menunjukkan hasil yang sama untuk dua tahun sebelum kebangkrutan.

2.3 Kerangka Konseptual

Tidak dapat dipungkiri bahwa setiap perusahaan memiliki potensi

mengalami kebangkrutan. Kebangkrutan itu sendiri berkaitan erat dengan kinerja

keuangan perusahaan. Kinerja keuangan perusahaan yang dapat dilihat di dalam

Analisis rasio keuangan juga merupakan salah satu informasi yang dapat

digunakan untuk menganalisis kinerja perusahaan, termasuk prediksi

kebangkrutan perusahaan.

Altman (1968) memprediksi kebangkrutan dengan model Z-score

menggunakan metode Multiple Discriminant Analysis (MDA). Multiple

Discriminat Analysis (MDA) dapat dipergunakan untuk mengetahui

variabel-variabel penciri yang membedakan kelompok populasi yang ada, juga dapat

dipergunakan sebagai kriteria pengelompokan. MDA secara umum adalah Z =

V1(X1) + V2(X2) + …. + Vn(Xn) dimana V1, V2, … , Vn adalah parameter

(weights) sedangkan X1, X2, … , Xn merupakan rasio-rasio keuangan yang

berkontribusi pada model prediksi. Sederhananya, dalam metode MDA diperlukan

lebih dari satu rasio keuangan yang berkaitan dengan kebangkrutan perusahaan

untuk membentuk suatu model yang baik.

Altman mengembangkan model kebangkrutan Z-score dengan menggunakan

22 rasio keuangan yang diklasifikasikan ke dalam lima kategori, yaitu : likuiditas,

profitabilitas, leverage, rasio uji pasar, dan kinerja. Model ini mampu

memprediksi kebangkrutan dengan tingkat akurasi mencapai 95% pada

perusahaan selama 12 bulan. Model Altman Z-score yang pertama ini

dikembangkan untuk digunakan sebagai prediktor kebangkrutan terhadap

perusahan manufaktur. Dikarenakan keterbatasan penggunaan Z-score asli yang

hanya dapat digunakan pada perusahaan publik dan manufaktur, Altman

Prediksi kebangkrutan dengan menggunakan model Altman Z”-Score:

Z”-score:

6.56X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4

Bangkrut jika Z”-score < 1.1

Daerah abu-abu (grey area) jika

1,1 < Z”-score < 2,60

Sehat jika Z”-score> 2,60

Z’-score ditujukan untuk perusahaan non-publik dengan cara merumuskan

kembali rasio yang digunakan, yaitu menggantikan market value of equity dengan

book value of equity. Varian terakhir adalah Z”-score, dimana dalam model ini

rasio sales to total assets dihilangkan dengan harapan efek industri, dalam

pengertian ukuran perusahaan terkait dengan aset atau penjualan dapat

dihilangkan. Z”-score merupakan rumusan yang paling fleksibel karena bisa

digunakan untuk perusahaan publik maupun private.

Gambar 2.1

Kerangka Konseptual Altman Z”-score

Grover (2001) berhasil menciptakan model yang dapat digunakan untuk

menganalisis potensi kebangkrutan perusahaan dengan melakukan pendesainan

ulang terhadap model Altman Z-score yang pertama. Grover menggunakan

sampel sebanyak 70 perusahaan, yakni 35 perusahaan yang bangkrut dan 35

perusahaan yang tidak bangkrut pada tahun 1982 sampai 1996. Grover

menggunakan 35 rasio keuangan dan kemudian menggunakan 3 rasio keuangan

Prediksi kebangkrutan dengan menggunakan model Grover:

Score=

1,650X1+3,404X2+0,016ROA+0,057

Bangkrut jika Score -0,02

Sehat jika Score 0,01

Prediksi kebangkrutan dengan menggunakan model Springate:

S= 1,03A+3,07B+0,66C+0,4D

Bangkrut jika S < 0,862

Daerah abu-abu (grey area) jika

0,862 < S < 1,062

Sehat jika S > 1,062 Gambar 2.2

Kerangka Konseptual Grover

Springate (1978) juga melakukan penelitian yang menghasilkan model

prediksi kebangkrutan yang disebut model Springate. Sampel yang digunakan

sebanyak 40 perusahaan dengan menggunakan metode MDA. Springate

menemukan 4 rasio keuangan yang dapat digunakan dalam memprediksi adanya

potensi kebangkrutan terhadap perusahaan dengan tingkat akurasi 92,5%.

