Metode Analisis Analisis Diskriminan

38 5. Sales to Total Assets X5 Rasio ini menunjukkan apakah perusahaan menghasilkan volume bisnis yang cukup dibandingkan investasi dalam total aktivanya. Rasio ini mencerminkan efisiensi manajemen dalam menggunakan keseluruhan aktiva perusahaan untuk menghasilkan penjualan dan mendapatkan laba

3.7 Metode Analisis

Dalam penelitian ini akan digunakan beberapa tahapan analisisdata sebagai berikut: 1. Melakukan perhitungan terhadap rasio keuangan yang digunakansebagai variable independent analisis diskriminan Altman paadamasing-masing perusahaan. Rasio keuangan tersebut adalah: X1 = Working Capital Total Assets X 2 =Retained Earnings Total Assets X3 = EBIT Total Assets X4 = Shareholders’ Equity Liabilities X5 = Sales Total Assets 2. Menghitung Z-Score masing-masing perusahaan yang dijadikan obyekpenelitian dengan rumus Hanafi dan Halim, 2003:275: Z = 1,2X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X4 + 1,0 X5 3. Melakukan klasisifikasi perusahaan berdasarkan titik cut off modelAltman dengan kriteria sebagi berikut: Universitas Sumatera Utara 39 a. Z 1,81 = Perusahaan dalam kondisi bangkrut b. 1,81 Z2,99 = Perusahaan dalam kondisi rawan bangkrut c. Z 2,99 = Perusahaan dalam kondisi sehat 4. Melakukan klasifikasi perusahaan berdasarkan trend kecenderungannilai Z-Score yaitu: a. Perusahaan dengan nilai Z-Score cenderung turun b. Perusahaan dengan nilai Z-Score cenderung naik c. Perusahaan dengan nilai Z-Score cenderung fluktuatif Universitas Sumatera Utara 40 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Kebangkrutan

Kebangkrutan adalah kesulitan likuiditas yang sangat parah sehingga perusahaan tidak mampu menjalankan operasi dengan baik. Kebangkrutan biasanya diartikan sebagai kegagalan perusahaan dalam menjalankan operasi perusahaan untuk menghasilkan laba. Kebangkrutan juga sering disebut likuidasi perusahaan atau penutupan perusahaan atau insolvabilitas. Analisis kebangkrutan dilakukan untuk memperoleh tanda-tanda awal kebangkrutan. Semakin awal diketahui tanda-tanda kebangkrutan semakin baik bagi manajemen karena manajemen bisa melakukan perbaikan-perbaikan. Kreditur dan pemegang saham bisa melakukan persiapan untuk mengatasi berbagai kemungkinan yang buruk. Tanda-tanda kebangkrutan dalam hal ini dilihat dengan menggunakan data-data akuntansi dalam laporan keuangan perusahaan. Analisis kebangkrutan membutuhkan suatu alat dalam memperhitungkan kebangkrutan tersebut. Alat yang digunakan dalam memprediksi ini dinamakan Model Z-Altman. Model Z-Altman terdiri dari beberapa rasio-rasio keuangan. Rasio-rasio keuangan ini diperoleh dari laporan keuangan yang dapat dilihat pada lampiran 1. Penerapan analisis discriminan Altman pada seratus sepuluh 110perusahaan-perusahaan pada sektor Pertanian, Pertambangan, Industri Universitas Sumatera Utara 41 Dasar dan Kimia, Aneka Industri, Industri Barang Konsumsi, Properti, Real Estate, dan Konstruksi Bangunan, Infrastruktur, Utilitas, dan Transportasi, Perdagangan, Jasa, dan Investasi yang listing didaftar efek syariah tahun 2010- 2013 berserta hasil perhitungan nilai variabel X1 sampai X5 dan Z-Score pada masing-masingperusahaan dapat dilihat pada lampiran 5 dan hasil dari variabel X1 sampai X5 ini maka dapat diklasifikasikan berdasarkan titik cut offAltman yang telah ditetapkan, dari nilai Z-Score yang telah diketahui selanjutnya akan diklasifikasikan berdasarkan analsis trend kecenderungan.

