Analisis Data ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

lima perusahaan selama dua tahun. Total rata-rata rasio CFFOTA tiga kelompok perusahaan adalah 8,7164 dan total standar deviasi sebesar 12,25145 Total sampel 104 perusahaan yang terdiri dari 52 perusahaan selama dua tahun. 2. Pengujian Hipotesis I a. Pengujian Regresi Multinomial Logit Pengujian hipotesis I dalam penelitian ini menggunakan regresi Multinomial Logit. Analisis Multinomial Logit adalah suatu analisis regresi dimana variabel dependen memiliki kategori yang jumlahnya lebih dari dua. Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah rasio keuangan dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress. 1. Uji banding antara model awal dengan model final Tabel 5.3 Hasil Proses dari Model Awal ke Hasil Akhir Pengujian Model Fitting Information Model Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests -2 Log Likelihood Chi- Square df Sig. Intercept Only 151.612 Final 44.245 107.367 12 .000 Tabel 5.3 menunjukkan apakah dengan memasukkan variabel independen ke dalam model hasilnya lebih baik dibandingkan dengan model yang hanya memasukkan intersep saja model awal. Untuk menilai kesuruhan model overall model fit adalah dengan membandingankan angka - 2LL pada awal intercept only dengan angka -2LL pada model final. Apabila terjadi penurunan maka dapat ditarik kesimpulan bahwa hasil tersebut menunjukan hasil regresi yang baik. Untuk hasil ini angka -2LL pada model awal intercept only sebesar 151,612 sedangkan dengan memasukkan variabel independen maka angka -2LL pada model final sebesar 44,245 atau terjadi penurunan Chi-square sebesar 107,367 sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa hasil ini menunjukan hasil regresi yang sangat baik. 2. Menghitung persentase hasil variabel dependen dapat dijelaskan variabel independen Tabel 5.4 Hasil Persentase Variabel Dependen yang Terwakili Oleh Tiga Metode Pseudo R-Square Cox and Snell .644 Nagelkerke .839 McFadden .708 Berdasarkan tabel 5.4 nilai Nagelkerke untuk model metoda langsung sebesar 0,839 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen sebesar 83,9. 3. Menghitung kontribusi setiap variabel independen terhadap model Tabel 5.5 Hasil Kontribusi Setiap Variabel Independen pada Model Likelihood Ratio Tests Effect Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests -2 Log Likelihood of Reduced Model Chi- Square df Sig. Intercept 66.339 22.094 2 .000 CACL 66.338 22.093 2 .000 NITA 65.187 20.943 2 .000 TLTA 52.715 8.470 2 .014 CFFOTL 67.535 23.291 2 .000 CATA 46.558 2.313 2 .315 CFFOTA 52.261 8.016 2 .018 Berdasarkan tabel 5.5 menunjukkan kontribusi setiap variabel independen terhadap model. Variabel yang memberikan kontribusi pada model adalah CACL, NITA, TLTA, CFFOTL dan CFFOTA yang semuanya signifikan p0,05 sedangkan variabel CATA tidak memberi kontribusi pada model karena tidak signifikan. Hasil pengujian regresi Multinomial Logit pada tabel 5.6 menunjukkan: 1. Variabel-variabel yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kelompok satu dengan kelompok dua dan tiga adalah variabel TLTA dan CFFOTL merupakan variabel yang secara statis signifikan pada tingkat 5. 2. Sedangkan Variabel-variabel yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kelompok dua dengan kelompok tiga adalah variabel CACL dan NITA merupakan variabel yang statis signifikan pada tingkat 5. Tabel 5.6 Hasil Pengujian Regresi Multinomial Logit Rasio Keuangan yang berasal dari Laporan Laba rugi, Neraca dan Laporan Arus Kas Kelompok 1 vs Kelompok 2 dan 3 Kelompok 2 vs kelompok 3 B Sig. B Sig. Intercept CACL NITA TLTA CFFOTL CATA CFFOTA -11.941 0.002 -10.561 0.001 0.160 0.537 -0.179 0.003 0.036 0.412 -0.180 0.004 0.087 0.010 0.058 0.115 -0.342 0.010 0.089 0.429 0.034 0.426 -0.009 0.843 -0.440 0.055 -0.064 0.605 -2 Log Likelihood intercept only -2 Log Likelihood final Nagelkerke 151.612 44.245 0.839 Metoda Tidak Langsung Jumlah Observasi Daya Klasifikasi Kel. 1 Daya Klasifikasi Kel. 2 Daya Klasifikasi Kel. 3 Total Daya Klasifikasi 78 14 8 78 12.5 8.7 92.3 Berdasarkan daya klasifikasi pada tabel 5.6 yaitu sebesar 92,3, hal ini mengindikasikan bahwa rasio keuangan yang berasal dari informasi laporan laba rugi, neraca, dan laporan arus kas memiliki daya prediksi yang tinggi untuk memprediksi kondisi financial distress. Hasil penelitian ini juga mendukung penelitian Luciana dan Kristijadi 2003 yang menyimpulkan bahwa rasio keuangan dari laporan keuangan neraca, laba rugi serta arus kas memiliki daya klasifikasi yang tinggi sehingga dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress suatu perusahaan. b. Menentukan Rumusan Hipotesis 1. Menentukan Hipotesis Ho: β 1 = 0 tidak ada pengaruh antara rasio likuiditas, profitabilitas, financial leverage, dan rasio aktivitas operasi terhadap perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress, perusahaan yang mengalami kondisi financial distress dilihat dari laba bersih negatif dan perusahaan yang mengalami kondisi financial distress dilihat dari laba bersih negatif dan ekuitas negatif H1: β 1 ≠ 0 ada pengaruh antara rasio