Gambar 2.3

Kerangka Konseptual Springate

Zmijewski (1983) berhasil menemukan model analisis kebangkrutan setelah

melakukan studi kebangkrutan selama 20 tahun. Zmijewski menggunakan sampel

75 perusahaan yang bangkrut dan 3573 perusahaan yang sehat selama tahun 1970

sampai tahun 1978. Perbedaan yang signifikan antara perusahaan sehat dan tidak

sehat ditunjukkan oleh indikator F-test terhadap rasio-rasio kelompok, fixed

Prediksi kebangkrutan dengan menggunakan model Zmijewski:

Z= -4.3-4.5X1+5.7X2-0.004X3

Bangkrut jika Z > 0

Sehat jika Z 0 

volatility, leverage, dan turnover. Penelitian ini menghasilkan 3 rasio keuangan

yang paling berpengaruh terhadap potensi kebangkrutan dengan tingkat akurasi

mencapai 94,9%. Berikut kerangka konseptual dalam penelitian ini:

Gambar 2.4

Kerangka Konseptual Zmijewski 2.4 Hipotesis Penelitian

Berdasarkan kerangka konseptual, maka hipotesis penelitian ini adalah

sebagai berikut:

1. Terdapat perbedaan antara model Altman Z-score, Grover, Springate, dan

Zmijewski dalam memprediksi kebangkrutan pada perusahaan tekstil dan

garmen di BEI periode 2009-2013.

2. Model Grover merupakan prediktor kebangkrutan terbaik pada perusahaan

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian

deskriptif kuantitatif. Penelitian deskriptif kuantitatif adalah penelitian yang

bertujuan menggambarkan secara sistematis, faktual, dan akurat tentang suatu

situasi, keadaan atau bidang kajian yang menjadi objek penelitian dengan

menggunakan data kuantitatif (data yang berbentuk angka atau data yang

diangkakan).

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan

menggunakan media internet, data dari Indonesian Capital Market Directory, dan

data dari pojok bursa yang terdapat di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas

Sumatera Utara. Situs internet yang digunakan adalah www.idx.co.id dan

www.sahamoke.com. Sedangkan waktu penelitian dimulai dari bulan Januari

2014 sampai dengan Maret 2015.

3.3 Batasan Operasional

Agar penelitian yang dilakukan tidak menyimpang dan lebih terarah maka

penulis menetapkan batasan operasional penelitian. Adapun batasan operasional di

dalam penelitian ini adalah:

1. Model analisis kebangkrutan yang digunakan dalam penelitian ini adalah

variabel-variabel bebas yang terdapat dalam keempat model tersebut antara lain :

Working Capital to Total Asset, Retained Earnings to Total Assets, Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset, Book Value of Equity to Book

Value of Debt, Sales to Total Assets, ROA, Debt Ratio, dan Current Ratio.

Sedangkan variabel terikatnya adalah Potensi Kebangkrutan Perusahaan

Tekstil dan Garmen di Bursa Efek Indonesia periode 2009 sampai dengan

2013.

2. Populasi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan

tekstil dan garmen di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2009-2013, dan

sampel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan

tekstil dan garmen yang listing di BEI periode 2009-2013 yang telah

memenuhi pertimbangan tertentu (purposive sampling).

3. Penggunaan model analisis kebangkrutan Altman Z-score, Springate,

Grover, dan Zmijewski yang digunakan dalam penelitian ini hanya untuk

mendeteksi kemungkinan terjadinya kebangkrutan, bukan sebagai penentu

kepastian kebangkrutan.