4.1.1 Rasio-rasio Z-ScoreAltman Tabel 4.1

Nama Perusahaan-Perusahaan yang Listing di Daftar Efek Syariah yang Memiliki Rata-RataNet Working Capital to Total Assets X1, Retained Earning to Total Assets X2, Earning Before Interest and Tax to Total AssetsX3, Market Value of Equity to Book Value of Debt X4 dan Sales to Total Assets X5 Tahun 2010-2013. NO KODE Rata-Rata X1 Rata-Rata X2 Rata-Rata X3 Rata-Rata X4 Rata-Rata X5 1 AALI 0,047 0,7 0,28 13,939 0,96 2 BISI 2,204 0,6 0,109 20,403 0,619 3 SMAR 0,666 0,317 0,134 3,231 1,693 4 ALDO -0,369 0,14 0,086 11,758 1,492 5 ALKA 0,627 -0,125 0,03 1,227 3,528 6 AMFG 1,329 0,652 0,157 12,031 0,953 7 APLI 0,529 0,113 0,045 4,563 0,931 8 ARNA 0,065 0,496 0,196 4,636 1,124 9 BRPT 0,444 -0,039 -0,024 3,063 0,931 10 BUDI 0,158 0,113 0,025 2,045 1,084 11 CPIN 1,388 0,641 0,315 6,92 1,925 12 SMBR 1,404 0,419 0,3 11,038 0,889 13 SMCB 0,19 0,125 0,123 6,692 0,662 14 TPIA 0,549 0,278 -0,007 3,086 1,322 15 TRST 0,282 0,436 0,059 5,125 0,844 Universitas Sumatera Utara 42 NO KODE Rata-Rata X1 Rata-Rata X2 Rata-Rata X3 Rata-Rata X4 Rata-Rata X5 16 UNIC 0,816 0,12 0,035 3,762 1,636 17 IKAI -0,513 -0,243 -0,076 3,368 0,394 18 YPAS 0,451 0,186 0,081 4,848 1,326 19 ADRO 0,3 0,19 0,118 2,643 0,589 20 ARII -0,605 -0,003 0,001 3,324 0,539 21 ARTI 0,299 -0,004 0,029 4,465 0,257 22 ATPK 1,092 -1,101 -0,111 3,136 0,777 23 BSSR 0,22 0,032 0,04 2,154 0,681 24 BYAN -0,085 0,202 0,076 2,085 0,859 25 CITA -0,122 0,371 0,194 3,923 1,357 26 CTTH 0,221 -1,872 0,022 1,648 0,7 27 DEWA 0,671 -0,082 -0,081 8,142 0,628 28 ELSA 0,525 0,213 0,036 3,07 1,067 29 ITMG 1,067 0,383 0,336 6,71 1,56 30 KKGI 1,21 0,506 0,421 6,423 1,973 31 MEDC 0,618 0,255 0,08 1,685 0,354 32 PTBA 1,87 0,582 0,294 7,73 0,924 33 ACST 0,579 0,299 0,122 2,787 1,051 34 APLN 0,786 0,149 0,066 2,77 0,29 35 BEST 0,777 0,264 0,165 7,742 0,325 36 BIPP -0,563 -3,257 0,004 3,347 0,307 37 BKDP 0,31 -0,145 -0,041 8,343 0,023 38 BSDE 0,91 0,207 0,104 5,614 0,227 39 COWL 0,12 0,145 0,062 3,841 0,298 40 CTRA 0,864 0,303 0,065 6,492 0,211 41 CTRP 0,622 0,216 0,058 20,78 0,131 42 CTRS 0,583 0,396 0,069 4,25 0,228 43 DART -0,21 0,049 0,046 3,958 0,141 44 DGIK 1,03 12,41 0,046 101,735 0,711 45 DILD 0,625 0,035 0,057 7,868 0,189 46 KIJA 1,115 0,17 0,046 4,213 0,228 47 ASRI 0,036 0,162 0,095 2,708 0,22 48 ACES 1,733 0,5 0,243 17,773 1,571 49 AIMS 1,024 0,15 0,031 13,865 3,181 50 AKRA 0,481 0,284 0,106 2,081 1,732 51 ANJT 0,691 0,573 0,091 10,16 0,269 Universitas Sumatera Utara 43 NO KODE Rata-Rata X1 Rata-Rata X2 Rata-Rata X3 Rata-Rata X4 Rata-Rata X5 52 ASIA 1,236 -6,213 -0,062 8,968 0,642 53 ASGR 0,868 0,333 0,174 3,176 1,585 54 CNKO 0,612 0,129 0,059 4,516 0,635 55 CSAP 0,296 0,119 0,036 