Data Penelitian Uji Heteroskedastisitas

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Data Penelitian

Objek penelitian ini adalah Perusahaan Farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan purposive sampling dan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, diperoleh 8 perusahaan yang memenuhi kriteria dan dijadikan sampel penelitian ini dan diamati selama periode 2009-2012. Daftar perusahaan yang dijadikan sebagai sampel dapat dilihat pada tabel 4.1. Tabel 4.1 Daftar Sampel Perusahaan Farmasi Sumber: Data diolah penulis, 2013 NO Kode Emiten Tgl Berdiri Tgl Listing 1 DVLA Daya Varia Laboratoria Tbk 5 Feb 1976 11 Nov 1984 2 INAF Indofarma Tbk 2 Jan 1996 17 April 2001 3 KAEF Kimia Farma Tbk 10 Sept 1966 30 Juli 1994 4 KLBF Kalbe Farma 16 Agt 1971 4 Juli 2001 5 MERK Merck Tbk 14 Okt 1970 23 Juli 1981 6 PYFA Pyridam Farma Tbk 27 Nov 1976 16 Okt 2001 7 SQBI Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk 20 Mei 1970 19 Juni 1994 8 TSPC Tempo Scan Pasifik Tbk 8 Juli 1970 29 Mar 1983 Universitas Sumatera Utara 4.2 Analisis Rasio Keuangan Metode Altman Z-Score 4.2.1 Working Capital to Total Assets Rasio ini menunjukkan modal kerja bersih dari keseluruhan aktiva yang dimiliki. Modal kerja bersih yang negatif kemungkinan besar akan menghadapi masalah dalam menutupi kewajiban jangka pendeknya karena tidak tersedianya aktiva lancar yang cukup untuk menutupi kewajiban tersebut. Sebaliknya, perusahaan dengan modal kerja bersih yang positif jarang menghadapi kesulitan keuangan. Hasil perhitungan Working Capital to Total Assets disajikan pad table 4.2 Tabel 4.2 Working Capital to Total Assets Tahun 2009 – 2012 No Nama Perusahaan Kode Working Capital to Total Assets X1 2009 2010 2011 2012 1 Daya Varia Laboratoria Tbk DVLA 0.52 0.56 0.60 0.59 2 Indofarma INAf 0.28 0.28 0.22 0.34 3 Kimia Farma KAEF 0.33 0.40 0.45 0.47 4 Kalbe Farma KLBF 0.48 0.55 0.52 0.48 5 Merck MERK 0.63 0.63 0.73 0.60 6 Pyridam Farma Tbk PYFA 0.21 0.31 0.34 0.30 7 Taisho Pharmaceutical indonesia Tbk SQBI 0,64 0,61 0,64 0,61 8 Tempo Scan Pasifik TBK TSPC 0.51 0.52 0.65 0.50 Universitas Sumatera Utara Pyridam Farma Tbk merupakan perusahaan dengan rasio X1 yang terendah dibandingkan dengan perusahaan lain selama periode 2009 – 2012. Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat likuidasinya paling rendah diantara perusahaan lainnya.

4.2.2 Retained Earning to Total Assets

Rasio ini mengukur akumulasi laba selama perusahaan beroperasi Umur perusahaan berpengaruh terhadap rasio ini karena semakin lama perusahaan beroperasi maka memungkinkan untuk mempelancar akumulasi laba ditahan. Berikut ini hasil perhitungan Retained earning to Total Assets Ratio X 2 . Tabel 4.3 Retained Earnings to Total Asets Tahun 2009 - 2013 No Nama Perusahaan Kode Return Earning to Total Assets X2 2009 2010 2011 2012 1 Daya Varia Laboratoria Tbk DVLA 0.24 0.32 0.39 0.44 2 Indofarma INAf 0.14 0.12 0.02 0.05 3 Kimia Farma KAEF 0.04 0.08 0.10 0.10 4 Kalbe Farma KLBF 0.69 0,79 0.77 0.76 5 Merck MERK 0.71 0.73 0.77 0.65 6 Pyridam Farma Tbk PYFA 0.17 0.22 0.23 0.23 7 Taisho Pharmaceutical indonesia Tbk SQBI 0.55 0.67 0.71 0.73 8 Tempo Scan Pasifik TBK TSPC 0,6 0,6 0.78 0.61 Universitas Sumatera Utara Indofarma Memiliki X2 yang terrendah dibandingkan dengan perusahaan farmasi lainnya selama periode 2009-2012. Hal ini kemungkinan perusahaan tersebut tidak membukukan laba ditahan melainkan mengakumulasikan rugi di tahan. Hal ini mengindentifikasikan bahwa kemampuan aktiva untuk menghasilkan laba ditahan sangatlah rendah bila dibandingakan dengan perusahaan lain. Rugi ditahan yang rendah kemungkinan disebabkan penghasilan yang diterima rendah dan tidak mampu menutupi biaya yang menjadi tanggungannya. Kalbe Farma selama empat tahun berturut-turut mengalami kenaikan pada rasio X 2 . Hal ini mengindentifikasikan bahwa selama empat tahun tersebut selalu mengalami kenaikan laba ditahan.