3.4 Definisi Operasional

Definisi operasional adalah definisi yang memuat cara mengukur variabel

bebas dan terikat supaya dapat dioperasikan. Definisi variabel-variabel

3.4.1 Definisi Operasional Altman Z-Score

1. Working Capital to Total Asset (X1) mengukur kemampuan perusahaan

dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya secara tepat waktu dengan

membandingkan aktiva likuid bersih dengan total aktiva. Aktiva likuid

bersih atau modal kerja didefinisikan sebagai total aktiva lancar dikurangi

total kewajiban lancar. Umumnya, bila perusahaan mengalami kesulitan

keuangan, modal kerja akan turun lebih cepat daripada total aktiva.

2. Retained Earnings to Total Assets (X2) mengukur kemampulabaan kumulatif

perusahaan. Pada beberapa tingkat, rasio ini juga mencerminkan umur

perusahaan, karena semakin muda perusahaan, maka semakin sedikit waktu

yang dimiliki untuk membangun laba kumulatif. Bias yang menguntungkan

perusahaan-perusahaan yang lebih berumur ini tidak mengherankan karena

pemberian tingkat kegagalan yang tinggi kepada perusahaan yang lebih

muda merupakan hal yang wajar. Bila perusahaan sudah mulai merugi,

tentu saja nilai dari total laba ditahan mulai menurun. Bagi banyak

perusahaan, nilai laba ditahan dan rasio X2 menjadi negatif.

3. Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset (X3) mengukur

kemampulabaan perusahaan memperoleh tingkat pengembalian dari aktiva,

yang dihitung dengan membagi laba sebelum bunga dan pajak (EBIT)

tahunan perusahaan dengan total aktiva pada neraca akhir tahun. Rasio ini

juga dapat digunakan sebagai ukuran seberapa besar produktivitas

tingkat bunga yang dibayar, maka perusahaan menghasilkan uang yang lebih

banyak dari bunga pinjaman.

4. Book Value of Equity to Book Value of Debt (X4) merupakan kebalikan dari

rasio utang per modal. Nilai modal yang dimaksud adalah nilai pasar modal,

yaitu jumlah saham perusahaan dikalikan dengan harga pasar per lembar

sahamnya.

5. Prediksi kebangkrutan yang digunakan adalah metode Z”-Score. Z”-Score

dinyatakan dengan rumus:

Z”-Score = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4

Perusahaan tekstil dan garmen dikategorikan bangkrut apabila nilai Z”-Score

yang didapat <1.1. Perusahaan tekstil dan garmen dikategorikan berada

dalam zona abu-abu (rawan) apabila nilai Z-Score yang dihasilkan berada di

antara 1.1 – 2.60. Perusahaan tekstil dan garmen dikategorikan sehat jika

nilai Z”-Score yang dihasilkan >2.60.

3.4.2Definisi Operasional Grover

1. Working Capital to Total Asset (X1) mengukur kemampuan perusahaan

dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya secara tepat waktu dengan

membandingkan aktiva likuid bersih dengan total aktiva. Aktiva likuid

bersih atau modal kerja didefinisikan sebagai total aktiva lancar dikurangi

total kewajiban lancar. Umumnya, bila perusahaan mengalami kesulitan

keuangan, modal kerja akan turun lebih cepat daripada total aktiva.

2. Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset (X2) mengukur

aktiva, yang dihitung dengan membagi laba sebelum bunga dan pajak

(EBIT) tahunan perusahaan dengan total aktiva pada neraca akhir tahun.

Rasio ini juga dapat digunakan sebagai ukuran seberapa besar produktivitas

penggunaan dana yang dipinjam. Bila rasio ini lebih besar dari rata-rata

tingkat bunga yang dibayar, maka perusahaan menghasilkan uang yang lebih

banyak dari bunga pinjaman.

3. ROA (Return on Asset) mengukur kemampuan perusahaan dalam

memperoleh keuntungan. Rasio ini juga memberikan ukuran tingkat

efektivitas manajemen suatu perusahaan. Return on Assets diukur dengan

membandingkan Net Income terhadap Total Assets.