1,285 2,027 56 DNET -0,244 -1,401 0,032 699,129 0,731 57 DSSA 0,993 0,589 0,018 7,151 0,507 58 ERAA 1,68 0,213 0,149 8,816 2,956 59 FAST 0,646 0,36 0,164 4,553 2,091 60 SONA 1,109 0,404 0,122 4,136 1,009 61 SRAJ -0,186 0,074 -0,005 7,782 0,174 62 SRTG 0,476 0,704 0,113 481215,7 0,166 63 SUGI 1,203 -0,069 -0,028 39,233 0,216 64 TRIL 2,2 0,034 -0,097 42,26 0,266 65 TURI 0,571 0,514 0,153 4,212 3,174 66 UNTR 0,707 0,403 0,149 4,851 1,105 67 WAPO -1,664 -0,079 0,017 0,463 0,606 68 MASA -0,294 0,162 0,027 3,563 0,573 69 PTSN 0,394 -0,01 0,003 4,833 2,675 70 RICY 1,125 0,039 0,023 3,33 0,921 71 ADMG 0,341 0,088 0,017 3,507 0,668 72 ASII 0,336 0,48 0,159 3,259 1,034 73 AUTO 0,35 0,583 0,168 7,27 0,989 74 BATA 1,07 0,634 0,149 6,942 1,32 75 BRAM 0,826 0,136 0,076 10,505 0,912 76 ESTI 0,138 -0,227 -0,035 3,12 0,857 77 GDYR -0,224 -0,224 0,056 2,129 1,6 78 GJTL 0,595 0,234 0,076 2,027 0,936 79 INDR 0,131 0,201 0,008 2,74 1,091 80 INDS 0,95 0,373 0,117 4,802 1,02 81 KARW -4,153 -8,747 -0,708 -0,945 0,663 82 ADES 0,595 -1,188 0,132 2,643 0,996 83 AISA 0,44 0,115 0,068 2,822 0,593 84 DAVO 0,925 -0,479 -0,295 3586,4 0,389 85 ICBP 0,733 0,477 0,12 4,317 0,921 86 INAF 0,882 0,121 0,02 3,362 1,128 87 KAEF 1,426 0,374 0,122 7,113 1,855 Universitas Sumatera Utara 44 NO KODE Rata-Rata X1 Rata-Rata X2 Rata-Rata X3 Rata-Rata X4 Rata-Rata X5 88 MERK 2,123 0,715 0,36 13,96 1,687 89 MRAT 2,091 0,597 0,061 19,581 0,935 90 MYOR 1,221 0,334 0,125 2,203 1,395 91 PSDN 0,677 -0,542 0,08 3,725 2,246 92 PYFA 0,964 0,224 0,056 7,728 1,27 93 TSPC 1,618 0,63 0,17 8,573 1,372 94 ULTJ 0,704 0,38 0,129 6,259 1,073 95 UNVR -0,528 0,351 0,532 2,024 2,271 96 CASS 0,692 0,138 0,352 3,116 1,358 97 CMNP 0,623 0,365 0,122 6,331 0,238 98 CMPP 0,094 -0,848 3,122 0,708 99 TOTL 3,473 0,549 0,284 1,823 3,11 100 META 0,579 0,006 -0,005 3,964 0,239 101 NELY 0,264 0,301 0,091 9,268 0,623 102 PGAS 1,107 0,435 0,263 4,068 0,65 103 PTIS 0,258 0,384 0,071 5,581 0,634 104 RAJA -0,608 0,157 0,055 1,454 0,76 105 RIGS 0,436 0,549 0,011 3,41 0,413 106 SDMU 0,39 0,288 0,042 14,129 0,539 107 LAPD -0,524 0,238 0,01 4,816 0,284 108 TAXI 0,179 0,085 0,073 1,312 0,321 109 TLKM 0,017 0,532 0,211 4,621 0,679 110 WINS 0,106 0,256 0,081 3,63 0,283 Data diolah oleh peneliti Dari tabel 4.1 diatas tertera rata-rata rasio dalam model Z-Altman.Rasio- rasio dalam model Z-Altman akan menentukan hasil akhir Z-Altman dimana nilai akhir akan menunjukan apakah perusahaan itu tergolong perusahaan yang sehat, rawan bangkrut, atau bahkan tergolong dalam perusahaan bangkrut lihat lampiran 9,10,11,12. Berdasarkan tabel diatas, maka rasio-rasio Z- Score Altman terdiri dari beberapa variabel, yaitu : Universitas Sumatera Utara 45