likuiditas, profitabilitas, financial leverage, dan rasio aktivitas operasi terhadap perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress, perusahaan yang mengalami kondisi financial distress dilihat dari laba bersih negatif dan perusahaan yang mengalami kondisi financial distress dilihat dari laba bersih negatif dan ekuitas negatif 2. Menarik kesimpulan Menarik kesimpulan berdasarkan perbandingan dari hasil probabilitas pada tabel 5.6 dengan tingkat signifikansi 5. a. Variabel CFFOTL mempunyai hubungan negatif dan secara statis signifikan 0,010 ≤ 0,05 dengan probabilitas perusahaan pada kelompok dua dan tiga. b. Variabel TLTA mempunyai hubungan positif dan secara statis signifikan 0,010 ≤ 0,05 dengan probabilitas perusahaan pada kelompok dua dan tiga. c. Variabel CACL mempunyai hubungan negatif dan secara statis signifikan 0,003 ≤ 0,05 dengan probabilitas perusahaan pada kelompok tiga . d. Variabel NITA mempunyai hubungan negatif dan secara statis signifikan 0,004 ≤ 0,05 dengan probabilitas perusahaan pada kelompok tiga. e. Dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak yang artinya rasio likuiditas, profitabilitas, financial leverage, dan rasio aktivitas operasi berpengaruh terhadap perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress, perusahaan yang mengalami kondisi financial distress dilihat dari laba bersih negatif dan perusahaan yang mengalami kondisi financial distress dilihat dari laba bersih negatif dan ekuitas negatif. Dengan demikian rasio likuiditas, profitabilitas, financial leverage, dan rasio aktivitas operasi dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress. 3. Pengujian Hipotesis II a. Pengujian Manova Pengujian hipotesis II bertujuan untuk mengetahui perbedaan rasio keuangan perusahaan yang mengalami kondisi financial distress dan perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress. Pengujian hipotesis II dalam penelitian ini menggunakan analisis Manova. 1. Menguji apakah matrik variancecovariance dari dependen memiliki varians yang sama Tabel 5.7 Hasil Pengujian Box’s Test Box’s M 209.965 F 3.948 df1 42 df2 2258.651 Sig. .000 Uji Box’s test digunakan untuk menguji asumsi MANOVA yang mensyaratkan bahwa matrik variancecovariance dari variabel dependen adalah sama tidak berbeda. Nilai Box’s M pada penelitian ini adalah sebesar 209,965 dan nilai F test sebesar 3,948 dengan tingkat signifikansi 0,000 yang jauh dibawah 0,05 sehingga hipotesis nol yang menyatakan bahwa matrik variancecovariance dari variabel sama ditolak. Hal ini berarti matrik variancecovariance dari variabel dependen adalah berbeda. 2. Menghitung variabel dependen memiliki varians yang sama dengan menggunakan Uji Levine’s Test Hasil Pengujian homogenity of variance dengan tabel 5.8 sebagai berikut: Tabel 5.8 Hasil Pengujian Homogenity of variance Levenes Test of Equality of Error Variances a F df1 df2 Sig. CACL 1.002 2 101 .371 NITA 12.562 2 101 .000 TLTA .476 2 101 .623 CFFOTL 6.898 2 101 .002 CATA 1.296 2 101 .278 CFFOTA 1.788 2 101 .173 Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups. Hasil Levene’s test digunakan untuk menguji varians tiap-tiap variabel dependen sama atau tidaknya asumsi Manova. Berdasarkan tabel 5.8 menunjukan bahwa variabel NITA dan CFFOTL nilai probabilitasnya lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05. Sedangkan variabel lainnya nilai probabilitasnya lebih besar dari tingkat signifikansi 0,05. Hasil ini menyatakan bahwa terdapat perbedaan rasio NITA dan CFFOTL antara perusahaan yang mengalami kondisi financial distress baik karena laba bersih negatif selama dua tahun berturut-turut ataupun perusahaan yang laba dan nilai buku ekuitas negatif selama dua tahun berturut-turut dengan perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress. b. Menentukan Rumusan Hipotesis 1. Menentukan Hipotesis Ho: tidak ada perbedaan rasio keuangan antara perusahaan yang mengalami kondisi financial distress baik karena laba bersih negatif selama dua tahun berturut-turut ataupun perusahaan yang mengalami kondisi financial distress yang laba dan nilai ekuitas negatif selama 2 tahun berturut-turut dengan perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress. H1: terdapat perbedaan rasio keuangan antara perusahaan yang mengalami kondisi financial distress baik karena laba bersih negatif selama dua tahun berturut-turut ataupun perusahaan yang mengalami kondisi financial distress yang laba dan nilai ekuitas negatif selama 2 tahun berturut-turut dengan perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress. 2. Kesimpulan Berdasarkan hasil pada tabel 5.8 menunjukkan bahwa nilai signifikansi rasio NITA dan CFFOTL berada di bawah tingkat signifikansi sebesar 0,05. Jadi dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak, artinya terdapat perbedaan rasio NITA dan CFFOTL antara perusahaan yang mengalami kondisi financial distress baik karena laba bersih negatif selama dua tahun berturut-turut ataupun perusahaan yang laba dan nilai buku ekuitas negatif selama dua tahun berturut-turut dengan perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress.