4. Prediksi kebangkrutan yang digunakan oleh Grover dinyatakan dengan

rumus:

Score = 1,650X1 + 3,404X2 + 0,016ROA + 0,057

Dalam metode Grover perusahaan tekstil dan garmen dikategorikan

bangkrut apabila score yang dihasilkan -0,02. Perusahaan tekstil dan

garmen dikategorikan dalam keadaan sehat jika score yang

dihasilkan 0.01.

3.4.3Definisi Operasional Springate

1. Working Capital to Total Asset (A) mengukur kemampuan perusahaan

dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya secara tepat waktu dengan

membandingkan aktiva likuid bersih dengan total aktiva. Aktiva likuid

total kewajiban lancar. Umumnya, bila perusahaan mengalami kesulitan

keuangan, modal kerja akan turun lebih cepat daripada total aktiva.

2. Earnings Before Interest and Taxes to Total Asset (B) mengukur

kemampulabaan perusahaan untuk memperoleh tingkat pengembalian dari

aktiva, yang dihitung dengan membagi laba sebelum bunga dan pajak

(EBIT) tahunan perusahaan dengan total aktiva pada neraca akhir tahun.

3. Earnings Before Taxes to Current Liabilities (C) mengukur produktivitas

penggunaan dana yang dipinjam. Bila rasio ini lebih besar dari rata-rata

tingkat bunga yang dibayar, maka perusahaan menghasilkan uang yang lebih

banyak dari bunga pinjaman.

4. Sales to Total Assets (D) mengukur efektivitas penggunaan dana yang

tertanam pada seluruh aktiva dalam menghasilkan penjualan.

5. Prediksi kebangkrutan yang digunakan Springate dinyatakan dengan rumus:

S = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D

Perusahaan tekstil dan garmen dikategorikan bangkrut apabila nilai S yang

dihasilkan <0,862. Perusahaan tekstil dan garmen dikategorikan dalam

keadaan rawan bangkrut apabila nilai S yang dihasilkan diantara 0,862 -

1,062. Perusahaan tekstil dan garmen dikategorikan sehat jika nilai S yang

dihasilkan >1,062.

3.4.4Definisi Operasional Zmijewski

1. Return on Asset – ROA (X1) mengukur kemampuan perusahaan dalam

manajemen suatu perusahaan. Return on Assets diukur dengan

membandingkan net income terhadap total assets.

2. Debt Ratio (X2) mengukur jumlah aktiva perusahaan yang dibiayai oleh

hutang atau modal yang berasal dari kreditur. Kreditur lebih senang apabila

debt ratio rendah, semakin rendah ratio semakin terlindungi kreditur dari

kemungkinan kerugian (likuidasi).

3. Current Ratio (X3) mengukur kemampuan perusahaan dalam membayar

kewajiban jangka pendek dengan aktiva lancar yang tersedia. Current ratio

dihitung dengan membandingkan aktiva lancar (current assets) terhadap

hutang lancar (current liabilities). Aktiva lancar terdiri kas, sekuritas,

piutang, dan persediaan. Hutang lancar terdiri dari hutang jangka pendek,

hutang jangka panjang, dan ekuitas. Apabila hutang lancar lebih besar

daripada aktiva lancar, current ratio akan semakin rendah.

4. Prediksi kebangkrutan dengan metode Zmijewski dinyatakan dengan rumus:

Z = -4,3 – 4,5X1 + 5,7X2 – 0,004X3

Perusahaan tekstil dan garmen dikategorikan bangkrut apabila nilai Z yang

dihasilkan bernilai positif. Sedangkan semakin negatif nilai Z perusahaan

tekstil dan garmen maka semakin jauh perusahaan dari potensi mengalami

Hasil Statistik PT Unitex Tbk. (UNTX)