4.1.1.1 Net Working Capital to Total Assets X1

Net Working Capital to Total Assets atau dalam bahasa akuntansiindonesiasehari-hari dikenal dengan Modal Kerja Bersih Terhadap Total Asetdimana perusahaan menghasilkan laba bersih dari total aktivanya. Rasio ini dihasilkan dari modalkerja bersih dibagi dengan total aktiva. Apabila modal kerja negatif, kemungkinan akan menghadapi masalah dalam menutupikewajiban jangka pendeknya karena tidak tersedianya aktivalancar yang cukup untuk menutupi kewajiban tersebut. Sebaliknya, perusahaan dengan modal kerja bersih yang bernilai positif jarang sekali menghadapi kesulitan dalam melunasi kewajibannya. Dalam data ditabel 4.1 dijelaskan setiap perusahaan memiliki rata-rata Net Working Capital to TotalAssets X1 yang berbeda positif dan negatif.Untukmenunjukan berapa besar X1 negatif digunakan diagram pie.Berikut adalah diagaram pie dari Net Working Capital to TotalAssets X1 yang memiliki rata-rata rasio negatif. Universitas Sumatera Utara 46 Gambar 4.1 Daftar Nama Perusahaan-Perusahaan yang Memiliki Rata-Rata Net Working Capital to Total Assets X1 Negatif Dalam Bentuk Persentase Tahun 2010-2013. Dari diagaram pie diatas diketahui bahwa perusahaan yang memiliki modal kerja negatif terbesar yaitu perusahaan dengan kode WAPO PT Wahana Pronatural Tbk dengan nilai rata-rata selama periode 2010-2013 sebesar -25 - 1,664. Net Working Capital to Total Assets X1 yang dimiliki PT Wahana Pronatural Tbk pada akhirnya menempatkan perusahaan tersebut pada kategori perusahaan bangkrut. Bukan hanya pada nilai Net Working Capita to Total Assets X1 akan tetapi dilihat dari Nilai Z-Altman membuat perusahaan ini tergolong dalam kategori perusahaan bangkrut. Hal ini dapat dilihat pada nilai Z-Altman pada tahun 2010 sebesar -0,147, 2011 sebesar -0,080, 2012 sebesar 0,168, dan tahun 2012 sebesar 0,660. Lain halnya dengan perusahaan dengan kode CITA PT Cita Meneral Investindo Tbk yang memiliki rata-rata Net Working Capital to Total Assets X1 -5 -8 -9 -1 -2 -8 -3 -4 -3 -25 -4 -3 -8 -9 -8 Rata-Rata X1 Negatif Tahun 2010-2013 ALDO IKAI ARII BYAN CITA BIPP DART DNET SRAJ WAPO MASA GDYR UNVR RAJA LAPD Universitas Sumatera Utara 47 negatif pada tahun 2010-2013 sebesar -2 -0,122 tetapi perusahaan ini tergolong dalam perusahaan sehat. Hal ini terjadi karena Nilai Z-Altman pada PT Cita Meneral Investindo Tbk diatas 2,99 Lihat Lampiran 5,6,7,8 yang artinya perusahaan ini ialah perusahaan yang sehat. Berbeda dengan PT Total Bangun Persada Tbk TOTL memiki nilai X1 positif tertinggi diantara perusahaan- perusahaan yang lain yaitu sebesar3,473. Nilai X1 tersebut pada PT Total Bangun Persada Tbk menunjukkan tidak mengalami kesulitan dalam melunasi kewajibannya, sehingga memperoleh laba kerja bersih. Modal kerja bersih yang positif tidak menjamin perusahaan tersebut terkategori perusahaan sehat, hanya saja sebagai gambaran bahwasannya perusahaan tersebut memenuhi komponen atau syarat untuk menjadi perusahaan yang sehat. Berdasarkan paparan diatas perusahaan-perusahaan yang memiliki rata- rata Net Working Capital to Total Assets X1 negatif belum tentu tergolong dalam kategori perusahaan bangkrut maupun perusahaan sehat, dan sebaliknya Net Working Capital to Total Assets X1 positif belum tentu tergolong dalam kategori perusahaan sehat karena hasil akhir perusahaan tergolong dalam kategori perusahaan sehat, rawan bangkrut maupun bangkrut dilihat dari nilai Z-Altman.