C. Hasil Penelitian dan Interpretasi

1. Hubungan Negatif Rasio CFFOTL Free Cash Flow to Total Liabilities Terhadap Perusahaan yang mengalami kondisi Financial Distress Berdasarkan hasil penelitian diatas dalam tabel 5.6 diperoleh hasil bahwa free cash flow to total liabilities mempunyai hubungan negatif dengan probabilitas perusahaan pada kelompok dua dan tiga. Artinya semakin rendah rasio free cash flow to total liabilities semakin tinggi probabilitas perusahaan diklasifikasikan pada kelompok dua dan tiga. Semakin besar free cash flow yang tersedia dalam suatu perusahaan, maka semakin sehat perusahaan tersebut karena memiliki kas yang tersedia untuk pertumbuhan, pembayaran hutang dan dividen. Jensen 1986 mendefinisikan Free cash flow adalah aliran kas yang dibutuhkan untuk mendanai semua kegiatan seperti akuisisi, pembelanjaan modal, pembayaran hutang dan pembayaran kepada pemegang saham baik dalam bentuk deviden. Hasil pengujian ini mendukung penelitian Luciana dan Kristijadi 2003 dalam penelitiannya yang menemukan bahwa rasio CFFOTA berpengaruh negatif. 2. Hubungan Positif Rasio TLTA Total Liabilities to Total Assets Terhadap Perusahaan yang Mengalami Kondisi Financial Distress Tabel 5.6 menunjukkan bahwa rasio TLTA mempunyai hubungan positif dengan probabilitas perusahaan pada kelompok dua dan tiga. Artinya semakin tinggi rasio total liabilities to total assets perusahaan maka akan semakin tinggi probabilitas perusahaan diklasifikasikan pada kelompok dua dan tiga. Semakin besar hutang terhadap aset maka menunjukkan semakin tinggi resiko keuangannya. Peningkatan resiko keuangan adalah kemungkinan terjadinya default karena perusahaan terlalu banyak melakukan pendanaan aktiva dari hutang. Jadi, apabila rasio hutang TLTA semakin besar dapat membahayakan perusahaan karena dengan hutang yang semakin banyak akan menyulitkan perusahaan untuk memperoleh tambahan dana. Brigham dan Houston 2001 menjelaskan bahwa kreditur akan enggan meminjamkan tambahan dana kepada perusahaan, dan manajemen mungkin menghadapi resiko kebangkrutan jika perusahaan meningkatkan rasio hutang dengan meminjam tambahan dana. Hasil penelitian ini mendukung penelitian Jiming dan Weiwei 2011 yang menyimpulkan bahwa rasio TLTA berpengaruh positif terhadap financial distress. 3. Hubungan Negatif Rasio CACL Current Assets to Current Liabilities dan NITA Net Income to Total Assets Terhadap Perusahaan yang Mengalami Kondisi Financial Distress. Berdasarkan tabel 5.6 yang menyatakan CACL dan NITA mempunyai hubungan negatif dengan probabilitas perusahaan pada kelompok tiga yang artinya semakin rendah rasio current assets to current liabilities dan net income to total assets maka semakin tinggi pula probabilitas perusahaan diklasifikasikan pada kelompok tiga. Rasio CACL bertujuan untuk mengukur kemampuan suatu perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya dengan aktiva lancarnya Ang, 1997. Apa bila jumlah aktiva lancar yang dimiliki perusahaan lebih rendah dari jumlah kewajiban lancarnya, yang lain juga tidak akan cukup untuk menutup kewajiban lancar yang dimiliki perusahaan. Akibatnya, perusahaan akan mengalami financial distress, kesulitan dalam membayar kewajiban sehingga dapat memicu untuk melakukan pinjaman yang lebih banyak lagi. Brigham dan Houston 2001 mengatakan jika kewajiban lancar meningkat lebih cepat dibandingkan aktiva lancar, maka rasio lancar akan turun, dengan demikian pola hubungan antara current ratio dengan financial distress adalah negatif. Hasil penelitian ini juga konsisten dengan hasil penelitian Platt dan Platt 2002 yang menunjukkan bahwa rasio CACL berpengaruh negatif terhadap financial distress Rasio NITA atau dikenal dengan return on assets ROA mempunyai hubungan negatif yang artinya semakin rendah Net Income to Total Assets maka menunjukan semakin tingginya probabilitas perusahaan mengalami financial distress. ROA positif menunjukkan keseluruhan aktiva yang dipergunakan untuk operasi perusahaan mampu memberikan laba bagi perusahaan sebaliknya ROA negatif menunjukkan aktiva yang digunakan tidak mampu memberikan keuntungan bagi perusahaan. Semakin rendah rasio Net Income to Total Assets menunjukkan kinerja keuangan yang tidak baik, perusahaan tidak mampu mengoptimalkan aktiva yang dimiliki untuk menghasilkan keuntungan sehingga profitabilitas menurun dan kemungkinan terjadinya financial distress semakin besar. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Almia 2004 yang menunjukkan bahwa rasio NITA berpengaruh negatif terhadap kondisi financial distress suatu perusahaan. 69