1. Altman Z”-score

Tahun WC/TA RE/TA EBIT/TA BVE/BVD Z"-score 2009 -1.3609 0.0000 0.2092 0.0286 -7.4918 2010 -1.4198 0.0000 -0.1677 0.0254 -10.4143 2011 -1.3668 0.0000 -0.0445 0.2498 -9.0025 2012 -1.5754 0.0000 -0.0718 0.2433 -10.5619 2013 -1.3666 0.0000 0.0904 0.2407 -8.1041 2. Grover

Tahun WC/TA EBIT/TA ROA Score 2009 -1.3609 0.2092 0.2136 -1.4731 2010 -1.4198 -0.1677 -0.1643 -2.8592 2011 -1.3668 -0.0445 -0.0413 -2.3502 2012 -1.5754 -0.0718 -0.0736 -2.7881 2013 -1.3666 0.0904 0.0906 -1.8885 3. Springate

Tahun WC/TA EBIT/TA EBIT/CL TS/TA S 2009 -1.3609 0.2092 0.1146 1.0134 -0.2786 2010 -1.4198 -0.1677 -0.0870 1.0695 -1.6069 2011 -1.3668 -0.0445 -0.0239 1.3252 -1.0300 2012 -1.5754 -0.0718 -0.0353 0.9130 -1.5013 2013 -1.3666 0.0904 0.0492 1.0654 -0.6712 4. Zmijewski

Tahun ROA DR CR Z

2009 0.2136 1.9625 0.2542 5.9240 2010 -0.1643 2.0628 0.2637 8.1960 2011 -0.0413 1.9914 0.2658 7.2356