4.1.1.2 Retained Earnings to Total Assets X2

Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba ditahan dari total aktiva perusahaan. Laba ditahan terjadi karena pemegang saham bisa mengizinkan perusahaan untuk menginvestasikan kembali laba yang tidak didistribusikan sebagai dividen. Universitas Sumatera Utara 48 Tabel 4.1 menjelaskan bahwa Retained Earnings to Total Assets X2 tiap perusahaan berbeda-beda. Semakin positif suatu laba ditahan maka semakin baik sehingga perusahaan dalam keadaan likuid, sebaliknya apabila laba ditahan negatif maka berdampak buruk.Berdasarkan data dalam tabel 4.1 meskipun perusahaan yang memiliki laba ditahan negatif, tidak dapat ditetapkan bahwasannya perusahaan tersebut dalam kategori rawan bangkrut ataupu bangkrut. Untuk melihat apakah perusahaan itu tergolong dalam perusahaan sehat, rawan bangkrut, bahkan bangkrut dapat dilihat pada nilai akhir Z-Altman lihat lamoiran 9,10,11,12. Sedangkan untuk melihat tiap-tiap perusahaan memiliki laba ditahan positif atau negatif pertahun dapat dilihat pada lampiran 5,6,7,8. Oleh sebab itu, Manajemen suatu perusahaan sangat berkepentingan untuk dapat melihat rasio ini, karena sekaligus akan terlihat efisiensi usaha dan kemampuan perusahaan dalam memperoleh laba dari penjualan.

4.1.1.3 Earning Before Interest and Tax to Total Assets X3

Rasio ini dihitung dengan membagi total aktiva perusahaandengan penghasilan laba sebelum bunga dan potongan pajakdibagi dengan total aktiva. Pada pokoknya, ukuranproduktivitas dari aktiva perusahaan yang sesungguhnya terlepasdari pajak atau faktor leverage. Dalam tabel 4.1 sudah dijelaskan rata-rata X3 setiap perusahan, namun terdapat 5 perusahaan yang memiliki rasio negatif terendah dan 5 perusahaan yang memiliki rasio positif tertinggiterhadap rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aktiva berikut ini: Universitas Sumatera Utara 49 Tabel 4.2 Daftar Nama Perusahaan-Perusahaan yang Memiliki Rata-Rata Earning Before Interest and Tax to Total Assets X3 Negatif Tahun 2010-2013 NO KODE Rata-Rata 1 KARW -2,766 2 DAVO -1,257 3 ATPK -0,451 4 IKAI -0,235 5 ASIA -0,233 6 CASS 1,126 7 ITMG 1,171 8 MERK 1,187 9 KKGI 1,511 10 UNVR 1,727 Berdasarkan data diatas, kita dapat melihat 5 perusahaan terendah memiliki rasio negatif yang artinya perusahaan tersebut mengalami kerugian, hal ini dikarenakan total aktivalebih besar dari pada EBIT Earning Before Interest and Tax to Total Assets. PT ICTSI Jasa Prima Tbk mengalami nilai EBIT negetif yang besar diantara semua perusahaan yaitu -2,766 yang mengakibatkan perusahaan tersebut mengalami kerugian dan berkemungkinan tergolong dalam perusahaan yang rawan bangkrut bahkan bangkrut. Lain halnya dengan PT Unilever Indonesia Tbk yang memiki rasio positif terbesar diantara perusahaan-perusahaan lainnya yaitu 1,727 sehingga perusahaannya dalam keadaan likuid.