4.2.3 Earnings Before Interest and Tax to Total Assets

Rasio ini menunjukkan kemampuan perusahaan mengahasilkan laba dari aktiva perusahaan, sebelum pembayaran bungan dan pajak. Rasio ini dapat digunakan untuk mengukur produktivitas sebenarnya dari aktiva perusahaan. Semakin besar tingkat profitabilitas berarti semakin besar pula tingkat efisien dan efektif perusahaan dalam menggunakan aktivanya, begitu juga sebaliknya.Berikut ini hasil perhitungan Earnings Before Interest and Taxes to Total Assets � 3 . Tabel 4.4 Earning Before Interest and Tax to Total Assets Universitas Sumatera Utara Tahun 2009 – 2012 No Nama Perusahaan Kode EBIT to Total Assets X3 2009 2010 2011 2012 1 Daya Varia Laboratoria Tbk DVLA 0.13 0.18 0.18 0.19 2 Indofarma INAf 0.02 0.03 0.05 0.05 3 Kimia Farma KAEF 0.06 0.11 0.13 0.13 4 Kalbe Farma KLBF 0.23 0.25 0.24 0.25 5 Merck MERK 0.48 0.36 0.48 0.26 6 Pyridam Farma Tbk PYFA 0.05 0.06 0.06 0.06 7 Taisho Pharmaceutical indonesia Tbk SQBI 0.57 0.39 0.45 0.46 8 Tempo Scan Pasifik TBK TSPC 0.14 0.18 0.23 0.18 Perusahaan dengan X 3 terendah adalah Indofarma pada tahun 2010, hal ini menunjukkan bahwa pihak manajemen tidak dapat mengelola aktivanya secara efektif. Perusahaan dengan X 3 tertinggi adalah Merck. Hal ini mengindentifikasikan bahwa perusahaan tersebut lebih tinggi tingkat produktivitasnya dibandingkan dengan perusahaan lain dalam sektor perusahaan farmasi.

4.2.4 Book Value of Equity to Total Debt

Rasio ini digunakan untuk mengukur seberapa banyak aktiva perusahaan dapat turun nilainya sebelum jumlah hutang lebih besar daripada aktivanya dan perusahaan menjadi pailit. Modal yang dimaksud adalah gabungan nilai pasar dari modal biasa dan saham prefer, sedangkan Universitas Sumatera Utara hutang mencakup hutang lancar dan hutang jangka panjang. Berikut ini adalah perhitungan Book value of Equity to Total Debt. Tabel 4.5 Book Value of Equity to Total Liability Tahun 2009 – 2012 Nama Perusahaan Kode Book Value of Equity to Total Liability X4 2009 2010 2011 2012 Daya Varia Laboratoria Tbk DVLA 2.43 3.00 3.63 3.61 Indofarma INAf 0.70 0.74 1.20 1.21 Kimia Farma KAEF 1.74 2.05 2.31 2.27 Kalbe Farma KLBF 2.55 4.26 3.53 3.60 Merck MERK 4.43 5.06 5.48 2.73 Pyridam Farma Tbk PYFA 2.71 3.31 2.31 1.82 Taisho Pharmaceutical indonesia Tbk SQBI 4.75 5.28 5.10 4.53 Tempo Scan Pasifik TBK TSPC 2.98 2.80 2.53 2.62