2012 -0.0736 2.1690 0.2253 8.3933 2013 0.0906 1.9484 0.2560 6.3971

PERHITUNGAN PREDIKSI KEBANGKRUTAN MODEL ALTMAN

Z”-SCORE PADA PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMEN DI BEI

Tahun Perusahaan WCTA RETA EBITA BVEBVD Z"-Score Kode Peringkat

2009 ARGO -0.0740 0.0000 -0.0670 0.1178 -0.8120 1 3

CNTX -0.1791 0.0000 -0.1371 0.5292 -1.5405 1 3

ERTX -0.6852 0.0000 -0.2340 0.1919 -5.8659 1 3

ESTI 0.1524 0.0251 0.0289 0.7690 2.0832 1 2

HDTX -0.1122 -0.2216 0.0009 1.4130 0.0313 1 3

MYTX -0.3185 -0.5616 -0.0129 0.4461 -3.5385 1 3

POLY -2.0749 -3.4480 0.2438 0.1827 -23.0217 1 3

UNTX -1.3609 0.0000 0.2092 0.0286 -7.4917 1 3

2010 ARGO -0.0888 0.0000 0.0408 0.1379 -0.1636 1 3

CNTX -0.1402 0.0000 -0.0333 0.5598 -0.5557 1 3

ERTX -0.8530 0.0000 -0.4280 0.1528 -8.3114 1 3

ESTI 0.0913 0.0213 0.0058 0.6161 1.3542 1 2

HDTX -0.0457 -0.2369 0.0050 1.6454 0.6892 1 3

MYTX -0.2680 -0.5916 -0.0987 0.4528 -3.8745 1 3

POLY -2.2807 -3.9588 0.0699 0.1919 -27.1959 1 3

UNTX -1.4198 0.0000 -0.1677 0.0254 -10.4142 1 3

2011 ARGO -0.0719 0.0000 -0.1147 0.1243 -1.1119 1 3

CNTX 0.0240 0.0000 0.1036 0.6007 1.4844 1 2

ERTX -0.6877 -1.5361 0.5880 0.1528 -5.4072 1 3

ESTI 0.0664 0.0000 0.0148 0.5300 1.0915 1 3

HDTX -0.0044 -0.2187 0.0200 1.7092 1.1872 1 2

MYTX -0.2835 -0.6280 -0.0766 0.4302 -3.9701 1 3

POLY -1.9007 -3.6193 -0.0649 0.4772 -24.2026 1 3

UNTX -1.3668 0.0000 -0.0445 0.2498 -9.0030 1 3

2012 ARGO -0.0581 0.0000 -0.0801 0.1056 -0.8085 1 3

CNTX 0.0052 0.0000 -0.1169 0.6366 -0.0830 1 3

ERTX 0.0155 0.0143 0.0088 0.1418 0.3563 1 3

ESTI -0.0004 0.0000 -0.0592 0.4748 0.0981 1 3

HDTX -0.0237 -0.1583 0.0011 1.0541 0.4427 1 3

MYTX -0.2317 -0.6729 -0.0865 0.4118 -3.8625 1 3

POLY -2.3101 -5.1031 -0.1036 0.5293 -31.9308 1 3

UNTX -1.5754 0.0000 -0.0718 0.2433 -10.5617 1 3

2013 ARGO -0.1294 0.0000 0.0259 0.0831 -0.5876 1 3

CNTX -0.4541 0.0000 -0.0037 0.6365 -2.3354 1 3

ERTX 0.0029 0.0337 0.0197 0.2510 0.5248 1 3

ESTI -0.0807 0.0000 -0.0901 0.3779 -0.7381 1 3

HDTX -0.2321 -0.1812 -0.1258 0.4620 -2.4736 1 3

MYTX -0.2660 -0.5895 -0.0108 0.3491 -3.3728 1 3

POLY -2.5347 -5.9065 -0.1032 0.5381 -36.0113 1 3

PERHITUNGAN PREDIKSI KEBANGKRUTAN MODEL GROVER

PADA PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMEN DI BEI

Tahun Perusahaan WCTA EBITA ROA Score Kode Peringkat

2009 ARGO -0.0740 -0.0670 -0.0518 -0.2940 2 3

CNTX -0.1791 -0.1371 -0.1371 -0.7074 2 3

ERTX -0.6852 -0.2340 -0.2595 -1.8743 2 3

ESTI 0.1524 0.0289 0.0148 0.4071 2 1

HDTX -0.1122 0.0009 0.0005 -0.1251 2 3

MYTX -0.3185 -0.0129 0.0073 -0.5123 2 3

POLY -2.0749 0.2438 0.2588 -2.5325 2 3

UNTX -1.3609 0.2092 0.2136 -1.4730 2 3