4.1.1.4 Market Value of Equity to Book Value of Debt X4

Nilai pasar modal sendiri diperoleh denganmenggabungkan nilai pasar dan keseluruhan lembar sahampreferen dan biasa. Nilai buku hutang diperoleh denganmenjumlahkan kewajiban lancar dengan kewajiban jangkapanjang. Dari Universitas Sumatera Utara 50 hasil perhitungan nilai rata-rataMarket Value of Equity to Book Value of Debt X4dalam tabel 4.1 diketahui tiap-tiap perusahaan memiliki nilai positif kecuali PT ICTSI Jasa Prima Tbk KARW dengan nilai rata-rata -0,945. Berikut data Market Value of Equity to Book Value of Debt X4PT ICTSI Jasa Prima Tbk KARW : Tabel 4.3 Market Value of Equity to Book Value of Debt X4 PT ICTSI Jasa Prima Tbk Tahun 2010-2013 Tahun X4 2010 -0,058 2011 -0,836 2012 -0,022 2013 -0,111 Rata-Rata -0,945 Dilihat dari tabel di atas, menunjukkan perkembangan dari nilai harga pasar saham dengan total utang yang dimiliki oleh perusahaan. Faktor yang menyebabkan rendahnya nilai X4 pada PT ICTSI Jasa Prima Tbk KARW dikarenakan pada nilai bukuhutang lebih besar dari pada nilai pasar setiap tahunnya. Dari hasil dari variabelMarket Value of Equity to Book Value of Total Liabilities X4memperlihatkan seberapa banyak aset dari suatu perusahaan dapat mengalami penurunan dalam nilainya sebelum hutangnya melebihi aset yang dimiliki.

4.1.1.5 Sales to TotalAssets X5

Rasio ini menunjukkan apakah perusahaan menghasilkanvolume bisnis yang cukup dibandingkan dengan investasi dalamtotal aktivanya. Rasio ini Universitas Sumatera Utara 51 menunjukkan efisiensi manajemendalam menggunakan keseluruhan aktiva perusahaan untukmenghasilkan penjualan dan mendapatkan laba. Tabel 4.4 Perusahaan yang Menghasilkan Penjualan Lebih Besar dari Rp.1000 Untuk Setiap Rp.1000 Aktiva Pada Rata-Rata Rasio X5 NO KODE X5 1 ALKA 3,528 2 AIMS 3,181 3 TURI 3,174 4 TOTL 3,11 5 ERAA 2,956 6 PTSN 2,675 7 UNVR 2,271 8 PSDN 2,246 9 FAST 2,091 10 CSAP 2,027 11 KKGI 1,973 12 CPIN 1,925 13 KAEF 1,855 14 AKRA 1,732 15 SMAR 1,693 16 MERK 1,687 17 UNIC 1,636 18 GDYR 1,6 19 ASGR 1,585 20 ACES 1,571 21 ITMG 1,56 22 ALDO 1,492 23 MYOR 1,395 24 TSPC 1,372 25 CASS 1,358 26 CITA 1,357 27 YPAS 1,326 28 TPIA 1,322 29 BATA 1,32 30 PYFA 1,27 31 INAF 1,128 Universitas Sumatera Utara 52 NO KODE X5 32 ARNA 1,124 33 UNTR 1,105 34 INDR 1,091 35 BUDI 1,084 36 ULTJ 1,073 37 ELSA 1,067 38 ACST 1,051 39 ASII 1,034 40 INDS 1,02 41 SONA 1,009 Tabel 4.4 menunjukkan 37 perusahaan berkemampuan manajemen dalam menghadapi persaingan yaitu tergolong baik karena mampu menghasilkan penjualan lebih besar dari Rp.1000 untuk setiap Rp.1000 aktiva. Sebaliknya, tabel 4.1 menunjukkan setiap perusahaan memiliki penjual yang baik. Hal ini dapat kita lihat setiap perusahaan memiliki rata-rata positif dan perusahaan dalam keadaan likuid.