4.2.5 Sales to Total Assets

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. Berikut tabel perhitungan Sales to Total Assets Tabel 4.5 Sales to Total Assets Tahun 2009 – 2012 No Nama Perusahaan Kode Sales to Total Assets X5 2009 2010 2011 2012 1 Daya Varia Laboratoria Tbk DVLA 1.09 1.06 1.03 1.01 2 Indofarma INAf 1.55 1.43 1.08 0.97 3 Kimia Farma KAEF 1.82 1.92 1.94 1.80 4 Kalbe Farma KLBF 1.40 1.45 1.32 1.45 Universitas Sumatera Utara 5 Merck MERK 1.73 1.83 1.57 1.63 6 Pyridam Farma Tbk PYFA 1.32 1.40 1.28 0.13 7 Taisho Pharmaceutical indonesia Tbk SQBI 1.32 0.95 0.94 0.98 8 Tempo Scan Pasifik TBK TSPC 1.38 1.43 1.77 1.43 4.3 Tingkat Kebangkrutan Perusahaan Farmasi yang Terdaftar di Bursa efek Indonesia Tahun 2009 – 2012 Metode Altman Populasi yang diteliti dalam penelitian ini adalah perusahaan farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama tahun 2005 sampai 2008. Perusahaan yang dijadikan sampel berjumlah 9 perusahaan. Sampel sebanyak 9 perusahaan tersebut terlebih dahulu dihitung nilai Z-Score Altman masing-masing dengan rumus: Z = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 Dimana: X1 : Working Capital Total Assets X2 : Retairned Earnings Total Assets X3 : Earning Before Interest and Taxes Total Assets X4 : Market Value of Equity Book Value of Total Liabilities X5 : Sales Total Assets Dari nilai Z-Score yang didapat sampel perusahaan kemudian dikelompokkan ke kategori financial distress, gray area atau non financial distress, dengan interval: a. Z-Score ≤1,88, perusahaan dikategorikan bangkrut Universitas Sumatera Utara b. Z-Score 1,88 – 2,99, perusahaan dikategorikan rawan bangkrut c. Z-Score 2,99, perusahaan dikategorikan tidak bangkrut Tabel 4.6 Nilai Z-Score Tahun 2009 – 2012 No Nama Perusahaan Kode Tahun Nilai Z-Score Kategori 1 Daya Varia Laboratoria Tbk DVLA 2009 3.08 Tidak Bangkrut 2010 3.56 Tidak Bangkrut 2011 3.86 Tidak Bangkrut 2012 3.91 Tidak Bangkrut 2 Indofarma INAf 2009 1.97 Rawan Bangkrut 2010 1.92 Rawan Bangkrut 2011 1.91 Rawan Bangkrut 2012 1.93 Rawan Bangkrut 3 Kimia Farma KAEF 2009 3.02 Tidak Bangkrut 2010 3.47 Tidak Bangkrut 2011 3.71 Tidak Bangkrut 2012 3.58 Tidak Bangkrut 4 Kalbe Farma KAEF 2009 4.11 Tidak Bangkrut 2010 4.09 Tidak Bangkrut 2011 4.57 Tidak Bangkrut 2012 4.71 Tidak Bangkrut 5 Merck MERK 2009 6.13 Tidak Bangkrut 2010 6.15 Tidak Bangkrut 2011 6.55 Tidak Bangkrut 2012 4.56 Tidak Bangkrut 6 Pyridam Farma Tbk PYFA 2009 2.93 Rawan Bangkrut 2010 3.37 Rawan Bangkrut 2011 2.87 Rawan Bangkrut 2012 2.66 Rawan Bangkrut 7 Taisho Pharmaceutical indonesia Tbk PYFA 2009 6.00 Tidak Bangkrut 2010 5.39 Tidak Bangkrut 2011 5.53 Tidak Bangkrut 2012 5.35 Tidak Bangkrut Universitas Sumatera Utara 8 Tempo Scan Pasifik TBK TSPC 2009 3.93 Tidak Bangkrut 2010 4.03 Tidak Bangkrut 2011 4.66 Tidak Bangkrut 2012 3,95 Tidak Bangkrut 4.4 Analisis Hasil Penelitian dan Pembahasan 4.4.1 Analisis Statistik Deskriptif Tabel 4.7 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation X1 32 .210 .730 .48438 .142556 X2 32 -.14 .79 .4216 .30474 X3 32 .02 .57 .2075 .15356 X4 32 .70 5.48 3.0397 1.31730 X5 32 .13 1.94 1.3566 .37701 Y 32 1.48 6.55 3.9775 1.36035 Valid N listwise 32 Berdasarkan data dari tabel 4.7 dapat dijelaskan bahwa : a. Variabel prediksi kebangkrutan perusahaan Y memiliki sampel N sebanyak 32, dengan nilai minimum 1.48 nilai maksimum 6.55 dan mean nilai rata-rata 3.9775. Standar deviation simpangan baku variabel ini 1.36035. b. Variabel pebandingan Working Capital to Total Assets � 1 memiliki sampel N sebanyak 32, dengan nilai minimum 0.210, Universitas Sumatera Utara nilai maksimum 0,730 dan mean 0,48438. Standar deviation simpangan baku variabel ini 0.142556. c. Variabel pebandingan Retained earning to Total Assets � 2 memiliki sampel N sebanyak 32, dengan nilai minimum -0,14, nilai maksimum 0,79 dan mean 0,4216. Standar deviation simpangan baku variabel ini 0,30474. d. Variabel pebandingan Earnings before interest and tax to Total Assets � 3 nilai minimum 0,02. Nilai maksimum 0,57 dan mean 0,2075. Standar deviation simpangan baku variabel ini 0,15356. e. Variabel pebandingan book of value of equity tototal liability � 4 nilai minimum 0,70. Nilai maksimum 5,48 dan mean 3,0937. Standar deviation simpangan baku variabel ini 1,31730. f. Variabel pebandingan Sales to Total Assets � 5 nilai minimum 0,13. Nilai maksimum 1,94 dan mean 1,3566. Standar deviation simpangan baku variabel ini 0,37701.