2010 ARGO -0.0888 0.0408 -0.0875 0.0480 2 1

CNTX -0.1402 -0.0333 -0.0333 -0.2882 2 3

ERTX -0.8530 -0.4280 -0.4205 -2.8141 2 3

ESTI 0.0913 0.0058 0.0025 0.2274 2 1

HDTX -0.0457 0.0050 0.0012 -0.0014 2 3

MYTX -0.2680 -0.0987 -0.0537 -0.7220 2 3

POLY -2.2807 0.0699 0.0840 -3.4669 2 3

UNTX -1.4198 -0.1677 -0.1643 -2.8591 2 3

2011 ARGO -0.0719 -0.1147 -0.0821 -0.4534 2 3

CNTX 0.0240 0.1036 0.1036 0.4509 2 1

ERTX -0.6877 0.5880 0.5714 0.9330 2 1

ESTI 0.0664 0.0148 0.0096 0.2171 2 1

HDTX -0.0044 0.0200 0.0171 0.1181 2 1

MYTX -0.2835 -0.0766 -0.0652 -0.6726 2 3

POLY -1.9007 -0.0649 -0.0159 -3.3003 2 3

UNTX -1.3668 -0.0445 -0.0413 -2.3504 2 3

2012 ARGO -0.0581 -0.0801 -0.0657 -0.3126 2 3

CNTX 0.0052 -0.1169 -0.1169 -0.3342 2 3

ERTX 0.0155 0.0088 0.0143 0.1128 2 1

ESTI -0.0004 -0.0592 -0.0580 -0.1461 2 3

HDTX -0.0237 0.0011 0.0023 0.0217 2 1

MYTX -0.2317 -0.0865 -0.0700 -0.6209 2 3

POLY -2.3101 -0.1036 -0.0796 -4.1086 2 3

UNTX -1.5754 -0.0718 -0.0736 -2.7880 2 3

2013 ARGO -0.1294 0.0259 0.0349 -0.0678 2 3

CNTX -0.4541 -0.0037 -0.0037 -0.7049 2 3

ERTX 0.0029 0.0197 0.0153 0.1291 2 1

ESTI -0.0807 -0.0901 -0.0906 -0.3843 2 3

HDTX -0.2321 -0.1258 -0.0919 -0.7557 2 3

MYTX -0.2660 -0.0108 -0.0238 -0.4190 2 3

POLY -2.5347 -0.1032 -0.0850 -4.4779 2 3

PERHITUNGAN PREDIKSI KEBANGKRUTAN MODEL SPRINGATE

PADA PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMEN DI BEI

Tahun Perusahaan WCTA EBITA EBITCL TSTA S Kode Peringkat

2009 ARGO -0.0740 -0.0670 -0.3435 0.5167 -0.3019 3 3

CNTX -0.1791 -0.1371 -0.2812 0.7163 -0.5044 3 3

ERTX -0.6852 -0.2340 -0.1996 2.5273 -0.5450 3 3

ESTI 0.1524 0.0289 0.0728 1.0404 0.7099 3 3

HDTX -0.1122 0.0009 0.0023 0.8603 0.2328 3 3

MYTX -0.3185 -0.0129 -0.0239 0.8251 -0.0534 3 3

POLY -2.0749 0.2438 0.0951 0.7684 -1.0186 3 3

UNTX -1.3609 0.2092 0.1146 1.0134 -0.2785 3 3

2010 ARGO -0.0888 0.0408 0.1795 0.4651 0.3383 3 3

CNTX -0.1402 -0.0333 -0.0708 0.7910 0.0230 3 3

ERTX -0.8530 -0.4280 -0.2908 2.0213 -1.5760 3 3

ESTI 0.0913 0.0058 0.0117 1.0545 0.5414 3 3

HDTX -0.0457 0.0050 0.0168 0.6527 0.2404 3 3

MYTX -0.2680 -0.0987 -0.2085 0.9156 -0.3504 3 3

POLY -2.2807 0.0699 0.0248 1.1171 -1.6713 3 3

UNTX -1.4198 -0.1677 -0.0870 1.0695 -1.6069 3 3

2011 ARGO -0.0719 -0.1147 -0.6049 0.4961 -0.6270 3 3

CNTX 0.0240 0.1036 0.2599 1.1424 0.9713 3 2

ERTX -0.6877 0.5880 0.4974 1.7933 2.1424 3 1

ESTI 0.0664 0.0148 0.0386 0.9748 0.5292 3 3

HDTX -0.0044 0.0200 0.0652 1.0033 0.5012 3 3

MYTX -0.2835 -0.0766 -0.1446 1.0588 -0.1991 3 3

POLY -1.9007 -0.0649 -0.0290 1.1405 -1.7199 3 3

UNTX -1.3668 -0.0445 -0.0239 1.3252 -1.0301 3 3

2012 ARGO -0.0581 -0.0801 -0.2911 0.5533 -0.2766 3 3