4.2 Analisis Diskriminan

Setelah hasil perhitungan nilai variabel X1 sampai X5 masing- masingperusahaan diketahui, selanjutnya akan diketahui besarnyanilai Z-Score yang akan diperoleh dengan menghitung Z-Score masing-masingperusahaan yang dijadikan obyek penelitian dengan rumus:Hanafi dan Halim, 2003:275: Z = 1,2X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X4 + 1,0 X5 Dari hasil perhitungan nilai Z-Score yang telah diketahuipada lampiran 5,6,7,8,langkah selanjutnya adalah mengklasifikasikan berdasarkan titik cut off model Altman dengan kriteria tertentu yaitu, skor 2,99 merupakanambang batas untuk perusahaan yang tidak bangkrutsehat. Jadiperusahaan yang mempunyai Universitas Sumatera Utara 53 skor diatas 2,99 dapat dikatakansebagai perusahaan tidak bangkrut. Sedangkan perusahaan yangmempunyai skor dibawah 1,81 akan diklasifikasikan sebagaiperusahaan yang berpotensi bangkrut. Kemudian di skor antara 1,81sampai 2,99 diklasifikasikan sebagai perusahaan pada daerah rawan bangkrut.Untuk melihat prediksi masing perusahaan terkategori dalam perusahaan sehat, rawan bangkrut bahkan bangkrut setiap tahun Lampiran 9,10,11,13 Tabel 4.5 Jumlah Perusahaan yang di PrediksiDalam Kategori Nilai Z-Sscore Altman Tahun 2010-2013 Tahun Sehat Rawan Bangkrut Bangkrut 2010 42 33 35 2011 45 31 34 2012 43 34 33 2013 43 31 36 Diolah oleh peneliti Pada tabel diiatas diketahui bahwanya prediksi tingkat kategori setiap tahun mengalami fluktuatif. Pada tahun 2010-2011 kategori prediksi perusahaan sehat meningkat sebesar 2,9 dan perusahaan yang rawan bangkrut serta bangkrut mengalami penurunan. Hal ini berbanding terbalik pada tahun 2012- 2013. Pada tahun tersebut, kategori prediksi perusahaan yang sehat mengalami penurunan dan perusahaan yang rawan bangkrut dan bangkrut mengalami peningkatan. Perubahan yang fluktuatif ini dikarena terglobalisasinya perekonomian. Hasil penelitian dengan mengunakan metode Altman Z-Score menunjukkan bahwa pada perusahaan-perusahaan yang listing di daftar efek syariah tahun 2010-2013 beberapa perusahaan diprediksi mengalami Universitas Sumatera Utara 54 kebangkrutan pada masa yang akan datang. Tetapi hal ini telah dipatahkan dengan bukti bahwa pada saat ini perusahaan yang diprediksi bangkrut tersebut masih listing di daftar efek syariah pada periode ini. Sebagai contoh perusahaan-perusahaan yang listing di daftar efek syariah tahun 2010 yang diprediksi dalam kategori perusahaan bangkrut, namun masih ada di listing daftar efek syariah tahun 2011,2012, bahkan 2013. Perusahaan- perusahaan tersebut yaitu perusahaan dengan kode ADES, APLN, ARII, ARTI, ASIA, BKPD, BRPT, CMPP, COWL, CTTH, DILD, IKAI, KARW, LAPD, MASA, TAXI, WAPO. lampiran 9,10,11,12. Oleh karena itu metode ini hanya bisa dipakai sebagai alat early warning pendeteksi dini, bukan sebagai alat perhitungan yang pasti dan akurat. Hal ini sejalan dengan penelitian Fitrhi Aulia Daswir 2010 bahwa perusahaan yang di prediksi bangkrut nyatanya masih terlisting di daftar efek syariah di masa yang akan datang periode selanjutnya. Selanjutnya untuk melihat perusahaan-perusahaan dengan hasil prediksi metode Altman Z-Score yang konsisten dapat dijelaskan dalam tabel berikut ini. Berikut adalah hasil perhitungan nilai Z-Scoredengan kategori perusahaan- perusahaan yang konsisten dalam menjaga nilai Z-Score Altman. Universitas Sumatera Utara 55 Tabel 4.6 Nilai Z-Score Altman dan Kategori Perusahaan-Perusahaan yang Listing di Daftar Efek Syariah Berdasarkan Titik Cut Off yang Tidak