BAB VI PENUTUP

A. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis data maka hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Rasio keuangan yang berasal dari laporan laba rugi, neraca dan laporan arus kas menunjukkan bahwa rasio TLTA, CFFOTL, CACL, dan NITA dapat digunakan untuk memprediksi kondisi financial distress perusahaan dengan daya klasifikasi total sebesar 92,3 yang mengindikasikan besarnya tingkat keberhasilan untuk memprediksi kondisi financial distress. 2. Terdapat perbedaan rasio NITA dan CFFOTL antara perusahaan yang mengalami kondisi financial distress baik karena laba bersih negatif selama dua tahun berturut-turut ataupun perusahaan yang laba dan nilai buku ekuitas negatif selama dua tahun berturut-turut dengan perusahaan yang tidak mengalami kondisi financial distress.

Dokumen yang terkait

Analisis rasio keuangan dalam memprediksi kondisi finacial distress perusahaan : studi kasus pada perusahaan yang terdaftar pada bursa efek Indonesia Periode 2007-2010

0 4 152

PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS MENGGUNAKAN LABA DAN ARUS KAS PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BEI

0 7 46

PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS MENGGUNAKAN LABA DAN ARUS KAS PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI)

12 49 50

“KETEPATAN PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS DENGAN MODEL ALTMAN, GROVER, DAN ZMIJEWSKI PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BEI”

1 23 65

ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN DALAM PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG Analisis Pengaruh Rasio Keuangan Dalam Prediksi Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bei Pada Tahun 2010-2013.

0 5 16

ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN DALAM PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG Analisis Pengaruh Rasio Keuangan Dalam Prediksi Financial Distress Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bei Pada Tahun 2010-2013.

0 2 17

PENDEKATAN MULTINOMIAL LOGIT Prediksi Financial Distress Perusahaan Manufaktur Dengan Pendekatan Multinomial Logit (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2012).

0 1 17

PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PERUSAHAAN MANUFAKTUR DENGAN PENDEKATAN MULTINOMIAL LOGIT Prediksi Financial Distress Perusahaan Manufaktur Dengan Pendekatan Multinomial Logit (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia T

0 1 14

Prediksi Financial Distress pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI dengan menggunakan analisis Multinomial Logit

0 0 103

PREDIKSI KONDISI FINANCIAL DISTRESS MENGGUNAKAN BINARY LOGIT PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA.

0 1 133