CNTX 0.0052 -0.1169 -0.2938 0.9138 -0.1819 3 3

ERTX 0.0155 0.0088 0.0218 1.0787 0.4888 3 3

ESTI -0.0004 -0.0592 -0.1085 0.8284 0.0776 3 3

HDTX -0.0237 0.0011 0.0034 0.6320 0.2340 3 3

MYTX -0.2317 -0.0865 -0.1853 0.8424 -0.2895 3 3

POLY -2.3101 -0.1036 -0.0357 1.4862 -2.1265 3 3

UNTX -1.5754 -0.0718 -0.0353 0.9130 -1.5012 3 3

2013 ARGO -0.1294 0.0259 0.0651 0.5660 0.2156 3 3

CNTX -0.4541 -0.0037 -0.0041 1.0048 -0.0799 3 3

ERTX 0.0029 0.0197 0.0501 1.2507 0.5968 3 3

ESTI -0.0807 -0.0901 -0.1530 0.6690 -0.1931 3 3

HDTX -0.2321 -0.1258 -0.2986 0.4445 -0.6445 3 3

MYTX -0.2660 -0.0108 -0.0211 0.9069 0.0417 3 3

POLY -2.5347 -0.1032 -0.0322 1.5987 -2.3093 3 3

PERHITUNGAN PREDIKSI KEBANGKRUTAN MODEL ZMIJEWSKI

PADA PERUSAHAAN TEKSTIL DAN GARMEN DI BEI

Tahun Perusahaan ROA DR CR Z Kode Peringkat

2009 ARGO -0.0518 0.9749 0.6208 1.4875 4 3

CNTX -0.1371 0.9115 0.6327 1.5100 4 3

ERTX -0.2595 2.6172 0.4156 11.7841 4 3

ESTI 0.0148 0.5051 1.3837 -1.4931 4 1

HDTX 0.0005 0.4977 0.7164 -1.4682 4 1

MYTX 0.0073 0.9543 0.4103 1.1050 4 3

POLY 0.2588 2.7354 0.1902 10.1264 4 3

UNTX 0.2136 1.9625 0.2542 5.9240 4 3

2010 ARGO -0.0875 0.8516 0.6091 0.9454 4 3

CNTX -0.0333 0.9371 0.7019 1.1885 4 3

ERTX -0.4205 2.7881 0.4204 13.4827 4 3

ESTI 0.0025 0.5608 1.1854 -1.1194 4 1

HDTX 0.0012 0.4591 0.8461 -1.6919 4 1

MYTX -0.0537 0.9005 0.4339 1.0728 4 3

POLY 0.0840 2.9838 0.1893 12.3289 4 3

UNTX -0.1643 2.0628 0.2637 8.1963 4 3

2011 ARGO -0.0821 0.7893 0.6207 0.5660 4 3

CNTX 0.1036 0.8597 1.0602 0.1298 4 3

ERTX 0.5714 2.2392 0.4182 5.8905 4 3

ESTI 0.0096 0.5029 1.1733 -1.4814 4 1

HDTX 0.0171 0.4423 0.9856 -1.8598 4 1

MYTX -0.0652 0.9655 0.4646 1.4949 4 3

POLY -0.0159 2.3887 0.1514 9.3865 4 3

UNTX -0.0413 1.9914 0.2658 7.2358 4 3

2012 ARGO -0.0657 0.8776 0.7888 0.9948 4 3

CNTX -0.1169 0.9276 1.0131 1.5093 4 3

ERTX 0.0143 0.7994 1.0385 0.1881 4 3

ESTI -0.0580 0.5455 0.9993 -0.9336 4 1

HDTX 0.0023 0.5335 0.9252 -1.2731 4 1

MYTX -0.0700 1.0338 0.5038 1.9056 4 3

POLY -0.0796 2.9785 0.2028 13.0348 4 3

UNTX -0.0736 2.1690 0.2253 8.3936 4 3

2013 ARGO 0.0349 0.8606 0.6744 0.4457 4 3

CNTX -0.0037 0.9310 0.4888 1.0214 4 3

ERTX 0.0153 0.7709 1.0074 0.0213 4 3

ESTI -0.0906 0.5941 0.8629 -0.5094 4 1

HDTX -0.0919 0.6973 0.4491 0.0864 4 3

MYTX -0.0238 1.0494 0.4799 1.7868 4 3

POLY -0.0850 3.3421 0.2083 15.1316 4 3

Hasil Uji Kruskal_Wallis H

NPar Tests

Kruskal-Wallis Test

Ranks

Metode N Mean Rank

Peringkat Altman 40 86.00

Grover 40 72.38

Springate 40 89.19

Zmijewski 40 74.44

Total 160

Test Statisticsa,b

Peringkat

Chi-Square 9.777

df 3

Asymp. Sig. .021

a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: Metode