Mengalami Fluktuatif Tahun 2010-2013 NO KODE Z-Score Z-Score Z-Score Z-Score Kategori 1 AALI 6,652 6,059 4,586 3,447 Sehat 2 BISI 7,56 5,922 6,507 3,26 Sehat 3 AMFG 5,067 5,299 5,055 4,908 Sehat 4 CPIN 6,492 5,995 5,186 4,748 Sehat 5 SMBR 4,8 5,292 5,203 8,052 Sehat 6 SMCB 2,241 2,711 2,9 1,943 Rawan Bangkrut 7 TPIA 2,862 2,566 2,051 2,237 Rawan Bangkrut 8 ELSA 2,463 1,889 2,283 2,468 Rawan Bangkrut 9 ITMG 4,251 5,384 5,174 4,571 Sehat 10 KKGI 5,398 7,03 5,574 4,79 Sehat 11 MEDC 1,606 1,472 1,504 1,466 Bangkrut 12 PTBA 5,184 5,142 4,593 3,951 Sehat 13 APLN 1,843 1,56 1,209 1,278 Bangkrut 14 BKDP 1,568 1,499 1,2 1,065 Bangkrut 15 BSDE 2,023 2,134 2,161 2,533 Rawan Bangkrut 16 COWL 1,296 1,731 1,586 1,305 Bangkrut 17 ASRI 1,089 1,337 1,445 1,047 Bangkrut 18 ACES 6,814 7,094 7,274 5,851 Sehat 19 ASIA -2,702 -7,041 -8,048 -7,146 Bangkrut 20 ASGR 3,352 3,447 3,703 3,657 Sehat 21 CSAP 2,6 2,8 2,569 2,584 Rawan Bangkrut 22 ERAA 8,055 5,128 5,73 4,205 Sehat 23 FAST 5,245 4,219 4,103 3,189 Sehat 24 TRIL 3,041 11,458 11,662 10,12 Sehat 25 TURI 5,533 5,596 5,131 5,294 Sehat 26 UNTR 3,307 3,367 3,536 3,141 Sehat 27 WAPO -0,147 -0,08 0,168 0,66 Bangkrut 28 MASA 1,722 0,96 1,711 1,702 Sehat 29 PTSN 3,529 3,772 3,634 4,172 Sehat 30 AUTO 4,72 3,886 3,228 3,964 Sehat 31 BATA 4,511 4,449 4,433 4,118 Sehat 32 GJTL 2,047 2,179 2,399 1,859 Rawan Bangkrut 33 KARW -27,673 -30,385 -1,569 -2,632 Bangkrut Universitas Sumatera Utara 56 NO KODE Z-Score Z-Score Z-Score Z-Score Kategori 34 ADES -0,689 -0,222 1,47 1,675 Bangkrut 35 KAEF 4,427 4,801 4,731 4,386 Sehat 36 MERK 7,859 8,422 5,768 6,195 Sehat 37 MRAT 6,99 6,202 6,264 5,975 Sehat 38 TSPC 5,198 4,926 5,084 4,7 Sehat 39 UNVR 5,04 4,552 4,549 4,555 Sehat 40 CASS 3,859 3,096 3,232 3,889 Sehat 41 CMNP 2,232 2,637 2,765 2,718 Rawan Bangkrut 42 CMPP -0,431 -0,314 0,106 1,258 Bangkrut 43 LAPD 1,128 1,329 1,458 1,782 Bangkrut 44 TAXI 0,851 0,699 1,326 1,131 Bangkrut Data diolah melalui lampiran 9,10,11,12 Berdasarkan tabel diatas diketahui dari 110 perusahaan-perusahaan yang listing didaftar efek syariah selama tahun 2010-2013, sebanyak 44 perusahaan yang konsisten tidakberfluktuatif dalam kategori. Akan tetapi sebanyak 66 perusahaan mengalami fluktuatif dalam kategori. Perusahaan-perusahaan yang terkategori sehat ada sebanyak 25 perusahaan, sedangkan perusahaan-perusahaan yang tergolong dalam kategori perusahaan rawan bangkrut dan bangkrut sebanyak 7 dan 12 perusahaan. Perusahaan yang konsisten dalam kategori perusahaan sehat membuktikan bahwasannya terglobalisasinya perekonomian tidak membuat perusahaanya goyah akan tetapi perusahaan-perusahaan tersebut semakin memperkuat fundamental manejemennya. Lain halnya dengan perusahaan yang konsisten berada di kategori perusahaan rawan bangkrut bahkan bangkrut, perusahaan tersebut berusaha memperbaiki laporan keuangan perusahaan, akan tetapi meskipun mereka memperbaiki laporan keuangannya tetap saja mereka tidak tergolong dalam perusahaan sehat karena tingkat nilai Z-Score Altman tidak lebih dari 2,99. Universitas Sumatera Utara 57 Perusahaan yang fluktuatif adalah perusahaan yang tiap tahunnya 2010- 2013 mengalami perubahan perubahan kategori. Sebagai contoh perusahaan dengan kode YPAS pada tahun 2010 dan 2011, perusahaan tersebut termasuk dalam kategori perusahaan yang sehat namun pada tahun 2012 dan 2013 mengalami penurun sehinnga tergolong dalam kategori perusahaan rawan bangkrut dan bangkrut lampiran 9,10,11,12.

4.3 Klasifikasi Perusahaan Berdasarkan Trend Z-Score Altman