4.4.2 Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi , variabel penganggu atau residual distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan dua cara yaitu analisis grafik dan statistik. 1 Analisis grafik Universitas Sumatera Utara Analisis grafik dapat digunakan dengan dua alat, yaitu grafik histogram dan grafik P-P Plot. Data yang baik adalah data yang memiliki pola normal. Pada grafik histogram, data normal ditunjukkan oleh data yang tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan, Pada grafik PP Plot, data yang normal apabila titik-titik datanya tidak menceng ke kiri atau ke kanan, melainkan di sekitar garis diagonal. Hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik histogram dan normal probability adalah seperti ditampilkan berikut ini : Gambar 4.1 Universitas Sumatera Utara Histogram Sumber : Data diolah peneliti, 2013 Pada grafik histogram terlihat bahwa variabel berdistribusi normal hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak miring ke kiri atau ke kanan. Gambar 4.2 Grafik P-Plot Sumber : Data diolah peneliti, 2013 Hasil uji normalitas menggunakan scatter plot menunjukkan bahwa titik pada scatterplot mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Hal ini berarti data berdistribusi normal. 2 Analisis statistik Universitas Sumatera Utara Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak dilihat dengan seksama, secara visual keliatan normal, padahal secara statistic bisa sebaliknya.. Sehingga perlu dilakukan uji normalitas dengan menggunakan statistik. Uji data statistik dengan model Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk mengetahui apakah data sudah terdistribusi secara normal atau tidak. Ghozali 2005:115, memberikan pedoman pengambilan keputusan tentang data mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov- Smirnov yang dapat dilihat dari : a Nilai sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data tidak normal. b Nilai sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data normal. Tabel 4.8 Uji Kolmogorov – Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Universitas Sumatera Utara Sumber : Data diolah Peneliti, 2013 Berdasarkan uji statistik dengan model Kolmogorov – Smirnov seperti yang terdapat pada tabel 4.8 dapat disimpulkan bahwa data telah terdistribusi normal karena nilai Asymp.Sig 2-tailed Kolmogorov-Smirnov 0,948 lebih besar dari 0,05.

b. Uji Heteroskedastisitas

Ghozali 2005 menyatakan uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regrei terjadi ketidaksamaan variance Unstandardiz ed Residual N 32 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .00969418 Most Extreme Differences Absolute .092 Positive .092 Negative -.074 Kolmogorov-Smirnov Z .522 Asymp. Sig. 2-tailed .948 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Universitas Sumatera Utara dari residual atau pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik yang homoskesdatisitas. Cara mendeteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik scatterplot yang dihasilkan dari pengolahan data dengan SPSS. Menurut Ghozali 2005 pengambilan keputusan adalah dengan melihat pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas dan jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas. Berikut ini dilampirkan grafik scatterplot untuk menganalisis apakah terjadi gejala heterokedastisitas atau tidak dengan cara mengamati penyebaran titik-titik pada grafik Universitas Sumatera Utara Gambar 4.3 Scatterplot Sumber : Data diolah oleh peneliti, 2013 Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik – titik menyebar secara acak dengan tidak ada pola tertentu yang tersebar baik diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian dapat disimpulkan terjadi homokedastisitas.

c. Uji Autokorelasi